港口与腹地供应链的协同效应分析

王圣 朴文进

摘要：物流成本是影响地区贸易发展的重要因素，而腹地运输则是物流成本结构中比重最大的组成部分，因此，腹地运输效率的改善能够有效提升区域间的贸易活跃度。结果显示，公路运输价格的波动对供应链总运量具有短期效应，而铁路运输价格和港口装卸价格则表现出更多的外生性。同时，物流服务价格的提高会减少厂商在该腹地的货运总量，但物流服务提供商的规模以及服务的可靠性能够有效地降低运量对价格的敏感程度。

关键词：腹地运输；港口供应链； P VA R；协同效应；腹地贸易

中图分类号： F 5 5 2 . 3； F 2 7 4； P 7 4 文献标志码： A 文章编号： 1 0 0 5-9 8 5 7（ 2 0 2 1） 0 1-0 0 5 7-0 6

基金项目：山东省社科规划项目“山东省自贸区建设与港口发展的策略互动研究”（ 2 0 C J J J 2 6） ；青岛农业大学高层次人才科研基金项目（ 1 1 1 9 7 0 6） ；青岛双百调研课题“后疫情时期青岛港口枢纽功能提升研究”（ 2 0 2 0 - B - 1 8）.

T h eC o o p e r a t i v eE f f e c t o fP o r t a n dH i n t e r l a n dS u p p l yC h a i n

WAN GS h e n g， P I AO W e n j i n

（ I n s t i t u t eo fM a r i n eE c o n o m ya n dC u l t u r e， Q i n g d a o2 6 6 0 7 1， C h i n a）

A b s t r a c t： L o g i s t i c s c o s t i s a n i m p o r t a n t f a c t o r a f f e c t i n g t h ed e v e l o p m e n t o f r e g i o n a l t r a d e， a n dh i n -t e r l a n d t r a n s p o r t a t i o n i s t h e l a r g e s t c o m p o n e n t o f l o g i s t i c s c o s t s t r u c t u r e . T h e r e f o r e， t h e i m p r o v e -m e n to fh i n t e r l a n dt r a n s p o r t a t i o ne f f i c i e n c yc a ne f f e c t i v e l y i m p r o v e t h e t r a d ea c t i v i t yb e t w e e nr e -g i o n s . T h er e s e a r c hr e s u l t ss h o w e dt h a tt h ef l u c t u a t i o no fr o a dt r a n s p o r tp r i c eh a das h o r t - t e r m e f f e c to nt h e t o t a lv o l u m eo fs u p p l yc h a i n， w h i l er a i l w a yt r a n s p o r tp r i c ea n dp o r th a n d l i n gp r i c e s h o w e dm o r ee x o g e n o u s . A t t h e s a m e t i m e， t h e i n c r e a s eo f l o g i s t i c s s e r v i c ep r i c ew o u l dr e d u c e t h e t o t a l f r e i g h tv o l u m eo fm a n u f a c t u r e r si nt h eh i n t e r l a n d， b u tt h es c a l ea n dr e l i a b i l i t yo f l o g i s t i c s s e r v i c ep r o v i d e r sc o u l de f f e c t i v e l yr e d u c e t h es e n s i t i v i t yo f f r e i g h tv o l u m e t op r i c e .

K e y w o r d s： H i n t e r l a n dt r a n s p o r t a t i o n， P o r t s u p p l yc h a i n， P VA R， S y n e r g ye f f e c t， H i n t e r l a n dt r a d e

0 引言

進入2 1世纪以来，由于区域间经济合作的蓬勃发展和国际经济竞争加剧，区域间的贸易大幅度增长，东南亚国家联盟（ A S E AN）、东盟、澳大利亚和新西兰自由贸易区（ AAN Z F T A）、欧洲自由贸易联盟（ E F T A）、欧洲联盟（ E U）、区域综合经济伙伴关系（ R C E P）、金砖国家（ B R I C S）等协议成员内部的贸易频率要远远高于对外的贸易活动。作为贸易成本的主要组成部分，物流成本的降低是区域经济繁荣的重要因素。从2 0世纪末至今，远洋运输的规模和可靠性均得到了较大程度的改善，而陆上运输在价格和效率上的提升则微乎其微[ 1]。因此如何控制腹地运输成本，繁荣地区间贸易，特别是在中国提倡的开放包容、共商共建共享共赢的理念下，通过港口与腹地运输的协同提升物流效率就成为具有现实意义的研究课题。

V a nC l e e f[ 2]在1 9 4 1年首次提出了贸易腹地的概念，将其描述为与贸易中心相邻的地区，其中经济活动主要集中在贸易中心地区，这一概念与本研究所讨论的港口腹地十分相似。此后，许多学者对港口腹地相关问题进行了定性分析，如港口的增长与腹地延伸、港口在区域化和全球化中的作用、港城关系与产业升级等[ 3]。H o a r e[ 4]强调了内部整合对港口腹地的潜在影响，建议重新审视港口腹地的概念，以适应国际形势的变化。为进一步考察港口与腹地间的空间和功能联系， N o t t e b o o m等[ 5]从运输方式的角度重新界定了港口的地理边界。上述大部分研究都指出了腹地运输网络对区域贸易的影响作用，主要体现在以下几个方面：①港口部门可以根据内陆运输网络的特征来确定港口腹地的边界以及港口的市场份额。诸多研究指出，港口腹地的专属性是在确保物流成本和服务可靠性不变的前提下提升货物运输效率的关键[ 6]。②港口部门可以识别出腹地的潜在客户（即托运人） ，通过合同与之形成长期稳定的合作关系。③在博弈分析的基础上，港口腹地提供了一种审视地区贸易效率的全新视角，通过分析出口商在腹地区域内的竞争地位，确定最有效的合作港口，并获取供给剩余[ 7]。

1 港口腹地供应链协同问题

1 . 1 港口腹地供应链协同部门的微观特征

根据港口腹地运输供应链特征和结构，可以将港口与腹地供应链的协同过程分为直运和联运两种类型。在直运方式下，货物在腹地范围内的运输仅通过公路、铁路、拖船等某一种方式来完成。相应的，联运方式则是指通过两种以上的运输方式完成腹地运输。因此，港口腹地供应链协同的参与方应包括生产厂商、公路、铁路、驳船等运输部门以及港口部门。上述参与部门在运营方式、行为目标以及物流功能定位上均有所不同，为明确各部门在协同过程中的作用和定位，以及协同机制的作用方式，应进一步明确各部门的微观特征。①生产厂商。生产厂商的目标是收益最大化，以出口为例，在对贸易行为、贸易规模进行决策时，应考虑总体贸易成本，其中包括物流成本。从物流供应链的成本构成上看，腹地运输的距离虽然仅占总运输距离的1 0%左右，但成本却是供应链总运输成本的8 0%左右[ 8]，因此腹地运输的效率和成本将影响腹地生产厂商的对外贸易规模。②公路运输部门。公路运输部门的行业环境更接近完全竞争市场。由于公路运输的资本投入较小，并且最小有效率规模（ME S）很低，甚至1～2辆货车即可运营，因此更加符合完全竞争市场的特征。③铁路、内河运输部门。铁路和内河运输部门所处的行业环境更接近完全垄断市场。由于铁路和内河运输投资巨大，并涉及土地等国有资源的使用，因此各国的铁路运输部门基本均由国有公司经营，符合完全垄断市场的特征。④港口部门。港口部门一度呈现出私有化的趋势，但随着省际港口整合的不断推进，这一趋势将有所变化。由于港口众多且同质性较高，因此出口方在选择启运港口时将综合考虑腹地运输各个环节的信息，并选择总体物流成本最低的方案。此外，考虑到部分地区的铁路运输基础设施和港口设施并不完善，铁路输送能力和港口吞吐能力较弱，因此，在货运量发生波动时，可能出现运输延迟并产生拥挤成本。

1 . 2 影响港口腹地供应链协同主要因素

从上述对协同部门微观特征的分析中可以看出，港口腹地供应链的协同是一个复杂的系统过程，其中腹地运输价格、运输距离、运输节点的处理能力是协同过程的关键因素。

腹地运输价格是协同生产厂商运输成本和物流部门收益的关键因素，如果腹地运输价格过高，则生产厂商或将缩减贸易规模，物流企业的市场需求降低；反之生产厂商扩大贸易规模，物流企业的市场需求升高。由于市场价格与需求呈负相关关系，物流企业的总收益存在拐点，因此可以通过优化腹地运输价格，协调腹地运输部门和生产厂商的收益。

运输距离是衡量腹地物流成本的外生变量，尽管从生产厂商到港口的运输距离是外生的，但并不意味着从距离最近的港口启运是生产厂商的最佳选择。换言之，港口的腹地是非连续的。由于大部分沿海地区港口分布较为密集，一个港口可能对应多个腹地或需求市场，这些腹地在地理位置上可能没有交叉，同样腹地或需求市场也可能有多个启运港口的选择[ 9]。

运输节点的处理能力包括港口的吞吐能力、通关效率、航线发船间隔时间、铁路货运站的货物处理能力等。物流节点的处理能力主要影响厂商物流策略的选择。关键物流节点的处理能力的提升往往代表了更高的效率，更低的物流成本，更便捷的航线。在实际操作中经常发现，厂商通常会选择吞吐量较大、航线覆盖范围广、物流服务完善的港口作为启运港，而这些港口并不一定是距离厂商最近的港口。不同种类的货物对运输节点的处理能力的反应也有所差异。举例来说，季节性、高价值、维护费用高的产品对运输节点的处理能力更为敏感；而常规性、低价值的一般货物则受运输节点处理能力的影响较小。

2 港口腹地供应链协同的实证分析

2 . 1 实证方法的选择与依据

在协同均衡达成的过程中，主要的影响因素包括外生变量（如，运输距离、运输能力等）以及由参与方决策的内生变量（如，铁路运价、公路运价、港口装卸费率） ，并且在协同过程中各内生变量之间也会存在相互的影响。另一方面，各物流服务提供商的定价是同时做出的，除了生产厂商的运量是物流服务提供商定价的依据之外（即物流服务的价格是在已知生产厂商运量的基础上确定的） ，各物流服务的价格之间不存在先验的因果关系[ 1 0]。从决策的过程来看，物流服務价格作为因变量受到生产厂商运量的影响，同时作为自变量也影响其他物流服务的价格，这导致在使用时间序列模型进行回归时，会出现严重的内生性问题。基于上述因素的限制，实证方法的选择应着重于解决模型的内生性问题。大致上，内生性问题的解决方法有以下几种：①工具变量法，即用和内生变量相关，但是和残差项不相关的变量替代具有内生性问题的变量，这一方法的优点是，可以直接使用O L S方法进行回归，并且结果具有B L U E的特征，但工具变量的选择需要主观判断。②倍差法，即将样本分为观察组合对照组，假设外在冲击同时影响两个组别的情况下，用差分来剔除掉外界冲击的影响，只要分组的个体特征不随时间变化，则可以部分缓解由选择偏差导致的内生性，倍差法估计的本质就是面板数据固定效应估计，因此只适用于面板数据，且主要用来评价政策实施效果。③向量自回归方法，该方法是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。由于每个变量均作为因变量通过一个方程表现，因此自回归模型一般不存在内生性问题，同时向量自回归过程并不事先预定变量之间的因果关系，所有的变量都被视为是内生的。由于实证分析的目的是验证变量间的相关性和因果关系，因此向量自回归方法更加适合本文的研究目的。

2 . 2 数据处理与变量说明

实证分析涉及的主要变量为港口供应链货物运量、公路运输价格、铁路（内河）运输价格、港口装卸价格，由于内河运输部门与铁路部门的微观特征较为相似，且铁路运输的数据较为完整，因此变量指标的选取仅涉及港口、公路和铁路3个部门。港口供应链货物运量为以港口为供应链节点所运输的货物，可用港口吞吐量来表示，具体数值可从各港口主页及相关年鉴中获取。港口装卸价格为港口的装卸服务费率，由于港口针对不同货物制定了差别化的装卸费率，因此一般化的港口装卸价格应根据不同货物的比重对装卸费率进行加权平均，但该方法的数据获取十分困难。考虑到装卸服务是港口收入的主要来源，因此可用港口的营业收入除以货物吞吐量得到装卸价格的近似值，其中港口的营业收入可从上市公司的财报资料中获取。公路运输价格为货物的平均运价，与港口装卸价格相同，平均运价无法通过计算直接得出，但自2 0 1 3年开始，中国物流与采购联合会定期公布中国公路物流运价指数，可以此指标表示公路平均运价。铁路运价的计算同样会遇到加权平均的问题，并且根据目前公布的统计数据也无法通过货物运输收入计算出近似的运输价格。但理论上，公路运价（吨公里）是铁路运价的3倍左右，在中短途运距上，公路的价格优势较为明显，铁路的价格优势主要体现在长距离运输上[ 1 1]，即铁路单位运价率呈现明显的递远递减规律[ 1 2]。因此可用公路运价与单位货物铁路运输距离的比值作为铁路运价的替代指标，其中，单位货物铁路运输距离可通过铁路货物周转量和铁路货运量计算而得，相关数据可从省市统计年鉴中获取。按照上述方法，实证分析使用的资料共收集了广州港、深圳港、连云港港、宁波港、日照港、厦门港、上海港、青岛港、天津港、营口港、珠海港等1 1个港口的数据，由于公路物流运价指数自2 0 1 3年开始进行统计，因此数据时间跨度为2 0 1 3—2 0 1 7年，数据频率为季度，共2 0期。由于采用了季度数据，因此在随后的分析中首先使用H P滤波方法消除了数据的季节趋势，同时对原数据取对数，并对个别离群现象较为严重的变量进行了缩尾处理，各变量的解释说明及原始数据的主要统计量描述如表1所示。

2 . 3 模型设定与估计方法

根据研究目的，向量自回归模型是更为合适的实证方法，同时由于数据资料为面板形式，因此采用面板向量自回归模型（ P VA R）进行回归。

在正式估计模型的参数之前，必须首先确定模型的滞后阶数，通常采用A I C、B I C以及HQ I C这3种准则来对模型进行评价。以上3个准则的基本原则均是在保证模型具有适当拟合度的同时，避免引入过多的变量。表2中列出了基于以上3种准则对4变量面板向量自回归模型滞后阶数的选择结果，可以看出3种准则均选择了3阶滞后模型。

由于向量自回归过程并不事先预定变量之间的因果关系，所有的变量都被视为是内生的，因此其滞后一阶的模型形式如下所示：

2 . 4 实证结果与分析

实证分析过程在S T AT A 1 3 . 0环境下进行，为避免伪回归现象，首先采用l e v i n l i n命令对面板数据进行单位根检验，结果如表3所示。

表3的结果显示，供应链总运量的指标数据通过了5%显著性水平下的平稳性检验，代表公路运输价格、铁路运输价格、港口装卸價格的指标均通过了1%显著性水平下的平稳性检验，均无须再进行平稳化处理。对面板向量自回归模型（ P VA R）进行参数估计的结果如表4所示。

表4显示了4组方程的参数回归结果，分别以公路运输价格、铁路运输价格、港口装卸价格和供应链总运量为因变量。

在第一组方程中，滞后一期的公路运输价格对供应链总运量的影响通过了1%显著性水平下的检验，但随后各期的影响显著性逐渐降低，说明短期内公路运输价格对总运量的影响作用明显，但效果持续时间较短，同时影响的方向为负，前文中铁路运输价格对供应链总运量影响为负的预期也得到了验证，并且在5%的水平下显著，但从系数值的变化上看，目前显示的期数内没有表现出收敛的趋势。相对于公路运输价格，铁路运输价格更为稳定，铁路运输的价格刚性很可能是造成这一现象的主要原因。

第二组方程中，回归结果显示滞后各期的公路运输价格均对当期的公路运输价格有显著影响，且随时间的推移逐渐减弱。铁路运输价格对公路运输价格的影响不显著，可能是由于公路运输部门和铁路运输部门没有表现出明显的合作关系或竞争关系。此外，公路运输的均衡价格与港口的装卸价格的变动成反比，滞后各期的系数均在5%水平下显著，系数值过小与两部门价格指标的单位设置有关。

在第三组方程中，公路运输价格与铁路运输价格之间没有显示出稳定的相关关系，尽管回归系数显著，但影响方向并不一致。由于铁路价格相对稳定，因此相对于公路运输价格，铁路价格具有更强的外生性，对其他替代服务价格的变化较不敏感，反应的滞后期也较长，因此仅考察短期的影响系数可能无法准确反映两者之间的关系。港口装卸价格对公路运输价格在各期内均不显著。

第四组方程的回归结果显示港口装卸价格与其他变量的相关性较弱，其他物流服务价格对港口装卸价格的影响均不显著，可见外部因素对港口装卸价格的扰动较小，装卸价格更多的是受到港口自身成本和规模程度的影响。

3 主要研究结论

港口腹地运输有其独有的特征，如：部分地区港口分布密集，综合性大型港口数量较少，致使腹地分布不连续；区域内陆路运输基础设施不完善，拥挤成本较高；行业特征不同，导致厂商目标不一致等。

实证分析的结果显示，公路运输价格和铁路运输价格对供应链总运量呈显著的负相关关系，其中，短期内公路运输价格对总运量的影响作用明显，但效果持续时间较短。公路运输价格与港口装卸价格呈反向关系，说明公路运输价格的提升限制了腹地的货运市场的规模。腹地运输部门间协同关系的不确定性导致港口装卸价格和铁路运输价格对公路运输价格的影响不显著，铁路运输价格比公路运输价格具有更强的外生性，对其他替代服务价格的变化较不敏感，反应的滞后期也较长。总体而言，公路运输价格的波动对供应链总运量具有短期效应，而铁路运输价格和港口装卸价格则表现出更多的外生性。

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