环渤海港口群与其直接腹地经济互动发展的实证分析

杨甜甜，李 南

(华北理工大学 经济学院，河北 唐山 063210)

引言

伴随着全球经济一体化的发展趋势，各个国家的相互贸易往来日渐频仍，港口作为国际经济与贸易腾飞的重要依托，起着至关重要的作用，尤其是提出“一带一路”倡议以来，港口的意义不言而喻。港口的作用不仅表现在促进产业集聚，优化区域产业结构，还可以发挥港口的辐射效应带动区域经济发展，更进一步地深化国际贸易，扩大开放格局。“港为城用，城以港兴”是全球的港口城市都践行的发展宗旨，港口的发展水平可以体现出区域经济的发展水平，同时也可以体现区域经济景气程度。环渤海港口群充分发挥其优越的地理优势，积极发展港口经济。环渤海港口群是指辽宁、天津、河北和山东沿海港口群，其目的是为直接腹地和间接腹地的经济发展提供支撑。全国亿吨级大港有一半都分布在环渤海区域，具体有大连港、天津港、秦皇岛港和日照港。

目前，有学者运用VAR模型对珠三角、上海港、广东地区的港口与腹地经济的互动进行了研究，但是在环渤海港口群的研究上，学者们多集中于对港口的评价且研究数量较少。贺志超(2016)在分析珠三角港口群的发展现状的基础上，分别采用灰色关联方法与VAR模型对珠三角港口群集装箱吞吐量和腹地的相关关系做出了分析，得到珠三角港口群的发展水平与其腹地经济之间有着互相推动、共同发展的关系并提出相应的策略建议[1]。李娜(2018)通过建立VAR模型进行实证分析，得到上海港发展水平对其腹地的影响力较弱，而腹地经济对上海港存在显著的推动作用[2]。赵培阳(2019)对广东港口相关数据建立了VAR模型，发现广东地区的经济发展和港口贸易之间存在相互推动的作用，且广东经济发展状况的对港口贸易的影响力更为明显和稳定[3]。张巧莉，范元伟(2015)运用DEA视窗模型，从空间和时间出发对港口的内部运行效率进行评价[4]。杨洋，王磊(2019)从经济、社会、生态三个方面选取指标建立绿色港口评价体系，综合运用FAHP和TOPSIS法对环渤海的绿色港口进行排名并为港口发展提供合理的发展策略[5]。沈兆楠，李南(2017)通过建立面板数据模型得到环渤海区域港口集装箱吞吐量与地区经济发展状况存在正比例关系，并在此基础上为环渤海区域城市及其港口的发展提供对策建议[6]。

一、模型构建与样本数据的选取

VAR模型即向量自回归模型，是一种计量经济模型，主要用来预测有相互联系的时间序列数据并且分析随机扰动项对相关变量产生的动态冲击。VAR(p)模型的公式为：

Yt= c+A1yt-1+ A2yt-2+ ... + Apyt-p+ Bxt+ μt

上式中，Yt表示k维内生变量；xt表示d维外生变量；μt表示随机项；B表示待估系数矩阵；t表示样本数量。

虽然环渤海港口群的发展状况仅用其货物吞吐量来表征是不完美的，但是鉴于港口群的货物吞吐量与港口群的发展紧密相关，在此收集2001-2018年大连港、青岛港、营口港、唐山港、天津港、秦皇岛港、威海港、烟台港八个港口的货物吞吐量之和来反映环渤海港口群的发展状况。用所在城市表征直接腹地，选取大连、青岛、营口、唐山、天津、秦皇岛、威海、烟台八个城市2001-2018年历年的GDP来反映直接腹地经济状况，具体数据如表1所示，数据选自于历年中国统计年鉴和环渤海区域各省市统计年鉴。

表1 2001-2018年环渤海港口群及其直接腹地经济发展状况

为了整体把握数据序列的情况，运用EVIEWS10.0对上表数据做描述性统计分析，其中GDP代指所选取的8个直接腹地的国内生产总值之和，TTL代指环渤海港口群货物吞吐总量，具体分析结果如表2所示。

表2 变量的描述性统计分析

如表2所示，2001年-2018年环渤海港口群直接腹地的GDP均值为188615.3，其标准差为98578.19，这表明国内生产总值的分布较为分散，历年差距明显；环渤海港口群的TTL均值为32242.26，其标准差为18320.86，这表明港口货物吞吐量分布不均匀，历年之间的差距较大。

二、环渤海港口群与其直接腹地经济互动发展的实证分析

(一)平稳性检验

由于时间序列存在“伪回归”的可能性，运用EVIEWS10.0进行数据的平稳性检验，检验结果如表3所示，x和y的ADF值比1%临界值、5%临界值和10%临界值大，而且x和y的P值分别为0.6045和0.9783，都大于0.05，也就是说原不存在单位根的假设不成立，因此表明x和y不是平稳数据序列。接着分别对x和y作取对数的数据处理，得到的P值都小于0.05，则不存在单位根的原假设成立，表明logx和logy是平稳数据序列，符合协整分析的要求，因此可以进行下一步协整检验。

表3 平稳性检验

(二)协整检验

数据仅仅通过ADF值平稳性检验不能表明货物吞吐量和直接腹地经济之间的关系是持续恒定的，因此需要运用Johansen协整检验对其是否存在持续恒定的关系进行检验，检验结果如表4所示。当原假设为变量间不存在协整关系时，T统计量为16.53354大于5%临界值15.49471，且P值为0.0348小于0.05，表明原假设不成立。当原假设为变量间存在一个协整关系时，T统计量为15.545007大于5%临界值3.841466，且P值为0.0185小于0.05，表明原假设不成立，也就是说logx和logy之间有超过2个的协整关系，表明环渤海港口群的货物吞吐量与其直接腹地经济发展水平之间存在长期稳定的协整关系。

表4 Johansen协整检验

(三)Granger因果检验

为了检验环渤海港口群的货物吞吐量与其直接腹地发展水平之间是否存在因果关系，运用Granger因果检验进行验证，检验结果如表5中所示，当原假设为环渤海港口群的货物吞吐量不是其直接腹地生产总值的Granger Cause时，F统计值是12.45526，P值为0.0020小于0.05，因此不接受原假设，即表明港口群的货物吞吐量是直接腹地生产总值的格兰杰原因；当原假设为直接腹地生产总值不是环渤海港口群货物吞吐量的Granger Cause时，F统计值是7.490805，P值为0.0236小于0.05，表明原假设不成立，说明直接腹地生产总值是港口群货物吞吐量的格兰杰原因。

表5 Granger因果检验

(四)建立VAR模型

在变量通过平稳性检验、协整检验并确定变量间存在因果关系后，建立VAR模型。鉴于所选取的变量数据较少、期限较短，依据AIC(赤池信息准则)和SC(施瓦兹准则)确定数据的最优滞后阶数为2，从而得到表6。

logTTLt=0.976440+1.196865logTTLt-1+1.121009logGDPt-1+0.261178logTTLt-2-0.074413logGDPt-2+ε1

logGDPt=-1.931353-0.34067logTTLt-1-0.055574logGDPt-1-0.18287logTTLt-2--0.12854logGDPt-2+ε2

上式里t的取值为2001，2002...2018，logTTLt、logGDPt表示t年环渤海港口群货物吞吐量与其直接腹地生产总值取对数后的值。

(五)单位根检验

为了进一步确定数据的平稳性，采用AR单位根进行检验，结果如图1，可以看出4个单位根都位于单位圆之中，表明构建的VAR模型是稳定的。

表6 VAR模型参数

图1 AR根检验结果

(六)脉冲响应函数分析

脉冲响应是指一个被测系统在输入一个脉冲激励信号时，得到的时域的响应特性。脉冲响应函数如图2所示，当直接腹地经济给环渤海港口群货物吞吐量施加一个标准差激励后，环渤海港口货物吞吐量表现出较大幅的增长，在第四期时到达顶点，随后逐渐下降并保持正值，说明直接腹地经济对于环渤海港口群货物吞吐量的作用是正向的且在10年以内影响显著；当环渤海港口群货物吞吐量给直接腹地经济一个标准差的激励之后，地区生产总值保持较高的态势，而且持续的时间很长，到第八期时开始缓慢下降，但是下降的速度非常慢，这表明港口货物吞吐量对直接腹地生产总值的影响为正，在7年以内影响明显。

图2 脉冲响应函数

(七)方差分解

为了得到港口群货物吞吐量对其直接腹地经济增长的影响程度，采取非限制约束的VAR模型进行方差分解，结果如图3所示。随着时间的推移，直接腹地生产总量的部分从开始的20%左右逐渐下降，最后保持在10%左右，也即直接腹地生产总值变动可以解释大概10%的港口群货物吞吐量变动方差，这表明较其他因素直接腹地经济增长对港口群货物吞吐量的影响较强。随着时间的推移，港口群货物吞吐量的部分从开始的零逐渐增加，最后保持在60%左右，也即港口群货物吞吐量变动可以解释大概60%的地区生产总值变动方差，这表明较其他因素港口群货物吞吐量对其直接腹地经济增长的影响较为显著。

图3 方差分析图

三、结论和建议

(一)结论

通过对2001-2018年环渤海港口群的时间序列数据建立VAR模型，进行了协整检验、脉冲响应函数和方差分解等实证分析，深入研究了环渤海港口群和其直接腹地经济互动发展的动态作用机理，结果表明环渤海港口群的货物吞吐量和直接腹地经济发展存在相互促进的关系，港口群货物吞吐量对直接腹地生产总值贡献率大，带动效果显著，而环渤海区域生产总值对港口群贸易的带动效应而不如对方明显。

1.从协整检验结果来看，环渤海港口群和其直接腹地经济有着持续恒定的协整关系，两者相互促进、相互影响、共同提高。

2.从Granger因果检验结果来看，环渤海港口群货物吞吐量更是其直接腹地经济的Granger原因，也即货物吞吐量的日益增多能够推动直接腹地经济的日益增长，直接腹地经济随着货物吞吐量的增高而增高；同时直接腹地经济也是港口群货物吞吐量的Granger原因，只是没有货物吞吐量对其的Granger原因明显，表明影响力没有那么显著。

3.从VAR模型分析结果和脉冲响应函数结果来看，直接腹地生产总值对港口群货物吞吐量的影响是长期且稳定的，起伏波动不大，整体为正值；相对来说，港口群货物吞吐量对生产总值的影响是较大且不稳定的，整体也为正值，表明是正向的推动作用。

4.从方差分解结果来看，环渤海地区生产总值对港口群货物吞吐量的解释度低，但港口群货物吞吐量对生产总值解释度高，这说明生产总值对港口群货物吞吐量贡献较低，但反应灵敏。

5.从整体动态关系来看，港口群货物吞吐量和直接腹地两者相互依存、相互制约。港口进出口货物吞吐量的增多可以促进直接腹地经济的发展，同时直接腹地经济进一步发展也可以为港口经济发展提供更多便利。

(二)建议

基于以上实证分析结果，提出相应的建议：

第一，加大力度进行港口基础设施建设。研究表明，直接腹地经济对环渤海港口群货物吞吐量的带动作用不如对方对其的影响显著。因此，港口不能仅仅依赖数量的的增多，要从港口自身的设施和服务方面进行改善。环渤海港口群与世界先进水平的港口相比还有不小的差距，主要体现在配套的港口基础设施程度不高，专业化程度也不高。因此，港口应该以建设标准化和专业化程度高的港口为目标，大力推动经营性设施的发展，争取突破港口货物吞吐量的瓶颈，吸引更多的投资推动直接腹地经济和港口经济的双重发展。

第二，巩固直接腹地并积极拓展间接腹地。研究表明，环渤海港口群直接腹地经济的发展对于港口的带动作用没有港口对其的带动作用显著，但是直接腹地经济的发展对于港口货物吞吐量的夯实和拓展有着至关重要的影响，一个港口的首要任务就是加强与直接腹地的联系，在此基础上，在港口竞争日益加剧的背景下，港口应当努力扩大间接腹地。

第三，抓住“一带一路”的创造的机会。环渤海港口群应积极主动参与国际合作，紧跟时代“走出去”的号召，参考借鉴国际大港的经验，加强海外营销力度，开拓海外市场，吸引更多的客源，推动环渤海区域协同发展，使港口更加强大，更好的为“一带一路”服务。

第四，加速建设港口与直接腹地的集疏运体系。环渤海地区现存的集疏运体系可以通过多式联运、甩挂运输等方式进一步完善，为港口拓展货源范围，加强港口腹地货运运输的便利性，使得港口和腹地之间的连通性更强，实现更良好的互动发展。