新冠疫情对港口发展的空间溢出效应研究

任晓红　饶欣　沈佳

关键词：新冠疫情；港口发展；空间面板模型；空间溢出效应；对外贸易水平

中图分类号：U651+.1文献标识码：A文章编号：2096-7934（2023）08-0020-08

一、引言

2020年，新冠肺炎疫情的突然暴发在全球范围内产生了严重影响。这场全球性的公共卫生危机在世界各地引起了深远的影响。据世界卫生组织统计，全球已有超过6亿人感染新冠病毒。在经济层面，疫情的冲击尤为明显。世界银行数据显示，2020年北美地区的GDP增长率为-3.5%，欧洲与中亚地区的GDP增长率为-5.5%，这些数字都明显低于2009年金融危机后的数字。

中国的长江经济带是一个全球影响力的经济带，覆盖东、中、西三大区域，包括11个省份和直辖市。这个经济带的广阔经济腹地在疫情期间受到了重大冲击。港口作为国家和地方经济发展的重要窗口，在疫情期间同样受到了严重的影響，最直观的反映就是港口货物吞吐量的变化。特别是在2020年2月，疫情最严重时，全国港口货物吞吐量同比增速降至-9%，沿海港口货物吞吐量同比增速仅为-6.9%。

因此，研究新冠肺炎疫情对港口发展的影响，有助于为应对未来的公共卫生危机做好准备。在这个过程中，考虑空间因素尤为重要，因为港口发展的影响并不仅限于港口所在地，其影响会溢出到周边地区，甚至更远的地方，这就是所谓的空间溢出效应。这种影响在新冠肺炎疫情期间表现得尤为明显，对此进行深入研究，将对理解和应对类似危机的影响具有重要意义。

二、文献综述

为了深入研究疫情对港口发展的影响，许多学者已经展开了相关研究。在国际航运业的发展过程中，万鹏程等人［1］指出，疫情与航运淡季两个因素的叠加作用对该行业产生了巨大的冲击，严重影响了集装箱航运网络的空间格局。Lang Xu et al.［2］发现疫情对国际航运贸易额的影响具有两面性，政府防疫的严格程度与进口贸易呈正相关，而与出口贸易呈负相关，而且中国与美国之间的航运贸易额受影响最为严重，东南亚地区则最小。就我国的航运业发展来看，代天伦等［3］认为疫情对干散货航运市场存在滞后的负面影响，影响存在于供需两侧，但主要还是集中在需求侧；张永峰［4］运用格兰杰检验、问卷调查等方式评估了疫情对中国航运业的整体影响；徐培红等人［5］的研究发现，新冠肺炎疫情对长江航运的影响总体上是可控的，并具有阶段性和短期性。然而，对不同的运输市场和地区，其影响程度却存在差异。在我国的港口发展方面，贺向阳等人［6］观察到受疫情影响，宁波港口的生产显著下降。刘文君等人［7］也发现重大突发疫情对我国港口运营能力产生了短期负面影响。尤其是在新冠肺炎疫情暴发期间，其负面影响最为显著。然而，这并不改变我国港口发展长期稳中向好的趋势。随后，一些学者开始探索疫情下港口发展的对策。赖文光［8］研究了新冠肺炎疫情对港口发展所带来的困难，并提出了相应的应对建议。周晓娟等人［9］则研究了在新冠疫情防控常态化的背景下，江苏沿江港口发展的现状和对策。王伟［10］则探讨了新冠肺炎疫情对我国港口高质量发展的启示。

港口发展很容易受到疫情的冲击，疫情暴发可能会对港口和整个供应链中的所有其他节点造成更长时间的负面影响［11］，供应链上游节点的疫情不仅对当地生产流通造成破坏，还可能会对中下游产业链节点造成影响。例如，长江中下游城市发生疫情，使得当地港口封闭，物流受阻，上游城市生产需要的钢铁、煤等货物无法按时到达，进而生产难以为继。因此，需要探讨以下两个问题：①新冠肺炎疫情对港口发展存在空间溢出效应吗？

②若存在空间溢出效应，那么其多大程度上影响港口发展？从空间视角讨论疫情对港口发展影响的文献较少。因此，本文立足于探讨疫情对港口发展是否存在空间溢出效应，构建了以季度为时间序列的空间面板模型，其中包括长江经济带中10个省份（除贵州外）的2020年第1季度到2021年第4季度的港口面板数据，从空间角度研究疫情、工业发展水平、社会消费水平以及对外贸易水平对港口发展的影响，为研究疫情对港口发展的影响提供参考。

三、变量选取和研究方法

（一）变量选取

文章收集了长江经济带中10个省份（除贵州外）的2020年第1季度到2021年第4季度的港口面板数据，数据来自国家统计局、各省市统计局、交通运输厅、各省市卫生部门、政府工作报告和新闻发布会等渠道。变量选取如下：

Port：货物吞吐量可反应港口的规模和能力，综合反映港口发展的指标。本文选取港口货物吞吐量作为被解释变量［12］。

Conf：选择新冠肺炎确诊人数可以衡量疫情严重程度［13］。为此，本文收集了省份季度新增确诊病例数来表示严重程度指标，同时考虑了外部因素对港口发展的影响，还加入了境外输入的病例数。

IAV：工业增加值率是指在特定时间段内，工业增加值在工业总产出中所占比例，即企业创造的价值与产品总价值的比例。它反映了降低中间消耗的经济效益。工业增加值率综合地反映了一个地区的工业发展水平，其高低直接决定了该地区的发展水平和效益水平［14］。

Cons：社会消费品零售总额是一个能够直接反映中国国内消费需求的指标，它代表了各行业通过多种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品总量。作为一个重要的经济指标，它能够准确地反映经济的景气程度。因此，选择该指标表示社会消费水平［15］。

Ex和Im：分别表示出口总额和进口总额。出口总额和进口总额构成了进出口总额，进出口总额是指实际进出中国国境的货物总价值，通过观察进出口总额可以了解一个国家在对外贸易方面的总规模，是体现对外贸易水平的重要指标。由于变量Ex与Im出现多重共线性问题，本文剔除Im变量，选择Ex指标来表示各省市对外贸易水平。

在实证部分文章对港口货物吞吐量、对外贸易指标和社会消费指标做对数化处理，以削弱异方差的影响。

（二）研究方法

1.空间权重矩阵

在进行空间面板模型建立前，首先应构建空间权重矩阵。本文利用地理距离权重矩阵进行空间面板模型的建模，建立该权重矩阵的公式为：

上式中，d_ij为两地间距离，n赋值为1，表示区域i和区域j之间距离越远，W_ij值越小。

2.莫兰指数

构建莫兰指数对研究区域的被解释变量进行莫兰指数检验，检查是否存在显著的空间相关性。莫兰指数又分全局莫兰指数（Global Moran's I）和局部莫兰指数（Local Moran's I），全局莫兰指数可以反映变量在整个空间中的相关情况，局部莫兰指数则可以反映某区域附近的空间聚集情况。

全局莫兰指数计算公式如下：

局部莫兰指数计算公式如下：

式中

為样本方差，W_ij表示空间权重矩阵，n表示地区数量。莫兰指数的取值通常在-1到1之间，当其值大于0时表示正自相关，小于0时表示负自相关，接近0则表示空间分布是随机的，没有自相关存在。

3.空间面板模型

空间面板模型包括三种主要类型，分别是空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。空间滞后模型假设所解释的变量通过内生相互作用影响其他区域，空间误差模型假设空间溢出是通过误差项之间的相互作用产生的［16］。

空间滞后模型的一般公式为：

空间误差模型的一般公式为：

空间杜宾模型的一般公式为：

Y表示i省份t季度的因变量，X表示i省份t季度的自变量；W₁Y，W₂ε，W₃X分别为因变量，误差项和自变量的空间滞后项；λ表示空间回归系数；β表示自变量之间的相关系数；ρ表示空间误差项的系数；γ表示空间滞后项的系数；δ，μ，ε表示随机误差项。

四、实证分析

（一）空间自相关的检验。

进行空间自相关检验的目的是在使用空间面板模型之前检查数据是否存在空间依赖性。只有在确认存在空间依赖性的前提下，才可以进行空间面板模型的构建。港口吞吐量的全局莫兰指数计算结果如表1所示，图1和图2分别为2020年第1季度和2020年第3季度的局部莫兰散点。

表1 全局莫兰指数

注：*、**、***分别表示显著水平为10%、5%和1%，下同。

图1 2020年第1季度港口吞吐量莫兰散点

图2 2021年第3季度港口吞吐量莫兰散点

由表1可知，各省、直辖市的港口吞吐量在空间上是存在显著的正相关关系。图1和图2中，大多数省、直辖市分布在第1和第3象限，这表明港口吞吐量这一指标在长江经济带存在正向的空间溢出效应。

（二）空间面板模型的选择

在经过上述检验后、实证分析前，还需进行模型的检验和选取，文章利用STATA软件进行判断。借助Wald和LR检验法对SLM、SEM和SDM三种模型进行检验，确定使用SLM模型。通过进行豪斯曼检验，可以确定是否使用固定效应模型。利用LR检验确定采用固定省份的空间滞后模型。空间滞后模型计算结果如表2所示。

表2 空间滞后模型计算结果

由表2可知，Conf的系数为-0.0005，并通过了显著性检验。这说明，新冠肺炎疫情季度新增病例数与港口吞吐量呈负相关。中国在疫情发生之初就采取果断而严厉的防疫措施，如封闭港口，企业停工，人们保持社交距离，这些措施使得社会经济处于“停滞”状态，产业链中断，港口吞吐量断崖式下降。在采取严厉而有效的防疫措施之后，中国很快全面复工复产。然而，与此同时，其他国家仍在经历抗击疫情的关键时期，国际贸易往来并未得到恢复，全球范围内的经济低迷也降低了港口发展的需求。

IAV的系数为0.0007，说明工业增加值与港口货物吞吐量呈正相关，但未能通过显著性检验。这有可能是因为随着中国国内复工复产的落实，第一二产业的恢复与发展对港口发展有积极的刺激作用。与此同时，也有其他运输方式分担运输任务，所以虽然工业增加值与港口货物吞吐量呈正相关，但其在统计上是不显著的。

Cons的系数为0.1245，并通过了显著性检验。这说明在疫情困扰下，社会消费仍然是促进港口发展的积极因素。社会消费的增加刺激了社会投资，企业增产，进而生产原料、能源的运输需求也随之上升。

Ex的系数为0.2661，通過了显著性检验。在疫情全球大流行的背景下，各国抗疫程度有所不同，中国率先控制住疫情，恢复部分生产产能，加之大量医疗卫生设备物品（如口罩、防护服、消毒酒精等）的出口，对港口货物吞吐量的提升起到促进作用。疫情期间居家办公，家庭娱乐等需求的增多，也会促进家具家电以及家庭娱乐设施的出口，进而推动港口货物吞吐量增加。

（三）空间效应的分解

各省份的港口吞吐量变化不仅与当地疫情严重程度，社会经济的运行状况与邻近省份的因素密切相关，受到其影响也很大。空间效应分解结果如表3所示。

表3 空间效应分解

由表3可知，新冠肺炎疫情严重程度与港口吞吐量增长呈负相关。其直接效应、间接效应和总效应分别为-0.0005、-0.0002和-0.0007，且均在10%的水平下显著。即新冠肺炎确诊人数越多，港口吞吐量增长越慢，港口发展能力随之下降；与此同时，本省病例数的增长还会对邻近省份的港口吞吐量增长产生负向的溢出影响。工业增加值的直接效应、间接效应和总效应则分别为0.0007、0.0003和0.001，但在统计上均不显著，工业企业的缓慢复苏，全球产业链的中断以及运输方式的不同都可能是造成不显著的原因。社会消费水平的直接效应、间接效应和总效应分别为0.1393、0.0569和0.1962，且在10%的水平下显著。可见，在疫情困扰之下，社会消费水平仍然显著地促进了港口吞吐量的增长。中国严厉而有效的防疫措施使得国家初步走出疫情的阴霾，人们逐步恢复正常生活。随之而来的是“报复性消费”，零售业、餐饮业等得以复苏，国内消费市场回暖，内需扩大，经济向好，港口发展需求增加。对外贸易水平的直接效应、间接效应和总效应则分别为0.2804、0.1164和0.3968，均在1%的显著水平下对港口吞吐量增长产生正向影响。中国成功控制住疫情并率先进行了复工和复产，是世界经济增长的一个稳定因素。中国多个省份长期向欧美、日韩等国的汽车制造商出口汽车零部件，国内疫情的稳定无疑为全球产业链的疏通注入定力。

（四）稳健性检验

本研究通过替换地理距离权重矩阵为0-1权重矩阵、经济距离权重矩阵和经济地理嵌套权重矩阵，对模型进行了稳健性检验。检验结果显示，空间滞后模型（SLM）仍然表现出最佳效果。对比SLM模型的直接效应和空间溢出效应的估计系数，发现在大小上有所变化，但其方向和显著性水平没有发生根本性的变化，这表明本研究的结果具有稳健性和可靠性。

五、结论

首先，新冠肺炎疫情对港口发展造成的负向空间溢出效应明显。疫情不仅直接影响了疫情中心区域港口的货物吞吐量，同时对邻近省份的港口发展也产生了负面效应。这主要源于本研究所选时期中国实施的抗疫政策。中国的“动态清零”政策在大幅保护人民生命财产安全的同时，消费需求和经济增长也有所牺牲。因此，当某一地区疫情严重，邻近省份会加大对该地区人流和物流的隔离检查力度，这在一定程度上解释了疫情对港口发展的负面影响。

其次，工业发展水平与港口发展的关系尽管为正相关，但统计显著性不足。在疫情影响的两年中，中国的制造业虽已逐步复苏，航运需求有所增长，但想要恢复到疫情前的状态仍需较长时间。即便如此，推动制造业复苏和发展仍是重要目标，对促进港口发展起到积极作用。

最后，对外贸易和社会消费水平均对当地及邻近地区港口发展起到积极作用，这源于中国在疫情初期执行的严格而有效的抗疫政策。中国在疫情初期迅速响应，武汉封城至全国复工复产只用了3个月，与此同时欧美地区深陷疫情。在中国，率先恢复的产业链不仅为国内提供产能保障，也为国外提供物资。随着疫情逐渐稳定，居民消费回暖，餐饮业、旅游业和零售业等复苏，对航运业发展有直接影响，从而显著推动港口发展。

政策启示：首先，在面对重大突发疫情时，地方党委和政府应该承担起属地责任，严格执行国家统一的防控政策。其次，加强常态化监测预警，提高对新冠疫情监测的敏感性。最后，完善当地的应急处置体系，确保一旦发生本土疫情，能够迅速果断地采取措施，防止疫情扩散。

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The Spatial Spillover Effect of COVID-19 on Port Development

REN Xiao-hong， RAO Xin，SHEN Jia

（School of Economics and Management， Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074）

Abstract：

This study rigorously examines the spatial spillover effects of the COVID-19 pandemic on port development， providing valuable insights for formulating port development strategies during major health crises.

It employs panel data spanning eight quarters from 2020 to 2021 across provinces within the Yangtze River Economic Belt（excluding Guizhou Province）.

Using this data， a spatial panel model is established to empirically examine the pandemics impact on port development， expanding the scope of investigation to incorporate spatial factors.

The findings from empirical analysis suggest that the COVID-19 pandemic negatively affects local port development and also prompts a notable negative spatial spillover effect.Further analysis reveals that both the level of social consumption and foreign trade have a significant positive correlation with port development， with the latter exerting a more profound impact.However， the influence of industrial development on port development is found to be statistically insignificant.

Regarding spatial implications， the pandemics indirect impact on port development is less significant compared to its direct effect， suggesting a relatively minor spatial spillover effect.

Keywords： COVID-19; port development; spatial panel model; spatial spillover effect;level of foreign trade

基金項目：2021年国家社科基金一般项目“成渝地区双城经济圈综合交通运输体系效能提升路径研究”（21BJY223）；2023年重庆市自然科学基金面上项目“数字化赋能综合交通运输绿色低碳转型路径研究”（CSTB2023NSCQ-MSX0046）