港口物流、产业结构与城市经济发展——基于长江经济带的实证

孟 魁，李成标，张 晨

（1.长江大学 经济与管理学院，湖北 荆州 434023；2.海南大学 管理学院，海口 570228）

0 引言

长江是我国内陆重要的“黄金水道”，其沿线港口历来是相应地区对外交流的门户，港口物流正逐渐成为该区域城市经济发展和产业结构升级的重要驱动因素。应发挥港口“先行官”的作用，最大程度培育、利用国内超大规模市场优势，畅通国内国际双循环，推动港口物流、产业结构与城市经济互动发展。国家交通运输部与国家发展和改革委员会联合发布《长江干线港口布局及港口岸线保护利用规划》，提出到2035 年我国将全面建成布局合理、功能完善、集约绿色、安全智慧的现代化长江干线港口体系，依托长江黄金水道主骨架，推进专业化、规模化、现代化港区建设，提升港口辐射服务功能，促进港产城协同发展。长江经济带既是具有全球影响力的内河经济带、东中西互动合作的协调发展带、沿海沿江沿边全面推进的对内对外开放带，也是生态文明建设的先行示范带，推动其港产城协同发展对贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展，以及促进长江流域生态涵养、推动乡村振兴、促进区域协调发展都有重要意义。

现有关于港口物流、产业结构升级与城市经济方面的研究较为丰富，为本文提供了可靠的理论依据并奠定了扎实的理论基础[1—16]。在研究内容上，学者们将产业结构视为城市经济的一部分，进而探究港口物流、产业结构升级和城市经济三者之间的关系，很少有将港口物流、产业结构升级和城市经济视为三个独立变量来探究三者之间的互动机理。在研究对象上，大多数研究以海港、沿海发达城市为研究对象，鲜少以内河港口为研究对象，更缺少聚焦于长江经济带的研究文献。本文基于PVAR 模型并以长江经济带规模以上主要港口及其腹地城市为研究对象，探讨内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长的互动机理，为长江经济带沿江城市港产城融合发展提供建议。

1 研究设计

1.1 变量选取

为探究内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长的互动机理，遵循实用性、客观性、数据可获得性、科学性等原则选取以下变量。

（1）港口货物吞吐量（PC）。港口货物吞吐量是指某一时间段内船舶由水路进出港区内装卸货物的总数量，能较好地反映港口物流规模及运作效率，也可侧面反映港口基础设施建设水平，借鉴孟魁和张晨（2021）[7]的研究，选取港口货物吞吐量衡量内河港口物流发展水平。

（2）产业结构升级指数（IU）。借鉴杜军等（2019）[13]的研究，利用产业结构升级指数表征沿江城市产业结构升级，公式如下：

式（1）中，IU 为产业结构升级指数，其值越大表明产业结构升级水平越高；q1、q2、q3分别代表第一、第二、第三产业产值占比。

（3）城市经济增长速度（GP）。选取去除通货膨胀率的GDP增长率表征真实的城市经济增长速度。

1.2 模型构建

PVAR模型结合了VAR模型和面板数据，具有两者的优势。PVAR模型将所有变量均看成内生变量，无须事先探究变量间因果关系，克服了传统VAR 模型时序要求等限制，能充分考虑个体效应和时间效应并解决个体异质性，能较好地反映变量间互动机制。本文构建PVAR模型如下：

式（2）中，Yi，t为包含港口货物吞吐量、产业结构升级指数和GDP增速三个变量的列向量。为缓解异方差的影响，对PC进行对数化处理。∂0为截距项，εi，t为随机扰动项，αi和βi分别为时间效应和个体效应，∂j为待估参数，i为某一港口城市，t为时间，j为滞后阶数。

1.3 数据来源

本文以苏州港、长沙港、南昌港、芜湖港、宜昌港、南通港、太仓港、武汉港、重庆港、杭州港共十个长江经济带规模以上主要沿江港口及其直接腹地城市为研究对象，时间跨度为2004—2021年，所有数据均来自《中国港口统计年鉴》、各省市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报。为避免出现纲量等问题，对港口货物吞吐量这一变量取对数，各变量描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计

2 实证结果分析

2.1 平稳性检验

在估计PVAR 模型之前，为避免出现伪回归现象，先采用单位根检验法对三个变量进行平稳性检验。常用的单位根检验法有LLC、IPS、HT等方法，本文利用Stata 12软件采用LLC法进行平稳性检验，其中港口货物吞吐量（ln-PC）和城市经济增长速度（GP）为包含截距项和趋势项的单位根检验，产业结构升级指数（IU）为仅含有截距项的单位根检验。表2 的结果表明，港口货物吞吐量（lnPC）、产业结构升级指数（IU）和城市经济增长速度（GP）三个变量均在5%的显著性水平上拒绝原假设，这说明各变量均不含单位根，原数据序列为平稳序列，可用于PVAR 模型的分析。

表2 平稳性检验结果

2.2 PVAR模型最优滞后阶数

由于模型滞后阶数决定着PVAR 模型检验结果的可信度，为使PVAR 模型检验结果真实可信，必须确定合适的滞后阶数。因此，本文基于MBIC、MAIC 和MQIC 准则确定最优滞后阶数，表3结果表明样本的PVAR模型最优滞后阶数为1。

表3 PVAR模型最优滞后阶数确定

2.3 模型稳定性检验

本文采用AR根图法检验模型变量关系的稳定性，其判断标准是模型特征方程根模的倒数要全部落在单位圆内，即所有的单位根模长均小于1则说明模型平稳。分别对内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长三个模型进行稳定性检验。结果如图1所示，所有模型的变量都在单位圆内，说明模型稳定。

图1 稳定性检验

2.4 格兰杰因果检验

综上可知本文所构建的PVAR模型具备稳定性，可进一步对内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长进行格兰杰因果检验，表4结果表明，内河港口物流在5%的显著性水平上拒绝原假设，是城市经济增长的格兰杰原因。城市经济增长在1%的显著性水平上拒绝原假设，是内河港口物流的格兰杰原因，这表明内河港口物流与城市经济增长互为因果。产业结构升级在1%的显著性水平上拒绝原假设，是内河港口物流的格兰杰原因。而内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长均拒绝原假设，是所有变量的格兰杰原因。综上可知，内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长互为因果。

表4 格兰杰因果检验结果

2.5 面板向量自回归GMM估计

依据表3 所确定的PVAR 模型的最优滞后阶数，采用Helmert 法消除数据的个体效应和时间效应，进而采用GMM 法估计内河港口物流、产业结构升级和城市经济增长之间的关系。将消除个体效应的港口货物吞吐量（ln-PC）、产业结构升级指数（IU）和城市经济增长速度（GP）三个变量的序列分别记作h-lnPC、h-IU 和h-GP，L1 表示滞后1期的变量，结果如表5所示。

表5 PVAR模型和GMM估计结果

就城市经济增长速度（GP）方程来说，城市经济增长速度深受港口货物吞吐量和自身影响。其中，城市经济增长速度在短期内能有效拉动自身发展，港口货物吞吐量在短期内对经济增长速度产生负向影响，这主要是由于随着环境保护意识的不断增强，诸多内河港口开展取缔非法码头等活动，内河港口货物吞吐量增量相对减少，反而促进了城市经济发展速度。就产业结构升级指数（IU）方程来说，产业结构升级指数深受港口货物吞吐量和自身影响。其中，港口货物吞吐量对产业结构升级产生一定正向影响，这表明内河港口物流业能促进临港产业发展，带动相关产业，推动腹地城市产业结构优化。就港口货物吞吐量（lnPC）方程来说，港口货物吞吐量受自身影响较为显著，与港口发展现状、国家战略导向等不谋而合。综上可知，模型符合样本发展现状及相关理论解释，拟合效果较好。

2.6 脉冲响应分析

GMM 估计显著表明了内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长三者之间的静态关系，为进一步分析内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长的动态互动机制，需要进一步运用脉冲响应探究一个变量受到其余变量冲击时所产生的长期动态响应。借鉴杜军等（2019）[13]的研究，令程序进行1000次蒙特卡洛（Monte-Carlo）模拟，时间范围为[0，10]期，结果如图2所示。

图2 脉冲响应分析

由图2可知，城市经济增长受到自身冲击时会产生显著正向影响，之后逐渐趋于0，这表明城市经济增长具有一定经济惯性。产业结构升级对城市经济增长一直产生正向影响，且正向影响逐年增强，至第6 期起逐渐趋于0.2，说明这十个城市产业结构升级能推动城市经济发展，表明城市经济适宜逐步优化的产业结构。城市经济增长受到内河港口物流冲击的反应是先下降，第7期后缓慢上升，整个周期内均表现出负面影响，这说明内河港口物流业前期粗放式增长会对城市经济增长造成负向冲击，但随着绿色发展理念的不断深入和“限制江中过驳”“整治非法码头”“发展港航联盟”“促进多式联运”等措施的不断实施，内河港口物流对城市经济增长的负向冲击将逐步减弱且有转正趋势，这表明从长期来看，内河港口物流能成为推动城市经济发展的动力之一。

产业结构升级起初受到城市经济增长冲击时会产生负向影响，第1期负向影响达到最大，此后逐渐减弱，至第8期起转为正向影响，这表明在短期内城市经济增长不能促进产业结构优化，但长远来看城市经济增长能推动产业结构优化升级，产业结构升级存在滞后性，究其原因，主要是十市前期经济发展方式集约化水平不高，高污染、高耗能、高排放、低附加值产业比重较大，短期内较快的经济增长速度不能推动产业结构优化，随着我国实施供给侧结构性改革、发展绿色经济，政府运用多种手段去产能、除“僵尸企业”，修正资源要素配置，城市经济增长对产业结构升级的负向影响将逐步减弱乃至同向变化。产业结构升级受到自身冲击时会产生显著正向影响，之后逐渐趋于稳定。内河港口物流对产业结构升级产生正向影响，正向影响逐步上升，在第5 期达到顶峰，这表明样本地区内河港口物流发展能持续推动产业结构升级，与GMM估计结果一致；但此后逐期缓慢下降，说明内河港口物流发展模式亟须改进，发展质量亟须提升，以适应新时代产业结构升级的需要。

城市经济增长对内河港口物流产生正向影响，这表明城市经济增长能为内河港口物流业带来稳定货源，促进港口货物吞吐量的增加。内河港口物流受到产业结构升级冲击时会产生显著负向影响，第4 期后负向影响逐渐减弱，这主要是由于长江干线港口城市前期产业结构升级指数较低，尚不能完全跟上港口物流快速发展的步伐。然而，产业结构升级对内河港口物流的影响表现出由负转正的趋势，这表明产业结构升级虽然在短期内不能推动内河港口物流发展，但长期来看，有很大潜力推动内河港口物流发展，长江经济带地区产业结构升级势在必行。内河港口物流受到自身冲击时会产生显著正向影响，正向影响逐期下降并趋于0，表明内河港口物流存在经济惯性。

2.7 方差分解分析

为进一步探究内生变量变化过程中各变量冲击的贡献度，进行1000 次期数为30 的蒙特卡洛（Monte-Carlo）模拟，求得样本地区内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长的方差分解。下页表6仅展示第10、20、30期的结果。

表6 方差分解结果

由表6可知，城市经济增长、产业结构升级、内河港口物流在第30期对自身的方差贡献率分别为67.4%、84.4%、79.3%，贡献率最大，表明城市经济增长、产业结构升级和内河港口物流均深受自身影响。就城市经济增长来说，内河港口物流对城市经济增长的贡献率从第10 期的17.3%增长至第30 期的25.8%，贡献率较大，表明内河港口物流是城市经济增长的重要影响因素。产业结构升级对城市经济增长的贡献率从第10 期的3.2%增长至第30 期的6.8%，贡献率逐期增加，表明产业结构升级能长期影响城市经济增长。就产业结构升级来说，内河港口物流对产业结构升级的贡献率从第10 期的10.1%增长至第30 期的14.0%，表明内河港口物流能有效推动产业结构升级。城市经济增长对产业结构升级的贡献率逐期增加并稳定于1.6%，贡献率最小，与脉冲响应分析结果一致。就内河港口物流来说，产业结构升级对内河港口物流的贡献率逐期增至17.4%，贡献率较大，表明内河港口物流深受产业结构升级影响。城市经济增长对内河港口物流的贡献率从第10期的2.2%增长至第30期的3.3%，表明城市经济增长能推动内河港口物流发展。

3 结论与建议

3.1 结论

本文基于2004—2021年十个长江经济带规模以上主要沿江港口及其直接腹地城市的面板数据，采用PVAR模型探究内河港口物流、产业结构升级和城市经济增长互动机理，主要结论如下：

（1）从PVAR 模型估计可知，港口物流显著影响经济增长速度，短期内对经济增长速度产生负作用，说明开展取缔非法码头等活动，内河港口货物吞吐量增量相对减少，反而促进城市经济发展速度；产业结构升级指数深受港口货物吞吐量影响，表明内河港口物流有力地促进了城市产业结构升级。从长远来看，港口物流是现代交通运输体系的重要组成部分，能够有效降低港口腹地城市生产和运输成本，促进港口物流与临港优势产业高效衔接，提升港口腹地对优势产业资本的投资吸引力，港口物流也带动了港口上下游产业的空间集聚，促进了港口物流资源向优势产业合理配置及经济的发展。因此进一步拓宽港口物流的综合功能，可以进一步优化区域产业结构，提升港口繁荣对港口腹地的带动作用，推动港口与区域经济共同高质量发展。

（2）格兰杰因果检验表明，内河港口物流、产业结构升级与城市经济增长在解释所有变量时均拒绝原假设，表明三者互为因果。

（3）脉冲响应分析结果表明，城市经济增长、内河港口物流和产业结构升级受到自身冲击时会产生显著影响，这表明三者均具有一定经济惯性；内河港口物流对城市经济增长产生负面影响，这说明内河港口物流业发展方式过于粗放，短期内有碍于城市经济可持续发展；城市经济增长对产业结构升级的影响由负转正，这表明产业结构升级存在一定滞后性，城市经济增长在长期内能推动产业结构优化升级；内河港口物流对产业结构升级产生的正向影响逐期增强，表明内河港口物流能长期显著优化腹地城市产业结构；城市经济增长对内河港口物流产生正向影响，表明城市经济增长能为内河港口物流业长期提供充足货源；产业结构升级对内河港口物流产生显著负向影响，负向影响自第4期起逐渐减弱，表明内河港口物流发展质量有待进一步提升，从长期来看，产业结构升级能推动内河港口物流发展。

（4）方差分解结果表明，城市经济增长、产业结构升级、内河港口物流对自身的方差贡献率均大于65%，贡献率最大；内河港口物流、产业结构升级对城市经济增长的贡献率分别逐期增长至25.8%和6.8%；内河港口物流、城市经济增长对产业结构升级的贡献率分别逐期增长至14%和1.6%；产业结构升级、城市经济增长对内河港口物流的贡献率分别逐期增至17.4%和3.3%。

3.2 建议

本文提出以下建议，以期为长江经济带港产城融合发展提供参考。

（1）推动港口物流业集约化发展，提高港口物流现代化水平。继续加快重庆、武汉和南京长江航运中心建设步伐，推动保险、航运交易、航运金融等航运服务业发展，打造航运信息服务平台，改造老港区基础设施设备，引进先进设施设备，推动大数据、人工智能等高新技术运用于水运发展，促进互联网与航运深度融合，深化航运服务、技术创新，推动建设智能港口，积极引进有关领域高素质人才，完善人才引进制度，加大人才培养力度。

（2）深化技术创新，推动内河港口物流与腹地产业融合发展。内河港口物流高质量发展和产业结构优化升级均离不开科技创新。为此，应积极引进高新技术产业，承接长江下游地区产业转移，打造区域产业创新联盟，基于5G、物联网等技术推动传统产业转型，打造智慧港口，探索、掌握智能水运核心技术，增强港口对临港产业集群的辐射带动能力，促进内河港口物流与腹地产业耦合发展。此外，还应优化港口布局，依托港口根据各地优势打造特色产业，避免同质化竞争，打造地区优势互补的竞合格局。

（3）优化港口物流结构，促进内河港口物流与城市经济联动发展。依托长江水运，促进大宗散货以水代公进行中长距离运输，加强水路与公路、铁路等运输方式相结合，促进多式联运，提高内河港口物流中转能力，增强物流集聚效应，提升内河港口物流辐射带动能力，依托港口和城市历史文化，推动水运与旅游业深入融合，创新航运业态，促进港城协同发展。