中国三大港口群的动态关系研究

■陈　鹏/文

中国三大港口群的动态关系研究

■陈鹏/文

港口在国民经济中占有非常重要的位置，是水路交通的集结点和枢纽，是工农业产品和外贸进出口物资的集散地，是沟通区域与区域之间经济往来的重要枢纽。自建国之初，中国便开始恢复港口建设。1978年改革开放之后，特别是伴随14个沿海港口城市的进一步对外开放，港口建设更是进入了高速发展时期。进入新世纪后，全国掀起了新一轮港口建设和发展热潮，港口的建设数量、规模和吞吐能力以惊人的速度增长，中国港口新的格局初步形成，并跻身世界港口大国行列。2013年，全国港口完成集装箱吞吐量1.90亿TEU，比上年增长7.2%。其中沿海港口完成1.70亿TEU，内河港口完成2053万TEU，比上年分别增长7.4%和5.3%。上海港集装箱吞吐量完成3362万TEU，继续排名世界第一。在国际层面，2013年，集装箱吞吐量居世界前20的港口中，中国占据了10个，其中除了香港和高雄外，其余8个均是中国大陆港口，中国已经成为世界港口大国。在国内层面，2013年，中国集装箱吞吐量前十大港口均是沿海港口，十大港口的集装箱吞吐量占全国集装箱吞吐量达到77.5%，沿海港口在整个中国港口体系中起到了“垄断”的地位。在中国沿海港口中，各个港口的自然条件、经济腹地、资本投入以及各地政策都不同，港口的发展状况也不同。体现在吞吐量上，既有上海、深圳、宁波-舟山、青岛、广州和天津这种年吞吐量千万TEU以上的港口，也有诸如镇江、南通、湛江和防城港等年集装箱吞吐量不足百万TEU的港口。港口之间的发展呈现出巨大的差异。2006年9月，由国家发展和改革委员会、交通部联合出台的《全国沿海港口布局规划》发布，确定了中国沿海将形成环渤海、长三角、东南沿海、珠三角、西南沿海5个规模化、集约化、现代化的港口群体，标志着我国从战略层面开始对沿海港口建设与发展进行布局。按照港口吞吐量统计，在全国沿海目前初步形成的五大区域港口群中，规模最大的是长三角港口群、环渤海港口群和珠三角港口群，其次是东南沿海港口群和西南沿海港口群。所以从区域层面看，中国沿海港口群之间也存在着发展不均衡的现象，集中化在整个港口空间体系空间演化中已经显现。但是随着中国区域经济之间发展联系的日益紧密，港口数量和规模的不断扩大，航线的不断增多，沿海各个港口之间，港群之间的联系也日益紧密，日益复杂。

本文基于三大港群2005年第一季度-2014年第四季度的数据，建立非限制VAR模型，利用脉冲响应函数对港口群之间的动态关系进行研究。

一、研究内容

（一）沿海港口群体的划分

根据《全国沿海港口布局规划》，我国港口被划分为五大港口群体：环渤海地区港口群体、长江三角洲地区港口群体、东南沿海地区港口群体、珠江三角洲地区港口群体、西南沿海地区港口群体。本文所涉及的港口分别被归为相应的港口群，如图1所示。

由于自由度的限制，而且西南港口群、东南港口群所含港口数量较少吞吐量相对不大。本文主要研究“环渤海港口群”“长三角港口群”和“珠三角港口群”三大主要港口群之间的动态关系。

（二）研究方法

图1　中国主要港口群

传统的经济计量学联立方程模型建模方法，是以经济理论为基础来描述经济变量之间的结构关系，采用的是结构方法来建立模型，所建立的就是联立方程结构式模型。这种模型的优点是具有明显的经济理论含义。但是，从计量经济学建模理论而言，也存在许多弊端而受到质疑。一是在模型建立之处，首先需要明确哪些是内生变量，哪些是外生变量，尽管可以根据研究问题和目的来确定，但有时也并不容易；二是所设定的模型，每一结构方程都含有内生多个内生变量，当将某一内生变量作为被解释变量出现在方程左边时，右边将会含有多个其余内生变量，由于它们与扰动项相关，从而使模型参数估计变得十分复杂，在未估计前，就需要讨论识别性；三是结构式模型不能很好地反映出变量间的动态联系。为了解决这一问题，经过一些现代计量经济学家们的研究，就给出了一种非结构性建立经济变量之间关系模型的方法，这就是所谓向量自回归模型。VAR模型最早是在1980年由C.A.Sims引入到计量经济学中，它实质上是多元AR模型在经济计量学中的应用，VAR模型不是以经济理论为基础描述经济变量之间的结构关系来建立模型的，它是以数据统计性质为基础，把某一经济系统中的每一变量作为所有变量的滞后变量的函数来构造模型的。它是一种处理具有相关关系的多变量的分析和预测、随机扰动对系统的动态冲击的最方便的方法。而且在一定条件下，多元MA模型、ARMA模型，也可化为VAR模型来处理，这为研究具有相关关系的多变量的分析和预测带来很大方便。

在研究港口之间的动态关系上，利用计量方法研究港口竞争关系的不多，Yap，W.Y和Lam，J.S. L利用ECM模型描述了短期内（1970-2001和1980-2001）东亚港口之间的竞争关系。VAR模型主要应用在区域经济的动态关系研究上。Carlino和DeFina用美国8个区域60年的人均GDP增长率的数据建立了一个VAR模型。从海洋运输的角度来看，港口群也是一个区域经济单元。港口群之间尤其是中国港口群如何互相影响，有什么样的动态关系，学者们用的方法以定性分析为主，定量不多，相关的经济理论也不完善，而且从变量的属性来看，其内生性问题也不好解决。当我们缺乏严格的经济理论支撑，对变量难以判断是否真是外生变量的时候，一个比较方便的想法就是均等地对待每一个变量。本文选用非限制性VAR模型进行港口之间动态关系的研究。

1.非限制VAR模型介绍

若引入矩阵符号，记：

可以写成：

进一步，若引入滞后算子L，则（1）式又可表示成：

如果模型满足：

2.VAR模型的脉冲响应函数

在实际应用中，由于通常所设定的VAR模型都是非经济理论的简化式模型，由于它无需对变量作任何先验性约束，因此，在分析应用中，往往并不利用VAR模型去分析某一变量的变化对另有一变量的影响程度如何，而是分析当某一扰动项发生变化时，或者说模型受到某种冲击的时候，对系统的动态影响，这种分析方法即为脉冲响应函数法。

记VAR（p）模型：

引入滞后算子L，则又可表示成：

即中的第i行、第j列元素等于时期t的第j变量扰动项增加一个单位，其它时期扰动项为常数时，对时期t+q的第i个变量值的影响。

（三）数据来源及处理

三大港群的数据来源于群内各港口的季度数据之和（2005Q1-2013Q4）。首先要对数据进行季度调整。在EVIEWS环境下，采用X-12方法（其中环渤海港口群不存在）。对三大港群的数据进行季度性调整。为了去除时间趋势，我们对数据进行对数化处理。处理后的三大港口数据如图2。

图2中CSJ_SA_LOG、HBH_SA_LOG、ZSJ_ SA_LOG分别表示长三角港口群、环渤海港口群、珠三角港口群的集装 箱吞吐量数据（季节调整、对数处理后），猜测三大港群时间数据是非平稳的，之间可能存在协整关系。

图2　三大港群集装箱吞吐量时序图（季节调整、对数处理后）

三、中国三大港口群的动态关系的实证分析

对数据进行平稳定检验后，发现CSJ_SA、HBH_SA、ZSJ_SA均是非平稳序列，且都是一阶单整的。用非限制性VAR确定最佳滞后期是2，于是在滞后1期进行协整检验。发现在0.05的置信水平下，三个序列存在1个协整关系。说明三大港口群在长期看来，具有稳定的关系。可建立VAR模型。建立滞后2期的VAR模型。其特征方程单位根均小于1（图3）。说明VAR模型是稳定的，可以做脉冲响应函数分析。

我们利用脉冲响应函数来分析其中一个港口群受到冲击后，对另外两个港口群的影响。由于Cholesky分解模式依赖于变量的次序，故我们选用广义脉冲函数法。三大港口群的脉冲响应函数见图4、图5。

图4显示的是当长三角港口群受到一个正向的标准差的冲击后，三大港口群的反应。对于长三角港群自身来说，在第一期所受冲击最大，同时也是同期三大港群中所受冲击最高的。之后整体上逐期递减，衰减至零。对于珠三角港群的影响，在第一期最大，为正向冲击，第二期锐减至负的冲击（值也比较大约为5.5%），第四期突增至第一期的水平（为正向冲击约为3.5%），第四期处于一个很低的水平，之后整体三大港群的影响均是收敛的，不具有长期效应。

图3 VAR模型特征方程单位跟

图5显示的是当珠三角港口群受到一个标准差的冲击后，三大港口群的反应。首先对于自身来说，在第一期，珠三角港口群所受影响最大，第二期迅速降至比较低的水平，之后逐期递减，长期收敛于0；对于长三角港群来说，其在第二期影响较大，之后逐渐递减，长期收敛于0。对于环渤海港群来说，在第一期受到的影响比较大，之后虽小有波动，但总体趋势收敛于0。所以从空间上来看，珠三角港口群的所受冲击对三大港口群均具有正相关的影响，但是对于自身的影响远远高于其它两个港口，对其他两个港口的外上逐期递减，长期收敛于0；对于环渤海港群的影响，一直是正向的影响，但是影响的程度不是太大（一直在3%以下）。第四期以后整体上处于递减状态，长期收敛于0；所以，从空间上来看，长三角港口群的对于自身收到的冲击最为敏感，表现出“俱乐部效应”，其外溢作用对环渤海港口群来说具有正相关的影响，而对于珠三角港口群来说，影响比环渤海要大，但相关性比较复杂，虽然第一期、第三期有正相关影响，但是在第二期确表现出比较大的负相关的竞争关系，呈现出复杂的波动关系。从地理位置上来看，长三角港位于我国沿海中间位置，处于经济发展水平最为发达的长江三角洲地区，其发展好坏对另外两大港口群的影响都比较大。从时间上来看，长三角港群所受影响在第一期达到最大，环渤海港群在第三期达到最大，珠三角港群在第二期达到最大。所以长三角港群对自身所受冲击的反应不具有滞后性，但是其外溢作用对于另外两大港群来说均具有滞后性，外溢作用对于珠三角港群来说比较明显，对于环渤海港口群相对不明显。长三角港群的所受冲击对溢作用处于一个比较低的水平（整体处于3%以下）。表明珠三角港群的发展呈现出“俱乐部效应”，对于其他两个港口的发展有一定的外溢作用，但不是很明显。从时间上来看，珠三角港群所受影响在第一期达到最大，远远干预后期，显示珠三角港口群对于自身冲击影响不具有滞后性。其外溢作用对于环渤海港群来说不具有“滞后性”，但对于长三角港群来说具有“滞后性”。珠三角港群所受冲击对三大港口群的影响是收敛的，不具有长期作用。

图4　来自长三角港口群的一个标准差冲击对三大港口群的影响

图5　来自珠三角港口群的一个标准差冲击对三大港口群的影响

图6　来自环渤海港口群的一个标准差的冲击对三大港口群的影响

图6显示的是当环渤海港口群受到一个标准差的冲击后，三大港口群的反应。首先是对于自身港群的影响，在第一期收到的影响最大（约为9%），第二期迅速降至3%，虽然第三期小有回升，但是之后逐期递减，长期影响收敛于0。对于长三角港口群的影响除了在第三期达到最大（约为3%），其它都处于一个比较低的水平，长期影响收敛于0。对于珠三角港群的影响，除了第一期影响比较大（约为3%），之后都处于一个比较低的水平，长期收敛于0。所以，从空间上来看，环渤海港群对于自身所受冲击最为敏感，是正相关关系。其外溢作用对于另外两大港口群来说也是具有正相关关系（对于珠三角港口群虽然在第4期呈现出负相关关系，但是由于水平很低，不到1%，故可以忽略），但是不是很明显。显示出环渤海港口群的发展“俱乐部效应”，外溢作用不是很明显，但是对于长三角港口群的影响要高于珠三角港口群，这与地理上邻近长三角港口群有关系。从时间上来看，环渤海港群和珠三角港群均是在第一期的影响是最大的，第一期以后影响效应比较弱，且整体上处于衰减状态。对于长三角港口群的影响在第三期达到最大，之后成衰减状态，显示环渤海港群对自身所受冲击的反映不具有“滞后性”。其外溢作用对长三角港群具有有“滞后性”，对珠三角港群不具有“滞后性”。环渤海港群所受冲击对三大港口群的影响均是收敛的，不具有长期作用。

四、结论与讨论

从实证分析结果来看，三大港口群之间的影响是不对称的，如中国区域经济发展之间一样具有梯度的不对称的影响。从外溢角度来看，长三角港群对珠三角港群具有外溢作用，对于环渤海港群具有一定的外溢作用，但是不是很明显。珠三角港群和环渤海港群的外溢作用均不明显。另外三大港群所受冲击都是对自己影响最大，显示出“俱乐部效应”。

（作者单位：华东师范大学中国现代城市研究中心，上海华东师范大学城市与区域科学学院）