曹 瑋， 于清波

(1.福建師范大學(xué)福清分校，福建 福清 350300;2.福建省港航管理局綜合規(guī)劃處，福建 福州 350002)

一、引言

近年來(lái)，隨著海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的快速推進(jìn)和“大港口、大通道、大物流”交通發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，福建省的港口進(jìn)入了歷史上發(fā)展最快最好的時(shí)期?！笆晃濉逼陂g，全省港口基礎(chǔ)建設(shè)取得較大突破，港口生產(chǎn)快速增長(zhǎng)，港口貨物吞吐量從2005年的1.98億噸增長(zhǎng)至2011年的3.7億噸，年平均增長(zhǎng)14.5%;集裝箱吞吐量增長(zhǎng)至2011年的970.05萬(wàn)標(biāo)箱，年平均增長(zhǎng)10.6%。港口在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位凸顯，與近年來(lái)港口的大發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展是分不開(kāi)的，因此探討兩者之間的關(guān)系顯得尤為重要。

一直以來(lái)，港口與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的互動(dòng)關(guān)系被研究者們所重視。德國(guó)學(xué)者高茲針對(duì)港口和腹地的關(guān)系，建立了海港區(qū)位理論:腹地經(jīng)濟(jì)規(guī)模和結(jié)構(gòu)的演變決定著港口的發(fā)展[1]。國(guó)內(nèi)學(xué)者也做了一些定量研究，主要有:基于灰色關(guān)聯(lián)的方法，如匡海波通過(guò)關(guān)聯(lián)度模型研究了港口經(jīng)濟(jì)與城市經(jīng)濟(jì)的關(guān)系[2];基于回歸分析的方法，如丁井國(guó)、鐘昌標(biāo)以寧波港為例，用格蘭杰因果分析和基于VAR的脈沖響應(yīng)研究與腹地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系[3];李晶、呂靖運(yùn)用變參數(shù)狀態(tài)空間模型對(duì)東北經(jīng)濟(jì)對(duì)大連港集裝箱吞吐量的影響進(jìn)行了實(shí)證分析[4]。

目前針對(duì)福建港口與經(jīng)濟(jì)互動(dòng)研究的文獻(xiàn)較少，本文首次引入自回歸分布滯后—誤差修正模型(ARDLECM)，對(duì)福建港口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)短期關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。

二、港城經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性描述

港口作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要的物流中心，與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)發(fā)展關(guān)系在“城以港興，港為城用”中得到鮮明體現(xiàn)。本文就兩者的關(guān)系歸納如下:

(一)區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)港口發(fā)展的推動(dòng)

區(qū)域經(jīng)濟(jì)催生了港口發(fā)展的需求，區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的產(chǎn)出增長(zhǎng)必然要求相應(yīng)的物流支撐。無(wú)論是內(nèi)陸的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易還是進(jìn)出口，在很大程度上都依賴于港口物流。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了港口發(fā)展的空間保證，區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施的完善促進(jìn)了港口綜合物流的發(fā)展，并為港口內(nèi)陸運(yùn)輸通道的連接提供了空間保證。同時(shí)，區(qū)域的信息服務(wù)、金融、交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展也是港口發(fā)展的必要保證。

(二)港口發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)

首先，港口發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的乘數(shù)效應(yīng)。所謂乘數(shù)，最初是指自發(fā)支出的增長(zhǎng)會(huì)帶來(lái)產(chǎn)出的成倍增長(zhǎng)。港口物流本身屬于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一部分，無(wú)論其涉及的貨物運(yùn)輸或者港口投資都貢獻(xiàn)了產(chǎn)出，促進(jìn)了就業(yè)。再則上述港口的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中又促進(jìn)了上下游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)測(cè)算，一只標(biāo)準(zhǔn)集裝箱的港口企業(yè)直接受益部分約為800—1200元，由此帶來(lái)的拖輪、引航、口岸以及港口配套服務(wù)，包括修箱、堆存、船舶代理、航運(yùn)、金融結(jié)算、拖車(chē)運(yùn)輸?shù)鹊慕?jīng)濟(jì)受益是港口直接受益的6倍[5]。

其次，港口的發(fā)展促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。港口發(fā)展過(guò)程中，臨港的物流低成本性吸引了各種資源的集中，促使各種前后相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中，形成產(chǎn)業(yè)集群。臨港工業(yè)的發(fā)展帶來(lái)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整，譬如以化工、鋼鐵、電子、機(jī)械為基礎(chǔ)的臨港產(chǎn)業(yè)群和工業(yè)帶推動(dòng)著區(qū)域經(jīng)濟(jì)向高層次發(fā)展。

最后，港口發(fā)展促進(jìn)外向型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。港口的發(fā)展在推動(dòng)內(nèi)陸的外向型經(jīng)濟(jì)方面歷來(lái)有很大作用，典型的是鹿特丹港，如今已經(jīng)成為歐洲水果、蔬菜等食品的主要輸出港。港口資源的優(yōu)勢(shì)便于開(kāi)辟對(duì)外經(jīng)貿(mào)的通道，促進(jìn)外向型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

由上，港城已經(jīng)成為不可分割的利益共同體，“港城相長(zhǎng)，衰榮共濟(jì)”是港口城市發(fā)展演變的普遍規(guī)律。

三、實(shí)證分析

(一)變量的選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用福建省GDP來(lái)衡量福建省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，GDP即一定時(shí)期內(nèi)某地區(qū)的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，公認(rèn)為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。采用港口吞吐量來(lái)表示福建港口發(fā)展水平，港口吞吐量是反映港口生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成果的數(shù)量指標(biāo)，能全面體現(xiàn)港口的規(guī)模和能力。

為了去除價(jià)格因素，本文首先用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)代替GDP平減指數(shù)對(duì)福建省GDP進(jìn)行調(diào)整。為了盡可能去除數(shù)據(jù)的波動(dòng)性以及減少異方差的可能性，本文對(duì)變量進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。用LNGDP表示對(duì)數(shù)化后的福建GDP，用LNTUNTO表示對(duì)數(shù)化后的福建港口吞吐量。

本文選取1985—2011年作為研究的樣本區(qū)間，所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒2012》，所有的數(shù)據(jù)處理采用eviews 6.0 以及 microfit 4.1。

圖1 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和港口吞吐量對(duì)數(shù)序列圖

從國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和港口吞吐量的對(duì)數(shù)序列趨勢(shì)圖可以看到兩者的增長(zhǎng)趨勢(shì)比較相似，兩者之間可能存在某種協(xié)整關(guān)系，需要進(jìn)一步分析。

(二)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

經(jīng)典的最小二乘回歸(OLS)建立在數(shù)據(jù)平穩(wěn)的基礎(chǔ)之上。如果數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，則破壞了大樣本估計(jì)的前提，且可能造成偽回歸。因此，必須首先研究數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。ADF單位根檢驗(yàn)被廣泛運(yùn)用于數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，但是其小樣本的檢驗(yàn)功效偏低。另外，其對(duì)于含有時(shí)間趨勢(shì)的退勢(shì)平穩(wěn)序列檢驗(yàn)是失效的[6]。因此，本文采用ERS、PP檢驗(yàn)方法作為ADF的檢驗(yàn)補(bǔ)充，綜合三種檢驗(yàn)的結(jié)果作為結(jié)論。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏箝L(zhǎng)度選擇由SIC準(zhǔn)則確定，平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如下(為避免表格過(guò)于繁雜，只列出5%的臨界值):ADF檢驗(yàn)表明在5%的顯著性程度下，LNGDP是平穩(wěn)序列，ERS和PP檢驗(yàn)認(rèn)為L(zhǎng)NGDP是一階單整序列，ADF檢驗(yàn)、ERS檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)均認(rèn)為L(zhǎng)NTUNTO是一階單整序列。綜合三種檢驗(yàn)的結(jié)論，本文認(rèn)為L(zhǎng)NGDP和LNTUNTO均為一階單整序列，即I(1)序列。

表1 LNGDP、LNTUNTO單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(三)ARDL邊界協(xié)整

上文已經(jīng)得到LNGDP和LNTUNTO均為一階單整序列，為得到兩個(gè)變量之間是否存在一個(gè)長(zhǎng)期相互影響的關(guān)系，本文擬采用ARDL邊界協(xié)整的方法。

自回歸分布滯后(Autoregressive Distributed Lag Approach，ARDL)協(xié)整方法和邊界檢驗(yàn)(Bounds Testing)是由Pesaran 和 Shin[7－8]等提出，與 EG 和 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)相比，ARDL有著更好的小樣本的穩(wěn)健性;對(duì)I(0)和I(1)混合的序列可以適用;對(duì)樣本容量的變化不敏感;當(dāng)解釋變量為內(nèi)生時(shí)，模型的估計(jì)也不會(huì)受到影響。

按照ARDL邊界協(xié)整的步驟，針對(duì)本研究?jī)?nèi)容，建立非限制性的誤差修正模型(UECM)。

其中 δ1、δ2，表示長(zhǎng)期效應(yīng)，而 αi、βj表示 ARDL 模型的短期動(dòng)態(tài)效應(yīng)，μ1t、μ2t為白噪聲過(guò)程，n表示最大滯后階數(shù)，c1、c2代表常數(shù)項(xiàng)。若有需要，可在等式左邊加入時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)。

蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)顯示，參數(shù)化過(guò)度比參數(shù)化不足導(dǎo)致的估計(jì)偏差要小。按照Harris和Sollis，應(yīng)對(duì)以上兩式選取充分的滯后階數(shù)。

存在長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系的原假設(shè)和備擇假設(shè)如下:

H1:δ1、δ2有一個(gè)不為 0

檢驗(yàn)δ1、δ2聯(lián)合顯著的統(tǒng)計(jì)量是F統(tǒng)計(jì)量，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量服從一個(gè)非規(guī)則的漸近分布。Pesaran等模擬出了基于不同解釋變量個(gè)數(shù)的上下限的臨界值[9]。臨界值的上限是根據(jù)I(1)序列計(jì)算出來(lái)的，下限是根據(jù)I(0)序列計(jì)算出來(lái)的。得到的F統(tǒng)計(jì)量，若大于臨界值的上限，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在長(zhǎng)期關(guān)系;若小于臨界值的下限，則接受原假設(shè)，即不存在長(zhǎng)期關(guān)系;若落在臨界值上下限之間，則無(wú)法判斷。

考慮到樣本個(gè)數(shù)的有限性，利用SBC準(zhǔn)則，在兼顧自由度的影響下，本文選取合適的滯后階數(shù)5階。因?yàn)長(zhǎng)NGDP和LNTUNTO的序列均有平穩(wěn)上升的趨勢(shì)，為了保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行方程估計(jì)時(shí)，考慮加入時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，并根據(jù)時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的顯著性程度來(lái)綜合判斷結(jié)果。表2是運(yùn)用軟件microfit 4.1估計(jì)的結(jié)果。

表2 ARDL長(zhǎng)期協(xié)整判斷結(jié)果(解釋變量的個(gè)數(shù)k=1)

在港口吞吐量對(duì)GDP影響的關(guān)系中，不含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的模型在1%顯著性水平下拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的模型由于時(shí)間趨勢(shì)不顯著，本文采納不含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的結(jié)果，即港口的吞吐量對(duì)GDP有長(zhǎng)期影響。

在GDP對(duì)吞吐量影響的長(zhǎng)期關(guān)系中，不含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的模型接受不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。但是，含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的模型在5%顯著性水平下拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)，且時(shí)間趨勢(shì)是顯著的，因此采納含有時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)模型的結(jié)果，也就是5%顯著性水平下接受GDP對(duì)吞吐量有長(zhǎng)期影響的關(guān)系。

從以上結(jié)論來(lái)看，港口吞吐量對(duì)GDP存在長(zhǎng)期的相互影響關(guān)系。

(四)ARDL－ECM模型的建立

確定了變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系后，本文分別對(duì)兩個(gè)方向的長(zhǎng)期關(guān)系建立誤差修正模型，以尋求兩者之間的短期影響關(guān)系。

以GDP作為被解釋變量，對(duì)ARDL模型的最優(yōu)滯后期數(shù)分別采用SBC準(zhǔn)則進(jìn)行判定，均選擇ARDL(2，4)。表3是以LNGDP作為被解釋變量，通過(guò)ARDL模型得到長(zhǎng)期和短期的影響系數(shù)。

表3 ARDL－ECM模型估計(jì)結(jié)果1(被解釋變量為L(zhǎng)NGDP)

從表3可知，長(zhǎng)期來(lái)看，港口吞吐量對(duì)GDP有正向影響，而且影響顯著。吞吐量每增長(zhǎng)1%，GDP增長(zhǎng)0.72%，說(shuō)明福建省的港口發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)有很大的促進(jìn)作用;從短期來(lái)看，港口吞吐量的的變化對(duì)GDP有一個(gè)顯著的正向影響，吞吐量每增長(zhǎng)1%，GDP增長(zhǎng)0.02%，說(shuō)明短期影響要弱于長(zhǎng)期影響。而誤差修正項(xiàng)在1%顯著性水平下顯著，證明了長(zhǎng)期關(guān)系的存在，其符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明短期波動(dòng)造成的對(duì)長(zhǎng)期均衡的偏離會(huì)在下一期得到16%的調(diào)整，有一個(gè)很好的誤差修正機(jī)制。

從福建港口的發(fā)展實(shí)踐來(lái)看，近年來(lái)全省的港口基礎(chǔ)設(shè)施漸趨完善，涌現(xiàn)了越來(lái)越多的港口物流企業(yè)。隨著物流園區(qū)和陸地港的建設(shè)，沿海港口物流服務(wù)功能不斷增強(qiáng)，港口功能進(jìn)一步升級(jí)。沿海港口發(fā)展引進(jìn)和培育協(xié)作配套的上下游關(guān)聯(lián)企業(yè)，充分組合延伸產(chǎn)業(yè)鏈，逐步形成了依托港口而崛起的新型產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。例如，位于湄洲灣南岸的泉港區(qū)原來(lái)是泉州經(jīng)濟(jì)發(fā)展最落后的地區(qū)，近年來(lái)以港口為依托，石化產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，吸引了大批上下游企業(yè)集聚，初步形成了以石油加工為龍頭、以聚丙烯等中游石化產(chǎn)品項(xiàng)目為延伸、以塑料等下游項(xiàng)目為配套的石化塊狀經(jīng)濟(jì)。眾多發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明，港口的發(fā)展已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推手。

以LNTUNTO作為被解釋變量，以 SBC準(zhǔn)則選擇ARDL(1，0)。表4是以LNTUNTO作為被解釋變量通過(guò)ARDL模型得到長(zhǎng)期和短期的影響系數(shù)。

表4 ARDL－ECM模型估計(jì)結(jié)果2(被解釋變量為L(zhǎng)NTUNTO)

從表4可知，長(zhǎng)期來(lái)看，GDP對(duì)港口吞吐量有正向影響，而且影響顯著。GDP每增長(zhǎng)1%，吞吐量增長(zhǎng)1.40%，說(shuō)明作為福建港口直接腹地的福建省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)GDP的發(fā)展;從短期關(guān)系來(lái)看，港口吞吐量的波動(dòng)對(duì)GDP也有顯著影響，吞吐量每增長(zhǎng)1%，GDP增長(zhǎng)0.29%，短期的影響系數(shù)小于長(zhǎng)期的影響系數(shù)。而誤差修正項(xiàng)在10%的顯著性水平下顯著，證明了長(zhǎng)期關(guān)系的存在，其符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明短期波動(dòng)造成的對(duì)于長(zhǎng)期均衡的偏離在下一期會(huì)以21%的力度得到相應(yīng)的調(diào)整。

從福建的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，隨著近年經(jīng)濟(jì)總量的擴(kuò)張和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，大宗原材料的進(jìn)口和產(chǎn)成品的外運(yùn)需求總量急劇膨脹，如2011年煤炭和金屬礦石吞吐量快速增長(zhǎng)，為全省沿海港口貨物吞吐量的平穩(wěn)增長(zhǎng)奠定了基礎(chǔ)。

(五)模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

在之前建立的模型中，估計(jì)的參數(shù)可能隨著時(shí)間的變化而變化，為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取基于遞歸殘差平方累計(jì)的CUSUM和CUSUMSQ穩(wěn)定性檢驗(yàn)方法來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的穩(wěn)定性。此方法有以下優(yōu)點(diǎn):不需要用先驗(yàn)信息確定參數(shù)突變點(diǎn)的可能位置，可以更直觀地呈現(xiàn)結(jié)果，可以克服樣本量的約束[10]。下面就以上兩個(gè)模型進(jìn)行CUSUM和CUSUMSQ檢驗(yàn)。

可見(jiàn)，殘差以及殘差平方和都沒(méi)有偏離5%的邊界范圍，因此估計(jì)的模型穩(wěn)定可靠。

四、結(jié)論和對(duì)策

上文采用了1985—2011年福建經(jīng)濟(jì)和港口的數(shù)據(jù)為樣本，利用ARDL－ECM模型進(jìn)行了實(shí)證分析，研究結(jié)果表明:從較長(zhǎng)的周期看，福建的港口發(fā)展和經(jīng)濟(jì)具有相互促進(jìn)的關(guān)系;在短期看來(lái)，兩者的互動(dòng)關(guān)系亦成立。

對(duì)于福建這個(gè)港口資源豐富的省份，其港口的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)融為一體，不可分割。福建的港口發(fā)展離不開(kāi)經(jīng)濟(jì)的支撐;而港口基礎(chǔ)設(shè)施的完善、規(guī)模的擴(kuò)大、質(zhì)量的提高帶動(dòng)了臨港工業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)帶動(dòng)了上下游產(chǎn)業(yè)的聚集。在未來(lái)的發(fā)展中，要立足兩者的互動(dòng)關(guān)系，促進(jìn)兩者良性發(fā)展。

鑒于全省港口和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出如下建議:第一，加快港口基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，切實(shí)把港口發(fā)展優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢(shì)。對(duì)全省沿海港口布局作總體規(guī)劃，提升港口基礎(chǔ)設(shè)施條件，進(jìn)一步推進(jìn)碼頭、航道項(xiàng)目的建設(shè);加快港口集疏運(yùn)系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)沿海港口與省內(nèi)運(yùn)輸?shù)臒o(wú)縫對(duì)接;進(jìn)一步鞏固和深化港口管理體制改革，充分發(fā)揮港口引領(lǐng)和帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用，通過(guò)港口開(kāi)發(fā)帶動(dòng)臨港產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力。第二，進(jìn)一步推進(jìn)福建海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。近日，福建已經(jīng)被確定為第四個(gè)海洋經(jīng)濟(jì)大省，這將成為全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的極好契機(jī)。未來(lái)幾年做好推進(jìn)海洋產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快培育和發(fā)展海洋戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，這些必將推動(dòng)港口的發(fā)展，要求完善港口的各項(xiàng)功能，以滿足海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)港口全方位的物流需求。

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