陳乾陽，董思遠，朱小磊

(山東省交通規(guī)劃設計院，山東 濟南 250031)

我國經(jīng)濟進入高質量發(fā)展階段，國家“十四五”規(guī)劃綱要提出采用擴大內(nèi)需和產(chǎn)業(yè)升級的手段，推動城市群協(xié)調發(fā)展。產(chǎn)業(yè)升級和城市群發(fā)展過程中的資源要素配置誘發(fā)了貨物運輸需求[1]。內(nèi)河航運作為中間產(chǎn)品型基礎產(chǎn)業(yè)，對沿河區(qū)域國民經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級有著較大的拉動作用與輻射效應，影響沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結構的協(xié)調發(fā)展[2-3]。京杭運河是我國唯一貫穿南北的縱向航道，途經(jīng)京津冀、長三角等國家級城市群，其黃河以北段復航工作逐步列入沿線區(qū)域航運建設日程。在我國經(jīng)濟高質量發(fā)展階段，如何規(guī)劃沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，調整產(chǎn)業(yè)結構，充分發(fā)揮航運資源優(yōu)勢，釋放沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?，是京杭運河黃河以北段復航工作亟待解決的問題之一。

鑒于京杭運河黃河以北段未復航，無法直接探尋該段與沿河區(qū)域經(jīng)濟的互動關系，因此本文擬以京杭運河通航的某一航段為例進行研究。為了增強研究結果的可借鑒性，需要該航段沿河區(qū)域經(jīng)濟與黃河以北段沿河區(qū)域經(jīng)濟地位高度相似，且航道等級高。蘇北運河從北向南依次跨越徐州、宿遷、淮安和揚州，是全國除長江以外等級最高、綜合效益最好的干線航道，常年有13省市的船舶通過，承擔著北煤南運和長三角地區(qū)大宗貨物集散的重要任務。因此，本文選取京杭運河蘇北段及沿河腹地為研究對象，研究京杭運河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟的互動關系，并選擇徐州某產(chǎn)業(yè)園作為微觀分析案例，提出對京杭運河黃河以北段沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃具有應用價值的建議。

當前內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟互動關系的研究主要有內(nèi)河航運與經(jīng)濟互動關系的評價以及內(nèi)河航運對經(jīng)濟貢獻度的測算等。許長新[4]定義了港航經(jīng)濟系統(tǒng)，將港航、水運、工程經(jīng)濟以經(jīng)濟學的思想有機地聯(lián)系在一起，為后續(xù)學者研究內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供了借鑒。學者多選擇重慶市[5]、湖北省、浙江省和江蘇省等內(nèi)河航運相對發(fā)達的省域作為研究區(qū)域，研究結果多為正向關系。王凱文等[6]認為湖北省內(nèi)河航運與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在長期穩(wěn)定關系，兩者相互促進，互為因果。王雅等[7]進一步計算了湖北省內(nèi)河航運發(fā)展對該省國民經(jīng)濟的貢獻率，結果顯著為正。相比之下，四川省內(nèi)河航運有著更大的發(fā)展空間，具備與區(qū)域經(jīng)濟進一步相互協(xié)調、相互促進、共同提高的基礎條件[8]。湯東建等[9]研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟和工業(yè)發(fā)展對江蘇省內(nèi)河航運有顯著的促進作用，而后者對前者的促進作用不明顯。靖學青[10]將長江經(jīng)濟帶分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩個區(qū)塊分別進行實證分析后發(fā)現(xiàn)，水運對經(jīng)濟增長起到顯著正面作用的只是長江東部地區(qū)，究其原因，該地區(qū)除沿江運輸外還包括了海洋運輸。顧婧瑜[11]構建了定量模型反映長江深水航道建設對區(qū)域經(jīng)濟的促進作用。此外，還有部分學者直接就航運業(yè)對區(qū)域社會的經(jīng)濟貢獻進行了測算[12]。吳曉磊等[13]以京杭運河黃河以北段為例，提出了內(nèi)河航運對區(qū)域經(jīng)濟貢獻的定量計算方法。

在內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的演化過程中，各主體通過制度性與非制度性的安排，將資源和功能進行緊密結合，不斷追求利益最大化，從而使得航運、產(chǎn)業(yè)、區(qū)域經(jīng)濟三者的協(xié)調程度不斷變化。如今，內(nèi)河航運在發(fā)揮裝卸、轉運等基礎功能外，還推動了資金、人才、信息等要素的集聚，促進了關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提升了沿河區(qū)域的經(jīng)濟活力；同時，區(qū)域經(jīng)濟為內(nèi)河航運提供了貨源，總體形成了良性循環(huán)發(fā)展。內(nèi)河航運與沿河區(qū)域發(fā)展內(nèi)部結構作用機理如圖1所示。

圖1 內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟互動發(fā)展的作用機理Fig.1 Interaction mechanism between inland waterfront shipping and the waterfront regional economy

本文在測算蘇北運河發(fā)展與沿河區(qū)域經(jīng)濟和三次產(chǎn)業(yè)灰色關聯(lián)度的基礎上，通過協(xié)同性分析，探尋蘇北運河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結構的互動變化規(guī)律，刻畫蘇北運河對沿河區(qū)域經(jīng)濟的影響和作用，為京杭運河黃河以北段復航工程設計、復航河段沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃和城市群建設提供借鑒。

1 蘇北運河航運與區(qū)域經(jīng)濟關聯(lián)度

內(nèi)河航運在不同區(qū)域有著不同的發(fā)展，與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的互動關系研究結果各異。京杭運河黃河以北段沿河4個省市中，北京市無1979—2019年水運貨運量數(shù)據(jù)，山東、河北和天津研究結果都顯示水運未與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展形成長期均衡關系，航運發(fā)展有進一步提升的空間。鑒于交通運輸方式選擇對地理特征與交通體系優(yōu)勢的敏感性，研究對象選擇沿河區(qū)域并縮小地理范圍。此外，省級水運貨運量數(shù)據(jù)不僅包含內(nèi)河航運貨運量數(shù)據(jù)，還包括了海運貨運量，為排除海運貨運量對研究結果的影響[10]，本文選取蘇北運河水運貨運量數(shù)據(jù)。由于蘇北運河沿河經(jīng)濟帶涉及的縣、區(qū)較多，相關數(shù)據(jù)口徑不一致，數(shù)據(jù)難以收集，故本研究選取蘇北運河沿河經(jīng)濟帶主要城市宿遷、徐州、淮安和揚州。

1.1 變量選取和數(shù)據(jù)來源

水運貨運量指標選擇1991—2018年蘇北運河10個船閘貨物通過量總和T(噸)，反映蘇北運河航運發(fā)展狀況和總體趨勢，船閘貨物通過量是供應側和需求側相互作用的結果，能夠準確反映當前航運發(fā)展的現(xiàn)實情況。選取具有一般性和代表性的實際國民生產(chǎn)總值(GDP，元)，其值以G表示，和三次產(chǎn)業(yè)實際產(chǎn)值X1，X2，X3(元)反映沿線經(jīng)濟的發(fā)展狀況和沿河經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結構，分析內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟之間的關聯(lián)性。船閘貨物通過量數(shù)據(jù)來源于蘇北運河內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)，經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站以及各城市統(tǒng)計年鑒和江蘇省統(tǒng)計年鑒。

1.2 指標關聯(lián)性初步分析

指標關聯(lián)性大小可以從其數(shù)值走勢中發(fā)現(xiàn)，本文通過分析指標對數(shù)折線圖的發(fā)展趨勢，初步探尋指標間的關聯(lián)性。由于經(jīng)濟數(shù)據(jù)大多是偏態(tài)分布，需要解決異方差問題，因此對實際GDP和三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值取對數(shù)，分別表示為lnG、lnX1、lnX2和lnX3。如圖2所示，對數(shù)化消除數(shù)據(jù)波動之后，指標數(shù)據(jù)較為平穩(wěn)，易于觀察指標數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。

圖2 內(nèi)河航運與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展指標對數(shù)結果折線圖Fig.2 Log-linear graph of inland navigation and regional economic development

圖2顯示第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值走勢在1995年小幅波動后，數(shù)值逐漸減少，而后緩慢趨于穩(wěn)定，與內(nèi)河航運貨運量走勢相反，表明兩者具有較弱的關聯(lián)性。第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及實際地區(qū)生產(chǎn)總值總體平穩(wěn)，走勢小幅緩慢向上，與內(nèi)河航運貨運量走勢一致，可初步判定指標間具有較強的相關性。

1.3 灰色關聯(lián)度分析

限于時間跨度，本文采用基本方法灰色關聯(lián)度模型[14]。本文設計的灰色關聯(lián)分析的計算步驟如下：

(1)確定分析數(shù)列。本文將水運貨運量列為參考數(shù)列，G、X1、X2和X3為比較數(shù)列。設參考數(shù)列為X0=T(k)(k=1,2,…,n)，比較數(shù)列為Xi(i=1,2,3,4)。

(2)變量無量綱化。本文依據(jù)數(shù)據(jù)特性，選用均值化方法。

(3)X0(k)與Xi(k)的關聯(lián)系數(shù)計算公式見式(1)：

(1)

其中：ρ為分辨系數(shù)，取值區(qū)間為(0，1)，本研究取ρ=0.5；ξi(k)指變量i第k年的關聯(lián)度系數(shù)。

(4)灰色關聯(lián)度計算。求各個變量關聯(lián)系數(shù)平均值，關聯(lián)度ri計算見式(2)。

(2)

依照上述計算步驟，可計算得出蘇北運河歷年水運貨運量與沿河區(qū)域經(jīng)濟和三種產(chǎn)業(yè)的灰色關聯(lián)度。第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與水運貨運量關聯(lián)度達到0.784，排名第一；隨后是第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與水運貨運量的關聯(lián)度達到了0.720，沿河區(qū)域實際GDP與水運貨運量關聯(lián)度為0.704；排最后的是第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與水運貨運量的關聯(lián)度，為0.552。結果說明內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟還有第二、三產(chǎn)業(yè)具有緊密的關聯(lián)性。內(nèi)河航運與第一產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性較低的原因在于，內(nèi)河航運貨物運輸結構與產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展水平相關，蘇北運河沿線產(chǎn)業(yè)結構為“三二一”形式，第一產(chǎn)業(yè)占比已低于15%。蘇北運河實際上承擔了沿河四個城市經(jīng)濟發(fā)展的原材料運輸，這些原材料與第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展息息相關，符合模型計算結果。

2 內(nèi)河航運與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同性研究

2.1 平穩(wěn)性檢驗

做時間序列分析前，需對指標數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。時間序列分析平穩(wěn)性檢驗一般采用單位根檢驗，本文選用的準則為SIC(Schwarz information criterion)。時間序列檢驗類型選AIC(Akaike information criterion)、 SC(Schwarz criterion)、HQ(Hannan-Quinn criterion)下實際結果最小的情形，檢驗結果如表1、表2所示。

表1 原時間序列平穩(wěn)性檢驗結果Table 1 Original results of stationarity test in time-series

表2 一階差分時間序列平穩(wěn)性檢驗結果Table 2 Results of time-series stationarity test with first difference

表1結果顯示，原時間序列不平穩(wěn)，取一階差分序列進行平穩(wěn)性檢驗。在表2中，DlnG、DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnT分別為各指標的一階差分序列，檢驗結果表明在1%顯著性水平下，拒絕單位根假設，一階差分后的序列具有平穩(wěn)性，即各指標時間序列均為一階單整，可以進行協(xié)整檢驗，指標一階差分結果如圖3所示。

圖3 各指標一階差分序列圖Fig.3 First order difference sequence diagram of indices

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)確定和Johansen協(xié)整檢驗

本文首先運用Eviews 10軟件，通過向量自回歸(vactor autoregression,VAR)模型估計[15]，將各準則下最小值最多的階數(shù)，判斷為最優(yōu)滯后階數(shù)，同時保證VAR模型特征方程所有特征值倒數(shù)絕對值均小于1，使構建的VAR模型成立，確保最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結果的有效性。然后進行Johansen協(xié)整檢驗，依次檢驗各經(jīng)濟指標與水運貨運量的協(xié)整關系。曹永福[16]認為指標對數(shù)的差分可以定義為變化率，為探究內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構的互動關系，在經(jīng)濟發(fā)展方面，本文將分別研究lnT與lnG及DlnT與DlnG的協(xié)整關系；在產(chǎn)業(yè)結構方面，本文分別檢驗lnT與lnX1、lnX2和lnX3的協(xié)整關系。值得注意的是，前文的關聯(lián)度計算中，第三產(chǎn)業(yè)與貨運量關聯(lián)度最大，但此處結果顯示兩者未形成長期協(xié)整關系?；疑P聯(lián)度不能證明兩者間一定存在關系，僅表示兩者變化趨勢的相似度?，F(xiàn)實原因可能在于我國各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構逐漸由“一二三”轉變?yōu)椤叭弧?，第三產(chǎn)業(yè)與貨運量持續(xù)增長的變化趨勢較第一、二產(chǎn)業(yè)更為相似，由此導致以量化發(fā)展趨勢相似性為目的灰色關聯(lián)度值最大。為節(jié)省篇幅，本文僅展示存在協(xié)整關系的最優(yōu)滯后階數(shù)和Johansen協(xié)整檢驗結果，最優(yōu)滯后階數(shù)結果如表3所示，協(xié)整關系檢驗結果如表4所示。

表3 最優(yōu)滯后階數(shù)結果Table 3 Optimal lag order results

表4 協(xié)整關系檢驗結果Table 4 Co-integration test results

如表3所示，DlnT與DlnG之間的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，lnT與lnX2間的最優(yōu)滯后階數(shù)也為1階。

如表4所示，水運貨運量與沿河城市經(jīng)濟存在協(xié)整關系，研究結果與王凱文等[6]一致。同時，沿河區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與水運貨運量存在協(xié)整關系。內(nèi)河航運作為沿河區(qū)域經(jīng)濟互動、要素分配的通道，加速了沿河區(qū)域投資、技術、自然資源和勞動力等的傳輸，發(fā)揮著內(nèi)河航運作為中間產(chǎn)品型基礎產(chǎn)業(yè)對適配產(chǎn)業(yè)的輻射帶動功能；同時沿河區(qū)域經(jīng)濟活躍，其發(fā)展需求讓適用于內(nèi)河航運運輸方式的貨運種類和數(shù)量不斷增多，支撐著內(nèi)河航運發(fā)展，逐步拓展成綜合運輸樞紐。

2.3 格蘭杰因果檢驗

為更準確描繪出內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展互動關系，定量研究指標間的影響作用方向，進行格蘭杰因果檢驗，檢驗結果如表5所示。

表5 格蘭杰因果關系檢驗結果Table 5 Granger causality test results

本文已確定最優(yōu)滯后階數(shù)和已驗證指標間存在協(xié)整關系，很大可能上排除了“偽回歸”現(xiàn)象，此時格蘭杰因果檢驗有意義。水運運輸方式適用于長距離、大噸位的運輸，當水路運輸供給增加，對產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟發(fā)展的影響存在差異。表5檢驗結果顯示，從統(tǒng)計學意義上來看，在1%顯著性水平上，第二產(chǎn)業(yè)支撐著內(nèi)河航運發(fā)展，內(nèi)河航運影響和推動著區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展；顯著性水平為10%時，沿河區(qū)域經(jīng)濟也支撐著內(nèi)河航運發(fā)展。沿河區(qū)域城市產(chǎn)業(yè)結構在逐步優(yōu)化，第一產(chǎn)業(yè)比重逐年降低，第二、三產(chǎn)業(yè)占比逐漸增加。隨著經(jīng)濟結構調整和專業(yè)分工的細化，企業(yè)對煤炭、原油等原材料的需求會增加，進而干散貨運輸、外貿(mào)運輸、大宗貨物運輸量的需求會大幅增加。根據(jù)蘇北航務管理處發(fā)布的歷年交通運輸服務報告可知，蘇北運河貨運種類主要為各種礦建材料與煤炭。2019年報告測算出蘇北運河所在流域地區(qū)社會經(jīng)濟生產(chǎn)建設需求對煤炭需求約占年度運輸總量23.8%，對礦建需求約占年度運輸總量的83.2%。顯而易見，此兩類材料與社會經(jīng)濟生產(chǎn)建設，尤其是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關，充分說明了沿河區(qū)域經(jīng)濟和第二產(chǎn)業(yè)支撐著內(nèi)河航運發(fā)展。計算結果符合實際現(xiàn)象，進一步證明內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟增長和第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)性和相互影響、相互支撐和帶動的作用。

3 內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的互動影響分析

3.1 VAR模型估計

前文確定了內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟增長、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相互影響關系。為進一步研究內(nèi)河航運與區(qū)域經(jīng)濟、第二產(chǎn)業(yè)的影響力度，本文對lnT與lnG、lnT與lnX2分別建立了VAR模型，運算結果如表6和表7所示。

表6 ln T與ln G模型參數(shù)估計結果Table 6 ln T and ln G model parameter estimation results

表7 ln T與ln X2模型參數(shù)估計結果Table 7 ln T and ln X2 model parameter estimation results

為了剔除自變量個數(shù)和樣本量對R2的影響，同時引入調整的R2。表6的估計結果中，方程一和方程二的相關系數(shù)R2和調整的R2均在0.8以上，擬合優(yōu)度較好。方程中各回歸系數(shù)均為正值，說明內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟互為正向影響。方程一中，lnG(t-1)系數(shù)α1=0.834 0遠大于lnT(t-1)系數(shù)β1=0.041 6，表明上一年沿河區(qū)域經(jīng)濟對內(nèi)河航運的影響遠大于上一年內(nèi)河航運發(fā)展情況對沿河區(qū)域經(jīng)濟的影響。方程二中，lnT(t-1)系數(shù)β2=0.900 7遠大于lnG(t-1)系數(shù)α2=0.077 4，究其原因，當內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展時，內(nèi)河航運貨運量是通航能力的部分體現(xiàn)，若未對航道基礎建設投資改建，航道固有的物理通航能力限制著內(nèi)河航運貨運量。

如表7所示，方程三的R2和調整的R2均在0.85以上，模型擬合優(yōu)度較高，模型參數(shù)估計結果較可靠。lnX2(t-1)的系數(shù)β3=1.995 5較大且為正數(shù)，說明沿河區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)上一年發(fā)展趨勢會明顯拉動內(nèi)河航運發(fā)展。lnT(t-1)系數(shù)α3=0.028 6雖為正數(shù)，但相對前者系數(shù)而言數(shù)值很小，表明上一年的貨運量對內(nèi)河航運發(fā)展有一定影響，但不顯著。通過方程二與方程三對比可知，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況對蘇北運河航運的支撐作用遠大于沿河區(qū)域經(jīng)濟對蘇北運河航運的支撐作用。

3.2 脈沖響應分析

作者在估計VAR模型時，已通過單位圓檢驗方法，判定VAR模型穩(wěn)定，如圖4所示。

圖4 AR特征根倒數(shù)Fig.4 Reciprocal of AR eigenvalue

為進一步了解在標準差沖擊后對被解釋變量當前和未來的影響程度和方向，接著進行脈沖響應分析，并總結被解釋變量應對標準差沖擊的響應變化規(guī)律，脈沖響應圖如圖5所示。

圖5 脈沖響應圖Fig.5 Impulse response diagram

本文脈沖響應以一年為一期，如圖5(a)所示，沿河區(qū)域經(jīng)濟對內(nèi)河航運發(fā)展沖擊的響應，初期影響微弱，但從長期看，內(nèi)河航運發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長正效應逐漸增大并于第8期達到最大值，而后緩慢減小，并且這種正向帶動作用持續(xù)時間較長。如圖5(b)所示，呈現(xiàn)出沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對內(nèi)河航運的正向拉動作用，拉動作用自第一期最大值逐期減小并趨于平穩(wěn)，與方程二估計結果相似。如圖5(c)所示，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對內(nèi)河航運發(fā)展存在正向影響，圖中顯示沖擊作用在第二期和第三期時達到最大值0.026%，而后平穩(wěn)下降，內(nèi)河航運發(fā)展速度相對于第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度是緩慢的。從三者沖擊響應程度來看，第二產(chǎn)業(yè)對內(nèi)河航運發(fā)展的支柱作用更為顯著，大于沿河區(qū)域經(jīng)濟對內(nèi)河航運發(fā)展的支撐作用。此外，內(nèi)河航運對沿河區(qū)域經(jīng)濟的帶動作用雖一直存在，但影響程度相對經(jīng)濟的支撐作用而言較小，分析結論同前文模型結果一致。京杭運河黃河以北段沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境與蘇北運河相似，結合模型研究結果可知，若京杭運河黃河以北段復航，將集聚資金、人才、信息等資源，促使沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)，尤其是第二產(chǎn)業(yè)的集聚擴大，進而提升沿河區(qū)域活力，不斷增加商品交易和貿(mào)易發(fā)展的貨物運輸需求，推動復航航段航運功能進一步完善，實現(xiàn)內(nèi)河航運帶動沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的良性循環(huán)模式。且京杭運河連接著黃河以南段大量經(jīng)濟發(fā)達的東部沿海城市，能以低運輸成本實現(xiàn)資源優(yōu)化配置，加速提升沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展活力。

4 某沿河產(chǎn)業(yè)園與京杭運河互動發(fā)展效果分析

本文選取徐州某新材料產(chǎn)業(yè)園作為分析對象，探尋內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)的互動發(fā)展效果。該產(chǎn)業(yè)園位于船閘下游3 km，南靠京杭大運河，擁有兩大港口A和B，緊鄰物流園、徐州保稅物流中心，交通區(qū)位優(yōu)勢顯著。

4.1 內(nèi)河航運對沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)的貢獻分析

該產(chǎn)業(yè)園附近A港口2020年實現(xiàn)190.3萬噸的吞吐量，對營業(yè)收入的直接貢獻為2 419.86萬元，直接貢獻增加企業(yè)稅收120.85萬元，直接貢獻產(chǎn)生就業(yè)數(shù)119人，發(fā)放工資達445.89萬元。從港口吞吐量和營業(yè)收入間的相關性來看，該港口吞吐量和營業(yè)收入間的相關系數(shù)約達0.81，該項數(shù)據(jù)表明內(nèi)河航運對城區(qū)經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到較為關鍵的推動作用，與上文研究結論相同。

4.2 沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)對內(nèi)河航運的推動作用

以產(chǎn)業(yè)園附近A港口為例，從港口吞吐量和全區(qū)GDP關系來看，港口吞吐量和全區(qū)GDP的相關系數(shù)僅達0.194 6，這數(shù)據(jù)表明目前城區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展對內(nèi)河航運發(fā)展的推動作用較不顯著，其仍有較大的提升空間，與上文研究結論一致。

5 結論

本文以蘇北運河沿河經(jīng)濟帶主要城市宿遷、徐州、淮安和揚州為研究對象，通過灰色關聯(lián)度計算、協(xié)整檢驗、因果檢驗等方法初步探尋蘇北運河航運發(fā)展與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展趨勢的相互影響關系，并建立VAR模型定量描述蘇北運河航運發(fā)展與沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展以及第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關系，進而選取案例研究內(nèi)河航運與沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)的互動效應，得出以下幾點結論：(1)沿河區(qū)域經(jīng)濟和第二產(chǎn)業(yè)對蘇北運河航運發(fā)展的支撐作用持續(xù)存在，而蘇北運河航運也長期且正向帶動著沿河區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。(2)內(nèi)河航運發(fā)展與沿河區(qū)域航運相關產(chǎn)業(yè)園區(qū)的發(fā)展密切相關，相互支撐和促進。(3)若京杭運河黃河以北段復航將對沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮突出貢獻，加速資源優(yōu)化配置，提升沿河區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展活力。

針對現(xiàn)有內(nèi)河航運缺點，結合研究結論，對京杭運河黃河以北段沿河區(qū)域規(guī)劃設計提出以下幾點建議：(1)優(yōu)化沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構，有效支撐內(nèi)河航運發(fā)展。第二產(chǎn)業(yè)仍是內(nèi)河航運發(fā)展的重要支撐力量，應根據(jù)京杭運河黃河以北段沿河區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構特色，推動第二產(chǎn)業(yè)集聚，以大項目推動大發(fā)展，強化第二產(chǎn)業(yè)對內(nèi)河航運的支撐作用，推動實現(xiàn)京杭運河黃河以北段帶動沿河區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的良性循環(huán)模式。(2)規(guī)劃沿河產(chǎn)業(yè)園集疏運體系，完善沿河區(qū)域綜合交通運輸體系。京杭運河黃河以北段航運受枯水期和豐水期影響較大，應盡可能規(guī)劃完善沿河產(chǎn)業(yè)園內(nèi)部集疏運方式和周邊集疏運體系，實現(xiàn)公鐵水空四種運輸方式聯(lián)運，充分發(fā)揮內(nèi)河航運優(yōu)勢，提高物流運輸效率和降低物流運輸成本，帶動沿河區(qū)域發(fā)展。(3)運輸交接點拓展增值服務，推動沿河特色產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設。鑒于內(nèi)河航運與沿河產(chǎn)業(yè)園區(qū)的緊密聯(lián)系，建議在內(nèi)河航運與公路、鐵路等各種運輸方式的交接點，根據(jù)客戶的需要拓展增值服務，輔助沿河區(qū)域構建特色產(chǎn)業(yè)園區(qū)，增強產(chǎn)業(yè)園區(qū)企業(yè)的市場競爭力。