王乾乾+王炬香
摘 要:基于1995~2015年山東省內(nèi)的五大港口的吞吐量和港口所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,運(yùn)用Eviews軟件對時(shí)間序列建立VAR模型,并進(jìn)行單位根檢驗(yàn),運(yùn)用協(xié)整理論和格蘭杰因果檢驗(yàn)對港口吞吐量和區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行實(shí)證分析,然后對港口吞吐量和區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。得出港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互促進(jìn),共同發(fā)展的結(jié)論。
關(guān)鍵詞:港口物流;區(qū)域經(jīng)濟(jì);VAR模型;協(xié)整理論
中圖分類號:U691 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
Abstract: The analysis of throughput of the five major ports and regional economy based on the data of 1995~2015 in Shandong province, using Eviews software to establish time series VAR model, and carry the unit root test, cointegration theory and Grainger causality test on port throughput and regional economy empirical analysis, Then the impulse response of port throughput and regional economy is analyzed. Gain a conclusion that the port logistics and regional economic development is mutual promotion and common development.
Key words: port logistics; regional economy; VAR model; cointegration theory
0 引 言
2014年交通部發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn)港口轉(zhuǎn)型升級的指導(dǎo)意見》提出將大力發(fā)展港口物流作為港口轉(zhuǎn)型升級的主要任務(wù)之一。加快現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展,對于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、提高國民經(jīng)濟(jì)競爭力和生態(tài)文明的建設(shè)具有重要意義。港口物流在我國物流業(yè)中占很大比例,港口物流的發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有較強(qiáng)的帶動(dòng)作用,同時(shí),經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加大了港口基礎(chǔ)設(shè)施的投資,提高物流運(yùn)作效率,促進(jìn)港口物流業(yè)的發(fā)展。青島港、煙臺港、龍口港、日照港和威海港作為山東省主要的港口,是山東省進(jìn)出口和水上運(yùn)輸?shù)拈T戶,帶動(dòng)山東省經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。
2015年山東省國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)63 002.3億元,按可比價(jià)格計(jì)算,比上年增長8.0%。沿海港口貨物吞吐量13.4億噸,比上年增長4.4%[1]。港口貨物吞吐量不斷增加,離不開經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn),同時(shí)港口物流的發(fā)展也能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長,二者相輔相成,互相促進(jìn)。因此加快港口工業(yè)區(qū)的建設(shè),形成以港口為中心的經(jīng)濟(jì)圈,促進(jìn)港口工業(yè)的發(fā)展,吸引國內(nèi)國際大資金的投資,保證投資安全性。加強(qiáng)港區(qū)經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展的同時(shí),使區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長拉動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展,形成港口物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)互相促進(jìn)、共同發(fā)展的局面。
在物流業(yè)迅速發(fā)展的今天,港口物流成為學(xué)者研究的焦點(diǎn),港口物流與對外貿(mào)易的關(guān)系,港口物流對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用,足以證明港口物流在我國發(fā)展中的戰(zhàn)略地位。楊月鋒和徐學(xué)榮基于廈門市數(shù)據(jù)對對外貿(mào)易與港口物流關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研
究[2],梁毅華和陳文靜基于深圳港口發(fā)展及其影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析[3]。顏雙波利用福建泉州2000~2012年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立VAR模型,對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,探討泉州港口物流與泉州經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互影響關(guān)系[4],顧美君對南通市港口物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證關(guān)系進(jìn)行了探討,研究發(fā)現(xiàn),南通市港口物流的發(fā)展是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力源,它們之間存在長期動(dòng)態(tài)的關(guān)系;港口物流對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊具有一定的滯后性及波動(dòng)特
征[5]。胡錦娟選取反映1984~2013年廣東省現(xiàn)代物流業(yè)和金融業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù),運(yùn)用協(xié)整理論和格蘭杰因果檢驗(yàn),對廣東省現(xiàn)代物流與金融關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析[6]。王利梅采用彈性系數(shù)的方法,分析青島港吞吐量變化與山東地區(qū)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易增長變化間的相關(guān)性,結(jié)果顯示,青島港物流服務(wù)的特點(diǎn)契合山東地區(qū)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展的特征[7],王斌采用協(xié)同學(xué)理論,建立了青島港物流系統(tǒng)與青島市經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)同度發(fā)展模型,并計(jì)算出了青島港物流系統(tǒng)與青島市經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)近10年的協(xié)同度,分析得出青島港物流發(fā)展對青島市的經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用,而青島市經(jīng)濟(jì)增長對青島港物流發(fā)展有拉動(dòng)作用[8]。
以上文獻(xiàn)都利用單個(gè)港口物流的發(fā)展與單一區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù),本文采取山東省內(nèi)5個(gè)沿海港口物流的發(fā)展與4個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù),計(jì)算出平均值,之后取對數(shù),可以減少外生因素對單個(gè)港口的物流發(fā)展和單一區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,使得到的結(jié)論更加穩(wěn)定和可靠。同時(shí),取對數(shù)處理可以消除樣本數(shù)據(jù)存在的異方差。建立VAR模型并進(jìn)行檢驗(yàn),模型穩(wěn)定更有說服力,最后運(yùn)用協(xié)整理論和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),得出結(jié)論。
1 山東省五大港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證研究
1.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理。選取合適的指標(biāo)并建立模型十分重要,本文選取山東省的青島港、煙臺港、龍口港、日照港和威海港的貨物吞吐量的平均值TTL作為港口物流發(fā)展的指標(biāo),選取山東4個(gè)沿海城市每年的國內(nèi)生產(chǎn)總值的平均值GDP作為經(jīng)濟(jì)的衡量指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》和4個(gè)城市的統(tǒng)計(jì)年鑒,由于龍口港2007年之后數(shù)據(jù)計(jì)入煙臺港,因此我們把1995~2006年的龍口港數(shù)據(jù)計(jì)入煙臺港中,因此平均值按照4個(gè)港口來計(jì)算,本文選取了1995~2015年的數(shù)據(jù),為了消除樣本數(shù)據(jù)可能存在的異方差性,應(yīng)用Eviews 6.0軟件,對TTL和GDP變量分別取對數(shù)得LNTTL和LNGDP。取平均值和對數(shù)之后的數(shù)據(jù)如表1:
1.2 相關(guān)性分析。利用軟件Eviews 6.0對LNTTL和LNGDP作出時(shí)間序列圖如圖1。
從圖1可知,LNGDP和LNTTL時(shí)間序列的趨勢基本呈穩(wěn)定增長趨勢,變動(dòng)方向和步調(diào)較為一致。
兩變量之間的線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)度量,為了進(jìn)一步說明兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱,需對LNTTL與LNGDP的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見表2。
由表2可知:LNTTL與LNGDP的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.998,說明港口吞吐量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)性。
1.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))。相關(guān)性檢驗(yàn)顯示兩個(gè)變量間存在高度正相關(guān)的關(guān)系,但在現(xiàn)實(shí)中,兩個(gè)變量之間可能并沒有什么關(guān)系,而是因?yàn)槟硞€(gè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象引起它們的共同變化趨勢,顯示出它們的相關(guān)性,即存在“偽回歸”問題。因此,為了探討港口物流發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系,需要對變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),此檢驗(yàn)的前提是數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的時(shí)間序列,所以先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文利用ADF檢驗(yàn)對LNTTL和LNGDP兩個(gè)變量及其差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
由表3的結(jié)果可知:變量LNGDP的ADF的t檢驗(yàn)值大于臨界值,具有單位根和不平穩(wěn)性,同樣,LNTTL的ADF的t檢驗(yàn)也具有單位根和不平穩(wěn)性,很難判斷兩個(gè)時(shí)間序列的協(xié)整關(guān)系。經(jīng)二階差分后,DDLNGDP和DDLNTTL的ADF值都小于臨界值,拒絕原假設(shè),時(shí)間序列平穩(wěn)。說明LNTTL和LNGDP都是二階單整序列,故可對它們間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。
1.4 VAR模型估計(jì)。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量,利用AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則和HQ信息準(zhǔn)則,經(jīng)判斷VAR模型的滯后階數(shù)為2階,因此可得VAR模型如下:
LNTTL=0.44379767145*LNTTL-1-0.421331860987*LNTTL-2+1.45983769669*LNGDP-1
-0.406638789034*LNGDP-2+1.15068433835
R■=0.998575 調(diào)整后的R■=0.998167
LNGDP=0.176387006341*LNTTL-1-0.249873145704*LNTTL-2+1.49531589492*LNGDP-1
-0.430278184103*LNGDP-2+0.225195675993
R■=0.998692 調(diào)整后的R■=0.998318
R■大于0.99,說明模型擬合度很好。
對VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),如圖2,特征值都在單位圓內(nèi),表明VAR模型穩(wěn)定性高。
1.5 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)結(jié)果說明港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)在時(shí)間序列上已經(jīng)滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件,在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)時(shí),采用了Johanson和Juselius(簡稱JJ檢驗(yàn))的似然比檢驗(yàn),因?yàn)镴J檢驗(yàn)功效比較大,并且能檢驗(yàn)多重協(xié)整關(guān)系,而且允許對協(xié)整關(guān)系和速度調(diào)整系數(shù)施加約束進(jìn)行檢驗(yàn),因此使用JJ檢驗(yàn)來判斷序列LNTTL和LNGDP是否存在協(xié)整關(guān)系。由于VAR模型滯后階數(shù)對結(jié)果有較大影響,需根據(jù)似然比檢驗(yàn)、AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則等確定最優(yōu)滯后階數(shù),從表4可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為2。
協(xié)整關(guān)系個(gè)數(shù)檢驗(yàn)的方法采用跡(trace)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)法和最大特征根檢驗(yàn)法,檢驗(yàn)結(jié)果如表5和表6。
由表5可知,由于跡統(tǒng)計(jì)量為35.05076,大于臨界值25.87211,其概率P值為0.0027,可以拒絕“None”沒有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。說明在5%的顯著性水平下,LNGDP和LNTTL存在協(xié)整關(guān)系。由表6最大特征根同樣可以得出LNGDP和LNTTL存在協(xié)整關(guān)系。
1.6 格蘭杰因果檢驗(yàn)。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是:在包含了兩者的過去信息的條件下,對其中一個(gè)的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨(dú)由該變量的過去信息對其進(jìn)行預(yù)測,即另一變量有助于解釋該變量的變化,前者則為后者的格蘭杰原因。為了進(jìn)一步考察山東港口物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間是否構(gòu)成因果關(guān)系以及發(fā)展方向如何,選擇滯后期為1的格蘭杰檢驗(yàn),結(jié)果如表7所示。
在表7中,假定在5%的顯著性水平下接受還是拒絕原假設(shè),從表中檢驗(yàn)結(jié)果可以看出我們接受了港口物流貨物吞吐量不是GDP的格蘭杰原因,而GDP是貨物吞吐量的格蘭杰原因,說明吞吐量的增加沒有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長,而經(jīng)濟(jì)的增長可能促進(jìn)貿(mào)易的增長,進(jìn)而增加港口貨物吞吐量。
1.7 脈沖響應(yīng)分析。港口吞吐量(LNTTL)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)(GDP)脈沖響應(yīng)分析如圖3。
利用脈沖響應(yīng)模型來反應(yīng)山東港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系,脈沖響應(yīng)分析所描述的是,在接收到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊之后,對VAR模型中內(nèi)生變量的影響情況。Response of LNTTL to LNGDP和Response of LNGDP to TTL分別表示LNGDP變動(dòng)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位對LNTTL的脈沖函數(shù)響應(yīng)圖、LNTTL變動(dòng)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位對LNGDP的脈沖函數(shù)響應(yīng)圖;實(shí)線表示LNGDP和LNTTL受脈沖沖擊后的走勢,虛線表示走勢的兩倍標(biāo)準(zhǔn)誤差。其中Response of LNTTL to LNGDP顯示LNTTL受到LNGDP的沖擊后,前3期LNTTL迅速增加,于第3期達(dá)到峰值,然后沖擊作用開始減弱,但總體基于平穩(wěn),這說明山東4市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對港口物流具有一定的推動(dòng)作用,只是不同時(shí)期強(qiáng)弱不同。Response of LNGDP to LNTTL顯示LNGDP受到LNTTL的沖擊作用并不明顯,總體保持著平穩(wěn)健康的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。
2 結(jié)論與建議
2.1 結(jié)論。通過以上研究,可以得到如下結(jié)論:
2.1.1 吞吐量和區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)取對數(shù)后呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢,變化較為一致,LNGDP和LNTTL之間存在某種關(guān)系,而相關(guān)系數(shù)為0.9981,因此,吞吐量和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系。長期來看,雖然LNTTL和LNGDP各自的時(shí)間序列都存在單位根,為非平穩(wěn)序列,但經(jīng)過二階差分之后變?yōu)槠椒€(wěn)序列,且為二階單整,兩序列存在協(xié)整關(guān)系。
2.1.2 雖然從格蘭杰因果關(guān)系來看,吞吐量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在單向因果關(guān)系,但總體來看,港口物流的發(fā)展促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展同樣會帶動(dòng)港口物流的發(fā)展。吞吐量受到經(jīng)濟(jì)的沖擊時(shí)反應(yīng)較為明顯,經(jīng)濟(jì)受到吞吐量的沖擊時(shí)反應(yīng)比較緩和,這是由于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到多方面的影響。
2.2 建議。基于以上實(shí)證研究結(jié)論可知,山東沿海港口物流的發(fā)展與山東經(jīng)濟(jì)有相互促進(jìn)的作用,因此為了更好地發(fā)展港口物流,更好地為經(jīng)濟(jì)做貢獻(xiàn),提出以下建議:
2.2.1 增加投資完善基礎(chǔ)設(shè)施和配套設(shè)施。港口基礎(chǔ)設(shè)施是港口物流發(fā)展的根基,基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度直接決定港口物流發(fā)展水平的高低,堅(jiān)持“陸港互聯(lián),設(shè)施配套”的方式,加快港口配套設(shè)施的發(fā)展,打通對外連接的通道,使公路、鐵路和水路運(yùn)輸組成一張貨物運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò),促進(jìn)多式聯(lián)運(yùn)的發(fā)展。
完善基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí),加快港口轉(zhuǎn)型升級,提升港口綜合實(shí)力,努力從傳統(tǒng)港口轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代化港口,改造升級一批專業(yè)碼頭,加快集裝箱碼頭、專業(yè)化碼頭、散貨碼頭建設(shè),盡快形成碼頭泊位優(yōu)勢互補(bǔ)、基礎(chǔ)設(shè)施配套多功能港口。新港口建設(shè)朝著多功能、專業(yè)化和現(xiàn)代化方向發(fā)展,配套建設(shè)航道、錨地、倉儲和其他服務(wù)等公共基礎(chǔ)設(shè)施,配置高端設(shè)備,提高港口競爭力。
2.2.2 大力發(fā)展臨港工業(yè)。抓住工業(yè)就是抓住了重中之重,臨港工業(yè)是加快建立先進(jìn)制造業(yè)的中流砥柱,國外港口的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明,建設(shè)臨港的外向型工業(yè)基地是提升港口城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力的一個(gè)重要選擇,壯大臨港工業(yè),實(shí)現(xiàn)港口產(chǎn)業(yè)多元化,是大型港口的發(fā)展趨勢。依托青島啤酒、武船重工、日照鋼鐵等龍頭企業(yè),發(fā)揮龍頭企業(yè)的帶動(dòng)作用,使港口成為一個(gè)經(jīng)濟(jì)圈,提高產(chǎn)業(yè)集聚度和投資強(qiáng)度,促進(jìn)臨港產(chǎn)業(yè)的集群與集聚,提高臨港產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)力和輻射力,減少投資風(fēng)險(xiǎn)。鼓勵(lì)支持物流中介服務(wù)公司入駐港口,船代、貨代、報(bào)關(guān)公司的入駐,方便貨物進(jìn)出境手續(xù)的辦理,提高辦事效率,減少貨物在港口的滯留時(shí)間。
2.2.3 提高港口信息化和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。引導(dǎo)和鼓勵(lì)加快港區(qū)企業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)程,形成信息化建設(shè)的良好氛圍,使山東港口之間打破地域限制,實(shí)現(xiàn)信息共享,同時(shí),提高港區(qū)信息的外部可接入性,使港區(qū)外企業(yè)能夠適時(shí)方便獲得船期表、貨物到港時(shí)間等信息。借助物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、等信息技術(shù)手段,優(yōu)化港口管理模式,提升物流企業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用水平,使其具備物流信息港的功能,打造信息化、智能化的現(xiàn)代港口。同時(shí)提高港口標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),利用集裝箱和托盤等標(biāo)準(zhǔn)化物流設(shè)備提高港口與世界港口的對接,方便貨物的裝卸。
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