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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究.精品文档.全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究“以港兴城、以城促港、港城共荣、和谐发展”，是世界港口城市发展的一般规律，阐述了港口发展与所在城市地方经济发展相互促进的辩证关系。但人们对港城关系的认识往往注重在定性的层面，本文试图用计量经济学理论探讨港城发展相互促进的定量关系。为定量研究港城发展的关系，本文选取港口吞吐总量（TTL）代表港口发展水平的指标，港口所在城市的地区国内生产总值（GDP）代表地区经济发展水平的指标。1. 计量经济学理论基础及基本模型本文研究的25 个全国沿海主要港口近
2、8 年（2000 年2007 年）的港口吞吐量和港口所在城市的地区国内生产总值的关系，属于在时间序列上选取多个截面所得的样本数据，故采用计量经济学panel data 模型对两者关系进行分析研究。要判断选用模型的具体形式（变截距模型，变系数模型以及动态模型），首先应进行F 检验。F 检验基于单方程panel data 模型的三种情形及两个假设。单方程panel data 模型的三种情形及两个假设：yit=i+iti+it， i=1,., n； t=1,.,T情形1：横截面上无个体影响，无结构变化。即i=j, i=j情形2：变截距模型，在横截面上个体影响不同，又分为固定影响和随机影响两种。即ij
3、, i=j情形3：变系数模型，除了存在个体影响外，在横截面上还存在变化的经济结构。即ij, ij假设H1：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但是截距不相同。假设H2：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。如果接受了假设H2 则检验停止，采用情形1的模型；如果拒绝了假设H2，则应继续检验假设H1，判断斜率是否都相等。如果拒绝假设H1，则应采用情形3 的模型；如果接受假设H1，则采用情形2 的模型。在确定模型类型之后，进行参数估计，建立模型。2. 数据采集本文选取了20002007年上海港、青岛港等25个全国沿海主要港口的吞吐量（TTL）和上海市、青岛市等25个全国沿海主要港口所在
4、城市的国内生产总值（GDP）的200组数据，同时采用城镇居民消费指数CPI消除GDP中价格影响因素，原始数据见表1、2。表1 沿海主要港口总吞吐量一览表单位：万t代码港口名称20002001200220032004200520062007SH上海港2044022099263843162137896443174703449226NB宁波港1154712852153981854322586268813096934519GZ广州港1112812823153241718721520250363028234325TJ天津港956611369129061618220619240692576030946QD
5、青岛港863610398122131409016265186782241526502DL大连港908410047108511260214516170852004622286QHD秦皇岛港974311302111671256215037169012035624880SZ深圳港5697664287671122013537153511759819994SUZ苏州港30483536483762829060119191540318377NJ南京港66795789610866209589106861009010859ZS舟山港3189328140685722736290521141812817RZ日照港2
6、674293331364507510884211100713063NT南通港2748351137465010769283271094912339YK营口港226825203127400959787537947712207FZ福州港24262961390747535939743288496433LYG连云港港27083058331637524352601672328509ZHJ镇江港21532216263030464839584864157824XM厦门港19652099273534044261476559558117ZH湛江港20382205262728663780464756646075YT
7、烟台港17742190268929363431450660766999ZH珠海港12391982230824703211343335603713WZ温州港8591314167623382629309732753496HK海口港808888107313291416211821272373FC防城港9231003116213201608200625063032ST汕头港12841309138014701576173520152256注：数据摘自交通运输部网站和笔者多年的统计资料。表2 沿海主要港口城市GDP 一览表单位：亿元代码年份20002001200220032004200520062007C
8、PI100.4100.799.2101.2103.9101.8101.5104.8SH上海市4771.175210.125741.036694.238072.839164.1010366.3712188.85NB宁波市1144.571278.751453.341749.272109.452449.3l2874.443433.08GZ广州市2492.742841.653203.963758.624450.555154.236073.837050.78TJ天津市1701.881919.092150.762578.033110.973697.624359.155018.28QD青岛市1191.251
9、368.551583.511869.442270.162695.823206.583786.52DL大连市1110.801235.601406.001632.601961.802150.002569.703131.00QHD秦皇岛市263.13284.84314.15361.66430.28491.15571.56665.08SZ深圳市2187.452482.292969.523585.724282.144950.915813.566801.57SUZ苏州市1540.281760.282080.372801.563450.004026.524820.265700.85NJ南京市1020.001
10、154.001295.001576.201910.002413.002773.783275.00ZS舟山市121.57134.38157.30186.62231.27280.16335.20407.00RZ日照市209.51234.27261.43311.67352.25426.50505.87629.58NT南通市736.44809.42890.10l006.711226.061472.081758.342111.88YK营口市170.30192.30217.60253.50318.33380.90457.69568.87FZ福州市1003.271074.231160.531347.6815
11、48.461476.311664.051974.58LYG连云港市291.13315.82312.15351.13416.36455.97527.38618.18ZHJ镇江市454.60505.15561.20643.60781.16871.671025.3l1213.00XM厦门市501.15556.39648.33760.12883.211029.551162.371375.26ZJ湛江市373.81400.64425.66483.95551.70658.09770.18892.56YT烟台市882.88980.001115.001316.001639.002012.462402.1028
12、78.97ZH珠海市330.32367.20410.60476.70546.28634.58749.60886.84WZ温州市825.00933 001055.001220.301402.571600.171834.382157.00HK海口市133.49144.62210.86238.18253.01301.35350.06396.40FC防城市59.3062.6569.2875.6084.9793.24115.69159.07ST汕头市450.16443.37459.39498.43571.3l651.36737.38850.153. 格兰杰(Granger)因果关系检验从经验上分析，港口
13、发展会促进地区经济增长；由于存在加速数效应，地区经济增长也会促进港口发展，因此，二者应存在双向的因果关系。本文通过Granger 因果关系检验， 以检验两者的因果关系，从而确定解释变量和被解释变量。Granger 因果关系检验结果如表3：表3 Granger 因果关系检验结果原假设H0滞后阶数F值P值结论GDP不是TTL的Granger原因11.706300.19300接受H0TTL不是GDP的Granger原因l19.11302.0E-05拒绝H0GDP不是TTL的Granger原因20.369150.69181接受H0TTL不是GDP的Granger原因210.26405.8E-05拒绝H
14、0GDP不是TTL的Granger原因30.385780.76337接受H0TTL不是GDP的Granger原因310.94241.2E-06拒绝H0GDP不是TTL的Granger原因41.613890.17248接受H0TTL不是GDP的Granger原因49.660684.0E-07拒绝H0由表3 结果可知，在显著性水平10%下，滞后阶数为14，TTL都是GDP的Granger原因。实际上港口吞吐量是由腹地经济发展产生的，一般来说，港口服务的腹地范围比港口所在城市辖区大；而港口吞吐量对经济发展的推动作用，首先影响到港口所在城市，然后才是周边地区，因此，港口吞吐量TTL对所在城市GDP的影
15、响作用大于所在城市GDP对港口吞吐量TTL的影响，以上的Granger 因果关系检验结果正说明了这一点关系。因此，我们以港口所在城市国内生产总值GDP为被解释变量（简称G），以港口吞吐量TTL为解释变量（简称T）。4. panel data 模型的F检验首先，根据上面的模型形式设定检验方法，进行模型的F检验。用Eviews5 软件录入数据，后分别计算三个残差平方和如下：S3=1.93E+08；S2=35928493；S1=21582219F2= (S3-S1)/(n-1)(K+1)/S1/nT-n(K+1)=24.82F1= (S2-S1)/(n-1)K/S1/nT-n(K+1) =4.15其
16、中：n=25；K=1；T=8当显著性水平为1%，有：F2(n-1)(K+1),n(T-K-1)=F(48,150)=1.6F1(n-1)K,n(T-K-1)=F(24,150)=1.7因为F21.6，所以拒绝H2；又有F11.7，故拒绝H1。因此，模型采用固定影响变截距、变系数模型。5. panel data 模型及估计根据上面分析结果，建立不同港口的港口吞吐量与所在城市国内生产总值的关系固定影响变截距变系数模型。模型形式为：Git=0+i+i Tit+uiti=1,2,25； t=2000, ,2007由于各个港口吞吐量之间存在相关关系，即各个港口间的货物存在吞吐关系，因此存在协方差关系，故
17、使用FGLS 法（cross-section weights）对模型进行估计，估计结果如下：Git=334.903+i+i Titt= (4.75)R2=0.998 D.W.=1.83i和i的估计结果由表4 给出。表4 i和i的估计结果港口名称ii港口名称ii上海港531.0261O186049营口港-224.23190.032376宁波港-91.579990.078588福州港515.35280.091032广州港488.421 20.158129连云港港-254.34340.056032天津港108.89690.129503镇江港-52.098030.099006青岛港-235.96330
18、.125075厦门港-5.5816640.117230大连港-242.50020.116893湛江港-153.17810.095572秦皇岛港-269.63780.021948烟台港7.4153980.317718深圳港1480.6730.115766珠海港-273.75570.167564苏州港743.22590.221095温州港91.825540.375689南京港896.51140.286430海口港-280.24770.122017舟山港-279.44500.022923防城港-308.34940.034496日照港-177.53790.029639汕头港-311.77510.325
19、397南通港89.900220.1113656. 结果分析（1）港口吞吐量与港口所在城市国内生产总值都是社会经济发展的重要指标，从上述估计结果表明，两者具有明显的正相关关系，拟合优度达0.998，说明港口发展对腹地经济发展具有明显的推动作用。（2）从上述估计结果可以看出，各个港口的截距项和斜率项明显不同，说明各个港口吞吐量与港口所在市的经济发展关系复杂，这主要与港口吞吐的货类及港口所在城市的经济发展特色有关。（3）i为港口吞吐量与港口所在城市经济发展促进作用的弹性系数。弹性系数大说明吞吐量对港口所在城市经济影响大，意味着港口服务的腹地范围主要为港口所在城市；弹性系数小说明吐量对港口所在城市地方
20、经济影响小，意味着港口的服务腹地远大于港口所在城市范围。表5 港口吞吐量与港口所在城市经济发展的弹性系数排名排位港口名称i排位港口名称i1温州港0.37568914深圳港0.1157662汕头港0.32539715南通港0.1113653烟台港0.31771816镇江港0.0990064南京港0.28643017湛江港0.0955725苏州港0.22109518福州港0.0910326上海港O.18604919宁波港0.0785887珠海港0.16756420连云港港0.0560328广州港0.15812921防城港0.0344969天津港0.12950322营口港0.03237610青岛港0
21、.12507523日照港0.02963911海口港0.12201724舟山港0.02292312厦门港0.11723025秦皇岛港0.02194813大连港0.116893（4）弹性系数从另外一个角度可以反映吞吐货类单位价值或附加值。秦皇岛港和舟山港的弹性系数小，也意味着两港吞吐的是大宗低值货物，如秦皇岛港吞吐的煤炭占90%以上，舟山港水水中转的铁矿石、原油和煤炭占绝对主导地位。综合上述估计结果，沿海25个主要港口大致可以分为以下三类。第一类是港城关系松散的运输型港口城市，其弹性系数一般小于0.1，代表是秦皇岛港和舟山港，两港的弹性系数最小，分别为0.021948和0.022923，说明秦皇岛
22、港和舟山港的腹地范围远超出秦皇岛市和舟山市，实际上,秦皇岛港服务的腹地主要为大秦铁路沿线地区，主要承担山西、陕西和内蒙古西部等地的煤炭铁海转运功能，这些煤炭的生产地和消费地均不在秦皇岛，因此与秦皇岛市经济社会发展关联度极低,弹性相对也就小；舟山港地处长江口，主要为长江沿线地区提供原油、铁矿石和煤炭水水中转运输服务，既不是这些货源的生成地，也不是货源的消耗地，自然难以在本市形成产业链。第二类是港城关系密切型港口城市，其弹性系数大于0.2，代表是温州港和汕头港，两者的弹性系数最大，分别为0.375689和0.325394，说明这两个港口与所在城市地区经济结合最为紧密，言外之意就是港口服务的腹地主要
23、为所在城市，实际上,温州和汕头两港辐射范围小，以服务所在城市经济发展为主。第三类是复合型港口城市，其弹性系数介于0.1与0.2之间，同时拥有上述两类港口城市的特性，代表港口是上海港和深圳港，上海港既服务长江三角洲和长江沿线地区，又与上海本市经济发展关系密切，而深圳港既服务珠江三角洲及周边地区，又服务深圳本市经济发展，这两个港口与所在城市产业关联度高，产业链条长，显然这种类型港口城市的发展关系是比较理想的。当然，以上的港口类型划分并非有严格的定量界线，必须与定性分析相结合，才能得到比较合理一致的结论。实例：钦州港港口吞吐量预测 当前我国港口建设形势如火如荼，如何准确的预测港口吞吐量对合理确定港口
24、建设规模及布局，促进运输系统的高效运作，提高投资效益，更好服务于区域经济具有重要意义。钦州港现状钦州港位于广西壮族自治区南端，是西南地区进入东盟国家陆上距离最近的出港口，具有得天独厚的优势。1992年8月，钦州港开工建设。1994年1月，2个万吨级起步泊位投入使用。1997年6月，作为国家一级口岸对外开放。截止2008年底，钦州港建成码头经营及仓储企业32家，公用、工业泊位46个，其中万吨级以上泊位11个。同年，钦州港年货物吞吐量达到1507.6万吨，集装箱吞吐量达到6.1万TEU。钦州港发展定位目前，钦州港是内生型港口，而钦州港的远期定位则是服务区域的外向型港口。因此，钦州港近中期将要实现由
25、内生型港口转型为外向型港口的目标。具体体现在钦州港以下三个方面的功能定位：内外贸结合、商工贸并举的多功能、现代化综合性港口；大西南和北部湾沿海集装箱运输枢纽港；服务西南、辐射东盟的区域性国际航运中心。为实现钦州港的上述发展目标，在规划期内，本文提出“三步走”发展战略。第一步（基年后23年）：起步阶段，重点是建设基础设施、培育港口货运市场。第二步（基年后38年左右）：快速发展阶段，重点是把握机遇，以超常规、波动式的模式快速发展。第三阶段（基年后920年）：成熟阶段，重点是服务于区域经济，实现又好又快发展。这样，在市场经济条件下，钦州港未来发展的路径为工业港喂给港支线港枢纽港，将实现多次发展的跨越
26、。港口吞吐量预测本文选择了三类港口同钦州港进行横向比较。第一类为国内部分十大港口，包括上海港、青岛港、宁波港、广州港、天津港、连云港和中山港；第二类为与钦州港存在竞争关系的港口，即湛江港和防城港；第三类为钦州港的模范港口，即营口港。通过分析这些城市的国民经济、港口吞吐量等发展规律，得出如下结论：港口城市经济发展已完成能量储备，驶入快速井喷的又好又快发展轨道，近年GDP增长率大大高于全国平均水平；在经济快速发展的刺激下，港口货运吞吐量和集装箱吞吐量以超过经济发展的速度更快增长；外向型与内生型港口对经济环境非常敏感，货物吞吐量、集装箱吞吐量的发展速度波动性较大。本文基于现状、抓住机遇、考虑阶段、参
27、照榜样、依据产业，采用经济生成率法和弹性系数法对钦州港典型年份的吞吐量进行预测。经济生成率法：吞吐量=吞吐量经济生成率GDP总值。分析三类港口的货物吞吐量的经济生成率（简称货物生成率）可知，随着城市产业结构的调整和GDP总量的增加，单位GDP的港口货物吞吐量的经济生成率呈现两个特征：在港口发展的起步阶段，经济生成率向上增长，但在成熟阶段生成率趋于稳定；港口在城市经济中的重要程度影响经济生成率，外向型港口单位GDP的经济生成率大大超过内生型港口。由三类港口的集装箱吞吐量经济生成率（简称集装箱生成率）可知，国内港口集装箱生成率也呈现两个特征：外向型港口单位GDP的集装箱生成率大大超过内生型港口，近
28、年来，生成率一直稳步向上发展；每亿元GDP的生成率基本分布在10001500（第三梯队）、20002500（第二梯队）、3000（第一梯队）三个数值区间。本文将钦州港发展分为2012年、2020年、2025年三个典型年份。在每个典型年份，依据可能实现的阶段性高、中、低发展目标分别预测吞吐量，以把握发展动态，提高港口及集疏运设施规划建设方案的应变能力。2008年港口对经济的带动作用尚未很好发挥，根据钦州港的发展战略，2012年港口是支柱产业，低方案对港口的定位为市场仍在培育中；中方案的定位为港口货物生成率达到湛江港水平，仅为防城港生成率的1/3，集装箱运输市场仍在培育中；高方案的定位为港口货物生
29、成率达到国内十大港口生成率领先水平，集装箱生成率达到第三梯队的下限。2008年钦州港货物和集装箱吞吐量的经济生成率分别为4万吨/亿元、162TEU/亿元，根据各个方案的定位，2012年低、中、高方案中货物生成率分别取8、10、12万吨/亿元，集装箱生成率分别取500、750、1000TEU/亿元。2020年低方案的定位为货物生成率接近十大港口现状生成率的平均水平，集装箱生成率达到第三梯队的下限；中方案的定位为货物生成率超过十大港口现状生成率的平均水平，集装箱生成率达到第三梯队的中等水平；高方案的定位为货物生成率达到湛江港、宁波港的水平，集装箱生成率达到第三梯队的上限。2020年低、中、高方案中
30、货物生成率分别取7、8.5、10万吨/亿元，集装箱生成率分别取1000、1250、1500TEU/亿元。2025年港口是支柱产业之一，低方案的定位为其他产业发展速度快于港口，货物生成率接近于上海港现状水平，集装箱生成率达到第三梯队中等水平；中方案的定位为其他产业与港口同步发展，货物生成率接近于广州港、天津港现状水平，集装箱生成率达到第三梯队的上限；高方案的定位为其他产业发展速度滞后于港口，货物生成率接近于十大港口生成率的平均水平，集装箱生成率达到第二梯队的下限。根据各个方案的定位，2025年低、中、高方案中货物生成率分别取4.6、5.5、7万吨/亿元，集装箱分别取1250、1500、2000T
31、EU/亿元。2008年钦州港货物吞吐量为1507.6万吨、集装箱吞吐量为6.1万TEU，通过吞吐量的计算公式可得，低方案三个典型年份的货物吞吐量分别为5600、14700、16560万吨，集装箱吞吐量分别为35、210、450万TEU；中方案三个典型年份的货物吞吐量分别为7000、17850、19800万吨，集装箱吞吐量分别为53、263、540万TEU；高方案三个典型年份的货物吞吐量分别为8400、21000、25200万吨，集装箱吞吐量分别为70、315、720万TEU。2012年前，钦州港处于快速发展阶段，因此同一方案下港口的经济生成率与2020年和2025年的相比差异较大。至2020年
32、和2025年，钦州港处于发展的成熟阶段，在该阶段，港口的发展重心是服务区域经济。随着钦州市经济社会的不断发展和GDP总量的增加，同一方案下经济生成率将有所下降。弹性系数法：吞吐量增长率=吞吐量对GDP增长率的弹性系数GDP的增长率。分析三类港口的货物吞吐量弹性系数、集装箱吞吐量弹性系数的变化可知，港口货物吞吐量、集装箱吞吐量对GDP的弹性系数在港口发展的起步阶段大幅波动，但长期按规律发展，并呈现减小趋势。根据钦州市GDP总值的增长规律和港口吞吐量、集装箱吞吐量弹性系数的变化规律，20082012、20122020、20202025年，GDP的增长率分别取18.2%、14.7%、11.4%；货物
33、吞吐量弹性系数分别取1.5、1.1、0.7；集装箱吞吐量弹性系数分别取3、2.5、1.5，通过吞吐量增长率的计算公式，得到三个阶段货物吞吐量的增长率分别为27.2%、16.2%、8.0%；集装箱吞吐量的增长率分别为54.5%、36.8%、17.1%。根据2008年钦州港的货物吞吐量、集装箱吞吐量，通过计算可得2012、2020、2025年的货物吞吐量分别为4017、13352、19618万吨，集装箱吞吐量分别为47、224、492万TEU。通过上述两种方法预测可知，经济生成率法预测规划期末货物吞吐量为1.62.5亿吨，集装箱吞吐量为450720万TEU；弹性系数法预测规划期末货物吞吐量为1.96亿吨，集装箱吞吐量为492万TEU。可见经济生成率法预测结果包络弹性系数法预测结果，表明经济生成率法参照目标清晰，应作为推荐方法。我国不少城市正在实施以港兴城战略，合理确定港口建设规模已成为值得研究的热点和难点问题。本文以钦州港为研究对象，探讨了港口货物吞吐量、集装箱吞吐量的预测方法，这种基于目标导向和横纵向比较的港口吞吐量预测方法，构筑了发展目标与交通需求的桥梁，是定性分析与定量计算相结合的一种方法，可为国内港口的新一轮规划建设提供技术支撑。