发展战略全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究.docx
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发展战略全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究
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paneldata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paneldata模型的三种情形及两个假设。
单方程paneldata模型的三种情形及两个假设:
yit=αi+χitβi+μit,i=1,...,n;t=1,...,T
情形1:
横截面上无个体影响,无结构变化。
即
αi=αj,βi=βj
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
αi≠αj,βi=βj
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
αi≠αj,βi≠βj
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2000~2007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
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
SH
上海港
20440
22099
26384
31621
37896
44317
47034
49226
NB
宁波港
11547
12852
15398
18543
22586
26881
30969
34519
GZ
广州港
11128
12823
15324
17187
21520
25036
30282
34325
TJ
天津港
9566
11369
12906
16182
20619
24069
25760
30946
QD
青岛港
8636
10398
12213
14090
16265
18678
22415
26502
DL
大连港
9084
10047
10851
12602
14516
17085
20046
22286
QHD
秦皇岛港
9743
11302
11167
12562
15037
16901
20356
24880
SZ
深圳港
5697
6642
8767
11220
13537
15351
17598
19994
SUZ
苏州港
3048
3536
4837
6282
9060
11919
15403
18377
NJ
南京港
6679
5789
6108
6620
9589
10686
10090
10859
ZS
舟山港
3189
3281
4068
5722
7362
9052
11418
12817
RZ
日照港
2674
2933
3136
4507
5108
8421
11007
13063
NT
南通港
2748
3511
3746
5010
7692
8327
10949
12339
YK
营口港
2268
2520
3127
4009
5978
7537
9477
12207
FZ
福州港
2426
2961
3907
4753
5939
7432
8849
6433
LYG
连云港港
2708
3058
3316
3752
4352
6016
7232
8509
ZHJ
镇江港
2153
2216
2630
3046
4839
5848
6415
7824
XM
厦门港
1965
2099
2735
3404
4261
4765
5955
8117
ZH
湛江港
2038
2205
2627
2866
3780
4647
5664
6075
YT
烟台港
1774
2190
2689
2936
3431
4506
6076
6999
ZH
珠海港
1239
1982
2308
2470
3211
3433
3560
3713
WZ
温州港
859
1314
1676
2338
2629
3097
3275
3496
HK
海口港
808
888
1073
1329
1416
2118
2127
2373
FC
防城港
923
1003
1162
1320
1608
2006
2506
3032
ST
汕头港
1284
1309
1380
1470
1576
1735
2015
2256
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
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
CPI
100.4
100.7
99.2
101.2
103.9
101.8
101.5
104.8
SH
上海市
4771.17
5210.12
5741.03
6694.23
8072.83
9164.10
10366.37
12188.85
NB
宁波市
1144.57
1278.75
1453.34
1749.27
2109.45
2449.3l
2874.44
3433.08
GZ
广州市
2492.74
2841.65
3203.96
3758.62
4450.55
5154.23
6073.83
7050.78
TJ
天津市
1701.88
1919.09
2150.76
2578.03
3110.97
3697.62
4359.15
5018.28
QD
青岛市
1191.25
1368.55
1583.51
1869.44
2270.16
2695.82
3206.58
3786.52
DL
大连市
1110.80
1235.60
1406.00
1632.60
1961.80
2150.00
2569.70
3131.00
QHD
秦皇岛市
263.13
284.84
314.15
361.66
430.28
491.15
571.56
665.08
SZ
深圳市
2187.45
2482.29
2969.52
3585.72
4282.14
4950.91
5813.56
6801.57
SUZ
苏州市
1540.28
1760.28
2080.37
2801.56
3450.00
4026.52
4820.26
5700.85
NJ
南京市
1020.00
1154.00
1295.00
1576.20
1910.00
2413.00
2773.78
3275.00
ZS
舟山市
121.57
134.38
157.30
186.62
231.27
280.16
335.20
407.00
RZ
日照市
209.51
234.27
261.43
311.67
352.25
426.50
505.87
629.58
NT
南通市
736.44
809.42
890.10
l006.71
1226.06
1472.08
1758.34
2111.88
YK
营口市
170.30
192.30
217.60
253.50
318.33
380.90
457.69
568.87
FZ
福州市
1003.27
1074.23
1160.53
1347.68
1548.46
1476.31
1664.05
1974.58
LYG
连云港市
291.13
315.82
312.15
351.13
416.36
455.97
527.38
618.18
ZHJ
镇江市
454.60
505.15
561.20
643.60
781.16
871.67
1025.3l
1213.00
XM
厦门市
501.15
556.39
648.33
760.12
883.21
1029.55
1162.37
1375.26
ZJ
湛江市
373.81
400.64
425.66
483.95
551.70
658.09
770.18
892.56
YT
烟台市
882.88
980.00
1115.00
1316.00
1639.00
2012.46
2402.10
2878.97
ZH
珠海市
330.32
367.20
410.60
476.70
546.28
634.58
749.60
886.84
WZ
温州市
825.00
93300
1055.00
1220.30
1402.57
1600.17
1834.38
2157.00
HK
海口市
133.49
144.62
210.86
238.18
253.01
301.35
350.06
396.40
FC
防城市
59.30
62.65
69.28
75.60
84.97
93.24
115.69
159.07
ST
汕头市
450.16
443.37
459.39
498.43
571.3l
651.36
737.38
850.15
3.格兰杰(Granger)因果关系检验
从经验上分析,港口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3Granger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
1
1.70630
0.19300
接受H0
TTL不是GDP的Granger原因
l
19.1130
2.0E-05
拒绝H0
GDP不是TTL的Granger原因
2
0.36915
0.69181
接受H0
TTL不是GDP的Granger原因
2
10.2640
5.8E-05
拒绝H0
GDP不是TTL的Granger原因
3
0.38578
0.76337
接受H0
TTL不是GDP的Granger原因
3
10.9424
1.2E-06
拒绝H0
GDP不是TTL的Granger原因
4
1.61389
0.17248
接受H0
TTL不是GDP的Granger原因
4
9.66068
4.0E-07
拒绝H0
由表3结果可知,在显著性水平10%下,滞后阶数为1~4,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.paneldata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=21582219
F2={(S3-S1)/[(n-1)(K+1)]}/{S1/[nT-n(K+1)]}=24.82
F1={(S2-S1)/[(n-1)K]}/{S1/[nT-n(K+1)]}=4.15
其中:
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)=1.6
F1[(n-1)K,n(T-K-1)]=F(24,150)=1.7
因为F2>1.6,所以拒绝H2;又有F1>1.7,故拒绝H1。
因此,模型采用固定影响变截距、变系数模型。
5.paneldata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=α0+αi+βi·Tit+uit
i=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,故使用FGLS法(cross-sectionweights)对模型进行估计,估计结果如下:
Git=334.903+αi+βi·Tit
t=(4.75)
R2=0.998D.W.=1.83
αi和βi的估计结果由表4给出。
表4αi和βi的估计结果
港口名称
αi
βi
港口名称
αi
βi
上海港
531.0261
O.186049
营口港
-224.2319
0.032376
宁波港
-91.57999
0.078588
福州港
515.3528
0.091032
广州港
488.4212
0.158129
连云港港
-254.3434
0.056032
天津港
108.8969
0.129503
镇江港
-52.09803
0.099006
青岛港
-235.9633
0.125075
厦门港
-5.581664
0.117230
大连港
-242.5002
0.116893
湛江港
-153.1781
0.095572
秦皇岛港
-269.6378
0.021948
烟台港
7.415398
0.317718
深圳港
1480.673
0.115766
珠海港
-273.7557
0.167564
苏州港
743.2259
0.221095
温州港
91.82554
0.375689
南京港
896.5114
0.286430
海口港
-280.2477
0.122017
舟山港
-279.4450
0.022923
防城港
-308.3494
0.034496
日照港
-177.5379
0.029639
汕头港
-311.7751
0.325397
南通港
89.90022
0.111365
6.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)βi
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
βi
排位
港口名称
βi
1
温州港
0.375689
14
深圳港
0.115766
2
汕头港
0.325397
15
南通港
0.111365
3
烟台港
0.317718
16
镇江港
0.099006
4
南京港
0.286430
17
湛江港
0.095572
5
苏州港
0.221095
18
福州港
0.091032
6
上海港
O.186049
19
宁波港
0.078588
7
珠海港
0.167564
20
连云港港
0.056032
8
广州港
0.158129
21
防城港
0.034496
9
天津港
0.129503
22
营口港
0.032376
10
青岛港
0.125075
23
日照港
0.029639
11
海口港
0.122017
24
舟山港
0.022923
12
厦门港
0.117230
25
秦皇岛港
0.021948
13
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2~3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3~8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9~20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。
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:
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