基于VAR 模型的港口物流与城市经济互动关系分析——以福州市为例

■赵晨曦 叶 青＊ 李云飞

（1.闽江学院地理与海洋学院，福州 350108；2.中信建设有限责任公司，北京 100020）

港口是各地交往联系的关键枢纽，在经济全球化的背景下，港口在区域经济发展中的地位日益提升，针对港城关系研究的必要性也随之增加。 2021年公布的《关于支持福州实施福建强省会战略的若干意见》（以下简称《意见》）及《福州港总体规划（2035 年）》均明确表明了福州港口建设的重要性，同时福州作为“21 世纪海上丝绸之路”的核心节点，福州港的建设自然成为重中之重。 在当前的国内国际大环境下，港城发展面临新的机遇与挑战，如何通过深入研究港城关系，凭借港口这一巨大资源优势，来达到推动腹地城市稳步发展的目的，是个具有时代深度的、值得进一步研究的课题。 现今国内外学者对港城关系的研究大多采用定量分析法，如匡海波[1]利用关联度模型证明了大连港与大连市经济发展间有密切联系，且大连港日益成为大连市发展的核心动力；李谭等[2]采用数据包络分析模型和复合系统协同度模型论证了辽宁省港口物流与腹地经济间存在协同发展关系；沈秦伟等[3]采用向量自回归模型，以大连为例，证明了港口物流与城市经济存在很大的关联度；李华等[4]利用灰色关联模型分析了港口物流与城市经济三大产业的关联程度；温文华[5]综合运用了港城复合系统和Panel Data模型论证了港城复合系统协同度与城市经济发展间的一般规律；刘佳佳[6]则以广州为例，运用耦合协调模型进行评价，证明了港口物流与城市经济二者的协调性。

由于针对福州港口物流与福州市经济发展的相关研究较少，本文借助福州市2000-2019 年的港口物流与城市经济相关数据，运用向量自回归模型分析福州港口物流与福州城市经济变化间互动关系，并根据研究结果提出相应的对策建议。

1 港口与城市互动作用的机理分析

1.1 港口对城市的推动作用

港口是其所在腹地城市经济的重要发展资源与关键发展优势。 港口承担了重要的流通职能，为货物的贸易、运输提供了不可忽视的便利；水路运输运载量大、运输能力强，尤其是国际间的货物运输，相较于空运，水运的运输成本更低，因此各地的经济交流也会随着港口的发展进一步深入。 同时，随着港口的不断发展，相关产业开始向港口所在位置集中，出现集聚效应，相关产业与港口的联系更加紧密，二者共同发展、共同进步，从而共同推动了城市经济的发展。 再者，港口的发展也增加了当地的就业需求，不仅是港口周边的产业，由港口蓬勃发展而衍生出的相关产业更是如此，港口发展需要相关产业的支持，更需要人才的带动，为港口建设添砖加瓦，才能更好地促进港口发展，从而带动城市经济发展。

1.2 城市对港口的促进作用

腹地城市是港口发展的支柱，城市的发展水平能极大程度上助力港口发展；腹地城市不仅为港口的发展提供了储备空间，而且城市的各类基础设施也是港口发展的强力保障。 腹地城市的经济发展水平与运输的货物资源出入量成正比，经济发展水平越高，对各类资源的需求量越大，同样对各类资源的输出交易量也越大，因此承担两地资源流通的枢纽就十分关键，水运是常用的运输方式之一，港口设施的完善程度自然也会随着流通需要的增加不断提升，从而进一步提升港口的地位。 同时，城市的经济发展水平高， 各类产业的发展水平也位于前列，各类先进技术与港口的融合建设会成为港口发展的重要动力。

2 模型简介与指标选取

2.1 模型简介

向量自回归模型能对具有一定统计性质的时间序列进行有效分析和预测，特别是对时间序列间具有相互联系的预测。 该方法能够分析出随机扰动项的存在所造成的动态影响， 因此VAR 模型被广泛用于经济相关问题的研究与预测中。

VAR（p）模型的表达式如下：

其中：Ys是k 维内生变量向量，Xs是d 维外生变量向量，p 是滞后阶数，A1，...，Ap是待估参数矩阵，B 是k×d 维矩阵待估参数矩阵；对于k 而言，其对应维随机扰动项是εs，s 为样本个数。

2.2 指标选取

一个规模较小且设定合理的VAR 模型所产生的预测结果，通常优于较大规模的分析系统产生的预测结果，尤其是对短期预测更是如此，这主要是由于VAR 模型在进行相关分析时， 只对数据的平稳性有要求，没有为了保证模型的可识别性而施加部分限制； 因此VAR 模型不适宜选取过多的相关指标进行分析，在建立评价体系时，既要选取城市经济发展与港口物流发展中最具代表性的相关指标，也要考虑二者的自身特点与彼此联系，以建立合理、可靠的分析模型。

港口物流的相关指标应尽可能完整地反映港口目前的发展规模与发展水平，港口作为货运的重要途径之一，自然要将能够准确表达港口货物装卸水平的港口货物吞吐量纳入体现港口物流发展水平的指标范畴，再加上当前港口集装箱物流运输体系的不断发展，集装箱运输成为了大多数港口物流运输选择的主要手段， 集装箱物流运输体系高效率、高效益的突出优势为港口物流运输带来了极大的帮助，集装箱吞吐量也成为体现港口物流发展水平的指标之一。由于2009 年原福州港、宁德港的一体化管制政策，本文仅对原福州港港口物流与城市经济的互动关系进行研究，仅采用原福州港的相关数据进行分析，不包括宁德港。 因此选取原福州港的集装箱吞吐量与货物吞吐量反映福州港港口物流发展水平。 城市经济发展水平则需要能够体现城市宏观经济发展水平、反映城市经济发展状况的指标，故选取地区生产总值（GDP）来进行研究，其对于反映经济发展水平的权威性已得到普遍认可，是最能反映城市经济发展水平的指标；因此将福州市GDP 作为衡量城市经济水平的指标。

本文选取研究期为2000-2019 年，数据源于《福州统计年鉴》（2001-2020）与《中国港口年鉴》（2001-2020）。 为了使数据更加平稳，便于后续操作，运用Eviews10.0 软件将福州市GDP、福州市港口货物吞吐量与福州市港口集装箱吞吐量3 个变量进行自然对数处理，并将其分别记为LNGDP、LNPT、LNCT，以便与原数据区分。

3 实证分析

3.1 单位根检验——港口与经济数据的平稳性检验

建立VAR 模型的前提就是数据是平稳序列，通过ADF 单位根检验法对港口与经济的3 个指标变量的平稳性进行检验，结果如表1 所示。

表1 各变量平稳性检验结果

根据检验结果可以看出： 取对数后福州市GDP、福州港货物吞吐量、集装箱吞吐量的P 值均小于0.05，且t 统计量均小于1%、5%、及10%水平下的各临界值，可以得出港口与经济的3 个变量序列中均拒绝存在单位根的假设，由此得到3 组数据均为平稳数据，满足后续操作的条件。

3.2 VAR 模型建立——港口与经济间动态线性关系建立

确定序列的平稳性后，建立VAR 模型，第一步是选取合适的滞后阶数。 以AIC 与SC 的计算结果最小、*最多为判断标准，根据最优滞后阶数的检验结果，确定模型的最优滞后阶数。 根据表2 可以看出当滞后阶数为3 时，其AIC 值为-10.70272，是最小的，SC 值为-9.232342，虽不是最小但仅高于滞后阶数为1 时的SC 值，且最优滞后阶数为3 时，具有3 个*，由此可以将模型的最优滞后阶数暂定为3，再进行模型稳定性检验以确定结果。

表2 最优滞后阶数结果

模型稳定性的检验采用特征方程根检验方法进行判断，滞后阶数为3 时，由表3 的检验结果可以看出模型的9 个特征根倒数均小于1，由此说明了滞后阶数为3 阶的VAR 模型的稳定性良好， 可据此建立VAR（3）模型作为后续分析步骤的基础。

表3 AR 根检验结果

利用Eviews10.0 软件得到滞后三阶的港口物流与城市经济VAR 模型如下：

LNGDP=1.2624×LNCT（-1）－0.3712×LNCT（-2）+0.5441×LNCT（-3）－0.1751×LNGDP（-1）－0.0484×LNGDP（-2）+0.2851×LNGDP（-3）－0.1317×LNPT（-1）－0.3043×LNPT（-2）-0.0780×LNPT（-3）+5.3066

（R2=0.995388 s.e.=0.054161 log L=32.98852）

LNPT=-2.8556×LNCT（-1）+1.6785×LNCT（-2）－1.7136×LNCT（-3）+3.0106×LNGDP（-1）－0.3640×LNGDP （-2）－0.5002×LNGDP （-3）－0.9476×LNPT（-1）+0.4979×LNPT（-2）－0.0084×LNPT（-3）－7.2514

（R2=0.991314 s.e.=0.057783 log L=31.88803）

LNCT=1.1236×LNCT（-1）－0.7799×LNCT（-2）+0.4358×LNCT（-3）－0.3592×LNGDP（-1）+0.4510×LNGDP（-2）－0.0363×LNGDP（-3）+0.1956×LNPT（-1）－0.0921×LNPT（-2）+0.0582×LNPT（-3）－0.6378

（R2=0.999357 s.e.=0.026015 log L=45.45445）

从模型的回归统计量可以得到模型的拟合优度R2分别为0.995388、0.991314 与0.999357，均接近1，可以判断出3 个变量建立的VAR 模型均是合理且稳定的。

3.3 Granger 因果关系检验——港口与经济间因果关系检验

为了确定福州市城市经济发展与港口物流间在短期内存在必然的因果关系，利用Granger 因果检验法进行进一步的探究。

当原假设的P 值比0.05 小时即代表否定原假设，即变量间在短期内具有因果关系，结合表4 中数据可看出：LNCT 不是LNGDP 的格兰杰因果假设的原假设P 值为0.0011，小于0.05，LNGDP 不是LNPT的格兰杰因果假设的原假设P 值为0.0435，小于0.05，均否定原假设。 由此得到：短期内福州港口集装箱吞吐量对福州市经济的变动存在显著作用，同时福州经济的变动对福州港口货物吞吐量的变动也具有显著的影响。

表4 格兰杰因果关系检验结果

3.4 Johansen 协整检验——港口与经济间协整关系检验

为了防止变量间的相互联系仅为调查期间出现的偶然巧合，即伪回归现象的出现，采用Johansen协整检验法对长时间尺度上的港口物流与城市经济间存在的协整关系进行分析。

当P 值均小于0.05，且5%水平下临界值均小于迹统计量时，代表否定原假设。 由表5 可得出：表中3 个假设均被否定，即福州城市经济与港口物流间具有3 个协整关系，说明福州市GDP、港口货物吞吐量和集装箱吞吐量之间具有长时间尺度上稳定的协整关系，由此可以看出福州城市经济与港口物流间在长时间尺度上互相具有显著的影响。

表5 Johansen 协整检验结果

3.5 方差分解——港口与经济间变量影响程度分析

方差分解能够得到要素间信息变化的贡献程度，即能够得到要素间的影响程度，以此分析出要素间影响的重要性。 图1 显示了各变量对GDP 的方差贡献率，可以看出GDP 在第1 期对自身的贡献率是100%，港口货物吞吐量与集装箱吞吐量对GDP的贡献率为0，即第1 期时GDP 仅受自身影响，其他变量对其没有任何影响。 随后港口集装箱吞吐量与货物吞吐量对经济变化的贡献率维持增长趋势，约第6、7 期后基本保持稳定， 经30 期时分别达到了27.27%与7.98%，说明福州港口的集装箱吞吐量对福州市经济变动的贡献度高于福州港口货物吞吐量对经济变动的贡献度。

图1 LNGDP、LNCT、LNPT 对LNGDP 的贡献率

图2 显示了各变量对集装箱吞吐量的方差贡献率，可以看出第1 期港口货物吞吐量对集装箱吞吐量的贡献率为0，GDP 的贡献率为最高值73.78%； 随后GDP 对集装箱吞吐量的贡献率开始下降，于第4 期达到最低值50.56%后，又逐渐上升再趋于平稳，经30 期后达到56.13%；货物吞吐量于第4 期达到最高峰值26.26%后下降， 随后保持平稳，30 期后达到13.52%；可以看出福州市的经济变动对福州港口集装箱货物吞吐量的贡献度较强，货物吞吐量对集装箱吞吐量的贡献度较弱。

图2 LNCT、LNGDP、LNPT 对LNCT 的贡献率

图3 显示了各变量对货物吞吐量的方差贡献率，可以看出第1 期时GDP 对货物吞吐量的贡献率为0，集装箱吞吐量的贡献率为41.29%，随后GDP的贡献率逐渐上升，集装箱吞吐量的贡献率开始下降；到第3 期时，港口集装箱吞吐量对货物吞吐量的贡献率大于GDP，但第3 期后集装箱吞吐量的贡献率基本保持平稳，而GDP 的贡献率于第4 期达到最大峰值32.80%，伴随着微弱下降后保持稳定。30 期后集装箱吞吐量和GDP 对港口货物吞吐量的贡献率分别达到25.56%与31.38%， 因此福州经济变动对福州港口货物吞吐量的贡献度相较福州港口集装箱吞吐量对货物吞吐量的贡献度差异不大，均为较强。

图3 LNGDP、LNCT、LNPT 对LNPT 的贡献率

4 结论与建议

4.1 结论

基于福州市2000-2019 年的福州市经济与港口相关数据， 利用VAR 模型对福州港口物流与城市经济之间是否存在互动关系进行研究， 结果表明：在短期内，福州市港口集装箱吞吐量对福州经济的变动存在显著的影响作用，福州市经济的变动对福州港口货物吞吐量的变动也具有显著的影响作用；同时福州市GDP、福州港口集装箱吞吐量与福州港口货物吞吐量间在长时间尺度上具有稳定的均衡关系，互相之间具有显著影响；方差分解得到GDP 对港口集装箱货物吞吐量的贡献度强，港口集装箱吞吐量对港口货物吞吐量的贡献度较强。 因此，不论是在长期还是短期尺度上，均能够得出福州港口物流与福州市经济间存在着较强的互动性。 由此可以看出，经济发展对于港口物流的发展至关重要。 经济发展水平不断提升，城市首位度不断上升，各地间的经济活动更趋频繁，发展所需的资源需求增加， 港口作为重要的交通枢纽，港口的货物吞吐量自然也会随之增加，集装箱吞吐量更是如此；同时经济发展也是提高港口物流基础设施、技术水平的重要保障，有利于港口物流智慧化、数字化、自动化发展，大大减少了集装箱运输作业手续，有效提升港口的货物装卸效率，吸引更多的货物流通，从而增加港口吞吐量，进一步提升港口影响力，加强了腹地城市对外来资源、技术等的吸引力，推动城市经济不断蓬勃发展。

此外，“十四五”规划经济指标中对福州市GDP的预测结果为上升趋势，2022 年的《福建省建设世界一流港口做大做强东南国际航运中心工作方案（2021－2023 年）》 中对福州港的港口货物吞吐量的预测结果也呈上升态势， 这与本文的分析结果一致，可进一步佐证福州市经济发展与福州港港口物流间存在互动关系，二者共同进步，共同繁荣。

4.2 建议

4.2.1 建设模范福州港，发展经济新动力

前文的分析结果表明，港口物流与城市经济发展间存在互动关系，港口的发展会极大程度上推动城市经济发展。 福州港在福建省内需要与厦门港泉州港等竞争， 同时还要与临近的长三角港口群、珠三角港口群等竞争，福州港的吸引力与其相比并不突出[7]。 为了提升福州港在全国的地位，应加强福州港口的现代化建设，加强临港工业区建设，提升相关产业配置，优化港口基础设施，提升福州港的服务水平、服务质量、服务规模，打造模范福州港的形象，尤其是根据2021 年公布的《意见》及“3820”战略工程的要求， 推进福州国际大型深水港的建设，积极开设国际航线，强化福州港的枢纽地位，提升福州港的竞争力，通过福州港的模范形象，加强各地与福州市的经济贸易往来，通过辐射带动作用提高福州市的综合发展能力，推进福州港与福州市经济共同发展。

4.2.2 深化闽台合作，强化福州港的海丝核心区建设地位

2010 年签订的《海峡两岸经济合作框架协议》，以及福州市的地理区位优势、人文优势和政策优势等都有利于福州港与台湾地区的合作。 且福建省公布的“十四五”规划明确指出，应加深两岸各领域的融合，探索闽台发展新道路，深化经济领域、基础设施领域、社会领域、文化领域等的多方融合建设，注重闽台合作特色。 福建省第十三届人民代表大会第六次会议上的政府工作报告指出，2021 年闽台往来更趋频繁，贸易额增长26.2%，并首次突破千亿元，新增台资企业1495 家，同比增长21.1%，由此可以看出闽台发展前景良好，具有很大的发展空间。 根据福建省人民政府印发的《福建省沿海港口布局规划》（2020-2023 年）可以看出，福州港是福州市乃至福建省与台湾地区间重要的运输口岸，应进一步提升集装箱物流运输体系发展水平，建立更为便利的物流通道，积极出台相关政策吸引台商投资，加强闽台双方资金、经验及技术交流，增加闽台货运航线，积极开放货运口岸，促进两地物质交流。 同时借由福州港国际深水大港的规划建设及相关基础设施配套水平的提升，充分发挥福州市的地理优势，强化各地间的海上交往，增设国际航线，巩固福州港在海上丝绸之路核心区中的地位，使福州成为海上丝绸之路的重要枢纽，提升福州市的综合影响力。

4.2.3 推进港口产业转型，凝聚发展新力量

2021 年福建省人民政府出台的《福州都市圈发展规划》方案中明确强调了港口、湾区的重要作用，尤其是“两带三湾区”的规划强调了结合湾区构筑滨海经济发展带，并利用沿海优势巩固临港工业区的建设，福州港现有的依托产业包括电子、机械、食品等，为福州港产业集群的发展奠定了基础。 在“海上福州”规划的背景下，福州市正在积极建设四大千亿特色临港产业基地，以冶金、钢铁和化工新材料等产业为主，旨在充分发挥规模经济和产业集群的带动作用， 应合理规划临港产业的结构与布局，积极拓展产业类型，增强产业特色，避免单一化、同一化的产业发展局面。 同时，“数字福州”政策的落实，有利于促进临港工业与数字平台相结合，推动港口建设数字化发展，提高福州港信息化、自动化水平，加快建造无人集装箱码头，推进智慧港口建设，结合“互联网+”技术，完善福州港港口物流服务体系，提高港口物流资源流动与利用，凝聚福州市经济发展新力量。