全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究Word格式.docx

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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

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

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

年份

CPI

上海市

宁波市

2449.3l

广州市

天津市

青岛市

大连市

秦皇岛市

深圳市

苏州市

南京市

舟山市

日照市

南通市

营口市

福州市

连云港市

镇江市

1025.3l

厦门市

ZJ

湛江市

烟台市

珠海市

温州市

93300

海口市

防城市

汕头市

571.3l

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

接受H0

TTL不是GDP的Granger原因

l

拒绝H0

2

3

4

  由表3结果可知,在显着性水平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=+08;

S21

F2={(S3-S1)/[(n-1)(K+1)]}/{S1/[nT-n(K+1)]}=

F1={(S2-S1)/[(n-1)K]}/{S1/[nT-n(K+1)]}=

  其中:

n=25;

K=1;

T=8

  当显着性水平为1%,有:

F2[(n-1)(K+1),n(T-K-1)]=F(48,150)=

F1[(n-1)K,n(T-K-1)]=F(24,150)=

  因为F2>

,所以拒绝H2;

又有F1>

,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=+αi+βi·

Tit

t=

R2=.=

αi和βi的估计结果由表4给出。

表4αi和βi的估计结果

αi

βi

O.186049

2

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,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

14

15

16

17

5

18

6

19

7

20

8

21

9

22

10

23

11

24

12

25

13

  (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,代表是秦皇岛港和舟山港,两港的弹性系数最小,分别为和,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,代表是温州港和汕头港,两者的弹性系数最大,分别为和,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,其弹性系数介于与之间,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万吨,集装箱吞吐量达到万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:

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1000~1500(第三梯队)、2000~2500(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、高方案中货物生成率分别取7、、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、、7万吨/亿元,集装箱分别取1250、1500、2000TEU/亿元。

2008年钦州港货物吞吐量为万吨、集装箱吞吐量为万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,2008~2012、2012~2020、2020~2025年,GDP的增长率分别取%、%、%;

货物吞吐量弹性系数分别取、、;

集装箱吞吐量弹性系数分别取3、、,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%、%、%;

集装箱吞吐量的增长率分别为%、%、%。

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~亿吨,集装箱吞吐量为450~720万TEU;

弹性系数法预测规划期末货物吞吐量为亿吨,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。

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