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    基于灰色關聯分析的腹地經濟對港口物流影響研究

    2022-03-04 20:35:35王雨琪
    中國水運 2022年2期
    關鍵詞:港口物流上海港灰色關聯分析

    王雨琪

    摘 要:港口物流是港口與周邊腹地之間聯系的紐帶,對推動現代港口建設和腹地經濟發(fā)展有著重要意義。為研究腹地經濟對港口物流的影響,以上海港為例,選取了灰色關聯分析模型,對2010-2019年上海港港口物流與腹地地區(qū)經濟指標之間的關聯程度進行計算。結果表明,上海港的港口物流與腹地經濟之間存在著緊密的聯系。其中,腹地進出口總額、第一產業(yè)和工業(yè)對港口物流的影響較大;固定資產投資和第三產業(yè)對港口物流發(fā)展的拉動作用較弱;不同腹地地區(qū)經濟與港口物流的關聯程度的差異受地理位置、地區(qū)特色和地方政策導向的作用明顯?;谘芯拷Y果,本文提出相關的發(fā)展建議。

    關鍵詞:港口物流;腹地經濟;上海港;灰色關聯分析

    中圖分類號:[U6-9]? ? ? ? ?文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? 文章編號:1006—7973(2022)02-0026-04

    港口與腹地緊密聯系,腹地是港口賴以生存和發(fā)展的基礎,港口作為水陸交通的樞紐和對外開放的窗口,對拉動腹地經濟有著舉足輕重的作用。“十四五”規(guī)劃中提出,要促進我國港口發(fā)展模式轉型升級,加強港產城融合發(fā)展,沿海腹地與內陸腹地融合發(fā)展。而港口物流就是目前發(fā)展的重點。

    近年來,許多學者從不同角度研究分析港口物流與腹地經濟的關系。港口物流對腹地經濟的影響方面,丁井國等通過脈沖響應函數計算分析,認為港口的發(fā)展對腹地經濟增長有明顯的正向拉動[1];安萌采用引力模型與灰色關聯分析法對青島港研究分析,發(fā)現內陸腹地經濟的發(fā)展與港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量有明顯的相關性[2];崔宏凱等基于長江經濟帶三大都市圈的面板數據分析得出,物流業(yè)正向促進地區(qū)GDP增長[3]。港口物流與腹地經濟協同發(fā)展方面,李譚等采用DEA模型和復合系統(tǒng)協同度模型表明地區(qū)的差異一定程度影響著港口物流與腹地經濟的協同發(fā)展[4];董曉菲等在對雙港驅動腹地經濟協同發(fā)展的探究顯示,港口與腹地經濟的協同度受腹地中心城市和地方政策的影響較大[5];季磊借助VAR模型實證分析,得出了廣義港口與狹義港口與經濟腹地的協同效應程度不同的結論[6]。

    綜上所述,已有的研究中多集中在其協同模型的構建和相互影響方面,但由于港口和腹地協同發(fā)展的作用方式及影響程度會出現交叉與不完全重疊,難以用一對一的系數精確衡量其相關程度的大小,因此本文選用灰色關聯分析法,采取多對一的方式對同一系列指標的不同影響因素的關聯性進行測度與對比。上海港作為最大的樞紐港口,不僅在對外國際貿易發(fā)展上發(fā)揮著巨大作用,而且對內帶動地區(qū)發(fā)展有重要影響,值得作為研究對象。本文基于前人研究,建立灰色關聯分析模型,選取了2010-2019年相關數據對了上海港的腹地經濟對港口物流的影響進行研究,并提出相關建議。

    1研究設計

    1.1研究對象

    上海港地處長江三角洲的前端,瀕臨東海,以我國經濟最發(fā)達的地區(qū)上海市為依托,是我國重要的貿易樞紐,也是世界最大的國際港口之一。在“一帶一路”和“海上絲綢之路”建設的推動下,上海港快速發(fā)展,尤其是集裝箱海運業(yè)務近年來發(fā)展迅猛,其全年的集裝箱吞吐量在世界占據領先地位。

    上海港的直接腹地為長三角地區(qū),根據2019年底發(fā)布的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》,長三角的地區(qū)范圍擴展到“三省一市”,即上海市、江蘇省、浙江省和安徽省,全域共35.8萬平方公里。基于上海港腹地廣闊,本文從腹地的兩方面入手進行研究,一方面研究整個長江三角洲經濟發(fā)展對上海港港口物流的影響;另一方面,具體到長三角各地區(qū),探究其三省一市的經濟發(fā)展對港口物流的影響程度。

    1.2灰色關聯分析概述

    1.2.1 確定分析序列

    分析序列可以分為:①參考序列,是用于反映整體特征與發(fā)展趨勢的數據序列(因變量)。設參考序列為;②比較序列,是影響整體變化的數據序列(自變量)。設比較序列為。

    1.2.2 原始數據的去量綱處理

    由于大多數研究選取的指標間的量綱不同,故需要在實證分析進行去量綱處理,本文采用了初值化的方法,具體為:

    1.2.3 求解序列

    將去量綱后的參考序列與比較序列作差,得到序列。將其最大值記作,最小值記作。

    1.2.4 計算關聯系數

    關聯系數的計算公式為:

    為分辨系數,通常位于[0, 1],本文取=0.5。

    1.2.5 計算關聯度

    計算關聯程度的公式為:

    越接近1相關性越強。本文記r處于①(0,0.35]為弱關聯;②(0.35, 0.65]為中等關聯;③(0.65, 0.9]為次強關聯,為強關聯[8]。

    1.3指標選取與數據來源

    在參考相關的文獻資料后,本文結合上海港的實際情況構建了港口物流與腹地經濟的評價指標體系(見表1),同時選取貨物吞吐量和集裝箱吞吐量兩個指標來代表上海港港口物流水平。貨物吞吐量可反映港口生產、容納貨物的規(guī)模,集裝箱吞吐量能體現出港口周轉運輸的能力,二者都是衡量港口物流的重要指標。腹地經濟指標選取地區(qū)生產總值、第一產業(yè)增加值、第二產業(yè)增加值、第三產業(yè)增加值和進出口總額。由于上海港的主要經營貨類包括煤炭、金屬礦石、鋼材、機械設備等,本文新增第二產業(yè)中的工業(yè)增加值和固定資產投資兩項經濟指標,以進一步探究腹地經濟對港口物流的具體影響。研究數據來源于《上海統(tǒng)計年鑒》、《浙江統(tǒng)計年鑒》、《江蘇統(tǒng)計年鑒》和《安徽統(tǒng)計年鑒》的2010-2019年間相關數據。

    2上海港港口物流與腹地經濟的關聯性分析

    進行去量綱處理后,分別以上海港貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作參考序列、長江三角洲腹地經濟指標做比較序列進行關聯度計算并排名(詳見表2)。

    關聯度反映了經濟指標對港口物流的影響程度。通過兩組關聯度比較與排名可以看出,腹地長江三角洲經濟指標對上海港貨物吞吐量和集裝箱吞吐量的關聯度排序相同,均為進出口總額>第一產業(yè)增加值>工業(yè)增加值>第二產業(yè)增加值>地區(qū)生產總值>固定資產投資>第三產業(yè)增加值。

    結果表明,腹地經濟相關各項指標與港口物流的灰色關聯度均大于0.6,說明上海港的港口物流與腹地經濟發(fā)展間聯系較為緊密。其中,整體腹地進出口總額對港口物流的影響最大,與貨物吞吐量和集裝箱吞吐量的關聯度分別為0.890和0.920,表明長三角地區(qū)在“一帶一路”的建設下,外向型經濟的快速發(fā)展推動著港口物流,尤其是集裝箱中轉業(yè)務的發(fā)展。其次,第一產業(yè)增加值和第二產業(yè)中的工業(yè)增加值對港口物流的影響較大,說明長三角地區(qū)的農業(yè)和制造業(yè)、新興產業(yè)等工業(yè)的發(fā)展對港口物流量的貢獻度很大??傮w來看,港口吞吐量與第三產業(yè)增加值和固定資產投資的關聯度最?。ň∮?.65),說明第三產業(yè)和固定資產投資對港口物流發(fā)展的拉動作用不明顯,其互動發(fā)展有待提升。

    3上海港港口物流與腹地各地區(qū)經濟的關聯性分析

    表2數據表明港口集裝箱吞吐量與腹地經濟的關聯程度較貨物吞吐量更強,故本文進一步選取上海港集裝箱吞吐量代表港口物流作為參考序列,以腹地三省一市各地區(qū)的7項經濟指標作為比較序列進行關聯度計算(結果見表3)。

    結果表明,腹地三省一市的地區(qū)經濟與港口物流間相互影響、相互推動,但在細分的指標中不同地區(qū)的關聯度各有參差。腹地經濟對港口物流影響程度按從高到低順序分別是上海市、浙江省、江蘇省和安徽省。上海市作為上海港的核心腹地,占據地理優(yōu)勢,而浙、蘇二省與上海接壤,港口間合作往來與物流運輸較安徽地區(qū)更為方便,對上海港港口物流推動作用較大。上海港的固定資產投資與港口物流關聯度達0.956,工業(yè)增加值與其關聯度達0.949,反映港口周邊的臨港裝備產業(yè)區(qū)、工業(yè)園建設起到了積極的推動作用,表明港口物流的良好發(fā)展離不開完備的基礎設施作支撐。浙江省以其民營經濟和海洋經濟優(yōu)勢,其第一、二產業(yè)發(fā)展和進出口總額對上海港港口物流的拉動較為明顯,但與固定資產投資的關聯性在三省一市中最弱。江蘇省在政府推動下,在其多個中心城市的輻射帶動區(qū)域眾多江港聯動發(fā)展,物流運輸上與上海港對接共同發(fā)展,其進出口總額與港口物流的關聯性比其他三個腹地都強。而安徽省在2019年底全域納入長三角一體化發(fā)展國家戰(zhàn)略后,正以其良好的生態(tài)資源和特色制造進行產業(yè)升級,上海港的物流輻射對其第一產業(yè)的影響較為明顯。綜上,港口物流與腹地不同地區(qū)經濟的關聯性除受地理位置差異影響外,還與地區(qū)特色和政策導向相關。

    4 結論與建議

    本文基于灰色關聯分析法,以上海港為例,研究腹地經濟對港口物流的影響,證明了上海港的港口物流與腹地經濟發(fā)展之間關系緊密。其中,腹地進出口總額、第一產業(yè)和工業(yè)對港口物流的影響較大;固定資產投資和第三產業(yè)對港口物流發(fā)展的拉動作用較弱;不同腹地地區(qū)經濟與港口物流的關聯程度的差異受地理位置、地區(qū)特色和地方政策導向的作用明顯。為促進上海港港口物流與腹地經濟的良性互動發(fā)展,筆者基于實證分析結果提出以下建議。

    4.1 加強與地區(qū)企業(yè)合作,延伸港口物流產業(yè)鏈

    優(yōu)化港口企業(yè)規(guī)模,積極與地區(qū)企業(yè)合作,使部分物流功能產業(yè)化,以提高貨物整體供應鏈效率,也為物流運輸需求的不斷增長提供支撐[9]。企業(yè)也可充分利用其物流人才和高新信息技術,推動港口智能化、綠色化發(fā)展,來吸引更多的貨源與外商投資。如近年建成的上海洋山港四期,其自動化集裝箱碼頭的運營業(yè)績顯著,且有助于增強上海國際航運中心的集聚輻射。

    4.2 提升物流運輸效率,重視臨港新片區(qū)發(fā)展

    為提高上海港的物流運輸效率,需要加強基礎設施大型化建設,豐富集裝箱港口前沿卸裝業(yè)務,優(yōu)化各碼頭連續(xù)泊位的分配,改善集疏運體系,以彌補原港口航道水深不夠的缺陷帶來的港口擁堵問題。加大臨港新片區(qū)的投資力度,著重發(fā)展制造業(yè)等工業(yè),加速臨港產業(yè)集聚,進而增大臨港碼頭的物流量,同時可以帶動周邊旅游、商貿等第三產業(yè)的發(fā)展,推動區(qū)域經濟與港口物流的協調發(fā)展。

    4.3 加強地區(qū)和港口群的合作,促進長三角經濟一體化發(fā)展

    上海港作為長三角地區(qū)龍頭港口,要以《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》為導向,加強與長三角港口群的合作聯動,根據自身特色,制定發(fā)展戰(zhàn)略,整合并推動資源共享,達到優(yōu)勢互補,錯位發(fā)展。與此同時,推進疏港鐵路建設和江海聯運信息共享平臺建設,促進長江地區(qū)一體化發(fā)展。

    4.4 推進自貿試驗區(qū)建設,提升港口國際競爭力

    加強自貿區(qū)的港口物流區(qū)建設與管理,包括港口保稅倉儲中心、展銷中心、免稅購物中心等,以此拓展物流增值服務能力[10-11]。創(chuàng)新發(fā)展高端航運服務業(yè),打造專業(yè)化服務體系迎合越來越高的貨運要求。鼓勵港口航運企業(yè)采用多種形式更緊密地合作,配合長三角地區(qū)產業(yè)的高質量發(fā)展,協同打造更優(yōu)的營商環(huán)境,以此吸引更多的國際航運要素聚集,促進了國際合作貿易往來,進一步提升了港口國際競爭力。

    參考文獻:

    [1]丁井國,鐘昌標.港口與腹地經濟關系研究——以寧波港為例[J].經濟地理,2010,30(07):1133-1137.

    [2]安萌.內陸腹地經濟發(fā)展對港口物流量的影響——以青島港為例[J].統(tǒng)計與信息論壇,2010,25(09):48-52.

    [3]崔宏凱,張林,王子健,王欽.物流產業(yè)發(fā)展和區(qū)域經濟增長的關聯效應研究——基于長江經濟帶三大都市圈的面板數據[J].經濟問題,2021(03):78-85.

    [4]李譚,王利,王瑜.遼寧省港口物流效率及其與腹地經濟協同發(fā)展研究[J].經濟地理,2012,32(09):108-113.

    [5]董曉菲,韓增林,榮宏慶.大連港、營口港與腹地經濟協同發(fā)展比較分析[J].地域研究與開發(fā),2014,33(05):39-43,54.

    [6]季磊.“新絲綢之路經濟帶”背景下港口與經濟腹地協同發(fā)展研究——以長三角港口群為例[J].商業(yè)經濟研究,2019(07):153-156.

    [7]朱傳耿,劉波,李志江.港口—腹地關聯性測度及驅動要素研究——以連云港港口—淮海經濟區(qū)為例[J].地理研究,2009,28(03):716-725.

    [8]陳志潤;李安琪.全產業(yè)鏈視角下我國集成電路產業(yè)發(fā)展的路徑[J].中國林業(yè)經濟,2020(4):41-43+52.

    [9]李心武.基于智能財務的企業(yè)資金管控體系優(yōu)化研究——以電力企業(yè)為例[J].中國林業(yè)經濟,2020(4):142-144.

    [10]劉長儉,孫瀚冰,李宜軍,張曉晴,袁子文,葛彪,畢珊珊,靳廉潔.“一帶一路”背景下上海港的國際化戰(zhàn)略(下)——上海港“走出去”的方向、重點區(qū)域及策略[J].港口經濟,2017(07):18-22.

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