□文/ 張得銀 顧友墜 董紹增

（江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院 江蘇·連云港）

［提要］ 蘇州市地處江蘇南部，作為江蘇經(jīng)濟發(fā)展的領(lǐng)頭羊，經(jīng)濟實力毋庸置疑。蘇州經(jīng)濟快速發(fā)展既得益于國家政策、自身優(yōu)勢與城市區(qū)位，也與當(dāng)下快速發(fā)展的現(xiàn)代物流業(yè)緊密相關(guān)。擁有三大港區(qū)的蘇州港在其城市經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著怎樣的作用，港城協(xié)同發(fā)展情況如何？對此，本文采用2005～2020 年相關(guān)數(shù)據(jù)，運用VAR模型和耦合協(xié)調(diào)度模型，對蘇州港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展進行實證檢驗，結(jié)果顯示：蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟高水平耦合，兩個子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)步提升。

引言

港口無論是在城市經(jīng)濟增長，還是在城市產(chǎn)業(yè)升級與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整中無疑均擔(dān)任著重要的角色?？v觀國內(nèi)外城市發(fā)展演變進程，全球范圍內(nèi)35 個國際化城市有31 個是依托港口而快速興起的。蘇州市2021 年GDP 近2.3 萬億元，位居江蘇第一、全國第六。本著對港口與城市經(jīng)濟發(fā)展高度關(guān)注態(tài)度，考察蘇州港在其城市經(jīng)濟發(fā)展中的作用以及蘇州港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展問題成為本文研究的立足點。

本文基于對港城協(xié)同發(fā)展理論的梳理，明確港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的內(nèi)在機制，并構(gòu)建港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)同評價指標(biāo)體系，并結(jié)合蘇州市相關(guān)數(shù)據(jù)資料展開實證檢驗，考察蘇州港與蘇州市的港城協(xié)調(diào)發(fā)展情況。

一、港城關(guān)系研究概述

港城關(guān)系主要集中于港口與城市之間的經(jīng)濟關(guān)系及空間關(guān)系。國內(nèi)外學(xué)者對于這兩大關(guān)系的研究已經(jīng)積累了較多的研究成果，主要理論觀點如下：

關(guān)于港城經(jīng)濟關(guān)系的研究，最早可以追溯到《每一噸貨物對地區(qū)經(jīng)濟的價值》研究報告中關(guān)于美國費城港口每裝卸一噸貨物的直接耗費與收入的敘述；Seong-Hyeok Moona、JoseI.Castillo 與Bernard Franco等分別通過港口投入產(chǎn)出模型（PIM）、系統(tǒng)動力學(xué)與仿真方法研究了韓國港口建設(shè)與經(jīng)濟發(fā)展不協(xié)調(diào)問題、港口經(jīng)濟的動態(tài)影響、港口與經(jīng)濟之間的關(guān)系問題；Cesar Dueruet 和Sung-Woo Lee 研究發(fā)現(xiàn)港口與城市漸進演化的發(fā)展規(guī)律；Jung B 研究發(fā)現(xiàn)港口投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)效應(yīng)設(shè)計創(chuàng)造就業(yè)、促進生產(chǎn)和增值等方面，且港口需要通過增強合作融入全球供應(yīng)鏈該關(guān)聯(lián)效應(yīng)才會更加顯著。

國內(nèi)關(guān)于港口與城市經(jīng)濟發(fā)展的研究起于港口規(guī)劃、布局與選址問題，在20 世紀(jì)90 年代末開始出現(xiàn)港口與經(jīng)濟發(fā)展的定性與定量問題的研究，主要采用的方法包括計量及教學(xué)模型、系統(tǒng)動力學(xué)模型和投入產(chǎn)出模型等，有代表性的學(xué)者有黃順泉、梁紅艷與王健等。

關(guān)于港口與城市空間關(guān)系的研究，國外學(xué)者Sung-Woo Lee 研究發(fā)現(xiàn)東西方港城空間演化存在明顯的差異性，提出亞洲港城空間經(jīng)歷了從沿海漁村-殖民港城-轉(zhuǎn)口港城-自由貿(mào)易港城-樞紐港城-全球樞紐港城的發(fā)展六階段；Bart W.Wiegmans 和Erik Louw 研究阿姆斯特丹港時發(fā)現(xiàn)該港口的擴張速度明顯降低，但城市向港口的擴張速度卻越來越快，港城空間發(fā)展進入新時期。國內(nèi)學(xué)者研究港城問題起于港城空間關(guān)系，楊吾揚提出港口及港口所在城市的空間布局對港口與城市功能的發(fā)揮及未來發(fā)展產(chǎn)生直接影響。緊隨其后，諸多學(xué)者將研究集中于對港口工業(yè)化、港口與經(jīng)濟腹地、港口空間結(jié)構(gòu)演化等領(lǐng)域，如王錚的“港口樞紐-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)”理論，張入方的港口運營與城市空間關(guān)聯(lián)理論，郭建科提出了海港城市“港-城空間系統(tǒng)”演化理論，并系統(tǒng)分析了“港-城空間系統(tǒng)”演化的動力機制。

二、港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展模型構(gòu)建

（一）模型選擇。向量自回歸模型簡稱VAR 模型，該模型是用模型中所有當(dāng)期變量的若干滯后變量進行回歸分析。

其中，c 是n*1 常數(shù)向量，Ai是n*n 矩陣，p 是滯后階數(shù)，et是n*1 誤差向量。

（二）協(xié)同評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。對港口物流和城市經(jīng)濟兩個子系統(tǒng)，選擇適合分析的指標(biāo)十分重要。參考陳鵬（2015）的研究方法，構(gòu)建如表1 所示的指標(biāo)體系。各指標(biāo)數(shù)值由蘇州市統(tǒng)計局官網(wǎng)和數(shù)據(jù)蘇州App 上獲取，各指標(biāo)權(quán)重通過熵值法計算確權(quán)。（表1）

表1 協(xié)同評價指標(biāo)體系一覽表

（三）港口物流與城市經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度界定。耦合是指兩種或兩種以上的事物元素之間存在緊密配合與相互影響，并通過相互作用從一個元素向另一元素傳輸能量的現(xiàn)象。耦合度表示事物元素之間的關(guān)聯(lián)密切程度。港口物流與城市經(jīng)濟的耦合度C 可以表示為：

在（2）式中，U1 和U2 分別表示兩個子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)適配度。其中，Ui＝,（μij為各序參量對應(yīng)的權(quán)重，［Xij］為無量綱化后的指標(biāo)數(shù)值）。耦合度所對應(yīng)的范圍為0～1 之間，C 越趨近于0 表示兩者相互作用較弱，越趨近于1 表示兩者相互作用越強。按耦合度值將耦合度劃分為耦合形成（0，0.3］、低水平耦合（0.3，0.5］、相互耦合（0.5，0.8］和高水平耦合（0.8，1］四個階段。

本文引入“耦合協(xié)調(diào)度”的概念，能夠較為精準(zhǔn)地識別出兩者之間發(fā)展水平不高的問題。耦合協(xié)調(diào)度可以表示為：

在（3）式中，D 代表耦合協(xié)調(diào)度；T 指協(xié)調(diào)指數(shù)，能反映出港口物流與城市經(jīng)濟的整體協(xié)調(diào)效應(yīng)；a 和b 分別表示港口物流與城市經(jīng)濟兩個子系統(tǒng)在整個系統(tǒng)中的重要程度。文中取a=b=0.5，表示兩個子系統(tǒng)對于整個系統(tǒng)來說同等重要。按照耦合協(xié)調(diào)度值，將耦合協(xié)調(diào)情況劃分為失調(diào)（0，0.2］、瀕臨失調(diào)（0.2，0.4］、勉強協(xié)調(diào)（0.4，0.6］、中度協(xié)調(diào)（0.6，0.8］和高度協(xié)調(diào)（0.8，1］五個類型。

三、蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展實證檢驗

（一）指標(biāo)選取與單位根檢驗。本文選擇港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作為港口物流的體現(xiàn)指標(biāo)。經(jīng)濟指標(biāo)以GDP 記量，對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理后，進項單位根檢驗，結(jié)果如表2 所示。（表2）

表2 單位根檢驗結(jié)果一覽表

通過表2 所示的單位根檢驗結(jié)果可知，原數(shù)據(jù)和和一階差分?jǐn)?shù)據(jù)的P 值均大于0.05，為不平穩(wěn)序列，將數(shù)據(jù)經(jīng)過二階差分后數(shù)據(jù)趨于平穩(wěn)，所以三個變量二階差分后是平穩(wěn)序列，可以進行協(xié)整分析。

（二）協(xié)整分析。本文選擇Johansen-Juslius 進行樣本的協(xié)整檢驗。利用Eviews8.0 軟件得到結(jié)果，如表3 所示。（表3）

表3 J-J 協(xié)整檢驗一覽表

如表3 輸出結(jié)果所示，拒絕原假設(shè)，說明樣本數(shù)據(jù)有協(xié)整關(guān)系；原假設(shè)至少有一個協(xié)整關(guān)系通過了，證明這三個變量之間有協(xié)整關(guān)系。

（三）VAR模型構(gòu)建與分析

1、最優(yōu)滯后階數(shù)。如表4 所示，VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。通過AR 根圖檢驗滯后階數(shù)為3 階時的穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)有的點落在圓外，故本文將最優(yōu)滯后階數(shù)確定為一階。再通過AR 根圖來檢驗結(jié)果的穩(wěn)定性，從圖1 可以看出，伴隨矩陣的所有特征值均落在單位圓之內(nèi)，表明模型穩(wěn)定。（表4、圖1）

表4 最優(yōu)滯后階數(shù)選擇一覽表

圖1 AR特征多項式根圖

2、VAR模型參數(shù)估計結(jié)果。通過協(xié)整分析可知，三個變量之間存在協(xié)整關(guān)系，即三者之間存在長期均衡關(guān)系。再建立VAR 模型看一下短期因果關(guān)系，模型估計結(jié)果如表5 所示。（表5）

表5 VAR模型估計結(jié)果一覽表

3、格蘭杰因果檢驗。由表6 可知，LHW 不是LGDP 的格蘭杰原因?qū)?yīng)的P 值為0.0433 小于0.05，拒絕原假設(shè)，說明LHW 是LGDP 的格蘭杰原因；LGDP 不是LHW 的格蘭杰原因?qū)?yīng)的P 值為0.3645 大于0.05，不能拒絕原假設(shè)，說明LGDP 不是LHW 的格蘭杰原因；LJZX 不是LGDP 的格蘭杰原因?qū)?yīng)的P 值為0.5827 大于0.05，不能拒絕原假設(shè)，說明LJZX 不是LGDP 的格蘭杰原因；LGDP 不是LJZX 的格蘭杰原因?qū)?yīng)的P 值為0.3467 大于0.05，不能拒絕原假設(shè)，說明LGDP 不是LJZX 的格蘭杰原因。（表6）

表6 格蘭杰因果檢驗結(jié)果一覽表

由此可知，蘇州市貨物吞吐量是蘇州市GDP 的格蘭杰原因，即意味著蘇州港口貨物吞吐量對蘇州市經(jīng)濟增長的影響顯著，這表明蘇州市港口物流與蘇州城市經(jīng)濟發(fā)展之間存在較為密切的相互影響。蘇州市集裝箱吞吐量對蘇州城市經(jīng)濟發(fā)展作用不顯著，這可能與蘇州市發(fā)達的陸路、空運系統(tǒng)對水路運輸?shù)奶娲嘘P(guān)；也可能與蘇州市鄰近的上海洋山港等周邊地區(qū)港口間的競爭與替代有關(guān)。上海港既對長三角地區(qū)城市經(jīng)濟發(fā)展有一定的推動作用，在一定程度上也必然對長三角地區(qū)其他城市的港口功能有一定的覆蓋影響，從而使得蘇州港集裝箱吞吐量對蘇州城市經(jīng)濟的促進作用被鄰近地區(qū)吸能。

四、蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)同性實證結(jié)果

（一）港口物流與城市經(jīng)濟子系統(tǒng)協(xié)調(diào)適配度。依據(jù)前文所確立的指標(biāo)體系，城市經(jīng)濟指標(biāo)主要包括一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)投資額、進出口總額和社會消費品零售總額等指標(biāo)，分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7表示；港口經(jīng)濟指標(biāo)主要包括港口泊位數(shù)、貨物吞吐量、集裝箱吞吐量等指標(biāo)，分別用Y1、Y2、Y3表示。依據(jù)熵值法分別測算港口物流與城市經(jīng)濟子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)適配度，如表7、表8 所示。（表7、表8）

表7 蘇州港港口物流系統(tǒng)序參量協(xié)調(diào)匹配度一覽表

表8 蘇州市城市經(jīng)濟系統(tǒng)序參量協(xié)調(diào)匹配度一覽表

（二）蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟的協(xié)同性檢驗。依照公式（3）計算港口物流與城市經(jīng)濟之間的耦合協(xié)調(diào)度，可知蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟2005～2020 年的協(xié)同類型，見表9。（表9）

表9 蘇州市港口與經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度變化情況一覽表

（三）協(xié)調(diào)結(jié)果分析。如表9 所示，2005～2020 年間蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟之間的耦合度均為高水平耦合，表明蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟之間的相互影響較強，港口物流與城市經(jīng)濟之間的耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)步升高?？v向來看，2011 年之前蘇州市港口物流與城市經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度較低，處于失調(diào)與瀕臨失調(diào)狀態(tài)；2011～2017 年，情況開始好轉(zhuǎn)，協(xié)調(diào)類型由瀕臨失調(diào)轉(zhuǎn)化為勉強協(xié)調(diào)，然后轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸葏f(xié)調(diào)；2018 年以后，整個系統(tǒng)進入高度協(xié)調(diào)狀態(tài)。由于兩個子系統(tǒng)的變化程度較小，耦合協(xié)調(diào)度的大幅提高主要來源于子系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)調(diào)適配度的提高。