長三角港城協調水平對城市經濟增長影響的空間效應研究

方 惠 ，常志朋

(安徽工業大學 商學院, 安徽 馬鞍山 243032)

我國進入新發展時代，統籌融合推動聯運高質量發展，港口和城市的協調發展是極為重要的一項發展任務，協調好港城關系對港口城市的可持續發展意義重大[1]。隨著長三角地區產業結構的轉型升級、港口資源整合和港區功能的不斷調整以及城市對運輸等要求持續提高，需進一步探究長三角港城關系及其對城市經濟增長影響的空間效應，以促進長三角港口和港口城市經濟持續高質量發展。

1 理論分析與研究假設

近年，隨著我國經濟發展從重“速”轉變為重“質”，港城關系逐漸演變為相互融合、協同共進的系統共同體。初期，港口作為城市的“運輸中轉站”起到先導和驅動作用，同時興起向前向后的相關產業，為城市提供配套服務、就業崗位、貿易機會等紅利，城市經濟借機不斷提升[17]；中期，城市開始對港口提供支撐，港口的基礎建設、相關人才、資金需求得到滿足，2 個子系統更多呈現相互正向反饋關系，形成良性循環[18]；后期，港城關系出現瓶頸，港口發展缺乏深水航線、深水岸線，難以滿足國際大型船舶的發展趨勢，而城市經濟結構較為固定，港口發展同步的產業結構優化升級等問題逐步凸顯[19]。港城關系發展出現較為明顯的不匹配，損耗了港城系統發展的效率，港口發展受到限制，城市經濟增長也受到影響。

港城協調水平對城市經濟增長的影響涉及增長極理論和外部性理論。增長極理論認為，經濟增長通常是從“增長中心”向其他地區傳導，從而影響整個區域經濟增長，應選擇特定的“增長中心”作為增長極，帶動區域經濟發展[20]。外部性指經濟主體對其他主體產生一種外部影響，包括正外部性和負外部性[21]。在港城關系中，城市依靠港口功能及港航業實現快速發展，港口依賴城市經濟、人才、科技的支撐，體現正外部性；但城市由于自身發展而擠占港口用地、工業排水等，造成港口作業擁擠、水域污染等問題，同時港口運轉對城市的噪音污染、生態破壞等屬于負外部性。因此，長三角地區港城協調發展是否能夠作為“增長中心”，對城市經濟增長起到積極作用，有待實證考察。

基于以上分析，提出理論假設：在控制其他變量的前提下，長三角港城協調發展對城市經濟增長具有空間溢出效應。

2 研究對象與數據來源

將長江三角范圍內的41 座城市及港口作為研究對象，但在收集、整理數據過程中，發現寧波市和舟山市港口于2006 年合并、部分港口建成通航時間晚于本文研究的起始時間以及部分小型港口的數據統計不全、無處求證等問題?？紤]以上情況，選取33 個主要港口為研究對象，具體如表1。

表1 長三角主要港口Tab.1 Major ports in the Yangtze River Delta

基于長三角主要城市與港口的數據，評估2011—2020 年長三角港口及城市的發展狀況。研究過程中港口相關5 項指標數據來自《中國港口年鑒(2011—2020)》，城市相關7 項指標數據來自2011—2020 年各城市統計年鑒、《中國交通運輸年鑒(2011—2020)》。

3 計量模型與實證分析

3.1 港城協調水平測度

3.1.1 測度指標體系的選取與構建

劉廠長說，企業有了問題對你們政府官員也不利，即便不追責，別人也會說你們領導無能。你還年輕，出頭的日子在后頭，干革命工作不要太較真兒，不能操之過急，恨不得像我一樣結婚就生娃。有些事只能大事化小，小事化了。工作中要多積累政績，要注重成效，要像這門樓一樣有與眾不同的地方。再說，企業經營行為與政府工作不可同日而語，即使都是在追求最大效益，效益的概念也不盡相同。他一直用一種不陰不陽又充滿自信的口吻教訓我，儼然他是我的上級領導。也是，像我們突擊從教育部門選拔的干部要進入行政管理角色確實還需要一個適應過程，至于企業管理更要在實踐中重新加強學習。

根據可得性、科學性等原則，從港口設施條件和港口運營規模層面對港口子系統進行綜合實力評估；選擇城市經濟規模、城市外向能力層面評價城市子系統，保留臨港產業特色指標，對港口城市進行綜合評價。借鑒已有研究成果[22]，構建的評價指標體系如表2，由熵權法處理得到表中各指標權重，部分數據不全采取插值法補充。

3.1.2 測度模型的建立

港城協調度是度量港口和城市良性互動關系的定量測度指標，分為靜態、動態協調度。為對港城協調水平進行準確的測度，建立兩者結合的協調度模型進行綜合考量。

1) 靜態協調度模型。根據表2 所示指標權重，分別計算第i個港口子系統綜合評價指數S1、城市子系統綜合評價指數S2。

其中： σ為 港 口子系統的某個指標；h為城市子系統的某個指標；wσ為港口子系統各項指標的權重值；riσ為港口子系統每項指標標準化后的數據；vh為城市子系統每項指標的權重值，gih為城市子系統每項指標標準化后的數據。

耦合在物理學中是指2 個或2 個以上的體系通過相互作用而彼此影響以至聯合起來的現象，文中將物理耦合的模型引入測度長三角港城靜態協調水平，其計算公式為：

其中：C為耦合度；D為靜態耦合協調度；T為港城協調水平的綜合發展指數；a和b為各個子系統的權重，且a+b=1，一般認為港口與城市同樣重要，因此設定a=b=0.5。根據均勻函數分布法劃定的標準(表3) 確定靜態耦合協調度的類型，D的取值范圍為0～1。

表3 靜態協調度的劃分標準Tab.3 Classification standard of static coordinationdegree

2) 動態協調度模型。動態協調度能夠反映2 個子系統協調狀況的發展趨勢，表達式為

其中：Dd為動態協調度；Dt為t時刻港城靜態協調度；Dt-1為t-1 時刻港城靜態協調度，動態協調度劃分為以下標準進行判斷，如表4。

表4 動態協調度的劃分標準Tab.4 Classification standard of dynamic coordinationdegree

3.1.3 測度結果與分析

由式(1)～(5)計算長三角沿海港城協調度，通過ArcGIS 軟件制圖可觀察到2012—2020 年主要年份長三角各港城靜態協調水平空間差異及變化，如圖1。2012—2020 年長三角港城動態協調度如表5。

圖1 主要年份長三角港城協調水平Fig.1 Coordination level of ports and cities in the Yangtze River Delta in major years

表5 2012—2020 年長三角港城動態協調度Tab.5 Dynamic coordination degree of ports and cities in Yangtze River Delta from 2012 to 2020

由圖1 可看出，2011—2020 年長三角地區港城協調水平迅速發展。從增速看，安徽省亳州市的港城協調水平漲幅明顯，江蘇省鹽城市、揚州市的協調水平也增長迅速，但安慶市、常州市的港城協調水平無明顯增長。從區域角度來看，截至2020 年長三角地區達極度協調水平的港城僅1 個、高度協調港城2 個、中度協調港城6 個、低度協調港城數量最多為18 個、極低協調港城6 個均在安徽地區，其中蘇浙皖交界處港城協調水平有跨越性提升，空間差異明顯。引入動態協調度分析(表5)，從動態發展角度看，區域整體動態協調度基本穩定在1 以上，說明港城協調水平正逐年優化。安徽省亳州市、六安市、阜陽市的港城動態協調度年均最高，雖仍處于低度協調水平，但發展潛力可觀；安慶市的港城動態協調度小于1 的年份最多，這可能是由于城市、港口發展水平均未出現顯著提高，港城協調水平未能得到明顯提升。

總的來說，2011—2020 年期間，隨著長三角一體化水平不斷提升，長三角絕大部分港城協調關系在逐步改善，在積極發展港口產業的前提下，城市經濟和港口能級都在迅速提升，但整體仍處于較低協調水平。近年外部環境的復雜和產業結構的調整導致港口的不穩定發展、港口發展過程中出現的追求規模擴大和城市無序競爭等因素都在一定程度上限制了港城協調水平；同時惡意競爭、政策傾向、港城發展不匹配等問題也會造成港城協調水平的較大差異，港城協調水平與城市經濟增長具有明顯空間差異，但兩者之間的空間效應還需進一步研究。

3.2 空間效應實證分析

3.2.1 變量選取與相關檢驗

1) 變量選取?？紤]到人均國內生產總值(gross domestic product，GDP)是城市經濟指標核算的核心，選擇人均GDP 代表城市經濟增長指標，參考范厚明等[11]的研究，將港城靜態協調度作為外生變量引入(簡稱港城協調度)；依據《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》對城市經濟增長的規劃及經濟學原理，確定其他控制變量，各變量符號及說明如表6。

表6 變量符號及說明Tab.6 Variable symbols and descriptions

2) 平穩性檢驗。為避免出現“偽回歸”現象，選取LLC 和ADF 對各變量進行平穩性檢驗，同時通過兩類檢驗判定該序列是否平穩，未通過檢驗的原序列進行一階差分后再次檢驗，結果如表7。

表7 單位根檢驗結果Tab.7 Unit root test results

3) 協整檢驗。經過一階差分后各變量均為同階單整，需進一步進行協整檢驗來檢測各變量之間是否具有長期穩定關系。在協整檢驗方法中，Pedroni檢驗和Kao 檢驗對于本文具有適用性，故采取該方法進行檢驗，結果如表8。表8 顯示各變量均存在協整關系，可構建模型來驗證變量關系。

表8 協整檢驗結果Tab.8 Results of cointegration test

3.2.2 空間模型選取與構建

1) 空間相關性分析。采用Moran’sI指數對空間相關性進行分析，觀察區域總體的空間相關性及區域內空間集聚特征，結果如表9。

表9 長三角城市經濟及港城協調度的全局Moran’s I 指數Tab.9 Global Moran’s I index of urban economy and port city coordination degree in Yangtze River Delta

由表9 可看出：2011—2020 年長三角港口城市經濟及港城協調度的全局Moran’sI指數均為正數，且均在1%的水平下顯著。說明城市經濟增長、港城協調水平均存在較強的空間相關性，也存在空間聚集的趨勢。

2) 模型選取與構建。長三角港城協調度與城市經濟在空間上存在顯著的正相關性，因此選擇空間計量方法更科學準確?？臻g計量模型包括3 種形式：空間滯后模型(spatial lag model，SLM)，探究的是因變量之間的內生交互效應，在空間依賴性極強的情況下，自變量均可借助空間傳導機制直接作用于因變量；空間誤差模型(spatial error model，SEM)，探究的是誤差項之間的交互效應，認為空間相關性是由誤差項引起的；空間杜賓模型(spatial Dubin model，SDM)，同時包含空間滯后和空間誤差影響，可同時體現外生交互效應和內生交互效應。SLM，SEM，SDM 的基本結構分別為：

其中：i，j為樣本個體，指第i，j個港口；t為時間； α為常數項參數； ρ為空間回歸系數，反應其他地區解釋變量對本地區被解釋變量的作用；wij為空間權重矩陣，本文所用空間權重矩陣為地理鄰接矩陣，城市接壤取1，不接壤則取0； β為解釋變量的回歸系數，反應本地區解釋變量對本地區被解釋變量的作用；X為解釋變量； μ為空間效應； λ為時間效應； ε為殘差項； φ為隨機誤差項； θ為未知參數。

為選取合適的空間計量模型，經LM 檢驗，顯示空間滯后模型的LM 統計量和空間誤差模型均顯著，但空間誤差模型的Robust-LMERR 統計量比空間滯后模型的Robust-LMLAG 統計量更顯著。根據LM檢驗結果，空間誤差模型更合適?？臻g滯后模型與空間誤差模型均是一種特殊的空間杜賓模型，可驗證空間杜賓模型是否可以退化成空間滯后模型與空間誤差模型，空間滯后模型與空間誤差模型的Wald檢驗統計量、LR 檢驗統計量均強烈拒絕原假設，故選擇空間杜賓模型。本文構建的空間杜賓模型如下：

3.2.3 空間效應實證結果與分析

經Hausman 檢驗強烈拒絕隨機效應模型(模型4)的原假設，對空間杜賓模型采取固定效應估計。利用STATA13 分別對時間固定(模型1)、空間固定(模型2)和雙向固定(模型3)效應進行不同形式的空間面板杜賓模型估計，發現時間固定模型(模型1)更適合(表10)。構建包含時間固定效應的空間面板杜賓模型，對模型中的直接效應和間接效應進行分解，各變量對城市經濟的效應分解如表11。

表10 空間杜賓模型實證結果Tab.10 Empirical results of spatial Dubin model

表11 空間面板杜賓模型系數的空間溢出效應分解Tab.11 Spatial spillover effect decomposition of coefficients of spatial panel Dubin model

表11 結果顯示，長三角港城協調水平明顯與城市經濟增長呈正向空間相關性。在空間面板杜賓模型的直接效應中，港城協調度的回歸系數為0.139，在5%的置信水平上顯著，說明長三角港城協調度每提升1%，城市的人均GDP 就會提高0.139%，隨著港城協調水平的提高，城市經濟發展水平會隨之提高；在間接效應中，港城協調度的回歸系數為0.338，1%的置信水平上顯著，可見一個城市港城協調水平的提高對周邊城市的經濟增長具有較強的輻射作用和空間溢出效應。由此可驗證本文理論假設，即在控制其他變量的前提下，長三角港城協調發展對城市經濟增長具有空間溢出效應。

控制變量中，資本存量、人口結構、交通密度的直接效應和間接效應系數均為正，這是因為城市的資本、人力、交通等方面的支持會使城市經濟和產業進入快速發展階段，提升城市集聚產業、集聚資源、集聚人口的功能[23]；科技投入、勞動力資源指標的直接效應顯示與城市經濟存在正向關系，但間接效應均顯示為負。這是因為科技進步和充足的人口密度能為城市經濟的發展提供重要保障，但在科技創新投入給創新主體帶來巨大利益的同時，會對周圍地區帶來直接的、顯性的負面影響，如環境污染、消耗稀缺資源等問題[24]；且科技投入又具有一定的滯后性，地區間存在的一系列組織壁壘和制度壁壘導致科技創新的承接轉移存在一定的滯后效應[25]。此外，城市發展過程中會存在城市虹吸效應[26]，使得周邊地區的勞動力等資源向中心城市靠攏，造成周邊城市勞動力資源流失。但間接效應的回歸結果顯示其未通過顯著性檢驗，這是因為城市虹吸多發生在擁有經濟、政治或區位優勢的核心城市、中心城市和省會城市，在本研究的港口城市占比較輕，效果不明顯。

4 結論與建議

選用2011—2020 年長三角地區33 個地級市的面板數據，運用耦合協調模型對港城協調水平進行測度，通過構建空間杜賓模型探究長三角港城協調水平對城市經濟增長影響的空間效應，結果表明：長三角地區港城協調水平整體不高，低度協調港城數量較多，但協調水平迅速發展，動態協調水平逐年優化，具有巨大的潛力和提升空間；長三角地區港城協調水平與城市經濟增長均存在較強的空間相關性和空間聚集趨勢；長三角地區港城協調水平對城市經濟增長的影響存在顯著的空間溢出效應，且間接效應大于直接效應，港城協調水平不僅對其所在城市的經濟具有顯著的促進作用，同時能夠帶動周邊城市經濟增長，從而推動區域經濟發展。根據以上結論，為進一步提高長三角港城協調水平和促進區域經濟一體化發展，提出以下建議：

1) 統籌布局港城建設，提高港城協調水平。港口建設要注意與城市經濟規模相匹配，在此基礎上進一步完善港口基礎設施，擴大港口運營規模，減少同質化現象，拓展新型港口功能；港口城市要根據自身資源稟賦探索構建與現代港口經濟配套的先進產業體系，建立配合臨港產業的設施；鼓勵開展航運金融、航運保險和航運信息等高端服務業，提升產業附加值，增強城市外向能力，充分打造港口城市經濟增長新引擎。

2) 加強區域聯動分工，聯合統籌港城協調。成立三省一市聯合群體協同委員會，加強流域資源整合與要素共享，建設區域聯動示范區；規劃建設跨省域區域投資與聯合貿易區，減少行政壁壘，打破地方保護主義，加強區域聯動分工；破除體制和技術障礙，增強區域一體化程度，發揮不同地區產業固有優勢，實現長三角港城由內部競爭向外部競爭的轉變。

3) 發揮空間溢出效應，促進區域經濟增長。一方面，可通過高協調港城與低協調港城之間的功能互補，明確功能定位，實現錯位發展；另一方面，可構建以高協調港城為中心的區域聯運新機制，將高協調港城作為節點構建新航運網絡，促進長江黃金水道與東南沿海外向港口的互聯互通，帶動中、低協調城市經濟增長；同時鼓勵先進港口進行知識外溢，實現先進管理經驗共享，并形成行業標準和規范，帶動區域整體進步。