全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究
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全国沿海主要港口吞吐量与地区经济发展关系研究
“以港兴城、以城促港、港城共荣、和谐发展”,是世界港口城市发展的一般规律,阐述了港口发展与所在城市地方经济发展相互促进的辩证关系。但人们对港城关系的认识往往注重在定性的层面,本文试图用计量经济学理论探讨港城发展相互促进的定量关系。为定量研究港城发展的关系,本文选取港口吞吐总量(TTL)代表港口发展水平的指标,港口所在城市的地区国内生产总值(GDP)代表地区经济发展水平的指标。
1.计量经济学理论基础及基本模型
本文研究的25个全国沿海主要港口近8年(2000年~2007年)的港口吞吐量和港口所在城市的地区国内生产总值的关系,属于在时间序列上选取多个截面所得的样本数据,故采用计量经济学paneldata模型对两者关系进行分析研究。要判断选用模型的具体形式(变截距模型,变系数模型以及动态模型),首先应进行F检验。F检验基于单方程paneldata模型的三种情形及两个假设。
单方程paneldata模型的三种情形及两个假设:
y
it =α
i
+χ
it
β
i
+μ
it
,i=1,...,n;t=1,...,T
情形1:横截面上无个体影响,无结构变化。即
α
i =α
j
,β
i
=β
j
情形2:变截距模型,在横截面上个体影响不同,又分为固定影响和随机影响两种。即
α
i ≠α
j
,β
i
=β
j
情形3:变系数模型,除了存在个体影响外,在横截面上还存在变化的经济结构。即
α
i ≠α
j
,β
i
≠β
j
假设H1:斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同,但是截距不相同。假设H2:截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。
如果接受了假设H2则检验停止,采用情形1的模型;如果拒绝了假设H2,则
应继续检验假设H1,判断斜率是否都相等。如果拒绝假设H1,则应采用情形3的模型;如果接受假设H1,则采用情形2的模型。在确定模型类型之后,进行参数估计,建立模型。
2.数据采集
本文选取了2000~2007年上海港、青岛港等25个全国沿海主要港口的吞吐量(TTL)和上海市、青岛市等25个全国沿海主要港口所在城市的国内生产总值(GDP)的200组数据,同时采用城镇居民消费指数CPI消除GDP中价格影响因素,原始数据见表1、2。
表1沿海主要港口总吞吐量一览表单位:万t
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
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
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:
S
3=1.93E+08;S
21
F2={(S
3-S
1
)/[(n-1)(K+1)]}/{S
1
/[nT-n(K+1)]}=24.82
F1={(S
2-S
1
)/[(n-1)K]}/{S
1
/[nT-n(K+1)]}=4.15
其中:n=25;K=1;T=8
当显着性水平为1%,有:
F
2
[(n-1)(K+1),n(T-K-1)]=F(48,150)=1.6
F
1
[(n-1)K,n(T-K-1)]=F(24,150)=1.7
因为F2>1.6,所以拒绝H2;又有F1>1.7,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:
G
it =α
+α
i
+β
i
·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:
G
it =334.903+α
i
+β
i
·Tit
t=(4.75)
R2=0.998D.W.=1.83
α
i 和β
i
的估计结果由表4给出。
表4α
i
和β
i
的估计结果