宁波舟山港腹地分析及发展策略研究

摘要：世界上几乎所有港口城市在兴起与发展过程中都有一条共同的发展规律即“以港兴城,港城共兴”。港口不仅对其所在城市的经济发展具有巨大的促进和推动作用,而且能带动周围地区和腹地经济的发展,因此港口与其所在区域有着非常紧密的联系。同时腹地城市及区域经济的发展可以提高港口的竞争力,为港口提供更多货源及相关配套服务，区域发展和港口经济之间的关系日益密切。

宁波舟山港是取得全球港口排名实现“十连冠”超级大港，对宁波舟山港与腹地经济之间的关系进行研究有着重要的理论和实践意义。本文首先通过灰色关联度分析得出与宁波舟山港的关联度最高的腹地省份；再选取影响港口发展的因素建立指标体系，通过脉冲响应分析探讨各因素对港口的作用，通过实证分析结果说明港口对浙江省城市经济发展的具有重要的推动作用，根据不同影响因素对港口发展的作用可知，腹地拉动宁波舟山港港口发展的主要因素依次为固定资产投资及工业化，次要因素是对外贸易和腹地消费需求、物流需求，这充分说明港口发展特点与腹地经济发展模式或发展阶段密切相关，其中港口物流与地区经济总量、进出口总值以及货运周转量的关联程度相对更高；最后根据上文总结腹地经济在推动港口发展中存在的问题并提出宁波舟山港港口发展的对策建议，一是要推动港口腹地联动，促进GDP增长，而是加快临港工业开发，优化产业机构，三是重视港口资源开发，加快基础设施建设，四加快港口物流发展，优化港口软环境。

　关键词：宁波舟山港；腹地；城市经济；VAR模型；灰色关联

1绪论

1.1研究背景及意义

伴随全球经济一体化趋势不断加强以及国际贸易自由化的快速发展，各国家或地区之间贸易往来日益加深，商品、资金、信息、人员等资源在全球范围内得到了前所未有的优化。据统计，当前80%国际贸易是通过海洋航运完成的，按此计算，2019年，中国31.54万亿美元的对外贸易额中约25.23万亿美元由海洋运输完成。世界航运业的发展快慢直接支撑着国际贸易的发展速度，而作为航运业重要依托的港口，在其中有着至关重要的作用[]。

作为国家发展的新的战略高地，海洋经济在国民经济发展中的地位举足轻重。据统计，2018年中国海洋经济总量达83415亿元，同比增速为6.7%。海洋生产总值占国内生产总值的9.3%，海洋经济在国民经济中的比重不言而喻。为沿海地区提供了3684万个工作岗位，对国民经济增速的贡献率接近10%。目前，在世界范围内，最发达最繁荣的经济圈大都分布在沿海区域，占世界70%的人口和工业资本也都聚集在离海岸线不足100千米的沿海地带。港口已经超越了传统意义上中转运输节点的功能定位，成为了社会经济活动的集聚地与促进区域经济发展的核心战略资源，其发展水平不仅关系到港口本身，同时也是国家或地区社会经济发展水平的重要衡量指标[]。

我国作为世界上最大的新兴经济体和世界第二大经济体，在后危机时代，国际贸易需求强劲复苏，为我国港口的发展带来了前所未有的发展机遇。改革开放以来，建设和完善我国港口发展一直是我国海洋战略的一大目标[]。2000年以来，我国的对外贸易额急速增长，极大刺激了港口货物运输，港口年吞吐量大幅度提升，其中国际集装箱吞吐量增长率最为显著，达到32.9%。有关资料表明，2019年，我国规模以上港口货物吞吐量完成额比去年同期增长了8.8%，达到1395083万吨，其中，外贸货物吞吐量432069万吨，同比增长4.8%，集装箱吞吐量26107万TUE,比去年同期增长4.4%。其中我国港口货物吞吐量增长最快的主要集中在内河地区，例如镇江港（同比增长120.9%），杭州港（同比增长25.7%），南通港（同比增长24.2%），芜湖港（同比增长20.0%），而我国港口集装箱吞吐量最快的港口主要集中在南方的广西和广东地区，增速最快的港口分别有南通港（同比增长79.8%），广西北部湾港（同比增长31%），佛山港（同比增长17.7%）。

伴随我国国际贸易和海运行业的快速发展，港口在我国综合交通运输体系屮的作用益凸显，已成为区域经济体系中的重要环节。基于港口在区域经济发展中的重要性，各地纷纷提出“以港兴市”的标，港建设速发展，沿海沿江沿河各地港口星罗棋布，区域港口竞争力得到了一定程度的增强，但也加剧了港口之间的竞争态势[]。据统计，至2019年5月，全国亿吨大港已经由2008年的14个扩充至29个，到2020年，沿海港口万吨级及以上泊位数将达2527个，承担了全国约90%的对外贸易任务，初步形成了包括长三角区域港群、珠三角区域港口群、环潮海区域港口群、东南沿海港口群和西南沿海港群五大港口群-腹地系统，成为经济要素流动最为频繁的地区，从而带动整个区域经济的发展。

港口作为多种运输方式的交汇点，凭借其独特的区位优势和基础设施方面的优势，在现代综合物流体系中发挥着越来越重要的作用。宁波舟山港2018年全年累计完成货物吞吐量超10亿吨，继续保持超“10亿吨”超级大港地位，全球港口排名实现“十连冠”；年集装箱吞吐量突破2600万标准箱，增幅位居全国主要沿海港口首位，在全球前五大港口中仅次于上海港和新加坡港，首次跻身世界港口排名前三甲，跃居全国港口第二位。所以说，对宁波舟山港与腹地经济之间的关系进行研究有着重要的理论和实践意义。从理论上看，海洋经济理论的核心在于港口经济，而港口经济的发展会对腹地区域经济产生极大的辐射作用，从实践上看，宁波舟山港经济繁荣将有效带动相关腹地经济发展以及对外贸易的交流，此外腹地经济的繁荣也是宁波舟山港持续发展的强大保障和动力源泉[]。

本文综合应用灰色关联分析法和VAR模型，运用灰色关联度模型和VAR模型分析了宁波舟山港与腹地之间的互动关系，在实证分析过程中以各历史年度宁波舟山港的港口货物吞吐量和所选的腹地省份的生产总值数据为基础，首先通过灰色关联度分析得出与宁波舟山港的关联度最高的腹地省份，再选取港口发展的影响因素建立指标体系，通过脉冲响应分析探讨各因素对港口的动态作用。最后提出宁波舟山港港口发展的对策建议。

1.2研究文献综述

1.2.1国外文献综述

（1）关于港口对于腹地经济影响研究

早在资本主义发展的初期，经济学家就意识到港口、航海、仓库、交通、公共工程等对经济发展的作用。国外最早研究港口对经济的影响的文章是《每一吨货对地区经济价值》，Waters通过研究在费城港口地区，每装卸吨货物的直接耗费和收入对区域经济的影响[]。Yochum提出港口活动对经济影响包括三个方面：一是港口经济活动产生的费用与就业机会等直接挂钩的直接经济影响；二是港口经济活动产生的费用与劳动力服务等间接联系的间接经济影响；三是港口经济活动产生直接经济影响和间接经济影响下收入引发的支出所产生的诱发经济影响[]。

之后，一些学者对港口经济提出了新的研究设想，包括De salvo指出之前的研究错估了港口对腹地经济的影响，建议从供求分析的角度出发，通过估算港口“消失”的成本及对进出口的影响来分析港口对腹地经济的影响。但这一设想由于研究数据的限制，一直没有进行过实证分析[]。

总的来说，国外港口经济对区域经济的影响研究可以从城市、地区和国家三个层次出发进行探讨，其中《弗吉尼亚港口群对本州的经济影响及收益率》是从社会效益角度出发分析港口经济对区域经济影响最有代表性的研究成果。该报告选取抽样调查的分析方法研究港口活动对三类不同产业获得效益的影响情况，即针对不同产业与港口活动的关联性来测算两者相互影响的程度，包括计算出港口必需产业、港口吸引产业和港口相关产业，这三者分别与港口活动之间的相互影响情况[]。

关于腹地对港口作用研究1934年，德国学者Gilbert发表了《海港区位论》将“工业区位理论”与“海港区位理论”相结合，并提出“腹地决定论”，认为港口腹地经济的规模、可持续性和发展潜力有效推动了港口的快速发展，为港口与腹地经济关系的研究奠定了理论基础[]。Hoyle Patton等人对港口发展形成过程中腹地的作用进行研究，以众多实例证明腹地经济增长对港口物流、经济增长等方面具有推动作用[]。

关于港口与腹地经济互动研究Fourchon以区域经济理论为依据，通过实证分析得出港口经济与区域经济之间存在着耦合联动关系的结论[]。Cullinane认为港口、港口城市、经济腹地三者之间联系紧密，互相影响作用，港口发展推动腹地经济增长，产业结构调整，腹地经济发展则为港口进一步成长提供了支撑[]。

关于腹地经济影响因素分析研究Huyberchts、Mecrsman通过观察说明常用的依据总吞吐量而进行的港口排名是扭曲的，因为存在某些港口吞吐量大幅度提升，但增加值的增长却很缓慢，有的时候还出现负的增长[]。John R M gordon对新加坡港的研究，得出港口能否获得持续的竞争优势，除了包括良好的港口运作、信息技术以及充足的投资等在内的资源整合，更关键的是腹地工业发展、产业结构与消费能力等经济发展水平为基础的港口竞争优势[]。William Seabrooke 等利用香港港1983－1999年的数据，运用回归分析方法预测了城市经济对港口吞吐量的影响，得出珠江三角洲经济的发展会促进香港港货物吞吐量大大增加[]。

2.2国内文献综述

港口对腹地经济影响研究王耀中研究了我国沿海港口物流对城市经济增长的作用，实证结果表明，我国沿海港口物流业对经济增长的贡献度是较高的，并且两者之间是一种长期稳定的均衡关系[]。孔庆峰等研究港口发展对腹地经济的带动效应，认为日照港的发展对日照市经济的带动作用相当明显[]。丁俊发以中国港口物流现实的３个结论和港口物流的５个基本认识为基础，论述了港口物流对中国经济发展的作用和重要性[]。孙芳芳等通过分析港口物流对经济增长的作用机理，选用多变量数据，从理论和实证方面研究了港口物流发展对我国经济增长的作用和贡献[]。朱传耿,刘波,李志江运用回归模型和格兰杰因果关系检验法分析了广州、深圳和香港的港口物流对于区域经济增长的作用和两者之间的因果关系，并采用边际效应和弹性分析算出物流的单位增长对于区域经济的增长额度[]。

（2）关于腹地对港口作用研究

现代港口经济是以港口运输为依托，以港口物流为纽带，进而形成的复杂产业体系，它是沿海地区经济发展的主要动力源。腹地是港口发展的支撑要素，腹地不仅能够给港口带来巨大货源，而且对港口地位的提高有很大促进作用。常冬铭等则从多方面对沿海港口城市的发展与港口的关系进行了研究分析，指出要发展港口城市的经济需要通过发展港口经济来进行带动，使其快速进步发展[]。王琳从山东省区域经济对港口经济的关系角度，运用一元回归计量模型，得出山东省区域经济对港口经济具有巨大的推动作用的结论[]。

（3）关于港口与腹地互动研究

刘建军通过深入研究了港口物流与城市经济互动发展的演进历史进程及港口与城市经济发展相互矛盾、冲突的主要影响因素，从而深入分析了港口与城市经济发展的良性互动关系，从而提出发展对策[]。董晓菲等运用灰色关联度测算大连港与辽宁腹地系统关联特性，并分析两者的空间演变规律，指出大连港－辽宁经济腹地系统关联度表现为由中部向东西再向沿海分散的空间格局，大连港与大连市关联度下降[]。申卯兴，薛西锋，张小水等运用协同理论，构建港口物流与城市经济协同度测度模型，并基于模型对大连市港口物流与城市经济协同发展程度进行了评价[]。李正锋以连云港为例对港城关系进行实证分析，研究了连云港的物流与城市经济发展之间的协整性关系，从而提出促进港口与城市发展的对策与措施[]。

（4）关于腹地经济影响因素分析研究

腹地经济发展对港口具有征程作用，关于腹地经济影响因素的分析，黄杰等在对对外贸易、GDP和固定资产投资等影响沿海港口发展的经济要素进行定量分析后探讨了中国工业化进程、国际产业转移、经济发展方式转变及中外贸易关系等对港口发展的深层次影响[]。张丽君等通过对上海港的分析得到影响其吞吐量的内在因素为地区生产总值、第二产业产值、公路货运量、铁路货运量和进出口总额[]。徐金河对太仓港的研究发现，影响太仓港吞吐量的主要内在因素为地区GDP、第三产业产值和全社会固定资产投资[]。姜晓丽等构建港口影响力指标体系，将港城支持度分解为10个指标，在此基础上运用Huff模型对辽宁各沿海港口腹地空间变化进行了测算[]。韩增林,郭建科,杨大海选取港口吞吐量和GDP指标通过建立向量自回归模型及相应的脉冲响应函数，分析了天津港口物流与区域经济发展的动态相关性[]

1.2.3国内外文献述评

纵观国外国内文献，不难发现随着港口及港口城市的经济发展，学者对港口发展，港城关系的互动研究也逐步深入。国外研究起步较早，为国内学者提供了很好的参考。但是，从以往的研究来看，存在以下不足之处：国内外文献的研究更加侧重与港口物流、吞吐量、或者是港口企业的发展；单独研究港口与城市经济增长的关系的文献偏多，且多以定性分析为主，定量分析不足，将港口与腹地、产业、吞吐量、物流发展等综合整合研究的港口发展因素的文献少之又少，缺少相关方面的研究。

1.3研究的内容与方法

1.3.1研究内容

第一章是绪论。将首先介绍本研究的背景和意义，然后论述国内外学者对于港口发展的影响因素的研究状况并进行总结，最后说明论文的主体结构和研究方法。

第二章是相关理论方法概述。主要是介绍港口发展的关联因素及其作用机制等问题.

第三章然后对宁波舟山港及其腹地现状进行介绍。是运用灰色关联度模型分析各个腹地与宁波舟山港的关联度，进而得出与之关联度最高的腹地。

第四章构建港口发展的影响因素指标体系,将这些指标分别与港口货物吞吐量建立VAR模型进行脉冲影响分析，进而得出腹地拉动宁波舟山港发展的主要因素。对港口发展影响因素的实证结果分析。将宁波舟山港发展对各影响因素的相应特点分成几个类型，并逐个分析各个类型下每个因素对于港口发展的影响。

第五章是是为促进宁波舟山港的可持续发展，增强腹地对港口发展的支持能力，并结合之前的分析结果与问题，提出对策和建议。

第六章总结和展望。对论文的总体情况进行总结概述，分析其中的不足之处，展望未来发展和研究的方向。

1.3.2研究的方法

（1）文献法：文献法是一种整理、收集并了解近年来国内外港口及影响因素相似的论文和研究文献，对比查阅相关研究成果的研究方法。通过研究总结大量经验，并结合我国城市宁波舟山港发展现状，通过阅读文献资料为课题的研究深入准备了坚实的理论支撑。笔者通过查阅大量国内外在港口及腹地发展的影响因素相关理论文献的基础上，建立VAR模型进行脉冲影响分析，进而得出腹地拉动宁波舟山港发展的主要因素，实现促进宁波舟山港的可持续发展，增强腹地对港口发展的支持能力，并结合之前的分析结果与问题，提出对策和建议。

（2）系统分析法：运用灰色关联度模型对宁波舟山港港口经济腹地的划分，分别选取能够代表宁波舟山港发展和腹地经济发展指标的系统指标，来分析宁波舟山港和腹地之间的关联程度。

（3）建模法：采用VAR模型，通过对宁波舟山港以及腹地发展之间的测度研究，探讨港口与腹地之间的互动关系，从而得出宁波舟山港与腹地之间互动发展的措施。

1.4研究技术路线

1.5本文的创新与不足

创新之处：国内对于港口拉动城市发展的定量分析不少，但对于探讨不同腹地范围与港口发展的关联度以及不同影响因素对港口发展的具体作用尚不多见，对关系港口发展的影响因素进行比较、分类的研究更少。鉴于此，本研究首先利用灰色关联分析，测算出不同范围腹地与宁波舟山港的关联度，进而得出宁波舟山港发展的最优腹地。在此基础上，构建腹地影响港口发展的影响因素指标体系，运用VAR模型进行脉冲响应分析，探讨这些影响因素变动冲击港口引起脉冲响应的过程及其差异，进而对影响因素的性质进行准确评估。

不足之处：一是有些港口的个别数据可能存在缺失，需要通过大量的文献查找来获取。二是论文相关中的模型建立，需要进一步学习和掌握。三是，国内外多是针对港口对于腹地经济发展，或者是港口物流、吞吐量、企业等信息的研究，缺少港口发展因素方面研究的文献综述，可以参考的内容较少，对研究的信息获取不足。

2相关概念及理论综述

2.1基本概念界定

2.1.1港口的概念

港口一词中的“港”字来源于“巷“字，巷指的是陆地上用来连接街道的房屋之间的狭窄通道，延伸至海上则指的是连接江河两岸之间的狭窄通道，口即进出出入的地方[]。港口指位于江河湖海沿岸，具有一定的设施和条件供船舶往来停靠，办理客货运输或其他专门业务的地方[]。自古以来港口就是水陆交通的枢纽和各国对外交往的重要门户。港口是工农业产品和外贸进出口货物的集散地，对区域经济发展具有重要的影响，因此港口发展水平往往反映一个国家和地区社会经济发展水平[]。世界经济、国际贸易的广泛发展以及港口的经济特性决定了港口需要不断发展出新的经济功能来更好的服务社会发展。港口开始由最初的交通枢纽向集临港产业、物流、通信等服务为一体的综合性服务中心转变[]。

2.1.2港口—腹地地域系统

经济地域是指人类经济活动与具体时空条件紧密结合而形成的相对完整的地理空间。经济地理系统是以商品经济为主要特征的工业社会的产物，是商品经济与劳动地域分工发展到较高阶段所形成的地域组织形式。港口—腹地地域系统是港口和腹地经济活动的特定空间范围，包含各种经济资源及经济活动，包括按照一定规律布局和发展起来的城镇体系、交通网络以及工农商贸服务等各种经济部门和空间实体。其内部构成是按照一定的内在联系进行布局和发展的，这种内在的必然联系推动着港口—腹地经济地域系统各地区与各要素之间的整合，使港口—腹地经济地域得以形成和发展。

2.2港腹互动理论

2.2.1港口发展推动腹地经济快速增长

港口对区域经济的辐射带动作用表现为多多方面。首先表现为港口对区域经济的乘数效应，可以直接增加国民收入、XX税收和就业机会。从产业角度讲，港口具有广泛的前向关联和后向关联效应，带动港口相关产业的协调发展，前向关联是指港口可以带动港口建设所需基础设施制造业的发展，后向关联是指港口运行过程中，会对其他产业构成需求，带动金融业、保险业等的联动发展。港口作为区域经济对外联系的窗口，在技术交流方面发挥着巨大作用，由于优越的区位条件，港口城市往往成为跨国公司、高技术产业的聚集区，为先进技术和管理经验的传播交流创造了条件，带动城市产业层次的提高。伴随着全球贸易一体化的加深，各国为加强经验技术交流、发展对外贸易，都先后建立了各种形式的自由港、保税港区和自由贸易区，有助于消除国际贸易壁垒，促进国际贸易分工，为港口城市走向世界创造了条件。同时，港口的发展还促进了区域内基础设施的建设，港口是城市基础设施建设的重要资金来源，在港口群与外部不断进行产品和劳务交换过程中，港口城市收入增加，收入的一部分成为XX的财政和收入，另一部分用于港口规模的扩大和临港工业的发展，继续为城市获取更多的收入，港口在此过程中的作用是为城市基础设施的不断改善提供资金，使城市功能日趋丰富和完善。

港口—腹地经济系统中，港口既是重要的转运枢纽也是对外开放窗口，随着港口—腹地经济一体化的加速其功能也趋于多样化，对腹地的影响体现在多个方面。英国地理学家Bird提出“港口通用模型（Anyport）”，认为港口设施变化反映了腹地拓展与技术进步[]。Ullman、Burghardt等学者则研究了港口在港口—腹地经济体系中的门户功能[]。欧洲的Ecoports项目注意到港口发展既有正外部性亦有负外部性，港口对腹地产生经济贡献的同时规模快速扩张，可能对港口周围环境产生负面影响[]。

现代港口直接促进了区域经济发展，例如港口投资对区域经济产生乘数影响，促进临港产业的集聚。港口发展加速了城市形态扩展，促进基础设施建设的同时推动城市社会的发展，港口的集聚效应为腹地创造大量就业机会。李宗伟与吕玉晓以日照市为例，表明了港口发展促进城市交通运输枢纽地位的确立，港口对腹地的影响在于改变了腹地的产业结构，例如带动了造船、热电厂、旅游产业、金融服务业等相关行业发展，吸引高新技术和高附加值产业从而促进区域内产业升级[]。孔庆峰则采用协整理论与格兰杰因果检验等研究日照港对腹地经济的影响，得出二者发展存在正相关关系的结论。同时港口经济发展也可能产生负面影响，例如由于资源总量有限，港口与内陆企业展开土地、资金等争夺，港口作业带来噪声等污染破坏生态环境[]。此外，港口发展吸引要素流入，使得要素流出地区的资源减少，对腹地产生负效应。

2.2.2腹地为港口发展提供经济支撑

早在20世纪30年代，高兹就对腹地因素对海港区的支撑作用进行了研究。实践表明，港口发展的动力需要以腹地经济规模的扩大为基础。腹地区域经济发展的活力和持久性能为区域内港口的发展提供物质保证，区域经济的发展能够影响港口业内部的产业结构和货物种类结构，同时也使港口的发展战略、功能定位、服务范围等发生变化。随着港口功能的演化，港口已从单一的人流、货物运输拓展到物流业、临港工业、供应链管理等，形成了依托信息化、技术化、集约化为主要发展路径的发展模式，港口的功能和效益得到了显著提升。“港口城市在建立了一定的经济结构后，对城市经济运行中的资源条件做出了质的选择和量的规定，从而影响着港口的发展方向，除此以外，港口所在区域的XX经济政策对港口发展也影响深远，如沿海经济特区、沿海经济技术开发区、保税区的设立等。”

腹地是港口正常运转和蓬勃发展的物质基础，腹地的管理服务功能、政策机制和良好的文化氛围，为港口的发展提供了必要的环境保障，同时区域经济的发展又促进了港口功能的提升。腹地经济实力越雄厚，与区域外经济贸易越频繁，越能带动港口进出口规模的扩大和结构的优化。港口的发展离不开人力资源、土地、集疏运等硬件设施，也不能缺少金融和贸易等软环境，而这些需求必须要依托于港口腹地。港口腹地为港口提供能量，使港口得以发展，经济腹地愈广，经济能量越大，区域联系越紧密，港口发展前途越大。世界上的河海大港无一不拥有地域辽阔、物产丰富、经济实力雄厚的腹地。例如鹿特丹港，位于莱茵河和马斯河的通海口，以整个欧盟的经济实力为后盾，腹地包括德国中南部、法国东北部及荷兰、比利时、卢森堡、瑞士、奥地利等国家，境内包括一大批制造业中心以及完善的交通网络，在港口发展过程中形成的以港口为核心的港口工业链群，包括由港口的存在而直接产生的港口共生产业，依赖港口及共生产业而形成和发展起来的港口依存产业，将发挥支撑港口发展的的重要作用。由于区域经济的发达，区域通过港口与区外和国外的贸易量加大，对外联系相当密切，促使港口成为与外部互补性很强的货物、资金、技术、信息和人员的流动纽带，港口所在区域内部联系也相当密切，巩固和拓展了港口的枢纽地位，区域经济发展支撑港口经济的作用逐步显现。

对于腹地对港口发展的研究理论有Kautz强调良好的腹地经济条件是港口区位选择与建设发展的支撑，许多学者证实了这种港口与腹地间的依存关系，肯定了腹地经济对港口发展的重要性，例如Hoyle建立港口管理模型后被应用于探究腹地经济发展对利古里亚港口的贡献[]，Taaffe，Morrill & Gould等建立的TMG模型指出腹地交通网络发展对港口空间变化的影响。随着腹地经济发展，需求形式与数量的变化推动港口功能提升，腹地同时为港口提供要素、经济、政策支持以及技术支援、信息通信、金融等多方面服务以保障港口发展。学者多讨论腹地GDP、三类产业产值、全社会固定投资额对港口吞吐量的影响，例如徐金河（2010）利用主成分分析法对太仓港发展影响因素的研究[]；李晶与吕靖（2007）建立的变参数状态空间模型，使变量参数可随时间改变，更准确描述腹地经济对港口的作用程度[]；郭建科、杜小飞、韩增林与魏东岗（2015）等利用脉冲响应分析，确定辽宁沿海港口发展的拉动型、有限促进型、波动型和滞后型四类影响因素[]；安萌（2010）则使用引力模型对青岛港腹地范围进行划分后用灰色关联法测评所选腹地经济指标与港口吞吐量关系，得出二者高度相关且第二产业总值与港口吞吐量相关度高于第一产业等结论[]。随着腹地区域产业结构的不断调整以及经济腹地实力的变化，港口的规模和运输货类也会发生不断的变化，并且港口的服务范围、功能战略以及发展方向都会受到影响。经济腹地实力的提高，不仅关系到港口吞吐量的多少，也影响运输货物的种类和数量，现代港口的运输逐渐向大宗货物和集装箱专业化方向发展。

本文主要从腹地经济对于港口发展影响进行研究分析，探索影响港口发展的要素。

3宁波舟山港与腹地的灰色关联分析

3.1宁波—舟山港发展概况

宁波舟山港由宁波港域和舟山港域组成，原宁波港和舟山港虽然处在同一海域使用同一航道，但是因为行政体制原因，造成在规划、建设和管理等方面的矛盾，使有限的港口资源无法得到充分利用。2006年1月1日，正式启用“宁波—舟山港”以替之前的“宁波港”和“舟山港”。2015年9月29日，宁波—舟山港集团有限公司的挂牌成立标志着宁波—舟山港一体化进程中资产实质一体化完成，在2015年11月19日，宁波—舟山港集团并入浙江海港集团。

宁波—舟山港具有极佳的区位和资源条件、优良的港航物流服务等众多优势条件，它在浙江和国家乃至世界经济发展中有着极为重要的作用，从国家定位来看，它是国家综合运输体系的重要枢纽和重要的沿海港口，也是上海国际航运中心的重要组成部分，是服务长江经济带建设江海联运服务中心的核心载体，是浙江海洋经济发展示范区和舟山群岛新区建设的重要依托，是宁波市、舟山市经济社会发展的重要支撑[]。宁波—舟山港还具有扎实的大宗商品中转储备交易和强劲的腹地经济支撑，建设和发展具备良好的基础，从它具有的功能和港口性质，它是以大宗能源、原材料中转运输和集装箱干线运输为重点，积极发展现代物流、临港产业、保税贸易和旅游客运等功能，发展成为布局合理、能力充分、功能完善、安全绿色、港城协调的现代化综合性港口[]。

宁波—舟山港有着良好的管理经验、资金和货源等的优势以及世界上少有深水岸线资源。它处在我国南北水道和长江构成的“T”型结构的交汇点之上，在中国海岸线的中部，内外辐射联系方便[]；向外面向整个环太平洋地区和东亚地区，并且也是中国向美洲、南美洲和大洋洲一带的港口远洋运输的理想港口；向内则可利用江河和海洋的联运效果，直接疏通整个长江三角洲地区和华东地区，覆盖面积十分广阔。根据浙江省港航管理中心快报显示，2019年宁波舟山港累计完成货物吞吐量11.19亿吨，晋升全球唯一年货物图屯粮超11亿吨的“超级大港”，并连续11年位居全球港口首位，集装箱吞吐量累计超过2753万标准箱，蝉联全球第三。

3.2宁波舟山港腹地区域发展现状

根据港口腹地的定义可以看出港口的腹地是港口客户的来源地，主要具有以下几方面的特征，港口具有垄断性地位，该地区是港口商品的来源地或者目的地，港口可以销售服务并与客户交流，这三个方面包括货物和服务两个方面，而本文针对于宁波舟山港港口腹地的确定遵守的主要是以下几个原则：

（1）港口竞争原则，再不考虑港口吞吐能力和港口专业化水平的限制，假定商品能够从宁波舟山港、上海港、温州港、台州港、福州港和长江沿线港口之间选择。

（2）成本最小原则，假定从各竞争港口出发的国际海运费用到达的目的地的水运价格都是相同的，则各潜在腹地将以最小运输成本的原则再各竞争港口之间进行选择。

（3）允许水路联运，当我们确定最小运输成本时，允许水路联运。

（4）公路铁路基础设施完善程度。

综合考虑以上几个原则，从运输可达性和运输成本等综合因素，本文选取了宁波市、浙江省、江西省、湖北省、安徽省以及江苏省为宁波舟山港的主要腹地进行本文的研究。

3.2.1宁波市城市经济发展现状

经济发展总量指标代表着宁波经济发展的总体情况，如图3-1所示，20013-2018年宁波市实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长，增速有波动但是维持在6%-9%的区间内，平均增速在7.5%以上，这与我国社会经济总体发展较快的国情相吻合。受2008年全球“金融危机”的影响，在2009年总量增速下降到10%以下。随着全国经济复苏，2010年宁波市GDP增速触底反弹，高达20%左右，基本恢复到经济危机前的水平。2013-2018在面对全球经济增速放缓以及外需持续低迷的不利条件，宁波市依然保持较高的增长速度。2018年受经济发展下行等环境的影响，增速较往年低0.8个百分点，但总量绝对值仍增加了900多亿元。宁波市地方财政收入总体上呈逐年增长的态势，但是增速的波动比较大。2007-2011年增速都在15%-25%的区间内，除了2008年受到经济危机的影响增速略低，首次低于15%。2012-2017年增速处在5%-15%的区间内，但年均增长绝对值依然增加100亿以上，2013年后增速基本保持在7.0%-8.0%左右。

表3-1 宁波2008-2017年GDP总量及产业增长情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	3964	4329	5163	6059	6582	7129	7610	8004	8686	9842
第一产业	167	184	219	255	269	276	276	285	302	306
第二产业	2197	2362	2871	3350	3517	3742	3980	4098	4455	5119
第三产业	1600	1784	2073	2454	2797	3111	3354	3621	3929	4417

图3-1宁波2008-2017年产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2017年宁波市三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。宁波市三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势，2017年各产业产值占比2008年分别高出138.44、2922.72和2816.79亿元。第一产业占GDP比重从2007年的4.22%下降到2017年的3.11%；在2008-2017年间，第二产业占GDP的比重出现一定波动，但是总体保持在50%以上的水平，2008-2015年间，第二产业占GDP的比重持续下降，并在2015年首次跌到50.35%的大关，其主要是由服务业的兴起对第二产业产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2008-2017年间呈现出波动变化，处于42%-46%区间内，但总体上从2008年的40.36%到2018年的44.88%，增长了3个百分点。

3.2.2浙江省城市经济发展现状

经济增长实际上是财富的增殖过程。现代经济增长理论测度经济增长常用的指标是的增长,即国民产出的增加。也有研究者采用其他指标。基于数据的易得性,我们采用正式统计指标里的为经济总量的主要计量指标,它反映了浙江省一年内所生产和提供的按市场价格计算的全部最终产品包括产品和服务的价值总和,是经济总量最恰当的衡量指标从国家统计数据中可以看出，浙江省2008-2017年实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长，增速有波动但是维持在6%-10%的区间内，平均增速在8%以上，这与我国社会经济总体发展较快的国情相吻合。从表3-2中可以看出2008年浙江省经济总值21486.92，浙江省GDP增速都要明显下降。在经济“新常态”下，增速放缓稳步提高且从2013年开始，每年的生产总值以绝对的态势增长，且属于连续增长态势。

表3-22008-2017浙江GDP总量及产业增长情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	21487	22990	27722	32319	34665	37757	40173	42886	47251	51768
第一产业	1096	1163	1361	1583	1668	1760	1777	1833	1965	1934
第二产业	11567	11908	14298	16556	17316	18048	19175	19712	21195	22232
第三产业	8799	9919	12064	14180	15681	17949	19221	21342	24092	27602

图3-2浙江省产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2017年浙江省三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。浙江省三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势，第一产业占GDP比重从2008年的5.10%下降到2017年的3.74%；在2008-2017年间，第二产业占GDP的比重出现持续下降的趋势，其主要是由服务业的兴起对第二产业产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2008-2017年间呈现出持续增长，从2008年的40.95%到2017年的50.32%，增长了9个百分点。

3.2.3江西省城市经济发展现状

从国家统计数据中可以看出，江西省2008-2017年实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长，增速有波动但是维持在6%-10%的区间内，平均增速在8%以上，这与我国社会经济总体发展较快的国情相吻合。从表3-3中可以看出2015年江西省经济总值16723.78，增速为6.46%，是近几年的低点，到2016年才持续走高，广西省GDP增速都要明显下降。在经济“新常态”下，增速放缓稳步提高且从2015年开始，每年的生产总值以绝对的态势增长，且属于连续增长态势。

表3-32008-2017江西GDP总量及产业增长情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	6480	7655	9451	11703	12949	14410	15715	16724	18499	20006
第一产业	1060	1099	1207	1391	1520	1589	1684	1773	1905	1835
第二产业	3555	3919	5123	6391	6943	7713	8248	8412	8830	9628
第三产业	2356	2637	3121	3921	4486	5109	5783	6539	7765	8543

图3-3江西省产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2013年江西省三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。浙江省三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势。第一产业占GDP比重从2007年的16.36%下降到2018年的9.17%，且处于持续下滑状态；在2008-2017年间，第二产业占GDP的比重出现持续下降的趋势，其主要是由服务业的兴起对第二产业产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2008-2017年间呈现出持续增长，从2008年的36.35%到2018年的42.70%，增长了5个百分点。

3.2.4湖北省城市经济发展现状

从国家统计数据中可以看出，江西省2013-2018年实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长，增速有波动但是维持在7%-10%的区间内，平均增速在9%以上，这与我国社会经济总体发展较快的国情相吻合。从表3-4中可以看出2015年江西省经济总值29550.19，增速为7.98%，是近几年的低点，到2016年才持续走高。在经济“新常态”下，增速放缓稳步提高且从2015年开始，每年的生产总值以绝对的态势增长，且属于连续增长态势。

表3-42008-2017湖北GDP总量及产业增长情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	11330	12961	15968	19632	22250	24792	27379	29550	32665	35478
第一产业	1780	1796	2147	2569	2849	3030	3177	3310	3659	3529
第二产业	5082	6038	7767	9816	11193	11787	12852	13504	14654	15442
第三产业	4467	5127	6053	7247	8209	9975	11350	12737	14352	16507

图3-4湖北省产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2017年湖北省三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。湖北省三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势。第一产业、第二产业占GDP比重出现持续下降的趋势，其主要是由服务业的兴起产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2008-2017年间呈现出持续增长，从2008年的39.42%到2017年的46.53%，增长了7个百分点。

3.2.5安徽省城市经济发展现状

从国家统计数据中可以看出，安徽省2008-2017年实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长，增速有波动但是维持在7%-10%的区间内，平均增速在9%以上，这与我国社会经济总体发展较快的国情相吻合。从表3-5中可以看出2008年江西省经济总值8874.17，在经济“新常态”下，增速放缓稳步提高，每年的生产总值以绝对的态势增长，且属于连续增长态势。

图3-62008-2017安徽GDP总量及产业增产情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	8874	10063	12359	15301	17212	19229	20849	22006	24408	27018
第一产业	1418	1495	1729	2015	2179	2267	2392	2457	2568	2582
第二产业	4199	4905	6437	8309	9405	10390	11078	10947	11822	12838
第三产业	3235	3662	4194	4976	5628	6572	7379	8602	10018	11597

图3-5安徽省产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2017年安徽省三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。安徽省三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势，第一产业、第二产业占GDP比重出现持续下降的趋势，其主要是由服务业的兴起产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2013-2018年间呈现出降低再持续增长，在35%-46%之间波动，从2008年的36.45%到2018年的42.92%，增速变化不大，但是产业值在不断增加。

3.2.6江苏省城市经济发展现状

从国家统计数据中可以看出，江苏省2008-2017年实现地区生产总值（GDP）呈现高速增长趋势，经济总量以级数态势增长。从表3-6中可以看出2008年江西省经济总值30312，到2017年，国民生产总值为85869，GDP增长迅速，在经济“新常态”下，增速放缓稳步提高，每年的生产总值以绝对的态势增长，且属于连续增长态势。

表3-62008-2017江苏GDP总量及产业增产情况

指标/年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
生产总值	30312	34457	41425	49110	54058	59753	65088	70116	77388	85870
第一产业	2100	2262	2540	3065	3418	3470	3634	3986	4077	4045
第二产业	16993	18566	21754	25203	27122	29086	30855	32044	34620	38655
第三产业	11889	13629	17131	20842	23518	27197	30599	34086	38692	43170

图3-6江苏省产业结构变化情况

如上所示，反映了2008-2017年安徽省三大产业各自总值增长的态势和增速，以及各产业占GDP的比重变化。浙江省三大产业各自的总值呈现了快速增长的趋势，第一产业、第二产业占GDP比重出现持续下降的趋势，其主要是由服务业的兴起产生的冲击造成的。第三产业占GDP比重在2013-2018年间呈现出降低再持续增长，整个GDP占比中不断增长，已经成为了江苏省产业支柱。

3.3宁波舟山港腹地灰色关联度分析

3.3.1灰色关联模型构建

在控制论中，人们常常用颜色的深浅形容信息的明确程度。艾什比将内部信息未知的对象称为“黑箱”。用“黑”表示信息未知，“白”表示信息完全明确。用“灰”表示部分信息明确，部分信息不明确。用颜色的深浅来形容信息的明确程度的思想已为人们普遍接受，于是可把信息不完全的系统称为“灰色系统”。灰色关联分析是灰色系统理论的基础，是一种系统分析方法。灰色关联分析是对系统变化发展态势的定量描述和比较的方法。主要依据空间理论的数学基础，按照规范性、偶对称性、整体性和接近性的灰色关联四公理原则，确定参考序列和若干个比较数列之间的关联系数和关联度。灰关联分析的目的就是寻求系统中各因素间的主要关系、找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速而有效地发展[]。

灰色系统关联分析实质上是关联系数的分析。先是求各个方案与由最佳指标组成的理想方案的关联系数，由关联系数得到关联度，再按关联度的大小进行排序、分析，得出结论。这种方法优于经典的精确数学方法，经过把意图、观点和要求概念化、模型化，从而使所研究的灰色系统从结构、模型、关系上逐渐由黑变白，使不明确的因素逐渐明确。该方法突破了传统精确数学绝不容许模棱两可的约束，具有原理简单、易于掌握、计算简便、排序明确、对数据分布类型及变量之间的相关类型无特殊要求等特点，故具有极大的实际应用价值。特别是在计算机科学与技术的支撑下，那些与数学毫不相关或关系不大的学科(如生物学、心理学、语言学、社会科学等)都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使该方法的适用范围大大扩展。灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的[]。

灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。若两个系统因素变化趋势一致程度高，则两个系统的关联度大，反之较低[]。运用灰色关联度分析法找出影响目标值程度的步骤主要如下：

（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列

反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。

（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理

由于各因素各有不同的计量单位,因而原始数据存在量纲和数量级上的差异,不同的量纲和数量级不便于比较,或者比较时难以得出正确结论。因此,在计算关联度之前,通常要对原始数据进行无量纲化处理设Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(m)为因素，Xi的行为序列。

　

　　一般地,三种方法不宣混合、重叠作用,在进行系统因素分析时,可根据实际情况选择其中一个。

（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ(Xi)

关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。

对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1, X2,…, Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ(Xi）可由下列公式算出：

设经过数据处理后的参考数列为：

X0’={x0’(1),x0’(2),…,x0’(n)};

比较数列为：

Xi’={xi’(1),xi’(2),…,xi’(n)};

从几何角度看,关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近,则两者间的关联度较大:反之,如果曲线形状相差较大,则两者间的关联度较小。因此,可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。

则：

Δi(k)=|x0’(k)-xi’(k)| ,k=1,2,…,n

两极最大差，记为Δ(max)。 两极最大差，记为Δ(min)。

Δ(max)=max(maxΔi(k),k=1,2,…,k)

Δ(min)=min(minΔi(k),k=1,2,…,k)

关联系数：

（4）关联度的计算

由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的,关联信息分散,不便于从整体上进行比较。因此,有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度,关联度ri计算公式为:

ri是比较数列xi对参考数列x0的灰关联度，ri值越接近1，说明相关性越好。

（5）关联度排序

因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，记为{x}，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。若r0i>r0j，则称{xi}对于同一母序列{x0}优于{xj}，记为{xi}>{xj} ；r0i表示第i个子序列对母数列特征值。

3.3.2原始数据

研究选取宁波舟山港2008-2017年港口货物吞吐量，以及宁波、浙江、江西、湖北、安徽等地的地区生产总值作为研究对象（见表3-6），并选取宁波舟山港2008-2017年港口货物吞吐量作为参考数列，比较数列分别为宁波、浙江、江西、湖北和安徽的地区生产总值，整理出计算表格。

3-6原始数据表格

因素/时间	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
宁波舟山港货物吞吐量 （单位：万吨）	52047	57684	63300	69393	74401	80978	87346	88929	92209	100933
宁波地区生产总值 （单位：亿元）	3964	4329	5163	6059	6582	7129	7610	8004	8686	9842
浙江地区生产总值 (单位：亿元)	21487	22990	27722	32319	34665	37757	40173	42886	47251	51768
江西地区生产总值 (单位：亿元)	6480	7655	9451	11703	12949	14410	15715	16724	18499	20006
湖北地区生产总值 (单位：亿元)	11330	12961	15968	19632	22250	24792	27379	29550	32665	35478
安徽地区生产总值 (单位：亿元)	8874	10063	12359	15301	17212	19229	20849	22006	24408	27018
江苏地区生产总值 (单位：亿元)	30313	34457	41425	49110	54058	59753	65088	70116	77388	85870

数据来源：历年各省统计年鉴

3.3.3数据预处理

无量纲化处理方法采用初值化的方法，初值法化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化,因为这样的数列呈现稳定增长趋势,通过初值化处理,可使增长趋势更加明显。初值化公示如下：

Xi’=Xi/xi(1)=(Xi’(1),Xi’(2)…Xi’(n) Xi(1)=0,i=1,2,3,……n

表3-7指标无量纲化处理

因素/时间	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
宁波舟山港货物吞吐量（单位：万吨）	1.0000	1.1083	1.2162	1.3333	1.4295	1.5559	1.6782	1.7086	1.7716	1.9393
宁波地区生产总值 （单位：亿元）	1.0000	1.0983	1.3128	1.5393	1.6727	1.8154	1.9284	2.0280	2.2011	2.4939
浙江地区生产总值 (单位：亿元)	1.0000	1.0716	1.2928	1.5079	1.6186	1.7592	1.8718	1.9982	2.2016	2.4120
江西地区生产总值 (单位：亿元)	1.0000	1.1003	1.3547	1.6769	1.8554	2.0645	2.2513	2.3972	2.6268	2.8579
湖北地区生产总值 (单位：亿元)	1.0000	1.1439	1.4093	1.7327	1.9638	2.1772	2.4164	2.6080	2.8830	3.1312
安徽地区生产总值 (单位：亿元)	1.0000	1.1339	1.3927	1.7242	1.9396	2.1454	2.3494	2.4797	2.7178	3.0446
江苏地区生产总值 (单位：亿元)	1.0000	1.1122	1.3547	1.5851	1.7448	1.9286	2.1008	2.3010	2.4558	2.7726

3.3.4差值矩阵生成

根据灰色关联度计算公式计算出差值矩阵如下：

表3-8差值矩阵

因素|时间	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
宁波舟山港货物吞吐量（单位：万吨）	1.0000	1.1083	1.2162	1.3333	1.4295	1.5559	1.6782	1.7086	1.7716	1.9393
宁波地区生产总值 （单位：亿元）	0.0000	0.0100	0.0966	0.2060	0.2432	0.2595	0.2501	0.3194	0.4294	0.5546
浙江地区生产总值 (单位：亿元)	0.0000	0.0367	0.0766	0.1746	0.1891	0.2033	0.1935	0.2896	0.4299	0.4727
江西地区生产总值 (单位：亿元)	0.0000	0.0080	0.1385	0.3436	0.4259	0.5087	0.5730	0.6885	0.8552	0.9187
湖北地区生产总值 (单位：亿元)	0.0000	0.0356	0.1931	0.3994	0.5343	0.6213	0.7382	0.8994	1.1113	1.1920
安徽地区生产总值 (单位：亿元)	0.0000	0.0256	0.1765	0.3909	0.5101	0.5896	0.6711	0.7711	0.9461	1.1053
江苏地区生产总值 (单位：亿元)	0.0000	0.0039	0.1385	0.2518	0.3153	0.3728	0.4226	0.5924	0.6842	0.8333

3.3.5灰色关联结果分析

选取2008年—2017年宁波地区生产总值(亿元),浙江地区生产总值(亿元),江西地区生产总值(亿元)湖北地区生产总值(亿元),安徽地区生产总值(亿元)江苏地区生产总值(亿元)等指标，经过灰色关联分析的几个计算步骤得到关联度的结果。如表3-9所示。

表3-9 灰色关联分析结果

因素/时间	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	关联度
宁波地区生产总值（亿元）	1.0000	0.9834	0.8605	0.7431	0.7102	0.6966	0.7044	0.6511	0.5812	0.5180	0.7449
浙江地区生产总值(亿元)	1.0000	0.9419	0.8861	0.7734	0.7591	0.7456	0.7549	0.6730	0.5809	0.5577	0.7673
江西地区生产总值(亿元)	1.0000	0.9868	0.8114	0.6343	0.5832	0.5395	0.5098	0.4640	0.4107	0.3935	0.6333
湖北地区生产总值(亿元)	1.0000	0.9436	0.7553	0.5987	0.5273	0.4896	0.4467	0.3985	0.3491	0.3333	0.5842
安徽地区生产总值(亿元)	1.0000	0.9588	0.7715	0.6039	0.5388	0.5027	0.4703	0.4360	0.3865	0.3503	0.6019
江苏地区生产总值(亿元)	1.0000	0.9936	0.8114	0.7030	0.6540	0.6152	0.5851	0.5015	0.4656	0.4170	0.6746

3-10关联度排序

因素/时间	各个指标关联度	关联度排序
浙江地区生产总值(亿元)	0.7673	1
宁波地区生产总值(亿元)	0.7449	2
江苏地区生产总值(亿元)	0.6746	3
江西地区生产总值(亿元)	0.6333	4
安徽地区生产总值(亿元)	0.6019	5
湖北地区生产总值(亿元)	0.5842	6

图3-7各个指标的关联系数与关联度曲线

通过以上分析，可知目前再宁波舟山港港口发展影响因素中，不同地区生产总值与宁波舟山港货物吞吐量的关联程度各不相同。

灰色关联度排序为:浙江地区生产总值(亿元)>宁波地区生产总值(亿元)>江苏地区生产总值(亿元)>江西地区生产总值(亿元)>安徽地区生产总值(亿元)>湖北地区生产总值(亿元)。浙江地区生产总值关联度为0.7673最大，湖北地区生产总值关联度最小0.5842。通过上述灰色关联度测算得到3个空间层面中与宁波舟山港关联度最高的为浙江省，说明与宁波、江苏、江西、安徽、湖北等省地相比较，选择浙江省作为宁波舟山港发展的腹地更为合适，为了进一步探讨浙江省腹地促进宁波舟山港港口发展的具体机制，这里首先建立港口发展因素分析指标体系，将这些指标分别与港口货物吞吐量建立VAR模型进行脉冲相应分析。

4腹地对宁波舟山港发展的影响因素实证分析

4.1VAR模型构建及研究假设

VAR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VAR是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VAR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。在对于港口研究方面，田艳敏选取宁波、杭州、温州3个腹地城市，运用VAR和格兰杰检验模型以集装箱吞吐量和直接腹地综合工业总产值两个指标来研究港口与腹地经济的关系，实证结果显示，腹地经济的增长对港口的发展存在着不太明显的正向推动效应，而港口的发展则对腹地经济增长存在着很明显的正向拉动效应[]。谷柳运用相对引力系数模型确定各港口经济腹地综合实力基础上对三大港口进行了格兰杰检验和VAR动态分析，发现上海港和深圳港都是其经济腹地的格兰杰原因，经济腹地不是它们的格兰杰原因，广州港同腹地的关系正好相反[]。

研究相关性的模型有很多，在选择模型的时候，应考虑数据指标的问题。在充分考虑了模型要解决的相关问题以及各相关模型的特征，本文选择采用向量自回归模型和脉冲响应相结合的方法结合对港口物流与城市经济发展的关系进行定量分析。本文将运用本章中介绍的VAR模型和脉冲相应的相关理论对港口物流与浙江省经济发展关系的相关性进行分析，在此基础上进一步剖析两者之间的影响程度。

4.1.1向量自回归（VAR）模型的基本概念

采用以两个变量凡，滞后阶数为的模型作为实例，模型如下：

当如果模型中存在X个变量，同时滞后期设定为K期的时候，此时，VAR模型可以表示成下面的公式：

不同的方程所对应的随机误差项之间可能存在自相关性。

因为在VAR模型中，每一个方程的等号右侧都只含有内生变量的滞后项，并且他它们与μ是渐近不相关的，所以此时可以采用最小二乘法法对于VAR模型中的方程进行依次估计，最终得到的参数估计量都是具有一致性。

从理论上可以知道，要检验X与Y这两个指标之间的因果关系，从统计意义

上來说，就是要检验b1j和b2j、这两个变量是否等于零（j=1，2，……，n，j=1，2，……，p）

结果是：（1）如果b1j和b2j都等于零，则表明Xi和Yi相互独立；

(2)若b1j等于0但b2j不等于0，则存在Xi到Yi因果关系，但不存在Yi到Xi的因果关系；

(3)若b2j等于0但b1j不等于0，则存在Yi到Xi的因果关系，但不存在Xi到的Yi因果关系；

(4)若b1j不等于0,而且b2j不等于0，则同时存在从Xi到Yi和从Yi到Xi的双向因果关系。

4.1.2VAR模型前提条件和滞后期的选择

对于VAR(1),

在一般情况下，通常考虑采用AIC和SC这两个值的大小来选择最合适的滞后k期，当它们最小时被认为最好。

4.1.3协整与脉冲响应函数

如果VAR模型中

LR统计量在零假设0<r<N或存在N-r个单位根成立条件不服从x2分布。脉冲响应函数（1RF）分析方法可以用來描述一个内生变量对有误差项所带来的冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对内生变量的当期值和未來值所产生的影响程度。脉冲响应函数反映了内生变量对误差变化的反应情况。如果在var(1)模型中，有

其中，π11,π12,π21,π22是参数；μ1t,μ2t为误差项，被称为新息（innovation）.当式中的μ1t,μ2t发生改变时，当期的y1j会立即发生变化，同时，当期的y1j变化会对y1t和y2t未来值产生影响。

假设从第一期开始发生反应，设μ11=1，μ21=0，并且μ1t=μ2t=0（t=2，0……0n），y1.0=1，y2.0=0，则

y1.1=π11+1，

y2.1=π21

根据上个公式可以推出

y1.2=π112+π11+π12π21

y2.2=π11π21+π21+π21π22

以此类推，得出y1t和y2t的其他各期的值。我们称此为第2期给y1t以脉冲后y1t和y2t的响应函数。同理也可以得到y2j t的脉冲引起的y1j和y2j的响应函数。

4.2港口与腹地城市经济相关性测度指标分析

港口与城市经济发展的相关性评价指标体系的建立，对于运用VAR模型进行定量分析是实证分析中的重点。因为评价指标体系的建立直接关乎到港口与区域经济发展相关性测度VAR数学模型的建立，同时也关系到港口与城市经济发展相关性测度的结果是否符合实际的真实情况的需要；因此，需要对港口与城市经济之间的相关性评价指标体系的建立进行详细的分析。首先要制定指标的选择原则[]。

4.2.1港口与腹地城市经济相关性测度指标选取原则

结合VAR模型的原理以及目前港口与城市经济发展选取评价指标的原则，在选取港口与城市经济发展的相关性评价指标的同时，应采取以下的原则：

(1)相关性原则

因为模型主要是研究港口与腹地城市经济之间的相关性，因此在选择指标时首先严格考察指标之间的关联性。则从理论上来讲，所选的指标越能反映港口和腹地城市经济的指标，那么最后的模型所得到的结果就越发准确可信[]。

（2）系统全面性原则

为全面系统的反映某一体系，所选的指标需要比较全面的衡量港口与腹地城市经济发展水平之间的相关性，因此这需要所选的指标不仅能够反映系统的直接效果，又能反映其间接效果，需要全面体现指标的特征与实质。

（3）相对独立性原则

在选择港口和有关城市经济发展的指标的时候，在不同的统计角度来分析都会有不同的分类，这将会使最终选择的指标出现重复性，从而造成最后测量结果的不准确。所以，在选取相关指标的时候，应当尽可能地选择具有相对独立性的指标。

（4）绝对指标与相对指标相结合

绝对指标能够反映出该变量的系统规模以及总量；相对指标则反映出的是某一方面上变量的特性。因此为全面描述系统的特征，应选取绝对指标和相对指标相结合的原则。

（5）数据可获得性

在定量分析选择指标的时候，一定要保证所选择的指标可以量化，同时相关指标的数据需要能够获取，否则只能进行定性方面的分析。港口和腹地城市经济相关性的指标体系主要包括港口的发展现状指标和城市经济发展现状的指标这两大指标体系[]。由于港口系统和城市经济系统是两大复杂系统，所以，在选取指标时，要秉承上述五条原则来进行指标的选取，保障最后定量分析的结果的准确性。

4.2.2港口与腹地城市经济测度指标的确定

由上文的定性分析可知，港口和腹地城市经济的发展是相互关联、相互依存的统一体，因此在建立港口和腹地城市经济相关性测度指标体系的时候，应当必须充分考虑双方相互影响的因素[]。本文依据两大体系的主要的影响因素，以及国内外学者研究此类问题所选取的港口与城市经济增长之间关系的计量指标，再结合港口本身的特点，归纳总结出测量港口与港口城市经济发展之间相关关系的指标。

港口问题主要涉及到航运运输以及集疏运、港口装卸、仓储、包装加工、检验检疫部门、海关部门的监管以及信息处理等多个方面，是一个跨度较大，相对复杂的体系问题。针对于港口的相关统计，并未形成正规的指标和系统的统计方法体系。因此，在建立模型，需要评价港口的发展水平时，应当要选取有能够充分代表港口水平的指标性数据。港口吞吐量是反映港口生产经营活动的重要指标。它能够充分地反映出港口现有的生产规模，反映出港口城市经济生产力的实质状况，同时还能反映出港口地区的经济发展情况和进出口贸易的结构特征。另外要从港口的生产能力方面考虑港口物流指标的选择。港口的基本任务主要包括实现货物的运输，其中需要调节各种运输方式的迅速衔接，从而加速车、船以及货物的中转运输。衡量港口的功能主要指标就是货物的吞吐量，它反映了港口在国民经济和社会发展中的地位。因此，在指标的选择上，用港口吞吐指标作为确定港口的规模和生广力水平是有一定的依据和可比性的。

GDP即国内生产总值，是指在一定时期内，一国或者是一个地区的经济发展过程中所生产出的全部最终产品和劳务的价值总和，是能够反映国民经济水平的综合指标，常被作为衡量国家经济状况的最佳指标，因此GDP在进行定量分析的时候具有较强的可比性[]。GDP代表社会生产的总量情况，港口是为社会生产服务的运输部门，社会生产状况决定港口货源，假定港口能满足社会生产对它的需要，那么港口吞吐量可以完全作为反映港口物流的发展情况，因此和港口吞吐量之间一定存在着某种函数关系。因此本文选用GDP作为反映城市经济发展水平的重要指标之一[]。

在物质形态上，城市的经济增长一般表现为GDP或者是国民生产总值(GNP)的增加，即指一个国家在一定时期内生产的产品和劳务的实际增加量或它们的实际增长率。可采取总量形式的总量指标GDP或GNP作为城市经济增长的衡量指标。同时从产业结构的角度来说，GDP是由第一产业、第二产业和第三产业构成的，即三大产业的整体之和构成城市经济总量，因此在选择城市经济指标时，我们又从分析港口货物吞吐量与三大产业之间的相关性的角度来研究港口物流与城市经济增长的之间的关联效应[]。

在研究港口与城市经济发展关系的同时，我们同时选取了三大产业的产值作为城市经济发展的指标，仅能够反映城市经济发展的总体水平和发展趋势，不能很好地反映城市经济的发展结构，因此本文在讨论港口吞吐量与的相关性的同时，将对港口吞吐量与三大产业的产值进行分析，从而得出港口对于城市经济的产业结构的发展变化的影响程度。并且港口与三大产业有着密切的关系，现代港口的这些主要产业活动大体上均属于第二、三产业的范围，具体来说涉及了港口和水上运输业及其辅助业和与此有关的相关产业，按生产经营的表现形式相关产业则包括了制造业、建筑业、交通运输业、批发零售贸易业、金融保险业和服务业等。这些港口物流活动是整个物流系统中的一部分，通过这些活动带动了港口城市及其腹地经济的发展，促进了国民经济繁荣[]。为了更进一步的研究港口与城市经济增长之间的相关关系，我们将分别探讨与港口吞吐量之间的关系、以及三大产业与港口吞吐量之间的关联性。

本文将通过建立时间序列分析模型，研究宁波舟山港的港口货物吞吐量在浙江省经济指标影响下的变化情况，通过7个经济指标进行衡量，分别为：地区生产总值（单位亿元）、进出口贸易总额（亿美元）、工业总产值（单位：亿元）、

社会消费品零售总额（单位：亿元）、全社会固定资产投资总额（单位：亿元）、

货物周转量（单位：亿吨公里），第三产业产值（单位：亿元）。

本文使用EViews8.0进行数据处理与建模，同时为了防止直接建模可能发生的异方差问题，在进行建模前，首先对数据做自然对数处理，符号表示如下表：

表4-1变量定义表

变量类型	名称	形势	符号
被解释变量	货物吞吐量	自然对数	LNT
解释变量	地区生产总值		LNGDP
	进出口贸易总额		LNEXIM
	工业总产值		LNGIP
	社会消费品零售总额		LNCONS
	全社会固定资产投资总额		LNIFA
	货物周转量		LNTURN
	第三产业产值		LNTIP

4.3VAR模型实证分析

通过上文的定性分析以及第三章对模型的构建以及对指标的选择，结合宁波舟山港的经济发展状况和港口物流的现状，对港口物流与城市经济的发展水平之间的相关性进行实证分析。在运用VAR模型分析的基础上，采用协整分析与因果检验结合的方对宁波舟山港港口物流与浙江省经济发展水平的关系进行关联度分析。

在进行分析之前，我们首先对港口货物吞吐量与国内生产总值数据这两个变量进行单位根检验，然后通过运用格兰杰因果关系检验的方法来进一步确定两个变量之间的关联性，最后通过协整分析，来深入探讨两个变量之间的是否存在短期或者长期的均衡关系[]。这些回归以及检验的过程，将全部利用计量经济软件进行计算。

4.3.1单位根检验

时间序列变量建模的第一步就是需要检验变量的平稳性，只有变量满足平稳或同阶平稳，才可建立时间序列模型。通常使用ADF单位根检验法确定变量的平稳性，该检验的原假设为变量是含有单位根的非平稳的时间序列[]，若统计量通过了显著性检验，则验证了变量平稳；否则再对变量的差分序列再次进行单位根检验，以确定全部变量的平稳阶数，最终判断变量是否满足同阶平稳。

下表为分别货物吞吐量以及经济指标共8个时间序列的原始序列、一阶差分和二阶差分的ADF单位根检验结果：

表5-1ADF检验结果

变量	原始序列		一阶差分		二阶差分
	统计量	P值	统计量	P值	统计量	P值
LNGDP	0.171	0.996	-2.484	0.135	-5.098**	0.000
LNEXIM	-0.399	0.979	-1.161	0.213	-6.019**	0.000
LNGIP	0.220	0.996	-2.390	0.158	-5.168**	0.000
LNCONS	-2.979	0.167	-2.028	0.273	-5.175**	0.000
LNIFA	-1.973	0.576	-2.179	0.220	-3.062**	0.005
LNTURN	0.682	0.999	-1.742	0.395	-4.508**	0.000
LNTIP	0.037	0.994	-2.492	0.134	-5.407**	0.000
LNT	-0.158	0.989	-1.539	0.113	-6.937**	0.000

注：**表示在5%的水平下显著

上表中，原始序列变量的检验统计量大于临界值，对应的p值均大于显著性水平，所以没有通过显著性检验，即全部变量原始序列均含有单位根，是非平稳的时间序列。随后再对变量一阶差分、二阶差分序列进行单位根检验，表中显示一阶差分后的变量的ADF检验统计量对应的p值仍大于显著性水平，不能拒绝原假设，所以一阶差分变量仍不平稳[]；最后的二阶差分变量的ADF检验中，检验统计量对应的p值均小于0.05，由此通过了显著性检验，所以在5%的水平下判断：货物吞吐量LNT与地区生产总值LNGDP、进出口贸易总额LNEXIM、工业总产值LNGIP、社会消费品零售总额LNCONS、全社会固定资产投资总额LNIFA、货物周转量LNTURN、第三产业产值LNT七个经济指标都符合二阶差分平稳，故可对变量进行协整检验与建模[]。

4.3.2因果关系检验

宁波舟山港港口物流和浙江省经济发展现状之间的因果关系，可以借助格兰杰因果检验的方法来进行处理。格兰杰检验主要是运用统计技术检验经济变量因果性的方法。主要是利用经济关系发挥作用的时间差和滞后阶数的效应，根据经济变量各自的前期指标相互在解释、影响对方指标中的显著程度，来判断因果关系的存在性和方向。在进行具体检验时，可以通过下面所示的双变量回归进行检验分析。

其中，k为变量的滞后阶数。检验的原假设分别是序列logth（logGDP）不是序列logGDP（logth）的格兰杰成因，即β1=β2…β1=0。

通过EView8.0软件对上述两变量进行格兰杰因果检验，检验结果如表5-2所示。

表5-2格兰杰因果检验结果

原假设	自由度	F统计表	P值
LogthdoesnotGrangercause lgtGDP	18	1.08245	0.04267
lgtGDP doesnotGrangercauselogth		4.38931	0.03145

由5-2表知，在的显著水平上，lgtGDP是logth的格兰杰原因，logth同样也是lgtGDP的格兰杰原因。因此城市经济发展GDP与港口货物吞吐量存在格兰杰原因，即存在着双向因果关系，说明浙江省经济的快速发展能够促进了港口货物吞吐量的增长，也是发展港口物流发展的重要推动力。同时港口货物吞吐量带动城市产业的发展，从而促进浙江省经济的快速发展[]。

4.3.3协整检验

下面使用Johansen协整检验法，验证变量之间是否形发展期稳定的均衡变动关系。Johansen协整检验包括两个检验统计量，分别为迹统计量和极大特征根统计量，当检验统计量通过显著性检验，拒绝原假设，便可判断变量之间的协整关系。两个变量间的协整关系至多存在两个，故通过“无”协整关系和“至多一个”协整关系两个原假设分别判断，最终确定货物吞吐量分别与七个变量之间的协整关系[]。

表5-3 Johansen协整检验结果

LNT与*协整关系	原假设	迹检验		极大特征根检验		结论
		临界值	p值	临界值	p值
LNGDP	无	14.725	0.243	10.559	0.286	无
	至多一个	4.166	0.388	4.166	0.388
LNEXIM	无	15.919**	0.012	13.255**	0.022	存在协整关系
	至多一个	2.664	0.121	2.664	0.121
LNGIP	无	10.946*	0.084	8.296	0.156	无
	至多一个	2.650	0.122	2.650	0.122
LNCONS	无	23.431**	0.018	17.129**	0.032	存在协整关系
	至多一个	6.302	0.169	6.302	0.169
LNIFA	无	19.235*	0.069	15.308*	0.062	存在协整关系
	至多一个	3.927	0.423	3.927	0.423
LNTURN	无	12.201	0.431	6.292	0.755	无
	至多一个	5.910	0.198	5.910	0.198
LNTIP	无	18.044*	0.098	15.041*	0.068	存在协整关系
	至多一个	3.003	0.580	3.003	0.580

注：**和*分别表示在5%和10%的水平下显著

上表显示，首先检验浙江省地区生产总值LNGDP与港口货物吞吐量LNT之间的协整关系，在原假设无协整关系检验中，迹检验和极大特征根检验统计量均不能通过显著性检验，同理至多一个协整关系检验中两个统计量也都不显著，由此不能拒绝原假设，进而判断了地区生产总值与港口货物吞吐量之间并不存在长期稳定的均衡变动关系。同理，港口货物吞吐量LNT分别与工业总产值LNGIP、货物周转率LNTURN之间也不存在长期稳定的均衡变动关系，即从长期来看，地区生产总值、工业总产值以及货物周转率并不能显著的引起港口货物吞吐量之间的变化。

而地区贸易总额LNEXIM与港口货物吞吐量LNT的协整检验中，原假设无协整关系对应的迹检验和极大特征根检验统计量对应的p值都小于0.05，由此拒绝不存在协整关系的原假设，同时接受至多一个协整关系的原假设，由此确定了地区贸易总额与港口货物吞吐量之间存在一个长期稳定的协整关系。同理，港口货物吞吐量LNT分别与社会消费品零售总额LNCONS、全社会固定资产投资总额LNIFA、第三产业产值LNTIP之间也存在一个协整关系[]。

故通过协整检验，我们确定了浙江省经济对宁波舟山港口货物吞吐量存在一定的影响，从长期来看，地区贸易总额、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资总额以及第三产业产值的指标变化可以刺激货物吞吐量的变化，但地区生产总值、工业总产值、货物周转率并不能显著的影响港口货物吞吐量。

4.3.4VAR模型检验

下面我们将货物吞吐量LNT分别与各指标建立的VAR模型的滞后阶数进行确定，主要通过AIC和SC指标进行确定，当AIC和SC同时达到最小，或全部统计量中多数均在此滞后阶数下为最优，则最终选择此滞后阶数作为VAR模型的滞后阶数。结果如下表：

表5-4VAR模型滞后阶数确定

VAR模型	AIC	SC	阶数确定（Lag）
LNT与LNGDP	-5.709526*	-5.412736*	1阶
LNT与LNEXIM	-3.945317*	-3.648527*	1阶
LNT与LNGIP	-5.302576*	-5.005785*	1阶
LNT与LNCONS	-7.115978*	-6.819188*	1阶
LNT与LNIFA	-4.939403*	-4.642612*	1阶
LNT与LNTURN	-4.753	-4.456306*	1阶
LNT与LNTIP	-6.191032*	-5.894241*	1阶

上表中，货物吞吐量分别与地区生产总值、进出口贸易总额、工业总产值、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资、第三产业产值建立的VAR模型在值1阶下对应的AIC和SC同时达到最小；货物吞吐量与货物周转量仅SC显示在滞后1阶下最小，剩余统计量也多在滞后1阶下最优，故通过检验，最终确定了货物吞吐量分别与7个经济指标应建立最优的模型均为VAR(1)模型。

下面对7个VAR(1)模型的稳定性进行检验，若残差根均在单位根圆内，则表明模型稳定。

以上7个VAR模型的稳定性检验中，每个模型的两个残差根均在单位圆内，可见模型稳定，即LNT与LNGDP、LNT与LNEXIM、LNT与LNGIP、LNT与LNCONS、LNT与LNIFA、LNT与LNTURN、LNT与LNTIP所建立的VAR(1)模型是稳定的。

4.3.5脉冲响应函数

下面将在VAR模型的基础上，通过脉冲响应函数，分别当地区生产总值LNGDP、进出口贸易总额LNEXIM、工业总产值LNGIP、社会消费品零售总额LNCONS、全社会固定资产投资总额LNIFA、货物周转量LNTURN、第三产业产值LNT受到一个标准差的冲击后，对货物吞吐量产生的动态影响进行分析，其中蓝线表示脉冲响应函数结果，红色表示2倍标准差的范围[]。

表5-5 脉冲响应函数总结

影响因素	货物吞吐量的动态变化	总效果
地区生产总值	无明显的影响	几乎无影响
进出口贸易总额	初期明显正效应，逐渐减弱	较强拉动作用
工业总产值	正向影响较稳定且长期持续稳定	稳定拉动作用
社会消费品零售总额	明显负效应，负向逐渐增大并趋于稳定	稳定抑制作用
全社会固定资产投资总额	正向影响逐渐增大，逐渐稳定	稳定拉动作用
货物周转量	初期正向显著，逐渐减弱	较强拉动作用
第三产业产值	正向微弱影响	较微弱

当地区生产总值受到冲击后，从整体来看，几乎对港口货物吞吐量没有产生明显的影响，整个观察期的影响都在0附近波动，由此可见地区生产总值不能直接对货物吞吐量产生影响。当地区贸易总额受到冲击后，对货物吞吐量产生明显较强的正向。具体来看，地区贸易总额对货物吞吐量的正向影响从期初到第4期正向影响迅速增大，随后负向影响缓慢减弱。可见进出口贸易总额对货物吞吐量产生明显的正向影响，即进出口贸易总额的波动可以明显的促进货物吞吐量水平，但随着时期推移，正向促进作用开始缓慢减弱[]。当工业总产值受到冲击后，对港口货物带来正向的影响，其正向影响在整个观测期较为稳定，同时正向的影响比较微弱。即工业总产值的波动在一定程度上拉升港口货物的吞吐量，但是正向拉升作用比较有限。当社会消费品零售总额受到冲击后，在整个观测时间都能够对港口货物吞吐量产生明显的负向影响：具体来看，负向的影响在缓慢增大，当达到12期左右时，负向影响达到最大，在后期保持稳定的负向影响。由此可见，社会消费品零售总额的波动会抑制港口货物吞吐量水平，抑制作用随着波动增大而逐渐增大，当达到一定程度后，产生比较稳定的抑制作用[]。当全社会固定资产投资受到冲击后，对港口货物吞吐量产生明显的促进效应，这种正向的促进作用，首先随着其波动逐渐增大，达到较大的水平后保持稳定的促进影响。由此可见，全社会固定投资投资的波动会明显的拉升港口货物吞吐量水平，在长期来看，会对港口货物吞吐量产生稳定的正向影响。当货物周转量受到冲击后，整体来看也可以明显的促进港口货物吞吐量水平。其港口货物吞吐量会在短期内迅速增大，在第4期左右达到较高水平后，开始缓慢减弱，由此可见，货物周转量主要在短期内影响港口货物吞吐量，对其影响比较迅速且激烈，但随着影响周期的增大，港口货物吞吐量的正向变化在逐渐减弱，对其影响最终会消失。最后当第三产业产值受到冲击后，对港口货物吞吐量产生比较微弱的正向影响，但长期来看，对其影响几乎为0。由此可见，第三产业的波动几乎对港口货物吞吐量不能够带来明显的影响效果，即第三产业波动不会直接影响港口货物吞吐量的变化。从以后三个的VAR模型的回归结果中可以看出，模型的拟合优度较高，R2=0.9936,调整R2=0.9916，S.E=0.0592,因此此模型是比较稳定和合理的。

4.3.6实证结果分析

从实证分析的结果中可以看出，浙江省与宁波舟山港港货物吞吐量之间的相关系数达到0.9936。这说明对于浙江省来说，港口是浙江省城市经济发展的重要环节，同时也说明浙江省城市经济的发展对宁波舟山港港口物流的发展会有很大的影响。同时表明浙江省的进出口贸易主要通过港口来完成，也表明浙江省外向型经济的发展对宁波舟山港港口物流发展有举足轻重的作用。因此宁波舟山港港口物流与浙江省地区经济发展有着密切的关系。

（1）过对宁波舟山港港口与浙江腹地关联度测算及对影响港口发展的7个因素与港口吞吐量进行脉冲响应分析，初步揭示了浙江省腹地不同影响因素如何作用于港口发展的特征。总体上宁波舟山港港口物流与浙江省各经济发展指标的关联度较高，通本文初步揭示了浙江省影响宁波舟山港经济带港口发展的作用特征。根据不同影响因素对港口发展的作用可知，腹地拉动宁波舟山港港口发展的主要因素依次为固定资产投资及工业化，次要因素是对外贸易和腹地消费需求、物流需求。这充分说明港口发展特点与腹地经济发展模式或发展阶段密切相关。其中港口物流与地区经济总量、进出口总值以及货运周转量的关联程度相对更高。宁波舟山港港口与浙江省地区经济总量以及货运周转量间存在长期均衡的关系，但港口发展与浙江省进出口总值间不存在长期均衡关系。

（2）从协整分析的结果来看，在2008-2017年问宁波舟山港港口货物吞吐量与浙江省国内生产总值（GDP）之间存在长期的稳定关系。公式中的系数为正，说明城市经济增长与港口货物吞吐量有正的相关关系，当港口吞吐量增加1%时，浙江省生产总值增长0.7730%。

（3）从因果检验和脉冲响应分析来看，港口货物吞吐量与浙江省GDP互相都是彼此的Granger原因；脉冲响应分析的结果表明，港口货物吞吐量与浙江省在短期内是快速拉动的互相作用，在长期有稳定的促进作用。

（4）宁波舟山港港口物流发展与浙江省地区经济增长存在单向因果关系，宁波舟山港港口的发展对浙江省经济增长拉动作用明显，但相比于港口的发展，浙江省经济增长较慢，对港口发展推动作用不显著。宁波舟山港港口与浙江省货运周转量间存在双向因果关系，货运周转量主要反映区域物流发展程度，宁波舟山港港口与浙江省区域物流共同发展、相互促进。

5宁波舟山港与腹地互动的问题及促进策略

5.1腹地经济推动宁波舟山港发展中存在的问题

港口与腹地经济发展相辅相成，港口的发展为腹地经济发展带来了机遇，腹地经济发展又推动了港口向更高层次发展，通过灰色关联模型得出与宁波舟山港港口关联度最高的腹地为浙江省，选取影响港口发展的因素建立指标体系，通过脉冲响应分析探讨各因素对港口的动态作用，通过实证分析结果总结目前腹地经济推动在宁波舟山港港口发展中存在的问题。

5.1.1腹地GDP增长影响弱，港腹联动需进一步加强

港口货物吞吐量与浙江省GDP互相都是彼此的Granger原因；脉冲响应分析的结果表明，港口货物吞吐量与浙江省在短期内是快速拉动的互相作用，在长期有稳定的促进作用。总体上宁波舟山港港口物流与浙江省各经济发展指标的关联度较高，本文初步揭示了浙江省影响宁波舟山港经济带港口发展的作用特征。根据不同影响因素对港口发展的作用可知，腹地拉动宁波舟山港港口发展的主要因素依次为固定资产投资及工业化，次要因素是对外贸易和腹地消费需求、物流需求。这充分说明港口发展特点与腹地经济发展模式或发展阶段密切相关。其中港口物流与地区经济总量、进出口总值以及货运周转量的关联程度相对更高。宁波舟山港港口与浙江省地区经济总量以及货运周转量间存在长期均衡的关系，但港口发展与浙江省进出口总值间不存在长期均衡关系。浙江省地区生产总值的波动，从整体来看，几乎对港口货物吞吐量没有产生明显的影响，由此可见地区生产总值不能直接对货物吞吐量产生影响。对于港口的发展影响较弱，从港腹互动理论分析，浙江省作为宁波舟山港港口的主要腹地，其GDP的发展不能满足宁波舟山港港口的发展，港腹互动关系需进一步加强。

5.1.2临港工业分散，产业结构不尽合理

根据城市新兴区域的发展经验，产业空间集聚与城市化是一个相互促进的过程，只有当产业空间集聚与城市化建立起良性互动机制，城市化才可以走上稳定的发展轨道。在某种程度上，区域内经济发展水平可以反映在地区产业在整个国民经济中所占比重及产业内部结构的合理化程度。通过脉冲函数分析明确当工业总产值受到冲击后，对港口货物带来正向的影响，其正向影响在整个观测期较为稳定，同时正向的影响比较微弱。即工业总产值的波动在一定程度上拉升港口货物的吞吐量。长期来，浙江省经济产业结构不合理，主要集中体现在建材、机械、化工、纺织等传统产业领域，表现为：工业企业规模小，技术水平低、产业趋同现象严重，产品附加值偏低。从几年来浙江省三大产业结构看，不难发现其中第二产业的比重仍然偏高，第三产业比重虽上升，就整个产业比例看，还需要调整提升。

5.1.3港口与城市发展的不平衡，忽视港口资源开发

港口企业在加速发展过程中，部分港区受经济利益驱动，可持续发展理念淡化，忽略了对环境的保护及清洁生产，致使发展超过区域资源环境的承受能力，各项资源占用过多，环境恶化，社会成本增加，有害物质排放增加。XX及相关部门监管不到为，基础设施不完善，忽视港口资源开发。

宁波舟山港发展与港口城市发展不同步,致使浙江省海经济发展不平衡。在港口发展的过程中,浙江省基础设施不够完善,使其运输供应需求不能有效拉动了港口货物吞吐量,导致港口不能进行有效的可持续发展。浙江省发展缓慢已影响到港口的持续发展,需要加强城市工业化,依托商业贸易中心的发展水平,使港口和城市实现快速发展。

5.1.4货物周转地区贸易影响大，港口软环境需要优化

从脉冲响应函数分析结果可以看出，腹地经济货物周转量以及地区贸易总额对于宁波舟山港港口发展有教名先得正向影响，当地区贸易总额及货物周转量受到冲击后，整体看来影响港口货物吞吐量水平，影响港口的发展，随着地区贸易总额与腹地货物周转的发展，同时也对港口软环境的优化提出了更高的要求。

根据不同影响因素对港口发展的作用可知，腹地拉动宁波舟山港港口发展的三大主要因素依次为腹地物流规模、固定资产投资及工业化，次要因素是对外贸易和腹地消费需求。这充分说明港口发展特点与腹地经济发展模式或发展阶段密切相关。为促进宁波舟山港港口可持续发展，增强腹地对港口发展的支持能力，必须从以下四方面做起：

5.2促进宁波舟山港发展建议

5.2.1推动港口腹地联动，促进GDP增长

受传统思想的影响,港口发展初期形成了“依城建港”的模式,其有利的一面是顺应“城以港兴,港为城用”的客观规律。港城一体化趋势要求港口与城市必须协调发展,主要表现在个方面第一,港口是城市的水上门户,城市是港口的货源基地第二,港口促进城市经济的发展,城市推动港口发展第三,港口是城市的纽带,城市是港口的依托。实施港城一体化战略,首先要发挥XX的宏观调控的作用,XX应立足于港口城市及区域经济的实际情况,高起点地做好港口的统一专门发展规划。通过港口经济的发展规划布局,将港口规划同城市经济和区域经济发展布局结合起来,依托港口优势,同临港工业、出口加工业和现代物流业发展结合起来,并同土地开发和城市规划结合起来,形成港口与经济及城市的互动发展。要注重培育良好的市场环境,打破部门、行业垄断,提高市场开放度与透明度,建立市场主导型的资源配置机制,推进价格改革,统一港口装卸、运输等价格,明确港口行业政策和准入标准,鼓励港口企业以资产为纽带,通过企业重组和兼并,培育大型化的航运或港口企业,建立完善统一、公平开放的港口运输市场。

其次应按科学发展观对港口在城市发展中的定位有一个全面的认识。港口发展既要着眼于当前,更要注重长远、可持续的发展,既要保持港口传统功能和在国际、区域的竞争力,又要通过港口产业升级和多样化实现全面协调发展。这就需要对港口的长远发展进行科学的规划与合理布局,将港口和城市作为一个有机整体,适当超前和高起点的统筹规划,与城市的发展相适应,并密切配合城市化进程。规划中既要考虑港口的总体营运环境,又要充分重视城市滨水地区海运业与非海运产业的协调发展。

宁波舟山港港口城市均，应把握区位优势，围绕“以港兴市的发展战略，采用“港口带动，借力发展”的发展策略，发挥“内联外延”的区位承接作用，强化与腹地区域的便捷联系，扩大腹地范围，借助沿海经济带的经济辐射作用，发展港口城市经济。

5.2.2加快临港工业集聚，优化产业结构

通过对前面港口物流与三大产业之间关联性的分析，港口物流的发展与三大产业有着密切关联，港口吞吐量的提高对三大产业的产值增长效果明显大于三大产业对港口吞吐量的影响程度。并且第二、三产业的影响程度明显高于第一产业的影响程度。临港产业的建设在很大程度上促进着港口经济的发展，因此要发展港口经济，需要加强临港产业的建设以及产业结构的调整。

临港产业要以各港临港工业区为载体，在稳固现有优势产业的同时，优化产业布局、整合现有资源，走新型工业化的道路，将其发展成为具有时代特征的现代化工业。要进一步内引外联，加快发展石化、现代装备制造业、船舶制造业以及电子信息产品工业等支柱产业。提高产业的集中度，以及投资强度和产出的强度，注重发展企业的空间集聚度和产业链的延伸，形成更具国际竞争力的产业集群。对于港口企业来说，应该提高资本运作的灵活能力，充分实现资本的价值，使其实现自身价值的最大化，与此同时，应当积极通过增资配股吸引社会资金参与港口建设；此外应开拓多种融资渠道，争取从银行获得长期的低息贷款来支持港口企业自身的发展。加强关联市场的对接，积极融入到城市经济市场，拓宽港口经济的辐射范围。

在发展宁波舟山港港口物流和城市经济的措施上，应发挥港口城市本区的产业优势。促进临港产业的发展、振兴港口物流业发展、提升港口群国际地位，更可以形成辐射效应，促进腹地产业发展，推动港口城市经济的整体提高。

5.2.3重视港口资源开发，加大城市开放力度

针对之前得到的实证分析的结论，港口货物吞吐量与城市国内生产总值（GDP）之间存在长期的稳定关系，我们需要从城市经济发展和沿海港口港口资源开发两方面进行分析。

宁波舟山港港口作为国际物流的重要节点，在国际贸易中的重要性是非同小可的，从目前的宁波舟山港港口物流发展来看，大力发展开放港口，增加对外贸易往来，对于持续发展宁波舟山港港口物流有着巨大的推动作用，因此，扩大港口城市的对外开放至关重要，同时开放的程度要适中。城市的对外开放程度在很大程度上将影响外商投资的力度和港口的进出口贸易，因此加大港口城市的开放力度不仅扩大进出口贸易，促进城市经济发展，更能够增加港口的货物吞吐量，带动港口物流的发展

另外，扩大对外开放的政策也是发展宁波舟山港港口物流的关键点。从供需的角度看，我国形成了国际市场生产能力和国内劳动力严重过剩的现象，这都要求扩大对外开放，拓展国际市场，在需求方面，我国存在巨大的潜在消费需求，这将有利于吸引大量的跨国集团以宁波舟山港腹地为物流基地组织生产。因此，扩大港口对外开放程度，实施更加积极的对外开放政策促进港口与城市一体化同步发展，形成经济中心和航运中心的形成都具有重要的积极促进的作用。

近年来，宁波舟山港港口大力发展建设，新建或改造的泊位达个，新增港口使港口的通过能力大幅增加，我国沿海港口的生产力大幅增长。在大力建设港口硬件设施建设的同时，应当防止或避免出现港口盲目建设，合理利用现有资源，有序幵发有限的海岸线资源，重视港口资源的开发。

宁波舟山港港口应当顺应市场的发展，加强海外市场幵拓的力度与范围，加大国际中转的福射范围。港口的发展需要完备的先进的港口基础设施。同时在信息化的时代，也要增强港口的信息化管理，加快港口的信息化网络的建设，推进数字化港口建设，保持畅通、连贯的信息网络和渠道，提高港口对市场的反应能力。同时改善口岸环境，提升港口促进腹地经济发展的能力。

5.2.4加快港口物流发展，优化港口软环境

作为现代化港口的宁波舟山港物流涉及与港口运输有紧密联系的各个物流部门，其中包括海运业、仓储业以及代理业等。首先是海运业。对于海运业来说，要结合腹地地区产业的实际发展状况进行规划和发展，在重化工业发展迅速的时期，应优先发展矿石、原油等码头，扩大航运辐射面，大力超前发展内外线综合航运网络。建立高效、快捷的航运信息网，与全国水运信息网络相连，实施信息的现代化。

其次是仓储业。发展港口以保税功能为主的仓储业，坚持大宗货物仓储与高附加值货物、集装箱货物仓储并举的原则，提高港口仓储量，增加仓储效益。第三是代理业。在发展港口物流的同时，发展代理业，扩大港口代理业务量，提高代理人员的综合素质，提高服务水平和质量，规范代理，发展理货及联运代理，增加其业务量。

最后是集疏运输业。港口的快速发展需要提高港口的运作效率，货物到达港口一般通过铁路和公路等渠道运往其他各地，因此要建立同港口相配套的综合运输体系，同时加强港口通往内地的高速公路、铁路的建设和维护。实现港铁联运的网络。

6结论与展望

6.1结论

当前，世界港口加速向“综合物流中心”转型，宁波舟山港作为国际首屈一指的超大港口，引领世界港口的发展趋势，港口功能从机械性货物中转的单一服务发展到“综合物流服务”，以现代物流理念建设和发展港口。而占有区位优势和腹地优势的港口城市，其发展无论是国家对航运业的重视，还是沿海经济带战略的实施，都具有举足轻重的作用。

本文在分析宁波舟山港港口发展影响因素基础上，建立灰色关联模型，进行实证分析港口物流与腹地经济发展间的互相推动的作用，并利用VAR模型对促进宁波舟山港发展因素进行分析，得出以下结论。

目前再宁波舟山港港口成长影响因素中，不同地区生产总值与宁波舟山港货物吞吐量的关联程度各不相同。灰色关联度排序为:浙江地区生产总值(亿元)>宁波地区生产总值(亿元)>江苏地区生产总值(亿元)>江西地区生产总值(亿元)>安徽地区生产总值(亿元)>湖北地区生产总值(亿元)。浙江地区生产总值关联度为0.7673最大，说明与宁波、江苏、江西、安徽、湖北等省地相比较，选择浙江省作为宁波舟山港发展的腹地更为合适。过对宁波舟山港港口与浙江腹地关联度测算及对影响港口发展的7个因素与港口吞吐量进行脉冲响应分析，得出腹地拉动宁波舟山港港口发展的主要因素依次为固定资产投资及工业化，次要因素是对外贸易和腹地消费需求、物流需求。这充分说明港口发展特点与腹地经济发展模式或发展阶段密切相关。其中港口物流与地区经济总量、进出口总值以及货运周转量的关联程度相对更高。宁波舟山港港口与浙江省地区经济总量以及货运周转量间存在长期均衡的关系，但港口物流发展与浙江省进出口总值间不存在长期均衡关系。通过VAR模型分析结果来看，宁波舟山港港口货物吞吐量与浙江省国内生产总值（GDP）之间存在长期的稳定关系。宁波舟山港港口物流发展与浙江省地区经济增长存在单向因果关系，与浙江省货运周转量间存在双向因果关系。得出宁波舟山港港口发展港口物流是城市经济发展的重要带动力量，港口物流促进城市临港产业结构升级，优化产业布局。通过对港口货物吞吐量与三次产业间的相关关系的分析，得出了港口物流影响城市经济增长的增长机制。即港口通过各种产业活动和物流活动，推动着港口城市经济和地区经济的发展，这一方面是由于港口本身直接增加了社会效益，带来了国民收入的增加和的增长；另一方面它又通过前向后向联系影响着相关产业尤其是第二、第三产业的经济发展，进而促进着经济产业结构的优化和升级。城市经济的发展可以为港口物流发展提供大量的货源。同时为港口物流发展提供空间保证，并提供各类相关服务。

6.2展望

宁波舟山港发展因素主要受其腹地城市经济发展的影响，港口物流和城市经济发展存在复杂的关系，在研究对象的氾围上和研究对象的层次上，都还有值得深入探讨的问题，从本论文的角度出发，认为有以下几点值得进一步研究的问题：

本文主要研究宁波舟山港发展影响因素，在研究对象范围上，可以将该问题的研究拓展到其他类型港口区域，并对不同类型区域得出的结果进行比较，增加模型的适用范围，得出一个普遍适应的研究成果。在研究层次上，可以将本文的研究扩大到国家级别的港口物流与区域经互动发展系统，扩大应用范围，为国家宏观战略的制定提供指导。由于本人能力有限，在本文的研允中难免出现错误和遗漏，恳请各位专家给予指正。

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致谢

毕业论文的完成随着键盘声音而接近尾声，停下来感叹时间飞逝，我最想感谢我的导师对本论文从选题、构思、资料收集到最后的定稿的各个环节给予细心的指引和教导，导师渊博的专业知识，严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，严于律己、宽以待人的崇高风范，朴实无法、平易近人的人格魅力对我影响深远，也在生活上也给我无微不至的照顾和关怀。本次论文从审题到完成，这期间不免会遇见问题，每一步都在老师的悉心指导下完成的，倾注了老师的大量心血。在此，谨向导师表示崇尚的敬意和衷心的感谢！ 同时本论文的完成离不开老师、同学、朋友的关心及帮助，感谢你们在我写论文中给予我大量有用的素材，也在论文的排版和撰写过程中提供热情的帮助，在我困惑时提出宝贵的意见和建议。还要感谢培养我的浙江海洋大学，拥有着浓厚的学术氛围，舒适的学习环境让我终生难忘！祝母校蒸蒸日上，永创辉煌！感谢论文中的引文的原作者，如果没有这些作者的研究成果的启发和帮助，我将无法完成这篇论文。最后我要向在百忙之中抽出时间对本文进行审阅、评议和参加本人论文答辩的各位老师再次表示感谢，以及我的家人、朋友、同学们、真的是他们的支持、帮助下我才得以顺利完成此论文。