基于两区制空间杜宾模型的我国港口空间竞争强度分析

    梁晶 李承杰

    

    

    

    【摘 要】 为进一步了解我国港口空间竞争格局，完善区域港口协调发展政策，基于我国128个规模以上港口2008―2017年的面板数据，运用两区制空间杜宾模型对不同规模、不同地理区位和不同整合力度下港口空间竞争强度的差异情况进行研究。结果表明：大型港口之间的空间竞争强度要大于小型港口，大型港口面临周边港口空间竞争的响应系数为0.546，小型港口为0.168;沿海港口相比内河港口对周边港口的竞争更加敏感，沿海港口面临周边港口空间竞争的响应系数为0.572，内河港口为0.237;港口整合可以降低港口空间竞争强度，整合力度大的区域其港口面临周边港口空间竞争时的响应系数为0.401，其空间竞争强度要比其他区域小0.155。

    【关键词】 港口空间竞争;空间计量;两区制空间杜宾模型

    0 引 言

    2001年，我国港口管理权开始由中央下放到地方政府，从而形成了“一港一城”的港口治理模式。这种治理模式激发了港口城市走“以港兴城”发展道路的意愿，使得区域港口重复投资建设的现象屡见不鲜，限制了区域港口群将港口资源优势转化为经济优势的能力。为此，交通运输部发布《全国沿海港口布局规划》和《全国内河航道与港口布局规划》，以规划港口的空间布局推动港口协调发展。2008年国际金融危机爆发，航运业陷入低迷，港口在地理空间上的竞争进一步加剧。因此，从空间的角度研究在不同规模、不同地理区位和不同整合力度下的我国港口竞争形态，有助于了解我国港口空间竞争格局，完善区域港口协调发展政策。

    国内外学者主要围绕港口竞争力评价[1-2]、港口竞合关系[3-4]和港口竞争策略[5-6]等方面展开研究，对港口竞争的实证考察大都注重逻辑推理和计量分析。近年来，逐渐有学者将空间因素引入到港口竞争研究中来。AXEL[7]以欧洲五大区域的92个集装箱港口为对象，对港口发展的空间竞争进行研究。PATRICK等[8]采用空间滞后模型证明了荷兰内陆港口的发展受到港口空间竞争的影响，与其他强大的港口距离较近并不一定有利于港口自身的发展。然而，这些研究忽略了给定港口在不同发展环境下面对周边港口空间竞争的反应可能有所不同。

    考虑我国港口众多，不同港口面临的发展环境存在较大差异，可能对港口发展的空间竞争强度产生影响。以我国128个规模以上港口2008―2017年的面板数据为研究样本，采用两区制空间杜宾模型，对不同发展环境下我国港口空间竞争差异进行实证研究，并为港口协调发展提出建议。

    1 模型构建

    1.1 选取样本

    为研究不同发展环境下我国港口空间竞争强度的差异，以我国规模以上港口为研究样本，依据交通运输部对港口的布局规划，将128个规模以上港口划分到9个区域，具体见表1。

    1.2 构建空间计量模型

    1.2.1 空间自相关检验

    全局空间自相关检验能够检验港口发展是否存在港口间相互依赖的现象。指数是最早应用于全局空间自相关检验的方法，具体计算公式为

    式中：t为时期，t=1，2，3，…;It是t时期的Moran' I指数，取值在 1～1，值为正代表正相关，为负代表负相关，其绝对值越大代表变量的空间相关性越强;n为研究区域内港口数量;wij是空间权重矩阵，用来反映空间作用，选用地理距离的倒数平方的权重矩阵来表示港口空间关系;xit和xjt分别是港口i和港口j的观测值;St2是观测值的方差;t是观测值的平均数。

    1.2.2 两区制空间计量模型

    当变量存在空间关系时，传统的计量经济学方法不再适用，需要采用空间计量模型来解决空间异质性问题。被广泛应用于实证分析的线性空间计量模型主要有空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），但线性空间计量模型无法测度我国港口空间竞争强度在不同发展环境下的非对称效应。因此，采用两区制空间面板模型，为不同港口规模、不同地理区位、不同整合力度的港口分别设定不同的空间自相关系数，并对非对称效应进行分析。中国港口发展影响因素的两区制空间杜宾模型回归方程如下：

    yit= 1ditwij yjt + 2dit（1 dit）wij yjt +

    xit + wij xjt + + t + t + it（4）

    wij=（5）

    dij1= （6）

    dij2= （7）

    dij3= （8）

    式中： y为被解释变量; x为解释变量;N表示观察样本数目; 1和 2分别表示不同发展环境下空间滞后被解释变量的相关系数; 和 分别为解释变量和空间滞后解释变量的相关系数; 为截距项; t 表示空间固定效应; t表示时间固定效应; it为残差扰动项; d为虚拟变量，d=0和d=1分别代表两个不同的区制。

    从港口规模、地理区位和整合力度大小等3个方面来构建虚拟变量d。首先，令给定港口为省际行政区域内货物吞吐量最大的港口时，d =1，否则为0;其次，当给定港口为沿海港口时，d =1，否则为0;最后，令给定港口为整合力度大的区域的港口时，d =1，否则為0。东南沿海和西南沿海港口群较早突破了“一城一港”港口管理体制的限制（厦门港和福州港分别整合了漳州港和宁德港;钦州港、北海港和防城港整合形成北部湾港区），整合力度居全国前列。

    1.3 选择模型变量

    构建一个以港口规模为被解释变量，以影响港口发展的腹地经济因素为解释变量的分析框架。选择港口货物吞吐量作为核心变量来反映港口规模。借鉴前人研究，将内向型腹地经济发展水平和外向型腹地经济发展水平作为模型控制变量，其中，内向型腹地经济发展水平包括：经济水平ln IGDP（GDP，亿元）、基础设施投资水平ln IFA（固定资产投资，亿元）、城市化率IU （年末城镇人口占总人口比重，%）、 产业结构IS（第三产业占比，%）;外向型腹地经济发展水平包括：进出口水平ln IAE（进出口总额，亿美元）、外商投资水平ln IF（外商直接投资总额，亿美元）。样本时间段为2008―2017年，被解释变量数据来自历年《中国港口统计年鉴》，所有解释变量数据均来自历年《中国城市统计年鉴》。

    2 实证分析

    2.1 全域空间自相关分析

    由指数检验结果（表2）可知，指数均大于0，并且逐年增加，且所有年份都通过了1%显著性水平检验，表明我国港口发展存在显著的空间自相关性，且相关性逐年增加。这也验证了前文所述中国港口发展存在空间竞争的观点。

    2.2 回归分析

    2.2.1 检验及模型比较选择

    对所有数据进行单位根和协整检验，其结果均通过了检验，表明面板数据具有较好的平稳性。Hausman检验的卡方统计量值为正（68.322），且P值通过了1%的显著性水平检验，因此选择固定效应的模型。面板数据模型和空间计量模型的估计结果（表3）第2列显示，OLS模型残差的指数显著为正，说明我国港口发展的确是存在显著的正向空间相关性，需要使用空间计量模型。拉格朗日乘子检验结果显示LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag和Rboust LM-Error统计量均在1%水平下显著。SDM模型中R2和Log-L值都大于其他模型，且能将因变量和自变量的空间依赖性都考虑在内，最大限度地考察各个变量对港口发展的影响程度，因此SDM模型相比于SEM模型和SLM模型能更好地解释我国港口的空间竞争。

    2.2.2 不同发展环境下中国港口空间竞争强度比较

    表4为单区制空间杜宾模型和两区制空间杜宾模型的回归结果。单区制回归结果中，空间相关系数为正，通过了1%的显著性检验，给定港口面对周边港口的空间竞争的响应系数为0.503。 从 d 、 d 和d? 回归结果可以发现，两区制模型在R2和Log L值上都优于单区制，此外SDM、SEM、SLM等3个两区制模型都拒绝了不同发展环境下空间相关系数相同的假设，且都通过了1%的显著性检验。因此，采用两区制空间杜宾模型研究不同发展环境下我国港口的空间竞争强度是合理的。

    分析模型，给定港口为大型港口时，港口面临周边港口空间竞争的响应系数为0.546，给定港口为小型港口时，面临周边港口空间竞争的响应系数为0.168，意味着大型港口之间的空间竞争强度要大于小型港口。具体来说，省际行政区域内规模最大的港口大多是区域枢纽港，地理位置优越，基础设施完善，对区域内乃至区域外的货物具有让小型港口无法比拟的吸引力。此外，大型港口拥有许多政策先行先试的便利，如自由港政策都是在大型港口上试运行，随后推广到其他小型港口的。规模大小的差别带来的港口竞争力以及港口发展政策差异，对港口间空间竞争强度产生了影响。

    从模型回归结果来看，沿海港口面对周边港口竞争的响应系数为0.572，这一数值比内河港口的0.237要高出不少，这说明沿海港口相比内河港口对周边港口的竞争更加敏感。相比于内河港口，沿海港口地理区位优势明显，经济实力雄厚，国际化参与度也更高，面对周边港口竞争时，为维持或扩大自身优势地位，沿海港口有更大的能力和更迫切的需要来采取措施应对。此外，内河港口的腹地大都受限于“一城”，较难触及到周边城市，这也在一定程度上限定了其面对周边港口空间竞争的响应强度。

    在模型回归结果中，位于整合力度大的区域的港口对周边港口空间竞争的响应系数为0.401，而其他区域港口的响应系数为0.556，说明不管整合力度如何，所有区域的港口都会对周边港口的竞争作出响应，且这种响应的程度是有区别的。位于整合力度大的区域的港口間的空间竞争程度要小于整合力度小的区域。这是因为整合强度大的区域对整个区域港口群的发展有统一的规划，港口之间的分工合作机制也更为明确，同质化竞争会受到港口群整合的约束而大大减小。其他整合力度小的区域的港口则面临着更为宽松的政策环境，港口城市在规划港口发展时很少受到临近港口城市的制约，彼此之间更容易出现竞争。因此，港口整合会降低港口空间竞争强度。

    3 结论与政策建议

    运用两区制空间杜宾模型对不同发展环境下我国港口空间竞争强度差异进行探索，研究结果是：大型港口之间的空间竞争强度要大于小型港口;沿海港口相比内河港口对周边港口的空间竞争更加敏感;港口整合可以降低港口空间竞争强度。

    据研究结果提出政策建议如下：

    （1）积极推进大型港口合作，协调沿海港口发展。大型港口和沿海港口大多是干线港，通过推动大型港口合作，协调沿海港口发展，可以使干线港之间成为竞争与合作的关系，避免恶性竞争。

    （2）大力推动港口整合。港口整合可以有效制约港口的空间竞争，我国不能再受限于“一城一港”的港口管理模式，应努力推动跨区域性的港口整合，减少港口空间竞争，为实现区域港口协调发展努力。

    参考文献：

    [1] PENG P， YANG Y， LU F， et al. Modelling the competi-tiveness of the ports along the Maritime Silk Road with big data[J]. Transportation Research Part A，2018（12）：852-867.

    [2] 鲁渤，邢戬，王乾，等.港口竞争力与腹地经济协同机制面板数据分析[J].系统工程理论与实践. 2019，39（4）：1079-1090.

    [3]SONG D W.Regional container port competition and cooperation： the case of hong-kong and south china[J]. Journal of Transport Geography，2002，10（7）：99-110.

    [4] 郭丽彬，李健，邢伟. 考虑散货与集装箱业务的港口竞合研究[J].交通运输系统工程与信息，2017，17（2）：189-196.

    [5] 范洋，高田义，乔晗. 基于博弈模型的港口群内竞争合作研究：以黄海地区为例[J].系统工程理论与实践，2015（4）：955-964.

    [6] ZHANG Q， WANG W Y， PENG Y， et al. A game-theoretical model of port competition on intermodal network and pricing strategy[J]. Transportation Research Part E，2018，114（6）：19-39.

    [7] AXEL M. Spatial competition and complementarit in European port regions[J]. Journal of Transport Geography， 2017（5）：40-47.

    [8] PATRICK W， BART W， RODRIGUE J P. Competition or complementarity in Dutch inland port development： A case of overproximity？[J]. Journal of Transport Geography，2017（4）：80-88.