基于PVAR模型的港产城互动融合发展研究：以广西为例

0 引言

港产城实现互动融合发展要求港口、产业、城市等要素形成有机综合体，以港口为核心，以城市为依托，以港口经济产业链为支撑，以交通网络、经贸合作以及信息网络体系为纽带，港产城三者之间实现相互正向促进、一体化发展。交通运输部印发的《交通强国建设纲要》和《国家综合立体交通网规划纲要》明确提出加强交通运输资源整合和集约利用，促进交通运输与相关产业深度融合；《内河航运发展纲要》和《关于建设世界一流港口的指导意见》提出打造集约高效功能协同的现代化港口，推动港产城深度融合发展。2019 年，促进港产城互动融合发展在国家层面上升为主要任务，为港口在新发展格局背景下提出发展方向和目标。当前，港口发展重心已经从量的增长转向质的提升，但相较于早期以规模扩张为主要目标的港口发展阶段，港产城融合涉及到更多主体，需要更加全盘的考虑。以广西为例，广西在新发展格局中起着关键节点作用，是国家推进重大战略，推动建设“一带一路”、西部陆海新通道的重要支撑。《西部陆海新通道总体规划》《“十四五”推进西部陆海新通道高质量建设实施方案》和《广西综合交通运输发展“十四五”规划》等明确提出推动港产城融合发展的要求。因此，构建港产城互动评价模型，深入探讨港产城互动融合机制，对于促进港产城融合发展，培育新经济新业态新动能，助力区域经济高质量发展具有重要意义。

基于面板向量自回归（Panel Vector Autoregression， PVAR）具有研究动态面板数据互动关系的特点，本文通过建立港产城互动融合发展评价指标体系，运用熵值法构建港口、产业和城市三个子系统的综合发展指数，以此为变量，基于 PVAR 模型研究港产城互动融合发展，定量分析港产城内部的影响机制。以规模以上港口为代表，对 2010-2020 年广西港口城市进行实证分析，研究广西港产城之间的动态关系。

1 模型构建

考虑指标数据的全面性、代表性和可得性等，构建港产城互动融合发展评价指标体系，整体包括港口、产业、城市三个子系统。港口从港口基础设施和港口服务水平两个维度进行评价，产业从产业规模和产业结构两个维度进行评价，城市从城市规模、城市经济和城市环境三个维度进行评价。

通过构建综合发展指数对港口、产业和城市三个子系统发展水平进行衡量。运用熵值法确定各级指标权重，以提高评价结果的可靠性与准确性。样本数据既包含面板特征又包含时间序列，且需深入研究港口、产业、城市三个变量之间的动态关系，选用 PVAR 模型以深入分析港产城之间的互动影响机制。

2 实证研究

本文研究对象主要选取广西南宁、柳州、梧州、贵港、来宾、北海、防城港、钦州 8 个拥有规模以上港口的城市，数据选取的时间范围为2010-2020 年，主要来源于《中国港口年鉴》《广西统计年鉴》以及各市的国民经济和社会发展统计公报等，数据样本为平衡面板数据。

2.1 模型设定

1）平稳性检验

原始变量在不同显著性水平下通过了 LLC 检验，但是 IPS 检验结果均不显著，原始数据均为非平稳序列；对原始变量取自然对数，使数据变得更平滑，取对数后 lnport 在 1% 显著性水平下通过了平稳性检验，而其余两个变量未通过检验；继续对序列进行一阶差分处理，三个变量均在 1% 显著性水平下通过了 LLC 和 IPS 检验，说明 lnport、lnindustry、lncity 均为一阶单整序列。

2）协整性检验

本文采用Kao 检验，原假设为“不存在协整关系”。5 个检验统计量中，有1 个统计量对应的P 值在 1% 的水平上显著，另有2 个统计量分别在 5% 和 10% 的显著水平下拒绝原假设。因此可以认为在长期内原始变量之间存在协整关系，可以构建PVAR 模型进行后续分析。

3）最优滞后阶数确定

滞后阶数的选择对模型拟合准确性十分关键，滞后阶数过长或过短都会损失较多自由度降低模型的拟合准确性 [1]。本文采用 AIC[2]、BIC[3]、HQIC[4] 准则来确定最优滞后阶数。根据信息准则，选取最优滞后阶数为 2阶。

2.2 格兰杰因果关系检验

1）对于港口发展，如果检验变量 h_d1_lnindustry 系数的联合显著性，其 P 值为 0.270，故可认为产业不是港口的格兰杰原因；如果检验变量 h_d1_lncity 系数的联合显著性，P 值为 0.020，故可认为城市是港口的格兰杰原因；如果同时检验变量 h_d1_lnindustry 和 h_d1_lncity 系数的联合显著性，P 值为0.001，两个变量均是港口的格兰杰原因。

2）对于产业发展，从检验单个变量系数的联合显著性结果来看，港口不是产业的格兰杰原因，而城市是产业的格兰杰原因。从同时检验两个系数的联合显著性结果看，两个变量均是产业的格兰杰原因。

3）对于城市发展，从检验单个变量系数的联合显著性结果来看，港口不是城市的格兰杰原因，而产业是城市的格兰杰原因。从同时检验两个系数的联合显著性结果看，两个变量均是城市的格兰杰原因。

2.3 方差分解

根据方差分解结果，从整体来看，第 10 期之后方差分解结果几乎不变，因此方差分解过程中各变量的方差贡献率较为稳定，港口、产业、城市的发展受自身影响较大，进一步说明了各个子系统具有较强的自身依赖性，且会随着时间的发展逐渐减少。

从港口子系统的视角看，港口发展对自身的贡献度最大，从 1 期开始一直下降，在第 10 期左右稳定在 89.3% ，产业和城市对港口的方差贡献度较小但呈现稳步增长的趋势，在第 10 期左右分别稳定在 8.5% 和 2.2% ，说明相比于城市，产业对港口发展的影响程度更大。

从产业子系统的视角看，产业对自身的方差贡献度从第 1 期的 97.1% 降低至第 10 期的 89.7% ，而后稳定不变，港口和城市对产业的方差贡献度较小，表现出增长的态势，在第 30 期分别为 3.6% 和 6.7% ，说明相较于港口，城市对产业的影响程度更大。

从城市子系统的视角来看，城市对自身的贡献度在第 30 期为 68.8% ，相比于港口和产业而言，自身的依赖性更小，港口和产业对城市的方差贡献度分别为 18.0% ， 13.3% ，就二者比较，港口对城市发展的促进作用更明显。

3 结论

本文建立了港口、产业、城市 3 个子系统的港产城互动融合发展评价指标体系，能够全面反映港产城互动融合发展；采用熵值法构建港产城综合发展指数，客观、定量评价各子系统综合发展水平；运用PVAR 构建基于动态分析、双向影响的港产城互动融合发展研究模型，兼顾了个体和时间两个维度，可以对宏观层面的港产城内部影响机制进行定量分析。以广西为例进行实证分析，结果表明广西港产城互动融合发展尚处于起步阶段，各子系统之间相互促进。实证分析结果符合广西港产城互动融合发展现状及趋势，符合中国港产城互动融合发展一般规律。研究结果具有重要的理论价值和现实意义，并期望能够为港产城融合发展政策制定提供支撑。

参考文献：

[1]Kilian， Lutz.Impulse Response Analysis in Vector Autoregressions with Unknown Lag Order[J].Journal of Forecasting，2001，Vol.20（3）： 161-179.

[2]H. Akaike. A new look at the statistical model identification[J].Automatic Control， IEEE Transactions on，1974，Vol.19（6）： 716-723.

[3]Gideon Schwarz. Estimating the Dimension of a Model[J].The Annals of Statistics，1978，Vol.6（2）： 461-464.

[4]E.J. Hannan;B.G. Quinn. The Determination of the Order of an Autoregression[J].Journal of the Royal Statistical Society. Series B： Methodological，1979，Vol.41（2）： 190-195.