世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (4): 142-154.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.04.20220335
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收稿日期:
2022-05-13
修回日期:
2022-10-10
出版日期:
2024-04-15
发布日期:
2024-04-24
通讯作者:
李振福
作者简介:
周玉涛(1996—),男,博士研究生,研究方向为交通运输规划与管理,E-mail:zhouyutao96@163.com。
基金资助:
Yutao ZHOU1(), Zhenfu LI1(), Zhao DENG2
Received:
2022-05-13
Revised:
2022-10-10
Online:
2024-04-15
Published:
2024-04-24
Contact:
Zhenfu LI
摘要:
采用超效率SBM模型、核密度估计、泰尔指数对2001—2020年环渤海地区港口效率进行测度和时空演化分析,并结合Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall检验和Hurst指数进一步探讨港口效率的未来趋势,最后利用Tobit模型对港口效率的驱动因素进行识别。结果表明:①环渤海地区港口效率整体呈波动增长趋势,先后经历了快速增长和增长缓滞两个发展阶段;②环渤海地区港口效率的空间差异总体趋于缩小,“山东-津冀-辽宁”顺时针递减格局逐步衰弱;③环渤海地区港口效率的空间差异主要来源于区域内差异,而区域内差异主要由山东沿海地区内部差异造成;④未来,环渤海地区港口效率的空间差异存在再次扩大的风险;⑤港口功能、港口空间竞争和交通运输能力是驱动环渤海地区港口效率时空演化的主要因素,对外开放水平和腹地经济属于次要因素。
周玉涛, 李振福, 邓昭. 环渤海地区港口效率的时空分异、未来趋势及驱动因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 142-154.
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参数 | 含义 | 参数 | 含义 |
---|---|---|---|
投入、产出变量的个数 | 投入、产出的松弛变量 | ||
投入、产出矩阵 | 投入、产出的向量表达形式 | ||
强度向量 | 决策单元个数 | ||
被决策单元 | 第 | ||
港口效率值 | 第 |
表1 模型参数及含义
Tab.1 The model parameters and meanings
参数 | 含义 | 参数 | 含义 |
---|---|---|---|
投入、产出变量的个数 | 投入、产出的松弛变量 | ||
投入、产出矩阵 | 投入、产出的向量表达形式 | ||
强度向量 | 决策单元个数 | ||
被决策单元 | 第 | ||
港口效率值 | 第 |
类别 | 变量 | 变量释义 | 符号 | 单位 |
---|---|---|---|---|
效率测度 | 投入要素 | 生产泊位数量 | X1 | 个 |
万吨级以上泊位数量 | X2 | 个 | ||
生产码头长度 | X3 | 米 | ||
从业人员 | X4 | 人 | ||
产出要素 | 港口货物吞吐量 | Y1 | 万吨 | |
港口集装箱吞吐量 | Y2 | 万TEU | ||
影响因素 | 港口空间竞争 | HHI指数 | PSC | — |
腹地经济 | 人均GDP | EC | 元 | |
产业结构 | 第三产业占比 | IN | % | |
对外开放水平 | 实际利用外资 | OP | 万美元 | |
交通运输能力 | 综合功效值 | TR | — | |
港口功能 | 赋值 | FU | — |
表2 港口效率测度及驱动因素指标体系
Tab.2 Measurement and influencing factor index system of port efficiency
类别 | 变量 | 变量释义 | 符号 | 单位 |
---|---|---|---|---|
效率测度 | 投入要素 | 生产泊位数量 | X1 | 个 |
万吨级以上泊位数量 | X2 | 个 | ||
生产码头长度 | X3 | 米 | ||
从业人员 | X4 | 人 | ||
产出要素 | 港口货物吞吐量 | Y1 | 万吨 | |
港口集装箱吞吐量 | Y2 | 万TEU | ||
影响因素 | 港口空间竞争 | HHI指数 | PSC | — |
腹地经济 | 人均GDP | EC | 元 | |
产业结构 | 第三产业占比 | IN | % | |
对外开放水平 | 实际利用外资 | OP | 万美元 | |
交通运输能力 | 综合功效值 | TR | — | |
港口功能 | 赋值 | FU | — |
港口 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 | 2020 | 均值 | 排名 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
丹东港 | 0.251 | 0.334 | 0.572 | 1.216 | 0.218 | 0.542 | 9 |
大连港 | 0.533 | 0.405 | 0.529 | 0.549 | 0.376 | 0.505 | 10 |
营口港 | 0.433 | 1.033 | 1.065 | 0.837 | 1.021 | 0.991 | 4 |
锦州港 | 0.271 | 0.427 | 0.632 | 0.592 | 0.901 | 0.587 | 8 |
秦皇岛港 | 1.492 | 0.929 | 1.024 | 0.464 | 0.530 | 0.894 | 5 |
唐山港 | 0.218 | 0.423 | 1.060 | 0.736 | 1.080 | 0.687 | 6 |
黄骅港 | 1.000 | 1.395 | 0.792 | 1.109 | 1.191 | 1.137 | 2 |
天津港 | 0.611 | 0.572 | 0.661 | 0.625 | 0.619 | 0.641 | 7 |
青岛港 | 2.259 | 2.420 | 1.949 | 2.039 | 1.631 | 2.071 | 1 |
烟台港 | 0.244 | 0.391 | 0.378 | 0.513 | 0.497 | 0.430 | 11 |
威海港 | 0.353 | 0.410 | 0.414 | 0.422 | 0.197 | 0.366 | 12 |
日照港 | 0.634 | 1.134 | 1.242 | 1.039 | 1.028 | 1.016 | 3 |
表3 环渤海地区港口效率值及排名
Tab.3 The scores and rankings of port efficiency in the Bohai Rim region
港口 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 | 2020 | 均值 | 排名 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
丹东港 | 0.251 | 0.334 | 0.572 | 1.216 | 0.218 | 0.542 | 9 |
大连港 | 0.533 | 0.405 | 0.529 | 0.549 | 0.376 | 0.505 | 10 |
营口港 | 0.433 | 1.033 | 1.065 | 0.837 | 1.021 | 0.991 | 4 |
锦州港 | 0.271 | 0.427 | 0.632 | 0.592 | 0.901 | 0.587 | 8 |
秦皇岛港 | 1.492 | 0.929 | 1.024 | 0.464 | 0.530 | 0.894 | 5 |
唐山港 | 0.218 | 0.423 | 1.060 | 0.736 | 1.080 | 0.687 | 6 |
黄骅港 | 1.000 | 1.395 | 0.792 | 1.109 | 1.191 | 1.137 | 2 |
天津港 | 0.611 | 0.572 | 0.661 | 0.625 | 0.619 | 0.641 | 7 |
青岛港 | 2.259 | 2.420 | 1.949 | 2.039 | 1.631 | 2.071 | 1 |
烟台港 | 0.244 | 0.391 | 0.378 | 0.513 | 0.497 | 0.430 | 11 |
威海港 | 0.353 | 0.410 | 0.414 | 0.422 | 0.197 | 0.366 | 12 |
日照港 | 0.634 | 1.134 | 1.242 | 1.039 | 1.028 | 1.016 | 3 |
S | Z | 变化类型 | 比重 |
---|---|---|---|
S<0 | |Z|>1.96 | 明显下降 | 1/6 |
S≤0 | |Z|≤1.96 | 轻微下降 | 1/3 |
S>0 | |Z|≤1.96 | 轻微提升 | 1/6 |
S>0 | |Z|>1.96 | 明显提升 | 1/3 |
表4 环渤海地区港口效率变化趋势统计
Tab.4 Statistics on the trend of port efficiency in the Bohai Rim region
S | Z | 变化类型 | 比重 |
---|---|---|---|
S<0 | |Z|>1.96 | 明显下降 | 1/6 |
S≤0 | |Z|≤1.96 | 轻微下降 | 1/3 |
S>0 | |Z|≤1.96 | 轻微提升 | 1/6 |
S>0 | |Z|>1.96 | 明显提升 | 1/3 |
变量 | 环渤海模型(1) | 山东沿海模型(2) | 津冀沿海模型(3) | 辽宁沿海模型(4) | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
PSC | 0.368* | (0.65) | 2.842* | (1.79) | 0.252 | (0.21) | -0.601 | (-0.49) |
lnEC | 0.040* | (0.72) | -0.305* | (-1.78) | 0.122*** | (1.57) | 0.424** | (2.32) |
IN | -0.016 | (-4.55) | -0.009 | (-1.59) | -0.001 | (-0.11) | 0.016** | (2.12) |
lnOP | -0.067** | (-2.52) | 0.015 | (0.30) | -0.193*** | (-3.14) | -0.146*** | (-3.59) |
lnTR | 0.343*** | (4.94) | 0.424*** | (3.79) | 0.264* | (1.93) | 0.015 | (0.09) |
FU | 0.595* | (1.95) | 1.334** | (2.35) | 0.211* | (0.92) | 0.106* | (0.45) |
_cons | 1.562** | (2.26) | 4.847** | (2.24) | 1.645 | (1.48) | -1.761 | (-0.89) |
Sigma_u | 0.426*** | 0.462*** | 0.108** | 0.171** | ||||
Sigma_e | 0.170*** | 0.138*** | 0.209*** | 0.102*** | ||||
Rho | 0.862 | 0.918 | 0.210 | 0.737 | ||||
Wald检验 | 56.78*** | 48.47*** | 18.72*** | 86.99*** | ||||
LR检验 | 321.12*** | 128.99*** | 7.65** | 10.99*** |
表5 面板Tobit模型估计结果
Tab.5 Tobit regression results
变量 | 环渤海模型(1) | 山东沿海模型(2) | 津冀沿海模型(3) | 辽宁沿海模型(4) | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
PSC | 0.368* | (0.65) | 2.842* | (1.79) | 0.252 | (0.21) | -0.601 | (-0.49) |
lnEC | 0.040* | (0.72) | -0.305* | (-1.78) | 0.122*** | (1.57) | 0.424** | (2.32) |
IN | -0.016 | (-4.55) | -0.009 | (-1.59) | -0.001 | (-0.11) | 0.016** | (2.12) |
lnOP | -0.067** | (-2.52) | 0.015 | (0.30) | -0.193*** | (-3.14) | -0.146*** | (-3.59) |
lnTR | 0.343*** | (4.94) | 0.424*** | (3.79) | 0.264* | (1.93) | 0.015 | (0.09) |
FU | 0.595* | (1.95) | 1.334** | (2.35) | 0.211* | (0.92) | 0.106* | (0.45) |
_cons | 1.562** | (2.26) | 4.847** | (2.24) | 1.645 | (1.48) | -1.761 | (-0.89) |
Sigma_u | 0.426*** | 0.462*** | 0.108** | 0.171** | ||||
Sigma_e | 0.170*** | 0.138*** | 0.209*** | 0.102*** | ||||
Rho | 0.862 | 0.918 | 0.210 | 0.737 | ||||
Wald检验 | 56.78*** | 48.47*** | 18.72*** | 86.99*** | ||||
LR检验 | 321.12*** | 128.99*** | 7.65** | 10.99*** |
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