长江三角洲港口体系的空间结构演化及发展战略研究

1、    长江三角洲港口体系的空间结构演化及发展战略研究    周海斌摘要：以长江三角洲地区16个主要港口为研究对象，选取20072019年各港口的集装箱吞吐量和货物吞吐量，运用赫芬达尔赫希曼指数、探索性空间数据分析方法，并结合arcmap10.7软件，研究长江三角洲港口体系的空间结构及其演化过程。结果表明，20072019年集装箱和货物的集中度呈现下降趋势，港口间的竞争加剧。港口集装箱吞吐量和货物吞吐量空间结构整体上均呈现弱空间分散格局，沿海港口对沿江港口的辐射带动作用不强。分别从港口层面、物流层面、国家层面的角度提出了港口协同发展战略、多式联运发展战略

2、、一体化发展战略。关键词：长三角地区;港口体系;空间结构;战略研究长江三角洲地区滨江临海、水网交织、经贸繁盛，分布众多的沿江港口和沿海港口，构成了我国乃至世界上最具影响力的综合性港口体系。港口体系是指在一定地域范围内提供服务，具有相同空间地理特征的不同类型、不同规模的港口组合。自古以来，港口体系都深刻影响着区域发展和国民经济，一直是学者们研究的热点。当前，学者们有关港口体系的研究主要集中于港口体系的形成、演化模型、演变规律、发展趋势，研究方法多采用基尼系数分析法、偏移份额分析法以及其他方法。然而，已有研究对港口体系的集聚分析不多，且未将港口的集装箱吞吐量和货物吞吐量结合起来进行空间结构演化分析

3、，运用探索性空间数据分析方法来研究港口体系的空间结构演化的成果更是鲜见。基于前人研究成果，本文以长江三角洲港口体系为研究对象，運用hhi和空间分析方法，结合各港口的集装箱吞吐量和货物吞吐量分析20072019年港口体系空间结构演化特征，以期为推进长江三角洲港口一体化提供理论参考和发展建议。一、研究对象及数据来源本文以长江三角洲地区的 16 个主要港口作为研究对象，研究样本既包含上海港、宁波-舟山港两个具有全球影响力的国际大港，又包括常州港、台州港等地方性小港，港口类型涵盖了沿海港和内河港，所选择的样本具有较好的典型性和覆盖度。2006年原宁波港和舟山港正式合并，其统计数据也开始合并计量。基于此

4、，综合考虑港口发展情况与数据的可获得性，以2007年为始点，2019年为终点，采集该区间的长三角地区各港口货物吞吐量数据与集装箱吞吐量数据。文中涉及的各港口吞吐量数据主要来源于历年中国港口年鉴，部分缺失数据从各年份各地市统计年鉴补充。二、研究方法（一）赫芬达尔赫希曼指数（hhi）赫芬达尔赫希曼指数（herfindahl-hirschman index，简称hhi），是计算集合中的个体与总体的比重，通过考察该比重偏离个体平均分布的程度，进而分析出各个体之间相互转移的份额大小。hhi主要用于计量市场份额的变化，反映产业市场的集中度，在经济学中运用较多。近年来，hhi逐渐扩展到港口体系的研究中来，用

5、于港口集中度分析，它是指港口体系内各港口吞吐量与总吞吐量比重的平方和，其公式为：hhi=（xi/x）2式中：n为长三角地区的港口数;xi为港口i的吞吐量;x表示港口体系吞吐量总和，hhi为港口体系的集中度指数。0<hhi<1，hhi越大，表示市场集中程度越高，垄断程度越高，港口空间结构越来越聚焦。< p>（二）探索性空间数据分析法（esda）探索性空间数据分析（explore spatial data analysis，简称esda）是对空间事物进行可视化分析的方法与技术，可以有效地探索事物的空间依赖性与空间异质性，以揭示空间关联。主要包括全局空间自相关和局部空间自相关

6、。全局自空间相关统可用于整体上的空间研究，衡量所有空间对象之间的依赖与差异等。通常使用莫兰指数作为全局空间自相关的统计量，其表达式为：局部空间自相关可作为全局自相关的补充分析，它填补了全局自相关在局域差异描述上的不足，可以有效揭示不同空间位置上的空间关联效应。通常使用局部莫兰指数作为局部空间自相关统计量，其表达式为：上式中，n为样本量，即长江三角洲港口数量16;xi表示第i个港口的吞吐量;x为所有港口吞吐量的均值;wij是样本间的空间权重;s0是空间权重矩阵w的所有元素之和。三、长三角港口群集中度变化长江三角洲港口群基于集装箱吞吐量和货物吞吐量计算得出的赫芬达尔赫希曼指数见表1，可以看出，基于

7、集装箱吞吐量的hhi值，从2007年的0.4540下降至2019年的0.3200;基于货物吞吐量的hhi值，从2007年的0.1400下降至2019年的0.1207。由图1可以清晰直观地看出，基于集装箱吞吐量和货物吞吐量的长江三角洲港口群的hhi总体上都呈现下降趋势，该变化表明长三角港口群体系逐渐朝着分散的趋势发展，各个港口彼此相互竞争。国内一些研究结论表明港口体系出现分散特征，主要是由于港口间竞争加剧。结合市场占有比的角度分析，上海港 2007年的集装箱吞吐量为2615.20万teu，货物吞吐量为49227万吨，在长三角港口群市场内占有比分别为63%和25%;至2019年，上海港的集装箱吞吐

8、量和货物吞吐量市场占有比分别下降至47%和16%。而宁波-舟山港的集装箱吞吐量和货物吞吐量分别由2007年的943万teu、47336万吨上升到2019年的2735万teu、112009万吨，其中集装箱吞吐量市场占有比从22.7%上升至29.8%，货物吞吐量市场占有比从23.4%增加至24.3%，两港之间的差距逐渐缩小，可见港口之间的竞争剧烈。四、长江三角洲港口体系的空间格局（一）港口吞吐量空间结构全局自相关分析20062019年长江三角洲地区港口体系集装箱和货物吞吐量的全局自相关分析结果见表2。从整体角度来看，长三角地区港口吞吐量全局自相关morans i值均小于0且接近于0，说明2007年

9、至2019年长三角地区港口的集装箱吞吐量和货物吞吐量都存在弱分散的空间格局。1. 集装箱吞吐量空间结构利用arcmap10.7软件绘制了20072019年长江三角洲地区16个港口的集装箱吞吐量空间分布图，如图2所示。采用色彩符号分级将吞吐量分为五个梯队。其中，20072019年上海港的集装箱吞吐量一直是最高的;宁波港和舟山港的合并，使得宁波-舟山港发展迅猛，逐渐由第二梯队上升至第一梯队，是上海港强有力的竞争对手;泰州港、常州港、和台州港的集装箱吞吐量也有一定的增长，到2019年由第五梯队上升至第四梯队;嘉兴港发展相对较快，至2019年，由第无梯队上升至第三梯队;而杭州港和徐州港的集装箱吞吐量一

10、直处于最低梯队。由20072019年长江三角洲港口集装箱吞吐量全局自相关分析结果可以看出，20072019年全局morans i值均小于0且接近于0，总体上在-0.07值上下浮动，变化趋势并不明显。这表明20072019年间长江三角洲地区各港口之间集装箱吐吞量存在比较弱的空间分散格局，但分散程度不显著。2. 货物吞吐量空间结构20072019年长江三角洲地区16个港口的货物吞吐量空间分布如图3所示。2007年上海港和宁波-舟山港货物吞吐量并列处于第一梯队，到2019年宁波-舟山港货物吞吐量已连续十一年排名全球第一，仍处于第一梯队;上海港下降至第二梯队，与苏州港并列;2007年南京港、南通港和苏

11、州港处于第二梯队，至2019年连云港、泰州港和镇江港等与南京港和南通港共处第三梯队;徐州港和温州港由第四梯队下降至第五梯队;而台州港一直处于最低梯队。由20072019年长江三角洲港口货物吞吐量全局自相关分析结果可以看出，20072019年全局morans i值均小于0，2007年、2013年和2019年的全局morans i值分别为-0.116、-0.119和-0.126。相较于集装箱全局自相关分析结果，20072019年间长江三角洲地区各港口之间货物吐吞量弱空间分散格局更强一点，且分散趋势越来越显著。（二）港口吞吐量空间结构局部自相关分析全局空间自相关从整体上考查了长江三角洲港口体系的吞吐

12、量空间分布的相关特征，而在表明局域空间差异描述上有所欠缺。为弥补这一缺失，进一步采用局部空间自相关分析方法，研究集装箱吞吐量和货物吞吐量的局部空间关联性。以2007、2013、2019年为例进行moran散点图分析（图4、图5），阐述长三角港口体系演变特征。综合集装箱吞吐量和货物吐吞量的lisa moran散点图，分析得出以下特征：第一，20072019年，大部份港口的集装箱吞吐量和货物吞吐量位比（点位相对于整体的位置）都相對稳定，这也验证了上文中“长江三角洲集装箱港口吞吐量和货物吞吐量存在弱分散的空间格局”结论，港口间相互竞争，未形成一定的协同机制。第二，20072019年，长江三角洲地区港

13、口集装箱吞吐量和货物吞吐量空间分布未出现集聚效应，而是存在微弱的分散效应。第三，20072019年，上海港、苏州港和南通港等发展势头较好，处于hh值聚集区，对其临近地区港口具有一定的辐射带动作用。而宁波-舟山港一直处于hl值聚集区，宁波港和舟山港合并之后，吞吐量排名一直居于前列，但其临近地区港口的吞吐量较低，表明宁波-舟山港对其临近地区港口的辐射带动作用不强。第四，20072019年，泰州港、温州港、常州港、南京港、镇江港、连云港、扬州港、杭州港、徐州港一直处于低低值聚集区，这些港口大多为沿江港口，吞吐量较小，彼此之间空间辐射作用不明显。五、长江三角洲港口体系的发展战略（一）港口协同发展战略长

14、江三角洲各港口空间上呈现发散效应，港口之间竞争激烈，发展极不平衡。近年来，上海港与宁波-舟山港竞争激烈，在争锋之中，上海港与宁波-舟山港要强化自身特色发展，实现错位联动协同发展，发挥其在各自范围内的辐射带动作用。上海港的竞争力主要在于国际集装箱运输，因此，可适当将国内的一些散货、杂货的中转承运任务分流给其他中小型港口。宁波-舟山港的优势主要在于大宗货物（油、煤、铁矿石等）的运输，在未来的发展定位上，不应拘泥于传统的港口运输业务，而应大力发展国际业务，向国际枢纽港靠拢。南通港、南京港、泰州港、杭州港等内河港口则应该作为补充，发展定位应设定为上海港、宁波-舟山港和其它枢纽港的支线喂给港，发挥其在长

15、江干线上的作用。（二）多式联运发展战略长江三角洲区域内，港口在空间上分散发展，联系不紧密，以港口为枢纽的多式联运体系处于起步阶段。目前，我国的港口交通运输存在严重的信息沟通问题，港口、船务、公路、铁路等信息系统由不同部门进行管理，使用不同的信息管理系统，导致物流与信息流无法及时互通互联。为实现长江三角洲港口群高质量发展，应以构建起服务长三角一体化发展的多式联运的综合交通运输体系，强化多式联运经营人才培养，服务多式联运服务一体化。引导港口、政府机关、海运物流企业加强合作，发展联盟式的利益相关经营模式，完善各港口及经济腹地的多式联运功能，发挥长江黄金水道功能，打造绿色环保、经济高效的集疏运方式，提

16、升长江三角洲港口的竞争优势。（三）一体化发展战略从体量上来看，长三角港口群集装箱吞吐量和货物吞吐量已经处于世界前列，但区域内各港口发展不均衡，未形成有效的优势互补，港口间分工协作有待加强。目前，我国港口体系与行业最高水平仍具有一定差距，实现长江三角港口群一体化，需要在发展好国内业务的同时加强国际业务合作。此外，对港口体系统一规划协调，明确港口群内各港口的分工定位和功能布局，在资源共享、业务合作、集疏运体系、航运服务、航运要素等方面进行整体规划，合理定位各港，扬长避短，优势互补。加快全面建成上海国际航运中心，推进宁波舟山港现代化综合性港口建设，发挥港口龙头作用，着力突出示范引领作用和辐射带动功能

17、，突出核心竞争力、改革创新，增强港口群服务全国的能力。在长江三角洲区域内，打造拥有核心竞争力的世界一流港口和建设合理分工、相互协作的世界级港口群。六、结语长江三角洲地区拥有世界上密度最高的港口群，本文以长江三角洲地区16个主要港口为研究对象，以港口集装箱吞吐量和货物吞吐量数据为基础，运用赫芬达尔赫希曼指数、探索性空间数据分析法、arcmap10.7，定量研究了长江三角洲港口体系的空间结构演化。结果表明：从集中度变化角度来看，长江三角洲港口吞吐量总体上趋于分散，基于集装箱吞吐量的hhi下降趋势较明显，而基于货物吞吐量的hhi呈现缓慢下降趋势。从空间统计分析角度来看，长江三角洲地区港口集装箱吞吐量

18、和货物吞吐量全局自相关莫兰指数值均小于0，20072019年长江三角洲地区港口集装箱吞吐量和货物吞吐量空间结构整体上均呈现弱空间分散格局。港口间发展不平衡且竞争激烈，沿海港口往往处于莫兰散点图的高值区域，沿江港口通常处于低值区域，沿海港口对沿江港口的辐射带动作用不强。基于上文的定量分析研究，本文为长江三角洲港口的发展提出几点建议：第一，港口层面实施上加强大型沿海枢纽港与内河港口的协同发展，整合上海港、宁波-舟山港与其他港口的资源。第二，物流层面上实施多式联运，打造绿色环保、经济高效的集疏运方式，提升长江三角洲港口的竞争优势。第三，国家层面上实施长江三角洲港口一体化，充分体现国家战略，建设世界一流港口和世界级高水平港口群，代表国家参与国际竞争。参考文献：1曹有挥，蒋自然，陈欢，吴威，梁双波.长江沿岸港口体系的形成过程与机制j.地理科学进展，2015，34（11）：1430-1440.2叶士琳，蒋自然，祁新华.长三角集装箱码头效率时空演化及其影响因素j.地理研究，2020，39（08）：1782-1793.3蒋自然，曹有挥.长三角集装箱港口体系的集疏演化j.经济地理，2017，37（08）：114-121.4yiping le，hitoshi ieda. evolution dynamics of container por