青岛市位于山东半岛南部，东、南两面濒临黄海，是山东省沿黄流域最重要的出海口。青岛市港口由青岛老港区、黄岛油港区、前湾新港区和董家口港区等四大港区组成，港内水域宽深，四季通航，港湾口小腹大，是我国著名的优良港口。青岛港口近年来飞速的发展给城市贡献了大量的GDP，其中以第三产业产值最为突出。2015年青岛港货物吞吐量已经达到了49 749万吨，第三产业产值为4 452.7亿元，全市生产总值为8 629.1亿元，第三产业产值占到了全市生产总值一半。针对青岛市港口发展与第三产业经济是否是互相影响，以及是否存在某种因果关系，本文拟采用1997—2014年的数据对青岛市港口发展与第三产业经济之间的关系进行实证分析。

一、文献综述

张树艳（2009）对青岛、宁波、天津、大连、深圳五个沿海经济发展水平相近的城市的港口物流与城市经济增长之间的关系进行了研究，得出港口物流在促进港口城市经济增长方面发挥了巨大作用的结论[1]。崔淑丹（2008）等通过协整分析方法研究了水路运输业与国民经济发展的关系，认为水路运输业的确能推动国民经济的发展[2]。樊祜广（2012）协整分析的方法对武汉港口物流与核心腹地经济发展进行了研究分析，发现武汉港口物流增长与核心腹地经济发展之间存在着长期动态均衡的关系[3]。曹伊（2014）采用协整分析的方法分别从长期和短期的角度研究曹妃甸港口物流的发展对唐山经济增长的影响，发现不论从长期还是短期来看，曹妃甸港口物流都在不同程度上促进了唐山经济的增长[4]。刘庆广（2012）运用格兰杰因果检验方法对港口物流和南通经济的关系进行了研究，发现港口物流与南通区域经济之间存在着单向的因果关系，港口物流对区域经济的促进作用比区域经济对港口物流的促进作用要大[5]。罗永华（2013）运用脉冲影响分析方法对广东茂名的港口物流和区域经济发展进行了研究，发现茂名经济的发展对港口物流具有一定的推动作用[6]。

二、研究设计

（一）指标选取与数据来源

为研究青岛港口的发展与第三产业经济的关系，考虑数据的可得性与代表性以及相关学者之前的研究，选择港口货物吞吐量代表港口的发展状况，第三产业产值代表第三产业经济的发展状况。设港口货物吞吐量为a，单位为万吨；设第三产业产值为b，单位为亿元。所采用的数据全部来自于1998—2015年的《中国港口年鉴》和《青岛统计年鉴》的数据。为减少异方差对货物吞吐量（a）和第三产业产值（b）取自然对数，分别记做lna和lnb，变化后即保证了数据序列的平稳性又不会对原序列的协整关系与格兰杰因果关系产生影响（表1）。

 

表1 1997—2014年青岛市港口货物吞吐量与第三产业产值的原始数据与取对数后的数据

  

年份 a/万吨 b/亿元 lna/万吨 lnb/亿元1997 6 916.00 48.87 8.841592847 5.726424205 1998 7 019.00 44.06 8.856376037 5.860586773 1999 7 257.00 61.18 8.889721799 6.021290304 2000 8 660.70 83.08 9.066550830 6.204941527 2001 10 398.34 85.57 9.249401457 6.364337591 2002 12 213.20 97.21 9.410272613 6.519103039 2003 14 089.50 118.79 9.553185118 6.680553504 2004 16 300.04 159.97 9.698922841 6.863521220 2005 18 678.47 160.37 9.835126803 7.018491321 2006 22 415.35 215.18 10.01750127 7.194647039 2007 26 502.22 279.77 10.18498378 7.385261940 2008 30 029.49 331.28 10.30993518 7.572158275 2009 32 311.80 260.15 10.38318777 7.697793208 2010 35 725.00 427.10 10.48360600 7.874959633 2011 38 000.00 527.92 10.54534144 8.057852510 2012 41 466.00 416.97 10.63262909 8.181851915 2013 45 783.00 439.20 10.73166812 8.297710431 2014 47 701.00 437.40 10.77270764 8.401124436

（二）计量研究方法

首先进行时间序列的平稳性检验，若原序列为平稳序列则直接进行协整分析；若原序列不平稳则对原序列进行差分使其平稳，差分后平稳的序列必须是同阶单整才能进行协整分析。

然后对两个变量的关系进行研究分析，采用EG检验。建立OSL回归模型，对回归结果进行分析后生成残差序列E并对残差E进行平稳性检验。若残差E平稳性检验通过则称原序列两个变量是协整的；若残差E平稳性检验不通过则称原序列两个变量不是协整的。

从表4可以看出，方程的回归系数1.270241和-5.416543总体上是显著的，结合实际经验发现参数的估计也是有效的。R2为0.989458，可见该方程的拟合度非常好。因此，通过表3可以得出以最小二乘估计的线性回归方程表达式为:

最后在VAR模型的基础上进行脉冲响应分析，并结合实际情况和格兰杰检验结果进行描述分析。上述计量研究方法均使用计量软件Eviews8.0来实现。

（三）趋势分析

为能更加直观的反应青岛市港口发展和第三产业经济发展的关系，将自然对数变化后的数据序列用图形的方式表示（图1）。

从表5中可以看出，AIC值最小时是滞后3阶，SC值最小时也是滞后3阶。通过分析，可以确定格兰杰因果检验的最佳滞后期为3。

  

图1 自然对数变化后货物吞吐量与第三产业产值的趋势分析图

（四）平稳性检验

本文的主要创新之处在于继承已有文献研究成果基础上，构建了基本公共服务均等化供给的实现机理模型与测度指标，并基于2005—2016年我国省级面板数据，运用面板计量模型对我国教育、医疗、卫生与社会保障领域基本公共服务均等化供给的主要影响因素进行实证检验，并从供给侧结构性改革的视角提出了实现基本公共服务均等化供给的具体对策建议。

第二步，确定最佳滞后期后，对两个变量进行格兰杰因果检验，得到结果（表6）。

平稳性检验中单位根检验是较为普遍的一种检验方法，包括DF检验、ADF检验、PP检验。采用较为常用的ADF检验，即只要模型的检验结果拒绝了零假设就认为时间序列是平稳的（表2）。

从表2可以看出原序列在5%的显著性水平下通过了原假设，两个序列均是不平稳的。对原序列进行一阶差分后的序列在5%的显著性水平下也通过了原假设，一阶差分序列也是不平稳的。对原序列进行二阶差分后的序列在5%的显著性水平下拒绝了原假设通过了检验，二阶差分序列均是平稳的。所以原序列称为二阶单整，记作I（2）。

“校长前段时间看到报纸上说，原本被封印的‘山海十凶’都逃了出来。它们大部分都向东逃去，恰巧沿着我们考察的路线。校长很担心我们会和它们遇上，让我们多加小心。”轩辕明说道，目光有点黯然。

式中：切削力系数Kt和Kr为常数。通过在x和y方向对切削力进行分解，并将所有的切削力单元相加，按矩阵形式表示可得：

厚萼凌霄（Campsis radicans），又称美国凌霄，是一种紫葳科（Bignoniaceae）凌霄属落叶藤本植物。厚萼凌霄原产于北美洲，是著名的园林绿化植物。厚萼凌霄干花味甘性寒，可以作为中药[2],主要用于经闭、月经不调、风疹发红、皮肤痰痒、痤疮、产后乳肿等病症，具有化癖、凉血、祛风的功效[3]201。厚萼凌霄根性甘、酸、寒，茎、叶性苦，都具有凉血、散瘀等功用，主要用于血热生风、风疹、身痒、腰脚酸软麻木等疾病的治疗[4]3300-3301。

 

表2 变量的ADF检验结果

  

时间序列 lna lnb Dlna Dlnb D（lna,2） D（lnb,2）ADF检验值 -0.449169 0.186355 -2.255285 -2.212845 -3.400010 -4.817980临界值1% -4.616209 -4.616209 -3.920350 -3.920350 -2.728252 -2.740631 5% -3.710482 -3.710482 -3.065585 -3.065585 -1.966270 -1.968430 10% -3.297799 -3.297799 -2.673459 -2.673459 -1.605026 -1.604392概率P值 0.9753 0.9953 0.1965 0.2094 0.0023 0.0001检验类型（C,T,K） CT0 CT0 C00 C00 000 001结论 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳 平稳 平稳显著性水平

（五）协整检验

协整检验即检验两个变量是否存在长期稳定的均衡关系。相关协整理论及其方法是在1987年由Engle和Granger提出。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程，且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。

(3)纤维素膜。纤维素膜主要是在改性后的纤维素中加入果胶、脂肪酸、甘油以及蛋白质等诸多成分来进行制备的。其能够有效抑制果蔬在存储过程中出现发霉以及变质的问题，从而有效避免果蔬浪费等情况的出现。就苹果的存储为例，通过纤维素膜的应用，能够让苹果的衰老速度以及质量损失率得到有效的降低，还能够避免有机酸以及细菌对于苹果的侵蚀，从而使得苹果的货架期得到大幅度的提升。

目前协整检验的方法主要有EG检验和Johansen检验法。对两个变量进行研究分析，选择EG检验。EG检验方法分为两步:首先，对序列用最小二乘法进行回归分析；然后生成残差序列E，对残差序列E进行ADF根检验。若残差序列E通过ADF检验则说明两个变量之间存在协整关系，即长期稳定的均衡关系；若残差写E未通过ADF检验则说明两个变量之间不存在协整关系。

上面对两个序列的平稳性检验中发现其均为二阶单整，则可以对两个序列进行EG协整检验，第一步对原序列lna和lnb进行最小二乘法的回归分析，结果如下（表3）。

若原序列两个变量协整则可对其进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验前首先确定原序列两个变量的最佳滞后期，故先建立VAR模型并找到最佳滞后期。确定最佳滞后期后，对其进行格兰杰因果检验，若其中有一个符合条件则说明原序列两个变量存在单向的格兰杰因果；若两个都符合条件则说明原序列两个变量存在双向的格兰杰因果；若两个都不符合条件则说明原序列两个变量不存在格兰杰因果。

 

第二步对回归的线性方程生成残差序列E，对残差序列E进行ADF根检验，得到ADF根检验结果（表4）。

从表4中可以看出，残差序列E的T值为-2.046977在5%的显著性水平下拒绝原假设，选择备择假设。所以残差序列E不存在单位根，即通过ADF根的平稳性检验，同时也证明了lna和lnb具有协整关系。

（六）格兰杰因果检验

格兰杰因果检验是2003年由诺贝尔奖获得者Clive W.J.Granger开创，其目的是分析两个变量是否存在因果关系，而在对两个变量进行格兰杰因果检验之前要确定他们之间具有协整关系。上一步已经验证lna和lnb具有协整关系，为进一步探究两个变量之间是否存在因果关系，下面进行对两个变量的格兰杰因果关系检验。

平稳性检验是为避免出现两个没有任何因果关系的变量却表现出很高相关性的“虚假回归”问题。若原序列检验是平稳的，则称为0阶单整，记作I（0）；若原序列检验是不平稳的，通过一阶差分后平稳，则称为1阶单整，记作I（1）;若原序列检验是不平稳的，一阶差分后也不平稳二阶差分后才平稳，则称为2阶单整，记作I（2）。

格兰杰因果检验步骤:因为格兰杰因果检验对滞后期的选择比较敏感，滞后期选择的不同可能会得到不同的检验结果。目前较为普遍的最佳滞后期的选择方法是AIC法则和SC法则。对最佳滞后期的选择采用AIC值和SC值同时为最小值时的滞后期。第一步，建立VAR模型，得到检验结果（表5）。

从图1可以看出随着时间的推移青岛市港口货物吞吐量与第三产业产值均有截距和逐年上升的增长趋势。由此，可以根据图示大致判断该序列存在时间趋势和截距项。

 

表3 最小二乘法估计结果

  

Variable Coefficient Std.error T—statistic Prob.c -5.416543 0.323895 -16.72316 0.0000 Lna 1.270241 0.032778 38.75282 0.0000 R—squared 0.989458 F—statistic 1501.781

 

表4 残差序列E的ADF检验结果

  

Augmented Dickey—Fuller test statistic Test critical value T—statistic Prob.-2.046977 0.0423 1% -2.717511 5% -1.964418 10% -1.605603

 

表5 格兰杰因果检验滞后期结果

  

（1,1） （1,2） （1,3） （1,4）Akaike AIC -4.357305 -4.493000 -4.810851 -4.599142 Schwarz SC -4.210267 -4.251566 -4.480428 -4.188319

这天，青萝一直在天葬院中呆到很晚。记忆中，她似乎很久也没在天葬院中呆过这么长的时间了。他们一同照顾女孩，他煎药，她喂给她；他做饭，然后盛出一碗米汤，她喂给她；他打湿手巾，她接过去，搭在她的额头。

由表6可知，lnb不是lna的格兰杰原因的P值为0.3050大于显著性5%水平下的临界值，则接受原假设，即lnb不是lna的格兰杰原因；lna不是lnb的格兰杰原因的P值为0.0362小于显著性5%水平下的临界值，则拒绝原假设，接收备择假设，即lna是lnb的格兰杰原因。

通过分析发现，lnb不是lna的格兰杰原因，lna是lnb的格兰杰原因。即第三产业产值不是港口货物吞吐量的格兰杰原因，港口货物吞吐量是第三产业产值的格兰杰原因。

（七）脉冲响应分析

为能够更加直观的反应出港口货物吞吐量和第三产业产值之间的关系和动态交互效应，在之前建立的VAR模型的基础上对lna和lnb做脉冲影响分析，分析结果如图2所示。

图2中Response of LNB to LNA表示青岛市港口货物吞吐量变动一个标准差对第三产业产值的脉冲函数响应图，Response of LNA to LNB表示青岛市第三产业产值变动一个标准差对港口货物吞吐量的脉冲函数响应图。图中实线表示青岛市港口货物吞吐量和第三产业产值在受到冲击后的走势，虚线表示其走势的两倍标准误差。

系统运行过程中，需要将数据呈现给变压器厂商以及客户，除了通过手机客户端的方式，还可以将程序发布到Internet上。在服务器进行外网发布系统并打开控制台程序的情况下，用户可在指定网站登入后，看到显示界面并获得其控制权。

爱彼这则微信朋友圈广告触达用户近 800万精准目标用户，且用户在广告落地的小程序购买页面平均停留超过一分钟。

从图2可以看出，第三产业产值在受到港口货物吞吐量的冲击后迅速上升。这说明了港口货物吞吐量对第三产业产值有很强的推动作用，促进了第三产业产值的增长，同时也符合格兰杰因果检验中港口货物吞吐量是第三产业产值的格兰杰原因的结果。从图Response of LNA to LNB可以看出，港口货物吞吐量在受到第三产业产值的冲击后，港口货物吞吐量出现缓慢下降，降到第2期最低点时又出现缓慢上升。这说明第三产业产值对港口货物吞吐量的影响是缓慢的，同时符合了格兰杰因果检验中第三产业产值不是港口货物吞吐量的格兰杰原因的结果。

 

表6 格兰杰因果检验

  

Null Hypothesis: Obs F—statistic Prob.LNB does not Granger Cause LNA 1.42673 0.3050 LNA does not Granger Cause LNB 15 4.66457 0.0362

  

图2 lna和lnb的脉冲响应效果图

三、结论和建议

通过对青岛市港口发展和第三产业经济的实证分析，在此基础上选用港口货物吞吐量和第三产业产值数据作协整分析、格兰杰因果检验分析。研究表明:一是青岛市港口发展和当地第三产业经济存在长期的均衡关系；二是青岛市港口发展是当地第三产业经济的单向格兰杰原因，即青岛市港口的发展对当地第三产业经济具有较强的推动作用。

基于以上结论提出相关建议。从近几年来看，青岛市的第三产业产值的贡献占据了当地GDP的半壁江山。青岛市应大力加快港口的发展，加强对港口物流和基础建设等配套设施的投入，加大港口对外开放的程度，打造国际一流港口，以此来带动当地第三产业经济的高速增长。在“一带一路”的国家战略中，青岛市成为“21世纪海上丝绸之路”的重点城市。以此为契机，探索打造“以港口为龙头、以产业为依托、以物流为载体，以金融为支撑”的新模式。

参考文献

[1]张树艳.我国沿海港口物流与经济增长关系的计量经济分析[J].中国水运，2009（10）:47-49.

[2]崔淑丹，李星野.我国水路运输业与国民经济发展关系的协整分析[J].交通运输系统工程与信息，2007（6）:21-24.

[3]樊祜广，蒋惠园，田小勇，沈航.港口物流与核心腹地经济发展关系的协整分析[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2012（3）:537-540.

[4]曹伊.曹妃甸港口物流发展经济效益分析 [J].物流技术，2014（3）:188-211.

[5]刘庆广.港口物流与南通区域经济发展的实证研究[J].水运工程，2012（9）:106-109.

[6]罗永华.基于协整分析的港口物流与区域经济发展——以广东茂名为例 [J].河南科技大学学报（社会科学版），2013（5）:91-94.