產業(yè)轉移下的海上絲綢之路沿線集裝箱港口的投資決策研究

楊忠振, 陳東旭, 宮之光

(寧波大學 海運學院，浙江 寧波 315211)

0 引言

經濟全球化導致產品的生產地與消費地嚴重分離，誘發(fā)大量的交通運輸需求。過去30年隨著中國世界工廠地位的確立，中國與歐美間的貿易量持續(xù)增加，圍繞貿易貨物在中國和歐美之間形成了世界級的海運主走廊，走廊兩端出現了龐大的港航物流產業(yè)集群。目前，全球排名前20的港口中10個在中國，5個在歐洲或北美。但是，在主航線中間地帶由于既無大的制造業(yè)集群也沒有大規(guī)模消費地，因此港口規(guī)模與地位都無法與兩端的相提并論。例如，MSR沿線只有5個港口排名世界前20，其新加坡港、巴生港和丹戎帕拉帕斯港均是借助中轉功能才奠定的世界級港口的地位。

上述現象正在或即將發(fā)生變化，由于勞動力和土地成本的增加，中國的區(qū)位優(yōu)勢逐漸下降，相當數量的制造業(yè)開始向其他區(qū)位優(yōu)勢明顯的區(qū)域轉移。由于海上絲綢之路沿線地區(qū)工資水平普遍低于中國，部分地區(qū)甚至僅為中國的14.8%，因此MSR沿線國家有望成為新的全球制造業(yè)基地，他們與其他國家的貿易將逐漸增多，原本的地區(qū)性港口很難滿足新的需求，MSR沿線港口能力不足將成為制約其制造業(yè)發(fā)展的瓶頸。由于貨物運輸需求與港口供給之間存在著“雞-蛋”的互動關系，因此MSR沿線有必要增加港口供給，以在滿足運輸需求的同時，改善可達性，提升區(qū)位優(yōu)勢，促進制造業(yè)的進一步轉移。

很顯然互為因果的“雞-蛋”的正向反饋存在上界，例如：增加港口供給可促進制造業(yè)發(fā)展，增加勞動力和土地的需求，導致工資和地價升高，最終使得承接產業(yè)轉移的優(yōu)勢逐漸走低。因此，港口規(guī)模對制造業(yè)轉移規(guī)模的邊際效益是遞減的，當港口投資的邊際收入無法覆蓋邊際成本時，港口投資會出現負收益。反過來，制造業(yè)的持續(xù)增加也會導致港口運輸需求超出土地和岸線資源、生態(tài)環(huán)境以及末端運輸的能力的上限。

因此，分析制造業(yè)向MSR沿線的轉移趨勢，明確沿線地區(qū)港口需求與供給間的均衡狀態(tài)，優(yōu)化沿線港口的投資，實現港口利益最大化，成為MSR沿線向新的世界級制造中心演變過程中關鍵問題。由于港口投資與產業(yè)轉移之間具有主從式邏輯關系，因此可用雙層規(guī)劃予以描述。其中，港口投資是領導者，在上層決定著港口的服務水平，進而影響制造業(yè)向港口腹地轉移的規(guī)模；制造業(yè)轉移是跟隨者，在下層選擇生產地點和運輸路徑。分析上下層之間的反饋關系，可明確不同港口投資方案下的產業(yè)轉移狀況，得到集裝箱港口投資的優(yōu)化方案。

1 文獻回顧

有關港口投資的研究主要有三類：1)投資規(guī)模優(yōu)化，涉及優(yōu)化方法、算法及影響因素分析；2)港口規(guī)模與母城經濟間的關系研究，涉及單位港口規(guī)模對母城經濟的影響；3)港口投資方案評價，涉及港口投資的可行性。

在第一類研究中，Dan[1]以投資金額、在港時間與內陸運輸成本之和最小為目標，建立港口投資與定價模型。Meersman[2]研究了港口競爭、港口交通波動性等不確定因素對投資的影響。Demirci[3]考慮裝卸車環(huán)節(jié)對港口能力的影響，用仿真的方法研究港口投資。黎繼子等[4]將遺傳算法與神經網絡相結合，建立投資決策模型，提高了模型求解的收斂速度。李和忠等[5]和Kuang等[6]關注港口效率，借助擴張型實物期權描述投資決策的柔性價值，實現港口多階段投資的有效整合。Allahviranloo等[7]建立考慮投資成本、貨物運輸網絡等約束的模糊整數規(guī)劃模型?？锖２ǖ萚8～10]借助動態(tài)規(guī)劃和隨機規(guī)劃，建立考慮港口效率及生態(tài)承載率的多期投資優(yōu)化模型。Musso等[11]指出港口規(guī)模過小將增加擁堵成本，過大會增加操作成本，并以最小化總成本為目標構建優(yōu)化模型。盡管此類研究為港口投資決策提供了方法，但對產業(yè)轉移下的港口投資問題缺乏針對性。

在第二類研究中，張燕等[12]用格蘭杰檢驗和VAR動態(tài)分析，驗證港口與區(qū)域經濟間的因果關系。郭秀娟[13]、申勇鋒等[14]、姜超雁等[15～17]和葉宜丹[18]基于投入產出法測算港口規(guī)模對區(qū)域GDP、就業(yè)等的貢獻。楊家其等[19]、高琴等[20]依據柯布-道格拉斯生產函數測算吞吐量對腹地經濟的貢獻。此類研究解釋了港口規(guī)模和區(qū)域經濟、勞動力需求之間的邏輯及數量關系，是港口投資優(yōu)化的基礎。在第三類研究中，李新然等[21]建立了基于RBF神經網絡的港口投資效益預警模型，并驗證了模型預測的準確性。Han等[22]考慮國家風險、基礎設施水平等，評價跨國港口投資方案。這兩類成果是港口投資優(yōu)化的前提，本文將投資回報率作為約束條件，以提高港口投資優(yōu)化方法的實用性。

2 問題描述

MSR沿線港口投資與產業(yè)轉移之間存在圖1所示的正反饋關系，即投資港口可提高港口能力(①)，減少貨物通過港口的阻抗，同時影響港口腹地的工資水平和土地成本(②)。而制造業(yè)基于港口阻抗、勞動力和土地成本轉移(③)，轉移規(guī)模決定著港口需求、勞動力需求及經濟水平(④)，進而反作用于港口阻抗、勞動力和土地成本(⑤)。

圖1 產業(yè)轉移背景下港口投資雙層決策問題的邏輯關系

產業(yè)轉移是企業(yè)個體再選址行為的宏觀體現，為研究港口投資對產業(yè)轉移的影響，可把制造業(yè)看作是以年產值為單位的連續(xù)個體。假設貨物銷售價格不變，則個體企業(yè)以廣義成本(生產+運輸成本)最小為目標再選址生產。此時，產品生產+運輸過程類似于交通運輸需求在運輸網絡上由出發(fā)地移動到目的地的過程。例如，圖2為由2個產地(1和2)和3個消費地(j′)構成的網絡。不考慮產業(yè)轉移時，可將生產+運輸各環(huán)節(jié)抽象成具有不同同行阻抗的路段。其中，路段集合A1代表生產環(huán)節(jié)，阻抗包括土地成本、勞動力工資和稅收；路段集合A2代表生產側的內陸運輸環(huán)節(jié)，阻抗包括運輸費用和運輸時間；路段集合A3代表在港環(huán)節(jié)，阻抗包括港口收費和在港時間；路段集合A4代表海上運輸環(huán)節(jié)，阻抗包括海運費用和時間；路段集合A5代表消費側的港口卸船環(huán)節(jié)和內陸運輸環(huán)節(jié)，阻抗包括港口使費、在港時間和內陸運輸成本。假設消費地的需求不變，則A5路段的阻抗為常數，決策時可忽略。

圖2 無產業(yè)轉移時的生產+運輸網絡

圖3 有產業(yè)轉移時的生產+運輸網絡圖

3 數學模型

3.1 基本假設

S1:全球市場對產品的需求不變；S2:不考慮制造企業(yè)搬遷成本；S3:其他港口的裝卸費率不變；S4:其他港口腹地的土地及勞動力成本不變；S5:銷往國際市場的產品均經由港口運輸；S6:海運和陸運的運輸費率不變；S7:不考慮資金的時間價值。

3.2 模型結構

上層模型

(1)

s.t.: (Z1-W)/C>r

(2)

NQ1+NQ0≤NQ

(3)

NQ1∈N*

(4)

C=hc×NQ1

(5)

pc≤pfp≤pfmax

(6)

式(1)表示港口收益最大；式(2)為投資回報率約束；式(3)為港口規(guī)模約束；式(4)為碼頭數量的非負整數約束；式(5)為投資額和泊位量之間的關系式；式(6)為港口使費定價約束。

下層模型

式(7)為下層模型的目標函數；式(8)～(10)為流量約束，保證貨物流量非負且守恒；式(11)為阻抗函數；式(12)為0-1變量；式(13)為GDP函數，與港口投資和制造業(yè)轉移相關；式(14)為地價函數，由港口投資后的GDP決定；式(15)為工資函數，根據劉易斯拐點可知，當勞動力從過剩走向短缺為轉折點工資開始上升。

4 案例分析

MSR途徑東盟十國、南亞四國、肯尼亞、沙特阿拉伯、埃及、蘇丹等，約65%的沿線國家具有承接制造業(yè)的可能，但當地的港口能力制約著制造業(yè)的發(fā)展。斯里蘭卡斯政府一直擬通過發(fā)展科倫坡港區(qū)位國家的優(yōu)勢，促進制造產業(yè)向斯轉移。這里選取科倫坡港為研究對象，在制造業(yè)向斯轉移的情況下，優(yōu)化科倫坡港集裝箱碼頭的投資與定價。

4.1 使用數據

根據中國商務部等部門聯合發(fā)布的《對外投資合作國別地區(qū)指南-2014版》得到斯里蘭卡的幾項數據如表1所示。

表1 斯里蘭卡的幾項數據指標

將世界貿易按洲際板塊分成6個區(qū)域，即歐洲、亞洲、北美洲、南美洲、大洋洲和非洲。分別選取各區(qū)域內最大的港口作為卸貨港，即鹿特丹港、上海港、洛杉磯港、里約熱內盧港、悉尼港、亞歷山大港。中國和斯里蘭卡到各區(qū)域的貨物價值如表2所示。

表2 中國和斯里蘭卡與世界各地間貿易分布(單位：億美元/年)

4.1 求解結果及分析

把上層模型的目標函數值作為適應度值，用遺傳算法求解雙層模型。有計算結果可知，考慮制造業(yè)轉移時，科倫坡港應投資新建8個集裝箱泊位，碼頭費率應為111美元/TEU。此時，港口新增收益0.73億美元/年，投資回報率為7.30%，高于4.5%的銀行貸款收益率。在該方案下，斯里蘭卡的年GDP增加值由788.24億美元上升到1106.59億美元，增長40.39%，制造業(yè)工人的工資由420美元/月增長到625美元/月?？梢姼劭谕顿Y對斯里蘭卡的宏觀經濟和居民收入均有正向刺激作用。

在優(yōu)化的港口投資和費率下，斯里蘭卡出口到其他區(qū)域的貨量如圖4所示，出口貨值由149.6億美元/年增長到462.7億美元/年，增長209%?？梢哉f每年增加的313.1億美元的出口貨物就是中國向斯里蘭卡轉移的制造業(yè)的年生產值，因此投資港口可明顯地促進制造業(yè)向MSR沿線轉移。投資建設科倫坡港后，中國出口到各區(qū)域的貨物都有所減少，但比例并不明顯(如圖5)，這是因為中國制造業(yè)出口總量大，轉移的只是小部分。

圖4 不同港口規(guī)模下斯里蘭卡到各地的出口量對比

圖5 中國到各區(qū)域出口貨值的變化

為分析新增泊位對港口收益的影響，分別計算不同投資規(guī)模所對應的港口的邊際收益和累計新增收益，如圖6所示?？梢钥闯?，邊際收益隨新增泊位先升后降，當新建8個以上泊位時，投資的邊際收益為負。由于新增收益等于其腹地承接的制造業(yè)的出口運輸成本與港口投資及維護成本的差值，因此可通過港口投資規(guī)模對產業(yè)轉移的影響，來進解釋新增泊位對港口收益的影響。

新增泊位數對產業(yè)轉移等的影響如圖7所示，其中，累計產業(yè)轉移貨值與新增泊位數正相關(圖7中虛線)，新增1～4個泊位時，上升速率接近常數；新增4個以上泊位時，上升速率降低；新增8個以上泊位時，上升速率趨近于0。這是由于新增4個以下泊位時，勞動力供大于求，工資不隨產業(yè)轉移而上升(圖7中圓點折線)，土地成本上升幅度較小(圖7中方形折線)，港口成本變化幅度較小，即港口需求與供給能力的比值接近定值，新增泊位所誘增的邊際產業(yè)轉移貨值相對固定；新增4個以上泊位后，勞動力從過剩走向短缺，工資上升，土地成本上升，港口成本相應上升，因此邊際產業(yè)轉移貨值逐漸降低；當投資新建8個以上泊位時，單位港口投資所誘增的產業(yè)轉移量進一步下降，趨近于0，額外的港口投資所誘增的營業(yè)收入不足以覆蓋投資成本，因此在該階段累計收益呈遞減趨勢(圖7中的曲線)。

圖6 港口新增收益隨投資規(guī)模變化的情況

圖7 產業(yè)轉移量、工資、地價隨投資規(guī)模的變動情況

隨著投資的進一步增加(如，新建10個泊位)，港口所在地的生產+運輸成本與中國的持平，斯里蘭卡無法通過港口投資吸引制造業(yè)，科倫坡港對制造業(yè)發(fā)展的抑制作用消失，由新增碼頭和誘增的制造業(yè)所導致的高工資和高地價成為腹地發(fā)展制造業(yè)的新瓶頸。

5 結論

本文構建了考慮產業(yè)轉移的港口投資規(guī)模與定價優(yōu)化模型，結合港口投資對區(qū)域工資水平及地價的影響，基于產業(yè)在再選址過程中追求總成本最小的用戶平衡原理，將產品的生產+運輸環(huán)節(jié)類比成運輸需求從出發(fā)地到目的地的移動過程。在虛擬的超級網絡上，描述產業(yè)轉移的過程，通過港口投資與產業(yè)轉移行為間的相互反饋，分析港口投資與產業(yè)轉移之間的相互影響關系，得到最優(yōu)的港口投資方案與港口使費標準。

為驗證模型，以科倫坡港集裝箱碼頭投資為例進行數值分析，結果表明產業(yè)轉移規(guī)模與港口投資規(guī)模正相關，但由于新增港口規(guī)模和產業(yè)規(guī)模會導致工資上漲和土地溢價，當勞動力+土地成本與中國持平時，科倫坡港的投資對產業(yè)轉移的影響到達上界，腹地的產業(yè)規(guī)模不再隨港口投資的增加而增大。另外，一定范圍內港口投資收益與港口投資規(guī)模之間亦在正相關，且同樣存在上界。因此，對港口投資者而言，合理把握港口供給與港口需求之間的正反饋關系及其上界，找出港口收益曲線的拐點，是最大化港口投資收益的關鍵。