改革开放以来，河北省的港口物流产业发展迅速，对外贸易总额持续上升。由于相关数
据的连续性不足，本文仅以

1990

—2011 年河北省港口物流吞吐量与外贸进出口总额作为反

映河北省港口物流和国际贸易发展情况指标。

 

　　（一）指标的选取

 

　　

1. 港口货物吞吐量。目前，能反映港口物流规模的指标有：港口货物吞吐量、港口集装

箱吞吐量、港口运量以及港口航线。港口货物吞吐量是衡量港口物流规模的最基本指标，它
反映了港口的生产规模、港口内部生产力配置情况，反映了港口在国民经济和社会经济发展
中的地位。因此，在指标的选择上，考虑到数据的可获得性与有效性，用港口货物吞吐量作
为衡量港口物流的讨论研究指标（见表

1）。 

　　

2. 进出口贸易总额。对于一个省份国际贸易规模的衡量常常采用该省的年度进出口总额。

进出口贸易总额是指一个地区在一定时期内（通常是一年）的进口额与出口额之和，是反
映一个地区对外贸易规模的重要指标，代表了其对外贸易的发展历程和发展状况，因此，
进出口总额代表对外贸易规模具有可比性（见表

1）。 

　　从表

1 分析可知，区域港口货物吞吐量的增长规律与进出口总额的增长规律基本保持

一致，二者的增长幅度与趋势十分接近，变量间存在着相关关系。一方面进出口的增长带动
了港口物流量的增长，进出口贸易业务的萎缩，直接影响了港口物流。如

2008 年全球金融

危机，对我国对外贸易产生直接影响，使得河北省港口物流量增速下滑或减弱。另一方面，
港口物流量的增长也在很大程度上反映了对进出口贸易业务的服务程度。如果港口物流能力
与服务方式、运行效率不能适应进出口贸易的需要，将会制约进出口业务增长。

 

　　

3. 数据来源。两个指标都是年度数据，选取时间段为 1990

—2011 年。数据来源：《河北

经济年鉴》《中国统计年鉴》、石家庄海关网站和河北交通运输厅港航管理局网站。

 

　　（二）基于

VAR 模型的实证分析 

　　

1. 确定最优滞后阶数。根据 AIC 和 SC 准则，最优滞后阶数为 1。所以在建立无约束

VAR 模型时，应设定滞后区间为

“1 1”（见表 2）。 　　2. 建立 VAR 模型。向量自回归

（

Vector Autoregressive，VAR）模型是由希姆斯于 1980 年提出，该模型采用多方程自回归

模型联立形式，实质上是一种非结构化的多方程模型，即它不以经济理论为基础而使用数
据本身来确定模型的动态结构，常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对
变量系统的动态影响。所谓向量自回归，是指系统内每个方程都有包含有相同的内生变量滞
后期。当每个变量都既适合放在方程的左边又适合放在方程的右边时，就可建立

VAR 模型。

 

　　该模型中，

lngk 代表河北省港口吞吐量取对数，lnjc 代表河北省进出口贸易总额取对

数。应用

Eviews 软件，建立 VAR 模型的回归结果如下： 

　　

lngk 

　　

lnjc=0.616 0.347 

　　

0.026 1.028lngk（-1） 

　　

lnjc（-1）+-0.909 

　　

-0.480 

　　

3. VAR 模型稳定性检验。VAR 模型稳定的充分必要条件是模型的特征方程的根都要在

单位圆以内或特征值均小于

1。如果被估计的 VAR 模型不稳定，则得到的脉冲响应函数和

方差分解就是无效的。本模型运用

Eviews 软件得出，所有特征根有在单位圆内，所以该模

型是稳定的。

 

　　

4. 脉冲响应函数分析。脉冲响应函数是用来描述模型中一个内生变量对由误差项所带来

的冲击的反应，即在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量当前值和未来值的影响
程度。本文采用广义脉冲响应函数分析（结果见图

2 与图 3），横轴表示滞后阶数，纵轴表

示变量对冲击的响应程度。