《表1 变量定义说明和统计性描述》

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《港口与腹地供应链的协同效应分析》

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实证分析涉及的主要变量为港口供应链货物运量、公路运输价格、铁路（内河）运输价格、港口装卸价格，由于内河运输部门与铁路部门的微观特征较为相似，且铁路运输的数据较为完整，因此变量指标的选取仅涉及港口、公路和铁路3个部门。港口供应链货物运量为以港口为供应链节点所运输的货物，可用港口吞吐量来表示，具体数值可从各港口主页及相关年鉴中获取。港口装卸价格为港口的装卸服务费率，由于港口针对不同货物制定了差别化的装卸费率，因此一般化的港口装卸价格应根据不同货物的比重对装卸费率进行加权平均，但该方法的数据获取十分困难。考虑到装卸服务是港口收入的主要来源，因此可用港口的营业收入除以货物吞吐量得到装卸价格的近似值，其中港口的营业收入可从上市公司的财报资料中获取。公路运输价格为货物的平均运价，与港口装卸价格相同，平均运价无法通过计算直接得出，但自2013年开始，中国物流与采购联合会定期公布中国公路物流运价指数，可以此指标表示公路平均运价。铁路运价的计算同样会遇到加权平均的问题，并且根据目前公布的统计数据也无法通过货物运输收入计算出近似的运输价格。但理论上，公路运价（吨公里）是铁路运价的3倍左右，在中短途运距上，公路的价格优势较为明显，铁路的价格优势主要体现在长距离运输上[11]，即铁路单位运价率呈现明显的递远递减规律[12]。因此可用公路运价与单位货物铁路运输距离的比值作为铁路运价的替代指标，其中，单位货物铁路运输距离可通过铁路货物周转量和铁路货运量计算而得，相关数据可从省市统计年鉴中获取。按照上述方法，实证分析使用的资料共收集了广州港、深圳港、连云港港、宁波港、日照港、厦门港、上海港、青岛港、天津港、营口港、珠海港等11个港口的数据，由于公路物流运价指数自2013年开始进行统计，因此数据时间跨度为2013—2017年，数据频率为季度，共20期。由于采用了季度数据，因此在随后的分析中首先使用HP滤波方法消除了数据的季节趋势，同时对原数据取对数，并对个别离群现象较为严重的变量进行了缩尾处理，各变量的解释说明及原始数据的主要统计量描述如表1所示。