根据上一章构建的港口与产业互动效率评价模型，要想计算港口与产业互动效率CE＝1/2×（EPI＋EIP），首先要分别计算港口对产业的推动效率（EPI）和表示产业对港口的推动效率（EIP）。需要整理的数据包括：（1）“大专以上人员比例”和“港口科技投入”增加1％后的“临港传统工业产值”“新兴临港工业产值”和“新兴临港服务业产值”的五年平均增长率；（2）“创新水平”增加1％后的“临港传统工业产值”“新兴临港工业产值”和“新兴临港服务业产值”的五年平均增长率；（3）“临港传统工业产值”、“新兴临港工业产值”和“新兴临港服务业产值”分别增长1％以后“港口营业收入”的五年平均增长率。
首先根据构建的七大城市港口与产业互动的系统动力学模型，对五年内计算互动效率所需的港口与产业数据进行预测（该预测可以通过模型直接获取）；接着依据模型计算各个城市的EPI/EIP/CE指标。计算结果汇总见表4‐16。
表4‐16 七大城市港口与产业互动效率汇总 （单位：％ ）
注：根据系统动力模型预测值计算得出。
一、港口对产业的推动效率（EPI）分析
从上述计算得七大城市港口对产业的影响表格。
表4‐17 七大城市港口对产业的影响汇总 （单位：％ ）
7座城市港口对产业的推动效率（EPI）排序结果见表4‐17。就港口对产业的推动效果来讲，排名靠前的是青岛、上海和宁波。青岛依赖港口，电子产业等临港产业的发展非常迅速，其创新能力的影响系数在各城市中排第一位。上海港口在全国独一无二的优势地位，充分发挥了港口的集聚能力，有力地推动了临港产业的发展。宁波在国内港口中具有一定优势，包括紧邻上海，因此与上海港存在着合作与竞争的关系，为临港产业的发展带来一定的优势。
图4‐3 港口对产业的推动效率排序
二、产业对港口的推动效率（EIP）比较
从上述计算得七大城市产业对港口的影响表格。
7座城市产业对港口的推动效率（EIP）排序结果见表4‐18。就产业对港口的推动效果（EPI）来讲，排名靠前的是广州、深圳和宁波。这3座城市都是较早对外开放的城市，对外贸易在城市中占据重要地位。对于广州和深圳来说，其工业在国内也具有相当的影响力，因此广州和深圳临港产业的发展对港口的发展具有较大的推动力。宁波作为以外向型经济为主的城市，临港产业对外贸易的发展，对于宁波港口的发展至关重要。较为意外的是上海排在最后一位。一方面是因为上海港口的辐射能力很强，货源来自全国各地，港口的发展很大程度上并不依赖于本地产业；另一方面是由于统计口径的问题，对于上海来说，许多产业与港口有着千丝万缕的联系，但并不在我们所统计的临港产业范围内。青岛、大连和天津较为接近，都属于区域经济发展中心，港口的辐射能力有限，对外贸易在地方经济发展中所处的地位不如宁波高，临港产业对于港口的支撑能力比较有限。
表4‐18 七大港口城市产业对港口的影响汇总 （单位：％ ）
注：根据系统动力模型预测值计算得出。
图4‐4 产业对港口的推动效率（EPI）排序
三、港口与产业互动效率（CE）比较
从上述计算得七大城市港城互动综合指数CE。
港口与产业互动效率排名参见图4‐5。青岛港口与产业互动效率最高，达到0.204％ 。这得益于青岛港与产业之间的互动比较平均；第二梯队城市包括宁波、上海和广州，CE落在0.12％ ～0.1％区间里，互动效率中等，主要原因是港口与产业的互动不平衡，影响了互动效率的提升；第三梯队包括深圳、大连和天津，CE均在0.11％左右，这些城市港口与产业之间的互动效率不高，与城市产业结构关系密切。
值得一提的是，以港口与城市要素之间的边际影响系数来评价各港口城市港城互动的效率，是本书的一个创新。但由于本项目所构建的港城互动体系较多地关注了经济转型背景下的产业和港口的发展，尤其是科技投入和创新水平的提高，对于基础设施投入考虑较少，因此得到的评价结果所考虑的要素并不十分全面，城市间的排名也更多地体现了产业转型的效率及其对港口的影响，以及港口的科技投入、信息化水平等创新要素对产业发展的推动作用。综上所述，本书所形成的排名仅仅是为了本书对于经济转型背景下港城互动的比较研究，并非出于对港口城市发展进行排名的目的，特此说明。
图4‐5 产业对港口的推动效率排序
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