发布时间：2021-12-07所属分类：工程师职称论文浏览：1次
摘 要： 摘要：新冠肺炎疫情对广州港的货运发展产生了一定程度的影响，但目前仍然缺少相关的定量研究。本文基于灰色预测模型，利用港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱吞吐量三个货运指标，在新冠肺炎疫情没发生的这一假设下，推测2020年1-8月广州港的各货运发展指标值。基
摘要：新冠肺炎疫情对广州港的货运发展产生了一定程度的影响，但目前仍然缺少相关的定量研究。本文基于灰色预测模型，利用港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱吞吐量三个货运指标，在新冠肺炎疫情没发生的这一假设下，推测2020年1-8月广州港的各货运发展指标值。基于预测值与实际值的比较，定量研究广州港的货运发展受新冠肺炎的影响值，反映新冠肺炎疫情对广州港货运增长的影响程度。实证结果显示：新冠肺炎疫情给广州港货运增长带来的总体影响比较大，对港口货物吞吐量的影响程度为-4.08%，外贸货物的影响-6.33%，集装箱货物的影响-5.79%。为了进一步探索如何减弱新冠肺炎疫情对广州港货运发展的影响，引入了灰色关联度模型，对广州港货运发展的关联因素进行研究。通过广州港货运发展关联因素研究，提出在后疫情时代，促进广州港货运发展的相关举措。
关键词：广州港货运发展灰色预测模型
1.引言
广州港地处珠江入海口和珠江三角洲地区中心地带，濒临南海，毗邻香港和澳门，东江、西江、北江在此汇流入海，是重要的内河及沿海港口。广州港同时也是海上丝绸之路的重要节点之一。据英国劳氏日报发布的2019年全球百大集装箱港口，广州港位列第五，排名超越香港港、釜山港，比2018年的排名上升2位[1]。
新冠肺炎疫情作为突发公共卫生事件，从多个渠道给经济运行带来负面影响[2-3]，对港口物流也带来正面冲击，疫情通过预期的方式影响港口物流市场需求与供应的态势，通过阻滞港口经营活动影响港口企业的发展，通过冲击实体经济、外贸业务间接传导到港口物流领域。疫情的后阶段，相关扶持政策需要一定的行业与时间传导，从而形成了新冠肺炎疫情对港口业的多渠道，多时空的影响的相互叠加的特征[4]。在新冠肺炎疫情冲击下，广州港作为全球的重要海运节点，其港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱货物吞吐量受到了一定程度的影响。
学者们对货运量的预测及研究主要运用以下的方法对货运量的发展进行预测与研究。灰色系统理论由邓聚龙在1982年《灰色控制系统》一文中提出[5]。灰色系统理论已广泛应用众多科学领域，成功地解决了生产和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。锗衍昌等运用GM-MARKOV模型对京津冀区域物流需求量的预测[6]，严雪晴运用GM(1,1)模型预测广东省货运总量，取得了较为满意的预测效果[7]。戎陆庆等运用灰色理论对广西水路货运量及其影响因素进行研究，精确地预测了广西水路货运的发展趋势[8]。
本文拟将运用灰色预测模型GM(1,1)模型对新冠肺炎疫情的对广州港货运发展的影响程度，并引入灰色关联度模型对影响广州港的货运发展因素进行关联度定量研究，并根据广州港货运发展的关联因素，提出在后疫情时代促进广州港货运发展的措施。
2.广州港货运量GM(1,1)模型构建
2.1数据来源及说明
本文选取广州港2011-2019年的港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱货物吞吐量的月度数据作为研究依据，为了便于计算，下文港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱货物吞吐量分别用P、F、C所表示。由于交通运输部统计数据为每年的1-11月的月度数据，因此，把每年的1-11月作为一个预测周期，具体数据来源于中国交通运输部网站数据。
通过中国交通运输部月度港口统计数据计算出每年1-11月的广州港港口货物吞吐量(P)、外贸货物吞吐量(F)、集装箱货物吞吐量(C)的总值，以此作为预测2020年广州港货运发展的原始数据，运用MATLAB软件及EXCEL对数据进行处理。
2.4广州港货运量GM(1,1)模型建模精准度验证
根据上文的GM(1,1)模型的建模结果，下文将对该模型从残差检验、后验差检验两个角度进行模型精准度检验。
3.新冠疫情对广州港货运发展的影响
3.1影响值
根据上文的模型构建合理性检验、残差检验、后验差检验的结果，符合GM(1,1)模型构建的要求，因此运用GM(1,1)模型预测广州港2020年1-11月的货运发展情况具有可行性，预测结果如表3所示
为了更详细地反映新冠肺炎疫情对广州港货运发展的月度影响情况，本文进一步探讨2020年广州港货运量月度预测值。
3.2影响特征
(1)阶段性特征
第一阶段疫情正面冲击阶段。该时段为1月下旬到2月，受疫情的影响除了应急物流外，大部分物流企业停工停产，物流运输通道部分中断，广州港的货运基本处于停滞状态，风险主要来源于物流供需衔接的切断，物流通道的中断，该时段新冠疫情对广州港的货运发展影响程度最大，2月份港口货物吞吐量影响值为-14.32%，外贸货物吞吐量的影响值为-11.51%，集装箱货物吞吐量的影响值为-22.91%。
第二阶段，实体传导的阶段。港口物流业务从制造业及流通业全面复工初期爆发性物流需求，到随着全球疫情的蔓延，实体经济困难逐步显现，物流需求下降。此阶段主要集中在2020年3月-4月期间，该阶段的主要影响在港口物流需求业务类型及数量的结构不均，短时供需不匹配。3月-4月港口货物吞吐量影响值缩减，体现了该时期的港口物流需求从负增长到环比增加，但是还没复苏至去年同期水平。
第三阶段为政策消化阶段。国家出台相关的政策支持实体经济、港口物流业的复苏与发展。在此阶段，主要为2020年4月之后，政策的作用具有一定的滞后性和传导性，广州港货运发展受政策的利好及上游制造业的物流需求复苏的影响需要在后疫情期才能顺次展现，该时期的风险点主要集中在物流业的复苏、物流投资建设规模及发展新模式的选择上，新冠疫情对广州港货运发展影响程度表现为顺次缩减。
(2)结构性特征
疫情对广州港的货运发展影响具有结构性特征，同一时期广州港的货运内部的各个子业务板块受到疫情的影响程度不一样。在疫情爆发初期，外贸货物吞吐量受到疫情的冲击最小，但是随着国内疫情防控的有效实施，国外疫情的影响，外贸货物的总影响为-6.33%。得益于国内经济的恢复，新冠疫情对港口货物吞吐量的总影响程度为-4.08%，集装箱吞吐量的影响程度为-5.79%。从上述数据看，广州港货运发展结构在新冠疫情的影响下出现了结构性发展的特征。
(3)实体传导特征
港口物流业是派生性行业，港口物流业的需求主要是受到第二产业和商品流通业的影响，主要受制造业、进出口贸易、国内贸易、制造业的影响。
港口物流业作为国民经济的辅助行业，是产业经济发展的重要后勤保障。港口物流业危机会反向传导，导致实体经济受损。疫情期间，由于港口物流业面临交通管制、道路限行、物流通道阻断、工作人员无法按时返工复产、复产条件不满足等危机，港口物流业无法进行正常的货运服务供应，导致到部分产业企业的复工受到影响，无法保障原材料、产成品的物流。
4.广州港货运发展关联因素研究
灰色预测模型GM(1,1)可以对新冠疫情对广州港货运发展情况的影响进行科学的度量。基于系统论的角度出发，广州港货运发展是物流系统的输出，是适应广州经济环境及区域发展的产物。为了探索后疫情时期广州港货运发展的对策，还应该分析环境中存在影响广州港货运发展因素。综上，下文将运用灰色关联度模型对广州港货运发展的关联因素进行研究。
4.1构建指标体系
学者们在研究货运发展影响因素主要通过对区域经济因素、物流环境因素、产业因素进行量化指标选择，选择的指标充分考虑交通地理环境条件、宏观经济影响、行业因素影响。考虑指标构建的科学性、合理性、综合性、可比性，本文将广州港货运发展的关联因素划分为经济因素、交通运输因素、科技因素、政策因素，具体如表5所示。
4.2影响因素灰色关联度计算
以广州港2011-2019年历年货运发展货运量包括港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱货物吞吐量分别作为系统主因子序列数据，其他指标因子X11-X42的历年数据根据作为子因子序列数据，灰色关联分辨系数根据经验取值为0.5，文章涉及的数据均源于广州统计年鉴、交通运输部统计数据中的2011年-2019年的公开数据，利用灰色关联度模型及AVGR0j=avg(R0jP+R0jF+R0jC)计算广州港货运发展的影响因素灰色关联度，计算结果如表6-8所示。
4.3灰色关联结果分析
运用灰色关联分析方法，可以客观合理地反映相关影响因素对广州港货运发展的影响程度，同时，为分析区域经济因素、交通物流环境因素、科技环境因素、政府政策因素与广州港货运发展的关系提供可量化的研究视角。
(1)区域经济环境对广州港货运发展的提升具有举足轻重的作用
区域经济的六个要素的均值AVGR01i的值为0.911，其中四个因素的取值大于0.9，分别为居民人均可支配收入、进出口总额、固定资产投资总额、国民生产总值，这些指标显示经济环境与广州港货运发展密切关联，区域经济环境表示港口市场货运市场的需求状况，从侧面反映了经济环境对港口货运市场的需求的影响，也体现了港口物流业受实体经济影响的产业传导效应。
(2)交通物流环境因素直接影响广州港货运发展
交通物流环境因素AVGR02i的值为0.927，反映广州港货运发展与交通物流环境因素有紧密联系。交通物流环境因素选取了货运总量、公路通车里程、码头泊位数、码头泊位长度、万吨级泊位数均大于0.9，货运总量反映物流业的总体发展情况，公路通车里程反映物流业总体的基础设施情况，交通运输仓储邮政业从业人数反映物流业的人力资源因素，码头泊位数、码头泊位长度、万吨级泊位数反映了港口物流的基础设施条件。综上，以上指标均与广州港货运发展有密切联系。
(3)广州港货运发展应注重科技环境因素
科技环境因素AVGR02i的值为0.876，其涵盖了教育支出、R&D经费内部支出、R&D从业人员、互联网用户数四个要素。其中互联网用户数反映广州区域信息化水平，其广州港货运发展的关联度最高，为0.955，这意味着信息化的推广与发展大大促进了广州港货运的发展。R&D经费内部支出、R&D从业人员反映了信息化技术及信息化人才，教育支出反映了区域人才培育的力度，以上三因素都大于0.8，显示广州港货运发展受信息化技术的发展、信息化投入的支出、信息化人才的培育的约束。
(4)政府政策因素引导广州港货运发展
政府政策因素选取了政府财政收入及交通运输支出两个因素，其AVGR02i的值为0.915，表示政府的财务能力及交通运输支出的力度与广州港货运发展具有较密切的关系，政府在财务收入的多寡与交通运输财政支出的支出力度有助于完善广州港货运发展的交通基础设施设备条件。
5.结论与建议
新冠肺炎疫情对广州港的货运发展产生了一定程度的影响，实证研究发现，新冠肺炎疫情对广州港货运发展的影响呈现以下特征：阶段性特征、结构性特征、实体传导特征，广州港港口货物吞吐量的受影响程度为-4.08%，外贸货物的受影响程度为-6.33%，集装箱货物的受影响程度为-5.79%。
为了进一步探索如何减弱新冠肺炎疫情对广州港货运发展的影响，本文引入了灰色关联度模型，对广州港货运发展的关联因素进行研究。本文选取了区域经济环境、交通物流环境因素、科技环境因素、政府政策因素四大因素，涵盖18个子因素，通过研究发现四大因素的的关联度均值均大于0.8，其关联度排序如下：交通物流环境因素>政府政策因素>区域经济环境>科技环境因素。通过广州港货运发展关联因素研究，本文提出在后疫情时代，促进广州港货运发展的相关举措如下：第一，注重完善广州港的港口基础设施设备，提高港口运作的效率，提高港口物流业与其他运输方式的衔接，如海铁联运、海空联运、海陆联运等运输方式。第二，政府持续投入交通运输基础建设，出台相关措施减免港口运营税费等。第三，加强港口货运发展与经济的联动性，注意经济发展的动向，适时调整港口运营的策略。第四，注重加强港口运营中信息技术及智慧技术的建设及运用，提高港口运营的智慧化、数字化程度。——论文作者：刘连花平海
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