干散貨海鐵聯運系統關鍵因素敏感性分析

范小晶，封學軍，張艷，2，蔣柳鵬

（河海大學1.港口、海岸與近海工程學院；2.水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心，江蘇南京210098）

干散貨海鐵聯運系統關鍵因素敏感性分析

范小晶1，封學軍1，張艷1，2，蔣柳鵬1

（河海大學1.港口、海岸與近海工程學院；2.水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心，江蘇南京210098）

隨著我國對干散貨需求的不斷增加，海鐵聯運模式日益受到重視。為明確干散貨海鐵聯運系統中關鍵因素，運用系統動力學及建模軟件VENSIM，構建了干散貨海鐵聯運的系統動力學模型，并采用福建省湄洲灣港干散貨海鐵聯運案列對模型進行仿真驗證，證明了該模型有效可行。最后對模型的關鍵因素進行敏感性分析，并提出促進湄洲灣海鐵聯運發展的相關建議。

海鐵聯運；系統動力學；關鍵因素；敏感性分析

隨著世界經濟的發展，經濟的全球化和一體化進程加快，促進了生產性資源的全球配置和產業轉移，中國、印度等新型工業化國家對初級能源和生產原材料的需求不斷增加。我國2013年進口鐵礦石8.2億噸，增長10.2%，進口煤炭3.3億噸，增長13.4%。干散貨在港口的進出以鐵路、大型船舶運輸為主。干散貨干燥、散裝、量大的特點，均有利于發揮鐵路運輸的各種優勢，從而形成了港口干散貨集疏運依賴于鐵路的局面。干散貨海鐵聯運即指貨物的進出港經由港口的裝卸設備、港口鐵路線等基礎設施，將船舶運輸和鐵路運輸無縫聯接起來的一種運輸方式。由于作業對環境污染小，安全性強，以鐵路和港口共建的港站為依托，以內陸為輻射，使得海鐵聯運具有得天獨厚的優勢。

發達國家開展海鐵聯運已經有相當長的一段歷史，無論是在基礎設施的建設上，管理模式上，市場開發程度、商務運作模式上都達到了較為完善的程度。據統計，歐洲大部分港口海鐵聯運的比例己經達到了20%以上，而美國部分港口則達到了35%以上［1-3］。相比之下，我國海鐵聯運方式所占運量比例卻很低，遠低于發達國家，制約我國海鐵聯運發展的因素研究也成為國內學者新的研究方向。舍妮亞［4］在分析新亞歐大陸橋海鐵聯運中，由存在的問題定性分析了政策、基礎設施、信息化建設等關鍵因素；劉妍等［5］從宏觀（包括經濟發展水平、政策及法律）、微觀（包括運價、技術、貨物及管理體制與模式）兩個方面對影響我國多式聯運的影響因素進行了深入分析；陶學宗等［6］在研究糧食多式聯運的無縫運輸中，對其主要影響因素包括基礎設施與設備硬件系統、運輸組織與管理軟件系統進行了定性分析；許長新等［7］將系統動力學方法應用于港口吞吐量預測模型，在傳統研究基礎上，定量地考慮了綜合運輸系統、環境等各種主要因素對港口吞吐量的影響；高曉月［8］考慮了影響集裝箱生成量大小的主要因素如國民經濟以及對外貿易發展水平、外貿進出口構成、外貿貨物重量系數、外貿適箱貨集裝箱箱化率等，對南京港集裝箱生成量進行了預測。

從已有研究可見影響我國海鐵聯運主要有硬件因素（港口、鐵路等基礎設施）、軟件因素（裝卸技術、信息化建設、社會經濟）和政策因素。但現有研究側重從定性的角度對影響因素進行闡述分析，缺乏對關鍵因素定量的分析。

敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。其實質是通過逐一改變相關變量數值的方法來解釋關鍵指標受這些因素變動影響大小的規律。通過參數的變動實現對目標趨勢與特性的把握，比一味追求數值的精確求解更具應用價值［9］。本文將在現有文獻基礎上，運用系統動力學構建干散貨海鐵聯運系統的模型，并結合案例，通過關鍵因素定量的敏感性分析，來確定關鍵因素對干散貨海鐵聯運量的影響及影響程度，得出的結論及建議將有利于決策者確定推動海鐵聯運發展措施的實施序列。

1 研究方法及思路

我國海鐵聯運仍處于起步階段，影響因素眾多，歷史數據不全，反饋機制復雜，各子系統以及各個變量之間都存在著復雜的、非線性的相互作用和反饋關系。傳統的研究方法往往忽略了海鐵聯運與諸多社會系統的相互關系，對單因素的影響分析不夠系統。系統動力學是一門分析研究信息反饋系統的學科，也是一門認識系統問題和解決系統問題的交叉性、綜合性學科［10］。運用系統動力學方法建模，能較全面地考慮一個動態的、復雜系統的各種主要影響因素，可以對系統進行比較充分的分析，結論也更符合實際情況。同時，系統動力學也能定量地對系統中的因素進行敏感性分析。因此，本文提出將系統動力學的方法應用于干散貨海鐵聯運系統。

根據系統動力學解決問題的一般步驟：第1，確定研究問題為干散貨海鐵聯運系統，同時確定系統結構邊界、地里邊界及時間邊界；第2，對干散貨海鐵聯運系統進行直觀的結構分析、因果關系分析；第3，定義變量，通過繪圖軟件VENSIM PLE，繪制系統動力學模型；第4，應用案例的統計數據對模型進行反復調試對模型進行驗證，直至模擬結果與歷史數據相符；第5，在模型有效可行的基礎上，對相關主要因素進行敏感性分析，即每次對單一因素進行0.1個單位增加，觀察對比干散貨海鐵聯運量受到的影響，從而提出干散貨海鐵聯運發展的措施及建議。

2 模型的構建

為準確地分析干散貨海鐵聯運系統，考慮主要影響因素即基礎設施、裝卸技術、政策的前提下，還選取了港口所在地及腹地經濟水平、港口岸線資源、環境承載力、沿海港口競爭等作為影響干散貨海鐵聯運的因素。

2.1 因果關系分析

因果關系分析能夠直觀地反映系統動態發展的內在機理。選取干散貨海鐵聯運系統的內部因素為需求及供給；環境承載力、岸線資源、港口所在地及腹地經濟水平、沿海港口競爭等為系統發展的外部因素，建立干散貨海鐵聯運系統基本因果反饋圖（如圖1所示）。

2.2 干散貨海鐵聯運系統主要因果反饋環分析

因果反饋環能夠清楚地表達系統中各要素之間的定性關系，因此，因果反饋環的確定是系統動力學研究中的關鍵。此處分析圖1中幾個主要的因果反饋環。

反饋環1：港口收益→+港口所在地GDP→+交通運輸總投資→+鐵路投資→+港口運輸供給能力→+港口吞吐能力→+港口吞吐量→+港口收益。此反饋環為正反饋環，反映了港口發展與社會經濟的互相加強關系。

反饋環2：港口收益→+港口所在地GDP→+交通運輸總投資→+鐵路投資→+港口鐵路吞吐能力→+海鐵聯運分擔率→+干散貨海鐵聯運量→+港口收益。此反饋環為正反饋環，反映了干散貨海鐵聯運系統的自加強機理。

反饋環3：港口收益→+港口所在地GDP→+港口技術投資→+港口技術提高→+港口鐵路吞吐能力→+海鐵聯運分擔率→+干散貨海鐵聯運量→+港口收益。此反饋環為正反饋環，與反饋環2相同，反映了系統的自加強機理。

圖1 干散貨海鐵聯運系統因果反饋圖Fig.1 Causal feedback loop diagram for rail-sea intermodal transportsystem of dry bulk

反饋環4：交通運輸總投資→+鐵路投資→+鐵路通達性→+鐵路沿線經濟→+干散貨需求量→+運輸需求→+交通運輸總投資。此反饋環為正反饋環，反映了鐵路運輸的供需互相促進的原則。

反饋環5：港口收益→+港口投資建設→+港口吞吐能力→+港口吞吐量→+干散貨吞吐量→+干散貨海鐵聯運量→+港口收益。此反饋環為正反饋環，反映了港口吞吐量的增加將直接促進港口干散貨海鐵聯運的增加。

反饋環6：港口投資建設→+港口吞吐能力→-港口可利用岸線→+港口投資建設。此反饋環為負反饋環，反映了港口岸線資源的重要性，起著調節城市與港口協調發展的重要性。

2.3 干散貨海鐵聯運系統動力學模型構建

因果反饋圖只能描述反饋結構的基本方面，不能表示不同性質變量的區別，例如狀態變量的積累概念，以及影響它的速率。通過流圖能夠清晰地描述影響反饋系統動態性能的積累效應，區別物質流與信息流。根據干散貨海鐵聯運系統的因果關系和系統內部結構，對系統內的變量進行區分及定義，選取港口可利用岸線、港口干散貨吞吐能力、碼頭鐵路線長度、港口所在地GDP及腹地GDP為狀態變量。通過VEN?SIM軟件，構建了干散貨海鐵聯運系統的動力學模型（如圖2所示）。

模型涉及到的主要方程和變量（L為狀態方程，R為速率方程，A為輔助方程，T為表函）：

A干散貨海鐵聯運量=港口干散貨吞吐量×海鐵聯運分擔率×海鐵聯運開展與否

A港口干散貨吞吐量=港口干散貨吞吐能力×港口使用效率×港口競爭影響因子

L港口干散貨吞吐能力=INTEG（+年干散貨通過能力增加值，初始值）

R年干散貨通過能力增加值=港口技術×港口資金×可利用岸線因子×環境承載力因子

A海鐵聯運分擔率=港口鐵路吞吐能力/港口干散貨吞吐能力×海鐵聯運運輸優惠政策

L碼頭鐵路線長度=INTEG（+碼頭鐵路線年新增長度，初始值）

A港口鐵路吞吐能力=鐵路裝卸效率×碼頭鐵路線長度

T海鐵聯運運輸優惠政策=WITHLOOPUP（Time，數組）

R港口所在地GDP年增量=港口所在地GDP×GDP年增長率表1（Time）

T GDP年增長率表1=WITHLOOPUP（Time，數組）

T港口競爭影響因子=WITHLOOPUP（Time，數組）

A可利用岸線因子=港口可利用岸線/宜港岸線總長度

圖2 港口干散貨海鐵聯系統動力學模型Fig.2 System dynamicsmodelof rail-sea intermodal transportsystem of dry bulk

2.4 模型的使用

根據案例實際情況、收集歷史數據及對相關部門的調研，可將方程中初始值、常量、輔助變量等進行設定，并對模型中的可變參數進行調試，最終獲得模擬出的干散貨海鐵聯運運量。對比干散貨海鐵聯運運量歷史數據，進行歷史性檢驗，誤差在可接受范圍內，即證明該模型的有效性，可進一步使用模型。

關鍵因素敏感性分析是在同一時間區間內，先逐一對模型中影響干散貨海鐵聯運量的因素進行固定調整，得出不同的干散貨海鐵聯運量，再通過對比分析，得出不同因素對干散貨海鐵聯運量的影響方式及程度，從而可以提出干散貨海鐵聯運發展的建議。

3 案例分析

湄洲灣港位于臺灣海峽西岸，福建省沿海中部，莆田市和泉州市交界處。自2009年湄洲灣港口管理局正式掛牌成立，湄洲灣港口管理局統一管理原來分別隸屬于泉州和莆田的4個港區即湄洲灣南岸的肖厝港區、斗尾港區，北岸的秀嶼港區、東吳港區。

福建省近年來重點推進“兩集兩散”港口建設，其中湄洲灣港發展以大宗散貨為主。湄洲灣南北岸均有疏港鐵路支線進入港口，共建有鐵路裝車線1 500m，能滿足100車皮同時裝車作業。2013年底新建成的向莆鐵路，由湄洲灣港港前編組站莆田東站，通過港口支線鐵路連接湄洲灣東吳港區、羅嶼港區、秀嶼港區、莆頭港區，進行海鐵聯運，構成了東南最大的物流中心樞紐。2015年全面建成的航道3期工程將湄洲灣主航道通航等級將提高至40萬噸，將進一步提高湄洲灣港的服務水平，形成干散貨運輸新的規模效應。

3.1 參數確定

系統動力學模型基本結構是信息反饋，它強調系統的行為模式主要取決于內部的動態結構和反饋機制，對大多數參數則表現出不敏感性。但這并不是說模型的參數無需估計，干散貨海鐵聯運系統的模型十分復雜，變量眾多，本文參閱相關統計資料和相關文獻，并咨詢有關專家進行參數調試，確定或標定了上述模型中各個參數。

1）根據湄洲灣港所在地即泉州市、莆田市兩市2009—2013年歷史統計數據，如單位吞吐量平均收益、GDP增長率、港口使用效率等。

2）不同的參數類型，選擇不同的公式按比例類推。如根據歷年數據情況推算交通投資與技術投資占GDP比例、鐵路投資占交通投資比例。

3）由于目前福建鐵路輻射范圍有限，故選取傳統腹地江西省作為腹地考慮。

4）干散貨需求因子、環境承載力因子、港口競爭影響因子、需求量轉換因子是根據歷史數據并結合相關部門出臺的各項政策措施初步獲得，結合專家意見進行修正確定。具體參數數值見表1。

表1 模型中主要參數Tab.1 Themain parameters of themodel

3.2 系統仿真及檢驗

系統動力學模型檢驗的目的是驗證所建立的模型是否較好地反映湄洲灣港干散貨海鐵聯運的本質特征和某些主要特征。首先，模型是建立在系統分析港口干散貨海鐵聯運影響因素基礎上的模型，能反映各因素之間動態制約關系；其次，通過模型運行與歷史數據進行比較分析，以檢驗模型的有效性。利用湄洲灣港口管理局自2009年成立至2013年5年的港口干散貨吞吐量歷史統計數據，運行模型得到二者擬合程度較好的結論如表2所示。

表2 模型誤差分析Tab.2 Model error analysis

表2中仿真值與實際值誤差均小于5%，證明了模型有效且具有較高可信度。湄洲灣港的海鐵聯運于2011年始有，港口鐵路裝車線長度有限，鐵路裝卸效率偏低，且海鐵聯運運輸優惠政策力度不夠，故海鐵聯運量小，增長甚微。

3.3 關鍵因素敏感性分析

如前文所述，影響干散貨海鐵聯運的主要因素有硬件因素（港口、鐵路等基礎設施）、軟件因素（裝卸技術、信息化建設）和政策因素，對鐵路投資、技術投資、海鐵聯運運輸優惠政策進行敏感性分析。將鐵路投資、技術投資、海鐵聯運運輸優惠政策各進行0.1個單位的增加，得出的對比分析如圖3，圖4所示。

圖3 關鍵因素分析AFig.3 Key factor analysis A

圖4 關鍵因素分析BFig.4 Key factor analysis B

由圖3可以看出，中期發展來看，海鐵聯運運輸優惠政策的提高對海鐵聯運發展的重要性大于鐵路投資和技術投資的增加，并且隨著海鐵聯運量的不斷增長，因素的重要性越來越明顯。這是由于優惠政策的提高，如運價的降低、“五定”班列的開通，將極大地吸引腹地干散貨需求量，同時大幅提升港口的海鐵聯運分擔率。由圖4可知，在海鐵聯運發展初期，加大技術投資，對提高港口鐵路的裝卸效率將更為有效。

3.4 建議

為進一步加快湄洲灣港干散貨海鐵海鐵聯運發展，本文建議湄洲灣在近期加大港口技術投入，在現有政策及碼頭鐵路線資源的基礎上，提高鐵路裝卸效率，從而更快更好地提供干散貨海鐵聯運服務。

作為中遠期考慮，應加大省、市級政府的政策支持與財政補貼，如提高單位干散貨海鐵聯運量補貼，開設干散貨海鐵聯運“五定”或“三定”班列等措施，提高地區經濟效益的同時，發揮福建省地域及港口的優勢，更好地為福建山區和內陸省份服務。

4 結論

利用系統動力學，先在定性分析干散貨海鐵聯運系統之后建立了系統動力學模型，然后應用案例進行仿真，同時對系統關鍵因素進行了定量的敏感性分析。與傳統研究的影響因素定量分析相比，實現了對干散貨海鐵聯運系統中關鍵因素定量的敏感性分析，為港口決策者在推動干散貨海鐵聯運發展提供了實施序列的參考。

通過對湄洲灣港干散貨海鐵聯運系統的仿真分析，驗證了模型的有效性與可靠性，對模型中的關鍵因素的敏感性分析，為加快湄洲灣港的海鐵聯運發展提供了建議。

[1]PATTON R,WESTERMAN H,HAYTER,et al.Port of vancouver rail network simulationmodel:Planning for intermodal growth [J].Bridges,2004(10):68.

[2]DAGANZOCF.On statisticalmodelsof traffic assignment[J].Transportation science,1997(11):253-274.

[3]YEYULING,SHILIMIN.Research on the countermeasure for developmentof container rail-sea intermodal transportation in East China region[J].Shanghai railway science&technology,2010(5):8-10.

[4]舍妮亞.新亞歐大陸橋集裝箱多式聯運影響因素研究[D].大連:大連海事大學,2011.

[5]劉妍,范厚明,慈吉利.關于我國多式聯運組織協調影響因素問題的探討[J].中國水運,2007,7(6):27-28.

[6]陶學宗,楊德旭,劉德軍,等.糧食多式聯運無縫銜接問題研究[J].物流工程與管理,2010,32(5):57-59.

[7]許長新,嚴以新,張萍.基于系統動力學的港口吞吐量預測模型[J].水運工程,2006(5):26-28,40.

[8]高曉月,封學軍.蔣柳鵬.南京港集裝箱生成量預測與發展措施建議[J].華東交通大學學報,2013,30(1):91-95.

[9]潘婧,楊山,沈芳艷.基于系統動力學的港城耦合系統模型構建及仿真——以連云港為例[J].系統工程理論與實踐,2012, 32(11):2439-2446.

[10]王其藩.系統動力學[M].上海:上海財經大學出版社,2009:2-11.

Sensitivity Analysis on Key Factors of Rail-sea Intermodal Transport System of Dry Bulk

Fan Xiaojing1,Feng Xuejun1,Zhang Yan1,2,Jiang Liupeng1
(HohaiUniversity 1.College ofHarbor,Coastaland Offshore Engineering;2.State Key Engineering Research CenterofEfficient Utilization ofWaterResourcesand Engineering Safety,Nanjing 210098,China)

With the growing demand of dry bulk in China,rail-sea intermodal transportgetsmore attention.In or?der to define the key factors of rail-sea intermodal transportofdry bulk,this study uses system dynamic andmod?eling software VENSIM to establish system dynamicmodel of rail-sea intermodal transport of dry bulk,and the case of rail-sea intermodal transport of dry bulk of Meizhou Bay Port in Fujian is simulated and verified by the model.The resultshows that themodel is feasible and effective.Finally,the key factors in themodelare sensitive?ly analyzed,and suggestions for promoting the developmentof rail-sea intermodal transport in Meizhou Bay have been proposed.

rail-sea intermodal transport;system dynamic;key factors;sensitivity analysis

F550

A

2014-06-20

國家自然科學基金（51009060）；中央高校基本科研基金（B13020031）

范小晶（1990—），男，碩士研究生，研究方向為交通運輸規劃與管理；封學軍（1975—），男，教授，研究方向為物流管理與水運經濟。

1005-0523（2014）05-0056-07