葉燕婷 李雅婷 陳燕玉 周紫璇



摘 要:湛江港是廣東省的主要沿海港口之一。運用EMD方法對湛江港近十一年的貨物吞吐量進行數據分解,得出最規律的波動周期為12.2月,即年度周期。通過模型預測分析,湛江港未來一段時間內的港口貨物吞吐量呈上升趨勢。并且通過皮爾遜系數,證得湛江港貨物吞吐量與湛江地區生產總值存在明顯的相關性。
關鍵詞:湛江港;貨物吞吐量;EMD;波動周期
中圖分類號:[U6-9] ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ?文章編號:1006—7973(2021)07-0104-03
近年來,隨著運輸網絡的完善以及交通方式的多樣化[1],港口在交通運輸業中扮演的角色越來越重要。湛江港是中國大陸與東南亞、西歐之間海上航線最短的港口,是西南沿海的主要中轉港之一。近年來,湛江港憑借其獨特的港口優勢被納入《西部陸海新通道總體規劃》,是廣東省內唯一聯動三大國家戰略的關鍵要素[2]。
通過使用經驗模態分解(EMD)方法研究近十一年以來的湛江港貨物吞吐量、短時間內的發展趨勢,分析影響因素,一方面能為湛江港的基礎設施、原油泊位、新建碼頭建設等各方面提供重要的決策依據,有助于湛江港集團及時調整運營策略,規避市場風險,制定更適合的發展計劃,帶動湛江的經濟發展。此外,本文的研究思路及方法可以為今后其他港口的貨物吞吐量、港口周邊產業園區的物流量預測提供借鑒思考[3]。
1經驗模態分解(EMD)
美國華裔黃鍔博士(Noeden.E.Huang)等科學家經過深層研究,在1998年提出經驗模態分解(EMD),并引入了希爾伯特-黃變換(HHT)的概念與方法。
EMD本質上是對數據序列或信號進行平穩化處理與波動分析。在無先驗性設置的情況下,經驗模態分解以數據自身的局部尺度特征作為依據,不需提前設定基函數,即可對信號中不同頻率的波動逐級分解成一系列具有不同特征尺度的本征模態函數(IMF)和一個殘余項r(t)[4]。
2湛江港貨物吞吐量現狀分析
2.1數據來源及走勢
本文以中國港口網中2010年至2020年之間的湛江港的貨物吞吐量歷史數據為調查對象,進行研究分析。
見圖1,可以清晰發現湛江港貨物吞吐量的走勢帶有明顯的周期性,并且在2010年至2018年時間段內,湛江港貨物吞吐量數據整體呈現上升的趨勢,上升速度增加。但2019年一月份,貨物吞吐量突然遞減,隨后幾個月的港口貨物吞吐量波動性較大,并且沒有明顯的周期性,2020年的增速較慢。
2.2 EMD分解數據
在MATLAB上運用EMD方法對湛江港貨物吞吐量132個月份的數據進行逐級分解。經過經驗模態分解后,湛江港的貨物吞吐量數據由原來的非線性時間序列分解成平穩的內在模態分量(IMF)與殘余項,且內在模態分量表現出周期振蕩特征,是湛江港貨物吞吐量周期變化的展現。如圖2所示,結合經濟周期的規律與振動幅度,IMF1分量的波動趨勢最為規律,其變動周期是12.2個月,為年度周期。湛江港貨物吞吐量的波動周期大約為一年,且每年的港口貨物吞吐量最值都有一定的變動,這可能與湛江的地區生產總值有關。
2.3湛江港貨物吞吐量短期預測
圖3是重組產生的殘余項,趨勢也呈現上揚狀態,仍未到達波峰。反映了湛江港的貨物吞吐量在未來的一段時間內會增加,符合湛江正處于經濟增長周期上揚趨勢的情況,并表現出周期性的特征。
3主要影響因素分析
運用SPSS數據分析軟件,對湛江港的貨物吞吐量與湛江市地區生產總值兩組數據進行雙變量皮爾遜相關性分析以及一元線性回歸分析,分析結果見表1。湛江港的貨物吞吐量和湛江市地區生產總值之間的皮爾遜相關系數為0.827,表明湛江港的貨物吞吐量和湛江市地區生產總值之間存在較強的交互作用,兩變量是顯著相關的。
由此模型結果可知,湛江市地區生產總值的回歸系數顯著性檢驗中t的統計量觀測值為4.414,顯著性為0.002,湛江市的地區生產總值與湛江港的貨物吞吐量之間具有顯著的線性關系。
其中,未標準化系數的常量為3931.642,B值為7.428,且B的95%置信區間在3.621到11.236之間。假設湛江市地區生產總值為X,湛江港貨物吞吐量為Y,根據模型建立的線性回歸方程為:
Y=3931.642+7.428X ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)
即湛江市地區生產總值每增加1億元,港口貨物吞吐量相應會增加7.428萬噸。
因此,可以得出結論:湛江港的貨物吞吐量與湛江市地區生產總值存在顯著的正相關性,說明了湛江市的經濟發展、生產水平對湛江港口貨物吞吐量的變化具有顯著的影響能力,但不是唯一的影響因素。隨著湛江市的地區生產總值的上升,湛江港貨物吞吐量也逐漸增加。
4總結與建議
4.1結論
(1)2010年到2018年的湛江港口貨物吞吐量基本上呈現穩步上升的趨勢,但2019年湛江港口貨物吞吐量發生突降,增速為負值,且波動不穩定、無規律。相比2019年,2020年的貨物吞吐量有所增長。通過經驗模態分解,湛江港貨物吞吐量的波動周期為一年,并且趨勢圖的末端趨勢呈現上升狀態。因此,本文初步推斷在未來一段時間內,湛江港貨物吞吐量逐步增長[5]。
(2)經過皮爾森相關系數與線性回歸分析,可以得出湛江港口貨物吞吐量與湛江市地區生產總值具有高度顯著的相關性,但不是唯一影響因素。并且湛江市地區生產總值對湛江港口貨物吞吐量的線性回歸方程為:Y=3931.642+7.428X。
4.2建議
(1)目前,5G時代已經來臨。湛江已積極推進5G產業的建設,通過了跨境電子商務綜合試驗區的建立批準。在此機遇下,有以下幾點建議。
第一,湛江港要根據優越的區域位置,積極推動港口業務改革。積極相應保稅政策與國家政策,建立多維化、智能化和無人化的港口,改善湛江港的貨物運輸能力,增強獲利能力,提高湛江港的競爭力。第二,湛江港集團可以與其他運輸行業公司聯手,建設電子商務平臺,開設網上商店,建立以城市物流為基礎的城市物流分撥平臺。第三,湛江港集團可以根據貨物吞吐量的波動周期,制定出相應的港口建設規劃。例如,在港口貨物吞吐量的波谷時期,加快建設港口基礎設施。則在港口貨物吞吐量的波峰時期,新建造的相關設施便可投入使用,從而促使港口的貨物吞吐量增長。
(2)湛江要積極迎接挑戰,開放周邊地區的用途,大力提倡“地主型”港口的建設經營模式,吸引先進技術和產業落戶。此外,湛江港還在國內外高質量資源的分配、港口工業園區的形成、產業結構的改善和產業規劃的優化等方面發揮著主導作用。
(3)隨著海陸空一體化的交通樞紐在全面推廣,湛江港應與其他運輸行業強強聯合,建設綜合運輸樞紐,縮短運輸的轉運時間,刺激湛江港貨物吞吐量的有效增長,從而促進湛江的產業經濟發展。
(4)加強專業化人才的培養也是下一步工作的重點。一方面,湛江港集團可以培訓內部現有員工,加強學習高端工業技術、物流運輸、信息化技術等專業知識,接受最新的理論知識的培訓,從而更好的適應港口的轉型工作。另一方面,湛江港集團每年可以招聘擁有相應專業知識的優秀高校畢業生,與湛江港一起參與轉型事業,一起帶動湛江港走向智能化、綠色化、集成化。
參考文獻:
[1]劉前, 王學鋒, 呂少梁等. 湛江港海域游泳動物群落結構及多樣性分析[J]. 廣東海洋大學學報, 2021, (2)
[2]王騰飛, 馬仁鋒. 博弈論視域長三角港口群雙港口合作策略穩定性研究[J]. 廣東海洋大學學報, 2017, 第37卷(5):1-10.
[3]韋漢超,謝如鶴.廣東省港口貨物吞吐量預測及分析[J].物流工程與管理,2012,34(03):41-44.
[4]白夢嬌,賈利軍.我國糧食結構波動的分解與預測——基于EMD模型的分析[J].管理學刊,2016,29(05):22-28.
[5]李志強.基于EMD方法的我國主要海港貨物吞吐量變化規律研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2012,36(06):1109-1112.
基金項目:2020年廣東省攀登計劃-基于EMD方法的廣東省港口吞吐量研究(項目編號:pdjh2020b0278)。