集裝箱航運市場景氣度預警分析

李晶 唐彧 黃熙森

【摘 要】 為準確反映集裝箱航運市場發展水平，考慮集裝箱航運市場的特征，分析影響集裝箱航運市場景氣度的因素。依據指標選取原則，選取景氣指標，構建集裝箱運輸市場景氣指標體系。以航運市場景氣理論為基礎，使用灰色關聯度分析法對指標進行分類。對集裝箱運輸市場2005年1月―2020年6月的景氣波動情況進行實證分析，編制集裝箱航運市場景氣指數。此外，基于預警信號燈系統對集裝箱航運市場的警度進行研究。

【關鍵詞】 集裝箱航運市場;景氣指數;預警信號燈系統

0 引 言

自2003年以來，全球集裝箱海運量特別是亞洲地區集裝箱海運量快速增長，導致集裝箱船運力需求猛增，這也是集裝箱船市場興旺的根本原因。目前，世界前10大集裝箱港口如上海港、香港港、新加坡港、深圳港、釜山港和高雄港等都在亞洲。隨著社會的發展，工業產品需求的增加，工業產品產量劇增，大量出口的電子產品和電器、機械以及7大類勞動密集型產品幾乎都采用集裝箱運輸，航運市場對集裝箱船運力的需求始終保持興旺態勢。

2008年全球金融危機使得世界經濟增長減少，進而對海運量產生影響。隨著經濟回暖，加上各個國家出臺相應的政策，世界經濟得到復蘇，并且呈上升的態勢，從而帶動航運市場穩步發展。

集裝箱航運市場會因國際政治、經濟、市場供需關系等因素而產生變化，具有不穩定性，因而其運價指數不能完全反映出集裝箱航運市場的真實狀況。集裝箱航運市場迫切需要一種可以準確反映其發展水平的指數，既可以從航運市場周期的角度探討集裝箱運輸市場的波動規律，也可以作為判斷集裝箱運輸市場未來走勢的依據。

1 研究思路及模型

1.1 研究思路

本文結合全球集裝箱航運市場的實際情況，構建全球集裝箱航運市場景氣指標體系，包括選取指標、指標分類及權重確定、數據預處理等。編制全球集裝箱航運市場景氣動向指數，包括擴散指數和合成指數，其中擴散指數和合成指數可以反映集裝箱航運市場的波動周期及未來發展趨勢。構建預警信號燈系統，通過確定指標閾值，計算綜合預警指數，并輸出相應的預警信號，判斷集裝箱航運市場的“冷熱”狀況。

1.2 模型原理

1.2.1 景氣指數預警法

景氣指數預警法常應用于宏觀經濟預警或行業經濟運行預警中，擴散指數用于描述經濟運行的轉折點，合成指數用于描述經濟運行的波動幅度，通過觀測兩個指數的循環態勢判斷未來一段時間的發展情況。[1] 該方法研究步驟是：

（1）構建指標體系。預警信號燈系統模型應建立在正確的指標選擇上，這些指標必須從各個不同的方面反映航運市場發展的規模、水平和速度。在選擇指標時要遵循全面性、靈敏性及可操作性的原則，既要考慮宏觀經濟和航運市場自身發展兩個傳統景氣指數指標構建因素，也要考慮到能反映出航運業發展情況的指標，這樣才能客觀反映航運市場景氣的具體情況。

（2）劃分指標。選取一個重要的指標作為基準指標，并將基準指標的循環周期作為基準循環。根據各個指標與基準指標循環出現波動的先后順序確定先行指標、一致指標和滯后指標。

（3）計算擴散指數和合成指數。擴散指數是指在一定時期內處于擴張狀態的序列個數占全部有效序列個數的比率。該方法首先將指標體系中的各項指標劃分為先行指標、一致指標和滯后指標三大類，然后分別計算各類指標的擴散指數，以此表現經濟周期波動中相繼擴散的動態過程。

在對指標數據進行調整后計算得到一個序列，當某個指標在某一時刻的值大于前一時刻的值時，稱該指標為擴散指標，并賦值為1;當與前一時刻的值相等時，稱其為半擴散指標，并賦值為0.5;當小于前一時刻的值時，稱該指標為不擴散指標，賦值為0。

假定所有指標權重不相等，計算加權擴散指數。

其中， I （，）=

式中：ID （t）是t時刻的擴散指數;wi是第i個指標的權重;I （，）為相鄰兩個月的數值進行大小比較。

擴散指數在0～100波動，其波動長度為相鄰兩次波動谷底之間的長度，可以將其分解為以下4個階段：

第一階段：擴散指數在0～50。在該階段，上升指標數小于下降指標數，擴張的因素要強于收縮的因素，表明經濟正在向擴張方向運動，處于不景氣區間后期。

第二階段：擴散指數在50～100。在該階段，經濟運行情況已經發生了巨大的轉變，此時上升指標數大于下降指標數，擴張的因素要遠遠強于收縮的因素，表明此時經濟正處于景氣區間前期。當擴散指數向100逼近時，經濟運行越來越景氣;當擴散指數達到100時，經濟運行處于最熱時期。

第三階段：擴散指數在100～50。在該階段，上升指標數仍然大于下降指標數，但是此時收縮的因素已經開始強于擴張的因素，擴散指數在不斷下降，表明此時經濟運行正處于景氣區間后期，經濟正在向收縮方向進行運動。

第四階段：擴散指數在50～0。在該階段，經濟運行情況又發生了巨大轉變，此時上升指標數小于下降指標數，表明此時經濟運行開始處于不景氣區間，經濟正在面臨全面收縮。

合成指數是指將所有指標各自的波動變化率進行加權后的綜合指數。合成指數不但可以顯示各個指標的波動狀態，還可以結合指標波動程度來反映經濟周期循環波動的強弱。

本文采取美國商務部發布的合成指數計算方法來進行計算，具體步驟如下：

步驟1：求解單個指標的對稱變化率Ci （t）

假定xi （t）是原指標序列經過趨勢調整后的指標序列，Ci （t）是第i個指標在t時刻的值，t=2，3，…，n。

步驟2：求解指標的平均變化率R（t）

（1）計算xi （t）序列的標準化因子Fi ：

（2）計算標準化平均變化率Si （t）：

（3）計算指標的每年平均變化率R（t）：

步驟3：求解合成指數IC （t）

首先計算初始合成指數I（t），假定I （1）=100，那么 I（t）=I（t 1）？

最后計算最終的合成指數，其中是各個指標基期的平均值。

1.2.2 預警信號燈系統模型

集裝箱航運市場預警信號是指通過度量集裝箱航運市場發展狀態偏離預警界限的強弱程度來發出對應信號，其通過分析預警指標的狀態來找出引起景氣狀態波動的原因，綜合判斷集裝箱航運市場的冷熱狀況，并科學推斷未來集裝航運市場發展的趨勢，從而對不正常現象起到預警作用。本文在編制景氣指數時已充分考慮了以上兩點，因此將選取先行指標和一致指標作為預警指標，根據熵權法再次計算預警指標的權重。[2]

本文采用3方法確定預警界限，3方法的原理是指每個指標的正常參考值和異常參考值都不是單個的數值，而是一個區間范圍，并且各個指標值的分布均可以近似看成正態分布。根據正態分布的性質可知，當數據離期望值越近時，數據處于該區間的可能性就越高;反之，當數據離期望值越遠時，數據處于該區間的可能性就越低。

對于集裝箱航運市場預警系統來說，本文選擇偏離2倍標準差之外的區域為異常區間，同時將1倍標準差之內的區域記為正常區間，偏離1倍標準差到2倍標準差之間的區域記為基本正常區間，由此可以得到集裝箱航運市場預警“過冷”“偏冷”“正常”“偏熱”“過熱”等5個狀態，并將“藍燈”“淺藍燈”“綠燈”“黃燈”“紅燈”這5種狀態分別用5種不同顏色的信號燈來表示。

同時，給5種狀態進行賦分，分別記為1、2、3、4、5分，加權計算每年各個預警指標的得分，最終可以得到集裝箱航運市場的綜合預警指數，通過亮出預警指數所處預警區間的信號燈，來直觀判斷集裝箱航運市場形勢，從而起到預警作用。集裝箱航運市場預警狀態界限見表1。

2 集裝箱航運市場景氣程度實證分析

2.1 指標選取及分類

基于對集裝箱航運市場景氣影響因素的分析，根據指標選取原則，本文從集裝箱市場供給、市場需求、市場表現3個層面共選取了12個基礎指標，構建集裝箱航運市場景氣指標體系，見表2。

中國出口集裝箱運價指數（CCFI）能客觀反映集裝箱市場的狀況，能科學反映全球主要經濟體的集裝箱海運價格與市場高度相關;因此，選擇CCFI作為基準指標，使用灰色關聯度法對指標進行分類計算，步驟如下：

步驟1：初值化

為了消除不同指標之間量綱的差異，需要對所有指標進行初值化處理，得到一組新的數據序列Zi ：

式中：xi為待測序列初始值;Zi 為初值化以后的新值;xi（t）為待測指標序列;x0（t）為基準指標序列，時刻t=1，2，…，n;待測指標數i=1，2，…，m。

步驟2：構造比較序列

將x0（t）的同期序列分別與xi（t）的同步序列、提前序列和滯后序列相比較，構建比較序列（見表3），其中k為時差，當k為正數時表示滯后時間，當k為負數時表示提前時間。

步驟3：計算關聯系數

根據公式計算第i個指標序列在第t年的關聯系數 i （t）：

式中： Z0（t）為第t年x0（t）初值化后的結果; Zi（t）為第t年xi（t）初值化后的結果; p為分辨系數，通常取0.5。

步驟4：計算關聯系數并排序

在計算關聯系數后，將各個關聯系數取平均值，得到各個xi（t）與x0（t）的關聯度ri=i （t）。將計算得到的關聯度大小進行排列，兩者之間關聯度越大，則說明關系越密切。將5種k值條件下的xi（t）的關聯度進行排序，選出最大關聯度所對應的k值，依據該值的正負將所有指標進行相應的歸類。

根據上述灰色關聯度分析法的具體步驟，分別計算各xi（t）在同步、提前1期、提前2期、滯后1期及滯后2期條件下的關聯度，結果見表4。

將指標分類后，根據熵權法計算權重，假設有n個樣本、m個指標，xij為第j個指標的第i個樣本，根據yij=可以得到評價矩陣Y={ yij}n譵;計算第j個指標的信息熵ej=yij ln yij，這樣可以得到第j個指標的信息效用值hj=1 ej;最后通過計算得到第j個指標的權重為wj=。[3]集裝箱航運市場檢測指標權重結果見表5。

2.2 景氣指數計算分析

2.2.1擴散指數計算分析

通過計算得到2005年1月―2020年7月的先行擴散指數、一致擴散指數及滯后擴散指數，具體見圖1。

從圖1可以看出：先行擴散指數和滯后擴散指數相對于一致擴散指數有明顯的先行滯后關系，先行擴散指數能較好地對一致擴散指數進行預測，而滯后擴散指數則能對一致擴散指數出現的轉折點進行驗證。3種指數變化趨勢大致相同：2008年全球金融危機，一致擴散指數從2008年8月開始下降到33，10月左右出現波谷;先行指數在2007年10月就出現了波谷，從2007年6月―2009年3月間一直處于不景氣區間，比一致擴散指數出現波谷的時間提前了10個月;滯后指數在2009年1月才出現波谷，比一致擴散指數出現波谷的時間晚了3個月。

2005年1月―2020年7月，集裝箱航運市場主要經歷了7個收縮階段和6個擴張階段，收縮階段基本保持在1年左右，擴張階段雖然時間不穩定，但基本保持在2～3年。自2008年以來，擴散指數基本在景氣轉折線上下波動，說明發展狀況比較穩定。

2.2.2 合成指數計算分析

由于擴散指數和合成指數的評價指標體系相同，都包括先行指標組、一致指標組和滯后指標組，且指標組的劃分一致，所以可以將兩者相結合進行觀察，其中先行擴散指數及先行合成指數對比見圖2。

由圖2可得：2008年中下旬到2009年上旬先行擴散指數處于不景氣區間，而先行合成指數表現出下降趨勢，因而集裝箱航運市場處于收縮階段;合成指數從2013年1月開始一直保持在較高水平，雖然中間也出現過下降趨勢，但降幅不大;雖然自2019年以來先行擴散指數一直處于不景氣狀態，先行合成指數也出現了下降的趨勢，但之后集裝箱航運市場發展狀況良好。

由一致擴散指數及一致合成指數對比（見圖3）可得：一致合成指數總體呈上升態勢， 2008年受全球金融危機的影響，以及2018年中旬到2019年上旬期間受全球集裝箱航運市場行情及燃料成本上升等因素的影響，主要班輪公司經營業績出現一定程度的下滑，造成一致合成指數有下降的趨勢，但很快得到了反彈。

由滯后擴散指數及滯后合成指數對比（見圖4）可得：滯后合成指數和滯后擴散指數的變化趨勢基本相同，只有在集裝箱航運市場實際出現拐點后，滯后指數才會出現轉折點;從2005年滯后合成指數開始穩步上升，在2008年有了明顯的下降趨勢，主要是因為全球金融危機對航運市場及工業市場造成了較大的沖擊，指數在2010―2012年趨于平穩，然后在2013年發生較大的下滑，其原因主要是整體市場環境不好，全球海運需求減少，資產價格低迷，船舶租金水平下降，船舶融資受到限制，運費收入面臨進一步壓力。

由綜合擴散指數與綜合合成指數對比（見圖5）可得：綜合合成指數主要經歷了4個不景氣階段，其中2014年5月前后的不景氣階段回彈較快，持續時間較短，主要是由于造船業蓬勃發展，新造船訂單量迅速增加，實現了從平穩衰退狀態向景氣轉態的轉變;從合成指數走勢來看，2008年6月開始指數下降幅度最大，持續時間最短，集裝箱航運市場處于不正常的發展階段，說明集裝箱航運市場受到全球金融危機的影響巨大，但國家出臺利好的政策對航運市場進行調控，鼓勵航運市場發展，使得航運市場很快止住下降趨勢;此后集裝箱航運市場擴張收縮階段交替出現，其中2018年5月在達到洪峰之后進入衰退期，處于景氣收縮階段;階段綜合擴散指數圍繞景氣轉折線上下波動，表明集裝箱航運市場發展比較穩定。

2.3 單一指標預警界限劃分

根據上述確定的預警界限，判斷2005―2020年集裝箱航運市場預警指標值所屬的預警區間，并賦予相應的分值，可以得到歷年單一預警指標的預警指數（見表6）。

3 結 語

集裝箱航運市場大部分時間處于正常運行狀態，且同一燈號連續出現，具有階段性過渡特點;其中在全球金融危機前出現了短暫的“偏熱”狀態，部分指標甚至出現了“過熱”的狀態，全球金融危機發生后迅速從“過熱”狀態直接過渡到“正常偏冷”狀態，實現了很大的跨越;近年來雖然預警信號燈輸出結果為綠燈，但十分接近淺藍燈界限，集裝箱航運市場處于“正常偏冷”狀態。

參考文獻：

[1] 寧曉琳，趙一飛，陳飛兒. 全球航運景氣指數的研究[J]. 上海交通大學學報，2013（3）：417-422，427.

[2] 卿倩，趙一飛. 全球干散貨航運市場景氣指數的建立與研究[J]. 西南民族大學學報（自然科學版），2012（2）：299-304.

[3] 陳靜. 基于景氣指數的航運市場預警研究[D]. 上海：上海交通大學，2015.