沿海散貨運價走勢特征、影響因素及其啟示

宋小滿，楊嘉歡，吳 璇，羅 瑩，張夢迪

(1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經濟研究所，北京 100081；2.中國國家鐵路集團有限公司 貨運部，北京 100844；3.中鐵鐵龍集裝箱物流股份有限公司 戰略投資部，北京 100038)

0 引言

海運是海鐵聯運的重要運輸方式之一，大宗散貨是海鐵聯運的主要貨類。沿海散貨運價常年實行市場調節價，運價水平根據市場行情動態變化[1]，其價格水平是運輸市場行情的一種綜合表現。2001年底，為全面反映我國沿海運輸市場運價變化情況，上海航運交易所發布了中國沿海散貨運價系列指數，這些指數可以反映沿海航運市場的運價變動趨勢[2]。

中國沿海散貨運價系列指數包括1個綜合指數和5個貨類指數(煤炭、金屬礦石、糧食、成品油和原油)。2014年6月，交通運輸部開始按月發布“中國沿海散貨運價指數表”和“中國沿海散貨運輸市場分析報告”[3]。通過對2015年1月至2020年12月發布的指數信息進行統計分析，揭示中國沿海散貨運價指數(以下簡稱“綜合指數”)，以及中國沿海煤炭運價指數(以下簡稱“煤炭指數”)、中國沿海金屬礦石運價指數(以下簡稱“金屬礦石指數”)、中國沿海糧食運價指數(以下簡稱“糧食指數”)的趨勢、季節和波動特征，分析運價指數、運輸需求及運力的影響因素，并對主要因素和一般因素進行歸類，從而掌握沿海散貨運價的波動規律。

鐵路運輸是海鐵聯運的一種重要運輸方式，承擔著我國主要大宗貨物的運輸。當前，鐵路大宗貨物運價主要實行政府指導價，鐵路大宗貨物在適應市場方面開展了分品類運價普惠、項目制優惠等多種措施[4-5]，積累了較為豐富的經驗；但在市場化運作方面仍有改進空間。因此，掌握其他運輸方式的運價波動情況及影響因素，不僅對鐵路貨運價格的市場化調整有參考價值，而且可以為鐵路運輸在海鐵聯運中利用市場趨勢推動運價調整提供基礎支撐。

1 運價走勢分析主要方法

在運價走勢特征分析方面，除了運用統計學中常規的均值、方差、增長率等統計指標外，還采用了計量經濟學中的X-12方法和HP濾波法。

（1）X-12方法。X-12方法是美國商務部于1998年發布的用于對時間序列進行季節調整的經典方法。該方法包括乘法模型和加法模型，乘法模型將時間序列分解為趨勢循環序列與季節因子序列、不規則序列的乘積；加法模型將時間序列分解為趨勢循環序列與季節因子序列、不規則序列的和[6]，其中分解出的季節因子序列可以分析序列的季節波動規律，趨勢循環序列用于分析序列的趨勢和周期特征，不規則序列用于分析季節、長期等因素的影響，如序列是否受一些不規則因素的影響或某些因素的不規律性影響。

（2）HP濾波法。HP濾波法是由Hodrick和Prescott于1980年在分析美國戰后經濟景氣時首先提出的。HP濾波法是測定長期趨勢的常用方法之一。HP濾波可以看作是一個近似的高通濾波器(High-Pass Filter)，其理論基礎是時間序列的譜分析方法。譜分析方法把時間序列看作是不同頻率成分的疊加，時間序列的High-Pass濾波就是在這些所有的不同頻率的成分中，分離出頻率較高的成分，去掉頻率較低的成分，也即去掉長期趨勢項，而對短期的隨機波動項進行度量。X-12方法可以分解時間序列，但不能分開趨勢和循環要素。運用HP濾波法可以將X-12方法分解出的趨勢循環序列進一步分解為趨勢序列和循環序列，趨勢序列可以分析序列隨時間的走勢特征。

2 沿海散貨運價走勢特征分析

通過統計時間序列的均值、方差等指標，并運用X-12方法、HP濾波法，分析沿海散貨綜合指數以及煤炭指數、金屬礦石指數、糧食指數3個貨類指數的走勢、季節、波動性特征。

2.1 走勢特征

（1）總體走勢。2015年1月—2020年12月綜合指數走勢如圖1所示。從圖1可以看出，沿海散貨運價總體呈現先循環上升再震蕩回落后繼續小幅回升的趨勢，2017年12月是這一階段的高點，為1 501點。分年度看，2015年綜合指數平均增速為0.23%，運價較為平穩；2016年平均增速為2.13%，運價開始有所上升；2017年平均增速為3.67%，運價增速有所加快；2018年綜合指數出現了負增長，平均增速為-2.48%，運價出現回落；2019年、2020年平均分別增長1.28%和1.92%，均處于小幅增長的態勢。

圖1 2015年1月—2020年12月綜合指數走勢Fig.1 Trend of China coastal bulk freight index from January 2015 to December 2020

（2）分貨類走勢。2015年1月—2020年12月分貨類指數走勢如圖2所示。分貨類看，煤炭、金屬礦石、糧食指數與綜合指數的走勢基本保持一致，也都呈現出先循環上升再震蕩回落后繼續小幅回升的趨勢，運價的階段性高點均出現在2017年12月，分別達到1 620點、1 500點和1 688點。分年度看，煤炭運價增速較快的年份依次是2017年、2020年和2016年，增速分別為4.35%，2.68%和2.35%；金屬礦石、糧食運價增速較快的年份依次是2017年、2016年和2020年。分年度分貨類月均增速如表1所示。

表1 分年度分貨類月均增速 %Tab.1 Average monthly growth rate of goods and year classification

圖2 2015年1月—2020年12月分貨類指數走勢Fig.2 Trend of the index of different goods from January 2015 to December 2020

（3）趨勢特征。綜合運用X-12方法和HP濾波法分解出的沿海散貨運價的趨勢序列如圖3所示。從圖3可以看出：2015—2020年，綜合指數和主要貨類指數均呈倒“V”字型走勢，2015年1月—2017年12月，沿海散貨運價呈平穩上升態勢，2018年1月以后，綜合指數和煤炭、金屬礦石指數均呈緩慢下降態勢；糧食指數呈快速下降的態勢，下降速度顯著快于煤炭和金屬礦石指數。

圖3 沿海散貨運價的趨勢序列 Fig.3 Trend time series of coastal bulk freight indexes

2.2 季節特征

運用X-12方法分解出季節因子序列，該序列可以分析序列的季節波動規律[7]。主要貨類的季節因子序列如圖4所示。

圖4 主要貨類的季節因子序列 Fig.4 Seasonal factor time series of major freight categoties

通過季節因子序列可以看出，沿海散貨各貨類運價普遍具有一定的季節特征，不同貨類的季節特征略有不同。沿海各貨類運價的最高點均在12月，次高點一般在12月前后，即1月和11月；運價低點因貨類而有所不同：3月是沿海煤炭的運價洼地，2月、5月分別是沿海糧食、金屬礦石的運價低點。

運價呈現出的季節特征主要是由節假日、貨類的淡旺季所引起的。2月一般是我國的傳統春節假期，此時大部分工廠企業都會停工放假，采購需求較弱，運輸需求也相對低迷。此后隨著假期結束，工廠企業陸續開工，煤炭、糧食等大宗貨物需求逐步增加，尤其到了10月以后，冬季居民取暖和工業用電需求均有所增加，屬于用煤旺季，此時煤炭運輸需求旺盛，并帶動其他貨類運價整體上漲。到了11月、12月，除了國內較強的運輸需求外，境外因圣誕節、元旦等節日因素導致的提前備貨，也會分流一部分境內運力，使得境內外兼營的船舶運力流向國際運輸，國內運力減少，會進一步帶動運價上漲。

2.3 波動性特征

沿海散貨運價指數主要統計指標如表2所示，通過統計指標可以看出，2015—2020年沿海煤炭指數最高，平均值為1 051點，其后依次為金屬礦石指數和糧食指數，平均值分別為971點和872點。通過統計原始數據的標準差和變異系數指標可以看出，各貨類運價指數的變異系數在17% ~ 27%之間，說明沿海散貨運價波動較為頻繁。從變異系數的數值大小看，沿海糧食運價波動最為頻繁，其次是金屬礦石運價，煤炭運價波動相對平緩。

表2 沿海散貨運價指數主要統計指標 Tab.2 Main statistical indicators of coastal bulk freight indexes

運價所呈現出的波動性特征主要是由市場中的運輸需求、運力供給、運輸成本等各類因素變動所引起的。一般情況下，沿海散貨運輸供大于求時運價就會下降、供小于求運價就會上漲；運輸成本上升、運價上漲，運輸成本下降、運價下降。

3 沿海散貨運價影響因素分析

3.1 總體分析

通過統計分析2015—2020年各月煤炭、金屬礦石、糧食等主要貨類運價的影響因素，可以發現：在71份月度分析報告(2015年9月信息缺失)中，煤炭指數變化的影響因素包括運輸需求、運力、成本和市場情緒。其中，運輸需求和運力是主要影響因素，成本和市場情緒(主要指船東、貿易商情緒)是次要因素。金屬礦石指數變動的影響因素依次為運輸需求、運力和其他因素如煤炭價格、租船價格等，其中運輸需求是主要影響因素。糧食指數變動的影響因素依次為運輸需求、煤炭運價、運力和其他因素，其中，運輸需求是主要影響因素。沿海散貨運價的影響因素及影響頻次如表3所示。

表3 沿海散貨運價的影響因素及影響頻次 Tab.3 Influence factors and frequency of coastal bulk freight indexes

總體看，在市場調節價的模式下，沿海主要貨類運價波動主要受到運輸需求和運力的影響，成本、煤炭運價、市場情緒等因素會階段性影響運價走勢，但不是主要影響因素。例如，對于成本這一影響因素，只有運價與成本支出基本相當時，燃油價格的變化才會很快地對運價產生影響；否則，成本的短期波動都是由經營主體自身消化，這時候成本變動很難傳導到運價上。

3.2 運輸需求分析

運輸連接著生產和消費，產地供給量、消費地需求量變動對沿海運輸需求均有影響?？傮w上，沿海運輸需求取決于供大于求時的需求量以及供不應求時的供給量。不同貨類由于所處產業特征、下游需求、進口依賴程度的不同，運輸需求的影響因素各有差異。

我國是原煤的生產大國，同時進口部分煤炭作為補充，港口煤炭主要通過鐵路運輸；煤炭在經過系列的加工處理后，主要用于火力發電以及鋼鐵、建材行業[8]。因此，煤炭沿海運輸需求的主要影響因素包括供給側的原煤產量、進口量、大秦(韓家嶺—柳村南)等鐵路運量，以及需求端的火力發電量、生鐵產量等。煤炭市場供不應求時，國內主產地煤炭產量的增加或煤炭進口量的增加，都會帶來運輸需求的增加；煤炭市場供大于求時，冬季居民取暖、工業用電增加等預期增加火力發電量的事項均能帶動運輸需求量的增加。

對于金屬礦石(主要貨類為鐵礦石)，鐵礦石是鋼廠的原材料之一，我國鐵礦石具有進口依賴度高的特征。鐵礦石沿海運輸需求的主要影響因素包括供給側的鐵礦石進口量以及需求端的鋼廠采購行為。鋼廠采購行為主要受用鋼需求的影響，一般情況下，下游用鋼需求量大、鋼廠利潤高，鋼廠的生產積極性就會提高，對鐵礦石的需求和采購力度會增加，進而帶動鐵礦石的運輸需求。用鋼需求行業/產品主要包括房地產、船舶、汽車、挖掘機、空調、冰箱、洗衣機等；汽車等產品產量的增加會直接帶動用鋼需求，間接帶動鐵礦石的運輸需求。

對于糧食，沿海糧食運輸需求主要受到玉米供給、需求的影響。供給方面，除了玉米產量會影響玉米供給外，玉米本地深加工數量的增加也會導致可運輸糧食數量的減少。需求方面，玉米是生豬飼料之一，生豬養殖情況對玉米的需求產生直接影響。

3.3 運力分析

運力也是影響沿海散貨運價的重要因素。沿海散貨運力主要受到天氣、突發事件和貨船流動的影響。

惡劣天氣會影響航行安全，導致沿海航道停止通航，造成船舶運力階段性減少。突發事件如沉船事件會影響航道通行情況，也會造成船舶運力的臨時減少。

貨船流動分為國內不同貨類之間的貨船流動和國內外貨船的流動。國內貨類間的貨船流動如原本運砂的貨船轉向裝運煤炭，如國家大力整治海砂和河砂時，導致海砂和河砂貨源大幅減少，釋放出的運力會轉向煤炭。國內外貨船流動主要是指內外貿兼營貨船在如圣誕節、元旦前外貿形勢好的時候會轉向外貿運輸，導致內貿運輸運力減少。

4 對鐵路貨運價格的啟示

通過沿海散貨運價走勢及影響因素分析，可以發現：2015年以來，沿海散貨運價呈現倒“V”字型走勢，具有較為明顯的季節特征，運價總體波動明顯。主要貨類沿海散貨運價主要受到運輸需求、運力的影響，普遍遵循需求和供給規律；成本、煤炭運價、市場情緒等因素不是主要的影響因素，但會階段性的影響運價走勢。煤炭沿海運輸需求主要受到供給側原煤產量、進口量、大秦等鐵路運量，以及需求端的火力發電量、生鐵產量等影響；鐵礦石沿海運輸需求主要受到鐵礦石進口量以及鋼廠采購行為的影響；糧食運輸需求主要受到玉米供給、需求的影響。沿海散貨運力主要受到天氣、突發事件和貨船流動的影響。

當前，鐵路貨運實行政府指導價和市場調節價，煤炭、糧食等大宗貨物的整車運輸實行政府指導價，零擔、集裝箱等實行市場調節價。對于實行政府指導價的貨物，鐵路運輸企業可在基準價的基礎上上浮15%、下浮不限的范圍內自主定價；鐵路運輸企業在國家政策的約束下開展有利于鐵路增運增收的市場價格策略。雖然鐵路貨運和沿海散貨運輸在運價政策管制、市場運作方式方面存在著一定的差異，但兩者均為散貨的主要運輸方式，且鐵路貨運處于市場化改革的進程中，沿海散貨常年市場化運作所呈現出的特征和規律可以為鐵路貨運價格進一步市場化帶來一定的啟示。

（1）針對港口貨物制定精細化的運價策略。針對通過鐵路和沿海水運2種運輸方式同時運輸的貨物，在國家沒有出臺運價政策(如國家要求穩定運價或下調運價等)的假設前提下，鐵路運輸企業可以結合沿海散貨運價的走勢、季節和波動性特征，制定差異化鐵路貨運價格策略。一是制定鐵路與沿海散貨運價走勢保持一致的價格策略，即沿海散貨運價上漲時，鐵路貨運價格也上漲；沿海散貨運價下降時，鐵路貨運價格也隨之下降。對于通過鐵路和沿海水運2種運輸方式同時運輸的貨物，這2種運輸方式相當于互補品。根據經濟學中互補品的論述[9]，2種互補商品的價格會同時上漲。二是出臺鐵路貨運降價策略，即在沿海運價上漲的時間段內，鐵路出臺降價策略，促使原本通過鐵路、沿海水運2種運輸方式的貨物轉向鐵路直達運輸。鐵路貨運服務應減少貨物的在途損耗，同時擴大經濟運距，提高運輸收入。

（2）運價策略引入運輸需求因素。從理論上看，運輸價格的主要影響因素包括供給需求、成本、競爭和政策；從沿海散貨運價的運行實踐看，沿海散貨運價的主要影響因素為運輸需求、運力，部分貨類會受到成本、市場情緒以及煤炭運價的影響。無論是理論還是實踐，運輸需求、運力供給均是影響運價水平的重要因素。因此，鐵路貨運企業在鐵路主導的運輸線路或運輸產品方面，應充分考慮運輸需求這一要素，根據運輸需求變化調整運價策略。

（3）加強貨類供給需求指標的監測。運輸需求主要受貨類供給需求的影響，按照需求規律，運輸需求同樣影響著鐵路貨運價格。因此，鐵路應加強煤炭、鐵礦石、糧食等主要貨類的供給需求情況監測，結合貨類周期及產量、開工率、進口量、銷量、消費量等供給需求指標，同時研判市場供需態勢及走勢，根據鐵路運輸需求變化，提出更加有針對性的運價策略。

5 結束語

分析沿海散貨運價走勢特征，充分認識沿海散貨運價波動的根源和影響因素，不僅能夠掌握聯運方式中的沿海散貨運價波動規律，而且能夠為海鐵聯運中的鐵路貨運利用市場趨勢推動運價調整提供支撐，同時為鐵路貨運產品價格的市場化運作提供參考。在分析2015年以來沿海散貨所呈現出的運價特征和主要影響因素的基礎上，探討了沿海散貨運價運行特征給鐵路貨運價格調整所帶來的啟示。后續仍需要結合國家對鐵路貨運價格的政策要求，在量化研究沿海散貨運價影響因素、充分參考沿江和公路貨運價格運行特征和規律的基礎上，進一步提出符合政策要求框架下的鐵路貨運價格策略。