大連機場貨運公司貨郵吞吐量預測研究

文/袁琪

一、大連機場貨運公司發展環境分析

1.政治因素。2019年7月25日，《大連航空運輸業專項補貼發展暫行管理辦法》宣傳實施會議在大連機場召開。為加快大連東北亞國際航運中心建設，大連口岸辦積極尋求市政府補貼政策，每年拿出4000萬財政資金用于航班航線開發補貼。2020年8月14日商務部發布的《全面深化服務貿易新發展試點總體方案》中，將大連在內的28個省市作為試點地區開通第五航權航線，推動大連機場與共建“一帶一路”國家和地區擴大以貨運為主的航空運輸服務，意味著可以通過開拓航線網絡彌補貨源不足的問題，增加運營收入，大力提升貨物中轉量。

2.經濟因素。2019年遼寧實現GDP總量24909.5億元，比上年增長5.5%，排名全國大陸省級地區前15名。縱觀大連市這幾年發展勢頭，大連市著重于產業布局的優化和產業結構的調整，從農業、工業和建筑、交通運輸和郵電、文化旅游以及環境生態等方面進行全域謀劃，統籌兼顧。2020年突然爆發的新冠肺炎疫情在全球蔓延，根據《全球經濟展望》報告，全球國內生產總值在2020年萎縮4.3%。而中國由于抗疫成果顯著，根據海關總署的數據，2020年中國貨物貿易進出口總額為32.16萬億元，比2019年增長1.9%。貿易順差3.7萬億元，增加27.4%，成為各大經濟體中唯一實現經濟增長的國家。

3.社會因素。大連位于環渤海地區，它是中國重要的陸、海、空運輸港口城市之一，農漁產品產量高，質量好，市場需求旺盛。由于航空貨物運輸的優勢，隨著季節性變化，逢大連每年的櫻桃季、海鮮季、蘋果季、“雙十一”購物狂潮以及特殊節假日的“禮品季”等，為了最大程度保證產品質量、保障時效性和安全性，減少損耗，貨主都會選擇“快、準、狠”的航空運輸方式承運這些貨物以便保質保量、迅速交付貨物。大連航空可以起降波音747和其他大型飛機，目前擁有13架波音737-800飛機開通了數百條國際和國內航線，是中國東北地區最大的貨運航空運輸基地。隨著大連城市建設水平的不斷提高，大連地區經濟得以騰飛，拉動了航空貨物運輸的大發展，航空貨運量得到大幅度增長。

4.技術因素。對于航空貨運業而言，先進的物流業信息技術在貨物跟蹤系統、電子化訂艙、顧客自動化服務系統等技術正在不斷完善和改進，讓進出港貨物的地面運輸、裝卸、倉儲、互聯網信息等“一站式”現代物流空港變得更加有效率，降低人工操作的失誤率的同時，有利于貨主可以隨時隨地追蹤貨物的運輸狀態和交易時間。伴隨著我國航空貨運業信息技術的快速發展，有利于航空貨運進一步優化運輸配送路線和時間，全面提高航空物流的運營水平和綜合服務能力，優化航空貨物運輸的整體操作流程，這無異于為大連乃至全國機場貨運的發展提供了強有力的技術支持。

二、大連機場貨運公司發展趨勢分析

1.大連機場貨運公司原始數據分析

從2006年至2020年大連機場貨運公司貨郵吞吐量，如圖1所示。

圖1 2006-2020年大連機場貨運公司貨郵吞吐量Fig.1 2006-2020 Cargo throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

由上圖可以看出，除了2020年受新冠疫情影響，同比下降較嚴重以外，貨運公司每年的總體貨量都能在10萬噸以上，尤其在2016年和2017年之間，更是由14.9萬噸飛躍至16.5萬噸，同比由8.29%上升至10.66%，增幅跨度明顯。由于大連特殊的地理位置，使得大連在全國疫情后又歷經兩次由冷鏈運輸引起的疫情，造成2020年數據波動較大，為了預測的精準性，因此在下文的預測當中將忽略2020年數據進行相關預測。

2.預測方法選擇。由于影響大連機場貨運公司貨郵吞吐量的因素較多，單項的預測方法較難應對現實復雜化情況，并且對于影響因素的分析也是不全面的，所以采用預測方法結合的模式對貨郵吞吐量進行預測。

3.貨郵吞吐量預測

3.1 線性回歸預測

主要思路是建立模型-估計參數-進行檢驗-進行預測。

（1）建立模型。一元線性回歸模型的表述如公式（3.1）所示。

y=a+bx（3.1） 公式中a、b是未知參數；b為直線斜率，a為直線截距。

（2）估計參數。要將一元線性回歸模型用于預測，首先要得到a、b參數的值。本文通過最小二乘法進行參數估計，計算參數b的值如公式（3.2）所示，a的值如公式（3.3）所示。

（3）預測結果。計算在一元線性回歸預測條件下，對機場貨物吞吐量進行預測。數值計算可得的值。根據公式（3.2）和公式（3.3）計算可得：b=3796.28，a=-7500518。

貨物吞吐量預測函數為：

y=-7500518+3796.28x

計算在一元線性回歸預測條件下，貨物吞吐量數據2021年至2025年的預測值，如表1所示。

表1 大連機場貨運公司貨郵吞吐量預測值Tab.1 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.2 灰色預測。主要思想是識別系統因素和發展趨勢之間的差異程度，通過生成和處理原始數據來找到系統的變化規律，從而建立預測模型來預測事物未來的發展趨勢。

若原始序列為{X(0)(k)}={X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，對其進行數據平滑處理生成新的序列{X’(0)（k）}，如公式（3.4）、公式（3.5）、公式（3.6）所示。

根據公式（3.4）、公式（3.5）、公式（3.6）可以得出平滑過后的新序列數據，用這組數據進行以下的預測。

記平滑后時間序列為：X(0)={X(0)(1)，X(0)(2)，X(0)(3)，…，X(0)(n)}

記生成列為：X(1)={X(1)(1)，X(1)(2)，X(1)(3)，…，X(1)(n)}

式中：X（1）（k）=(0)（i）=X(1)(k-1)+X（0）（k）

（2）建立 GM（1，1）模型

設時間序列 X(0)(k)有 n個觀察值，X(0)={X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)},按上文所述得到生成列 X(1)={X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}，則 GM（1，1）模型相應的微分方程如公式（3.7）所示。

其中，a稱為發展灰數；μ稱為內生控制灰數。

②關聯度檢驗

根據上文關聯度計算方法得X?(0)(i)與X(0)(i)的關聯系數，由此計算關聯度，根據經驗，當ρ=0.5時，關聯度大于0.6即滿意。

（4）預測結果

在灰色模型預測下，對表2所呈現的原始數據遵循以上步驟進行預測，得出的大連機場貨郵吞吐量預測公式：

表2 后驗差檢驗評判標準表Tab.2 Posterior Poor Test Evaluation Standard Table

根據以上公式對其進行2021年-2025年間貨郵吞吐量的預測，如下表3所示。

表3 大連機場貨運公司貨郵吞吐量預測值Tab.3 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.3 指數平滑預測。根據貨運公司貨郵吞吐量數據，選取三個數0.7，0.8，0.9分別作為α的取值，然后計算不同值下的均方差，選取使得均方差最小的α作為預測實際使用的α值，數據計算可知，當α取0.9時，均方差最小，故取α=0.9。計算在一次指數平滑預測條件下結合Excel的FORECAST函數，數據2021年至2025年的預測值，如表4所示。

表4 大連機場貨運公司貨郵吞吐量預測值Tab.4 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.4 組合預測結果

三種預測方法所得貨郵吞吐量預測數據與實際數據2007年至2019年的對比，得

將三個權重分別賦予相應的預測值進行組合預測。

通過組合預測得2021年至2025年的貨郵吞吐量預測值見下表5。

表5 大連機場貨郵吞吐量預測表Tab.5 Dalian Airport Cargo and M ail Throughput Forecast Table

三、貨郵吞吐量預測結果分析

綜上所述，根據表5，可見從2021年至2025年貨郵吞吐量呈現遞增趨勢，從2021年的16.5萬噸到2025年的18.1萬噸，預示著大連機場貨運公司在未來的發展中是具有巨大潛力的航空貨物運輸公司。隨著2021年大連機場國內貨運和國際貨運的出港貨包機的不斷恢復，尤其是國際貨運的大韓、日航以及全日空航空“客改貨”包機的運輸，極大提升了貨郵吞吐量，與此同時，結合大連機場貨運公司自身發展情況，疫情對大連機場貨運公司的影響逐漸縮小，貨運公司的復工復產正在有序進行。在未來的發展中，大連機場貨運公司貨郵吞吐量依然呈現穩步的上升走勢，為了更好地適應新的航空市場需求，在復工復產的同時，更應該做好未來航空貨物運輸的戰略規劃工作。