共享模式下港口群陸側海鐵協同空箱調運策略研究

徐華鋒, 王育紅, 洪 鋮

共享模式下港口群陸側海鐵協同空箱調運策略研究

徐華鋒, 王育紅, 洪 鋮*

（寧波大學 海運學院, 浙江 寧波 315832）

基于港口群經濟腹地內的海鐵聯運“低碳”運輸服務網絡, 提出“共享模式”下的海鐵協同集裝箱空箱調運策略, 即港口群及其經濟腹地范圍內, 各鐵路貨運站資源及空箱資源均為共享的海鐵協同空箱調運方案. 以滿足港口空箱需求為目標, 構建空箱調運成本目標函數, 建立多周期混合整數規劃模型, 對港口群范圍內各港口間及港口與鐵路貨運站間的空箱資源配置方案進行優化; 并以長三角港口群及其腹地內鐵路貨運站為案例, 對模型進行求解. 結果顯示, “共享模式”下的空箱調運方案能夠為船公司節省超過20%的空箱調運成本; 并且在港口群范圍內, 以海鐵協同作業對空箱資源進行全局優化配置的空箱調運策略可有效提高港口陸側空箱周轉率, 減少船公司空箱租賃量, 從而降低船公司總成本.

空箱調運; 海鐵聯運; 協同; 港口群; 共享模式

集裝箱空箱調運是一項消耗人力、財力卻不直接產生利潤的運輸活動. 我國集裝箱空箱調運成本占承運人平均運營成本20%以上[1]. 在后“新冠疫情”時期, 由于國內外疫情防控及效果存在巨大差距, 我國出口貿易激增, 空箱需求空前旺盛. 因此, 在我國港口嚴重缺箱情況下, 如何提高港口陸側現有空箱周轉效率成了值得關注的問題. 與此同時, 傳統內陸集裝箱運輸系統中, 陸側的貨運站與港口往往是一對一服務關系, 這種傳統作業方式無法實時有效地匹配港口實際需求. 因此在多個鄰近港口組成的港口群區域內, 有必要以港口群為服務范圍, 對空箱進行統一優化配置.

當下的港口陸側空箱調運多依賴于公路運輸, 屬于高排放、高污染的運輸方式, 且容易造成道路擁堵, 降低公路運輸效率, 從而進一步增加碳排放, 形成惡性循環. 目前, 大多數港口群陸側腹地內都擁有相對完備的鐵路運輸基礎設施, 各鐵路貨運站節點與各港口均可實現鐵路連接且鐵路運力充足, 完全具備轉化部分公路運輸需求的能力. 因此, 以鐵路調運為思路, 港口群為服務對象, 對港口群經濟腹地內空箱進行統一優化配置可有效推動交通運輸綠色低碳發展.

傳統的集裝箱空箱調運研究側重于因貿易不平衡造成的洲際間集裝箱始發港與目的港的空箱調運, 屬于供給端與需求端的區域間空箱調運, 運輸方式為單一海運. 因此, 相關研究主要集中于船隊規劃[2]、航運網絡設計[3-4]、航線路徑選擇[5]以及不同船公司間合作和聯盟內共享空箱資源[6-7]的空箱調運策略. 港口陸側空箱調運研究主要涉及單一港口與其腹地區域內的空箱資源優化配置問題, 包括港口與內陸多堆場系統中堆場間空箱調運協同優化研究[8], 港口腹地區域內鐵路運輸網絡的空重箱流協調與轉換研究[9-10], 內陸集裝箱場站選址問題[11-12], 以及考慮了不同箱種和不同狀態箱[13-14]的使用問題. 在陸海協同空箱調運研究中, Xie等[15]研究了港口與鐵路之間相互合作的空箱調運策略, 指出空箱共享與合作能給雙方帶來收益; 邢磊等[16]著眼于中歐間海陸集裝箱綜合運輸系統, 驗證了海鐵協同的方式能夠有效降低空箱調運成本; Yu等[17]研究了由一個海運集裝箱碼頭和一個內陸集裝箱場站組成的港口與內陸腹地之間的空箱調運問題, 研究表明通過內陸空箱資源共享對港口進行補給可以有緩解港口空箱缺箱狀況; Zhao等[18]將碳排放成本考慮在內, 研究在海鐵聯運背景下隨機需求和供給的變化對空箱調運的影響; 蔡佳芯等[19]將港口腹地劃分為直接腹地和間接公共腹地, 研究了公共腹地對港口群進行空箱補給策略, 并證明公共腹地的空箱補給能夠有效降低船公司空箱調運總成本.

綜上所述, 從運輸方式的角度來看, 目前集裝箱空箱調運策略研究主要分為三種, 一種是洲際間海上空箱調運, 其次是區域內陸側通過公路或鐵路在港口腹地內對空箱資源進行配置優化, 最后一種是區域內陸海協同的空箱調運策略研究. 而在當前陸海協同的空箱調運策略研究中, 大多數研究局限于單一港口與其腹地范圍內進行空箱資源調配, 少數針對港口群范圍內空箱資源整合研究也僅限于公共腹地對多個港口進行空箱補給, 其本質還是港口與其直接腹地的空箱服務.

因此, 為了提高港口群陸側經濟腹地內的空箱周轉效率, 減少公路集卡運輸空箱造成的道路擁堵和環境污染, 有效降低船公司陸側空箱調運成本, 并助力低碳運輸發展, 本文以港口群及港口群陸側腹地內所有鐵路貨運站為空箱物流節點, 基于相對低碳的海鐵聯運服務網絡, 提出鐵路貨運站與空箱資源均為共享模式的空箱調運策略, 對港口群范圍內的空箱資源進行全局優化配置. 最后以長三角港口群及其經濟腹地為例, 選取上海港、寧波舟山港及其經濟腹地內的鐵路集裝箱貨運站進行計算, 驗證模型方案的可行性.

1 問題描述

本文考慮在港口群及其經濟腹地內, 假設集裝箱空箱及鐵路貨運站資源均為共享, 通過相對低碳的鐵路運輸方式替代公路運輸, 探索海鐵協同空箱調運策略問題. 傳統港口陸側范圍內的空箱調運策略是在經濟腹地范圍內的所有貨運站只服務于所屬港口. 如圖1所示, 鐵路貨運站A1、A2處于港口A所覆蓋的經濟腹地內, 傳統模式中A港口腹地內的鐵路貨運站只對A港口進行空箱調運服務, 對B港口和C港口不進行空箱調運服務; 同理, B1鐵路貨運站只對B港口進行空箱調運服務, C1、C2鐵路貨運站只對C港口進行空箱調運服務.

圖1 “傳統模式”集裝箱運輸服務網絡

但在部分地區中, 隨著港口群區域一體化建設, 整個港口群和其經濟腹地內形成了一套完善的鐵路交通運輸網絡, 不同港口腹地內的貨運站與各非所屬港口之間均可實現貨物運輸. 如圖2所示, A、B、C港口組成一個港口群, 港口群經濟腹地范圍內的鐵路貨運站與各個港口為互連狀態, 貨運站A1、A2不僅可以對港口A進行空箱調運服務, 還具備對港口B和港口C進行空箱調運服務的運輸條件; 同理, 鐵路貨運站B1、C2、C2可同時對3個港口進行空箱調運服務. 在該背景下, 本文提出“共享模式”下的海鐵協同空箱調運策略, 并從船公司角度, 研究多周期下船公司的空箱調運方案, 其決策變量為港口群之間的空箱調運量、各港口與港口群范圍內各鐵路貨運站之間的空箱調運量, 以及當空箱調運量不能滿足港口需求情況下港口的租箱量, 通過尋找最優決策變量來降低船公司陸側空箱運營成本.

圖2 “共享模式”集裝箱運輸服務網絡

2 模型構建

2.1 前提假設

(1)上一周期運進港口的重箱作為本周期港口的空箱供給量, 上期由港口運往內陸鐵路貨運站的重箱作為本周期內陸鐵路集裝箱貨運站的空箱供給量;

(2)每個鐵路集裝箱貨運站可以服務于多個港口, 為多個港口提供空箱運輸與堆存服務;

(3)空箱為共享資源;

(4)內陸運輸方式為鐵路運輸;

(5)租箱只發生在港口, 租箱量沒有限制, 所租箱本期內就可到達, 不考慮還箱;

(6)以TEU為集裝箱計算標準;

(7)當前周期的空箱需求需在上一周期內完成空箱的調運;

(8)當前周期的結束時刻為當期的重箱發貨時間點;

(9)空箱從始發地的裝箱時間與空箱到港卸箱至裝船的時間總和為3d;

(10)以7d為1個周期.

2.2 符號說明

2.2.1 集合參數

2.2.2 成本參數

2.2.3 其他參數

: 無窮大的常數.

2.2.4 決策變量

2.2.5 其他變量

2.3 數學模型

根據集裝箱班輪運輸以周為發班頻率的計數規則, 本文以7d為一個周期來構建模型. 模型的目標函數為多周期內, 船公司的陸側空箱總運營成本最小. 目標函數包括四部分, 分別為港口間的空箱調運總成本1, 港口與鐵路貨運站間的空箱調運總成本2, 港口與鐵路貨運站的空箱堆存總成本3, 以及租箱總成本4.

目標函數:

港口間的調運成本:

港口與鐵路集裝箱貨運站之間的調運成本:

港口與鐵路集裝箱貨運站的堆存成本:

租箱成本:

約束條件:

3 算例分析

3.1 算例描述

長三角作為中國經濟社會發展的重要引擎, 貢獻了中國近四分之一的GDP, 擁有全國集裝箱吞吐量排名前兩位的上海港和寧波舟山港. 根據《長三角洲地區交通運輸更高質量一體化發展規劃》(圖3), 長三角地區的各集裝箱鐵路貨運站和各港口間均可通過鐵路實現互連, 這為本文提出的港口群范圍內所有鐵路貨運站可同時為港口群內任意港口提供空箱調運服務的研究思路提供了先決條件. 因此, 本文以長三角沿海港口群及其長三角地區的經濟腹地為例, 選取寧波舟山港、上海港為港口節點; 對上海、江蘇、浙江、安徽四省市組成的經濟腹地內空箱調運策略進行案例分析.

圖3 長三角一體化交通規劃圖

根據各鐵路貨運站與寧波舟山港和上海港的海鐵聯運班列開行情況及鐵路貨運站等級, 選取的鐵路貨運站如圖4所示. 其中各鐵路貨運站與港口的班次開行狀態見表1, 表中數值為1代表港口與鐵路貨運站有海鐵聯運開行服務, 反之則為0.

圖4 上海港、寧波舟山港腹地內鐵路貨運站示意圖

各鐵路貨運站與港口之間的周均海鐵聯運集裝箱辦理量見表2. 各港口與各鐵路貨運站鐵路運輸距離見表3. 上海港至寧波舟山港的海運距離為328km, 各港口重箱輸入量和重箱輸出量見表4.

本文以5個發船周期進行計算, 每個周期為7d. 20英尺標準空箱的海上運輸折算價格為0.5元·(TEU·km)-1, 鐵路運輸為2.5元·(TEU·km)-1, 空箱租賃價格為每周期4500元·TEU-1, 港口及鐵路貨運站的集裝箱堆存費為5元·(TEU·d)-1, 鐵路運行速度為100km·h-1, 集裝箱船舶航行速度為27.78 km·h-1. 其中鐵路貨運站的重箱輸入量及港口的重箱輸入輸出量分別設置為服從以表2和表4為均值的正態分布, 并用Python根據正態分布生成隨機量.

表1 港口與鐵路貨運站間班次開行狀態

表2 鐵路貨運站周均集裝箱辦理量 TEU

注: 數據來源于《海鐵聯運簡報》及調研統計數據.

表3 港口與鐵路貨運站間距離 km

表4 港口集裝箱進出口情況 萬TEU

注: 數據來源于《港口統計年鑒》.

3.2 計算結果分析

利用MATLAB 2014a, 同時結合CPLEX 12.6.3對模型進行求解, 運用Windows 10操作系統的i5-8250 CPU處理器進行運算. 運行結果見表5.

首先對總成本的組成結構進行分析. 根據表5可知, 在空箱運營的成本組成結構中, 租箱成本占比最高, 占總成本的54.37%, 其次是港-站調運成本、港間調運成本和堆存成本, 平均占比分別為32.51%、8.59%和4.53%. 據統計, 船公司的租箱成本約占集裝箱運營成本的50%[4], 這與本文的租箱成本占比基本相符. 對于港間調運成本和港-站調運成本而言, 一般是港間調運成本要大于港-站調運成本[3], 但本文結果卻與此相反. 這是因為實際船公司在統計港間調運成本時, 包括了所有海內、外港口間的空箱調運, 而港間調運成本主要集中在洲際間空箱調運中. 國內空箱流動主要在陸側, 各港之間的海上空箱調運量相對較少, 且運距較短, 因此當以上海港和寧波舟山港為例進行計算時, 其港間空箱調運成本占比要低于港-站調運成本, 最后堆存成本占比最小, 這是因為鐵路貨運站存在免費堆存期, 且由于我國整體缺箱, 空箱基本處于運營狀態, 不會長期堆放.

各項成本變化情況如圖5所示. 由圖5可見, 相比于港口群內傳統空箱調運作業模式, 共享模式下, 除港-站間的鐵路運輸成本有所增加外, 其余各項成本都有不同程度下降. 其中港間調運成本和租箱成本下降幅度最大, 降幅分別為40.68%和30.67%, 下降額度分別為50.84萬元和207.45萬元. 在傳統作業模式中, 港口經濟腹地內的鐵路貨運站只能為所屬港口提供空箱補給服務, 無法為港口群內的其他缺箱港口提供陸側空箱調運服務, 此時缺箱港口不得不通過更多的港間調箱, 甚至租箱來滿足其空箱需求, 這便造成了租箱成本和港間調運成本的增加. 從另一方面來看, 共享模式下的空箱調運策略允許鐵路貨運站的空箱向任意港口調箱, 陸側空箱運轉更為流暢, 此舉盡管會增加港-站調運成本, 但很大程度上減少了空箱的堆存時間, 從而減少了空箱堆存成本. 綜上所述, 空箱鐵路運輸資源共享模式下的空箱調運策略能夠為船公司節省22.88%的總成本, 證明該種調運策略的有效性.

圖5 2種模式下的空箱運營成本變化

最后對港口與鐵路貨運站班次開行狀態變化進行分析, 求解出鐵路開行方案. 由表6和圖6可知, 開行方案發生變化的鐵路貨運站有錢清站、蕭山站、湖州站、徐州站、蚌埠站和海安站. 資源共享模式下, 最初只服務于寧波舟山港的徐州站和蚌埠站不再與寧波港有空箱調運服務, 轉而服務于上海港, 主要是與寧波舟山港相比, 徐州站和蚌埠站與上海港的鐵路運輸距離至少縮短了270km, 具有較大運距優勢, 且徐州站和蚌埠站的海鐵聯運集裝箱運輸量較少, 存儲下來的空箱可被上海港完全消化; 錢清站、蕭山站和湖州站在新的空箱調運策略下, 增設了與上海港的空箱調運服務, 最主要原因是這3個鐵路貨運站的海鐵聯運集裝箱運輸量較大, 擁有較多空箱存量, 且與寧波舟山港和上海港的鐵路運輸距離相差不大, 最大運距差僅為138km, 寧波舟山港不具有絕對的運距優勢. 同理, 海安站也是如此.

表5 成本計算結果

表6 “共享模式”下港口與鐵路貨運站間班次開行狀態

圖6 “共享模式”下港口與鐵路貨運站班次開行狀態

4 結論

本文首次提出共享模式下的港口群陸側海鐵協同空箱調運策略優化研究, 即在港口群經濟腹地范圍內, 海鐵聯運運輸服務網絡互聯互通, 且各鐵路貨運站及空箱資源均為共享狀態下的海鐵協同空箱調運策略. 本研究突破了港口陸側空箱調運傳統作業模式下, 港口腹地內的鐵路貨運站只對所屬港口提供服務的限制, 為船公司提供了一種新的空箱調運思路, 使得對港口群陸側空箱資源的優化配置更為合理. 并且通過建立空箱調運的多周期混合整數規劃模型, 以長三角范圍內的港口群為例, 驗證了該策略的可行性; 案例計算結果顯示, 共享模式下海鐵協同的空箱調運策略可為船公司減少22.88%的陸側空箱運營成本. 合理的內陸空箱資源配置對于滿足港口空箱需求有著至關重要的作用, 因此對船公司和港口群內的各港口而言, 通過共享港口群經濟腹地內的鐵路貨運站和空箱, 不僅最大程度地降低了港口群內的空箱調運成本, 提升了空箱資源周轉效率, 更對進一步實現“公轉鐵”提供了全新思路.

[1] 徐奇, 李娜, 靳志宏. 集裝箱重空箱多周期聯合調度優化研究[J]. 交通運輸系統工程與信息, 2012, 12(1):145- 152.

[2] Song D P, Dong J X. Cargo routing and empty container repositioning in multiple shipping service routes[J]. Transportation Research Part B: Methodological,2012, 46(10):1556-1575.

[3] Shintani, K, Imai A, Nishimura E, et al. The container shipping network design problem with empty container repositioning[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2007, 43(1):39-59.

[4] Imai A, Shintani K, Papadimitriou S. Multi-port vs. Hub-and-Spoke port calls by containerships[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2009, 45(5):740-757.

[5] 李建, 韓曉龍. 考慮空箱調運的遠洋班輪航線優化[J]. 廣西大學學報(自然科學版), 2016, 41(5):1449-1456.

[6] 汪傳旭, 陳飛燕. 船公司合作下基于多港口物流總成本最優的空箱調運[J]. 系統管理學報, 2016, 25(3):539- 545.

[7] 郭金鑫, 史立, 管明靜. 戰略聯盟下的班輪公司集裝箱聯合調度問題[J]. 計算機仿真, 2018, 35(6):362-366; 389.

[8] Dang Q V, Yun W Y, Kopfer H. Positioning empty containers under dependent demand process[J]. Computers & Industrial Engineering, 2012, 62(3):708-715.

[9] 石紅國, 高明瑤. 帶時間窗約束的集裝箱空箱調運隨機機會約束模型研究[J]. 鐵道運輸與經濟, 2020, 42(2): 87-92.

[10] 段剛, 盧躍榮, 陳莉, 等. 不確定環境下鐵路集裝箱空箱調運優化研究[J]. 蘭州交通大學學報, 2012, 31(6): 97-102.

[11] Boile M, Theofanis S, Baveja A, et al. Regional repositioning of empty containers[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2008, 2066(1):31-40.

[12] Lei T L, Church R L. Locating short-term empty- container storage facilities to support port operations: A user optimal approach[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2011, 47(5):738- 754.

[14] Hjortnaes T, Wiegmans B, Negenborn R, et al. Minimizing cost of empty container repositioning in port hinterlands, while taking repair operations into account[J]. Journal of Transport Geography, 2017, 58:209-219.

[15] Xie Y Y, Liang X Y, Ma L J. Empty container management and coordination in intermodal transport[J]. European Journal of Operational Research, 2017,257(1): 223-232.

[16] 邢磊, 楊珍花, 徐奇, 等. 海陸聯運下的中歐班列集裝箱空箱調運優化[J]. 大連海事大學學報, 2019, 45(2): 1-8.

[17] Yu M Z, Fransoo J C, Lee C Y. Detention decisions for empty containers in the hinterland transportation system [J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2018, 110:188-208.

[18] Zhao Y, Xue Q W, Zhang X. Stochastic empty container repositioning problem with CO2emission considerations for an intermodal transportation system[J]. Sustainability, 2018, 10(11):4211-4234.

[19] 蔡佳芯, 邢磊, 靳志宏. 腹地場站共享的區域港口群空箱調運優化[J]. 大連海事大學學報, 2020, 46(3):1-10.

A sharing mode based synergy of sea and rail for repositioning of inland empty containers within port clusters

XU Huafeng, WANG Yuhong, HONG Cheng*

( Faculty of Maritime and Transportation, Ningbo University, Ningbo 315832, China )

Incorporating the sea-rail integrated transport service network with low carbon emission, the authors propose a sea-rail synergistic strategy for inland empty container repositioning by adopting the “sharing mode”. It assumes that, within the port cluster and its hinterland, all railway freight transport capacity and empty container resources can be shared upon requests. In order to meet the demand of empty container in ports, the objective function of empty container repositioning cost is defined, while a multi-period mixed integer programming model is established to optimize the allocation scheme of inland empty container resources among ports and port-station corridors. Through the examples given hereby in the ports and their corresponding hinterland railway freight stations in the Yangtze River Delta, the effectiveness of the model has been verified. The results show that, with the contribution of sea-rail synergistic strategy, the empty container repositioning cost in the “sharing mode” can be saved by more than 20% of the initial one for the shipping companies. Research findings suggest that, based on the proposed sharing mode, the optimized resource allocation of inland empty container and rail freight transport capacity will not only improve the turnaround efficiency and reduce its repositioning cost, but also prove to be a great facilitation of modal shift from road to rail.

empty container repositioning; sea-rail intermodal transport; synergy; port cluster; sharing mode

2021?11?03.

寧波大學學報（理工版）網址: http://journallg.nbu.edu.cn/

浙江省“錢江人才計劃”D類資助項目（QJD1802022）.

徐華鋒（1996－）, 男, 湖南郴州人, 在讀碩士研究生, 主要研究方向: 集裝箱運輸優化. E-mail: huffie_xu@163.com

U169.62

A

1001-5132（2022）03-0081-08

（責任編輯 章踐立）