21世紀海上絲綢之路集裝箱海運景氣指數(shù)

周德全, 蔡 銳

(上海海事大學 a.上海國際航運研究中心； b.交通運輸學院， 上海 201306)

21世紀海上絲綢之路(簡稱“海上絲路”)是2013年10月習近平總書記訪問東盟時提出的戰(zhàn)略構想，囊括東南亞、南亞、西亞、非洲和歐洲等地區(qū)，旨在實現(xiàn)對外開放、地區(qū)安全、區(qū)域共建和合作共贏的戰(zhàn)略。當前，在中美貿易爭端加劇、全球貿易摩擦升級和新型冠狀病毒疫情全球蔓延等因素的疊加影響下，集裝箱海運市場出現(xiàn)大幅波動，集裝箱班輪企業(yè)的運營面臨著較大的不確定性，對海上絲路大通道的穩(wěn)定運行有一定的影響。因此，為構建穩(wěn)定、有序的海上絲路大通道，推動“一帶一路”倡議的貫徹落實，降低海上絲路集裝箱班輪企業(yè)的運營風險，亟需建立海上絲路集裝箱海運景氣指數(shù)，對區(qū)域市場和行業(yè)運轉進行監(jiān)測預警。

目前，景氣指數(shù)廣泛應用于經濟分析研究中，例如：STOCK等[1]運用因數(shù)分析法創(chuàng)建“SW(Stock Watson)景氣指數(shù)”；TU等[2]通過編制互聯(lián)網景氣指數(shù)，準確預測了中國互聯(lián)網的快速發(fā)展；HELFER[3]構建了衡量經濟、政治和社會制度的景氣指數(shù)。在航運業(yè)景氣指數(shù)研究方面：王英照等[4]通過實證分析了中國集裝箱出口價格指數(shù)(China Container Freight Index,ICCF)與宏觀經濟景氣指數(shù)的關系，結果表明二者存在較強的相關性；寧小琳等[5]運用因數(shù)分析法編制了全球航運景氣擴散指數(shù)和合成指數(shù)；周德全等[6]綜合運用監(jiān)測預警與預測預警的方法建立了中國航運業(yè)景氣監(jiān)測預警系統(tǒng)；周德全等[7]認為海運企業(yè)受干散貨航運市場的波動影響較大，從干散貨海運市場環(huán)境和海運企業(yè)2個層面建立了中國干散貨海運景氣監(jiān)測與預警模型。

以上論述顯示，近幾年景氣指數(shù)在航運領域的應用研究開始興起，但其在細分市場領域的應用研究相對不足，僅發(fā)現(xiàn)周德全等[7]將景氣指數(shù)拓展到干散貨海運行業(yè)研究，景氣指數(shù)在集裝箱班輪運輸領域的應用研究還存在空白。

本文根據(jù)集裝箱班輪行業(yè)的特性建立海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警的指標體系，采用預警指數(shù)和優(yōu)化擴散指數(shù)的方法實現(xiàn)對海上絲路集裝箱海運市場景氣狀況的監(jiān)測和預警。

1 指數(shù)模型描述

海上絲路集裝箱海運景氣指數(shù)模型由集裝箱海運景氣預警指數(shù)系統(tǒng)和集裝箱海運景氣動向指數(shù)系統(tǒng)構成。景氣預警指數(shù)系統(tǒng)以監(jiān)測海運市場景氣風險狀態(tài)為主，景氣動向指數(shù)系統(tǒng)以預測海運市場景氣波動趨勢為主。海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警模型結構見圖1。

圖1 海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警模型結構

2 海上絲路集裝箱海運景氣指數(shù)指標體系構建

本文通過對海上絲路沿線國家的經濟形勢、貿易環(huán)境和進出口商品貨種結構進行分析，梳理海上絲路集裝箱海運行業(yè)的產業(yè)鏈。在此基礎上，結合克拉克森、Alphaliner等航運市場報告中的集裝箱航運市場分析指標，從集裝箱運輸市場需求、供給、運價和成本等4個層面篩選60余項相關產業(yè)和經濟指標構建備選指標體系。

ICCF作為集裝箱航運市場最具權威性的運價指數(shù)，其樣本航線覆蓋全球主要集裝箱海運航線。本文以ICCF為基礎，選出海上絲路的主要航線，重新統(tǒng)計、處理、編制海上絲路集裝箱運價指數(shù)，并將其作為基準循環(huán)指標對指標組進行劃分。

(1)

式(1)中：IMCF(t)為t月度的海上絲路集裝箱運價指數(shù);xi(t)為航線i在t月度的運價;ωi為航線i的權重。

本文以2003年3月—2020年3月的月度數(shù)據(jù)為樣本，采用用于定量分析長時間序列數(shù)據(jù)規(guī)律的時差相關分析法[8]和K-L信息量法[9]對60余項相關備選指標進行計算，并對比各指標的時差關系和相關系數(shù)，篩選出26項最相關的指標，建立海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警指標體系見表1。

表1 海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警指標體系

時差相關分析法和K-L信息量法的表達式分別為

l=0,±1,±2,…,±12

(2)

(3)

式(2)和式(3)中:I(p,q)為q關于p的K-L信息量;pi為基準變量時間發(fā)生規(guī)律;qi為當前指標發(fā)生概率;m為指標個數(shù)。

3 海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)編制

3.1 海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)建模

集裝箱海運景氣預警指數(shù)系統(tǒng)模型的建立過程主要包含3個步驟。

3.1.1選取敏感性指標

本文從海上絲路集裝箱海運景氣指數(shù)指標體系中選取相關系數(shù)最高的10項指標作為敏感性指標，構建集裝箱海運景氣預警指數(shù)系統(tǒng)指標體系。

(4)

式(4)中:ri,k為指標i的最大時差相關系數(shù);wi為指標i的敏感系數(shù)見表2。

表2 海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)指標的敏感系數(shù)

3.1.2確定指標風險狀態(tài)

根據(jù)集裝箱海運行業(yè)特性和國家宏觀經濟景氣指數(shù)風險狀態(tài)劃分標準，建立集裝箱海運景氣預警指數(shù)信號燈系統(tǒng)見表3。[10]

表3 景氣預警指數(shù)信號燈系統(tǒng) %

代入統(tǒng)計期內的各項指標時間序列數(shù)據(jù)，采用Z檢驗法進行區(qū)間估計，確定各指標的閾值。當樣本容量足夠大(n≥50)時，置信度為1-α的置信區(qū)間為

(5)

根據(jù)式(5)可計算出各指標在不同置信度下的置信區(qū)間見表4，結合歷史數(shù)據(jù)確定各指標的閾值。景氣預警指標Z檢驗結果見表5。

3.1.3建立景氣預警指數(shù)模型

在確定各指標風險狀態(tài)閾值的基礎上，結合各指標的敏感系數(shù)編制景氣預警指數(shù)見表6。

(6)

式(6)中:IMCA(t)為t月度海上絲路集裝箱海運市場景氣預警指數(shù)的值;Si(t)為t月度指標i的風險值。

3.2 海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)編制

通過輸入2019年7月—2020年3月的各指標數(shù)據(jù)，建立相應的海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)。由預警指數(shù)可知：雖然海上絲路集裝箱海運市場運價整體處于偏冷區(qū)間，但從近期走勢來看，有復蘇的趨勢；在市場供給層面，新船市場和二手船市場均處于偏冷區(qū)間，運力增長率一直處于過冷區(qū)間；在市場需求層面，中國集裝箱吞吐量近期受新型冠狀病毒疫情影響，波動較大；在市場成本層面，受低硫燃料油政策與新型冠狀病毒疫情疊加影響，海上燃油價格大幅下滑。景氣預警指數(shù)燈色反映出目前海上絲路集裝箱海運市場仍處于歷史偏冷區(qū)間如表6所示。

表4 景氣預警信號燈系統(tǒng)對應的指標閾值區(qū)間

表5 景氣預警指標Z檢驗結果

表6 海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)

4 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)編制

4.1 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)建模

目前，國內景氣預警動向指數(shù)模型普遍采用合成指數(shù)和擴散指數(shù)ID建立。本文采用的優(yōu)化擴散指數(shù)法[11]相比傳統(tǒng)的擴散指數(shù)法，以波動強度指數(shù)函數(shù)替代非連續(xù)的示性函數(shù)，可有效減少傳統(tǒng)算法中出現(xiàn)的波動失真和不穩(wěn)定狀況。改進后的ID的取值范圍為(0, 200)，以100為景氣分界線。本文選取13項代表性指標，構成集裝箱海運景氣動向指數(shù)系統(tǒng)指標體系見表7。

表7 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)系統(tǒng)指標體系

改進后的ID計算步驟如下：

1)求指標i的波動率uij,有

uij=(xi,j-xi,(j-1))/xi,(j-1)

(7)

式(7)中:xi,j為指標i在j時期的時間序列數(shù)值。

2)將傳統(tǒng)的非連續(xù)示性函數(shù)改為連續(xù)的波動強度指數(shù)函數(shù)，有

Upij=(uij/ci)κ

(8)

式(8)中:Upij為波動強度指數(shù)函數(shù)；κ為指標i的偏好算子；ci為指標i各時期波動率uij的最大值的絕對值。

3)結合指標敏感度求得各類指標組的擴散指數(shù)值為

(9)

式(9)中:IDij為指標i在j時期的擴散指數(shù)值；Upij為波動強度指數(shù)函數(shù)。

4.2 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)編制

為消除指標序列數(shù)值的季節(jié)性因素和隨機性因素的影響，預先對指標數(shù)據(jù)進行處理。海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)走勢圖見圖2。本文借助Eviews軟件，采用X-12季節(jié)調整方法，選擇乘法模型對各指標數(shù)據(jù)進行處理，對負相關的指標數(shù)據(jù)進行同趨化處理。對選定的指標數(shù)據(jù)進行預處理之后，將數(shù)據(jù)代入模型，分別計算各指標組在2006年1月—2020年3月的先行擴散指數(shù)、一致擴散指數(shù)和滯后擴散指數(shù),結果見表8。

圖2 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)走勢圖

由圖2和表8可知:在海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)中，先行擴散指數(shù)、一致擴散指數(shù)和滯后擴散指數(shù)之間具有較穩(wěn)定的時差關系。在2006年3月—2020年3月，共經歷4個循環(huán)周期。相較于一致擴散指數(shù)，先行擴散指數(shù)波峰時間差與波谷時間差平均在4～5個月；滯后擴散指數(shù)波峰時間差與波谷時間差平均在7～8個月。目前，先行指數(shù)已探底后回暖，一致擴散指數(shù)正步入第4次波谷。受新型冠狀病毒疫情持續(xù)蔓延的影響，未來在短時間內海上絲路集裝箱海運市場仍將處于走低趨勢。

表8 海上絲路集裝箱海運景氣動向指數(shù)周期循環(huán)表

5 結束語

本文運用時差相關分析法和K-L信息量法建立海上絲路集裝箱海運景氣預警指數(shù)系統(tǒng)模型，通過代入2019年7月—2020年3月的指標序列數(shù)據(jù)進行模型驗證，結果表明：集裝箱航運市場運行狀況與模型輸出結果基本擬合，模型結果能較好地反映航運市場當前的風險狀態(tài)；同時，采用改進的擴散指數(shù)法計算出各指標組2006年1月—2020年3月的先行擴散指數(shù)、一致擴散指數(shù)和滯后擴散指數(shù)，三者之間存在穩(wěn)定的時差關系。根據(jù)海上絲路集裝箱海運景氣監(jiān)測預警模型的預測結果，目前,海絲之路集裝箱海運市場運價在短期內整體呈上揚趨勢，船舶供給市場價格仍處于歷史低位，燃油價格市場受低硫油政策的影響呈走低趨勢，海上絲路集裝箱海運市場在未來短時間內仍將處于歷史偏冷區(qū)間，呈下降趨勢。