楊家其 周 楊

（武漢理工大學(xué) 交通與物流工程學(xué)院，湖北武漢 430063）

集裝箱運(yùn)輸作為航運(yùn)市場(chǎng)三大板塊之一，能將種類(lèi)各異的商品集裝在統(tǒng)一規(guī)格的箱體內(nèi)進(jìn)行運(yùn)輸，有利于減少貨損、提高運(yùn)輸效率。鑒于在運(yùn)輸過(guò)程中的多種優(yōu)勢(shì)，集裝箱運(yùn)輸在水運(yùn)中的占比持續(xù)提升。2018年9月17日，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整三年行動(dòng)計(jì)劃 （2018—2020年）》，強(qiáng)調(diào)要推動(dòng)貨物運(yùn)輸“公轉(zhuǎn)水”“公轉(zhuǎn)鐵”，有力促進(jìn)了中國(guó)水運(yùn)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。此外，交通運(yùn)輸部從2015年至2018年三次開(kāi)展多式聯(lián)運(yùn)示范工程創(chuàng)建工作，不斷推動(dòng)集裝箱鐵水聯(lián)運(yùn)，集裝箱航運(yùn)的重要性日益凸顯。

一、文獻(xiàn)綜述

為反映中國(guó)集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)的運(yùn)行狀況，天津國(guó)際貿(mào)易與航運(yùn)服務(wù)中心、長(zhǎng)江航務(wù)管理局分別發(fā)布了沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)（TDI）、長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)（YCFI），這兩個(gè)指數(shù)已經(jīng)成為目前國(guó)內(nèi)最具代表性的集裝箱航運(yùn)指數(shù)。沿海地區(qū)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易活動(dòng)最為頻繁的地區(qū)，而沿海集裝箱航運(yùn)有效連通了中國(guó)京津冀、長(zhǎng)三角、東南沿海、珠三角等重要經(jīng)濟(jì)圈，成為中國(guó)內(nèi)貿(mào)航運(yùn)的重要組成部分；內(nèi)河航運(yùn)作為中國(guó)航運(yùn)業(yè)的重要組成部分，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中起到了重要作用。其中，長(zhǎng)江是中國(guó)主要的內(nèi)河航道之一，它連接著中國(guó)西部和東部地區(qū)，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綜合交通運(yùn)輸體系中最為重要的水上通道。因此，長(zhǎng)江航運(yùn)集裝箱運(yùn)輸在推動(dòng)長(zhǎng)江航運(yùn)高質(zhì)量發(fā)展中的重要性也日益凸顯。

目前，許多國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者利用ARCH模型族、VAR模型對(duì)國(guó)內(nèi)外的航運(yùn)運(yùn)價(jià)指數(shù)進(jìn)行了研究。楊娟（2011）采用ARCH模型族對(duì)沿海煤炭綜合運(yùn)價(jià)指數(shù)和沿海煤炭航線運(yùn)價(jià)進(jìn)行了實(shí)證分析，并對(duì)其波動(dòng)性特征進(jìn)行了總結(jié)。[1]張志鵬和丁濤（2016）利用ARIMA-ARCH模型計(jì)算了長(zhǎng)江綜合集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)并進(jìn)行了短期預(yù)測(cè)。[2]譚威（2008）基于VAR模型研究了國(guó)際航運(yùn)市場(chǎng)上不同船型的期租價(jià)格與鋼材產(chǎn)量、油價(jià)等因素間的具體影響關(guān)系。[3]施文明和李序穎（2009）利用VAR模型證明了中國(guó)沿海運(yùn)價(jià)指數(shù)（CCBFI）與波羅的海干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)（BDI）間存在一定的聯(lián)系。[4]Kavussanos M.G.（1996）運(yùn)用ARCH模型研究國(guó)際航運(yùn)市場(chǎng)上不同型號(hào)油輪的價(jià)格動(dòng)態(tài)波動(dòng)及油輪運(yùn)價(jià)波動(dòng)的原因等。[5]唐韻捷和曲林遲（2015）利用VAR模型對(duì)上證綜合指數(shù)與BDI指數(shù)進(jìn)行分析，得到了兩者間具有較強(qiáng)相關(guān)性的研究結(jié)論。[6]Jing L.et al.利用ARCH模型研究了波羅的海運(yùn)價(jià)指數(shù)和海德運(yùn)價(jià)指數(shù)的波動(dòng)特征。[7]劉翠蓮（2012）等以沿海煤炭運(yùn)價(jià)指數(shù)為研究對(duì)象，采用ARCH族模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)GARCH模型較其他ARCH模型能更好地分析運(yùn)價(jià)指數(shù)波動(dòng)的敏感性及持續(xù)性。[8]陳麗芬（2016）等利用SVAR模型對(duì)BDI與燃油價(jià)格的相關(guān)性進(jìn)行了分析。[9]譚宏睿和楊家其（2021）利用VAR模型對(duì)中國(guó)沿海與長(zhǎng)江的煤炭運(yùn)價(jià)波動(dòng)相關(guān)性進(jìn)行了研究。[10]周潔（2017）通過(guò)VAR變種模型推導(dǎo)，分析出了若干個(gè)可能影響國(guó)際干散貨航運(yùn)市場(chǎng)運(yùn)價(jià)的因素。[11]

航運(yùn)運(yùn)價(jià)指數(shù)可以較好地反映航運(yùn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況，據(jù)此許多學(xué)者運(yùn)用ARCH模型族對(duì)其進(jìn)行分析。此外，近年來(lái)VAR模型在沿海、國(guó)際航運(yùn)市場(chǎng)上的應(yīng)用廣泛，但研究人員主要以國(guó)際和國(guó)內(nèi)沿海航運(yùn)市場(chǎng)以及波羅的海干散貨運(yùn)價(jià)、沿海干散貨運(yùn)價(jià)等為研究對(duì)象，相比之下對(duì)長(zhǎng)江航運(yùn)市場(chǎng)的相關(guān)研究并不多見(jiàn)，針對(duì)長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)與沿海集裝箱運(yùn)價(jià)波動(dòng)相關(guān)性的研究更是缺乏。為更好探究沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)波動(dòng)的相關(guān)性，筆者通過(guò)季節(jié)分解得到了沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的趨勢(shì)循環(huán)序列，在此基礎(chǔ)上建立VAR模型進(jìn)行分析，根據(jù)研究結(jié)果提出了對(duì)策建議，一定程度上彌補(bǔ)了沿海集裝箱和長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)方面的研究空缺。

二、問(wèn)題描述

TDI（沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)）由沿海集裝箱出港運(yùn)價(jià)指數(shù)（TDOI）和沿海集裝箱進(jìn)港運(yùn)價(jià)指數(shù)（TDII）組成，該指數(shù)能夠較好反映中國(guó)沿海內(nèi)貿(mào)集裝箱運(yùn)價(jià)的波動(dòng)趨勢(shì)，使得中國(guó)沿海集裝箱內(nèi)貿(mào)運(yùn)輸市場(chǎng)運(yùn)價(jià)指數(shù)體系更加完善；YCFI（長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)）包括長(zhǎng)江上游區(qū)域集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)、中游區(qū)域集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)及下游區(qū)域集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)，該指數(shù)選取了16家樣本企業(yè)和8條以上主要航線采用鏈?zhǔn)嚼焦骄幹贫桑^好覆蓋了長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)。經(jīng)過(guò)多年的運(yùn)行，這兩個(gè)指數(shù)已經(jīng)能夠及時(shí)客觀地反映中國(guó)沿海、長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)運(yùn)價(jià)的變化狀況。

基于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的周期性特點(diǎn)，沿海及長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)也表現(xiàn)出了一定的季節(jié)性波動(dòng)特征。為合理分析沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)在客觀發(fā)展過(guò)程中的波動(dòng)相關(guān)性，必須將其季節(jié)性因素予以剔除。此外，中國(guó)長(zhǎng)江流域的許多商品都是由國(guó)外運(yùn)至沿海港口，再由沿海港口轉(zhuǎn)運(yùn)至長(zhǎng)江內(nèi)河港口，之后通過(guò)內(nèi)河港口進(jìn)行集散至內(nèi)陸各地。因此，沿海集裝箱承運(yùn)貨物種類(lèi)與長(zhǎng)江集裝箱承運(yùn)貨物種類(lèi)較為相似，物流聯(lián)系也較為緊密。由于長(zhǎng)江集裝箱的許多貨源主要由沿海集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)而來(lái)的，當(dāng)沿海集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)受到國(guó)家管控政策、國(guó)際貿(mào)易政策及貨源供給變化等因素沖擊時(shí)，這些沖擊往往會(huì)在一定程度上波及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)，導(dǎo)致其運(yùn)價(jià)出現(xiàn)波動(dòng)。深入研究?jī)烧叩牟▌?dòng)相關(guān)性，可以為開(kāi)展集裝箱江海直達(dá)、江海聯(lián)運(yùn)等業(yè)務(wù)的航運(yùn)企業(yè)提供決策參考，從而促進(jìn)沿海和長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)健康發(fā)展，充分發(fā)揮沿海和長(zhǎng)江航運(yùn)在服務(wù)國(guó)家相關(guān)戰(zhàn)略中的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性作用。

三、沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)波動(dòng)的季節(jié)性分解

選取2017年1月～2021年10月的TDI及YCFI共58期月度數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中，2018年后，由于長(zhǎng)江航務(wù)管理局每月發(fā)布的YCFI數(shù)據(jù)在計(jì)算方法上進(jìn)行了調(diào)整，因此有關(guān)2017年1月～12月的運(yùn)價(jià)指數(shù)是根據(jù)新計(jì)算方法得到的；TDI是由天津國(guó)際貿(mào)易與航運(yùn)服務(wù)中心按工作日發(fā)布的，為了與YCFI數(shù)據(jù)頻率保持一致，對(duì)當(dāng)月每個(gè)工作日指數(shù)以算術(shù)平均方式進(jìn)行了降頻處理。[12]

（一）數(shù)據(jù)處理及趨勢(shì)解讀

以Y表示YCFI，T表示TDI。為了統(tǒng)一量綱，消除劇烈波動(dòng)、異方差影響，對(duì)原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)作對(duì)數(shù)化處理，[13]得到新的序列LY、LT，并據(jù)此描繪出各變量的時(shí)序圖（如圖1、圖2所示）。從圖1、圖2可以看到，LT的波動(dòng)頻率和幅度比LY的波動(dòng)頻率和幅度大，在2020年6月后，由于中國(guó)對(duì)新冠肺炎疫情控制情況較好，經(jīng)濟(jì)恢復(fù)較快，而國(guó)外的新冠肺炎疫情逐漸爆發(fā)，致使LT和LY的波動(dòng)出現(xiàn)差異，行情有所分化。在出口貿(mào)易旺盛時(shí)，出現(xiàn)了“一箱難求”的情況?？傮w上，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)呈上升趨勢(shì)，而長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)表現(xiàn)較為平穩(wěn)。

圖1 LT時(shí)序圖

圖2 LY時(shí)序圖

根據(jù)圖1、圖2兩個(gè)時(shí)序圖，可以將2017年1月～2021年10月劃分為以下3個(gè)階段。第一階段為2017年1月～2018年11月。該階段，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)和長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)波動(dòng)幅度均比較大。2017年3月下旬，受全國(guó)各地推出的房地產(chǎn)限購(gòu)政策影響，建筑裝修材料訂單量陷入低迷，另外生產(chǎn)企業(yè)對(duì)高質(zhì)煤炭的需求逐漸減少，航運(yùn)貨源供給嚴(yán)重不足，加之沿海集裝箱航運(yùn)公司增加了運(yùn)力供給，導(dǎo)致航運(yùn)供需矛盾凸顯，沿海、長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)均出現(xiàn)大幅下跌。隨后進(jìn)入航運(yùn)淡季，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)持續(xù)下降直至2017年6月，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)在4月大幅下降后基本保持穩(wěn)定直至9月；2017年7月，受沿海集裝箱周轉(zhuǎn)緊張影響，沿海船運(yùn)公司開(kāi)始上調(diào)運(yùn)價(jià)，運(yùn)價(jià)持續(xù)上漲直至年底；2017年10月起，因長(zhǎng)江流域港口進(jìn)出口較為旺盛，運(yùn)價(jià)持續(xù)上漲直至年底。2018年，受春節(jié)影響，工廠復(fù)工緩慢，加之國(guó)家全面嚴(yán)格禁止廢紙進(jìn)口及中美貿(mào)易摩擦等因素影響，導(dǎo)致貨運(yùn)需求下降，沿海、長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)持續(xù)下跌直至6月；2018年7月，因沿海航線部分運(yùn)輸企業(yè)降低運(yùn)力供給、調(diào)高運(yùn)價(jià)，導(dǎo)致海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)持續(xù)上升直至11月，而長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)基本保持平穩(wěn)，波動(dòng)較小。第二階段為2018年12月～2020年6月。受春節(jié)假期、中美貿(mào)易摩擦、新冠肺炎疫情等因素持續(xù)影響，總體上沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)表現(xiàn)為持續(xù)震蕩下降，波動(dòng)幅度較大。第三階段為2020年6月～2021年10月。2020年下半年，由于中國(guó)對(duì)新冠肺炎的疫情控制較好，經(jīng)濟(jì)恢復(fù)較快，沿海港口出口集裝箱量明顯增加，致使沿海港口集裝箱供不應(yīng)求，運(yùn)價(jià)持續(xù)上漲；長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受長(zhǎng)江汛期、枯水季、國(guó)慶假期等因素影響，運(yùn)價(jià)下降，在年末受出口旺季影響，運(yùn)價(jià)有所回升。2021年受春節(jié)假期影響，沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)均出現(xiàn)回落，隨后沿海集裝箱運(yùn)價(jià)迅速上漲，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受三峽船閘檢修、國(guó)外疫情加重等因素影響，出口集裝箱量有所增加，但進(jìn)口集裝箱量有所減少，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)基本保持平穩(wěn)。而2021年8月～9月，受長(zhǎng)江沿線部分城市新冠肺炎疫情影響，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)下降較為明顯。

（二）沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的季節(jié)性分解

為了解沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)波動(dòng)的季節(jié)特點(diǎn)，利用CensusX12季節(jié)調(diào)整方法對(duì)LT及LY進(jìn)行分析，得到兩項(xiàng)指數(shù)的季節(jié)因子波動(dòng)情況。月度、季度時(shí)間序列數(shù)據(jù)常常會(huì)表現(xiàn)出明顯的季度或月度循環(huán)變化特征，從而在一定程度上影響市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)。首先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行季節(jié)分解，時(shí)間序列中的季節(jié)變動(dòng)要素可以利用季節(jié)調(diào)整方法將其予以分離，從而得到季節(jié)影響因子序列和剔除季節(jié)性因素的趨勢(shì)循環(huán)序列。Eviews10中的CensusX12季節(jié)調(diào)整方法共有4種分解模型，即加法、乘法、對(duì)數(shù)加法、偽對(duì)數(shù)加法模型。筆者利用乘法模型進(jìn)行季節(jié)分解，其形式為 Yt=TCt×St×It，其中，Yt表示原時(shí)間序列，TCt表示趨勢(shì)循環(huán)部分，St表示季節(jié)因素分量，It表示不規(guī)則因素分量，從而得到LT及LY的趨勢(shì)循環(huán)序列為L(zhǎng)TTC及LYTC（如圖3所示）；季節(jié)性因子分別為L(zhǎng)TSF及 LYSF（如圖4、圖5所示）。

圖3 LTTC及LYTC時(shí)序圖

圖4 LTSF時(shí)序圖

圖5 LYSF時(shí)序圖

由圖4可知，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的季節(jié)性因子在每年的6月降至最小值。其中，上年12月至次年2月降幅較大，2月至6月降幅較小，隨后逐漸上升，至11月達(dá)到最大值；長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的季節(jié)性因子在每年的9月降至最小值，隨后逐漸上升，至次年的1月達(dá)到最大值?？梢?jiàn)沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)均有較為明顯的季節(jié)性特征，且長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)的波動(dòng)相比沿海集裝箱運(yùn)價(jià)較為滯后，一般滯后2～3個(gè)月左右。

四、實(shí)證分析

在對(duì)沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整后，可以得到不存在季節(jié)因素影響的趨勢(shì)循環(huán)序列，該序列更能反映其發(fā)展規(guī)律。利用Eviews10對(duì)LTTC及LYTC進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)后，建立適當(dāng)滯后階數(shù)的VAR模型并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，以此研究沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)波動(dòng)的相關(guān)性。

（一）VAR模型介紹

矢量自回歸模型即VAR模型已經(jīng)從二維擴(kuò)展到多維，為拓展其應(yīng)用范圍，模型由單變量推廣至多變量，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中Yt表示K維內(nèi)生變量向量，Xt表示外生變量向量，P表示滯后期，T表示樣本個(gè)數(shù)，Φ1Φ2LΦp表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣。其矩陣形式為：

（二）ADF 檢驗(yàn)

VAR是在平穩(wěn)序列的基礎(chǔ)上進(jìn)行建模分析，因此若序列非平穩(wěn)，則需要經(jīng)過(guò)適當(dāng)階數(shù)的差分后才能得到平穩(wěn)序列，再建立相應(yīng)的VAR模型。在序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法中，ADF檢驗(yàn) （Augmented Dickey-Fuller test，ADF）是最為常用的方法。ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示 （如表1所示），在5%顯著性水平臨界值下，LTTC的ADF檢驗(yàn)值大于臨界值，拒絕原假設(shè)，序列平穩(wěn)；LYTC的ADF檢驗(yàn)值小于臨界值，序列不平穩(wěn)。

表1 各變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

由于存在變量不平穩(wěn)，而建立VAR模型需要平穩(wěn)的序列，因此對(duì)這些變量進(jìn)行一階差分，一階差分后的序列分別為DLTC、DLYC，對(duì)新的差分序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果（見(jiàn)表2）顯示：經(jīng)過(guò)一階差分處理后得到DLTC、DLYC都是平穩(wěn)序列，可以利用DLTC、DLYC序列建立VAR模型。

表2 各變量一階差分后的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

（三）最佳滯后期的選擇

滯后階數(shù)的確定對(duì)VAR模型來(lái)說(shuō)十分重要。選擇滯后階數(shù)時(shí)，通常存在一些矛盾，為提升模型動(dòng)態(tài)特征的反應(yīng)能力，可以增加其滯后階數(shù)，但滯后階數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致滯后變量系數(shù)個(gè)數(shù)的增加，模型的自由度就會(huì)偏低。因此，在選擇滯后期時(shí)，要同時(shí)考慮足夠的滯后項(xiàng)和足夠數(shù)目的自由度。通常以Akaike 信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）和Schwarz信息準(zhǔn)則 （Schwarz information criterion，SC）來(lái)選擇滯后期，但是當(dāng)AIC和SC的值不能同時(shí)達(dá)到最小時(shí)，也可以選擇似然比 （Likelihood ratio，LR）檢驗(yàn)來(lái)確定最佳滯后期。通過(guò)最佳滯后期檢驗(yàn)（如表3所示），從多個(gè)準(zhǔn)則判斷，可確定最佳滯后期為4。此外表中還包含了最終預(yù)測(cè)誤差（Final prediction error，F(xiàn)PE） 和 HQ信息準(zhǔn)則 （Hannan-Quinn information criterion，HQ）的值。

表3 LR檢驗(yàn)結(jié)果

（四）Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

趨勢(shì)循環(huán)序列中，既有平穩(wěn)序列如LTTC又有非平穩(wěn)序列如LYTC，利用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的跡檢驗(yàn)（Trace Test）和最大特征值檢驗(yàn)（Max-Eigenvalue Test）來(lái)檢驗(yàn)這些變量中是否存在著協(xié)整關(guān)系，即這些變量的線性組合是否穩(wěn)定，如存在穩(wěn)定線性關(guān)系，則可以建立VEC模型，反之則建立VAR模型。Trace Test及Max-Eigenvalue Test檢驗(yàn)結(jié)果如表4、表5所示。

表4 Trace Test檢驗(yàn)結(jié)果

表5 Max-Eigenvalue Test檢驗(yàn)結(jié)果

由表4、表5可知，不論是Trace Test檢驗(yàn)還是Max-Eigenvalue Test檢驗(yàn)，沒(méi)有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)在5%顯著性水平下被接受，說(shuō)明這些變量間不存在協(xié)整關(guān)系，這些變量間沒(méi)有穩(wěn)定的數(shù)量關(guān)系，需要利用經(jīng)過(guò)一階差分后的各個(gè)變量建立VAR模型來(lái)對(duì)其進(jìn)行分析。

（五）建立VAR模型

由于各變量在一階差分后的序列是平穩(wěn)序列，因此可以對(duì) DLT、DLY建立滯后期為 4的 VAR模型：

模型建立后，還要對(duì)該模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，以考察其是否具有經(jīng)濟(jì)意義，可以利用AR根圖進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6 AR根圖

根據(jù)AR特征根倒數(shù)模的大小來(lái)檢驗(yàn)所建立的VAR模型是否穩(wěn)定，當(dāng)其全部小于單位1時(shí)，表明所建立的模型穩(wěn)定。由圖6可知，8個(gè)特征根均落在單位圓內(nèi)，即VAR模型特征根倒數(shù)的模均小于單位1，所建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

（六）Granger因果檢驗(yàn)

Granger因果檢驗(yàn)（Granger Causality Test）主要用于描述一個(gè)變量變化在統(tǒng)計(jì)估計(jì)層面上能否引起另一個(gè)變量變化。在VAR模型的Granger因果檢驗(yàn)中，主要觀察該變量在多大程度上能被另一個(gè)或多個(gè)變量的過(guò)去值所解釋?zhuān)?dāng)增加滯后期時(shí)，能否使得解釋程度更高。如果在A變量預(yù)測(cè)中，B過(guò)去的值能有所幫助，或A與B的相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上顯著，可以稱(chēng)之為“A變量由B變量Granger引起”。因此筆者對(duì)差分后的序列進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，以分析變量間的因果關(guān)系（如表6、表7所示）。

表6 以DLYC為因變量的Granger檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，DLYC的檢驗(yàn)結(jié)果為10.72459，在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，因此DLTC能夠Granger引起DLYC變化，DLYC在數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)上能夠被DLTC的過(guò)去值所解釋。DLYC的檢驗(yàn)值為1.471205，在5%的顯著性水平下接受原假設(shè)，無(wú)法構(gòu)成DLYC對(duì)DLTC的格蘭杰因果關(guān)系。因此，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)對(duì)長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)構(gòu)成單向格蘭杰因果關(guān)系，沿海集裝箱運(yùn)價(jià)能夠Granger引起長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)發(fā)生變化；反之，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)無(wú)法Granger引起沿海集裝箱運(yùn)價(jià)發(fā)生變化。

（七）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠描述當(dāng)內(nèi)生變量受到自身或者其他變量沖擊后，該變量目前和未來(lái)值的變化軌跡，可以直觀表現(xiàn)變量受自身作用以及變量間相互作用的動(dòng)態(tài)變化形勢(shì)。

Granger因果檢驗(yàn)證實(shí)了部分變量間存在數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)上的因果關(guān)系，但并沒(méi)有為變量間相互影響的動(dòng)態(tài)特征提供更多明確的信息。因此，在已建立的VAR模型基礎(chǔ)上進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，以進(jìn)一步分析其短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。

如圖7（a）（b）所示，剔除季節(jié)性因素后的長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)對(duì)自身變化和剔除季節(jié)因子后的沿海集裝箱運(yùn)價(jià)變化的響應(yīng)很敏感，均在當(dāng)期進(jìn)行響應(yīng)，但受自身變化影響產(chǎn)生的響應(yīng)更為劇烈。

圖7 脈沖響應(yīng)圖

長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受到自身沖擊后，在當(dāng)期產(chǎn)生一個(gè)較大的正向響應(yīng)并逐漸升至第4期的最大值，隨后開(kāi)始緩慢下降直至第12期。長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受到沿海集裝箱運(yùn)價(jià)沖擊后，當(dāng)期響應(yīng)并緩慢升至第5期的最大值，然后開(kāi)始下降，在第7期變?yōu)樨?fù)值，在第10期降至最小值后開(kāi)始緩慢回升。

如圖7（c）（d）所示，剔除季節(jié)性因素后的沿海集裝箱運(yùn)價(jià)對(duì)自身變化和剔除季節(jié)因子后的長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)變化的響應(yīng)較為敏感，均在第1期進(jìn)行響應(yīng)，但是受自身變化影響產(chǎn)生的響應(yīng)較大。

沿海集裝箱運(yùn)價(jià)受到長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)沖擊后，當(dāng)期產(chǎn)生一個(gè)正向響應(yīng)，并開(kāi)始小幅上升直至第5期的最大值，然后逐漸下降，在第7期變?yōu)樨?fù)值，在第9期降至最小值后開(kāi)始緩慢回升，至第12期變?yōu)?。沿海集裝箱運(yùn)價(jià)受到自身沖擊后，當(dāng)期產(chǎn)生一個(gè)較大的正向響應(yīng)，隨后開(kāi)始逐漸升至第4期的最大值，然后開(kāi)始下跌，至第7期變?yōu)樨?fù)值，在第9期跌至最小值后開(kāi)始回升，至第11期再次變?yōu)檎怠?/p>

沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)業(yè)務(wù)間存在著一定的聯(lián)系，但是又各有特點(diǎn)，具備一定的獨(dú)立性。兩者在自身發(fā)生變化后，響應(yīng)均較為劇烈，說(shuō)明他們對(duì)自身所處航運(yùn)市場(chǎng)環(huán)境中的相關(guān)影響因素響應(yīng)更為劇烈，相對(duì)較為獨(dú)立。而受到對(duì)方?jīng)_擊后，均會(huì)做出響應(yīng)，但長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受到沿海集裝箱運(yùn)價(jià)沖擊后產(chǎn)生的波動(dòng)幅度更大，這是因?yàn)楹芏嚅L(zhǎng)江航運(yùn)物流企業(yè)在制定運(yùn)價(jià)時(shí)往往會(huì)參考沿海運(yùn)價(jià)，此外由于集裝箱江海直達(dá)船的研發(fā)成功，集裝箱江海聯(lián)運(yùn)、海船進(jìn)江業(yè)務(wù)不斷拓展，長(zhǎng)江航運(yùn)價(jià)格受“海進(jìn)江”的影響較為明顯。同時(shí)，由于發(fā)往內(nèi)陸的長(zhǎng)江集裝箱多由沿海集裝箱經(jīng)沿海港口轉(zhuǎn)運(yùn)，因此沿海港口的集裝箱業(yè)務(wù)量多少對(duì)長(zhǎng)江集裝箱業(yè)務(wù)量的影響較大，致使長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受沿海集裝箱運(yùn)價(jià)沖擊所產(chǎn)生的波動(dòng)幅度也較大。反之，長(zhǎng)江集裝箱量相比沿海集裝箱量要小，因此對(duì)沿海集裝箱運(yùn)價(jià)的影響并不顯著，致使沿海集裝箱運(yùn)價(jià)受長(zhǎng)江集裝箱量運(yùn)價(jià)沖擊所產(chǎn)生的波動(dòng)幅度也較小，從側(cè)面驗(yàn)證了筆者的Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果。

五、結(jié)論及對(duì)策建議

（一）結(jié)論

采用2017年1月～2021年10月沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)和長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)，通過(guò)季節(jié)分解及相關(guān)檢驗(yàn)，建立了VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示：兩者均存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)，且長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)波動(dòng)相對(duì)沿海集裝箱運(yùn)價(jià)波動(dòng)較為滯后，在每年的第四季度末及年初，由于元旦、春節(jié)等節(jié)假日的備貨需求較高，引起沿海及長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)上漲。其中沿海集裝箱運(yùn)價(jià)能夠Granger引起長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)發(fā)生變化，長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)受沿海集裝箱運(yùn)價(jià)影響后會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)；根據(jù)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，長(zhǎng)江及沿海集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)在受到自身及對(duì)方產(chǎn)生的沖擊后較為敏感，均在當(dāng)期產(chǎn)生響應(yīng)，但受自身沖擊后產(chǎn)生的波動(dòng)幅度較大，且沿海集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)對(duì)長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)的價(jià)格沖擊更大。受到2017年長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)算法調(diào)整的影響，筆者獲取的樣本數(shù)量有限，在沿海及長(zhǎng)江集裝運(yùn)價(jià)指數(shù)樣本數(shù)量不斷增加后，樣本所包含的信息將更為準(zhǔn)確和豐富，模型會(huì)更為準(zhǔn)確，對(duì)兩者的波動(dòng)相關(guān)關(guān)系分析將更為清晰。

（二）對(duì)策建議

1.長(zhǎng)江集裝箱航運(yùn)企業(yè)在制定集裝箱運(yùn)價(jià)時(shí),要將集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)的季節(jié)性和周期性因素均納入運(yùn)價(jià)決策過(guò)程中，進(jìn)行綜合決策。如在每年的夏季、秋初及春節(jié)等時(shí)期，運(yùn)輸企業(yè)應(yīng)當(dāng)適當(dāng)降低運(yùn)力供給，合理調(diào)低運(yùn)價(jià)，保障船舶運(yùn)力的有效利用。

2.在制定長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)時(shí)，要積極參考沿海集裝箱的業(yè)務(wù)量和運(yùn)價(jià)水平，特別是在開(kāi)展“海進(jìn)江”集裝箱聯(lián)運(yùn)、直達(dá)運(yùn)輸時(shí)，要時(shí)刻關(guān)注沿海集裝運(yùn)輸市場(chǎng)的業(yè)務(wù)量及價(jià)格走向，充分考慮其對(duì)長(zhǎng)江集裝箱運(yùn)價(jià)的影響。

3.尊重市場(chǎng)規(guī)律，把握政策方向，抓住后疫情時(shí)代中國(guó)出口貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展契機(jī)，拓展江海直達(dá)、江海聯(lián)運(yùn)航線，大力發(fā)展多式聯(lián)運(yùn)，提高運(yùn)輸效率，促進(jìn)貨物“公轉(zhuǎn)水”，打通商品流通渠道，提高長(zhǎng)江流域內(nèi)陸城市與沿海區(qū)域的經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)性。