港口吞吐量预测影响因素辨识研究
2014-10-27黄建康姚远
黄建康 姚远
摘 要：港口吞吐量的预测对于港口规划及其可行性研究有着极其重要的意义，对港口吞吐量进行辨识，从中选出影响港口吞吐量的关键性因素指标，能够有效的提高预测的准确性和科学性。本文采用灰色关联分析的方法来对连云港港港口吞吐量影响因素进行辨识研究。
关键词：港口；吞吐量；灰色关联分析
目前，在我国经济高速发展的带动下，许多港口都加大了对港口基础建设的投入，以提高港口的服务水平，为腹地经济发展提供全方位的服务。但是港口发展过程中面临了许多的困境，如港口码头结构性矛盾突出、机械设备水平落后以及集疏运系统不完善等，这些问题严重制约着港口的发展。如果盲目的对港口基础设施进行扩建，会使得港口规模过大，远远超过了腹地所需的承载能力，这样又会造成资源的浪费。所以港口的建设需要与港口的吞吐量相适应，这样才能在最大程度上实现资源的合理利用。为了解决港口所面临的困境，突破港口发展的“瓶颈”，必须要先对港口吞吐量的影响因素进行辨识，筛选出港口吞吐量影响因素中的关键因素指标，从而对港口吞吐量进行科学和合理的预测。
一、港口吞吐量影响因素分析
1.经济因素
港口腹地的经济实力状况对港口的进出口货物量有着直接或间接的影响，如果港口拥有较强经济能力的腹地（临港城市），则进出口该港口的货物种类和数量必然丰富，航线必然密集，集疏运系统也必然发达，而且由于“马太效应”，还会吸引更多的货物前来中转，进一步的提高了该港口的吞吐量。
2.自然条件因素
自然条件因素是一个决定港口吞吐量的重要因素。首先，港口之间的主要竞争对象是腹地区域货源和来港中转的货源，所以港口如果拥有有理的地理位置条件，临近于经济发达区域，则港口在与其他港口就腹地货源进行竞争中处于比较有利的位置；其次，港口的自然条件也决定了它的集疏运系统发达程度，集疏运能力大小直接影响着港口的辐射和凝聚功能。另外，港口所在位置也对港口的泊位建设有着影响，能否建设做够数量和大小的泊位会对港口的吞吐量产生一定的影响。
3.物流因素
物流因素对港口吞吐量的影响主要包括两个方面：
第一、物流基础设施水平。港口的物流基础设施水平体现了港口的通过能力，先进的设备可以使得货物在港口进行快速的装卸，提高货物的周转水平，减少货物在港口的逗留时间，迅速的进入下一个运输环节，提高港口的吞吐量。
第二、物流企业的服务水平。物流企业的提供服务的完善程度以及提供服务的质量如何多港口吞吐量有着至关重要的作用，货物在集散过程中可能会有储存、换装和配送等一些服务需求，物流企业如果能够提供更多的服务必定能够吸引更多的货物到港口进行集散，这对港口吞吐量的提高有着重大的帮助；另外，物流服务的质量关系到货物在港口的逗留时间以及客户对港口服务的满意程度，好的物流服务能够给港口带来更多的客户，从而提高港口的吞吐量。
4.政策因素
政策因素对港口吞吐量有着很大程度的影响，国家以及地方政府对于发展水运行业是否鼓励支持，制定的政策是否有利于水、陆运输交通方式之间的衔接，是否扶持物流产业的发展，都会在一定程度上影响着港口吞吐量。由此可见，政策因素对港口的发展以及港口吞吐量的提升有着比较大的影响。
二、灰色关联分析模型
灰色关联分析的目的是分析两个系统或两个因素之间的关联程度大小，主要是通过计算出两个系统或两个因素之间的“灰色关联度”来判断，灰色关联度的具体计算步骤如下：
（1）确定系统特征行为序列和其他相关因素序列
设反映系统目标的主要特征的时间序列X0=（x0（1），x0（2），…，x0（n），为特征行为序列（母序列）；影响目标值的系统因素时间序列Xi=（xi（k），xi（2），…，xi（n））为相关因素序列（子序列）。其中，k表示时间节点序号，时间节点总数为n；x0（k），k=1，2，…，n为特征因素在k时刻的观测数据。i=1，2，…，m表示系统相关影响因素序号，影响因素数目为m；xi（k）为影响因素Xi在k时刻的观测数据。
（2）求各序列的初值像（或均值像）
由于系统中各因素实际数据的统计单位通常是不一致的，所以需要对原始数据进行变换处理操作。原始数据处理的方法有初值化、均值化、标准化法等等，此处只列举初值化法。
一般来说，初值像化方法适用于呈稳定增长趋势的数列，这样可以使得增长趋势更为明显。初值化法是用各序列在各时间节点的观测值去除以第一个时间节点的观测值，公式为：
Xi=Xi/xi（1），i=0，1，…，m （1）
由公式2.1可以得到初值像数列Xi=（xi（1），xi（2），…，xi（n）），i=0，1，…，m。
（3）求序列差
根据已无量纲化的特征序列与影响因素序列，计算出对应时间节点的绝对差，记
△i（k）=|X0（k）=Xi（k）|，i=1，2，…，m（2）
由公式2.3可以求出绝对差序列△i（k）=（△i（1），△i（2），…，△i（n）），i=1，2，…，m。
（4）求两极最大差与最小差。
经过变换后的序列差绝对值中最大值为两极最大差，最小差为两级最小差，分别记为：
M=△i（k），m=△i（k）
（5）计算关联系数
特征序列和影响因素序列在k时刻的关联系数计算公式如下：
其中ξ为分辨系数，通常取ξ=0.5，引入ξ是为了提高关联系数之间的差异性水平，η0i（k）就是系统特征序列和影响因素序列在k时刻的关联系数，一般来说，0<η0i<1。
（6）计算灰色关联度
在上一步中，计算出来了特征因素和影响因素在各个时间节点的关联系数，如果要将各个时间节点的关系数整合成一个关系值来做整体比较，则需要先将比较的两个序列的各时间节点关联系数先做均值化处理，公式为：
γ0i即为灰色关联度，两个序列的灰色关联度系数越大，则表示该影响因素对目标因素的影响程度越大，如果关联度系数等于1，则表示任一时间节点上，这两个因素时间序列的集合关系都是重合的，这个因素也就是目标因素的重要影响因素。
三、实证分析
本文的主要目的是对港口吞吐量影响因素进行辨识，筛选出其中与港口吞吐量密切相关的影响因素指标，进而利用这些关键性的影响因素指标来对港口吞吐量进行科学的预测，提高预测结果的准确性。为了达到这一目的，拟对连云港港进行实例分析。
1.连云港港港口吞吐量影响因素分析指标提取
前文中已经提到在对实际港口的吞吐量相关因素指标的提取过程中，应该根据实际情况来对港口吞吐量影响因素进行分析，找出对港口吞吐量有影响的因素，并提取出相应的指标。鉴于此，在对连云港港口经济、自然条件、物流和政策这四个方面因素进行分析之后发现，连云港港港口吞吐量主要受到腹地经济发展水平、腹地经济结构、、港口基础设施建设以及腹地对外贸易水平等因素的影响。在对这些影响因素的相关指标提取时，首先要考虑到数据的可得性，另外还要进行初步的辨识分析，也就是要选择强相关性、可操作性和相对独立的影响因素指标。具体内容见表1。
2.各影响因素指标数据收集、整理
由前文可知，对港口吞吐量与其影响因素之间的关系进行研究，主要是从港口吞吐量与影响因素指标之间的关系来进行研究分析的，港口吞吐量影响因素辨识研究，主要是对港口吞吐量影响因素指标的识别，筛选出与港口吞吐量密切相关的影响因素指标。因此，先要对各因素指标的统计数据进行收集。根据表1中的影响因素指标，本文收集了2002年至2012年11年间连云港港口吞吐量影响因素指标数据，由于腹地的准确范围难以确定，所以本文采用连云港港的直接腹地连云港市的数据来进行研究。具体数据如下表2所示。
3.灰色关联度求解分析
将表2中的数据输入到DPS数据处理软件中，就可以得到各影响因素与港口吞吐量的关联度。连云港港口吞吐量各年数据组成的特征行为序列X0，其余影响因素指标为比较序列X1（i=1，2，…，12）。结果如下γ06（0.9149）>γ08（0.9149）>γ05（0.8430）>γ09（0.8418）>γ04（0.8385）>γ01（0.8222）>γ08（0.9123）>γ03（0.8206）>γ010（0.8007）>γ02（0.7538）>γ012（0.6839）>γ011（0.6772）。
数据来源：2003年-2013年《江苏省统计年鉴》、2003年-2013年连云港国民经济和社会发展统计公报、统计年鉴存
四、结论与分析
由上述关联度可以看出，X6，X8，X5，X9，这四个影响因素指标对连云港港口吞吐量影响程度最大，且γ06（0.9149）>γ08（0.9149）>γ05（0.8430）>γ09（0.8418）。所以在对连云港港港口吞吐量进行预测是选用第三产业总产值、社会消费平零售总额、第二产业总产值及公路里程数这四个指标可以有效的提高预测的准确度。
参考文献：
[1]连云港统计局，连云港市2013年国民经济和社会发展统计公报[J].
[2]刘斌，陈得力.贫信息状态下的集装箱吞吐量精确预测灰色模型[J].大连海事大学学报.
[3]王丹，杨赞.港口吞吐量影响因素分析[J].水运工程.
作者简介：黄建康，男，（1965- ），江苏省南京市人，江南大学商学院国际经济与贸易专业责任教授，博士研究生，教授，硕士生导师，主要研究方向：产业集群、网络经济学、跨国公司与国际投资；姚远，男，（1989.07- ），安徽省宣城市人，江南大学商学院硕士研究生，研究方向：物流工程
