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三峡枢纽碍航经济损失评估方法研究

2020-04-20

交通科技与经济 2020年3期
关键词:过闸经济损失三峡

肖 青

(重庆交通大学 经济与管理学院,重庆 400074)

2018年三峡船闸货物通过量为1.42亿t,已超过其设计通过能力的42%,船舶等待过闸时间已突破200 h。当前三峡船闸通过能力与日益增长的过闸货物需求之间的矛盾仍在加剧,解决三峡枢纽碍航问题是发展长江经济带的当务之急。

关于水运枢纽碍航经济损失评估方法的研究,国内外学者主要从船舶营运成本、货物运输时间价值、货物经时损失等方面展开。在船舶营运成本测算方面,学者主要从固定成本和变动成本展开,廖鹏等通过测算船舶投资、船员费用、船舶折旧、修理费用得到单位待闸费用,以此计算每年船舶待闸费用[1];陈沿伊等通过计算燃油成本增加变动成本的计算[2]。当前货物时间价值比较普遍的研究方法分为三种:随机效用法、前景理论法和直接计算法[3]。在水路运输货物时间价值计算上,学者多运用机会成本原理,陈沿伊等将三峡枢纽过闸货物分为五类,分别计算各类货物在待闸时间内占用资金的损失;WW.Wilson量化了密西西比河谷物等待延误造成的损失[4]。在货物经时损失测算方面,刘铁鑫进一步考虑时效性货物,分析了不同损失率下货物的经时损失[5];陈沿伊等采用了常数损失率货物经时损失测算模型,估算三峡枢纽过闸货物的经时损失成本[2]。整体来看,当前学术界关于三峡枢纽碍航的经济损失评估方法研究不多,已有的经济损失评估方法缺乏系统性、针对性。

本文进一步考虑三峡枢纽的实际情况,构建货物时间价值损失测算模型、货物运输经时损失测算模型以及船舶营运成本测算模型相结合的三峡枢纽碍航经济损失评估模型。本文的创新主要来自两方面:一方面为货物时间价值损失测算模型,进一步考虑长江水文特征、船舶运行方向、船舶过闸方式;另一方面为货物经时损失测算模型,进一步分析三峡过闸货物与损失率的关系。从经济学角度看,测算三峡枢纽碍航的经济损失有利于帮助管理部门探索更加科学、系统的措施减少三峡枢纽碍航效应,同时也为三峡坝区的社会发展评估提供参考。

1 三峡枢纽碍航经济损失分析

三峡枢纽碍航的经济损失主要包括货物的经济损失和船舶的经济损失两大部分。根据《长江水系过闸运输船舶标准船型主尺度系列》中对船舶的分类,本文将船舶分为以下几类:干散货船、滚装船、液体散货船、集装箱船、件杂货船五大类。本文参照船舶分类,将过闸货物分为干散货、商品车、危险品、集装箱、件杂货。下面分别从货物损失和船舶损失两方面分析三峡枢纽碍航经济损失。

1.1 货物经济损失分析

1.1.1 货物运输效率分析

在货物时间价值损失的测算上,本文主要运用机会成本理论将货物所占资金在拥堵时间下的时间成本作为货物的时间价值损失。通常货物时间价值损失只考虑了货物市场价格、贷款利率、某种运输方式的运行时间以及船舶等待过闸时长。结合三峡枢纽碍航这一实际问题,本文构建货物待闸时间敏感系数β1和船闸饱和度β2来描述货物运输效率,根据货物运输效率与货物时间价值损失的反比关系,从运输区间、运行方向、过闸方式、船速、船舶待闸时长、船闸通行能力以及长江的水文特征等因素考虑货物时间价值的损失影响。货物待闸时间敏感系数和船闸饱和度计算公式为

(1)

(2)

式中:β1为待闸时间敏感系数;β2为过闸能力饱和度;TD为船舶平均待闸时长,h;T为某航线上船舶单向正常航行时长,h;Qi为第i月船舶双向过闸需求总量,万t;Q0为月双向过闸设计最大通行能力,万t;S为货物运输距离;V为船舶平均航行速度。

为描述三峡船舶运输效率降低对货物时间价值损失扩大的效果,参考科布道格拉斯规模递增函数,建立三峡过闸货物时间价值损失测算模型,计算公式为

(3)

式中:P为本文某种货物时间价值损失,元/t;P0为某月某种货物实际运价,元/t;θ1为待闸时间敏感系数的弹性系数;θ2为船闸饱和度的弹性系数。

为计算简便,本文假设货物时间价值损失与待闸时间敏感系数和船闸饱和度呈线性关系,即将待闸时间敏感系数的弹性系数及船闸饱和度的弹性系数取为数值1。此外,本文将12月和1—4月归为非正常航运期,其余月份归为正常航运期。

1.1.2 货物结构分析

在长江航道运输中,不同运输方向和不同过闸方式的货物待闸时间不同,不同运输方向和货物种类也可能存在不同,其价格范围广泛。为估算各类货物价格,本文选择煤炭、矿石、矿建材料为干散货代表货物,选择油料和化工品为危险品代表货物。集装箱货物和商品车运输有其自身运输特点,因此选择具有代表性的港口进出货物为代表货物。现将测算时间价值损失的货物作以下分类,具体如图1所示。

1.1.3 货物时间价值损失分析

货物时间价值损失主要分为两大类,即非正常航运期和航运期货物时间价值损失。下面详细介绍非正常航运期通过升降机、五级船闸上行货物的时间价值及正常航运期通过升降机、五级船闸上行货物时间价值的计算过程。非正常航运期和正常航运期下行货物的时间价值损失计算参照上行货物的时间价值计算过程。

图1 过闸货物时间价值损失分类

当船舶运行时间为非正常航运期,上行货物的时间价值损失先计算通过升降机上行的货物时间价值损失,然后计算通过五级船闸上行的货物时间价值损失,最后加总得上行货物时间价值损失,具体公式为

(4)

(5)

F1KS=F1KSD+F1KSL.

(6)

式中:k为过闸船舶所在月份;F1KS为非正常航运期货物上行的时间价值损失,元;F1KSD为非正常航运期通过升降船上行的货物时间价值损失,元;F1KSL为非正常航运期通过五级船闸上行的货物时间价值损失;IR为年贷款利率,%;PS为上行货物市场价格,元/t;TDS为上行平均待闸时间,h;β1为船舶通过升降船待闸时间比例系数;β2为船闸饱和度;Qi为第i月船舶上下行过闸货物量,万t;αj为j种货物量占总过闸货物量的比例;n为上行货物量占总过闸货物量的比例。

当船舶运行时间为正常航运期,上行货物的时间价值损失先计算通过升降机上行的货物时间价值损失,然后计算通过五级船闸上行的货物时间价值损失,最后加总得上行货物时间价值损失,具体公式为

(7)

(8)

F1ZS=F1ZSD+F1ZSL.

(9)

式中:F1ZS为正常航运期货物上行的时间价值损失,元;F1ZSD为正常航运期通过升降船上行的货物时间价值损失,元;F1ZSL为正常航运期通过五级船闸上行的货物时间价值损失。

将两个航运期上下行货物时间价值损失加总,可得总货物时间价值损失,计算式为

F1=F1KS+F1KX+F1ZS+F1ZX.

(10)

式中:F1KX为非正常航运期货物下行的时间价值损失,元;F1ZX为正常航运期货物下行的时间价值损失,元。

1.1.4 货物经时损失分析

货物经时损失本文主要从货物品质和货物占用资金的使用效率两方面考虑,在代表货物的选择上,将时效性强的货物和高附加值的货物作为研究对象。根据货物经时损失测算模型,可构建以下微分方程计算其价值

(11)

式中:PSX(t)为运输途中t时刻货物市场价格,元/t;ω为货物运输途中经时损失率,%。

求解上述微分方程得

PSX(t)=Ce-ωt.

(12)

其中C为待定系数,当t=T时,货物的价格为P0SX,则货物经时损失单价计算式为

PSX(t)=P0SXe-ω(t-T).

(13)

对时效性强的货物,如果运输时间增加,像水果、粮食等食物,其品质随着船舶待闸时间的上升而下降;对高附加值的货物,如一些集装箱货物,其占用的资金使用效率随着船舶待闸时间的上升而下降,且该类货物更新换代的需求满足度将随着待闸时间的上升而下降。因此,根据各类船舶在长江干线主要港口间运输的待闸时间敏感系数变动范围,将相应货物的经时损失率作进一步分段处理。考虑到过闸货物可分为两个运输区间,即长江上游-长江中游区和长江上游-长江下游区间,因此,本文将每种货物对应的损失率分为两段。货物经时损失单价计算公式作进一步改进,具体为

(14)

因此,非正常航运期同一货物的经时总损失计算公式为

(15)

正常航运期同一货物的经时总损失计算公式为

(16)

最终,同一货物的经时损失计算公式为

F2=F2K(t)+F2Z(t).

(17)

1.2 船舶额外营运成本分析

通常,船舶营运成本包括船舶购入费、船员工资、燃油费及其他费用,当存在三峡枢纽碍航时,船舶等待过闸的时间加长,在此段时间内,船舶的固定成本、变动成本增加,从而产生额外的营运成本。本文将上述额外营运成本视为船舶的经济损失,建立以下模型计算每艘次船舶拥堵一天所增加的营运成本[2]

(18)

式中:F2为船舶营运成本,万元;C0为船舶购入价,万元;(A/P,N,i)为资金回收系数,其中N为船舶使用年限,i为投资的期望报酬率;W0为船员第一年工资总额;g为船员工资年增长率;C其他为其他营运成本;G为船舶每天在港每天燃油消耗量,t/d;P燃油为燃油价格,元/t;T1为船舶年营运时间,d。

2 船货匹配的经济损失测算模型

根据上文中对于各船型及其对应货物经济损失的分析,结合以上船舶额外营运成本和各类货物的经济损失量化评价方法,建立船货匹配的经济损失评价模型,分为以下五类:

1)干散货及对应船舶的经济损失主要由干散货的时间价值损失和干散货船额外营运成本组成,具体评价模型为

FG=F1G+F3G.

(19)

式中:FG为干散货及对应船舶全年的经济损失;F1G为干散货的时间价值损失;F3G为干散货船额外营运成本。

2)集装箱及对应船舶的经济损失主要由集装箱的时间价值损失、集装箱的经时损失和干散货船额外营运成本组成,具体评价模型为

FJ=F1J+F2J+F3J.

(20)

式中:FJ为集装箱及对应船舶全年的经济损失;F1J为集装箱的时间价值损失;F2J为集装箱的经时损失;F3J为集装箱船额外营运成本。

3)危险品及对应船舶的经济损失主要由危险品的时间价值损失、危险品的经时损失和液体散货船额外营运成本组成,具体评价模型为

FW=F1W+F3W.

(21)

式中:FW为危险品及对应船舶全年的经济损失;F1W为危险品的时间价值损失;F3W为液体散货船额外营运成本。

4)商品车及对应船舶的经济损失主要由商品车的时间价值损失和滚装船额外营运成本组成,具体评价模型为

FS=F1S+F3S.

(22)

式中:FS为商品车及对应船舶全年的经济损失;F1S为商品车的时间价值损失;F3S为滚装船额外营运成本。

4)件杂货及对应船舶的经济损失主要由件杂货的时间价值损失和件杂货船额外营运成本组成,具体评价模型为

FZ=F1Z+F2Z+F3Z.

(23)

式中:FZ为件杂货及对应船舶全年的经济损失;F1Z为件杂货的时间价值损失;F2Z为件杂货的经时损失;F3Z为件杂货船额外营运成本。

3 三峡枢纽碍航的经济损失估算

3.1 船货匹配的经济损失估算

根据上述测算模型,本部分估算2018年三峡枢纽碍航的经济损失。当前升降机每天工作约为9 h,五级船闸每天工作24 h,假设两种过闸设备平均每月工作30 d。货运量方面参考文献资料及2018年三峡通航统计数据;货物价格方面主要参考2018年重庆市出口重点商品量值表、2018年上海口岸主要数据统计表以及各港口优势出口货物市价。下面分别对各类损失进行估算,结果如表1所示。由表1可知,全年船货匹配的总经济损失达76.1亿元,其中集装箱船及其货物经济损失所占比例最高,占总经济损失的52.8%,液体散货船及其货物的经济损失最低,占总经济损失的7.1%,干散货及其货物的经济损失、件杂货船及其货物的经济损失、滚装船及其货物的经济损失比例依次递减。超70亿元的全年船货匹配的经济损失,反映了三峡枢纽碍航问题的严峻性。

表1 全年船货对应的经济损失统计表

3.2 不同航运期经济损失对比分析

从静态来看,在正常航运期和非正常航运期的经济损失结构一致,即经济损失由大到小依次为集装箱及其船舶的损失、商品车及其船舶的损失、件杂货及其船舶的损失、危险品及其船舶的损失、干散货及其船舶的损失;从动态来看,随着长江航运条件发生变化,各类船货匹配的经济损失均发生不同程度的增加,从全年来看,经济损失结构与各航运期经济损失结构不同。根据上述分析,长江航务管理部门可分周期对过闸船舶调度计划进行优化。短期来看,长江航务管理相关部门还可考虑天气因素对经济损失进行分析、测算,从而优化极端天气下货物的过闸计划。从交通的可持续上来看,为科学控制过闸船舶数量,管理部门需充分利用市场的力量,使过闸船舶自动调整过闸计划从而缓解拥堵。如管理部门可建立一种可交易过闸权体系,对运输高附加值、时效性强的船舶而言,排队等待过闸将遭受较大经济损失,而干散货附加值低,排队等待过闸经济损失较小,若过闸权的交易价格在干散货及其船的经济损失与集装箱、商品车及其船的经济损失之间,则存在过闸权交换的可能,即高附加值、时效性强货物的运输公司可从拥有优先过闸的低附加值货物的运输公司中购入过闸权,以减少损失,并拥有优先过闸的低附加值货物的运输公司卖出过闸权,获得的收益足够抵扣经济损失,这一过闸权的交换,使得各个运输公司根据自身出行需求自动调节过闸计划,可减少管理部门的调度工作,提升过闸经济效率。

4 结论及建议

本文从经济学角度分析了三峡枢纽碍航问题,构建了船货匹配的经济损失评价模型,并对经济损失作了评价估算。其中,在货物经济损失评价上充分考虑货物的时间价值,以货物的时间价值损失测算模型和货物运输经时损失测算模型为量化评价方法;船舶经济损失评价上,以船舶营运成本测算模型为主要量化评价方法。理论分析结合估算结果,本文得出如下结论:

1)当前三峡枢纽碍航经济损失估算约76亿元,三峡枢纽碍航的经济负效应较大,三峡枢纽碍航问题理应受到高度重视。

2)本文经济损失评估模型充分考虑货物与船舶匹配的经济损失,根据船货匹配经济损失结构,长江航务管理部门可重点关注船货匹配经济损失较大的船舶。为优化过闸计划,管理部门可对过闸船舶及货物的经济损失进行预测后,在确保安全的条件下,短期可根据船货匹配经济损失由大到小的顺序,安排对应船舶过闸;长期可建立一种可交换过闸体系,自动调节船舶过闸。

3)本文经济损失评估模型充分考虑长江水文特征、船速以及运输区间等因素,根据不同航运期内的月均经济损失变化,长江航务部门可重点关注船货匹配的经济损失变化幅度大的船舶,进一步优化船舶过闸计划。

本文经济损失评估模型一方面可分析三峡枢纽碍航的货物和船舶的经济损失,为完善三峡坝区经济发展评估指标体系提供思路;另一方面也可分析各类船货匹配的经济损失,为建设高效交通运输系统提供参考依据。同时,本文还存在一些不足,在评价模型上没有考虑风险成本和污染成本,在测算上没有考虑动态预测,后续研究可对此进行改进。

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