21世纪海上丝绸之路集装箱海运景气指数

周德全, 蔡 锐

(上海海事大学 a.上海国际航运研究中心； b.交通运输学院， 上海 201306)

21世纪海上丝绸之路(简称“海上丝路”)是2013年10月习近平总书记访问东盟时提出的战略构想，囊括东南亚、南亚、西亚、非洲和欧洲等地区，旨在实现对外开放、地区安全、区域共建和合作共赢的战略。当前，在中美贸易争端加剧、全球贸易摩擦升级和新型冠状病毒疫情全球蔓延等因素的叠加影响下，集装箱海运市场出现大幅波动，集装箱班轮企业的运营面临着较大的不确定性，对海上丝路大通道的稳定运行有一定的影响。因此，为构建稳定、有序的海上丝路大通道，推动“一带一路”倡议的贯彻落实，降低海上丝路集装箱班轮企业的运营风险，亟需建立海上丝路集装箱海运景气指数，对区域市场和行业运转进行监测预警。

目前，景气指数广泛应用于经济分析研究中，例如：STOCK等[1]运用因数分析法创建“SW(Stock Watson)景气指数”；TU等[2]通过编制互联网景气指数，准确预测了中国互联网的快速发展；HELFER[3]构建了衡量经济、政治和社会制度的景气指数。在航运业景气指数研究方面：王英照等[4]通过实证分析了中国集装箱出口价格指数(China Container Freight Index,ICCF)与宏观经济景气指数的关系，结果表明二者存在较强的相关性；宁小琳等[5]运用因数分析法编制了全球航运景气扩散指数和合成指数；周德全等[6]综合运用监测预警与预测预警的方法建立了中国航运业景气监测预警系统；周德全等[7]认为海运企业受干散货航运市场的波动影响较大，从干散货海运市场环境和海运企业2个层面建立了中国干散货海运景气监测与预警模型。

以上论述显示，近几年景气指数在航运领域的应用研究开始兴起，但其在细分市场领域的应用研究相对不足，仅发现周德全等[7]将景气指数拓展到干散货海运行业研究，景气指数在集装箱班轮运输领域的应用研究还存在空白。

本文根据集装箱班轮行业的特性建立海上丝路集装箱海运景气监测预警的指标体系，采用预警指数和优化扩散指数的方法实现对海上丝路集装箱海运市场景气状况的监测和预警。

1 指数模型描述

海上丝路集装箱海运景气指数模型由集装箱海运景气预警指数系统和集装箱海运景气动向指数系统构成。景气预警指数系统以监测海运市场景气风险状态为主，景气动向指数系统以预测海运市场景气波动趋势为主。海上丝路集装箱海运景气监测预警模型结构见图1。

图1 海上丝路集装箱海运景气监测预警模型结构

2 海上丝路集装箱海运景气指数指标体系构建

本文通过对海上丝路沿线国家的经济形势、贸易环境和进出口商品货种结构进行分析，梳理海上丝路集装箱海运行业的产业链。在此基础上，结合克拉克森、Alphaliner等航运市场报告中的集装箱航运市场分析指标，从集装箱运输市场需求、供给、运价和成本等4个层面筛选60余项相关产业和经济指标构建备选指标体系。

ICCF作为集装箱航运市场最具权威性的运价指数，其样本航线覆盖全球主要集装箱海运航线。本文以ICCF为基础，选出海上丝路的主要航线，重新统计、处理、编制海上丝路集装箱运价指数，并将其作为基准循环指标对指标组进行划分。

(1)

式(1)中：IMCF(t)为t月度的海上丝路集装箱运价指数;xi(t)为航线i在t月度的运价;ωi为航线i的权重。

本文以2003年3月—2020年3月的月度数据为样本，采用用于定量分析长时间序列数据规律的时差相关分析法[8]和K-L信息量法[9]对60余项相关备选指标进行计算，并对比各指标的时差关系和相关系数，筛选出26项最相关的指标，建立海上丝路集装箱海运景气监测预警指标体系见表1。

表1 海上丝路集装箱海运景气监测预警指标体系

时差相关分析法和K-L信息量法的表达式分别为

l=0,±1,±2,…,±12

(2)

(3)

式(2)和式(3)中:I(p,q)为q关于p的K-L信息量;pi为基准变量时间发生规律;qi为当前指标发生概率;m为指标个数。

3 海上丝路集装箱海运景气预警指数编制

3.1 海上丝路集装箱海运景气预警指数建模

集装箱海运景气预警指数系统模型的建立过程主要包含3个步骤。

3.1.1选取敏感性指标

本文从海上丝路集装箱海运景气指数指标体系中选取相关系数最高的10项指标作为敏感性指标，构建集装箱海运景气预警指数系统指标体系。

(4)

式(4)中:ri,k为指标i的最大时差相关系数;wi为指标i的敏感系数见表2。

表2 海上丝路集装箱海运景气预警指数指标的敏感系数

3.1.2确定指标风险状态

根据集装箱海运行业特性和国家宏观经济景气指数风险状态划分标准，建立集装箱海运景气预警指数信号灯系统见表3。[10]

表3 景气预警指数信号灯系统 %

代入统计期内的各项指标时间序列数据，采用Z检验法进行区间估计，确定各指标的阈值。当样本容量足够大(n≥50)时，置信度为1-α的置信区间为

(5)

根据式(5)可计算出各指标在不同置信度下的置信区间见表4，结合历史数据确定各指标的阈值。景气预警指标Z检验结果见表5。

3.1.3建立景气预警指数模型

在确定各指标风险状态阈值的基础上，结合各指标的敏感系数编制景气预警指数见表6。

(6)

式(6)中:IMCA(t)为t月度海上丝路集装箱海运市场景气预警指数的值;Si(t)为t月度指标i的风险值。

3.2 海上丝路集装箱海运景气预警指数编制

通过输入2019年7月—2020年3月的各指标数据，建立相应的海上丝路集装箱海运景气预警指数。由预警指数可知：虽然海上丝路集装箱海运市场运价整体处于偏冷区间，但从近期走势来看，有复苏的趋势；在市场供给层面，新船市场和二手船市场均处于偏冷区间，运力增长率一直处于过冷区间；在市场需求层面，中国集装箱吞吐量近期受新型冠状病毒疫情影响，波动较大；在市场成本层面，受低硫燃料油政策与新型冠状病毒疫情叠加影响，海上燃油价格大幅下滑。景气预警指数灯色反映出目前海上丝路集装箱海运市场仍处于历史偏冷区间如表6所示。

表4 景气预警信号灯系统对应的指标阈值区间

表5 景气预警指标Z检验结果

表6 海上丝路集装箱海运景气预警指数

4 海上丝路集装箱海运景气动向指数编制

4.1 海上丝路集装箱海运景气动向指数建模

目前，国内景气预警动向指数模型普遍采用合成指数和扩散指数ID建立。本文采用的优化扩散指数法[11]相比传统的扩散指数法，以波动强度指数函数替代非连续的示性函数，可有效减少传统算法中出现的波动失真和不稳定状况。改进后的ID的取值范围为(0, 200)，以100为景气分界线。本文选取13项代表性指标，构成集装箱海运景气动向指数系统指标体系见表7。

表7 海上丝路集装箱海运景气动向指数系统指标体系

改进后的ID计算步骤如下：

1)求指标i的波动率uij,有

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

(7)

式(7)中:xi,j为指标i在j时期的时间序列数值。

2)将传统的非连续示性函数改为连续的波动强度指数函数，有

Upij=(uij/ci)κ

(8)

式(8)中:Upij为波动强度指数函数；κ为指标i的偏好算子；ci为指标i各时期波动率uij的最大值的绝对值。

3)结合指标敏感度求得各类指标组的扩散指数值为

(9)

式(9)中:IDij为指标i在j时期的扩散指数值；Upij为波动强度指数函数。

4.2 海上丝路集装箱海运景气动向指数编制

为消除指标序列数值的季节性因素和随机性因素的影响，预先对指标数据进行处理。海上丝路集装箱海运景气动向指数走势图见图2。本文借助Eviews软件，采用X-12季节调整方法，选择乘法模型对各指标数据进行处理，对负相关的指标数据进行同趋化处理。对选定的指标数据进行预处理之后，将数据代入模型，分别计算各指标组在2006年1月—2020年3月的先行扩散指数、一致扩散指数和滞后扩散指数,结果见表8。

图2 海上丝路集装箱海运景气动向指数走势图

由图2和表8可知:在海上丝路集装箱海运景气动向指数中，先行扩散指数、一致扩散指数和滞后扩散指数之间具有较稳定的时差关系。在2006年3月—2020年3月，共经历4个循环周期。相较于一致扩散指数，先行扩散指数波峰时间差与波谷时间差平均在4～5个月；滞后扩散指数波峰时间差与波谷时间差平均在7～8个月。目前，先行指数已探底后回暖，一致扩散指数正步入第4次波谷。受新型冠状病毒疫情持续蔓延的影响，未来在短时间内海上丝路集装箱海运市场仍将处于走低趋势。

表8 海上丝路集装箱海运景气动向指数周期循环表

5 结束语

本文运用时差相关分析法和K-L信息量法建立海上丝路集装箱海运景气预警指数系统模型，通过代入2019年7月—2020年3月的指标序列数据进行模型验证，结果表明：集装箱航运市场运行状况与模型输出结果基本拟合，模型结果能较好地反映航运市场当前的风险状态；同时，采用改进的扩散指数法计算出各指标组2006年1月—2020年3月的先行扩散指数、一致扩散指数和滞后扩散指数，三者之间存在稳定的时差关系。根据海上丝路集装箱海运景气监测预警模型的预测结果，目前,海丝之路集装箱海运市场运价在短期内整体呈上扬趋势，船舶供给市场价格仍处于历史低位，燃油价格市场受低硫油政策的影响呈走低趋势，海上丝路集装箱海运市场在未来短时间内仍将处于历史偏冷区间，呈下降趋势。