舟山江海联运服务中心船舶燃供潜在市场规模测算

张晓晴, 高天航, 郭胜童, 王世军, 吴宏宇, 田 佳

(1.交通运输部规划研究院， 北京 100028;2.上海海事大学 经济与管理学院， 上海 200082;3.舟山市港航和口岸管理局， 浙江 舟山 316000)

发展国际船舶燃料油供应服务是港口拓展综合服务功能，并以此为依托进一步拓展其他船舶到港服务、油品商贸交易、金融信息等衍生服务功能的重要抓手，是新时期推进我国沿海港口高质量发展的要求。舟山具有发展船舶燃供的良好条件，近年国家层面相继出台舟山群岛新区发展规划、设立舟山江海联运服务中心、印发中国(浙江)自由贸易试验区总体方案，明确提出支持舟山建设船用低硫燃料油供应市场，形成全产业链开放发展的格局。为加快推动舟山建设具有国际竞争力的国际船舶保税燃料油供应基地，有必要科学、合理地判断舟山的潜在市场规模，以支撑政府提出促进相关产业发展的具体思路和举措。

船舶的燃料油供应问题，一直以来就是学者们研究的重点问题。针对如何在船舶航行中，通过包括加油港组合优化在内的不同手段来降低燃油成本的研究也较为丰富,其核心思想主要是通过调整船舶挂靠港、加油数量、船舶航速等变量来使其选择低价供油港进行补给，或通过总消耗燃油量降低等手段达到总燃油成本最低的目标[1-9]；其中，张素庸更是通过计算船舶加油港口的选择、补油量和各航段航速来分析燃油价格模糊区间大小、碳税税率对航运成本、船舶补油策略和航速决策的影响，碳税税率成为了其考虑的一个关键[10]。

对于船舶燃供的研究普遍从船公司角度出发，分析如何为其降低成本，但从其服务者的港口角度研究相对较少。过往研究中，燃供市场中各港口的燃油价格均作为参数，而对于港口经营者而言，拥有保税燃供价格优势的潜在市场规模尚不清晰，对于该规模的研究更是匮乏。目前针对港口发展国际船舶燃料油供应的市场需求研究主要是利用船舶燃供规模与港口吞吐量或码头能力的相关性分析进行预测。朱洪印[11]根据单位码头吞吐能力年消耗燃料油的数据，提出我国沿海各港口船用燃料油的市场消费预测量。孙瀚冰[12-13]根据港口单位外贸吞吐量国际船舶燃供规模将我国沿海港口划分为两个层次，并预测了大连港国际船舶燃供规模。然而，港口发展船舶燃供服务与港口区位条件、到港船舶特点、燃料油价格等诸多因素相关，有必要构建更为系统、精准的分析框架和方法，从而对舟山的市场潜力建立更准确的认识。

本文在相关研究的基础上，构建了港口发展船舶燃供业务的潜在市场分析方法，应用航线成本对比分析模型对舟山发展船舶燃供的市场进行细分，并用船舶行为识别模型和停泊事件算法对舟山港方圆135 n mile的国际船舶AIS船舶轨迹数据进行提取和分析，测算各类细分市场规模。

1 模型构建

船舶燃供市场的竞争主要是基于同一航线上港口之间的竞争，一般而言，航线的起始港和目的港是加油港的较优选择，但船东也会考虑燃料油价格、燃料油品种、供油基础设施、燃供产业链完备程度等各种因素进行综合选择，除起始和目的港外也会选择挂靠港、途经港进行加油。在上述因素中，燃料油价格是最关键的因素，因此本文选取挂靠和途径港口的典型航线，对比同一航线上选择不同加油点产生的成本，进而筛选出哪些航线有可能选择该港口进行加油，从而对舟山发展国际船舶燃料油供应的市场进行细化分析。

1.1 航线成本对比模型

基本假设如下：

(1) 始发港、目的港被访问一次，其他港口最多访问一次；

(2) 船舶可选择始发港、目的港或沿线途径港口进行加油，但仅能进行一次；

(3) 船舶加油数量取决于航程距离，即使中途靠港加油，加油数量依然需支撑全航程；

(4) 船舶航行速度为匀速航行；

(5) 始发港和目的港装卸加油同时进行，中途靠港仅进行加油。

具体案例中，针对特定航线假设其中有n个港口。

基本参数如下：

θ—总成本；

dij—港口i与港口j间的航行距离；

pi—港口i的燃油价格；

ti—港口i的加油时间(始发港和目的港由于与装卸同时进行均设为0)；

to—始发港的装卸时间；

tu—目的港的装卸时间；

v—船舶的航行速度；

f—船舶的日耗油量；

r—船舶的日经营成本(船舶租金、管理费用、船员工资等)；

wi—是否选择港口i进行加油，0-1变量，1表示选择，0表示不选择。

目标函数

(1)

(2)

目标函数以整个航行过程中总成本最小化为目标，总成本包括燃油成本和经营成本两部分。燃油成本与航行距离相关，根据船舶航行距离估算耗油量，从而得出加油费用；经营成本与总时间相关，时间越长所需支付经营成本越高，包括在港加油时间、装卸时间和航行时间三部分。式(2)表示约束全部航程中仅选择一个港口进行加油。

计算出最优航线的方案后，若其中加油港口为舟山港，则视为优势航线。若非最优方案，可将最优方案与以舟山港为加油港的方案进行总成本对比，若差距在预设竞争区间内，则视为竞争航线，若超过该区间则视为劣势航线。

由于该模型为0-1规划模型，可采用分支定界法求得结果。

1.2 船舶行为识别模型

航线分类后，需要筛选出其中对应的船舶，需要使用船舶行为识别模型。船舶行驶状态通常可分为巡航、抛锚、靠离港和靠港4种，其中抛锚和靠泊均属停泊事件。需通过算法对船舶行为状态进行识别。

船舶AIS轨迹是由AIS点位组成的序列，每个点P包含船舶编号(m)、时间点(t)、船舶GPS定位坐标(纬度φ和经度λ)、速度(v)和航向(h)，即

P=(m,t,φ,λ,v,h)

(3)

则编号为m的船舶AIS轨迹T表示为

Tm=P1,P2,…,Pn

(4)

考虑船舶停泊时位置基本固定，则有

(5)

式中，Eu为船舶停泊事件，b表示停泊事件开始的时间，d表示停泊事件持续的时间长度。

1.3 停泊事件识别算法

根据国际港口公约，船舶停泊时具有一些可以识别的特征，包括:

(6)

(7)

(2) 船舶停泊时轨迹点总是密集地位于某些特定的区域，即轨迹曲线T对应的总位移量小于一个固定阈值(ε)，可表示为

(8)

(9)

|(φk-φw,λk-λw)|<ε

(10)

(φk-φw)2+(λk-λw)2<ε2

(11)

式中，w为AIS轨迹T中开始停泊事件的轨迹点，k为结束停泊事件的轨迹点。

结合港口锚地控制点坐标及解析几何射线算法，识别船舶靠泊和锚泊状态[14]。

2 舟山船舶燃供市场规模测算

2.1 航线成本对比测算

选取目前挂靠及途径舟山港的以下主要国际航线：

(1) 我国长三角及以北地区外贸进口煤炭航线，主要包括澳大利亚航线、印尼航线、俄罗斯航线，代表始发港分别选择纽卡斯尔港、马辰港、东方港，长三角目的港选择宁波舟山港、上海港(下同)、我国北方地区目的港选择青岛港(下同)。

(2) 我国长三角及以北地区外贸进口矿石航线，主要包括澳大利亚航线、巴西航线、南非航线，代表始发港分别选择黑德兰港、图巴朗港、萨尔达尼亚港。

(3) 我国长三角及以北地区外贸进口原油航线，主要包括中东航线、非洲航线、南美航线、欧洲航线，代表始发港分别选择里约热内卢港、卡宾达港、拉斯塔努拉港和阿伯丁港。

从区域加油港的分布来看，上述航线上舟山的竞争主要来自新加坡港、福扎伊拉港、鹿特丹港、香港港、釜山港、上海港和大连港。此外，考虑到集装箱航线以舟山为挂靠港的航线较少，且集装箱船舶对时效性要求较高，选择途径港加油的情况较少，所以不作为本次分析重点。

具体参数中，根据实际调研，以及相关研究报告、文献和资料查询估算。各港燃油价格如表1所示，除始发港和目的港外的各港口加油时间设为1 d，始发港和目的港装卸时间设为3 d，船舶航行速度选取经济航速13 kn。考虑到各航线主力船舶有所区别，其日耗油量和日经营成本也有所不同，具体船型见表2，日耗油量根据船公司调研获得，日经营成本则根据克拉克森网站www.clarksons.net航运报告获得。

表1 各港燃油价格 美元/吨

表2 各航线主力船型表

经过测算，形成舟山发展国际船舶燃供市场的细分结果如表3所示。可将表3结果归类如下：

表3 加油港测算结果

(1) 优势市场。主要包括挂靠舟山(包括在港维修)，且在航线上不经过新加坡的国际船舶。具体包括以宁波舟山港为目的港的澳大利亚、印尼、俄罗斯煤炭进口航线及澳大利亚矿石进口航线等。

(2) 竞争市场。主要包括途径舟山(可在锚地加油)，且航线上不经过新加坡的国际船舶，在这些航线上主要与香港港、釜山港竞争。具体包括以长三角及以北地区港口(除宁波舟山港)为目的港的澳大利亚、印尼煤炭进口航线，澳大利亚矿石进口航线，以及以长三角港口为目的港的俄罗斯煤炭进口航线。

(3) 劣势市场。根据测算结果，航线上经过新加坡的国际船舶均属于舟山的劣势市场。统计在舟山港区和外锚地停泊以及保税油加注的船舶数据是一件复杂而繁重的工作，传统的数据库只能对有规则的数据进行阶段性和针对性的分析，但是却无法对海量且无序的海事数据进行智能采集、加工、存储、分析、应用和可视化。运用船舶行为识别模型自动分析AIS船舶轨迹大数据，从海量数据中提取出对应航线、符合在舟山附近产生燃油需求特征，通过分布式计算框架，可以实现对舟山保税油市场容量和潜在市场规模的估算。

2.2 市场规模测算

运用船舶行为识别模型和停泊事件算法，对2019年舟山港方圆135 n mile里的国际航行船舶(货船)的AIS船舶轨迹大数据轨迹进行提取和测算(如图1所示)，共有4 627艘、12 623艘次国际航行船舶停泊舟山港区，这些船舶中，途经新加坡港的航线有2 082艘、4 418艘次船舶。除上述船舶外，途径舟山但未停泊的国际航行船舶有8 328艘、10 415艘次，这些船舶中，途径新加坡港的航线有3 747艘、4 496艘次船舶。

图1 停泊及途经舟山的国际航行船舶AIS轨迹示意图

通过对上述船舶的航线轨迹、船舶信息(船型、运力等)进行分析，筛选出符合前文设定典型航线上的船舶，并对应到相应细分航线如表4所示。

表4 舟山国际船舶燃供细分市场规模测算 艘次/年

(1) 优势市场全年约1 552艘次，根据对燃供企业的调研数据，此航线上矿石船平均单船加油1 550 t，煤炭船平均单船加油1 250 t。综合测算，此部分燃供市场规模约218万t。

(2) 竞争市场全年约6 628艘次，综合测算此部分燃供市场规模约969万t。

(3) 劣势市场全年约4 377艘次，市场规模约681万t，这部分短期较难突破。

3 结论与展望

为科学合理判断舟山发展国际船舶燃料油供应的潜在市场规模，本文应用航线成本对比分析模型将舟山发展船舶燃供的潜在市场进行细分，并利用船舶行为识别模型和停泊事件算法对途径舟山海域的船舶AIS数据进行分析，测算各类细分市场规模。研究结果表明：舟山发展国际船舶燃料油供应的优势市场、竞争市场的服务对象为挂靠或途径舟山港口且航线上不经过新加坡港的国际船舶，这部分市场规模共计约1 187万t。建议政府管理部门及相关企业在制定产业规划、配套政策及拓展市场时应在巩固“优势市场”的基础上，着力提升“竞争市场”的份额，通过完善船舶燃供锚地布局，提升主力供油驳船载重能力以适应大船锚地加油需求，优化外海锚地加油、跨关区直供、一库多供、先供后报等加油监管流程，利用自贸区低硫燃油出口退税政策机遇推动保税低硫燃料油自产自销以进一步降低燃料油价格等方式，逐步使原本应在本地加油的“优势市场”、“竞争市场”的国际船舶回流，近期重点是日韩和中国香港的部分国际加油船舶回流，远期是新加坡部分国际加油船舶回流。

本文对舟山国际船舶燃供潜在市场规模的分析中还存在一些不足之处，后续可在以下两个方面进行拓展研究：

(1) 在对舟山燃供潜在市场划分时构建的模型主要考虑了成本因素，对于供油基础设施、供油服务水平、燃供产业链完备程度等其他因素并未涉及，可在模型中加入相关因素进行完善。

(2) 在对途径舟山港海域的船舶AIS数据测算时，未对测算数据进行误差分析，可在以后的研究中进一步完善AIS测算数据与实际数据的误差置信度分析。