沿海散货运价走势特征、影响因素及其启示

宋小满，杨嘉欢，吴 璇，罗 莹，张梦迪

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081；2.中国国家铁路集团有限公司 货运部，北京 100844；3.中铁铁龙集装箱物流股份有限公司 战略投资部，北京 100038)

0 引言

海运是海铁联运的重要运输方式之一，大宗散货是海铁联运的主要货类。沿海散货运价常年实行市场调节价，运价水平根据市场行情动态变化[1]，其价格水平是运输市场行情的一种综合表现。2001年底，为全面反映我国沿海运输市场运价变化情况，上海航运交易所发布了中国沿海散货运价系列指数，这些指数可以反映沿海航运市场的运价变动趋势[2]。

中国沿海散货运价系列指数包括1个综合指数和5个货类指数(煤炭、金属矿石、粮食、成品油和原油)。2014年6月，交通运输部开始按月发布“中国沿海散货运价指数表”和“中国沿海散货运输市场分析报告”[3]。通过对2015年1月至2020年12月发布的指数信息进行统计分析，揭示中国沿海散货运价指数(以下简称“综合指数”)，以及中国沿海煤炭运价指数(以下简称“煤炭指数”)、中国沿海金属矿石运价指数(以下简称“金属矿石指数”)、中国沿海粮食运价指数(以下简称“粮食指数”)的趋势、季节和波动特征，分析运价指数、运输需求及运力的影响因素，并对主要因素和一般因素进行归类，从而掌握沿海散货运价的波动规律。

铁路运输是海铁联运的一种重要运输方式，承担着我国主要大宗货物的运输。当前，铁路大宗货物运价主要实行政府指导价，铁路大宗货物在适应市场方面开展了分品类运价普惠、项目制优惠等多种措施[4-5]，积累了较为丰富的经验；但在市场化运作方面仍有改进空间。因此，掌握其他运输方式的运价波动情况及影响因素，不仅对铁路货运价格的市场化调整有参考价值，而且可以为铁路运输在海铁联运中利用市场趋势推动运价调整提供基础支撑。

1 运价走势分析主要方法

在运价走势特征分析方面，除了运用统计学中常规的均值、方差、增长率等统计指标外，还采用了计量经济学中的X-12方法和HP滤波法。

（1）X-12方法。X-12方法是美国商务部于1998年发布的用于对时间序列进行季节调整的经典方法。该方法包括乘法模型和加法模型，乘法模型将时间序列分解为趋势循环序列与季节因子序列、不规则序列的乘积；加法模型将时间序列分解为趋势循环序列与季节因子序列、不规则序列的和[6]，其中分解出的季节因子序列可以分析序列的季节波动规律，趋势循环序列用于分析序列的趋势和周期特征，不规则序列用于分析季节、长期等因素的影响，如序列是否受一些不规则因素的影响或某些因素的不规律性影响。

（2）HP滤波法。HP滤波法是由Hodrick和Prescott于1980年在分析美国战后经济景气时首先提出的。HP滤波法是测定长期趋势的常用方法之一。HP滤波可以看作是一个近似的高通滤波器(High-Pass Filter)，其理论基础是时间序列的谱分析方法。谱分析方法把时间序列看作是不同频率成分的叠加，时间序列的High-Pass滤波就是在这些所有的不同频率的成分中，分离出频率较高的成分，去掉频率较低的成分，也即去掉长期趋势项，而对短期的随机波动项进行度量。X-12方法可以分解时间序列，但不能分开趋势和循环要素。运用HP滤波法可以将X-12方法分解出的趋势循环序列进一步分解为趋势序列和循环序列，趋势序列可以分析序列随时间的走势特征。

2 沿海散货运价走势特征分析

通过统计时间序列的均值、方差等指标，并运用X-12方法、HP滤波法，分析沿海散货综合指数以及煤炭指数、金属矿石指数、粮食指数3个货类指数的走势、季节、波动性特征。

2.1 走势特征

（1）总体走势。2015年1月—2020年12月综合指数走势如图1所示。从图1可以看出，沿海散货运价总体呈现先循环上升再震荡回落后继续小幅回升的趋势，2017年12月是这一阶段的高点，为1 501点。分年度看，2015年综合指数平均增速为0.23%，运价较为平稳；2016年平均增速为2.13%，运价开始有所上升；2017年平均增速为3.67%，运价增速有所加快；2018年综合指数出现了负增长，平均增速为-2.48%，运价出现回落；2019年、2020年平均分别增长1.28%和1.92%，均处于小幅增长的态势。

图1 2015年1月—2020年12月综合指数走势Fig.1 Trend of China coastal bulk freight index from January 2015 to December 2020

（2）分货类走势。2015年1月—2020年12月分货类指数走势如图2所示。分货类看，煤炭、金属矿石、粮食指数与综合指数的走势基本保持一致，也都呈现出先循环上升再震荡回落后继续小幅回升的趋势，运价的阶段性高点均出现在2017年12月，分别达到1 620点、1 500点和1 688点。分年度看，煤炭运价增速较快的年份依次是2017年、2020年和2016年，增速分别为4.35%，2.68%和2.35%；金属矿石、粮食运价增速较快的年份依次是2017年、2016年和2020年。分年度分货类月均增速如表1所示。

表1 分年度分货类月均增速 %Tab.1 Average monthly growth rate of goods and year classification

图2 2015年1月—2020年12月分货类指数走势Fig.2 Trend of the index of different goods from January 2015 to December 2020

（3）趋势特征。综合运用X-12方法和HP滤波法分解出的沿海散货运价的趋势序列如图3所示。从图3可以看出：2015—2020年，综合指数和主要货类指数均呈倒“V”字型走势，2015年1月—2017年12月，沿海散货运价呈平稳上升态势，2018年1月以后，综合指数和煤炭、金属矿石指数均呈缓慢下降态势；粮食指数呈快速下降的态势，下降速度显著快于煤炭和金属矿石指数。

图3 沿海散货运价的趋势序列 Fig.3 Trend time series of coastal bulk freight indexes

2.2 季节特征

运用X-12方法分解出季节因子序列，该序列可以分析序列的季节波动规律[7]。主要货类的季节因子序列如图4所示。

图4 主要货类的季节因子序列 Fig.4 Seasonal factor time series of major freight categoties

通过季节因子序列可以看出，沿海散货各货类运价普遍具有一定的季节特征，不同货类的季节特征略有不同。沿海各货类运价的最高点均在12月，次高点一般在12月前后，即1月和11月；运价低点因货类而有所不同：3月是沿海煤炭的运价洼地，2月、5月分别是沿海粮食、金属矿石的运价低点。

运价呈现出的季节特征主要是由节假日、货类的淡旺季所引起的。2月一般是我国的传统春节假期，此时大部分工厂企业都会停工放假，采购需求较弱，运输需求也相对低迷。此后随着假期结束，工厂企业陆续开工，煤炭、粮食等大宗货物需求逐步增加，尤其到了10月以后，冬季居民取暖和工业用电需求均有所增加，属于用煤旺季，此时煤炭运输需求旺盛，并带动其他货类运价整体上涨。到了11月、12月，除了国内较强的运输需求外，境外因圣诞节、元旦等节日因素导致的提前备货，也会分流一部分境内运力，使得境内外兼营的船舶运力流向国际运输，国内运力减少，会进一步带动运价上涨。

2.3 波动性特征

沿海散货运价指数主要统计指标如表2所示，通过统计指标可以看出，2015—2020年沿海煤炭指数最高，平均值为1 051点，其后依次为金属矿石指数和粮食指数，平均值分别为971点和872点。通过统计原始数据的标准差和变异系数指标可以看出，各货类运价指数的变异系数在17% ~ 27%之间，说明沿海散货运价波动较为频繁。从变异系数的数值大小看，沿海粮食运价波动最为频繁，其次是金属矿石运价，煤炭运价波动相对平缓。

表2 沿海散货运价指数主要统计指标 Tab.2 Main statistical indicators of coastal bulk freight indexes

运价所呈现出的波动性特征主要是由市场中的运输需求、运力供给、运输成本等各类因素变动所引起的。一般情况下，沿海散货运输供大于求时运价就会下降、供小于求运价就会上涨；运输成本上升、运价上涨，运输成本下降、运价下降。

3 沿海散货运价影响因素分析

3.1 总体分析

通过统计分析2015—2020年各月煤炭、金属矿石、粮食等主要货类运价的影响因素，可以发现：在71份月度分析报告(2015年9月信息缺失)中，煤炭指数变化的影响因素包括运输需求、运力、成本和市场情绪。其中，运输需求和运力是主要影响因素，成本和市场情绪(主要指船东、贸易商情绪)是次要因素。金属矿石指数变动的影响因素依次为运输需求、运力和其他因素如煤炭价格、租船价格等，其中运输需求是主要影响因素。粮食指数变动的影响因素依次为运输需求、煤炭运价、运力和其他因素，其中，运输需求是主要影响因素。沿海散货运价的影响因素及影响频次如表3所示。

表3 沿海散货运价的影响因素及影响频次 Tab.3 Influence factors and frequency of coastal bulk freight indexes

总体看，在市场调节价的模式下，沿海主要货类运价波动主要受到运输需求和运力的影响，成本、煤炭运价、市场情绪等因素会阶段性影响运价走势，但不是主要影响因素。例如，对于成本这一影响因素，只有运价与成本支出基本相当时，燃油价格的变化才会很快地对运价产生影响；否则，成本的短期波动都是由经营主体自身消化，这时候成本变动很难传导到运价上。

3.2 运输需求分析

运输连接着生产和消费，产地供给量、消费地需求量变动对沿海运输需求均有影响。总体上，沿海运输需求取决于供大于求时的需求量以及供不应求时的供给量。不同货类由于所处产业特征、下游需求、进口依赖程度的不同，运输需求的影响因素各有差异。

我国是原煤的生产大国，同时进口部分煤炭作为补充，港口煤炭主要通过铁路运输；煤炭在经过系列的加工处理后，主要用于火力发电以及钢铁、建材行业[8]。因此，煤炭沿海运输需求的主要影响因素包括供给侧的原煤产量、进口量、大秦(韩家岭—柳村南)等铁路运量，以及需求端的火力发电量、生铁产量等。煤炭市场供不应求时，国内主产地煤炭产量的增加或煤炭进口量的增加，都会带来运输需求的增加；煤炭市场供大于求时，冬季居民取暖、工业用电增加等预期增加火力发电量的事项均能带动运输需求量的增加。

对于金属矿石(主要货类为铁矿石)，铁矿石是钢厂的原材料之一，我国铁矿石具有进口依赖度高的特征。铁矿石沿海运输需求的主要影响因素包括供给侧的铁矿石进口量以及需求端的钢厂采购行为。钢厂采购行为主要受用钢需求的影响，一般情况下，下游用钢需求量大、钢厂利润高，钢厂的生产积极性就会提高，对铁矿石的需求和采购力度会增加，进而带动铁矿石的运输需求。用钢需求行业/产品主要包括房地产、船舶、汽车、挖掘机、空调、冰箱、洗衣机等；汽车等产品产量的增加会直接带动用钢需求，间接带动铁矿石的运输需求。

对于粮食，沿海粮食运输需求主要受到玉米供给、需求的影响。供给方面，除了玉米产量会影响玉米供给外，玉米本地深加工数量的增加也会导致可运输粮食数量的减少。需求方面，玉米是生猪饲料之一，生猪养殖情况对玉米的需求产生直接影响。

3.3 运力分析

运力也是影响沿海散货运价的重要因素。沿海散货运力主要受到天气、突发事件和货船流动的影响。

恶劣天气会影响航行安全，导致沿海航道停止通航，造成船舶运力阶段性减少。突发事件如沉船事件会影响航道通行情况，也会造成船舶运力的临时减少。

货船流动分为国内不同货类之间的货船流动和国内外货船的流动。国内货类间的货船流动如原本运砂的货船转向装运煤炭，如国家大力整治海砂和河砂时，导致海砂和河砂货源大幅减少，释放出的运力会转向煤炭。国内外货船流动主要是指内外贸兼营货船在如圣诞节、元旦前外贸形势好的时候会转向外贸运输，导致内贸运输运力减少。

4 对铁路货运价格的启示

通过沿海散货运价走势及影响因素分析，可以发现：2015年以来，沿海散货运价呈现倒“V”字型走势，具有较为明显的季节特征，运价总体波动明显。主要货类沿海散货运价主要受到运输需求、运力的影响，普遍遵循需求和供给规律；成本、煤炭运价、市场情绪等因素不是主要的影响因素，但会阶段性的影响运价走势。煤炭沿海运输需求主要受到供给侧原煤产量、进口量、大秦等铁路运量，以及需求端的火力发电量、生铁产量等影响；铁矿石沿海运输需求主要受到铁矿石进口量以及钢厂采购行为的影响；粮食运输需求主要受到玉米供给、需求的影响。沿海散货运力主要受到天气、突发事件和货船流动的影响。

当前，铁路货运实行政府指导价和市场调节价，煤炭、粮食等大宗货物的整车运输实行政府指导价，零担、集装箱等实行市场调节价。对于实行政府指导价的货物，铁路运输企业可在基准价的基础上上浮15%、下浮不限的范围内自主定价；铁路运输企业在国家政策的约束下开展有利于铁路增运增收的市场价格策略。虽然铁路货运和沿海散货运输在运价政策管制、市场运作方式方面存在着一定的差异，但两者均为散货的主要运输方式，且铁路货运处于市场化改革的进程中，沿海散货常年市场化运作所呈现出的特征和规律可以为铁路货运价格进一步市场化带来一定的启示。

（1）针对港口货物制定精细化的运价策略。针对通过铁路和沿海水运2种运输方式同时运输的货物，在国家没有出台运价政策(如国家要求稳定运价或下调运价等)的假设前提下，铁路运输企业可以结合沿海散货运价的走势、季节和波动性特征，制定差异化铁路货运价格策略。一是制定铁路与沿海散货运价走势保持一致的价格策略，即沿海散货运价上涨时，铁路货运价格也上涨；沿海散货运价下降时，铁路货运价格也随之下降。对于通过铁路和沿海水运2种运输方式同时运输的货物，这2种运输方式相当于互补品。根据经济学中互补品的论述[9]，2种互补商品的价格会同时上涨。二是出台铁路货运降价策略，即在沿海运价上涨的时间段内，铁路出台降价策略，促使原本通过铁路、沿海水运2种运输方式的货物转向铁路直达运输。铁路货运服务应减少货物的在途损耗，同时扩大经济运距，提高运输收入。

（2）运价策略引入运输需求因素。从理论上看，运输价格的主要影响因素包括供给需求、成本、竞争和政策；从沿海散货运价的运行实践看，沿海散货运价的主要影响因素为运输需求、运力，部分货类会受到成本、市场情绪以及煤炭运价的影响。无论是理论还是实践，运输需求、运力供给均是影响运价水平的重要因素。因此，铁路货运企业在铁路主导的运输线路或运输产品方面，应充分考虑运输需求这一要素，根据运输需求变化调整运价策略。

（3）加强货类供给需求指标的监测。运输需求主要受货类供给需求的影响，按照需求规律，运输需求同样影响着铁路货运价格。因此，铁路应加强煤炭、铁矿石、粮食等主要货类的供给需求情况监测，结合货类周期及产量、开工率、进口量、销量、消费量等供给需求指标，同时研判市场供需态势及走势，根据铁路运输需求变化，提出更加有针对性的运价策略。

5 结束语

分析沿海散货运价走势特征，充分认识沿海散货运价波动的根源和影响因素，不仅能够掌握联运方式中的沿海散货运价波动规律，而且能够为海铁联运中的铁路货运利用市场趋势推动运价调整提供支撑，同时为铁路货运产品价格的市场化运作提供参考。在分析2015年以来沿海散货所呈现出的运价特征和主要影响因素的基础上，探讨了沿海散货运价运行特征给铁路货运价格调整所带来的启示。后续仍需要结合国家对铁路货运价格的政策要求，在量化研究沿海散货运价影响因素、充分参考沿江和公路货运价格运行特征和规律的基础上，进一步提出符合政策要求框架下的铁路货运价格策略。