大连机场货运公司货邮吞吐量预测研究

文/袁琪

一、大连机场货运公司发展环境分析

1.政治因素。2019年7月25日，《大连航空运输业专项补贴发展暂行管理办法》宣传实施会议在大连机场召开。为加快大连东北亚国际航运中心建设，大连口岸办积极寻求市政府补贴政策，每年拿出4000万财政资金用于航班航线开发补贴。2020年8月14日商务部发布的《全面深化服务贸易新发展试点总体方案》中，将大连在内的28个省市作为试点地区开通第五航权航线，推动大连机场与共建“一带一路”国家和地区扩大以货运为主的航空运输服务，意味着可以通过开拓航线网络弥补货源不足的问题，增加运营收入，大力提升货物中转量。

2.经济因素。2019年辽宁实现GDP总量24909.5亿元，比上年增长5.5%，排名全国大陆省级地区前15名。纵观大连市这几年发展势头，大连市着重于产业布局的优化和产业结构的调整，从农业、工业和建筑、交通运输和邮电、文化旅游以及环境生态等方面进行全域谋划，统筹兼顾。2020年突然爆发的新冠肺炎疫情在全球蔓延，根据《全球经济展望》报告，全球国内生产总值在2020年萎缩4.3%。而中国由于抗疫成果显著，根据海关总署的数据，2020年中国货物贸易进出口总额为32.16万亿元，比2019年增长1.9%。贸易顺差3.7万亿元，增加27.4%，成为各大经济体中唯一实现经济增长的国家。

3.社会因素。大连位于环渤海地区，它是中国重要的陆、海、空运输港口城市之一，农渔产品产量高，质量好，市场需求旺盛。由于航空货物运输的优势，随着季节性变化，逢大连每年的樱桃季、海鲜季、苹果季、“双十一”购物狂潮以及特殊节假日的“礼品季”等，为了最大程度保证产品质量、保障时效性和安全性，减少损耗，货主都会选择“快、准、狠”的航空运输方式承运这些货物以便保质保量、迅速交付货物。大连航空可以起降波音747和其他大型飞机，目前拥有13架波音737-800飞机开通了数百条国际和国内航线，是中国东北地区最大的货运航空运输基地。随着大连城市建设水平的不断提高，大连地区经济得以腾飞，拉动了航空货物运输的大发展，航空货运量得到大幅度增长。

4.技术因素。对于航空货运业而言，先进的物流业信息技术在货物跟踪系统、电子化订舱、顾客自动化服务系统等技术正在不断完善和改进，让进出港货物的地面运输、装卸、仓储、互联网信息等“一站式”现代物流空港变得更加有效率，降低人工操作的失误率的同时，有利于货主可以随时随地追踪货物的运输状态和交易时间。伴随着我国航空货运业信息技术的快速发展，有利于航空货运进一步优化运输配送路线和时间，全面提高航空物流的运营水平和综合服务能力，优化航空货物运输的整体操作流程，这无异于为大连乃至全国机场货运的发展提供了强有力的技术支持。

二、大连机场货运公司发展趋势分析

1.大连机场货运公司原始数据分析

从2006年至2020年大连机场货运公司货邮吞吐量，如图1所示。

图1 2006-2020年大连机场货运公司货邮吞吐量Fig.1 2006-2020 Cargo throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

由上图可以看出，除了2020年受新冠疫情影响，同比下降较严重以外，货运公司每年的总体货量都能在10万吨以上，尤其在2016年和2017年之间，更是由14.9万吨飞跃至16.5万吨，同比由8.29%上升至10.66%，增幅跨度明显。由于大连特殊的地理位置，使得大连在全国疫情后又历经两次由冷链运输引起的疫情，造成2020年数据波动较大，为了预测的精准性，因此在下文的预测当中将忽略2020年数据进行相关预测。

2.预测方法选择。由于影响大连机场货运公司货邮吞吐量的因素较多，单项的预测方法较难应对现实复杂化情况，并且对于影响因素的分析也是不全面的，所以采用预测方法结合的模式对货邮吞吐量进行预测。

3.货邮吞吐量预测

3.1 线性回归预测

主要思路是建立模型-估计参数-进行检验-进行预测。

（1）建立模型。一元线性回归模型的表述如公式（3.1）所示。

y=a+bx（3.1） 公式中a、b是未知参数；b为直线斜率，a为直线截距。

（2）估计参数。要将一元线性回归模型用于预测，首先要得到a、b参数的值。本文通过最小二乘法进行参数估计，计算参数b的值如公式（3.2）所示，a的值如公式（3.3）所示。

（3）预测结果。计算在一元线性回归预测条件下，对机场货物吞吐量进行预测。数值计算可得的值。根据公式（3.2）和公式（3.3）计算可得：b=3796.28，a=-7500518。

货物吞吐量预测函数为：

y=-7500518+3796.28x

计算在一元线性回归预测条件下，货物吞吐量数据2021年至2025年的预测值，如表1所示。

表1 大连机场货运公司货邮吞吐量预测值Tab.1 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.2 灰色预测。主要思想是识别系统因素和发展趋势之间的差异程度，通过生成和处理原始数据来找到系统的变化规律，从而建立预测模型来预测事物未来的发展趋势。

若原始序列为{X(0)(k)}={X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，对其进行数据平滑处理生成新的序列{X’(0)（k）}，如公式（3.4）、公式（3.5）、公式（3.6）所示。

根据公式（3.4）、公式（3.5）、公式（3.6）可以得出平滑过后的新序列数据，用这组数据进行以下的预测。

记平滑后时间序列为：X(0)={X(0)(1)，X(0)(2)，X(0)(3)，…，X(0)(n)}

记生成列为：X(1)={X(1)(1)，X(1)(2)，X(1)(3)，…，X(1)(n)}

式中：X（1）（k）=(0)（i）=X(1)(k-1)+X（0）（k）

（2）建立 GM（1，1）模型

设时间序列 X(0)(k)有 n个观察值，X(0)={X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)},按上文所述得到生成列 X(1)={X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}，则 GM（1，1）模型相应的微分方程如公式（3.7）所示。

其中，a称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。

②关联度检验

根据上文关联度计算方法得Xˆ(0)(i)与X(0)(i)的关联系数，由此计算关联度，根据经验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6即满意。

（4）预测结果

在灰色模型预测下，对表2所呈现的原始数据遵循以上步骤进行预测，得出的大连机场货邮吞吐量预测公式：

表2 后验差检验评判标准表Tab.2 Posterior Poor Test Evaluation Standard Table

根据以上公式对其进行2021年-2025年间货邮吞吐量的预测，如下表3所示。

表3 大连机场货运公司货邮吞吐量预测值Tab.3 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.3 指数平滑预测。根据货运公司货邮吞吐量数据，选取三个数0.7，0.8，0.9分别作为α的取值，然后计算不同值下的均方差，选取使得均方差最小的α作为预测实际使用的α值，数据计算可知，当α取0.9时，均方差最小，故取α=0.9。计算在一次指数平滑预测条件下结合Excel的FORECAST函数，数据2021年至2025年的预测值，如表4所示。

表4 大连机场货运公司货邮吞吐量预测值Tab.4 Forecast Value of Cargo and M ail Throughput of Dalian Airport Cargo Com pany

3.4 组合预测结果

三种预测方法所得货邮吞吐量预测数据与实际数据2007年至2019年的对比，得

将三个权重分别赋予相应的预测值进行组合预测。

通过组合预测得2021年至2025年的货邮吞吐量预测值见下表5。

表5 大连机场货邮吞吐量预测表Tab.5 Dalian Airport Cargo and M ail Throughput Forecast Table

三、货邮吞吐量预测结果分析

综上所述，根据表5，可见从2021年至2025年货邮吞吐量呈现递增趋势，从2021年的16.5万吨到2025年的18.1万吨，预示着大连机场货运公司在未来的发展中是具有巨大潜力的航空货物运输公司。随着2021年大连机场国内货运和国际货运的出港货包机的不断恢复，尤其是国际货运的大韩、日航以及全日空航空“客改货”包机的运输，极大提升了货邮吞吐量，与此同时，结合大连机场货运公司自身发展情况，疫情对大连机场货运公司的影响逐渐缩小，货运公司的复工复产正在有序进行。在未来的发展中，大连机场货运公司货邮吞吐量依然呈现稳步的上升走势，为了更好地适应新的航空市场需求，在复工复产的同时，更应该做好未来航空货物运输的战略规划工作。