2020年后经济形势对中国集装箱运价的影响研究

2022-02-03毛浩栋王安然上海海事大学

珠江水运 2022年24期

毛浩栋王安然上海海事大学

1.引言

2020年以来世界各国经济增速显著减缓，全球GDP平均增速为-3.6%。但随着相应措施，2021年我国生产有序恢复，GDP相较于2020年增长了8.1%。全球经贸与航运同频共振，其影响传导迅速[1]，航运业首当其冲。根据联合国发布的《全球贸易更新报告》，2021年贸易总额同比增加25%。在航运中，非常多的制成品采用集装箱运输[2]。集装箱航运业处于航运经济的下游，工厂复工，市场复苏，出货巨大，传递至此则表现为船舶订舱量剧增，业务量上升，利润空间扩大[3]。经济下行压力极大扰乱了全球供应链，集装箱航运是航运中极为重要的一部分，它是现阶段下世界经济贸易的缩影，是航运市场的重要体现，而CCFI（中国出口集装箱运价指数）是反映中国出口集装箱运输市场价格变化趋势的一种航运价格指数[4]，是中国集装箱航运市场现状的一个直观体现。通过探究特殊时期对中国集装箱运价指数的影响，观察CCFI的波动，能有助于让整个中国航运市场的现状更为明晰。为我国航运业及时的面对接下来的挑战与机遇提供参考。

本文以经济形势为切入点，探求特殊时期与CCFI之间的相关联系，以此来研究其对中国集装箱航运市场的影响。文章选取中国进出口贸易额、BDI(波罗的海干散货指数)、原油价格、经济增速等与集装箱运价高度关联的影响因素，并将其与CCFI作为研究对象，进行相关分析和回归模型的建立，以检验上述因素对CCFI的影响。

2.数据来源与分析

2.1 数据选取

CCFI是中国集装箱运价指数，是继波罗的海干散货指数后世界第二大运价指数，其直观显示了中国集装箱市场价格的波动趋势，表现了中国集装箱航运市场的变化情况，同时拥有科学性与权威性，是世界了解中国航运市场的权威数据与重要指标。因此通过选择CCFI来反应中国集装箱市场的波动情况。为了研究2020年后经济形势对于集装箱航运的影响方式，通过对欧洲布伦特原油价格（CFD）的观察，来看国际原油价格的涨跌形势。同时选用2020年后经济增速、波罗的海干散货指数（BDI）和中国进出口贸易额来探求新冠肺炎情况下的国际航运市场对中国集装箱航运的影响。

图1和图2为2002至2021年CCFI和国际原油价格之间的波动情况。由图可以看到，原油价格与CCFI变动几乎趋同。由图可以看到，原油价格与CCFI变动几乎趋同。2020年前，2019年末CCFI平均值为825点，而在2020之后，CCFI出现了显著增长，在2020年末涨至970点，到2021年末时，甚至上涨至20年来未曾有过的2597点。而原油价格相对下跌，发生小幅波动。由此可见，相较于中国，20年后国际航运市场遭受了一定的冲击，原油价格下跌，运力未能及时恢复，市场仍然未能如期开放。而这种局势给中国航运带来了新的发展机遇[5]。在2021年，得益于中国政策的成功以及国内外经济的逐步复苏，市场再次开放，中国的集装箱航运业迅速发展。但在此过程中，遇到的问题也不容忽视，如集装箱运输中空箱问题，以及集装箱运输有去无回等等。虽然随着相应政策的实施，国家原油价格得到回升，但国际航运业仍然受到巨大影响，中国集装箱航运业虽表现出向好局面，但其未来长期发展的问题仍然需要形势得到有效控制才能解决。

图1 CCFI走势图

图2 布伦特原油价格走势图（美元/桶）

2.2 数据处理

为了降低不同数据之间计量单位不同以及时间序列之下数据的不平稳性造成的影响，对CCFI、BDI和中国进出口贸易额3种数据都进行了取对数处理，即lnCCFI、ln中国进出口贸易额、lnBDI。同时因为2020年起经济下行压力增大，所以对中国经济形势进行哑变量处理。根据图3，可以观察到在对以上数据分别进行去对数之后基本消除了数据的波动性。同时根据中国新冠疫情的相关因素对感染人数进行的哑变量处理使得结果更有实际意义。

图3 取对数后时间序列走势图

3.实证分析

3.1 不同变量相关性分析

在对各数据进行了收集分析的基础上，为了探究CCFI与经济增速、进出口贸易额、CFD、BDI这些不同变量之间的相关性，我们使用SPSS对不同变量进行相关性分析，计算结果如表1所示。

表1 各因子间的相关系数

通过对于表1的观察，可以发现CCFI与EBSP、进出口贸易额之间为中度相关，与进出口贸易额和BDI有弱相关性，在这之中CCFI与经济增速的相关性最强。接下来，将使用这些不同变量进行回归模型拟合。

3.2 不同变量回归模型的建立

以CCFI为因变量，进出口贸易额、EBSP、BDI、2020年后经济增速为自变量，构建回归模型，探究出口贸易额、EBSP、BDI、2020年后经济增速对于CCFI指数的影响。

由此，可以建立基础回归模型为：

式（1）中：C1、C2、C3为各变量系数，C为常量，回归结果如表2所示。

表2 回归模型结果

回归模型结果为（拟采用非标准化系数）：

3.3 回归模型分析

通过对回归模型的研究，可以看出油价和20年后的经济形势对CCFI的影响最大，也体现在回归模型中这两个变量的系数也最大，同时进出口贸易额则间接表明了2020年后经济形势对我国航运的影响，而BDI则间接佐证油价对CCFI的影响。这一结论表明，2020年后的经济形势对中国集装箱航运业带来了冲击，但随着贸易结构的改变以及应对的得当，我国的航运业在这一期间也获得了发展的机遇[6]。

3.4 实证分析结论

通过对2020年后经济增速，国际原油价格，BDI，CCFI等因素进行相关性分析以及回归模型的分析，以此来探究2020年后经济增速对CCFI的影响情况，结果表明：

（1）通过对回归模型的观察，可以得到CCFI与EBSP以及EG呈正向相关，与TIAEV呈负向变动关系。具体表现为经济下行压力增大后，CCFI上升了3.804个单位，中国的集装箱航运业出现了一定程度的增长，对我国航运市场存在一定的促进作用。同时，国际原油价格每上涨一个单位，CCFI上升3.867个单位，而BDI上升1个单位，CCFI上升3.579个单位[7]。即原油价格以及BDI都与CCFI为正相关，表明了国际原油价格作为航运中比重较大的成本因素，通过自身的价格上升，抬高了航运的运价，也就出现了BDI与CCFI同时增长的局面，因此CCFI也随之上升。中国进出口贸易额与经济形势呈相关，并对CCFI的变动也产生一定影响。表明经济形势影响了中国进出口贸易额，产生贸易差，货物出口量不断变化，带动我国集装箱航运市场的波动变化。

（2）同时根据相关性分析，BDI与国际进出口与我国经济增速形势存在相关性，同时二者也对CCFI产生了一定影响。这一结论说明，2020年后经济增速对我国集装箱航运业的影响不是直接与瞬时的，而是在生产全球化的背景之下，通过全球的产业链一步步传导至此。

4.建议与结论

4.1 建议

（1）整个网络的集装箱可用性和利用率正面临巨大和前所未有的压力。统筹货物积压情况，做好航运拥堵预案，积极及时地与承运企业沟通，建立集装箱航运联盟，推动航运企业之间信息共享和意见协同。

（2）特殊时期，减少接触的便民服务体现出生产经营的人性化色彩。集装箱企业可推出网上订舱平台，如中远海运在疫情期间推出了Syncon Hub，在线上实现报价、订舱、结算、保舱保柜，为客户提供全流程数字化服务，允许客户在任何时间、任何地点进行操作[1]。

（3）经济下行的压力对各行各业都是压力，对航运业尤其如此，各集装箱航运企业的生产经营活动受到深刻影响。从此轮疫情中，集装箱航运企业应当完善应对机制以对冲风险，例如：控制现金流，增强储备力量；及时、动态评估运力，做出科学决策；研读国家相关扶持政策，分散经营及资金压力；建立完善的机制，保证企业的正常经营活动。