LNG船运市场需求影响因素分析及经营思考

范 旭，周 毅，徐松涛，赵有龙，林建伟，韦 涛

(中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司 天津 300452)

0 引 言

自2008年我国首艘LNG运输船投入运营至今，我国LNG船运行业经历了从无到有、从少量化到规模化的发展历程，目前已建立了自己的LNG运输船船队，LNG国际贸易工作有序开展，在国际市场上具有较强竞争力。LNG船运行业的发展依托于我国LNG产业的发展，并在LNG全产业链条中发挥着越来越重要的作用。LNG船运企业需要根据市场需求配备满足需要的运力，并充分调动运力资源利用价值，方能既能保障LNG资源运输需要，同时符合降本增效要求，并在日益竞争的船运市场上获得生存空间和发展机会。

LNG船舶造价高、建造周期长，且需要稳定的长约合同予以运率保障。LNG船运市场受诸多因素影响，船运企业需把握市场规律，挖掘市场需求影响因素，合理评估并预测市场需求，并据此配套相应规模的船舶运力[1]，保障企业平稳快速发展，并为我国LNG能源供应提供有效保障。

1 LNG船运市场需求的影响因素挖掘及分析

1.1 关键因素选取及描述

LNG主要应用于工业生产、民用、车用等领域，其用途非常广泛。工业生产方面，几乎涵盖所有工业产业，如设备制造业、冶炼行业、加工业等。工业生产价格指数(PPI)是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是工业生产活跃度的一个重要体现，LNG的使用间接反映了工业活跃程度，其需求情况可以从一定程度上通过PPI的走势予以体现。

城镇居民生活对天然气依赖性较强，LNG是重要的生活用气供应渠道，城镇人口越多，对天然气的需求量越大，由此带来LNG需求量和船运量的增长，故可以通过城镇居民人数(NP)在一定程度上反映LNG船运市场活跃程度。

对污染物排放量控制的关键措施为国家“气代煤”工程的推进，减排要求加快了天然气的使用，从减排要求(ERR)角度来看也可以反映出LNG需求及LNG船运情况。

原煤和LNG都是国民经济发展重要的能源资源，原煤产量(ROC)的变化一方面反映出工业生产用能状况，另一方面反映出对其替代产品LNG的需求带来影响。因此，可以通过原煤产量情况去反映LNG需求变化情况。

1.2 数据选取

通过国家统计局管网、《中国能源统计年鉴》《BP世界能源统计年鉴》等渠道查询到PPI、NP、ROC及LNG-tv(表示LNG船运量)数据，获得以上4个指标的时间序列，并以2010—2018年为时间段开展研究[2-4]。

减排要求的引入反映了国家政策对LNG市场的影响，减排要求数据无法通过公开数据直接获得，参照我国“到2030年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%”的减排承诺，以平稳递减速率进行减排要求的量化，具体为：将2005年排放量赋值为1，2030年排放量赋值为0.6，按照同样的递减速率计算每年的排放量数据，作为减排要求的时间序列数据。

1.3 数据处理

首先进行5组时间序列的两两相关性分析，通过对5组序列开展相关性计算，得出相关性矩阵如表1所示。

表1 5组序列相关性矩阵计算结果 Tab.1 Calculation results of five groups of sequence correlation matrix

通过相关性矩阵计算结果可以看出，LNG船运量与城镇人口数量、减排要求这2个因素相关性较高，与原煤产量、工业价格指数相关性较低，初步得出城镇人口数量和减排要求是LNG船运量的2个关键影响因素。其中，城镇人口数量与LNG船运量正相关、减排要求与LNG船运量负相关，2个因素与LNG船运量走势情况如图1所示。

图1 LNG船运量与城镇人口数量、减排要求趋势示意图 Fig.1 Schematic diagram of LNG shipping volume，urban population and emission reduction requirements

4个因素间同样存在一定相关性，其中城镇人口数量和减排要求二者相关性较高，分析可以看出，近年来我国城镇人口保持较为稳定的增长，与稳定的减排递减速率在数据上较为吻合，二者本质上没有太多关联性，故可以同时作为LNG船运量影响因素开展分析研究。

为检验各因素时间序列的平稳性，需要进行ADF检验，对PPI、NP、ERR、ROC 4个因素，以及LNG-tv的原序列和一阶差分序列分别进行ADF检验，结果如表2所示。

表2 各时间序列原序列及一阶差分序列的ADF检验结果 Tab.2 Results of ADF test for original and first order difference time series

通过ADF检验可以看出，除ERR因素外，其余4组数据的原序列都不平稳，而其一阶差分序列皆显示平稳。因此，采用LNG船运量及4个因素的一阶差分序列作为基础数据开展相关研究。

1.4 多元线性回归分析

为研究4个关键因素对LNG船运量的影响程 度，需开展多元线性回归分析，建立多元线性回归方程：

其中：Yt表示LNG船运量一阶差分时间序列， X1t、X2t、 X3t、 X4t为4个因素的一阶差分时间序列，β1、β2、β3、β4、ut为对应的调整系数。

采用OLS估计参数进行计算，得出结果如表3所示。

表3 Eviews进行最小二乘法回归分析结果 Tab.3 Eviews least squares results

应用Eviews软件开展多元线性回归分析，根据计算结果得出回归方程：

通过回归方程对2010—2018年的LNG船运量进行拟合，并与实际值进行对比，如图2所示。

图2 LNG船运量(一阶差分)与拟合值对比图 Fig.2 Comparison of LNG shipping volume (first order difference) and fitting value

通过2组数据对比可以看出，预测结果与实际值差异较小， R2值＞0.95，说明所采用的多元线性

回归分析及对应的预测公式相关程度较为理想，满足预测需要。

1.5 LNG船运量预测分析

LNG船运企业在日常经营中需要根据未来LNG船运量进行船舶配置，增加或减少船舶运力并进行相关投资活动。根据多元线性回归情况，进行2019—2022年LNG船运量预测，首先对4个关键因素进行预测，结果如表4所示。

表4 2019—2022年4个关键因素预测结果 Tab.4 4 key factors：2019-2022 projections

根据上述预测结果进行LNG船运量(单位万吨)预测，结果如图3所示。

图3 2019—2022年我国LNG船运量预测结果 Fig.3 2019-2022 forecast result of LNG shipping volume in China

通过预测可以看出，未来数年，随着国民经济发展对LNG需求的增长、城镇人口增长对LNG需求的增加，以及减排要求、原煤产量替代影响，我国LNG船运量仍将保持较快速率增长，2020年LNG船运量达到8439万t，至2022年达到13717万t。

2 思考及建议

未来数年，我国LNG船运量仍将保持快速增长趋势。回望过去十余年LNG船运市场发展情况，虽然经历了较快增长，但我国LNG船运规模仍较小，站在全球LNG运输船队角度而言，我国LNG船队的数量仍显得“力量薄弱”。为增强自有LNG船运能力、减少对国外LNG船舶的依赖、提升LNG进口保障能力和能源供应安全，政府、企业都需要进行长远的LNG船运队伍规划建设思考。

通过计量经济学Eviews软件开展了LNG船运需求回归分析和预测分析，建议如下：① LNG经营企业及LNG船运企业需加强对LNG船运需求市场的预测，合理规划船舶运力，有效配置资源，优化运力使用效率，加快自有LNG船舶队伍建设，合理配置不同规模的LNG船舶；②重视国家政策对LNG船运市场的影响，通过国家减排要求、城市化发展、工业发展状况等宏观环境及对应数据加强关联性分析，开展LNG船运需求市场预测；③LNG船运需求市场除受本文研究的4个关键因素影响外，仍受诸多其他因素影响，在实际经营和预测过程中，需挖掘更多因素，筛选关键因素，更加准确地开展预测工作；④可以设置高、中、低 3种情境，对4个关键因素开展预测，得出3种情境下的LNG船运量预测情况，满足不同发展需要。■