波羅的海干散貨運價指數影響因素分析

陳里娜

【摘 要】 為厘清波羅的海干散貨運價指數（BDI）影響因素間的相互關系，基于現有研究理論，將航運供需關系、世界經濟、燃油費用、船舶投資、造船廠的產能利用率及壓港等因素量化引入BDI的計量經濟學模型中，構建BDI的雙對數回歸模型。結果表明：航運市場的干散貨貿易量對BDI的影響遠大于運力供給;二手船與新造船的價格比值可以作為新造船投資決策的依據，且與BDI呈正相關;造船廠的產能利用率與BDI存在負相關性;燃油價格并不影響BDI的波動。研究BDI的影響因素有利于探究國際航運市場的作用機制，有助于航運企業制定恰當的運營決策，有效地規避可能的營運風險。

【關鍵詞】 干散貨航運市場;波羅的海干散貨運價指數（BDI）;船舶投資;造船廠產能利用率;壓港

0 引 言

作為航運市場的晴雨表，波羅的海干散貨運價指數（BDI）一直是學者研究的熱點。劉晶等[1]基于傳統海運經濟的角度分析了運價指數的可能影響因素，結果表明FFA市場是BDI高漲的主要因素。XU等[2]研究了運價波動率與船隊規模變化率的關系，發現船隊規模的變化會對運價波動產生正面的影響，同時，海岬型船即期運價波動率相較于其他船型對船隊規模變化率的反應最為激烈。BILDIRICI等[3]運用MSIA-VAR方法分析了BDI與美國GDP之間的關系，認為不同經濟階段BDI對美國GDP的影響是非對稱的，經濟擴張期的影響大于經濟衰退期的影響。陳麗芬等[4]建立了BDI與船舶燃油價格間的結構向量自回歸模型，發現燃油價格的上漲對BDI的增長存在顯著影響。RUAN等[5]運用MF-DCCA分析了BDI與原油價格間的相互關系，結果表明BDI與原油價格的交叉相關系數具有顯著的多重分形特征，在短期內交叉關聯具有較強的持久性。李瑞華等[6]研究了金融市場與航運市場間的關系，結果表明BDI與黃金價格和道瓊斯指數存在負向的協整關系。此外，ERDOGAN等[7]認為BDI與股票市場也存在相關性。

在現有的文獻中，運價指數影響因素的研究主要圍繞供求關系、FFA市場及燃油費用等方面。雖然近幾年也有學者開始從金融資本市場中探究運費率的影響因素，但也只是對金融因素與BDI相關性進行研究。本文在對BDI影響因素的舉例中，不僅強調學術界廣泛認可的因素，還聯系航運實務分析船舶投資、造船廠的產能利用率及壓港對BDI的影響。本文基于MERIKAS等[8]的研究成果，將船舶投資量化為二手船與新造船的價格比值，并對該比值與船舶交易量及BDI進行GRANGER因果關系檢驗，以驗證船舶投資量化的可行性。造船廠的產能利用率定義為造船廠的產出與產能之比，并量化為造船廠船舶的完工量與最大完工量。最后，建立BDI的計量經濟學模型，分析各個變量對BDI的影響程度。

1 BDI指數的影響因素分析

1.1 供需關系

BDI不僅反映了航運市場的行情，也體現了航運市場的供需關系：當航運市場出現運力供給遠大于運力需求時，承運人愿意通過降低運價來爭取更多的貨源，BDI隨之下降;當運力需求大于運力供給時，貨主為了爭取到有限的運力供給，愿意出更高的價格，此時BDI就會上漲。

1.2 世界經濟

作為國際貿易的派生性市場，干散貨航運市場運力需求與世界經濟息息相關：世界經濟的增長會促進全球貿易量的增加，從而使得干散貨運力需求增長，運價指數上漲;世界經濟的衰退會使國際貿易量處于萎縮狀態，干散貨運力需求隨之下降，運價指數變得低迷。本文以工業產值變化率（IP）作為世界經濟變化的指標。

1.3 航運成本

航運成本是航運企業制定運價首要考慮的因素。航運成本高，制定的運價也就高，反之亦然。在航運低迷時，運費率低，航運企業主要依據收入是否覆蓋運營成本來決定是否投入市場運營。航運成本可分為資本成本、經營成本及航次成本，其中航次成本是航運成本的主要變動成本，是航運成本浮動的主因。在一般情況下，船舶燃油費占據干散貨船運營成本的30%，當油價高企時燃油費有可能占據運營成本的50%。本文以燃油價格（BP）作為航運成本的指標。

1.4 船舶投資

船舶投資是指航運經營者通過購買二手船或新船從事航運業務以獲取利潤的行為。船舶投資主要有三大動機：一是更換舊船，調整船隊規模，維持航運企業的日常運營;二是擴大船隊規模，搶占市場份額;三是為了避免造船成本上升而訂購船舶。此外，航運市場還存在投機者，其購船目的是將船舶進行低買高賣而非提供航運服務。

船舶投資直接決定船舶的需求量。過度的船舶投資會使運力過剩導致運價降低，而船舶投資的不足會造成運力的緊張，導致運價上漲。

1.5 造船廠的產能利用率

新造船是航運市場運力的來源，造船業是航運業重要的上游企業。造船廠的產能直接影響新造船市場提供船舶的能力，從而影響航運市場供需關系，最終影響運價水平。造船廠的產能是指一定地區（企業）在一定時期和社會經濟技術水平下，由造船產生的諸多綜合要素投入而形成的、可以相對穩定地達到一定水平的造船產出能力。但在航運低迷期，航運市場出現超額運力供給，航運企業會要求造船廠延期交付新造船或直接取消新造船訂單，此時造船廠的實際產出往往低于其現有的新造船生產能力。造船廠的實際產出與造船產能之比可以定義為造船廠的產能利用率。造船廠的產能利用率高，交付的新造船量就高，航運市場的運力供給就會隨之增加，從而使得運價指數降低。本文將造船廠的產能利用率（UT）量化為造船廠船舶的完工量與最大完工量（自1976年起）的比值。

1.6 壓 港

壓港是指在一定時間內港口的船舶量或貨運量超過了港口最大的靠泊量或吞吐量，使得船舶無法在碼頭進行靠泊或裝卸作業從而造成港口擁擠。造成船舶壓港的主要原因除港口可掛靠船舶數量有限外，還有港口基礎設施的落后及港口所處的地理位置不利于船舶通行。壓港降低了船舶的利用率和周轉率，使得運力供給下降，但能在一定程度上緩解運力供給過剩的局面，從而刺激運費率上升。

1.7 其他原因

與航運市場相關的非經濟因素也會引起運價指數短期波動。例如：政策法規及突發事件會引起干散貨貿易量、船隊規模或成本等變動，從而影響干散貨運價;自然因素也會對干散貨運價指數產生影響。一般來說，冬季的運價相較于夏季的高。由于這些因素難以量化，本文不予考慮。

2 計量經濟學模型分析

2.1 數據計算

2.1.1 干散貨海運供需

據克拉克森統計，近年來干散貨船運力的閑置量雖有所增加，但占據整個船舶總運力的比例非常小。例如，2016年干散貨船閑置運力為260萬t，而航運市場運力總供給為79 390萬t，因而本文不考慮船舶閑置運力對總供給的影響。考慮到船舶壓港對運力供給的影響，本文將實際運營的船隊規模量化為運力總供給與壓港船隊規模總運力之差，用TF表示。由于克拉克森網站并沒有海運量的月度數據，本文就以干散貨三大貨物的運輸量作為海運量的指標，用TR表示。

2.1.2 船舶投資

二手船與新造船的價格之比（用RA表示）可作為一種船舶投資決策參考工具。由克拉克森統計數據求得RA與BDI（用IBD表示）的相關系數為0.77。可見，RA與BDI具有相同的走勢，可根據該比值判斷BDI的走勢;新造船訂單量M與RA的相關系數為0.54，而RA與二手船買賣量（用S表示）的相關系數僅為 0.45。此外，本文分析了RA與M、S及IBD的GRANGER因果關系，結果見表1。

在95%置信水平下，對假設1、6的拒絕，說明RA是M的單向GRANGER因，IBD是RA的GRANGER因。這表明IBD的波動影響著航運企業對航運市場的未來預期，從而影響了二手船及新造船的價格，使得RA波動，最終影響航運企業的船舶投資決策。另外，RA越高，M也隨之增加，從而影響航運市場未來的運力供給，最終影響運價水平。

2.3 模型分析

本文選取2010年1月―2018年6月的月度數據作為計量分析樣本，數據均來自于克拉克森數據庫，采用EView 8軟件實現相關操作，結果見表2。

從模型估計的結果可知，航運市場供給關系是影響BDI波動的根本原因。海運量TR每增加1%，BDI隨之增加1.82%，而船隊規模TF每增加1%，BDI隨之降低1.65%。可見在當前的航運市場中，航運需求對BDI的正向沖擊要遠大于航運供給對BDI的負向沖擊，因而刺激航運市場需求是解決航運市場走出低迷期的重要途徑之一。新造船的投資影響因子在一定程度上能夠反映航運企業對航運市場的期望，其每增加1%，BDI將增加1.13%，造船產能利用率對BDI的作用是負向的，相對于其他影響因素，其影響程度較弱。此外，燃油價格并沒有通過顯著性檢驗，表明燃油價格并不是影響BDI的因素。

3 結 語

本文基于計量經濟學理論研究了航運供需關系、世界經濟、燃油費用、船舶投資、造船廠的產能利用率及壓港等因素對BDI的影響，得出結論如下：

（1）在供大于求的航運市場現狀下，運力需求對航運市場的促進作用遠大于運力供給的沖擊對航運市場波動的影響程度。可見，刺激運力需求是解決航運市場低迷的主要途徑之一。此外，壓港能夠降低航運市場的實際運力供給，緩解供給關系，從而在一定程度上刺激運價水平上漲。

（2）船舶投資是航運企業經營活動的主要內容。本文將二手船與新造船的價格之比作為航運企業進行新造船投資決策的主要依據。通過GRANGER因果分析， BDI是RA的GRANGER因。雖然船舶投資在一定程度上能夠刺激BDI的增長，但船舶投資決策直接影響到航運市場的運力供給。因此，航運企業在進行船舶投資時要理性把握市場信息，盲目投資會加劇市場供需失衡，航運市場難以復蘇。

（3）作為航運業的上游，造船廠的產能利用率UT是與BDI間存在負相關性。雖然UT對I的影響程度較弱，但新造船的大量輸出勢必會進一步加劇航運業運力過剩的局面，抑制航運市場回暖。此外，造船廠的產能過剩使得造船業面臨融資難、接單難、交單難的困境。與此同時，金融危機之后，燃油成本并非BDI的影響因素。

參考文獻：

[1] 劉晶，盧春霞.波羅的海干散貨運價指數預測模型分析[J].航海技術，2008（5）：18-22.

[2] XU J J，YIP T L，MARLOW P B.The dynamics between freight volatility and fleet size growth in dry bulk shipping markets[J].Transportation Research Part E：logistics and transportation review，2011（6）：983-991.

[3] BILDIRICI M E，KAYIKCI F，ONAT I S. Baltic Dry Index as a major economic policy indicator： the relationship with economic growth[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences，2015（12）：416-424.

[4] 陳麗芬，謝新連，桑惠云，等.基于SVAR模型的干散貨運價和燃油價格的相關性分析[J].大連海事大學學報，2016（4）：119-124.

[5] RUAN Q S， WANG Y，LU X S，et al.Cross-correlations between Baltic Dry Index and crude oil prices [J].Physica A：statistical meahanics and its applications，2016（7）：278-289.

[6]李瑞華，宋炳良.基于協整理論的海運價格指數影響因素[J].中國航海，2014（3）：123-126.

[7] ERDOGAN O，TATA K，KARAHASAN B，et al.Dynamics of the co-movement between stock and maritime markets[J].International Review of Economics and Finance，2012（7）：282-290.

[8] MERIKAS A，MERIKA A，KOUTROUBOUSIS G.Modelling the investment decision of the entrepreneur in the tanker sector：choosing between a second-hand vessel and a newly built one[J].Maritime Policy & Management，2008（5）：433-447.

[9]呂靖，李晶，宮曉婞.國際航運經濟學[M]北京：人民交通出版社，2005：128.