廣西西江干散貨運價指數編制初探

◎ 邵泊洋 馮海珊 謝佳珈

1.廣西交通職業技術學院；2.廣西大學；3.廣西北部灣國際港務集團有限公司

西江是我國西南中南地區連接粵港澳主要水運大通道，直接服務范圍覆蓋廣西92%國土面積和80%人口，素有“黃金水道”之稱。西江航運干線，西起南寧，東至廣州全長854公里，與長江航運干線并稱為我國高等級內河航道體系的“兩橫”[1]。近年來，西江港口、船閘、航道等基礎設施快速發展，航運市場規模不斷擴大。2020年貴港港吞吐量首次突破1億噸，2022年廣西內河港口貨物吞吐量約2億噸。內河省際貨物運輸企業285家，個體工商戶487家，內河貨運船舶近7400艘。航運企業仍然處于小、散、弱等粗放式發展階段，航運市場信息不對稱仍十分嚴重，價格波動對中小企業發展影響巨大。目前西江的貨運量和市場主體數量，已足以支撐西江航運指數的開發。

1.航運指數研究現狀

航運指數是反應市場波動的“晴雨表”，也是體現運輸供求關系的風向標。編制西江航運運價指數，有利于分析航運價格波動和判斷市場發展趨勢，提高透明度。航運指數不僅可以為企業提供信息服務，還可以為政府的宏觀調控提供決策依據，是政府引導航運市場發展的重要抓手和工具。與市場同步貼合度好的指數，有助于進一步構建航運市場對沖風險的金融工具，幫助中小企業規避風險。目前國內外主要知名航運指數大多采用典型樣本采集的方式，如上海出口集裝箱運價指數（SCFI）由22家班輪公司和26家貨代公司提供運價信息[2]。長江航運指數由38家航運企業提供數據[3]。本次研究是首次使用大數據采集西江運價全量數據編制廣西西江干散貨運價指數。

2.西江航運運價指數編制模型

2.1 指數模型及權重

本項目中，廣西西江航運干散貨運價指數模型，由南寧至廣州區域、貴港至廣州區域、梧州至廣州區域三條子航線組成。子航線的報告期價格水平采用市場全量數據的簡單算術平均數。廣西西江航運干散貨運價指數即綜合指數，采用拉氏公式計算，即采用固定權重的加權平均指數計算。固定權重，以固定期的貨運量為權重。波羅的海運價指數和上海出口集裝箱運價指數等世界主流航運運價指數均采用類似方法。水路運輸服務是貿易的派生需求，且屬于剛性需求。該需求受貿易量影響較大，受運價自身的高低影響較小，尤其是水運的價格優勢明顯大于其他運輸方式時，價格對運輸需求幾乎無影響。因此，本項目在編制綜合指數時，不采用考慮價格因素的拉式鏈式指數。航線權重的設計，只考慮航線上的交易量（具體使用港口吞吐量）。

本文將三條子航線的權重，按2020年三市港口貨物吞吐量占三市總量的比重分配（如表1）：即，南寧線5%，貴港線67%，梧州線28%。該比例在最近10年內的變化很小，為簡化計算，因此采用固定權重。未來隨著平陸運河的開通，大藤峽堵閘問題的徹底解決，子航線及子航線的權重比例，可適時調整（如5年一次），但是若港口貨物吞吐量占比波動不大（如不足3%）的情況，則權重可保持不變。

表1 西江散貨運價指數權重分配

三條子航線的價格形成機制有相互關聯性，也有一定的相對獨立性和突發性。例如，南寧至廣州航線，運價高企，有可能是因為南寧至貴港段的船閘維修導致航道通航能力下降所引起的。每一條單獨子航線的全量數據算數平均數，都有其市場參考價值。

2.2 基期價格及計算公式

本項目以2019年全年全量平均運價為基期價格，即25元/噸。報告期價格水平采用簡單算術平均數，散貨運價指數采用拉氏公式計算。計算方法詳述如下：

其中，Pt為報告期價格，Pti為某航線i公司的報告期的運輸價格（即運費率）。

則西江散貨運價指數kt為：

Kt=（Pt南/P0×r南+Pt貴/P0×r貴+Pt梧/P0×r梧）×1000

其中，Pt南、Pt貴、Pt梧分別為南寧線、貴港線、梧州線報告期散貨運輸價格。

P0為基期運輸價格，r為航線權重，首輪r南、r貴、r梧分別為5%、67%和28%。

3.西江航運運價指數數據的采集和清洗

3.1 數據的采集

本文使用的大數據主要源于廣西電子運單系統。該系統2012年投入使用以來，已累計生成數據量70多萬單運輸信息，基本覆蓋廣西至廣東省際水路運輸全量運輸信息。本次研究選取了2019年1月至2021年1月期間的數據，共計22.5萬余條交易數據，相當于每天300多條交易信息。

3.2 數據的清洗

首先創建以裝運時間、貨物類型、航線、貨運量、運費率等為主要指標的結構性數據列表。其次剔除系統性偏差。由于部分航運企業擔心稅務部門獲取該系統數據，并以該數據作為檢查企業繳稅情況的依據，因此部分航運企業會有低報運價數據的情況。針對該特點，將2019年-2021年間低于不合理運價的數據全部刪除，即南寧、貴港、梧州至廣州區域的運費率，分別低于25元/噸、22元/噸和15元/噸的交易數據認定為虛假數據，并全部剔除。

該清洗方法對指數總體質量影響不大。因為樣本數量足夠大，遠遠超過傳統典型樣本數據采集的要求。系統內過多的單側低值傾向運價，雖然不會影響指數的相對波動方向，但會拉平指數波動的敏感性。這是系統數據采集的固有缺陷，需要通過大數據的隱私制度改革來完善，本文不做探討。

3.2.1 船型的選擇

通過數據分析，西江跨省運輸的船型以一般干貨船為主，數量約占西江船舶總數的84%以上。從噸位上看，主要集中在三個區間：分別為1200載重噸左右，2000載重噸左右和3400載重噸左右。其中800-1500載重噸的船型占西江總船舶保有量的54%，1500-2200載重噸的船型占32.7%。2900-3500載重噸的船舶占3.6%，這三種主力船型約占西江船型保有量的90%（如圖1）。但根據研究發現，西江內河航運市場，800載重噸的船舶與3500載重噸的船舶在同一時期市場上的運價差異并不明顯。具體表現為：在西江干散貨運輸市場，貨主不太關心船東使用多大的船型運輸，而只關心運價，因此大船和小船在市場上的成交價格幾乎相同。這迫使了內河船舶的大型化發展。小型船舶的生存空間更多是面向貨主的特殊需求，例如通過較狹小的特定航道或碼頭。所以，800載重噸以下的小型船舶經營跨省長途運輸，目前已經很少。因此，本文選取800-3500噸船型的運價水平為西江航運運價指數的研究對象，并且在船舶噸位上不做市場細分。

圖1 2020年上半年通過梧州長洲樞紐船閘船舶噸位分布圖

圖2 2019-2020年西江航線運輸次數占比排名前十位

3.2.2 航線的選擇

（1）以廣西至廣東的下行航線運輸價格為研究對象。

由于西江上下游區域經濟發展的自身特點，內河水運主要以廣西至廣東的下行貨流為主。受系統數據采集的限制，本項目主要研究以廣西轄區內的港口為起運港至珠江口廣東省相關港口為目的港的下行貨流。

（2）以西江航運干線，南寧、貴港、梧州至廣州區域三條航線為主要研究對象。

關于航線始發港的選擇。由于珠江水系廣西段屬于山區河流，為改善內河通航條件，西江航運干線建有長洲水利樞紐、桂平航運樞紐、貴港航運樞紐、西津水利樞紐等4座梯級樞紐。船舶通過樞紐船閘，相應增加時間成本和物流成本。南寧港、貴港港、梧州港之間均有船閘相隔，地理上將西江航運干線（廣西段）分成了上游、中游和下游三段，運價也呈現明顯不同的三個區間。南寧、貴港、梧州也是西江航運干線上三個國家級主要港口，其中，貴港2020年港口貨物吞吐量突破1億噸，吞吐量約占全區內河總吞吐量的60.8%，梧州占比25.5%，南寧占比5%，三市港口合計占比超過91%。因此航線的始發港分別設為南寧港、貴港港和梧州港。如下圖，航次排名前十位。其中南寧至廣州區域航線占總貨物運輸次數的3%，貴港為29.3%，梧州為12%。雖然，來賓港排名同樣靠前，但是由于大藤峽樞紐船閘建成通航不久，運行尚不穩定，航線價格受非常規性因素影響較大，因此被排除在本次研究之外。

關于航線目的港的選擇。西江航運干線主要流經廣東、廣西兩省區，西江航運運價指數的意義在于研究廣西運往廣東珠三角的價格波動趨勢。廣東段水域無船閘，廣州、佛山、江門和東莞等相近港口群作為目的港，運價無明顯差異。因此，目的港統稱為廣州區域。

3.2.3 貨種的選擇

根據數據分析結果，2020年廣西內河排名前三位的貨種分別是礦物性建筑材料（如碎石河沙等）、非金屬礦石、水泥等，占總貨運量的86.7%，占剔除集裝箱后的總貨運量的96%。具體占比如表2。此三種貨物以及鋼鐵和煤均以一般干貨船為主要運載工具。在實際運營中，三種貨物在船型選擇和運價水平上，區分度不大。因此，剔除集裝箱后，散貨運價指數基本可以忽略貨種對散貨運價波動的干擾。

表2 2020年廣西水路運輸貨物貨種分布

3.3 數據清洗結果

綜上分析，影響西江運價的主要因素就是始發港。經過清洗后，平均每日可用于指數計算的有效數據約有130條。該標準遠遠大于傳統典型樣本企業數據采集的數據量，甚至具備每日發布指數（以下簡稱：“日指數”）的條件。西江航運干線具備夜航條件。因此水路運輸經營活動為全年365天，每天24小時不間斷運行。

4.數據驗證

4.1 貴港航線運價指數

以貴港為例，經過數據清洗，2019年1月至2021年1月保留了33703條貴港的交易數據。將每天的數據進行算數平均數，與基期運價（25元/噸）進行比較，嘗試制作“日指數”。結果發現，日指數存在較大的隨機波動性，圖3為經過7天移動平滑處理后的指數圖形。

圖3 移動平滑后的貴港至廣州區域散貨運價日指數

通過上述指數走勢，可以觀察貴港至廣州區域的水路運輸價格走勢特點。即每年的10月份開始到下一年度的2月份，會有一波較大的上漲行情，這與現實情況基本吻合。西江一般每年10月中下旬進入枯水季節一直到第2年的2月下旬，在這段時期，一方面降雨量減少水位下降，大型船舶需要減載才能過閘，限制了航道的通過能力；另一方面，每年的第四季度又正值西江水路貨運的旺季。兩項因素疊加，導致西江運價普遍上漲。

圖4為2019年1月-2021年1月貴港至廣州區域散貨運價“月指數”。該圖可清晰看出2年期間價格的波動趨勢。

圖4 2019年1月-2021年1月貴港至廣州區域散貨運價“月指數”

4.2 南寧航線運價指數

依據相同方法計算得出，南寧至廣州區域指數圖形如下圖5、圖6：

圖5 移動平滑后的南寧至廣州區域散貨運價日指數

圖6 2019年1月-2021年1月南寧至廣州區域散貨運價“月指數”

從圖5和圖6中都可以看出，南寧的平均運價明顯高于貴港。這與實際情況相符。因為南寧需要通過4座梯級船閘才能到達廣州，相比貴港，運輸時間更長，成本更高。由于過閘數量多，整條航線受船閘的通航條件影響比較敏感，因此運價波動相對更加劇烈。圖中在2020年5月和8月期間出現了兩波上漲行情。經查，在2020年5月1日-5月20日西津水利樞紐流量在1000立方米每秒以下，無法滿足1000噸級船舶正常滿載過閘，導致5、6月份大量船舶堵閘，運價上升，8月再次出現類似情況。

4.3 梧州航線運價指數

依據相同方法計算得出，梧州至廣州區域指數圖形如圖7、圖8：

圖7 移動平滑后的梧州至廣州區域散貨運價日指數

圖8 2019年1月-2021年1月梧州至廣州區域散貨運價“月指數”

梧州航線特點是每年在春節前后的兩周時間，梧州船東習慣于春節停航。因此在2019年2月初和2020年2月初，均出現了數據間斷。

4.4 綜合運價指數

將南寧、貴港、梧州至廣州區域3條航線放在一張圖中（如圖9），可以看出三條航線運價水平的平均值存在明顯差異。南寧價格最高、過閘次數最多，曲線波動最多；貴港其次；梧州價格最低，過閘次數最少，最平穩。

圖9 2019年1月-2021年1月南寧、貴港、梧州至廣州區域散貨運價“月指數”

按照南寧、貴港、梧州分別權重為5%、67%、28%進行航線指數整合，得到廣西西江航運干散貨綜合運價指數（如圖10）。

圖10 廣西西江航運干散貨綜合運價指數

5.結論

綜上，通過廣西電子運單系統數據編制出來的廣西西江航運干散貨運價指數具有以下三個特點：一是指數能夠較好反映市場價格波動趨勢，系統數據采集，可以實現指數的自動生成，節省了人力、物力和財力的消耗。二是通過大數據采集全量數據，非常適用于市場主體分散，企業規模偏小，難以選取典型樣本的西江航運市場。既避免了抽樣數據的缺失，又避免了權重企業蓄意引導市場價格的可能性。為編制日指數提供了可行性。三是準確性更高，時效性更好。所有指數數據直接取自當天市場上真實發生的交易價格，具有更高的參考性價值。但也存在缺點：即部分企業擔心信息泄露、避稅等原因，從而低報成交價格，導致指數波動整體趨于平緩。雖然這一因素并不會改變指數整體的波動方向，但仍是未來需要解決的問題。