我國港口集裝箱運輸發展現狀分析及需求預測

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　　隨著改革開放的持續推進和社會經濟的飛速發展，我國港口集裝箱運輸業蓬勃發展，港口集裝箱吞吐量連續多年位居世界第一，多個港口的相關指標排名世界前列。本文分析我國港口集裝箱運輸發展現狀，針對港口集裝箱運輸需求生成機制，梳理影響港口集裝箱吞吐量的關鍵因素，并基于遺傳小波神經網絡模型預測2011―2017年我國港口集裝箱吞吐量。結果表明：該模型擬合效果較好，適用于預測我國港口集裝箱吞吐量，可為港航企業相關決策提供支持和依據。
　　1 我國港口集裝箱運輸發展現狀
　　1.1 集裝箱港口布局
　　近年來，我國集裝箱港口布局日趨合理，由北向南、由西向東逐步形成環渤海、長江流域、長三角、西南沿海、東南沿海和珠三角等六大集裝箱港口群。
　?。?）環渤海集裝箱港口群 環渤海集裝箱港口群以青島港、天津港、大連港和營口港為核心。青島港地理位置優越，是全球重要的海運樞紐和貿易口岸;天津港作為目前我國最大的人工港，與世界多個國家和地區的港口建立了航線聯系;大連港和營口港集裝箱吞吐量相對較少，但是隨著振興東北老工業基地戰略的實施，未來大連港和營口港有望迎頭趕上，在提升集裝箱吞吐量的同時優化服務質量。
　?。?）長江流域集裝箱港口群 長江流域集裝箱港口群以武漢港、重慶港、揚州港和蕪湖港為核心。武漢港和重慶港分別以我國中西部兩大龍頭城市武漢和重慶為依托，對我國中西部地區經濟發展有較強的輻射作用;揚州港和蕪湖港作為長江流域重要的交通樞紐，在集裝箱多式聯運中扮演著重要角色。
　?。?）長三角集裝箱港口群 長三角集裝箱港口群以上海港和寧波舟山港為核心，是我國乃至世界上規模最大的集裝箱港口群。上海港擁有優越的地理位置，其經濟腹地不僅覆蓋長三角地區，而且延伸至長江流域;寧波舟山港作為我國沿海主要港口之一，目前已發展成為全球重要的集裝箱干線港。
　?。?）西南沿海集裝箱港口群 西南沿海集裝箱港口群以?？诟?、湛江港、防城港港和欽州港為核心。雖然集裝箱吞吐量落后于其他集裝箱港口群，但西南沿海集裝箱港口群對廣西、云南等省區的經濟發展發揮著重要的支持作用。
　?。?）東南沿海集裝箱港口群 東南沿海集裝箱港口群以廈門港、泉州港和福州港為核心。雖然經濟腹地相互交叉，但上述港口在推動腹地經濟發展和貨源流動方面均發揮著重要作用，并在國際海運領域扮演著重要角色。
　?。?）珠三角集裝箱港口群 珠三角集裝箱港口群以深圳港、廣州港、汕頭港和中山港為核心，其中深圳港目前已發展成為華南地區極具戰略地位的集裝箱港口。
　　1.2 港口集裝箱吞吐量
　　近年來，隨著我國社會經濟的飛速發展，集裝箱運輸業進入繁榮發展期。由圖1可見：2007年，我國規模以上港口集裝箱吞吐量首次突破1億TEU，達到1.13億TEU;2015―2017年，我國規模以上港口集裝箱吞吐量從2.10億TEU增長到2.37億TEU，雖然增速放緩，但由于基數較大，年增量仍然達到TEU左右。在2017年全球二十大集裝箱港口排名中，我國共有9個港口入圍，幾乎占據半壁江山，其中上海港、深圳港、寧波舟山港、香港港、廣州港、青島港和天津港躋身全球十大集裝箱港口之列（見表1）。
　　2 我國港口集裝箱運輸需求預測
　　針對港口集裝箱運輸需求生成機制，梳理影響港口集裝箱吞吐量的關鍵因素，基于各關鍵因素與港口集裝箱吞吐量之間的關系，構建遺傳小波神經網絡模型，預測我國港口集裝箱吞吐量，進而預測我國港口集裝箱運輸需求發展趨勢。
　　2.1 影響港口集裝箱吞吐量的關鍵因素
　?。?）腹地國內生產總值 腹地經濟發展水平直接影響港口集裝箱運輸需求。作為衡量腹地經濟發展水平的核心指標，國內生產總值在一定程度上決定港口集裝箱運輸發展水平和集裝箱吞吐量。
　?。?）腹地產業結構 運輸需求起源于社會經濟活動，受產業結構影響。集裝箱運輸作為一種特殊的運輸形式，同樣受產業結構影響，例如：當主導產業由第一產業轉變為第二產業或第三產業時，集裝箱運輸需求呈現持續增長態勢。
　?。?）腹地對外貿易發展水平 集裝箱運輸是對外貿易運輸的主要形式之一，腹地對外貿易發展有助于刺激集裝箱運輸發展，進而推動港口集裝箱吞吐量增長。
　　（4）貨源種類 海運貨物種類繁多，并非所有貨物都適合采用集裝箱運輸。提高適箱貨比例有助于推動港口集裝箱吞吐量增長。
　?。?）港口集疏運系統 發達的集疏運系統有助于提高集裝箱運輸效率，緩解堆場作業壓力和壓船、壓貨現象，從而吸引貨源，提高港口集裝箱吞吐量。
　　2.2 我國港口集裝箱吞吐量預測
　　基于上述對港口集裝箱吞吐量關鍵影響因素的分析，將國內生產總值、進出口貿易額、鐵路貨運量、第二產業產值和第三產業產值作為輸入變量，港口集裝箱吞吐量作為輸出變量，并選取1979―2017年的數據進行模擬，其中：1979―2010年的數據為訓練數據，2011―2017年的數據為檢驗數據。輸入數據的維數為5，輸出數據的維數為1。隱含層設置為1層，隱含層節點數根據相關文獻的經驗方法確定為5，即網絡初始結構為5。此外，用遺傳算法優化神經網絡初始參數時，設置最大迭代次數為100次，種群規模為100，學習速率為0.01，并采用Morlet小波函數作為網絡隱含層的激勵函數。
　　經過計算，得到2011―2017年我國港口集裝箱吞吐量預測結果。由表2可知：預測值與實際值的誤差小于4%（一般誤差小于10%較理想），擬合效果較好。
　　3 結束語
　　當前我國已形成六大集裝箱港口群，其中西南沿海和長江流域新興集裝箱港口的發展將進一步推動我國港口集裝箱吞吐量增長。從2011―2017年我國港口集裝箱吞吐量預測結果可以看出，本文提出的模型能夠重現和模擬我國港口集裝箱吞吐量變化趨勢，從而為港航企業決策提供支持和依據。
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