田 雪,楊江龍,張麗萍
(北京物資學院,北京 101149)
2012年5月第二屆中國臨港經(jīng)濟高峰論壇在青島召開,論壇以“轉(zhuǎn)變、突破、增長”為主題,深入探討了我國各沿海港口的經(jīng)營現(xiàn)狀及未來的發(fā)展方向?;仡?011年,中國大陸地區(qū)共完成貨物吞吐量100.41億t,完成集裝箱1.64億TEU,中國26個港口貨物吞吐量突破億噸。目前中國已經(jīng)成為全球貨物運輸最繁忙的地區(qū),也是港口發(fā)展最快的地區(qū)。目前中國港口發(fā)展到了新的起點,航運業(yè)也受到挑戰(zhàn)。加快臨港經(jīng)濟的發(fā)展是促進經(jīng)濟發(fā)展的重要內(nèi)容和突破口。青島港作為我國沿海重要港口,又是論壇的主辦方之一,因此在討論過程中備受關注。近年來,青島港的建設取得了飛速的發(fā)展,港口的年吞吐量也是逐年上升。2011年,全港吞吐量完成3.72億t,同比增長6.3%,保持世界第七;集裝箱完成1 302萬TEU,同比增長8.4%,實現(xiàn)了歷史性的突破。
據(jù)悉,“十二五”期間,青島港將建成集裝卸、物流、產(chǎn)業(yè)三位一體,綜合實力強大、功能配套、具有區(qū)域資源配置能力的東北亞國際航運中心,實現(xiàn)由世界大港向世界強港的轉(zhuǎn)變。要實現(xiàn)這樣的跨越式發(fā)展,就需要對青島港未來的經(jīng)營狀況作出科學、準確的預測。而貨物吞吐量作為港口發(fā)展水平的重要衡量指標不容忽視,準確預測港口的貨物吞吐量可以為港口建設及未來發(fā)展提供依據(jù)。
港口貨物吞吐量指經(jīng)海運進出主要港區(qū)范圍,并經(jīng)過裝卸的貨物數(shù)量,包括郵件及辦理托運手續(xù)的行李、包裹以及補給運輸船舶的燃料、物資和淡水。貨物吞吐量按貨物流向分為進口、出口吞吐量,按貨物交流性質(zhì)分為外貿(mào)貨物吞吐量和國內(nèi)貿(mào)易貨物吞吐量。貨物吞吐量的貨類構成及其流向,是衡量港口生產(chǎn)能力大小的重要指標。
貨物吞吐量計算方法:(1)由水路運進港口卸下的貨物,計算一次進港吞吐量;由本港裝船運出港口的貨物,計算一次出港吞吐量;(2)由水路運進港口,經(jīng)裝卸又從水路運出港口的轉(zhuǎn)口貨物,分別按進港和出港各計算一次吞吐量。(3)貨物吞吐量必須以該船在本港裝卸的貨物全部裝卸完畢,并且辦理交接手續(xù)后一次進行計算。(4)牲畜、家禽、輕泡等無法取得實際重量的貨物重量按系數(shù)進行換算。不能計算貨物吞吐量的情況有:(1)同一船舶運載進港,未經(jīng)裝卸又運載出港的貨物(包括原駁船換拖)。(2)由同一船舶卸下,隨后又裝上同一船舶運出港口的貨物,或裝船未運出又卸回本港的貨物。(3)港區(qū)范圍內(nèi)的輪渡、短途運輸貨物以及為運輸船舶裝卸服務和各碼頭之間的駁運量。(4)港口進行疏浚,運出港外拋棄的泥沙。(5)在港區(qū)內(nèi)裝船運至港區(qū)以外倒入海中的廢棄物。
在對港口貨物吞吐量進行預測時,典型的方法有灰色預測模型、指數(shù)平滑法、回歸預測法、聚焦預測法和神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型等。常用的一些預測方法(如回歸分析等),需要較大的樣本。若樣本較小,常造成較大誤差,使預測目標失效。而灰色預測模型是微分方程的時間連續(xù)函數(shù)模型,不像數(shù)理統(tǒng)計方法那樣要以大量數(shù)據(jù)為基礎。因此,對于數(shù)據(jù)較少、信息貧乏的樣本,用灰色預測模型對其進行預測,簡捷有效且精度較高。在港口數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)展不成熟的情況下,市場變化較靈活,因素復雜,統(tǒng)計標準缺乏,有關物流的統(tǒng)計資料很難滿足一般預測方法的要求。此時,灰色預測模型是一種較為理想的預測方法。而在灰色預測方法中,使用最為廣泛的是GM(1,1)模型。所以,本文采用灰色預測中的GM(1,1)模型對青島港貨物吞吐量進行預測。
青島港歷年貨物吞吐量見表1。
表1 青島港貨物年吞吐量表
運用Excel可以完成青島港貨物年吞吐量的GM(1,1)模型預測,其計算過程如下:
(1)將青島港2001年至2011年的貨物吞吐量填入單元格C2:C12中。
(2)在單元格D2中輸入:=C2,然后按Enter鍵,在D3中輸入:=D2+C3,然后填充D4:D12。
(3)在E3中輸入:=0.5·D3+0.5·D2,用填充柄填充E4:
E12。
(4)矩陣B10·2用J2:K12表示,然后選中區(qū)域B18:K19,在單元格B18中輸入:=TRANSPOSE(J2:K12),按下Ctrl+Shift+Enter鍵,可得BT,然后可刪掉J2:K12的內(nèi)容。
(5)選中區(qū)域B20:C21,用MMULT函數(shù)可求得BTB。
(6)選中J20:K21,在J20中輸入:=MINVERSE(B20:C21)可得(BTB)-1。
(7)選中區(qū)域B21:K23,用MMULT函數(shù)求出(BTB)-1BT。
(8)選中區(qū)域I14:I15,用MMULT函數(shù)讓(BTB)-1BT與yN作乘,求出a和b的值。在K15中輸入:=I15/I14,得出b/a的值。
(9)在F3中輸入:=($ C$ 2 -$ K $1 5)·EXP(-$ I$ 14·(B3-1))+$ K$ 15,得^X(1)(2),用填充柄填充F4:F17。
(10)在G12輸入:=(F12-F11),得^X(0)(11),用填充柄填充G11:G3和G13:G17。
(11)在H2中輸入:=(C2-G2)得殘差ε(2),用填充柄填充H3:H12。
(12)在I2中輸入:=ABS(H2)/C2,得相對誤差,用填充柄填充I3:I12。
(13)在D15中輸入:=AVERAGE(I2:I12)求得相對平均值MRE。
(14)在J2中輸入:=ABS(H2-AVERAGE($H$ 2:$H$ 12)),用填充柄填充J3:J12;
(15)在K2中輸入:=IF(J2<$D$ 16,1,0),用填充柄填充K3:K12。
(16)在K16中輸入:=STDEV(H2:H12)/STDEV(C2:C12),求得方差比c。
(17)在K17中輸入:=SUM(K2:K12)/11得小誤差概率p。
灰色模型的預測精度與預測期限與發(fā)展系數(shù)a值密切相關[3]:當-a<0.3時,GM(1,l)模型可用于中長期預測;當0.3<-a<0.5時,GM(1,l)模型可用于短期預測,中長期預測慎用;當0.5<-a<0.8時,用GM(1,1)作短期預測應十分謹慎;當0.8<-a<1時,應采用殘差修正GM(1,l)模型;當-a>1時,不宜采用GM(1,l)模型。由表2可知-a的值為0.118 1,小于0.3,所以模型可以用于中長期預測。
表2 Excel計算結果
表3 模型精度檢驗等級參照表
由表2可知,應用GM(1,1)模型預測青島港貨物吞吐量的平均相對誤差為0.050 279 51,方差比為0.146 407 455,小誤差概率為1。通過對照表3可知,青島港貨物吞吐量的平均相對誤差精度為二級,方差比的精度為一級,小誤差概率精度為一級。總體來講,預測精度較高,預測結果與實際值基本相符,可以用來預測青島港2012年至2016年的貨物吞吐量,預測結果見表4。青島港2001年至2016年(其中2012年至2016年為預測值)貨物吞吐量走勢如圖1所示。
表4 2012年至2016年青島港貨物年吞吐量預測表
圖1 青島港歷年貨物吞吐量走勢圖
通過以上的分析及演算預測可知,2001年至2011年青島港年貨運量的同期環(huán)比增長速度為13.67%,此為歷史期的回顧。而預測期(即2012年至2016年)青島港貨運量的增長速度預計為13.94%。這說明青島港貨運量將在未來5年穩(wěn)步增加,青島港的吞吐能力將會逐步增強。這種發(fā)展態(tài)勢的出現(xiàn)與政府對青島港的政策支持及我國國民經(jīng)濟的穩(wěn)步增長是分不開的。加之經(jīng)濟危機之后,國際經(jīng)濟態(tài)勢好轉(zhuǎn),對外貿(mào)易復蘇,也給青島港的發(fā)展帶來了新的機遇。在國內(nèi)外利好因素的共同作用下,未來5年青島港將處于穩(wěn)步發(fā)展時期。
盡管在未來一段時期,青島港發(fā)展前景較為樂觀,但仍應注意不可過于冒進,要使港區(qū)的建設與其經(jīng)濟腹地及服務區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展相協(xié)調(diào)。以青島乃至山東地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展為港口發(fā)展的基礎,積極打造以青島港為核心的臨港經(jīng)濟區(qū),充分利用青島港優(yōu)越的地理位置和得天獨厚的自然條件,努力推動青島港的轉(zhuǎn)型升級。將青島港的角色由過去的后勤補給站轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟發(fā)展前線的物資調(diào)度站,全面整合各種資源,大力發(fā)展臨港經(jīng)濟,從而實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置??傊掏铝康脑鲩L顯示了青島港發(fā)展的量變,不斷積累必將帶來青島港的轉(zhuǎn)型、突破,最終實現(xiàn)青島港的跨越式發(fā)展。
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