梁瑩瑩 王元?dú)g

（遼寧工業(yè)大學(xué)，遼寧 錦州 121000）

港口作為雙循環(huán)中交叉重疊的運(yùn)輸區(qū)域，起到了內(nèi)外運(yùn)輸和循環(huán)聯(lián)動(dòng)的紐帶作用。隨著“一帶一路”的倡議的不斷深入，我國的海鐵聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)在運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展日益重要，正呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢趕上世界水平。2019年中國的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)總箱量已突破400 萬標(biāo)準(zhǔn)箱，相比2018年增長23%，再次創(chuàng)下歷史新高。其中，營口港在2019年完成集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)裝卸量80 萬標(biāo)準(zhǔn)箱，同比增長了4.85%，并且呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢。但對于全國的海鐵聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)而言，海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量與港口吞吐量占比只有2%,遠(yuǎn)比發(fā)達(dá)國家20%的水平低。目前，全國有600 多個(gè)鐵路集裝箱辦理站，主要組成了18 個(gè)集裝箱中心站，輻射了全國的鐵路集裝箱運(yùn)輸辦理業(yè)務(wù)和鐵路網(wǎng)絡(luò)，海鐵聯(lián)運(yùn)也和加大了陸海的聯(lián)動(dòng)，使得“海上絲綢之路”的沿線國家在貨物運(yùn)輸和經(jīng)濟(jì)交易方面都逐漸密切，甚至越來越多的企業(yè)開始選擇海鐵聯(lián)運(yùn)的運(yùn)輸方式來實(shí)現(xiàn)貨物的供應(yīng)鏈服務(wù)。

一、營口港運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀

營口港是我國東北部和內(nèi)蒙古東部最便捷、最重要的貨運(yùn)港口，是我國綜合運(yùn)輸系統(tǒng)的重要樞紐，也是沿海主要港口之一。由于其地理上的獨(dú)特性和高度的國家警惕性，相關(guān)地區(qū)部門已將營口列為23 個(gè)港口國家物流樞紐之一，這將極大地促進(jìn)港口發(fā)展。

營口港位于大連市和沈陽市200 公里之間，還擁有優(yōu)美的環(huán)境、舒適的氣候。其主體港區(qū)是鲅魚圈港區(qū)，港區(qū)的水深適宜，冬季不凍結(jié)，為全年通航提供了良好的基礎(chǔ)條件，是理想的貿(mào)易運(yùn)輸港口。2018年，營口港的集裝箱吞吐量和港口貨物吞吐量在東北地區(qū)都位列前茅，而且內(nèi)貿(mào)集裝箱占所有集裝箱的98%以上。營口港的海鐵綜合運(yùn)輸業(yè)務(wù)量在中國占有很大份額，分別占東北地區(qū)國內(nèi)同類型市場份額的17%和相同市場份額的70%，并連續(xù)第五年快速增長。2015-2019年進(jìn)出營口港的海鐵集裝箱運(yùn)輸?shù)木唧w數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 2015-2019年?duì)I口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量統(tǒng)計(jì)表

營口港在海鐵聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)的成果可以從幾個(gè)方面得知：1.營口港的海上航線較多，內(nèi)貿(mào)的集裝箱更是優(yōu)勢所在，已開通了100 多條國內(nèi)海鐵聯(lián)運(yùn)集裝箱班列和“營滿歐”國際集裝箱班列；2.營口港在2015年便正式運(yùn)用了內(nèi)外貿(mào)易運(yùn)輸業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，將內(nèi)陸的運(yùn)輸和國際業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元化信息管理，真正地符合如今大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展模式。3.營口港的鲅魚圈港區(qū)之所以是主體，其鐵路和港區(qū)的直達(dá)式作業(yè)模式為營口港輕松解決了“最后一公里”的難題，并使之成為了特有的優(yōu)勢。4.營口港在2019年9 月11 日被列為港口型國家物流樞紐，也為營口港的發(fā)展提供了較好的政策支持和發(fā)展氛圍。以上的優(yōu)勢和支持可以從營口港相關(guān)數(shù)據(jù)看出，2015-2019年?duì)I口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量和吞吐量具體數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 2015-2019年?duì)I口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量和影響因素?cái)?shù)據(jù)

由表2 可知，遼寧省的地區(qū)生產(chǎn)總值近五年從20210.3 億元逐年遞增到24909.5 億元，具有良好大環(huán)境下的貨物吞吐量也有較好的發(fā)展勢頭，但2019年還是有所下降。盡管如此，營口港的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量占整個(gè)港口集裝箱吞吐量約10%，并以2%的增長率逐年遞增。其海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量比同一省份的大連港處于領(lǐng)先地位，大連港2018年的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量為39.3 萬標(biāo)準(zhǔn)箱，與營口港的76.3 萬標(biāo)準(zhǔn)箱相比幾乎少一半。盡管在2019年?duì)I口港的集裝箱吞吐量增長速度是負(fù)增長，但海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量依舊保持著勢不可擋的增長趨勢，營口港在海鐵聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)的優(yōu)勢值得學(xué)者研究。

二、預(yù)測方法介紹

當(dāng)前，諸如回歸預(yù)測、指數(shù)平滑預(yù)測、彈性系數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和灰色RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的各個(gè)領(lǐng)域的預(yù)測方法變得越來越成熟。由于不同預(yù)測方法的使用都要提前設(shè)定假設(shè)條件，在假設(shè)過程過一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤或不合理，由此建立的預(yù)測模型便沒有準(zhǔn)確性和代表性，這樣的研究便是沒有意義的。而且預(yù)測總是受到很多外界的不確定因素影響，為了使預(yù)測的結(jié)果更具有科學(xué)性和代表性，通常會(huì)將不同的模型進(jìn)行集成分析，進(jìn)而減少單一假設(shè)所帶來的誤差值。

通過分析營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的發(fā)展趨勢和特點(diǎn)，選取了GM(1,1)、回歸模型和三次平滑指數(shù)法進(jìn)行單項(xiàng)預(yù)測。GM（1，1）對樣本數(shù)據(jù)的要求較低，且對中長期的預(yù)測效果很好，但近期效果較差。為提高預(yù)測準(zhǔn)確度將回歸模型和指數(shù)平滑法引入建立組合模型。在計(jì)算權(quán)重方面有越來越多的方法可供學(xué)者選擇，例如：算術(shù)平均數(shù)、最優(yōu)加權(quán)法、均方誤差倒數(shù)法、簡單加權(quán)法和預(yù)測誤差平方和倒數(shù)法等。通過選取預(yù)測誤差平方和倒數(shù)法三種不同模型進(jìn)行組合，最后得出組合模型下的預(yù)測值。

（一）灰色預(yù)測法

首先，構(gòu)造營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的初始時(shí)間序列：

式（1）指的是各年的營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量，在采用依次累加來減少時(shí)間序列的隨機(jī)性，使得數(shù)據(jù)更具有關(guān)聯(lián)性，得出若隨機(jī)序列，如公式（2）所示。

其次，通過運(yùn)量X 和時(shí)間t 的關(guān)系式進(jìn)行一元微分，建立灰色GM （1，1）預(yù)測模型如公式（3）所示。

式（3）：m 和n 都屬于待估系數(shù)，且m 和n 可以運(yùn)用最小二乘法解得，如公式（4）所示。

公式（4）中的矩陣A 和矩陣Y 的具體算法如公式（5）和（6）所示。

將式（4）計(jì)算得出的m 和n 的具體數(shù)值帶入公式（3）中，可得出灰色GM(1,1)的預(yù)測微分方程，并將算是進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算得出預(yù)測模型，如公式（7）所示。

最后將累積的數(shù)值進(jìn)行還原，便可得出GM（1，1）模型的預(yù)測方程式為（8）所示。

式中：t 表示預(yù)測值的各期年份，表示所求年份的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量。

（二）線性回歸方法

港口集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量與直接經(jīng)濟(jì)腹地的經(jīng)濟(jì)水平有很重要的關(guān)系。一元線性回歸的一般表達(dá)式，如公式（9）所示。

其中，Y 為所求預(yù)測值；a、b 為回歸系數(shù)。

（三）時(shí)間序列法

采用時(shí)間序列法對營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測，主要是因?yàn)榧b箱吞吐量不受季節(jié)的影響，加上各年的歷史數(shù)據(jù)是連續(xù)的，因此選取了時(shí)序列法中的預(yù)測擬合度高的三次指數(shù)平滑法進(jìn)行單項(xiàng)預(yù)測。將時(shí)間按照序列排序得：表示各期的指數(shù)平滑數(shù)；表示為指數(shù)平滑系數(shù)，綜上得出指數(shù)平滑公式如公式（10）（11）（12）所示。

三次指數(shù)平滑預(yù)測模型如公式（13）所示：

將a、b、c 的結(jié)果帶入三次指數(shù)平模型（13）中，便可得出預(yù)測值。

（四）組合預(yù)測法

選取誤差平方和倒數(shù)法來預(yù)測最終結(jié)果，側(cè)重考慮平均相對誤差和方差之間的關(guān)系來確定各自所占權(quán)重。本文將相對誤差權(quán)重大小設(shè)定為0.7，可知方差所占權(quán)重比值為0.3，根據(jù)相對誤差和方差的倒數(shù)來建立組合預(yù)測模型的權(quán)重比值，如公式（17）所示。

三、營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測模型構(gòu)建

（一）單一模型預(yù)測模型

1. GM（1，1）預(yù)測模型及實(shí)現(xiàn)

再構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣A 和數(shù)列向量Y：

用最小二乘法去求待估參數(shù)m 和n，得到：

綜上所述，可得出灰色GM(1,1)預(yù)測模型為：

以營口港2015-2019年集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)作為研究對象進(jìn)行模型驗(yàn)證，采用灰色GM(1,1)對營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測結(jié)果如表3 所示。

2. 一元線性回歸預(yù)測模型及實(shí)現(xiàn)

根據(jù)研究目的和對象特點(diǎn)，結(jié)合表2 可知的原始數(shù)據(jù)，建立營口港的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量和遼寧省地區(qū)生產(chǎn)總值的一元線性回歸預(yù)測模型：

以營口港2015-2019年集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)作為研究對象進(jìn)行模型驗(yàn)證，采用一元線性回歸預(yù)測得出的擬合值和相對誤差結(jié)果如表3 所示。

3.三次指數(shù)平滑預(yù)測模型及實(shí)現(xiàn)

根據(jù)營口港2015-2019年集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的實(shí)際數(shù)據(jù)可知，海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量和時(shí)間有較強(qiáng)的線性關(guān)系。經(jīng)過相關(guān)文獻(xiàn)閱讀，本文將前三期的算術(shù)平均數(shù)作為研究的第一期數(shù)據(jù)，并以=0.9 建立營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量三次指數(shù)平滑預(yù)測模型，其中a=79.3，b=9.6，c=0.5，得三次指數(shù)平滑預(yù)測模型：

以營口港2015-2019年集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)作為研究對象進(jìn)行模型驗(yàn)證，運(yùn)用三次平滑指數(shù)模型計(jì)算的擬合值和相對誤差結(jié)果如表3 所示。

表3 三種模型下2015——2019年?duì)I口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的擬合值和相對誤差分析

根據(jù)表3 的單項(xiàng)預(yù)測模型計(jì)算結(jié)果和相對誤差可知，選用的模型不一樣會(huì)直接影響到預(yù)測數(shù)值之間產(chǎn)生或多或少的差異。

（二）組合預(yù)測模型及實(shí)現(xiàn)

根據(jù)公式（17）可知組合預(yù)測模型的權(quán)重大小，由此可建立組合預(yù)測模型：

通過表3 中的計(jì)算結(jié)果，可以從近似值和相對誤差中計(jì)算出單個(gè)模型的平均相對誤差和方差結(jié)果，如表4所示。

表4 三種模型的平均相對誤差和方差

由表4 可知，通過選取的三種單一預(yù)測模型計(jì)算，回歸模型的方差和平均相對誤差相對較小，但由于一元線性回歸所考慮的前提條件并非全面，所以需要綜合其他方法的優(yōu)勢。為得出更具有代表性的預(yù)測值，進(jìn)而需要對三種預(yù)測模型進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，具體計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 三種模型對營口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測值的所占權(quán)重

由表5 結(jié)果和公式（17），可建立營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測的組合預(yù)測模型。

?同樣選取單一預(yù)測模型研究對象和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行組合預(yù)測模型的驗(yàn)證，最終比較出組合預(yù)測模型的準(zhǔn)確度和優(yōu)勢。

四、營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測實(shí)證分析

基于組合預(yù)測模型得出營口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測值和相對誤差分析結(jié)果，如表6 所示。

表6 組合預(yù)測的2015——2019年?duì)I口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測值和相對誤差分析

由表6 可知，本文建立的組合預(yù)測模型所得到的平均相對誤差和方差分別為4.55、3.65，與選定的單一預(yù)測模型誤差和方差都小，即組合預(yù)測模型的預(yù)測值的精度和代表性都更有優(yōu)勢。因此，組合預(yù)測模型的可靠性較好，滿足了營口港集裝箱海鐵運(yùn)輸量的預(yù)測。基于前文的單一預(yù)測模型，計(jì)算了2020——2024年?duì)I口港集裝箱鐵海聯(lián)運(yùn)的總運(yùn)量，結(jié)果如表7 所示。

表7 三種模型下的2020——2024年?duì)I口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測值

由表7 的計(jì)算結(jié)果和單一模型各自的權(quán)重，最終通過組合預(yù)測模型可以得到2019-2023年?duì)I口港集裝箱海鐵聯(lián)合運(yùn)輸量的預(yù)測值，計(jì)算結(jié)果如表8 所示。

表8 組合預(yù)測下的2020——2024年?duì)I口港海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量預(yù)測值

由表8 可知，對于營口港的海鐵聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)，未來五年將呈現(xiàn)向上發(fā)展趨勢。如何使?fàn)I口港的運(yùn)輸業(yè)務(wù)更加具有優(yōu)勢，并拓寬產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)域，是企業(yè)營運(yùn)人員和投資者都應(yīng)在注意到的問題。為加大港口之間的競爭優(yōu)勢和行業(yè)地位，從而不斷的進(jìn)行內(nèi)部結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)多元化的升級，同時(shí)應(yīng)該注意在擴(kuò)大港口營運(yùn)規(guī)模不能一味追求范圍。

五、結(jié)論

從實(shí)證分析可以看出，營口港的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的所在城市的地區(qū)生產(chǎn)總值都處于穩(wěn)步提升階段。但為應(yīng)對經(jīng)濟(jì)全球一體化的快速發(fā)展，優(yōu)化對東北地區(qū)、內(nèi)蒙古東部的運(yùn)輸路徑和方式，仍然具有很多方面需要完善。

針對營口港集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)量的預(yù)測值和增長趨勢可知，要想在該領(lǐng)域占得一席之地就的不斷優(yōu)化營運(yùn)模式。并且了解到營口港目前管理以及基礎(chǔ)設(shè)施的不足，使其從傳統(tǒng)的模式轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代化的綜合運(yùn)輸模式，需要考慮如下幾點(diǎn)：1.政策完善，各行各業(yè)想要穩(wěn)定發(fā)展離不開政府和環(huán)境的支持；2.港口設(shè)施，面對物流的快速增長原有的設(shè)施已經(jīng)不再能支撐大量的貨物；3.服務(wù)質(zhì)量，作為服務(wù)行業(yè)的運(yùn)輸業(yè)，保障客戶的貨物安全到達(dá)的同時(shí)還得提供高質(zhì)量的服務(wù)水平。4.信息化管理，信息時(shí)代的發(fā)展要求各行業(yè)轉(zhuǎn)換原來的管理模式，使其能快速接收到最前端數(shù)據(jù)；5.最后，為滿足港口業(yè)務(wù)量的增長而擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模時(shí)，港口規(guī)模的擴(kuò)建也需要考慮適度原則，并非規(guī)模建設(shè)越大經(jīng)濟(jì)效益越高。