Спрос на грузоперевозки: Спрос и цена на автомобильные грузоперевозки в январе–июне заметно выросли

Содержание

Спрос и цена на автомобильные грузоперевозки в январе–июне заметно выросли

Рынок грузовых перевозок автотранспортом в первом полугодии заметно вырос: по данным биржи автомобильных грузоперевозок ATI.SU, количество заявок на перевозки по РФ выросло на 64,6% к тому же периоду 2020 года и на 55% к первому полугодию доковидного 2019-го.

«Тенденция к существенному увеличению количества заявок на автомобильные грузоперевозки наметилась уже в конце прошлого года и усилилась в первые месяцы нынешнего,— сообщает ATI.SU.— Вместе с тем весной 2021 года рост заявок на перевозку грузов сопровождался сокращением количества добавленных машин, то есть наблюдался дефицит перевозчиков. Эта тенденция в последующих месяцах первого полугодия сохранилась».

По данным биржи, существенный рост спроса на перевозки зафиксирован практически по всем популярным направлениям. Так, количество заявок на перевозки по Московской области по сравнению с прошлым годом выросло на 98%, по направлению из Подмосковья в Ленинградскую область — на 76%, а из Татарстана в Московскую область — 103%.

Также увеличилось количество перевозок внутри крупных городов, например, число заявок на перевозки по Москве — на 57%, а в Петербурге — на 60%.

«Особенно впечатляющий рост демонстрируют перевозки большегрузным транспортом (от 20 тонн),— сообщает ATI.SU.— В этой категории перевозки по Московской области прибавили 150%, из Подмосковья в Ленобласть — на 131%, из Подмосковья в Краснодарский край — на 155%. Почти по всем популярным направлениям число заявок на перевозки большегрузами выросло в два с лишним раза».

Что касается категорий грузов, спрос на перевозку товаров народного потребления увеличился на 57%, стройматериалов — на 61%, продуктов питания — на 73%. Наиболее же существенный рост показали ДСП (+142%), автомобили (+125%) и пиломатериалы (+111%).

«Стремительный рост спроса не компенсируется соответствующим ростом предложения и закономерно привел к росту цен»,— сообщает биржа. Так, средняя цена перевозок 20-тонными грузовиками по Московской области выросла на 17%, при перевозках из Подмосковья в Ленобласть — на 21%, из Подмосковья в Краснодарский край — на 23%.

При этом практически по всем популярным направлениям удорожание составило как минимум 10%.

Наталья Скорлыгина

грузоперевозчики Казани фиксируют рост спроса — РБК

В объединении грузоперевозчиков Казани сообщили, что в республике наблюдается дефицит перевозчиков. Однако эксперты уверяют, что спрос на логистику вырос на 40% по сравнению с прошлым годом

Грузовики и работа – есть, водителей – нет

Отрасль грузоперевозок испытывает кадровый дефицит.  Как сообщил РБК Татарстан председатель правления объединения перевозчиков Казани Владислав Абрамов, грузоперевозки растут из-за нехватки водителей и техники. 

«На рынке не хватает водителей. В автопарках стоит 10% транспорта без водителей, поэтому нет перевозчиков. Помимо этого, новая техника становится недоступной из-за роста цен, а старая выходит из строя. Создается впечатление, что возросло количество перевозок по причине нехватки транспорта и водителей», — сказал Абрамов.

Количество рейсов, по его словам, сокращается. «Я на своем опыте наблюдаю, что клиенты раньше отправляли по 10 машин в неделю, потом их стало 5, а сейчас, вообще, 2. В целом, сейчас для перевозчиков хорошая пора. Но их прибыльность не растет по причине повышения цен на топливо, технику и налоговы платежей. Можно отметить, что с грузами ситуация нормальная», — сообщил Абрамов.

Абрамов отметил, что в связи с пандемией и развитием онлайн-ритейла, логистический рынок обрел новый импульс – перевозку за рубеж. «Раньше мы возили продукцию наших заводов. Но сейчас, к сожалению, они осуществляют меньше заказов из-за сокращений. А вот Китай – новое веяние последних двух лет. Многие крупные перевозчики перешли туда», — рассказал Владислав Абрамов.

Грузоперевозки в рост

Эксперты сервиса «Авито. Услуги» сообщили, что в Казани с января по ноябрь спрос на грузоперевозки увеличился на 40%, по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, на услуги грузчиков — на 54%, переездов — на 28%.

Спрос на автомобильные грузоперевозки продуктов в марте вырос на 43%, медикаментов на 28% | 10.04.20

Повышенный спрос на автомобильные грузовые перевозки продуктов питания, бытовой химии, медицинского оборудования и медикаментов был зафиксирован в марте на фоне ажиотажного спроса на эти категории товаров в ретейле. Об этом свидетельствуют данные биржи грузоперевозок ATI.SU.

«В марте 2020 года количество заявок на перевозку бытовой химии выросло на 54% по сравнению с мартом 2019 года, бытовой техники — на 54%, продуктов питания на 43%, перевозка ТНП (товаров народного потребления) — на 34%.

Особый рост показали такие категории как крупы (+88%) и сахар (+85%), а вот перевозки алкоголя — относительно умеренный рост (+26%)», — сообщают в ATI.SU.

Также на 40% вырос спрос на грузоперевозки медицинского оборудования, к которому относятся в том числе и медицинские маски. Более скромный прирост по сравнению с прошлым годом показали медикаменты (+28%). Однако, если сравнивать показатели марта к февралю, то наблюдается резкий рост спроса на 52%.

«Вероятно, основной причиной такого бурного роста стал ажиотажный спрос на отдельные категории товаров в ритейле, а также стремление самих ритейлеров создать максимальные запасы в условиях неопределенности и возможных сбоев с поставками. Также могло сказаться падение курса рубля и связанные с этим инфляционные ожидания — повышенный спрос объяснялся стремлением закупить товары по старым ценам», — пояснили на бирже.

При этом рост автомобильных грузоперевозок в марте был зафиксирован не только на товары из потребительской корзины. Так, существенно прибавили стройматериалы (+19%) и удобрения (+44%). «Скорее всего, причиной этого стало то, что компании стремились перевезти грузы здесь и сейчас, ожидая, что в будущем перевозка может стать сложной, а то и невыполнимой задачей. Как видим, эти опасения не были напрасны — уже сейчас некоторые регионы и отдельные города переходят на закрытый режим, позволяя провозить лишь отдельные категории товаров», — прокомментировали статистику в ATI.SU.

Информационное агентство России ТАСС

Рынок грузоперевозок сегодня: почему ажиотажный спрос не рождает предложение и к чему это приведет?

Тенденция стремительного роста спроса на доставку грузов зафиксирована на крупнейшей в России и СНГ Бирже автомобильных грузоперевозок ATI.su (ранее АвтоТрансИнфо). Информацию об этом компания разместила в своем сетевом блоге 5 апреля.

Речь идет о повышении количества заявок на перевозки по стране за первые два месяца текущего года до отметки 56%, в сравнении с аналогичным периодом прошлого года, то есть с 3 млн предложений до почти 5 млн. Однако радоваться этому вряд ли стоит, так как на этом фоне четко обозначился дефицит грузоперевозчиков: число выставленных грузовиков сократилось на 22%.

Весной можно ожидать роста цен на среднетоннажные перевозки по всем направлениям, – прокомментировал состояние рынка основатель и управляющий Биржи Святослав Вильде.

В этой связи стоимость транспортных услуг за указанный период уже возросла на 10%, и это не предел. Данная ситуация вне всяких сомнений приведет к росту цен на товары, но не более чем на 3-5%, – считают в отрасли.

Столь противоречивая ситуация, сложившаяся в секторе грузоперевозок – результат не только общей тяжелой ситуации в стране, обусловленной влиянием пандемии, но и некоторых нововведений в сфере законодательства, которые непосредственно коснулись перевозчиков.

Автоперевозчики уже заявляют о повышение стоимости грузоперевозок на 20-30%, о чем намерены официально уведомить своих заказчиков. Данное повышение они объясняют ростом расходов из-за необходимости объезда Москвы по ЦКАД и увеличением платы за тонны (рост тарифов в системе «Платон»).

Кроме того, не стоит недооценивать влияние рынка e-commercе, который стремительно продолжает набирать обороты, и сервисов экспресс-доставки. Водителей из FTL активно переманивают в данные отрасли, – считает Вильде.

Несколькими днями ранее крупнейший российский медиахолдинг РБК также сообщал о том, что транспортные компании столкнулись с кадровым дефицитом. Водители уходят из компаний в курьерские службы и в быстро развивающийся сегмент экспресс-доставки.

В ATI полагают, что ситуацию с нехваткой водителей может разрешить открытие внешних границ, которое позволит привлечь из-за рубежа дополнительную рабочую силу, а также экономические стимулы, такие как повышение оплаты труда водителя.

Напомним, биржа ATI.su – это специализированная электронная площадка, в рамках которой грузоотправители и перевозчики обмениваются актуальной информацией о наличии грузов и свободных машин. Базой данных пользуется более 200 тысяч фирм из регионов, стран СНГ и Евросоюза.

Спрос на грузоперевозки Газель

Одним из самых распространенных автомобилей, используемых для грузовых перевозок, является «Газель» – российское малотоннажное грузовое транспортное средство. Максимальная грузоподъемность «Газели» составляет полторы тонны, максимальный объем перевозимого груза, как правило, не должен превышать значения девять кубических метров.

 

Газель

Мин. заказ — 4 часа

Стоимость — 2500 руб

 Заказать

+1 грузчик

Газель

Мин. заказ — 4 часа

Стоимость — 3700 руб

 Заказать

+2 грузчика

Газель

Мин. заказ — 4 часа

Стоимость — 4900 руб

 Заказать

Спрос на грузоперевозки Газель растет ежедневно

Спрос на грузоперевозки Газель очень велик. Это связано со значительными преимуществами автомобилей данного класса перед аналогичными моделями, в особенности, если речь идет об их использовании на российских дорогах, традиционно отличающихся плохим асфальтовым покрытием. Итак, первое, из того, что следует отметить: «Газель» относится к автомобилям, максимальная масса которых не превышает три с половиной тысячи тонн, что дает ее водителю возможность не обращать внимание на дорожные знаки, запрещающие движение грузовых автомобилей. Это чрезвычайно важно для Москвы, где движение грузовиков весьма сильно ограничено.

Спрос на грузоперевозки

Газель обусловлен практичностью автомобиля

«Газель» – очень надежный автомобиль, адаптированный, в отличие от своих западных аналогов, для российских дорог и топлива. Перевозя свой груз на «Газели», Вы можете быть уверены в том, что он будет доставлен точно в срок.

Грузоперевозки Газель от компании Мобаил Логистик имеют ряд преимуществ:

  • Наши цены самые низкие на грузоперевозки Газель
  • Грузоперевозки Газель осуществляют квалифицированные профессиональные водители и грузчики
  • В нашем парке только современные и удобные автомобили
  • Грузоперевозки Газель с Мобаил Логистик это экономия время и средств

Атомобиль «Газель» стоит сравнительно дешево и имеет низкую стоимость владения. Это позволяет владельцам таких машин применять низкие тарифные ставки на грузоперевозки Газель.

ЗАКАЗАТЬ ПЕРЕВОЗКУ

по каким правилам сегодня работают водители фур — РТ на русском

На фоне общего замедления экономики из-за пандемии коронавируса продуктовый ретейл остаётся на плаву. Важный фактор для этой отрасли — стабильные поставки товаров. О том, как в страну доставляют самое необходимое, корреспонденту RT рассказала исполнительный директор Национального союза экспертов в сфере транспорта и логистики Ольга Федоткина.

Границы закрыты. Водители фур — одна из немногих категорий, для которых сделано исключение. Каков сейчас регламент их пропуска на границе?

— Никаких изменений нет, кроме усиленных мер контроля при прохождении границы. Происходит оценка состояния водителя, в частности измерение температуры. Проводится анкетирование: откуда приехал водитель, какие страны посещал в последние две недели. В отдельных странах, включая Казахстан, действуют ограничения на въезд водителей, посещавших страны — эпицентры коронавируса в последние 14 дней. В связи с этим водителям требуется заграничный паспорт, хотя раньше не требовался.

— Есть какая-то разница при пропуске в нашу страну для водителя-россиянина и иностранца?

Также по теме

«Режим изоляции может продлиться 12—18 месяцев»: медицинский директор фармкомпании — о лечении COVID-19 и вакцинах

В настоящее время в мире нет действенного лекарства от коронавирусной инфекции COVID-19. Об этом в интервью Антону Красовскому заявил…

— Российские и иностранные граждане, управляющие грузовыми автомобильными транспортными средствами, имеют право на пересечение российской границы и не обязаны проходить карантин. На данный момент для водителей различий между гражданами РФ и иностранцами с точки зрения перевозок нет. Сама процедура проверки на нашей границе в других странах в общем случае такова: измерение температуры и анкетирование (откуда приехал водитель, какие страны посещал в последние две недели).

— Как наши водители перемещаются по наиболее заражённым странам — Италии, например? Выдают ли маски, другие средства защиты?

— Средства защиты не выдают, но просят иметь при себе на загрузке необходимые средства.

— Власти обещали упростить процедуры таможенного оформления продовольствия, товаров первой необходимости.

— Да, это обещание выполнено. Товары первой необходимости оформляются и при пересечении границы, и потом на таможенных терминалах внутри страны в первоочередном порядке.

— Сокращается ли сегодня объём импортных перевозок из-за нехватки товара у поставщиков? Мир же на карантине.

— Импортируемые товары первой необходимости поступают из стран Европейского союза, а также из ЕАЭС. Отдельные категории идут из Китая. Пока проблем с поставками по ранее заключённым контрактам мы не наблюдаем. Более того, пока мы видим ажиотажный спрос на грузоперевозки — объёмы растут. Предприниматели ориентируются на резко подскочивший спрос на некоторые товары в ожидании дефицита и подорожания в связи с девальвацией. Кроме того, и сами опасаются прекращения или ограничения доставки — привозят больше обычного.

— Тарифы на перевозку пока не изменились?

— По оценкам бизнес-сообщества, уже увеличились тарифы на грузовые перевозки на спотовом рынке из-за роста спекулятивных настроений на фоне общей неопределённости. Тарифы точно вырастут, если появится дефицит транспорта, связанный с возможными проблемами у самих перевозчиков. Ключевым риском стало исключение автомобильных шин и автозапчастей из перечня товаров первой необходимости. На данный момент до появления разъяснений это означает, что данные категории товаров не смогут доставляться в населённые пункты при введении ограничений на въезд и выезд. Транспорт невозможно будет ремонтировать. Может возрасти аварийность и простои транспортных средств, грузовая логистика пострадает, включая доставку продовольственных и социально значимых товаров. Это худший из возможных сценариев, но без решения проблемы с автозапчастями исключать его, увы, невозможно.

Также по теме

«Человечество переносило ещё большие эпидемии»: Рошаль — о ситуации с коронавирусом и превентивных мерах России

Для России не очень актуально такое нагнетание в обществе страха в связи с пандемией коронавирусной инфекции COVID-19, которое сейчас…

— Что-то изменилось во внутрироссийских перевозках, машинам с гречкой дали приоритет?

— Из позитивного стоит отметить начавшуюся отмену весенних ограничений на движение грузового транспорта в регионах, связанных с просушкой дорог (имеется в виду сезонное ограничение допуска большегрузного транспорта на региональные трассы. — RT). Мы информировали координационный совет по борьбе с коронавирусом под руководством премьер-министра РФ о риске перебоев в доставке товаров. И сейчас приветствуем решение регионов воздержаться от просушки дорог в этом году.

— Как карантин повлиял на логистическую систему?

— Мы ожидаем существенное снижение спроса. На рынке сейчас общая неопределённость, которая с каждым днём всё возрастает. В целом по стране наблюдается замедление движения грузовых потоков. Для спекулянтов, желающих использовать ситуацию, это возможность требовать повышенные тарифы на перевозки. Для добросовестных компаний транспортно-логистического комплекса это возможность максимально сплотиться для экспертной оценки угроз всей российской экономики и максимально конструктивного взаимодействия с органами власти.

Спрос на грузоперевозки в Беларуси

Минская область

Березино

Березинский р-н

Борисов

Борисовский р-н

Вилейка

Вилейский р-н

Воложин

Воложинский р-н

Городея

Дзержинск

Дзержинский р-н

Жодино

Заславль

Ивенец

Клецк

Клецкий р-н

Копыль

Копыльский р-н

Красная Слобода

Крупки

Крупский р-н

Логойск

Логойский р-н

Любанский р-н

Любань

Марьина Горка

Минск(1)

Минский р-н

Молодечненский р-н

Молодечно

Мядель

Мядельский р-н

Нарочь

Негорелое

Несвиж

Несвижский р-н

Плещеницы

Пуховичский р-н

Радошковичи

Раков

Руденск

Слуцк

Слуцкий р-н

Смиловичи

Смолевичи

Смолевичский р-н

Солигорск

Солигорский р-н

Старобин

Стародорожский р-н

Старые Дороги

Столбцовский р-н

Столбцы

Узда

Узденский р-н

Уречье

Фаниполь

Холопеничи

Червенский р-н

Червень(1)

Брестская область

Антополь

Барановичи

Барановичский р-н

Белоозерск

Береза

Березовский р-н

Брест

Брестский р-н

Высокое

Ганцевичи

Ганцевичский р-н

Городище

Давид-Городок

Дрогичин

Дрогичинский р-н

Жабинка

Жабинковский р-н

Иваново

Ивановский р-н

Ивацевичи

Ивацевичский р-н

Каменец

Каменецкий р-н

Кобрин

Кобринский р-н

Коссово

Лунинец(1)

Лунинецкий р-н

Ляховичи

Ляховичский р-н

Малорита

Малоритский р-н

Микашевичи

Пинск

Пинский р-н

Пружанский р-н

Пружаны

Ружаны

Столин

Столинский р-н

Телеханы

Витебская область

Барань

Бегомль

Бешенковичи

Бешенковичский р-н

Богушевск

Браслав

Браславский р-н

Верхнедвинск

Верхнедвинский р-н

Витебск(1)

Витебский р-н

Глубокое

Глубокский р-н

Городок

Городокский р-н

Дисна

Докшицкий р-н

Докшицы

Дубровенский р-н

Дубровно

Езерище

Коханово

Лепель

Лепельский р-н

Лиозненский р-н

Лиозно

Миорский р-н

Миоры

Новолукомль

Новополоцк

Оболь

Орша

Оршанский р-н

Освея

Подсвилье

Полоцк

Полоцкий р-н

Поставский р-н

Поставы

Россонский р-н

Россоны

Сенненский р-н

Сенно

Толочин

Толочинский р-н

Ушачи

Ушачский р-н

Чашники

Чашникский р-н

Шарковщина

Шарковщинский р-н

Шумилино

Шумилинский р-н

Гомельская область

Брагин

Брагинский р-н

Буда-Кошелево

Буда-Кошелёвский р-н

Василевичи

Ветка

Ветковский р-н

Гомель(1)

Гомельский р-н

Добруш

Добрушский р-н

Ельск

Ельский р-н

Житковичи

Житковичский р-н

Жлобин

Жлобинский р-н

Калинковичи

Калинковичский р-н

Корма

Кормянский р-н

Лельчицкий р-н

Лельчицы

Лоев

Лоевский р-н

Мозырский р-н

Мозырь

Мозырь-11

Наровля

Наровлянский р-н

Октябрьский

Октябрьский р-н

Петриков

Петриковский р-н

Речица

Речицкий р-н

Рогачев

Рогачевский р-н

Светлогорск

Светлогорский р-н

Туров

Хойники

Хойникский р-н

Чечерск

Чечерский р-н

Гродненская область

Б. Берестовица

Березовка

Берестовицкий р-н

Волковыск

Волковысский р-н

Вороново

Вороновский р-н

Гродненский р-н

Гродно

Дятлово

Дятловский р-н

Желудок

Зельва

Зельвенский р-н

Ивье

Ивьевский р-н

Козловщина

Кореличи

Кореличский р-н

Красносельский

Лида

Лидский р-н

Мир

Мостовский р-н

Мосты

Новогрудок

Новогрудский р-н

Новоельня

Острино

Островец

Островецкий р-н

Ошмянский р-н

Ошмяны

Радунь

Россь

Свислочский р-н

Свислочь

Скидель

Слоним

Слонимский р-н

Сморгонский р-н

Сморгонь

Сопоцкин

Щучин

Щучинский р-н

Юратишки

Могилевская область

Белыничи

Белыничский р-н

Бобруйск

Бобруйский р-н

Быхов

Быховский р-н

Глуск

Глусский р-н

Горецкий р-н

Горки

Дрибин

Дрибинский р-н

Кировск

Кировский р-н

Климовичи

Климовичский р-н

Кличев

Кличевский р-н

Костюковичи

Костюковичский р-н

Краснополье

Краснопольский р-н

Кричев

Кричевский р-н

Круглое

Круглянский р-н

Могилев

Могилевский р-н

Мстиславль

Мстиславский р-н

Осиповичи

Осиповичский р-н

Славгород

Славгородский р-н

Хотимск

Хотимский р-н

Чаусский р-н

Чаусы

Чериков

Чериковский р-н

Шклов

Шкловский р-н

Анализ факторов, влияющих на спрос на грузоперевозки, на основе модели «затраты-выпуск»

Спрос на грузоперевозки представляет собой сильно изменчивый процесс в экономической и промышленной структуре, и точное прогнозирование спроса на грузоперевозки является основой планирования перевозок. Чтобы прояснить факторы, влияющие на объем грузовых перевозок, чтобы точно проанализировать и спрогнозировать тенденцию изменения объема грузовых перевозок, в этой статье анализируется влияние изменений в экономической, промышленной структуре и коэффициентов полного потребления на спрос на грузовые перевозки путем построения входных данных. выходная модель для анализа стоимости перевозки и прогнозирования объемов грузоперевозок путем подгонки данных о стоимости перевозки и грузопотоках.Исследования показали, что основной причиной увеличения стоимости перевозок является рост экономического агрегата, а основной причиной увеличения грузопотока является изменение коэффициента полного потребления.

1. Введение

Прогнозирование потребности в перевозках является основой планирования перевозок. Неправильный прогноз спроса на грузоперевозки может привести к опережающему строительству транспорта и растрате ресурсов, как в Японии в 1980-х годах, или вызвать задержку строительства и потерю загруженности грузовых перевозок, как в Ираке в 1970-х годах. Поэтому прогнозирование спроса на грузоперевозки вызвало интерес транспортной отрасли и многих ученых. В этой статье делается попытка описать и проанализировать движущие факторы, влияющие на спрос на грузоперевозки в Китае, чтобы лучше изучить будущие тенденции развития грузоперевозок.

В прошлом исследователи считали, что существует линейная зависимость между спросом на грузовые перевозки и ВВП [1–3]. Характер отрасли, такой как пропорции первичной, вторичной и третичной промышленности, по-разному влияет на интенсивность грузоперевозок [4].Алисес и Вассалло [5] показывают, что экономическая эластичность грузовых перевозок постепенно снижается. Однако Чжан и соавт. [6] считают, что экономические факторы по-прежнему являются основными факторами, влияющими на объем грузовых перевозок. Ван и др. [7] считают, что на объем грузовых перевозок влияют макроэкономические факторы, структура промышленности и объем поставок. Исследование Sun et al. [8] показывает, что основными факторами, влияющими на объем железнодорожных грузоперевозок, являются распределение ресурсов и населения, а также инвестиции в основной капитал. Кроме того, стратегии управления цепочками поставок также будут влиять на объем грузовых перевозок, например, стратегии управления запасами [9–13] и стратегии пополнения [14]. Предыдущие исследования анализировали факторы, влияющие на объем грузов, со многих аспектов, но из-за отсутствия сравнительного анализа факторов влияния невозможно отразить важность и актуальность факторов влияния.

Создано множество исследовательских моделей, таких как разработка и применение моделей долей рынка транспортных услуг [15], моделей цепочки поставок транспортных услуг [16], моделей пространственного учета [17] и моделей множественной регрессии [18].Однако такие методы оказываются трудными для точного прогнозирования роста объема грузовых перевозок из-за сложности экономической системы и быстрого развития экономики услуг.

Метод анализа «затраты-выпуск» (ЗВ) был предложен американским экономистом Леонтьевым в 1925 г. Модель «затраты-выпуск» позволяет анализировать и исследовать взаимосвязь количественной зависимости между отраслью грузовых перевозок и другими отраслями народного хозяйства [19, 20]. Модель IO отражает характер межотраслевого взаимодействия, имеет относительно низкие требования к данным и проста в реализации [21].Модель ИО, основанная на выражении межотраслевых мультипликативных эффектов, позволяет описать воздействия на транспортную систему, вызванные потрясениями в экономической системе, как с теоретической, так и с прикладной точки зрения.

В этом документе рассматривается совокупный уровень грузовых перевозок, объем грузовых перевозок соотносится с работой экономической системы, а затем строится модель «затраты-выпуск». Модель построена на двух уровнях: первый уровень прогнозирует стоимость продукции производственного отдела в соответствии с экзогенным спросом, а второй прогнозирует тоннаж перевозимых товаров в соответствии с соотношением между стоимостью спроса на фрахт и объемом фрахта в экономической системе. .Посредством разработки временных рядов таблиц «затраты-выпуск» для Китая модель проверяется и используется для формулирования прогнозов для различных будущих сценариев, а затем анализируются факторы, влияющие на грузовые перевозки.

В этой статье делается попытка ответить на следующие два вопроса: (1) взаимосвязь между экономическим развитием и спросом на перевозки и (2) факторы, влияющие на рост объема грузовых перевозок. Новый вклад этой статьи заключается в следующем: (1) национальный объем грузовых перевозок был предсказан моделью «затраты-выпуск».Чтобы лучше отразить влияние изменений в отраслевой структуре на объем грузоперевозок, в этом документе промышленная структура подразделяется на 42 сектора, и было проанализировано влияние 42 секторов на объем грузоперевозок, что является более конкретным, чем предыдущее разделение трех отраслей. ; (2) сравнительный анализ факторов, влияющих на стоимость фрахта и объем фрахта, был проведен с помощью модели полной декомпозиции, и была получена степень влияния экономического агрегата, отраслевой структуры и коэффициента полного потребления на стоимость фрахта и объем фрахта, так что для точного получения изменяющейся тенденции объема грузовых перевозок.

2.
Обзор литературы

Литературу, относящуюся к данному документу, можно разделить на три части: (1) факторы, влияющие на спрос на грузоперевозки, (2) модель «затраты-выпуск» и (3) прогноз объема грузоперевозок.

2.1. Факторы, влияющие на спрос на грузовые перевозки

Robert et al. [22] определили и оценили факторы спроса на грузовые перевозки. Их исследования показывают, что население, экономическая деятельность, цены на топливо, окружающая среда и политика являются основными влияющими факторами, среди которых ВВП и ВВП на душу населения являются обычно используемыми показателями экономической активности.Файт и др. [23] провели регрессионный анализ по 107 индексам, относящимся к объему грузоперевозок, и полагали, что индекс цен производителей строительных материалов и оборудования (PCPI-CM&E) является наиболее релевантным параметром. Агнолуччи и Бонилла [24] провели исследование взаимосвязи между объемом грузовых перевозок и ВВП в Великобритании с 1956 по 2003 г. Их исследование показало, что разделение объема грузовых перевозок и ВВП ускорилось, а эластичность по цене и доходу также снизилась до 18% и 65%.Ван и др. [25] предложили иерархическую модель. Модель показывает, что спрос на автомобильные грузоперевозки можно оценить по объему грузовых перевозок, населению, количеству компаний и доходам. Шорт и др. [26] изучали взаимосвязь между экономической деятельностью Швеции и объемом грузовых перевозок. Исследование показало, что в краткосрочной и среднесрочной перспективе изменения импорта и экспорта привели к значительным колебаниям спроса на грузовые перевозки; в долгосрочной перспективе спрос на грузовые перевозки и ВВП взаимосвязаны, и нет никаких признаков разделения. Виджевира и др.[27] изучали влияние цен на грузовые перевозки, международной торговли и деловых циклов на спрос на железнодорожные грузовые перевозки в Австралии. Их исследование показывает, что колебания фрахтовых ставок и австралийского доллара были наиболее важным фактором, влияющим на австралийские железнодорожные перевозки. Алисес и Вассалло [28] изучали влияние экономического роста, структуры промышленности и интенсивности автомобильных перевозок на спрос на автомобильные перевозки. Результаты показывают, что в целом рост общего спроса на автомобильные перевозки в основном обусловлен экономической деятельностью.Патил и Саху [29] использовали модели регрессии и временных рядов для оценки грузового спроса портов Мумбаи. Их исследование пришло к выводу, что ВВП и добыча сырой нефти являются наиболее важными факторами, влияющими на фрахт. Ван и др. [30] проанализировали взаимосвязь между спросом на грузовые перевозки и экономическим развитием. Они считают, что общее экономическое развитие Китая не связано с развитием грузоперевозок, а интенсивность перевозок снижается. Хан и Хан [31] проанализировали спрос на железнодорожные перевозки в Пакистане.Исследование показало, что ВВП и грузовые перевозки являются двумя наиболее важными факторами, определяющими спрос на железнодорожные грузовые перевозки. В таблице 1 показано сравнение между некоторыми исследованиями и этой статьей.

☆ ☆ ☆ ☆
7

ссылки / влияющие на факторы Характеристики транспорта Транспортные характеристики транспорта Другое транспортное предложение
Грузовые Стоимость Время на грузоперевозки Надежность Урон грузов Стоимость Транспорт Расстояние Транспортная частота Грузоподъемность Размер продукта Типы продуктов Товары Продукция Стоимость товаров Стоимость запасов Доставка Частота доставки Интерактивный термин Доступность клемм

Dewey и другие.[32]
Ольгин-Верас [33]
Ким [34]
Norojono и Янг [35]
Поезд и Уилсон [36]
Arunotayanun и Полак [37]
Паттерсон и др. [38]
Де Йонг [39]
Кавалканте и Roorda [40]
Windisch et al.[41] ☆ ☆ ☆
Самими и др. [42]
Ллорет-Батлье и Комб [43] ☆ ☆ ☆ ☆
Pourabdollahi и др. [44]
Абате и де Йонг [45]
stinson et alt al.[46] ☆ ☆ ☆ ☆
Роман и др. [47] ☆ ☆ ☆
Ким и др.[48] ​​ ☆ ☆ ☆
Larranaga и др. [49] ☆ ☆ ☆
Абате и др.[50] ☆ ☆ ☆ ☆ ☆
Йенсен и др. [51] ☆ ☆ ☆ ☆
Keya и др.[52]
Comi и Полимени [53]
Эта статья Транспорт экономическая стоимость Объем грузов Промышленная структура Промышленная структура За полное потребление


2.
2. Модель «затраты-выпуск»

Существует три основных типа моделей «затраты-выпуск»: межрегиональная модель-IRIO [54, 55], множественная модель-MRIO [56] и мультирегиональная эконометрическая модель [57, 58]. Изард и др. [59] предложили межрегиональную модель «затраты-выпуск», которая ввела торговый коэффициент, представляющий долю продукта m произведенного и использованного в регионе j использованного в производстве и использовании продукта n в регионе . Поскольку долю торговли трудно оценить, Мозес [60] упростил расчет торгового коэффициента, учитывая только торговый поток, а не пункт назначения.Неправильная оценка торгового коэффициента может вызвать большое отклонение в прогнозе грузопотока, что требует многократной корректировки [61]. Миллер [62] дал подробное объяснение применения модели «затраты-выпуск» и построил подходящую модель транспорта и экономики. Фойгтлендер [63] применил динамическую модель «затраты-выпуск» для прогнозирования спроса на грузоперевозки в США. Рей [64] обсудил применение эконометрики в табличной модели «затраты-выпуск» и изучил альтернативные методы и модели модели «затраты-выпуск».Хавенга и Симпсон [65] использовали экономическую модель «затраты-выпуск» (IO) в качестве платформы, дополненную фактическими данными, разработали данные о спросе и предложении, классифицированные по пространству и сектору, и преобразовали спрос и предложение южноафриканских грузовых перевозок в грузовой поток. через гравитационную модель. В вышеуказанной литературе было проведено много исследований по применению моделей «затраты-выпуск» с точки зрения теории и практики, а также оказана теоретическая и методологическая поддержка исследованию этой статьи.

2.3. Прогноз грузопотока

Модели прогнозирования грузоперевозок можно разделить на пять классов: модель экономической деятельности, четырехступенчатая товарная модель, метод факторинга пункта отправления-назначения (OD), метод факторинга потока (FFM) и модель грузовика. . Во многих видах литературы использовались различные методы и модели для прогнозирования объема грузовых перевозок на национальном уровне, такие как Догерти [66], Пикард и Нгуен [67], Маццарино [68] и Реган и Гарридо [69]. Существует несколько стандартов измерения грузовых перевозок, и общепринятыми стандартами измерения являются тонны, тонно-километры и транспортные расходы (транспортные расходы или цены, уплачиваемые за транспортные услуги).Точность прогнозирования грузовых объемов зависит от классификации и агрегирования данных и оценочной модели [70, 71]. Среди факторов, влияющих на спрос на грузовые перевозки, наиболее важными факторами влияния являются потребительский спрос, структура производства и способ торговли [72, 73]. Кастро-Нето и др. [74] использовали онлайн-алгоритм регрессии опорных векторов для прогнозирования транспортного потока на дороге с хорошей точностью прогнозирования. Чен [75] построил комплексную транспортную сеть, органично объединив несколько видов транспорта и увеличив точность предсказания модели выбора путешествия.Ан и др. [76] объединили байесовский классификатор и векторную регрессию для прогнозирования нагрузки на скоростные автомагистрали, а также предсказали и проанализировали объем грузовых перевозок по скоростным автомагистралям в Корее. Гарридо и Махмассани [77] разработали полиномиальную пробит-модель (MNP), которая прогнозирует объем грузов на основе временных и пространственных изменений в транспортировке. Исследования показали, что модель является более точной. Помпинья и Мауро [78] использовали экономические данные Италии с 2000 по 2014 год в качестве основы и использовали метод макрозатрат-выпуска для анализа спроса на грузовые перевозки и прогнозирования объема грузовых перевозок в Италии в 2027 году.В приведенном выше исследовании используются различные модели и методы для прогнозирования грузовых перевозок. Вообще говоря, национальные модели прогнозирования объемов грузовых перевозок представляют собой интеграцию макроэкономических моделей.

3. Описание проблемы и моделирование
3.1. Описание модели

Базовая структура модели: (1) Коэффициент прямого потребления: коэффициент прямого потребления относится к значению общего объема выпуска продукции -го -го производственного сектора, непосредственно потребляемого -м и -м производственным сектором в производственный процесс, обычно записываемый как . Формула is где представляет собой количество ресурсов, предоставленных сектором и в качестве промежуточного продукта для сектора и , и представляет собой общие инвестиции сектора и . (2) Коэффициент полного потребления: полный Коэффициент потребления – это количество продукции, полностью потребляемой j -й отраслью при производстве единицы продукции. Он называется коэффициентом полного потребления j -го сектора для первого сектора, обычно обозначаемого как .Коэффициент полного потребления представляет собой сумму прямого потребления и всего косвенного потребления, а формула расчета: Формула матрицы: B  =  A  +  BA , и можно получить формулу для решения полной матрицы потребления:( 3) Формула баланса: таблица ввода-вывода имеет два важных соотношения баланса, а именно: баланс строк и баланс столбцов. Линейный баланс: промежуточное использование + конечное использование = общий выпуск: где представляет собой объем конечного использования, обеспечиваемый сектором i , и представляет собой общий выпуск сектора i .

Его матрица выражается как .

Баланс столбца: первоначальные инвестиции + промежуточные инвестиции = общие инвестиции: где представляет добавленную стоимость j -го сектора.

3.2. Предположения модели

Основой теории затрат-выпуска является теория общего равновесия Вальраса, которая включает следующие основные предположения.

3.2.1. Допущение об однородности

Предположим, что каждый промышленный сектор производит только один однородный продукт.То есть продукт полностью заменим в этом отделе, но незаменим в других отделах.

3.2.2. Допущение пропорциональности

Вход и выход отдела прямо пропорциональны, то есть между входом и выходом существует линейная зависимость.

3.2.3. Допущение стабильности

Технология, производственный процесс и уровень управления относительно стабильны.

3.3. Отделение департаментов

В качестве основных данных в этом документе используются таблицы «затраты-выпуск», составленные Китаем с 2002 по 2017 год. Для облегчения обработки и анализа модели 135 отделов, 149 отделов и 41 отдел в разные годы были единообразно скорректированы до 42 отделов. Конкретные подразделения отображаются в Таблице 2.


9 0028 10

Nuraging

1
1 сельское хозяйство, лесное хозяйство, животноводство и рыболовство
2 Уголь добыча и стиральная промышленность
3
3 индустрии нефти и газа
4
4 4
5
5 неметаллические минералы и другие добычи и гардеробная промышленность
6
6 Производство продуктов питания и табачной промышленности
7 70033
8
8 Textile, одежда, обувь, шляпы, кожаные и его продукты
9 Деревообработка и производство мебели
производство бумаги, печати и культуры, образования и спортивных товаров
11
11 нефтяной обработки, коксы и ядерная топливная промышленность
12 химической промышленности
13
неметаллический Индустрия минеральных продуктов
14 Металлическая плавка и прокатная промышленность
15
15 Металлические продукты промышленности
16 Общее и специальное оборудование Промышленность
17 Транспортное оборудование производство
18 Производство электрических машин и оборудования
19 Производство оборудования связи, компьютеров и другого электронного оборудования
20 3 Машиностроение и культура Фактика
21 21 21
22
22
23 23 Производство электроэнергии и теплоснабжения и поставку
24 Продукция по производству газа
25 производства воды и снабжения воды
26
27
27
28
28 почтовой индустрии
29 Интернет-передача, компьютерное обслуживание, И Промышленность программного обеспечения
30 Оптовая продажа и в розницу
31 размещения и общественного питания
32 финансовой индустрии
33 Real Estate
34 34 34 Лизинг и бизнес-услуги
35
36 Комплексный технический сервис индустрия
37 37 Вода охраны, окружающей среды и общественных объектов Управление промышленностью
38 Жительские услуги и другие услуги
39
40 40
41 41
42 Государственное управление и общественная организация

Источник данных: Национальное бюро статистики Китая.

3.4. Декомпозиция модели «затраты-выпуск»

В соответствии с принципом построения таблицы «затраты-выпуск» рост потребности в перевозках можно разложить на три части: увеличение потребности в перевозках, вызванное экономическим ростом, актуальность промышленности и изменения в технологии производства к увеличению потребности в перевозках, вызванному изменением коэффициента полного потребления, и изменениям потребности в перевозках, вызванным модернизацией структуры промышленности.Поскольку в таблице «затраты-выпуск» это значение используется в качестве единицы измерения, формула для расчета экономической стоимости транспорта х может быть выражена следующим образом: где х представляет транспортную интенсивность, а х представляет общий выпуск.

Взяв производную от приведенной выше формулы, мы можем получить

Потому что , где представляет собой коэффициент полного потребления каждого отдела для транспортировки, представляет общий выпуск каждого отдела и представляет долю выпуска каждого отдела в общем выпуске.

Матрица приведенной выше формулы выражается как Z  =  B  ×  S , где B – полная матрица коэффициентов потребления, а S – структурная переменная.

Взяв производную от формул (3)–(8), можно получить

Подставив формулы (8) и (9) в (7), получим где представляет изменения в транспортном хозяйстве, вызванные изменениями полного коэффициент потребления представляет собой изменения в транспортной экономике, вызванные изменениями в структуре промышленности, и представляет изменения в транспортной экономике, вызванные изменениями в общем экономическом масштабе.

В период времени [0, t ] изменение экономической стоимости перевозки составляет

Пусть , , и , и формула (11) может быть выражена следующим образом: при , спрос на стоимость перевозки, обусловленный различные отделы могут быть получены как

Пусть , , и ; то в период [0, t ] изменения экономической ценности перевозки, вызванные различными отраслями, составляют изменением, изменением структуры производства и изменением общего выпуска, изменение экономической ценности транспорта может быть выражено как где , и , соответственно, представляют влияние изменений коэффициента полного потребления, изменений в структуре производства и общего выпуска на экономическая ценность перевозки.

4. Алгоритм
4.1. Прогноз общего выпуска

Общий выпуск отдела относится к общей стоимости всех товаров и услуг, произведенных отделом за определенный период. Чтобы спрогнозировать общий объем выпуска отдела, вы можете сначала спрогнозировать добавленную стоимость каждого отдела, а затем использовать модель «затраты-выпуск» для расчета общего объема выпуска каждого отдела.

В соответствии с принципом баланса столбцов в таблице «затраты-выпуск» общий выпуск i -го сектора может быть рассчитан как

Поскольку прогноз серого цвета является прогнозом экспоненциального роста, его интервал прогнозирования имеет форму трубы, а точность плоха в среднесрочных и долгосрочных прогнозах.Поэтому, чтобы обеспечить точность прогноза, в этой статье используется метод рекурсивного динамического прогнозирования равномерных чисел Грея. Основной принцип этого метода [79] заключается в том, что за один раз прогнозируется только одно значение, и прогнозируемое значение используется для замены первого значения исходной последовательности данных, сохраняя ту же размерность и прогнозируя одно за другим, что ускоряет сходимость прогнозируемого значения с высокой точностью. По результатам проверки, в 7-мерном прогнозе преувеличено расширение прошлой тенденции, а прогноз слишком высок, в 5-мерном прогнозе преувеличено расширение недавней тенденции, а прогноз ниже, а в 6-мерном прогнозе является более подходящим.

4.2. Полное прогнозирование коэффициента потребления

Метод RAS, также известный как метод бипропорционального масштабирования, был предложен Демингом и Стефаном [80] в 1940 г. Основной принцип состоит в том, чтобы сначала предположить, что входная структура целевого года и базового года являются то же. Под контролем общего выпуска и промежуточного использования в целевом году используйте набор векторов управления строками и набор векторов управления столбцами для соответствующей корректировки базового года. Каждый элемент строки и каждый элемент столбца матрицы коэффициентов прямого потребления в таблице «затраты-выпуск» делают общий рассчитанный коэффициент прямого потребления равным всем контрольным данным.Математическое выражение метода RAS: где – матрица коэффициентов прямого потребления целевого года, – матрица коэффициентов прямого потребления базового года, – матрица множителей общей строки, а – матрица множителя общего столбца.

Общая матрица множителей строк может отражать степень замены промежуточных продуктов другими продуктами. Умножить на левый: если промежуточный продукт в строке заменить другими продуктами, все другие промежуточные продукты в этом ряду будут заменены другими продуктами в той же степени.Общая матрица множителей столбца может отражать степень потребления других отделов каждым отделом в производственном процессе. Умножьте справа: если промежуточный вход промежуточного продукта в столбце увеличивается, промежуточный вход всех других промежуточных продуктов в этом столбце увеличится в той же степени.

4.3. Экономический прогноз

Предполагая, что отдача от масштаба производственной функции остается неизменной, и в соответствии с моделью глобального экономического роста, предполагается, что общий ВВП Китая равен, где TFP представляет собой общую факторную производительность, K представляет собой основной капитал, L представляет собой общая рабочая сила, а α представляет собой эластичность выпуска капитала. По подсчетам большинства ученых, α равно 0,55. В соответствии с основными законами мирового экономического развития, когда экономика входит в профицит капитала, эластичность выпуска капитала будет постепенно снижаться, а эластичность выпуска труда будет медленно расти. Поэтому в данной работе предполагается, что эластичность выпуска капитала будет медленно снижаться с 0,6 в 2016 г. до 0,45 в 2035 г. и далее до 0,4 в 2050 г. t , — коэффициент участия в рабочей силе в предыдущем году t , а α — постоянный параметр.Уровень участия в рабочей силе представляет собой отношение общей численности занятого населения к общей численности населения. Статистические данные Национального бюро статистики Китая показывают, что в период с 1995 по 2015 год уровень участия в рабочей силе в Китае достиг в среднем около 56% и был достаточно стабильным. Исходя из этого, можно предположить, что в период с 2020 по 2050 год уровень участия в рабочей силе в Китае также останется на уровне около 56%. Результаты прогнозирования представлены в таблице 3. Шаг 2 (прогнозирование основного капитала): формула выглядит следующим образом: где темпы роста основного капитала, сумма капитальных вложений в предыдущем году, а 6% представляет годовую норму амортизации капитал.С 2010 года темпы роста основного капитала Китая снижаются. Снижение темпов роста капитала может быть связано с перестройкой структуры промышленности. В этой статье прогнозируется, что с 2021 по 2030 год среднегодовой темп роста капитала составит 7%, с 2031 по 2040 год среднегодовой темп роста капитала составит 5%, а с 2041 по 2050 год среднегодовой темп роста капитала составляет 3%. Шаг 3 (прогноз общей факторной производительности): формула выглядит следующим образом:  где 1,3% — это потенциальный темп роста СФП, СВ представляет собой темп роста инерционного роста в развивающихся странах с формирующимся рынком, а ФП представляет собой факторы, препятствующие росту производительности из-за неудачи.Формула инерционного темпа роста выглядит следующим образом: 2,33% — параметр инерции развития, рассчитанный по историческим данным, а c — параметр национальной скорости развития. Значение равно 1 для стран с высокими темпами роста, 0 для стран с замедлением роста и c находится между 0 и 1. Экономическое развитие само по себе имеет инерцию, поэтому в этой статье предполагается, что инерция экономического роста Китая CB составляет около 0,3.


96,836365 46,775368 74738,040242 3,60428838558 348,798667791 7,032838635047 09,26425335 3806488.68705191 96,350219 8,58568762279 7.438803 4,0470 1320328390,0449114 5.7 2,0622763 88 1


7

год
год Общее население (единица: 100 миллионов человек) Уровень занятости (единица:%) Количество сотрудников (единица: 100 миллионов человек)
2015 13.6782 56,34 7,7063
2020 14,0505 56,7 7,9666
2030 14,3203 56,91 8,1497
2040 13,8647 56,94 7,8946
2050
2050 12. 7471 56.95 7.2595

Примечание. Данные за 2015 год взяты из Национального бюро статистики Китая, а остальные данные прогнозированы автором. Среди них рождаемость предполагается сохранить на уровне 2019 года, а средняя продолжительность жизни составляет 77 лет.

Формула сдерживающего фактора FB где является сдерживающим параметром, и его природа противоположна c . Он равен 1 для стран, находящихся в упадке, и 0 для стран с высокими темпами роста. Поскольку Китай является развивающейся страной с формирующейся рыночной экономикой, значение должно быть между 0 и 0.5. С 2006 года общая производительность факторов производства в Китае постепенно снижается. Общая факторная производительность состоит из человеческого капитала, инноваций в области НИОКР, инфраструктуры, уровня урбанизации и уровня инвестиций. В связи со старением населения, постепенным улучшением инфраструктуры и сокращением инвестиций темпы роста СФП в будущем будут продолжать медленно снижаться [37]. Таким образом, в этой статье прогнозируется, что темпы роста TFP составят 1,5% с 2021 по 2030 год, 1,4% с 2031 по 4040 год и 1.3% с 2041 по 5050 год.

Таким образом, по базовому сценарию экономический рост Китая достигнет среднегодовых темпов роста 4,8% с 2020 по 2035 год и среднегодовых темпов роста 3,4% с 2036 по 2050 год.

4.4. Прогноз структуры промышленности

Используйте метод прогнозирования структуры системы серого цвета для прогнозирования структуры промышленности в таблице «затраты-выпуск». Этапы расчета и методы кратко описаны ниже. Шаг 1: перечислите исходные данные.Возьмите промежуточные входные данные и промежуточные выходные данные 42 промышленных секторов в таблице «затраты-выпуск» за 2002–2017 годы в качестве последовательности моделирования. Шаг 2: установите динамическую модель GM (1,1) серого цвета для вышеуказанного ряда данных. Модель может отражать N связанных факторов, а уравнение модели серого состояния представляет собой коэффициент координации между переменными. Шаг 3: в соответствии с приведенной выше группой моделей GM перечислите матрицу уравнения состояния системы:  или запишите как  Предскажите значения основных показателей каждого квадранта и рассчитайте структуру промежуточного входа и промежуточного вывода соответственно.Шаг 4: используйте метод Рунге-Кутты для решения уравнения состояния системы. Шаг 5: выполните кумулятивное сокращение результатов решения уравнения, чтобы получить подобранные и прогнозируемые значения каждого фактора в системе, и проанализируйте результаты. Если есть отклонение, матрица коэффициентов может быть скорректирована, смоделирована и проанализирована шаг за шагом для достижения лучшего эффекта прогнозирования.

5. Построение моделей и прогнозирование
5.1. Прогноз и анализ экономической ценности транспорта

Посредством анализа общего объема производства, отраслевой структуры и коэффициента полного потребления в сочетании с основными данными таблицы «затраты-выпуск» с 2002 по 2017 г. 2050 год можно предсказать.Прогнозные данные представлены в таблицах 4 и 5. (Единица: десять тысяч юаней)

процент (%)

1 1694385607.67158 0.0954 161562882.649893 2,32
2 +298638845,719085 0,0575 +17175036,81653 0,25
3 +22 0,0395 +75,65735843 0,13
4 12
0,0501 6484079.06508876 0,09
5 211843472,6172 0,1060 5 7,4028 222200924 0,32
6 +3228474316,22645 0,1053 +340105785,712392 4,88
7 +853635246,66695 0,1376 117422343,628579 1,69
8 841006714,602347 0,1546 129998582. 75392 1,87
9 609580270,115972 0,1214 83 1,06
10 8 0,1254 111632630,312471 1,60
11 +798728493,815842 0,1063 +84897524,7620998 1,22
12 +403

92,04284

0,1386 559648454.680745 8,03
13 1880344512,12754 0,1396 3,77
14 2504229609,09318 0,1066 266973521,479866 3,83
15 1065158416,30454 0,1155 123006525,7
1,77
16 1682978234,46036 0,1205 202876346.366929 2,91
17 2429683947,14023 0,1271 4,43
18 +1370308888,66753 0,1164 +159468719,375415 2,29
19 +2612610892,33714 0,1040 271783708,552732 3,90
20 +196602250,581008 0,1068 209,5368699 0,30
21 59787097,2414924 0,1322 0,11
22 +136893612,608903 0,0673 + 0,13
23 12971,07111 0,0907 117675194,364156 1,69
24 +159510145,246247 0,0904 14424819. 0449973 0,21
25 54399953.1939841 0,0700 0,05
26 5957189642,43866 0,1190 70 10,18
27 3161032372,82554 0,1779 +562210630,028183 8,07
28 367581961,218591 0,2333 85768156.9498018 1,23
29 2214431048,31268 0,0716 2,28
30 +32264,

0,0798 +262858124,788314 3,77
31 1035351065,40907 0,0949 +98272095,2840489 1,41
32 +42513,41493 0,0642 272 3,92
33 2815285849,95493 0,0470 1,90
34 3206746606,76096 0,1609 +515839451,13986 7,41
35 +377897718,800984 0,1301 +4 0,71
36 1602255760,98183 0,1285 205
2,96
37 364681798.109706 0,1080 0,57
38 +774785377,775754 0,0624 +48379471,
0,69
39 +1060080189,38893 0,0458 +48525487,4586229 0,70
40 1375216767,21162 0,0961 1321.
1,90
41 482313945,881959 0,1049

5,578886117033
0,73
42 1938419823,08232 0,0977 189436875,4
2,72

8 8.228418 28.50494 18799772 5,38635047 990 09,26 96 49 7 7 90 6

8 6668892

промышленность номер Общий выход ( Блок: Десять тысяч юаней) Полное коэффициент потребления для перевозки Значение спроса на перевозку (единица: десять тысяч юаней) процент (%)

1 2305058914. 95 858 +0,1038 161562882.649893 2,32
2 +225399239,252031 0,0473 17175036,81653 0,25
3 296358702,504236 0,0376 +75,65735843 0,13
4 130754716.209892 0,0222 6484079.06508876 0,09
5 0,1044 +22453457,2200924 0,32
6 49
219,24954
0,1070 340105785,712392 4,88
7 +1169877601,05839 0,1415 117422343,628579 1,69
8 1168227930.42133 0.1640 129998582.75392 1.87
9
0,1192 +74024374,83 1,06
10 1296795582,07195 0,1245 +111632630,312471 1,60
11 +1103236675,70768 0,1197 +84897524,7620998 1,22
12 6082124100. 93906 0,1380 559648454.680745 8,03
13 0,1397 262428339.838558 3,77
14 +3516241093,09762 0,0987 266973521,479866 3,83
15 1588705051,31154 0,1102 +123006525,7
1,77
16 2334054745.42645 0,1144 202876346.366929 2,91
17 50033 27702886454 +0,1225 308797754.667791 4,43
18 +1956366422,70817 0,1088 +159468719,375415 2,29
19 +4072416886,88244 0,0959 271783708,552732 3,90
20 2736,849786 0,0980 209,5368699 0,30
21 0,1317 7 0,11
22 1
0,0681 0,13
23 1815383914 0,0927 117675194 1,69
24 269735335 0. 0990 14424819 14424819 0.21 0.21
25 75433673.6 0.0705 3806428.69 0,05
26 9443402536 0,1151 70 10,18
27 5471472846 0,1713 562210630 8,07
28 811383667 0,2225 85768156.9 1.23
29 4335630503 0.0719 158565803 228
30
30 5650048503 0.0729 262858125 3,77
31 165
0,0934 98272095,3 1,41
32 8406177069 0,0663 272 3,92
33 5398007001 0.0515 132374469 1. 90
34 6425 0.1576 515839451 7.41
35 744685082 0,1314 4 0,71
36 3083798855 0,1208 205
2,96
37 675704995 0,1077 39389822,1 0.57
38 1377773846 0.0521 48379471.9 0.69
39 1788434989 0.0397 48525487,5 0,70
40 2444382047 0,0912 1321 1,90
41 888041276 0,1044 50578115,6 0,73
42 3457545322 0.0978 189436875 2,72 2,72


к 2035 году стоимость транспорта составит 696 538 трлн юаней. С 2017 по 2035 год среднегодовой темп роста стоимости перевозок составит 7,25%. К 2050 году стоимость перевозок составит 1 121 637 млрд юаней, а среднегодовой темп роста стоимости перевозок составит 3,23%.

5.2. Регрессионные модели

Сложность использования модели «затраты-выпуск» для анализа объема грузоперевозок заключается в построении функциональной взаимосвязи между стоимостным объемом и грузопотоком. Судя по закону стоимостного объема и объема грузов, проявляющемуся в процессе индустриализации развитых стран, эластичность грузов имеет тенденцию к постепенному снижению, т. е. темп роста объема грузов меньше, чем темп роста стоимостного объема.Экономическое значение заключается в том, что сфера услуг развивается быстрее на средних и поздних стадиях индустриализации, в то время как темпы роста основных и вторичных отраслей, обеспечивающих больший спрос на грузовые перевозки, замедляются, что приводит к дальнейшему замедлению роста объемов грузовых перевозок.

На основе таблицы «затраты-выпуск» за 2002–2017 годы и статистических данных об объемах грузов Национального бюро статистики Китая проанализирована функциональная взаимосвязь между стоимостью перевозки и грузопотоком. Статистические данные за эти годы показаны в таблице 6.

8.9
год Транспортная стоимость (UNIT: десять тысяч юаней) Грубый объем грузов (единица: 100 млн. Тонн)

2002
2002 284
148.34 148.34
2005 569828620.4 186.21
2007 698441069 227.58
2010 1250578926 324,18
2012 14260 410,04
2015 1976730089 417,59
2017 2108324779 480,49

Источник данных: Национальное бюро статистики Китая и расчеты автора.

Мы начали регрессионный анализ с одной объясняющей переменной. Во-первых, проанализируйте корреляцию между стоимостью фрахта и грузопотоком. Коэффициент корреляции Пирсона для них равен 0,977, а вероятность проверки значимости равна 0,01. Анализ показывает, что корреляция между ними значительна, и можно проводить прогнозный анализ. Во-вторых, для прогнозирования грузовых перевозок необходимо провести регрессионный анализ стоимости грузов и грузовых перевозок. Регрессионный анализ относится к статистическому методу количественного анализа взаимозависимости между двумя или более переменными.В зависимости от отношения между независимой переменной и зависимой переменной его можно разделить на линейный регрессионный анализ и нелинейный регрессионный анализ. Нелинейная регрессия включает степенную функцию и логарифмическую функцию.

Учитывая характеристики скорости роста грузовых перевозок, квадратичная функция, кубическая функция, составная функция, экспоненциальная функция, логистическая функция и функция s исключаются, поскольку прогнозируемые значения этих моделей слишком высоки или слишком малы. Основываясь на взаимосвязи между стоимостью фрахта и объемом фрахта с 2002 по 2017 год, в этой статье стоимость фрахта используется как независимая переменная, а объем фрахта — как зависимая переменная для построения линейной, степенной и логарифмической функций с одной переменной. Эффект и прогнозирование фитинг приведены в таблице

7.
подбора кривой 0,0028977

Унарное линейная функция функция Мощность логарифмическая функция

Уравнение подгонки
R 2 0.966 0,923
Freight прогноз объема в 2035 г. 1344,17 943,34 644,85
прогноз объема грузов в 2050 2102,55 1259,68 725,18

Источник данных: Национальное бюро статистики Китая и расчет автора, единица измерения: 100 млн тонн.

Хотя модель линейной регрессии и модель степенной регрессии имеют более высокие R 2 , логарифмическая модель также имеет хорошие R 2 .В последние десятилетия экономическая эластичность грузоперевозок в США, Германии и других крупных развитых странах имеет форму «∩». Учитывая, что Китай вот-вот вступит в период постиндустриализации и закон роста объемов грузоперевозок в развитых странах, предсказательный эффект логарифмической функции лучше. Исходя из прогноза логарифмической функции (М1), объем грузовых перевозок Китая в 2035 году составит 64,485 млрд тонн, а объем грузовых перевозок в 2050 году — 72.518 миллиардов тонн. В 2017–2035 годах объем грузовых перевозок достигнет среднегодового темпа роста 1,65%, а объем грузовых перевозок в 2035–2050 годах достигнет среднегодового темпа роста 0,79%. Для сравнения, среднегодовой темп роста объема грузоперевозок в Китае с 2000 по 2010 г. составил 9,09%, а среднегодовой темп роста объема грузоперевозок с 2010 по 2020 г. — около 3,8%. На рис. 1 показано изменение стоимости спроса на перевозки в каждой отрасли.


С точки зрения структурных изменений в доле спроса на перевозки по различным отраслям, с 2017 по 2050 год, доли первичной и вторичной промышленности почти сократились, а доли третичной промышленности почти увеличились.Это свидетельствует о том, что в постиндустриальный период развитие сферы услуг происходило значительно быстрее, чем развитие других отраслей, что также привело к дальнейшему замедлению роста грузоперевозок.

Из статистики прошлых лет ранжирование величины спроса на перевозки по каждой отрасли показано на рисунке 2.


для транспорта в порядке строительная промышленность, химическая промышленность, металлургия и прокатная промышленность.При сравнении трех отраслей вторая отрасль имеет самый большой спрос на транспорт со средним спросом 67,56%, за ней следует сфера услуг со средним спросом 29,36% и, наконец, первичная отрасль со средним спросом 29,36%. средний спрос 3,08%.

5.3. Модели временных рядов

Регрессия временных рядов — еще один разумный метод изучения связи между упорядоченными по времени переменными. В последние десятилетия объем грузовых перевозок на единицу ВВП из года в год снижается, что тесно связано с изменением структуры промышленности.Линия тренда подгонки и прогнозирования показана на рисунке 3 (M2).


Модель 2 демонстрирует хороший эффект подгонки; согласно Модели 2, объем грузовых перевозок Китая составит 77,31 млрд тонн в 2035 году и 87,81 млрд тонн в 2050 году.

Модель временных рядов авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) с одним уравнением также дала хорошие результаты прогнозирования [81, 82]. Модель ARIMA — это модель, в которой прогнозируемые значения получаются путем регрессии прошлых значений самой переменной и текущего значения с ошибками прошлых значений при различных длинах лагов.Предлагаемая модельная структура приведена в где представляет собой фрахт в млн. тонн в году т и представляет собой разницу между добавленной стоимостью сырьевой отрасли в этом году и в предыдущем году. Остальные переменные и параметры говорят сами за себя. Результаты подгонки следующие (M3):

Согласно модели 3 объем грузовых перевозок Китая составит 65,02 млрд тонн в 2035 году и 79,18 млрд тонн в 2050 году. Ошибки для моделей одномерных временных рядов варьируются примерно от 0.от 06% до 7,98%, тогда как ошибка для моделей многомерных временных рядов составляет от 0,13% до 7,17% при доверительном уровне 95%. Многомерная модель временных рядов демонстрирует лучший эффект предсказания и дополнительно проверяет точность регрессионной модели.

6. Численные эксперименты и анализ
6.1. Анализ влияния изменений экономической ценности транспорта

Модель полной декомпозиции используется для декомпозиции изменений экономической ценности транспорта и эффектов изменений полного коэффициента потребления, изменений в отраслевой структуре и изменений в соответственно рассчитываются экономические агрегаты по экономической стоимости перевозки. Результаты показаны в таблице 8.

2017-2050 60,7 -17,52 068,6 19.58


Процентная промышленность процентные (%) Средняя отрасль процентные (%) Третичная индустрия процент (%)

2017-2035
64204832.37 62.81 62.81 5262379444 19.75 364246875.7 16,40
+74125315,71 -72,52 310055653,5 -11,63 383447076,3 17.26
112134478,7 109,71 2448872953 91.89 1473686908 66,34
Δ Q 102213995,3 100 2665055244 100 2221380860 100

103320453. 6 57,44 650215278,5 14.43 530706763,8 11.65
143829310,4 -79,96 78 8
220394994,6 122,52 4645078315 103,09 3131520513 68,77
Δ Q 179886137,8 100 4506013733 100 4553742346 100

Источник данных.Национальное бюро статистики Китая и расчет автора, единица измерения: 10 000 юаней.

С 2017 по 2035 год экономическая стоимость перевозок увеличилась до 498 865 млрд юаней. С точки зрения отраслевой структуры, вторичная промышленность оказывает наибольшее влияние на прирост стоимости транспорта, составляя 53,42%, третичная промышленность также оказывает большее влияние, составляя 44,53%, а первичная промышленность оказывает наименьшее влияние, что составляет 53,42%. на 2.05%. С точки зрения влияющих факторов наибольшее влияние на изменение экономической ценности перевозок оказывает прирост валовой продукции, составляющий 80,88 %, второе место занимает изменение коэффициента полного расхода, составляющего 19,14 %, и изменение промышленная структура делает транспорт прирост экономической стоимости уменьшился на 0,01%.

Рост экономической стоимости перевозок с 2017 по 2050 год составил 923 964 млрд юаней. С точки зрения промышленной структуры, сфера услуг оказывает наибольшее влияние на прирост стоимости транспорта, составляя 49.28%, вторичная промышленность также оказывает большее влияние, составляя 48,77%, а первичная промышленность оказывает наименьшее влияние, составляя 1,95%. С точки зрения влияющих факторов наибольшее влияние на изменение экономической ценности перевозок оказывает прирост валовой продукции, составляющий 86,55 %, второе место занимает изменение коэффициента полного расхода, составляющего 13,9 %, и изменение промышленная структура делает прирост экономической ценности транспорта уменьшенным на 0. 45%.

6.2. Анализ влияния изменений экономических показателей на объем грузовых перевозок

Из-за неопределенности общего экономического роста рассматриваются два сценария более быстрого экономического развития и более медленного экономического развития: (1) Сценарий относительно быстрого экономического развития: в этом сценарии Экономика Китая будет развиваться быстрее. Он достигнет среднегодового темпа роста в размере 5% в период с 2021 по 2035 год и среднегодового темпа роста в размере 3,6% в период с 2036 по 2050 год. Некоторые учреждения и ученые с оптимизмом смотрят на развитие Китая, как показано в Таблице 9.(2) Сценарий более медленного экономического развития: в условиях более медленного экономического развития экономическое развитие Китая несколько ниже, чем в базовом сценарии. Среднегодовые темпы роста экономического развития Китая с 2021 по 2035 годы снизятся до 4,6%, а среднегодовые темпы роста снизятся до 3,2% с 2036 по 2050 годы.



-2030
2031-2040 2041-2050

Goldman Sachs 5. 7 4.4 3.6
HSBC 5.5 4.4 4.1
Li Shantong, Hou Yongzhi 5.4 4.5 3.4
Li Jingwen 5.4 4.9 4.3
Xu Xianchun 5.5 4.5 3.5

Source: the long-term outlook for the BRICs and N-11 postcrisis; HSBC Global Economics Research Team; Li and Hou [83]; Li [84]; Xu [85]; unit: %.

В соответствии с предыдущими предположениями для двух сценариев для прогнозирования используется логарифмическая функция, а результаты расчетов и сравнение с базовым сценарием показаны в таблице 10.

Сценарий
Прогноз Прогноз на 2035 2017-2035 Средний годовой темпы роста грузовых перевозок (%) прогноз на 205050 2035-2050 среднегодовых темпов роста грузовых перевозок (%)

Базовый сценарий 644. 85 1,65 725,18 0,79
сценарий Медленный экономический сценарий развития 639,7 1,60 719,36 0,79
Ускорение темпов экономического развития 649,99 1,69 739,44 0,86

Источник данных: расчет автора, прогнозная единица: 100 млн тонн.

Судя по результатам расчетов по трем сценариям, разница в темпах экономического роста мало влияет на прогнозные результаты грузовых перевозок.Степень влияния темпов экономического роста на объем грузовых перевозок представляет собой эластичность ВВП по грузовым перевозкам. Эластичность грузоперевозок в Соединенных Штатах постепенно снижалась с 1990 года и в настоящее время составляет около 0,1–0,2. Эластичность грузоперевозок в Германии постепенно снижалась с 1990 года и в настоящее время составляет около 0,2–0,3. Из-за сложности восстановления экономики Японии эластичность грузовых перевозок с 1990 г. находится в отрицательном состоянии. Судя по опыту США, Германии и других развитых стран, ее эластичность грузовых перевозок находится в пределах 0.1–0,3, из которого видно, что влияние совокупного экономического роста на объем грузоперевозок постепенно снижается.

6.3. Анализ влияния изменений отраслевой структуры на грузопотоки

В период поздней индустриализации и постиндустриализации снижение роста объемов грузовых перевозок в основном было вызвано модернизацией производственной структуры. На этом этапе индустриализации доля сферы услуг увеличится с 50% до примерно 70–80%. Во всей национальной экономике преобладает экономика услуг и информационная экономика, поэтому темпы роста объема грузовых перевозок ограничены.

Чтобы разобраться в модернизации промышленной структуры Китая, ее эволюционная структура по годам и прогноз структуры на 2035 и 2050 годы показаны на рисунке 4.


С точки зрения будущих изменений в общей структуре выпуска промышленности , в первичной промышленности наблюдается самый большой спад с 4,88% в 2017 году до 2,2% в 2050 году, а во вторичной промышленности все снизилось в разной степени. Среди них наибольший спад произошел в угольной промышленности, нефтяной промышленности и добыче металлов — 77.9%, 45,14% и 75,74% соответственно. Доля индустрии размещения и общественного питания в сфере услуг несколько снизилась на 0,1 процентного пункта, а остальные увеличились в разной степени. Среди них финансовый сектор вырос больше всего: с 4,18% в 2017 году до 8,01% в 2050 году. Эволюция структуры трех отраслей показана на рисунке 5.


Чтобы сравнить влияние отраслевой структуры на транспорт, рассмотрим изменение объема грузов при изменении только отраслевой структуры с общим экономическим агрегатом и полным коэффициентом потребления. неизменен.Если предположить, что структура промышленности 2017 г. сохранится в 2035 и 2050 гг. и спрос на грузовые и пассажирские перевозки со стороны сельского хозяйства и промышленности составит 8 : 2, а спрос на грузовые и пассажирские перевозки со стороны сферы услуг 2 : 8, то прогноз Значение объема груза в 2035 и 2050 году показано в таблице 11.


Прогноз на 2035 Прогноз на 2050 Прогноз на 2050
Базовый прогноз Прогнозируемая ценность, когда промышленная структура без изменений Базовый прогноз Прогнозируемое значение при неизменной отраслевой структуре

Сырьевая промышленность 25.85 47,3 25,57 56,75
Вторичная промышленность 510,88 574,58 553,92 686,03
Третичный промышленность 107,85 83,83 145,69 99,99
Общий объем грузов 644. 58 705.72 725.18 725.18 842.77

Источник данных: Национальное бюро в Китае и авторский расчет, объем грузов: 100 миллионов тонн.

При сохранении промышленной структуры 2017 года прогнозное значение объема грузовых перевозок в 2035 и 2050 годах будет на 9,49% и 16,22% выше базового значения соответственно. Это свидетельствует о том, что модернизация промышленной структуры замедлила темпы роста грузовых перевозок. В прогнозе грузоперевозок значение отраслевой структуры превышает значение экономической совокупности.

6.4. Анализ влияния изменения полного коэффициента потребления на грузовые перевозки

Влияние технического прогресса на транспорт в основном отражается в трех аспектах: модернизация промышленности привела к снижению доли традиционной промышленной добавленной стоимости, такой как уголь, нефть и стали, а также увеличение доли высокотехнологичных отраслей, таких как компьютеры, точные инструменты и производство оборудования. Совершенствование технологий приводит к тому, что уровень потребления в промышленности угля, нефти, природного газа и других источников энергии постепенно снижается; повышается пропускная способность и уровень обслуживания. В таблице «затраты-выпуск» это в основном отражается в изменении коэффициента полного потребления.

Коэффициент полного потребления зависит от двух факторов. Одним из них является коэффициент прямого потребления, который представляет собой отношение между спросом отрасли и другой отрасли и отражает степень потребления энергии; второй — коэффициент косвенного потребления, который представляет прямую и косвенную зависимость спроса между отраслью и другими отраслями и отражает глубину и широту производственной цепочки.На рис. 6 показано прямое потребление транспорта различными отраслями.


С точки зрения коэффициента прямого потребления наибольшее прямое потребление транспорта составляют транспорт, почта, горнодобывающая и перерабатывающая промышленность. Поскольку коэффициент прямого потребления не может отражать полную потребность отрасли в перевозках, необходимо рассчитать коэффициент полного потребления. Полный коэффициент потребления показан на рисунке 7.


С точки зрения коэффициента полного потребления наибольший спрос на перевозки приходится на почтовую, транспортную и строительную отрасли. С точки зрения изменения коэффициента полного расхода и коэффициента прямого расхода, кроме нефтяной, коксохимической и перерабатывающей промышленности ядерного топлива, коэффициент вариации коэффициента полного расхода других отраслей превышает коэффициент прямого расхода.Это указывает на дальнейшее углубление отраслевой цепочки, что также приводит к дальнейшему увеличению коэффициента полного потребления.

Предполагая, что полный коэффициент потребления 2017 года поддерживается в 2035 и 2050 году, прогнозная стоимость объема груза в 2035 и 2050 году показана в таблице 12.



Прогноз на 2035 Прогноз на 2050
Базовый прогноз Прогнозируемая стоимость, когда полный коэффициент потребления не меняется Базовый прогноз Прогнозируемая стоимость, когда полный коэффициент потребления не меняется

первичная промышленность 25. 85 18,14 25,57 13,3
Вторичная промышленность 510,88 317,02 553,92 459,76
Третичный промышленность 107,85 45,25 145,69 116,55
Общий объем грузов 644.58 380.41 725.18 589.6 589.6

Источник данных: Национальное бюро статистики Китая и авторский расчет.

При неизменном коэффициенте полного потребления прогнозное значение объема грузов в 2035 и 2050 годах уменьшится на 40,98% и 18,7% соответственно. Это показывает, что изменение коэффициента полного потребления является основной причиной изменения грузопотока.

7. Заключение

В этом документе строится модель анализа стоимости и объема грузов на основе метода ввода-вывода и прогнозируется тенденция развития объема грузов в Китае, а также используется полная модель декомпозиции для анализа факторов, влияющих на стоимость и объем грузов. .В исследовании были сделаны следующие выводы: (1) Темпы роста объема грузоперевозок в Китае будут постепенно снижаться со среднегодовым темпом роста 1,65% с 2017 по 2035 год и среднегодовым темпом роста 0,79% с 2035 по 2050 год. Исследования показывают что объем грузовых перевозок в Китае в 2035 году составит 64,458 млрд тонн и 72,518 млрд тонн в 2050 году. (2) С точки зрения структуры промышленности наибольшее влияние на прирост стоимости перевозок оказывает сфера услуг, на которую приходится 49,28%, оказывает большее влияние, составляя 48.77%, а сырьевая промышленность оказывает наименьшее влияние, составляя 1,95%. С точки зрения влияющих факторов наибольшее влияние на изменение экономической ценности перевозок оказывает прирост валовой продукции, составляющий 86,55 %, второе место занимает изменение коэффициента полного расхода, составляющего 13,9 %, и изменение промышленная структура снижает экономическую ценность транспорта на 0,45%. (3) При сохранении промышленной структуры 2017 года прогнозируемое значение объема грузовых перевозок в 2035 и 2050 годах составляет 9. на 49% и 16,22% выше исходного значения соответственно. Это свидетельствует о том, что модернизация промышленной структуры замедлила темпы роста грузовых перевозок. При неизменном коэффициенте полного потребления прогнозируемый объем грузовых перевозок в 2035 и 2050 гг. уменьшится на 40,98% и 18,7% соответственно. Это показывает, что изменение коэффициента полного потребления является основной причиной изменения грузопотока. Изменение экономического агрегата оказывает ограниченное влияние на грузовые перевозки, а модернизация промышленной структуры вызовет сокращение грузовых перевозок.Увеличение коэффициента полного потребления свидетельствует об улучшении интеграции между отраслями, а значит, о снижении точности прогнозирования грузов через отраслевое деление.

При сравнении этого документа с предыдущими моделями основные отличия этого документа заключаются в следующем: (1) этот документ дополнительно подразделяет отрасль, разделяя отраслевой сектор на 42 сектора, что является более точным, чем предыдущие три отраслевых подразделения. и может лучше отражать взаимосвязь между различными отраслями и спросом на грузоперевозки; (2) в прошлом в факторном анализе часто использовались такие методы, как множественная регрессия и кластерный анализ, которые не могли отразить важность и актуальность факторов.В этой статье используется полная модель декомпозиции для анализа факторов, влияющих на объем грузов, которая может эффективно анализировать взаимосвязь между факторами влияния; (3) этот документ сочетает в себе прогнозирование серого и анализ «затраты-выпуск», которые могут анализировать факторы будущих изменений спроса на грузоперевозки, что является более практичным и референтным, чем предыдущий анализ текущего состояния влияющих факторов.

Из-за отсутствия данных о грузоперевозках смежных отраслей в этом документе прогнозируется объем грузоперевозок на основе общей стоимости грузоперевозок и ВВП отрасли, и точность прогноза необходимо проверить.Будущие исследования могут дополнительно проанализировать взаимосвязь влияния между различными отраслями на основе этой модели, использовать анализ признаков для дальнейшей оптимизации отраслевой структуры и использовать эту модель в сочетании с таблицами OD для исследования планирования транспортировки. Дополнительные статистические данные об объемах грузовых перевозок в смежных отраслях и использование объединения нескольких моделей для прогнозирования могут повысить точность прогнозов объемов грузовых перевозок, что является направлением будущих исследований.

Доступность данных

Данные, использованные для поддержки результатов этого исследования, включены в документ.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано Фондом естественных наук провинции Чжэцзян (проект № LY20G010009).

Вместимость грузовика остается ограниченной; спрос на грузоперевозки по-прежнему актуален

Согласно отчету отрасли грузоперевозок, по мере того, как во второй половине 2021 года объем производства увеличивается из-за повышенного спроса, ожидается рост спроса на грузовые перевозки.Между тем, расходы на перевозку увеличились, а пропускная способность увеличилась, поскольку перевозчики изо всех сил пытаются найти квалифицированных водителей, чтобы заполнить места для грузовиков.

Недавно Банк США опубликовал отчет об индексе фрахтовых платежей за второй квартал, автором которого является Боб Костелло, главный экономист торговой группы American Trucking Associations (ATA).

«Национальный рынок грузоперевозок улучшился во втором квартале, поскольку экономика набрала обороты после последствий пандемии», — говорится в отчете.«Национальные индексы отгрузок и расходов банков США росли как последовательно, так и в годовом исчислении, что отражает устойчивую экономическую активность, включая розничные продажи, импорт, строительство и производство. Хотя индекс отгрузок все еще ниже пиковых уровней до пандемии, он значительно увеличился».

Рост индексов отгрузки и расходов можно объяснить ограниченной вместимостью грузовиков на фоне нехватки водителей. Перевозчики не смогли увеличить предложение, чтобы удовлетворить растущий спрос.В результате, согласно отчету, цены выросли, в то время как грузоотправители работают над тем, чтобы доставить свои грузы в необходимые сроки. Кроме того, индекс расходов увеличился из-за роста цен на топливо, что нашло отражение в более высоких топливных надбавках.

Согласно отчету, во второй половине 2021 года перевозчикам будет сложно удовлетворить спрос на грузоперевозки в условиях «одного из крупнейших в истории перебоев с поставками». «Улучшение обучения новых водителей и быстрый рост заработной платы помогут, но потребуется время, чтобы вывести на рынок дополнительных водителей.

Во втором квартале индекс поставок банка США вырос на 4,4% после падения на 8,3% в первом квартале. Индекс вырос на 6,8% во втором квартале по сравнению с тем же периодом 2020 года. Отгрузкам во втором квартале способствовали некоторые отрасли, которые восстанавливаются после последствий пандемии, включая путешествия и рестораны.

Индекс национальных расходов банков США вырос на 10,1% во втором квартале до самого высокого уровня. По сравнению с тем же периодом 2020 года индекс вырос на 44% и является результатом более высоких объемов и цен, в том числе более высоких топливных сборов.

По данным DAT Freight & Analytics, ее индекс объема грузовых перевозок в июне вырос на 11% до исторического максимума. Спотовые и контрактные ставки оставались на «рекордной территории, поскольку растущий розничный импорт и пиковые отгрузки продукции подпитывали спрос на транспортные услуги».

По словам Кена Адамо, руководителя отдела аналитики DAT, в июне грузоотправители

столкнулись с нехваткой мощностей.

«Несмотря на то, что количество грузовиков, размещенных в сети грузовых досок DAT, значительно увеличилось в июне, общий спрос увеличивался более быстрыми темпами.Типичное сезонное снижение контрактных и спотовых ставок с настоящего момента до Дня Благодарения выглядит менее вероятным в 2021 году».

По данным DAT,

Спотовые ставки загрузки грузовиков обычно падают после Дня независимости, когда товары для школьной и офисной розничной торговли уже есть в наличии, а пик сезона уже пройден. Некоторые перевозчики перейдут на перевозки других типов грузов и могут оказать помощь розничным торговцам, которым требуются услуги по перевозке праздничных товаров в конце года.

Обычно через спотовый рынок отгружается от 12% до 15% грузовых автомобилей.По состоянию на начало июля этот показатель приближается к 25%, но ожидается, что он сократится, поскольку все больше грузоотправителей принимают стратегию доставки, которая включает в себя сочетание специализированных, контрактных и спотовых поставщиков, а также поставщиков активов и неактивов.

Между 4 июля и Днем Благодарения еженедельные объемы грузовых перевозок продукции обычно падают в среднем примерно на 21%, или примерно на 7300 грузовиков в неделю меньше к концу ноября.

По состоянию на начало июля контрактные ставки росли. За две недели, закончившиеся 1 июля, ставки по новым контрактам на руководство по маршрутизации выросли на 7% по сравнению с предыдущими двумя неделями.Ожидается, что контрактные ставки будут высокими, по крайней мере, этой осенью, согласно DAT.

В июне расширенный скорректированный с учетом сезонных колебаний индекс тоннажа грузовых автомобилей ATA снизился на 1,5% по сравнению с маем. По сравнению с июнем 2020 года индекс вырос на 0,5%. За первые шесть месяцев года показатель вырос на 0,3% по сравнению с аналогичным периодом 2020 года.

«Тоннаж определенно выровнялся в среднем за последние шесть-девять месяцев», — сказал Костелло. «Хорошая новость заключается в том, что он остается немного выше уровня 2020 года.

«Проблемы с цепочкой поставок, вероятно, оказывают некоторое понижательное давление на тоннаж», — добавил он. «Но также вероятно, что тоннаж не растет так сильно, как мог бы, из-за ограничений поставок в конкретной отрасли. В этом индексе преобладают контрактные грузоперевозки, и у перевозчиков грузовых автомобилей, работающих по найму, количество тракторов сократилось, потому что им трудно найти квалифицированных водителей. Трудно перевезти больше тоннажа с меньшим количеством оборудования, поэтому мы наблюдаем высокие объемы на спотовом рынке, поскольку грузоотправители изо всех сил пытаются перевезти грузы.

По данным перевозчика USA Truck из Ван Бюрена, среднее количество грузовиков с сидячими местами во втором квартале снизилось на 8% до 1787 по сравнению с 1943 за тот же период в 2020 году. Между тем, количество погрузок во втором квартале увеличилось на 11,2. % до 3738 загрузок. Чистая прибыль USA Truck во втором квартале выросла на 123,7% до 4,19 млн долларов, а выручка за этот период увеличилась на 37,4% до 123,73 млн долларов.

Спрос на грузовые перевозки — Европейское агентство по окружающей среде

Этот индикатор снят с производства.Больше никаких оценок производиться не будет.

Объем грузовых перевозок и разделение по видам транспорта в пределах ЕС

Объемы внутренних грузовых перевозок и ВВП

Наряду с экономическим ростом и расширением, общий объем наземных грузовых перевозок в пределах ЕС-28 (автомобильные, железнодорожные и внутренние водные пути) неуклонно рос на протяжении 1990-х и начала 2000-х годов, увеличившись на 23% до 2007 года. В период с 2000 по 2007 год реальные среднегодовые темпы роста ВВП составляли чуть более 2 % в ЕС-28, при этом рост в ЕС-13 был выше, чем в ЕС-15. Этот рост произошел в контексте продолжающейся глобализации с увеличением объемов торговли как внутри ЕС, так и с торговыми партнерами за пределами ЕС. Резкое падение спроса на грузоперевозки произошло сразу после экономического спада в 2008 году, и с тех пор объемы грузоперевозок немного восстановились, но еще не достигли докризисного уровня.В 2015 году общий объем наземных грузовых перевозок увеличился на 2 % по сравнению с 2014 годом.

  • Автодорожный транспорт: общий объем автомобильных грузоперевозок в 2015 г. был примерно на 14 % выше, чем в 2000 г. В 15 странах ЕС объем автомобильных грузоперевозок несколько увеличился в 2015 г. по сравнению с 2014 г., при этом разные страны регистрируют разные суммы. В ЕС-13 объемы выросли на 5 %. В 2015 году на автомобильные перевозки приходилось более трех четвертей всех внутренних грузовых перевозок в пределах ЕС-28.  
  • Железнодорожный транспорт: объем грузов, перевозимых по железной дороге, в целом стабилизировался.В ЕС-28 объемы железнодорожных грузоперевозок были выше в 2015 г. по сравнению с 2000 г. после того, как в 2007 г. они достигли пикового роста на 11,5 % по сравнению с 2000 г. В 2015 г. спрос на железнодорожные грузовые перевозки несколько увеличился по сравнению с предыдущим годом. Изменения в рельсах, как в ЕС-13, так и в ЕС-15, были незначительными. Объемы железнодорожных перевозок снизились на 12 % в Турции, хотя в Норвегии и Швейцарии они остались практически стабильными.
  • Внутренние водные пути: количество грузов, перевозимых по внутренним водным путям, продолжает снижаться в ЕС-28.В 2015 г. он уменьшился на 2,2 % по сравнению с 2014 г., в основном из-за сокращения грузовых перевозок внутренним водным транспортом в странах ЕС-15. По сравнению с 2010 годом общий тонно-километр в ЕС-28 сократился на 5 %. Кроме того, средний показатель по ЕС-28 скрывает важные национальные различия. В ЕС-15 тонно-километры остались довольно стабильными по сравнению с 2000 годом, в то время как в ЕС-13 они почти утроились.

Если рассматривать эволюцию интенсивности грузовых перевозок в экономике 28 ЕС (тонно-километры на единицу ВВП в постоянных ценах 2010 года) с 2000 года в качестве точки отсчета, интенсивность грузовых перевозок была ниже в период с 2001 по 2003 год, но впоследствии увеличилась между 2004 и 2008 гг.С 2009 года интенсивность грузовых перевозок в экономике была примерно на 5 % ниже, чем в 2000 году. Это более низкая интенсивность совпадает с периодом более низкого или отрицательного экономического роста в Европе после экономического спада.

Модальное разделение грузов, перевозимых автомобильным и железнодорожным транспортом

Большая часть грузов в ЕС-28 перевозится автомобильным транспортом. С течением времени существенного изменения доли на агрегированном уровне ЕС не произошло.

Напротив, в странах ЕС-13 доля железнодорожного транспорта в общем объеме грузов, перевозимых автомобильным и железнодорожным транспортом, снизилась с более чем 40 % в 2000 г. до почти 21 % в 2015 г. дорога увеличилась за тот же период. Несмотря на сокращение грузовых перевозок по железной дороге, доля железных дорог в ЕС-13 остается выше, чем в ЕС-15, причем на долю последних приходится 18 %.По сравнению с 2000 годом доля железных дорог в ЕС-15 несколько увеличилась.

Дополнительная информация

Определение индикатора

Спрос на грузовые перевозки определяется как количество внутренних тонно-километров, проходимых каждый год в ЕЭЗ-33. Согласно последним метаданным, внутренние грузовые перевозки включают автомобильные, железнодорожные, внутренние водные, воздушные и морские перевозки. Перевозки по железной дороге и внутренним водным путям основаны на перемещении по национальной территории («принцип территориальности») независимо от национальной принадлежности транспортного средства или судна; автомобильный транспорт основан на всех перемещениях транспортных средств, зарегистрированных в стране, представляющей отчет.

Отношение годового прироста внутренних грузовых перевозок к ВВП, измеренное в ценах 2010 года, определяет степень связи между ВВП и транспортом. Индикатор развязки определяется как единица минус коэффициент связи, где индекс данных = 2000.

Модальное разделение грузовых перевозок определяется как процентная доля видов транспорта (автомобильного и железнодорожного) в общем объеме внутренних перевозок. Он включает перевозки автомобильным, железнодорожным и внутренним водным транспортом.

Единицы

Единицей, используемой для выражения объема грузовых перевозок, является тонно-километр (ткм), который представляет собой перемещение одной тонны на расстояние в один километр.

ВВП – это валовой внутренний продукт, выраженный в постоянных евро, индексированный к 2010 году.

Спрос на грузовые перевозки и ВВП показаны в виде индекса (2000 г. = 100).

Модальное разделение грузовых перевозок показано в процентах (%).


Контекст политики и цели

Описание контекста

Минимизация негативного воздействия транспорта является центральной темой транспортной политики ЕС:

  • Задача отделения спроса на грузовые перевозки от ВВП была впервые упомянута в стратегии интеграции транспорта и окружающей среды, принятой Советом министров в Хельсинки (Европейский совет, 1999 г.).Здесь ожидаемый рост спроса на перевозки был назван областью, где необходимы срочные действия. В стратегии устойчивого развития, принятой Европейским советом в Гётеборге, поставлена ​​цель разъединения, чтобы уменьшить заторы и другие негативные побочные эффекты транспорта (Европейская комиссия, 2001 г. ): « Политика устойчивого развития транспорта должна решать объемы движения и уровни заторов, шума и загрязнения. Необходимы действия, чтобы добиться существенного разделения роста транспорта и роста ВВП, в частности путем перехода от автомобильного к железнодорожному, водному и общественному пассажирскому транспорту ‘.
  • Перевод грузовых перевозок с автомобильного на водный и железнодорожный является важным стратегическим элементом транспортной политики ЕС. Цель была впервые сформулирована в Стратегии устойчивого развития в 2001 г. (Европейская комиссия, 2001 г.).
  • В Белой книге по общей транспортной политике «Европейская транспортная политика на 2010 г.: время принимать решения» (Европейская комиссия, 2001 г.) Комиссия излагает опасения по сдерживанию спроса на транспорт, включая тот факт, что экономический рост почти автоматически порождают большую потребность в мобильности, растущий спрос на товары и услуги и увеличение количества пассажиров.Поэтому цель разрыва связи между экономическим ростом и ростом транспорта рассматривалась как основа Белой книги на следующее десятилетие. Таким образом, в рамках «Белой книги» был предложен ряд мер, направленных на достижение модального сдвига и отделение от ВВП.
  • Белая книга Европейской комиссии по транспорту, опубликованная в 2011 году, «Дорожная карта к единой европейской транспортной зоне — на пути к конкурентоспособной и ресурсоэффективной транспортной системе» — выступает в качестве основы для направления будущих изменений политики в транспортном секторе в течение следующего десятилетия.В «Белой книге» изложены 10 целей создания конкурентоспособной и ресурсоэффективной транспортной системы. Эти цели служат контрольными точками для достижения цели по сокращению выбросов парниковых газов от транспорта на 60 % по сравнению с уровнем 1990 года к 2050 году. или водного транспорта к 2030 году и более чем на 50 % к 2050 году благодаря эффективным и экологичным грузовым коридорам».
Мишени
  • Значительно отделить рост транспорта от роста ВВП, чтобы уменьшить заторы и другие негативные побочные эффекты транспорта;
  • В ЕС к 2030 году 30 % автомобильных грузоперевозок на расстояние более 300 км должны перейти на другие виды транспорта, такие как железнодорожный или водный транспорт, а к 2050 году более 50 % должны перейти на другие виды транспорта, чему способствуют эффективные и экологичные грузовые коридоры.
Связанные документы политики

Методология

Методика расчета индикатора

Для измерения отделения спроса на грузовые перевозки от экономического роста рассчитывается объем грузовых перевозок по отношению к ВВП (т. е. интенсивность). Для EEA-33 показаны отдельные тенденции для двух его компонентов. Таким образом, годовой темп роста ткм сравнивается с годовым темпом роста ВВП.Относительное разделение происходит, когда спрос на грузовые перевозки растет со скоростью ниже, чем ВВП. Абсолютное разделение происходит, когда спрос на грузовые перевозки падает, а ВВП продолжает расти или остается постоянным. Если спрос и ВВП падают, они остаются связанными.

Спрос на грузовые перевозки и ВВП показаны в виде индекса (для спроса на грузовые перевозки: 2000 г. = 100; ВВП в ценах 2010 г.).

Подробное описание используемых понятий и данных, собранных в транспортной базе данных, можно найти в базе данных понятий и определений Евростата (http://ec. europa.eu/eurostat/ramon).

Методика заполнения пробелов

Для этого индикатора не требуется заполнение пробелов.

Ссылки на методологию

Нет доступных ссылок на методологию.

Неопределенности

Неопределенность методологии

неприменимо

Неопределенность наборов данных

не применимо

Обоснование неопределенности

неприменимо

Источники данных

Спрос на грузоперевозки утроится к 2050 году – новый отчет

Согласно новому важному отчету ОЭСР, мировой спрос на грузоперевозки в ближайшие десятилетия вырастет, но также будет зависеть от множества разрушительных факторов.

ITF Transport Outlook 2019 описывает ряд сценариев спроса на перевозки до 2050 года и делает вывод, что глобальный спрос на грузовые перевозки утроится в период с 2015 по 2050 год, исходя из текущих темпов роста спроса.

«Прогнозируемый совокупный годовой темп роста грузоперевозок до 2030 года составляет 3,1%», — говорится в отчете. «Спрос на грузоперевозки будет расти быстрее в долгосрочной перспективе, на 3,4% до 2050 года».

Однако в отчете отмечается, что помимо капризов экономического роста и международной торговой деятельности, «растущих торговых конфликтов» и ряда разрушительных факторов, включая климат, новые технологии, развитие инфраструктуры, новые правила, цифровизацию и рост электронной торговли делает любые прогнозы спроса на грузовые перевозки «особенно неопределенными».

В нем говорится, что прогнозируемый спрос может измениться в результате усиления протекционизма или глобального экономического спада, а также в связи с улучшением пропускной способности грузовых перевозок в странах или регионах со значительным потенциалом роста. «Например, в Азии пропускная способность должна быть увеличена, чтобы удовлетворить будущий спрос на грузовые перевозки», — говорится в отчете.

Основываясь на среднесрочных сценариях спроса на грузовые перевозки, авторы заявили, что при текущей траектории спроса морские грузовые перевозки будут расти со совокупным годовым темпом роста 3.6% до 2050 года, что почти утроит объемы морской торговли по сравнению с нынешним днем.

«Экономическая стоимость грузопотоков в северной части Тихого и Индийского океанов увеличится почти в четыре раза в период с 2015 по 2050 год», — отмечается в сообщении. «Примерно треть всех морских грузовых перевозок в 2050 году будет осуществляться в этих двух регионах.

«Северная Атлантика останется третьим по загруженности морским коридором, на который в 2050 году будет приходиться 15% морских грузоперевозок, что составит 38 триллионов тонно-километров.

Однако перемещение заводов вглубь Китая в попытке сократить производственные затраты может снизить спрос на морские перевозки в Европу. «Это может повлиять на выбор режима для евразийских грузопотоков, если эти перемещения значительно увеличат время и стоимость морских перевозок по сравнению с внутренними видами транспорта», — добавил он.

Ожидается, что спрос на авиаперевозки будет иметь самые высокие совокупные годовые темпы роста среди всех видов транспорта до 2050 года, при этом более трех четвертей всех грузов будут по-прежнему перевозиться морскими судами в 2050 году, а остальные товары будут перевозиться автомобильным транспортом (17%). и железнодорожный (7%).

«Воздушные перевозки, составляющие незначительную долю в общем объеме грузовых перевозок, будут иметь самые высокие совокупные годовые темпы роста среди всех видов транспорта до 2030 (5,5%) и 2050 (4,5%)», — говорится в отчете. Рост объемов грузовых авиаперевозок будет обусловлен растущими объемами электронной коммерции и увеличением доли дорогостоящих товаров, в первую очередь из Китая.

«Авиация стала центральным элементом электронной коммерции», — говорится в отчете, в котором отмечается, что в 2017 году почти 90% товаров электронной коммерции от бизнеса к потребителю перевозилось по воздуху, и эта тенденция, по прогнозам, сохранится, но с увеличением объемов по мере увеличения числа производителей и Интернет-магазины продавали напрямую покупателям.

Тем не менее, в отчете содержится предупреждение о том, что для того, чтобы не отставать от спроса, необходимы дополнительные инвестиции в инфраструктуру авиаперевозок, в то время как отрасль также должна делать больше, чтобы соответствовать цифровому миру.

«Авиационная инфраструктура не развивается такими темпами, которые необходимы для удовлетворения растущего спроса на авиаперевозки», — говорится в сообщении. «Это может стать серьезной проблемой в будущем, поскольку расширение инфраструктуры требует долгосрочного планирования, а спрос на авиаперевозки, по прогнозам, будет расти очень быстро, достигнув 4.в 7 раз по сравнению с уровнем 2017 года к 2050 году».

Прогнозируется, что глобальные наземные грузовые перевозки автомобильным, железнодорожным и внутренним водным транспортом вырастут на 175% в период с 2015 по 2050 год. Вместе они будут перевозить 82 триллиона тонно-километров или 24% от общего объема грузовых перевозок.

«Наземные грузопотоки в Китае и Индии вместе взятые составили 37% от общего объема наземных грузопотоков в 2015 году», — говорится в отчете. «К 2050 году на Азию, включая Китай и Индию, будет приходиться более 54% мирового спроса на наземные перевозки.

«В Африке будет наблюдаться самый быстрый рост автомобильных и железнодорожных тонно-километров с увеличением на +393% к 2050 году по сравнению с 2015 годом, за которым следует Азиатский континент с увеличением на +254%.

Источник: Lloyds Loading List

Ключевые факторы, влияющие на спрос и предложение

Рынок грузовых перевозок в 2019 году оказался сильно отличающимся от рынка 2018 года. В начале 2020 года: на каком этапе рыночного цикла грузовых автомобилей мы находимся? Каковы будут некоторые из ключевых факторов, влияющих на спрос и предложение в этом году? Какие действия должны предпринять грузоотправители, чтобы успешно двигаться вперед?

Как и в начале прошлого года, я задал эти вопросы Стиву Раетцу, директору по исследованиям и анализу рынка в C.Х. Робинсон, во время недавнего эпизода Talking Logistics .

Рыночный цикл грузовых автомобилей

В недавнем гостевом комментарии Talking Logistics Стив рассказал о рыночном цикле грузовых автомобилей. Я попросил Стива кратко повторить это, чтобы начать наше интервью.

Источник: К.Х. Робинсон

Стив описывает, как рынок проходит через повторяющийся цикл избытка и недостатка предложения, разделенных сегментами ребалансировки (см. рисунок выше). «Рынок всегда проходит через эти этапы, — говорит Стив.«Но амплитуда и продолжительность каждого этапа варьируются в зависимости от всех атрибутов рынка в данный момент. Рынок колеблется по мере того, как спрос входит и уходит с рынка в зависимости от экономических условий, а предложение меняется по мере того, как перевозчики инвестируют в активы или продают их в зависимости от этих сигналов спроса».

«Где мы сегодня?» — спрашивает Стив. «Большинство аналитиков считают, что мы приближаемся к концу стадии избыточного предложения. Спотовый рынок, который часто является опережающим индикатором для более широкого рынка, демонстрирует признаки снижения цен и некоторые признаки региональной напряженности с предложением, что является индикатором восстановления. Я верю, что в ближайшие 6-9 месяцев мы перейдем к раннему циклу восстановления баланса».

Факторы, влияющие на спрос и предложение

Затем я попросил Стива обсудить, каковы сегодня спрос и предложение, начиная с предложения, которое связано с инвестициями в операторские связи. Стив поделился графиком из ACT Research, который показывает взаимосвязь между рыночными условиями и размером парка.

Источник: К.Х. Robinson

Стив отмечает, что максимальное количество тракторов класса 8 младше 11 лет составляло около 1.3 миллиона единиц в 2007 году, прямо перед началом великой рецессии, а затем, когда в середине 2011 года через фазу сокращения до примерно 1,0 миллиона единиц. Население снова начало расти, несмотря на спад в 2016-17 годах из-за экономики, и теперь он вернулся к более чем 1,3 миллионам единиц. «Что произошло в 2018 году (начиная с четвертого квартала 2017 года), так это то, что, хотя спрос значительно вырос из-за экономических условий, сообщество операторов не начинало увеличивать пропускную способность до конца первого квартала 2018 года», — объясняет Стив. «Затем наступил 2019 год, и просто произошло то, что мы выставили на рынок больше мощностей, чем спрос, поэтому у нас стало немного больше предложения.Поэтому прогноз на будущее — не увеличивать парк в этом году».

Стив также комментирует значительное увеличение числа банкротств перевозчиков в 2019 году, в том числе крупного перевозчика Celadon. «Хотя отчеты за третий квартал 2019 года показывают, что 795 перевозчиков с примерно 24 000 грузовиков объявили о банкротстве, значительная часть этих грузовиков и водителей была раскуплена другими перевозчиками. Поэтому я не думаю, что это оказало существенное влияние на пропускную способность».

Что касается спроса, Стив отмечает, что 2019 год был на самом деле хорошим годом, когда выделенная мощность увеличилась примерно на 1.5 процентов по сравнению с феноменальным 2018 годом. В целом небольшое снижение произошло в основном на спотовом рынке. На 2020 год аналитики обычно прогнозируют, что рост в целом составит от 1,5% до 1,5%, поскольку экономика продолжает оставаться сильной. «Переменные, за которыми мы должны следить, — это торговая война с Китаем, влияние USMCA и сохраняющееся высокое доверие потребителей. Если вы устраните некоторые из этих неопределенностей, внешняя торговля и инвестиции в транспортные компании должны увеличиться, но есть много переменных, которые могут повлиять на это».

Влияние AB5 и IMO 2020

Стив также рассказал о влиянии Закона Ассамблеи Калифорнии № 5 (AB5), который реклассифицирует многих независимых водителей как наемных работников, а также о правилах Международной морской организации по использованию топлива с низким содержанием серы (IMO 2020).Стив говорит, что влияние AB5 на данный момент минимально, поскольку это постановление оспаривается в судах, но если оно будет оставлено в силе, это повысит эксплуатационные расходы для перевозчиков.

Стив отмечает, что ранние признаки внедрения IMO 2020 не оказали большого влияния на цены на дизельное топливо, поскольку было достаточно поставок как нового топлива с низким содержанием серы, так и дизельного топлива для грузовых автомобилей. Хотя новое топливо является более дорогим для судовладельцев, достаточные запасы дизельного топлива означают, что ожидаемого повышения этих цен не произошло.

Что делать грузоотправителям?

В завершение нашего обсуждения я спросил Стива, какие действия грузоотправители должны предпринять сегодня, чтобы подготовиться к успеху в 2020 году и далее. Я призываю вас посмотреть полный эпизод , чтобы узнать обо всех его мыслях и советах. Затем поддержите разговор, опубликовав свои ожидания на 2020 год. 

Пространственная ценовая конкуренция и спрос на грузовые перевозки на JSTOR

Абстрактный

Рассматриваются два важных вопроса эконометрического анализа спроса на грузовые перевозки: (1) одновременность между количеством отправленных грузов и выбором способа/пункта назначения и (2) влияние пространственной ценовой конкуренции на спрос на транспортный фактор.В теоретической модели пространственная ценовая конкуренция определяет рыночную площадь фирмы и, таким образом, ее объемы продаж и поставок. Модель оценивается с использованием методов коммутационной регрессии, поскольку размер груза и выбор режима/пункта назначения выводятся из одной и той же задачи оптимизации. Эмпирическая модель обеспечивает согласованные оценки безусловного спроса на грузоперевозки. Эти оценки необходимы для прогнозирования транспортных потоков и расчета коэффициентов эластичности для анализа политики.

Информация о журнале

The Review of Economics and Statistics — это общий журнал прикладной (особенно количественной) экономики, которому уже 84 года.Издаваемый Школой государственного управления им. Кеннеди при Гарвардском университете, The Review опубликовал несколько наиболее важных статей по эмпирической экономике. Время от времени The Review также публикует сборники статей или симпозиумы, посвященные одной теме, представляющей методологический или эмпирический интерес.

Информация об издателе

Среди крупнейших университетских издательств мира The MIT Press ежегодно публикует более 200 новых книг, а также 30 журналов по искусству и гуманитарным наукам, экономике, международным отношениям, истории, политологии, науке и технологиям, а также по другим дисциплинам. Мы были одними из первых университетских издательств, предложивших книги в электронном виде, и мы продолжаем внедрять технологии, которые позволяют нам лучше поддерживать научную миссию и широко распространять наш контент. Энтузиазм прессы по отношению к инновациям отражается в том, что мы продолжаем исследовать эту передовую. С конца 1960-х годов мы экспериментировали с электронными издательскими инструментами поколение за поколением. Благодаря нашей приверженности новым продуктам — будь то цифровые журналы или совершенно новые формы коммуникации — мы продолжаем искать наиболее эффективные и действенные средства для обслуживания наших читателей.Наши читатели привыкли ожидать превосходства от наших продуктов, и они могут рассчитывать на то, что мы сохраним обязательство производить строгие и инновационные информационные продукты в любых формах, которые может принести будущее издательского дела.

%PDF-1.3 % 5230 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 5230 85 0000000016 00000 н 0000002055 00000 н 0000003315 00000 н 0000003673 00000 н 0000004218 00000 н 0000004241 00000 н 0000004576 00000 н 0000005672 00000 н 0000005945 00000 н 0000005968 00000 н 0000006578 00000 н 0000006858 00000 н 0000007960 00000 н 0000009060 00000 н 0000009343 00000 н 0000009366 00000 н 0000009963 00000 н 0000009986 00000 н 0000010539 00000 н 0000010830 00000 н 0000011941 00000 н 0000011964 00000 н 0000012537 00000 н 0000013646 00000 н 0000013935 00000 н 0000013958 00000 н 0000014519 00000 н 0000014542 00000 н 0000015035 00000 н 0000015320 00000 н 0000015588 00000 н 0000015611 00000 н 0000016100 00000 н 0000016122 00000 н 0000016144 00000 н 0000016167 00000 н 0000016599 00000 н 0000016622 00000 н 0000017280 00000 н 0000017303 00000 н 0000018266 00000 н 0000018289 00000 н 0000018892 00000 н 0000018915 00000 н 0000020115 00000 н 0000020138 00000 н 0000021073 00000 н 0000021096 00000 н 0000021569 00000 н 0000021591 00000 н 0000021886 00000 н 0000021908 00000 н 0000022203 00000 н 0000022226 00000 н 0000023257 00000 н 0000023281 00000 н 0000024923 00000 н 0000024947 00000 н 0000026235 00000 н 0000026258 00000 н 0000027289 00000 н 0000027312 00000 н 0000027857 00000 н 0000027880 00000 н 0000028828 00000 н 0000028851 00000 н 0000029359 00000 н 0000029382 00000 н 0000030254 00000 н 0000030278 00000 н 0000032063 00000 н 0000032087 00000 н 0000035243 00000 н 0000035267 00000 н 0000037531 00000 н 0000037554 00000 н 0000038334 00000 н 0000038357 00000 н 0000039600 00000 н 0000039624 00000 н 0000044847 00000 н 0000044870 00000 н 0000045649 00000 н 0000002114 00000 н 0000003291 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 5231 0 объект > эндообъект 5313 0 объект > ручей HS L[U>!-?jtZ26~QmRuhDb64Y H0j d&,hYԘdD}A$;~93m п kAxR̢+_{c.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.