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基于系统动力学的广州港集疏运系统仿真研究*

2022-07-08钟慧玲陈文华顾一妙

物流工程与管理 2022年6期
关键词:广州港水路吞吐量

□ 钟慧玲,陈文华,顾一妙

(华南理工大学 电子商务系,广东 广州 510000)

1 引言

集疏运系统通过公路、铁路和水路连接港口与货源腹地,是港口发展的硬件基础,其高效运作能够促进港口-腹地区域经济一体化发展。随着全球贸易东移、“一带一路”倡议布局和自贸区战略的实施,广州港在货运需求日益增长的同时,其集疏运系统也面临巨大挑战[1]。因此,完善和优化广州港集疏运系统对于提高腹地货源吸引力,促进港城经济发展十分重要。集疏运系统是连接港口与腹地的关键纽带,也是推动广州港国际航运中心建设的重要环节[2],高效畅通的集疏运系统对广州港乃至粤港澳大湾区的发展都有着重要的影响。

由于港口集疏运系统对港口和经济的发展有着至关重要的影响,因此许多学者对港口集疏运系统展开研究。董洁霜[3]从集疏运网络角度研究和评价港口集疏运网络综合平衡优化, 叶彩鸿等[4]从集疏运流量角度建立了双因素两阶段预测模型,杨斌等[5]从能耗与时间范围的角度建立了集疏运系统的成本模型、能耗最小模型以及能耗约束下的成本最小模型,分析了能耗、时间范围和成本之间的关系,张戎等[6]对港口集疏运方式及运量影响因素、途径和作用进行实证分析。以上研究都是集中在空间序列上的动态问题,未能解决时间序列上的动态问题。从系统工程的角度出发,港口集疏运系统受到腹地货源、港口资源、低碳政策等多个因素的影响,其演变过程是动态、复杂的。因此,通过系统动力学方法(System Dynamics,SD)研究港口集疏运结构和发展趋势能够全面考虑复杂动态系统的各种影响因素,适合作长期和动态的仿真分析。其中,武慧荣等[7]运用系统动力学方法对大连港集装箱海铁联运系统进行仿真和验证。卫斐等[8]以广西北部湾港口为例,建立港口集疏运协调发展的系统动力学模型。蒋永雷等[9]以天津市为例,运用系统动力学分析交通投资对陆路集疏运能力的影响。

目前,虽然已有部分学者运用系统动力学研究港口集疏运系统,但大多只研究公转水或者公转铁,尚未涉及三种集疏运方式的整合。因此,本文将以广州港为研究对象,分析其集疏运系统的内在机理并建立广州港集疏运系统动力学模型,仿真分析广州港集疏运结构特征及发展趋势,并提出相应的政策建议。

2 SD模型构建

广州港地处珠江三角洲中心,通过珠江水系、公路和铁路网络,连通泛珠三角以及华南地区的经济腹地。其中,依托于西江、珠江干线等内河航道,广州港“穿梭巴士”开通了67条支线运输航线,促进内河码头与广州港的货物运输;公路运输方面,主要依靠广州城区、佛山、中山与江门几个方向的集疏运通道;铁路运输方面,目前,开通10条海铁联运班列。目前广州港主要依靠水路和公路集疏运,港口集疏运体系还不完善,缺乏畅通的铁路运输通道。

要研究广州港集疏运系统的协调发展,需要梳理港口经济、港口吞吐能力、交通运输投资建设和各集疏运方式的运输能力等要素之间的反馈联系。一方面,广州港集疏运系统受到广州市经济发展水平、交通投资建设和港口航运能力的影响。另一方面,广州港集疏运系统又影响着整个港口的运输效率和经济效益,进而影响到广州市的经济发展。因此,为了科学有效地分析广州港集疏运系统各要素之间的关系,本文采用系统动力学分析广州港集疏运系统存在的因果反馈关系并建立仿真模型。

2.1 因果反馈关系分析

本文从广州市GDP、广州港集装箱吞吐量、广州港集装箱吞吐能力、广州港集疏运能力之间的因果关系出发,分析主要的5个反馈环,如图1所示。

图1 广州港集疏运系统因果关系图

①反馈环1:广州市GDP↑→广州市固定资产投资↑→广州市交通运输基础设施完成投资额↑→广州港集装箱吞吐能力↑→广州港吞吐压力↓→集装箱吞吐量阻碍量↑→广州港集装箱吞吐量↓→港口拉动GDP↑→广州市GDP↑。该反馈环是正反馈,反映了城市经济与港口运输供给能力的相互作用机理。

②反馈环2:广州市GDP↑→广州港集装箱吞吐量↑→广州港吞吐压力↑→集装箱吞吐量阻碍量↑→广州港集装箱吞吐量↓→港口拉动GDP↑→广州市GDP↑。该反馈环为正反馈,反映了城市经济与港口发展的协同促进关系。

③反馈环3:广州港集装箱吞吐量↑→广州港公路集疏运量↑→公路集疏运短缺量↑→集装箱吞吐量阻碍量↑→广州港集装箱吞吐量↓。该反馈是负反馈,反映了港口发展和公路集疏运系统的制约反馈关系。

④反馈环4:广州港集装箱吞吐量↑→广州港铁路集疏运量↑→铁路集疏运短缺量↑→集装箱吞吐量阻碍量↑→广州港集装箱吞吐量↓。该反馈是负反馈,反映了港口发展和铁路集疏运系统的制约反馈关系。

⑤反馈环5:广州港集装箱吞吐量↑→广州港水路集疏运量↑→水路集疏运短缺量↑→集装箱吞吐量阻碍量↑→广州港集装箱吞吐量↓。该反馈是负反馈,反映了港口发展和水路集疏运系统的制约反馈关系。

2.2 SD模型结构

基于上述分析的广州港集疏运系统因果关系图和反馈环,进一步确定状态变量、速率变量和辅助变量等,构造广州港集疏运系统流图,如图2所示。

图2 广州港集疏运系统流图

2.3 参数确定

本文的广州港集疏运系统动力学模型仿真时间为2010-2025年,时间间隔为1年。 模型主要数据来源于历年的广州市统计年鉴、广州市统计公报、中国港口年鉴以及广州市港务局官网。基于历史数据,运用加权平均、线性回归和表函数等方法确定模型参数。

3 SD模型检验与分析

3.1 模型检验

利用Vensim软件检验该模型的结构和量纲一致性,并选取广州港2010-2020年的港口集装箱吞吐量实际数据完成有效性检验,偏差率控制在±5%之间,如表1所示。检验结果表明该系统动力学模型能较为准确地反映广州港集疏运的实际发展情况,适用于广州港集疏运系统发展仿真研究。

表1 广州港集装箱吞吐量模拟结果与实际值误差分析

3.2 仿真结果分析

表2和图3是广州港公路、水路、铁路集疏运量的仿真结果,其中2006-2020年各集疏运方式的运输量占比和变化趋势符合实际情况。如表 2所示,从“十一五”到“十四五”期间,各集疏运方式比重相对稳定,广州港形成以公路和水路运输为主、铁路运输为辅的集疏运结构,其中小部分公路集疏运量逐渐被水路集疏运取代,水路集疏运比重从60.4%提高到65.1%。从图 3可看出,广州港未来五年公路和水路集疏运量都保持较快增长,到2025年,广州港公路和水路集疏运量将达到1113万TEU和2089万TEU。广州港铁路集疏运量保持平稳增长,但即使到2025年,铁路集疏运量仍不超过8 万TEU。未来五年广州港公路集疏运量和水路集疏运量差距在逐年扩大,水路集疏运发展速度加快。这主要是因为广州港“穿梭巴士”为珠三角各中小码头提供支线运输服务,截止至2019年已开通67条“穿梭巴士”支线,完善了广州港水路运输通道,提高水路集疏运需求。而由于广州港的进港铁路配套不足,没有形成完善的铁路集疏运网络,不能满足铁路集疏运需求,导致广州港的铁路集疏运量较小。待南沙进港铁路投入使用,广州港的铁路集疏运量将会有一定程度上的增加,但占集疏运量的比重仅为0.2%。

表2 广州港各集疏运方式运量占比变化情况

图3 广州港各集疏运方式运输量仿真结果

4 结论及建议

本研究通过分析广州港集疏运体系的内在因果关系和系统结构,建立了广州港集疏运的系统动力学模型。仿真结果表明广州港集疏运主要以公路运输和水路运输为主导,铁路运输占比不足1%。要调整和优化广州港集疏运结构,缓解公路运输对城市交通的压力和减少集疏运产生的碳排放量,促进广州港集疏运体系的可持续发展,就必须减少对公路集疏运方式的依赖,加大水路和铁路的投入,加快推进广州港集疏运结构调整,积极引导推动“公转水”和“公转铁”。

完善江海联运和海铁联运网络布局,扩大广州港集装箱腹地范围,提高水路和铁路运输的竞争力,发挥其在大宗散货运输上的优势。强化江海联运,构建以南沙港区为核心的珠江-西江江海联运枢纽,积极在西江流域的内河码头布局,扩大广州港“穿梭巴士”的航线覆盖范围,增强对内河港口的货源吸引力。

大力发展海铁联运,加快南沙进港铁路建设及配套设施完善,建设南沙海铁联运枢纽,提高对非沿江地区和内陆地区的货源吸引力。

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