鄭旻涵 茆 健 馬存玉

（上海海事大學(xué)，上海 201306）

一、引言

2021 年全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇帶動(dòng)海運(yùn)貿(mào)易回暖。波羅的海干散貨指數(shù)（BDI）不斷攀升，運(yùn)費(fèi)收益高漲，集散市場(chǎng)需求旺盛。原油價(jià)格雖有所小幅提升，油運(yùn)市場(chǎng)仍然供大于求。受當(dāng)前疫情反復(fù)影響，全球制造業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)不均，港口擁堵及“集裝箱只出不進(jìn)”等因素導(dǎo)致船隊(duì)效率下降，市場(chǎng)“一箱難求”大幅推高運(yùn)費(fèi)收益。航運(yùn)市場(chǎng)中運(yùn)費(fèi)的抬升會(huì)對(duì)造船需求有正向的傳導(dǎo)效應(yīng)。在2021 年的上半年，全球新船成交總量已超過(guò)2020 年的全年成交量，使得以集裝箱船主導(dǎo)的新造船市場(chǎng)迅速抬升。面對(duì)航運(yùn)市場(chǎng)迅速升溫的行情，船舶工業(yè)企業(yè)也承接了更多的訂單，但受到原材料價(jià)格變化、上下游產(chǎn)業(yè)不同步、金融市場(chǎng)不確定、匯率波動(dòng)等因素的影響，造船行業(yè)也面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。由此可見(jiàn)，集運(yùn)市場(chǎng)與新造船市場(chǎng)尤其是集裝箱新造船市場(chǎng)的關(guān)系值得研究，以便于航運(yùn)市場(chǎng)和造船市場(chǎng)參與者分析、預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)走向。

目前，國(guó)內(nèi)航運(yùn)運(yùn)價(jià)指數(shù)相關(guān)研究較為豐富。夏凱亮等通過(guò)選用協(xié)整理論、VAR 模型和GARCH 模型探析中國(guó)金融市場(chǎng)和集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，得出上證綜指（SCI）對(duì)中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)指數(shù)（CCFI）有直接影響，而CCFI 對(duì)SCI 無(wú)直接影響，并且CCFI 和SCI 都有ARCH 效應(yīng)。吳秀秀采用單位根檢驗(yàn)、Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)、Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)，得出美國(guó)股票市場(chǎng)對(duì)BDI 指數(shù)的影響僅限于金融危機(jī)期間，而中國(guó)股票市場(chǎng)較美國(guó)股票市場(chǎng)與BDI 的關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)，對(duì)航運(yùn)業(yè)有一定的拉動(dòng)作用。林鵬對(duì)CCFI 建立均值-波動(dòng)率的ARIMA-GARCH 模型，分析CCFI 波動(dòng)影響因素，得出國(guó)內(nèi)CPI 指數(shù)中長(zhǎng)期顯著影響CCFI，人民幣匯率因素中長(zhǎng)期對(duì)CCFI 反向波動(dòng)影響，短期內(nèi)直接影響運(yùn)力需求的因素是CCFI 波動(dòng)主因。李序穎利用協(xié)整檢驗(yàn)和Granger 因果檢驗(yàn)研究了CCFI 和BDI 的關(guān)系，得出CCFI 周收益率是BDI 周收益率的Granger 原因。朱玉華等利用廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型描述CCFI 波動(dòng)的集聚性和敏感性。結(jié)果表明，CCFI 收益率序列是平穩(wěn)的，集裝箱運(yùn)價(jià)波動(dòng)具有反杠桿效應(yīng)。王思遠(yuǎn)等對(duì)CCFI 建立基于Griddy-Gibbs 抽樣MCMC 算法的貝葉斯AR-GARCH模型，得出CCFI 具有較強(qiáng)的持續(xù)性，不存在“風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)”和“杠桿效應(yīng)”。

許多研究人員對(duì)中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)指數(shù)與其他指數(shù)的因果關(guān)系以及自身的波動(dòng)性特征有過(guò)深入研究，中國(guó)集裝箱出口運(yùn)輸市場(chǎng)與集裝箱新造船市場(chǎng)的關(guān)系研究應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)。運(yùn)輸市場(chǎng)和船舶市場(chǎng)作為航運(yùn)業(yè)兩大商品市場(chǎng)，運(yùn)輸市場(chǎng)提供的是海上運(yùn)輸這個(gè)服務(wù)性質(zhì)的商品，價(jià)格體現(xiàn)在租金和運(yùn)費(fèi)上；船舶市場(chǎng)提供的是實(shí)務(wù)性質(zhì)的船舶商品，價(jià)格體現(xiàn)在船價(jià)上。兩個(gè)市場(chǎng)有各自的供給和需求，而供需關(guān)系調(diào)節(jié)價(jià)格，所以?xún)r(jià)格可以反映這兩個(gè)市場(chǎng)景氣程度。因此，研究運(yùn)價(jià)指數(shù)和新造船價(jià)格指數(shù)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，對(duì)探究中國(guó)集裝箱出口運(yùn)輸市場(chǎng)與集裝箱新造船市場(chǎng)的相互影響關(guān)系有重要意義。

二、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

選取的運(yùn)價(jià)指數(shù)是中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)指數(shù)CCFI，該指數(shù)是中國(guó)集裝箱出口運(yùn)輸市場(chǎng)某個(gè)時(shí)期的運(yùn)價(jià)與基期的運(yùn)價(jià)的比值，用來(lái)反映集裝箱航運(yùn)市場(chǎng)供需變動(dòng)趨勢(shì)。所用原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于上海航運(yùn)交易所，樣本區(qū)間為2013 年7 月至2021 年3 月，得到CCFI 指數(shù)的當(dāng)月值數(shù)據(jù)時(shí)間序列，一共93 個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)。

選取的反映我國(guó)新造船市場(chǎng)景氣程度的指標(biāo)為新造集裝箱船價(jià)格指數(shù)CNCPI，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)新造船價(jià)格指數(shù)公司，樣本區(qū)間同樣為2013 年7 月至2021 年3月，得到指數(shù)的當(dāng)月值數(shù)據(jù)時(shí)間序列，一共93 個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)對(duì)原序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，CCFI 為I(1)指數(shù)序列，CNCPI 為I(2)指數(shù)序列，單整階數(shù)不同。而同階單整是檢驗(yàn)兩序列是否具有協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)。故放棄對(duì)原序列進(jìn)一步的實(shí)證分析。在諸多市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性研究中，價(jià)格的變動(dòng)及其收益率也是重要的研究對(duì)象，價(jià)格序列轉(zhuǎn)化成收益率序列需進(jìn)行如下處理：

其中，P、P分別表示第t 期和第t-1 期各指數(shù)的價(jià)格，R為第t 期收益率。對(duì)CCFI、CNCPI 作相似的變動(dòng)率處理，分別得到CCFI 變動(dòng)率、CNCPI 變動(dòng)率，以RCCFI、RCNCPI 表示?？疾霷CCFI 與RCNCPI 的走勢(shì)圖：

圖1 可以直觀地看出，兩個(gè)序列整體波動(dòng)幅度大，上升和下降都很劇烈，原序列不平穩(wěn)；兩序列總體波動(dòng)趨勢(shì)一致，且RCNCPI 變動(dòng)滯后于RCCFI 變動(dòng)。

圖1 RCCFI 與RCNCPI 的走勢(shì)①

三、實(shí)證分析

利用向量自回歸模型的Granger 因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)考察RCCFI 與RCNPI 之間的關(guān)系。建立VAR 模型之前，需要確保數(shù)據(jù)平穩(wěn)或者同階單整，若是同階單整需要通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)。文章使用Stata 15.1 進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）單位根檢驗(yàn)

ADF 檢驗(yàn)的判定標(biāo)準(zhǔn)是將變量的ADF 統(tǒng)計(jì)量與1%、5%和10%置信水平下的臨界值比較：若ADF 統(tǒng)計(jì)量小于各顯著水平下的臨界值，則該時(shí)間序列沒(méi)有單位根，是平穩(wěn)序列；反之是非平穩(wěn)序列。分別對(duì)RCCFI和RCNCPI 以及各自的一階差分做單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表1 所示。

表1 ADF 檢驗(yàn)②

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，RCCFI 和RCNCPI 的ADF 統(tǒng)計(jì)量都大于臨界值，而DRCCFI 和DRCNCPI 的ADF 統(tǒng)計(jì)量都小于臨界值。這表明原序列都是I(1)指數(shù)序列。故可對(duì)原序列作協(xié)整檢驗(yàn)，考察變量間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

采用基于向量自回歸VAR 模型的Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)。因協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)滯后期非常敏感的檢驗(yàn)，首先需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)。對(duì)原數(shù)據(jù)建立VAR 模型，考察VAR 模型下的最優(yōu)滯后階數(shù)：

表2 不同信息準(zhǔn)則的值

根據(jù)FPE、AIC準(zhǔn)則，都需滯后3階；根據(jù)HQIC、SBIC需滯后2階。根據(jù)Lutkepohl(2005),HQIC、SBIC 提供了對(duì)真實(shí)滯后階數(shù)的一致估計(jì)，而FPE、AIC 準(zhǔn)則可能高估滯后階數(shù)。并且經(jīng)檢驗(yàn)，滯后2 階建立的VAR 模型在接受“殘差無(wú)自相關(guān)”的原假設(shè)的顯著性高于滯后3 階。故選擇VAR 模型最優(yōu)滯后2 階。

由于VAR 是無(wú)約束的，而協(xié)整是有約束的，因此協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后階數(shù)一般為VAR 的最優(yōu)滯后階數(shù)減去1，所以為1。

確定了最優(yōu)滯后階數(shù)，繼續(xù)做協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

表3 包含常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的協(xié)整秩跡檢驗(yàn)

表4 最大特征值檢驗(yàn)

包含常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的協(xié)整秩跡檢驗(yàn)結(jié)果表明，只有一個(gè)線(xiàn)性無(wú)關(guān)的協(xié)整向量。而最大特征值檢驗(yàn)也表明，可以在5%的水平上拒絕“協(xié)整秩為0”的原假設(shè)（27.2624>14.07），但無(wú)法拒絕“協(xié)整秩為1”的原假設(shè)（3.7580<3.76）。這表明RCCFI 和RCNCPI 至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。

（三）格蘭杰因果分析

格蘭杰因果檢驗(yàn)是指通過(guò)計(jì)量方法檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，或者是時(shí)間上的先后順序關(guān)系。根據(jù)上述所確定的最優(yōu)滯后階數(shù)建立VAR 模型，考察CCFI 變動(dòng)率和CNCPI 變動(dòng)率之間的格蘭杰因果關(guān)系。

表5 顯示，如果檢驗(yàn)變量RCNCPI 系數(shù)的顯著性，拒絕“RCNCPI 不是RCCFI 的格蘭杰原因”的原假設(shè)（3.3569>0.187），認(rèn)為RCNCPI 是RCCFI 的格蘭杰原因。但如果檢驗(yàn)變量RCCFI 系數(shù)的顯著性，卡方統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于P 值，故強(qiáng)烈拒絕“RCCFI 不是RCNPI 的格蘭杰原因”的原假設(shè)，認(rèn)為RCCFI 是RCNCPI 的格蘭杰原因。并且RCCFI 是RCNCPI 的格蘭杰原因更加顯著。

表5 RCCFI 與RCNCPI 因果檢驗(yàn)結(jié)果

為了進(jìn)一步分析RCCFI 與RCNCPI 之間的相互關(guān)系，作出了RCCFI 對(duì)RCNCPI 及RCNCPI 對(duì)RCCFI 的脈沖響應(yīng)函數(shù)。RCCFI 對(duì)RCNCPI 的脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示，當(dāng)在本期給RCCFI 一個(gè)正沖擊后，RCNCPI 對(duì)沖擊的響應(yīng)是正向的。具體而言，在第1 期小幅波動(dòng)，從第2 期開(kāi)始迅速上升，第3 期上漲放緩，并逐漸達(dá)到峰值，之后平穩(wěn)下降，但持續(xù)保持正效應(yīng)，在第11 期正效應(yīng)消失。這表明RCCFI 的上漲對(duì)RCNCPI 產(chǎn)生較為顯著的拉動(dòng)作用。

圖2 RCCFI 對(duì)RCNCPI 脈沖響應(yīng)函數(shù)

對(duì)比RCNCPI 對(duì)RCCFI 的脈沖響應(yīng)函數(shù)，RCCFI對(duì)RCNCPI 沖擊的響應(yīng)是負(fù)向的；考慮到RCNCPI 比RCCFI 低一個(gè)數(shù)量級(jí)，RCNCPI 對(duì)RCCFI 的脈沖響應(yīng)函數(shù)峰值的絕對(duì)值低于RCCFI 對(duì)RCNCPI 的脈沖響應(yīng)函數(shù)峰值，這與“RCCFI 是RCNCPI 的格蘭杰原因更加顯著”結(jié)論一致。

圖3 RCNCPI 對(duì)RCCFI 脈沖響應(yīng)函數(shù)

四、結(jié)果分析

主要對(duì)中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)指數(shù)變動(dòng)率與中國(guó)新造集裝箱船價(jià)格指數(shù)變動(dòng)率建立VAR 模型，檢驗(yàn)因果關(guān)系與作出脈沖響應(yīng)函數(shù)。實(shí)證分析結(jié)果表明，中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)綜合指數(shù)變動(dòng)率促進(jìn)中國(guó)新造集裝箱船價(jià)格指數(shù)變動(dòng)率增長(zhǎng)，中國(guó)新造集裝箱船價(jià)格指數(shù)變動(dòng)率抑制中國(guó)集裝箱出口運(yùn)價(jià)綜合指數(shù)變動(dòng)率，但效應(yīng)小于前者。這是由于航運(yùn)市場(chǎng)需求增速超過(guò)船隊(duì)增速時(shí)有助于推動(dòng)新造船市場(chǎng)抬升，航運(yùn)條件受限條件較小，反應(yīng)彈性較強(qiáng)；造船企業(yè)受原材料價(jià)格變動(dòng)、上下游產(chǎn)業(yè)不同步、金融市場(chǎng)不確定、匯率波動(dòng)等因素制約，反應(yīng)彈性相對(duì)較弱。

五、建議方法

航運(yùn)市場(chǎng)中，當(dāng)運(yùn)費(fèi)抬升，造船需求增長(zhǎng)，船廠(chǎng)增加產(chǎn)能；反之，船舶供給過(guò)剩，運(yùn)力過(guò)剩，將導(dǎo)致運(yùn)費(fèi)下降。該結(jié)論對(duì)運(yùn)輸市場(chǎng)和造船市場(chǎng)的供需調(diào)整具有指導(dǎo)意義。

（一）緊緊抓牢疫情期間市場(chǎng)短期上升的機(jī)遇。國(guó)際主要預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)的共識(shí)是：2021 年全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇將帶動(dòng)海運(yùn)貿(mào)易回暖，預(yù)計(jì)全年海運(yùn)貿(mào)易增速將超過(guò)4%，未來(lái)兩年也將持續(xù)保持在3%左右。隨著疫苗接種的普及，各國(guó)疫情防控的努力，航運(yùn)業(yè)的運(yùn)輸效率也會(huì)恢復(fù)，未來(lái)航運(yùn)市場(chǎng)極有可能有回落的跡象，因此，要在短期內(nèi)抓住機(jī)遇，提升自身的造船質(zhì)量，先發(fā)制人趁熱打鐵。

（二）謹(jǐn)慎面對(duì)國(guó)際金融市場(chǎng)對(duì)造船市場(chǎng)的不確定性影響，積極合理地利用套期保值等金融手段，盡可能降低匯率波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，采用保守穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)管理方式，保證主營(yíng)業(yè)務(wù)管理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（三）全球貿(mào)易的90%都是通過(guò)海運(yùn)來(lái)完成，船舶航運(yùn)業(yè)近年來(lái)帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題受到國(guó)際社會(huì)的高度關(guān)注，綠色低碳逐漸成為船舶航運(yùn)業(yè)的必然發(fā)展趨勢(shì)。依賴(lài)航運(yùn)業(yè)的國(guó)家對(duì)綠色船舶加大研發(fā)和投入，圍繞船舶總體優(yōu)化、船舶動(dòng)力燃料低碳化兩個(gè)維度深入研究，提高國(guó)際航運(yùn)競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。

重視上下游產(chǎn)業(yè)之間的交流合作，建立戰(zhàn)略合作伙伴深度合作關(guān)系，以確保原材料供給的效率的質(zhì)量。

[注釋]

為了在數(shù)量級(jí)上更匹配,將RCNCPI 乘以10;C,T,K分別表示單位根檢驗(yàn)包括常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)以及滯后階數(shù)。DRCCIF 和DRCNCPI 分別表示CCFI 變動(dòng)率的一階差分和CNCPI 變動(dòng)率的一階差分