基于需求的物流调查及货运特征研究——以合肥为例.pdf

21 货运模型专题|FREIGHT MODEL作者简介王媛（1982)，女，宁夏灵武人，博士，高级工程师，上海市城乡建设和交通发展研究院综合交通模型研究室主任，主要研究方向：综合交通模型。Email:摘要：既有的货运调查多以货车调查为主，对于货物运输的需求和运输机理解释不清。该文首先基于产业对货物的需求，以合肥市为例，针对生产制造物流、生活物流、专业物流、交通运输设施、物流仓储设施等进行相对全面的问卷调查、座谈调研。然后，充分利用问卷调查数据与货运大数据进行挖掘分析和校核补充，分析合肥市货运需求的规模、结构、分布等特征。最后，指出了既有物流系统存在的问题，并给出相应的对策。关键词：大数据挖掘；物流；调查；货运特征Abstract:Abstract:Existing freight surveys mainly focus on truck surveys,and the demand and transportation mechanism for cargo transportation are unclear.This article first focuses on the demand for goods in the industry,taking Hefei City as an example,and conducts a relatively comprehensive questionnaire survey and discussion research on production and manufacturing logistics,life logistics,professional logistics,transportation facilities,logistics warehousing facilities,etc.Then,make full use of questionnaire survey data and freight big data for mining,analysis,verification and supplementation,and analyze the scale,structure,distribution and other characteristics of freight demand in Hefei.Finally,the existing problems in the existing logistics system were identified and corresponding countermeasures were proposed.Keywords:Keywords:Big data mining;Logistics;Survey;Freight characteristics 0引言物流特征定量分析，旨在摸清货物运输需求规模、掌握运输结构特点和规律。它是物流设施规划与政策制定的重要基础。物流数据统计发展滞后已成为制约中国物流业发展的重要瓶颈。目前，国内外都有开展过不同形式的调查和研究。交通运输部每5年开展一次全国范围的道路货物运输量专项调查1，掌握调查月运输量、全年运输量、运距、运输效率、货类构成等指标；上海市于1986、1995、2004、2009、2014、20192020年先后开展了六次综合交通调查，均进行了货物运输特征调查，其中2020年调查包括货运车辆出行特征调查、港口货物流通调查、快递业配送体系调查、商业配送物流体系调查等，全面掌握各类货物货车的运行特征2-3。北京市于2016年开展了货运需求特征调查，全面了解和掌握北京市六环路以内货物运输需求总量和结构特征4，包括分车次货物运输情况调查、月度货运量调查等。日本从1970年开始，由日本国土交通省组织实施，每5年一次，掌握全国货物流动的实际情况，分析物流运输与产业活动的关系5，调查内容包括年度货运特征调查和三日货物流动调查两部分。英国货运调查涉及各层次货运从业人员的访谈、车辆日志和清单记录、咨询会议和小组讨论。车辆日志和清单调查对象不仅是司机基于需求的物流调查及货运特征研究以合肥为例王媛，陈必壮，汤月华，乐意，李璐，王忠强上海市城乡建设和交通发展研究院Demand-based Logistics Investigation and Freight Characteristics Study:A Case Study of Hefei22 货运模型专题|FREIGHT MODEL还有场地工作人员和其他服务人员3。既有的调查聚焦货车、道路货运较多，对于货物流动的源头及机理调查的内容涉及不多。合肥市聚力塑造创新优势，产业能级持续跃升，已形成“芯屏汽合、急终生智”产业布局，拥有发展现代化物流体系的有利条件。然而，目前物流枢纽发展仍存在空间布局不尽合理、资源整合不够充分、发展方式较为粗放、用地空间发展不足等问题。为构建科学合理的物流体系空间布局，形成“通道枢纽网络”的新体系，着力提升产业链、供应链韧性和安全水平，合肥市深入开展调研及调查，从需求入手，进一步摸清家底，掌握合肥市货物运输特征及存在的瓶颈。1调查方案的设计与实施1.1调查方案设计合肥市是长三角城市群副中心城市、全国性综合交通枢纽，居于我国东部与中部地区过渡地带，南北交流和东西沟通的物流组织地位和作用突出。合肥市产业类型丰富，物流形式多样。因此，合肥市的物流调查主要围绕制造业的生产物流、商贸企业生活物流展开，从仓储用地、原材料、产成品、运输系统等角度着手，依托问卷调查、企业座谈及大数据分析的方法，开展全市层面的摸底调查和分析；从各类货物产生、运输、中转等各个环节调查出发，揭示货物运输的内在机理。同时，考虑到问卷调查可能存在填写失真、企业不同部门填写数据不统一等问题，增加了大量的重点企业的座谈讨论、货运系统运营数据收集和大数据的挖掘分析相互校核、补充、融合，调查方案设计如图1所示。调查专项及内容如表1所示，包括制造业物流专项调查、物流企业专项调查、货运系统专项调查、专业物流专项调查、仓储设施专项调查、货运大数据挖掘分析等6大项。图1 调查方案设计思路1.2调查实施（1）调查问卷的实施调查问卷在设计过程中，充分听取企表1 调查专项及内容调查名称调查内容调查规模调查方法制造业物流专项调查企业仓储设施及需求，企业原材料的品类、来源地、货量、运入方式；产成品品种、货量及销售地、运出方式；2027年规划货量；货运成本、主要中转枢纽、货车车次、存在问题及诉求等所有重点监测企业（160余家）所有规上企业（2 507家）问卷调查+企业走访及座谈物流企业专项调查企业仓储设施及需求、仓库利用率、仓储对象、运输成本、企业运入运出量、运入运出方式、主要中转枢纽、货车车次、存在问题及诉求等所有规上企业（245家）问卷调查+企业走访及座谈货运系统专项调查合肥市的港口、航空、铁路等设施现状及存在问题，包括运营货物种类、货运量、货值等；上海、郑州、重庆等城市货运枢纽先进经验合肥港、新桥机场、陆港、外高桥、芦潮港中心站、郑州国际陆港、郑州航空港、重庆果园港等企业走访及座谈+资料收集专业物流专项调查冷链、应急、快递、商贸等设施、运营农业农村局、商务局、顺丰、应急管理局、医药健康产业园、跨境电商产业园、撮镇物流园等企业走访及座谈+资料收集仓储设施专项调查仓储设施类型、规模、性质行政区经信局、消防数据收集+企业走访货运大数据挖掘与分析重型货车GPS轨迹数据、海关报关数据合肥市12 t以上GPS、庐州海关、新桥海关数据等信息化大数据挖掘23 货运模型专题|FREIGHT MODEL重点监测企业分布重点物流企业分布规上企业分布图2 合肥市规上企业分布图表2 调研及座谈产业产业行业座谈及调研企业个数/家制造业家电、汽车、光伏及新能源、电子信息、机械制造、食品加工、生物医药、矿业71商贸服务业百货、家电、超市、电子商务和商贸批发11物流业重点制造企业物流供应商、航空、铁路、水运等分方式物流企业20专业物流快递、冷链、跨境电商等6业的意见。采用三阶段的调查方法，其中第一阶段，表格初步设计并与头部企业讨论表格内容；第二阶段，重点监测制造业企业和物流企业填写调查表，企业分布见图2所示；第三阶段，规上企业填写调查表格。调查时间为2022年12月2023年2月。针对有物流活动的重点监测企业（157家），问卷回收率达到82%；针对重点物流企业（245家），问卷回收率达到86%；针对规上企业（2 507家），问卷回收率达到46%。回收问卷后，针对企业的记录进行逐条逐项的整理，主要包括合理性判断、填报内容之间的逻辑关系判断、漏填错填信息的判断、与座谈调研材料以及天眼查等信息一致性的判断，然后对40%的问卷进行了电话回访和修正。（2）企业座谈围绕制造业、商贸服务业、物流业、专业物流等企业开展座谈，共计100多家企业。图3 数据收集分类重点制造业产业企业，包括家电、汽车、光伏及新能源、电子信息、机械制造、食品加工、生物医药、矿业等，具体如表2所示。（3）数据收集及大数据挖掘通过数据收集的方法获得7类数据，即海关数据、消防数据、农业局数据、应急局数据、陆港数据、交通局数据以及货车GPS数据等，如图3所示。海关数据包括进出口货值、进出口品类、进出口国家分布、进出口运输方式、分方式进出口的国家分布；消防数据包括仓库位置、仓库品类、仓库的合规性；农业局数据包括农产品分类、产量及区域分布、冷库位置、规模及分布；应急局数据包括应急物资的品类、仓库等；陆港数据包括中欧班列货物到发规模、货品类型、国家分布及铁路货场货运量分布等；交通局数据包括港口码头设施、港口分类货物吞吐量、集装箱吞吐量、内外贸货运量等；货车GPS数据，包括车辆的 ID、轨迹点的经纬度及时刻信息等。24 货运模型专题|FREIGHT MODEL2调查数据的处理与分析2.1调查问卷处理流程调查问卷处理与分析包括四个环节，即数据清洗与修复、关键指标校核与扩样、分行业物流特征分析以及问题分析与预测等，如图4的技术流程所示。数据清洗与修复包括问题记录识别、问题记录修正以及企业记录补充等；关键指标校核与扩样包括产量与运输量的换算、样本的扩样等；分行业物流特征分析包括制造业分行业物流特征分析和物流业物流特征分析等；问题分析与预测主要是企业存在问题、瓶颈及货运需求预测等。（1）问题记录识别回收的千余份企业调查问卷中，存在的问题包括关键指标遗漏、关键指标存疑、前后逻辑矛盾、填写口径不一致、与调研材料以及互联网企业信息相互矛盾等。（2）问题记录修复通过电话回访等方式对调查数据库每一条企业记录进行修复，包括遗漏指标补充、关键指标修正、前后矛盾指标的修正、与正式调查材料以及官方企业互联网信息保持一致。（3）基于座谈调研内容的调查问卷补充考虑部分企业调查问卷缺失的情况，采用座谈调研内容对问卷调查库进行人工补充。（4）产量与运量的换算分析由于部分企业的原材料采用厂家直送的模式，其对于原材料的运量等特征存在相对模糊的理解，因此需要结合同类型企业，构建原材料规模与产成品规模的关系模型、产成品产量与运输量的关系模型来确定运输量。（5）调查数据库的扩样分析结合调查企业不同行业的样本量、企业母体个数、调查企业的运输总量、全社会运输总量及结构等对调查数据库进行扩样分析。（6）制造业行业的物流特征分析主要包括原材料及产成品规模、物流成本、仓储需求及供给特征、原材料/产成品的运输特征（方式、分布、中转地）、多式联运特征等。（7）物流行业的物流特征分析主要包括物流企业类型、规模、仓储需求供给及仓库价格、运入/运出特征（总规模、运输方式结构、运输分布、中转地）等。（8）分析分行业物流存在问题及货运需求预测结合扩样校核的数据库，分析既有物流设施的供给与物流需求之间的耦合程度，结合规划产成品的产量等进行货运需求预测。2.2各类专项数据与大数据融合挖掘（1）海关数据、系统运行数据及调查问卷数据融合挖掘分析将海关进出口数据与水运、铁路、航空等系统运行数据以及调查数据相融合，分析合肥市对外通道存在问题，进出口货物种类、进出口国家排序、进出口货物的方式结构以及对外发展趋势，如图58所图4 调查问卷数据处理技术流程25 货运模型专题|FREIGHT MODEL图5 2022年进出口货值运输方式结构图6 历年新桥机场占进出总值的比例图7 合肥市制造业原材料进口国家分布图8 合肥市产成品销售地出口国家分布图9 物流仓储用地布局图10 仓库与制造企业布局示。合肥市出口货物科技含量较高，出口机电产品占同期全市出口商品总值75%。其中，笔记本电脑占20%，太阳能电池占比8%，集成电路占比7%，汽车占比5%。对欧盟进出口排名第一，美国排名第二，东盟排名第三。从货值来看，进口以航空方式占比最大，出口以水运方式占比最大。中欧班列发运货品，出口以汽车为主，其次是机械产品及配件；进口以机械产品和配件及其他为主。进出口集装箱中，合肥港和合肥铁路承运货物不到55万TEU，有约70万TEU货物都通过公路走宁波港、南京港、芜湖港经上海和宁波进出口。（2）消防、三调及产业调查数据融合挖掘分析将消防仓库数据与三调的物流仓储用地数据以及产业布局等相融合，摸清合肥市物流仓储用地、各类仓库（含未备案仓库）的规模及存在的问题。如图910所示，物流仓储用地占建设用地2.56%，较同类城市物流仓储占比有差距（武汉3.03%、郑州3.83%）。仓库平均利用率达到91%，总体供应不足，家电、光伏、汽车企业的额外需求较大。仓储空间布局与产业布局存在错位，城市东、北部集聚高，西、西南部少。物流仓储用地平均容积率为0.60.7。冷库占总仓库的3.5%左右，危化品占总仓库的1%不到，均存在缺口。（3）农业、应急、经信与产业调查数据融合挖掘分析将农业农产品、应急物资、产业布局及调查问卷数据相融合，摸清合肥市各类冷库、应急物资的需求、供给及存在问题，见图1112所示。26 货运模型专题|FREIGHT MODEL（4）港口、重货GPS等数据与产业调查数据融合挖掘分析将内河港口、陆港以及重货GPS等数据与产业调查数据融合挖掘，摸清合肥市集装箱总量、分布、结构及市内运行通道，如图1314所示。（5）分行业产量与系统运输量数据相互融合挖掘分析利用分行业的原材料、产成品、产量之间的关系，结合统计运输量数据，分析生产性和生活性相关货物运输量。2021年生产性相关货物运输量3.5亿t左右，占总运输量的77%；生活性及其他（含商贸、生活、建筑）货物运输量占23%，如图15所示。（6）调查问卷数据与交通网络GIS数据融合挖掘分析将调查的原材料、产成品分布数据与交通网络GIS数据相互融合挖掘分析，合肥市原材料、产成品的运输特征，如图1617所示。合肥市制造业原材料包含钢板、背板、保护膜、石英砂、铜线、玻璃、集成电路、电解液、光刻胶、电容器、塑料粒子、碳酸锂、电池材料、陶土、汽车零部件、磷酸铁锂等，且以就近取材为主，主要来源地是华东地区（江浙沪皖鲁赣闽）。境内平均运距达到645 km。其中，500 km以内占63%，1000 km以内占75%，10001500 km占17%，15003 000 km占8%。原材料主要采用公路运输。合肥市制造业的重要产成品包括洗衣机、冰箱、空调、电视机、汽车整车、动力电池、叉车、太阳能组件、电池片、储能设备、逆变器、小家电、显示屏、笔记本电脑等，主要销往人口较为密集的长三角、珠三角等地区。境内平均运距达到915 km。其中，500 km以内占54%，1 000 km以内占63%，1 0001 500 km占19%，1 5003 000 km占18%。产成品主要采用公路运输。生活性相关物流主要包括生活、商贸、建筑等货物的运输，共计1亿t左右，以公路运输为主，占90%以上，少量的铁路运输。省内占40%左右，华东地区占30%左右，华中占10%左右，其他占20%6。3存在问题及对策建议3.1存在问题（1）合肥市货物运输结构相对单一。公路运输占比超过80%，物流成本、物流效率不高。图11 主城区内冷库布局图12 分行业冷库构成图13 集装箱运输构成图14 重货分布通道热力图27 货运模型专题|FREIGHT MODEL图16 原材料的境内分布图17 产成品的境内分布（2）合肥市对外物流通道通而不畅。合肥新桥机场承运的航空进出口货值占总航空货值的比例低于5%，不能满足企业航空进出口的需求。合肥中欧班列承运的铁路进出口货值占比不到50%。水运集装箱中，合肥港仅仅承担了不足1/3的箱子的运输。（3）合肥市仓储水平有待进一步提高。仓库与产业空间分布错位，重点行业仓库缺口较大。高新区、经开区的光伏家电等企业仓库缺口较大。危化品和冷库等高等级仓库不足，无法充分满足医药、食品、商贸等行业的冷藏需求。（4）物流企业规模小、分布散，增值服务功能薄弱。拥车数量30辆以下的企业数量较多，5A星级企业仅有两家，远远低于武汉、济南等省会城市，功能相对单一。（5）对标高质量发展，专业物流还存在短板。物流智慧化、数字化、信息化水平不高，全市层面的物流公共信息平台尚未建成。专业化的冷链物流、应急物流、电商物流等尚有较大进步空间。3.2对策建议构建高能级物流枢纽体系，满足新发展格局下的物流需求。畅通国际国内货运通道，提升枢纽设施能力，改善局部物流节点，进一步降本增效。进一步结合企业规划产能需求，合理规划物流仓储用地，保障重点行业的规划仓储需求。合并同区域的中小型物流企业，整合基础设施，降低行业基础运营成本，从而提高行业运作效率，形成规模效应，打造更多的龙头企业；提升和发展冷链物流、智慧物流、绿色物流、应急物流等专项物流，提高物流体系的应急保障、韧性发展能力。4结语本文基于产业对货物的需求，以合肥市为例，开展了大量的问卷调查和座谈调研，并利用问卷调查数据与货运大数据进行挖掘分析和校核补充，分析了合肥市货运需求的规模、结构、分布等特征。最后，针对既有物流系统存在的问题，给出相应的对策。问卷调查数据利用人工回访等方法进行了大量的修正和校核，工作量较大，希望以后能够结合更多的大数据进行分析挖掘，以此弥补问卷调查的不足。参考文献 1 交通运输部.2019年道路货物运输量专项调查公报R.2019.2 上海市城乡建设和交通发展研究院.货物运输特征调查专项报告R.2021.3 程微.上海货运调查框架、方法及途径研究J.交通与运输(学术版),2015(01):89-92.4 秦芬芬.基于需求方调查数据的城市货运特征研究以北京市为例J.城市交通,2020,18(05):91-97.5 赵莉.日本物流调查的经验与借鉴J.城市交通,2017,15(04):91-97.6 合肥市大物流体系规划货运需求预测专项技术报告R.2023.图15 合肥市货物分类结构