2020年初，一場突如其來的疫情席卷了整個國家，對各行各業都產生了巨大沖擊。如今，疫情走勢尚未明朗，航運業面臨的挑戰已經逐漸顯現。隨著1月31日世界衛生組織將新冠病毒疫情列為國際關注的突發公共衛生事件(PHEIC)，諸多國家和地區采取嚴格的健康申報和檢疫要求，全球各大航運公司的航運活躍度也紛紛降低，原定的航線計劃被迫紛紛取消。上海國際航運研究中心航運物流大數據實驗室與船達通技術團隊合作，通過大數據對船舶AIS數據進行分析，來看新冠疫情對集裝箱班輪運輸的影響。
一、中國港口集裝箱船舶停靠量驟降
目前來看，中國抗擊新冠病毒的形勢十分嚴峻。截至2月18日，全國確診病例已達到57861例，全球已有25個國家發現病例。全國拐點依然無法預測，在這樣的情況下，班輪公司紛紛撤線，為全球集裝箱班輪運輸帶了巨大影響，據總部位于哥本哈根的Sea-Intelligence數據顯示，由于受新型冠狀病毒疫情影響，班輪公司每周收入損失將高達3.5億美元。
通過對全球4859艘集裝箱船(選自勞氏船舶檔案)的AIS軌跡追蹤，對于中國沿海主要港口掛靠集裝箱船舶航行行為進行分析，利用基于AIS的停泊事件算法計算，我們就可以直接觀察到疫情對國際班輪航線的影響。分析結果顯示，從武漢開始封城以后，各方都意識到此次疫情的嚴重性，中國沿海主要港口掛靠船舶艘數總體呈現下降趨勢，長三角以及南方港口受影響較大，其中上海港、深圳港、廣州港、寧波舟山港等港口在1.21-1.27以后出現下降趨勢，并持續數周降幅量較大，1.28-2.3期間部分港口在港船舶總的載重箱量降幅環比約10%，接下來一周降幅環比達到近20%。1月21日至17日的四周里，上海港掛靠國際集裝箱船總運力每周依次環比下降7.3%、11.5%、18.7%、19%，最終至上周的92.6萬TEU，華東港口降幅預計接近拐點、跌幅放緩；天津港近四周環比掛靠運力下降為14.4%、20.0%、-16.7%、-2.0%，上周為30.2萬TEU，北方港口已明顯回升；廣州港近四周環比掛靠運力下降為7.6%、9.9%、15.8%、1.6%，上周為34.6萬TEU，南方港口預計將顯回升趨勢；近四周內單周環比最大跌幅為2月4日至10日這周深圳港環比運力跌幅達29.1%，隨后一周即止跌反彈。
圖1 沿海主要港口掛靠船舶載重箱量（TEU）周度統計
注：由于AIS大數據分析并不等同于全樣本分析，可能存在一定誤差
受到靠泊船舶數量減少的影響，1月21至27日開始，主要港口在泊總時長出現不同程度下降。同時，也發現主要港口存在每艘船平均在泊時長卻是在增長的現象。比如，寧波舟山港1月28日至2月3日這周船舶在泊位停留總時長環比下降達到峰值13.17%，累計10939.65小時；2月4至10日這周，船舶平均在泊時長環比增幅達到峰值23.31%，為58.4小時。單船在泊位時間的顯著增長，顯示出疫情對港口作業效率產生了一定的影響。
圖2 寧波舟山港集裝箱船在泊時長周度統計情況
注：由于AIS大數據分析并不等同于全樣本分析，可能存在一定誤差
二、中國沿海集裝箱船舶日活動量下降
伴隨著疫情的爆發，中國沿海集裝箱船舶艘數從1月23日開始急劇下降。大量原本要停靠中國港口的船舶，臨時改變了航線。2月1日降到短期低谷，當日我國沿海國際集裝箱船舶活動量為673艘，較1月22日相比總的集裝箱運力（載重箱量）減少了23.12%。在這以后又出現反彈趨勢，2月14日到達小峰值885艘后，又開始呈現出振蕩下降趨勢。
圖3 中國沿海集裝箱船舶日活動量統計
注：由于AIS大數據分析并不等同于全樣本分析，可能存在一定誤差
三、經停中國港口的集裝箱船舶或停航或跳港
追蹤近期到過中國集裝箱船舶的軌跡動態，通過AIS大數據分析船舶具體停靠港口與船期表公布計劃的差異。班輪停航和跳港航次情況1月21-27日一周大幅增加，總共停了128個航次，總運力約41.5萬TEU，之后一周停航和跳港船舶艘數繼續增加至峰值144個航次，隨后一周回落至115個航次，到 11至17日這周為61個航次，停航運力下降為13.3萬TEU。可以樂觀的判斷未來再出現大面積停航的風險較低。
表1 集裝箱班輪停航或跳港事件周度統計
注：由于AIS大數據分析并不等同于全樣本分析，可能存在一定誤差
同時，對于停航和跳港船舶航線分析，可以看出疫情發生以后，近洋航線相比于美洲線、歐洲線來說影響更大。1.28-2.3停航船舶艘數較1月初翻了3.19倍，這應該是受各國港口出臺相關管制措施的影響。如澳大利亞港口要求2月1日離開中國的船舶都必須接受14天隔離檢疫，這些措施對于航程更短的近洋航線將會帶來顯著的影響。目前，新加坡、馬來西亞、菲律賓、印度尼西亞、越南、孟加拉國、澳大利亞等多個國家都已出臺相關入港船舶檢疫及管制措施，這也是導致近洋航線停航船舶如此之多的原因。相比于遠洋航線一般航程超過14天，所以短期內沒看到明顯變化。
表2 分航線統計停航和跳港班次數量
注：由于AIS大數據分析并不等同于全樣本分析，可能存在一定誤差
然而，疫情對近洋航線的影響已經實際產生。例如，一艘從廣州港到馬來西亞巴生港的班輪，最新的航次中，1月23日從廣州港出發，歷時4天到達巴生港，卻在錨地等待了11天才進行靠泊；而在上一個航次中，航行時間3.9天，2天后就裝卸離港。不難想象，此次疫情期間還有諸多類似的情況。
圖4 從廣州港到馬來西亞巴生港的班輪航次受疫情影響案例
AIS大數據同樣監測到大量跳港事件的發生。例如，圖5中顯示一艘集裝箱船舶，藍色線是船期表原本計劃經過寧波-廈門-越南，紅色線為實際航行軌跡，實際并沒有停靠廈門，類似這樣發生跳港行為的還很多。
圖5 原本計劃經停寧波-廈門-越南的班輪航次跳港案例
總體來說，根據以上分析，可以看出疫情對于班輪運輸已造成初步影響。世界十大集裝箱港口中，七個都位于中國，中國疫情對于沿海主要港口帶來的靠泊艘次降低，實質上也影響了全球國際集裝箱運輸市場需求，進一步影響諸多產業。由于國內企業普遍延遲上班，從汽車、機械到服裝及其他消費必需品，很多物品都是通過集裝箱進行運輸，工廠停運也將導致貨源短期內迅速減少。同時，各大船公司紛紛撤線，2.2-2.8一周內在西北歐、美西北、美東、非洲、東南亞、澳新等航線上停航運力占比超過50%，由此可見疫情對于中國港口集裝箱運輸市場帶來不小的沖擊。不過，大數據也同時呈現出了止跌回暖的跡象，為正在抗擊疫情的人們帶來希望。
四、疫情將如何影響未來航運業?
這次疫情使航運業這個傳統的人力密集型行業受到極大沖擊，同時也必然促進航運業對無紙化和智能化的需求。最后，筆者從信息化角度談一下新冠肺炎疫情對于未來航運業將產生怎樣的影響：
“線上辦公”加速代替“傳統辦公”。此次疫情之后，“線上辦公”方式將受到更多的重視，對于這種突發衛生事件，可通過各種通訊傳輸媒體，遠程進行溝通交流、資料共享，幫助企業及個人快速步入正常工作軌道。當然，不僅僅是針對疫情特殊時期，在平時開展正常工作時，遠程視頻會議也提高了異地開會交流效率。同時，企業對于業務領域中的風險更加慎重考慮，完善業務信息化管理能力，加強內部經營及抗風險能力。據悉，在疫情發生以來，諸多港航企業采用線上辦公的方式進行工作。寧波信通公司開發視頻會議系統，為集團“百人視頻會議”召開提供保障，并開發移動應用“健康打卡”，實現在線收集和統計職工健康狀況，取代人工上報統計的傳統方式。中遠海運通過信息化“加持”遠程辦公，采用VPN方式進行遠程辦公，并進行服務能力擴容，支持10000用戶同時在線辦公，并部署一套以移動終端為主的軟視頻會議系統，針對居家或遠程移動辦公的員工，可通過手機、平板電腦、筆記本電腦或PC電腦召集視頻會議，也可與現有集團視頻會議同時使用。
大數據應用加速發展。1月22日武漢封城之前，已有500萬人離開了武漢，中國對于疫情防控采用了大量的大數據支持，如遷徙地分析，人流量分析，同程航班車次查詢，重點關注人員精準“畫像”等等。通過此次疫情防控，人們對于大數據應用的重要性有了更加深入的認識。大數據的價值不僅僅體現在宏觀統計方面，更重要的是在微觀上可以看到每個細節規律的變化情況。當然，大數據的應用還離不開信息系統、物聯網采集等等技術的支持。有業內人士指出，目前涉及到中國的班輪時刻表“完全混亂”。疫情期間，資源有限，這時候加強精細管理，并跟蹤船舶軌跡，客觀看到帶來哪些航線、船期的變化，提前獲取需求，做好供需匹配，最大化提升效率。相信在未來，航運企業也將進一步開發大數據應用場景，不斷挖掘其中價值。
港口、船舶自動化技術加速發展。2019版《全球港航信息化發展報告》指出：“無人機械、智能機器等自主設備將帶來港口、物流、船舶領域的人機協同變革”。在經歷了這場病毒以后，航運業對于自動化，智能化改革也將會進一步加快，當面臨突發事件的時候，自動化設備可以替代人去完成諸多業務，不僅提升效率，也增加了該類疫情事件發生時的風險防控。雖然疫情防控仍處于關鍵時期，但相信在不久的將來終會戰勝病毒，取得勝利。同時，也加速數字化轉型的步伐，驅使企業積極考慮和布局未來。
