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关于全球海运业下一个景气时间窗口的预测

文 /  李嘉华

 

当前,世界海运业处于极度低迷的状态,各种航运指数均长期停留在低水平阶段运行,全球运力严重过剩,出现了全行业亏损的局面(其中有个别企业尚有微薄盈利),整个航运业陷入了百年来最大的危机。这个危机自2009年至今已历经5年时间(其中2010年曾出现暂时性市场反弹),广大航运企业普遍感觉处在水深火热之中,其煎熬极难忍受,也似乎看不到尽头。航运界人士纷纷提问,这种日子到底何时能够扭转?何时是个头?

大家普遍关注的这个问题,实际上就是关于全球海运下一个景气窗口时间的预测问题,也是关于世界航运本轮萧条期长度的测算问题。只要测算清楚了它的长度与时间,大家的疑问也就解了,也就便于企业家们做果断决策了。

为此,在长期实践基础上,本文通过深度分析航运经济理论,并建立数量预测模型,给出了一个答案。这是对全球航运产业的一个研究贡献,更是为广大航运企业管理决策者提供的一份参考意见。

一、实战中的航运周期预测方法——六步法

在总结分析航运经济理论的基础上,结合航运企业实战操作,本文把航运周期预测方法与步骤概括为六步:

1、分析和选用数量建模原理

进行航运周期预测的首要工作是深度分析航运经济原理,找到建立航运周期数量预测模型的基本理论框架。

2、选择或重构指标函数

虽然确定了基本建模原理,但原理并不具有实操性,需要借助于若干个具体的指标函数,所以,需要从众多的航运经济指标体系中选择甚至重构一些指标函数。这些函数非常重要,它们是理论原理与实际数据对接的桥梁,没有它们则无法建立量化模型。

3、数据搜集与处理

对于周期测算工作来说,指标函数很重要,数量模型很重要,函数曲线很重要,但是最为重要的,还当属数据采集,俗话说,“巧妇难为无米之炊”,没有完整、连续、具有可比口径的大量历史数据与基础数据,一切模型都将沦为摆设,没有丝毫用处。因此,企业在周期管理过程中,应该将数据采集、信息搜集作为一项最核心工作,并需要付出一定量的成本费用、人力资源与硬件设备投资,作为获取和占有数据情报的对价。

首先,搜集运量数据。以预测当年为时间序列基准点,向前搜集过去若干年(含预测当年已完月份)全球海运货运量数据、货运周转量数据,并编制成数据表;向后推算未来若干年(含预测当年未完月份)全球海运货运量数据、货运周转量数据,并编制成数据表。

其次,搜集运力数据。以预测当年为时间序列基准点,向前搜集过去若干年(含预测当年已完月份)全球海运总运力数据,并编制成数据表;向后推算未来若干年(含预测当年未完月份)全球海运总运力数据,并编制成数据表。

目前,我们可以有偿或无偿作为数据采集、信息搜集来源点的智库、网站、媒体,主要有:克拉克松数据库(欧洲)、BDI等指数数据库、联合国数据库(英文版)、欧盟数据库(英文版)、国家统计局数据库、国家交通运输部数据库及行业公报、上海航交所网站数据库、中国航贸网数据库、国内投资银行研究所数据库、世界海运期刊数据信息、航运上下游行业协会数据信息库等。

4、绘制函数表与曲线图

将搜集到的数据编制处理后,代入指标函数公式计算出全球航运效率指标表。再利用OFFICE等软件的绘图工具,将效率数据表转绘成指标函数曲线图。

然后更深入一步,使用绘图工具技巧,还可以进行两个或几个指标函数曲线图形的叠合,比如,将吨船运量曲线图与运价指数曲线图叠合,以揭示同期营运效率与运价变化方向的相关性;将干散货、油运、集装箱、件杂货和天然气等吨船运量曲线图叠合,以揭示两个或几个细分市场同期营运效率变化方向的契合性。

5、周期分析与关键时点判断

根据绘制出来的函数曲线图形特征,寻找全球海运市场总体运行趋势变化规律,标示周期长度、市场转换拐点和盈亏平衡点对应的年份,从而得出航运周期研判的基本结论。

6、动态检验与修正

由于航运市场也是全球经济多因素综合反应的一个结果,相关市场因素及其数据每年都有动态变化,它们对未来年份的市场周期变化趋势和结果会产生较大的影响,所以,对某一个市场周期的预测不应该一成不变,必须进行动态检验与修正,才能不断地为微观经济决策者、投资者、管理者和政策制定者提供有价值、有针对性、较为科学的量化信息。

对于航运周期预测模型,我们也应在当年预测结束后的下一年,立即搜集刚过去这一年的各项统计数据和业界重大动态信息,与上年中的那些预测数据进行对比检验,并将新的数据输入、替换上一年的预测数据模型,以修正指标函数曲线图,然后再次进行周期分析与关键时点判断,形成新的周期研判结论。

如此循环重复,不断查看周期长度是否发生了改变、是否出现了新的周期性拐点和盈亏平衡点,并不厌其烦地动态检验、修正下去,将会使周期预测的结果越来越准确,有可能接近未来实际运行轨迹,从而使管理者实现提前知晓、提前布局、提前预防,从而获得周期之“滚雪球”利润,做到在周期“雪崩”之前逃顶或逃离。

二、航运周期量化预测模型的建立及指标函数的选择

中国古代有名的经济学家计然说:“论其有余不足,则知贵贱”。这里的“有余”就是“供过于求”,“不足”就是“供不应求”。供过于求则价格必落;反之,则价格必涨,这是当时市场经济的物价规律。在两千多年前,计然就已充分认识到这一规律的存在,对于今天的航运市场,这规律仍然适用:

当航运市场运能较小,而货源充足时,由于运力“供不应求”,则运价就会上涨;当航运市场运能不断扩张,而外围货源不能保持同步放大,运力相对于货源就“供过于求”,运价就会回落。

这就是“有余”和“不足”造成的价格贵贱之分,虽然是古代人从感觉上总结出来的市场基本运行规律,因偏重于定性的描述与判断,在具体操作上的分寸掌握基本依靠每个人对市场的感觉,故操作性是稍嫌差了些。而在今天,由于知识技术已与时代同进步,为了较准确地预测航运周期变化趋势,我们已经可以借助一些更精准的定量手段,可以建立周期量化指标和预测模型作为研判周期变化的数量工具。

1、建模原理

本文建立周期量化预测模型所采用的基本原理正好是本文作者所著《经济周期谁也逃不开——中国企业怎么办》一书第2章中所述的“航运市场原理”和“航运经济数量方程”。作者受到费雪方程式的启发,认为货币是一种社会交易媒介工具,它的计量对象是社会财富与收入,而船舶运力则是一种货物位移媒介工具,人们称之为运输工具,它的计量对象自然是社会运输货物数量。于是,重新定义构造出一个航运数量方程式:

G = S·T ……(式1)

式中:

G表示一定时期货物总量或货运总量(货物,Goods)

S表示一定时期船舶总运力(船舶,Shipping)

T表示一定时期单位运力的平均周转次数(周转,Turnover)

这个方程式表示的是社会总货物与船舶数量及其周转速度之间的关系,即:在一定计算周期内(通常一年),社会货物总数(货运总量)等于船舶运力总数与单位运力的平均周转次数的乘积。这正是货源曲线与运力曲线的匹配关系式。

然后,作者将其作简单变形为:

S = G / T ……(式2)

并将(2)式定义为“运力数量方程式”。

之后,再将其变形为:

T = G / S ……(式3)

将(3)式定义为“周转速度方程式”。

作者认为全球海运价格是“运输需求”和“运力供给”在交易数量上的动态匹配结果,供需双方的数量变化总是朝着左右两边均衡的趋势演变,即表示为数学上的恒等关系。当然,这个建模原理并不是一个特别新的东西,仍然是普遍性经济学原理在航运产业上的应用。

2、函数指标的选择与重构

在前述原理指引下,建立量化模型离不开具体的指标函数。在这里,采用及重构了5个船舶营运效率指标函数:

①吨船产量

即“平均每吨船生产量”,指船舶在报告期内平均每吨船运力所完成的周转量,简称吨船产量。其计算公式为:

吨船产量=货物周转总量/总运力

②吨船运量

即“平均每吨船运输量”,指在报告期内平均每吨船运力所完成的运输量,简称吨船运量。其计算公式为:

吨船运量=实际运送货物吨数/船舶净载重吨

平均每吨船货运量也可以理解为每一吨船舶在报告期内(如1年)从事满载货物航行的次数,简称“满载航次数”,故“全球某一海运方式年均吨船运量”就是它的“全球平均满载航次数”。

这一指标主要用来建立吨船运量效率模型,编制函数表和绘制函数曲线。

③航次数

平均航次数,又称平均航次,是指一艘船舶或一吨船在一定时间内平均累计完成的航行次数。单船的航次数是通过生产统计得来的,多船情况下的平均航次计算公式为:

平均每艘船的航次数=所有船的总航次数/船舶艘数

平均每吨船的航次数=每艘船航次数与其载重吨的乘积的累计数/所有船舶载重吨累计之和

船舶航次数可以分为满载航次和空载航次,其中:

满载航次数=实际运送货物吨数/船舶净载重吨=平均吨船运量

④满载周期

“平均满载航次周期”,又可以称为“平均满载航次时间”,简称为“满载周期”,是指在一定时间内(一般取1年365天)船舶完成一个满载航次平均所需天数。其计算公式为:

平均每个满载航次周期=报告期内总天数/满载航次数

这一指标主要用来建立“满载周期量化模型”,编制函数表和绘制函数曲线。

⑤吨天产量

平均每营运吨天生产量,指船舶在营运期内平均每吨位在一昼夜内完成的周转量,简称吨天产量。

使用上述5个指标函数其实都可以建立不同的“航运周期预测数量模型”,但各指标函数的计算公式和数据搜集处理却存在简繁、难易的区别。为了尽可能简化航运周期预测工作量,本文选用的是第2个指标函数——吨船运量。

3、数量预测模型分类

在多年实践基础上,我们创建了四个量化预测模型——总体法预测模型、个体法预测模型、航线法预测模型和运价指数法预测模型。

①总体模型

总体法预测模型是通过计算每年全球某一海运细分方式(如干散货、油运、集装箱)在不分航区、不分航线、不分航企的情况下,自然呈现出的一种总体平均效率(如吨船运量和吨船产量)状态变化曲线所反映出来的整体行业趋势预测方法。

②局部模型

局部模型常采用航线法预测,是通过计算每年全球某一海运方式(如干散货、油运、集装箱)在某一主要航线、但不分航企的情况下,自然呈现出的一种航线平均效率(如吨船运量和吨船产量)状态变化曲线所反映出来的航线趋势预测方法。

③个体模型

这个方法与“总体法”和“航线法”相似,要选定某一家企业自营的整体数据或者经常营运的主要航线(如亚太-北美航线),可以分企业“自营整体法”和“自营航线法”,分别建立数据模型,采用“管中窥豹”、“一叶知秋”的逻辑推理,利用总体、局部和个体之间存在相互影响、高度相关性的经济学原理,预测未来事件,其中:

自营整体法,是通过计算企业自营某一海运方式在不分航区、不分航线的情况下,自然呈现出的一种企业整体平均效率(如吨船运量和吨船产量)状态变化曲线所反映出来的整体行业趋势预测方法,其模型建立过程与“总体法”基本相同。

航线法,是通过计算每年企业自营的某一海运方式在某一主要航线上,自然呈现出的一种航线平均效率(吨船运量和吨船产量)状态变化曲线所反映出来的航线趋势预测方法,其模型建立过程与“航线法”基本相同。

④运价指数模型

这是比较常见的方法模型,也是大家常用的方法,大部分人都在运用BDI(干散货)、BDTI(油轮)、CCFI(集装箱)等各类运价指数来判断航运业务的周期性变化趋势及规律,其有效性与意义显而易见。

4、领先、同步与滞后

通常来讲,我们都愿意成为先知先觉者,想先于别人判断出一个上升周期的起点(即“底部复苏拐点”)或者一个下降周期的起点(即“顶部衰竭拐点”)。这也是许多企业家经常挂在嘴边的“抢占市场先机”一词的真正含义。倘若先人一步,准确预知,抢先布局,就一定会赢得市场竞争的制高点与制胜点。只是在很多时候,不少企业家可能是凭着他多年在某一个行当中摸爬滚打的经验与直觉来加以判断及决策。当然这也不错,它不光迅捷,有时也很准确,体现出一个企业家“天才的思维”与“灵敏的市场嗅觉”。

然而,我们会发现一个很有趣的企业“实战现象”:

一方面,在大部分时候,经验判断可能会出现较大的方向性偏差,尤其在判断“高位衰竭拐点”的时候。大量不胜枚举的事实与企业实际案例告诉我们,这种经验判断的方法基本上会失灵,为什么?因为人性贪婪的弱点及对美好前景的狂热憧憬,往往会造成对一些大的转变因子在萌芽初期被疏忽、被漠视,等到真正发现自己错了的时候,时机已经不可逆转,风险已经不可控制,甚至局面已经不可收拾。

相反的另一方面,我们也发现,在判断“低位复苏拐点”的时候,经验导致方向性出错的机率却要稍微小一些,可是对关键时间点研判的准确率却依然不太高。

这就出来一个问题,便是我们普遍知道的一个重要观点——“准确判别高位拐点往往比准确判别低位拐点重要得多”,因为“判断高位拐点”的作用和意义在于:一是可以保住已到手的利润,及时落袋为安,获得既有成果的安全边际;二是可以停止犹豫、贪婪、奢望及等待行为,及时止损,控制避免扩大损失的风险边际;三是可以面对错误,理性思考,改变策略,果断调整,及时变阵布局,换得一个东山再起、重新再来的战略边际。这是事关一个企业运行安全与风险的关键问题。

而“判断低位拐点”的作用和意义在于:一是能够停止冬眠、蛰伏,抢先行动,做好铺垫与衔接,获得发起冬季攻势的时间提前量;二是能够耐心潜伏、蓄势,寻求主动,精确狙击,批量投资,赢得低成本竞争的空间扩展量;三是如果错既已铸成,也已付出资源折损的巨大代价,则可以让我们从经济上、时间上进一步研判和评估一下,是否还值得继续坚守或煎熬下去。这是事关收益与机遇的重要问题。

要解决这个实操问题,我们意识到预测工具与指标的非常重要性,尤其是那些领先性工具与指标,它是我们极其需要的。因此在这里,我们很有必要将周期预测模型、方法与指标进行分类,看它们当中,谁属于领先指标,谁属于同步指标,谁又是滞后指标。这样,我们才有可能做到,当安全与收益冲突时,我们毅然舍弃收益、选择安全;当风险与机遇冲突时,我们能够忍受风险、选择机遇。

在上述几种模型指标中,它们的时间先后顺序排列是这样的:

①领先指标

全球年均吨船运量指标、年均吨船产量指标、年均单航次平均天数。因为这几个指标除了可以计算出历史值,还可以站在预测当年的时间点上推算出未来几年的预测值。这一点非常具有价值,好像罗马神话里的那位“两面神”,一面回顾过去,一面眺望未来。

②同步指标

企业年均吨船运量指标、年均吨船产量指标、年均单航次平均天数。因为这个指标只能抽取你公司现在的各航线数据,它与现有行情是同步的。

③滞后指标

运价指数。因为运价是市场上参与交易的双方博弈后的产物,其普遍规律是,量的变化在前,价的变化在后。量的博弈需要一个时间上的反应过程,这个反应过程结束之后,其结果才会传导到下一个环节,成为价的变化、价的不断刷新。人们按照预先设定好的公式及权重计算,根据所填报的价格数据的刷新,生成运价指数曲线。大家经常发现,量的博弈过程占据了较长时间才形成一个新的价格,就像母鸡下蛋,咕咕叫了半天没看见掉下鸡蛋;也有的时候,可能会在某一个价格上悬停很长时间,像坏了的钟摆,指针一直定格在午夜十二点;绝大多数时候,尽管没有出现价格悬停,但价格变化一点都不剧烈,幅度很缓慢,像温开水一样,让人轻易看不清它的趋势及方向。这三种情况都可以造成“量变到价变”在时间反应上的迟滞。所以,本文认为,在预测周期变化的方向与结果时,运价指数是个滞后指标。

不过,在宏观经济层面,经济学家却往往把航运BDI指数划入经济趋势变化的领先指标。这与本文的划分并不矛盾,因为BDI指标相对于大多数的宏观经济指标来说还是稍稍领先的,人们发现BDI指标总是先于很多经济指标提前出现向上或朝下变化的趋势,这当然符合典型的宏观经济领先指标的表现。只是在整个航运指标体系家族当中,由于运价在航运经济要素链中,其形成的时间排位偏后,故BDI指标相对于运量、产量指标,它却是滞后的,其反应也是欠灵敏、偏迟钝的。

三、全球海运业下一个景气周期测算

有了建模原理、指标函数、预测方法、操作步骤以及解决了数据采集问题之后,现在,我们对航运产业中的三个细分子产业——干散货、油轮、集装箱,分别建立了它们的周期数量总体预测模型,计算获得了预测值,绘制了函数曲线图,并根据相应的数值和图形分析得出了全球海运业三个子产业的下一个景气周期的时间窗口结论。

1、三个子行业的指标函数——吨船运量

在搜集全球公开数据的基础上,将数据进行处理后代入前述指标函数,本文分别得到全球干散货、全球油运、全球集装箱吨船运量的历史与未来预测数值(见下表1),其中:

①全球干散货动态数量模型做了这样的假设:全球散货运量按照年均2%增长、老旧船舶按照10年平均速度拆解、在手订单在4年内交付、年均新订单为船队规模的2-4%、忽略取消订单的数量(基于契约精神及船东定金损失选择)。

②全球油运动态数量模型做了这样的假设:全球油轮货运量按照年均2%增长、老旧船舶按照14年平均速度拆解、在手订单在4年内交付、年均新订单为船队规模的2-4%、忽略取消订单的数量(基于契约精神及船东定金损失选择)。

③全球集装箱动态数量模型做了这样的假设:全球集装箱货运量按照年均8%增长、老旧船舶按照9年平均速度拆解、在手订单在4年内交付、年均新订单为船队规模的2-4%、忽略取消订单的数量(基于契约精神及船东定金损失选择)。

可以看到,上述这些假设条件并不消极与悲观,依然考虑了诸多积极的和增长的因素。

 

表1  全球海运吨船运量(或满载航次数)

年份

干散货(吨)

油运(吨)

集装箱(吨/TEU)

1983

6.96

   

1984

7.51

   

1985

7.66

   

1986

7.45

   

1987

7.75

   

1988

8.09

   

1989

8.11

   

1990

7.80

   

1991

7.75

   

1992

7.76

   

1993

7.72

   

1994

7.90

   

1995

7.83

3.75

 

1996

7.58

7.06

126.16

1997

7.62

7.32

120.01

1998

7.61

7.53

114.22

1999

7.56

7.21

121.68

2000

7.87

7.61

124.30

2001

7.75

7.60

115.22

2002

7.78

7.61

114.93

2003

8.01

7.77

118.34

2004

8.10

7.87

122.93

2005

7.99

7.59

120.32

2006

7.98

7.36

114.93

2007

8.03

7.04

111.27

2008

7.77

6.74

102.91

2009

6.89

6.03

87.64

2010

6.67

6.00

90.56

2011

6.18

5.66

90.15

2012

5.86

5.57

88.88

2013

6.00

5.60

92.11

2014

6.09

5.75

97.12

2015

6.22

5.92

103.04

2016

6.38

6.11

109.80

2017

6.58

6.34

117.42

2018

6.81

6.60

126.25

2019

7.07

6.89

136.37

2020

7.34

7.22

147.26

2021

7.64

7.61

159.25

2022

7.98

8.08

170.77

2023

8.20

8.40

181.68

2024

8.38

8.71

192.19

2025

8.52

9.01

202.67

来源:作者根据克拉克松公开数据计算得到      

 

2、干散货运输产业周期预测

通过建立动态数量模型,预测全球干散货未来趋势变化情况如图1所示。

 

图1:全球干散货海运1983~2025年吨船运量、运价变化趋势预测图

 

来源:根据表1数据值绘制     

 

全球干散货航运周期预测结果:

上图显示,全球干散货底部拐点出现时间为2012年,吨船运量最低值为5.86吨,可是2013年和2014年的数值也非常低,分别为6.0和6.09,这三年也称得上是粘合性拐点;这之后仍处于较长的底部运行和缓慢复苏期,干散货行业总体上处于严重亏损区域内,最具关键意义的盈亏平衡点出现时间在2019年,吨船运量数值突破7.0吨,这意味着2009~2019年这段时间是干散货运输产业的漫长冬季。

尽管冬季是那么漫长,不过也不排除有一些年份中会突然出现“季节性”、“局部性”、“结构性”的几个月的反弹行情,使运价接近盈亏平衡点水平,然而,在大量的过剩运力没有被消化完之前,全球干散货市场供求关系不会出现根本性的改变,这些小型的反弹行情依然不能演变为反转行情,全球整个干散货市场依然不能真正进入景气周期。

当然,凡事也不是完全绝对的,也有可能发生动态变化,如果在未来3-5年内,每年船舶拆解量达到4000-5000万吨,或者货运量增长率持续保持在4%以上,或者新船订单年均不超过1500万吨的话,则萧条期将会往前缩短3年左右。不过目前尚未看到这种趋势。

相反,我们还看到了大量有实力的企业和投资机构,在现在的船价低谷期,大举抄底,根据克拉克森数据计算显示,2013年1-8月,全球干散货造船完工4307万载重吨,比2012年同期7584万载重吨下降43.21%;但承接新船订单3315万载重吨,比2012年1-8月1203万载重吨增长175.68%;截止8月底,手持订单12945万载重吨,比2012年底13902万载重吨减少6.88%;全球干散货现有船队70608万载重吨,比2012年底67770万载重吨增加4.19%;而全球干散货潜在总运力(现有船队+手持订单)83625万载重吨,比2012年83745万载重吨仅减少0.14%。同样,中国船舶工业行业协会公布的三大造船指标显示,2013年1-7月,中国造船完工2492万载重吨,同比下降29.8%,但承接新船订单2976万载重吨,同比增长155.7%,截止7月底,手持订单11152万载重吨,比2012年底增加4.3%。

3、油运产业周期测算

通过建立动态数量模型,预测全球油运未来趋势变化情况如图2所示。

 

图2  全球油运1995~2025年吨船运量、运价变化趋势预测图

来源:根据表1数据值绘制     

 

全球油轮航运周期预测结果:上图显示,全球油运底部拐点出现时间为2012年,吨船运量最低值为5.57吨,可是2011、2013年和2014年的数值也非常低,分别为5.66、5.60和5.75,这四年也称得上是粘合性拐点;这之后仍处于较长的底部运行和缓慢复苏期,油运行业总体上处于严重亏损区域内,最具关键意义的盈亏平衡点出现时间在2021年,吨船运量数值突破7.5吨,这意味着2009~2021年这段时间是油运产业最漫长的冬季。

同样,尽管冬季是那么漫长,不过也不排除有一些年份中会突然出现“季节性”、“局部性”、“结构性”的几个月的反弹行情,使运价接近盈亏平衡点水平,然而,在大量的过剩运力没有被消化完之前,全球油运市场供求关系不会出现根本性的改变,这些小型的反弹行情依然不能演变为反转行情,全球整个油运市场依然不能真正进入景气周期。

当然,这也不是完全绝对的,也有可能发生动态变化,如果在未来3-5年内,每年船舶拆解量达到4000-5000万吨,或油运量增长率持续保持在4%以上,或者新船订单年均不超过1500万吨的话,则萧条期将会往前缩短3-4年。不过目前尚未看到这种趋势。

相反,我们还看到了大量有实力的企业和投资机构,在现在的船价低谷时期,大举抄底,根据克拉克森数据计算显示,2013年1-8月,全球油轮造船完工1741万载重吨,比2012年同期2334万载重吨下降34.06%;但承接新船订单1584万载重吨,比2012年1-8月758万载重吨增长52.17%;截止8月底,手持订单4847万载重吨,比2012年底5667万载重吨减少16.92%;全球现有油轮船队50329万载重吨,比2012年底49257万载重吨增加2.13%;而全球油轮潜在总运力(现有船队+手持订单)55176万载重吨,比2012年54924万载重吨增加0.46%。

4、集装箱运输产业周期测算

通过建立动态数量模型,预测全球集装箱未来趋势变化情况如图3所示。

 

图3  全球集装箱1996~2025年吨船运量、运价变化趋势预测图

来源:根据表1数据值绘制     

 

全球集装箱航运周期预测结果:上图显示,全球集装箱底部拐点出现时间为2009年,标箱运量最低值为87.64吨;这之后进入较长的底部运行和缓慢复苏期,行业总体上处于盈利线之下,最具关键意义的盈亏平衡点出现时间在2017年,标箱运量数值突破115吨,这意味着2017年之前的这段时间是集装箱运输产业的冬季。

尽管冬季是漫长的,不过也不排除有一些年份中会突然出现“季节性”、“局部性”、“结构性”的几个月的反弹行情,使运价接近盈亏平衡点水平,然而,在大量的过剩运力没有被消化完之前,全球集装箱市场供求关系不会出现根本性的改变,这些小型的反弹行情依然不能演变为反转行情,全球整个集装箱市场依然不能真正进入景气周期。

当然,这同样也不是完全绝对的,也有可能发生动态变化,如果在未来3-5年内,每年船舶拆解量达到400-500千箱,或集装箱运量增长率持续保持在10%以上,或者新船订单年均不超过200千箱的话,则萧条期将会往前缩短2-3年。不过目前尚未看到这种趋势。

相反,我们还看到了大量有实力的企业和投资机构,在现在的船价低谷时期,大举抄底,根据克拉克森数据计算显示,2013年1-8月,全球集装箱造船完工1006.88千TEU,比2012年同期962.27千TEU增加4.43%;但承接新船订单1340.66千TEU,比2012年1-8月253.28千TEU增长81.11%;截止8月底,手持订单3425.04万载重吨,比2012年底3469.83千TEU减少1.31%;全球现有集装箱船队16,893.67千TEU,比2012年底16,224.26千TEU增加3.96%;而全球集装箱潜在总运力(现有船队+手持订单)20318.71千TEU,比2012年19694.09千TEU增加3.07%。

综上,纵观全球干散货、油轮、集装箱三大航运分支产业的运力变化情况,诚然,我们不否认那些在高峰期运力投资很少的企业或现在新加入者,一起组成现在的抄底行列,它们从事反周期运作、逆市抄底的运作策略是无可厚非的,对于这些个体企业而言,其行为也是理性的。然而,其急迫的心理、节奏分寸的把握、抄底手笔的数量控制等方面,是否最优、最得当,还是非常值得商榷,又有几家航运企业真正明白“个体的理性行为,对于整体而言并不一定显得理性”、“个体的最优抉择,对整体而言并不一定是最优状态”这些个道理呢?

毋庸置疑,这种群体性、大规模的抄底行动会进一步加剧全球干散货、油运和集装箱运力过剩的程度,使全球航运不景气周期被进一步拉长,广大航运企业的“苦日子”会被延长,整体上不利于整个全球航运产业的健康发展。

5、一个有史罕见、或许长达12年的航运萧条期

一直以来,有经济学家和数据分析专家总结说,全球航运周期时间长度一般在8-10年,其中的景气期(指行业整体利润为正或运价水平使大部分企业处于盈亏平衡点之上的情形)大致为3-4年,而萧条期(指行业整体利润为负或运价水平使大部分企业处在盈亏平衡点之下的情形)大致为5-6年,呈现朱格拉周期的基本特征。但是现在这一次情况却可能完全不同,是由于以下两个主要原因导致船舶运力过剩异常严重:

①一个长达7+1年的全球航运景气周期的狂热的赚钱效应:从2002-2008年的连续上涨以及2010年各国政府应对经济危机措施所导致的强劲反弹,使运价居高不下。

②全世界资本充裕:全球流动性泛滥,在当时全球海运行业巨大的赚钱效应的诱惑下,资本的逐利本性驱使它们在较短的时间内涌入投资造船,导致运力迅速扩张并严重过剩。

经前述测算,航运业接下来的演变情况可能是:航运低谷大约到2013年、2014年完全见底,可能从2014年或2015年开始复苏并缓慢上升,但运价还远没有到达盈亏平衡点,这个过程非常漫长,被广泛形容为“最寒冷的冬天”,可能直到2020年左右才越过盈亏平衡点,进入下一个航运景气期。所以,如果从2011年计算,这一次的航运萧条期长达10年;若剔除2010年的非正常因素年份,从2009年计算,这一次的航运萧条期长达12年,是有史以来,一个特别罕见的、长度远远超过正常周期规律的航运萧条期。诚然,这种预测也有可能出现变化,那就是除非全球船东达成某种默契行动——加快拆船速度(持续年均拆船量不低于5000万吨)或者在很短的时间里出现一个足以提前改变行业拐点的新增运输需求——一个超过中国的经济高速增长的因素。

此外,在航运企业微观运营层面,在收入制约方面,力拓和必和必拓等主要货源控制商提高了出口铁矿石的长协价格;在成本制约方面,世界石油价格居高不下,全球贸易保护主义不时抬头,这些都将对干散货、油轮、集装箱的运输需求造成直接冲击,使航运业面临着外部需求减少的考验;与此同时,全球海运行业内部本身正在品尝着自身酿造的苦果——航运繁荣时期盲目扩张运力造成的运力严重过剩,正在低谷附近徘徊。所有这一切,使2007年的“光辉岁月”只能成为一种美好的回忆,想要在未来5-10年重现都将是一种遥不可及的奢望。

四、决定航运周期长短的主要力量

无需再做深入研究与考证,通过前面建立的数量模型测算,便可以找到决定一个航运周期长短的主要力量。

1、决定萧条长度的主要是拆船速度,不是经济增速

在数据测算过程中,我们发现:因经济增长所带来的货源增长的同比、环比、占比数据的历史记录一直是很缓慢的,全球航运历史数据记录显示货源增幅超过5%的次数,就只有几年,鲜见的很,这是分子的因素;而全球运力增长的同比、环比、占比数据的历史记录则一直相对快速且波动剧烈,全球航运历史数据记录显示运力增幅超过5%的次数,很常见,这是分母的因素。最简单的数学常识告诉我们,比值结果的大小主要取决于分母的大小变化,这便是主要的决定力量。当我们将一系列的比值数据绘制成一条曲线后,其运行轨迹显示,在低位萧条区域的这个比值越大,向上的拐点出现越早,曲线向盈亏平衡点回归的速度越快,曲线长度越短,这就是我们得出的结论:

大量过剩的运力扼住了全球航运复苏的咽喉,决定航运萧条周期长度的主要是运力拆解速度,不是经济增速,因此,要缩短航运萧条周期的长度,我们要做的主要事情是加快船舶拆解速度,而不是一味地寄希望于经济迅速增长(当然这也重要)。

2、决定景气长度的主要是交船速度,也不是经济增速

同上理,当我们将一系列的比值数据绘制成一条曲线后,其运行轨迹同样显示,在高位景气区域的这个比值越小,向下的拐点出现越早,曲线向盈亏平衡点回归的速度越快,曲线长度越短,我们同样得出一个结论:

决定航运景气周期长度的主要是运力交付速度,也不是经济增速,所以,要延长航运景气周期的长度,我们要做的主要事情是延缓船舶交付速度,而不是寄希望于经济保持更长时间的增长(这只是一种广泛的愿望)。

3、经济增速是决定一个产业市场容量大小的主要力量

曾经看到过有个学术组织的数据测算报告说,世界经济与贸易的相关系数为0.76,世界贸易与世界海运量的相关系数为0.5,以此推断,世界经济与世界海运量的相关系数应该为0.38(=0.5×0.76),那么,我们可以直观地理解为:世界经济每增长1%,世界海运量应该增长0.38%。当然,由于这三个相关性系数的计算当中存在价格因子,全球的换算价格又存在汇率因子与货币贬值因子的影响,让我们对这个相关性系数的可靠性可能有所顾虑,且每年有变动差异,但它们之间相关性存在的大约的数量系数还是值得作为基本参考的。

在前面数量模型所作的预测计算基础上,再结合刚才这个世界经济与海运量相关性系数,我们发现,尽管经济增速不是决定航运周期长度的主要力量,却也不能忽视它仍是其中的一个非常重要的推动因素,对航运周期的长度也会发挥重要的影响。既然如此,被社会所殷殷期望、望眼欲穿的经济增长,对于一个全球航运业来说,到底有什么样的实质性好处?

本文认为,全球经济增速是决定一个全球航运产业市场容量大小的主要力量。全球经济正增长,则会扩大全球航运市场的容量;全球经济负增长,则会缩减全球航运市场的容量。全球航运市场容量的大小,对这个行业和其中的微观航运企业来说,是具有实际意义和经济好处的,至少可以显示并让大家看到全球航运公共市场的发展空间和利润空间。

 



 
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