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疫情下的物流与运输行业:冲击、对策与长远发展

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热度217票  浏览36次 时间:2020年2月21日 13:23
工业绞盘
  2020年伊始,新冠肺炎疫情(简称疫情)突袭中国,世界卫生组织将疫情列为“国际关注的突发公共卫生事件(PHEIC)”。在疫情影响下,复工延迟、隔离管制等对物流和运输行业造成了前所未有的冲击。

  一、公路货运受到严重冲击。受疫情影响,公路货物运输量急剧下降。本次疫情影响规模大,部分跨省市道路运输直接被切断,再加上司机返工延迟,节后公路物流恢复率极低,全国高速公路货运量呈现断崖式下降。截至2月13日,节后零担物流与整车物流恢复率仅为0.9%和19%,远低于去年同期值92%和87%。此外,公路运输成本节节攀升。一方面由于复工延迟造成劳动力及运力紧张,人工成本与时间成本提升;另一方面,大部分省市实行交通管制后,运输路线规划受限,导致跨省车辆绕行成本增加。

  二、港口吞吐量大幅下滑。国际贸易受阻、国际航线关闭导致我国港口吞吐量大幅减少、航线货源极度缺乏。沿海港口方面,东南亚、欧地、北美等多条航线停航,严重影响了沿海港口货物运输;沿江与内河港口方面,浙江、湖北、重庆等省市受挫严重,尤其是给武汉的内贸水运行业带来了沉重冲击。中科院虚拟经济与数据科学研究中心虚拟商务研究室港口与多式联运大数据平台数据显示,沿海八大集装箱干线枢纽港春节期间集装箱吞吐量同比下降16%左右,长江干线港口集装箱吞吐量同比下降20%以上。此外,港口货物因公路运输限制,开始出现压港的现象,再加上部分港口信息化水平不高,港口检疫耗时加长,集疏港效率受到很大影响,货物周转面临着严峻挑战。

  三、铁路运输生产基本恢复、外延性资源利用率有待提升。相较于公路和港口,铁路货物运输保持了较为稳定畅通的状态,运输组织较为有序。1月份,全国铁路完成货物发送量3.6亿吨,基本与去年同期持平。各地复工后,铁路运输生产基本恢复,在货物运输保障方面不断发挥出运输能力大、运输速度快、运输成本低的特点。但由于受到疫情影响,铁路与公路、港口的联运业务对接不畅、协作存在问题,综合资源利用率有待进一步提升。

  疫情全面冲击着物流与运输行业,各类物流企业面临着程度不同的经营与发展压力。为物流与运输行业尽快突破困境、平稳渡过难关,促进疫后发展,特别是长期健康发展,我们建议:

  一、加速港口铁路的数字化转型,积极推进智慧港口、智能铁路场站等建设。本次疫情主要通过接触与飞沫传播,人员管制后,人员密集型的物流与运输业受到了很大影响。为减少人员直接接触与面对面沟通,物流与运输行业可加快港口及铁路信息化转型进程。利用5G与物联网等技术,通过网上受理、无人在线预约等“云服务”形式,打造高效、有序、绿色的智慧港口与智能场站作业模式,加强线上办事、在线服务与资源共享能力,同步配合政府机构的疫情防控措施,保护现场作业人员与客户安全,降低病毒传播风险。

  二、优化不同运输方式间的协作,构建高效的多式联运服务体系。目前各种运输方式间衔接不畅、信息资源分散,导致大量长距离、跨地区公路运输的现象产生。多式联运通过加强不同运输方式间的协作,全面提升运输效率、降低运输成本。其中,海铁联运是各大港口运输结构调整优化的重要途径,利用港口快捷通关、集散功能以及我国发达的铁路运输网络,助力内陆地区生产恢复。因此,对于长途跨地区运输,建议加快发展海铁联运等多式联运业务,充分利用港口集疏运体系与铁路进港资源,加强统一调度与协作,合理调配运力,保持运输通道畅通。

  三、打造多式联运智慧物流信息平台,全面提升多式联运服务能力。通过此次疫情,网络化、数字化、智能化的物流信息交互渠道需求突显。目前,港口、铁路物流运输采用大量人工作业,集疏运效率低下,尤其是在多式联运业务中,业务链条较长、涉及主体众多、协同性更差。通过“一站式”智慧物流信息平台,尤其是多式联运平台(如文景多式联运供应链综合服务平台),结合5G、云计算、区块链、物联网、大数据等技术,将原本分散在多个单位、多个业务人员参与的物流环节通过一站式平台实现线上操作,构建“一口价”运输业务模式革新,简化服务流程,全面提升多式联运服务能力。

  四、持续推进运输结构改革,促进物流运输业降本增效。疫情来袭后,公路货物运输短板显现,铁路运输与水路运输更适合承担起干线运输的职责。一直以来,我国公路运输占比过高,使得其他运输方式优势难以发挥。因此,建议进一步发挥铁路和水路“低成本、低能耗”的优势,降低物流成本,加速运输结构优化。同时,调整公路运输业务定位,发挥公路运输灵活、机动与区域性优势,扛起“门到门”直达运输责任,来解决物流运输“最后一公里”问题。

  目前,疫情防控仍处在关键时期。在此阶段,物流与运输行业和相关企业应冷静思考,规划未来,做好转型升级。未来是大数据与数字经济时代,数字化转型必将是物流与运输行业升级的切入点之一。

  作者:田歆 何斐(中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心) 汪寿阳(中国科学院预测科学研究中心)
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