汽車產銷量連續8個月增長;11月我國外貿進出口增長7.8%,連續6個月實現正增長;10月份,餐飲收入同比增長0.8%,增速年內首次轉正。一系列上揚的經濟指標反映著我國經濟的韌性,也得益于物流等基礎產業的率先復工、率先復蘇。
G7公路貨運指數顯示,今年的公路貨運整車流量僅用1個月就走出了V型線的底部,從4月到11月穩步回升。除了短暫的疫情反復期和十一長假,整車流量連續9個月超過去年平均值。
貫穿著原材料生產、加工到成品運輸等全流程,貨運物流對供應鏈細枝末梢的變化十分敏感。作為一家連接180萬輛貨車的物聯網服務平臺企業,G7在過去10年里積累了快遞快運、大宗物流、冷鏈、危化品運輸等各領域車輛的行車數據。伴隨數字化進程沉淀下來的大數據在特殊時期為研究宏觀經濟、制定區域政策提供了參考。
從克強指數到G7貨運大數據,貨車流量與宏觀經濟到底有何關聯?
貨運物流是經濟的晴雨表,商品流通的速度越快,貿易和交易的活躍度就越高。10年前誕生的克強指數,就開始把鐵路貨運量新增作為一個指標來評估GDP增長量。當時物聯網、移動通信技術還沒有普及,傳統的統計分析方法更多依賴政府、國有企業各部門匯總上報的數據。
而在今天的萬物互聯時代,大數據可以及時、精準的收集貨物流向、車隊行駛軌跡、物流園區吞吐量,并分析其關聯關系。對觀測區域經濟來說,是必不可少的抓手。
G7貨運大數據觀測到的雄安地區整車流量走勢,就與當地建設情況基本一致。伴隨著京雄城際鐵路、京雄高速公路、北京四中雄安校區、容東片區綜合管廊等建設項目的推進,2019、2020年連續兩年1-11月份的雄安地區整車流量逐年遞增,同比增速保持在10%以上。而建設項目最多的雄縣,車流量遠高于安新和容城,其單位人口面積整車流量甚至是河北博野縣,一個普通縣城的3倍以上。
與此同時,年初疫情期間,貨運大數據也為有序放開車流管控、推動復工復產提供了很多參考。當時,交通運輸部、發改委每天從G7、中交興路、快狗打車等物流科技平臺收集道路貨運行業運行數據。根據監測日報來觀察各地區通行政策的實施結果,并調整不同行業的復工節奏。對長三角的包郵區,加快務工人員返程返崗,對能源、金屬冶煉等基礎工業,加快復產。
不到一個月時間,曾經冷清的物流園就重新忙碌起來。按照G7的監測數據,杭州普洛斯物流園2月份的吞吐量只有2019年旺季的41%,但3月份就迅速增加到119%,蘇州望亭普洛斯物流園的吞吐量也從2月份的32%上升到了3月份的106%。防疫級別更高的上海、北京地區,普洛斯物流園3月份吞吐量也恢復到了80%左右。
及至4月中旬,我國的貨運整車流量景氣指數就達到101.5,超過去年旺季平均水平。消費品整車運輸價格也從疫情期間的0.75元/噸公里回落到0.57元/噸公里,與疫情前持平。貨運市場從此走出V型線,進入緩慢上揚的階段。
“現在正值空運傳統旺季,入庫量很大。除了園區內停車場,園區外馬路上也有不少貨車排隊等候入園。”一位航空港倉庫負責人在近期接受央視采訪時說。當川流不息的貨車把一車車物資從內陸運往沿海,又把加工成品從沿海運往全國各地、全球各地,我國經濟增長的曲線圖早已有了伏筆。
為何一家企業的大數據可以反映全國物流現狀?
一家企業的大數據,真的能反映全國物流現狀,并助力抗疫、復工復產嗎?北京大學經濟學院教授郭研的研究,在某種程度上說明以上情形不是偶然,G7流通貨運指數與各宏觀經濟指標走勢高度同步。
報告中提到,一方面,整車流量景氣指數在2020年1月至3月間出現大幅度下降,與工業增加值、固定資產投資和制造業經理人指數的變化趨勢大致相同。另一方面,生產恢復狀況整體上強于消費恢復狀況,這一事實在G7貨運指數和宏觀經濟指標上都得到了體現。對比整車流量與零擔流量指數,整車貨運在疫情期間的減少幅度要低于零擔物流,并且在2020年4月后恢復狀況也要強于零擔流量指數。而從2020年4月開始,工業增加值同比變化情況由負轉正,消費品零售總額卻直到8月同比變化情況才轉正。
究其原因,G7通過物聯網技術采集了大規模的貨運數據,而數據的豐富性和及時性,使數字化的范圍蔓延到公路貨運全鏈條。類似G7貨運物聯網這樣的社會化數據資源已經和政府公共數據采集一樣,成為人類掌握的數據集中最主要的組成部分。
截止今年9月,G7貨運物聯網上連接了超180萬量卡車,在2019年底,其智慧園區服務就已在400多家物流園區落地,智能管車服務也落地到7萬家成長型車隊,智能加注服務則覆蓋全國12,000家油氣站點,并進入快遞快運、煤炭、鋼鐵、化工、汽車制造等多個行業。
一個貨車司機從接活、裝貨到在途的安全保險、消費、結算都能在G7平臺上完成。日均7.3T的海量數據上傳背后,是全國各地卡車司機的實時動作——每一次點火、剎車、ETC繳費都會產生對應的數據。
是深入到各行各業物資運輸過程,遍布于卡車、物流園區、能源站點等物流各環節的傳感器,使得G7大數據能夠反應物流世界每個角落的脈動。
7月中下旬,新疆暴發新一輪疫情,之后的四周內當地公路整車流量環比持續下滑,跌落到疫情前的20%左右。
進入供暖季以來,煤炭運輸價格隨著冬季用電、取暖需求的增加而攀升,鄂爾多斯市煤炭短倒運價從10月份開始呈現波動式上漲,維持在60-70分/噸公里的高位。
這些快速反應的客觀數據,有別于傳統的事后匯總統計,打開了經濟主體預期形成過程的“黑箱”。不僅能對微觀主體的行為進行預測,還能為宏觀決策提供依據。
郭研教授就在研究G7貨運數據時發現,高速公路免費政策對物流行業復工復產起到了明顯的促進作用,對沖了約1/4新冠導致的負面影響。
發改委經濟運行調節局也在5月6日發給G7的感謝信中所說,G7在疫情期間每日報送公路整車、零擔運輸、物流園區等運營情況,“為我們研判復工復產形勢,研究制定有關政策措施提供了數據支撐。”
無論是經濟學者的研究,還是有關政府部門的實踐,我們都看到,貨運物流的全鏈條數字化在反應全國物流現狀的同時,還能預測經濟走勢,輔助政府決策,具有強大的社會價值。
