从物联网货运大数据看中国经济V型反弹

2020-12-25 16:12:57

汽车产销量连续8个月增长;11月我国外贸进出口增长7.8%,连续6个月实现正增长;10月份,餐饮收入同比增长0.8%,增速年内首次转正。一系列上扬的经济指标反映着我国经济的韧性,也得益于物流等基础产业的率先复工、率先复苏。

G7公路货运指数显示,今年的公路货运整车流量仅用1个月就走出了V型线的底部,从4月到11月稳步回升。除了短暂的疫情反复期和十一长假,整车流量连续9个月超过去年平均值。

贯穿着原材料生产、加工到成品运输等全流程,货运物流对供应链细枝末梢的变化十分敏感。作为一家连接180万辆货车的物联网服务平台企业,G7在过去10年里积累了快递快运、大宗物流、冷链、危化品运输等各领域车辆的行车数据。伴随数字化进程沉淀下来的大数据在特殊时期为研究宏观经济、制定区域政策提供了参考。

从克强指数到G7货运大数据,货车流量与宏观经济到底有何关联?

货运物流是经济的晴雨表,商品流通的速度越快,贸易和交易的活跃度就越高。10年前诞生的克强指数,就开始把铁路货运量新增作为一个指标来评估GDP增长量。当时物联网、移动通信技术还没有普及,传统的统计分析方法更多依赖政府、国有企业各部门汇总上报的数据。

而在今天的万物互联时代,大数据可以及时、精准的收集货物流向、车队行驶轨迹、物流园区吞吐量,并分析其关联关系。对观测区域经济来说,是必不可少的抓手。

G7货运大数据观测到的雄安地区整车流量走势,就与当地建设情况基本一致。伴随着京雄城际铁路、京雄高速公路、北京四中雄安校区、容东片区综合管廊等建设项目的推进,2019、2020年连续两年1-11月份的雄安地区整车流量逐年递增,同比增速保持在10%以上。而建设项目最多的雄县,车流量远高于安新和容城,其单位人口面积整车流量甚至是河北博野县,一个普通县城的3倍以上。

与此同时,年初疫情期间,货运大数据也为有序放开车流管控、推动复工复产提供了很多参考。当时,交通运输部、国家发改委每天从G7、中交兴路、快狗打车等物流科技平台收集道路货运行业运行数据。根据监测日报来观察各地区通行政策的实施结果,并调整不同行业的复工节奏。对长三角的包邮区,加快务工人员返程返岗,对能源、金属冶炼等基础工业,加快复产。

不到一个月时间,曾经冷清的物流园就重新忙碌起来。按照G7的监测数据,杭州普洛斯物流园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%,苏州望亭普洛斯物流园的吞吐量也从2月份的32%上升到了3月份的106%。防疫级别更高的上海、北京地区,普洛斯物流园3月份吞吐量也恢复到了80%左右。

及至4月中旬,我国的货运整车流量景气指数就达到101.5,超过去年旺季平均水平。消费品整车运输价格也从疫情期间的0.75元/吨公里回落到0.57元/吨公里,与疫情前持平。货运市场从此走出V型线,进入缓慢上扬的阶段。

“现在正值空运传统旺季,入库量很大。除了园区内停车场,园区外马路上也有不少货车排队等候入园。”一位航空港仓库负责人在近期接受央视采访时说。当川流不息的货车把一车车物资从内陆运往沿海,又把加工成品从沿海运往全国各地、全球各地,我国经济增长的曲线图早已有了伏笔。

为何一家企业的大数据可以反映全国物流现状?

一家企业的大数据,真的能反映全国物流现状,并助力抗疫、复工复产吗?北京大学经济学院教授郭研的研究,在某种程度上说明以上情形不是偶然,G7流通货运指数与各宏观经济指标走势高度同步。

报告中提到,一方面,整车流量景气指数在2020年1月至3月间出现大幅度下降,与工业增加值、固定资产投资和制造业经理人指数的变化趋势大致相同。另一方面,生产恢复状况整体上强于消费恢复状况,这一事实在G7货运指数和宏观经济指标上都得到了体现。对比整车流量与零担流量指数,整车货运在疫情期间的减少幅度要低于零担物流,并且在2020年4月后恢复状况也要强于零担流量指数。而从2020年4月开始,工业增加值同比变化情况由负转正,消费品零售总额却直到8月同比变化情况才转正。

究其原因,G7通过物联网技术采集了大规模的货运数据,而数据的丰富性和及时性,使数字化的范围蔓延到公路货运全链条。类似G7货运物联网这样的社会化数据资源已经和政府公共数据采集一样,成为人类掌握的数据集中最主要的组成部分。

截止今年9月,G7货运物联网上连接了超180万量卡车,在2019年底,其智慧园区服务就已在400多家物流园区落地,智能管车服务也落地到7万家成长型车队,智能加注服务则覆盖全国12,000家油气站点,并进入快递快运、煤炭、钢铁、化工、汽车制造等多个行业。

一个货车司机从接活、装货到在途的安全保险、消费、结算都能在G7平台上完成。日均7.3T的海量数据上传背后,是全国各地卡车司机的实时动作——每一次点火、刹车、ETC缴费都会产生对应的数据。

是深入到各行各业物资运输过程,遍布于卡车、物流园区、能源站点等物流各环节的传感器,使得G7大数据能够反应物流世界每个角落的脉动。

7月中下旬,新疆爆发新一轮疫情,之后的四周内当地公路整车流量环比持续下滑,跌落到疫情前的20%左右。

进入供暖季以来,煤炭运输价格随着冬季用电、取暖需求的增加而攀升,鄂尔多斯市煤炭短倒运价从10月份开始呈现波动式上涨,维持在60-70分/吨公里的高位。

这些快速反应的客观数据,有别于传统的事后汇总统计,打开了经济主体预期形成过程的“黑箱”。不仅能对微观主体的行为进行预测,还能为宏观决策提供依据。

郭研教授就在研究G7货运数据时发现,高速公路免费政策对物流行业复工复产起到了明显的促进作用,对冲了约1/4新冠导致的负面影响。

国家发改委经济运行调节局也在5月6日发给G7的感谢信中所说,G7在疫情期间每日报送公路整车、零担运输、物流园区等运营情况,“为我们研判复工复产形势,研究制定有关政策措施提供了数据支撑。”

无论是经济学者的研究,还是有关政府部门的实践,我们都看到,货运物流的全链条数字化在反应全国物流现状的同时,还能预测经济走势,辅助政府决策,具有强大的社会价值。

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