港港口货物吞吐量预测与分析(附件)【字数：8207】
港口吞吐量的预测，在港口布局的规划、港口物流行业发展以及物流资源的合理配置方面发挥着不可或缺的作用。近年来，在供给侧结构改革，“一带一路”的政策支持下，港口吞吐量在不断增加，然而增长趋势却呈现不太稳定的局面。影响港口吞吐量的因素有很多，其中包括地理位置、宏观的经济政策、港口规模等因素。港口吞吐量是衡量一个地区港口经济的重要指标之一。国内外有不少学者针对港口吞吐量进行过预测，方法大概分为两类一是定性预测法，常见的有德尔菲法，货源调查法；二是定量预测法，通过港口的历史吞吐量数据来观察其变化的规律，建立合适的预测模型。本文的研讨对象是江苏沿海港口的货物吞吐量，采用定量预测方法。选取江苏港众多港口中十个具有代表性的港口，其中包括连云港港、南京港、镇江港、苏州港、南通港、扬州港、无锡港（江阴港）、泰州港、常州港、扬州港，搜集这十个港口近六年来的港口货物吞吐量数据，运用三次指数平滑预测法来预测2019年到2021年的江苏港港口货物吞吐量。根据预测结果进行分析，给出未来三年江苏港港口发展上的建议。
目录
前言 1
一、 江苏港口发展现状分析 1
（一）江苏港口发展现状 1
1.江苏港十大港口发展现状 1
2.江苏港港口总体发展现状 11
（二） 江苏港当下存在的问题 13
1.港口管理整体水平有待提高 13
2.海岸线资源利用率有待提升 13
3.港口专业人才培养有待加强 13
4.部分港口建设投入有待加大 13
二、 江苏港口货物吞吐量预测 14
（一）三次指数平滑法 14
（二）江苏港货物吞吐量预测模型 15
1.江苏港货物吞吐量预测模型建立 16
2.十个主要港口货物吞吐量的预测 16
3.江苏港货物吞吐量整体预测 22
三、江苏港港口建设的对策与建议 22
（一）充分开发利用海岸线资源 22
（二）大力引进培养港口管理人才 22
（三）推动物流服务业协同发展 23
（四）缩小区域经济发展不平衡性 23
参考文献 24 前言
作为我国综合运送系统的 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
重要组成部分，水路运输是能源输送、国内外贸易的重要通道。港口是衔接船只和水上运输系统中其他运送工具的枢纽，也是国内和对外贸易的窗口。近年来，随着我国国民经济的持续快速增加，进出口贸易快速发展，港口吞吐量也在稳步增加。2013年江苏港吞吐总量突破20t，超过了同期的广东省、浙江省等省份。从“十三五”的数据可以预测，在未来的“十四五”期间，江苏港的吞吐总量仍然会增加。
根据文献记载，有诸多港口吞吐量预测的方法，范平易等采用三种预测方法来预测港口的货物吞吐量，分别为单因素回归分析法、弹性系数预测法和二次指数平滑法；王惠等采用三次指数平滑法预测20152020年钦州港货物吞吐量；王厦等运用灰色理论系统预测南通港集装箱货物吞吐量。以上方法虽然一次就能取得预测结果，但是经过验证后发现，其预测结果准确性还有待提高。
本文选用三次指数平滑法对江苏十大港口进行预测，再从整体视角对江苏港货物吞吐量进行预测，为江苏港未来发展提供决策参考和对策建议。
江苏港口发展现状分析
（一）江苏港口发展现状
1.江苏港十大港口发展现状
江苏是港口大省，全省沿江沿海地区共10个港口，其中，连云港港、南京港、镇江港、苏州港、南通港为国家主要港口，扬州港、无锡（江阴）港、泰州港、常州港、盐城港为地区性重要港口。下面逐个分析江苏10个港口的发展现状。
（1）连云港港。连云港港口是由连云、赣榆、徐圩、前三岛、灌河港区五个港区构成的，连云港区占主要地位，赣榆和前三岛区地处北部，徐圩和灌河港区地处南部。2013年底，徐圩港正式通航，连云港地区港口体系基本建立起来。在国家政策扶持和江苏省政府的帮助下，连云港港口航道不断建设，大型深水码头不断建立，目前已经建有三十多个码头泊位，并且开辟了四十多条班轮运输航线，地跨欧美国家，东南亚等国。连云港港口从2013年到2018年的港口货物吞吐量见表1，近六年来连云港港口货物吞吐量的变化趋势如图1所示。
表1. 连云港港口2013—2018年港口货物吞吐量
年份
货物吞吐量（百万吨）
同比上一年增长率
2013
202
2014
210
3.96%
2015
211
0.48%
2016
221
4.74%
2017
228
3.17%
2018
236
3.51%
图1.连云港港口货物吞吐量变化趋势
综上显示，2016年连云港港口货物吞吐量达到最高增长速度，同比上一年增长了4.74%，在2015年时，港口发展陷入瓶颈，发展速度减缓。
（2）南京港。南京港位于长江下游，是江苏省省会南京市的水上门户，水路距离长江入海口347公里，总长约为98千米，是我国南北交通、江海运输、水陆换装的重要枢纽。该港口水域主要由长江港口和内河港口两部分组成。南京港地理位置优越，截止2014年底，就已经具有生产型泊位352个，万吨级以上泊位58个。它还拥有长江最大的外贸港区，原油港区和煤炭港区；拥有集装箱、煤炭、矿石、石油、粮油等各大专业性码头。南京港从2013年到2018年的港口货物吞吐量见表2，近六年来南京港货物吞吐量的变化趋势如图2所示。
表2. 南京港从2013年到2018年港口货物吞吐量
年份
货物吞吐量(百万吨）
同比上一年增长率
2013
202
2014
210
3.96%
2015
215
2.38%
2016
228
6.05%
2017
239
4.82%
2018
252
5.44%
目录
前言 1
一、 江苏港口发展现状分析 1
（一）江苏港口发展现状 1
1.江苏港十大港口发展现状 1
2.江苏港港口总体发展现状 11
（二） 江苏港当下存在的问题 13
1.港口管理整体水平有待提高 13
2.海岸线资源利用率有待提升 13
3.港口专业人才培养有待加强 13
4.部分港口建设投入有待加大 13
二、 江苏港口货物吞吐量预测 14
（一）三次指数平滑法 14
（二）江苏港货物吞吐量预测模型 15
1.江苏港货物吞吐量预测模型建立 16
2.十个主要港口货物吞吐量的预测 16
3.江苏港货物吞吐量整体预测 22
三、江苏港港口建设的对策与建议 22
（一）充分开发利用海岸线资源 22
（二）大力引进培养港口管理人才 22
（三）推动物流服务业协同发展 23
（四）缩小区域经济发展不平衡性 23
参考文献 24 前言
作为我国综合运送系统的 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
重要组成部分，水路运输是能源输送、国内外贸易的重要通道。港口是衔接船只和水上运输系统中其他运送工具的枢纽，也是国内和对外贸易的窗口。近年来，随着我国国民经济的持续快速增加，进出口贸易快速发展，港口吞吐量也在稳步增加。2013年江苏港吞吐总量突破20t，超过了同期的广东省、浙江省等省份。从“十三五”的数据可以预测，在未来的“十四五”期间，江苏港的吞吐总量仍然会增加。
根据文献记载，有诸多港口吞吐量预测的方法，范平易等采用三种预测方法来预测港口的货物吞吐量，分别为单因素回归分析法、弹性系数预测法和二次指数平滑法；王惠等采用三次指数平滑法预测20152020年钦州港货物吞吐量；王厦等运用灰色理论系统预测南通港集装箱货物吞吐量。以上方法虽然一次就能取得预测结果，但是经过验证后发现，其预测结果准确性还有待提高。
本文选用三次指数平滑法对江苏十大港口进行预测，再从整体视角对江苏港货物吞吐量进行预测，为江苏港未来发展提供决策参考和对策建议。
江苏港口发展现状分析
（一）江苏港口发展现状
1.江苏港十大港口发展现状
江苏是港口大省，全省沿江沿海地区共10个港口，其中，连云港港、南京港、镇江港、苏州港、南通港为国家主要港口，扬州港、无锡（江阴）港、泰州港、常州港、盐城港为地区性重要港口。下面逐个分析江苏10个港口的发展现状。
（1）连云港港。连云港港口是由连云、赣榆、徐圩、前三岛、灌河港区五个港区构成的，连云港区占主要地位，赣榆和前三岛区地处北部，徐圩和灌河港区地处南部。2013年底，徐圩港正式通航，连云港地区港口体系基本建立起来。在国家政策扶持和江苏省政府的帮助下，连云港港口航道不断建设，大型深水码头不断建立，目前已经建有三十多个码头泊位，并且开辟了四十多条班轮运输航线，地跨欧美国家，东南亚等国。连云港港口从2013年到2018年的港口货物吞吐量见表1，近六年来连云港港口货物吞吐量的变化趋势如图1所示。
表1. 连云港港口2013—2018年港口货物吞吐量
年份
货物吞吐量（百万吨）
同比上一年增长率
2013
202
2014
210
3.96%
2015
211
0.48%
2016
221
4.74%
2017
228
3.17%
2018
236
3.51%
图1.连云港港口货物吞吐量变化趋势
综上显示，2016年连云港港口货物吞吐量达到最高增长速度，同比上一年增长了4.74%，在2015年时，港口发展陷入瓶颈，发展速度减缓。
（2）南京港。南京港位于长江下游，是江苏省省会南京市的水上门户，水路距离长江入海口347公里，总长约为98千米，是我国南北交通、江海运输、水陆换装的重要枢纽。该港口水域主要由长江港口和内河港口两部分组成。南京港地理位置优越，截止2014年底，就已经具有生产型泊位352个，万吨级以上泊位58个。它还拥有长江最大的外贸港区，原油港区和煤炭港区；拥有集装箱、煤炭、矿石、石油、粮油等各大专业性码头。南京港从2013年到2018年的港口货物吞吐量见表2，近六年来南京港货物吞吐量的变化趋势如图2所示。
表2. 南京港从2013年到2018年港口货物吞吐量
年份
货物吞吐量(百万吨）
同比上一年增长率
2013
202
2014
210
3.96%
2015
215
2.38%
2016
228
6.05%
2017
239
4.82%
2018
252
5.44%
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