1、1 基于大数据的中国航运市场调查与基于大数据的中国航运市场调查与研究报告研究报告 Market Investigation and Research on Chinas Shipping Industry Based on Big Data 西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学交通运输与物流学院 综合交通大数据应用技术国家工程实验室综合交通大数据应用技术国家工程实验室-智慧物流大数据应用技术实验室智慧物流大数据应用技术实验室 20232023 年年 9 9 月月 School of Transportation and Logistics,Southwest Jiaotong Unive

2、rsity National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology September 9,2023 2 报告报告作者作者 甘 蜜、刘晓波、姚竹、张璐、安媚童、郑倩、王晨宇、王彬旭、何昱欣、冯云霞、钱秋君、张琦东 西南交通大学 董 阳 亿海蓝(北京)数据技术股份公司 报告顾问报告顾问 彭传圣 交通运输部水运科学研究院 首席研究员 陈 实 中国船级社副总工程师、中国船级社上海规范研究所所长 纪永波 交通运输部水运科学研究院 船舶运输技术研究中心主任 刘长俭 交通运输部

3、规划研究院水运所 室主任、高级工程师 甘少炜 中国船级社科技和信息处 副处长、正高级工程师 宋国华 北京交通大学环境学院 书记、教授、博导 谢 驰 同济大学交运学院 教授、博导 刘 欢 清华大学环境学院 教授、博导 韩 科 西南交通大学交通运输与物流学院 副院长、教授、博导 寇 莹 上海交通大学安泰经管学院 副研究员、博导 刘昌富 厦门乐域网络科技有限公司 首席架构师 龚慧明 能源基金会 交通项目主任 辛 焰 能源基金会 交通项目高级项目主管 卓玥雯 能源基金会 交通项目项目经理 致谢致谢 本研究由【西南交通大学交通运输与物流学院】统筹撰写，由能源基金会提供资金支持。在本项目研究过程中，研究团

4、队得到了【亿海蓝(北京)数据技术股份公司】的大力支持，在此向他们表示诚挚感谢。研究团队同时感谢所有顾问专家在项目研究过程中做出的贡献。免责声明免责声明 若无特别声明，报告中陈述的观点仅代表作者个人意见，不代表能源基金会的观点。能源基金会不保证本报告中信息及数据的准确性，不对任何人使用本报告引起的后果承担责任。凡提及某些公司、产品及服务时，并不意味着它们已为能源基金会所认可或推荐，或优于未提及的其他类似公司、产品及服务。3 目录目录 1.项目背景和研究对象.7 1.1 研究背景及意义.7 1.2 研究地理范围.8 1.2.1 沿海港口.8 1.2.2 内河港口.12 1.3 研究对象确立.15

5、1.3.1 重点货类.15 1.3.2 重点港口.16 1.3.3 重要航线.25 2.干散货船船舶特征分析.31 2.1 数据处理.31 2.2 干散货船整体情况分析.32 2.2.1 干散货船吨级划分.32 2.2.2 干散货船船龄分布.33 2.2.3 干散货船运距分布.38 2.2.4 干散货船运行时长分布.42 2.2.5 各干散货船型货运量占比分析.46 2.3 本章小结.48 3.集装箱船特征分析.50 3.1 集装箱港口综合市场竞争力评估.50 3.2 集装箱船整体情况分析.55 3.2.1 集装箱船等级划分.55 3.2.2 集装箱船运行时长分布.56 3.2.3 集装箱船船

6、龄分布.58 3.2.4 集装箱船运距分布.60 3.3 本章小结.62 4 4.船舶航线特征.64 4.1 数据处理.64 4.2 干散货船货运往来情况分析.64 4.2.1 港口间货运往来分析.64 4.2.2 货物产业分布.67 4.2.3 主要港口群货物流向分布.70 4.2.4 主要港口群热门航线船舶分析.75 4.3 干散货船航线特征.79 4.3.1 重要航线上分货类的船舶船型分布.79 4.3.2 重要航线上分货类的船舶船龄分布.84 4.3.3 典型航线航程分布.87 4.4 集装箱船航线特征.91 4.4.1 集装箱运输主要 OD 对.91 4.4.2 不同航线上的船龄分布