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汽車產銷量連續(xù)8個月增長；11月我國外貿進出口增長7.8%，連續(xù)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(yè)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(wěn)步回升。除了短暫的疫情反復期和十一長假，整車流量連續(xù)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。作為一家連接超180萬輛貨車的物聯網服務平臺，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(qū)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(tǒng)的統(tǒng)計分析方法更多依賴政府、國有企業(yè)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(qū)吞吐量，并分析其關聯關系。對觀測區(qū)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(qū)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(qū)、容東片區(qū)綜合管廊等建設項目的推進，2019、2020年連續(xù)兩年1-11月份的雄安地區(qū)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(fā)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(yè)運行數據。根據監(jiān)測日報來觀察各地區(qū)通行政策的實施結果，并調整不同行業(yè)的復工節(jié)奏。對長三角的包郵區(qū)，加快務工人員返程返崗，對能源、金屬冶煉等基礎工業(yè)，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(jiān)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(qū)，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(tǒng)旺季，入庫量很大。除了園區(qū)內停車場，園區(qū)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(yè)的大數據可以反映全國物流現狀

一家企業(yè)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？北京大學經濟學院郭教授的研究，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(yè)增加值、固定資產投資和制造業(yè)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(yè)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(guī)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180萬輛卡車，在2019年底，其智慧園區(qū)服務就已在400多家物流園區(qū)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(yè)。

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(yè)物資運輸過程，遍布于卡車、物流園區(qū)、能源站點等物流各環(huán)節(jié)的傳感器，使得G7大數據能夠反映物流世界每個角落的脈動。

7月中下旬，新疆暴發(fā)新一輪疫情，之后的四周內當地公路整車流量環(huán)比持續(xù)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(tǒng)的事后匯總統(tǒng)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。

郭教授就在研究G7貨運數據時發(fā)現，高速公路免費政策對物流行業(yè)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(fā)改委經濟運行調節(jié)局也在5月6日發(fā)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(qū)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映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。

（圖文采編自新華網）