油价对物流运输业的重要性不言而喻,近日的美伊冲突不断推高国际油价,虽然我国能源已多元化,但运输用的柴油、汽油价格也接近9元,这将推高物流运输业的成本,使不少物流企业运营陷入困境。那么,物流行业如何走出油价波动的周期,实现稳定的发展呢?
■ 短期如何应对
油价上涨,公路货运成本陡增。如何面对油价波动,成为公路货运经营者最头疼的问题。如何化解,短期有这么几种方式。
油运联动
最简单的方式是油价涨,运费也涨。据悉,在这轮油价上涨中,深圳集装箱协会呼吁拒绝恶性竞争,确保运价能覆盖燃油、保险等真实成本;四川、义乌等地快递公司已上调派费,直接应对油价上涨。
油价运价联动是一个好方法。推动建立运价与油价联动定价机制很重要,可以在合同中约定油价浮动条款,解决不可抗力导致的油价持续性大幅上升或者下降的问题;设置燃油价格变化调整临界值(15%或20%或者其他),在特定时间点或连续周期燃油价格变化达到该固定值时启动调整机制。然而,就目前来说,签订了“油价联动”合同的物流企业,寥寥无几。
精细管理
在油价攀升的情况下,物流企业自身如何降本增效成为重中之重。为应对油价升高带来的成本上升,许多物流企业通过持续的精细化运营来缓解油价上涨带来的影响。大的物流公司具有强规模效应,依靠精细化管理、线路的优化等,有望摊薄新增燃油成本。
中通通过采购高运力甩挂车和精细化管理,单件干线运输成本降低5.9%;企业优化运输路线、提升车辆满载率以减少单位油耗。而申通总部主要通过向“三桶油”规模性采购柴油的模式来满足使用需求,即在全国主要转运场地建立油库,自有干线运输车辆可以在油库加油,价格相比零售市场更优。
组建联盟
虽然经过数十年的发展,我国公路货运的根本还是以个体运力为主,占比超过70%。自己是司机,也是车主。这种个体司机为主的模式,导致了高度内卷。
目前我国的货运行业已经走出“扩张期”,逐步迈入行业存量市场“整合期”,中长期也必将进入高质量发展的“成熟期”,产业进入良性稳步发展阶段,必须改变这种单打独斗的货运模式,需要一轮行业洗牌、快速整合,而高油价可能推动这一洗牌的过程。
其最优的解是组建联盟,通过联盟实现单个物流企业无法做到的物流成本的削减,通过规模效应实现成本的降低。在供过于求的市场环境下,小型运输企业、个体司机缺乏议价权,处于弱势,而大型运输企业在签订运输合同涉及油价联动条款相对容易些。网络货运平台,其实质也是组建联盟,汇聚更全面的产业链资源和生态方优势资源。
■ 长期如何布局
对于物流企业而言,高油价既是一场挑战,同时也是一场巨大的机遇,物流企业要真正走出油价波动的周期,需要有长期方略。面对高油价困境,催生了物流人对供应链新模式的探索与完善,倒逼整个行业朝着业态健康、可持续发展的方向转型。
车辆选型
为了走出油价波动周期,从购车时就要有所考虑。一方面,要选择全生命周期成本更低的车型,综合考量购车成本、燃油经济性、维修成本等多方面因素,通过降低成本提升盈利空间;另一方面,选择高效、性能过硬的车型,凭借更强的动力、更高的稳定性、更低的故障率,实现高效+高出勤率,轻松增加收益。
能源转型
对油价波动,最好的办法是不用油,从车辆角度突破的话,就是使用新能源车。有人算过一笔油电差的账:传统货车加一箱92号油(按50升,8—9元/升算)大概需要花费400—450元;而同等货运量的电动卡车,在峰谷时期充满电一般最多不超过60元;跑完一箱油所走的里程,最多只需充三次电,电费180元,节约成本是显而易见的。
重型货车由于其高负载、长续航、高可靠性的严苛要求,以及高昂的购置成本,一直被视为电动化最难啃的“硬骨头”,2025年这一局面被颠覆,渗透率从13.6%提升至28.9%,销量同比增长181.8%,成为新能源商用车增长主力。
换电模式在重卡领域加速铺开,降低购置门槛和充电耗时。主流动力电池能量密度突破至160Wh/kg,推动续航达500—700公里,有效缓解了里程焦虑。同时,电池成本下探至接近0.5元/Wh,为整车TCO优势奠定基础,加速了重卡等高成本车型的市场化。
京东已经在50多个城市投放使用新能源车达到2万辆,其中,北京地区已全部切换为新能源车,到2030年,所有的车辆都会替换成新能源车。
从国家角度说,作为一个石油对外依存度较高的国家,有必要加大推广新能源车的力度,以达到多元化的能源格局。从长远来看,新能源车天生具有一定优势,虽然采购成本高,但运营成本和保养成本低。市场预测,2035年纯电动汽车将成为我国新车销售主流。
数智赋能
在国际形势充满不确定的情况下,寄希望于油价下跌,不如对物流管理进行数字化升级,在智能化物流管理的帮助下,可为物流企业解决卡车运输半径过大、成本过高的问题。
而当前,数智赋能的主力军是AI。AI已成为推动物流行业摆脱油价周期影响的强大手段,而AI技术本身正以越来越亲民的成本,成为重塑物流行业的核心工具。
依托车辆联网、航线追踪等海量实时数据,AI可实现运营集中化管理,优化调度决策,提升能效水平,真正让物流运输减少油耗从理念走向实践。
AI算法能规划最优路径,实时分析交通流量、天气变化、交付时限等多维信息,为公路、航空与海运货运自动匹配最节能路线,大幅减少无效里程与怠速时间,直接降低燃油消耗。
2020年以来,中国公路货运市场总规模位居全球第一,达到6.2万亿元人民币,占比超过总货运量的70%。据预测,AI赋能公路货运,卡车空驶率有望下降50%,相当于减少了柴油的消耗。
我国现有顺丰、邮政、圆通、京东、中通等航空货运公司,按国外的数据,空载率通常高达40%至50%。一家大型航司货运部门通过部署AI需求预测模型,综合考虑重量变化、预订取消与新增订单等因素,可精准预判货运量波动,在为期12周的试点中,载货率提升了8%。
公铁联运
数据显示,将长途货运由公路转为铁路,同等吨公里运输能耗可降低75%,然而铁路、水路运输的最大问题是“首末段效率低”,我国政府与相关部门正在破解这一难题,使铁路、水运成为高时效货物的可行选择。
尽管我国大部分货物依然依靠公路运输,但其成熟的铁路与内河网络具备巨大转型潜力。多式联运就是利用不同运输方式的优势,通过有效的信息化协调配合,达到最优运输组合、最低运输成本、最佳运输效果,是实现中长途运输的最有效方式。
细分赛道
当前的货运市场过剩是结构性过剩,例如,跑普货的无货可拉,跑大宗、冷链、医药小闭环的觉得市场尚可;另一方面是区域性过剩,例如,江浙的危化品运输车辆闲置率颇高;宁波、深圳的集卡产能极度过剩。
也就是说,当前的运力市场的失衡不仅体现在严重的供大于求,在上游客户眼中,运力市场参差不齐,无法遴选出价格与服务稳定性双优的运力车队,这一切都表明,细分市场正处于发展阶段。而布局细分赛道,需要对行业的发展预期有预判,对自己所处的赛道有着清晰的认知。
面对油价波动,物流企业只有寻求突破和变革,才能应对困境和危机,实现高质量发展;公路货运的未来发展方式还有很多模式,需要各地方各企业因地制宜,找准方向,从而面对油价波动,运价将会趋于一种“动态平衡”的向好状态。
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