新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)空間格局影響分析*

萬(wàn)程鵬 陶嘉樂(lè) 伍 靜 張 笛▲

（1.武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心，武漢430063；2.武漢理工大學(xué)國(guó)家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心，武漢430063）

0 引 言

2019 年底，新型冠狀病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019，COVID-19，簡(jiǎn)稱(chēng)“新冠肺炎”）爆發(fā)，世界各國(guó)和地區(qū)相繼開(kāi)始執(zhí)行嚴(yán)格的管控措施。疫情爆發(fā)時(shí)正值中國(guó)春節(jié)，進(jìn)一步加劇了對(duì)國(guó)際航運(yùn)業(yè)的影響。全球主要航運(yùn)公司集裝箱班輪停航增加，整體船舶裝載率偏低、各地港口裝卸效率偏低、國(guó)外港口掛靠難度增加、部分港口生產(chǎn)近乎停滯，全球集裝箱運(yùn)輸量大幅減少，運(yùn)價(jià)下跌。疫情嚴(yán)重影響了航運(yùn)物流通道的暢通，致使國(guó)際運(yùn)輸服務(wù)能力大幅度下降，對(duì)世界海運(yùn)造成巨大沖擊[1-2]。根據(jù)國(guó)際航運(yùn)公會(huì)(ICS)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，中國(guó)主要港口第一季度集裝箱貨運(yùn)量減少了600 萬(wàn)TEU，疫情對(duì)全球航運(yùn)業(yè)造成的損失高達(dá)每周3.5億美元[3]。

鑒于此，本研究首先根據(jù)中國(guó)國(guó)際航線組2020年2月—5月的運(yùn)力變化情況，分析了疫情對(duì)中國(guó)與全球主要區(qū)域國(guó)際海運(yùn)貿(mào)易的影響；在此基礎(chǔ)上，著重針對(duì)2020年2月的班輪班期/停航信息，構(gòu)建中國(guó)國(guó)際集裝箱運(yùn)輸?shù)膹?fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，并基于主要拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征指標(biāo)，從網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的角度定量分析了新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)國(guó)際航運(yùn)的影響[4-7]。

1 數(shù)據(jù)采集及建模

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

疫情和春節(jié)淡季雙重因素的疊加作用對(duì)國(guó)際航運(yùn)業(yè)帶來(lái)了極大的負(fù)面影響，不僅體現(xiàn)在疫情期間的短期不利沖擊，更有長(zhǎng)期的產(chǎn)業(yè)鏈波及效應(yīng)。為了盡可能準(zhǔn)確的反應(yīng)疫情對(duì)中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的影響，選取2020年2月2日（2020年第6周，春節(jié)后第1周）至5 月23 日作為研究數(shù)據(jù)來(lái)源的主要參考時(shí)間段。筆者搜集了該時(shí)間段內(nèi)中國(guó)對(duì)外出口集裝箱運(yùn)力及2月航運(yùn)公司的詳細(xì)班輪運(yùn)輸服務(wù)信息作為本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源，主要數(shù)據(jù)收集和處理步驟如下。

1）根據(jù)包括馬士基、中遠(yuǎn)海運(yùn)、達(dá)飛、地中海等在內(nèi)的約50家全球航運(yùn)公司在2020年2月—5月間從中國(guó)港口出發(fā)的航線服務(wù)計(jì)劃，搜集整理了歐地（EUR，西北歐、地中海）、北美（NAM，美西北、美西南、美東）、拉美（LAT，南美東、南美西、墨西哥、加勒比）、中東（ME）、紅海（RED）、印巴（ISC，孟加拉、印東、印西、巴基斯坦）、非洲（AFR，西非、南非、東非）、澳新（AUS）及近洋航線共9大航線組的運(yùn)力統(tǒng)計(jì)信息。

2）重點(diǎn)搜集2 月期間（2 月2 日—29 日）9 大航線組中每條航線的有效班輪運(yùn)輸服務(wù)信息（包括航線調(diào)整和停航信息），從以上信息中篩選、整理出各航線的起始港、中轉(zhuǎn)港、目標(biāo)港、載運(yùn)量和運(yùn)輸時(shí)間等數(shù)據(jù)，構(gòu)建航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)建模及開(kāi)展相關(guān)研究工作所需的數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2 中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論[8-9]，將集裝箱海上運(yùn)輸中的港口抽象為節(jié)點(diǎn)，港口間的航線抽象為連邊，從而構(gòu)建中國(guó)國(guó)際集裝箱航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)模型[10]。以疫情爆發(fā)前各航運(yùn)公司的航線尚未調(diào)整時(shí)的班輪運(yùn)輸線路作為網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)，構(gòu)建未受疫情影響的中國(guó)國(guó)際航運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。疫情爆發(fā)前初始樣本航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)共包含265 個(gè)港口及346 條航線。根據(jù)不同航線的起始港和目的港確定網(wǎng)絡(luò)連邊及方向，根據(jù)各航線上配置船舶的總艙位（標(biāo)準(zhǔn)箱）確定網(wǎng)絡(luò)連邊的權(quán)重，繪制中國(guó)國(guó)際集裝箱海運(yùn)的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型，如見(jiàn)圖1。為了提高網(wǎng)絡(luò)模型的可視化效果，圖1中僅顯示了度值排名前20左右的港口。其中，節(jié)點(diǎn)的大小和連邊的粗細(xì)分別反應(yīng)了港口的度值及相鄰港口間集裝箱艙位的多少。

圖1 中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D①NGB-寧波港，SHA-上海港，XMN-廈門(mén)港，SHK-蛇口港，HKG-香港港，YTN-鹽田港，TAO-青島港，DLC-大連港，TXG-天津港，Nhava Sheva-那瓦西瓦港，ROTTERDAM-鹿特丹港，ANTWERP-安特衛(wèi)普港Fig.1 China's international maritime shipping network

2 基于中國(guó)國(guó)際航線運(yùn)力統(tǒng)計(jì)的疫情影響分析

2.1 中國(guó)國(guó)際航線組運(yùn)力變化概況

圖2是基于中國(guó)出口海運(yùn)集裝箱整箱運(yùn)力統(tǒng)計(jì)的國(guó)際航線周市場(chǎng)總運(yùn)力①周市場(chǎng)總運(yùn)力為當(dāng)周市場(chǎng)停航運(yùn)力與不停航運(yùn)力之和。變化情況，時(shí)間跨度為2020 年第6 周（2.2—2.8）至第21 周（5.17—5.23）。當(dāng)周市場(chǎng)總運(yùn)力為中國(guó)對(duì)外出口9 大航線組運(yùn)力的總和。由圖2 可知，疫情爆發(fā)初期（第6 周），中國(guó)國(guó)際航線運(yùn)力損失巨大（52.5%），隨后，由于中國(guó)對(duì)疫情的積極控制，第6 周—第12 周期間，當(dāng)周市場(chǎng)運(yùn)力在不斷回升，停航運(yùn)力比例逐漸下降，表明中國(guó)的防疫措施取得了一定成效。然而，隨著3 月底疫情在全球范圍的爆發(fā)及持續(xù)蔓延，第12周—第19 周期間，周市場(chǎng)停航運(yùn)力比例再次出現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，直至第19 周停航運(yùn)力大幅增加。根據(jù)Alphaliner 提供的數(shù)據(jù)，截止5 月11 號(hào)，全球集裝箱船舶閑置運(yùn)力達(dá)265 萬(wàn)TEU，相當(dāng)于全球集裝箱船舶總運(yùn)力的11.3%，創(chuàng)歷史最高紀(jì)錄。近段時(shí)間，隨著全球大部分國(guó)家在疫情控制方面的持續(xù)努力，中國(guó)國(guó)際航運(yùn)運(yùn)力有所恢復(fù)，停航運(yùn)力比例再次下降。

圖2 周市場(chǎng)運(yùn)力變化情況Fig.2 Change of weekly shipping capacity

2.2 中國(guó)與全球主要區(qū)域航線組運(yùn)力變化分析

考慮到歐地（西北歐、地中海）和北美（美西北、美西南、美東）航線組的運(yùn)力占中國(guó)對(duì)外出口總運(yùn)力的60%左右，因此分別對(duì)這兩大航線組的運(yùn)力情況進(jìn)行分析。

從圖3 可知，歐地航線組的停航運(yùn)力在疫情爆發(fā)初期最大（第6周、第7周），第8周—第18周，運(yùn)力得到一定程度恢復(fù)并在小范圍波動(dòng)，第19周停航運(yùn)力突然增加，隨后又再次恢復(fù)；從圖4 可知，北美航線的停航數(shù)量從第6 周開(kāi)始逐漸減少，航線運(yùn)力逐步恢復(fù)，直到第19 周停航運(yùn)力增加，然后再次下降（其中，北美航線組第15周—第18周運(yùn)力數(shù)據(jù)缺失，見(jiàn)圖4虛線）。

從國(guó)內(nèi)疫情發(fā)展情況及變化趨勢(shì)來(lái)看，2 月上旬（第6 周、第7 周）中國(guó)國(guó)內(nèi)每日確診人數(shù)逐漸增加，并于2 月12 日到達(dá)頂峰，全國(guó)各地采取強(qiáng)力封鎖措施，對(duì)國(guó)際貨物運(yùn)輸亦造成嚴(yán)重影響；從第8周開(kāi)始，隨著全國(guó)疫情控制手段進(jìn)一步強(qiáng)化，治愈病例不斷增加，現(xiàn)存確診人數(shù)開(kāi)始出現(xiàn)拐點(diǎn)，疫情得到了有效控制。隨后，各地開(kāi)始有序推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，港口國(guó)際貨物運(yùn)輸逐漸恢復(fù)，停運(yùn)比例降低，每周運(yùn)力逐漸增長(zhǎng)；然而，由于疫情在美國(guó)、意大利、西班牙、英國(guó)等國(guó)家的持續(xù)蔓延，我國(guó)與歐美地區(qū)的集裝箱運(yùn)力在第19 周出現(xiàn)較大程度回落，隨后開(kāi)始緩慢恢復(fù)。

圖3 EUR航線周運(yùn)力變化分析Fig.3 Weekly transport capacity of EUR shipping route group

圖4 NAM航線周運(yùn)力變化分析Fig.4 Weekly transport capacity of NAM shipping route group

3 基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯囊咔橛绊懛治?/h2>

盡管度及度分布、平均路徑長(zhǎng)度和聚集系數(shù)等指標(biāo)[11]已被廣泛應(yīng)用于航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究中，但當(dāng)前的相關(guān)研究工作主要集中于無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)，即認(rèn)為航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的每條航線同等重要[12-13]。然而，海上運(yùn)輸過(guò)程中不同港口之間的運(yùn)力和貨運(yùn)量差別較大，無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法真實(shí)的反映出不同航線在整個(gè)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的地位和重要性。鑒于此，筆者將不同航線上的名義總艙位數(shù)轉(zhuǎn)化為不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間連邊的相對(duì)權(quán)重[14]（這種權(quán)重屬于相似權(quán)，即權(quán)重愈大，代表節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密），構(gòu)建了中國(guó)國(guó)際航運(yùn)的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型，從而針對(duì)疫情下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)空間格局變化開(kāi)展研究。

3.1 加權(quán)度

在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)[15]中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度值可通過(guò)加權(quán)度Si來(lái)表示，定義為與節(jié)點(diǎn)i 相連的所有邊的權(quán)重之和，其計(jì)算公式為

式中：Ni為與節(jié)點(diǎn)i 相連的節(jié)點(diǎn)集合;wij為連接節(jié)點(diǎn)i 與節(jié)點(diǎn)j 的邊的權(quán)重。

初始網(wǎng)絡(luò)的平均度值為5.28，表明該網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)港口平均連接著5條航線。各港口的度值見(jiàn)圖5。由圖5可看出，港口的度值變化較大，表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)的“核心-邊緣”特性。上海港的度值為60（其中，入度為52，出度為8），排名第一，說(shuō)明上海港處于該航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的中心地位，出、入度值的差異反映了到達(dá)上海港的國(guó)際航線數(shù)量遠(yuǎn)大于駛出上海港的國(guó)際航線數(shù)量。度值排名前5的港口分別為上海港（60）、寧波港（48）、蛇口港（48）、香港港（46）和鹽田港（39），說(shuō)明這些港口在樣本網(wǎng)絡(luò)中處于非?；钴S的地位。

圖5 港口的度值Fig.5 Degree of the ports

在樣本航運(yùn)網(wǎng)路中，有89.4%港口的度值小于10，這類(lèi)港口大多處于航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的邊緣，與這些港口相連的航線數(shù)目較少。中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的度服從冪值為0.081 66 的標(biāo)準(zhǔn)冪律分布，屬于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)[16]。

疫情對(duì)中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)度值的影響見(jiàn)圖6。2020年第6周，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)平均度值為降到4.08，下降了23.73% ，即疫情導(dǎo)致中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)港口連接的航線數(shù)平均減少了1 條。2020 年7 周—第9 周，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)平均度值開(kāi)始逐漸恢復(fù)，但在第9周后又開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，這可能是由于疫情在全球進(jìn)一步蔓延態(tài)勢(shì)下，世界各國(guó)為防止疫情擴(kuò)散而采取不同程度的港口限制性措施所導(dǎo)致的。

圖6 疫情影響下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)度值的變化情況Fig.6 Change of China's international shipping network degree under the influence of the COVID-19

3.2 加權(quán)聚集系數(shù)

加權(quán)聚集系數(shù)是用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聚類(lèi)情況的參數(shù)，反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的聚集程度。節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)越大，同時(shí)該節(jié)點(diǎn)的度值也越大，則這些節(jié)點(diǎn)越容易形成一個(gè)集體。

式中：Si為節(jié)點(diǎn)i 的加權(quán)度值：ki為節(jié)點(diǎn)i 的度值，wij，wik分別為節(jié)點(diǎn)i，j 和節(jié)點(diǎn)i，k 之間連接邊的權(quán)重，aijajkaki是用來(lái)確定這3個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是否形成三角形，若有，則值為1，否則為0。

計(jì)算結(jié)果表明初始網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)為0.184 8，相比于同等規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)較大。圖7反映了初始網(wǎng)絡(luò)中港口的聚集系數(shù)分布情況。由圖可知，共227個(gè)港口（占比85.7%）的聚集系數(shù)均分布于0到0.5之間，其中106 個(gè)港口的聚集系數(shù)為0，意味這些港口呈現(xiàn)分散狀態(tài)，導(dǎo)致這種狀態(tài)的原因是這些港口受到地理位置、港口條件或經(jīng)濟(jì)水平的影響貨物轉(zhuǎn)運(yùn)流量較小，沒(méi)有直達(dá)的航線，只能通過(guò)度值較大的樞紐港進(jìn)行中轉(zhuǎn)。

圖7 中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)港口聚集系數(shù)分布情況Fig.7 Clustering coefficient distribution of ports of China's international shipping network

圖8為疫情影響下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)聚集系數(shù)的變化情況。與度值變化情況相類(lèi)似，中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)在第6 周的聚集系數(shù)下降為0.136 0，下降了26.4%。隨后，聚集系數(shù)開(kāi)始逐漸上升，說(shuō)明隨著疫情過(guò)后船員的復(fù)工，整個(gè)市場(chǎng)呈現(xiàn)緩慢復(fù)蘇的趨勢(shì)。

圖8 疫情影響下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)的變化情況Fig.8 Change of clustering coefficient of China's international shipping network under the influence of the COVID-19

3.3 加權(quán)平均路徑長(zhǎng)度

在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)引入了邊權(quán)參數(shù)，將2點(diǎn)之間的距離被重新定義為

式中：wij，wik，wki，wkj表示為2 節(jié)點(diǎn)之間相連邊的權(quán)重。

初始航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度為5.842，說(shuō)明中國(guó)國(guó)際海運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中任意2個(gè)港口之間貨物的運(yùn)輸需要經(jīng)過(guò)至少6次轉(zhuǎn)運(yùn)。

疫情影響下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度變化情況見(jiàn)圖9。中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)在第6 周的航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度下降至4.734，說(shuō)明由于部分港口的關(guān)閉導(dǎo)致整個(gè)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模減小，網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度減小，貨物運(yùn)輸經(jīng)過(guò)的中轉(zhuǎn)港減少。隨后，平均路徑長(zhǎng)度波動(dòng)上升。

圖9 疫情影響下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度的變化情況Fig.9 Average path length of China's international shipping network under the influence of the COVID-19

疫情爆發(fā)后，隨著中國(guó)對(duì)疫情的積極控制以及航運(yùn)從業(yè)人員的逐漸復(fù)工復(fù)產(chǎn)，中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)逐步恢復(fù)。然而，隨著新冠肺炎在全球范圍內(nèi)的蔓延，各國(guó)/地區(qū)對(duì)相關(guān)港口采取了進(jìn)一步的管制措施，部分港口關(guān)閉，船期延期情況加重，從而導(dǎo)致航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征的相關(guān)指標(biāo)和全局網(wǎng)絡(luò)效率緩慢恢復(fù)到一定程度后再次呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

4 基于港口和航線重要性的疫情影響分析

2020年第6周—第9周，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)航線和港口數(shù)量變化情況見(jiàn)表1。隨著疫情的不斷發(fā)展，復(fù)工港口數(shù)量和航線數(shù)量在不斷恢復(fù)。

圖10中（a）、（b）、（c）、（d）分別為第6周—第9周的中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，圖中僅顯示了度值排名前20左右的港口。該圖反映了在2020年第6周—第9 周中，國(guó)際集裝箱海上運(yùn)輸中主要運(yùn)輸線路的轉(zhuǎn)移和動(dòng)態(tài)變化情況。

表1 中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)航線和港口數(shù)量變化情況Tab.1 Changes in the number of routes and ports in the China's international shipping network

表2 為2020 年第6 周—第9 周港口度值和航線權(quán)重變化情況。從圖10 和表2 可知，寧波港（NGB）、上海港（SHA）、廈門(mén)港（XMN）、青島港（TAO）、鹽田港（YTN）和蛇口港（SHK）在疫情期間，仍處于較活躍的地位，在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的度值排名靠前。該結(jié)果在一定程度上與全球港口吞吐量排名相符。上海港和寧波港在疫情初期受影響較大，隨著防控措施取得預(yù)期成效，港口秩序逐漸恢復(fù)正常。結(jié)果顯示，局部地區(qū)港口聚集性顯著且集裝箱運(yùn)輸能力強(qiáng)勁，尤其表現(xiàn)在沿海地區(qū)—長(zhǎng)三角港口（上海港、寧波港），珠三角港口（鹽田港、蛇口港），樞紐港在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中起著不可或缺的作用。

總體而言，本次疫情對(duì)中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了較大沖擊。由于疫情帶來(lái)的人員管控和必要的防護(hù)措施，使得港口物流節(jié)點(diǎn)集疏能力降低，碼頭堆場(chǎng)疏港體系不暢，船舶運(yùn)作效率降低。疫情不僅推遲了外貿(mào)和生產(chǎn)的恢復(fù)，還導(dǎo)致航運(yùn)需求不斷降低，船舶和集裝箱運(yùn)量也被不斷削減。

圖10 2020年第6周—第9周中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱DFig.10 Topology of China's international shipping network between week 6 and week 9 of 2020

表2 2020 年第6 周—第9 周港口度值和航線權(quán)重變化情況Tab.2 Changes of degree value and weight between week 6 and week 9 of 2020

5 結(jié) 論

本研究基于疫情期間全球集裝箱班輪服務(wù)信息，構(gòu)建了中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)新冠肺炎疫情下中國(guó)國(guó)際航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)空間格局的動(dòng)態(tài)變化開(kāi)展了評(píng)價(jià)研究。研究結(jié)果表明，疫情爆發(fā)初期，中國(guó)國(guó)際航線運(yùn)力大幅下降，且集裝箱航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的空間格局受到嚴(yán)重影響，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)平均度值下降了23.73%，聚集系數(shù)下降了26.4%，平均路徑長(zhǎng)度下降了19.0%，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的全局網(wǎng)絡(luò)效率受到重大影響。

研究結(jié)果可為各航運(yùn)公司及利益相關(guān)方的決策提供參考，有助于各國(guó)家航運(yùn)管理部門(mén)根據(jù)疫情發(fā)展情況對(duì)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，為疫情影響下的航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供理論依據(jù)。未來(lái)可進(jìn)一步補(bǔ)充其他重要國(guó)家疫情期間的國(guó)際航運(yùn)服務(wù)信息，從更大的時(shí)間、空間跨度上對(duì)新冠肺炎疫情影響下世界航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)空間格局的動(dòng)態(tài)變化開(kāi)展研究。