提升内河货运集疏运系统在中断事件中的韧性：基于双补贴机制的政策优化研究

本研究针对内河运输(IWT)系统在中断事件中的脆弱性问题，提出了一种创新的双补贴机制，通过建立双层规划模型优化对货主和承运人的定向补贴策略。研究团队采用有限元法(FEM)进行空间离散化处理，开发启发式算法求解复杂优化问题，并以长江经济带为案例验证了模型有效性。结果表明该机制能有效缓解需求激增导致的港口拥堵，在复合型中断情景下显著提升系统韧性，为政府制定精准补贴政策提供了量化决策工具。

　　

内河货运系统作为连接经济动脉的重要纽带，却在突发事件面前显得尤为脆弱。当港口设施瘫痪、航道受阻或需求骤变时，货主们往往因信息不对称而做出非最优的集疏运决策，导致整个物流网络陷入"瘫痪-拥堵-效率下降"的恶性循环。更棘手的是，承运人调整航线频率的决策与货主的港口选择相互制约，形成典型的"囚徒困境"。这种系统性失灵不仅造成巨额经济损失，还可能引发产业链断供危机——就像2020年新冠疫情冲击长江内河港口时，湖北多个港口的处理能力骤降80%，引发长达数周的物流瘫痪。

大连海事大学航运经济与管理学院的研究团队在《Journal of Sea Research》发表的研究中，构建了一套创新的"政府-货主-承运人"三方协同机制。他们首次将有限元法(FEM)引入运输系统优化领域，将连续分布的货运需求离散化为3339个三角单元，建立了包含70119个决策变量的双层规划模型。通过设计启发式算法求解这个复杂的"鸡生蛋蛋生鸡"问题，研究人员成功量化了不同中断情景下的最优补贴策略。关键技术包括基于Delaunay三角剖分的空间离散化方法、考虑感知差异的MNLogit模型(多名词逻辑回归模型)，以及融合贪婪策略的迭代优化算法。

研究结果揭示了三项重要发现：

1. 需求激增情景的疏导机制

   当四川、贵州地区集装箱需求翻倍时，补贴政策能引导13.6%的货流从超负荷的宜宾港分流至泸州和重庆港，系统总成本降低1307万元，平均运输时间缩短5.48天。

2. 复合中断的应急对策

   模拟湖北疫情封锁场景显示，武汉等港口处理能力下降80%时，政府仅需投入695万元补贴(占节省成本的53.16%)，就能将流失货流的62%引导至重庆、岳阳和九江港，避免区域性物流崩溃。

3. 信息感知的关键作用

   当货主对中断的认知度从30%提升至90%时，所需补贴总额从532万元锐减至287万元，证实提高信息透明度能显著降低政策实施成本。

这项研究开创性地将工程领域的FEM方法与运输经济学相结合，为量化评估韧性政策提供了新范式。特别是提出的"感知-补贴"耦合机制，破解了传统方法中"一刀切"补贴导致的资源浪费难题。研究团队开发的决策支持工具已应用于长江航运应急管理系统，在2024年夏季洪水期间成功将武汉港中断的影响范围缩小了42%。这些成果不仅适用于内河航运，对沿海港口群、国际陆港等多式联运枢纽的韧性建设同样具有启示意义。未来研究可进一步考虑碳约束下的补贴优化，将环境成本纳入系统韧性评估体系。