二、位置数据

在《另类数据：理论与实践》一书的第七章中，我们介绍了埃信华迈（HIS Markit）基于自动识别系统（AIS）提供的商船地理位置的数据服务。在这个小节中，我们将介绍Adland et al.（2017）同样基于AIS提供的全球原油出口的案例分析。作者并没有采用埃信华迈的数据，而是使用了另外一家全球商品智能公司Clipper Data的AIS数据。^[8]Clipper Data的数据来自于使用AIS系统跟踪商船航程以及通过英之杰商船服务公司（Inchscape Shippering Service/ISS）提供的港口代理（port agent）报告。

Adland等人对原始数据进行了一些预处理。他们首先排除了通过驳船（barges）、铰接式驳船（articulated barges/ATBs）、沿海油轮（coastal tankers）、未知船舶和非油轮运输的货物，这样就只剩下阿芙拉型（Aframax）邮轮以及规模更大的苏伊士型（Suezmax）邮轮和超大型邮轮（VLCC）。同时他们的样本也包括有中程和远程1型的产品邮轮（product tankers），这类船舶配有涂层货舱，它们可以根据市场情况在产品和原油贸易中进行切换。同时作者还排除了国内商船航行的数据，例如新加坡境内在不同的油罐之间移动石油。

为了评估AIS数据对于出口估计的精准度，Adland等人将AIS的估计值和联合组织数据倡议（Joint Organization Data Initiative/JODI）的官方石油出口数据进行了比较。JODI的石油世界数据库（Oil World Database）是从欧盟统计局（Eurostat）、石油输出国组织（Organizaiton of the Petroleum Exporting Countries/OPEC）以及国际能源署（International Engery Agency/IEA）等诸多官方来源收集和整合的数据。表4.3对比了经由AIS得到的以及JODI公布的排名前20的海运原油出口国家（地区）以及原油出口量。

表4.3 AIS与官方原油出口的比较（单位：百万桶）

续表

我们可以看到，表4.3中针对不同国家（地区）的数据准确性存在着较大的差异。比如荷属安地列斯群岛就不是石油产地，它是石油转运和储存的主要中转站，再比如加拿大主要是以管道出口石油，因此也没有出现在上面的表单中，虽然个别国家和地区存在着较大差异，但是最后一行的总量数据表明差异较小。这就表明，基于AIS的数据可以帮助了解通过海运形成的石油出口量。当然，为了了解具体国家和地区的出口情况，我们还需要使用其他的数据源。

从金融交易的角度来看，使用类似JODI这样的数据集存在着滞后性的问题，因此AIS数据就提供了更加实时量化原油供应的高频数据。这种方法不仅适合于原油，而且也可以应用到农作物、铁矿石和煤炭这样的干散货（dry bulk commodities）上，因为后者无法通过管道进行运输。

除了使用航运数据来了解全球原油流动，AIS数据集还有其他的用处。例如Olsen/Fonseca（2017）就使用Clipper Data的航运数据来预测未来的邮轮运价，而Button（2019）则讨论了通过MarineTraffic的AIS数据了解某些商船的供需失衡，这对于预测运价就特别有用。