林大源
航運公司取消既定航程的原因有很多種，包括季節性需求變化、貿易失衡、港口壅塞、勞資糾紛、惡劣天氣或疫情等意外事件。2021～2022年航商增加了額外的航次以滿足不斷成長的需求，但供應鏈問題導致船舶在港口排隊等候，儘管運力增加了但仍有許多航次被迫取消。不過航次取消（blank sailing）對於防止即期運價進一步下跌、使運價保持在損益平衡點上起到了至關重要的作用。在過去3年中年平均空航率出現大幅波動，令人驚訝的是2021年這一比例仍保持在12%，凸顯了航運業在持續疫情挑戰中的適應能力。為了應對將來貨櫃船運力供過於求的局面，航商可能會採取多種策略包括減速航行、報廢舊船和航次取消等，這些策略以及網路和航線調整都是航商在供過於求的情況下，適應不斷變化的市場條件並保持盈利能力的重要方法。
何思揚與徐劍華〈警惕運力過剩危機〉，隨著新冠疫情期間供應鏈壅塞現象的緩解，貨櫃航運業迅速恢復正常，展望未來，貨櫃航運業與2022年，甚至2021年面臨的情況大不相同。新冠疫情造成的危機增加了需求，降低了運力，並使盈利進入了平流層，然而今天的危機卻產生了相反的效果。高通膨和高利率削弱了經濟成長的前景，未來幾年，運力供給將在一定程度上超過運力需求，值得關注的問題是貨櫃航運公司能否保持紀律，並有效的管理湧入的大批新船運力。估計大噸位貨輪的湧入將使運力在不到10年的時間內增加50%，貨櫃船的訂造熱潮帶來了船隊發展的下一個重要里程碑，加上從大型環保船舶的轉變將使小型船舶的重要性顯著下降。貨櫃航運業面臨著新運力浪潮，根據克拉克森（Clarksons）的資料顯示全球船隊最快將在2025年突破3,000萬TEU大關，2024年將增加250萬TEU，2025年將再增加190萬TEU。然而隨著新船的湧入，小船、舊船將面臨報廢拆解，小型船舶的運力可能會出現萎縮，如果船隊成長不平衡，到2025年底，貨櫃船隊的平均容量將提升到5,200TEU左右。因此在新船交付潮中，預計將有許多更環保的船舶加入船隊，船隊中環保船舶的比例將從2023年6月的37%上升到2025年底的51%，屆時船隊中將有10%的船舶可使用替代燃料，液化天然氣雙燃料船舶的比例將從2%上升到8%，首批甲醇船舶也將交付。一旦洪水退去，貨櫃船的面貌可能會大不一樣。
Smooth Bay〈貨代業者行使貨物留置權的限制〉，該篇文章以一宗海運運送途中造成的額外延滯費用為案例，說明買賣雙方與運送人之間的關係，另於運送期間所產生的超期用櫃費用應由誰承擔，除此之外，針對本案例未幾付超期用櫃費用所衍生的「脅迫」的認定，皆有詳盡的說明。Smooth Bay認為當債務同屬一人，縱發生債務的法律關係並非同一，債權人、債務人均為企業而非個人者，則債權人依法行使留置權，要求債務人償還之前所欠債務，縱被留置的貨物所有權非屬債務人所有，仍屬有據而非「脅迫」，此不可不辨也。
楊仁壽〈海洋勝利輪事件之前因後果〉，要瞭解有關定期傭船在「法」方面的適用，必須先就「類推適用」或「準用」的涵意。所謂「類推適用」，指就法律未規定的事項，比附援引與其性質相類似的規定，以為適用而言。類推適用是基於平等原則之理念，而普遍為法院所使用。「相類似的案件，應為相同之處理」，為類推適用之基本原理。類推適用，是基於「類似性質」或「類似關係」所為之推論。類推適用或類似關係，僅為類推適用的基礎，其是由特殊到特殊，個別到個別，「依類而推論」，凡適於某法條之案例，使之亦適用於同類之另一案例。根據「類推性質」或「類似關係」所為法學上之類推適用，重在其結論之妥當性。法律之容許性與目的論上之妥當性，乃為判斷2案例間是否類似不可或缺的要素，其是一種評價性的思考過程，而非僅是形式邏輯的思考操作而已。如果立法者為避免規定之重複，已就事項中一主要事項，將類似性質或類似關係，設有「準用」之規定，則法律適用者，逕加以適用或類推適用即可。此種「準用」，可謂係法律上的類推適用。楊仁壽大法官以日本2018年5月18日修正前之商法第704條第1項規定，大審院1928年6月28日仿出作同樣的判例，後續包括1974年的滿月號事件、1983年的進宏丸事件、1986年的第五神山丸、第三泉丸事件等，都相繼採同一見解，解釋說明定期傭船人對外的責任，應類推適用有關船舶承租人對外的責任。直到2013年海洋勝利號事件的審判，才先後為東京地裁、東京高裁以及最高裁，扭轉了先前不正確的見解。並啟動了2018年日本修改了商法及國際海上貨物運送法的契機，該案歷審的判決，具有決定性的影響力。
Maritime Business Review專欄「Uncovering the impact of COVID-19 on shipping and logistics」（Enna Hirata, Takuma Matsuda），2019年新型冠狀病毒（COVID-19）的影響，擴及到所有世界所有地區200多個國家，疫情無疑對全球製造商的生產能力和作為供應鏈不可或缺的一部分的物流產生了壓力。本研究目的在以網路文章為來源，找出2019年新型冠狀病毒對航運和物流的影響，研究應用網絡挖掘從網路文章中搜集有關新型冠狀病毒對航運和物流影響的訊息，提出一種應用自然語言處理（natural language processing，NLP）來提取網路文章，透過執行自動文字分類的機器學習（machine learning，ML）演算法進行訓練，來提取的訊息以獲得有用的見解。研究結果發現，全球供應鏈在中國的復甦後有可能帶動全球供應鏈回歸常態，此外研究建議人員和政策制定者應優先考慮2個方面：（1）跨境貿易和物流的便利性，比以往任何時候都更需要供應鏈數位化和應用區塊鏈和網路等突破性技術；（2）供應鏈彈性，全球供應鏈對中國的高度依賴，聽起來像是供應鏈韌性的警鐘，研究呼籲建立一個體系來提高全球供應鏈的彈性，從而能夠從長期中斷中快速恢復。
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