民用航空運輸業的利潤周期研究

摘 要：本文利用一個二階無阻尼系統作為民航業利潤周期模型，計量分析識別出美國民航業的利潤周期為11.3年，全球民航業的利潤周期為10.5年；美國民航業的利潤周期分析表明該產業的基本周期是內生決定的，放松規制政策和“911”事件加劇了利潤的波幅，但是產業利潤的周期并沒有發生明顯的改變。

關鍵詞：：民航業；利潤；周期；規制

中圖分類號：F562 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2014）05-0079-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.05.17

民航業是全球最多樣化、最動態化也是最令人費解的產業之一，高速演變中的民航業是一個勞動密集型、資本密集型、充滿著激烈競爭的產業，并且容易受到商業周期衰落的影響。與此同時，這個難以預測的產業卻緊密的與一個國家乃至全球經濟的健康平穩發展聯系在一起。美國民航運輸業的發展經歷了一個繁榮——衰退的周期過程，尤其是在1978年政府放松規制以后。金融危機加劇了產業利潤的波動，直接影響了民航業的穩定性。本文的目的在于識別美國民航業和全球民航業的利潤周期，以此來尋找民航業的動態演變。

一、文獻綜述

對于民航業周期性經濟危機產生的原因，Adam M. Pilarski（2007）在《Why Can’t We Make Money in Aviation？》一書中，系統全面的從三個角度給出了解釋[1]。他認為民航業出現周期性經濟危機的原因有三個：第一個是外生因素，主要是由于民航業高度順周期性和季節性波動、資本易獲取性、市場過度競爭以及強烈的兼并需求等因素引致。第二個是內生因素，主要是來自于勞動關系（強大的工會勢力）、失敗的收益管理、錯誤的定價策略等因素。第三個原因是政府的過度規制和干預市場，對民航業進行規制主要是基于兩方面的考慮：一是出于安全性的考慮，由于航空運輸是風險最大、技術要求最高、成本最高的交通運輸方式，一旦出現事故，其造成的損失是無法估量的；二是民航業的興衰關系到整個國家的發展和社會的福利。然而，政府的頻繁干預和過度規制又恰恰造成了民航業虧損的一個重要原因。

國外許多民航業的研究文獻，比如Bailey（1985），Morrison和Winston（1986）以及Antoniou（1992）都討論了關于民航業贏利性的問題[2-4]。這些研究通常都是假設在企業的贏利性和其他潛在的一些變量之間存在著某種關系，然后運用回歸分析的方法來對其進行檢驗。

Bruning和Hu（1988）對美國民航業的贏利性與企業的大小、效率、靈活性等變量之間做了實證分析[5]。Tae Hoon Oum和Chun Yan Yu（1998）根據1986—1995年之間22家主要航空公司的年度面板數據，利用APC模型（American Productivity Center Model），檢驗了生產率的增長、企業的價格恢復能力與民航業贏利性之間的關系[6]。Anthony T.H. Chin和 John H. Tay（2001）運用一個離散隨機過程模型——馬爾可夫鏈（Markov Model），分析了亞洲民航業的增長與其利潤之間的關系，并預測了亞洲航空運營商的生存可能性[7]。Helen Jiang和 R.John Han-

sman（2006）對民航業的經濟動態學進行了研究，并且利用參數模型證明了民航業的贏利性是內生決定的，外生沖擊因素并不能顯著改變產業利潤周期的長度[8]。Dipendra Sinha（2007）通過格蘭杰因果檢驗（Granger Causality Test），研究了美國民航業的安全性、盈利性、客運率之間的關系[9]。Paul Stephen Dempsey（2008）比較了放松規制前與放松規制后民航業的績效，盡管對于消費者來說，放松規制后航空旅行的價格有了大幅下降，但是民航業的贏利性比起放松規制前表現得要差[10]。

二、民航業凈利潤模型

美國民航業放松規制之后的利潤振動從形狀上來看類似于一個二階無阻尼系統（見圖1）。因此，一個較為自然的推斷就是用一個二階系統來作為利潤周期模型。該系統的控制方程可以表示為：

？字+2？孜？棕n？字+？棕n2？字=0（1）

其中，？字（t）表示產業的盈利或者虧損，？棕n表示系統的自然頻率。

參數？孜定義為阻尼比率。根據不同的？孜值，上述方程的解就有不同的形式，即利潤周期就會有不同的表現。該系統可以呈現出指數式衰減（？孜≥1），振動（-1<？孜<1），指數式遞增（？孜≤-1）。當系統在振動（-1<？孜<1）的情況下，振幅可以是遞減（0<？孜<1），不變（？孜=0），或者遞增（-1<？孜<0）。美國民航業放松規制以后的利潤振動接近于最后一種情況，即一個無阻尼系統，-1<？孜≤0。該系統以一個阻尼頻率？棕d=？棕n■振動。方程1當-1<？孜<1時，解的一般形式為：

？字（t）=A0e■sin（？棕dt+？準） （2）

其中，A0，？準由初始條件決定。定義：

？棕d=■，？子=-■ （3）

上述解方程可以改寫為：

？字（t）=Ae■sin■ （4）

其中，？子是指數遞減時間，表示振幅以多快的速度增長，T是系統的基本周期。t表示當期，t0表示系統過零的時間。式（4）就是民航業凈利潤模型的一般形式。

三、民航業凈利潤模型的經濟計量分析

（一）模型估計

筆者運用非線性最小二乘回歸來估計凈利潤模型式（4），目標函數為：

min■（？字i-？字i）2 （5）

其中， ？字i為第i年觀測到的產業利潤實際值，N為觀測到的年數，？字i為第i年？字i的預測值。

（二）放松規制前的美國民航業凈利潤

在式（4）中增加一個截距項，這樣凈利潤模型修改為：

？字（t）=Ae■sin■+C （6）

我們使用航空運輸協會整理出的1960～1978年美國民航業年凈利潤數據來估計上述方程的參數。回歸結果見表1，相關系數為0.59。除了？子以外，其他參數都在5%水平上統計顯著。？子值很大說明振幅的增長速度很慢，則可以令？子=∞來移除式（6）的指數項。模型在移除指數項后的結果在表1中用粗體表示。筆者發現兩次估計之間并沒有很大差別，僅僅只是參數A相差了4%，因此，式（6）中的指數項可以被忽略，最終美國民航業放松規制前的凈利潤模型結果為：

？字（t）=-1.06sin■+0.904 （7）

最優擬合模型結果見圖2。

（三）放松規制后的美國民航業凈利潤

筆者根據航空運輸協會整理出來的1979—2010年美國民航業年凈利潤數據來作分析。回歸結果見表2，相關系數為0.88，T，t0，？子都在5%水平上統計顯著，A在10%水平上顯著。

？字（t）=-0.550e■sin■ （8）

最優擬合模型結果見圖3。

（四）放松規制對利潤周期的影響

1978年的放松規制對于美國民航業具有深遠的影響。放松規制顯著改變了指數遞減時間？子，在放松規制前的模型式（7）中，表現出無限指數遞減，而在放松規制后的模型式（8）中，該參數為有限值。這樣一來，放松規制前與放松規制后的周期表現就有很大的不同，前者表現出固定振幅的波動，而后者表現出振幅遞增的波動。放松規制前的利潤振幅要明顯小于放松規制后。

但是通過比較我們發現，放松規制前與放松規制后的基本周期幾乎相同，約為11年。放松規制雖然對振幅有影響，但是并沒有改變美國民航業的利潤周期。

（五）“911”對利潤周期的影響

“911”事件的發生，嚴重的影響了美國的民航運輸系統。為了測度其對利潤周期性的影響，本文利用1979～2001年的利潤數據繼續對凈利潤模型做估計：

？字（t）=-0.728e■sin■ （9）

相關系數為0.83，回歸結果見表3。T，t0，？子都在5%水平上統計顯著，A在10%水平上顯著。最優擬合模型結果見圖4。

我們發現凈利潤的表現并沒有很大程度上受到“911”事件的影響，比較圖3和圖4，放松規制和“911”事件都加劇了利潤的波動，但是產業的利潤周期并沒發生明顯的改變。

（六）全球民航業凈利潤

根據同樣的方法，全球民航業的凈利潤模型可以用方程10來估計。利潤數據來自1978—2010年ICAO的數據。回歸結果見表4，相關系數為0.84，所有參數都在5%水平上顯著。

？字（t）=-3.00e■sin■（10）

最優擬合模型結果見圖5。

四、民航業凈利潤模型的局限

本文的凈利潤模型是一個非常簡單的實證模型，并沒有強調因果關系和約束條件。很明顯，未來的產業增長將在某種程度上受到一定限制：有可能在資本投資環節上，行業正處于衰退期而出現了嚴重虧損，對于投資者來說，產業就不那么吸引人了。也可能雖然行業處于上升階段，但是產能和交通需求達到了一國航天系統的極限或者瓶頸，那么產業增長也同樣受到限制。這一點是應用該模型分析預測未來民航業系統表現和解釋結果方面需要注意的地方。

五、民航業利潤周期分析總結

本文運用了一個二階無阻尼系統將民航業利潤周期模型化。通過分析發現，美國民航業和全球民航業的基本周期分別為11.2年和10.5年。美國民航業的凈利潤分析表明該產業的基本周期是內生的，即在產業放松規制之前就已經存在。放松規制并沒有改變產業利潤的基本周期，但對于振幅具有很大的影響。同樣，“911”事件加劇了利潤的波幅，但是產業利潤的周期并沒發生明顯變化。■

（責任編輯：張恩娟）

參考文獻：

[1]Adam M. Pilarski. Why Can’t We Make Money in Aviation [M].Ashgate，2007.

[2]E.E. Bailey， D.R. Graham and D. P.Kaplan. Deregulating the Airlines [M].MIT Press， Cambridge， 1985.

[3]S. Morrison and C. Winston. The Economic Effects of Airline Deregulation [M].The Brookings Institution， Washington DC， 1986.

[4]Andreas Antoniou. The Factors Determining the Profitability of International Airlines： Some Econometric Results [J]. Managerial and Decision Economics， 1992.6： 503-514.

[5]R. Bruning and M.Y. Hu. Profitability， Firm Size， Efficiency and Flexibility in the US Domestic Airline Industry [J].International Journal of Transport Economic， 1988.3： 313-17.

[6]Tae Hoon Oum and Chun Yan Yu. An Analysis of

Profitability of the World’s Major Airlines [J].Journal of Air Transport Management， 1998.4：229-237.

[7]Anthony T.H. Chin， John H. Tay. Developments in Air Transport： Implications on Investment Decisions， Profitability and Survival of Asian Airlines [J].Journal of Air Transport Management， 2001.7：319-330.

[8]Helen Hong Jiang and R. John Hansman. An Analysis of Profit Cycles in the Airline Industry [R].Massachusetts Institute of Technology Cambridge， 2006.

[9]Dipendra Sinha. Safety， Profitability and the Load Factor for Airlines in the U.S.A. [J].Economics Bulletin， 2007.12：1-7.

[10]Paul Stephen Dempsey. The Financial Performance of the Airline Industry Post-Deregulation [J].Houston Law Review.2008.