中國機場效率及影響因素研究

（福州大學 經(jīng)濟與管理學院，福建 福州 350116）

1 引言

隨著國際、國內(nèi)民航業(yè)的競爭日益激烈，如何提升機場的競爭力成為政府以及相關(guān)利益者重點關(guān)注的問題。機場作為城市和航空運輸?shù)闹匾步煌ɑA(chǔ)設施，是綜合交通運輸體系的重要組成部分，分析機場效率及機場效率的影響因素，對促進綜合交通運輸體系建設、提升機場國際競爭力具有重要的現(xiàn)實意義。具體包括以下兩個方面：一是可以找出機場之間的差距，不同級別之間的機場可以相互學習，實現(xiàn)共同進步；二是分析機場效率的影響因素，為提升機場之間的競爭力指明方向。

2 文獻回顧

目前，數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法研究已較為成熟，國內(nèi)外學者大多采用該方法研究機場效率。在此基礎(chǔ)上，進一步對機場效率的影響因素進行分析。Gillen和Lall首次使用DEA模型分析美國21個機場的運營效率，并對機場效率的影響因素進行回歸[1]。此后，DEA模型被廣泛用來評價機場效率。Adler與Liebert運用DEA模型分析48家歐洲機場和3家澳大利亞機場的效率，結(jié)果表明，14%的機場效率相對有效[2]。在分析效率影響因素方面，Liu運用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包絡分析（NDEA）評價2009-2013年10家東亞機場公司的航空服務子流程和商業(yè)服務子流程的總體效率和運營效率，進一步采用面板數(shù)據(jù)模型確定影響各個子流程效率的關(guān)鍵因素。回歸分析結(jié)果顯示，服務航空公司的數(shù)量和目的地數(shù)量對航空服務效率有顯著的正向影響；非航空收入和服務質(zhì)量對商業(yè)服務效率有顯著的正向影響[3]。Zou等運用隨機效應回歸模型分析美國機場金融改革對機場效率的影響。結(jié)果表明，旅客設施費用（PFC）與機場生產(chǎn)效率有積極影響，機場改進計劃（AIP）的資助對機場生產(chǎn)效率有負向影響[4]。

隨著中國民航運輸業(yè)的不斷發(fā)展，對于國內(nèi)機場效率的研究也受到關(guān)注。劉丹運用多時期網(wǎng)絡DEA模型，評價海上絲綢之路沿線主要機場公司的運營效率[5]。李蘭冰與劉秉鐮采用DEA方法分析中國41家對外開放機場的運營效率及影響因素，Tobit回歸結(jié)果表明，候機樓面積、跑道數(shù)量、樞紐機場地位等均是影響機場無效率的關(guān)鍵因素[6]。

現(xiàn)有分析國內(nèi)外機場運營效率的文獻，大部分是運用傳統(tǒng)的效率評價方法，雖有一定的借鑒意義，但無法對有效機場進行完全排序。為了解決上述文獻存在的不足，本文將運用傳統(tǒng)DEA方法測算的結(jié)果作為“參考集”的標桿機場，然后采用廣義DEA方法分離“評價單元”與“參考集”，為無效機場找出改進的信息，并從競爭程度和機場特征兩方面對影響機場效率的因素進行回歸分析，明確機場效率影響因素，從而為機場可持續(xù)發(fā)展提出更有針對性的對策建議。

3 機場效率評價方法選擇

3.1 傳統(tǒng)DEA模型

Chranes等首次提出DEA-CCR模型[7]，該模型用來評價具有多個投入和多個產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit，DMU）間的相對有效性，其本質(zhì)是判斷各DMU是否位于有效前沿面上[8]。

其中，ε為非阿基米德無窮小量；為投入指標和產(chǎn)出指標；n,θ分別為決策單元的個數(shù)和綜合效率值為松弛變量，為模型的最優(yōu)解，當且時，稱該決策單元為DEA有效；當時，稱該決策單元為非DEA有效。

3.2 廣義DEA模型

從評價參照集的角度看，傳統(tǒng)DEA模型是依據(jù)自評體系，參照有效前沿面的評價分析方法，因此無法自主選擇參考集[9]。因參考集選擇的不確定性，導致傳統(tǒng)DEA方法的結(jié)果具有相對性和隨機性。廣義DEA模型以樣本單元為參考集，根據(jù)樣本前沿面提供的決策信息進行效率評價，“樣本前沿面”與“有效前沿面”相比，包含更廣泛的含義，可從多角度為決策單元提供改進信息[10]。

假設共有n個決策單元和k個樣本單元，都有m個投入和q個產(chǎn)出，第p個決策單元的投入、產(chǎn)出指標分別為同樣的，第j個樣本單元的投入、產(chǎn)出指標值分別為所有的取值均為正數(shù)。廣義規(guī)模報酬不變的G-DEA模型為：

其中，d為一個正數(shù)，稱為移動因子。為模型的最優(yōu)解，當時，則稱該決策單元為G-DEA弱有效；當且時，則稱該決策單元為G-DEA有效；當時，稱該決策單元為非G-DEA有效；當時，則表明該決策單元相比樣本單元更優(yōu)，且效率值越大，決策單元效率越高。

4 機場效率實證分析

4.1 指標體系選擇及數(shù)據(jù)來源

本文將2011-2014年中國22個旅客吞吐量在1 000萬人次以上的機場作為樣本，研究這些機場的運營效率。由于2014年22家樣本機場的客運量占我國境內(nèi)民用航空機場總客運量的67%，貨運量占我國境內(nèi)民用航空機場貨運量的85%。因此，所選樣本機場可以在一定程度上反映國內(nèi)機場的運營情況。

在樣本選擇方面，將機場航空和非航空運營服務考慮在內(nèi)，從而使效率分析更加全面。指標選取結(jié)果見表1。各機場的數(shù)據(jù)來源于機場官方網(wǎng)站、中國民用航空局、《從統(tǒng)計看民航》。

基于問題的學習（Problem-based learning，PBL）是以問題為基礎(chǔ)、以學生為中心、以教師為導向的教學方法，PBL能提升學生的學習興趣，培養(yǎng)學生自學和分析解決問題的能力。江蘇大學食品科學與工程專業(yè)在最新的2016版教學大綱中明確了以PBL教學方法重點打造“食品添加劑”課程，以期推進專業(yè)教學方法改革。因此，筆者對“食品添加劑”課程的教學方法進行了思考及初步實踐探索，以供食品類專業(yè)同行參考。

表1 投入產(chǎn)出指標

4.2 機場效率分析

首先通過傳統(tǒng)DEA-CCR模型找到效率較高的機場作為杠桿機場，運用傳統(tǒng)DEA-CCR模型測算出各機場運營效率，如圖1所示。

由圖1可知，將運營效率為1的標桿機場作為GDEA模型中的樣本單元。這些樣本單元在達到DEA有效的同時，還要具備一定的可參比性。標桿機場不僅要具有相同的投入產(chǎn)出，其運營過程也要相似，從而避免較大差異對結(jié)果干擾，保證樣本單元之間的同質(zhì)性。通過分析效率測算結(jié)果以及被參考頻次，選取的標桿機場為：深圳寶安、廣州白云、三亞鳳凰機場和廈門高崎機場。

圖1 2011-2014年中國機場的效率值（傳統(tǒng)DEA模型）

結(jié)合選擇的標桿機場，取d=1重新測算G-DEA模型下三個級別機場各年份效率及整體均值如圖2所示。

圖2 2011-2014年中國大型機場效率值（G-DEA）

4.2.1 機場整體效率分析。由圖2可知，樣本機場2011-2014年的效率整體均值呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，而大部分效率均值都在0.9以上，這一結(jié)果表明機場運營狀況相對較好。根據(jù)傳統(tǒng)DEA模型測算結(jié)果，樣本機場2011-2014年的效率均值分別為0.805、0.828、0.879和0.822，此效率變化也呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。雖然兩模型的效率變化類似，但傳統(tǒng)DEA模型不能表現(xiàn)出有效單元之間的相對差異，而G-DEA模型可以實現(xiàn)對傳統(tǒng)DEA有效單元進行更明確的排名。根據(jù)圖2樣本機場的效率值可知，2014年機場效率均值有所下降，其可能的原因主要有以下兩個方面：一是機場設施影響。隨著國內(nèi)航空運輸周轉(zhuǎn)量增長放緩，以及現(xiàn)有容量趨于飽和，大多數(shù)機場處于瓶頸期，例如：北京首都機場運行資源的容量瓶頸問題日益凸顯，不僅為機場的安全、運行和服務工作帶來挑戰(zhàn)，也為機場業(yè)務的發(fā)展帶來了壓力。二是高速鐵路規(guī)劃及建設熱潮。高鐵建設熱潮將沖擊民航運輸，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2014年民航旅客運輸量僅保持水平波動的情況下，同期的高鐵運送旅客量年均增速達到20%以上。

4.2.2 不同級別機場效率分析。依據(jù)樣本機場旅客吞吐量差異，將機場劃分為3個級別。I級機場有上海/浦東和北京/首都；II級機場有上海/虹橋、廣州/白云、成都/雙流、深圳/寶安和重慶/江北；III級機場有南寧/吳圩、鄭州/新鄭、長沙/黃花、三亞/鳳凰、廈門/高崎、青島/流亭、杭州/蕭山、烏魯木齊/地窩堡、南京/祿口、哈爾濱/太平、天津/濱海、大連/周水子、海口/美蘭、福州/長樂和貴陽/龍洞堡。

從不同級別機場效率值看，I級機場2011-2014年的效率均值在1.549-1.701之間，II級機場2011-2014年的效率均值在0.968-1.007之間，III級機場2011-2014年的效率均值在0.794-0.932之間。根據(jù)效率結(jié)果，I級機場2011-2014年的平均效率值比II級機場的平均效率值高0.608，II級機場2011-2014年的平均效率值比III級機場的平均效率值高0.157，機場的級別越高，效率值越高，且高級別機場效率值遠高于低級別機場，表明機場間發(fā)展不平衡的現(xiàn)象普遍存在。

4.2.3 各機場效率分析。分別從機場效率值看，2011-2014年效率值均大于1的機場有北京首都、上海浦東和上海虹橋機場，即實現(xiàn)G-DEA有效，且比標桿機場效率更優(yōu)。進一步采用G-DEA模型，分離“決策單元”和“參考集”，為有效單元的效率改進提供參考。

5 機場效率影響因素實證分析

5.1 變量選擇及模型構(gòu)建

影響機場運營效率的因素不僅限于上述投入產(chǎn)出指標，一些非投入產(chǎn)出因素也會對機場運營效率產(chǎn)生影響，因此，本文從競爭程度和機場特征的角度來探討影響機場運營效率的因素。競爭程度由地面交通運輸狀況和是否存在同城機場來反映；機場特征由機場地理位置和發(fā)展規(guī)模來反映，具體的變量選擇及說明見表2。

表2 變量選擇及說明

選擇表2中的變量為解釋變量，測算出的GDEA綜合運營效率值為被解釋變量，采用面板數(shù)據(jù)模型，分析各因素對機場效率的影響程度。首先，對原始變量數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，以消除異方差的影響。然后，對具體的模型進行檢驗，F(xiàn)檢驗表明，拒絕混合估計模型；再進行Hausman檢驗，結(jié)果表明，P值為0.151，不顯著，拒絕固定效應模型的原假設，因此選擇建立隨機效應模型，模型形式為：

其中E為G-DEA綜合效率值，β為待估參數(shù)，C為殘差變量，i、t分別為機場和年份，其中i=1，2，…，22，t=1，2，3，4。

5.2 影響因素分析

根據(jù)建立的隨機效應模型，利用Eviews 8.0軟件進行回歸分析，估計結(jié)果見表3。

表3 機場效率影響因素的回歸結(jié)果

從模型估計結(jié)果來看，同城多機場和機場發(fā)展規(guī)模對機場效率有正向影響，地面交通運輸狀況和機場地理位置則對機場效率有負向影響。針對各變量的統(tǒng)計推斷和經(jīng)濟意義解釋如下：

5.2.1 競爭程度因素分析。機場密度（MD）對機場效率有顯著的正向促進作用。上海是“一市多場”最典型的代表，擁有上海浦東和上海虹橋兩個國際化樞紐機場，兩機場由上海機場集團統(tǒng)一運營和管理，根據(jù)各自的特點相互補充，相互協(xié)調(diào)，競爭與合作并存，達到高效率的狀態(tài)。根據(jù)前文分析，2011-2014年上海浦東和上海虹橋機場均為G-DEA有效狀態(tài)，并且遠高于標桿機場的效率。一般來說，短途航線和長途航線的班機分別降落在虹橋機場和浦東機場，在某些特定的時候，兩個機場又互為備降機場。因此，一個城市多個機場的運營有助于更加靈活高效地調(diào)控航空運輸，實現(xiàn)優(yōu)勢互補和資源的共享，最終提升機場的運營效率。

鐵路客貨運量（ln（TKH））對機場效率具有負面的影響。因公路運輸主要承擔短途客運，鐵路運輸承擔較多中長途運輸，所以僅選取與航空運輸更相似的鐵路運輸代表地面運輸程度。根據(jù)表3結(jié)果顯示，鐵路客貨運量變量的影響系數(shù)為-0.084，表明鐵路客運量每提高1%，機場效率將會下降0.084%。鐵路運輸以其安全高效、價格穩(wěn)定和轉(zhuǎn)換乘便捷等優(yōu)勢，吸引了大量的客流，而高速鐵路的開通使這些優(yōu)勢更加凸顯，加劇了中國運輸業(yè)的競爭，給航空運輸帶來更大的挑戰(zhàn)。已有研究結(jié)果顯示，當鐵路旅行時間在5小時之內(nèi)時，其對于航空運輸市場有明顯的分流作用[11]。

5.2.2 機場特征因素分析。機場等級（DJ）對機場效率有顯著正向促進作用。機場等級越高，表明機場規(guī)模越大，相應的基礎(chǔ)設施會更加完善，安全意識、服務意識也會更強，進而有助于增加顧客滿意度，在保留原有客源的基礎(chǔ)上吸引更多新客源，提高機場效率。

機場距市中心的距離（ln（JL））對機場效率有負面影響。機場距市中心距離對機場效率影響系數(shù)為-0.001，P值為0.986，可以看出該變量的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，表明其不是影響機場效率的有效變量。同時可以看出，機場距市中心距離每增加1%，機場效率會減少0.001%，表明兩者之間沒有明顯的相關(guān)性。

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

本文利用廣義DEA模型測算中國22個機場2011-2014年的效率，分別分析各機場效率、整體效率以及不同級別機場效率。在此基礎(chǔ)上，從競爭程度和機場特征兩方面進一步探究機場效率的影響因素。得出結(jié)論：（1）2011-2014年機場效率雖呈現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢，但整體效率較高；（2）不同級別的機場效率值差異較大；（3）建議有效機場將比其效率更優(yōu)的機場作為參照，無效機場應將標桿機場作為參照，實現(xiàn)經(jīng)營效率提升；（4）同城多機場和機場發(fā)展規(guī)模對機場效率有顯著的正向影響，說明鄰近多機場協(xié)作和自身規(guī)模提升有利于機場效率的提升，而地面鐵路交通運輸對機場效率有負面影響，表明鐵路運輸和航空運輸之間存在一般競爭，使機場效率下降。

6.2 機場效率改善的建議

針對以上分析，對中國機場效率改善提出以下建議：

（1）形成同城或鄰近城市機場間的錯位經(jīng)營。同區(qū)域機場之間可以進行錯位經(jīng)營，避免同質(zhì)化競爭，實現(xiàn)優(yōu)勢互補和資源的共享，最終提升機場的運營效率。例如，在上海“一市兩場”的運營模式中，虹橋機場則著重于承擔國內(nèi)航空運輸任務，并保留國際機場的備降能力；而上海浦東機場應憑借其國際競爭優(yōu)勢，重點發(fā)展國際運輸，尤其是要提升在東北亞市場的競爭地位。

（2）促進差異化競爭和互補發(fā)展。機場效率影響因素結(jié)果顯示，鐵路客貨運量與機場效率呈負相關(guān)，表明高鐵網(wǎng)的形成，給機場的發(fā)展帶來挑戰(zhàn)，機場亟待打破瓶頸，提升自身競爭力。一方面，機場的航班航線布局可重點向三個方向調(diào)整，即以國內(nèi)航線為主的市場經(jīng)營策略，轉(zhuǎn)向以開發(fā)國際和地區(qū)航線為主；由短程向中長程航班調(diào)整；從點對點的單級航線向串飛航線調(diào)整。另一方面，可將聯(lián)程聯(lián)運作為兩網(wǎng)融合發(fā)展的主攻方向，綜合樞紐銜接作為融合發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點，推進鐵路、民航建立多層次溝通聯(lián)系機制，在滿足旅客零換乘的同時，促進機場業(yè)務提升，以提升機場運營效率。

（3）構(gòu)建合理的機場建設等級。機場等級與機場運營效率呈正相關(guān)關(guān)系，即等級高的機場對其運營有促進作用。然而機場建設等級也要與航空客流量所要求的機場等級相一致，避免客貨量需求與機場等級不匹配的情況。因此，在構(gòu)建合理機場等級的基礎(chǔ)上，高等級的機場要充分利用現(xiàn)有資源，完善自身服務水平，提升客戶滿意度，提高機場運營效率。

（4）完善機場周邊的交通設施。航空旅客是機場核心服務對象，進出機場的地面交通首先要考慮這些消費者，方便快捷的交通可以降低旅客到達機場的時間和成本，從而降低旅客到達機場距離的敏感度。因此完善機場周邊交通，為旅客提供便捷、準時的一站式服務，對機場未來發(fā)展尤為重要。例如：機場所在的城市可以建設運輸量大、準點率高、速度快、舒適性好的軌道交通，吸引更多的客源和貨源，提升機場運營效率。