中國(guó)機(jī)場(chǎng)效率及影響因素研究

（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116）

1 引言

隨著國(guó)際、國(guó)內(nèi)民航業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，如何提升機(jī)場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力成為政府以及相關(guān)利益者重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。機(jī)場(chǎng)作為城市和航空運(yùn)輸?shù)闹匾步煌ɑA(chǔ)設(shè)施，是綜合交通運(yùn)輸體系的重要組成部分，分析機(jī)場(chǎng)效率及機(jī)場(chǎng)效率的影響因素，對(duì)促進(jìn)綜合交通運(yùn)輸體系建設(shè)、提升機(jī)場(chǎng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。具體包括以下兩個(gè)方面：一是可以找出機(jī)場(chǎng)之間的差距，不同級(jí)別之間的機(jī)場(chǎng)可以相互學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)共同進(jìn)步；二是分析機(jī)場(chǎng)效率的影響因素，為提升機(jī)場(chǎng)之間的競(jìng)爭(zhēng)力指明方向。

2 文獻(xiàn)回顧

目前，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法研究已較為成熟，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多采用該方法研究機(jī)場(chǎng)效率。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)機(jī)場(chǎng)效率的影響因素進(jìn)行分析。Gillen和Lall首次使用DEA模型分析美國(guó)21個(gè)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率，并對(duì)機(jī)場(chǎng)效率的影響因素進(jìn)行回歸[1]。此后，DEA模型被廣泛用來(lái)評(píng)價(jià)機(jī)場(chǎng)效率。Adler與Liebert運(yùn)用DEA模型分析48家歐洲機(jī)場(chǎng)和3家澳大利亞機(jī)場(chǎng)的效率，結(jié)果表明，14%的機(jī)場(chǎng)效率相對(duì)有效[2]。在分析效率影響因素方面，Liu運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（NDEA）評(píng)價(jià)2009-2013年10家東亞機(jī)場(chǎng)公司的航空服務(wù)子流程和商業(yè)服務(wù)子流程的總體效率和運(yùn)營(yíng)效率，進(jìn)一步采用面板數(shù)據(jù)模型確定影響各個(gè)子流程效率的關(guān)鍵因素?；貧w分析結(jié)果顯示，服務(wù)航空公司的數(shù)量和目的地?cái)?shù)量對(duì)航空服務(wù)效率有顯著的正向影響；非航空收入和服務(wù)質(zhì)量對(duì)商業(yè)服務(wù)效率有顯著的正向影響[3]。Zou等運(yùn)用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型分析美國(guó)機(jī)場(chǎng)金融改革對(duì)機(jī)場(chǎng)效率的影響。結(jié)果表明，旅客設(shè)施費(fèi)用（PFC）與機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率有積極影響，機(jī)場(chǎng)改進(jìn)計(jì)劃（AIP）的資助對(duì)機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率有負(fù)向影響[4]。

隨著中國(guó)民航運(yùn)輸業(yè)的不斷發(fā)展，對(duì)于國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)效率的研究也受到關(guān)注。劉丹運(yùn)用多時(shí)期網(wǎng)絡(luò)DEA模型，評(píng)價(jià)海上絲綢之路沿線主要機(jī)場(chǎng)公司的運(yùn)營(yíng)效率[5]。李蘭冰與劉秉鐮采用DEA方法分析中國(guó)41家對(duì)外開放機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率及影響因素，Tobit回歸結(jié)果表明，候機(jī)樓面積、跑道數(shù)量、樞紐機(jī)場(chǎng)地位等均是影響機(jī)場(chǎng)無(wú)效率的關(guān)鍵因素[6]。

現(xiàn)有分析國(guó)內(nèi)外機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率的文獻(xiàn)，大部分是運(yùn)用傳統(tǒng)的效率評(píng)價(jià)方法，雖有一定的借鑒意義，但無(wú)法對(duì)有效機(jī)場(chǎng)進(jìn)行完全排序。為了解決上述文獻(xiàn)存在的不足，本文將運(yùn)用傳統(tǒng)DEA方法測(cè)算的結(jié)果作為“參考集”的標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)，然后采用廣義DEA方法分離“評(píng)價(jià)單元”與“參考集”，為無(wú)效機(jī)場(chǎng)找出改進(jìn)的信息，并從競(jìng)爭(zhēng)程度和機(jī)場(chǎng)特征兩方面對(duì)影響機(jī)場(chǎng)效率的因素進(jìn)行回歸分析，明確機(jī)場(chǎng)效率影響因素，從而為機(jī)場(chǎng)可持續(xù)發(fā)展提出更有針對(duì)性的對(duì)策建議。

3 機(jī)場(chǎng)效率評(píng)價(jià)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(lái)評(píng)價(jià)具有多個(gè)投入和多個(gè)產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit，DMU）間的相對(duì)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(wú)窮小量；為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)；n,θ分別為決策單元的個(gè)數(shù)和綜合效率值為松弛變量，為模型的最優(yōu)解，當(dāng)且時(shí)，稱該決策單元為DEA有效；當(dāng)時(shí)，稱該決策單元為非DEA有效。

3.2 廣義DEA模型

從評(píng)價(jià)參照集的角度看，傳統(tǒng)DEA模型是依據(jù)自評(píng)體系，參照有效前沿面的評(píng)價(jià)分析方法，因此無(wú)法自主選擇參考集[9]。因參考集選擇的不確定性，導(dǎo)致傳統(tǒng)DEA方法的結(jié)果具有相對(duì)性和隨機(jī)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(jìn)行效率評(píng)價(jià)，“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(jìn)信息[10]。

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

其中，d為一個(gè)正數(shù)，稱為移動(dòng)因子。為模型的最優(yōu)解，當(dāng)時(shí)，則稱該決策單元為G-DEA弱有效；當(dāng)且時(shí)，則稱該決策單元為G-DEA有效；當(dāng)時(shí)，稱該決策單元為非G-DEA有效；當(dāng)時(shí)，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(jī)場(chǎng)效率實(shí)證分析

4.1 指標(biāo)體系選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文將2011-2014年中國(guó)22個(gè)旅客吞吐量在1 000萬(wàn)人次以上的機(jī)場(chǎng)作為樣本，研究這些機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率。由于2014年22家樣本機(jī)場(chǎng)的客運(yùn)量占我國(guó)境內(nèi)民用航空機(jī)場(chǎng)總客運(yùn)量的67%，貨運(yùn)量占我國(guó)境內(nèi)民用航空機(jī)場(chǎng)貨運(yùn)量的85%。因此，所選樣本機(jī)場(chǎng)可以在一定程度上反映國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)情況。

在樣本選擇方面，將機(jī)場(chǎng)航空和非航空運(yùn)營(yíng)服務(wù)考慮在內(nèi)，從而使效率分析更加全面。指標(biāo)選取結(jié)果見表1。各機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源于機(jī)場(chǎng)官方網(wǎng)站、中國(guó)民用航空局、《從統(tǒng)計(jì)看民航》。

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

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

4.2 機(jī)場(chǎng)效率分析

首先通過(guò)傳統(tǒng)DEA-CCR模型找到效率較高的機(jī)場(chǎng)作為杠桿機(jī)場(chǎng)，運(yùn)用傳統(tǒng)DEA-CCR模型測(cè)算出各機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率，如圖1所示。

由圖1可知，將運(yùn)營(yíng)效率為1的標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)作為GDEA模型中的樣本單元。這些樣本單元在達(dá)到DEA有效的同時(shí)，還要具備一定的可參比性。標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)不僅要具有相同的投入產(chǎn)出，其運(yùn)營(yíng)過(guò)程也要相似，從而避免較大差異對(duì)結(jié)果干擾，保證樣本單元之間的同質(zhì)性。通過(guò)分析效率測(cè)算結(jié)果以及被參考頻次，選取的標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)為：深圳寶安、廣州白云、三亞鳳凰機(jī)場(chǎng)和廈門高崎機(jī)場(chǎng)。

圖1 2011-2014年中國(guó)機(jī)場(chǎng)的效率值（傳統(tǒng)DEA模型）

結(jié)合選擇的標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)，取d=1重新測(cè)算G-DEA模型下三個(gè)級(jí)別機(jī)場(chǎng)各年份效率及整體均值如圖2所示。

圖2 2011-2014年中國(guó)大型機(jī)場(chǎng)效率值（G-DEA）

4.2.1 機(jī)場(chǎng)整體效率分析。由圖2可知，樣本機(jī)場(chǎng)2011-2014年的效率整體均值呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，而大部分效率均值都在0.9以上，這一結(jié)果表明機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)狀況相對(duì)較好。根據(jù)傳統(tǒng)DEA模型測(cè)算結(jié)果，樣本機(jī)場(chǎng)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(shì)。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(duì)差異，而G-DEA模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)DEA有效單元進(jìn)行更明確的排名。根據(jù)圖2樣本機(jī)場(chǎng)的效率值可知，2014年機(jī)場(chǎng)效率均值有所下降，其可能的原因主要有以下兩個(gè)方面：一是機(jī)場(chǎng)設(shè)施影響。隨著國(guó)內(nèi)航空運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量增長(zhǎng)放緩，以及現(xiàn)有容量趨于飽和，大多數(shù)機(jī)場(chǎng)處于瓶頸期，例如：北京首都機(jī)場(chǎng)運(yùn)行資源的容量瓶頸問(wèn)題日益凸顯，不僅為機(jī)場(chǎng)的安全、運(yùn)行和服務(wù)工作帶來(lái)挑戰(zhàn)，也為機(jī)場(chǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展帶來(lái)了壓力。二是高速鐵路規(guī)劃及建設(shè)熱潮。高鐵建設(shè)熱潮將沖擊民航運(yùn)輸，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014年民航旅客運(yùn)輸量?jī)H保持水平波動(dòng)的情況下，同期的高鐵運(yùn)送旅客量年均增速達(dá)到20%以上。

4.2.2 不同級(jí)別機(jī)場(chǎng)效率分析。依據(jù)樣本機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量差異，將機(jī)場(chǎng)劃分為3個(gè)級(jí)別。I級(jí)機(jī)場(chǎng)有上海/浦東和北京/首都；II級(jí)機(jī)場(chǎng)有上海/虹橋、廣州/白云、成都/雙流、深圳/寶安和重慶/江北；III級(jí)機(jī)場(chǎng)有南寧/吳圩、鄭州/新鄭、長(zhǎng)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、?？?美蘭、福州/長(zhǎng)樂(lè)和貴陽(yáng)/龍洞堡。

從不同級(jí)別機(jī)場(chǎng)效率值看，I級(jí)機(jī)場(chǎng)2011-2014年的效率均值在1.549-1.701之間，II級(jí)機(jī)場(chǎng)2011-2014年的效率均值在0.968-1.007之間，III級(jí)機(jī)場(chǎng)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(jí)機(jī)場(chǎng)2011-2014年的平均效率值比II級(jí)機(jī)場(chǎng)的平均效率值高0.608，II級(jí)機(jī)場(chǎng)2011-2014年的平均效率值比III級(jí)機(jī)場(chǎng)的平均效率值高0.157，機(jī)場(chǎng)的級(jí)別越高，效率值越高，且高級(jí)別機(jī)場(chǎng)效率值遠(yuǎn)高于低級(jí)別機(jī)場(chǎng)，表明機(jī)場(chǎng)間發(fā)展不平衡的現(xiàn)象普遍存在。

4.2.3 各機(jī)場(chǎng)效率分析。分別從機(jī)場(chǎng)效率值看，2011-2014年效率值均大于1的機(jī)場(chǎng)有北京首都、上海浦東和上海虹橋機(jī)場(chǎng)，即實(shí)現(xiàn)G-DEA有效，且比標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)效率更優(yōu)。進(jìn)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(jìn)提供參考。

5 機(jī)場(chǎng)效率影響因素實(shí)證分析

5.1 變量選擇及模型構(gòu)建

影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率的因素不僅限于上述投入產(chǎn)出指標(biāo)，一些非投入產(chǎn)出因素也會(huì)對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率產(chǎn)生影響，因此，本文從競(jìng)爭(zhēng)程度和機(jī)場(chǎng)特征的角度來(lái)探討影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率的因素。競(jìng)爭(zhēng)程度由地面交通運(yùn)輸狀況和是否存在同城機(jī)場(chǎng)來(lái)反映；機(jī)場(chǎng)特征由機(jī)場(chǎng)地理位置和發(fā)展規(guī)模來(lái)反映，具體的變量選擇及說(shuō)明見表2。

表2 變量選擇及說(shuō)明

選擇表2中的變量為解釋變量，測(cè)算出的GDEA綜合運(yùn)營(yíng)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(duì)機(jī)場(chǎng)效率的影響程度。首先，對(duì)原始變量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以消除異方差的影響。然后，對(duì)具體的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)表明，拒絕混合估計(jì)模型；再進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果表明，P值為0.151，不顯著，拒絕固定效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此選擇建立隨機(jī)效應(yīng)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(jī)場(chǎng)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(jī)效應(yīng)模型，利用Eviews 8.0軟件進(jìn)行回歸分析，估計(jì)結(jié)果見表3。

表3 機(jī)場(chǎng)效率影響因素的回歸結(jié)果

從模型估計(jì)結(jié)果來(lái)看，同城多機(jī)場(chǎng)和機(jī)場(chǎng)發(fā)展規(guī)模對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有正向影響，地面交通運(yùn)輸狀況和機(jī)場(chǎng)地理位置則對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有負(fù)向影響。針對(duì)各變量的統(tǒng)計(jì)推斷和經(jīng)濟(jì)意義解釋如下：

5.2.1 競(jìng)爭(zhēng)程度因素分析。機(jī)場(chǎng)密度（MD）對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有顯著的正向促進(jìn)作用。上海是“一市多場(chǎng)”最典型的代表，擁有上海浦東和上海虹橋兩個(gè)國(guó)際化樞紐機(jī)場(chǎng)，兩機(jī)場(chǎng)由上海機(jī)場(chǎng)集團(tuán)統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)和管理，根據(jù)各自的特點(diǎn)相互補(bǔ)充，相互協(xié)調(diào)，競(jìng)爭(zhēng)與合作并存，達(dá)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(jī)場(chǎng)均為G-DEA有效狀態(tài)，并且遠(yuǎn)高于標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)的效率。一般來(lái)說(shuō)，短途航線和長(zhǎng)途航線的班機(jī)分別降落在虹橋機(jī)場(chǎng)和浦東機(jī)場(chǎng)，在某些特定的時(shí)候，兩個(gè)機(jī)場(chǎng)又互為備降機(jī)場(chǎng)。因此，一個(gè)城市多個(gè)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)有助于更加靈活高效地調(diào)控航空運(yùn)輸，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和資源的共享，最終提升機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率。

鐵路客貨運(yùn)量（ln（TKH））對(duì)機(jī)場(chǎng)效率具有負(fù)面的影響。因公路運(yùn)輸主要承擔(dān)短途客運(yùn)，鐵路運(yùn)輸承擔(dān)較多中長(zhǎng)途運(yùn)輸，所以僅選取與航空運(yùn)輸更相似的鐵路運(yùn)輸代表地面運(yùn)輸程度。根據(jù)表3結(jié)果顯示，鐵路客貨運(yùn)量變量的影響系數(shù)為-0.084，表明鐵路客運(yùn)量每提高1%，機(jī)場(chǎng)效率將會(huì)下降0.084%。鐵路運(yùn)輸以其安全高效、價(jià)格穩(wěn)定和轉(zhuǎn)換乘便捷等優(yōu)勢(shì)，吸引了大量的客流，而高速鐵路的開通使這些優(yōu)勢(shì)更加凸顯，加劇了中國(guó)運(yùn)輸業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，給航空運(yùn)輸帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)。已有研究結(jié)果顯示，當(dāng)鐵路旅行時(shí)間在5小時(shí)之內(nèi)時(shí)，其對(duì)于航空運(yùn)輸市場(chǎng)有明顯的分流作用[11]。

5.2.2 機(jī)場(chǎng)特征因素分析。機(jī)場(chǎng)等級(jí)（DJ）對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有顯著正向促進(jìn)作用。機(jī)場(chǎng)等級(jí)越高，表明機(jī)場(chǎng)規(guī)模越大，相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)更加完善，安全意識(shí)、服務(wù)意識(shí)也會(huì)更強(qiáng)，進(jìn)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(jī)場(chǎng)效率。

機(jī)場(chǎng)距市中心的距離（ln（JL））對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有負(fù)面影響。機(jī)場(chǎng)距市中心距離對(duì)機(jī)場(chǎng)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(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明其不是影響機(jī)場(chǎng)效率的有效變量。同時(shí)可以看出，機(jī)場(chǎng)距市中心距離每增加1%，機(jī)場(chǎng)效率會(huì)減少0.001%，表明兩者之間沒(méi)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(cè)算中國(guó)22個(gè)機(jī)場(chǎng)2011-2014年的效率，分別分析各機(jī)場(chǎng)效率、整體效率以及不同級(jí)別機(jī)場(chǎng)效率。在此基礎(chǔ)上，從競(jìng)爭(zhēng)程度和機(jī)場(chǎng)特征兩方面進(jìn)一步探究機(jī)場(chǎng)效率的影響因素。得出結(jié)論：（1）2011-2014年機(jī)場(chǎng)效率雖呈現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢(shì)，但整體效率較高；（2）不同級(jí)別的機(jī)場(chǎng)效率值差異較大；（3）建議有效機(jī)場(chǎng)將比其效率更優(yōu)的機(jī)場(chǎng)作為參照，無(wú)效機(jī)場(chǎng)應(yīng)將標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)作為參照，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)效率提升；（4）同城多機(jī)場(chǎng)和機(jī)場(chǎng)發(fā)展規(guī)模對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有顯著的正向影響，說(shuō)明鄰近多機(jī)場(chǎng)協(xié)作和自身規(guī)模提升有利于機(jī)場(chǎng)效率的提升，而地面鐵路交通運(yùn)輸對(duì)機(jī)場(chǎng)效率有負(fù)面影響，表明鐵路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸之間存在一般競(jìng)爭(zhēng)，使機(jī)場(chǎng)效率下降。

6.2 機(jī)場(chǎng)效率改善的建議

針對(duì)以上分析，對(duì)中國(guó)機(jī)場(chǎng)效率改善提出以下建議：

（1）形成同城或鄰近城市機(jī)場(chǎng)間的錯(cuò)位經(jīng)營(yíng)。同區(qū)域機(jī)場(chǎng)之間可以進(jìn)行錯(cuò)位經(jīng)營(yíng)，避免同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和資源的共享，最終提升機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率。例如，在上?！耙皇袃蓤?chǎng)”的運(yùn)營(yíng)模式中，虹橋機(jī)場(chǎng)則著重于承擔(dān)國(guó)內(nèi)航空運(yùn)輸任務(wù)，并保留國(guó)際機(jī)場(chǎng)的備降能力；而上海浦東機(jī)場(chǎng)應(yīng)憑借其國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)發(fā)展國(guó)際運(yùn)輸，尤其是要提升在東北亞市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)地位。

（2）促進(jìn)差異化競(jìng)爭(zhēng)和互補(bǔ)發(fā)展。機(jī)場(chǎng)效率影響因素結(jié)果顯示，鐵路客貨運(yùn)量與機(jī)場(chǎng)效率呈負(fù)相關(guān)，表明高鐵網(wǎng)的形成，給機(jī)場(chǎng)的發(fā)展帶來(lái)挑戰(zhàn)，機(jī)場(chǎng)亟待打破瓶頸，提升自身競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，機(jī)場(chǎng)的航班航線布局可重點(diǎn)向三個(gè)方向調(diào)整，即以國(guó)內(nèi)航線為主的市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)策略，轉(zhuǎn)向以開發(fā)國(guó)際和地區(qū)航線為主；由短程向中長(zhǎng)程航班調(diào)整；從點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的單級(jí)航線向串飛航線調(diào)整。另一方面，可將聯(lián)程聯(lián)運(yùn)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(diǎn)，推進(jìn)鐵路、民航建立多層次溝通聯(lián)系機(jī)制，在滿足旅客零換乘的同時(shí)，促進(jìn)機(jī)場(chǎng)業(yè)務(wù)提升，以提升機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率。

（3）構(gòu)建合理的機(jī)場(chǎng)建設(shè)等級(jí)。機(jī)場(chǎng)等級(jí)與機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率呈正相關(guān)關(guān)系，即等級(jí)高的機(jī)場(chǎng)對(duì)其運(yùn)營(yíng)有促進(jìn)作用。然而機(jī)場(chǎng)建設(shè)等級(jí)也要與航空客流量所要求的機(jī)場(chǎng)等級(jí)相一致，避免客貨量需求與機(jī)場(chǎng)等級(jí)不匹配的情況。因此，在構(gòu)建合理機(jī)場(chǎng)等級(jí)的基礎(chǔ)上，高等級(jí)的機(jī)場(chǎng)要充分利用現(xiàn)有資源，完善自身服務(wù)水平，提升客戶滿意度，提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率。

（4）完善機(jī)場(chǎng)周邊的交通設(shè)施。航空旅客是機(jī)場(chǎng)核心服務(wù)對(duì)象，進(jìn)出機(jī)場(chǎng)的地面交通首先要考慮這些消費(fèi)者，方便快捷的交通可以降低旅客到達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間和成本，從而降低旅客到達(dá)機(jī)場(chǎng)距離的敏感度。因此完善機(jī)場(chǎng)周邊交通，為旅客提供便捷、準(zhǔn)時(shí)的一站式服務(wù)，對(duì)機(jī)場(chǎng)未來(lái)發(fā)展尤為重要。例如：機(jī)場(chǎng)所在的城市可以建設(shè)運(yùn)輸量大、準(zhǔn)點(diǎn)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(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率。