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    我國航空客運市場集中度影響因素分析

    2019-03-30 03:26:05郭正光蘆一帆王貝
    創(chuàng)新科技 2019年12期

    郭正光 蘆一帆 王貝

    摘 要:本文旨在測算現階段我國航空客運行業(yè)市場集中度現狀、解構其主要影響因素、探尋促進其有序發(fā)展的可行對策。在產業(yè)組織理論視角下,以結構—行為—績效范式為邏輯框架,分析該行業(yè)市場集中度、產業(yè)行為和產業(yè)績效,厘清我國航空客運業(yè)市場集中度現狀的主要原因,采用多元回歸模型對主要觀點進行了驗證。分析發(fā)現:我國航空客運業(yè)的市場結構為高度寡占型;當前的政策重點是應擴大機隊規(guī)模,提高客運率和載運率,提升服務水平。

    關鍵詞:航空客運業(yè);市場集中度;SCP

    中圖分類號:F562.8;F224? ? 文獻標識碼:A? ? 文章編號:1671-0037(2019)12-17-11

    DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.12.003

    1 引言

    伴隨著我國人均GDP進入中等發(fā)達國家階段,航空客運業(yè)進入急速擴張時期。民航業(yè)十三五發(fā)展規(guī)劃中設計到2020年我國航空運輸年運輸總周轉量將達到1 700億噸千米,經濟社會效益更加顯著,航空服務覆蓋全國89%的人口。截至2019年底,我國共有運輸航空公司58家,其中上市公司7家;中航集團、東航集團、南航集團、海航集團這四大航空集團總周轉量共計940.8億噸千米,其余航空公司共完成運輸總周轉量142.3億噸千米。我國四大航空公司已經占據了航空客運產業(yè)絕大部分的市場份額。但是與設計目標相比仍有較大差距。

    當前,聚焦于我國航空客運業(yè)市場集中度及其影響因素的相關研究還較為匱乏。本文采用產業(yè)組織理論和多元線性回歸模型分析工具,首先,收集國內四大航空公司從2008—2017年客運量數據,計算絕對指標CRn與相對指標HHI,測度我國航空客運公司的市場集中程度;其次,運用產業(yè)組織理論的SCP范式對我國航空公司的發(fā)展現狀—行為—績效進行分析;再次,通過運用Eviews7.2軟件設計計量實證模型對核心觀點進行檢驗;最后,提出促進我國航空客運業(yè)市場集中度優(yōu)化升級的對策,試圖推進我國航空客運業(yè)的有序發(fā)展、優(yōu)化航空客運市場結構、滿足國內社會航空客運市場需求。

    改革開放至今,我國航空運輸業(yè)已經發(fā)展壯大為僅次于美國的全球第二大航空運輸系統(tǒng)[1]。航空產業(yè)存在較高市場集中度,金怡苑分析認為我國過度的市場集中度不利于航空客運業(yè)的發(fā)展,同時我國政府從管理型政府到服務型政府的職能轉變,為該行業(yè)發(fā)展提供了有利的條件[2]。張晶認為我國機場總旅客吞吐量增長速度很快,增速顯著高于國際平均整體水平[3]。2019年我國人均航空出行0.40次,低于全球平均水平0.14次,但是這一差距也是我國航空客運業(yè)發(fā)展的空間。

    2 我國航空客運業(yè)發(fā)展現狀

    2.1 我國航空客運業(yè)進入壁壘

    2.1.1 規(guī)模經濟性壁壘。航空客運業(yè)是資本密集型的行業(yè),固定資產占據總資產的比重較高,其規(guī)模經濟性效應尤為突出。我國四大航空集團支配了大部分的航空優(yōu)勢資源,而且在網絡外部性條件下也非常占優(yōu)勢,因而也進一步拉大了與其他航空公司的差距[4-6]。新成立的民營航空企業(yè)因為起步晚,在機隊數量、航線航班、產品銷售、知名度等方面可能具有先天劣勢,而且公司的運營成本如管理成本、生產成本、培訓成本、維修成本等都會在達到一定規(guī)模后才開始下降[7-8]。

    2.1.2 規(guī)章制度性壁壘。規(guī)章制度性壁壘由于受到法律法規(guī)和社會習俗的約束,顯著降低了產業(yè)效率[9]。眾所周知,飛機是事故率最低的交通方式,但發(fā)生事故后的生還率卻是最低的。因此,飛機運行安全是國家相關監(jiān)管部門審核的重中之重。新建的航空公司要想成功取得營業(yè)許可,就一定會受到除了安全之外的管理、運輸和基礎設施等方面的嚴格審查[10]。

    2.2 我國航空客運業(yè)市場行為

    市場行為是指企業(yè)為了在市場競爭中取得更高的收入、利潤而采取的行為。

    2.2.1 定價行為。機票具有易腐性,航班客座率很難達到100%,因此,在飛機出發(fā)前可能會大幅度降低該航班機票價格以盡可能吸引旅客,而每吸引一名旅客,航空公司所獲得的利潤遠高于成本[11]。

    2.2.2 服務產品差異化。航空公司通過提供不同的服務進行競爭。在軟件上,如推進網絡平臺的建設,利用微信、QQ等平臺進行營銷;在硬件上,如引進先進的機型,提高乘坐飛機的舒適度,以及從購票到乘機和售后的一整套服務的水平,尤其在乘機過程中的服務是旅客十分看重的環(huán)節(jié)[12]。

    2.3 我國航空客運業(yè)市場績效

    市場績效是指在一定的市場結構下,由一定的市場行為所形成的價格、產量、利潤、產品質量、技術進步等方面的最終經濟成果[13]。本文主要從產出水平和運輸效益兩方面進行分析。

    2.3.1 產出水平分析。如表1和表2數據顯示:2008—2017年國內客運量以及客運收入穩(wěn)步上升。全行業(yè)客運量從1.9億人次增長到4.88億人次,增長了近2.57倍。而全行業(yè)客運收入從1 728億元增長到5 333.8億元,增長了近3.09倍,這表明我國航空客運業(yè)處于高速增長期。

    2.3.2 運輸效益分析。航空客運運輸效益指航空客運業(yè)內資源的有效利用程度。而正班客座率與正班載運率是該行業(yè)的重要服務指標,其比率越高,說明客運資源的有效利用程度越高,獲利能力越強。由圖1可知,我國正班客座率和正班載運率總體呈緩慢上升態(tài)勢,這表明我國航空客運業(yè)的運力不斷提高,獲利能力也不斷提高。

    3 我國航空客運市場集中度測算

    3.1 我國航空客運市場集中度含義

    我國航空客運市場集中度是指在我國航空客運業(yè)市場結構的集中程度,也可以反映最大的幾家企業(yè)對于該市場的壟斷程度。市場集中度既體現市場集中的水平,也可以衡量市場結構。我國四大航空公司在客運市場份額越高,說明其市場集中的水平越高,即壟斷程度越高。在產業(yè)組織理論中較為常用的集中度指標是絕對集中度CRn和赫希曼赫芬達爾指數HHI。

    3.2 我國航空客運產業(yè)絕對集中度CRn指數

    絕對集中度指標CRn是最基本的市場集中度指標,它是指產業(yè)中產出規(guī)模最大的前n家企業(yè)的有關數值(可以是產值、產量、銷售額等)的市場份額的加總。它的優(yōu)點在于實際操作中簡單易行,并且能較為形象地反映市場集中情況。比較權威的是貝恩對美國產業(yè)壟斷和競爭的劃分,見表3。

    由表4可知,2008—2017年,我國四大航空公司客運量這一指標的CR4在72%~83%之間,求和后計算平均值為77.53%,根據貝恩的劃分,屬于寡占II型。截至2010年底,我國共有43家運輸航空公司;截至2017年底,數量增長到了58家,而四大航空公司占據了市場絕大部分份額。2007—2009年,四大航空公司客運量CR4穩(wěn)中有降,2010年迅速提高了近10%的市場份額,隨后連續(xù)7年下降,2017年回升。這可能與國家降低準入門檻以及其他民營航空公司和地方航空公司進入市場有關。

    根據表5可知,2008—2017年,南航的市場份額由2008年的30.05%下降到2017年的22.83%,國航的市場份額從17.62%增加到21.74%,東航的市場份額從19.17%增加到20.11%,海航市場份額持續(xù)上升,由7.25%到13.04%??v觀表4和表5,我國航空客運產業(yè)的市場集中度由高度集中到逐漸分散,隨后重組合并再次高度集中,而后又分散。

    3.3 我國航空客運產業(yè)相對集中度HHI指數

    赫希曼(HHI)指數是另一個衡量市場集中度的常用指標。赫希曼指數的計算公式是HHI=[i=1NXi/X2=i=1NSi2],(右邊公式中的2表示2次方),Si=Xi/X表示第i個企業(yè)的市場占有率即市場份額,N為該產業(yè)內的企業(yè)數。赫希曼指數包括了行業(yè)中所有大小企業(yè)的市場份額。HHI指數值在1/N到1之間,越趨近于1則市場集中度越高。所得市場份額的值平方后對市場中規(guī)模較大企業(yè)的市場份額的變化更加敏感,可以更加真實地體現出公司之間規(guī)模的差距。需要注意的是,用HHI指數對市場進行劃分的時候,一般將結果擴大10 000倍,以更清楚地展現企業(yè)規(guī)模的差距。

    結合表6和表7可以看出,2008—2009年屬于低寡占I型,2010—2011年屬于高寡占II型,但指數依然是在下降,而2012—2017年穩(wěn)中有降,均屬于低寡占I型??傮w來說,我國航空客運產業(yè)HHI指數呈現波動下降趨勢,這和CR4指數趨勢大體一致。綜合以上HHI數據,得出我國航空客運產業(yè)屬于低寡占I型。

    由上述可知,由行業(yè)集中率CR4得出寡占II型,而由赫希曼指數HHI得出低寡占I型,造成兩者有出入的原因可能是行業(yè)集中率CRn和赫希曼指數HHI存在的特性和缺陷。CRn不能充分體現企業(yè)規(guī)模分布的差距,如CR4均為80%的兩個行業(yè)的份額卻不一樣,因為一個行業(yè)可能只存在幾家企業(yè),而另一個行業(yè)可能存在幾十家甚至幾百家企業(yè);而HHI指數則對數據要求較高,含義不直觀,而且在計算HHI指數過程中,可忽略過小的競爭對手。

    4 我國航空客運業(yè)較高市場集中度的影響因素分析

    針對我國航空客運業(yè)目前較高市場集中度的現狀,航空客運業(yè)具有自然壟斷性,該行業(yè)的市場集中度太低則不利于發(fā)揮自然壟斷的正面效應。造成較高市場集中度的原因可能存在很多,下面選取飛機數量、國民總收入和入境旅游人數這三個因素討論與客運量存在的關系。具體方法是通過最小二乘法估計多重共線性檢驗,運用異方差檢驗和時間序列數據的自相關檢驗尋找出其發(fā)揮作用較大的影響因素。

    4.1 變量設定和選取

    ①四大航空公司占據了全行業(yè)客運量的75%以上,基本可以代表我國民航客運業(yè)發(fā)展的現狀,因而選取四大航空公司客運量作為被解釋變量Y。

    ②飛機作為運輸工具,在其他條件不變的情況下,飛機數量的多少直接關系到最大的旅客乘載量。航空公司通過不斷退出老飛機、引入新飛機,且引入數量遠遠大于退出數量,以保證機隊的數量優(yōu)勢。在其他條件不變的情況下,飛機數量越多,航空公司的載客數量越高。因而將飛機數量(架)作為解釋變量X1。

    ③隨著我國經濟的不斷發(fā)展,2008—2017年,我國國民總收入由321 500.5億元增長到824 828.4億元,人均國內生產總值由24 121元增長到59 660元,人們生活水平不斷提高,在出行方面坐飛機的人數也會增加,頻率也就變得更高。另外,國民總收入的提高,使得國家和企業(yè)可以加大資金支持力度發(fā)展我國民航事業(yè),如降低通用航空零部件進口關稅,增加航線數和航班數,提高從購票至到達目的地中間一系列服務質量,這些客觀條件也使得更多的人乘坐飛機出行。理論上認為國民總收入與我國民航客運量之間有著密切的聯系,因而將國民總收入(萬元)設為解釋變量X2。

    ④入境一般要乘坐飛機,隨著我國旅游資源的保護與開發(fā),入境人數自2008年的13 002.74萬人次增長到13 948萬人次,我國旅游市場潛力依舊很大,對我國國際航線的客運量增長理論上有較大關系,因而把入境旅游人數(萬人次)作為解釋變量X3。

    4.2 具體假設

    ①飛機數量(架)與航空客運量(萬人)呈正相關關系。

    ②國民總收入(萬元)與航空客運量(萬人)呈正相關關系。

    ③入境旅游人數(萬人次)與航空客運量(萬人)呈正相關關系。

    4.3 最小二乘法的多元線性回歸模型

    設Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ,其中,μi表示隨機誤差項,運用最小二乘法做多元線性回歸模型分析,最小二乘法估計結果如圖2所示。

    4.3.1 多重共線性檢驗與修正。首先應該通過相關系數矩陣進一步查看多重共線性的可能性,并通過逐步回歸法驗證與修正。具體操作方法是:首先,通過被解釋變量Y對設定的每一個解釋變量X簡單回歸;其次,保留對被解釋變量Y貢獻最大的解釋變量X,然后用貢獻最大的解釋變量X所對應的回歸方程作為基礎,再逐個引入其余解釋變量。這個過程可能出現三種情況:①如果新變量的引入使修正的可決系數和F檢驗改進了,且其他回歸系數的t檢驗值依舊是顯著的則保留。②若新變量未能改進可決系數和F檢驗,且對其他回歸系數估計值的t檢驗沒有帶來什么影響,則可以剔除。③若新變量沒有改進修正的可決系數和F檢驗,也影響了其他回歸系數估計值的數值或者符號,致使某些回歸參數不通過t檢驗,說明存在了嚴重的多重共線性,則可以剔除。最終只保留那個改進了可決系數和F檢驗且通過t檢驗的解釋變量。

    下面計算各解釋變量的相關系數矩陣(小數點后保留6位小數),結果如圖3所示。

    由圖3可知三個變量兩兩之間的相關系數非常接近1,因而相關程度非常高,可以得出結論:存在多重共線性。

    下面,利用逐步回歸法做Y對X1,X2,X3,的一元回歸,其結果整理為見表8。

    以可決系數R2的大小為依據并且在顯著水平為5%的條件下,經查表得tα/2(3)=2.365,對解釋變量t值的絕對值進行比較,得到從最重要到次要的排序,R2值由大到小依次為X1,X2,X3。X1最大,因此,在X1的基礎上,按照R2值的大小,逐個把X2和X3引入一元回歸模型。

    步驟如下:①以Y=-463 38.72+22.794 21X1為基礎,首先把代表國民總收入的解釋變量X2引入模型回歸結果為:Y=-534 47.31+26.516 58X1-1.11e-06X2(145 88.72)(7.544 552)(2.24e-06)t=(-3.663 605)(3.514 666)(-0.495 823)

    R2=0.992 535,[R2]=0.990 402,F=465.371 2,n=10

    由圖4、圖5顯示數據可知,可決系數R2值變大,說明模型擬合優(yōu)度變好,但改進的可決系數變小,而且現在的F統(tǒng)計量為465.371 2,低于原有的1 027.344,而且X2的系數為負,說明國民總收入(萬)對客運量存在嚴重的多重共線性,所以把X2剔除。

    ②把代表入境旅游人數(萬人次)的解釋變量X3引入模型回歸,結果見圖6。

    根據圖6可知:Y=-520 86.48+22.502 86X1+0.511 558X3

    (134 92.49)(1.005 824)(1.176 393)

    t=(-3.860404)(22.37256)(0.434853)

    R2=0.992 476,[R2]=0.990 327,F=461.699 4,n=10

    上式可知,在X1的基礎上,R2變大,但2和F值均變小,所以存在嚴重的多重共線性,因此,將解釋變量X3剔除。

    綜上所述,最后的模型為:

    Y=-463 38.72+22.794 21X1

    (256 8.225)(0.711 159)

    t=(-18.043 10)(32.052 21)

    R2=0.992 273,[R2]=0.991 307,F=102 7.344,n=10

    4.3.2 異方差的檢驗與修正。因為樣本數為10不適用于Goldfeld-Quandt檢驗,此檢驗只適用于大樣本數據,因而我們選用White進行檢驗,構造輔助函數為бt2=α0+α1Xt1+α2Xt2+νt,輔助函數是一元函數,所以不存在交叉項乘積,其結果如圖7所示。

    由圖7可知,nR2=0.816 509,經查表χ20.05(2)=5.991 5,(2)為輔助函數的變量個數。nR2<χ20.05(2),所以不拒絕原假設,拒絕備擇假設,表明模型不存在異方差。

    4.3.3 自相關的檢驗與修正。由于樣本容量為10,不滿足DW檢驗樣本數必須大于等于15的要求。因此,選用Breush-Godfre檢驗即LM檢驗,其檢驗結果如圖8所示。

    由結果可知,LM=TR2=10*R2=0.160 815,在α=0.05下查χ2分布表的臨界值χ20.05(2)=5.991 47,因為nR2=0.160815<χ20.05(2)=5.99147,(2)為滯后階數。所以接受原假設,拒絕備擇假設,表明模型不存在自相關。

    所以最終的回歸模型為:

    Y=-46 338.72+22.794 21X1

    (2 568.225)(0.711 159)

    t=(-18.043 10)(32.052 21)

    R2=0.992 273,[R2]=0.991 307,F=102 7.344,n=10

    由上式分析其經濟意義為:在其他條件不變的前提下,飛機數量X1每增加1單位,則客運量增加22.794 21單位。

    4.4 實證檢驗結果的經濟分析

    第一,X1系數為22.794 21,說明飛機數量與客運量呈正相關關系,與假設一致。其經濟學意義為在其他條件一定的前提下,每增加1單位X1的投入,便增加22.794 21單位的Y。第二,X2系數為-1.11,說明國民總收入與客運量呈負相關關系。一般認為兩者應呈正相關關系,國民總收入是反映整體經濟活動的重要指標,造成與常識相反可能是因為國民總收入自身不能反映收入分布、貧富差距這些情況。第三,X3系數為0.511 558,說明入境旅游人數與客運量呈正相關關系,與假設一致,因為其沒有通過t和F檢驗,所以理論上應予以剔除。

    5 促進我國航空客運業(yè)市場集中度優(yōu)化升級的對策

    轉變政府職能,適度降低準入門檻,鼓勵發(fā)展航空客運業(yè)。壁壘較高會增大我國新生民營航空公司和地方性航空公司進入該行業(yè)的阻力,增加企業(yè)生存成本,因此處理好政府與企業(yè)的關系,轉變政府職能,向服務型政府轉變,適度降低航空客運業(yè)準入門檻,提高該行業(yè)的活力。增加民營航空公司和地方性航空公司的補貼,降低稅收以減輕其負擔,為其發(fā)展提供有利條件,從而推動我國民營航空公司與地方性航空公司的發(fā)展。完善民航業(yè)相關法律法規(guī)。建設起比較完善的民航法規(guī)與標準體系,做到有法可依。完善民航業(yè)管理機制,加大民航業(yè)管理部門對民航企業(yè)的管理力度與水平,鼓勵引導國內外企業(yè)發(fā)展民航業(yè)配套服務業(yè),打造航空經濟產業(yè)鏈。創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力,創(chuàng)新驅動實質上是人才驅動,因此加大專業(yè)人才吸引力度,完善人才培養(yǎng)機制,從人才的實際需要出發(fā),為其創(chuàng)造良好的工作環(huán)境,讓人才充分展示才華。打造綠色低碳航空。優(yōu)化航路航線,盡量采取直線飛行。優(yōu)化地面指揮系統(tǒng),減少無效飛行和等待時間。引進節(jié)能環(huán)保機型,淘汰油耗高,維修率高的老舊飛機。推進生物燃油研究和應用,推動節(jié)能環(huán)保材料和新能源的應用。擴大機隊規(guī)模。通過設置解釋變量,經計算得出飛機數量與客運量呈正相關,因此擴大機隊規(guī)模,增設航班也是一個解決方法。建立鐵路業(yè)與民航客運業(yè)的良性競爭。高速鐵路與民航運輸互為替代出行方式,因此兩者的良性競爭一定程度上會互相促進發(fā)展。另外,在出行熱季,如春節(jié)、國慶節(jié),通過適當的降價或增加線路和航班達到共贏。大力發(fā)展旅游業(yè)。大力發(fā)展我國旅游業(yè),在保護我國現有旅游資源的基礎上,挖掘新的旅游項目,吸引國內外游客,一方面促進旅游業(yè)的發(fā)展,另一方面可以促進航空客運量的提升,推動我國經濟的進一步提高。

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    Analysis on the Influencing Factors of Market Concentration of Air Passenger Transport in China

    Guo Zhengguang, Lu Yifan, Wang Bei

    (Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou Henan 450015)

    Abstract: This paper aims to explore the current situation, the influencing factors and the countermeasures for optimization of market concentration in China's air passenger industry. This paper took the theory of industrial organization and the multiple regression model as the methods for analysis, and the structure-behavior-performance paradigm as the basic framework. The main research contents were to analyze out the market structure of China's air passenger industry as highly oligopolistic based on the two indicators of market concentration in the theory of industrial organization, and to understand the causes of the current situation of market concentration of China's air passenger industry through the analysis of industrial behavior and industrial performance. Finally, this paper integrated the market structure-behavioral-performance and regression models, and put forward countermeasures such as expanding fleet size, improving passenger transport rate and carrying rate, and improving service level.

    Key words: air passenger industry; market concentration; influencing factors

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