民航業(yè)再放松規(guī)制對(duì)其發(fā)展效率的影響

摘要：中國民航業(yè)自1980年開始進(jìn)行放松規(guī)制改革，經(jīng)過不斷嚴(yán)格與放松規(guī)制的往復(fù)過程，從2002年到今天是最后一階段的放松過程。利用2008—2018年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，根據(jù)多元線性回歸模型對(duì)民航業(yè)再放松規(guī)制階段的改革績(jī)效進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，這一階段的規(guī)制放松政策能夠顯著改善民航業(yè)的發(fā)展效率，并根據(jù)分析結(jié)果提出逐步放松規(guī)制、建立適合我國本土發(fā)展的規(guī)則制度等政策建議。

關(guān)鍵詞：民航業(yè)??規(guī)制放松??發(fā)展效率

一、問題提出

我國民航業(yè)從最初發(fā)展到今天，經(jīng)歷了嚴(yán)格規(guī)制—放松規(guī)制—再規(guī)制—再放松的發(fā)展歷程，其中最后一個(gè)階段的再放松是從2002年開始直到今天。從西方國家的規(guī)制經(jīng)驗(yàn)來看，在可競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)理論形成之后，以美國為代表的西方國家紛紛開始放松對(duì)民航業(yè)的經(jīng)濟(jì)規(guī)制，放松規(guī)制的政策為行業(yè)的發(fā)展帶來了正向效應(yīng)，價(jià)格下降，旅客數(shù)量增加，生產(chǎn)效率提高。我國的民航業(yè)在1983年之后的放松規(guī)制，是否還能對(duì)行業(yè)發(fā)展效率產(chǎn)生同樣顯著的積極影響呢？本文選取2008年到2018年的行業(yè)數(shù)據(jù)，通過多元線性回歸模型，來對(duì)2002年以后的再放松規(guī)制對(duì)民航業(yè)的發(fā)展效率的影響進(jìn)行實(shí)證分析，以期能夠?qū)χ袊窈綐I(yè)規(guī)制改革以及提高其經(jīng)濟(jì)效率提供有益的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來，國內(nèi)學(xué)者對(duì)民航業(yè)改革績(jī)效進(jìn)行了部分研究。王曉華（2007）運(yùn)用DEA模型，選取2000-2005年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但是數(shù)據(jù)選取太少，缺乏說服力。李眺、王菁等運(yùn)用可競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)理論對(duì)發(fā)達(dá)國家民航業(yè)放松規(guī)制效果進(jìn)行分析，啟示我國民航業(yè)規(guī)制改革應(yīng)該選擇溫和的改革方式。郭濤、趙德起（2017）選取了1995-2015年的數(shù)據(jù)，以半對(duì)數(shù)回歸模型為分析工具，通過熵值法來計(jì)算民航業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，得到的結(jié)論是規(guī)制改革提高了我國民航的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，但規(guī)制改革的力量沒有充分體現(xiàn)。謝泗薪、侯蒙（2017）分別以民航業(yè)發(fā)展效率和民航運(yùn)輸業(yè)務(wù)總量為因變量建立了兩個(gè)多元線性回歸模型，其中對(duì)民航業(yè)發(fā)展效率（TE）的測(cè)算采用了DEA模型，得到的結(jié)論是規(guī)制管制對(duì)民航業(yè)的發(fā)展影響顯著，為了使民航業(yè)發(fā)展更有效率，仍需要適當(dāng)加強(qiáng)規(guī)制改革?？傮w來說，針對(duì)民航業(yè)規(guī)制改革績(jī)效的研究文獻(xiàn)，部分學(xué)者使用DEA模型來衡量改革績(jī)效，也有部分學(xué)者通過賦值法來量化規(guī)制改革，具體做法是根據(jù)不同階段規(guī)制政策的變化分別取不同的值。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選取及來源說明

本文以2008—2018年為樣本區(qū)間，所涉及的變量主要有民航業(yè)從業(yè)人員數(shù)（人）、航線條數(shù)（條）、機(jī)場(chǎng)個(gè)數(shù)（個(gè)）、航班載運(yùn)率（%）、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、民航旅客周轉(zhuǎn)量（億人公里）、航空公司營業(yè)收入（億元）、飛機(jī)日利用率（小時(shí)）。數(shù)據(jù)主要來源于歷年《從統(tǒng)計(jì)看民航》及Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選擇

1.解釋變量。放松規(guī)制LNFSGZ：本文針對(duì)民航業(yè)規(guī)制放松政策，選取從業(yè)人員數(shù)量、航線條數(shù)、機(jī)場(chǎng)個(gè)數(shù)三個(gè)指標(biāo)，收集2008—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用熵值法計(jì)算得出三者在規(guī)制放松中的權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，從而將規(guī)制放松變量量化，記為FSGZ。

2.控制變量。（1）載運(yùn)率LNZYL：航班載運(yùn)率是指飛行器實(shí)際業(yè)務(wù)運(yùn)載量與可提供的最大運(yùn)載之比，用以反映航班運(yùn)力的利用程度，是航班效益的重要指標(biāo)。計(jì)算公式為：航班運(yùn)載率=航線總周轉(zhuǎn)量/航線最大周轉(zhuǎn)量x100%。將航班載運(yùn)率記為ZYL。（2）消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)LNCPI：消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)是指反映居民家庭一般購買的消費(fèi)品和服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(jià)格水平變動(dòng)情況的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，一般來說，消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的變動(dòng)可以反映通貨膨脹或緊縮的程度，記為CPI。

3.被解釋變量。民航業(yè)發(fā)展效率LNFZXL：對(duì)民航業(yè)發(fā)展效率的量化采用同上的方法，選取旅客周轉(zhuǎn)量、航空公司營業(yè)收入、飛機(jī)平均日利用率三個(gè)指標(biāo)，通過熵值法計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，最后加權(quán)得到發(fā)展效率的量化指標(biāo)，記為FZXL。

（三）數(shù)據(jù)特征

計(jì)算出來的各數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。可以看出，就均值而言，各個(gè)數(shù)據(jù)的差別較大，放松規(guī)制的均值較大，載運(yùn)率的規(guī)制較小;就標(biāo)準(zhǔn)差來看，載運(yùn)率、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差都比較小，說明這兩個(gè)變量的分布比較集中;發(fā)展效率、放松規(guī)制的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明分布比較分散。

（四）模型構(gòu)建

為了分析中國民航業(yè)的發(fā)展效率的影響因素，本文建立了計(jì)量模型，見式（1）：

（1）

以上模型中，為模型的常數(shù)項(xiàng)，LNFZXL為民航業(yè)發(fā)展效率的自然對(duì)數(shù);自變量LNFSGZ為民航業(yè)的規(guī)制放松，LNZYL為載運(yùn)率的自然對(duì)數(shù)，LNCPI為消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的自然對(duì)數(shù)。

（五）計(jì)量結(jié)果

根據(jù)stata14對(duì)以上的模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：

根據(jù)表2中的回歸結(jié)果，判定系數(shù)^2=0.9912，擬合程度較好。其中，放松規(guī)制對(duì)發(fā)展效率有著顯著的正向影響（=0.6477，p=0.000，在1%的置信水平下顯著）;載運(yùn)率對(duì)發(fā)展效率有著顯著的正向影響（=6.3299，p=0.000，在1%的置信水平下顯著），而衡量宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)對(duì)發(fā)展效率有著顯著的負(fù)向影響（=-3.4011，p=0.007，在1%的置信水平下顯著），當(dāng)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)上漲時(shí)，代表經(jīng)濟(jì)社會(huì)中可能已經(jīng)出現(xiàn)了通貨膨脹，此時(shí)民航業(yè)的發(fā)展效率是顯著下降的。

（六）顯著性檢驗(yàn)

通過上述回歸，可以看出放松規(guī)制和載運(yùn)率對(duì)發(fā)展效率有正向影響，消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)對(duì)發(fā)展效率有負(fù)向影響。這里通過對(duì)子樣本再次回歸、檢驗(yàn)異方差、檢驗(yàn)自相關(guān)、檢驗(yàn)多重共線性四種方法來對(duì)模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.對(duì)子樣本再次回歸。在上文計(jì)量模型的基礎(chǔ)上，分別取2008-2013年的數(shù)據(jù)作為子數(shù)據(jù)再次進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：

在表3子樣本再次回歸的結(jié)果中，判定系數(shù)^2=0.9879，擬合程度較好。其中，放松規(guī)制對(duì)數(shù)對(duì)發(fā)展效率對(duì)數(shù)有正向影響，在10%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設(shè)（=0.6086，p=0.072）;載運(yùn)率對(duì)發(fā)展效率有正向影響，在5%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設(shè)（=6.8042，p=0.016）;而衡量宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)對(duì)發(fā)展效率有負(fù)向影響，在10%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設(shè)（=-3.4011，p=0.059）。

與全部樣本數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果相比，子樣本的回歸結(jié)果的顯著性降低，但是依然能夠證明模型是穩(wěn)健的。

2.異方差檢驗(yàn)。用stata14進(jìn)行懷特檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，p值等于0.3921，故接受同方差的原假設(shè)，認(rèn)為不存在異方差。

3.自相關(guān)檢驗(yàn)。用stata14進(jìn)行BG檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，p值等于0.4574，故接受無自相關(guān)的原假設(shè)，認(rèn)為不存在自相關(guān)。

4.多重共線性檢驗(yàn)。用stata14進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，得到最大的VIF值為3.99，遠(yuǎn)小于10，故不存在多重共線性，說明各解釋變量之間的相關(guān)性較弱。

四、政策建議

民航業(yè)作為傳統(tǒng)的自然壟斷行業(yè)，早已打破了自然壟斷的邊界。我國近40年來的不斷規(guī)制與放松的過程，實(shí)際上就是對(duì)民航業(yè)市場(chǎng)化的探索。本文在民航業(yè)再放松規(guī)制的環(huán)境下，論證了規(guī)制改革對(duì)于行業(yè)發(fā)展效率的影響。而通過分析美國和日本的改革模式，綜合看來我們可以得出以下結(jié)論：（1）放松規(guī)制是提升產(chǎn)業(yè)績(jī)效的有效途徑，行政壟斷是庇護(hù)低效率的根源。從我國的電信和民航業(yè)的成功借鑒可以看出，放松規(guī)制后的電信和民航業(yè)不僅沒有出現(xiàn)績(jī)效下降、行業(yè)混亂，反而在有序中不斷地提升產(chǎn)業(yè)績(jī)效，不僅利民而且利國;（2）當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)較大時(shí)，可能會(huì)使放松規(guī)制的效用大打折扣。

鑒于以上分析，本文提出以下政策建議：第一，逐步放松規(guī)制。具體可以從放松市場(chǎng)準(zhǔn)入、放松價(jià)格方面來落實(shí)。降低市場(chǎng)進(jìn)入門檻，鼓勵(lì)航空公司之間進(jìn)行良性競(jìng)爭(zhēng)，吸引更多的航空業(yè)人才進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，提高從業(yè)人員數(shù)量，同時(shí)以航空業(yè)目前的高效快速發(fā)展為契機(jī)，增加航線條數(shù)和機(jī)場(chǎng)個(gè)數(shù)，比如可以適當(dāng)增加一些經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的航線，但要注意把握放松的程度。如果放松力度過大，市場(chǎng)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)者對(duì)價(jià)格有過大的操控權(quán)力，很可能會(huì)導(dǎo)致各航空公司為了爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額惡意進(jìn)行價(jià)格爭(zhēng)，為行業(yè)帶來嚴(yán)重的效率損失。第二，根據(jù)我國國情，建立適合本土發(fā)展的規(guī)制制度。對(duì)于我國來說，盲目模仿西方國家的改革做法是不可取的，而應(yīng)該兼顧產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，充分考慮到在外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變動(dòng)的影響下，建立有彈性的放松規(guī)制制度，保證民航業(yè)健康有序發(fā)展。

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（劉珂如，云南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）