范換利,劉 丹
(1.鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院 商學院,鄭州 451191; 2.福州大學 經(jīng)濟與管理學院,福州 350108)
基礎(chǔ)設施互聯(lián)互通是實現(xiàn)共同繁榮、經(jīng)濟一體化的前提條件。民航運輸作為現(xiàn)代綜合交通體系的重要組成部分,隨著“一帶一路”建設的不斷推進,其在綜合運輸體系和社會經(jīng)濟發(fā)展中的地位日益凸顯[1]。機場作為民航活動的起訖點,是航空網(wǎng)絡構(gòu)建的基礎(chǔ)與重要支撐。隨著社會經(jīng)濟發(fā)展,民航需求不斷增加,許多地方政府以修建或者擴建機場等方式支持本地市場的發(fā)展,多個機場競爭一個經(jīng)濟腹地的情況隨之出現(xiàn)。因此,從競爭角度分析機場的運營效率及其影響因素,對提高民航運輸服務能力、更好地支撐國家社會經(jīng)濟發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。
數(shù)據(jù)包絡分析法(data envelopment analysis,DEA)是一種評價多投入、多產(chǎn)出決策單元相對效率的方法,可以對決策單元進行有效排序。近年來,越來越多的研究證實了DEA方法測度的科學性與嚴謹性,并將該方法應用到不同行業(yè)的效率評價中,例如機場運營效率評價[2]、R&D項目選擇[3]、能源效率評價[4]、物流產(chǎn)業(yè)效率評價[5-6]、港口公司運營效率評價[7]等。其中Gillen等[8]首次運用DEA方法評價美國21家機場的運營效率,并運用Tobit回歸分析影響機場效率的主要因素。此后,DEA方法廣泛應用于機場效率評價。Adler等[9]運用DEA方法,研究48家歐洲機場和3家澳大利亞機場的運營效率。Tsui等[2]運用DEA方法分析亞太地區(qū)21家機場運營效率及影響機場效率的因素。
現(xiàn)有文獻對機場運營效率研究做出了有益嘗試,但還存在以下不足:(1)大部分機場樣本研究時期較短,不能很好地體現(xiàn)出效率的變化規(guī)律;(2)在對效率進行排序時,大多采用傳統(tǒng)排序方法,只能將決策單元一分為二,不能進行充分排序;(3)當前機場面臨的競爭越來越激烈,而現(xiàn)有機場效率的評價過程不能很好地體現(xiàn)出決策單元之間的競爭關(guān)系。針對現(xiàn)有研究的不足,本文將運用非合作博弈DEA交叉效率模型,在競爭情景下分析中國22家大型機場2015—2020年間的運營效率,并對影響效率的因素進行分析,為機場發(fā)展提供更有針對性的對策建議。
由于機場之間存在著直接或間接的競爭關(guān)系,因此將被評價機場看作一個非合作博弈的參與人,以互評作為主要思想,對機場運營效率進行評價。本文利用了Liang等[10]提出的非合作博弈交叉效率模型(game cross efficiency,GCE),該模型基于傳統(tǒng)的CCR模型和互評思想的DEA交叉效率模型(cross efficiency, CE)提出。
假設有n個決策單元(decision making units, DMU),每個DMU有m種投入和s種產(chǎn)出,即xj=(x1j,x2j, …,xmj)T>0,yj=(y1j,y2j, …,ysj)T>0,xij和yrj分別表示DMUj(j=1, 2, …,n)的第i(i=1, 2, …,m)種投入和第r(r=1, 2, …,s) 種產(chǎn)出[11]。通過求解CCR模型,對每個DMUd(d=1, 2, …,n)可以得到一組投入和產(chǎn)出指標的最優(yōu)權(quán)重ω*1d,ω*2d, …,ω*md,μ*1d,μ*2d, …,μ*sd,利用最優(yōu)權(quán)重計算DMUj的交叉效率,如式(1)所示:
綜上可知,非合作博弈交叉效率模型符合非合作博弈中參與者追求個體理性的一般假設,不僅可以解決CCR模型評價效率過程中出現(xiàn)的權(quán)重選擇“功利性”問題,而且可以說明競爭環(huán)境改善了各機場的運營效率。因此,下文主要對機場非合作博弈交叉效率值進行分析。
投入產(chǎn)出指標體系見表1。從生產(chǎn)特性視角看,機場主要是為航空公司、旅客和貨物提供所需的服務,根據(jù)相關(guān)機場效率的研究,這三類服務對象衍生的飛機起降架次、旅客吞吐量和貨物吞吐量可視為機場的主要產(chǎn)出[13]。配套設施齊備、功能完善是機場能夠?qū)崿F(xiàn)高效運營的關(guān)鍵,因此,選取航站樓面積、停機坪面積、跑道長度以及停車位數(shù)量作為投入指標。選取2015—2020年旅客吞吐量在1000萬人以上的22家國內(nèi)機場為樣本進行實證研究,各機場數(shù)據(jù)來源于《民航機場生產(chǎn)統(tǒng)計公報》、機場官方網(wǎng)站、《從統(tǒng)計看民航》等。
本文采用非合作博弈交叉效率模型測算2015—2020年22家國內(nèi)機場的非合作博弈交叉效率,分別對競爭情景下機場的整體效率和同一區(qū)域競爭機場的效率變化情況進行分析。
圖1為2015—2020年樣本機場非合作博弈總效率變化情況。
根據(jù)圖1樣本機場2015—2020年博弈交叉總效率值,可以將機場分為三個層次。
總效率在0.90以上的視為第一層次,運營效率高,包括4個機場:北京/首都、上海/浦東、廣州/白云、上海/虹橋。
總效率在0.80~0.90之間的視為第二層次,運營效率較高,包括8個機場:成都/雙流、深圳/寶安、重慶/江北、廈門/高崎、長沙/黃花、鄭州/新鄭、青島/流亭、三亞/鳳凰。
總效率在0.80以下的視為第三層次,運營效率較低,包括10個機場:杭州/蕭山、南京/祿口、烏魯木齊/地窩堡、海口/美蘭、天津/濱海、哈爾濱/太平、大連/周水子、貴陽/龍洞堡、福州/長樂、南寧/吳圩。
各機場在競爭中運營效率值差異較大,主要是受機場自身運營水平和機場外部環(huán)境因素的雙重影響。
1.機場自身運營水平分析
在競爭中運營效率值較高的機場具有相對較好的產(chǎn)出,這與其運營水平有較大的關(guān)系。如第一層次的廣州白云機場擁有豐富的大型機場運營管理經(jīng)驗、先進的硬件設施設備與出色的服務保障能力,吸引了眾多實力雄厚的合作伙伴,為機場的發(fā)展提供了強有力的保障。相反,在競爭中運營效率較差的機場產(chǎn)出也相對較差,如第三層次的福州長樂機場、南寧吳圩機場等。這反映了這些機場在運營管理經(jīng)驗、技術(shù)水平和服務保障能力方面較差。
2.機場外部環(huán)境分析
機場的外部環(huán)境主要指機場所處的地理位置以及所處環(huán)境的經(jīng)濟發(fā)展水平。如第一層次的廣州白云機場、上海浦東機場等,第二層次的深圳寶安機場都位于我國沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),擁有密集度較高的工業(yè)基地和巨大的貨源生成量,這在一定程度上助推了機場業(yè)務量的增長。而經(jīng)營效率較差的機場,其所處的地理位置和所處環(huán)境的經(jīng)濟發(fā)展水平往往也相對較差,如第三層次的南寧吳圩機場位于經(jīng)濟相對不發(fā)達的廣西壯族自治區(qū),貴陽龍洞堡機場則處于較為封閉的西南地區(qū)。不利的地理位置以及經(jīng)濟發(fā)展水平限制了機場業(yè)務拓展和運營水平提高,從而導致其運營效率相對較低。
從同一區(qū)域機場之間的競爭來看,機場的非合作博弈交叉效率各不相同。下文以中國經(jīng)濟最發(fā)達的三個地區(qū),也是航空運輸最發(fā)達的三個地區(qū)環(huán)渤海、長三角和珠三角地區(qū)為例,分析在競爭情形下同一區(qū)域不同機場效率變化情況。2015—2020年三大經(jīng)濟區(qū)機場非合作博弈交叉效率值見表2。
1.環(huán)渤海地區(qū)機場競爭分析
環(huán)渤海地區(qū)樣本機場為北京首都機場、青島流亭機場、天津濱海機場和大連周水子機場。從表2可以看出,除大連周水子機場外,其他3個機場的非合作博弈交叉效率整體上呈現(xiàn)上升趨勢。其中,北京首都機場非合作博弈交叉效率最佳,且從2019年開始連續(xù)兩年效率值為1,青島流亭機場和天津濱海機場表現(xiàn)次之,大連周水子機場表現(xiàn)最差。
從4個機場的實際運營情況來看,近年來,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,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了挑戰(zhàn),也為機場業(yè)務的發(fā)展帶來了壓力。而天津濱海機場和大連周水子機場作為首都機場的備降機場,近幾年逐漸開始分擔其客流,天津濱海機場的聚集作用逐漸顯現(xiàn)。青島流亭機場的非合作博弈交叉效率值在后期表現(xiàn)比較穩(wěn)定,基本上接近1,這主要得益于青島作為集外貿(mào)口岸和工業(yè)制造于一體的國家跨境電商綜合試驗區(qū),憑借獨特的區(qū)位優(yōu)勢,給青島流亭機場提供了更多發(fā)展機遇,并在一定程度上提升了其在環(huán)渤海區(qū)域機場群的競爭力。
2.長三角地區(qū)機場競爭分析
長三角地區(qū)的樣本機場包括上海浦東機場、上海虹橋機場、杭州蕭山機場和南京祿口機場。由表2可知,整體上上海浦東機場和虹橋機場非合作博弈交叉效率值不相上下且處于相對穩(wěn)定狀態(tài);杭州蕭山機場和南京祿口機場效率值波動較大,但后期都呈現(xiàn)上升趨勢。
上海浦東機場和虹橋機場作為國內(nèi)最早的“一市兩場”多機場系統(tǒng),浦東機場承擔了上海地區(qū)約95%的國際航空運輸任務,而虹橋機場承擔的國際業(yè)務比例一直在5%以下,[14]其在國內(nèi)市場占主導地位。雖然兩個機場一個側(cè)重國際,一個側(cè)重國內(nèi),但兩機場的重疊市場較多。隨著上海國際化大都市和全球城市建設,將創(chuàng)造旺盛的航空運輸市場需求,兩機場在重疊市場上的競爭也將會持續(xù)存在。由表2可知,雖然目前杭州蕭山機場和南京祿口機場的效率值與上海兩機場的差距較大,但隨著浙江省與江蘇省機場的不斷發(fā)展,如優(yōu)化業(yè)務結(jié)構(gòu)、完善航線網(wǎng)絡、提升航空運輸保障能力和服務水平等,其將會承擔更多長三角地區(qū)客貨源,與上海兩機場爭奪市場,再加上長三角地區(qū)機場區(qū)域同質(zhì)化經(jīng)營,市場競爭程度將會進一步加深。
3.珠三角地區(qū)機場競爭分析
珠三角地區(qū)樣本機場包括廣州白云機場和深圳寶安機場。由表2可知,廣州白云機場表現(xiàn)最好且處于平穩(wěn)狀態(tài),而深圳寶安機場的效率值呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢,后期逐漸趨于平穩(wěn)。
廣州白云機場和深圳寶安機場距離較近,容易形成交叉市場。隨著地面交通設施不斷完善,兩機場在交叉市場上的競爭會越來越激烈。廣州白云機場作為國內(nèi)三大航空樞紐之一,具備覆蓋東南亞、輻射國內(nèi)各主要城市、連接歐美澳的天然網(wǎng)絡優(yōu)勢,且南沙自貿(mào)區(qū)和廣州港在海上絲綢之路建設和新一輪對外開放大格局中發(fā)揮著更大的作用。在優(yōu)越的地理位置和良好的政策環(huán)境下,廣州白云機場將迎來更好的發(fā)展機遇。從2018年開始,深圳寶安機場的效率逐年上升并趨于平穩(wěn)。深圳寶安機場雖起步較晚,發(fā)展水平不及廣州白云機場,但從2013年底,深圳寶安機場新航站樓投入使用,突破了航站樓資源不足的瓶頸,解決了保障能力不足制約發(fā)展的問題,提升了應對區(qū)域市場競爭的能力,且深圳具有地處珠江口東岸、毗鄰香港的特殊區(qū)位優(yōu)勢,未來深圳寶安機場將逐步成為廣州白云機場強有力的競爭對手,兩者將會不斷提升自身競爭力以爭奪交叉市場。
雖然DEA模型能夠通過投入產(chǎn)出指標對機場效率進行分析,但在機場的實際運營過程中,影響機場效率的因素既不是投入因素,也不是產(chǎn)出因素。因此,為了分析機場運營效率受哪些環(huán)境因素影響以及影響程度如何,將前文的機場非合作博弈交叉效率值作為被解釋變量,基地航空公司數(shù)量、是否為樞紐機場、機場所在地人均GDP、鐵路客貨周轉(zhuǎn)量作為解釋變量,判斷這些變量對效率值的影響方向與影響程度。
1.模型選擇
對于面板數(shù)據(jù)的分析可以建立以下三種模型:混合效應模型、固定效應模型和隨機效應模型。具體選擇哪一種模型,利用F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗來判定。在F檢驗中,P值為0,拒絕混合回歸模型;然后進行Hausman檢驗,P值為0.06,隨機效應模型可以接受,最終確定隨機效應模型。
式中:i=1, 2,…,22,t=1, 2, …, 5,lnEit表示非合作博弈交叉效率值,ln (JSL)it表示基地航空公司數(shù)量的對數(shù),SNit表示是否為樞紐機場,ln(RGDP)it表示機場所在地人均GDP的對數(shù),ln(TKHZ)it表示鐵路客貨周轉(zhuǎn)量的對數(shù),αi為隨機變量,其分布與各解釋變量無關(guān),μit為誤差項,β為回歸系數(shù)。
2.實證結(jié)果分析
機場效率影響因素結(jié)果見表3。由表3可知,基地航空公司數(shù)量(JSL)和是否為樞紐機場(SN)對機場效率有顯著正向影響,鐵路客貨周轉(zhuǎn)量(TKHZ)對機場效率有顯著負向影響。
基地航空公司數(shù)量(JSL)對機場效率有顯著正向影響,此結(jié)果表明,如果機場的基地航空公司數(shù)量增加1%,其效率可以提高0.059%。原因是隨著機場競爭愈加激烈,各機場逐漸注重與基地航空公司建立戰(zhàn)略合作關(guān)系,鼓勵入駐的基地航空公司增加運力投入,優(yōu)化航線網(wǎng)絡,給機場帶來更多客流和貨流,并增加飛機的起降架次,最終提升機場的運營效率。例如,當前已落戶北京首都機場的基地航空公司有國航、東航、南航、海航等,這些航空公司擁有大量的旅客,且乘客人數(shù)繼續(xù)增加。樣本研究期間,北京首都機場旅客吞吐量一直位居全國第一。由此可知,基地航空公司數(shù)量越多,機場的運營效率越高。
是否為樞紐機場(SN)對機場效率有顯著正向影響,主要是由于樞紐機場的建立,能夠使機場發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應和密度效應,大幅度增加飛機的起降架次和客貨吞吐量,提高機場的利用率,增加樞紐機場的收入,降低單位運營成本。對旅客而言,機場強大的中轉(zhuǎn)功能可以使旅客快速集散,減少等待時間;對貨運代理商和貨主而言,可以實現(xiàn)貨物的高效整合,減少等待處理時間;對航空公司而言,容易形成較高的客座率,最終提升機場運營效率。
鐵路客貨周轉(zhuǎn)量(TKHZ)對機場效率有顯著的負向影響。由表3可知,當鐵路客貨周轉(zhuǎn)量增加1%時,機場效率將會下降0.017%。這主要是由于鐵路相比飛機在中短途運輸方面具有明顯優(yōu)勢,例如運輸能力大、受氣候變化影響較小、正點率高等,只有當旅程超過1000 km時,飛機才可顯現(xiàn)出便捷、快速的優(yōu)越性。因此,在中短途運輸中,鐵路對飛機具有一定的替代性。尤其是近些年各地興起的高鐵投資熱潮以及鐵路提速等促進鐵路發(fā)展的舉措,使得民航業(yè)遭受巨大的沖擊,鐵路分流客源導致民航業(yè)凈利潤下滑。因此,鐵路客貨運量增加將給機場運營帶來較大挑戰(zhàn)。
本文主要分析國內(nèi)22家機場效率,探討影響機場效率的因素,研究結(jié)果表明:(1)根據(jù)整體效率值,22家機場可以分為三個層次:總效率在0.90以上的視為第一層次,包括4個機場;總效率在0.80~0.90之間的視為第二層次,包括8個機場;總效率在0.80以下的視為第三層次,包括10個機場。各機場在競爭中運營效率值差異較大的主要影響因素,一是機場自身的運營水平,二是機場所處的地理位置和所處環(huán)境的經(jīng)濟發(fā)展水平。(2)同一區(qū)域各機場之間的效率呈現(xiàn)不同趨勢,未來機場之間的競爭將繼續(xù)存在。(3)基地航空公司數(shù)量(JSL)和是否為樞紐機場(SN)對機場效率有顯著正向影響,鐵路客貨周轉(zhuǎn)量(TKHZ)對機場效率有顯著的負向影響?;谝陨涎芯拷Y(jié)果,針對各機場運營效率的改進,提出以下對策建議。
1.各層次機場效率提升路徑
從整體角度看,競爭對機場的運營效率有促進作用,但競爭中各機場之間的運營效率差異較大,因此不同運營效率層次的機場應該采取不同措施。對于第一層次(運營效率高)和第二層次(運營效率較高)的機場而言,要依托良好的地理位置和經(jīng)濟發(fā)展水平的優(yōu)勢,保持自身運營管理策略的穩(wěn)健性和合理性,不斷優(yōu)化現(xiàn)有服務水平。對于第三層次(運營效率差)的機場而言,要全面梳理機場目前運行中存在的問題,從經(jīng)營策略改進、服務設施提升等方面提升機場效率。同時這些機場也可以通過持續(xù)關(guān)注排名靠前機場以及周邊機場的發(fā)展方向,注重對以上機場信息的收集與整理,尋找本機場的發(fā)展方向。
2.各區(qū)域機場效率提升路徑
從同一區(qū)域競爭機場的角度看,要統(tǒng)籌規(guī)劃機場競爭定位,各機場要錯位協(xié)調(diào)發(fā)展,注重機場之間的資源互補和分工合作,充分利用機場所處區(qū)域的經(jīng)濟特征、區(qū)位優(yōu)勢以及機場發(fā)展規(guī)模,制定合理有效的發(fā)展戰(zhàn)略,實現(xiàn)合理、有序競爭。例如,對長三角區(qū)域機場而言,隨著上海國際化大都市和全球城市建設帶來的商務旅客穩(wěn)定增長,上海兩機場可以致力于持續(xù)提升旅客體驗,加大新技術(shù)應用,提升旅客服務品質(zhì);杭州是全國重點旅游城市,蕭山機場可以挖掘杭州一年四季充沛的旅游資源,構(gòu)建在杭旅行社和航空公司業(yè)務聯(lián)系快速通道,推進杭州旅游資源國家化和杭州航空口岸的開放發(fā)展,最終實現(xiàn)蕭山機場的高效運營;南京祿口機場作為華東區(qū)域主要貨運機場,可以發(fā)揮好貨運中心和快件集散中心的作用。
3.各機場效率影響因素改進路徑
從機場效率影響因素的角度看,機場要做好中轉(zhuǎn)設施設備建設工作,提高機場運營管理水平,積極主動尋求航空公司對樞紐機場建設的要求和意見,最大限度滿足航空公司對樞紐機場建設的需要。機場要加強與航空公司的合作洽談,引進實力較強、具備一定運作能力且可以進行樞紐運作的基地航空公司,同時加強與已有基地航空公司的業(yè)務合作,實現(xiàn)機場與基地航空公司強強聯(lián)合、互利互惠。針對鐵路分流機場客源情況,可將聯(lián)程聯(lián)運作為兩網(wǎng)融合發(fā)展的主攻方向,將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)務量及運營效率的提升。