内部控制影响航班正点率作用机理与实证分析

田利军++王景博

【摘 要】 研究内部控制对航班正点率的作用机理和影响路径对航空公司合理配置资源，抑制航班延误的传导效应具有积极的现实意义。文章利用空管局的统计数据，以2012年为研究窗口，以我国所有的客运航空公司为研究样本建立分析模型。研究发现，内部控制要素中控制环境、控制活动、信息沟通均与航班延误显著负相关，控制质量的提高有助于改善航空公司的运行品质和效率；控制程序对1小时以上的航班延误更有效，对轻微晚点的效果并不明显；内部监督、信息沟通与航班延误均不存在统计意义上的显著性。

【关键词】 内部控制； 正点率； 航班延误

中图分类号：F272.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）17-0083-08

一、引言

近年来，随着民航旅客运输的大幅攀升，我国航空运输的需求量与可承载容量之间的矛盾日益突出，航班正点率呈现大幅下降趋势。民航局的统计数据显示，2005—2009年我国民航客运航班正点率都在80%以上，2010、2011、2012年和2013年分别为75%、77%和74.5%和72.3%。航班延误的原因来自航空公司、空管、机场、旅客、保障等多个部门，官方数据（见表1）显示，航空公司自身的管理原因一直是航班延误的首要因素，2004年甚至一度达到79%。

目前航班延误的研究视角主要有法律规范、技术创新和空域管理体制等，但基于内部控制视角的航班延误研究还很少。笔者认为航空公司内部控制是嵌入航班运行业务和流程之中的政策和程序，渗透于航班管理业务和航班保障业务的计划、组织、协调、控制之中。建立在效率与公平上的内部控制，可以通过权责界定、业务授权、绩效评价、分析考核，在事前、事中、事后进行风险控制，规范航班计划、签派放行、载重平衡、机组运作、基地现场管理和地空通信等运控业务，保障航班运行的安全正点。因此，航空公司内因造成的航班延误的大部分可以归结为内部控制失控。那么我国频繁发生的航班延误到底在多大程度上与航空公司内部控制有关呢？影响航班正点率的内部控制关键因素有哪些呢？本文试图利用航空公司航班正点率数据，分析内部控制质量对航班正常性的作用机理和路径，为我国航空公司合理配置内部控制相关资源，及时应对航班延误风险提供经验证据和决策依据。

二、作用机理与研究假设

内部控制目标与航空公司目标是协同、相容的，内部控制目标实现程度性决定了航空公司的运行成本、营运效率和飞行安全。内部控制系统包括控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通以及内部监督等要素。任何一个要素出现漏洞而不能被及时识别和纠正，则整个内部控制都有可能失效。

一般认为，控制环境是企业实施内部控制的基础，为其他要素提供规则和结构，影响着全体员工实施控制活动和履行控制责任的态度、认识和行为。航空的发展战略、组织架构、人力资源、企业文化和社会责任都或多或少地影响航班正点率，如企业战略决定了航线网络规划，而航线结构循环的大小直接影响航班正点率；严格的职责划分和部门考核会提高部门和子公司的业绩，但各自为政的架构在遇到跨部门协调时会产生因摩擦和争论而导致的航班延误；人力资源方面，机组人员、保障人员、机务维修人员配备不齐或人员紧张会影响排班计划，飞行员不具备盲降资格会因目的地机场的恶劣天气而返航或备降；管理层的理念和经营风格会决定员工对效益、安全和正点率的权衡，诸如对待航班超售、虚占时刻的态度，而这种理念对业绩评价的导向、企业文化的定位都有深刻的影响；高管的专业适应度（从事民航业的时间）会影响管理效率和效果；航材的布局规划会对飞机维修便利性产生直接影响，进而影响因飞机故障产生航班延误的几率；管理层的社会责任意识也会在运力备份、飞机日用率与过站时间的要求等方面体现出对旅客权利保护的程度。因此，提出假设1。

H1：控制环境的质量与航班延误负相关。

有效的内部控制要求识别对航班正常性产生影响的潜在事项，并评估可能性和影响程度，选择能够使风险处于期望的风险度量以内的应对策略。导致航班延误的风险主要有操作风险、流控风险和异常气象风险。操作风险如因载重平衡出现差错或货物、邮件、行李装错飞机而翻舱、重装等原因造成晚关机门；旅客将超大行李带进客舱放不下又转至货仓；摆渡车停错位置，造成旅客上错飞机；保障车辆未按规定路线通行、违规操作或未按规定位置停放，影响现场保障秩序或航班正常；机组、安全员、乘务员未带证件、飞行执照、航线资料或其他器具执行任务等。流量控制是预计区域或扇区流量超负荷、天气恶劣等情况时，空管部门采取的改变飞机起飞时刻、改变航线、改变航段等调度措施。实践中，军事活动造成的空中管制也往往划在流量控制中。空中演习属于国家机密，管控区域、管控理由、管控时间等都不能事先通知，军事原因造成的控制管制往往来得比较突然。异常气象会导致不能起飞、航行或降落，造成航班延误。起降机场的恶劣天气会因能见度低于标准而无法起降，航路的异常气象也会因不宜飞越或饶飞而返航。航空公司如果有专门的机构和人员对航空器的性能、机场及航路的现状、天气系统的最新变化以及公司资源配备对航班运行的影响准确分析，并判断风险发生的概率，有明确的风险应急预案，则会大大降低航空延误。因此，提出假设2。

H2：风险评估的效果与航班延误负相关。

控制活动是确保公司内部控制目标得以实现的方法和手段，对航空公司而言则是有效地实现延误风险反应的具体方式。航班计划和工程机务是航空公司自身造成航班延误最主要的原因，因此控制活动也要贯穿于航班计划执行情况的监控、评估与通报和故障实时监控、生产组织和优化维修资源配置中。客运销售、运行控制和机供品等部门明确的职责分工可以避免因职能交叉造成管理上的疏漏或重复；充分合理的业务授权可以减少航班延误处理链条和处理时间；严格的预算控制可以在标准成本的基础上保障航班的运行品质；航线、航班、机组的正点率分析与考核可以有效提升飞机技术状态，改进飞机运行管控能力；飞机、发动机、高价周转件的定期盘点、实物保护、保险等措施可以提高工程技术、航材支援质量和应急反应速度。基于以上分析，提出假设3。

H3：控制活动的有效性与航班延误负相关。

信息与沟通包括信息的收集机制以及在企业内部和外部有关方面的沟通机制。民航业属于我国信息化程度最高的行业，也是信息化手段更新最快、对信息技术依赖性最强的行业。大部分航空公司已经建立了高效的航班运行控制系统（FOC）、国内客运收入管理系统（ARMS）、客户管理系统（CRM）、全球分销系统（GDS）、安全管理系统（SMS）、地空数据链系统（ACARS）、计算机订座系统（RES）、计算机离港系统（DCS）等信息技术平台。航班延误的原因来自机场、空管、天气、旅客、航空公司等诸多方面，航班延误实际已超越航空公司的“私域”范畴，航班运行控制不但要综合考虑客货运源流量流向、机队、机组及配餐、航空器运行条件等信息，还要保证与机场及地面保障、空中交通管制和油料保障等多方面信息畅通。总之，航班正点率的保障不仅需要治理层、管理层、执行层、操作层的无缝衔接，还需要整个运输系统的紧密配合。基于此，提出假设4。

H4：信息与沟通水平与航班延误负相关。

有效的内部控制必须依赖持续不断的监督和独立评价才能使其持续得到执行。持续的监督活动包括当管理层收到的运营报告与他们所得到的材料有偏差时对报告的质疑；外部信息（如旅客对正点率的感受）对内部报告的验证；外部机构（如机场、空管局、地区管理局）监督信息对内部报告的修正；基于职责分离的内部牵制；内、外部稽核人员定期提出强化内部控制系统的建议；定期要求员工陈述他们是否了解企业的行为准则；遵守情况如何等。内部控制独立评价的范围和频率视风险的大小及控制的重要性而定。如果每一个流程的关键控制点都能被有效地监控，每个指标都能分解到航线、机型，甚至个人，则航班正点率会得到很好的保障。为提高航班正常性，航空公司签派需要加强对航班运行的监控，要适当增加监控席位。因此，提出假设5。

H5：持续监督效果与航班延误负相关。

三、变量设计与模型构建

（一）因变量

近几年民航局网站上披露的航班正点率是行业综合水平，无法对应到每个航空公司。航空公司基于运营效益分析及营销的需要，也会公布航班正点率。但由于在统计口径和延误原因理解的不同，航空公司与民航局在航班正点率统计数据上也存在较大的差异。空管局作为法定的空中交通管理部门，是航班运行统计的官方权威机构。因此，以空管局公布的航班延误情况作为本文研究的数据来源，时间窗口为2012年，样本为我国所有的客运航空公司。根据空管局的统计，2012年在不正常航班629 861班中，其中延误时间在30分钟以内（含）的航班222 360班，占35.30%；延误时间在30分钟至1小时以内（含）的航班173 420班，占27.53%；延误时间在1—2小时以内（含）的航班136 348班，占21.65%；延误时间在2小时以上的航班97 733班，占15.51%。按照延误时间的长短，把上述四个时间段分别命名为略微延误、一般延误、严重延误和恶性延误。

（二）自变量

本文对航空公司内部控制质量的评价采用李克特5分制量表的方式进行问卷打分（见附件），被调查者为中国民航大学MBA学员，均来自民航系统，对行业有较深入的了解。问卷调查在有针对性地指导下完成，问卷质量有较高的可信度。发放问卷302份，回收258份，有效问卷249份，有效回收率82.45%。

（三）控制变量

1.长期负债率。采取业务扩张战略的航空公司往往会利用长期负债引进飞机、发动机等固定资产，增加可调配运力，提升航班计划的灵活性，降低航班延误。

2.客座率。邢有洪、李晓津（2010）和董丁（2012）等发现，航空公司的客座率等对航班延误都有显著影响。高的客座率一方面说明公司的航线资源和运力利用率高，另一方面也说明因延误而导致的航班合并多。

3.销售净利率，反映了公司的盈利能力。盈利公司相对于亏损公司员工的工作积极性和主动性更高，有利于提高工作效率，鼓舞士气，提高保障，降低人为原因的航班延误。

4.现金满足投资比率，维持公司运行、支撑公司发展所需要的大部分现金的来源。现金满足投资比率越高，企业财务弹性越好，公司越有充足的资金改善服务，提高航班正常率。

5.载运率，反映飞机客货综合运输能力的利用程度，是确定航班密度、合理安排航班的依据，也是考核航班效益的重要指标。Bishop（2005）等研究发现载运率的增长会显著增加航班延误的可能性。

6.飞机日用率，是衡量飞机利用程度的综合性统计指标，是航空公司组织管理水平的重要标志。但片面追求飞机日用率会造成因飞机过站时间过短而导致后续航班延误。

变量设计汇总如表2。控制变量的运输生产统计指标来源于国泰安CSMAR数据库中的中国交通运输行业研究数据库、中国民航局网站（http：//www.caac.gov.cn/I1/K3/）和《中国民用航空》杂志中的民航统计数据栏目。财务数据中，公开数据来源于公司网站和WIND资讯数据库，不能从公开渠道获得的数据采取问卷的方式获取数据。

（四）模型构建

为分析内部控制影响航班延误的关键因素，采用OLS估计法，建立回归模型。

FDR=β0+β1CE+β2RA+β3CA+β4IC+β5IO+

β6RLL+β7SKU+β8ROP+β9CIR+β10FCR+β11AU+ε

其中，FDR表示航班延误，CE、RA、CA、IC、IO分别表示内部控制5个要素：控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通和内部监督，β0为截距，ε为残差项。

四、数据处理

（一）问卷信度与效度分析

问卷项目的曼-惠特尼U检验显示，不同受访者的调查结果不具有显著差异。为保证问卷测量结果的一致性和可靠性，采用克隆巴赫系数对样本数据进行可信度检验。检验结果（见表3）显示，内部控制各要素的a系数介于0.812—0.923之间，总体信度的a系数为0.911，题目之间指向相同特质的程度较高，问卷信息整体信度较高。

采用因子分析法对问卷的效度进行检验，表4显示，内部控制5个要素的KMO值都大于0.8，表明问卷的题项间存在共同因素，适合进行因子分析；Bartlett's Test的P值均小于1%，说明可以进行因子分析，问卷的效度是令人满意的。采用主成分因子分析法和最大变异转轴法，经过迭代运算，内部控制5个要素分别抽取2、2、3、2、2个公因子，公共因子的累计方差贡献率分别达到79.19%、80.62%、81.41%、83.31%和84.61%，各变量信息丢失度较少，可认为问卷具有良好的效度。

采用线性回归法求得因子得分函数Fi=AX，以因子的贡献率作为权重，求出每个航空公司内部控制要素的综合得分。

（二）变量的描述性统计

天气、流控、空管等不可控因素在各航空公司的分布是不均衡，只研究航空公司自身原因造成的航班延误。变量的描述性统计（表5）显示，2012年航班延误行业均值为9.68%，最大值为17.81%（华夏航空），最小值为6.67%（中国国际航空）。总体上看，大航空公司的正点率高于小航空公司，进一步印证和夯实了企业规模与管理质量的正相关性。

内部控制要素中，按照李克特量表计量，控制活动得分最高，均值为4.248，控制活动成为内部控制发挥效能的最主要要素。内部监督得分最低，只有2.914，说明内部监督没有得到应有的关注。控制环境、风险管理、信息与沟通均值得分处于“一般”到“较好”范畴，说明我国航空公司内部控制整体水平较低。

控制变量中，长期负债率均值为0.409，负债结构符合航空公司资本密集型的行业特征，飞机的引进需要大量的中长期贷款；2012年行业平均载运率为75.09%，比上一年提高3个百分点，表明航空公司运营状况趋势向好；销售净利率均值为4.7%，显示民航运输属于微利行业；现金满足投资比率均值为74.9%，说明经营活动产生的现金不足以供应目前营运规模和支付现金股利的需要；载运率均值70.6%，比2011年下降了1.4个百分点；飞机日用率均值为9.15，比2011年降低0.11小时，比2010年下降0.20小时，资源利用率持续下滑。

五、回归分析

由于模型变量指标的量纲不一致，做回归分析前先对变量进行标准化处理。根据内部控制与航班延误的计量模型，对四类样本数据进行多元回归。表6显示，模型的拟合效果较好，内部控制要素的质量能够较好地解释航班延误。4个模型的卡方检验值均超过100，显著性水平也都达到5%水平，说明模型都具有统计意义。调整的R2不是太理想，也说明航班延误原因的复杂性。

控制环境与四类航班延误均负相关，但P值处于5%～10%之间，由于是双尾检验，笔者认为10%的显著性水平也可以接受，H1得到验证。控制环境是整个内部控制的条件和基础，是航班运力调配意愿和调配能力的依托。管理层的理念与风格、企业文化属于软控制，决定了企业对正点率的基调和态度，员工的胜任能力和道德价值观影响工作效率和行为方式，企业对员工、股东、社区所履行的社会责任影响陶染员工的工作热情和自觉性，组织结构与权责分配影响决策效率和权威性。目前航空公司控制环境的主要问题是壁垒森严的组织架构和低效的人力资源计划。大部分航空公司的运控部门集飞行、乘务、机务、商务、货运、食品的调度权于一身，负责飞行计划编制、航班放行、运力调配、电报处理、飞行信息处理、航班正常性管理等工作。由于集权度过高，职能部门之间信息横向沟通困难，工作易重复，影响工作效率，对信息变化的反应迟钝。人力资源薪酬的绩效考核机制没有与业务部门的实际生产情况相结合，考评侧重于对结果的评价而忽视过程的实时评价。

控制活动与航班延误率在四个模型中的相关系数分别为-0.106*、-0.108**、-0.193***和-0.203***，说明航空公司的控制活动质量每提高1%，航班延误就会减少0.106%～0.203%。H3得到验证，即控制质量的提高有助于改善航空公司的运行品质和效率，提高航班正点率。控制活动是实施内部控制的抓手和工具，是控制政策和程序落地的平台，是内部控制的核心，是一种“硬控制”，作用更直接。控制活动能够发现和防止航班延误说明，航空公司普遍建立了控制制度，明确了各部门、各岗位和各个环节的控制内容、权限、职责以及执行不到位的追责机制等。同时，笔者也发现，控制程序对1小时以上的航班延误更有效，对轻微晚点的容忍度则比较高。这可能是由于控制环节过多，程序繁琐复杂，反应链条过长，造成工作摩擦和员工间的不信任，影响内部控制对航班延误的决策效率。我国的运控中心在被赋予较大权力的同时，也必须严格遵循“请示汇报制度”，对每一个作出决策向值班经理请示报告，在得到明确的答复后，才能进行实施。运控中心实施“命令统一”原则，为防止错误命令打乱二级单位的工作安排，运控中心遇突发事件发布命令非常谨慎。另外有些控制环节之间没有明确时间节点，或有时限要求，但没有明确起止时点，时间界定不清晰，就会造成管控上的拖沓、推诿和扯皮，导致由于时间拖延而仓促应对，甚至错失良机。

风险管理水平与航班延误均不具备统计意义上的相关性，说明航空公司普遍没有建立有效的风险评估机制，缺乏对流量控制、异常气象、操作失误等航班延误方面的风险数据库，对突发事件只能请示、汇报、协调。这也解释了为什么控制活动只对严重航班延误和恶性航班延误有效，对一般延误和轻微延误却难有作为。

信息沟通与四类航班延误均显著负相关，显示了协调、交流对于网络性和多边性极强的民航运输企业的重要性。信息沟通能力受制于企业的信息化程度、组织架构及商业运作模式。我国大部分航空公司已经建立了订座系统、离港系统、客户管理系统、运行控制系统、安全管理系统等信息系统，但众多信息系统无法进行数据交换，“信息孤岛”现象大量存在。加上民航体制和历史原因，空管、航空公司、机场三方之间各自的信息也没有交换，沟通机制不健全。这就要求航空公司强化信息化系统与业务流程的匹配，加强与空管、机场等单位的协调，使航班计划更趋于合理。信息传递与沟通是促进内部控制要素实现其功能的润滑剂，信息沟通质量会显著影响航班正常性。

内部监督与航班延误不相关，说明监督程序低效。没有专门的机构和人员定期评价飞行航路，并对折线、交叉航线进行有效优化，缺乏机组配备、飞机过站保障设施、客舱布局通用性的定期检查；对公司运行航班跟踪和控制的有效性不够。

六、结论与建议

（一）主要结论

研究内部控制质量对航班延误的作用机理和路径，对我国航空公司合理配置资源，抑制航班延误的传导效应具有积极的现实意义。利用空管局提供的航班正点率的数据，以2012年为研究窗口，以我国所有的客运航空公司为研究样本，建立航空公司内部控制和航班延误之间的回归模型。研究发现，内部控制要素中控制环境、控制活动、信息沟通均与航班延误显著负相关，控制质量的提高有助于改善航空公司的运行品质和效率；内部监督、信息沟通与航班延误均不存在统计意义上的显著性。同时，还发现，内部控制对1小时以上的航班延误更有效，对轻微晚点的容忍度则比较高。这可能是“过剩”的控制活动带来的“副作用”。设计层面上，控制政策和程序不能自动触发应急措施，内部控制对航班延误的反应需要时间，过多请示、授权、协调加剧航班延误；执行层面，内部控制从航班延误风险的识别，到重要性和发生可能性的判断，到最终作出反应，没有时间限定，也会影响航班正常性。

（二）启示与建议

1.优化控制环境是提升航班运行品质的保障

控制环境奠定内部控制的基调，是内部控制的灵魂。航空公司的组织架构要考虑组织的弹性和适应性，采用因事设职、因职用人的设计原则，实现集权和分权的结合。运行控制中心的部门设计既要便于迅速地决策和指挥，又要加强职能部门间的横向交流和沟通，防范路径迂回、错位与重复；人力资源政策既要把好招聘关，又要坐实专业培训，更重要的是通过公平合理的薪酬制度提高员工的积极性，科学合理的业绩考核会对航空公司成本控制和安全正点起到良好的促进作用；通过航线网络结构、机队配置、不正常航班调配工作程序等生产组织模式的持续改进优化航班计划的战略规划和日常管理。采用单一机队配置，可以在过站保障设施、机组配备、客舱布局等方面具备良好的通用性，从而为生产计划的编制，以及不正常条件下，航班调配提供了极大的灵活性。繁忙机场的航班量大，航班延误的传导辐射强，可以考虑通过“消峰填谷”（消减航班波峰的航班总数，向其他时段分流）的方法减少拥堵。在适当的地点设置较多交换飞机的机会，为签派员灵活地实施航班调配提供操作空间。在不影响市场销售的情况下，尽可能安排小循环航线，避免甩鞭子航班发生后续航班因前续航班取消受到无端的牵连而被迫延误或取消。

2.“可接受的风险水平”是构建控制活动的原则

控制活动是内部控制发挥效用最关键、最直接的要素，但控制活动对1小时内的航班延误不敏感，说明制度惰性下的程式化操作成为内部控制效率提升的瓶颈。在被动响应式管理模式下，控制活动的重心在于对暴露风险事故的防范与应对，缺乏对于潜在风险和威胁因素的识别与控制，这使得内部控制丧失最佳处置时机。国资委、民航局、财政部、证监会等监管部门从不同的角度对企业提出监管要求，企业应接不暇，被动接受。监督视角的内部控制是基于“风险最小化”原则设计，不考虑成本效益；而经济性原则恰恰是内部控制经典文献中最基本的约束性前提，不切实际的大而全的内部控制是对效率的掣肘，影响决策速度和效率。COSO（2004、2010）提出以“可接受的风险水平”设置控制政策和程序，针对不同风险类型采取不同风险管理策略，可以大大减少控制流程和控制环节，避免多链条控制产生的“搭便车”现象，跳出常规业务控制的架构，增加控制弹性，提高对非预期事件的反应速度。

3.时限管理是内部控制效率提升的切入点

现有的内部控制流程一般都明确了各部门、各岗位和各个环节的控制内容、职责以及执行不到位的惩罚措施等，但是对时限问题却少有述及。内部控制的各个环节之间如果没有明确时间节点，就会导致管控上的拖沓、推诿和扯皮，导致由于时间拖延而仓促应对，甚至错失良机。内部控制在某些业务和事项上提出了时限要求，但是并没有明确起止时点，时间界定不清晰，也会致使内部控制反应迟缓。公司内部控制应该对舱门开启、客舱清洁、餐食及机供品供应、航油加注、舱单上传、行李装载、舱门关闭、飞行综合决策、机务适航放行等控环节的处置时间作出明确的规范。航段时间不足和过站时间不足也是造成航班延误的重要原因，除了加强航班计划执行情况的监控、评估与通报外，随着机型更新，航空公司正在并且已经通过缩短飞行时间，增加航段时间来控制、弥补旅客的等待时间。航空公司也可以通过提高地面效率来减少飞机过站时间，减少不必要的时间。●

【主要参考文献】

[1] 杨雄胜.内部控制的性质与目标：来自演化经济学的观点[J].会计研究，2006（11）：46.

[2] 钟玮，唐海秀.内部控制系统要素功能耦合与动态演进[J].审计研究，2010（4）：48-54.

[3] 田利军，刘光才.机场内部控制目标与要素实证研究[J].重庆大学学报（社会科学版），2013（1）：84-91.

[4] 杨秀云，王全良，何建宝.航班延误问题的研究动态、演化趋势及启示[J].经济经纬，2013（4）：76-81

[5] Glockner， G.D.Effects of air traffic congestion delays under several flow management policies[J].Transportation Research Record， 1993， 15（17）：29-35.

[6] Venkatakrishnan， C.S.， Barnett， A.and Odoni， A.R.Landing at airport： describing and increasing airport capacity[J].Transportation Science， 1993， 27（3）： 211-227.

[7] Shaw， S.Airline Marketing and Management[M].Pitman， London，1987.

[8] Cheslow， M.Analysis of national delay and throughput impacts of a new Denver airport，Transportation Research Record，1991，1296：1-12.

[9] 荣耀，王建东.基于关键飞行资源的航班延误波及DAG模型的研究[J].小型微型计算机系统，2009（11）：23-29.

[10] 邢有洪，李晓津.航班延误影响因素的实证分析[J].会计之友，2010（8）：21-23.

[11] 张静.天气影响的机场容量与延误评估研究[D].南京航空航天大学博士学位论文，2012.

[12] 朱承元，王馨悦，刁琳.珠三角地区航班延误的仿真分析[J].常州工学院学报，2011（5）：36-40.

[13] 杨秀云，王军，何建宝.航班延误关键影响因素及影响程度识别——基于动态排队模型的分析[J].统计与信息论坛，2014（4）：88-95.

[14] Jarrah，A.I.Z.，Yu，G.，Krishnamurthy，N.and Rakshit，A.A decision support framework for airline flight cancellations and delays[J].Transportation Science，1993，27（3）：266-280.

[15] Willy Vigneau，Flight Delay Propagation Synthesis of the Study[R].EUROCONTROL Agency M3 Systems，2003：1-45.

[16] Y.Suzuki.The relationship between on-time performance and airline market share： a new approach[J].Transportation Research Part E， 2000， 36（2）： 139-154.

[17] E.D.Villemeur，et al.The social costs of air traffic delays[R].Toulouse： University Toulouse，2005：1-49.

[18] 李雄，刘光才，颜明池，等.航班延误引发的航空公司及旅客经济损失[J].系统工程，2007（12）：20-23.

[19] 邢有洪，李晓津.航空公司航班延误损失分析[J].会计之友，2010（2）：43-46.

[20] Bishop，John A.Rupp，Nicholas G.Flight Delays and Passenger Preferences：An Axiomatic Approach[J].Southern Economic Journal，2011，77（3）：543-556.