基于机场生产能力的民航运输业与区域经济发展的关系研究

徐鹏杰王鹤

(1.山东聊城大学 商学院，山东 聊城252000；2. 湖南科技大学 商学院，湖南 湘潭411201)

基于机场生产能力的民航运输业与区域经济发展的关系研究

徐鹏杰1王鹤2

(1.山东聊城大学 商学院，山东 聊城252000；2. 湖南科技大学 商学院，湖南 湘潭411201)

运用面板单整检验、面板协整检验、面板向量自回归模型(PVAR)、脉冲响应函数及方差分解等方法，对全国125个机场2005-2012年数据进行了实证分析，实证结果表明：地区生产总值与旅客吞吐量均为一阶单整变量，且存在长期协整关系；民航运输业的发展对地区经济增长有非常显著的持续正向影响，这种影响在第一期达到最大值0.105，然后逐年下降；民航运输业变化的冲击从长期来看能解释地区生产总值变化的11%左右。

民航运输业；机场生产能力；面板向量自回归模型

一、引言

社会主流交通运输方式往往随经济发展所处阶段不同而改变，18世纪以水运为主，19世纪以公路为主，20世纪以铁路为主，以经济全球化和市场一体化为特征的21世纪，航空运输必将成为极其重要的运输方式。近年来，我国民航运输业发展迅速，2013年我国民用机场实现营业收入625.9亿元，比上年增长11.9%，利润总额41.7亿元。与此对应，国家对于民用机场的投资建设力度也不断加大，2013年，我国民用机场系统完成固定资产投资总额507.5亿元，比上年增长1.8%。截至2013年末，我国境内民用航空(颁证)民用机场共有193个(不含香港、澳门和台湾)，其中定期航班通航民用机场190个，定期航班通航城市188个。作为国民经济发展的基础性与先导性行业，民航运输业的迅速发展，可以促进资金流、人才流、技术流和信息流等生产要素的快速流动和优化配置，进而带动产业结构的升级和转型，推动区域经济的发展。国务院于2012年发布的《关于促进民航业发展的若干意见》明确指出：“加快民航发展是转变经济发展方式的重要抓手，民航在经济增长中具有驱动作用。”

关于交通运输方式与经济发展的关系，国内学者做了较为深入的研究。雷汀和梁况白(1965)[1]较早分析了交通运输业在我国国民经济中的作用。随后大量相关文献涌现，如叶大沛(1983)[2]、杨珽(1994)[3]、李玲琴(2001)[4]等。随着民航运输业的快速发展，近年来更是倍受学者们关注。叶舟等(2005)[5]运用协整理论和格兰杰因果检验考察了民航发展和国民经济增长之间的关系，得出民航发展未能显著推动国民经济增长。刘兰娟和董万好(2009)[6]通过建立VAR模型，发现民航运输与国民经济存在长期均衡关系，民航运输对国民经济发展起到了推动作用。韩弘(2009)[7]发现人均生产总值对民航需求的影响呈倒U形。方忠权和王章郡(2011)[8]选取白云国际机场1986-2009年、2004-2009年两个时间段的数据，研究了新、旧机场对国民经济的拉动作用。陈可嘉和黄建辉(2014)[9]基于1987-2011 年的时间序列数据，实证分析了福建省民航运输与经济增长的关系，结果表明福建省民航运输的发展能够推动地区经济的增长。唐小卫和张丽霞(2014)[10]从民航旅客运输量与GDP、人均航空出行次数与人均GDP、人均航空出行次数与居民人均可支配收入三方面阐述我国航空运输与经济之间的关联性。

综上所述，现有研究大多运用协整理论和格兰杰因果检验，要么是基于整个交通运输产业或者全国层面分析民航运输业发展与国民经济的关系，要么是基于案例调研与总结思考考察某一机场建设对当地经济增长的作用，基本上没有从区域层面分析各民用机场生产能力对区域经济发展影响。基于此，笔者运用面板向量自回归模型(PVAR)分析全国各主要机场建设与区域经济发展的关系，以期对民航运输业发展的作用做出更为可靠准确的回答。

二、我国民航运输业发展情况

1、民用机场建设情况

航空运输方式与铁路、公路在建设方面的不同，在于其基础设施主要就是机场和导航台站，不需要铺设漫长的铁路、公路线，航空运输绝大多数的商务运营、勤务维修和副产品开发活动都需要在机场进行，因此机场的建设对航空运输业的发展至关重要。近年我国加大了民用机场建设的力度，《“十二五”综合交通运输体系规划》中提到：“布局新增运输机场82个，到‘十二五’末建成通航的运输机场将达到230个左右，80%以上人口在直线距离100公里内将能够享受到航空服务”。表1为2005-2013年期间我国通航机场名称与分布情况。

表12005-2013年期间我国通航机场名称与分布情况

由表1可知：第一，2005-2013年期间我国共新建通航机场50个，至2013年底，我国境内民用航空(颁证)民用机场共有193个(不含香港、澳门和台湾)，新建通航机场数占机场总数的25.91%；第二，新增机场主要分布在中西部地区，东、中、西部新增机场数分别为9个、14个、27个，大大改善了中西部及边远地区的航空运输条件。

2、主要交通运输方式旅客运输情况

伴随着航空技术的进步和运输组织管理及服务水平的提高，特别是大型民用运输机出现后，世界民航运输业一直处于快速增长状态。我国的民航运输业起步较晚，但随着经济的快速发展与信息时代的来临，居民对快捷高效的运输方式需求日益增长，近年来我国的民航运输业发展迅速。2013年，我国民用机场完成旅客吞吐量75430.9万人次，比上年增长11.0%；完成货邮吞吐量1258.5万吨，比上年增长4.9%；飞机起降731.5万架次，比上年增长10.8%。各主要交通运输方式旅客吞吐量历年增速如图1所示。

图1各主要交通运输方式的旅客吞吐量增速

数据来源：历年中国统计年鉴

由图1可知：第一，我国各类交通运输方式的旅客运输能力皆有所增强，2000-2012年间旅客运输总量平均增长8.19%，客运量由2000年的147.86亿人次上升至2012年的380.41亿人次；第二，航空运输业发挥的作用越来越大，除受全球金融危机影响的2008年以外，各年份民用机场完成的客运量增长皆高于其它种类交通运输方式，民用机场完成的客运量由2000年的6722万人次上升至2013年的3.54亿人次，平均增速达13.63%。

3、民航运输与经济发展

航空运输的增加往往与国民经济经济的增长直接相关，国际航空运输发展经验表明，民航运输量的增速一般为经济增长率的两倍左右。图2给出了2000-2013年取对数后的国民生产总值与民航运输指标值。

图2取对数后的国民生产总值与民航运输指标比较

数据来源：历年中国统计年鉴

如图2所示，我国民航运输能力与国内生产总值之间存在正相关关系。2000-2013年我国国内生产总值年均增长约11.64%，同期民航客运量与货运量的年均增速分别为13.63%、8.40%。显然，相对于国际经验而言，我国民航运输能力的增速已远远慢于经济发展的速度。如何加快民航运输业的发展、提高民航运输能力，从而适应经济的快速发展，已成为当前急需解决的问题。

三、实证方法

1、同质面板协整检验

Kao(1999)[11]发现LSDV(最小二乘虚拟变量)估计法的回归系数渐近分布有误，尽管回归系数是一致的，但其T值发散，进而提出了两类面板协整检验统计量：Kao DF Test和Kao ADF Test。具体步骤如下：

yit=αi+βxit+eit，i=1，...，N;t=1，...，T

(1)

(2)

(3)

2、异质面板协整检验

(4)

(5)

(6)

可得组内统计量(Panel_v Panel_rho 和Panel_t)、组间统计量(Group_rho 和Group_t) 两组统计量，原假设皆为不存在协整关系。

3、面板向量自回归模型

向量自回归模型(VAR)在时间序列分析中已经得到了非常广泛的应用，但该模型往往要求数据资料的时间跨度较长。鉴于多数面板都具有“大截面、短时序”(即N很大，但T很小)的特征，Holtz-Eakin et al.(1988)[13]最先将该方法扩展至面板数据模型中，得到了Panel VAR (以下简称PVAR)模型，经Binder and Hsiao(2003)、 Love and Zicchino(2006)[14]等的不断发展与完善，被广泛接受与应用。笔者将考虑具有共同确定性时间趋势的固定效应PVAR(1)模型的GMM估计。

Yit=γi+ΦYi，t-1+dc，t+uit

(7)

对于个体i，(7)式的一阶差分形式可以写成：

ΔYit-δ=Φ(ΔYi，t-1-δ)+Δuitt=2，3，…，T

(8)

于是，可以如下矩条件：

(9)

其中，

四、实证结果与分析

1、指标说明与数据来源

民航总局公布的《全国机场生产统计公报》中描述机场生产能力的主要指标为旅客吞吐量和货邮吞吐量，考虑到许多民航机场的货邮吞吐量数据缺失，笔者选用旅客吞吐量(取对数)体现民航机场的运输能力。此外，选用地级市地区生产总值体现区域经济的发展，并通过商品零售价格指数①得到实际值并取对数。

实证过程中，使用的样本数据期限为2005-2012年。旅客吞吐量数据来源于中国民用航空局(http://www.caac.gov.cn/)。为保证数据的平衡性，只选用了193个民用机场中的125个。未考虑的68个机场中，有50个是2005-2013年新建通航的，具体机场名及分布见表1，其它18个机场由于某些年份停航造成数据缺失，如攀枝花市的保安营机场、安康市的五里铺机场。地级市地区生产总值与商品零售价格指数来源于历年《中国区域经济统计年鉴》。

2、平稳性检验

为避免可能产生的伪回归，在进行实证分析之前，有必要对面板数据进行平稳性检验。表2给出了地区生产总值、旅客吞吐量、差分后地区生产总值、差分后旅客吞吐量的IPS检验、Breitung检验和Fisher类型检验结果。

表2变量的面板单位根检验结果

由表2可知，无论是地区生产总值还是旅客吞吐量皆接受原假设，即两个变量均存在单位根；而一阶差分后变量皆拒绝存在单位根的原假设，即地区生产总值与旅客吞吐量均为一阶单整变量，符合协整检验的前提条件。

3、协整检验结果

协整检验是用来判断非平稳变量之间长期均衡关系的存在性，若非平稳变量之间存在长期均衡关系，则称之为协整。表3给出了地区生产总值与旅客吞吐量的Kao协整检验和Pedroni协整检验结果。

表3地区生产总值与旅客吞吐量的面板协整检验结果

表3中的结果表明，地区生产总值与旅客吞吐量之间存在协整关系。判断依据如下：第一，在Kao协整检验中，DF_t统计量、DF_rho*统计量和DF_t*统计量拒绝不存在协整关系的原假设，DF_rho统计量和ADF统计量接受不存在协整关系的原假设。考虑到区域经济发展与机场生产能力间可能存在的内生关系，从而DF_rho*统计量和DF_t*统计量结果更为可靠。第二，在Pedroni协整检验中，Panel_rho统计量、Panel_t统计量和Group_t统计量拒绝不存在协整关系的原假设，Panel_v统计量和Group_rho统计量接受不存在协整关系的原假设。Pedroni(2004)的模拟结果表明Panel_t统计量和Group_t统计量具有更好的小样本性质，由于样本数据只包含8个时期(2005-2012年)，从而Panel_t统计量和Group_t统计量结果更为可靠。

4、回归结果与分析

(1)格兰杰因果检验

表4地区生产总值与旅客吞吐量的格兰杰因果检验结果

由表4可知：在1%的显著水平下，拒绝旅客吞吐量不是地区生产总值的格兰杰原因；而在10%的显著水平下，拒绝地区生产总值不是旅客吞吐量的格兰杰原因。这表明，地区生产总值与旅客吞吐量互为因果关系，即一个变量的滞后项应包含在另一个变量所在的方程，只是地区生产总值对旅客吞吐量的影响不如旅客吞吐量对地区生产总值的影响显著，因此笔者将运用PVAR进行分析。

(2)估计结果与模型选取

根据前文介绍的GMM估计法及样本数据，可得地区生产总值与旅客吞吐量的PVAR估计结果，具体见表5。表5中，第一部分为地区生产总值方程的估计结果，第二部分为旅客吞吐量方程的估计结果，第三部分为模型选择判断指标值。

表5地区生产总值与旅客吞吐量的PVAR估计结果

注：***，**，*分别表示在1%,5%和10%水平上显著，括号中为t统计量值；AIC、BIC、HQIC用于模型滞后阶数的确定，选择 AIC, BIC 或 HQIC 值最小的模型；残差最大特征根的模用来判断PVAR模型的稳定性；个体效应与时间效应的估计结果未列出。

由表5可知：第一，在地区生产总值(h_l_gdp)方程中，PVAR(1)、PVAR(2)、PVAR(3)的旅客吞吐量一阶滞后项回归系数皆显著不为零，而在旅客吞吐量(h_l_passenger)方程中，PVAR(1)与PVAR(2)的地区生产总值一阶滞后项回归系数显著不为零。这表明，地区生产总值与旅客吞吐量相互影响，应将其放入一个系统进行讨论。第二，PVAR(1)中，AIC、BIC和HQIC值皆小于PVAR(2)和PVAR(3)中对应的值，表明PVAR(1)能更好的按拟合地区生产总值与旅客吞吐量之间的关系。残差最大特征根的模为0.6，表明PVAR(1)满足稳定性条件，即回归后的残差不再存在单位根。因此，后继分析将以PVAR(1)为基础。第三，在PVAR(1)的地区生产总值方程中，地区生产总值一阶滞后项的回归系数为0.344，且在1%的水平下显著，表明上一期旅客吞吐量每增长1%，当地经济增长0.344%。在目前的情况下，加大机场投资力度，促进民航运输业的发展对国民经济的推动作用不容忽视。通过机场建设与合理布局，一方面能完善区域的综合交通体系，实现多种交通方式(公路、铁路、航空)的协同发展，促进旅客和货物的聚集；另一方面能带动相关产业(如现代物流业、高新技术产业)的发展，形成临空经济区，产生具有自我增强机制的聚集效应，促进区域经济发展。第四，在PVAR(1)的旅客吞吐量方程中，地区生产总值一阶滞后项的回归系数为0.154，且在10%的水平下显著，表明上一期地区生产总值每增长1%，航空客运量将增长0.154%。经济的快速发展、人民生活水平不断提高，将增强居民对交通方式多样性、便捷性、高效性的需求，作为交通工具中的“奢侈品”，必将随经济的发展而发挥更大的作用。

(3)脉冲响应分析

在PVAR模型中，内生变量之间的动态交互作用可以用脉冲响应函数刻画，即内生变量一个标准差大小的外生冲击导致系统内所有内生变量未来值变化的轨迹。图3给出了地区生产总值与旅客吞吐量的脉冲响应函数。在图3中，纵轴表示内生变量的变化程度，横轴表示冲击作用期数，中间的虚线为脉冲响应系数，两侧的虚线表明冲击响应的可能范围(在95%的置信水平下)。

图3地区生产总值与旅客吞吐量的脉冲响应函数

由图3可知：第一，地区生产总值滞后项对地区生产总值的影响(第一排左图)在当期后急骤下降，脉冲响应系数从当期的0.456下降到第一期的0.106，到第三期时基本上不再显著；而旅客吞吐量滞后项对旅客吞吐量的影响(第二排右图)呈逐年下降趋势，直至第八期。说明地区生产总值和旅客吞吐量对各自的影响方式不尽相同，旅客吞吐量对自身的影响更为持久。第二，地区生产总值对旅客吞吐量的响应(第一排右图)在第一期达到最大值0.105，然后逐年下降，说明民航运输业的发展对地区经济增长有非常显著的影响，而且这种正向影响是持续的，即民航运输业的发展对经济增长的拉动作用明显。同样，旅客吞吐量对地区生产总值的响应(第二排左图)在第一期达到最大值0.087，然后逐年下降，说明地区经济的增长亦能带动民航运输业的发展。

(4)方差分解分析

方差分解以系统内变量的预测误差方差百分比体现内生变量间的交互影响程度，它的基本思想是将系统内变量的变动分解为与各方程外生冲击(新息)相关联的各组成部分，并计算各自所占百分比。图4第一排给出了地区生产总值与旅客吞吐量的冲击对各自变动的贡献率，而第二排给出的是对对方的贡献率。方差分解结果表明地区生产总值与旅客吞吐量相互之间的影响在第4年以后基本稳定。从长期看，旅客吞吐量变化中约90%由其自身决定，说明民航运输业具有相当强的内在强化能力，地区生产总值变化的冲击能解释民航运输业变化的10%左右。同时，民航运输业变化的冲击从长期来看能解释地区生产总值变化的11%左右。

图4地区生产总值与旅客吞吐量的方差分解

五、结论与建议

1、结论

为探讨民航运输业与区域经济发展关系，笔者运用面板单整检验、面板协整检验、面板向量自回归模型(PVAR)、脉冲响应函数及方差分解等对全国125个机场2005-2012年数据进行了实证分析。通过实证分析结果，得出以下几点结论：第一，地区生产总值与旅客吞吐量均为一阶单整变量，且存在长期协整关系；第二，PVAR(1)估计结果显示，上一期旅客吞吐量每增长1%，当地经济增长0.344%，且在1%的水平下显著，加大机场投资力度，促进民航运输业的发展对国民经济的推动作用不容忽视；第三，脉冲响应分析表明，地区生产总值对旅客吞吐量的响应在第一期达到最大值0.105，然后逐年下降，说明民航运输业的发展对地区经济增长有非常显著的影响，而且这种正向影响是持续的；第四，方差分解图显示，地区生产总值与旅客吞吐量相互之间的影响在第4年以后基本稳定，地区生产总值变化的冲击能解释民航运输业变化的10 %左右，而民航运输业变化的冲击从长期来看能解释地区生产总值变化的11%左右。

2、建议

(1)加大机场基础设施建设力度

发展大都市机场系统，满足各类航空旅客、货物与航空公司的需求，解决大都市机场的拥挤问题，发展支线航空，促进中小机场发展，提高中小机场的航班密度，增加中小机场的通航城市，吸引更多的旅客乘飞机旅行，提高机场的利用率。伴随着经济的快速发展和人们对出行质量要求的不断提高，我国各机场的客流量在不断攀升。据统计，2013年我国机场旅客吞吐量75430.9万人次，比上年增长11.0%，其中，排名前十的机场旅客吞吐量达38778.4万人次，占51.4%。从而，一方面，如何建立辅助决策系统提高机场跑道容量、开辟临时空域获取临时航线等成为解决大型机场拥挤的重要技术问题；另一方面，如何合理布局中小机场、建立机场层级体系成为解决大型机场拥挤的重要决策问题。

(2)加强机场当局与航空公司合作力度

机场当局与航空公司应共同承担航空运输服务，为顾客提供优质的运输环境，同时实现双赢的共同经营目标。机场当局与航空公司往往同时既是战略伙伴关系，又是竞争对手关系，机场通过“筑巢引凤”带动相关产业发展实现收益，而航空公司借助机场平台实现产品生产过程。航空公司是机场的客户，没有航空公司的旅客和货物，机场就没有收入来源；而机场为航空公司提供相应的措施与服务。因此，只有机场当局和航空公司共同协作、各司其职，才能为旅客提供优质服务，最终实现双赢目标。在此过程中，特别要注重航班资源配置的市场化、航班时刻协调的独立化和机场地机服务的专业化改革。

(3)建立政府主导的多渠道融资模式

民用机场作为国民经济发展的基础设施，投资大、周期长、收益低，决定了政府必须承担民用机场建设和发展的主导作用，但是单靠政府一己之力难以承担民用机场繁重的建设任务，必须充分发挥市场的多渠道融资优势。2014年我国颁布《关于创新重点领域投融资机制鼓励社会投资的指导意见》，明确鼓励社会资本参与盈利状况较好的各类机场及配套服务设施等投资建设，为我国民用机场拓宽融资渠道提供了保障。作为准公共品的民用机场应借此“政策东风”，借鉴城市基础设施建立融资经验，引进PPP模式，解决机场建立资金不足问题。

【注释】

① 地级市商品零售价格指数缺失，运用地级市所在省份的商品零售价格指数进行修正。

[1]雷汀, 梁况白. 交通运输业在我国国民经济中的作用[J].经济研究,1965，(2):39-43.

[2]叶大沛. 大力发展交通运输业为振兴国民经济创造条件[J].计划经济研究,1983，(22):15-21.

[3]杨珽. 交通运输业建设项目综合经济评价方法及其地区经济效益模型研究[J].系统工程学报,1994，(2):61-72.

[4]李玲琴. 中国交通运输业与国民经济发展相关性探讨[J].青海师范大学学报(哲学社会科学版), 2001，(4):12-15.

[5]叶舟, 李忠民, 李晓峰. 中国民航发展与国民经济增长关系的实证分析[J].天津理工大学学报,2005，(5):83-86.

[6]刘兰娟, 董万好. 基于VAR模型的民航运输业与GDP关系实证分析[J].财经研究,2009，(8):69-78.

[7]韩弘. 国民经济发展对于民航运输需求的影响——基于国际与国内数据的经验研究[J].经济与管理研究,2009，(7):123-128.

[8]方忠权, 王章郡. 民航运输增长和区域经济发展的格兰杰因果检验——以广州白云国际机场为例[J].城市发展研究,2011，(6):118-121.

[9]唐小卫, 张丽霞. 我国航空客运市场需求与经济关联性分析[J].中国民航飞行学院学报,2014，(5):5-8.

[10]陈可嘉, 黄建辉. 福建省民航运输与经济增长的关系研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版), 2014，(3):40-43.

[11]Kao C. Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data[J].Journal of econometrics ,1999, (1):1-44.

[12]Pedroni P.Panel cointegration: asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis[J].Econometric theory ,2004,(3):597-625.

[13]Holtz-Eakin D, Newey W, Rosen HS. Estimating vector autoregressions with panel data[J].Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1988,(1):1371-1395.

[14]Love I, Zicchino L. Financial development and dynamic investment behavior: Evidence from panel VAR[J].The Quarterly Review of Economics and Finance,2006, (2):190-210.

(编辑：周亮；校对：余华)

Analysis on the Relationship betweenTransportation Industry of Civil Aviation and GDPin China Based on Airport Capacity

XU Peng-jie1WANG He2

(1.BusinessSchoolofLiaochengUniversity,LiaochengShandong252000;2.BusinessSchoolofHunanUniversityofScience&Technology,XiangtanHunan411201)

This paper uses the panel unit root test, panel co-integration test, panel vector auto regression model (PVAR), impulse response function and variance decomposition for the empirical analysis on data about 125 airports from 2005 to 2012 all around China. The empirical results show that: the regional GDP and passenger throughput are integrated of order one variable, and there is a long-term co-integration relation; development of civil aviation transport industry has sustained significant positive impact on regional economic growth, this effect in the first period has reached a maximum value of 0.105, and then decreased year after year; the impact of the change on civil aviation transportation industry can explain the change in GDP of around 11% from long term.

civil aviation transportation industry; airport capacity; PVAR

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2016.06.019

2016-09-23 基金项目：山东省社科规划一般项目“山东‘西部’新经济隆起带与区域经济协调发展研究”(项目编号：13CJJJ05)

徐鹏杰(1976-)，男，山东兰陵人，聊城大学商学院副教授，硕士研究生导师，研究方向：产业经济

F562.8

A

2095-1361(2016)06-0139-08