海上丝绸之路沿线地区航线运营效率研究

刘 丹，王丹丹，徐 红，张佳煌，郭 娟

(福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116)

航线在中国各地区及一带一路沿线国家和地区的联系中发挥着重要作用。随着运输方式的多元化，运输方式之间的竞争日益激烈，深入分析航线运营效率，提高航线运营效率变得十分重要。分析海丝路沿线地区航线效率及其影响因素，不仅能够为未参与指定航线运营的航空公司制定航线网络规划提供参考，还可以为已参与的航空公司提高航线效率提供建议，为相关职能部门制定决策提供依据，从而提高航空公司航线效率，不断完善海丝路沿线国家和地区空中通道建设。

巩彦峰等[1]考虑到航空公司运营技术异质性，采用SBM-Undesirable和Meta-frontier模型分析航空公司运营效率。CHIOU等[2]利用DEA (data envelopment analysis，DEA)的CCR和BCC模型，将个体航线作为决策单元，分析台湾地区航线效率和影响因素，并将航线运营过程视为一个“黑箱”，忽略了其内部运营子流程对整体效率的影响。SHAO等[3]将航线运营过程分为分配和运输两个阶段，提出两种网络DEA方法分析航线效率。YU[4]将航线运营过程分解成生产和服务两个过程，对网络数据包络分析模型进行修改，评估台湾地区航线的综合运营、生产和服务效率。LI等[5]将航空公司运营过程分为运营、服务和销售3个阶段，考虑温室气体这一非期望产出，评价国际航空公司的效率。上述研究均打开“黑箱”，但并未考虑到单时期效率与总效率之间的关系。

回顾以往航线效率文献，传统DEA模型将决策单元视为“黑箱”，忽略了其内部运营子流程效率，管理者很难找出内部运营子流程对整体效率的影响；而单时期网络DEA无法分析总效率与各时期效率之间的关系。因此，笔者打开“黑箱”，运用KAO等[6]提出的多时期网络DEA模型和面板数据模型，研究海丝路沿线地区160条航线2012—2016年的效率及其影响因素，并针对分析结果给出相关建议。

1 海丝路沿线航线运营效率评价

1.1 DEA模型构建

图1 多时期两阶段航线运营系统

ur,vi,wf≥ε

r=1,2,…,s,i=1,2,…,m,f=1,2,…,g

(1)

系统的总约束条件为：

(2)

第一子流程的约束条件为：

(3)

第二子流程的约束条件为：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

由式(7)和式(8)可知，当且仅当各时期效率均达到有效状态，即效率值为1时，总效率才能达到有效状态。

1.2 指标选取

生产子流程是航线借助航空公司和机场提供的人、财、物等资源安排航班，生产座位、吨位和飞行里程等产品。销售子流程是使生产的资源被“利用”，即第一子流程的产品被顾客购买和消费后产生价值。笔者参考文献[3]的研究，选取飞行班次代表航线运营费用，作为初始投入指标；选取可用座位和可用吨位代表“资源转换”成果，作为中间产出/投入指标；选取旅客运输量和货邮运输量代表航线服务产品被消费和利用，作为最终产出指标。

1.3 样本选取及数据来源

以2012—2016年间，海丝路沿线地区旅客运输量在10万人以上的160条“城市对”航线为研究对象。为避免极端值影响，剔除广州—北京、上海—北京和深圳—北京等容量极大的航线。数据来源于《中国交通运输统计年鉴》《从统计看民航》《民航业发展统计公报》等。评价指标数据的描述性统计如表1所示。

表1 2012—2016年航线投入产出指标数据描述性统计

1.4 实证分析

1.4.1 总体效率分析

由于篇幅限制，对5年总体效率评价结果进行统计分析，仅列出5年总体效率排名前十航线的效率评价结果，分别如图2和表2所示。

图2 5年总效率评价结果统计分析图

航线5年总体效率生产子流程总效率排名销售子流程总效率排名北京—三亚0.7300.944 10.774 114广州—上海0.6980.835 20.836 79成都—三亚0.6670.734 50.909 29海口—北京0.6660.746 30.892 44上海—深圳0.6470.738 40.876 55成都—深圳0.6400.710 90.901 34广州—成都0.6270.712 80.880 50深圳—无锡0.6180.656 200.943 10成都—上海0.6150.725 70.849 69成都—海口0.6040.639 220.944 9

由图2可知，样本航线5年总体效率均未达到DEA有效。根据多时期网络DEA原理，当且仅当各时期两子流程效率均为1时，决策单元总体效率才能达到DEA有效。因此，航线无效原因是两子流程5年总效率及各时期效率均未达到DEA有效。

由表2可知，总效率排名前两名的北京—三亚(0.730)和广州—上海(0.698)航线的SP2效率小于SP1效率，属于生产子过程表现型。排名第八和第十的深圳—无锡(0.618)和成都—海口(0.604)航线的SP1排名小于SP2排名，属于销售子流程表现型。其余6条航线均表现出SP1排名高于SP2，属于生产子过程表现型。综上可知，中国海丝路沿线地区航线总体多注重生产子流程，对销售服务方面不够重视。

1.4.2 子流程效率分析

5年总体效率排名前十航线2012—2016年间各年度效率评价结果如图3所示。

图3 5年总体效率排名前十航线2012—2016年间各年度效率评价结果图

(1)生产子流程效率。生产子流程5年总效率值较高的是北京—三亚(0.944)和广州—上海(0.835)航线。2012—2016年间，北京—三亚航线生产子流程效率值均在0.900以上，且2014年效率值为1.000，达到DEA有效。究其原因：一是三亚适宜的气候和优美的环境为该航线带来了大量客源；二是海南省政府对航空公司旅游淡季航班进行增量补贴，为该航线运营提供了保障。2012—2016年间广州—上海航线生产子流程效率相对较高，究其原因：一是地理区位优势，上海和广州凭借长三角和珠三角位置优势包揽了充足的客源和货源；二是航班优势，南方航空着力优化航班结构，持续加大“一带一路”沿线航班频次。

(2)销售子流程效率。销售子流程5年总效率值较高的航线是深圳—无锡(0.943)和成都—海口(0.944)。2012—2016年期间，深圳—无锡航线销售子流程效率值均在0.900以上，且2012年达到DEA有效。究其原因：①在客运服务方面，深圳航空以及深圳机场推出 “乘机泊车”和免费“机场接送”等服务，为顾客出行提供便利；②在货运方面，深圳航空在国内率先推行航空电子货运，为顾客提供安全快捷的货运服务。2012—2016年期间，成都—海口航线服务子流程效率值相对较高。究其原因：一方面，成都密集的人口及海口发达的旅游业，为该航线聚集了大量客源；另一方面，四川航空 “特殊旅客”、“特殊餐食”服务，成都双流国际机场“蓉易转”等优质服务赢得了客源和服务质量。

2 海丝路沿线航线运营效率影响因素分析

2.1 变量选取与数据来源

王成金等[8]认为航空公司重组能够推动航班时刻的市场配置，扩大航班网络范围。YOSHIDA等[9]认为跑道长度决定了机场能够接受的最大容量和最大机型的能力。综上，选取机场跑道总长度(PDC)和航空公司数量(HKG)作为影响生产子流程效率的变量。

一般情况下，高铁的出现会分流部分客源，对民航运输业产生不利影响。载运率是衡量民航运输服务绩效的重要指标。GRUBESIC等[10]认为人口产生航空运输需求，增加民航运输客运量。因此，选取是否存在高铁并行(GT)、航线载运率(ZYL)和总人口数量(RKH)作为影响销售子流程效率的变量。为减少数据波动，对解释变量进行取对数处理，各变量定义如表3所示。

表3 子流程效率影响因素变量定义

2.2 面板数据模型构建

为系统分析效率影响因素，找到提高航线运营效率的有效切入点，选择以下面板数据模型：

(9)

(10)

2.3 实证分析

笔者运用Stata软件，对选取的变量进行F、LM和聚类稳健标准差的Hausman检验，检验结果如表4所示，结果表明两子流程均应采用固定效应模型。

两子流程效率影响因素的回归结果如表5所示。

(1)生产子流程影响因素分析。由表5可知，机场跑道总长度的回归系数为0.031，对航线生产子流程有显著的正向影响。一般情况下，机场跑道长度越长，所能满足的飞机机型就越多；飞机机型的多样化，可以满足顾客多种出行需求，且大型飞机还能提供更多的可用座位和吨位，有利于提升航线资源利用率。

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著水平；括号内数字为标准误

航空公司数量的回归系数为0.066，对航线生产子流程效率具有显著的正向影响。究其原因：一方面，经营航线的航空公司数量的增加会带来更多机型的飞机在机场降落和起飞；另一方面，多家航空公司参与航线经营，航线航班结构得以优化。

(2)销售子流程影响因素分析。由表5可知，是否存在高铁并行的回归系数为0.024，与生产子过程效率间存在显著正相关关系。究其原因：①航空运输在中途运输(800～2 000 km)中，速度优势高于高铁，仍然是许多中高端客户的选择[11]；②高铁与航空运输的合作受到越来越多的关注，随着“空铁联运”优势日益显现，必将吸引更多客货源，为航线产品消费提供更多可能。

航线载运率的回归系数为0.065，与服务子过程效率间存在显著的正相关关系。航线载运比率是各种因素综合作用的结果，如国货航西部区域营销中心针对低载航班推出优惠运价，吸引客货源，提高航班载运率。在这种情况下，飞机运力利用程度提高，产品被消费的机会较多，产生的效益就会越大，从而提升航线销售子过程效率。

总人口数量的回归系数为0.059，与服务子过程效率存在显著的正相关关系。一般情况下，城市两端人口越多，航线面临的潜在需求就越高，越容易获得大量的客源。此外，较多的人口会带来大量的货运需求。随着人口的增加，航线的旅客和货邮量相应增加，从而提升航线的服务子流程效率。

3 结论

通过对航线总体、两子流程效率及其影响因素进行分析发现：①受生产和销售两子流程5年总效率及各时期效率的影响，海丝路沿线160航线均未达到DEA有效；②机场跑道总长度和航空公司数量对航线生产子流程有显著的正向影响；③存在高铁并行、航线载运率和总人口数量对航线销售子流程有显著的正向影响。

基于上述研究结果，笔者提出如下对策建议：

(1)完善航线相关基础设施。生产子流程效率低下的航线，其航空公司应完善航线相关基础设施，一是优化配置机型组合，在需求淡旺季选择相匹配的机型，在降低成本的同时保持充足的运力；二是打造航线货运信息服务平台，积极推行全面信息服务，提高运营效率。

(2)创新航线服务产品。对于旅游类型为主的航线，可借鉴成都—海口航线在春节期间推出“新禧之旅”活动，提升飞机餐质量；对于商务类型为主的航线，可学习深圳—无锡航线的“飞偿等待”、“乘机泊车”和免费“机场接送”等服务，借鉴深圳航空打破传统营业厅柜台办理模式的做法；其他类型航线，应在信息化背景下，逐步推出“互联网+”特色服务。

(3)发挥相关职能部门职能。根据影响因素分析，民航相关部门宜加强航线运输和高铁运输在载运力、班次时刻等方面信息的对接，促进“空铁” 交通融合，缓解高铁冲击。地方政府可积极推动航空客货运枢纽等基础设施建设，为航线吸引客货源，提高航线载运率。