基于决策球的航空公司竞争力可视化评价

龙汉良，陈 晔，徐海燕

（南京航空航天大学经济与管理学院，南京 211106）

近70年来，中国民航业作为国民经济发展的重要行业得到长足的发展。《2017年民航行业发展统计公报》显示，2017年全行业完成运输总周转量1 083.08亿吨公里，比上年增长12.6%。伴随着经济的全球化，全球航空运输需求持续保持增长，中国民航业迎来了历史性机遇。与此同时，快速发展的高铁在中短途的分流作用日益明显，国内航公司在国际航线上也面临着国外航空公司的激烈竞争，民航延误率影响了人们的出行选择，中国民航业面临巨大挑战。因此，准确有效地评价中国航空公司竞争力成为中国民航业发展的重要课题。

现有航空企业竞争力研究较少，且主要围绕竞争力评价指标和评价方法展开。在评价指标上，多数研究基于不同视角构建航空公司竞争力评价指标体系：李春玲等[1]基于并购重组视角研究航空公司成功关键影响因素；李常亮[2]基于财务视角，构建航空公司竞争力评价指标体系并进行实证研究；李春玲等[3]基于价值链理论建立航空公司竞争力评价指标体系并进行实证分析。

在评价方法上，多数研究采用综合评价方法，如：Barros 等[4]利用数据包络分析（DEA）对欧洲航空公司的表现进行排序评价；于剑等[5]利用模糊综合评价方法对中国国际航空公司进行竞争力评价与分析；于一等[6]运用AHP-熵权法对中国区域通用航空发展评价指数进行研究；Oleshko[7]应用多边形雷达图对乌克兰国际航空公司竞争力进行排序分析；Delbari 等[8]结合Delphi和层次分析方法（AHP）对全服务航空公司的关键竞争力指标和驱动因素进行研究；赖汪湾[9]利用主成分分析法（PCA）对世界主要航空公司竞争力发展水平进行综合研究。上述研究中：DEA 方法在评价多输入多输出的大系统上具有较强优势，但无法表示评价对象的实际发展水平；AHP 方法在解决多目标、多维度决策问题具有较强优势，但单独使用难以解决主观性问题；模糊综合评价法采用最大隶属度原则和模糊变换原理进行评价，但其结果同样存在主观性与分散性问题；PCA 方法利用降维思想将多指标转化为少数几个综合指标，当主成分因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义不明确。此外，多元性、动态性和相对性是竞争力特有属性，而目前各方法体系仅进行多元性定量评价，缺少动态性和相对性的可视化分析。

航空公司竞争力评价是一个动态问题，需结合长期发展数据才能展现其综合水平，同时也需要明晰其优势与不足。面对多维度大数据量的差异比较时，单纯从数据出发。现有模型方法鲜有涉及动态评价和可视化评价，因此，提出利用决策球模型对航空公司竞争力进行动态可视化评价。

1 航空公司四维度竞争力指标体系构建

1.1 航空公司运营特征

相比其他服务行业，航空公司的运营特征主要体现在产品服务与运营过程两方面[10]。

1）航空公司是具有浓厚服务性色彩的企业组织，为旅客提供快速、安全、舒适、灵活性强的出行服务。

2）航空公司是资金、劳动力、燃油高密集型行业，须配置足够的办公场所和完善的信息网络和通讯设备以确保服务能力。航空公司运营具有网络经济特性，航线网络的建设直接关系到运输服务能力的提升。

1.2 竞争力内涵及指标体系构建

李艳伟等[11]认为航空公司竞争力是指航空公司在参与航空运输市场竞争过程中，所表现出相对于竞争对手，更好地满足旅客需求，能够持续获取更高效率与效益的综合能力。谢晓敏[12]认为航空公司竞争力是指其在航空运输市场宏观环境下的综合实力，且这种综合实力是指相较于竞争对手能更好满足旅客需求的能力。

结合航空公司运营特征，将航空公司竞争力定义为其参与航空运输市场的竞争过程中，通过自身所拥有资源及整合资源，持续为旅客提供优质服务、为航空公司带来高效发展与效益的一种综合实力。因此，可从以下4 个维度构建竞争力评价指标体系。

1）规模实力

规模实力是航空公司自身所拥有的资源，具备一定的规模是其竞争力的表征。规模实力指标包括：飞机数量、员工数量、通航地区、可用座公里。飞机数量是指正在服役飞机的总量；可用座公里是指可提供的最大座位数与飞行里程的乘积。

2）运营能力

运营能力是整合资源能力的表现。运营能力指标包括：客座利用率、货物吨公里、收入客公里。客座利用率是收入客公里与可用座公里的比值；收入客公里是实际运送旅客数量与飞行里程的乘积；货物吨公里是实际运送货物数量与飞行里程的乘积。

3）服务质量

对于航空公司，优质服务能吸引更多客户。服务质量指标包括：地面服务、空中服务、不正常航班服务和准点率。地面服务是指值机与离港的满意度；空中服务是指机上餐食、娱乐及客舱设施等服务满意度；不正常航班服务是指不正常航班餐饮、休息场所安排、退改签、信息变更提醒等服务满意度；准点率是指到港准点航班量与实际执飞航班量的比值。

4）盈利能力

盈利能力是航空公司发展与效益最直接的体现。盈利能力指标包括：总收入、客运收入、货运收入、营业利润和净利润。其中，总收入、营业利润、净利润属于一般盈利性指标，客运收入与货运收入属于航空公司特征性盈利指标。

根据以上分析，从“规模—运营—服务—盈利”4个维度出发，构建航空公司竞争力评价指标体系，如图1所示。为便于模型讨论，构建整体评价指标体系为

图1 航空公司竞争力评价指标体系Fig.1 Evaluation index system of airlines’competence

2 基于决策球模型的航空公司竞争力评价

2.1 决策球评价模型构建

2.1.1 基于AHP-熵权法的指标权重确定

指标权重赋值的合理性直接影响航空公司竞争力综合评价的结果。因此，为避免AHP 法主观赋值的片面性，确定一种基于AHP-熵权法的综合权重计算法。首先，邀请某航空公司运营管理研究专家作为咨询小组。根据评价指标体系，设计咨询表，16 位专家根据1～9 标度法对所有指标相对重要程度进行打分，回收并进行数值平均化和结果近似处理，再应用yaahp软件进行一致性检验和权重计算，经过3 轮与咨询组反馈迭代处理，最终获得稳定一致的主观权重值W1={w11，w12，…，w1m}。然后利用熵权法计算航空公司竞争力评价指标的客观权重值W2={w21，w22，…，w2m}。采用线性合成的方式将主客观权重进行修正，其综合权重计算公式[13]为W=0.5W1＋0.5W2。利用上述公式，最终得到综合指标权重，并指明指标性质与类型，如表1所示。

表1 指标权重表Tab.1 Index weight

2.1.2 航空公司竞争力得分计算

设A={A1，…，Ai，…，An}为n 个航空公司的评价对象集，Ai代表第i 个航空公司。根据评价指标体系C，令Ai对应指标体系中各指标的数据集为gi={gi，1，…，gi，k，…，gi，m}。为统一量纲，采用如下处理

其中：gi，k′为统一量纲后Ai在指标Ck上的得分值；和为各航空公司在指标Ck上得分的最小值和最大值。

综上，航空公司Ai的竞争力综合得分为

2.1.3 航空公司指标差异度计算

航空公司Ai与Aj指标之间的综合差异度计算如下

其中，δi，j=δj，i，δi，j越大，表示航空公司Ai与Aj之间的差异越大。

2.1.4 决策球模型构建

1）理想航空公司设定及决策球定位

决策球的基本设定为半径为1 的北半球体，如图2所示。

图2 决策球示意图Fig.2 Decision ball diagram

将航空公司Ai投射至决策球时，其三维坐标设（xi，yi，zi）。假定A*为理想航空公司，其数据集由参与评价的航空公司在各指标上的最优数据来组建，即g*，k=易知归一化后g′*，k=1（∀k=1，2，…，m），且S*=1。

进一步将A*定位于半径为1 球体的北极点，易知此时，该点坐标（x*，y*，z*）=（0，1，0）。由式（2）可知Ai与A*之间差异度为

2）航空公司指标差异度与竞争力关系

定理1航空公司Ai和理想航空公司A*之间综合差异度δi，*与Ai的竞争力得分Si存在关系[14]如下

δi，*=1-Si

3）欧几里得距离的决策球设定

设di，*为航空公司Ai和理想航空公司A*之间的欧几里得距离（以下简称距离），其计算公式为

由此可知，在决策球模型中，北极点A*到赤道某点（各指标得分最差评价对象）的距离为，因此，Ai和Aj之间的距离若δi，j=0，则di，j=0；若δi，j=1，则

定理2航空公司Ai的yi坐标与Ai竞争力得分存在关系[14]如下

可知，若Si=0，则yi=0；若Si=1，则yi=1。若航空公司综合得分越高，则越接近北极点A*，即越接近理想航空公司；若航空公司得分一致，则位于同一纬度。

4）欧几里得距离决策球的近似逼近

由于弧长与两点之间的距离呈单调相关，可用欧几里得距离来对弧长进行简化处理。

其中，a 和b 表示截距与斜率。

由此，可构建如下决策球优化模型，计算每个航空公司的三维坐标，从而实现将航空公司评价结果映射到决策球上。决策球坐标优化模型如下

2.2 基于Matlab 的决策球模型可视化实现

对于评价对象较多的决策球建模，涉及大量优化计算，应用Matlab 可有效地求解计算和球体可视化展示，图3给出了决策球模型求解和可视化实现步骤。

图3 模型求解与可视化Fig.3 Model solution and visualization

3 应用案例分析

3.1 原始数据采集与处理

选取14 家国内外航空公司，其中包括中国东方航空（东航）A1、中国南方航空（南航）A2、中国国际航空（国航）A3、新加坡航空（新航）A4、大韩航空A5、全日空航空（全航）A6、日本航空（日航）A7、韩亚航空A8、中国海南航空（海航）A9、达美航空A10、美国航空（美航）A11、加拿大航空（加航）A12、英国航空（英航）A13和阿联酋航空A14。

从“规模—运营—服务—盈利”4 个维度建立16个指标的航空公司竞争力综合评价指标体系。其中，规模实力、运营能力和盈利能力的指标数据来源于Flight Global 外文数据库，服务质量指标数据来源于CAPSE 官网。为有效反映航空公司竞争力真实水平，选取2008—2017年近10年数据，作均值化处理。

3.2 航空公司竞争力评价分析

3.2.1 竞争力得分

将数据归一化，结合表1指标权重，运用式（1）计算出14 家航空公司各维度竞争力评价得分与综合得分，如表2所示。

表2 航空公司各维度竞争力评价Tab.2 Airline competitiveness evaluation score and comprehensive scores under various dimensions

3.2.2 差异度

根据式（2）计算出航空公司间各维度与综合差异度，由于数据较多，仅列出航空公司间综合差异度数据，如表3所示。

3.2.3 竞争力评价可视化

建立决策球模型，利用Matlab 软件计算求解，可得各航空公司综合评价分布图及各维度竞争力评价分布图，实现航空公司竞争力评价的可视化，其中，国内航空公司用三角标识，国外航空公司用圆点标识。

表3 航空公司间综合差异度Tab.3 Comprehensive differentiation between airlines

1）综合评价分布图

图4为航空公司竞争力综合评价分布图，综合评价得分排序如表4所示。达美与美航分别排第1 名和第2 名；东航与南航同为第5 名，国航为第6 名，海航排名最靠后。此外，从图4中可直观看出，中国航空公司总体实力相对于美国优秀航空公司，差距较大。

图4 综合评价分布图Fig.4 Comprehensive evaluation diagram

表4 航空公司综合排序Tab.4 Integrated airline ranking

2）各维度分布图

规模实力评价如图5所示，可以看出点分布范围较广，各航空公司悬殊较大。其中，达美与美航规模实力十分强大，无论是飞机数量还是可用座公里，几乎是中国航空公司的两倍；中国航空公司中，东航与南航规模实力较强，国航次之，海航在规模实力方面较差。

图5 规模实力评价分布图Fig.5 Scale strength evaluation giagram

运营能力评价如图6所示，可以看出点分布相对集中，各航空公司运营能力较接近。达美、美航与阿联酋航空的运营能力相对领先；南航、国航与海航运营能力较强，而东航在此方面相对较弱。

图6 运营能力评价分布图Fig.6 Operational capability evaluation diagram

服务质量如图7所示，可以看出点分布呈现两极化，且大部分航空公司服务质量较高。国内航空公司在地面服务、空中服务与不正常航班服务方面评分较低，准点率也较低，影响了整体服务质量。

图7 服务质量评价分布图Fig.7 Service quality evaluation diagram

盈利能力如图8所示，可以看出点分布范围较广，各航空公司悬殊较大。美航盈利能力水平较高；东航、南航与国航盈利水平较差，而海航盈利水平最低。

图8 盈利能力评价分布图Fig.8 Profitability evaluation diagram

3.3 中国航空公司竞争力提升建议

通过近10年数据分析与可视化展示，可直观发现服务质量与盈利能力是中国航空公司的两大短板。

在服务质量方面，通过对国际上优秀航空公司的调查分析，可发现这些航空公司存在一些共性之处：①从旅客需求出发，注重差异化和服务细节，主动服务意识强；②拥有高素质的一线员工。为了缩短与优秀航空公司的差距，实现国内航空公司服务质量的整体提升，一方面应密切关注旅客需求变化，加强服务创新，提高服务意识；另一方面应加大对一线员工在服务意识、服务态度、沟通技能等方面的考察，加强服务技能培养，不断提高整体素质。

在盈利能力方面，中国航空公司盈利较低的主要原因是外部价格竞争。随着国内高铁网络的高速发展，高铁票价和综合时间优势给民航带来较大压力。提高盈利能力，一方面要控制成本，学习低成本航空精益化成本管理思路，不断优化成本结构，全面控制费用；另一方面要增加收入，通过网络航线规划提高飞机利用效率，通过灵活的票价策略全面提升客座率；同时，增加增值服务能力，延伸增值收益。

3.4 对比分析

在航空公司竞争力的应用研究中，代表性的评价方法包括DEA、AHP、PCA 和模糊综合评价法。选取PCA、模糊综合两种传统模型评价方法作为参考，与所提模型进行对比分析，如表5和表6所示。

表5 评价结果对比Tab.5 Comprehensive evaluation comparison

表6 多维度对比分析Tab.6 Multi-dimensional comparative analyses

从表5和表6中可看出，从排名结果看，决策球评价法相较于PCA 和模糊综合评价法，在总体排名方面存在一致性，但相较于PCA 与模糊综合评价法，决策球法在评价过程中有明显的参照点，能够动态地展示航空公司近10年的竞争力，将各航空公司之间的差异与排名结果进行可视化展示。

4 结语

以航空公司的竞争力评价为目标，构建四维度航空公司竞争力评价指标体系并提出基于决策球的航空公司竞争力可视化评价模型。以14 家国内外主要航空公司为例，收集近10年运营发展数据，进行均值化处理，并基于AHP-熵权法计算指标权重，对航空公司综合竞争力与各维度竞争力计算分析，给出了详细的图形可视化结果展示，并讨论了中国航空公司竞争力提升建议。后续研究将进一步完善和细化评价指标体系，整合数据包络分析等评价工具，以提高研究成果的应用价值。