亚太地区航空公司利润效率研究

刘 丹，张佳煌，郑宇婷，王 琦

(福州大学 经济与管理学院，福州 350108)

一、引 言

伴随着世界经济一体化进程的不断推进，亚太地区航空运输业实现了前所未有的增长。国际民航组织2016年理事会年度报告显示，亚太地区凭借其近1/3的市场份额，已成为全球最大的航空运输市场。[1]但2016—2018年亚太地区航空公司年均运营利润率仅为6.1%，远低于北美地区数据(11.3%)，并低于全行业平均水平(7.3%)。[2]规模和盈利能力之间的矛盾表明亚太地区航空公司未能将广泛的需求更高地转化为利润，导致其在国际竞争中处于劣势。效率是衡量竞争力的重要指标，但现有文献几乎没有对亚太地区航空公司利润效率进行研究。因此，有效评价和分析亚太地区航空公司的利润效率，帮助管理者将需求更有效地转化为利润，对提升亚太地区航空公司的竞争力而言，具有重要的现实意义。

航空公司作为盈利组织，实现利润最大化是其最主要的运营目标。[3]当前，以提高航空公司运营利润为目的的效率研究主要有两类：技术效率研究和配置效率研究。技术效率被解释为管理技能，[4]用于评价航空公司使用更少的投入资源获取更多产出的能力。当前技术效率研究发展较为成熟，研究成果也较为丰富。如Assaf[5]利用2002—2007年12家美国航空公司的数据，使用贝叶斯随机前沿法(stochastic frontier analysis, SFA)评价并分析其技术效率；Assaf等[6]同样使用SFA方法测量并比较2001—2008年低成本航空公司与全服务航空公司、欧洲航空公司与美国航空公司两组样本的技术效率和生产率；Barros等[4]、Bhadra[7]、Wang等[8]使用投入导向数据包络分析(data envelope analysis, DEA)模型分别研究了欧洲、美国、亚洲航空公司的技术效率；Arjomandi等[9]同样使用该模型比较欧洲和亚洲航空公司的技术效率。此外，更多学者针对具体问题，从货运占比情况[10]、碳排放约束[11]、航空公司商业模式[12]等多个维度展开研究，讨论航空公司的技术效率情况及其影响因素。有关配置效率研究的文献主要探究航空公司的投入组合或产出组合的配置情况是否与市场价格相匹配。评价航空公司配置效率的文献主要基于成本效率(投入导向)或利润效率(非导向)，再进一步从成本效率或利润效率中分离出技术效率和配置效率两个子效率[13]展开研究。如Lim等[14]、杨秀云等[15]应用SFA法评价航空公司的成本效率、技术效率和配置效率；Merkert等[13]、Ajayi等[16]、Saranga等[17]、Mhlanga[18]使用基于数据包络分析方法的成本效率模型(Farrell-based Model)分别评价客运航空公司、美国航空公司、印度航空公司及南非航空公司的成本效率和配置效率，从而讨论配置效率对成本效率的贡献；Lee等[19]使用基于Farrell-based Model的扩展模型评价美国航空公司的利润效率，发现配置效率是导致航空公司利润效率低下的主要原因；Coelli等[20]使用差值利润效率模型测量28家国际航空公司的短期利润效率，发现利润损失主要归因于闲置产能及产出组合配置效率低下。

上述研究主要使用投入导向模型，即以降低成本作为提高利润的主要措施。在研究产出导向的文献中，Prior等[21]将分析局限在最小化成本或最大化收益的危害。Yu[22]也指出企业不仅希望以最低成本提供产品或服务，同时希望获得最大的收入。如全日空航空公司在2013年进行战略转型时，就将战略重点设定为“提高全日空航空通过增加收入以实现中期价值创造目标的可能性”；泰国航空在最新的转型计划中，也将“提高运营收入”作为转型重点。使用投入导向模型评价航空公司的效率会忽略产出对利润的贡献，可能造成结果的不准确，因此本文兼顾了投入与产出对航空公司效率的影响，更为精确地评价航空公司。

同样以上文献均忽略了航空公司间的价格差异，[23]即使用完全竞争市场假设。财务指标由数量指标和价格指标共同构成(如营业收入=乘客人数×机票价格+货运吨数×货运单价)，在技术效率和配置效率研究中，主要讨论如何调控数量指标以提高利润水平，而默认各个决策单元的价格指标是一致的。然而，航空公司的价格并非是外生变量，不同的价格谈判能力、差异化的市场战略定位使得航空公司间往往存在价格差异，[22,24]这对航空公司的盈利情况可能存在影响。若忽略价格指标对利润的贡献，仅从技术效率和配置效率两方面分析航空公司的竞争力，同样可能造成结果的不准确。因此，本文考虑了航空公司间价格差异导致的竞争因素，提高了航空公司评价的精准度。

本文根据航空公司的运营特点：(1)同时考虑降低成本和提高收益，以实现利润最大化的运营目标；(2)考虑航空公司间的价格差异，额外关注价格指标对利润效率的贡献，应用Yu[22]提出的不完全竞争Nerlovian利润无效率(non-competitive Nerlovian profit inefficiency, NC-NPI)模型评价2016—2018年亚太地区13家航空公司各年的总利润无效率，并将其进一步分解为技术、价格和配置三个子效率，以期为管理者提升利润水平提供更准确的对策建议。

二、方法与模型

在众多效率评价方法中，数据包络分析方法无须构造具体的生产函数，能够有效解决多投入多产出的效率评价问题，得到国内外学者的广泛使用。因此，本文同样选用DEA模型评价航空公司的利润效率。首先，区别于以往的投入导向模型，选取非导向利润效率模型全面考察航空公司的成本与收益情况。其次，由于传统的利润效率模型(如Farrell-based Model)忽略了决策单元间的价格差异，[23]难以考察航空公司的价格指标对利润的贡献，本文应用Yu[22]提出的不完全竞争Nerlovian利润无效率模型，将价格视为内生变量。不仅讨论技术无效率和配置无效率对航空公司运营利润的影响，同时进一步衡量以往研究中忽略的价格无效率。最后，考虑到航空公司的机队规模往往需要数年调整[20,24]，依据Coelli等[20]和Yu等[24]的固定投入处理方法，获得一个适合航空公司利润效率评价的模型。

NC-NPI模型的基本原理如下：设有N个同质决策单元(decision making units, DMU)，记为DMUi(i=1, 2,…,N)。在本文中，DMUi代表第i个航空公司。每个航空公司的运营过程均使用S个可变投入指标和R个固定投入指标，使用M个产出指标。xvi表示第i个航空公司的可变投入向量，xfi表示第i个航空公司的固定投入向量。yi表示第i个航空公司的产出向量。wvi表示第i个航空公司的可变投入价格向量，pi表示第i个航空公司的产出价格向量。

经Yu[22]证明，第i个决策单元(DMUi)的总利润无效率(NC-NPI)来源于三个部分(子效率)，即技术无效率(technical inefficiency, TI)、价格无效率(price inefficiency, PI)和不完全竞争配置无效率(non-competitive allocation inefficiency, NC-AI)，且满足NC-NPIi=TIi+PIi+NC-AIi，如式(1)～(4)所示。

总利润无效率：

技术无效率：

配置无效率：

三、样本与指标

依据重要性及财务数据的可得性，本文选取Skytrax(1)Skytrax是一家全球知名的航空公司与机场服务调查和咨询机构，其总部位于英国伦敦。百强榜中的13家亚太地区航空公司作为研究对象。包括来自中国内地的5家航空公司(中国国航、东方航空、南方航空、海南航空、吉祥航空)，来自中国香港和中国台湾的2家航空公司(国泰航空、长荣航空)，以及分别来自日本(全日空航空)、韩国(大韩航空、韩亚航空)、新加坡(新加坡航空)、泰国(泰国航空)和澳大利亚(澳洲航空)的6家航空公司。

任何一家航空公司的运营流程都以将资本、劳动力、能源及其他物料转化为客运和货运服务为特征。[25]参考以往的航空公司效率评价文献，本文选取员工人数、燃油消耗量作为可变投入指标，飞机数量作为固定投入指标，选取收入乘客公里和收入货邮吨公里作为产出指标，并对相应指标的价格做出定义，以计算各样本的总利润效率及子效率。各指标定义如下：

(1)可变投入指标。Doganis[26]指出，短期内可以调控的指标即为可变投入指标。因此，确定以下两个可变投入指标[20,24]：员工人数，表征劳动力投入，并使用当年总人工成本除以员工人数获得平均工资，表征劳动力价格；燃油消耗量，表征能源投入，并使用当年燃油费用除以燃油消耗量计算燃油价格。

(2)固定投入指标。飞机作为航空公司最主要的资本投入，其购买或长期租赁往往需要提前数年下达订单[20,24]，因此本文不讨论机队规模的调整在研究期内对航空公司利润的影响，确定一个固定投入变量：飞机数量，表征航空公司的资本投入。需要注意的是，各个航空公司的飞机型号存在差别，因此本文通过计算各个航空公司机队的最大起飞重量总和，再除以空客A319飞机的最大起飞重量，获得可比的飞机数量。[15]

(3)产出指标。本文选取的样本均为传统组合型航空公司，其业务范围包括旅客运输和货邮运输，货运业务的开展形式含客机腹舱货运和专门的货邮业务。因此，确定以下两个产出指标[10,13]：收入乘客公里，表征客运周转量产出，并使用客运收入除以收入乘客公里获得平均客运价格；收入货邮吨公里，表征货运周转量产出，并使用货运收入除以收入货邮吨公里获得平均货运价格。

为精简篇幅，仅展示2018年亚太地区样本航空公司各指标的描述性统计情况，如表1所示。指标数据来源于各样本航空公司的年度报告、企业社会责任报告(可持续发展报告)、企业财务报告、股东会议资料等。各价格指标的最大值和最小值之间存在较大差异，进一步证实了航空公司的现实运营环境为不完全竞争市场。[24]

表1 亚太地区13家样本航空公司2018年各指标描述性统计

四、实证分析

为准确分析和比较亚太地区航空公司的利润效率，应用NC-NPI模型，同时考虑成本和收益对利润的贡献，并额外关注价格差异对利润的影响，计算得到2016—2018年13家样本航空公司的总利润无效率及其子效率：技术无效率、价格无效率和不完全竞争配置无效率，再对三年的效率均值进行分析，以保证结果的稳健性[13]。效率评价结果见表2和表3。需要注意的是，NC-NPI模型使用差值法衡量样本的无效率值，故无效率值越小，样本效率就越高。

表2 2016—2018年亚太地区13家样本航空公司总利润无效率评价结果

表3 2016—2018年亚太地区13家样本航空公司子效率评价结果

(一)总利润无效率分析

从表2和表3可以看出，由于NC-NPI=TI+PI+NC-AI，因此总利润无效率(0.384)最大。其中，PI(0.273)是样本利润无效率的主要原因，其次是NC-AI(0.104)，再次是TI(0.007)。表明技术、价格、配置水平的提高能够降低样本航空公司的利润损失，降低幅度分别为0.7%，27.3%，10.4%。此结果证实，若未考虑航空公司间的价格差异，将很大程度地导致低估航空公司利润无效率现象，进一步导致效率改进建议可能偏离实际。如全日空航空公司的利润效率在本文的结果排名为样本第二，表明其在亚太地区航空公司的竞争中仍处于优势，而Wang等[8]和Arjomandi等[9]的研究结果均表明全日空航空由于技术效率低下，已失去领先地位。观察表3发现，全日空航空虽然存在轻微的技术无效率，但价格效率表现优异，促使其具备较强的竞争力。全日空航空的案例表明，在评价航空公司的竞争力时，忽略价格指标的贡献将造成结果偏颇。因此，将NC-NPI模型应用于航空公司总利润效率及各子效率的评价能更真实、准确地反映航空公司的经营情况和经营业绩。

如表2所示，南方航空(0.261)、全日空航空(0.263)及澳洲航空(0.278)的利润效率排名样本前三位，表明这三家航空公司在市场竞争中处于领先地位。这与实际情况相符。南方航空在2016—2017年连续获评《财富》中国企业500强，居交通运输业首位。2018年获评Skytrax“全球最杰出进步航空公司奖”，体现了南方航空在企业价值创造上的成就。全日空航空得益于企业转型，2017财年利润增长率达45.6%，三年净资产收益率均在10%以上，最高达15.1%。而澳洲航空2017/2018财年的税前利润实现创纪录的16.04亿美元，连续三年资本回报率均为20%以上(远远超过加权平均资本成本)。如表3所示，南方航空和澳洲航空虽然价格效率不佳，但具备较高的技术效率和配置效率，这使其利润无效值较小。而全日空航空虽然存在技术无效率和配置无效率，但价格效率排名样本第一，使其总体利润效率排名第二。这再次证明总利润无效率受到三个子效率的共同影响，为进一步探究样本航空公司的经营情况，有必要对三个子效率进行深入分析。

(二)子效率分析

根据NC-NPI模型原理，航空公司的总利润无效率来源于三个部分：技术无效率、价格无效率和不完全竞争配置无效率，且满足NC-NPI=TI+PI+NC-AI。因此，为提高利润水平，必须深入分析样本航空公司的子效率评价结果。

1.技术无效率分析

如表3所示，改进TI能降低0.7%的利润无效率，总体贡献仅为1.82%(0.007/0.384)。此结果表明技术无效率已不是航空公司利润低下的主要原因，即便航空公司能够很好地将投入与产出相匹配，也不能保证其获得优势，因为竞争的重点已经转移。因此，建议航空公司在保持技术效率优势的同时，更多关注其他子效率对利润的贡献。

中国国航等9个航空公司已经实现了技术效率有效，泰国航空(0.038)、全日空航空(0.034)、东方航空(0.020)和大韩航空(0.001)也仅存在较小的技术无效率，且无效率情况正在好转。查阅航空公司年报，发现泰国航空在持续亏损的背景下，于2015年进行企业转型，2016—2018年仍处在转型期间，相信随着企业转型计划的持续推进，其技术效率将逐步提高；而全日空航空基于对未来发展的规划，正在安全、质量、服务和人员方面进行先期投资，故运营成本暂时上升，该局势有望在2022年得到好转；东方航空则面临商业模式的转型，由全服务航空向全服务-低成本模式发展，因此不稳定的商业模式可能是其技术效率低下的原因。基于以往的研究成果，建议技术效率低下的航空公司通过调整组织结构[7]、优化网络布局[11]、稳定商业模式[17]等举措，有效降低由于技术差距带来的利润损失。

2.价格无效率分析

如表3所示，改进PI能降低27.3%的利润无效率，总体贡献达71.09%(0.273/0.384)。表明由于资源多付或产品贱卖导致的价格无效率已经成为亚太地区航空公司提高利润需要解决的主要问题。航空公司未能争取到潜在的市场最优价格，将造成极大的利润损失，使其难以在竞争中获得优势。因此，使用NC-NPI模型有效地将价格无效率从利润无效率中分离出来，对于整体利润的改进具有重大意义。

如表3所示，全日空航空(0.000)的价格效率表现最佳，原因在于全日空航空的价格向量是连续三年所有样本使用NC-NPI模型一致获得的市场最优价格，而居于第二位和第三位的大韩航空(0.225)和中国国航(0.239)则已经出现较大的价格无效率。因此，有必要探究导致航空公司价格无效率的原因。通过观察样本航空公司的运营特点，发现价格效率较高的航空公司倾向于服务高回报客户及高附加值产品，从而收取更高的运价，而价格效率较低的航空公司则由于市场定位问题，未能争取更高的产出价格。如全日空航空公司，客运业务主要针对高价的休闲旅游和商务旅游需求，货运业务则面向高附加值产品，如汽车相关货物和其他高科技货物；大韩航空的客运业务通过运营长途商业航线吸引高收益需求，货运业务主要面向高回报项目，如美洲/欧洲的半导体制造设备及电子产品、欧洲的电动汽车电池、东南亚的电子零部件，以及美洲的樱桃、龙虾、鲑鱼等新鲜货物；中国国航的客运服务定位于中高端公商务主流旅客市场，目前拥有中国最具价值的旅客群体。而吉祥航空则不以价格策略作为核心竞争力，主要通过为客户提供超出票价水平预期的高性价比服务赢得客户的认可和市场份额。如表4所示，前三位航空公司的产出价格远高于后两位航空公司，与价格效率排名一致。因此，提高产出价格能够有效改善航空公司的价格无效率。

表4 部分航空公司的价格及排名(2016—2018年三年均值)

在非导向模型中，降低投入价格、提高产出价格均能改善样本的价格无效率，但如表4所示，投入价格对价格效率的影响似乎并不明显。究其原因，航空运输是资本和劳动力密集型行业，高质量的人力资源是航空公司参与全球竞争的重要前提。而通过降低员工工资以提高价格效率的做法可能使航空公司在人才竞争中丧失优势。此外，燃油市场垄断程度较高，市场波动巨大，虽然一些公司使用燃油套期保值等金融工具规避价格风险，但并不稳健。本文将使用燃油套期保值工具的航空公司(中国内地外的8家航空公司)与未使用或审慎使用燃油套期保值工具的航空公司(中国内地的5家航空公司)分为两组，对两组样本的燃油价格进行非参数检验。如表5所示，检验结果表明在0.05的显著性水平下，使用燃油套期保值工具未能降低航空公司的燃油价格。此结果与Lim等[14]相同，即认为燃油套期保值的实际收益或其对航空公司运营成本和利润的影响在统计上可以忽略不计。因此，降低投入价格以提高航空公司价格效率的做法可行性不高。

表5 非参数检验结果-燃油套期保值对燃油价格的影响

3.不完全竞争配置无效率分析

如表3所示，改进NC-AI能降低10.4%的利润无效率，总体贡献为27.08%(0.104/0.384)。这表明在消除价格无效率后，航空公司的大部分利润损失来源于配置无效。Yu[22]指出，NC-AI的概念区别于传统的配置无效率，所衡量的是基于市场最优价格的配置情况，样本可能会依据自身当前价格调整配置，却很少会依据潜在市场最优价格进行调整，这是样本NC-AI值较大的原因。因此，样本航空公司有必要根据市场最优价格反映出的市场信息，调整当前配置，以提高其利润水平。

如表3所示，南方航空(0.000)、吉祥航空(0.000)、海南航空(0.006)、澳洲航空(0.008)的配置效率表现较佳，韩亚航空(0.241)、大韩航空(0.326)的配置效率排名最末。观察样本航空公司的投入产出配置，发现吉祥航空、海南航空、澳洲航空均存在较大比例的客运业务，货运业务占比仅为1%～5%，而韩亚航空、大韩航空货运业务占比却高达23%～28%。表明货运业务占比可能对配置效率存在负面影响，应减少航空公司的货运业务比例。这与Hong等[10]的结果相矛盾，其使用统计方法证明货运业务占比较高的航空公司拥有更高的技术效率，建议亚洲的客运公司扩展其航空货运部门，从而更有效地参与全球竞争。因此，在得出航空公司客货运业务的配置决策之前，进一步观察亚太地区航空客货运市场的发展现状。如图1(2)数据来源：国际航空运输协会《航空客运/货运分析报告》，参见https://www.iata.org/en/publications/economics/。所示，货运市场相较于客运市场而言受宏观经济因素的影响较大，需求波动较为明显，2017—2018年亚太地区航空货运需求就出现断崖式的下降。同时，自2014年以来，货运供需情况整体表现为供大于求，而客运市场的供需情况则较为乐观。这表明，至少在短期内，亚太地区组合型航空公司更多地经营货运业务不仅存在较大的风险，还将面临较为严峻的竞争局势。此外，观察市场最优价格中反映出的市场信息，如表4所示，在市场最优价格向量(即全日空航空的价格向量)中，即便货运价格排名靠前，但仍略逊于客运价格，表明在不断争取更高产出价格的过程中，选择将更多资源投入到客运价格的提升上，稍稍牺牲一定的货运价格，所得到的价格组合能够帮助航空公司获取更多利润，即在当前的投入水平下，客运业务仍是亚太地区组合型航空公司盈利的重点。因此，较高的货运占比使得大韩航空、韩亚航空损失了更多的利润，建议样本航空公司在当前局势下不要盲目拓展货运业务。货运业务占比的讨论表明，单独研究航空公司的技术效率容易导致结果偏颇，可能产生与实际相悖的结论，这进一步体现出NC-NPI模型的优越性。

图1 2014—2018年亚太地区航空客货运市场供需情况

在非导向模型中，投入组合和产出组合的调整均能改进配置无效率，但在实际样本中，发现只有南方航空凭借较优的投入配置获得较高的配置效率。如表4所示，在市场最优价格中，劳动力价格相较于燃油价格更具优势，而南方航空具备样本内最高的劳动力-燃油比例。这可能与其人才队伍建设相关。南方航空拥有超1000人的信息化人才队伍，自主研发实力较强，其自主研发的“航油e云”数据平台及航空安全QAR数据分析系统，通过对航油数据和发动机衰减数据的监测收集，促进航空油料的精细化管理，能够有效提高燃油效率。南方航空的案例表明，投入配置的调整或许可以通过加大专业劳动力投入，实现企业精细化运营，从而减少燃油消耗。但南方航空的成功在配置高效率的样本内是孤例，Tofallis[27]同样认为参与航空公司运营的投入指标并非是相互的替代品。因此，有关投入配置改进对提高航空公司利润效率的贡献还有待进一步探究。

五、结论与建议

为准确分析和比较亚太地区航空公司的利润效率，探究其盈利不佳的原因，以提升亚太地区航空公司的竞争力，本文应用Yu[22]提出的NC-NPI模型：首先，同时考虑降低成本和增加收入，评价并分析航空公司的总体利润无效率情况；其次，进一步对组成总利润无效率的三个子效率——技术无效率、价格无效率、不完全竞争配置无效率进行分析。结果表明：(1)样本航空公司普遍存在利润无效率，利润无效率的主要原因是价格无效率和配置无效率；(2)提高产出价格能够有效改善价格无效率；(3)货运业务占比对配置效率存在负面影响。后两点结论反映了产出面的管理对利润效率的贡献，这进一步体现出本文使用非导向模型的优越性。

基于以上研究结果，为提高亚太地区航空公司的利润效率提出三点建议：

(1)把握市场动态，加强价格管理。财务指标由数量指标和价格指标共同构成。据本文研究结果，与价格指标相关的价格效率及不完全竞争配置效率对利润效率的贡献是技术效率的近54倍，表明亚太地区航空公司有必要加强对价格指标的管理，以获取竞争优势。而加强价格管理需以把握市场动态为前提，即要求航空公司在瞬息万变的市场中观测到潜在的市场最优价格，以此缩小价格差距并调整资源配置。全日空集团在2013年转型为控股结构，使得全日空航空在业务运营上实现自治，以及时地获取市场信息并快速地响应市场动态。南方航空则依据“条块结合、资源共享”的矩阵式管理模式，既加大总部在资源、政策、业务标准上的统一管控，也充分体现分子公司在市场营销和服务创新上的主体作用，以此形成一个以市场为导向的决策体系。全日空航空及南方航空凭借对市场动态的准确把握，分别以较高的价格效率和配置效率获得较高的利润效率。因此，亚太地区航空公司可以学习二者的成功经验，通过调整组织结构、创新管理模式等方式及时准确地把握市场动态，从而有效地管理价格指标，在利润效率的竞争中获得优势。

(2)调整销售策略，提高运价水平。据本文研究结果，提高产出价格是提高样本航空公司价格效率的主要路径。然而，提高运价水平并非是单纯的“涨价”，需以销售策略的调整为前提。如全日空航空，开通更多的国际商务旅行航线以获取更多的高价公商务旅行需求，增加高价休闲旅行航线的运营时间以占据更大的高价休闲旅行运输服务市场份额，优化冲绳货运枢纽网络以利用北美航线上其他公司的资源获取更高单价的货物需求。中国国航则凭借北京超级枢纽、成都国际枢纽、上海和深圳国际门户四大枢纽形成的四角菱形结构，覆盖中国经济最发达、人口最密集的区域，以此获得中国最有价值的客户群体。全日空航空和中国国航凭借其面向高价需求的销售策略，提高运输产品的平均价格，获得较高的价格效率。因此，亚太地区航空公司可以学习二者的成功经验，通过优化航线网络、优化枢纽布局等方式有效调整销售策略，将运输服务更多地销售给高回报客户和高附加值产品。这样能够提高亚太地区航空公司的整体运价水平，从而依靠更高的价格效率获取更高的利润效率。

(3)整合货运业务，减少货运占比。据本文研究结果，客运仍是亚太地区航空公司盈利的重点，货运业务占比对配置效率存在负面影响。表明当前庞大冗杂的货运业务可能不利于航空公司的可持续发展，有必要推动此类航空公司进行货运业务整合，减少其货运占比。澳洲航空早在2013年就调整其国际航线，减少约11%的货运运力，同时出售其在StarTrack(3)StarTrack是隶属于澳大利亚邮政的一家物流公司。的股份，并收购澳航快运的剩余股份，以整合其货运业务。东方航空于2016年转让所持东方航空物流有限公司的100%股权，其中主要为全货机业务，同时将所经营的全部客机航班的腹舱货运销售、结算及相关操作保障等业务委托给中国货运航空有限公司运营，以集中相关资源专注从事航空客运业务。澳洲航空和东方航空通过对货运业务的整合，逐步减少货运业务占比，已获得较优的产出配置。因此，亚太地区航空公司可以学习二者的成功经验，通过调整股权结构、调整航线网络、外包货运业务等方式整合其货运业务。这样不仅能够减少样本航空公司的货运业务占比，还能够帮助客货运组合型航空公司的货运业务向专业化、集成化转变，从而凭借可持续发展的业务结构提高亚太地区航空公司的总利润效率。