魏中許, 楊迎雪

(中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 機(jī)場(chǎng)學(xué)院, 四川 廣漢 618307)

近年來,民航局在《“ 十四五” 民用航空發(fā)展規(guī)劃》中強(qiáng)調(diào)要緊抓交通設(shè)施集中建設(shè)機(jī)遇期,以樞紐機(jī)場(chǎng)為中心節(jié)點(diǎn),形成一批以機(jī)場(chǎng)為核心的現(xiàn)代化綜合交通樞紐。樞紐機(jī)場(chǎng)是具有中轉(zhuǎn)和集散作用的機(jī)場(chǎng),通常具備良好的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)能力,能夠?yàn)槁每秃拓浳锾峁└咝П憬莸霓D(zhuǎn)運(yùn)服務(wù)。因此,樞紐機(jī)場(chǎng)是航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)乃至整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)暢通的關(guān)鍵,作為航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),在機(jī)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中扮演著重要角色。樞紐機(jī)場(chǎng)的發(fā)展不僅關(guān)系到本地區(qū)域的交通運(yùn)輸和物流業(yè)發(fā)展,也關(guān)系到整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展。然而,樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率之間的差異卻阻礙了航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的暢通,此外新冠肺炎疫情對(duì)國(guó)內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)也產(chǎn)生了巨大的影響。

機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率是指機(jī)場(chǎng)在既定的條件下達(dá)到成本最小化或收益最大化[1]。目前關(guān)于機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率研究的不同點(diǎn)主要集中在研究范圍及影響因素方面。在研究范圍上一般在省會(huì)機(jī)場(chǎng)[1]、沿海機(jī)場(chǎng)[2]到不同區(qū)域機(jī)場(chǎng)[3-4]等方面;在影響因素方面,主要考慮融資結(jié)構(gòu)[5]、基地航空公司數(shù)量[6]、人員經(jīng)驗(yàn)[7]、鐵路客貨周轉(zhuǎn)量和機(jī)場(chǎng)等級(jí)[8]等方面對(duì)機(jī)場(chǎng)的影響;在時(shí)間選擇上主要是2019年新冠肺炎疫情前[1-3,5-10]的數(shù)據(jù)樣本,并沒有對(duì)新冠肺炎疫情前和疫情期間的樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率對(duì)比的研究,但新冠肺炎疫情3年對(duì)我國(guó)機(jī)場(chǎng)產(chǎn)生了巨大影響,因此在已有理論成果的基礎(chǔ)上對(duì)新冠肺炎疫情前和新冠肺炎疫情期間樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率進(jìn)行對(duì)比分析,探討哪種類型、地區(qū)更應(yīng)該去關(guān)注突發(fā)事件提供依據(jù)且具有一定的必要性。

對(duì)新冠肺炎疫情前和新冠肺炎疫情期間我國(guó)樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率進(jìn)行對(duì)比分析,并從不同維度探究樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率水平的差異及新冠肺炎疫情對(duì)其影響程度,以期在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的恢復(fù),提升樞紐機(jī)場(chǎng)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力,保障航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的暢通。

1 評(píng)價(jià)方法與指標(biāo)選取

1.1 評(píng)價(jià)方法

機(jī)場(chǎng)效率的評(píng)價(jià)通常采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analys,DEA)及其相關(guān)的改進(jìn)模型[1-12],并且在指標(biāo)選取中包含非期望產(chǎn)出,因此在模型選擇時(shí),靜態(tài)評(píng)價(jià)采用Tone[13-14]改進(jìn)的超效率基于松弛值測(cè)算(slacks-based measure,SBM)模型,模型構(gòu)建如下:

(1)

式中:λi、λj為權(quán)重向量;s為決策單元的第s個(gè)期望產(chǎn)出;k為決策單元的第k個(gè)非期望產(chǎn)出;β為機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率;j為各個(gè)機(jī)場(chǎng)(DMU);i為決策單元的第i個(gè)投入;n為決策單元機(jī)場(chǎng)的數(shù)量;m為每個(gè)決策單元的投入量;c1為期望產(chǎn)出量;c2為非期望產(chǎn)出量;x為相應(yīng)的投入矩陣中的元素;yq為相應(yīng)的期望產(chǎn)出矩陣中的元素;yv為相應(yīng)的非期望產(chǎn)出矩陣中的元素。

動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)采用Fare等[15]改進(jìn)的Malmquist指數(shù)模型,模型構(gòu)建如下:

M(xt,yt,xt+1,yt+1)=

TFP=EC×TC=PEC×SEC×TC

(2)

式中:M為Malmquist指數(shù)的縮寫,用來指代Malmquist指數(shù),即全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù),代表決策單元從t至t+1時(shí)期生產(chǎn)效率的變動(dòng)情況;D為基于產(chǎn)出的距離函數(shù);t為時(shí)期數(shù);x、y分別為投入與產(chǎn)出向量;TFP為Malmquist指數(shù),即全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù),代表決策單元從t至t+1時(shí)期生產(chǎn)效率的變動(dòng)情況。當(dāng)TFP>1時(shí),表示機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率上升,當(dāng)TFP<1時(shí),表示機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率下降。全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)(TFP)可以分解為技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(EC)和技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)(TC),技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(EC)又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(PE)和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)(SE)。

1.2 指標(biāo)選取

機(jī)場(chǎng)選取范圍參考《民航局關(guān)于印發(fā)全國(guó)民用運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)布局規(guī)劃的通知》,其中北京大興、青島膠州、成都天府機(jī)場(chǎng)通航較晚不選取在內(nèi),青島流亭機(jī)場(chǎng)于2021年關(guān)閉不選取在內(nèi),選取包括上海兩場(chǎng)。靜態(tài)分析的數(shù)據(jù)選取2017—2022年6年間的機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)分析的數(shù)據(jù)選取2016—2022年6個(gè)時(shí)間段的機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

在評(píng)價(jià)指標(biāo)選取方面,投入指標(biāo)選取跑道長(zhǎng)度、航站樓面積和機(jī)位數(shù)量,期望產(chǎn)出指標(biāo)選擇旅客吞吐量、貨郵吞吐量和起降架次。關(guān)于非期望產(chǎn)出,李若琪[1]認(rèn)為添加非期望產(chǎn)出會(huì)使評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確,故本文借鑒文獻(xiàn)[12]指標(biāo)的選取,非期望產(chǎn)出指標(biāo)為出港平均延誤時(shí)長(zhǎng),并增加與機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量相關(guān)的機(jī)場(chǎng)投訴數(shù)量指標(biāo)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

投入數(shù)據(jù)中的跑道長(zhǎng)度、航站樓面積和機(jī)位數(shù)量來源于各機(jī)場(chǎng)官網(wǎng)、百度百科,期望產(chǎn)出數(shù)據(jù)中的旅客吞吐量、貨郵吞吐量和起降架次和非期望產(chǎn)出中的機(jī)場(chǎng)投訴數(shù)量分別來源于民航局官網(wǎng)發(fā)布的《民航機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和《航空運(yùn)輸消費(fèi)者投訴情況通報(bào)》。

2 2017—2022年樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)生產(chǎn)效率比較分析

運(yùn)用Dearun軟件,選擇全局參比的規(guī)模報(bào)酬不變的超效率SBM模型,對(duì)2017—2022年我國(guó)39個(gè)樞紐機(jī)場(chǎng)進(jìn)行效率測(cè)算。

2.1 樞紐機(jī)場(chǎng)總體水平分析

根據(jù)圖1可知,從整體上看,2017—2022年39個(gè)樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率均值均未達(dá)到1,說明研究期間我國(guó)樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率處于“無效”階段。2020年效率值急速下降,從 2021年開始有所回轉(zhuǎn),而2022年卻降到研究期間的最低值0.341,說明新冠肺炎疫情對(duì)樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率影響極大,并且在新冠肺炎疫情發(fā)生后各樞紐機(jī)場(chǎng)有采取措施解決新冠肺炎疫情對(duì)機(jī)場(chǎng)帶來的沖擊,但效果不佳。

圖1 2017—2022年國(guó)內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)效率

2.2 不同類型樞紐機(jī)場(chǎng)比較分析

把這39個(gè)樞紐機(jī)場(chǎng)參考《民航局關(guān)于印發(fā)全國(guó)民用運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)布局規(guī)劃的通知》分為國(guó)際航空樞紐、區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng),計(jì)算出兩類樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率均值,見表1。國(guó)際航空樞紐和區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)的靜態(tài)效率均值分別為0.667和0.488,國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)的生產(chǎn)效率值超越了整體均值0.577,明顯處于領(lǐng)先地位。從圖2中可以看出,新冠肺炎疫情前兩種類型樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率沒有過多的提升,基本處于平穩(wěn)狀態(tài)。受新冠肺炎疫情影響,兩種類型樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率都出現(xiàn)了明顯的下降,國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)下降幅度大于區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng),主要原因是國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)的航班量巨大且多為國(guó)際航班,為進(jìn)行新冠肺炎疫情防控我國(guó)發(fā)布了國(guó)際客運(yùn)航班“熔斷措施”并實(shí)施,進(jìn)而導(dǎo)致國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)效率下降幅度大于區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)。2021年效率開始有所回轉(zhuǎn),國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)上升幅度依舊大于區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng),說明國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)在遇到新冠肺炎疫情等突發(fā)事件時(shí)的恢復(fù)能力高于區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng),并且于2021年4月民航局調(diào)整了國(guó)際定期航班熔斷措施,在新冠肺炎疫情防控的前提下保障國(guó)際航班的正常運(yùn)輸。

表1 2017—2022年不同類型樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)效率

圖2 2017—2022年不同類型樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)效率

2.3 所屬不同機(jī)場(chǎng)群樞紐機(jī)場(chǎng)比較分析

根據(jù)全國(guó)民用運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)布局規(guī)劃中對(duì)機(jī)場(chǎng)所屬機(jī)場(chǎng)群的劃分,可以將39個(gè)樞紐機(jī)場(chǎng)劃分為華北、東北、華東、中南、西南和西北6類。由表2可知,所屬華東機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)受新冠肺炎疫情影響效率下降幅度最大,西北機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)的效率值雖然新冠肺炎疫情前效率最低,但從下降幅度可以看出其受影響最小,造成這種現(xiàn)象的原因主要是華東地區(qū)處在“一帶一路”和“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”的重要交會(huì)地帶,此地區(qū)機(jī)場(chǎng)國(guó)際航班眾多,新冠肺炎疫情導(dǎo)致大量旅客出行受限,而西北機(jī)場(chǎng)群處在內(nèi)陸地區(qū),航班量相比東部沿海地區(qū)較少,且大多為國(guó)內(nèi)航班,因此受新冠肺炎疫情影響較小。

表2 2017—2022年不同機(jī)場(chǎng)群樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)效率

3 2016—2022年樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率比較分析

上文利用超效率SBM模型測(cè)算的效率值為靜態(tài)效率,為了進(jìn)一步分析新冠肺炎疫情前和新冠肺炎疫情期間樞紐機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率的動(dòng)態(tài)變化及分解指標(biāo)的特征,運(yùn)用Dearun軟件,通過Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行測(cè)算和分解,并從不同維度將結(jié)果進(jìn)行分類。

3.1 樞紐機(jī)場(chǎng)總體水平分析

由表3可知,整體上樞紐機(jī)場(chǎng)的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為0.959,表明年均生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)率為-4.1%,整體呈倒退趨勢(shì)。2016—2019年,全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)開始增高,2017—2019年指數(shù)超過了1,主要原因是這兩年很多樞紐機(jī)場(chǎng)開始推出數(shù)字技術(shù)、“一張臉”服務(wù)等技術(shù),旅客滿意度提升投訴率減少,航班規(guī)劃協(xié)調(diào)延誤減少,效率提高。但從2019—2020年開始下降至0.624,但在2020—2021年全要素生產(chǎn)率為1.137,雖然樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率在這段時(shí)間內(nèi)整體處于下滑趨勢(shì),但相比新冠肺炎疫情剛開始時(shí)有所提升。

表3 2016—2022年國(guó)內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率Malmquist指數(shù)及分解

從指數(shù)的分解值來看,總體上技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.953,年均下降4.7%,且從圖3可以看出2016—2017年效率低的原因也是技術(shù)進(jìn)步水平過于低下,表明機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率下降的主要因素為技術(shù)進(jìn)步水平,應(yīng)進(jìn)一步推出機(jī)場(chǎng)數(shù)字技術(shù)、數(shù)字服務(wù)技術(shù)等的應(yīng)用。2019—2020年,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.681,說明技術(shù)進(jìn)步不僅與技術(shù)創(chuàng)新有關(guān),也受到外界環(huán)境因素的影響。

圖3 2016—2022年國(guó)內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率Malmquist指數(shù)及分解

3.2 不同類型樞紐機(jī)場(chǎng)比較分析

表4顯示,從國(guó)際航空樞紐和區(qū)域樞紐兩類機(jī)場(chǎng)來看,兩類樞紐機(jī)場(chǎng)全要素生產(chǎn)率在新冠肺炎疫情前呈現(xiàn)上升趨勢(shì),受新冠肺炎疫情影響開始下降。從指標(biāo)分解來看,國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)在新冠肺炎疫情前動(dòng)態(tài)效率下降的主要因素是規(guī)模效率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),疫情期間效率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的原因是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)低下。由此可見,新冠肺炎疫情前國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)應(yīng)該通過擴(kuò)大航站樓規(guī)模、增加機(jī)位數(shù)量來提升整體效率,而新冠肺炎疫情期間需要進(jìn)一步提升技術(shù)水平。區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)新冠肺炎疫情期間全要素生產(chǎn)率下降是技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步皆出現(xiàn)負(fù)向增長(zhǎng),因此其應(yīng)該在現(xiàn)有技術(shù)水平下,通過增加各種資源要素如航站樓、機(jī)位之間的協(xié)調(diào)性,使現(xiàn)有技術(shù)水平的潛能以最大化地釋放,也要致力于新技術(shù)的革新、引進(jìn)高質(zhì)量人才、提高服務(wù)質(zhì)量、注重機(jī)場(chǎng)管理水平等。

表4 2016—2022年不同類型樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率值及其分解

3.3 所屬不同機(jī)場(chǎng)群樞紐機(jī)場(chǎng)比較分析

從所屬不同機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)來看,全要素生產(chǎn)率均呈下降趨勢(shì),見表5。其中,所屬西北機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)疫情期間下降最為嚴(yán)重,所屬東北、中南機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)下降水平相對(duì)較小。從指數(shù)分解來看,所有機(jī)場(chǎng)群的全要素生產(chǎn)率均下降的主要原因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步指數(shù)偏低,表現(xiàn)為負(fù)向增長(zhǎng)。將技術(shù)效率進(jìn)行分解,可以發(fā)現(xiàn)所屬中南機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)新冠肺炎疫情前效率小于1,說明其內(nèi)的樞紐機(jī)場(chǎng)需要增大機(jī)場(chǎng)規(guī)模來提升生產(chǎn)效率,東北和西南機(jī)場(chǎng)群疫情前純技術(shù)效率小于1表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng),而在疫情期間所有機(jī)場(chǎng)群內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)的各項(xiàng)分解指標(biāo)都有所下降。因此,所屬中南機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)可以在現(xiàn)有航站樓、機(jī)位等資源下按需提升其規(guī)模,所屬東北和西北機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)的規(guī)模效率已達(dá)到有效狀態(tài),所以增加基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模作用不大,應(yīng)提升其純技術(shù)效率,即機(jī)場(chǎng)需采用科學(xué)合理的生產(chǎn)管理方式等。

表5 2016—2022年不同機(jī)場(chǎng)群樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率值及其分解

4 結(jié)論

通過運(yùn)用全局參比的超效率SBM和Malmquist指數(shù)模型,對(duì)國(guó)內(nèi)39個(gè)樞紐機(jī)場(chǎng)2017—2022年機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)效率進(jìn)行了分析,得出以下結(jié)論:

1)受新冠肺炎疫情影響國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)靜態(tài)效率下降幅度大于區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng),恢復(fù)情況卻比區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)好;所屬華東機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)受新冠肺炎疫情影響效率下降幅度最大,西北機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)疫情前效率最低但受疫情影響最小。

2)新冠肺炎疫情前影響國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)動(dòng)態(tài)效率的主要因素是規(guī)模效率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),新冠肺炎疫情期間效率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)是原因技術(shù)進(jìn)步指數(shù)低下,區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)全要素生產(chǎn)率下降的原因是技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步皆出現(xiàn)負(fù)向增長(zhǎng);所屬西北機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)新冠肺炎疫情期間動(dòng)態(tài)效率下降最為嚴(yán)重,所屬東北、中南機(jī)場(chǎng)群的樞紐機(jī)場(chǎng)下降相對(duì)較小。

因此,國(guó)際航空樞紐以及東部沿海地區(qū)的樞紐機(jī)場(chǎng)要緊抓國(guó)內(nèi)航班的生產(chǎn)發(fā)展,時(shí)刻保持警惕,遇到重大突發(fā)事件時(shí)可以保持穩(wěn)定狀態(tài)。同時(shí)從動(dòng)態(tài)效率可以看出,技術(shù)的創(chuàng)新是機(jī)場(chǎng)發(fā)展的關(guān)鍵,區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng)需要儲(chǔ)備優(yōu)秀人才,注重機(jī)場(chǎng)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)與管理策略的創(chuàng)新,國(guó)際航空樞紐機(jī)場(chǎng)需在現(xiàn)有航站樓、機(jī)位等資源下按需提升其規(guī)模。