航空联盟影响因素的实证研究

崔毅+李实萍

摘要： 探讨了航空公司加入航空联盟的影响因素问题，研究发现：旅客运输量大的航空公司更可能加入联盟，并且对联盟的生存是必不可少；机队规模大的航空公司加入联盟后可以消化机队扩张的压力；随着航空联盟市场份额的增长，航空联盟对航空公司来说越来越具有吸引力；竞争对手是否参与联盟对航空公司加入联盟有一个正向的影响。另外，航空公司在不同的航空联盟之间进行选择的影响程度是相似的，这表明航空公司的主要决策不是要选择一个特定的联盟，而是考虑是否加入联盟，作为一个可持续发展的战略选择。

关键词：离散选择模型；寰宇一家；天合联盟；星空联盟。

中图分类号：F5606文献标志码：A

文章编号：1009-055X（2014）03-0001-08

一、引言

在全球航空运输业中，航空公司为了满足全球旅客的需求，需要建立全球的航线网络，但是在拓展全球的航线网络时，由于受到外国政府的航权、时刻和投资规模限制，不可能形成自己独有的全球航线网络，为了尽可能地扩大自己的航线网络和共享全球市场，航空公司之间往往达成合作协议，组成航空联盟，并以共享资源的方式建立战略合作伙伴关系，以满足全球旅客的需求，确保利润的可持续增长。

航空联盟开始于1989年，经历最近五到八年的扩张后，目前世界上形成了三大航空联盟：寰宇一家(oneworld)，天合联盟(Sky Team)和星空联盟(Star Alliance)，联盟的市场份额已经占全球的三分之二。在世界20大航空公司中，只有两家航空公司：西南航空公司和瑞安航空公司不是航空联盟的成员。联盟现象在航空业是普遍的，因为三大联盟都包括一些小的航空公司，并且，其他小的航空公司也会在不久的将来加入到联盟中来。

一些经济学家已经在理论上研究了航空联盟对成本和收益的影响，这对航空公司加入联盟的决策起了一定的激励作用。尽管从目前现有文献来看，国内还没有人对航空联盟的决定因素进行过实证研究，国外相关研究也比较少。本文的贡献正是填补了这一空白。用世界上75家主要航空公司在过去15年的数据作为样本，利用航空公司和航空联盟的一些特征变量，以及一些宏观经济变量，分析了一个离散的逻辑决策模型。我们发现，历史悠久的航空公司比刚成立的航空公司更有可能加入联盟；随着联盟市场份额的不断提高，对航空公司来说越来越具有吸引力；将来竞争对手参与联盟的决策往往正向影响航空公司加入联盟的决策；此外，将来航空公司关键的战略决策不是加入哪个特定的联盟，而是是否加入联盟，加入联盟将会成为航空公司一个可持续的发展战略。

二、航空联盟

航空联盟是两个或两个以上的航空公司为了提高竞争力，改进公司的绩效而进行的一种战略合作的方式。除了共享一些航班服务外，还可以共享运作资源，如：销售机构，计算机系统，餐饮，地面值机，登机柜台，停机位及机场贵宾室等等。在1989年，西北航和荷兰皇家航空公司第一个建立了合作伙伴关系，大约十年后，大陆航空公司和意大利航空公司通过与代码共享和常旅客计划展开合作，这些航空公司结成联盟称为翼之盟(Wings)。但是该联盟所有的参与者在2004年又全部加入了天合联盟(Sky Team)。奥地利航空公司和瑞士航空公司在1992年创建了享飞联盟（Qualiflyer），当比利时，葡萄牙航空公司加入后，它迅速扩大，但在2002年随着瑞士航空公司的破产，它就消失了。因此，目前只剩下了我们实证分析要考虑的三大航空联盟是：寰宇一家，天合联盟和星空联盟。这三大航空联盟可能代表未来航空公司可选择的联盟范围。星空联盟是成员最多的联盟，寰宇一家和天合联盟成员比较类似。星空联盟是由加拿大航空，德国汉莎航空公司，泰国航空公司和美国联合航空公司于1997年成立的；寰宇一家是由美国航空公司，英国航空公司，加拿大航空公司和国泰航空在1999年成立的；而天合联盟是由墨西哥航空公司，法国航空，达美航空公司和大韩航空于2000年组建的。下表列出全球三大航空联盟的组成成员，以及进入和退出联盟的年份。

表1航空联盟的历史

寰宇一家 天合联盟 星空联盟

1爱尔兰航空公司(2000-2007) 俄罗斯航空公司(2006) 亚德里亚航空公司(2004)

2美利坚航空公司(1999 ) 墨西哥国际航空公司(2000) 加拿大航空公司(1997)

3英国航空公司(1999) 法国航空公司(2000) 中国国际航空公司(2007)

4加拿大航空公司(1999-2000 ) 意大利航空公司(2001) 新西兰航空公司(1999)

5国泰航空公司(1999) 中国南方航空公司(2007) 全日空航空公司(1999)

6芬兰航空公司(1999) 美国大陆航空公司(2004-2009) 澳洲安捷航空(1999-2001)

7西班牙航空公司(1999) 捷克航空公司(2001) 韩亚航空公司(2003)

8日本航空公司(2007) 达美航空公司(2000) 奥地利航空公司(2000)

9智利航空公司(2000) 荷兰航空公司(2004) 蓝一航空公司(2004)

10匈牙利航空公司(2007) 大韩航空公司(2000) 英伦航空公司(2000)

11墨西哥航空公司(2009) 美国西北航空公司(2004-2008)] 布鲁塞尔航空公司(2009)

12澳洲航空公司(1999) 中国东方航空公司(2011) 美国大陆航空公司(2009)

13约旦航空公司(2007) 台湾中华航空公司(2011) 克罗地亚航空公司(2004)

14俄罗斯S7航空公司(2010) 沙特航空公司(2012) 埃及航空公司(2008)

15柏林航空公司(2010) 阿根廷航空公司(2012) 波兰航空公司(2003)

16 中国厦门航空公司(2012) 汉莎航空公司(1997)

17 越南航空公司(2010) 墨西哥航空公司(2000-2004)

18 肯尼亚航空公司(2007) 北欧航空公司(1997)

19 罗马尼亚航空公司(2010) 上海航空公司(2007-2010)

20 中东航空公司(2012) 新加坡航空公司(2000)

21 南非航空公司(2006)

22 西班牙斯班航空(2003)

23 瑞士航空公司(2006)

24 葡萄牙航空公司(2005)

25 泰国航空公司(1997)

26 土耳其航空公司(2008)

27 美国联合航空(1997)

28 全美航空公司(2004)

29 巴西航空公司(1997-2007)

30 巴西天马航空公司(2010)

31 爱琴航空公司(2010)

32 深圳航空公司(2012)

资料来源：根据航空公司的官方年度报告整理。括号内前四个数字表示进入联盟年份,后四个数字表示退出联盟年份。数据截止到2012年。

从表1中可以推断出航空联盟的两个重要特征。第一，除了荷兰航空和西北航空加入天合联盟外，航空公司一般保持在一个联盟中，只有极少数的航空公司转换了联盟。我们仅仅观察到三个例子：大陆航空公司在2009年从天合联盟转换到星空联盟；加拿大航空在2000年离开寰宇一家加入星空联盟；墨西哥在2004年为了与其他航空公司追求更高效的代码共享合作而退出了星空联盟，然而，几年后它又加入了寰宇一家。第二个重要的特征是，3/4的合并案例发生在同一个联盟内部，还不包括未来英航和伊比利亚航空公司，以及美国航空公司与全美航空公司合并的可能，表明航空联盟常常代表合并的前奏。

在竞争的视角下，航空联盟是竞争关注的一个主要来源，因为航空公司的结盟可能对消费者福利有负面影响，例如，两家经营替代航线的航空联盟成员可能就会制定高票价，出于这个原因，联盟成员之间票价协调还涉及到反垄断豁免权［1］。对于反垄断豁免的含义，让我们考虑纽约-伦敦航线的例子，这条航线是由美国航空公司和英国航空公司提供服务。这两个寰宇一家联盟成员在2010年7月获得了美国运输部和欧盟委员会的反垄断豁免权。在反垄断豁免之前，美国航空公司（英国航空公司）经营纽约-伦敦的航线，仅仅满足纽约（伦敦）枢纽和英国航空公司（美国航空）的代码共享的旅客需求。在取得反垄断豁免权后，美国航空公司和英国航空公司可以共同直接协商航班计划和价格。换句话说，他们现在共同关注的是如何想办法去提高这些枢纽的旅客运输总量。反垄断豁免权经常是在航空公司之间在通过一个漫长的讨价还价后获得的。谈判常常包含航空公司要放弃一些航班的停机位，允许竞争对手在这条航线上提供服务，也需要保证在一定程度上有真正的竞争。例如，美国航空和英国航空公司在2010年7月获得反垄断豁免权，欧洲委员会允许在伦敦的希思罗机场和伦敦盖特威克机场为到波士顿，达拉斯，纽约和迈阿密的航班提供停机位，同时承诺，如果有需要，未来在纽约JFK机场也要为到伦敦的航班提供停机位。

三、航空联盟的相关研究

航空联盟大部分理论贡献是对航空公司绩效、旅客、市场产生的影响。Youssef和Hansen（1994) ［2］发现两家航空公司结成联盟后提高了枢纽城市之间的航班数量、联接的机场数量以及航班频率，也提高了枢纽城市之间的市场集中度，但是枢纽的市场集中度提高导致了直达航班的票价有所提高。Brueckner(1997) Brueckner J K The economics of international code-sharing: An analysis of airline alliances. Working Paper 97-0115，University of Illinoisat Urbana-Champalgn，1997. 认为航空联盟总体上提高了社会福利，但对市场和社会福利的影响要作具体分析。Park和 Zhang(1998) ［3］研究发现结盟后旅客运输量会显著上升、价格会下降、消费者盈余增加。James和Paul（2009）［4］认为两家规模大的航空公司结盟后，会提高客公里收入、旅客运输量以及市场份额。Sergio（2007）［5］发现航空联盟成员通过运输量的增加，提高了航空公司的经营绩效。Caves等（1984）［ 6］介绍了航空业的密度经济和规模经济：前者是由于旅客量的增加，从而使单位成本减少，而后者是产出规模大于投入的规模使平均总成本下降。他们发现的证据仅仅支持密度经济，而规模报酬似乎保持不变。而Brueckner和Whalen（2000）［7］提出了一个模型，在合作定价时，联盟的优势来自负的外部性内部化的出现，外部性内部化以后，联盟就可以制定比较低的价格，从而吸引的更多的消费者，密度经济使单位成本减少。因此，结盟可以更好地开发密度经济［8］。

总体来说，从航空公司的发展来看，加入航空联盟有几大好处：首先，通过共享联盟的航线网络，可以拓展航空公司全球化的航线网络和服务网络，提高国际化的经营管理水平；第二，通过开发密度经济和规模经济，可以降低航空公司生产成本和交易成本［9］；第三，可以相互馈送客源，增加航空公司的收入；第四，可以快速进入国际市场，规避国际航权的限制和进入壁垒；第五，联盟能检验成员是否能兼容发展，是否能更紧密的合作，如共同营销，共同空、地服务，共同运行管理，共同投资，特许经营或者合并等等。

然而，为什么一些航空公司不加入航空联盟呢？目前尚不清楚。有可能与加入联盟的成本有关。Flores-Fillol 和Moner-Colonques（2007）［10］考虑了一个航空公司加入联盟后，它的长航线的外部化价格可以内部化的环境，从而可以吸引更多的旅客，结果，开发出了密度经济。他们同时也发现存在非对称性的均衡，其中只有一些航空公司决定加入联盟，而另一些人则倾向于保持独立。这一结果外表上会给人一种这样的直觉：许多联盟成员为了开发密度经济，通过竞争来吸引旅客，导致了利润的下降。因此，一些航空公司对结盟的反应可能是保持独自经营。这种结果的出现说明独自经营的航空公司需要一定程度的市场力，所以如果结盟不阻碍他们形成市场控制力，这些公司有可能更愿意保持独自经营。但是，当全球化的竞争被引入国内市场的时候，面对国内市场激烈的竞争，加入联盟就是航空公司的一个比较好的战略选择。

相关研究似乎揭示了联盟部分依赖于尽可能开发密度经济，结盟的激励越大，回报越高。此外，市场竞争的激烈程度也起着至关重要的作用。基于这个原因，我们的实证研究主要集中在以下两个维度：航空公司、航空联盟的大小和市场竞争的程度。第一维度定位在开发密度经济的可能性，而第二维度揭示市场竞争会刺激航空公司的结盟。理论文献表明，增加联盟之间的竞争应该降低结盟的激励，而增加单个航空公司的竞争将推动结盟的实施。在这种情况下，出现了一个“囚徒困境”的问题，当联盟形成后，独占策略比均衡策略更有利可图的。虽然我们不能区分两种形式的竞争，但是，我们可以考虑联盟的压力，就是说，假定其他的航空公司已经加入的情况下，用现有加入联盟的航空公司数量来衡量一家航空公司想加入的压力。此外，我们还可以考虑国内运输总量，这是国内航空公司承运的旅客总量，作为间接衡量航空公司在国内市场上潜在的市场控制力，它是不受结盟的影响。因此，这是一个联盟压力积极的信号，就是说联盟内的航空公司对单个的航空公司发出了一个的强有力的竞争信号。国内运输总量同时也是一个负号信号，说明国内的航空公司有比较大的市场，受联盟竞争影响的航空公司比较少，因为航空公司可以转到国内市场发展。

四、实证说明

本文的数学模型由下面的公式来表示。

Alliance choiceit

No-alliance

Oneworld

Sky Team

Star Alliance

= α1Passengersit +α2Fleetsit

+α3International-businessit+

+α4Years-in-businessit+

+γ1Alliance-pressureit+

+γ2Alliances-market-shareit+

+δ1National-carriers-trafficit+

+δ2GDPit +δ3Countryi +εit

时间t设定为每年，i定义为航空公司。因变量，联盟的选择代表航空公司在不同联盟间的选择。如果加上观察到航空公司不参加任何联盟共有四个可选择的联盟，即前面提到的表1中的三个联盟（寰宇一家，天合联盟和星空联盟），再加上不加入任何联盟。下面表2提供了样本中航空联盟的频次。

表2样本中航空联盟的频次

联盟 频次 百分比

不参加联盟 437 5208

寰宇一家 97 1156

天合联盟 106 1263

星空联盟 199 2373

不参加联盟，是最常见的观察，代表50％以上的航空公司联盟的样本，高频率是因为一些航空公司加入联盟后在样本期内就不会再参加任何联盟，另外，样本也包含不属于任何联盟的航空公司。为便于比较，我们设置了不参加联盟类作为参照组。因此，我们将加入联盟与没有参加任何联盟进行比较。自变量包括三类：表示航空公司特性的变量（在模型中用α表示），表示航空联盟特点的变量（在模型中用γ表示）和表示国家特点的变量（在模型中用δ表示）。

旅客运输量是航空公司每年承运的旅客总人数，单位是百万。此变量代表航空公司的绝对规模。表面上旅客运输量对航空公司加入联盟的效果是模糊的：一方面，旅客运输量比较大的航空公司，他们已经拓展了航线网络结构，因此不太需要加入联盟；另一方面，它们在市场上已经经营得比较好，但是，还想通过加入联盟进一步拓展市场。假定这个样本的联盟成员数量，与创建联盟的大航空公司的数量是不同的，期望后者的影响超过前者的影响。

飞机数量是航空公司每年的飞机总数（机队规模）。这个变量是控制的航空公司的产能和加入联盟后对航空公司的影响。

国际业务是航空公司每年国际航线收入占总收入的比例。它是反映航空公司国际业务的重要性。我们期待航空公司积极加入联盟后能获得更大的国际业务，因为联盟成员可以从联盟提供的国际航线网络中获益。

成立年数是航空公司从成立到现在总共经营的时间。它是控制不同的航空公司不同经营期限。我们假定历史悠久的航空公司更有可能加入联盟，因为他们在市场上经营得更好，更倾向于采取进一步拓展市场的策略（其中就包括加入联盟）。

联盟压力是在过去的一年加入联盟的航空公司总数。当一个航空公司观察到几个竞争对手加入联盟以后会感受到的间接压力。因此联盟压力越大，对观察到的航空公司加入联盟的可能性将会有积极的影响。

联盟的市场份额是航空联盟在全球航空市场上的占有率。反映航空联盟的整体效果，因此更大的市场份额对应的是更广泛的联盟参与度。

国内航空运输总量是在一个国家内所有航空公司承运的国内和国际的旅客总人数，用百万为单位。它反映国内航空市场的规模。在原则上，国内有比较大的市场份额的航空公司是不太需要加入联盟的，因为国内市场的重要性，抵消了加入联盟拓展国际市场的需求。

人均GDP是注册国家的人均国内生产总值（GDP）。单位是千美元，它是控制航空公司所在国家的经济基础。

国家代表虚拟变量，一个在欧洲注册的航空公司，一个是在美国注册的航空公司。它的目的是为了控制一些重要与当地国家有关的影响，特别是反垄断问题：例如，美国的航空公司在决定是否加入联盟时可能会考虑国内的反垄断法的影响。而欧洲的航空公司代表一个欧洲，而不是代表一组国家，因为在欧洲的反垄断案件是由布鲁塞尔的欧盟委员会在欧洲层面上进行评估的［11］。

ε是随机项，假设均值为零。

样本涵盖了世界上主要的航空公司，除了表1中列出的公司外，也有从来没有加入联盟的大航空公司，如阿联酋航空和西南航空公司等。航空公司样本数为75家。采样周期从1997年至2012年，表1所示，主要以目前世界上的三大联盟（寰宇一家，天合联盟和星空联盟）为实证分析的重点。样本数据来源主要是航空公司的年度报告和世界银行的数据。旅客运输量，飞机数量（机队规模），经营年数等指标主要来源于航空公司的年度报告；联盟的市场份额，联盟成员，联盟进入和退出的时间等来源于世界银行的数据。世界银行数据库中还有几个宏观经济指标，如汇率，国内生产总值（GDP），人均国内生产总值，人口，不同年龄阶层的人口，人口增长率，以及每一个注册国的所有航空公司的旅客运输总量。

五、结果分析

多项逻辑模型分析的结果放在表3中。Hausman检验的独立不相关的（IIA）强烈支持的IIA假说［12］，因此，多项逻辑模型的估计不会削弱。多项逻辑模型数据分析的重点是三个联盟：寰宇一家，天合联盟和星空联盟，将来它们也代表非联盟成员航空公司可选择的主要的联盟范围。

表3航空联盟的决策因素-多项逻辑估计

联盟选择

寰宇一家 天合联盟 星空联盟

旅客运输量 0029** 0051*** 0032***

(0011) (0013) (0009)

飞机数量 0237*** 0281*** 0138***

(0052) (0063) (0049)

国际业务 1880 0513 1415

(1272) (1843) (1022)

成立年数 0054*** 0059*** 0025**

(0019) (0017) (0011)

联盟压力 0095* 0013 0051

(0049) (0058) (0039)

联盟市场份额 0063*** 0051*** 0050***

(0011) (0019) (0012)

国内运输总量 -0013*** -0005 -0013***

(0006) (0004) (0006)

人均 GDP 0078*** -0041* 0083***

(0025) (0021) (0027)

观察数=413

注：因变量：联盟的选择，联盟省略了类别，包括欧洲和美国的虚拟变量，但上面没有显示。括号里是异方差。

相关系数上的***表示统计显着性为1％，**为5％，*为10％。

表3中旅客运输量比较显著意味着运输量大的航空公司更容易参与联盟。即大航空公司对于任何一个联盟来说比较受欢迎，因为他们通常有一个庞大的航线网络，这对联盟来说是一种有价值的资产，因为它可以更好地开发密度经济。事实上，一些大的航空公司作为创始成员参与联盟，可能是联盟生存的关键因素。如表1所示，三大联盟的创始成员都包括多家大的航空公司：比如寰宇一家就包含美国航空公司和英国航空公司，天合联盟包含法国航空公司和美国达美航空公司，星空联盟包含德国汉莎航空公司和美国联合航空公司。相反，Qualiflier联盟只有一家大的航空公司，即瑞士航空公司。Qualiflier联盟太依赖于瑞士航空公司，当瑞士航空公司破产的时候，Qualiflier联盟也就倒闭了。另外，飞机数量多的航空公司可以充分发挥其机队的规模，越有可能成为联盟成员。这一结果表明密度经济对联盟形成的重要性。对于那些缺乏资金支持或者不愿意承担风险来扩大机队规模的航空公司来说，加入联盟可能是扩大机队规模和提高飞机利用率的一种有效的方式。其次，联盟市场份额正向的显著性说明随着市场控制力的不断增强，联盟变得越来越有吸引力。因此，旅客运输量，机队规模和联盟市场份额这三个变量显示密度经济起到了至关重要的作用，成为航空联盟的三个主要的决定因素。

考虑市场竞争因素，联盟压力对结盟的可能性也有正向的影响。如果进入联盟的航空公司数量越多，联盟网络趋于饱的压力也越高，航空公司加入联盟的边际收益将减少［13］。因此，航空公司害怕将来被联盟排除在外，他们就会有更大的动力去加入联盟，这样非联盟成员的数量就会收缩。

而国内运输总量对联盟参与有负面的影响。这表明，面对航空公司的竞争，国内市场的控制力减少了加入联盟的激励。国内运输总量代表的是航空公司所在注册国的市场规模。如果国内市场比较大，航空公司就会去开发它，而不需要联盟所提供国际航线网络的帮助。因此国内运输总量对加入联盟的影响是负向的。尽管这一结果不显著，但与国际业务的影响是一样。对航空公司来说，如果国内市场拓展的潜力比较大，加入联盟的好处就比较小。相反，如果航空公司有国际化的市场定位，那么加入联盟就是当务之急。国际业务这个变量虽然统计显著性不高，但是正向的，这说明航空公司如果国际业务比重较大，为了能更好地利用联盟成员的国际航线网络，就会加入联盟。

航空公司经营年数这个变量，对加入三大联盟的可能性来说都具有正向的显着影响。这个结果说明历史悠久的航空公司为了加快发展能够更好地整合市场，其中就包括加入联盟。此外，也可以说航空公司在市场上的时间越长，它就越有可能提高品牌的知名度；相反，刚成立的航空公司是不容易做到的。如果准联盟成员有着良好的声誉，它可以加快进入联盟的步法，因为任何形式的联盟，都是相互谈判的结果。此外，人均国内生产总值除对天合联盟不显著以外，对其他联盟都有高度显著性。虽然，这个决策变量本身没有特定的含义，但一个国家宏观经济的运行会影响航空运输的需求，从而间接地影响航空公司的经营与决策［14］。这变量的高度显著性表明人均GDP比较富裕的国家，更有利于航空公司的发展，一般来说可能有更多的航空公司加入联盟。

最后，从总体结果的分析来看，我们观察到一个非常有趣的现象。用选择一种结果类别的概率与不参加联盟的概率的相对风险比率来重构表3中的系数，用下表4表示。比较三个不同的航空联盟选择的相对风险比率，我们注意到他们的影响程度比较相似，尤其是显着性比较高的变量。该结果意味着加入一个特定联盟的概率与不参加联盟的概率的比率，在不同的联盟之间波动比较小。换句话说，航空公司选择不同的联盟是一样的。因此，航空公司的主要决策不是选择一个特定的联盟，而是要考虑是否加入联盟作为它的战略选择。

表4表3的相对风险比率

联盟选择

寰宇一家 天合联盟 星空联盟

旅客运输量 1027** 1059*** 1026***

飞机数量 1291*** 1339*** 1157***

国际业务 7185 1686 421

成立年数 1061*** 1067*** 1032**

联盟压力 1089* 103 1043

联盟市场份额 1067*** 1046*** 1052***

国家航空运输总量 0981*** 0995 0983***

人均 GDP 1066*** 0947* 1078***

注：相对风险比率=选择一个联盟的概率/不参加联盟的概率。

系数***表示在1％上是显着的，**为5％上显着，*在10％上显着。

六、鲁棒性

使用多项式逻辑模型，我们发现，加入航空联盟的可能性，可以从不同的角度来解释。从航空公司的角度来看，航空公司的规模和经营时间提高了加入联盟的可能性,航空公司进入联盟的决策在受到竞争对手的压力后，会尽快加入联盟。从联盟的角度来看，目前世界上航空联盟的快速扩张导致许多航空公司加入了联盟，但如果航空公司国内的市场足够大，那么需要结盟可能性就会减少。最后，相对风险比率分析表明，航空公司的主要决策不是选择哪个特定的联盟，而是是否加入联盟。

本节通过下面的鲁棒性检查，来测试上面的结果的有效性。

（1）用一个二项联盟选择代替多项联盟选择，来估计逻辑模型。

（2）使用嵌套逻辑模型来替代多项逻辑模型。

（3）使用工具变量控制内生性。即在回归方程中加入一个与因变量无关而与自变量有关的工具变量来解决内生性问题。

（一）逻辑回归

上面多项逻辑分析的结论表明航空公司的主要决策是是否要加入联盟，而不是选择一个特定联盟。我们重新考虑一个二元的联盟选择：联盟与无联盟。也就是说，现在因变量一个二元变量，如果观察的航空公司是联盟成员，那么就等于1，否则就等于零。

因此，我们重新估计逻辑模型，其结果放在表5的第二列。相关系数的显著性证实了前面的结果。规模大和历史悠久的航空公司更可能加入联盟（旅客运输量和经营年数两个变量都显著）; 联盟压力的正向影响说明竞争对手进入联盟的决策影响航空公司的联盟决策; 联盟市场份额的正向显著性说明联盟在市场上的整合能力，有利于招募更多的成员; 国内运输总量的负向显著性，说明较大国内市场的航空公司加入联盟的可能性就会减少。

表5逻辑, 嵌套逻辑和工具变量（IV）估计

逻辑 嵌套逻辑 工具变量（IV）

旅客运输量 0031*** 0039*** 0021

(0009) (0008) (0065)

飞机数量 0191*** 0146*** 0149

(0047) (0057) (0119)

国际业务 0781 0811 0520

(0973) (1091) (1006)

成立年数 0038*** 0038*** 0019

(0013) (0012) (0017)

联盟压力 0055 0013 0039*

(0036) (0039) (0025)

联盟市场份额 0053*** 0009 0029**

(0012) (0013) (0013)

国内航空运输总量 -0011*** -0016*** -0008

(0003) (0006) (0007)

人均 GDP 0046*** 0053** 0022

(0016) (0021) (0055)

观察数 413 1881 368

注：因变量：联盟选择的二元虚拟变量（逻辑在第二列，工具变量IV在第四列）等于1（如果观察到的航空公司参与联盟），否则为零;联盟选择（嵌套逻辑在第三列 ）。系数***表示在1％上显着，**为在5％上显着，* 为10％上显着。旅客运输量，机队数量和联盟市场份额（ 在IV模型中假设内生）的工具变量是：观察到航空公司登记国的人口数量，人口增长率，在15和64岁之间的人口百分比，及美元汇率。用STATA进行模型估计。

（二）嵌套逻辑

航空公司是否加入联盟和进入联盟后选择特定的合作伙伴也是有条件的，我们重新考虑联盟选择的嵌套逻辑模型。决策树现已形成了两个主要分支：联盟和无联盟，前分支又分裂成三个树枝，代表前面提到的三大联盟。嵌套逻辑估计结果在表5中的第三列，整体上与前面讨论过的结果一致。旅客运输量和飞机数量保持高度的统计显著性。在前面的估计中，国际业务不显著，但有正向的影响。经营年数的统计显着性比较高，证实了历史悠久的航空公司可以利用他们整合市场的地位（可能是能够建立和保持一个良好品牌），从而更容易加入联盟。联盟压力不显著，但是正向的，因此，它可能还是支持这样的推断：航空业的特点是存在大量的航空公司，一些航空公司的行为可能对所观察的航空公司的行为会产生影响。联盟的市场份额即使它失去了统计显着性，但是正向的积极的影响。国内运输总量的负向显著性证实国内航空公司广阔的市场空间可能会引起国内航空公司保持独自经营，因为当国内航空公司希望扩展其国内的航线网络时，通常就不会加入联盟。人均国内生产总值正向的显著性，说明比较富裕的国家的航空公司有更广泛的联盟参与度。

最后，也许是更重要的是，除了联盟的市场份额和联盟的压力因素外，嵌套逻辑模型的估计系数在幅度和统计显着性水平上与逻辑模型相似。因此逻辑和嵌套逻辑的结果似乎都支持上述想法，航空公司对于联盟选择的主要决策是是否加入联盟，而不是选择一个特定的联盟。

（三）工具变量

因为航空联盟成员可以利用联盟的航线网络来扩大自己的运输量，我们的估计可能遭受内生性的偏差。换句话说，模型的因果关系意味着较大的旅客运输量就有更高的加入联盟的可能性，它也可能发生反向的因果关系：加入联盟增加了旅客的运输量。出于同样的原因，因为机队数量是旅客的函数，可能也认为是内生性的。最后，加入联盟，会扩大航空公司的业务，联盟的市场份额可能会被内生决定。如果是这样的话，那么我们之前的估计可能有偏差，还需采用工具变量法来解决这个内生性问题。然而，从计量经济学的角度来看，上述估计可能比较弱，因为在参与联盟扩大运输量前，它通常需要一段时间，因此，原则上旅客运输量，机队数量和市场份额不会同时决定联盟的选择。事实上，外生性的Wald检验不拒绝卡方等于152和相应p值是047的外生性零假设［15］。因此，旅客运输量，机队数量和联盟市场份额这三个变量的潜在内生性，在此样本中可能并不是一个大问题。

表5最后一列表示工具变量的分析结果。我们使用不同的工具变量来控制潜在的内生性偏差的不同方面。我们的工具变量集包括：用航空公司注册国家的人口来描述整个市场的规模效应；用人口增长率来控制潜在的需求扩张；用15岁和64岁之间的人口百分比来表示更容易产生航空需求的人口；用航空公司登记国对美元的平均汇率来控制可能的成本变动，例如，煤油价格可能会影响市场份额。虽然，一些变量失去了他们的统计显著性水平，但是所有的回归数据还是保持了前面的估计，因此他们对联盟选择的直接影响保持不变。换而言之，前一节分析得出的主要结论是有效的。

七、结束语

用75家航空公司在1997年至2012年共15年的数据作为样本，采用离散选择模型来对航空联盟的决定因素进行实证研究［16］。同时运用了不同的模型和不同的估计技术，包括工具变量。实证分析的结果支持这样的结论：影响航空联盟形成的主要因素之一是开发密度经济的可能性。旅客运输量，机队数量和航空联盟的市场份额对航空公司加入联盟的影响效果都是正向和显著的。此外，我们的结果似乎还表明联盟的竞争给主要集中在国内市场的航空公司比较低的压力。当然，其他因素也可能会影响联盟的形成。例如，我们发现，历史悠久的航空公司能更好地整合市场，因此更倾向于在其发展过程中加入航空联盟。最后，更重要的是，不同的联盟选择的回归系数的符号是相同的，幅度是相似的，以及相对风险比率分析表明，航空公司的主要决策不是选择了一个特定的航空联盟，而是要考虑是否加入联盟作为一个可持续发展的战略选择。

可以得出：现在全球航空业的特点是航空公司采用两种相互排斥的战略：其一是不加入任何航空联盟，专注于国内市场，采用低成本的运营模式；其二是加入联盟采用全服务的运营模式，加入联盟可能成为航空公司未来生存的关键因素。

当然，我们以上的实证分析不区分联盟的创建和加入现有联盟的关系。这是一个比较重要的课题，需要构建一个形成联盟的动态模型，它可能解决创建一个新的联盟和加入一个现有联盟的激励问题，这是将来进一步研究的课题。

参考文献：

［1］杨农 全球航空业联盟网络和竞争管制［J］. 产业经济研究, 2003(5):20-27

［2］Youssef W，Hansen M Consequence of Strategic alliances between international airlines: The case of Swissair and SAS［J］. Transportation Research，1994，28A:23-46

［3］Park J H，Zhang A Airline alliances and Partner firms Output ［J］. Transportation Research，1998，34:245-255

［4］James, Paul Strategic alliances as a competitive strategy［J］. International Journal of Commerce and Management , 2009，19: 93-114

［5］Sergio, LazzariniThe Impact of Membership in Competing Alliance Constellations［J］. Strategic Management Journal 2007,28: 345-367

［6］Caves D, L Christensen, M Tretheway Economies of Density versus Economies of Scale: Why Trunk and Local Service Airline Costs Differ［J］. Rand Journal of Economics 1984,15(4):471-489

［7］Brueckner J, W Whalen The price effects of international airline alliances［J］. Journal of Law and Economics 2000, 43(2):503-45

［8］ Flores-Fillol R Airline alliances: parallel or complementary? ［J］. Applied Economics Letters，2009, 16(6):585-590

［9］黎群 航空公司战略联盟的经济动因分析［J］. 管理工程学报, 2005, 19(2):99-103

［10］Flores-Fillol R, R Moner-Colonques Strategic formation of airline alliances［J］. Journal of Transport Economics and Policy 2007, 41(3):427-449

［11］Gaggero A, C Piga Airline Competition in the British Isles［J］. Transportation Research E: Logistics and Transportation Review 2010, 46(2):270-279

［12］Hausman, J, D McFadden Specification Tests for the multinomial logit model［J］. Econometrica 1984, 52(5):1219-1240

［13］Agusdinata B, W Klein The dynamics of airline alliances［J］. Journal of Air Transport Management2002, 8(4):201-211

［14］Brueckner J, P Spiller Economies of traffic density in the deregulated airline industry［J］. Journal of Law and Economics 1994,37:379-415

［15］Wooldridge J Econometric analysis of cross section and panel data［M］.Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press, 2002

［16］Train K Discrete choice methods with simulation［M］. Cambridge: Cambridge University Press, 2003

An Empirical Investigation of the Effects of Airline Alliances

CUI Yi，LI Shiping

(School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510641, Guangdong, China)

Abstract: This paper conducts an empirical analysis of the determinants of airline alliances. Well established airlines with large passengers volumes are more likely to participate in an alliance and are also essential for alliance survivability. In line with this finding, older airlines have a higher probability of being part of an alliance. Airlines operating with high load factors consider alliance participation as a significant alternative to fleet capacity expansion. As their market share grows, alliances become more appealing to airlines. Competitors decision to enter an alliance tends to have a positive impact on alliance participation. The relatively similar magnitude and effect of the regressors coefficients across different alliance choices, suggests that the airlines major decision is not to choose a special alliance, but rather considering whether to enter into an alliance, as a possible strategy within its business model.

Keywords: discrete choice model; oneworld; sky team; star alliance.

（责任编辑：邓泽辉）

七、结束语

用75家航空公司在1997年至2012年共15年的数据作为样本，采用离散选择模型来对航空联盟的决定因素进行实证研究［16］。同时运用了不同的模型和不同的估计技术，包括工具变量。实证分析的结果支持这样的结论：影响航空联盟形成的主要因素之一是开发密度经济的可能性。旅客运输量，机队数量和航空联盟的市场份额对航空公司加入联盟的影响效果都是正向和显著的。此外，我们的结果似乎还表明联盟的竞争给主要集中在国内市场的航空公司比较低的压力。当然，其他因素也可能会影响联盟的形成。例如，我们发现，历史悠久的航空公司能更好地整合市场，因此更倾向于在其发展过程中加入航空联盟。最后，更重要的是，不同的联盟选择的回归系数的符号是相同的，幅度是相似的，以及相对风险比率分析表明，航空公司的主要决策不是选择了一个特定的航空联盟，而是要考虑是否加入联盟作为一个可持续发展的战略选择。

可以得出：现在全球航空业的特点是航空公司采用两种相互排斥的战略：其一是不加入任何航空联盟，专注于国内市场，采用低成本的运营模式；其二是加入联盟采用全服务的运营模式，加入联盟可能成为航空公司未来生存的关键因素。

当然，我们以上的实证分析不区分联盟的创建和加入现有联盟的关系。这是一个比较重要的课题，需要构建一个形成联盟的动态模型，它可能解决创建一个新的联盟和加入一个现有联盟的激励问题，这是将来进一步研究的课题。

参考文献：

［1］杨农 全球航空业联盟网络和竞争管制［J］. 产业经济研究, 2003(5):20-27

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［3］Park J H，Zhang A Airline alliances and Partner firms Output ［J］. Transportation Research，1998，34:245-255

［4］James, Paul Strategic alliances as a competitive strategy［J］. International Journal of Commerce and Management , 2009，19: 93-114

［5］Sergio, LazzariniThe Impact of Membership in Competing Alliance Constellations［J］. Strategic Management Journal 2007,28: 345-367

［6］Caves D, L Christensen, M Tretheway Economies of Density versus Economies of Scale: Why Trunk and Local Service Airline Costs Differ［J］. Rand Journal of Economics 1984,15(4):471-489

［7］Brueckner J, W Whalen The price effects of international airline alliances［J］. Journal of Law and Economics 2000, 43(2):503-45

［8］ Flores-Fillol R Airline alliances: parallel or complementary? ［J］. Applied Economics Letters，2009, 16(6):585-590

［9］黎群 航空公司战略联盟的经济动因分析［J］. 管理工程学报, 2005, 19(2):99-103

［10］Flores-Fillol R, R Moner-Colonques Strategic formation of airline alliances［J］. Journal of Transport Economics and Policy 2007, 41(3):427-449

［11］Gaggero A, C Piga Airline Competition in the British Isles［J］. Transportation Research E: Logistics and Transportation Review 2010, 46(2):270-279

［12］Hausman, J, D McFadden Specification Tests for the multinomial logit model［J］. Econometrica 1984, 52(5):1219-1240

［13］Agusdinata B, W Klein The dynamics of airline alliances［J］. Journal of Air Transport Management2002, 8(4):201-211

［14］Brueckner J, P Spiller Economies of traffic density in the deregulated airline industry［J］. Journal of Law and Economics 1994,37:379-415

［15］Wooldridge J Econometric analysis of cross section and panel data［M］.Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press, 2002

［16］Train K Discrete choice methods with simulation［M］. Cambridge: Cambridge University Press, 2003

An Empirical Investigation of the Effects of Airline Alliances

CUI Yi，LI Shiping

(School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510641, Guangdong, China)

Abstract: This paper conducts an empirical analysis of the determinants of airline alliances. Well established airlines with large passengers volumes are more likely to participate in an alliance and are also essential for alliance survivability. In line with this finding, older airlines have a higher probability of being part of an alliance. Airlines operating with high load factors consider alliance participation as a significant alternative to fleet capacity expansion. As their market share grows, alliances become more appealing to airlines. Competitors decision to enter an alliance tends to have a positive impact on alliance participation. The relatively similar magnitude and effect of the regressors coefficients across different alliance choices, suggests that the airlines major decision is not to choose a special alliance, but rather considering whether to enter into an alliance, as a possible strategy within its business model.

Keywords: discrete choice model; oneworld; sky team; star alliance.

（责任编辑：邓泽辉）

七、结束语

用75家航空公司在1997年至2012年共15年的数据作为样本，采用离散选择模型来对航空联盟的决定因素进行实证研究［16］。同时运用了不同的模型和不同的估计技术，包括工具变量。实证分析的结果支持这样的结论：影响航空联盟形成的主要因素之一是开发密度经济的可能性。旅客运输量，机队数量和航空联盟的市场份额对航空公司加入联盟的影响效果都是正向和显著的。此外，我们的结果似乎还表明联盟的竞争给主要集中在国内市场的航空公司比较低的压力。当然，其他因素也可能会影响联盟的形成。例如，我们发现，历史悠久的航空公司能更好地整合市场，因此更倾向于在其发展过程中加入航空联盟。最后，更重要的是，不同的联盟选择的回归系数的符号是相同的，幅度是相似的，以及相对风险比率分析表明，航空公司的主要决策不是选择了一个特定的航空联盟，而是要考虑是否加入联盟作为一个可持续发展的战略选择。

可以得出：现在全球航空业的特点是航空公司采用两种相互排斥的战略：其一是不加入任何航空联盟，专注于国内市场，采用低成本的运营模式；其二是加入联盟采用全服务的运营模式，加入联盟可能成为航空公司未来生存的关键因素。

当然，我们以上的实证分析不区分联盟的创建和加入现有联盟的关系。这是一个比较重要的课题，需要构建一个形成联盟的动态模型，它可能解决创建一个新的联盟和加入一个现有联盟的激励问题，这是将来进一步研究的课题。

参考文献：

［1］杨农 全球航空业联盟网络和竞争管制［J］. 产业经济研究, 2003(5):20-27

［2］Youssef W，Hansen M Consequence of Strategic alliances between international airlines: The case of Swissair and SAS［J］. Transportation Research，1994，28A:23-46

［3］Park J H，Zhang A Airline alliances and Partner firms Output ［J］. Transportation Research，1998，34:245-255

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［5］Sergio, LazzariniThe Impact of Membership in Competing Alliance Constellations［J］. Strategic Management Journal 2007,28: 345-367

［6］Caves D, L Christensen, M Tretheway Economies of Density versus Economies of Scale: Why Trunk and Local Service Airline Costs Differ［J］. Rand Journal of Economics 1984,15(4):471-489

［7］Brueckner J, W Whalen The price effects of international airline alliances［J］. Journal of Law and Economics 2000, 43(2):503-45

［8］ Flores-Fillol R Airline alliances: parallel or complementary? ［J］. Applied Economics Letters，2009, 16(6):585-590

［9］黎群 航空公司战略联盟的经济动因分析［J］. 管理工程学报, 2005, 19(2):99-103

［10］Flores-Fillol R, R Moner-Colonques Strategic formation of airline alliances［J］. Journal of Transport Economics and Policy 2007, 41(3):427-449

［11］Gaggero A, C Piga Airline Competition in the British Isles［J］. Transportation Research E: Logistics and Transportation Review 2010, 46(2):270-279

［12］Hausman, J, D McFadden Specification Tests for the multinomial logit model［J］. Econometrica 1984, 52(5):1219-1240

［13］Agusdinata B, W Klein The dynamics of airline alliances［J］. Journal of Air Transport Management2002, 8(4):201-211

［14］Brueckner J, P Spiller Economies of traffic density in the deregulated airline industry［J］. Journal of Law and Economics 1994,37:379-415

［15］Wooldridge J Econometric analysis of cross section and panel data［M］.Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press, 2002

［16］Train K Discrete choice methods with simulation［M］. Cambridge: Cambridge University Press, 2003

An Empirical Investigation of the Effects of Airline Alliances

CUI Yi，LI Shiping

(School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510641, Guangdong, China)

Abstract: This paper conducts an empirical analysis of the determinants of airline alliances. Well established airlines with large passengers volumes are more likely to participate in an alliance and are also essential for alliance survivability. In line with this finding, older airlines have a higher probability of being part of an alliance. Airlines operating with high load factors consider alliance participation as a significant alternative to fleet capacity expansion. As their market share grows, alliances become more appealing to airlines. Competitors decision to enter an alliance tends to have a positive impact on alliance participation. The relatively similar magnitude and effect of the regressors coefficients across different alliance choices, suggests that the airlines major decision is not to choose a special alliance, but rather considering whether to enter into an alliance, as a possible strategy within its business model.

Keywords: discrete choice model; oneworld; sky team; star alliance.

（责任编辑：邓泽辉）