空港经济发展效率及其影响因素分析

石蓉荣

（安徽师范大学数学计算机科学学院，安徽芜湖241002）

依托高效迅捷的航空运输，机场及其周边地区高度集中化的经济活动推动了航空运输和区域经济相互融合，形成空港经济[1]。中国拥有亚洲最大的航空运输市场，其民航业务的发展促进了城市间激烈的空港经济竞争。中国正处于经济转型期，空港经济作为一种新型经济形态，其发展对于区域经济存在显著的积极影响，受到国内外学者的广泛关注[2-8]。基于空港经济这一新型经济形态，众多学者都致力于空港经济的发展及其对于机场相关区域的影响作用的研究[9-11]，如尹轶立等提出枢纽机场的地理位置、交通运输体系、城市经济发展水平、政府的相关政策和法律支持以及空港经济潜在的拓宽市场空间都是影响空港经济的重要因素[10]，张蕾等对国内外空港经济研究进展总结得到区域的就业、经济、旅游和空港经济相互影响[11]。但现有文献大多数采用定性方式分析空港经济的影响因素，或定量分析空港经济对区域经济发展的影响，鲜有定量分析空港经济效率及其影响因素。因此，本文先利用数据包络分析方法（DEA）[12]对中国23个区域的空港经济效率进行测度，利用定量和定性相结合的方法对相关影响因素进行分析，从而得出相关结论，为区域空港经济发展提供一定的参考和借鉴，也有助于中国民航事业的整体协调发展。

1 模型构建

中国地区空港经济发展效率的分析主要由两部分组成：一、基于DEA方法测度各大机场的空港经济效率值；二、以各地区的空港经济效率值为被解释变量，以空港基础设施、区域地理位置、区域经济发展水平、区域科技教育水平为解释变量，利用相关性分析方法研究影响空港经济效率的因素。

1.1 空港经济效率测度

DEA方法主要用于解决多目标输入、输出的决策问题，其基本原理是通过保持决策单元的输入或输出不变，借助数学规划与统计数据来确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。建立DEA方法的具体步骤：

（1）选取DEA方法的相关评价指标。在建立关于评价中国都市空港经济发展效率的DEA模型过程中，选取各大机场的跑道总面积y1k和航站楼总面积y2k为投入指标，各大民航机场的运输起降架次xm1k、旅客吞吐量xm2k、货邮吞吐量xm3k作为产出指标。

（2）构造空港经济发展效率的评价函数：

其中，m=2009,2010,…,2015，代表年份；ak=(a1k,a2k,a3k)T表示产出指标的权重向量，a1k代表第k个机场的产出指标机场飞机运输起降架次的权重，a2k代表第k个机场的产出指标机场旅客吞吐量的权重，a3k代表第k个机场的产出指标机场货邮吞吐量的权重；bk=(b1k,b2k)T表示投入指标的权重向量，b1k代表第k个机场的投入指标机场跑道面积的权重，b2k代表第k个机场的投入指标机场航站楼面积的权重；m年第k个机场的产出指标数值向量用xmk=(xm1k,xm2k,xm3k)表示，xm1k代表m年第k个机场的飞机运输起降架次，xm2k代表m年第k个机场的旅客吞吐量，xm3k代表m年第k个机场的货邮吞吐量；yk=(y1k,y2k)表示投入指标数值向量，y1k代表第k个机场的跑道面积，y2k代表第k个机场的航站楼面积；函数h(ak,bk,m)表示m年第k个机场的空港经济发展效率指数。

（3）构建效率评价模型，即构建DEA模型的目的是各地区的空港经济发展效率函数h(ak,bk,m)达到最大，从而DEA模型为最优化模型，目标函数为

约束条件为

其中，aik≥ 0,i=1,2,3；bjk≥ 0,j=1,2。

1.2 空港经济效率的影响因素

影响空港经济效率的因素众多复杂，空港基础设施、区域地理位置、区域经济发展水平、区域科技教育水平是影响空港经济发展最重要的4大因素[13]。本文基于此对这4大因素展开分析，各变量的具体指标选取见表1。

表1 回归分析中的变量及其简要说明

利用Pearson相关系数方法逐一检验空港经济发展效率和上述4大变量之间是否存在相关性，计算公式为

其中X,Y分别表示两个变量，r表示变量X和Y间的线性相关程度，r的取值范围为-1到1。

2 实证检验

2.1 数据来源

考虑到中国不同地区机场水平存在差异，根据中国城市等级标准，选取23个机场作为研究对象。在测定中国各大都市的空港经济发展效率时，运输起降架次、客运吞吐量和货邮吞吐量数据来源于中国民用航空局官网的年度机场生产公报[15]，各大机场的跑道面积和航站楼面积数据来源于各大机场的官网。区域经济发展水平和科技教育水平数据来源于各大机场所在市级统计局以及中国统计局网站。空港基础设施数据来源于各大机场官网，区域地理位置根据第一财经·新一线城市研究所2017年中国城市等级划分标准获得。考虑到数据的可得性和时效性，实证研究采用了2009—2015年年度样本数据。

2.2 空港经济效率的测算

实证利用空港经济发展效率来衡量各地区空港经济发展的重要依据。对数据进行统计整理分析，求解线性规划(2)、(3)两式，并根据(1)式计算出各地区的空港经济发展效率，结果如图1～5所示。

图1展现了中国5个一线城市的空港经济发展效率。首先，北京首都机场、上海浦东机场、广州白云机场三地的空港经济效率值在不同的年份均为1，表明这三大机场的空港经济发展效率一直处于领先水平。此外，深圳宝安机场的空港经济效率在2012年后持续增长，直至2015年也达到1。但对于上海排名第二的虹桥机场，自2010年以来国际航线逐渐减少导致空港经济发展效率呈逐年下降趋势。

图2展示了中国5大新一线城市的空港经济发展效率。成都、杭州、重庆、西安和南京这5大新一线城市的空港经济发展效率的波动幅度较为相似，成都、西安、重庆、杭州、南京各年的效率值依次减小，且从2013年开始都呈明显的上升趋势。

图3展现了中国4大二线城市的空港经济发展效率。乌鲁木齐、厦门、昆明、哈尔滨4大二线城市存在明显的差异性，其中乌鲁木齐的空港经济发展效率值在不同年份都能达到1，厦门也能达到0.9以上，但昆明和哈尔冰两地的效率值呈现较高的相似性，2009年效率值都为0.62，分别从2011年和2012年后开始逐年上升，但哈尔滨的上升幅度大于昆明。

图1 一线城市的空港经济发展效率

图2 新一线城市的空港经济发展效率

图3 二线城市的空港经济发展效率

图4 展示了5个三线城市的空港经济发展效率。和二线城市相似，三线城市三亚、呼和浩特、丽江、西宁、连云港五地差异也较为明显。近年来受到出国旅游热潮的负面影响，旅游城市三亚在2009和2010两年的效率值都达到1，但此后出现较小的递减幅度。连云港的空港经济发展效率值从2009年的0.37上升到2015年的1，表明连云港最近6年时间里空港经济发展迅猛。

图5展示了中国4个四线城市的空港经济发展效率。黄山、安庆、阜阳、榆林四大四线城市的空港经济发展效率值低于上述城市，四者的效率值大体一致且逐年上升。由于阜阳的旅客吞吐量在2014年相较于前一年显著减少15.3%，其2014年的空港经济发展效率值迅速增长为1，此后又逐渐恢复增长，故其效率值恢复为原来的水平并逐渐增长。

综上所述，在2009—2015年这6年时间内，从区域角度来看，空港经济发展效率在不同级别的城市间差异明显，且其平均水平与机场所在城市的级别呈现对应的相似性；从时间角度来看，随着时间的增加，空港经济发展效率的平均值也在逐渐增大。

图4 三线城市的空港经济发展效率

图5 四线城市的空港经济发展效率

表2给出了各大机场的空港经济发展效率在2009—2012年和2013—2015年的年度平均值及其综合排名波动。

表2 各机场空港经济发展效率平均值及排名情况

表2结果表明，通过对比各区域2009—2012年和2013—2015年的空港效率年度平均值发现，除三亚、上海虹桥、南京三地外，其他各地的空港经济发展效率值都呈上升或不变趋势，且连云港地区的排名显著上升。不同等级地区的空港经济发展效率值差距明显，尤其以安庆、黄山等四线城市与北京、上海等一线城市差距尤为突出。

表3综合分析了2009—2015年空港经济发展效率描述性统计。结果显示，从2009年到2015年，23个都市机场的空港经济发展效率的标准差总体上呈减小趋势，平均值、最小值和中位数都在逐年增加，因此区域间的空港经济效率的差距在逐年减小，但幅度不是特别明显。

表3 空港经济发展效率描述性统计

综上，中国各地都在大力发展本地的航空事业，但不同区域的发展状态呈现较大的差异性，总体上空港经济发展效率与所在地区的城市等级排名上基本类似。

2.3 空港经济效率的因素分析

利用Pearson相关检验方法逐一检验4大影响因素与空港经济发展效率的相关性。假设检验的原假设和备则假设分别为H0和H1：H0表示各大都市的空港经济发展效率与第i个因素无关；H1表示各大都市的空港经济发展效率与第i个因素相关，其中i=1,2,3,4分别表示空港基础设施、区域地理位置、区域经济水平、区域科技教育水平。利用SPSS 18.0进行Pearson相关性检验，结果如表4所示。

表4 空港经济与各变量Pearson相关性检验结果

由表4可得，区域经济水平、区域地理位置、区域科技教育水平和空港基础设施与空港经济发展效率的相关性检验结果在0.01水平下都为显著相关，相关系数分别为0.852、0.807、0.711和0.708，故4大影响因素和空港经济发展效率间都存在显著的正向相关性。区域经济水平、区域地理位置、区域科技教育水平和空港基础设施都是影响空港经济发展的重要因素，并且这4大因素对空港经济发展的影响作用差距较小。因此，各地区可以从这4个方面着手发展本地的民航事业。

3 结论及启示

本文利用中国2009—2015年的统计数据测算了23个不同级别城市的空港经济发展效率，并从相关性角度分析了空港基础设施、区域地理位置、区域经济发展水平和区域科技教育水平对空港经济效率的影响。实证结果表明：中国各都市的空港经济发展效率总体上逐年上升，但区域间存在显著差异，该差异与城市的等级基本保持一致；这4大因素对空港经济效率具有显著的正向作用。因此，建议：

（1）各地政府应加大区域投资力度，提高社会福利水平，推进区域经济的稳步发展，从而可以提高空港经济发展水平。

（2）政府应高度重视民航业的发展，提高机场基础设施设备水平，整顿优化机场的现有资源。如扩建核心机场的航站楼和航管楼等基础设施，增加机场的国内外航班航线，提高核心机场的业务规模，规划交通的协调发展，从而扩展机场核心区的辐射能力。

（3）鼓励技术效率，提高人力资源素质。各地政府应充分重视科技水平对本地经济发展的影响，着力提高技术效率水平来促进空港经济的协调发展。