我国民航客运量实证研究

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我国民航客运量实证研究　

刘建华 叶文振 　　　（厦门大学）　

摘　　　　　　要：　中国加入ＷＴＯ后，民航业面临着更加激烈的国际竞争，为了更好地迎接民航业所面临的极大挑战，需要更加科学的决策手段和依据。本文从分析影响民航客运量的因素入手，利用ＳＰＳＳ分析相应的数据来建立回归模型，并以此为依据对民航客运量的变化进行分析。　

关　　键　　词：　　民航　　　客运量　　　　实证研究　　　回归分析　中图分类号：　　Ｆ５６０．８３　　　　　　　　　文献标识码：Ａ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０００年民航客运量达６　７２２万人次，中国民航的客运周转量在国际民航组织缔约国中的排位已上升到２０００年的第６位。在此背景下，中国民航总局传出消息，５年内中国民航将再购进飞机４００多架。此消息一出便引来各方关注，、航空公司、飞机制造商、研究人员都对这条信息表现出极大的关注。讨论得最多的便是这个决策的可行性。　

如果这一计划完全付诸实施，那么人们不得不面临一个非常现实的问题，即便考虑飞机淘汰因素，到时民航飞机总数也将达到８００架。８００架飞机给谁用？　这就不得不考虑到运力过剩问题。因此，如何对这一决策的科学性进行论证显得非常有必要。　

目前４００架的需求量只是一个大概估计的数，主要的依据是，２０００年民航的总周转量达到１２２．５亿吨公里，并以１０％的年均速度增加，而运力的增加速度一般应保持在８％左右。５年内再购

进４００架飞机，这是与国民经济８％左右的发展速度相适应的，因为民航的扩容发展速度一般应是国民经济发展速度的２到３倍。根据现有的国民经济水平、居民消费水平，并考虑旅游和对外交往等因素，民航总局５年４００架的扩容量是可行的。而且根据统计资料，美国１９９９年民航旅客运输量近５亿人，平均每人乘坐２．５次飞机，中国１９９９年旅客运输量仅６　０００多万人次，平均２０人中才有１人乘坐飞机，通过这一对比说明中国的民航市场有着巨大的潜力。　

但是中国的民航市场到底有多大，如何对民航的客运量进行估算和预测？国内的推理和预测大都停留在定性的分析上，因此本文将根据历年来的统计资料，建立回归分析模型，对这一问题进行定量的分析研究，为这一问题的探讨与解决提供一定思路。　

一、理论假设　１．解释变量说明　

影响民航客运量的因素来自于方方面面，为了研究问题的方便并结合我国的实际情况，我们提出解释客运量影响因素的框架，即我国民航客运量取决于五个因素：国内生产总值、最终消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数。这五个影响因素的提出主要出于下面两方面的考虑。第一，从民航自身的运输能力考虑，当然可以选航拥有的飞机数量、飞机的机型等变量来说明民航的运输能力，但笔者选择了民航航线里程这一变量。一方面它容易量化而且能够反映出我国民航的运输能力，另一方面它还可以反映出其他因素（如航空技术、服务）的变化而导致的客运能力的变化，因而它可以说是一个综合变量。第二，从影响民航客源的因素方面考虑，民航的客源来自于国内和国际两个方面。国内居民出行是否选航主要由两个因素来决定：居民的收入、居民的消费

①

①刘建华，男，厦门大学人口所2001级硕士研究生。

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偏好。所以，选用国内生产总值变量来衡量我国居民的经济状况，而用最终消费额、铁路客运量从侧面来量化居民的消费倾向。国外的客源来自于、商务、旅游等方面，但根据统计资料显示，因旅游入境的人数占绝大部分，所以用来华旅游入境人数作为衡量国外客源的变量。　

２．具体假设　

①国内生产总值与民航客运量呈正相关关系；　

②最终消费额与民航客运量呈正相关关系；　

③铁路客运量与民航客运量呈负相关关系；　

④民航航线里程与民航客运量呈正相关关系；　

⑤来华旅游人数与民航客运量呈正相关关系。　

二、资料与分析方法　１．资料来源　

本文用于检验理论假设的资料主要来自于有关的中国统计摘要（国家统计局，１９９４，１９９９）和中国统计年鉴（国家统计局，１９９９）。实证分析是以年份为单位，样本容量为２１个。　

２．影响因素测量　

因为所有解释变量和被解释变量都是可量化的等距变量，所以直接用各变量每一年的值进行分析。　

３．分析方法　

本文首先利用不同时期的全

国民航客运量数据具体描述出它的变化规律和趋势，然后用一元回归方法估计每个解释变量对民航客运量的影响，最后再通过多元回归分析，建立民航客运量的解释模型，可以最终得到民航客运量的量化解释方程，同时还比较各解释变量对民航客运量的影响力。　

三、结果与分析　１．数据描述分析　

①民航客运量的时期变动　从全国民航客运量的时期变动来看（见图１），我国民航客运量总体变化趋势是逐年递增，但是递增的幅度有所不同。从图中我们可以看出递增幅度分为四个阶段：１９７８年到１９８２年，１９８３年到１９８８年，１９８９年到１９９５年，１９９６年到１９９８年。递增幅度是先越来越大，而后开始减小，所以根据这一变化趋势，我们有理由相信我国今后一段时间客运量将会增加，但对增加幅度的强度应该时刻注意，以便作出更科学的决策。　

②分析资料的描述统计（见表１）　

２．一元回归分析　

从一元分析的结果表来看（见表２），除了铁路客运量这一解释变量外，其他的变量分析结果与我们的假设都一致。　也就是说国内生产总值、最终消费额定额、民航航线里程、来华旅游

入境人数这些因素对民航客运量都是正面影响，而且回归系数在０．０１水平上都有显著的统计意义，随着这些因素值的提高，我国的民航客运量都会提高。　

由分析的结果可知铁路客运量与民航客运量之间的关系很不显著，这与我们的第三点假设不相符合。深入分析之后，发现这一现象也并不矛盾，原以为铁路和民航共同拥有旅客，所以乘火车的旅客越多，民航的客运量将减少，但是就中国的实际情况来看，我国大多数居民的收入还很低，一般外出旅游、出差都乘火车。近年来乘飞机人数的增多，大部分都是由于来华旅游入境人数的增多。国内尽管乘飞机的客人越来越多，但对火车客运量不会有太大影响，一是铁路运力不足，十分紧张；二是近年来外出民工增多，而民工流动的交通工具主要是火车。因而，就目前中国的实际情况来说，铁路客运量与民航客运量之间并没有太多的相关性。　

３．多元回归分析　

由于铁路客运量的影响不具有统计意义，因此在进行民航客运量多元回归时去掉了这一变量。另外，在影响变量的简单相关分析时，发现国内生产总值与最终消费额的相关系数很大，为了避免多重共线性问题对多元回归分析造成不良影响，本文将这

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图１　我国民航客运量变化曲线图　

表１　　我国民航客运量影响因素的描述统计结果　

国内生产总值 b0 b1 R² F n 166.76 0.078** 0.98 796. 21 表２　　我国民航客运量影响因素的一元回归分析结果

解释变量 最终消费额 132.72 0.13** 0.97 655.44 21 铁路客运量 1008.68 0.01 0.02

0.31 21 民航航线里程

-502.22** 44.44** 0.97 7.08 21 来华旅游入境人数

-674.21** 1.02** 0.91 198.15 21 ＊　表示影响系数在０．０５水平上具有统计意义　＊＊　表示影响系数在０．０１水平上具有统计显著性

两个变量分开，建立两个回归模型。表３是多元回归的分析结果，可以看出两个模型的样本决定系数即Ｒ２的值都非常接近于

１，表示建立的回归模型对民航客运量的方差解释力接近于１００％，而且在０．０１水平上具有统计显著性，进一步说明模型对民航客运

量的样本观测值具有很理想的拟合度。　

从第一个模型中我们可以知道，国内生产总值对民航客运量

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的影响最大，其标准化系数为０．５１，也就是在控制其他影响因素的条件下，国内生产总值对民航客运量的边际影响为０．５１。民航航线里程的影响排第二，这说明随着民航运输能力的提高，或　

模型1 β R² F 模型2 β R² F

者民航服务的进一步完善，民航的客运量必将得到提高。由第二个模型可以进一步得出最终消费额对民航客运量的影响也很大，标准化系数为０．４５，所以可以通　过调节国内生产中的消费比例来　

提高民航的客运量。因而从一个侧面说明整个国家的经济状况对民航业的影响是非常之大。　

四、结论　

本研究提出包括国内生产总值、最终消费额、铁路客运量、

表３　　我国民航客运量影响因素的多元回归分析结果　 解释变量 国内生产总值

0.51**

民航航线里程

0.35*

来华旅游入境人数

0.12

0.98 426.75

解释变量 最终消费额 0.45**

民航航线里程

0.43* 0.99 3.51

来华旅游入境人数

0.12

＊　表示影响系数在０．０５水平上具有统计意义　＊＊　表示影响系数在０．０１水平上具有统计显著性　

民航航线里程、来华旅游入境人数等五个自变量在内的关于中国民航客运量的解释模型。一元和多元回归的分析结果都基本上表明，国内生产总值（最终消费额）、民航航线里程、来华旅游入境人数是中国民航客运量最主要的影响因素，而且建立的模型有着非常好的拟合度。　

因此为了使民航的决策更加科学合理，可以从这些最大的影响因素角度入手。一方面评估我国整体的经济状况，并分析我国国内生产总值中消费与积累的比　

例，同时对外部环境有一个充分的了解和把握。另一方面从自身因素入手，不断提高服务能力、服务水平。同时，应该对中国民航的重要的客源即国外游客提出一些有吸引力的服务或其它措施，来跟踪和了解他们的消费行为和习惯，如果有必要可以建立一些有关这些人的客户档案，通过大量的数据进一步分析出这些人的行为规律，以便制定有针对性的对策。　

当然，本文也存在着一定缺陷。因为整个民航的运输量不但

包括客运量，还有一个重要的部分是货运量，所以如果要对民航运输量作出全面的了解，还要进一步模拟出货运量的影响规律。　参考文献　

［１］　国家统计局编．中国统计摘要［Ｍ］．北京：中国统计出版社，１９９４　　

［２］　国家统计局编．中国统计摘要［Ｍ］．北京：中国统计出版社，１９９９　

［３］　国家统计局编．中国统计年鉴［Ｍ］．北京：中国统计出版社，　１９９９