2 我国民航国内旅客运输需求函数的实证研究

Jan．2008 Vo1．19NO．1 中 国 民 航 飞 行 学 院 学 报 Journal of Civil Aviation Fli【ght University of China 27 我国民航国内旅客运输需求函数 陈 林 的实证研究 (中国民航管理干部学院经济管理系 北京 100102) 摘 要：根据经济学理论，结合我国民航国内旅客运输特点，通过弓I入我国GDP、我 国民航每运输吨公里收入和我国铁路运输每人公里收入三个变量，利用线性回归方法建立 了我国民航国内旅客运输需求函数。该函数对相关部门的分析、预测和决策具有重要意义。 关 键 词：民航运输 需求函数 回归分析 中图分类号：F562 文献标识码：A 需求函数是指一种商品的需求数量和影响该 商品需求数量的各种囚素之间的数量关系。需求 函数在定量分析中具有重要意义。首先，需求函 数可以定量研究该商品的需求量受各因素影响的 弹性大小。其次，需求函数可用于预测未来该商 品的需求量。民航运输需求与其它商品的需求相 比虽然有其特殊性，但是，需求函数的定量分析 功能使得建立民航运输需求函数的研究工作仍然 非常重要。本文试图通过实证研究的方法，初步 建立我国民航国内旅客运输需求函数。 1相关研究综述 田静 (1999)在其硕士论文 《中国民航国内 旅客运价制定方法研究》中以城镇居民家庭人均 可支配收入和有收入客公里运价为变量进行多元 回归分析，得出了我国民航国内旅客运输需求函 数，并且进行了弹性分析。该研究具有开创性， 对后来的研究工作有很强的指导意义。但是，笔 者认为田静的研究可以在以下两方面改进：1．考 虑替代品即地面运输 (主要是铁路)对民航运输 需求的影响；2．对城镇居民家庭人均可支配收入 和有收入客公里运价两个变量的数据用相应年份 的居民消费价格指数进行缩减，以反映实际的城镇 居民家庭人均可支配收入和有收入客公里运价。 刘建华、叶文振 (2002)在 《我国民航客运 量实证研究》中提出我国民航客运量取决于 5个 因素：GDP、最终消费额、铁路客运量、民航航 线里程 、来华旅游入境人数。利用多元回归分 析，得出：除了铁路客运量这一解释变量外，其 它 的变 量 分 析 结果 与假 设 都 一 致 。陈力 华 (2003)在 《我国民航客运市场的分析和预测》 中利用一元线性回归模型研究了我国民航客运量 和 GDP之间的关系，并且利用研究成果对我国民 航客运量进行了预测。笔者认为刘建华、叶文振 和陈力华三人的研究同样存在上述两方面的问题 (虽然刘建华，叶文振的文章虑了铁路，但 是变量的选取不合适)。此外，刘建华、叶文振 的文章中没有将影响我国民航客运需求量的因素 与影响我国民航客运供给量的因素相区别。 2民航运输需求函数建立的基本思路 民 航 运 输 需 求 函 数 可 以 表 示 为 ： Q ，B，C,D⋯⋯)。其中，Q 为民航运输需求量， A、B、C、D等为影响民航运输需求量的变量。由 于这只是民航运输需求函数的抽象形式，为了得 出民航运输需求量和变量之间的具体数量关系， 必须通过经济分析和数量计算，才能得出可以实 际应用的民航运输需求函数。这一过程主要有以 下几个步骤： (1)通过分析选择最重要的影响因素引入民 航运输需求函数。由于影响民航运输需求量的因 素很多，而各影响因素之间又相互关联，所以应 根据民航运输需求分析目的，精选能量化的最重 要的影响因素。 (2)用适当的指标，把引入民航运输需求函数 的影响因素量化，从而确定民航运输需求函数的 自变量。 (3)自变量数据的取得与处理。数据的取得可 维普资讯 http://www.cqvip.com 中 国 民 航 飞 行 学 院 学 报 Civil Aviation Flight University of China Jan．2008 V01．19 No．1 以通过查找历史统计资料，也可通过适当的经济 推算。由于有些数据的统计口径、指标范围、指 标含义等不同，必须经过加工处理，这些数据才 能用于民航运输需求函数的建立。 (4)参数估计 。用取得的 白变量 、囚变量数 据，通过数学方法，对民航运输需求函数中的各 参数进行估计，得到民航运输需求函数，并对其 进行统计检验。 3我国民航国内旅客运输需求函数的建立 不同国家，民航运输需求函数不同；同一国 家，民航旅客运输需求函数与民航货物运输需求 函数又不同；同一国家，民航国内旅客运输需求 函数与民航国际旅客运输需求函数也不同。因 此 ，下面根据 民航运输需求函数建立的基本思 路，建立我国民航国内旅客运输需求函数。 3．1因变量的选取 选取我国民航国内旅客运输量 (单位：万人 公里)作为因变量。 3．2 自变量的选取 通过认真分析，选取如下影响因素作为自变量： (1)我国的 GDP(单位：亿元)。经济发展 水平对公商务和休闲两类旅客都有影响。因为， 经济发展水平影响到企业商业活动的活跃程度， 从而影响到公商务旅客出行的频率；同时，经济 发展水平影响到国民的收入水平和生活方式，进 而影响到对旅行的需求。 (2)我国民航每运输吨公里收入 (单位： 元)。根据中国民航管理干部学院的调查 (2002 年)显示，2002年 8月我国民航国内旅客中：会 议旅客占 10．1％，商务出差占 51．1％，公商务旅客 总共占 61．2％；度假旅客占 28．1％，探亲访友旅客 占 10．7％，休闲旅客总共占 38．8％。可见，我国民 航国内旅客中有相当一部分旅客 (38．8％的休闲旅 客)对价格敏感。同时，从经济学理论的角度分 析，也应该把我国民航每运输吨公里收入作为一 个变量。 (3)我国铁路运输每人公里收入 (单位： 元)。铁路运输作为民航运输的一种重要的替代 方式，近年来对我国民航的影响越来越大。根据 经济学理论，替代品的价格应该成为一个影响因 素。因此，选取我国铁路运输每人公里收入作为 一 个变量。 3I3具体假设 (1)我国民航国内旅客运输量与我国的 GDP 存在正相关关系。 (2)我国民航国内旅客运输量与我国民航每 运输吨公里收入存在负相关关系。 (3)我国民航国内旅客运输量与我国铁路运 输每人公里收入存在正相关关系。 (4)我国民航国内旅客运输量与我国的 GDP、我国民航每运输吨公里收入和我国铁路运 输每人公里收入存在线性关系。 3．4数据的来源和选取 本文用于检验理论假设的数据主要来自于相 关的历年中国统计年鉴 (国家统计局)和 《从统 计看民航》 (中国民航出版社)。实证分析以年份为 单位，样本容量为 12个 (从1994年到20o5年)。 3．5分析方法 本文首先通过一元线性回归分析的方法检验 假设 (1)、 (2)和 (3)。然后在此基础上，通 过多元线性回归分析的方法检验假设 (4)。 3．6分析结果 3．6．1一元线性回归分析 首先对选取的数据利用相应年份的居民消费 价格指数进行缩减，见表 1。然后进行三次一元线 性回归分析，回归结果见表 2。 通过分析 以上回归结果，可以得 出如下结 论 ：首 先 ， 由于 R Square 的 取 值 分 别 为 0．993546088、0．673926和 0．699795，可见三个变 量都分别与我国民航国内旅客运输量之间存在较 强的线性关系；其次，由于 Significance F‘的三个 取值都小于 0．05，可见这些线性关系在显著性水 平 0．05上都能通过检验；此外，回归系数 b的取 值分别为442．7887733、．1．8E+07和 8．77E+08。由 此得出假设 (1)、 (2)和 (3)成立。需要强调 的是，我国 GDP对我国民航国内旅客运输量的影 响最显著，我国民航国内旅客运输量取值的变差 中有 99．3546088％是由我国GDP决定的。 维普资讯 http://www.cqvip.com Jan．2008 Vo1．19 NO．1 中 国 民 航 飞 行 学 院 学 报 Joumal of Civil Aviation Fli【ght University of China 29 表 1 经过处理的数据 我国民航国内旅客 缩减后我国 缩减后我国民航每 缩减后我国铁路运输 年份 运输量(万人公里) GDP(亿元) 运输吨公里收入(元) 每人公里收入 (元) 1994 4193544 l3793．33333 1．6342l8289 O．0 14059 1995 5287232 14733．7 l 126 1．4l8493323 O．0143l8 1996 573l759 l 5790．78856 l-3l6585252 O．016585 1997 6088820 16850．55442 1．48676l7l l O．016639 l998 6228l04 17870．7l l68 1．300182482 0．017609 1999 6516727 l8988．3 l559 1．330402591 O．Ol8573 2000 7377283 20599．90783 1．2626728 l l O．Ol8773 200l 8463034 2 1 952．70023 1．25858 1236 0．022159 2002 9719845 24261．19954 1．17l856978 0．023062 2003 101483ll 26646．5466 l 1．098700707 0．022692 2004 13841737 35076．4l509 1．121 105748 0．022772 2005 l 5925225 39293．23276 1．105603448 0．022686 表 2我国民航国内旅客运输量与相关变量的一元线性回归结果 变量 缩减后我国 缩减后我国民航每运输 缩减后我国铁路运输 GDP(亿元) 吨公里收入(元) 每人公里收入 (元) 口 ．1516421．542 3 l567832 ．85056ll b 442．7887733 。1．8E+07 8．77E+08 R Square 0．993546088 0．673926 0．699795 Significance F 2．76304E。12 0．001065 0．000694 l2 l2 l2 表 3 我国民航国内旅客运输量与相关变量的多元线性回归结果 变量 、 缩减后我国 缩减后我国民航每 缩减后我国铁路运输 GOe(亿元) 运输吨公里收入(元) 每人公里收入 (元) 口 。97688 1．8344 b 423．5576 —533413．7303 I 30048221 R Square O．994335O36 significance F 2．52873E．O9 3．6．2多元线性回归分析 由于假设 (1)、 (2)和 (3)成立，所以下 面通过多元线性回归的方法检验假设 (4)。多元 线性回归结果见表 3。 由于 R Square的取值为 0．994335036，可见在 我国民航国内旅客运输量取值的变差中，能被我 国的 GDP、我国民航每运输吨公里收入和我国铁 路运输每人公里收入的多元回归方程所解释的比 例为 99．4335036％，接近于 1，充分说明本多元回 归模型对样本观测值具有很理想的拟合度 。同 时，由于 Significance F的取值为2．52873E．09，可 见这个多元线性关系在显著性水平 O．O5上能通过 检验，所以，假设 (4)成立。于是，我国民航国 内旅客运输需求函数可表示如下： Q：一976881．8344+423．5576木A一533413．7303 木B +3004 822l木C 其中：Q为我国民航国内旅客运输需求量 为缩减后我国GDP(亿元) 为缩减后我国民航每运输吨公里收入 (元) 维普资讯 http://www.cqvip.com 30 中 国 民 航 飞 行 学 院 学 报 Civil Aviation Flight University of China Jan．2008 VO1．19 No．1 C 为缩减后我国铁路运输每人公里收 入 (元 ) 4总结 本文在总结前人研究成果的基础上，根据经 济学理论，同时结合我国民航国内旅客运输的特 点，通过引入我国 GDP、我国民航每运输吨公里 收入和我国铁路运输每人公里收入三个变量，利 用线性回归分析的方法建立了我国民航国内旅客 运输需求函数。本文研究的思路和方法对运输类 需求函数的建立具有参考价值。本文的研究结论 可用于弹性分析和预测。当然，本文结论正确的 前提条件是中国统计年鉴 (国家统计局)和 《从 统计看民航》 (中国民航出版社)的数据是准确 的。另外，本文也有不足之处，由于数据原因本 文没有考虑铁路提速对我国民航国内旅客运输的 影响。 参考文献 ⋯I陈力华．我国民航客运市场的分析和预测【J】． 上海交通大学学报，2003(5)：21-23 [2】刘建华，叶文振．我国民航客运量实证研究【J】． 中国民航飞行学院学报，2002(4)：7-9 [3】国家统计局编．中国统计年鉴【M】．北京：中 国统计出版社，2006 [4】中国民用航空总局规划发展财务司编．从统计 看民航[M】．北京：中国民航出版社，2006 [5】田静．中国民航国内旅客运价制定方法研究 [D】．北京：北京航空航天大学学位论文，1999 (上接 第 26 页 )状 态 为 S= ’m p(H，)=0．4xO．0041+0．6x0．0123+0．8xO．9593=0．7765=0．78， 由 管 。 0．6<0．78<0．8可知，飞行员风险的综合安全状况处于一般和较好之间，且偏向于较好。 4结束语 证据理论作为一种处理不确定信息的有效方法，已被应用于很多行业。本文尝试性地将该理论应用 到飞行员的风险评价中，处理评价过程的不确定性问题，并建立了相应指标体系和提出了具体证据理论 算法。实例表明了该方法的可行性、有效性和实用性。 参考文献 [1】班永宽．航空事故与人为因素【M】．北京：中国民航出版社，2002 [2】D．A．Wiegman&S．A．Shappe1．A Human Error Analysis of Commercial Aviation Accidents Using The Human Factors Analysis and Classification 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