導(dǎo)語(yǔ)：航空業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與高速鐵路運(yùn)營(yíng)探討一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：近年來(lái)中國(guó)高速鐵路飛速發(fā)展，同時(shí)面臨著航空業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手航空業(yè)的客運(yùn)需求量、機(jī)票價(jià)格，利用航空客運(yùn)需求數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)量模型以中國(guó)三大航空公司為例分析高速鐵路對(duì)航空公司客運(yùn)需求和機(jī)票價(jià)格的影響，研究高速鐵路及其運(yùn)行特征對(duì)航空運(yùn)輸需求的影響及價(jià)格彈性，證實(shí)高速鐵路服務(wù)的進(jìn)入對(duì)航空運(yùn)輸需求有很大影響。為更好地適應(yīng)客流及其需求特性，高速鐵路應(yīng)考慮開(kāi)行與航空航線平行的班列，充分發(fā)揮技術(shù)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，更多開(kāi)行兩點(diǎn)間的直通列車，并重點(diǎn)優(yōu)化運(yùn)行時(shí)間或速度。

關(guān)鍵詞：高速鐵路；航空；競(jìng)爭(zhēng)；優(yōu)化；需求；線路

中國(guó)第一條高速鐵路線路于2008年開(kāi)始在北京和天津之間運(yùn)營(yíng)。截至2020年12月底，中國(guó)高速鐵路線路里程約3.8萬(wàn)km，占全球高速鐵路里程的2/3以上。此外，中國(guó)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)仍處于快速發(fā)展階段，到2025年中國(guó)80%的國(guó)內(nèi)航空市場(chǎng)將被高速鐵路線路覆蓋。許多研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路服務(wù)的進(jìn)入在乘客需求和機(jī)票價(jià)格方面給航空公司帶來(lái)了競(jìng)爭(zhēng)壓力。例如，日本新干線的開(kāi)通大大減少了航空客運(yùn)量，韓國(guó)2004年高速列車(KTX)的開(kāi)通影響了韓國(guó)航空業(yè)的乘客需求和機(jī)票價(jià)格。自2008年首次亮相以來(lái)，中國(guó)高速鐵路客運(yùn)量年均增長(zhǎng)率超過(guò)30%。目前高速鐵路是航空運(yùn)輸?shù)挠辛Ω?jìng)爭(zhēng)對(duì)手，特別是在距離400~800km的路線上，但如何更好地優(yōu)化高速鐵路列車的開(kāi)行，吸引更多的客流到高速鐵路上來(lái)，對(duì)鐵路來(lái)說(shuō)是仍然是個(gè)重要的課題。以往對(duì)歐洲客運(yùn)市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路運(yùn)行時(shí)間的快慢會(huì)影響空中交通量，但高速鐵路的發(fā)車頻率對(duì)空中交通量的影響并不明顯。隨著中國(guó)高速鐵路的快速發(fā)展，旨在通過(guò)研究高速鐵路的旅行時(shí)間和頻率以及票價(jià)差異對(duì)航空客流的影響，來(lái)確定高速鐵路開(kāi)行優(yōu)化的關(guān)鍵項(xiàng)點(diǎn)。為了更好地研究高速鐵路對(duì)航空客運(yùn)的影響，構(gòu)建航空客運(yùn)需求計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)進(jìn)行分析。

1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型構(gòu)建

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型包括1個(gè)或1個(gè)以上的隨機(jī)方程式，表示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其主要因素之間的數(shù)量關(guān)系。以結(jié)構(gòu)分析對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系進(jìn)行定量的考察，分析當(dāng)其他條件不變時(shí)，模型體系中的解釋變量發(fā)生一定的變動(dòng)對(duì)被解釋變量的影響程度。分析高速鐵路的開(kāi)行對(duì)航空業(yè)會(huì)帶來(lái)的影響，適合使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，模型建立關(guān)鍵在于確定影響因素，即確定模型的變量。Oum等[1]研究了航空旅客需求的綜合影響因素，F(xiàn)ischer，F(xiàn)ageda，Bilotkach，Murakami等[2-5]也進(jìn)行了該領(lǐng)域的研究，鑒于數(shù)據(jù)的可用性，參照上述文章的模型設(shè)定，可確定關(guān)鍵因素。以下4個(gè)因素最常出現(xiàn)：機(jī)票價(jià)格、人口、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和航線距離。Castillo-Manzano，F(xiàn)u等[6-7]研究發(fā)現(xiàn)高速鐵路和低成本航班的開(kāi)行對(duì)航空旅客需求也有很大影響，因此可設(shè)置低成本航空的變量LCC。Alamdari，F(xiàn)ageda等[8-9]研究表明旅游業(yè)和季節(jié)也會(huì)影響航空運(yùn)輸需求。機(jī)場(chǎng)樞紐聚集了比預(yù)期更多的乘客或服務(wù)，北京、上海、廣州機(jī)場(chǎng)的客運(yùn)量名列前三位，客流變化明顯、代表性強(qiáng)，利于研究。因此，為了研究航空樞紐產(chǎn)生的影響，定義樞紐虛擬變量SH和GZ分別表示上海和廣州機(jī)場(chǎng)，并設(shè)置北京為基準(zhǔn)默認(rèn)值(即當(dāng)SH和GZ都取0時(shí)，北京取1)。采用2種計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)確定中國(guó)高速鐵路開(kāi)行優(yōu)化的重點(diǎn)項(xiàng)目。第1個(gè)模型用以分析高速鐵路的進(jìn)入對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)航空運(yùn)輸市場(chǎng)的影響和高速鐵路進(jìn)入后航空需求的價(jià)格彈性。第2個(gè)模型考察了高速鐵路運(yùn)行時(shí)間、頻率以及票價(jià)差異對(duì)航空客流的影響。第1個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型如下。lnQkt=α0+α1lnPkt+α2lnPOPkt+α3lnGDPkt+α4lnDISTk+α5lnTOURkt+α6HSRkt+α7LCCkt+α8SHk+α9GZk+α10spring+α11summer+α12autumn+εkt⑴式中：Qkt為中國(guó)三大航空公司(中國(guó)國(guó)際航空股份有限公司，中國(guó)東方航空股份有限公司，中國(guó)南方航空公司)在t期間k航線上的總客運(yùn)周轉(zhuǎn)量(以乘客公里計(jì))；Pkt為3家航空公司在t期間k號(hào)航線的收益率；POPkt為t時(shí)期由k線路連接的2個(gè)城市的人口總和；GDPkt為2個(gè)城市的平均人均生產(chǎn)總值；DISTk為k線路連接的2個(gè)城市的距離，TOURkt為0-1虛擬變量，表示連接的2個(gè)城市是否為福布斯所列的中國(guó)重點(diǎn)旅游城市；HSRkt為0-1虛擬變量，代表時(shí)期t、線路k上是否有平行的高速鐵路進(jìn)入；LCCkt為0-1虛擬變量，代表是否有航空公司在該線路上開(kāi)行低成本航班；SHk，GZk分別為上海和廣州2個(gè)城市的虛擬變量，表示線路k是否連接這2個(gè)城市；spring，summer和autumn則是季節(jié)虛擬變量；α0為截距項(xiàng)；εkt為誤差項(xiàng)；α1至α12為解釋變量系數(shù)。第2個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型如下lnQkt=β0+β1lnPdiffkt+β2lnHSRFreqkt+β3lnHSRTimekt+β4lnPOPk+β5lnGDPkt+β6DISTk+β7lnTOURkt+β8LCC+β9SHk+β10GZk+μkt⑵式中：Pdiffkt為時(shí)期t線路k高速鐵路和航空的線路差價(jià)；HSRFreqkt為時(shí)期t線路k上高速鐵路發(fā)車頻率；HSRTimekt為時(shí)期t線路k上高速鐵路的運(yùn)行時(shí)間；β0為截距項(xiàng)；μkt為誤差項(xiàng)；β1至β10為解釋變量系數(shù)。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)三大航空公司，航線層面的日數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度從2010年1月1日到2013年6月30日，共92條航線，包括北京、上海、廣州之間的線路，以及這3個(gè)城市到所有省會(huì)城市(拉薩除外)和副省會(huì)城市的直飛線路。選取此時(shí)間段數(shù)據(jù)的原因：一是截至2013年6月與北京、上海、廣州之間的航線并行的高速鐵路干線，如京滬高速鐵路(北京南—上海虹橋)、京廣高速鐵路(北京西—廣州南)、鄭徐高速鐵路(鄭州東—徐州東)等已經(jīng)開(kāi)通，這3個(gè)城市到其他主要城市的高速鐵路也大部分開(kāi)始運(yùn)營(yíng)，且運(yùn)營(yíng)了一段時(shí)間。二是這段時(shí)期正是高速鐵路服務(wù)進(jìn)入的初期階段，屬于競(jìng)爭(zhēng)沖擊明顯期，選取這段時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更具有代表性。三是選取的是航線層面日數(shù)據(jù)，不等同于年數(shù)據(jù)或月數(shù)據(jù)，分析精度會(huì)更高。在92條航線中，截至2013年6月30日有22條有平行的高速鐵路服務(wù)，而這其中有20條是在2010年7月1日以后開(kāi)通的平行高速鐵路服務(wù)，所以選取沒(méi)有高速鐵路服務(wù)進(jìn)入的2010年1—6月與高速鐵路服務(wù)一段時(shí)間以后的2013年1—6月數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2010年和2013年1—6月航空客運(yùn)需求如表1所示，在沒(méi)有高速鐵路服務(wù)的70條航線上，客流量上升了17%，收益率下降了3%。在22條平行高速鐵路服務(wù)的航線上，客運(yùn)量和收益率都下降了7%。這些比較表明，在高速鐵路的直接競(jìng)爭(zhēng)下，航空運(yùn)輸需求和收益率都顯著下降。

2高速鐵路對(duì)航空運(yùn)輸需求的影響

對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型最常用的回歸分析方法是固定效應(yīng)(RE)和隨機(jī)效應(yīng)(FE)估計(jì)法，在22條有高速鐵路服務(wù)進(jìn)入的航線中，航空需求和收益率都明顯下降，為了使分析結(jié)果更加穩(wěn)健，利用收集的數(shù)據(jù)分別運(yùn)用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)2種分析方法對(duì)計(jì)量模型(1)進(jìn)行分析，具體研究高速鐵路對(duì)航空運(yùn)輸需求的影響。高速鐵路對(duì)航空運(yùn)輸需求的影響如表2所示?？梢钥闯觯潭ㄐ?yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的結(jié)果都保持一致。在2種計(jì)量模型中，高速鐵路系數(shù)均顯著為負(fù)，表明高速鐵路平行服務(wù)的引入對(duì)中國(guó)航空運(yùn)輸需求產(chǎn)生了顯著影響。具體來(lái)說(shuō)，在所有其他因素都不變的情況下，高速鐵路服務(wù)的進(jìn)入平均減少了對(duì)平行航線27.5%的需求。因此鐵路部門(mén)想要更好地吸引原來(lái)航空業(yè)所屬的客流，基礎(chǔ)條件就是把與航空并行的線路建設(shè)起來(lái)，當(dāng)更多的平行高速鐵路開(kāi)通后，然后再優(yōu)化高速列車的開(kāi)行，逐步增強(qiáng)對(duì)航空業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)。假設(shè)模型是對(duì)數(shù)線性的，機(jī)票價(jià)格系數(shù)是航空運(yùn)輸需求的價(jià)格彈性。在所有航線上，RE模型和FE模型的價(jià)格彈性分別為-1.500和-1.362。非高速鐵路線路的RE模型和FE模型的價(jià)格彈性分別為-1.108和-1.005。通過(guò)比較得知，高速鐵路進(jìn)入后，航空機(jī)票的價(jià)格變得更有彈性。高速鐵路給航空公司帶來(lái)了更大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，有平行高速鐵路服務(wù)的航線，航空需求變得更具彈性[10]。此外，更多的出行選擇和更低的價(jià)格將會(huì)給消費(fèi)者福利帶來(lái)增加[11]。是否開(kāi)行低成本航班系數(shù)不顯著，即低成本航班的存在對(duì)三大航空公司的乘客需求影響不大。在研究時(shí)段內(nèi)，春秋航空是中國(guó)唯一一家低成本航空公司，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的份額微不足道。因此，低成本航班的影響不顯著。相比之下，高速鐵路的系數(shù)為負(fù)值，表明在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，對(duì)于三大航空公司來(lái)說(shuō)，高速鐵路是比低成本航班更有競(jìng)爭(zhēng)力的對(duì)手。在RE模型和FE模型下，上海機(jī)場(chǎng)虛擬變量SH的系數(shù)均顯著為負(fù)。在北京機(jī)場(chǎng)為默認(rèn)機(jī)場(chǎng)且其他因素不變的情況下，上海機(jī)場(chǎng)對(duì)三大航空公司的需求低于北京機(jī)場(chǎng)，這是因?yàn)樯虾Ｊ谴呵锖娇展镜臉屑~，許多航線都面臨著來(lái)自春秋航空公司的低成本航班的直接競(jìng)爭(zhēng)；此外上海虹橋機(jī)場(chǎng)與上海高鐵站直接相連，換乘非常方便，因此低成本航空公司和高速鐵路都將轉(zhuǎn)移上海對(duì)三大航空公司的需求，導(dǎo)致上海機(jī)場(chǎng)對(duì)三大航空公司的需求低于北京機(jī)場(chǎng)。

3航空業(yè)競(jìng)爭(zhēng)下高速鐵路運(yùn)營(yíng)特征分析

使用計(jì)量模型(2)以分析高速鐵路運(yùn)營(yíng)特征對(duì)航空運(yùn)輸需求的影響，特別是3個(gè)主要變量，即機(jī)票與高速鐵路票價(jià)之差(Pdiff)、高速鐵路日頻率(HSRFreq)和旅行時(shí)間(HSRTime)的影響。為了量化這3個(gè)主要變量的影響，固定其中某2個(gè)或者1個(gè)變量，針對(duì)另外的主要變量將計(jì)量模型(2)變形，進(jìn)而得到5種模型，即模型a至模型e。首先，在模型a至模型c中逐一研究3個(gè)主要變量的影響。其次，在模型d中檢驗(yàn)Pdiff和HSRFreq的影響，在模型e中檢驗(yàn)了Pdiff和HSRTime的影響。由于HSRFreq和HSRTime高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.9，所以無(wú)法在一次回歸分析中包含所有3個(gè)變量。HSRFreq和HSRTime高度相關(guān)也是合理的，因?yàn)楦痰穆眯袝r(shí)間使高速鐵路更有吸引力，所以高速鐵路的頻率也更高?？紤]到存在自相關(guān)和異方差問(wèn)題，采用可行廣義最小二乘法(FGLS)估計(jì)結(jié)果。模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。首先，在3個(gè)主要變量中，Pdiff是影響中國(guó)國(guó)內(nèi)航空需求最具影響力的因素，Pdiff系數(shù)顯著為負(fù)，表明票價(jià)差越大，航空交通需求越低。具體來(lái)說(shuō)，如果航空運(yùn)輸與高速鐵路的票價(jià)差增加10%，那么航空運(yùn)輸需求將下降17.90%~21.98%，所以高速鐵路在服務(wù)不變的情況下通過(guò)出售淡季打折票、聯(lián)程優(yōu)惠票、月度票等形式來(lái)降低票價(jià)，能有效地吸引航空客流，助力高速鐵路發(fā)展。同時(shí)這一結(jié)果也證實(shí)航空需求隨著高速鐵路的競(jìng)爭(zhēng)變得更有彈性。其次，高速鐵路運(yùn)行時(shí)間是第2個(gè)最重要的因素，對(duì)航空運(yùn)輸需求有強(qiáng)烈的負(fù)向影響。特別是，如果高速鐵路出行時(shí)間縮短10%，航空運(yùn)輸需求將減少9.43%~11.57%。這也符合大多數(shù)人希望更快地到達(dá)目的地的出行需求[12]，所以在高速鐵路列車開(kāi)行調(diào)整方面要注意運(yùn)行時(shí)間的變化。在每季度的調(diào)圖中根據(jù)上季度的客票情況和并行航空線路的客流情況，調(diào)整列車運(yùn)行時(shí)間，縮短停站時(shí)間，以保證旅行時(shí)間的最小化。再次，高速鐵路頻率系數(shù)為負(fù)且顯著，但與高速鐵路出行時(shí)間和票價(jià)差相比，高速鐵路頻率對(duì)航空旅客需求的影響要小得多。最后，除GDP外，所有控制變量的效應(yīng)與計(jì)量模型(1)相似，GDP系數(shù)僅在模型a中略微顯著，在模型b至模型e中不顯著。

4結(jié)束語(yǔ)

利用高速鐵路開(kāi)通前后的季度航線需求面板數(shù)據(jù)分析高速鐵路對(duì)中國(guó)航空業(yè)客流的影響，結(jié)果表明，平行高速鐵路服務(wù)的引入明顯拉低了航空運(yùn)輸?shù)男枨?，使得機(jī)票價(jià)格變化幅度增大，高速鐵路對(duì)航空業(yè)旅客的吸引力顯著，可以考慮開(kāi)行航空客流需求較為旺盛的省會(huì)城市之間的列車，提供更廣泛的運(yùn)力吸引航空客流；高速鐵路旅行速度越快對(duì)航空客流越有吸引力，這意味著兩點(diǎn)間的旅行時(shí)間越短，高速鐵路越有競(jìng)爭(zhēng)力；對(duì)比發(fā)現(xiàn)票價(jià)差和高速鐵路旅行時(shí)間對(duì)航空旅客需求的影響比較強(qiáng)，而高速鐵路發(fā)車頻率對(duì)航空旅客需求的影響比較有限，高速鐵路列車開(kāi)行優(yōu)化應(yīng)側(cè)重于調(diào)整運(yùn)行時(shí)間或運(yùn)行速度。

作者：齊壯