民用航空運輸業(yè)的利潤周期研究

摘 要：本文利用一個二階無阻尼系統(tǒng)作為民航業(yè)利潤周期模型，計量分析識別出美國民航業(yè)的利潤周期為11.3年，全球民航業(yè)的利潤周期為10.5年；美國民航業(yè)的利潤周期分析表明該產(chǎn)業(yè)的基本周期是內(nèi)生決定的，放松規(guī)制政策和“911”事件加劇了利潤的波幅，但是產(chǎn)業(yè)利潤的周期并沒有發(fā)生明顯的改變。

關鍵詞：：民航業(yè)；利潤；周期；規(guī)制

中圖分類號：F562 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2014）05-0079-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.05.17

民航業(yè)是全球最多樣化、最動態(tài)化也是最令人費解的產(chǎn)業(yè)之一，高速演變中的民航業(yè)是一個勞動密集型、資本密集型、充滿著激烈競爭的產(chǎn)業(yè)，并且容易受到商業(yè)周期衰落的影響。與此同時，這個難以預測的產(chǎn)業(yè)卻緊密的與一個國家乃至全球經(jīng)濟的健康平穩(wěn)發(fā)展聯(lián)系在一起。美國民航運輸業(yè)的發(fā)展經(jīng)歷了一個繁榮——衰退的周期過程，尤其是在1978年政府放松規(guī)制以后。金融危機加劇了產(chǎn)業(yè)利潤的波動，直接影響了民航業(yè)的穩(wěn)定性。本文的目的在于識別美國民航業(yè)和全球民航業(yè)的利潤周期，以此來尋找民航業(yè)的動態(tài)演變。

一、文獻綜述

對于民航業(yè)周期性經(jīng)濟危機產(chǎn)生的原因，Adam M. Pilarski（2007）在《Why Can’t We Make Money in Aviation？》一書中，系統(tǒng)全面的從三個角度給出了解釋[1]。他認為民航業(yè)出現(xiàn)周期性經(jīng)濟危機的原因有三個：第一個是外生因素，主要是由于民航業(yè)高度順周期性和季節(jié)性波動、資本易獲取性、市場過度競爭以及強烈的兼并需求等因素引致。第二個是內(nèi)生因素，主要是來自于勞動關系（強大的工會勢力）、失敗的收益管理、錯誤的定價策略等因素。第三個原因是政府的過度規(guī)制和干預市場，對民航業(yè)進行規(guī)制主要是基于兩方面的考慮：一是出于安全性的考慮，由于航空運輸是風險最大、技術要求最高、成本最高的交通運輸方式，一旦出現(xiàn)事故，其造成的損失是無法估量的；二是民航業(yè)的興衰關系到整個國家的發(fā)展和社會的福利。然而，政府的頻繁干預和過度規(guī)制又恰恰造成了民航業(yè)虧損的一個重要原因。

國外許多民航業(yè)的研究文獻，比如Bailey（1985），Morrison和Winston（1986）以及Antoniou（1992）都討論了關于民航業(yè)贏利性的問題[2-4]。這些研究通常都是假設在企業(yè)的贏利性和其他潛在的一些變量之間存在著某種關系，然后運用回歸分析的方法來對其進行檢驗。

Bruning和Hu（1988）對美國民航業(yè)的贏利性與企業(yè)的大小、效率、靈活性等變量之間做了實證分析[5]。Tae Hoon Oum和Chun Yan Yu（1998）根據(jù)1986—1995年之間22家主要航空公司的年度面板數(shù)據(jù)，利用APC模型（American Productivity Center Model），檢驗了生產(chǎn)率的增長、企業(yè)的價格恢復能力與民航業(yè)贏利性之間的關系[6]。Anthony T.H. Chin和 John H. Tay（2001）運用一個離散隨機過程模型——馬爾可夫鏈（Markov Model），分析了亞洲民航業(yè)的增長與其利潤之間的關系，并預測了亞洲航空運營商的生存可能性[7]。Helen Jiang和 R.John Han-

sman（2006）對民航業(yè)的經(jīng)濟動態(tài)學進行了研究，并且利用參數(shù)模型證明了民航業(yè)的贏利性是內(nèi)生決定的，外生沖擊因素并不能顯著改變產(chǎn)業(yè)利潤周期的長度[8]。Dipendra Sinha（2007）通過格蘭杰因果檢驗（Granger Causality Test），研究了美國民航業(yè)的安全性、盈利性、客運率之間的關系[9]。Paul Stephen Dempsey（2008）比較了放松規(guī)制前與放松規(guī)制后民航業(yè)的績效，盡管對于消費者來說，放松規(guī)制后航空旅行的價格有了大幅下降，但是民航業(yè)的贏利性比起放松規(guī)制前表現(xiàn)得要差[10]。

二、民航業(yè)凈利潤模型

美國民航業(yè)放松規(guī)制之后的利潤振動從形狀上來看類似于一個二階無阻尼系統(tǒng)（見圖1）。因此，一個較為自然的推斷就是用一個二階系統(tǒng)來作為利潤周期模型。該系統(tǒng)的控制方程可以表示為：

？字+2？孜？棕n？字+？棕n2？字=0（1）

其中，？字（t）表示產(chǎn)業(yè)的盈利或者虧損，？棕n表示系統(tǒng)的自然頻率。

參數(shù)？孜定義為阻尼比率。根據(jù)不同的？孜值，上述方程的解就有不同的形式，即利潤周期就會有不同的表現(xiàn)。該系統(tǒng)可以呈現(xiàn)出指數(shù)式衰減（？孜≥1），振動（-1<？孜<1），指數(shù)式遞增（？孜≤-1）。當系統(tǒng)在振動（-1<？孜<1）的情況下，振幅可以是遞減（0<？孜<1），不變（？孜=0），或者遞增（-1<？孜<0）。美國民航業(yè)放松規(guī)制以后的利潤振動接近于最后一種情況，即一個無阻尼系統(tǒng)，-1<？孜≤0。該系統(tǒng)以一個阻尼頻率？棕d=？棕n■振動。方程1當-1<？孜<1時，解的一般形式為：

？字（t）=A0e■sin（？棕dt+？準） （2）

其中，A0，？準由初始條件決定。定義：

？棕d=■，？子=-■ （3）

上述解方程可以改寫為：

？字（t）=Ae■sin■ （4）

其中，？子是指數(shù)遞減時間，表示振幅以多快的速度增長，T是系統(tǒng)的基本周期。t表示當期，t0表示系統(tǒng)過零的時間。式（4）就是民航業(yè)凈利潤模型的一般形式。

三、民航業(yè)凈利潤模型的經(jīng)濟計量分析

（一）模型估計

筆者運用非線性最小二乘回歸來估計凈利潤模型式（4），目標函數(shù)為：

min■（？字i-？字i）2 （5）

其中， ？字i為第i年觀測到的產(chǎn)業(yè)利潤實際值，N為觀測到的年數(shù)，？字i為第i年？字i的預測值。

（二）放松規(guī)制前的美國民航業(yè)凈利潤

在式（4）中增加一個截距項，這樣凈利潤模型修改為：

？字（t）=Ae■sin■+C （6）

我們使用航空運輸協(xié)會整理出的1960～1978年美國民航業(yè)年凈利潤數(shù)據(jù)來估計上述方程的參數(shù)。回歸結果見表1，相關系數(shù)為0.59。除了？子以外，其他參數(shù)都在5%水平上統(tǒng)計顯著。？子值很大說明振幅的增長速度很慢，則可以令？子=∞來移除式（6）的指數(shù)項。模型在移除指數(shù)項后的結果在表1中用粗體表示。筆者發(fā)現(xiàn)兩次估計之間并沒有很大差別，僅僅只是參數(shù)A相差了4%，因此，式（6）中的指數(shù)項可以被忽略，最終美國民航業(yè)放松規(guī)制前的凈利潤模型結果為：

？字（t）=-1.06sin■+0.904 （7）

最優(yōu)擬合模型結果見圖2。

（三）放松規(guī)制后的美國民航業(yè)凈利潤

筆者根據(jù)航空運輸協(xié)會整理出來的1979—2010年美國民航業(yè)年凈利潤數(shù)據(jù)來作分析。回歸結果見表2，相關系數(shù)為0.88，T，t0，？子都在5%水平上統(tǒng)計顯著，A在10%水平上顯著。

？字（t）=-0.550e■sin■ （8）

最優(yōu)擬合模型結果見圖3。

（四）放松規(guī)制對利潤周期的影響

1978年的放松規(guī)制對于美國民航業(yè)具有深遠的影響。放松規(guī)制顯著改變了指數(shù)遞減時間？子，在放松規(guī)制前的模型式（7）中，表現(xiàn)出無限指數(shù)遞減，而在放松規(guī)制后的模型式（8）中，該參數(shù)為有限值。這樣一來，放松規(guī)制前與放松規(guī)制后的周期表現(xiàn)就有很大的不同，前者表現(xiàn)出固定振幅的波動，而后者表現(xiàn)出振幅遞增的波動。放松規(guī)制前的利潤振幅要明顯小于放松規(guī)制后。

但是通過比較我們發(fā)現(xiàn)，放松規(guī)制前與放松規(guī)制后的基本周期幾乎相同，約為11年。放松規(guī)制雖然對振幅有影響，但是并沒有改變美國民航業(yè)的利潤周期。

（五）“911”對利潤周期的影響

“911”事件的發(fā)生，嚴重的影響了美國的民航運輸系統(tǒng)。為了測度其對利潤周期性的影響，本文利用1979～2001年的利潤數(shù)據(jù)繼續(xù)對凈利潤模型做估計：

？字（t）=-0.728e■sin■ （9）

相關系數(shù)為0.83，回歸結果見表3。T，t0，？子都在5%水平上統(tǒng)計顯著，A在10%水平上顯著。最優(yōu)擬合模型結果見圖4。

我們發(fā)現(xiàn)凈利潤的表現(xiàn)并沒有很大程度上受到“911”事件的影響，比較圖3和圖4，放松規(guī)制和“911”事件都加劇了利潤的波動，但是產(chǎn)業(yè)的利潤周期并沒發(fā)生明顯的改變。

（六）全球民航業(yè)凈利潤

根據(jù)同樣的方法，全球民航業(yè)的凈利潤模型可以用方程10來估計。利潤數(shù)據(jù)來自1978—2010年ICAO的數(shù)據(jù)。回歸結果見表4，相關系數(shù)為0.84，所有參數(shù)都在5%水平上顯著。

？字（t）=-3.00e■sin■（10）

最優(yōu)擬合模型結果見圖5。

四、民航業(yè)凈利潤模型的局限

本文的凈利潤模型是一個非常簡單的實證模型，并沒有強調(diào)因果關系和約束條件。很明顯，未來的產(chǎn)業(yè)增長將在某種程度上受到一定限制：有可能在資本投資環(huán)節(jié)上，行業(yè)正處于衰退期而出現(xiàn)了嚴重虧損，對于投資者來說，產(chǎn)業(yè)就不那么吸引人了。也可能雖然行業(yè)處于上升階段，但是產(chǎn)能和交通需求達到了一國航天系統(tǒng)的極限或者瓶頸，那么產(chǎn)業(yè)增長也同樣受到限制。這一點是應用該模型分析預測未來民航業(yè)系統(tǒng)表現(xiàn)和解釋結果方面需要注意的地方。

五、民航業(yè)利潤周期分析總結

本文運用了一個二階無阻尼系統(tǒng)將民航業(yè)利潤周期模型化。通過分析發(fā)現(xiàn)，美國民航業(yè)和全球民航業(yè)的基本周期分別為11.2年和10.5年。美國民航業(yè)的凈利潤分析表明該產(chǎn)業(yè)的基本周期是內(nèi)生的，即在產(chǎn)業(yè)放松規(guī)制之前就已經(jīng)存在。放松規(guī)制并沒有改變產(chǎn)業(yè)利潤的基本周期，但對于振幅具有很大的影響。同樣，“911”事件加劇了利潤的波幅，但是產(chǎn)業(yè)利潤的周期并沒發(fā)生明顯變化。■

（責任編輯：張恩娟）

參考文獻：

[1]Adam M. Pilarski. Why Can’t We Make Money in Aviation [M].Ashgate，2007.

[2]E.E. Bailey， D.R. Graham and D. P.Kaplan. Deregulating the Airlines [M].MIT Press， Cambridge， 1985.

[3]S. Morrison and C. Winston. The Economic Effects of Airline Deregulation [M].The Brookings Institution， Washington DC， 1986.

[4]Andreas Antoniou. The Factors Determining the Profitability of International Airlines： Some Econometric Results [J]. Managerial and Decision Economics， 1992.6： 503-514.

[5]R. Bruning and M.Y. Hu. Profitability， Firm Size， Efficiency and Flexibility in the US Domestic Airline Industry [J].International Journal of Transport Economic， 1988.3： 313-17.

[6]Tae Hoon Oum and Chun Yan Yu. An Analysis of

Profitability of the World’s Major Airlines [J].Journal of Air Transport Management， 1998.4：229-237.

[7]Anthony T.H. Chin， John H. Tay. Developments in Air Transport： Implications on Investment Decisions， Profitability and Survival of Asian Airlines [J].Journal of Air Transport Management， 2001.7：319-330.

[8]Helen Hong Jiang and R. John Hansman. An Analysis of Profit Cycles in the Airline Industry [R].Massachusetts Institute of Technology Cambridge， 2006.

[9]Dipendra Sinha. Safety， Profitability and the Load Factor for Airlines in the U.S.A. [J].Economics Bulletin， 2007.12：1-7.

[10]Paul Stephen Dempsey. The Financial Performance of the Airline Industry Post-Deregulation [J].Houston Law Review.2008.