民航業再放松規制對其發展效率的影響

摘要：中國民航業自1980年開始進行放松規制改革，經過不斷嚴格與放松規制的往復過程，從2002年到今天是最后一階段的放松過程。利用2008—2018年的時間序列數據，根據多元線性回歸模型對民航業再放松規制階段的改革績效進行了分析。結果表明，這一階段的規制放松政策能夠顯著改善民航業的發展效率，并根據分析結果提出逐步放松規制、建立適合我國本土發展的規則制度等政策建議。

關鍵詞：民航業??規制放松??發展效率

一、問題提出

我國民航業從最初發展到今天，經歷了嚴格規制—放松規制—再規制—再放松的發展歷程，其中最后一個階段的再放松是從2002年開始直到今天。從西方國家的規制經驗來看，在可競爭市場理論形成之后，以美國為代表的西方國家紛紛開始放松對民航業的經濟規制，放松規制的政策為行業的發展帶來了正向效應，價格下降，旅客數量增加，生產效率提高。我國的民航業在1983年之后的放松規制，是否還能對行業發展效率產生同樣顯著的積極影響呢？本文選取2008年到2018年的行業數據，通過多元線性回歸模型，來對2002年以后的再放松規制對民航業的發展效率的影響進行實證分析，以期能夠對中國民航業規制改革以及提高其經濟效率提供有益的政策建議。

二、文獻綜述

近年來，國內學者對民航業改革績效進行了部分研究。王曉華（2007）運用DEA模型，選取2000-2005年的數據進行分析，但是數據選取太少，缺乏說服力。李眺、王菁等運用可競爭市場理論對發達國家民航業放松規制效果進行分析，啟示我國民航業規制改革應該選擇溫和的改革方式。郭濤、趙德起（2017）選取了1995-2015年的數據，以半對數回歸模型為分析工具，通過熵值法來計算民航業的綜合競爭力，得到的結論是規制改革提高了我國民航的綜合競爭力，但規制改革的力量沒有充分體現。謝泗薪、侯蒙（2017）分別以民航業發展效率和民航運輸業務總量為因變量建立了兩個多元線性回歸模型，其中對民航業發展效率（TE）的測算采用了DEA模型，得到的結論是規制管制對民航業的發展影響顯著，為了使民航業發展更有效率，仍需要適當加強規制改革?？傮w來說，針對民航業規制改革績效的研究文獻，部分學者使用DEA模型來衡量改革績效，也有部分學者通過賦值法來量化規制改革，具體做法是根據不同階段規制政策的變化分別取不同的值。

三、實證分析

（一）數據選取及來源說明

本文以2008—2018年為樣本區間，所涉及的變量主要有民航業從業人員數（人）、航線條數（條）、機場個數（個）、航班載運率（%）、消費者物價指數、民航旅客周轉量（億人公里）、航空公司營業收入（億元）、飛機日利用率（小時）。數據主要來源于歷年《從統計看民航》及Wind數據庫。

（二）變量選擇

1.解釋變量。放松規制LNFSGZ：本文針對民航業規制放松政策，選取從業人員數量、航線條數、機場個數三個指標，收集2008—2018年的相關數據，使用熵值法計算得出三者在規制放松中的權重，進行加權計算，從而將規制放松變量量化，記為FSGZ。

2.控制變量。（1）載運率LNZYL：航班載運率是指飛行器實際業務運載量與可提供的最大運載之比，用以反映航班運力的利用程度，是航班效益的重要指標。計算公式為：航班運載率=航線總周轉量/航線最大周轉量x100%。將航班載運率記為ZYL。（2）消費者物價指數LNCPI：消費者物價指數是指反映居民家庭一般購買的消費品和服務項目價格水平變動情況的宏觀經濟指標，一般來說，消費者物價指數的變動可以反映通貨膨脹或緊縮的程度，記為CPI。

3.被解釋變量。民航業發展效率LNFZXL：對民航業發展效率的量化采用同上的方法，選取旅客周轉量、航空公司營業收入、飛機平均日利用率三個指標，通過熵值法計算出各個指標的權重，最后加權得到發展效率的量化指標，記為FZXL。

（三）數據特征

計算出來的各數據的統計特征如表1所示。可以看出，就均值而言，各個數據的差別較大，放松規制的均值較大，載運率的規制較小;就標準差來看，載運率、消費者物價指數的標準差都比較小，說明這兩個變量的分布比較集中;發展效率、放松規制的標準差較大，說明分布比較分散。

（四）模型構建

為了分析中國民航業的發展效率的影響因素，本文建立了計量模型，見式（1）：

（1）

以上模型中，為模型的常數項，LNFZXL為民航業發展效率的自然對數;自變量LNFSGZ為民航業的規制放松，LNZYL為載運率的自然對數，LNCPI為消費者物價指數的自然對數。

（五）計量結果

根據stata14對以上的模型進行回歸，結果如下：

根據表2中的回歸結果，判定系數^2=0.9912，擬合程度較好。其中，放松規制對發展效率有著顯著的正向影響（=0.6477，p=0.000，在1%的置信水平下顯著）;載運率對發展效率有著顯著的正向影響（=6.3299，p=0.000，在1%的置信水平下顯著），而衡量宏觀經濟變動的消費者物價指數對發展效率有著顯著的負向影響（=-3.4011，p=0.007，在1%的置信水平下顯著），當消費者物價指數上漲時，代表經濟社會中可能已經出現了通貨膨脹，此時民航業的發展效率是顯著下降的。

（六）顯著性檢驗

通過上述回歸，可以看出放松規制和載運率對發展效率有正向影響，消費者物價指數對發展效率有負向影響。這里通過對子樣本再次回歸、檢驗異方差、檢驗自相關、檢驗多重共線性四種方法來對模型的穩健性進行檢驗。

1.對子樣本再次回歸。在上文計量模型的基礎上，分別取2008-2013年的數據作為子數據再次進行回歸，結果如下：

在表3子樣本再次回歸的結果中，判定系數^2=0.9879，擬合程度較好。其中，放松規制對數對發展效率對數有正向影響，在10%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設（=0.6086，p=0.072）;載運率對發展效率有正向影響，在5%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設（=6.8042，p=0.016）;而衡量宏觀經濟變動的消費者物價指數對發展效率有負向影響，在10%的顯著性水平下拒絕不顯著的原假設（=-3.4011，p=0.059）。

與全部樣本數據的回歸結果相比，子樣本的回歸結果的顯著性降低，但是依然能夠證明模型是穩健的。

2.異方差檢驗。用stata14進行懷特檢驗，結果顯示，p值等于0.3921，故接受同方差的原假設，認為不存在異方差。

3.自相關檢驗。用stata14進行BG檢驗，結果顯示，p值等于0.4574，故接受無自相關的原假設，認為不存在自相關。

4.多重共線性檢驗。用stata14進行多重共線性檢驗，得到最大的VIF值為3.99，遠小于10，故不存在多重共線性，說明各解釋變量之間的相關性較弱。

四、政策建議

民航業作為傳統的自然壟斷行業，早已打破了自然壟斷的邊界。我國近40年來的不斷規制與放松的過程，實際上就是對民航業市場化的探索。本文在民航業再放松規制的環境下，論證了規制改革對于行業發展效率的影響。而通過分析美國和日本的改革模式，綜合看來我們可以得出以下結論：（1）放松規制是提升產業績效的有效途徑，行政壟斷是庇護低效率的根源。從我國的電信和民航業的成功借鑒可以看出，放松規制后的電信和民航業不僅沒有出現績效下降、行業混亂，反而在有序中不斷地提升產業績效，不僅利民而且利國;（2）當宏觀經濟變動較大時，可能會使放松規制的效用大打折扣。

鑒于以上分析，本文提出以下政策建議：第一，逐步放松規制。具體可以從放松市場準入、放松價格方面來落實。降低市場進入門檻，鼓勵航空公司之間進行良性競爭，吸引更多的航空業人才進入這個行業，提高從業人員數量，同時以航空業目前的高效快速發展為契機，增加航線條數和機場個數，比如可以適當增加一些經濟不發達地區的航線，但要注意把握放松的程度。如果放松力度過大，市場內的競爭者對價格有過大的操控權力，很可能會導致各航空公司為了爭奪市場份額惡意進行價格爭，為行業帶來嚴重的效率損失。第二，根據我國國情，建立適合本土發展的規制制度。對于我國來說，盲目模仿西方國家的改革做法是不可取的，而應該兼顧產業發展效率，充分考慮到在外部宏觀經濟環境變動的影響下，建立有彈性的放松規制制度，保證民航業健康有序發展。

參考文獻：

[1]連海霞.論中國民航業的放松管制與再管制[J].經濟評論，2003（03）.

[2]謝泗薪，侯蒙.規制改革影響中國民航業發展效率的作用機理與實證分析[J].中國科技論壇，2017（03）.

[3]康自平，杜偉.民航客運價格規制改革研究[M].北京：科學出版社，2008（03）.

[4]郭濤，趙德起.中國民航業規制改革提高其競爭力了嗎？——基于1995—2001年數據的實證分析[J].南京航空航天大學學報（社會科學版），2017（03）.

[5]倪海云.美國航空業對國民經濟增長的實證分析[J].中國民用航空，2004（01）.

（劉珂如，云南師范大學經濟與管理學院）