航空公司運行效能評估方法研究

褚雙磊，魏志強，任 強，劉 菲

(1. 中國民航大學 空中交通管理學院，天津 300300；2. 天津市空管運行規劃與安全技術重點實驗室，天津 300300)

0 引言

航空公司運行效能直接反映航空公司的運營能力和效益水平，因此，全面客觀的運行效能評估體系及評估方法可以客觀地體現航空公司的經營狀況，便于決策者發現公司的不足，及時有針對性地提出提高運行效能的改進措施和方法。

航空公司日常運營主要圍繞運行控制部、維修工程部、飛行部、安全監察部、地面服務部、市場部等主要運行業務部門進行。

在飛機維修方面，維修工程部主要負責飛機檢修和故障排除，通過增加預防性維修來提高飛機的可靠性，降低維修時間和非計劃維修情況，保證飛機始終處于正常可用狀態。鄭珂珂[1]根據傳統“人-機-環境-管理”(MMEM)理論模型得出人、機、環、管及接口五個影響維修安全的因素，結合SMS標準建立評估指標體系，采用定性與定量分析相結合的AHP層次分析法確定權重,利用多層次模糊綜合評價法對維修安全進行綜合評估。徐拓[2]分析了發動機維修保障體系運行效能的影響因素,構建了評估指標體系,建立了基于層次分析法的模糊評價模型。采用專家調查法計算評估指標的權重，通過對國內某航空公司維修保障體系的評估,給出了隸屬度及綜合評估過程的計算方法,該評價模型得到了實例驗證。張林帥等[3]建立了商用飛機維修保障系統能力評估指標體系，利用SPSS軟件采用主成分分析法對不同維修保障方案進行評估,以保證飛機的適航完整性。齊耀君[4]根據系統分類方法,構建了系統完整的公務航空維修安全風險評估指標體系,在綜合賦權法的基礎上引入變權函數確定指標權重，基于區間數相關理論、IA算子和ULHA算子,構建了符合公務航空維修特性的安全風險評估模型。

在運行控制方面，航空公司的運行控制主要以飛機的簽派放行狀態為主，飛機的利用率越高，飛機執行航班的頻率越高，可以有效保證航班正常性。褚雙磊等[5]以簽派可靠度為頂層指標,根據航空公司實際運行環境,形成影響簽派可靠度的二級指標體系，利用區間數層次分析法和可能度法實現各二級指標的綜合權重計算和分級排序。以國內某個航空公司為例,根據底層指標得分情況,利用冪指數法,確定簽派可靠度的綜合得分,最終實現該航空公司運行品質評估。季雪禎[6]在考慮運行控制多部門多職能的特性下,構建了運行控制安全績效指標體系,利用灰色系統理論建立了運行控制體系的灰色多層次安全績效評價模型。劉滔[7]以安全管理體系為基礎,建立了運行控制風險管理評估模型,在此基礎上引入先進的系統AHP層次分析矩陣和模糊評價法對運行控制系統進行量化評估。

在運行安全方面，主要為飛行安全和維修安全。通常只要機務工程師在維修過程中不出現維修差錯，飛行員在飛行過程中不出現飛行差錯，就可以有效避免事故征候和飛行事故的發生。孫瑞山等[8]提出了基于QAR超限事件的飛行安全評價模型，該模型以離差最大化原理和灰色聚類評價理論確定各項指標的權重。張朋鵬[9]建立了航空公司安全績效指標體系，基于層次分析法確定指標權重，用模糊評價法進行綜合評價。

在運營績效方面，航空公司效益主要體現在成本和收入上。公司運營成本低、航班客座率高、運行效率高、運營收入高，航空公司就可以盈利。朱新銘和孫宏[10]主要依靠直接運營成本分析，計算盈虧平衡運載率從而評價機隊的運行經濟性，提高了公司的最大收益和運行效能。林峰[11]結合平衡計分卡方法構建了航空公司績效評價體系。王序[12]采用改進的RBF神經網絡模型，以財務類指標結合客座率、旅客投訴率、在職員工數等非財務運營類指標構建評價體系并用熵權法賦權，該模型有助于我國航空公司在國際競爭中更快地發現風險，提高自身管理水平。曹文英[13]構建了低碳經濟下的航空公司綜合績效評價體系，結合突變級數法和歸一模型對三大航空公司進行綜合評價。李明星[14]建立了二級評價指標體系，將飛行事故率、地面事故率、飛行事故癥候率歸類于安全水平指標；將航班正點率、拒絕登機率、旅客投訴率歸類于服務質量指標，采用夏普利值求解方法對指標進行賦權，并用灰色綜合評價方法進行綜合評價。

Ghosh等[15]運用數據包絡分析(DEA)對印度東部的廉價航空公司的運營效率進行分析并排名。Ghosh等[15]以機隊規模、員工總數和總運營費用作為輸入指標，以收入乘客公里數、噸公里數和飛機利用率作為輸出指標，對三家廉價航空公司的DEA分數進行排名。Scheraga[16]調查了航空公司運營效率的結構驅動因素以及航空公司的財務狀況。調查相對運營效率是否影響財務流動性，利用數據包絡分析得出各航空公司的效率分數，然后研究了運營效率的潛在結構驅動因素。

國內外學者從不同的角度選取不同的指標對航空公司運行效能進行評價，可見，對于航空公司運行效能評估體系沒有統一的規范和標準，因此需建立更全面、客觀的航空公司運行效能評價體系。由于航空公司運行的復雜化、多樣化，涉及多個業務部門之間的協調配合，對于航空公司運行效能的評價很難通過單個或者某幾個指標來衡量，需要以國內航空公司當前運營現狀為基礎，對內部運行效能影響因素進行理論分析，對當前運行流程和方式進行分類。本文對構建一套相對完整且符合運行實踐的航空公司運行效能評估指標體系進行探索，并基于所選的指標體系建立了評估模型，對某航空公司不同年份運行效能的成果進行評價排名。

1 構建運行效能評估指標體系

1.1 構建初始指標體系

參考航空公司績效考核方案和航空公司運行管理流程，應用德爾菲法初步構建了航空公司運行效能評估指標體系，形成了維修可靠性B1、航班正常性B2、運行安全性B3、運營收益性B4共4個一級指標[17]。其中：維修可靠性包括維修性和可靠性兩個方面，維修性表現為平均故障維修時間，可靠性表現為飛機整機、系統和設備故障對航班正常運行的影響；航班正常性包括放行正常和運行正常兩個方面，放行正常表現為簽派放行率，涉及航班放行情況，運行正常表現在航班是否延誤；運行安全性包含事故率和差錯率兩個方面，事故率涉及飛行、地面事故率和事故征候率，差錯率涉及飛行QAR警告率和運行人員的運行差錯率；運營收益性包含成本和收入，成本涉及座公里耗油，收入涉及航班客座率、航班載運率和座公里收入。

在一級指標基礎上，根據航空公司的實際運營情況形成了報告故障率N1、機械延誤率N2、平均故障間隔時間N3、平均故障維修時間N4、非計劃拆換率N5、SDR千時率N6、維修成本N7、日利用率N8、航班正常率N9、平均航班延誤時間N10、簽派放行率N11、長時間延誤率N12、短停維護時間N13、事故萬時率N14、事故征候萬時率N15、空中停車率N16、超限事件率N17、運行差錯率N18、QAR警告率N19、航班客座率N20、航班載運率N21、座公里耗油N22、噸公里收入N23、碳排放量N24、座公里成本N25、旅客投訴率N26共26個二級指標。

1.2 構建最終指標體系

由于初步建立的指標體系存在不完善之處，某些指標之間存在相互影響和部分重疊現象，為了消除相互影響，使評價指標為獨立指標，應用DEMATEL法對初始評估指標體系進行分析。具體做法為：邀請航空公司運行經理、資深簽派放行員、維修工程師、安全主管、航線網絡主管共8位航空公司專家，對指標體系中的指標間影響關系進行打分，按照少數服從多數的原則，根據大多數專家的意見進行賦值。專家打分為5分制，賦分及賦分標準示于表1。

表1 DEMATEL法專家評估分數及賦分標準

根據專家打分情況建立26×26階直接影響矩陣N。采用DEMATEL法對N進行計算處理，依次計算規范化影響矩陣G，規范化影響矩陣與單位矩陣的差矩陣(I-G)，差矩陣的逆矩陣(I-G)-1，從而可以得到綜合影響矩陣T

T=G(I-G)-1

(1)

由綜合影響矩陣可得到各指標的影響度和被影響度，其表達式如下：

(2)

(3)

由影響度Di和被影響度Ri可以得出各指標的中心度Zi=Di+Ri和原因度Yi=Di-Ri。根據專家評分結果采用前述計算公式即可計算得到航空公司運行效能指標體系的綜合影響關系表(表2)。以中心度為橫坐標，原因度為縱坐標，即可得到航空公司運行效能指標體系的綜合影響關系圖，如圖1所示。

表2 航空公司運行效能指標體系的綜合影響關系表

由于中心度表示指標因素對評估體系的影響程度，原因度表示該指標對其他指標的影響程度，根據先考慮原因度后考慮中心度的原則，保留原因度和中心度較高的二級指標。根據表2可知，N6、N7、N13、N19、N24、N25和N26的原因度較小，表明這7個指標受其他指標的影響較大，確定為非關鍵因素，從指標體系中剔除。雖然N9和N12的原因度較小，但是N9和N12的影響度和中心度較高，予以保留，經過DEMATEL法分析最終構建的航空公司運行效能評估指標體系如圖2所示。

圖2 航空公司運行效能指標體系層次結構

2 運行效能指標權重計算

2.1 基于層析分析法的主觀權重計算

根據圖2建立的最終評估指標體系編制發放調查問卷，邀請航空運營行業內的運行主管、維修工程師、放行工程師、安全監察員，采用1-9標度法對兩兩指標間的相對重要性進行打分。根據打分結果建立判斷矩陣，對判斷矩陣進行方根法和歸一化計算，并經過一致性檢驗，得到單層優先級向量即為指標的相對權重。通過一級指標相對權重和二級指標相對權重相乘可以得到二級指標的絕對權重，結果示于表3。

表3 層次分析法主觀權重大小

2.2 基于熵權法的客觀權重計算

熵權法是一種客觀賦權法，如果某個指標的熵值越小，系統不確定性越小，則說明指標的有序程度越低，或者說指標的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中該指標起的作用越大，其權重應該越大。因此，可利用信息熵計算各指標的客觀權重。

熵權法的數據來源為某航空公司2010—2017年的運營統計數據。熵權法的計算步驟為構建初始矩陣X=(xij)m×n，根據正向指標和負向指標的不同進行數據標準化，得出標準化矩陣P=(pij)m×n，然后對標準化矩陣進行歸一化處理得到歸一化矩陣元素eij，則可以用下式計算指標的熵值

(4)

根據式(4)即可得到相對熵權。由一級指標的相對熵權與二級指標的相對熵權相乘得到二級指標的絕對熵權，計算結果示于表4。

表4 運行效能指標體系的熵權法客觀權重大小

2.3 基于組合賦權法的組合權重計算

層次分析法屬于主觀賦權法，利用專家意見對各指標間的重要性對比建立判斷矩陣得到相對權重，能夠發揮專家的主觀能動性。熵權法作為客觀賦權法，能夠減少層次分析法存在的主觀性對分析結果的影響。組合賦權法綜合了層次分析法和熵權法的優點，為了使組合權重更加合理可信，本文通過計算組合權重距離層次分析法權重和熵權法權重兩者偏差平方和最小的方法，將層次分析法和熵權法的權重系數分別設置為0.5，最終得到組合權重大小，計算結果見表5和6。

表5 準則層B相對于目標層A的組合權重

表6 方案層二級指標的組合權重

由表5可知，一級指標的組合權重大小排序結果為：維修可靠性B1>運行安全性B3>航班正常性B2>運營收益性B4；維修可靠性B1和運行安全性B3的權重相對較大，超過了平均值0.25，特別是維修可靠性B1，所以維修可靠性B1和運行安全性B3是四個一級指標中較為重要的兩個指標。航空公司的運行效能主要集中在可靠、安全、正常、盈利。

航班正常性B2和運營收益性B4兩個指標的影響相對較小。因為飛機的維修可靠性是飛行安全的前提，只有可靠性高，才能確保飛行安全。同時飛機的維修可靠性直接影響航班正常與否，如果飛機沒有故障，或者故障維修很及時，航班正常自然能夠保證。航空公司必須在安全運行的條件下才有可能提高旅客客座率和市場認可度，實現盈利。所以航空公司實施運行效能評估過程中可以重點考慮維修可靠性和運行安全性方面的影響因素，從這兩個指標方面尋找具體的提高運行效能的具體措施，這樣可以取得更好的效果。

二級指標的組合權重從大到小的前五個指標為平均故障間隔時間C13、機械延誤率C12、平均故障維修時間C14、超限事件率C34及空中停車率C33。顯然，這五個指標是相對比較重要的運行效能指標，對航空公司運行效能的整體表現影響較大。航空公司想達到較高的運行效能，應主要從以上指標入手：一方面，應提高飛機運行安全性和維修可靠性，確保航班正常到達目的地；另一方面，在保證飛行安全的前提下，降低飛行風險，提高飛行標準化操作。這樣，航空公司才能實現高效運行。

3 基于灰色關聯法模型的航空公司運行效能綜合評價

3.1 灰色關聯分析法計算原理和基本流程

灰色關聯法進行綜合評價時，先找出相同指標不同評價對象的最優值，判斷同一指標下不同評價對象與最優值的接近程度(相似程度)，接近程度越高，灰色關聯度越高，該評價對象效果越好。

本文通過計算某航空公司不同年份運行效能指標與理想值的關聯度，灰色關聯度越高，說明某航空公司該年份的運行效果越好。灰色關聯分析法的具體計算流程如圖3所示。

圖3 灰色關聯法計算流程

根據系統關聯度值的不同對不同年份運營效能進行排序，選出最佳年份，得到最終評價結果。

3.2 實例分析

依據某航空公司2010—2017年的運行數據，運用灰色關聯法對航空公司運行效能評價指標體系進行綜合評價，對其運行情況進行分析，并對該公司提升航空公司運行效能提出建議。由于前述所選運行效能指標體系中有19個二級指標，而某航空公司樣本數據量為8個，因此，原始數據矩陣是一個19×8階初始矩陣，具體數值如表7所示。

表7 原始數據的初始矩陣

根據正、逆指標的標準化公式，將原始數據矩陣進行標準化處理，所得矩陣的每個二級指標的標準化數據處于0至1之間。比較數列為8個年份樣本數據，定義為X1～X8。參考數列為X0，通過將比較數列與參考數列相減并取絕對值，得到差矩陣。該差矩陣最大差為1，最小差為0。

應用灰色關聯系數公式，分辨系數設置為0.5，計算比較數列Xi上各點與參考數列X0理想點的關聯系數，關聯系數矩陣見表8。

表8 灰色關聯系數矩陣

根據二級指標相對組合權重和二級指標灰色關聯系數矩陣，求出子系統灰色關聯度，見表9。

表9 各一級指標灰色關聯度

根據灰色關聯度越大，表現越好的特點，由表8可知，在維修可靠性方面，2013年表現最好；在航班正常性方面，2014年表現最好；在運行安全性方面，2013年表現最好；在運營收益性方面，2011年表現最好。

根據一級指標相對組合權重和一級指標灰色關聯度求得最終灰色關聯度，見表10。

表10 綜合關聯度

3.3 結果分析

對于子關聯度的分析得出：在維修可靠性方面，2013年表現最好，2011年和2014年表現較差，各年份差距相差較小，呈整體下降趨勢;在航班正常性方面，2014年表現最好，2015年和2017年表現較差，各年份差距相差適中，呈整體下降趨勢；在運行安全性方面，2013年表現最好，2012年和2016年表現較差，各年份差距相差較大，呈整體下降趨勢；在運營收益性方面，2011年表現最好；2013年和2014年表現較差，各年份差距相差不大，呈整體上升趨勢。

對于綜合關聯度的分析得出：該航空公司在2013年的航空公司運行效能表現是自2010年至2017年表現最好的一年，且自2013年之后，該公司的運行效能整體呈下降趨勢，具體在維修可靠性、航班正常性和運行安全性都有不同程度的下降，其中在維修可靠性和航班正常性方面下降幅度較小，運行安全性下降幅度相對較大，只有在運營收益性方面有所上升，但上升幅度不大。

通過前述分析可知，航空公司運行效能主要體現在滿足高安全性的前提下，通過增強維修可靠性，提高維修效率，增加飛機系統可靠性，來保證航班正常性，才有可能實現運營盈利。

改善運行效能需要航空公司對涉及以上指標的運行部門進行有效監管。航空公司可采取的措施有：在安全監察部開展QAR航后數據監控和飛行分析來提高飛行員的安全飛行和標準化飛行操作意識，減少人為差錯；在機務工程部加強飛機故障實時監控，提高預防性維修能力，降低飛機系統故障率；在運行控制部加強非正常條件下和惡劣天氣條件下簽派管理；提升放行情景意識能力，提高航班放行效率，確保航班正常率，在市場營銷部改善航空服務水平，提高客座利用率，實現市場運營數據的實時統計。通過航空公司主要業務部門的協同運行，各司其職,通力協作,密切配合，最終保證飛行安全，提高飛行正常，提升航空服務以改善航空公司的運行效能。

4 結論

(1)根據航空公司績效要求和航空公司運行實踐，運用德爾菲法確定了航空公司運行效能評估初步指標體系，以維修可靠性B1、航班正常性B2、運行安全性B3、運營收益性B4四個維度作為一級指標，同時包含了26個二級指標。采用DEMATEL法對初始指標體系進行計算，消除指標間的影響，簡化指標體系，最終保留19個二級指標，形成完整的航空公司運行效能指標體系。

(2)運用層析分析法-熵權法從主觀和客觀兩個方面對指標權重值進行計算，最終通過組合賦權法得到組合權重大小，減少了層次分析法的主觀因素和熵權法太過于依賴數據對指標權重的影響，提供了一種定量與定性結合、主觀和客觀相輔的指標權重計算方法，進而得到更加符合實際的指標權重大小。在一級指標方面，維修可靠性B1和運行安全性B3所占的權重相對較大。在二級指標方面，平均故障間隔時間C13、機械延誤率C12、平均故障維修時間C14、超限事件率C34、空中停車率C33的權重相對較大。

(3)對航空公司運行效能進行綜合評估是完善基于運行實踐的航空公司運行效能評價工作的重要環節。為了使航空公司運行效能綜合評估結果更加準確，基于灰色關聯分析法建立航空公司運行效能綜合評估模型。選取國內某航空公司的不同年份樣本數據進行評估，得到不同年份的灰色關聯度大小和排序情況，從而得出了航空公司運行效能的綜合評估方法。通過實例分析表明，得到的灰色關聯度結果與實際運行情況相符，表明該指標體系和綜合評估模型具有一定的可行性和實用性，可以得到待評價航空公司運行效能整體表現和相對薄弱環節，為基于航空公司運行需要的運行效能評估工作提供理論依據和實際應用價值。