民用航空运输业的利润周期研究

摘 要：本文利用一个二阶无阻尼系统作为民航业利润周期模型，计量分析识别出美国民航业的利润周期为11.3年，全球民航业的利润周期为10.5年；美国民航业的利润周期分析表明该产业的基本周期是内生决定的，放松规制政策和“911”事件加剧了利润的波幅，但是产业利润的周期并没有发生明显的改变。

关键词：：民航业；利润；周期；规制

中图分类号：F562 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2014）05-0079-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.05.17

民航业是全球最多样化、最动态化也是最令人费解的产业之一，高速演变中的民航业是一个劳动密集型、资本密集型、充满着激烈竞争的产业，并且容易受到商业周期衰落的影响。与此同时，这个难以预测的产业却紧密的与一个国家乃至全球经济的健康平稳发展联系在一起。美国民航运输业的发展经历了一个繁荣——衰退的周期过程，尤其是在1978年政府放松规制以后。金融危机加剧了产业利润的波动，直接影响了民航业的稳定性。本文的目的在于识别美国民航业和全球民航业的利润周期，以此来寻找民航业的动态演变。

一、文献综述

对于民航业周期性经济危机产生的原因，Adam M. Pilarski（2007）在《Why Can’t We Make Money in Aviation？》一书中，系统全面的从三个角度给出了解释[1]。他认为民航业出现周期性经济危机的原因有三个：第一个是外生因素，主要是由于民航业高度顺周期性和季节性波动、资本易获取性、市场过度竞争以及强烈的兼并需求等因素引致。第二个是内生因素，主要是来自于劳动关系（强大的工会势力）、失败的收益管理、错误的定价策略等因素。第三个原因是政府的过度规制和干预市场，对民航业进行规制主要是基于两方面的考虑：一是出于安全性的考虑，由于航空运输是风险最大、技术要求最高、成本最高的交通运输方式，一旦出现事故，其造成的损失是无法估量的；二是民航业的兴衰关系到整个国家的发展和社会的福利。然而，政府的频繁干预和过度规制又恰恰造成了民航业亏损的一个重要原因。

国外许多民航业的研究文献，比如Bailey（1985），Morrison和Winston（1986）以及Antoniou（1992）都讨论了关于民航业赢利性的问题[2-4]。这些研究通常都是假设在企业的赢利性和其他潜在的一些变量之间存在着某种关系，然后运用回归分析的方法来对其进行检验。

Bruning和Hu（1988）对美国民航业的赢利性与企业的大小、效率、灵活性等变量之间做了实证分析[5]。Tae Hoon Oum和Chun Yan Yu（1998）根据1986—1995年之间22家主要航空公司的年度面板数据，利用APC模型（American Productivity Center Model），检验了生产率的增长、企业的价格恢复能力与民航业赢利性之间的关系[6]。Anthony T.H. Chin和 John H. Tay（2001）运用一个离散随机过程模型——马尔可夫链（Markov Model），分析了亚洲民航业的增长与其利润之间的关系，并预测了亚洲航空运营商的生存可能性[7]。Helen Jiang和 R.John Han-

sman（2006）对民航业的经济动态学进行了研究，并且利用参数模型证明了民航业的赢利性是内生决定的，外生冲击因素并不能显著改变产业利润周期的长度[8]。Dipendra Sinha（2007）通过格兰杰因果检验（Granger Causality Test），研究了美国民航业的安全性、盈利性、客运率之间的关系[9]。Paul Stephen Dempsey（2008）比较了放松规制前与放松规制后民航业的绩效，尽管对于消费者来说，放松规制后航空旅行的价格有了大幅下降，但是民航业的赢利性比起放松规制前表现得要差[10]。

二、民航业净利润模型

美国民航业放松规制之后的利润振动从形状上来看类似于一个二阶无阻尼系统（见图1）。因此，一个较为自然的推断就是用一个二阶系统来作为利润周期模型。该系统的控制方程可以表示为：

？字+2？孜？棕n？字+？棕n2？字=0（1）

其中，？字（t）表示产业的盈利或者亏损，？棕n表示系统的自然频率。

参数？孜定义为阻尼比率。根据不同的？孜值，上述方程的解就有不同的形式，即利润周期就会有不同的表现。该系统可以呈现出指数式衰减（？孜≥1），振动（-1<？孜<1），指数式递增（？孜≤-1）。当系统在振动（-1<？孜<1）的情况下，振幅可以是递减（0<？孜<1），不变（？孜=0），或者递增（-1<？孜<0）。美国民航业放松规制以后的利润振动接近于最后一种情况，即一个无阻尼系统，-1<？孜≤0。该系统以一个阻尼频率？棕d=？棕n■振动。方程1当-1<？孜<1时，解的一般形式为：

？字（t）=A0e■sin（？棕dt+？准） （2）

其中，A0，？准由初始条件决定。定义：

？棕d=■，？子=-■ （3）

上述解方程可以改写为：

？字（t）=Ae■sin■ （4）

其中，？子是指数递减时间，表示振幅以多快的速度增长，T是系统的基本周期。t表示当期，t0表示系统过零的时间。式（4）就是民航业净利润模型的一般形式。

三、民航业净利润模型的经济计量分析

（一）模型估计

笔者运用非线性最小二乘回归来估计净利润模型式（4），目标函数为：

min■（？字i-？字i）2 （5）

其中， ？字i为第i年观测到的产业利润实际值，N为观测到的年数，？字i为第i年？字i的预测值。

（二）放松规制前的美国民航业净利润

在式（4）中增加一个截距项，这样净利润模型修改为：

？字（t）=Ae■sin■+C （6）

我们使用航空运输协会整理出的1960～1978年美国民航业年净利润数据来估计上述方程的参数。回归结果见表1，相关系数为0.59。除了？子以外，其他参数都在5%水平上统计显著。？子值很大说明振幅的增长速度很慢，则可以令？子=∞来移除式（6）的指数项。模型在移除指数项后的结果在表1中用粗体表示。笔者发现两次估计之间并没有很大差别，仅仅只是参数A相差了4%，因此，式（6）中的指数项可以被忽略，最终美国民航业放松规制前的净利润模型结果为：

？字（t）=-1.06sin■+0.904 （7）

最优拟合模型结果见图2。

（三）放松规制后的美国民航业净利润

笔者根据航空运输协会整理出来的1979—2010年美国民航业年净利润数据来作分析。回归结果见表2，相关系数为0.88，T，t0，？子都在5%水平上统计显著，A在10%水平上显著。

？字（t）=-0.550e■sin■ （8）

最优拟合模型结果见图3。

（四）放松规制对利润周期的影响

1978年的放松规制对于美国民航业具有深远的影响。放松规制显著改变了指数递减时间？子，在放松规制前的模型式（7）中，表现出无限指数递减，而在放松规制后的模型式（8）中，该参数为有限值。这样一来，放松规制前与放松规制后的周期表现就有很大的不同，前者表现出固定振幅的波动，而后者表现出振幅递增的波动。放松规制前的利润振幅要明显小于放松规制后。

但是通过比较我们发现，放松规制前与放松规制后的基本周期几乎相同，约为11年。放松规制虽然对振幅有影响，但是并没有改变美国民航业的利润周期。

（五）“911”对利润周期的影响

“911”事件的发生，严重的影响了美国的民航运输系统。为了测度其对利润周期性的影响，本文利用1979～2001年的利润数据继续对净利润模型做估计：

？字（t）=-0.728e■sin■ （9）

相关系数为0.83，回归结果见表3。T，t0，？子都在5%水平上统计显著，A在10%水平上显著。最优拟合模型结果见图4。

我们发现净利润的表现并没有很大程度上受到“911”事件的影响，比较图3和图4，放松规制和“911”事件都加剧了利润的波动，但是产业的利润周期并没发生明显的改变。

（六）全球民航业净利润

根据同样的方法，全球民航业的净利润模型可以用方程10来估计。利润数据来自1978—2010年ICAO的数据。回归结果见表4，相关系数为0.84，所有参数都在5%水平上显著。

？字（t）=-3.00e■sin■（10）

最优拟合模型结果见图5。

四、民航业净利润模型的局限

本文的净利润模型是一个非常简单的实证模型，并没有强调因果关系和约束条件。很明显，未来的产业增长将在某种程度上受到一定限制：有可能在资本投资环节上，行业正处于衰退期而出现了严重亏损，对于投资者来说，产业就不那么吸引人了。也可能虽然行业处于上升阶段，但是产能和交通需求达到了一国航天系统的极限或者瓶颈，那么产业增长也同样受到限制。这一点是应用该模型分析预测未来民航业系统表现和解释结果方面需要注意的地方。

五、民航业利润周期分析总结

本文运用了一个二阶无阻尼系统将民航业利润周期模型化。通过分析发现，美国民航业和全球民航业的基本周期分别为11.2年和10.5年。美国民航业的净利润分析表明该产业的基本周期是内生的，即在产业放松规制之前就已经存在。放松规制并没有改变产业利润的基本周期，但对于振幅具有很大的影响。同样，“911”事件加剧了利润的波幅，但是产业利润的周期并没发生明显变化。■

（责任编辑：张恩娟）

参考文献：

[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.