黃趕祥，景崇毅，王紅巖

(1.桂林航天工業(yè)學(xué)院航空旅游學(xué)院，廣西桂林541004；2.中國民航飛行學(xué)院機(jī)場工程與運(yùn)輸管理學(xué)院，四川廣漢618307)

0 引言

隨著全球航空運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展，航空器消耗大量燃油排放的CO2等溫室氣體已成為全球氣候變暖的重要源頭之一，據(jù)國際民航組織(ICAO)預(yù)測，到2050年國際航空CO2排放將從目前的約7億t增至約26億t0①ICAO Environmental Report 2016..我國作為全球第二大航空運(yùn)輸系統(tǒng)，航空碳排放問題近來年也引起了我國政府部門的重點(diǎn)關(guān)注，并明確表示將實(shí)施航空碳排放權(quán)交易制度②中國國家發(fā)改委《關(guān)于切實(shí)做好全國碳排放權(quán)交易市場啟動(dòng)重點(diǎn)工作的通知》；中國民航局、國家發(fā)改委和交通運(yùn)輸部《中國民航發(fā)展十三五規(guī)劃》..那么，碳排放約束下的我國航空公司效率和生產(chǎn)率將會(huì)發(fā)生何種變化？全要素生產(chǎn)率增長的主要驅(qū)動(dòng)力是什么？影響因素有哪些？顯然，正確回答上述問題對我國航空公司有效應(yīng)對碳排放權(quán)交易制度，提高碳排放約束下的全要素生產(chǎn)率增長水平，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

航空公司效率和生產(chǎn)率的研究一直是國內(nèi)外學(xué)者的研究重點(diǎn)，并形成了諸多研究成果.如Baltagi、Coelli、Merkert、Li、張培文等利用成本函數(shù)[1]、隨機(jī)前沿模型[2]、DEA及其擴(kuò)展模型[3-5]對航空公司效率進(jìn)行了研究；Assaf[6]、Yang[7]等運(yùn)用Malmquist指數(shù)對航空公司全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析.然而，上述研究的共同缺陷在于只考慮了“好”產(chǎn)出，忽視了諸如CO2排放等“壞”產(chǎn)出的影響，從而可能會(huì)導(dǎo)致效率和生產(chǎn)率增長的測算出現(xiàn)偏差，產(chǎn)生誤導(dǎo)政策的建議[8].基于此，Chang、Arjomandi、Chen、Cui、Li等將 CO2排放作為負(fù)產(chǎn)出，分別研究了航空公司的環(huán)境效率[9]、技術(shù)效率[10-11]、能源效率[12]及碳排放政策對航空公司效率的影響[13-14].Lee、Scotti、Seufert等運(yùn)用ML指數(shù)[15-16]、LHM指數(shù)[17]研究了考慮CO2排放后的航空公司全要素生產(chǎn)率變動(dòng)狀況.

綜上所述，近年來，隨著全球航空碳排放問題的凸顯，考慮CO2排放的航空公司效率和生產(chǎn)率的研究得到了國內(nèi)外學(xué)者的重點(diǎn)關(guān)注，并取得了較豐富的研究成果，但如下內(nèi)容仍需加強(qiáng)：①現(xiàn)有研究主要聚焦于航空公司效率分析領(lǐng)域，對碳排放約束下的航空公司生產(chǎn)率的研究成果還較為缺乏；②少數(shù)學(xué)者利用ML指數(shù)測算了碳排放約束下的航空公司全要素生產(chǎn)率，但該指數(shù)在形式上不滿足傳遞性和循環(huán)性要求，測度跨期方向性距離函數(shù)時(shí)也可能會(huì)面臨著線性規(guī)劃無可行解的缺陷[18]，研究方法還需進(jìn)一步豐富和深入；③缺乏對碳排放約束下的航空公司全要素生產(chǎn)率增長影響因素的分析.為此，本文將Global Malmquist Luenberger(GML)指數(shù)運(yùn)用到航空公司生產(chǎn)率分析中，對碳排放約束下的我國航空公司全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算與分解，在此基礎(chǔ)上，基于GML指數(shù)具備可傳遞性和循環(huán)累加性的特征，利用面板數(shù)據(jù)模型，對其變動(dòng)影響因素進(jìn)行分析，為我國航空公司應(yīng)對碳排放權(quán)交易制度提供借鑒和參考.

1 研究方法

1.1 生產(chǎn)可能性集合

將每個(gè)航空公司視為1個(gè)決策單元，假設(shè)在每一時(shí)期t(t=1,…,T)，每一個(gè)航空公司k(k=1,…,K)都使用N種投入x=(x1,…,xN),x∈R+N，生產(chǎn)出M種“好”產(chǎn)出y=(y1,…,yM),y∈R+M和1種“壞”產(chǎn)出b——CO2排放.運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)可將當(dāng)期生產(chǎn)可能性集合Pt(xt)和全局生產(chǎn)可能性集合PG(x)分別表示為

式中：Zk表示每個(gè)橫截面觀察值的權(quán)重，Zk≥0表示規(guī)模報(bào)酬不變③Good(1995)，Alam(2001)，Sickles(2002)，Assaf(2012)等學(xué)者研究表明航空公司具備規(guī)模報(bào)酬不變特性..

1.2 方向性距離函數(shù)

假設(shè)g=(gy,-gb)表示產(chǎn)出增長的方向向量，根據(jù)F?re等[19]的做法，構(gòu)造產(chǎn)出導(dǎo)向的當(dāng)期方向性距離函數(shù)和全局方向性距離函數(shù)為

式(3)、式(4)分別表示在既定投入xt和當(dāng)期生產(chǎn)可能性集合Pt(xt)、全局生產(chǎn)可能性集合PG(x)下，產(chǎn)出(yt,bt)沿著方向向量g所能擴(kuò)張和收縮的最大倍數(shù)β.

1.3 Global Malmquist Luenberger指數(shù)

根據(jù)Oh的研究[18]，基于全局方向性距離函數(shù)，構(gòu)建GML指數(shù)為

與ML指數(shù)類似，GML指數(shù)也可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)兩部分，即

式中：GMLECtt+1為技術(shù)效率指數(shù)，反映的是t+1時(shí)期較t時(shí)期生產(chǎn)決策單元對生產(chǎn)前沿的逼近程度；GMLTCtt+1為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，反映2個(gè)時(shí)期間生產(chǎn)前沿面向上推移的程度.和GMLTCtt+1指數(shù)值大于(小于)1時(shí)，分別表示全要素生產(chǎn)率水平提高(降低)、技術(shù)效率提升(下降)、技術(shù)進(jìn)步(倒退).

為計(jì)算得到上述3個(gè)指數(shù)值，需求解4個(gè)不同的方向性距離函數(shù)，即Dt(xt,yt,bt;gt)、Dt+1(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)、DG(xt,yt,bt;gt)和DG(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1).以t時(shí)期為例，航空公司k'在Pt(xt)下的當(dāng)期方向性距離函數(shù)值、在PG(x)下的全局方向性距離函數(shù)值可分別通過求解式(7)所示的2個(gè)線性規(guī)劃得到.

1、學(xué)員年齡較大，文化程度較低。在我國工業(yè)化、城市化進(jìn)程中，許多有學(xué)歷、有文化的人離開農(nóng)村，到城市定居和工作。不同于那些脫離傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的人，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員大多數(shù)文化程度較低，學(xué)習(xí)的主觀能動(dòng)性不強(qiáng)，特別是對理論的學(xué)習(xí)興趣不大。又因?yàn)槟挲g偏大，他們對知識技能的理解、接受速度較慢。單純的灌輸理論、單向的講授知識點(diǎn)，授課效果未必理想。如果講課不能引起他們的興趣、契合他們的需求和激發(fā)他們的共鳴，那么，在上課過程中，時(shí)間一久，他們往往會(huì)坐不住、聽不進(jìn)，交頭接耳，甚至影響課堂紀(jì)律。

2 變量選擇及數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選擇

根據(jù) Yang[7]、Chen[11]及 Seufert[17]等的研究，考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選擇員工人數(shù)和飛機(jī)數(shù)量作為投入指標(biāo)，運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量作為期望產(chǎn)出，CO2排放作為非期望產(chǎn)出，投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示.

表1 投入產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(jì)表Table 1 Descriptive statistics of the inputs and outputs

2.2 數(shù)據(jù)來源0

本文以2009—2013年我國12個(gè)主要的國內(nèi)航空公司跨期面板數(shù)據(jù)為研究樣本，分別為國際航空、南方航空、東方航空、海南航空、廈門航空、山東航空、四川航空、春秋航空、吉祥航空、成都航空、奧凱航空和幸福航空，涵蓋了國內(nèi)大、中、小型航空公司，能很好地代表中國航空運(yùn)輸企業(yè).數(shù)據(jù)來源于2010—2014年的《從統(tǒng)計(jì)看民航》，2009—2013年的航空公司年報(bào)和社會(huì)責(zé)任報(bào)告0①具體為國際航空、南方航空、東方航空和海南航空數(shù)據(jù)來源于公司年報(bào)和社會(huì)責(zé)任報(bào)告，廈門航空主要來源于公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告，其他航空公司來源于《從統(tǒng)計(jì)看民航》..

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 航空公司全要素生產(chǎn)率指數(shù)測算及時(shí)序變化分析

根據(jù)上述研究方法和跨期面板數(shù)據(jù)，計(jì)算考慮和不考慮CO2排放的我國航空公司全要素生產(chǎn)率GML指數(shù)、M指數(shù)及其分解值，如表2所示.

由表2可知，考慮CO2排放和不考慮CO2排放兩種情形下的航空公司全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解值差異顯著，考慮CO2排放后各航空公司的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)整體出現(xiàn)了下降，年均增長率平均分別降低了80.06%、82.67%和16.67%.由此可見，忽略CO2的排放會(huì)明顯高估我國航空公司全要素生產(chǎn)率的增長水平，碳減排成本的存在抑制了全要素生產(chǎn)率的增長，并不能得到真實(shí)有效的增長績效，從而可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的政策導(dǎo)向，這與Lee[15]和Scotti[16]等的研究結(jié)論一致.究其原因主要在于考慮CO2排放后，投入要素除了用于促進(jìn)運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量的增長外，還要用于碳排放成本的減少，在總投入要素相同的情況下，考慮CO2排放后的有效產(chǎn)出要比不考慮CO2排放的產(chǎn)出更低，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率增長的下降.此外，考慮CO2排放后的我國航空公司技術(shù)效率增長值大幅下降，說明我國航空公司目前的增長方式主要還是依靠高投入、高消耗、高排放和低效率的粗放型擴(kuò)張，急需向高質(zhì)量、高效率、低排放的集約型增長方式轉(zhuǎn)變.

表2 我國航空公司全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解值(2009—2013年)Table 2 The TFP index and its decomposition of China airlines from 2009 to 2013

為了進(jìn)一步分析考慮CO2排放后的我國航空公司全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢及動(dòng)力源泉，繪制出2009—2013年我國航空運(yùn)輸業(yè)的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的累積性時(shí)序變化折線圖，如圖1所示.

從圖1可以看出，考慮CO2排放后的我國航空運(yùn)輸業(yè)的累積全要素生產(chǎn)率呈緩慢下降趨勢，且主要受技術(shù)效率變化的驅(qū)動(dòng)，5年間全要素生產(chǎn)率的累積增長率為2.62%，技術(shù)效率的累計(jì)增長率為2.25%，貢獻(xiàn)率為85.88%，而技術(shù)進(jìn)步變化累積值變動(dòng)平穩(wěn)，研究期間的累積增長率僅為0.48%，對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)微弱，表明我國航空公司應(yīng)更加重視對先進(jìn)信息管理技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用，科學(xué)動(dòng)態(tài)的優(yōu)化更新機(jī)隊(duì)結(jié)構(gòu)，注重生產(chǎn)技術(shù)前沿面的擴(kuò)張.

圖1 累積GML、GMLEC、GMLTC指數(shù)變化趨勢Fig.1 The cumulative trend changes of GML,GMLEC and GMLTC index

3.2 航空公司全要素生產(chǎn)率變化差異影響因素分析

為進(jìn)一步探究碳排放約束下各航空公司全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的差異性來源，本文以上述12家航空公司2009—2013年的累積GML指數(shù)為被解釋變量，利用面板數(shù)據(jù)模型，對碳排放約束下的我國航空公司全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的影響因素進(jìn)行分析.

參照Merkert[3]、Scotti[16]等的研究，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性，本文確定解釋變量如下：

(1)平均航段距離，反映航空公司的航線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，航段距離的增加有利于飛機(jī)燃油效率的提升，從而可能對全要素生產(chǎn)率變動(dòng)產(chǎn)生影響①M(fèi)erkert等研究表明平均航距對燃油效率具有積極效應(yīng)，但對技術(shù)效率存在消極影響，總體上對航空公司效率無顯著影響；Scotti等的研究指出平均航距對航空公司生產(chǎn)率存在消極影響..

(2)總飛行班次，與平均航段距離和機(jī)型大小相關(guān)，即運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出一定的情況下，高飛行班次意味著較低的平均航段距離或較小座級的機(jī)型，進(jìn)而可能影響全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)[16].

(3)飛機(jī)日利用率，飛機(jī)數(shù)量作為關(guān)鍵的要素投入指標(biāo)，其利用率的高低直接影響著全要素生產(chǎn)率的增長.

(4)噸公里油耗量，衡量燃油效率的關(guān)鍵指標(biāo)，CO2排放主要來源于燃油的消耗，因此燃油效率對碳排放約束下的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)具有直接影響.

(5)是否民營，反映航空公司的資本屬性，可能會(huì)對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生影響.

3.2.2 面板回歸及結(jié)果分析

根據(jù)上述分析，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型為式中：GMLit為航空公司i第t年的累積全要素生產(chǎn)率指數(shù)；distit、flightit、utilizationit、fuelit分別表示航空公司i第t年的平均航段距離累積變化、總飛行班次累積變化、飛機(jī)日利用率累積變化及噸公里油耗累積變化0②與累積GML指數(shù)保持同步，以2009年為基期，累積變化值為當(dāng)期值與2009年的比值.；privateit為0-1虛擬變量，1表示民營航空，0表示國有航空.

利用Eviews6.0軟件，對式(8)進(jìn)行面板回歸分析，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)接受原假設(shè)，即選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，具體結(jié)果如表3所示.

表3 面板回歸結(jié)果Table 3 The result of panel regression

根據(jù)表3中解釋變量系數(shù)估計(jì)值的正負(fù)和顯著性水平，可知：①噸公里油耗水平與碳排放約束下的全要素生產(chǎn)率增長呈顯著負(fù)相關(guān)，可見提高燃油效率能有效促進(jìn)碳排放約束下的全要素生產(chǎn)率的增長；②總飛行班次對全要素生產(chǎn)率的增長具有較顯著的微弱負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明飛機(jī)頻繁的起降會(huì)對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生消極影響；③飛機(jī)日利用率與全要素生產(chǎn)率的增長呈正相關(guān)關(guān)系，顯然提高飛機(jī)日利用率能一定程度上促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長；④平均航段距離和民營航空屬性對全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)并無顯著影響.

4 結(jié)論

針對傳統(tǒng)ML指數(shù)在測度全要素生產(chǎn)率時(shí)不具有傳遞性特征且面臨潛在線性規(guī)劃無解的缺陷，本文將GML指數(shù)運(yùn)用到航空公司全要素生產(chǎn)率分析領(lǐng)域，分析研究了碳排放約束下的我國12家主要航空公司2009—2013年的全要素生產(chǎn)率增長狀況及其影響因素.結(jié)果表明：碳排放約束下的我國航空公司全要素生產(chǎn)率增長明顯下降，忽略CO2排放會(huì)夸大我國航空公司生產(chǎn)率的實(shí)際增長績效，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的政策導(dǎo)向；我國航空公司全要素生產(chǎn)率增長的動(dòng)力主要來源于技術(shù)效率改善，技術(shù)進(jìn)步變化貢獻(xiàn)微弱，表明我國航空公司在改善技術(shù)效率的同時(shí)還應(yīng)注重生產(chǎn)技術(shù)前沿面的擴(kuò)張；碳排放約束條件下，提高燃油效率是促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長最顯著和有效的手段，航空碳減排背景下我國航空公司應(yīng)更加注重綠色機(jī)隊(duì)的管理及節(jié)油技術(shù)的應(yīng)用；此外，提高飛機(jī)利用率也能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長，但平均航距對我國航空公司全要素生產(chǎn)率的增長并無顯著影響，反而飛行班次的增加會(huì)對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生消極影響.