田利軍，張 秀

（中國(guó)民航大學(xué)a.中國(guó)民航環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究院；b.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300300）

機(jī)場(chǎng)是社會(huì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，是國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎，也是全球商務(wù)、旅游和經(jīng)貿(mào)的國(guó)門。機(jī)場(chǎng)的社會(huì)屬性決定其在碳減排方面具有強(qiáng)大的示范效應(yīng)，同時(shí)機(jī)場(chǎng)深度脫碳也是生態(tài)文明建設(shè)的重要組成部分之一，更是民航業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求?！笆濉睍r(shí)期，中國(guó)民航綠色發(fā)展取得長(zhǎng)足進(jìn)步。2021 年中國(guó)民航噸公里油耗為0.309 kg，較2005年下降9.2%，機(jī)場(chǎng)每客能耗較“十二五”末（2013—2015 年）均值上升2.3%。但中國(guó)民航基礎(chǔ)資源不足與巨大發(fā)展需求之間的矛盾尚未根本緩解，減碳?jí)毫σ廊痪薮蟆?/p>

民航業(yè)是首批采用物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)，在數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。中國(guó)民航較高的國(guó)際化水平和信息化程度為智慧民航的建設(shè)奠定了良好基礎(chǔ)。感測(cè)與識(shí)別技術(shù)、信息傳遞技術(shù)、計(jì)算機(jī)和智能技術(shù)及控制技術(shù)等高端信息技術(shù)已經(jīng)較好地應(yīng)用于航空公司、空管、機(jī)場(chǎng)等領(lǐng)域，已有280 家民航單位實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享[1]。數(shù)字技術(shù)的突飛猛進(jìn)為機(jī)場(chǎng)“碳中和”提供了新動(dòng)能和新引擎?！吨腔勖窈浇ㄔO(shè)路線圖》試圖以智慧賦能綠色民航發(fā)展，建成透徹感知、泛在互聯(lián)、智能協(xié)同、開放共享的智慧民航體系?！皵?shù)字化”和“綠色化”作為引領(lǐng)中國(guó)民航實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的兩大重要方向，也是推動(dòng)民航業(yè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展的主要?jiǎng)恿??；诖?，為緩解民航業(yè)減碳?jí)毫?，打開數(shù)字化減碳的“黑箱”，本文進(jìn)一步研究了數(shù)字化與碳減排的關(guān)系。

現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化對(duì)環(huán)境影響的研究主要包括3個(gè)方面。在數(shù)字化與節(jié)能降碳的關(guān)系研究方面，學(xué)界一般認(rèn)為數(shù)字化與節(jié)能減碳是相輔相成、融合共生的關(guān)系。數(shù)字技術(shù)是實(shí)現(xiàn)“碳中和”目標(biāo)的重要工具[2]，碳中和為數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)航[3]。也有部分學(xué)者指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)自身發(fā)展過(guò)程中存在由于電力消耗而產(chǎn)生的高碳排放的問(wèn)題[4-5]。在數(shù)字化的環(huán)境改善效應(yīng)方面，少量的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)[6-8]可顯著降低污染物排放，促進(jìn)生態(tài)效率的提升，降低碳排放強(qiáng)度。文獻(xiàn)[9]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放呈倒U 型關(guān)系。在數(shù)字化減碳作用機(jī)制與影響路徑方面，文獻(xiàn)[8]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)改善能源結(jié)構(gòu)和有偏技術(shù)進(jìn)步來(lái)降低碳排放強(qiáng)度。文獻(xiàn)[9]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化可通過(guò)提高創(chuàng)新效率來(lái)影響碳排放。文獻(xiàn)[10]認(rèn)為數(shù)字化可通過(guò)能源流和資源流實(shí)現(xiàn)減排降碳。文獻(xiàn)[11]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、緩解信息不對(duì)稱和降低負(fù)外部性等機(jī)制助力減碳。

上述研究深化了人們對(duì)數(shù)字化與碳排放關(guān)系的認(rèn)識(shí)。從研究方法看，現(xiàn)有文獻(xiàn)以定性的規(guī)范性研究為主，定量分析較少；從研究視角看，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多集中在宏觀和中觀領(lǐng)域，尚未發(fā)現(xiàn)數(shù)字化在微觀企業(yè)中減碳的證據(jù)。隨著自助設(shè)備、大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)在樞紐機(jī)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，本文基于機(jī)場(chǎng)視角探討“數(shù)字化”能否實(shí)現(xiàn)“低碳化”，并通過(guò)何種作用機(jī)理施加影響。這些問(wèn)題的解答對(duì)了解中國(guó)民航能耗與碳排放的特征與趨勢(shì)，分析數(shù)字化對(duì)民航機(jī)場(chǎng)節(jié)能減碳的影響路徑，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化”與“綠色化”的協(xié)同有著重要的意義。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與碳減排

數(shù)字化賦能理論認(rèn)為企業(yè)通過(guò)數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)危機(jī)變化的快速響應(yīng)，并提高抗逆力和生存能力[12-13]，對(duì)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)流程簡(jiǎn)化和自動(dòng)化、資源配置最優(yōu)化，從而降低成本和能耗。數(shù)字資產(chǎn)的可復(fù)制與可共享降低了對(duì)自然資源產(chǎn)生的依賴性、消耗性和破壞性。數(shù)字技術(shù)抗干擾性與精確性可以保證原始數(shù)據(jù)的完整性，并修復(fù)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤與丟失，以提高航空運(yùn)輸決策的精準(zhǔn)性，減少信息不對(duì)稱。數(shù)字化賦能的類型涵蓋市場(chǎng)賦能、技術(shù)賦能和生態(tài)賦能[14]。

市場(chǎng)賦能實(shí)現(xiàn)了航空產(chǎn)品的供給側(cè)創(chuàng)新，可以有效喚醒“沉默的資源”。成功的智慧機(jī)場(chǎng)有能力在自身所處的價(jià)值鏈中識(shí)別出最佳資源，并利用信息化、數(shù)字化技術(shù)將其整合起來(lái)，融入自身的資產(chǎn)配置系統(tǒng)中，從而獲得客戶對(duì)航空出行體驗(yàn)服務(wù)的認(rèn)同。數(shù)字化程度的提高可以幫助機(jī)場(chǎng)降低內(nèi)部管控成本，實(shí)現(xiàn)組織的高效管理與運(yùn)轉(zhuǎn)[15]，也使得信息獲取更加便捷，降低了機(jī)場(chǎng)與市場(chǎng)之間的協(xié)調(diào)成本。例如基于航空器地面滑行路徑規(guī)劃的優(yōu)化算法、基于停機(jī)位分配的優(yōu)化算法、基于航班保障調(diào)度的優(yōu)化算法以及其他相關(guān)運(yùn)行領(lǐng)域的優(yōu)化算法，為飛機(jī)、旅客、貨物和行李的保障作業(yè)項(xiàng)目分配資源，使得這些資源能夠在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間到達(dá)恰當(dāng)?shù)奈恢茫凑漳繕?biāo)時(shí)間和目標(biāo)任務(wù)開展恰當(dāng)?shù)牟僮鳌?/p>

技術(shù)賦能主要用于碳數(shù)據(jù)管理與情景預(yù)測(cè)。依托數(shù)字化技術(shù)，建立完善的溫室氣體統(tǒng)計(jì)、報(bào)告制度及相應(yīng)的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，可以精準(zhǔn)摸清“碳家底”，并持續(xù)利用數(shù)字化技術(shù)提升碳管理水平。通過(guò)精準(zhǔn)掌握能源流數(shù)據(jù)，做到對(duì)能源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集、監(jiān)測(cè)、傳遞和分析，引導(dǎo)能源要素實(shí)現(xiàn)高效率配置。利用5G、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、人工智能（AI,artificial intelligence）、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，建立設(shè)備能耗模型，對(duì)場(chǎng)內(nèi)能源庫(kù)存分布、實(shí)時(shí)消耗、能源實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析能源消耗規(guī)律及能效提升空間。建立資源調(diào)配優(yōu)化模型，協(xié)助實(shí)時(shí)了解機(jī)場(chǎng)能耗狀況，為資源合理調(diào)配、節(jié)能減排提供理論依據(jù)。通過(guò)對(duì)地勤人員進(jìn)行實(shí)時(shí)定位以及關(guān)鍵信息進(jìn)行數(shù)據(jù)化，為智能調(diào)度和提高生產(chǎn)效率提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)透視企業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)來(lái)分析企業(yè)用能習(xí)慣，并優(yōu)化碳排放運(yùn)營(yíng)方案和推演管理監(jiān)控空間。

生態(tài)賦能通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)改造企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力，從而實(shí)現(xiàn)客戶敏捷性、流程敏捷性與合作伙伴敏捷性，最終提升供應(yīng)鏈的敏捷性[16]。智慧技術(shù)設(shè)施的互聯(lián)互通和綠色發(fā)展的信息共享，為實(shí)現(xiàn)“碳中和”目標(biāo)提供軟硬件支撐。智慧分析作為顛覆性技術(shù)工具，可以收集處理更多和更廣泛的數(shù)據(jù)，從而更有效地開展航油使用、航路規(guī)劃、航線安排、飛行管控和氣象監(jiān)控。數(shù)據(jù)支撐系統(tǒng)形成產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，助力飛行、機(jī)務(wù)、運(yùn)控、安監(jiān)、運(yùn)標(biāo)、信息等職能聯(lián)動(dòng)，提升特情協(xié)同處置能力，拓展機(jī)場(chǎng)資源與能力邊界，分散機(jī)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)各方參與者利益最大化，增強(qiáng)合作伙伴之間的相互信任與承諾，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本與能源的節(jié)約?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)1機(jī)場(chǎng)數(shù)字化可以顯著抑制碳排放。

1.2 機(jī)場(chǎng)數(shù)字化碳減排路徑

1.2.1 提升資源配置效率

機(jī)場(chǎng)資源優(yōu)化配置是緩解民航業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)的運(yùn)力需求與有限的可用機(jī)場(chǎng)資源之間矛盾的主要途徑。數(shù)智時(shí)代，數(shù)字已經(jīng)成為與土地、設(shè)備、資本、勞動(dòng)、技術(shù)等生產(chǎn)資料同樣重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)[17]。作為高階性和顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，數(shù)字化通過(guò)識(shí)別、計(jì)量與深度挖掘海量數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素效能的乘數(shù)效應(yīng)和價(jià)值創(chuàng)造邏輯的更迭[12]。動(dòng)態(tài)能力理論認(rèn)為，數(shù)字資產(chǎn)本身并不能為企業(yè)提供超額回報(bào)，但當(dāng)數(shù)字資產(chǎn)被合理地應(yīng)用于恰當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)流程中，會(huì)提煉出新的信息和知識(shí)，增強(qiáng)機(jī)會(huì)與威脅感知能力和機(jī)會(huì)捕獲能力[18]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型借助信息、計(jì)算、通信和連接等具體技術(shù)，優(yōu)化升級(jí)其運(yùn)營(yíng)流程，構(gòu)建數(shù)字化的決策體系與管控系統(tǒng)，從而縮短響應(yīng)時(shí)間，提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率。

集建筑信息模型（BIM，building information modeling）、大數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)（GIS，geographic information system）和無(wú)人機(jī)等新技術(shù)應(yīng)用的機(jī)場(chǎng)數(shù)字化選址輔助系統(tǒng)，大大提高了機(jī)場(chǎng)選址的科學(xué)性、合理性、高效性；3D 攤鋪控制系統(tǒng)在兼顧路面攤鋪平整度和厚度的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了無(wú)樁化攤鋪、過(guò)程化控制、智能化操作、數(shù)字化管理，不僅減少了材料的浪費(fèi)，同時(shí)提升了工作效率；飛機(jī)地面燃油交輸系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)地面飛機(jī)間燃油的安全、清潔和高效的傳輸，達(dá)到縮短抽油時(shí)間和節(jié)省燃油的目的；集約高效的綜合交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了交通工具無(wú)縫換乘，利用5G、AI 等技術(shù)提前識(shí)別交通運(yùn)力缺口信息，實(shí)現(xiàn)了出租車精準(zhǔn)調(diào)度和私家車快進(jìn)快出；智能除冰裝備實(shí)現(xiàn)積冰早期預(yù)警、除冰全過(guò)程狀態(tài)監(jiān)控、除冰質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)、自動(dòng)快捷除冰、多機(jī)器人協(xié)同自主噴灑，提升了航班保障能力并降低了航班整體延誤風(fēng)險(xiǎn)；數(shù)字化地面滑行路徑優(yōu)化系統(tǒng)減少了地面沖突，減輕了管制員負(fù)荷，可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)航站樓內(nèi)旅客流量變化與空間分布情況，為機(jī)場(chǎng)合理調(diào)配服務(wù)保障資源提供數(shù)據(jù)支持；機(jī)場(chǎng)智慧能源管理系統(tǒng)可對(duì)場(chǎng)內(nèi)能源庫(kù)存分布、實(shí)時(shí)消耗、能源實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，為資源合理調(diào)配提供支持。總之，通過(guò)對(duì)機(jī)場(chǎng)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)收集、監(jiān)測(cè)、傳遞、分析和挖掘，多維度精準(zhǔn)量化機(jī)場(chǎng)運(yùn)行狀態(tài)，并利用精細(xì)化的管理手段實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)投放，引導(dǎo)能源要素實(shí)現(xiàn)高效率配置，有效提升機(jī)場(chǎng)容量和效能。

1.2.2 提高管理水平

數(shù)字技術(shù)最主要的作用是提高管理效率和優(yōu)化工作流程，從而減少不必要的能源和材料浪費(fèi)?！百Y源論”認(rèn)為，數(shù)字化應(yīng)用不僅對(duì)勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素效能的發(fā)揮具有乘數(shù)效應(yīng)，還能提煉出新信息、知識(shí)和創(chuàng)新，激發(fā)出新的組織架構(gòu)、新的管理模式[12]。借助大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字化技術(shù)手段，大量隱性知識(shí)被顯性化，壓縮了企業(yè)間技術(shù)、知識(shí)交流的時(shí)空距離[19]。

機(jī)場(chǎng)協(xié)作決策系統(tǒng)集合空管、交通、氣象、地圖、運(yùn)營(yíng)商等數(shù)據(jù)，打造機(jī)場(chǎng)可視分析與指揮平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)流、旅客流、貨物流、行李流、交通流的全面監(jiān)控，優(yōu)化了停機(jī)位規(guī)劃，減少了航空公司滑行等待和機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)所需的資源，為機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理和各單位協(xié)同運(yùn)行提供技術(shù)保障，從而避免出現(xiàn)大面積航班延誤；地理信息管理平臺(tái)的路線規(guī)劃、防碰撞預(yù)警、語(yǔ)音告警、駕駛員行為識(shí)別等功能，實(shí)現(xiàn)了“運(yùn)行一張圖”管控以及機(jī)坪車輛的可視化、智能化管理，極大地提高了航空器運(yùn)行沖突處置效率、車輛保障里程和機(jī)坪運(yùn)行聯(lián)動(dòng)效能；機(jī)場(chǎng)智能排班系統(tǒng)極大地提升了派工速度，縮短了員工的等待時(shí)間。通過(guò)智慧調(diào)度運(yùn)行持續(xù)擴(kuò)容，助力機(jī)場(chǎng)提質(zhì)增效；空地協(xié)同的航空器場(chǎng)面智能引導(dǎo)與精準(zhǔn)控制技術(shù)改進(jìn)了運(yùn)行規(guī)則，優(yōu)化了運(yùn)行方式，助力提升機(jī)場(chǎng)容量，保障機(jī)場(chǎng)綠色、安全、高效運(yùn)行；機(jī)場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高效運(yùn)行打破不同部門、不同業(yè)務(wù)線之間的數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)新舊資源與能力的內(nèi)部集成、編排和匹配，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)[20]，提高機(jī)場(chǎng)企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力和學(xué)習(xí)能力，形成網(wǎng)絡(luò)協(xié)同[21]和個(gè)性化定制運(yùn)行模式。

機(jī)場(chǎng)以生產(chǎn)協(xié)同決策系統(tǒng)為核心，調(diào)動(dòng)機(jī)坪車輛管理、地面服務(wù)管理、航班信息管理、運(yùn)行資源管理和航務(wù)管理等模塊可用的不同層級(jí)數(shù)據(jù)，通過(guò)“數(shù)據(jù)資源拼湊—數(shù)據(jù)資源編排—數(shù)據(jù)資源協(xié)奏”，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)連接能力—數(shù)據(jù)智能能力—數(shù)據(jù)分析能力”，從而驅(qū)動(dòng)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行組織架構(gòu)、運(yùn)營(yíng)流程及組織關(guān)系調(diào)整，提高抵御“灰犀?！奔啊昂谔禊Z”事件的能力?？傊?，機(jī)場(chǎng)全流程、全工種、全過(guò)程數(shù)字化管理突破了管理層級(jí)多、業(yè)務(wù)條塊分割、信息鏈長(zhǎng)、獲知范圍有限的瓶頸，大大降低了機(jī)場(chǎng)企業(yè)的搜索成本、運(yùn)輸成本、交易成本等，極大地提高了管理效率和管理水平。

1.2.3 提升旅客服務(wù)滿意度

在智慧民航建設(shè)理念的指導(dǎo)下，自助設(shè)備、生物識(shí)別、無(wú)人駕駛航空器、北斗導(dǎo)航等新技術(shù)和新裝備陸續(xù)被各大機(jī)場(chǎng)使用。數(shù)字化機(jī)場(chǎng)以“去中心化面向服務(wù)的分布式技術(shù)構(gòu)架”設(shè)計(jì)思想，幫助機(jī)場(chǎng)基于客戶中心性和“端到端”的市場(chǎng)互聯(lián)性創(chuàng)新運(yùn)行模式，從旅客、行李、貨物的服務(wù)需求角度考慮，以自動(dòng)化、虛擬化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重塑業(yè)務(wù)流程，為旅客和駐場(chǎng)單位提供智能化、網(wǎng)絡(luò)化及定制化的產(chǎn)品或服務(wù)[22]，在賦能效率提升的基礎(chǔ)上形成“使能”創(chuàng)新。

無(wú)紙化出行引入人臉識(shí)別技術(shù)，打通值機(jī)、邊檢、安檢、登機(jī)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)旅客免登機(jī)牌刷臉登記；數(shù)字防疫管理可以便捷地對(duì)涉疫航班處置流程信息進(jìn)行綁定、采集、跟蹤、統(tǒng)計(jì)，有效避免了防疫保障節(jié)點(diǎn)漏管情況，顯著提高了涉疫信息采集與統(tǒng)計(jì)分析效率；智能引導(dǎo)標(biāo)識(shí)系統(tǒng)運(yùn)用特定算法，綜合解決信息傳遞、識(shí)別、辨別和形象傳遞等功能以幫助旅客方便、快捷地獲得全方位信息需求；“易安檢”服務(wù)大大提升了旅客過(guò)檢效率，自助值機(jī)縮短了旅客排隊(duì)辦理手續(xù)時(shí)間；智慧行李解決方案簡(jiǎn)化旅客的行程，減少航站樓擁堵和值機(jī)排隊(duì)，出港行李可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)出港行李作業(yè)流程全透明；各類手機(jī)App 交互式工具可以讓乘客快捷跟蹤飛機(jī)行程，預(yù)測(cè)潛在的延誤，獲得重新預(yù)訂的機(jī)會(huì)，了解疫情相關(guān)退改保障措施，提升特殊時(shí)期的旅客體驗(yàn)；基于AI 分析技術(shù)的“視頻精準(zhǔn)尋人”項(xiàng)目可以精準(zhǔn)獲取旅客所在位置，提醒旅客及時(shí)登機(jī)，減少航班延誤；AI 助手機(jī)器人問(wèn)詢服務(wù)為旅客提供更加愉悅的出行體驗(yàn)；一站式愛(ài)心柜臺(tái)為無(wú)陪老人、無(wú)陪兒童和殘疾旅客提供陪護(hù)服務(wù)，無(wú)障礙版App 通過(guò)定制視覺(jué)方案、適配旁白功能、增加語(yǔ)音提示、簡(jiǎn)化操作流程等方式，讓特殊旅客也能通過(guò)手機(jī)實(shí)現(xiàn)智慧出行。機(jī)場(chǎng)數(shù)字化讓旅客輕松應(yīng)對(duì)干擾，通過(guò)增強(qiáng)客戶支持渠道和資源以解決客戶問(wèn)題。AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、5G、數(shù)字人民幣等技術(shù)在機(jī)場(chǎng)地面交通服務(wù)、候機(jī)樓服務(wù)、引導(dǎo)標(biāo)識(shí)服務(wù)、值機(jī)服務(wù)、安全檢查、候機(jī)服務(wù)、登機(jī)服務(wù)、航延服務(wù)、行李提取服務(wù)環(huán)節(jié)中的加速應(yīng)用為消費(fèi)者提供了更加出色的旅行體驗(yàn)，擴(kuò)大了乘客基數(shù)，降低了每位乘客機(jī)場(chǎng)碳排放?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2機(jī)場(chǎng)主要通過(guò)提升資源配置效率、提高精細(xì)化管理水平和提升旅客服務(wù)滿意度來(lái)降低碳排放強(qiáng)度。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量設(shè)計(jì)

2.1.1 碳減排

相關(guān)研究文獻(xiàn)主要從排放強(qiáng)度、生態(tài)效率、碳效率、碳排放量等單一技術(shù)指標(biāo)、融合指標(biāo)和指標(biāo)體系評(píng)價(jià)碳減排。本文借鑒文獻(xiàn)[23-24]的研究成果，采用碳強(qiáng)度作為碳減排的表征變量。

2.1.2 數(shù)字化

在測(cè)度方面，學(xué)者們主要從數(shù)字化技術(shù)水平、數(shù)字化組織水平和數(shù)字化管理水平3 個(gè)方面借助主成分分析法、層次分析法、熵值法、因子分析、關(guān)鍵詞聚類分析法、Python 爬蟲功能等方法對(duì)國(guó)家、區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等維度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文參考文獻(xiàn)[25]的研究成果，從業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)字化、業(yè)務(wù)決策數(shù)字化、業(yè)務(wù)模式和技術(shù)平臺(tái)數(shù)字化4 個(gè)維度進(jìn)行測(cè)度。

2.1.3 控制變量

結(jié)合機(jī)場(chǎng)碳排放影響因素，借鑒文獻(xiàn)[26]的研究成果，選擇航空性運(yùn)輸收入、機(jī)場(chǎng)吞吐量和機(jī)場(chǎng)燃料消耗量作為控制變量。相關(guān)控制變量定義如表1 所示。

表1 變量定義表Tab.1 Variable definition

2.2 模型構(gòu)建

為驗(yàn)證假設(shè)1，本文構(gòu)建了機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與碳減排的關(guān)系模型（模型1）如下

為驗(yàn)證假設(shè)2，分別構(gòu)建了機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與中介變量和加入中介變量情況下碳減排的關(guān)系模型（模型2和模型3）如下

式中：α0和β0為常數(shù)項(xiàng)；α1、α2、α3和β1、β2均為機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平和控制變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)；INTER（ii=1，2，3）分別表示資源配置效率（RA）、管理水平（ME）和旅客服務(wù)滿意度（PSS）3 個(gè)中介變量；CONTROL 為控制變量；?為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.3 樣本選擇

截至2021 年底，中國(guó)境內(nèi)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)共計(jì)248 個(gè)。由于機(jī)場(chǎng)數(shù)字化需要一定的規(guī)模基礎(chǔ)，故本文只選吞吐量在500 萬(wàn)以上的機(jī)場(chǎng)。另外，由于疫情管控影響，2020—2021 年機(jī)場(chǎng)的碳強(qiáng)度數(shù)據(jù)失真，本文選擇疫情前的2019 年機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)，共計(jì)47 個(gè)觀測(cè)樣本，年度能耗和排放行業(yè)占比約87%，具有普遍的代表性。碳強(qiáng)度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)民航環(huán)境與發(fā)展研究中心能耗數(shù)據(jù)庫(kù)，自變量數(shù)據(jù)由航旅圈IT 專家和經(jīng)濟(jì)專家打分。旅客吞吐量、貨郵吞吐量和起降架次數(shù)據(jù)取自《從統(tǒng)計(jì)看民航（2020）》[27]，航站樓面積和停機(jī)位數(shù)量由相關(guān)機(jī)場(chǎng)網(wǎng)站公開獲取。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

從表2 可看出，2019 年樣本觀測(cè)值每客綜合二氧化碳排放均值為0.364 kg，低于行業(yè)均值（0.387 kg），說(shuō)明機(jī)場(chǎng)業(yè)的碳排放強(qiáng)度具備一定的規(guī)模效應(yīng)。吞吐量較高的機(jī)場(chǎng)具有更高的管理水平、節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)、更好的設(shè)備性能與更嚴(yán)苛的社會(huì)責(zé)任預(yù)期，機(jī)場(chǎng)設(shè)備設(shè)施效能發(fā)揮更充分。數(shù)字化水平（DL）的均值為2.965，基本處于“一般”的范疇，說(shuō)明中國(guó)民航機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平總體還處于起步階段。資源配置效率（RA）的均值為3.112，處于“較好”的范疇，但很多機(jī)場(chǎng)的協(xié)同決策效率、飛機(jī)滑行效率和機(jī)位運(yùn)行效率還存在很大提升空間。管理水平（ME）均值3.251，部分機(jī)場(chǎng)存在不同程度的機(jī)坪車輛違章、無(wú)效作業(yè)等待、業(yè)務(wù)條塊分割、滑行沖突等管理問(wèn)題。旅客服務(wù)滿意度（PSS）樣本均值為3.546，略好于RA 和ME 得分，但部分機(jī)場(chǎng)也存在設(shè)備陳舊、流程復(fù)雜、排隊(duì)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics of variables

3.2 回歸分析

首先，確定解釋變量對(duì)被解釋變量具有一定的識(shí)別力，且自變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性；其次，對(duì)模型進(jìn)行全樣本回歸，機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與碳減排關(guān)系模型（模型1）的全樣本回歸結(jié)果如表3 所示。從表3 可知，機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平（DL）與機(jī)場(chǎng)碳強(qiáng)度（CER）的回歸系數(shù)為-0.128，不存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。這可能是由于中國(guó)機(jī)場(chǎng)數(shù)字化建設(shè)還沒(méi)有真正融入運(yùn)營(yíng)管理和生產(chǎn)關(guān)系調(diào)整層面，更多的是技術(shù)堆砌、新設(shè)備采購(gòu)和新系統(tǒng)搭建。

表3 模型1 回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of Model 1

考慮到機(jī)場(chǎng)規(guī)?？赡苡绊憯?shù)字化進(jìn)程和成熟度，且機(jī)場(chǎng)碳強(qiáng)度與機(jī)場(chǎng)生命周期、建設(shè)規(guī)模密切相關(guān)，本文按照機(jī)場(chǎng)吞吐量的大小，把觀測(cè)樣本分為2 000 萬(wàn)以上的大型機(jī)場(chǎng)和500～2 000 萬(wàn)的中型機(jī)場(chǎng)，進(jìn)一步觀察規(guī)模差異視角下機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與碳減排的關(guān)系。從表3 可知，大型機(jī)場(chǎng)與中型機(jī)場(chǎng)的數(shù)字化均沒(méi)有顯著抑制碳排放。如前所述，這可能是由于中國(guó)大部分機(jī)場(chǎng)還缺乏數(shù)字化的一體化規(guī)劃和設(shè)計(jì)，沒(méi)能解決同場(chǎng)協(xié)同運(yùn)行問(wèn)題，所以很難實(shí)現(xiàn)碳減排效應(yīng)。

機(jī)場(chǎng)所處地理位置和氣候區(qū)劃導(dǎo)致機(jī)場(chǎng)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在顯著差異，進(jìn)而影響排放水平。故本文把全體觀測(cè)樣本進(jìn)一步劃分為北部機(jī)場(chǎng)（東北、西北和華北）和南部機(jī)場(chǎng)（華東、中南、西南），進(jìn)一步考察行政區(qū)劃視角下數(shù)字化與碳排放的關(guān)系。從表3 可知，北部機(jī)場(chǎng)樣本仍不顯著，但南部機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平與機(jī)場(chǎng)碳強(qiáng)度在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.108，可以解釋為南部機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平每提高1%，碳強(qiáng)度降低0.108%，略低于平安證券的“數(shù)字技術(shù)在全球碳排放減排貢獻(xiàn)約為15%～20%”的研究結(jié)論。這個(gè)結(jié)論主要源于數(shù)字化與用能結(jié)構(gòu)的區(qū)域差異，南部珠三角、東部長(zhǎng)三角和西部成渝地區(qū)是數(shù)字化的頭部引擎，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、5G 滲透率、云計(jì)算和AI 的使用量及應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施都優(yōu)于北部地區(qū)。同時(shí)，北部天氣寒冷，機(jī)場(chǎng)煤炭消費(fèi)比重較高（9%～22%），碳排放較以電力為主要能源的南部機(jī)場(chǎng)高很多。盡管如此，本文仍然證實(shí)了假設(shè)1，即機(jī)場(chǎng)數(shù)字化可以顯著抑制碳排放。

3.3 作用機(jī)制驗(yàn)證

為驗(yàn)證假設(shè)2，本文仍采用南部機(jī)場(chǎng)樣本，對(duì)模型2 和模型3 分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表4 所示。從表4 可知，數(shù)字化水平與資源配置效率、管理水平和旅客服務(wù)滿意度均顯著正相關(guān)，顯著性水平分別為5%、5%和10%。機(jī)場(chǎng)數(shù)字化提供能力與資源的儲(chǔ)備，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)運(yùn)行和航班保障數(shù)據(jù)深入分析和深刻挖掘，可以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析原因，提升部門間協(xié)作效率，利用精細(xì)化的管理手段實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)投放，增強(qiáng)即時(shí)調(diào)整和即時(shí)反饋的能力。模型3 在模型1 的基礎(chǔ)上加入資源配置效率、管理水平和旅客服務(wù)滿意度3 個(gè)中介變量，回歸結(jié)果顯示，3 個(gè)中介變量均與機(jī)場(chǎng)碳強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān)，且機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平與碳排放的回歸系數(shù)和顯著性均有所降低，可以解釋為機(jī)場(chǎng)數(shù)字化對(duì)碳排放的抑制作用被資源配置效率、管理水平和旅客服務(wù)滿意度3 個(gè)變量部分中介，假設(shè)2 得到驗(yàn)證。數(shù)字化以反應(yīng)的及時(shí)性和策略的巧創(chuàng)性，精準(zhǔn)化、高效化配置資源；以更優(yōu)的工作流程和組織架構(gòu)改善管理水平，提高資源和能源使用效率；以善解人意的客戶體驗(yàn)提升機(jī)場(chǎng)吞吐量，稀釋碳強(qiáng)度，提升碳減排績(jī)效。

表4 中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of mediation effect model

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證研究結(jié)論的可靠性和穩(wěn)健性，分別使用機(jī)場(chǎng)碳排放總量及碳排放增量替代碳排放強(qiáng)度做被解釋變量，進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化與碳排放之間的關(guān)系。回歸結(jié)果顯示，機(jī)場(chǎng)數(shù)字化水平在全樣本、大型機(jī)場(chǎng)樣本、中型機(jī)場(chǎng)樣本和北部機(jī)場(chǎng)樣本的回歸中均不顯著，在南部機(jī)場(chǎng)樣本回歸中與機(jī)場(chǎng)碳排放總量在5%水平上顯著正相關(guān)，與碳排放增量在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，研究結(jié)論穩(wěn)健。

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 研究結(jié)論

本文以中國(guó)民航機(jī)場(chǎng)為研究對(duì)象，以數(shù)字賦能理論、資源編排理論和動(dòng)態(tài)能力理論為分析框架，構(gòu)建了機(jī)場(chǎng)數(shù)字化與碳減排關(guān)系的模型，從能力進(jìn)階演化與互補(bǔ)的視角，分析機(jī)場(chǎng)建設(shè)規(guī)模及行政區(qū)劃視角下數(shù)字化與碳排放的關(guān)系，并檢驗(yàn)了數(shù)字化影響機(jī)場(chǎng)碳排放的作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：機(jī)場(chǎng)數(shù)字化可以顯著抑制碳排放，數(shù)字化水平每提高1%，碳強(qiáng)度降低0.108%。數(shù)字化的減碳效應(yīng)具有明顯的行政區(qū)劃差異，但沒(méi)有形成規(guī)模效應(yīng)。數(shù)字化主要通過(guò)提升資源配置效率、提高管理水平和提升旅客服務(wù)滿意度實(shí)現(xiàn)碳減排。本文研究結(jié)論打開了數(shù)字化減碳的“黑箱”，為數(shù)字技術(shù)推進(jìn)民航“碳達(dá)峰”“碳中和”提供了理論支撐和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代民航機(jī)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了實(shí)踐啟示。

4.2 啟示與建議

機(jī)場(chǎng)數(shù)字化顯著抑制碳排放的結(jié)論僅在南部機(jī)場(chǎng)樣本中存在，除了地域差異導(dǎo)致能源結(jié)構(gòu)不同外，機(jī)場(chǎng)數(shù)字化本身出現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)體系缺失、技術(shù)儲(chǔ)備不足、“信息孤島”、場(chǎng)景割裂、物聯(lián)網(wǎng)布設(shè)分散等問(wèn)題也是導(dǎo)致數(shù)字化碳減排效應(yīng)不普遍顯著的原因，故本文建議如下。

（1）強(qiáng)化數(shù)字機(jī)場(chǎng)要素標(biāo)準(zhǔn)供給。民航業(yè)利用數(shù)字技術(shù)助力“雙碳”的效果高度依賴于標(biāo)準(zhǔn)體系、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)能力及智力建設(shè)等各類要素質(zhì)量和水平，要更好地發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)民航業(yè)減碳的賦能作用，亟需從政策制度等方面著手，強(qiáng)化關(guān)鍵要素保障，夯實(shí)數(shù)字技術(shù)與碳排放領(lǐng)域深度融合的基礎(chǔ)。借鑒錢學(xué)森系統(tǒng)工程理論方法中綜合集成方法與總體設(shè)計(jì)部經(jīng)驗(yàn)，組建智慧機(jī)場(chǎng)總體設(shè)計(jì)部以持續(xù)迭代優(yōu)化頂層架構(gòu)和系統(tǒng)，對(duì)相關(guān)規(guī)劃目標(biāo)、實(shí)施路徑與政策設(shè)計(jì)持續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。政府主管機(jī)構(gòu)要著力加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)供給和制度保障建設(shè)，扎實(shí)開展數(shù)字化技術(shù)儲(chǔ)備，著力針對(duì)裝配式施工、BIM、綠色建材和綠色施工、無(wú)人駕駛設(shè)備等行業(yè)迫切需要的領(lǐng)域加快推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建與規(guī)范制定。深化機(jī)場(chǎng)運(yùn)管委機(jī)制，穩(wěn)步推進(jìn)區(qū)域運(yùn)管委機(jī)制。開展數(shù)字管碳降碳示范，推進(jìn)數(shù)字賦能碳減排先行先試，推廣數(shù)字技術(shù)降碳的新模式、新技術(shù)、新應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，助力數(shù)字減碳在行業(yè)的加速部署和演進(jìn)升級(jí)。

（2）重視機(jī)場(chǎng)全程數(shù)字化的協(xié)同與整合。機(jī)場(chǎng)數(shù)字化建設(shè)是個(gè)系統(tǒng)工程，必須從企業(yè)整體戰(zhàn)略的角度布局規(guī)劃。基于“系統(tǒng)化改進(jìn)”原則，制定具有前瞻性的數(shù)字化建設(shè)實(shí)施路線圖，實(shí)現(xiàn)航班保障與生產(chǎn)指揮的全工種、全流程和全過(guò)程數(shù)字化，有步驟、分階段推進(jìn)實(shí)施。深入認(rèn)知數(shù)字化減碳的底層邏輯，在主動(dòng)試錯(cuò)過(guò)程中對(duì)機(jī)場(chǎng)的資源配置以及制度安排進(jìn)行適應(yīng)性重構(gòu)。采用規(guī)模化、集成化的手段，實(shí)現(xiàn)作業(yè)人員、工作崗位及裝備的高度集成，達(dá)到人與物、物與物的信息交互和無(wú)縫對(duì)接。以數(shù)字化的理念，從旅客、行李、貨物的服務(wù)需求角度考慮，構(gòu)建以“提升旅客服務(wù)滿意度”為核心的業(yè)務(wù)流程。明確民航管理部門、航空公司、機(jī)場(chǎng)單位、駐場(chǎng)單位的數(shù)據(jù)管理權(quán)、使用權(quán)和共享義務(wù)。不斷提升業(yè)務(wù)數(shù)字化水平及平臺(tái)數(shù)據(jù)的兼容性，將不同格式、不同維度、不同類型的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則進(jìn)行沉淀和歸集；整合機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策、運(yùn)行控制、離港航班等各種信息服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流、信息流的協(xié)調(diào)運(yùn)作。