一、引言
近年來，隨著我國(guó)民航事業(yè)的不斷發(fā)展，民航運(yùn)輸量快速增長(zhǎng)，連續(xù)數(shù)年旅客運(yùn)輸量的增長(zhǎng)率都在15%以上，在航空運(yùn)輸業(yè)高速發(fā)展的同時(shí)，我國(guó)的航班延誤問題也愈演愈烈。統(tǒng)計(jì)顯示2004年~2009年我國(guó)航班延誤率都在20%左右，航班延誤問題嚴(yán)重影響了民航業(yè)的聲譽(yù)，并給航空公司造成了巨額經(jīng)濟(jì)損失，邢有洪、李曉津（2010）利用我國(guó)五家上市航空公司2007年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)其航班延誤損失進(jìn)行了估算，結(jié)果表明2007年五家上市航空公司的航班延誤總損失高達(dá)68.4億元，其中除天氣外的人為原因造成的航班延誤損失約為54.72億元，航空公司自身原因造成的損失約為30.78億元。為了解決航班延誤率過高的問題，民航局開展了多次針對(duì)航班延誤的專項(xiàng)治理活動(dòng)。在民航局2010年《建設(shè)民航強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略構(gòu)想》中也提到，到2030年，要全面建成安全、高效、綠色的現(xiàn)代化民用航空體系，具體目標(biāo)之一就是航班正常率達(dá)到85%以上，實(shí)現(xiàn)航空運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量和水平全面提升。
航班延誤問題不僅嚴(yán)重影響了民航旅客對(duì)航空公司服務(wù)質(zhì)量的滿意度，而且影響到航空公司的客源、市場(chǎng)占有率與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。而在造成航班延誤的原因中約有45%為航空公司自身原因，因此深入分析航空公司內(nèi)部造成延誤的因素對(duì)實(shí)現(xiàn)航班正常率85%以上的目標(biāo)有重要意義。國(guó)內(nèi)外對(duì)航班延誤問題的研究大多集中于決策信息系統(tǒng)的建立與優(yōu)化方面，極少有學(xué)者研究航空公司自身財(cái)務(wù)狀況對(duì)民航服務(wù)質(zhì)量的影響。國(guó)外主要有美國(guó)學(xué)者Rose分析了航空公司財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)民航安全的影響，Vasanthakumar研究了航空公司財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)航班延誤的影響，指出航空公司的規(guī)模、負(fù)債情況、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)以及員工勞動(dòng)生產(chǎn)率等因素會(huì)影響航班延誤率。國(guó)內(nèi)在此方面的研究還是空白，本文擬在借鑒國(guó)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)國(guó)情構(gòu)建Logistic回歸模型分析航空公司財(cái)務(wù)狀況對(duì)航班延誤的影響，以期對(duì)民航局和航空公司治理航班延誤問題提供理論支持。
二、Logistic模型構(gòu)建
本文的目的是研究航空公司財(cái)務(wù)特性與航班延誤的關(guān)系，假設(shè)航空公司的盈利能力、負(fù)債情況、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力、公司規(guī)模等因素會(huì)影響航班延誤的可能性。一個(gè)航班或者準(zhǔn)點(diǎn)或者延誤，是一個(gè)二分類變量，而Logistic回歸模型是對(duì)二分類變量進(jìn)行回歸分析時(shí)最為普遍應(yīng)用的多元量化分析方法。而且Logistic回歸模型采用最大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，不要求樣本數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，這與現(xiàn)實(shí)中公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的真實(shí)情況相吻合，因此本文擬構(gòu)建Logistic回歸模型研究航空公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與航班延誤的關(guān)系。
假設(shè)P為航班延誤的概率，則1-P為航班正常的概率，變量Xi為L(zhǎng)ogistic回歸模型的自變量，它們是反映航空公司財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)。
Logistic模型的因變量為航班是否延誤，如果一個(gè)航班發(fā)生了延誤，則因變量的編碼為Y=1；如果沒有延誤，其編碼為Y=0，則有：
Ln（Pi/（1-Pi））=a+∑βiXii=1，...，n
P（Yi=1/Xi）=1/［1+e-（a+∑βixi）］
三、樣本選擇
本文選擇中國(guó)國(guó)際航空、南方航空、東方航空、海南航空、上海航空五家上市公司2005年~2009五年每季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及航班延誤數(shù)據(jù)作為研究樣本。因?yàn)橹袊?guó)國(guó)際航空上市較晚，從2006年第二季度才能查到完整數(shù)據(jù)，而五個(gè)上市航空公司2009年第四季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)還沒有發(fā)布，因此共得到90個(gè)樣本。
四、變量設(shè)定與篩選
（1）因變量設(shè)定。因?yàn)槲覈?guó)民航局沒有專門的航班延誤指標(biāo)，只有正常航班與不正常航班統(tǒng)計(jì)，而航班延誤占了不正常航班的絕大多數(shù)，因此本文采用航班不正常率作為航班延誤的替代變量。
由于Logistic模型的因變量是分類變量，需將連續(xù)型變量航班不正常率轉(zhuǎn)化為二分類變量。如果某航空公司某一季度不正常率大于所有樣本航空公司該季度不正常率均值，則賦值為1，低于均值的賦值為0，即賦值為1的公司相對(duì)于賦值為0的公司發(fā)生航班延誤的可能性更大。
?。?）自變量設(shè)定。本文選擇反映航空公司盈利能力、現(xiàn)金流量、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力、成長(zhǎng)能力及公司規(guī)模的各類變量作為候選自變量。具體指標(biāo)如下：
盈利能力指標(biāo)：主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、銷售凈利率、凈利潤(rùn)
現(xiàn)金流量指標(biāo)：經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售收現(xiàn)率
償債能力指標(biāo)：流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率
運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率
公司成長(zhǎng)性指標(biāo)：主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率
公司規(guī)模指標(biāo)：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、資產(chǎn)總額
盈利能力指標(biāo)與現(xiàn)金流量指標(biāo)反映了公司的獲取利潤(rùn)和現(xiàn)金流的能力，獲利能力與現(xiàn)金流量指標(biāo)越高，公司越有充足的資金改善服務(wù)，而且盈利公司相對(duì)于虧損公司員工的工作積極性和主動(dòng)性更高，有利于提高工作效率，降低人為原因的航班延誤。負(fù)債指標(biāo)反映了公司負(fù)債程度，航空公司在購(gòu)買或融資租賃飛機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)等固定資產(chǎn)時(shí)，往往會(huì)利用長(zhǎng)期負(fù)債，所以資產(chǎn)負(fù)債率升高可能說明航空公司處于業(yè)務(wù)擴(kuò)張期，購(gòu)買的飛機(jī)多，可用運(yùn)力增加，有助于增加航空公司航班計(jì)劃靈活性，降低航班延誤的可能性。而流動(dòng)比率反映了公司流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)流動(dòng)負(fù)債的保障程度，流動(dòng)比率越高，說明公司能夠按時(shí)償還到期負(fù)債的可能性大，也說明公司擁有較充分的資金可用于提高服務(wù)質(zhì)量，降低航班延誤。運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)反映了航空公司的資產(chǎn)利用效率，運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)越大，說明公司對(duì)資產(chǎn)的利用效率越高，不過我國(guó)航空公司普遍存在的一個(gè)問題是，飛機(jī)日利用率較高，這樣雖然充分發(fā)揮了飛機(jī)的生產(chǎn)能力，但造成航班銜接過于緊密，一旦某一航班發(fā)生延誤，就會(huì)影響后續(xù)的一系列航班，造成大規(guī)模的延誤，因此固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率高可能會(huì)加重航班延誤問題。公司成長(zhǎng)性指標(biāo)反映了公司業(yè)務(wù)增長(zhǎng)情況，公司業(yè)務(wù)增長(zhǎng)越快，航空公司可能會(huì)面臨更大的航班延誤壓力。公司規(guī)模變量反映了一個(gè)航空公司的實(shí)力和市場(chǎng)地位，公司規(guī)模越大，其可支配的資源越多，發(fā)生飛機(jī)晚到時(shí)可調(diào)節(jié)的余地越大，有利于降低航班延誤問題。
?。?）自變量篩選。由于所選自變量較多，在進(jìn)行回歸分析前先進(jìn)行自變量篩選。
第一步：利用單變量Logistic回歸模型篩選自變量。篩選自變量的方法：從檢查每個(gè)候選自變量與因變量之間的簡(jiǎn)單關(guān)系著手，通過擬合單變量Logistic回歸模型來取得變量的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果。在簡(jiǎn)單關(guān)系分析完成后，按顯著性從高到低選擇進(jìn)入多變量回歸模型的自變量。在選擇時(shí)只要一個(gè)自變量在其簡(jiǎn)單關(guān)系的檢驗(yàn)中P<0. 5，都作為多變量模型的候選變量。在篩選候選變量時(shí)以0.5的顯著性水平，即α=0. 5作為標(biāo)準(zhǔn)的原因是避免在建立模型時(shí)遺漏某些重要的自變量，它們很可能在簡(jiǎn)單分析時(shí)顯示與因變量弱相關(guān)，而在多變量分析時(shí)就成為重要的自變量。
通過對(duì)每個(gè)自變量的簡(jiǎn)單分析，符合標(biāo)準(zhǔn)的自變量有資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售凈利率，主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。
第二步：對(duì)入選指標(biāo)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。因?yàn)樗x指標(biāo)均為公司財(cái)務(wù)指標(biāo)，為了避免指標(biāo)間的多重共線性問題，在進(jìn)行多變量回歸前先進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。本文采用自變量的相關(guān)系數(shù)表、并借助SPSS，使用容忍度、方差膨脹因子、特征值和條件指數(shù)來進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。一般來說，如果兩個(gè)自變量的相關(guān)系數(shù)超過0.9，容忍度小于0.1、膨脹因子大于10、特征值接近0或條件指數(shù)大于30時(shí)，提示存在嚴(yán)重共線性，必須進(jìn)行處理。
自變量相關(guān)系數(shù)表如表1所示，SPSS的多重共線性診斷結(jié)果見表2。
表1顯示，各指標(biāo)間相關(guān)度較小，只有收入對(duì)數(shù)與總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率的相關(guān)系數(shù)超過了0.5。
在SPSS中，共線性診斷仍然是通過多元線性回歸分析來實(shí)現(xiàn)的，SPSS線性診斷的結(jié)果（表2）顯示6個(gè)自變量的容忍度均大于0.1，方差膨脹因子均小于10，顯示變量間不存在明顯多重共線性，但特征值有兩項(xiàng)很小，分別為0.07、0.01，條件指數(shù)最大為93.5，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過30，說明自變量間存在較嚴(yán)重的共線性。對(duì)診斷有多重共線性的自變量，常用的處理方法有：剔除不重要變量、主成分分析法、差分法及嶺回歸等。由于候選指標(biāo)較少，本文根據(jù)自變量相關(guān)系數(shù)表并結(jié)合單變量模型的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，將與其他變量相關(guān)系數(shù)較大且單變量回歸統(tǒng)計(jì)不顯著的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入指標(biāo)從候選指標(biāo)中去掉。此時(shí)再利用SPSS進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，條件指數(shù)最大值為27.4，小于30，說明變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。
五、多變量Logistic回歸分析
在前面工作的基礎(chǔ)上，選擇資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售凈利率、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多變量Logistic回歸分析，分析結(jié)果見表3。
表3顯示，五變量回歸模型的HL指標(biāo)值為11.51，自由度為8， P＝0.17，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明模型擬合度較好，并且模型χ2 值為15.23，自由度為5，P=0.01，統(tǒng)計(jì)性顯著，說明自變量提供的信息有助于更好地預(yù)測(cè)航班延誤事件是否發(fā)生。根據(jù)表3的回歸結(jié)果可以構(gòu)造如下Logistic模型：
Ln（P/（1-P））=8.15-9.14X1-18.85X2-3.49X3+0.23X4+0.20X5
式中P為航班延誤發(fā)生的概率，X1、X2、X3、X4、X5分別為資產(chǎn)負(fù)債率、 總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售凈利率、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、 固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。表3的回歸結(jié)果顯示，資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、 銷售凈利率的系數(shù)均為負(fù)值（其中銷售凈利率的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)），說明航班延誤的可能性會(huì)隨著資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售凈利率的提高而降低；主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的系數(shù)為正， 但沒有通過顯著性檢驗(yàn)， 說明主營(yíng)收入的增長(zhǎng)會(huì)加重航班延誤問題，提高固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率可能會(huì)造成飛機(jī)日利用率過高，使飛機(jī)在機(jī)場(chǎng)過站時(shí)間不足， 影響后續(xù)航班正常率， 或者備用飛機(jī)不足而引發(fā)大面積延誤。
六、結(jié)論與建議
航班延誤問題是受到社會(huì)廣泛關(guān)注的一個(gè)問題，航班延誤會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)航空公司服務(wù)的滿意度，進(jìn)而影響其對(duì)航班、航空公司的選擇，從而會(huì)影響航空公司的聲譽(yù)、客源和利潤(rùn)，因此航空公司必須對(duì)航班延誤問題給予高度重視。本文研究了航空公司財(cái)務(wù)狀況對(duì)航班延誤的影響。Logistic回歸模型統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，航班延誤的可能性會(huì)隨著航空公司資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、銷售凈利率的提高而降低，會(huì)隨著主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的提高而提高。
筆者認(rèn)為，要解決航班延誤這一問題，一方面航空公司應(yīng)采取積極措施降低航班延誤率。在公司計(jì)劃方面航空公司要合理地制定公司計(jì)劃，并將公司資產(chǎn)負(fù)債率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率控制在一個(gè)合理水平，不能為了提高固定資產(chǎn)使用效率而將航班排得過于緊密，盡量降低航班計(jì)劃原因?qū)е碌难诱`。其次要加強(qiáng)分析，提高航班計(jì)劃編排水平。 航空公司要充分利用自身運(yùn)行控制系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，對(duì)航班計(jì)劃的空中飛行時(shí)間、地面滑行時(shí)間、機(jī)場(chǎng)過站時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，對(duì)于計(jì)劃編制不合理的航班應(yīng)及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，提高航班計(jì)劃的準(zhǔn)確度。 航空公司應(yīng)該采取措施提高公司盈利能力，保證有充足的資金用于提高服務(wù)質(zhì)量。航空公司要采取有力措施增強(qiáng)機(jī)務(wù)維修、地面服務(wù)等飛行保障措施，建立系統(tǒng)高效的飛行保障體系。增強(qiáng)機(jī)務(wù)人員飛機(jī)維護(hù)、維修能力，提高維修質(zhì)量和維修速度，在保障飛行安全的前提下盡可能縮小因機(jī)務(wù)原因造成的航班延誤。另一方面， 民航局應(yīng)加強(qiáng)航班延誤治理，保障航班正常。 要完善航班正常標(biāo)準(zhǔn)，修改統(tǒng)計(jì)辦法。明確航空公司、機(jī)場(chǎng)、空管各方面對(duì)保障航班正常的責(zé)任。建立保障航班正常的獎(jiǎng)懲機(jī)制，強(qiáng)化激勵(lì)約束。航空公司、機(jī)場(chǎng)要優(yōu)化地面服務(wù)流程，提高運(yùn)行效率。此外還應(yīng)做好大面積航班延誤后的應(yīng)急處置工作，建立完善大面積航班延誤后應(yīng)急信息中心和指揮中心，制定航班延誤后工作程序，建立完善航班延誤監(jiān)督處罰機(jī)制。
