1、1民航货运市场分析和预测摘要：交通运输是我国国民经济的基础设施和支柱产业，近年来，我国航空货运基础设施、航线、机场数量等不断改善，为航空货运市场的快速发展创造了有利条件，也使航空货物周转量不断增加。研究我国航空货物周转量的影响因素和发展趋势,对于我国航空货运业的更好发展起着相当重要的作用.本文对中国民航货运市场的特点及其发展状况进行了对比分析，剖析了国民经济与民航货运的内在关系，收集整理相关数据，从而建立了货邮运输量和货邮周转量的非线性回归模型，预测出2010-2020年的中国航空货邮运输量和周转量。为促进未来货运市场的进一步发展，中国民航货运企业应增加运力，整合资源，加强基础设施建设，降低成
2、本，完善销售网络，从传统的航空运输向仓储、包装、配送等综合性物流服务延伸，增强自身的竞争实力，从而适应中国民航货运快速增长的需求。关键词：货运市场，货邮周转量，货邮运输量，预测，回归模型0 引言中国的航空货运市场自改革开放特别是20世纪90年代以来得到了快速发展。但从总体上看，仍处于规模不大、发展不平衡的成长期。随着国民经济的增长、产业结构的调整，特别是在中国加入WTO2后，国际竞争越来越激烈，为了保证航空货运能健康、协调、持续的发展，跟上世界航空货运发展步伐，有必要研究中国货运发展的现状，调查、分析国民经济与货运发展的关系，收集整理相关数据，对中国民航货运未来的发展趋势做出预测。1 中国民航
3、货运市场现状1.1 中国民航货运市场特点1)货运市场发展迅速，潜力很大。1993年以来，中国航空货运得到了快速发展，航空货邮运输周转量的平均增长率为14.2%。2009年，中国航空运输业在世界范围内率先实现复苏并快速增长。全年累计完成总周转量427亿吨公里，同比增长13.4%；完成旅客运输量2.3亿人，同比增长20.1%；完成货邮运输量445.5万吨，同比增长9.1%。从世界航空货运的发展看，中国航空货运业在世界上的市场占有率还比较低，发展潜力很大。亚太地区将是发展最快的地区，中国又是亚太地区航空货运发展的热点，实践证明，中国民航货运市场发展迅速，已引起国内外航空公司的重视，越来越多的航空公司
4、将更多的精力放到货运上，建立自己的货运航空公司或货运分公司。国际资本也在寻找机会进入中国航空货运公司市场。2)中国民航货运市场发展存在着不平衡一个国家和地区航空货运市场的发达程度与其社会经济发展水平密切相关。由于中国东部地区和广大中西部地区的社会经济发展的不平衡，导致了中国民航货运市场存在着不平衡。这主要体现在以下3个方面：3航空货运主要集中在东部地区。目前中国的国内货运网络主要在东部沿海大中城市之间及沿海大中城市与中西部地区的部分省会、直辖市之间。航空货运网络很不发达，运量分布不均衡。从机场货邮吞吐量也可以看出，截止2009年底，中国166个机场共实现旅客吞吐量4.86亿人次，同比增长19.
5、8%；实现货邮吞吐量945.6万吨，同比增长7.0%。各机场中，年货邮吞吐量在10000吨以上的有45个，比上年增加1个，完成货邮吞吐量占全部机场货邮吞吐量的98.81%；北京、上海和广州三大城市机场货邮吞吐量占全部机场货邮吞吐量的57.25%。全国各地区货邮吞吐量的分布情况是：华北地区占18.35%，东北地区占3.80%，华东地区占43.80%，中南地区占21.67%，西南地区占9.64%，西北地区占1.87%，新疆地区占0.87%。从航线货邮运量的分布来看，国内货邮运量主要也集中在东部或和东部有关航线上。国际货运航线主要集中在北京、上海、广州和深圳等少数几个城市始发的航线上。从国际航线的货
6、邮吞吐量看，2009年上海浦东机场就占了26.9%，其次是北京，占15.6%。除此以外，中国航空货运市场还存在着国际货物运输往返不平衡，运出的货物远多于运进的货物。2 国民经济与民航货运市场众所周知，国民经济对民航货运市场的发展起到了决定性的作用，为了从定量分析的角度来说明国民经济与民航货运市场之间的4关系，从测算中国民航货邮运输对GDP的弹性系数着手进行研究，期望能够寻找它们之间相关性的规律。2001-2009年货邮运输对GDP的弹性系数测算结果如表1所示。年份 GDP年增长率(%)货邮运输总量年增长率(%)弹性系数2001 7.3 -13.1 -1.82002 8.5 18.2 2.120
7、03 9.1 8.4 0.92004 9.5 26.3 2.82005 9.9 9.7 1.02006 11.6 19 1.82007 11.9 14.3 1.22008 9.0 2.6 0.32009 8.7 7.0 0.8表1 2001-2009年货邮运输对GDP的弹性系数由表1可知，货邮运输与GDP保持同步波动，说明二者间的相关性较强，但货邮运输对GDP的弹性系数存在较大波动。3 航空货运市场预测国家经济的发展是促进航空货运增长的主要因素。通过对历史统计数据的研究表明，中国航空货运周转量和国内生产总值(GDP)密切相关。中国未来的经济发展目标是2020年国内生产总值比2000年5翻两番，
8、人均GDP达到3000美元，人民生活全面实现小康。国家经济的发展，对外贸易的增长，出口产品的升级将给中国航空货运提供很好的发展机遇。本文在市场预测中主要对2010-2020年中国国内货邮运输市场进行预测。首先，根据国民经济预测的复杂性，对GDP指数进行回归分析预测，并在回归方程中加入滞后变量。这样在进行预测时，能把历史数据和近期的预测值引入数学模型，进而提高对远期数据预测的精确性。其次，利用GDP的预测结果及人口等变量，再对航空运输总周转量进行预测。最后，在预测了GDP和航空运输总周转量的基础上，再预测航空货邮周转量和货邮运输量。3.1 预测模型的建立在经济管理中，常用的预测方法有趋势判断预测
9、法、PERT预测法、回归预测法、时间序列预测法和马氏链预测法等，其中回归预测法和时间序列预测法应用最为广泛，操作易于实现，并且结果具有良好的性质。本文的研究对象是货邮运输量和货邮周转量两个指标，它们既有相关的影响因素如GDP和年底总人口数等，又有历史发展规律，因此本文选用回归模型和时间序列模型预测未来的中国航空货邮运输量和周转量。3.1.1 数据的采集和整理预测分析所涉及的数据来源于文献，主要有1978-2009年期间的货邮运输量(t)、货邮周转量(10 tkm)、运输总周转量(10 tkm)、4 4GDP指数(1978年=100)和年底总人口数(万人)等5个指标，32组数据，6并且对波动较大
10、的年份数据做了预处理。3.1.2 建立回归模型根据货邮运输量、货邮周转量、运输总周转量、GDP指数和年底总人口5个指标的不同特点，经过模型的选择和比较，对它们建立了不同的合适的回归模型和时间序列模型，分别如下：1)GDP预测以时间t为自变量(令1978年的t=1，以后依次累加1)，以GDP为因变量建立的对数时间序列模型为(公式下方括号内数字为回归系数的t统计值，以下同)lnGDP(t)=0.09+1.76*lnGDP(t-1)-1.22*lnGDP(t-2)+0.46*lnGDP(t-3)(2.01) (8.94) (-3.58) (2.37)拟合优度R =0.999，F=7043.9，回归标
11、准误差s=0.02，D-W值2=1.89。其中，GDP(t)、GDP(t-1)、GDP(t-2)、GDP(t-3)分别表示当期、滞后1期、滞后2期和滞后3期的GDP指数。2)年底总人口预测以时间t为自变量(令1985年的t=1，以后依次累加1)，以年底总人口数(POP)为因变量进行时间序列分析，模型为lnPOP(t)=0.46+1.3*lnPOP(t-1)-0.34*lnPOP(t-2)(4.67) (8.62) (-2.37)拟合优度R =0.9999，F=188121.6，回归标准误差s=0.0004，D-2W值=1.1。其中，POP(t)、POP(t-1)、POP(t-2)分别表示当期、
12、滞后1期和滞后2期的年底总人口数。3)航空运输总周转量 根据航空运输总周转量和GDP、总人口数的相关关系，建立如下的回归模型7lnQZZ(t)=-30.55+2.83*lnGDP(t)+3.06*lnPOP(t)-1.53*lnGDP(t-1)(-2.34) (6.61) (2.57) (-3.55)拟合优度R =0.998，F=2255.8，回归标准误差s=0.05，D-W值2=1.03。其中，QZZ(t)、GDP(t)、POP(t)表示当期的运输总周转量、GDP指数和年底总人口；GDP(t-1)则表示滞后1期的GDP指数。4)航空货邮周转量根据航空货邮周转量和运输总周转量的相关关系，建立混
13、合回归模型为lnQHZ(t)=-0.57+0.53*lnQZZ(t)+0.69*lnQHZ(t-1)-0.22*lnQHZ(t-2)(-2.38) (4.43) (3.63) (-1.41)拟合优度R =0.998，F=3319.51，回归标准误差s=0.06，D-W值2=1.43。其中，QHZ(t)、QZZ(t)表示当期的货邮周转量和运输总周转量；QHZ(t-1)、QHZ(t-2)表示滞后1期和滞后2期的货邮周转量。5)航空货邮运输量根据航空货邮运输量和运输总周转量的相关关系，建立混合回归模型为lnQHY(t)=0.62+0.39*lnQZZ(t)+0.86*lnQHY(t-1)-0.28*
14、lnQHY(t-2)(3.64) (4.65) (4.69) (-1.92)拟合优度R =0.998，F=3451.09，回归标准误差s=0.054，D-W值2=1.52。其中,QHY(t)、QZZ(t)分别表示当期的货邮运输量和运输总周转量；QHY(t-1)、QHY(t-2)表示滞后1期和2期的货邮运输量。3.1.3 对回归结果进行判断通过对各个方程的拟合优度R 、t检验、F检验和D-W检验等统计2检验，结果表明各个预测模型均通过检验，说明各个回归模型都是8显著的，可用于预测。由于以上回归模型都是自然对数回归方程，经过转换最终形式为多元非线性回归方程。3.1.4 对预测结果的调整和评价对预测
15、结果的评价指标有平均误差平方和平方根、Theil不相等系数、偏误比例、方差比例和协方差比例。应用回归模型预测出货邮周转量和运输量的历史数据，得到预测评价值如表2所示。评价指标 货邮周转量 货邮运输量平均误差平方和平方根 31019.09 112280.2Theil不相等系数 0.052 0.047偏误比例 0.0002 0.000方差比例 0.009 0.019协方差比例 0.990 0.981表2 货邮周转量和运输量预测评价由以上预测评价值可见，此方程的预测结果是可以接受的，因此可以用此回归方程对中国航空货邮周转量进行预测。3.2 预测结果根据预测模型预测未来11年中国航空货邮周转量年均增长
16、为11.7%，其中，2010-2015年为12.1%，2015-2020年为11.3%，到2020年达到4.57*10 tkm。具体预测结果如表3所示。10年份 航空货邮周转量（10 tkm）4航空货邮运输量（t）92010 1508987.0 55260542011 1698324.0 61592012012 1906545.0 68551122013 2135343.0 76142782014 2387926.0 84432432015 2667643.0 93509682016 2977252.0 103458012017 3319094.0 114347992018 3695636.0
17、 126247062019 4109864.0 139231112020 4565305.0 15338863表3 2010-2020年货邮周转量和运输量预测值4 结语本文对中国民航货运市场的特点和发展状况进行了对比分析，剖析出国民经济与民航货运的内在关系，分别建立了预测货邮运输量和周转量的回归模型，模型均通过了显著性检验，预测出了2010-2020年中国航空的货邮运输量和周转量。从预测结果可以看出未来11年中国航空货运将保持持续快速的增长势头，2020年航空货邮周转量将达到4.565*10 tkm，航空货邮运输量将达到101.5339*10 t。这和中国民航体制改革的深入，特别是中国加入7W
18、TO、参与国际竞争与合作、对外经济贸易的增长等因素密不可分。为促进未来货运市场的进一步发展，中国民航货运企业应增加运力，整合资源，加强基础设施建设，降低成本，完善销售网络，从传统的航空运输向仓储、包装、配送等综合性物流服务延伸，增强自身10的竞争实力，从而适应中国民航货运快速增长的需求。参考文献1 中国民用航空总局规划科技司从统计看民航2007M北京：中国民航出版社，20072 中国民用航空总局规划科技司从统计看民航M北京：中国民航出版社，20063 中国民用航空总局计划司中国民航统计年鉴M北京：中国民航出版社，20084 冯敏，朱新华中国民航货运市场分析和预测J中国民航大学学报，2007(1)：45-485 何军辉民航货运总量的两种预测方法J番禹职业技术学院学报，2002，1(1)：64-676 都业富.航空运输管理预测M北京：中国民航出版社，20017http:/219.143.231.57:8090/pub/root24/000014170/200803/t20080306_9278.htm8http:/219.143.231.57:8090/pub/root24/000014170/200903/t20090316_9264.htm9 http:/
