基于熵权TOPSIS法的国内机场竞争力评价

引用本文

朱长征, 谷沛翔, 徐志刚. 基于熵权TOPSIS法的国内机场竞争力评价[J]. 北京交通大学学报, 2019,43(2): 124-130.
ZHU Changzheng, GU Peixiang, XU Zhigang. Domestic airport competitiveness evaluation based on entropy weight TOPSIS method[J]. JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY, 2019,43(2): 124-130.
Doi:10.11860/j.issn.1673-0291.2019.20180112 复制到剪切板

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基于熵权TOPSIS法的国内机场竞争力评价

朱长征¹, 谷沛翔¹, 徐志刚²

1.西安邮电大学现代邮政学院,西安 710061

2.长安大学信息工程学院,西安 710064

第一作者:朱长征(1978—),男,湖北石首人,副教授,博士.研究方向为物流与供应链管理.email: zhuchangzheng@xupt.edu.cn.

收稿日期: 2018-07-28

基金: 国家社会科学基金(15BGL014); 陕西省自然科学基金(2019JQ-533); 西安市科技局软科学项目(2017111SF/RK005-5); 西安邮电大学研究生创新基金(CXJJ2017097)

摘要

从机场基础设施建设、机场运营规模、机场服务质量、机场交通地理条件4个方面建立了评价机场竞争力的10个指标,选取36个国内机场作为研究对象,使用熵权法计算出10个评价指标的权重,利用TOPSIS法建立了机场竞争力评价模型,并对机场竞争力进行了评价.结果显示:从机场竞争力评价指标权重看,决定机场竞争力的核心指标有货邮吞吐量、旅客吞吐量、飞机起降架次、跑道数量和机场投诉件数.要想提高机场竞争力,必须加强机场基础设施建设,特别是增加跑道数量.从竞争力排名结果看,中西部机场竞争力明显弱于东部机场.特别是中部地区,只有郑州和武汉两个城市入围竞争力前18名,甚至低于西部的数量,促进中部崛起刻不容缓.因此,我国应该加大对中西部机场的扶持力度.

关键词: 航空运输; 机场竞争力; 熵权法; TOPSIS法

中图分类号:F562 文献标志码:A 文章编号:1673-0291(2019)02-0124-07

Domestic airport competitiveness evaluation based on entropy weight TOPSIS method

ZHU Changzheng¹, GU Peixiang¹, XU Zhigang²

1. School of Modern Posts, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710061, China;

2.School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an 710064, China;

Fund:National Social Science Fund of China(15BGL014); Shaanxi Province Natural Science Foundion(2019JQ-533); Soft Science Project of Xi’an Science and Technology Bureau (2017111SF/RK005-5); Innovation Funds of Graduate Programs of Xi’an University of Posts & Telecommunications (CXJJ2017097)

Abstract

From the four aspects of airport infrastructure construction, airport operation scale, airport service quality, and airport transportation geography conditions, ten indicators for evaluating airport competitiveness are established, and 36 domestic airports are selected as research objects. The weight of 10 evaluation indexes are calculated by entropy weight method, using the TOPSIS method to establish the evaluation model of airport competitiveness and evaluating the competitiveness of the airport.The results show that from the weight of airport competitiveness evaluation indicators,the core indicators of determine airport competitiveness are cargo throughput,passenger throughput,aircraft movements,number of runways and number of airport complaints.To enhance the competitiveness of airports,airport infrastructure construction must be strengthened,especially the number of runways.From the results of competitiveness rankings,the competitiveness of the Midwest airports is significantly weaker than that of the Eastern airports.Especially in the central region,only Zhengzhou and Wuhan are listed among the top 18 in competitiveness, even lower than the number of the western region. It is imperative to promote the rise of the central region. Therefore, China should increase its support for the airports in the central and western regions.

Keyword: air transport; airport competitiveness; entropy weight method; TOPSIS method

航空运输业是我国重要的战略性产业, 已逐步成为推动产业结构升级, 促进经济高质量发展的重要推手, 对经济的助力作用日益明显.而机场作为航空运输的门户, 是航空运输链中的一个重要环节.目前, 许多发达国家依托其机场的竞争优势, 大量吸引和分流我国的航空客源和货源.因此, 对我国机场竞争力进行分析和评价, 能够明确自身的优劣势, 从而不断进行改善和提升, 增强国际竞争力.

对机场竞争力的研究主要集中在评价指标和评价方法的选取.文献[1]通过航空运输能力、机场着陆费和开放时间等指标, 得出了主要亚太机场的航空货运竞争力排名.文献[2]选取机场的国际贸易、飞行频率、地理分布和机场等级4个指标分析了选取的13个亚太机场的竞争力.文献[3]认为机场品牌在东北亚地区的转运货物竞争中占有重要的地位.文献[4]首次使用了包括质量成分的DEA Malmquist指数, 对20家意大利机场管理公司在2006年的生产效率进行分析, 得出尽管意大利机场在基础设施方面具有可接受的质量水平, 但必须加强管理, 以便更好地实现机场的技术现代化和缩短旅客等候时间.文献[5]认为航空货运设施的性能改善可以创造竞争优势.

在国内, 文献[6]从8个方面出发建立了机场竞争力的评价指标, 并分别运用3种方法对选取的42个机场的竞争力进行评价, 最后采用Kendall协同系数检验法对3种方法的结果进行检验.文献[7]通过旅游机场的成长竞争力、规模竞争力、周转竞争力、吸纳竞争力、外延竞争力5个方面建立了15项评价指标, 并采用标准离差法、G1法与DEA法对我国22个机场进行评价研究.文献[8]认为发展规模是长江三角洲地区机场体系基础设施效率的主要因素.文献[9]选取我国6个上市机场为研究对象进行研究, 得出优质管理能够使机场效率得到提高.文献[10]认为机场的运营效率与腹地经济、机场规模、机场级别和一市多场(一个城市多个飞机场)4个因素息息相关.文献[11]通过采用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)方法计算出2001— 2005年间中国80家机场运行效率, 得出机场总体技术效率较低.文献[12]对我国的4个枢纽机场和亚洲其他国家的4个主要枢纽机场进行了评价分析, 得出我国机场运营效率偏低, 最后为了改善我国机场运营效率提出了一些建议.文献[13]从四个方面建立了12个中国空港可持续发展能力评价指标, 利用改进的组合权多层次评价方法分析所挑选出的6个机场, 得出我国空港可持续发展能力的综合排名.

已有文献采用的机场竞争力评价指标多而杂, 很多指标与竞争力的关联性不够强.采用的机场竞争力评价方法中, 主成分分析法把多个指标中的大部分信息浓缩到几个比较少的指标中, 会有一些信息没有被提取.模糊综合评价法在确定指标权重时主观性较强, 影响评价的科学性.本文作者选择的指标少而精, 能够体现评价的准确性.采用熵权TOPSIS法对我国36个机场竞争力进行评价分析, 一方面在确定权重时避免了主观因素, 另一方面逼近理想解的方法适合于横向数据的比较, 用于评价不同机场的竞争力较为科学有效.本文的研究对于明确影响机场竞争力的关键因素, 识别不同机场的优劣势, 制定航空业发展政策, 都具有一定的参考价值.

1 机场竞争力评价指标体系

依据指标的科学性、系统性、可比性准则, 从机场基础设施建设、机场运营规模、机场服务质量、机场交通地理条件4个方面建立了评价机场竞争力的10个指标, 如表1所示.

表1 机场竞争力评价指标体系 Tab.1 Evaluation index system of airport competitiveness

1)机场基础设施建设.

基础设施是机场赖以生存发展的基本条件, 对机场的服务能力、服务水平、发展速度等都产生较大的影响, 是影响机场竞争力的重要因素.

2)机场运营规模.

机场运营规模反映了机场的发展水平, 是影响机场竞争力的核心因素.

3)机场服务质量.

机场将优质的服务提供给旅客、货主和航空公司, 不仅能够为机场带来良好的形象以及品牌效应, 而且也带来了很高的商业价值, 创造出很好的社会效益.因此, 机场服务质量好坏也是影响机场竞争力的一个重要因素.

4)机场交通地理条件.

机场交通地理条件决定了机场的便捷程度, 机场交通地理条件越优越, 顾客选择该机场的几率越大.

2 国内机场竞争力评价模型

2.1 TOPSIS法简介

TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是逼近于理想解的方法, 它是一种广泛应用于效益评价、管理决策和比较分析等多个领域的多目标决策方法.该方法的基本思想是先找出正负理想解, 而后分别计算出各个评价对象与正负理想解的距离, 进而得出各个评价对象与理想解的相对接近度, 并以此排序^[14].

2.2 熵权法的基本原理

熵权法是确定指标权重的一种方法, 具有较强的操作性.熵权法的基本思想是依据评价指标变异程度的大小来确定权重.如果评价指标的熵值越小, 那么该指标在综合评价中越重要, 权重值越大^[15].

2.3 评价模型的建立

设所构建的国内机场竞争力评价模型包含 $m 个评价对象, n$ 个评价指标, 建立初始矩阵为

$F = [\begin{array}{l} f_{11} & f_{12} & \dots & f_{1 n} \\ f_{21} & f_{22} & \dots & f_{2 n} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ f_{m 1} & f_{m 2} & \dots & f_{mn} \end{array}] .$

1)构建标准化国内机场竞争力评价矩阵.将初始数据进行标准化处理, 正向标准化指标为

$l_{ij} = \frac{f_{ij}}{\max f_{ij}} (1)$

式中: f_ij 表示在第i个评价对象中的第j项指标的初始值(i=1, 2, 3, …, m; j=1, 2, 3, …, n).

逆向标准化指标为

$l_{ij} = \frac{\max f_{ij} - f_{ij}}{\max f_{ij}} (2)$

经标准化初始矩阵转化为

$L = [\begin{array}{l} l_{11} & l_{12} & \dots & l_{1 n} \\ l_{21} & l_{22} & \dots & l_{3 n} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ l_{m 1} & l_{m 2} & \dots & l_{mn} \end{array}] .$

2)国内机场竞争力评价指标权重的确定.第 $j$ 项指标的熵值 $t_{j}$ 计算公式为

$t_{j} = - \frac{1}{\ln m} \overset{m}{\sum_{i = 1}} y_{ij} \ln y_{ij} (3)$

式中: $y_{ij}$ 是第 $i$ 个评价对象中的第 $j$ 项指标的比重, 计算公式为

$y_{ij} = l_{ij} / \overset{m}{\sum_{i = 1}} l_{ij} (4)$

式中: $l_{ij}$ 为在第 $i$ 个评价对象中的第 $j 项指标的标准值, 0 \leq l_{ij}$ ≤ 1.

当 $y_{ij} = 0$ 时, $y_{ij} \ln y_{ij} = 0$ .于是各项三级指标权重的计算公式为

$W_{j} = e_{j} / \overset{n}{\sum_{j = 1}} e_{j} (5)$

其中

$e_{j} = 1 - t_{j} (6)$

式中: $e_{j}$ 表示第j项指标的效用值.

利用熵的可加性, 得出上层结构的权重值.具体过程为:将下层结构每类指标的效用值相加, 得到对应于上层结构的各类指标的效用值和 $H_{k},$ 则所有指标效用值的总和为

$H = \sum_{k} H_{k} (7)$

定义相应的二级指标权重计算公式为

$w_{k} = H_{k} ∕ H (8)$

3)构建加权决策评价矩阵.将 $l_{ij}$ 与 $w_{j}$ 相乘, 得到加权决策评价矩阵为

$\begin{array}{l} G = [\begin{array}{l} l_{11} w_{1} & l_{12} w_{2} & \dots & l_{1 n} w_{n} \\ l_{21} w_{1} & l_{22} w_{2} & \dots & l_{2 n} w_{n} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ l_{m 1} w_{1} & l_{m 2} w_{2} & \dots & l_{mn} w_{n} \end{array}] = \\ [\begin{array}{l} g_{11} & g_{12} & \dots & g_{1 n} \\ g_{21} & g_{22} & \dots & g_{2 n} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ g_{m 1} & g_{m 2} & \dots & g_{mn} \end{array}] . \end{array}$

4)确定正负理想解.假设 $g_{j}^{+}$ , $g_{j}^{-}$ 是在所有评价对象中第 $j$ 项指标的最大值和最小值, 国内机场竞争力的正负理想解分别是 $g_{j}^{+} =$ ( $g_{1}^{+}, g_{2}^{+}, \dots, g_{n}^{+}$ )和 $g_{j}^{-} =$ ( $g_{1}^{-}, g_{2}^{-}, \dots, g_{n}^{-}$ ).

5)计算评价对象与正负理想解的欧式距离.

$\begin{array}{l} R_{i}^{+} = \sqrt[]{\overset{n}{\sum_{j = 1}} {(g_{ij} - g_{j}^{+})}^{2}} (9) \\ R_{i}^{-} = \sqrt[]{\overset{n}{\sum_{j = 1}} {(g_{ij} - g_{j}^{-})}^{2}} (10) \end{array}$

6)计算各评价对象与理想解的相对接近度.

$V_{i} = \frac{R_{i}^{-}}{R_{i}^{+} + R_{i}^{-}} (11)$

式中: $V_{i}$ 值越大, 表示第 $i$ 个被评价的机场竞争力越强, 反之越弱.因此, $V_{i}$ 值大小的排序即为各个机场竞争能力评价强弱的排序.

3 实证分析

3.1 指标数据来源和研究对象

根据2.3节构建的评价指标, 选取了我国36个机场作为研究对象, 见表2.

表2 选取的36个研究对象 Tab.2 Selected 36 research objects

各个评价指标数据选自于中国民用航空局网站、《从统计看民航》、《全国民航航班运行效率报告》、《“ 十三五” 现代综合交通运输体系发展规划》, 以及各地统计公报等的2016年的相关数据.研究对象的选取根据中国民用航空局中地区管理局的划分办法将所选取的对象进行划分.

3.2 熵权TOPSIS的评价

根据确定评价指标权重的公式, 计算出各个指标的权重, 如表3所示.

表3 指标权重 Tab.3 Index weight

从表3可以看出, 在国内机场竞争力评价研究中, 机场运营规模指标占据着主要的地位.

加权决策评价矩阵, 见表4.国内机场竞争力的 $V_{i}$ 值和排名, 见表5.由表5看出, 36个机场中排前18位的地区分布为:东部地区11个, 中部2个, 西部5个.由此可以看出, 中西部机场竞争力明显弱于东部.尤其值得关注的是, 中部地区只有郑州和武汉两个城市入围前18名, 低于西部的数量, 中部崛起也刻不容缓.其实早在2009年国务院就发布了《促进中部地区崛起规划》等多个政策文件, 2016年又发布了《促进中部地区崛起规划(2016-2025年)》文件, 助力中部发展.

表4 加权决策评价矩阵 Tab.4 Weighted decision evaluation matrix

机场	d₁	d₂	d₃	d₄	d₅	d₆	d₇	d₈	d₉	d₁₀
北京首都国际机场	0.015 6	0.045 9	0.156 0	0.276 0	0.128 0	0.001 4	0.016 3	0.017 7	0.035 6	0.018 5
天津滨海国际机场	0.015 6	0.030 6	0.027 9	0.033 7	0.030 4	0.001 5	0.048 8	0.022 0	0.035 6	0.018 5
石家庄正定国际机场	0.010 4	0.015 3	0.011 9	0.006 2	0.014 5	0.001 5	0.068 3	0.014 2	0.017 8	0.011 1
太原武宿国际机场	0.010 4	0.015 3	0.016 3	0.007 0	0.017 5	0.001 7	0.065 0	0.021 9	0.017 8	0.011 1
大连周水子国际机场	0.010 4	0.015 3	0.025 2	0.021 2	0.027 0	0.001 6	0.048 8	0.023 0	0.035 6	0.014 8
沈阳桃仙国际机场	0.010 4	0.015 3	0.024 7	0.022 1	0.024 3	0.001 5	0.055 3	0.019 5	0.035 6	0.011 1
长春龙嘉国际机场	0.010 4	0.015 3	0.015 7	0.012 3	0.015 5	0.001 6	0.035 8	0.015 2	0.017 8	0.011 1
哈尔滨太平国际机场	0.010 4	0.015 3	0.026 9	0.017 7	0.025 8	0.001 5	0.048 8	0.014 9	0.017 8	0.014 8
上海虹桥国际机场	0.010 4	0.030 6	0.066 8	0.060 9	0.055 3	0.001 4	0.061 8	0.022 0	0.035 6	0.018 5
上海浦东国际机场	0.015 6	0.061 1	0.109 0	0.488 6	0.101 4	0.001 3	0.019 5	0.015 9	0.035 6	0.018 5
南京禄口国际机场	0.015 6	0.030 6	0.036 9	0.048 5	0.039 7	0.001 4	0.039 0	0.013 9	0.035 6	0.011 1
杭州萧山国际机场	0.015 6	0.030 6	0.052 2	0.069 3	0.053 0	0.001 4	0.045 5	0.017 0	0.017 8	0.011 1
宁波栎社国际机场	0.010 4	0.015 3	0.012 9	0.015 2	0.013 4	0.001 4	0.055 3	0.022 3	0.017 8	0.011 1
合肥新桥国际机场	0.010 4	0.015 3	0.012 2	0.008 3	0.013 5	0.001 5	0.052 0	0.015 3	0.017 8	0.011 1
厦门高崎国际机场	0.010 4	0.015 3	0.037 6	0.046 6	0.038 8	0.001 4	0.058 5	0.022 3	0.017 8	0.014 8
福州长乐国际机场	0.010 4	0.015 3	0.019 2	0.017 3	0.020 6	0.001 4	0.055 3	0.010 6	0.017 8	0.011 1
济南遥墙国际机场	0.010 4	0.015 3	0.019 2	0.014 2	0.021 2	0.001 6	0.045 5	0.015 9	0.017 8	0.011 1
青岛流亭国际机场	0.010 4	0.015 3	0.033 9	0.032 8	0.035 6	0.001 5	0.055 3	0.018 4	0.017 8	0.011 1
南昌昌北国际机场	0.010 4	0.015 3	0.013 0	0.007 2	0.014 0	0.001 6	0.048 8	0.016 6	0.017 8	0.011 1
广州白云国际机场	0.015 6	0.045 9	0.098 7	0.234 6	0.091 9	0.001 5	0.009 8	0.016 6	0.035 6	0.018 5
深圳宝安国际机场	0.015 6	0.030 6	0.069 3	0.159 9	0.067 3	0.001 6	0.045 5	0.015 2	0.035 6	0.018 5
长沙黄花国际机场	0.010 4	0.015 3	0.035 2	0.018 5	0.035 5	0.001 5	0.045 5	0.015 9	0.035 6	0.011 1
三亚凤凰国际机场	0.010 4	0.015 3	0.028 7	0.012 3	0.024 2	0.001 5	0.055 3	0.021 6	0.017 8	0.007 4
海口美兰国际机场	0.010 4	0.015 3	0.031 1	0.021 1	0.028 6	0.001 5	0.035 8	0.020 2	0.017 8	0.011 1
桂林两江国际机场	0.015 6	0.015 3	0.011 0	0.003 8	0.012 1	0.001 7	0.061 8	0.016 6	0.017 8	0.007 4
南宁吴圩国际机场	0.010 4	0.030 6	0.019 1	0.014 9	0.019 9	0.001 5	0.058 5	0.013 1	0.017 8	0.011 1
武汉天河国际机场	0.010 4	0.030 6	0.034 3	0.024 9	0.037 1	0.001 5	0.045 5	0.017 7	0.017 8	0.014 8
郑州新郑国际机场	0.015 6	0.030 6	0.034 3	0.064 9	0.037 6	0.001 5	0.032 5	0.017 7	0.017 8	0.014 8
成都双流国际机场	0.015 6	0.030 6	0.076 1	0.086 9	0.067 5	0.001 7	0.006 5	0.020 9	0.017 8	0.014 8
重庆江北国际机场	0.010 4	0.030 6	0.059 3	0.051 3	0.058 5	0.001 7	0.000 0	0.019 8	0.035 6	0.014 8
昆明长水国际机场	0.015 6	0.030 6	0.069 4	0.054 4	0.068 8	0.001 7	0.013 0	0.017 9	0.017 8	0.014 8
丽江三义国际机场	0.005 2	0.015 3	0.011 2	0.001 3	0.011 2	0.001 7	0.061 8	0.015 9	0.017 8	0.007 4
贵阳龙洞堡国际机场	0.010 4	0.015 3	0.025 0	0.013 6	0.027 2	0.001 5	0.061 8	0.022 3	0.017 8	0.011 1
西安咸阳国际机场	0.015 6	0.030 6	0.061 1	0.033 2	0.061 5	0.001 8	0.035 8	0.017 7	0.017 8	0.014 8
兰州中川国际机场	0.010 4	0.015 3	0.018 0	0.008 4	0.019 2	0.001 7	0.042 3	0	0.017 8	0.011 1
乌鲁木齐地窝堡国际机场	0.010 4	0.015 3	0.033 4	0.022 4	0.034 3	0.001 6	0.019 5	0.020 6	0.017 8	0.014 8

表4 加权决策评价矩阵 Tab.4 Weighted decision evaluation matrix

表5 国内机场竞争力计算结果及排序 Tab.5 Calculation results and sorting of domestic airport competitiveness

机场	$V_{i}$ 值	排名	机场	$V_{i}$ 值	排名
上海浦东国际机场	0.874 3	1	石家庄正定国际机场	0.119 4	19
北京首都国际机场	0.604 1	2	太原武宿国际机场	0.118 9	20
广州白云国际机场	0.496 1	3	长沙黄花国际机场	0.114 8	21
深圳宝安国际机场	0.349 3	4	大连周水子国际机场	0.114 5	22
成都双流国际机场	0.229 1	5	南宁吴圩国际机场	0.113 4	23
上海虹桥国际机场	0.208 2	6	三亚凤凰国际机场	0.112 9	24
杭州萧山国际机场	0.190 8	7	桂林两江国际机场	0.110 6	25
昆明长水国际机场	0.184 5	8	丽江三义国际机场	0.108 5	26
重庆江北国际机场	0.163 7	9	宁波栎社国际机场	0.107 7	27
西安咸阳国际机场	0.159 6	10	福州长乐国际机场	0.106 4	28
郑州新郑国际机场	0.156 4	11	哈尔滨太平国际机场	0.104 4	29
厦门高崎国际机场	0.156 1	12	海口美兰国际机场	0.096 6	30
南京禄口国际机场	0.143 4	13	合肥新桥国际机场	0.096 3	31
青岛流亭国际机场	0.133 4	14	济南遥墙国际机场	0.092 8	32
天津滨海国际机场	0.131 2	15	南昌昌北国际机场	0.091 9	33
贵阳龙洞堡国际机场	0.122 3	16	乌鲁木齐地窝堡国际机场	0.089 3	34
武汉天河国际机场	0.120 1	17	兰州中川国际机场	0.079 8	35
沈阳桃仙国际机场	0.119 7	18	长春龙嘉国际机场	0.074 7	36

表5 国内机场竞争力计算结果及排序 Tab.5 Calculation results and sorting of domestic airport competitiveness

从典型机场竞争力分析看, 2016年上海浦东国际机场的相对接近度 $V_{i}$ 值最大, 因此该机场竞争力排名第1.紧随其后的是北京首都国际机场和广州白云国际机场.西安咸阳国际机场位列第10位, 郑州新郑国际机场和武汉天河国际机场分别排名第11和第17, 长春龙嘉国际机场排名最为靠后.上海浦东国际机场和北京首都国际机场之所以能排在前两名, 是因为机场旅客吞吐量、机场货邮吞吐量、飞机起降架次等指标都位于待评价机场的前列, 而且机场所在城市都是国际化大都市.广州白云国际机场的跑道数量和航班放行正常率较高, 但是机场运营规模中的3个指标不及上海浦东国际机场和北京首都国际机场, 因此白云机场位列第3.西安咸阳国际机场航班放行率在所评价机场中排名第一, 但是其机场旅客吞吐量和机场货邮吞吐量排名分别是第8和第14, 而且该机场没有机场轨道交通, 综合其排名处于第10位.虽然郑州国际机场的机场货邮吞吐量比西安咸阳国际机场高, 但是其他的评价指标都不如西安咸阳国际机场, 因此该机场排在西安咸阳机场后面, 位列第11位.武汉天河国际机场的机场货邮吞吐量比郑州国际机场低, 而且相差较大, 其他指标数据相差不大, 因此武汉天河国际机场竞争力排在郑州国际机场之后, 位列第17.而长春龙嘉国际机场的机场旅客吞吐量、机场货邮吞吐量以及航班放行正常率指标都较低, 因此排名最为靠后.

本文与文献[6]的机场竞争力排名结果对比见表6.排名差异的原因可归于以下4点:

表6 部分机场竞争力排名对比 Tab.6 Comparison of competitiveness rankings of some airports

1)文献[6]排名截至2012年, 近几年来上海浦东国际机场各项指标增长较快, 例如 2016年货邮吞吐量为北京首都国际机场的1.8倍, 因此本文排名上海浦东国际机场超过北京首都国际机场.

2)文献[6]选取的指标中部分与竞争力间接相关, 比如旅游收入、第三产业比重、外贸依存度、人均可支配收入等, 这些指标广州明显弱于上海, 因此文献[6]的排名中上海虹桥高于广州白云; 本文选取的指标都是与竞争力直接相关的关键指标, 2016年广州白云国际机场旅客吞吐量为上海虹桥国际机场的1.48倍; 货邮吞吐量为上海虹桥国际机场的3.85倍, 因此本文排名广州白云高于上海虹桥国际机场.

3)2016年深圳宝安国际机场的旅客吞吐量、货邮吞吐量和飞机起降架次分别是上海虹桥国际机场的1.04倍、2.63倍和1.22倍, 因此本文排名深圳宝安国际机场高于上海虹桥国际机场.

4)文献[6]的排名截至2012年, 近几年来杭州萧山国际机场各项指标增长较快, 2016年其核心指标在36个机场的排序中都比较靠前, 因此其综合排名上升较快.

4 结论

1)从竞争力排名结果上, 中西部机场竞争力明显弱于东部机场.特别是中部地区, 只有郑州和武汉两个城市入围竞争力前18名, 低于西部的数量, 关于“ 中部塌陷” 的提法有一定的现实依据, 促进中部崛起刻不容缓.因此, 随着国家“ 一带一路” 战略、中部崛起规划、新一轮西部大开发战略的实施, 我国应该加大对中西部机场的扶持力度.

2)从机场竞争力评价指标权重上, 决定机场竞争力的核心指标有货邮吞吐量、旅客吞吐量、飞机起降架次、跑道数量和机场投诉件数.因此, 要想提高机场竞争力, 必须加强机场基础设施建设, 特别是增加跑道数量.跑道数量不足已成为许多机场发展的最主要瓶颈.目前我国大多数机场没有专用的货运跑道, 客机和货机混用, 造成利用率下降.另一方面, 机场投诉件数等服务质量指标也严重影响机场竞争力, 我国机场需要提升服务质量, 提高客户满意度.

3)熵权TOPSIS法是机场竞争力评价的有效方法.熵权TOPSIS法是一种主观赋权法, 在确定权重时候避免了主观因素, 使各个指标的权重更加具有准确性.该方法适合横向数据的比较, 用于评价不同机场的竞争力较为科学有效.

参考文献

文献列表

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... 本文与文献[6]的机场竞争力排名结果对比见表6 ...

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