中国航天产业市场势力及其影响因素

原文作者 Qiong Zhang Hangjun Yang Qiang Wang

单位：安徽师范大学 对外经济贸易大学

摘要：本文首先采用勒纳指数衡量中国航空公司的市场势力，然后究其决定因素。我们的实证结果表明，中国航空业存在一定的市场势力。中国航空业的三个主导运营商中，中国国航具有最强的市场影响力，而中国东方航空公司最弱的，中国南方航空公司的市场势力介于两者之间。除此之外，市场势力的强弱还随着市场所在区域显著变化，中国东北地区最强，其次是东部和西部地区，中部地区为最弱。研究还发现类似于美国航空市场发现的枢纽溢价效应。分析表明，在中国航空市场的竞争中，高速铁路和廉价航空公司的存在，收入水平，人口规模，季节性和竞争性的航空公司的数量都是市场势力的主要决定因素。

关键词：市场势力：中国航空业；勒纳指数：市场势力决定因素

1. 介绍

在过去的30年，中国的航空业经历了巨大的增长，全年航空客运量增长了约17％。自2005年以来，中国已成为世界第二大航空运输市场（仅次于美国）。据国际航空运输协（IATA）的预测，在未来的20年，中国航空市场将继续保持一个较缓慢的增速。同时，根据中国国家统计局的统计，航空运输是中国三大主流城际运输方式（公路，铁路，航空）中增长速度最快的一种模式，比重逐年稳步上升。

前所未有的增长在很大程度上归功于一系列政策改革，而这些政策这已经改变了中国航空市场。 以2002年10月为例，该行业出现了重大整合。中央政府将10家国有航空公司合并为三家航空公司：中国国际航空公司，中国东方航空公司，中国南方航空公司（所谓的“三巨头”）。这三家公司作为国家干线运营商，而一些地方航空公司和一些私人经营的航空公司提供或多或少的“边缘”载体。此外，已经制定一系列政策以促进市场的改革和发展。 例如，2004年，作为行业监管机构的国家发改委（NDRC）和中国民用航空总局（CAAC）实施了“国内航空运输的价格改革方案”。根据新政策，定价模式从直接管理转变为间接管理，遵循政府监管机构确定的基准价和浮动区间，而航空公司在指定范围内确定它们的价格。由此和其他监管政策变化的结果，中国的航空业已经得到显著解放。

在过去的三十年中，经过快速发展，政府正在考虑是否和如何进一步以市场为导向进行政策改革。对改革及其在促进中国航空公司的竞争效益方面有两个非常不同的看法。一种观制定和执行政策的结果。另一种观点是，以市场为导向的改革并没有有效地削弱了国有航空公司的市场竞争力。因此，它们没有促进了市场的有效竞争。

本文的主要目的有两个：（一）提供中国航空业的市场势力实证分析;（二）调查了这种市场势力的决定因素。我们相信对中国航空业和个别航空公司的市场势力大小的定量测量会为我们做出合理的决策提供坚实的基础。然而，在快速变化的环境中，该目标难以实现。一方面，私人航空公司和低成本航空公司相继开通一些重要的和高利润航线。例如，春秋航空，在中国唯一认可的LCC，已正式收到了北京至上海航线的运营商资格，这条航线是全国最繁忙的航线。自2008年以来，2011年10月的高速铁路服务也已经在不同的城市开业。这些发展都暴露了航空公司与巨大的竞争压力。在另一方面，继续积极进行企业重组。例如，在2010年1月中国东方航空（“MU”，这是由国际航空运输协会指定的运营商的两个字母代码）和上海航空（国内最大的运营商）合并，深圳航空（第五大国内航空公司）于2010年3月被中国国航（“CA”）收购。“三巨头”在国内市场占有率已提高，而这又为他们占领市场、减少竞争的增加了可能性。

我们的研究结果表明，中国航空业存在一定的市场势力。其中三大国有航空公司，中国国际航空公司的市场能力是最强的，而中国东方的市场影响力是最弱的，中国南方的市场势力介于两者之间。从地域角度看，中国的东北地区被证明具有最强的市场影响力，而中部地区最弱。此外，高铁（HSR），低成本的航空公司，收入水平，人口规模，季节性和竞争的航空公司数量的存在被认为是该行业的市场势力的主要决定因素。 我们的分析进一步表明，机票的决定因素与市场势力的决定因素不是完全一致的。

本文的结构如下：第2节提供了文献回顾；第3节介绍相关的市场势力测量的理论模型和数据采集；第4节提供了市场势力的估计结果；第5节分析了市场势力的解释因素。最后，第6节提供了总结性发言。

1. 文献综述

实证产业组织经济学家一直在关注市场势力和市场竞争力的测量。集中度指标，如市场集中度（CR）和赫芬达尔 - 赫希曼指数（HHI）常常用来衡量航空公司的市场竞争。 Belobaba和Acker （1994）研究了美国前100个市场和在市场中占了主导地位的城市的集中度。他们确定了美国国内航空业的竞争力最初是很强的但是在他们调查期间却渐渐减弱。一些学者根据价格的变化解释市场势力的强弱。Barla（2000）分析了价格和公司规模的不平等（FSI）之间的关系，结果显示，在美国航空市场的市场势力和FSI之间的U型关系。Fischer and Kamerschen （2003年a）采用Rosse–Panzar检验和横截面定价回归方程估计美国航空业的市场势力。Luo and Lee (2010)提出了“超垄断”的证据，通过分析在美国市场集中度和机票的变化。

从市场集中度，产品差异化和进入壁垒的观点， Ma (2004)和Zheng 和 Li (2011)认为，中国航空业最好定性为寡头垄断。通过分析平均票价的变化，2002年在MU的枢纽到枢纽网络兼并后，Zhang 和Round (2009)测算了市场势力。然而，在中国市场上利用这些测量的竞争程度的方法存在不足。。首先，市场集中度指标被用来描述整个行业的市场竞争，这些作者无法衡量单个企业的市场势力。在中国，不同的航空公司的市场地位和利润是不同的，行业层面上的市场势力不一定反映每家公司的市场势力。其次，他们也忽略了来自其他运输方式的潜在竞争。中国拥有世界上最先进的高铁网络，这对民航的生存和发展构成了显著挑战。第三，价格变化与市场势力的变化不是完全一致的。因此，价格水平并不能完全反映市场势力的实力。Zhang and Round (2009)没有分析CA-该国最重要的航空承运人;正因为如此，他们的研究不能完全反映整个中国市场。

勒纳（1934）提出的“垄断势力的程度”，这被称为勒纳指数。该指数显示，价格与边际成本之间的差距代表着市场势力和市场竞争程度的偏差。Feinberg (1980)发现，勒纳指数提供了比卖家集中度更好的关于市场势力分配的指导。 Kim and Esmeralda (1986)报道，勒纳指数在解释跨国公司的超额市场价值有显著贡献。通过评估发电企业，Yang（2005）表明，勒纳指数能够反映市场势力的本质。他们还发现，CR指标不能准确判断市场势力。勒纳指数已广泛应用于许多行业，如银行和金融业（Maudos and Nagore, 2005, Oliver et al., 2006, Ariss, 2010 and Nguyen et al., 2012），电力行业（Kamerschen et al., 2005, Chang, 2007 and Bosco et al., 2012），铝工业（ Lindquist, 2001），铁路市场（ Ivaldi and McCullough, 2007），煤炭市场（Wolak and Kolstad, 1988），咖啡市场（ Lopez and You, 1993），肉类加工业（Paul, 2001），通讯行业（ Kahai et al., 1996.），和天然气市场（ Newbery, 2008）。

然而，在航空业只有少数研究适用勒纳指数来分析市场势力。Fischer and Kamerschen （2003）估计美国29家机场的勒纳指数，强调航空公司在每个机场对市场有相当程度的势力。 Kutlu and Sickles (2012)使用动态效率调整的勒纳指数估计美国航空公司在两个城市间的市场势力。勒纳指数将成为评估中国航空公司在一级航线上的市场势力的好措施。基本上，民航总局仍在控制运行和航线分配的权利，目前在中国航空业分配路线的基本规则是“先到先得”。国家拥有大部分的航空公司，这些航空公司从国家或地方政府获得强有力的支持。其结果是，通过降低价格（或其他策略）将竞争者赶出市场。虽然吸引人，现在却没有发表的文章使用勒纳指数的方法来研究中国航空业的市场势力。本文将会填补这一空白。本文还将进一步调查这些估计指数背后的决定因素，从而透彻的理解中国航空市场的竞争。

1. 勒纳指数测度及数据选取

勒纳指数一般如下表示：

其中P是所考虑的产品或服务的价格，和MC是边际成本。航空业中，勒纳指数可表示为：

其中，Likt是航空公司i的以路线K、t期的勒纳指数，Pikt是航空公司i的路线K、t期每位乘客价格，并且MCikt对应的边际成本。 Likt范围从 0到1，值越大，表明企业i的路线K、t期具有很强的市场势力，而0表示完全竞争（即P = MC）。表示的需求作为eta;的价格弹性，它是简单的显示，勒纳指数由下式给出：（ⅰ）L = 1 /eta;为垄断; （二）Likt = sikt /eta;下的古诺竞争，其中sikt是i企业的路线K、t期在市场中所占份额的市场份额;（iii）Likt = 0下的完全竞争。

勒纳指数以价格和边际成本进行估计。但是票价数据复杂，每一个载体，一个航班可以有许多不同的座位类，即头等舱，商务舱和经济舱，随着最后一类包括各种价格折扣。许多学者（e.g., Bailey et al., 1985, Morrison and Winston, 1986, Morrison and Winston, 1995, Brander and Zhang, 1990, Brander and Zhang, 1993, Melville, 1998 and Alderighi et al., 2012）使用了平均价格作为路线上的价格;这个价格是从计算乘客数量的加权平均值。公式如下：

其中Pi是客舱I类的价格，Numi是乘客在机舱-i类的数目。平均价格AVEO将被用来计算我们的勒纳指数。

在计量经济学的帮助下，在两个步骤中实现：首先，通过构建一个超越对总成本函数，第二，估计航空公司在特定路线的边际成本。Fischer and Kamerschen (2003b)和 Mizutani (2011）使用这种方法估计不同的航空公司的边际成本。一个先决条件为使用这种方法的是所考虑的成本函数的定义。然而，对于不同的作者的不同选择是影响总成本的主要因素。由于他们的个人喜好进行的计量模型和数据可用性的选择。由于基础数据（如员工的平均年薪）在中国不向公众提供，这种方法不能在本研究中应用。

Brander 和Zhang, 1990 、 Brander 和Zhang, 1993 为每个航空公司为具体路线提出另一个估算边际成本的方法。他们在t期定义航空公司i的边际成本路线K：

MCikt=cpkit(Dk/AFLit)minus;theta;Dk，

其中的Dk是路线的距离，AFLit是由载波i在周期t飞行的平均距离，cpkit是在周期t内每载波i的乘客公里（公里）的成本，和theta;是未知参数的成本函数，其范围由这种方法需要从0到1的数据在中国是相对容易获得，和航空公司的边际成本可以通过这种方法在路径级来计算。此外，能够避免成本函数规范的不确定性，并有计算的边际成本对所有样品的航空公司的一个一致的方式。一些研究（e.g., Brander and Zhang, 1993, Oum et al., 1993, Murakami, 2011 and Zhang et al., 2013）用这个方法估算运营商的路由专用边际成本。我们将使用相同的方法来估算边际成本。

用于本文的数据是中国的“三巨头”在2010年1月1日至2011年12月31日，一季报，一级路线，共有93个路线的数据进行了分析，包括北京，上海之间的航线，以及广州，来自这三个特大城市到所有省会城市的航线（除拉萨，首都西藏）和副省级城市。运营商可能只具备市场势力的时候，他们占据了一定的市场份额。类似于Borens

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