关于京津冀区域主要机场间的虹吸效应

CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2019·中国科技信息2019年第22期航空航天◎DOI：10.3969/j.issn.1001- 72.2019.22.010可实现度可替代度行业曲线linkappraisementindustry影响力真实度中国民航信息网络股份有限公司point行业关联度本文针对京津冀区域内民航旅客出行的现状，提出了京津冀区域内主要机场间存在虹吸效应的观点。对于研究民航业在本区域内的布局，以及用统计学方法定量研究虹吸效应有一定的借鉴作用。丁景德 关于京津冀区域主要机场间的虹吸效应研究背景和意义效应进行的评价中，多数学者更偏向于定性研究，在为数不党的十九大报告提出了“实施区域协调发展战略”，并多的定量研究中，有学者通过Logit回归模型建立虹吸效应把它作为“贯彻新发展理念，建设现代化经济体系”的重要影响下中小机场旅客关于直飞和空铁联运两种出行方式的市举措，推动京津冀协同发展是作出的重大决策部署。京场占有率模型，但回归参数的选择可能对虹吸效应的验证与津冀区域内交通运输业的发展不平衡是制约区域一体化发展评价产生一定的影响。的重要因素，交通也成为了京津冀协同发展的重点领域，没综上所述，本研究对虹吸效应与机场虹吸效应给出定义。有交通一体化，就没有京津冀一体化。作为交通运输业重要虹吸效应，即相对优势地区，由于自身资源要素的聚集，而组成部分的民航业，具有信息化水平和数据集中度高的特点，对周边地区或相关地区（相对劣势地区）的要素产生降低的利用有关大数据技术，对京津冀区域的民航数据进行分析，作用，且劣势地区要素的降低将回流至优势地区，对优势地进而可以发现京津冀区域内主要机场间的虹吸效应。区产生积极的影响。许多研究中涉及的负向溢出效应，主要在当前京津冀协调发展的大背景下，机场间虹吸效应的指优势地区使劣势地区的要素降低的作用，但劣势地区减少研究具备以下意义：一是本研究以京津冀区域内民航大数据的要素并不完全回流至优势地区，且并未完全产生积极的影为支撑，为研究民航业在本区域内的布局提供参考。此外，响。因而，本研究中定义的虹吸效应与其他研究中的负外部作为京津冀区域综合交通枢纽的北京大兴国际机场即将通效应或负的溢出效应并不完全等同。航，本研究会为分析新机场对区域内其他机场带来的影响提基于上述定义，机场的虹吸效应主要表现在对客流量的供参考。二是在研究方法上，本研究利用某主流航空旅客服吸引上，这既包含一部分城市本身具备的虹吸效应，如旅游务平台特有的民航大数据，运用有关统计学方法，定量对机资源、商业资源、居住资源等引起的客流量变化，也包含机场群之间的虹吸效应进行分析，证明了虹吸效应的存在，及场本身的虹吸效应，如优势地区的开通航线个数与航班频率不同机场之间的虹吸力关系。研究中可靠的样本数据突破了以及票价等。尽管各种影响因素相互作用，如客流量多会引虹吸效应研究中常规的案例分析及定性分析方法的，这起航班频率的增加和票价浮动，但最终作用力会形成了一个将会对未来该领域的研究提供参考。相对的稳态。因而，本研究将对研究变量进行适当控制，但并不需要将城市本身对虹吸效应排除在外，主要研究在相对理论分析与研究假设稳态中虹吸效应的体现。区域经济及区域交通理论的研究方向与重点是区域内各由于京津冀区域内的九个机场中，北京首都国际机场、部分之间的相互关系与作用力。 对于虹吸效应，学术领域并北京南苑机场、天津滨海国际机场和石家庄正定国际机场未给出严格的定义，也没有与产业集聚效应和溢出效应等概年吞吐量均超500万以上，而其他五个机场吞吐量均不足念进行比较和区分，有的学者认为城市“虹吸效应”，即核百万。因而，本研究以某主流航空旅客服务平台提供的大数心城市、中心城市、大城市、具有优势地位的城市，能够将据为基础，选取2018年在京津冀区域内上述四大主要机场周边城市、中小城市和小城镇的资源要素吸引过来，也有的乘坐过民航客机的居民为样本，尽量消除主观因素的影响，学者认为负向溢出效应类似区域经济学中大城市吸收周边地说明与验证虹吸效应的存在，最终展示出虹吸效应的大小。 区投资的虹吸效应。同时，在验证虹吸效应的存在及对虹吸本研究的前提与假设包括：一是京津冀区域的居民，面-37-◎航空航天

中国科技信息2019年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2019

表3

本地乘坐

异地乘坐

合计归属地－北京5392013 * 0.68 = 36907875392013 * 0.32 = 17012265392013归属地－天津2474382 * 0.68 = 16936932474382 * 0.32 = 78062474382归属地－河北

5786815 * 0.68 = 3961026

5786815 * 0.32 = 18257

5786815合计

9345506

4307704

13653210

对上述四大主要机场共同的航线时，若无外界作用力，如票本研究使用卡方检验（或称x2检验）来检验京津冀地价、航班频次、交通便利程度等的吸引，选择本地乘坐飞机区三个归属地的乘客在本地或异地乘坐航班的选择上是否有的概率应多于异地乘坐飞机。尽管各地区人数不同，但其选显著性差异，计算公式为：

择本地乘坐飞机与异地乘坐的构成比应差异不大，较为均衡。二是京津冀区域的居民，大概率优先选择上述四大主要机场为出行选择，忽略周边其他城市机场的影响。

其中，A为实际值（观察值），T为理论值（期望值），x2用于衡量实际值与理论值的差异程度，x2值越大，表示不模型构建与分析

同归属地的乘客与选择本地或异地乘坐航班的相关程度也越1.数据来源与处理方法

大。

在某主流航空旅客服务平台2018年旅客出行数据中，原假设为：京津冀地区三个归属地的乘客与在本地或异通过对旅客身份证号归属地，各地区出港人数的划分与统计，地乘坐航班不具有相关性。通过对表2分析，可以得出京津最终得出北京、天津、河北三地区居民2018年在四大机场冀三地乘客选择本地航班出行的概率为0.68，选择异地航班共有航线下的选择数据。在统计共有航线时，共有航线的航出行的概率为0.32，形成理论值为表3。

班量全年若少于12条，则去除。最终，京津冀四地区，共用卡方公式计算x2=5533216，用自由度2（（行数－1）有航线合计27条，到达地机场及三字代码分别为：广州白*（列数－1））查询卡方分布的临界值表，显著性水平约为0，云机场（CAN）、昆明机场（KMG）、深圳机场（SZX）、所以京津冀地区三个归属地的乘客与在本地或异地乘坐航班呼和浩特机场（HET）、兰州机场（LHW）、海拉尔机场（HLD）、不具有相关性的假设不成立，即京津冀地区三个归属地的乘大连机场（DLC）、三亚机场（SYX）、哈尔滨机场（HRB）、客与在本地或异地乘坐航班的选择上具备显著性差异，具有海口机场（HAK）、上海虹桥机场（SHA）、厦门机场（XMN）、统计学意义。

宁波机场（NGB）、银川机场（INC）、烟台机场（YNT）、3.虹吸效应分析

乌鲁木齐机场（URC）、连云港机场（LYG）、武当山机上述检验表明，在京津冀四大机场具备共有航线的情况场（WDS）、长沙机场（CSX）、上海浦东机场（PVG）、下，京津冀三地区的居民依然对本地或异地机场的选择出现成都机场（CTU）、包头机场（BAV）、盐城机场（YNZ）、较大差异，表现出三地各机场之间不均衡的相互作用力，由榆林机场（UYN）、鄂尔多斯机场（DSN）、牡丹江机场于这种相互作用力即对客流量的吸引对于交通运输业属于积（MDG）、武汉机场（WUA）。

极的影响，因而可以说明机场间的虹吸效应是存在的。

基于所有身份证归属地为京津冀地区，且在四大机场乘在表1和表2的基础上，可以得到京津冀区域内各属地坐这27条共有航线的乘客量为样本量，各机场出港乘客量乘客选择不同机场的出行比例，见表4。

如表1所示：

表4

表1

北京机场

天津机场河北机场合计出港机场及三字码北京乘客天津乘客河北乘客北京乘客97.65%1.88%0.47%100%北京首都国际机场（PEK）495818834388322053天津乘客14.90%84.47%0.63%100%北京南苑机场（NAY）30734224707227248河北乘客

42.88%

22.74%

34.38%

100%

天津滨海国际机场（TSN）10148120902291315767通过对表4的分析，可以得出以下结论：一是北京机场石家庄正定国际机场（SJW）

25002

15563

19747

的虹吸力最强，近98%的北京乘客优先选择本地乘坐飞机，将北京首都国际机场和南苑机场的旅客数合并后，各归约43%的河北乘客和约15%的天津乘客会选择在北京乘坐属地本地与外地乘坐分布如表2所示：

飞机；二是天津机场对河北乘客具备相当的虹吸力，但对北表2

京乘客的虹吸力非常有限，约85%的天津乘客选择在本地

本地乘坐

异地乘坐合计乘坐，约23%的河北乘客也会选择在天津乘坐飞机，但只归属地－北京526553012835392013有不到2%的北京乘客会选择在天津乘坐飞机；三是河北机归属地－天津20902293841532474382场基本不具备虹吸力，只有约35%的本地乘客以及0.5%归属地－河北

1974737970685786815左右的北京和天津乘客会选择在河北乘坐飞机。不难看出，合计

9345506

4307704

13653210

以上京津冀区域内主要机场间的虹吸效应的分析与三地的经2.统计检验

济社会发展水平相一致。

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