摘 要 运用CCR_DEA模型从相对效率分析、规模效率分析评估中国航空运输历年的运营绩效。SUP_DEA模型对同一类型的各决策单元（DMU）的相对有效性进行评定、排序，从而为决策者提供重要的管理决策信息。这种方法能有效处理多种投入、多种产出指标时的评价问题。
关键词 航空运输；运营绩效；DEA
中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0118-02
1 运营绩效评价的DEA模型构建
1978年著名运筹学专家A.Charnes和W.W.Cooper等学者在“相对效率评价”概念的基础上提出DEA方法为数据包络分析一种新型的系统分析方法。这种新型的分析方法充分结合了运筹学、管理学与数理经济学等。其中CCR_DEA模型和SUP_DEA模型是DEA方法理论体系中最具有代表性的DEA模型。
1.1 CCR_DEA方法的模型及其基本理论
设立决策单元格n个，其中每一个单元格中都含有m种不同类型的投入指标X与t种不同的产出指标Y，其效率评估为CCR模型为：
（1）
1.1.1 相对效率分析
一般而言，可以通过以评价决策单元的绩效输入、输出指标的技术效率与规模效率两种效率值，来判断评价决策单元是否具有效率。其中技术效率与纯粹技术效率之比为规模有效。
1）其中、、、为模型的最优解，若，并且时，决策单元DEA有效，即其形成的有效前沿面为规模收益不变，且DMU为规模且技术有效。
2）若，并且或者时，决策单元的DEA弱有效，因此得出将量投入到这个决策单元中减少而保持产出不变。或是在保持投入量不变的情况下增加的产出。
3）若或者，则认为决策单元DEA无效。
1.1.2 规模效率分析
规模收益可用=1作为分界，分为规模收益固定、规模收益递增、规模收益递减等三种情形，分别表示在最适合的规模状态下生产，在小于最适合的规模状态下生产和在大于最适合的规模状态下生产，并据此来判定各决策单元的规模收益情况。
令，当时，称DMU规模有效，时，规模收益递增，反之递减。
1.2 SUP_DEA方法的模型及其基本理论
由于CCR_DEA模型没有办法将决策单元和绩效差异惊醒有效的区分开。因此Yao Chen （2004）通过SUP_CCR_DEA模型对DMU的绩效差进行有效的识别。通过在SUP_CCR_DEA模型对有效单元格之间的绩效差进行识别评估后得到有效的排序。在进行第个决策单元绩效评价时，将第个决策单元排除在外，而将DEA_CCR模型包含在单元内，这是SUP_CCR_DEA模型的基本思想。一个有效的决策单元可以在绩效保持不变的情况使其投入按比率增加。而且此方法尚未在航空运输业得到应用。其模型如下：
1.3 航空运输生产运营绩效评价的DEA模型构建
1.3.1 模型构建的基本思想
从系统论的观点出发，对于航空运输生产模式可以看作是一个多输入多输出的复杂系统。在如此复杂的产业运营绩效中DEA模型是一个非常好的评价方式。以系统的投入与产出作为中国航空运输生产的绩效评价的出发点。为的到绩效中的最大值以及权重的最优结果需要对每一个单元在评价中都进行相应的优化。尤其重要的是，可以证明决策单元的最优效率指数与输入量及输出量量纲的选取无关，即无需统一量纲。
1.3.2 航空运输生产绩效评价的DEA模型
由于航空运输的特殊性以及评价目的和选择指标的要求不同，因此设置以及输入的指标分别是：正驾驶员人数、飞机数、燃油消耗量；输出指标为：航线里程、旅客周转量、货邮周转量来衡量。
本文在输出指标的选择上，并没有选择诸如营业收入，净利率等盈利性指标作为输出指标，因为航空运输业并不以盈利为目标，他是国家的基础产业，应对以提供服务的数量和质量为衡量指标。如果是评价航空公司的运营绩效，则必须要以盈利性指标为评价指标，因为企业的使命就是追求资产最大化。
综上所述，把正驾驶员人数、飞机数、燃油消耗量作为输入项，把航线里程、旅客周转量、货邮周转量作为输出项，代入（1）式和（2）式可得到航空运输生产绩效评价的CCR_DEA模型和SUP_DEA模型建立。
2 中国航空运输业历年运营绩效的实证分析
2.1 数据准备
文中通过对1900年到2005年航空运输业的运营情况的实际分析以及评价的原始数据来源统计看民航和文献。
2.2 SUP_DEA模型求解
根据原始数据，运用SUP_DEA模型，利用Lingo软件计算求出模型的结果如表1所示。
2.3 CCR_DEA模型结果分析
2.3.1 相对效率分析
从表1的评价结果可以看出，除1995年和1999年外，20世纪90年代的运营绩效评价结果为DEA无效，即产业结构不够完善，运营比较粗放；除2001年（“9.11”事件）和2003年（非典）以外，其他各年份的运营绩效的DEA值均为1，即运营结构相对较合理，运营绩效有所改善，但这并意味着中国的航空运输业运营状态良好。这是因为DEA模型评价的运营绩效是相当效率，但它确实表明了中国的运营效率逐年在改善。
2.3.2 规模效率分析
从表1的评价结果可以看出，1990年规模效益递增，表明1990年在小于最适合的规模状态下生产，应当扩大规模，即增加运力；1995年、1999年、2000年、2002年、2004年和2005年规模有效；其余各年规模效益递减，表明应当减小生产规模，运力过剩一直是航空运输业应当重视的问题。
2.4 SUP_DEA模型结果分析
从表1分析可得，中国的航空运输业的运营效率整体有上升趋势。其中2002年的运营绩效最好，其SUP_DEA的效率为1.117，这表明国航即使再等比例增加11.7%的投入，它在整个中国航空运输业的历年运营情况中仍能保持相对有效即绩效值仍能维持在1以上。
3 结束语
本文通过DEA模型分析的方法对我国的航空运输业的运营绩效进行了比较，就实例的结果中不难发现，20世纪90年代的运营情况处于无效状态；20世纪以来运营绩效相对有效，运营状况相对而言有所改善。但是运力严重过剩，燃油消耗效率低下，正驾驶员的相对缺乏制约着民航的发展，航空货运极其缺乏效率。这个结果，一方面与我国的航空运输业是息息相关的，因为相对于国外来说我国的航空运输业的自主权是比较少的，而政府的管理是造成运营过剩的主要原因。面对这一情况民航应该对其进行改革，让个航空公司更具实际需要购买飞机，这对于提高运营效率是非常有效的。另一方面，需要航空公司对航空货运链做好管理节约使用燃油，把正驾驶员的培养放在战略高度培养。只有这样我国的航空运输业才能发挥基础产业的作用，才能利国利民，才能立足世界航空业之中。
对航空运输业仅进行了纵向比计较未作横向比较的原因是航空运输业的特殊性，使其很难获得相关的数据。假如能够得到相应的数据，那不仅可以对航空运输业进行纵向对比，更可以面向世界其他航空运输业进行更广阔的比较。对中国与其他世界各国运输业的经营效果进行对比。
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