基于多元回归的航空货运市场疫情影响分析

基于多元回归的航空货运市场疫情影响分析

    ,王鹏    ,肖恢翚   ,张晨风   ,陈家明

上海工程技术大学      上海市          200000

【摘 要】:2020年新冠肺炎疫情肆虐全球，对我国空航业造成极大的影响和巨大的冲击。因此，基于我国航空货运的发展势态，本文运用多元线性回归理论，结合航空货邮量、飞机日用率等实际数据，选取适当的影响因素，建立多元回归模型，进而分析多个因素对航空货运市场需求的影响。结果表明：飞机日利用率, 居民可支配收入对航空货运市场需求影响显著。

【关键词】:航空货运量、多元线性回归方程、新冠疫情、影响分析、预测分析

1 引言

新冠疫情下，我国航空货运市场需求不确定性明显增强。新冠疫情持续时间久，影响范围广，全球经济受本次新冠疫情的影响已呈不可避免的下行趋势，后续经济走势也将更复杂。

因此，通过考虑疫情下我国航空货运的变化情况，结合我国航空货运的发展势态,对疫情影响下我国航空货运市场的需求变化进行分析是十分必要的。

因此，本文将对货运量和国内生产总值、飞机日利用率、航空货运价格、居民可支配收入等因素之间进行多元线性回归分析，并研究出上述因素对我国航空货运市场需求的影响，从而根据上述分析结果，针对我国整个货运市场的需求变化提出相应对策方法。

2.1  民航货运业影响因素剖析

影响航空运输业的因素有很多，如飞机起降架次、飞机日利用率、货运价格的变化、居民收入与消费能力指数国内生产总值，货运价格，运输速度，安全性等因素。基于文献研究，分析得到四个最主要的影响因素：国内生产总值、飞机日利用率、航空货运价格、居民可支配收入。

（1）国内生产总值。国内生产总值是指按国家市场价格计算的一个国家（或地区）所有常驻单位在一定时期内生产活动的最终成果，常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标。

（2）飞机日利用率。指一架飞机在一日内提供的生产飞行小时数，它是从时间的角度反映飞机的利用程度。

（3）航空货运价格。航空货运运价格在航空货运方面指从始发港到目的港机场所需要付出的运费。

（4）居民可支配收入。居民可支配收入是居民可用于最终消费支出和储蓄的总和，即居民可用于自由支配的收入。既包括现金收入，也包括实物收入。

3基于多元线性回归建立

3.1回归模型预测思路

本文应用多元线性回归方程对航空货市场运需求进行分析。主要研究的是新冠疫情下对我国航空货运市场的具体需求以及导致航空货运市场所引发的一系列变化。结合我国航空货运的发展势态，选取合适的多个变量，把历史数据带入数学模型，通过多元线性回归分析方法进行预测，最后通过检验对未来数据进行可信程度及认可接受度判断。其主要理论模型为：

    Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi     i=1,2,…,n

3.2统计数据的收集及整理

本文数据来源主要根据中国民航局每年发布的《全国民用运输机场生产统计公报》，收集疫情背景下三年来（2020至2022）各年各季度累计航空货邮量，货邮周转量，飞机日用率等民航主要生产指标统计。查询国家统计局官网，记录三年来各季度国内生产总值，居民可支配收入，航空货运价格等数据。

在收集的数据中进行筛选，选择合适的数据及指标作为自变量及因变量进行研究，经过讨论研究，综合考虑了数据的可取得性，选择了以下变量（见表1），即航空货邮运输量，以及飞机日利用率，航空货运价格，国内生产总值，居民可支配收入四大影响因素作为统计变量，建立多元线性回归模型。

其中由于航空货运价格具体数据难以获得及呈现，本文以各季度石油出厂价格指数代替。同时经过反复实验发现居民可支配收入对航空货运量的影响具有时间差，所以本文将相应季度的航空货邮量对应下一季度的居民可支配收入。

3.3多元线性回归模型的构建

确定因变量以及四个自变量：

Y：货邮运输量

X1：飞机日利用率

X2：石油出厂价格指数

X3：国内生产总值

X4：居民可支配收入

通过SPSS软件对其进行线性回归分析

3.4模型结果分析与解释

（1）多元线性模拟拟合

从上表可知，将飞机日利用率,石油出厂价格指数,国内生产总值,居民可支配收入作为自变量，而将货邮运输量作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：货邮运输量=-36.699 + 12.697*飞机日利用率-0.007*石油出厂价格指数-1.647*国内生产总值 + 132.310*居民可支配收入，模型R2值为0.957，意味着飞机日利用率,石油出厂价格指数,国内生产总值,居民可支配收入可以解释货邮运输量的95.7%变化原因。

（2）F检验

对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F=27.550，p=0.001<0.05)，也即说明飞机日利用率,石油出厂价格指数,国内生产总值,居民可支配收入中至少一项会对货邮运输量产生影响关系。

（3）共性诊断分析

针对模型的多重共线性进行检验发现，此次模型中有VIF值大于5，但是小于10，意味着可能存在着一定的共线性问题，但这在经济变量的分析中也属于常见现象，一定程度上符合要求。

（4）具体分析

飞机日利用率的回归系数值为12.697(t=6.286，p=0.001<0.01)，意味着飞机日利用率会对货邮运输量产生显著的正向影响关系。石油出厂价格指数的回归系数值为-0.007(t=-0.075，p=0.943>0.05)，意味着石油出厂价格指数并不会对货邮运输量（万吨）产生影响关系。居民可支配收入的回归系数值为132.310(t=2.652，p=0.045<0.05)，意味着居民可支配收入会对货邮运输量产生显著的正向影响关系。

(5)总结分析

飞机日利用率, 居民可支配收入会对货邮运输量产生显著的正向影响关系。

3.5模型评估

本次实验选取疫情下三年间各项数据，研究其对我国航空货运市场需求的影响，根据检验，实验结果较为精确可靠。但也存在不足，例如选取数据时间跨度过短，导致国民生产总值此类影响效应较长的变量在模型中无法体现，用石油出厂价格指数代替货运价格影响了模型准确度，并且由于世界局势的动荡导致油价的高居不下，所以货运价格对航空货运的影响在模型中并不明显，但总体上看，本次实验依旧取得了有价值的实验数据和结论，具有现实意义。

4 结论

本文运用多元线性回归的理论对航空货运市场展开研究，得出主要结论：由于居民可支配收入的不断提升，我国民航货运市场的需求也将不断扩大；同时不难发现民航货运量与飞机日用率也存在显著关系，从疫情爆发前的数据来看，我国飞机日用率处于逐年上升的状态，货运市场需求在未来或将快速增长。当然，当前世界经济环境纷扰复杂，政治局势多变，本次实验模型无法预测事物的全部变化，但是其结论数据可以作为对未来民航货运市场需求的预测，帮助民航运输业做出科学的发展战略。

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