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近年來，有越來越多學者對影響低碳航空發展的影響因素做出了分析，在碳排放效率變化方面，甘甜提出既有技術變化的原因，也有效率變化的原因，其中碳排放效率主要受運輸總周轉量、航線結構、票價設置、營業收入等因素的影響。李玉民等則提出從低碳物流環境、發展水平和服務能力三個維度來進行對低碳物流影響的指標構建構，運用投影尋蹤法對區域物流低碳競爭力指數以及各指標對物流低碳發展的影響力進行測度。其中羅潤三結合航空物流能源消耗及碳排放現狀，提出了航空物流碳減排影響機理并分析了我國航空物流碳減排成本的內部及外部影響因素。本文結合前人的評價指標，以低碳航空物流環境，低碳航空物流能力，低碳航空物流潛力和低碳航空物流水平四個一級指標為主要成分，增加低碳航空業懲罰獎勵，探索分析其低碳航空業的發展狀況，使對其發展程度評價更加全面。

指標體系的構建

指標選取及原因

其中在低碳航空物流環境設置了低碳經濟，政治環境投入強度，低碳科技環境，低碳旅游業發展影響四個指標，來表示導致低碳航空物流發展的外部因素。在低碳物流能力維行業曲線linkindustryappraisementDOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2021.22.037可替代度影響力可實現度行業關聯度真實度度設置航空低碳物流基礎設施，航空低碳物流業規模兩個指標；分別用重復航線里程，航空運載能力，飛機日利用率等來表示影響低碳航空物流業的內部自身因素；在低碳航空物流潛力維度，選取投入增長能力，產出增長能力兩個指標，分別用固定資產投入增長率，航空物流產業營業值增長率，營業收入CO2排放量來表示，通過其固定資產投入增長率與營業收入來展現其行業經濟發展情況；低碳航空物流水平維度上用清潔能源占比和電動車占比等來表示其低碳程度；在低碳航空業懲獎力度則用上交稅金來表示。低碳航空物流業評價指標體系如表1所示。

指標數據的來源

其中人均GDP，人均社會消費品零售總額，人均進出口總額，環境污染治理投入，科技研究投入，民用航空旅客周轉量，重復航線里程，民用航空航線數，飛機規模指標數據來自國家統計局2010~2019年相關統計數據。航空運載能力，飛機日利用率，從業人員比重，運輸總周轉增長率，固定資產投入增長率等數據來自民航統計局2010~2019年民航行業發展統計公報。單位里程CO2排放量，營業收入CO2排放量等數據是通過間接計算相關數據得到低碳航空物流業發展現狀分析低碳航空物流業發展指標因子分析過程本文使用SPSS20進行數據測算。在進行因子分析之前，將各個指標變量進行無量綱化處理，獲得低碳航空業質量發展指數的公共因子特征值和貢獻率，如表1低碳航空物流業發展指標評價指標體系得到數據所示，按特征值大于1為原則提取平方和載入和旋轉平方和載入，抽取4個因子的特征值、占方差的百分比以及累積百分比這4個因子的累積貢獻率達91.855%，能夠比較全面地反映出樣本的信息。求出因子載荷矩陣后，采用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉，并采用回歸法得到旋轉后的成分矩陣，最后計算因子得分，以各因子的方差貢獻率占三個因子的總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，得出各個年份的綜合發展質量指數，即發展質量指數：Q=（55.39×F1+15.49×F2+11.36×F3+9.62×F4）/91.86，結果如表2所示。低碳航空物流業分析結果根據因子分析計算出低碳航空物流業的綜合發展指數，指數越大則表明在某一年相較其他年發展較好。根據計算出來的結果繪制折線圖（如圖1所示），能更直觀的觀察出2010~2019年低碳航空業的發展情況，同時也能看出其發展增長速度變化率。結合折線統計圖，總體趨勢來看，我國低碳航空物流業發展2010至2019年總體綜合發展指數一直上升，但在2018年到2019年出現了頹勢。同時相比較于2014年至2019年的增長速度來說，后4年的發展要明顯比后六年的要快的多，是低碳航空物流業加速發展的階段。進入2014年，折線統計圖的折線趨勢變緩，其中2014年到2015年出現短暫的停滯狀態，一直持續到2016年。進入2016年，綜合發展指數的趨勢有明顯的轉折，其表明發展速度相較前幾年有了很大的進展。但到了2018到2019年，其出現了停滯現象，但差距不大，整體持平。

低碳航空物流業影響因素指標灰色關聯度分析

參考數列與比較數列的選擇

本文以營業收入來表示低碳航空物流業的發展水平，計算人均進出口總額，環境污染治理投入，單位里程CO2排放量，運輸總周轉增長率，固定資產投入增長率，營業收入CO2排放量等影響因素之間的關聯度。基于灰色關聯度數據的處理與計算為了保證關聯度分析結果的可靠性，首先對數據進行無量綱化處理，然后計算反映系統行為特征的參數數列的影響系統行為的比較數列之間的關聯度。根據)()()()(maxmaxminminmaxmax)(kxkkkkikkikiiηηξ∆++=計算出關聯系數，其中η大于0，稱為分辨系數。η越小，分辨力就越大，通常情況下η<0.546時分辨力是最好的，此文章η選擇取0.5帶入公式來計算其關聯系數（如表3所示）。在算出其關聯度后進行關聯度排名，排名的大小就可以表示在低碳航空業發展的過程中因素指標對其影響大小的程度。

影響低碳航空物流業的因素相關程度的分析

相關度排列在前排的人均進出口額的數據，人均GDP，等的數據變化趨勢與營業收入具有一致性，則說明在低碳航空業發展過程中，在國內商品進出口量的影響下，國內商品進出口貨物的運輸一部分是航空運輸，隨著進出口貨物量的增減變化，同時航空運輸業的業務量也會隨之變化，間接影響低碳航空業的業務量。（2）同時排在第六的是航空運輸業新增資產，隨著對低碳航空業的固定資產的投入，對其產生正向影響，對控制碳排放的科技技術水平有了提高，因此營業收入等資產也在不斷增長，這直接影響了低碳航空業的發展。（3）電動車占比，清潔能源占比，減少二氧化碳排放量，節省燃油消耗這四個指標的關聯度數值表明與其發展程度有一定的關聯。電動車占比，清潔能源占比，直接表明了其機場中使用清潔能源的程度，最能直觀的表現其機場內的清潔能源使用情況，單位里程CO2減排量的大小變化間接表示低碳航空業碳排放程度，其CO2減排量每公里越小，則表示其低碳水平越高。

結語

本文經過對構建的指標體系數據進行因子分析，計算出影響低碳航空物流業發展的指標數據，結果表明2010年到2019年，綜合發展質量指數都在不斷的上升，表明低碳航空物流業都在不斷的發展，其中2016年低碳航空物流業發展增速相對于其他幾年明顯較大。借助運用灰色關聯度分析，比較數列與參考數列的關聯程度，計算后觀察到單位里程CO2排放量，民用航空航線數，人均進出口總額，重復航線里程，上交稅金，航空運輸業新增資產，航空運載能力，電動車占比都在前中列，表明其因素指標的變化對低碳航空業的發展有重要影響，若以這些指標作為依據，科學的改進或投入，則會使低碳航空物流企業有較大降低成本的空間，實現更好的發展。

作者：丁子晨 尚猛 王珂 王余萍 單位：安陽工學院 飛行學院