馮軍紅 李飛 龍妍妍
摘 要:通用航空是國(guó)家重點(diǎn)支持發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中有著不可替代的作用。為了科學(xué)合理的決策通用航空整體發(fā)展,選取了9個(gè)反映通用航空發(fā)展能力的原始變量,采用主成分分析方法對(duì)國(guó)內(nèi)7個(gè)地區(qū)的通用航空綜合發(fā)展能力進(jìn)行了排序。結(jié)果表明華東地區(qū)通用航空發(fā)展居首位,新疆落后于其他地區(qū),該分析為我國(guó)通用航空可持續(xù)發(fā)展提供了決策依據(jù)。
關(guān)鍵詞:通用航空;主成分;區(qū)域發(fā)展
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.09.221
0 引言
近年來(lái),我國(guó)的民用航空業(yè)得到了迅速發(fā)展,根據(jù)2014年中國(guó)民用航空局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)航線完成旅客運(yùn)輸量3.92億人次,國(guó)內(nèi)航線完成運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量508億噸公里,與運(yùn)輸航空相比,我國(guó)通用航空發(fā)展相對(duì)滯后,市場(chǎng)規(guī)模較小,通用航空生產(chǎn)作業(yè)飛行僅67.5萬(wàn)小時(shí)[1-2]。我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡,以及中國(guó)航空業(yè)原有布局等因素導(dǎo)致各地區(qū)通用航空業(yè)的發(fā)展水平存在較大差異。因此,本文通過(guò)分析各地區(qū)通用航空發(fā)展的能力,明確了各類地區(qū)通用航空發(fā)展?fàn)顩r的差異和特點(diǎn),有利于管理和決策部門(mén)從宏觀上把握我國(guó)通用航空業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,制定相應(yīng)的政策,更好的指導(dǎo)和規(guī)劃我國(guó)通用航空業(yè)的整體健康發(fā)展。
1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
為了保證數(shù)據(jù)來(lái)源的準(zhǔn)確性,本報(bào)告使用的分析數(shù)據(jù)均來(lái)自于政府管理機(jī)構(gòu)官方發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告,包括中國(guó)民用航空局發(fā)布的《2014年商業(yè)類通用和小型運(yùn)輸運(yùn)行概況》,《2014年中國(guó)民航駕駛員發(fā)展年度報(bào)告》,以及中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2010年人口普查數(shù)據(jù)。由于我國(guó)通用航空業(yè)的發(fā)展尚處于初級(jí)階段,大多數(shù)省份關(guān)于通用航空的數(shù)據(jù)并未進(jìn)行統(tǒng)計(jì),且官方發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告中數(shù)據(jù)均以地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[3-5]。因此,本文中將根據(jù)我國(guó)民航的屬地管理原則,以民航各地區(qū)管理局管轄區(qū)域的數(shù)據(jù)為研究樣本,分別為華北、東北、華東、中南、西南、西北和新疆7個(gè)區(qū)域。
1.2 變量選取
為了反映通用航空發(fā)展?fàn)顩r,本文選取了9個(gè)原始變量分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),各變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。
各變量表示意義為: x1表示每百萬(wàn)人口通用航空企業(yè)數(shù)量,x2表示每百萬(wàn)人口通航航空飛行員數(shù)量,x3表示每百萬(wàn)人口機(jī)場(chǎng)數(shù)量,x4表示每百萬(wàn)人口擁有的通用航空器數(shù)量,x5表示國(guó)家級(jí)航空產(chǎn)業(yè)基地?cái)?shù)量(個(gè)),x6表示地方航空產(chǎn)業(yè)基地?cái)?shù)量(個(gè)),x7表示61部飛行員學(xué)校數(shù)量(個(gè)),x8表示通用航空飛行作業(yè)量(萬(wàn)小時(shí)),x9表示通航飛行員占各地區(qū)飛行員總數(shù)的比例(%)。
2 主成分分析和聚類分析理論
主成分分析是一種把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的綜合指標(biāo),使這些綜合指標(biāo)能反映原始變量的絕大部分信息,且所含的信息互不重疊。這種多元統(tǒng)計(jì)方法[6-8]旨在降低研究數(shù)據(jù)空間的維數(shù),用較少的變量去解釋原來(lái)數(shù)據(jù)中的大部分變異,使得復(fù)雜因素歸結(jié)為幾個(gè)主成分,以獲取數(shù)據(jù)最主要的信息。主成分分析主要步驟為:
3 通用航空區(qū)域發(fā)展主成分分析
本文使用x1-x9數(shù)據(jù)矩陣,對(duì)各地區(qū)通用航空發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行主成分分析計(jì)算。首先,對(duì)x1-x9數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,前5個(gè)特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表2:
從表2可以看出,前四個(gè)特征根的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到94.6%,主成分分析效果好,選取前四個(gè)主成分進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
從表3可以看出,每百萬(wàn)人口通用航空企業(yè)數(shù)量、每百萬(wàn)人口通用航空飛行員數(shù)量、每百萬(wàn)人口機(jī)場(chǎng)數(shù)量、每百萬(wàn)人口擁有的通用航空器數(shù)量在第一主成分上有較高載荷。61部飛行員學(xué)校數(shù)量機(jī)場(chǎng)數(shù)量、通用航空飛行作業(yè)量以及通航飛行員占各地區(qū)飛行員總數(shù)的比例在第二主成分上有較高載荷。由此可得4個(gè)主成分分別為:
將4個(gè)主成分值代入式(7),可以得到各地區(qū)通用航空發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)值以及排序結(jié)果,見(jiàn)表4。
從表4可以看出,我國(guó)各地區(qū)通用航空發(fā)展水平不均衡,存在較大差異,華東地區(qū)通用航空發(fā)展能力以及通航資源遠(yuǎn)高于國(guó)內(nèi)其他地區(qū),綜合評(píng)價(jià)最高;華北,中南,西南,地區(qū)通航通入水平較高,處于中等水平;東北,西北以及新疆相對(duì)比較靠后。
4 結(jié)束語(yǔ)
目前我國(guó)在通用航空領(lǐng)域的發(fā)展處于初創(chuàng)期,但是隨著低空空域的逐步開(kāi)放,以及經(jīng)濟(jì)、旅游、應(yīng)急救援等方面的迫切需求,將給通用航空提供更廣闊的市場(chǎng)。通過(guò)分析我國(guó)7個(gè)地區(qū)通用航空發(fā)展的主成分,綜合評(píng)價(jià)結(jié)果在一定程度上反映了各地區(qū)的發(fā)展能力以及優(yōu)劣勢(shì),為我國(guó)通用航空的可持續(xù)發(fā)展提供了決策依據(jù)。
參考文獻(xiàn):
[1]中國(guó)民用航空局.2014年民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[R].北京:中國(guó)民用航空局,2015(07).
[2]柏藝琴.我國(guó)通航飛行員培訓(xùn)的現(xiàn)狀和發(fā)展[J].中國(guó)民用航空,2014,175(04):15-17.
[3]王成,鄭海濤,王惠文等.中國(guó)通用航空產(chǎn)業(yè)規(guī)模的預(yù)測(cè)研究[J].生產(chǎn)力研究,2013(04):152-155.
[4]于一,張凱.中國(guó)區(qū)域通用航空發(fā)展評(píng)價(jià)指數(shù)研究[J].中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào),2014,32(06):42-47.
[5]王霞,韓莎莎.中國(guó)通用航空區(qū)域發(fā)展水平綜合測(cè)評(píng)[J].中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào),2012,30(02):61-64.
[6]李磊,嚴(yán)正,馮冬涵等.結(jié)合主成分分析及生產(chǎn)函數(shù)的電網(wǎng)智能技術(shù)評(píng)價(jià)探討[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,38(11):56-73.
[7]王成,緱錦,白俊卿等.利用主成分分析的模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)2013,47(11):97-104.
[8]趙冬玲,馮艷若,潘正運(yùn).基于網(wǎng)格的K-均值聚類分析算法的研究[J].科技通報(bào),2014,30(07):175-178.
作者簡(jiǎn)介:馮軍紅(1981-),男,陜西延安人,碩士,講師,研究方向:通用航空,空中領(lǐng)航。