牛思佳 劉崇獻(xiàn)

（北京物資學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 101149）

隨著我國對外開放的不斷深入、科技和經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，航空運輸因其高效、靈活、安全等特點逐漸成為貨物流通和人們出行的重要方式。北京市作為全國的政治、文化、國際交往和科技創(chuàng)新中心，航空物流需求潛力巨大。2019年北京市航空貨郵吞吐量占全國航空貨郵吞吐量的11.57%。2018年北京首都國際機(jī)場旅客吞吐量突破1億人次，成為了全球第二個年旅客量突破一億人次的機(jī)場，已經(jīng)超過了8000萬人次的終端設(shè)計容量。北京大興國際機(jī)場的投運可以快速釋放首都機(jī)場超容運行壓力，對促進(jìn)京津冀交通運輸協(xié)同發(fā)展具有重大意義。

關(guān)于航空物流需求預(yù)測研究，國內(nèi)外學(xué)者發(fā)明和改進(jìn)了多種預(yù)測方法并得以應(yīng)用。楊新湦等（2019）將指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測、線性趨勢外推三種方法進(jìn)行組合，建立組合預(yù)測模型，并對珠三角地區(qū)民航運輸量進(jìn)行預(yù)測。[1]張鵬等（2012）利用ARMA模型對上海機(jī)場航空貨運量進(jìn)行預(yù)測，并將VAR方法和GARCH模型引入其中，給出機(jī)場貨運量預(yù)測最大波動區(qū)間。[2]任新惠等（2009）歸納了 GM（1，1）模型建模過程中可能出現(xiàn)的典型問題和解決方法，并對天津濱海機(jī)場貨運量進(jìn)行了預(yù)測。[3]Erma Suryani等（2012）應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型預(yù)測了樂觀和悲觀兩種情況下的航空貨運量。[4]沈丹陽等（2012）在TEI@I方法論的基礎(chǔ)上，提出TEI@Ⅱ預(yù)測方法，相對全面、準(zhǔn)確地預(yù)測供給保障能力有限情況下的機(jī)場貨郵吞吐量。[5]

上述學(xué)者所做的航空物流需求預(yù)測都是針對運營多年、有大量歷史數(shù)據(jù)的機(jī)場進(jìn)行的，對于新建機(jī)場航空物流需求研究較為匱乏。北京大興機(jī)場投入使用后，北京市將形成“一市兩場”的雙樞紐格局。在對北京大興機(jī)場航空物流需求進(jìn)行預(yù)測的過程中應(yīng)將雙樞紐因素考慮其中，并從京津冀協(xié)同發(fā)展的角度對機(jī)場航空物流需求進(jìn)行預(yù)測分析。

一、北京大興機(jī)場航空物流發(fā)展現(xiàn)狀

北京大興國際機(jī)場于2014年12月開工建設(shè)，2019年9月25日正式投入運營，是中國內(nèi)陸第15座4F級機(jī)場。機(jī)場建設(shè)共分兩期，目前一期建成一座航站樓，面積為70萬平方米；建成東一、北一、西一、西二4條跑道；機(jī)位268個，年貨郵量設(shè)計為200萬噸，年旅客量為7200萬人次。遠(yuǎn)期到2040年，將增加2條跑道，共達(dá)到6條跑道，年貨郵量為400萬噸，旅客量達(dá)到1億人次以上，將成為全球最大樞紐機(jī)場。自開航至2019年末，北京大興國際機(jī)場完成旅客吞吐量313.5萬人次，貨郵吞吐量7362.3噸。

（一）物流基礎(chǔ)設(shè)施

機(jī)場貨運方面，北京大興機(jī)場規(guī)劃建設(shè)3個貨運區(qū)。北貨運區(qū)北側(cè)與綜合保稅區(qū)相連，南側(cè)靠近北一跑道，東、南兩面為未來發(fā)展預(yù)留土地；郵件快件處理區(qū)位于機(jī)場東側(cè)，東一、東二跑道中間；南貨運區(qū)位于機(jī)場西南側(cè)，緊鄰南航站區(qū)。目前，北貨運區(qū)已規(guī)劃完成，部分建設(shè)工程已竣工。北貨運區(qū)東西長2160米，南北長1120米，配套有24個貨機(jī)位。空側(cè)依次為機(jī)場國內(nèi)貨站、南航國內(nèi)貨站、郵政分撥中心、東航國內(nèi)貨站、東航國際貨站、南航國際貨站和機(jī)場國際貨站。貨運站后排還設(shè)有京東庫、順豐分撥中心、國內(nèi)國際快件庫、海關(guān)查驗中心、進(jìn)口二級庫、出口拼裝庫、冷鏈庫、跨境電商庫。貨運站規(guī)劃布局合理，配套設(shè)施齊全，將大大提高航空貨物處理效率。

（二）機(jī)場腹地發(fā)展現(xiàn)狀

北京大興國際機(jī)場位于北京市大興區(qū)與河北省廊坊市的交界處，距天安門46千米，距首都國際機(jī)場67千米。機(jī)場輻射范圍較廣，主要的受益范圍包括以下區(qū)域：因機(jī)場坐落在北京市大興區(qū)，地處北京市城南區(qū)域的房山區(qū)、良鄉(xiāng)地區(qū)、亦莊地區(qū)、燕山地區(qū)成為機(jī)場在北京市的主要服務(wù)范圍；向東輻射河北廊坊市和天津武清區(qū)；向南輻射廊坊的永清縣和霸州市；向西輻射雄安新區(qū)和保定市高碑店、涿州等區(qū)域。大興機(jī)場的建成將為京津冀交通與經(jīng)濟(jì)建設(shè)協(xié)同發(fā)展提供支撐。

北京大興機(jī)場腹地的產(chǎn)業(yè)發(fā)展將給北京大興機(jī)場帶來巨大的貨運需求。亦莊位于北京市城南，地處該區(qū)域的北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)是北京市重點發(fā)展的新城，發(fā)展定位為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)基地，電子信息、生物醫(yī)藥、裝備制造和汽車制造是開發(fā)區(qū)四大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，2019年開發(fā)區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代制造業(yè)總產(chǎn)值達(dá)4858億元。作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展新引擎的雄安新區(qū)，其發(fā)展規(guī)劃明確提出發(fā)展信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代生命科學(xué)和生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、高端現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)。諸如亦莊經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、雄安新區(qū)等腹地的高新技術(shù)和高端服務(wù)業(yè)發(fā)展將產(chǎn)生大量的航空客、貨運輸需求，是大興機(jī)場航空物流發(fā)展的重要動力源。

為發(fā)揮機(jī)場國際航空樞紐的輻射作用，北京市與河北省共同規(guī)劃建設(shè)機(jī)場臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)，總投資將超2000億元，預(yù)計未來產(chǎn)出將達(dá)1.6萬億元。根據(jù)《北京大興國際機(jī)場臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)總體規(guī)劃（2019—2035年）》，臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)總面積約150平方公里，其中北京部分約50平方公里，河北省部分約100平方公里，包括服務(wù)保障區(qū)、航空物流區(qū)和科技創(chuàng)新區(qū)共3個功能片區(qū)。其中，航空物流區(qū)重點承載航空物流、電子商務(wù)、綜合保稅、國際會展、航企服務(wù)等功能。臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)擬建設(shè)“1+2+2”臨空產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系，即以生命健康為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，以航空樞紐和航空服務(wù)保障為兩大基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，新一代信息技術(shù)和智能裝備為儲備產(chǎn)業(yè)的多層次發(fā)展體系。這種多層次有重點的航空產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系必將會促進(jìn)北京大興國際機(jī)場航空物流業(yè)務(wù)的發(fā)展。

二、北京大興機(jī)場航空物流需求預(yù)測思路

（一）假設(shè)條件

筆者對北京大興機(jī)場航空物流需求預(yù)測基于以下假設(shè)條件：

1.全球經(jīng)濟(jì)總體穩(wěn)定，新冠肺炎疫情對2020年經(jīng)濟(jì)形勢有沖擊，對后續(xù)年份無巨大沖擊，經(jīng)濟(jì)活力充分釋放。

2.國內(nèi)政治穩(wěn)定，不發(fā)生重大經(jīng)濟(jì)政策變化，經(jīng)濟(jì)從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。

3.京津冀機(jī)場群各機(jī)場定位和職能不發(fā)生重大變化，北京大興機(jī)場轉(zhuǎn)場按照《北京大興國際機(jī)場轉(zhuǎn)場投運及“一市兩場”航班時刻資源配置方案》和《北京“一市兩場”轉(zhuǎn)場投運期資源協(xié)調(diào)方案》執(zhí)行。

（二）預(yù)測思路

筆者將針對大興機(jī)場缺乏運營歷史數(shù)據(jù)這一實際情況出發(fā)，首先應(yīng)用熵權(quán)法對機(jī)場航空物流吞吐量進(jìn)行類比預(yù)測，并使用三次移動平均法得出北京大興機(jī)場貨郵吞吐量的預(yù)測區(qū)間。而后，運用灰色系統(tǒng)預(yù)測法對北京市整體航空貨郵吞吐量進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)轉(zhuǎn)場規(guī)劃進(jìn)行劃分，經(jīng)調(diào)整后得出北京大興機(jī)場貨郵吞吐量預(yù)測值。最后，將兩種預(yù)測方法結(jié)果進(jìn)行對比分析，得出預(yù)測結(jié)論。

三、基于熵權(quán)法的北京大興機(jī)場航空物流需求類比預(yù)測

（一）熵權(quán)法的基本原理

熵最早是作為一個熱力學(xué)概念提出，用來描述熱力學(xué)系統(tǒng)的混亂程度，一個系統(tǒng)越混亂，熵值就越大；越是有序，熵值就越小。后來，將熵的概念引入信息論中，用來描述信息源中信號的不確定性，稱為信息熵。[6]

如果某一系統(tǒng)可能處于多種不同的狀態(tài)，每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為Pi(i=1,2,…,m)時，則系統(tǒng)的熵為：

若有m個參考機(jī)場，n個綜合評價指標(biāo)，形成綜合評價指標(biāo)矩陣R=(rij)m×n，對于指標(biāo)rj，則其熵值為：

用熵來確定權(quán)重時，若某一指標(biāo)的信息熵越小，則該指標(biāo)能夠提供的有效信息量越大，相應(yīng)的權(quán)重越高；反之，若熵值越大，則指標(biāo)能提供的有效信息越少，相應(yīng)的權(quán)重越低。[7]

（二）基于熵權(quán)法的航空物流需求類比預(yù)測算法

該算法是考慮新建機(jī)場所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通運輸、固定資產(chǎn)投資等情況，綜合各種航空物流需求的影響因素，選取相關(guān)系數(shù)較高的指標(biāo)作為影響航空物流需求的主要因素，選擇與新建機(jī)場所在城市各項指標(biāo)最接近的城市作為候選參考城市。運用熵權(quán)法計算各個城市的綜合評價指數(shù)，將參考城市的綜合評價指數(shù)與新建機(jī)場所在城市的綜合評價指數(shù)進(jìn)行比較，選擇數(shù)值最接近的h(h＜m)個城市作為類比城市，并計算出各類比城市的權(quán)重。[8]依據(jù)權(quán)重將各類比城市機(jī)場的開航吞吐量進(jìn)行加權(quán)平均，預(yù)測出新建機(jī)場開航年的吞吐量。再取各類比機(jī)場從開航年開始1～4年的移動平均增長率，結(jié)合權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，計算出新建機(jī)場貨郵吞吐量年增長率，從而預(yù)測出新建機(jī)場的貨郵吞吐量。具體的算法如下：

（1）選取m個候選城市，n個綜合評價指標(biāo)，收集各城市相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

（2）綜合評價指標(biāo)數(shù)值歸一化：

其中，dij為第i個城市的第j個指標(biāo)歸一化結(jié)果，rij為第i個城市的第j個指標(biāo)的數(shù)值，rmin為第j個指標(biāo)值當(dāng)中的最小值，rmax為第j個指標(biāo)值當(dāng)中的最大值。

（3）城市指標(biāo)比重計算：

其中，Pij為第j個指標(biāo)中第i個城市所占比重。

（4）各指標(biāo)熵值的計算：

其中，ej為第j個指標(biāo)的熵值，。若pij=0，則定義。

（5）各指標(biāo)權(quán)重的計算：

其中，wj為第 j個指標(biāo)的權(quán)重，且 0≤wj≤1。

（6）候選城市綜合評價指數(shù)計算：

其中，Di為第i個候選城市的綜合評價指數(shù)。

（7）將候選城市的綜合評價指數(shù)與新機(jī)場所在城市的綜合評價指數(shù)對比，選出與新機(jī)場最接近的h(h＜m)個機(jī)場作為類比機(jī)場，并計算類比機(jī)場的權(quán)重 Wk(k=1,2,…,h)：

其中，yk為第k個類比機(jī)場開航年的貨郵吞吐量。

（9）根據(jù)各類比機(jī)場開航后的年增長率，取各機(jī)場移動平均增長率，計算新機(jī)場年貨郵吞吐量增長率，從而預(yù)測出新機(jī)場各年份貨郵吞吐量。

（三）實證分析

1.指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)收集

北京大興國際機(jī)場航空貨郵吞吐量預(yù)測采用上述方法進(jìn)行。北京大興機(jī)場所在的北京市屬于中國的一線城市，根據(jù)國際研究慣例，筆者選擇人均GDP在10萬元以上的城市所在機(jī)場作為候選機(jī)場，即除大興機(jī)場外的8個機(jī)場。選取了30個可查得的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，與航空貨郵吞吐量進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除共線性后，挑選出相關(guān)系數(shù)在0.9以上的10個指標(biāo)作為綜合評價指標(biāo)。選取出的8個候選機(jī)場為：上海浦東國際機(jī)場、廣州白云國際機(jī)場、深圳寶安國際機(jī)場、杭州蕭山國際機(jī)場、南京祿口國際機(jī)場、鄭州新鄭國際機(jī)場、廈門高崎國際機(jī)場、天津濱海國際機(jī)場。所對應(yīng)的城市分別為：上海市、廣州市、深圳市、杭州市、南京市、鄭州市、廈門市、天津市。選取的10個綜合評價指標(biāo)分別是：GDP、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比、工業(yè)增加值、貨物進(jìn)出口總額、全社會固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、貨運量（除水運）、貨運周轉(zhuǎn)量（除水運）?？紤]到候選城市多為臨海港口城市，海運貨運量和貨運周轉(zhuǎn)量會影響綜合評價指數(shù)的計算。因此，收集到各候選城市的貨運量和貨運周轉(zhuǎn)量兩個指標(biāo)數(shù)據(jù)后，剔除掉了水路運輸相關(guān)數(shù)值，提高類比的科學(xué)性。因北京大興國際機(jī)場2019年開航，筆者收集了2018年北京市和各候選城市綜合評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為類比預(yù)測數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 2018年各城市綜合評價指標(biāo)數(shù)值

2.各城市綜合評價指數(shù)的計算

根據(jù)上述算法步驟計算出各城市綜合評價指數(shù)如表2所示。

表2 各城市綜合評價指數(shù)

通過對比各城市的綜合評價指數(shù)，發(fā)現(xiàn)上海、廣州、深圳3個城市的綜合評價指數(shù)與北京市最接近，說明這3個城市與北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和物流發(fā)展規(guī)模相似。因此，選擇這3個城市的機(jī)場：上海浦東國際機(jī)場、廣州白云國際機(jī)場、深圳寶安國際機(jī)場作為類比機(jī)場。

3.類比機(jī)場權(quán)重的計算

根據(jù)公式9計算出3個類比機(jī)場的權(quán)重，如表3所示。

表3 類比機(jī)場權(quán)重

4.北京大興機(jī)場貨郵吞吐量預(yù)測

北京大興國際機(jī)場于2019年9月25日通航，截至2019年底通航時間只有三個多月。為方便后續(xù)年份貨郵吞吐量預(yù)測，設(shè)定2020年為北京大興國際機(jī)場的開航年。3個類比機(jī)場開航年份的貨郵吞吐量及各機(jī)場權(quán)重如表4所示。根據(jù)公式10，北京大興機(jī)場2020年的貨郵吞吐量預(yù)測值為442137.6噸。

表4 類比機(jī)場開航年貨郵吞吐量

根據(jù)類比機(jī)場貨郵吞吐量增長率，使用四次移動平均法，得出北京大興機(jī)場2021—2025年貨郵吞吐量預(yù)測區(qū)間值，如表5～表9所示。使用四次移動平均的目的在于弱化類比機(jī)場個別年份增長率的極值，提高預(yù)測的科學(xué)性。

表5 取各類比機(jī)場開航年增長率預(yù)測結(jié)果

表6 取各類比機(jī)場兩年移動平均增長率預(yù)測結(jié)果

表7 取各類比機(jī)場三年移動平均增長率預(yù)測結(jié)果

表8 取各類比機(jī)場四年移動平均增長率預(yù)測結(jié)果

綜合以上結(jié)果，得出2021—2025年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量預(yù)測區(qū)間。從預(yù)測結(jié)果中可以看出，經(jīng)過5年的發(fā)展，北京大興機(jī)場2025年航空貨郵吞吐量為114.27～130.02萬噸左右。開航前三年增長速度較快，2022年為服務(wù)北京冬、殘奧會的客貨運輸，增長率將達(dá)到一個峰值，后續(xù)兩年增長速度趨于平緩。

表9 2021—2025年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量預(yù)測區(qū)間

四、基于灰色預(yù)測法的北京大興機(jī)場航空物流需求預(yù)測

（一）灰色系統(tǒng)預(yù)測原理及模型建立

灰色系統(tǒng)理論是由華中科技大學(xué)的鄧聚龍教授于1982年提出的，適用于研究樣本數(shù)量少、數(shù)據(jù)貧瘠的不確定問題。[9]灰色預(yù)測模型（GM）是灰色系統(tǒng)理論的核心內(nèi)容，模型建模實質(zhì)上是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理，使原有數(shù)據(jù)序列變成有規(guī)律的數(shù)據(jù)序列，以逼近的曲線作為模型，對研究對象進(jìn)行預(yù)測?；疑A(yù)測建模所需數(shù)據(jù)較少，預(yù)測精度較高，能較好的反應(yīng)系統(tǒng)的實際情況?；疑A(yù)測應(yīng)用最廣泛的是GM（1,1）模型，該模型的使用前要滿足兩個前提條件：第一，原始數(shù)據(jù)序列須通過光滑性檢驗；第二，數(shù)據(jù)序列要滿足指數(shù)規(guī)律，且變化速度不能太快。

應(yīng)用GM（1,1）模型預(yù)測航空物流需求量的步驟如下：

（1）原始數(shù)據(jù)的檢驗和處理

模型在使用之前通常對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)光滑性檢驗、準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律檢驗和級比檢驗，目的是防止外部重大事件造成原始數(shù)據(jù)波動較大對模型造成干擾。

設(shè)原始數(shù)據(jù)為：x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n-1),x(0)(n))

對x(0)進(jìn)行一次累加生成，可以得到的1-AGO序列為：

（2）建立模型

灰微分方程為：

相應(yīng)的白化微分方程為：

其中，a稱為發(fā)展系數(shù)，b稱為內(nèi)生控制系數(shù)。

（3）求解微分方程

遞推模型為：

通過累減計算，求得模型還原值：

（4）對預(yù)測模型進(jìn)行檢驗

模型建立后，需要根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)對模型的精度進(jìn)行檢驗。一般有殘差檢驗、關(guān)聯(lián)度檢驗、后驗差比值檢驗和小誤差概率檢驗。[3]

1）殘差檢驗：

設(shè) ε(k)為殘差

2）關(guān)聯(lián)度檢驗：

設(shè)關(guān)聯(lián)系數(shù)為η(k)

其中，ρ為分辨系數(shù)，(0,1)在內(nèi)取值，一般取ρ=0.5。

當(dāng)ρ=0.5時，關(guān)聯(lián)度大于0.5則可通過關(guān)聯(lián)度檢驗。

3）后驗差比值檢驗

計算原始序列標(biāo)準(zhǔn)差S1和絕對誤差序列標(biāo)準(zhǔn)差S2：

若求得的比值C＜0.5，則模型精度檢驗合格。

4）小誤差概率檢驗

若小誤差概率P＞0.8，則模型精度檢驗合格。

如果模型通過以上精度檢驗，則可使用該模型進(jìn)行預(yù)測。

（二）實證分析

1.北京市機(jī)場貨郵吞吐量預(yù)測

北京市2013—2019年航空貨郵吞吐量數(shù)據(jù)如表10所示。

表10 北京市2013—2019年航空貨郵吞吐量

（1）對原始數(shù)列進(jìn)行檢驗：

準(zhǔn)光滑性檢驗：當(dāng) k＞3，d(k)＜0.5，說明原始數(shù)列是光滑的。

準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律檢驗：W(k)∈[1,1.5]。

級比檢驗：當(dāng) n=7 時，e(k)∈(0.77880,1.28403)，級比序列落在覆蓋區(qū)域內(nèi)。

經(jīng)驗證，原始數(shù)列通過前期檢驗。

（2）建立 GM（1,1）模型：

GM（1,1）的微分方程為：

緊鄰生成序列為：

利用最小二乘法求得：

a=-0.015092872

b=1868324.872

因此，可得微分方程為：

求解微分方程得到遞推模型：

（3）對模型進(jìn)行檢驗

關(guān)聯(lián)度檢驗：取 ρ=0.5，求得關(guān)聯(lián)度 r=0.6＞ρ，即模型通過關(guān)聯(lián)度檢驗。

小誤差概率檢驗：小誤差概率P=1，即通過小誤差概率檢驗。

經(jīng)檢驗，全部符合精度要求，模型可以進(jìn)行預(yù)測。得出2021—2025年北京市航空貨郵吞吐量預(yù)測值如表11所示：

表11 2021—2025年北京市航空貨郵吞吐量預(yù)測結(jié)果

2.北京大興機(jī)場貨郵吞吐量預(yù)測

《北京大興國際機(jī)場轉(zhuǎn)場投運及“一市兩場”航班時刻資源配置方案》指出：2021年夏秋航季始，東航、南航應(yīng)分別在北京大興國際機(jī)場完成占本公司航季在京運行總量100%的轉(zhuǎn)場投運航班量；上航一次性完成全部轉(zhuǎn)場投運；郵政航將本公司航季在京運行總量30%的航班轉(zhuǎn)場投運至北京大興國際機(jī)場。港澳臺地區(qū)及國外航空公司可自行制定轉(zhuǎn)場投運計劃轉(zhuǎn)場北京大興國際機(jī)場，或保留在北京首都國際機(jī)場運行，也可選擇在兩場運行。

按照境內(nèi)航空公司轉(zhuǎn)場計劃，并結(jié)合各航空公司航班歷史時刻數(shù)量，可計算得出境內(nèi)轉(zhuǎn)場公司航班數(shù)量：境內(nèi)駐場公司航班數(shù)量=0.385:0.615。假設(shè)國際（含港、澳、臺）航空公司當(dāng)中，天合聯(lián)盟航空公司2021年轉(zhuǎn)場至北京大興國際機(jī)場，其余航空公司根據(jù)計劃相繼轉(zhuǎn)場或在兩場運行，則按照各航空公司航班歷史時刻數(shù)量，可計算得出境外駐場公司航班數(shù)量：境外轉(zhuǎn)場公司航班數(shù)量=0.86:0.14。

查閱統(tǒng)計資料可知，北京市國內(nèi)航空貨運量與國際航空貨運量占比分別為46.2%和58.3%，因此綜合計算可得2021年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量約占北京市航空貨郵吞吐總量的25.3%。計算過程如表12所示。

北京大興機(jī)場處于投運初期，貨運基礎(chǔ)設(shè)施正處在逐步建設(shè)和完善階段，擁有較多全貨機(jī)的郵政航、順豐航以及國際貨運航空公司在轉(zhuǎn)場初期大部分繼續(xù)在北京首都國際機(jī)場運行，并根據(jù)各航空公司計劃逐步轉(zhuǎn)場。由于北京首都國際機(jī)場與北京大興國際機(jī)場一期航空貨運基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模相當(dāng)，根據(jù)轉(zhuǎn)場方案中提出的“安全、平穩(wěn)、有序”原則和“以優(yōu)促轉(zhuǎn)、以增促轉(zhuǎn)”原則，設(shè)定大興機(jī)場航空貨郵吞吐量占比增長速度以接近2025年占比50%目標(biāo)逐漸減速的漸近線的增長方式增長，如圖1所示。由此預(yù)測北京大興國際機(jī)場2021—2025年航空貨郵吞吐量見表13。

表12 北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量占比

圖1 2021—2025年北京大興機(jī)場貨郵吞吐量占比

表13 2021—2025年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量預(yù)測結(jié)果

五、預(yù)測結(jié)果分析

筆者利用兩種方法分別預(yù)測了未來5年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量。將兩種方法得到的預(yù)測結(jié)果對比可以看出，使用灰色預(yù)測法的預(yù)測結(jié)果在熵權(quán)法預(yù)測區(qū)間范圍內(nèi)。兩種預(yù)測方法所得結(jié)果相互印證，由此可知2025年北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量在124萬噸左右，離大興機(jī)場一期建設(shè)的設(shè)計吞吐量200萬噸還存在一定差距。

該預(yù)測結(jié)果是基于提出的假設(shè)條件得出的，實際上當(dāng)今國內(nèi)和國際形勢也深深地影響著北京大興機(jī)場航空物流需求，航空物流業(yè)發(fā)展正處于機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的局面。2019年，受中美貿(mào)易摩擦和美國單邊主義影響，全球航空貨運市場受到?jīng)_擊，國內(nèi)主要樞紐機(jī)場貨郵吞吐量增速放緩，甚至出現(xiàn)負(fù)增長。2019年底，中美雙方達(dá)成了第一輪的貿(mào)易協(xié)定，世界兩大經(jīng)濟(jì)體經(jīng)貿(mào)摩擦的緩和將利好2020年航空貨運的發(fā)展。但受2020年新冠肺炎疫情的影響，全球貿(mào)易需求大幅下降，制造業(yè)延期開工，全球供應(yīng)鏈體系受到嚴(yán)重影響，北京大興機(jī)場航空物流發(fā)展速度將會受到?jīng)_擊，航空物流發(fā)展目標(biāo)將會延期達(dá)成。諸如新冠肺炎疫情期間黑天鵝事件的發(fā)生，將對大興機(jī)場航空物流發(fā)展產(chǎn)生難以預(yù)測的重大影響。除了上述挑戰(zhàn)，北京大興機(jī)場航空物流發(fā)展同時面臨著巨大的發(fā)展機(jī)遇。北京大興機(jī)場將為2022年冬、殘奧會的召開提供航空物流保障，腹地雄安新區(qū)蓬勃建設(shè)和京津冀協(xié)同發(fā)展的不斷推進(jìn)將給大興機(jī)場提供貨源支撐。

與此同時，還應(yīng)考慮到近年來隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)逐步替代勞動密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)，而技術(shù)密集型產(chǎn)品更多的是“短小精悍”的高附加值產(chǎn)品。未來北京大興機(jī)場航空貨郵吞吐量增速或許保持平穩(wěn)狀態(tài)，但是機(jī)場周邊高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的興起使得單位重量的貨值不斷提升，意味著大興機(jī)場的航空物流效率得到了提高。