首页 > 资料专栏 > 论文 > 专题论文 > 其他论文 > 基于虚拟前沿面SBM的航空公司能源效率研究_MBA毕业论文DOC

基于虚拟前沿面SBM的航空公司能源效率研究_MBA毕业论文DOC

资料大小:2661KB(压缩后)
文档格式:DOC
资料语言:中文版/英文版/日文版
解压密码:m448
更新时间:2018/5/9(发布于北京)

类型:金牌资料
积分:--
推荐:升级会员

   点此下载 ==>> 点击下载文档


文本描述
摘要
摘要
近年来,随着世界经济的快速发展和居民消费水平的提高,能源的需求和供给之间
的差距正逐渐拉大。提高效率是解决巨大能源需求和有限能源生产之间矛盾的重要途
径。
本文首先对能源效率加以阐述,表明研究航空公司能源效率的重要性;其次介绍了
数据包络分析的几种常见方法,并且由普通模型加以改进得到虚拟前沿面模型;然后进
实证分析,以2011-2015年的13家国际航空公司为研宄对象,运用改进虚拟前沿面SBM
的方法,通过选取员工数量和航空煤油作为投入,收益吨公里、收益客公里、总收益作
为产出建立虚拟前沿面模型进行航空公司能源效率研宄,得出航空公司能源效率值以及
综合排名。最后采用两阶段回归模型,对外界影响因素进行分析,分析得出对能源效率
有显著影响的因素。并且针对各项影响因素对提高能源效率提出相应的对策。研宄结果
表明:
(1)能源效率排名为:国泰航空、达美航空、大韩航空、新加坡航空、阿联酋航
空、东方航空、全日空航空、南方航空、德国汉莎航空、澳洲航空、法荷航空、中国国
航、加拿大航空。国泰航空能源效率值最高,与国泰航空的提高能源效率有关。能源效
率值前三名航空公司中,除2012年外,达美航空的效率值每年均有提升。可见达美航
空采取了有效的提升能源效率的措施。中国的三家航空公司中,东方航空排首位,这是
因为东方航空采取了加装机翼、改造发动机等节省燃油的措施。
(2)航空公司的类型对航空公司的能源效率没有显著影响,人均GDP、机队规模
平均服役年龄和平均运距对能源效率有显著的影响。最多数量的机型占所有机型的比例
对航空公司的能源效率没有显著影响,说明航空公司能源效率与航空公司是否是低成本
航空公司或全服务型航空公司无关,人均GDP对航空公司效率值存在负向影响,机队
规模平均服役年龄和平均运距对能源效率有正向影响。
关键词:航空公司;能源效率;虚拟前沿面SBM;回归模型
英文摘要
ABSTRACT
In recent years, with the rapid development of the world economy and the improvement
of the consumption level of residents, the gap between energy demand and supply is gradually
widening. Improving efficiency is an important way to solve the contradiction between huge
energy demand and limited energy production.
Firstly, this paper expounds the importance of energy efficiency of airlines. Secondly,
several common methods of data envelopment analysis are introduced. The virtual frontier
model is improved by ordinary model. Then, in the empirical analysis, as the research object,
the 13 international airlines in 2011-2015 years, use an improved method of virtual frontier
SBM, by selecting the number of employees and aviation kerosene as input, total revenue,
revenue passenger kilometers, revenue ton kilometers as the output of the virtual frontier
model of energy efficiency of airlines to get the energy efficiency value and comprehensive
ranking of airlines. Finally, the two stage regression model is used to analyze the influencing
factors, and the factors which have significant influence on energy efficiency are analyzed.
And then put forward the corresponding countermeasures to improve the energy efficiency.
The results show that:
(1)Energy efficiency ranking is: Cathay Pacific Airways, Delta Airlines, Korean Airlines,
Singapore Airlines, Emirates Airlines, China Eastern Airlines, All Nippon Airlines, China
Southern Airlines, Lufthansa Airlines, Qantas Airways, Air France KLM, Air China, and Air
Canada. Cathay Pacific has the highest energy efficiency, which is related to the improvement
of energy efficiency. The top three energy efficiency value of the airlines, in addition to 2012,
Delta Airlines efficiency value has increased every year. It seems that Delta Airlines can take
effective measures to improve energy efficiency. Of the three airlines in china, Eastern
Airlines ranked first,because the Eastern Airlines take measures to install wings,and refit
engine to save fuel.
(2)The type of airline has no significant impact on the airline&39;s energy efficiency, GDP
per capital, fleet average service age and average distance has a significant impact on energy
efficiency. The number of aircraft types accounted for the propoition of all has no significant
effect on the energy efficiency of airlines, which means that the airline&39;s energy efficiency has
nothing to do with it whether it is a low-cost airline or a foil-service airline. The per capital
英文摘要
GDP has negative influence on the efficiency of aklines. Fleet average service age and
average distance has a positive effect on energy efficiency.
Key Words: Airlines; energy efficiency; virtual frontier SBM; regression model
目录
目录
第1章绪论1
1_1研究§的
1
1.2研究意义
2
1.2.1理论意义
2
1.2.2应用价值
2
1.3文献综述
3
1.3.1国外研宄现状
3
1.3.2国内研究现状
4
1.4研究内容
6
1.5研究思路和框架
7
1.6创新点
8
第2章相关概念理论
10
2.1能源效率
10
2.2能源生产率
11
2.3能源效率测算方法
12
2.3.1按指标分类
12
2.3.2按要素分类
13
2.4本章小结
14
第3章数据包络分析方法模型
15
3.1数据包络分析基本原理
15
3.2数据包络分析基本模型
16
3.2.1标准DEA模型
16
3.2.2基本SBM模型
20
3.2.3 超效率 DEA
22
3.2.4虚拟前沿面SBM
24
3.3本章小结
28
第4章航空公司能源效率评价实证分析
30
4.1指标分析
30
4.1.1指标选取原贝1J
30
4.1.2指标选取
30
4.2数据来源
34
4.3实证研宄
34
4.3.1 SBM 方法
35
目录
4.3.2虚拟前沿面SBM方法
35
4.4结果分析
36
4.5影响因素分析
38
4.6本章小结
41
第5章结论及展望
42
5.1 结论
42
5.2政策建议
43
5.3研宄不足及展望
43
参考文献
45
附录附录内容名称
49
攻读学位期间公开发表论文


50
gC m51
基于虚拟前沿面SBM的航空公司能源效率研宄
第1章绪论
1. 1研究目的
随着世界经济的不断发展、居民消费水平的提高,能源的重要性愈发凸显,而人类
对能源是依赖程度也逐渐提升,渗透在生活的各个方面。甚至,能源的重要性成为了世
界主要的焦点,能源战略的高度不断提升。能源带给人们便利、维持人类生活发展的同
时,也带来了一些负面影响:能源的短缺会引起的各种争端、能源的过度消耗产生的温
室气体以及各种环境问题、能源过度开发破坏了环境平衡。国际上也一直在致力于与解
决能源过度消耗的问题,如1979年首次提出气候问题的第一届气候大会;1992年提出
控制气候变化应对方案的《联合国气候变化框架条约》;1995年,各国开始达成协议减
排成为义务的《柏林授权书》;1997年,确定了发达国家的可量化的指标用于衡量减排;
2005年,共同达成控制器后变化的协议;2009年,举办的哥本哈根气候大会,达成了
新的减排协议。[1]由此可见各国在面对能源过度消耗、全球气候变化问题时,均付出巨
大努力。
而对于航空业能源消耗主要存在以下问题:1)能源的供给与需求。而在过去的十
年间,能源消耗行业中,航空业是少数几个能源消耗以超过6%的速度増长的行业。相
比之下,能源的产量己经落后,同期的增速小于6%。能源供给与需求之间的差距越来
越明显。根据国际航空运输协会的统计数据显示,燃油成本在航空公司成本中占比最高,
平均占比29%。同时,根据国际航空运输协会在2015年的预测,未来20年,总的航空
业收入客公里将以4.8%每年的速度増长,总客运需求将是当前水平的2.6倍。这一巨大
的航空运输需求将刺激更高的能源消耗,能源的需求和供给之间的差距将逐渐拉大。因
此,提高效率是解决巨大能源需求和有限能源生产之间矛盾的重要途径。2)能源消耗
品的替代性。航空公司主要的能源消耗品为航空煤油,寻找环保高效的航空煤油替代品
是实现提升能源效率的重要途径之一。根据国际航空运输协会的替代性燃料报告,11
年到15年间,替代喷漆燃料取得了坚实的进展,第三途径生产替代性喷气燃料的行为
己经得到批准,越来越多的国家也开始从事替代性燃料的战略研宄。因此,如何推动航
空公司使用替代性燃料、以及如何大量生产环保高效的替代性燃料成为需要解决的问
题。3)航空公司之间的空载问题。航空公司在竞争推出航线,但存在一些航线载客率
1
第1章绪论
不高的情况,因此如何优化航线,提高载客率是航空公司提升能源效率的另一个需要解
决的问题。
1.2研究意义
1.2.1理论意义
文章采用虚拟前沿面SBM方法对航空公司进行能源效率评价具有一定理论意义。
第一,对于现有学术上的航空公司能源效率研宄较少,多为航空公司整体效率或碳排放
效率研究。本文的研宄一定程度上将关注的重点放在能源效率中,为航空公司提升能源
效率提供参考。第二,本文采用虚拟前沿面SBM方法,克服了传统方法无法有效区分
有效决策单元的问题,为能源效率研宄提出新的研究方法。同时,在分析能源效率的同
时,运用回归分析的方法对外部影响因素进行分析。结合分析影响因素,重点评估航空
公司能源效率。为航空公司提高能源效率提供数据分析。第三,对于能源效率测算问题,
本文采用物理-热量的方法结合数据包络分析模型进行能源效率测算,运用数据包络分
析模型处理多投入、多产出的情况,解决了物理-热量指标下,存在多种投入多种产出
无法简单加和计算的问题。当考虑劳动力以及其他指标时,数据包络分析方法使得能源
效率测算更贴近现实分析。
1.2.2应用价值
随着航空公司的不断发展,总收益、收益客公里不断快速增长,但能源供应却相对
滞后,这使得航空公司必须不断提高能源效率。本文应用价值主要体现在:一,采用能
源效率的测算方法而非能源生产率的单一比值,考虑了除能源消耗量外其他影响能源效
率的因素。对能源效率进行测算时,结合航空公司的实际情况,考虑了劳动力、资本、
运输情况等,使得测算更佳贴近实际情况,也更具有应用参考价值。二,文章采用改进
的方法,相比传统方法,有效区分各个公司间的能源效率。航空公司通过测算结果,可
知当年的能源效率,可将航空公司进行横向对比,得知航空公司间的能源效率排名,同
时也可以纵向对比,得出航空公司2011-2015年间能源效率值的变化。三,通过回归分
析,分析影响能源效率的外在因素:最多数量的机型占所有机型的比例、航空公司总部