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摘 要：伴随中国经济发展及全球经济一体化进程的推进，以及包括中国在内的全球范围内的天空开放（Open Sky）趋势，原本只在北美市场繁荣昌盛的公务机（中小型私人喷气式客机）机队规模可以说是蓄势待发，即将迎来跳跃性的大发展行情。对刚刚起步的我国民用航空企业而言，了解并熟悉公务机细分市场的特性及未来发展，毋庸置疑具有重大的意义。本文以北美公务机市场为主，以中南美、欧洲公务机市场为辅，以量化的方式，重点考察了这些市场在过去30年间公务机机队规模与当地经济发展相关指标（购买力平价计算的人均GDP，GINI系数等）的相关关系，并据此构建了一个基于经济发展、地域特性的公务机机队规模预测模型。依据该模型及权威机构对未来全球经济发展预测，本文对未来20年7个地区的公务机机队规模进行了预测，从而对我国商用飞机制造在切入该特定细分市场时提供理论依据。
关键词：公务机 北美市场 机队规模预测
一、引言
喷气式公务机自1957年首次出现以来通过50多年的发展，虽然期间经历了数次经济危机和社会动荡但始终保持增长。2000年后，随着自由化进程的加快，全球喷气式公务机机队的发展也开始了三次扩张浪潮。截止2014年12月底，全球喷气式公务机市场已超过19498架。本文中所有数据来源为航升在线机队数据库。作为公务机最大市场的美国对于全球噴气式公务机的市场需求占绝对主导地位，也是未来公务机市场增长的重要基础。在过去30年间，北美市场，尤其是美国市场占据了公务机市场的绝大部分份额。其机队拥有量接近全球第二大市场欧洲市场机队数量的4倍以上。北美市场的公务机规模与人均GDP之间的相关程度类似，在人均GDP超过4000美元后机队数量开始迅速增加，并以人均GDP每增加10000美元其机队总数增加约2200架的速率增长。
二、方法与结果
相比一般通用航空预测需要综合考虑经济发展、航空公司收益变化、旅客出行习惯变化、与飞行竞争的其他出行方式（公路、铁路）等多方面因素的影响，公务机预测相比而言要简单的多。公务机的最大用户群，也就是业务繁忙、时间宝贵的大公司高管或者事业成功的专业人士，使用公务机的最大原因是其便捷性、私密性、舒适性以及安全性。经济性或者收益在很大程度上不在重点考虑之列。因此，一般通用航空预测必须考虑的航空公司收益、特定航线的历史收益及未来收益预测、区域或全球经济发展驱动的航空客流变化、以及飞机座级变化等带来的ASK（可供座公里数）变化对公务机预测几乎都可以忽略不计。如前所述，由于公务机用户群的特殊性，一般需求模型中必须考虑的几个因素包括航线收益、可用机场跑道及时间段、以及其他竞争性出行方式（例如高铁）都无需考虑，所以需求模型可以简化为以下公式：
（1）
公式中的Fleet（region）代表目标区域内每百万人口拥有公务机数量，其增长速度与该目标区域内人均GDP增长以及财富分配直接相关。Z（region）作为拟合哑元，将吸收模型中一些难以量化的区域特性（如自然环境、人口密度、可用机场密度等）。
严格意义上，需要对公务机市场分不同预测区域对分别展开需求模型拟合。不过由于在美洲（北美及拉丁美洲）以及欧洲之外，全球其他区域的公务机机队数量太少，缺乏足够的历史数据进行有效拟合，我们人为的将这些区域划入美洲模型。模型中所需历史机队数据从航升公司的全球机队数据库中获得，历史人口、人均GDP数据及Gini系数则从相关公共网络（联合国公开报告、世界银行公开报告获得）。在原始数据获取过程中，作者发现全球范围内调准同意的Gini系数报告十分稀少，在所有考察区域中，只有美国拥有相对完全的该项历史数据。因此对其他该项数据缺失的区域，则将Gini系数拟合项直接并入Z（region）不单独进行拟合。需求模型的美洲模型模型拟合结果：人均GDP敏感系数为0.2312；区域特性系数为-47.401；相关系数为0.9817。
我们同时考察了不同研究机构对未来世界以及各区域人均GDP增长的预期，包括世界银行、Global Insights、以及EIU。其中Global Insights的数据没有涵盖所有的目标区域，世界银行对未来的预估没有跨越未来20年，综合考虑后，我们采用EIU的数据对未来公务机机队的增长进行预测，结果见表1。
三、结语
公务机的发展主要依赖于世界经济的发展与全球化商业活动的繁荣。此外公务机的准入门槛的降低（各个国家与地区内或之间的航空管制的缓和等）也将刺激公务机市场的进一步发展。在未来的20年内，新兴市场的公务机将呈现年复合增长率接近3%的成长。
传统上，北美，欧洲及拉丁美洲是公务机市场的主要区域，在未来20年内，以中国为首的新兴经济体及亚太区公务机市场将获得长足发展，到2033年中国及亚太区的公务机规模将占到全球公务机规模的15%强。继中国高铁成功实现引进来，走出去之后，航空工业是中国工业技术现代化的另一个制高点；特别是结合我国的一带一路国家战略，中国将致力于构建新的经济增长中心与兴奋点。公务机市场将直接受益于区域经济的腾飞。
参考文献：
[1]全球机队数据航升在线数据库.
[2]联合国统计署，http：//unstats.un.org/unsd/default.htm.
[3]世界银行经济数据库，http：//data.worldbank.org/.
[4]EIU（Economist Intelligence Unit）数据库，http：//www.eiu.com/home.aspx
关键词：公务机 北美市场 机队规模预测
一、引言
喷气式公务机自1957年首次出现以来通过50多年的发展，虽然期间经历了数次经济危机和社会动荡但始终保持增长。2000年后，随着自由化进程的加快，全球喷气式公务机机队的发展也开始了三次扩张浪潮。截止2014年12月底，全球喷气式公务机市场已超过19498架。本文中所有数据来源为航升在线机队数据库。作为公务机最大市场的美国对于全球噴气式公务机的市场需求占绝对主导地位，也是未来公务机市场增长的重要基础。在过去30年间，北美市场，尤其是美国市场占据了公务机市场的绝大部分份额。其机队拥有量接近全球第二大市场欧洲市场机队数量的4倍以上。北美市场的公务机规模与人均GDP之间的相关程度类似，在人均GDP超过4000美元后机队数量开始迅速增加，并以人均GDP每增加10000美元其机队总数增加约2200架的速率增长。
二、方法与结果
相比一般通用航空预测需要综合考虑经济发展、航空公司收益变化、旅客出行习惯变化、与飞行竞争的其他出行方式（公路、铁路）等多方面因素的影响，公务机预测相比而言要简单的多。公务机的最大用户群，也就是业务繁忙、时间宝贵的大公司高管或者事业成功的专业人士，使用公务机的最大原因是其便捷性、私密性、舒适性以及安全性。经济性或者收益在很大程度上不在重点考虑之列。因此，一般通用航空预测必须考虑的航空公司收益、特定航线的历史收益及未来收益预测、区域或全球经济发展驱动的航空客流变化、以及飞机座级变化等带来的ASK（可供座公里数）变化对公务机预测几乎都可以忽略不计。如前所述，由于公务机用户群的特殊性，一般需求模型中必须考虑的几个因素包括航线收益、可用机场跑道及时间段、以及其他竞争性出行方式（例如高铁）都无需考虑，所以需求模型可以简化为以下公式：
（1）
公式中的Fleet（region）代表目标区域内每百万人口拥有公务机数量，其增长速度与该目标区域内人均GDP增长以及财富分配直接相关。Z（region）作为拟合哑元，将吸收模型中一些难以量化的区域特性（如自然环境、人口密度、可用机场密度等）。
严格意义上，需要对公务机市场分不同预测区域对分别展开需求模型拟合。不过由于在美洲（北美及拉丁美洲）以及欧洲之外，全球其他区域的公务机机队数量太少，缺乏足够的历史数据进行有效拟合，我们人为的将这些区域划入美洲模型。模型中所需历史机队数据从航升公司的全球机队数据库中获得，历史人口、人均GDP数据及Gini系数则从相关公共网络（联合国公开报告、世界银行公开报告获得）。在原始数据获取过程中，作者发现全球范围内调准同意的Gini系数报告十分稀少，在所有考察区域中，只有美国拥有相对完全的该项历史数据。因此对其他该项数据缺失的区域，则将Gini系数拟合项直接并入Z（region）不单独进行拟合。需求模型的美洲模型模型拟合结果：人均GDP敏感系数为0.2312；区域特性系数为-47.401；相关系数为0.9817。
我们同时考察了不同研究机构对未来世界以及各区域人均GDP增长的预期，包括世界银行、Global Insights、以及EIU。其中Global Insights的数据没有涵盖所有的目标区域，世界银行对未来的预估没有跨越未来20年，综合考虑后，我们采用EIU的数据对未来公务机机队的增长进行预测，结果见表1。
三、结语
公务机的发展主要依赖于世界经济的发展与全球化商业活动的繁荣。此外公务机的准入门槛的降低（各个国家与地区内或之间的航空管制的缓和等）也将刺激公务机市场的进一步发展。在未来的20年内，新兴市场的公务机将呈现年复合增长率接近3%的成长。
传统上，北美，欧洲及拉丁美洲是公务机市场的主要区域，在未来20年内，以中国为首的新兴经济体及亚太区公务机市场将获得长足发展，到2033年中国及亚太区的公务机规模将占到全球公务机规模的15%强。继中国高铁成功实现引进来，走出去之后，航空工业是中国工业技术现代化的另一个制高点；特别是结合我国的一带一路国家战略，中国将致力于构建新的经济增长中心与兴奋点。公务机市场将直接受益于区域经济的腾飞。
参考文献：
[1]全球机队数据航升在线数据库.
[2]联合国统计署，http：//unstats.un.org/unsd/default.htm.
[3]世界银行经济数据库，http：//data.worldbank.org/.
[4]EIU（Economist Intelligence Unit）数据库，http：//www.eiu.com/home.aspx