机场群同质化是指区域内各机场在发展过程中为竞争市场份额而失去独有特色逐渐趋同的现象。机场群内各机场在保障能力、业务水平及通航航线网络等方面高度同质化，可能会引发航空市场恶性竞争。同一机场群内的多个机场在资源有限的市场中谋求发展，几乎采取相同举措：合作更多航空公司、开辟更多航线、增加更多飞行班次等。这种缺乏宏观性、系统性考虑的策略，极易使得机场群向同质化方向发展，导致机场群航线布局较集中、覆盖范围较小。机场之间趋于同质化，资源浪费的同时更制约了内部机场各自的发展空间。因此，研究机场群同质化水平评估分析方法对以差异化、协同发展为目标的机场群建设具有重要意义。
同质化评估方法是以相似性度量为基础，结合多维分析指标，研究机场群内部机场之间基于多维属性的综合同质程度。该方法可通过度量机场群内部机场在功能定位、航线网络布局等方面的异同，从而评估机场群功能定位的合理性、科学性。利用同质化评估方法，既能找到机场群之间的同质化差异程度，也可以有效锁定机场群内的同质对象组合，确定较为同质的属性特征。在规划政策实施后，基于同质化评估结果可对实施效果进行定期评估校验，为制定和完善政策提供数据支持。因此，本文选取多维指标，给出同质化评估方法，运用2022年历史数据，对全球典型机场群对象进行了同质化水平的定量评估，精准定位同质化倾向严重的机场对，为今后更好地完善规划策略提供科学精准的决策支持。

机场群同质化评估分析

选取粤港澳大湾区（以下简称“大湾区”）、京津冀、纽约、洛杉矶、伦敦和巴黎六大机场群作为同质化评估分析的研究对象，其中大湾区、纽约、洛杉矶、伦敦、巴黎等机场群的机场间平均相对距离均在80公里左右，京津冀机场群略高，将近120公里。由于长三角机场群内上海两场、杭州萧山机场、南京禄口机场等主要对象之间的平均相对距离约200公里，远高于其他机场群对象的水平，故本次对比中没有列出。通过选取分析指标，给出同质化评估分析方法，结合2022年的全球航班历史数据，对机场群的同质化特征进行定量分析。六大机场群主要包含机场对象如表1所示。

（一）同质化评估方法

围绕机场群同质化评估目标，本文综合考虑机场保障能力、业务水平及通航情况，设计机场群同质化分析多层指标，实证分析机场群同质化水平。结合指标特点，分别基于机场属性和机场网络分布进行同质化计算，最终得到机场群内机场对之间的同质化水平。具体指标建立及综合求解的原理如图1所示。

机场属性由机场基础设施、运输能力特征组成，基础设施主要包含跑道数量、停机位数量、航站楼数量等指标；运输能力包括飞机起降架次、旅客吞吐量等指标。机场网络则通过航班连通性来反映网络同质化程度。

针对机场属性层指标，直接利用同质化系数进行衡量，机场群内机场间同质化水平计算方法如公式（1）所示：

公式（1）中，A_m，A_n分别表示机场群内的m机场和n机场；Aⁱ_m表示m机场的第i个指标值，Aⁱ_n同理；表示第i个指标度量的机场m和机场n的同质化水平。

针对机场网络指标，描述机场群内机场的航线布局和覆盖情况的同质化水平，利用机场群内机场与外部机场的航线连接和航班量进行计算，构建机场群内机场之间的同质化矩阵，计算方式依然参考公式（1）。机场群外部机场的涵义为与机场群内部机场通航的所有机场的合集。

机场网络同质化计算步骤主要分三步：

1.获取机场群内部机场A_i，A_i∈A，i＝1，2，3，…，n与外部所有通航机场B_k，B_k∈B，k＝1，2，3，…，m的航班量q_ik；

2.在获取航班量的基础上，计算机场群内A_i、A_j机场两两之间关于某通航机场航班量q_ik、q_jk的同质化系数：

3.对同质化系数按列求均值：

即可获得机场群内机场网络两两之间的同质化矩阵。

图1：同质化指标分层示意

如图1所示的同质化多层次分析方法，综合考虑国内外研究现状以及专家意见，为第一层指标赋予相同的权重，按照机场属性层∶机场网络层＝4∶6的比重为第二层指标赋予权重。基于各层指标的同质化系数及指标权重，综合计算可得整体同质化结果。

（二）同质化评估结果

六大机场群内部机场之间的同质化结果如图2～7所示。

图2：大湾区机场群同质化矩阵	图3：京津冀机场群同质化矩阵

图6：伦敦机场群同质化矩阵	图7：巴黎机场群同质化矩阵

就单个机场群而言，大湾区机场群中，广州、深圳同为核心枢纽机场，两者同质化水平较高，同质化系数高达0.62；京津冀机场群中，主要是首都—大兴机场同质化水平较高，同质化系数为0.48；纽约机场群中，主要是肯尼迪—纽瓦克、纽瓦克—拉瓜迪亚、威彻斯特—长岛麦克阿瑟三对机场之间的同质化水平较高，同质化系数均在0.50左右，覆盖核心枢纽机场和次级机场；洛杉矶机场群中，主要是伯班克—安大略、伯班克—约翰韦恩和安大略—约翰韦恩三对次级机场之间的同质化水平较高，同质化系数均在0.50左右；伦敦机场群中，主要是卢顿—斯坦斯特德机场、盖特威克—斯坦斯特德机场之间的同质化水平较高，同质化系数均超出了0.45，三者均为次级机场；巴黎机场群中，主要是戴高乐—奥利机场同质化水平较高，同质化系数为0.42，两者均为核心枢纽机场。

综上，机场群内同质化水平呈现了分层现象，具体表现为：

1.伦敦、洛杉矶机场群内主要是次级机场之间的同质化水平较高；

2.大湾区、京津冀、巴黎机场群内主要是核心枢纽机场之间的同质化水平较高；

3.纽约机场群内核心枢纽机场之间、次级机场之间各自呈现同质化现象。

根据每个机场组合的同质化值，可计算对应机场群的平均同质化系数（见表2）。研究结果表明，在所选六大机场群中，京津冀、洛杉矶机场群的同质化程度最高，其他对象同质化水平基本接近。

机场群发展对策建议

前文以六大机场群作为研究对象，基于2022年的航班数据评估分析了全球典型机场群的同质化水平及分布特征。分析表明，目前京津冀、洛杉矶机场群的整体同质化程度相对较高，不同机场群内均存在着同质化程度相对较高的机场对，但各大机场群内呈现了差异化的同质化分层特征。为了有效识别我国典型机场群在不同发展阶段面临的挑战与问题，亟需制定科学的定量评估机制，坚持以数据驱动的方式定期对全球机场群对象进行评估分析，为规划政策的制定与调整提供精准的反馈建议。

（一）提升统筹规划能力

基于同质化评估结果，定期回顾机场群内发展现状，根据机场群实际发展阶段，因地制宜、因时制宜地制定适配的发展策略。

1.在战略层面，建议相关地区建立机场群协同平台，继续纳入机场集团、航空公司、交通管理机构等多层级单位，统筹规划，帮助机场群内核心机场、次级机场、通航机场以及货运机场，进一步明晰定位，实现功能互补。

2.在平台层面，按照民航局提出的“在粤港澳大湾区探索开展区域级多场运管委协同运行模式试点”的部署，民航中南地区管理局成立了大湾区运管委建设工作领导小组，在2022年先期成立了珠三角运管委，将广州、深圳、珠海三个机场运管委协同作为大湾区协同运行的前期试点来推进，中南空管局作为牵头部门，制定了有效实施方案。上述举措有利于机场群建立良好的协同关系，便于分层分类解决问题，在实践中检验和优化协同机制和程序。

3.在战术层面，建议围绕航线网络规划、航班时刻编排、协同放行等业务场景，联合空管、航空公司等单位，综合考虑效益、效率等多类优化目标形成协同运行机制，提升机场群运行品质。

（二）形成常态化评估机制

机场群发展是一个动态演化过程，应科学评估不同阶段机场群所实现的发展水平，识别瓶颈。因此，考虑国内各大机场群所处的实际区位环境，建议可依托地区运管委、机场集团、基地航空公司、地区空管局等相关组织单位，建立常态化评估机制和方法。例如，组建相对固定且多元化的研究团队，定期研讨机场群发展面临的问题；围绕安全、效率、绿色、效益、协同等机场群相关效能评估领域，构建内涵丰富的指标体系，发现各维度的发展问题；收集机场群评估所需要的历史数据，包括但不限于航班计划数据、航班轨迹数据、飞行程序数据等，定期评估机场群同质化水平、运行效能等，以数据驱动的方式提升决策的准确性。

此外，在机场群发展的不同阶段，同质化水平是否应该呈现出单调变化的趋势，也是一个值得探索的新问题。例如，在机场群早期发展阶段，群内各大机场都承担着对外吸引资源、强化地区辐射的职责，功能定位趋同、航线网络近似也许是整体最优的选择。而当机场群逐渐发展形成一定规模后，若群内各大机场仍然呈现同质化，势必将影响机场群整体的发展。因此，需要降低机场的同质化程度，推动差异化发展。对此，在未来，还需要借助常态化评估机制，进一步探索机场群发展程度与同质化水平的适配性问题。

原文发表于《民航管理》杂志。
作者简介：丛　玮  蒋　迪　仲锋惟 

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