Luchthavens zijn belangrijke knooppunten in de logistieke keten die de economische activiteit in een regio ondersteunen. Sinds de deregulering en daaruit volgende toegenomen concurrentie tussen luchtvaartmaatschappijen staan ook luchthavens meer onder druk en moeten ze een meer commerciële focus hanteren. Belangrijk is dat ze efficiënt opereren om (concurrentieel) sterk te staan. Belangrijke vragen zijn dan hoe efficiënt ze nu opereren en hoe goed ze het doen in vergelijking met hun concurrenten.
Om hierop een antwoord te kunnen geven, kan benchmarking bijvoorbeeld aan de hand van Data Envelopment Analysis (DEA) aangewend worden. Bij benchmarking gaan ondernemingen (hier luchthavens) zich positioneren ten opzichte van hun concurrenten om daardoor hun producten of processen te kunnen verbeteren. DEA gaat ondernemingen vergelijken op basis van hun efficiëntie.
De methode is zo opgebouwd dat, aan de hand van lineaire programmering, een efficiëntiegrens wordt geconstrueerd. Deze geeft aan hoe, door een combinatie van verschillende inputs, de output op de meest efficiënte wijze kan worden gegenereerd.
De relatieve efficiëntie van elke luchthaven wordt berekend door te kijken naar de afstand tussen het punt dat de luchthaven met verschillende inputs en outputs voorstelt en de efficiëntiegrens. Figuur 4.28 geeft hier een voorbeeld. Er is te zien dat onderneming (of luchthaven) D inefficiënt is en de afstand tussen D en D’ geeft dan de mate van inefficiëntie aan. Luchthavens die op de grens liggen, opereren efficiënt.
Figuur 4.28: DEA
Bron: Eigen samenstelling op basis
van Lin, 200936
Het DEA-model kan input- of outputgeoriënteerd zijn. Bij inputgeoriënteerde modellen wordt het outputniveau constant gehouden en probeert men de input zo sterk mogelijk te reduceren.
Outputgeoriënteerde modellen gaan uit van een vaste input en men gaat trachten een zo groot mogelijke output te realiseren.
36Lin, Z. (2009). An investigation of key issues for improving quality of airport benchmarking: focus on empirical methods. University of British Columbia, Canada.
Daarnaast kan men een onderscheid maken tussen de DEA-modellen die gebruik maken van constante schaalopbrengsten (CRS) of variabele schaalopbrengsten (VRS) (figuur 4.29). De CRS-assumptie is van toepassing wanneer alle bedrijven op optimale schaal werken. Wanneer de veronderstelling van VRS van toepassing is, kan de score van een CRS-model worden opgedeeld in technische efficiëntie (TE) en schaalefficiëntie (SE).
Figuur 4.29: Technische efficiëntie en
schaalefficiëntie
Bron: Eigen samenstelling op basis van Civil Aviation Authority (2000)37
Luchthavens kunnen gedefinieerd worden als producent van twee soorten output: de bewegingen enerzijds – waar het aantal landingsbanen, de oppervlakte van die landingsbanen38 en het aantal werknemers39 input kunnen zijn – en de terminaldiensten anderzijds. Bij de terminaldiensten kunnen cargo en passagiers40 als output gezien worden met volgende inputs: aantal landingsbanen, aantal gates, de terminaloppervlakte en het aantal werknemers.
Bij de bewegingen wordt in deze berekeningen uitgegaan van productie onder constante schaalopbrengsten terwijl de schaalopbrengsten van de productie van terminaldiensten variabel zijn.
Verder werd er geopteerd voor een inputgeoriënteerd model.
De analyse in deze versie van het Indicatorenboek verschilt van deze in de vorige editie door het feit dat de efficiëntie van luchthavens nu voor meerdere jaren (2010, 2011 en 2012) vergeleken wordt zodat een evolutie is vast te stellen. Ook werden enkele luchthavens aan de analyse toegevoegd (Helsinki Vantaa, Stockholm Arlanda en Wenen) wat maakt dat het nu om paneldata voor 27 luchthavens gaat (i.p.v. voor 24 luchthavens). Omdat de DEA-analyse zeer datagevoelig is, kunnen de resultaten voor 2012 in deze editie toch verschillen met die uit de vorige editie.
Data voor de verschillende jaren werden verkregen bij de luchthavenautoriteiten (website of persoonlijk contact). Ontbrekende gegevens werden aangevuld aan de hand van IATA (trafiekrapporten), de databank Amadeus (voor werknemers – FTE’s) en Boeing (rapporten voor gegevens landingsbanen).
37Http://www.ukab.co.uk/docs/5/ergdocs/benchmarking%28caa122000%29.pdf.
38De oppervlakte landingsbaan wordt hier gedefinieerd als lengte x breedte.
39Voor het aantal werknemers werd gekeken naar de werknemers van de luchthavenautoriteit om geen vertekeningen te krijgen inzake bedrijven die ook gevestigd zijn op de luchthavensite.
40In deze berekeningen werd gewerkt met een Workload Unit (WLU). Één WLU bedraagt 100kg cargo of 1 passagier.
Tabellen 4.10 en 4.11 geven respectievelijk de input- en outputmatrix weer voor 2010, 2011 en 2012.
In tabel 4.10 valt op dat, met uitzondering van het aantal werknemers, de inputs in de meeste luchthavens ongewijzigd blijven. Enkel de luchthavens van Barcelona, Frankfurt (am Main), Istanboel, Londen (Heathrow) en Parijs (Charles de Gaulle) wijzigden hun infrastructuur. In de luchthavens Frankfurt Hahn, Leipzig Halle, Oostende-Brugge, Oslo Gardermoen en Praag valt op dat het aantal werknemers sterk toeneemt.
Het analyseren van de outputtabel 4.11 leidt tot de conclusie dat 2012 een moeilijker jaar was: 10 luchthavens kregen minder passagiers te verwerken, 14 luchthavens behandelden minder cargo en het aantal bewegingen daalde in maar liefst 23 van de 27 bestudeerde luchthavens. Enkel de luchthavens Amsterdam Schiphol, Berlijn Tegel, Istanboel Atatürk en Oslo Gardermoen konden een stijging van het aantal bewegingen optekenen. De luchthavens van Amsterdam en Istanboel kenden wel een lichte daling van het volume vervoerde tonnage cargo in respectievelijk 2012 en 2011. De luchthaven van Athene kende een daling in het aantal outputs over de hele bestudeerde periode.
Tabel 4.10: Inputmatrix 2010-2012
Bron: Eigen samenstelling op basis van luchthavenautoriteiten, Boeing & Amadeus
Controle- 201020112010- 201120122011- 2012torens Amsterdam Schiphol2.3282.115-9,15%2.087-1,32%650.0001656933.015227,87 Antwerpen68737,35%71-2,74%6.4682167.95011,6 Athens Efeltherios Venizelos7007000,00%7000,00%183.000242351.00016,26 648.000 (2010&2011) 694.359 (2012) Berlin Schönefeld8498631,65%1.05522,25%36.000241135.00016,3 Berlin Tegel3123295,45%3599,12%95.000522250.74614,7 Brussels7277493,03%710-5,21%301.7691183457.555112,45 Charleroi4024337,71%406-6,24%23.00071117.30013,92 Copenhagen Kastrup1.9592.0373,98%2.2249,18%85.4001083506.000211 Dublin2.9713.0322,05%3.017-0,49%172.500722245.057110,1 1.153.391 (2010) 1.169.183 (2011) 1.375.378 (2012) Frankfurt Hahn29836723,15%4008,99%23.500121171.00015,6 Helsinki Vantaa2.4072.267-5,82%2.4136,44%169.000383564.060117 3 (2010&2011) 2 (2012) Leipzig Halle122525330,33%64623,05%29.000192378.000114 Liège Bierset1481565,41%1634,49%15.50044271.35014,7 London Gatwick2.3982.4813,46%2.409-2,90%258.0001071149.22016,8 639.493 (2010&2011) 632.064 (2012) Madrid Barajas3.9473.9720,63%3.9970,63%955.3052274926.940140 Munich7.1116.864-3,47%7.4368,33%458.000452480.000215,6 Oostende-Brugge11112411,71%1304,84%6.80041144.00013,5 Oslo Gardermoen43949913,67%55912,02%148.000522294.750113 912.500 (2010 & 2011)233 (2010&2011) 1.012.500 (2012)242 (2012) Praag1.3891.60115,26%1.81413,30%219.000592313.42519,2 Rome Fiumicino2.3082.252-2,43%2.197-2,44%326.000844778.275114 Stockholm Arlanda2.4962.5160,80%2.6244,29%378.000503373.50016,2 Wenen9229523,25%1.0005,04%250.0001012319.500110
4621.675332,38Paris Charles de Gaulle6.9586.879-1,14%6.801-1,13%
-3,57%1612351.180112,14
310.00038426.00019,5 London Heathrow9.5389.037-5,25%8.714
Istanbul Atatürk2.1872.41310,33%2.68811,40%
5,49%1893600.000214,9
1493475.020115,33 Frankfurt am Main19.08719.8724,11%20.963
0,69%
Luchthaven
Inputs Werknemers Terminal oppervlakte (m²)GatesLandingsbanenOppervlakte landingsbanen (m²)Oppervlakte luchthaven (km²) Barcelona El Prat1.8591.8720,70%1.885
Tabel 4.11: Outputmatrix 2010-2012
Bron: Eigen samenstelling op basis van luchthavenautoriteiten en IATA
201020112010- 201120122011-2012201020112010- 201120122011-2012201020112010- 201120122011- 2012 Amsterdam Schiphol45.211.74948.755.2527,84%51.035.5904,68%1.512.2561.523.8060,76%1.483.448-2,65%386.316420.2498,78%423.4070,75% Antwerpen162.840166.0781,99%140.139-15,62%4.2134.2320,45%4.2861,28%51.70352.7011,93%46.962-10,89% Athens Efeltherios Venizelos15.411.09914.446.963-6,26%12.944.041-10,40%96.67685.832-11,22%76.425-10,96%191.766173.296-9,63%153.295-11,54% Barcelona El Prat29.209.59534.398.22617,76%35.145.1762,17%104.27996.572-7,39%96.6170,05%277.832303.0649,08%290.004-4,31% Berlin Schönefeld7.297.9117.113.989-2,52%7.097.272-0,23%4.8274.649-3,69%5.20611,98%76.59573.577-3,94%71.758-2,47% Berlin Tegel15.025.60016.919.82012,61%18.164.2037,35%22.06026.57820,48%26.9331,34%158.570169.3846,82%171.1141,02% Brussels17.180.60618.786.0349,34%18.971.3320,99%476.135475.124-0,21%459.265-3,34%225.682233.7583,58%223.431-4,42% Charleroi5.195.3725.901.00713,58%6.516.42710,43%000,00%26groei80.00985.5976,98%84.313-1,50% Copenhagen Kastrup21.501.75022.725.5175,69%23.336.1872,69%194.888214.51310,07%354.26365,15%245.640253.7623,31%242.992-4,24% Dublin18.431.06418.740.5931,68%19.090.9541,87%87.45893.7237,16%101.9568,78%160.320162.0161,06%156.582-3,35% Frankfurt am Main53.013.77156.443.6576,47%57.527.8511,92%2.307.7932.251.618-2,43%2.100.747-6,70%464.432487.1624,89%482.242-1,01% Frankfurt Hahn3.493.6292.894.363-17,15%2.791.185-3,56%228.547286.41625,32%207.520-27,55%37.08132.923-11,21%30.015-8,83% Helsinki Vantaa12.872.62214.865.87115,48%13.760.494-7,44%157.341169.9858,04%192.16113,05%126.174138.7599,97%124.402-10,35% Istanbul Atatürk32.145.61937.452.18716,51%44.998.50820,15%393.476378.241-3,87%401.2356,08%273.700301.0009,97%349.00015,95% Leipzig Halle2.352.8272.266.743-3,66%2.286.1510,86%663.059760.35514,67%863.66513,59%62.24764.0972,97%62.688-2,20% Liège Bierset299.043309.2063,40%303.795-1,75%639.434674.4705,48%576.664-14,50%48.51554.40412,14%45.269-16,79% London Gatwick31.375.29033.674.2647,33%34.235.9821,67%104.03288.085-15,33%97.56710,76%240.500251.0674,39%246.987-1,63% London Heathrow65.881.66069.433.2305,39%70.037.4170,87%1.472.9881.384.361-6,02%1.464.3905,78%454.823480.9065,73%475.176-1,19% Madrid Barajas49.863.50449.671.270-0,39%45.195.014-9,01%373.380393.4315,37%359.362-8,66%433.683429.381-0,99%373.185-13,09% Munich34.721.60537.763.7018,76%38.360.6041,58%274.729303.65510,53%290.301-4,40%389.939409.9565,13%398.039-2,91% Oostende-Brugge230.983232.6820,74%232.651-0,01%60.17357.381-4,64%53.166-7,35%37.87537.555-0,84%28.689-23,61% Oslo Gardermoen19.100.00021.100.00010,47%22.100.0004,74%86.99997.80112,42%104.5436,89%212.000224.0005,66%230.0002,68% Paris Charles de Gaulle58.167.06260.970.5514,82%61.611.9341,05%2.177.3772.087.952-4,11%1.949.660-6,62%499.997514.0592,81%491.346-4,42% Praag11.556.85811.788.6292,01%10.807.890-8,32%58.27562.6897,57%52.978-15,49%156.052150.717-3,42%131.584-12,69% Rome Fiumicino36.338.17937.693.4653,73%37.063.000-1,67%153.679142.835-7,06%135.848-4,89%329.269328.496-0,23%313.850-4,46% Stockholm Arlanda16.948.12919.056.14312,44%19.600.0002,85%173.800156.000-10,24%146.000-6,41%190.000212.63911,92%207.000-2,65% Wenen19.700.00021.100.0007,11%22.165.7945,05%295.989277.784-6,15%252.267-9,19%246.146246.1570,00%244.650-0,61%
Luchthaven
Outputs PassagiersCargo (in ton)Bewegingen
Berekeningen van efficiëntiescores werden gemaakt aan de hand van DEAP (Data Envelopment Analysis (Computer) Program) van Tim Coelli (2001)41.
Tabel 4.12 geeft in alfabetische volgorde de resultaten weer van de DEAP voor de bewegingen (constante schaalopbrengsten) en terminaldiensten (variabele schaalopbrengsten) in 2010, 2011 en 2012. Deze resultaten moeten als volgt geïnterpreteerd worden: wanneer deze score gelijk is aan 1, ligt de luchthaven op de efficiëntiegrens en wordt ze dus aanzien als “efficiënt”. Wanneer de score tussen 0,5 en 1 ligt, is de luchthaven matig efficiënt. Een score kleiner dan 0,5 duidt aan dat de luchthaven niet efficiënt is in vergelijking met de andere luchthavens. Verandering in efficiëntie kan te wijten zijn aan een verandering in de inputs, een verandering in de outputs of een combinatie van beide.
Een analyse van de evolutie in efficiëntie leert dat er 9 luchthavens zijn die gedurende de drie bestudeerde jaren hun hoge efficiëntiescore wisten te behouden: Berlijn Tegel, Charleroi, Istanboel Atatürk, Kopenhagen Kastrup, London Gatwick, London Heathrow, München, Oslo Gardermoen en Wenen.
Vijf andere luchthavens springen eruit omdat ze slechtere scores laten optekenen. Praag vertoont lage scores zowel wat efficiëntie qua bewegingen als qua terminaldiensten betreft terwijl Frankfurt Hahn enkel inefficiënt is op vlak van bewegingen. Redenen daarvoor zijn de stijging in het aantal werknemers terwijl de output voornamelijk daalt. De luchthavens Antwerpen, Helsinki en Oostende zijn inefficiënt wat betreft terminaldiensten. In geval van de Vlaamse luchthavens is dit te wijten aan schaalinefficiëntie: de inputs die ze ter beschikking hebben zijn te veelvuldig in verhouding met het volume output.
De andere luchthavens vertonen evoluties in efficiëntie die te wijten zijn aan zowel input- als outputveranderingen. Wanneer de inputs gelijk blijven, maar de output wel afneemt, zullen de efficiëntiescores dalen. Dit is onder andere het geval in Athene en Madrid. Ook kan het zijn dat de inputs toenemen terwijl de output deze evolutie niet volgt. Zo stijgt in de luchthavens van Barcelona en Frankfurt (am Main) de terminaloppervlakte in 2012 terwijl de output niet duidelijk toeneemt, of zelfs afneemt.
41Coelli, T.J. (2001). A guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper No. 8/96. http://www.owlnet.rice.edu/~econ380/DEAP.PDF
Tabel 4.12: Resultaten DEAP voor bewegingen en terminaldiensten (2010-2012) Bron: Eigen berekening op basis van DEAP (Coelli, 2011)
TESETESETESE Amsterdam Schiphol0,7451110,8111110,823111 Antwerpen10,15510,15510,14210,14210,11510,115 Athens Efeltherios Venizelos111110,97710,9770,9720,8130,8630,942 Barcelona El Prat0,9230,7430,850,87410,8160,9460,8630,9540,8040,8990,895 Berlijn Schönefeld0,8621110,7770,91710,9170,7690,85410,854 Berlijn Tegel111111111111 Brussel0,9710,90,9060,9930,9690,9040,9150,9890,950,9310,9420,989 Charleroi111111111111 Dublin0,740,7680,7880,9750,710,7270,7330,9910,6430,7120,7120,999 Frankfurt am Main0,8521110,8491110,846111 Frankfurt Hahn0,4941110,4011110,3560,7510,75 Helsinki Vantaa0,620,5590,5890,9490,640,5790,5990,9670,5320,4860,490,99 Istanbul Atatürk111111111111 Kopenhagen Kastrup111111111111 Leipzig Halle0,8261110,6711110,661111 Londen Gatwick111111111111 Londen Heathrow111111111111 Luik Bierset0,7811110,8581110,762111 Madrid Barajas10,76910,76910,730,9550,7650,9910,640,710,902 München111111111111 Oostende-Brugge0,7250,34610,3460,7040,31510,3150,6010,3110,31 Oslo Gardermoen111111111111 Parijs Charles de Gaulle0,7171110,7051110,613111 Praag0,6780,4650,5570,8340,6150,4140,5240,790,4740,3370,50,674 Rome Fiumicino10,90910,90910,84110,8410,9760,7410,840,883 Stockholm Arlanda0,8890,6570,7240,9080,9350,6650,7360,9030,8540,6140,7040,872 Wenen10,98910,98910,9510,9980,95310,930,9840,945
Luchthaven201020112012 Efficiëntiescore bewegingenEfficiëntiescore terminaldienstenEfficiëntiescore bewegingenEfficiëntiescore terminaldienstenEfficiëntiescore bewegingenEfficiëntiescore terminaldiensten