航空维护工作已从疫情后的临时中断转变为一种结构性劳动力短缺的环境，技术人员短缺与航线维护和基地维护流程（包括故障隔离、修复及返航服务，RTS）日益交织，从而影响航班调度可靠性和飞机停飞时间。根据ARSA（2023年）的数据，维护服务提供商报告称空缺职位持续存在，人员流动率上升，经验丰富的技术人员薪酬增加，表明劳动力市场紧张且剩余容量有限。ARSA还指出，为弥补人员短缺，航空公司越来越依赖加班、压缩航班计划和推迟维修。尽管这些观察反映了行业的普遍压力，但大多数公开数据仍停留在总体层面（如员工人数、证书颁发情况或调查问卷结果），未能揭示人员配备问题如何导致可量化的可靠性损失（GAO，2023年）。
人员补充方面的压力进一步加剧了“持证”技术人员与“具备航线操作能力”技术人员之间的差距。联邦航空管理局（FAA）第147部分的现代化更新了培训要求，但过渡过程中的摩擦、技术驱动的专业化以及跨资格认证要求的增加延长了技术人员达到熟练水平所需的时间（FAA，2022年；ATEC，2025年；Kabashkin & Perekrestov，2023年）。这些因素导致加班频率增加、维修周转时间延长，以及更多依赖推迟维修，从而增加了故障升级和服务中断的风险（Oliver，2023年）。尽管有这些行业趋势，但直接将人员配备波动与可靠性结果（如飞机停飞时间或航班调度表现）联系起来的实证研究仍然有限。
现有研究常指出资源限制或技能不匹配问题，但很少量化人员配备波动如何在任务层面影响运营可靠性。大多数研究仅提供描述性或相关性分析，依赖于基地层面的汇总数据，或关注相邻的运营领域（Kazda等人，2022年；Tucci等人，2025年；Wandelt & Wang，2024年）。即使将飞机停飞时间视为与工程停机时间类似的可靠性指标，也尚未建立人员配备与可靠性结果之间的因果关系（Alomar，2025年）。相比之下，医疗保健和铁路等安全关键领域的研究表明，劳动力规模直接影响吞吐量和可靠性（Dall’Ora等人，2022年；Zaranko等人，2023年；NSAR，2024年），但航空维护领域尚未广泛采用类似的因果研究方法。尽管运营商越来越多地收集高分辨率的排班数据、工作订单信息、维护事件日志（MEL）和零部件级数据，但这些数据很少被用于微观分析人员配备的影响（Manzini等人，2022年；Santiago等人，2024年）。这种脱节凸显了一个核心问题：缺乏描述人员配备波动如何影响可靠性表现的因果证据。
为填补这一空白，本研究估计了人员配备波动（包括人员配备强度和技能组合）对飞机停飞时间和航班调度可靠性的影响。我们将飞机停飞时间视为从故障发现到返航服务的关键路径上的可靠性延误时间，从而以工程学上一致的方式表达人员配备的影响。研究方法将排班变化与工作订单时间戳和维修事件状态联系起来，并利用了合理的外生人员配备冲击事件（如突然的罢工、分阶段的培训计划发布和局部交通中断）。现代的分阶段差异差异和事件研究方法，结合重复事件生存模型（recurrent-event survival models），能够捕捉不同基地、时间和维护类别之间的异质性效应。
本研究对航空和运输经济学做出了四项贡献：首先，它提供了人员配备强度和技能组合对飞机停飞时间和航班调度可靠性的因果估计，超越了单纯描述性分析；其次，它将准实验方法与基于可靠性的建模相结合；第三，它阐明了人员配备条件如何通过具体的运营路径（如班次安排、技术人员经验水平和维护类别）影响可靠性结果；第四，它提供了对政策有意义的弹性系数和人员配备阈值，为在预算和容量限制下运营的MRO服务提供商的排班设计、培训计划制定和资源分配提供了参考。通过整合高粒度运营数据和现代因果分析工具，本研究将技术人员短缺问题转化为可操作的运营风险，并为劳动力规划、维护调度和可靠性管理提供了直接证据。
本文的其余部分结构如下：第2节回顾相关文献；第3节介绍准实验设计和概念框架；第4节展示研究结果；第5节讨论政策意义和应用。
