趙曉松 ，朱金福 ，陸宏蘭 ，周 潿

（1.南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京 210016；2.廈門航空公司，福建 廈門 361000；3.中國南方航空股份有限公司市場部，廣州 510406）

近年來，中國民航市場規(guī)?？焖僭鲩L，已成為全球第二大航空市場，同時(shí)各航空公司的規(guī)模也迅速擴(kuò)張。隨著民航市場競爭越來越激烈，航空公司已很難從單純的規(guī)模擴(kuò)張中獲利，需要采用集約型的增長方式。如何科學(xué)地制定符合市場的機(jī)票價(jià)格是各航空公司亟待解決的問題之一。

國內(nèi)外有關(guān)航空客運(yùn)需求彈性的研究主要集中在國家宏觀經(jīng)濟(jì)層面，如區(qū)域經(jīng)濟(jì)、人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）等因素對航空客運(yùn)量的影響。唐小衛(wèi)等[1]利用回歸模型，對旅客運(yùn)輸量與GDP、人均航空出行次數(shù)、城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入等因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，并對未來航空客運(yùn)市場需求進(jìn)行預(yù)測。朱佳[2]從區(qū)域市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、運(yùn)輸能力等角度，構(gòu)建民航區(qū)域市場需求的指標(biāo)體系，研究航空運(yùn)輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在關(guān)系，最終對中國各省市民航市場發(fā)展水平進(jìn)行綜合評價(jià)，為政府發(fā)展和民航業(yè)規(guī)劃提出政策性建議。李在林[3]選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值、最終消費(fèi)額、鐵路客運(yùn)量、民航航線里程、來華旅游入境數(shù)等因素與客運(yùn)需求進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果表明，不同因素的選擇對民航客運(yùn)預(yù)測效果產(chǎn)生的影響不同。張偉[4]結(jié)合民航客運(yùn)的特點(diǎn)，采用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的點(diǎn)彈性和弧彈性理論，對國內(nèi)民航客運(yùn)需求價(jià)格彈性進(jìn)行初步對比研究，結(jié)果表明，國內(nèi)民航客運(yùn)市場是富于彈性和旺盛需求的。景崇毅[5]針對航線季節(jié)客運(yùn)需求的特點(diǎn)，提出了基于迭加趨勢的航線季節(jié)客運(yùn)需求分析方法，研究季節(jié)變化對客運(yùn)需求的影響，結(jié)果表明，該方法可行且結(jié)果精度較高，可作為分析航線季節(jié)客運(yùn)需求的有效工具。

然而，從航空公司運(yùn)營角度對旅客需求影響因素的研究還不夠深入。田靜等[6]構(gòu)建了國內(nèi)民航旅客需求函數(shù)，考慮的影響因素有旅客類型、季節(jié)、航程距離及城鎮(zhèn)居民可支配收入等，但其所建模型對實(shí)際現(xiàn)象的解釋程度僅20%左右，很難應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。Nelson等[7]運(yùn)用某大型國際航空公司2年的數(shù)據(jù)，得出航空公司機(jī)票比價(jià)機(jī)制對需求的影響較弱。大部分研究僅對其中一個(gè)或兩個(gè)變量因素進(jìn)行分析，結(jié)果不夠理想。此外，航空公司之間的競爭關(guān)系、不同類別航線上的差異若不加以區(qū)分，也將造成理論結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)的偏差較大。

基于航空公司實(shí)際生產(chǎn)需要，從航空公司運(yùn)營角度建立航空需求函數(shù)，更加深入地分析影響航空需求的多種因素，并考慮商務(wù)航線和旅游航線對不同因素敏感程度的差異情況。同時(shí)引入相對價(jià)格比的概念，分析航空公司之間的競爭因素對航空需求的影響，即當(dāng)多家航空公司共同執(zhí)飛某條航線時(shí)，一家航空公司的票價(jià)高于或低于行業(yè)平均票價(jià)時(shí)，量化計(jì)算其旅客承運(yùn)量受影響的程度。

1 模型構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)選取

航空需求價(jià)格彈性，是指航空需求量對票價(jià)變動的反應(yīng)程度，即當(dāng)票價(jià)變化1%時(shí)，需求量變化的比例。影響航空需求價(jià)格彈性的因素主要有：其他出行方式，如鐵路運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)品越多越便捷，航空需求價(jià)格彈性越高，反之則越低；旅客人均可支配收入，人均可支配收入越低，機(jī)票花費(fèi)占其比例越高，需求價(jià)格彈性越高，反之則越低；航距長短，航距越短，可選的出行方式越多，需求價(jià)格彈性越大，反之則越低；出行目的，休閑旅客價(jià)格敏感性較高，傾向于購買低價(jià)機(jī)票，需求價(jià)格彈性較高，而商務(wù)出行的旅客傾向于購買高頻次、省時(shí)間的機(jī)票，對價(jià)格敏感性較低，需求價(jià)格彈性較低。

因此，不同航線的需求價(jià)格彈性不同：從旅客出行目的看，以商務(wù)旅客為主的航線需求價(jià)格彈性較低，以旅游休閑為主的航線需求價(jià)格彈性較高；從航距長短看，航距長的航線需求價(jià)格彈性較低，航距短的航線需求價(jià)格彈性較高。由于鐵路歷史時(shí)刻表難以批量查詢，很難批量得到每條航線對應(yīng)的鐵路在不同時(shí)間的運(yùn)行時(shí)長。可把每條航線作為一個(gè)相對獨(dú)立的市場，并引入年份變量，研究其需求函數(shù)。為使研究結(jié)果更具代表性，選擇3條航線進(jìn)行研究，北京—廣州航線作為商務(wù)特性顯著的航線代表，廣州—杭州、廣州—三亞作為旅游特性顯著的航線代表。

近幾年，國內(nèi)航空公司積極推行“提直降代”，使機(jī)票銷售渠道發(fā)生了較大變化，因此引入了銷售渠道變量，以分析銷售渠道對需求的影響。此外還考慮日星期及提前售票時(shí)間對需求的影響。

旺季客座率較高，存在旅客溢出現(xiàn)象，不能反映真實(shí)的出行需求。最后選取了上述3條航線自2012—2017年第二季度（4～6月）的銷售數(shù)據(jù)，共5萬多條記錄進(jìn)行分析處理。

1.2 建模與求解

乘法模型是研究需求彈性最常用的模型，因此建立模型如下

其中：Q為機(jī)票需求量；P為價(jià)格；C為銷售渠道，分銷為基準(zhǔn)變量，等于1；Y為飛行年份；W為飛行日星期；A為提前售票時(shí)間。

轉(zhuǎn)換成加法模型為

由表1可知，該模型對于上述3條航線的擬合程度均達(dá)到84%以上，說明該回歸模型對數(shù)據(jù)的解釋程度較精確。

表1 回歸模型的擬合程度Tab.1 Fitting degree of regression model

2 航空需求的影響因素分析

通過對加法模型中的各因素變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可獲得各影響因素的回歸系數(shù)。首先對價(jià)格、銷售渠道的回歸系數(shù)進(jìn)行求解，如表2所示，其中，“**”表示該系數(shù)的sig值小于0.01，在99%的顯著性水平下顯著（下同）。然后對飛行年份、飛行日星期及提前售票時(shí)間等虛擬變量進(jìn)行求解分析。

表2 價(jià)格、相對價(jià)格比及銷售渠道的回歸系數(shù)Tab.2 Regression coefficient of price,relative price ratio and sales channel

2.1 價(jià)格因素

同時(shí)對式（2）的等式兩邊進(jìn)行價(jià)格P的求導(dǎo)，即

其中，β1為航空需求量對票價(jià)變動的反應(yīng)程度，即需求價(jià)格彈性。

從表2中需求價(jià)格彈性β1的擬合結(jié)果分析可知：需求價(jià)格彈性較弱，特別是商務(wù)航線（北京—廣州），約為0.05，即票價(jià)變化10%，需求僅變化0.5%；需求價(jià)格彈性均為正，主要是由于行業(yè)均采取“旺季提價(jià)、淡季降價(jià)”的措施，因此實(shí)際承運(yùn)數(shù)據(jù)是承運(yùn)量大時(shí)票價(jià)高、承運(yùn)量小時(shí)票價(jià)低；商務(wù)航線（北京—廣州）的需求價(jià)格彈性低于旅游航線（廣州—杭州、廣州—三亞），則表明商務(wù)航線價(jià)格比較穩(wěn)定，淡旺季價(jià)格浮動較小，而旅游航線淡旺季價(jià)格浮動相對較大。

為進(jìn)一步證明航空需求價(jià)格彈性較弱這一特點(diǎn)的普遍性，再次對3條航線2012—2017年旺季（7～9月）的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，需求價(jià)格彈性也相對較弱，約為0.2。

目前，國內(nèi)大量航線由多家航空公司共同執(zhí)飛，且互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及方便旅客進(jìn)行比價(jià)，為探討某航空公司票價(jià)相對于行業(yè)平均票價(jià)水平的高低對該公司承運(yùn)量的影響程度，在回歸模型中引入相對價(jià)格比λ=P某公司票價(jià)/P行業(yè)均價(jià)。擬合結(jié)果如表2所示。

擬合結(jié)果表明，同一航線中某航空公司承運(yùn)量對相對價(jià)格比非常敏感。如某航空公司的票價(jià)高于行業(yè)平均票價(jià)10%，北京—廣州航線的承運(yùn)人數(shù)則降低14%左右，廣州—杭州航線的承運(yùn)人數(shù)則降低17.8%左右。廣州—三亞航線由于一家航空公司的班次份額達(dá)到90%，相對價(jià)格比擬合系數(shù)不顯著。

2.2 銷售渠道因素

同時(shí)對式（2）的等式兩邊進(jìn)行銷售渠道C的求導(dǎo)，即

其中，β2為航空需求量對銷售渠道變動的反應(yīng)程度。

從表2中銷售渠道回歸系數(shù)β2的擬合結(jié)果可知：渠道的回歸系數(shù)均為負(fù)，表明如果銷售渠道由分銷變?yōu)橹变N，人數(shù)將略降，即目前通過分銷渠道購買機(jī)票的旅客略多于直銷渠道，北京—廣州航線通過分銷購票的旅客人數(shù)高于廣州—杭州、廣州—三亞。

2.3 飛行年份因素

對式（2）的等式兩邊同時(shí)作e為底的指數(shù)轉(zhuǎn)換，得到

式中，當(dāng)ηi越大，則Q越大，即需求越大。

飛行年份的回歸系數(shù)如表3所示，其中“*”表示該系數(shù)的sig值小于0.05，在95%的顯著性水平下顯著。η1～η6分別表示2012—2017年的回歸系數(shù)，η值越大，表示當(dāng)年旅客需求越多?？煽闯?條航線η1～η6均遞增，表明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，3條航線的旅客需求量逐年增加。

表3 飛行年份回歸系數(shù)Tab.3 Year regression coefficient

2.4 飛行日星期因素

航班日期對應(yīng)星期數(shù)的回歸系數(shù)αj越大，需求Q越大（如式（6）所示），擬合結(jié)果如表 4所示，α1～α7分別表示周一至周日。從α1～α7的數(shù)值大小，可看出該航線一周內(nèi)旅客分布情況，如北京—廣州航線，周三客流需求較淡，而周日需求較旺。

表4 飛行日星期數(shù)回歸系數(shù)Tab.4 Weekday regression coefficient

2.5 提前售票天數(shù)因素

提前售票時(shí)間（周數(shù)）的回歸系數(shù)δk越大，則需求Q越大（如式（6）所示），擬合結(jié)果如表5所示，δ1表示提前1周售票，以此類推。擬合結(jié)果顯示：提前售票時(shí)間越短，δ值呈現(xiàn)遞增趨勢，表明越臨近航班起飛，購票人數(shù)越多；航班起飛前7周內(nèi)，北京—廣州的δ值遠(yuǎn)高于廣州—杭州、廣州—三亞，表明商務(wù)航線越臨近出發(fā)時(shí)間旅客量越大。

表5 提前售票時(shí)間（周）回歸系數(shù)Tab.5 Regression coefficient of advanced ticket selling time（week）

3 結(jié)語

研究將每條航線作為一個(gè)相對獨(dú)立的市場，并引入年份變量，這樣可避免高鐵開通、行業(yè)運(yùn)力增長及人均可支配收入水平提高等因素對航空市場的影響。從航空公司實(shí)際運(yùn)營角度，考慮價(jià)格、銷售渠道、飛行年份、飛行日星期和提前銷售天數(shù)等因素，構(gòu)建的需求函數(shù)擬合系數(shù)均在84%以上，對實(shí)際情況的解釋程度較高。

通過實(shí)例分析不同因素對民航客運(yùn)需求的影響，得到如下結(jié)論。2012—2017年，國內(nèi)民航客運(yùn)需求持續(xù)增加；旅客需求的價(jià)格彈性較弱，需求對價(jià)格變化反應(yīng)不敏感；考慮航空公司競爭因素后，航空公司的承運(yùn)量對相對價(jià)格比非常敏感，特別是旅游航線，當(dāng)航空公司定價(jià)高于市場票價(jià)，則承運(yùn)量顯著下降。另一方面對于不同性質(zhì)的航線，機(jī)票銷售渠道、飛行日星期及提前售票天數(shù)均對市場需求產(chǎn)生不同影響。其中：商務(wù)航線采用分銷渠道購票的旅客量大于旅游航線，但兩者差異并不顯著；同時(shí)商務(wù)航線一周內(nèi)旅客分布情況具有明顯波動，周三需求較淡而周末需求旺盛，但旅游航線的旅客分布則沒有明顯波動規(guī)律；提前銷售天數(shù)對商務(wù)航線的影響較大，表現(xiàn)為商務(wù)航線上臨近出發(fā)的旅客量較大。

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