民航浙江空管分局 沈怡晨／文

當(dāng)前，我國(guó)正努力實(shí)現(xiàn)從民航大國(guó)到民航強(qiáng)國(guó)的跨越，形成全球領(lǐng)先的航空公司、輻射力強(qiáng)的國(guó)際航空樞紐、一流的航空服務(wù)體系、發(fā)達(dá)的通用航空體系、現(xiàn)代化空中交通管理體系、完備的安全保障體系和高效的民航治理體系。

參照歷年的發(fā)展態(tài)勢(shì)和目前公布的機(jī)場(chǎng)發(fā)展結(jié)果，在內(nèi)地龐大的市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)下，我們堅(jiān)信國(guó)內(nèi)航空公司依然會(huì)保持著較好的發(fā)展勢(shì)頭。但與此同時(shí)，我們?nèi)孕枵晣?guó)內(nèi)航司在發(fā)展質(zhì)量上存在著一些問題。以國(guó)內(nèi)三大航空集團(tuán)為例，雖然營(yíng)收規(guī)模均在千億以上，但是利潤(rùn)率較低，客公里收入水平與世界著名航空公司相比，仍有較大的提升空間。因此，航空公司亟需提升自身競(jìng)爭(zhēng)力，提高收益水平。

油價(jià)、匯率等宏觀因素雖然對(duì)航空公司的運(yùn)營(yíng)影響較大，但航空公司較難通過改善自身運(yùn)營(yíng)來提升，因此仍需挖掘微觀層面的影響指標(biāo)打造航空公司的競(jìng)爭(zhēng)力。借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果，航空公司競(jìng)爭(zhēng)力受到運(yùn)營(yíng)規(guī)模、運(yùn)營(yíng)管理、航線網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)質(zhì)量與生產(chǎn)效益等主要因素的影響。當(dāng)下，針對(duì)航線網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)質(zhì)量等成熟指標(biāo)的研究已經(jīng)相對(duì)較為完善，但對(duì)航班時(shí)刻的價(jià)值卻缺乏深入的分析。航班時(shí)刻作為航空公司日常運(yùn)行的核心要素，一直是航空運(yùn)輸市場(chǎng)的稀缺資源，其質(zhì)量直接決定了航空公司的收益水平。如果航空公司的收益管理部門能夠合理評(píng)估航班時(shí)刻的價(jià)值，基于價(jià)值配置航空公司的航線網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于提升航空公司的經(jīng)營(yíng)水平將具有巨大的幫助。

圍繞航班時(shí)刻，本文以典型航線為例，運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)，對(duì)航班時(shí)刻的整體效應(yīng)進(jìn)行了對(duì)比，宏觀識(shí)別航班時(shí)刻效益較高的時(shí)段、日期等，進(jìn)而對(duì)具體航班時(shí)刻的價(jià)值進(jìn)行對(duì)比分析，鎖定各時(shí)段內(nèi)的優(yōu)質(zhì)時(shí)刻，從而為航空公司航班時(shí)刻的運(yùn)行管理提供了輔助決策支持。

研究方法和對(duì)象選取

基于數(shù)據(jù)挖掘方法可以有效地從海量歷史數(shù)據(jù)中提煉有價(jià)值的信息，幫助我們識(shí)別民航運(yùn)行管理中的各類規(guī)律。關(guān)聯(lián)、聚類、分類、預(yù)測(cè)等都是常見的數(shù)據(jù)挖掘方法。例如，在民航業(yè)中，通常利用時(shí)間序列、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法預(yù)測(cè)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，為建立中長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略提供數(shù)據(jù)支持；在實(shí)際運(yùn)行中，空管系統(tǒng)也會(huì)利用預(yù)測(cè)方法對(duì)飛行沖突進(jìn)行預(yù)判、對(duì)航班軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而幫助管制人員有效地制定管制策略。因此，本文也借鑒使用了相關(guān)方法，初步探索航班時(shí)刻的價(jià)值。

在2019年，我國(guó)內(nèi)地城市對(duì)航線繁忙程度排名前20的依次為北京首都——上海虹橋、上海虹橋——深圳寶安、上海虹橋——廣州白云、北京首都——深圳寶安、北京首都——成都雙流、昆明長(zhǎng)水——西雙版納嘎灑、北京首都——廣州白云、廣州白云——成都雙流、廣州白云——杭州蕭山、成都雙流——深圳寶安、北京首都——杭州蕭山、北京首都——重慶江北、北京首都——昆明長(zhǎng)水、杭州蕭山——深圳寶安、深圳寶安——重慶江北、廣州白云——重慶江北、上海浦東——大連周水子、南京祿口——廣州白云、北京首都——西安咸陽、廣州白云——西安咸陽。如圖1所示，展示了前20條城市對(duì)航線的航班量。

根據(jù)繁忙程度，從上述航線中選取5個(gè)進(jìn)行對(duì)比分析，由于時(shí)刻數(shù)據(jù)的敏感性，使用A、B、C、D、E分別代指航線對(duì)象，使用1個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)。選取客座率、可用座位數(shù)等指標(biāo)來反映航班時(shí)刻價(jià)值?；诤桨噙\(yùn)行特性和數(shù)據(jù)的可用性，選取7∶00～21∶00作為分析時(shí)段，時(shí)間間隔為1小時(shí)。首先對(duì)該月的整體運(yùn)行水平進(jìn)行對(duì)比：分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)相同時(shí)段每月的平均客座率；分別統(tǒng)計(jì)周一至周日，每天的平均客座率（由于航班時(shí)刻編排的特性，以周日為例，選取該月內(nèi)所有的周日進(jìn)行計(jì)算取均值，以獲取“周日”的平均運(yùn)行水平，其他同理可推）。通過計(jì)算，可以得到不同時(shí)段或日期下該航線上航班時(shí)刻運(yùn)營(yíng)的集體效應(yīng)。

整體對(duì)比分析

通過分時(shí)段對(duì)比 可 知（見 圖2、圖3），5條 航 線 在7∶00～21∶00時(shí)段內(nèi)平均客座率最高的分別是17∶00～18∶00，17∶00～18∶00，12∶00～13∶00，16∶00～17∶00，18∶00～19∶00，即主要集中在晚高峰；此外，E航線在大部分時(shí)段的平均客座率均是最高的。

按照一周來對(duì)比，有3條航線的平均客座率最高，均是周五，其他兩條分別是周一、周三。此外，對(duì)比5個(gè)航線在周一至周日的平均表現(xiàn)可知，E航線在周一、周二、周三和周日的平均客座率均最高，而在周四、周五、周六表現(xiàn)最好的則是C航線。

通過時(shí)間維度的整體對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)在典型航線上最有商業(yè)使用價(jià)值的時(shí)段，以及在不同時(shí)間組合下最有價(jià)值的航線對(duì)象，這將為航空公司的客運(yùn)營(yíng)銷部門在航班時(shí)刻協(xié)調(diào)時(shí)提供有效的分析支持。

當(dāng)選取可用座位數(shù)來對(duì)比時(shí)（見圖4、圖5），統(tǒng)計(jì)結(jié)果又呈現(xiàn)出新的趨勢(shì)，就時(shí)段而言，A航線提供座位最多的是17∶00～18∶00，B航線提供座位最多的是7∶00～8∶00，C航線提供座位最多的是8∶00～9∶00，D航線提供座位最多的是9∶00～10∶00，E航線提供座位最多的是11∶00～12∶00，大部分航線提供運(yùn)力最多的均是在上午時(shí)段，而這與平均客座率所反映出來的趨勢(shì)剛好相反。也就是說在上午，各條航線上運(yùn)力過剩，導(dǎo)致客座率沒有達(dá)到最高水平，表面上看各個(gè)航司在這5條航線上存在運(yùn)力投放不精準(zhǔn)的問題。

由于航班計(jì)劃編排的周屬性，同樣，對(duì)一周的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行對(duì)比，可用運(yùn)力結(jié)果依然展現(xiàn)出不同的規(guī)律。對(duì)于所選5條航線，可用座位數(shù)最高的基本是周四，其次才是周五或周六，而根據(jù)客座率統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，周四的平均客座率水平并不高，因此同樣看出，目前對(duì)于航班時(shí)刻的整體利用價(jià)值仍存在不足，沒有與需求完全匹配。

相關(guān)性對(duì)比分析

相關(guān)性分析用于判斷不同對(duì)象之間是否存在某種相互影響的關(guān)系，并對(duì)具有依存關(guān)系的對(duì)象定量計(jì)算其相關(guān)程度，是分析隨機(jī)變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。本節(jié)選取一種常用的相關(guān)系數(shù)：皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient），對(duì)客座率和可用座位數(shù)兩類指標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)分析，從而判斷目前在各時(shí)段的整體安排上，供需是否能夠達(dá)到協(xié)同效應(yīng)。

根據(jù)周一到周日各時(shí)段的平均客座率和平均可用座位數(shù)建立對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列，通過兩個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列計(jì)算相關(guān)性，從而判斷目前航班時(shí)刻整體安排上的協(xié)同效應(yīng)。相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖6所示。

根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果可知，對(duì)于A、B航線，相關(guān)性最高的是周二，可見周二各時(shí)段可用座位數(shù)與客座率的市場(chǎng)結(jié)果最為協(xié)同，兩者的相關(guān)性最高，變化趨勢(shì)最為一致。對(duì)于C航線，相關(guān)性最高的是周一，對(duì)于D航線，相關(guān)性最高的是周五，對(duì)于E航線，相關(guān)性最高的是周日。

同樣，根據(jù)7∶00～21∶00，各時(shí)段對(duì)應(yīng)的平均客座率和平均可用座位數(shù)建立對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列，通過兩個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列計(jì)算相關(guān)性，從而判斷在時(shí)段維度上各個(gè)航線航班時(shí)刻的協(xié)同效應(yīng)。由于計(jì)算結(jié)果較多，故不再一一詳細(xì)展示。對(duì)于A航線，相關(guān)性最高的是9∶00～10∶00；對(duì)于B航線，相關(guān)性最高的是16∶00～17∶00；對(duì)于C航線，相關(guān)性最高的是18∶00～19∶00；對(duì)于D航線，相關(guān)性最高的是14∶00～15∶00；對(duì)于E航線，相關(guān)性最高的是7∶00～8∶00。

由于不同航線的市場(chǎng)需求和運(yùn)力投放策略差異較大，因此相關(guān)性分析結(jié)果也呈現(xiàn)了不同的規(guī)律。只有基于各航線的歷史數(shù)據(jù)，才能結(jié)合相關(guān)性分析結(jié)果，探求該航線運(yùn)力與需求的協(xié)同情況，從而制定出合適的優(yōu)化策略，使得運(yùn)力供給與市場(chǎng)需求最為匹配，從而提升兩者之間的協(xié)同效應(yīng)，減少資源浪費(fèi)。

綜上所述，隨著航空運(yùn)輸業(yè)的持續(xù)發(fā)展，航空市場(chǎng)的需求也將隨之增加，同時(shí)帶來的問題即是航空公司如何更好地利用自身資源，高效地追求效益最大化。有鑒于此，航空公司既需要充分挖掘即有和潛在時(shí)刻的價(jià)值，同時(shí)也需要結(jié)合民航局的管理辦法，根據(jù)航班時(shí)刻的執(zhí)行率、航班正點(diǎn)率、航班的通達(dá)性、流向均衡性、航線穩(wěn)定性等各類因素，努力提升自身的硬件條件，為更好地爭(zhēng)取航班時(shí)刻奠定良好的基礎(chǔ)。最終準(zhǔn)確把握需求，實(shí)現(xiàn)航線網(wǎng)絡(luò)、航班時(shí)刻、航班正常等諸多目標(biāo)的綜合優(yōu)化。