民航客運票價影響因素探討

張 偉∕ZHANG Wei

(上海飛機設計研究院，上海201210)

民航客運票價影響因素探討

張 偉∕ZHANG Wei

(上海飛機設計研究院，上海201210)

以宏觀經濟學供給與需求關系理論為基礎，分析了影響民航客運票價的因素，包括供給、需求、競爭、航線距離、季節性和特殊航線等，建立了基于引力模型和多元線性回歸，以運力、客座率和航線距離等為輸入的國內擬開航線經濟艙票價預測模型，成為類比法的一種補充。并提出通過調整乘數系數的方法，使得模型適用于季節性、特殊航線和長期預測需求。

民航客運；票價；引力模型

0 引言

航空公司在航線網絡規劃中常以利潤最大化為目標，直接影響收益的是票價和客座率。在需求預測的基礎上，結合航空公司運力投放計劃，可通過溢出模型獲得客座率。目前關于需求預測的研究很多，但關于票價預測的文章不多[1-2]。民航客運票價預測需解決的主要對象是經濟艙票價預測，其中難點在于擬開航線。本文以此為研究對象。

1 概述

宏觀經濟學給出供給與需求的關系，也包括價格。長期中，產量取決于總供給，而價格則取決于總供給與總需求兩者。短期中，產量只取決于總需求，而價格不受產量水平的影響。中期中，價格調整通常十分緩慢；因此，在一年范圍內，總需求的變動很好地說明了經濟的活動，但肯定是不完全的[3]。總需求與總供給的關系如圖1所示。

從影響航空運輸市場分析的角度來看，與經濟學相關的航空運輸市場特征主要包括以下幾點：

(1)供給不可存儲；

(2)供給和實現了的需求之間通過客座率或載運率來平衡，且需要考慮需求溢出和實際供給損耗等影響因素；

(3)供給和需求長期呈緩步增長趨勢，全球平均僅個位數增長且與全球經濟發展正相關；

(4)價格水平整體變化不顯著，且由于航空運輸大眾化趨勢使得整體略呈下降態勢；

(5)需求數據獲取難度是供給數據獲取的很多倍；

(6)航空運輸企業之間同質化競爭異常顯著。

(a) 長期 (b) 短期 (c) 中期圖1 總需求與總供給關系

由于民航客運同質化競爭的特征，使得一般采用競爭定價并結合成本定價，較少采用價值定價。因此，本文從供給、需求和競爭等方面研究民航客運票價，采用中航信國內Y艙數據作為研究對象，且由于民航多數據的基礎，較適合使用數理統計的方法，不采用適用于小數據樣本的灰色理論。

2 票價影響因素

2.1 供給

圖2 2013年國內Y艙運力與客公里收入、座公里收入關系

1)運力

運力與客公里收入和座公里收入的關系如圖2所示，運力與客公里收入和座公里收入之間沒有太多的相關性。但總體來看，當運力提升后，客公里收入和座公里收入的方差均有減小趨勢，即收益更加穩定到均值。

2)機型大小

機型大小與客公里收入和座公里收入的關系如圖3所示，機型大小與客公里收入和座公里收入之間沒有太多的相關性，但關聯度高于運力，且呈弱負相關趨勢。

圖3 2013年國內Y艙機型大小與客公里收入、座公里收入關系

另外，對機型大小和客座率的關系進行統計，如圖4所示。國內市場存在一個弱趨勢：大飛機反而客座率高，小飛機反而客座率低。主要由于國內支線發展不理想所導致。

圖4 2013年國內Y艙機型大小與客座率關系

2.2 需求

1)運量

運量與客公里收入和座公里收入的關系如圖5所示，變化趨勢與運力相同。

需求價格之間存在彈性，國內民航客運市場的需求價格彈性EP絕對值大于1，即是富于彈性的。同時季節性、航線長度和有無鐵路對需求價格彈性的影響是存在的和顯著的。中等運量以上市場呈現剛性需求，瘦薄市場對價格彈性敏感度較大，縫隙市場的需求價格彈性變化較難把握[4]。

2)航線頻率

航線頻率與客公里收入和座公里收入的關系如圖6所示，變化趨勢與運力、運量相同。

圖6 2013年國內Y艙航線頻率與客公里收入、座公里收入關系

但航線頻率的增加將影響需求的分布，即K因子，當頻率增加后K值將減小，相同的運力會降低溢出，提升客座率，提升實現了的需求，即運量[5-6]。

3)客座率

客座率與客公里收入和座公里收入的關系如圖7所示，相關不顯著，但高于運力、運量相關性。從溢出模型理論上來看，高客座率對應高溢出[5-6]，航空公司可以選擇高質量旅客，即提高票價。但客公里收入與客座率呈弱負相關，一定程度上表示收益管理不甚理想。當然，從另一個角度來看，當客座率低時，在不考慮補貼的情況下，只有通過提高票價才能實現盈虧平衡，可是提高票價卻又會進一步抑制需求。所以最佳的選擇方式應該是選擇較小的機型運營運量小的市場。座公里收入與客座率呈弱正相關，這符合民航客運規律。即當客座率高于一定值時，如90%，則必然盈利。

圖7 2013年國內Y艙客座率與客公里收入、座公里收入關系

2.3 競爭

航空公司數量與客公里收入和座公里收入的關系如圖8所示，相關性不顯著。但總體來看，當航空公司數量增加后，客公里收入和座公里收入的方差均有減小趨勢，即收益更加穩定到均值，且呈弱負相關趨勢。

圖8 2013年國內Y艙航空公司數量與客公里收入、座公里收入關系

不同航空公司收益情況有較為顯著差異，如圖9所示。這取決于航空公司的定位和競爭力水平。甚至在相同航線上，各航空公司收入也存在差異。例如，廈門航空基于國內需求剛性的判斷，秉承高票價的收益管理策略，不為客座率降低票價。當低票價運力被填充后，剛性需求必然轉向剩余運力，不考慮票價因素。

圖9 2013年國內Y艙各航空公司座公里收入

2.4 其他

其他影響因素還有很多，例如航線距離、季節性和高原及特殊航線等。

航線距離與客公里收入和座公里收入的關系如圖10所示，有較強負相關性。民航客運單位成本隨距離增加而降低，且由于民航客運同質化競爭嚴重，使得客公里收入也隨航線距離增加而呈下降的趨勢。

同時由于成本的壓力，短航線需要高票價。但由于高鐵等地面運輸方式的競爭，短航線需要低票價。這使得民航客運在短航線上難以與高鐵等地面運輸方式相競爭。

客公里收入的季節性變化如圖11所示，季節性波動非常顯著。連接拉薩的航線平均客公里收入為0.88元，比平均值高出46%。

3 票價預測模型

票價預測可分為已開航線和擬開航線。民航客運以競爭定價為主，且價格水平整體變化不顯著，所以針對已開航線采用時序為主的方法較為合適。具體方法有很多，這里就不贅述了。對擬開航線，可采取類比法，這需要找到合適的類比對象及專家判斷。本文嘗試采用引力模型的思路構建擬開航線票價預測模型。

圖10 2013年國內Y艙航線距離與客公里收入、座公里收入關系

圖11 2013年客公里收入季節性變化

通過相關系數分析，國內Y艙客公里收入的影響因素見表1，與供給的機型大小、需求的客座率、競爭的航空公司數量、其他的航線距離均負相關。

表1 2013年國內Y艙客公里收入影響因素的相關系數

再結合前文的影響因素分析，綜合供給、需求、競爭和其他因素構建如下票價預測模型。

Price=f(capactiy, traffic, competition,

其中：

Price為票價；Capacity為運力；Traffic為運量；Competition為競爭；Distance為航線距離；Other為其他。

針對擬開航線，一般只有一家航空公司，不存在競爭因素。供給使用運力參數，需求使用客座率參數，其他使用航線距離參數，采用多元線性回歸進行分析。擬開航線需求一般可通過O-D人口、經濟等宏觀參數進行分析，客座率則可通過溢出模型[5-6]獲取。

RPKRevenu=distance-0.40×capacity-0.15

其中：RPKRevenu為客公里票價；LF為客座率。

其中：ASKRevenu為座公里收入。

表2是客公里票價預測模型驗證，與實際情況較為吻合，具有一定可信性。相較于類比法的較難找到合適的類比航線而言(合適包括起始機場經濟、人口、距離、其他交通等)，該方法更便于實施，成為一個有效補充。由于該函數的擬合R2=0.643僅剛超過臨界值，即表明對于預測結果將存在一定差異，需要通過定性判斷進行相關調整。例如，對于特殊航線和季節性因素，則可調整式2中的乘數系數，相關變化見表3，呈線性變化。

表2 客公里票價預測實例

表3 乘數系數變化表

上述預測對于短航程預測差距較大，因而當選擇航程大于500km的航線進行分析時R2=0.913，具有更好的預測結果。

同時，由于票價呈現年弱遞減的趨勢，如圖12所示，因此，在進行長期預測時需考慮該因素。當然，長期預測時還需要考慮導入期、成長期、成熟期的增速區別。同樣，可以在乘數系數中進行相應調整。

圖12 客公里收入趨勢(數據來源：IATA)

4 結論

民航客運票價主要采用競爭定價方式，同時結合成本因素。已開航線票價預測主要采用以時序為主的方法，擬開航線則可采用考慮供給、需求、航線距離和其它因素的引力模型進行預測。實踐證明這是一套簡潔可行且較為可信的方法。

[1] 俞桂杰.航空公司航線決策中的旅客需求研究[D].天津：中國民航大學，2007.

[2] 張橋艷.航線收益影響因素與預測方法研究[D].廣漢：中國民用航空飛行學院，2011.

[3] 魯迪格·多恩布什，斯坦利·費希爾，理查德·斯塔茲.宏觀經濟學[M].第十版.北京：中國人民大學出版社，2010.

[4] 張偉.國內民航客運需求價格點彈性與弧彈性研究[J].航空科學技術，2013(2)：28-31.

[5] 張偉.客座率淺析[J].民用飛機設計與研究，2012年增刊：141-146.

[6] William M. Swan.Airline Demand distributions: Passenger Revenue Management and Spill[J]. Transportation Research Part E, 2002, 38(3-4): 253-263.

Analysis of Passenger Ticket Price for Civil Aviation

(Shanghai Aircraft Design and Research Institute, Shanghai 201210, China)

Based on the macroeconomic theory of relation between supply and demand, this article analyzes the factors which impact on air ticket price, such as supply, demand, competition, route distance, seasonal, special routes etc.. A model to forecast the airlines economic class ticket price on new-opened route, and to be a supplement method of analogue was established , based on the gravity model and multiple linear regression, and using capacity, load factor, distance etc.. The model will be able to suit to seasonal, special routes and long-term forecast requirements by adjusting the multiplication coefficient.

civil aviation passenger; ticket price; gravity model

10.19416/j.cnki.1674-9804.2016.04.010

F407.5

A