影響航空公司客流分擔(dān)率的服務(wù)屬性因素分析
——以京滬快線為例

趙桂紅，鄭　興，何宏盛

（中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，天津　300300）

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影響航空公司客流分擔(dān)率的服務(wù)屬性因素分析
——以京滬快線為例

趙桂紅，鄭興，何宏盛

（中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，天津300300）

摘要：分析同一條航線上的航空公司哪些服務(wù)屬性差異會對各自的客流分擔(dān)率造成影響，方便航空公司改進自身的服務(wù)水平。以京滬快線東航、國航和上航3家航空公司服務(wù)屬性的有關(guān)數(shù)據(jù)為例，通過構(gòu)建多項LOGIT模型以及模型轉(zhuǎn)化后所得的多元回歸方程，得出航班量對于3家航空公司各自間客流分擔(dān)率的比值具有顯著影響的結(jié)論。另外，對結(jié)果進行分析比較，可以得出旅客選擇3家航空公司所具備的服務(wù)優(yōu)越性的先后順序。

關(guān)鍵詞：LOGIT模型；多元回歸；客流分擔(dān)率；京滬快線

一直以來，為了得到更大的市場份額，各個航空公司之間總是通過生產(chǎn)不同的航空產(chǎn)品以及提供不同的航空服務(wù)進行競爭。相互競爭的航空公司依據(jù)各自所處的環(huán)境來展現(xiàn)自身的服務(wù)水平，而服務(wù)層次的高低卻與旅客的選擇過程息息相關(guān)。旅客將航空公司提供的服務(wù)中所包含的相關(guān)屬性變量整合在一起，并結(jié)合自己的需求進行縮減，最后形成偏好。這些偏好最終影響了旅客對不同航空公司的選擇，同時也說明了為什么同一條航線上的航空公司在市場份額之間會有差異，因為不同的旅客對航空公司服務(wù)屬性的偏好直接決定其客流分擔(dān)率的大小。本研究的目的就在于分析同一條航線上的航空公司哪些服務(wù)屬性的差異會對各自的客流分擔(dān)率造成影響，同時為航空公司提供了一項決策工具，方便其在面對其他航空公司時能夠及時準(zhǔn)確地調(diào)整自己的服務(wù)方案與服務(wù)水準(zhǔn)，并依此來面對競爭所帶來的不確定性。

1　國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀

旅客選取航空公司的行為受多方面因素的影響，其中航空公司的服務(wù)屬性因素對旅客的影響尤為重要。國外這方面的研究較多，如利用票價作為決策變量，發(fā)現(xiàn)旅客對航空公司的選取更多關(guān)注航空公司的飛行安全性、服務(wù)質(zhì)量、安排出行航班的便捷性、航班量以及航空公司職員使用多種語言交談的能力等因素［1］；另有研究發(fā)現(xiàn)，航空公司對旅客的吸引主要基于航空公司自身的服務(wù)屬性因素，主要包括安全性、離港以及到達(dá)的時間、航班量、常旅客計劃以及機上的服務(wù)質(zhì)量等因素［2］；有采用ANOVA分析法，研究了乘坐國際航班的韓國旅客對航空公司的選取行為，他們發(fā)現(xiàn)最重要的航空公司服務(wù)屬性因素包括票價、航班的便捷性、準(zhǔn)點率以及座位的可利用性等［3］。相對于國外學(xué)者的研究，國內(nèi)目前關(guān)于航空公司服務(wù)屬性對旅客選擇行為的影響研究還比較匱乏。

國外學(xué)者在研究航空公司服務(wù)屬性因素對旅客選取航空公司行為的影響時采用的方法大多集中于LOGIT模型分析法，此方法也是航空業(yè)中研究旅客面對多種選擇時的重要方法之一。曾有研究對荷蘭旅客進行了一項敘述性偏好調(diào)查，對每一位旅客給出了16種選擇機會，這些選擇機會模擬了從荷蘭到紐約途中旅客會面臨的具體情形而制定的，他采用了混合LOGIT模型，研究發(fā)現(xiàn)長途休閑旅客總體上會選取那些下午到達(dá)的航班，并且其中大部分旅客想要在其預(yù)期到達(dá)時間之前到達(dá)［4］；還有用多條件LOGIT模型研究了從馬德里到波爾圖的葡萄牙旅客對航空公司服務(wù)屬性的支付意愿，這些服務(wù)屬性因素主要有航班量、準(zhǔn)點率的保障以及舒適性等［5］。而國內(nèi)學(xué)者在運用LOGIT模型時，大多是對旅客面對多種出行交通方式時的選取行為的研究。在民航領(lǐng)域，學(xué)者們運用LOGIT模型所進行的研究也主要集中于其他交通工具對航空運輸分擔(dān)情況的影響，具體涉及到航空公司服務(wù)屬性方面的研究還比較少。如通過構(gòu)建LOGIT模型研究了京滬高鐵對航空運輸分擔(dān)率的影響，采用了可能-滿意度法來求解運輸產(chǎn)品效用值，進而得出京滬高鐵開通后航空和鐵路的分擔(dān)率變化［6］。

從國內(nèi)外學(xué)者的研究情況可以看出，航空公司的服務(wù)屬性因素對于旅客的選擇行為具有很重要的影響作用，而LOGIT模型正是研究這些服務(wù)屬性因素具體影響作用的有效工具之一。本文選取京滬空中快線為研究對象，以LOGIT模型為研究工具，對影響航空公司客流分擔(dān)率的服務(wù)屬性因素進行了分析。

2　航線上旅客分擔(dān)率模型的構(gòu)建

同一航線上的客流在不同航空公司間的分擔(dān)比例決定此航線上的航空公司各自所占的市場份額，并可用分擔(dān)率來表示。分擔(dān)率是交通規(guī)劃上的概念，原指客流在多種交通運輸方式或線路之間的分擔(dān)比例，表明了不同的交通方式和線路所占的市場份額。目前，在交通規(guī)劃領(lǐng)域用于預(yù)測各種交通運輸方式客流分擔(dān)率的一種較成熟的模型是LOGIT模型，本文嘗試用此模型研究京滬快線上航空公司服務(wù)屬性的差異對各自客流分擔(dān)率比值的影響。

LOGIT模型又稱“評定模型”、“分類評定模型”，是離散選擇模型之一，屬于多重變量分析范疇。該模型將旅客選擇航空公司時所考慮的主要因素綜合為一個特征函數(shù)變量的線性方程，這些因素即為航空公司所提供的服務(wù)屬性變量，包括票價、時間和航班班次等。LOGIT模型的具體形式為

其中：ui為第i個航空公司的效用值；n為此航線上可供旅客選擇的航空公司的個數(shù)；Pi為第i個航空公司被旅客選中的概率，i = 1，2，…，n。另外模型需滿足：

旅客在選擇航空公司時，往往依據(jù)效用最大化的原則進行選擇，不同的航空公司對旅客的效用ui= vi+ εi，其中vi為能夠被觀測到的因素所決定的效用，εi為隨機效用項。

旅客選中航空公司的確定性效用可表示為

其中：xif為航空公司i的第f個屬性對旅客的價值；αf為第f個屬性的效用權(quán)重；Si為常數(shù)項。

在運用此模型時，本文做了以下處理，得出了旅客分擔(dān)率比值相關(guān)影響因素的多元回歸方程，通過此方程進行實證分析研究。

式（3）與式（4）之比為

式（5）取對數(shù)

其中：PA和PB為旅客選中A航空公司和B航空公司的概率；SA- SB為常數(shù)項，代表A航空公司相比較B航空公司而具備的服務(wù)優(yōu)越性。

3　航空公司服務(wù)屬性指標(biāo)的選取

根據(jù)北京首都國際機場至上海虹橋機場這條航線的運輸組織情況，通過對市場的實際調(diào)查，將旅客選擇不同航空公司時主要考慮的因素歸納為：票價、準(zhǔn)點率、航班班次、服務(wù)優(yōu)越性，其中票價、準(zhǔn)點率和航班班次是旅客做出具體選擇時所能考慮的可量化指標(biāo)，需置于模型中進行分析驗算，而服務(wù)優(yōu)越性指標(biāo)是對舒適度、方便性和服務(wù)水平等不可量化指標(biāo)的綜合體現(xiàn)，最終通過模型反映出來。另外，選擇航空公司每天的實際登機人數(shù)對旅客分擔(dān)率指標(biāo)進行衡量。目前京滬空中快線，國內(nèi)有5家航空公司在進行生產(chǎn)運營和提供服務(wù)，選擇其中的國航、東航、上航3家航空公司為研究對象，以其相互間分擔(dān)率的比值作為因變量進行回歸分析。

各個指標(biāo)界定：X1為票價，X2為準(zhǔn)點率，X3為航班班次，S為服務(wù)優(yōu)越性；3家航空公司東航、國航和上航可分別表示為A、B和C；那么東航的票價、準(zhǔn)點率、航班班次以及服務(wù)優(yōu)越性因素可分別表示XA1、XA2、XA3以及SA，國航和上航依此類推。另外，東航、國航和上航的分擔(dān)率也即被旅客選取的概率分別用PA、PB和PC表示，具體如表1所示。

表1　服務(wù)屬性指標(biāo)及其涵義Tab.1　Service attributes and their meanings

4　航空公司服務(wù)屬性指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集與分析

本文采集2012年7月2日到8月19日京滬快線上東航、國航和上航的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

1）旅客分擔(dān)率3家航空公司的旅客分擔(dān)率情況用旅客登機數(shù)表示。

2）票價3家航空公司每天的票價以當(dāng)天的預(yù)測收入與旅客登機數(shù)的比值求得，反映的是每家航空公司的平均票價情況，其中預(yù)測收入項是通過對航空公司的收益管理部門調(diào)研所得。由于航空公司的票價會有周期性的特點，在具體運用票價數(shù)據(jù)時需剔除星期因素的影響。

3）準(zhǔn)點率旅客在選擇航空公司時必定會考慮該航空公司的準(zhǔn)點率情況，航空公司每天的準(zhǔn)點率是不同的。這里的準(zhǔn)點率是指航空公司每天所有航班準(zhǔn)點率的平均值。

4）航班班次因客流量和天氣等不同原因，航空公司每天的實際航班量是不一樣的，旅客選擇航空公司的行為可能受到航班量的影響。

5）服務(wù)優(yōu)越性因素航空公司之間分擔(dān)率之所以會有不同，很大一部分原因與其服務(wù)水平有關(guān)，航空公司的服務(wù)包含很多方面，除開票價、航班量等可量化指標(biāo)外，還有一些不可量化指標(biāo)，如常旅客計劃、機上餐食、機上娛樂、空乘的服務(wù)以及退改簽的方便性等，而服務(wù)優(yōu)越性就是對這些不可量化指標(biāo)的綜合反映。本文得到的多元回歸方程中常數(shù)項的差值SA-SB指的就是兩家航空公司之間服務(wù)水平的差異情況，也就是旅客選擇航空公司A相比較航空公司B而具備的優(yōu)越性，通過方程反映出來。

5　求算及結(jié)果

為了求得通過LOGIT模型轉(zhuǎn)化而來的多元回歸方程，應(yīng)分別針對不同的航空公司設(shè)計不同的方案。對于旅客來說，東航、國航、上航均有可能被選擇，在這種情況下，可設(shè)定國航為基準(zhǔn)，將旅客選擇另外兩家航空公司的概率分別與之比較，可得到式（7）和式（8）所示的多元回歸方程為

1）東航和國航多元回歸方程的建立

將東航和國航旅客分擔(dān)率的比值取對數(shù)后與兩家航空公司票價、準(zhǔn)點率和航班量的差值進行多元回歸，得到如表2所示的回歸結(jié)果。

回歸結(jié)果通過Excel的數(shù)據(jù)分析功能求得，從表2可以得到的回歸方程為

由回歸方差分析表中的F檢驗表明，東航國航客流分擔(dān)率的比值與兩者之間票價的差值、準(zhǔn)點率的差值和航班班次的差值之間的線性關(guān)系顯著，但并不意味著東航國航客流分擔(dān)率的比值與每個變量之間的關(guān)系都很顯著。對回歸系數(shù)進行t檢驗發(fā)現(xiàn)只有航班班次的差值通過了檢驗。這一點說明了對于東航來說，如果以國航為參照標(biāo)準(zhǔn)，航班量的變化會明顯地改變兩者間客流分擔(dān)率的比值大小，航班量增加，其客流分擔(dān)率必定也會增加，航班量減少，其旅客市場份額就會有所縮減。另外，回歸分析的結(jié)果也表明，對于兩家航空公司票價的差值和準(zhǔn)點率的差值來說，二者對于客流分擔(dān)率比值的影響不太顯著，也即二者不會給東航和國航的客流分擔(dān)率造成太大的影響。最后，由SA-SB= 0.132可知，相對于國航而言，旅客選擇東航的優(yōu)越性是要高出一些的，這可能與東航的舒適度、方便性與服務(wù)水平有關(guān)。

表2　東航和國航的多元回歸結(jié)果Tab.2　Multiple regression of China Eastern Airlines and Air China

2）上航和國航多元回歸方程的建立

將上航和國航旅客分擔(dān)率的比值取對數(shù)后與兩家航空公司票價、準(zhǔn)點率和航班量的差值進行多元回歸，得到表3所示的回歸結(jié)果。

從表3可以得到的回歸方程為

由F檢驗可知，上航、國航客流分擔(dān)率的比值與兩者之間票價的差值、準(zhǔn)點率的差值和航班班次差值之間的線性關(guān)系顯著。對回歸系數(shù)進行t檢驗后發(fā)現(xiàn)，上航和國航航班班次的差值對兩者客流分擔(dān)率比值影響顯著，而票價和準(zhǔn)點率差值的影響不顯著。另外，由SC- SB= -0.100 04可知，相對于國航，旅客選擇上航的優(yōu)越性會低一些，這可能與上航的服務(wù)水平有關(guān)。

表3　上航和國航的多元回歸結(jié)果Tab.3　Multiple regression of Shanghai Airlines and Air China

6　結(jié)語

航空公司之間的票價和準(zhǔn)點率的差異對于各自客流分擔(dān)率的影響并不明顯，因為各航空公司都有一套精細(xì)的票價制定策略，票價差異通常處于較低的水平，旅客很難因此做出選擇。同時，航空公司的服務(wù)水平，包括舒適度、方便性等各方面表現(xiàn)出來的服務(wù)優(yōu)越性對于航空公司的客流分擔(dān)率會造成一定的影響。

本文研究也存在一定的局限性。首先，本文只采用了航空公司的3種服務(wù)屬性因素（票價、準(zhǔn)點率和航班量）測量其對旅客選取不同航空公司的影響作用。盡管這些因素是所能利用到的最主要的可量化因素，但其他一些可量化因素也許同樣適用，未來的研究可以擴展這些服務(wù)屬性因素的種類并對其影響作用進行研究；其次，主要對一些可量化的服務(wù)屬性因素的影響作用進行了研究，那些不可量化的因素如舒適性等，統(tǒng)一用了服務(wù)優(yōu)越性來反映了其所帶來的綜合性影響作用，它們每個因素的影響作用將是以后研究工作的重點；再次，本文選取京滬快線作為研究對象，京滬快線的旅客主要以公商務(wù)旅客為主，公商務(wù)旅客和普通旅客對票價、準(zhǔn)點率、航班數(shù)量等因素的重視程度有明顯的差異，因此針對京滬快線的研究結(jié)果可能不完全適用于其他航線；最后，在運用LOGIT模型時，采用其變化形式以方便做回歸。但這種變化

的形式有一定的局限性，只適用于航空公司兩兩之間配對比較，如何克服這方面的局限性同樣是未來研究工作的重點。

航班班次對于航空公司的客流分擔(dān)率具有顯著的影響，航空公司航班量的大小在某種程度上影響了旅客的偏好，更多的航班給了旅客更大的選擇范圍，因此航空公司被旅客選中的概率會自然增大。

本文得出的回歸結(jié)果為航空公司提供了一種決策工具，讓其在面對其他航空公司時，能夠及時準(zhǔn)確調(diào)整自己的服務(wù)質(zhì)量跟服務(wù)水平，以控制市場份額的變化，同時也能夠采取相應(yīng)的措施迎接外部挑戰(zhàn)，提升自己的服務(wù)競爭力。

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（責(zé)任編輯：黃月）

Analysis of airline’s service attributes on passenger-sharing rate: Take Beijing-Shanghai Air Express for instance

ZHAO Guihong，ZHENG Xing，HE Hongsheng
（College of Air Traffic Management，CAUC，Tianjin 300300，China）

Abstract:Differences between airlines’service attributes which may influence their passenger-sharing rates are analyzed，and these airlines are on the same air route. The result can help airlines improve their service levels effectively. Based on the data of China Eastern Airlines，Air China and Shanghai Airlines which are all on the Beijing-Shanghai Air Express，LOGIT model and multiple regression equation which is obtained from the model are constructed，results show that the number of flights has a significant impact on the three airlines’passengersharing rates. In addition，after making analysis of the final model，the sequence of service superiority between the three airlines is found.

Key words:LOGIT model；multiple regression；passenger-sharing rate；Beijing-Shanghai Air Express

中圖分類號：V354；F562.6

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1674－5590（2016）02－0052－04

收稿日期：2014-09-30；修回日期：2014-12-22基金項目：中國民用航空局科技創(chuàng)新項目（MHRD20130216）

作者簡介：趙桂紅（1969—），女，黑龍江雞西人，碩士，教授，研究方向為航空運輸運營管理.