低成本航空公司航線決策影響因素分析*

孔明星 張生潤 朱金福 宿愛靜 姜思露

(南京航空航天大學民航學院 南京 211106)

0 引 言

伴隨著我國航空運輸與經濟社會的飛速發展，民航消費群體的結構發生了顯著變化，尤其是國家城鎮化戰略的深入發展，使得三四線城市的航空需求大量增加，這為低成本航空的發展創造了空間和條件，一系列低成本航空公司應運而生[1].對于新成立的低成本航空公司，其能否快速發展在很多程度上取決于航線決策.針對這個問題，Boguslaski等[2]研究了西南航空公司在1990—2000年期間的進入航線.研究表明，該航空公司傾向進入密集的航線并瞄準休閑旅客.Chen[3]基于面板數據模型考察東航對春秋航空進入上海浦東和虹橋樞紐機場的競爭效應，計量分析結果表明，春秋航空的進入使得東航的票價降低.朱佳[4]定性分析了航線網絡規劃的影響因素.王強等[5]對航空公司競爭行為進行測度，并進一步研究了競爭行為的影響因素.到目前為止，鮮有研究利用歷史運營數據定量分析低成本航空公司航線決策的影響因素.

春秋航空公司作為中國第一家低成本航空公司，自建立以來，一直保持著強勁的機隊數及運輸量的增長，并且始終處于盈利狀態[6]，春秋航空公司是國內發展最好的低成本航空公司，因此，以春秋航空公司作為案例分析，在實際運營數據的基礎上，從理論方面探討低成本航空公司航線決策的影響因素，可為我國低成本航空公司航線選擇給予一定的理論依據.

1 研究方法與變量設置

1.1 研究方法

對于一條特定的航線，航空公司只有選擇和不選擇兩種決策行為，其具有二元選擇模型的典型特征.典型的二元選擇模型主要包括Probit模型和Logit模型，其中，Probit模型假設航線決策事件發生的概率服從正態分布，而Logit模型則假設航線決策事件發生的概率服從Logistic分布.文獻[2]基于Probit模型對西南航空的市場進入模式進行研究，較準確的分析了西南航空所傾向選擇的航線類型.

(1)

式中：當yi=1時，表明春秋航空公司選擇進入航線i；若yi=0，則表明春秋航空公司不選擇進入航線i.

航線決策變量yi的響應(即因變量取1或0)概率為

P(Y)=P(yi=1|Xi,β)=
P(yi=1|x0,x1,x2,…,xk)=f(Xi)

(2)

式中：xi為樣本航線i上全部解釋變量即航線決策影響因素變量所構成的向量；β為系數構成的向量；yi=1的概率是關于xi的函數，其中f(xi)服從標準正態分布.

Probit模型利用最大似然估計法得到參數，其似然函數為

(3)

式中：Xi為包含所有解釋變量及常數項在內的全部解釋變量；F為取值范圍介于[0,1]之間的概率分布函數(這里分布函數F服從標準正態分布).

其對數似然函數為

(4)

分布函數F確定之后，可通過使式(4)最大化的一階導數條件求解模型的參數估計量，由于根據一階導數條件得到的方程多為非線性的，因此，需要利用迭代算法求解方程的參數.

為了控制數據異質性和降低多重共線性，選用面板數據進行Probit回歸分析[7].

1.2 變量設置

1)航線特征與機場特征 設置航線距離指標用于捕捉春秋航空公司所傾向選擇的航線類型.采用機場規模、是否為中心機場以及春秋航空在上一時期是否同時服務航線的兩個端點機場三個指標表征機場特征[8].

復雜網絡的拓撲結構特征主要包括度中心性、中介中心性及接近中心性三個特征.其中，度中心性是復雜網絡分析中刻畫節點重要性的直接度量指標，其計算方法見式(5)，一個節點的度中心值越大，代表這個節點在網絡中越重要.接近中心性反映的是在網絡中某一節點與其他節點之間的接近程度，其計算公式為式(6).而中介中心性是利用經過某個節點的最短路徑數目來衡量節點重要性，其計算公式為式(7).

(5)

式中：K(x)為網絡中某一節點的度；n為網絡中節點總數；n-1為最大可能的鄰點數.

(6)

式中：dxy為節點x到節點y的距離(測地線的長)；n為網絡中節點總數；n-1為最大可能的鄰點數.

(7)

式中：gjk為節點j與節點k之間的最短路徑數；gjk(x)為節點j與節點k之間經過節點x的最短路徑數；(n-1)(n-2)/2為最大可能的點介數.

春秋航空公司航線網絡拓撲結構分析結果見表1.

表1 春秋航空公司2011年國內航線網絡拓撲結構分析

由表1可知，上海虹橋機場(SHA)、上海浦東機場(PVG)、石家莊正定機場(SJW)及沈陽桃仙機場(SHE)在度中心性、中介中心性以及接近中心性的取值均排名較高，因此，選取這四個機場作為春秋航空公司的基地機場.當航線的任一端點機場為春秋航空公司的基地機場時，基地機場變量取值為1，否則為0.

2)市場競爭 各類航空公司的競爭現狀以及激烈程度直接影響到航空公司在該條航線上的收益狀況以及票價水平[9].采用赫芬達爾-赫希曼指數(HHI)來衡量市場競爭程度.這里，HHI是指航空運輸市場中，各個航空公司的總收入或者總資產在所有航空公司總收入或總資產中的占比的平方和，即市場中航空公司規模的離散度.

(8)

式中：Xi為航空公司i的年總計劃座位數；X為市場內所有航空公司的年總計劃座位數的和；Si為指航空公司i的市場份額.

HHI的值越大，代表市場集中度越高，航空公司的壟斷性越強.選用航線HHI、機場HHI以及上一時期同時服務于航線兩端機場的競爭航空公司的數量三個指標來表征市場競爭.

3)市場需求 市場需求是開辟新航線的基礎.選用航線端點機場所在城市人口的幾何平均值來表征市場規模，市場規模越大，旅客需求越多.選取航線端點機場所在城市的第三產業產值同時表征市場需求，一個城市的第三產業產值越高，旅游業也相對越發達，休閑旅客越多，也就越有利于提高低成本航空公司的收益.

2 實證分析

2.1 數據來源與選擇

基于OAG數據庫提供的2011-2017年的實際運營數據，選取7年來一直運營(被服務)的航線作為潛在進入航線樣本，為保證數據的連續性，剔除未連續運營以及數據缺失的數據，最后剩余579條航線作為潛在進入航線樣本.為刪除頻率較低的包機航班，將年總頻率大于等于20的航線定義為該航線被服務，若春秋航空公司在前一時期不服務該航線，而在當前時期服務該航線，則稱春秋航空公司在這一階段選擇該航線，否則，春秋航空公司在這一階段不選擇該航線.對于航線決策影響因素即解釋變量提取計算的數據來源，其中人口以及第三產業產值數據來源于中國經濟與社會發展統計數據庫，其余解釋變量的計算均是基于OAG數據庫所提供的數據.

2.2 Probit實證模型、變量說明及數據處理

為保證模型估計的準確性，在對平衡面板數據進行Probit回歸之前，需要檢驗解釋變量是否存在多重共線性，檢驗方法主要是對解釋變量進行相關性分析，然后再進行矩陣的條件數檢驗[10].首先對初始面板數據進行相關分析后，發現有幾個變量呈現強相關性，處理該問題的初步方法是對相關系數較大的變量進行對數變換處理，對數處理后相關性分析結果見表2.

表2 解釋變量的相關性分析結果(變量的方差-協方差矩陣)

由表2可知，對相關性較大的幾個變量經過對數處理后，變量之間的方差、協方差均非常小，表明經對數處理后變量之間的相關性降低，然后利用矩陣條件數檢驗的方法來判斷解釋變量間是否存在多重共線性，矩陣的條件數是指矩陣X'X最大特征根與最小特征根之比的平方根.經過檢驗，矩陣的條件數小于30，故不存在多重共線性，可進行Probit模型的估計.

結合篩選出的航線決策影響因素及相關性分析結果，得到航空公司航線選擇策略的表達式[11-12].

(9)

式(9)的變量定義見表3.

表3 變量名稱及定義

將春秋航空公司在特定年份特定航線的決策行為作為0，1被解釋變量，將整理計算所得的多個指標作為解釋變量，構造面板數據，最終有3474(579×6)個觀察值用于估計概率模型.解釋變量的描述性統計見表4.

表4 解釋變量觀察值的描述性統計

2.3 結果分析

利用軟件Stata 11對面板數據進行Probit模型分析，其估計結果見表5.

表5 Probit模型的Robust估計結果

根據面板Probit模型的估計系數和顯著性檢驗結果，分析各影響因素對航線決策的影響程度.

航線距離即lnDisti變量的系數為正，數值為0.418 4，且該變量系數在99%的置信水平上顯著，這在一定程度上表明航線距離對春秋航空公司航線選擇產生正向影響，航線距離越長，春秋航空公司選擇該條航線的可能性越大.產生這種結果的原因應是春秋航空公司為避免在短途航線上來自高鐵的沖擊，適時改變發展戰略，將目光轉向受高鐵沖擊相對較小的長途航線上.航線端點機場規模即lnMaxAirFlii,t-1變量和lnMinAirFlii,t-1變量，數值分別是-0.015 5，-0.292 6.其中lnMinAirFlii,t-1變量在99%的置信水平上顯著.說明春秋航空公司相對傾向于進入端點機場服務航線條數較多的航線，因為端點機場服務的航線條數越多，機場的規模越大，在航線網絡中的連通性越好，重要度越高，更能發揮區域樞紐航線網絡的優勢.

變量SerBothEndsi,t-1的系數為2.568 4，并且在99%的置信水平上極其顯著，表明春秋航空公司非常傾向在已有服務的機場上開辟航線，航空公司在已有服務機場的基礎上擴展航線，能夠更好的利用服務機場的現有資源，從而使運營成本降低，提高規模經濟型.表征春秋航空公司基地機場的變量即Hubi變量的系數為負，數值為-0.300 8，對航線決策有負向影響，但并不顯著，原因是其在上海的基地機場是時隙控制機場，時刻資源短缺，且時刻購買費用較高，這不利于春秋航空公司降低運營成本.

表征市場需求的人口lnPopi,t-1變量與第三產業產值lnSerGDPi,t-1變量的系數值分別為0.089 4，0.232 9.市場需求對航線決策有正向影響，并且lnSerGDPi,t-1變量在95%的置信水平上顯著.這表明，春秋航空傾向于進入旅游業較發達的市場，也驗證了春秋航空公司的目標旅客多為價格敏感型旅客.人口lnPopi,t-1變量不顯著的原因是春秋航空公司運營的航線端點機場部分位于二線城市，這些二線城市的地方政府為了鼓勵當地機場的運營，向春秋航空公司提供機場收費折扣以及現金補貼等優惠政策，據春秋航空公司2014年發布的IPO招股書，在2013年，春秋航空公司從各地方政府所獲得的補貼是5.22億元，占2013年總收入的8%.基于政府補貼，再加上春秋航空公司運營的成本優勢，雖然在該類航線上運輸量不是很多，但依然能夠保持可觀的盈利水平.

用于表征市場競爭的變量即RouteHHIi,t-1變量、MaxAirHHIi,t-1變量、MinAirHHIi,t-1變量以及NumRivBothEndsi,t-1的系數值依次為-0.316 4，-1.492 7，-1.167 0，0.048 5.這表明市場競爭中除NumRivBothEndsi,t-1變量外均對春秋航空公司航線決策產生負向影響，市場競爭程度越高，春秋航空公司選擇該條航線的可能性越小.市場的HHI指數值越大，說明單個航空公司的壟斷地位越高，常旅客越多，春秋航空公司進入該市場后能夠獲得的市場力量較少，因此，春秋航空公司盡量避免進入競爭集中度較高的市場.

基于對春秋航空公司航線決策影響因素的分析，其他低成本航空公司若要借鑒春秋航空成功的經驗， 在航線決策方面，可以重點考慮以下幾個因素：①選擇航線時，要考慮其端點機場是不是本公司的已服務機場，其他條件相同時，優先考慮在已服務機場上開辟新航線;②著重統計機場所在城市的第三產業產值，傾向進入第三產業產值較高的城市，以便獲取更多的休閑旅客;③切忌盲目追求大型樞紐間的高流量機場，一般大型樞紐機場都是時隙控制機場，時刻購買費用高，周轉時間長，不利于發揮成本優勢，在選擇二級機場時，還要考慮當地政府的優惠政策;④將目光投放在航空優勢較明顯的中長途航線上，避免高鐵在短途航線的沖擊，也可尋求與高鐵合作，創造共贏.⑤選擇航線之前要考慮市場的競爭態勢，避免進入競爭集中度較高的市場，以求獲得更多的市場力量.⑥春秋航空的母公司—春秋旅行社給春秋航空的發展帶來了很多優勢條件，基于此，其它低成本航空公司也可選取適合的旅行社進行合作，以開辟休閑旅客需求更高的航線.

3 結 束 語

本文從航空運輸市場結構以及網絡特征兩個角度出發，對低成本航空公司航線決策影響因素進行實證分析，結果表明，春秋航空公司傾向選擇中長途航線，并偏向在已提供服務的規模相對較大的機場上開辟新航線，同時，端點機場所在城市的第三產業產值對航線決策呈顯著正向影響，這驗證了低成本航空的目標旅客為休閑旅客.通過對春秋航空公司航線決策行為進行分析，在總結春秋航空公司航線選擇策略的同時，對其他低成本航空公司的發展提出相應的建議，為低成本航空公司的運營提供理論依據，推動低成本航空市場的發展.