寬體客機新開航線需求分析方法研究

張 偉 / ZHANG Wei

(1. 南京航空航天大學，南京 210016； 2. 中國商用飛機有限責任公司，上海 200126)

寬體客機新開航線需求分析方法研究

張 偉 / ZHANG Wei1,2

(1. 南京航空航天大學，南京 210016； 2. 中國商用飛機有限責任公司，上海 200126)

寬體客機國際航線開辟對航空公司運營影響很大，其中新開航線市場需求分析是難點。從市場需求角度研究寬體客機新航線開拓，依據O&D理念分析市場需求，建立從機場服務半徑開始，借助引力模型和服務質量指數模型，并以旅客溢出結束的完整寬體客機新開航線市場需求分析系列模型。最后用實際航線案例驗證該模型的可信度和可行性。

機場服務半徑；引力模型；服務質量指數模型；旅客溢出

0 引言

寬體客機是針對中遠程航線設計的，多被航空公司用于開辟中遠程國際航線。國際航線不同于國內航線，面臨不能隨意停航、市場營銷和機票銷售難度大等困難，且航段成本高，因此需謹慎分析市場需求。對于已有國際航線，一般可基于歷史數據開展市場需求分析。但對于新開國際航線，沒有歷史數據，需要建立完整的市場需求分析模型。目前關于需求預測的研究很多，但針對寬體客機新航線市場需求分析的研究不多[1-2]。本文以此為研究對象。

1 概述

寬體客機新開航線市場需求分析，本文研究方法如下：

首先，根據航空公司戰略需求確定新開航線區域并細化新開航線，再依據新開航線，同時選擇服務質量指數(Quality Service Index,簡稱QSI)權重較高且需求較大的相關O&D市場。

其次，預測各相關O&D(Original & Destination)市場規劃期需求。相關O&D市場包括：當地市場，即新開辟航線O&D市場；上游市場，即新開辟航線起始機場之前一次連接的O&D市場；下游市場，即新開辟航線目的機場之后一次連接的O&D市場；過橋市場，即新開辟航線起始之前和目的機場之后均一次連接的O&D市場。相關O&D市場需求使用歷史數據預測。其中新開航線O&D市場需求也可使用機場服務半徑和引力模型預測。但由于國際旅客基本都選擇航空出行，不存在與其他出行方式競爭，因此使用歷史O&D數據可覆蓋航空需求。對于國內或短途旅客存在地面出行競爭，則需要使用引力模型預測新航線O&D市場需求。

再次，通過QSI模型將相關O&D市場需求分配到該新開航線上。

最后，根據旅客溢出預測該航線實際需求。

2 機場服務半徑

機場服務半徑，指機場可提供航空旅行服務的范圍。通常一個機場服務的合理半徑是150km，或1.5h車程。隨著陸路交通條件的改善，這一半徑會有所延伸。當然，各種社會、地理、人文條件的不同，也會使機場的服務半徑有很大差異。各機場航空運輸業務量與機場所在地區的社會經濟存在相關關系。[3]

在此服務半徑內一般旅客都會去該機場乘機旅行，貨主也都會選擇該機場托運貨物。超出此服務半徑時，旅客會到另一個機場乘機旅行。同樣，貨主也會到另一個機場托運貨物。

當兩個機場的間距小于300km(2倍機場服務半徑)時，其服務半徑的交叉區域就成了共同市場。消費者會根據機場提供的服務及價格情況做出相關選擇，這就是兩個機場競爭的市場。當兩個機場的距離大于300km(2倍機場服務半徑)時，超越機場合理服務半徑區域內的消費者也具有同樣的選擇機會。當消費者臨近機場沒有前往目的地的航班時，離消費者最近并能提供所需航班服務的兩個機場也就成了選擇對象。有效地吸引可能的消費者也是機場競爭的目標之一，[4]針對服務重疊區域的需求，機場競爭服務能力主要體現在航班頻率、可供座位數等指標上。

3 引力模型

新開航線可借鑒相似航線數據，使用引力模型分析O&D市場需求。

O&D市場需求由兩個城市間的引力產生，基本原理借用牛頓萬有引力定理。兩個城市之間的O&D市場需求量與兩個城市的GDP(或其他經濟變量)的乘積成正比，與兩個城市間的空運票價(或其他變量)成反比。[5]

其中，Tij為城市i、j之間的航空運輸量；Pi、Pj為城市i、j的GDP，或其他社會經濟變量，如人口、社會消費額、人均GDP甚至機場吞吐量等；dij為城市i、j之間的航程，或航空票價，或其他社會經濟變量；K為引力系數，為常數，不同的城市之間K值也不同；α1、α2、β均為參數。引力模型需確定K、α1、α2、β值。

兩邊取對數，轉換為線性方程，通過相似航線歷史數據擬合獲得相關參數。根據新開航線引力參數和已獲得的相關參數，求出新開航線O&D市場需求。這里兩個城市引力，一般選取為機場服務半徑內的引力。

4 QSI模型

影響航空公司航線市場份額的因素很多，如航班頻率、票價、運力、需求、機型、品牌等[6]。QSI模型可用于航線市場份額分析，使用影響市場份額的最主要兩個因素航班頻率和運力(可供座位數)進行分析。這兩個因素均為正向影響。

飛機經停和聯運的服務權重不同：1)直達航班較聯程航班服務好；2)經停越多服務越差；3)同一承運人聯程航班比不同承運人聯程航班服務好。

表1 O&D市場服務權重

上述權重也可以考慮因品牌、常旅客、聯程是否換機場或候機樓等進行微調，同樣也可以基于歷史數據用統計方法估算。這與S曲線模型的航班權重描述頗為接近，即直飛航班權重為1，1次經停航班權重為0.2～0.3之間取值，而聯程航班權重通常為0.05～0.1[6]。

O&D市場上頻率份額為：

其中，Si為承運人i在O&D市場的頻率份額；Freqi，Freqj為承運人在O&D市場的航班頻率；Wi，Wj為承運人在O&D市場的服務權重。

O&D市場上可供座位數份額為：

其中，Ci為承運人i在O&D市場的頻率份額；Seati，Seatj為承運人在O&D市場的機型座位數。

O&D市場上需求份額為：

其中，Fw、Cw為頻率份額和可供座位數份額權重。

權重通常采用50/50、75/25、25/75、80/20和100/0。一般需考慮：1)商務市場具有較高的頻率權重；2)休閑市場具有較高的載量權重；3)國內市場，載量權重十分低；4)夏季航班和高峰期間的載量權重較高，冬季航班的載量權重較低或者為0。

傳統QSI模型偏重估算新增航班帶來的影響，但需要估算新增航班后對總需求帶來的增加。由于長航程旅客多數選用航空出行，因而新增航班對于該航段存在需求改變但對于該航段所有相關O&D市場需求總和影響不顯著。因而針對國際新航線開航時不需要估算新增航班后對總需求帶來的增加，或可忽略。

5 旅客溢出

5.1 需求分布

旅客需求包括實現的需求，即運量，和拒絕的需求，即溢出。

在客觀實際中，有許多隨機變量，它們是由大量相互獨立的隨機因素綜合影響所形成的，而其中每一個因素在總的影響中所起的作用都是微小的，這種隨機變量往往近似地服從正態分布，這種現象就是中心極限定理的客觀背景。

旅客需求基本滿足正態分布。通過正態分布的均值和標準差來描述旅客需求。均值越大，表明需求越大，反之則需求越小；標準差越大，表明需求波動越大，越分散，反之則需求波動越小，越集中。[7-9]

式(5)～(7)中，μ為需求均值，xi為每次需求，δ為需求方差，f(x)為需求發布密度函數。

可提供的飛機座位數少于預測的旅客需求，即發生旅客溢出。由于客座率需求是正態分布，因此無論飛機座位數有多大，理論上都會有旅客溢出，如圖1所示。

航班提供的座位數為S，則當需求小于等于航班座位數S時，能夠運輸的旅客數為需求數，當需求大于航班座位數S時，能夠運輸的旅客數為座位數。一般認為需求在50或70以上，則可使用正態Γ分布；小需求可采用Γ分布、對數正態分布或截斷正態分布。

其中，SP為溢出旅客數。

正態分布累積概率可近似指數函數。

對于需求正態分布SP的近似指數函數如下。

這樣就便于用表格運算。

5.2 K因子

K因子由K-cyclic和K-random兩部分組成。[9]典型K-cyclic值如表2所示。

表2 典型K-cyclic值

對于K-random，則影響不同。如果個體之間的出行是相關的，則K因子增加。這意味著降低伯努利試驗的次數。伯努利試驗是在同樣的條件下重復地、各次之間相互獨立地進行一種試驗。航空出行近似于伯努利擲硬幣試驗，服從二項分布，P值較小即：

對于G組出行的需求，

平均組數一般為2，因此K-random為：

K-cyclic與K-random獨立，根據正態分布的和分布計算可得：

例如，當Kcyclic=0.3，μ=100時，Kfactor=0.33。需求較大時，K-cyclic的影響較小。如圖2所示。

實踐統計時采用以下公式獲取K因子。用中位數代表需求均值，中位數與上四分位數的差代表標準差。

其中，L50為中位數；L25為上四分位數。

但樣本需要是低客座率的月份，且需要多個月進行平均。單個航段K因子難以正確估算。所以一般可使用表2數據。由于不同出行目的(公商務或休閑)之間有點獨立且略負相關(相同的人有不同的出行目的)，因此對于單一出行目的市場，K因子比表2大20%。

5.3 C因子

因為No show、超訂和拒絕登機等因素，同時為了給高收益旅客預留座位，飛機存在座位虛耗。[9]

C因子一般在0.5～1之間。0.5為特殊情況，0.7為單一票價情況，0.85是大多數情況，1是美國國內市場情況即票價折扣幅度較大。當折扣票價力度加大時，C因子增加。

計算平均旅客數、溢出人數時使用有效座位數，即扣除座位虛耗。計算需求率、客座率和溢出率時使用全部座位數。

6 案例應用

上述系列模型應用時將涉及大量數據處理，且需要以完整的歷年運力、運量乃至經濟數據為基礎，因此一般使用系統或軟件完成計算。這里為了說明其可行性，將案例適度簡化。用山東航空公司寬體客機引進進行驗證。山航擁有90余架波音737系列飛機，機隊規模僅次于四大航、川航和廈航，已基本達到可論證引進寬體客機的規模，且上述六家航空公司均已引進寬體客機。

寬體客機運營需要強有力的基地網絡支持。山航運力分配前三的機場分別為青島、濟南和廈門。濟南機場2015年吞吐量僅為952萬人次，不足以支撐國際航線。廈門機場是廈門航空主基地，且山航市場份額僅10%左右。因此以2015年吞吐量為1 820萬的青島機場為始發機場。

中國國際航線前幾位分別是東北亞、東南亞、北美和歐洲等。其中亞洲區域使用單通道飛機可滿足運營，運營寬體機可先暫不考慮。再考慮到青島位于東部沿海，對內陸城市去歐洲的繞航系數較高，因而選擇北美為目標市場。再選擇北美與中國航線頻率最高的洛杉磯為目的機場。

根據表1和航權限制，選擇青島-洛杉磯相關O&D市場，即與青島機場有直航的中國國內城市和與洛杉磯有直航的美國國內城市之間的所有O&D市場。青島機場相關共54個機場，山航有航班的36個機場；洛杉磯機場相關109個機場。另根據引力模型的基本理論可知，青島始發經洛杉磯連接美國國內航點，即下游市場的需求量較小；中國國內航點始發經青島連接洛杉磯，即上游市場的需求量較大；基于青島非樞紐機場，因而過橋市場也可忽略不計。因此，青島-洛杉磯航段主要需求貢獻來自于中國國內航點。由于連接很多，選取其中典型的兩個進行說明，即青島-洛杉磯、重慶-洛杉磯。O&D需求均來自于歷史數據，未考慮新開航線引力模型的效應，即青島機場服務半徑的影響等，這將考慮對于遼東半島的O&D需求覆蓋。如圖3所示。

O&D經停航空公司旅客數/人次票價/美元日航班頻率/次座位數/個權重青島洛杉磯首爾大韓航空68660522290.15北京國航3336282.72510.15首爾韓亞航空33245421710.15浦東東航1814281.92180.15廣州南航1135641.53320.15香港國泰/港龍968771.62540.1其他169----合計/平均 1910561---重慶洛杉磯北京國航4234722.73110.15廣州南航3384991.53410.15浦東東航1805431.93210.15北京國航/山航755851.11670.1香港國泰/港龍7350811670.1其他107----合計/平均 1196497---

注：日航班頻率和平均座位數均選擇聯程航線較小值，并考慮航班均有效連接。

初步判斷青島-洛杉磯以休閑旅客為主，選取25/75進行分析。若山航開通重慶-青島-洛杉磯航線，每天1班，平均座位數250個。根據QSI模型計算，山航在青島-洛杉磯O&D市場份額為38.2%，在重慶-洛杉磯O&D市場份額為33.1%，則青島-洛杉磯航線旅客數為1 126人/月。若航班頻率降為半開即每天0.5班，則旅客數降為714人/月。

用相同的方法對其他所有青島-洛杉磯相關O&D市場進行相關分析，匯總可獲得青島-洛杉磯航線總旅客數。當每天1班時，旅客數約為4 000人/月；當每天0.5班時，旅客數為2 500人/月。另外，該航線還可服務于重慶-青島O&D旅客，根據航線距離比例14.5%，折合約可貢獻700～800人/月。

取休閑市場特征K=0.4，C=0.85，對客座率進行分析。每天1班時，客座率為62%；每天0.5班時，客座率為72%。

通過分析可知，山航若引進寬體機運營北美航線，首開航線可選擇重慶-青島-洛杉磯，每周半開即2～3班。經過O&D需求分析發現，與該航線直接相關的3條O&D市場重慶-青島、重慶-洛杉磯、青島-洛杉磯貢獻度僅40%。航班時刻安排時需增加貢獻度大的O&D市場的有效連接性，如鄭州、天津、西安等城市。后續還需擴大青島機場的服務半徑，增強對于青島始發旅客的吸引。同時適當考慮加入航空聯盟，擴大航線網絡提升服務權重。當然論證引進寬體客機還需要更多的可運營航線支撐，但航線級分析方法類似。

比對廈航使用波音787飛機運營深圳-廈門-洛杉磯的航線，2016年9月廈門-洛杉磯的總需求僅700人次，深圳-洛杉磯的總需求僅713人次，遠低于青島-洛杉磯和重慶-洛杉磯。因此，可從另一個側面驗證本案例的可信度。

7 結論

市場分析不同于工程技術，沒有絕對的黑與白，運營模式也可以多樣化以滿足不同的市場需求，包括旅客的分類和質量等。例如國際旅客還有個人探親訪友類(VFR)，印度就是全球最大的該類特征旅客市場。對于需求旺盛市場也不需要如此精細的分析，例如對于國內市場。國際航線開拓甚至還有政治因素的影響。但市場需求仍是航空運輸的根本，本文總結出的一套適用于寬體客機新航線市場需求分析的方法仍將行之有效。

[1] 俞桂杰.航空公司航線決策中的旅客需求研究[D].北京：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].四川：中國民用航空飛行學院，2011.

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[5] TOBIAS Grosche, FRANZ Rothlauf, ARMIN Heinzl. Gravity models for airline passenger volume estimation [J].Journal of Air Transport Management, 2007, 13:175-183.

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[7] WILLIAM M Swan. Airline Demand: Passenger Revenue Management and Spill [J]. Transportation Research Part E, 2002, 38: 253-263.

[8] 張偉.客座率淺析[J].民用飛機設計與研究，2013增刊:141-146。

[9] WILLIAM M Swan. Spill Modeling for Airlines [R].Boeing Marketing, 1998, 9.

Demand Analysis Method of New Routes for Wide Body Passenger Aircraft

(1. Nanjing University Aeronautics and Astronautics，Nanjing 200126，China；2. Comercial Aircraft Corporation of China,Ltd.,Shanghai 200126,China)

The effect of wide body new routes operation is remarkable, and the demand analysis of new routes is difficult. This article studies the demand of wide body new routes, based on O&D philosophy to understand demand, establishing the serial models to complete the analysis from airport service radius to gravity model, and QSI model, ending with passenger spill. At last, using actual routes analysis, the models were verified.

airport service radius; gravity model; quality service index model; passenger spill

F407.5

A

10.19416/j.cnki.1674-9804.2017.04.003

張偉男，碩士，高級工程師。主要研究方向：市場研究、客戶需求。Tel： 021-20880472;E-mail: zhangwei1@comac.cc