互聯網下在線價格影響因素研究

摘要：隨著互聯網的快速發展，郵輪在線預訂越來越普遍化，郵輪的價格信息也越發透明。在此趨勢下，我國郵輪船票定價的重要性日益顯著。本文基于特征價格模型，以布局國內母港的郵輪為研究對象，通過攜程網及各大郵輪公司官網獲取相關數據進行回歸分析，結果表明：影響郵輪船票在線價格的主要因素有公司品牌、船齡、行程天數、艙型及預訂時間。

關鍵詞：特征價格法，郵輪定價，影響因素

引言

隨著移動互聯網的快速發展，郵輪的預定方式逐漸從線下交易轉移到網上交易，據比達咨詢《報告》顯示，以收入規模計，2018年在線郵輪市場以72.2%的比例占據郵輪市場交易的主體地位。作為近年來發展最快的旅游行業之一，郵輪業的發展越來越受到大眾的關注，然而由于國內的過度競爭，國內郵輪產品銷售價格不斷下降，國內郵輪市場不容樂觀。價格是郵輪需求的主要決定因素之一，合理的定價有助于謀取更多的利潤，實現收益最大化。因此，本文基于特征價格模型，對郵輪船票定價影響因素進行分析，以期為促進我國郵輪產業穩健發展，穩定價格市場環境等問題提供對策參考。

1、相關文獻回顧

特征價格理論早期大多應用于房地產行業，它是指消費者對一種多樣性產品的需求并不局限于產品本身的屬性，在特征價格模型中所研究的商品包含不同的特征屬性，這些特征屬性具有一定的隱含價格，商品價格就是商品所有特征的綜合反映，消費者最終的購買行為獲得的是商品帶來的全部效用，而這些效用水平的高低取決所有的不同的特征屬性的數量。

郵輪旅游是一項視郵輪為集游客食宿、玩樂及交通運輸為一體的項目，更是被視為“浮動酒店”。孫曉東和馮學鋼（2013）通過分析北美郵輪市場的價格模式，提出了基于學習的動態價格調整模型進行動態定價[1]；沈園園（2015）基于收益管理中的存量控制和動態定價理論，基于乘客人數和救生位限制，建立兩種離散時間多艙位的動態規劃模型，證明艙位價格隨時間和存量變化存在單調性關系[2]；戴夢妍等（2019）針對岸上附加服務如何與郵輪基礎產品組合的問題，考慮不同層次消費者購買郵輪產品的支付意愿，構建郵輪產品組合收益模型，基于高、低等艙基礎產品質量差異程度的捆綁策略選擇，并通過數值分析進行驗證[3]。

Josep（2018）從實際價格的角度建立了一個廣泛的數據庫，以建立一個能夠識別營銷策略的特征價格模型，結果表明，該行業利用了一些技術，使郵輪公司制定出先進的定價策略，特別是與船艙類型、郵輪出發日期、預訂和出發日期之間的天數、夜晚數量、船的古老程度和大小，以及出發港有關的定價策略[4]；Spyros Niavis（2018）結合旅游和運輸兩個屬性，建立特征價格模型，基于當地的地中海郵輪公司進行實證分析，結果顯示旅游屬性的影響程度大于運輸屬性的影響程度[5]。

國外郵輪相關研究較為成熟，對于國內郵輪業的定價方面研究具有參考意義，為后續的研究奠定了一定的理論基礎，并提供了一些可供參考的影響因素指標，再者，國內少有文獻從定量化的角度對郵輪船票價格市場進行分析。本文基于我國郵輪市場的數據來進行價格的影響因素分析，并以此建立回歸模型，分析不同因素對價格的影響程度，這對我國郵輪市場的良性發展具有一定的借鑒意義。

2、郵輪船票在線價格影響因素實證分析

2.1 數據來源

本文所收集的相關郵輪船票價格信息、各郵輪的基本信息及行程信息均來源于各大郵輪公司官網及攜程網所公布的在線數據，本研究所調查的郵輪主要為歌詩達、皇家加勒比及星夢郵輪布局國內母港運營的郵輪，這三家郵輪公司2018年在國內市場份額總占比為72.1%，具有代表性。所收集的價格數據為官網及攜程網所公布的不同類型客艙2人間的人均最低價格，調查時間范圍為：2019年6月-2019年12月出行的郵輪航次，共選取樣本數據655份。

2.2 變量選擇

本文綜合分析以往文獻，參照了Josep的研究中所使用的方法和變量，建立了類似的模型，并結合國內郵輪市場的特征屬性，本文主要選取了以下幾個因素來進行分析：

2.3 模型構建

下面將通過對線性、半對數和對數三種特征價格的函數形式的構建，并通過數據分析對比各自的擬合程度。

在線性函數形式中，自變量和因變量均以線性形式呈現：

在半對數函數形式中，自變量以線性形式表示，因變量則以對數形式表示：

將所收集的郵輪船票在線價格通過SPSS進行分析可知，其中半對數模型的的統計相關系數最高R=0.919，其模型的擬合程度最強，判定系數R方和經調整的R方分別為0.840和0.845，這意味著所選擇研究的變量能夠對價格進行解釋。

2.4 實證分析

如表2所示，通過SPSS對所獲取的數據進行逐步分析得出，在郵輪市場特征價格半對數模型中，影響在線船票價格的因變量包括船公司（皇家加勒比Royal、歌詩達Costa、星夢Dream ）、船齡（Old）、行程天數（Day）、預定時間（提前1個月內Adv0、提前1-2個月Adv1、提前2-3個月Adv2、提前3-4個月Adv3、提前4-5個月Adv4、提前5-6個月Adv5、提前6個月以上Adv6）以及艙型（內艙Inside、海景Ocean、陽臺Balcony及套房Suite），且這些因變量的多重共線性（VIF）值均小于10，因而可以認為這些變量之間不存在共線性。

3、結論及建議

由以上回歸分析可以看出，所選取的變量均對郵輪船票在線價格有不同程度的影響，具體結果分析如下：

公司品牌具有顯著的隱含價格，樣本數據中所選取的三家郵輪公司中，皇家加勒比的郵輪船票價格相對而言較昂貴，再者是星夢郵輪，歌詩達的郵輪船票在線價格在三者之間最低。

郵輪船票的價格會因為船的新舊程度而有所不同，航行10年以上的船會比航行0-10年的新船的價格便宜6%左右，可見新船的船票價格相對較高。

郵輪離港日期越接近乘客訂艙日期，票價越高。其中，提前3-6個月以上預定，票價最為實惠，最便宜的郵輪船票是提前5-6個月的時間預定，此時的票價比提前一個月內預定的票價低21.4%，其次是提前4-5個月預定，票價相比提前一個月內預定低16.9%。郵輪的艙室類型對價格具有較為顯著的隱含價格，最實惠的是內艙，其次是海景（比內艙貴12.1%）和陽臺（比內艙貴24.1%），最昂貴的是套房（比內艙貴73%），可見不同的艙室類型價格差別較大。

運用特征價格模型，對郵輪船票在線價格的影響因素進行量化分析，從而能更為準確的認識到為更好的實現收益能夠在哪些方面做出調整。研究中也存在一些不足，如研究變量偏少，今后可進一步加深研究，擴大樣本量，增加研究變量，提升研究的準確性和適用性。

參考文獻：

[1] 孫曉東，馮學鋼.郵輪收益管理的艙位分配：基于EMSR-a和EMSR-b的比較分析[J].旅游學刊，2013，28（11）：32-41.

[2] 沈園園. 郵輪收益管理的研究[D].北京理工大學，2015.

[3] 戴夢妍，路婷羽，曾慶成.考慮岸上服務的郵輪產品組合機制研究[J].中國水運（下半月），2019，19（02）：31-32+53.

[4] Josep M，Espinet Rius.Global and local pricing strategies in the cruise industry [J]. J Revenue Pricing Manag. 2018（3）：166-180

[5] Spyros Niavis， Dimitrios Tsiotas.Decomposing the price of the cruise product into tourism and transport attributes： Evidence from the Mediterranean market.Tourism Management 67（2018）：98-110.

作者簡介：葛佳麗，上海工程技術大學 管理學院。