低成本航空公司航线决策影响因素分析*

孔明星 张生润 朱金福 宿爱静 姜思露

(南京航空航天大学民航学院 南京 211106)

0 引 言

伴随着我国航空运输与经济社会的飞速发展，民航消费群体的结构发生了显著变化，尤其是国家城镇化战略的深入发展，使得三四线城市的航空需求大量增加，这为低成本航空的发展创造了空间和条件，一系列低成本航空公司应运而生[1].对于新成立的低成本航空公司，其能否快速发展在很多程度上取决于航线决策.针对这个问题，Boguslaski等[2]研究了西南航空公司在1990—2000年期间的进入航线.研究表明，该航空公司倾向进入密集的航线并瞄准休闲旅客.Chen[3]基于面板数据模型考察东航对春秋航空进入上海浦东和虹桥枢纽机场的竞争效应，计量分析结果表明，春秋航空的进入使得东航的票价降低.朱佳[4]定性分析了航线网络规划的影响因素.王强等[5]对航空公司竞争行为进行测度，并进一步研究了竞争行为的影响因素.到目前为止，鲜有研究利用历史运营数据定量分析低成本航空公司航线决策的影响因素.

春秋航空公司作为中国第一家低成本航空公司，自建立以来，一直保持着强劲的机队数及运输量的增长，并且始终处于盈利状态[6]，春秋航空公司是国内发展最好的低成本航空公司，因此，以春秋航空公司作为案例分析，在实际运营数据的基础上，从理论方面探讨低成本航空公司航线决策的影响因素，可为我国低成本航空公司航线选择给予一定的理论依据.

1 研究方法与变量设置

1.1 研究方法

对于一条特定的航线，航空公司只有选择和不选择两种决策行为，其具有二元选择模型的典型特征.典型的二元选择模型主要包括Probit模型和Logit模型，其中，Probit模型假设航线决策事件发生的概率服从正态分布，而Logit模型则假设航线决策事件发生的概率服从Logistic分布.文献[2]基于Probit模型对西南航空的市场进入模式进行研究，较准确的分析了西南航空所倾向选择的航线类型.

(1)

式中：当yi=1时，表明春秋航空公司选择进入航线i；若yi=0，则表明春秋航空公司不选择进入航线i.

航线决策变量yi的响应(即因变量取1或0)概率为

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

(2)

式中：xi为样本航线i上全部解释变量即航线决策影响因素变量所构成的向量；β为系数构成的向量；yi=1的概率是关于xi的函数，其中f(xi)服从标准正态分布.

Probit模型利用最大似然估计法得到参数，其似然函数为

(3)

式中：Xi为包含所有解释变量及常数项在内的全部解释变量；F为取值范围介于[0,1]之间的概率分布函数(这里分布函数F服从标准正态分布).

其对数似然函数为

(4)

分布函数F确定之后，可通过使式(4)最大化的一阶导数条件求解模型的参数估计量，由于根据一阶导数条件得到的方程多为非线性的，因此，需要利用迭代算法求解方程的参数.

为了控制数据异质性和降低多重共线性，选用面板数据进行Probit回归分析[7].

1.2 变量设置

1)航线特征与机场特征 设置航线距离指标用于捕捉春秋航空公司所倾向选择的航线类型.采用机场规模、是否为中心机场以及春秋航空在上一时期是否同时服务航线的两个端点机场三个指标表征机场特征[8].

复杂网络的拓扑结构特征主要包括度中心性、中介中心性及接近中心性三个特征.其中，度中心性是复杂网络分析中刻画节点重要性的直接度量指标，其计算方法见式(5)，一个节点的度中心值越大，代表这个节点在网络中越重要.接近中心性反映的是在网络中某一节点与其他节点之间的接近程度，其计算公式为式(6).而中介中心性是利用经过某个节点的最短路径数目来衡量节点重要性，其计算公式为式(7).

(5)

式中：K(x)为网络中某一节点的度；n为网络中节点总数；n-1为最大可能的邻点数.

(6)

式中：dxy为节点x到节点y的距离(测地线的长)；n为网络中节点总数；n-1为最大可能的邻点数.

(7)

式中：gjk为节点j与节点k之间的最短路径数；gjk(x)为节点j与节点k之间经过节点x的最短路径数；(n-1)(n-2)/2为最大可能的点介数.

春秋航空公司航线网络拓扑结构分析结果见表1.

表1 春秋航空公司2011年国内航线网络拓扑结构分析

由表1可知，上海虹桥机场(SHA)、上海浦东机场(PVG)、石家庄正定机场(SJW)及沈阳桃仙机场(SHE)在度中心性、中介中心性以及接近中心性的取值均排名较高，因此，选取这四个机场作为春秋航空公司的基地机场.当航线的任一端点机场为春秋航空公司的基地机场时，基地机场变量取值为1，否则为0.

2)市场竞争 各类航空公司的竞争现状以及激烈程度直接影响到航空公司在该条航线上的收益状况以及票价水平[9].采用赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)来衡量市场竞争程度.这里，HHI是指航空运输市场中，各个航空公司的总收入或者总资产在所有航空公司总收入或总资产中的占比的平方和，即市场中航空公司规模的离散度.

(8)

式中：Xi为航空公司i的年总计划座位数；X为市场内所有航空公司的年总计划座位数的和；Si为指航空公司i的市场份额.

HHI的值越大，代表市场集中度越高，航空公司的垄断性越强.选用航线HHI、机场HHI以及上一时期同时服务于航线两端机场的竞争航空公司的数量三个指标来表征市场竞争.

3)市场需求 市场需求是开辟新航线的基础.选用航线端点机场所在城市人口的几何平均值来表征市场规模，市场规模越大，旅客需求越多.选取航线端点机场所在城市的第三产业产值同时表征市场需求，一个城市的第三产业产值越高，旅游业也相对越发达，休闲旅客越多，也就越有利于提高低成本航空公司的收益.

2 实证分析

2.1 数据来源与选择

基于OAG数据库提供的2011-2017年的实际运营数据，选取7年来一直运营(被服务)的航线作为潜在进入航线样本，为保证数据的连续性，剔除未连续运营以及数据缺失的数据，最后剩余579条航线作为潜在进入航线样本.为删除频率较低的包机航班，将年总频率大于等于20的航线定义为该航线被服务，若春秋航空公司在前一时期不服务该航线，而在当前时期服务该航线，则称春秋航空公司在这一阶段选择该航线，否则，春秋航空公司在这一阶段不选择该航线.对于航线决策影响因素即解释变量提取计算的数据来源，其中人口以及第三产业产值数据来源于中国经济与社会发展统计数据库，其余解释变量的计算均是基于OAG数据库所提供的数据.

2.2 Probit实证模型、变量说明及数据处理

为保证模型估计的准确性，在对平衡面板数据进行Probit回归之前，需要检验解释变量是否存在多重共线性，检验方法主要是对解释变量进行相关性分析，然后再进行矩阵的条件数检验[10].首先对初始面板数据进行相关分析后，发现有几个变量呈现强相关性，处理该问题的初步方法是对相关系数较大的变量进行对数变换处理，对数处理后相关性分析结果见表2.

表2 解释变量的相关性分析结果(变量的方差-协方差矩阵)

由表2可知，对相关性较大的几个变量经过对数处理后，变量之间的方差、协方差均非常小，表明经对数处理后变量之间的相关性降低，然后利用矩阵条件数检验的方法来判断解释变量间是否存在多重共线性，矩阵的条件数是指矩阵X'X最大特征根与最小特征根之比的平方根.经过检验，矩阵的条件数小于30，故不存在多重共线性，可进行Probit模型的估计.

结合筛选出的航线决策影响因素及相关性分析结果，得到航空公司航线选择策略的表达式[11-12].

(9)

式(9)的变量定义见表3.

表3 变量名称及定义

将春秋航空公司在特定年份特定航线的决策行为作为0，1被解释变量，将整理计算所得的多个指标作为解释变量，构造面板数据，最终有3474(579×6)个观察值用于估计概率模型.解释变量的描述性统计见表4.

表4 解释变量观察值的描述性统计

2.3 结果分析

利用软件Stata 11对面板数据进行Probit模型分析，其估计结果见表5.

表5 Probit模型的Robust估计结果

根据面板Probit模型的估计系数和显著性检验结果，分析各影响因素对航线决策的影响程度.

航线距离即lnDisti变量的系数为正，数值为0.418 4，且该变量系数在99%的置信水平上显著，这在一定程度上表明航线距离对春秋航空公司航线选择产生正向影响，航线距离越长，春秋航空公司选择该条航线的可能性越大.产生这种结果的原因应是春秋航空公司为避免在短途航线上来自高铁的冲击，适时改变发展战略，将目光转向受高铁冲击相对较小的长途航线上.航线端点机场规模即lnMaxAirFlii,t-1变量和lnMinAirFlii,t-1变量，数值分别是-0.015 5，-0.292 6.其中lnMinAirFlii,t-1变量在99%的置信水平上显著.说明春秋航空公司相对倾向于进入端点机场服务航线条数较多的航线，因为端点机场服务的航线条数越多，机场的规模越大，在航线网络中的连通性越好，重要度越高，更能发挥区域枢纽航线网络的优势.

变量SerBothEndsi,t-1的系数为2.568 4，并且在99%的置信水平上极其显著，表明春秋航空公司非常倾向在已有服务的机场上开辟航线，航空公司在已有服务机场的基础上扩展航线，能够更好的利用服务机场的现有资源，从而使运营成本降低，提高规模经济型.表征春秋航空公司基地机场的变量即Hubi变量的系数为负，数值为-0.300 8，对航线决策有负向影响，但并不显著，原因是其在上海的基地机场是时隙控制机场，时刻资源短缺，且时刻购买费用较高，这不利于春秋航空公司降低运营成本.

表征市场需求的人口lnPopi,t-1变量与第三产业产值lnSerGDPi,t-1变量的系数值分别为0.089 4，0.232 9.市场需求对航线决策有正向影响，并且lnSerGDPi,t-1变量在95%的置信水平上显著.这表明，春秋航空倾向于进入旅游业较发达的市场，也验证了春秋航空公司的目标旅客多为价格敏感型旅客.人口lnPopi,t-1变量不显著的原因是春秋航空公司运营的航线端点机场部分位于二线城市，这些二线城市的地方政府为了鼓励当地机场的运营，向春秋航空公司提供机场收费折扣以及现金补贴等优惠政策，据春秋航空公司2014年发布的IPO招股书，在2013年，春秋航空公司从各地方政府所获得的补贴是5.22亿元，占2013年总收入的8%.基于政府补贴，再加上春秋航空公司运营的成本优势，虽然在该类航线上运输量不是很多，但依然能够保持可观的盈利水平.

用于表征市场竞争的变量即RouteHHIi,t-1变量、MaxAirHHIi,t-1变量、MinAirHHIi,t-1变量以及NumRivBothEndsi,t-1的系数值依次为-0.316 4，-1.492 7，-1.167 0，0.048 5.这表明市场竞争中除NumRivBothEndsi,t-1变量外均对春秋航空公司航线决策产生负向影响，市场竞争程度越高，春秋航空公司选择该条航线的可能性越小.市场的HHI指数值越大，说明单个航空公司的垄断地位越高，常旅客越多，春秋航空公司进入该市场后能够获得的市场力量较少，因此，春秋航空公司尽量避免进入竞争集中度较高的市场.

基于对春秋航空公司航线决策影响因素的分析，其他低成本航空公司若要借鉴春秋航空成功的经验， 在航线决策方面，可以重点考虑以下几个因素：①选择航线时，要考虑其端点机场是不是本公司的已服务机场，其他条件相同时，优先考虑在已服务机场上开辟新航线;②着重统计机场所在城市的第三产业产值，倾向进入第三产业产值较高的城市，以便获取更多的休闲旅客;③切忌盲目追求大型枢纽间的高流量机场，一般大型枢纽机场都是时隙控制机场，时刻购买费用高，周转时间长，不利于发挥成本优势，在选择二级机场时，还要考虑当地政府的优惠政策;④将目光投放在航空优势较明显的中长途航线上，避免高铁在短途航线的冲击，也可寻求与高铁合作，创造共赢.⑤选择航线之前要考虑市场的竞争态势，避免进入竞争集中度较高的市场，以求获得更多的市场力量.⑥春秋航空的母公司—春秋旅行社给春秋航空的发展带来了很多优势条件，基于此，其它低成本航空公司也可选取适合的旅行社进行合作，以开辟休闲旅客需求更高的航线.

3 结 束 语

本文从航空运输市场结构以及网络特征两个角度出发，对低成本航空公司航线决策影响因素进行实证分析，结果表明，春秋航空公司倾向选择中长途航线，并偏向在已提供服务的规模相对较大的机场上开辟新航线，同时，端点机场所在城市的第三产业产值对航线决策呈显著正向影响，这验证了低成本航空的目标旅客为休闲旅客.通过对春秋航空公司航线决策行为进行分析，在总结春秋航空公司航线选择策略的同时，对其他低成本航空公司的发展提出相应的建议，为低成本航空公司的运营提供理论依据，推动低成本航空市场的发展.