航空旅客購(gòu)票選擇行為及敏感度分析

趙桂紅 劉晶晶 王典

摘要：旅客的購(gòu)票行為是由多個(gè)因素（如票價(jià)、提前購(gòu)票時(shí)間、附加服務(wù)、購(gòu)買(mǎi)渠道等）引致的，以往的研究大多聚焦到單一因素的定性研究，鮮有對(duì)于多因素的定量研究?；谶x擇實(shí)驗(yàn)法構(gòu)建研究方法，通過(guò)Mixed Logit模型估計(jì)，測(cè)算了不同特征旅客的購(gòu)票行為及其敏感度。結(jié)果表明：不同航線(xiàn)類(lèi)型的旅客購(gòu)票的偏好和敏感度具有較大的差異，所建立的Mixed Logit模型能夠較準(zhǔn)確地反映航空旅客購(gòu)票選擇行為。

關(guān)鍵詞：離散選擇模型;選擇行為;購(gòu)票;航空旅客

中圖分類(lèi)號(hào)：F5606??文獻(xiàn)識(shí)別碼：A??文章編號(hào)：

2096-3157（2020）16-0022-03

民航業(yè)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展重要的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，近年來(lái)快速發(fā)展，截至2018 年，定期航班國(guó)內(nèi)通航230個(gè)城市，定期航班通航國(guó)家65個(gè)。且已不再局限于高收入人群，逐漸成為普通民眾日常出行首選的交通方式。從實(shí)踐情況看，了解不同旅客的需求及偏好，針對(duì)不同的旅客群體提供不同的營(yíng)銷(xiāo)策略無(wú)疑是提高航空公司服務(wù)質(zhì)量，增加收入的有效途徑。但是從理論層面，國(guó)內(nèi)關(guān)于航空旅客選擇行為的定量研究還處于起步階段。旅客在購(gòu)票的時(shí)候會(huì)受到多個(gè)因素的影響，主要包括機(jī)票價(jià)格、提前購(gòu)票時(shí)間、附加服務(wù)以及需要支付的總額等，并且這些因素會(huì)共同作用進(jìn)而影響旅客的購(gòu)票選擇行為。目前的研究只是停留在單一因素對(duì)購(gòu)票選擇行為的作用上，因此不論從理論上還是實(shí)踐上均有必要研究多個(gè)因素對(duì)旅客購(gòu)票選擇行為的協(xié)同效果。由于Mixed Logit模型可以處理指標(biāo)偏好的變異性，與現(xiàn)實(shí)情況更加吻合，而且能夠納入偏好的隨機(jī)性特征，模型估計(jì)的結(jié)果更加穩(wěn)健，對(duì)管理者具有更高的參考價(jià)值，因此選取Mixed Logit模型進(jìn)行旅客購(gòu)票選擇行為的研究分析。

一、研究現(xiàn)狀

航空旅客的購(gòu)票選擇行為包括旅客對(duì)附加服務(wù)、票價(jià)、航空公司、提前購(gòu)票時(shí)間以及購(gòu)票方式等的選擇。Hensher 等和Wen等對(duì)航空公司特征的研究中均包含票價(jià)和座位。Coldren等對(duì)航空公司特征的研究中包含票價(jià)和航班距離。Chang等的研究中航空公司特征包含票價(jià)和托運(yùn)行李。但目前鮮有針對(duì)中國(guó)航空旅客的購(gòu)票選擇行為的研究。而且還未有文獻(xiàn)將旅客出行的航線(xiàn)類(lèi)型（即國(guó)際航線(xiàn)/國(guó)內(nèi)航線(xiàn)）作為旅客特征進(jìn)行研究。本文創(chuàng)新性地加入航線(xiàn)類(lèi)型這一旅客特征，以檢驗(yàn)不同特征旅客的購(gòu)票行為。

二、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源

1旅客購(gòu)票行為指標(biāo)體系

本文選取會(huì)對(duì)旅客的出行費(fèi)用或者出行體驗(yàn)影響較大的因素：票價(jià)、提前購(gòu)票時(shí)間，以及附加服務(wù)作為研究的指標(biāo)。附加服務(wù)選取最受旅客歡迎的選座服務(wù)和托運(yùn)行李服務(wù)作為研究指標(biāo)。因?yàn)樯虾?廣州航線(xiàn)上既有國(guó)內(nèi)最大的低成本航空公司—春秋航空，又有國(guó)內(nèi)最大的三家全服務(wù)航空公司：國(guó)航、東航、南航，因此采用該航線(xiàn)上的直達(dá)航班出票航空公司的實(shí)際市場(chǎng)情況指標(biāo)水平和隱含價(jià)格，選取上海至廣州航線(xiàn)上市場(chǎng)占有率之和在5%以上的航空公司作為數(shù)據(jù)來(lái)源，這些航空公司有：東航、上航、南航、春秋、國(guó)航、海航、吉祥和深航，這八家航空公司在上海-廣州所有直達(dá)航線(xiàn)上的市場(chǎng)占有率之和為9976%。從IATA（國(guó)際航空運(yùn)輸協(xié)會(huì)）數(shù)據(jù)庫(kù)中提取2018年這些航空公司的折扣經(jīng)濟(jì)艙平均票價(jià)以計(jì)算票價(jià)指標(biāo)水平。附加服務(wù)價(jià)格數(shù)據(jù)及收費(fèi)規(guī)則均為2019年7月1日在各航空公司官網(wǎng)查得。最終指標(biāo)、指標(biāo)水平及隱含價(jià)格見(jiàn)表1。

2旅客購(gòu)票選擇行為模型構(gòu)建

本文采用Mixed Logit模型估計(jì)效用函數(shù)，受訪(fǎng)者n在購(gòu)票情景t下的效用Unt可表示為：

Unt=αnASCnt+βnXnt+γnWTPnt+θnWTPntASCntZnt+εnt

（1）

公式（1）中，ASC（Alternative Specific Constant）為備擇常數(shù)，用于表示購(gòu)票選擇行為的效用;

ASCnt和WTPnt分別表示購(gòu)票行為t的指標(biāo)矩陣和所需支付的成本;Xnt是特定于航空公司的變量，βn是待估計(jì)的參數(shù)（無(wú)論是否因個(gè)體而異）。An、βn和γn是各屬性指標(biāo)的系數(shù)均值，反映個(gè)體n對(duì)相應(yīng)指標(biāo)的偏好程度;Znt是受訪(fǎng)者個(gè)體特征變量，即旅客特征，包括航線(xiàn)類(lèi)型;ASCntZnt是備擇常數(shù)與個(gè)體特征變量的交叉項(xiàng)，反映受訪(fǎng)者個(gè)體特征對(duì)其購(gòu)票選擇行為的影響;θn為其系數(shù);εnt為不可觀察項(xiàng)，通常假定函數(shù)的誤差項(xiàng)服從類(lèi)型為I的極值分布（即Gumbel分布）。Mixed Logit模型不同于一般形式的Logit模型，模型中的各指標(biāo)的系數(shù)可以被設(shè)定為一個(gè)分布，而不局限于固定值，因此可以揭示受訪(fǎng)者對(duì)不同指標(biāo)偏好的變異性，也更加貼近現(xiàn)實(shí)情況。

3數(shù)據(jù)獲取

運(yùn)用Ngene設(shè)計(jì)出36種實(shí)驗(yàn)組合。而后進(jìn)行情景組合設(shè)計(jì)，在三個(gè)組合中，讓被調(diào)查者選出相對(duì)滿(mǎn)意的一個(gè)，這三個(gè)組合構(gòu)成一道情景組合題目。三道情景組合題目形成一個(gè)問(wèn)卷。共得到12種調(diào)查問(wèn)卷。問(wèn)卷題目示例見(jiàn)表2。通過(guò)發(fā)放面對(duì)面的文本問(wèn)卷和網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查。其最終得到1344 個(gè)有效數(shù)據(jù)。

三、旅客購(gòu)票選擇行為分析

表3是對(duì)所有旅客群體的購(gòu)票行為分析，估計(jì)值越大表示旅客對(duì)該指標(biāo)的偏好程度越大，為正則為正向影響，為負(fù)則為負(fù)向影響。其中l(wèi)ug、seat、price、time和cost分別代表托運(yùn)行李、選座服務(wù)、機(jī)票價(jià)格、提前購(gòu)票時(shí)間和總費(fèi)用：第二列數(shù)值為旅客對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的偏好估計(jì)值，計(jì)值越大表示偏好程度越大，為正則為正向影響，為負(fù)則為負(fù)向影響。機(jī)票價(jià)格指標(biāo)因?yàn)槠渲笜?biāo)水平數(shù)量級(jí)較大，因此旅客選擇該指標(biāo)的偏好估計(jì)值數(shù)量級(jí)較小，為正則表示旅客愿意付較高的價(jià)格購(gòu)票高服務(wù)質(zhì)量的機(jī)票，為負(fù)則表示旅客愿意選擇付較低價(jià)格的機(jī)票，其估計(jì)值絕對(duì)值越大說(shuō)明偏好程度越大。提前購(gòu)票時(shí)間指標(biāo)，偏好估計(jì)值為正則表示顧客偏向于提前較長(zhǎng)時(shí)間購(gòu)票，指標(biāo)水平為負(fù)則表示顧客提前購(gòu)票時(shí)間較短?？傊Ц兑庠笧轭櫩驮敢鉃樽约哼x擇的方案支付的總額，一般情況下旅客對(duì)這一指標(biāo)的偏好程度為負(fù)?？梢钥闯雎每蛯?duì)托運(yùn)行李服務(wù)的偏好程度是選座服務(wù)的二倍，且偏好估計(jì)值均為正。第三列是指標(biāo)的變化幅度，第四列敏感度是指標(biāo)的變化對(duì)旅客購(gòu)票概率的影響。易知，方案中其他條件不變，機(jī)票價(jià)格從600元上升到700元，會(huì)使旅客購(gòu)買(mǎi)這一方案的概率降低4151%。

表4將旅客按照航線(xiàn)類(lèi)型分類(lèi)為國(guó)際航線(xiàn)與國(guó)內(nèi)航線(xiàn)，設(shè)置旅客購(gòu)票行為指標(biāo)與旅客航線(xiàn)類(lèi)型特征指標(biāo)的交乘項(xiàng)，以分析不同航線(xiàn)類(lèi)型旅客的購(gòu)票選擇行為及敏感度?？芍?，國(guó)際旅客對(duì)托運(yùn)行李服務(wù)的偏好程度是國(guó)內(nèi)旅客的4倍，對(duì)選座服務(wù)的偏好程度是國(guó)內(nèi)旅客的64倍。國(guó)內(nèi)旅客對(duì)機(jī)票價(jià)格的偏好估計(jì)值為正，但估計(jì)值較小，且估計(jì)值的顯著性水平較低。國(guó)內(nèi)旅客的提前購(gòu)票時(shí)間較短，而國(guó)際旅客的提前購(gòu)票時(shí)間較長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)國(guó)際的支付意愿估計(jì)值都為負(fù)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)國(guó)際旅客都傾向于選擇更為便宜的方案。國(guó)際旅客對(duì)于托運(yùn)行李及選座服務(wù)敏感度較高，分別是22612%和8641%。

四、結(jié)論

所有旅客群體對(duì)托運(yùn)行李和選座服務(wù)的偏好程度估計(jì)值與敏感度均為正，且對(duì)高服務(wù)質(zhì)量的高機(jī)票價(jià)格的偏好程度估計(jì)值為正，對(duì)提前購(gòu)票時(shí)間和總費(fèi)用的偏好估計(jì)值為負(fù)。國(guó)際旅客對(duì)托運(yùn)行李服務(wù)和選座服務(wù)的偏好程度分別是休閑旅客的39倍和64倍。大多數(shù)旅客對(duì)于托運(yùn)行李服務(wù)的偏好程度高于選座服務(wù)，在旅行距離較遠(yuǎn)的國(guó)際航線(xiàn)身上，這種偏好程度差距尤為明顯。

本研究主要從航線(xiàn)類(lèi)型對(duì)旅客進(jìn)行分類(lèi)分析其購(gòu)票行為，可根據(jù)旅客的旅行場(chǎng)景進(jìn)行更深入地研究，例如同行人數(shù)、攜帶行李的數(shù)量等。

參考文獻(xiàn)：

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[注]基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（61103005）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目（201912）;中國(guó)民航局科技創(chuàng)新項(xiàng)目（MHRD20130216）

作者簡(jiǎn)介：

1趙桂紅，中國(guó)民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，碩士;研究方向：航空運(yùn)輸系統(tǒng)優(yōu)化。

2劉晶晶，中國(guó)民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生;研究方向：航空公司運(yùn)營(yíng)管理。

3王典，中國(guó)民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生;研究方向：航空旅客選擇行為。