航空客運網路之形成與發展
作者：王郁珍 指導教授：汪進財
presented by 太爆了阿拌 組
B09501012 周希遠 B09501054 張晏騰
B09501103 余重頡 B09501032 游峻銘 B09501013 王禮恩
目錄
1
．目錄 ---------------------------------------------------------------------- 1
．前言 ---------------------------------------------------------------------- 2
．文獻回顧 ---------------------------------------------------------------- 7
．全球航空客運網路發展
(a) 機場網路單元、連結類型、發展指標 -------------------- 13
(b) 二部模型及分位數迴歸 --------------------------------------- 20
．亞洲機場之連通性 --------------------------------------------------- 23
．航空網路發展模型及對航班頻率之影響 ----------------------- 26
．影響因子的異質性效應 -------------------------------------------- 35
．結論 --------------------------------------------------------------------- 38
．建議 --------------------------------------------------------------------- 41
2
．由於交通需求成長、科技及經濟發展快速、低成本航空公司興起等因素，全球航空網路正在快速發展。機場在產業中的地位也從被動的提供服務轉變為主動選擇具有樞紐潛力的地點以吸引航空公司將其納入航線中。
前言
- 研究動機
| Region | Total Passengers | % Change | Total Aircraft Movements | % Change |
|---|---|---|---|---|
| Africa | 182,222,828 | -0.4% | 2,993,058 | -1.4% |
| Asia-Pacific | 2,726,779,414 | 10.6% | 22,933,932 | 7.5% |
| Europe | 2,035,585,227 | 5.2% | 23,743,417 | 2.1% |
| L.A-Caribbean | 587,691,066 | 1.2% | 7,979,143 | -4.1% |
| Middle East | 368,920,075 | 9.4% | 2,946,500 | 7.5% |
| North America | 1,788,091,271 | 3.8% | 31,155,219 | 1.6% |
| World | 7,689,289,881 | 6.5% | 91,751,269 | 2.7% |
3
．這其中，又以亞太地區表現出最明顯的成長。不只在2011至2016年間機場數量成長超過2倍；全球最繁忙的前十個航線中就有八個位於亞太地區。
前言
- 研究動機
| Region | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | % Change |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Africa | 154 | 168 | 164 | 193 | 195 | 200 | 129.87% |
| Asia-Pacific | 298 | 312 | 564 | 710 | 722 | 736 | 246.98% |
| Europe | 495 | 524 | 661 | 683 | 830 | 853 | 172.32% |
| L.A-Caribbean | 266 | 275 | 286 | 305 | 330 | 330 | 124.06% |
| Middle East | 93 | 103 | 102 | 104 | 97 | 100 | 107.53% |
| North America | 214 | 216 | 212 | 220 | 223 | 227 | 106.07% |
| World | 1520 | 1598 | 1989 | 2215 | 2397 | 2446 | 160.92% |
4
．過去的研究認為，航空網路發展的主要受政府、機場及航空公司三方影響。然而，隨著航空網路不斷變得更加複雜，其對自身發展的影響也在增大。另外，原本以經濟活動、地理環境及服務水準為基礎的運量預測也必須將機場在航空網路中的角色納入考量。
．過去對航空網路的分析以機場的中心性或連通性為主，但這些研究缺乏統一的標準。僅以現有數據進行分析也代表無從觀察航空網路形成的模式及背後的原因。
．假設各個條件對不同航線的影響具同質性
也是這些研究的不足之處。
前言
- 研究動機
5
．因此，作者提出了機場網路單元(Airport Network Unit)的概念，並希望能以此解決以下問題。
1. 建立能代表連結性的標準
2. 找出連結形成的原因
3. 找出影響連結形成及擴展的要素
4. 找出其對航線飛行頻率的影響
5. 確認其對不同市場的影響是否相同
．右圖為簡易的ANU示意圖，由一個核心機場及與其直接連接的機場組成。
前言
- 研究方法
6
．由於國內航班與國際航班展現顯著差異，且本研究注重於探討全球性的航空網路，因此只分析國際航班之數據。
前言
- 研究對象
．由於與其他地區相比的顯著變化，亞洲之航空網路被列為重點研究目標。收集影響航空網路發展的數據以探討其對自身發展及航班頻率的影響
．本研究的目標為探究航空網路之發展，因此由制定航線的機場及提供服務的航空公司之視角進行分析。由於研究的重點在於長期的發展，因此將會忽略淡旺季或航空公司間彼此競爭的要素，但旅客花費仍可在旅行距離等數據中反映。
7
．網絡理論是分析網狀圖的常用手法，可以大致將網路圖分成以下四種。
文獻回顧
- 網絡理論
．每個節點都具有相同的連結模式
．節點連結模式完全隨機
．節點大部分部相連，但彼此間只需數步就可到達
．大部分節點僅與一個核心節點相連
8
．根據網絡理論的分析，可發現不同地區的航空網路特性
中：between random and scale - free (Li & Cai, 2004)
美：small world (Jia, 2014)
歐：hub - spoke (Burghouwt & Hakfoort, 2001)
．經過比較中、美、歐的航班，可發現
中國航班具有最快的旅行時間
美國航班在間接連接的協調表現最好
歐洲航班提供最穩定的服務水準 (Paleari,2010)
文獻回顧
- 網絡理論
9
．連通性在過去的研究中並沒有明確的定義。但可以簡述為在合理價格內從一處前往另一處的可能性。
．過去的研究中，連通性的指標主要分為中央性指標及品質指標。前者注重供給方，後者則注重需求方。
．中央性指標考量機場的位置，及其在航空網路中扮演的角色。優點是計算簡單且概念直白，但缺乏反映旅客決策造成的影響之能力。
．品質指標注重機場提供的服務品質，如高航班頻率及良好的中轉航班等，認為這會提高機場在市場中的競爭力。
．然而這兩個指標都缺乏探索網路發展，尤其是指出新路線如何生成的能力。
文獻回顧
- 連通性
10
文獻回顧
- 連通性
11
文獻回顧
- 影響航線發展的要素
．重力模式運量預測是航線發展的重要參考，公式如下
．將兩邊取對數可得下式
12
文獻回顧
- 通用需求參數及強化參數
．通用需求參數：直接與市場需求相關的參數。如兩地的經濟發展程度、人口、路線距離等。
．強化參數：可大致分為(1)與機場策略相關的參數(2)影響旅客選擇的參數(3)機場位置的參數
．包含但不限於：廉價航空參數、班號共用參數、航權參數、免簽證參數、文化及語言參數、機場位置參數、是否為該區域之主機場參數等。
．這些參數在過去的研究中被廣泛應用，但大多忽略了不同地區的異質性效應，且預測新航線的能力有限。因此不同參數對不同地區航班頻率的影響需要更深度的解析。
機場網路單元
- ANU (Airport Network Unit)
A
4
2
1
5
5
核心機場
放射型直接連結
13
機場連結類型
- types of airport connectivity
A
B
- 直接連結：在一個ANU中直接與核心機場連結的機場
- 間接連接：從一ANU的機場到另一ANU之核心機場的連結
- 樞紐連結：在同一個ANU中經過其核心機場的兩機場連結
14
航空客運網路如何發展
- 三種不同的觀點
旅客：提供旅次需求，根據需求多寡會影響航空公司所採用的客運網路發展。
航空公司：提供載客服務，透過規劃及發展潛在的客運網路來追求獲利。
機場：提供吸引航空公司的設備及服務，以服務更多旅客。
15
航空客運網路如何發展
- 航空公司視角
(1)O-D direct connection:
| 需求 | direct flight | indirect flight |
|---|---|---|
| 高 | 高/中頻率 | 無 |
| 中 | 中/低頻率 | 少量 |
(2)Hub and Spoke indirect connection:
．初期無法發展直接連接
．少量的間接連接
．若需求增加，則可能發展直接連接
．樞紐連結也連動增加
16
航空客運網路如何發展
- 機場視角
O-D direct connection
active
hub connection
passive
hub connection
具有穩定、持續的需求量
從O-D direct connection 派生
強化樞紐角色
缺乏持續性
但在良好的樞紐操作下仍有收益
17
航空客運網路發展指標
- 直接連通性與樞紐連通性
18
C_{j}^{m} = \sum_{j=1}^{N}C_{ij}f_{ij}
= 網絡中的總結點數
N
C_{j}^{m}
C_{ij}
f_{ij}
= 總航班數
= 航班頻率
= 1，2機場間有直接連結
= 0，其他
航空客運網路發展指標
- Hub Connectivity
C_{h}^{f}\left ( i \right ) = \sum_{jk}^{}\sigma _{kj}\left ( i \right )f_{kj}
C_{h}^{f}
\sigma _{kj}
f_{kj}
= 總航班數
= 航班頻率
= 1，d(i) < 1.4
= 0，其他
d\left(i\right) = d_{kj}\left(i\right)/d_{kj}
d_{kj}\left(i\right)
= 連結k點與j點且通過i點之距離
d_{kj}
= 直接連結k點與j點之距離
19
二部模型
- 數據的分析方式
．在過去的研究中，有多種模型被採用，如蒲瓦松(P)模型、負二項式(NB)模型、零膨脹模型(ZI)和柵欄模型等。
．蒲瓦松模型假設平均值及變異數相同，負二項式模型可解決過分散問題。零膨脹模型及柵欄模型則可分成兩部分以解決過零問題，因此可稱為二部模型。
．考慮到研究數據具有過分散問題(航線頻率從零到數百)及過零問題(多數航線顯示出0航班)。二部模型較適合用以這個研究的分析。
20
二部模型
- 數據的分析方式
．二部模型分為兩部分，一個二進位模型指出航線是否有航班行駛；一個負二進位或蒲瓦松模型用以指出參數對航線上航班頻率的影響。最後將兩部分結合成二部模型。
．零膨脹模型與柵欄模型的差異在於對於過零問題的處理方式。柵欄模型認為0數值由固定航線產生；零膨脹模型則認為所以既存航線都可能產生0數值。考量到航線維持至少需要每週一班的航班，ZI模型會比柵欄模型更合適。
21
分位數迴歸
- 數據的分析方式
．與線性迴歸比較自變量與因變量的條件期望不同；分位數迴歸研究的是自變量與因變量間分位數的關係，可進一部推論因變量的條件機率分布。
．以人口數目和航班頻率的分位數迴歸為例。分位數低不代表頻率極低，而是代表相對人口具有較低的航班頻率，分位數高同理。分位數的高低可以幫助我們看出哪個航線尚有發展的潛力，這不代表分位數低的航線可以發展極大的市場，僅代表該航線比起其他航線更有成場的潛力。
22
亞洲機場的連通性
- 樣本採集
．資料來源為ACI世界排名前200之機場，遍及世界各地，總旅客量佔全世界85%以上，足具代表性。
．如前所述，亞太地區的航空網路正在顯著變化，因此將上述200個機場中的43個亞洲機場之數據，代入發展指標以計算其直接及樞紐連通性。
23
亞洲機場的連通性
- 結果與討論
．機場的直接連通性能間接帶動其樞紐連動性。
．香港國際機場(HKG)、成田國際機場(NRT)、仁川國際機場(ICN)、曼谷素萬那普國際機場(BKK)、北京首都國際機場(PEK)等機場都具有很大的樞紐連通性，在新興市場更是如此。
．原本較依靠其他樞紐來抵達其他大陸的馬哈拉吉國際機場(BOM)、吉隆坡國際機場(CGK)、東京國際機場(HND)等。因為直接連通性增加，使這種依賴性減少的同時，樞紐的重要性也上升了。
24
亞洲機場的連通性
- 小結
．利用數學化及模組化的指標研究，結果清楚地表明，機場直接連通性的增加刺激更多潛在的樞紐連接，並顯著增強其樞紐功能。
．在所研究的機場中，那些國內樞紐但包含低直達國際連接的機場表現出高樞紐潛力。此類機場大多位於東南亞或南亞，例如孟買機場 (BOM)、吉隆坡機場 (KUL)、雅加達機場 (CGK) 和馬尼拉機場 (MNL)。
．可以預期，當這些機場增加與其他國家的直接連接，它們的樞紐連通性便能有效增加並減少他們對相鄰樞紐的依賴。
25
航空網路發展模型
- 飛行數據及模型規範
．了解亞洲機場航線的驅動因素網絡變化和探索潛在路線和頻率的特徵
．27個亞洲主要機場和擴展後的224個機場做連結可以創建6021個路線(27*223)
．目前直航路線較少，有78%是間接服務
26
為航空網路建立模型
- 變量介紹
1. 與經濟活動相關的變量，包括機場交通量、旅行和旅遊競爭力指數(TTI)和全球競爭力指數(GCI)。
2. 機場特性的相關變量，包括地理位置變量，如航線距離和航線類型(跨洋或區域)，及機場競爭力的變量，如沿途可用的樞紐機場數量以及機場是否位於多機場區(主要或次要機場)。
3. 與航空公司特徵相關的變量，包括國家機隊規模和航空公司業務模型(無論是LCC還是 FSC 航班服務)。此外，據文獻記載，低成本航空公司服務的航線航班也可以是反映市場競爭力和航空自由化的替代變量。
4. 外部條件相關變量，包括航空自由化狀態變量，免簽證國家數量(VISAfree)可以是反映航空自由化情況的替代變量。
27
為航空網路建立模型
- 型號規格
．兩部分模型通用變量：國際機場客運量(lnViVj)和綜合競爭力指數(MAXttcom)應該對航線連接產生積極影響和頻率；航線距離(lnD)和樞紐機場數量(TRANSHUB)反映對直飛可能性和航線交通量的阻抗。此外，社會文化關係會增加航行的機會；因此，一個還應考慮社會文化關係(CULtr)。
．第一部分(Logit model)變量：機場定位變量(POZdm、POZam、POZdp、POZap)應為包含在 logit 模型中以確定直航服務的存在。
．第二部分(Poisson/NB model)變量：航空公司商業模式 (LCC)和國家航空公司機隊的變量(NAFleet) 包含在模型的第二部分，用於確定航線頻率。
28
模型結果
﹒為了測試使用零膨脹模型的適當性，廣泛的使用 Vuong 測試應用統計。
．根據右表，ZIP 對 Poisson 模型的 Vuong檢驗和ZINB 對 NB 模型是積極且顯著的。這個結果為二部分析更適合反映研究數據的特點提供更好的解釋。
．此外，對數似然和AIC值都顯示ZINB比ZIP更適合。此外，估計的離勢參數有 95%不包括零的信賴區間，表明ZINB模型比ZIP合適。
29
二部模型結論
- ZI模型組成及結果
30
．分兩部份解決過0問題
．f1判斷有沒有直航服務
．f2用於確定影響係數之間的關係以及直航服務時的航班數量
模型結果分析討論
31
1. 路徑距離對路徑是否直接連通有顯著的負向影響。此外，路線距離對路線數量有負面影響。除非市場需求足夠大來彌補增加的成本，頻率不容易擴展到長途航班。
2. 機場客流量和競爭力指數對航線連接和頻率影響較大。換句話說，形成一條新的路線和增加航線頻率在交通量大的機場更容易。這個結果可以解釋如下：機場連接的數量往往呈指數分佈。
3. 位於多機場區的機場表現出不同的作用。作為主要機場，優勢比的邊際效應顯示出對路由連接的積極影響，代表主要機場將有更高的機會開通直飛航班。至於次要機場，直接航線連接的機會顯著降低。
模型結果分析討論
32
4. 樞紐機場數量對航線銜接和航班頻率略有負面影響。這一結果表明，間接航班(源自樞紐機場)和直飛航班的競爭並不像預期的那麼激烈。換句話說，直飛航班是主要業務類型；乘客更喜歡直達服務，尤其是短途路線。
5. 免簽證變量對航線頻率有正向影響。觀察到大型飛機的長途跨洋航線通常有相對較低的頻率，短途支線航線且運營相對較小的飛機有很高的頻率。需要時，小型飛機可以換成大型飛機。結論，就百分比增長而言，跨洋航線航班的增加將更加顯著。值得注意的是，免簽對區域航線的影響被稀釋和結果證明並不重要。值得注意的是，免簽對區域航線的影響被稀釋，而結果證明也不重要。
模型結果分析討論
33
6. 結果也證實了運營LCC的航線將促進競爭並導致航班數量增加。此外，國家航空公司機隊規模對航線頻率產生些微正面影響。
7. 最後，社會文化關係對路線連接和頻率有正面影響。這種關係表明說同一種語言或有歷史殖民關係將沒有直飛航班的機率降低 ，並使航班增加 。
34
．綜上所述，除了機場規模和距離衰減效應外，航空網絡形成過程還受到多種增強因素的影響。而開發的模型有成功捕捉到各種機場和航空公司相關因素的影響。
．該模型結果清楚地表明一個節點很有可能將其鄰近點互連。長距離連接存在較少的概率和頻率。新節點傾向於連接良好的現有節點。樞紐可能會自我強化。小機場有較少的連接。因此，少數大節點支配了大量的小節點。
．看來，空中網絡的演進是一種循環過程。大型機場市場潛力大，需要擴建機場吸引了更多的乘客。循環會持續下去，直到機場的容量和多機場的建設達到最大值。
模型結果分析結論
影響因子之質異性效應
- 使用分位數迴歸模型探討影響因子對於航班班次的異質性效應
．重點參考2016年ACI前200排名機場中的57個亞洲機場及其所連接的其他224個機場
．過濾國內航線、短期包機航線、貨運航線等，僅保留直飛的2502條作為目標樣本
A
B
35
影響因子之質異性效應
- 變數及模型解釋
36
影響因子之質異性效應
- 模擬結果及討論
37
．藉由比較分位數回歸中不同分位數的估計結果，得知機場客運量、航線距離，是否為了廉航及航班聯營率在此模型中具有顯著的異質性效果。
．機場客運量對航班路線班次造成的影響在各分量都保持次度水平，且效果隨著分位數增加而下降。
．航線距離之係數隨著分位數增加呈現下降趨勢，表示隨著分位數的增加，路線距離對路線頻率的負面影響逐漸增加。且開發度較低的航線對於航線距離的影響敏感度較低，可知距離的影響是具有變化性的可能無法以最小平方法回歸的方式估計。
．到達吸引力對於各分量都具有同質的正向影響。
．是否為廉航及航班聯營率此兩項參數都對航班路線班次具有相當明顯的正向影響，但隨著分位數的增加而減少。表示在未充分開發的市場(較低的分位數)此兩項參數可達到明顯的正向影響。
．是否免簽證此項參數在此模型中影響雖不明顯，但卻隨著分位數的增加而呈現穩定的上升趨勢，表示在開發度較高的市場給予越洋航班的免簽證身份可能會對航班路線班次產生正向的積極影響。
．在兩項影響機場競爭的變數中，中轉數量航班路線班次的負面影響隨著芬位數增加而趨向穩定；而如果機場是多機場區域中的主要機場，會在較低的分位數中產生較大的正向影響，而隨著分位數的增加，正向影響則會降低。
結論
- 重點整理
1. 研究緣由:缺乏整體航線網路的宏觀研究和路線發展的細部分析之間的關係
．解決方法：透過路網相關的群集資料，找出藏在路網發展和擴張背後的因素以建立要建立整體和各個航線、航空公司的路網關聯
2. 提出一些因素(由重力模式得來)的概念分類
．通用需求因素(與市場需求有關):機場客運量、競爭力指數、路線距離
．增強因素(可以對網路發展產生增強的效果)：航空公司營運有關的因素、促進旅客訪問的因素、與機場位置有關的因素
3. 以二部模型探索潛在路線和路線的飛行頻率
38
結論
- 重點整理
4. 用分位數回歸(可提供使用普通最小平方無法觀測到的觀點)檢驗每項因素對不同市場的航班頻率是否有相同的影響，其上分位數(Q>=0.75)代表一個充分開發的市場，而下分位數(Q<=0.25)則代表未被開發、具有潛力的市場。
5. 直接航班是主要服務類型，因此間接航班和直接航班的競爭不如預期的激烈。周邊城市與周邊城市之間的航線連結幾乎不存在，所以小城市需依賴軸幅式航空路網結構。
6. 在起訖需求大、航班繁忙、競爭激烈的路線和機場，距離因素所帶來的影響會更加明顯，並大大的影響航班頻率，也就是說，在已開發的市場中，減少路線距離的障礙(如擁有更有效率的飛行技術，提高服務水平增加飛行的舒適度)將會顯著的提升飛行頻率，有利於長途航線的發展。
39
結論
- 重點整理
7. 廉價航空設置在二級機場(正在開發中的市場)所帶來的效益(航線頻率、客流量)會比在那些大型、壅擠的機場佳。
8. 免簽因素會有利於跨洋航線的行成。
40
改進建議
- 重點整理
1. 整個研究過程為了避免問題複雜化忽視了國內的航空旅行，因為其受多種因素所影響，包括其他的交通模式，例如高鐵。但國內的航空旅遊一定會影響到國際航線的發展。
2. 對於大城市來說多個機場的狀況是很常見的，雖然多個機場的這項變量已經包含在分析的模型中，但在多個機場的區域的每個機場可能扮演不同的角色，除了主要機場和次要機場的功能在一些大城市裡無法釐清之外，受到政府政策的影響也會改變機場的功能和角色定位，因此希望可以將多機場區域的相互依賴關係納入考量使研究更加豐富
41
改進建議
- 重點整理
3. 最近一些研究顯示並不是所有的廉價航空的服務都僅在二級機場，代表廉價航空帶來的異質效應可能存在於各種市場。
4. 研究模型中的國家競爭力指數並不能充分體現個體區域的吸引力。
42
43
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