Full Text

Введение Согласно различным исследованиям, проводимым специалистами ВЦИОМ8 и исследовательскими центрами Росавиации, фиксируется увеличение доли населения страны, пользующейся услугами отечественных и зарубежных авиаперевозчиков. В 2019 г. она составила более 35 %, в то время как в 2014 г. всего 19 % [1]. Также в 2019 г. показатель «Kоличество перевезенных пассажиров в год»2 достиг рекордной отметки 129 млн человек [2]. Приведённые тенденции указывают на увеличение спроса россиян на услуги авиаперевозок и прямое воздействие отрасли на население. Именно цена на билет определяет эффективность транспортной отрасли в целом по отношению к другим его участникам. Изучение факторов, влияющих на процесс ценообразования билетов на авиаперевозки, актуально и востребовано в настоящее время. Политика, принимаемая авиакомпаниями для его реализации, должна позволять достигать максимальной эффективности, обеспечивать прибыльность даже в условиях стихийных и непредвиденных ситуаций, происходящих на рынке пассажироперевозок и экономики в целом. Цель исследования - определить перечень ключевых факторов и оценить степень их влияния на формирование стоимости авиабилетов в российской авиаиндустрии с помощью методов регрессионного анализа. Опыт и выводы авторов по исследованию зарубежного рынка пассажирских перевозок применены при анализе данных по рынку отечественных авиаперевозок. Обзор литературы Рассмотрим работы исследователей, изучающих ценообразующие процессы на рынках авиаперевозок. Обратим внимание, что значимость и направление действия анализируемых факторов различаются от исследования к исследованию. Так, канадские авторы Б. Мартин и Б. Коо выявили наличие зависимости между стоимостью билета и днем недели, в который он приобретается [3]. Используя данные по потоку и категории пассажиров, авиакомпании либо снижают стоимость тарифов на рейсы в воскресные дни (с пятницы по воскресенье), либо предлагают скидки на них. Д. Эскобари отмечено, что время покупки билета (количество дней до выполнения рейса) имеет корреляцию со стоимостью билета [4]. Он определил, что за семь и четырнадцать дней до дня фактической даты вылета показатель цены на билеты увеличивается в силу намечающихся рабочих поездок. Особая степень значимости данного фактора подтверждается анализом стратегий ценообразования на европейском авиарынке. У авиакомпаний British Airlines и KLM между 55-м и 21-м днями до вылета цена держится на одном уровне. По истечению этого периода тарифы резко растут в цене [5]. Стоимость не будет значительно повышаться (на 50 %) при бронировании, сделанном за 20 дней [6], а также за 18 дней [8]. В. Билоткач, O. Талавера и Ю. Городниченко выделили в качестве значимого параметра день недели полета [8]. Тарифы на рейсы в выходные дни (с пятницы по понедельник) наиболее высоки в цене по сравнению с тарифами будних дней (со вторника по четверг), когда цена имеет тенденцию к падению. Тарифный план авиабилета зависит от маршрута и напрямую влияет на его цену. Он определяется классом обслуживания и ограничениями, накладываемыми на него правилами применения [9-11], условиями возврата денежных средств, обмена, нормами провоза ручной клади и багажа, а также другими условиями тарифа (питание, приоритетная посадка, количество бонусных миль, начисляемых за полет). М. Иванова обращает внимание на курс IATA3 [9]. Исследователь утверждает, что в соответствии с международной резолюцией все участники альянса осуществляют расчеты своих тарифов по курсу валюты, установленным воздушной ассоциацией. Это может привести как к скачку цен (к примеру, на 7,5-11 %), так и к уменьшению. Боренштейн и Нэнси Л. Роуз, Д. Ставинс установили влияние на стоимость тарифа количества авиаперевозчиков, обслуживающих направление [12; 13]. Авиаперевозчики в условиях конкуренции и установленных правил авиационных координирующих структур определяют цены на свои тарифы в одном диапазоне с компаниями, обслуживающими маршрут [13; 14]. При выходе на линию нового оператора стоимость тарифов у всех снижается, а при уходе одного из участников рынка - стоимость значительно повышается. Ряд исследований указывают на обратную зависимость между ценой тарифа и оставшимся количеством свободных мест. Д. Эскобари утверждает, что стоимость тарифов снижается по мере уменьшения количества мест на рейс [4]. Правильность вывода автора подтверждается в работах У. Кинкейда и Д. Дарлинг [15], Г. Гальего и Г. ван Ризин [16], объясняющих тенденцию падения цен на тарифы по мере приближения к дате вылета. П. Малигетти, С. Палеари и Р. Редонди проанализирована ценовая политика лоукостера Ryanair [6]. В ходе исследования выделена важность следующих характеристик: общая длина авиамаршрута и процент забронированных мест на рейсе. Факт роста цены за счет уменьшения количества доступных мест на рейс объясняется желанием авиаперевозчика заполнить все места в самолете как можно быстрее. Этим они стимулируют клиента купить тариф [17]. Дальность полета аналогично имеет тесную взаимосвязь с ценой [18]. Отечественные исследователи считают одним из немаловажных параметров, удорожающих цену авиабилета, - стоимость авиакеросина. На него отводится большая доля в цене билета - примерно 20-26 % от стоимости [9; 19] и в целом в общей сумме затрат авиакомпаний. При анализе чешского авиарынка зарубежными учеными данный показатель составил более 35 % [20]. Цена авиатоплива не является фиксированной и отталкивается от ситуации на рынке мировых валют, общего экономического кризиса. Так, резкое увеличение данного фактора отобразится одновременно на стоимости тарифов в целом у всех авиакомпаний, например вызовет их рост. Я. Штин установил причинно-следственную связь между ценами на бензин (керосин), изменившимися в связи с неустойчивой ситуацией в 2011 г. (топливным кризисом) и увеличением стоимости всех авиабилетов [21]. Китайские ученые К. Ванг и А. Чжан, проанализировав рынки пассажироперевозок в Китае и Индии [22], указывают на ряд характеристик, зависящих исключительно от страны. Исследователями подтверждено, что те или иные факторы для каждой страны могут оказывать различный эффект. Цены авиабилетов напрямую зависят от уровня благосостояния жителей страны и пассажиропотока в ее аэропортах. При увеличении последнего показателя стоимость тарифов на авиабилеты у индийских авиаперевозчиков снижается, в то время как у китайских авиакомпаний не наблюдается значительных изменений в цене. Факт влияния страновых особенностей также изучен и подтверждён Я. Чжан в работе по анализу авиарынка Австралии [18]. Им отмечено, что основными показателями, определяющими увеличение количества прибывающих международных рейсов в страну, является национальный доход австралийского населения. Доходы жителей имеют положительное влияние на цену билетов. При увеличении спроса на авиаперевозки в регионе, как правило, перевозчики повышают цены на все рейсы из населенного пункта или в него [18; 20]. На одном уровне стоит детерминанта - пункт вылета/прилета. В мегаполисах (Лондон, Нью-Йорк, Сингапур), где пассажиропоток составляют преимущественно деловые пассажиры, показатели уровня общего благосостояния и численности населения высоки, средняя цена на рейсы в этот город и из него намного выше, чем на другие направления [20; 22]. На основании анализа научных источников сделан вывод о влиянии на ценообразование авиабилетов следующих факторов: календарное количество дней между датами приобретения билета и вылета, расстояние между пунктами вылета/прилета, количество доступных билетов на рейс на момент поиска, условия тарифа, актуальные курсы доллара и IATA, количество авиаперевозчиков на маршруте, дата покупки билета (день недели), стоимость авиационного керосина в аэропорту отправления/прибытия, количество жителей в городах вылета и прилета, показатель уровня материального благосостояния жителей в городах вылета/прилета. Исходные данные Набор данных по рынку внутренних региональных авиаперелётов включает информацию о 15 тысячах авиабилетов по двум сегментам: эконом и бюджетного классов. Сбор информации об авиатарифах осуществлен посредством регулярного мониторинга на интернет-сайтах российских авиакомпаний: S7 airlines, «Аэрофлот», «Победа», «Россия», «Уральские авиалинии» и «Ютэйр» в течение 24 дней (с 19.01.2021 по 12.02.2021). У ряда авиаперевозчиков дополнительно учитывались рейсы по конкретным маршрутам с датой вылета 13.02.2021. Рассматривались внутренние рейсы в одну сторону с датой вылета 12 февраля 2021 г. (день недели - пятница) между городами Урала: Пермь, Екатеринбург, Тюмень, Челябинск, и авиаперелеты из данных населенных пунктов в Москву, Санкт-Петербург, Сочи. Перечисленные города рассматривались как городами вылета, так и прилета. Анализируемые рейсы авиакомпаний, не являющихся региональными перевозчиками, включают Москву как стыковочный пункт, кроме UTAIR. Набор содержит социально-экономические показатели по городам прибытия/отправления с сайтов Федеральной службы государственной статистики РФ - РОССТАТ [23] и Федерального агентства воздушного транспорта - РОСАВИАЦИЯ [24]: 1. Средняя численность постоянного населения в 2019 г. в пунктах вылета/прилета. 2. Среднедушевые денежные доходы населения, в руб. в месяц за 2019 г., суммарно по всем четырем кварталам в пунктах вылета/прилета. 3. Средняя стоимость авиационного керосина в аэропорту в декабре 2020 г. (без учета НДС) в пунктах вылета/прилета. 4. Объемы пассажироперевозок через аэропорт городов вылета/прилета за январь - декабрь 2020 г. Экономические данные - курс доллара и системный курс международной валюты - «принимали» текущие значения в соответствии с официальными котировками Центрального банка Российской Федерации и ассоциацией ИАТА в дни поиска билетов. Продолжительность стыковки - переменная, значение которой может отсутствовать в случае выполнения рейса без пересадок. Стоимость авиационного топлива в аэропортах рассчитывалась как среднеарифметическое в случае наличия нескольких нефтяных компаний, предоставляющих услуги заправки. Эмпирические результаты На основании перекрестных данных выполнено построение эконометрических моделей: влияния тарифа/маршрута на цену авиабилетов, влияния второстепенных факторов на стоимость авиабилета, зависимости цены авиабилетов от валютных курсов и зависимости цены авиабилетов от социально-экономических показателей. С помощью регрессионных уравнений оценены экономический и низкобюджетный сегменты авиаперевозок, где каждый коэффициент при аргументах моделей рассматривался на трех статистических уровнях значимости: 1 % (***), 5 % (**) и 10 % (*). Зависимость цены авиабилетов от характеристик тарифа/маршрута Для оценки степени влияния характеристик, зависящих от авиатарифа и авиамаршрута, на стоимость билетов использована логарифмическая модель: где - цена авиабилета (руб.), - количество дней перед датой рейса, - расстояние (км), - количество свободных мест (dummy), - время вылета в «час пик» (dummy), - условия тарифа авиабилета (dummy), i - индекс, отображающий информацию о конкретном рассматриваемом рейсе. В табл. 1 представлены результаты оценки модели по двум сегментам авиаперевозок. Полученные результаты оценки, во-первых, подтверждают обратную зависимость между ценой билета и количеством дней перед датой вылета рейса как для экономичного, так и низкобюджетного сегментов авиаперевозок, во-вторых, с увеличением дальности перелета цена имеет тенденцию к росту. Таблица 1 Результаты оценки первой модели, авторские результаты Variable Эконом-класс Низкобюджетный класс Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic Intercept 5,754 109,495 3,379 42,148 l_DaysBefore -0,116 -22,924 -0,340 -46,300 l_Distance 0,405 59,487 0,715 69,142 Last_ticket 0,215 23,397 - - Hours 0,028 3,477 0,051 5,044 Extra 0,148 70,643 0,163 41,453 N 12343 3231 R2 0,469 0,730 F 12337 3226 В-третьих, дополнительные опции/условия незначительно повышают стоимость билетов анализируемых сегментов с одинаковой разницей, в-четвертых, показатель «Время отправления» не оказывает значимого эффекта на показатель цены. В ситуациях, когда остается ограниченное количество мест на авиарейс, эконом-билеты дороже по своей цене. Зависимость цены авиабилетов от валютных курсов Влияние валютных характеристик на стоимость авиабилетов определено с помощью эконометрической модели: где TotalPrice - цена авиабилета (руб.), Distance - расстояние (км), IATA - текущий курс международного расчета (долл.), USD - текущий курс валюты по курсу ЦБ (долл.), i - коэффициент, характеризующий конкретный авиарейс. После анализа сегментов с помощью модели зависимости стоимости авиабилетов от курсов валют построена табл. 2 с результатами оценки. Выявлено значимое влияние дальности полета на показатель цены авиабилета. Снижение официального курса доллара существенно сказывается на изменении стоимости билетов эконом-класса, по сравнению с билетами низкобюджетного класса. Обратный эффект повышения наблюдается относительно международного курса IATA при сравнении бюджетного и экономичного авиасегментов. Таблица 2 Результаты оценки второй модели (авторские результаты) Variable Эконом-класс Низкобюджетный класс Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic Intercept 1,364 -2,236 5,136 10,262 Distance 0,398 63,083 0,233 38,327 IATA 0,119 10,688 0,775 8,775 USD -0,966 -11,273 -0,144 -19,593 N 12344 3231 R2 0,252 0,371 F 12340 3227 Определено, что курс иностранной валюты по ЦБ оказывает значимое отрицательное влияние на цену авиабилетов, и эффект сильнее для эконом-класса. Обратная тенденция наблюдается в случае курса расчета IATA. Показатель положительно влияет на обе группы авиаперевозок, но сильнее в низкобюджетном классе. Зависимость цены авиабилетов от второстепенных факторов Для определения степени влияния характеристик: общее количество авиакомпаний на маршруте, выполнение рейса в «хаб», членство в авиаальянсе, выполнение рейса с/без пересадок на стоимость авиабилета, выбрана полулогарифмическая модель. Она имеет следующее уравнение: где - цена авиабилета (руб.), - прямой рейс (dummy), - количество авиакомпаний на маршруте, - пункт прилета в «хаб» (dummy), - участие в альянсе (dummy), i - показатель, отвечающий за конкретно рассматриваемый рейс. Расчеты с помощью модели зависимости второстепенных факторов на цену авиабилетов по каждой группе авиаперевозок приведены в табл. 3. Таблица 3 Результаты оценки третьей модели (авторские результаты) Variable Эконом класс Низкобюджетный класс Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic Intercept 9,293 644,000 8,714 519,984 Connection -0,518 -46,940 -0,568 -33,016 Competitors 0,030 12,219 0,038 10,728 Hub -0,246 -23,253 -0,130 -6,236 Alliance 0,103 10,476 - - N 12344 3231 R2 0,271 0,350 F 12339 3227 В результате исследования выявлено: 1. Количество авиаоператоров на маршруте и членство в альянсе не оказывают особую степень влияния на стоимость билетов. 2. На цене авиабилетов в низкобюджетном и экономичном классах отрицательно сказывается выполнение рейса в «хаб» и рейсы с одной и более пересадкой. Зависимость цены авиабилетов от социально-экономических факторов На заключительном этапе исследования с помощью модели логарифмического вида проанализировано влияние социально-экономических показателей населенных пунктов вылета/прилета на стоимость билетов. Оцениваемая модель имеет уравнение: где - цена авиабилета (руб.), - расстояние (км), - средняя численность населения в городах отправления/прибытия (тыс./чел.), - средний доход основного населения в городах отправления/прибытия (руб.), - стоимость авиационного топлива в аэропорту отправления (руб./т), - пассажиропоток в аэропорту отправления (чел.), i - индекс, отвечающий за конкретный рейс. Применим модель для оценки экономного и бюджетного сегментов пассажирских перевозок. Результаты приведены в табл. 4. Таблица 4 Результаты оценки четвертой модели, авторские результаты Variable Эконом-класс Низкобюджетный класс Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic Intercept 23,768 12,047 0,723 0,234 l_Distance 0,333 37,246 0,660 34,616 l_√(Population_DEP·Population_ARR) 0,097 3,025 0,235 4,449 l_√(PeopleIncome_DEP·PeopleIncome_ARR) -0,882 -18,062 -0,581 -6,468 l_Fuel_Price_DEP -1,286 -7,599 0,224 0,826 l_Avia_Traffic_DEP -0,112 -15,425 -0,061 -4,701 N 12344 3231 R2 0,262 0,426 F 12338 3225 Установлено, что средний доход населения в городах вылета/прилета оказывает значимое отрицательное влияние на стоимость авиабилетов. При этом эффект данного показателя сильнее для сегмента экономических перевозок. В случае сегмента лоукоста несущественную положительную связь на цену оказывает средняя численность населения в пункте отправления/прибытия. Стоимость авиационного топлива в аэропорту отправления оказывает сильное отрицательное влияние в рамках экономного сегмента, в отличие от низкобюджетного класса. Показатель пассажиропотока в аэропорту отправления негативно влияет на цену в обоих группах. Заключение В результате проведенного исследования определены ключевые факторы и оценена степень их влияния на процесс ценообразования авиабилетов в российской авиаиндустрии. Наиболее значимыми характеристиками являются курсы валют (USD и IATA), расстояние между пунктами отправления/прибытия, стоимость авиационного керосина в аэропорту, прямой рейс (рейс без пересадок), показатель уровня материального дохода жителей и количество дней между датами покупки билета и вылета рейса. Результаты работы в перспективе могут быть полезны авиаперевозчикам в процессе формирования стоимости билетов для достижения максимальной эффективности и прибыльности бизнеса, использованы и полезны в качестве справочной информации для авиапассажиров, авиапутешественников при поиске и покупке авиабилетов с наилучшими условиями и по самому выгодному предложению.

About the authors

A. A Cheremnykh

National Research University “Higher School of Economics”

References

Statistics

Views

Abstract - 308

PDF (Russian) - 134

Refbacks

• There are currently no refbacks.