在中心辐射型网络中航空客运量的总需求模型外文翻译资料

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Transportation Research Part A 40 (2006) 841–851

www.elsevier.com/locate/tra

An aggregate demand model for air passenger traffic

in the hub-and-spoke network

Wenbin Wei a,*, Mark Hansen b,1

a Department of Aviation and Technology, San Jose State University, One Washington Square, San Jose, CA 95192-0061, United States b Institute of Transportation Studies, National Center of Excellence in Aviation Operations Research, University of California, Berkeley, California, United States

Received 11 August 2004; received in revised form 6 December 2005; accepted 6 December 2005

Abstract

In this paper, we build an aggregate demand model for air passenger traffic in a hub-and-spoke network. This modelconsiders the roles of airline service variables such as service frequency, aircraft size, ticket price, flight distance, and num-ber of spokes in the network. It also takes into account the influence of local passengers and social-economic and demo-graphic conditions in the spoke and hub metropolitan areas. The hub airport capacity, which has a significant impact onservice quality in the hub airport and in the whole hub-and-spoke network, is also taken into consideration. Our demand model reveals that airlines can attract more connecting passengers in a hub-and-spoke network by increas-ing service frequency than by increasing aircraft size in the same percentage. Our research confirms the importance of localservice to connecting passengers, and finds that, interestingly, airlinesrsquo; services in the first flight leg are more important toattract passengers than those in the second flight segment. Based on data in this study, we also find that a 1% reduction ofticket price will bring about 0.9% more connecting passengers, and a 1% increase of airport acceptance rate can bringabout 0.35% more connecting passengers in the network, with all else equal. These findings are helpful for airlines tounderstand the effects of changing their services, and also useful for us to quantify the benefits of hub airport expansionprojects.

At the end of this paper, we give an example as an application to demonstrate how the developed demand model couldbe used to valuate passengersrsquo; direct benefit from airport capacity expansion.

Oacute; 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Keywords: Air passenger traffic; Demand; Hub-and-Spoke; Airport capacity expansion

1. Introduction

Since the last decade of the 20th century, when most major airports in the United States were congested andflight delays were a major concern to both passengers and carriers, the US government has spent millions of

* Corresponding author. Tel.: 408 924 3206; fax: 408 924 3198. E-mail addresses: wenbin.wei@sjsu.edu (W. Wei), hansen@ce.berkeley.edu (M. Hansen).1 Tel.: 510 642 2880; fax: 510 642 1246.

0965-8564/$ - see front matter Oacute; 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.tra.2005.12.012

842 W. Wei, M. Hansen / Transportation Research Part A 40 (2006) 841–851

dollars each year on airport capacity enhancement projects. These projects involve mostly building new run-ways or installing more sophisticated air traffic control systems to reduce airport congestion and air traveldelays. Due to the large number of connecting passengers, most congested airports in the US are hub airports,which are the central and core airports in airlinesrsquo; hub-and-spoke service network. Since the congestion anddelay at a hub airport will propagate to its downstream and upstream spoke airports, hub airports play a veryimportant role in airport congestion management and delay reduction strategies in the whole air transporta-tion system. Therefore, capacity expansion projects at hub airports are always a priority in government fund-ing allocations. While billions of dollars have been invested on airport capacity expansion projects,surprisingly, there are very few studies in quantifying the benefit of these projects. Recent attempts in this fieldcan be found in Hansen et al. (1998), Hansen and Wei (1998), Hansen et al. (2001), and Jorge and de Rus(2004). One critical reason for the lack of cost-benefit studies of airport capacity expansion projects is the lackof a set of analytical models that can capture the dynamics and interactions in the airport-airline-passengersystem. More specifically, a quantitative demand model is needed to understand how improved airport capac-ity, together with other airline service variables, could affect passenger service quality and travel behavior inair transportation network.

The tragedy on the September 11th of 2001 brought more security concerns to the public and also causednational wide economic slowdown that have significantly changed the airline industry in the United States.Especially, the largest network carriers, such as United Airline, American Airlines and Delta Airlines, are fac-ing more aggressive competition from low cost carriers that mostly apply a point-to-point routing structure intheir business. In an effort to avoid eminent business bankruptcy, most network carriers reexamine, and thenadjust, their traditional hub-and-spoke routing structure in their lsquo;lsquo;everything-is-on-the-tablersquo;rsquo; reorganizationplans. For example, Delta Airline and United Airlines both set up new low-cost subsidiary carriers, lsquo;lsquo;Songrsquo;rsquo;and lsquo;lsquo;Tedrsquo;rsquo;, respectively, to provide more direct flights in their high demand markets. American Airlines,which invented the lsquo;lsquo;hub-and-spokersquo;rsquo; concept and used to be very proud of this invention, has introducedde-peaking strategies at two of its major hubs: Chicago Orsquo;Hare and Dallas – Fort Worth internationalairports. Comparing with the point-to-point routing structure, the advantages and disadvantages of thehub-and-spoke structure are obvious from both cost and demand perspectives, which have been discussedextensively in literature. But quantitative study on passengersrsquo; travel de

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在中心辐射型网络中航空客运量的总需求模型

魏文斌，马克·汉森a,*b,1

a 圣荷西州立大学航空与技术系，圣荷西华盛顿广场一号，加州，95192-0061，美国运输研究所，国家航空运营研究卓越中心，加州大学伯克利分校，美国

b

于2004年8月11日收到;2005年12月6日收到的修订表格;2005年12月6日接受申请

摘要

本文建立了轮辐式空中客运网络的总需求模型。该模型考虑了航空公司服务变量的作用，如服务频率、飞机大小、机票价格、飞行距离和网络中的辐条数量。它还考虑了当地乘客的影响以及轮辐和枢纽都市地区的社会经济和人口状况。

枢纽机场容量对枢纽机场乃至整个轮辐式网络的服务质量有重要影响。

我们的需求模型显示，航空公司可以通过增加服务频率来吸引更多的轮辐式乘客，而不是在相同比例下增加飞机尺寸。

我们的研究证实了本地服务对于连接乘客的重要性，并发现，有趣的是，对于吸引乘客来说，航空公司第一段航班的服务比第二段航班的服务更重要。根据本研究的数据，我们还发现，票价每降低1%就会带来0。增加9%的转机旅客，以及1%的机场接纳率，可带来约0。在其他条件相同的情况下，网络中连接乘客的比例增加了35%。这些发现有助于航空公司了解改变其服务的影响，也有助于我们量化枢纽机场扩张项目的好处。

最后，我们以一个应用实例来说明所建立的需求模型是如何用来评估旅客从机场扩容中获得的直接利益的。

关键词:航空客运量;需求;轮辐式;机场容量扩张

1.介绍

自20世纪最后十年以来，当美国大多数主要机场拥挤不堪，航班延误成为乘客和航空公司的一大担忧时，美国政府已经花费了数百万美元每年用于机场能力提升计划的款项。这些项目主要涉及建设新的跑道或安装更复杂的空中交通控制系统，以减少机场拥堵和航班延误。由于连接乘客数量庞大，美国最拥堵的机场是枢纽机场，它们是航空公司轮辐式服务网络中的中心和核心机场。由于枢纽机场的拥塞和延误会传播到其下游和上游辐角机场，枢纽机场在整个航空运输系统中对机场的拥塞管理和减少延误策略起着非常重要的作用。因此，枢纽机场的扩容项目一直是政府资金分配的重点。令人惊讶的是，尽管数十亿美元已投资于机场扩容项目，但在量化这些项目效益方面的研究却少之又少。在这一领域的最新尝试可以在Hansen等人的文章中找到。机场扩容项目缺乏成本效益研究的一个重要原因是缺乏一套能够反映机场-航空-旅客系统动态和相互作用的分析模型。更具体地说，需要一个定量的需求模型来了解提高的机场容量以及其他航空公司服务变量如何影响航空运输网络中的乘客服务质量和旅行行为。

2001年9月11日的悲剧给公众带来了更多的安全担忧，也导致了全国范围内的经济放缓，这极大地改变了美国的航空业。特别是，最大的网络航空公司，如联合航空公司、美国航空公司和达美航空公司，正面临来自低成本航空公司更激烈的竞争，这些航空公司的业务大多采用点对点路由结构。为了避免著名的商业破产，大多数网络运营商在他们的“一切都摆在桌面上”的重组计划中，重新审视并调整他们传统的轮辐式路由结构。例如，达美航空公司和联合航空公司都成立了新的低成本的子公司，“宋”和“泰德”，以提供更多的直航在他们的高需求市场。

美国航空公司发明了“中心-辐条”的概念，并曾为此感到非常自豪。该公司已在其两个主要枢纽——芝加哥奥黑尔和达拉斯——沃斯堡国际机场引入了降顶策略。与点对点的路由结构相比，轮辐结构在成本和需求两方面的优势和劣势都是显而易见的，这在文献中得到了广泛的讨论。但是，对枢纽辐射型网络中乘客出行需求的定量研究，无论是在研究文献中还是在行业实践中，都很少见到，当航空公司需要决定是否应该以及如何调整航线结构时，就迫切需要进行定量研究。

摘要本论文的目的是建立一个轮辐式网络中航空旅客流量的总需求模型，以供航空公司评估轮辐式网络中旅客的总体需求，并观察任何航空公司的服务变量调整后需求的变化。1970年代，道格拉斯和米勒(1974)、埃里克森(1977)和斯旺(1979)开始研究航空旅行需求模型。他们建立了基于“计划延迟”概念的需求模型，“计划延迟”是飞机尺寸和服务频率的函数。后来，Viton(1986)、Abrahams(1983)、Russon和Hollingshead(1989)建立了基于更通用的术语“服务质量”的航空旅行需求模型，该术语是飞机尺寸、服务频率和机票价格等航空服务变量的函数。

Verleger(1972)、Fridstoromand Thune-Larsen(1989)和Orsquo;connor(1995)提出了重力式需求模型，该模型考虑了社会经济和人口因素，如当地收入和人口。航空旅行需求模型也是从更微观的角度建立的。Norman和Strandens(1990)建立了一个基于乘客期望出发时间一致分配的概率性航空旅行需求模型。Nikulainen(1992)假设某一特定时间段的乘客需求是所有航班起飞时间分布的函数。

Logit模型在航空旅行需求研究中得到了广泛的应用。Kanafani和Ghobrial(1985)、Hansen和Kanafani(1988)、Hansen(1990)、Dobson和Lederer(1993)、Pels等人(2000)和Adler(2001)构建了服务频率、服务质量、票价等基于逻辑的函数的需求模型或市场份额模型。Proussaloglou和Koppelman(1995)和Nako(1992)根据乘客个人的调查数据建立了logit模型。Coldren等(2003)运用集合多项对数模式，建立了一个巡回层次的市场份额模型。Hsu和Wen(2003)将类似的模型应用于将时间值和常旅客会员的联合概率密度分布函数整合到效用函数中，估计市场份额。

在以往的航空旅行需求建模的文献中，研究中心辐射型网络的文献非常少。贝利等人认识到枢纽机场对航空旅行需求的重要性。(1985)。airport-specific虚拟变量是用来捕捉是否机场是一个中心在构建市场水平航空客运需求模型,包括航空服务变量和区域社会经济变量如票价,飞行距离,地方收入,当地居民和旅客的时间敏感性。Hansen(1990)建立了一个一站式的市场层次需求模型来研究轮辐式网络中轮辐式乘客需求。logit模型是根据服务频率(在轮毂和两个轮辐之间的两个区段)、平均票价和飞行距离来指定乘客效用函数。同样的模型最近被Zhang等人应用。(2004)调查美国航空公司在其两个主要枢纽的去峰值策略的影响。

在实践中，一些商业航空公司运用服务质量指数(QSI)方法来预测他们一周内的市场份额。QSI是根据航空公司的服务质量来计算的，其服务质量由其自身的时间表来表示，而服务于同一市场的所有其他航空公司的时间表是相对的。一些航空公司还应用了一个商业软件包，以QSI分数作为logit模型中的“效用”来预测他们的市场份额。但是这些模型中的参数没有进行适当的校准，在建立这些模型时没有考虑网络效应。

但是这些模型中的参数没有进行适当的校准，在建立这些模型时没有考虑网络效应。虽然在细分层面和市场层面对航空旅行需求的研究已经做了大量的工作，但无论是在研究文献还是在行业实践中，从网络角度对航空旅行需求进行建模的研究进展都很少。网络层面的旅游需求通常被视为所有相关市场需求的总和。

而对于轮辐式网络中乘客出行的需求研究，从一站式两段轮辐式连接乘客的市场层面需求建模开始，并停留在市场层面，如Hansen(1990)。

没有网络层面的总需求模型，很难看出轮辐式路由结构对航空公司服务质量的整体影响，以及航空公司路由策略的调整对乘客的影响。网络层次上的总需求模型还可以捕捉到机场容量对乘客出行行为的影响，从而可以用来评估机场扩建项目的效益。

在本文中，我们填补了这一空白，并建立了一个轮辐式网络的航空客运总需求模型。通过枢纽机场的交通总量可分为两类:以枢纽机场为起点或终点的局部交通流量;连接从一个支线机场到另一个支线机场的乘客，在枢纽机场转机。以往的研究大多集中在本地交通上，而本文的研究则集中在连接乘客上，这样可以更好地捕捉轮辐网络的特性，比如轮辐的大小(轮辐的数量)和密度(轮辐与轮辐之间的航班数量)。

本文的其余部分安排如下:第2节介绍了通用建模方法和模型规范;第3节估计模型的参数，并讨论估计结果的含义;第四部分介绍了该模型在枢纽机场扩容效益量化中的应用;第五部分总结了我们的研究方法、发现和应用，并指出了进一步研究的方向。

2.该模型

我们将一个由航空公司运营的轮辐网络作为一个单元，并研究从每个轮辐到网络中所有其他轮辐的总旅行需求。因素在我们的模型中包括的辐条数量网络中心之间的航班数量和所有的辐条,当地的pas - sengers数量(不间断乘客之间的中心和任何特定的说话),航空公司的服务频率和飞机之间的大小提供任何具体的说话和枢纽,票价,飞行距离,和社会经济和人口条件和枢纽地区。枢纽机场容量对航空公司在枢纽机场和整个网络的服务质量有重要影响

对数线性需求模型如下:

logeth;PAXS; H ATHORN;frac14;thorn;b1 logeth;DFREQS; H; ATHORN;thorn;b2 logeth;SIZES; H; ATHORN;thorn;b3 logeth;SPOKEH; ATHORN;thorn;b4 logeth;HFREQH; ATHORN;thorn;b5 logeth;FARES; H; ATHORN;thorn;b6 logeth;MILES; HTHORN;thorn;b7 logeth;LOCALS; H; ATHORN;thorn;b8 logeth;BASESTHORN;thorn;b9 logeth;INCOMEHTHORN;thorn;b10 logeth;CAPACITYHTHORN;

PAXS,H,A是来自辐条S的乘客人数，通过枢纽H，前往所有其他辐条，乘坐航空公司A;

DFREQS,H,A为A航空公司在轮辐S与轮毂H之间提供的服务频率;尺寸，H,A是A航空公司在轮辐S和轮毂H之间提供的飞机平均尺寸(座位数量);SPOKEH,A是航空公司A通过枢纽H提供的辐条总数;HFREQH,A是航空公司A在枢纽H和所有轮辐之间提供的平均频率;票价，H,A是航空公司A向从轮辐S通过轮毂H飞往任何其他轮辐的乘客收取的每位乘客的平均票价;英里，H,A是所有连接乘客从轮辐S通过轮毂H飞到所有其他轮辐的平均飞行距离;当地人，H,A是乘坐A航空公司从spoke S到hub H的当地乘客人数;基站是由辐射源发起的乘客旅行的总数;收入H是H中心城区的总收入(人口乘以人均收入);capacity是指飞机到达枢纽机场H的能力，以接受率表示。

我们以轮辐式网络的总需求PAXS,H, a为因变量，即来自一个特定的轮辐的流量对网络中所有其他轮辐的流量。来自每个轮辐的总需求总和就是轮辐网络中的总连接(轮辐到轮辐到轮辐)流量。

两个解释变量，dfreq,H,A和尺寸，H,A，代表航空公司的服务频率和飞机的大小提供之间的特定辐条机场(S)和枢纽机场(H)，这可能是非常重要的乘客谁从这个辐条飞到所有其他辐条，在枢纽机场转机。SPO- KEH,A和HFREQH,A是捕捉航空公司最重要的轮辐系统运行特征的变量:网络的“大小”和“密度”，即，轮辐的数量和轮毂与网络中所有轮辐之间的平均频率。票价，H,A，是乘客在特定的轮辐处开始旅程并在轮毂处转机飞往其他轮辐处所收取的平均票价，它反映了价格对乘客需求的影响。票价变量的系数反映了乘客出行需求相对于乘客货币成本(即票价)的敏感性。根据票价变量和需求模型中其他变量的系数大小，我们可以得出航空公司服务变量的任何变化或机场容量的变化对乘客需求影响的货币价值。第4节详细举例说明需求模型在量化机场容量扩展的直接效益方面的应用。

解释变量当地人H,A表示当地交通对连接乘客的影响。本地乘客和转机乘客占用了轮辐至枢纽段提供的相同飞机容量(可用座位总数)。我们假设在航空公司收益管理过程中，本地乘客优先获得机票，因此在我们的模型中将本地乘客数量作为外生变量。变量英里,H,代表所有连接的平均飞行距离乘客来自特定说话。基地,开始旅行的总数在说话的时候,和INCOMEH总收入在中心市区,捕捉不仅社会经济因素,还当地和连接之间的资源名乘客说话和枢纽机场。

最后，通过枢纽机场容量变量capacity - h，得出了枢纽机场容量对旅客服务质量的影响，尤其是枢纽机场容量对旅客服务质量的直接影响航空公司的连接(辐条到轮毂到辐条)乘客。在不考虑航空公司服务调整的情况下，机场扩建直接给乘客带来的利益被称为直接利益。由于机场侧容量，特别是跑道容量是枢纽机场的关键组成部分，通常是枢纽机场的瓶颈，因此我们用跑道的飞机到达容量来代表枢纽机场的容量。我们以对数线性的形式建立这个需求模型，因此，每个解释变量的系数是相对于模型中每个相应变量的需求弹性。下一节介绍估计这些系数的源数据，并讨论估计结果及其含义。

3. 模型估计及影响

我们的需求模型的系数估计的源数据主要来自板载、Oamp;D Plus和HUB的数据库接口。船上的数据每月由美国所有经认证的直航国内市场的航空公司向美国运输部(US DOT)报告，数据按设备类型分类。客舱数据库包括客舱旅客、离港次数、段距、可用座位数、旅客收入里程、可用座位里程、载客率、飞机起降等数据。第二个数据库Oamp;D Plus中的数据主要来自美国交通部的出发地和目的地调查，来自航空公司向乘客发放的机票优惠券。航空公司每提供十分之一的优惠券数据，因此数据库是10%的样本。该数据库包括乘客人数、优惠券平均数量、优惠券乘客里程、出站和进站乘客的平均票价等信息。Oamp;D Plus中的数据每个季度都报告给US DOT。第三个数据库HUB是一个旅程数据库，源自美国交通部的数据库OD1A，它也是基于美国交通部的起点和目的地调查。HUB服务于原始数据库OD1A数据和数据库Oamp;D Plus中可用的汇总级数据之间的中间级详细信息。HUB允许我们发现所有国内oamp;d(来源和目的地)的“HUB”(中点)，也可以发现任何“HUB”的所有oamp;d。关于数据源的更多细节可以在参考数

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