航空公司混合渠道協(xié)調(diào)的不確定性因素研究

江　超，胡　榮，李東亞，吳文潔

(南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京 211106)

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航空公司混合渠道協(xié)調(diào)的不確定性因素研究

江超，胡榮，李東亞，吳文潔

(南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京 211106)

摘要：為了對航空公司混合渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素開展系統(tǒng)分析，根據(jù)航空公司的運行特點，提出了5類協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素，并進(jìn)行了分析、舉例。隨后梳理了5種常用的不確定性數(shù)學(xué)表征方法及其一般表征形式，為處理不確定性影響因素提供了理論指導(dǎo)。最后根據(jù)各影響因素的特點與研究需要，選取最合適的數(shù)學(xué)表征方法對渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素進(jìn)行數(shù)學(xué)表征，將較復(fù)雜的不確定性影響因素轉(zhuǎn)化為量化的數(shù)學(xué)變量和模型，可為航空公司混合渠道協(xié)調(diào)的后續(xù)研究提供參考。

關(guān)鍵詞：航空運輸；不確定性；情景分析；區(qū)間分析；航空公司；混合渠道

航空公司混合渠道是指航空公司售票處等傳統(tǒng)渠道與網(wǎng)站、手機客戶端等網(wǎng)絡(luò)渠道混合的營銷渠道，目前已成為各航空公司的主流渠道，而航空公司混合渠道協(xié)調(diào)(簡稱渠道協(xié)調(diào))問題則變得愈發(fā)重要。渠道協(xié)調(diào)涉及諸多主體，關(guān)系到航空公司內(nèi)外部環(huán)境要素，在協(xié)調(diào)過程中面臨著多種不確定性。隨著渠道協(xié)調(diào)的重要性日益顯現(xiàn)，對其協(xié)調(diào)過程中無法避免的不確定性影響因素的辨別和處理就成為協(xié)調(diào)成功與否的關(guān)鍵要素。因此，對渠道協(xié)調(diào)中的不確定性進(jìn)行研究具有重要的理論意義。

不確定性已成為包括交通領(lǐng)域在內(nèi)等眾多學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點[1]。目前國內(nèi)外學(xué)者對不確定的研究主要從3個方面展開：不確定性的理論研究、處理不確定性的數(shù)學(xué)方法研究以及不確定性理論與方法的應(yīng)用研究。在不確定性理論研究方面，DOWNEY等[2-3]較早對不確定性開展了研究，給出了不確定性的定義和測度等內(nèi)容；彭錦等[4-7]從數(shù)學(xué)、信息等方面給出了不確定性的基本分類，并對不同類型不確定性的差異進(jìn)行了研究。在處理不確定性的數(shù)學(xué)方法研究方面，肖明珠等[8-11]闡述了目前處理不確定性的主要數(shù)學(xué)方法，并對各種方法的適用性和拓展性進(jìn)行了研究。在不確定性理論與方法的應(yīng)用研究方面，王正武等[12-13]針對不確定性在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用，對其在交通系統(tǒng)中的存在、傳播和數(shù)學(xué)建模等方面開展了研究；張飛宇等[14-18]則分別在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈和運輸網(wǎng)絡(luò)等方面對系統(tǒng)中的不確定性進(jìn)行了研究，并指出魯棒優(yōu)化方法可減少不確定性對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對不確定性的理論、方法和應(yīng)用的研究卓有成效，取得了諸多有價值的研究成果。但缺乏針對渠道協(xié)調(diào)的不確定性研究，造成這種局面的主要原因有：①近幾年，在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，航空公司混合渠道得到了迅猛發(fā)展，而有關(guān)渠道協(xié)調(diào)的研究卻不夠深入；②渠道協(xié)調(diào)涉及的主體、內(nèi)容及要素等有著來源廣、類型多、差別大的特點，給相關(guān)不確定性研究帶來了困難。因此，在渠道協(xié)調(diào)領(lǐng)域中引入不確定性研究不僅彌補了現(xiàn)有研究的不足，還具有較重要的實踐意義。

筆者圍繞“不確定性”這一核心主題，梳理渠道協(xié)調(diào)過程中不確定性影響因素的來源、類型、特點與性質(zhì)等，并針對不確定性影響因素的特點與實際需要，結(jié)合不確定性的常用數(shù)學(xué)表征方法，開展渠道協(xié)調(diào)中不確定性影響因素及其數(shù)學(xué)表征的研究，以期為不確定性的渠道協(xié)調(diào)管理與優(yōu)化提供參考。

1渠道協(xié)調(diào)不確定性影響因素分析

1.1航空公司混合渠道協(xié)調(diào)系統(tǒng)

航空公司混合渠道協(xié)調(diào)是涉及多對象、多階段、多目標(biāo)的利益博弈，其基本協(xié)調(diào)系統(tǒng)如圖1所示。在協(xié)調(diào)系統(tǒng)中，除航空公司自身外共有代理人、旅客兩個外部主體。在協(xié)調(diào)系統(tǒng)運行時，由于代理人和旅客等系統(tǒng)外部帶來的無法預(yù)知的干擾與航空公司系統(tǒng)內(nèi)部的信息阻塞等，系統(tǒng)將產(chǎn)生大量的不確定性。具體而言，在航空公司內(nèi)部，有市場運力的供給與調(diào)度等不確定性；在航空公司外部，有來自天氣等導(dǎo)致的市場需求等方面的不確定性。若將協(xié)調(diào)系統(tǒng)看作一個整體，則主要有5類不確定性影響因素將發(fā)生在系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)，具體如圖2所示。

圖1　航空公司混合渠道內(nèi)部協(xié)調(diào)系統(tǒng)

圖2　航空公司混合渠道外部協(xié)調(diào)系統(tǒng)

1.2不確定影響因素分類分析

(1)市場需求。航空運輸市場具有典型的擾動特點，一方面國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)波動會引發(fā)航空運輸市場需求的不確定性；另一方面，節(jié)假日等特殊時期造成的市場需求不規(guī)則變化給航空運輸市場帶來需求急劇擾動。

(2)運營成本。飛機燃油、維護(hù)和大修成本約占航空公司直接運營成本的50%。因此，燃油價格等變動都會給航空公司帶來運營成本的不確定性。同時由于航空公司在采購飛機時存在較多外幣負(fù)債，因匯率浮動造成的匯兌收益變化也會造成運營成本不同程度的波動。

(3)契約協(xié)調(diào)。契約協(xié)調(diào)的不確定性在于其失敗的可能性較大，而契約協(xié)調(diào)失敗的一個重要原因則是契約選擇過程中存在尚未被充分認(rèn)知、接受的標(biāo)準(zhǔn)和目標(biāo)。例如，當(dāng)前普遍實施的“N+X+Y+Z”代理人傭金制度，由于不同航空公司和不同代理人對“N、X、Y、Z”等標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)知和接受程度不統(tǒng)一，因此給渠道協(xié)調(diào)帶來不確定性。

(4)市場價格。市場價格除了受到航空公司運營成本和國家定價政策的影響，更多時候會受到航空公司營銷政策等因素的影響，這些都會導(dǎo)致航空運輸市場價格的不確定性。

(5)市場運力。市場運力主要受到航班密度、執(zhí)飛機型等影響。一方面是由于外部因素夏秋、冬春不同航季調(diào)整而帶來市場運力的不確定性；另一方面是由于航空公司內(nèi)部因素如飛機故障等而引發(fā)市場運力的不確定性。

2不確定性數(shù)學(xué)表征方法

目前國內(nèi)外對不確定性的數(shù)學(xué)化表征處理尚未統(tǒng)一，根據(jù)渠道協(xié)調(diào)的實際情況，筆者將不確定性處理方法從數(shù)學(xué)角度分為隨機化、模糊化、證據(jù)理論、情景分析和區(qū)間分析5類處理方法。

(1)隨機化處理方法。隨機化處理方法是目前運用最廣泛的不確定性處理方法，其不僅能解決一部分具有較強隨機性的不確定性影響因素，而且使用隨機化方法的便利性和通用性也較強，因此該方法是處理渠道協(xié)調(diào)中不確定性影響因素的較好方法。

(2)模糊化處理方法。模糊化處理方法一般采用模糊集理論來對不確定性進(jìn)行處理，其較適合于處理那些與集合隸屬關(guān)系有關(guān)和隸屬判斷標(biāo)準(zhǔn)較為明確易得的不確定性。

(3)證據(jù)理論法。對于衡量標(biāo)準(zhǔn)不確定的含糊化問題可以采用證據(jù)理論法來處理。目前學(xué)術(shù)界一般采用基本概率分配函數(shù)來解釋和論述證據(jù)理論。但在實際運用過程中，該函數(shù)的生成問題還未得到很好的解決，因此采用證據(jù)理論來處理不確定性的難度相對較大。

(4)情景分析法。情景分析法適用于處理未來結(jié)果不確定性問題，其數(shù)學(xué)化表征可使用概率思想。情景分析法在數(shù)學(xué)優(yōu)化問題的約束和變量處理上有一定優(yōu)勢。

(5)區(qū)間分析法。區(qū)間分析法適用于變量數(shù)據(jù)不確定性的處理。由于航空運輸業(yè)是一個有著較高程度管制的行業(yè)，同時渠道協(xié)調(diào)過程中存在較多資源和政策等方面的限制，其不確定性影響因素存在較明確的邊界，因此區(qū)間分析法在處理渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素具有一定優(yōu)勢。除此之外，區(qū)間分析法在魯棒性分析和綜合中具有一定優(yōu)勢，能方便地處理較復(fù)雜的參數(shù)攝動系統(tǒng)，具有全局性且結(jié)果可靠，能避免其他一些局部性方法可能產(chǎn)生的誤判。

從以上分析中可以看出，目前不確定性表征方法較多且有各自的特點和適用范圍，據(jù)此，筆者總結(jié)了5種方法的適用范圍和特點，如表1所示。

表1　常見不確定性表征方法及其特點

從表1中可以看出，5種不確定性表征方法有不同的特點，彼此沒有絕對的優(yōu)劣，故應(yīng)根據(jù)實際需要選擇合適的表征方法。

3渠道協(xié)調(diào)不確定性影響因素數(shù)學(xué)表征

為了對航空公司混合渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素進(jìn)行合理客觀的數(shù)學(xué)表征，根據(jù)上述5類不確定性影響因素的具體特點并結(jié)合各種不確定性處理方法的適用性，可給出渠道協(xié)調(diào)中不確定性影響因素的具體數(shù)學(xué)表征。

3.1需求不確定

交通運輸系統(tǒng)，特別是航空運輸系統(tǒng)中的需求量雖然是不確定的，但其波動量較為恒定，因此區(qū)間分析法最為適合處理渠道協(xié)調(diào)中的需求不確定性問題。例如，某段時間內(nèi)航空運輸市場需求的不確定性可以用式(1)中的不確定性集合來表征：

(1)

式中:(d0-dm,d0+dm)為該段時間內(nèi)航空運輸市場的需求區(qū)間；d0為平均市場需求，可根據(jù)往年該時段平均市場需求來確定；dm為市場需求最大波動量。d0和dm均沒有確定的分布函數(shù)或隸屬函數(shù)，如果能通過其他已知條件得出兩變量的分布函數(shù)或隸屬函數(shù)，則該區(qū)間變量可轉(zhuǎn)化為隨機變量或模糊變量。

3.2成本不確定

航空公司的成本不確定主要是因為燃油價格等浮動造成的，燃油價格等浮動存在多種可能性，因此可用情景分析法來表征成本不確定。

根據(jù)上述假設(shè)，可以得出考慮不確定性影響因素的航空公司成本為：

(2)

3.3契約不確定

契約不確定性主要對渠道協(xié)調(diào)的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，當(dāng)機票傭金比例“N+X+Y+Z”中的N/X/Y/Z取值不盡相同時，混合渠道中各主體的利益分配就會出現(xiàn)一定的波動，從而影響混合渠道協(xié)調(diào)的穩(wěn)定性。因此，契約不確定在一定程度上可轉(zhuǎn)化為利益分配的不確定性，可采用情景分析法對其進(jìn)行數(shù)學(xué)表征。

3.4價格不確定

機票價格產(chǎn)生不確定性的影響因素比較多，如市場競爭等。但從目前機票價格來看，其價格浮動也存在一定規(guī)律性和區(qū)間性，因此可采用區(qū)間分析法來對價格不確定性進(jìn)行表征。如某一時段機票價格不確定性可以用對稱有界區(qū)間[p0-pm,p0+pm]來表示，其中p0為平均機票價格，可根據(jù)往年該時段平均機票價格來確定；pm為往年該時段機票價格最大波動量。

3.5運力不確定

由于航空公司從訂購飛機到飛機投入使用所需周期較長，因此航空公司最大運力在短期內(nèi)基本保持恒定。不同航季等不確定性影響因素會導(dǎo)致航空公司實際運力在最大運力的基礎(chǔ)上產(chǎn)生不同程度的下浮。因此可采用隨機化方法來對這種不確定性下浮進(jìn)行數(shù)學(xué)表征。例如，假設(shè)某段時間內(nèi)某航空公司最大運力為tmax，航季改變等內(nèi)外部因素導(dǎo)致的運力變化存在較強的規(guī)律性和明確的上限，令內(nèi)外部因素導(dǎo)致的運力波動為t，其中t的分布函數(shù)符合某隨機分布規(guī)律，其期望μ為往年運力平均值t0，3倍標(biāo)準(zhǔn)差即3σ為往年運力最大波動量tm。則考慮不確定性影響因素后的某段時間內(nèi)航空公司實際運力T如式(3)和式(4)所示。

(3)

(4)

3.6總體不確定性

渠道協(xié)調(diào)主要受到上述5類不確定性影響因素的影響，但這些因素之間存在著緊密的聯(lián)系，如需求與價格、契約不確定之間都有緊密的相互影響，而運力與成本不確定之間也存在著較強的相關(guān)關(guān)系，即5類影響因素在協(xié)調(diào)系統(tǒng)中相互聯(lián)系、相互影響。因此各類不確定性影響因素對整個渠道協(xié)調(diào)系統(tǒng)也是相互影響的，5類不確定性影響因素對系統(tǒng)造成的總體不確定性影響結(jié)果并非是5類影響因素結(jié)果的簡單線性求和，而是呈現(xiàn)相互影響的非線性變化趨勢。

4結(jié)論

筆者根據(jù)航空公司混合渠道協(xié)調(diào)的典型特征，分類梳理出在渠道協(xié)調(diào)中面臨的市場需求、運營成本、契約協(xié)調(diào)、市場價格和市場運力5類不確定性影響因素，并對這5類不確定性影響因素在航空公司實際出現(xiàn)的情景進(jìn)行了具體分析。隨后對目前學(xué)術(shù)界主流的不確定性處理思路和方法進(jìn)行了總結(jié)，隨機化處理方法、模糊化處理方法、證據(jù)理論法、情景分析法和區(qū)間分析法均為目前最常運用于不確定性理論研究的數(shù)學(xué)方法，筆者對5種方法的定義和適用性進(jìn)行了分析，并根據(jù)具體應(yīng)用情況給出了5種方法的數(shù)學(xué)表征范例。最后將渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素和處理不確定性最常用的方法結(jié)合起來，根據(jù)渠道協(xié)調(diào)中不確定性影響因素的具體特點、規(guī)律，選取合適的不確定性數(shù)學(xué)表征方法，并對5類渠道協(xié)調(diào)中的不確定性影響因素進(jìn)行了數(shù)學(xué)表征，從而為不確定性影響因素的渠道協(xié)調(diào)優(yōu)化建模提供參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃中祥,賀國光,馬壽峰.對交通系統(tǒng)不確定性的思考[J].交通科學(xué)與工程,2002,18(1):77-81.

[2]DOWNEY H K, SLOCUM J W. Uncertainty: measures, research, and sources of variation[J]. Academy of Management Journal, 1975,18(3):562-578.

[3]DEQUECH D. Uncertainty: a typology and refinements of existing concepts[J]. Journal of Economic Issues, 2011,45(3):621-640.

[4]彭錦.不確定理論研究的數(shù)學(xué)方法論[C]∥第二屆不確定系統(tǒng)年會論文集.秦皇島:中國運籌學(xué)會,2004:30-41.

[5]BRADLEY R, DRECHSLER M. Types of uncertainty[J]. Erkenntnis, 2014,79(6):1225-1248.

[6]MILLIKEN F J. Three types of perceived uncertainty about the environment: state, effect and response uncertainty[J]. Academy of Management Review, 1987,12(1):133-143.

[7]OWHADI H, SCOVEL C, SULLIVAN T，et al. Optimal uncertainty quantification[J]. Siam Review, 2013,55(2):271-345.

[8]肖明珠.基于證據(jù)理論的不確定性處理研究及其在測試中的應(yīng)用[D].成都:電子科技大學(xué),2008.

[9]彭瑞,岳繼光.區(qū)間分析及其在控制理論中的應(yīng)用[J].控制與決策,2006,21(11):1201-1207.

[10]KIKUCHI S, PURSULA M. Treatment of uncertainty in study of transportation: fuzzy set theory and evidence theory[J]. Journal of Transportation Engineering, 1998,124(1):1-8.

[11]孫建軍,柯青.不完全信息環(huán)境下的情報分析方法：情景分析法及其在情報研究中的應(yīng)用[J].圖書情報工作,2007,51(2):63-66.

[12]王正武,羅大庸,謝永彰.交通需求預(yù)測中不確定性的傳播分析[J].系統(tǒng)工程,2005,23(7):81-84.[13]楊超,蒲琪,涂穎菲.交通需求組合模型的不確定性分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,38(1):58-64.

[14]張飛宇.經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的不確定性及其結(jié)構(gòu)化研究[D].北京:中共中央黨校,2013.

[15]JURADO K, LUDVIGSON S C, NG S. Measuring uncertainty[J]. The American Economic Review, 2015,105(3):1177-1216.

[16]張菊麗.需求和成本不確定的供應(yīng)鏈綜合生產(chǎn)計劃魯棒優(yōu)化模型研究[D].南京:南京理工大學(xué),2014.

[17]徐家旺,黃小原.價格不確定供應(yīng)鏈的多目標(biāo)運作魯棒模型[J].工業(yè)工程與管理,2007,12(2):7-11.[18]劉建秋.不確定環(huán)境下支線集裝箱班輪網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[D].大連:大連海事大學(xué),2010.

JIANG Chao:Postgraduate; College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China.

文章編號：2095-3852(2016)02-0173-05

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

收稿日期：2015-11-08.

作者簡介：江超(1992-)，男，福建長汀人，南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院碩士研究生.

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目(71201082)；江蘇省社會科學(xué)基金項目(15GLC001)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(NR2014007；NS2015068)；南京航空航天大學(xué)研究生創(chuàng)新基地(實驗室)開放基金項目(kfjj20150705)；南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院創(chuàng)新基金項目(MH15Z04)

中圖分類號：U8；F560.6

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.02.008

Research on Influence Factors of Uncertainty in Airlines′ Hybrid Channels Coordination

JIANGChao,HURong,LIDongya,WUWenjie

Abstract：To systematically analyze the influence factors of uncertainty in airlines' hybrid channels coordination, five kinds of influence factors of uncertainty in airlines′ hybrid channels coordination was listed and analyzed and illustrated based on characteristics of airlines′ operation. Then five common mathematical characterization methods and general form of uncertainty was analyzed, it offered a theoretical guide that influence factors of uncertainty in airlines′ hybrid channels coordination can be treated with the five methods. Finally, the most appropriate mathematical characterization method was chose to treat uncertainty in airlines′ hybrid channels coordination based on the characteristics and need of research of influence factors of uncertainty. The treatment with uncertainty converts relatively complicated factors of uncertainty into quantized mathematical variables and models and provides references and foundation for follow-up research in airlines′ hybrid channels coordination.

Key words：air transportation; uncertainty; scenario analysis; interval analysis; airlines; hybrid channels