互聯(lián)網(wǎng)下在線價格影響因素研究

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，郵輪在線預(yù)訂越來越普遍化，郵輪的價格信息也越發(fā)透明。在此趨勢下，我國郵輪船票定價的重要性日益顯著。本文基于特征價格模型，以布局國內(nèi)母港的郵輪為研究對象，通過攜程網(wǎng)及各大郵輪公司官網(wǎng)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明：影響郵輪船票在線價格的主要因素有公司品牌、船齡、行程天數(shù)、艙型及預(yù)訂時間。

關(guān)鍵詞：特征價格法，郵輪定價，影響因素

引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，郵輪的預(yù)定方式逐漸從線下交易轉(zhuǎn)移到網(wǎng)上交易，據(jù)比達(dá)咨詢《報告》顯示，以收入規(guī)模計，2018年在線郵輪市場以72.2%的比例占據(jù)郵輪市場交易的主體地位。作為近年來發(fā)展最快的旅游行業(yè)之一，郵輪業(yè)的發(fā)展越來越受到大眾的關(guān)注，然而由于國內(nèi)的過度競爭，國內(nèi)郵輪產(chǎn)品銷售價格不斷下降，國內(nèi)郵輪市場不容樂觀。價格是郵輪需求的主要決定因素之一，合理的定價有助于謀取更多的利潤，實現(xiàn)收益最大化。因此，本文基于特征價格模型，對郵輪船票定價影響因素進(jìn)行分析，以期為促進(jìn)我國郵輪產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健發(fā)展，穩(wěn)定價格市場環(huán)境等問題提供對策參考。

1、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

特征價格理論早期大多應(yīng)用于房地產(chǎn)行業(yè)，它是指消費者對一種多樣性產(chǎn)品的需求并不局限于產(chǎn)品本身的屬性，在特征價格模型中所研究的商品包含不同的特征屬性，這些特征屬性具有一定的隱含價格，商品價格就是商品所有特征的綜合反映，消費者最終的購買行為獲得的是商品帶來的全部效用，而這些效用水平的高低取決所有的不同的特征屬性的數(shù)量。

郵輪旅游是一項視郵輪為集游客食宿、玩樂及交通運輸為一體的項目，更是被視為“浮動酒店”。孫曉東和馮學(xué)鋼（2013）通過分析北美郵輪市場的價格模式，提出了基于學(xué)習(xí)的動態(tài)價格調(diào)整模型進(jìn)行動態(tài)定價[1]；沈園園（2015）基于收益管理中的存量控制和動態(tài)定價理論，基于乘客人數(shù)和救生位限制，建立兩種離散時間多艙位的動態(tài)規(guī)劃模型，證明艙位價格隨時間和存量變化存在單調(diào)性關(guān)系[2]；戴夢妍等（2019）針對岸上附加服務(wù)如何與郵輪基礎(chǔ)產(chǎn)品組合的問題，考慮不同層次消費者購買郵輪產(chǎn)品的支付意愿，構(gòu)建郵輪產(chǎn)品組合收益模型，基于高、低等艙基礎(chǔ)產(chǎn)品質(zhì)量差異程度的捆綁策略選擇，并通過數(shù)值分析進(jìn)行驗證[3]。

Josep（2018）從實際價格的角度建立了一個廣泛的數(shù)據(jù)庫，以建立一個能夠識別營銷策略的特征價格模型，結(jié)果表明，該行業(yè)利用了一些技術(shù)，使郵輪公司制定出先進(jìn)的定價策略，特別是與船艙類型、郵輪出發(fā)日期、預(yù)訂和出發(fā)日期之間的天數(shù)、夜晚數(shù)量、船的古老程度和大小，以及出發(fā)港有關(guān)的定價策略[4]；Spyros Niavis（2018）結(jié)合旅游和運輸兩個屬性，建立特征價格模型，基于當(dāng)?shù)氐牡刂泻｀]輪公司進(jìn)行實證分析，結(jié)果顯示旅游屬性的影響程度大于運輸屬性的影響程度[5]。

國外郵輪相關(guān)研究較為成熟，對于國內(nèi)郵輪業(yè)的定價方面研究具有參考意義，為后續(xù)的研究奠定了一定的理論基礎(chǔ)，并提供了一些可供參考的影響因素指標(biāo)，再者，國內(nèi)少有文獻(xiàn)從定量化的角度對郵輪船票價格市場進(jìn)行分析。本文基于我國郵輪市場的數(shù)據(jù)來進(jìn)行價格的影響因素分析，并以此建立回歸模型，分析不同因素對價格的影響程度，這對我國郵輪市場的良性發(fā)展具有一定的借鑒意義。

2、郵輪船票在線價格影響因素實證分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所收集的相關(guān)郵輪船票價格信息、各郵輪的基本信息及行程信息均來源于各大郵輪公司官網(wǎng)及攜程網(wǎng)所公布的在線數(shù)據(jù)，本研究所調(diào)查的郵輪主要為歌詩達(dá)、皇家加勒比及星夢郵輪布局國內(nèi)母港運營的郵輪，這三家郵輪公司2018年在國內(nèi)市場份額總占比為72.1%，具有代表性。所收集的價格數(shù)據(jù)為官網(wǎng)及攜程網(wǎng)所公布的不同類型客艙2人間的人均最低價格，調(diào)查時間范圍為：2019年6月-2019年12月出行的郵輪航次，共選取樣本數(shù)據(jù)655份。

2.2 變量選擇

本文綜合分析以往文獻(xiàn)，參照了Josep的研究中所使用的方法和變量，建立了類似的模型，并結(jié)合國內(nèi)郵輪市場的特征屬性，本文主要選取了以下幾個因素來進(jìn)行分析：

2.3 模型構(gòu)建

下面將通過對線性、半對數(shù)和對數(shù)三種特征價格的函數(shù)形式的構(gòu)建，并通過數(shù)據(jù)分析對比各自的擬合程度。

在線性函數(shù)形式中，自變量和因變量均以線性形式呈現(xiàn)：

在半對數(shù)函數(shù)形式中，自變量以線性形式表示，因變量則以對數(shù)形式表示：

將所收集的郵輪船票在線價格通過SPSS進(jìn)行分析可知，其中半對數(shù)模型的的統(tǒng)計相關(guān)系數(shù)最高R=0.919，其模型的擬合程度最強，判定系數(shù)R方和經(jīng)調(diào)整的R方分別為0.840和0.845，這意味著所選擇研究的變量能夠?qū)r格進(jìn)行解釋。

2.4 實證分析

如表2所示，通過SPSS對所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分析得出，在郵輪市場特征價格半對數(shù)模型中，影響在線船票價格的因變量包括船公司（皇家加勒比Royal、歌詩達(dá)Costa、星夢Dream ）、船齡（Old）、行程天數(shù)（Day）、預(yù)定時間（提前1個月內(nèi)Adv0、提前1-2個月Adv1、提前2-3個月Adv2、提前3-4個月Adv3、提前4-5個月Adv4、提前5-6個月Adv5、提前6個月以上Adv6）以及艙型（內(nèi)艙Inside、海景Ocean、陽臺Balcony及套房Suite），且這些因變量的多重共線性（VIF）值均小于10，因而可以認(rèn)為這些變量之間不存在共線性。

3、結(jié)論及建議

由以上回歸分析可以看出，所選取的變量均對郵輪船票在線價格有不同程度的影響，具體結(jié)果分析如下：

公司品牌具有顯著的隱含價格，樣本數(shù)據(jù)中所選取的三家郵輪公司中，皇家加勒比的郵輪船票價格相對而言較昂貴，再者是星夢郵輪，歌詩達(dá)的郵輪船票在線價格在三者之間最低。

郵輪船票的價格會因為船的新舊程度而有所不同，航行10年以上的船會比航行0-10年的新船的價格便宜6%左右，可見新船的船票價格相對較高。

郵輪離港日期越接近乘客訂艙日期，票價越高。其中，提前3-6個月以上預(yù)定，票價最為實惠，最便宜的郵輪船票是提前5-6個月的時間預(yù)定，此時的票價比提前一個月內(nèi)預(yù)定的票價低21.4%，其次是提前4-5個月預(yù)定，票價相比提前一個月內(nèi)預(yù)定低16.9%。郵輪的艙室類型對價格具有較為顯著的隱含價格，最實惠的是內(nèi)艙，其次是海景（比內(nèi)艙貴12.1%）和陽臺（比內(nèi)艙貴24.1%），最昂貴的是套房（比內(nèi)艙貴73%），可見不同的艙室類型價格差別較大。

運用特征價格模型，對郵輪船票在線價格的影響因素進(jìn)行量化分析，從而能更為準(zhǔn)確的認(rèn)識到為更好的實現(xiàn)收益能夠在哪些方面做出調(diào)整。研究中也存在一些不足，如研究變量偏少，今后可進(jìn)一步加深研究，擴大樣本量，增加研究變量，提升研究的準(zhǔn)確性和適用性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 孫曉東，馮學(xué)鋼.郵輪收益管理的艙位分配：基于EMSR-a和EMSR-b的比較分析[J].旅游學(xué)刊，2013，28（11）：32-41.

[2] 沈園園. 郵輪收益管理的研究[D].北京理工大學(xué)，2015.

[3] 戴夢妍，路婷羽，曾慶成.考慮岸上服務(wù)的郵輪產(chǎn)品組合機制研究[J].中國水運（下半月），2019，19（02）：31-32+53.

[4] Josep M，Espinet Rius.Global and local pricing strategies in the cruise industry [J]. J Revenue Pricing Manag. 2018（3）：166-180

[5] Spyros Niavis， Dimitrios Tsiotas.Decomposing the price of the cruise product into tourism and transport attributes： Evidence from the Mediterranean market.Tourism Management 67（2018）：98-110.

作者簡介：葛佳麗，上海工程技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院。