基于实际出行大数据的旅客机场选择行为研究——以京津冀机场群为例

旅客的机场选择行为对机场发展具有重要影响,机场群内部由于腹地市场重叠和航线网络类似,旅客航空出行选择更为广泛,选择行为更为复杂。本文以京津冀机场群为例,基于实际出行大数据,采用双层多项式Logit(MNL)模型,研究区域多机场体系中影响旅客航空出行机场选择的关键因素及其具体影响。采用实际出行大数据建模,比常用的SP(Stated Preference意向调查)数据更贴合实际。研究结果表明航空旅客对于时间成本类因素更为敏感,不同区域人群对票价敏感程度呈现差异,航线类型、航班频次、机场准点性等都对旅客选择产生重要影响。基于研究结果,论文对如何促进机场群协同和差异化发展提出了建议。     

我国航空客运市场发展状况及后疫情时代的发展展望

<正>疫情前,我国民航经历了十余年快速增长期,民航旅客运输规模不断扩大,连续15年处于全球第二位。2019年,我国民航旅客运输量6.6亿人次,2010～2019年,年均增速达到10.5%,保持两位数的高速增长,是全球增速的近2倍,其中国内、国际市场增速分别为10.0%和16.1%。民航旅客周转量在国内综合交通体系中的占比从14.5%上升到31.3%,在国家综合交通体系中的地位逐步提升。然而,随着疫情的到来,我国民航的高速增长戛然而止,经历了三年的动荡时期,未来我国航空客运市场又将何去何从,值得深思。