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　　欧宝平台自2004年开始，民航局会同国家发改委一起推进国内民航运价改革，公布了一系列方案。

　　2004年 《民航国内航空运输价格改革方案》：政府设定航线公布票价的基准价（平均每客公里 0.75元），允许航司在上浮不超过25%，下浮不超过45%的范围内自行定价。

　　2010年《关于民航国内航线头等舱、公务舱票价有关问题的通知》：两舱实行市场调节价，具体价格由航司自行确定。

　　2013年《关于完善民航国内航空旅客运输价格政策有关问题的通知》：取消政府指导价航线的票价下浮幅度限制；对于与地面交通方式形成竞争且由两家及以上航司共同经营的国内航线，由政府指导价改为市场调节价。

　　2020年《关于进一步深化民航国内航线运输价格改革有关问题的通知》：对于三家及以上航司共同经营的航线，由政府指导价改为市场调节价。

　　民航局从2004年开始运价改革，允许航司在政府指导价的一定范围内对指定航线年取消折扣下限限制。从后续的一系列举措可以看出，市场调节价的航线覆盖范围进一步增大，竞争充分的航线逐步纳入市场调节价的管理范畴。

　　面对国内民航运价趋于市场化这一现状，如何根据市场需求和竞争形势优化运价成为航司面临的一大难题。

　　在航空业最先采用的定价模型为平均成本定价模型（例如基于每座公里的平均成本进行定价）。但对于受市场化影响较大的航线，其价格往往不取决于成本，而是由市场的供需关系决定的。

　　从需求端来说，每个市场的价格-需求之间的关系是影响票价的主要因素，与运营成本无关。即使两个O&D城市对的航距相近，运价也可能差别很大。（例如上海到太原的距离与上海到北京的距离近似，但上海到北京的票价远高于上海到太原。甚至，上海虹桥到首都机场的票价几乎是上海虹桥到大兴机场的两倍。）

　　同时，价格-需求之间的关系可能在不同季节、不同DOW（day of week）、甚至每一天的不同时刻都不相同。

　　价格-需求曲线模型通常用于描述每个O&D市场的价格需求关系。在上一篇中曾使用过这一曲线，在此对其含义进行详述。

　　本文用WTPi表示旅客的WTP。当航空公司的定价≤WTPi时，旅客i愿意购买该机票产品。将每个旅客的WTP进行汇总就可以得到对应的价格-需求曲线。

　　如果在一个O&D市场上有100个旅客，且旅客的WTP在[￥0,￥99]区间内均匀分布（即从￥0~￥99的每一个价格，都有一个旅客的WTP与之对应）。则可以得到下图所示的价格-需求曲线：

　　图1：价格-需求曲线. 如果航空公司定价为￥60，图1中有40个消费者的WTP≥￥60，此时价格=￥60对应的需求=40；

　　3. 如果变动成本为0，则收益函数rev=d*p=（100-p）*p。求导可得，最优点为p=￥50，对应d=50。

　　以图1中的市场为例。当运力分别为60和35时，得出的最优价格是不同的（如图2所示）。

　　注：从图中可以看出，当运力C≥50时，最优解不受运力限制，为￥50。当运力

　　时，如C=35时，最优解受到运力限制，为￥65。航空公司仅能满足WTP≥65的旅客需求。

　　(pi)表示航空公司在细分市场i实施价格pi时该市场的需求量；设每个座位的变动成本相同，记为v，市场运力（座位数）为C。航空公司的决策变量为每个细分市场的定价

　　上式中，模型的目标函数是各细分市场利润之和的最大值，每个细分市场的利润=（每个座位票价收入-变动成本）×卖出座位数。

　　03价格-需求曲线的估计方法那么如何对各O&D市场的价格-需求曲线进行估计呢？

　　。即将每个O&D市场各子舱位的历史订座数量按价格累加，得到类似下图的曲线。

　　直接使用历史订座累加获得的价格-需求曲线）旅客实际购买的数量体现的是受限制的需求。

　　2）航空公司所开放的价格是非连续的，所得到的价格-需求曲线不够平滑，不利于进一步分析。

　　不同细分市场的价格弹性会有不同。影响需求弹性的因素很多，包括旅行目的（商务出行弹性较低，休闲出行弹性较高）、航程长短

　　需求聚合程度（如细分到每条航线、每个航季、每个DOW的需求聚合颗粒度低，其弹性会高于每条航线整体的需求弹性）等。一般而言，能找到的替代选择越多则弹性越高。价格-需求曲线/弹性的估计方法：理想的情况是估计每一个运价子舱位的价格-需求曲线（或价格弹性）。但由于细分到单个子舱位的价格观测点较少，想要对每个子舱位进行估计通常很难实现。航空公司在实践中常用的方法是将每一个O&D市场的全部舱位视为一个整体进行估计。

　　即高价值旅客的弹性较高，而低价值旅客的弹性较低。这一特征与航空业商务旅客弹性低而休闲旅客弹性高的实际情况相反。也就是说，线性需求模型假设并不适用于航空业旅客市场的刻画。因此，航空公司在实践中使用线性需求模型进行数据拟合的结果通常并不稳定。

　　相比之下，常数弹性需求模型更适合航空业的特点。基于非限制化历史订座数据拟合的常数弹性需求曲线如下图所示：

　　1）总旅行时长（total trip time）：这是影响服务定价最主要的因素。总旅行时长包括飞行时长（含中转时长）、旅客偏好出行时刻与实际航班时刻的时间差（航班时刻的便利性）、旅客在机场的消耗时间（受靠桥的影响较大）等；

　　3）其他服务：如机上服务、座位空间、餐食、机上WiFi、娱乐设施等。在实际运营中，大部分航空公司会结合以上三个方面共同参考定价。

　　在低成本航司进入市场之后，是否与低成本航司价格对标（fare matching）是全服务航空公司面临的一个抉择。出于对品牌与服务的考虑，全服务航空公司可能会认为，在其他购买约束相同的情况下，旅客愿意为差异化的服务支付更高的价格。（例如在只有中转航班的O&D市场上提供直飞航班，能够收取更高价格。）但以往的航司实践表明，全服务航空公司的这种预期过于乐观。

　　随着OTA（Online Travel Agency）的快速发展，在线比价越来越简单，旅客能够以极低的成本搜索最低价。这一情况加剧了竞争的影响。在OTA上，价格的差异被放大，甚至每一块钱的细微差异都被突显出来（价格是最容易被量化排序的指标），而服务水平的差异则并不明显。

　　因此，为维持自身的市场份额，尤其是在需求弹性较高的O&D市场中，全服务航空公司不得不与低成本航司进行对标。

　　根据上述讨论，航空公司在对共飞航线定价时，需要将其服务水平（包括航班频次、时刻价值等）的相对价值从运价中剥离出来，并根据每个O&D市场的不同竞争特征制定其运价调整策略。以下为大家介绍两个主要的运价调整策略：被动定价（reactive）

　　Vinod（2009）提出的QSAP估计（Quality of Service Adjusted Fares，即服务水平调整后运价）是一种相对易于实施的启发式方法。该方法的操作流程如下图所示：

　　O&D市场中每个行程的效用=服务水平的效用+票价的效用（票价越高则效用越低）。

　　本步骤计算如果忽略服务水平差异，各航司要获得原市场份额的定价水平（即QSAP，QSAP效用=票价的效用）。

　　如果某航司的实际价格计算得到的QSAP，则表示该航司提供的服务水平较高，获取了服务水平溢价（实际价格-QSAP）。

　　竞争者可能有如下反应：①和历史反应一致；②不对标价格；③完全对标价格；④基于最优化策略更新运价；⑤多轮博弈（该航司更新运价竞争者更新运价该航司再次更新运价）。

　　该模型假设竞争者的价格调整方向与该航司的调整方向一致，且在[0%,100%]的区间内进行调整。也就是说，如果该航司增加￥100元，则竞争者的调价范围为[￥0，+￥100]。

　　平均运价（各航司的运价根据市场份额加权平均）；③结合价格-需求弹性模型，得出市场运价变化后的市场规模。STEP4. 运价调整结果分析：根据收益公式：收益=价格×市场份额×市场规模 计算运价变化后的预期收益。返回STEP1. 修正主动运价调整策略欧宝平台，直至达到管理者的市场目标（最大化利润、最大化收益或增加市场份额）。