收益管理旅客行为与收益管理
中 图 分 类 号 : F 5 6 0 论 文 编 号 ： 1 0 2 8 7 0 7 0 6 - 0 0 2 9
学 科 分 类 号 : 0 8 2 3 0 3 密 级 ： 公 开
硕士学位论文
航空公司收益管理中旅客
舱位选择行为研究
硕士生姓名 王春兰
学科、专业 交通运输规划与管理
研 究 方 向 交通运输系统优化
指 导 教 师 朱 金 福 教 授
南 京 航 空 航 天 大 学
研究生院 民航学院
二零零六年三月
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
The Graduate School
College of Civil Aviation
Research on Passenger Choice Behavior
in Airline Revenue Management
A Thesis in
Transportation Engineering
by
Wang Chunlan
Advised by
Prof. Zhu Jinfu
Submitted in Partial Fulfillment
of the Requirements
for the Degree of
Master of Engineering
March, 2006
承诺书
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立
进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容
外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本
论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明
确方式标明。
本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允
许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数
据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)
作者签名：
日 期：
摘 要
随着航空运输市场竞争的日趋激烈，各大航空公司都在寻找增大收益、提高
竞争力的方法，这就为收益管理系统在国内的应用奠定了基础。本文以收益管理
理论为背景，结合已有的旅客选择行为理论的研究成果，对航空旅客舱位选择问
题做了探索性的研究。从消费者行为理论的角度分析航空公司旅客舱位选择行为，
研究同一航班不同舱位等级情况下，旅客的选择偏好以及不同舱位等级的旅客选
择概率问题。本文所做的工作主要有以下几方面：一是回顾收益管理的发展历史，
指出今后研究发展的主要方向，对离散选择模型和 PODS 旅客选择模型的理论、
研究历史和现状做了较为详细的综述，分析比较两者在应用时的异同点。二是从
消费者行为理论角度，研究旅客舱位等级选择问题。通过分析旅客效用和偏好，
得到影响旅客舱位选择的各种因素，最后说明从消费者行为角度分析座位存量控
制问题的必要性，并从理论和实际两方面阐述了研究旅客舱位选择行为的意义。
三是应用离散选择模型和层次分析法，建立旅客舱位选择模型，并对该模型的参
数进行估计，最后，对该模型在座位存量控制中的应用做了进一步分析。四是通
过调查实例讨论本文所建旅客舱位选择模型的应用情况，与实际调查结果做比较，
证明本文所建模型的实用性和正确性。
关键词：航空运输；收益管理；座位控制；消费者行为；旅客选择
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
ii
Abstract
Along with fierce competition in air transportation market, many
airlines are seeking out the methods that can increase revenue and
promote competition. This makes the revenue management system become
popular in domestic market. This paper brings forward analytical
groping study on the problem of airline passenger classes choice
behaviour, which is based on the revenue management theory and bands
together the theory of passenger choice behaviour. The aim of this
paper is to develop a passenger classes choice model from the view of
passenger choice theory. The main content of this paper includes the
following aspects: Firstly this paper reviews the history of revenue
management, discrete choice model and PODS passenger choice model.
Then gets the factors that have an influence on passenger choice from
the view of consumer choice theory and analyzes passenger preferences
of all classes by the use of utility theory, and then expatiate on
the research meanings in both theory and practice. Thirdly, with the
use of discrete choice model and AHP, in this paper, we develop a
passenger classes choice model and solve it. Finally, this paper
gives an example to use the model and gets a conclusion that the
model has good condition of practicability and correctness when
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
iv
using.
Keywords：Air Transportation; Revenue Management; Seat Inventory Control;
Consumer Behaviour; Passenger Choice
目 录
图、表清单 ................................................v
第一章 绪论 ..............................................１
选题背景--------------------------------------------------------１
课题主要研究内容和方法------------------------------------------２
主要研究内容 -----------------------------------------------２
研究方法 --------------------------------------------------３
论文结构 -------------------------------------------------------３
第二章 收益管理与旅客选择模型研究综述 ....................５
收益管理发展历史及研究方向 -------------------------------------５
收益管理发展历史 -------------------------------------------５
收益管理研究发展方向 --------------------------------------７
离散选择模型 ---------------------------------------------------９
离散选择模型概述 ------------------------------------------９
二元离散选择模型 ----------------------------------------１０
多元离散选择模型 ----------------------------------------１２
离散选择模型在航空运输业中的应用研究历史 ----------------１３
PODS旅客选择模型---------------------------------------------１４
PODS概述 ------------------------------------------------１４
PODS旅客选择模型 ----------------------------------------１６
离散选择模型与 PODS旅客选择模型比较 --------------------------１９
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
vi
本章小结 -----------------------------------------------------２０
第三章 用消费者行为理论分析座位存量控制问题 ............２１
消费者行为理论概述--------------------------------------------２１
效用理论与消费者偏好 -----------------------------------------２２
效用理论 ------------------------------------------------２２
消费者偏好 -----------------------------------------------２３
影响旅客舱位选择因素分析 -------------------------------------２４
客观因素 ------------------------------------------------２４
主观因素 ------------------------------------------------２５
随机因素 ------------------------------------------------２６
用消费者行为理论分析座位存量控制问题的意义 -------------------２６
本章小结 -----------------------------------------------------２７
第四章 航空旅客舱位选择问题分析与建模 ..................２８
航空旅客舱位选择的偏好分析 -----------------------------------２８
旅客类型划分 --------------------------------------------２８
旅客效用分析 --------------------------------------------２９
旅客舱位选择建模----------------------------------------------３１
模型中的参数估计 ---------------------------------------------３４
服务属性指标的量化 ---------------------------------------３４
服务属性参数的确定 --------------------------------------３５
旅客舱位选择模型在座位存量控制中的应用分析 -------------------４０
经典座位存量控制方法简述 ---------------------------------４０
选择模型的应用分析 ---------------------------------------４２
本章小结 -----------------------------------------------------４３
第五章 实例分析 ........................................４４
实例描述------------------------------------------------------４４
数据收集与统计分析结果 ---------------------------------------４４
数据收集 ------------------------------------------------４４
统计分析结果 ---------------------------------------------４５
模型应用与计算结果 -------------------------------------------４６
本章小节------------------------------------------------------５２
第六章 总结与展望 ......................................５３
本文总结 -----------------------------------------------------５３
研究展望 -----------------------------------------------------５４
参考文献 ...............................................５５
致 谢 .................................................５９
攻读硕士学位期间的研究成果 .............................６０
附 录 .................................................６１
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
viii
图、表清单
图 PODS 结构图 ...............................................１５
图 PODS 旅客选择模型结构图 ..................................１６
图 消费者购买行为一般模式 ....................................２１
图 模型应用流程图 ............................................４３
表 论文章节安排和主要内容 ......................................４
表 收益管理研究对象与相应时期的航空运输业务问题 ................５
表 公务出行旅客提前购买机票的时间分布情况 ....................２９
表 休闲旅客提前购买机票的时间分布情况 ........................２９
表 紧急商务旅客效用打分表 ....................................３４
表 计划商务旅客效用打分表 ....................................３４
表 紧急休闲旅客效用打分表 ....................................３５
表 计划休闲旅客效用打分表 ....................................３５
表 RI值分布表................................................３７
表 判断矩阵的标度及其含义 ....................................３８
表 某旅客甲调查问卷结果 ......................................３９
表 航班舱位等级属性表 ........................................４４
表 旅客年龄构成情况 ..........................................４５
表 旅客职业分布情况 ..........................................４５
表 旅客出行目的情况 ..........................................４６
表 旅客最近一年乘机次数情况 ..................................４６
表 旅客提前购票时间分布 ......................................４６
表 旅客舱位选择情况 ..........................................４６
表 各类旅客比例分布 ..........................................５１
表 各舱位等级模型计算结果与调查结果的比较 ....................５１
表 舱位订座限制和保护水平 ...................................５２
第一章 绪论
选题背景
中国民航在经济改革后实现了真正的腾飞。从 1980年到 1990年，航空运输
市场平均增长率达到了 19%；在 90年代的前几年，平均增长率更是高达 27%，中
国民航运输业经历了一个“蜜月”时期[1]。但是，随着航空市场内外环境的变化，
原来的管理体制已经不能适应市场的变化，于是在 1997 年中国民航总局采取了
“放开运价”的举措，结果各个航空公司开始了价格大战，并且在 1998 年出现
了全行业 亿元的巨额亏损。
为了扭转这种行业亏损，民航总局被迫于 1999 年下达了全行业禁折令。但
是航空公司毕竟是企业，企业的市场行为有着其独立自主的运行规律，这是不以
人的意志为转移的。因此，各个航空公司之间采取了暗地折扣的政策，导致了国
内民航运输市场竞争混乱的局面。随着我国加入 WTO、经济全球化的步伐加快，
航空运输市场的竞争趋于激烈，各家航空公司都在努力寻找产品的差异性以期占
领更多市场份额，获取更大收益。国外航空公司大多采用收益管理这个先进的管
理技术来增强竞争力、增加收益。
收益管理（Revenue Management, RM）是指把产品按不同的价格适时地卖给
不同类型的顾客，从而获得最大的利润[2]。收益管理最早应用于航空运输领域。
随着航空公司应用收益管理取得很大成功，收益管理很快被广泛应用于旅馆、货
运、租车和旅游等领域，目前正在向通讯、金融服务、电力供应和制造业等领域
发展。
航空客运收益管理是指航空公司运用预测和优化等科学手段，使每一航班的
每一航段的每个座位以最好的价格出售，从而获得最大的收益[3]。成功运用收益
管理的美利坚航空公司就将其概述为“一套在正确的时间、正确的地点，把正确
的产品销售给正确的旅客的方法，是为了实现收入最大化而进行的有选择地接受
和拒绝订座的过程”[3]。它与常旅客计划和全球分销系统被称为现代航空三个主
要竞争手段，是决定航空公司亏损和赢利的关键。目前，世界上 1500 多家航空
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２
公司中有十分之一采用了收益管理系统。1997年，世界上排名前 20的航空公司
几乎都在使用收益管理。
航空客运收益管理包括定价和订座控制，而订座控制包括了超售和座位存量
控制，即座位存量控制是收益管理的一个基础决策部分[4]。航空公司实行座位存
量控制，一方面可以为较晚订票的高价值旅客留下座位，增加收益；另一方面，
可以将本来多余的座位适时地降价出售，刺激消费，化损失为收益。但是，在实
际运营管理中，航空公司应该保留多少座位、将多少座位低价卖出，这些和旅客
的舱位选择行为是密切相关的。旅客根据自己的特征和偏好以及对各个舱位等级
的效用选择特定的舱位。因此，研究旅客舱位选择行为，获得旅客偏好和他们进
行舱位选择时影响决策的因素，能够有效地帮助航空公司制定适合本公司市场特
征的座位存量控制方法，从而为航空公司的运营提供科学、合理的决策参考，最
终达到收益最大的目的。
国外对收益管理的研究主要集中在预测、超售、座位存量控制、旅客行为和
定价等 5 个方面，已有 40 多年的研究历史。许多著名的经济学家、运筹学家、
管理学家、交通运输专家都加入了这一研究领域，使得这一研究领域成果累累。
其中，旅客选择行为研究是收益管理进一步研究的主要发展方向之一，但是关于
这方面的研究，国内基本是空白。因此，对于国内的航空公司而言，分析旅客特
征、偏好，研究旅客舱位选择行为是非常必要的。
课题主要研究内容和方法
主要研究内容
本文的主要研究内容包括了旅客选择模型理论发展和研究现状，用消费者行
为理论分析座位存量控制问题并建立了旅客舱位选择模型。最后通过实例分析检
验所建的旅客选择模型。具体的研究内容有：
（1）收益管理与旅客选择模型研究综述
简述收益管理的发展历史以及今后的研究发展方向，对离散选择模型和
PODS（Passenger Origin-Destination Simulator）中旅客选择模型的理论、研
究历史和现状进行详细综述，同时分析了两者在应用时的异同点。
（2）用消费者行为理论分析舱位控制问题
从消费者行为理论的角度，研究旅客舱位等级选择问题。通过对消费者效用
和偏好的理解，确定影响旅客舱位选择的各种因素，讨论从消费者行为角度分析
航空旅客舱位选择问题的必要性，并从理论和实际两方面阐述了研究旅客舱位选
择行为的意义。
（3）航空旅客舱位选择问题分析和建模
通过分析航空旅客自身及其订座特征，细分旅客市场，归纳每类旅客对各舱
位等级的选择偏好。根据旅客选择偏好，应用离散选择模型建立旅客舱位选择模
型，并对模型的参数进行估计。最后，对该模型在座位存量控制中的应用做了进
一步分析。
（4）实例研究
为了对理论研究进行实际的数据实验和决策实例分析，以便检验研究的成果，
为进一步开展实用性研究项目打下基础，本文对旅客舱位选择问题进行市场调查，
统计分析调查所得的数据并与模型计算结果进行比较，验证旅客舱位选择模型的
正确性和实用性。
研究方法
本论文以计量经济学、消费者行为学、运筹学、概率论和统计学等基本理论
为依据，按照提出问题、定性分析、建立模型、对比分析的思路对航空公司收益
管理中旅客舱位选择行为进行了探索性的研究。
在分析旅客选择模型时，主要运用计量经济学理论；在分析航空旅客舱位选
择行为时，主要运用消费者行为理论，并结合效用理论，得到旅客对各舱位等级
的效用。构造旅客舱位选择模型时，以旅客效用最大为目的，主要运用运筹学和
概率统计原理建立旅客舱位选择模型，并进一步根据调查得到的数据，用实例分
析并验证了模型的准确性和适用性。
论文结构
本文用六个章节对上述研究内容进行论述，具体安排见表 。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４
表 论文章节安排和主要内容
章 节 主要内容
第一章
绪论
选题背景
课题主要研究内容和方法
论文结构
介绍了论文的选题背景，概述了研究内容、
方法和论文结构。
第二章
收益管理与
旅客选择模
型研究综述
收益管理发展历史及研究方向
离散选择模型
PODS旅客选择模型
离散选择模型与 PODS 旅客选
择模型比较
本章小结
简述了收益管理的发展历史以及今后的研究
方向，对离散选择模型和 PODS旅客选择模型
的理论、研究历史和现状进行综述，同时分
析比较了两者在应用方面的异同点。
第三章
用消费者行
为理论分析
座位存量控
制问题
消费者行为理论概述
效用理论与消费者偏好
影响旅客舱位选择因素分析
用消费者行为理论分析座位存
量控制的意义
本章小结
从消费者行为理论的角度，研究旅客舱位等
级选择问题。分析影响旅客舱位选择的各种
因素，以及旅客对各舱位等级的效用。最后
指出分析航空旅客舱位选择问题的必要性。
第四章
航空旅客舱
位选择问题
分析与建模
航空旅客舱位选择的偏好分析
旅客舱位选择建模
模型中的参数估计
旅客舱位选择模型在座位存量
控制中的应用分析
本章小结
通过分析航空旅客自身及其订座特征，细分
旅客市场，归纳每类旅客对各舱位等级的选
择偏好。根据旅客选择偏好，建立舱位选择
模型，并对该模型进行标定。最后，对该模
型在航空公司座位存量控制问题中的应用进
行说明。
第五章
实例分析
实例描述
数据收集与统计分析结果
模型应用与计算结果
本章小结
针对旅客舱位选择问题进行市场调查，对调
查得到的数据进行统计分析，并与模型计算
结果进行比较，验证旅客舱位选择模型的正
确性和实用性。
第六章
总结与展望
本文总结
研究展望
对全文总结并说明可以继续研究的方向。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
６
第二章 收益管理与旅客选择模型研究综述
收益管理发展历史及研究方向
收益管理发展历史
收益管理（Revenue Management, RM）指企业以市场为导向，通过对市场进
行细分，对各个子市场的消费者行为进行分析、预测，确定最优价格和最佳存量
分配策略以实现收益最大化的过程。收益管理的产生和发展与运筹学和管理科学
等理论、计算机技术、行业政策和市场的发展密切相关。总的说来，收益管理应
用有三个基本条件：应用条件——航空运输业的发展；理论条件——运筹学与管
理科学的发展；技术条件——计算机和网络技术的发展。三者平行发展，它们的
结合推动着收益管理的发展[5]。
航空运输经济随着世界经济的发展逐渐走向全球化，整个行业出现自由化、
联盟化和私有化特征。追溯收益管理的产生和发展过程，它已有了 40 多年的历
史。二战后，航空运输的飞速发展所产生的实际问题是收益管理产生和发展的需
求源泉。60 年代，航空运输业的飞速发展带来旅客需求的快速增长，也给航空
公司带来了座位控制的新问题。于是产生了最早的收益管理技术——超售控制。
70 年代，折扣票的出现拉开了舱位等级管理的序幕。80 年代，放松管制带来的
航空运输市场内部的巨大变化，促进了收益管理的快速发展。由于计算机订座系
统功能不断强大，并采用了计算机离港系统和结算系统，因此一些航空公司采取
了结合价格与座位控制使收益最大化方法来解决激烈的市场竞争问题，这也就是
我们所说的收益管理。90 年代公司联盟，Internet 技术的出现又为收益管理带
来了研究和应用的新内容，并不断向前发展[6]，见表 。
表 收益管理研究对象与相应时期的航空运输业务问题（二十世纪）
时间 航空运输业务现象 收益管理的研究对象
20世纪 60年代 旅客订座取消、No-show 超售（包括需求预测）
20世纪 70年代 折扣票价 座位分配
20世纪 80年代 中心-辐射式网络 网络收益管理（虚拟嵌套、投标
价控制）
20世纪 90年代
航空联盟、代码共享
Internet订座
联盟收益管理、座位拍卖
收益管理是航空公司管理活动、价格策略和座位控制的自然延伸，但是它的
基本原理并没有改变。随着航空运输业的外部环境的改变，航空市场中的竞争者
日益增多以及旅客需求特性的多样化，收益管理问题的复杂程度也变得越来越高。
收益管理的发展进程大致经历了下面三个阶段[7]：
1、利用“剩余座位”增加航班收益阶段
由于旅客需求内在固有的变化规律，航空公司不可能将特定航班的全部座位
都销售给全票价的旅客，所以剩余座位是不可避免的。因此有必要对此进行管理，
航空公司的经营实践涉及到了以下两个方面：
利用超售技术增加航班收益：航空公司为了减少剩余座位和提高客座利用率，
对座位进行超售是增加航班收益的有效手段之一。操作方法就是根据旅客的订座、
登机和取消订座的情况来预测剩余座位的数量，实行不同的超售方式。此方法在
那些繁忙的航线上比较有效，但在需求比较少的航线上效果不是很好；
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
８
利用折扣票来增加航班收益：按照购买正常票价的旅客可以分摊航班的固定
成本的前提下，折扣票的价格只要高于多载运一个旅客所增加的变动成本，航空
公司就能获得收益，这个理论为航空公司利用折扣票来增加收益提供了理论依据。
但是这种方法适用的范围还是在高密度航班之内。
2、利用多级票价结构增加航班收益阶段
由于旅客行为和需求特性的变化，航空运输市场的划分变得越来越细，这是
因为在对剩余座位管理的过程中，采用的价格级别越多，航空公司满足各类旅客
细分市场需求的程度就越高，航空公司的收益也就越多。
航空公司在采用多级票价结构的同时，也存在一定的风险，因为可能会导致
原来购买高价票的旅客转向购买低等级舱位的机票，这就要求航空公司一方面需
要对低票价的购买和使用提出相应的限制条件，另外一方面也要对购买头等舱、
公务舱或者全价票的旅客提供多种形式的奖励和优质服务。
3、利用流量控制使航线网络收益优化阶段
在以前，航空公司在进行航班经济性分析的时候，都是以航节为基础进行历
史数据的统计和分析的，力求使得在这一航节中实现收益的最大化。但是航节收
益的最大化并不等于航段收益的最大化，更不等于航线网络收益的最大化。
航线网络结构转变为轮辐式航线网络结构，这种航线结构大大降低了航空公
司的运营成本，但是大量的联程航班使得航空公司的航线结构变得错综复杂，在
加上多级票价的推出，使得航空公司的收益管理变得更加复杂。
由于收益管理民航业中的巨大成功，目前，收益管理技术已经被广泛地用于
酒店、汽车出租、电视广告、公路运输、电信和能源供应、旅游等服务行业，并
向金融服务、零售业、制造业和互连网服务等领域发展。随着应用范围的不断扩
展，收益管理的理论研究也在不断完善之中。1994 年，Weatherford 和 Bodily[8]
提出了“易逝性资产收益管理”（Perishable-asset Revenue Management）的概
念，并对一般易逝性产品收益管理的研究作了文献回顾。1999年，McGill和 Van
Ryzin[9]对近 40 年来收益管理的发展(早期多称为 Yield Management)作了全面
的综述，该文搜集了大量有关收益管理研究的参考文献。
目前，国内对于收益管理方面的研究还处于起步阶段。许多专家学者都致力
于该领域的研究，其中，南京航空航天大学民航学院软科学研究所也正在研究收
益管理课题并取得了一些成果，如周艳对座位存量控制的可召回制度作了研究，
分析说明了实施召回制度的必要性和可行性，并建立了可召回制度的收益模型
[10]。张建成就收益管理的预测系统作了研究，建立了关于预测系统的数据仓库
[11]；刘玮研究了超售模型和超售的决策支持系统等问题，建立了多等级舱位的
静态超售模型[12]；另外还有高强、梅虎等博士生也加入到了收益管理的研究队
伍中，这将继续推动国内收益管理的研究进程。
收益管理研究发展方向
国外收益管理应用研究涉及各个服务行业，结合了各自的行业特征，从一般
概念到定性分析，再至复杂的定量技术等各层次的应用均有研究。如何使收益管
理更好地适用于特定行业以发挥应有的作用，将更新的收益管理理论转化成应用
层面的技术，是国外收益管理应用研究下一步将开展的课题。除此以外，目前，
收益管理的研究发展方向主要有以下几个方面[13]：
（1）无约束需求预测
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
１０
预测是收益管理的基础和前提，因为所有的收益优化模型都需要将预测结果
作为它的输入，并且预测能力直接影响收益管理系统的性能。在一个收益管理系
统中，需求预测是最基础和关键的工作。此外，还需要对取消订座
（Cancellation）、no-show 等情况进行预测。随着收益管理研究的深入，收益
管理的预测工作有两方面发展趋势：一方面是考虑顾客选择行为对预测的影响，
而顾客选择行为又受航班离港时间、联程与直达、整个路程的时间、价格和服务
限制等因素的影响。另一方面，要从无约束的数据（Unconstrained Data）或不
能观察的数据中进行预测。因为传统的收益管理订座系统只记载实际发生的订座
数据，不考虑已经到来的但没有被满足的需求。未被满足的需求通常与价格和库
存有关。显然，这部分需求对收益管理结果的准确度有很大影响。如何把订座系
统中被截断的需求修复，是收益管理预测中特有的难题。
（2）收益管理与风险管理的统一分析
现行的收益管理模型都以追求产品期望收益最大化为目标，这使不确定性情
况下的收入与确定性情况下的收入没有区别。但由于信息的不完全，市场预测方
法的认识不足以及市场投机行为存在等原因，产品的实际收入往往偏离于其期望
收入。另外，传统的收益管理模型均假设所有的个体具有相同风险偏好，即为风
险中性。事实上，收益管理中广泛使用的基于需求数量的价格折扣政策，恰恰与
风险中性模型的若干基本结论相悖。因此，不考虑风险因素的收益管理研究在理
论和实践上都存在缺陷。
目前，收益管理中有关风险分析的研究非常少。Feng和 Xiao[14]提出了风险
敏感型定价模型以最大化易逝性产品的销售收入。他们在目标函数中引入风险因
子并得出了具有封闭解的最优定价策略。他们还指出，最优升价(降价)时间随着
个体风险厌恶程度的增加而提前(延迟)。Bitran 和 Dhadwal[15]指出，在给定需
求价格弹性及未来可供能力的前提下，承担风险的带宽(数据传输率)垄断者面临
着销售期限固定的动态定价问题。同时，他们的模型还分析了价格风险以及交易
数量过量风险的影响。Bitran 和 Dhadwal[16]还分析了供给能力不确定的现期交
易合约的定价策略。如何在收益管理研究中引入风险管理，并针对具体问题构建
收益管理与风险管理的综合模型，是今后收益管理的主要研究方向之一。
（3）竞争环境下的收益管理研究
传统收益管理研究集中于从公司自身收入的角度考虑存量控制或定价策略，
对竞争对手的影响讨论较少。这在完全垄断或联盟的市场上是可行的。然而，当
市场处于寡头垄断或完全竞争状况时，公司做出的每一次价格调整均要充分考虑
竞争对手对市场变化所做出的决策的影响。由于服务产品的易逝性，价值在一定
时间后迅速递减，因此，相比制造业而言，服务业的竞争程度更为激烈。如北京
到上海等热点航线，各航空公司对每天的各个时段、航班的各个舱位等级的决策
都要充分考虑竞争对手的策略，稍有不慎就会被击败。因此，在收益管理中考虑
竞争因素是很自然的。长期以来，竞争分析未能进入收益管理的主要原因还是问
题本身的复杂性。无论是离散的还是连续的数学模型，许多问题在假定没有竞争
的情况下已不易解决，引入竞争后问题会变得更为复杂。Soumis 与 Nagurney[17]
提出网络航线结构下的一个交通流模型，得出不同航线上已实现需求和可提供的
座位数之间的一个均衡解。Dana[18]从经济学角度分析了收益管理在竞争状况下
的情况，提出在价格刚性和需求不确定的情况下，竞争不光会导致市场价格的散
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
１２
乱(Dispersion)，而且会使得内部价格(Intra firm price)散乱，且竞争越激烈，
散乱的程度越高。Netessine 和 Rudi[19]考虑了集中和竞争两种情况下的存货模
型，得出在需求可替代的情况下，竞争使得商家考虑更高的存货水平。目前，在
收益管理文献中出现的竞争策略模型均没有把价格作为决策变量，也没有把竞争
和均衡策略看成一个随时间变化的动态过程。
（4）消费者选择模型研究
传统收益管理模型的一个假设是顾客对某种产品等级的需求完全独立于供
方的销售策略，这与现实不符合。如航空公司卖一张全价票的可能性依赖于在同
一时刻是否可能有一张折扣票会卖出去，并且，顾客购买的可能性依赖于是否有
最低票价等级。显然，消费者行为对卖方的决策起着很重要的影响，应该在建立
模型时考虑进去。这类模型称为选择模型(Choice Model)。考虑消费者买涨
（buy-up）的行为模型在 Belobaba[20]文章中已经讨论。他用启发式方法求解，
但该模型一个最大缺点是只能考虑两个等级，而不能考虑多等级。因为消费者买
某等级ｉ的概率不仅依赖于等级ｊ，而且依赖于其它等级，即消费者面临多重选
择。类似的研究可见 Belobaba 和 Weatherford[21]、Weatherford[22]，最具代表
性的是 Talluri和 Van Ryzin[23]，他们提出了一个离散时间的选择模型。与前面
不同，该模型提出了许多综合考虑消费者选择行为的理论上合理的方法。该理论
第一次提出了一般选择模型并且应用到一些一般的需求模型。在此基础上，
Algers和 Besser[24]、Andersson[25]在 SAS软件上对离散选择模型进行应用，得
到较好的结果。对于离散选择模型较好的阐述是 Ben Akiva 和 Lerman[26]写的
《离散选择分析：到达需求的理论和应用》。但如何应用这类选择模型更好地解
决收益管理问题，是收益管理今后研究的趋势之一。
离散选择模型
离散选择模型概述
在经典计量经济学模型中，被解释变量通常被假定为连续变量。但是，经济
分析中经常面临许多决策问题，或者称为选择问题，即人们必须在可供选择的几
个方案中做出选择。这些可供选择的方案可以用离散的数据表示，例如，某事件
发生与否，可以用 1和 0表示；对某建议持强烈反对、反对、中立、支持和强烈
支持 5 种态度，可以分别用 0、1、2、3 和 4 表示。以这样的决策结果作为被解
释变量建立的计量经济学模型，称为离散被解释变量数据计量经济学模型
（ Models with Discrete Dependent Variables）或者称为离散选择模型
（Discrete Choice Model, DCM）[27]。
离散选择模型是一种非常有效且实用的市场研究技术。该模型主要用于测量
消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择。通常
在实验设计的基础上，通过模拟所要研究产品/服务的市场竞争环境，来测量消
费者的购买行为，从而获知消费者如何在不同产品/服务属性水平和价格条件下
进行选择[28]。目前，这种技术被广泛地应用于探讨当决策者在选择项目有限且
为不连续的情况下的选择行为。
在离散选择模型中，选择集必须满足以下三个条件：选项互相独立，包括所
有的选项，选项数量有限。另外，离散选择模型通常假定决策者是理性的，会选
择效用最大的选项。然而，每个选择对决策者的效用是不确定的，被分为两部分：
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
１４
研究者可以观测到的确定部分和未知的随机部分。因此，研究者并不可能很精确
地预测使决策者效用最大的选择，但是可以估计出每个选项的选择概率。这个概
率是由效用中确定部分和随机误差的分布决定的。因此，离散选择模型被认为是
随机效用最大模型。
规范的离散选择模型一般形式为，其中 i为有限选择集 C中的一个备选元素，
z 为刻画选择集和决策者特征的实向量，P 给出了在由 z 所描述的选择背景下，
备选方案 i被选中的条件概率。通常假定具体的 P与参数向量一一对应，所以，
离散选择模型的一般形式也常写成。
经济学界对离散选择模型的研究主要集中于以下三个方面：
a) 如何构造与理性选择行为相一致又易于处理的具体表达式，关于这一点，
人们已经对 Logit模型和 Probit模型进行了各种扩展；
b) 如何通过微观数据样本，主要是对决策者选择结果的观察，来估计和推
断参数向量；
c) 将所估计的概率选择模型运用于对一定选择背景下的决策者总体的行为
预测，例如，人们职业的选择，交通方式的选择，是否移民的选择等。
常用的离散选择模型有：二元选择模型（binary choice models）之 Probit
模型和 Logit 模型与多元排序选择模型（mutil-nominal ordered choice
model）之 Probit模型和 Logit模型。
二元离散选择模型
在实际生活中，我们经常会遇到二元选择问题。例如，日常上班选择公共交
通工具还是私人交通工具；对某种商品的购买决策，是买还是不买；求职者对于
某个职位，是接受还是拒绝等等，这些都是二元选择问题。尽管问题涉及到的领
域各不相同，但是，通过大量的统计研究发现，影响决策者的因素与选择结果之
间都是具有一定的因果关系的，而揭示这一因果关系并将它用于预测研究中，对
于社会的经济发展有十分重要的意义。
本节首先通过案例引入二元离散选择模型的基本原理[29]。
在研究旅客舱位选择问题时，假设只有高、低两种票价等级，旅客只能在这
两种舱位等级中进行选择。如果旅客选择高舱位，用 y=1表示；如果旅客选择低
舱位，用 y=0表示。我们可以调查 N个旅客的数据，然后研究 N个旅客选择舱位
与影响旅客舱位选择因素之间的关系。设二元变量为，它代表旅客对舱位问题的
选择。于是：
当第 i个旅客选择高舱位， 则
当第 i个旅客选择低舱位， 则
如果用表示影响旅客舱位选择的因素，一般情况下，是一个包含的阶向量，，
则：
（2-1）
为阶未知参数向量，确定了给定条件下的概率。
我们将可以观察到的决策行为定义为一个随机变量，
（2-2）
随机变量实际上是受到另一个我们无法观测到的一个隐匿变量的影响。隐匿
变量是属性和随机误差的函数，即
（2-3）
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
１６
根据式（2-2）和（2-3），我们可以得到：
（2-4）
其中 F（*）为随机变量的累积概率密度函数。
式（2-4）中，当 F（*）为标准正态分布函数时，得到：
（2-5）
满足式（2-5）的模型称为概率单位模型（Probit Model）。
式（2-5）中，当 F（*）为标准 logistic分布函数时，得到：
（2-6）
满足式（2-6）的模型称为 Logit模型。
多元离散选择模型
在实际生活中，我们还经常遇到一些多元离散选择问题。
一类问题是将选择对象按照某个准则排队，由决策者从中选择。例如，一个
人购买某类商品，将可供选择的商品按照质量排队，以 0、1、2、3等序数表示。
影响消费者选择的因素有两类，一类是该商品本身所具有的属性，诸如性能、价
格等；一类是消费者个体所具有的属性，诸如收入水平、对该商品的熟悉程度等。
另一类问题是决策者对同一个选择对象的偏好程度。例如，同一种商品，不
同的消费者对它的偏好是不同的，诸如十分喜欢、一般喜欢、无所谓、一般厌恶、
十分厌恶，以 0、1、2、3、4表示。影响消费者偏好的因素也有两类，一类是该
商品本身所具有的属性，诸如价格、性能等；一类是消费者个体所具有的属性，
诸如收入水平、对该商品的需求程度等。从大量的统计中，可以发现选择结果与
影响因素之间具有一定的因果关系。揭示这一因果关系并用于预测研究，可以建
立多元选择计量经济模型。这类问题的例子也很多，例如航空旅客对舱位等级的
选择等[27]。
在多元离散选择模型中，因为 Probit 模型需要对多元正态分布的整体进行
评价，所以它的应用受到限制。而逻辑分布更适合效用最大化时的分布选择，所
以应用最多的多元离散选择模型是 Logit模型。目前，多维 Logit模型在交通方
式的选择中应用非常普遍，它是通过引进随机效用的概念按效用最大原则导出。
Domencich和 McFadden于 1975年提出系统化随机效用的方法，他们在《城市交
通需求：行为分析》一书中深入研究了各种交通需求模型及其应用，并第一次将
Logit 模型应用到交通方式分担问题[30]。McFadden 本人于 1974 年和 1979 年给
出了在给定有限的可供选择集合中选择其中一种方式的概率随机效用模型(RUM：
Random Utility Model)，最主要的形式之一就是多维 Logit模型(MNL)。
假设可供选择方式的全体记为 C，其中有 J个元素，每个决策者都以 C中的
一个子集作为其选择集合。由于环境的限制，可供各个决策者选择的集合是不一
样的。给定，n代表第 n个决策者，表示中元素的个数，且满足<J。
定义效用：
（2-7）
其中，是第 n个决策者选择第 i个产品的效用值；
是第 n个决策者选择第 i个产品的确定效用值；
是第 n个决策者选择第 i个产品的随机效用误差。
这里随机效用误差主要是有以下原因造成：
（1）效用中常具有难以观测的属性；
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
１８
（2）观测的变量存在误差；
（3）决策者的偏好影响着属性的确定；
（4）观测过程中常需要使用替换变量来描述效用。
式（2-7）中是决策者属性和产品属性的函数，即
（2-8）
为了计算方便，将效用定义为属性的线性函数，关于非线性的表达式可参考
文献[31]。
+ (2-9)
其中，：待定参数向量；
：属性向量（包括决策者属性和产品属性）。
按照决策者均是理性的假设，每个决策者都将选择令自己效用最大的产品，
则第 n个决策者选择中某一产品的概率为：
（2-10）
将式（2-10）转化为一种等价的形式，
（2-11）
通常假定（）是相互独立的，并且服从 Gumbel分布则可推导出：
（2-12）
其中，是决策者 n选择选择产品 i的概率。
离散选择模型在航空运输业中的应用研究综述
当航空旅客制定出行计划时，他可以在不同的运输集合中选择。在不同的运
输市场上，虽然提供服务的航空公司的数量不同，每个公司提供的航班数和舱位
等级也不同，但是在某个特定的时期内，所有这些数量都是有限的。因此，每个
旅客在有限的运输集合中做选择，其选择集合也是有限的。所以航空旅客选择问
题符合离散选择模型要求，即：选项相互独立、包括所有选择、选项数量有限。
Prossaloglou 和 Koppelman[32]用 Logit 模型研究旅客对承运人、航班和舱
位等级的选择问题。他们假定旅客是理性的决策者，会选择效用最大的产品组合。
文章中证明了在旅行效用函数中存在误差项，说明了缺少完整信息导致的可能的
测量误差以及所有影响选择行为的因素。这些影响因素包括舱位等级限制条件，
机票价格，承运人市场占有率，服务质量，是否参加常旅客计划，航班时刻。他
们通过邮寄调查问卷得到最初的关于旅客特征（如过去旅行情况、旅行目的、目
的地、常旅客资格）的数据。从邮寄调查的结果中随机选择一些样本进行电话调
查，就像真实的订座过程一样，模拟个体旅客搜集旅行选项信息以及在可供选择
的方案中进行选择的过程。根据这些数据，可以得到旅客的偏好信息，基于旅客
的偏好信息对休闲旅客和商务旅客分别建立选择模型。正如期望那样，模拟结果
也证明了商务旅客对时间更敏感，而休闲旅客对价格更敏感。
Mehndiratta(1996)[33]在他的博士学位论文中用混合 Logit 模型研究了美
国国内商务旅客对一天中出行时间的偏好。他认为旅客时间价值在空间和时间上
是有变化的，这些变化对旅客个体的选择有很大的影响。Mehndiratta将一天 24
小时分为三个部分：工作、休闲和睡眠时间。他提出一个理论并用公式给出时间
价值在这三类时间中的变化。为了测定旅客的反应，他用了混合 logit模型研究
中断工作、休闲和睡眠时间对旅客选择的影响，并随机选择中断休闲和睡眠时间
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２０
的系数值。根据一定的偏好数据，他估计这些随机系数的均值和标准差的分布。
结果证明旅客对中断不同类型时间的反应是不同的。论文的另一个结论是商务旅
客对睡眠时间赋值比工作时间和休闲时间的赋值高，以及在家里或家附近度过睡
眠和休闲时间比在商务目的地度过的价值更高。结果表明，不呆在家里以及早晨
离家很早会给他们正常的睡眠时间造成很大的混乱，旅客会尽量避免在目的地过
夜。
Kanafani(1983)[34]用多维 Logit 模型研究旅客在洛杉矶和旧金山地区的多
机场选择问题。他的模型包括的解释性变量有每个机场的服务频率和价格水平等。
PODS旅客选择模型
PODS概述
PODS（Passenger Origin-Destination Simulator）即旅客起始点模拟器，
是一种用来调查航空公司收益管理技术的计算机模拟工具。最初由波音公司的
Hopperstad、Berge和Filipowski提出，是波音公司决策窗模型的一个扩展，用
来研究航班时刻对航空公司市场份额的影响。PODS作为收益管理经验工具为PODS
协会服务，这个协会由MIT（Massachusettes Institute of Technology）和7家
主要的国际航空公司组成[35]。
PODS有四部分组成：历史订座数据库、预测模块、收益管理座位存量控制和
旅客选择模型。这四部分之间的结构关系，见图。
图 PODS 结构图
历史数据是由对历史订座的纪录产生的，订座历史数据被用来预测未来的航
班。预测需求是PODS模拟器的第二个组成部分。预测人员对要离港的航班设置订
座限制，收益管理优化人员需要根据所用的收益管理方法的数据特征输入预测需
求。在下一段中，我们将预测过程假定为舱位等级需求预测，这个过程与路径需
求预测相似。
需求预测是基于对同一航班同一舱位等级的订座历史数据的。目前，在PODS
中有四个舱位等级，Y、B、M和Q，Y是价格最高的等级，依次减少，Q是价格最低
的等级。需求预测包括2个步骤：第一步，预测人员对历史的订座数据进行截取。
实际上，如果过去的航班中，某个舱位等级在起飞前就关闭了，那么历史数据库
中的订座纪录就会是一个受到限制的观测数据，有必要考虑如果没有容量限制这
个航班/舱位等级的需求是多少。在PODS中，根据这些受到容量限制的实际订座
数据，有几种截取方法可以获取对航班/舱位等级无容量限制的需求估计。第二
步，用这些需求估计预测未来航班的舱位等级需求。在PODS中，有几种方法可以
用来实现基于历史数据的预测，这种预测结果在每个订座时间段开始时就被送给
收益管理优化人员，在每个航班离港前，这些数据会在订座过程中更新16次。
Zickus(1998)[36]详细地描述了在PODS中进行预测和截取的方法。
座位存量控制是基于航班上剩余的座位数量和需求预测的。舱位等级的订座
限制是嵌套设置的。根据订座限制接受订座请求。每做一次订座，对应等级和所
有等级的订座限制就减少一个单位。这种订座纪录在历史数据库中，实时保持更
新。在每个订座时间段开始阶段，订座限制根据更新的数据重新优化。Darot
(2001)[37]详细地描述了各种不同的座位存量控制方法。
最后一个组成部分是旅客选择模型。这部分为每个离港航班产生订座请求数
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２２
量。每个旅客根据自身的特征和舱位等级订座限制条件，在所有的运输选择集合
中选择满足他们需求的选项。本文在下一小节，将详细地讨论有关PODS旅客选择
模型的问题。
PODS旅客选择模型
PODS旅客选择模型是基于波音公司所做的一些研究工作而设计的，特别是波
音决策窗模型。其主要有以下四个步骤：首先，产生航空旅行需求；其次，定义
每个旅客的特征集合模拟其选择偏好；再次，根据旅客特征和航空公司的座位存
量确定旅客的选择集合；最后，旅客根据自身特征和选项属性做出选择决策。
见图所示。
图 PODS 旅客选择模型结构图
（1）需求产生
旅客选择模型的第一步是计算在某个特定细分市场上，将会订座出行的潜在
旅客数量。在PODS中，根据不同的出行目的，将旅客分为休闲和商务两种类型。
对这两种类型的旅客分别建立模型，计算出每个市场上商务旅客需求和休闲旅客
需求。
在PODS网络中，模拟器要计算每天每个OD市场上的休闲和商务旅客的需求。
在需求生成的过程中，并没有考虑一些可变的因素，如季节变化、一周中每天的
需求水平变化等。尽管没有考虑这些因素，每天的需求还是不同的。Wilson[38]
给出了离港日需求变化的更多信息。
给定每个航班订座需求的总数量，可以决定订座过程中的舱位分配。PODS中
订座过程开始于航班离港前63天，分为16个时间段。随着离港日期的到来，时间
段长度由最初的一周逐渐减短，以便反映更加密集的订座活动。通常来说，休闲
旅客往往比商务旅客更早订座，这种趋势因为低等级票价的提前购票限制而加强
了。
一旦在特定时间所有OD市场上两种类型的旅客需求量被计算出来了，PODS旅
客选择模型就进入第二步——确定旅客的特征集合。
（2）旅客特征集合
每个计划旅行的旅客，或在PODS中订座的旅客都会被赋予一系列特征来表示
他对不同航空服务属性的偏好。这些特征对旅客的选择行为有重要的影响，根据
这些特征，旅客会选择一个旅行选项。在PODS中，旅客特征集合主要有三个部分
组成：个体旅客的决策窗，最大支付意愿和旅客负效用（Disutility）集合。
PODS旅客选择模型是基于波音决策窗模型的，为了表示旅客对特定时刻的偏
好，每个旅客都被赋予一个时间决策窗口。这个窗口的边界表示了最早离港时间
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２４
和最后的到达时间，这是旅客最初的时间约束，它表示旅客出行计划的时间安排
是一个范围而不是一个特定的时间值。
在PODS中用宽度和位置这两个因素定义旅客的决策窗口。一个决策窗口的宽
度是最短旅行时间和一个叫做时刻容忍度（Schedule Tolerance）的随机要素的
总和。时刻容忍度的值是根据市场阶段和旅行目的对每个旅行者随机取值的。商
务旅客平均的决策窗口比休闲旅客的短。另外，短距离市场的时刻容忍度比长距
离市场的要小。用决策窗口的位置来表示每个市场上一天中不同时间的需求分布。
所有适合决策时间窗口的路径/舱位等级（例如离港时间在决策窗开始时间之后，
到达时间在决策窗关闭时间之前），在时间吸引力上对旅客是一样的；所有剩余
的路径/舱位等级对旅客也同样是没有吸引力的。旅客对这两种类别路径/舱位等
级的效用差异，通过一个特定成本来模拟，称为重新计划负效用。（Replanning
Disutility）
除了决策窗口外，每个旅行者都有一个最大支付意愿（Maximum Willingness
to Pay）。这个值代表每个旅行者支付意愿机票费用的最大值。如果路径/舱位等
级的机票价格高于这个值，旅客就不接受这个路径/舱位等级，会寻找其它满足
其旅行需求的选项。一般而言，商务旅客比休闲旅客最大支付意愿的值要高。
旅客负效用（Disutilities）常用来代表一些由每个路径/舱位等级的属性
决定的非货币成本，这些因素对旅客的选择也有重要的影响。在PODS旅客选择模
型中，将负效用分为两类：与限制条件相关的负效用和其它负效用。
目前，大多数的航空公司都采用了多等级票价结构，并对低等级票价附加一
定的限制条件，譬如提前购票、周六过夜等，利用这些限制条件达到细分市场的
目的。在PODS中，对每个限制条件，每个旅客都被赋予一个随机的负效用值。商
务和休闲旅客对限制条件的负效用值是不同的。对商务旅客而言，他乐意选择高
舱位等级票价，而不是低等级舱位，这就意味着高舱位的价格成本比低舱位的价
格与限制条件负效用成本之和要小。
除了限制条件的负效用外，在PODS旅客选择模型中还有三个负效用：重新计
划负效用、路径质量指数（PQI：Path Quality Index）和非偏好航空公司。对
个体旅客而言，这些负效用是独立的，商务旅客比休闲旅客的平均水平要高。
如果一个路径/舱位等级选项在旅客决策窗口之外，因为时间造成的不便，
必须将重新计划负效用加到路径/舱位等级总成本中。由于商务旅客对服务频率
和时刻的看重，使得商务旅客的这个成本很高。与联程航班相比，大多数旅客较
喜欢直达航班。考虑到这个因素，在PODS中为每个路径/舱位等级都赋予一个路
径质量指数，对直达航班赋值为1，联程航班赋值为2。每个路径/舱位等级的质
量负效用是基本负效用与指数值的乘积。所以，对同样的旅客，联程航班的PQI
值是直达航班的2倍。研究证明，由于长途旅客更愿意接受联程航班，所以路径
质量负效用根据距离长度的增加而相对地减少。
最后，旅客对特定的航空公司有偏好，部分是由于航空公司的常旅客计划。
为了模拟这些偏好，在PODS中每个旅客都赋予一个偏好的航空公司和一个随机的
非偏好公司负效用值。如果路径/舱位等级不是由他喜欢的公司提供的，非偏好
公司负效用就会加到路径/舱位等级总成本中。Lee（2000）[39]详细研究了关于
旅客负效用的问题。
（3）旅客选择集合
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２６
一旦由模拟器确定了旅客特征集合，每个旅客通过两个步骤做出旅行决策。
首先，模拟器定义旅客选择集合。总选择集合是市场上所有的旅行选项加上旅客
放弃旅行选择。但是由于各种原因，有些选项是可以排除的。比如说航空公司的
座位存量控制，使得许多路径/舱位等级在某些特定的时间就没有了；较低等级
舱位需要提前订座，如果不满足提前订座限制，那么此舱位就是无效的；在选择
集中也将排除价格高于旅客最大支付意愿金额的舱位等级。
（4）旅客选择
PODS假定如果旅客的选择集合中只有放弃旅行一个选项，那么旅客就肯定不
去旅行；如果旅客的选择集合中至少有2个选项，那么他永远都不会选择放弃旅
行。PODS根据以下的步骤进行旅客选择：考虑所有非货币因素，对每个选项（除
放弃旅行选项）计算广义成本，即价格和所有负效用之和。对旅客而言，他肯定
会选择广义成本最低的选项。由于商务旅客更看重路径/舱位等级的属性，所以
商务旅客的负效用值都高于休闲旅客的负效用值。
一旦旅客选择了一个舱位/等级，航班座位就要更新了。将此订座信息记录
在历史数据库中，用来供预测人员和优化人员在每个时间段结束后进行整个网络
的收益管理控制。
目前，PODS所用的决策规则在货币因素（最大支付意愿）和非货币因素（负
效用）之间做了区别。对特定路径/舱位等级的选择是基于这两个因素的，但是
这个选择是受到最大支付意愿条件限制的，只有价格低于旅客最大支付意愿的路
径/舱位等级在旅客选择集合中才有效。
离散选择模型与 PODS旅客选择模型比较
在和节中，详细地研究了离散选择模型和PODS旅客选择模型，本节将
比较这两种旅客选择模型，分析它们的异同点。
PODS旅客选择模型和Logit模型有三个基本的共同的特征：
第一，两个模型都是效用最大模型。在PODS中，旅客选择集合中广义成本最
低的选项，这就等价于选择效用最大的模型。
第二，旅客选择集合中的选项数量是有限的。离散选择模型的选择集合条件
之一就是选择项目数量有限。在PODS的旅客选择模型中，由于市场上提供服务的
航空公司数量有限，航班有限，舱位等级有限，所以旅客的选择数量也是有限的。
第三，Logit模型适合处理不同决策者选择集合的大小、组成也不同的情况。
PODS旅客选择模型中，由于旅客特征、订座要求和航空公司存量状况不同，每个
旅客的选择集合也不同。所以，PODS旅客选择模型处理也是不同旅客选择集合不
同的情况。
PODS旅客选择模型和Logit模型有两个基本的不同点：
第一，由于在Logit模型中误差项目之间是相互独立的，所以它不适用于随
机体验差异(random taste variation)。所谓的随机体验变化就是指不同的旅客
对同一个要素的赋值不同。例如，对商务旅客而言，他们不愿意周末在目的地度
过，而希望回家陪家人过周末，所以他们会给周末过夜的条件赋值很高；而对休
闲旅客而言，他们不在乎在哪里过周末，不会介意周末在目的地度过，因此他们
对周末过夜的条件赋值就低，这样周末过夜的参数值就不同了，这种赋值之间的
差异就称为“随机体验差异”。在PODS的旅客选择模型中，除了价格对所有的旅
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
２８
客是一样的之外，其它的所有负效用由于旅客的不同而不同，所以PODS的旅客选
择模型是基于随机体验差异的，这是它与Logit模型的本质区别。
第二，Logit模型假设选项间的误差项目是互相独立的，而在PODS中，选项
之间是存在关联关系的。因为PODS旅客选择模型对旅客效用函数中的一些要素采
用随机体验差异，而随机体验差异导致选项的误差项之间产生了关联。例如，对
于同一公司提供的不同舱位等级，由于它们有相同的时刻、航空公司，即它们有
共同的要素，所以其误差项之间就必定存在关联。
尽管PODS旅客选择模型和Logit模型之间有差别，但是PODS旅客选择模型可
以用一系列的混合Logit模型近似得到。这个结果与混合Logit选择模型能够近似
为任何一种效用最大模型是一致的。PODS旅客选择模型本质上就是一个效用最大
模型。
本章小结
本章简述了收益管理的发展历史以及今后的研究方向，详细介绍了离散选择
模型和PODS旅客选择模型的理论、研究历史和现状，最后分析比较了两者在应用
时的异同点。
第三章 用消费者行为理论分析座位存量控制问题
本章从微观经济学角度，以消费者行为理论为指导，分析旅客舱位选择问题，
确定影响旅客选择的各种因素，并从收益管理的研究发展趋势以及市场营销两方
面，讨论研究旅客选择行为对座位存量控制问题的意义。
消费者行为理论概述
微观经济学的消费者行为理论，是西方经济学家对消费问题的观点和看法。
要了解消费者行为理论，首先要清楚经济学中消费者的定义是什么。一般认为，
消费者是购买与使用各种消费品的人。具体地讲，消费者是各种消费品的需求者、
购买者和使用者。作为一个动态运行中的消费过程，购买者不一定是需求者或使
用者，如为他人代买商品；而使用者也不一定是购买者，如尚无生活能力的儿童
使用父母为他们买的商品；当然，需求者也不一定亲自去买。如果把消费过程作
为需要、购买、使用三过程的统一体，那么处于该三过程中某一过程或全过程的
人都可称之为消费者，即消费者是实际参与消费活动某一过程或全过程的人[40]。
消费者行为（Consumer Behavior），是指消费者受需求动机的影响而做出购
买决定、修改购买方案、完成购买过程的行为[41]。消费者行为是一个过程，一
般模式见图 。在消费者行为发展的早期，它通常指的是购买者行为，强调的
是在购买时消费者和生产者之间的相互影响。现在许多商家已认识到消费者行为
是一种持续的过程，不单单是一个消费者支付金钱或使用信用卡而得到商品或服
务时所发生的事情，而是包括在购买前、购买时和购买后影响消费者的所有问题
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
３０
[40]。
图 消费者购买行为一般模式
消费者行为过程既是消费者的思维、心理过程，也是不断采取行动、产生方
案、解决问题的过程。影响消费者行为的因素有社会的、历史的、经济的等多方
面极其复杂的因素。正如凯恩斯（. Keynes）所指出的，消费动机或者说储
蓄动机，是随假定的经济制度与经济组织，随种族、教育、成规、宗教及流行道
德观念等因素所形成的习惯，随现在的希望与过去的经验，随资本与技术设备的
多寡，又随目前财富分配办法，以及社会各阶层已经确立的生活方式，而大有不
同。消费者行为理论研究的是人们对产品、服务以及这些产品和服务进行的营销
活动的反应[41]。
消费者行为学是对一系列消费过程的研究，而这一系列过程正是由于个人或
团体的选择、购买、使用或处理商品、服务、创意以及经验以满足需要或欲望时
所引起的[42]。但是，人们的欲望不可能得到无限的满足。这是因为，（1）任何
社会的资源都是有限的，因而提供的产品也有限；（2）一个人的生命有限，不
可能满足所有的欲望，只能满足部分欲望；（3）欲望或需要的满足必须依靠他
人的劳动来提供，而任何人所提供的劳动都有限，正因为资源、产品和时间有限，
人们就必须在资源、产品和时间中加以最优选择，这样才能实现消费者行为的理
想境界。这也就产生了另一个问题——消费者选择。
消费者选择就是从一组可能被选择的品牌中选出一种产品的过程。消费者的
选择有时是建立在判断的基础之上——如果消费者对某一产品持喜欢的态度，他
们就很可能选择它；有时选择是根据产品特点而做出的，如我要购买最便宜的产
品。消费者或者购买这种产品，或者不购买这种产品——在买和不买之间没有其
它的选择[43]。本文研究的旅客舱位选择问题也属于消费者选择范畴，此时，消
费者为了满足出行需求，在一系列舱位等级中进行选择。因此，在研究旅客舱位
选择问题时，我们需要理解以下三个方面的问题：什么样的舱位等级是旅客考虑
要买的；什么样的信息是旅客用来区别舱位等级的；这些信息是怎样被使用的。
效用理论与消费者偏好
作为理性消费者，每个航空旅客在不同的舱位等级之中进行选择时，喜欢以
自己的偏好用经济的眼光衡量消费需求满足程度与消费支出是否成比例，争取既
满足个人偏好，同时使综合效用最大化，并依此来决定购买的舱位等级。
效用理论
西方经济学把人们从商品或服务中得到的满足叫做效用（Utility）[44]。效
用是消费者的一种主观心理感觉，它取决于消费者对商品和服务的主观评价。因
此效用会因人、因时、因地而不同。这就是说，同一物品对于不同的人会有不同
的效用。比如，限制条件严格的低价格舱位对于商务旅客而言，没有太大的效用，
但是对休闲旅客来说，效用就比较大。同样的物品对同一个人在不同的时间和地
点，效用也不同。比如，一杯水对一个住在泉水边上的人来说，没有什么效用，
但对于一个在沙漠中旅行的人来说，则效用很大；冰块在夏天对人们具有较大的
效用，但在冬天对于正常的人就没有什么效用，因此，除非给出特殊的假定，否
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
３２
则，效用是不能在不同的人之间进行比较的，但就某一个确定的消费者而言，可
以判定某种商品对他的效用的大小。
效用值在客观上取决于商品的性能或服务水平，主观上取决于消费者对商品
有用性或服务水平的评价。在微观经济学中通常假定，消费者在进行选择时总是
追求效用最大化。
在理解效用时要注意以下两个问题：
第一，效用是一种主观感觉，完全取决于个人消费某种物品的心理满足程度。
效用不包含任何伦理学含义，也没有客观标准。同一种物品在不同的时间与地点
给不同人所带来的效用是不同的。
第二，效用是一种主观心理感受，但在根据基数效用论研究消费者行为时，
假设效用是可以计量的，所以，用效用单位来表示效用的大小。这种衡量单位是
任意选定的。实际上，用某种单位来衡量某种事物是为了研究的方便，并不是要
去实际衡量。在研究消费者行为时，我们是把效用单位作为一种分析工具来用的。
这就如同研究其他问题时也要用某种衡量单位一样。例如，用华氏或摄氏标准来
衡量温度。从某种意义上说，衡量单位都是人为地主观确定的，无论是具体的还
是抽象的单位，只要有利于我们分析问题就可以使用。效用单位正是为了研究消
费者行为而确定的。
消费者偏好
所谓偏好，顾名思义就是针对两个或两个以上对象的评价性判断并进行比较，
表明消费者喜欢什么，不喜欢什么，是消费者态度的倾向。例如，航空旅客对 A
航空公司持的态度比 B航空公司更好，他们就更加偏爱 A航空公司的航班。
在现实生活中，每个人的消费偏好可能大不一样，有些人依据态度做出偏好
判断，而有些人则根据产品特点做出偏好判断，无论偏好的依据是什么，它都直
接影响消费者的购买行为。
例如，在航空旅客舱位选择问题中，对于任意两个舱位等级 A和 B，假设 A
是由经济舱全价机票和不需要提前购票组成，B由机票价格 8折和需要提前 3天
购票组成。在其它条件完全相同的情况下，对于这两种等级，假设旅客能够做出
选择，并能确定哪一种等级对他更加有利。如果旅客对价格很敏感，并且提前 3
天买票没有给他带来很多困扰，那么他就会对价格低的舱位等级 B产生偏好，并
认为 B 舱位给他带来的效用大于 A 舱所带来的效用,从而选择购买 B 舱位等级。
如果旅客对价格不敏感，对于航空公司是否给予 20%的折扣以及是否需要提前 3
天购票都不在乎，购买机票时，他只在意公司提供的服务水平等，那么由于两种
舱位等级所包含的相同的服务水平，对该名旅客来说 A和 B舱位是无差异的。如
果旅客非常在意购买机票的时间限制，认为提前购买机票给他带来很多不便，那
么他就会对不需要提前购买机票的舱位等级 A产生偏好，并认为 A舱位带给他的
效用大于 B舱位所带来的效用，从而选择购买 A舱位等级。
现代经济学中，偏好与效用是基本的概念。它们也是描述消费者选择行为的
基础。对偏好加上一些合乎情理的假定，即可导出表示偏好的效用函数，有了效
用函数，就可以建立消费者选择的数学模型，在此基础上，利用成熟的数学工具，
即可从消费者的选择入手，对经济系统进行深入分析而得出关于消费者选择的一
般结论。因此，要得到航空旅客对各种不同舱位等级的选择情况，就必须分析旅
客偏好，建立表示旅客偏好的效用函数，而要建立旅客效用函数，就要得到影响
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
３４
旅客效用的因素有哪些，所以，下面本文就着重分析影响旅客效用的因素。
影响旅客舱位选择因素分析
宏观的旅客舱位选择方式，是由亿万旅客对不同舱位等级的选择确定的。旅
客对舱位等级的选择，从根本上决定了航空公司提供什么样的舱位。在航空运输
能力不足的时代，客运市场是“卖方市场”，旅客对舱位等级的选择没有余地；
但是，随着民航运输业的发展，客运市场已经逐渐转变为“买方市场”，旅客有
条件选择他所偏好的航班和舱位等级。所以，研究航空公司的座位存量控制问题，
就必须先研究旅客的舱位选择行为。但是，影响旅客舱位选择的因素究竟有哪些
呢？根据影响因素与旅客的关联度，我们将它们分为客观因素、主观因素和随机
因素三部分。
客观因素
客观因素，主要指与旅客不直接相关、旅客无法决定的因素。包括地区经济
因素、政策因素、文化环境因素、舱位等级本身属性因素。
地区经济因素。任何一个国家或地区的交通发展变化都是服务于国民经济发
展和人民生活水平的提高这一根本目的，因此国民经济与出行生成之间有着密切
的关系[41]。地区经济发展水平不同，人民的生活水平也不同，乘机出行时，对
于舱位选择的考虑因素也不同。
政策因素。目前，在航空运输市场中，尽管休闲旅游乘客日渐增多，但是公
务出行仍然占有重要的地位，一般公务乘客都是公费出行，但是由于不同地区不
同公司对于公务出行的政策和规定各不相同，也就导致了公务乘客对不同舱位等
级的选择不同。
文化环境因素。包括旅客所处的文化环境、参照群体对旅客的影响。旅客所
处的文化环境对其舱位选择行为有较深远的影响，主要的外在表现是其选择舱位
等级时的价值观，即对舒适性、便捷性、经济性等要素的重要性排序。
舱位等级本身属性因素。航空公司对同一个物理舱位附加不同的价格和限制
条件，从而达到旅客细分的目的。这些限制条件，比如提前购票限制、变更限制、
退票限制等也是旅客选择舱位等级时要考虑的重要因素。
主观因素
主观因素是指与旅客本身直接相关的或是旅客可以决定的因素。包括旅客的
个性因素，旅客经济收入因素、旅客出行目的、旅客时间价值、旅客心理因素等。
旅客个性因素。包括旅客的性别、年龄、学历、职业、收入等，这些因素对
旅客的舱位选择行为有一定的影响，它们通过影响旅客对各个舱位等级的经济性、
便利性和舒适性的重要程度的认识以及期望值来影响旅客的舱位等级选择行为。
旅客的经济收入因素。经济收入代表了个体的购买力，而购买容量和购买意
愿在很大程度上决定于购买力。每个旅客在购买机票时，都有一个最大支付意愿，
而收入不同的旅客，其最大支付意愿也是不同的，这也就导致了不同收入旅客舱
位选择行为的差异。旅客经济收入是影响旅客舱位选择的关键因素之一。
旅客出行目的。人们出行有各种各样的目的，这是运输需求之所以成为派生
需求的根源所在。出行行为实际上只是为达到出行目的的一种从属行为，因此，
不同的出行目的，必然会对舱位等级的选择产生不同的影响。出行目的虽然多种
多样,但就航空旅客而言，大体上可分为公务、旅游和探亲。对出差的公务旅客，
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
３６
他们的出行费用是公费支出，因而对经济性的需求会弱一些，对舒适性、便捷性
的需求会强烈一些。而自费出行的旅客一般对经济性的需求往往是比较强烈的。
旅客时间价值。所谓时间价值就是指由于时间的推移而产生效益增值量和由
于时间的非生产性消耗造成的效益损失量的货币表现[45]。旅客的时间与旅客的
收入类似，也是出行方式选择中的一个重要的限定性条件。时间价值高的旅客，
一般不愿意接受需要在目的地停留很长时间的低舱位等级；而时间价值较低的旅
客，则不会介意在目的地的停留时间限制，他们更关注机票的价格。
旅客心理因素。旅客在各种舱位等级之间进行选择时，每个旅客的选择心理
是不同的，因而最后的选择结果也就不同。对于具有节俭型消费观念的旅客，他
可能会选择价格尽可能低的舱位等级来满足自身的出行需求，而对于有炫耀心理
的旅客而言，就有可能选择头等舱或公务舱，以表明自己的身份、地位。
随机因素
随机因素是指除了主、客观因素之外，一些不确定的、甚至预测不到的因素。
这些随机因素主要是由于旅客可能不完全了解所有舱位等级或是没有掌握全部
舱位等级的某些属性所产生的，或是由于一些突发事件而引起的。随机因素对旅
客的舱位选择也有一定的影响。
用消费者行为理论分析座位存量控制问题的意义
随着收益管理研究的深入,顾客选择模型也逐渐受到人们的关注。美利坚航
空公司(AA)开发了一个模拟旅客购买行为的模型，通过离港时间、服务类型（非
经停或衔接航班）、旅客转机时间、价格、购票限制条件等变量估计旅客的效用
函数。AA 首先对潜在的旅客每一可能选择进行效用函数估计，然后再用这些函
数与一个判断选择模型相结合去估计旅客的偏好和航空公司的市场份额[46]。那
么，研究旅客选择行为究竟有什么重要意义呢？
首先，分析旅客选择行为是收益管理研究发展的必然方向。在传统的收益管
理模型中，应用最广泛的是 1987年美国麻省理工学院 Peter Belobaba博士提出
的 EMSR（Expected Marginal Seat Revenue）模型。但是，该模型的一个重要
假设是旅客对某种舱位等级的订座需求是完全独立的[47]。这与航空旅客实际的
购票选择行为并不完全相符。当旅客购票时，他是否购买高等级舱位与当时是否
存在低等级舱位以及旅客对各个舱位等级的效用评价密切相关。如果现存的舱位
等级中，没有令旅客满意的座位，他就可能不购买机票，或是选择一个次优的舱
位，而这个次优舱位肯定是现存所有舱位中对旅客效用最大的一个。显然，分析
旅客选择行为对航空公司的销售决策起着重要影响，在建立舱位控制模型时，有
必要考虑这种因素。
其次，从现代市场营销角度来说，考虑旅客选择行为是航空公司提高市场占
有率、实现长期盈利的有效途径。众所周知，市场营销理念起初以“生产观念”
和“产品观念”为指导思想，继而以“推销观念”为指导思想，第二次世界大战
后又逐渐演变为“市场观念”，20世纪 70年代后有出现了“社会营销观念”、“大
市场营销观念”、“绿色营销观念”等[48]。从市场营销学的发展，可以看出现代
企业的市场营销理念已经由以生产者为中心转变为以消费者为中心。在市场竞争
中，只有真正了解消费者需求的企业，才可能提供让顾客满意的产品或服务，从
而赢得市场。相反，如果企业不了解消费者需求，仅仅根据自身的情况提供产品
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
３８
和服务，结果必定是失去市场而面临危机。所以，在航空运输市场竞争日趋激烈
的今天，航空公司要赢得市场，就必须考虑旅客购买选择行为。
本章小结
本章从消费者行为理论以及效用理论的角度，阐述了消费者选择行为的基础。
通过分析旅客舱位选择问题，得到影响旅客舱位选择的主观因素、客观因素以及
随机因素。最后，从收益管理的研究发展趋势以及市场营销两方面，说明了研究
旅客选择行为对座位存量控制问题的意义。
第四章 航空旅客舱位选择问题分析与建模
本章主要对同一航空公司某航班建立了旅客舱位选择模型。通过对航空旅客
的划分以及每类旅客选择偏好的分析，建立旅客舱位选择模型，并用 Delphi 法
量化服务属性的指标，用层次分析法估计模型中的待定参数。最后，对该模型在
座位存量控制中的应用做了分析。
航空旅客舱位选择的偏好分析
旅客类型划分
市场细分是指航空公司按照消费者的行为特性，把原有的旅客市场分为两个
或两个以上的子市场，并依据子市场旅客的不同需求特征，制定相应的营销策略。
不同的细分市场之间，需求差别比较明显。市场细分的理论基础是市场“多元异
质”理论[49]。这一理论认为，消费者对大部分产品的需求是多元化的，是具有
不同质的要求的。需求本身的“异质性”是市场可能细分的客观基础。实践证明，
航空运输市场是属于异质市场，这是由航空旅客的需求差别所决定的。同一个物
理座位，可以出售给不同类型不同需求的旅客。
根据出行方式，可以把航空旅客分为两大群体——商务旅客和休闲旅客，这
两类旅客群体具有极端化的不同偏好和行为特征。商务旅客一般由企业或单位支
付机票费用，他们最为关心的是极大化自己的生产时间。因而，对航空公司的服
务要求，重点体现在对航班安排与调度上的多样化和灵活性，这些旅客常常临时
更改行程计划，对服务要求很高，尤其对高频次的航班比较关心，常常是头等舱
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４０
或商务舱座位的主要旅客，是常旅客旅程计划的主要对象。
休闲旅客对价格比较敏感，而对航班时间安排和临时更改行程计划等方面的
要求较少。国际民航界通常认为真正的休闲旅客应该是用个人的生活时间和自掏
腰包方式旅行的，尤其表现在休闲旅客不计较航班时间条件下购买价格低廉的机
票旅行。以上两种划分方法在航空运输业是一种标准式的商务旅客和休闲旅客分
类。
对旅客的初步划分对全部工作，包括市场细分和战略扩展都有重要关联。当
航空公司在寻找新的目标市场时，区分旅客中的细微不同也是非常重要的。
在做调查问卷的过程中，我们发现并不是所有的公务出行的旅客都不在乎机
票价格，都无法满足提前购票的限制条件。相反，有些旅客尽管是公务出行，但
是由于能够较早地确定行程计划，可以提前 3天甚至更长时间知道自己去哪里出
差，而且现在好多公司将员工的出差成本也算入员工的年终绩效考核中，因此有
部分旅客，尽管是公务出差，但是也会提前几天买到比较优惠的机票，从而降低
出差成本，而不是一味的只在乎服务水平等属性。当然，在调查的过程中，也发
现的确有大部分商务旅客，由于出差的时间安排很匆忙，几乎是没有时间考虑机
票价格问题，只在乎能够买到合适的机票，尽快出行。表 为此次调查中，公
务出行的旅客，提前购买机票的时间分布情况。所以，本文在进行旅客市场细分
时，将商务旅客又分为紧急型商务旅客和计划型商务旅客。对于紧急型商务旅客，
他们在意的是限制条件而不是价格，但对于计划型商务旅客，他们对限制条件和
机票价格都比较敏感。
表 公务出行旅客提前购买机票的时间分布情况
提前天数 当天购票 1~3天 4~7天 8~14天 14天以上
比例%
在调查问卷设计中，我们将旅客的出行目的分为公务、旅游、探亲和其它四
类。对于旅游和探亲旅客来说，他们都是自费出行的，所以本文将这两类旅客都
归为休闲旅客。而选项为其他的旅客，经过询问后得到的结果一般为上学，送小
孩上学或看病等，也都是自费出行，因此，也将这类旅客统一归为休闲旅客。但
是，本文按照旅客出行时间安排上的紧急与否，将休闲旅客划分为紧急型休闲旅
客和计划型休闲旅客。表 为此次调查中休闲旅客提前购买机票的分布情况。
表 休闲旅客提前购买机票的时间分布情况
提前天数 当天购票 1~3天 4~7天 8~14天 14天以上
比例% 0
对于某一个旅客而言，不是固定不变的属于某一种类型。随着出行目的的变
化，单个旅客在进行舱位等级选择时着重考虑点会依据自身条件的变化而发生变
化。但是，在任何情况下，对出行旅客群体，我们总可以把他们划为上述几种类
型。在一个比较长的时间段内这几种类型旅客数量比例关系是相对固定的。
旅客效用分析
在航空客运市场中，旅客出行时，无论购买哪种舱位，从本质上来说都是一
种消费行为，是对运输服务的购买。而消费者在进行消费时，总是力求在物质上
或心理上得到最大的满足。换句话说，就是要获得最大的购买行为效用。
由于旅客的出行目的、支付费用方式各不相同，导致了不同类型的旅客有着
不同的层次需求，不同的需求产生不同的舱位偏好，因而不同的舱位等级对他们
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４２
的效用也不同。在几种舱位等级之间进行选择时，旅客必定会从既满足自身偏好
又使效用最大的角度去权衡比较进行选择。
一般来讲，旅客在已经决定了乘坐飞机出行后，各舱位等级对旅客在安全、
旅途时间等方面的效用都是一样的。又因为目前国内在实施多等级舱位售票时，
只针对经济舱而不考虑公务舱和头等舱。因此，各种不同的舱位等级在舒适性方
面对旅客亦相同。那么旅客一般要考虑哪些因素呢？这些因素通常是航空公司区
别各种舱位等级的关键。综合国内大多数航空公司实施多等级票价的情况，公司
会对各种舱位等级的机票设置不同的限制性条件，这些限制条件一般包括[50]：
(1) 提前购票限制。商务旅客往往临时决定出差旅行，一般不会提前较长时间
购票。而旅游旅客计划已经很久了，提前十天半月没有问题。所以多数折
扣优惠票价都有提前购票限制。航空公司可以根据不同折扣幅度要求旅客
必须提前 7天、14天、21天甚至更长时间购买机票。一般情况下，需要提
前购票的时间越长，对旅客的效用就越小。
(2) 退票和更改航班、航程限制。商务旅客行程常有变化，退票或更改航班、
航程是常有的事情。因此，航空公司对于折扣机票在这些方面都会限制，
比如不得签转或更改航班，提高退票手续费用甚至不允许退票。显然，退
票或变更限制宽松的机票类型对旅客的效用肯定大于退票或变更限制严格
的机票对旅客的效用。
(3) 出发时间限制。最常用的是淡旺季不同票价。淡季价格的机票只能用于指
定季节。如果改用到其它季节，必须补交差价。同样，出发时间限制越严
格的机票对旅客的效用越小。
(4) 在外停留时间限制。商务旅客一般来去匆匆，很少在外地停留一周以上，
也很少愿意在外地过周末。而旅游观光旅客大都愿意利用周末假期出去游
玩，有些旅行前后长达一周以上。因此，优惠票价对旅客在外地的最短停
留期限都有限制，有的要求在外地过周末，有的要求最短必须停留一周以
上。所以，要求在外停留时间长短不同，对旅客的效用也不同。
(5) 旅客身份限制。旅客身份按职业区分，如学生、退休人士、教师与军人等。
某一类型的优惠机票，只能持有有效的证件才可以购买，所以这种限制条
件比较特殊，航空公司一般很少将其用于区分一般情况下的舱位等级。
(6) 候补登机限制。候补登机限制的机票，旅客可以提前购票，但不能提前订
好座位，只能在机场候补登机。如果机场有旅客因故缺席空出零星机位，
旅客才能补上。这种类型的折扣票价通常只限于旺季航班很满的情况下，
旅客冒一定的风险，很可能连续几天才能登上飞机，所以商务旅客不会冒
险购买这种类型的优惠机票。
对于以上的这些限制条件来说，并不一定是每一舱位等级都包含所有的限制
条件，有时可能只用其中的几个限制条件来区分。
旅客舱位选择建模
本文从对旅客效用的假设着手，来减少模型中需要估计的参数个数。假设旅
客所需要的（以及带给他们效用的）并不是舱位本身，而是包含在舱位中的服务
属性。舱位被作为一组服务属性的组合加以分析，服务属性本身成为效用函数的
自变量。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４４
旅客舱位选择模型中的字符定义如下：
：可供选择的舱位等级集合， ={，，，， }；
：舱位等级， =，，，，；
：旅客类型， =1，2，3，4；
：旅客总数；
：第类旅客人数；
：舱位等级的服务属性向量， ；
：舱位等级的第种服务属性，；
：第类旅客对舱位等级的效用值；
：第类旅客对舱位等级的效用函数的确定部分；
：效用函数中的待定参数；
：效用函数中的随机变量；
：第类旅客选择舱位等级的概率；
：舱位等级的旅客选择概率；
按照消费者选择行为理论，每一种舱位等级的各种服务属性构成一个综合的
效用值。效用值可以用效用函数进行计算，效用值的大小决定旅客选择行为的取
向。当旅客出行时有几种舱位可以选择时，旅客正是对上述几种服务属性进行综
合权衡后做出抉择而选取某一种舱位等级。
假设某航空公司在某条航线某个航班上提供的舱位等级的集合为，对于每个
舱位等级，我们用表示该舱位等级的服务属性向量，即包括价格、提前购买机票
限制、变更限制、退票费用限制这四个方面。假设第类旅客选择第种舱位等级的
效用与服务属性之间具有线性关系，则效用函数表达式如下：
（4-1）
= （4-2）
是一个非确定性变量，其主要原因是：
（1）效用函数中不可能包括所有影响选择的因素；
（2）观测到的变量存在误差；
（3）旅客可能不完全了解所有的舱位等级，或是没有掌握全部舱位等级的
某些属性，导致效用偏差；
这些原因使得在考虑方案效用值时必须考虑其随机成分,故必须把方案效用
值看成随机变量。一个方案能否被选中取决于其效用值的大小,或由效用决定的
概率。
根据消费者行为理论可知道，旅客总是选择使其效用达到最大的舱位等级。
即第 g类旅客选择舱位等级 i的概率为：
（4-3）
换一种表达方式为：
（4-4）
在运输需求分析中，通常假定（）是相互独立的，并且服从 Gumbel 分布则
可推导出[51]：
（4-5）
利用式（4-5）可以计算出具有一定偏好的第 g 类旅客遵循效用最大化时选
择舱位等级 i的概率，即个体选择舱位等级的概率。但是计算概率之前，必须要
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４６
知道未知参数的值，因此，如何确定待定参数对于整个计算结果就尤为重要了。
根据市场调查得到旅客数据，我们可以建立起一个估计方程，来估计效用函
数中的未知参数。由于该方程是非线性的，所以一般采用极大似然估计求解[52]。
本文拟采用层次分析法来估计参数，具体过程见 小节。
参数确定之后，由于式（4-5）的计算结果仅仅是个体旅客选择某个舱位等
级的概率，在实际应用中，我们需要知道选择某种舱位等级的总人数是多少，它
等价于旅客总体选择某种舱位等级的概率。假定为不同类型旅客的分布函数，为
第类旅客选择舱位等级 i的概率，则舱位等级 i的旅客选择概率为：
（4-6）
也就是说，给定舱位等级的服务属性后，它的旅客选择概率将取决于反映旅
客偏好的人口特征的分布区域和分布密度。由于上述模型积分问题求解很困难，
因此可以采用简便近似的方法求解，具体做法上首先对旅客出行总体进行划分，
划分标准使各类旅客尽可能有相同固定的效用值，在各类中抽出有代表性的旅客
或该类平均值为平均个体，以平均个体的选择概率作为该类的选择概率。最后各
类加权平均得到总体的选择概率。
具体步骤如下：
（1）假设旅客总体为 N，按照旅客行为特征将 N 划分为 g 类，用表示第 g
类旅客数；
（2）假设是第 g类旅客对舱位等级 i的平均效用，用式（4-5）计算第 g类
旅客选择舱位等级 i的概率；
（3）计算舱位等级 i的旅客选择概率，
（4-7）
对旅客舱位选择效用函数及选择概率模型的推导分析，仅仅是从理论上解决
了旅客舱位选择问题。在具体应用中，如何对模型参数进行合理的标定才是解决
问题的关键。因此，还需进一步对效用函数模型的参数标定进行研究，并通过应
用加以验证。
模型中的参数估计
服务属性指标的量化
从影响旅客选择舱位的因素来看,有价格、提前购票限制、变更限制和退票
费用这四个属性指标。由于效用是人们的价值观念在决策活动中的综合表现，同
样的事物对不同的人，效用是不同的；而同一个人在不同的环境下，对同样的事
物效用也是不同的。所以，在分析旅客对这些属性指标的效用时，本文采用
Delphi 法（专家意见法）确定各指标的效用值。由各个评分者根据其多年的研
究和实践经验对各个指标对旅客的效用进行打分，最后进行处理后得到各个指标
对旅客的效用值。尽管所填写的调查表仅是被调查者主观意见的体现，但是这些
主观意见是其丰富实践经验的总结，基本上是客观事实的反应。尽管由于各个评
分者的经历或身份的不同可能导致对于各个指标的效用值打分不同，但是借助大
量的调查能够降低、避免和消除主观性的影响，从而比较客观地反映各指标的效
用值，这也是近年来专家意见法在各个领域得以普遍应用的依据[53]。专家意见
表设计见附录 1。
本文将旅客细分为四类，按照旅客类型对调查问卷进行统计，得到各个指标
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
４８
对每类旅客的效用值，见表 ，，，所示。
表 紧急商务旅客效用打分表
价格
专家
计分
提前购票
专家
计分
变更
专家
计分
退票费用
专家
计分
全价 不需提前 可随意变更 5%退票费
8折 提前 3天 变更 2次 10%退票费
6折 提前 7天 变更 1次 20%退票费
4折 提前 14天 不能变更 50%退票费
2折 提前 21天 不能变更 不可退票
表 计划商务旅客效用打分表
价格
专家
计分
提前购票
专家
计分
变更
专家
计分
退票费用
专家
计分
全价 不需提前 可随意变更 5%退票费
8折 提前 3天 变更 2次 10%退票费
6折 提前 7天 变更 1次 20%退票费
4折 提前 14天 不能变更 50%退票费
2折 提前 21天 不能变更 不可退票
表 紧急休闲旅客效用打分表
价格
专家
计分
提前购票
专家
计分
变更
专家
计分
退票费用
专家
计分
全价 不需提前 可随意变更 5%退票费
8折 提前 3天 变更 2次 10%退票费
6折 提前 7天 变更 1次 20%退票费
4折 提前 14天 不能变更 50%退票费
2折 提前 21天 不能变更 不可退票
表 计划休闲旅客效用打分表
价格
专家
计分
提前购票
专家
计分
变更
专家
计分
退票费用
专家
计分
全价 不需提前 可随意变更 5%退票费
8折 提前 3天 变更 2次 10%退票费
6折 提前 7天 变更 1次 20%退票费
4折 提前 14天 不能变更 50%退票费
2折 提前 21天 不能变更 不可退票
服务属性参数的确定
效用函数中各种服务属性的参数对模型计算结果的正确性起重要作用。服务
属性的参数在一定程度上代表旅客在抉择过程中给予各服务特性的权重比例，其
值对旅客选择概率的计算有着重要的影响。
旅客在综合权衡各种服务属性时受着多种因素的影响，主要有旅客的经济收
入、出行目的等。经济收入高的旅客对舒适性要求高，对快速性要求也比较高，
比较注重时间价值；出差人员主要考虑快速和方便，要求能及时到达预定的目的
地。这些众多因素的影响，给参数确定带来很大困难。所以，正确估计参数必须
在大量社会调查的基础上，借助于有关数学方法加以确定。
本文拟采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称 AHP法)。层次
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
５０
分析法是美国运筹学家、匹兹堡大学教授 于 20 世纪 70 年代提出来的,
它是一种对较为模糊或较为复杂的决策问题使用定性与定量分析相结合的手段
做出决策的简易方法。特别是将决策者的经验判断给予量化，它将人们的思维过
程层次化，逐层比较相关因素，逐层检验比较结果的合理性，由此提供较有说服
力的依据[54]。近几年来，此法在国内外得到了广泛的应用。
层次分析法简介
AHP法利用了人的经验与判断，可以充分发挥专家的意见。它体现了人们的
决策思维的基本特征及其发展过程，即分解、判断、排序、综合，是一种将定性
指标定量化处理的可行方法。其特点是：
（1） 适用性：AHP改变了以往决策者与决策分析者难于相互沟通的状况，在多
数情况下，决策者可以直接使用 AHP进行决策，大大增加了决策的有效性。
（2） 简洁性：AHP运算简单，容易掌握。
（3） 实用性：改变了最优化技术只能处理定量分析问题的传统观念，应用范围
大大扩展。
（4） 系统性：AHP把决策问题看成一个系统，通过研究该系统的各组成部分的
相互关系以及所处的环境，并作相应的综合分析与计算后做出决策。
本文选用 AHP法的原因主要有以下两点：
第一， AHP 法本身所具有的优良品质决定了它更适合于确定旅客舱位
选择问题中服务属性的权重。层次分析法用两两比较的方法确定
所有因素之间的相对重要性。这种方法让旅客直接比较各种服务
属性的重要性，使被调查者易于做出判断和选择，并能够取得比
较合理的结果。同时，对被调查的旅客按照不同的出行目的、经
济收入进行分类统计。再按照各类旅客的人数比例，对每一类旅
客的调查结果，用加权平均法进行调整。因此，最后得到的各种
服务属性的权重值，实际上反映了出行目的、经济收入等因素对
服务属性参数的影响。
第二， AHP法也是一种比较成熟的理论，有大量的实践经验可以借鉴。
总之，AHP法思路清晰、方法简单、适用面广、系统性强、比较成熟等优点，
因此本文选择作为确定权重的主要方法。
现在以测量物体重量为例，假定有 n 个物体，……,其重量分别为，……，
我们把 n个物体的重量两两对比可得到如下矩阵
很显然，，，。
如果用右乘矩阵 A，则可得到
即或
它是矩阵的特征根方程，n是其中的一个特征根，（一般用表示），就是矩阵
A的对应于特征根 n的特征向量，如果我们事先不知道的准确值，但已知 A中的
各元素，那么我们可以通过求解矩阵 A的特征根的方法找到的相对值，因此我们
把 A称为判断矩阵。
把物体重量的这个性质用在目标的重要性上，可以得出这样的启示：先用两
两对比法构造出判断矩阵 A，然后通过求它的特征根以及特征向量的方法求出，
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
５２
此向量即位各目标的权系数。当矩阵完全满足，和时，我们称这个判断矩阵具有
完全的一致性，此时这个矩阵的最大特征根只有一个，即，其余特征根均为 0。
这是因为 A的每一行等于 A的第一行和某个常数的乘积。因此矩阵 A的秩为 1。
A的 n个特征根，，除了 1个不为 0之外，其余的都为 0。而所有特征根之和等于
对角元素之和。所有矩阵 A只有一个特征根（最大特征值），其余的均为 0。
一般情况下，容易做到，但是很难做到，这时将稍大于 n，其余特征根也趋
于 0，这时也可用及其相应的作为权系数，但要求系数判断矩阵的一致性不超过
一定限度。用 CI检查决策者判断思维的一致性，，为了度量不同判断矩阵是否具
有满意的一致性，还需要将与平均随机一致性指标进行比较。对于 1～9 阶判断
矩阵，的值见表 [55]。
表 RI值分布表
阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
RI
对于 1、2阶判断矩阵，RI只是形式上的，按照对判断矩阵所下的定义，一
阶和二阶判断矩阵总是完全一致的。当阶数大于 2 时，判断矩阵的一致指标 CI
与同阶平均随机一致性指标 RI之比，称为随机一致性比率，记为 CR。
当时，判断矩阵具有满意的一致性，否则需要对矩阵进行调整。
为了使决策者的判断定量化，形成判断矩阵，美国学者 Saaty建议引用数字
1～9及其倒数作为标度。表 列出了 1～9标度的含义：
表 判断矩阵的标度及其含义
标 度 含 义
1 表示两个因素相比，具有相同重要性
3 表示两个因素相比，前者比后者稍微重要
5 表示两个因素相比，前者比后者明显重要
7 表示两个因素相比，前者比后者强烈重要
9 表示两个因素相比，前者比后者极端重要
2，4，6，8 表示上述相邻判断的中间值
倒数 如果因素 i与 j比较得到判断，那么因素 j与 i比较得到判断
从心理学观点来看，分级太多会超越人们的判断能力，既增加了作判断的难
度，又容易因此而提供虚假数据。Saaty等人还用实验方法比较了在各种不同标
度下人们判断结果的正确性，实验结果也表明，采用 1～9标度最为合适[56]。
层次分析法调查
采用调查问卷的方式对旅客的选择行为进行调查，采用两两比较的方法确定
旅客对不同的舱位服务属性所赋予的权重。旅客调查问卷，见附录 2。
对旅客而言，无论购买了哪种等级的经济舱，其享受到的机舱和机场服务水
平都是一样的。一般我们所说的服务水平的差别只存在于经济舱和公务舱中。而
就调查的数据分析显示，选择公务舱和头等舱的旅客非常少，在旅客总数中所占
比例仅有 %。在目前国内公务舱和头等舱供大于求的状况下，航空公司完全
可以将这部分旅客作为一个细分市场单独研究，而不需要考虑舱位的分配问题。
因此，本文在研究旅客舱位选择问题时，不考虑公务舱和头等舱的情况，也就是
说各种舱位等级在服务水平上是完全一样的。本文所说的各种舱位等级服务属性
的差异包括了价格、提前购买机票限制、变更限制和退票费用这四个方面。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
５４
比较两种服务属性对相对重要性的取值列举如下：
与一样重要， 取值 1； 比较重要， 取值 3；
对重要， 取值 5； 比极其重要， 取值 7。
一、构造判断矩阵
列举某计划型休闲旅客甲的调查问卷，调查结果见表 所示。
表 某旅客甲调查问卷结果
重要性程度
属性比较
极其
重要
重要 较重要
一样
重要
较不
重要
不重要
极不
重要
价格与提前购票限制
相比
√
价格与变更限制相比 √
价格与退票费用相比 √
提前购票限制与变更
限制相比
√
提前购票限制与退票
费用相比
√
变更限制与退票费用
相比
√
假设用、、和分别表示价格、提前购票限制、变更限制和退票费用这四个服
务属性，则构造判断矩阵如下所示。
=
利用 Matlab求矩阵的特征值和特征向量，得到最大特征值=，特征向
量=对其做归一化处理得到=。
二、一致性检验
一致性检验的指标为
引入随机一致性指标 RI消除 n的影响，当 n=4时，查表 可知 RI=，
所以
CR=CI/RI=<
计算表明排序的结果具有满意的一致性。
将以上的计算结果代入式（4-1），得到该名旅客的效用函数为：
其中表示该名旅客甲对舱位 i的效用；表示舱位 i中，价格属性的效用值；
表示舱位 i中，提前购票限制条件的效用值；表示舱位 i中，变更限制的效用值；
表示舱位 i中，退票费用限制的效用值；为随机变量。
由计算出的各个舱位属性的权重值，我们可以看出该名旅客给予价格因素的
权重值最大，表明该名旅客对价格很敏感，价格是他选择舱位首要考虑的因素。
其次，该名旅客给予提前购买机票这一限制条件的权重值最小，即他对时间最不
敏感，提前购买机票的限制对其影响不大。通过上述分析，我们可以得到结论：
该名旅客选择低价的限制条件苛刻的舱位等级的概率更大。那么具体的选择概率
是多少呢？由于该名旅客是计划型休闲旅客，结合表 所得到的各舱位服务属
性专家打分值，可以计算出该名旅客选择各个舱位等级的效用，结果如下：
； ； ； ； ；
然后将上述计算结果代入式（4-5）中，即可得到该名旅客甲选择各种舱位
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
５６
的概率，计算结果如下所示：
； ； ；
； ；
由计算得到的旅客舱位选择概率来看，也证明了上述分析的正确性，即该名
旅客倾向选择低价格、限制条件较为苛刻的舱位等级 L和 S。
旅客舱位选择模型在座位存量控制中的应用分析
经典座位存量控制方法简述
旅客需求的价格敏感性和对较低票价必须提前购买的限制，意味着低等级舱
位的座位在高等级舱位订座前预先售完。因而，座位控制管理就需要决策多少座
位不能在低等级舱位中销售，而要为高价值旅客保留直到飞机起飞前。决策模型
必须解决对高等级舱位的保护水平问题。嵌套舱位结构中每个舱位的订座限制是
该舱位的允许销售的最大数量，最高等级舱位的订座限制是飞机的座位容量。
目前，大多数航空公司在收益管理系统中都采用 EMSR（Expected Marginal
Seat Revenue, EMSR）模型进行座位存量控制管理的。EMSR 模型最早是由美国
麻省理工大学的 教授在其博士论文中提出的，该模型从概率论角
度探讨了座位存量控制管理问题。EMSR 方法是一种优化方法，它通过航班载运
数量及其旅客成分的优化，实现航班收入的优化[47]。假定需求独立于票价类别，
也与订座期间无关，代表满足某种票价等级的实际需求概率大于等于配置该种票
价等级的座位的概率：
（4-8）
式中——第种级别机票的实际需求量；
——第种级别机票的保护水平。
假定只有两种类别形式的机票价格，座位配置问题就是决定要为高等级舱位
预留多少个座位。微观经济学告诉我们，只要这两种类别形式的机票价格分别等
于边际成本，则总收益最大。对于第 1种类别的机票价格，每多出售一个座位将
会预期产生一个较大的边际收益。第种类别的机票价格的第个座位所生成的预期
边际收益 EMSR为：
（4-9）
式中——第种等级的机票价格；
对于嵌套式座位存量配置方案，最优保护水平视为最大整数应当满足：
（4-10）
在这里第 2种等级形式的订座限制就是未受保护的剩余座位。
对于 3 种或更多类别形式的机票价格，仍可使用 EMSR 的基本方法，就是两
种票价类别形式的直接补充，对于种票价类别的嵌套配置，最优保护水平的扩充
条件就成为：
（4-11）
其中越大，表明等级越低，就是保护第种票价类别形式的座位数量，它应当
不被第种票价类别占用。
第种票价类别的订座限制，就应当等于总可用座位数量减去针对低价位预留
的各个保护水平：，
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５８
（4-12）
知道了各舱位等级的分配座位数后，就能进一步预估旅客数和期望收益值[57]。
由于该模型求解过程简单，容易在实际运营中实施，所以被广泛应用。但是，
无庸质疑的是 EMSR 模型的一个重要假设前提——旅客对某种舱位等级的订座需
求是完全独立的，这与航空旅客实际的购票选择行为并不完全相符。当旅客购票
时，他是否购买高等级舱位与当时是否存在低等级舱位以及旅客对各个舱位等级
的效用评价密切相关。如果现存的舱位等级中，没有令旅客满意的座位，他就可
能不购买机票，或是选择一个次优的舱位，而这个次优舱位肯定是现存所有舱位
中对旅客效用最大的一个。显然，这一点是 EMSR 模型没有考虑到的，而研究旅
客选择行为可以弥补这一点。
选择模型的应用分析
由 EMSR 模型可以看出，座位存量控制是受旅客需求影响的。但是，在对旅
客舱位选择行为的研究中，我们发现每个旅客都有一个明确的可以接受的最高订
座价格，从而也就决定了他能接受的最高等级的票价。与此同时，每个旅客也有
一组可以接受的最严格的限制条件，从而决定了能满足他的最低等级的票价。也
就是说，该旅客会在这个最低等级与最高等级之间进行选择，选择他认为能使其
效用最大的舱位。当在这个选择集中没有机票时，乘客的需求就无法获得满足，
从而使航空公司丧失收益。
上述分析指出了一个很重要的问题，即座位存量控制不仅受需求的影响，同
时它也影响旅客需求。因此，航空公司只根据旅客需求建立座位存量控制模型，
得到各个舱位等级的座位保护水平，而不考虑所应用的舱位控制政策对旅客需求
的影响，在实际运营中就可能出现各种问题。即便是理论上得到最大收益，实际
也可能与之相差甚远。
如果不考虑座位存量控制对旅客需求的影响，就可能出现由于舱位等级限制
条件设置不当，没有抓住市场上区分旅客的主要因素，从而使得高价旅客流向低
舱位、旅客放弃旅行以及改向其他航空公司等。也有可能由于限制条件设置的关
系，导致某个舱位等级的需求增大或减少，从而影响该舱位等级的订座，甚至是
该航班的订座。所以，航空公司在进行座位存量控制时，考虑座位存量控制政策
对旅客需求的影响是很有必要的。研究旅客舱位选择行为，建立选择模型，将得
到的舱位选择概率反馈到座位存量控制中，使舱位控制人员能够根据旅客的选择
概率，调整各个舱位的座位保护水平或限制条件，从而使航空公司收益最大的同
时，也满足旅客需求，达到公司与旅客双赢的局面。
模型具体的应用步骤如下：
（1） 对目标市场的旅客进行偏好和效用分析，确定旅客类型细分；
（2） 对某一航班各种舱位等级，应用选择模型计算各类旅客选择概率；
（3） 比较模型计算结果与航空公司设置的各舱位座位保护水平，如果两者相差
在可以接受的范围之内，则转向步骤（5），否则，转向步骤（4）；
（4） 重新设置该航班上各种舱位等级的价格或者限制条件，返回步骤（2）；
（5） 认为该航班舱位等级设置以及控制策略合理，投入到实际运营中。
模型应用流程见图 。
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图 模型应用流程图
本章小结
本章通过对航空旅客的划分以及每类旅客选择偏好的分析，建立旅客舱位选
择模型，并用专家意见法量化服务属性的指标，用层次分析法估计模型中的待定
参数。最后，对该模型在座位存量控制中的应用做了进一步分析。
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６２
第五章 实例分析
本章主要通过实例分析第四章所建立的旅客舱位选择模型。通过对调查问卷
所得数据的分析和统计，得到出行旅客特征以及每类旅客对各个舱位属性的选择
偏好。在选择模型中运用调查数据，计算得到各个舱位等级的选择概率，并将所
得结果与调查结果进行比较，结果表明本文建立的旅客舱位选择模型的正确性和
实用性。
实例描述
航空公司 A在某条航线某个航班上提供以下五种经济舱票价，见表 所示：
表 航班舱位等级属性表
代码 机票类型 价格 提前购票限制 变更限制 退票费用
Y 经济舱 全价 不需要提前购票 可随意变更 5%票面价格
M 经济舱 8折 需提前 3天购票 只能变更 2次 10%票面价格
Q 经济舱 6折 需提前 7天购票 只能变更 1次 20%票面价格
L 经济舱 4折
需提前 14 天购
票
不可变更 50%票面价格
S 经济舱 2折
需提前 21 天购
票
不可变更 不可退票
为了研究旅客对该公司该航班上各种舱位的选择情况，本文采用了调查问卷
方式，得到原始数据。通过向旅客发放调查问卷表，得到不同旅客对各种舱位等
级的选择偏好。
数据收集与统计分析结果
数据收集
一、调查方法
（1） 调查对象：航空旅客，包括乘坐过飞机的旅客，又包括对航空公司机票有
潜在需求的人；
（2） 样本容量：由于成本和时间的限制，样本容量为 200人左右；
（3） 抽样方法：混合了便利抽样和判断抽样的非概率抽样方法。这样做虽然简
单易行，能及时获取所需要的数据信息，省时省力。但是，这样做要求研
究者对总体的相关特征有相当高的了解，不能计算抽样误差，也就是说评
估和预测总体数据质量和结果存在很大的困难；
（4） 抽样地区：北京首都机场、南京禄口机场；
（5） 数据收集方法：问卷调查法；
（6） 采访长度：平均每次 10分钟左右；
（7） 调查时间：所有问卷调查都在 2005年 7月到 2005年 9月进行。
二、问卷设计
旅客舱位选择调查问卷见附录 2，包括个人基本资料，主要内容两部分。
（1）个人基本资料
个人基本资料包括年龄、职业，是评估旅客群体特征、进行旅客市场细分的
市场定位的重要依据，有助于研究不同旅客对于不同舱位等级属性的偏好问题。
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６４
（2）主要内容
本项旅客舱位选择调查问卷的内容涉及作为市场主体的消费者和作为市场
客体的多种舱位等级。包括旅客过去一年乘飞机出行的次数、出行目的、提前几
天购票、对于各个舱位等级的选择情况以及对于各种舱位属性重要程度的比较。
统计分析结果
下面我们从样本旅客的基本特征和购买偏好等方面做出分析。本次调查的旅
客样本共发出 219份问卷，其中作废 12份问卷，有效 207份问卷。
1、旅客年龄构成情况
见表 ，其中 26～35岁的人数最多，所占比例为 %，其次为 18～25
岁和 36～45岁，这说明中青年依然是民航旅客的主体。
表 旅客年龄构成情况
年龄 小于 18 18~25 26~35 36~45 46~55 大于 55
百分比（%）
2、旅客职业构成情况
见表 ，旅客中企事业管理人员所占比例最大，为 %,其次为专业技
术人员。这与旅客收入以及出行目的是相符的，一般企事业管理人员、专业技术
人员的收入较高并且公务出差的机会非常多，因此他们是民航客源的主要部分。
表 旅客职业分布情况
职业
公务
员
企事业管
理人员
专业技
术人员
职员 教师 学生 工人 农民 军人
退休
人员
其他
百分比
（%）
3、旅客出行目的
如表 所示，公务旅客占旅客群的比例最大，为 %,说明公务旅客目
前仍然是民航客源的主要部分，但是旅游和探亲的旅客也占有一定的比例。
表 旅客出行目的情况
目的 公务 旅游 探亲 其他
比例%
4、旅客过去一年乘飞机出行的次数情况
如表 所示，所调查旅客中，最近一年中，乘机次数为 1~3次的旅客所占
比例最高，为 %。其次为 4~6次，这两部分旅客占总数的 %。
表 旅客最近一年乘机次数情况
乘机次数 0次 1~3 次 4~6 次 7~9次 10~12 次 12次以上
比例%
5、旅客提前购买机票情况
如表 所示，旅客提前购票的时间分布。从表中可知，乘机前 1~3天购票
的旅客所占比例最大，为 %，其次为乘机前 4~7 天购票的旅客，比例为
%。
表 旅客提前购票时间分布
提前天数 当天购票 1~3天 4~7天 8~14天 14天以上
比例%
6、舱位等级选择情况
调查问卷中所涉及到的舱位有六种，各种舱位的旅客选择见表 所示。从
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
６６
表中我们可以看出，旅客选择最多的是 Q 舱，比例为 %，其次为 M 舱，所
占比例为 %。
表 旅客舱位选择情况
舱位类型 C Y M Q L S
比例%
模型应用与计算结果
本文将航空旅客细分为紧急型商务旅客、计划型商务旅客、紧急型休闲旅客
和计划型休闲旅客四类。针对每类旅客的调查情况，我们可以得到各类旅客的效
用值，从而得到各类旅客对各舱位等级的选择概率。
一、紧急型商务旅客
对于紧急型商务旅客，我们汇总这类旅客调查问卷中关于属性重要性比较的
部分，得到判断矩阵为：
=
利用 Matlab 求矩阵 A1的特征值和特征向量，得到最大特征值=，特
征向量=对其做归一化处理得到=。进行一致性检验的指标为：
引入随机一致性指标 RI 消除 n 的影响，当 n=4 时， RI=，所以
CR=CI/RI=<，计算表明结果具有满意的一致性。
将上述的计算结果代入式（4-1）中，得到：
=
其中表示紧急型商务旅客对舱位 i的效用；表示旅客效用确定部分。
结合表 ，可以计算出紧急型商务旅客选择各个舱位等级的效用，结果为：
= (5-1)
将式（5-1）结果带入式（4-5）得到紧急型商务旅客对各种舱位等级的选择
概率，计算结果如下：
二、计划型商务旅客
对于计划型商务旅客，我们汇总这类旅客调查问卷中关于属性重要性比较的
部分，得到计划型商务旅客的舱位属性重要性比较的判断矩阵为：
利用 Matlab求矩阵 A2的特征值和特征向量，得到最大特征值=,特征
向量为，经过归一化处理得到。进行一致性检验的指标为：
引入随机一致性指标 RI 消除 n 的影响，当 n=4 时， RI=，所以
CR=CI/RI=<，计算表明结果具有满意的一致性。
将上述的计算结果代入式（4-1）中，得到：
=
其中表示计划型商务旅客对舱位 i的效用；表示旅客效用确定部分。
结合表 ，可以计算出计划型商务旅客选择各个舱位等级的效用，结果为：
= （5-2）
将式（5-2）结果代入式（4-5）得到计划型商务旅客对各种舱位等级的选择
概率，计算结果如下：
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６８
三、紧急型休闲旅客
对于紧急型休闲旅客，我们汇总这类旅客调查问卷中关于属性重要性比较的
部分，得到紧急型休闲旅客的舱位属性重要性比较的判断矩阵为：
利用 Matlab求矩阵 A3的特征值和特征向量，得到最大特征值，特征向量为，
经过归一化处理得到，进行一致性检验的指标为：
引入随机一致性指标 RI 消除 n 的影响，当 n=4 时， RI=，所以
CR=CI/RI=<，计算表明结果具有满意的一致性。
将上述的计算结果代入式（4-1）中，得到：
=
其中表示紧急型休闲旅客对舱位 i的效用；表示旅客效用确定部分。
结合表 ，可以计算出紧急型休闲旅客选择各个舱位等级的效用，结果为：
= （5-3）
将式（5-3）结果代入式（4-5）得到紧急型休闲旅客对各种舱位等级的选择
概率，计算结果如下：
四、计划型休闲旅客
对于计划型休闲旅客，我们汇总这类旅客调查问卷中关于属性重要性比较的
部分，得到计划型休闲旅客的舱位属性重要性比较的判断矩阵为：
利用 Matlab求矩阵 A4的特征值和特征向量，最大特征值，特征向量为，经
过归一处理的特征向量为。进行一致性检验的指标为：
引入随机一致性指标 RI 消除 n 的影响，当 n=4 时， RI=，所以
CR=CI/RI=<，计算表明结果具有满意的一致性。
将上述的计算结果代入式（4-1）中，得到：
=
其中表示计划型休闲旅客对舱位 i的效用；表示旅客效用确定部分。
结合表 ，可以计算出计划型休闲旅客选择各个舱位等级的效用，结果为：
= （5-4）
将式（5-4）结果代入式（4-5）得到计划型休闲旅客对各种舱位等级的选择
概率，计算结果如下：
在得到了各类旅客对不同舱位等级的选择概率后，根据旅客总数中各类旅客
的分布情况，即可得到各个舱位等级的旅客选择概率。
通过对调查问卷的分析汇总，得到各类旅客占总旅客数的比例如表 所示。
表 各类旅客比例分布
旅客类型 紧急型商务 计划型商务 紧急型休闲 计划型休闲
比例%
所以，由上述计算所得到的各类旅客对各种舱位等级的选择概率以及每类旅
客所占总旅客数的比例，运用公式，得到每个舱位等级的旅客选择概率，结果如
下：
选择模型计算结果与问卷调查结果比较，见表 。
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７０
表 各舱位等级模型计算结果与调查结果的比较
舱位等级 Y M Q L S
问卷调查结果(%)
模型计算结果(%)
显然，模型所得的结果与调查所得结果的误差，最大为 %，在可以接受
的范围内，说明本文所建模型可以用来计算实际旅客对各种舱位等级的选择概率
问题，并且模型结算结果具有实用性。
结合 小节的模型应用流程，本文将进一步说明该模型所得结果对航空
公司座位存量控制策略的影响。
如果航空公司 A 该航班采用 B737-300 机型，容量 N=128 座，其中头等舱 8
座，经济舱为 120座。根据上述旅客选择模型，可以计算出各个舱位等级的订座
限制和保护水平，见表 。
根据航班历史数据，取某段时间内 Y舱位旅客需求样本容量=10，即 10天的
Y舱位旅客订座人数，样本值为：20，25，23，26，21，22，25，28，23，21。
应用参数估计得出样本中 Y舱位旅客需求服从参数=， =的正态分布。
结合 小节内容，可以计算出 M、Q、L、S舱位保留给 Y舱的座位数分别为：
21； 23； 24； =25。
同理，可以得到 M、Q、L、S 舱位的旅客需求所服从正态分布的参数，以及
低等级保留的高等级的座位数，分别为：
30； 32； 33； 37； 38； 13。
由上述结果可以计算得到各个舱位等级的订座限制，结果如下：
120； 99； 67；
27； 11。
比较两者计算结果，见表 。可以看出，选择模型计算结果与该航空公
司的座位存量控制策略尽管有些出入，但是总体还是比较符合的，所以认为该航
班舱位等级设置以及控制策略合理比较合理，投入到实际运营中。如果出现选择
模型计算结果与航空公司座位存量控制策略差别较大，则说明需要重新设置该航
班上各种舱位等级的价格或者限制条件，以便使航空公司收益最大的同时，各类
旅客效用也达到最大，从而达到双赢的局面。
表 舱位订座限制和保护水平
选择模型计算结果 EMSR模型计算结果
舱位等级
订座限制 保护水平 订座限制 保护水平
Y 120 24 120 21
M 96 31 99 32
Q 65 37 67 40
L 28 13 27 16
S 15 11
本章小节
本章主要是通过实例分析了第四章所建立的旅客舱位选择模型。通过对调查
问卷所得数据的分析和统计，得到出行旅客特征以及每类旅客对各个舱位属性的
选择偏好。在选择模型中运用调查数据，计算得到各个舱位等级的选择概率，并
将所得结果与调查结果进行比较，证明本文建立的旅客舱位选择模型的正确性和
实用性。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
７２
第六章 总结与展望
本文总结
本文以航空公司收益管理中旅客选择行为问题为主要研究对象，归纳和总结
了收益管理和旅客选择行为研究的发展历史和研究成果，从消费者行为理论的角
度分析航空公司旅客舱位选择行为，研究了同一航班不同舱位等级状况下，旅客
的选择偏好问题以及不同舱位等级的旅客选择概率，建立并标定模型，最后，结
合市场调查的实例进行了分析。
具体的说，本论文的主要工作以及创新点有以下几个方面：
1、收益管理和旅客选择模型研究历史综述
通过对收益管理的发展历史的回顾，指出今后的研究发展方向。对离散选择
模型和 PODS 旅客选择模型的理论、研究历史和现状做了较为详细的综述，并比
较了两种方法在应用时的异同点。
2、用消费者行为理论分析旅客舱位选择问题
从消费者行为理论的角度，研究了旅客舱位等级选择问题。通过对旅客效用
和偏好的分析，确定了影响旅客舱位选择的主观、客观和随机因素。提出从消费
者行为角度分析航空旅客舱位选择问题的必要性，并从收益管理发展和市场营销
两方面阐述了研究旅客舱位选择行为的意义。
3、旅客舱位选择问题分析和建模
通过对航空旅客自身特征、消费偏好以及订座特征的分析，本文将旅客市场
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
７４
细分为紧急商务、计划商务、紧急休闲和计划休闲四类，并归纳每类旅客对各舱
位等级的选择偏好。根据旅客选择偏好，建立了旅客舱位选择模型，并应用层次
分析法对该模型参数进行估计。最后，对该模型在座位存量控制中的应用做了进
一步的分析。
4、实例研究
对旅客舱位选择问题进行市场调查，统计分析调查所得到的数据并与旅客选
择模型计算结果进行比较，验证旅客舱位选择模型的正确性和实用性。
研究展望
收益管理的研究与应用在国际上只有四十多年，是市场经济中的一种经营思
想、营销技术和竞争手段，无论理论研究还是应用实践在我国都只是刚刚起步。
而旅客选择行为研究是收益管理进一步研究的主要发展方向之一，这一问题涉及
的基础理论和实际应用范围很广，本文对这个研究领域仅仅做了初步的探讨，在
研究过程中深感有许多方面都可以做更深入的研究：
1、有规模地进行市场调查，获取更多的样本数据，从而进一步确定模型中参数
的精度。
2、根据旅客选择偏好，进一步细分旅客市场。
3、拓展模型，增加考虑旅客对不同航空公司、不同时刻航班上不同舱位等级的
选择情况。
4、将旅客选择行为与航空公司座位存量控制问题联系起来。进行座位存量控制
时可以考虑旅客选择因素，同时也可以得到航空公司实施的座位存量控制策
略如何影响旅客选择行为等等，建立两者之间的反馈模型，更好地实现航空
公司收益和旅客效用都达到最优的目标。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
７６
参考文献
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第 22卷(4): 22～25
致 谢
窗外的树叶葱绿茂密之时，两年半的硕士研究生生活在这个季节即将划上一
个句号。这一过程中的快乐和痛苦都化作这本论文和论文背后的心灵硕果。回首
两年半的生活，有快乐也有艰辛，有收获也有失落，但是还是值得欣慰的。在专
业领域的进步为我提供了新的发展空间，更重要的是心灵视野的开拓和收获是其
他任何东西无法替代的，这将影响和伴随我的一生。这一段难忘的学习生活将成
为我生活的新起点，我将面对的是又一次征程开始。
首先我要衷心感谢我的导师朱金福教授，两年来朱老师在生活、学习和研究
等各方面都给了我极大的支持，帮助我完成学业。在科研和学术方面，朱老师的
精心指导使我在学业上不断进步，帮助我克服各种障碍，完成学习和研究工作。
朱老师的严谨治学精神、踏实的工作作风和平易近人的态度都将使我终身受益。
没有朱金福教授的悉心指导，论文的顺利完成是难以想象的。
我要衷心感谢徐月芳老师、许俐老师、白杨老师等，谢谢你们多年来的关心
和爱护。在硕士论文的开题和研究过程中，这些老师等都曾提供了非常有意义的
意见和建议。
感谢国际航空运输协会北京办事处的海欣经理、周家宁经理、接嘉誉助理以
及 IT 部门其他的工作人员。在北京实习期间，他们在生活和工作上都给了我很
大的帮助，特别是对我在北京首都机场做调查问卷活动给予了协助。
感谢收益管理小组的高强、桂云苗、梅虎等同学以及民航学院软科学研究所
其他与我共同奋斗的同学们，与他们在一起的学习生活给了我很大的帮助。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
８０
感谢室友张蕾、张莹和张含蕾，感谢她们在过去两年的学习生活中给予的帮
助和照顾，感谢聂佰玲、陈勇以及民航学院 03071班其他同学的关心和帮助。特
别感谢任海英、苏振海、刘海龙、石磊等好朋友，我们共同走过人生中这段不平
凡的道路，给我留下了值得珍藏的美好回忆。
最后，我要感谢我的父母家人。焉得谖草，言树之背，养育之恩，父母之爱，
无以回报。在我近二十年的读书生涯中，他们用自己微薄的力量保护着我，用自
己辛勤地劳动支持着我。他们的爱是无私的，我深深爱着他们，你们永远健康快
乐是我最大的心愿。
最后，无论是否提及姓名，再次感谢求学过程中，以各种方式给予我关心、
帮助与支持的所有人。
攻读硕士学位期间的研究成果
1、王春兰，朱金福，梅虎，《用消费者行为理论分析航空公司舱位控制问题》，
中国民航飞行学院学报，2006年 10月；（已录用）
2、王春兰，梅虎，《离散选择模型在旅客舱位选择研究中的应用》，第七届南京
航空航天大学研究生学术会议，2005年 11月；
3、王春兰，《浅析航空货运收益管理》，空运商务，2005 年第 15 期（总第 130
期）。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
８２
附 录
附录 1
专家意见调查表
尊敬的专家：
您好！
首先感谢您花费宝贵时间填写此表。现需要对航空公司几个典型的舱位等级进行评价，
其中各个舱位属性客的效用值，运用德尔菲法计算得到。计分可填[0，9]间任何一数值。9
表示效用最大，效用越大，对旅客就越有利；0表示效用最小，效用越小，对旅客就越不利。
例如，一般提前购票时间越长，旅客的效用就越小，因此表现出的数值也就越小。
2005/11/22
专家打分表
价格
专家
计分
提前购票
专家
计分
变更
专家
计分
退票费用
专家
计分
全价 不需提前 可随意变更 5%退票费
8折 提前 3天 变更 2次 10%退票费
6折 提前 7天 变更 1次 20%退票费
4折 提前 14天 不能变更 50%退票费
2折 提前 21天 / 不可退票
附录 2
民航旅客调查问卷
尊敬的旅客朋友：
您好！
本人是南京航空航天大学民航学院的硕士研究生，由于毕业论文要求，需调查以下资料，
请您帮助填写以下内容(因技术要求，请独立完成)。占用您宝贵的时间，深感歉意；非常感
谢！
2005/7/10
1、您的年龄：（ ）
A 小于 18岁 B 18~25岁 C 26~35岁 D 36~45岁 E 46~55 岁 F 大于 55岁
2、您的职业：（ ）
A 公务员 B 企事业管理人员 C 专业技术人员 D 职员 E 教师 F 工人
G 农民 H 学生 I 军人 J 退休人员 K 其他
3、您在过去一年里，乘飞机出行的次数（ ）
A 0次 B 1~3 次 C 4~6 D 7~9 E 10~12 F 12次以上
4、您此次出行的目的：（ ）
A 公务 B 旅游 C 探亲 D 其他
5、您一般会提前几天购买机票？（ ）
A 1天内 B 1~3天 C 4~7天 D 8~14天 E 14天以上
6、如果航空公司提供以下六种类型的机票，您会选择哪种：（ ）（请填写代码）
代码 机票类型 价格
提前购票
限制
变更限制 退票费用 服务水平
C 公务舱
倍经
济舱全价
不需要提
前购票
可随意变更 5%票面价格 公务舱服务
Y 经济舱 全价
不需要提
前购票
可随意变更 5%票面价格 经济舱服务
M 经济舱 8折
需提前 3
天购票
只能变更 2
次
10%票面价格 经济舱服务
Q 经济舱 6折
需提前 7
天购票
只能变更 1
次
20%票面价格 经济舱服务
L 经济舱 4折
需提前 14
天购票
不可变更 50%票面价格 经济舱服务
S 经济舱 2折
需提前 21
天购票
不可变更 不可退票 经济舱服务
注：上表中“公务舱服务”包括：机上座位空间更大，机上服务更优质，在机场享受贵宾休息室，单独值
机柜台；“经济舱服务”包括：通常经济舱所提供的座位空间和各种服务，不享受贵宾休息室和单独值机
柜台服务。
航空公司收益管理中旅客舱位选择行为研究
８４
7、影响旅客选择舱位的因素主要有价格、提前购票限制、变更限制以及退票费用，请您比
较下列两因素的重要性程度，然后在您的选择所对应的方格中打√
极其
重要
重要 较重要
一样
重要
较不
重要
不重要
极不
重要
提前购票限制 与
价格 相比
机票变更限制 与
价格 相比
退票费用 与
价格 相比
提前购票限制 与
机票变更限制 相比
提前购票限制 与
退票费用 相比
机票变更限制 与
退票费用 相比
