Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

Алгоритм формирования сети авиалиний

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-6-22-29

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрен подход по обоснованию сети внутренних маршрутов для внедрения самолетов в РФ. Методом исследования сети выбрана концепция связности аэропортов пассажирскими потоками.
Анализ пассажирских перевозок по внутренним авиалиниям проводился по федеральным округам начиная с Дальнего Востока. Далее последовательно рассматривались Сибирский, Уральский, Приволжский, Северо-Западный, Центральный, Южный и Северо-Кавказский федеральные округа. Пассажирские перевозки в Крым рассматривались отдельно. Детализация пассажиропотоков проводится для выявления связей между аэропортами внутри округов и за его пределами – в соседние округа, в западном направлении. При отборе маршрутов для самолета определенного типа вводятся ограничения по дальности беспосадочного полета и ограничения на минимальную и максимальную (при больших потоках) частоту выполнения рейсов.
Подход позволяет сконцентрировать внимание на авиалиниях, наилучшим образом подходящих для применения рассматриваемого типа воздушных судов, выявить направления, где пассажиропотоки между городами – недостаточны или слабы, но возможно их наращивание в перспективе. После того как данные по перевозкам дополнены сведениями по доходным ставкам (тарифам), становится возможным предварительное определение наиболее выгодных групп авиалиний для внедрения самолетов. Определены объемы перевозок, факт и прогноз, сводные характеристики выбранных линий, перечни линий для дальнейшего анализа эффективности и конкурентоспособности внедряемого самолета.

Для цитирования:


Манвелидзе А.Б. Алгоритм формирования сети авиалиний. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2017;(6):22-29. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-6-22-29

For citation:


Manvelidze A.B. Air lines network modelling algorithm. Strategic decisions and risk management. 2017;(6):22-29. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-6-22-29

Введение

После экономического кризиса 2009 г. пас­сажирские перевозки по внутренним воздуш­ным линиям (ВВЛ) росли в среднем на 12-16% до 2015 года включительно. Значительный рост объясняется введением субсидирования на вну­тренние перевозки, в том числе на региональные пассажирские перевозки, формированием тури­стического потока на Крым и увеличением вахто­вых перевозок в Западной Сибири (Бованенково, Сабетта), Восточной Сибири (Ванкор) и на Даль­нем Востоке (Талакан, Восточный). Наиболь­шие темпы роста наблюдаются на направлениях из центра на юг и Северный Кавказ, в Приволж­ском федеральном округе.

По сравнению с 2015 годом в 2016 году сред­ний годовой прирост снизился до 7% из-за сни­жения вахтовых перевозок, а также из-за сниже­ния перевозок из дальневосточных и сибирских аэропортов в Москву и Симферополь, из Санкт- Петербурга в Симферополь и Минеральные Воды (рис. 1).

Прогнозирование пассажирских перевозок проводится по формулам множественной регрес­сии, учитывающим экономическое развитие реги­онов РФ.

Для прогнозирования потребности в само­летах различных типов нужны детальные харак­теристики сети авиалиний: географически-про- странственное положение, статус аэропортов, протяженность маршрута, величина пассажиро­потока, операторы на авиалинии (авиакомпании), тарифы.

Объединение отдельных авиалиний в группы или сети для исследования эффективности приме­нения рассматриваемых типов ВС осуществляет­ся на основе концепции формирования сети. Наи­более распространены концепции формирования линий от заданных крупных аэропортов, (модель «разлета» от аэропортов) и концепции, учитыва­ющие связи между аэропортами, (модель связно­сти). Модель связности нашла широкое примене­ние в начале 2000-х годов при создании альянсов авиакомпаний.

В данном исследовании сети - выбрана мо­дель связности аэропортов.

Анализ пассажирских перевозок по внутрен­ним авиалиниям проводился по федеральным округам. Прежде всего, рассматривались пере­возки в пределах Дальнего Востока и связи даль­невосточных аэропортов с аэропортами Сибири, Урала, Приволжья, Северо-Запада, Центра, Юга и Северного Кавказа. Далее последовательно рас­сматривались Сибирский, Уральский, Приволж­ский, Северо-Западный, Центральный, Южный и Северо-Кавказский федеральные округа (табл. 1). Пассажирские перевозки в Крым рассматри­вались отдельно.

При отборе маршрутов введены ограничения по дальности беспосадочного полета (например, для регионального самолета - не более 4000 км) и ограничения на минимальную и максимальную частоту выполнения рейсов.

Детализация пассажиропотоков проводилась с целью выявить связи между аэропортами вну­три округов и с соседними округами в западном направлении.

Подход позволяет сконцентрировать внима­ние на авиалиниях, где было бы оптимальным ис­пользование самолетов конкретных типов. Также позволяет выявить направления, где пассажиро­потоки между городами недостаточны или слабы, но возможно их наращивание в перспективе.

Предварительная обработка информации

В качестве исходной использована инфор­мация Транспортно-клиринговой палаты о пас­сажирских перевозках между парами городов», сводные данные по авиакомпаниям за 2000­2016 годы, а также информация о перевозках пассажиров по аэропортам за 2015-2016 годы. Исходная информация подвергнута обработке: определена парность перевозок по авиалиниям, определены значения ортодромических рассто­яний между аэропортами Российской Федера­ции, названия субъектов и федеральных округов для каждой пары перевозок.

В табл. 1 представлено распределение обще­го массива данных по пассажирским перевозкам и федеральным округам. Показаны объемы пере­возок в пределах каждого федерального округа, в соседние округа в западном направлении. Пока­зано по скольким авиалиниям выполняются пере­возки, рост перевозок за 2000-2016 годы, средняя дальность и средние перевозки на линии за год.

Строки представляют базы данных по пасса­жирским перевозкам на авиалинии, аэропорт вы­лета или аэропорт назначения, которые находятся в заданных федеральных округах.

Детальная обработка авиалиний, объединен­ных в сеть по географическим показателям, про­водится с учетом связей (табл. 2).

 

Рис. 1. Рост пассажирских перевозок по внутренним воздушным линиям

 

Таблица 1 Последовательность исследований по регионам

Анализируемый регион (федеральный округ)

Перевозки в пределах регионов и на связях с аэропортами

Дальний Восток

Сибирь, Урал, Приволжье, Северо-Запад, Центр, Юг и Се­верный Кавказ

Сибирь

Урал, Приволжье, Северо-Запад, Центр, Юг и Северный Кавказ

Урал

Приволжье, Северо-Запад, Центр, Юг и Северный Кавказ

Северо-Запад

Приволжье, Центр, Юг и Северный Кавказ

Приволжье

Северо-Запад, Центр, Юг и Северный Кавказ

Центр

Юг, Северный Кавказ

Юг и Северный Кавказ

В пределах федерального округа

Алгоритм анализа пассажирских перевозок с учетом связей

Анализ пассажиропотоков в регионах По данным статистики отбираются:

  • наиболее крупные аэропорты в каждом феде­ральном округе: узловые, центры субъектов, крупные промышленные центры, центры до­бычи углеводородов крупных строек;
  • авиалинии между отобранными крупными аэропортами в пределах регионов, данные ранжируются: отдельно линии с крупными, средними и мелкими пассажирскими потока­ми, также отдельно линии с вахтовыми и не­регулярными перевозками.
  • авиалинии между отобранными крупными аэропортами и крупными аэропортами в со­седних регионах, за пределами исследуемого федерального округа, находящихся к западу от рассматриваемого региона;
  • авиалинии между отобранными крупными аэропортами и прочими аэропортами в реги­оне.

 

Таблица 2 

Структура пассажирских перевозок по внутренним авиалиниям. Связи между регионами РФ

 

 

Перевозки пассажиров

Средняя

даль­ность

Кол-во линий

Средние перевозки на линии

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2015

2016

2015

2016

Д-ВД-В

Дальний Восток

392

835

858

857

950

958

987

1030

1094

1037

1158

1213

1399

1519

1484

1467

1580

1,12

921

931

1592

1697

Д-В - Сиб

223

392

508

536

586

544

543

531

481

342

405

481

569

646

658

652

749

3,37

97

90

6726

8321

Д-В - Урал

29

38

48

48

60

53

65

72

62

57

57

56

36

34

39

51

65

5,17

24

24

2146

2702

Д-В - П-В

11

13

10

12

13

17

14

20

9

4

9

7

4

I

I

3

I

5,51

22

14

138

50

Д-В - С-3

47

51

48

59

81

71

76

81

90

93

132

115

68

69

75

71

43

6,57

11

13

6440

3303

Д-В - Цент

745

859

884

932

1074

1117

1229

1342

1527

1682

2106

2351

2504

2707

2695

2580

2459

6,62

21

20

122843

122949

Д-В - Южн

53

57

48

55

63

60

55

64

52

57

57

66

32

33

29

25

38

7,14

11

11

2278

3496

Д-В - C-K

11

7

8

6

7

5

4

4

3

 

2

I

 

2

 

 

 

7,14

 

 

 

 

ВАХТЫ И НЕРЕГ.

15

162

160

164

177

183

197

230

245

228

221

237

253

306

299

438

492

1,95

93

97

4709

5075

Total

1526

2415

2572

2670

3011

3008

3168

3373

3564

3499

4147

4527

4864

5318

5281

5287

5427

4,23

1200

1200

4406

4522

СИб-СИБ

Сибирь

223

522

554

573

590

529

527

543

558

459

517

596

634

693

756

794

827

1,08

341

235

2327

3521

Сиб - Урал

69

234

257

256

263

221

217

243

250

181

196

252

261

280

270

289

406

1,34

173

161

1672

2521

Сиб - П-В

50

52

57

58

87

48

58

66

59

30

36

47

61

57

56

71

82

2,59

106

83

668

989

Сиб - С-3

124

164

200

232

239

261

257

288

328

237

223

283

340

335

409

406

474

3,47

46

48

8835

9883

Сиб - Цент

1228

1667

1772

1999

2216

2363

2570

2956

3127

3018

3553

3893

4422

4657

4999

4906

4782

3,38

49

51

100115

93774

Сиб - Южн

135

202

219

236

276

286

288

294

249

164

197

248

258

267

260

326

406

3,72

61

51

5350

7969

Сиб - C-K

26

23

25

24

25

23

31

24

15

I

5

6

11

8

9

8

22

3,83

3

4

2782

5502

ВАХТЫ

35

122

126

128

128

117

133

107

142

160

173

188

229

244

249

241

277

0,93

341

490

708

565

Total

1888

2984

3209

3506

3823

3847

4081

4521

4728

4250

4900

5513

6217

6541

7008

7042

7277

2,92

1120

1123

6287

6480

Урал-Урал

Урал

446

647

696

704

633

602

670

716

715

559

648

734

800

863

819

799

849

0,73

662

620

1207

1369

Урал - П-В

64

83

78

76

88

82

85

115

123

87

117

129

175

253

222

190

233

1,29

46

40

4126

5821

Урал - С-3

81

104

117

138

150

154

172

232

286

213

234

296

331

373

481

535

619

2,12

18

18

29739

34414

Урал - Цент

1257

1572

1686

1783

1968

2025

2218

2790

2934

2668

3220

3670

3986

4379

4705

5075

5213

1,88

40

39

126876

133661

Урал - Южн

204

256

242

242

252

236

265

321

276

198

210

237

182

230

286

367

497

2,57

57

55

6443

9032

Урал - C-K

47

45

43

45

53

50

50

55

55

42

49

55

51

61

63

52

68

2,44

10

10

5187

6793

Вахты и нерег. из западных ФО

889

1192

1056

986

953

859

837

905

910

685

697

707

666

691

727

735

906

2,11

324

290

2269

3124

Total

2989

3899

3918

3974

4096

4008

4298

5135

5299

4453

5175

5828

6191

6849

7304

7754

8385

1,8

1157

1072

6702

7821

П-В - П-В

Приволжье

9

46

44

35

34

27

22

26

41

29

47

59

53

123

151

153

178

0,53

186

188

823

945

П-В - С-3

66

86

92

102

121

129

153

235

331

208

213

349

443

518

655

658

693

1,56

64

61

10287

11367

П-В - Цент

672

1085

1084

1278

1541

1712

2085

2493

2735

2487

3309

3756

4110

4618

5302

5812

6332

0,95

61

61

95280

103795

П-В - Южн

98

133

121

135

162

135

133

144

123

101

125

175

128

172

214

305

513

1,57

83

87

3670

5901

П-В - C-K

24

18

17

16

18

12

12

10

7

6

10

13

9

8

5

8

7

1,24

8

10

991

743

Total

870

1368

1358

1565

1875

2016

2405

2908

3237

2831

3704

4352

4742

5438

6327

6936

7723

1,03

402

407

17254

18976

С-3 - С- 3

Северо-Запад

247

346

337

387

467

551

628

664

723

637

808

970

984

1180

1250

1227

1288

0,84

358

387

3427

3328

С-3 -Центр

1023

1201

1309

1695

2055

2021

2227

2741

3227

3195

3820

3965

4215

4748

5368

6120

6268

0,93

82

82

74633

76439

С-3 - Южн

164

185

178

206

223

216

222

267

351

301

378

475

516

690

871

943

1105

1,92

62

52

15216

21245

С-3 - C-K

34

36

41

47

48

38

39

39

39

47

53

86

99

127

147

235

218

2,1

14

20

16774

10887

Total

1469

1768

1865

2335

2792

2826

3117

3711

4340

4180

5059

5496

5814

6744

7636

8525

8878

1,03

516

541

16521

16411

Цент - Цент

Центр

5

59

58

62

87

114

125

168

208

170

235

326

423

448

491

650

673

0,51

158

136

4117

4949

Цент - Южн

1280

1632

1502

1808

2091

2291

2579

3132

3383

3238

4477

4987

5131

5578

6637

7982

9106

1,24

74

68

107862

133908

Цент - C-K

434

577

665

753

802

806

851

1078

1152

1037

1355

1523

1827

2081

2425

2853

3217

1,48

21

30

135855

107238

Total

1718

2268

2225

2622

2980

3211

3555

4378

4744

4445

6067

6835

7381

8108

9553

11485

12996

1,27

253

234

45396

55538

В Южном ФО

Юг

13,7

20,8

18

8,1

18,7

4,3

10,5

46,7

67,5

35,8

56,3

52,8

40,4

73,1

109,7

129,6

99,8

0,31

33

35

3928

2853

Южн - C-K

4,7

14,9

6

7,5

7,9

10,2

7,4

6,3

6,2

4,3

7,5

5,2

4,9

17,8

15,9

12,3

12,4

0,59

32

38

386

327

В /из Крым (Симферополь)

 

135,4

152,5

182,3

263,3

250,6

219

267,2

266,9

225,3

338,1

409,5

519,3

592

2717

5025

5135

1,51

120

123

41872

41744

Total

18,4

171,1

176,5

197,9

289,9

265,1

236,9

320,1

340,7

265,4

401,9

467,5

564,6

682,9

2843

5167

5247

1,45

185

196

27928

26769

На Сев. Кавказе

C-K

0,16

0,8

 

4,44

 

0,22

1,05

1,09

0,64

1,24

1,37

1,13

0,79

5,09

2,67

1,75

3,11

0,34

20

11

88

283

СУММА

 

10479

14874

15322

16874

18868

19181

20862

24346

26255

23924

29455

33020

35773

39686

45955

52198

55936

1,98

4853

4784

10756

11692

Определяются группы авиалиний, по кото­рым выполняются вахтовые и другие нерегу­лярные пассажирские перевозки. Формируются массивы авиалиний в регионе между прочими аэропортами, не связанные с крупными аэропор­тами. По сформированным группам авиалиний прогнозируется объем перевозок на перспективу.

Формирование сетей для самолета исследуемого типа

Для формирования сети для внедрения само­лета конкретного типа с заданными характери­стиками вводятся ограничения: дальность бес­посадочного полета, возможность аэродромов принимать самолеты конкретного типа, мини­мальная частота рейсов для низкопоточных ли­ний и максимальная частота для линий с крупны­ми пассажиропотоками. Ограничения позволяют значительно сократить количество рассматривае­мых направлений и сконцентрировать внимание на существенных пассажиропотоках.

На сформированных авиалиниях рассчитыва­ются объемы перевозок на перспективу, количе­ство рейсов, которое может быть выполнено вне­дряемыми самолетами, налеты часов и потребное количество самолетов.

В табл. 3 приведен пример расчета потребно­сти в региональных самолетах вместимостью 113 кресел.

Расчет доходных ставок по авиалиниям

Для отобранных направлений определяют­ся тарифы и средние доходные ставки в расчете на пассажирокилометр (рис. 2). Показатель необ­ходим для предварительного выделения группы авиалиний, где внедрение самолетов конкретного типа может принести прибыль.

 

Таблица  3

Расчет потребности в региональных самолетах вместимостью 113 кресел

 

Количество линий в 2016 г.

Средние пере­возки пасс/год

Прогноз пассажирских перевозок, тыс.

Потребное кол-во региональных ВС

2016

2020

2025

2030

2035

2040

2016

2020

2025

2030

2035

2040

Связи крупных аэропортов ДВ с ФО

110

3,20

352

38

457

474

542

615

6

7

8

8

10

11

Аэропорты Д-В (центры субъектов), между собой (крупные потоки)

36

16,62

598

644

772

903

1004

1102

7

7

9

10

11

12

ВСЕГО ПО ДАЛЬНЕВОСТОЧНОМУ ФО

146

6,51

951

1030

1229

1377

1547

1717

13

14

17

18

21

23

Аэропорты Сибири (хабы, центры субъектов) между собой

115

6,85

788

799

908

1017

1127

1238

7

7

8

9

10

11

Аэропорты Сибири (хабы, центры субъектов) с круп. аэр. в западном напр.

124

8,10

1005

1021

1103

1069

1189

1318

18

18

19

18

20

22

ВСЕГО ПО СИБИРСКОМУ ФО

239

7,50

1793

1820

011

2086

2316

2556

24

25

27

27

30

33

Аэропорты Урала между собой

119

2,94

350

425

491

542

620

666

4

5

5

6

7

7

Аэропорты Урала с крупными аэропортами в западном напр.

146

6,95

1015

841

1076

1251

1427

1640

15

13

16

18

21

24

ВСЕГО ПО УРАЛЬСКОМУ ФО

265

5,15

1365

1267

1567

1793

2047

2306

19

18

21

24

28

31

Аэропорты Приволжья между собой

68

2,39

162

151

190

229

268

306

1

1

1

1

1

1

Аэропорты Приволжья с крупными АП в соседних (запад.) ФО

99

10,50

1040

1040

1291

1451

1403

1599

12

12

14

16

15

17

ВСЕГО ПО ПРИВОЛЖСКОМУ ФО

167

7,20

1202

1191

1481

1680

1670

1905

13

13

15

17

16

18

Аэропорты Северо-Запада в ФО (крупные)

68

14,12

960

977

1065

1296

1519

1527

12

13

14

17

20

19

Аэропорты Северо-Запада между собой (крупные)

82

9,07

744

700

871

1034

1124

1173

6

5

6

7

8

8

ВСЕГО ПО СЕВЕРО-ЗАПАДНОМУ ФО

150

11,36

1704

1678

1936

2330

2644

2700

18

18

20

24

28

27

Перевозки из центра на ЮГ и С-К, крупные

32

23,07

738

770

806

864

950

950

7

7

8

8

9

9

ВСЕГО ПО ЦЕНТРАЛЬНОМУ ФО

32

23,07

738

770

806

864

950

950

7

7

8

8

9

9

Перевозки в Южном ФО

35

2,75

96

121

154

188

220

252

 

 

1

1

1

1

Перевозки в Симферополь и обратно

115

8,00

921

958

1002

1074

1181

1181

11

12

12

13

14

14

ВСЕГО ПО ЮЖНОМУ ФО

150

6,78

1017

1079

1156

1262

1401

1433

11

12

13

14

15

15

ИТОГО

1149

7,63

8769

8835

10185

11393

12574

13567

106

107

121

132

146

156

 

Таблица 4

Средний уровень доходныьх ставок

Направление

Доходная ставка

Руб./пасс.-км

%, к средней доходной ставке по стране

В пределах Уральского ФО

7,94

163

Из Уральского ФО в Центр, Приволжье, на Северо-Запад, Юг

3,12

64

В Дальневосточном регионе

5,43

111

Из Дальневосточного в Сибирский регион

4,62

95

Из Центрального ФО на Юг, Северный Кавказ и в пределах ФО

3,27

67

В среднем по стране

4,88

100

 

Рис. 2 Доходные ставки

а - Дальневосточный ФО; б - Уральский ФО; в - Центральный ФО

 

Доходные ставки (руб./пасс-км) определяют­ся как наименьшие (до корректировок) тарифы на направлениях, не включающие налоги на до­бавленную стоимость, деленные на дальность. Результаты расчетов доходных ставок по регио­нам приведены на рис. 2.

В пределах Уральского ФО доходная ставка более чем в два раза превышает ставки на на­правлениях за пределы региона - в центральные, северо-западные и южные регионы. В Дальне­восточном ФО доходные ставки на авиалини­ях в пределах округа примерно на 20% выше, чем на направлениях в сибирские аэропорты. Уровень доходных ставок на направлениях из Центрального ФО на Юг на 30-40% ниже среднего уровня по стране.

Наименьшие ставки действуют на направле­ниях, где пассажирские перевозки выполняют крупные российские авиаперевозчики, эксплуа­тирующие экономически эффективные маги­стральные самолеты Airbus 320 и Boeing 737 NG. Высокие доходные ставки наблюдаются на авиалиниях в Уральском федеральном округе, что объясняется эксплуатацией региональных са­молетов ATR-72, себестоимость перевозок на ко­торых выше, чем на магистральных.

Анализ конкуренции по авиалиниям

Мы определили, какие операторы работают по всем рассматриваемым авиалиниям и каково распределение объемов перевозок между ними. Распределение объемов перевозок на регио­нальных дальневосточных линиях по данным за 2016 год показано в табл. 5. Авиакомпании «Аврора», «Сибирь», «Якутия», «Глобус» и «Ира- эро» обеспечивают более 99% объема пассажир­ских перевозок на направлениях в пределах окру­га и на направлениях Дальний Восток - Сибирь.

Распределение объемов на региональных ли­ниях Уральского ФО показано в табл. 6. Авиа­компании «Аэрофлот», «ЮТэйр», «Победа», «Уральские авиалинии», «Сибирь», «АТК Ямал», «Россия», «Глобус» и «Газпром Авиа» обеспе­чивают 94% объема пассажирских перевозок в пределах Уральского округа и на направлениях с Урала в Центр, на Северо-Запад, Юг и Север­ный Кавказ.

В рассмотренных регионах крупными пере­возчиками обслуживаются 94-99% потенциально возможных перевозок пассажиров на региональ­ных линиях.

Оставшиеся 1-6% - это перевозки небольших компаний на тех же направлениях, где рейсы вы­полняют основные операторы, вахтовые рейсы или перевозки транзитных пассажиров операторов из других регионов на рейсах с промежуточными посадками. Например, перевозки компании «Аэ­рофлот» на линиях Красноярск - Хабаровск, Бла­говещенск - Южно-Сахалинск и др. (см. табл. 5).

Запланированы массовые поставки самолетов российского производства. С целью обеспечить объемы работы для них проводятся многофактор­ные расчеты для определения показателей пасса- жировместимости, расхода топлива, стоимости самолетов, себестоимости перевозок и прибыли авиакомпаний, при которых самолеты российско­го производства становятся конкурентоспособ­ными.

 

Таблица 5 Конкуренция на региональным дальневосточным линиях, %, по данным за 2016 год                                                               

Авиалиния

Кол-во компаний

Перевозки пассажиров

Аврора 

Сибирь

Якутия

Глобус

Ир
Аэро

Ангара 

Уральские Ав.линии

Сибирская Легкая Авиация

Крас
Авиа

Аэрофлот

Бурятские авиалинии

Газпром авиа, АТК Ямал, Полярные авиалинии, НордСтар, Грозный Авиа, Икар, Компания МЧС, аЛ­РОСА, Нордавиа, Аэро­лимузин, Хабаровские авиалинии, Амур и др.

Якутск-Красноярск

2

5342

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

0,2

Якутск-Новосибирск

4

97495

 

7

27

65,9

 

 

 

 

 

 

 

0,0

Якутск-Иркутск

8

31476

 

 

51

15,6

3,8

25,9

 

 

 

0,4

1,7

1,3

Якутск-Чита

1

4618

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Якутск-Улан-Удэ

2

5706

 

 

99

 

 

 

 

 

 

 

0,6

 

Хабаровск-Красноярск

4

47371

100

 

 

 

 

 

 

 

0,1

 

 

0,0

Хабаровск-Иркутск

7

66611

92

 

 

 

5,1

0,1

3,0

 

0,0

 

 

0,2

Чита-Хабаровск

2

7655

 

 

70

 

30,3

 

 

 

 

 

 

 

Хабаровск-Улан-Удэ

3

5968

1

 

11

 

88,1

 

 

 

 

 

 

 

Красноярск-Владивосток

10

16054

94

 

 

 

 

3,1

 

 

 

 

 

3,1

Иркутск-Владивосток

6

21655

 

51

 

 

6,0

12,6

30,2

 

 

 

 

0,2

Чита-Владивосток

2

6668

 

 

 

 

23,0

77,0

 

 

 

 

 

 

Новосибирск-Благовещенск

7

26446

 

80

 

1,2

0,9

17,4

 

 

 

 

 

0,4

Иркутск-Благовещенск

5

3824

 

 

 

 

92,8

0,5

 

 

 

 

 

6,6

Магадан-Иркутск

2

7570

 

87

 

 

12,7

 

 

 

 

 

 

 

Хабаровск-Мирный

2

4542

 

 

92

 

 

 

 

 

 

8,3

 

 

Хабаровск-Нерюнгри

3

9974

99

 

1

 

 

0,1

 

 

 

 

 

 

Якутск-Хабаровск

5

30805

 

 

100

 

 

 

 

 

0,0

 

 

0,1

Хабаровск-П-Камчатский

6

93640

88

11

0,3

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

Хабаровск-Владиво сток

12

128825

99

 

0,1

 

0,4

 

 

 

 

 

 

0,7

Хабаровск-Благовещенск

6

9398

97

 

3

 

0,1

0,3

 

 

 

 

 

0,1

Хабаровск-Магадан

5

56562

92

 

5

 

2,1

 

 

 

 

 

 

0,0

Хабаровск-Анадырь

3

10307

 

 

99

 

 

 

 

 

 

 

 

1,4

Южно-Сахалинск-Хабаровск

7

202441

86

11

3

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

Якутск-Владивосток

2

24386

35

 

65

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Якутск-Благовещенск

3

5375

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

0,2

Якутск-Магадан

4

2490

 

 

98

 

0,3

 

 

 

 

 

 

1,9

П-Камчатский-Владивосток

5

113127

72

18

0,5

 

 

 

9,5

 

 

 

 

0,0

Владивосток-Благовещенск

4

11515

41

 

 

 

58,7

 

 

 

 

 

 

0,4

Магадан-Владивосток

3

16848

98

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

Южно-Сахалинск-Владивосток

4

164963

62

38

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,1

П-Камчатский-Магадан

4

1843

 

 

 

 

 

 

 

84,7

 

14,9

 

0,4

Южно-Сахалинск-Благовещенск

3

20203

95

 

 

 

 

 

 

 

5,5

 

 

0,0

Итого

31

1261703

64

12,8

11,4

5,5

2,2

1,7

1,5

0,1

0,1

0,06

0,0

0,2

от суммы

 

 

64

77

88

94

96

98

99

99,6

99,7

99,7

99,8

100,0

 

Таблица 6 Конкуренция на региональных линиях Уральского региона, %, по данным за 2016 год

Авиалиния

Кол-во ком­паний

Перевозки пассажиров

Аэрофлот

ЮТэйр

Победа

Уральские авиалинии

Сибирь

АТК
Ямал

россия

Глобус

Газпромавиа

РусЛайн

Газпромавиа, РусЛайн, Ред Вингс, АИ ФЛАИ, Икар, Северный Ветер, Саравиа, КрасАвиа, Норд- Стар, Комиавиатранс, Ижавиа, Нордавиа и др.

Нижневартовск Тюмень

4

11652

 

94,8

 

 

 

0,3

 

 

 

 

4,9

Сургут Тюмень

6

56809

 

97,1

 

 

 

0,4

 

 

 

0,1

2,5

Ханты-Мансийск Тюмень

8

22906

 

95,5

 

 

 

0,0

 

 

0,1

0,1

4,3

Надым Тюмень

4

26911

 

 

 

 

 

95,4

 

 

3,2

1,3

0,1

Новый Уренгой Тюмень

6

101300

 

19,7

 

 

 

69,9

 

 

10,3

0,0

0,0

Салехард Тюмень

3

123999

 

 

 

 

19,0

81,0

 

 

 

 

0,0

Тюмень Ямбург

1

10499

 

 

 

 

 

 

 

 

100,0

 

 

Екатеринбург Сургут

4

31548

 

99,7

 

 

 

 

 

 

0,0

 

0,3

Екатеринбург Новый Уренгой

5

15399

 

 

 

 

 

13,3

 

 

15,9

70,4

0,5

Екатеринбург Салехард

4

13409

 

 

 

 

 

99,8

 

 

 

 

0,2

Новый Уренгой Салехард

2

13014

 

 

 

 

 

99,4

 

 

0,6

 

 

Нижневартовск Ханты-Мансийск

5

11084

 

84,4

 

 

 

0,9

 

 

 

 

14,6

Москва Тюмень

19

713839

34,7

28,2

17,9

 

13,8

5,0

 

0,3

0,1

0,0

0,1

Санкт-Петербург Тюмень

4

89397

 

 

0,2

 

 

10,4

89,4

 

0,0

 

 

Уфа Тюмень

4

14853

 

 

 

 

 

7,9

 

 

26,8

65,3

0,1

Самара Тюмень

3

9056

 

 

 

 

 

6,1

 

 

 

93,9

0,0

Анапа Тюмень

3

17846

 

54,1

 

 

 

43,0

 

 

2,9

 

 

Краснодар Тюмень

4

12285

 

40,3

 

 

 

0,4

 

 

 

59,2

0,0

Сочи Тюмень

6

48582

 

30,0

11,8

 

 

23,8

3,6

 

 

0,1

30,7

Москва Нижневартовск

11

345402

51,4

0,1

10,8

1,6

31,2

0,5

 

4,1

 

 

0,3

Москва Советский [ТЮМ]

4

10974

 

 

 

 

 

91,2

 

 

8,7

 

0,1

Москва Сургут

9

560394

30,7

46,3

22,9

 

 

 

 

 

0,0

 

0,1

Москва Ханты-Мансийск

9

96786

 

84,3

 

 

 

15,2

0,0

 

0,4

 

0,1

Санкт-Петербург Сургут

5

129506

 

45,8

 

 

 

0,0

54,2

 

0,0

 

0,0

Уфа Нижневартовск

6

63423

 

 

 

58,7

 

18,4

 

 

 

 

22,8

Уфа Сургут

7

90862

 

75,4

 

10,4

0,2

5,1

 

 

 

 

8,8

Анапа Нижневартовск

3

10666

 

57,2

 

 

 

42,6

 

 

 

 

0,2

Анапа Сургут

2

16909

 

90,0

 

 

 

 

 

 

10,0

 

 

Сочи Нижневартовск

2

11181

 

62,2

 

 

 

 

 

 

 

 

37,8

Сочи Сургут

4

23989

 

66,4

 

3,8

 

 

 

 

 

 

29,8

Сургут Минеральные Воды

1

7957

 

100,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва Надым

7

72385

0,2

 

 

 

23,9

58,1

 

 

17,7

0,1

0,1

Москва Новый Уренгой

13

466679

21,7

9,1

 

 

9,1

18,2

 

36,2

5,0

 

0,7

Москва Ноябрьск

5

95312

 

62,5

 

4,0

 

33,4

 

 

0,1

 

0,0

Москва Салехард

11

98441

 

 

 

 

24,2

75,4

 

 

0,3

0,0

0,0

Ямбург Москва

2

16586

 

 

 

 

 

 

 

 

100,0

 

0,0

Москва Ямбург

1

16295

 

 

 

 

 

 

 

 

100,0

 

 

Уфа Новый Уренгой

7

63679

 

19,3

 

 

 

51,4

 

 

13,3

 

16,0

Екатеринбург Москва

26

1696791

38,2

0,0

19,8

24,0

15,1

0,0

 

1,1

0,2

0,0

1,6

Санкт-Петербург Екатеринбург

9

290527

 

 

29,7

32,8

 

2,3

35,2

 

0,0

0,0

0,0

Сыктывкар Екатеринбург

3

10135

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100,0

Екатеринбург Уфа

11

16185

 

0,8

 

1,0

 

 

 

 

1,0

96,6

0,6

Самара Екатеринбург

12

36636

 

43,9

 

0,3

 

0,2

 

 

0,1

54,3

1,2

Екатеринбург Казань

8

12059

1,2

 

 

1,0

 

0,3

 

 

 

94,8

2,7

Анапа Екатеринбург

12

70870

 

 

16,3

50,5

 

1,2

16,0

 

 

 

16,0

Геленджик Екатеринбург

3

16737

 

0,0

 

94,9

 

 

 

 

 

5,0

 

Краснодар Екатеринбург

7

32736

 

 

 

45,9

 

 

37,7

 

0,4

 

16,0

Сочи Екатеринбург

16

251321

 

 

13,7

33,5

 

0,2

11,7

 

 

0,0

40,8

Ростов-на-Дону Екатеринбург

6

17664

 

 

 

0,3

 

 

 

 

 

44,5

55,2

Екатеринбург Минеральные Воды

3

19954

 

 

 

99,8

 

 

 

 

 

 

0,2

Магнитогорск Москва

11

116398

47,6

51,6

 

0,3

 

0,3

 

 

 

 

0,2

Москва Челябинск

23

889016

40,3

1,1

10,2

14,9

30,6

0,0

 

 

0,0

0,1

2,8

Санкт-Петербург Челябинск

5

88252

 

 

 

1,6

 

 

98,4

 

0,0

 

0,0

Сочи Челябинск

9

45116

 

 

24,5

 

 

 

2,0

 

 

 

73,5

Когалым Москва

2

10413

1,5

98,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Махачкала Сургут

2

29230

 

17,6

82,4

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва Курган

5

61133

 

99,9

 

 

 

 

 

 

 

 

0,1

Итого

49

7369385

24

16

12

12

11

8

5

3

2

1

5,6

от суммы

 

 

24

40

52

64

75

83

89

92

93

94

100

Заключение

  • В результате работы определены: объемы пере­возок, факт и прогноз, сводные характеристики выбранных линий, перечни линий для дальней­шего анализа эффективности и конкурентоспо­собности внедряемого самолета.
  • Представлена методология исследования пассажирских перевозок по направлени­ям ВВЛ с целью выделить группы линий для внедрения региональных самолетов с из­вестными технико-экономическими характе­ристиками.
  • Принята концепция, учитывающая связность крупных региональных аэропортов между собой в пределах федерального округа, а так­же с крупными аэропортами в соседних фе­деральных округах.
  • Средняя доходная ставка на рассмотренных региональных линиях - 4,88 руб./пасс-км. Доходные ставки на региональных линиях в пределах федеральных округов выше сред­него уровня в 1,2-2,0 раза. На линиях в Центр, на Юг, где рейсы выполняют несколько круп­ных перевозчиков, тарифы составляют не бо­лее 2,0-2,5 руб./пасс-км.
  • В изученной группе линий 90-95% пасса­жирских перевозок выполняются крупными российскими перевозчиками, эксплуатирую­щими экономически эффективные Airbus-320 и Boeing-737NG, себестоимость перевозок которыми значительно ниже себестоимости перевозок региональными самолетами.
  • Для внедрения региональных самолетов российского производства следует провести оценку эффективности самолетов с целью установить технико-экономические показа­тели (в том числе цену владения и затраты на поддержание летной годности), при кото­рых самолеты российского производства бу­дут прибыльными в эксплуатации.

Об авторе

А. Б. Манвелидзе
ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН»
Россия

Кандидат экон. наук, доцент кафедры «Финансовый менеджмент» ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН». Область интересов: экономика транспорта.



Список литературы

1. Перевозки пассажиров (2017) // Федеральное агентство воздушного транспорта.URL: http://www.favt.ru / dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov.

2. Система формирования тарифной информации в режиме онлайн (TAR-LINE) (2017) // Транспортно-клиринговая палата. URL: http://cstweb2.tch.ru.

3. Статистика для авиакомпаний – участников СВВТ ( [б.г.]) // Транспортно-клиринговая палата. URL: https://www.tch.ru / ru-ru / Stc-and-statistics / Statistics / Pages / Statistics-for-airlines.aspx.

4. Фридлянд А. А. Кузьмин А. В. (2017) Анализ тенденций и мониторинг ценовой политики авиакомпаний на внутренних воздушных линиях РФ // Aviation Explorer. URL: https://www.aex.ru / docs / 2 / 2017 / 4 / 17 / 2596 / .

5. Allroggen F., Wittman M. D., Malina R. (2015) How air transport connects the world: a new metric of air connectivity and its evolution between 1990 and 2012 // Transportation Research Part E 80. P. 184–201. URL: https://doi.org / 10.1016 / j.tre.2015.06.001.

6. Bonnefoy P. A. Hansman R. J. (2007) Scalability and evolutionary dynamics of air transportation networks in the United States // International Center for Air Transportation, Department of Aeronautics & Astronautics / Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA. P. 2–9. URL: http://hdl.handle.net / 1721.1 / 39092.

7. Bonnefoy P. A., Hansman R. J. (2005). Emergence of secondary airports and dynamics of regional airport systems in the United States // International Center for Air Transportation, Department of Aeronautics & Astronautics / Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.P. 8–102. URL: http://hdl.handle.net / 1721.1 / 34908

8. Brathen S., Eriksen K. S. (2016) Regional aviation and the PSO system – Level of Service and social efficiency // Journal of Air Transport Management. P. 1–9. URL: https://doi.org / 10.1016 / j.jairtraman.2016.10.002.

9. Burghouwt G., Redondi R. (2013) Connectivity in Air Transport Networks: An Assessment of Models and Applications // Journal of Transport Economics and Policy. Vol. 47, N 1. P. 35–53.

10. Global airport connectivity monitor (2000) / International Air Transport Association, Hague Consulting Group. Middlesex, U. K.: IATA Aviation Information and Research Department. 96 р.


Для цитирования:


Манвелидзе А.Б. Алгоритм формирования сети авиалиний. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2017;(6):22-29. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-6-22-29

For citation:


Manvelidze A.B. Air lines network modelling algorithm. Strategic decisions and risk management. 2017;(6):22-29. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-6-22-29

Просмотров: 113


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)