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.

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).

Анализ пассажиропотоков в регионах По данным статистики отбираются:

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.

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.

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.

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.

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.