CC BY
26
А. Б. МАНВЕЛИДЗЕ Кандидат экон. наук, доцент кафедры «Финансовый менеджмент» ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН». Область интересов: экономика транспорта.
E-mail:
УДК 621.396.98.004.1
ассмотрен 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.
пассажирские перевозки, аэропорт, маршрут, связность сети, федеральный округа, региональный самолет, тариф, перевозчик, конкуренция, конкурентоспособность самолетов.
Алгоритм
формирования
сети авиалиний
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-пространственное 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 пере-
возки, 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.
Рис. 1. Рост пассажирских перевозок по внутренним воздушным линиям
эффективное /Антикризисное " гправление
и
Последовательность исследований по регионам
Таблица 1
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
Детальная обработка авиалиний, объединенных в сеть по географическим показателям, проводится с учетом связей (табл. 2).
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;
Структура пассажирских перевозок по внутренним авиалиниям. Связи между регионами РФ
Таблица 2
Перевозки пассажиров Средняя даль- Кол-во линий Средние перевозки на линии
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ность 2015 2016 2015 2016
Д-в Д-в 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 ё 11 13 10 12 13 17 14 20 9 4 9 7 4 1 1 3 1 5,51 22 14 138 50
Д-В-С-3 о 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 - С-К ег 11 7 8 6 7 5 4 4 3 2 1 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 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 й 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 Ь' Ю 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 О 135 202 219 236 276 286 288 294 249 164 197 248 258 267 260 326 406 3,72 61 51 5350 7969
Сиб-С-К 26 23 25 24 25 23 31 24 15 1 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 72 7 7 2,92 1120 1123 6287 6480
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 R 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-С-К 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 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 I) 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 N В 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 оа К 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 - С-К с 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- 3 247 346 337 387 467 551 628 664 723 637 808 970 984 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 о 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-С-К и О 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 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 а % 1280 1632 1502 1808 2091 2291 2579 3132 3383 3238 4477 4987 5131 5578 6637 7982 9106 1,24 74 68 107862 133908
Цент-С-К Я" 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 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-С-К 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) Й 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 С-К 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
• авиалинии между отобранными крупными аэропортами и прочими аэропортами в регионе.
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 ли-
ний 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
Оффективное /Антикризисное " гправление
Расчет потребности в региональным самолетах вместимостью 113 кресел
Таблица 3
и о 0 — | ч щ о а и ^ ^ Прогноз пассажирских перевозок, тыс. Потребное кол-во региональных ВС
¡Г О 5 « 5 я '$ я Л 5 ч Я и ^ 1 о, « и § 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
I
25
Наука
Рис. 2 Доходные ставки
12,0
10,0 • • ♦ Доходные ставки на линиях из дальневосточных в сибирские аэропорты • Доходные ставки на линиях в Дальневосточном регионе
8,0 S • ♦ ♦ ♦
1 •
4,0 2,0 • • ♦ ♦ • * ♦ ♦ » • ♦
0 500 1000 1500 2000 2500 Дальность перевозок, км 3000 3500 4000 4500
♦ Доходные ставки на линиях в пределах Уральского ФО
и в Центральном ФО
• Доходные ставки из Центрального ФО н направлениях на Юг и Сев. Кавказ
-*Ъ.....
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600
а - Дальневосточный ФО; б - Уральский ФО; в - Центральный ФО
Средний уровень доходных ставок
Таблица 4
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
26
I
авиалинии, 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.
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
а
18
14
10
б
3.0
500
1 000
3 000
3 500
25.0
20.0
15.0
в
10.0
5.0
0.0
1800
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.
Оффективное /Антикризисное " травление
И
Конкуренция на региональных дальневосточных линиях, %, по данным за 2016 год
Таблица 5
Авиалиния Кол-во компаний Перевозки пассажиров Аврора Сибирь Якутия Глобус ИрАэро Ангара Уральские Ав.линии Сибирская Легкая Авиация КрасАвиа Аэрофлот Бурятские авиалинии Газпром авиа, АТК Ямал, Полярные авиалинии, НордСтар, Грозный Авиа, Икар, Компания МЧС, АЛ-РОСА, 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-Владивосток 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
Наука
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 ФЛАЙ, 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 АиЪш-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.
Оффективное /Антикризисное " гправление
список
1. Перевозки пассажиров (2017) // Федеральное агентство воздушного TpaHcnopra.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://hdLhandle.net/172U/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/172U/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.
I
29
