CC BY
102
Уральский государственный экономический университет
620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 Контактный телефон: (912) 226-58-34 e-mail: [email protected]
ЯРОШЕВИЧ Наталья Юрьевна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики предприятий
ОРЛОВА Татьяна Степановна
Доктор философских наук, профессор кафедры экономики предприятий
Уральский государственный экономический университет
620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 Контактный телефон: (919) 378-75-44 e-mail: [email protected]
Методологические подходы к формированию аэропортов-хабов на территории страны
Ключевые слова: авиаперевозки; авиатранспортные услуги; аэропорты-хабы (узловые аэропорты); перевозочный процесс; координация передвижения; пассажиропоток; затраты; модели выбора аэропорта-хаба.
Рассматриваются методологические подходы к формированию аэропортов-хабов на территории страны. На основе проведенного эмпирического анализа существующих подходов к определению хаба выявлены его основные черты и характеристики; представлены математические модели выбора аэропорта-хаба.
В современных условиях полноценная интеграция страны в международную транспортную систему невозможна без развития национальной отрасли авиаперевозок. При этом качество, разнообразие и стоимость авиатранспортных услуг напрямую зависят от развития авиаинфраструктуры, ключевым элементом которой выступают аэропорты. По мнению ряда ведущих ученых, современные аэропорты являются факторами экономического роста региона [1].
В ближайшие годы аэропортовую сеть России ждут серьезные изменения. По планам Минтранса, в результате ее реформирования пассажир из любого уголка страны сможет улететь в любую точку мира, совершив удобную и быструю пересадку в одном из крупных узловых аэропортов. Как правильно выбрать и определить эти аэропорты-2 хабы на территории страны?
^ Аэропорт, как комплекс сооружений, предназначенных для обслуживания воз-^ душных судов, служит одновременно и отправной точкой, и завершающим звеном и авиатранспортного процесса, а в ряде случаев - и перевалочным пунктом (когда речь (1 идет о транзите). Аэропорт является местом концентрации и координации действий . основных поставщиков авиатранспортных услуг - авиаперевозчиков, авиатранспор-^ тных предприятий и аэронавигационных служб, что определяет значение аэропор-§ тов для эффективной организации транспортного обслуживания. Выступая в качес-| тве оператора перевозочного процесса, аэропорт предоставляет совокупность услуг 1° участникам различных уровней транспортной системы [2]. С одной стороны, это услу-© ги авиакомпаниям - техническое обслуживание, заправка топливом, стоянка, метео-
3 (53) 2014
рологические услуги и т. д.; с другой стороны, пассажирам - залы ожидания, магазины, рестораны, камеры хранения и др. А также услуги, отвечающие интересам государства в целом: таможенный контроль, обеспечение безопасности полетов, анализ пассажиропотока и пр.
Для авиакомпаний, как ключевых участников перевозочного процесса, большое значение при формировании себестоимости рейса имеют расходы на обслуживание в аэропорту. Стремясь минимизировать издержки и снизить стоимость авиаперелета, перевозчики заинтересованы в том, чтобы воздушные суда находились в воздухе как можно дольше для получения максимально возможного коэффициента загрузки и лучшей координации передвижения воздушных судов, налета экипажей и графиков технического обслуживания [3]. Для достижения этой цели многие авиакомпании заинтересованы в сотрудничестве с аэропортами, работающими по системе авиасообщения «ступица и спицы», которая позволяет сконцентрировать пассажиропотоки из разных пунктов отправления в узловых аэропортах (хабах) для их дальнейшего перераспределения в разные пункты назначения. Так, дерегулирование авиаперевозок в США в 1978 г. повлекло за собой изменения в мировой авиационной отрасли: операторские сети постепенно переходят от линейной структуры к системе «ступица и спицы», позволяющей авиаперевозчикам существенно сократить расходы [4].
Понятие «хаб» обычно употребляется в связи с авиаперевозками, почтовыми службами и телекоммуникационными системами. В специализированной отраслевой литературе наиболее часто встречается понятие хаба как накопительного пункта, который используется для целей концентрации авиатранспортного потока [4]. Такая концентрация потока позволяет уменьшить операционные расходы за счет эффекта масштаба, несмотря на увеличение дальности перелета [5].
Зарубежные исследователи к понятию «хаб» относят узловой, достаточно крупный транзитный и пересадочный аэропорт, обладающий выгодным экономико-географическим положением на пересечении транспортных маршрутов [6]. Таким образом, хабы выступают как распределительные центры, используемые для того, чтобы пассажирские потоки, стекаясь в одну точку и перегруппировываясь там, расходились дальше по множеству направлений. При построении таких распределительных схем учитывается географическая направленность и мощность потоков. Главная цель создания хабов - это концентрация пассажиропотоков в узле, которая позволяет повысить рентабельность перевозок, увеличить количество направлений и частоту рейсов в конечные точки назначения, куда магистральному перевозчику летать невыгодно.
В мировой практике существует два способа классификации хабов:
1) на уровне аэропортов (классификационный признак - является ли аэропорт независимым центром в системе воздушного транспорта);
2) на уровне авиакомпаний (классификационный признак - роль аэропорта в конкретной операторской сети).
При анализе процесса формирования хаба его определение приобретает особую важность. Однако, несмотря на огромную значимость хабов для организации эффективных авиаперевозок, специалисты так и не пришли к единому мнению относительно их точного определения. Тем не менее возможно сформулировать ряд общих черт, характерных для хаба.
Во-первых, концентрация авиатрафика в определенном времени и пространстве означает, что авиакомпания организует свои транспортные операции таким образом, что пассажиропоток из множества различных пунктов отправления может быть перераспределен в несколько различных пунктов назначения.
Во-вторых, ключевым понятием, обычно связанным с хабами, является их центральное расположение в системе «ступица и спицы» относительно других аэропортов, входящих в сеть. Например, ряд исследователей описывают выгоды, которые имеют
Сингапур и Дубаи, благодаря их центрированному расположению, для развития сети хабов и совершенствования авиаперевозок не только грузов, но и туристов [7].
В-третьих, сеть, состоящая из узловых аэропортов и радиальных маршрутов, должна содержать ограниченное число хабов. Исследователи сходятся во мнении, что узловых аэропортов в системе может быть один или несколько, но точное количество, необходимое для эффективного функционирования сети, пока не определено [3].
Подавляющее число исследований посвящено определению хаба исходя из количества авиакомпаний, использующих аэропорт как площадку для обслуживания. В этом случае расчеты оптимального числа узловых аэропортов в сети основываются на стандартных экономических единицах измерения концентрации, таких как энтропия, коэффициент вариации, индекс Джини.
Кроме того, Федеральное авиационное агентство США (ФАА) применяет достаточно простую методику для расчета и идентификации числа хабов в сети аэропортов. Этот метод широко используется в современных исследованиях - аэропорты классифицируются согласно их доле в общем количестве перевезенных пассажиров, которое рассчитывается следующим образом: малые хабы - 0,05-0,25%; средние хабы -0,25-1,00%; крупные хабы - более 1,00%.
Существующие подходы к определению хабов можно объединить в соответствии с признаками, лежащими в основе их классификации (см. таблицу) [8; 9].
Классификация подходов к определению аэропорта-хаба
Признак Вид хаба Характеристика Пример (аэропорт / базовый перевозчик)
Маршрутная схема Хинтерланд (узловой аэропорт внутри страны) Обеспечивает стыковки ближнемагистральных рейсов с дальнемагистральными Чикаго (Американ Эйрлайнз); Даллас (Американ Эйрлайнз)
Система «песочные часы» Обеспечивает стыковки рейсов в одном направлении при перелете из одного региона в другой (с севера на юг, с запада на восток) Вена (Австрийские авиалинии); Хельсинки (Финн Эйр); Мадрид (Иберия)
Интегрированный хаб Обеспечивает стыковки между авиа и другими видами транспорта (например, железнодорожным) Лондон-Хитроу (Бритиш Эйрвэйз)
Позиция на локальном рынке Сильная Относительно большое число пассажиров Лондон-Хитроу (Бритиш Эйрвэйз)
Слабая Относительно небольшое число пассажиров Амстердам (КЛМ); Рейкьявик (Айслэнд Эйр)
Значимость для авиаперевозчика Первостепенная Имеет первостепенное значение для авиаперевозчика. Как правило, обеспечивает трансконтинентальные стыковки Чикаго (Американ Эйр-лайнз); Даллас (Американ Эйр-лайнз); Мюнхен (Люфтганза); Франкфурт (Люфтганза); Лондон-Хитроу (Бритиш Эйрвэйз)
Второстепенная Имеет второстепенное значение для авиаперевозчика. Как правило, обеспечивает трансконтинентальные стыковки
Помимо показателей пассажирооборота, главным признаком хаба как транзитного аэропорта является минимальное время, которое тратит пассажир на сложном маршруте, при максимуме удобств (например, отсутствие необходимости получать багаж при пересадках). Кроме того, существует ряд критериев, определяющих готовность аэропорта выполнять функции хаба [9]:
1) геополитическое положение аэропорта в стране, регионе (столица, центр экономического региона);
2) развитость аэропортовой инфраструктуры (летное поле, пассажирский и грузовой терминал, пропускная способность терминалов, транспортные связи) и возможность дальнейшего развития аэропорта и аэродромного комплекса. Как правило, узловые аэропорты имеют две и более независимых взлетно-посадочных полосы, что позволяет эффективнее использовать возможности по увеличению пассажиропотока;
3) способность организовать оптимальное количество стыковок. Задача хаба заключается в концентрации входящих авиатранспортных потоков и перераспределении их на исходящие направления путем организации так называемых «стыковочных волн»;
4) уровень обслуживания пассажиров и грузов в аэропорту (способность обеспечить время пересадки в соответствии с требованиями перевозчика и общемировой практикой путем организации стыковочных волн и четкое выполнение расписания). В мировой практике время, необходимое для транзитной пересадки в аэропорту, составляет 30-60 мин, а при выполнении таможенных процедур - до 2-3 ч;
5) наличие хабообразующей авиакомпании или альянса авиакомпаний. В большинстве случаев с хабом тесно связана одна основная компания (базовый перевозчик), доминирующая в данном аэропорту по показателю доли перевезенных пассажиров в общем пассажирообороте или количеству стыковочных рейсов данной компании в аэропорту (Hub index). Типичным примером аэропорта с единственной доминирующей компанией в мировой практике является London Heathrow Airport (доля основного перевозчика - British Airways - составляет порядка 40%, при этом аэропорт обслуживает 83 авиакомпании).
Обозначенные критерии создания узловых аэропортов, а также современные условия на рынке авиаперевозок России допускают существование небольшого количества реально функционирующих хабов. На сегодняшний день в России пока нет специализированных трансфертных хабов, позволяющих одновременно обрабатывать и грузо-, и пассажиропотоки со степенью эффективности, отвечающей мировым стандартам [10]. В частности, только московские аэропорты теряют более 600 млн дол. ежегодно из-за того, что большинство трансферных пассажиров пролетают без посадки в российской столице [11; 12]. Таким образом, развитие авиахабов на базе крупных региональных аэропортов является стратегической задачей для нашей страны.
Основная методологическая проблема - экономическое обоснование выбора аэро-порта-хаба.
В современной методологии математического моделирования для решения поставленной задачи можно использовать три метода многокритериального выбора (MCDM): метод взвешенных сумм SAW (Simple Additive Weighting); метод «идеальной точки» TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution) и метод анализа иерархий AHP (Analytic Hierarchy Process). Каждый из методов отражает различные подходы к решению проблемы определения аэропорта-хаба путем выбора наилучшего варианта из предварительно отобранных альтернатив.
Все три метода требуют предварительного отбора некоторого количества альтернативных вариантов и использования критериев эффективности, отличных друг от друга и поддающихся количественному определению. Например, критериями для принятия решения могут выступать затраты и выигрыш. После всевозможных перекрестных сравнений различных вариантов с учетом данного набора критериев эффективности выводится баланс преимуществ и недостатков, который используется для ранжирования альтернатив [13].
SAW-метод считается наиболее простым и удобным. Он часто используется с целью получения исходных данных для их сравнительной оценки.
ТОР818-метод предлагает особый, логичный и структурированный подход к решению поставленной проблемы. Однако он значительно сложнее в использовании.
АНР-метод предполагает некоторую свободу выбора при определении отдельных критериев в соответствии со своей особой шкалой измерения.
8АШ-метод заключается в том, чтобы количественно измерить значимость критериев по каждому альтернативному варианту, построив на этой основе матрицу решений А, из которой получают нормализованную матрицу решений Я, определяющую значимость (вес) каждого критерия, из которой, в свою очередь, выводится обобщенная оценка каждой представленной альтернативы. Затем в качестве наилучшего выбирается вариант с наиболее высокой оценкой. Аналитическое представление 8АШ-ме-тода для N альтернативных вариантов и М критериев выглядит следующим образом:
М
Б, = V w.r.., 1 = 1, 2, ..., N,
1 ^ ] I]1 ]=1
где Б. - общая оценка 1-го альтернативного варианта; w. - значение (вес) ]-го критерия; г.. - нормализованный рейтинг 1-го альтернативного варианта по ]-му критерию.
Г] = ^ (для критерия «выигрыш» из матрицы Я);
г. = 4 л г М (для критерия «затраты» из матрицы Я),
где х.. - элемент матрицы А, представляющий собой исходное значение ]-го критерия для -го альтернативного варианта.
ТОР818-метод заключается в следующем: на первом этапе составляется матрица принятия решений А со значениями критериев, а затем на основе матрицы А строится нормализованная матрица Я.
Составляющие матрицы Я рассчитываются по формуле
ги =
X 2
=1
где х . - значение .-го критерия для -го альтернативного варианта и одновременно элемент матрицы принятия решений А.
Взвешенная нормализованная матрица принятия решений получена из нормализованной матрицы Я, в которой весовые категории критериев определяются следующим образом:
у Ь ]=кг ].
На следующем этапе определяются идеальная точка А+ (гипотетически наилучший вариант) и отрицательно-идеальная точка А- (гипотетически худший вариант из рассматриваемых альтернатив):
А+ = {(тах. V. | ] е ¡1 )(тт. V. | ] е ¡2) |1 = 1, 2, ..., N1 = {у+, у2+ , ..., у+, ..., уМ};
А~= {(тп 11 ] е ¡1)(тах 1 ] е ¡2)11 =1 2, ..., N} = {у-, , ..., , ..., ум },
где ¡1 привязан к критерию выигрыша (прибыли), а ¡2 обозначает критерий проигрыша (издержек).
Таким образом, евклидово расстояние от каждого альтернативного варианта до идеальной и отрицательно-идеальной точек рассчитывается следующим образом:
8+ =
М
X V - ^ )
.1=1
; 5,- =
М 2
Х(уч -V- ) .1=1
, , = 1, 2, ..., N.
Относительная приближенность каждого альтернативного варианта к идеальной точке рассчитывается так:
5-
С.+ =1
'( + )
, , = 1, 2, ..., N.
Наконец, альтернативный вариант с наиболее высоким значением С+ выбирается как лучший (наиболее предпочтительный) [14].
АНР-метод состоит из трех этапов: декомпозиции проблемы на составные элементы; сравнительной оценки; синтеза приоритетных вариантов [15; 16].
Декомпозиция проблемы необходима для составления иерархической схемы, в которой общая цель соотносится с альтернативными вариантами принятия решений.
Сравнительная оценка включает в себя построение парных матриц и их сравнение на двух уровнях: 1) на уровне, где все альтернативные варианты сравниваются в соотнесении с каждым критерием; 2) на уровне, где критерии соотносятся с конечной целью исследования.
Для осуществления сравнительной оценки необходимо выполнить ряд дополнительных действий.
На уровне 1 формируется сравнительная парная матрица с квадратичной формой где N соответствует числу альтернативных вариантов. Количество матриц типа А равно количеству критериев М. Элемент матрицы А - а.. - может иметь любое значение из исходной АНР-шкалы измерения и содержать целые числа от 1 до 9. Конкретное число, обычно выбираемое с помощью метода принятия решений, используется для того, чтобы выразить относительную значимость определенного критерия при сравнении различных альтернатив. При этом всегда должно выполняться следующее условие:
а.. = 1/а.., если , Ф 1, в ином случае а.. = 1.
Ч 1' у 1 ч
Затем получаем нормализованную матрицу А путем деления каждого элемента
из колонки , матрицы А на сумму всех элементов в той же колонке следующим образом:
, , = 1, 2, ...., N.
Далее строим матрицу весов W. Например, вес ж для ,'-го ряда матрицы W находится как среднее от элементов в ряду , матрицы А :
ж =
N
N X г,
1=1
, , = 1, 2, ..., N.
Аналогичные действия производим на уровне 2 с матрицей критериев С, размер которой соответствует количеству критериев.
На уровне 1 правильность последовательности сравнений для принятия решения проверяется составлением матрицы В = Ажг и поиском значения Р:
* =(1/ N ) ,
где Ь. - ,-й элемент матрицы В; - ,-й элемент матрицы жг
а
=1
Затем рассчитываем «индекс надежности» CI (Consistency Index): CI = (P - N) / (N - 1) и сравниваем его со «случайным индексом» RI (Random Index). Значение «случайного индекса» RI для данного числа N находим с помощью AHP-метода.
На уровне 2 для аналогичных расчетов вместо матрицы A используется матрица С.
Если выполняется условие CI/RI < 0,10, синтез приоритетных вариантов производится путем получения общей оценки для каждого альтернативного варианта S:
M
S. = У wv.., 1 = 1, 2, ..., N,
1 j у1
.=1
где v.. - элемент приоритетного направления 1-го альтернативного варианта с j-м критерием.
Наконец, альтернативный вариант с наивысшей итоговой оценкой выбирается как наиболее предпочтительный. В ином случае, если требуемое условие не выполняется, процесс составления парных сравнительных матриц повторяется.
Значимость (вес) критериев определяется с помощью различных методов. Чаще всего применяются аналитический, эмпирический или метод моделирования.
Таким образом, при определении соответствующих критериев и их весов использование указанных математических моделей может стать эффективным инструментом для принятия решений по выбору новых аэропортов-хабов на территории нашей страны.
Источники
1. Tatarkin А. I., Kotlyarova S. N. Regional development institutions as economic growth factors // Economy of region. 2013. No. 3.
2. Орлова Т. С., Ярошевич Н. Ю. Тенденции развития инфраструктурных отраслей (на примере мировой аэропортовой отрасли) // Управленец. 2013. № 1 (41).
3. Debunking some common myths about airport hubs / K. Button, S. Lall, R. Stough, M. Trice // Journal of Air Transport Management. 2002. No. 8.
4. Levine M. Airline Competition in Deregulated Markets: tteory, Firm Strategy and Public Policy // Yale Journal of Regulations. 1987. No. 8.
5. Ssamula B. Strategies to Design a Cost-Effective Hub Network for Sparse Air Travel Demand in Africa : PhD thesis. South Africa : University of Pretoria, 2008.
6. Campbell J. F. Hub Location and the P-Hub Median Problem // Operations Research. 1996. Vol. 44.
7. From hub to tourist destination. An explorative study of Singapore and Dubai's aviation-based transformation / G. Lohmann, S. Albers, B. Koch, K. Pavlovich // Journal of Air Transport Management. 2009. No. 15.
8. Schnell M. C. A., Huschelrath K. Existing and New Evidence on the Effects of Airline Hubs // International Journal of Transport Economics. 2004. Vol. XXXI. No. 1.
9. Givoni M., Banister D. Airline and Railway Integration // Transport Policy. 2006. No. 13.
10. Котин В. К вопросу о необходимости и возможности создания аэропорта-хаба в Московском авиационном узле // Авиапорт. 2005. 28 февр.
11. Шадрина Т. Шереметьево принимает // Рос. газ. 2010. 21 дек.
12. Сидоров М. Игра на вылет // Профиль. 2004. № 26.
13. Multi-Attribute Decision Making: A Simulation Comparison of Selected Methods / S. H. Zanakis, A. Solomon, N. Wishart, S. Dublish // European Journal of Operational Research. 1998. Vol. 107.
14. Hwang L. C., Yoon K. Multi Attribute Decision-Making: A Methods and Applications, Lecture Series in Economics and Mathematical Systems. Berlin : Springer-Verlag, 1981.
15. Saaty T. L. tte Analytic Hierarchy Process: Planning Setting Priorities. N. Y. : McGraw Hill Text, 1980.
16. Winston W. L. Operational Research: Application and Algorithms. Belmont, Ca : International ttompson Publishing, 1994.
