基于Logit模型的航班延误后乘客行为选择研究

陈玉宝，郭振昌，曾 刚，刘素利

（中国民航大学经济与管理学院，天津300300）

基于Logit模型的航班延误后乘客行为选择研究

陈玉宝，郭振昌，曾 刚，刘素利

（中国民航大学经济与管理学院，天津300300）

目前中国航班延误现象较为普遍，航班延误后乘客行为和心理研究是航班延误现象研究的重要组成部分。现有研究相对较少，对于航班延误后乘客行为选择的研究尚未出现。为了研究乘客在航班延误后行为选择的影响因素，采用调查法，并结合Logit模型，发现自费与否、出行人数、对航空公司品牌看重程度和航班延误告知与否4个因素对于航班延误后乘客行为选择的影响最为显著。同时，结合分析结果，为航空公司制定经营战略提供参考。

航班延误；行为选择；Logit模型

随着经济的飞速发展，民航产业发展速度也异常迅猛。国航、东航、南航三大航空公司业务激增，中小型航空公司也如雨后春笋一般，飞机数量迅速增长，航线网络更加密集。同时，机场属地化管理后，地方政府非常重视机场的建设和发展，纷纷扩建和新建机场，预计在“十二五”规划末全国将有230多座机场。但是，中国的空域发展却并不如民航发展速度那么惊人，两者的矛盾导致航班延误现象比较严重。对于乘客来说，航班延误不同程度地损害到了自身的利益，导致乘客与航空公司和机场的矛盾升级，出现一些过激的行为。

航班延误严重影响了民航企业的形象，制约了行业的发展。在航班延误方面的研究中，国内一些学者从财务、公共关系、服务等方面分析原因并提出改进对策。但在乘客行为和心理方面的研究较少。将Logit模型应用于乘客在航班延误后的行为选择上，并通过问卷调查的方式获取数据，然后借助专业统计分析软件，对数据进行处理和分析，得出影响乘客行为选择的原因，并针对原因提出相应的对策和建议。

1 模型选取和建模过程

1.1 模型选取

行为决策理论的发展始于20世纪50年代。对于古典决策理论中完全理性的“经济人”假设发难的第一人是赫伯特·A·西蒙，他在《管理行为》一书中指出，理性的和经济的标准都无法确切地说明管理的决策过程，进而提出“有限理性”标准。换言之，人们所能接受的决策方案只是足够好的，人们的理性受到他们信息处理能力的限制[1]。因此，乘客在遇到航班延误后，在不考虑时间因素的情况下做出诸如继续等待该航班还是不再等待的选择时，往往会凭经验、习惯和惯例来做出决策。

表1 影响乘客选择行为的因素Tab.1 Passenger behavior influencial factors

不同乘客对于表1中所述因素的看重程度不同，因此，对于乘客做出航班延误后的行为选择的影响程度也会产生差异。可采用一个定量研究的方法具体研究这个差异程度。

在一般计量研究中，线性回归模型会受到限制，而采用离散数据计量经济模型则更加合适。Logit模型的样本不需要服从正态分布，适合于效用最大化时的分布选择，使用范围更加广泛。Logit模型不要求样本数据呈正态分布的特点同现实乘客在面对航班延误时决策行为的情况相吻合。

筛选影响乘客选择行为的因素，选取合理的调查对象，利用Logit模型和SPSS19.0统计分析软件，判定显著性因素和非显著性因素，并舍弃非显著性因素，为提出相应对策和建议提供参考。

1.2 建模过程

乘客在航班延误时选择某一特定的方式，可以初步得到一种满足感，这种感觉被认为是其做出决策获得的效用。依据随机效用理论，不同的选择方案会对乘客产生某种效用，乘客在特定的条件下会选择其认为效用最大的方案。设乘客n选择方案i的效用函数为

其中：vin为非随机部分，是可以观测到的特性变量计算的固定项；∑in为随机部分，由不能观测到的其他因素影响及已有变量的偏差引起的随机误差项构成。

根据效用最大化原理，得出乘客n选择方案i的概率为

其中：Ujm是除去方案i以外的其他方案的效用；An是乘客n选择方案的集合。

根据表1可知，乘客对最终的选择受到很多因素的影响，因此，乘客选择的决策效用与影响因素之间的线性关系为

其中：Xij是影响因素；F服从Logit分布。由式（2）、式（3）得出乘客n愿意选择方案i的概率为

此处研究目的就是估计乘客在面对航班延误时所做出的行为选择，也就是说他们在航班延误后是选择继续等待还是不等待，进行这样的二元选择的概率是由个人和企业等因素决定的，并且其选择服从Logit函数。下面使用SPSS19.0软件进行二元Logit回归分析，用“i=0，1”分别表示乘客愿意选择继续等待和不等待。

2 Logit模型应用及对策建议

2.1 数据调查方法及获取

Logit模型的数据分为行为调查数据（简称RP数据）和意向调查数据（简称SP数据）两种。RP数据描述的是乘客已经做出的选择，适用于描述当前有乘飞机出行经历的个人的分析预测[2]。但是，在乘客面对航班延误后的行为选择研究中，民航企业的规模、经营策略等都可能与以前不同，是动态变化的。未来乘飞机出行的乘客将在不同的背景下面对相同的选择。因此，需要通过SP调查采集乘客的选择意向数据。本研究的样本数据就包括了RP数据和SP数据。

本研究的样本数据是通过问卷调查的形式得来的，调查的人群包括商务旅客、高校教师、在读学生（包括本科、硕士和博士）、跟团旅客、民航业内人士以及其他行业人士等，发放问卷的过程中尽量做到了均匀分配，争取使数据客观真实。共发放230份问卷，回收208份，有效问卷187份，有效率89.9%。

1）性别

187个样本中，男性105人，占56.1%；女性82人，占43.9%。

2）年龄

本研究187个样本的年龄构成如表2所示。

3）学历

本研究187个样本的学历构成如表3所示。

4）是否遇到过航班延误

本研究187个样本中，遇到过航班延误现象的有99人，占52.9%，没有遇到过航班延误现象的有88人，占47.1%。

表2 样本年龄构成Tab.2 Age of sample

表3 样本学历构成Tab.3 Educational background of sample

以上是本研究样本的基本情况，其他样本的情况将会随着文章的深入逐步介绍。

2.2 变量说明

研究将选择意愿作为因变量Y，Y的取值为0或者1。Y=0表示乘客在面对航班延误后愿意继续等待；Y=1表示不愿意等待。表4表示影响选择意愿的10个因素。

表4 变量的设定Tab.4 Setting of variable

需要特别注意的是：本研究中引入的变量是在前人研究的基础上，通过筛选，并结合Logit模型对于变量是分类变量的要求得来的。在前人的研究中往往引入了职业变量，考虑到职业这个变量无法根据强弱来区分，因此没有引入。同时，在前面样本基本情况的介绍中发现，调查样本中，年龄在20～30岁年龄段的有153人，占到了81.8%，样本过于集中在这一层次，即使年龄因素很有研究意义，但是在本研究中并没有将其作为关键变量进一步分析，且回归结果显示本次调查过程中年龄和最终的行为选择是不相关的，希望以后有机会做更大样本的调查时加入考虑。

2.3 回归结果及分析

运用二元Logit回归分析模型，并选择Enter法，回归结果如表5所示。

表5 模型回归结果Tab.5 Regression results of the model

模型回归结果显示：性别（X1）、学历（X3）、是否自费（X4）、出行人数（X5）、对于品牌看重程度（X8）和航班延误是否被告知（X9）6个因素的P值分别是0.046，0.002，0.000，0.016，0.000，0.000，具有统计学意义。因此可以判定这些因素是影响航班延误后旅客选择行为的主要因素。特别是自费状况、对于品牌的看重程度和航班延误后旅客的被告知状况达到了100%的显著性水平，学历状况达到了99.998%。

剔除不显著因素，保留以上6个因素，再重新做回归检验，得到结果如表6所示。根据结果表明：性别（X1）在重新做回归之后的概率为0.43，在自由度为0.05的条件下不显著。因此，在做进一步的分析时，将性别（X1）因素剔除。同时在剩下的5个显著性因素中选择概率较高的4个进行深入分析，X3学历因素将不再做进一步分析。

2.4 原因分析及对策建议

根据表6的分析结果，依据影响程度的高低，依次对乘客选择行为影响的4个因素（即延误告知情况（X9）、自费与否（X4）、出行人数(X5）和对品牌看重程度（X8））进行深入分析，并结合分析提出改进策略。

2.4.1 航班延误告知情况（X9）对选择的影响

表6中回归结果表明：航班延误告知情况对于乘客选择行为的影响是十分显著的。航班延误告知情况每增加一个级别，乘客选择继续等待该航班的概率就增加14.84倍。通过SPSS19.0对于选择意愿（Y）和航班延误告知情况（X9）做列联表，结果如表7所示。

表6 主要因素回归结果Tab.6 Regression results of key factors

表7 航班延误告知情况对选择的影响Tab.7 Influence of flight delay announcement to passengers options

从表7中的结果可以很明显看出，在航班延误被告知以后选择等待的人数达到了103人，占选择等待总人数的86.6%。而如果不告知，则选择不等待的人数占不等待总人数的80.9%。换句话说就是，在航班延误以后，如果航空公司以各种形式，及时将延误的信息以及延误等待的时间和问题解决进展等情况，在不泄露机密的前提下，完整详细地告诉乘客，那么乘客多数会选择继续等待该航空公司的航班，避免因退票和改签带来经济损失。

2.4.2 自费与否（X4）对选择的影响

表6中回归结果表明：自费与否对于乘客选择行为的影响显著。自费情况每增加1个级别，乘客选择等待航班的概率就增加3.47倍。通过SPSS19.0对于选择意愿（Y）和自费情况（X4）做列联表，得到的结果如表8所示。

从表8的结果可以较为明显地看出：在航班延误后，自费出行的乘客中，选择等待的人数为81人，占等待总人数的68.1%。与此同时，在不是自费出行的乘客当中，选择不等待的人则占到不等待总人数的58.8%。也就是说，非自费出行的人当中，更多的人会选择不等待。是由于这部分人当中多数是商务乘客，对于时间的要求较高。在面对航班延误时，多数人会选择尽早离开。

因此，在一些商务乘客占多数的航线上（如京沪航线），航空公司可以不断拓宽针对商务旅客的业务服务，为乘客提供类似免费无线宽带的业务，方便其在无法及时赶到目的地、转机又不是特别方便的情况下，能通过互联网等方式暂时处理好业务，从而可以最大限度地留住这部分商务乘客。

2.4.3 出行人数（X5）对选择的影响

表6中回归结果表明：出行人数对于乘客选择行为的影响在自由度为0.05的条件下较为显著。出行人数每增加一个级别，乘客选择继续等待该航班的概率就增加0.51倍。通过SPSS19.0对于选择意愿（Y）和出行人数（X5）做列联表，得到结果如表9所示。

表8 是否自费对选择的影响Tab.8 Influence of factor that whether at passengers’own expense to options

表9 出行人数对选择的影响Tab.9 Influence of passengers trip size to options

表9的结果表明：在航班延误后，出行人数在9人以上的，选择等待的人数为42人，占等待总人数的35.3%；与此同时，出行人数为1人的，选择不等待的有29人，占了不等待总人数的42.6%。换言之，就是同行的人越多，越会选择等待。从乘客心理研究来看，同行的人越多，彼此间可以通过聊天、打牌等方式打发时间，从而降低因为等待而带来的烦躁感和寂寞感。再从办理改签和退票手续的繁简来看，人越多，花费的手续时间就越久。另外，如果改签后航班的登机口离得较远（特别像在首都机场这样的大型门户枢纽机场），还得一行人走很长一段距离才能登机。因此从这个原因入手，航空公司可以提供或者增加娱乐设施，如提供免费网络、视听设备等，通过提高等待服务质量的方式，留住那些同行人数较少的乘客，继续等待该航空公司的航班。

2.4.4 品牌看重程度（X8）对选择的影响

表6中回归结果表明：对品牌看重程度对于乘客选择行为的影响在自由度为0.05的条件下是十分显著的。对品牌看重程度每增加一个级别，乘客选择继续等待该航班的概率就增加0.45倍。通过SPSS19.0对于选择意愿（Y）和对品牌看重程度（X8）做列联表，得到结果如表10所示。

表10 对品牌看重程度对选择的影响Tab.10 Influence of brands to options

表10的结果表明：对于航空公司品牌非常看重的人群中，选择等待的有46人，占等待总人数的38.7%；对于航空公司品牌根本不看重的人群中，选择不等待的人数则占不等待总人数的39.7%。总体来说，在航班延误后，乘客对于航空公司品牌越是看重，越会选择等待。这一因素分析的结果表明：航空公司需要向客户宣传自身的企业文化，通过企业文化这个无形的手牢牢抓住目标客户，同时做好常旅客计划工作，进一步提高客户的忠诚度。

3 结语

通过本次实证研究表明：学历、自费与否、出行人数、对航空公司品牌看重程度和航班延误告知与否5个因素对于航班延误后乘客行为选择的影响最为显著。对于乘客航班延误后行为选择的研究，有助于从行为和心理方面了解乘客的需求，航空公司从这方面入手制定有针对性的经营策略可能更能为乘客所认可和接受。同时，航班延误现象目前在中国较为普遍，伴随而生的诸如旅客冲入跑道等过激行为也时有发生，本研究可以为航空公司和机场提供借鉴，为其做好危机公关提供帮助。

本研究通过问卷形式收集数据，由于一部分数据为意向调查数据，可能与现实中乘客的行为选择有一定偏差。以后可以对于意向调查数据进行修正，更多地获取行为调查数据，从而进一步提高研究成果的准确性和参考价值。

[1]周三多.管理学[M].4版，上海：复旦大学出版社，2003：244.

[2]李 军，朱顺应，王 红，等．基于RP／SP联合数据的非集计模型应用研究[J].铁道科学与工程学报，2007，4（1）：87-90.

[3]MCFADDEN D.Conditional Logit analysis of qualitative choice behavior[M].New York：Academic Press，1973.

[4]PETER M GUADAGNI，JOHN D C LITTLE.A logit model of brand choice calibrated on scanner data[J].Marketing Science，1983，2（3）：203-238.

[5]朱广宇，高景萍.基于Logit模型的驾驶人路径行为影响因素分析[J].北京交通大学学报，2012，36（3）：67-74.

[6]周 扬，叶全良.基于Logit模型的中国游客境外选择服务机构行为分析[J].江西财经大学学报，2010（5）：37-43.

（责任编辑：党亚茹）

Research on passengers’behavior choice after flight delay based on Logit model

CHEN Yu-bao，GUO Zhen-chang，ZENG Gang，LIU Su-li
（College of Economics and Management，CAUC，Tianjin 300300，China）

At present，the flight delay phenomena of China are relatively common，the passengers’behavioral and psychological research is an important part of the flight delay research.The existing relatively research is little，and the flight delay passengers’behavior choice after the research has not appeared yet.In order to find the key factors that impact the behaviors of human and according to the survey procedure，four important factors which are whether at passenger’own expense，the travel size，the degree of airline company brand value and flight delay announcement.At the same time，according to the analysis results，the research can give advice to the airline business strategy.

flight delay；behavior choice；Logit model

V355；F560.83

A

1674－5590（2012）06－0060－05

2012-11-15；

2013-01-18

中国民航大学研究生科技创新基金（YJSCX12-08）

陈玉宝（1962—），男，江苏人，副教授，硕士，研究方向为民航企业运营管理、航空运输、战略管理.