朱穎婷,單杏花
(中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計算技術(shù)研究所,北京 100081)
我國鐵路客運旅客群體龐大,客流表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征,往往在節(jié)假日等客運高峰期出現(xiàn)一票難求的現(xiàn)象,而在淡季時部分列車可能出現(xiàn)席位閑置的現(xiàn)象。在出發(fā)時間上,旅客也更喜歡選擇白天出發(fā)、白天到達(dá)的車次出行,一些開車時間在清晨或到達(dá)時間在深夜和凌晨的車次,客座率往往較低,客運淡季時尤為明顯。列車席位資源利用率不均,在一定程度上影響了鐵路運營部門的收益,降低了旅客出行的舒適度和便捷性。
不少學(xué)者將上述問題歸結(jié)于我國鐵路客運票價制度,認(rèn)為調(diào)整票價策略可以改善鐵路旅客出行體驗,并提高鐵路運營部門的收益。票價調(diào)整的一個重要策略是差別定價,差別定價是指銷售商在銷售完全相同的產(chǎn)品或者有細(xì)微差別的同一產(chǎn)品不同款式時,對不同顧客制定不同價格的行為。它根據(jù)客戶選擇行為或者產(chǎn)品特征做市場細(xì)分[1],對高支付意愿的顧客收取高價,對低支付意愿的顧客收取低價[2]。航空、酒店等行業(yè)通常根據(jù)用戶對企業(yè)的貢獻(xiàn)不同,將用戶劃分成不同用戶群,對不同用戶群采用不同的價格,以培養(yǎng)穩(wěn)定的用戶群,從而獲取額外利潤[3-5]。文獻(xiàn)[6]和[7]分別采用動態(tài)規(guī)劃Bell-man最優(yōu)化原理和最大凹向包絡(luò)定理研究了我國鐵路客運最優(yōu)票價策略;文獻(xiàn)[8]從季節(jié)和列車開行區(qū)域2方面分析了我國鐵路客運采用差別定價的可行性;文獻(xiàn)[9]~[13]討論了對我國鐵路客運做市場細(xì)分、進(jìn)行差別定價的可行性。但是上述文獻(xiàn)僅僅論證了對我國鐵路客運進(jìn)行差別定價的意義,均未對差別定價模型作量化研究分析。
國外針對鐵路客運的票價策略研究較為實用。在應(yīng)用上,日本、德國等國家針對不同用戶采用靈活的動態(tài)票價折扣策略[14]。在理論研究上,Ngostino依據(jù)旅客出行可能考慮的各種因素(如列車開點、到達(dá)時間、出行距離)建立了消費者行為選擇模型,以此來確定鐵路客運票價策略[15];Sidbari等人將時間以天為單位離散化,介紹了4種動態(tài)鐵路客運票價策略:動態(tài)規(guī)劃模型,短期策略,靜態(tài)票價啟發(fā)式策略,隨機(jī)動態(tài)啟發(fā)式策略[16];Bharill根據(jù)印度鐵路公司一趟快速列車的3種席別在9周內(nèi)的訂票數(shù)據(jù),分析票價和需求間的關(guān)系,預(yù)測未來的訂票需求量及退票數(shù),最終達(dá)到提高收益的目的[17]。
本文為提高席位資源利用率,以收益最大化為目標(biāo),研究了我國城際鐵路(只途經(jīng)2個車站)在客運淡季時的差別定價模型,確定旅客群的最優(yōu)細(xì)分?jǐn)?shù)目,以及每個旅客群的最優(yōu)票價。
本文的模型基于以下假設(shè):
(1)當(dāng)旅客認(rèn)為其得到的消費者剩余最大時,才購買相應(yīng)時段的車票出行;
(2)每位旅客每次只能購買一張車票,旅客的購票需求為其最大支付意愿與票價的線性函數(shù),且最大支付意愿服從均勻分布;
(3)在規(guī)定時間段內(nèi),不考慮旅客需求轉(zhuǎn)移的情況,如高支付意愿旅客購買低價車票等。
令最大支付意愿w∈[0,b],且w服從均勻分布,旅客購買價格為p的車票的需求概率為q(w,p)=max{0,(w–p)},從而每位旅客為鐵路運營部門帶來的期望收益r(w,p)為:
根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中對完全價格歧視的定義,若壟斷者能夠使相同產(chǎn)品對不同用戶采用不同的價格策略,就能夠獲取所有用戶的消費者剩余,從而獲得最大收益。若不考慮黃牛倒賣車票、旅客退票改簽等行為,根據(jù)式(1)可知,當(dāng)p=w/2時,r(w,p)取得最大值w2/4,當(dāng)在鐵路客運淡季運能充足時,能夠完全滿足旅客購票需求,則最大收益為:
但完全價格歧視是一種極端情況,鐵路客運運營部門需要知道每一位旅客的最大支付意愿,以此確定各時間段列車票價,這在現(xiàn)實中是不可能的。因此,可采用市場細(xì)分的策略,對不同子市場制定不同的票價,以此調(diào)整鐵路客流,將支付意愿較低的旅客吸引至客流閑時乘車出行,在提高鐵路客運資源利用率的基礎(chǔ)上,增加鐵路運營部門的收益,提升旅客出行的舒適度。
假設(shè)某城際鐵路客運起止點(OD,Original–Destination)在一段時間內(nèi)的所有旅客Ak可以被劃分成k個子市場,Ak={A1,A2,…,Ak},旅客只能在經(jīng)過該OD的n趟車中選擇某1趟車出行,則1 ≤k≤n,子市場Ai對應(yīng)票價為Pi(i=1,2,…,k),票價集合Pk={P1,P2,…,Pk},對應(yīng)的可售出席位數(shù)為Ck={C1,C2,…,Ck}。在某一段時期內(nèi),所有旅客能夠被細(xì)分,即每位旅客僅屬于一個子市場Ai,在購票時只能按照唯一票價Pi購票。若最大支付意愿為xim和xin(xim<xin)的兩名旅客均屬于子市場Ai,那么當(dāng)旅客a的最大支付意愿xi∈[xim,xin]時,旅客a也屬于子市場Ai。旅客的最大支付意愿xi服從均勻分布,最大支付意愿集合Xk={0,x1,…,xi,xi+1,…,xk–1,b},且 0<x1<…<xi<xi+1<…<xk–1<b,則各子市場定義為:
從旅客的角度分析,旅客出行時票價必定滿足如下2個條件:
最大支付意愿越小的旅客出行時所能接受的票價越小,且當(dāng)票價小于最大支付意愿,即旅客的消費者剩余大于0時,旅客才會選擇乘車出行。
根據(jù)上述分析,得到子市場Ai的累計購票需求為:
Ai的收益為:
總收益R(k)為:
以收益最大化為目標(biāo),得到本文提出的鐵路客運差別定價策略優(yōu)化模型為:
其中,0<P1<…<Pi<Pi+1<…<Pk<b;Pi≤xi(i=1,…,k);xk+1=b;且Qi(Pi)≤Ci。
可證明目標(biāo)函數(shù)R(k)為凹函數(shù),下面重點分析淡季時最優(yōu)票價和市場細(xì)分?jǐn)?shù)應(yīng)該滿足的條件。
(1)在客運淡季,旅客購票需求明顯小于可售席位數(shù),即無論如何細(xì)分及調(diào)整價格,都滿足Qi(Pi)≤Ci的約束,上述最優(yōu)化問題可被看作無約束最優(yōu)化問題,為了便于計算,令b=1,根據(jù)無約束優(yōu)化的一階條件可知:
顯然,Pi+1–Pi>0,xi+1–xi>0,根據(jù)式(7)和式(8)可得到:
(2)市場細(xì)分?jǐn)?shù)目k越大,旅客群的劃分越平滑,將最優(yōu)解xi*和Pi*代入式(1),得到總收益為:
可證明R*(k)是關(guān)于市場細(xì)分?jǐn)?shù)目k的凹函數(shù)。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看,隨著k無限增大(k→∞),票價策略逐漸趨于完全價格歧視,鐵路運營部門可以獲得每個旅客的全部消費剩余,進(jìn)而獲得最大收益R*。但完全價格歧視是一種極端現(xiàn)象,現(xiàn)實中很少發(fā)生。由于鐵路客運用戶群龐大,鐵路運營部門不可能對每一位旅客制定完全有差別的票價,且鐵路部門在我國還承擔(dān)著社會公益性角色,不可能采取完全價格歧視的定價策略。我們觀察k值增大時,R*(k)及其與R*比值的變化規(guī)律,如表1所示。
表1 R* (k)關(guān)于k值的變化規(guī)律列表
從表1可以看出,當(dāng)k=1時,代表采用固定票價的策略,此時收益最小,僅為完全價格歧視下收益的88.9%;當(dāng)k=3時,R*(k)/R*達(dá)到98%;當(dāng)k=5時,R*(k)/R*已經(jīng)達(dá)到99.2%;隨著k繼續(xù)增大,R*(k)/R*增大的速率降低,R*(k)/R*趨于100%。
因此,客運淡季時市場細(xì)分?jǐn)?shù)目和旅客人數(shù)多少無關(guān)。進(jìn)行差別定價時,從實際應(yīng)用的易操作性看,將旅客劃分為3~5個子用戶群即可。根據(jù)式(9)和式(10)可以得到市場細(xì)分的最優(yōu)支付意愿劃分范圍,以及各個子用戶群相應(yīng)的票價。在淡季時采用差別定價策略更容易估計其期望收益,降低了實施差別策略的風(fēng)險性。
本文假設(shè)旅客需求和最大支付意愿為線性關(guān)系,研究了城際列車淡季時的差別定價模型,該模型可同時求解最優(yōu)票價等級個數(shù)及各級最優(yōu)票價,對鐵路運營部門實行差別票價策略具有一定的理論指導(dǎo)意義。其中的難點在于分析旅客的最大支付意愿分布,以及旅客需求在何種情況下發(fā)生轉(zhuǎn)移,這需要開展大量科學(xué)、合理的鐵路旅客出行需求調(diào)查,分析旅客出行需求偏好,從而進(jìn)一步優(yōu)化鐵路客運差別票價模型。