В статье представлен обзор механизмов и инструментов профессионального стратегического планирования развития региональных авиаперевозок, освещены основные аспекты применения лучших международных практик.  Статья публикуется в нескольких частях. В данной части рассмотрены современные подходы к моделированию региональных маршрутных сетей авиаперевозок в рамках макрорегионов и регионов. В последующих частях будут рассмотрены практические примеры разработки проектов развития региональных авиаперевозок, вопросы подготовки аэропортовой инфраструктуры для проектов развития региональной авиации и многое другое.

Предыдущая часть:  Стратегический подход к развитию региональных авиаперевозок в Российской Федерации. Часть I. Российский и международные подходы к развитию региональных авиаперевозок

Современный подход к моделированию региональных маршрутных сетей авиаперевозок в рамках макрорегионов и регионов

Имея значительный опыт в исследованиях рынка региональных авиаперевозок в Российской Федерации, целесообразно рассмотреть подход ЦСР ГА, основанный на лучших международных практиках. Центр стратегических разработок в гражданской авиации реализует следующий проверенный на практике алгоритм определения спроса на авиаперевозки, который был неоднократно апробирован и показал свою эффективность при проведении прогнозов развития рынка региональных авиаперевозок и моделирования маршрутных сетей, как в пределах субъектов федерации, так и в рамках федеральных округов Российской Федерации.

1. Определение спроса на авиаперевозки и моделирование маршрутных сетей

Проверенная при анализе нескольких сотен действующих и потенциальных авиалиний модель прогноза спроса на авиаперевозки строится на основе статистических данных по всем видам транспорта, а также на эконометрических моделях прогнозирования.

В своей практике ЦСР ГА применяет до 17 статистических баз данных по спросу на авиаперевозки пассажиров и грузов и до 6 видов баз данных на перевозки альтернативными видами транспорта.

Для решения задач исследования рынков при определении потенциального спроса на региональные авиационные перевозки требуется применение следующих данных:

- данные об объемах перевозок 3 основными видами транспорта общего пользования (воздушным, железнодорожным и автомобильным);

- макроэкономические индикаторы, отражающие уровень социально-экономического развития регионов (включая макрорегионы) и сопредельных регионов (численность населения, валовой региональный продукт на душу населения и др.).

При решении задач моделирования пассажиро- и грузопотоков в регионах получение доступа к базам данных является одной из основных задач. Для упрощения решения данной задачи необходимо на первых этапах исследования обеспечить взаимодействие с федеральными и региональными органами власти, при котором возможно обеспечить доступ к абсолютному большинству необходимых данных для проведения анализа.

Важнейшим аспектом при анализе спроса для моделирования маршрутных сетей авиаперевозок в регионах на всех этапах является применение специализированных программных комплексов, которые позволяют в сжатые сроки обеспечивать обработку больших массивов информации.

Разработка специализированных программных комплексов занимает значительное время и ресурсы. Например, ЦСР ГА произвел разработку собственных программных комплексов анализа спроса на внутренних и международных воздушных линиях, и это потребовало несколько лет, с учетом того, что эксперты уже обладали всеми методиками для анализа массивов данных. Теперь данные программные комплексы собственной разработки позволяют в сжатые сроки решать задачу профессионального анализа статистических рядов данных и дальнейшего прогноза спроса всеми видами транспорта, включая спрос на региональные и местные авиаперевозки.

Проверенный ЦСР ГА при оценке спроса  для нескольких сотен действующих и потенциальных авиалиний методологический подход позволил сформировать модели прогнозирования, которые дают высокую точность прогноза и на данный момент являются наиболее точными из применяемых для прогнозирования региональных и местных авиаперевозок в Российской Федерации.

В целом методология прогноза спроса предполагает реализацию следующих этапов:

• Прогноз спроса с учетом эконометрических моделей на основе статистических рядов данных по перевозкам с учетом всех видов транспорта, эластичности спроса от цены на перевозки альтернативными видами транспорта.
• Уточнение прогноза спроса с использованием информации о планируемом развитии производительных сил в отдельных регионах.
• Уточнение прогноза спроса с учетом информации о планах авиакомпаний по развитию маршрутов и парка ВС.

Модели прогнозирования

Модель 1

Прогнозирование объемов авиаперевозок на воздушных линиях с учетом макроэкономических показателей развития региона.

Объектом прогнозирования является количество перевозимых пассажиров на отдельных воздушных линиях из аэропорта региона.

Платежеспособный спрос на региональных рынках перевозок зависит от наиболее существенных для данного региона факторов макроэкономического характера.

Состояние экономики в регионе, которое характеризуется индексом ВРП, показателями социально-экономического развития, в частности, численностью и среднедушевыми денежными доходами населения.

Для прогнозирования пассажирских авиаперевозок применяется метод регрессионного анализа, что обосновывается наличием данных о количестве пассажиров на линиях за исследуемый период.

В качестве сопутствующих переменных (факторов) в регрессионных моделях, предназначенных для анализа и прогнозирования спроса на отправки пассажиров из аэропортов, используются: данные по спросу на авиаперевозки, валовой региональный продукт,  индекс среднего тарифа перевозок и среднедушевые денежные доходы населения, темпы роста показателей.

В регрессионных моделях мультипликативного вида используются следующие независимые переменные и результирующие показатели:

Q_i  ( t ) = α [ x₁ ( t )] ^β [ x_2i ( t )] ^γ e ^{ε ζ ( t )}

где:                                 

Q_i  ( t ) - перевозки по отдельной воздушной линии в году (t), рассчитанные в ежегодных темпах роста (результирующий показатель); 

x₁ ( t ) - темп роста валового регионального продукта  в t  году, нарастающим итогом;

x_2i ( t ) - темп роста среднедушевых денежных доходов населения по годам;

ζ ( t ) - фиктивные переменные, отражающие нестабильность процессов в исследуемом периоде;

α, β, γ, ε, ζ   -   параметры модели.                                                                                 

МОДЕЛЬ 2.

Прогноз объемов авиаперевозок на авиалиниях с учетом макроэкономических показателей развития региона и других аэропортов-аналогов.

Как и в предыдущей модели, принимается допущение, что платежеспособный спрос на региональных рынках перевозок зависит от наиболее существенных для данного региона факторов макроэкономического характера: состояние экономики в регионе, которое характеризуется индексом ВРП, при этом ВРП отражается на показателях социально-экономического развития, в частности, численностью и среднедушевым денежными доходами населения. Вводятся дополнительные переменные модели, в том числе учитывающие количество населения, обслуживаемое аэропортом, проживающее в зоне охвата аэропорта.

В модели сделано допущение, что темпы роста зависят от платежеспособного спроса, в то время как платежеспособный спрос на региональных рынках перевозок зависит от наиболее существенных для данного региона факторов макроэкономического характера: состояние экономики в регионе, которое характеризуется индексом ВРП, численностью населения в регионе. Вводятся дополнительные переменные модели, в том числе учитывающие зависимость темпа роста объемов авиаперевозок от темпа роста экономики, при этом определяющим для прогнозирования темпа роста экономики является показатель валового внутреннего продукта на душу населения.

В целом модель выглядит следующим образом:

Q_i  ( t + 1 ) = [Q_i1 ( t ) ₊ Q_i2 ( t ) ] α [ x₁ ( t )+ x₂ ( t )+ … + x_n ( t )] β  ∙

             ∙  [ у₁ ( t )+ у₂ ( t )+ … + у_n ( t )] ^γ ∙ ε( t+1) ∙ ζ( t+1 ) ∙ η( t+1 )  

Q_i  ( t + 1 )  - перевозки по линии в году t +1 (результирующий показатель); 

Q_i1  ( t ) и Q_i2 ( t ) – базовые показатели спроса на авиаперевозку по анализируемому направлению в аэропорту-аналоге, из которого выполняются авиаперевозки по направлению туда Q_i1 ( t ) и обратно Q_i2 ( t )  в t году;

α  – переменная, учитывающая различие в величине количества населения анализируемых регионов, находящихся в зоне охвата аэропорта с величиной спроса  Q_i1 ( t ) ₊ Q_i2 ( t )  в сравнении с величиной количества населения в регионе расположения аэропорта, для которого производится прогноз;

x_n ( t ) – количество населения региона n  в t году

β – переменная, учитывающая различие в величине среднедушевых доходов населения анализируемых регионов, находящихся в зоне охвата аэропорта с величиной спроса  Q_i1 ( t ) ₊ Q_i2 ( t )  в сравнении с величиной среднедушевых доходов населения в регионе расположения аэропорта, для которого производится прогноз;

y_n ( t ) - величина среднедушевых денежных  доходов населения региона n в t году

γ - переменная, отражающая нестабильность экономических процессов в анализируемом периоде гг.;

ε( t+1), ζ( t+1 ), η( t+1) – переменные, характеризующие макроэкономические показателей развития региона/макрорегиона, учитывающие темп роста показателя Q_i  в t + 1 году с учетом базового года.

При наличии нескольких источников данных по фактическому спросу на направлении по аэропортам, которые могут быть приняты в качестве аэропортов-аналогов, применяется модель, учитывающая несколько аэропортов.

Более сложная эконометрическая модель, учитывающая альтернативные виды транспорта и другие существенные влияющие на спрос факторы, применяется в ЦСР ГА для прогнозирования спроса с использованием авиалиний-аналогов. Данная модель должна применяться для эффективного решения задачи прогнозирования спроса на авиаперевозки на региональных и местных авиалиниях.

 Переменные для выше указанных моделей, как правило, если не имеются в достоверных внешних источниках (Росстат, Правительство Российской Федерации и т.п.), определяются путем экстраполяции ретроспективных данных из достоверных источников с применением обычных регрессионных моделей экспоненциального и логарифмического вида.

Необходимо особо отметить, что применение данных моделей для определения спроса на авиаперевозки показало точность прогноза до 100% на магистральных авиалиниях. Также данные модели дают высокий показатель до 97% и в некоторых случаях до 100% достоверности прогноза на региональных авиалиниях при наличии развитого авиасообщения. Точность прогноза может быть ниже при прогнозировании спроса на авиалиниях, на которых ранее никогда не выполнялись полеты или был перерыв в выполнении полетов более 20 лет.

Тем не менее, эти модели прогнозирования ЦСР ГА являются наиболее эффективными для регионального прогнозирования и дают наиболее точный результат.

Таким образом, использование выше приведенных моделей ЦСР ГА позволяет создать качественный базис для дальнейшего моделирования маршрутных сетей региональных и местных авиаперевозок.

При моделировании маршрутной сети региональных авиаперевозок макрорегионов необходимо учитывать следующие аспекты:

• Обеспечение единства транспортного пространства на всей территории страны, с учетом всех видов транспорта, обеспечив интеграцию в пределах макрорегионов и между основными экономическими и культурными центрами макрорегионов.
• Обеспечение экономии бюджетных средств на субсидирование с учетом применения транзитных и трансферных схем.
• Учет в разработке результатов реализации пилотного проекта развития региональных авиаперевозок в Приволжском федеральном округе.
• Учет в разработке результатов реализации других программ субсидирования за счет средств федерального бюджета.
• Учет лучших международных практик формирования региональных и местных маршрутных сетей воздушных перевозок.
• Учет других аспектов.

Статья предоставлена для публикации авиационно-космическому интернет-порталу AVIA.RU Network и информационному порталу Aviation EXplorer Центром стратегических разработок в гражданской авиации (ЦСР ГА) в рамках реализации проекта Центра компетенции развития региональных авиаперевозок. Любое использование текста статьи возможно только с целью ознакомления. Текст статьи полностью или частично не может быть использован в коммерческих или некоммерческих целях без предварительного согласия ЦСР ГА и авторов статьи. 

Статья написана в соавторстве с Директором департамента развития
Центра стратегических разработок в гражданской авиации (ЦСР ГА)
Монаховой Ириной Борисовной.

См. продолжение:  Стратегический подход к развитию региональных авиаперевозок в Российской Федерации. Часть 3. Методология формирования моделей маршрутной сети и расчета оптимального парка воздушных судов. Развитие аэродромной инфраструктуры