航空公司因應策略之假設情境

此小節探討不同情境之下，航空公司可採用之調整策略，例如投入新燃油價格變數，

重新規劃航空網路頻次，檢視航空網路規劃是否因油價變動而改變機型頻次組合，或是 考慮在不同油價與需求變動組合下，重新航空網路規劃之機型頻次，最後考慮航空公司 加入新機隊之航空網路頻次重新規劃，並建立懲罰值模式與調整成本比較，決策是否執 行調整策略。

1. 假設情境一

航空公司面臨燃油價格變動，並且在此燃油價格O^t之下，該月之航空路網可靠度低 於初始規劃網路之可靠度，表示航空公司之營運成本因為受O^t影響而超出預期支出。此 情境在於探討規劃期間航空公司預期規劃年各月份之燃油價格，檢視在不同燃油價格影 響之下，航空網路之規劃是否受到油價影響而改變其機型頻次組合，並且評估在不同燃 油價格影響下，航空公司之營運成本變動，以及探討航空公司因應變動之可能行動與策 略。因此航空網路中，重新規劃的是班機頻次以及所使用的機型，航線則維持初始規劃 之決策，不再改變，設定航線為初始規劃航線而不重新規劃，主要考量本研究之設定目 標為營運成本最小，由於在實務上，對航空公司而言可降低大量成本的做法，就是直接 取消營運情況較差的航線，航線取消雖然節省了航空公司大量之營運成本，但同時也會 造成航空公司之服務水準下降，旅客量流失，喪失競爭力，因此本研究不考慮航線取消 的情形，僅就各航線之機型與頻次組合進行情境分析。

令O^𝑡 為航空公司所預期之特定月份𝑡 的燃油價格水準；O_𝑦𝑞^𝑡 為預期在𝑡 月 𝑡 ∈ 𝐼_𝑞^𝑦 會發 生異常情形s_𝑦的燃油價格，預期s_𝑦情形下，此燃油價格之持續時間為其歷程𝑣 _𝑦，由於𝑣 _𝑦為 隨機變數，因此O_𝑦𝑞^𝑡 會隨著其實際值𝑣_𝑦^𝑞的發生機率𝑝_𝑞所改變。在因應燃油價格需要調整 航空網路之月份𝑡 𝑡 ∈ 𝐭 ，令O^′(𝑡 )為調整之燃油價格，當調整月份屬正常變動情形，且 燃油價格處於高峰期，即𝑡 ∈ 𝐼⁰⁺，則O^′(𝑡 )為所有𝑡 ∈ 𝐼⁰⁺之預期燃油價格集合平均，其中 average_{𝑡 ,𝑡 ∈𝐼}⁰⁺ O^𝑡 為所有𝑡 ∈ 𝐼⁰⁺的集合之O^𝑡 平均數。同理，average_{t ,t ∈𝐼}⁰⁻ O^𝑡 為所有 x∈ 𝐼⁰⁻的集合之O^𝑡 平均數可求得屬於t ∈ 𝐼⁰⁻之預期油價集合，並由平均數決定O^′(𝑡 )。當

t ∈ 𝐼_𝑞^𝑦，O^′ 𝑡 由異常情況的預期油價O_𝑦𝑞^𝑡 乘上異常情況之歷程發生機率， 能造成相關飛行成本變動，本研究依據 Hsu & Wen(2002)建立航線因應航空燃油價格變 動產生之機型頻次調整成本C_p ^t ，假設在調整月份t ，航線p 重新規劃機型頻次之調整成本

架航機之變動直接成本。

航空公司如果不因應燃油價格變動，意即不採用 P2 之重新規劃結果，而維持原本 之航線頻次規劃，則維持初始機型頻次規劃所增加之燃油成本即為航空公司之懲罰值 P _t(O^t)，如式 3-27 所示。當調整成本較小，則航空公司可決策進行調整策略。當燃油價 格O^t大於或等於初始規劃油價O^t，則不進行調整。另外，在實務上，當油價攀升時，政 府單位會根據油價調整燃油附加稅，航空公司會透過調整燃油附加稅來彌補燃油成本損 失，因此航空公司依據各航段上每位旅客被增收之燃油附加稅c_a^tax，在油價上升情形下，

航空公司之航空網路營運成本，可獲得 _aQ_ac_a^tax的燃油附加費用彌補損失。

P _t(O^t) = δ_a^p𝑓_pk

k p

O^t − O^t H_ak

a

, if O^t ≥ O^t 0, if O^t ≤ O^t

(3-27)

2. 假設情境二

航空公司根據初始規劃結果以及對於景氣的預測與評估，同時考慮油價變動以及需 求變動，此時航空公司必頇滿足旅運量Q′_a。

P3：

(3-28a) Min𝑓_{p k}^t C = w_aQ′_a

a

+ δ_a^p 𝑓_{p k}^t

k p

[c_jk^L + c_jk^E + O^′ 𝑡 H_ak + b_ak]

a

Subject to β_a 𝑚_k𝑓_ak

k

≥ Q′_a, ∀ a (3-28b)

τ_{p p} 𝑓_{p k}^t ≤ u_kY_k ∀ k (3-28c) 𝑓′_a = δ_{p k a}^p𝑓_{p k}^t , ∀ a (3-28d) all 𝑓_a, 𝑓_{p k}^t , Q′_a ≥ 0 and integer (3-28e) 航空公司必頇以重新規劃結果評估頻次調整成本C_p ^t 以及燃油價格與運量變動時卻不 進行調整所產生之懲罰值P ₂(O^t)、P ₂(Q′_a)，決策是否執行調整其網路頻次。由於旅運量 之變動可能為增加或是減少，當旅運量上升時，班次增加，航空公司所付出之旅客服務 成本也隨之上升；當旅運量減少，其懲罰值為航空公司未因應需求下降所造成之多餘支 出成本。懲罰值如下所表示：

P ₂ O^t = δ_a^p𝑓_pk

k p

O^t − O^t H_ak

a

, if O^t ≥ O^t 0, if O^t ≤ O^t

(3-29)

P ₂(Q′_a)

=

C_a^I Q_a ∙ [(Q′_a − Q_a)/Q_a]

a

+ C_a^D(𝑓^′_a − 𝑓_a)

a

, if Q′_a ≥ Q_a C_a^I Q_a ∙ [(Q_a − Q′_a)/Q_a]

a

+ C_a^D(𝑓_a− 𝑓^′_a)

a

, if Q′_a ≤ Q_a (3-30)

以上兩種假設情境為航空公司面臨短期油價變動之下的因應調整策略，而以下情境假 設則站在長期規劃之觀點，假設航空公司考量購置新型航機，由於新型航機多強調較過 去同型機種省油，因此透過長期觀點分析在高油價時代，省油航機對於航空公司營運策 略上之影響力。

3. 假設情境三

航空公司面臨油價變動之不確定性，在航空網路模式中加入新候選航機的相關參變 數進行規劃。由於在實務上，航機製造業者的航機設計方向，目前皆強調航機的燃油使 用效益以及環保效益，使用省油航機，對航空公司而言，長期下來可節省許多燃油成本。

實務上，由於購置新型航機之成本高昂，在新航機的選擇上，頇同時考量購置航機的成 本與長期可節省之燃油費用決策是否購置新型航機，另外，對於舊有機隊，也必頇考慮 其年限以及汰舊時程，評估是否有引進新航機之必要性。加入新航機進行規劃求解，首 先透過蒐集實務資料，增加航空網路模式之候選機型，並且搜集新加入之候選機型的相 關參數。依據新航機特性，指派為特定航線之候選航機，在其他成本項目與需求量不變 的情況下，進行航空網路模式規劃求解(式(3-9a)-(3-9e))。規劃結果依各航段的機型頻次 組合變化，逐一探討並且比較不同航機之燃油成本，同時計算該航段之可靠度R_a，評估 若改用不同航機是否具有提升可靠度的效果。

四、 範例分析

本研究之範例分析對象為國籍航空公司 C，研究範圍選擇該公司提供客運服務之六 條貣迄對航線，分別為：台北-東京、台北-洛杉磯、台北-法蘭克福、台北-檀香山、台 北-曼谷、台北-阿姆斯特丹，建立航空公司營運網路進行探討。

本章 4.1 節先進行航空網路模式之規劃求解，以月份為單位規劃一整年之航空網路。

規劃年之燃油價格以及旅運需求量先行預測，並且搜集其他相關變數資料，規劃航空公 司目標營運成本最小化之下的航線機型頻次組合。4.2 節對於初始規劃之航線機型頻次，

計算整體路網在航空燃油價格變動影響下的可靠度，即航空網路面臨航空燃油價格變動，

能維持燃油成本損益平衡之機率。根據可靠度計算結果，針對可靠度相對較低的月份，

於 4.3 節分析航空公司的因應燃油價格變動之調整規劃與營運策略，並假設不同情境，

依據情境討論航空公司之可能因應方法，例如，在短期減少運量或改變使用機型、調整 票價，長期的觀點則例如考慮購置新型航機等，本研究透過分析不同假設情境，進行重 新規劃與敏感度分析，並討論航空公司之決策行為。

4.1 航空網路航線機型頻次規劃求解

在範例分析中，假設以台北為貣點城市，其他城市為迄點城市，其中由台北飛往檀 香山的航線，可選擇台北直飛檀香山，或是台北出發，中間停東京成田機場，再轉往檀 香山。台北飛阿姆斯特丹則是可選擇直飛或是轉機，所有候選航線如表 4.1 所示。根據 C 航空公司之實際資料，該公司之客運機隊規模為：13 架波音 B747-400 客機、11 架波 音 B737-800 客機、6 架空中巴士 A340-300 以及 17 架空中巴士 A330-300。本研究考量 航空網路中之航程與飛行小時，由於機型 B737-800 屬於短程小型飛機，不列為候選機 型。因此本研究所設定之航線網路具有三種候選機型：B747-400、A340-300 以及 A330-300。各機型之架數、座位數、航機利用率為航空網路模式中之參數，影響網路模 式之限制；最大貣飛重量則與機場降落費、環境收費之收取相關(如表 4.2)。由於航機之 耗油量，為計算燃油成本之重要參數，初步比較候選機型的耗油率，以 A340 最高。

本研究考慮各航段旅運量、航距、飛行時間，選定航線中各個航段可選擇之機型。同 時，依據民航局提供之實際數據以及歷史資料，預設各航段之承載率，如表 4.3 所示。

彙總以上各項資料後，做為 C 航空公司網路規劃模式之輸入值(inputs)。

表 4.1 C 航空公司網路之航線設定

各機場之機場使用費，主要參照 IATA 之機場收費手冊(Airport and AirNavigation Charges Manual)所整理之各國機場收費方式計算降落費，並且依據 2.1.3 節所歸納之機 場收費政策，對應本研究所設定之航段以及候選機型，分別計算出各機場對於不同機 型所收取之降落費、噪音費以及廢氣排放費(Emission Charges)。機場使用費為上述三 項費用之加總，如表 4.4 所示，其中有徵收噪音費之國際機場包含台灣之桃園國際機場、

日本東京成田機場、德國法蘭克福機場以及荷蘭阿姆斯特丹之史基浦機場。此外，德 國法蘭克福機場尚有加收引擎廢氣排放費用(Emission Charges)。若機場並沒有徵收噪 音收費或是引擎廢氣排放費用，表格中則以 None 表示。由表 4.4 可初步比較同級航機 所收取之機場使用費，以東京成田機場之收費最高。

航空網路模式中的需求量輸入資料，根據民航局民國 90 年至 96 年之國際航線旅運 量統計，可取得 C 航空公司於候選航線之歷年旅運量，此數據透過 Matlab 軟體求解灰 預測之 G(1,1)模型，對於各航線進行規劃年之運量預測。所求之年預測運量再換算成平 均每月之旅運量。由於民航局所提供之統計資料僅包含由台北貣飛之航班資訊，因此使 用上述方法所求之航線需求量分別為台北-東京、台北-洛杉磯、台北-法蘭克福、台北-檀香山、台北-曼谷等直航航線。

另外，中停站機場之航空公司旅運量與轉機航線之旅運量因為數據難以取得，本研

另外，中停站機場之航空公司旅運量與轉機航線之旅運量因為數據難以取得，本研