袁 佳，邵 荃

(南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京 211106)

隨著民航業(yè)迅猛發(fā)展，各家航空公司紛紛增加航線以滿足日益增長(zhǎng)的旅客需求，因此航班延誤問(wèn)題也愈發(fā)突出，在此背景下，旅客極其容易產(chǎn)生不滿情緒，繼而引起旅客群體性事件的發(fā)生，這無(wú)論是對(duì)旅客、機(jī)場(chǎng)、航空公司，還是其他各方都將會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)惡劣之影響。

文獻(xiàn)[1]在分析航班延誤定義及原因的基礎(chǔ)之上，研究旅客群體性事件處置中存在的問(wèn)題，從而對(duì)此提出合理且有效的應(yīng)對(duì)策略。文獻(xiàn)[2]構(gòu)建了基于最大偏差原則的多屬性評(píng)價(jià)模型，以此來(lái)研究分析群體性突發(fā)事件的矛盾對(duì)抗性特征，最后再結(jié)合真實(shí)案例，從而分析全樣本的調(diào)查數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[3]對(duì)社會(huì)燃燒的相關(guān)研究與成果進(jìn)行分析及總結(jié)，然后在此基礎(chǔ)之上，再對(duì)延誤所導(dǎo)致的各種相關(guān)突發(fā)情況的現(xiàn)狀及原因進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的處置對(duì)策及原則。文獻(xiàn)[4]以廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)相關(guān)突發(fā)狀況作為研究分析對(duì)象，然后對(duì)民航業(yè)內(nèi)所發(fā)生的群體性事件，其主要特點(diǎn)、原因，以及于目前舉措方面有所制約的相關(guān)因素進(jìn)行總結(jié)，并從事前、事中及事后三個(gè)方面分別提出應(yīng)對(duì)的具體措施。此外，文獻(xiàn)[5]將演化博弈理論、系統(tǒng)論、突變理論及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等基礎(chǔ)知識(shí)全部結(jié)合在一起，然后在此基礎(chǔ)之上，再分析大面積延誤背景中，為何會(huì)發(fā)生群體性事件，其自身是否存在著相關(guān)的誘發(fā)因素，并最終構(gòu)建了非線性的預(yù)警機(jī)制。而文獻(xiàn)[6]基于動(dòng)力學(xué)模型、前景理論和動(dòng)態(tài)博弈方法，研究不同延誤處置策略對(duì)旅客滿意度及航空公司經(jīng)濟(jì)效益的影響作用。文獻(xiàn)[7-9]則是從旅客角度出發(fā)，研究了不同情景中旅客間的相互影響及情緒變化。

目前對(duì)于群體性事件處置的研究主要集中于分析群體性事件的原因、特點(diǎn)及處置中存在的問(wèn)題，并基于此提出相關(guān)的策略和措施，卻忽略了在大面積航班延誤情景中，由于同一候機(jī)區(qū)域有著多個(gè)航班的旅客，旅客的情緒與滿意度變化不僅取決于所乘航空公司采取的處置措施，而且會(huì)不可避免地受到其他航空公司實(shí)施策略的影響。因此必須平衡不同航班旅客群體的服務(wù)需求和滿意度，協(xié)調(diào)多家航空公司處置方案，構(gòu)建更加行之有效的對(duì)群體性事件處置策略模型。

現(xiàn)結(jié)合演化博弈的相關(guān)理論，對(duì)各航空公司之間的演化博弈過(guò)程進(jìn)行分析，從而建立航空公司處置策略模型，并對(duì)航空公司相應(yīng)收益與旅客滿意度變化之間的關(guān)系進(jìn)行定義。最后，在以上模型建立與分析的基礎(chǔ)之上，以深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)T3航站樓為仿真對(duì)象，運(yùn)用Anylogic軟件來(lái)模擬大面積航班延誤情境中航空公司處置措施對(duì)旅客情緒的影響效果，從而為有效防控旅客群體性事件提供方法。

1 航班延誤航空公司處置策略模型

1.1 模型建立

現(xiàn)假設(shè)有一個(gè)航線航班由航空公司Ai提供(i=1,2)，其中航空公司A1代表定位于中高端旅客的傳統(tǒng)全服務(wù)型航空公司，此類航空公司追求品質(zhì)、注重旅客體驗(yàn)，市場(chǎng)占有率高、機(jī)隊(duì)規(guī)模大且航班密集；而航空公司A2則為低成本航空公司，其重點(diǎn)滿足消費(fèi)者對(duì)于出行服務(wù)經(jīng)濟(jì)、便利的需求，通常使用單一機(jī)型與單級(jí)艙位，同時(shí)其主要特色為低票價(jià)且無(wú)附加服務(wù)。以航空公司A1和A2為參與主體建立了博弈模型，表1所示為博弈雙方的收益矩陣。

表1 航空公司處置策略博弈收益矩陣

如表1所示，其中，M1表示航空公司恢復(fù)航班/提供退改簽服務(wù)，該措施對(duì)于旅客的情緒具有快速、顯著的提升效果；M2表示航空公司提供餐飲休息服務(wù)/經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，該措施可以在剛實(shí)施的一段時(shí)間內(nèi)緩解旅客因航班延誤而產(chǎn)生的不滿情緒，但隨著航班延誤時(shí)間的不斷增加，其作用效果也會(huì)逐漸減弱。

在該博弈中，對(duì)其收益矩陣做如下假定：航空公司A1和A2的收益相當(dāng)，均設(shè)定為R；當(dāng)航空公司A1和A2均選擇策略M1時(shí)，則存在飛機(jī)油耗以及調(diào)機(jī)費(fèi)用等成本，將該運(yùn)行成本設(shè)定為C1；當(dāng)航空公司A1和A2均選擇策略M2時(shí)，將為旅客提供的食宿成本或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償假設(shè)是C2；若航空公司A1與A2各采取M2與M1，則前者那部分迫切需求出行的旅客會(huì)產(chǎn)生不滿情緒，旅客的滿意度下降，航空公司A1因此而產(chǎn)生的損失設(shè)定為L(zhǎng)，而航空公司A2由于積極恢復(fù)航班來(lái)避免間接影響產(chǎn)生的損失，將其假設(shè)是K。同樣，航空公司A1與A2各采取M1與M2，則后者雖有部分迫切需求出行的旅客會(huì)產(chǎn)生不滿情緒，但由于低成本航空公司本身性質(zhì)及定位的原因，航空公司A2因此而產(chǎn)生的損失會(huì)比較少，暫且忽略不計(jì)，而航空公司A1由于積極恢復(fù)航班來(lái)避免間接影響產(chǎn)生的損失，把其假設(shè)是K。根據(jù)上述的設(shè)定能夠知道：C1>C2，K>L，同時(shí)R、C1、C2、L、K全部為正值。

定義A1與A2采取策略M1的概率分別為x和y，則A1采取策略M2的概率為1-x，A2采取策略M2的概率為1-y。采取M1、M2策略的航空公司A1邊際期望收益值為

U11=y(R-C1)+(1-y)(R-C1+K)

(1)

U12=y(R-C2-L)+(1-y)(R-C2)

(2)

航空公司A1的期望收益為

U1=xU11+(1-x)U12

(3)

同樣，采取M1、M2策略的航空公司A2邊際期望收益值為

U21=x(R-C1)+(1-x)(R-C1+K)

(4)

U22=x(R-C2)+(1-x)(R-C2)

(5)

航空公司A2的期望收益為

U2=yU21+(1-y)U22

(6)

參考這些結(jié)果，可以列出相對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)方程。A1選擇M1的增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)方程為

(7)

A2選擇M1的增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)方程為

(8)

對(duì)式(7)和式(8)改寫為

(9)

式(9)中：Mx=-(K-L),Nx=C1-C2-K,My=-K,Ny=C1-C2-K。

因此，策略平衡點(diǎn)分別是：Ο(0,0)，A(0,1)，B(1,0)，C(1,1)。

該系統(tǒng)的Jacobian矩陣為

(10)

(1)若K+C2-C1<0。

此時(shí)，航班延誤下航空公司處置策略演化的復(fù)制動(dòng)態(tài)關(guān)系能夠以平衡點(diǎn)相圖，如圖1(a)所示，圖S(x,y)為A1和A2之間的動(dòng)態(tài)博弈過(guò)程。當(dāng)K+C2-C1<0時(shí)，演化穩(wěn)定策略只有點(diǎn)A(0,1)，即表示航空公司A1和A2經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期反復(fù)博弈。

圖1 復(fù)制動(dòng)態(tài)關(guān)系圖

(2)若K+C2-C1>0且C1-C2-L>0。

1.2 模型分析

由上述理論模型可知，于各種情景中，雙方通過(guò)多次博弈會(huì)最終處于不同的演化穩(wěn)定狀態(tài)，同時(shí)，其最終策略由C1、C2與K及L的相互關(guān)系來(lái)決定。

(1)在第一種穩(wěn)定狀態(tài)中，K+C2-C1<0，則R-C1+K

此時(shí)，(M2,M2)構(gòu)成該博弈模型的嚴(yán)格納什均衡，即在此種情況下，當(dāng)航班延誤發(fā)生時(shí)，各航空公司均會(huì)趨向于為延誤旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以安撫旅客情緒。

在這種情況下，各航空公司的旅客得到的服務(wù)體驗(yàn)是類似的，其滿意度均會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)有所提升，但是隨著航班延誤時(shí)間的不斷增長(zhǎng)，這些安撫舉措的作用也會(huì)逐漸減弱，旅客群體中不滿情緒的旅客數(shù)量又會(huì)有所提升，因此需要加強(qiáng)后續(xù)的干預(yù)，防控群體性事件的發(fā)生。

(2)在第二種穩(wěn)定狀態(tài)中，K+C2-C1>0且C1-C2-L>0，則R-C1+K>R-C2且R-C2-L>R-C1。

此時(shí)，(M2,M1)構(gòu)成該博弈模型的嚴(yán)格納什均衡，即在此種情況下，當(dāng)航班延誤發(fā)生時(shí)，傳統(tǒng)全服務(wù)型航空公司將趨向于為延誤旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，而低成本航空公司則會(huì)趨向于恢復(fù)航班或給延誤旅客提供退改簽服務(wù)以安撫其情緒。

在這種情況下，首先由于采取措施的差異，各航空公司的旅客之間會(huì)產(chǎn)生服務(wù)體驗(yàn)落差，其滿意度均會(huì)受到其他旅客接受的服務(wù)價(jià)值的影響，因此可以通過(guò)提高服務(wù)質(zhì)量、增加經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)仁侄?，從而提升旅客滿意度、穩(wěn)定旅客情緒。其次，由于不同航空公司性質(zhì)與定位的不同，以及相應(yīng)旅客期望和容忍水平的差異，各航空公司之間也應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌規(guī)劃，確定合理的策略組合，從而有效且經(jīng)濟(jì)地防控群體性事件的發(fā)生。

2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

2.1 仿真場(chǎng)景描述

結(jié)合目前已有基于智能體的相關(guān)仿真建模方法研究[10-12]，在上文對(duì)大面積航班延誤情景下旅客滿意度以及航空公司相應(yīng)處置策略的研究基礎(chǔ)上，以Anylogic仿真軟件作為仿真平臺(tái)，構(gòu)建樞紐機(jī)場(chǎng)大面積航班延誤情景下航站樓候機(jī)區(qū)內(nèi)群體旅客的虛擬場(chǎng)景。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019年深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)實(shí)際出港航班量為17.19萬(wàn)班次，出港運(yùn)力同比增長(zhǎng)8.09%，出港準(zhǔn)點(diǎn)率為73.71%，起飛平均延誤32.72 min。參照去年四月份發(fā)生的大面積延誤，選擇10架航班的相關(guān)訊息(進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)只保留其位置，對(duì)于實(shí)際起飛時(shí)間等信息則根據(jù)實(shí)驗(yàn)時(shí)的具體需求進(jìn)行另外設(shè)定)。

然后，把這些航班放到實(shí)際航站樓出發(fā)層中去，得到其登機(jī)口分布情況，為便于實(shí)驗(yàn)與分析，不妨把該具體分布圖進(jìn)行簡(jiǎn)化，結(jié)果如圖2所示。

圖2 簡(jiǎn)化版登機(jī)口分布圖

2.2 情景假設(shè)及實(shí)驗(yàn)?zāi)M

假設(shè)航班1～3是屬于同一航線的航班，且由航空公司A1提供，而航班4～7是屬于另一航線的航班，且由航空公司A2提供。根據(jù)已建立的航班延誤處置策略模型及相關(guān)討論分析結(jié)果，不妨假設(shè)各類成本、損失及收益之間的關(guān)系滿足條件K+C2-C1<0,即處于第一種穩(wěn)定狀態(tài)中，此時(shí)若大面積航班延誤發(fā)生，則各航空公司均會(huì)趨向于為延誤旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以提升旅客滿意度、安撫旅客情緒，從而防止群體性事件的發(fā)生。

考慮到實(shí)驗(yàn)操作性并研究各策略組合下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，假設(shè)該7個(gè)航班同時(shí)發(fā)生延誤，持續(xù)時(shí)長(zhǎng)均已知?，F(xiàn)對(duì)各航班的人數(shù)、延誤時(shí)間及干預(yù)成本、各航空公司的不同策略組合進(jìn)行假定，如表2所示。

注：干預(yù)成本的設(shè)定與航空公司定位及航班屬性等因素有關(guān)，為便于研究與分析，且使得各策略組合的成本大小更加直觀，不妨用符號(hào)代替具體成本，如表2中，C為單位成本，通過(guò)其前面的系數(shù)來(lái)衡量不同航空公司對(duì)不同航班的干預(yù)成本大小。

表2 各航班人數(shù)、延誤時(shí)間及干預(yù)成本設(shè)置

不妨設(shè)置若做到有效防控旅客群體性事件的發(fā)生需要將不滿旅客人數(shù)控制在總?cè)藬?shù)的35%以下(該數(shù)值只為結(jié)果分析設(shè)置，具體值還由其他各方面因素決定)，故將實(shí)施干預(yù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行如下設(shè)置。

策略組合①：當(dāng)航空公司A1、A2均分別在航班延誤發(fā)生至100 min、110 min時(shí)對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為2 h、3 h的航班旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以安撫旅客情緒。

策略組合②：當(dāng)航空公司A1、A2均分別在航班延誤發(fā)生至100 min時(shí)對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為2 h、3 h，140 min時(shí)對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為3 h的航班旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以安撫旅客情緒。

策略組合③：當(dāng)航空公司A1、A2均分別在航班延誤發(fā)生至100 min、140 min時(shí)對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為3 h的航班旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以安撫旅客情緒。

策略組合④：當(dāng)航空公司A1、A2均分別在航班延誤發(fā)生至100 min時(shí)對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為3 h的航班旅客提供餐飲休息服務(wù)或經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償以安撫旅客情緒，而航空公司A1在航班延誤發(fā)生至140 min又再次對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為3 h的航班實(shí)施干預(yù)舉措時(shí)。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

各策略組合下不滿情緒旅客人數(shù)占比的變化情況如圖3所示。

圖3 實(shí)施不同策略組合時(shí)不滿情緒旅客占比變化

而各策略組合下的航空公司效益(收益-成本)如圖4所示。

圖4 實(shí)施不同策略組合時(shí)航空公司收益變化

接下來(lái)，針對(duì)上述四組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行如下幾點(diǎn)分析及討論。

(1)首先，當(dāng)航空公司A1、A2采取策略組合①時(shí)，此時(shí)無(wú)法把不滿情緒旅客人數(shù)控制在35%以下，從圖3(a)中可以清晰地看見(jiàn)，當(dāng)工作人員的干預(yù)結(jié)束后，不滿情緒旅客人數(shù)又呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。因此，若是航空公司單單只讓其工作人員干預(yù)一次就放任不管顯然也會(huì)激化旅客情緒，從而很有可能導(dǎo)致群體性事件的發(fā)生。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，航空公司應(yīng)當(dāng)及時(shí)采取有效措施，盡可能早地將旅客情緒控制在穩(wěn)定狀態(tài)，否則就會(huì)使整個(gè)形勢(shì)變得更加嚴(yán)峻，之后便需要花費(fèi)更多的各項(xiàng)成本才能夠安撫旅客，以防群體性事件的爆發(fā)。

(2)因此為了有效防控旅客群體性事件的發(fā)生，在策略組合②中，當(dāng)航班延誤發(fā)生至140 min時(shí)，航空公司A1、A2均對(duì)延誤3 h的航班進(jìn)行二次干預(yù)，從圖3(b)中可以清晰地看見(jiàn)，此時(shí)不滿情緒的旅客占比被控制在30%以內(nèi)。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，航空公司應(yīng)當(dāng)對(duì)延誤時(shí)間較長(zhǎng)的航班予以充分重視，在必要時(shí)可以實(shí)施多次干預(yù)舉措，但產(chǎn)生的成本也會(huì)隨之增加。

(3)于是為了降低成本，在策略組合③中，航空公司A1、A2均不再對(duì)延誤時(shí)長(zhǎng)為2 h的航班實(shí)施干預(yù)，而是令其對(duì)延誤3 h的航班實(shí)施兩次干預(yù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，如果為了降低成本，航空公司可以選擇優(yōu)先對(duì)延誤時(shí)間較長(zhǎng)的航班實(shí)施干預(yù)，從而達(dá)到更加經(jīng)濟(jì)有效的控制效果。

(4)而為了進(jìn)一步降低成本，在策略組合③的基礎(chǔ)之上，策略組合④是令航空公司A2僅在延誤進(jìn)行至100 min時(shí)對(duì)延誤3 h的航班實(shí)施一次干預(yù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)為了使總成本最小時(shí)，可以令不同類型的航空公司采取不同的手段策略，達(dá)到整體上的策略最優(yōu)組合。但是從圖3(d)中可以發(fā)現(xiàn)，在航班延誤結(jié)束之前的一段時(shí)間內(nèi)，不滿情緒旅客占比不斷攀升，若是延誤時(shí)間不止3 h，則旅客情緒很有可能不受控制。因此在考量成本的同時(shí)依然不能放松警惕，還是應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)防群體性事件的發(fā)生。

此外，根據(jù)上述航班延誤處置策略模型的分析結(jié)果可知，采取措施的差異性也會(huì)對(duì)旅客情緒產(chǎn)生一定的影響。因此，在策略組合②的實(shí)施結(jié)果(圖5)中，選擇了旅客人數(shù)相似且各具代表性的兩個(gè)航班：航班2、4進(jìn)行分析，其中，航班2(105名旅客)有一個(gè)相鄰航班，而航班4(103名旅客)沒(méi)有相鄰航班。這兩個(gè)航班中不滿情緒旅客人數(shù)占比的變化情況如圖5所示。

圖5 實(shí)施策略組合②時(shí)航班2、4不滿情緒旅客占比變化圖

對(duì)實(shí)施策略組合②時(shí)，航班2、4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，可以發(fā)現(xiàn)，由于航班4沒(méi)有相鄰航班，其旅客不會(huì)受到其他航班處置措施的影響，因此不滿情緒旅客占比上升較慢，且最終占比較少。而航班2的旅客則由于相鄰航班的存在，其情緒值增長(zhǎng)較快，表現(xiàn)為不滿旅客人數(shù)占比上升速度較快且占比較高。因此，在大面積航班延誤發(fā)生時(shí)，可以在條件允許的情況下，對(duì)延誤航班進(jìn)行適當(dāng)?shù)母綦x，從而穩(wěn)定旅客情緒，有效防控群體性事件的發(fā)生。

3 結(jié)論

以旅客群體性事件的演化機(jī)理為基礎(chǔ)，分析航班延誤情景中不同航班旅客滿意度動(dòng)態(tài)變化和不同應(yīng)急處置措施組合對(duì)滿意度的提升效果，然后在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建航空公司處置策略模型并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。本文主要研究工作如下。

(1)對(duì)各航空公司之間的演化博弈過(guò)程進(jìn)行了分析，從而建立了航班延誤航空公司處置策略模型，分析不同情況下博弈系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并對(duì)航空公司相應(yīng)收益與旅客滿意度變化之間的關(guān)系進(jìn)行定義，為航空公司有效防控旅客群體性事件的發(fā)生提供處置策略方法。

(2)以某機(jī)場(chǎng)航站樓作為仿真對(duì)象，然后通過(guò)文獻(xiàn)分析及調(diào)查研究的方法設(shè)置相關(guān)參數(shù)，并運(yùn)用仿真軟件來(lái)建立仿真模型，模擬大面積航班延誤下不同情景中旅客情緒的演變情況，最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析與總結(jié)，從而為有效防控旅客群體性事件提供建議。