闫 钊

（中国卫通集团股份有限公司，北京 100080）

4 全球主要卫星消费宽带服务定价策略分析

4.1 考虑宽带速率的服务定价策略分析

对于仅考虑两组数据（两个变量）的情况，我们可以采用相关系数法对其关系密切程度进行衡量，相关系数的计算方法见公式（1）～（4）：

按照数据可获取的原则，我们选取HNS、Viasat、Xplornet[8]、StarGo[9]、Hughes do Brazil、Movistar、Skymesh、Vox Telecom、Europasat、Tricolor TV、Avon Line作为样本进行分析，卫星消费宽带服务包价格与宽带速率的相关分析结果[10]如表1所示：

表1 卫星消费宽带服务包价格与宽带速率相关系数分析结果[11]

由表1计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与宽带速率弱相关[12]且不显著。鉴此，我们可以采用Logar ithmic回归分析和Logistic回归分析进一步衡量两个变量相关性，两种回归函数的计算方法见公式（5）和公式（6）：

与前述分析样本相同，两种回归分析的结果如表2所示：

表2 卫星消费宽带服务包价格与宽带速率相关性回归分析结果

由表2计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与宽带速率仍为极弱相关且不显著[13]。但为了说明问题，我们仍尝试通过函数曲线来表示两者之间的关系，如图4所示：

由图4中对数函数曲线可以得知，0～10Mb/s（特别是0～5Mb/s）的宽带速率变化对用户购买意愿的影响更大，即用户愿意为了提升使用体验去购买该区间内更高速率的消费宽带服务；而10～20Mb/s（特别是20Mb/s以上）的宽带速率变化难以影响用户的购买意愿，用户未必会为了提升使用体验而去购买更高速率的服务包。

4.2 考虑服务包容量的服务定价策略分析

按照数据可获取的原则，我们选取与前述分析相同的样本，卫星消费宽带服务包价格与服务包容量的相关分析结果如表3所示：

图4 卫星消费宽带服务包价格和宽带速率的相关性曲线

表3 卫星消费宽带服务包价格与服务包容量相关系数分析结果

由表3计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与服务包容量中等程度相关，显著性水平[14]仅为0.053，存在一定取伪错误的可能性。鉴此，我们采用Logar ithmic回归分析和Logistic回归分析作进一步分析，结果如表4所示：

表4 卫星消费宽带服务包价格与服务包容量相关性回归分析结果

由表4计算结果可以得知，基于两种回归分析的卫星消费宽带服务包价格与服务包容量弱且显著性较强。为了更加清晰地说明问题，我们通过函数曲线来表示两者之间的关系，如图5所示：

图5 卫星消费宽带服务包价格和服务包容量的相关性曲线

由图5对数函数曲线可以得知，在服务包容量方面（样本中较多的服务包集中在50GB/月的封顶流量），用户对0～20GB/月服务包的价格敏感性强于20～50GB/月，分析结果说明月使用量小的用户群体更容易纠结于服务包的购买价格，而月使用量大的用户群体（由于提供商的薄利多销/用量折扣策略）在该方面则显得更为从容。

4.3 考虑单位通信容量造价的服务定价策略分析

我们首先采用相关系数法判断两者的相关性。按照数据可获取的原则，我们选取服务提供商通过Echostar-17、Echostar-19、Viasat-1、Viasat-2、Telstar19V、Al Yah 3、Ka-Sat卫星提供的消费宽带服务包为样本，服务包价格与单位通信容量造价[15]的相关分析结果如表5所示：

由表5中计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与单位通信容量造价弱相关且不显著。鉴此，我们采用Logarithmic回归分析和Logistic回归分析作进一步分析，结果如表6所示：

表5 卫星消费宽带服务包价格与单位通信容量造价相关系数分析结果

表6 卫星消费宽带服务包价格与单位通信容量造价相关性回归分析结果

由表6中计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与单位通信容量造价的极弱相关且不显著。但为了说明问题，我们仍尝试通过函数曲线来表示两者之间的关系，如图6所示：

图6 卫星消费宽带服务包价格和单位通信容量造价的相关性曲线

由图6中对数函数曲线可以得知，基于更高单位通信容量造价的卫星所提供的消费宽带服务包价格也相对偏高一些，但这种关系并不显著。

4.4 考虑用户数的服务定价策略分析

我们首先采用相关系数法判断两者的相关性。按照数据可获取的原则，我们选取HNS、Viasat、Xplornet 通过Echostar-17、Echostar-19、Viasat-1、Viasat-2卫星提供的消费宽带服务包为样本，服务包价格（基本包[16]）与用户数的相关分析结果如表7所示。

表7 卫星消费宽带服务包价格与用户数相关系数分析结果

由表7中计算结果可以得知，卫星消费宽带服务包价格与用户数极强正相关，但显著性为0.075，存在取伪错误的可能性。鉴此，我们采用Logarithmic 回归分析和Logistic回归分析作进一步分析，结果如表8所示：

表8 卫星消费宽带服务包价格与用户数相关性回归分析结果

由表8中计算结果可以得知，基于Logistic回归分析的卫星消费宽带服务包价格（基本包）与用户数极强正相关且显著。为了更加清晰地说明问题，我们通过函数曲线来表示两者之间的关系，如图7所示：

由图7中对数函数曲线和逻辑斯谛曲线可以得知，用户数的变化在极大程度上由卫星消费宽带服务包价格决定，与此对等的是，卫星消费宽带服务提供商价格策略调整也会引导用户数的变化。

4.5 考虑居民可承受费用的服务定价策略

由于数据极难获取，我们仅对美国、俄罗斯、巴西、墨西哥市场的代表性卫星消费宽带服务包、居民可承受费用[17]和载荷或波束容量价格的数据范围进行比较分析[18]，如表9所示：

表9 卫星消费宽带服务包价格、居民可承受费用和载荷波束容量价格比较分析

为了更加清晰地说明居民可承受费用对卫星消费宽带服务定价的影响，我们用柱状图对其关系进行展示，如图8所示：

图8 消费宽带服务包价格和居民可承受费用的关系

由图8中不同国家的卫星消费宽带服务包价格（红色）和居民可承受费用（蓝色）可以得知，美国地区的卫星消费宽带服务包部分覆盖居民每月消费宽带支出能力，高于最低支出能力但正好覆盖平均水平，供需价格关系局部失衡；俄罗斯地区的卫星消费宽带服务包完全覆盖居民每月消费宽带支出能力，供需价格关系适当；墨西哥地区的卫星消费宽带服务包高于居民每月消费宽带支出能力平均水平，供需关系不匹配，不享受政府补贴政策的工薪阶层难以获得服务；巴西地区的卫星消费宽带服务包远离居民每月消费宽带支出能力平均水平，供需关系割裂，不享受政府补贴政策的工薪阶层无法获得服务。

5 几点启示

5.1 技术进步和规模效应驱动网络提速降费

近10年来，随着信息技术的进步，国际上HTS 系统单位通信容量的造价呈现显著下降趋势[22]，由于卫星及地面设备制造技术水平的提高，卫星消费宽带服务提供商在获得更多通信容量的同时，并没有付出过多的系统建造成本，换而言之HTS系统通信容量的增幅大于（甚至远大于）建设成本增幅，这在一定程度上缓解了卫星消费宽带服务提供商在网络提速降费方面的压力[23]。与此同时，卫星消费宽带服务用户群体不断扩增，服务提供商的边际成本持续下降，产生了规模效应[24]，为服务提供商在现实中的降费行动提供了动力。综上，对卫星消费宽带服务提供商而言，技术进步仅仅提供了网络提速的条件和降费的可行性，真正驱动降费的因素是用户群体的扩增及其所产生的规模效应。两者共同作用时，即出现所谓的市场引导，技术驱动。

5.2 供给改革和供过于求引导运营风险转移

在供给侧，2004～2016年间，全球共发射了56个HTS系统，包括20个GEO-HTS卫星、24个搭载HTS载荷的GEO卫星、12个MEO卫星。2013～2016年是HTS 系统发射高峰期（40个），发射数量是此前（14个）的2.9倍。HTS系统服务社高峰期对供给侧的直接影响是：容量价格不断走低，投入产出不确定性急剧加大，资源变现风险持续走高。在需求侧，卫星消费宽带服务ARPU值持续走低，而民政和企业VSAT网络服务、蜂窝回传和中继应用服务、航空海事移动服务等更高ARPU值的需求板块越来越成为消化HTS容量的主渠道。在不同需求板块之间相同的规律是：新HTS系统因效费比（性价比）更具优势，必然冲击旧HTS系统全寿命周期的投资收益，这加剧了供给侧的竞争程度和运营风险，而需求侧则将从中受益。综上，对卫星消费宽带服务商而言，解决供需关系导致运营风险走高问题的根本出路主要有两条：一是加速容量变现，通过批租等形式将运营风险转移到垂直合作商。二是提高增值能力，让大众消费者有机会（或更大程度上）获得享受分级、多元、差异化[25]消费宽带服务的选择权，并为之付出更为合理的费用，将运营风险转移至价值链。

5.3 国家战略和政府补贴弥合供需价格缺口

根据世界银行数据，2016年全球39亿人无法接入宽带网络，互联网用户普及率47%。其中，发达国家2亿人未联网，互联网普及率81%；发展中国家37亿人未联网（在亚洲，印度9.7亿，中国6.8亿，印尼2亿，巴基斯坦1.55亿，孟加拉1.38亿；在非洲，总计8.5亿人未联网，30多个国家未联网人口超过1000万），互联网普及率41%。面对全球范围内的宽带服务发展需求，ITU提议“Goal 20-20 by 2020”，即到2020年，全球100% 的用户都能以20美元/月的价格使用20Mb/s的宽带速率。多个国家和地区实施了宽带战略或行动计划并给予国家财政补贴支持。美国推出“连接美国基金（CAF）”，旨在到2020年让1亿家庭和每个社区都享有支付得起的宽带服务[26]；欧盟提出2020年全部宽带接入速率不低于30Mb/s，其中50%家庭超过100Mb/s；英国提出2018年固定超高速宽带覆盖率达到99%；法国提出到2020年高速宽带家庭覆盖率达到70%；德国提出2018年高速宽带覆盖率达到100%；日本提出2015年高速宽带家庭覆盖率100%；韩国提出2015年高速宽带家庭覆盖率70%[27]；我国也推出了“宽带中国[28]”战略。综上，在国家战略或行动计划支持的地区，影响宽带网络覆盖率的主要因素是缺乏网络，而并非缺少对不同速率或接入方式的灵活选择，卫星消费宽带服务提供商可通过项目申报或项目投标获得一定的政策扶持资金，弥合供给测与需求侧的价格缺口，优化供给侧高成本原因、需求侧每月数据使用限额等关键痛点，改善业务经营状况。

5.4 基于函数极值的消费宽带服务定价模型

根据本文第4节相关分析结果，服务包容量、单位通信容量造价、用户数、居民可承受费用都是影响消费宽带服务定价的因素[29]。我们可以用MUsg、Cap、Sbr、Epd、Cost这6个变量来代表它们，并用Usg代表用户实际使用容量，用Vol代表用于提供消费宽带服务的系统容量，用Rev代表服务提供商的纯收入[30]，于是可建立如下函数模型，如公式（7）：

式中，i表示第i个用户；j表示第j个服务包；INT表示取整函数。

我们假设消费宽带服务商的商业策略遵循纯收入最大化原则，则对于公式（7）中的目标函数，其极值如公式（8）所示，约束条件如公式（9）所示：

式中，β为服务提供商对用户群体的覆盖率目标。如是考虑政府补贴（用Sub代表）的消费宽带服务包，则计算其极值时，应修正约束条件，如公式（10）所示：

将消费宽带服务提供商和用户群体不同月度、年度数据代入，即可测算出最大纯收入目标下，不同服务包容量、服务包价格和用户数之间的组合关系，并可以通过增加调整参数[31]的方式来修订该极值函数，重新测算定价。因此，该函数极值可以作为一种可行的消费宽带服务定价模型。由于数据极难获取，本文仅通过HNS的少量数据进行了实证，具体情况略。

6 结束语

本文所作分析研究，基于最简单的相关分析理论和最大限度上可获取的数据，在后续研究中，还将努力争取获取更多数据，从而提高分析结果准确度，或优选分析方法，或完善分析结论。

本文所提出的基于函数极值的消费宽带服务定价模型，仅通过HNS一家公司的少量数据进行了实证，不具备广泛代表性，且存在一定局限性，但本文的主旨是分析全球卫星消费宽带服务提供商的经营策略，定价模型仅仅是一种扩展性研究，在这种意义上该局限性可以忽略。

当前，基于HTS资源的业务越来越多地转向民政和企业VSAT网络、蜂窝回传和中继应用、航空海事移动服务，它们在全球不同市场区域的发展亦存在较大差异。服务提供商在上述业务板块的经营策略，以及全球及区域HTS系统应用服务市场结构演变和比较分析，将是作者下一步的研究方向。