高速铁路项目客运量预测方法优化研究*

张禄

（中国铁路经济规划研究院有限公司 助理研究员，北京100038）

0 引言

运量预测是铁路建设项目前期工作的核心[1]。在宏观层面，运量对铁路项目经济效益和技术标准有决定性的作用和意义，直接影响项目立项决策，是确定项目技术标准的主要依据；在微观层面，运量预测结果对铁路建设前期研究设计中其他专业有直接的影响，是确定站场规模、站房规模、运营设备配置以及行车编组方案的主要参考。

为提高高速铁路项目客运量预测水平，提升预测的准确性，本文使用理论方法和实际案例相结合的研究方法，通过分析铁路客运量影响因素，总结现行高速铁路客运量预测方法及存在的问题，分析典型铁路客运项目预测与实际运营效果，提出高速铁路客运量预测方法的优化建议。

1 主要影响因素及现行预测方法

1.1 客运量影响因素分析

铁路客运需求是旅客对铁路客运部门提出的实现旅客空间位移的有支付能力的要求。客运的服务对象和需求主体是人，客运需求的发展很大程度上取决于人口增长、城市化进程和人均收入的增长等宏观社会经济发展情况，而社会经济发展对铁路客运量的影响最终反映于旅客的出行偏好上[2]。总的看来，影响铁路客运需求的主要因素，可大致分为内部因素和外部因素两个方面。

1.1.1 内部因素

1）铁路运输供给能力。铁路自身的运输供给能力是运输需求的制约因素，也是旅客选择运输方式的基准之一。铁路运输供给能力决定了铁路的通行密度、吸引范围、运行速度等基本指标。

反映铁路客运供给能力的指标有客运营业里程、复线里程、电气化里程、自闭里程、机车拥有量、客车拥有量、动车拥有量等。

2）运价和旅行费用。旅客运输需求必须具备两个条件：一是有出行欲望，二是有支付能力。支付能力与旅行费用直接相关，旅行费用越低，能够支付得起旅行费用的人就越多，旅行需求增长越快，其中消费性旅行需求受旅行费用影响最大。一般情况下，运价与客运量的关系是呈相反方向变化：即提高运价，则客运量相对减少；反之运价降低，客运量增加。

反映运价和旅行费用对铁路客运需求的主要指标是铁路客运票价。长期以来铁路客运票价受到国家宏观调控，票价变动不大，没有客观体现客票价格和需求之间的经济关系。

3）运输服务质量。客运服务的实质是在运输过程中，为旅客提供安全舒适的乘载工具、良好的环境和便捷的服务。运输服务质量包括运输服务的舒适性、方便性、安全性、可靠性、快速性、规律性、环保等方面，具体表现为购票便捷、旅行时间少、安全、正点率高、乘坐环境舒适和服务周到态度好等。其中，速度是运输业“产品”性能的基本体现。速度的提高、旅行时间的缩短是激发其旅行需求的重要因素，旅行时间越短，占用的个人劳动时间就越少，人的旅行需求就越容易被激发。

4）路网发展。稳定的铁路网是铁路客运量预测的重要前提和基础，分析路网构成就是分析和确定与项目强相关线路的建设时机。由于铁路的特殊性，路网的不断变化，造成了个别铁路项目预期功能的变化，从而引起了客运量的变化。

1.1.2 外部因素

1）社会经济发展。铁路运输是社会经济发展的派生性需求，社会经济的发展必然对铁路客运产生影响。这种影响主要来源于经济发展水平、三次产业结构、城镇化及地区开发程度、旅游业发展程度、人口规模和结构、居民人均收入及消费水平等。

2）其他交通方式的竞争。不同的运输方式存在一定的可替代性，对于某一运输方式而言，其他运输方式的运价水平、服务质量及其发展情况会直接影响其需求，从而影响到各种运输方式的市场份额和运量。

3）地理因素。我国东部地区经济发达，人口稠密，居民收入水平高，消费水平高，居民出行次数就多，相较之下西部地区则相反。同样，位于铁路网核心位置的线路客流密度远远大于边远地区的铁路网线路客流密度，地理因素对铁路旅客运输的需求也反映在行政区域、吸引的腹地面积、所在地区地貌、气候等方面。

4）其他因素。影响客运量的其他因素还有政策因素、重大事件、信息技术发展、居民消费观念变化等。铁路客运需求受国家、行业政策、体制改革变化的影响，同时，重大事件如重大社会经济活动、突发事件等也会临时性、突发性地影响铁路客运量。这些因素在运量预测中难以量化，一般只能通过在定性分析基础上对定量预测结果进行修正调整。

1.2 客运量预测一般思路和方法

客运需求历来被认为是派生性需求，经济活动、社会活动等本源性需求的变化直接决定客运需求这一派生性需求的大小。随着社会经济发展，项目相关区域的通道客运需求量将跟随呈现出增长趋势，必然产生趋势客运量；而建设项目的建成，又将改善吸引区域内的交通条件，从而诱发潜在的客运需求，产生诱增客运量；同时，由于新建铁路的走向和连结，还将改变原有运输方式分配，即对通道内其他运输方式客运量的吸引，形成转移客运量。在预测客运需求量时，必须对趋势客运量、诱增客运量和转移客运量进行相应的预测，以得出较为符合实际情况的远景客运量。

目前，高速铁路建设项目通用的客运量预测基本原理为四阶段法，并根据铁路项目的特征在其基础上进行改变[3]。基本预测步骤为：（1）对本项目所在区域趋势发送总量进行预测，并在规划路网中分配，得到高速铁路所在通道趋势客运量；（2）按“有无比较法”原则，采用重力模型的思路，通过诱增运量的预测得到新建高速铁路在沿线的诱增客运量；（3）结合通道内航空、公路等综合效用的分析，综合采用logit模型、转移模型得到航空、公路向高速铁路转移客运量；（4）通过通道内高速铁路与既有铁路线分工，得到新建高速铁路客运量及客流密度。

1）趋势运量预测。以各个OD基区的人口和GDP为主要因变量指标，结合全社会及各种运输方式的客运量增长历史数据，分析推断初、近、远期三个阶段全社会及各种运输方式客运总量的自然增长率，获取基于现状交通基础设施的各种运输方式自然增长的趋势运量。

2）诱增运量预测。主要考虑有无本项目对于客流出行的诱导作用以及吸引区域新增规划项目对于本项目客运量的诱增情况，利用重力模型计算运量的诱增比例。

3）转移运量预测。考虑项目在综合运输网络中的功能定位及分流作用，分析在无本项目情况下各种运输方式的运量增长情况与有本项目情况下多种运输方式间的运量竞争与分担，利用logit模型预测研究年度在新建铁路项目开通情况下各种方式的OD分担率，进而计算出从沿线公路以及吸引区民航转移而来的运量。

2 高速铁路客运量预测方法优化思路

2.1 预测与实际运量差异因素分析

受人为影响、调查数据因素、预测方法选择、社会经济因素、环境影响、政策因素等各方面的限制，铁路客运量预测的精确程度仍有待提高，实际值和预测值之间必然存在预测误差[4]。根据现状，高速铁路项目预测运量与实际运营运量差异一般表现为预测运量高于实际运营的运量，造成这种差异的因素有如下几个方面：

1）环境变化因素。铁路客运量的增长取决于其所处的地理位置、自然资源、社会经济、区域内人口、土地开发利用性质、人均收入及其他运输方式的发展情况等综合因素。而铁路项目建成运营时间与前期预测研究时间跨度较大，环境因素极易发生难以预见的变化，必然导致对预测客运量和实际运营情况产生预测误差。

2）预测误差因素。客运量预测产生的误差反映在对趋势运量、诱增运量和转移运量预测的误差。趋势运量预测产生误差原因大致包括难以准确预测社会经济的增长趋势和传统四阶段法对不同场景的适应性问题；诱增运量预测产生误差原因大致包括对社会经济发展预测失准和诱增运量的产生在运量发展“逐步形成—快速增长—相对稳定”三个阶段中的滞后性；转移运量预测产生误差主要源于无法准确把握未来年度运输通道内其他运输方式的变化。

3）客流差异因素。在高速铁路客流密度预测中，往往考虑大部分客流由高速铁路承担，既有普速线仅保留少量客流，低估了既有普速线适应的客运市场，造成铁路通道内高速与普速线的客运分工出现偏差。同时，铁路路网的不断扩展，造成了个别铁路项目预期功能的变化，进而引起客运量的变化，而在实际运营过程中，铁路列车开行对数受追踪间隔、车站接发能力、安全等技术影响，也会造成实际开行对数与设计预期不符。

4）其他原因。预测模型通常是基于理想状态下建立的，但是现实状况却不同于该理想状态，导致模型自身也存在系统误差，该系统误差将会直接影响到客运量预测结果。而且，随着目前出行选择和运输产品多样化发展，旅客出行时会根据个人需求选择最合适运输方式，未必会完全按照模型中的假设，选择票价最便宜或运行时间最短的运输方式。

综上，预测高速铁路客运量时，应充分考虑规划路网，加强对通道内客流性质及竞争因素分析，确定铁路通道内高速铁路与既有普速铁路线合理客运分工，加强客流密度预测强度。结合实际情况，建议研究铁路通道中存在既有线的新建高铁时，将近期年度既有线承担的客车对数设定为高铁运营前的60%～80%，远期年度较近期略有下降；在设计旅客列车开行对数时，充分考虑运营实际中追踪间隔、车站能力、安全等因素影响带来的高铁线路能力的限制，避免客车对数设计值过大，导致客流密度预测失真。

2.2 客运量预测方法优化

新建铁路项目运营初期承担的运量主要由诱增运量和转移运量构成。根据运量性质和产生机理，新建高速铁路项目运量结构可以由如下公式近似计算：

某运输方式转移运量=无新建高铁项目情况下

通过研究不同地区高铁项目建成运营后运量情况，分析其运量结构与所在地区或通道各种运输方式之间总运量的关系，试图提出新建高速铁路项目运量预测的优化和改进方法。

本文设想从已建成并开通运营的高铁项目的运量变化动态趋势入手，分析其运量增长变化规律：如不同地区高铁项目建成运营后逐年运量增长水平（增长率）、所在通道客运量增长变化、不同运输方式运量增长变化、吸引范围内人均乘车率的变化、铁路项目转移运量、诱增运量等，从数据变化中找到有指导性的客运量变化规律，改进预测模型参数。

一般来说，项目所在通道总客运量的趋势变化相对有一定规律，因此，可以在对通道总运量预测的基础上，通过对转移运量和诱增运量的预测得到对新建高速铁路项目客运量的预测。并且，通过案例研究成果，提出改进和优化新建高速铁路客运量预测的经验类比方法，其一般模型如下：

式中：N(t)为新建高铁项目第t年客运量；S(t)为新建高铁项目所在通道第t年总趋势客运量；I(t)为新建高铁项目对通道趋势客流的诱增比例；R(t)为新建高铁项目对既有铁路转移客流量占通道总客流的比例；E(t)为新建高铁项目对公路转移客流量占通道总客流的比例；C(t)为新建铁路项目对民航转移客流量占通道总客流的比例；P(t)为新建铁路项目总转移客流量占通道总客流的比例。

S(t)可以通过选择既有合适的定量预测方法求得，I(t)、R(t)、E(t)、C(t)则需要利用已开通铁路项目运营后历年数据进行统计归纳。

3 案例分析——以京沪高铁京津段为例

本节以京沪高铁京津段为例，展示对已开通高铁项目运营情况分析方法，以期获得通道总量和各种运输方式之间的诱增、转移比例关系，再将其应用于本文所研究提出的高速铁路项目客运量预测优化方法中。

京沪高铁于2011年6月全线通车，除与既有铁路京沪线并行外，其北段与京津城际并行，京津城际于2008年8月全线通车。因此，整个京津通道包括公路、民航、普速铁路（京沪线）和高铁（京沪高铁和京津城际）四种运输方式。2004年至2017年京津通道历史客流构成见表1。

表1 京津通道历史客流构成 万人·km/km

利用表1中2004年至2007年客流历史数据可以建立京津通道及各种运输方式趋势运量预测模型，并计算得到京津通道及各种运输方式趋势运量，见表2。

利用表2计算结果和式（1）、式（2），可以计算京津通道中京津城际和京沪高铁京津段诱增与转移运量及比例系数，结果见表3。

表2 京津通道总量及各种运输方式趋势运量预测 万人·km/km

表3 京津通道中高铁诱增与转移运量及比例

同时，若需分别得到京津城际和京沪高铁京津段两个项目的诱增和转移情况，可以按照历年两个项目的实际客流密度比例进行分摊。以京沪高铁京津段为例，各项比例系数结果见表4。测值；（4）对如上定量预测结果，可以再根据实际情况，在定性分析基础上进行调整。

4 结论

表4 京沪高铁京津段诱增与转移运量比例 %

用以上所列举的分析方法，可以尽量多地收集近年来开通运营的全国不同地区、不同特征高速铁路项目数据，并进行运量结构分析，得到不同高铁项目运营后历年运量与通道总趋势运量间的诱增、转移比例系数，作为今后类似项目预测的经验积累，以提高预测的准确性。

因此，本文所提出的优化后新建高速铁路项目客运量预测一般步骤和方法为：（1）收集新建高铁所在通道内所有运输方式客运量历史数据，计算历年通道总运量并建立通道总运量预测模型；（2）利用所建立的通道总量预测模型对通道未来年度历年运量进行预测；（3）查看在相同区域内与预测项目类型相似的高铁项目运营后历年诱增和转移系数，利用式（3）与预测的通道历年总趋势运量相乘，得到新建高铁项目运营后历年诱增和转移运量，两者合计即为新建高铁项目总客运量估计预

到2021年底，全国铁路营业里程已突破15万km，其中高铁超过4万km，因此有必要对已开通运营时间较长、经过运量培育阶段的高铁项目的运量增长情况及其运量结构变化等方面进行研究，为新建高速铁路项目规划建设的运量预测工作提供可借鉴的经验，作为未来提高客流预测工作精度的基础。本文所提出的高速铁路项目客运量预测优化方法，就是在充分累积不同区域、不同特征的高铁项目运营后数据的基础上，利用统计得出的诱增和转移系数进行预测，使预测运量能够更贴近实际变化规律。