鐵路旅客運(yùn)輸周期性特征研究

梁婧

（中國(guó)鐵路經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究院有限公司 副研究員，北京 100038）

0 引言

波動(dòng)性特征特別是周期性波動(dòng)研究在各個(gè)領(lǐng)域均有成功的應(yīng)用。既有運(yùn)用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)周期模型，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速周期性波動(dòng)及其動(dòng)態(tài)均衡增長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)的宏觀問(wèn)題，也有通過(guò)分析各個(gè)不同發(fā)展階段居民總消費(fèi)、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)、農(nóng)村居民消費(fèi)的周期波動(dòng)性特征，按照消費(fèi)曲線波動(dòng)的固有特點(diǎn)，研究我國(guó)消費(fèi)波動(dòng)曲線的波長(zhǎng)、波幅、路徑、擴(kuò)張期和收縮期的民生問(wèn)題等[1-5]。

作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主要部門，交通運(yùn)輸部門（包括鐵路運(yùn)輸）在國(guó)民生產(chǎn)總值中其貢獻(xiàn)較大。為積極響應(yīng)調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、增加鐵路運(yùn)量以及客運(yùn)提質(zhì)增效的有關(guān)要求，全面掌握客運(yùn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化及周期性特征，促進(jìn)運(yùn)力資源配置和空間布局優(yōu)化，本文從三個(gè)層面展開研究：首先從典型時(shí)段入手，分析春暑運(yùn)、法定節(jié)假日等特征時(shí)段客流波動(dòng)；其次從典型地域著手，分析省會(huì)及計(jì)劃單列市客運(yùn)交流波動(dòng)變化；最后，從典型線路出發(fā)，分析繁忙通道運(yùn)輸需求與運(yùn)力投放周期性變化[6-14]。

1 特征時(shí)段客流波動(dòng)分析

特征時(shí)段的運(yùn)量周期性趨勢(shì)是反映鐵路客運(yùn)承壓臨界變化的重要指標(biāo)。本節(jié)選取2015—2019年節(jié)假日日發(fā)送量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，分別研究春運(yùn)、暑運(yùn)、“十一”黃金周和三天假期等特征時(shí)段鐵路客流周期性波動(dòng)變化規(guī)律。

1.1 特征時(shí)段日發(fā)送量變化規(guī)律分析

春運(yùn)鐵路發(fā)送量周期性特征分析：圖1中兩個(gè)波谷所處位置即對(duì)應(yīng)正月初一（2015年除外），與正月十五兩天?？梢园l(fā)現(xiàn)春運(yùn)（一般為春節(jié)前15天，春節(jié)后25天）發(fā)送峰值除2017年外，均不出現(xiàn)在法定假日的7天中，反映近年來(lái)春運(yùn)錯(cuò)峰出行態(tài)勢(shì)明顯。2015年及2016年春運(yùn)客運(yùn)峰值出現(xiàn)在法定假日后一天；2018年后經(jīng)濟(jì)下行壓力增大，外出務(wù)工人員就業(yè)遇冷，導(dǎo)致2018年及2019年春運(yùn)峰值甚至出現(xiàn)在正月十五后。2015年至2019年春運(yùn)期間波谷發(fā)送量與波峰發(fā)送量均顯著提高，值得注意的是發(fā)送量峰谷差值也逐年提高，運(yùn)量的震動(dòng)更為劇烈，給運(yùn)力資源的動(dòng)態(tài)調(diào)整提出了更高的要求。鐵路旅客運(yùn)輸量是反映經(jīng)濟(jì)及生產(chǎn)活動(dòng)的重要指標(biāo)，鐵路的運(yùn)輸組織應(yīng)積極應(yīng)對(duì)相關(guān)發(fā)展態(tài)勢(shì)。

圖1 2015—2019年春運(yùn)每日發(fā)送量波動(dòng)變化

暑運(yùn)鐵路發(fā)送量周期性特征分析：由圖2和圖3可知，歷年暑運(yùn)期間周期波動(dòng)大致以星期為周期，暑運(yùn)期間發(fā)送量要明顯大于平日，暑運(yùn)期間在周六、周天、周一的小周期內(nèi)均呈現(xiàn)出“V”字型態(tài)勢(shì)。因日發(fā)送量為18點(diǎn)報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如果暑運(yùn)期間大量客流選擇周天的18點(diǎn)后乘車，則被記錄為周一的運(yùn)量。由于暑運(yùn)期間較平日增加的大多為旅游流（及學(xué)生流），可以判斷這部分客流在暑運(yùn)期間（旅游黃金季節(jié)），更多地選擇周天18點(diǎn)后的車次出行，這為暑運(yùn)列車的開行組織提供了一定依據(jù)。暑運(yùn)期間的客運(yùn)發(fā)送量峰值通常發(fā)生在8月初—9月底，2018年7月與8月峰值差約100萬(wàn)人，而高校招生人數(shù)約800萬(wàn)人，考慮為在讀學(xué)生返校及父母陪同新生入學(xué)等因素帶來(lái)的波動(dòng)。

圖2 2015—2018年暑運(yùn)每日發(fā)送量波動(dòng)變化

圖3 2015年暑運(yùn)周與平日周每日發(fā)送量波動(dòng)變化

“十一”黃金周鐵路發(fā)送量周期性特征分析：考慮移動(dòng)選取各年“十一”日度數(shù)據(jù)并與平日日度數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，由圖4，“十一”期間波形基本呈現(xiàn)“月牙形”，而平日期間則呈現(xiàn)倒“S”形。“十一”期間的波峰為假期第1天，波谷基本出現(xiàn)在假期第4或第5天，“十一”黃金周期間鐵路客運(yùn)發(fā)送量約為平日周發(fā)送量的1.68倍，2015年至2017年這個(gè)數(shù)字分別是1.69倍、1.70倍、1.87倍?！笆弧弊鳛槿钒l(fā)送量峰值發(fā)生的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，其運(yùn)量增長(zhǎng)仍呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢(shì)，且與平日發(fā)送量的差值持續(xù)擴(kuò)大，鐵路部門應(yīng)重點(diǎn)組織運(yùn)力，調(diào)整開行方案以應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的客運(yùn)峰值需求。

圖4 “十一”黃金周每日發(fā)送量波動(dòng)變化

三天假期鐵路發(fā)送量周期性特征分析：若以三天假期為中心，前后各再取三天，形成假期重合的九天時(shí)間段，可以看出所有三天假期變化特征基本一致，波動(dòng)規(guī)律保持穩(wěn)定。從2015年至2018年來(lái)看，三天小長(zhǎng)假發(fā)送量排序分別是“五一”、清明、端午、元旦，這個(gè)規(guī)律保持穩(wěn)定。見圖5。

圖5 2018年三天假期所在前后共9天每日發(fā)送量波動(dòng)變化

1.2 特征時(shí)段與全年對(duì)比分析

通過(guò)分析表1和圖6特征時(shí)段和全年發(fā)送量增長(zhǎng)情況對(duì)比，可以得出：

圖6 2015—2018年特殊時(shí)段發(fā)送量增長(zhǎng)率

表1 2015—2018年特征時(shí)段發(fā)送量與增長(zhǎng)率

1）“十一”、元旦增量率波動(dòng)較大。由于2017年中秋與“十一”合休，共放假8天，導(dǎo)致2016—2017年“十一”客流量增長(zhǎng)率較高，2017—2018年客流量增長(zhǎng)率為負(fù)。而2017年元旦與2017年春運(yùn)開始時(shí)間（1月14日）時(shí)間間隔較短，影響了2017年元旦出行需求，導(dǎo)致2016—2017年元旦增長(zhǎng)率較低，2017—2018年客流量增長(zhǎng)率較高。

2）暑運(yùn)客流量增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，近年來(lái)暑運(yùn)發(fā)送量增長(zhǎng)率持續(xù)升高，2016—2017、2017—2018年均超過(guò)全國(guó)發(fā)送量增長(zhǎng)速度，表明近年來(lái)隨著生活方式的改變，人們暑期出行的意愿越來(lái)越強(qiáng)，應(yīng)加強(qiáng)暑期運(yùn)力資源的保障，滿足旅客的出行需求。

3）除“十一”、元旦、暑運(yùn)外，其他特征時(shí)段2015—2016年增長(zhǎng)率均高于全國(guó)發(fā)送量增長(zhǎng)率，2017—2018年增長(zhǎng)率低于全國(guó)發(fā)送量增長(zhǎng)率，或與全國(guó)發(fā)送量增長(zhǎng)率持平。表明近年來(lái)法定節(jié)假日發(fā)送量增長(zhǎng)速度放緩，平日（法定節(jié)假日外）發(fā)送量增長(zhǎng)率有所提高，錯(cuò)峰出行的趨勢(shì)有所體現(xiàn)，也與節(jié)假日運(yùn)能緊張、節(jié)假日的旅客出行行為處于市場(chǎng)培育階段有一定關(guān)系。

1.3 小結(jié)

從日發(fā)送量變化規(guī)律來(lái)看，特征時(shí)段均呈現(xiàn)出較為明顯的客流波動(dòng)規(guī)律，周期性明顯。從特征時(shí)段歷年發(fā)送量變化趨勢(shì)來(lái)看，暑運(yùn)、“十一”保持較高增長(zhǎng)，元旦客流波動(dòng)較大，春運(yùn)及小長(zhǎng)假鐵路客流增速逐年放緩。

2 省會(huì)及計(jì)劃單列市客運(yùn)交流波動(dòng)變化分析

本節(jié)重點(diǎn)分析我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)（包括省、自治區(qū)、直轄市）的省會(huì)（首府或直轄市）和國(guó)家社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)劃單列市（簡(jiǎn)稱計(jì)劃單列市，包括大連、青島、寧波、廈門、深圳五市）市內(nèi)交流的周期性變化規(guī)律。

2.1 省會(huì)及計(jì)劃單列市分月度發(fā)送量變化規(guī)律分析

近4年來(lái)，我國(guó)鐵路發(fā)送量不斷增長(zhǎng)，省會(huì)單列市交流總量和省會(huì)交流總量也隨之增長(zhǎng)，但省會(huì)單列市交流總量占全國(guó)鐵路發(fā)送量的比例一直維持在22%左右，其中省會(huì)交流總量占全國(guó)發(fā)送量的比例的17%左右。由此可見，省會(huì)單列市間交流在我國(guó)鐵路運(yùn)輸中占有較大比重，同時(shí)也是支撐旅客發(fā)送量增長(zhǎng)的重要力量。反映了隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，人口、資源向大城市集中，大城市間的人員交流日益密切，大城市間客流培育應(yīng)作為我國(guó)鐵路客運(yùn)營(yíng)銷中較為重要的方向。

分月分析省會(huì)及計(jì)劃單列市交流量，由圖7可知，省會(huì)及計(jì)劃單列市每年按月份變化有一定的周期性，每年交流量最高月份均為8月份，其次是7月份和10月份。受春運(yùn)時(shí)間的影響，每年2月份和3月份省會(huì)及計(jì)劃單列市交流總量存在一定的波動(dòng)性，這反映了我國(guó)主要城市間交流量與全國(guó)鐵路旅客發(fā)送量分月變化規(guī)律具有一致性。

圖7 2015—2018年省會(huì)及計(jì)劃單列市分月交流量

2.2 省會(huì)及計(jì)劃單列市分高普發(fā)送量變化規(guī)律分析

由圖8可知，2015—2018年省會(huì)及計(jì)劃單列市高鐵（包括GDC字頭）占比逐年增加，年內(nèi)各月份高鐵交流量占比情況具有很強(qiáng)的一致性。高鐵占比最高的月份為11月份，11月份省會(huì)及計(jì)劃單列市交流量基本維持在全年較高水平，可見11月份大城市之間商務(wù)交流維持較高水平。受每年春運(yùn)時(shí)間變化影響，省會(huì)及計(jì)劃單列市高鐵交流占比最低值一般出在2月份或3月份，此時(shí)返鄉(xiāng)流、學(xué)生流比重增加，導(dǎo)致普速交流量比例有所上升，高鐵交流比例較低。

圖8 2015—2018年省會(huì)及計(jì)劃單列市分月高鐵交流量占總交流量比例

2.3 小結(jié)

省會(huì)單列市間交流在我國(guó)鐵路運(yùn)輸中占有較大比重，同時(shí)也是支撐旅客發(fā)送量增長(zhǎng)的重要力量。從月度發(fā)送量波動(dòng)變化來(lái)看，省會(huì)單列市與全國(guó)鐵路旅客發(fā)送量分月變化規(guī)律具有一致性。分高普來(lái)看，省會(huì)及計(jì)劃單列市高鐵占比逐年增加，其中11月份高鐵占比最高，2月份或3月份高鐵占比最低。

3 繁忙通道運(yùn)輸需求與運(yùn)力投放周期性變化特點(diǎn)

為研究繁忙通道運(yùn)輸需求與運(yùn)力投放在周期性波動(dòng)下的特征，科學(xué)有效地投放運(yùn)力資源，提高繁忙通道運(yùn)輸能力，本節(jié)選取京滬通道和京廣通道作為具體案例研究其變化特點(diǎn)。

3.1 繁忙通道高普線路客座率變化情況

全年高普線路列車客座率基本特征：

全年來(lái)看，同一通道內(nèi)高鐵線路列車的平均客座率略低于普速鐵路，其中京廣通道的高普客座率差異更為明顯。京滬通道的高鐵客座率為76.18%、普鐵客座率為76.24%；京廣通道的高鐵客座率為70.42%、普鐵客座率為73.87%。見圖9。

圖9 2018年京滬、京廣通道高普線路列車客座率波動(dòng)變化

分析其原因，主要是由于高鐵與普鐵客運(yùn)需求與能力供給匹配關(guān)系的差異性所致。相比之下，高速鐵路列車開行頻次更高，所以在運(yùn)輸需求相差無(wú)幾的情況下，勢(shì)必會(huì)造成少量的運(yùn)力虛糜。由此可見，在滿足旅客運(yùn)輸需求方面，高速鐵路的能力供給相對(duì)更加充分，一方面，既有線客貨混行而高鐵專注客運(yùn)，既有線可為旅客運(yùn)輸提供的能力空間相對(duì)有限；另一方面，高速鐵路面向中高端客流，列車開行頻次較高表明高速鐵路列車的發(fā)到時(shí)刻覆蓋度更高，也可為客運(yùn)服務(wù)打造更為全面系統(tǒng)的產(chǎn)品體系，從而滿足旅客多樣化的出行需求。

分月高普線路列車客座率比較：

1）四條線路的列車客座率均在8月、即暑期旅游旺季達(dá)到最高峰，其中，兩條高鐵客座率在86%以上、兩條既有線為90%左右；四條線路的列車客座率均在1月和12月達(dá)到低點(diǎn)，其中，京滬通道兩條線路客座率均為65%左右、京廣通道兩條線路均為60%左右。由此可見，各通道各線路的客座率波動(dòng)變化具有同步性，波峰與波谷的發(fā)生月份基本一致。

2）京滬和京廣兩通道，高鐵線路列車客座率高于既有線均發(fā)生在4、5月份和11、12月份，即客運(yùn)需求波動(dòng)曲線由波峰向波谷轉(zhuǎn)折、客運(yùn)量遞減的過(guò)程中，主要是由于高速鐵路的服務(wù)對(duì)象中商務(wù)客流等高端客流所占比例更高，該部分客運(yùn)需求受季節(jié)因素變化較小，而鐵路旅客列車供給能力的變化調(diào)整相對(duì)較為平穩(wěn)，所以在列車開行班次并未出現(xiàn)顯著減量的情況下，高速鐵路受客運(yùn)需求下行的影響相對(duì)較小。

3.2 繁忙通道高鐵日均列數(shù)與編組情況

分析2018年京滬、京廣高鐵區(qū)段列車密度與編組情況：從列車密度來(lái)看，京滬高鐵最大區(qū)段日均列數(shù)為148.6列、最低為107.7列，而京廣高鐵最大日均列數(shù)為126.7列、最低為86.5列；從長(zhǎng)編占比情況來(lái)看，京滬高鐵長(zhǎng)編占比普遍超過(guò)70%，最高達(dá)81.5%，京廣高鐵長(zhǎng)編占比最高為74.4%，最低僅為53.6%。具體日均列車與編組情況如圖10和圖11所示。

圖10 2018年京滬高鐵區(qū)段日均列車與編組情況

圖11 2018年京廣高鐵區(qū)段日均列車與編組情況

無(wú)論日均列數(shù)還是長(zhǎng)編占比，京滬高鐵線路均優(yōu)于京廣高鐵，但京滬高鐵限制區(qū)段能力接近飽和，應(yīng)考慮優(yōu)化運(yùn)輸組織模式，增加17輛編組列車占比，全面推進(jìn)“達(dá)速工程”，以提高線路通過(guò)能力。

京滬高鐵、京廣高鐵在限制區(qū)段，即京滬高鐵徐州東—蚌埠南，京廣高鐵長(zhǎng)沙南—衡陽(yáng)東段都存在日均列數(shù)較高、長(zhǎng)編或重聯(lián)列車占比較低的問(wèn)題。區(qū)段跨線短編列車較多，是兩條重要線路限制區(qū)段能力緊張的原因之一，應(yīng)從國(guó)鐵集團(tuán)角度統(tǒng)籌考慮予以解決，最大程度利用線路限制區(qū)段通過(guò)能力。

3.3 小結(jié)

繁忙通道高普線路客座率變化情況：全年來(lái)看，同一通道內(nèi)高鐵線路列車的平均客座率略低于普速鐵路；分月來(lái)看，高鐵線路列車客座率高于既有線均發(fā)生在4、5月份和11、12月份。

繁忙通道高鐵日均列數(shù)與編組情況：繁忙通道高鐵線路限制區(qū)段，存在日均列數(shù)較高、長(zhǎng)編或重聯(lián)列車占比較低的問(wèn)題。區(qū)段跨線短編列車較多，是繁忙通道限制區(qū)段能力緊張的原因之一。

4 結(jié)論與建議

1）應(yīng)在充分研究客流成分的基礎(chǔ)上，依據(jù)針對(duì)全年的不同時(shí)段的客流周期性波動(dòng)特征和多種客流需求在不同特征時(shí)段的出行規(guī)律，制定相應(yīng)開行方案，以緩解高峰時(shí)段運(yùn)力不足的問(wèn)題。

2）省會(huì)及計(jì)劃單列市間交流在我國(guó)鐵路運(yùn)輸中占有較大比重，同時(shí)也是支撐旅客發(fā)送量增長(zhǎng)的重要力量，反映了隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，人口、資源向大城市集中，大城市間的人員交流日益密切，大城市間客流培育應(yīng)作為我國(guó)鐵路客運(yùn)營(yíng)銷中較為重要的方向。

3）客運(yùn)周期性特征在繁忙干線高速線路和普速線路上表現(xiàn)不同，根據(jù)高速線路和普速線路的客流波動(dòng)規(guī)律可為鐵路客運(yùn)產(chǎn)品的定位和列車開行方案的設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)。