客运专线对沿线城市铁路客运量分流问题的研究摘要:合理确定客运专线是否引入沿线城市所形成的分流渠道,并利用多元ＬＯＧＩＴ模型计算该城市铁路旅客运量的转移概率,通过有关统计数据和研究成果,对客运专线引入沿线城市所造成的铁路分流运量进行了合理的量化处理。关键词:客运专线 沿线城市 客运量 多元ＬＯＧＩＴ模型 随着国民经济的发展和人民生活水平的提高,人们对出行的舒适性、快速性与安全性有了更高的要求。另外,运输市场管制的放松使各种运输方式的竞争日趋激烈。在这样的背景下,铁路在“提速”的改革基础上,在一些经济较为发达的地区率先进行客运专线的建设,将客运和货运业务分线运行。 客运专线的建设将极大地提高铁路在运输市场中的地位,吸引和诱增更多的客流进入铁路运输市场。沿线城市是否引入客运专线,对铁路部门而言将出现旅客运量的分流,从而导致铁路经济效益的增减。如果要想定量地测算出客运专线引入沿线城市给该城市经济上带来的影响,那么铁路运量的分流变化情况是首先必须关心的问题。1分流渠道的确定 根据居民交通消费行为,一个城市的居民可以分为出行和基本不出行(相对区域旅行来说)两类。在新的交通工具或方式出现以前,对于出行的居民,他们只能选择运输系统中现有的运输方式;当新的交通工具建成后,它将作为运输系统中一种新的运输方式,供居民出行选择,吸引系统中其他运输方式承担的运量,并作为其运量构成的一部分,即转移运量[1]。 如果沿线城市ｉ引入客运专线,则该城市的铁路出现转移运量;如果沿线城市ｉ不引入客运专线,设在相邻ｉ城市ｋ公里的ｊ城市引入客运专线,则ｉ城市引入客运专线情况下转移过来的旅客运量加上既有的旅客运量将分化为如下4种出行渠道:选择其他交通方式、选择既有铁路、选择客运专线和不出行。这里,选择不出行的旅客比例很小,可忽略不计。2运量转移概率的确定2.1多元ＬＯＧＩＴ模型 同一种运输方式,不同的旅客在不同的时期或从不同的角度考虑,就会产生不同的选择意向,即主观价值。退一步说,即使同一旅客在不同条件或从不同角度下也会有不同的主观价值。在这种情况下,用“选择概率”的概念来解释并衡量旅客的主观价值,就具有一定的意义。在此,提出了运输方式选择概率模型———多元ＬＯＧＩＴ模型[2]。 人们旅行时,总是愿意选择综合费用最小,即效用最高的交通方式。这里的效用包括安全性、经济性、快速性、方便性、舒适性在内的综合效用。效用值的变化,必然引起运输方式选择的变化,即由一种方式转移到另一种方式。这里引入著名的多元罗吉斯模型(ＭｕｌｔｉｎｏｍｉａｌＬｏGISｔｉｃｓＭｏｄｅｌ),如下所示:
这里,Ｐｉ是第ｉ种运输方式的选择概率,Ｎ是可供选择的运输方式,Ｖｉ是效用函数,它由多种服务特性组成:
式中,Ｓｉｊ是选择第ｉ种运输方式其效用函数中的第ｊ项服务特性;ρｊ是第ｊ项服务特性(分别指经济性、舒适性、快速性、方便性、安全性)之权重,ｊ=1,2,…,5。另外,需要说明的是安全性因素。在现实生活中,不安全的交通工具是绝对无人选择的,安全性因素对交通工具的选择起着决定性的作用。把安全性因素放在服务特性中,以相对应的权重来影响选择概率是不够的,不能反映真实的选择意向。所以,对上面的罗吉斯模型进行改进,把安全性因素从服务特性中提出,让它直接影响选择概率,起到安全性否决作用。得到修正型的多元罗吉斯模型:
2.2服务特性权重的确定 权重的确定可以采用西南交通大学交通运输学院的硕士论文《用多目标决策方法研究公、铁客运合理分流》中所确定的权重值[3],并作相应的修改和调整,如表1所示。
2.3服务特性Ｓｉ1的量化处理(1)经济性(Ｓｉ1)。旅客选择运输方式考虑到经济性因素时,主要是直接以该运输方式的票价作为依据,间接地考虑到路途的花费。路途的有关支出与旅行时间有关,在快速性中将予以考虑,所以,用票价作为经济性的衡量指标。Ｓｉ1=Ｃｉ=Ｒｉ×Ｌｉ,式中,Ｃｉ是第ｉ种运输方式票价(元);Ｒｉ是第ｉ种运输方式运价率(元/人·ｋｍ);Ｌｉ是第ｉ种运输方式旅行距离(ｋｍ)。(2) 快速性(Ｓｉ2)。用送达时间作为标度,送达时间即是旅客在途旅行时间,与旅行距离、交通工具以及旅行速度有关。
式中,Ｔｉ为第ｉ种运输方式在途旅行时间(ｈ);Ｖｉ为第ｉ种运输方式旅行速度(ｋｍ/ｈ)。用时间价值系数将Ｔｉ转化为价值指标:Ｓｉ2=Ｗ·Ｔｉ式中,Ｗ是旅客时间价值(元/ｈ),旅客时间价值前面已经给出。(3) 方便性(Ｓｉ3)。采用间接旅行时间ＪＴｉ作为标度,间接旅行时间是指旅客前往乘车点时间与候车时间之和。用时间价值转换为价值性指标:Ｓｉ3=Ｗ·Ｔｉ当发车间隔时间小于1ｈ时,取平均发车间隔时间作为候车时间,民航侯机时间目前暂取1.2ｈ。(4) 舒适性(Ｓｉ4)。以旅客恢复疲劳所需时间来标度。恢复疲劳所需时间越长,其舒适性越差,反之则舒适性好。 旅客在旅途中的疲劳程度与其旅行时间是成正比关系的。对于健康的旅客,无论乘坐何种交通工具,旅行多长时间,从人的生理角度来看,基本恢复疲劳的时间不会无限增长。在此,我们给定一个恢复疲劳的极限时间ＬＴ,暂取为24ｈ。可以认为,恢复疲劳所需时间与旅行时间呈曲线关系,用公式表示为:
式中ｔｉ采用第ｉ种运输方式旅行时间(ｈ);ｔｊ(恢)采用第ｉ种运输方式旅行ｔｉ时间后恢复疲劳所需时间;αｉ,βｉ待定参数。用时间价值将恢复疲劳时间转化为价值性指标:Ｓｉ4=Ｗ·ｔｊ(恢)(5)安全性(Ｓｉ5)。安全性以安全可信度来标度。安全可信度是随伤亡事故率的变化而反比变化的。当伤亡事故率为零时,安全可信度为1;当伤亡事故率超过一定限度,安全可信度为0,视为不安全。
式中βｉ是第ｉ种运输方式的安全可信度;αｉ是第ｉ种运输方式伤亡事故率;αｍ是极限伤亡事故率;αｉ,βｉ是模型参数。3转移运量的确定 假设在城市ｉ不引入客运专线而相邻的城市ｊ引入客运专线,对铁路部门来说,将出现诱增运量和转移运量。诱增运量在这里忽略不计,转移运量主要来自短途旅客中的公路运输和长途旅客中的民航运输。利用已有研究成果,得到各种运输方式服务特性的计算结果,如表2所示。
由《中国经济统计快报》所提供的《2002年中国交通运输统计》中的有关客运量的数据,可以近似地得到铁路、公路与航空之间的旅客发送量比例为1∶14.57∶0.08。另据有关资料统计,短途旅客的旅客发送量占旅客运输总量的50%以上[4],且随着高速公路的修建有不断上升的趋势,因此可以近似地认为城市总的出行旅客人数中,短途旅客的比重为60%。如果引入客运专线,短途运输方式主要由客运专线、既有铁路和公路3种运输方式组成;如果不引入客运专线,短途运输方式主要由既有铁路和公路2种运输方式组成。同理,由于短途旅客的发送量比重约占该城市总出行人口的60%,因此长途旅客的发送比重应为40%。如果引入客运专线,长途运输方式主要由客运专线、既有铁路和民航3种运输方式组成;如果不引入客运专线,长途运输方式主要由既有铁路和民航2种运输方式组成。 根据表2中的数据,分别计算出城市引入和不引入(相邻城市ｊ引入)客运专线所产生的各种运输方式的选择概率并计算出相应的转移运量。分流渠道(1)的旅客运量应为公路0.135Ｑ,民航0.107Ｑ,一共有0.242Ｑ;分流渠道(2)的旅客运量主要指既有铁路转移过来的运量,其中长途0.052Ｑ,短途0.128Ｑ,总共有0.18Ｑ;分流渠道(3)的旅客运量主要指该城市引入客运专线后由客运专线选择概率产生的运量,总共有0.241Ｑ。可以用一个图表来表示ｉ城市引入与不引入客运专线所导致铁路旅客运量变化的过程,如图1所示。
4 结束语 客运专线是否引入沿线城市,对该城市的铁路旅客发送量必将造成一定的影响;而对旅客分流运量的研究并不是目的,最终要在确定分流运量的基础上对客运专线引入沿线城市的经济效益进行量化的分析。本文只对客运专线对沿线城市所造成的运量分流问题进行了研究,至于对经济效益的估算,期待在后续的文章中继续予以探讨。参考文献:1张国伍.交通运输系统分析[Ｍ].北京:中国铁道出版社,19972胡郁葱,徐建闽,靳文舟.ＬＯＧＩＴ模型在评估旅客客运票价中的应用[Ｊ].公路交通科技,2001(6):10～133丁卫东.用多目标决策方法研究公、铁客运合理分流[Ｄ].西南交通大学硕士研究生论文,1991:20～214 王小东,刘东明.铁路短途客运市场的调研与思考[Ｊ].中国铁路,2002(9):54～56
