高铁引线的客运需求分析*

张 腾

(1.长安大学公路学院，陕西 西安 710064;2.中交第二公路工程局有限公司，陕西 西安 710065)

随着《中国铁路发展中长期规划》的颁布实施，我国形成高铁建设热潮。到2020年，中国将建成1.6万km高速铁路，形成四纵四横8条主干线和环渤海、长三角、珠三角城际客运专线网络，标志着我国正式步入高铁时代。与此同时，民航与高铁在客货运方面的竞争日趋激烈［1］。过度竞争，必然会造成社会资源不必要的浪费，不利于经济社会可持续发展。在缓解空铁过度竞争方面，很多专家在空铁联运方面做了相关研究，但通过高铁引线建设，使高铁与航空由过度竞争关系变为经营伙伴关系的研究还处于空白。基于这一研究现状，在此提出高铁引线的概念，并对高铁引线客运需求及其影响因素进行初步分析。

1 高铁引线概念的提出

1.1 空铁博弈

当前，航空与高铁迅猛发展，比翼双飞，这是彻底打破经济发展瓶颈的必然之举，是经济社会快速发展的必由之路，也是我国建设小康社会的标志性事件，是值得欢呼和期待的巨大进步。但是，在发展实践中，却悄然出现两个问题。

一是航空、高铁各自发展，缺乏沟通联系，旅客换乘和邮货运输都需要其他交通运输工具中转沟通，既不方便，也造成浪费。虽然航空和高铁2种交通方式都具有快速、便捷、安全、舒适等优势，但人们会因价格、时间、旅行目的、经到站点、兴趣爱好、安全环保等不同需求，进行换乘选择。以旅行时间为例，虽然飞机速度快于高铁，但高铁一般距城市中心较近，交通网络密集，可以节省往返机场及候机时间。综合这些因素，中短旅途(200－1000 km)，高铁较航空拥有明显优势:中长旅程(超过1000 km)，飞机才可显示出快速、便捷的优越性。如图1所示。

图1 门对门出行时间示意图Fig.1 Door to door travel time diagram

在实际旅途中，人们会根据实际需要，进行换乘。如果这种换乘还要通过其他交通方式才能实现，就会给旅客带来诸多不便和旅费旅行时间的浪费，给货邮运输带来成本负担和周转时间的延长［2］，也会给社会带来资源的浪费和效益的低下。

二是航空、高铁隶属不同部门，各自发展，必将引发竞争。市场经济条件下，一般性竞争有益于社会经济发展，但如果过度竞争，就会造成社会资源的浪费，不利于经济社会科学、协调发展。在现行交通运输市场上，高铁“四横四纵”骨干网络和三大经济发达区的客运专线网络，也是传统上航空市场发达区域。在这些地区，目前航空与高铁的竞争已经开始，并有愈演愈烈之势［3－4］。

面对这种市场竞争，当然不能再使用限制航空业发展、或限制高铁发展作为解决问题的方法，而应树立科学的交通发展观，走出一条交通发展规模质量与经济效益、社会效益、环境效益相统一的路子，使各种交通运输方式从粗放型向集约型、环保型转变，由各自独立发展向共同发展、协作共赢转变。通过增建高铁直通机场的引线，实现高铁与机场无缝对接，或许会成为实现高铁与航空共同发展、协作共赢的最佳途径［5－6］。

1.2 高铁引线的概念

所谓高铁引线，就是修建高铁站直通机场的高速铁路线，使高铁机车直接驰入机场，并在连接航站楼和机场火车站之间的通道里，设立办票柜台，服务于通过火车进出机场的旅客，在较大程度上方便旅客和行李通过，缓解机场路面交通压力。还可以通过代码共享方式，为旅客提供联程服务，例如旅客只需办理一次行李托运手续，即可享受航空、高铁行李托运服务;铁路和航空售票机构都可以出售空、铁联程票，以简化购票程序，降低旅客出行时间成本。高铁引线还可以逐步与城市公交网、城郊铁路网、城际铁路网衔接，扩大高铁引线利用率，缓解枢纽城市交通压力，为不以机场和车站为目的地的广大市民服务。高铁引线的建设，不仅化解了高铁与航空的竞争，还可以实现强强联合，做大做强我国的交通运输企业:高铁引线的建设，可以成为连接地面交通与空中交通的桥梁纽带，构建起我国立体交通运输网络。高铁引线具有巨大的经济效益，无可估量的社会效益，造福千秋万代的环保效益。

2 高铁引线客运需求影响因素分析

高铁引线具有免换乘、速度高、运行灵活、安全可靠、平稳舒适、全天候服务等优势，客运需求必然较高，在运输市场有很强的竞争力 。高铁引线不仅可以为往返机场与高铁站的旅客提供免中转换乘的直通服务，而且，如果在高铁站与机场之间适当设站，还可以替代两地间其他公共交通工具，成为交通枢纽城市和周边卫星城镇居民的常用交通工具，还可以便捷地为乘坐各类交通工具到达枢纽城市的长途旅客进出机场、高铁提供最方便、最直接的服务。另外，高铁引线不排除货运物流服务，不但对需要换乘的旅客行李进行集中管理运输，并且可以加挂货运车厢，为价值高昂、需要快运的货物提供服务，扩大高铁引线的运输功能。

2.1 宏观因素分析

人口数量及其增长速度，尤其是劳动力数量及其增长速度，是影响人口迁移和流动的重要因素。我国总人口到“十二五”末，将接近14亿，每年新增就业人口达5000万;随着城市化进程的加快，到“十二五”末，我国的城市化率将超过51%，在城市化进程中，大批农民工往返穿梭于不同城市之间。十七大提出产业结构调整目标后，以服务业为代表的第三产业发展迅速，随之而来的劳动力流动量、消费性客流和活跃的经济技术交流活动，都需快速、便捷、低价的交通运输支持。

随着我国综合国力的不断提升，广大人民的收入水平迅速提高，消费结构产生质的飞跃，消费升级开始显现，旅游消费旺盛期即将到来，观光旅游、探亲访友不断增多，人们对改善旅行条件、缩短旅行时间、提高服务质量的要求与日俱增;与此同时，人们的生产性客运需求，如采购、展销、财务活动、打工求职产生的出行快速发展，人与人、人与企业、企业与企业间的交往，创造出大量高档次的消费活动和经济技术交流活动，对旅行质量也提出更高要求。

从宏观角度看，我国客运市场不仅要快速扩张数量，而且要努力提高质量。今后，客运的过程己不仅仅是空间的位移，要求便捷、舒适。这种变化是非常深刻的，要求各种运输方式相互衔接，分工协作，协调配合，建立起统一的立体综合运输体系。提出“高铁引线”这一概念，一是促进我国最大的地面运输工具与最快速的空中运输工具的衔接，真正构建起我国空铁立体交通运输网络，从而实现我国交通运输网络跨越式发展，实现交通运输业质的飞跃;二是改变目前高铁、航空业各自独立发展、过度竞争的现状，通过高铁引线建设，实现高铁与机场、民航的联运联营，变竞争关系为相互输送、转运旅客的伙伴关系，并在联运联营过程中，诞生我国一流的跨行业经营的交通运输托拉斯，为未来参与国际竞争积蓄力量，做好准备［7］。

2.2 微观因素分析

高铁引线的服务对象主要为以下4类:一是需要进行高铁与飞机快速换乘的旅客，主要包括行政管理人员、企业管理人员、科技人员、商务人员等，他们大都以外事、会议、出差、经商、旅游为目的，收入相对较高，追求安全、快速、舒适的旅行生活，他们是高铁引线的基本客源。二是通过高铁引线去机场或高铁车站的本城市民，这类旅客构成较为庞杂，可以是管理人员，也可以是工人、农民、学生、军人等，他们主要是通过高铁引线，去达机场乘机或者去达高铁车站乘坐高铁，出差、求学、打工、旅行、经商，这类旅客客源众多，将是高铁引线的主要客源。三是通过其他交通工具，例如汽车、轮船、普通列车等，汇入交通枢纽城市的异地旅客，他们也可能会通过乘坐高铁引线到达机场乘机出行，或者通过高铁引线到达高铁车站乘坐高铁出行，客源构成更为复杂，旅行目的更为多样，也将构成未来高铁引线的重要客源。四是通过高铁引线进行高铁与飞机快速换乘运输的货物。随着快递业务和现代物流的逐步兴盛，伴随高铁引线的诞生，需要快递服务的货物会逐年增多，构成高铁引线潜在的服务对象。高速铁路一般都是客运专线，其服务对象都是旅客，但高铁引线可以不受其限制，通过加挂货运车厢，或者与既有线兼容等方式，将物流快递周转运输作为自己的重要业务。虽然目前区域通道的综合运输网络日臻完善，各种运输方式间可替代性提高，各种运输方式竞争日趋激烈，但在众多的运输方式中，旅客必将选择最经济、合理、服务质量高的方式，必将更加注重舒适性、安全性、便捷程度。而高铁引线的应运而生，完全可以满足旅客的这些要求，故而高铁引线竞争优势明显，客源、货源充足，必将最大限度地吸引客流，获得最大的经济效益和社会效益［8－10］。

3 高铁引线客运需求分析理论方法

3.1 贝叶斯网络原理概述

以上仅仅对高铁引线的客运需求作了定性分析，为了更加精确描述这种需求程度，本文引入贝叶斯网络原理建立模型，通过问卷调查获取数据后，进行精确分析。为叙述方便，有必要先对贝叶斯网络原理进行概述。贝叶斯网络(BN)是基于概率分析和图论的一种不确定知识的表达和推理模型，能够图形化地表示一组变量间的联合概率分布函数。贝叶斯网络采用有向无环图来描述概率关系，它由网络结构和条件概率分布2个部分组成［11－12］。形式化的描述如下:n元随机变量{x1，x2，…，xn}的贝叶斯网络模型，是一个二元组N=(G，P)，G=(X，E)，是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)，其中 X={x1，x2，…，xn}为结点集，每个结点可看成取离散或连续值的变量;E是有向边的集合，每条边表示两结点间依赖关系，依赖程度由条件概率参数决定。P ={p(xi|πxi):xi∈X}是贝叶斯网络模型的一组条件概率分布的集合。在各结点取离散值的情况下，P为一组条件概率表(Conditional Probability Tables，CPTs)的集合;πxi是在G中xi所有父结点的集合(若没有父结点则表示结点xi在其父结点某一取值组合状态下的条件概率分布。在贝叶斯网络模型中，结点的取值依赖于其父结点的取值状态。有向无环图中每个结点对应问题域中的一个随机变量，相应的网络拓扑结构表示结点变量之间的因果联系。P为网络所编译的关于所有变量的联合概率分布，用来量化网络，表达原因对结果的作用程度。网络的推理原理基于贝叶斯定理:

式中:B表示训练数据，A表示假设空间中的候选假设;P(A)是A的先验概率，表示没有训练数据前候选假设A的初始概率，它反映了关于A的背景知识;P(B)表示要观察的训练数据D的先验概率，即在没有确定某一假说成立时D的概率;P(A|B)表示给定样本数据B时，A成立的概率，通常称为A的后验概率，它反映了在看到训练样本B后A成立的置信度。

假设样本是具有n个特征的向量X=(X1，X2，…，Xn)，Fa(Xi)为 Xi的父结点集合，那么贝叶斯网络对应的联合概率分布P可表达为;

从式中可以看出，找到每个变量节点Xi对应的最小父节点集合Fa(Xi)，使得在给定 Fa(Xi)的条件下，各Xi之间条件独立，是运用中的主要任务。

贝叶斯结构稀疏时，对应的联合概率分布是简洁的。如果任意变量的父结点个数不超过一个常量K，那么贝叶斯网络需要参数的个数和变量的个数是线性关系;而在网络结构未知时，是指数关系。如果网络结构中的边对应的是因果关系，其中一个变量的父结点是这个变量的直接因果影响，网络就可对这个领域进行简洁和精确描述。在实践中，一个贝叶斯网络提供一种自然方式来编码因果信息。

把贝叶斯网络作为建模工具，具有诸多优点:一是用条件概率的形式，把统计数据融入模型，把因果知识直接用有向图表示出来，定量而且直观。二是当条件或行为发生变化时，不用再对模型进行修正。三是图形化地表示随机变量间的联合概率，能够处理各种不确定性信息。四是以概率论为基础，不需要外界其他推理机制，将知识表示与推理结合起来，形成统一整体。因此，使用贝叶斯网络模型作为调查问卷数据的分析模型，准确有效，具有适用性。

3.2 旅客信息与换乘需求的抽样调查与属性提取

根据贝叶斯原理，笔者制作调查问卷，试图解决两个问题;一是机场旅客在选择换乘方式和期望换乘方式中，关键影响因素是什么;二是机场旅客的换乘方式选择中，几个关键因素之间的相互关系。虽然机场旅客仅仅是高铁引线一部分潜在客源，但却极具代表性。

笔者的基本做法是，根据现有经验，并参考此类调查问卷一般问项，将对旅客换乘起关键影响因素整体抽象为一个特征向量，每一维分别对应一个因素，共抽象出14项指标，制作了调查问卷［13－15］。在相关单位的大力支持和协助下，于2010年年9月，利用近1个月时间，对在桂林机场候机的旅客进行了随机的问卷调查，最终获得了1547份旅客的有效特征样本。从所有调查问卷中提取出每位旅客填写的具体选项作为样本的特征向量，具体的样本特征向量及其所有可能的取值见表1所示。

表1 样本的特征向量与取值Table 1 Samples of feature vectors and values

3.3 基于贝叶斯原理的旅客期望出行方式网络构建与分析

根据贝叶斯网络原理，对调查问卷得出的样本进行抽象概括，最终得出贝叶斯网络结构如图1所示。其中每个结点的序号对应表1中的特征变量，每条边表示所连接的2个结点对应的特征之间存在相关性，在网络中的每条路径上，在给定父结点的条件下，子结点与其祖先结点相互独立。由图1可以清楚地看出:机场旅客对应的各种属性变量间的相互依赖关系和条件独立关系。通过分析这种网络中的相互关系，可以对旅客的换乘行为和期望进行分析和解释。

图2 贝叶斯网络结构图Fig.2 Bayesian network structure diagram

通过对问卷的统计，得出如下结论:

(1)桂林机场候机旅客在选择换乘方式时，直接受到以下几个因素影响:年收入、是否携带大件行李、使用该交通方式原因、到达机场费用。桂林机场候机旅客期望换乘方式中，直接受到以下因素影响:到达机场距起飞时间、期望交通方式原因、使用该换乘方式原因、到达机场费用。

(2)通过网络结构，对这些与换乘方式选择直接相关的重要特征的相关性进行研究:一是由图1可以看出，在给定年收入的条件下，机场旅客的换乘选择与他们的年龄、性别、职业等特征都相互独立。二是在给定是否有大件行李的条件下，换乘方式的选择与出行目的相互独立，并且是否有大件行李对旅客选择换乘方式的原因有直接的影响。三是旅客在选择期望的换乘方式时，除了受到所使用的交通方式的影响外，费用是考虑的重要因素。四是通过体验已使用交通方式耗费的大量时间，旅客在选择期望换乘方式时，特别加注重时间因素。五是在桂林机场候机的旅客完全不了解高铁引线的情况下，仅仅听了几句简短的解释，就大量选择高铁引线作为期望使用的交通工具;而未加选择高铁引线的旅客，有的认为不了解，有的认为不可能，而非完全拒绝。

通过图1中各属性之间的条件依赖关系和样本中得出的条件概率，利用联合概率公式，就可以对属性的后验概率进行更新。表2是根据图2的条件依赖关系更新后的4个重要属性值的概率，属性的每种取值对应表1中所有选项的排列顺序。

表2 贝叶斯网络的后验概率Table 2 The posteriori probability of Bayesian network

为详细介绍计算过程，下面以属性10(到达机场交通方式)为例，介绍表2中得出后验概率的更新方法。为了表述方便，将每个属性和表1中的序号i相对应，用Xi表示。首先，从图1看出X10的条件依赖节点集合是{X4，X9，X11，X14}，根据贝叶斯原理可以得出:

然后分别计算问卷样本中 {X4，X9，X11，X14}在X10的每种取值下的情况，以及它们的联合属性的取值情况，即可求出在 X10只依赖{X4，X9，X11，X14}4个属性时，旅客使用每种交通方式的比例。

从表2的结果可以看出;目前桂林机场候机旅客，到达机场使用较多的是民航班车，主要原因是乘坐方便和价格低廉;高铁引线是大部分候机旅客期望的换乘方式，主要原因除乘坐方便和价格低廉，节约时间也是重要因素。

4 结语

(1)影响机场旅客换乘选择的关键因素有:年收入、是否带有大件行李、到达机场的费用和使用时间。

(2)根据更新后验概率结果可以看出，高铁引线由于具有乘坐方便、价格低廉、节约时间的优点，是大部分旅客期望换乘使用的交通方式。

(3)本文的研究虽然只选取了部分高端客流，只针对高铁引线的部分基本人群，但其结论明确可靠，高铁引线的确有巨大的客流需求，从而为高铁引线的立项建设提供了有说服力的理论支持。同时，也为今后交通方式选择预测提供了新思路，为如何有效地利用数据挖掘的方法，分析客流交通方式选择的相关课题指出方向。

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