湖北客运需求分析及预测研究

周俊快, 周红梅, 董 杨, 周劲凯

(武汉理工大学，湖北 武汉 430063)

0 引 言

湖北地处中国中部，自古以来就是九省通衢之地，具有得天独厚的交通区位优势。“十三五”期间湖北客运交通发展也取得一系列积极成果，然而与高质量客运发展、交通强国的发展要求相比，湖北客运发展还存在一定差距。因此开展湖北客运需求分析及预测研究，对未来客运需求进行“量”的预测和“质”的趋势分析，以促进交通运输供给侧改革，落实交通强国战略，明确湖北未来客运需求规模，为湖北“十四五”交通运输发展战略提供有效决策支撑。

1 客运需求“量”的远期预测

考虑到客运需求“量”的预测受多因素影响，且预测的值能为湖北“十四五”交通运输发展规划提供依据，精度应以偏高为宜，因此本文考虑使用基于R语言的神经网络模型。R语言拥有优秀的统计能力和许多机器学习程序包，在数据分析领域大放异彩，R语言中的neuralnet包能智能优化神经网络的初始权重与阈值，选择最优权重值和阈值进行预测，进而简化了BP神经网络逆向传输阶段。

参考运输统计理论与方法[1]，影响客运需求的因素主要涵括社会经济和交通运输两个方面，对交通基础设施网络而言，各种客运方式的通行里程是一个重要参数，但湖北公路、水路、铁路尤其是高铁的营业里程已达到一定的规模，基本满足了湖北客运需求的通行能力，不再是制约客运需求发展的主要因素，同时也考虑数据的可得性及量化分析的可行性，预测指标的相关自变量原始数据为2000-2018年湖北省GDP(X1)、城镇化率(X2)、私人汽车保有量(X3)、常住人口(X4)和收入水平(X5)，因变量的参数选定为四大交通方式的客运量及客运周转量。数据来源于湖北省交通厅及统计年鉴，能确保其真实性。考虑到神经元个数较多会造成训练时间增加且隐含层个数太少不能建立合理权重值，经一定次数的训练模拟得到10个神经元逼近效果最好，故确定隐含层的个数为10；相比神经元个数网络层数的影响较小，且3层网络结构便于调整和优化，故层数设定为3；threshold参数设置为0.005，网络学习率决定了权重更新的快慢，设置为0.1。使用归一化后的2000-2015年数据进行模型仿真训练；使用归一化后的2016-2018年数据进行模型检验。以四种运输方式客运量为例即公路客运量(Y1)、铁路客运量(Y2)、航空客运量(Y3)、水路客运量(Y4)，仿真训练如图1所示。

图1 客运量预测训练模型

图1中，深色线条显示每个层与浅个连接上的权重之间的连接，浅色显示每个步骤中添加的偏差项。模型训练误差为3.3%，训练步数为1 072步，表明该训练算法已经收敛，该模型可以使用。经模型验证得到客运量MAPE检验值，见表1。

表1 四大客运方式的客运量MAPE检验值

对客运量平均绝对百分比误差检验结果取平均值，得到检验的精度为4.93%，为高精度预测。同理，将模型的输出变量修改为各运输方式客运周转量进行二次模拟，其余基本参数保持不变，可得到客运周转量模型，最后经计算得到的模型精度为6.8%，也为高精度。使用该模型预测目标年2020-2035年的4种运输方式的客运量或客运周转量，预测结果及分析见下文。

1.1 客运量预测结果

湖北不同运输方式客运量预测结果见表2。

表2 湖北不同运输方式客运量预测(单位：万人)

从各运输方式客运量变化趋势来看，各运输方式的客运量均呈增长的趋势，但增长幅度均逐渐减小。其中，铁路和航空有较高的增长幅度，这得益于铁路建设中高铁网络建设、省内航空航线的拓展延伸和机场的规划建设之快等。虽然铁路增长量大于航空，但由于铁路客运量基数大，航空基数小，铁路客运量年均增长率将低于航空。虽然公路增长量最大，但同样由于基数最大，年均增长率并不显著。

从客运量占比变化分析来看，公路客运占比逐年降低，从2020年到2035年约下降6%，下降幅度不大，2025年以后趋向稳定，但仍然占据综合交通运输体系的最大比例，居于绝对的主导地位。铁路和航空的占比逐年增加，从2020年到2035年分别上涨5.7%和0.6%左右，铁路和航空上涨的客运资源均来源于公路，当人们收入水平达到一定的高度以后，铁路和航空能更好地满足人们便捷性和舒适性的需求，铁路和航空是未来客运的主流趋势，铁路和航空在未来的体系中将发挥重大作用，水路基本呈现稳中微幅上升的趋势，占比变化可忽略不计。

1.2 客运周转量预测结果

湖北客运周转量预测见表3。

表3 湖北不同运输方式客运周转量预测(单位：亿人千米)

同理，经客运周转量变化分析得知，公路呈现轻微下降的趋势，下降程度逐年减少，与公路客运量变化趋势同步，铁路和航空占比稳步提升，铁路周转量在综合交通运输体系中的占比最大，占据重要领跑地位，上升幅度同样最大但依次减少，航空的上升幅度第二，水路的上升变化依旧微弱。

2 客运需求“质”的趋势分析

参考相关文献[2],马斯洛需求层次论按照从低到高，将人类需求划分为五个层次，分别为生理、安全、归属、尊重和自我实现需求。唯有低层次的需求得到满足之后才能有中高级层次的需求。生理和安全需求是最初级的；归属和尊重需求属于中级层次；自我实现乃最高级的层次，各个层次密不可分、相互依存。将该理论用作客运需求变化可划分为五个层次：可行性需求、安全需求、经济性需求、便捷性需求和舒适性需求。基于马斯洛需求层次论建立客运需求层次模型，如图2所示。

图2 湖北客运需求层次模型

其中，可行性需求和安全需求是保障旅客在人身安全的前提下抵达目的地，属于客运需求的最初级需求；经济性需求和便捷性需求是在满足初级需求的情况下，尽可能降低交通运输服务价格以及减少旅行时间成本，属于客运需求的中级需求；舒适性需求是旅客出行对乘车环境、餐饮休闲服务等拥有高标准以满足其心理需求，是客运需求的高级需求。旅客在低层次需求得到满足后，会更加注重经济、便捷和舒适等中高层次的交通需求。

从需求层次论的角度分析四大运输方式的变化趋势可知，未来旅客的在满足便捷性需求和经济性需求的前提下，会选择更加舒适的运输方式，会更加倾向于高铁和航空出行方式，进而导致在未来的趋势下铁路和航空的客运量和客运周转量将明显上升，考虑到航空的运输成本和客运运价较高，铁路的上升幅度将高于航空；由于未来部分旅客向铁路和航空进行分流，公路的客运需求增幅逐渐放缓；水路客运以发展旅游业为主，在整个客运体系占比微弱。基于客运需求预测的结果及需求变化趋势分析，本文认为湖北客运需求“质”的发展趋势如下：

(1) 不同客运方式的供给结构需要进一步优化。预测结果表明，铁路和航空的增速要高于水路和公路。考虑到未来公路客运需求仍会保持较高的增幅，同时水运作为一种环保型客运服务，所以增速低于铁路航空，仍应该通过完善基础设施建设使其健康发展。为支撑铁路和航空的高速发展，应大力推进湖北的铁路综合枢纽和民航客运机场的发展，进一步提高湖北高铁客运枢纽的覆盖面，民航客运机场由武汉的单点向包括鄂州在内的多点机场方向发展，拓展机场辐射能力，水路需进一步加快武汉长江中游航运中心的发展。通过不同客运方式基础设施的差异性发展来提升湖北综合客运基础设施的整体供给能力。

(2)客运组织模式的定制化与多样化。目前旅客联程运输服务的发展不够，与实现“一站购票”“一票出行”仍存在较大的差距，因地制宜的城际公交、长途接驳运输、节点运输等组织模式有待推广，旅游客运线网尚不完善、品质不高、体验性不强和问题较为突出，湖北综合立体交通优势发挥不够充分。

(3)客运服务的品质化与一体化。客运供需结构调整任务艰巨，与高质量发展要求不相适应。综合客运枢纽建设仍需加强，设施衔接不畅已成为制约运输转换效率提高的重要因素，与实现客运零距离换乘仍有差距。对标人民群众对美好生活的出行需求，全省客运服务水平和质量有待提升。

(4)旅游客运与智慧交通的融合。交通是旅游产业的催生素，是旅游客运发展的重要引擎。在国家大力发展智慧交通，推动交通由传统要素向注重创新驱动转变的背景下，湖北将以智慧化、信息化赋能旅游客运事业，积极打造智慧旅游服务平台，为交通大数据平台提供有力的数据支撑。旅游为交通创造了新的发展空间，未来旅游客运与智慧交通相融合的趋势也将越来越强劲。

3 结 论

从“量”的预测来看，预测到2035年，湖北客运量达126 701万人，客运周转量达3 264亿人千米，未来公路客运占比将逐年降低，铁路和航空客运势头正旺，占比逐年攀升，水路客运稳重有增，始终占有一席之地。从“质”的趋势来看，以需求层次论和预测结构为理论基础，不同客运方式的供给结构优化、客运组织模式的定制化与多样化、客运服务的品质化与一体化、旅游客运与智慧交通的融合等方面是未来湖北客运需求变化的主要方向。本论文中“量”的预测结论和“质”的趋势分析能为湖北未来客运资源的合理配置、“十四五”交通运输战略制定提供决策依据。