影响铁路客流的因素及相关度分析
刘琦
摘要对影响铁路客流的诸多因素进行了分析研究。运用灰色关联分析方法，寻求各因素间的主次关系，找出影响客流的重要因素。并以沪宁线客流为例，将分析结果与客流调查结果相比较，结果一致。掌握了客流的主要特征和升降规律，提出提高铁路客运吸引力的措施。
关键词铁路客流，灰色系统，影响因素，相关分析
分类号u293.13;o159
theinfluencingfactorsonpassengerflowandanalysisonits
incidencecoefficients
liuqi
(deptoftransportmanagementeng.,shanghaitiedaouniv.,shanghai31)
abstractonthebasisoftheanalysisonthefactorsinfluenccingtherailwaypassengerflow,amethodofgrayincidenceanalysisisputforwardtofindtheincidenceandthemaininfluencingfactors.whenusingthismethodinanalysistheresultisthesameastheresultofpassengerflowinvestigation,andthecharacteristicanddisciplinarianofpassengerflowcanbegoteasily.
keywordsrailwaypassengerflow,graysystemsinfluencingfactors,correlationanalysis
1概述
随着我国经济的发展，人民物质文化生活水平的提高，人们对客运交通业提出了高层次、多方位的要求。面对竞争日益激烈的运输市场，铁路客运面临着公路、民航的双重夹击，所占市场份额逐年下降(目前铁路客运量占全国总客运量的比例由1992的11.6%下降到7.5%，铁路旅客周转量占全国旅客总周转量由1992的45.4%下降到36.4%［1］)。虽然铁路市场份额的下降有各种运输方式合理分流的原因，但也有铁路自身生产与经营分离、与市场经济不相适应的原因。面对如此严峻的局面，若要提高铁路客运的吸引力，增强在市场中的竞争力，则必须以满足旅客需求为出发点，探讨与分析影响铁路客流各主要因素间的关系，有针对性地提出对策。
1.1影响客流的因素
对于各种交通方式而言，影响客流量的因素较多，主要可归纳为以下几项：
①经济发展水平。旅客的旅行需求主要生产和消费这两个不同的领域，且其中有很大一部分是生产性旅行需求。因此，生产发展水平的高低、速度的快慢直接影响旅客的旅行需求。
②居民消费水平。随着人们生活水平的提高，在满足了人们起码的生存和安全需求后，探亲、休养、旅游、访友等的需求也必然增长，与此相联系的消费性需求也将相应地在数量上和质量上发生变化。
③人口数量和城市化程度。旅客运输的对象是人，人口数量的变化必然引起旅行需求的变化。城市化进程的加快，人口集中加速，人口流动相对频繁，客运需求量也将变大。
④旅行费用。即运输服务价格。在一定的旅行条件下，旅客具有选择运价较低的运输工具的倾向，尤其是消费性旅行需求更是如此。在我国富裕程度还远没有达到发达国家水平的时候，票价仍将是旅客选择运输方式时所考虑的主要因素之一。
⑤运输服务的质量。安全、迅速、便利的运输服务将刺激旅客的需求；反之，则抑制旅行需求。
⑥其他运输方式的发展。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。
⑦政策因素。国家为了保证国民经济快速、持续、稳定的增长，对国家的资源配置、能源交通等对国民经济发展有重大影响的方面施行宏观管理和调控，因此国家针对交通运输制定的有关政策必然会对各种交通运输方式产生很大的影响。
1.2铁路旅客运输需求的直接相关因素
铁路旅客运输的服务产品是指用以满足旅客位移需要的全部服务。对旅客而言，衡量铁路旅客运输服务主要为安全性、可靠性、速度、经济性、方便舒适性等5个方面。将客流量作为客运产品的需求量来考虑，从旅客对运输的直接需求的角度出发可以归纳为以下4个相关因素：
①速度(旅行时间)。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，对旅客而言，是激发其旅行需求的首要因素。高速公路的快速度、高密度、优服务、低票价，对铁路客运的影响已明显展现，它使铁路速度长期徘徊不前的短处日益突出，市场占有份额大幅度下降，效益滑坡。在问卷调查中“迫切希望”和“希望”提高列车速度的旅客占92%［2］，车速缓慢可以说已经成为影响铁路吸引客源的重要因素之一。可以说谁在速度上领先，谁就在运输市场中占有竞争优势。
②密度(发车密度)。发车密度反映了运输部门所能提供给旅客运输服务产品的数量水平。列车开行间隔及到发时间对铁路客运产品的便捷性至关重要，对旅客的旅行需求有较大影响，是旅客出行时选择交通工具的一个重要影响因素。一般来讲，缩短发车间隔，相应增加列车发车密度，可以增加旅客选择出行时间的机会，方便旅客，缩短了旅客在车站的平均候车时间。
③票价。合理公道的票价是旅客选择出行方式的一个重要因素。在我国经济还不完全发达的情况下，票价对旅客的影响仍很大，有时还起决定作用。当然，消费水平不同的旅客对于“合理的票价”有着不同的衡量标准。
④舒适度。随着人民生活水平的提高，旅客对出行工具的舒适度有愈来愈高的要求。旅客不仅仅满足于能实现位移的需要，而且要求在接受运输服务的过程中感到舒适。旅客对这方面的需求也是多层次的。
2.灰关联分析
2.1灰色系统
客观世界是物质的世界，也是信息的世界。在各种系统中经常会遇到信息不完全的情况，如参数(或元素)信息不完全，结构信息不完全，关系(指内、外关系)信息不完全，运行行为信息不完全等等。信息完全明确的系统称为白色系统。信息完全不明确的系统称为黑色系统。而介于两者之间的，即信息部分明确、部分不明确的系统，称之为灰色系统［3］。
一般说来，系统是否会产生信息不完全的情况，或者说是否产生灰因素、灰现象，取决于认识层次、信息层次和决策层次等；此外，它还往往与观测的层次有关。
2.2灰关联分析法
对于一个抽象的系统，它往往包括有多种因素，这些因素在系统中的重要程度和影响大小都不相同。在进行系统因素分析时，一般需要了解这些因素的主次要关系，影响力大小，这对于认识客观系统和改造客观系统是非常重要的。
在现有的系统分析的量化方法中，大都采用数理统计法，如回归分析、方差分析主成份分析等，其中以回归分析用得最多［4］。由于回归分析有其固有的弱点(要求有大样本量，要求样本有较好的分布规律，计算工作量大，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象)，因此它在应用于系统分析时有较大的局限性。而根据灰色理论提出的系统关联度分析方法，由于其对样本量的多少没有过分的要求，也不需要典型的分布规律，计算量小，且不致于出现关联度的量化结果与定性分析不一致的情况，因此在对抽象系统、社会现象等进行分析时均已取得了满意的结果。
在一个发展变化的系统中，有诸多因素，各种因素关联不清，影响不明，概括灰色系统理论，通过因素之间发展态势的相似或相异程度，来衡量因素间关联程度的方法称为关联分析方法。确切地说，也即发展态势的量化比较分析。
采用灰关联分析法对一个系统发展变化态势作定量描述和比较，其目的是为了寻求系统中各因素的主要关系，找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速而有效地发展。
2.3关联度与关联系数
两个系统或两个因素间关联性大小的量度，称为关联度。关联度描述了系统发展过程中，因素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向与速度等的相对性。如果两者在发展过程中，相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。
2.3.1关联系数计算
若记经数据变换的母序列为｛0(t)｝，子序列为｛i(t)｝，则在时刻t=k时，｛0(t)｝与｛i(k)｝的关联系数ξ0i(k)用下式计算［3］：
ξ0i(k)=（δmin+ρδma）／（δ0i(k)+ρδma）
式中：δ0i(k)——k时刻两个序列的绝对差，即δ0i(k)=｜0(k)i(k)｜；δma,δmin——分别为各个时刻的绝对差中的最大值与最小值，因为进行比较的序列在经数据变换后互相相交，所以一般取δmin=0；
ρ——分辨系数，其作用在于提高关联系数之间的差异显著性，ρ∈(0,1),一般情况取0.1～0.5，通常取0.5。
2.3.2关联度计算
关联分析的实质，是对时间序列数据进行几何关系的比较。如果两个序列在各个时刻点都重合在一起，即关联系数均为1，那么两序列的关联度也必等于1。同时，两比较序列任何时刻也不可能垂直，所以关联系数均大于0，故关联度也都大于0。因此，两序列的关联度可以用比较序列各个时刻的关联系数之平均值计算(反映全过程的关联程度)。即：
γ0i==ξ0i(k)
式中：γ0i——子序列i与母序列0的关联度；n——序列的长度，即数据个数。
因为关联度不是唯一的，所以关联度本身的多少并不是关键，而各关联度大小的排列顺序才更为重要。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成关联序，它反映了各子序列对于母序列的“优劣”关系。一般说来，各因素只要能构成关系、能算出关联度，则总是“有序”的，即所有元素都是可以比较的，可以分出主次的。
3铁路客流影响因素关联度分析
在运输市场激烈竞争中，铁路开始引入市场营销观念，以满足旅客需要、讲求效益为经营目标，不断地提高铁路客运服务产品的质量及竞争力，这已取得了明显的成效，而且仍是日后铁路运输工作的重点。
铁路旅客运输可以被看成是一个发展变化的系统，它的流量(即客流量)大小受多种因素影响，如上所述与旅客需求直接相关的速度、密度、票价和舒适方便度等。在这些因素中，哪些因素是主要的，哪些是次要的，哪些影响大，哪些影响小，哪些需要发展……，这些都是研究铁路客流的内容，更是当前针对运输市场竞争所必须要进行的研究内容。
为了对铁路客流影响因素之间的关系进行量化分析，找出影响客流量的重要因素，从而促进和引导铁路客运的迅速、有效发展；用灰关联分析法，以沪宁铁路本线客流为研究对象，取其1990年至1997年间客流量为母序列，4个影响因素数据为子序列，分辨系数(ρ)取值0.5，经计算得到以上4个影响因素对客流量的关联度大小：γ旅行时间=0.857，γ发车密度=0.724,γ票价=0.554,γ舒适度=0.391。
按关联度大小进行排序，可知旅行时间，即速度对客流量的影响最大，其他依次为发车密度、票价和服务水平(舒适度)。
为了求证上述结果的正确性，我们对沪宁线铁路客运需