徐 涵，聞克宇，王 龍

XU Han, WEN Keyu, WANG Long

（中國鐵路經(jīng)濟規(guī)劃研究院有限公司 運輸研究所，北京 100038)

城市群是在特定的地域范圍內(nèi)具有相當(dāng)數(shù)量的不同性質(zhì)、類型和等級規(guī)模的城市，依托一定的自然環(huán)境條件，以1 個或2 個超大或特大城市作為地區(qū)經(jīng)濟的核心，借助于現(xiàn)代化的交通工具和綜合運輸網(wǎng)的通達性，以及高度發(fā)達的信息網(wǎng)絡(luò)，發(fā)生與發(fā)展著城市個體之間的內(nèi)在聯(lián)系，共同構(gòu)成相對完整的城市“集合體”[1]。鐵路特別是高速鐵路的發(fā)展，能夠增強中心城市福射能力，實現(xiàn)資源在更大范圍內(nèi)的優(yōu)化配置，進而加速城市群的發(fā)展進程；城市群發(fā)展帶來的運輸需求增加也將改變鐵路運輸格局并加速鐵路的建設(shè)與發(fā)展[2-7]。分析城市群鐵路客流波動變化，有利于從時空分布角度研究鐵路網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)方案和鐵路運力資源配置。2018 年11 月18 日，中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《中共中央國務(wù)院關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制的意見》明確指出，以京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、成渝城市群、長江中游城市群、中原城市群和關(guān)中平原城市群等城市群推動國家重大區(qū)域戰(zhàn)略融合發(fā)展，建立以中心城市引領(lǐng)城市群發(fā)展、城市群帶動區(qū)域發(fā)展新模式，推動區(qū)域板塊之間融合互動發(fā)展[8]。因此，主要針對這7 個城市群分析城市群總體鐵路客流變化和各城市群鐵路客流特征。

1 主要城市群鐵路客流變化分析

1.1 城市群內(nèi)與城市群間鐵路客流變化

2015—2018 年7 大城市群鐵路客流量如表1所示。其中，“城市群內(nèi)客流”為各城市群內(nèi)客流量之和；“城市群間客流”為始發(fā)在某城市群、終到在另一城市群的客流之和。

表1 2015—2018 年7 大城市群鐵路客流量Tab.1 Railway passenger transport volume of 7 major urban agglomerations from 2015 to 2018

從表1 中可以看出：①城市群內(nèi)客流增速明顯快于城市群間客流。城市群內(nèi)客流的增長趨勢較為明顯，2018 年城市群內(nèi)客流量12.1 億人，年均增長12.95%，占城市群客流73%，提高了4%。城市群間鐵路客流的波動變化相對平穩(wěn)，2018 年城市群間客流量4.4 億人次，年均增長6.42%。②主要城市群客流占比提升至約50%。從京津冀、長三角、粵港澳、成渝、長江中游、中原和關(guān)中7 個主要城市群鐵路客流量看，2018 年完成16.5 億人次，占全路49.3%，較2015 年提高1.3%，2015 年以來年均增長11.04%。

2018 年分月份城市群與全國鐵路客流量波動變化如表2 所示。從分月份城市群鐵路內(nèi)和城市群間客流的波動周期來看，2 月為城市群內(nèi)客流的低點，卻是城市群間客流的高位；每年4，5，10 月，城市群內(nèi)客流均達到階段性頂點，而相比之下，同期的城市群間客流則均處于低位；另外，每年暑運的7，8 月為鐵路客運旺季，城市群間客流也隨之達到峰值區(qū)間，而城市群內(nèi)客流量雖然也達到階段性高點，但并非其全年的最高點，且與其他月份的差距并不顯著。由此表明，春運和暑運長假期間，跨區(qū)域中長途的旅游和探親出行為鐵路客運的主要流線；而清明、五一、十一等小長假，人們則以城市群內(nèi)的短距離出行為主。

從城市群鐵路客流量與全國鐵路客流量比較分析來看，全國客運量的波動幅度明顯強于城市群客流，這也真切反映了7 大城市群客流量的波動變化較全國水平更為平穩(wěn)，有利于在時間層面實現(xiàn)運力資源的均衡配置。城市群客流量占全國客運量的比重維持在50%上下浮動，一般在每年的4—5，10—11 月(全國鐵路客運淡季)達到波峰，例如，2018 年11 月城市群客流量占全國客運量的比重達到波峰，占比為51.0%；在每年的2，8 月(全國鐵路客運旺季)跌至波谷，例如，2018 年8 月城市群客流量占全國客運量的比重達到波谷，占比為46.6%，而且相比之下波谷比波峰更為凸顯。由此可見，城市群客流量的平穩(wěn)性對于均衡全國客運量的峰谷變化、實現(xiàn)削峰填谷具有促進的作用。

表2 2018 年分月份城市群與全國鐵路客流量波動變化 萬人Tab.2 Fluctuations of urban agglomerations and national railway passenger flow by month 2018

1.2 普速鐵路和動車組客流變化

（1）普速鐵路客流。從城市群普速鐵路客流情況來看，城市群普速鐵路客流量呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的波動趨勢。2018 年城市群間普速鐵路客流量在高峰季2 月與3 月達到2 300 萬人，在低谷季11 月與12 月為1 300 萬人左右；2018 年城市群內(nèi)普速鐵路客流量在高峰季4 月與10 月為2 800 萬 ～3 000 萬人，在低谷季11 月和12 月為2 200 萬人左右。城市群普速鐵路客流量在全國普速鐵路客運量中的比重維持在40%左右并呈周期性上下浮動態(tài)勢。2018 年分月份城市群普速鐵路客流波動情況如表3 所示。

（2）動車組客流。從城市群動車組客流情況來看，雖然城市群間和城市群內(nèi)的動車組客流量均呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，但其占全國動車組客運量的比重均呈下降趨勢。主要是由于連結(jié)7 大城市群的高速鐵路區(qū)際通道和銜接城市群內(nèi)節(jié)點間的城際鐵路率先建成通車，引領(lǐng)全國高速客運市場發(fā)展；而隨著近年來其他地區(qū)高速鐵路逐步成網(wǎng)帶動相關(guān)地區(qū)動車組客流的增長，城市群的高速客流占比逐漸走低。但總體來看，城市群動車組客流的占比始終保持在50%以上。由于城市群內(nèi)動車組客流量的增幅高于城市群間的動車組客流，因而城市群內(nèi)動車組客流量波動曲線相對平穩(wěn)，維持在40% ～ 50%之間，而城市群間的動車組客流量占比則以10%為基準(zhǔn)上下浮動，但其波峰2018 年2 月降低至12.8%。2018 年分月份城市群鐵路動車組客流波動情況如表4 所示。

表3 2018 年分月份城市群普速鐵路客流波動情況 萬人Tab.3 Fluctuation of conventional railway passenger flow in urban agglomerations by month 2018

表4 2018 年分月份城市群鐵路動車組客流波動情況 萬人Tab.4 Fluctuations of EMUs railway in urban agglomerations by month 2018

2 主要城市群鐵路客流特征分析

2.1 各城市群客流增速特征

2015—2018 年城市群鐵路OD 客流年均增速如表5 所示。從2015—2018 年城市群鐵路OD 客流年均增速來看，除關(guān)中城市群外，各城市群內(nèi)客流量增速均高于城市群間客流量，可見，城市群內(nèi)增量為未來鐵路客運增量的重要動力。其中，成渝城市群內(nèi)增速最高，其次為粵港澳、長三角、中原和長江中游城市群；關(guān)中城市群的城市群間客流量增速最高，其次為成渝、長三角和中原城市群。

2.2 各城市群鐵路客流特征

以2018 年7 大城市群間的鐵路客流為研究對象，對各城市群的旅客發(fā)送情況進行分析。城市群旅客發(fā)送量的分析有助于客車和動車段的布局規(guī)劃。

（1）鐵路旅客發(fā)送量。長三角的旅客發(fā)送量近5 億人次，占全國鐵路旅客發(fā)送量的14.41%，位居各大城市群之首；長江中游、京津冀和粵港澳3個城市群的客發(fā)量位居其次；中原和成渝2 個城市群的客發(fā)量位列第3 梯隊；關(guān)中城市群的客發(fā)量僅7 500 萬人次，在7 個城市群中墊底。2018 年城市群鐵路OD 客流量占全國鐵路發(fā)送量比重如表6所示。

（2）高速和普速鐵路客流結(jié)構(gòu)。從鐵路旅客發(fā)送量的高速普速結(jié)構(gòu)來看，南方城市群經(jīng)濟發(fā)達，動車組發(fā)送量在旅客發(fā)送量中的占比相對較高。其中，長三角和粵港澳兩城市群的動車組發(fā)送量占比均達80%以上；成渝、長江中游城市群的比例也分別高達74%和64%；相比之下，北方城市群的普速鐵路客流發(fā)送量相對較高，其占比均在50%左右。2018 年各城市群高速鐵路和普速鐵路客流發(fā)送情況如表7 所示。據(jù)此，可以有助于鐵路客運高速普速運力資源的布局和分配，根據(jù)客流特征因地制宜的提供運輸供給。

（3）城市群間與城市群內(nèi)鐵路客流結(jié)構(gòu)。從城市群間與城市群內(nèi)鐵路客流結(jié)構(gòu)來看，各城市群旅客發(fā)送量中，城市群內(nèi)客流均占有絕對份額。其中，地處路網(wǎng)相對邊緣地帶的城市群內(nèi)客流占比均達70%以上，成渝更是高達85%。而地處中部地帶的城市群間客流相對便捷，占比相對較高。2018年各城市群間與城市群內(nèi)客流情況如表8 所示。

表5 2015—2018 年城市群鐵路OD 客流年均增速 %Tab.5 Average annual growth rate of railway OD passenger flow in urban agglomerations from 2015 to 2018

表6 2018 年城市群鐵路OD 客流量占全國鐵路發(fā)送量比重 %Tab.6 Proportion of urban agglomeration railway OD passenger flow in national railway traffic volume in 2018

表7 2018 年各城市群高速鐵路和普速鐵路客流發(fā)送情況Tab.7 Passenger flow traffic of high-speed railways and conventional railways in various urban agglomerations in 2018

表8 2018 年各城市群間與城市群內(nèi)客流情況Tab.8 Passenger flow among and within urban agglomerations in 2018

2.3 各城市群公鐵客流比較

（1）城市群間。從城市群間的鐵路客流情況來看，粵港澳與長江中游、長三角與中原、長三角與長江中游城市群的客流量最多，雙向客流均高達6 000 萬人次以上；關(guān)中與粵港澳城市群間客流量最少，僅為200 萬人次。從城市群間的高速公路客流情況來看，高速公路的客流整體低于鐵路，這與公路的短距離運輸特點有關(guān)，長三角與中原、京津冀與中原和長三角與長江中游的公路客流最多，同方向上，鐵路的雙向客流分別為高速公路的2.4 倍，2.4 倍和3.8 倍。且與鐵路相比，排名靠前的城市群間距離要更近，多是臨近城市群間。2018年城市群鐵路OD 客流表如表9 所示。2018 年城市群高速公路OD 客流表如表10 所示。排名前列的城市群間鐵路與高速公路雙向客流比較如表11 所示。

（2）城市群內(nèi)。從城市群內(nèi)鐵路公路客流比較情況來看，高速公路在城市群內(nèi)客流中占主導(dǎo)地位，各城市群內(nèi)鐵路客運量占比均遠低于高速公路客運量占比，粵港澳城市群鐵路占比最低，占比為13.43%，長江中游城市群鐵路占比最高，也僅為34.86%。應(yīng)進一步提高城市群內(nèi)鐵路客運市場份額。城市群內(nèi)鐵路及高速公路客流如表12 所示。

表9 2018 年城市群鐵路OD 客流表 萬人Tab.9 Railway OD passenger flow of urban agglomeration in 2018

表10 2018 年城市群高速公路OD 客流表 萬人Tab.10 Highway OD passenger flow of urban agglomeration in 2018

表11 排名前列的城市群間鐵路與高速公路雙向客流比較Tab.11 Comparison of two-way passenger flow between railways and highways in the topranking urban agglomerations

表12 城市群內(nèi)鐵路及高速公路客流Tab.12 Passenger flow between railway and highway within urban agglomerations

2.4 城市群鐵路客流應(yīng)對措施

京津冀、長三角、粵港澳、成渝、長江中游、中原、關(guān)中等7 個主要城市群鐵路發(fā)送量占全國鐵路旅客發(fā)送量的約50%，應(yīng)該予以重點關(guān)注并因地制宜的采取應(yīng)對措施。

（1）針對城市群分月客流波動變化較全國水平更為平穩(wěn)，峰谷時點與全路相反的特點，應(yīng)該利用城市群客流量的平穩(wěn)性均衡全國客運量的峰谷變化，實現(xiàn)削峰填谷的促進作用，考慮分月份分區(qū)域動態(tài)調(diào)整運力資源結(jié)構(gòu)布局。

（2）針對各城市群旅客發(fā)送量中城市群內(nèi)客流均占有絕對份額，除關(guān)中城市群外，各城市群內(nèi)客流量增速均高于城市群間客流量的特點，可以推測城市群內(nèi)增量為未來鐵路客運增量的重要動力。鐵路網(wǎng)規(guī)劃和運力資源配置方面應(yīng)該重點考慮城市群內(nèi)客流，推出公交化的城際客運產(chǎn)品，鼓勵以政府購買服務(wù)的方式利用既有線增開市域(郊)鐵路，加強大中城市樞紐車站間的互聯(lián)互通，優(yōu)化城市交通接駁基礎(chǔ)設(shè)施，方便城市群內(nèi)旅客出行，激發(fā)城市群內(nèi)旅客增量潛力。

（3）針對經(jīng)濟發(fā)達的城市群，動車組發(fā)送量在旅客發(fā)送量中的占比相對較高的特點，一方面應(yīng)加大城市群動車組列車開行范圍和開行頻率，鞏固動車組列車在城市群客流中的優(yōu)勢地位；另一方面應(yīng)該加強高速普速鐵路列車運輸組織的銜接，統(tǒng)籌好城市群普速鐵路車站車發(fā)展，改善普速鐵路列車服務(wù)質(zhì)量，提升乘坐普速鐵路列車旅客的獲得感和幸福感。

（4）針對城市群間公路的客流量整體低于鐵路客流量，城市群內(nèi)公路客運占主導(dǎo)地位的特點，應(yīng)該在城市群內(nèi)加強建設(shè)以鐵路客運為中心、多種交通方式有機銜接的現(xiàn)代化綜合客運樞紐，同時，進一步研究提高城市群內(nèi)鐵路客運市場份額。

3 結(jié)束語

隨著國家新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的加速推進，運輸格局將進一步發(fā)生改變，并加速城市群鐵路的建設(shè)與發(fā)展，不斷增強中心城市福射能力，實現(xiàn)資源在更大范圍內(nèi)的優(yōu)化配置，加速城市群的發(fā)展進程。從研究價值考慮，城市群內(nèi)增量為未來鐵路客運增量的重要動力，城市群客流對于全國鐵路客運量具有削峰填谷作用；從應(yīng)用角度考慮，城市群鐵路客流特征研究有助于城市群鐵路網(wǎng)科學(xué)規(guī)劃和運力資源合理配置。總體來看，還應(yīng)對具體城市群鐵路客流特征進行更加深入地研究，因地制宜地發(fā)展城市群鐵路。