0 引言

综合运输系统是一种协调铁路、公路、水路、航空、管道等各种交通运输方式的有机综合体，不仅要求各种运输方式内部协调，也强调不同运输方式之间的协调运作。美国国家综合运输中心对综合运输的定义是：“一种对运输系统进行规划、建设和运营的方法；它强调运输资源的有效利用和方式之间的衔接。”欧洲运输部门给出的定义是：“各种运输方式能够整合到门到门的运输链中, 并显示出各自合理的内在经济特性和运营特性, 以提高运输系统整体的效率。”胡思继院士定义综合运输为：“以国家综合交通体系所提供的公共交通网络及设施和运载工具为依托, 以现代联合运输工程管理技术和信息技术为基础, 以便捷、安全、高效和经济为目标，通过多种综合运输方式的协调配合, 组织实现客货运输过程的经济活动和社会活动称为综合运输”^[1-3]。

旅客综合运输系统是综合运输大系统的重要组成部分。要研究旅客运输综合运输系统，不能只局限于单一的运输方式中，也不能局限于运输系统内部，只有综合考量各运输方式之间的组织架构关系，并积极考虑运输系统外其他相关因素对系统的影响，才能建立符合实际的旅客综合运输系统。在大系统环境下，各种运输方式的发展并不一定按照最优化的配置结构发展，旅客对于各种运输方式偏好的变动和经济情况等的变化都会影响各种运输方式的运输分担情况。国内外对综合运输系统已经有了较多研究，例如：崔婷^[4]提出了综合运输系统协调发展的对策；孔哲等^[5]提出了综合运输规划评价指标体系，但并没有对综合运输整体效用情况作出评价。从旅客运输角度出发，运用系统动力学理论进行了分析建模^[6]，在考虑动态变化的乘坐舒适性、便捷性、安全性、经济性、人口和宏观经济等因素影响的情况下，运用VENSIM软件对综合运输发展情况做出模拟，得到各种运输方式的发展和变化规律^[7-8]。

1 系统要素及边界分析

旅客综合运输系统研究的关键在于系统结构协调度的分析。在界定研究范围为客运综合运输系统结构协调度和综合运输系统结构协调度的研究过程中，影响客运量变化的因素主要有人口因素和宏观经济因素，影响旅客对各种运输方式选择的因素有乘坐舒适度、在途时间、运输经济性、运输便捷性等。分析各客运方式的竞争关系，生成各种运输方式的乘坐效用函数，综合各种运输效用动态变化情况得到理论旅客运输分担情况。通过收集2005年至2014年的数据得出旅客运输的发展趋势，结合理论分担率，做二次平滑处理，预测未来客运情况。

综合运输系统模型建立的过程，需考虑3方面的内部因素：运输需求、运输供应、运输效用情况。这3部分结构组成如图 1所示。

旅客运输供应分析需要综合考虑宏观经济、铁路运输线网、公路运输线网、水路运输线网、航空运输线网这几部分的发展情况。通过分析宏观经济发展情况对基础建设投资的影响程度及各种运输方式的投资分配情况，进行粗略计算分析，得出各种运输方式运能提供情况。旅客运输需求分析包括人口增长情况分析和现有运输需求情况分析，通过分析各运输方式的运量发展情况，进行线性回归预测，得到基于人口经济发展情况的运输需求。运输分担情况分析涉及运输过程中的舒适度、运输时效性、出行便捷性等因素^[9-11]。

2 模型主要模块因果关系分析

在对综合运输模型边界及其内部要素的相互关系建立一定约束关系的基础上，构建综合运输系统动力学模型^[12]。模型主要由旅客运输全社会固定投资模块、供给分析模块、需求分析模块、分担情况分析模块组成。

模型中主要模块中包含的因果关系如下。

(1) 全社会固定投资模块

该模块组成结构如图 2所示。全社会固定投资额主要取决于GDP总量及全社会固定投资率，GDP总量增长和全社会固定投资率增长都会引起全社会固定投资增加。综合考量运输压力对投资率的影响和各种运输动态情况，当运输压力达到一定程度时，会促使经济运行部门增加对运输行业的投资；反之，则减少对运输业的投资。

(2) 旅客运输供给分析模块

该模块组成结构如图 3所示。旅客运输主要包括公路运输、水路运输、航空运输和铁路运输4个部分，一方面，在各种运输方式路网和设备等逐步完善的情况下，各运输方式的运能逐步提升，从而旅客综合运输系统的运输能力也得到增加；另一方面，随着经济发展和人民生活水平的改善，人们出行需求逐渐增加，从而导致运输供给与需求之间的动态非平衡关系。

(3) 旅客运输需求分析模块

该模块组成结构如图 4所示。旅客运输需求受到宏观经济发展情况、人口变化和人均出行情况的影响，利好的宏观经济环境会拉动商务流和旅游客流，人口基数的增长也会带动运输总量的增加。

(4) 旅客运输分担情况分析模块

该模块组成结构如图 5所示。旅客对某种运输方式的选择一般依据该运输方式的城市侧时间、在途时间、经济特性、舒适度、安全性等因素。提高安全性和便捷性都会对运输分担率产生正反馈，而提高运输费用和增加运输在途时间都会对该种运输方式的分担率产生负反馈。根据不同运输方式的不同主流乘坐群体，对该种运输方式的城市侧时间、人均乘坐面积、班次数量、始发时刻与客流吻合情况、等距离运输费用情况等进行统计，设定基准进行对比并以此对各属性赋予权值，计算出该运输方式的运输效用，再将该运输方式效用与其他运输方式效用进行比较，从而进行该运输方式可能分担率的计算^[13]。

根据效用理论，计算旅客在选乘某种运输方式时所获得的效用值，当第i位旅客选乘第j种运输方式时所获得的运输效用为：

(1)

式中，U_ij为第i位旅客选乘第j种运输方式时获得的运输效用；x_i为第i位旅客自身偏好因素；y_j为j种运输方式属性参数；δ_ij为第i位旅客是否选择第j种运输方式的决策集；θ_ij为第i位旅客选择第j种运输方式时效用随机项^[14-15]；N_j^*为运输方式j的旅客数据集边界项。

当数据集合达到一定程度时即可计算出某种运输方式y_j的效用均值，第j种运输方式的平均运输效用为：

(2)

当运输方式α的平均运输效用U_j^α的期望值E(U_j^α) 大于运输方式β的平均运输效用U_j^β的期望值E(U_j^β)，且运输方式α的平均运输效用U_j^α的方差D(U_j^α) 不大于运输方式β的平均运输效用U_j^β的方差D(U_j^β) 时，旅客优先选择运输方式α；当E(U_j^α) < E(U_j^β)，且D(U_j^α)>D(U_j^β) 时，旅客优先选择运输方式β；当E(U_j^α)=E(U_j^β) 时，视D(U_j^α) 和D(U_j^β) 的情况进行选择。

根据MNL模型^[16-18]，运输方式α的可能占有率φ(λ_j^α) 为：

(3)

式中，U_j^α为运输方式α的平均运输效用；U_j为第j种运输方式的平均运输效用 (共有k种运输方式)。

3 模型流图设计

模型采用积累变量为核心、辅助变量和时间变量为支持、图示辅助变量等方式刻画辅助变量的动态变化。模型主要构成部分包括全社会投资子系统、旅客运输需求子系统、旅客运输供应子系统、旅客运输分担子系统。通过系统动力学方法将各个子系统内部和各个子系统之间各变量的相互影响关系表示出来，将各子系统有机组合为整体。旅客综合运输系统结构流图如图 6所示。

将固定投资子系统GDP总量作为积累变量，通过收集整理并分析历年GDP增长率及全社会固定投资情况，获得GDP总量和全社会固定投资量之间的关系，设定合理参数范围。运输需求子系统考虑人口因素、经济因素等来预测旅客运输需求总量，选取旅客运输需求总量为核心积累变量，铁路运输需求量、水路运输需求量、公路运输需求量、航空运输需求量为次要积累变量，结合分担子系统预测运输需求量。运输供应子系统以各运输方式运输里程为积累变量，结合固定投资子系统预测各运输方式的旅客运输能力。旅客分担子系统采用城市侧时间、城市侧费用、平均在途时间、平均价格、便捷性、安全性、舒适性等作为辅助变量。通过综合对比各个运输方式的效用情况，得到各运输方式的可能分担率。

综合运输系统最终目标为Max型目标函数，合理规划综合运输系统的目标是运输效用最大化。

(4)

式中，N_j^max为运输方式j的最大旅客容量；N_all为全社会预计旅客出行总量；F_j为改善第j种运输方式属性参数的投资。

模型参数采用回归分析和极大似然算法拟合相结合的方法确定，通过收集整理相关数据指标，进行数据分析得到相应的指标参数。采用TransCAD软件划分功能模块进行实现参数估计^[19]，部分参数如表 1所示。

4 仿真分析

从运行结果可以看出，模拟步长起始7 a内，由于经济的拉动作用和人口增长的迅猛趋势，旅客运输量呈现持续上涨趋势，运行模拟第8年 (2013年) 由于高速公路节假日免费通行措施的影响及高速铁路和航空运输的冲击，公路旅客运输量出现骤减。为了模型运行的真实性，这里设置上述情况。分析模型输出的人口、经济、旅客运输量的增长趋势，得到趋势图 (图 7)。可以看出，经济和人口的变化都会对旅客出行情况产生影响。进一步分析模拟第9年及此后的数据可以看出，旅客运输量的增长趋势与人口增长趋势较为吻合。

模型模拟所得各运输方式的运量变化情况如图 8所示。可以看出，在模拟过程中各运输方式旅客运输量均呈现不同程度的增长。其中航空旅客运输量增长趋势最为明显，其年增长率为0.78%，其次是铁路旅客运输量，其年增长率为0.77%。而公路旅客运输量和水路旅客运输量的增长趋势较航空旅客运输量的增长趋势缓慢，分别为5.6%和0.30%，水路客运年平均增加量仅为铁路旅客运输增加量的6.75%。

模型模拟得出的各运输方式旅客运输分担情况如图 9所示。可以看出，公路运输分担率出现一定程度的缩减，2005年至2029年将缩减2.67%。而航空分担率和铁路分担率在第8年以后都出现较大幅度的增长，2005年至2029年间预计分担率增加量分别为1.16%和1.58%。而水路旅客运输分担情况出现了持续的大幅度减少，同期25年间将减少0.06%的分担率。其原因为旅客出行对于旅途时间和舒适度的要求越来越高，特别是在中长途运输时，因为航空运输和高速铁路能够提供较为舒适的乘坐环境，且与公路运输和水路运输相比，在途时间大大缩短，所以受到较多旅客的青睐。

主要目标参数为旅客运输效用。整理模型运行结果，得到模型中涉及到的各旅客运输方式在模拟期间主要控制点的客运市场分担率和效用值，如表 2和表 3所示。

图 10为模型运输效用情况输出结果。模拟期间的公路、铁路、航空旅客运输效用增加明显，而与上述运输方式相比，水路旅客运输效用则呈现稳定态势。在分担率方面，航空运输分担率和铁路运输分担率的增长趋势最为明显，这在很大程度上是由于高速铁路和航空运输高时效性的拉动。

5 结论

从经济、人口等多角度出发建立了旅客综合运输系统模型，以分析旅客综合运输系统发展趋势为目标，运用系统动力学方法构建了旅客综合运输系统流图，采用效用理论进行了旅客出行方式选择分析，采用似然估计法标定了部分模型参数。通过模拟分析得出以下结论：

(1) 旅客运输量的变化受到经济、人口等因素的影响，在非特殊干预情况下人口因素的影响最为明显。在模拟期间，各运输方式的旅客运输量均呈现增长趋势，这与历史调查数据也较为吻合。

(2) 在铁路、公路、水路、航空4种运输方式中，公路运输由于其短途运输优势获得最高的运输效用，其次是铁路运输和航空运输。近年来随着高速铁路的开通，旅客在乘坐高速铁路时获得的运输效用明显增加。同时，随着航空运输旅客对时间成本的重视程度逐步增加，航空运输效用也获得一定幅度的增加。模型预测显示，未来10 a间，随着高铁和航空建设的发展，铁路旅客运输效用将保持0.074%的年增长率，航空旅客运输效用将保持0.182%的年增长率，铁路旅客运输市场占有环比增长率为1.025%，航空旅客运输市场占环比增长率为4.282%。

(3) 旅客综合运输系统效用出现明显的增加，改善旅客运输情况不仅仅要求增加旅客运输供应，也要注重旅客运输效用的改善，一味地增加运输供应量，而忽视各种运输方式之间的协调分配关系，不仅不能根本地解决运输不协调的问题，还有可能导致运输浪费。明确各种运输方式的协调分配关系是建立合理综合运输系统的关键，对系统结构规划和调整具有重要的现实指导意义。