В статье рассматриваются методы повышения эффективности использования провозной емкости пассажирских поездов дальнего следования, функционирующих в условиях государственного регулирования тарифов. В отличие от классических систем управления доходами, основанных на динамическом ценообразовании, социально значимые железнодорожные перевозки ограничены фиксированными тарифами и не могут использовать ценовые механизмы для регулирования спроса. В этих условиях основным инструментом повышения эффективности становится интеллектуальное управление распределением мест между различными корреспонденциями Origin–Destination (O&D). Предлагается комплексная методология управления емкостью, основанная на классификации поездов по уровню населенности, сегментации маршрутов по их вкладу в пассажирооборот, применении виртуальной вложенности (Virtual Nesting), восстановлении скрытого спроса и технологии маршрутного сшивания (Route Splicing). Разработаны алгоритмы управления для пяти категорий поездов в зависимости от прогнозируемого коэффициента населенности. Проведен эмпирический анализ на реальных данных АО «Пассажирские перевозки» (Казахстан) за период 2022–2025 гг. и имитационное моделирование, демонстрирующее потенциальное увеличение пассажирооборота на 6–12% по сравнению с базовым методом статического квотирования. Показано, что максимизация пассажирооборота может позволить повысить эффективность использования субсидируемых перевозок без изменения тарифной политики.