2024年度中國主要城市共享單車、電單車騎行報(bào)告-中規(guī)院+中規(guī)智庫

住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部城市交通基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測與caunDCUPD中規(guī)智庫前言2024年將全國36個(gè)部分主要城市作為研究對(duì)象，包括直轄市、省會(huì)城市及計(jì)劃單列市，與2021-2023年發(fā)布報(bào)告相統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)歷年持續(xù)跟蹤監(jiān)測，后續(xù)會(huì)隨著研究內(nèi)容調(diào)整，視情況增補(bǔ)其它城市。城市規(guī)模分類標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》、國家統(tǒng)計(jì)局公布《經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)圖表：第七次全國人口普查超大、特大城市人口基本情況》。為力爭真實(shí)可信呈現(xiàn)共享騎行特征演變，數(shù)據(jù)樣本與2023年報(bào)告相一致，選取在36個(gè)對(duì)象城市中騎行服務(wù)覆蓋率、車輛保有規(guī)模均排名靠前的滴滴青桔，但因數(shù)據(jù)時(shí)空覆蓋偏差、計(jì)算方法設(shè)定等原因，相關(guān)指標(biāo)值可能存在偏差，所載全部內(nèi)容僅供參考。地方管理政策、企業(yè)運(yùn)營等方面調(diào)整對(duì)部分共享騎行特征規(guī)律影響顯著，僅依靠指標(biāo)值觀測不一定完全呈現(xiàn)客觀事實(shí)，還需要全方位、多角度持續(xù)深入的細(xì)致研究。未來期待與更多的合作伙伴一道，共同挖掘共享單車/電單車的數(shù)據(jù)價(jià)值，產(chǎn)出更多有影響力的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)與政策建議，持續(xù)提高我國城市交通治理的科學(xué)化、精細(xì)化、智慧化水平，為建設(shè)人民滿意的共享騎行環(huán)境貢獻(xiàn)積極力量。研究團(tuán)隊(duì)領(lǐng)銜專家領(lǐng)銜專家趙一新教授級(jí)高級(jí)工程師副總工程師周樂教授級(jí)高級(jí)工程師城市交通研究分院副總工程師殷廣濤教授級(jí)高級(jí)工程師城市交通研究分院總工程師陳廣滴滴青桔體系與項(xiàng)目總監(jiān)伍速鋒教授級(jí)高級(jí)工程師城市交通研究分院副院長陽茜滴滴青桔高級(jí)流程專家課題負(fù)責(zé)課題負(fù)責(zé)康浩高級(jí)工程師智能交通與交通模型所所長張凌波助理工程師城市交通研究分院王森城市交通研究分院付凌峰教授級(jí)高級(jí)工程師城市交通研究分院城市交通研究分院周高惠滴滴出行數(shù)據(jù)科學(xué)部吳克寒高級(jí)工程師城市交通研究分院郭玥城市交通研究分院戴彥欣教授級(jí)高級(jí)工程師城市交通研究分院凌伯天助理工程師城市交通研究分院田欣妹城市交通研究分院王浩玉滴滴青桔體系經(jīng)理方輝滴滴青桔公共事務(wù)經(jīng)理付瑤滴滴青桔營商管理部路祎滴滴青桔營商管理部研究基礎(chǔ)壹研究基礎(chǔ)壹2347貳2347貳活力騎行99叁叁軌道騎行肆肆伍伍陸減碳騎行便捷騎行專題研究11研究背景2021、2022、2023連續(xù)3年共享騎行報(bào)告發(fā)布以來，引發(fā)了社會(huì)各界高度關(guān)注與積極討論，研關(guān)注多元化騎行目的特征演變，由“短距離交通出行”到“中長距離生活騎行”關(guān)注多元化騎行目的特征演變，由“短距離交通出行”到“中長距離生活騎行”現(xiàn)階段，共享騎行目的趨于多元化發(fā)展，除承擔(dān)日常上下班、“最后一公里”出行的短距離代步工具功能外，滿足各類生活場景的騎行需求日益增長，尤其是承擔(dān)夜間消費(fèi)娛樂出行、休閑健身騎行的功能顯著增強(qiáng)，共享騎行正成為一種追求積極向上生活態(tài)度的象征。因此，關(guān)注生關(guān)注城市治理的思路轉(zhuǎn)變，由強(qiáng)調(diào)“車輛停放秩序”到匹配“人群精準(zhǔn)服務(wù)”關(guān)注城市治理的思路轉(zhuǎn)變，由強(qiáng)調(diào)“車輛停放秩序”到匹配“人群精準(zhǔn)服務(wù)”通過設(shè)置電子圍欄、劃定禁停區(qū)域、限制運(yùn)營范圍等措施來嚴(yán)格規(guī)范共享騎行發(fā)展，成為各地方常態(tài)化管理手段。自上而下的嚴(yán)格管理推動(dòng)了停放秩序改善，但與此同時(shí)，也一定程度犧牲了共享騎行的便捷性，有效服務(wù)供給與人群出行需求相互脫節(jié)，需要用車的熱點(diǎn)地區(qū)無法停車，關(guān)注超特大城市推進(jìn)共享電單車健康有序發(fā)展關(guān)注超特大城市推進(jìn)共享電單車健康有序發(fā)展2017年交通部等十部委出臺(tái)《關(guān)于鼓勵(lì)和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)租賃自行車發(fā)展的指導(dǎo)意見》提出“不鼓勵(lì)小范圍試點(diǎn)運(yùn)營階段。北京于2024年5月30日起在亦莊經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)開展共享電單車試點(diǎn)，上海、廣州、深圳等超大城市還未啟動(dòng)相關(guān)工作。但隨著私人電動(dòng)自行車過快增長導(dǎo)致安全隱患頻發(fā)，發(fā)展共享電單車的呼聲持續(xù)增加，有必要積極探索其在超特大城市的運(yùn)營和治理模式。因此，如何適2城市選取因企業(yè)投放車輛規(guī)模在地域上存在較大差異因企業(yè)投放車輛規(guī)模在地域上存在較大差異，在36個(gè)研究對(duì)象城市中，進(jìn)一步篩選出數(shù)據(jù)樣本充足、置信度高的32個(gè)城市進(jìn)行具體分析，包括7個(gè)單一共享單車運(yùn)營城市，12個(gè)單一共享電單車市1個(gè)；共享電單車樣本城市25個(gè)，包含超大城市4個(gè)、特大城市10個(gè)、I型大城市8個(gè)、II型大城市2相比較2023年報(bào)告所列城市，本年報(bào)告共享單車分析城共享單車運(yùn)營城市共享電單車運(yùn)營城市共享單車/共享電單車共同運(yùn)營城市注：城市規(guī)模分類標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》、國家統(tǒng)計(jì)局公布《經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)圖表：第七次全國人口普查超大、特大城市人口基本情況》?！?024年中國主要城市共享單車/電單車騎行報(bào)告》從活力騎行、軌道騎行、減碳騎行和便捷騎行四個(gè)方面，建立了11項(xiàng)騎行指標(biāo)，并通過城市間橫向比較、時(shí)間軸追蹤對(duì)比、與其它指標(biāo)交叉分相較2023年，2024年報(bào)告進(jìn)行了指標(biāo)優(yōu)化調(diào)整?；盍︱T行新增活躍用戶周末騎行次數(shù)指標(biāo)，突出關(guān)注多元化騎行目的特征演變；軌道騎行新增軌道周邊騎行訂單占比指化出行特征演變；便捷騎行新增停放點(diǎn)位服務(wù)通勤占比指標(biāo)，反映共享騎行服務(wù)供給與出行需求的活力騎行1活力騎行1223344軌道騎行5軌道騎行566減碳騎行減碳騎行78便捷騎行9便捷騎行9共享單車/電單車騎行活躍用戶，單次騎行距離：側(cè)面反映出共享單車/電單車的日常高頻使用共享單車/電單車騎行活躍用戶，單次騎行時(shí)長：側(cè)面反映出共享單車/電單車的日常高頻使用車在填補(bǔ)夜間公共交通服務(wù)空檔和豐富城市夜間經(jīng)濟(jì)活力的作用。共享單車/電單車騎行活躍用戶，周末平均騎行次數(shù)：側(cè)面反映出共享單車/電單車承擔(dān)+共享騎行”出行模式的重點(diǎn)服務(wù)圈層，對(duì)擴(kuò)展軌道交通覆蓋、改善軌道周邊地區(qū)慢行設(shè)施具有重要的參考意義。值：衡量各城市“軌道+共享騎行”一體化出行使用強(qiáng)度測度指標(biāo)，對(duì)提升軌道客流、促進(jìn)城市綠色出行有重要的參考意義。共享單車/電單車騎行活躍用戶，人均每年碳減排量：從使用者角度出發(fā)，考慮共享騎行替代機(jī)動(dòng)化出行方式所帶來的碳減排量。人均碳減排是衡量城市綠色交通發(fā)展水平的測度指標(biāo)，居民工具所帶來的碳減排量。車輛被使用次數(shù)越多，累計(jì)被騎行距離越長，相應(yīng)車均碳減排就越多，共享單車/電單車活躍用戶，工作日騎行終點(diǎn)首次可以鎖車停入電子圍欄的訂單占比：反映共享騎行停放秩序、便捷程度等情況，對(duì)合理規(guī)劃電子圍欄停放點(diǎn)位、引導(dǎo)用戶規(guī)范停放、完善城市非機(jī)動(dòng)車停車設(shè)施與管理措施方面具有參考意義。共享單車/電單車活躍用戶，早高峰期間（7:30~8:30）平均騎行車速：反映共享單車/電城市總通勤職住人口之比：反映共享騎行服務(wù)實(shí)際可獲得性，該指標(biāo)越高，通勤騎行用戶使用車輛的便捷性越高，出行需求分布和車輛供給分布耦合程度越好，對(duì)合理確定運(yùn)營范圍邊界、優(yōu)化城市停車禁限停地區(qū)、核算停車位規(guī)模及布局具有重要參考意義。4數(shù)據(jù)說明本報(bào)告所用數(shù)據(jù)為滴滴青桔提供的共享單車和共享電單車訂單記本報(bào)告所用數(shù)據(jù)為滴滴青桔提供的共享單車和共享電單車訂單記錄數(shù)據(jù)，訂單時(shí)間為2024年活躍車輛指在數(shù)據(jù)時(shí)間范圍內(nèi)有訂單記錄的車輛。活躍用戶指在數(shù)據(jù)時(shí)間范圍內(nèi)有出行記錄的用戶。單次訂單出行時(shí)間指在訂單記錄中所標(biāo)記的借車點(diǎn)時(shí)間和還車點(diǎn)時(shí)間的時(shí)間差。單次訂單出行距離指根據(jù)訂單記錄中起點(diǎn)坐標(biāo)和終點(diǎn)坐標(biāo)所計(jì)算的曼哈頓距離。曼哈頓距離在本研究中指兩點(diǎn)之間的線段在平面投影坐標(biāo)軸上的長度之和。電單車實(shí)施停車入欄管理（不入欄不落鎖）。軌道站點(diǎn)周邊騎行指單次訂單出行起訖點(diǎn)一端在軌道出入口周邊100米范圍內(nèi)的訂單記錄。8廠1!活躍用戶單次騎行距離共享單車騎行距離全面增長，電單車騎行距共享單車騎行距離全面增長，電單車騎行距?超大、特大城市平均增幅相對(duì)較高，分別增長35米、48米，顯著高于I型大城市（增長4米?僅合肥、哈爾濱、蘭州等3城市呈現(xiàn)下降趨勢，分活躍用戶單次騎行距離/千米活躍用戶單次騎行距離/千米1.81.61.41.2 0.80.60.40.2活躍用戶單次騎行距離/千米活躍用戶單次騎行距離/千米32.521.510.50 北京市上海市成都市天津市深圳市廣州市昆明市沈陽市哈爾濱市西安市杭州市鄭州市武漢市南京市太原市石家莊市廈門市福州市合肥市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市特大城市Ⅰ型大城市天津市北京市成都市重慶市沈陽市昆明市濟(jì)南市大連市青島市長沙市南京市武漢市杭州市鄭州市石南貴合南寧福廈家寧陽肥昌波州門莊市市市市市市市市Ⅰ型大城市呼銀和川浩市特市Ⅱ型大城市拉薩市拉薩市中等城市超大城市特大城市圖2-2主要城市共享電單車活躍用戶單次騎1活躍用戶單次騎行距離特大城市0.14★-0.05★1.51.80.14★-0.05★1.50.12★0.060.040.00-0.02★-0.19★特大城市 2.82.40.15★ 2.42.4-0.30★代表指標(biāo)幅度變化較大的城市1!活躍用戶單次騎行距離?相比2021年，超大、特大城市騎行目的更多元，2公里以上生活騎行訂單分別提高2.1、2.5個(gè)百2021-2024年，超大城市2021-2024年，特大城市生活騎行2021-20242021-2024年，超大城市通勤騎行超大城市通勤騎行2021-2024年，特大城市通勤騎行說明：通勤目的選取工作日高峰小時(shí)騎行訂單計(jì)算；生活目的選取周末、節(jié)假日及工作日非高峰時(shí)段騎行訂單計(jì)算。2!活躍用戶單次騎行時(shí)長共享單車騎行時(shí)長小幅上漲，電單車騎行時(shí)共享單車騎行時(shí)長小幅上漲，電單車騎行時(shí)?哈爾濱騎行時(shí)長上漲相對(duì)突出，增活躍用戶單次騎行時(shí)長/分鐘活躍用戶單次騎行時(shí)長/分鐘20.018.016.014.012.010.08.06.04.02.0活躍用戶單次騎行時(shí)長/分鐘活躍用戶單次騎行時(shí)長/分鐘18.016.014.012.010.08.06.04.02.00.0 天津市北京市成都市廣州市上海市深圳市哈爾濱市昆明市沈陽市西安市杭州市鄭州市武漢市南京市太原市石家莊市廈門市福州市合肥市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市特大城市Ⅰ型大城市 北京市天津市重慶市成都市沈陽市大連市昆明市長沙市濟(jì)南市杭州市南京市青島市武漢市鄭州市Ⅰ型大城市廈門市南昌市福州市寧波市合肥市南寧市貴陽市Ⅰ型大城市呼銀和川浩市特市Ⅱ型大城市拉薩市拉薩市中等城市超大城市特大城市圖2-6主要城市共享電單車活躍用戶單次騎2活躍用戶單次騎行時(shí)長特大城市9.90.90.10.1城市分類城市名稱2021特大城市沈陽市16.815.715.714.2代表指標(biāo)幅度變化較大的城市3!活躍用戶夜間騎行占比城市夜間騎行占比呈現(xiàn)全面下滑趨勢，北方城市12.0%活躍用戶夜間騎行占比/%活躍用戶夜間騎行占比/%活躍用戶夜間騎行占比/%活躍用戶夜間騎行占比/%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%南方城市北方城市沈陽市沈陽市天津市石家莊市北京市西安市鄭州市哈爾濱市蘭州市太原市成都市南京市杭州市上海市合肥市廣州市福州市廈門市昆明市武漢市深圳市 南方城市北方城市長福南寧廈昆南貴重合南杭武成拉銀鄭北石沈天呼濟(jì)青大沙州寧波門明昌陽慶肥京州漢都薩川州京家陽津和南島連市市市市市市市市市市市市市市市市市市莊市市浩市市市市特市3活躍用戶夜間騎行占比表2-5主要城市共享單車活躍用戶夜間騎行占1.3%★-3.0%★表2-6主要城市共享電單車活躍用戶夜間騎行占比1.7%★-4.2%★13.7%-3.5%★-2.4%★1.4%★-2.6%★6.0%-1.6%★代表指標(biāo)幅度變化較大的城市3!活躍用戶夜間騎行占比4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%55歲(含)及以上55歲(含)及以上..22:00~23:0023:00~24:0035歲以下(含)至55歲共享電單車夜經(jīng)濟(jì)時(shí)段（22:00~2:00+1）騎行訂單相對(duì)占比提升12.6%；經(jīng)濟(jì)消費(fèi)主力軍，35歲以下夜間騎行占比高達(dá)80.4%；分布看，已形成老城（太平老街、五一廣場、黃興廣場等）、萬家麗廣場、湘府路站、梅溪新天地等4個(gè)成規(guī)模的夜經(jīng)老城商圈老城商圈梅溪新天地商圈梅溪新天地商圈萬家麗廣場商圈萬家麗廣場商圈湘府路站商圈湘府路站商圈低低注：數(shù)據(jù)為2024年4、5、6月每月第一周工作日夜間訂單記錄4!活躍用戶周末騎行次數(shù)?超、特大城市周末騎行次數(shù)上漲相對(duì)顯著，分別由1.8次、1.5次增長至2.0次，1.7次，增幅達(dá)到個(gè)城市上漲超過10%。?下降超過6%的城市包括了大連（-8.0%）、青島（-7.5%）、石家莊（-7.2%）、濟(jì)南（-6.8%）、周末2天活躍用戶騎行次數(shù)3.0周末2天活躍用戶騎行次數(shù)2.52.01.51.00.50.0周末2天活躍用戶騎行次數(shù)2.01.81.61.41.21.00.80.60.40.20.0周末2天活躍用戶騎行次數(shù) 成都市天津市廣州市上海市深圳市北京市沈陽市鄭州市西安市杭州市南京市武漢市昆明市哈爾濱市合肥市廈門市石家莊市福州市廈門市石家莊市Ⅰ型大城市太原市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市特大城市 天津市重慶市成都市北京市昆明市武漢市青島市大連市南京市杭州市鄭州市沈陽市濟(jì)南市長沙市南南合寧貴石福廈寧昌肥波陽家州門市市市市市莊市市市Ⅰ型大城市呼銀和川浩市特市Ⅱ型大城市拉薩市中等城市超大城市特大城市4活躍用戶周末騎行次數(shù)表2-7主要城市共享單車活躍用戶周末騎行次17.9%★18.1%★11.3%★16.1%★特大城市4.1%22.0%★表2-8主要城市共享電單車活躍用戶周末騎行次城市分類城市名稱2023年特大城市-7.5%★-8.0%★-6.8%★ 南寧市1.91.9 -6.8%★-6.7%★代表指標(biāo)幅度變化較大的城市4!活躍用戶周末騎行次數(shù)廠中和濕地注：時(shí)間為2024年6月2日注：時(shí)間為2024年6月2日n成都周末共享單車2km以上出行占比相較工作日提升出較高的共享單車休閑騎行活動(dòng)，存在分段差異特征，按日交通量統(tǒng)計(jì)，錦城湖（1300輛/日）等區(qū)段的流量廠北山街注：時(shí)間為2024年6月2日n杭州周末共享單車2km以上出行占比相較工作日提升集中了大量共享單車休閑騎行活動(dòng)，按日交通量統(tǒng)計(jì)，北山街（1300輛/日）、南山輛/日）等路段的流量較高。1!軌道周邊平均騎行距離軌道周邊平均騎行距離/千米軌道周邊平均騎行距離/千米1.81.61.41.2 0.80.60.40.2軌道周邊平均騎行距離/千米軌道周邊平均騎行距離/千米3.532.521.510.50 北京市上海市杭州市武漢市成都市深圳市廣州市30南京市南京市明市里沈陽市合肥市西安市鄭州市天津市福州市哈爾濱市石家莊市廈門市蘭州市太原市50公里以下500公里以上100~300公里50~100公里 北京市成都市武漢市杭州市南京市重慶市大連市天津市沈陽市昆明市貴陽市南寧市合肥市長沙市南昌市石濟(jì)廈家南門莊市市市50~100公里和浩特市50公里以下500公里以上300~500公里100~300公里圖3-2主要城市共享電單車軌道周邊平均騎軌道周邊平均騎行距離軌道里程分類城市名稱2021年200.010.070.010.020.04軌道里程分類城市名稱2021年22.1300~500公里300~500公里100~300公里2.42.93.12.32.32.52.52.22.22.12.22.12.12.12.12.02.02.02.03.050~100公里 2.03.050~100公里 2.02.6代表指標(biāo)幅度變化較大的城市2!軌道周邊騎行訂單占比?軌道周邊騎行訂單占比超過35%的城市，包括北京（40.6%）、南京（39.4%）、深圳軌道周邊騎行占比/%軌道周邊騎行占比/%45.0%40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0% 5.0%0.0%軌道周邊騎行占比/%軌道周邊騎行占比/%40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0% 5.0%0.0%北京市深圳市成都市上海市廣州市武漢市300杭州市300南京市南京市鄭州市里天津市西安市沈陽市福州市昆明市合肥市廈門市爾濱市石家莊市蘭州市太原市500公里以上100~300公里50公里以下50~100公里成都市武杭漢州市市500公里以上北京市南京市重慶市南寧市長沙市南昌市合肥市昆明市沈陽市貴陽市天津市大連市50~100公里50~100公里石家莊市濟(jì)南市和浩特市50公里以下300~500公里100~300公里圖3-4主要城市共享電單車軌道周邊騎行訂軌道周邊騎行訂單占比表3-3主要城市共享單車軌道周邊騎行訂單占軌道里程分類城市名稱2021年201.7%★4.4%0.5%★2.6%★4.4%表3-4主要城市共享電單車軌道周邊騎行訂單占軌道里程分類城市名稱2021年219.6%3.8%★-0.1%★300~500公里5.6%★100~300公里17.4%32.4%32.4%-0.6%★1.5%★2.7%★4.9%★50~100公里13.6% 13.6% 13.6% 代表指標(biāo)幅度變化較大的城市2!軌道周邊騎行訂單占比?廣州黃埔區(qū)、北京石景山區(qū)軌道覆蓋人口比重相對(duì)不高，但共享騎行高度集中在軌道周邊，延?天津南開區(qū)、紅橋區(qū)，深圳坪山區(qū)等軌道周邊騎行占比過低，需要改善騎行環(huán)境、加強(qiáng)軌道周%%豐臺(tái)區(qū)徐匯區(qū)成華區(qū)軌道800m通勤人口崗位成華區(qū)軌道800m通勤人口崗位龍華區(qū)龍華區(qū)圖3-5軌道周邊騎行訂單占比與軌道800米通勤人口說明：軌道800米通勤人口崗位來源為互聯(lián)網(wǎng)基于位置服務(wù)（LBS）數(shù)據(jù)，通勤人口與崗位數(shù)量合計(jì)。計(jì)由于數(shù)據(jù)樣本量制約，無法反應(yīng)客觀實(shí)際情況，計(jì)算結(jié)果僅供趨勢參考，不能作為依據(jù)。計(jì)算方法：共享騎行出行替代小汽車、地面公交車出行的年減碳量活躍用戶人均年減碳量=[T1×(P1-P0)+T2×(P2-P0)]×年訂單量×單次訂單騎行距離÷年騎行用戶數(shù)活躍車輛車均年減碳量=[T1×(P1-P0)+T2×(P2-P0)]×年訂單量×單次訂單騎行距離÷年騎行車輛數(shù)表4-1不同交通方式的碳排放因子（kgC小汽車公交車共享單車共享電單車0.2500.05400.0121.不同交通方式的碳排放因子，來自北京市研究報(bào)告《北京市低碳出行碳減排方法學(xué)（試行版）》。2.共享騎行中為替代小汽車、地面公交車出行的比例，為研究團(tuán)隊(duì)通過咨詢共享單車運(yùn)營企業(yè)，并結(jié)合部分樣本城市問卷調(diào)查數(shù)據(jù)以及共享出行行業(yè)專家意見征求綜合預(yù)測得出，為統(tǒng)一比較，不同規(guī)模城市假設(shè)相同替代比例，指標(biāo)值可能存在偏差，相關(guān)計(jì)算結(jié)果僅供比對(duì)參考，1!活躍用戶人均年減碳量活躍用戶人均年減碳量/千克活躍用戶人均年減碳量/千克60.0活躍用戶人均年減碳量/千克活躍用戶人均年減碳量/千克50.040.030.020.010.00.070.060.050.040.030.020.010.00.0 成都市天津市上海市北京市廣州市深圳市沈西鄭昆杭南武哈陽安州明州京漢爾市市市市市市市濱市特大城市石太廈福合家原門州肥莊市市市市市Ⅰ型大城市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市 天津市重慶市北京市成都市昆明市沈陽市濟(jì)南市大連市青島市南京市武漢市長沙市杭州市鄭州市Ⅰ型大城市廈門市福州市寧波市南昌市貴陽市合肥市石家莊市Ⅰ型大城市呼和浩特市銀川市拉薩市拉薩市中等城市超大城市特大城市Ⅱ型大城市1活躍用戶人均年減碳量4.44.1特大城市5.21.05.81.10.35.21.05.81.10.30.90.5特大城市58.759.249.155.348.048.0 代表指標(biāo)幅度變化較大的城市2!活躍車輛車均年減碳量活躍車輛車均年減碳量/千克120.0活躍車輛車均年減碳量/千克100.080.060.040.00.020.00.0北京市成都市廣州市天津市上海市深圳市沈陽市鄭州市西安市杭哈州爾市濱市特大城市南京市武漢市昆明市廈門市石家莊市太原市福州市合肥市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市Ⅰ型大城市 特大城市★代表指標(biāo)幅度變化較大的城市▲▲71!共享騎行首次入欄占比?超、特大城市首次入欄占比實(shí)現(xiàn)高位增長，分別由91.7%、92.7%增長至96.2%，95.4%，增幅達(dá)到4.5、2.7個(gè)百分點(diǎn)；共享騎行首次入欄占比/%共享騎行首次入欄占比/%100.0%共享騎行首次入欄占比/%共享騎行首次入欄占比/%95.0%90.0%85.0%80.0%75.0%100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0% 成都市上海市深圳市天津市廣州市北京市昆明市南京市西安市沈陽市杭州市武漢市太原市福州市廈門市廈門市Ⅰ型大城市石家莊市合肥市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市特大城市 成都市重天慶津市市超大城市北京市昆明市長沙市大連市武濟(jì)南漢南京市市市特大城市沈陽市青島市杭州市貴南廈合南石寧福陽寧門肥昌家波州市市市市市莊市市市Ⅰ型大城市銀呼川和市浩特市Ⅱ型大城市拉薩市拉薩市中等城市1共享騎行首次入欄占比表5-1主要城市共享單車活躍用戶共享騎行首次入欄占比變化18.8%★特大城市6.5%★7.0%★表5-2主要城市共享電單車活躍用戶共享騎行首次入欄占比變化城市分類城市名稱2023年城市分類城市名稱2023年特大城市86.0%-17.5%★84.5%84.5%代表指標(biāo)幅度變化較大的城市2!高峰時(shí)段平均騎行車速?僅沈陽、重慶、南昌呈現(xiàn)下降態(tài)勢高峰時(shí)段平均騎行速度/公里每小時(shí)高峰時(shí)段平均騎行速度/公里每小時(shí)高峰時(shí)段平均騎行速度/公里每小時(shí)高峰時(shí)段平均騎行速度/公里每小時(shí)10.08.06.04.02.00.016.014.012.010.08.06.04.02.00.0 上海市成都市北京市深圳市廣州市天津市杭州市西安市鄭州市武漢市南京市沈陽市昆明市哈爾濱市廈門市合肥市太原市石家莊市福州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市特大城市Ⅰ型大城市 天津市成都市重慶市北京市青島市濟(jì)南市武漢市大連市昆明市南京市鄭州市長沙市杭州市沈陽市Ⅰ型大城市廈門市寧波市南昌市福州市石家莊市合肥市貴陽市Ⅰ型大城市呼銀和川浩市特市Ⅱ型大城市拉薩市拉薩市中等城市超大城市特大城市圖5-4主要城市共享電單車高峰時(shí)段平均騎2高峰時(shí)段平均騎行車速特大城市城市分類城市名稱2023年城市分類城市名稱2023年特大城市青島市14.615.213.814.1 13.613.614.214.2代表指標(biāo)幅度變化較大的城市3!停放點(diǎn)位服務(wù)通勤占比單車允許停放的空間點(diǎn)位周邊100米服務(wù)通勤人口占比顯著高于單車允許停放的空間點(diǎn)位周邊100米服務(wù)通勤人口占比顯著高于?停放點(diǎn)服務(wù)通勤人口占比與城市規(guī)模成正相關(guān)，超大城市（71%）、特大城市（69%）顯著高）；）；?超大、特大城市仍處在小范圍試點(diǎn)運(yùn)營共享電單車階段，且多分布在中心外圍，尚無法覆蓋居騎行服務(wù)通勤人口占比/%騎行服務(wù)通勤人口占比/%100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%騎行服務(wù)通勤人口占比/%騎行服務(wù)通勤人口占比/%100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0% 成都市廣州市深圳市天津市上海市北京市鄭州市西安市沈南陽京市市特大城市杭州市昆明市福太石廈合州原家門肥市市莊市市市Ⅰ型大城市蘭州市蘭州市Ⅱ型大城市超大城市 天津市重慶市成都市北京市昆明市沈陽市長沙市南杭京州市市特大城市武漢市濟(jì)南市青島市Ⅰ型大城市廈門市貴陽市合肥市石家莊市南昌市Ⅰ型大城市呼銀和川浩市特市Ⅱ型大城市拉薩市拉薩市中等城市超大城市圖5-6主要城市共享電單車停放點(diǎn)位服務(wù)通勤占比36北京亦莊共享電單車試點(diǎn)運(yùn)營評(píng)估北京亦莊共享電單車試點(diǎn)運(yùn)營評(píng)估1工作背景2024年5月17日，北京亦莊發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)租賃電動(dòng)自行車試點(diǎn)運(yùn)營公告》。公告稱：為研究于北京經(jīng)開區(qū)行政管理區(qū)域范圍內(nèi)開展共享電單車試點(diǎn)。例置換為共享電單車，計(jì)劃分階段投放6000輛共享電單車（含3000輛共享電驅(qū)動(dòng)車、3000輛共享電助動(dòng)車）。2基本特征共享電單車使用強(qiáng)度高，運(yùn)營初期車均周轉(zhuǎn)率近4共享電單車使用強(qiáng)度高，運(yùn)營初期車均周轉(zhuǎn)率近4003250單/千車日3920單/千車日3810單/千車日.....6/16/36/56/76/96/116/136/156/17服務(wù)通勤出行和周末生活，超40%服務(wù)通勤出行和周末生活，超40%共享電單車騎行集中在高峰時(shí)段02基本特征主要服務(wù)中短距離出行，80%主要服務(wù)中短距離出行，80%共享電單車騎行在3公@3公里,80%864200mm騎行量累計(jì)百分比定價(jià)策略影響騎行特征，70%定價(jià)策略影響騎行特征，70%共享電單車騎行在15分鐘以內(nèi)，騎行費(fèi)用2.5元?共享電單車平均騎行時(shí)長為14分鐘。70%訂單騎行時(shí)長在15分鐘、騎行費(fèi)用在2.5元起步價(jià)以內(nèi)。0@15分鐘,2.5元,70%15-2020-2586420騎行量價(jià)格（元）3使用場景科創(chuàng)青年的出行選擇，科創(chuàng)青年的出行選擇，35歲以下共享電單車騎行者超70%，每周騎行3次以上16-18周歲18-24周歲25-34周歲35-44周歲45-54周歲55-64周歲35周歲以下iis35周歲以下每周騎3次以上6-7次24%3-5次54%1-2次0%圖6-5亦莊共享電單車用戶年齡分布圖6居住工作都在亦莊居住在外工作亦莊居住亦莊工作在外居住工作都在外工作在亦莊互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)行業(yè)高端制造業(yè)從業(yè)者生物醫(yī)藥行業(yè)高科技研發(fā)人員教育和培訓(xùn)行業(yè)政府機(jī)關(guān)事業(yè)單位在校學(xué)生科創(chuàng)行業(yè)從業(yè)3使用場景通勤交通的重要構(gòu)成，近50%共享電單車騎行服務(wù)通勤通勤交通的重要構(gòu)成，近50%共享電單車騎行服務(wù)通勤?工作日高峰時(shí)段北京亦莊85%的共共享電單車騎行空間共享電單車騎行空間亦莊共享電單車運(yùn)營范圍3使用場景軌道公交的服務(wù)延伸，近60%共享騎行換乘軌道公交，接駁距離軌道公交的服務(wù)延伸，近60%共享騎行換乘軌道公交，接駁距離2.4公里門到門直達(dá)40%接駁地鐵公交60%共享電單車軌道接駁OD共享電單車騎行OD亦莊共享電單車運(yùn)營范圍圖6-10典型工作日共享電單車地鐵接駁騎行OD434替代選擇延緩私人電動(dòng)自行車增長，超60%受訪者考慮延緩購買私人電動(dòng)車延緩私人電動(dòng)自行車增長，超60%受訪者考慮延緩購買私人電動(dòng)車?良好的共享電單車服務(wù)，有助于延緩私人電動(dòng)自行車快速增長。問卷調(diào)查顯示，74%共享電單車?電動(dòng)自行車服務(wù)可以減少私人電動(dòng)自行車的使用。共享電單車每周3次以上高頻使用者中，1/4擁有私人電動(dòng)自行車。u高頻使用者.低頻使用者4替代選擇與共享單車互為補(bǔ)充，與共享單車互為補(bǔ)充，1.2公里以上騎行共享電單?共享電單車的投放主要替代共享單車。調(diào)查顯示在沒有共享電單車的情況下，43%受訪者會(huì)選?共享單車與共享電單車的距離-費(fèi)用曲線顯示，騎行距離在1.2公里以內(nèi)，時(shí)間和費(fèi)用綜合效益1.2公里以內(nèi)1.2公里以內(nèi)大于1.2公里共享單車更劃算共享電單車更劃算地面公交a步行私人電動(dòng)車a地鐵其他摩托車@1.2公里由于共享電單車收費(fèi)規(guī)則前15分鐘2.5元，每超出5分鐘加收1元@1.2公里由于共享電單車收費(fèi)規(guī)則前15分鐘2.5元，每超出5分鐘加收1元*注：廣義費(fèi)用=時(shí)間價(jià)值*a+騎行費(fèi)用,a為折算系數(shù)，采用全國平均工資計(jì)算455改善提升提供更好的共享電單車出行服務(wù)，需采取的提供更好的共享電單車出行服務(wù)，需采取的?受訪者針對(duì)亦莊共享電單車試點(diǎn)運(yùn)營提出了以下建議，其中受訪者認(rèn)為三個(gè)最迫切需要改善的方向?yàn)椋?7%選擇擴(kuò)大騎行范圍，覆蓋更多行政區(qū)；39%提出優(yōu)化共享電單車停放點(diǎn)位，更接近騎北京辦莊共享電單車騎行者改善建議調(diào)查結(jié)果北京辦莊共享電單車騎行者改善建議調(diào)查結(jié)果