網(wǎng)絡約租車對出行方式選擇及交通運行的影響

(北京交通發(fā)展研究院城市交通運行仿真與決策支持北京市重點實驗室，北京100073)

網(wǎng)絡約租車對出行方式選擇及交通運行的影響

高 永，安 健，全宇翔

(北京交通發(fā)展研究院城市交通運行仿真與決策支持北京市重點實驗室，北京100073)

網(wǎng)絡約租車為居民提供一種便捷的出行選擇。但是，作為以小汽車為運輸工具的非集約化出行方式，網(wǎng)絡約租車應當在與城市規(guī)模、功能布局等相適配的前提下適度、有序發(fā)展。結(jié)合2015年7月和11月組織的兩次北京市網(wǎng)約車用戶問卷調(diào)查結(jié)果，量化計算網(wǎng)約車發(fā)展后居民出行方式選擇的變化，以及由此帶來的道路資源分配變化。數(shù)據(jù)擴樣測算結(jié)果顯示：北京市網(wǎng)絡約租車出行規(guī)模已極為龐大，日出行量高達352.6萬人次，約占全市出行總量的11%，其中轉(zhuǎn)移自公共交通和自行車交通的比例高達58%。道路交通運行跟蹤監(jiān)測結(jié)果顯示：網(wǎng)絡約租車每日增加小汽車出行量33.0萬車次，占六環(huán)內(nèi)小汽車出行總量的2.7%，與北京市2015年前三季度交通指數(shù)較2014年同期增長20%有較高相關性。最后，針對促進網(wǎng)絡約租車有序發(fā)展提出相關建議。

網(wǎng)絡約租車；出行方式選擇；交通運行狀況；調(diào)查問卷；北京市

0 引言

打車軟件的出現(xiàn)是基于傳統(tǒng)電話約車方式的互聯(lián)網(wǎng)演變，在解決打車難、提升預約成功率和用戶體驗、降低空駛率、節(jié)能減排、減少現(xiàn)金支付等方面發(fā)揮積極作用。網(wǎng)絡約租車通過打車軟件首先以網(wǎng)約出租汽車的形式出現(xiàn)，2014年后，專車、快車、順風車等(不區(qū)分合乘模式和非合乘模式)形式的網(wǎng)絡約租車(以下簡稱“網(wǎng)約車”)在中國各大城市迅速興起。作為網(wǎng)約出租汽車的補充，網(wǎng)約車在城市機動化出行需求增長和資本市場雙向補貼的共同推動下迅速擴張[1]，已經(jīng)成為城市交通系統(tǒng)中不可忽視的組成部分。

由于引入私人小汽車參與運營，特別是概念模糊的專車(主要指以非注冊出租汽車的營運車輛或非營運車輛參與運營)與順風車(基于私人小汽車的車輛共享)，網(wǎng)約車運營引發(fā)廣泛爭議。主要聚焦于定位與管理[2-5]、法律框架[5]、規(guī)模管控[5]、傳統(tǒng)行業(yè)改革[5]、參與者利益博弈[4-5]等方面。

2015年10月10日交通運輸部發(fā)布《關于深化改革進一步推進出租汽車行業(yè)健康發(fā)展的指導意見(征求意見稿)》和《網(wǎng)絡預約出租汽車經(jīng)營服務管理暫行辦法(征求意見稿)》，開展了為期一個月的公開征求意見，引起行業(yè)內(nèi)外的廣泛討論。2016年7月28日，交通運輸部正式發(fā)布這兩個文件，明確出租汽車作為城市公共交通補充的定位，給出了網(wǎng)約車合法運營的總體規(guī)定和要求，并要求地方政府在2016年11月1日之前出臺網(wǎng)約車運營的相關細則。如何看待網(wǎng)約車，如何在城市交通系統(tǒng)中應用和管理網(wǎng)約車，尤其是網(wǎng)約車的合理規(guī)模、成本價格等等，成為交通行業(yè)亟待澄清、仔細研究的問題。

對出行方式選擇及交通運行的影響是研究網(wǎng)約車問題的重要方面。首先，網(wǎng)約車能夠在如此短的時間內(nèi)實現(xiàn)市場份額的井噴，這固然有資本市場雙向補貼的推動作用，也不可忽視其對城市經(jīng)濟快速發(fā)展下人們高品質(zhì)、機動化出行服務需求的迎合。網(wǎng)約車規(guī)模擴張必然帶來城市交通結(jié)構的轉(zhuǎn)變。其次，對于城鎮(zhèn)化、機動化同步發(fā)展的中國超、特大城市，有限的交通供給與快速增長的交通需求之間矛盾尖銳，交通擁堵引發(fā)的經(jīng)濟損失、生活品質(zhì)下降、能源消耗和環(huán)境污染等問題日趨嚴峻。優(yōu)化城市交通結(jié)構、提高道路資源使用效率是當前超、特大城市交通發(fā)展的基本戰(zhàn)略和核心任務。然而，已有研究對這兩方面的量化研究尚不多見[6-7]。

本文從資源利用效率的角度出發(fā)，論證網(wǎng)約車出行方式在城市交通系統(tǒng)中的合理定位。結(jié)合2015年7月和11月組織的兩次網(wǎng)約車用戶問卷調(diào)查結(jié)果，量化計算網(wǎng)約車發(fā)展后居民出行方式選擇的變化，以及由此帶來的道路資源分配變化。基于北京市歷年交通運行監(jiān)測數(shù)據(jù)，以及其他城市、高德公司相關數(shù)據(jù)的驗證，簡要分析網(wǎng)約車發(fā)展對城市交通運行的影響。

1 網(wǎng)約車在城市交通中的定位

網(wǎng)約車是移動互聯(lián)網(wǎng)時代網(wǎng)絡化信息傳輸和應用能力與傳統(tǒng)交通載客服務融合產(chǎn)生的新型出行服務方式。網(wǎng)約車雖然服務形式多樣，但本質(zhì)仍然是基于小汽車的載客出行服務，在交通資源占用和對交通運行影響方面與傳統(tǒng)的出租汽車服務較為一致[6-7]。

出租汽車最早可追溯到中世紀的出租馬車[8]，自誕生以來就在城市交通系統(tǒng)中扮演著輔助的社會化出行服務的角色而非主要出行方式。出租汽車在城市交通結(jié)構中的比例一般不超過10%，在通勤出行中的比例往往更低。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，英國倫敦2013年出行總量中出租汽車分擔率僅為1%，澳大利亞悉尼2005年以來出租汽車分擔率一直維持在約0.7%，韓國首爾2012年出租汽車分擔率為6.5%[9]。根據(jù)北京市2000年以來歷年交通統(tǒng)計數(shù)據(jù)，出租汽車出行量在城市出行總量(不含步行)中的比例一直在7%左右，而且與其他出行方式不同，出租汽車早晚高峰出行量占全日出行量的比例遠小于其他方式，分別為3.96%和5.60%[10]。南京市2012年主城區(qū)居民出行方式結(jié)構中出租汽車分擔率為2.4%，早高峰僅為0.4%[11]。

出租汽車是以小汽車為運輸工具的出行方式，具有快速、門到門直達等優(yōu)勢，但其道路資源使用效率明顯低于公共交通。有研究顯示，出租汽車人均占用道路面積是公共交通(載客35人，中等服務水平)的10.5倍[12]。即使與私人小汽車相比，出租汽車在資源利用效率方面依然不具有優(yōu)勢。首先，根據(jù)北京市第五次城市綜合交通調(diào)查，2014年北京市出租汽車平均載客人數(shù)為1.50人·車次-1，考慮車輛里程空駛率后實際承載率為0.99人·車次-1，而同期私人小汽車承載率為1.24人·車次-1[13]，即在考慮空駛的情況下，出租汽車的承載效率更低。其次，出租汽車使用強度(頻次)遠高于私人小汽車，對城市交通運行的影響更為顯著。以2014年為例，出租汽車日均行駛里程是私人小汽車的6.7倍(見表1)，雖然出租汽車總量(6.67萬輛)僅占全市機動車保有量的1.2%，但在城市道路機動車交通量中的比例達12.4%，早晚高峰時段更是高達18.4%。出租汽車在二環(huán)、三環(huán)等中心城區(qū)快速路交通量中的比例達18.8%，早晚高峰時段高達21.9%[14]。

道路空間資源的稀缺決定了非集約化的小汽車(包括運營車輛和非運營車輛)應當在與城市規(guī)模、功能布局特征相適配的前提下適度發(fā)展，管控小汽車使用強度是大城市交通結(jié)構優(yōu)化的基本戰(zhàn)略。出租汽車作為運輸效率低、道路資源占用率高的非集約化出行方式，雖然能夠提供高品質(zhì)的出行服務，但從城市交通系統(tǒng)整體發(fā)展的角度出發(fā)，其定位必須是“服務一般人群的特殊需求以及特殊人群的需求”[15]，且發(fā)展規(guī)模必須控制在合理范圍。

網(wǎng)約車的網(wǎng)絡化預約服務方式變革并不能改變其非集約化運輸特性，而互聯(lián)網(wǎng)公司的雙向補貼造成市場失靈[16]，扭曲了供需關系，引發(fā)個人機動化出行需求快速攀升。更進一步，網(wǎng)約車以共享經(jīng)濟、提高閑置車輛效率為名，吸收大量的私人小汽車從事載客營運，客觀上刺激了城市小汽車的過度使用，增加了城市道路空間資源與能源、環(huán)境負擔，與交通結(jié)構優(yōu)化、公交優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略背道而馳。盡管如此，網(wǎng)約車的服務模式多種多樣，不排除產(chǎn)生更多分支的可能性。在引導其健康發(fā)展的同時，不應忽略特定服務模式對提升小汽車出行集約化水平的貢獻，網(wǎng)約車的定位亦不應一刀切，而應根據(jù)其對提升城市交通運行效率或節(jié)能減排水平的貢獻予以差別化管控和引導。

2 調(diào)查方案及數(shù)據(jù)收集

打車軟件于2014年8月正式推出專車服務，2015年4—5月推出快車服務，同年6月推出順風車服務[17]，逐步發(fā)展形成以專車、快車和順風車為主的網(wǎng)約車服務體系。上述三種服務基本涵蓋了當前各種網(wǎng)絡約車產(chǎn)品模式，且從價格上形成梯度滿足不同層次的出行需求，其產(chǎn)生的影響具有典型性和廣泛性。網(wǎng)約出租汽車與巡游出租汽車在小汽車出行特征方面無顯著差別，因此本文研究對象為專車、順風車和快車。

為有效剝離網(wǎng)約車的雙向補貼要素，探究市場失靈對出行方式選擇和交通運行的影響，實驗時間定為2015年7月和11月。其中，7月快車和順風車剛剛推出，專車運營約10個月，雙向補貼活動較多；11月大額補貼活動已經(jīng)較少，運營車輛供給、乘客使用需求趨于穩(wěn)定和理性。

表1 北京市私人小汽車與出租汽車承載率及日均行駛里程對比Tab.1 Occupancy rates and average daily mileage of private cars and taxis in Beijing

圖1 受訪者原始出行方式與2014年北京市居民出行方式對比Fig.1 Comparison of previous travel modes between survey participants and Beijing residents in 2014

兩次問卷的內(nèi)容一致，問題針對乘客和駕駛?cè)朔謩e設置。前者包括用戶的原始出行方式、網(wǎng)約車出現(xiàn)后乘坐頻次、出行目的等；后者則包括接單量、接單行駛里程、出車次數(shù)等。兩次調(diào)查面向乘客分別發(fā)放問卷4 000份，有效回收量分別為3 498份和3 705份。其中，受訪者在網(wǎng)約車出現(xiàn)前的日常出行方式與北京市2014年居民出行方式呈現(xiàn)相似特征(見圖1)，驗證了調(diào)查樣本的代表性。面向駕駛?cè)说膯柧碛行颖据^少，并且被調(diào)查者在前后兩次調(diào)查中不固定，結(jié)果差異大，本文暫不討論。

3 出行方式轉(zhuǎn)移及小汽車出行量變化

3.1 乘客出行特征變化

2015年7月，70.4%(2 464人)的受訪者在過去一個月內(nèi)使用過網(wǎng)約車(一種或多種方式)，11月這一比例上升至76%(2 827人)(見表2)。相比7月，11月網(wǎng)約車乘客比例處于上升態(tài)勢，即乘客并未因補貼活動減少而消失，網(wǎng)約車已成為一部分人群的常用出行方式?？梢?，網(wǎng)約車對居民出行方式選擇、城市交通結(jié)構的影響具有長期性?？燔?、順風車的使用人數(shù)比例增加，而由于補貼總量和單筆補貼額度的下滑，乘坐專車成本回升至較高水平，部分對費用敏感的乘客開始尋求新的方式，其中，大量出行轉(zhuǎn)而選擇價格更低廉的快車、順風車。

表2 不同網(wǎng)約車方式的人數(shù)及比例Tab.2 Number and proportion of the survey samples for each type of car-sharing/hailing modes

表3 擴樣后不同網(wǎng)約車方式的使用人數(shù)及占全市人口的比例Tab.3 Population and proportion for each type of car-sharing/hailing modes after sample expansion

3.2 乘客總量測算

為測算北京市網(wǎng)約車乘客規(guī)模，本文以消除調(diào)查樣本傾向性的影響為原則，重點考慮3個因素對調(diào)查數(shù)據(jù)進行擴樣，擴樣后的全市某年齡段使用某類網(wǎng)約車方式的人數(shù)

式中：W為北京市網(wǎng)民人口總量/萬人；Dij為調(diào)查樣本中使用j類(j∈{1,2,3}分別表示專車、快車及順風車)網(wǎng)約車，且位于年齡段i的樣本比例/%；?i為各年齡段人口比例/%；Φ為全市手機網(wǎng)民人口比例/%。

利用公式(1)分別擴樣計算得到三類網(wǎng)約車的乘客人數(shù)，以及在調(diào)查前一個月內(nèi)使用網(wǎng)約車的總?cè)藬?shù)(見表3)。根據(jù)擴樣數(shù)據(jù)，11月乘客人數(shù)總體增長17%；但是專車乘客減少了29%，與7月調(diào)查中問題“如果沒有補貼，您是否繼續(xù)使用專車”的結(jié)果(30%受訪者放棄使用專車)高度一致。而順風車、快車這種低價網(wǎng)約車方式乘客人數(shù)的增加，進一步證明補貼對需求的誘增作用。

3.3 乘客出行方式轉(zhuǎn)移

根據(jù)被調(diào)查乘客不同網(wǎng)約車方式平均使用次數(shù)，采用公式(1)的擴樣方法計算得出網(wǎng)約車客運總量。2015年11月使用網(wǎng)約車日出行總量為352.6萬人次，占2014年六環(huán)內(nèi)出行總量[10](不含步行)的11%。每日使用專車、快車、順風車的出行量分別為55.3萬人次，145萬人次，152萬人次，分別占網(wǎng)約車出行總量的16%，41%，43%。

根據(jù)每一種網(wǎng)約車乘客的原始出行方式統(tǒng)計，得出網(wǎng)約車乘客的轉(zhuǎn)移來源(見表4)。根據(jù)擴樣數(shù)據(jù)，網(wǎng)約車吸引了近11%的出行量，對城市交通結(jié)構的影響廣泛而深入。具體而言，網(wǎng)約車對出租汽車(38%)和公共交通(12%)影響最大，對私人小汽車(7%)影響不顯著。因此，網(wǎng)約車并未按照預期實現(xiàn)通過共享經(jīng)濟吸引私人車主放棄小汽車出行的目標。

表4 網(wǎng)約車對傳統(tǒng)出行方式出行量的影響Tab.4 Impact of car-sharing/hailing on traditional travel mode share

網(wǎng)約車對公共交通使用者影響顯著，約50%的網(wǎng)約車乘客從公共交通轉(zhuǎn)移而來，該群體已經(jīng)占公共交通出行量的12%。由于快車和順風車在票制上更為經(jīng)濟，故對公共交通乘客的吸引力更強(見圖2)。這一結(jié)果與文獻[18]的判斷基本吻合。在缺乏有效措施的情況下，網(wǎng)約車會加劇公共交通乘客的流失，降低城市集約化出行方式的比例。

專車的出行量僅為快車或順風車的1/3左右，其中有54%來自出租汽車和自駕?？燔嚭晚橈L車不僅規(guī)模更大，而且由于價格低廉，對公共交通和自行車等綠色出行方式的影響更大?？梢姡燔嚭晚橈L車對城市道路交通資源分配的影響更大。

圖2 網(wǎng)約車出行者原始出行方式Fig.2 Original travel modes of car-sharing/hailing users

3.4 小汽車出行量變化

以是否增加小汽車出行量為標準，測試每種網(wǎng)約車方式引發(fā)的出行方式轉(zhuǎn)移對道路資源占用的影響，量化說明其對于交通運行的作用。出租汽車、網(wǎng)約車和私人小汽車均為小汽車，采用上述方式的出行均納入小汽車出行量。

對于專車和快車乘客而言，若原始出行方式為出租汽車或私人小汽車，本文認為只是發(fā)生服務主體的變化，對上述概念下的小汽車出行量不產(chǎn)生影響；若原始出行方式為公共交通、步行或自行車，則網(wǎng)約車的使用導致小汽車出行量增加。對于順風車乘客，若原始出行方式為公共交通、步行或自行車，則方式轉(zhuǎn)移不會增加也不會減少小汽車出行量；若原始出行方式為出租汽車或私人小汽車，則方式轉(zhuǎn)移提升了小汽車出行的集約化水平，可視為小汽車出行量減少。但由于順風車需要增加接、送乘客的少量繞行(平均每次多行駛2 km)，將會增加由順風車帶來的小汽車出行量，應當折合計算。

圖3 網(wǎng)約車出行頻次比例Fig.3 Proportion of different car-sharing frequencies

表5 小汽車出行增量參數(shù)取值Tab.5 Parameter values of the increase of private car

表6 小汽車出行量變化Tab.6 Changes of trips of private car 萬車次·d-1

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)擴樣得到六環(huán)內(nèi)專車、快車和順風車的日出行量分別為55萬人次·d-1，145萬人次·d-1，152萬人次·d-1；出行頻次比例見圖3。

乘客由方式j轉(zhuǎn)移至方式i造成的小汽車出行增量

式中：βi,j為小汽車出行增量參數(shù)，按照每臺小汽車承載1.5人進行計算；γi,j為繞行增加的額外出行。假設順風車每次接乘客需要額外增加2 km出行距離，按六環(huán)內(nèi)人均出行距離11.3 km(不含步行)折算，6次順風車出行等同于1次小汽車出行。參數(shù)的具體取值見表5。

根據(jù)模型測算，各網(wǎng)約車方式帶來的小汽車出行量變化如表6所示。網(wǎng)約車增加小汽車日出行約33.0萬車次，占北京市六環(huán)內(nèi)小汽車出行總量(包括小汽車和出租汽車)的2.7%。若按單車每日出行率2.43車次計算[10]，考慮尾號限行，車輛日出行率取80%，相當于增加16.9萬輛小汽車。北京市2015年小客車配置指標為15萬，網(wǎng)約車發(fā)展相當于使北京市2015年小客車配置指標增加一倍。

4 網(wǎng)約車對城市交通運行的影響

交通指數(shù)是綜合反映道路交通運行狀況的評價指標[19]，以道路網(wǎng)大多數(shù)路段的實時擁堵情況為基礎，實現(xiàn)對城市道路交通擁堵水平客觀、準確、快速地評價。根據(jù)北京市交通指數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，2015年前三季度北京市交通指數(shù)相比2014年同期增長20%，增長幅度遠高于2011年以來的年均增幅6%。

城市交通系統(tǒng)的演化具有強大的慣性，描述其特征的宏觀指標(例如交通指數(shù))在時間序列上往往呈現(xiàn)平穩(wěn)變化的特征，而一旦呈現(xiàn)顯著變化，必然是受到強力因素的干擾，并且應該是具有整體影響力的宏觀因素?；仡櫛本┦?014—2015年的變化，人口增長1.7%、機動車保有量增長2.7%，屬于近年來的常規(guī)水平，并且增長量在預期范圍內(nèi)；2015年上半年并未出現(xiàn)長時間持續(xù)的異常天氣，對常年平均的交通指數(shù)影響很小。網(wǎng)約車快速發(fā)展及其所帶來的交通結(jié)構改變是目前可見的主要變化因素，而且網(wǎng)約車的影響具有長期性、整體性。

從高德發(fā)布的《主要城市交通分析報告》[20]來看，2015年二季度專車和快車全部實施的階段，與2014年二季度專車和快車均未出現(xiàn)的階段相比，北京、廣州、杭州、深圳等城市的高德?lián)矶卵訒r指數(shù)分別同比上升13%，15%，17%，11%。而北京市對交通指數(shù)的長期跟蹤結(jié)果顯示，在2014年8月和2015年4月兩個時間節(jié)點，交通指數(shù)相較往年同期均呈現(xiàn)顯著上升，且2015年4月(即快車和順風車的高速發(fā)展階段)，交通指數(shù)環(huán)比增幅超過40%，進一步印證了快車和順風車較專車對出行選擇影響更大的判斷(見圖4)。

對于北京、上海、廣州、杭州等大城市，機動車保有量較大，道路資源供給與機動化出行需求的矛盾非常突出，小汽車對道路交通資源的占用已經(jīng)達到負外部性急劇增加的程度。因此，控制小汽車增長與使用，以延緩交通擁堵增長趨勢，為公共交通建設贏得時間，是中國大城市解決交通擁堵及其衍生問題的基本戰(zhàn)略。

網(wǎng)約車利用互聯(lián)網(wǎng)信息溝通的便利條件和雙向補貼的資本力量，誘增機動化出行需求，并且借共享經(jīng)濟名義增加小汽車使用強度，導致城市交通結(jié)構向非集約化方向偏移，與城市交通發(fā)展戰(zhàn)略背離，這已成為2015年北京、杭州等城市交通擁堵快速加劇的重要影響因素。

5 相關建議

網(wǎng)約車是互聯(lián)網(wǎng)技術在城市交通運輸領域的創(chuàng)新應用，相對于傳統(tǒng)的服務模式具備優(yōu)越性。但從上述研究來看，其非集約化的基本特性仍不容忽略，應當引導其在不加劇城市資源負擔的前提下有序發(fā)展。具體建議如下：

1）專車和快車、順風車對交通運行的影響存在較大差異，應建立差別化的管理框架和發(fā)展策略。相對于服務模式，定價機制對運輸服務市場的影響更為明顯，應通過無差別化的安全管控和差別化的定價機制，合理規(guī)制雙向補貼等價格競爭手段，謹防資本運作扭曲交通運輸服務的供求關系，謹防潛在的市場壟斷及其衍生的各類風險。

2）傳統(tǒng)公共交通和出租汽車等供給方式與居民出行需求差異巨大，單純依賴傳統(tǒng)服務模式實現(xiàn)交通結(jié)構優(yōu)化面臨諸多挑戰(zhàn)，快車、順風車等對公共交通客流具有補充作用的出行方式應運而生。有必要提升城市交通主管部門在客運服務產(chǎn)品設計及管理方面的主動性，以需求多樣化為導向，圍繞提升城市的在途小汽車承載率、增加集約化出行，深入研究基于市場細分的公共交通服務產(chǎn)品設計及相關保障機制，引導和規(guī)范網(wǎng)約車等多樣化的運輸服務模式發(fā)展，既滿足人們的差異化服務需求也提高道路資源使用效率，引導實現(xiàn)城市交通結(jié)構優(yōu)化。

圖4 2012—2015年北京市工作日交通指數(shù)月度變化Fig.4 Changes of monthly traffic index of Beijing road network in 2012—2015

3）加快城市出行成本的生態(tài)建設，包含出臺機動車停車管理條例、優(yōu)化機動車購置使用稅費、配置需求管理政策以及提升公共交通運營管理的市場化程度。從出行者的視角出發(fā)，逐步實現(xiàn)非集約化出行和集約化出行的綜合費用落差，建立與需求層次金字塔相適配的城市客運服務產(chǎn)品的層級結(jié)構。

4）雖然網(wǎng)約車客觀上造成了小汽車出行量的增加，但從表6的結(jié)論中也不難發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)約車在特定的運營模式下，對于提升在途車輛承載率、減少小汽車出行是可以發(fā)揮積極作用的。因此，無論是從國家層面出臺管理辦法還是地方層面出臺細則，切忌因噎廢食，建議將合乘作為一種在屬性上區(qū)別于運營服務、在承載率特征上較私人小汽車更為集約的出行模式，開展專項研究、科學規(guī)制、適度倡導，在不違背公交優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略的前提下，引導私人小汽車向有利于道路交通運行效率提升、節(jié)能減排的使用模式發(fā)展。

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[20]高德公司.2015年第二季度中國主要城市交通分析報告[R].北京：高德公司，2015.

The Impact of APP-Based Car Sharing on Travel Mode Shift and Transportation Operation Performance

Gao Yong,An Jian,Quan Yuxiang
(Beijing Key Laboratory of Urban Transportation Operation Simulation and Decision Support,Beijing Transport Institute,Beijing 100073,China)

The APP-based car-sharing/hailing provides a convenient travel option for citizens.However,as a non-intensive travel mode,the development of car-sharing/hailing should take urban scale,economic development level,land use,and transportation system into account.Referring to two questionnaire surveys distributed in Beijing's App-based car-sharing/hailing users which is conducted in July and November,2015,this study estimates the changes of residents'travel mode choice and road spaces distribution after APP-based car-sharing/hailing is activated.The results show that the car-sharing/hailing users are enormous in number,daily trip is as high as 3.526 million,which is about 11%of total travel of Beijing.Note that 58%of total trips are transferred from public transportation or cyclists.In addition,the traffic operation monitoring survey shows that,daily private car trips are increased by 0.33 million after APP-based carsharing/hailing,accounting 2.7%of car trips within the region of the 6th Ring Road;Beijing traffic index had increased 20%in 2015 by comparing with 2014.Finally,suggestions are proposed to promote a healthy development of such a new mode.

APP-based car sharing;travel mode choice;traffic operation performance;questionnaire survey;Beijing

2016-02-10

國家自然科學基金(青年基金)項目“基于支付意愿的城市公交服務市場細分理論與方法”(71501014)、國家自然科學基金(管理科學部2016年第1期應急管理項目)分課題三“公共交通優(yōu)先發(fā)展理論和TOD理念導向的城市規(guī)劃實施綜合評估研究”(71641004)、國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目“公交主導型大城市綜合交通系統(tǒng)的實證研究”(2012CB725406)

高永(1978—)，男，江蘇揚州人，碩士，高級工程師，智能交通部副部長，主要研究方向：智能交通、城市交通運行評價。E-mail:gqyong@126.com

安健(1982—)，男，內(nèi)蒙古呼和浩特人，博士，高級工程師，主要研究方向：城市公共交通系統(tǒng)。E-mail:marlin_tree@163.com