1. 引言

城市公共交通是满足城市居民基本出行需求的重要方式，而互联网租赁自行车是近年来出现的个性化非机动出行方式，受到用户的欢迎。城市公共交通(包括常规公交和城市轨道交通)的客运量从2015年的900多亿人次下降到2023年的约670亿人次。众所周知，互联网租赁自行车对公共交通的发展有着重大影响。一般认为，互联网租赁自行车通过提供和疏散公共交通系统的乘客来增强公共交通的吸引力，促进城市公共交通的发展；但也有观点认为，互联网租赁自行车同时也会吸引部分城市公交客流[1]。2017年，交通运输部发布了《关于鼓励和规范发展互联网租赁自行车的指导意见》(以下简称《指导意见》)，明确指出应优先发展公共交通，鼓励和规范互联网租赁自行车发展。

2. 全国城市公共交通和互联网租赁自行车发展现状

2.1. 全国城市公共交通发展现状

根据《中国城市客运发展报告》，近些年来城市公共交通客运量增长趋势缓慢，其中，城市轨道交通客运量在城市公共交通运输客运量中所占的比例不断增加。截至2023年底，普通公交客运量为380.5亿人次。同时，城市轨道交通客运总量达到293.9亿人次。城市轨道交通年客运周转量为2465.6亿人公里，全国平均客运强度7900人次/公里/日。

常规公交方面，截至2023年，全国共有682,511辆运营车辆和79,844条运营线路，公交线路长度为170万公里。在城市轨道交通方面，中国共有55个城市拥有城市轨道交通，其中包括北京、天津和石家庄等42个拥有地铁系统的城市。2023年，中国城市轨道交通共有66,659辆客车，城市轨道交通运营里程达到10158.6公里。城市轨道交通共有5923个车站，其中换乘站723个[2]。见图1。

Figure 1. Passenger volume and development of conventional buses and rail transit in China from 2010 to 2023

图1. 2010~2023年中国常规公交和轨道交通客运量及发展情况

2.2. 互联网租赁自行车发展现状

我国互联网租赁自行车行业主要由三家企业运营：哈啰单车、美团单车和滴滴青桔单车。截至2024年，全国互联网租赁自行车数量超过1250万，覆盖410个城市，平均每天约有2500万人次骑行，单车日平均翻台率达到2次，最高日订单量达到5000万单。据相关统计，我国互联网租赁自行车85%的出行订单距离在4公里以内，订单量最多的出行距离为1.2公里，见图2。2024年，我国主要城市中互联网租赁自行车的单次骑行时长达到12.7分钟，对比2023年增加0.4分钟；高峰车速为每小时9.2公里，对比2023年每小时增长0.1公里[3]。

Figure 2. The number of internet rental bicycles, cities and services in 2024 and order distance distribution

图2. 2024年互联网租赁自行车辆投放数量、城市数量和服务量及订单距离分布

2.3. 互联网租赁自行车和城市公共交通特征分析

在距离方面。据相关统计，互联网租赁自行车的骑行距离远小于常规公共汽车和城市轨道交通。绝大多数订单的骑行距离在4公里以内，订单量最高的骑行距离为1.2公里。主要城市互联网租赁自行车的平均单次行程距离约为2.4公里，远小于城市公共交通的7公里[4]。

在服务对象方面。首先，由于互联网租赁自行车行驶距离短的特性，其使用场景相对有限；常规公交和城市轨道交通因为准时、可靠、不受天气条件的影响从而难以被替代，通常是通勤的首选方式。其次，在大多数城市，低票价、免票和特殊群体折扣等政策使其更具吸引力。第三，在大多数情况下，老年人和年轻人没有智能手机，且《指导意见》规定禁止12岁以下的儿童骑行互联网租赁自行车。

在价格方面。根据相关研究，在相同距离下，常规公交和城市轨道交通的票价比互联网租赁自行车骑行价格更低。随着距离的增加，价格差距变得更加明显。由于提供个性化旅行，互联网租赁自行车往往更贵，而公共交通因其提供基本出行服务的特征，价格相对较低。

服务区域方面。经过多年的发展，中国许多城市已经实现了中心城区公共交通站点500米半径的100%覆盖。然而，如果将范围扩大到市域范围，很少有城市的公共交通能够完全覆盖。此外，一些老城区缺乏运营公共交通的条件，公共交通的可达性仍存在盲点。互联网租赁自行车的服务更加灵活，可以满足偏远郊区和小巷等地区的居民出行需求。

不难发现，互联网租赁自行车的服务对象和特点与城市公共交通有很多不同，理论上公共交通被互联网租赁自行车取代的可能性相对较低。具体情况需要根据不同城市的出行特点进一步分析。

3. 互联网租赁自行车和城市公共交通竞合关系分析

在本研究中，互联网租赁自行车和公共交通之间的竞争与合作关系可分为三种类型：竞争关系、合作关系和补充关系。为了便于理解，研究假设用户计划从位置A点经过B点前往C点，自行车开锁时间设置为T_A，自行车关锁时间设置为T_B。出行只有两种交通方式，即公共交通(包括常规公交和地铁)和互联网租赁自行车；公共交通的运营时间为T₁至T₂ [5] [6]。二者竞合关系的三种可能情况如下。

3.1. 竞争关系分析

竞争关系的特点是，公共交通客流量的增加将导致互联网租赁自行车客流量的减少，反之亦然。判断竞争关系的主要依据可以从两个维度进行分析。首先，在空间层面上，在一次出行中，当互联网租赁自行车开锁和关锁位置都靠近公交车站和轨道交通车站时，可以认为用户有两种交通方式可供选择：骑行互联网租赁自行车或乘坐公共交通工具，用户选择互联网租赁自行车，放弃公共交通。因此，可以认为互联网租赁自行车吸引了本应属于公共交通的乘客，这是一种竞争关系。第二个方面是时间维度。上述假设有一个时间前提，即上述情况发生在公共交通能够提供服务的前提下，开锁时间必须在公共交通的运营期内，这意味着当用户选择互联网租赁自行车时，T_A在T₁和T₂之间。需要注意的是，公交车的暂停时间是最后一辆公交车离开位置A点的时间。因此，即使用户的关锁时间T_C晚于T₂，仍然可以认互联网租赁自行车与公共交通存在竞争关系[7] [8]。见图3。

Figure 3. The competitive relationship on space and time level

图3. 空间和时间方面的竞争关系

3.2. 合作关系分析

在合作关系中，互联网租赁自行车客流量的增加有助于公共交通的客流量提升，反之亦然。从时间和空间两个维度来看，合作关系主要有两种情况。第一种情况是：在空间层面，当自行车开锁位置A靠近公交或城市轨道交通站点，关锁点位C远离站点时，可以推断出用户有可能使用互联网租赁自行车来解决“最后一公里”问题，因此可以认为互联网租赁自行车和公共交通在客流方面存在相互促进的关系；在时间层面。上述假设有时间前提，周边公交车站和轨道交通车站的自行车开锁时间和关锁时间必须在公共交通运营时间内，即自行车开锁时间T_A和关锁时间T_C在T₁和T₂之间。或者，自行车开锁时间T_A在T₁和T₂之间，锁定时间T_C在T₂之后。见图4。

Figure 4. The cooperative relationship for the first scenario 1

图4. 合作关系第一种情景

合作关系的第二种情况如下：在空间层面。当自行车开锁位置A远离公交车站和城市轨道交通车站，关锁点C靠近公交车站或城市轨道交通站时，可以推断用户有可能使用互联网租赁自行车来解决“最初一公里”问题。因此，可以认为互联网租赁自行车与公共交通在客流方面存在相互促进的关系。在时间层面。上述情况仍有一个时间前提，即自行车开锁时间和关锁时间在公共交通运行时间内，即自行车开锁时间T_A和关锁时间TC在T₁和T₂之间。或者，自行车开锁时间T_A在T₁之前，而开锁时间T_C在T₁和T₂之间。见图5。

Figure 5. The cooperative relationship for the first scenario 2

图5. 合作关系第二种情景

3.3. 补充关系分析

互补关系是指互联网租赁自行车在公共交通无法到达的地点或时间范围内向用户提供出行服务的情况。在这种情况下，互联网租赁自行车是公共交通的必要补充，为用户提供基本的出行服务。确定互补关系主要有三种情况，还需要从空间和时间方面进行分析。第一种情况如下：在空间层面。自行车开锁和锁定点A和C周围没有城市公交和轨道交通站点，用户不能从起点A乘坐公共交通工具到终点C。在这种情况下，自行车开锁和关锁时间以及公共交通运营期对用户的选择没有影响。见图6。

Figure 6. The supplementary relationship for the first scenario 1

图6. 补充关系第一种情景

补充关系第二种情况如下：在空间层面。自行车开锁和关锁位置A和C周围有公交车站或轨道交通站。开锁和关锁的时间范围是公共交通停运的时间，即T_A和T_C都在T₁之前或T₂之后。或者，在公共交通暂停期间的开锁时间，而关锁时间可以在公共交通运行期间，即T_A在T₁之前，Tc在T₁和T₂之间，或者T_A在T₁之后，Tc在T₂之后。见图7。

Figure 7. The supplementary relationship for the first scenario 2

图7. 补充关系第二种情景

补充关系的第三种情况如下：在空间层面。开锁点A周围没有公交车站和城市轨道交通车站，而关锁点C周围有公交车站和城镇轨道交通车站。自行车开锁时间T_A在T₁和T₂之间，关锁时间T_C在T₂之后；或者T_A和Tc均在T₁之前或T₂之后；亦或T_A在T₁之前且T_C在T₂之后。见图8。

Figure 8. The supplementary relationship for the first scenario 3

图8. 补充关系第三种情景

补充关系的第四种情况如下：在空间层面。开锁位置A周围有公共交通车站或城市轨道交通车站，关锁位置C周围没有车站。只要开锁时间T_A是在T₁之前或T₂之后，不论关锁时间T_C如何，它在任何时候都属于补充关系。见图9。

Figure 9. The supplementary relationship for the first scenario 4

图9. 补充关系第四种情景

4. 昆明市互联网租赁自行车与城市公共交通竞争合作关系的实证研究

4.1. 昆明市城市公共交通和共享单车发展现状

昆明是以高原山地为主的南方城市，中心城区包括五华、盘龙、官渡和西山区。截至2022年，昆明市中心城区运营常规公交线路289条(快线公交26条、普线公交182条、支线公交81条)，定制公交线路784条，常规公交线网长度达1217公里，总运营里程1289.55万公里，日均运营里程41.60万公里，客运总量3244.23万人次，日均客运量115.5万人次，全市共有公交场站75个，包括枢纽站9个、停车场/首末站63个，枢纽站9个、停车场/首末站63个。此外，昆明市共有地铁线路6条，共计165.9公里，设有站点103处，年进展量约2.1亿人次，客运量约2.9亿人次，客运周转量接近27亿人公里。主城区共有互联网租赁自行车企业三家，分别是美团、青桔、哈啰单车。投放车辆总量为13万辆，单车日均使用次数为3.5次[2]。

4.2. 数据分析方法和竞合关系的确定

本研究获得了2024年6月7日至13日昆明城市互联网租赁自行车订单开、关锁时间和位置的大数据。大数据包括开锁和关锁位置(纬度和经度)、时间。通过结合城市轨道交通和公共交通线路和车站的数据，可以分析互联网租赁自行车和公共交通之间的竞争与合作关系。本研究确定，城市公交车站和城市轨道交通站点是公共交通系统的出入口，对互联网租赁自行车具有聚集效应，吸引辐射的范围被称为缓冲区。考虑到管理部门的经验和观察，当互联网租赁自行车的开锁和关锁位置在公交车站半径100米和城市轨道交通车站半径250米范围内时，可以认为城市公共交通与互联网租赁自行车之间存在潜在的接驳关系[9]-[11]。

本研究以Are GIS为分析工具，导入常规公交车站和城市轨道交通车站数据，从而确定缓冲区：公交车站的缓冲区在站点为100米范围内，地铁车站的缓冲区域在站点为250米范围内。缓冲区示例可参考图10中蓝色圆圈。本研究的核心思想是比较公共交通缓冲区内外互联网租赁自行车开锁位置(黑点)和关锁位置(白点)，结合竞合关系开展分析[12]-[16]。

Figure 10. Schematic diagram of the relationship between unlock and lock position and buffer zones at public transportation stations

图10. 开关锁点位与公共交通站点缓冲区关系示意图

因为部分城市公交和轨道交通站点往往在商圈、医院、商务区和政府机关等周边，实际场景中存在用户在公共交通站点周边关锁却并未进入公共交通系统和公共交通站点周边开锁却从未乘坐公共交通的现象。为将此类情况排除，本研究选取典型公共交通站点进行了调查。本研究调查选取同类城市站点(南宁市轨道交通3号线东葛路站)，统计早晚高峰分别20分钟的进出站客流和选取互联网租赁自行车的情况。相关观测数据如下表1所示：

Table 1. Survey of cycling users at typical urban public transport stations

表1. 典型城市公共交通站点骑行用户调查

根据相关统计，则骑行共享单车开关锁前后进入(过)公共交通系统的比例：

$P_{lu}=\frac{N_{eu}+N_{le}}{N_{eu}+N_{le}+N_{ou}+N_{lo}}\times 100\%$ (1)

其中：

P_lu：使用共享单车开关锁前后进入过公共交通的比例；

N_eu：离开公共交通系统后开锁骑行共享单车的观测数量；

N_le：骑行共享单车结束关锁后进入公共交通系统的数量；

N_ou：开锁骑行共享单车前未使用公共交通系统的观测数量；

N_lo：开锁骑行共享单车后未进入公共交通系统的观测数量；

通过公式1可以得知，观测的接驳比例为88.17%。

4.3. 昆明市互联网租赁自行车与城市公共交通的竞合关系分析

根据某品牌互联网租赁自行车企业骑行大数据，昆明市拥有该品牌活跃的互联网租赁自行车2.1万辆，2024年6月7日至13日共产生订单约23.7万单，根据数据分析，在公共交通运营期间，产生订单约22.8万单。竞争关系订单数量为3.4万单，占15%；合作关系订单数量为11.2万单，占49%；补充关系中的订单数量为8.2万单，占36%。昆明市互联网租赁自行车的开锁和关锁位置如图11所示，黑点表示开锁位置，黄点表示自行车关锁位置[11]。

(a) 昆明市某互联网租赁自行车开锁点位图 (b) 昆明市某互联网租赁自行车关锁点位图

Figure 11. Location map of opening and closing locking points of Kunming internet rental bicycle

图11. 昆明市互联网租赁自行车开、关锁点位图

5. 结论和展望

根据本研究可以发现昆明市共享单车和城市公共交通存在如下关系。1)就订单数量来看，昆明市该品牌2.1万辆互联网租赁自行7天骑行订单总量为22.8万单，每辆车每天骑行约1.6次，略低于全国平均水平。昆明市互联网租赁电动自行车渗透率较高，分析认为互联网电动自行车的发展将会影响互联网租赁自行车的客流。2) 目前，昆明市互联网租赁自行车和公共交通之间的竞争关系比例明显低于合作关系，可以认为昆明市互联网租赁自行车对于城市公共交通带来的正向影响高于负面影响。3) 互补关系的比例达到36%，可见昆明市互联网租赁自行车可以很好地弥补城市公共交通在运营空间和时间上的不足。见表2。

Table 2. The number and proportion of online bike rental and urban public transport cooperation orders in Kunming

表2. 昆明市互联网租赁自行车与城市公共交通竞合关系订单数量和比例情况

本研究提出了一种互联网租赁自行车与城市公共交通竞合关系量化的判别方法，并基于昆明市某品牌互联网租赁自行车骑行订单大数据开展了与城市公共交通协调发展水平的案例实证，可为相关研究提供参考。然而，本研究仍存在以下不足之处：1) 在实证分析的时间层面，本研究仅选择6月的7天时间进行骑行订单大数据分析，不能够反映出全年不同季节、温度和气候变化对互联网租赁自行车出行特征的影响。2) 实证分析仅限于昆明市，难以反映其他城市不同气候、地理条件和出行习惯对互联网租赁自行车出行特征的影响。3) 本研究仅采用一种量化方法开展分析，缺乏不同方式间的量化对比。4) 本研究仅针对互联网租赁自行车与城市公共交通两种方式间的竞合关系进行分析，缺乏与出租汽车、网约车、私人小汽车等其他出行方式间的影响关系。

综上，建议下一步工作可从以下几方面开展：1) 基于昆明市全年、全口径的互联网租赁自行车骑行大数据开展分析，获得不同时间段、气候条件下昆明市两种交通方式间的竞合关系，进一步验证本研究的准确性。2) 选择多个地理条件不同、区位差异明显、出行特征不同的典型城市开展分析，进而对不同条件下两种交通方式在不同地理条件和出行习惯等影响下的竞合关系，得到更加广泛的竞合关系结论。3) 对比不同竞合关系量化分析方法在同一个城市的案例实践结果，从方法学的角度分析本研究的合理性和改进路径。4) 研究提出互联网租赁自行车与出租汽车、网约车、私人小汽车等其他交通方式的竞合关系分析方法，并结合城市数据加以实证。

参考文献