共用单车需求影响因素分析

周宝建 林佳慧

【摘要】互联网快速发展，出现了共享经济，2014年共享单车横空出世。共享单车作为一种新兴短距离出行方式，已经成为城市慢行交通领域的一部分。本文以收集到的共享单车资料为基础，应用资料分析软件，从天气、季节、假日、时段、年龄、距离、地形等多个维度进行资料分析，分析共享单车需求的影响因素，找出它们之间的相关程度以及各维度与共用单车需求的关联度，总结资料分析结论，提出对策建议，对于城市管理者与共用单车经营者具有一定的参考价值。

【关键词】共享经济;共享单车;城市慢行交通;资料分析

1 引言

随着信息技术的高速发展和广泛应用，互联网平台实现了多边供需对接和即时交易，推动了分时租赁和共享经济的高速发展。其中，共享单车是以互联网平台为基础的自行车分时租赁和共享服务。共享单车新兴业态的发展，填补了城市居民交通出行“最后一公里”的服务链条，为广大消费者带来了出行便利。共享单车行业在2019年全国用户总量达10729万人，巨大的市场规模使得行业进入者络绎不绝，2018年全国共享單车品牌有30多个，当下共享单车的竞争已经到达白热化阶段，第一梯队竞争越发激烈，使得第二梯队市场占有规模逐渐缩水。第二梯队的运营商开始大规模停运乃至跑路。且随着共享单车的发展，其市场用户逐渐趋向稳定，用户规模的增速明显放缓。本文通过文献整理以及数据分析，探究共享单车用户需求的影响因素。

2 研究目的

现代新技术的发展和普及为完整运输链条的实现提供了强大支持，在新形势之下，“共享单车”这一具有第三方性质的新型公共交通模式应运而生。共享单车有效地解决了人们运输需求的最难一段，极大地减少了运输成本，提高了通行效率。纵观现有研究，学者们探讨了共享单车目前发展困境，并对政府企业协同治理方面进行了较深入的研究，主要聚焦在宏观层面上，探索新的制度体系的建立对共享单车可能产生的影响。但从客户选择行为以及消费需求的角度进行研究对于共享单车企业来说也具有较大意义。本文通过收集到的共享单车使用情况相关数据，运用SPSS22数据分析软件，共有10886条有效数据，从用户年龄、用户性别、用户职业、用户薪资、使用场景、使用时长、使用时段、节假日、工作日、温度、季节、体感温度、风速、湿度、注册用户、临时用户等多个角度进行分析。

3 共享单车影响因素理论模型

研究共享单车的需求影响因素，另一角度而言，就是研究其满意度来源。按照预期期望理论，所谓顾客满意是指顾客的感觉状况水平，这种水平是顾客对企业的产品和服务所预期的绩效和顾客的期望进行比较的结果。如果所预期的绩效不及期望，那么顾客就不满意;如果所预期的绩效与期望相称，那么顾客就满意;如果所预期的绩效超过期望，那么顾客就十分满意。本文根据ESCI理论模型结合共享单车实际状况，生成了图3本文的共享单车用户使用需求影响因素理论模型。

4 客户类型分析

4.1性别

客户性别占比男性用户占比54.2%，女性用户占比为45.8%，男女占比较为均衡，男性使用略多于女性。由此可以看出，性别对于用户使用影响不大。

4.2用户类型占比

临时用户占44.81%，注册用户占55.19%，用户类型较均衡，注册用户多于临时用户。

4.3用户收入分析

用户收入在3000元以下占7%，3001元5000元占29.4%，5001～8000元占30.6%，8001～10000元占28.7%，10001～20000元占3.1%，20000元以上占1.2%。如此可以看出中国共享单车主要用户分布在3001～10000元，日常出行多以公用交通为主。

4.4用户年龄占比

12～18岁用户占比5.3%;19～24岁用户占比18.8%;25～29岁用户占比24.2%;30～39岁46.3%;40～49岁用户占比3.8%：50岁以上占1.6%。用户年龄段主要集中25～39岁，该年龄段日常出行需求将大，且在观念上更容易接受新型的出行方式，是共享单车主要用户群体。

5 共享单车使用场景分析

5.1地点

共享单车的使用地点主要可以分为地铁站附近、公交站附近、办公区、商业区、住宅区、学校内等，用分析可知，其中用户在地铁站附近需求最大达72.5%，需求量最小的则是商业区占49.2%。其余的，公交站附近占68.2%，住宅区占62.6%，学校内占57.5%，办公区占54.6%。由此可以看出，地铁站以及公交站是用户主要需求的地点，且用户的需求为日常使用需求。

5.2距离

用户使用时长，可以侧面反映出使用的距离。数据显示，50.8%的用户平均每次使用共享单车的时长在10～30分钟;32.1%的用户平均单次使用时长为30～60分钟;10分钟以下的用户占9.8%。用户单车使用共享单车时长主要集中在10～30分钟，换算成距离也就是2～7公里。

5.3使用时间

在用户使用时间中可以得出，工作日使用时间主要是上班时间上午7：00～10：00和下午的17：00～20：00，节假日则是上午9：00～11：00和下午17：00～19：00。

6 相关性分析

将日期、季节、节假日、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速做双变量相关性分析，且按皮尔森系数从大到小进行排序，得到表2相关性分析。他们的相关性在0.01以上是显著的，且相关性天气最强，风速最弱。

7 结论

通过以上分析，可以相应额对共享单车企业提出一些改进的措施。

7.1提高投放地点优化，提高共享单车利用率

由使用情景分析可知，在工作日用户对于共享单车需求量大的地区主要是地铁以及公交车站附近，且使用时间主要集中在上午7：00～10：00以及下午的17：00～20：00，而节假日则集中在商区以及住宅区的9：00～11：00以及17：00～19：00。因此，需要共享单车企业根据实际情况进行规划，可以增加这些地区的投放量，以及设立分流工作组，在高峰期之前完成车辆投放的合理分配。