交通部署案例集/腳踏車共享系統
腳踏車共享在 21 世紀初興起，成為城市增加替代性、主動交通方式、減少交通擁堵和改善空氣質量的一種方式（ITDP，2013 年）。雖然這個想法在 1960 年代的阿姆斯特丹與白色腳踏車計劃一起出現，但直到 2000 年代初，該系統才成為全球現象。第一代腳踏車共享系統位於阿姆斯特丹，非常原始：未經監控，普通腳踏車隨意放置在社群使用。今天，大多數城市都有第三代或第四代系統。它們的特點是指定的分配點、集中監控、支付和安全系統，以及專門設計和品牌的腳踏車 [1][2]
腳踏車共享系統是一種交通服務，它為使用者提供了一個非機動化的點對點出行選擇，在相互連線的關鍵目的地網路之間 [3]。使用者可以在網路中的任何車站取用專門指定的腳踏車，並將其歸還到靠近其目的地的任何車站。腳踏車共享不需要使用者等待車輛（如公交車或火車），也不需要浪費時間尋找停車位（如私家車）。因此，它被認為是短途（少於 3 英里）的、自發的旅行的理想選擇，因為它旅行時間相對較短。
阿姆斯特丹人！
機動化資產階級的瀝青恐怖已經持續了足夠長的時間。每天都有犧牲者獻給了這個白痴們最新的偶像：汽車動力。它的香氣是令人窒息的一氧化碳，它的形象汙染了數千條運河和街道。
Provo 的腳踏車計劃將使我們從汽車怪獸中解放出來。Provo 推出了白色腳踏車，這是公共財產的一部分。
白色腳踏車永遠不會被鎖起來。白色腳踏車是第一個免費的公共交通工具。白色腳踏車是對資本主義私有財產的挑釁，因為白色腳踏車是無政府主義的。
任何需要它的人都可以使用白色腳踏車，並且必須為其他人留著它。將會有越來越多的白色腳踏車，直到每個人都能使用白色交通工具，汽車的危險將不復存在。白色腳踏車是簡單和清潔的象徵，與專制汽車的虛榮和汙穢形成對比。換句話說：腳踏車是某種東西，但幾乎一無是處！——Provo 的Provokatie（小冊子）#5 - Witte Fietsenplan（白色腳踏車計劃）
腳踏車共享的原型系統是 1960 年代由一個名為 Provo 的荷蘭反文化運動提出的。Provo（Provotariat 的縮寫——荷蘭語中的無產階級）聚集了許多政治活動家，他們宣稱反對資本主義、以汽車為主導的文化，這種文化在過去的幾十年中已經滲透到各個角落。
荷蘭歷史上與腳踏車文化有著深厚的關係，以至於被認為是國家文化象徵 [4]。1950 年代和 1960 年代，歐洲的騎腳踏車人數急劇下降，因為機動化率迅速上升，城市化開始蔓延。在此期間，許多歐洲城市專注於透過擴大道路容量和停車供應來促進汽車的使用，同時系統地忽視了行人和騎腳踏車者的需求。 [5]
工業設計師和 Provo 活動家 Luud Schimmelpennink 建立的白色腳踏車計劃是各種“白色計劃”之一，這些計劃倡導有限的商業發展和對汙染者的重稅，等等。腳踏車計劃被提議為應對阿姆斯特丹交通擁堵的務實解決方案，同時也是一種政治批評，將汽車發展與不公正的資本主義基礎設施、環境汙染和消費主義意識形態聯絡起來 [4]。
該計劃建議將阿姆斯特丹中心區域對所有機動交通工具封閉，以將交通方式份額提高到至少 40%。 [6] Provo 還敦促阿姆斯特丹市每年購買 20,000 輛腳踏車，供居民免費使用，以補充公共交通。該市拒絕了該計劃，但 Provo 仍然堅持該系統，並開始在城市周圍留下白色塗漆的腳踏車，沒有上鎖，免費使用。 [7] 然而，警方沒收了這些腳踏車，因為它們違反了禁止公民將私人財產留在沒有安全保障的地方的市政法規 [6]。
Schimmelpennink 是一位有遠見的人，他在接下來的幾十年裡，他的共享個人交通系統理念，如白色腳踏車和白色汽車（類似於今天的汽車共享計劃）變成了現實。白色腳踏車計劃激發了國際興趣，類似的白色腳踏車計劃開始出現在一些歐洲城市，如 1973 年的 Velos Jaunes（法國拉羅謝爾），以及 1994 年的美國黃腳踏車專案（俄勒岡州波特蘭）。然而，由於缺乏安全性和系統正式性，大多數腳踏車被盜，系統很快崩潰。
腳踏車共享系統不同於傳統的租賃服務，因為它們旨在用於短途和短期旅行。腳踏車租賃服務傾向於更受休閒使用者，如遊客的青睞。相反，腳踏車共享系統針對當地居民，通常設計在一個更大的交通網路中，通常作為多模式旅行的補充，在公交車或地鐵旅行的開始和結束部分（通常稱為第一英里/最後一英里路段），或作為更短途旅行的替代（通常少於 3 英里）。此外，傳統的腳踏車租賃系統要求使用者將腳踏車歸還到取車時的同一車站，而腳踏車共享則允許使用者在一個更大的互聯絡統中，在不同的點取車和還車。 [2] 使用特殊的泊位系統減少了使用者在旅行結束後為腳踏車提供安全的責任，從而將使用者責任降到最低。 [3]
第一代腳踏車共享系統主要是一些小型、非正式的試點專案，由倡導團體和政治團體發起，旨在使城市地區的腳踏車旅行能夠為更廣泛的人群所使用，並減少汽車的使用。
直到 1995 年，腳踏車共享系統才獲得了“第二次機會”。1995 年，哥本哈根啟動了“Bycyklen”（城市腳踏車）計劃，成為歐洲首個大規模腳踏車共享計劃 [2]。這些新系統，也稱為“硬幣押金系統”，透過要求使用者支付 20 丹麥克朗（約合 3 美元）的硬幣來解鎖腳踏車，並在租用結束時歸還腳踏車時退還，解決了之前系統的一些主要問題 [2]。腳踏車也為高強度使用而設計，配備了實心橡膠輪胎，並在車輪板上新增廣告來幫助降低運營成本 [1]。儘管比之前的系統更加正規，但由於使用者匿名性和押金金額相對較低，盜竊現象仍然很普遍 [1]。
20 世紀末，人們試圖利用智慧技術和集中式系統（IT）來解決這些缺陷，從而允許詳細的使用者資料和車輛跟蹤 [2]。這些變化構成了新一代腳踏車共享，也稱為“基於 IT 的一代”。基於技術的系統允許進行各種改進：使用者識別、電子鎖定架、自動化無人售貨亭、電子支付系統和電子使用者介面 [3]。第一代第三代腳踏車共享系統是 1996 年在朴茨茅斯大學（英國）推出的“Bikeabout”，並在隨後的幾年裡慢慢發展，在法國（Vélo à la Carte，雷恩，1998 年）和德國（Call A Bike，慕尼黑，2000 年）推出相關計劃。在接下來的幾年裡，法國推出了當時兩個主要的大規模發展專案：里昂的 Vélo'v（2005 年）和巴黎的 Vélib’（2007 年）。Velib’ 最初推出了 7000 輛腳踏車，後來增加到 23900 輛，仍然是歐洲最大的腳踏車共享系統 [8]。這些計劃在交通運輸領域產生了明顯的反響，成為腳踏車共享發展的里程碑。它們還促使歐洲、亞洲和美洲出現多個新的系統。
RFID 技術的引入也使現有計劃能夠追蹤腳踏車使用情況和使用者資料，幫助遏制腳踏車盜竊，而腳踏車盜竊是之前幾代系統的主要弊端 [3]。第三代系統中要求使用信用卡註冊既是支付方式又是押金，進一步減少了盜竊行為。此外，還建立了激勵腳踏車週轉的定價結構，通常允許使用者在固定會員價格下享受前 30 分鐘的免費服務，之後根據時間進行收費 [9]。最後，一些第三代系統包括 GPS 技術，使它們能夠即時跟蹤乘客模式，進而推動日常重新分配工作，併為規劃系統擴充套件提供有用的資料 [3]。
第三代腳踏車共享系統的主要挑戰是腳踏車重新分配和與公共交通系統的整合 [7][2][10]。車隊重新平衡（將腳踏車從供應量高/需求量低的區域轉移到供應量低/需求量高的區域）可能會抵消環境效益和汽車使用量的減少，因為供應商需要將腳踏車四處搬運，消耗燃料並增加汽車行駛里程數（VMT）。[span>9]。與其他公共交通系統的缺乏整合也是一個主要阻礙：例如，大多數腳踏車共享系統使用自己的支付和卡系統，未與當前的交通支付系統（如智慧卡）整合 [span>3]。
第四代的興起：新興趨勢
[edit | edit source]自 2010 年以來，新一代腳踏車共享系統已開始慢慢興起，通常是之前系統改進的結果。第四代腳踏車共享被定義為一種按需響應的多式聯運方案，旨在建立靈活、包容和整合的系統。主要改進領域包括 [2]
- (a) 泊位系統：靈活的泊位將允許輕鬆安裝和重新分配車站，以承認使用模式可能會根據外部因素（交通擴充套件、新的城市功能等）和使用者需求而變化。
- (b) 重新平衡技術：新的重新平衡技術，例如激勵使用者進行重新分配，將提高系統效率，降低運營成本 [2][1]。
- (c) 與公共交通的整合：透過支援多種交通方式的智慧卡和其他替代共享方案（如汽車共享）與交通的更無縫整合將促進多式聯運旅行，進一步減少汽車使用。
- (d) 即時跟蹤：透過 GPS 進行即時跟蹤可以提高腳踏車安全性 [span>2]，併為多式聯運分析提供有用的資料 [9]。
- (e) 替代能源：電動腳踏車可以增加在地形變化的城市中使用的便利性，減少體力消耗，從而吸引那些原本無法騎腳踏車的人 [span>1]，或者穿著商務服的通勤者 [span>2]。太陽能和 Wi-Fi 供電的車站將降低安裝成本，無需支援能源網進行運營 [2]。
- (f) 改進的商業模式：新的供應模式將允許人口較少的地方使用這些系統，而廣告模式在這些地方可能無法盈利。 [1]
2010 年代的腳踏車共享
[edit | edit source]截至 2014 年，全球已有 57 個國家/地區的 700 多個城市運營腳踏車共享計劃 [11][8]，與 2013 年相比增長率超過 50% [12]。系統規模差異很大，從單泊位系統和幾輛腳踏車到 1000 個泊位和 20000 輛腳踏車 [span>12]。每個城市都根據當地情況調整了系統，考慮了城市密度和基礎設施、經濟資源和自然環境 [13]。
根據地球警察研究所（EPI）的報告 [8]，2000 年至 2014 年間，全球腳踏車共享計劃數量增加了 110 多倍（從 6 個增加到 700 多個），車隊規模增加了近 200 倍（從 4000 輛增加到 800000 輛）。然而，全球腳踏車共享計劃的分佈似乎高度集中在亞洲和歐洲。自 2008 年第一個計劃開始以來，亞洲在計劃數量和車隊規模方面都取得了巨大的增長速度，超過了所有其他大陸，甚至包括歐洲。截至 2014 年 9 月，中國擁有 170 個腳踏車共享系統，位居世界首位 [8]。中國還擁有世界上最大的腳踏車共享系統，即杭州公共自行車系統，該系統擁有 78000 輛腳踏車，分佈在 3113 個服務點 [14]。然而，歐洲仍然擁有最多的腳踏車共享計劃（約 400 多個），義大利和西班牙的計劃數量接近 130 個 [8]。
當前的共享單車系統透過廣告、自籌資金、使用者收入、市政和公私合作等多種方式獲得資金[2]。第一代和第二代共享單車系統大多是非營利性組織和政府資金管理的非盈利系統[2]。第三代系統的成功和進一步在全球範圍內推廣，催生了多種非營利性和營利性商業模式。
共享單車的不同代際都存在幾種供應模式。
- (a) 政府；
- (b) 交通部門；
- (c) 非盈利組織；
- (d) 營利組織和
- (e) 廣告公司
政府模式將共享單車系統設計和運營為另一種交通服務，對其實施進行全面控制[1]。這些系統主要由政府本身資助，但也透過使用費和腳踏車和車站上的廣告獲得資金[2]。然而，公共機構可能不具備現有共享單車運營商所擁有的必要專業知識，而這與他們對運營承擔全部責任的事實相悖[1]。
準政府模式在公共機構（如公共交通部門）的指導下提供共享單車服務[2]。收入透過政府補貼、使用費和廣告相結合的方式獲得[2]。準政府模式的目的是提供優質服務，而不是創造收入，並增加了來自共享單車服務提供商的專業知識[1]。然而，代理運營商的（缺乏）專業知識可能會損害服務質量[1]。
非營利模式自共享單車計劃早期發展以來一直使用。它們可以是專門建立的，也可以是將服務納入其利益的現有組織[1]。這種商業模式將責任放在一個不太可能被起訴的組織身上，這對於政府來說很有吸引力[1]。然而，它們可能嚴重依賴地方資金[2]。
營利模式通常在政府管轄範圍之外提供，這對私營部門企業家來說很有幫助，因為他們不需要等待通常與共享單車計劃實施相關的新的交通策略的出現[1]。當然，這意味著公共機構總體上缺乏資金援助，他們使用廣告和使用者費作為主要的收入來源。這也可能導致系統不平衡，因為私人模式更熱衷於在人口稠密的地區部署站點，這些地區更有可能產生更高的收入，而不考慮交通公平問題。
廣告模式是歐洲最常見的模式，私人公司向司法管轄區提供共享單車計劃，以換取使用公共空間進行廣告的權利[1]。這對地方政府來說非常經濟實惠，這促成了它的普及[1]。然而，由於系統收入通常歸司法管轄區所有，系統效率和服務質量可能會受到損害。廣告模式在歐洲更為普遍，而北美城市則傾向於非營利和準政府模式。公共機構也成為中國的主要提供商[2]。
共享單車資料很難找到。有關出行次數、使用者數量、車隊規模或站點數量的資料可用性因國家、城市、服務提供商和服務代際的不同而異。目前部署的大多數共享單車系統都是第三代系統，這意味著統計資料透過集中系統收集。這對擁有數百或數千輛腳踏車的多數大型系統來說是正確的，這些系統出現在較大的城市。然而，較小的城市往往擁有 25-150 輛腳踏車的系統。在這種情況下，大多數時候資料不會被收集，要麼是因為小型系統的基礎設施成本過高，要麼是因為這些系統是舊的代際，尚未升級。
關於共享單車系統的彙總資料充其量是稀疏的。儘管存在許多對共享單車實踐表現出濃厚興趣的組織和機構，但定期獲取詳細資料的難度使其成為一項耗時且不可靠的過程。JCDecaux 是世界上一些最大的系統的私人運營商，例如法國的 Velib'，它不公佈使用者統計資料，因為法律沒有要求他們這樣做[15]。因此，一些研究人員和組織透過監控和收集第三代線上系統提供的即時資訊來獲取資料，這些系統允許第三方透過他們的 API 訪問，例如共享單車世界地圖[16] 和共享單車地圖[12]。總而言之，這使得共享單車分析和系統規模預測充其量只能算是估計，在資料可靠性方面存在巨大的侷限性。隨著越來越多的系統升級到具有即時線上資料更新功能的第三代及更高代系統，資料將變得更加可靠。
本生命週期分析的資料來自地球政策研究所 2013 年[17] 和 2014 年[8] 資料中心。這些資料對應於 2000-2013 年期間。從個別報告中獲得了額外資料，以將 1995 年至 1999 年期間的第一個第三代系統納入其中。
生命週期分析使用 S 形曲線預測方法來檢測系統的三個主要部署階段：誕生、增長和成熟。該模型使用 1995-2013 年期間的系統規模資料（全球共享單車系統中的腳踏車總數）進行預測。
生命週期模型使用三引數邏輯函式估計系統的增長週期。
![{\displaystyle S(t)=K/[1+e^{(-b(t-t_{0})}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f5a3975e8ff940833b0d567eaec3b08ba0c307f7)
其中
- : 狀態度量（腳踏車總數）
- : 時間變數（年），
- : 拐點時間（達到飽和水平一半的年份），
- : 飽和狀態水平（估計值），
- 是一個係數。
由於共享單車部署仍處於初期階段，因此使用迴歸模型來確定系統的飽和值（K）。為了找到K的準確值，需要一個具有高決定係數（R平方）的統計顯著值。在曲線擬合階段，所有超過100萬的K值都具有超過0.95的決定係數。因此，為了獲得飽和值，考慮了K的其他變數，例如，考慮到人口規模和腳踏車在交通中的模式份額，此數字發生的可能性。最終選擇的K值為全球600萬輛腳踏車。
結果
[edit | edit source].jpg)
實際和模型系統規模
[edit | edit source]| 年份 | 腳踏車數量 | 預測腳踏車數量 | 年份 | 腳踏車數量 | 預測腳踏車數量 | 年份 | 腳踏車數量 | 預測腳踏車數量 |
| 1995 | 1,305 | 634 | 2017 | 2,299,171 | 2039 | 5,998,358 | ||
| 1996 | 2,350 | 940 | 2018 | 2,877,839 | 2040 | 5,998,893 | ||
| 1997 | 1,645 | 1,395 | 2019 | 3,465,758 | 2041 | 5,999,254 | ||
| 1998 | 1,820 | 2,069 | 2020 | 4,019,169 | 2042 | 5,999,497 | ||
| 1999 | 1,820 | 3,070 | 2021 | 4,503,899 | 2043 | 5,999,661 | ||
| 2000 | 4,080 | 4,553 | 2022 | 4,902,405 | 2044 | 5,999,772 | ||
| 2001 | 3,980 | 6,753 | 2023 | 5,213,303 | 2045 | 5,999,846 | ||
| 2002 | 9,600 | 10,014 | 2024 | 5,446,089 | 2046 | 5,999,896 | ||
| 2003 | 10,740 | 14,846 | 2025 | 5,615,078 | 2047 | 5,999,930 | ||
| 2004 | 12,080 | 22,000 | 2026 | 5,735,020 | 2048 | 5,999,953 | ||
| 2005 | 17,140 | 32,583 | 2027 | 5,818,794 | 2049 | 5,999,968 | ||
| 2006 | 24,150 | 48,216 | 2028 | 5,876,653 | 2050 | 5,999,979 | ||
| 2007 | 58,130 | 71,260 | 2029 | 5,916,303 | 2051 | 5,999,986 | ||
| 2008 | 147,750 | 105,123 | 2030 | 5,943,330 | 2052 | 5,999,990 | ||
| 2009 | 261,800 | 154,657 | 2031 | 5,961,686 | 2053 | 5,999,993 | ||
| 2010 | 367,450 | 226,636 | 2032 | 5,974,123 | 2054 | 5,999,996 | ||
| 2011 | 449,840 | 330,221 | 2033 | 5,982,534 | 2055 | 5,999,997 | ||
| 2012 | 517,240 | 477,237 | 2034 | 5,988,217 | 2056 | 5,999,998 | ||
| 2013 | 800,000 | 681,834 | 2035 | 5,992,053 | 2057 | 5,999,999 | ||
| 2014 | 958,914 | 2036 | 5,994,641 | 2058 | 5,999,999 | |||
| 2015 | 1,320,632 | 2037 | 5,996,387 | 2059 | 5,999,999 | |||
| 2016 | 1,770,863 | 2038 | 5,997,565 | 2060 | 6,000,000 |
迴歸彙總輸出
[edit | edit source]| 變數 | 值 |
| K | 6,000,000 |
| b | 0.394522436 |
| tnought | 2018.206543 |
| 迴歸統計 | ' |
| 多元R | 0.977101436 |
| R平方 | 0.954727216 |
| 調整後的R平方 | 0.952064111 |
| 標準誤差 | 0.497466249 |
| 觀測值 | 19 |
| ' | 係數 | 標準誤差 | t統計量 | P值 | 95%下限 | 95%上限 | 95.0%下限 | 95.0%上限 |
| 截距 | -796.2277626 | 41.75663878 | -19.06829156 | 6.51667E-13 | -884.3265696 | -708.1289557 | -884.3265696 | -708.1289557 |
| X變數1 | 0.394522436 | 0.020836568 | 18.93413692 | 7.31023E-13 | 0.35056112 | 0.438483753 | 0.35056112 | 0.438483753 |
結論
[edit | edit source]共享單車系統似乎正在走出起步階段，進入一個持續增長和增量增長的時期。總的來說，這些數值似乎符合預測的S曲線，除了2008年至2012年期間，實際系統規模高於預期。到2012年，預期規模再次與預測的系統規模相符。根據S曲線預測，該系統規模將在2018年達到拐點，腳踏車數量約為290萬輛。成熟階段將在2025年前後到來，全球將擁有560萬輛腳踏車，到2060年將達到飽和（600萬輛腳踏車）。
參考文獻
[edit | edit source]- ↑ a b c d e f g h i j k l m n o DeMaio, P. (2009). Bike-sharing: History, impacts, models of provision, and future. Journal of Public Transportation, 12(4), 41-56.
- ↑ a b c d e f g h i j k l m n o p q r Shaheen, S. A., Guzman, S., & Zhang, H. (2010). Bikesharing in Europe, the Americas, and Asia. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2143(1), 159-167.
- ↑ a b c d e f Toole Design Group,. (2012). Bike Sharing in the United States: State of the Practice and Guide to Implementation. USDOT Federal Highway Administration.
- ↑ a b Furness, Z. (2010). One less car. Philadelphia: Temple University Press.
- ↑ Pucher, J., & Buehler, R. (2008). Cycling for Everyone: Lessons from Europe. Transportation Research Record: Journal Of The Transportation Research Board, 2074(-1), 58-65. doi:10.3141/2074-08
- ↑ a b Tusman, L. (2010). Really Free Culture. PediaPress
- ↑ a b DeMaio, P., & Gifford, J. (2004). Will Smart Bikes Succeed as Public Transportation in the United States?.Journal Of Public Transportation, 7(2), 1-15.
- ↑ a b c d e f Earth-policy.org,. (2014). EPI Releases - Bicycle Share Fact Sheet | EPI. Retrieved 5 November 2014, from http://www.earth-policy.org/press_room/C68/bicycle_share_fact_sheet
- ↑ a b c Fishman, E., Washington, S., & Haworth, N. (2013). Bike share: a synthesis of the literature. Transport Reviews, 33(2), 148-165.
- ↑ Jäppinen, S., Toivonen, T., & Salonen, M. (2013). Modelling the potential effect of shared bicycles on public transport travel times in Greater Helsinki: An open data approach. Applied Geography, 43, 13-24.
- ↑ Fishman, E., Washington, S., & Haworth, N. L. (2014). Bike share's impact on car use: evidence from the United States, Great Britain, and Australia. In Proceedings of the 93rd Annual Meeting of the Transportation Research Board.
- ↑ a b c O’Brien, O.. Bike Share Map. Retrieved 6 November 2014, from http://bikes.oobrien.com/global.php
- ↑ Institute for Transportation and Development Policy,. (2013). The Bike Share Planning Guide. New York. Retrieved 7 November 2014, from Link
- ↑ Hzzxc.com.cn,. (2014). 杭州公共腳踏車（免費單車）網站. Retrieved 7 November 2014, from Link
- ↑ Barz, S. (2013). Show Me the Data! or Stuff I've Read About Vélib’, part 4 of 4. An Urbanist in Paris. Retrieved 7 November 2014, from Link
- ↑ Meddin, R. The Bike-sharing World Map. Retrieved 6 November 2014, from http://www.bikesharingworld.com
- ↑ Earth-policy.org,. (2013). Number of Bicycles in Bike-Sharing Programs by Region 2000-2012. Retrieved 5 November 2014, from http://www.earth-policy.org/datacenter/xls/update112_4.xlsx