《隨申行&上海交通發展研究中心：上海MaaS公共出行年報（2023年）（38頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《隨申行&上海交通發展研究中心：上海MaaS公共出行年報（2023年）（38頁）.pdf（38頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、1目錄前言.1上海 MaaS 公共出行年報指標設計.201 聯程服務篇.31.1軌交+公交的接駁客流特征.41.2軌交+共享單車的接駁客流特征.71.3軌交+X 的融合特征.91.4通勤時段軌交+X 競爭力.1502 場景案例篇.192.1面向商業場景的公共交通服務.202.2面向夜間經濟的公共交通服務.252.3面向銀發出行的公共交通服務.30結語.351前言2023年是上海MaaS平臺完整運營的第一個年份。什么是 MaaS？我們給出的定義是體現“共享化、一體化、人本化、低碳化”理念的出行服務模式，將原來單一的、獨立運營的交通方式進行服務整合，基于一個數據底座、通過一個服務入口，串聯各種出行

2、場景和生活服務場景，充分發揮數據融合打通優勢，實現資源的配置與共享，為出行者提供從起點（門）到終點（門）的靈活、高效、經濟、智慧的一站式服務。也就是說，MaaS 從來不是創建一種新的交通運輸工具或者新的交通運輸方式，而是基于數字化能力和功能的建設，讓原有的綜合交通運輸體系，需求洞察更清晰、銜接更順暢、服務更便捷。關注需求和供給的匹配的轉變，關注方式間的換乘，是理解“出行即服務”的第一步。上海 MaaS 平臺運營主體上海隨申行智慧交通科技有限公司（以下簡稱“隨申行”）聯合上海市交通發展研究中心（以下簡稱“上海交研中心”），基于 2023 年本市授權的公共交通運營數據、上海 MaaS平臺出行服務和

3、上海市交通委員會交通指揮中心（以下簡稱“上海市交通委交通指揮中心”）逾 9 億條數據沉淀，圍繞“設施覆蓋”、“設施銜接”、”聯程時效“和“競爭能力”4 個一級維度，16 個二級維度和 60 個原子指標，聚焦“軌交+X”出行模式即軌交和公交、共享單車、打車等其他方式的聯程服務，以商業、夜間和老年人出行的場景為案例，整合公共交通的運營數據、客流信息，并將其與商業活動等多元場景數據進行交叉分析，為上海交通發展提供以出行用戶為視角的深刻洞察。年報分為兩個篇章。聯程服務篇，從”軌交+X“的出行服務方式覆蓋范圍、可達區域和時間歷程，描繪以軌交為核心的公共交通體系的設施融合和服務融合能力；以時間為核心指標描

4、繪不同區域和方式下通勤時間特征，探尋“軌交+X”具有競爭力的區域和關鍵因素。場景案例篇，面向商業場景、夜間場景和銀發場景案例，展現了公共交通體系對各場景全時段全方式的支撐與保障。2上海 MaaS 公共出行年報指標設計一級維度二級維度數據來源統計時間設施覆蓋1000m 軌交線路數上海 MaaS 平臺數據底座截止到 2023 年 12 月 31 日500m 公交線路數上海 MaaS 平臺數據底座截止到 2023 年 12 月 31 日公交可達網格及數量上海 MaaS 平臺數據底座2023 年 12 月打車可達網格及數量上海 MaaS 平臺數據底座、上海市交通委交通指揮中心2023 年 12 月15

5、 分鐘步行范圍上海 MaaS 平臺數據底座截止到 2023 年 12 月 31 日商業體-軌交站出入口距離上海 MaaS 平臺數據底座截止到 2023 年 12 月 31 日設施銜接軌交站進出客流量上海 MaaS 平臺數據底座2023 第四季度軌交-公交換乘客流上海 MaaS 平臺數據底座2023 第四季度軌交-共享單車換乘客流上海 MaaS 平臺數據底座2023 第四季度軌交-打車換乘客流上海 MaaS 平臺數據底座、上海市交通委交通指揮中心2023 第四季度聯程時效公交換乘時間上海 MaaS 平臺數據底座2023 第四季度打車換乘時間上海 MaaS 平臺數據底座、上海市交通委交通指揮中心2

6、023 第四季度打車響應時間上海 MaaS 平臺數據底座、上海市交通委交通指揮中心2023 第四季度競爭能力通勤行程時間上海 MaaS 平臺數據底座截止到 2023 年 12 月 31 日機動車行程時間上海 MaaS 平臺數據底座2023 年 12 月公共交通行程時間上海 MaaS 平臺數據底座2023 年 12 月301聯程服務篇圍繞軌交站接駁網絡雛形初現，軌交圍繞軌交站接駁網絡雛形初現，軌交+X+X 聯程將良好的服務觸達城市更深的聯程將良好的服務觸達城市更深的肌理肌理中中：軌交軌交+公交需求集中在公交需求集中在軌交線路軌交線路的盡端的盡端；軌交軌交+共享單車接駁需求集共享單車接駁需求集中在

7、核心區腹地、環大學區域。中在核心區腹地、環大學區域。晚高峰晚高峰，6868%的軌交站實現用戶出站后的軌交站實現用戶出站后 1010 分鐘分鐘（含步行出站時間含步行出站時間）內坐上內坐上公公交交。目前已有。目前已有 3838 個站點，個站點，公交換乘公交換乘時間小于打車時間小于打車換乘換乘時間，其中包括彭浦時間，其中包括彭浦新村、共富新村、龍漕路、長江南路等換乘需求新村、共富新村、龍漕路、長江南路等換乘需求 Top20Top20 的站點。的站點。通勤時段通勤時段，無論是否需要換乘無論是否需要換乘，越快速接入越快速接入軌交軌交網絡網絡，銜接轉換所額外增加銜接轉換所額外增加的時間越少的時間越少，整個

8、整個公共交通系統的競爭力就越顯著公共交通系統的競爭力就越顯著。擁堵區域擁堵區域，依托便捷的依托便捷的軌交網絡，軌交網絡，公共交通公共交通出行具有較高的時間競爭力。出行具有較高的時間競爭力。41.1軌交+公交的接駁客流特征為了更清晰地追溯換乘行為的發生，基于隨申行端內數據提取了用戶從起點到終點之間采用各類交通方式的出行鏈，得到軌交與其他方式換乘鏈條，即“軌交+X”基礎數據。1.1.1 軌交+公交接駁客流分布在所有“軌交+X”的換乘鏈條中，軌交+公交占比最高，12%以上軌交出行至少有一端采用公交接駁。將軌交站的換乘量投影到地圖上，可以發現他們與上海最早建成的大型居住社區的分布存在高度重合。特別是導

9、入人口覆蓋高的 1 號線、8 號線和 9 號線。軌交換乘公交的客流量分布不均衡，按照日均換乘量排序，31%的換乘發生在最高的 20 個站點，即：九亭、莘莊、蓮花路、沈杜公路、惠南、彭浦新村、泗涇、共富新村、龍漕路、嘉定北、七寶、富錦路、顧村公園、鶴沙航城、新場、佘山、長江南路、淞虹路、松江大學城、唐鎮。軌交-公交熱門聯程線路案例5軌交站換乘線路線路沿途經過類型其他軌交站九亭706 路住宅、區域商業、鎮客運站、國家會展中心連接兩條軌交線諸光路莘莊153 路住宅、區域商業、中小學、產業園區軌交線路的延伸莘莊莘莊 1 路住宅、區域商業、中小學軌交線路的延伸莘莊莘莊 2 路住宅、中小學軌交線路的延伸沈

10、杜公路浦江13路住宅、區域商業、中小學、公園軌交線路的延伸沈杜公路浦江15路住宅、區域商業、中小學、工業園區軌交線路的延伸蓮花路閔行27路住宅、中小學軌交線路的延伸蓮花路蓮朱專線鎮客運站軌交線路的延伸惠南1111 路住宅、中小學軌交線路的延伸惠南1138 路住宅、區域商業、醫院軌交線路的延伸龍漕路56 路住宅、中小學、公園、體育館、政府與軌交線路平行上海體育館羅秀路龍漕路178 路住宅、中小學、公園、工業園區與軌交線路平行龍華龍漕路956 路核心商圈、住宅、中小學、公園、體育館、工業園區與軌交線路平行徐家匯上海體育館上海游泳館漕溪路1.1.2 聯程轉換的類型選擇軌交+公交出行量最高的聯程線路，

11、逐一分析公交線路特征。最為常見的類型為公交是單一軌交線路的延伸，即網絡狀公交將軌交服務延伸至站點周圍更廣密的住宅區域，例如：153 路、莘莊 1 路、莘莊 2路通過莘莊站接駁1號線，浦江13路、浦江15路通過沈杜公路站接駁8號線，1111 路、1138 路通過惠南站接駁 16號線。還有一種特殊延伸是市通遠郊公交線路和軌交的接駁轉換，典型代表為蓮朱專線在蓮花路接駁 1 號線，服務西南腹地鄉鎮居民進入市區軌交網絡。第二種類型為公交與軌交線路平行，例如龍漕路站和周邊公交線路。龍漕路站靠近內環中心區，除了是 3號線 12 號線換乘站，距離 1 號線、4號線的上海體育館站和 11 號線龍華站也都在騎行可

12、達范圍，但是公交依然是眾多出行者的選擇。從 2 號口出6站即達的龍吳路龍漕路站點，有約 14條公交線路經過，沿著龍吳路向南直達吳涇。這些基于公交廊道的干線服務 15 號線和 11 號線夾角之間區域居民。第三種類型為公交連接兩條軌交線路，例如：706 路連接 9 號線九亭站和 17 號線諸光路站，服務九亭東部大部分居住區域。類似的還有連接 1號線和 7 號線的 110 路、206 路等。71.2軌交+共享單車的接駁客流特征通過地圖的路徑規劃，可以計算出從每個軌交站點周邊設施步行至軌交站點所需要的時間。將所有步行 15 分鐘可達的區域投影到地圖上，可以發現內環以內的區域已基本實現全面覆蓋。將軌交站

13、周邊共享單車開鎖量投影到地圖上，可以發現軌交共享單車的模式依然更多的發生在內環內。在內環內，高密度安靜的小馬路，距離核心區適宜的尺度，都使得單車接駁更具吸引力。單車接駁的需求集中在出行量最大的核心商業區2-3公里的緩沖區域，這些區域即包括一些老舊居住小區，商業樓宇租金也相對低廉。例如陸家嘴站周邊的商城路站、東昌路站和浦東南路站；南京西路站附近的昌平路站、江寧路站。另一類單車使用強度高的區域是大學周邊或者環大學產業經濟圈中。這也清晰的表明，大學生和依然生活8工作在大學周邊的的社會新人，更熟悉也親睞于采用 BMW（Bicycle+Metro+Walk）的出行方式，兼顧了自由和經濟性。軌交共享單車的

14、模式集中發生在外環以內的中心城區域。即使是五個新城的核心區，共享單車接駁也并不高頻。一方面可能是因為外環以外區域的接駁距離尺度更大，共享單車相較家用電動自行車沒有優勢；而另一方面是由于遠距離調度運營成本更高，單車企業從經濟的角度更多的將資源投入收益更佳、運營效率更高的中心城區。對于外環外區域，共享單車服務覆蓋不足帶來的問題就是軌交站周邊大量體積更大、停放時間更長、也無法調度的家用電動自行車的停放、管理和安全管控。如何優化公交接駁服務，可以減少這部分出行者對共享單車或者家用電動車接駁依賴。加密班次、提高速度、優化線路走向，究竟哪種更有效？91.3軌交+X 的融合特征1.3.1 影響換乘需求的因素

15、影響聯程行程的因素是什么？是不是進出客流量大公交換乘客流量就一定大？是不是接駁公交線路多的站點公交換乘的客流量就一定大？基于軌交站進出客流統計數據，計算工作日平均值；基于隨申行端內出行鏈，計算軌交站換乘公交客流量；統計軌交出入口周邊 500m 范圍內的公交線路數；依據三個指標依次進行排名，再對排名進行連線，可以發現公交線路和途經軌交站的匹配關系分為特征鮮明的三類。第一類為區域型公交軌交綜合開發樞紐。進出站客流量大、換乘客流量大、線路多。周邊用地發展成熟，周邊原生客流和接駁公交輸送客流并重，站點周邊配套建設公交樞紐站，公交線路功能除了軌交服務對外輻射也串起周邊日常需求，例如莘莊、蓮花路、嘉定北、

16、惠南等。線路班次排名、進出站客流排名、換乘客流排名變化示意圖10第二類為相對獨立發展的軌交和公交。進出站客流大、換乘客流小、線路多。大多位于內環內中心區，軌交站點周邊有公交走廊，但軌交和公交節點在各自體系內相對獨立運行，僅是距離近但連接弱，例如大世界、一大會址黃陂南路、世紀大道等。第三類公交強供給型樞紐。軌交客流量相對較小、換乘客流量大、線路少。多位于軌交線路的盡端，周邊區域發展進程中，公交線路功能是軌交服務對外輻射，軌交進出客流三成以上來自于公交接駁，例如泗涇、顧村公園、滴水湖等?？梢?，軌交站自身客流量大小、軌交站周邊公交線路數量，都并非影響換乘需求主要因素。實質上，公交線網和軌交網絡的功能

17、關系，究竟是相對獨立，還是軌交服務的網絡狀輻射，才是關鍵因素。構建描述軌交網絡和公交網絡彼此的競合關系的指標，更好的支撐軌交+公交兩重網絡的融合。1.3.2 典型案例選擇不同區域的幾個典型換乘軌交站，分別將站點中心點、15 分鐘步行范圍、公交接駁段的上車站和下車站位置、打車接駁段的起點和終點描繪在同一張圖中，呈現每種接駁方式服務的可達范圍。11在以軌交站為核心的對外射線輻射聯程網絡中，公交接駁的需求通常不超過 5km、甚至3km，組團式聚集。如果一條條描繪周邊的公交線路，再輔以出行量的權重，每條線路功能就逐漸清晰。依據需求和定位，可以給每條公交線打上屬性的標簽，基于標簽選擇合適的運營方案。究竟

18、是應該作為骨干線路保持快速和大容量？還是作為接駁線路追求高周轉和最大程度壓縮接駁繞行和時間？從起終點位置分布上看，打車接駁和公交接駁，覆蓋區域部分重合，但是更多情況下是公交接駁的補充。例如，沈杜公路站的北側區域，鮮有公交接駁需求，主要都是打車接駁。不同接駁方式可達性逐層疊加，可以看出12圍繞軌交站點的接駁網絡雛形初現。以時間為核心目標，抽絲剝繭就可以更好的優化這個微系統，將良好的服務觸達城市更深的肌理中。1.3.3 換乘時間分布除了空間服務可達，換乘時間是影響用戶出行方式選擇的重要因素，也是衡量服務融合的核心指標。依據隨申行的訂單數據，計算聯程出行鏈前后的兩筆訂單間隔時間，視為軌交換乘公交所需

19、要的換乘時間。數據結果顯示，晚高峰平均公交換乘時間為 9 分鐘，68%的軌交站實現 10 分鐘以內換乘公交。在公交換乘需求最高的前 20 個站點中，平均換乘時間 7 分鐘，其中沈杜公路、龍漕路和新場換乘時間小于 5 分鐘。13基于上海市交通委交通指揮中心交通城運系統數據，計算打車下單時間和上車時間的間隔，視為軌交出站換乘打車所需換乘時間。晚高峰，軌交站周邊平均打車換乘時間為6分鐘。把晚高峰公交換乘時間和打車換乘時間疊加在同一張圖上，目前已有38 個站點，公交換乘時間小于打車換乘時間，其中包括彭浦新村、共富新村、龍漕路、長江南路等換乘需求Top20 的站點。未來基于軌交和公交運營數據融合，構建軌

20、交到站時間和公交到站時間的優化模型，對標打車等其他接駁方式，進一步縮減公交換乘時間，擴大公交換乘時間小于打車換乘時間的站點范圍，有利于持續提升接駁公交的吸引力。14注：MaaS 平臺通勤時間計算不包括步行到站和步行離站的時間。151.4通勤時段軌交+X 競爭力1.4.1 上海MaaS通勤時間特征新一輪上海市交通發展白皮書提出“中心城平均通勤時間控制在 45分鐘以內”、“降低極端通勤（即單程通勤時間超過 60 分鐘）人口比例”的通勤時間目標。篩選出隨申行訂單中的通勤部分，分區域和交通方式組合分析通勤時間。其中，中心城平均通勤時間為 33分鐘（不含步行到站和步行離站的時間），53.5%通勤時間在

21、30 分鐘以內，依然有3.5%通勤時間在60分鐘以上。中心城內超過 60 分鐘的出行，通常至少有一端沒有在軌交直接覆蓋范圍內，大多需要一次以上的換乘。中心城來往五個新城的平均通勤時間達到 54 分鐘，其中 15%的出行時間在 30 分鐘以內，通勤時間超過60 分鐘的出行占比超過 35%。分析不同的方式鏈組合，相較采用軌交單一出行方式，通過公交或者共享單車的換乘，通勤時間有所增長，但是將以軌交為核心的公共交通服務覆蓋到更廣闊的區域。不同區域通勤時間分布15min 內15-30min30-45min45-60min60min+中心城內部14.4%39.1%31.1%11.9%3.5%中心城-五個新

22、城1.7%13.2%23.8%26.2%35.1%五個新城內部35.5%45.9%12.4%2.2%4.0%五個新城-其他五個新城0.0%0.0%2.0%2.0%96.0%通勤平均12.7%35.0%29.6%14.1%8.7%不同方式鏈組合通勤時間分布15min 內15-30min30-45min45-60min60min+軌交12.7%35.2%29.6%14.0%8.4%軌交-公交0.1%7.4%24.7%25.7%42.1%軌交-共享單車0.0%5.9%38.2%30.9%25.0%共享單車77.0%16.2%5.5%0.5%0.8%打車43.2%42.4%10.3%0.8%3.4%1

23、6對比早晚高峰和平峰時段，軌交換乘公交的平均換乘時間，早高峰和晚高峰的服務水平接近，全網平均為 9分鐘，平峰時段要增長 20%，達到 11分鐘。軌交換乘公交平均等待時間（分鐘）軌交站早高峰晚高峰平峰九亭8810莘莊789蓮花路8710沈杜公路658惠南779彭浦新村767泗涇10812共富新村766龍漕路456嘉定北8911七寶8910富錦路9710顧村公園9911鶴沙航城657新場747佘山9811長江南路668淞虹路9911松江大學城768唐鎮5811171.4.2 軌交+X 通勤競爭力行程時間是選擇交通方式中最重要的影響因素之一。在通勤的無數個OD 對之間，到底以軌交為核心的公共交通有沒

24、有競爭力？如果變成了軌交+X 的模式，這個競爭力又會如何？選擇 4 個分別位于城市核心區、五個新城、中環附近產業園區和外環附近產業園區的崗位集中地段，分別統計早高峰采用公共交通和采用私人小汽車到達該目標區域所需的時間，當采用公共交通方式時間更短時，出發地繪制為綠色，采用小汽車方式時間更短是，出發地繪制為灰色。這樣，從哪些地方出發公共交通的通勤時間更具競爭力就一目了然。小陸家嘴上海中心依托 2 號線和14 號線，快速進入軌交網絡，這使得公共交通出行時間幾乎在中心城所有軌交線路沿線都具有競爭力。而到了五個新城區域的嘉定新城中信萬達，依托單一射線，雖然也屬于軌交站上蓋綜合體，但是周邊的道路相對通暢，

25、公共交通有時間競爭力區域快速縮減，僅僅涵蓋距離相對較近的中心城東北部和 11 號線末端沿線區域。對比同屬于外中環間的漕河涇現代服務園和凌空 SOHO，周邊都有一條軌交線路，區別在于一個步行距離500m 以內，一個需要近 1000m；另一個區別在于漕河涇緊貼中環虹梅高架路，從高架道路到區域路網，是早高峰較為擁堵的地區，凌空 SOHO 依托外環和北翟高架路，周邊路網服務更快速可靠。兩個因素疊加，導致凌空 SOHO 的公共交通時間競爭力區域大幅減少?？梢?，通勤時段，無論是否需要換乘，越快速接入軌交網絡，銜接轉換所額外增加的時間越少，整個公共交通系統的競爭力就越顯著。公共交通競爭力對比案例目的地區域具

26、體點位周邊軌交線路與最近軌交出入口距離到達軌交出入口所需要時間陸家嘴上海中心2 號線、14 號線250m步行 4 分鐘嘉定新城嘉定新城中信萬達11 號線150m步行 3 分鐘漕河涇商務區漕河涇現代服務園徐匯區古美路 1528 號12 號線450m步行 7 分鐘虹橋商務區凌空 SOHO 上海市長寧區金鐘路 968 號2 號線900m步行 15 分鐘181902場景案例篇市級核心商圈市級核心商圈，軌交實現了全覆蓋軌交實現了全覆蓋，甚至多條軌交覆蓋甚至多條軌交覆蓋；南京東路南京東路、南京西南京西路、淮海中路、小陸家嘴路、淮海中路、小陸家嘴-張楊路世紀匯、徐家匯等成熟商圈的周邊，共享張楊路世紀匯、徐家

27、匯等成熟商圈的周邊，共享單車開關鎖需求、打車訂單需求最集中。單車開關鎖需求、打車訂單需求最集中。公共交通體系很好的支撐了夜間經濟；恒隆廣場和國金中心作為頭部商圈公共交通體系很好的支撐了夜間經濟；恒隆廣場和國金中心作為頭部商圈，夜間出行的范圍幾乎沒有顯著變化夜間出行的范圍幾乎沒有顯著變化，始終占據了商業影響天花板始終占據了商業影響天花板；五角場夜五角場夜間的影響力甚至進一步超過晚高峰間的影響力甚至進一步超過晚高峰；相較之下相較之下，萬象城萬象城、環宇城環宇城 MAXMAX 等輻射等輻射周邊區域的商圈，夜間出行覆蓋范圍明顯下降。周邊區域的商圈，夜間出行覆蓋范圍明顯下降。6060 歲以上老年人出行集

28、中在中心區，歲以上老年人出行集中在中心區，高頻乘坐的高頻乘坐的公交線路中公交線路中約半數已經全約半數已經全部采用無障礙車型部采用無障礙車型；出行的整體時間更集中出行的整體時間更集中，早高峰后移早高峰后移，晚高峰前移晚高峰前移；正正是因為老年人平峰期出行更多，公交換乘是因為老年人平峰期出行更多，公交換乘時間時間略高于全年齡段平均值略高于全年齡段平均值。202.1面向商業場景的公共交通服務2.1.1 商圈公共交通配套服務圍繞軌交站點開發的商業項目往往預示著好的客流。依次統計全市 24個重點商圈內的公共交通設施數量，除楊浦濱江外，所有商圈都有軌交直達服務，都有 5 條以上公交線路直達服務。市級商圈周

29、邊公共交通設施消費排名商業體數軌交線路數軌交站距離公交線路數南京西路1125200m28南京東路2154200m30小陸家嘴-張楊路3184200m35國際旅游度假區421500-1000m5徐家匯5126200m37淮海中路6146200m49中山公園753200m18大寧831200-500m15五角場961200m30前灘1043200m8豫園商城1182200m28虹橋-古北1283200m18吳中路1351200-500m9中環（真北）1441200m11虹橋國際中央商務區1533200-500m15北外灘1642200m16四川北路1772200m29真如1832200-500m1

30、0臨港新片區1911200m7徐匯濱江（遠期）-42200m12楊浦濱江（遠期）-10-5嘉定新城（遠期）-41200m11莘莊（遠期）-11200m15蘇河灣（遠期）-32200m2421上述 24 個商圈中，其中有 18 個商圈都至少有一個商業體內部建有直通軌交站的出入口通道，實現軌交和商業設施一體化。2.1.2 商圈共享單車需求分析南京東路、南京西路、淮海中路、小陸家嘴-張楊路世紀匯、徐家匯等成熟商圈的周邊，共享單車開關鎖需求最集中。這些商圈毋庸置疑是上?？土髅芏群拖M金額最高的區域。商圈內即有大型商業綜合體，也有沿路中小型店鋪，形成了更多元的生態。同時，商圈周邊多為高密度窄馬路，距離附

31、近居住區的空間尺度適中，都讓共享單車更具有吸引力，顯然也是單車企業重點密集投放的區域。除了五角場商圈因為地處大學密集區域，共享單車需求較高。隨著商圈向外推進，商圈周邊共享單車的需求呈現逐層遞減的狀態。直到位于外環外的虹橋中央商務區和國際旅游度假區等商圈，由于整體的空間尺度對于騎行并不友好，加上特定區域的管理要求，是共享單車運營空白區域。2.1.3 商圈打車需求分析南京東路、南京西路、淮海中路、小陸家嘴-張楊路世紀匯、徐家匯五個商圈的打車需求同樣也是 Top5。而五個新城的市級商圈中，發展成熟更高的嘉定新城商圈打車需求遙遙領先。作為大容量交通運輸模式，軌交和公交服務，很好的應對商業場景所產生的客

32、流需求。服務的瓶頸更多出現在出租打車的服務供給上，其中以周末晚高峰更為突出。計算周末晚間高峰在商圈范圍內打車下單時間和司機接單時間之間的差值，作為訂單等待時間，評估打車對需求的響應水平。市級商圈的高峰打車平均等待時間為 2.6 分鐘。但其中，小陸家嘴-張楊路、五角場、淮海中路和虹橋-古北商圈高峰期訂單等待時長超過平均值兩倍。2223小陸家嘴區域開發密度高，商業體相對集中，本地購物、旅游和商務等出行需求疊加，且時段相對集中。區域位于路網的盡端，不像浦西商圈有相對廣闊的“續車腹地”，例如距離商圈 2-3km 的住宅區域。區域路網復雜，司機容易開錯路，高峰期擁堵等，也降低了司機專程駛入候客的意愿。諸

33、多因素疊加下，小陸家嘴-張楊路商圈晚高峰打車服務難以滿足所有需求。虹橋-古北雖然不是打車需求最集中的商圈，但是距離約 15 分鐘車程的虹橋樞紐吸引了大部分周邊運力，因此在高峰時段同樣出現了服務響應不足。對比實際服務的客流量，打車在城市綜合交通體系中，承擔的是補充輔助的角色，在商圈周末晚間打車供不應求的階段，軌交和公交特別是公交運力相對充足。公共交通服務在 MaaS 平臺數字化能力加持下，怎么可以更靈活的響應特定場景特定時段的需求，值得持續投入和實踐。242.1.4 商圈影響力選擇 8 個位于不同區位的商業體，將他們通過打車的可達范圍繪制在圖上，可以分析每個商業體的覆蓋面和影響力。南京西路恒隆廣

34、場和陸家嘴國金中心作為分別位于浦西和浦東的高端的購物中心，在內環內中心區的覆蓋面不相上下，但是恒隆擁有更廣闊的浦西腹地，整體覆蓋面更廣。同樣位于城市副中心，五角場合生匯以其較早的市場布局，覆蓋面遠超新開業的真如環宇城 MAX，其影響力甚至擴展至寶山核心區和浦東北部。長寧龍之夢、閔行上海萬象城和龍湖虹橋天街分別位于內環內、外環內和外環外，緊貼軌交站發展。相較龍之夢全城的覆蓋面，萬象城和虹橋天街影響僅僅集中在所屬區域內。252.2面向夜間經濟的公共交通服務2023 年 3 月，市商務委推出關于我市進一步促進和擴大消費的若干措施，支持發展夜間經濟。上海發布的夜間經濟空間布局和發展行動指引（2022-

35、2025）指出：上海將加快構建 1+15+X 夜間經濟整體布局，打造 10 個水岸夜生活體驗區和 30 個水岸夜生活好去處，塑造 24 小時活力城市。根據第一財經綜合夜間出行、酒吧、livehouse、夜間燈光、夜場電影和夜間公交等六大維度數據對 337 個中國城市進行排名，上海在夜間經濟的各個維度表現突出，夜間經濟綜合實力指數排名連續三年保持全國第一。為了支撐和保障上海夜間經濟的發展，滿足乘客周末的夜娛夜游需求，上海地鐵 1、7、8、9、10、13 號線，共計 6 條線路，逢周五、周六實施延時運營，超過 100 個站點延遲 1 小時以上。2.2.1 夜間軌交需求分析分析 23 點以后軌交進站

36、客流需求集中的站點，其中：虹橋火車站、虹橋 2 號航站樓和上?；疖囌救齻€站點服務夜間到達旅客；其余南京東路、人民廣場、婁山關路、南京西路、徐家匯、靜安寺、陸家嘴、陜西南路等站點全部是中心區核心商圈周邊站點。2.2.2 夜間打車需求分析將 23 點以后打車的訂單量和商圈的位置疊加在圖上，大部分需求集中在商圈范圍內，特別是小陸家嘴-張楊路、南京東路、南京西路、淮海中路這幾個頭部商圈和周邊年輕群體濃度最高的五角場商圈。隨著夜間運力釋放，打車服務對商圈周邊需求的響應時長整體縮短了36%，特別是五角場商圈，夜間訂單平均等待時間縮短至 1 分鐘。小陸家嘴國金中心周邊和南京西路平均等待時間相對略長。2627

37、282.2.3 夜間商業體影響力選擇第一節的 5 個商業體，繪制 23 點以后打車出行的可達范圍，和晚高峰的數據進行對比。恒隆廣場和國金中心作為頭部商圈，夜間出行的范圍幾乎沒有顯著變化，始終占據了商業影響天花板。而五角場在夜間依托年輕、時尚、創新的大學路和周邊高校林立所帶來的獨特的文化氛圍和年輕活力，夜間的影響力甚至進一步超過晚高峰。相較之下，萬象城、環宇城 MAX 等輻射周邊區域的商圈，夜間出行覆蓋范圍明顯下降。29302.3面向銀發出行的公共交通服務2.3.1 銀發公交線路分布根據第七次人口普查，上海 60 歲及以上人口為 581.55 萬人，占 23.4%。根據隨申行訂單數據的用戶畫像，

38、公交 60 歲以上乘客占所有乘客的 25%，其中 66%的公交線路 60 歲以上老年人乘客占比超過平均值。面向老齡化，上海公交持續推進更換無障礙車輛。統計公交線路每天采用無障礙車輛的班次，除以當天總班次，計算每條線路的無障礙率。老年人高頻乘坐的公交線路中，實現100%無障礙率的線路占 35%；無障礙班次不足 25%的占比僅為 9%。超過 60 歲以上老人乘坐次數最多的 23條公交線路中，12 條線路全部采用無障礙車輛。這 23 條線路，除徐川專線以外，都是運行在外環以內，大部分為市中心向北部居住區的放射型線路。老年人高頻乘坐線路排名線路名老年乘客乘次排名老年乘客比例%無障礙率%71 路119%

39、100%21 路241%100%95 路333%100%812 路443%40%741 路440%100%46 路438%94%43 路433%97%597 路433%91%220 路944%100%108 路934%77%徐川專線1150%100%55 路1138%100%66 路1137%78%6 路1133%100%923 路1131%0%937 路1129%87%738 路1745%4%218 路1743%95%115 路1739%94%20 路1739%100%25 路1732%100%110 路1727%100%18 路1725%100%*數據來源隨申行訂單31老年人高頻線路無障礙

40、率無障礙率線路占比100%46%75%-100%36%50%-75%4%25%-50%5%25%以下9%322.3.2 銀發軌交站點分布超過 60 歲以上老人進出次數最多的 top10 軌交站是人民廣場、虹橋火車站、靜安寺、南京西路、南京東路、上?；疖囌?、陜西南路、徐家匯、虹口足球場、江浦路。其中，位于城市東北楊浦虹口地區的虹口足球場、江浦路、黃興路、延吉中路、鞍山新村、撫順路老年人進出站占比較高，而西南徐匯區是漕溪路老年人進出站占比最高。332.3.3 銀發高峰時段隨申行訂單顯示，無論是公交出行還是軌交出行，60 歲以上的老人出行的整體時間更集中。老年人 85%的公交出行和 82%的軌交出行

41、發生在上午 7 點至下午 17 點這白天 11 個小時內，18 點之后出行需求快速下降；同口徑全年齡段平均值則是 72%。老年人公交出行或者軌交出行的早高峰小時為 9 點，相較全年齡段平均值要晚 1 小時以上；晚高峰小時為15 點，相較全年齡段平均值提前 2 小時以上。342.3.4 銀發換乘等待時間進一步分析老年人軌交換乘公交的出行。對比老年人的換乘時間和全年齡段平均的換乘時間，由于老年人在平峰出行相對占比高，而平峰期公交加大了發車間隔，導致老年人公交換乘時間高于平均值。進一步分析這些站點所屬區位，約 60%位于中環以外，這些區域在平峰期相對道路較為暢通，具備探索在軌交站附近公交按時刻表發車

42、的條件。更進一步的，可以根據軌交到站時間優化公交發車時刻。同樣，隨著 MaaS 平臺數字能力的持續提升和功能建設，可以支撐更適老的出行服務。例如：如何更好的讓老年人感知實時公交服務，引導老年人依據公交計劃到站時間出行；如何輔助公交運營企業，面對老年人出行高峰時段，更好的銜接軌交到站和公交到站時間。老年人換乘等待時間大于平均值 10 分鐘區域數量占比內環以內512.5%內環以外中環以內922.5%中環以外外環以內1127.5%外環以外1537.5%總計40100.0%老年人換乘等待時間大于平均值 5-10 分鐘區域數量占比內環以內917.0%內環以外中環以內1018.9%中環以外外環以內1222

43、.6%外環以外2241.5%總計53100.0%35結語上海，這座繁華的國際大都市，軌交站和公交站相互交織，共同構建了一個高效便捷的公共交通系統。上海 MaaS 的用戶，70%會使用兩種甚至更多種交通方式的組合，這正是MaaS 服務的生命力。通過其他方式的接駁，出行者能快速接入軌交網絡的選擇越多，以軌交為骨干的綠色交通體系的服務能力也越佳。上海市慢行交通規劃設計導則明確，將豐富軌道交通站點的接駁元素，其中就包括“新建軌道交通站點出入口一定范圍內一體化綜合布置公交站點、打車候車點、非機動車停放設施等”。政府通過規劃建設引導“軌交+X”的設施融合。但是，公共交通自有的運營服務特性決定了在設施融合的

44、基礎上實現服務融合是影響公共交通競爭力的關鍵。這也是上海 MaaS 公共出行年報始終嘗試去表達、呈現和持續探索的。我們嘗試把分散在各個運輸系統中的需求鏈接起來，形成真正的出行鏈；我們把需求和設施在時空上疊加起來，構建多維度指標去評估供需匹配度；我們把交通服務和場景結合，顯化不同場景下對于服務的核心訴求；推動從設施的融合走向服務的融合。例如：通過不同交通方式的數據融合，以聯程的思路優化發車時刻，公交換乘時間縮短的空間有多少？例如：當數據沉淀的足夠多，是否每條公交線路，也借鑒互聯網思維打上系列標簽，未來可以根據不同的標簽采用不同方案？例如：將不同場景、不同時段的需求銜接組合起來，是否可以更充分多挖

45、掘運力的服務能級？路雖長，行則將至。也感恩上海市公共交通數據應用發展專家委員會成員單位上海市交通委交通指揮中心、上海申通地鐵集團有限公司軌道交通大數據中心、上海市大數據中心第四分中心、上海市城市運行管理中心、上海市發展改革研究院、上海市城鄉建設和交通發展研究院、同濟大學交通運輸工程學院、上海公共交通卡股份有限公司、第一財經新一線城市研究所、高德地圖對上海 MaaS 公共出行年報的支持。36關于上海隨申行智慧交通科技有限公司上海隨申行智慧交通科技有限公司是由上海市政府指導，市國資委、市交通委大力支持下推出的交通行業生活數字化轉型“出行即服務”（Mobility as a Service，即 Ma

46、aS）系統的運營主體。由上汽集團、久事集團、申通地鐵集團、儀電集團、上海信投、城建投資共同出資組建。作為國內首家政府自主建設的超大城市級出行服務數據平臺公司，隨申行以 MaaS 大數據底座為依托，整合各類數據要素，致力于打通數據孤島、數字挖掘加工，通過以交通為主體的數據產品在政府側、企業側和用戶側的應用，反哺城市交通運營及治理，力爭將交通行業打造成為本市數字化轉型建設標桿。關于上海市交通發展研究中心上海市交通發展研究中心（簡稱“上海交研中心”）是上海市交通委員會所屬的公益二類事業單位（前身為成立于 1961 年 5 月 12日的上海市公用事業研究所），作為本市交通行業高端人才智庫機構，承擔上海

47、市交通行業發展研究、決策咨詢、規劃設計、學術交流、技術服務等職能，負責上海市交通委員會科學技術委員會、上海市智能交通標準化技術委員會日常工作。中心主要業務板塊涵蓋綜合交通規劃、路網規劃、公交規劃、港口航道規劃等交通專項規劃編制，交通大數據與模型研發，綠色低碳交通研究，數字交通場景研發應用，重大交通項目儲備及交通工程項目咨詢服務等范圍。本報告由上海隨申行智慧交通科技有限公司與上海市交通發展研究中心制作。報告中文字、數據受中國知識產權法等法律保護。除報告中引用的第三方數據及其他公開信息，報告所有權歸隨申行所有。未經事前書面允許，任何機構和個人不得對報告進行加工和改造。歡迎轉載或引用。如有轉載或引用，請及時與我們聯系，并標明出處隨申行。