長安大學&中交興路：2019年中國公路貨運大數據報告（47頁）.pdf

1、 前前 言言 公路運輸具有機動靈活、 適應性強等特點，普遍應用于我國貨物運輸的各種流轉方式和環節，是我國國民經濟發展的重要基礎和加速生產要素流通、促進市場繁榮的重要保障。 統計數據顯示， 截至 2019 年底， 我國貨物運輸量已達到 471億噸，貨物周轉量接近 199,290 億噸公里，其中，公路貨運成為主要中堅力量，全年完成貨運量與周轉量分別為 344 億噸及 59,636 億噸公里，分別占比 73%和30%，公路運輸在綜合運輸體系中的地位不斷提高。 為能夠真實、全面地把握和分析我國公路貨物運輸發展總體情況，了解公路貨運行業運行的基本規律與特點， 長安大學與北京中交興路信息科技有限公司聯合，

2、基于“全國道路貨運車輛公共監管與服務平臺（下稱道路貨運車輛公共平臺 ）”中的車輛運行監測數據資源，結合部分其他行業或部門統計數據，編制了2019 年中國公路貨運大數據報告 ?！暗缆坟涍\車輛公共平臺”是目前我國最大的商用車聯網平臺， 也是重載貨車 （12 噸以上） 的國家級監管與服務平臺。截至 2019 年底， 該平臺中車輛總數超過 613 萬輛， 占全國重載貨車的 95%以上，這一大數據資源為分析我國公路貨運發展與運行特征提供了重要的數據基礎與保障?；谠撈脚_數據，報告編制組從公路貨運規模與結構、公路貨運車輛生產效率、公路貨運車輛運行安全、公路貨運與環境、公路貨運與經濟等五個方面總結了 201

3、9 年我國公路貨運的總體運行情況。與 2018 年報告相比，本報告新添了主要貨運線路與重要節點城市識別及環境影響等內容， 為深入反映行業運行實際情況提供參考。 報告編制組 2020 年 3 月 目 錄 1 1 公路貨運規模與結構公路貨運規模與結構 . 2 2 1.1 公路貨運規模 .2 1.1.1 運力規模. 2 1.1.2 運力分布. 4 1.1.3 載運能力. 6 1.2 公路貨運結構 .7 1.2.1 運力結構. 7 1.2.2 道路結構. 9 1.2.3 空間結構. 10 2 2 公路貨運車輛生產效率公路貨運車輛生產效率 . 1717 2.1 行駛里程 . 17 2.2 行駛時長與速度

4、. 20 2.2.1 行駛時長. 20 2.2.2 行駛速度. 22 3 3 公路貨運車輛運行安全公路貨運車輛運行安全 . 2727 3.1 車輛超速提醒行為分析 . 27 3.2 車輛長時間行駛行為分析 . 32 4 4 公路貨運與環境公路貨運與環境 . 3535 4.1 碳排放規模與分布 . 35 4.2 分車型碳排放結構 . 35 4.3 碳排放與空氣質量 . 36 5 5 公路貨運與經濟公路貨運與經濟 . 3939 結論與建議結論與建議 . 4141 附附 錄錄 . 4343 2 1 1 公路貨運公路貨運規模規模與與結構結構 1.11.1 公路貨運公路貨運規模規模 1.1.11.1.1

5、 運力規模運力規模 全國貨運車輛總體規模持續增加，山東省車籍規模居首位 2019 年，全國貨運車輛達 613.7 萬輛，連續三年呈現穩定上升趨勢。當前，“道路貨運車輛公共平臺”已基本做到 12 噸以上重型卡車全覆蓋，這一數據對于當前公路運力總體規模與特點的把握提供了幾近全面的數據基礎，鑒于此，本報告基于平臺數據對運力規?？傮w情況進行分析。 圖 1-1 2016-2019 年 12 噸以上公路貨運車輛規模變化 從運力供給角度看，全國貨運車輛車籍歸屬地規模最大的五個省分別為：山東、河北、河南、江蘇、安徽，其車輛占比總和超過全國總量的 40%，其中，山東籍貨運車輛最多，占比為 11.85%。 圖 1

6、-2 2019 年公路貨運車輛車籍地分布情況408.6504.6576.9613.701002003004005006007002016201720182019單位：萬輛 3 車輛年輕化趨勢明顯，貨運車輛平均車齡為 3.62 年，連續三年下降 計算結論顯示，2019 年，我國公路貨運車輛平均車齡為 3.62 年，自 2016 年以來連續三年保持下降態勢。其中，2017 年與 2019 年車輛平均車齡增長率分別為-14.21%以及-20.61%，平均車齡降幅較大，新車涌入、舊車替換現象明顯。從政策影響角度來看，這與 2016 年1及 2018 年2兩次大規模治超工作時間點基本吻合，一定程度上有效

7、加快了市場上貨運車輛的新舊替換。 圖 1-3 2016-2019 年貨運車輛平均車齡及增長率變化情況 車輛活動受節假日、天氣等影響明顯，但具有較快恢復能力 從每月活躍車輛數3占比情況看， 貨運車輛生產情況受外部影響較為明顯， 在節假日、災害天氣時有不同程度下降。其中，由于春節影響，2 月份活躍車輛數占比為 2019 年全年最低的 18.32%；在 8 月受臺風“利奇馬”影響，在 12 月天津、河北、河南、山東等貨運行業發展較好省份受大范圍降雪、大霧天氣4影響，都使得這些月份活躍車輛比例低于原有水平。 但整個公路貨運行業總體上顯示出了較好的恢復和調整能力，在受到不同程度影響后能迅速回歸到正常水平

8、。 1 交通運輸部令（2016 年第 62 號） ： 超限運輸車輛行駛公路管理規定 。 2 2018 年交通運輸部統一全國超限超載認定標準。 3 本報告確定月活躍車輛的標準為一個月有 14 天及以上每日行駛總里程超過 20 公里的貨運車輛。 4 2019 年 12 月相關氣象資料來源于中國氣象局 2020 年 1 月發布資料。 5.915.074.563.62-14.21%-10.06%-20.61%-25%-20%-15%-10%-5%0%012345672016201720182019單位：年平均車齡增長率 4 圖1-4(a) 2019年分月活躍車輛占比變化情況 圖1-4(b) 2019年

9、每日貨運活躍車輛生產活動參與變化情況 1.1.1.1.2 2 運力分布運力分布 當前公路貨運車輛活動主要分布于三大沿海城市群地區， 形成規模性集中運輸區域 2019 年，我國公路貨運活躍車輛空間分布情況如下圖所示。結論顯示，我國活躍車輛仍主要集中分布于長三角、環渤海、珠三角三大沿海城市群地區，其活56.89%18.32%61.73%60.01%59.17%55.33%54.96%52.90%54.19%52.72%51.29%48.11%0%10%20%30%40%50%60%70%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月 5 躍車輛份額占比總和超過 45%， 有將近一半活躍車輛

10、分布于這些區域， 形成了較為明顯的規模性地區集中運輸。 圖1-5 2019年我國公路貨運活躍車輛空間分布情況 圖1-6 2019年三大城市群公路貨運活躍車輛規模占比情況 6 1.1.1.1.3 3 載運能力載運能力 公路貨運車輛大型化發展趨勢明顯，載運能力不斷增強 經計算，2019 年，全國公路載貨車輛平均噸位為 10.4 噸，較 2018 年相比，同比增長 9.47%，增長率為近五年來第二。 公路貨運車輛平均噸位上升態勢已連續保持 5 年， 除了 2018 年增長顯著外，整體保持緩和且明顯的增長態勢， 說明我國公路貨運車輛載運能力不斷增強，載運工具水平朝大型化、專業化趨勢不斷發展。 圖1-7

11、 2014-2019年公路載貨車輛平均噸位及增長率變化情況 運量規?？傮w穩定，存在一定季節性差異，3-5 月份為活動旺季 本報告使用額定噸位周轉量5來描述不同月份貨運活動運量規模差異。 從全年總體情況看，除 2 月受春節影響，額定噸位周轉量遠低于平均水平外，其他月份水平存在差異但波動較小。全年當中，3-5 月份為運輸旺季，運量規模達到一年峰值，三個月占比接近全年的 30%，之后轉入淡季，額定噸位周轉量有所下降，但總體水平在均值上下波動。 5 本報告使用額定噸位周轉量來反映運量規模，計算方法為額定噸位周轉量=額定噸位載重*行駛里程。 6.87.17.589.510.44.41%5.63%6.67

12、%18.75%9.47%0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%051015201420152016201720182019單位：噸平均噸位增長率 7 圖1-8 2019年各月份額定噸位周轉量占比情況 1.21.2 公路貨運公路貨運結構結構 1.1.2 2.1.1 運力結構運力結構 運力結構基本穩定，不同地區有顯著差異，欄板車為主要運力車型 2019 年，我國貨運結構與 2018 年基本保持一致，各車型比重相對穩定，欄板車仍為主要運輸力量，占比為 55.39%，遠超過其他車型；混凝土車、冷藏車、平板車等車型占比不足 10%。 圖 1-9 2019 年不同車型運力占比情況 9.1

13、7%4.17%9.79%9.41%9.40%8.56%8.61%8.36%8.59%8.20%8.10%7.64%0%2%4%6%8%10%12%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月額定噸位周轉量均值 8 從各省市運力結構差異看，過半數省份欄板車占比超過 50%。其中，天津欄板車占比最高，高達 77.59%。但在貴州、青海、海南、吉林、云南等地，高欄車與自卸車比例接近甚至超過欄板車，車型構成與其他省份差異明顯。 圖 1-10 2019 年不同省份分車型運力占比情況 自卸車進入市場速度加快，高欄車使用年限較高 在不同車型車齡占比中，自卸車 3 年以下車齡數量占比接近 40%，反

14、映近年貨運車輛中自卸車份額增長明顯，車輛更新速度較快。對于高欄車來說，近年來新車進入市場數量相對較少，4 年以上車齡數量接近 45%， “舊車”數量相對較多，車輛使用率高，新車替換較少。 圖 1-11 2019 年不同車型車齡占比 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%天津內蒙古新疆浙江山西河北寧夏遼寧山東江蘇河南安徽北京湖北廣東上海陜西江西四川甘肅黑龍江湖南廣西重慶福建云南吉林海南青海貴州欄板車高欄車自卸車廂式貨車混凝土車其他冷藏車平板車0%20%40%60%80%100%自卸車混凝土車欄板車冷藏車廂式貨車其他平板車高欄車(0,3)3,4)4,5)5.6)6,7)

15、 9 欄板車成為主力載運車型，運輸份額與載運效率突出 對不同車型的活躍車輛數、營運里程、額定載重占比情況分析發現，欄板車所完成營運里程與額定載重占比遠高于其他車型， 其完成運輸份額與載運效率在所有車型中最高，廂式貨車、自卸車、混凝土等車型則相對較低。 圖 1-12 2019 年不同車型活躍車輛數、營運里程、額定載重占比情況 1.1.2 2. .2 2 道路結構道路結構 貨運生產活動主要依托高速公路完成，運輸份額顯著高于其他道路 對貨運車輛使用不同道路類型里程與運行時間情況進行分析。結論顯示，高速公路運輸優勢顯著，在各類型道路運輸中，貨運車輛使用高速公路運輸的運行時間占比為 42.75%，同時完

16、成了超過 50%的運輸里程，生產效率顯著高于其他道路類型，為貨運生產活動主要依托的道路類型。 圖 1-13 2019 年不同道路類型總里程及運行時間占比情況 0%10%20%30%40%50%60%70%80%欄板車高欄車廂式貨車自卸車冷藏車混凝土車平板車其他活躍車輛數營運里程額定載重42.75%20.11%25.70%11.45%54.33%16.75%20.84%8.09%0%10%20%30%40%50%60%高速國道省道縣道總里程運行時間 10 1.1.2 2. .3 3 空間結構空間結構 貨運車輛單日超 200 公里的省際運輸約占 30%， 單日長途運輸占比在15%左右 從平臺數據提

17、取車輛活動軌跡所對應的空間分布情況看，車輛活動呈現較為清晰的運輸活動空間結構差異。 從省級層面看， 約 70%貨運車輛每天活動所涉及的省份個數為 1 個，反映單日活動范圍以單一省份運輸為主。 從市級單元看，每日活動涉及城市個數為 1-4 個的貨運車輛占比接近 85%，表明我國貨運車輛日運輸活動范圍主要還是在市內運輸以及周邊城市運輸為主，單日長途運輸中，跨省、跨市車輛較少，與省級單元分析結論基本一致。 此外，2019 年貨運車輛日均營運里程累積分布6情況顯示，日均營運里程小于 200 公里車輛占比達到 47%左右，基本屬于市際運輸，而日均營運里程處于200-500 公里車輛占比接近 38%左右，

18、基本屬于省際運輸范圍，與活動分布基本一致。 圖 1-14 2019 年全國貨運車輛每日活動涉及省份（左） 、城市（右）個數占比情況 三大城市群為運輸活動活躍區域，主要城市節點與線路集中度較高 從公路貨運生產活動的空間結構分布看， 2019 年， 我國主要貨運活動所依托的城市節點主要分布于長三角、環渤海、珠三角三個城市群中。其中，天津與上海成為我國南北最重要的兩個貨運城市節點，貨車途徑次數占比最高，分別為2.05%與 2.04%。除位于三大沿海城市群中城市外，川渝地區的重慶與成都，以 6 具體內容見本報告第二章。 1個70.81%2個21.03%3個6.20%4個1.54%5個及以上0.41%1

19、個39.40%2個22.87%3個14.43%4個8.41%5個及以上14.90% 11 及臨沂、武漢、長沙的車輛途徑次數占比也都位于全國前列。 圖 1-15 2019 年全國重要城市節點（依據被途徑次數）分布情況 在城市主要活動節點提取基礎上，本報告依托車輛行駛路徑，分析了 2019年全國貨運車輛的主要線路情況。結論顯示，目前全國范圍內主要貨運線路仍以三大城市群地區為主，以上海、江蘇、浙江等省份的主要節點城市形成的“寧波紹興杭州嘉興上海蘇州無錫常州鎮江南京”貨運線路的貨運份額最大，承擔了全國 8.07%的貨運活動份額。而在珠三角與環渤海城市經濟群中，則形成了以廣州、天津為中心，分別輻射和連接

20、周邊城市的貨運線路，貨運活動占比分別達到 4.74%與 4.22%。以上三條分布在我國三大沿海城市經濟群的主要貨運線路共承擔了全國超過 15%的貨運活動份額。 除此之外， 以長沙為中心，連接湘潭與株洲，以及西安與咸陽、臨沂與日照等路段共同形成了全國貨運活動較為活躍的運輸路線。 12 圖 1-16 2019 年全國公路貨運主要運輸線路分布 各省份異地營運水平7由東向西、由北向南衰減，典型城市異地營運率呈周期性波動 本報告依據車輛籍貫與實際活動信息，對 2019 年各車籍省份貨運車輛營運空間分布情況進行分析。結論顯示，公路貨運車輛異地營運率整個態勢在全國呈現由東向西、由北向南衰減的總體特征。其中，

21、華北地區異地營運率最高，均值達到 52.36%，華南地區注冊車輛則基本在本省內運輸，異地營運率較低，均值為 13.33%。 圖 1-17 2019 年各省異地營運率空間分布 7 本報告使用某一省級行政單元籍貫車輛在非籍貫地的營運規模來反映異地營運情況。 13 從各省分布情況看，異地營運率最高的前五個省份為：北京（63.29%） 、上海（61.39%） 、安徽（60.79%） 、山西（56.10%） 、寧夏（55.25%） ；而異地營運率較低，注冊車輛在多在車籍地使用的五個省份為：新疆、海南、廣東、云南、貴州。其中，新疆、海南、廣東三地的車輛本地使用率均超過 90%。 圖 1-18 2019 年

22、異地營運率與本地使用率前五省份 除上述情況外，考慮到直轄市受當地貨車運行管制政策影響較為明顯，本報告將北京、上海、天津、重慶四個直轄市車輛的異地營運情況進行了單獨分析。結論顯示，四個直轄市異地營運率呈現出基本一致的波動特征，大致以工作周為周期， 在周日左右達到本周峰值， 有著顯著周末異地營運率大于周內的基本特征。 圖 1-19 2019 年直轄市分日異地營運率變化情況 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月北京上海天津重慶 14 此外，本報告選取了華北、華東、華中、華南、西南、西北、東北共七個不同區域代表省份進行了橫向比

23、較。結論顯示，部分省份異地營運率也呈現出一定波動，但規律性不明顯。值得指出的是，廣東省呈現出了與直轄市類似的規律性波動情況， 并且在春節、 國慶兩個重要節假日出現了異地營運率顯著上升的情況。 圖 1-20 2019 年全國各地區代表性省份分日異地營運率變化情況 車籍混合水平8呈北高南低的總體態勢，華北區域混合度較高 車籍混合度是衡量某一區域內異地車輛運行情況的重要指標，本報告對全國各省份的車籍混合空間分布進行了分析。結論顯示，2019 年，我國公路貨運車輛車籍混合度呈現出由南向北逐步升高的總體態勢。其中，華北區域車籍混合度最高，均值為 49.07%，東北區域較低，均值為 25.83%。 8 本

24、報告使用某一省級行政單元內異地車輛（即非本地車輛）占比情況來反映車籍混合水平。 河北江蘇湖北廣東四川陜西黑龍江0%10%20%30%40%50%60%70%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月河北江蘇湖北廣東四川陜西黑龍江 15 圖 1-21 2019 年各省車籍混合度空間分布 從各省具體情況看，車籍混合度最高的前五個省份為：貴州（68.57%） 、福建（68.42%） 、內蒙古（62.64%） 、新疆（58.88%） 、河北（53.10%） ；而車籍混合度較低的五個省份為分別為重慶、遼寧、上海、海南、黑龍江，車籍混合度均為 20%左右，反映上述省份內外地車輛少，主要為本省車

25、輛從事營運活動。 圖 1-22 2019 年車籍混合度前五與后五省份 17 2 2 公路公路貨運車輛貨運車輛生產效率生產效率 2.12.1 行駛行駛里程里程 為進一步了解我國公路貨運車輛在運輸生產活動中的效率水平， 本部分以日為時間單元、當日活躍車輛數為統計基礎，分別計算了實際營運車輛的分月日均行駛里程數、不同類型車輛、不同省份車輛的日均里程數以及運距分布情況；并以月份為時間單元、 以車輛數為統計基礎， 分月統計了車輛月均營運里程水平9。 公路貨運車輛日均營運里程約為 275 公里，全年水平基本保持穩定 從全年總體運行情況看， 公路貨運車輛各月份日均里程穩定在275公里左右，在 6-8 月單車

26、日均營運公里數較低，有明顯低谷。此外在全年中，1 月份及 9 月份兩個月處于峰值水平，達到 280 公里以上。 圖 2-1 2019 年全國貨運車輛分月日均里程 不同類型貨運車輛日均營運里程差異較大， 冷藏車日均運行距離最長 對不同車輛類型的日行駛距離情況進行分類計算。結果顯示，不同車型車輛日均行駛里程差別較大。 其中， 冷藏車及欄板車的日均里程均達到 300 公里以上，高欄車及廂式貨車則為 220-260 公里左右。 9 本報告中日均營運里程計算為按實際活動日統計的車輛平均行駛里程數。 284.17 274.04 273.47 276.06 276.27 273.64 271.40 273.

27、16 281.06 276.12 272.42 269.50 2502552602652702752802852901月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：公里均值分月日均里程275.11 18 圖 2-2 2019 年全國貨運車輛分車型日均里程 從全國不同車籍地貨運車輛的日均里程表現看，多數省份的貨運車輛平均營運里程均大于 250 公里，且該類省份多分布于我國東北部、中西部地區，如山西省、 遼寧省。 多數地處西南以及高原地區省份受地理環境、 路況條件等因素影響，營運里程數均小于 250 公里，如青海省、貴州省等。 圖 2-3 2019 年全國各省份貨運車輛日均里程 車輛行

28、駛距離結構差異明顯， 多數車輛日均行駛里程在 500 公里以下 對貨運車輛日均行駛距離分布情況進行區間統計，結果顯示，2019 年，公路365.74 317.05 264.83 229.98 169.09 154.73 124.00 113.73 050100150200250300350400冷藏車欄板車高欄車廂式貨車其他自卸車平板車混凝土車單位：公里100150200250300350400山西遼寧河南寧夏北京浙江內蒙古陜西吉林河北安徽黑龍江福建江西江蘇新疆湖北上海山東天津甘肅廣西湖南四川重慶云南廣東海南青海貴州單位：公里 19 貨運車輛日均行駛里程在 200 公里以下車輛約占 47.41

29、%，即近半數貨運車輛進行短距離運輸活動； 200-500 公里中長距離運輸占比約為 37.80%；500-1000 公里長距離運輸車輛占比較少，約為 12.97%；而日均 1000 公里以上超長距離運輸占比最低，僅為 1.83%。同時，與 2018 年相比，2019 年貨運長距離車輛占比有所減少，短距離運輸占比增多，反映受綜合運輸體系建設、行業政策調整等因素影響，公路貨運運輸結構處于不斷調整變化當中。 圖 2-4 2019 年全國貨運車輛日均里程累計分布情況 貨運車輛月均行駛里程總體保持穩定，多數月份在 5200 公里以上 整體上看，全年月度車均行駛里程均值超過 5000 公里，季節性波動較小

30、，另有 10 個月份月度車均公里數超過 5200 公里，較 2018 年有所提升。從時序角度看，受春節假期影響，貨運車輛月度車均行駛里程數在 2 月份大幅降低，呈現出年度低值 （2596.99 公里） ； 6-8 月份相對為貨運淡季， 月度車均里程相對較低。 47.41%37.80%12.97%1.83%0.0001%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%200（200，500(500,1000(1000,20002000單位：公里 20 圖 2-5 2019 年全國貨運車輛月度車均里程變化情況 2 2.2.2 行駛行駛時長與速度時長與速度 2.2.12.2.1 行駛行

31、駛時長時長 為有效分析公路貨運車輛的行駛時長表現，本節以月份為時間單元、以車輛數為統計基礎，分月、日兩個維度計算貨運車輛行駛時長指標10。 公路貨運車輛月度行駛時長總體穩定，不同月份間存在小范圍浮動 2019 年，全國貨運車輛月均營運時長約為 117 小時左右，同 2018 年相比略有增加。從全年情況看，受春節假期影響，2 月份月均營運時長的表現較低，為61.85 小時；且在 6 月出現明顯下降后，在 9 月回升到最高的 129.29 小時。 圖 2-6 2019 年全國貨運車輛月均營運時長 10 本節日均營運時長均表示按日統計的實際營運車輛平均每日的營運時長。 5204.98 2596.99

32、 5409.97 5264.37 5419.64 5065.00 5212.99 5203.47 5421.22 5283.68 5290.40 5335.16 200030004000500060001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：公里月度車均里程均值5058.99114.46 61.85 121.63 119.07 124.58 116.35 119.10 122.87 129.29 126.41 124.20 124.82 0204060801001201401月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：小時均值月均營運時長117.05 21 公

33、路貨運車輛日均營運時長約為 5.83 小時，全年水平基本保持穩定 圖 2-7 為 2019 年全國貨運車輛分月日均營運時長情況。從全年運行情況看，公路貨運車輛各月份日均營運時長穩定在 5.83 小時左右，整體趨勢與月均營運時長（圖 2-6）相符，6-8 月呈現出低谷，到 9 月升高至最高的 5.96 小時。 圖 2-7 2019 年全國貨運車輛日均營運時長 不同類型貨運車輛日均行駛時長差別較為顯著， 欄板車日均行駛時長約為 6.5 小時 按照車輛類型對日均行駛時長指標進行計算，結果顯示，不同車型貨運車輛平均行駛時長差距較大。其中，欄板車和冷藏車日均行駛時長較高，分別為 6.50小時、6.40

34、小時；混凝土車與平板車相對較短，分別為 3.55 小時、3.63 小時；其余車型車輛行駛時長總體在 4.8 小時左右。該結果也表明當前我國不同類型貨運車輛呈現出較為顯著的運輸服務表現差異， “專車專用”趨勢較為明顯。 5.92 5.64 5.80 5.91 5.92 5.84 5.81 5.83 5.96 5.84 5.78 5.74 5.45.55.65.75.85.961月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：小時均值日均營運時長5.83 22 圖 2-8 2019 年全國貨運車輛分車型日均營運時長 2.2.22.2.2 行駛行駛速度速度 貨運車輛速度水平整體平穩，全年平

35、均速度約為 43.33 公里/小時 2019 年，全國公路貨運車輛平均運行速度保持在 42.5-44.5 公里/小時之間，全年平均速度約為 43.33 公里/小時，與 2018 年相比略有增加。從全年范圍看，各月份運行速度水平差異不大，無明顯大幅度波動。 圖 2-9 2019 年各月份全國貨運車輛平均營運速度情況 貨運車輛晝夜速度水平變化趨勢基本一致，夜間速度略高于日間 6.50 6.40 5.40 4.83 4.75 4.23 3.63 3.55 234567欄板車冷藏車高欄車廂式貨車自卸車其他平板車混凝土車單位：小時44.09 44.39 43.26 42.94 42.97 43.08 4

36、2.91 43.03 43.34 43.47 43.32 43.19 4242.54343.54444.51月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：公里每小時平均營運速度均值43.33 23 2019 年，我國公路貨運車輛各月份晝、夜平均營運速度變化趨勢基本一致，無異常波動，且各月份晝、夜平均速度整體趨勢與月均平均速度（如圖 2-9）一致?？傮w上看，夜間營運速度在全年范圍內均高于白天，晝、夜均值分別為 42公里/小時和 45 公里/小時左右。 圖 2-10 2019 年全國貨運車輛分月晝夜平均營運速度變化情況 多數車輛平均運行速度主要集中在 20-50 公里/小時范圍內， 近

37、三成車輛平均運行速度高于 50 公里/小時 從總體情況看，目前我國公路貨運車輛中，95%以上的車輛平均運行速度介于 20-80 公里/小時之間。其中，速度穩定在 20-50 公里/小時區間范圍內車輛約占 68.21%。 圖 2-11 2019 年全國貨運車輛平均營運速度累計分布情況 42.79 43.14 41.97 41.67 41.69 41.81 41.65 41.73 42.04 42.16 42.02 41.94 45.62 45.90 44.96 44.38 44.33 44.30 44.21 44.50 45.07 45.45 45.17 44.95 39404142434445

38、46471月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：公里每小時白天平均營運速度夜晚平均營運速度白天均值夜晚均值2.62%68.21%28.86%0.31%0%10%20%30%40%50%60%70%80%20(20,50(50,8080單位：公里每小時 24 不同車型車輛平均運行速度差異顯著，冷藏車運行速度水平較高 從車型角度看，不同貨運車型平均運行速度相差較大。冷藏車、高欄車、欄板車、廂式貨車的平均運行速度較高，而平板車、自卸車與混凝土車等車型平均運行速度較低。其中，冷藏車平均運行速度最高，為 52.77 公里/小時。 圖 2-12 2019 年全國貨運車輛分車型平均營運速

39、度情況 高速公路運行效率遠高于其他道路類型，國道與省道水平相近 經計算，2019 年，我國公路貨運車輛總體平均運行速度約為 43 公里/小時，其中，高速公路行駛速度約為 63.32 公里/小時，國道、省道等類型道路車輛平均行駛速度約為 40 公里/小時左右。因此，提高干線道路上車輛運行速度，是提高運輸活動效率的重要著力點。結果顯示，70%以上的貨運車輛在高速公路平均行駛速度集中于 60-90 公里/小時區間內，僅有 25.67%低于 60 公里/小時。 31.81 31.87 32.56 36.55 43.94 45.23 45.36 52.77 0102030405060混凝土車自卸車平板車

40、其他廂式貨車欄板車高欄車冷藏車單位：公里每小時營運速度均值38.29 25 圖 2-13 2019 年分道路類型的貨運車輛平均營運速度 圖 2-14 2019 年貨運車輛在高速公路上的平均營運速度區間分布 63.32 41.65 40.34 36.98 010203040506070高速國道省道縣道單位：公里每小時25.67%73.54%0.79%0%10%20%30%40%50%60%70%80%6060-90)90單位：公里每小時 27 3 3 公路公路貨運車輛運行安全貨運車輛運行安全 3 3.1.1 車輛車輛超速超速提醒提醒行為行為分析分析 2019 年全國貨運車輛超速行為有所改善，提醒

41、次數總體呈下降趨勢 本報告使用平臺記錄的車輛超速行為提醒次數進行行駛安全狀況分析。從全國范圍月度超速提醒總體規模來看，除受春節、清明節、勞動節及國慶節等節假日影響外，2019 年超速提醒總體水平不斷改善，全年總體呈現小幅波動的下降發展態勢。1 月份超速提醒次數總量最高，占全年總超速提醒的 9.84%，3-5 月超速提醒次數穩定在 9.8%左右，6-8 月有較為明顯下降，9 月開始連續四個月下降，直到降至 12 月全年最低水平（除 2 月以外） ，全年占比為 6.73%。 圖 3-1 2019 年月度超速提醒次數占比及年度均值 與去年同期相比，除 2 月春節期間以外，2018 年超速提醒行為 9

42、 月-11 月占比較高， 2019 年則為 1-5 月占比較高， 下半年整體占比較低， 反映 2018 年以來，貨運車輛安全駕駛相關政策與監管行為起到了較好的治理效果。 9.84%4.22%9.81%9.77%9.81%8.74%8.77%8.12%8.68%8.02%7.49%6.73%0%2%4%6%8%10%12%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2019年超速提醒占比年度均值 28 圖 3-2 2018、2019 年月度超速提醒次數對比 單車日超速提醒次數均值為 1.33 次，受季節影響波動明顯 從單車超速提醒反映的行為變化角度看，2019 年全年除 2 月春節、1

43、0 月國慶等節假日外，全年單車日超速提醒次數總體呈現波動下降的趨勢，全年均值約為 1.33 次/日。同時，與貨運活動總體規模波動情況一致，超速水平受季節和天氣等因素影響較為明顯。 圖 3-3 2019 年全國單車日均超速提醒次數及均值 不同道路類型超速行為有明顯差異，75%超速提醒發生在高速公路上 從全國各道路類型超速行駛提醒所反映的行為規模和結構來看，全國各類型道路上的貨運車輛超速提醒規模存在明顯差異。 絕大多數超速提醒發生在高速公路段，占全部超速提醒次數規模的 75%以上。 0%2%4%6%8%10%12%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2018年超速提醒占比2019

44、年超速提醒占比年度均值1/17;1.82 2/5;0.08 5/9;1.74 9/27;1.5710/1;0.67 1.33 0.00.51.01.52.01月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：次超速次數超速次數均值 29 圖 3-4 2019 年全國各類型道路貨運行駛超速提醒次數占比 各類車型超速行為有明顯差異，冷鏈運輸車輛超速問題較為突出 從不同車型超速行為分析角度看， 2019 年， 全國各類車型單日車均超速提醒次數存在顯著差異。冷藏車輛超速行為較為突出，超速提醒次數達到單日車均1.90 次/日，平板車相對表現較好，僅為 0.09 次/日。各類車型單日車均超速提醒次

45、數均值為 1.09 次/日。 圖 3-5 2019 年全國各類車型單日車均超速提醒次數 超速提醒空間分布有明顯區域差異特征， 中部地區安全生產狀況較好 從超速提醒發生的空間分布角度來看，全國范圍內，超速提醒呈現非均勻分布態勢，全國各省市公路貨運車輛超速提醒次數存在較為明顯的區域差異特征。高速75%國道8%省道12%縣鄉道5%高速國道省道縣鄉道1.90 1.65 1.28 1.20 0.86 0.86 0.84 0.09 1.09 00.20.40.60.811.21.41.61.82冷藏車欄板車混凝土車其他自卸車高欄車廂式車平板車單位：次各車型單日車均超速提醒次數均值 30 超速行為提醒主要分

46、布在長三角、珠三角、京津冀、川渝、內蒙古自治區、陜西省等部分地區，這些地區也是運輸活動的較為集中的區域。而東北地區、西北大部分地區的日均超速提醒次數大多處于較低水平， 中部省份雖然同樣承擔了我國公路貨運活動的較大份額，其超速提醒行為發生處于相對較低水平，反映了貨運安全生產情況較好。 圖 3-6 2019 年全國各省日均超速提醒次數 超速提醒與行駛里程有顯著相關性， 部分省市安全生產管理有待加強 為進一步分析超速現象與駕駛行為關系，將超速行為與車輛行駛里程進行關聯分析。 結論顯示， 多數城市的公路貨運車輛在行駛過程中， 隨著行駛里程增加，超速提醒次數隨之增加，二者呈顯著相關性，相關系數達到 0.

47、8。 31 圖 3-7 超速提醒次數與行駛里程關系 但同時發現，也有部分城市出現了生產規模與超速水平行為偏離，即行駛里程規模較小，但超速提醒行為出現次數較高的現象，進而提示這類地區安全生產管理與超速行為治理有待加強；另一類城市則行駛里程規模較大，但超速提醒出現次數相對較低，反映了這類城市貨運安全生產管理效果較為顯著。 表 3-1 超速提醒次數與行駛里程偏離城市分析11 貨運安全生產水平相對較好貨運安全生產水平相對較好城市城市 貨運安全生產水平貨運安全生產水平有待加強城市有待加強城市 臨沂市 南京市 濰坊市 杭州市 滄州市 重慶市 青島市 廣州市 寧波市 上海市 濱州市 鄂爾多斯市 晉中市 天津

48、市 濟南市 榆林市 沈陽市 成都市 武漢市 蘇州市 11 城市排名不分先后。 0200400600800100012001400010203040超速次數/萬次行駛里程/億公里相關系數：0.80 32 3 3. .2 2 車輛長時間行駛車輛長時間行駛行為分析行為分析12 車輛長時間行駛行為在一定程度上可以反映貨運車輛駕駛活動的連續性，進而有助于把握車輛活動實際情況。對 2019 年全國范圍月度車輛長時間行駛提醒發生總體規模進行分析，結果顯示，除受春節、清明節、勞動節及國慶節等節假日影響外，全年總體呈現小幅波動且逐漸下降的基本態勢。其中，1 月份、3 月份車輛長時間行駛行為發生次數趨勢較高，3

49、月份車輛長時間行駛提醒次數最高，占全年車輛長時間行駛提醒總規模的 10.77%，后續月份則逐漸回落，反映連續駕駛行為總體情況有所改善。 圖 3-8 2019 年月度車輛長時間行駛提醒次數占比及年度均值 單車每日長時間行駛提醒次數全年均值為 21.46 次，總體呈下降態勢 從單車角度來看， 2019 年全年除 2 月春節期間外， 全年日均單一車輛長時間行駛提醒次數總體呈現波動下降的趨勢， 全年日均單一車輛長時間行駛提醒次數均值為 21.46 次。 12 本報告中長時間行駛認為是連續行駛四小時以上的駕駛行為，長時間行駛提醒次數是指在車輛超過四小時行駛后所產生的提醒數量。 10.69%4.86%10

50、.77%9.91%9.74%8.66%8.71%8.60%8.42%7.02%6.51%6.11%0%2%4%6%8%10%12%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月車輛長時間行駛提醒次數占比年度均值 33 圖 3-9 2019 年全國日均單一車輛長時間行駛提醒次數及均值 不同車型長時間行駛行為有明顯差異， 各車型長時間行駛行為提醒次數均值為 14.11 次 從不同車型長時間行駛行為角度來看， 2019 年全國各類車型單日車均長時間行駛提醒次數存在明顯差異。其中，值得注意的是，冷藏車與欄板車在所有車型中，不僅單日車均超速提醒次數最高，長時間行駛行為提醒次數也同樣最高，分別達到

51、 35.94 次和 29.18 次， 需引起重視。 而混凝土車則相對表現較好， 僅為 2.73次。各類車型單日車均長時間行駛提醒次數均值為 14.11 次。 圖 3-10 2019 年全國各類車型單日車均長時間行駛提醒次數 1/9;32.04 2/5;1.16 8/31;12.23 10/2;10.53 21.46 051015202530351月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月單位：次車輛長時間行駛提醒次數均值35.94 29.18 16.58 12.21 7.71 4.87 3.67 2.73 14.11 0510152025303540冷藏車欄板車高欄車廂式車自卸車其他

52、平板車混凝土車單位：次各車型單日車均長時間行駛提醒次數均值 35 4 4 公路貨運與公路貨運與環境環境 4.14.1 碳排放規模碳排放規模與分布與分布 碳排放是衡量交通運輸行業對環境影響水平的重要指標之一， 本報告在對貨運車輛活動進行分析的基礎上，參考典型車型碳排放相關研究，確定了各類型車輛碳排放因子水平，并結合車輛具體行駛活動，進行了碳排放規模測算。 從全國范圍上看，我國公路貨運碳排放量呈現出由西向東逐漸遞增的總體趨勢，且中東部地區碳排放量顯著高于北部及西北地區。其中，高碳排放量地區主要集中于環渤海城市群、中原城市群、長三角城市群及珠三角城市群。從各省分布上看，華北地區河北省車輛碳排放量顯著

53、高于其他省份；華東地區山東省、江蘇省車輛碳排放量較高；華中地區河南省碳排放量處于較高水平；東北地區遼寧省車輛碳排放量相對較高；而華南、西南、西北地區各省份碳排放量相對較低。 圖 4-1 2019 年全國各省貨運車輛碳排放量分布 4.24.2 分分車型碳排放車型碳排放結構結構 本報告依據貨運車輛活動規模及碳排放因子，對不同車輛類型碳排放量進行計算。 結論顯示， 在現有車型分類下， 欄板車產生的碳排放量所占比重為 58.64%，位居首位； 此外， 高欄車、 廂式貨車、 自卸車也占比較高， 分別為 12.10%、 7.49%、 36 6.90%；而冷藏車和平板車的碳排放量占比最低，不足 1%。相比

54、2018 年，不同車型碳排放結構無顯著變化，盡管欄板車碳排放量占比有所降低，但其仍為貨運車輛碳排放主力車型，主要原因與其較大的活躍車輛數及營運里程規模有關，分析活躍車輛數、 營運里程及碳排放量三者間關系可以看到， 各類車型活躍車輛數、營運里程與其碳排放量具有較高一致性。 圖 4-2 2019 年不同車型碳排放結構 圖 4-3 分車輛類型活躍車輛數、營運里程、碳排放量占比情況 4.34.3 碳排放與空氣質量碳排放與空氣質量 2019年，作為打好污染防治攻堅戰取得勝利的關鍵一年，各省市積極響應國家政策，加快現代綜合交通運輸體系建設，積極推進節能減排工作開展。為進一高欄車, 12.10%冷藏車, 0

55、.87%平板車, 0.06%廂式貨車, 7.49%自卸車, 6.90%混凝土車, 1.84%欄板車, 58.64%其他, 12.10%58.64%12.10%12.10%7.49%6.90%1.84%0.87%0.06%0%10%20%30%40%50%60%70%80%欄板車高欄車其他廂式貨車自卸車混凝土車冷藏車平板車活躍車輛數占比營運里程占比碳排放量占比 37 步評估公路貨運的環境影響水平，本報告對2019年3月我國各省市貨運車輛的碳排放規模與全國空氣質量水平AQI13（空氣質量指數）進行了對比分析。 圖 4-4 全國貨運車輛碳排放量（上圖）與各地級市空氣質量（下圖）分布情況對比 結論顯示

56、， 我國公路貨運碳排放分布與總體環境水平分布具有較高的空間一致性，公路貨運碳排放量較大地區的空氣環境污染水平也較高，尤其以華北地區較為明顯，二者空間分布的一致性可以在一定程度上說明降低車輛碳排放水平，對于環境質量改善具有積極作用。 13 數據來源：中國環境保護部。 39 5 5 公路公路貨運貨運與經濟與經濟 從產業活動過程角度講，公路貨運與國民經濟活動具有緊密聯系，一方面，公路貨運是社會經濟的重要組成部分，是運輸系統正常運行必不可少的條件；另一方面，社會經濟的不斷發展也會在一定程度上促進公路貨運基礎設施、載運工具等方面的不斷升級， 進一步優化行業資源配置與服務能力。本報告基于貨運活動的規模與結

57、構等計算結論，對貨運車輛與經濟發展的相關性進行了分析。 圖 5-1 2019 年各省活躍車輛數、GDP 與活躍運力占比 對 2019 年各省活躍車輛數、活躍運力及 GDP 總額的占比分析結果顯示，多數省份呈現出了“經濟活動水平越高，活躍運力水平越高”的情況，兩者趨勢具有總體一致性， 部分省份出現 GDP 與貨運活躍程度的背離現象， 即 “貨運大省”與“經濟大省”不盡一致的發展格局。 公路貨運與GDP之間存在較強正相關， 貨運活躍車輛數與GDP相關系數為0.86 為了進一步研究公路貨運與經濟活動的關系， 本報告選取公路貨運活躍運力和活躍車輛數，結合各省份 GDP 水平進行相關性分析。 40 圖

58、5-2 2019 年各省活躍車輛數與 GDP 變動趨勢 圖 5-3 2019 年活躍運力、活躍車輛數與 GDP 相關系數 分析結論顯示，2019 年，活躍運力與 GDP 相關系數較 2018 年有所變化，由0.914下降為 0.81，具體原因主要為 2019 年宏觀經濟出現下行態勢，相應經濟表現指標出現變化，具體體現為公路貨運量由 2018 年的 395.7 億噸下降為 2019 年的 343.5 億噸，公路貨物周轉量由 71249.2 億噸公里下降為 59636.4 億噸公里15；而活躍車輛數與 GDP 相關系數為 0.86，與 GDP 相關性表現更為顯著，進而反映了貨運生產活動在一定程度上

59、與產業活動具有緊密互動關系， 并且受經濟運行走勢影響，可以作為國民經濟運行的“晴雨表”。 14 2018 年中國公路運輸大數據報告 。 15 數據來源：國家統計局。 0%1%2%3%4%5%6%7%8%9%10%0%2%4%6%8%10%12%上海云南內蒙古北京吉林四川天津寧夏安徽山東山西廣東廣西新疆江蘇江西河北河南浙江海南湖北湖南甘肅福建貴州遼寧重慶陜西青海黑龍江GDP占比活躍車輛數占比0.81 0.860.780.790.800.810.820.830.840.850.860.87活躍運力&GDP活躍車輛數&GDP 41 結論與建議結論與建議 近年來，我國物流市場快速發展，有資料16顯示，

60、我國貨運量總額已經多年位于世界第一，我國已成為全球最大物流市場。而公路貨物運輸在各運輸方式中占據主力地位，因此，公路貨運在我國物流行業乃至國民經濟運行中都具有重要的地位和作用。本報告以“道路貨運車輛公共平臺”所積累的貨運車輛大數據資源為基礎，對當前我國公路貨運運行中的運輸規模、運力結構、運輸效率、運行安全、環境影響以及貨運與經濟運行等內容進行了分析。報告的主要結論與相關建議如下： 1、當前，我國公路貨運的運力規模、運輸效率（行駛里程、行駛速度）等指標均不斷提升，車輛大型化、專業化、年輕化等發展趨勢明顯，貨運生產活動雖受外部環境影響明顯，但也同時呈現出了較快的恢復能力，上述方面反映了我國公路貨運

61、行業生態不斷改善、行業發展總體向好的基本態勢。 2、我國公路貨運運行的區域結構、道路結構、車型結構等指標計算結論顯示，我國公路運輸的地區化差異較為明顯，運力主要供給省份以中部省份為主；而與此同時，貨運車輛的異地營運率與各地區的車籍混合率總體處于較高水平，反映了公路貨運活動的高度流動性特征； 貨運車輛所依托的道路結構與車型結構均呈現了較為集中化的發展態勢， 高速公路承擔了我國公路貨運活動中近半的運輸活動；欄板車作為貨運車輛的主要類型，占據了過半以上的車輛份額，而快速發展的冷鏈運輸需求也使得冷藏車輛的運輸服務能力不斷增強。 3、從公路貨運的安全生產情況來看，平臺數據中反映的車輛超速提醒以及長時間駕

62、駛行為提醒的分析結果顯示，2018-2019 年，我國公路貨運安全生產情況不斷改善，車輛超速行為與長時間連續駕駛行為均呈現連續下降的基本態勢，但分道路類型、 分區域以及分車型的計算結論也顯出典型道路類型及部分車型的安全生產狀況需要進一步關注。 4、從公路貨運所產生環境影響及其與經濟運行的關系角度看，公路貨運的生產活動與我國空氣質量水平的分布呈現出了相對較高的空間一致性， 一定程度上反映了公路貨運生產的節能減排對于地區環境改善具有重要意義，因此，持續優化貨物運輸組織、 提高車輛性能水平將有助于減少公路貨運對環境產生的外部 16 2017 年全球智慧物流峰會，中國物流與采購聯合會會長，何黎明。 4

63、2 性影響； 而貨運活動與經濟發展走勢的高相關性也進一步闡釋了公路貨運運行的“晴雨表”功能，對貨運行業運行狀況的科學監測對于把握宏觀經濟運行走勢具有重要的參考價值。 5、在宏觀經濟持續增長、產業結構不斷優化等背景下，平臺型企業不斷涌現，公路貨運行業生產效率不斷提升，伴隨物聯網、大數據等技術不斷融入行業應用，平臺型企業利用自身技術優勢，實現新興技術、服務手段與運輸組織、線路優化、安全生產管理等深度融合，有效提升貨運行業運行效率，是公路貨運行業實現不斷優化、產業升級的重要技術手段。 6、本報告所依托的“全國道路貨運公共監管與服務平臺”，對于揭示公路貨運行業的總體運行情況起到了重要的數據支撐作用。

64、隨著貨運行業內各類數據資源的整合與利用水平不斷提升，公路貨運活動“大數據”資源體系在充分發揮數據資源優勢，提升行業現代化水平的同時，將對于新型貨運服務體系、運行監測體系、安全管理體系乃至于行業信用體系的搭建形成重要支撐作用。 43 附附 錄錄 表 1 2019 年全國貨運車輛途徑城市路徑比重排名前三十 排名排名 路段路段 占比占比 1 上海蘇州 1.75% 2 廣州佛山 1.65% 3 杭州紹興 1.25% 4 無錫常州 1.24% 5 天津滄州 1.06% 6 深圳東莞 1.04% 7 西安咸陽 1.00% 8 天津廊坊 0.97% 9 蘇州無錫 0.95% 10 廣州東莞 0.94% 11

65、 日照臨沂 0.84% 12 天津唐山 0.81% 13 北京廊坊 0.80% 14 遼陽鞍山 0.72% 15 濟南德州 0.71% 16 淮北宿州 0.65% 17 武漢孝感 0.60% 18 南京鎮江 0.59% 19 廣州清遠 0.58% 20 保定廊坊 0.58% 21 紹興寧波 0.57% 22 杭州嘉興 0.57% 23 ?？谑戎陛牽h 0.57% 24 常州鎮江 0.57% 44 續表 1 25 上海嘉興 0.56% 26 株洲湘潭 0.56% 27 長沙湘潭 0.55% 28 佛山肇慶 0.52% 29 重慶市內直轄縣 0.51% 30 吳中中衛 0.51% 表 2 2019 年全國主要貨運線路（路徑） 排名排名 線路線路 占比占比 1 寧波紹興杭州嘉興上海蘇州無錫常州鎮江南京 8.07% 2 深圳東莞廣州佛山肇慶 廣州清遠 4.74% 3 天津廊坊、滄州、唐山 北京廊坊保定 4.22% 4 長沙湘潭株洲 1.10% 5 西安咸陽 1.00% 6 日照臨沂 0.84% 7 遼陽鞍山 0.72% 8 濟南德州 0.71% 9 淮北宿州 0.65% 10 武漢孝感 0.60% 11 ?？谑戎陛牽h 0.57% 12 重慶市內直轄縣 0.51% 13 吳中中衛 0.51%