20161009-滴滴媒体-珠三角智能出行大数据报告_98页_3mb

珠三角智能出行大数据报告总结

核心内容

本报告由滴滴媒体研究院与第一财经商业数据中心联合发布，基于滴滴出行平台的全量数据，分析了2016年1月至7月期间珠三角地区的智能出行现状及其对城市发展与城市生活的影响。报告重点分析了智能出行在缓解交通拥堵、促进城市一体化、推动低碳出行、连接城乡及区域经济等方面的价值。

主要观点

1. 智能出行概况

• 2016年1-7月珠三角地区智能出行总量为6.2亿人次，数据通过滴滴出行市场份额推算得出。
• 一线城市智能出行渗透率较高，深圳市居首。
• 二三线城市月人均出行次数略高于一线城市，显示其出行需求更活跃。
• 智能出行的“最”数据：
  • 司机之最：深圳70后快车司机完成4658单；
  • 乘客之最：深圳90后服务业乘客完成1096单；
  • 订单之最：东莞到乌鲁木齐的跨城顺风车订单行驶4007公里。

2. 智能出行价值

• 提升交通服务水平：智能出行通过大数据调度缓解了“潮汐”出行压力，如广州工作日早晚高峰智能出行量达32.2万人次，相当于107列地铁或3220辆公交车载客量。
• 减少交通拥堵：拼车和顺风车减少了出行车辆数量，为广州和深圳地区每日减少17.4万辆小汽车出行。
• 缓解公共交通压力：广州拼车主要集中在早晚高峰和公共交通压力较大的区域，有效缓解了地铁和公交的拥挤情况。
• 减少碳排放：2016年上半年，智能出行为珠三角地区减少了15.1万吨CO₂排放。
• 促进区域一体化：智能出行连接城市与城市、城市与乡镇，促进珠三角地区一体化发展，如珠三角异地打车出行量以月均30%的速度增长。

3. 智能出行与城市发展

• 都市圈一体化：广佛肇和深莞惠是珠三角城市间联系最紧密的两个都市圈。
• “园城分置”现象：珠三角工业园区多位于城市边缘，员工生活与工作分离，但智能出行促进了园区与城区的联系。
• 富士康员工出行特点：富士康员工平均出行半径为6公里，大部分往返于园区与周边区域；周末出行主要为娱乐和购物。
• 通勤与加班：深圳和广州的通勤时间和距离最长，且深圳加班比例更高，反映出其工作节奏快。
• 城市与乡镇一体化：智能出行覆盖了珠三角所有乡镇，如广州小榄镇日均出行人次达8.6万。

4. 智能出行与城市生活

• 典型社区出行活跃度：广州祈福新村是珠三角智能出行最活跃的社区，2016年1-7月出行量达63.1万人次，累计行驶里程达688万公里。
• 通勤与生活作息：珠三角地区通勤时间较为一致，深圳最勤劳，上班时间最早。
• 夜生活与娱乐：珠三角白领下班后多选择去商圈娱乐、购物和餐饮，东莞、中山等地夜生活指数较高。
• 智能出行反映社会事件：如华为东莞基地出行量增长，反映企业扩张；万科股东大会出行量激增，显示公众关注度高。

5. D-Index 滴滴大数据排行榜

• 早出城市：深圳市、广州市、东莞市居前。
• 晚归城市：揭阳市、阳江市、潮州市居前。
• 最爱美食的城市：广州市、深圳市、东莞市居前。
• 外地人最爱美食的城市：潮州市、汕尾市、韶关市居前。
• 最清闲的城市：汕尾市、湛江市、惠州市居前。

关键信息

• 珠三角地区智能出行渗透率和使用频率高，是智能出行发展的重要区域。
• 智能出行在减少交通拥堵、促进低碳出行和推动区域一体化方面发挥了显著作用。
• 城市与乡镇、园区之间的连接日益紧密，智能出行成为促进城乡一体化的重要工具。
• 智能出行数据可反映城市生活节奏、商业活动及社会事件趋势。

数据来源与说明

• 数据统计周期为2016年1月1日-2016年7月31日。
• 珠三角城市范围参照“小珠三角”划分，包括广州、深圳、佛山、东莞、中山、珠海、江门、肇庆、惠州。
• 数据来源：滴滴出行大数据平台及广东省相关城市报告。