揭示无桩自行车共享项目被高估的碳减排效果：一项基于数据的分析

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Unveiling the overestimated carbon reductions of dockless bike-sharing: A data-driven analysis

dockless bike-sharing的碳减排效益常因忽略行程距离和全生命周期排放而高估44.9%，深圳单日减排量达163.19吨（置信区间[161.69,164.68]）。短途骑行贡献最大高估（60%），需通过蒙特卡洛模拟和生命周期评估改进模型，尤其在电动化趋势下政策制定需重新评估共享单车环境效益。

　　随着城市化进程的加快，城市面临着前所未有的可持续性挑战，包括交通拥堵、空气污染和资源枯竭等问题。在此背景下，实现可持续的城市发展已成为城市规划者和政策制定者的重点目标。无桩共享单车作为一种便捷且环保的出行方式，逐渐成为推动城市交通可持续性的重要工具。它不仅有助于缓解城市交通拥堵，还对个人健康、社会福利和城市环境产生积极影响。然而，现有的研究在评估共享单车的环境影响时，常常忽略了出行距离对出行方式选择和全生命周期排放的影响，导致对碳减排效益的系统性高估。本研究采用蒙特卡洛模拟和生命周期评估方法，对深圳的无桩共享单车进行了深入分析，揭示了在不考虑距离和隐含排放的情况下，碳减排效益被高估了44.9%，而在电动车普及的情境下，高估幅度甚至达到了60%。尽管共享单车在短途出行中实现了显著的碳减排（深圳每日为163.19吨，95%置信区间为[161.69, 164.68]），但现有研究的高估问题严重削弱了基于证据的政策制定。本研究的结果显示，短途出行——即共享单车的主要应用场景——呈现出最显著的高估现象。这些发现迫切呼吁政策制定者重新评估共享单车的环境效益，采用更加全面的方法论，尤其是在交通电气化趋势日益增强的背景下。

无桩共享单车因其灵活性和便利性，逐渐成为现代城市交通的重要组成部分。它允许用户在多个指定地点自由取还自行车，突破了传统有桩共享单车的限制。然而，这种便捷性也伴随着环境成本，特别是共享单车在生产、运营和报废过程中的隐含碳排放。这些隐含排放通常未被纳入碳减排计算模型中，导致对共享单车整体环境效益的评估存在偏差。此外，出行距离对出行方式选择具有显著影响，例如在短距离出行中，人们更倾向于步行或骑行，而在长距离出行中，则更多选择私人汽车、公交和地铁等。由于共享单车主要用于短途出行，因此它可能主要替代低排放的步行或骑行方式，而不是高排放的私人汽车。因此，如果忽视了距离因素，将导致对共享单车替代其他出行方式所实现的碳减排效益的高估。而隐含排放的忽略，则进一步放大了这种高估，使得共享单车的环境效益被严重夸大。

本研究的创新点在于引入了距离和隐含排放这两个被长期忽视的因素，通过蒙特卡洛模拟和生命周期评估方法，对深圳的无桩共享单车的碳减排效益进行了更精确的计算。首先，我们利用共享单车交易数据和OSMNX Python库，估算任意OD（起讫点）对之间的骑行距离。其次，我们将现有的OD数据按距离进行分组，并通过蒙特卡洛模拟对每个距离组内的出行方式分配进行抽样，从而考虑到距离对出行方式选择的影响。第三，我们采用生命周期评估方法，估算共享单车在全生命周期内的碳排放，包括生产、运营和报废阶段。最后，我们计算了深圳无桩共享单车的碳减排效益，并构建了多个情境来量化因忽略距离和隐含排放而产生的高估程度。研究的方法和发现可以帮助政府制定有效的政策，以实现可持续的城市交通。

研究的贡献主要体现在三个方面。首先，我们通过蒙特卡洛模拟和生命周期评估方法，将距离和隐含排放纳入碳减排计算模型中，这在以往研究中很少被提及。其次，我们构建了多个情境，量化了因忽略距离和隐含排放而导致的碳减排高估问题，据我们所知，这是首次对这一问题进行定量分析。第三，通过敏感性分析，我们考察了不同距离和车辆电气化趋势下碳减排高估的变化情况，这些发现有助于制定切实可行的政策。因此，本研究不仅填补了现有研究的空白，还为政策制定者提供了更科学的评估依据。

在方法论上，本研究首先进行了数据处理，利用共享单车OD数据和OSMNX工具估算骑行距离。随后，我们通过蒙特卡洛模拟对不同距离组内的出行方式分配进行抽样，从而考虑了距离对出行方式选择的影响。相比确定性距离基础比率，蒙特卡洛模拟通过重复实验提供了两个关键优势：一是更好地捕捉现实中的变量性，即使在同一距离组内，出行方式的选择也可能因基础设施质量、天气和个人情况等因素而变化；二是提供了置信区间，使得碳减排估算的不确定性得以量化。接着，我们进行了生命周期评估，将共享单车的生产、运营和报废阶段的碳排放纳入考虑。在此过程中，隐含排放也被整合到碳减排计算模型中。通过这些方法，我们不仅计算了深圳无桩共享单车的碳减排效益，还量化了因忽略距离和隐含排放而导致的高估程度。

研究结果表明，深圳无桩共享单车的每日碳减排量达到163.19吨，置信区间为[161.69, 164.68]。然而，如果忽略距离和隐含排放，这一数值将被高估44.9%，而在电动车普及的情境下，高估幅度甚至达到60%。这表明，现有研究对共享单车的环境效益存在系统性高估，而这一问题在交通电气化趋势下将更加严重。研究还发现，短途出行的碳减排高估最为显著，这与共享单车主要应用于短途出行的事实密切相关。因此，政策制定者需要重新评估共享单车的环境效益，以确保政策的科学性和有效性。

在讨论部分，我们对碳减排高估进行了敏感性分析，考察了不同距离组和不同电动车比例下的高估情况。结果显示，当不考虑距离和隐含排放时，碳减排高估幅度显著增加，尤其是在短距离出行中，高估程度超过500%。而当仅忽略隐含排放时，高估幅度随着距离的增加而逐渐降低，最终稳定在约20%。这表明，距离因素是导致碳减排高估的主要原因，尤其是在短距离出行中。此外，随着电动车比例的增加，传统计算模型对碳减排的高估程度也相应增加，这进一步强调了隐含排放在计算中不可忽视的重要性。

研究还提出了政策建议，强调了在城市交通电气化趋势下，政策制定者需要重新评估共享单车的环境效益，避免盲目推广带来的发展陷阱。同时，研究建议加强共享单车与公共交通的整合，解决“首末公里”问题，从而最大化其对城市交通的辅助作用。此外，政策制定者应推动共享单车行业的技术革新，采用更环保的制造技术，开发更耐用的材料，并优化车辆调度和再平衡流程，以提升共享单车系统的可持续性。最后，建立共享单车企业的碳排放披露标准，要求其定期公布碳排放数据，以增加透明度和监管力度。

尽管本研究取得了显著成果，但仍存在一些局限性。首先，研究仅基于深圳某一天的共享单车数据，这可能影响研究结果的普遍性，特别是在交通基础设施和出行模式不同的城市中。未来研究应扩大数据范围，涵盖更多城市和更长的时间段，以获得更深入的环境效益分析。其次，蒙特卡洛模拟所使用的OD数据仅限于深圳坪山区的通勤出行，未涵盖全市范围内的所有出行类型，这可能影响出行方式分配的模拟结果。第三，生命周期评估中许多关键参数来源于现有文献，但由于数据可得性，部分信息依赖于假设，这可能引入不确定性。此外，我们直接采用现有文献中的替代出行方式的排放因子，这些方法可能与共享单车的评估方法存在差异，未来研究应推动所有出行方式的生命周期评估方法标准化，以确保方法论的一致性。最后，本研究的碳减排评估基于记录的共享单车出行数据，这可能高估整体的碳效益，因为未考虑车队中闲置车辆的隐含碳排放。未来研究应引入更全面的车队使用数据，以提高评估的准确性。

本研究通过引入距离和隐含排放因素，揭示了无桩共享单车在碳减排评估中的高估问题，并提出了相应的政策建议。这不仅有助于提升对共享单车环境效益的科学认识，也为城市可持续发展提供了新的思路和方法。随着交通电气化趋势的加强，政策制定者需要更加谨慎地评估共享单车的环境效益，以避免因高估而导致的资源浪费和政策偏差。同时，未来的研究应进一步探讨共享单车对能源消耗、空气污染以及社会经济影响的更广泛作用，以实现更全面的可持续性评估。