拼车市场 大小和分享 2020 to 2026
报告 ID: GMI3733
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发布日期: October 2020
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani,
共享市场规模
共享市场 规模在2019年已超过340亿美元,预计2020至2026年间将增长6.5%以上。 全球政府当局执行的严格的车辆排放条例正在越来越多地采用共同流动办法进行例行通勤。
与通勤者使用公共交通设施有关的越来越多的安全关切正在刺激对乘车服务的需求。 过度拥挤的公交设施,包括地铁和公交车在出行时造成高发不适. 这些设施还构成感染和病毒性疾病传播的风险。
私人汽车拥有量大幅增加,加上人口密集城市道路网络不足,导致交通拥堵迅速增加. 根据联邦高速公路管理局的行业更新,道路拥堵占用了美国城市中每日通勤者37%以上的出行时间,在过去20年中,城市交通拥堵现象严重,使总体出行时间平均增加了3.5小时. 偏好减少每日出行时间,
阻碍市场增长的主要因素是技术和支持性基础设施的提供有限。 在人口稠密的城市缺乏方便的停车点和汽车起降地点,对广泛采用拼车服务提出了挑战。 进入新市场的主要障碍之一是,在移动应用和定位跟踪方面发展技术支持需要大量投资。
COVID-19流行病迅速蔓延,对共享汽车业产生了不利影响。 政府和保健当局执行的社会隔离准则和条例鼓励公民为安全起见,与其他人保持两米的距离。 这限制了每日通勤的乘车共享服务。 用户出于健康和安全考虑,更倾向于乘坐自己的车辆出行,这阻碍了2020年的市场规模. 预计这一行业挑战的影响将减少公司越来越多地采取消毒和安全措施所造成的压力。
共享市场分析
P2P乘车分享市场到2026年增长率将达到7.5%左右。 由于在很短的时间内需要共享流动服务才能通勤到理想地点,因此P2P拼车服务的采用越来越多。 这种业务模式允许用户通过GPS和定位服务与附近司机联系.
电动汽车段持有2019年收入份额的3%左右. 由于车辆排放问题日益严重,电动汽车的需求不断增加。 公司正通过在车队中增加电动汽车来将业务的碳足迹降到最低。 消费者偏好改用可持续的流动解决办法进行例行通勤,这进一步增加了市场收入。
业界领袖正与汽车制造商合作,以扩大他们的电动汽车车队,用于骑行. 例如,2020年9月,Uber公司与大众汽车公司合作,在欧洲增加了更多电动汽车的乘车和共享服务。 通过这种伙伴关系,Uber将在其德国的拼车车队中加入新的电子高尔夫汽车. 该公司的目标是到2030年,在北美和欧洲主要国家提供100%的电动汽车乘用.
北美搭乘共享市场于2019年跨越了45亿美元,并预计2026年将观察到高增长. 工业的持续改善可归因于美国和加拿大居民越来越倾向于减少环境污染。 市场趋势突出表明,这些国家的通勤者越来越倾向于减少日常运输需求对矿物燃料的依赖。
环境保护局(EPA)等主管部门制定了严格的排放条例,进一步扩大了区域市场规模。 环保局提供多项拼车奖励方案,鼓励个体通勤者利用拼车服务进行日常运输. 它还为公司玩家提供税收优惠,鼓励其员工利用拼车服务来通勤上班.
共享市场份额
运营于搭载共享市场的主要玩家包括:
主要行业参与者正注重收购小角色来增加其股份和收入. 小公司正强调为增加业务而筹集资本。
这份关于骑车共享的市场研究报告包括对该行业的深入报道 估计和预测2020年至2026年收入 下列部分:
市场,按商业模式
按车辆类型分列的市场
已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →