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中国公路货运市场研究报告

中国公路货运市场研究报告 | 贝恩公司 | G7

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目录

1. 内容摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pg . 2

2. 第一章：公路货运市场总体格局 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pg . 3

3. 第二章：公路货运车队效益分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pg . 8

4. 第三章：行业建言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pg . 16


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内容摘要

过去二十年中国经济的高速增长，极大促进了物流运输的发展。中国公路货运整体周转量已达到610百亿吨公里，重型卡车保有量超过500万辆，轻中型卡车保有量超过1400万辆，市场规模超过5万亿人民币，已成为世界第一大的公路运输市场。但物流效率仍然不高，物流费用占GDP16%，同发达国家10%的水平相比差距很大。而其中又涉及到道路、车辆、运力结构、管理水平等多维度问题，信息规模庞大又极度分散，一直以来难以进行准确的评估与分析。

贝恩公司与G7合作，基于使用G7系统的五十余万货运车辆的信息，以及贝恩对物流行业长期的调研与客户分析，对长途运输的海量运行数据进行了挖掘与梳理，对公路货运物流的区域分布、路网情况、拥堵状态以及车队运行的效率等方面进行了系统的分析。希望通过我们的研究，向车队、物流企业、货主企业与车辆制造企业等物流行业的参与者阐明公路运输行业的现状，揭示效率领先企业的关键成功之处，并启示潜在的物流效率提升领域。


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第一章：公路货运市场总体格局

以京津、长三角、珠三角和成渝为枢纽的运输网络已经成型

从运力分布角度看，整体运力水平与当地经济发达程度密切相关。以日均点火次数计算，广东、山东、江苏、浙江、四川、河北等全国GDP排名靠前的省份也是运输最繁忙的区域（见图1）。这些地区制造业较为发达，消费水平较高，同时道路建设状况也较为完善，催生了大量对于原材料和成品的运输需求。

在各个区域内，运力高度集中于经济发展程度最高的一、二线城市。我们的研究显示，以经济中心城市为物流枢纽，公路运力初步形成了华北、华东、华南、西北、西南、中部六大区域体系。在各大区域中，物流量最大的城市可占到区域整体运量10~20%（见图2）。其中运力最为繁忙的华东区域内，交通网络平均分布于上海、苏州、杭州等城市，生成了典型的多中心体系；华北、华南则更加偏向以北京、广州为核心的单中心体系，并在核心之外仍然存在天津、深圳等次中心承接部分核心以外的运力；华中和西南区域由于经济发展差异程度较大，且经济区域分布较分散，运力围绕各自区内的两大主要城市形成双中心体系；西北的运力整体还处于较为初级的水平，除西安作为区域中心以外，缺乏其他明显的运力聚合点。

不同区域间的线路大量集中于物流枢纽间（见图3），以华南珠三角、东部长三角及北部京津三个全国经济中心之间最为密集。在我国东南部，泛长江经济区与珠三角区形成了最具活力的运力网络。整个区域以长三角、珠三角与武汉为核心，通过联通东部及中部的上海-武汉段以及联通东部及华南的上海-广州段形成运输通道群。在我国北部，由上海出发，延伸至北京和东北的交通路段联通了华北及东北经济区，但运力上仍然以上海-北京-东北间的往返为主，尚缺乏长江/珠江领域的运力密度。西部成渝之间的单线往返路段也较为繁忙，不过受内陆多山环境及周边区域经济发展程度的制约，与周边运输网络的互动远不及其余区域。

<2%2~5%5~7%>7%

G7

11% 1 1

10% 2 3

9% 3 2

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5% 7 11

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2% 15 13

(2016)

图 1: 运力分布与经济发展密切相关，最繁忙的省份是广东、山东、江苏、浙江


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100%35% 18% 17% 13% 11% 7%

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G7

图 2: 公路运输向核心城市集中，形成六大区域体系

>600kmG7

0.20% 35.7

0.19% 20.9

0.17% 21.3

0.18% 20.8

0.13% 21.1

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0.35% 15.9

0.25% 27.1

0.16% 26.1

图 3: 最繁忙的线路高度集中于各大经济区之间


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线路繁忙，但是平均速度普遍偏低

虽然我国已经具有相当规模的公路网络，但在路况管控和规划上仍有很大的进步空间。发展起步晚，管理维护不成熟等客观因素使得中国公路干线运输在物流和交通运输业高速发展的今天存在潜在隐患。而道路拥堵，进出主要城市干道堵塞状况已日益明显。

我们的研究选取了国内最繁忙的10条线路，发现公路货运平均运行时速在~50-65公里/小时（见图4）。此行驶速度相比发达国家~75-80公里/小时的平均水平仍有差距，车辆性能及车况差距、公路拥堵程度、公路路况、收费流程等是导致中国公路货运整体平均速度低于发达国家的关键因素。

拥堵情况普遍存在并日趋严重，且具有较高的随机性

道路拥堵是制约运输时效与效率的关键因素之一。通过对最繁忙的主干运输线路的分析，我们发现进出各个主要城市的忙碌路段拥堵情况均较为显著（见图5）。

随着我国运输业的发展，拥堵情况更有愈演愈烈的趋势。以进出上海的繁忙线路为例，超过30%的时间车辆是处在拥堵和阻塞状态的，并且对比2017年上半年与2016年，可以发现堵塞状况明显上升（见图6）。

忙碌路段的拥堵现象的成因较为复杂，以北京、上海广州之间的路线取样分析，拥堵的发生往往与事故、路段维修相关，具有一定随机性，与时间和地点并无一定联系（见图7）。这种不可预测性使得路由的动态规划重要性日益凸显。

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80KM

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75~80

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图 4: 中国公路上的平均行驶速度与发达国家相比仍有差距


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6561

58 58 57 5755

53 53

2,318 1,426 1,3751,273 1,226 1,203 1,195 951 869

G7

图 5: 主城间干线平均速度约60公里/小时，以进出上海的速度最低

2016 2017

10% 10%

12% 12% 12% 11%

20162017

18%

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22%

20%21%

>10km/h <=30km/h <=10km/hG7

图 6: 途径上海的干线普遍拥堵，且堵塞状况有逐年上升的趋势


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通过路由动态规划优化路径选择，规避拥堵，提高效率

中国的拥堵情况具有一定客观原因。如汽车保有量增长的速度超越了公路承载能力的提升。但在车队实际运行中，仍有机会通过提前预知、主动避让等措施来减少拥堵造成的损失。

动态路由规划从拥堵预判、路线调整和拥堵成因分析的角度大幅度降低了车队在拥堵方面的风险。通过对车辆位置及行驶速度的分析，数据平台可以即时发现拥堵并对车队进行提前警告，并通过路径规划、实时语音交互等手段引导车队选择最优的行驶路线，从而大幅度提升运作效率。此外，对拥堵路段司机反馈的整合也能够协助交通管理部门对拥堵成因进行及时分析，加快对拥堵的处理速度。

动态路由规划的实时监控和拥堵预测可以大大提升物流公路货运车队的效率和经济性。例如，世界物流巨头公司UPS早在2008年就开始了ORION系统和信息传送收集器在公路货运货车上的应用。通过无线连接配合内置的GPS帮助司机选取最佳配送路径并提供突发道路拥堵的及时解决方案。

通过与发达国家的交通规划比对，我们发现中国在路由实时监控设备的安装上还有很大的发展空间。在2015年，我国仅有9%的车队车辆完成了路由设备的安装，远低于欧美等发达国家20%的装载率。随着中国向大型车队的整合，物流科技的完善和车队管理提供商的发展，动态路由规划将会日益普及，成为公路货运行业的一剂强心针。

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图 7: 北上广取样线显示，路线拥堵和时间、地点并无一定联系


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第二章：公路货运车队效益分析

在整体市场增长不温不火的情况下，优秀的运营效率将对物流企业至关重要。我们的研究中，发现运营效益取决于单车行驶效率（日均里程）和油耗。其中单车日行驶主要反映车队对于车辆的运营水平，而油耗则反映了车队司机的驾驶素质。我们的研究从这两方面入手，对样本内车队的运营效益进行综合评价。结果证实，样本范围内最优秀的车队可以达到均值200%以上的日均里程，并节省10%以上的油耗（见图8），从而大幅度提升运营效益。

车队规模的扩大有助于车辆行驶效率提升

近年来，随着行业的整合，我国公路货运规模分散的情况得到了很大改善。越来越多的大中型车队逐步取代了个体业户（见图9）。这类正规车队拥有规模庞大的车辆群，能够克服个体车队跑短途、跑省内、体量小等限制，面向更多大型客户，提供遍布全国的服务。

研究表明，大型车队对车辆的利用率显著高于规模较小的车队（见图10）。一方面，相比小车队，大车队的规模和资金水平既保障了其服务的标准化，又能够提供具有灵活性的管理调配；另一方面，随着近年来电商业务的高速发展，快递快运业务也迎来了飞速发展（见图11）。以顺丰、圆通、德邦、安能等快递快运企业为首的大型用车客户非常注重成本管理和效益提升，从而也从需求端提高了对大型车队的效率要求。

由于路况拥堵、等货备货时间长等因素，我国车队的运输效率依然落后于发达国家。以美国及西欧国家为例，大型卡车的日均里程可高达~800公里（见图12），远高于样本中平均~500公里的水平，意味着我国目前的日均里程还有很大的提升空间。面对较为复杂的运输条件，车队需要综合考虑规模、车型、备货以及路况以提出全面的解决方案。

504 0%

1,125 11% 97

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图 8: 优秀管理水平可以带来大幅度的运营效率提升


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2014 2016

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201~500 5~200 5G7

图 9: 大型车队占比在逐步提升

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10.29.5

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(200~500) (50~200) (5~50)

43%

~550

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~470

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21%

~250

<5G7

图 10: 大型车队在行驶效率方面具有明显优势


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600

~450

~510~530

9.6

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9.9

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G7

(15-17)

2015 2016 2017

图 11: 车辆利用率整体有所提升，快递快运行业尤其明显

800KM

~500

600~800

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G7 330kmG7

图 12: 我国日均行驶里程与欧美发达国家相比仍有差距


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另一方面从车型看，进口车辆的利用率整体高于国产车辆。样本内进口车的日均里程达到600公里，相比国产品牌高出将近25%。一方面因为进口卡车完好率及可靠性确实优于国产车的平均水平，但同时也要考虑到，进口车高昂的价格也把大部分资金和管理水平有限的物流企业挡在门外，使用进口车的车队本身业务繁忙程度往往具有高于行业平均值的水平。

提升服务水平，从需求端提升车辆利用率

除对车队规模及车型规划进行优化外，提升客户价值，扩大客户基础也是提高使用率的重要方式。车队可通过数字化管理提高服务质量，并有针对性的提供增值服务以拉动需求端，从而增加单车的行驶里程和运行时间。

提升车队规模及使用率，关键是提供更适合客户需求的运输产品。对运输全流程的透明化数字化管理是未来发展的重要方向。现有多层的转运方式带来了许多诸如沟通效率低下、过程信息失控、管理粗放等痛点。作为客户，对运输的要求是不仅可以通过如手机APP等形式及时便捷地查看车辆的运行状况，更重要的是了解每单货物的位置与状况。因此通过数字化管理中，结合对车辆位置、货物单据、行驶速度和驾驶行为的监控数据，车队可以实时自动把握、调控物流全程数据，并通过打通的信息平台，更加迅速地与上游货主沟通反馈，透明化地协作处理运输过程中的问题，提供更加量身定制的货运方案。

尤其是在化工、食品等高价特种运输中，对数字化增值服务往往有更高的需求。需要对温度、压力、湿度等指标进行全面的监控，这在欧美国家以成为较为普遍存在的物流可选服务，而我国的普及率还很低，远不能满足客户需求。这些迅速增长的数字化服务领域，对有志于差异化服务客户，迅速扩大自身规模与运作水平的运输企业来说是未来发展的明显机会点。

通过培养良好的驾驶习惯提高油耗效率

在物流公路货运的成本组成中，燃油费是最重要的项目之一，其比例将近运营成本的~30%（见图13）。油耗的降低对于车队成本节降有重要影响，从之前的节油案例上看，最优秀的单车，可单月通过节油达到2.6万的成本节降。

影响油耗的因素有很多，其中包括路况、环境等外因以及车况等内因（见图14）。在短期内，对油耗影响最大的因素来自驾驶行为，其影响占25%——因而通过提升车队的内部管理，促进标准化、安全化的驾驶行为是对油耗短期控制最有效，快捷，经济的办法。

我们通过路由设备对驾驶行为进行了深度追踪和分析，得出了驾驶行为对油耗影响的因素并将其量化。研究发现：不适当地踩下刹车，或刹车时间过长会需要更多能量；长期怠速空转也产生不必要的能耗；优秀的驾驶习惯，如维持在经济转速范围内，或在50-70公里每小时内平稳提速则会降低油耗。对油耗影响的重要性排序为刹车最大，怠速，经济转速紧随其后，平均速度影响最小（见图15）。

从运营层面，公路货运车队可以通过对驾驶员进行培训来规范其驾驶行为，鼓励驾驶员以经济转速行驶，并降低刹车和怠速次数以节省油耗。通过更好的驾驶行为监控和车队管理，油耗效率可以得到显著提高。在样本中，各方面均优秀于平均水平的车队可以达到10%以上的理论油耗节省（见图16）。

从车况车型本身出发，进口车比国产车有一定的油耗优势。对国产车、进口车油耗进行对比后发现，进口车辆的油耗相比同马力国产车辆普遍低7% 左右（见图17）。

车队的管理水平与油耗效率息息相关，但是车队的规模效益并不会带来明显的油耗减低。通过将车队规模和油耗进行回归发现，这二者间并不存在直接联系（见图18）。即使是规模庞大的大车队，也需要通过及时、到位的驾驶员行为培训来减少不必要的油耗。


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28.4%

30.7%7.7%

22.3%

5.0%

2.0%3.9%

图 13: 油耗是汽车运输中最大的成本组成部分之一

G7

55%

25%

15%

5%

图 14: 影响油耗的因素复杂，其中驾驶行为是短期内最易提升的


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G7

1%（0% - 10%）

+1.4%

+0.5%

-0.1%-0.2%

1%（0% - 20%）

1%（20% - 80%）

1km/h（50 - 70km/h）

1.5%

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图 15: 频繁刹车，长期怠速会加大能耗，经济范围内的行驶则会降低能耗

8.9%

4.7%

3.7%

0.9%

51.9%

70.4%

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69.5 10.5%

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图 16: 驾驶行为的监控对油耗影响非常重要


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300-400

3130

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500+

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图 17: 进口车相比国产车有一定油耗优势

45

5 10 20 50 100 200 500 800

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图 18: 车队规模的增加并不能带来油耗效率的显著提升


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运用大数据提升运营水平，降低油耗

除了提升车队本身的管控水平外，大数据对车队油耗水平的改进也有着显著作用。车载系统可以探知转速、刹车、怠速、油感等一系列数据，对司机的驾驶行为实时监控，及时发现偷油等违规行为，并对不良的驾驶习惯并予以纠正。车队还可以对比司机与云端内平均油耗水平，进行量化分析，制定相应的考核制度。

以UPS为例，自驾驶数据监控与动态路由规划系统实施以来，截至2016年达到了每年约一千万加仑的油耗节省，变相降低了三亿美元的运营成本开销。并且在车载ORION系统的帮助下，发现左转弯与相向而来的直行车辆交叉行驶会导致货车耗时耗油的等待，得出了著名的“不准左转”原则。随着中国大型车队的整合，物流科技应用的完善和车队管理提供商的正规化，驾驶数据管理、动态路由等数字化工具的普及会使物流公路货运行业整体运营效率显著提高。

安全行驶的重要性日益凸显

值得注意的是，随着车辆使用效率的提升，在行驶里程更长，空载时间更短的情况下，车况将损耗更快，疲劳驾驶和不规范驾驶的情况也会增加。我们综合EMS系统统计中的超速、急刹和空档滑行次数对样本内车辆的安全行驶状况进行评分，发现自2015年至2017年上半年，超速、急刹车等行为的发生概率均有升高的趋势（见图19）。结合对已有事故率的估计，整体车队的安全隐患处于上升阶段，需要引起高度重视。

12 2.5 13 0.25 1.0

15 0.23

18 0.17

1.1

0.8

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12 3.0

9 2.0

-15% 21% 12%13% 12%

2017

2016

2015

图 19: 不当的驾驶行为导致事故率有所上升


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通过数据平台辅助驾驶行为，减少事故率

大数据对于车辆安全的监控和司机驾驶行为的规范化都具有重要意义。路由管理中的路线服务可以及时检测出异常的车辆状况，通知车队进行预处理以提高单车安全系数。通过监控可以有效控制超速、急刹等不良驾驶行为，还可对司机行为进行动态比对，及时发现疲劳驾驶、烟酒等风险因素，从而大幅度减少人为事故的发生概率。此外还可以通过自动驾驶等辅助手段控制车辆间距，有效避免事故的发生。在欧美国家，通过数字化手段对车辆进行的监控和大数据分析已经相当普遍。以英国为例，官方研究显示，车载监控设备可以减少高达20%的事故发生率。

第三章：行业建言

通过此次报告的研究，我们不难看出，物流运输与互联网大数据的结合，使我们可以从前所未有的维度及精细度对物流整体环境及具体车队运营进行分析、研判与对策思考。基于报告的关键结论，我们对物流与运输企业提出以下四点进一步提升竞争力的建议：

物流企业进一步布局/优化枢纽与运输网络中，应充分考虑各大区域的物流中心分布形态的实际情况及差异化：企业应当贴合运力网络现状，基于各大区域内部的运输中心建立运营模型并提供产品。在区域选择方面，企业也需要结合自身的地理位置、车队规模、客户关系和和资金水平有所侧重，除了在主要运营区域进行全面布局外，也可以选择性地在某些竞争较少的区域进行投资。

利用物联网、大数据等分析工具对路线进行动态规划，将更合理的规避拥堵，为物流的时效与效益带来提升：拥堵情况日趋严峻，而拥堵发生时间地点随机性很强，也成为国内车辆运行时速大大低于国外发达国家的一个主要因素。通过实时规划和动态路由分析，车辆可以有效发现拥堵路段，并且及时进行规避，从而大幅度地推动功率运输效率提升。为了更好地在路况繁忙，拥堵普遍的市场中致胜，企业需要积极引入新的技术手段以提升车队的高效性和准时性。

扩大车队规模进行规模化运营是降低成本的获胜关键之一：在公路运输中大型车队存在着较明显的规模效应，车辆利用率大大高于中小车队（42% vs. 37%）；随着运力需求端（大型快递与物流公司，大型电商平台等）大公司的不断涌现，客户需要大型车队来保障运力的稳定性，确保服务的区域广度。对优质客户的获取也给予大型车队更稳定的货源及更高的车辆利用率，并借以进一步降低运营成本。未来几年内行业大型物流公司与车队份额将会进一步提高，利用规模效应更有机会获得成本的优势。

利用数字化手段，实时监测车况并精确管理/驾驶行为，是提升车队效益的另一关键：我国车队的行驶效率与发达国家相比还有~30-50%的提升空间。通过自动化运营、协作运营等精细化、数字化的管控方式，车队可以大幅度提升时效，提供更加优质的客户服务。在油耗方面，车队也存在5% - 10% 的节省空间。可以结合实时监控等技术手段，通过培养减少刹车、怠速并规范行驶速度等优良驾驶行为大幅度减少油耗，并适当通过数据分析等手段进一步寻求最优的油耗方案。另一方面，通过AI等新技术的运营和对驾驶行为的精确管控也能够达到减少事故率，提升车队安全水平的目的。

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关于G7

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