共享單車重新定義了“地鐵房”觀點
近兩年來，在資本與科技力量雙線驅動的共享單車忽然之間就闖入了我們的城市當中，成為日常城市景觀的一部分。
而在數據的視角下，我們會看到完全不同的圖景。
如果從天空中觀察，我們可以看到一整座城市的共享單車，請看下圖：
（上圖是我們以摩拜單車數據為例，繪制出的2017年某天上午該品牌共享單車在上海市的大致空間分布圖。從地圖上可以看到，共享單車已經深入了城市的每一個角落，幾乎毫無死角。）
如果從個體視角觀察的話，我們可以看到普通市民的使用邏輯，請看下圖：
這是一個短途騎行者。他高頻流連于市中心與楊浦區。
這是一個兩地騎行者，他似乎一半時間在虹口區流連，而另一半時間在徐匯和長寧活動。
這是一個長途騎行者，他曾經從楊浦區一口氣騎到大虹橋。
雖然行程特征各種各樣，但其實大家使用單車上還是有很強的時間邏輯的。請看下圖：
在上圖中，圓圈越大說明在該時段使用共享單車的人越多。很顯然：
工作日的早晚高峰（早上7-9點，晚上17-20點）是共享單車的使用高峰期，該期間的使用占比約為36%。
在周末，共享單車是不存在早高峰的，但是卻有非常明顯的晚高峰。
大家使用單車的目的都是通勤嗎？
我們抽樣了兩萬位共享單車用戶在工作日早晚高峰時段、和其他時段使用共享單車的次數，繪制出下圖（每個點代表一位或一類用戶）：
可以看到，用戶在通勤和非通勤兩個時間段內使用共享單車的次數成正比。喜歡騎共享單車上下班的人，也更喜歡用共享單車的模式去完成別的出行。
在這個意義上來看，共享單車似乎已經成為了像地鐵或者公交車一樣的城市基礎交通型設施。我們把共享單車數據和同時段的城市地鐵使用數據比較一下，就能看得更清楚：
很顯然，共享單車已經成為了與地鐵在時間上幾乎同步的城市通勤性交通工具。雖然在高峰時段上略有差異，但基本上展示出了極強的時間相關性。
那么，空間上呢？
首先，我們用從地鐵站及周邊300米為起訖點的共享單車軌跡數據，繪制出每個地鐵站的騎行等時圈，請看下圖：
（說明：上圖的范圍是上海中心城區的一部分；圖中綠色圓點為地鐵站，圍繞地鐵站的綠色曲線是以2分鐘騎行間隔為單位作的等時圈；熟悉測繪或者地圖學的小伙伴可以看到，這張地圖清晰地為上海定義出了一個“騎行盆地”和“騎行山區”：在平坦的盆地里，大家可以使用地鐵站周邊的共享單車便捷地到達很大的范圍，這是全市騎行環境最友好的地區；在山區則反之。）
可以看到，由于每個站點周邊的道路情況、城市功能不盡相同，站點客流量和共享單車的使用人數差異很大，每個地鐵站的等時圈形狀各相迥異。我們將每個站點的20分鐘騎行范圍與泰森多邊形做了交集，得到站點的實際騎行服務范圍，如下圖所示：
可以看到：
在中環線以內的市中心，站點密度較高，大部分地點步行20分鐘都很容易到達某個地鐵站。因此，雖然共享單車縮短了市民前往地鐵站的時間，但并沒有在實質上擴大地鐵站的服務范圍。所以無論有沒有共享單車，地鐵站的平均服務范圍都在站點步行大約20分鐘的范圍（直線距離700m-800m、實際步行距離900m-1000m）。
在中環線以外區域，站點相對稀疏，共享單車的出現可以使得地鐵站的服務半徑大大增加。以騎行20分鐘計算，地鐵站的平均服務半徑約為2km-2.3km（實際騎行距離約為2.6km-3km）。相比較步行，共享單車使得地鐵站的覆蓋面積擴大了大約9倍。
具體而言，在上海外環線周邊的地鐵站附近（注：“外環線周邊”指的是 中環-沈海高速申嘉湖高速 的范圍。這個范圍內居住的人口最多、地鐵站數目適中，且地鐵站服務半徑變化較為顯著。）：
服務面積從190平方公里擴展到了670平方公里；
服務的居住人口從350萬擴展到了780萬；
服務的就業人口從270萬擴展到了580萬。
然而，以上只是我們基于共享單車出行數據的一廂情愿的測算。市場是否認同“地鐵站服務范圍擴大”的現象呢？
以租房市場為例吧。我們先做一個假設：假如租房市場認同了地鐵站服務范圍的擴大，意味著一些原本離地鐵站步行時間較長、騎行時間適中的“準地鐵房”升級成了“新地鐵房”。相應的，“新地鐵房”與原本就在地鐵站步行服務區內的“老地鐵房”的租金差距將會變得平滑。
我們使用了2013-2017（共享單車是2016年規模性出現在上海的）的房租數據，繪制出上海市外環線周邊歷年房屋租金與地鐵站距離的衰減曲線圖。
在圖中，我們可以觀察到：2013-2015年，外環線周邊從“老地鐵房”到“新地鐵房”的價格距離衰減是非常迅速的；而在共享單車進入城市后的2016、2017年，這一衰減速度卻大大減緩了。
因此，假如我們設定租金衰減到80%時的距離范圍就是所謂的“新地鐵房”范圍，那么所謂“新地鐵房”的范圍將從2013-2015年的地鐵站周邊900m，瞬間擴展到2016-2017年的1650m。
在某種程度上，我們可以這么簡單地理解：在租房市場里，共享單車使得我們有了更多的地鐵房、讓更多的人居住或工作在地鐵房里。
當然，這也可能只是一種時間上的巧合，還缺乏房租變化和共享單車出現的因果性。因此，我們必須更進一步，探究共享單車密度與地鐵站服務半徑是否存在空間一致性。
我們統計了外環線周邊地鐵站500m范圍內的共享單車數量（2017年某工作日的上午11點），以及地鐵站附近1500m范圍內的人口數量（日夜人口數量的均值），以共享單車數量與人口數量的比值作為共享單車的密度指標。
可以看到，共享單車密度越高，地鐵站的服務半徑也越大（服務半徑定義同上，為房租價格衰減到80%時的距離）。共享單車低密度地區的服務半徑約為1600m，共享單車高密度地區的服務半徑則接近1800m。（這種效應有一個閾值。當共享單車密度提升到極高水平時，對地鐵站服務范圍的影響不明顯。）
至此，我們可以更有信心地說，在大多數情況下，共享單車很好地解決了地鐵換乘的“最后一公里問題”，擴大了地鐵站的服務范圍，使更多市民便利地享受到了地鐵的服務。而這一服務范圍的擴大，也自然地擴大了“新地鐵房”的范圍，使得城市租賃住房市場發生了結構性的變化。更進一步說，共享單車作為一種基礎型交通設施，在空間上重構了我們的城市結構，而重構的城市又從更多的方面影響了我們的生活。
毫無疑問，新技術和新模式的創新，將使得我們的城市不斷地進化與變革，而且也會不斷地改變我們的城市的認知，我們不得不花更多力氣來認真觀察和思考我們所生活的這個史無前例的巨大容器“城市”，對我們到底意味著什么？
當然，這也是城市數據研究的樂趣：
在這個復雜的、混沌的、且永遠都在進化中的城市里，總是蘊藏著我們還未曾發現的秘密。這條城市認知與探索的路，永無盡頭。
【來源：36氪】
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