極光大數據（NASDAQ:JG）發布《2019年1月共享汽車研究報告》，從共享汽車行業概況、運營情況、人群畫像、行業發展趨勢等方面勾勒出共享汽車行業這一共享經濟新風口的市場前景。

關鍵發現：

• 截至2018年11月，裝有共享汽車行業app的用戶規模達952.4萬

• GoFun出行、EVCARD、盼達用車位列共享汽車app行業滲透率前三名，11月30日滲透率分別為0.275%、0.195%、0.106%

• GoFun出行11月月均DAU達25.7萬，平均日新增用戶數達3萬

• 共享汽車行業男性用戶佔比達76.2%，26-35歲用戶超7成

• 共享汽車用車時段分佈存在潮汐現象，含早高峰和晚高峰兩個用車高峰時段

一、 共享汽車行業概況

共享汽車是以分鐘或小時等為計價單位，利用移動互聯網、全球定位等信息技術構建網絡服務平台，為用戶提供自助式車輛預訂、車輛取還、費用結算為主要方式的汽車租賃服務。共享汽車在城市出行版圖中屬於10~30公里的中短距離、路線自由度較高的出行方式，主要與出租車、網約車和私家車的出行場景較為接近。相比出租車、網約車等，共享汽車自駕出行的方式私密性更高。

共享汽車發展模式將經歷規模化發展、精細化運營、實現盈利等三個階段。共享汽車行業屬於重資產行業，用戶是否會使用產品取決於周圍共享汽車的數量和找車的便利性，因此共享汽車企業需要不斷投入汽車來吸引用戶使用。前期採用優惠或免費的形式吸引用戶體驗之後，再通過精細化運營完善產品流程和細節提升用戶體驗，形成市場口碑，在達到一定市場規模後，合理的產品定價和多樣的變現模式將成為企業在市場立足的關鍵。

近年來，隨著共享單車、網約車的興起，“共享”概念逐漸深入人心，共享經濟理念的滲透讓更多用戶願意嘗試共享產品。共享汽車通過提供汽車使用權代替擁有權的方式，為城市出行提供了一種新的選擇，能夠滿足用戶個性化的出行需求。

新能源汽車的特性使其在共享汽車領域有天然優勢：新能源汽車技術的發展，將大大降低電動車的成本，進一步提升電動車的性能。從2014年開始，新能源汽車的產銷量進入高速增長周期，2018年前11個月，新能源汽車產量達105.4萬輛，銷量達103萬輛。根據我國新能源汽車技術路線圖，2020年新能源汽車保有量將達到500萬輛。

各個省市不同職能部門從推廣新能源汽車、解決城市出行問題和智慧城市佈局等多個角度設立政策鼓勵和促進共享汽車行業的發展。

共享汽車是重資產並需要多方協作的行業。共享汽車運營商作為共享汽車行業的核心組成部分，首要解決的是汽車採購的問題，共享汽車運營車輛目前包含燃油車和新能源車，未來將以新能源車為主；網點建設、車牌保險、日常保養和車輛調度等多個方面的組織工作也由共享汽車運營商完成。共享汽車的客戶可以是個體用戶，也可以是產業園區和政府機構。客戶在使用共享汽車時，需要繳納押金或使用芝麻信用等實現免押，最後採用移動支付方式自助進行結算。根據運營商的設計，還車主要有兩種方式：採用無固定停車點（A2X）或選擇運營商指定的網點進行停車（A2B）。

行業發展進入調整階段，公司發展開始分化。早在2010年，車紛享就開始探索共享汽車；2013年，以微公交、EVCARD為代表，更多平台進入共享出行領域；2015年以後，資本和汽車產業鏈紛紛佈局共享汽車行業，如首汽集團推出GoFun出行，資本的湧入刺激了行業迅猛擴張，共享汽車企業一時達到上百家；2017年開始，行業發生分化，有實力的企業獨占鰲頭，實力不佳的企業逐步退出市場。

知名投資機構、互聯網巨頭、汽車產業鏈紛紛入局共享汽車。即使個別共享汽車企業出現倒閉的情況，資本在2017年和2018年依然聚焦有發展潛力的共享汽車公司進行投資：互聯網巨頭阿里系的螞蟻金服領投了立刻出行；汽車系的大眾資本和奇瑞汽車投資了GoFun出行；新能源產業系的多氟多投資了一步用車。

共享汽車市場背後主要有三股勢力支持，包括互聯網創業公司、汽車主機廠商和傳統租賃公司。三類公司分別根據自身的優勢採取了不同的發展策略：互聯網創業公司側重提升車輛運維和用戶體驗；汽車主機廠商通過源源不斷的車輛投入佔領市場；傳統汽車租賃公司採取低價競爭策略，利用閒置的汽車資源進行運營。

二、共享汽車運營情況

根據極光大數據的統計結果，截至2018年11月，裝有共享汽車行業app的用戶規模達952.4萬，相較去年同期增長達1.4倍；行業滲透率還未達到1%。近一年共享汽車行業app用戶規模和滲透率均穩步增長，行業處於上升趨勢。

根據極光大數據的統計結果，共享汽車app日均總啟動頻次由2018年1月的53萬次，上升至11月份的383萬次，增長達6.2倍。

根據極光大數據的統計結果，2018年11月，共享汽車行業app日均總使用時長達11萬小時，該數值在年初僅為2萬小時，增長達4.5倍。

根據極光大數據的統計結果，GoFun出行、EVCARD、盼達用車位列共享汽車app行業前三名，11月30日滲透率分別為0.275%、0.195%、0.106%，其中GoFun出行滲透率與去年11月同期相比增長率達150%；其他共享汽車app滲透率均低於0.1%。

共享汽車appDAU分化明顯。根據極光大數據的統計結果，GoFun和EVCARD是僅有的兩家DAU達到10萬級別以上的app；GoFun出行月均DAU從2017年11月的15.3萬上升至2018年11月的25.7萬，增長率達68%；EVCARD 2018年11月月均DAU達17萬。

根據極光大數據的統計結果，截至2018年11月，GoFun出行MAU達170萬，位列第一；位列第二的EVCARDMAU為130.3萬；位列第三的盼達用車MAU為19.2萬，與前兩名相差較大；GoFun出行2018年2月以後MAU加速上升，9月達到近一年MAU最高點，數值達189.1萬。

根據極光大數據的統計結果，GoFun出行2018年11月的平均日新增用戶數為3萬，EVCARD為2.6萬，其他共享出行平台均低於1萬；，GoFun出行日新增用戶數均值在2018年9月達到近一年最高峰，達3.7萬。

根據極光大數據的統計結果，在共享汽車app滲透率top 10中，GoFun出行日新增用戶30天安裝留存率達59.8%，位列第一；EVCARD以56.2%的安裝留存率位列第二；盼達用車以50%的安裝留存率位居第三。

共享汽車企業的城市覆蓋數是直接反映企業發展規模的重要指標之一。根據極光大數據的統計結果，截至2018年12月25日，從共享汽車app公開的開放城市信息來看，GoFun出行服務覆蓋城市達76個，EVCARD服務覆蓋城市為60個。

三、共享汽車人群畫像

根據極光大數據的統計結果，共享汽車用戶中男性佔比達76.2%，女性佔比為23.8%；與持駕駛證的人群的性別佔比接近；年齡分佈中，26-35歲用戶佔比達71.9%，18~25歲佔比為19.9%。

根據極光大數據的統計結果，集中在一二線城市，佔比超8成，遠高於全國網民的平均水平；在省級行政區分佈中，廣東省用戶佔比16.09%，四川省用戶佔比8.89 %，江蘇省用戶佔比7.79%；用戶量佔比前三的城市分別是上海市、重慶市和成都市，佔比分別為7.08%、6.88%、6.79%。

共享汽車app用戶對各類出行服務需求廣泛。根據極光大數據的統計結果，網約車app滴滴出行以75的偏好指數位列第一，汽車資訊類app汽車之家以72.4的偏好度位列第二，共享單車app摩拜單車以71.8位列第三；嘀嗒出行、鐵路12306、ofo共享單車也進入偏好top10 app名單中。

整體來看，共享汽車的使用時段存在潮汐現象，包含早高峰和晚高峰兩個用車高峰時段；工作日的早高峰為7-10點，晚高峰為18-22點；週末的早高峰為7-9點，晚高峰為18-19點；週末用車早晚高峰時段範圍相對較窄。

四、共享汽車未來發展趨勢

趨勢一：共享汽車將成為出行領域多場景解決方案提供商。隨著共享汽車行業逐步成熟，共享汽車的使用場景將進入更多細分領域，解決用戶的出行痛點，為用戶出行提供便利；例如，聚焦於城市通勤人群，在城市主要生活區和工作區佈局網點、聚焦於旅遊場景提供景區和城市短途旅遊接駁、聚焦於飛機場、火車站等公共樞紐或公共交通工具末梢提供交通接駁服務、或聚焦於政府公務出行或企業商務出行提供更高檔次的汽車服務等。

趨勢二：電動化、智能化、網聯化與汽車共享協調發展，共建智慧出行系統。共享出行與新能源汽車的結合，可以提高共享出行車輛的易用性和安全性，未來更多的汽車生產商也將向出行服務商的身份轉變；與智能化技術的結合，將提升用戶體驗和運營效率；網聯化將使汽車向移動智能空間轉變，為共享出行提供更多想像力

趨勢三：無人駕駛技術將給共享汽車市場提供更多發展空間，實現泛共享出行。無人駕駛技術的實現，將從多個方面降低共享汽車的運營成本，提升用戶的使用體驗，從而為共享汽車行業提供更多發展的想像空間。

趨勢四：共享汽車將優先側重區域規模化發展。由於汽車的資金投入巨大，共享汽車無法像共享單車那樣依賴車輛的大量投放吸引用戶；優先選擇在一些適合發展共享汽車的區域進行車輛投放和網點佈局，達到一定的密度和服務半徑，形成局部區域的規模效應是未來共享汽車企業的發展趨勢。

趨勢五：中小共享汽車企業兼併重組或將到來。資本寒冬讓尚不具備強造血能力的中小共享汽車創業公司獲得輸血機會減少，互相抱團取暖或被資本收購將成為中小共享汽車企業的發展的出路。

報告說明

1.數據來源

極光大數據，源於極光雲服務平台的行業數據採集及極光iApp平台針對各類移動應用的長期監測，並結合大樣本算法開展的數據挖掘和統計分析

2.數據周期

報告整體時間段：2017.11-2018.11

3.數據指標說明

具體數據指標請參考各頁標註

4.法律聲明

極光大數據所提供的數據信息係依據大樣本數據抽樣採集、小樣本調研、數據模型預測及其他研究方法估算、分析得出，由於方法本身存在局限性，極光大數據依據上述方法所估算、分析得出的數據信息僅供參考，極光大數據不對上述數據信息的精確性、完整性、適用性和非侵權性做任何保證。任何機構或個人援引或基於上述數據信息所採取的任何行動所造成的法律後果均與極光大數據無關，由此引發的相關爭議或法律責任皆由行為人承擔

5.報告其他說明

極光數據研究院後續將利用自身的大數據能力，對各領域進行更詳盡的分析解讀和商業洞察，敬請期待