近日，TRANS课题组与KAPSARC(阿卜杜拉国王石油研究中心)、清华大学、西南交通大学联合参与的研究《The potential role of truck-hailing and operational efficiency improvement in China’s road freight decarbonization》发表于综合性期刊Nature Communications。该工作聚焦中国公路货运这一关键碳排放领域，系统量化了数字货运模式对中重型卡车运营效率的提升效应，厘清了物流运营优化与低碳技术两条路径在货运脱碳中的协同机制，为中国乃至全球公路货运行业碳中和路径规划提供了关键科学依据与实证支撑。本研究的主要贡献总结如下：
- 实证突破：首次基于全国51021条网络货运专属高分辨率运营数据集，量化了数字货运模式对中重型卡车空驶率、装载率、行驶里程等关键运营指标的提升效应，填补了宏观层面货运数字化脱碳潜力研究的大样本实证空白。
- 方法创新：构建了纳入空载率、装载率、车辆行驶里程、额定载重等关键运营参数的增强型车队模型，突破了传统货运脱碳模型对运营端因子的刻画局限，实现了物流优化与技术减排两条路径的耦合模拟。
- 机制厘清：量化了多情景下货运效率提升的全周期减排贡献，揭示了物流运营优化在近中期的核心减排价值，以及其对长期低碳技术与基础设施部署的降本增效作用，明确了两条脱碳路径的跨期协同机制。
- 风险揭示：首次系统评估了零排放车辆运营性能约束对公路货运脱碳效益的抵消效应，量化了载重、续航短板带来的碳排放增量，为中重型卡车零排放转型的政策制定与产业实践提供了关键预警。
论文第一兼通讯作者为来自沙特KAPSARC的许寻博士，共同通讯作者为清华大学的彭天铎副研究员和欧训民教授。合作作者包括华南理工大学欧士琪教授、林镇宏教授；西南交通大学徐占东副教授、甘蜜教授、李丹丹博士和刘晓波教授。
✨ 论文摘要
网络货运是一种新兴的商业模式，有望深刻变革全球公路货运行业。作为横向协同运输的创新形态，其具备提升货运运营效率的巨大潜力，而这正是当前交通脱碳研究中尚未被充分关注的需求侧减排策略。本研究基于覆盖中国的51021条网络货运专属运营数据集，结合纳入运营关键因子的增强型车辆车队模型，在多情景下系统评估了网络货运与运营效率提升对中国公路货运碳排放的潜在影响。中等情景预测结果显示，相较于常规发展路径，装载率提升与空驶率降低可在近期（2020–2035年）削减中国公路货运碳排放8.86-22.03亿吨，对应减排幅度9%-24%；在远期（2035–2060年）可实现累计减排25.04-33.27亿吨，对应减排幅度23%-31%。研究同时发现，零排放车辆的运力约束可能显著削弱上述减排效益，将导致行业近期碳排放水平上升约3%，远期上升幅度接近10%。
✨ 研究背景与问题提出
全球范围内，公路货运是能源消耗与碳排放增长的核心驱动领域。相关数据显示，全球公路货运活动规模预计到2050年将翻倍，货运卡车有望超越乘用车成为全球最大的石油消耗部门。然而，当前行业主流的脱碳策略大多聚焦于车辆能效提升、低碳燃料与零排放车辆推广等供给侧技术手段，对物流服务交付环节的需求侧减排策略关注严重不足。IPCC第六次评估报告特别强调，终端用能环节的服务交付效率提升，是交通等行业关键的需求侧减排抓手。
中国是全球按吨公里计最大的公路货运市场，自2013年网络货运模式兴起以来，行业实现了爆发式增长。截至目前，网络货运行业渗透率已达22%，2023年全行业完成超1.3亿单数字化货运出行，覆盖近799万辆货车，相当于全国商用货车总量的近70%。作为横向协同运输的创新形态，网络货运可通过智能车货匹配、路线优化、实时追踪等功能，显著降低空驶、提升装载率，是提升货运运营效率的核心路径。
图1 传统线下货运模式与网络货运模式的运营逻辑与效率对比
但现有相关研究仍存在显著短板：多数研究仅基于微观小样本或模拟数据分析数字货运的效率提升效应，缺乏全国层面的大样本实证支撑；尚未厘清货运数字化与运营效率提升对行业整体碳排放、国家脱碳路径的宏观影响；同时，零排放车辆运营性能约束对脱碳效益的潜在抵消作用，也被现有研究普遍忽视。基于此，本研究围绕上述核心缺口开展了系统性实证与模拟分析。
✨ 核心研究发现与关键结果
1. 网络货运模式实现了中重型货运运营效率的跨越式提升
本研究基于中国51021条长距离网络货运真实运营数据，全面分析了车货匹配特征、空驶率、装载率、日均行驶里程等核心运营效率指标，证实了网络货运模式对传统货运模式的效率颠覆。
图2 全国网络货运样本的车货匹配与行程–车辆匹配特征
结合样本核心数据统计，研究得到三大关键结论：
- 空驶率大幅降低：样本中网络货运的中型、重型货车空驶率均仅为10%，远低于行业普遍认知的30%-40%的平均水平，也显著低于2014年全国高速公路统计数据，达到了欧盟发达国家的货运效率水平；其中跨省运输空驶率显著低于省内运输，且中、重型货车之间空驶率无明显差异，充分体现了网络货运的路线优化与跨区域配载能力。
- 装载率显著提升：中型、重型货车的装载率分别达到87%和88%，其中中型货车装载率较传统模式下73%的行业水平实现了大幅跃升，数字化车货匹配实现了不同车型运力的高效利用。
- 车辆周转效率翻倍：货车日均行驶里程达474公里，接近大型商业车队的运营水平，是传统模式下个体车主日均行驶里程的2倍以上，网络货运大幅缩短了车主找货等待时间，实现了车辆周转效率的跨越式提升。
2. 物流运营优化是公路货运脱碳核心抓手，与低碳技术形成显著跨期协同
为全面模拟网络货运发展与运营效率提升的长期脱碳效应，研究构建了5类物流发展情景×2类技术情景的10组交叉情景体系，全面覆盖了网络货运不同渗透率增长路径、不同低碳技术推广强度的行业发展可能。
图3 中国中重型公路货运脱碳路径情景体系设计
基于多情景模拟，研究发现物流优化可推动行业碳排放大幅提前达峰。如图4所示，公路货运需求预计在2040年左右达峰，仅依靠低碳技术加速推广，可将行业碳排放峰值提前至2028年；而结合物流运营优化，中等情景下碳排放峰值可提前至2022-2025年，乐观情景下更是可提前至2020年，为行业尽早实现碳达峰提供了核心抓手。
图4 全情景下中国中重型公路货运碳排放轨迹模拟结果
同时，运营效率提升具备全周期显著减排潜力。中等情景预测显示，2020-2035年近中期，运营效率提升可累计削减行业碳排放8.86-22.03亿吨，占同期行业总排放的9%-24%；2035-2060年远期，可累计实现减排25.04-33.27亿吨，占比达23%-31%。乐观情景下，近中期减排幅度可达20%-32%，远期减排幅度达32%-33%。
此外，物流与技术形成了强跨期协同效应。通过图5、图6的LMDI减排贡献分解结果可见，物流运营优化（空驶率、装载率改善）是近中期最核心的减排驱动力，而低碳技术的减排效应在远期逐步占据主导。同时，近中期的物流效率提升可大幅降低行业不必要的运输需求，到2060年可将行业所需车辆保有量降低三分之二以上，显著减少远期零排放车辆、充加氢基础设施的投资成本，实现两条脱碳路径的双向协同。
图5 全情景下货运碳排放的驱动因子分解结果
图6 物流与技术因子的累计减排贡献对比结果
3. 零排放车辆运营约束将显著抵消脱碳效益，需引起高度关注
研究首次系统评估了零排放车辆（ZEV）续航与载重能力约束对公路货运脱碳效益的影响，填补了现有研究对零排放车辆运营端短板的关注空白。
图7 零排放车辆有无运营性能约束的碳排放轨迹对比
研究结果显示了当前中重型零排放卡车普遍存在额定载重不足、续航里程受限的问题，无法与传统燃油车实现一对一的运力替代，导致车辆平均载重水平下降，为满足同等货运需求，需增加车辆行驶里程与车队规模，最终推高行业碳排放。在加速零排放车辆推广的碳中和情景下，这种运力约束将导致2020-2035年行业累计碳排放上升约3%，2035-2060年远期碳排放上升幅度接近10%，大幅削弱低碳技术的减排效果。其中，载重能力不足是核心影响因素，而续航约束可通过增加车辆保有量抵消，对总行驶里程与碳排放的直接影响相对有限。
✨ 讨论与未来工作
本研究的成果填补了公路货运需求侧脱碳研究的关键空白，为中国货运数字化行业发展、公路货运脱碳政策制定、中重型卡车零排放转型提供了全新的视角与坚实的实证支撑。未来，研究团队将持续深耕交通碳中和领域，围绕数字货运、零排放车辆全生命周期推广、物流供应链低碳优化等关键方向开展深入研究，为中国双碳目标的实现持续贡献学术力量。
✨原文链接
https://www.nature.com/articles/s41467-026-71160-1
CITATION :
Xu, X., Ou, S., Peng, T. et al. The potential role of truck-hailing and operational efficiency improvement in China’s road freight decarbonization. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-71160-1
初稿：韩潞洋
排版：高伟敏
终审：欧士琪