停车大法︱美国大城市已经变为汽车存储场（II）- 美国五大城市停车场清单(2)

独立于本研究进行的停车位利用研究显示，在整个受调查城市中有大量停车位。2017年针对杰克逊市展开的研究发现，在停车高峰时段，住宅核心区以及市中心区有64%的停车位全天都处于空置状态。在停车高峰时段，市中心的停车位占用率最高为43%，而住宅核心区的停车位占用率最高为51%（Kimberly Horn）。 [本文来自：www.11jj.com]

费城长达25年的停车研究显示，自2005年以来，公共停车场的占用率一直在下降。即便填充开发计划减少了该地区的停车位总量。一个110车位的室外停车场被改造成540车位的地上公共停车场，并在地面一层设立了零售业，在2015年经过改造的停车场的占用率仅为56%，即存在302个空车位（费城 City Planning Commission）。 [本文来自：www.11jj.com]

纽约市交通局对Barclays中心附近的路内停车场的调查显示，超过一半的计费停车位在没有重大活动的日子里被空置，即便在一场篮网队的比赛期间，这些停车位仍有30%是空置的（纽约市交通局）。

市场对于停车位的需求可能要低于建设规范的要求，这使得在决定新建筑要提供多少停车这一问题中承担最多风险的角色——房屋开放商想出了各种方法：向地方政府请求放宽新建建筑的最小停车位要求；创造性地将停车位建设费与房屋建设费分开；当这些方法都失败时，建造商会故意建造低于规范标准的车位数，并在建设完成后向政府寻求宽恕。观察开放商是否建设室外停车场，这一行为暗示了未来的停车发展趋势。

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三大趋势

停车问题目前存在的三大趋势使得这一研究显得特别及时。首先，人们对于交通方式的偏好正在发生改变，尤其是在城市地区，另外目前美国的汽车共享率相对于过去更低。第二，政策制定者开始放宽他们的停车位最低要求，并在某些情况下用停车位最大值替代。第三，停车数据集变得越来越容易获取，笔者将逐一解释这三大趋势。

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更少开车

美国的城市居民相比过去更少开车，拥有驾照的美国人的比例正在逐渐缩小（Sivak and Schoettle）。美国的老年群体正计划摆脱他们的汽车（Alsnih and Hensher）。拥有驾照的高中毕业生的占比正处于历史最低水平（Henderson）。西雅图拥有汽车的家庭占比在四十年来首次处于下降趋势（Balk）。在这样的背景下，很难想象停车需求会不减少，而共乘，自动驾驶汽车以及智能手机支持的出租车运营服务则不会导致停车需求下降。Lyft2017年的经济影响报告称，它提供的服务减少了250000辆在道路上行驶的车辆。即便像Lyft和Uber这样的服务也会影响停车需求，因为司机在送完一位乘客后，需要在车上没有乘客的情况下去接下一位乘客，这些车辆在行驶过程中不会产生停车需求。

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宽松化的停车规范

许多城市目前正在放宽甚至取消最少停车位的规范要求（Manville; Strong Towns）。正因为此，美国各地的建筑商为住宅内每间卧室提供的停车位相比过去更少，部分新房出售时甚至不包含停车位，购买专用停车位需要付出额外的费用。当前趋势是：城市规划部门对于新建筑取消最少停车位的要求，并由建筑商以及房地产市场来决定建设多少停车位。

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更容易获取的停车数据

城市目前正在开放过去不存在或者很难获取的数据，更多可用数据将“开放数据”运动的文化精神与能够产生新数据的改良技术相结合。最好的例子是多光谱卫星图像，人们可以根据卫星图像中的可见光特征以及热量特征来监测停车场，就像它可以用于辨别作物是玉米还是大豆一样（Huang et al.）。随着政府购买数据，在内部处理数据，然后公开处理后的图像，这种图像变得越来越容易获取，且质量也越来越高。物业税评估员以及交通部门也在分享更多的数据，本报告介绍的研究成果正是结合使用了这些公共数据。

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停车问题的发展轨迹

这里还提供一种观察这些趋势的角度：建筑商提供更少的停车位以及更多其他服务的时代即将来临。如果能够同时提供小尺度以及大尺度的停车位详细清单，并且通过更数字化的方式进行停车信息引导，那么城市和房地产商就能更高效的运营。

数据在这一方面起重要作用，其能够带来的利益超过了单独运营的停车场。即便交通模型也将受益于停车供给数据，因为停车会影响汽车拥有率以及出行者的出行模式选择（Guo; Willson），而在路内停车场较少的老城区，利用小汽车出行的出行者比例与更多的停车位以及更少的住宅成正相关趋势（McCahill and Garrick）。如果停车设施想要高效运营，那么必须要考虑可使用的数据，并分配适当的土地以及资金用于建设停车场，从而避免建设停车场使用了过多的预算以及土地。并且让每个停车场提供包含停车功能的高效率的混合功能。

下一篇我们将对报告方法和数据进行进一步分析。

未完待续

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1、《量化停车：美国五大城市综合停车清单》

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