但是，从历史数据看，平均每个组织的车辆数是不断提升的，从2016年的2.9辆提高到2018年的3.28辆，说明运力的规模化和组织化是趋势。
三 运力活动范围与效率：平均效率处在较低水平
从全网看，车辆运效率偏低，月均公里数5000以内的占比达到60%；月均公里数10000以内的占比为84.3%。高效率车辆，即月均公里数大于15000的，占比仅为5.2%。
不同车型的活动范围和模式不同，相应的车均公里数的差异也会比较大。比如牵引车以省际或城际的中长途运输为主，而自卸车则在市区内活动，牵引车的月均公里数为7296.4，载货车、自卸车、专用车分别为3972.6、2607.9、2817.4。
车辆运行效率的峰值基本稳定在4万-5万公里/月之间，基本到了车辆运行的极限值。从地域上看，4月-9月车辆峰值有三次发生在广东，可见广东的车队效率比较高。
四 运力速度与分布：工况与平均时速成正比
从车型看，牵引车和载货车的平均运行速度较快，平均时速分别为46.1km/h和43.6km/h，远高于主要在市区运营的自卸车和专用车的26.7km/h、36.5km/h。
随机抽取3组不同工况的车辆，监控其单次运营的情况，发现不同工况的平均行驶速度差异很大，长途运输的平均速度达到53.1km/h，而港口运输车队的平均速度仅仅位40.2km/h。
五 车龄趋势：进一步年轻化
从2016年到2018年，全网平均车龄由5.91年下降到了4.56年，说明中间出现了大幅度的新车替换旧车的情况。尤其是2016年-2017年之间，平均车龄下降0.84年，1589治超、环保升级推动大量的车辆更换。
货运总量依然在增长，新入网车辆增速在下降，不管买对买错，努力拉货，其他交给时间消化吧。
六 运力注册：集中度很高
车辆注册地主要集中在山东、河北、河南、安徽、山西、江苏、广东等地，前十名省份合计占比为67.3%，集中度较高。
七 运力集中活跃范围：依附于经济
从活跃运力数据看，已经形成了长三角、环渤海、珠三角、成渝四大经济圈，运力数据占比分别为18.4%、11.5%、8.1%、6.8%，合计占比超过44%。
运力排名前十的省份分别为山东、河北、广东、江苏、山西、河南、浙江、四川、陕西、安徽，占比达到64.1%，均是大经济区的中心。
八 大经济背景与运力的关系：再次验证运力与经济正相关
从省份的层面，分析注册车辆数、GDP、运力三者间的关系，采用各省份该数值占全国的比例为参数进行相关性分析。可以发现注册车辆与GDP的相关系数为0.65，活跃运力与GDP的相关系数为0.9，呈现高度正相关。
九 区域运力活跃度与经济关系：车不在多，关键看效益
按照常识，一般认为经济越发达的区域，运力越活跃，两者呈现高度正相关。典型的背离区域如山西，其GDP占比为1.7%，但运力占比高达6.6%，说明大量的运力产生的产值较低，煤炭等低附加值产品的使用运力较多，但价值很低，不能有效推动GDP的增长。
一个有趣的现象是，运力的占比大于GDP占比的省份一般是经济不发达区域，如河北、山西、河南、四川、陕西等，山东属于个例。
所以，车不在多，关键看效益。所以美国物流成本占GDP比例低，不是真的效率高，人家运的东西值钱呀。
十 长短途运力活跃比例：城际和省际运输占据主流
按照车辆活动的区域划分，200公里以内的城际、200-500公里省际、500-1000公里的相邻经济区、1000-2000公里的跨经济区、2000公里以上的超长途占比分别为54.2%、20.4%、13.8%、8.7%、2.9%。以济南为例，可以看到出城际和省际运输占据主流，占比达到74.6%。
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