聚合平台模式下网约车服务策略研究

近年来,越来越多的网约车平台入驻在到第三方平台下,形成了聚合平台模式,在聚合平台模式下,如何进行战略转型是当前网约车平台面临的重大问题.以提供多种服务的综合性网约车平台(即同时提供普通车服务和专车服务)为研究对象,探讨了该平台的最优服务策略的选择与定价问题,并讨论了不同策略对市场中原有的普通网约车平台(即仅提供普通服务)以及聚合平台的定价和收益影响.研究发现若综合性网约车平台的品牌优势较显著(即消费者对普通网约车平台认可度较小时),则仅当其服务成本较低时,该平台会提供专车服务;当品牌优势减弱时,综合性网约车平台则不会提供普通车服务其次,当消费者对普通网约车平台的认可度较低时,专车服务策略对普通网约车平台是不利的;随着消费者的认可度增加,普通服务策略对普通网约车平台是不利的.对于聚合平台而言,普通服务策略对其一定是有利的.这表明仅当综合性网约车平台提供普通车服务时,才有可能实现综合平台、普通平台、聚合平台三方平台共赢这一结论为传统网约车平台与聚合平台之间的合作发展提供了扎实的理论依据.

网约车平台算法个性化定价、乘客履约率及其监管对策

网约车平台算法个性化定价产生了复杂的市场影响,相比传统出租车服务,网约车乘客违约率达30%左右,因此算法个性化定价对乘客违约率的影响机制以及乘客是否履约的关键特征值得探索。文中尝试运用矩形Hotelling模型建立算法个性化定价与乘客违约率的因果关联机制,以两个网约车平台之间的Stackelberg博弈模型揭示歧视性定价、乘客违约率与平台之间竞争强度的关系。进一步运用网约车平台订单大数据,以Bhattacharyya距离、提升决策树及改进拉斯维加斯方法(包裹法)等归纳学习工具对网约车平台百万量级订单进行数据挖掘,找出决定乘客是否履约的关键特征。分析结果表明,平台进行个性化定价时乘客的最终消费选择主要取决于价格因素;而改进车辆匹配、派单策略及减少乘客候车时间可显著提高订单履约率。研究结果对网约车平台完善定价及运营策略以维持双边市场用户数量、保证平台持续成功运营具有重要参考价值,也为反垄断部门干预平台个性化定价提供了理论依据。

包容性算法治理:网约车人资博弈新策略

网约车行业的快速发展给政府和平台制定相应政策带来了挑战,推动网约车行业快速发展的主要手段是转变算法管理模式。基于此,构建了静态奖惩和动态奖惩机制下网约车平台和网约车司机的博弈矩阵,重点分析了政策成本、奖励和惩罚对博弈系统演化稳定策略的影响,并通过仿真分析进行验证。研究结果表明:网约车平台采取静态奖惩机制时,不存在演化稳定策略,采用动态奖惩机制可以有效地弥补静态奖惩机制的不足,实现演化稳定状态;网约车司机采取积极营运策略的概率与政策成本、奖励呈负相关,与惩罚呈正相关。

共享经济下的网约车动态风险管理优化

针对网约车中的两类感知风险:安全风险和服务风险,考虑网约车突发事件以及消费者的参考服务质量效应,构建“政府+平台”风险管理动态博弈模型,利用微分博弈理论,求解了政企合作、非合作以及政府成本分担契约下的双方最优风险投资策略及绩效。研究发现:政企协同风险管理可以最大程度降低网约车风险和提高系统绩效;政府成本分担契约可以实现系统效益的帕累托改进并有效降低网约车安全风险;前瞻性政府和企业会依据危机前后的环境做出最优的策略调整,强调危机前风险防范的重要性,并力图在风险率和折损率较低时加大风险投资力度;参考服务效应不利于降低网约车安全风险,但在一定程度上可以提高其服务质量以缓解危机给系统绩效带来的负面影响。

企业何以提升治理质量?——基于网约车平台监管的制度分析

数字时代,由于技术壁垒等的存在,平台型企业行使监管权力成为一种政府的“刚需”。监管质量的提升离不开企业的参与。企业是追求盈利的市场组织,与追求公共利益的政府组织不同。传统理论强调企业的政治参与,或是企业作为治理主体之一,配合参与治理,对企业行使公共权力的现象缺少关注。如何保证企业有效行使公共权力,提升治理质量,成为一个重要的理论问题。中国网约车平台监管的制度建构和监管质量的提升,为分析这个问题提供了样本。研究发现:政府通过创造压力和动力,建立起松紧适度的“企业-政府”利益共同体,可以促使企业愿意且有效地行使公共权力,促成治理质量的提升。企业既需要适当的“嵌入性”,也需要适当的“自主性”,并构筑起合适的边界。关注企业行使公共权力的新现象,有助于进一步推进数字治理理论研究。

网约车实时订单在线选择策略设计与竞争分析

针对现实中网约车司机追求自身利益最大化而产生的频繁“拒单”现象,为优化乘客满意度、网约车平台调度效率和司机个人收益,提出派单模式下网约车司机实时订单决策问题,并采用在线策略设计与竞争分析展开研究。本文讨论了订单行驶距离小于返空距离的情形,即订单不收取车辆返空费。研究了一般网络上网约车实时在线调度的竞争比下界,并设计了最优调度策略——阈值策略(PT策略),分析了策略的竞争性能。最后,通过算例分析证明,PT策略能有效帮助网约车司机提高工作期间实时订单的总收益,从而降低司机“拒单”行为,在实际生活中具有很强的实用性,对网约车司机、网约车平台和政府具有一定管理启示。

网约车新政下的治理体系研究

网约车行业的快速崛起给城市交通带来了众多便利,同时伴随出现了一系列安全隐患和监管问题。国家和地方有必要出台政策规定,引导行业健康有序。自国家修订《网约车管理暂行办法》以来,各地出台系列新政,暂缓网约车入市进程,提高网约车准入门槛。这些政策从一定程度上促进了网约车行业合规管理,但同时也制约了网约车行业发展。因此,各地在完善网约车治理体系时,应当要着重注意出台政策规定的科学性,充分依托信息化数字化工具决策,并尽快完善网约车协同监管机制与考核退出机制。

基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究

为分析大学生网约车乘客忠诚度及其影响因素的作用机制,将贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)和偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares structural equation modelling,PLS-SEM)结合,以2019年大连市大学生网约车乘客为例,分析大学生网约车乘客的负面体验、运营服务、环境满意、乘客满意度和忠诚度的关系。在BN中采用基于约束的自动学习方法学习因子间的作用关系,获得不同影响因素间相关关系的网络结构。通过PLS-SEM测试和分析BN结构,建立乘客忠诚度模型。结果表明:乘客满意度是影响忠诚度的最大因素,总效应为0.508;负面体验是影响忠诚度的最小因素,总效应为-0.146。乘客满意度是提高大学生网约车忠诚度的关键指标,网约车平台应通过优化车内环境、缩短出行时间、规范司机行为、升级应用软件等措施提升大学生的乘车体验,提高大学生网约车乘客的忠诚度。基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究可丰富网约车乘客的决策行为机制与研究方法,为相关部门和网约车平台提供管理决策依据。

传统客运车与网约车的竞合关系与融合发展路径研究

基于“价格-班次-体验-绿色-共享”五维竞合框架,分析传统客运车与网约车在服务范围和价格等方面的差异与共生发展的互补性;提出传统客运行业应基于客户导向,通过健全法律法规、加强行业监管、优化基础设施、提升服务质量、优化布局结构、加强协同联动、规范绿色出行、提高绿色效能、更新客运业态等方式,推进行业转型发展。竞合共生的传统客运车与网约车则应通过强化政策支持、促进技术创新、提高服务效率、优化资源整合、发挥集约效益、加强差异互补、协作拓展市场等方式,不断推动融合发展。

制造超额:网约车司机的劳动过程、社会基础与生存策略——基于L市和W市的调查

在数字化快速发展背景下,越来越多的劳动者进入以“平台运营”为支撑的新兴产业,成为“数字劳工”中的重要构成部分。基于L市和W市网约车司机的调查发现,就业环境压力、家庭发展需要以及个人的劳动偏好分别从宏观、中观和微观层面决定了劳动者的劳动转向,而平台经济提供的较高收入机会又为劳动者进入网约车行业提供了发展空间。研究发现,网约车司机遭遇着数字平台的控制而不得不拼命劳动,并且自愿参与行业的“超额”游戏,但他们并不是完全被动地接受这一数字劳动形式的盘剥,在劳动过程中,也会采用接单策略、路线策略、休整策略、组织策略、成本与风险控制策略,来降低经营成本,改善劳动体验。

网约车文明实践建设路径

网约车承担着大量的社会服务功能,是展示城市形象的“流动窗口”,是全社会精神文明建设水平的直观体现,是当代精神文明建设工作亟需占领的时代高地。如何深入开展新时代网约车文明实践建设,推动以网约车为代表的新业态行业全面融入到精神文明的大潮中,成为当前精神文明建设的时代课题。借鉴传统出租车—巡游车文明实践的历史经验,对山东省潍坊市网约车文明实践建设路径进行探索创新。

基于结构方程的网约车平台用户价值共创行为影响因素研究

随着各种数字技术的迅速发展,我们已经进入数字经济时代。人们生活也因此发生了巨大变化,其中对人们影响较大的便是出行方式的改变。移动互联网技术的发展带来了网约车平台的诞生,也改变了顾客在企业价值创造过程中的地位。用户价值共创行为对于网约车平台和用户自身是一个双赢的过程,然而在现实中却只有少数用户有意愿参与价值共创活动,所以了解网约车平台用户价值共创行为的关键影响因素具有重要的实践价值。因此,文章选取绩效期望、努力期望、社会影响、服务体验和价值共创意愿五个变量,通过构建结构方程模型探究了网约车平台用户价值共创行为的影响因素。研究发现,社会影响和服务体验正向影响价值共创意愿,价值共创意愿进一步正向影响价值共创行为。

上海网约车司机调查 有风险无保障,他们不止困在系统里

伴随网约车行业的快速发展,网约车平台企业、车辆及驾驶员数量快速增长,行业运力与市场需求趋于饱和,网约车司机曾经“轻松月入过万”“工作灵活”的日子正渐行渐远。网约车司机群体的生存状况如何?如何在网约车行业市场发展过程中保障他们的合法权益?跟随记者的采访,窥见上海网约车司机生存现状。

网约车与轨道交通竞合行为判别与特征分析

网约车作为一种新型的共享交通出行方式,近年来因其便利的叫车方式,投放数量及用户规模大幅上升,也给公共交通带来了不容忽视的影响。为科学评判网约车与轨道交通的竞合行为,以上海市2 d滴滴出行订单为数据基础,改进竞合行为判定模型并对上海市轨道交通服务站点及出入口进行了坐标匹配,将网约车出行分为四类:时间补充型、空间补充型、替代型、接驳型。在此基础上对四类网约车出行的出行时间、距离、费用、拥堵路段比例及OD空间分布特征等进行对比分析。最后,针对替代型网约车出行,建立效用函数分别计算网约车与轨道交通的出行效用,以此判断轨道交通能否完成出行、网约车能否为出行者带来更高的效益。结果表明,近九成的网约车出行效用低于轨道交通。科学界定网约车与轨道交通竞合行为并评估其影响,是两者协调发展的前提。

以A平台为例探究小型网约车平台司机运营现状

近年来,乘坐网约车已经成为市民出行的重要方式,网约车行业也得到了迅速发展。司机作为网约车行业的核心力量,其运营现状直接影响到平台的未来发展。本文以A平台为研究对象,分析研究了小型网约车平台司机的运营现状。以A平台网约车司机活跃度低和流失量大为问题出发点,通过访谈法、问卷调查等方法,对A平台司机进行了分类研究,并从改进激励策略、改善服务评价体系、完善培训和晋升及派单功能、建立激励审视制度等方面为网约车平台发展提出优化建议,进而为网约车平台提高经济效益提供有益的参考和建议。

车网互动场景下电动网约车运营与充放电动态调度策略

利用电动网约车的集中性和灵活性,结合车网互动(Vehicle-to-grid,V2G)技术,使得车辆可以在电网负荷高峰期间为电网提供应急和需求响应服务。本文旨在评估电动网约车车队参与V2G系统的潜力和效益,并对网约车的订单分配、空车调度、充放电调度方案进行动态决策。首先建立时间—空间—能量三维网络刻画车辆调度问题,并通过滚动时域优化模型最大化网约车车队的期望收益,进一步设计可行弧筛选算法降低模型规模,求解车队动态调度决策。以上海市嘉定区为例进行案例分析,结果表明,所提出的电动网约车动态调度策略可以较好地满足出行订单需求,通过空车调度平衡未来的出行需求和供给。在电网需求应急响应时段,可调度10.3%的闲置车辆参与放电,参与车辆平均收益可达104.8元·h^(-1),有助于减少车辆的闲置率,提升车辆净收益,应对运输服务市场逐渐饱和的问题。

非营利性网约车平台定价策略:静态定价vs.峰值定价

本文以社会福利最大化为目标,分别构建了静态定价和峰值定价两种定价策略下非营利性网约车平台的决策模型,对比分析不同定价策略对平台的最优定价、社会福利、消费者剩余和司机剩余的影响。在此基础上,进一步分析了社会福利最大化与利润最大化下网约车平台采用峰值定价时的差异表现。研究发现:(1)当存在服务需求不确定性时,利润最大化的网约车平台选择峰值定价不劣于静态定价;(2)与利润最大化为目标的网约车平台不同,社会福利最大化的非营利网约车平台除了在需求波动非常大情形下考虑使用峰值定价外,应使用静态定价;(3)利润最大化的网约车平台采用峰值定价可能造成供应短缺,而社会福利最大化的网约车平台使用峰值定价总能使得供需匹配,并带来消费者剩余的增长;(4)当出现低需求的概率适中或平台总是处于高需求时,使用静态定价的社会福利最大化的平台可以比利润最大化的平台更好地匹配供需或者使单个消费者获得更高的效用,从而具有更高的消费者福利。上述结论可为各级政府制定网约车平台服务政策方案提供重要的理论支撑和决策参考。

网约车平台用工的法律逻辑——基于英美等国法院对Uber司机案裁判的研究

网约车司机与平台之间究竟属于哪种类型的劳动用工关系,这在学界和法律实务部门都是至今尚未能形成定论与共识的话题。域外相关国家及其地方政府和司法机关的认识也存有差异,但基本判断似乎越来越接近。即网约车司机属于具有稳定使用关系的“工人”,而不是具有稳定雇佣关系的“雇员”。这种既具备稳定使用关系,又具有相对劳动自由度的新型劳动者,在法律上并没有摆脱用工方对其进行的控制与监督管理,也没有摆脱经济上的从属性,因而应该被纳入劳动法的调整与保护范围。现有工厂制时代形成的劳动法体制,应根据网络用工的特点和要求做相应的调整,以能够覆盖和保护网络从业劳动者的合法权益。

融合时空流差的网约车双模式混合调度算法

服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。

中国网约车服务对道路交通事故的影响研究

为深入探究网约车服务是否直接影响道路交通事故,以及是否通过改变公交车和私家车的使用量而间接影响道路交通事故。基于2005—2017年我国114个城市的面板数据,采用多期双重差分法(DID)和逐步法,研究网约车服务对道路交通事故的影响机制。结果表明:网约车服务进入城市导致道路交通事故增加5.6%,这一结论在进行平行趋势和倾向得分匹配(PSM)-DID等稳健性检验后仍然成立;网约车服务显著降低约19.3%公交使用量,从而间接增加0.71%道路交通事故,说明公交使用量发挥中介效应;网约车服务显著增加5%私家车使用量,从而间接增加0.14%道路交通事故,说明私家车使用量发挥中介效应。公交使用量的减少是网约车服务间接增加道路交通事故的重要原因。政府部门应当加强网约车服务的监管,同时,鼓励网约车服务与公共交通协同发展。