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。

隐私保护的网约出行的研究综述

为高效利用交通资源,在线网约出行(ORH)服务整合车辆供给和乘客请求信息,派遣符合条件的车辆提供非巡游的出行服务。人们在享受ORH服务带来的便利时,也面临着严重的隐私泄露风险。为此,许多研究利用密码学技术设计隐私保护的ORH服务。首先,本文介绍了隐私保护的ORH服务主要面临的城市动态场景下高效计算密态行程开销、实时动态规划密态行程、安全共享不同ORH服务的运力资源等挑战。然后,回顾了欧式距离、路网距离和行驶时间三类行程开销的安全计算方法,其中,欧式距离计算效率高,但误差大,现有路网距离和行驶时长的安全计算方法多数面向静态路网场景,针对城市动态路网场景的安全计算方法有待进一步研究。分析了面向司机、乘客、ORH平台的行程规划问题的求解方法,现有研究往往仅针对司机、乘客或ORH平台的单一目标进行行程规划,事实上行程规划不但要考虑ORH平台自身收益,更要同时兼顾乘客和司机的用户体验。综述了隐私感知的行程预处理方法,单车单客模式、单车多客模式的行程安全共享方法,并总结了其不足与启示。多车单客、多车多客动态模式的行程安全共享有待进一步研究。最后,从城市动态路网下高效的密态行程开销的安全计算与比较、多方隐私保护的大规模密态行程动态规划与安全保障、跨服务域的去中心化密态行程协作共享、ORH服务的法律法规合规保证四方面展望了隐私保护的ORH服务的未来研究方向。本文旨在保护多方隐私的前提下,提高ORH服务质量、促进多ORH服务合作,使得网约出行更加智慧、更加安全。

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。

劳动关系微分化视角下网约工劳动权益的法律保障

在算法技术与平台经济相得益彰共同推进数字经济向纵深方向发展的过程中,劳动关系日益呈现出微分化的演化趋势,使得以网约工为代表的新业态从业人员陷入了“身份不明确”的主体性危机与“权益保障难”的双重困境,不仅对传统的劳动从属基础性理论提出了新的挑战,而且也日益凸显现行法律制度供给不足的现状。基于网约工群体经济从属性、人格从属性与组织从属性微分化趋势之系统理论分析,科学审视与证成微分化视阈下具有劳动从属性的网约工“第三类劳动者”之身份,并将“内在经济与人格从属程度的差距均以外在劳动量的差别为表现形式”这一从属性微分化之核心作为识别与判定标准,对具有不同强度从属性的“第三类劳动者”给予不同程度的劳动法倾斜保护,希冀能平衡平台经济有序发展与网约工劳动权益合法保障之间的关系,为健全和完善我国劳动法律制度体系提供符合数字经济内在运行规律的科学立法选择。

从传统零工到社群网约工:平台经济背景下的“变”与“不变”

作为一种平台类型构建而成的零工群体之间的开放性集体--数字社群,在零工经济、社群经济背景下迅速耦合并充分发挥拉动就业与经济发展作用。文章聚焦零工经济背景下由线下的非正式群体组织转至线上非正式就业空间的组建过程变化,基于网络存在的陌生人关系而形成群体独特的社群化管理模式,从纵向视角溯源依靠数字信息手段及技术进行劳动实践的社群网约工群体的劳动内容、工作模式、权力结构、关系网络、策略选择的过渡变化,为理解社群网约工演变发展的动态过程,更新群体分类及认知提供经验性视角补充。研究发现资源共享化社群运营管理模式践行“价值共创、利益共享、秩序共治”内生性的价值理念,在一定程度上达到群体内部生态性维稳,但社群的虚拟性特点既扩充了劳动选择机遇,同时加剧不在场的信任风险。

数字时代劳动关系认定标准的困境与出路——以网约配送员为视角

我国网约配送员劳动关系认定标准不一致导致同案不同判现象,现有认定标准难以对灵活用工的劳动关系进行认定。基于此,应坚持以保护劳动者利益为主,兼顾公平与效率的原则,将构成要件转化为要素考察,增加多元的从属性考量因素,实行双线运行标准兼顾其他因素的综合标准,找到劳动关系认定标准的出路。

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。

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。

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%。

网约车合乘均衡匹配与激励策略

针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题,研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态,以乘客总剩余最大化为目标,考虑匹配、均衡、成本等约束条件,构建了考虑奖励策略的乘客-网约车均衡匹配模型,从乘客视角设计了乘客激励策略、网约车激励策略、乘客和网约车激励策略,并将3种激励策略嵌入到列生成算法对模型进行求解,以实现匹配均衡和价格均衡。以大连市出租车数据为对象进行实证分析,研究结果表明,相比于仅以随机调度费等形式从供给侧激励司机,同时从需求侧和供给侧实施激励策略可以促成更多合乘出行,乘客剩余可提高12.6%;当需求大于供给时,26%的激励在乘客间转移以实现更多的合乘出行;合乘折扣系数也会影响激励流向,同时使用激励策略和合乘折扣策略调节供需可以避免司机恶意竞争和乘客无效激励,在降低乘客出行成本的同时提高司机收益,促成更多合乘出行。

考虑乘客理性疏忽的网约车订单取消惩罚策略

分析乘客的订单取消行为并制定合理的惩罚策略是网约车公司运营优化的重要问题。本文基于理性疏忽理论,研究网约车和出租车共存的市场中,乘客的订单取消行为和公司对乘客取消订单的惩罚策略。不同于现有完美信息或者完全无信息的假设,本文考虑乘客自主选择信息策略并基于获取的信息做出决策,建立了双层优化模型。上层分别以公司利益和网约车市场的社会福利最大化为优化目标,确定取消订单的惩罚金额。下层构建了基于理性疏忽理论的用户决策模型,并比较了固定费用、分段和基于时间三种惩罚策略的特点。通过粒子群优化算法和逐次平均法相结合的方法求解该模型。研究表明,随着信息获取成本的降低,单个出行者的出行成本最多降低8%,做出正确决策的概率最多增加40%。同时随着信息获取成本的增加,最优的公司收益和社会福利分别减少了16.8%和5.1%。在公司收益和社会福利最优的目标下三种惩罚策略几乎无差别,但在公司收益最大化时,惩罚金额显著高于在社会福利最优时的水平,且订单取消率更低。研究结果为网约车公司制定惩罚策略提供了参考性思路和实践价值。

杭州西站出租车网约车接驳系统智慧化提升

杭州西站枢纽,作为“轨道上的长三角”重要节点工程,是杭州第三大现代综合交通枢纽。杭州西站出租车、网约车停车场硬件设施已经基本完善,但管理手段相对落后、智慧化水平不足。因此,出租车和网约车的智慧化提升至关重要。首先,分析杭州西站接驳系统的发展现状;其次,从管理技术、管理方式、交通组织、服务方式角度提出接驳系统提升策略;最后,从外围诱导、蓄车场管理、上客区控制、寻车模式等方面阐述出租车和网约车的提升改造方案。结果表明,出租车和网约车智慧化提升能有效提高杭州西站接驳系统的运行效率,体现出行服务的智慧化和人性化,为国内其他大型枢纽智慧化提升改造提供参考。

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。

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。

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。

做好数字经济下网约配送者劳动权益保护的路径

近年来,我国新业态依托互联网技术,催生了外卖、快递、代驾、网约车等新兴网约配送行业。根据数据分析,我国2023年网约配送者总数超过1000万人,在社会中发挥着重要的作用。网约配送行业作为新就业形态的典型代表,朝着多元化方向发展。当网约配送者劳动权益得到保障时,会有更多人愿意投入该行业,带动就业,促进我国新业态的健康发展,保障数字经济的可持续发展。