网约车新政下网约车平台与网约车司机的演化博弈分析

近年来,网约车等新业态的兴起给乘客带来了新体验,同时也导致新旧矛盾交织以及利益关系碰撞。本文运用演化博弈理论分析方法,建立了新政实施背景下网约车平台和司机间的演化博弈模型,并对其博弈行为演化过程及演化稳定策略进行探讨。理论研究和仿真结果表明:政府部门对网约车市场的大力调控可以有效保护网约车平台“严格管理”的积极性,(合法营运,严格管理)成为唯一的演化稳定策略;但是当政府调控力度较小时,网约车平台“严格管理”的净收益小于其“消极管理”的净收益,使得其“严格管理”的积极性降低,从而滋长、纵容网约车司机“非法营运”行为的发生,(非法营运,消极管理)也可能成为演化博弈的稳定策略。要实现网约车平台“严格管理”率和司机“合法营运”率达到理想状态并可以长期保持,应该加大对策略对(非法营运,消极管理)的识别并给予网约车司机“非法营运”以较高的惩罚,并对网约车平台“严格管理”辅以适当的补偿措施。

基于SEIR模型的COVID-19传播过程及网约车应对策略研究

2019年末突然爆发的新型冠状病毒(COVID-19)肺炎严重影响到居民的日常生活。网约车作为公共交通系统的补充,在大中运量公共交通停止运营期间,为居民的刚性出行需求提供了保障性服务。本文基于SEIR传染病模型模拟病毒传染的传播过程,通过对比分析说明减少人员接触对遏制病毒传播的重要性。健康码作为一个数字抗疫亮点,考虑到健康码为红色的乘客携带病毒的可能性较高,本文提出对其进行一对一接送策略,在保证乘客出行需求的前提下,降低其他乘客感染病毒的风险,并利用二元选择模型中的logit模型来预测网约车司机运送红码乘客的概率。最后基于SEIR模型传播过程,分别从控制车内的人员数量、缩短乘客的出行时间以及车辆的防疫措施这三方面对疫情期间网约车出行提出应对策略。

网约车客户取消订单属性分析

本文通过实地调查的方式,安排小组成员在南通各地发放调查问卷,从而搜集乘客网约车行为的相关数据。然后整理数据,将这些数据放至Excel当中,由于各评价指标的性质不同,本文利用Z-Score模型将数据进行标准化去除量纲和数量级,使得之后的回归分析更加精确。接着,利用显著性和偏相关分析方法筛选指标,选择出与取消网约车频率关系最大的自变量因素。最后建立非线性回归模型,通过多种模型的比较,选择出最符合调查数据以及现实行为的模型。