互聯網背景下民營公共自行車的信用風險博弈分析

邢夏潔，袁汝華

（河海大學商學院，江蘇 南京 211100）

互聯網背景下民營公共自行車的信用風險博弈分析

邢夏潔，袁汝華

（河海大學商學院，江蘇 南京 211100）

“互聯網+”正在以鋪天蓋地的勢頭洶涌襲來，在公共自行車這一領域也不例外，智能共享單車的概念被提出，即人們通過智能手機就能快速完成租用和歸還一輛公共自行車，一輛單車多人分時段使用，方便你我的同時，不僅低碳環保，還緩解了交通壓力。然而這一顛覆傳統公共自行車運營方式的無樁租賃模式，不可避免地出現了用戶的信用風險問題。通過建立博弈模型研究分析用戶和企業的博弈過程，最終得到企業應采取嚴厲的懲罰措施和降低其監審用戶行為的成本可有效降低用戶失信概率的結論，建議建立個人信用數據信息庫，并將其并入社會信用系統，使整個社會信用系統更加完善，更有效的規范人們的行為。

智能公共自行車；信用風險；博弈論

2015年3月5日，國務院總理李克強在十二屆全國人大三次會議上提出我國開始布局 “互聯網+”戰略，自此“互聯網+”不單單是一個概念，不只是一個愿景，而是已經上升到深刻影響整個社會經濟、文化、環境和資源的國家戰略。自此互聯網以更加兇猛的勢頭改造優化了一個又一個的行業，微信替代了短信、滴滴打車替代了出租車、余額寶替代了銀行儲蓄，此外互聯網+醫療、互聯網+旅游等行業也蓬勃發展。同時，互聯網的觸角也伸向了困擾很多城市“解決最后一公里”的公共交通問題，致力于解決這一問題的互聯網企業以摩拜和ofo最為大眾所熟知，兩家企業的公共自行車運營模式不僅顛覆了傳統樁對樁的定點借還車模式，還結合互聯網技術和GPS定位技術實現用智能手機快速掃碼租車的功能，為用戶提供方便快捷的短途出行服務。一經推出，就受到年輕人的熱捧，但帶來方便的同時由此產生的信用風險問題也引起了廣泛的關注。本文先對互聯網背景下出現的智能共享型民營公共自行車的運營模式進行闡述，并探究產生信用風險的內外在原因，接著建立博弈模型對該經濟問題進行分析，并提出防范信用風險的相關建議。

1 互聯網背景下智能共享型民營公共自行車的運營模式

公共自行車系統(Public Bicycle System)是為解決軌道交通和地面交通無法滿足人們出行“最后一公里”需求而設立的自行車租賃服務系統。常被設置在大型居住區、商業中心、交通樞紐、旅游景點等地點，根據租賃時間的長短收取一定費用或者免費。該系統大大滿足了短距離出行需求，擴大了公共交通的服務范圍[1]。

在公共自行車這一領域，學術界展開了大量的研究討論，主要集中在四個方面：公共自行車的供給模式分析[2-3]、公共自行車系統建設及優化研究[4-5]、代表城市的公共自行車系統運營狀況介紹[6-7]以及自行車服務滿意度影響因素分析[8-9]。王歡明研究了我國現有城市公共自行車民營化形式，且以“薩瓦斯民營化理論”為基準對公共自行車的供給模式類型進行劃分，分別為純民營化、政府補助、合同承包、政府服務四種供給模式類型[1]。互聯網背景下出現的智能共享民營公共自行車是對純民營化公共自行車很好的補充，智能共享型公共自行車是指人們通過智能手機就能快速租用和歸還的單車，用可負擔的價格來完成一次幾公里的市內騎行。車鎖里結合了芯片、電路板、互聯網協議、GPS和SM卡，可以很容易找到單車的位置。而針對這一領域的研究幾乎沒有，存在一定的空白[10]。

文章先對互聯網背景下的智能共享型自行車的運營模式做簡要介紹。以摩拜單車為例，用戶租車時，打開手機相應的app可以定位到附近的摩拜單車，以免被他人先行借走可先鎖定指定車輛長達15 min，接著用對應app掃描車身上的二維碼標識，等待智能鎖自動解鎖便可騎車出行。目前Mobike Lite版的費用為半小時0.5元，當歸還車輛時需手動上鎖，將自行車停于政府規定的白線之內便完成了整個租用過程。該運營模式的好處是全程無需辦卡和尋找指定樁點借還車的環節，極大的優化了租車流程，用戶獲得了便捷高效的體驗。智能共享型民營公共自行車與傳統的公共自行車運營模式對比如圖1所示。

圖1 運營模式對比圖Fig.1 Comparison of operating models

2 信用風險的產生及原因分析

2.1 信用風險的產生

雖然該智能共享型公共自行車極大的解決了傳統公共自行車面臨的“還車難”及空樁閑置浪費資源的問題，但同時也面臨“借車難”的困境，例如如何針對上班族的潮汐流解決車輛調度。除此之外，還面臨很多問題亟待解決，比如自行車內置GPS定位不準及車輛損壞和私有化等問題。例如將自行車停在小區內或地下停車廠等屏蔽GPS信號的地方，便于自己隨用隨騎。而對于安裝機械鎖的ofo自行車，因為無法對自行車精準定位，更是面臨很大程度上的用戶信用風險問題，將自行車上私鎖，便能占為己有，且暫無相應的懲罰措施，受罰成本幾乎為0。正是由于采取無樁的運營模式，方便用戶的同時卻也增大了用戶的信用風險，種種失信行為極大的降低了自行車的運營效率，失去了共享的初衷。

2.2 信用風險的原因分析

在用戶租用自行車的過程中，信用缺失有內因和外因兩方面因素。排除用戶由于不可抗力因素導致的信用缺失情況。從外因上看，導致用戶信用缺失的影響因素主要有周圍人群信用意識淡薄、用戶與租車企業之間信息不對稱、租車企業信用評級機制不完善、相關技術存在漏洞、監督管理力度不夠、對信用缺失的懲罰力度不夠、個人在整個社會中的信用系統尚未健全、信用相關的法律體系不完備等。

從內因上看，導致用戶信用缺失的影響因素主要有用戶的價值觀、機會主義傾向、信用意識淡薄、失信成本低、守信得益少等。針對用戶與租車企業之間信息不對稱和用戶受機會主義傾向的影響等因素，建立用戶與租車企業間的演化博弈模型，分析各方得益，探討各方策略和長期穩定趨勢，并提出相關建議。

3 信用風險防范的博弈分析

博弈論是用來分析特定經濟、政治、軍事事件中各決策主體采取不同策略和行為的一種分析工具。運用博弈論可以用來指導經濟、政治等方面的決策活動。

3.1 模型建立

博弈方：假設博弈方為民營智能共享型公共自行車企業和租賃自行車的用戶，且雙方均為完全理性的經紀人，都追求各自支付函數的最大化。在此博弈中，民營公共自行車企業的目標是以最小成本防止租賃自行車的用戶發生失信行為，租賃公共自行車用戶的目標是經濟收益最大化。博弈規則和支付函數雙方都互相知曉，且博弈策略的選擇同時進行。

策略集：民營智能共享型公共自行車企業的策略集為懲罰和不懲罰。租賃自行車用戶的策略集為文明守信使用自行車和失信使用自行車，例如上私鎖將其私有化。當雙方完成一次交易時，雙方各獲得支付R，當用戶發生失信行為時，獲得額外的支付ΔR，此時企業遭受損失S，一般認為S遠大于ΔR，例如摩拜單車第一代自行車的造價為6 000元，當發生失信行為時，6 000元就成為企業的沉默成本，遠大于用戶獲得的額外收益。此時，若企業選擇懲罰策略，要付出監管租用自行車用戶行為的成本，分攤到每個用戶的監管成本為C。對用戶行為進行監管，但不一定能發現所有的失信行為，所以假設發現用戶的失信行為相應懲罰的期望為F1，懲罰主要為對用戶收繳相應的罰金。同時，企業可相應的收回部分損失，這部分的損失記為F2。此時，假設企業收回的損失值等于對失件用戶的懲罰期望值，即F1=F2=F。雙方的博弈支付矩陣如表1所示。

表1 信用風險防范的博弈模型Tab.1 Game model of credit risk prevention

1）當F

2）當ΔR

3）當C

4）當F>C,且F>ΔR時，即企業選擇懲罰策略時罰金的收繳已經可以彌補企業付出的成本，且失信用戶所受到的懲罰期望超過所獲得的額外收益時，該博弈模型不存在純策略均衡。我們詳細討論該種情況。假設民營智能共享型公共自行車企業懲罰的概率為γ，租賃自行車用戶遵守信用的概率為θ（0<γ<1，且0<θ<1），企業得到的支付為Zq，用戶得到的支付為Zy。下面用得益均等化方法求解

解得

可以得到民營智能共享型公共自行車企業和租賃自行車用戶的支付

該模型的混合策略均衡可以表述為：民營智能共享型公共自行車企業以ΔR／F的概率選擇執行懲罰政策，以（F－ΔR）／F的概率選擇不懲罰政策；租用自行車的用戶以（F－C）／F的概率選擇信用行為，以C／F的概率選擇失信行為。換而言之，在該民營智能共享型公共自行車企業所占有的整個市場中，對ΔR／F比例的租車用戶進行用車行為監管，執行懲罰政策，對（F－ΔR）／F比例的租車用戶不執行懲罰政策。在所有自行車租賃用戶中，有（F－C）／F比例的用戶選擇遵守信用，文明用車，有C／F比例的用戶選擇失信行為，公物私用。

3.2 參數分析

假定失信行為發生時用戶的額外收益ΔR是一定的，分別考察獲得懲罰的期望F和民營智能共享型公共自行車企業執行懲罰政策時所付出的監審用戶行為的成本C對均衡時企業的懲罰概率γ和用戶信用概率θ的影響。

3.2.1 懲罰期望F

由（1）對F進行一階偏微分

對F求二階偏微分

由（2）對F進行一階偏微分

對F進行二階偏微分

由此可見，當懲罰期望F越大時，企業監管用戶行為，執行懲罰策略的概率越低，也就是說，執行懲罰策略的必要性越低；且隨著懲罰期望F的增加，民營智能共享型公共自行車，企業執行懲罰政策概率降低的趨勢減小。同時，自行車租賃用戶采取信用用車的概率上升，且隨著罰款期望的增加，自行車租賃用戶采取信用用車的概率上升的趨勢減小。

3.2.2 監審用戶行為的成本C

由（2）對C進行一階偏微分

對C進行二階偏微分

由此可見，企業監審用戶行為的成本C越大時，用戶選擇信用行為的可能性越低。當成本增加至與懲罰期望F相等時，所有的用戶都選擇失信行為。

3.3 結論

當監管用戶行為的成本C和額外收益ΔR兩者均大于或兩者有其一大于懲罰期望F時，得到的納什均衡策略均不理想（（不懲罰，失信）或是（懲罰，失信））。只有當監管用戶行為的成本C和額外收益ΔR兩者均小于懲罰期望F時，企業才有可能選擇執行懲罰策略，建立維護良好的市場秩序。民營智能共享型公共自行車企業以ΔR／F的概率選擇執行懲罰政策，租用自行車的用戶以（F－C）／F的概率選擇信用行為。可見當監審成本C小于懲罰期望F時，監審成本C的大小已不能影響企業決策行為，但是成本C的減小能使用戶做出信用行為的概率越大。懲罰期望F對雙方的行為都產生影響，增加懲罰期望F可降低企業進行懲罰的必要性也能促使用戶提高選擇信用行為的概率，對企業有利。

4 防范信用風險治理對策及建議

民營公共自行車企業應制定標準化的懲罰政策。在控制監審成本的前提下，采取較為嚴厲的懲罰措施，通過價格杠桿去打破用戶之間形成的平衡，且將會對不守信用的行為產生較為明顯的威懾效果。例如，新加坡對于貪腐懲處的嚴厲，并不表現在重罪重罰，而是表現在輕罪重罰，從而避免了“小洞不補,大洞吃苦”的惡果，塑造了新加坡反腐倡廉的成功[11]。同時，要加強宣傳典型反面案例去強化處罰的規則。

民營公共自行車企業應做好相關技術改進。第一，要改進GPS相關技術問題，提高定位的精準性，提高監審用戶行為的效率，降低監審成本。根據上文結論，監審成本的降低能提高用戶選擇信用行為的概率。第二，根據用戶行車軌跡、地理位置及違規操作等建立用戶的個人信用系統、個人信用數據信息庫。每次提供租賃服務時根據用戶的個人信用系統進行不同等級的費用扣除。

構建完善的社會信用體系。將企業建立的個人信用系統并入整個社會信用系統，從而讓守信者獲得更多的公共福利,讓失信者受到應有的處罰和譴責。逐步建立信用管理行業和信用法律體系，維護社會信用體系的正常運轉。

[1]周揚，張冰，李強．公共自行車系統的研究進展與展望[J]．城市發展研究，2014，21（9）：118-123．

[2]王歡明，李鵬．城市公共自行車服務民營化供給模式比較研究[J]．中國軟科學，2015（6）：56-66．

[3]王瑋，魏薇．中外公共自行車系統經營模式比較研究——基于新制度經濟學視角[J]．國際城市規劃，2013，28（3）：64-69．

[4]LIN J-R，YANG T-H．Strategic design of public bicycle sharing systems with service level constraints[J]．Transportation Research Part E，2011，47（2）：284-294．

[5]SHU J，CHOU M C，LIU Q．Models for effective deployment and redistribution of bicycles within public bicycle-sharing systems[J]．Operations Research，2013，61（6）：1346-1359．

[6]王志高，孔醋，謝建華，等．歐洲第三代公共自行車系統案例及啟示[J]．城市交通，2009，7（4）：7-12．

[7]SHAHEEN S，GUZMAN S，ZHANG H．Bike Sharing in Europe the Americas and Asia[J].Transportation Research Record January 2010（3）：159-167．

[8]FISHMAN E，WASHINGTON S，Haworth N．Barriers to bike sharing：an analysis from Melbourne and Brisbane[J]．Journal of Transport Geography，2014，41：325-337．

[9]錢佳，汪德根，牛玉．城市居民使用市內公共自行車的滿意度影響因素分析——以蘇州市為例[J]．地理研究，2014，33（2）：358-371．

[10]新華網．共享模式服務讓單車回歸城市.[EB/OL].（2016-04-22）[2017-1-20]．http://sh.xinhuanet.com/2016-04/22/c_135303571.htm．

[11]呂元禮．新加坡嚴懲“微型貪腐”舉措及其效應[J]．人民論壇，2015（5）：64-67．

Credit Risk Analysis Based on Game Theory of Private Intelligent Public Bicycle under the Background of Internet

Xing Xiajie，Yuan Ruhua
（School of Business，Hohai University，Nanjing 211100，China）

The application of“Internet Plus” is becoming increasingly popular in various sectors and the field of public bicycle is no exception.The concept of the intelligent public bike is put forward，namely，people can quickly rent and return a public bike by using their smart phones.A bike can be used in different periods of time,which is convenient，low-carbon and environment-friendly and can ease traffic jams.However，this operating mode subverts the traditional public bicycle without pile leasing mode,inevitably causing credit risk problems of users.By establishing the game model，this paper analyzed the game process of users and enterprises.It maintains that enterprises should take severe punishment measures and reduce the cost of monitoring users’behavior to effectively solve credit risk problems of users.The personal credit information database should be established and incorporated into the social credit system,which improves the whole social credit system and more effectively standardizes people's behaviors.

intelligent public bicycle；credit risk；game theory

F506；C935

A

（責任編輯 姜紅貴 李萍）

1005-0523（2017）04-0069-06

2017－02－08

邢夏潔（1992—），女，碩士研究生，研究方向為管理科學與工程。

袁汝華（1962—），男，教授，研究方向為技術經濟及管理。