共享單車供求匹配程度及定價策略分析

王佳凱+李娜+孫舒

摘 要：針對不同時空共享單車資源的"匹配程度"的問題，基于層次分析法建立共享單車供求匹配模型。首先，分別從空間需求分布與時間需求分布兩個方面分析，確定出3個供求匹配指標，即"運行時間比率、單車利用率，用戶滿意度"。其次，構造層次分析框架圖，通過Mat lab計算出供求匹配狀況與各指標之間的權重，得到供求匹配度計算公式。

關鍵詞：交通運輸經濟學；共享經濟；層次分析法；共享單車；逐步搜索法

0引言

2016年摩拜單車橫空出世，引爆互聯網共享單車市場，多家公司依托移動互聯網建立了共享單車服務平臺為公眾的騎車出行提供服務，然而，要更好的運營和管理共享單車需要解決以下問題：

⑴建立合理的指標，并分析不同時空共享單車資源的“供求匹配”程度。

⑵創建一個新的共享單車服務平臺，設計適當的定價策略，并論證其合理性。

1不同時空下共享單車資源“供求匹配”程度的分析

1.1供求匹配模型的建立

1.1.1指標定義

①運行時間比率T

單車運行時間比率是指共享單車一天內被使用的時間比上一天的總時間，一般以一輛車為單位，公式為：

式中：t1為一天內被使用的時間（小時）；t為一天的總時間（小時）。

這一指標反映了單車時間利用率，如果比例高，說明單車的運行時間長，閑置時間比較短，對于騎車的人來說，可供租用的單車不多，等待時間延長，說明供求關系比較緊張，如果比率低，租用比較方便，但經營者經濟效益下降。

②單車利用率D

單車利用率是指一天內被使用的單車數量與單車的總投放量之比，公式為：

式中：d1為一天內被使用的單車數量；d為單車的總投放量。

這一指標反映了單車的使用率，如果比率高，說明被占用的單車數量多，乘客等待時間增加，說明供求關系比較緊張，如果比率低，則閑置率？比較高，租用比較方便，但經營者的經濟效益下降。

③用戶滿意度

使用者對共享單車運營體系所提供服務的滿意程度，包括單車使用的滿意度和對應APP使用感受的滿意度。

1.1.2基于層次分析法確定供求匹配指標權重

⑴建立遞接的層次結構

目標層A：供求匹配程度A

準則層B：時間需求分布B1 空間需求分布B2

方案層C：時間利用率C1 單車利用率C2 用戶滿意度C3

⑵構造判別矩陣并賦值

⑶求出各因素對于總目標的權重

式中，w為方案層C中六種指標對目標層A的相對權重。計算以上層次單排序的結果，可得方案層的層次總排序并作一致性檢驗。

根據層次分析理論，C.R.<0.1 ，故認為判斷具有滿意的一致性。

⑷層次單排序（計算權向量）與檢驗

對于判斷矩陣，利用一定數學方法進行層次排序。

對于一致性判斷矩陣，每一列歸一化后就是相應的權重，在對這n個列向量求取算術平均值作為最后的權重。具體的公式是：

需要注意的是，在層層排序中，要對判斷矩陣進行一致性檢驗。

一致性檢驗的步驟如下。

第二步，查表確定相應的平均隨機一致性指標R.I.

據判斷矩陣不同階數查下表，得到平均隨機一致性指標R.I.。例如，對于5階的判斷矩陣，查表得到R.I.=1.12

1.1.3不同時空下的共享單車供求匹配模型

基于上述層次分析法求得的權重，從時間和空間兩個維度進行分析，空間上進行不同城市的對比，時間上進行不同季節的對比。從而求得供求匹配程度。

2.1模型建立

步驟一：搜索在置信區間內現有的單車定價方案最優解。

分析摩拜和ofo的現有目前狀況[4]可知，在城市開啟免費騎車活動來搞促銷，確實能提高共享單車知名度來提高營業率，但卻不長久，因此以共享難度系數最低為目標函數，采用等步長[5]搜索法，可以得到理論上的最優定價方案，逐步搜索算法流程如下：

確定目標函數——確定搜索范圍——定義起始點，計算目標函數——以0.1為步長逐步搜索——得到最優解，通過逐步搜索，可以得出共享系數最高時的定價方案。

對最優供求比進行上下的小幅度波動，可以得到供求比置信區間，在這個區間里，共享難度系數較小，且要在可接受的范圍內。此時還需要在基本供求關系前提下，使得折扣優惠總金額盡可能得小，由規劃求出基礎定金。

步驟二：在定價波動可接受范圍內，確定最佳動態定價函數。

春季和秋季天氣比較適宜，共享單車的用戶比較多，而冬季和夏季由于天氣的寒冷和炎熱，人們傾向于開私家車和坐公交車。但是如果在現有基礎上對價格進行調整，可以調節供求關系，緩解共享難度大的問題。并考慮到特殊無經濟能力，但是使用共享單車多的群體（學生），在整體定價的基礎上再給予折算。

2.2模型求解

根據以上三個圖表所建立的模型，可求得最優解a（單位：元）為三個圖表綜合分析后所得出的結果，

根據圖3有 a1=（1+0.8+1+0.8）/4

根據圖4有 a2=a1×E（f（x））

根據圖5有a=a2×90

聯立以上三個式子可得 a=（1+0.8+1+0.8）/4×0.82×0.9=0.6642

2.3模型仿真

依據上述關系模擬真實情況，反映在新的營業規則下供求關系的變化，仿真過程首先建立一個包含四個停車點的井字形街道小世界，未來模擬動態收益加入了“幀數”概念，使其變為動態的世界在每條街道上隨機生成二十輛初始狀態為空車的共享單車以及25個需要共享單車的用戶作為基本元素，設定用戶的初始視野半徑為二百米，對于每輛空的共享單車，如果人的視野范圍內還有空車，沒匹配成功的用戶，就默認為該用戶可以成功找到共享單車，但如果人的視野內有多個共享單車，由于短視效應，人只會和最近的共享單車匹配，即建立雇傭關系，按照上述事項對每輛共享單車匹配用戶。

3 結論

1.供求比關于折扣優惠金額的靈敏度分析。

為了了解函數的敏感度，將自變量折扣優惠金額上下隨機浮動5%，使用Mat lab編程，采樣100個點，得到他們的匹配程度值浮動程度。平均匹配程度值浮動程度為17.73%，數據比較敏感，

2.對于高峰期、低谷區、擁堵區、非擁堵區求出每個區域內部的所有點的供求比，在求取平均值得到的結果表明，高峰期的供求比要遠小于低谷期，擁堵區的供求比要遠小于非擁堵區，產生這種結果的原因是，高峰期和擁堵區的人流量遠大于低谷區及潛在需求量也大，同時高峰期和擁堵區的交通運行緩慢，導致即使有空車用戶也無法及時到達共享單車所在地。

3.仿真結果表明，現行折扣優惠方案已經能夠有效的增加匹配成功次數，經過改進后的折扣優惠政策，對于供求匹配的調整效果更好，但是在仿真過程中，這于道路的設計較為簡單，用戶數量與共享單車數量也比真實情況中少，所以仿真結果只能在一定程度上檢驗模型的正確性。

參考文獻：

[1]湯莉. 北京公共單車租賃服務站點已近百家[N]. 國際商報，2008-08-02（004）..

[2]謝慧敏. 摩拜鏖戰ofo：洪荒之爭[J]. 經理人，2017，（02）：30-32.endprint