基于模糊綜合評價的共享單車市場競爭影響力模型構建研究

凌杰瑤 顧可恒

（南京師范大學泰州學院，江蘇 泰州 225300）

一、引言

共享單車作為城市公共交通工具，是企業(yè)在校園、地鐵站點。公交站點、居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、公共服務區(qū)等地提供自行車單車共享服務，是一種分時租賃模式，共享單車是一種新型綠色環(huán)保共享經(jīng)濟。現(xiàn)代社會倡導節(jié)能、環(huán)保的生活理念，共享單車的具有操作簡單、低碳環(huán)保、租車費用低廉、隨借隨還、緩解交通擁堵等優(yōu)勢，逐漸引起人們的注意。同時，由于其符合低碳出行理念政府對這一新鮮事物也處于善意的觀察期。共享單車交通系統(tǒng)在拓寬公共交通服務范圍、促進交通系統(tǒng)循環(huán)、緩解城市交通問題等方面具有實用價值。運用社會網(wǎng)絡分析法對共享單車運行網(wǎng)絡進行分析，發(fā)現(xiàn)共享單車在建設布局和使用模式上的影響力，能夠指導共享單車的合理使用和有效運營，為人們出行或換乘提供最大便利。

二、結構分析

根據(jù)共享單車站點地圖可以獲取站點的可借車數(shù)以及停車位實時數(shù)據(jù)，利用調查及車輛跟蹤數(shù)據(jù)繪制出共享單車的網(wǎng)絡時需要在以下前提下進行。

（一）整體網(wǎng)絡由小網(wǎng)絡構成

共享單車的整體網(wǎng)絡是由許多具有相似特征及影響力的小網(wǎng)絡構成，在對共享單車網(wǎng)絡進行研究時，可以選取具有代表性的局部網(wǎng)絡區(qū)域進行研究，研究結果可以推廣到整體網(wǎng)絡中去。

（二）網(wǎng)絡由路徑有向加權而成

將網(wǎng)點視為社會網(wǎng)絡中的節(jié)點，站點之間車輛的路線作為邊，邊上的權值為兩站點之間有效的共享單車租用量，整個網(wǎng)絡抽象為有向加權網(wǎng)絡。

（三）網(wǎng)絡結構簡化

市民在某些站點換騎另一輛單車的情況可能是之前所騎單車出現(xiàn)故障，影響騎行舒適度而換騎正常單車，對選定區(qū)域內存在車輛外出或進入的路線同樣不計入網(wǎng)絡結構中，以免影響網(wǎng)絡結構的計算量，使網(wǎng)絡結構擴大，超出可控范圍。

三、基于模糊綜合評價的共享單車競爭影響力的模型構建

（一）熵值法

熵值法是對不確定性的度量方法。是指用來判斷某個指標的離散程度的數(shù)學方法，基于信息論基本原理的解釋，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。該指標提供的信息量越大，在評價中的作用相應越大，權重就越高，根據(jù)熵的特性，我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。

采用熵值法確定指標權重，具體模型如下：

1.建立初始評估矩陣

2.規(guī)范初始評估矩陣

3.指標的熵

評價指標的效用值取決于熵值與1的差值。其值直接影響權重的大小。效用值越大，指標的重要性越大，權重越大。

4.第一個指標的效用值

5.j指數(shù)的熵權

（二）模糊綜合評價模型

Step1：確定影響力評價指標客觀權重

考慮到不同指標的量綱并不相同，對指標值進行標準化處理，具體轉換方法如下：

Step2：劃分影響力評價指標等級區(qū)間

借鑒共享單車現(xiàn)有的知識體系，將指標值劃分為最差、差、中、良、優(yōu)秀5個等級，并按照指標劃分為軟硬件以及布局指標，硬件指標中包括單車配置、外形及舒適度，軟件指標中包括品牌名氣、融資及服務管理水平，布局指標中包括投放量、覆蓋城市及海外擴展。

Step3：構造影響力模糊評價矩陣

設U為因素集，其中：

Step4：依據(jù)層次分析法計算模糊綜合評價向量

采用層次分析法（簡稱AHP法）得到層對層的權重分別為：（二級對一級指標的權重）

令Ui的一級評判向量為，則。在二級評判中，將每一個看成一個因素，即為一個因素集，的單因素評判矩陣為：

（三）改進最大隸屬度模糊綜合評價模型

1.最大隸屬度原則

2.模型改進的依據(jù)

最大隸屬度原則是模糊綜合評價使用的最廣泛的方法，憑借其使用簡便占優(yōu)，但在某些情況下會存在低效或失效的問題。

3.模型的改進

由上文分析進行最大隸屬度的改進，提出最大隸屬度有效性的評價方法。有效性指標定義如下：

四、仿真模擬

通過網(wǎng)上搜集數(shù)據(jù)，在A市統(tǒng)計局搜集到的人口數(shù)量、人均可支配收入、街區(qū)面積等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)如表1（注：見文章最后）：

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

通過熵權法得出權重，具體如表2所示：

表2 權重分析

熵權法的權重計算結果如上表所示，其中指標權重最大值為人口數(shù)量（萬人）（23.099%），最小值為指標人均可支配收入（元）（17.264%）。

構建共享單車影響力的模糊評價體系，具體如表3所示：

表3 共享單車整體評價表

共享單車評價指標：

一級評判向量為：

將進行歸一化處理，變?yōu)?/p>

五、結論

本文通過模糊綜合評價法在共享單車市場競爭力中的應用，得出模糊綜合評價法更能反映各層級、各影響因素的重要程度，對共享單車影響較大的因素為人口數(shù)量和居民消費價格指數(shù)。指標評價中A市共享單車在配置、融資和投放量等方面做得較好。運用模糊綜合評價模型對共享單車相關指標進行了定量評估，結論是：共享單車對市場競爭的影響力為0.8507。