生活類軟件：社會效用增長的新利器

范凌云+秦子雁+黃蕾+韓在文

摘要：打車軟件日益興起也逐漸成為生活中必不可少的工具，通過分析市場調(diào)研及數(shù)學模型等方法分析打車軟件作為生活利器發(fā)揮其社會效益的相關情況。其中包括打車軟件在去年的使用率及普及率，由ISM結構模型分析打車軟件使用積極性的因素并由此分析出打車軟件如何發(fā)揮其社會效用，最后提出假設及模型思路，使打車軟件在現(xiàn)有資源上發(fā)揮更大的社會效用。

關鍵詞：打車軟件；社會效益最大；社會福利

中圖分類號：F27

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.11.022

1打車軟件市場情況的經(jīng)濟分析

1.1打車軟件市場普及率

自從2012年中國出現(xiàn)第一款打車軟件開始，軟件使用用戶呈直線增長。根據(jù)2015年北京統(tǒng)計局報告顯示，北京出租車全年乘客量近7億人次，并且有近40%的出租車司機不愿意在高峰期的擁堵路段搭乘乘客而紛紛選擇“趴窩”，打車軟件的出現(xiàn)則大大減少了該情況的發(fā)生。據(jù)滴滴打車的數(shù)據(jù)顯示，在打車軟件發(fā)展初期北京就已經(jīng)有1.2萬輛出租車使用滴滴打車。從2012年打車軟件發(fā)展至今，打車軟件已在一線城市（北京、上海、廣州等）享有63.2%的用戶及958%的普及率，在新一線城市如武漢、濟南、合肥等享有91.3%左右的普及率及52.9%的用戶率。再加上打車軟件的不斷改進及打車難情況的長期存在，打車軟件的普及率和使用率還在進一步增長。

1.2打車軟件區(qū)域發(fā)展分析

由一線城市及新一線城市的打車軟件普及率及使用率可看出，打車軟件在一線城市已經(jīng)達到非常高的普及率，在新一線城市如武漢、濟南、合肥等也達到較高的普及率。在普及率極高的情況下，打車軟件的使用率也持續(xù)走高。鑒于北京及各地對安全、環(huán)境的要求限制了私家車的出行及尾氣排放，打車軟件的市場使用率將會迎來更高的峰值。

在一線城市及新一線城市中，交通發(fā)達的城市會有較高的普及率及軟件使用率，這也與當?shù)氐慕煌ㄇ闆r與地理位置有關。以下武漢為例進行分析，武漢地處中國中央，無論是航運、陸運還是空運都很發(fā)達，加之公共交通的大力發(fā)展和流動人口、在職人員數(shù)目的增長，尤其是高素質(zhì)大學生的流動遷移速度快，打車軟件以方便民眾生活為目的出現(xiàn)在人們的生活中大獲歡迎，但同時由于交通情況及其他物價、天氣方面的限制所以無法達到理論的最優(yōu)峰值。

1.3庫茲涅茨曲線模擬打車軟件市場現(xiàn)狀

在現(xiàn)今打車軟件繁多的情況下，我們通過模擬庫茲涅茨曲線進行打車軟件市場經(jīng)濟分析，用橫軸表示打車軟件市場占有率指標，縱軸表示打車軟件公司補貼指標，則這一假說所揭示的關系呈倒U字形符合庫茲涅茨曲線。進行曲線分析：在打車軟件剛進入市場時，市場占有率較低，發(fā)展初期打車軟件公司盈利較低甚至利潤額減少，打車軟件公司通過大量的補貼優(yōu)惠進行知名度推廣，提高乘客使用率，打車軟件市場占有率也逐步增長；在達到倒U型拐點時，打車軟件已有較穩(wěn)定的使用人群，隨著市場占有率的增大，打車軟件公司此時會降低對乘客、司機的補貼值，在擁有穩(wěn)定的客戶群輸入和低補貼輸出情況下，打車軟件公司的利潤額呈增長趨勢，因此，打車軟件在占據(jù)較高市場份額后，公司利潤也將增長。同時，我們在第Ⅲ階段提出打車軟件擬步入“贏家通吃”的局面，從“跨邊網(wǎng)絡效應”分析：使用打車軟件的乘客流量多將吸引更多司機進入市場，另外網(wǎng)約車司機的增多使得約車效率高、出行方便，正向作用于乘客的市場進入，符合“贏家通吃”的特征。

2ISM結構解釋模型得出影響打車軟件社會效用的使用積極性因素

2.1模型解釋

（1）對影響打車軟件使用的19個因素分類。

其中有四大類，分別是打車軟件的使用條件（乘客月收入、打車軟件使用條件、道路是否擁堵、是否緊急出行等）、打車軟件的使用效率（打車軟件使用率、打車軟件的普及程度、電話約車、租車服務質(zhì)量不高、司機接單積極性）、打車軟件中司機乘客公平程度（國家對打車軟件相應的政策規(guī)定、打車軟件中司機乘客公平程度、司機是否快速接單）及打車軟件安全性（打車軟件使用安全性、使用打車軟件是否造成直接或間接的信息泄露、打車軟件的用戶注冊審查制度不完善導致黑車進入約車市場、在開車時使用打車軟件使司機注意力分散造成影響），并根據(jù)的分類進行問卷調(diào)查的制作收集數(shù)據(jù)。

（2）根據(jù)調(diào)查問卷中問題與答案的結果構成矩陣。

相關聯(lián)的為1，不相關的為0，如乘客月收入與乘客月收入不相關，記為0，但乘客月收入與打車軟件使用條件相關，那么就記為1，所有0，1數(shù)據(jù)由此形成鄰接矩陣，運用Matlab對所得矩陣進行布爾運算：

（3）再根據(jù)所得結果運用SAS進行分析得出影響因素。

2.2模型結果分析

由所得數(shù)據(jù)得出：可達矩陣進行分層后將我們所討論的影響打車軟件社會效的使用積極性因素主要有四個：乘客月收入，打車軟件的使用條件、打車軟件的使用率及打車軟件使用安全性，以此為基礎因素，同時這些基礎條件又由一些子條件所決定，我們稱為普遍因素。例如打車軟件的使用條件是影響打車軟件社會效用的客戶使用積極性的基礎因素之一，但是在這個打車軟件使用條件這個基礎因素下還有是否緊急出行、司機接單積極性及交通是否擁堵這三個影響基礎因素的普遍因素。

2.3打車軟件社會效用分析

影響打車軟件使用的積極性因素直接決定了客戶對其的使用程度，而接單數(shù)量則間接的反映了打車軟件的方便程度。通過調(diào)查，打車軟件在一線城市使用率高，新一線城市的使用率也在直線上升，且直接影響了三、四線城市客戶數(shù)量。

通過ISM結構解釋模型對客戶和打車軟件的分析，得出打車軟件的以下社會效用。

2.3.1滿足不同乘客群體的出行需求

根據(jù)調(diào)查顯示，由乘客的月收入決定了不同乘客群體對出行的舒適度及便捷度等一系列不同的需求。打車軟件（滴滴打車）通過其余打車軟件合并、新功能開發(fā)等提供了不同出行服務，如適于中高端乘客的專車服務及豪車預約、普通乘客的打車、約車及拼車服務，為廣大乘客群體提供了不同的出行方式。

2.3.2節(jié)省雙方時間及選擇成本，降低空駛率

乘客發(fā)布起始地和目的地，司機根據(jù)實際情況選擇性接單，節(jié)省了雙方的時間和選擇成本，降低了出租車的空駛率，提高了司機的收入，使得出租車資源能夠更有效分配，緩解出行高峰期出租車供不應求的情況，創(chuàng)造了乘客和司機的雙贏局面。

2.3.3促使國家出臺更健全的保護措施及惠民政策

自2012年打車軟件出現(xiàn)，國家為保護民眾的信息安全，規(guī)范網(wǎng)絡租車約車市場，在2014年由交通運輸部頒布《關于促進手機軟件召車等出租汽車電召服務有序發(fā)展的通知》，指出將“著力營造統(tǒng)一、開放、公平、有序的發(fā)展環(huán)境”，并在接入監(jiān)管方式中規(guī)定“平臺運轉(zhuǎn)不得影響手機召車軟件正當功能和良性競爭”，這意味著國家首次在中央政策層面確立了打車軟件的合法地位。

作為已被認可的市場，打車軟件的發(fā)展將更具備便民性及安全性，這一通知的頒布完善了國家對新興市場的規(guī)范及管理，也促使國家出臺更健全的保護措施及惠民政策，將打車軟件作為工具，使其發(fā)揮出更大的社會效用。

3如何讓打車軟件發(fā)揮更大的社會效用分析

ISM模型清晰的表示了問題和研究對象的層次及結構，探究打車軟件使用積極性的各個影響因素鏈得出提升打車軟件客戶流量的方法，提高了人們對問題的認識和理解程度，所以根據(jù)本文分析研究影響打車軟件使用的積極性因素，為打車軟件提出可以接受的修正改進方案進行實際的運用，提升打車軟件的利益。

打車軟件為加大司機的接單積極程度，開啟了加價功能，同時為提高客戶對軟件的使用率也不定時發(fā)放補貼，建立模型對司機和乘客進行補貼能夠調(diào)整供求匹配程度。但由于現(xiàn)行的補貼方案是按照接單數(shù)進行補貼，并不能最優(yōu)地調(diào)整供求關系，所以為了有效緩解“打車難”，提高打車軟件的社會效用，可以先利用逐步搜索模型進行搜索得到最優(yōu)補貼方案，依據(jù)各影響因素對其做動態(tài)調(diào)整，進一步實現(xiàn)供求關系的優(yōu)化。

參考文獻

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基金項目：

中國民航大學學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目資助（項目編號IECAUC2016069）。