出租車行業(yè)利益主體博弈模型研究

張亞平 莫 瓊 廉 冠 祁首銘

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院 哈爾濱 150090)

出租車行業(yè)利益主體博弈模型研究

張亞平 莫 瓊 廉 冠 祁首銘

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院 哈爾濱 150090)

針對國內(nèi)出租車行業(yè)交通監(jiān)管方面的問題，為全面、量化的分析行業(yè)內(nèi)部沖突，分析行業(yè)利益主體關(guān)系，構(gòu)建利益主體之間的博弈模型，分析出租車司機(jī)、公司、乘客、政府、黑車五個主體之間的利益關(guān)系，求解混合策略博弈均衡解，并通過策略選擇概率隨參數(shù)變化曲線分析參數(shù)對策略選擇的影響.結(jié)果表明，模型能夠清晰、準(zhǔn)確的分析出租車行業(yè)利益主體的沖突過程，明確各利益主體之間的利益關(guān)系.

出租車；博弈；交通監(jiān)管；混合策略；納什均衡

0 引 言

近年來，出租車行業(yè)的快速發(fā)展同時也帶來諸多問題，一方面不合理的經(jīng)營模式無法保障從業(yè)者的權(quán)益，另一方面從業(yè)者受利益驅(qū)使產(chǎn)生越來越多的不誠信行為，損害消費者權(quán)益.另外，黑車因其安全和亂收費問題也飽受爭議.出租車行業(yè)涉及較多群體的利益，關(guān)系到公眾出行、司機(jī)生計、公司發(fā)展以及政府管理等多方面.每個群體受其他群體行為的影響，選擇使自身利益最優(yōu)的行為策略，而策略的實施不僅會影響其自身利益，也會影響其他群體的利益，這種群體之間策略和利益相互影響的實質(zhì)，就是出租車行業(yè)各利益主體互相博弈的過程.

在行業(yè)管制合理性及管制策略的討論中，國外學(xué)者早期肯定行業(yè)管制的必要性，Douglas[1]基于結(jié)構(gòu)模型、集計的供需模型，針對價格和服務(wù)水平，分析巡游類市場，認(rèn)為市場規(guī)制應(yīng)制定有效的價格，最大化服務(wù)效益. 之后Beesley等[2]研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)規(guī)制者的價格管制并不能解決市場失靈問題，自由競爭的效果將會優(yōu)于政府規(guī)制，不少學(xué)者開始提倡自由競爭.Cairns等[3]提出巡游類市場司機(jī)和乘客互相搜尋的模型，認(rèn)為不應(yīng)取消出租車行業(yè)的價格和準(zhǔn)入管制，行業(yè)管制的必要性又重新得到肯定. 隨后，一些國家如瑞典、日本等政府取消或放松管制的實踐得到了降低行業(yè)價格、提高行業(yè)效率的效果[4-5].Flath[6]用納什討價還價理論進(jìn)行討論得出結(jié)論，以其他管制措施與價格管制相配合的同時，放棄準(zhǔn)入管制，能夠更有效的避免出租車空置數(shù)量過高.也有部分學(xué)者基于出租車牌照進(jìn)行討論[7]，國外學(xué)者關(guān)于行業(yè)管制的態(tài)度逐漸統(tǒng)一.

國內(nèi)學(xué)者早期研究重點多在出租車規(guī)模確定上，近年開始研究出租車數(shù)量和價格監(jiān)管效果.其中，不乏博弈理論的應(yīng)用.劉金石等[8]應(yīng)用了輪流出價的博弈思想，并用有限逆向歸納法求解，在出租車公司與司機(jī)之間的利益博弈中求得均衡，并提出解決利益矛盾的重要方法是加強(qiáng)出租車司機(jī)群體的利益訴求能力.林菁等[9]應(yīng)用博弈思想，分析自由市場和市場規(guī)制下行業(yè)利益，邵燕斐等[10]通過使用兩方博弈模型研究，發(fā)現(xiàn)政府管制政策存在缺陷，價格管制不能增加社會福利，應(yīng)由市場供求關(guān)系和競爭定價.可見，國內(nèi)外學(xué)者對于行業(yè)管制的態(tài)度趨于一致：在必要的數(shù)量管制的同時，放松準(zhǔn)入管制和價格管制.

現(xiàn)有的研究中，主要從市場準(zhǔn)入方面進(jìn)行研究，重點在市場規(guī)制存在合理性的討論.在內(nèi)容上，對主體的考慮缺乏全面性，涉及主體不能完全體現(xiàn)行業(yè)矛盾；在方法上，未能準(zhǔn)確求解博弈模型，達(dá)不到量化分析效果.因此，為全面、量化的分析行業(yè)內(nèi)部沖突，需對出租車行業(yè)五大利益主體相互利益博弈關(guān)系進(jìn)行討論，求解博弈均衡解，尋求行業(yè)利益最優(yōu)的方法.

1 利益主體分析

這里所說利益主體是指參與出租車市場，在其中產(chǎn)生一定影響，且接受其他參與者影響的各個群體，五大利益主體之間的關(guān)系見圖1.

圖1 五大利益主體之間的關(guān)系

2 利益主體博弈模型

2.1 出租車司機(jī)與出租車公司

1) 模型構(gòu)建 以直接獲取經(jīng)營權(quán)的情況下，出租車司機(jī)需從公司承包或掛靠經(jīng)營，出租車公司借此收取高額承包費用.公司與司機(jī)可選策略集分別為{優(yōu)質(zhì)服務(wù)，劣質(zhì)服務(wù)}、{從屬，個體}.雙方收益矩陣見表1.

表1 司機(jī)與公司收益矩陣

注：F(Factorage)為司機(jī)上交的承包費用；C(Cost)為公司提供優(yōu)良服務(wù)時，需要為司機(jī)提供定期維護(hù)車輛、司機(jī)培訓(xùn)以及保險等服務(wù)的成本；B(Benefit)為司機(jī)收到的福利.

司機(jī)選擇從屬時，公司最優(yōu)策略為劣質(zhì)服務(wù)；司機(jī)選擇個體經(jīng)營時，司機(jī)最優(yōu)策略仍然為劣質(zhì)服務(wù).可知，提供劣質(zhì)服務(wù)是公司的最優(yōu)策略.

公司選擇優(yōu)質(zhì)服務(wù)策略時，若B-F<0，司機(jī)的最優(yōu)策略為選擇個體經(jīng)營，反之，司機(jī)的最優(yōu)策略為選擇從屬于公司；公司選擇劣質(zhì)服務(wù)策略時，司機(jī)的最優(yōu)策略為選擇個體經(jīng)營.

此博弈具有惟一的納什均衡，即(個體，劣質(zhì)服務(wù)).司機(jī)選擇從屬還是個體，取決于承包費用與福利之間的關(guān)系，承包費用過大、福利太低促使司機(jī)偏向選擇個體經(jīng)營.

2) 混合策略博弈 假定司機(jī)選擇從屬的概率為p，個體概率為(1-p)；公司選擇優(yōu)質(zhì)服務(wù)的概率為q，選擇劣質(zhì)服務(wù)的概率為(1-q)，則構(gòu)成混合策略博弈.

當(dāng)出租車司機(jī)選擇從屬策略時，期望收益為E1=q(B-F)+(1-q)(-F)；反之，期望收益為E2=q×0+(1-q)×0，E1=E2時達(dá)到混合策略納什均衡，求解得q*=F/B.

同理，當(dāng)公司選擇優(yōu)質(zhì)服務(wù)時，期望收益為E3=p(F-C)+(1-p)(-C)；反之，期望收益為E4=pF+(1-p)×0，p無解.

司機(jī)與公司博弈無混合策略納什均衡解.

2.2 出租車司機(jī)與乘客

1) 模型構(gòu)建 近年來，行業(yè)服務(wù)質(zhì)量問題受到廣泛關(guān)注，集中表現(xiàn)在司機(jī)繞遠(yuǎn)路以及拒載等問題上.司機(jī)與乘客的可選策略集分別為{誠信，不誠信}、{投訴，不投訴}.雙方收益矩陣見表2.

表2 司機(jī)與乘客收益矩陣

注：P(profit)為司機(jī)誠信經(jīng)營收益；L(lose)為司機(jī)不誠信經(jīng)營時乘客損失；C(cost)為乘客投訴需要付出的時間、精力和經(jīng)濟(jì)總成本；B(bonus)為乘客投訴所獲獎金；F(fine)為司機(jī)在乘客投訴后受到罰款.

當(dāng)B>C時，若損失L>罰金F，此博弈具有惟一的納什均衡，即(不誠信，投訴)；當(dāng)BC，即盡量多的投訴獎金和盡量少的投訴成本.

2) 混合策略博弈 假定司機(jī)選擇誠信的概率為p，不誠信概率為(1-p)；乘客選擇投訴的概率為q，不投訴概率為(1-q)，則構(gòu)成混合策略博弈.

2.3 出租車公司與政府

1) 模型構(gòu)建 公司非法向司機(jī)收取高額管理費，嚴(yán)重影響司機(jī)合法利益，政府不得不對此采取措施.公司與政府可選策略集分別為{合法經(jīng)營，非法經(jīng)營}、{嚴(yán)格措施，放松措施}.雙方收益矩陣見表3.

表3 公司與政府收益矩陣

注：I(income)為公司合法營運收益；P(profit)為公司非法營運時收益；F(fine)為政府采取嚴(yán)格措施時對非法營運的罰金；S(supervise)為政府采取嚴(yán)格措施需付出成本；L(lose)為政府采取放松措施時，由于罷運等造成社會公共利益的損失.

當(dāng)S

2) 混合策略博弈 假定公司選擇合法策略的概率為p，選擇非法的概率為(1-p)；政府選擇嚴(yán)格措施的概率為q，選擇放松措施的概率為(1-q)，則構(gòu)成混合策略博弈.

2.4 政府與黑車

1) 模型構(gòu)建 黑車一方面與合法經(jīng)營者爭奪市場，也對人們生命財產(chǎn)安全造成威脅；另一方面作為合法經(jīng)營出租車的補充，確實給人們生活帶來方便，從而屢禁不止.政府與黑車可選策略集分別為{打擊黑車，放縱黑車}、{退出市場，不退出市場}.雙方收益矩陣見表4.

表4 政府與黑車收益矩陣

注：P(profit)為出租車行業(yè)總體利益；S(supervise)為政府打擊黑車成本；L(lose)為黑車退出市場所受的損失；F(fine)為黑車所受罰金.

當(dāng)P>S，L>F時，納什均衡為(打擊，不退出)；當(dāng)P>S，LF時，納什均衡為(放縱，不退出)；當(dāng)P

2) 混合策略博弈 假定政府選擇打擊的概率為p，選擇放縱的概率為(1-p)；黑車選擇退出的概率為q，選擇不退出的概率為(1-q)，則構(gòu)成混合策略博弈.

3 模型分析與討論

3.1 司機(jī)與乘客博弈

參考2.2構(gòu)建的模型，為分析投訴成本C、投訴獎金B(yǎng)、罰款F對司機(jī)和乘客策略選擇概率的影響，分別繪制相應(yīng)概率隨投訴成本C、投訴獎金B(yǎng)、罰金F的變化曲線，見圖2～3.

圖2 C不同時誠信概率隨投訴獎金變化

圖3 投訴概率隨罰金變化

由圖2可知：①投訴成本C相同時，隨著獎金B(yǎng)的增加，司機(jī)選擇誠信的概率逐漸提高，并趨于1；②當(dāng)B=C時，即投訴獎金=投訴成本時，司機(jī)選擇誠信的概率p=0；③投訴獎金B(yǎng)相同的情況下，隨著投訴成本C減少，司機(jī)選擇誠信的概率逐漸提高，并趨于1，即司機(jī)選擇100%誠信.

由圖3可知，隨著罰金提高，乘客選擇投訴的概率q逐漸降低，并隨著罰金無限增加，投訴概率趨于0.

這是由于投訴成本降低、獎金與罰金提高，乘客投訴不誠信經(jīng)營行為的熱情得到提升，不誠信經(jīng)營行為得到處置的概率也提高；罰金的增加使得不誠信經(jīng)營行為期望收益降低，從而選擇誠信經(jīng)營，乘客投訴需求也隨之降低.

因此，提高對出租車不誠信行為投訴的獎金、罰款，以及降低投訴成本，都有助于提高司機(jī)的誠信度，使其能為乘客提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，降低乘客投訴率.其中，投訴成本的降低，可通過免費投訴電話和網(wǎng)上投訴平臺保障，并保持電話的暢通、平臺的有效性.提高罰金同樣可以從兩方面保證，直接提高罰金標(biāo)準(zhǔn)和保證執(zhí)法力度，做到違法必究，執(zhí)法必嚴(yán).

3.2 公司和政府

參考2.3構(gòu)建的模型，為分析監(jiān)管成本S、罰款F對公司與政府策略選擇概率的影響，取L=1，I=2.5，P=6，繪制相應(yīng)概率隨監(jiān)管成本S、罰款F變化的曲線，見圖4～5.

圖4 F不同時，合法經(jīng)營概率隨監(jiān)管成本變化

圖5 政府選擇嚴(yán)格策略概率隨罰金變化

由圖4可知：①罰金F相同的情況下，隨著監(jiān)管成本S的減少，司機(jī)合法經(jīng)營的概率逐漸提高，當(dāng)監(jiān)管成本S=0時，司機(jī)合法經(jīng)營概率等于1；②當(dāng)F=0.4，S=1.4時，F(xiàn)+L=1.4，p=0，即當(dāng)監(jiān)管成本S等于罰金與乘客損失之和(F+L)時，司機(jī)合法經(jīng)營概率為0；③監(jiān)管成本S相同的情況下，罰金F越大，公司合法經(jīng)營的概率越大.

由圖5可知，隨著罰金F提高，政府選擇嚴(yán)格策略的概率逐漸降低，并隨著罰金無限增加，q趨于0.

這是由于監(jiān)管成本降低使政府部門有能力和動力對非法經(jīng)營行為進(jìn)行有力監(jiān)管，促使出租車公司合法經(jīng)營.另一方面，罰金提高已經(jīng)使得經(jīng)營者的非法經(jīng)營行為受阻，政府部門則無需總是采取嚴(yán)格策略.

因此，為保障市場公平，政府部門應(yīng)提高非法營運罰金，通過完善各部門機(jī)制，明確各自職責(zé)，降低管理成本.提高罰金同樣可以從兩方面保證，直接提高罰金標(biāo)準(zhǔn)和保證執(zhí)法力度，做到違法必究，執(zhí)法必嚴(yán).

3.3 政府和黑車

參考2.4構(gòu)建的模型，為分析罰金F、監(jiān)管成本S對政府和黑車策略選擇概率的影響，繪制相應(yīng)概率隨罰金F、監(jiān)管成本S變化曲線，見圖6～7.

圖6 政府打擊黑車概率隨罰金變化

圖7 黑車選擇退出概率隨監(jiān)管成本變化

由圖6可知：①罰金F等于黑車退出損失L時，政府打擊黑車概率為1;②政府打擊黑車概率隨罰金F增加而降低，并趨于0.

由圖7可知，隨著監(jiān)管成本的降低，黑車選擇退出的概率q逐漸提高，并在監(jiān)管成本減至0時，q=1.

另外，保持其他參數(shù)不變，分析黑車退出市場的損失L對政府策略選擇的影響，見圖8.

圖8 政府打擊黑車概率隨黑車退出損失變化

由圖8可知，罰金一定時，隨著黑車退出損失L逐漸減少，政府打擊黑車概率p逐漸降低，并當(dāng)L=F時，p=1.

這是由于增加罰金已經(jīng)使得黑車運營期望收入降低，從源頭處降低了黑車存在的可能，則政府繼續(xù)打擊黑車的必要性降低.監(jiān)管成本降低使得政府有能力和動力對黑車運營進(jìn)行打擊，使黑車運營受阻，則其退出市場概率降低.

因此，為促使黑車退出市場，維持社會秩序，應(yīng)降低政府管制黑車的成本，提高對黑車非法運營的罰金，降低黑車退出市場的損失.其中，降低黑車退出損失，可通過兩種方式實現(xiàn)，對于不符合相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的車輛及駕駛員，為其提供技能培訓(xùn)，將其引入其他崗位；對于利用空閑時間拉客的私家車等，在符合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的前提下，采取合適的運營模式，將其合法化，如當(dāng)前大范圍普及的網(wǎng)約車模式.

3.4 交通監(jiān)管建議

1) 在準(zhǔn)入監(jiān)管方面，降低個體經(jīng)營者申請門檻，取消公司制，準(zhǔn)許個體經(jīng)營，將準(zhǔn)入限制重點轉(zhuǎn)至對車輛性能、駕駛員和企業(yè)的從業(yè)資格的考核標(biāo)準(zhǔn)上；并結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)約車平臺，提供更多從業(yè)機(jī)會，并合法化黑車，或為黑車從業(yè)者提供技能培訓(xùn)，將其引入其他崗位.

2) 在數(shù)量監(jiān)管方面，考慮改變經(jīng)營方式，結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)約車平臺，配合準(zhǔn)入監(jiān)管放松策略，由市場自由競爭決定合理出租車規(guī)模.

3) 在價格監(jiān)管方面，放松價格監(jiān)管，在保證社會公平和社會秩序的前提下，實現(xiàn)動態(tài)市場定價；提高對非法經(jīng)營主體的罰金，一方面直接提高罰金標(biāo)準(zhǔn)，另一方面保證執(zhí)法力度，做到違法必究，執(zhí)法必嚴(yán).

4) 在行業(yè)監(jiān)管方面，完善投訴機(jī)制，通過免費投訴電話和網(wǎng)上投訴平臺保障乘客投訴渠道暢通，從而降低投訴成本，并提高投訴獎金，提高消費者維權(quán)及監(jiān)督熱情；政府部門可通過完善各部門機(jī)制，明確職責(zé)，降低管理成本.

4 結(jié) 論

1) 出租車司機(jī)選擇從屬或個體，取決于承包費與福利的關(guān)系，承包費用過大、福利太低促使司機(jī)有選擇個體經(jīng)營的偏向.

2) 出租車司機(jī)與乘客策略選擇概率受乘客投訴成本、投訴獎金和對非法營運罰金有關(guān)，投訴成本越低、投訴獎金越高、非法營運罰金越高，則出租車司機(jī)選擇誠信經(jīng)營概率越大，乘客投訴越小.

3) 出租車公司和政府策略選擇概率受監(jiān)管成本、對非法營運罰金影響，監(jiān)管成本越低、非法營運罰金越高，則出租車公司選擇合法經(jīng)營的概率越大，政府選擇嚴(yán)格策略的概率越小.

4) 政府和黑車策略選擇概率與非法營運罰金、監(jiān)管成本和黑車退出市場損失有關(guān)，罰金越高、監(jiān)管成本越低、退出損失越低，則黑車選擇退出市場概率越大，政府打擊黑車概率越小.

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Study on the Game Model of Stakeholders in Taxi Industry

ZHANGYapingMOQiongLIANGuanQIShouming

(SchoolofTransportationScienceandEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150090,China)

For the domestic taxi industry traffic regulation problems, in order to analyze industry internal conflict,comprehensively and quantitatively, the relationship among industry stakeholders is analyzed and the game models of each stakeholder are built. Interests of the five stakeholders including passengers, taxi drivers, company, government and illegal taxis are also analyzed. The mixed-strategy game equilibrium solution is solved and the impact of each parameter on choice of strategy is concluded by analyzing the selection probability variation curve. The results show that the model can clearly and accurately analyze the conflict process of interests of the taxi industry, and define the relations among the interests of stakeholders.

taxi; game; traffic regulation; mixed strategy; nash equilibrium

F570.71

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.05.004

2017-07-16

張亞平(1966-)：男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域為交通規(guī)劃與設(shè)計、交通流理論