需求不确定下的网约车司机最优工资水平研究

在网约车出行系统中,乘客出行需求的不确定性会影响网约车平台制定合理的工资水平, 进而影响平台利润。本文研究出行需求不确定下的网约车司机工资水平。根据问题的数学描述,假设实际出行需求服从随机分布,司机数量供给服从劳动力供给理论,采用网约车研究领域广泛采纳的精准乘客-司机匹配函数描述乘客与司机间的匹配关系。在此基础上,建立求解网约车平台利润最大化的模型框架。案例研究发现：存在最优的工资水平,使得网约车平台利润最大化;最优工资水平、司机人数与乘客最大需求正相关,最优工资水平与平台影响力负相关;本模型给出期望利润最大化下的最优解,比平均值模型具有一定的鲁棒性,有效保障网约车平台利润。 结果表明,本文建立的最优工资水平模型可以有效研究需求不确定性下的网约车出行系统。     

网约车驾驶员诚信管理对策研究

良好的网约车驾驶员诚信是网约车行业健康发展的重要保障。对网约车驾驶员使用虚假信息注册等6个方面不诚信问题进行总结,从缺信成本低等4个方面分析导致网约车驾驶员不诚信的原因,并从严格对网约车驾驶员进行审查与再审查等5个方面提出加强网约车驾驶员诚信管理的有关对策,对完善"互联网+"背景下网约车规制具有积极的借鉴价值。     

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将Parasuranman、Zeithaml和Berry(PZB)服务质量差距模型扩展后用于分析出租汽车客运企业管理人员、驾驶员和乘客之间的服务质量感知差距,以杭州市为例进行出租汽车客运服务质量调查,发现驾驶员的服务感知值最高、企业管理人员次之、乘客最低驾驶员与乘客的感知差距超过企业管理人员与驾驶员的感知差距,且两个差距均与总体服务质量评价显著负相关;企业管理人员与乘客间的感知差距部分显著,且感知差距与总体服务质量评价结果的负相关性不显著.结果表明,出租汽车客运服务人员的服务质量评价过于乐观,改善出租汽车客运服务质量要缩小驾驶员与乘客的服务感知差距.     

基于乘客视角的网约车服务质量评价

网络预约出租汽车(以下简称"网约车")在爆发式增长的背后不可避免地存在许多服务质量问题.如何对网约车服务质量进行测评,提出改善服务质量的相关措施从而保持其竞争优势,已成为网约车行业的首要任务.对SERVPERF量表中的5个维度22个指标进行改进,建立包含安全、可靠、效率、诚信、设施、服务6个维度20个指标的网约车服务质量评价指标体系.构建一套综合IPA分析法、AHP法、问卷调查法的网约车服务质量定量化测评方法.以苏州市为例,对滴滴出行、首汽约车等4家网约车平台的9个产品开展服务质量测评,并以此为依据提出服务质量改进的相关措施.     

基于TOPSIS的出租汽车客运服务质量评价排序

为进一步明确政府监管人员、企业经营者、驾驶员与乘客的出租汽车客运服务质量感知差距,以杭州出租汽车服务质量调查为基础,采用逼近理想排序技术（TOPSIS）对不同参与主体的服务质量评价结果进行排序,计算出租汽车客运服务质量评价值贴近度,将出租汽车客运服务质量评价值从高到低排序为驾驶员、政府监管人员、企业经营者、乘客,发现出租汽车客运驾驶员、政府监管人员和企业经营者服务质量评价均高于乘客。结果表明,TOPSIS用于出租汽车客运服务质量评价排序有效,消除服务提供者的自满情绪有助于提高出租汽车客运服务质量。     

基于SERVQUAL的网约车服务质量评价研究

随着“互联网+”的广泛应用以及网约车服务模式的合法化,使我国大城市网约车的服务质量问题愈发暴露出来。为提高网约车服务质量,根据SERVQUAL构建了网约车评价指标体系,并通过AHP研究方法和IPA分析分别对网约车服务影响因素和网约车服务评价指标进行了分析,从而提出网约车服务质量控制策略,对网约车服务质量改善具有一定的参考意义。     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。     

基于网约车订单数据的居民出行特征研究

为了解不同类型网约车乘客的出行特征,帮助网约车司机制定合理的寻客策略,以北京市出租车网络订单数据及快车网络订单数据为基础,采用K-均值（K-means） 聚类方法,以乘客出行时间、行程时间、上车区域用地性质及下车区域用地性质作为特征变量,对两种网约车的订单数据进行聚类分析,并分别将其划分为4种需求类型。对出租车网络订单及快车网络订单的4种需求类型进行对比分析,发现二者的乘客出行需求呈现出相似的特征。其中有两类需求受乘客出行时间影响较大,工作日早晚高峰的出行需求更为活跃,乘客上下车区域的用地性质集中于混合用地性质。另外两类需求受乘客出行时间影响较小,乘客上下车区域集中于混合用地与居住用地、商业服务设施用地、绿地及广场用地3 种用地类型之间。对订单数据进行统计分析发现,快车网络订单行程时间集中在10~20min,出租车网络订单的行程时间集中在10~45min。快车订单以短时出行为主,当乘客行程时间较长时选择出租车的概率更大。     

基于乘客感知的快速公交服务质量实证研究

本文在对乌鲁木齐市居民发放调查问卷获取第一手资料数据基础上,运用单因素方差分析法,对乘客的个人基本属性对快速公交服务质量评价的影响进行了实证研究。得出结论:不同职业、月收入和乘车目的的乘客对快速公交服务质量的评价有显著影响,而不同性别、年龄、学历和乘车频率的乘客对总体质量评价没有显著差异。在此基础上,文章就提高快速公交服务质量提出了简要建议。     

基于VIKOR 的多主体出租汽车客运服务质量评价

为了检验政府监管人员、企业管理者、驾驶员、乘客四类不同出租汽车客运参与主体服务质量评价的一致性,以SERVPERF模型为基础,经过修正后构建了4 大类17 个出租汽车客运服务质量评价指标,开展了杭州市出租汽车客运服务质量问卷调查,采用VIKOR方法进行了不同主体的出租汽车客运服务质量评价排序,以乘客评价结果为参照,发现政府监管人员、企业管理者、驾驶员对出租汽车客运服务质量评价偏高,其中驾驶员最为明显.结果表明,将SERVPERF模型与VIKOR方法相结合用于出租汽车客运服务质量评价排序有效,消除驾驶员的自满倾向对提高出租汽车客运服务质量有意义.     

基于网约车订单数据的居民出行特征研究——以北京市为例

为了解不同类型网约车乘客的出行特征,帮助网约车司机制定合理的寻客策略,以北京市出租车网络订单数据及快车网络订单数据为基础,采用K-均值(K-means)聚类方法,以乘客出行时间、行程时间、上车区域用地性质及下车区域用地性质作为特征变量,对两种网约车的订单数据进行聚类分析,并分别将其划分为4种需求类型。对出租车网络订单及快车网络订单的4种需求类型进行对比分析,发现二者的乘客出行需求呈现出相似的特征。其中有两类需求受乘客出行时间影响较大,工作日早晚高峰的出行需求更为活跃,乘客上下车区域的用地性质集中于混合用地性质。另外两类需求受乘客出行时间影响较小,乘客上下车区域集中于混合用地与居住用地、商业服务设施用地、绿地及广场用地3种用地类型之间。对订单数据进行统计分析发现,快车网络订单行程时间集中在10～20min,出租车网络订单的行程时间集中在10～45min。快车订单以短时出行为主,当乘客行程时间较长时选择出租车的概率更大。     

基于BP神经网络的城市公交服务质量影响因素主成分分析

为改善城市公交服务质量,根据乘客服务质量问卷调查数据分析,运用主成分分析方法对公交服务质量影响因素进行降维处理,把15个影响变量提取为8个主成分变量.在此基础上,运用MATLAB7.0建立影响因素主成分与公交服务质量认可度的BP神经网络模型,在不同参数下进行试验和比较,计算出模拟数据下公交服务质量认可度折减影响系数均方差为0.000 957,表明该模型所选参数值可以用于评估公交服务质量的影响因素分析.最后,根据权值和阀值计算得出影响城市公交服务质量的关键因素为公交车内拥挤程度、驾驶员服务态度和首末班车时间,其影响程度分别为53.09％、32.02％和30.36％.研究结论可以为城市公交服务质量改善提供依据并明确重点改进的方向.     

广州市出租车运价调整对利益相关者的影响

为给广州市出租车行业结构改革提供依据,对出租车运价调整后利益相关者的影响进行探讨。通过对广州市司机、企业和乘客三方进行抽样调查及行业统计数据进行分析,结果表明:此次运价调整获得各方较高满意度,乘客打车频率并未发生明显下降;司机收入明显提高,对拥堵路段、远郊区域交通运输得到保障,对管理配合度提高,服务质量逐步改善;企业管理积极性明显提升,巡游车行业呈回暖趋势。     

广州首批网约车驾驶员证出炉

正广州市交委客管处1月17日为首批6名取得网络预约出租汽车驾驶员证的司机发证。广州首批持证的网络预约出租汽车驾驶员共6人,其中参加从业资格考试合格的2人,巡游车驾驶员申领网约车驾驶员证的4人;另外还有20名巡游车驾驶员经审核符合网约车驾驶员准入条件,市交通部门表示目前正在制作证件,近期将陆续发放到驾驶员手上。     

基于MNL模型的网约车乘客出行行为

为研究基于多项评定(multinomial logit, MNL)模型的网约车乘客出行行为,以2018年大连市主要商圈内具有网约车乘车经历的出行者为调查对象,设计网约车乘客出行意向调查(stated preference, SP)问卷,建立MNL模型,探索出行方式选择行为的关键影响因素及其作用规律,并进行弹性分析。研究结果表明:出行者的年龄、职业、学历、家庭收入、私家车拥有情况等个人社会经济属性对交通方式选择有显著影响,网约车的乘用频率、司机的礼貌程度以及自由时间满意度对网约车的使用有一定的促进作用。研究结果可以为城市网约车的管理提供借鉴。     

基于社会网络结构特征的网约车平台竞争策略研究

为研究网约车平台如何在竞争激烈的行业中选择有效的竞争策略来实现公平的市场竞争，本文从社会网络分析法与计量经济学的双重视角出发研究网约车平台之间的竞争关系。首先构建全国网约车市场竞争网络，选取度中心性、结构洞、核心边缘结构等指标分析其网络拓扑结构，并以112个网约车平台的实际收益数据为例，将网络拓扑属性带入计量经济模型，实证分析了网约车竞争网络指标与平台收益之间的关系。结果显示：目前我国网约车平台竞争网络是一个非均衡性网络，核心平台拥有着密集的网络关系，大多数平台在网络中分布较为分散，少部分平台游离在市场边缘；且平台在网络中的拓扑位置与平台收益息息相关，核心程度对收益影响最显著。最后提出运用前沿技术、建立横向与混合联盟、提供差异化服务的平台竞争策略。     

乘客对常规公交服务质量的感知研究

为确定当前及潜在公交乘客对常规公交服务质量感知程度,全面检索了影响常规公交服务质量的因素并将其分为五类;基于偏好性调查法获取了乘客出行意愿数据,并分别拟合五类因素对公交乘客需求变化率的回归模型获得了公交乘客服务感知度。结果表明,当常规公交的票价、步行时间、站台等待时间、车内出行时间、舒适性5个因素单因素变化时,相应的公交乘客服务感知度分别为0.227、0.446、1.228、1.991、1.028。研究结果可为政府、公交企业等清晰掌握常规公交的改善重点,并为提升其服务质量和提高居民出行分担率奠定基础。     

城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量评估

为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响，首先，以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠，并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性；其次，以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量，采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用，并通过MSWA （method of successive weighted averages）算法求解该模型；然后，通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间；最后，以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量. 仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响；重要区间多与换乘站直接相连，并且各重要区间能影响网络中12.24%～13.96%的乘客；为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95，网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%，或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%；随着下降区间数目和下降比例的升高，网络的可靠性持续下降，但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱.      

弹性需求下的出租车市场均衡模型

为了探究出租车市场均衡模型的性质，假设乘客根据预期出行成本的变动来选择是否乘坐出租车，构建了弹性需求下的出租车市场均衡模型，分析了出租车平均行驶速度、城市规模以及乘客等车时间价值对出租车服务水平、使用效率以及打车软件使用率的影响。算例表明：出租车平均行驶速度的提高使扬招乘客和网约乘客等待时间均减少，巡游车和网约车空驶时间均增加； 随着城市规模的扩大，扬招乘客和网约乘客等待时间先增加后减少，巡游车和网约车空驶时间先减少后增加；乘客等车时间价值的提高使扬招乘客等待时间和网约车空驶时间均减少，网约乘客 等待时间和巡游车空驶时间均增加；不同城市规模下，出租车平均行驶速度的提高均能提高打车软件的使用率，城市规模非常小时，乘客等车时间价值的提高使打车软件的使用率减少，当城市达到一定规模时，乘客等车时间价值的提高则会提高打车软件的使用率。     

考虑出行者习惯与利他性偏好的自动驾驶网约车使用意向模型

为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效问卷进行参数拟合,结果证实了引入心理潜变量后的TAM模型具有良好的适配性,能够解释使用意向总方差的59.4％.路径分析结果表明,影响自动驾驶网约车最直接的三个因素是自动驾驶车辆的感知有用性、出行者利他性偏好、网约车出行习惯,对应的直接效应分别是0.591、0.243和0.146.网约车平台感知可靠性、自动驾驶车辆感知易用性、网约车出行社会影响对自动驾驶网约车使用意向的影响作用,均可被上述三类潜变量完全或部分中介.受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极.研究结果对于促进自动驾驶网约车良性发展具有一定的借鉴意义.