网约车平台的兴起，让我们的出行变得更加便捷。手指一点，车辆即来，这在几年前还是难以想象的场景。如今，在中国，像滴滴、高德这样的平台已经拥有了数以亿计的用户，每年完成的订单量更是天文数字。然而，这场由技术驱动的出行革命，也给传统的出租车行业带来了巨大冲击。单纯依赖“扫街”巡游的传统模式，让出租车在竞争中逐渐力不从心。为了提升运营效率、增加收入，出租车行业也踏上了数字化转型的道路，纷纷接入网约车平台，形成了既能在线上接单，又能线下巡游揽客的“线上+巡游”双模运营模式。
这种新模式在带来活力的同时，也引出了一个有趣且复杂的新问题：当一位乘客在网约车平台下单，正在等待平台派来的车辆时，如果路边恰好驶过一辆空载的巡游出租车，他会怎么做？是继续等待可能更便宜的网约车，还是当机立断，取消订单，招手拦下那辆出租车？这种因遇到巡游出租车而引发的乘客取消订单行为，正成为影响网约车平台、司机和乘客三方利益的新变量。从平台角度看，为了保障其旗下私家车司机的订单量和收入，平台可能倾向于将更多订单优先派给私家车。但这会导致更多出租车无客可载，在路上空驶巡游，反而增加了乘客在路上遇到空车并因此取消网约订单的概率。这不仅造成了司机接驾路程的浪费，也影响了平台的整体效率和收益。因此，在一个出租车也能通过平台接单的市场里，如何确定平台向出租车和私家车分配订单的最佳比例，以最大化平台、乘客和司机三方的综合利益，就成了一个亟待解决的现实难题。
由江南大学商学院的研究人员发表在《Decision Analytics Journal》上的论文《A social welfare analytics approach to order allocation under passenger cancellations》正是针对这一现实挑战展开的深入探索。研究团队构建了一个精细的数学模型框架来分析这一复杂系统。
为了开展这项研究，作者主要运用了以下关键技术方法：首先，基于出租车在城市路网中的均匀分布和指数分布假设，构建了空驶巡游出租车的到达时间间隔概率分布模型，推导出乘客等待巡游出租车的平均时间公式。其次，结合乘客时间成本、出行费用、平台取消惩罚规则等因素，建立了乘客在不同情境下的订单取消决策模型，计算出取消概率函数。最后，在此基础上，分别构建了平台、司机和乘客的三方收益模型，并整合为社会福利模型。研究通过数值模拟和敏感性分析，探讨了订单分配比例、乘客时间成本、取消惩罚金额、网约车与出租车差异化定价等多个关键参数对各方收益及整体社会福利的影响。
研究结果
• 乘客取消决策的七种情景 ：研究详细划分了乘客取消订单的七种具体情景，主要取决于平台分配的车辆类型（出租车或私家车）以及乘客遇到巡游出租车的时间点（是否在平台规定的免费取消时间阈值TP 之前或之后）。例如，当订单被派给出租车时，乘客在免费取消期内遇到空驶出租车总会取消订单；而在需支付罚金FP 的时段，仅在特定时间窗口内才会取消。
• 订单分配比例α的影响 ：数值分析表明，降低分配给出租车订单的比例α，可以减少巡游出租车的空驶率，从而缩短乘客等待巡游车的平均时间，提升乘客体验。研究通过模拟不同α值下的平台收益、司机收益、乘客效用及社会总福利，寻找最优的平衡点。
• 在线派单到达时间T的关键作用 ：研究发现，缩短网约车（无论是出租车还是私家车）的预计到达时间T，对提升平台、司机和乘客三方的效用至关重要。这为平台优化派单算法、设定合理的“预计接驾时长”提供了直接依据。
• 司机收入的次优困境 ：在某些参数设置下，司机的收入可能无法达到最优状态。这表明平台的派单决策不能仅考虑自身收入最大化，还需平衡司机收入和乘客效用，以实现更优的社会总福利。
• 乘客时间成本R与取消惩罚FP 的调节效应 ：乘客的时间价值R越高，对等待越敏感，取消订单的意愿越强。平台取消惩罚FP 则能有效抑制部分取消行为，但其设置需要权衡抑制取消带来的收益与可能引发的用户负面情绪。
• 差异化定价策略的影响 ：研究还探讨了网约车与出租车实行差异化定价（假设网约车单价MC 低于出租车单价MT ）的情景。在这种情况下，乘客在决定是否取消网约车订单转而乘坐巡游出租车时，需要额外权衡两者之间的价差。
研究结论与意义
本研究通过构建一个融合出租车双模运营特征和乘客取消行为的社会福利分析模型，深入探讨了网约车平台在复杂市场环境下的最优订单分配策略。核心结论表明，存在一个最优的订单分配比例α，能够在特定条件下最大化平台、司机和乘客三方构成的社会总福利。平台的派单决策需综合考虑线上派单车辆的预计到达时间、巡游出租车的密度（受订单分配比例影响）、乘客的时间成本以及取消惩罚机制等多重因素。
这项研究的意义在于，它超越了以往仅关注纯网约车或纯巡游出租车市场的研究范式，首次系统地将“出租车加入平台”这一现实运营特征与乘客的取消行为概率纳入统一的分析框架。研究成果不仅增进了对双模出租车服务在网约车生态系统中运作机制的理论理解，更重要的是为网约车平台运营商提供了可直接操作的决策见解。例如，平台可以依据模型结论，动态调整向出租车和私家车的订单分配策略，在提升整体运营效率、减少资源空耗的同时，更好地平衡各参与方的利益，促进整个出行生态系统的健康发展。这对于正在深入推进出租车与网约车融合发展的中国城市交通体系而言，具有重要的实践参考价值。
打赏
