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共享单车:自发秩序是如何发生的


来源:凤凰财知道

共享单车:自发秩序是如何发生的文/刘业进北京为了缓解城市交通拥堵,这几年市政府斥巨资兴建地铁和扩展地面交通系统,设立地面公交专用道,降低公共交通票价,鼓励市民多使用公共交通工具,减少私家车的使用;与此

共享单车:自发秩序是如何发生的

文/刘业进

北京为了缓解城市交通拥堵,这几年市政府斥巨资兴建地铁和扩展地面交通系统,设立地面公交专用道,降低公共交通票价,鼓励市民多使用公共交通工具,减少私家车的使用;与此同时,限制市民购买小汽车,通过摇号的方式对小汽车购买实行限购,对已经拥有私家车的市民也采取了强硬的限行政策。可以说,北京市政府为缓解交通拥堵下了很大的功夫,花了很大的代价。

解题:“最后一公里”

如何真正让市民出行多使用公共交通工具、减少私家车的使用?政府想到了公共自行车。前几年,北京市一度在全市设立了大量“固定位共享单车”,以解决居住地到公共交通站点的“最后一公里”问题。由于使用固定位共享单车需要停放在指定的固定位置,取用和还车都不方便,缴费也不方便,因此固定位共享单车模式基本宣告失败。

山重水复疑无路,柳暗花明又一村。几乎一夜之间几家私营公司发起的无固定位共享单车如ofo、Mobike遍布大街小巷。“无固定位共享单车模式”利用现代区块链信息技术,以其便利的借还安排、低廉的收费赢得广大市民的青睐。一时间,出现了个个夸赞共享单车,人人出行依靠共享单车的局面。

现实在直观地刷新人们的看法。传统观点认为,公共产品只能由政府提供。可是,在互联网+时代,私营企业也可以解决公共产品问题!其实共享单车不是什么新玩意儿,早些时候以“优步”“滴滴”为代表的网约出租车其实就是另一种形式的共享。遗憾的是,对于新出现的网约车现象,一些地方一时难以接受。网约出租车行业并未得到足够发展空间,传统出租车管制继续得以生存。理论上,经济中一切个人和组织的闲置资源都可以通过现代信息技术实现共享(例如居民闲置的房屋出租给短期旅游者居住),企业从中获利,消费者得到价廉物美的产品和服务。

由私营企业发起的“无固定位共享单车”自有它的赢利模式,这不需要操心。关键是,在政府和市民看来,无固定位共享单车提供了实实在在的方便,基本解决了政府没有解决好的“最后一公里问题”。每发生一次共享单车的使用就潜在地意味着减少一次小汽车的使用!这不是为缓解城市交通拥堵作出的实实在在的贡献么!这一切究竟是如何实现的呢?我们用经济学的道理来分析其中的缘由。

算法:单车分布与需求的匹配过程

无固定位共享单车利用现代通讯技术,或者对单车或者对骑行人的手机进行GPS定位,很好解决了作为“公共物品”的收费问题。固定位共享单车的赢利模式当然不仅仅是通过使用费(目前是一次0.5元或者1元),而是进一步考虑如何使用好它所掌握的数量庞大的消费者用户群及其出行习惯的大数据信息,即在大数据信息上搭载何种商业模式,不过这丝毫不需要政府操心,也不是政府应该操心的事儿,更不是职业经济学家操心的事儿。

政府需要做的事情很简单,适当规范共享单车的停放,维护公共交通秩序,保护好私营企业的财产。然后,放手让他们竞争去吧!下面要分析的是,无固定位共享单车究竟是如何巧妙地解决了“最后一公里”问题的。

目前北京市街头由ofo、摩拜、小蓝、永安行、酷骑、由你、海淀智享七家公司投放的共享单车,总规模大约20万辆。这20万辆共享单车如何便利市民出行的呢?

不失一般性,我们假设七家公司以随机的方式在整个北京城区投放共享单车;市民出行的一个基本行为假设是“通勤时间最小化”。人们在家和公交站点之间使用共享单车,那些被相对密集使用的公交地铁站点和居民区之间,因为使用共享单车的人相对要多,于是更多的共享单车被使用者停放在相应地点。

整个城市的居民居住地和公交地铁站点之间,存在成千上万条这样的“最后一公里”。随着一批批使用共享单车的人在“通勤时间最小化”的规则约束下不断使用这成千上万条“最后一公里”,一个非意图后果出现了,每一条潜在的“最后一公里”被反复骑行的人“赋予权重”,通勤需求越大的“最后一公里”的两端聚集越多数量的共享单车,每一条居住地和公交站点间的“最后一公里”,都被赋予相应的“权重”。于是,共享单车在整个北京城区的空间分布与市民的通勤需求匹配越来越精确、紧密。

每一个共享单车使用者只需要根据“使自己的通勤时间最小化”的简单规则行动,无数个这样的行动个体的互动形成一个共享单车在整个城市空间分布优化过程。

这就像一个“算法”,这个算法施加在所有共享单车使用者身上,通过“训练”一段时间(例如一周)以后,市民通勤需求与共享单车的存放地空间布局实现了最大可能的精确匹配,从而达到最符合市民出行需求的共享单车的某个空间分布稳态。

系统:不断优化的自发秩序

不仅如此。骑行参与者、共享单车(及背后的企业)组成的供需系统还具有不断学习的能力。例如随着新开通地铁、公交,新入住的居民小区的出现,共享单车的空间布局随着使用者的反复运用(即系统学习)而调整,达到一个新的稳态。

与此同时,共享单车公司根据后台大数据实时掌握市民短程通勤情况,必要时在使用率高的区间投放更多的共享单车,在使用率低的区间相应减少。

这个所谓系统学习过程看似简单,但如果由一个单一的交通管理机构来采集数十万上百万的居民短程通勤需求信息,并根据这种需求在合适的位置精确投放相应数量的共享单车,实际上极为困难,甚至是不可能的。此前的固定位共享单车的失败,原因也在于此。

数百万分散的居民根据自己的通勤需求取、放共享单车的过程,也是使用分散分布在居民身上的“局部知识”的过程:从哪里到哪里,某条“最后一公里”有多少需求量,这些信息通过使用者的行为自动呈现,并且方便了其他人。

还有一个优化过程需要提及,就是整个共享市场的最适投放量。以目前2100万规模的北京市常住人口,到底需要多少共享单车才能满足市民最后一公里通勤需求?政府大可不必为此操心。只要共享单车市场准入是自由的,企业间竞争会“发现”这个最适数量规模。经济学的一个基本道理,“竞争是一个发现程序”——发现特定时空条件下产品和服务的最适数量、真实价格和组织形式。错误数量的投放或者错误地点的投放,会被以赢利为目的的企业通过尝试来纠错。

共享单车是一种100%环保的交通工具,每多一个人加入到使用共享单车的行列,就减少了一次潜在的小汽车或者其他交通工具的使用,利国利民利己。共享单车的快速发展,虽然给城市交通秩序带来了一些负面影响,例如占用人行道乱停乱放,但可以通过规范人们的停放行为得到解决。相对于它对缓解顽固的交通拥堵和空气污染发挥的巨大作用,其负面影响几乎可以忽略不计。

如果打算“规范”“治理”共享单车,出台的政策,切忌降低共享单车的便捷性或对市场准入实行数量限制,不应伤及企业的创业积极性,不要妨害共享单车使用上的便捷性和共享供需双方组成系统的“系统学习能力”和“自适应性”。

[责任编辑:谭红朝 PF009]

责任编辑:谭红朝 PF009

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