关于如何在租车市场中抢占份额的研究

浙江省杭州市萧山区第三高级中学 孙浩楠

一、问题重述

1.问题背景

近年来，随着网约车的出现与发展，租车市场发生了巨大变化。据最新数据显示，网约车的数量已经接近“饱和”。近来，美团以“高额补贴”的战略措施强势加入网约车市场，这使传统出租车市场遭受了很大程度的冲击。与此同时，司机流动和黑车市场的涨落也成了新的问题。

2.问题的提出

通过对网约车与出租车运营状况的相互比较和对未来租车市场发展情况的分析，本文将解决以下问题：

（1）提出合理的评价指标，评估南京各家网约车平台与传统出租车的竞争力现状。

（2）搜集数据并建立模型分析南京的出租车与网约车运营情况，并对未来三年的市场份额变化情况进行预测。

（3）为南京的出租车市场提出合理的建议，并评估如何在三年内将其市场占有率提高10%～20%。

二、模型假设

1.假设所有车辆均为普通燃油汽车；

2.假设所有车辆在南京市的分布是随机的；

3.假设车型对乘客选择网约车或出租车没有影响；

4.假设所有车辆的平均运营速度都为10m/s；

5.不计路途中停顿时间，打车时段都为普通时段。

三、变量表

四、模型的建立与求解

1.问题一模型建立与求解

（1）模型建立（竞争力指数模型）

据题目可知南京合法办理的“网约车”约有13000辆，其中美团3200辆、滴滴8000多辆、首约600多辆、神州550辆、易到8辆、曹操350辆、叮叮40辆。同时巡游车12000多辆，目前有8000多辆上路运营。为了建立合理的评价指标，我们选用熵值法进行求解。

第一步，计算乘客在某地选择网约车或出租车的概率以及同种网约车或出租车不同公里数归一化数值。使用信息熵公式为：

其中，Ci表示乘客在南京市某地选择网约车或出租车的概率，Bi表示各种网约车或出租车的数量。

第二步，计算乘客选择某种网约车或出租车的熵值。熵值公式为：

其中，ei为熵值。ei越大，则表示乘客选择此种网约车或者出租车的概率越大，即这种网约车或出租车的竞争力越大。反之，ei越小，则竞争力越小。

（2）模型求解

以南京市出租车与滴滴打车为例，给出模型求解。

南京市出租车计费标准为：

其中，10为起步价，2.4为超出3公里后的价格。滴滴车计费标准为：

其中，9为基础价格，1.8为每公里的价格，0.35为每分钟的时长费。

（竞争力指数表）

从竞争力指数表中我们可以看出，当公里数为20以内的时候，出租车的竞争力较大。当乘客选择更远距离的路途时，例如35公里时，我们发现滴滴的竞争力会超过出租车的竞争力。

（3）模型检验

对以上模型求解，我们发现，当一种网约车或出租车的分布密度越高，乘坐费用越低，则这种网约车或出租车的竞争力指数就越大，说明竞争力越大，乘客在选择上更易选择这种网约车或出租车。此模型在一定条件下与实际情况相符，具有一定的可行性。

2.问题二的模型建立与求解

（1）评价模型的建立（运营情况综合评价指数）与求解

（2）模型的建立

调查显示，我们发现对于网约车或出租车运营情况的影响因素有：运营成本、日活跃用户数量、网约车公司融资情况、对司机的补贴情况、对用户的补贴情况以及用户满意度等。据此，我们利用主成分分析法和回归分析建立运营情况综合评价值指数和预测模型，分析了网约车与出租车的运营情况，并对未来三年的市场份额变化进行了预测。

第一步，设影响网约车或出租车运营情况的因素有p个，每一个影响因素的权重分别为b1，b2，….bp，得出运营情况综合指数方程为：

第二步，对原始数据进行标准化处理。原始指标数据的标准化采集 p维随机向量a=（a1,a2…ap），n 个样本，ai=（ai1，ai2…aip），i=1，2，…，n，n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：

其中，

第四步，对m个主成分进行综合评价。对m个主成分进行加权求和，即可得到最终评价值。

（3）模型求解

根据以上的影响因素，利用R语言编写程序（程序代码可见附件），我们得出以下结果：

（影响因素的权重分布）

上图中Comp.1对应本文a1，对应因素为运营成本，Comp.2对应a2，对应因素为日活跃用户数量，以此类推。从图中我们发现，运营成本和日活跃用户数量在公司运营中起主导作用，故将这两种因素确立为主导因素。

3.模型的建立（市场份额预测模型）

（1）模型的建立

根据上节内容确立的主要因素，我们利用线性回归模型来分析网约车和出租车的运营情况，并对其3年的市场份额进行预测。

假设回归模型为：

其中，y代表市场份额，β0，β1，β2代表系数，x1，x2分别代表运营成本和日活跃用户数量。

（2）模型求解

（运营成本、成本和市场份额）

上表是我们搜集到的数据，利用MATLAB程序进行计算得出：

再进一步计算得：

得到模型结果为：

（3）模型检验

由上图可知，当日活跃用户数量按照每年百分之三的速度增加时，我们发现市场份额会随之增加。当运营成本按照每年百分之三的速度增加时，同样市场份额也会随之增加。因此，从此模型中我们可以得知，当一家公司扩大广告力度使得日活跃用户数增加时，市场份额也会随之升高。以滴滴为例，如果该公司的运营成本从 8.4 亿元增加到三年后的 9.2 亿元时，市场份额会从 52.5%增加到 55.5%。如果该公司的日活跃用户数从 280 万增加到 3 年后的 306 万时，市场份额会从 51%增加到 52.8%。

4.问题三的建议与评估

（1）出租车司机要合理运用出租车能拼客的条件，扩大客户数目（据评估使日活跃用户数提高 1.5～1.8 倍）。

（2）出租车公司应与嘀嗒出行合作，使出租车能接收来自线上和线下的乘客。（据评估使运营成本增加0.12 亿元、日活跃用户数提高 1.2 倍）。

（3）有效处理闲置车，可通过缩短出租车的租赁时间来吸引更多符合条件的出租车司机（据评估使日活跃用户数提高 1.2～1.25 倍）。

（4）出租车公司还应该合理运用数据分析技术，优化出租车在地域上的配置，提高服务效率。另外，改进薪资制度，依据出租车司机每天的接单数进行分段式收费（提高司机数）。

（5）此外，还可以通过并购、争取社会投资等手段，扩大规模，降低内耗，提高效率（据评估通过并购提高运营成本2～3 倍）。

（6）利用车载广告、APP 的空间打广告等手段，扩大影响力（据评估使运营成本增加0.12亿元）。

以上括号前为提出的建议，括号内为评估手段。

五、模型优缺点

针对问题一所建立的竞争力指数，此模型可以比较直观地反映在不同价格和不同车辆数的情况下，网约车或出租车的竞争力情况。但是此模型的限定条件为车辆在南京市是随机分布的，与实际情况有一些差距。如果需要得到更加优化的模型，需要加入不同地点的车辆实际分布情况。

针对问题二、三所建立的模型，此模型在众多的影响公司运营状况的因素中筛选出了主导因素，并在此基础上利用回归分析对未来的情况进行了分析。但是实际过程中，网约车或出租车存在空载情况，因此如果需要最优化模型，需要收集更多的数据，例如网约车或出租车在不同时间的载客率。