大数据交通市场监管：研究进展与技术创新

赵光辉， 田 芳，田仪顺

(1.贵州财经大学 大数据交通科技研究院，贵阳 贵州 550025；2.上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240)

一、引言

市场是一种商品或劳务的所有潜在购买者的需求总和，具有市场的主体要素、客体要素、交换行为要素。交通市场的要素主要包括运输需求者、运输供给者、运输中介者和政府。交通市场是宏观经济市场体系的重要组成部分，是配置交通运输资源的手段和方式，能够调节一定经济比例关系，能够刺激交通运输业的发展。交通市场具有一些与其它市场不同的特征，政府须与交通市场共同参与资源配置、运输产品的提供，当提供运输产品时，使交通市场的运作达到最高的效率和效益，发挥市场机制的作用，寻求与社会公众利益的平衡点[1]。

现代城市中，人、车、物每天都会在网络云端留下大量数字轨迹。这些数据规模庞大、来源多样、结构迥异、实时变化。概括地来讲，城市立体综合交通大数据可分为六大类。人的移动，包括手机信令、位移、公交汽(电)车/城市轨道交通/铁路/民航/码头到发站客流量数据、导航软件、网约车软件、共享单车软件等；车的移动，包括出租汽车、公共汽(电)车、城市轨道列车、客车、货车、自行车的GPS移动数据；定点检测，包括地感线圈、地磁数据、视频监控、车牌识别、交通特殊路段的门禁流量等；交通收费，包括停车收费数据、联网收费数据、IC卡数据、出租汽车轨迹数据、公路、铁路车站、民航空港收费数据等；交通安全，包括交通事故类型、事故处理及位置等数据；传统基础，包括用地规划、交通网络、地铁到发站列车、铁路到发站列车、民航进出港航班、码头进出港轮船、社会经济和交通需求等数据[2]。

大数据交通市场监管机制创新的理论意义，一是完善交通市场运用大数据监管的理论。二是深化大数据监测交通市场及运行机制相关理论。三是为适应新形势下市场监管体制机制转变提供技术理论保障。

大数据交通市场监管机制创新的实践意义，一是大数据模型应用能为优化交通市场监管机制创造了良好的技术条件。大数据不同于以往传统的数据分析，改变了小数据条件下一味的精确计算，更注重相关关系而不是直接的因果关系，这使得对交通市场车辆运行数据、公众出行数据、路网监测数据等海量非结构化数据分析成为可能，通过构建基于大数据的交通市场监管机制，最终推动交通市场治理能力现代化。二是依托大数据提升政府监管效率和决策的精准性。通过客观采集的交通大数据，帮助政府在监管中对不同对象采用有不同的评价方法和标准，促进政策从“一刀切”走向“差异化”。三是利用大数据监管能够帮助政府提高节约监管决策成本。

二、大数据交通市场监管的发展与研究进展

(一)国外市场监管和大数据发展研究现状

围绕“市场是否应该被监管，或者换而言之，政府是否应该干预市场的正常运行？”这一问题，西方学者展开了激烈的讨论。西方国家经历了自由放任模式-加强监管-放松监管-强化监管与放松监管并行这四个重要阶段，由此可见随着时代的发展人们对于监管的认知也在不断调整。

大数据这个词最早来自1980年美国托夫勒的《第三次浪潮》。对大数据这个概念做出突破性界定的当属Laney。2001年Garter的分析师Laney提出了3V学说，对大数据有进一步发展。美国率先将大数据从商业概念上升到国家发展战略。2012年美国政府启动“大数据研究和发展计划(Big Data Research and Development Initiative)”，旨在提高和改进从海量数据中获取知识的能力。当数据的规模达到一定阈值之后，数据会自动发声，并且涌现出在小数据条件下无从显现的性质，Yingjie 等(2016)提出基于HBase(基于Hadoop的列导向数据库)的大交通数据处理框架，并检验其用于智能监控记录系统的性，比如通过实时观察运力、运价和服务指数，交通运输行业主管部门能够第一时间掌握市场运行动态。大数据中反映出的空间分布和时间延续结合的关联关系，能发现传统的因果关系分析思维不易发现的规律[3]。Ghofrani F等(2018)通过一个新的分类框架，综述大数据在铁路工程和运输领域的最新应用。从铁路运输的三个领域(运营、维护和安全)的大数据分析应用进行了系统研究[4]。对大数据分析的层次、大数据模型的类型以及各种大数据技术进行了分析。大数据是智能交通系统(ITS)研究的重要方向。ITS系统有使用过程中会产生大量的数据，这些数据对指导ITS系统的设计和应用有深远的意义。

(二)国内市场监管和大数据研究现状

国内对市场监管的研究起步比较晚，20世纪90年代才有学者开始开展关于市场监管的相关研究。2013年称为大数据年，新闻到学术机构以及政府、企业热衷于大数据研究。2014年起，国内网约车市场百花齐放。滴滴和优步合并，成为传统出租车的最大竞争对手。2016年11月1日起，《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》规定网约车运价实行市场调节价，城市人民政府认为有必要实行政府指导价的除外；网约车平台公司应当公布确定符合国家有关规定的计程计价方式。2015年6月，国务院办公厅发布了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，2015年8月，国务院发布《关于促进大数据发展的行动纲要》，2016年3月，国家“十三五”规划纲要提出把大数据作为基础性战略资源，实施促进大数据发展行动，加快促进数据资源共享开放和应用，助力产业转型升级和社会治理创新。在应用方面，近年来主要集中在大数据技术在智慧交通领域的新应用，将收集好的道路信息、车辆动态车况信息、天气路况环境信息等数据转化为路线规划等，交通领域的大数据应用已经渗透到整个产业链。由于交通行业的特殊性，这样的渗透已经从前几年的点状呈现，发展到如今的全行业覆盖。

Li Z等(2018)研究了大数据分析框架，总结了数据源和收集方法、数据分析方法和平台，以及大数据分析应用类别[5]。研究了几个典型的ITS大数据应用，包括道路交通事故分析、道路交通流预测、公共交通服务规划、个人出行路线规划、轨道交通管理与控制、资产维护等。由于数据通过分布式收集，所以对大数据处理应该采用分布式处理。由于数据具有流动性，不是静态的形态，所以研究实时的数据收集和数据分析策略，提供时间感知的增量数据挖掘算法。针对具有流动性和分布式特征的应用需求，毛国君等(2017)以分布式数据流为数据表达载体，提出大数据分类模型和数据挖掘算法[6]。国内关于市场监管的相关研究主要集中在：对国外监管理论著作进行翻译和引进；尝试建立中国的市场监管理论体系；进行中国市场监管的案例研究和领域的市场监管研究；对中国市场监管改革的特殊性进行研究。网约车平台的定价规则不透明，如调度费、取消调度费、溢价设置等价格管理波动大，官员和学者呼吁网约车平台应与政府监管平台对接。

(三)基本评价

国外学者对市场监管的研究视角主要从经济学、法学和政治学角度展开，主要围绕市场监管、政府监管理论本身展开，专门针对利用大数据加强交通市场监管理论以及机制创新研究的文献少，但大数据理论已开始应用到政务管理、行政审批等公共事项管理领域。

总体来看，利用大数据研究政府监管的研究成果不多，但大数据为定量预判交通市场提供了一种新视角。交通市场大数据监管机制成为交通运输行政管理研究趋势，为推进交通运输供给侧结构改革、简政放权、加强事中事后监管以及提高政府治理能力和治理水平现代化服务。

三、大数据交通市场监管的技术创新

传统的交通市场监管重点是建立统一开放、竞争有序的交通市场，规范市场秩序，提高运输保障能力，加强和改进交通市场监管手段。随着互联网经济、网络经济、数字经济等新经济的广泛兴起[7]，网约车、无车承运人、共享单车、分时租赁、共享汽车等新业态在交通运输领域发展势头强劲，现行的市场监管方式与新经济要求不相适应，倒逼政府必须创新监管模式。政府简政放权步伐加速，将工作重心转移到加强和改进市场监管工作上来[8]。简政放权又能提升管理效率、监管质量成为交通市场监管难点。

治理现代化依靠海量的交通大数据搜集和精准的数据分析，增强政府决策的科学性，为解决交通市场监管的难题提供契机。通过构建大数据模型，帮助交通运输主管部门在监管过程中摒弃经验和直觉，通过车辆运行、公众出行、路网监测多领域获取的实时信息，从技术层面和体制层面两方面入手，建立运力指数、运价指数、服务指数等衡量交通市场运行状态的关键指标，实时动态掌握客货运输的变化规律，切实提升政府治理能力，精准决策、精准实策[9]。

(一)大数据交通市场监管技术创新存在的主要问题

设备和系统稳定性问题。数据种类和数据量增多的基础是前端设备种类和服务器数量的增多，因而设备故障次数也随之增加，硬件设备老化和大多数硬件设备的工作环境的复杂性导致传输速率的下降和迟滞会影响数据收集。整个系统的健壮性并没有随着智慧交通的整合度和系统的复杂度的提高而提高，整个系统的稳定性变差、抵抗风险的能力变弱。

原始数据质量问题。数据质量不可靠的主要原因是数据失真。智慧交通使用的数据主要来自于传感器和视频监控等硬件设备，设备长时间运行的性能并不能确保，就导致原始数据的不稳定，限制智慧交通水平的提升和智慧交通的投资价值。

数据信息安全问题。大数据的采集、传输、存储和分析是依托云计算平台和互联网完成的，因而在此过程中增加了信息的安全风险。大数据中某些复杂敏感数据会遭受黑客的攻击，一旦攻击成功便会引起大量数据的泄漏；有些智慧交通的数据收集和传输是借助移动智能设备，不同用户的使用习惯不同，使得设备容易感染具有数据收集功能的病毒，这些信息一旦被截获，就会增加个人信息安全风险。

(二)大数据交通市场监管创新的方向与重点

大数据监测模型优化交通市场监管机制创新的方向。一是交通市场监管核心内容、市场监管运行机制以及大数据监测模型相关基础理论研究；二是比较分析国内外交通市场监管的经验及启示；三是大数据监测模型应用到交通市场监管的作用机理及分领域的指标体系构建；四是以网约车监管、利用保险费率等经济杠杆监管、第三方安全监控平台为例对交通市场重点领域引用大数据监测模型进行实证评估；五是提出大数据监测模型对优化交通市场监管机制的应用及政策建议。

大数据监测模型优化交通市场监管机制创新的重点。一是交通市场监管体制与机制、大数据在市场监管中应用的相关理论基础。基于文献分析，在梳理我国政府监管、市场监管与政府管制等有关理论的基础上，研析市场监管机制、市场监管体制理论的基本研究维度与变量测度。构建大数据监测交通市场的重要指数体系，通过案例调研与深度访谈修正测评原理以及相关标准，为基于大数据监测交通市场监管的提出奠定基础。对大数据监测过程中，平台、行业协会以及第三方等有关主体的概念作出解释，确定研究逻辑原点。二是比较分析国内外交通市场监管机制及最新进展。主要对国内外有关市场监管尤其是交通市场领域政府监管的理论、政策与实践进行梳理，提炼出使用大数据对交通市场进行研究与测评的主体、对象、指标与方法，为探索优化我国交通市场监管机制的监测依据及相应政策原理提供借鉴。三是大数据优化交通市场监管机制的作用机理及分领域的监测指标体系构建。提出交通市场大数据监管的概念与框架，陈述大数据监测技术的目的、原则、依据，设计指标指数体系的框架、过程与方法。由于交通市场运行过程中涉及众多因素，反映其发展现状的指标数庞大，在设置和筛选指标时，坚持系统性、科学性、客观性、可操作性、可比性和简洁性原则的统一。鉴于前面的相关基础理论，结合交通运输新业态发展实际，分别以网约车、道路客运、危货运输等行业重点监管领域，宜构建“运价类、运力类与服务类”三类指标框架，为实证研究提供了理论依据与操作指南(见图1)。四是提出优化交通市场监管机制的应用及政策建议。选取不同省份中的不同城市、不同区域中的不同县域等多个典型交通运输案例，开展案例间横剖比较分析与应用研究，印证或者修正推论与研究假设。通过案例横剖比较与应用，从大数据的角度提出优化交通市场监管的思路与重点。构建利用大数据及监测模型来对优化交通市场监管机制的重点与政策调整进行仿真试验。依据仿真结果、结合大样本实证研究与典型案例应用研究结果，为交通市场大数据监管与监测提供理论支持，为制定不同省份、不同区域间以及不同业态的交通市场监管机制融合与相互促进政策提供依据，对交通市场大数据监管政策应用给出解释。

图1 大数据交通市场监管框架图

(三)大数据下的交通市场监管体系的理论创新

运用大数据创新政府服务理念和服务方式，优化交通市场监管机制，分析大数据理论与交通市场监管的关联性、影响因素等问题，提出深化交通市场大数据监管策略。放弃因果关系思维，追求相关关系；放弃个体数据准确思维，追求群体的数据趋势；放弃事实间的逻辑推理思维，追求不断探索和实验；放弃单一数据源的狭隘思维，追求多维的数据融合。创新包容审慎的监管理念。

采用典型案例横剖比较与应用分析，对研究推论、假设予以印证或修正。通过构建基于大数据的“运价-运力-服务”三类整体评估框架，借助系统动力学与仿真技术，实时考量交通市场运行变化特征以及相应的监管机制。通过量化角度认识世界的途径，改变组织结构、市场格局、政府与公众关系的独特方法，实现数据资本与信息资源向经济价值的转化。大数据不仅是技术革命，更是思维方式变革:从注重因果关系向注重相关关系转变；大数据让世界上的一切事物均用数据来描述，亦称“万物皆可量化”。为研究探索事物之间的相关关系提供了支持。

大数据交通市场监管机制创新立足于大数据的内涵特征以及独特优势视角，开拓利用大数据来研究交通市场监管机制创新视野，为研究市场监管理论提供了一种新视角，通过客观采集的大数据应用到市场监管中，增强决策的精准性、预见性和公平性，提升行业管理服务水平。

构建大数据对交通市场监管机制设计。从“运力、运价和服务”三个特征维度分析基于大数据的交通市场监管模型，在此基础上，经过理论预设、案例选择、数据收集与数据分析，基于部分重点城市和区域的探索性多案例研究，通过案例内研究与案例间分析，建立大数据与交通市场监管之间的联系，以辅助模型构建。通过大样本实证研究，论证模型的合理性与性。辅以结构方程优化，社会网络分析二次验证。结合交通市场中出现的新业态、新经济，依托大数据监管手段，激发政府创新监管制度，构建大数据监管模型，关联分析，描述交通市场主体经营行为、规律与特征。通过问卷调查、实地访谈、书面函调等手段，对交通大数据市场监管效果进行实证。探究推进交通大数据监管的动态管控对策，构建“让数据说话、用数据决策、靠数据管理”的现代化治理机制。

(四)大数据交通市场监管方法创新

运用文献分析、案例分析、头脑风暴、探索性访谈、深度访谈、问卷调查与定量分析、案例横剖比较与计算机仿真模宜等混合研究方法，是大数据交通市场监管机制创新研究的一个创新性探索。Yingjie 等(2015)设计的对交通大数据理解和分析的计算强度进行程式化处理以进行并行计算的方法颇有借鉴意义[10]。现有研究从宏观定性上论述性大数据如何应用到交通市场监管中，基于文献调研、案例分析、头脑风暴以及探索性访谈提出初步研究假设与理论模型，通过问卷调查与深度访谈相结合收集样本数据、开发测度量表，再运用Pearson相关分析、因子分析、路径分析、逐步回归分析、独立样本T检验等定量方法开展实证研究，运用多元案例横剖比较与运用验证研究来检验、修正假设模型，通过计算机仿真试验，对大数据监测模型测评重点省份和区域的大数据应用到交通市场监管的动态演化进行模宜，形成大数据交通市场监管理论框架。交叉运用多种研究方法，增强研究结果可靠性。定量和实证为主的研究方法是对交通市场大数据监管局限于定性辨析式研究方法的发展和提升。

研究道路运输行业管理由事前许可转向事中、事后监管机制。基于数据互联共享下的公路、水路、民航、铁路、海事、公安、安监和气象等相关部门的综合运输应急联动工作机制。基于移动互联共享的零担货物交通服务信息登记安全监管系统和道路货运企业业务全程信息化管理系统共建。基于WIFI网络技术的广东省客运车船服务与安全质量评测系统建设。基于危险货物运输车辆等公共信息服务平台的专业物流领域信用建设。

大数据交通信息平台。建成以交通大数据云计算数据中心为枢纽，以智能管理、综合应用和信息服务“三大平台”为核心，以指挥中心、信号控制、视频监控、交通执法、信息采集、交通诱导、信息发布、勤务管理、安全管理、运行维护为支撑的智能交通管理服务系统，覆盖主干道、次干道、关键支路，以及高速公路和国省道。

“互联网+”路政管理风险管理平台。通过分析路政执法大数据，控制路政执法风险。明确一体化行业数据中心计划。互联网+道路水路路政管理，完善交通道路水路运输行业数据中心(运政在线)，实现对人、货、车、船、户、站的动静态监管，形成事前、事中、事后管理闭环，促进业务流程简化和协同，形成跨部门数据资源共享共用，深化行业数据与社会数据的融合和大数据分析，提高行业治理和服务的精准性、性。Mark 等(2011)采用基于时间序列数据的数据挖掘技术对城市交叉路口交通信号安排进行动态优化，减少约三分之一的总等待时间[11]。通过对客货运输等多项指标监测，地掌握交通发展态势，对量化交通交通服务水平具有重大意义。以征信管理为核心内容，创新行业监管方式，推进交通市场治理模式由事前审批向事中事后监管模式转变。政府在对于网络平台的监管中，发挥平台的管理作用，主动与平台协作。将平台作为政府和个体之间的媒介与缓冲，政府管平台，平台管个体，并在与平台的协作和互动中，将其中一些具有普适性的规则上升到国家法律法规的层面，对于一时看不准的东西，则由平台为主，继续在各方互动中逐渐探索清晰。

建设互联信息平台实施动态交通管理，利用大数据技术，通过智能交通指挥体系改造，完善集成管控平台、事故警情三合一系统、交通流量监测和指挥中心大屏显示支持等应用功能，增强对大量交通信息的分析和应用，让动态交通信息的采集完善、处理迅速。

静态交通管理方面，建立内部的物联网停车管理系统，将车辆停车出入信息、公共停车场、营业机构停车场等信息接入共享，实现对静态停车管理的审批，共享停车资源积极采集实时动态泊位信息，完善停车管理，优化停车管理策略，应用物联网大数据。面向社会公众、停车运营机构构建开放的停车服务系统，提供车辆停车信息等管理服务。完成资源最优化利用和动静态交通管理的完美衔接，优化城市静态停车分析、规划和建设，提升停车经营企业的服务和运营水平。

深挖现有系统数据，通过交通数据预测、研判和分析，找出事故、拥堵等各类影响交通运行的规律。根据行驶条件、天气状况、行驶流量、车速、通过该路段大约行驶时间等因素，研判上下班高峰时期以及平峰时期的交通流量路段、交通事故易发路段、道路易拥堵路段以及交通违法行为集中的路段，通过电子大屏幕、手机屏幕推送到交通产品使用者。

整合各领域数据资源，共享交通管理、运营车辆管理部门的各类车辆数据信息，共享各类道路交通信息，共享经营性场所合作的各类停车管理信息，与微信、微博、QQ等社交软件开发商沟通共享各类与道路交通有关的数据信息。

构建面向交通管理者的数据流分析平台。将常用分析方法模块化，通过机器学习算法进行信息分析和计算机自动处理模型，自动完成事件检测，提供自适应信号灯和区域协调控制算法，提高交通效率，节省人力、物力和时间。

(五)大数据交通市场监管模式创新

提出大数据应用到交通市场监管机制创新的作用机理及分领域指标体系构建，创新性地以部分省份和重点区域为例对交通市场监管机制创新程度进行实证评估。将大数据来优化交通市场运行机制，构建基于大数据监测技术的“运价-运力-服务”三类指数监管框架，借助系统动力学与仿真技术，开展交通市场监管机制与大数据互动实证研究。提升大数据在交通治理中的应用；提升交通大数据在安全管理中的应用，加强交通视频监控建设；提升信息技术在执法管理中应用，探索建立以大数据+精准执法+信用管理为一体的新型执法模式。

改革交通行政管理体制。更多依靠深化管理体制、投融资体制改革、法制建设等制度创新，以及信息技术深度应用、运输组织优化等技术、营理创新。主动适应新常态，推动交通发展理念由“被动适应型”向“主动引导型”转变，从“供给”和“需求”两个层面采取综合措施，规划建设一盘棋、运行管理一张网、出行服务一张图，提高交通服务水平。

四、结论与展望

交通市场的发展要融入市场经济中，离不开政府的监管。由于交通运输具有公益性、公共危害性、生产资源稀缺性、外部性的特点，在生产中需要有取有舍或有主有次的选择，在分享产品时又会遇到效率与公平的选择，政府必须采取宏观调控和微观监管的方式来实现合理的资源配置，节约能源，来保证经济的可持续发展。

大数据交通市场监管机制创新是时代发展所需。一个不健全的交通运输系统将限制和影响社会经济发展。交通市场作为宏观经济市场体系的重要组成部分，与社会大众的关系非常密切，需要对交通市场进行适当的监管，保证其运输供给能力可靠。监管行为包括：通过制定发展战略，对交通运输基础设施建设进行管制，以保证其发展与社会经济相适应；对交通市场进行监管，弥补市场机制的缺失、反交通垄断，通过监管政策来保证社会公平性和运输公平性。

大数据应用到交通市场监管机制创新是政府职责。交通市场监管是政府交通运输行政管理部门的合法权益和必要职责，一类是市场主体的准入，一类是市场主体的生产经营行为，一类是产品在市场上的流通。大数据交通市场监管需要确立的是面对分享经济、大数据对交通市场带来的新经济、新业态发展，利用大数据监管实现对市场主体的全方位服务和全生命周期监管。

交通市场监管通过大数据实现线上与线下融合。从公众需求看，只有在信息化上架起“连心桥”才能赢得赞誉。随着移动互联网技术的迅速发展，社会公众对“指尖上”的交通服务需求日益旺盛，线上线下交通服务并重，满足群众美好出行。推进以泛在智能为特征的信息化发展，推动“信息互通”“共享增值”，加强跨方式、跨地区、跨部门、跨国界交通服务信息的互联互通和开放共享；树立信息化建设的正确导向，使大数据交通治理成果更好惠及公众。

借助物联网、云计算、大数据、信息安全等技术，建立相应的数据共享机制和信息安全保障，减少城市交通原有的行政壁垒、部门壁垒，实现城市交通各种大数据的采集和有机整合，借统一平台为政府各部门提供交通行政监管服务、为企业和大众提供交通信息服务。大数据交通的技术进步和产业发展，在优化交通领域信息资源综合开发利用、优化综合交通体系规划布局和联营联运、缓解交通拥堵、降低物流成本、减少污染物排放、方便群众出行、促进经济发展等起到推动作用。在交通强国建设中，交通服务需求愈加深刻，大数据交通市场监管，行业治理体系和治理能力的现代化将事半功倍。