大数据环境下交通合作机制与实现策略研究

李卓君

摘 要：基于决策理论、博弈论和演化博弈论，总结了交通决策问题的基本特性，分析了交通系统中实现合作的一般机制，提出了利用大数据实现合作的理论框架，在此基础上，对合作式交通运输系统的基本概念、功能结构以及具体形式进行了讨论，最后指出了可行的实现途径，为构建合作式交通运输系统应对当前的城市交通挑战提供了理论参考和政策建议。

关键词：大数据;决策;集体理性

中图分类号：F25 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.36.017

近五年，汽车占机动车的比例从50.39%提高到65.97%，中国城市交通出行结构发生了根本性变化。其原因一方面是由于交通系统所能提供的最大容量无法满足出行者的交通需求造成的结构性失衡;另一方面，也可能是道路交通系统局部在某些时段内无法满足出行者的交通需求导致的耦合性失衡。

交通系统中存在两种典型的个体出行决策行为，一种是争取个体效用最大化的竞争型行为;另一种是考虑到城市交通系统整体效用最大化的合作型行为，两者分别会导致用户最优均衡（UE）和系统最优均衡（SO）。系统最优是出行者采取合作行动的结果，但是它很难自发形成。

1 交通行为中的合作机制

一般意义下的合作是指组织或群体为了一致的目标采取协同行动的过程，有学者认为合作是继基因突变、自然选择之后第三种生物进化机制。揭示合作发生的一般机制对于理解人类和自然界其他物种的进化过程至关重要，目前对于交通出行行为的合作机制展开深入探讨的文献还不多见，交通系统中存在着竞争型和合作型这两种典型的个体出行决策行为，虽然对整个交通系统的运行性能和公平性而言，系统最优是城市交通管理者和从业者追求的目标，但是它很难自发形成，有必要从交通出行行为的特征入手，探讨交通行为中合作的形成机制。

1.1 非互动决策情景下的合作机制

在非互动决策情景下，个体用户依据自身的知识、经验、能力、偏好以及掌握的信息做出决策与判断。这也是通常意义下决策科学的研究领域，在这种决策条件下，存在着两种有代表性的研究范式——标准化范式和描述性范式，这两种范式的基础分别是理性决策理论和行为决策理论。

决策中合作水平的影响因素可以分为两类：决策主体内生因素和决策主体外生因素，决策主体内生因素由理性因素和非理性因素组成，理性因素包括知识经验、专业技术和技能、解决问题的能力等与决策者的理性认知、推理和判断能力等有关的要素，非理性因素包括各种情绪、情感、心理感受、精神状态和主观偏好等。决策主体的外生因素相对更为复杂，大致可以分为三类：物质要素（有形的物质资源）、运行支撑要素（主要指文化和制度因素）和信息资源。这两大类要素一起，共同决定了决策者在决策过程中采取合作行动意愿的强弱，最终决定了系统的实际收益。图1描述了非互动决策情景下的合作机制理论分析框架。

1.2 互动决策情景下的合作机制

互动决策情景下，个体与其他决策者存在着复杂的相互作用，自然选择偏好竞争，生物学意义上的合作意味着自私的复制者放弃一部分生殖潜力去帮助其他个体。五种合作的进化机制：①亲缘选择;②直接互惠;③间接互惠;④网络互惠;⑤群体选择，不同机制下合作是否出现取决于合作收益和合作付出成本之间的比例。除了这五种基本的合作机制以外，信任也是一种重要的合作机制，在信任机制中，信息资源的使用起到了重要作用。

把几种合作机制进行综合，可以得到如图2所示的互动决策情景下的合作机制理论分析框架。

将上图1和图2进行组合，可得到如图3所示的通用合作机制框架（general cooperative mechanism framework， GCMF）。

本文提出一个内生信息资源池（endogenous information resources pools，EISP）模型框架。所谓内生信息，是指交通参与主体自由发布的各类出行信息，既可以是交通需求信息也可以是交通供给信息，由内生信息资源池进行自动的供需匹配，提供多种经过优化的出行方案供所有发布需求的个体进行选择。在现实中已有一些具备这样特征的出行服务平台，比如，越来越多的城市居民使用Uber拼车、滴网约车服务，这可以提高小汽车的乘坐率，一定程度上降低私家车的使用量。相比这里的例子，内生信息资源池一个重要的不同是智能化、交互性、包容性、指导性更强，有利于更大程度地提高各种交通资源的利用率，科学合理地调配交通资源，生成的交通出行方案可以对系统推荐的方案提供更多激励措施，从而鼓励人们作出更亲社会的选择。EISP模型框架实现集体理性既不是庇古提倡的完全通過政府制度的干预，又不是科斯定理通过市场交易和自愿协商来实现，它在不满足科斯定理适用条件的前提下，它充分利用信息在某些情况下具有促进合作的作用而达到系统资源配置优化的目的。

2 交通运输系统

2.1 功能与结构

（1）功能。合作式交通运输系统要实现的功能主要体现在经济功能、社会功能和环境功能三个层面。合作式交通运输系统的经济功能主要体现在其服务完成的效益和效率方面，反映了交通运输首先应满足人或物的空间位置移动的基本功能。合作式交通运输系统的社会功能主要体现在其服务完成的公平性和包容性方面，反映了交通运输作为面向社会大众的一种基本的出行服务提供手段，应该具有对服务对象的无歧视性和覆盖人群的广泛性特点。合作式交通运输的环境功能主要体现它对其所在地区生态、环境友好和长期的可持续性发展所起到的正向积极作用。

（2）构成要素。合作式交通运输系统属于城市交通运输系统中的一类，其构成要素从大的方面可以划分为交通行为主体、交通物理资源、运行支撑资源和交通信息资源等四个大类，交通运输系统每一类的特点及构成如表1所示。

（3）结构模型。合作式交通运输系统的要素-范围-时间三维结构模型（Component-Scope-Temporal trinal structural model，CSTsM）如图4所示。

2.2 实现方法

一个可行的建议如下：首先基于EISP框架建设可行的交通服务平台（如，在高德导航、百度地图、滴滴出行、嘀嗒拼车、神州专车等互联网出行信息平台的基础上进一步丰富、完善功能），使得个体在出行决策中采用更加合作的行动;然后，将政府交通管理部门、个体出行用户、交通行业有关企业等涉及城市交通的众多主体纳入到EISP服务平台的范畴下，进一步整合多种数据、信息源，以大数据处理与分析技术为核心，建设一个探索、管理、分析交通数据和交通信息的综合集成网络环境，为交通参与主体提供多样化、个性化、智能化的交通服务。在更大范围和规模上发展多样化的运输文化，提供多种出行模式的选项，在各个交通决策水平上鼓励和引导合作行为，最终建立较为完善的具备自适应能力的高度智能化的合作式交通运输系统。

3 结语

本文建立了一般性的交通系统合作分析理论框架，提出了利用大数据促进个体由非合作向合作行为转变的信息资源池模型，讨论了合作式交通运输系统的概念、结构框架以及在应用中的具体形式和实现方法。

参考文献

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