基于大数据分析的网约车驾驶员管理办法*

上海立信会计金融学院 王骜葳

由于中国网约车产业的蓬勃发展，以及近年来与网约车有关的安全事故频发的情况出现，如何比较科学合理地形成一个评估系统，来评判网约车司机的安全等级，并利用这种安全等级对网约车市场进行管理，是目前整个社会有待解决的问题。该项目针对网约车驾驶员的各种指标，采用了主成分分析法以及熵权法进行安全分数评定从而确定网约车司机的安全等级，再通过决策树模型来对网约车驾驶员进行奖惩，从而达到迫使整个网约车驾驶员行业进行自我管理，维护社会稳定。

近年来，名为网络经济下的互联网预订出租汽车服务（俗称网约车）行业发展迅速，并正在以其独特的运作模式冲击着中国传统的汽车市场监管体系，促进了目前城市化进程中的交通的发展。但近年来网约车安全事故频发，这引起了全社会的广泛重视。所以，项目期望利用网约车驾驶员的大数据进行数据分析，从而通过数据对网约车驾驶员进行适当的奖惩来刺激网约车驾驶员进行行为的规范。

中国目前的网约车立法，严格规制了政府体系在向国家承认网约车积极意义服务的基础上比较完善，而行政立法则严格规制政府部门体系对于市场新现象、新问题的反应迅速准确，政策法规出台流程开放透明，广泛倾听人民群众建议，体现了出租车产业法治规制体系的开放和创新。

项目的重点在于当网约车驾驶员的安全分数获得之后，利用决策树的方式来对网约车司机进行相应的奖惩。目前，顾客所接触到最多的网约车司机评判方式就是采取“打星”的方式，但只用这一种方式产生的标准似乎并不能客观地表现出一个网约车司机的综合安全分数，我们要利用一种更加科学严谨的方式来综合评定一个网约车司机的综合安全分数，来反映出一个网约车司机的个人信用以及安全等级，从而让消费者更加放心地使用网约车产品。所以我们使用熵权法来对所有的网约车司机进行安全分数的评定并且用得到的分数来对网约车驾驶员进行现金的奖惩。来促进这个网约车驾驶员的自我规范。

1 网约车行业调查

1.1 网约车行业发展

自中国大步迈进互联网时代开始，共享经济从刚刚崭露头角到如今共享经济持续高速发展。网约车作为中国共享经济发展的一个标杆，2010年易到用车在北京成立，2012年，快的打车和滴滴打车相继上线，这标志着“用网络打车”初步进入社会公众的视野，这一时期是中国网约车的萌芽时期。时间推移到2013年，中国社会上的大小网约车软件多达40余种，而2014年的6月-9月，快的、滴滴、优步先后推出了“网络专车服务”，网约车从一开始的只在一线城市运营变成向全国各大城市推广。但与此同时，由于价格的恶性竞争强烈，市场缺乏应有的监管，网约车行业对于整个城市的交通系统产生了巨大影响，传统的出租车市场遭遇严重打击，许多地方的政府对这一块类的网约车给予了严厉的打击。

转机则出现在2015年的10月8日，上海市交通委官方发布向滴滴打车、快的打车等网约车平台发放互联网出租车平台运营资质牌照。紧接着在2016年7月28日，我国交通部颁布了《网上预订出租车辆运营业务管理暂行办法》，网约车的法定地位才被国家承认。自2015年开始，我国网约车用户规模逐年持续增长，2017年为2.36亿人，到了2019年底，我国网约车用户规模已经突破3亿大关，达到了3.4亿用户。到目前为止，可以看到网约车的消费市场依然在扩大，这表明了在网约车的管理上我们需要持续地改进[1]。

1.2 国内外网约车行业研究现状和发展动态

随着网约车的日益发展，各国开始重视网约车所存在的问题。我国目前的网约车法律规制政策体系在国家承认网约车积极意义的基础上更加健全，政府法律规制部门对市场新现象、新问题的反应迅速准确，政策法规出台流程开放透明，并广泛倾听人民群众建议，体现了出租车产业法治规制体系的开放和创新。但同时，也面临着管理机关介入过多和法治规制政策僵化等问题，主要体现在以下两个方面：(1)政府法律规制机关仍是以直接的方法对网约车实施干预，并没有以新的方式转弯或抹角严格规制办法；(2)由于政府的严格规制部门往往把网约车单纯地等同于“出租车+互联网”，而未能在严格规制制度设定中充分考虑网络约车所带来的丰富多样的出行方式以及优化社会资源配置的巨大潜力，在规定出台与执行的过程中产生了一系列意见与问题[2]。中国网络约车的产生以及给市场环境带来的全新变革，促进了中国网约车严格规制政策的发展。而随着中国网约车的服务形态在过去数年内不断出新，对于严格规制部分的规定也将随着中国网络约车创新服务的产生而变化。因此按照中国网约车服务的新发展阶段，可以把严格规制政策的发展过程归结为电召场巴士与豪车搭载业务量，由85%减少到了52%。

在海外以uber为例，从2009年创立开始，目前uber业务已在全世界的220余个城市提供汽车租赁业务，但uber在各地的发展之路却并不平整。对中国传统出租车业务的冲击不言而喻，二者的火药味越来越重，磨擦不断。随着外国各地政府加快立法规范uber类企业经营，uber也在经过抵制、试点等环节后，正式批准并进驻第一座城市，这无疑是地方政府部门和各利益群体斡旋下的成果。同样，uber在大城市也似乎都经过了相似的被抵触、官方监管、最后获到政府许可的流程。而按照当时全球第二大汽车出行人力管理软件Certify数据，在2015年4月7日之前，uber在大城市导致了传统的士、机车的发展步伐非常迟缓，尽管在2014年遭受出租车驾驶员控告违规使用计价器时获得了交通部的支持，但地方政府和消费者显然并不待见uber。归根结底，uber的诞生是对英国现行打车体制最大的冲击，其发展的基石就是英国当地打车业务存在弊端，以及消费者对其业务模式的普遍接受，而uber在大城市的冷遇恰恰也证实了，网约车比“的哥”更吃香。

目前中国国内对网约车仍有较大的争议声音，通过打车和网络相结合而产生的网络取件打车（以下简称网约车），是打车市场中的新兴行业，在给乘客出行提供了很多便利的同时，也产生了传统打车市场所没有的新问题，在制定政策时存在很多的意见和矛盾，但各个国家的网约车都在试图将体系完善，使其正常运营。在网络经济时代下，网约车的发展已势不可挡，本项目创新性地提出网约车平台完善措施，分析网约车司机安全问题，找出问题的关键所在，将对市场上的网约车平台提供参考和建议[3]。

2 网约车驾驶员安全分数以及奖惩模式

通过网约车驾驶员在社会上的数据，比如“交通违章次数”“超时次数”“未经允许更改线路次数”等，来对网约车驾驶员进行安全分数的评定。通过得到的网约车驾驶员安全分数，来进行对网约车司机的现金奖励或者是处罚。还可以利用生成的网约车驾驶员安全分数，向有关部门提供数据来支持相关法律法规的制定和实行[4]。如图1所示。

图1 网约车驾驶员安全指数生成Fig.1 Network of bus driver safety index generation

3 网约车驾驶员安全分数构建

3.1 主成分分析

在用统计分析变量的个数多少时就会提高了问题的复杂度。而如果人类希望可变个数减少或少则获取的消息增多而不变。在大多数情况下，变数间都是有固定的相互关联的，但当二种变数间有某种相互关联时，就可理解为这二种变数之间表达了此课题研究的信息内容，有固定的相互交叉[5]。在这里我们可以通过主成分分析对原先提到的各种变数，把相互交叉的变数（关联密切的变数）中去掉冗余的，从而形成了尽可能少的新变量，使这种新变量是相互而不关联的，同时这种新变量也在表达此课题研究的信息内容方面，尽可能保留了原来的信息内容。

对网约车司机的原始指标统计的标准化收集后，p维随机向量，n个样本，构造样本阵，并对样品阵执行标准化交换，其中公式方法与以下：对于网约车驾驶员的原始指标数据的标准化采集，p维随机向量x=(x1,x2,......,xp)T，n个样品xj=(xj1,xj2......,xjp)T，i=1,2,...,n,n＞p，构造样本阵，对样本阵进行标准化变换，具体公式与如下：

对得到的标准化矩阵Z，求其相关系数矩阵

解样本相关矩阵R的特征方程

得到p个特征根，确定主成分

确定n值，是信息利用率达到85%以上，对每个λj,，解方程组

得到单位特征向量bjo

将标准化后的指标变量转化为主成分

U1为第一主成分，U2为第二主成分……UP为第p主成分

3.2 熵权法确定权重

将得到的主成分进行进一步标准化，由于这里根据的是驾驶员产生风险的次数来确定其安全分数，所以用负向指标的方式进行进一步标准化。

具体公式如下：

公式（7）中，U'ij是标准化后的数值，Uij是第j项指标第i年的数据，maxUij表示第j项指标的最大值，minUij是第j项指标的最小值。

安全分数的由各项指标标准化后的数据生成，不一样的指标由于重要性的不同，需要采用不同的权重[6]。这里通过熵权法来判断其权重，指标的信息熵值越小，就说明反应的信号数量也越大，因此对目标信息的影响也就越大，所以其权重也就越大，计算公式如下：

其中pij为第j项指标在第i个驾驶员身上占该项指数的权重，n为驾驶员的数量，p为指标的个数，ej为第j项指标的熵。

3.3 线性加权得到网约车驾驶员安全分数

在这里，Ei为第i个司机的网约车驾驶员安全指数，U'ij为第i个驾驶员的第j个指标标准化后的数值，Wj为第j项指标经过处理后的权重值[7]。

网约车司机安全指数建成示例如表1所示。

表1 网约车司机安全指数示例Tab.1 Example of ride-hailing driver safety index

4 网约车驾驶员奖惩制度构建

网约车驾驶员公共奖惩制度理应本着“奖惩结合，有功必奖，有过必罚”的原则，司机们须自觉遵守并相互进行监督。建立网约车驾驶员安全分数评价系统，平台可实行奖惩制度，利用决策树系统和梯度管理的方法，利用多个月、多方面的数据对网约车驾驶员进行合理的奖惩，来达到刺激网约车驾驶员更加注重载客时的安全问题。具体方式如图2所示。

图2 网约车驾驶员奖惩流程Fig.2 Network of bus driver awards and punishment

5 结语

随着对私家机动车的管控越来越严格，公共出行方式在我国国民的日常生活中站的地位越来越高，其中市场越来越大的网约车服务时期中不可缺少的一环。网约车平台以及网约车市场的稳定性极大的影响了整个社会的稳定性，其中市民出行的安全是网约车市场所必须考虑到的重中之重。在于对网约车司机的考核中我们必须采用越来越科学、越来越严格的方式来确保网约车司机的安全性。

用来源更广泛、层次更丰富的数据来评价一个网约车司机的安全属性，既可以帮助交警部门更好地审查有关司机，也可以帮助网约车平台对其进行管理以及奖惩，还可以使网约车司机的有关信息更加透明化从而使消费者更加放心地使用网约车平台。而对于司机来说，更科学地评价方式可以更好的反应自身的业务能力和责任心，也能更科学的为其带来经济效益。对于广大消费者来说，在进行预约网约车来进行出行时，可以随时并且清楚的查看本次预约的网约车司机对于出行安全的得分情况，这样可以更好的帮助乘客建立对于司机的心理预期，如果乘客对于此次预约的司机不是非常满意，则可以直接通过提前取消订单的方式来更换司机进行出行服务，对于司机或乘客都是一种节省时间的方式，在某种种程度上也是一种减少事故或纠纷的有效方式。

在以前的网约车平台，若是司机被举报或者投诉，大都会被罚款或者禁行。这样的单方面的措施不是最好的解决途径。使用科学的奖惩机制的话，不仅能让司机多一些认可感，而且机制会让安全问题的现象大大减少。在科学的奖惩机制下，司机的投入有了回报，一定程度也抑制了那些有违约、修改路线等影响行驶安全的想法的司机，进而促进了网约车市场的稳定。并且，采用以两个月的数据并且采用梯度的方式作为对司机奖惩的依据，可以给司机改正的机会，也可以让奖惩变得更加科学。