互聯(lián)網(wǎng)背景下民營(yíng)公共自行車的信用風(fēng)險(xiǎn)博弈分析

邢夏潔，袁汝華

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100）

互聯(lián)網(wǎng)背景下民營(yíng)公共自行車的信用風(fēng)險(xiǎn)博弈分析

邢夏潔，袁汝華

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100）

“互聯(lián)網(wǎng)+”正在以鋪天蓋地的勢(shì)頭洶涌襲來(lái)，在公共自行車這一領(lǐng)域也不例外，智能共享單車的概念被提出，即人們通過智能手機(jī)就能快速完成租用和歸還一輛公共自行車，一輛單車多人分時(shí)段使用，方便你我的同時(shí)，不僅低碳環(huán)保，還緩解了交通壓力。然而這一顛覆傳統(tǒng)公共自行車運(yùn)營(yíng)方式的無(wú)樁租賃模式，不可避免地出現(xiàn)了用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)問題。通過建立博弈模型研究分析用戶和企業(yè)的博弈過程，最終得到企業(yè)應(yīng)采取嚴(yán)厲的懲罰措施和降低其監(jiān)審用戶行為的成本可有效降低用戶失信概率的結(jié)論，建議建立個(gè)人信用數(shù)據(jù)信息庫(kù)，并將其并入社會(huì)信用系統(tǒng)，使整個(gè)社會(huì)信用系統(tǒng)更加完善，更有效的規(guī)范人們的行為。

智能公共自行車；信用風(fēng)險(xiǎn)；博弈論

2015年3月5日，國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在十二屆全國(guó)人大三次會(huì)議上提出我國(guó)開始布局 “互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，自此“互聯(lián)網(wǎng)+”不單單是一個(gè)概念，不只是一個(gè)愿景，而是已經(jīng)上升到深刻影響整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、文化、環(huán)境和資源的國(guó)家戰(zhàn)略。自此互聯(lián)網(wǎng)以更加兇猛的勢(shì)頭改造優(yōu)化了一個(gè)又一個(gè)的行業(yè)，微信替代了短信、滴滴打車替代了出租車、余額寶替代了銀行儲(chǔ)蓄，此外互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)+旅游等行業(yè)也蓬勃發(fā)展。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的觸角也伸向了困擾很多城市“解決最后一公里”的公共交通問題，致力于解決這一問題的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以摩拜和ofo最為大眾所熟知，兩家企業(yè)的公共自行車運(yùn)營(yíng)模式不僅顛覆了傳統(tǒng)樁對(duì)樁的定點(diǎn)借還車模式，還結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和GPS定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)用智能手機(jī)快速掃碼租車的功能，為用戶提供方便快捷的短途出行服務(wù)。一經(jīng)推出，就受到年輕人的熱捧，但帶來(lái)方便的同時(shí)由此產(chǎn)生的信用風(fēng)險(xiǎn)問題也引起了廣泛的關(guān)注。本文先對(duì)互聯(lián)網(wǎng)背景下出現(xiàn)的智能共享型民營(yíng)公共自行車的運(yùn)營(yíng)模式進(jìn)行闡述，并探究產(chǎn)生信用風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)外在原因，接著建立博弈模型對(duì)該經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析，并提出防范信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)建議。

1 互聯(lián)網(wǎng)背景下智能共享型民營(yíng)公共自行車的運(yùn)營(yíng)模式

公共自行車系統(tǒng)(Public Bicycle System)是為解決軌道交通和地面交通無(wú)法滿足人們出行“最后一公里”需求而設(shè)立的自行車租賃服務(wù)系統(tǒng)。常被設(shè)置在大型居住區(qū)、商業(yè)中心、交通樞紐、旅游景點(diǎn)等地點(diǎn)，根據(jù)租賃時(shí)間的長(zhǎng)短收取一定費(fèi)用或者免費(fèi)。該系統(tǒng)大大滿足了短距離出行需求，擴(kuò)大了公共交通的服務(wù)范圍[1]。

在公共自行車這一領(lǐng)域，學(xué)術(shù)界展開了大量的研究討論，主要集中在四個(gè)方面：公共自行車的供給模式分析[2-3]、公共自行車系統(tǒng)建設(shè)及優(yōu)化研究[4-5]、代表城市的公共自行車系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)狀況介紹[6-7]以及自行車服務(wù)滿意度影響因素分析[8-9]。王歡明研究了我國(guó)現(xiàn)有城市公共自行車民營(yíng)化形式，且以“薩瓦斯民營(yíng)化理論”為基準(zhǔn)對(duì)公共自行車的供給模式類型進(jìn)行劃分，分別為純民營(yíng)化、政府補(bǔ)助、合同承包、政府服務(wù)四種供給模式類型[1]。互聯(lián)網(wǎng)背景下出現(xiàn)的智能共享民營(yíng)公共自行車是對(duì)純民營(yíng)化公共自行車很好的補(bǔ)充，智能共享型公共自行車是指人們通過智能手機(jī)就能快速租用和歸還的單車，用可負(fù)擔(dān)的價(jià)格來(lái)完成一次幾公里的市內(nèi)騎行。車鎖里結(jié)合了芯片、電路板、互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議、GPS和SM卡，可以很容易找到單車的位置。而針對(duì)這一領(lǐng)域的研究幾乎沒有，存在一定的空白[10]。

文章先對(duì)互聯(lián)網(wǎng)背景下的智能共享型自行車的運(yùn)營(yíng)模式做簡(jiǎn)要介紹。以摩拜單車為例，用戶租車時(shí)，打開手機(jī)相應(yīng)的app可以定位到附近的摩拜單車，以免被他人先行借走可先鎖定指定車輛長(zhǎng)達(dá)15 min，接著用對(duì)應(yīng)app掃描車身上的二維碼標(biāo)識(shí)，等待智能鎖自動(dòng)解鎖便可騎車出行。目前Mobike Lite版的費(fèi)用為半小時(shí)0.5元，當(dāng)歸還車輛時(shí)需手動(dòng)上鎖，將自行車停于政府規(guī)定的白線之內(nèi)便完成了整個(gè)租用過程。該運(yùn)營(yíng)模式的好處是全程無(wú)需辦卡和尋找指定樁點(diǎn)借還車的環(huán)節(jié)，極大的優(yōu)化了租車流程，用戶獲得了便捷高效的體驗(yàn)。智能共享型民營(yíng)公共自行車與傳統(tǒng)的公共自行車運(yùn)營(yíng)模式對(duì)比如圖1所示。

圖1 運(yùn)營(yíng)模式對(duì)比圖Fig.1 Comparison of operating models

2 信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生及原因分析

2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生

雖然該智能共享型公共自行車極大的解決了傳統(tǒng)公共自行車面臨的“還車難”及空樁閑置浪費(fèi)資源的問題，但同時(shí)也面臨“借車難”的困境，例如如何針對(duì)上班族的潮汐流解決車輛調(diào)度。除此之外，還面臨很多問題亟待解決，比如自行車內(nèi)置GPS定位不準(zhǔn)及車輛損壞和私有化等問題。例如將自行車停在小區(qū)內(nèi)或地下停車廠等屏蔽GPS信號(hào)的地方，便于自己隨用隨騎。而對(duì)于安裝機(jī)械鎖的ofo自行車，因?yàn)闊o(wú)法對(duì)自行車精準(zhǔn)定位，更是面臨很大程度上的用戶信用風(fēng)險(xiǎn)問題，將自行車上私鎖，便能占為己有，且暫無(wú)相應(yīng)的懲罰措施，受罰成本幾乎為0。正是由于采取無(wú)樁的運(yùn)營(yíng)模式，方便用戶的同時(shí)卻也增大了用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，種種失信行為極大的降低了自行車的運(yùn)營(yíng)效率，失去了共享的初衷。

2.2 信用風(fēng)險(xiǎn)的原因分析

在用戶租用自行車的過程中，信用缺失有內(nèi)因和外因兩方面因素。排除用戶由于不可抗力因素導(dǎo)致的信用缺失情況。從外因上看，導(dǎo)致用戶信用缺失的影響因素主要有周圍人群信用意識(shí)淡薄、用戶與租車企業(yè)之間信息不對(duì)稱、租車企業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)制不完善、相關(guān)技術(shù)存在漏洞、監(jiān)督管理力度不夠、對(duì)信用缺失的懲罰力度不夠、個(gè)人在整個(gè)社會(huì)中的信用系統(tǒng)尚未健全、信用相關(guān)的法律體系不完備等。

從內(nèi)因上看，導(dǎo)致用戶信用缺失的影響因素主要有用戶的價(jià)值觀、機(jī)會(huì)主義傾向、信用意識(shí)淡薄、失信成本低、守信得益少等。針對(duì)用戶與租車企業(yè)之間信息不對(duì)稱和用戶受機(jī)會(huì)主義傾向的影響等因素，建立用戶與租車企業(yè)間的演化博弈模型，分析各方得益，探討各方策略和長(zhǎng)期穩(wěn)定趨勢(shì)，并提出相關(guān)建議。

3 信用風(fēng)險(xiǎn)防范的博弈分析

博弈論是用來(lái)分析特定經(jīng)濟(jì)、政治、軍事事件中各決策主體采取不同策略和行為的一種分析工具。運(yùn)用博弈論可以用來(lái)指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)、政治等方面的決策活動(dòng)。

3.1 模型建立

博弈方：假設(shè)博弈方為民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)和租賃自行車的用戶，且雙方均為完全理性的經(jīng)紀(jì)人，都追求各自支付函數(shù)的最大化。在此博弈中，民營(yíng)公共自行車企業(yè)的目標(biāo)是以最小成本防止租賃自行車的用戶發(fā)生失信行為，租賃公共自行車用戶的目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)收益最大化。博弈規(guī)則和支付函數(shù)雙方都互相知曉，且博弈策略的選擇同時(shí)進(jìn)行。

策略集：民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)的策略集為懲罰和不懲罰。租賃自行車用戶的策略集為文明守信使用自行車和失信使用自行車，例如上私鎖將其私有化。當(dāng)雙方完成一次交易時(shí)，雙方各獲得支付R，當(dāng)用戶發(fā)生失信行為時(shí)，獲得額外的支付ΔR，此時(shí)企業(yè)遭受損失S，一般認(rèn)為S遠(yuǎn)大于ΔR，例如摩拜單車第一代自行車的造價(jià)為6 000元，當(dāng)發(fā)生失信行為時(shí)，6 000元就成為企業(yè)的沉默成本，遠(yuǎn)大于用戶獲得的額外收益。此時(shí)，若企業(yè)選擇懲罰策略，要付出監(jiān)管租用自行車用戶行為的成本，分?jǐn)偟矫總€(gè)用戶的監(jiān)管成本為C。對(duì)用戶行為進(jìn)行監(jiān)管，但不一定能發(fā)現(xiàn)所有的失信行為，所以假設(shè)發(fā)現(xiàn)用戶的失信行為相應(yīng)懲罰的期望為F1，懲罰主要為對(duì)用戶收繳相應(yīng)的罰金。同時(shí)，企業(yè)可相應(yīng)的收回部分損失，這部分的損失記為F2。此時(shí)，假設(shè)企業(yè)收回的損失值等于對(duì)失件用戶的懲罰期望值，即F1=F2=F。雙方的博弈支付矩陣如表1所示。

表1 信用風(fēng)險(xiǎn)防范的博弈模型Tab.1 Game model of credit risk prevention

1）當(dāng)F

2）當(dāng)ΔR

3）當(dāng)C

4）當(dāng)F>C,且F>ΔR時(shí)，即企業(yè)選擇懲罰策略時(shí)罰金的收繳已經(jīng)可以彌補(bǔ)企業(yè)付出的成本，且失信用戶所受到的懲罰期望超過所獲得的額外收益時(shí)，該博弈模型不存在純策略均衡。我們?cè)敿?xì)討論該種情況。假設(shè)民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)懲罰的概率為γ，租賃自行車用戶遵守信用的概率為θ（0<γ<1，且0<θ<1），企業(yè)得到的支付為Zq，用戶得到的支付為Zy。下面用得益均等化方法求解

解得

可以得到民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)和租賃自行車用戶的支付

該模型的混合策略均衡可以表述為：民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)以ΔR／F的概率選擇執(zhí)行懲罰政策，以（F－ΔR）／F的概率選擇不懲罰政策；租用自行車的用戶以（F－C）／F的概率選擇信用行為，以C／F的概率選擇失信行為。換而言之，在該民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)所占有的整個(gè)市場(chǎng)中，對(duì)ΔR／F比例的租車用戶進(jìn)行用車行為監(jiān)管，執(zhí)行懲罰政策，對(duì)（F－ΔR）／F比例的租車用戶不執(zhí)行懲罰政策。在所有自行車租賃用戶中，有（F－C）／F比例的用戶選擇遵守信用，文明用車，有C／F比例的用戶選擇失信行為，公物私用。

3.2 參數(shù)分析

假定失信行為發(fā)生時(shí)用戶的額外收益ΔR是一定的，分別考察獲得懲罰的期望F和民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)執(zhí)行懲罰政策時(shí)所付出的監(jiān)審用戶行為的成本C對(duì)均衡時(shí)企業(yè)的懲罰概率γ和用戶信用概率θ的影響。

3.2.1 懲罰期望F

由（1）對(duì)F進(jìn)行一階偏微分

對(duì)F求二階偏微分

由（2）對(duì)F進(jìn)行一階偏微分

對(duì)F進(jìn)行二階偏微分

由此可見，當(dāng)懲罰期望F越大時(shí)，企業(yè)監(jiān)管用戶行為，執(zhí)行懲罰策略的概率越低，也就是說，執(zhí)行懲罰策略的必要性越低；且隨著懲罰期望F的增加，民營(yíng)智能共享型公共自行車，企業(yè)執(zhí)行懲罰政策概率降低的趨勢(shì)減小。同時(shí)，自行車租賃用戶采取信用用車的概率上升，且隨著罰款期望的增加，自行車租賃用戶采取信用用車的概率上升的趨勢(shì)減小。

3.2.2 監(jiān)審用戶行為的成本C

由（2）對(duì)C進(jìn)行一階偏微分

對(duì)C進(jìn)行二階偏微分

由此可見，企業(yè)監(jiān)審用戶行為的成本C越大時(shí)，用戶選擇信用行為的可能性越低。當(dāng)成本增加至與懲罰期望F相等時(shí)，所有的用戶都選擇失信行為。

3.3 結(jié)論

當(dāng)監(jiān)管用戶行為的成本C和額外收益ΔR兩者均大于或兩者有其一大于懲罰期望F時(shí)，得到的納什均衡策略均不理想（（不懲罰，失信）或是（懲罰，失信））。只有當(dāng)監(jiān)管用戶行為的成本C和額外收益ΔR兩者均小于懲罰期望F時(shí)，企業(yè)才有可能選擇執(zhí)行懲罰策略，建立維護(hù)良好的市場(chǎng)秩序。民營(yíng)智能共享型公共自行車企業(yè)以ΔR／F的概率選擇執(zhí)行懲罰政策，租用自行車的用戶以（F－C）／F的概率選擇信用行為。可見當(dāng)監(jiān)審成本C小于懲罰期望F時(shí)，監(jiān)審成本C的大小已不能影響企業(yè)決策行為，但是成本C的減小能使用戶做出信用行為的概率越大。懲罰期望F對(duì)雙方的行為都產(chǎn)生影響，增加懲罰期望F可降低企業(yè)進(jìn)行懲罰的必要性也能促使用戶提高選擇信用行為的概率，對(duì)企業(yè)有利。

4 防范信用風(fēng)險(xiǎn)治理對(duì)策及建議

民營(yíng)公共自行車企業(yè)應(yīng)制定標(biāo)準(zhǔn)化的懲罰政策。在控制監(jiān)審成本的前提下，采取較為嚴(yán)厲的懲罰措施，通過價(jià)格杠桿去打破用戶之間形成的平衡，且將會(huì)對(duì)不守信用的行為產(chǎn)生較為明顯的威懾效果。例如，新加坡對(duì)于貪腐懲處的嚴(yán)厲，并不表現(xiàn)在重罪重罰，而是表現(xiàn)在輕罪重罰，從而避免了“小洞不補(bǔ),大洞吃苦”的惡果，塑造了新加坡反腐倡廉的成功[11]。同時(shí)，要加強(qiáng)宣傳典型反面案例去強(qiáng)化處罰的規(guī)則。

民營(yíng)公共自行車企業(yè)應(yīng)做好相關(guān)技術(shù)改進(jìn)。第一，要改進(jìn)GPS相關(guān)技術(shù)問題，提高定位的精準(zhǔn)性，提高監(jiān)審用戶行為的效率，降低監(jiān)審成本。根據(jù)上文結(jié)論，監(jiān)審成本的降低能提高用戶選擇信用行為的概率。第二，根據(jù)用戶行車軌跡、地理位置及違規(guī)操作等建立用戶的個(gè)人信用系統(tǒng)、個(gè)人信用數(shù)據(jù)信息庫(kù)。每次提供租賃服務(wù)時(shí)根據(jù)用戶的個(gè)人信用系統(tǒng)進(jìn)行不同等級(jí)的費(fèi)用扣除。

構(gòu)建完善的社會(huì)信用體系。將企業(yè)建立的個(gè)人信用系統(tǒng)并入整個(gè)社會(huì)信用系統(tǒng)，從而讓守信者獲得更多的公共福利,讓失信者受到應(yīng)有的處罰和譴責(zé)。逐步建立信用管理行業(yè)和信用法律體系，維護(hù)社會(huì)信用體系的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

[1]周揚(yáng)，張冰，李強(qiáng)．公共自行車系統(tǒng)的研究進(jìn)展與展望[J]．城市發(fā)展研究，2014，21（9）：118-123．

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[3]王瑋，魏薇．中外公共自行車系統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式比較研究——基于新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)視角[J]．國(guó)際城市規(guī)劃，2013，28（3）：64-69．

[4]LIN J-R，YANG T-H．Strategic design of public bicycle sharing systems with service level constraints[J]．Transportation Research Part E，2011，47（2）：284-294．

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[11]呂元禮．新加坡嚴(yán)懲“微型貪腐”舉措及其效應(yīng)[J]．人民論壇，2015（5）：64-67．

Credit Risk Analysis Based on Game Theory of Private Intelligent Public Bicycle under the Background of Internet

Xing Xiajie，Yuan Ruhua
（School of Business，Hohai University，Nanjing 211100，China）

The application of“Internet Plus” is becoming increasingly popular in various sectors and the field of public bicycle is no exception.The concept of the intelligent public bike is put forward，namely，people can quickly rent and return a public bike by using their smart phones.A bike can be used in different periods of time,which is convenient，low-carbon and environment-friendly and can ease traffic jams.However，this operating mode subverts the traditional public bicycle without pile leasing mode,inevitably causing credit risk problems of users.By establishing the game model，this paper analyzed the game process of users and enterprises.It maintains that enterprises should take severe punishment measures and reduce the cost of monitoring users’behavior to effectively solve credit risk problems of users.The personal credit information database should be established and incorporated into the social credit system,which improves the whole social credit system and more effectively standardizes people's behaviors.

intelligent public bicycle；credit risk；game theory

F506；C935

A

（責(zé)任編輯 姜紅貴 李萍）

1005-0523（2017）04-0069-06

2017－02－08

邢夏潔（1992—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)楣芾砜茖W(xué)與工程。

袁汝華（1962—），男，教授，研究方向?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。