大數據交通市場監管：研究進展與技術創新

趙光輝， 田 芳，田儀順

(1.貴州財經大學 大數據交通科技研究院，貴陽 貴州 550025；2.上海交通大學 機械與動力工程學院，上海 200240)

一、引言

市場是一種商品或勞務的所有潛在購買者的需求總和，具有市場的主體要素、客體要素、交換行為要素。交通市場的要素主要包括運輸需求者、運輸供給者、運輸中介者和政府。交通市場是宏觀經濟市場體系的重要組成部分，是配置交通運輸資源的手段和方式，能夠調節一定經濟比例關系，能夠刺激交通運輸業的發展。交通市場具有一些與其它市場不同的特征，政府須與交通市場共同參與資源配置、運輸產品的提供，當提供運輸產品時，使交通市場的運作達到最高的效率和效益，發揮市場機制的作用，尋求與社會公眾利益的平衡點[1]。

現代城市中，人、車、物每天都會在網絡云端留下大量數字軌跡。這些數據規模龐大、來源多樣、結構迥異、實時變化。概括地來講，城市立體綜合交通大數據可分為六大類。人的移動，包括手機信令、位移、公交汽(電)車/城市軌道交通/鐵路/民航/碼頭到發站客流量數據、導航軟件、網約車軟件、共享單車軟件等；車的移動，包括出租汽車、公共汽(電)車、城市軌道列車、客車、貨車、自行車的GPS移動數據；定點檢測，包括地感線圈、地磁數據、視頻監控、車牌識別、交通特殊路段的門禁流量等；交通收費，包括停車收費數據、聯網收費數據、IC卡數據、出租汽車軌跡數據、公路、鐵路車站、民航空港收費數據等；交通安全，包括交通事故類型、事故處理及位置等數據；傳統基礎，包括用地規劃、交通網絡、地鐵到發站列車、鐵路到發站列車、民航進出港航班、碼頭進出港輪船、社會經濟和交通需求等數據[2]。

大數據交通市場監管機制創新的理論意義，一是完善交通市場運用大數據監管的理論。二是深化大數據監測交通市場及運行機制相關理論。三是為適應新形勢下市場監管體制機制轉變提供技術理論保障。

大數據交通市場監管機制創新的實踐意義，一是大數據模型應用能為優化交通市場監管機制創造了良好的技術條件。大數據不同于以往傳統的數據分析，改變了小數據條件下一味的精確計算，更注重相關關系而不是直接的因果關系，這使得對交通市場車輛運行數據、公眾出行數據、路網監測數據等海量非結構化數據分析成為可能，通過構建基于大數據的交通市場監管機制，最終推動交通市場治理能力現代化。二是依托大數據提升政府監管效率和決策的精準性。通過客觀采集的交通大數據，幫助政府在監管中對不同對象采用有不同的評價方法和標準，促進政策從“一刀切”走向“差異化”。三是利用大數據監管能夠幫助政府提高節約監管決策成本。

二、大數據交通市場監管的發展與研究進展

(一)國外市場監管和大數據發展研究現狀

圍繞“市場是否應該被監管，或者換而言之，政府是否應該干預市場的正常運行？”這一問題，西方學者展開了激烈的討論。西方國家經歷了自由放任模式-加強監管-放松監管-強化監管與放松監管并行這四個重要階段，由此可見隨著時代的發展人們對于監管的認知也在不斷調整。

大數據這個詞最早來自1980年美國托夫勒的《第三次浪潮》。對大數據這個概念做出突破性界定的當屬Laney。2001年Garter的分析師Laney提出了3V學說，對大數據有進一步發展。美國率先將大數據從商業概念上升到國家發展戰略。2012年美國政府啟動“大數據研究和發展計劃(Big Data Research and Development Initiative)”，旨在提高和改進從海量數據中獲取知識的能力。當數據的規模達到一定閾值之后，數據會自動發聲，并且涌現出在小數據條件下無從顯現的性質，Yingjie 等(2016)提出基于HBase(基于Hadoop的列導向數據庫)的大交通數據處理框架，并檢驗其用于智能監控記錄系統的性，比如通過實時觀察運力、運價和服務指數，交通運輸行業主管部門能夠第一時間掌握市場運行動態。大數據中反映出的空間分布和時間延續結合的關聯關系，能發現傳統的因果關系分析思維不易發現的規律[3]。Ghofrani F等(2018)通過一個新的分類框架，綜述大數據在鐵路工程和運輸領域的最新應用。從鐵路運輸的三個領域(運營、維護和安全)的大數據分析應用進行了系統研究[4]。對大數據分析的層次、大數據模型的類型以及各種大數據技術進行了分析。大數據是智能交通系統(ITS)研究的重要方向。ITS系統有使用過程中會產生大量的數據，這些數據對指導ITS系統的設計和應用有深遠的意義。

(二)國內市場監管和大數據研究現狀

國內對市場監管的研究起步比較晚，20世紀90年代才有學者開始開展關于市場監管的相關研究。2013年稱為大數據年，新聞到學術機構以及政府、企業熱衷于大數據研究。2014年起，國內網約車市場百花齊放。滴滴和優步合并，成為傳統出租車的最大競爭對手。2016年11月1日起，《網絡預約出租汽車經營服務管理暫行辦法》規定網約車運價實行市場調節價，城市人民政府認為有必要實行政府指導價的除外；網約車平臺公司應當公布確定符合國家有關規定的計程計價方式。2015年6月，國務院辦公廳發布了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，2015年8月，國務院發布《關于促進大數據發展的行動綱要》，2016年3月，國家“十三五”規劃綱要提出把大數據作為基礎性戰略資源，實施促進大數據發展行動，加快促進數據資源共享開放和應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。在應用方面，近年來主要集中在大數據技術在智慧交通領域的新應用，將收集好的道路信息、車輛動態車況信息、天氣路況環境信息等數據轉化為路線規劃等，交通領域的大數據應用已經滲透到整個產業鏈。由于交通行業的特殊性，這樣的滲透已經從前幾年的點狀呈現，發展到如今的全行業覆蓋。

Li Z等(2018)研究了大數據分析框架，總結了數據源和收集方法、數據分析方法和平臺，以及大數據分析應用類別[5]。研究了幾個典型的ITS大數據應用，包括道路交通事故分析、道路交通流預測、公共交通服務規劃、個人出行路線規劃、軌道交通管理與控制、資產維護等。由于數據通過分布式收集，所以對大數據處理應該采用分布式處理。由于數據具有流動性，不是靜態的形態，所以研究實時的數據收集和數據分析策略，提供時間感知的增量數據挖掘算法。針對具有流動性和分布式特征的應用需求，毛國君等(2017)以分布式數據流為數據表達載體，提出大數據分類模型和數據挖掘算法[6]。國內關于市場監管的相關研究主要集中在：對國外監管理論著作進行翻譯和引進；嘗試建立中國的市場監管理論體系；進行中國市場監管的案例研究和領域的市場監管研究；對中國市場監管改革的特殊性進行研究。網約車平臺的定價規則不透明，如調度費、取消調度費、溢價設置等價格管理波動大，官員和學者呼吁網約車平臺應與政府監管平臺對接。

(三)基本評價

國外學者對市場監管的研究視角主要從經濟學、法學和政治學角度展開，主要圍繞市場監管、政府監管理論本身展開，專門針對利用大數據加強交通市場監管理論以及機制創新研究的文獻少，但大數據理論已開始應用到政務管理、行政審批等公共事項管理領域。

總體來看，利用大數據研究政府監管的研究成果不多，但大數據為定量預判交通市場提供了一種新視角。交通市場大數據監管機制成為交通運輸行政管理研究趨勢，為推進交通運輸供給側結構改革、簡政放權、加強事中事后監管以及提高政府治理能力和治理水平現代化服務。

三、大數據交通市場監管的技術創新

傳統的交通市場監管重點是建立統一開放、競爭有序的交通市場，規范市場秩序，提高運輸保障能力，加強和改進交通市場監管手段。隨著互聯網經濟、網絡經濟、數字經濟等新經濟的廣泛興起[7]，網約車、無車承運人、共享單車、分時租賃、共享汽車等新業態在交通運輸領域發展勢頭強勁，現行的市場監管方式與新經濟要求不相適應，倒逼政府必須創新監管模式。政府簡政放權步伐加速，將工作重心轉移到加強和改進市場監管工作上來[8]。簡政放權又能提升管理效率、監管質量成為交通市場監管難點。

治理現代化依靠海量的交通大數據搜集和精準的數據分析，增強政府決策的科學性，為解決交通市場監管的難題提供契機。通過構建大數據模型，幫助交通運輸主管部門在監管過程中摒棄經驗和直覺，通過車輛運行、公眾出行、路網監測多領域獲取的實時信息，從技術層面和體制層面兩方面入手，建立運力指數、運價指數、服務指數等衡量交通市場運行狀態的關鍵指標，實時動態掌握客貨運輸的變化規律，切實提升政府治理能力，精準決策、精準實策[9]。

(一)大數據交通市場監管技術創新存在的主要問題

設備和系統穩定性問題。數據種類和數據量增多的基礎是前端設備種類和服務器數量的增多，因而設備故障次數也隨之增加，硬件設備老化和大多數硬件設備的工作環境的復雜性導致傳輸速率的下降和遲滯會影響數據收集。整個系統的健壯性并沒有隨著智慧交通的整合度和系統的復雜度的提高而提高，整個系統的穩定性變差、抵抗風險的能力變弱。

原始數據質量問題。數據質量不可靠的主要原因是數據失真。智慧交通使用的數據主要來自于傳感器和視頻監控等硬件設備，設備長時間運行的性能并不能確保，就導致原始數據的不穩定，限制智慧交通水平的提升和智慧交通的投資價值。

數據信息安全問題。大數據的采集、傳輸、存儲和分析是依托云計算平臺和互聯網完成的，因而在此過程中增加了信息的安全風險。大數據中某些復雜敏感數據會遭受黑客的攻擊，一旦攻擊成功便會引起大量數據的泄漏；有些智慧交通的數據收集和傳輸是借助移動智能設備，不同用戶的使用習慣不同，使得設備容易感染具有數據收集功能的病毒，這些信息一旦被截獲，就會增加個人信息安全風險。

(二)大數據交通市場監管創新的方向與重點

大數據監測模型優化交通市場監管機制創新的方向。一是交通市場監管核心內容、市場監管運行機制以及大數據監測模型相關基礎理論研究；二是比較分析國內外交通市場監管的經驗及啟示；三是大數據監測模型應用到交通市場監管的作用機理及分領域的指標體系構建；四是以網約車監管、利用保險費率等經濟杠桿監管、第三方安全監控平臺為例對交通市場重點領域引用大數據監測模型進行實證評估；五是提出大數據監測模型對優化交通市場監管機制的應用及政策建議。

大數據監測模型優化交通市場監管機制創新的重點。一是交通市場監管體制與機制、大數據在市場監管中應用的相關理論基礎。基于文獻分析，在梳理我國政府監管、市場監管與政府管制等有關理論的基礎上，研析市場監管機制、市場監管體制理論的基本研究維度與變量測度。構建大數據監測交通市場的重要指數體系，通過案例調研與深度訪談修正測評原理以及相關標準，為基于大數據監測交通市場監管的提出奠定基礎。對大數據監測過程中，平臺、行業協會以及第三方等有關主體的概念作出解釋，確定研究邏輯原點。二是比較分析國內外交通市場監管機制及最新進展。主要對國內外有關市場監管尤其是交通市場領域政府監管的理論、政策與實踐進行梳理，提煉出使用大數據對交通市場進行研究與測評的主體、對象、指標與方法，為探索優化我國交通市場監管機制的監測依據及相應政策原理提供借鑒。三是大數據優化交通市場監管機制的作用機理及分領域的監測指標體系構建。提出交通市場大數據監管的概念與框架，陳述大數據監測技術的目的、原則、依據，設計指標指數體系的框架、過程與方法。由于交通市場運行過程中涉及眾多因素，反映其發展現狀的指標數龐大，在設置和篩選指標時，堅持系統性、科學性、客觀性、可操作性、可比性和簡潔性原則的統一。鑒于前面的相關基礎理論，結合交通運輸新業態發展實際，分別以網約車、道路客運、危貨運輸等行業重點監管領域，宜構建“運價類、運力類與服務類”三類指標框架，為實證研究提供了理論依據與操作指南(見圖1)。四是提出優化交通市場監管機制的應用及政策建議。選取不同省份中的不同城市、不同區域中的不同縣域等多個典型交通運輸案例，開展案例間橫剖比較分析與應用研究，印證或者修正推論與研究假設。通過案例橫剖比較與應用，從大數據的角度提出優化交通市場監管的思路與重點。構建利用大數據及監測模型來對優化交通市場監管機制的重點與政策調整進行仿真試驗。依據仿真結果、結合大樣本實證研究與典型案例應用研究結果，為交通市場大數據監管與監測提供理論支持，為制定不同省份、不同區域間以及不同業態的交通市場監管機制融合與相互促進政策提供依據，對交通市場大數據監管政策應用給出解釋。

圖1 大數據交通市場監管框架圖

(三)大數據下的交通市場監管體系的理論創新

運用大數據創新政府服務理念和服務方式，優化交通市場監管機制，分析大數據理論與交通市場監管的關聯性、影響因素等問題，提出深化交通市場大數據監管策略。放棄因果關系思維，追求相關關系；放棄個體數據準確思維，追求群體的數據趨勢；放棄事實間的邏輯推理思維，追求不斷探索和實驗；放棄單一數據源的狹隘思維，追求多維的數據融合。創新包容審慎的監管理念。

采用典型案例橫剖比較與應用分析，對研究推論、假設予以印證或修正。通過構建基于大數據的“運價-運力-服務”三類整體評估框架，借助系統動力學與仿真技術，實時考量交通市場運行變化特征以及相應的監管機制。通過量化角度認識世界的途徑，改變組織結構、市場格局、政府與公眾關系的獨特方法，實現數據資本與信息資源向經濟價值的轉化。大數據不僅是技術革命，更是思維方式變革:從注重因果關系向注重相關關系轉變；大數據讓世界上的一切事物均用數據來描述，亦稱“萬物皆可量化”。為研究探索事物之間的相關關系提供了支持。

大數據交通市場監管機制創新立足于大數據的內涵特征以及獨特優勢視角，開拓利用大數據來研究交通市場監管機制創新視野，為研究市場監管理論提供了一種新視角，通過客觀采集的大數據應用到市場監管中，增強決策的精準性、預見性和公平性，提升行業管理服務水平。

構建大數據對交通市場監管機制設計。從“運力、運價和服務”三個特征維度分析基于大數據的交通市場監管模型，在此基礎上，經過理論預設、案例選擇、數據收集與數據分析，基于部分重點城市和區域的探索性多案例研究，通過案例內研究與案例間分析，建立大數據與交通市場監管之間的聯系，以輔助模型構建。通過大樣本實證研究，論證模型的合理性與性。輔以結構方程優化，社會網絡分析二次驗證。結合交通市場中出現的新業態、新經濟，依托大數據監管手段，激發政府創新監管制度，構建大數據監管模型，關聯分析，描述交通市場主體經營行為、規律與特征。通過問卷調查、實地訪談、書面函調等手段，對交通大數據市場監管效果進行實證。探究推進交通大數據監管的動態管控對策，構建“讓數據說話、用數據決策、靠數據管理”的現代化治理機制。

(四)大數據交通市場監管方法創新

運用文獻分析、案例分析、頭腦風暴、探索性訪談、深度訪談、問卷調查與定量分析、案例橫剖比較與計算機仿真模宜等混合研究方法，是大數據交通市場監管機制創新研究的一個創新性探索。Yingjie 等(2015)設計的對交通大數據理解和分析的計算強度進行程式化處理以進行并行計算的方法頗有借鑒意義[10]。現有研究從宏觀定性上論述性大數據如何應用到交通市場監管中，基于文獻調研、案例分析、頭腦風暴以及探索性訪談提出初步研究假設與理論模型，通過問卷調查與深度訪談相結合收集樣本數據、開發測度量表，再運用Pearson相關分析、因子分析、路徑分析、逐步回歸分析、獨立樣本T檢驗等定量方法開展實證研究，運用多元案例橫剖比較與運用驗證研究來檢驗、修正假設模型，通過計算機仿真試驗，對大數據監測模型測評重點省份和區域的大數據應用到交通市場監管的動態演化進行模宜，形成大數據交通市場監管理論框架。交叉運用多種研究方法，增強研究結果可靠性。定量和實證為主的研究方法是對交通市場大數據監管局限于定性辨析式研究方法的發展和提升。

研究道路運輸行業管理由事前許可轉向事中、事后監管機制。基于數據互聯共享下的公路、水路、民航、鐵路、海事、公安、安監和氣象等相關部門的綜合運輸應急聯動工作機制。基于移動互聯共享的零擔貨物交通服務信息登記安全監管系統和道路貨運企業業務全程信息化管理系統共建。基于WIFI網絡技術的廣東省客運車船服務與安全質量評測系統建設。基于危險貨物運輸車輛等公共信息服務平臺的專業物流領域信用建設。

大數據交通信息平臺。建成以交通大數據云計算數據中心為樞紐，以智能管理、綜合應用和信息服務“三大平臺”為核心，以指揮中心、信號控制、視頻監控、交通執法、信息采集、交通誘導、信息發布、勤務管理、安全管理、運行維護為支撐的智能交通管理服務系統，覆蓋主干道、次干道、關鍵支路，以及高速公路和國省道。

“互聯網+”路政管理風險管理平臺。通過分析路政執法大數據，控制路政執法風險。明確一體化行業數據中心計劃。互聯網+道路水路路政管理，完善交通道路水路運輸行業數據中心(運政在線)，實現對人、貨、車、船、戶、站的動靜態監管，形成事前、事中、事后管理閉環，促進業務流程簡化和協同，形成跨部門數據資源共享共用，深化行業數據與社會數據的融合和大數據分析，提高行業治理和服務的精準性、性。Mark 等(2011)采用基于時間序列數據的數據挖掘技術對城市交叉路口交通信號安排進行動態優化，減少約三分之一的總等待時間[11]。通過對客貨運輸等多項指標監測，地掌握交通發展態勢，對量化交通交通服務水平具有重大意義。以征信管理為核心內容，創新行業監管方式，推進交通市場治理模式由事前審批向事中事后監管模式轉變。政府在對于網絡平臺的監管中，發揮平臺的管理作用，主動與平臺協作。將平臺作為政府和個體之間的媒介與緩沖，政府管平臺，平臺管個體，并在與平臺的協作和互動中，將其中一些具有普適性的規則上升到國家法律法規的層面，對于一時看不準的東西，則由平臺為主，繼續在各方互動中逐漸探索清晰。

建設互聯信息平臺實施動態交通管理，利用大數據技術，通過智能交通指揮體系改造，完善集成管控平臺、事故警情三合一系統、交通流量監測和指揮中心大屏顯示支持等應用功能，增強對大量交通信息的分析和應用，讓動態交通信息的采集完善、處理迅速。

靜態交通管理方面，建立內部的物聯網停車管理系統，將車輛停車出入信息、公共停車場、營業機構停車場等信息接入共享，實現對靜態停車管理的審批，共享停車資源積極采集實時動態泊位信息，完善停車管理，優化停車管理策略，應用物聯網大數據。面向社會公眾、停車運營機構構建開放的停車服務系統，提供車輛停車信息等管理服務。完成資源最優化利用和動靜態交通管理的完美銜接，優化城市靜態停車分析、規劃和建設，提升停車經營企業的服務和運營水平。

深挖現有系統數據，通過交通數據預測、研判和分析，找出事故、擁堵等各類影響交通運行的規律。根據行駛條件、天氣狀況、行駛流量、車速、通過該路段大約行駛時間等因素，研判上下班高峰時期以及平峰時期的交通流量路段、交通事故易發路段、道路易擁堵路段以及交通違法行為集中的路段，通過電子大屏幕、手機屏幕推送到交通產品使用者。

整合各領域數據資源，共享交通管理、運營車輛管理部門的各類車輛數據信息，共享各類道路交通信息，共享經營性場所合作的各類停車管理信息，與微信、微博、QQ等社交軟件開發商溝通共享各類與道路交通有關的數據信息。

構建面向交通管理者的數據流分析平臺。將常用分析方法模塊化，通過機器學習算法進行信息分析和計算機自動處理模型，自動完成事件檢測，提供自適應信號燈和區域協調控制算法，提高交通效率，節省人力、物力和時間。

(五)大數據交通市場監管模式創新

提出大數據應用到交通市場監管機制創新的作用機理及分領域指標體系構建，創新性地以部分省份和重點區域為例對交通市場監管機制創新程度進行實證評估。將大數據來優化交通市場運行機制，構建基于大數據監測技術的“運價-運力-服務”三類指數監管框架，借助系統動力學與仿真技術，開展交通市場監管機制與大數據互動實證研究。提升大數據在交通治理中的應用；提升交通大數據在安全管理中的應用，加強交通視頻監控建設；提升信息技術在執法管理中應用，探索建立以大數據+精準執法+信用管理為一體的新型執法模式。

改革交通行政管理體制。更多依靠深化管理體制、投融資體制改革、法制建設等制度創新，以及信息技術深度應用、運輸組織優化等技術、營理創新。主動適應新常態，推動交通發展理念由“被動適應型”向“主動引導型”轉變，從“供給”和“需求”兩個層面采取綜合措施，規劃建設一盤棋、運行管理一張網、出行服務一張圖，提高交通服務水平。

四、結論與展望

交通市場的發展要融入市場經濟中，離不開政府的監管。由于交通運輸具有公益性、公共危害性、生產資源稀缺性、外部性的特點，在生產中需要有取有舍或有主有次的選擇，在分享產品時又會遇到效率與公平的選擇，政府必須采取宏觀調控和微觀監管的方式來實現合理的資源配置，節約能源，來保證經濟的可持續發展。

大數據交通市場監管機制創新是時代發展所需。一個不健全的交通運輸系統將限制和影響社會經濟發展。交通市場作為宏觀經濟市場體系的重要組成部分，與社會大眾的關系非常密切，需要對交通市場進行適當的監管，保證其運輸供給能力可靠。監管行為包括：通過制定發展戰略，對交通運輸基礎設施建設進行管制，以保證其發展與社會經濟相適應；對交通市場進行監管，彌補市場機制的缺失、反交通壟斷，通過監管政策來保證社會公平性和運輸公平性。

大數據應用到交通市場監管機制創新是政府職責。交通市場監管是政府交通運輸行政管理部門的合法權益和必要職責，一類是市場主體的準入，一類是市場主體的生產經營行為，一類是產品在市場上的流通。大數據交通市場監管需要確立的是面對分享經濟、大數據對交通市場帶來的新經濟、新業態發展，利用大數據監管實現對市場主體的全方位服務和全生命周期監管。

交通市場監管通過大數據實現線上與線下融合。從公眾需求看，只有在信息化上架起“連心橋”才能贏得贊譽。隨著移動互聯網技術的迅速發展，社會公眾對“指尖上”的交通服務需求日益旺盛，線上線下交通服務并重，滿足群眾美好出行。推進以泛在智能為特征的信息化發展，推動“信息互通”“共享增值”，加強跨方式、跨地區、跨部門、跨國界交通服務信息的互聯互通和開放共享；樹立信息化建設的正確導向，使大數據交通治理成果更好惠及公眾。

借助物聯網、云計算、大數據、信息安全等技術，建立相應的數據共享機制和信息安全保障，減少城市交通原有的行政壁壘、部門壁壘，實現城市交通各種大數據的采集和有機整合，借統一平臺為政府各部門提供交通行政監管服務、為企業和大眾提供交通信息服務。大數據交通的技術進步和產業發展，在優化交通領域信息資源綜合開發利用、優化綜合交通體系規劃布局和聯營聯運、緩解交通擁堵、降低物流成本、減少污染物排放、方便群眾出行、促進經濟發展等起到推動作用。在交通強國建設中，交通服務需求愈加深刻，大數據交通市場監管，行業治理體系和治理能力的現代化將事半功倍。