共享單車發展現狀研究

王天一 康朔騰 高 雅/ 文

一、引言

共享單車行業的初衷是滿足人們短途代步的需求，該行業增加了自行車的使用率，提升了公共道路通過率，也起到了鍛煉身體的作用。此行業的生命周期可分為四個階段，即初創期（2007—2010 年）、成長期（2010—2014 年）、成熟期（2014—2018年）和衰退期（2018 年至今），目前已進入最后一個階段。

在初創期、成長期，共享單車行業競爭發展模式以ofo 和摩拜為典型，在收取押金之后，摩拜為了實現優質的智能共享單車服務，以高質量的單車來提高用戶體驗，與之相匹配的是摩拜高成本的“重模式”；ofo 小黃車則基于共享精神，瞄準高客戶流量，采取以低成本單車快速擴張市場的策略，與之相匹配的是ofo 小黃車低成本的“輕模式”。在此時期，ofo 和摩拜比拼搶占市場份額、運營能力和探索盈利模式。

在成熟期，ofo 與摩拜都面臨著融資難的問題，行業去泡沫化特點明顯，ofo 退出部分國際市場。該行業盈利模式從收取押金和騎行費轉為收取騎行費和廣告費。但大多數共享單車行業不能通過這些費用彌補運營成本。

在衰退期，共享單車行業退押金問題凸顯，免押金模式成為單車發展的趨勢，同時單車質量問題也在嚴重影響用戶體驗。此時市場上加入了青桔單車和哈羅單車。在共享單車口碑榜中，青桔單車、哈羅單車領先；摩拜單車、ofo 小黃車落后。現階段，青桔單車強調服務體驗，哈羅單車用戶滿意度較高，摩拜單車推出廣告服務，ofo 面臨著財務危機。

二、國內外文獻綜述

隨著共享單車的快速發展，不斷有學者研究其發展過程。李琨浩（2017）從共享單車發展現狀入手，運用PEST 模型、SWOT- PEST 矩陣對共享單車內外部因素進行分析，得出共享單車在四種環境中的優劣勢、機遇和挑戰等影響因素。黃雨薇、徐子潤（2017）提出要真正實現共享單車的“共享”，首先需要多元主體對共享單車的使用進行“共治”，來解決市場失靈和政府失靈等問題。王婷等（2018）運用市場需求理論和統計歸納法，構建了灰色預測、GMDH 等模型，綜合運用MATLAB 和SPSS等軟件編程求解。譚淼（2017） 結合SERVQUAL 量表與E- S- QUAL 量表，建立7 個維度和27 個細化指標的評價指標體系，得到優先改進要素為信用積分、車輛易于尋找、車輛定位、押金退還。王昀臺等（2019）以“摩拜”（現“美團”）單車為例，通過BASS 數學模型預測新零售門店區域的人流量增減情況。曾敏慧等（2019）以“合作治理”機制作為理論工具,借助博弈論對共享單車運營管理情況進行探究，試圖解決發展模式問題。劉昊等（2019）利用聚類K- means 算法在MATLAB 中對現有數據的區域分區,再通過SPSS 進行回歸分析,得到單車需求量與人口密集程度成正相關、與交通擁擠程度正相關、與出行成本呈負相關、與每天的時間呈三次函數變化的結果。

影響共享單車市場的因素多種多樣，比如單車的投放量可以衡量該家企業的資產狀況和資金流動性。在眾多影響因素中，單車的質量和投放量一直是大家研究的核心問題。

三、行業發展的五項考評指標

從共享單車行業的發展情況來看，融資充足性、單車質量、管理水平、獲利能力以及單車投放量這五大因素決定著每個共享單車企業的發展前景。

參照“駱駝”評價的框架構建五大因素評價表：

1. 融資充足性

通過融資充足性來反映，融資渠道越多，資金鏈越穩定，共享單車企業越能在激烈的價格戰中生存下來，越能順利施行企業運營戰略，融資對于共享單車行業的重要性不言而喻。

表1 融資充足性評價表

2. 單車質量

通過單車的質量（車胎、傳動方式、車身是否完好）來反映，單車車鎖的類型來判斷此單車是否適合出行者騎行，以及騎行前后開鎖關鎖的方便程度。

表2 單車質量評價表

3. 管理水平

主要考察共享單車企業對單車維修程度，以及單車丟失率，來判斷共享單車企業的主要資產是否可用長期使用。

表3 管理水平評價表

4. 獲利能力

主要考察共享單車企業在過去一兩年的凈收益情況，由于共享單車行業前期燒錢的特殊性，目前的共享單車企業幾乎無法盈利，大多數企業仍處于虧損狀況，我們假定虧損最少為分數最高。

表4 盈利狀況評價表

5. 單車投放量

主要考察共享單車企業向市場投放單車的多少來定，投放量越高，時間間隔越短，則該家企業資產狀況越好，流動性越強。反之投放量越少，涉及城市就越少，廣泛度不高，則該家企業的消費者越少、企業資產狀況風險越高。

表5 投放量評價表

表6 五項考評指標綜合評價表

通過該評價表進行建模以及實證分析。

四、模型構建

本文將每家共享單車企業看作樣本，每家企業的5 個指標代表5 個變量，通過兩種聚類方法分別將各共享單車企業分類，再根據分類情況進行后續分析。

1. 系統聚類法

系統性聚類法也稱為“分層聚類法”，是一種研究對樣本進行分類的多元統計分析方法。將共享單車樣本按距離準則逐步分類，初始狀態每個共享單車企業自成一類，即10 類。計算初始時各個共享單車樣本之間的距離，得到10*10 的距離矩陣，將最小距離的兩類聚合為一類，每次聚合之后計算新類別之間的距離，以此類推，得到較為滿意的分類結果

聚類準則函數選擇最短距離法：設H 和K 是兩個聚類，則最短距離為：

其中duv表示H 類中的共享單車樣本xu和K 類共享單車樣本xv之間的距離，DHK代表所有樣本之間的最小距離。

假設K 類是由I 和J 類兩類合并的，則

不斷重復此過程得到較滿意的分類結果。

2. K 均值算法

將5 項考評指標綜合評價表中的單車分為已破產和正常經營兩類，即2 個初始聚類中心，將表內的5 個指標代表5 個變量，將每個共享單車企業看作樣本Xi將每個共享單車企業按照最小距離原則分配到最臨近聚類Zj， 最短距離為

使用每個聚類中的共享單車樣本均值作為新的聚類中心，重復該步驟直到聚類中心不再變化。

其中K 均值算法的聚類準則函數為：

通過該函數計算2 個聚類的共享單車樣本均值，得到

使聚類準則函數達到最小，此時分類結果最佳。

五、實證分析

將表6 的考評指標綜合評價結果引入已建立的模型，根據這些企業樣本的特征（指標），對企業樣本進行分類，得到如下結果（見附圖）：

附圖 系統聚類法聚類結果

系統聚類法的角度分析：結合考評指標綜合評價表來看，左邊一類有摩拜、永安行、小藍單車、哈羅單車和青桔單車；右邊一類有ofo、赳赳單車、悟空單車、小鳴單車和酷奇單車。

左邊一類的分類過程如下:

青桔單車的優勢在于融資充足、單車質量高，但單車投放量略少，哈羅單車的優勢和劣勢與青桔單車類似。這兩家單車企業情況類似，在模型中距離也最近，合并為同一類；小藍單車投放量過少，其他方面中等偏上，與上述距離較近，合為一類。摩拜在單車質量、管理水平和獲利能力方面領先于同行，但融資方面略顯不足，永安行在單車質量方面有一定優勢，無明顯劣勢；這兩家單車距離最近，故合為一類。上述單車均屬于或多或少有領先于同行的因素，距離相對較近，合為左邊一類。

右邊一類的分類過程如下:

酷騎單車投放量少，獲利能力存在問題，小鳴單車各方面均顯不足；這兩家共享單車企業劣勢情況類似，模型中距離較近，合并為一類。悟空單車各方面均為劣勢，與上述距離較近，合并為一類。赳赳單車獲利能力和管理水平較差，根據其在模型中的距離與上述合并為一類。ofo 單車投放量相對較多，但其他方面一般，有資金鏈斷裂的情況，根據其在模型中的距離與上述合并為一類。上述單車均屬于大多數因素劣勢，合并為一類。

綜上所述，左側共享單車企業現階段經營狀況良好，右側共享單車企業已破產或經營狀況出了較大問題。

K 均值算法的角度分析：先確定兩大類，再在兩大類中分配單車企業，同時出現新的小類，直到分類不再發生變化。此時的結果與系統聚類法基本一致。不難發現，聚類結果正好滿足現實中破產和沒破產的兩類企業，證明模型是有效的。下一步對破產和沒破產的兩類企業各項指標進行分析：

表7 兩類結果在五個指標的平均水平

表7 表示的是破產和非破產兩個類別分別在五個方面的特點。第一行的數值表示第一類五個指標的平均水平，代表非破產企業。可以看出其平均融資充足性為4，平均單車質量為4.4，平均管理水平為4，平均獲利能力為4，平均單車投放量為2.8，這說明要成為共享單車領域的領軍企業，必須要有足夠的融資能力、穩定的資本來源、優秀的單車質量、良好的管理水平和獲利能力，而不用過多追求單車的投放量。

第二行的數值表示第二類的各自五個指標的平均水平，代表破產企業。其中平均融資充足性為1.6，平均單車質量為1.8，平均管理水平為2，平均獲利能力為1.6，平均單車投放量為2。數據顯示，破產企業的主要原因是融資不夠充足，單車質量較差使得單車的損壞率和維修率大大升高，管理水平低下以及獲利能力較差。從表中可以看出，差距最小的兩組數據是單車投放量，說明單車投放數量多并不能決定企業存活時間長。

六、結語

本文的理論意義在于將共享單車行業發展的五大主要因素量化，同時對10 個典型共享單車企業進行科學分類。

實際意義在于通過分類之后，不僅方便使用者選擇經營情況良好的單車，避免出現押金難退的問題，也方便想進入共享單車行業的投資者對特定的共享單車企業進行投資和融資，有助于減少投資風險，同時也將促進真正有潛力的共享單車企業獲得更好的發展，將實力不足的企業盡早淘汰，避免資源錯配或浪費。

下一步希望將共享單車行業發展的五大主要因素加入權數，且長期和短期的權數也會有適當調整。這五大因素對于企業發展影響的重要性是不同的，從長期和短期的角度看也不相同。比如融資能力對于短期來說至關重要，投放量對于打開市場不可或缺；但從長期來說，管理水平和盈利能力是共享單車企業是否可持續發展的重要因素；同時優秀的單車質量背后一定有超越同行的技術，這個因素在任何時期都非常重要。在加入權數之后，分類會更加科學與合理。

總而言之，在共享單車行業不易獲取財報的情況下，本文所提供的模型能夠讓接觸該行業，但并非很了解的使用者、投資者對行業內的各個企業有大致的判斷，方便投資者投資和使用者選擇，這也是本研究的意義所在。

本文受到上海立信會計金融學院大學生創新創業訓練計劃資助（項目編號：201811047023）。