共享自動駕駛汽車進入網約車市場的最優定價研究

陳展豪

[摘 要]對于提供共享自動駕駛汽車服務的運營商而言，現有的網約車服務在服務定位、運營方式和服務質量上由于具有許多相似之處，將成為強有力的競爭對手?；诖?，共享自動駕駛汽車運營商需要慎重考慮與現有網約車服務的價格競爭及定價決策。文章基于博弈論視角，研究了共享自動駕駛汽車進入現有網約車市場的最優定價問題。網約車運營商被認為是在位者，共享自動駕駛汽車運營商則被定義為潛在的進入者。文章采用Hotelling模型對兩個運營商的乘客需求進行建模，模擬運營商之間的競爭，同時開發了一個競爭博弈模型確定運營商的最優定價，拓展了共享自動駕駛汽車與現有網約車博弈的知識，為共享自動駕駛汽車運營商的定價提供了參考。

[關鍵詞]博弈論；共享自動駕駛汽車；最優定價；網約車

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1722（2024）07-0040-03

共享自動駕駛汽車（Shared Autonomous Vehicle，SAV）是自動駕駛汽車（Autonomous Vehicle，AV）與共享移動概念的結合，其設計用于多個用戶之間的共享[ 1 ]，預計將成為極具潛力的網約出行方式之一。隨著自動化行業的發展，自動駕駛技術將更廣泛地應用于共享服務的實踐中，而不限于個人使用，這將對城市交通系統產生翻天覆地的變化[ 2 ]。

近年來，世界各地的城市以及各大交通網絡公司（TNC）都在部署自動駕駛試點項目和開發自動駕駛汽車系統，開展自動駕駛汽車的道路測試試點項目，其中包括我國杭州的“Kandi”、北美的“Zipcar”、新加坡的“One North”，還包括2021年在得克薩斯大學阿靈頓校區使用的全自動混合動力雷克薩斯汽車。這些試點項目旨在增強對自動駕駛如何影響物理環境的理解和預測該技術帶來的挑戰。

共享出行是共享經濟的概念里最成功的商業模式，是最貼近人們生活的共享經濟在交通運輸領域的實踐，其中，最典型的應用便是網約出行服務。以平臺為載體的網約出行方式在過去十年里得到了迅速發展，已有很多相關方面的分析與論述。

網約車（Ride-hailing，RH）被定義為以互聯網技術為依托構建服務平臺，接入符合條件的車輛和駕駛員，通過整合供需信息，提供非巡游的預約出租車服務的經營活動。網約車服務包括廣泛的移動解決方案，涵蓋網約出租車、網約快車、網約專車和拼車服務，所有這些服務都是通過移動應用程序在線預定的，能夠提供比其他公共交通更為方便、迅速、安全和舒適的乘車條件。2022年，據相關數據統計，我國網約車的日均訂單量超過了2000萬余單。

基于此，文章關注了RH和SAV的不同服務特性，可以通過兩種交通方式的服務差異比較。網約車具有較高的靈活性，乘客可以隨時發起乘車需求，能夠實現從點到點的出行體驗。與RH相比，SAV能夠提供更高效、安全、舒適的出行，同時提供更高的旅行時間價值。乘客在選擇網約出行方式時會考慮其對出行服務的偏好和出行效用，同時試圖進入現有網約車市場的SAV運營商不得不考慮同現有運營商的價格競爭。作為新進入者，SAV運營商必須與現有運營商開展積極的價格競爭并制定利潤最大化的定價，否則將不利于SAV業務的發展，也不利于SAV運營商在市場中生存。因此，研究SAV運營商與現有運營商的定價策略具有重要意義。

一、研究最優定價問題的相關文獻論述

一些文獻認為，SAV將成為傳統交通方式的有力競爭對手，在共享自動駕駛汽車與公共交通之間的競爭中，競爭可以為雙方運營商帶來更高的利潤和更高的系統效率。另外，有些學者提出，SAV將與傳統出行方式長期共存，盡管這些交通方式之間的市場競爭可能會受到技術、政策和環境等因素的影響[ 3 ]。有些學者研究了自動駕駛汽車融入汽車市場的最優策略，傳統汽車和自動駕駛汽車將不可避免地共存，在市場份額方面發生隨時間的互動[ 4 ]。有些學者聚焦聯網自動駕駛汽車（CAV）的擴展、模式選擇和可持續影響，分析認為，如果沒有干預措施，聯網自動駕駛汽車份額將從2035年開始快速增長，預計在2057年左右達到98%的市場飽和[ 5 ]。

更多文獻中的數據顯示，SAV服務與現有公共交通系統的整合將改善城市交通系統，比如改善道路擁堵情況，減少系統的總運行時間和道路資源占用。關于SAV的研究現狀，一些學者研究了共享自動駕駛汽車的使用意愿、影響因素、法律問題、管理實踐以及經營策略優化等問題。例如，姚榮涵等學者采用潛在類別—Logit模型研究了SAV的使用意向，探究了出行者的出行方式屬性對SAV使用意向的具體影響[ 6 ]。田麗君等學者研究了SAV的經營策略優化，探究了系統成本最小、系統凈收益最大和利潤最大時對應的最優經營策略，研究發現在系統最優情形下，SAV公司無法獲得正利潤，需要政府補貼運營[ 7 ]。

此外，現有文獻幾乎都是從交通系統的運行效率和社會福利層面探討SAV服務引入到現有公共交通系統的影響，很少有文獻探討SAV服務的最優定價問題，這也是文章試圖填補的空缺。

二、問題描述與理論假設

共享自動駕駛汽車是一種新興的移動出行服務，在未來有望成為一種極具潛力的網約出行方式，被視為現有網約車市場的潛在進入者，與現有網約車在服務定位、運營方式和服務質量上有許多相似之處。對于提供SAV服務的運營商而言，現有的網約車服務將成為一大競爭對手。

在這一背景下，文章研究了SAV服務的最優定價問題。簡單起見，文章重點關注的是單一起點—終點（OriginDestination，OD）鏈路上的乘客出行，現有網約車運營商和SAV運營商為這些乘客提供出行服務。為了發展SAV業務，SAV運營商不得不對現有網約車市場進行有效評估。其中，價格競爭是至關重要的方面，SAV運營商必須開展積極的價格競爭并制定使其利潤最大化的價格，否則將不利于SAV運營商的生存與發展。基于以往的研究，作出了以下幾個理論假設。

假設1：由于僅考慮單一OD鏈路上的乘客出行，可以假設RH和SAV的票價為統一的單一票價；不考慮道路擁堵情況，假定RH和SAV分別以恒定速度行駛，且TR H>TSAV。

假設2：假設乘客到達是參數為λ的泊松過程。

假設3：選擇RH或SAV服務的乘客提前線上下單，乘客在抵達出發地即可開始行程，無需候車。選擇RH的乘客會有不便成本，選擇SAV的乘客則沒有。

三、競爭博弈模型的構建

基于上述一系列分析，文章構建了一個競爭博弈模型，該模型涉及網約車和共享自動駕駛汽車在單一OD鏈路上的競爭?；诋a品的特征差異，Hotelling模型被廣泛應用于捕捉寡頭壟斷市場中差異化產品的需求。遵循標準的Hotelling模型，消費者的個人偏好由他們所處的位置表示，這些位置被廣泛用于分析市場的競爭。在本研究中，影響消費者選擇兩種交通方式的服務差異被看作是Hotelling模型中的產品差異，消費者所處的位置反映了他們對兩種交通方式的偏好。網約車和共享自動駕駛汽車的Hotelling模型如圖1所示。

圖1描述了RH和SAV兩種出行方式的市場份額分布，假設乘客在區間[0，1]上均勻分布，兩個端點0和1分布代表RH和SAV服務。乘客根據出行偏好選擇出行方式，即選擇RH或SAV中的一種。x*為無差異點，它反映了乘客對這兩種交通方式的偏好，表示處于該位置的乘客對于這兩種交通方式在效用上是無差異的。

上述求解得到了博弈模型的最優解。最大化問題（7）有唯一的納什均衡，R H和SAV運營商的最優定價由表達式（1 1）和（1 2）得出，最優乘客需求由表達式（1 3）和（1 4）得出，最優利潤由表達式（1 5）和（1 6）得出。

五、結語

現有運輸市場的網約車服務由于與共享自動駕駛汽車在服務定位、運營方式和服務質量上有許多相似之處，將成為共享自動駕駛汽車運營商的一大競爭對手。文章研究了共享自動駕駛汽車服務進入現有網約車市場的最優定價問題，采用Hotelling模型對網約車與共享自動駕駛汽車之間的競爭進行了捕捉，構建了競爭博弈模型，求解了模型的均衡解，得到了運營商的最優定價?；谏鲜龇治觯恼聻楣蚕碜詣玉{駛汽車服務進入現有網約車市場提供了定價方面的參考，更重要的是拓展了共享自動駕駛汽車與現有網約車之間博弈的知識，進而為共享自動駕駛汽車運營商的定價提供了參考。

參考文獻：

[1]FAGNANT D J，KOCKELMAN K. Preparing a nation for autonomous vehicles： opportunities， barriers and policy recommendations[J].Transportation Research Part A： Policy and Practice， 2015.

[2]STOCKER A， SHAHEEN S. Shared automated vehicles： Review of business models[C].International Transport Forum Discussion Paper， 2017.

[3]LI R， LIU Z， ZHANG R.Studying the benefits of carpooling in an urban area using automatic vehicle identification data[J].TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES， 2018.

[4]WANG S， LI Z， LEVIN M W. Optimal policy for integrating Autonomous Vehicles into the auto market[J]. Transportation Research Part C： Emerging Technologies， 2022.

[5]JIANG L， CHEN H， PASCHALIDIS E.Diffusion of connected and autonomous vehicles concerning mode choice， policy interventions and sustainability impacts： A system dynamics modelling study[J].Transport Policy， 2023.

[6]姚榮涵，龍夢，張文松，等.基于潛在類別-Logit模型的共享自動駕駛汽車使用意向[J].交通信息與安全，2022（02）：135-144.

[7]田麗君，劉會楠，許巖.共享自動駕駛汽車經營策略優化分析[J].交通運輸系統工程與信息，2020（03）：6-13.