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摘 要：针对不同时空共享单车资源的"匹配程度"的问题，基于层次分析法建立共享单车供求匹配模型。首先，分别从空间需求分布与时间需求分布两个方面分析，确定出3个供求匹配指标，即"运行时间比率、单车利用率，用户满意度"。其次，构造层次分析框架图，通过Mat lab计算出供求匹配状况与各指标之间的权重，得到供求匹配度计算公式。
关键词：交通运输经济学；共享经济；层次分析法；共享单车；逐步搜索法
0引言
2016年摩拜单车横空出世，引爆互联网共享单车市场，多家公司依托移动互联网建立了共享单车服务平台为公众的骑车出行提供服务，然而，要更好的运营和管理共享单车需要解决以下问题：
⑴建立合理的指标，并分析不同时空共享单车资源的“供求匹配”程度。
⑵创建一个新的共享单车服务平台，设计适当的定价策略，并论证其合理性。
1不同时空下共享单车资源“供求匹配”程度的分析
1.1供求匹配模型的建立
1.1.1指标定义
①运行时间比率T
单车运行时间比率是指共享单车一天内被使用的时间比上一天的总时间，一般以一辆车为单位，公式为：
式中：t1为一天内被使用的时间（小时）；t为一天的总时间（小时）。
这一指标反映了单车时间利用率，如果比例高，说明单车的运行时间长，闲置时间比较短，对于骑车的人来说，可供租用的单车不多，等待时间延长，说明供求关系比较紧张，如果比率低，租用比较方便，但经营者经济效益下降。
②单车利用率D
单车利用率是指一天内被使用的单车数量与单车的总投放量之比，公式为：
式中：d1为一天内被使用的单车数量；d为单车的总投放量。
这一指标反映了单车的使用率，如果比率高，说明被占用的单车数量多，乘客等待时间增加，说明供求关系比较紧张，如果比率低，则闲置率？比较高，租用比较方便，但经营者的经济效益下降。
③用户满意度
使用者对共享单车运营体系所提供服务的满意程度，包括单车使用的满意度和对应APP使用感受的满意度。
1.1.2基于层次分析法确定供求匹配指标权重
⑴建立递接的层次结构
目标层A：供求匹配程度A
准则层B：时间需求分布B1 空间需求分布B2
方案层C：时间利用率C1 单车利用率C2 用户满意度C3
⑵构造判别矩阵并赋值
⑶求出各因素对于总目标的权重
式中，w为方案层C中六种指标对目标层A的相对权重。计算以上层次单排序的结果，可得方案层的层次总排序并作一致性检验。
根据层次分析理论，C.R.<0.1 ，故认为判断具有满意的一致性。
⑷层次单排序（计算权向量）与检验
对于判断矩阵，利用一定数学方法进行层次排序。
对于一致性判断矩阵，每一列归一化后就是相应的权重，在对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式是：
需要注意的是，在层层排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。
一致性检验的步骤如下。
第二步，查表确定相应的平均随机一致性指标R.I.
据判断矩阵不同阶数查下表，得到平均随机一致性指标R.I.。例如，对于5阶的判断矩阵，查表得到R.I.=1.12
1.1.3不同时空下的共享单车供求匹配模型
基于上述层次分析法求得的权重，从时间和空间两个维度进行分析，空间上进行不同城市的对比，时间上进行不同季节的对比。从而求得供求匹配程度。
2.1模型建立
步骤一：搜索在置信区间内现有的单车定价方案最优解。
分析摩拜和ofo的现有目前状况[4]可知，在城市开启免费骑车活动来搞促销，确实能提高共享单车知名度来提高营业率，但却不长久，因此以共享难度系数最低为目标函数，采用等步长[5]搜索法，可以得到理论上的最优定价方案，逐步搜索算法流程如下：
确定目标函数——确定搜索范围——定义起始点，计算目标函数——以0.1为步长逐步搜索——得到最优解，通过逐步搜索，可以得出共享系数最高时的定价方案。
对最优供求比进行上下的小幅度波动，可以得到供求比置信区间，在这个区间里，共享难度系数较小，且要在可接受的范围内。此时还需要在基本供求关系前提下，使得折扣优惠总金额尽可能得小，由规划求出基础定金。
步骤二：在定价波动可接受范围内，确定最佳动态定价函数。
春季和秋季天气比较适宜，共享单车的用户比较多，而冬季和夏季由于天气的寒冷和炎热，人们倾向于开私家车和坐公交车。但是如果在现有基础上对价格进行调整，可以调节供求关系，缓解共享难度大的问题。并考虑到特殊无经济能力，但是使用共享单车多的群体（学生），在整体定价的基础上再给予折算。
2.2模型求解
根据以上三个图表所建立的模型，可求得最优解a（单位：元）为三个图表综合分析后所得出的结果，
根據图3有 a1=（1+0.8+1+0.8）/4
根据图4有 a2=a1×E（f（x））
根据图5有a=a2×90
联立以上三个式子可得 a=（1+0.8+1+0.8）/4×0.82×0.9=0.6642
2.3模型仿真
依据上述关系模拟真实情况，反映在新的营业规则下供求关系的变化，仿真过程首先建立一个包含四个停车点的井字形街道小世界，未来模拟动态收益加入了“帧数”概念，使其变为动态的世界在每条街道上随机生成二十辆初始状态为空车的共享单车以及25个需要共享单车的用户作为基本元素，设定用户的初始视野半径为二百米，对于每辆空的共享单车，如果人的视野范围内还有空车，没匹配成功的用户，就默认为该用户可以成功找到共享单车，但如果人的视野内有多个共享单车，由于短视效应，人只会和最近的共享单车匹配，即建立雇佣关系，按照上述事项对每辆共享单车匹配用户。
3 结论
1.供求比关于折扣优惠金额的灵敏度分析。
为了了解函数的敏感度，将自变量折扣优惠金额上下随机浮动5%，使用Mat lab编程，采样100个点，得到他们的匹配程度值浮动程度。平均匹配程度值浮动程度为17.73%，数据比较敏感，
2.对于高峰期、低谷区、拥堵区、非拥堵区求出每个区域内部的所有点的供求比，在求取平均值得到的结果表明，高峰期的供求比要远小于低谷期，拥堵区的供求比要远小于非拥堵区，产生这种结果的原因是，高峰期和拥堵区的人流量远大于低谷区及潜在需求量也大，同时高峰期和拥堵区的交通运行缓慢，导致即使有空车用户也无法及时到达共享单车所在地。
3.仿真结果表明，现行折扣优惠方案已经能够有效的增加匹配成功次数，经过改进后的折扣优惠政策，对于供求匹配的调整效果更好，但是在仿真过程中，这于道路的设计较为简单，用户数量与共享单车数量也比真实情况中少，所以仿真结果只能在一定程度上检验模型的正确性。
参考文献：
[1]汤莉. 北京公共单车租赁服务站点已近百家[N]. 国际商报，2008-08-02（004）..
[2]谢慧敏. 摩拜鏖战ofo：洪荒之争[J]. 经理人，2017，（02）：30-32.
关键词：交通运输经济学；共享经济；层次分析法；共享单车；逐步搜索法
0引言
2016年摩拜单车横空出世，引爆互联网共享单车市场，多家公司依托移动互联网建立了共享单车服务平台为公众的骑车出行提供服务，然而，要更好的运营和管理共享单车需要解决以下问题：
⑴建立合理的指标，并分析不同时空共享单车资源的“供求匹配”程度。
⑵创建一个新的共享单车服务平台，设计适当的定价策略，并论证其合理性。
1不同时空下共享单车资源“供求匹配”程度的分析
1.1供求匹配模型的建立
1.1.1指标定义
①运行时间比率T
单车运行时间比率是指共享单车一天内被使用的时间比上一天的总时间，一般以一辆车为单位，公式为：
式中：t1为一天内被使用的时间（小时）；t为一天的总时间（小时）。
这一指标反映了单车时间利用率，如果比例高，说明单车的运行时间长，闲置时间比较短，对于骑车的人来说，可供租用的单车不多，等待时间延长，说明供求关系比较紧张，如果比率低，租用比较方便，但经营者经济效益下降。
②单车利用率D
单车利用率是指一天内被使用的单车数量与单车的总投放量之比，公式为：
式中：d1为一天内被使用的单车数量；d为单车的总投放量。
这一指标反映了单车的使用率，如果比率高，说明被占用的单车数量多，乘客等待时间增加，说明供求关系比较紧张，如果比率低，则闲置率？比较高，租用比较方便，但经营者的经济效益下降。
③用户满意度
使用者对共享单车运营体系所提供服务的满意程度，包括单车使用的满意度和对应APP使用感受的满意度。
1.1.2基于层次分析法确定供求匹配指标权重
⑴建立递接的层次结构
目标层A：供求匹配程度A
准则层B：时间需求分布B1 空间需求分布B2
方案层C：时间利用率C1 单车利用率C2 用户满意度C3
⑵构造判别矩阵并赋值
⑶求出各因素对于总目标的权重
式中，w为方案层C中六种指标对目标层A的相对权重。计算以上层次单排序的结果，可得方案层的层次总排序并作一致性检验。
根据层次分析理论，C.R.<0.1 ，故认为判断具有满意的一致性。
⑷层次单排序（计算权向量）与检验
对于判断矩阵，利用一定数学方法进行层次排序。
对于一致性判断矩阵，每一列归一化后就是相应的权重，在对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式是：
需要注意的是，在层层排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。
一致性检验的步骤如下。
第二步，查表确定相应的平均随机一致性指标R.I.
据判断矩阵不同阶数查下表，得到平均随机一致性指标R.I.。例如，对于5阶的判断矩阵，查表得到R.I.=1.12
1.1.3不同时空下的共享单车供求匹配模型
基于上述层次分析法求得的权重，从时间和空间两个维度进行分析，空间上进行不同城市的对比，时间上进行不同季节的对比。从而求得供求匹配程度。
2.1模型建立
步骤一：搜索在置信区间内现有的单车定价方案最优解。
分析摩拜和ofo的现有目前状况[4]可知，在城市开启免费骑车活动来搞促销，确实能提高共享单车知名度来提高营业率，但却不长久，因此以共享难度系数最低为目标函数，采用等步长[5]搜索法，可以得到理论上的最优定价方案，逐步搜索算法流程如下：
确定目标函数——确定搜索范围——定义起始点，计算目标函数——以0.1为步长逐步搜索——得到最优解，通过逐步搜索，可以得出共享系数最高时的定价方案。
对最优供求比进行上下的小幅度波动，可以得到供求比置信区间，在这个区间里，共享难度系数较小，且要在可接受的范围内。此时还需要在基本供求关系前提下，使得折扣优惠总金额尽可能得小，由规划求出基础定金。
步骤二：在定价波动可接受范围内，确定最佳动态定价函数。
春季和秋季天气比较适宜，共享单车的用户比较多，而冬季和夏季由于天气的寒冷和炎热，人们倾向于开私家车和坐公交车。但是如果在现有基础上对价格进行调整，可以调节供求关系，缓解共享难度大的问题。并考虑到特殊无经济能力，但是使用共享单车多的群体（学生），在整体定价的基础上再给予折算。
2.2模型求解
根据以上三个图表所建立的模型，可求得最优解a（单位：元）为三个图表综合分析后所得出的结果，
根據图3有 a1=（1+0.8+1+0.8）/4
根据图4有 a2=a1×E（f（x））
根据图5有a=a2×90
联立以上三个式子可得 a=（1+0.8+1+0.8）/4×0.82×0.9=0.6642
2.3模型仿真
依据上述关系模拟真实情况，反映在新的营业规则下供求关系的变化，仿真过程首先建立一个包含四个停车点的井字形街道小世界，未来模拟动态收益加入了“帧数”概念，使其变为动态的世界在每条街道上随机生成二十辆初始状态为空车的共享单车以及25个需要共享单车的用户作为基本元素，设定用户的初始视野半径为二百米，对于每辆空的共享单车，如果人的视野范围内还有空车，没匹配成功的用户，就默认为该用户可以成功找到共享单车，但如果人的视野内有多个共享单车，由于短视效应，人只会和最近的共享单车匹配，即建立雇佣关系，按照上述事项对每辆共享单车匹配用户。
3 结论
1.供求比关于折扣优惠金额的灵敏度分析。
为了了解函数的敏感度，将自变量折扣优惠金额上下随机浮动5%，使用Mat lab编程，采样100个点，得到他们的匹配程度值浮动程度。平均匹配程度值浮动程度为17.73%，数据比较敏感，
2.对于高峰期、低谷区、拥堵区、非拥堵区求出每个区域内部的所有点的供求比，在求取平均值得到的结果表明，高峰期的供求比要远小于低谷期，拥堵区的供求比要远小于非拥堵区，产生这种结果的原因是，高峰期和拥堵区的人流量远大于低谷区及潜在需求量也大，同时高峰期和拥堵区的交通运行缓慢，导致即使有空车用户也无法及时到达共享单车所在地。
3.仿真结果表明，现行折扣优惠方案已经能够有效的增加匹配成功次数，经过改进后的折扣优惠政策，对于供求匹配的调整效果更好，但是在仿真过程中，这于道路的设计较为简单，用户数量与共享单车数量也比真实情况中少，所以仿真结果只能在一定程度上检验模型的正确性。
参考文献：
[1]汤莉. 北京公共单车租赁服务站点已近百家[N]. 国际商报，2008-08-02（004）..
[2]谢慧敏. 摩拜鏖战ofo：洪荒之争[J]. 经理人，2017，（02）：30-32.