基于社会网络结构特征的网约车平台竞争策略研究

孙启鹏，乔佳璐，张锴琦*，孙佳

(长安大学，a.经济与管理学院；b.陕西高校青年创新团队“未来交通与区域发展创新团队”；c.长安大学综合运输经济管理中心；d.陕西高校新型智库“综合运输发展研究中心”，西安 710054)

0 引言

作为“互联网+”时代的市场创新产物，网约车行业自问世以来便快速发展并对交通运输领域造成了深远的影响，但各平台争相进入市场也加深了市场竞争的复杂程度，平台不正当竞争、垄断行为等行业乱象严重阻碍了市场发展。因此，网约车平台选择有效的竞争策略，实现公平有效的市场竞争是值得关注的问题。孙启鹏等[1]运用SWOT-AHP模型确定显著影响网约车发展的因素，得出网约车发展应实施开拓型战略。李兆磊等[2]通过构建Lotka-Volterra演化模型，提出网约车与出租车市场兼顾新旧业态、促进融合发展的建议。李豪等[3]通过建立双寡头价格博弈模型分析网约车平台的期望收益，认为劣势平台应实施特许经营策略。Yang等[4]引入霍特林模型研究专车和出租车公司的双头垄断竞争，并制定有效的价格策略。司杨等[5]用需求均衡模型和市场均衡模型探讨网约车进入市场利益方的博弈策略，认为优势策略为和解策略。

当前研究产生了一定成果，但大多数都从单一维度和路径出发，难以准确揭示市场竞争格局及平台在市场中的地位。目前我国大多数平台为全国性运营平台，覆盖面较广，市场格局较为复杂，为全面探究中国网约车市场整体结构及平台竞争关系，本文将社会网络分析法引入到全国网约车平台竞争关系的研究中，并运用计量经济模型定量分析网络拓扑属性与平台收益之间的关系，从而给出平台竞争策略。

1 研究方法与数据说明

1.1 网约车平台竞争网络模型构建

以节点代表某平台，以“处于相同城市的网约车平台”的重叠关系来描述平台竞争关系，若在同一城市内存在若干平台，则这些平台具有竞争关系，平台节点之间构成连边[6]，构建全国网约车平台竞争网络。

1.2 数据来源

进行网络建模所需的企业数据来源于全国网约车监管信息交互平台，截至2020年11月我国网约车平台获牌城市汇总的最新数据，通过对该数据进行筛选，将112个网约车平台及其所在城市的信息作为本文的基础数据，并通过Python处理成关系矩阵，以备数据处理时使用。

1.3 研究指标

(1)度中心性

度中心性反映平台在网络中的活跃性和网络声望，计算方法为

式中：δij为节点i与节点j之间的边的数目；n为节点总数。

(2)结构洞

结构洞反映平台在网络中的控制优势，采用有效规模指标计算结构洞，即

式中：j为与节点i直接相连的节点；q为不同于i与j的第三者；piq为节点i投入到q的关系所占的比例；mjq为j与q之间关系的边际强度，即j与q的关系数与j到其他点的最大关系数之比；piqmjq为i与j之间的冗余度。

(3)核心-边缘结构

核心-边缘结构反映平台在网络中的位置优势，采用核心度指标计算，即

式中：αij为节点之间是否连接，若节点i和节点j之间相连接，αij=1，否则为0；δij为理想核心-边缘网络的邻接矩阵；ci、cj为节点i、节点j的核心程度；ccore为核心区域。ρ用来检测实际网络与理想的核心-边缘结构接近的程度，该值最大时选择该网络为最佳的核心-边缘网络。

2 社会网络分析

2.1 网约车平台竞争网络的构建

将平台关系矩阵输入ucinet 中，构建出的全国网约车平台竞争网络如图1所示。

图1 全国网约车平台竞争网络Fig.1 National ride-hailing platform competition network

2.2 网约车平台竞争网络拓扑结构分析

将ucinet 软件中整理形成的平台关系矩阵进行指标计算，统计结果如表1所示。

表1 中，度中心性标准化均值较低，说明市场较为分散，只有少数平台拥有密集的网络关系，大多数平台之间竞争关系不明显，且像达运出行、资运出行等平台游离在市场边缘，对行业的整体结构影响较小。表2 中，有效规模极值差异较大，平台在市场中控制资源的能力差别较大，首约汽车、万顺叫车等占据了较多的结构洞，从而在市场中争取更多资源；婉美出行、达运出行等几乎不占据结构洞，需设法占据一定的市场份额才能保证可持续发展。表3 中，核心度均值较低，大部分平台在网络中处于边缘结构，不占据竞争优势，而万顺叫车、斑马快跑等九大平台被划分为核心集合，在市场中处于核心地位，表示目前网约车市场形成多寡头竞争格局，并非是单独的平台可以全面覆盖。

长期以来，文化建设都是按照文化涉及的具体要素来做计划和安排的，包括场馆建设、院团建设、经费投入、队伍建设、项目落实等等，因而文化建设总是被看作是文化部门自己的事情，文化的发展也仅仅是文化要素的改进和提升。在文化建设的创新实践中，广州逐步认识到文化建设不能囿于狭义的文化理解来开展，而要从城市发展所需要的文化功能提升来作系统考量和整体布局。进入21世纪尤其为了举办第十届亚运会和首届亚残运会，广州文化建设开始进入以提升城市文化形象为核心的全面布局和系统推进新阶段。

表1 全国网约车平台网络度中心性统计值Table 1 Statistics on centrality of network degree of national ride-hailing platform network

表2 全国网约车平台网络有效规模统计值Table 2 Statistics on effsize of national ride-hailing platform network

表3 全国网约车平台网络核心度统计值Table 3 Statistics on coreness of national ride-hailing platform network

由此可得出，我国网约车平台竞争网络是非均衡性网络，少数平台凭借密集的网络关系形成多寡头竞争格局，大多数平台分布分散、竞争对手较少且竞争力较弱，还有少部分平台在网络中完全不占据位置优势，游离在市场边缘。

3 网约车平台竞争关系对平台收益的影响分析

3.1 模型设定

在分析平台竞争程度后，再结合112 个网约车平台的订单量数据，引入计量经济模型分析网络拓扑属性与平台收益之间的关系，建立回归模型为

式中：Y为各网约车平台的月度订单量(由于难以取得企业利润等财务数据，所以选用平台订单量(万单)表示平台收益)；N为网络位置指标，包括度中心性(NrmDegree)、有效规模(Effsize)、核心度(Coreness)；C、S、V、D均为控制变量，分别表示平台注册资本、人员规模、接单车辆合规率、接单驾驶员合规率；ε为随机扰动项；α1为常数项，α2～α6为各变量的系数。

3.2 实证研究结果与分析

(1)相关性分析

将所有变量代入SPSS 软件进行相关性分析，结果如表4所示。可知：自变量度中心性、有效规模、核心度与因变量均显著正相关；因变量与控制变量之间的相关性系数也具备合理性；自变量与控制变量之间的相关性系数都较低，即在进行回归分析时不会出现多重共线性问题。

表4 相关性分析Table 4 Correlation analysis

(2)回归性分析

对度中心性指标回归，由模型1 中表5～表7 可知：调整后的R2为0.431，F值为17.807，说明该回归的拟合优度达到较高水平；度中心性的P值为0.000，在0.001 的显著性水平上与平台订单量呈正向相关，代表平台中心度越高，收益越多。因此在微观层面，度值小的节点须与度值大的节点优先连接，增强度中心性，实现小平台持续发展，并稳固大平台控制整个市场发展的局面；在宏观层面，应减少处于网络边缘的节点，增强网络度中心势，从而减少企业数量，避免平台之间恶性竞争，提高行业收益。

表5 度中心性回归分析-模型1摘要Table 5 Regression analysis of degree centrality-model summary

表6 度中心性回归分析-方差分析Table 6 Regression analysis of degree centrality-ANOVAa

表7 度中心性回归分析-系数aTable 7 Regression analysis of degree centrality-coefficienta

对结构洞指标回归，由模型2 中表8～表10 可知：调整后的R2为0.167，F值为5.453，有效规模的P值为0.000，在0.001的显著性水平上与平台订单量呈正向相关，说明结构洞丰富程度对平台收益有正向影响，平台占据结构洞越多，在网络中的控制力越强，收益更高。因此，在微观层面，各平台都应占据有利的结构洞位置来拥有控制优势，但从整个行业角度来看，结构洞的存在降低了整个行业的资源使用效率，可鼓励平台之间合作来减少网络的结构洞，使网络趋于无洞结构，提升行业的资源使用效率。

表8 结构洞回归分析-模型2摘要Table 8 Regression analysis of structural holes-model summary

表9 结构洞回归分析-方差分析Table 9 Regression analysis of structural holes-ANOVAa

表10 结构洞回归分析-系数aTable 10 Regression analysis of structural holes-coefficienta

表11 核心-边缘结构回归分析-模型3摘要Table 11 Regression analysis of core-edge structure-model summary

表12 核心-边缘结构回归分析-方差分析Table 12 Regression analysis of core-edge structure-model summary-ANOVAa

表13 核心-边缘结构回归分析-系数Table 13 Regression analysis of core-edge structure-model summary-coefficienta

(3)实证结果分析

基于相关性分析结果，在控制变量方面，可得出平台订单量与其注册资本、人员规模之间成正相关，且人员规模对平台收益的影响更大。值得注意的是，因变量与接单车辆合规率及接单驾驶员合规率均成反比，即平台的双合规率越低，订单量越高，该计量结果反映出市场中所存在的恶性竞争问题，通过低门槛及违规行为能够抢夺和占据市场资源，获得更高收益，然而该现象有悖于行业规范，并不利于平台长远发展。政府应加大对平台的监管力度，实行“奖优罚劣”制度，只有当平台的双合规率与收益成正比时才能从根源上消除违规行为；平台自身更应提高规范化、安全化运营的程度，避免因违法处罚所带来的利益和口碑损失，保证在健康发展道路上行稳致远。

在回归分析结果中，平台收益与其在社会网络中的度中心性、结构洞、核心-边缘结构指标均呈现正相关。进一步对3个回归模型的R2和F值进行对比，模型3的数值最大，其次是模型1，模型2的数值最小，意味着平台在网络中的核心程度对收益的影响最显著，即核心平台更易受到用户认可，在市场中的声望较高；而结构洞丰富程度对收益的影响相对较弱，反映出目前整个市场中同质化现象严重，使得处于结构洞的平台获取高质量的异质信息的能力相对较弱，不能很好地发挥其信息优势及控制优势。

4 结论

本文通过研究网约车平台社会网络拓扑结构，并实证分析网络指标与平台收益之间的关系，得出我国网约车平台竞争网络是非均衡性网络，平台在网络中的拓扑位置与平台收益相关，且核心程度对收益影响最显著。为提高平台收益、促进我国网约车平台整体网络结构的均衡发展，针对网络中不同位置的网约车平台分别提出以下竞争策略：

(1)运用前沿技术，提升服务品质

对于拥有密集网络竞争关系的平台，应对其拥有的丰富载客场景和海量数据进行深度挖掘，充分利用AI、5G、自动驾驶等前沿技术，不仅能够降低运营成本、增加盈利能力，更提升了用户的服务品质和出行体验，从而维持顾客的忠诚度及平台的高声望，巩固在市场中的领头地位。

(2)拓展渠道，建立横向与混合联盟

对于在市场中分布分散、竞争力较弱的平台，该类平台之间可建立广泛的横向合作联盟，充分利用市场中闲置的人力、车辆等资源，满足现有和潜在的市场需求。平台也可拓展各种渠道加强与第三方公司的合作，建立混合联盟，如将出行与物流配送结合，在网约车空置时开展外卖快递的配送等，通过相互间的资源优势增强平台应对市场风险的能力。

(3)寻求市场空缺，提供差异化服务

对于游离在市场边缘，不占据竞争优势的平台，应突破常规，寻求主流平台所忽略的市场空缺，提供定向圈层差异化服务，通过开展公务用车、老人用车、女性用车等业务与主流平台形成差异化竞争，也可结合区域居民出行特点、发展政策等打造区域性平台，进行精细化运营，提高当地用户的接纳度，打造独特又坚实的市场壁垒。