共享自动驾驶汽车进入网约车市场的最优定价研究

陈展豪

[摘 要]对于提供共享自动驾驶汽车服务的运营商而言，现有的网约车服务在服务定位、运营方式和服务质量上由于具有许多相似之处，将成为强有力的竞争对手。基于此，共享自动驾驶汽车运营商需要慎重考虑与现有网约车服务的价格竞争及定价决策。文章基于博弈论视角，研究了共享自动驾驶汽车进入现有网约车市场的最优定价问题。网约车运营商被认为是在位者，共享自动驾驶汽车运营商则被定义为潜在的进入者。文章采用Hotelling模型对两个运营商的乘客需求进行建模，模拟运营商之间的竞争，同时开发了一个竞争博弈模型确定运营商的最优定价，拓展了共享自动驾驶汽车与现有网约车博弈的知识，为共享自动驾驶汽车运营商的定价提供了参考。

[关键词]博弈论；共享自动驾驶汽车；最优定价；网约车

中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）07-0040-03

共享自动驾驶汽车（Shared Autonomous Vehicle，SAV）是自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle，AV）与共享移动概念的结合，其设计用于多个用户之间的共享[ 1 ]，预计将成为极具潜力的网约出行方式之一。随着自动化行业的发展，自动驾驶技术将更广泛地应用于共享服务的实践中，而不限于个人使用，这将对城市交通系统产生翻天覆地的变化[ 2 ]。

近年来，世界各地的城市以及各大交通网络公司（TNC）都在部署自动驾驶试点项目和开发自动驾驶汽车系统，开展自动驾驶汽车的道路测试试点项目，其中包括我国杭州的“Kandi”、北美的“Zipcar”、新加坡的“One North”，还包括2021年在得克萨斯大学阿灵顿校区使用的全自动混合动力雷克萨斯汽车。这些试点项目旨在增强对自动驾驶如何影响物理环境的理解和预测该技术带来的挑战。

共享出行是共享经济的概念里最成功的商业模式，是最贴近人们生活的共享经济在交通运输领域的实践，其中，最典型的应用便是网约出行服务。以平台为载体的网约出行方式在过去十年里得到了迅速发展，已有很多相关方面的分析与论述。

网约车（Ride-hailing，RH）被定义为以互联网技术为依托构建服务平台，接入符合条件的车辆和驾驶员，通过整合供需信息，提供非巡游的预约出租车服务的经营活动。网约车服务包括广泛的移动解决方案，涵盖网约出租车、网约快车、网约专车和拼车服务，所有这些服务都是通过移动应用程序在线预定的，能够提供比其他公共交通更为方便、迅速、安全和舒适的乘车条件。2022年，据相关数据统计，我国网约车的日均订单量超过了2000万余单。

基于此，文章关注了RH和SAV的不同服务特性，可以通过两种交通方式的服务差異比较。网约车具有较高的灵活性，乘客可以随时发起乘车需求，能够实现从点到点的出行体验。与RH相比，SAV能够提供更高效、安全、舒适的出行，同时提供更高的旅行时间价值。乘客在选择网约出行方式时会考虑其对出行服务的偏好和出行效用，同时试图进入现有网约车市场的SAV运营商不得不考虑同现有运营商的价格竞争。作为新进入者，SAV运营商必须与现有运营商开展积极的价格竞争并制定利润最大化的定价，否则将不利于SAV业务的发展，也不利于SAV运营商在市场中生存。因此，研究SAV运营商与现有运营商的定价策略具有重要意义。

一、研究最优定价问题的相关文献论述

一些文献认为，SAV将成为传统交通方式的有力竞争对手，在共享自动驾驶汽车与公共交通之间的竞争中，竞争可以为双方运营商带来更高的利润和更高的系统效率。另外，有些学者提出，SAV将与传统出行方式长期共存，尽管这些交通方式之间的市场竞争可能会受到技术、政策和环境等因素的影响[ 3 ]。有些学者研究了自动驾驶汽车融入汽车市场的最优策略，传统汽车和自动驾驶汽车将不可避免地共存，在市场份额方面发生随时间的互动[ 4 ]。有些学者聚焦联网自动驾驶汽车（CAV）的扩展、模式选择和可持续影响，分析认为，如果没有干预措施，联网自动驾驶汽车份额将从2035年开始快速增长，预计在2057年左右达到98%的市场饱和[ 5 ]。

更多文献中的数据显示，SAV服务与现有公共交通系统的整合将改善城市交通系统，比如改善道路拥堵情况，减少系统的总运行时间和道路资源占用。关于SAV的研究现状，一些学者研究了共享自动驾驶汽车的使用意愿、影响因素、法律问题、管理实践以及经营策略优化等问题。例如，姚荣涵等学者采用潜在类别—Logit模型研究了SAV的使用意向，探究了出行者的出行方式属性对SAV使用意向的具体影响[ 6 ]。田丽君等学者研究了SAV的经营策略优化，探究了系统成本最小、系统净收益最大和利润最大时对应的最优经营策略，研究发现在系统最优情形下，SAV公司无法获得正利润，需要政府补贴运营[ 7 ]。

此外，现有文献几乎都是从交通系统的运行效率和社会福利层面探讨SAV服务引入到现有公共交通系统的影响，很少有文献探讨SAV服务的最优定价问题，这也是文章试图填补的空缺。

二、问题描述与理论假设

共享自动驾驶汽车是一种新兴的移动出行服务，在未来有望成为一种极具潜力的网约出行方式，被视为现有网约车市场的潜在进入者，与现有网约车在服务定位、运营方式和服务质量上有许多相似之处。对于提供SAV服务的运营商而言，现有的网约车服务将成为一大竞争对手。

在这一背景下，文章研究了SAV服务的最优定价问题。简单起见，文章重点关注的是单一起点—终点（OriginDestination，OD）链路上的乘客出行，现有网约车运营商和SAV运营商为这些乘客提供出行服务。为了发展SAV业务，SAV运营商不得不对现有网约车市场进行有效评估。其中，价格竞争是至关重要的方面，SAV运营商必须开展积极的价格竞争并制定使其利润最大化的价格，否则将不利于SAV运营商的生存与发展。基于以往的研究，作出了以下几个理论假设。

假设1：由于仅考虑单一OD链路上的乘客出行，可以假设RH和SAV的票价为统一的单一票价；不考虑道路拥堵情况，假定RH和SAV分别以恒定速度行驶，且TR H>TSAV。

假设2：假设乘客到达是参数为λ的泊松过程。

假设3：选择RH或SAV服务的乘客提前线上下单，乘客在抵达出发地即可开始行程，无需候车。选择RH的乘客会有不便成本，选择SAV的乘客则没有。

三、竞争博弈模型的构建

基于上述一系列分析，文章构建了一个竞争博弈模型，该模型涉及网约车和共享自动驾驶汽车在单一OD链路上的竞争。基于产品的特征差异，Hotelling模型被广泛应用于捕捉寡头垄断市场中差异化产品的需求。遵循标准的Hotelling模型，消费者的个人偏好由他们所处的位置表示，这些位置被广泛用于分析市场的竞争。在本研究中，影响消费者选择两种交通方式的服务差异被看作是Hotelling模型中的产品差异，消费者所处的位置反映了他们对两种交通方式的偏好。网约车和共享自动驾驶汽车的Hotelling模型如图1所示。

图1描述了RH和SAV两种出行方式的市场份额分布，假设乘客在区间[0，1]上均匀分布，两个端点0和1分布代表RH和SAV服务。乘客根据出行偏好选择出行方式，即选择RH或SAV中的一种。x*为无差异点，它反映了乘客对这两种交通方式的偏好，表示处于该位置的乘客对于这两种交通方式在效用上是无差异的。

上述求解得到了博弈模型的最优解。最大化问题（7）有唯一的纳什均衡，R H和SAV运营商的最优定价由表达式（1 1）和（1 2）得出，最优乘客需求由表达式（1 3）和（1 4）得出，最优利润由表达式（1 5）和（1 6）得出。

五、结语

现有运输市场的网约车服务由于与共享自动驾驶汽车在服务定位、运营方式和服务质量上有许多相似之处，将成为共享自动驾驶汽车运营商的一大竞争对手。文章研究了共享自动驾驶汽车服务进入现有网约车市场的最优定价问题，采用Hotelling模型对网约车与共享自动驾驶汽车之间的竞争进行了捕捉，构建了竞争博弈模型，求解了模型的均衡解，得到了运营商的最优定价。基于上述分析，文章为共享自动驾驶汽车服务进入现有网约车市场提供了定价方面的参考，更重要的是拓展了共享自动驾驶汽车与现有网约车之间博弈的知识，进而为共享自动驾驶汽车运营商的定价提供了参考。

参考文献：

[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，龙梦，张文松，等.基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向[J].交通信息与安全，2022（02）：135-144.

[7]田丽君，刘会楠，许岩.共享自动驾驶汽车经营策略优化分析[J].交通运输系统工程与信息，2020（03）：6-13.