網(wǎng)約車平臺的興起，讓我們的出行變得更加便捷。手指一點，車輛即來，這在幾年前還是難以想象的場景。如今，在中國，像滴滴、高德這樣的平臺已經(jīng)擁有了數(shù)以億計的用戶，每年完成的訂單量更是天文數(shù)字。然而，這場由技術驅(qū)動的出行革命，也給傳統(tǒng)的出租車行業(yè)帶來了巨大沖擊。單純依賴“掃街”巡游的傳統(tǒng)模式，讓出租車在競爭中逐漸力不從心。為了提升運營效率、增加收入，出租車行業(yè)也踏上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路，紛紛接入網(wǎng)約車平臺，形成了既能在線上接單，又能線下巡游攬客的“線上+巡游”雙模運營模式。

這種新模式在帶來活力的同時，也引出了一個有趣且復雜的新問題：當一位乘客在網(wǎng)約車平臺下單，正在等待平臺派來的車輛時，如果路邊恰好駛過一輛空載的巡游出租車，他會怎么做？是繼續(xù)等待可能更便宜的網(wǎng)約車，還是當機立斷，取消訂單，招手攔下那輛出租車？這種因遇到巡游出租車而引發(fā)的乘客取消訂單行為，正成為影響網(wǎng)約車平臺、司機和乘客三方利益的新變量。從平臺角度看，為了保障其旗下私家車司機的訂單量和收入，平臺可能傾向于將更多訂單優(yōu)先派給私家車。但這會導致更多出租車無客可載，在路上空駛巡游，反而增加了乘客在路上遇到空車并因此取消網(wǎng)約訂單的概率。這不僅造成了司機接駕路程的浪費，也影響了平臺的整體效率和收益。因此，在一個出租車也能通過平臺接單的市場里，如何確定平臺向出租車和私家車分配訂單的最佳比例，以最大化平臺、乘客和司機三方的綜合利益，就成了一個亟待解決的現(xiàn)實難題。

由江南大學商學院的研究人員發(fā)表在《Decision Analytics Journal》上的論文《A social welfare analytics approach to order allocation under passenger cancellations》正是針對這一現(xiàn)實挑戰(zhàn)展開的深入探索。研究團隊構(gòu)建了一個精細的數(shù)學模型框架來分析這一復雜系統(tǒng)。

為了開展這項研究，作者主要運用了以下關鍵技術方法：首先，基于出租車在城市路網(wǎng)中的均勻分布和指數(shù)分布假設，構(gòu)建了空駛巡游出租車的到達時間間隔概率分布模型，推導出乘客等待巡游出租車的平均時間公式。其次，結(jié)合乘客時間成本、出行費用、平臺取消懲罰規(guī)則等因素，建立了乘客在不同情境下的訂單取消決策模型，計算出取消概率函數(shù)。最后，在此基礎上，分別構(gòu)建了平臺、司機和乘客的三方收益模型，并整合為社會福利模型。研究通過數(shù)值模擬和敏感性分析，探討了訂單分配比例、乘客時間成本、取消懲罰金額、網(wǎng)約車與出租車差異化定價等多個關鍵參數(shù)對各方收益及整體社會福利的影響。

本研究通過構(gòu)建一個融合出租車雙模運營特征和乘客取消行為的社會福利分析模型，深入探討了網(wǎng)約車平臺在復雜市場環(huán)境下的最優(yōu)訂單分配策略。核心結(jié)論表明，存在一個最優(yōu)的訂單分配比例α，能夠在特定條件下最大化平臺、司機和乘客三方構(gòu)成的社會總福利。平臺的派單決策需綜合考慮線上派單車輛的預計到達時間、巡游出租車的密度（受訂單分配比例影響）、乘客的時間成本以及取消懲罰機制等多重因素。

這項研究的意義在于，它超越了以往僅關注純網(wǎng)約車或純巡游出租車市場的研究范式，首次系統(tǒng)地將“出租車加入平臺”這一現(xiàn)實運營特征與乘客的取消行為概率納入統(tǒng)一的分析框架。研究成果不僅增進了對雙模出租車服務在網(wǎng)約車生態(tài)系統(tǒng)中運作機制的理論理解，更重要的是為網(wǎng)約車平臺運營商提供了可直接操作的決策見解。例如，平臺可以依據(jù)模型結(jié)論，動態(tài)調(diào)整向出租車和私家車的訂單分配策略，在提升整體運營效率、減少資源空耗的同時，更好地平衡各參與方的利益，促進整個出行生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。這對于正在深入推進出租車與網(wǎng)約車融合發(fā)展的中國城市交通體系而言，具有重要的實踐參考價值。