网约车利益相关者的有限理性博弈行为研究

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1、学校代码10530学号201510040245分类号C931密级公开硕士学位论文网约车利益相关者的有限理性博弈行为研究学位申请人谢莹指导教师雷丽彩副教授学院名称商学院学科专业管理科学与工程研究方向管理科学与项目管理二○一八年六月四日StudyonBoundedRationalGameBehaviorsofStakeholdersinNetworkCarmarketCandidateXieYingSupervisorAssociateProfessorLeiLicaiCollegeBusinessSchoolProg

2、ramManagementScienceandEngineeringSpecializationManagementScienceandProjectManagementDegreeMaster’sDegreeUniversityXiangtanUniversityDateJun4th,2018摘要随着互联网技术日臻成熟，催生了一系列新兴行业。网约车作为一种创新的共享经济模式和O2O商业模式，其出现能有效优化了城市交通出行资源配置、增强了乘客体验价值、缓解了城市居民出行难的问题，使得消费者的出行方式焕然一新；同时也

3、对原有的以特许经营为基础的传统出租车行业产生极大影响，倒逼传统行业推进综合改革，这些也为政府监管带去了新挑战与压力。由于网约车关系到各方利益相关者（Stakeholders）的权益，新政的出台不可避免将触发其利益碰撞和自主博弈，因而引发了广泛的关注。因此，研究在新政实施背景下我国网约车利益相关者之间盘根错节的博弈关系，具有重要的现实意义。交通出行系统是完全的不确定系统，非理性因素对网约车利益相关者自主博弈的过程和结果存在显著的影响。综观现有关于网约车的研究结论绝大部分是建立在基于绝对理性假设下。因此，本文从复杂问题

4、情景下网约车平台、司机和乘客的利益诉求和行为特征进行深入分析，基于有限理性角度视角，将网约车利益相关者的有限理性行为要素分解为个体认知偏差和心理偏差两个方面。从个体认知偏差即乘客忠诚度方面，构建网约车平台、出租车司机和巡游出租车公司的Stackelberg博弈模型，分析该模式下网约车平台的利润和最优定价，以及司机的最优渠道选择策略，以期解决网约车市场的供给量问题，提升乘客的出行体验，维护网约车平台双边的用户量。研究表明：网约车最优里程价随巡游出租车里程价增加而增加，随收取的“回扣”增加而减少；乘客忠诚度越低、对价格

5、越敏感情况下，司机加入意愿越强，网约车平台越具有发展空间。从个体心理偏差方面，假设司机和乘客均为风险中性的完全理性“经济人”，而网约车平台存在过度自信的有限理性行为，以网约车平台为委托方，司机为代理人，构建网约车平台、司机和乘客的三边道德风险规避（TrilateralMoralHazard）委托代理模型，求解网约车平台面临的非线性约束最优问题，提出网约车平台的最优契约设计机制，分析解聘倾向、补贴力度（利润分成机制）、司机努力程度、乘客违约程度等因素对该三边道德风险问题的影响机制，以期实现三者共赢。研究表明：为有效应

6、对可能存在的道德风险，网约车平台应合理控制其自信水平，聘用努力成本低、单位努力产出较高的网约车司机；网约车司机也应加强对业务技能学习。关键词：有限理性行为；博弈论；网约车平台；乘客忠诚度；过度自信IAbstractAsInternettechnologymatures,ithasspawnedaseriesofemergingindustries.AsaninnovativesharedeconomymodelandO2Obusinessmodel,ontheonehand，Networkcarhasoptimiz

7、edtravelresourceallocation,increasedpassengerexperiencevalue,andeasedtraveldifficultiesforurbanresidentstoproductconsumption.Thetraveler’smodeoftravelhastakenanewlook;Ontheotherhand,ithasalsohadahugeimpactonthetraditionaltaxibusinessbasedonfranchising,whichhas

8、forcedtheindustrytopushforwardwithcomprehensivereforms,atthesametimepresentingnewchallengestogovernmentsupervision.DuetothefactthatNetworkcaraffectstherightsandinterestsofstakehold