生活类软件:社会效用增长的新利器
中图分类号：F27
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.11.022
1.1打车软件市场普及率
自从2012年中国出现第一款打车软件开始，软件使用用户呈直线增长。根据2015年北京统计局报告显示，北京出租车全年乘客量近7亿人次，并且有近40%的出租车司机不愿意在高峰期的拥堵路段搭乘乘客而纷纷选择“趴窝”，打车软件的出现则大大减少了该情况的发生。据滴滴打车的数据显示，在打车软件发展初期北京就已经有1.2万辆出租车使用滴滴打车。从2012年打车软件发展至今，打车软件已在一线城市（北京、上海、广州等）享有63.2%的用户及958%的普及率，在新一线城市如武汉、济南、合肥等享有91.3%左右的普及率及52.9%的用户率。再加上打车软件的不断改进及打车难情况的长期存在，打车软件的普及率和使用率还在进一步增长。
1.2打车软件区域发展分析
由一线城市及新一线城市的打车软件普及率及使用率可看出，打车软件在一线城市已经达到非常高的普及率，在新一线城市如武汉、济南、合肥等也达到较高的普及率。在普及率极高的情况下，打车软件的使用率也持续走高。鉴于北京及各地对安全、环境的要求限制了私家车的出行及尾气排放，打车软件的市场使用率将会迎来更高的峰值。
在一线城市及新一线城市中，交通发达的城市会有较高的普及率及软件使用率，这也与当地的交通情况与地理位置有关。以下武汉为例进行分析，武汉地处中国中央，无论是航运、陆运还是空运都很发达，加之公共交通的大力发展和流动人口、在职人员数目的增长，尤其是高素质大学生的流动迁移速度快，打车软件以方便民众生活为目的出现在人们的生活中大获欢迎，但同时由于交通情况及其他物价、天气方面的限制所以无法达到理论的最优峰值。
1.3库兹涅茨曲线模拟打车软件市场现状
在现今打车软件繁多的情况下，我们通过模拟库兹涅茨曲线进行打车软件市场经济分析，用横轴表示打车软件市场占有率指标，纵轴表示打车软件公司补贴指标，则这一假说所揭示的关系呈倒U字形符合库兹涅茨曲线。进行曲线分析：在打车软件刚进入市场时，市场占有率较低，发展初期打车软件公司盈利较低甚至利润额减少，打车软件公司通过大量的补贴优惠进行知名度推广，提高乘客使用率，打车软件市场占有率也逐步增长；在达到倒U型拐点时，打车软件已有较稳定的使用人群，随着市场占有率的增大，打车软件公司此时会降低对乘客、司机的补贴值，在拥有稳定的客户群输入和低补贴输出情况下，打车软件公司的利润额呈增长趋势，因此，打车软件在占据较高市场份额后，公司利润也将增长。同时，我们在第Ⅲ阶段提出打车软件拟步入“赢家通吃”的局面，从“跨边网络效应”分析：使用打车软件的乘客流量多将吸引更多司机进入市场，另外网约车司机的增多使得约车效率高、出行方便，正向作用于乘客的市场进入，符合“赢家通吃”的特征。
2ISM结构解释模型得出影响打车软件社会效用的使用积极性因素
2.1模型解释
（1）对影响打车软件使用的19个因素分类。
其中有四大类，分别是打车软件的使用条件（乘客月收入、打车软件使用条件、道路是否拥堵、是否紧急出行等）、打车软件的使用效率（打车软件使用率、打车软件的普及程度、电话约车、租车服务质量不高、司机接单积极性）、打车软件中司机乘客公平程度（国家对打车软件相应的政策规定、打车软件中司机乘客公平程度、司机是否快速接单）及打车软件安全性（打车软件使用安全性、使用打车软件是否造成直接或间接的信息泄露、打车软件的用户注册审查制度不完善导致黑车进入约车市场、在开车时使用打车软件使司机注意力分散造成影响），并根据的分类进行问卷调查的制作收集数据。
（2）根据调查问卷中问题与答案的结果构成矩阵。
相关联的为1，不相关的为0，如乘客月收入与乘客月收入不相关，记为0，但乘客月收入与打车软件使用条件相关，那么就记为1，所有0，1数据由此形成邻接矩阵，运用Matlab对所得矩阵进行布尔运算：
（3）再根据所得结果运用SAS进行分析得出影响因素。
2.2模型结果分析
由所得数据得出：可达矩阵进行分层后将我们所讨论的影响打车软件社会效的使用积极性因素主要有四个：乘客月收入，打车软件的使用条件、打车软件的使用率及打车软件使用安全性，以此为基础因素，同时这些基础条件又由一些子条件所决定，我们称为普遍因素。例如打车软件的使用条件是影响打车软件社会效用的客户使用积极性的基础因素之一，但是在这个打车软件使用条件这个基础因素下还有是否紧急出行、司机接单积极性及交通是否拥堵这三个影响基础因素的普遍因素。
2.3打车软件社会效用分析
影响打车软件使用的积极性因素直接决定了客户对其的使用程度，而接单数量则间接的反映了打车软件的方便程度。通过调查，打车软件在一线城市使用率高，新一线城市的使用率也在直线上升，且直接影响了三、四线城市客户数量。
通过ISM结构解释模型对客户和打车软件的分析，得出打车软件的以下社会效用。
2.3.1满足不同乘客群体的出行需求
根据调查显示，由乘客的月收入决定了不同乘客群体对出行的舒适度及便捷度等一系列不同的需求。打车软件（滴滴打车）通过其余打车软件合并、新功能开发等提供了不同出行服务，如适于中高端乘客的专车服务及豪车预约、普通乘客的打车、约车及拼车服务，为广大乘客群体提供了不同的出行方式。 2.3.2?省双方时间及选择成本，降低空驶率
乘客发布起始地和目的地，司机根据实际情况选择性接单，节省了双方的时间和选择成本，降低了出租车的空驶率，提高了司机的收入，使得出租车资源能够更有效分配，缓解出行高峰期出租车供不应求的情况，创造了乘客和司机的双赢局面。
2.3.3促使国家出台更健全的保护措施及惠民政策
自2012年打车软件出现，国家为保护民众的信息安全，规范网络租车约车市场，在2014年由交通运输部颁布《关于促进手机软件召车等出租汽车电召服务有序发展的通知》，指出将“着力营造统一、开放、公平、有序的发展环境”，并在接入监管方式中规定“平台运转不得影响手机召车软件正当功能和良性竞争”，这意味着国家首次在中央政策层面确立了打车软件的合法地位。
作为已被认可的市场，打车软件的发展将更具备便民性及安全性，这一通知的颁布完善了国家对新兴市场的规范及管理，也促使国家出台更健全的保护措施及惠民政策，将打车软件作为工具，使其发挥出更大的社会效用。
3如何让打车软件发挥更大的社会效用分析
ISM模型清晰的表示了问题和研究对象的层次及结构，探究打车软件使用积极性的各个影响因素链得出提升打车软件客户流量的方法，提高了人们对问题的认识和理解程度，所以根据本文分析研究影响打车软件使用的积极性因素，为打车软件提出可以接受的修正改进方案进行实际的运用，提升打车软件的利益。
打车软件为加大司机的接单积极程度，开启了加价功能，同时为提高客户对软件的使用率也不定时发放补贴，建立模型对司机和乘客进行补贴能够调整供求匹配程度。但由于现行的补贴方案是按照接单数进行补贴，并不能最优地调整供求关系，所以为了有效缓解“打车难”，提高打车软件的社会效用，可以先利用逐步搜索模型进行搜索得到最优补贴方案，依据各影响因素对其做动态调整，进一步实现供求关系的优化。
