政府监管对共享单车发展的影响

李林凤 刘美琪

摘  要：共享单车作为一种环保便捷的智能交通工具，由于过量投放、无序占道和运维错配等突出问题，严重影响公共秩序，政府监管势在必行。然而，政府严格监管对共享单车发展有何影响，一直在理论研究和社会实践中存在诸多争议。基于此，通过对成都中心区摩拜单车用户出行数据进行挖掘和分析，从政府、出行者和运营商视角，评估现行政府监管实施效果。研究表明，政府监管后，尽管出行意愿受到一定程度抑制，运维难度加大，但共享单车的公共属性得以强化，共享单车行业竞争格局得以调整，将有利于共享单车发展潜力的释放。

 关键词：共享单车;政府监管;出行大数据;统计分析

 中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract： As an environmentally friendly and convenient intelligent transportation tool， shared bicycles seriously affect public order due to prominent problems such as excessive delivery， disorderly road occupation and operation and maintenance mismatch， so government supervision is imperative. However， the impact of strict government supervision on the development of shared bicycles has been controversial in theoretical research and social practice. Based on this， through the mining and analysis of the travel data of moBay bicycle users in the central area of Chengdu， the implementation effect of the current government supervision is evaluated from the perspective of the government， travelers and operators. The research shows that after the government supervision， although the travel intention is restrained to a certain extent and the operation and maintenance is more difficult， the public attribute of shared bicycles is strengthened and the competition pattern of shared bicycles industry is adjusted， which will be conducive to the release of the development potential of shared bicycles.

Key words： sharing bicycles; government supervision; travel big data; statistical analysis

0  引  言

得益于移動互联网技术驱动，共享单车让“自行车王国”重获新生，成为中国走向世界舞台的一张新名片。据报告数据显示：2019年中国共享单车市场规模为236.8亿元，较2018年增加了58.6亿元;预计2020年中国共享单车市场规模将达到294亿元。然而，市场的盲目性带来的负外部效应，如企业无序竞争、投放过载和乱停占道问题，犹如卡在共享单车发展道路上的一颗毒刺，严重制约共享单车健康持续发展（朱富强[1]，2017;王彦等[2]，2017;Wang等[3]，2018和Sun等[4]，2019）。为此，多位学者指出：在市场调控失灵时，实行政府监管是共享单车实现可持续发展的必经之路（姜宁[5]，2017;王政贻等[6]，2017和Hua等[7]，2020）。与此同时，各地政府纷纷出台监管方案：2017年8月，交通运输部、中央宣传部和中央网信办等十部门联合印发《关于鼓励和规范互联网租赁自行车发展的指导意见》;同年，杭州、成都、广州、上海、深圳和北京等12个城市，先后宣布暂停共享单车新增投放;在海外，共享单车还遭遇到来自美国、荷兰和新加坡等国家的扣押、指控和责令退出的严格管制。

 在政府监管下，共享单车的公共属性得以强化，但其行业发展和用户体验方面却有所折损。例如：市场准入门槛提高，大批共享单车企业清算倒闭;单车配额投放限制，单车数量急剧减少;规范单车停放条件，用户骑行便利度下降。政府监管的目的向来不是抵制发展，然而，据社会调查，民众和政府普遍担忧监管会导致共享单车用户流失和发展受阻;据文献检索，有学者指出政府监管存在抑制共享单车出行意愿的可能（陈传红等[8]，2018;Li等[9]，2018和Si等[10]，2020）。因此，共享单车是否会“一管就死”，政府如何监管才能趋利避害，成为一个具有学术争议和存在实践困惑的难题。

 针对以上问题，现存研究提出了有益解决思路，例如：平衡创新与监管关系（欧国立等[11]，2017和蔡朝林[12]，2017）;强化信用体系建设（陈健等[13]，2017;张杰[14]，2017和程波辉等[15]，2018）;建立“政府—市场—社会”三方协同解决机制（秦铮

等[16]，2017;郭鹏等[17]，2017;金晶等[18]，2018和彭华涛等[19]，2018）和开展大数据智能化治理（郝雅立等[20]，2019）。然而，现有文献似乎都忽略了从实践角度，探究现行政府监管的实际效果。共享单车不同于传统行业，其拥有先进的信息与通讯技术，能获取丰富而完整的用户出行轨迹数据，这使得量化评估政策干预效应具有可操作性，将有机会挖掘政府监管先驱实施效果之优劣，并以此为臂膀向更适应共享单车持续发展的创新监管模式稳步攀登。

为此，本文通过采集成都市区摩拜单车政府监管前后的出行数据，进行数据挖掘和对比分析，从政府和共享单车运营商的角度，探求政府监管对共享单车持续发展带来的影响，以为政府的共享经济实体监管创新提供参考。

1  研究问题

政府监管是否能够达到政府抑制行業恶性竞争、维护公共秩序和缓解交通压力等预期，是否会抑制民众对共享单车的使用热情，是否会导致共享单车运营商运维艰难，从而使得共享单车这一公共交通的有益补充发展受限？为此，本研究拟针对以下问题展开探索：（1）从政府的角度，严格监管对共享单车使用活跃度和单车停放聚合度有何影响？是否达到预期？（2）从出行者的角度，严格监管是否会对其使用频率和出行行为产生影响？是否会影响其出行热情？（3）从运营商的角度，共享单车租赁收入较严格监管前有何变化？是否有利于行业持续健康发展？

2  数据收集

Mobike单车作为中国首批共享单车企业，在群雄争霸成长时期（2016～2017年）随共享单车总体快速增长，在四分天下成熟时期（2018年～2020年）稳步发展，其发展历程在我国共享单车行业中最具有稳定性和代表性。成都作为中国最喜欢骑共享单车的城市和最先发布共享单车严格监管政策的城市，其共享单车发展受政策影响的表现最具有参考价值。因此，本文选取成都市中心五城区（青羊区、金牛区、成华区、锦江区和武候区）2017年2月（政府监管前）和2018年9月（政府监管稳定后）中各一周的实时爬虫Mobike车辆定位数据（4亿多条），作为研究的数据输入。其中，数据信息包括：爬取时刻、非使用状态下的单车ID和其地理信息（经纬度）。

3  数据分析与讨论

3.1  政府视角

3.1.1  共享单车使用活跃度。共享单车使用活跃度的计算方法来源于新闻网络报道，活跃度通常指单位时间内被使用过的单车数量除以单车总数。具体测算公式如下：

活跃度=被使用过的单车数量/单车数量                                   （1）

其中：被使用过的单车数量表示单位时间内发生过位移的单车的数量;单车数量表示当天爬取到的共享单车数量总和。考虑到单车骑行小于100m往往是由于车辆损坏或调度腾挪车辆造成，故本文所指的发生移动均特指地理位置发生直线距离100m以上移动，其余100m以下位移忽略不计。

共享单车使用活跃度统计结果和政府监管前后的对比见表1和表2。由表1和表2可见，2017年的一周平均活跃度为62.55%，比2018年高5.62%。由于2月份为冬季，9月份为秋季，即共享单车在政府监管后，即使在更适宜骑车的季节，其使用活跃度较政府监管前有所降低。因此，政府监管政策对共享单车使用活跃度存在一定的抑制影响。此外，政府严格监管前，休息日的活跃度相对与工作日提高了2.7%，而政府严格监管后，休息日的活跃度相对与工作日提高了5.4%，是2017年的2倍。由此可见，监管后总体活跃度有所降低，但休息日的活跃度较之工作日，受到的影响较小。

3.1.2  共享单车停放聚合度。共享单车早期最突出的问题是乱停乱放，影响公共秩序。政府严格监管的重要目标之一就是改善共享单车的零散停放乱象。共享单车停放聚合度则可以展示单车停放的集中程度，从而反映共享单车是否减少其对公共空间的占用。

 共享单车聚合度的计算方法如下：针对每天中的每一次爬取数据进行测算。首先将考察区域切分成若干方块（2平方米/方块或5平方米/方块），迭代搜索每个方块相邻8个方块中的单车停放情况，相邻方块中存在单车的则记为一个子聚合，如无单车则没有聚合。最后，将大于等于5或10辆单车的子聚合记作聚合点，其于子聚合记作不聚合点，即分散点。聚合度的计算公式如下：

聚合度=聚合点中单车数量/单车数量                                   （2）

以下结果均为每天所有时刻爬行数据所得计算结果的平均值。

由表3可知，在四种不同参数搭配情况下，2018年的共享单车聚合度均远高于2017年，增长率最高达到了326.26%，说明政府监管对共享单车规范停车形成了强有力的正向影响，预期监管目标达成。虽然2018年Mobike单车的投放数量是2017年的五倍多，但放在成都市885.6平方公里面积里，由数量增加而导致聚合度提高的误差极小，可以忽略不计。

3.2  出行者视角

3.2.1  使用频率。单车使用频率指一辆单车平均一天的周转次数，而使用频率越高则说明单车的有效利用率越高，对于共享单车运营商而言，则意味着单位单车收益越大。使用频率的计算公式如下：

使用频率=位移次数/单车数量                                      （3）

 位移次數表示单位时间内发生位移的单车活动次数总和。由表4和表5可知，2017年的周使用频率3.03大于2018年的周使用频率2.7，即政府监管下，尽管很多共享单车企业被淘汰出局，用户集中转移到现存的四个运营商旗下，Mobike单车的用户数量得到大幅度提升，但使用率却不及政府监管前。由此说明，政府监管对出行者的共享单车使用热情造成了一定影响。此外，政府监管前的使用频率休息日较工作日增长了4.5%，政府监管后的使用频率休息日较工作日增长了6%，由此可见，相对于工作日，休息日的出行热情被政府监管影响的程度更低。

3.2.2  平均出行距离。单车的平均出行距离在一定程度上反映了出行者的骑行热情，可以侧面反映政府监管对出行行为的影响。出行距离的计算公式如下：

平均出行距离=总位移距离/位移次数                                   （4）

 由表4和表5可知，平均出行距离在1 000米左右，而政府监管后平均出行距离下降了12.93%，说明出行者多选择使用共享单车进行短距离出行，即通勤出行，而远距离出行的热情受到一定抑制。

3.3  运营商视角

Mobike单车的收费标准是起步价1元，30分钟后每增加30分钟加收1元。根据3.2.2可知，共享单车平均每次骑行的距离为1 000米左右，而共享单车的骑行速度在7分钟/千米至10分钟/千米之间，故粗略估计租赁收入等于出行次数乘以1元。Mobike单车的租赁收入测算可见表6和表7。

由表6和表7可知，2018年由于Mobike投入单车数量增多，用户数量增多，日均收入从2017年的149 328.43元，增加到2018年的671 307.86元，并且每一天的收入也较2017年发展时期更加稳定。然而，由于活跃度和使用频率降低，政府监管后共享单车利用率不及从前，故每万辆单车的收入由2017年的30 328.30元降低到2018年的25 867.65元。由此可见，政府监管对于存活下来的共享单车运营商而言，能够集中吸纳用户，提高流量基数，增加总收入，但单位利润由于运维难度提高和用户使用总体热情降低，将有所下降，从而导致运营难度显著增大。

4  结  论

通过上文对严格监管前后数据进行统计对比分析，可得：其一，政府通过严格监管，初步实现了规范停车目标，强化了共享单车的公共属性，但在一定程度上抑制了共享单车活跃度，增加了共享单车行业持续发展的难度;其二，共享单车的使用率较政府监管前有所下降，出行者的总体骑行热情受到抑制，尤其是工作日的通勤出行需求和远距离出行;其三，由于政府监管后共享单车单位利用率降低，单位利润下降，故运营商的运维难度增大，但得利于行业结构优化调整，使得现存运营商用户激增，总体收入上涨，持续运营能力增强。总而言之，通过政府监管，尽管对出行热情有所抑制，但对于公共交通和行业持续发展均表现出促进作用。因此，建议各地政府，可以根据当地共享单车的群众基础和市场条件，适度开展监管工作，助力共享单车这一绿色健康的公共交通工具可持续发展。

 由于研究涵盖的共享单车运营商品牌、所在区域和数据获取具有一定局限性，加之，共享单车行业竞争格局正发生快速而巨大的变化，可知本研究仍有待进一步提升，将在以后的研究工作中持续完善。

参考文献：

[1] 朱富强. 共享经济的现代发展及其潜在问题：以共享单车为例的分析[J]. 南方经济，2017，36（7）：37-50.

[2] 王彦，吴聃. 共享单车市场竞争机制及趋势探讨——基于博弈模型分析[J]. 价格理论与实践，2017（11）：66-69.

[3]  Wang K， Akar G， Chen Y J. Bike sharing differences among millennials， Gen Xers， and baby boomers： Lessons learnt from New York City's bike share[J]. Transportation research part A： policy and practice， 2018，116：1-14.

[4]  Sun L， Zhou X， Sun Z. Improving cycling behaviors of dockless bike-sharing users based on an extended theory of planned behavior and credit-based supervision policies in China[J]. Frontiers in psychology， 2019，10：2189.

[5] 姜宁. 从“共享单车”的监管看政府如何在分享经济中发挥作用[J]. 河北学刊，2017，37（4）：138-142.

[6] 王政贻，何得桂. 共享单车发展面临的主要问题与治理路径研究——基于公共产品理论的视角分析[J]. 价格理论与实践，2017（8）：140-143.

[7]  Hua M， Chen X， Zheng S， et al. Estimating the parking demand of free-floating bike sharing： A journey-data-based study of Nanjing， China[J]. Journal of cleaner production， 2020，244：118764.

[8] 陈传红，李雪燕. 市民共享单车使用意愿的影响因素研究[J]. 管理学报，2018，15（11）：1601-1610.

[9]  Li X， Zhang Y， Sun L， et al. Free-floating bike sharing in jiangsu： Users' behaviors and influencing factors[J]. Energies， 2018，11（7）：1664.

[10]  Si H， Shi J， Tang D， et al. Understanding intention and behavior toward sustainable usage of bike sharing by extending the theory of planned behavior[J]. Resources， conservation and recycling， 2020，152：1-10.

[11] 歐国立，王睿哲. 我国分享经济快速发展面临的困境与对策[J]. 经济纵横，2017（10）：60-65.

[12] 蔡朝林. 共享经济的兴起与政府监管创新[J]. 南方经济，2017，36（3）：99-105.

[13] 陈健，龚晓莺. 共享经济发展的困境与突破[J]. 江西社会科学，2017，37（3）：47-54.

[14] 张杰. 我国共享经济发展中的信用困境与解决之策[J]. 经济纵横，2017（8）：81-86.

[15] 程波辉，奇飞云. 共享单车的政府规制：一个分析框架——基于15个城市的政策文本分析[J]. 学术研究，2018，408（11）：68-73.

[16] 秦铮，王钦. 分享经济演绎的三方协同机制：例证共享单车[J]. 改革，2017（5）：124-134.

[17] 郭鹏，林祥枝，黄艺，等. 共享单车： 互联网技术与公共服务中的协同治理[J]. 公共管理学报，2017，14（3）：1-10.

[18] 金晶，卞思佳. 基于利益相关者视角的城市共享单车协同治理路径选择——以江苏省南京市为例[J]. 城市发展研究，2018，25（2）：92-99.

[19] 彭华涛，罗一郎，夏德. 共享经济创业的异常模仿行为及其协同治理[J]. 科学学研究，2018，36（7）：1235-1243.

[20] 郝雅立，温志强. 共建共治共享：大数据支持下共享单车智能化治理路径[J]. 管理评论，2019，31（1）：251-256.

收稿日期：2021-08-05

基金项目：湖南省哲学社会科学基金项目（18YBQ070）

作者简介：李林凤（1988-），女，湖南平江人，湖南农业大学商学院，讲师，博士，研究方向：共享经济与创新创业;刘美琪（1998-），女，山东威海人，湖南农业大学商学院硕士研究生，研究方向：创新创业管理。