共享单车的研究

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1、共享单车的研究摘要本文通过收集深圳地区共享单车市场的有关数据，重要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场需求的综合问题，建立了市场需求模型，公司核心竞争力评价，运用EXCEL软件和Matlab对数据进行分析与记录，实现了对共享单车行业现状多角度分析，并对都市居民对于单车的需求进行记录与分析，为公司理解、提高市场竞争力提供了现实根据，在实际应用中有较大的参照价值。问题一中，我们从共享单车的实际出发，提出了基于人口比例和通勤市场计算单车需求量的模型。在此模型中，考虑了人口不同年龄段对单车的不同需求，合理的求出基于人口的共享单车的需求量，判断市场与否饱和，能否满足短途需求，解决“最后一公里”问题

2、。基于通勤市场的计算模型，根据市区的地铁站以及公交站的数量来计算深圳市共享单车的需求量，最后 取两种模型计算成果的平均值作为深圳市单车需求量，分析出虽然市场投放量已接近需求量，考虑到误差的存在，可判断目前共享单车已可以解决市民出行“最后一公里”问题。有关对市民出行的影响，我们从市民的出行时间和出行方式两个方面考虑，根据数据显示，共享单车的浮现不仅变化了市民的出行方式并且减少了出行时间。问题二中，我们选用了共享单车的九个评价指标，以摩拜和ofo为案例进行分析，采用模糊综合评价措施对共享单车的核心竞争力进行评估，评估共享单车行业与否可持续发展，得出共享单车行业可持续发展的结论。由于共享单车的评价受

3、外形、舒服度的影响，且主观影响因素比较大，因此我们选用三个评价目的作为一组，构成评价模糊集合，在设定这些因素在所能选用的评级级别，构成评价的模糊集合，分别求出单一因素对各个评价级别的归属限度，然后根据各个因素在评价目的目的中的权重分派，通过计算，求出评价的定量解值，得出共享单车是可以持续发展的。问题三中，分析各大共享单车公司会形成何种格局,查找了诸多资料，分析从共享单车行业兴起到目前市场的状况；灰色预测措施进行推测，对所给数据进行一次累加，用一次累加对预测的值进行求解，预测出为来几种月的摩拜和ofo的顾客数量；画出将来几种月顾客数量的增长曲线图以判断将来几种月的市场格局。得益于良好的都市扩张和

4、海外布局，摩拜的顾客数量将在下半年超越ofo，然而在此后较长时间内，中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。核心字：模糊数学，层次分析法，灰色预测，Matlab，Excel问题重述问题背景市民出行“最后一公里”问题始终是困扰人们交通出行方式的难点，不仅增长了人们出行时间成本和经济成本，还带来了一定的社会隐患，例如黑的、黑摩市场的滋生对市民的人身安全和公共交通的管理都导致了一定的影响。随着“互联网+”时代的到来，共享经济的兴起，有多家公司依托移动互联网建立了共享单车平台，运用大数据，意图解决出行“最后一公里”难题，不仅有助于履行绿色环保出行，并且挣脱了老式市政公共自行车受停车桩的限制，大受推广。

5、问题一：阐明共享单车对都市居民出行产生什么影响，能否解决“最后一公里”问题问题二：评估现行共享单车公司模式与否能持续问题三：各大共享单车公司竞争最后谁会胜出（或者是何种格局），具体阐明你的理由并给共享单车公司某些建议。问题分析问题一：规定我们分析共享单车对于都市居民出行产生的影响，并考虑能否解决“最后一公里”问题，即市场上的共享单车投放量与否已经满足短途出行。解决“最后一公里”，从都市对共享单车的需求量考虑，基于不同年龄段人口对共享单车的需求比例求出需求量，并考虑市区的通勤市场（公交站点和地铁站）对于单车的需求建立模型，以求更加合理的计算出市场的单车需求。根据需求量与投放量的对比，得出与否满足

6、居民出行需求。问题二：规定对共享单车公司的模式进行评估以判断公司能否持续，对此我们选用了硬件、软件、产业布局三类评价指标，建立了共享单 车品牌核心竞争力模糊综合评价模型，得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比，评估现行共享单车与否能持续。问题三：分析各大共享单车公司会形成何种格局,查找资料，分析从共享单车行业兴起到目前市场的状况；灰色预测措施进行推测，预测出为来几种月的摩拜和ofo的顾客数量；画出将来几种月顾客数量的增长曲线图以判断将来几种月的市场格局。模型假设1. 假设16岁如下和65岁以上的人群临时没有单车需求2. 假设对单车需求量与受教育限度无关3. 忽视节假日、天气等因素使得地区的自行车需

7、求量与共享单车供应量发生重大变化的状况4. 假设每个地铁站的单车需求量是相似的，每个公交站的单车需求量是相似的5. 忽视“硬件”、“软件”、“布局”之外其她因素对共享单车核心竞争力的影响模型符号及阐明M：共享单车需求量P：深圳市16-64岁之间人口数量N：人口对共享单车需求比例D：地铁站数量B:公交站数量Dd:每个地铁站单车需求量Bb：每个公交站单车需求量u:表达因素集Xij：表达因素nijz：表达从属度v：表达一级评价因素集合L：判断矩阵A：A层的矩阵B：评判向量(0) X1： 摩拜单车的顾客实际值 (0)X2：ofo单车的顾客实际值 模型的建立及求解1.1 问题一的模型建立与求解1.1.1

8、问题分析从都市对共享单车的需求量与投放量的对比判断共享单车能否满足居民的基本出行，从而解决“最后一公里”问题。由于各个都市的经济发展、人口、建成区面积以及地形等因素的影响，共享单车的发展也不均衡，在此，我们仅选择深圳市进行分析。市场需求受影响因素较多，因此从人口角度和公共交通方面计算单车需求量。1.1.2 基于人口数量的计算模型建立人口的计算模型如下：M=P*N其中，P为16-64岁之间人口数量，N为需求比例根据数据显示，在共享单车浮现后，骑共享单车出行的人占6.8%，将此数据作为深圳都市居民对于共享单车的需求图为深圳市各年龄段人口数据，从图可得，深圳16-64岁之间人口数量为914.64万人

9、，则可求得共享单车的需求量为62万。 1.1.3基于公共站点的计算模型公交站和轨道交通站口都是共享单车市场需求最为强劲的地区，基于通勤市场进行计算共享单车的市场需求也是一种合理措施.根据白皮书分析数据，高达 90%的顾客会把共享单车搭配公交和地铁使用。因此，我们根据通勤市场，建立如下模型：M=D*Wd+B*Wb根据数据显示，深圳市目前设有地铁站165座，公交站点12834个，考虑到地铁站人流量较大，且出口较多，设立每个地铁站对共享单车的需求为300辆，每个公交站点对共享单车的需求为45辆，代入公式，大概需求为62.7万辆。M=165*300+12834*45=627030辆以上两种模型求得单车

10、需求辆分别为62万、62.7万，求平均数可得需求量：M=(62+62.7)*1/2=62.35万辆目前市场投放量大概为52万辆，由于计算误差以及实际状况的众多因素，市场投放量基本可以满足市民的出行需求。共享单车对市民出行的影响：在共享单车浮现后，自行车出行占比提高6.1%。 报告表白，在提高短途出行效率上，共享单车优势明显，特别是在出行距离5km以内单车更具优势。在“共享单车+”的接驳方式上，地铁占比最高，达到39%，假设老式通勤如果需要65分钟，换成“共享单车+轨道交通”的方式仅需32分钟，节省时间至少一半。、45%的共享单车骑行集中于早晚高峰时期，分别超过1000辆地铁、1.5万辆公交或3

11、0万辆出租车的载客量，相称于19%的都市公共交通运力。在“共享单车+”的接驳方式上，地铁占比最高，达到39%。随着近年来自行车在都市公共交通资源分派比例中的减少，共享单车浮现打破了这种格局。从深圳市交通运送委员会提供的权威数据来看，过去深圳慢行交通分担率呈逐年下降的趋势，在共享单车浮现后初次浮现逆转。仅上半年，自行车出行比例已增长至10.7%，小汽车出行进一步下降。共享单车上线后，不管是工作日还是节假日，交通拥堵均有了小幅度的下滑，减轻了交通压力，为市民出行提供了很大的便利。1.2 问题二的模型建立与求解问题二：规定从单车硬件、软件、投放量等要素是分析市场上两大共享单车品牌摩拜和OFO，给出指

12、标阐明她们的核心竞争力。构建评价模型的指标体系，建立模糊综合评价模型，病通过该模型对环节一得到的指标进行多指标综合评价，评估现行共享单车公司模式与否能持续。 1.2.1 建立模型共享单车是一种典型的“互联网+”式创新，将移动互联网与老式自行车结合，挣脱了老式停车桩的限制，其创新的商业模式加之倡导的“绿色出行”概念 是社会发展大势所趋。资本的大量涌入，致使多种类型的共享单车雨后春笋般出 现，其中市场竞争力最强的摩拜和 ofo 两者合计的市场份额已超过九成，故选用 两者建立其品牌核心竞争力评价模型。选用尽量全面、合理的评价指标，对这 些指标对品牌竞争力的影响进行综合分析，得到两大品牌核心竞争力模型

13、。1. 评价指标的选用 选用共享单车的共享单车的配备、共享单车的外形、共享单车的使用舒服度、品牌的影响力、服务与管理的水平、融资、市场投放量、覆盖到的都市、对海外市场的扩展。2.对评价指标的分析 核心竞争力指标不仅涉及定量分析，尚有定性比较，如品牌影响力、服务管 理水平等。由于共享单车作为一种新兴产业在 年呈“井喷”态势发展，由 于波及商业机密，本文分析数据以各大征询机构发布的行业分析报告为主。本文采用模糊综合评价措施对共享单车品牌的核心竞争力进行评价。将评价 目的当作是由多种因素构成的模糊集合，再设定这些因素所能选用的评审级别， 构成评价的模糊集合，分别求出各单一因素对各个评审级别的归属限度

14、，然后根 据各个因素在评价目的中的权重分派，通过计算，求出评价的定量解值。本措施 可以通过精确的数字手段解决模糊的评价对象，能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价。具体环节如下。3.模糊综合评价措施的建立设 U 为因素集 U=u1，u2，u3，u1=x11，x12，x13、u2=x21，x22，x23、u3=x31，x32，x33；P为评价集P=p1，p2,p3,p4 p1表达较好 p2 表达较好 p3表达一般 p4表达较差。通过收集到的信息和V构造判断矩阵L n111 n112 n113 n114 L= n121 n122 n123 n124 n131 n132

15、n133 n134 n211 n212 n213 n214 L= n221 n222 n223 n224 n231 n232 n233 n234 n311 n312 n313 n314 L= n321 n322 n323 n324 N331 n332 n333 n334采用层次分析法（简称 AHP 法）得到 X 层对 U 层的权重分别为：（二级对 一级指标的权重）N1(n11 ,n12 ,n13 ) N2(n21 ,n22 ,n23 ) N3(n31 ,n32 ,n33 )令Ui 的一级评判向量为 Bi ，则在二级评判中，将将每一种Ui （i=1，2，3）当作一种因素，U 即为一种因素集，U

16、的单因 素评判矩阵为： B1 b11 b12 b13 b14 L= B2 - b21 b22 b23 b24 B3 b31 b32 b33 b34 根据 AHP 法得出 U 层 A 层的权重： A=(a1,a2,a3) , 并可得二级评判向量 B=(b1,b2,b3,b4) 将B=(b1,b2,b3,b4)作归一化解决，然后将 b1 和 b2 相加，如果两者之和不小于0.5，公司拥有较强的核心竞争力;反之，则较弱。1.2.2 模型求解计算模糊综合评价 摩拜单车：评价指标评价（摩拜）一级指标二级指标较好较好一般较差硬件整车配备0.800.100.060.04外型0.610.300.060.03使

17、用舒服度0.550.210.130.11软件品牌影响力0.450.220.210.02融资0.920.080.000.00服务与管理水平0.250.420.200.03布局投放量0.850.150.000.00覆盖都市0.460.380.150.01海外拓展0.660.120.200.02摩拜单车评价指标：0.80.10.060.040.450.220.210.02L1=0.610.30.060.03L2=0.920.08000.550.210.130.110.250.420.20.030.90.100L3=0.550.40.0500.840.10.060采用 AHP 法建立各个指标的权重，见

18、下表。一级指标权重二级指标权重硬件0.25整车配备0.3外型0.3使用舒服度0.4软件0.35品牌影响力0.2融资0.35服务与管理水平0.45布局0.4投放量0.55覆盖都市0.15海外拓展0.3X 层对 U 层的权重为：硬件：N1=(0.3,0.3,0.4) 软件 N1=(0.3,0.3,0.4)布局：N1=(0.3,0.3,0.4)一级评判向量为： 0.80 0.10 0.060.041 B1=N1*L= (0.3,0.3,0.4) * 0.610.300.060.03 =0.550.210.130.11 (0.6430,0.2040,0.0880,0.0650)B2=(0.5245,0

19、.2610,0.1320,0.0175)B3=(0.7345,0.1755,0.0825,0.0075) B1 0.6430,0.2040,0.0880,0.0650 L= B2 = 0.5245,0.2610,0.1320,0.0175 B3 0.7345,0.1755,0.0825,0.0075 拟定 U 层的权重：硬件 B1、软件 B2、布局 B3 在核心竞争力评价中占比分别为 0.25、0.35、0.4。故可拟定 A = (0.25,0.35,0.4) 0.6430 0.20400.08800.0650 B =A*L=(0.25,0.35,0.4) 0.5245 0.26100.132

20、00.0175 = 0.7345 0.17550.08250.0075 (0.6381,0.2126,0.1012,0.0254)将 B 进行归一化解决变为 B = (0.6530,0.2175,0.1036,0.0260)摩拜单车综合竞争力评价：C=b1+b2=0.8507ofo 单车:评价指标评价（Ofo）一级指标二级指标较好较好一般较差硬件整车配备0.720.200.040.04外型0.560.320.100.02使用舒服度0.850.100.050.00软件品牌影响力0.500.250.150.10融资0.900.100.000.00服务与管理水平0.270.450.150.13布局投

21、放量0.900.100.000.00覆盖都市0.550.400.050.00海外拓展0.840.100.060.00数据解决方式与上述相似，可得 ofo 评价成果 B 的归一化成果： B= (0.5925,0.2030,0.1336,0.0709)ofo 综合竞争力评价：C=b1+b2=0.7955 1.2.3 模糊综合评价成果 摩拜单车（综合竞争力指标 0.8507）和 ofo（综合竞争力指标 0.7955）作为 共享单车市场的两大巨头，都具有很强的核心竞争力。摩拜后来居上，不到一年 时间已经领先于进入市场超过两年的 ofo。硬件方面，摩拜整体做的比 ofo 要好， 然而随着时间的推移、多种

22、技术的引进，两者在这方面的差距会越来越小；软件 方面，两者的品牌、融资都经营的较好，服务管理方面尚有较大提高空间；市场 布局方面，ofo 不仅在国内已进一步扩展到 40 多种都市，并且布局于海外，已进入 新加坡、美国旧金山等都市，抢占了大部分市场。1.3 问题三的模型建立与求解 目前共享单车市场中，摩拜和 ofo 势均力敌，但作为新兴产业，在中国也仅 仅处在起步摸索阶段，因此对其将来发展趋势和市场格局演变进行预测尤为重要。 然而，由于多种资本或者其她力量的介入使其两者发展显得变幻莫测，并且发展 时间很短，已有的可供研究的数据非常有限。为了可以更清晰地结识和研究它， 将共享单车市场抽象为没有物理

23、原型、因素空间难以穷尽、行为无法控制、信息 不完全的灰色系统，据此可以进行灰色模型预测的研究。1.3.1 模型建立灰色模型建立 GM（1,1）模型建立 设原始数据序列为 (0)X=(0)X1,(0)X2,(0)X3.(0)Xn;(1)Xk=(0)X1+(0)X2+.+(0)Xk,k=1,2.n(1)Xk=(1)Xk-(1)X(k-1),k=2.n原始数据一次累加生成生成(0)X的一次累加序列(1)X=(1)X1,(1)X2，(1)X3.(1)Xn对(1)X建立如下灰色模型：d(1)X/dk+a(1)X=U其中：a为发展灰度，U为控制灰度X(k+1)=(X(1)-U/a)exp(-ak)+U/a

24、; k=2,3,.n;预测的值： (0)Xk=(1)Xk-(1)X(k-1),k=2,3,.n;1.3.2模型求解：共享单车模式在刚刚兴起时的推广更加理性，ofo 和摩拜单车作为共享单车 市场的先进入者也是占有率最高的两家，两者均处在顾客数大量增长阶段。从 “Q2中国共享单车行业发展分析报告”得到了摩拜和 ofo 在 年 1012 月以及 年 6月的 App 顾客数量。 摩拜和ofo顾客规模表时间单车品牌总顾客数（万）.6摩拜单车17.7.6ofo7.5.7摩拜单车37.5.7ofo4.5.8摩拜单车89.5.8ofo5.5.9摩拜单车236.9ofo38.3.10摩拜单车358.10ofo9

25、9.2.11摩拜单车384.11ofo123.12摩拜单车621.12ofo182.1摩拜单车810.1ofo283.2摩拜单车1341.2ofo702.3摩拜单车2238.3ofo1807.4摩拜单车3119.4ofo2648.5摩拜单车3454.5ofo3770.6摩拜单车3350.6ofo3860.7摩拜单车3673.7ofo3482(0) X1=17.7,37.5,89.5,236,358,384,621,810,1341,2238,3119,3454,3350,3673, (0) X2= 7.5,4.5,5.5,38.3,99.2,123,182,283,702,1807,2648,

26、3770,3860,3482,对比(0)X1和(0)X2可知，虽然两个原始数据序列值相差较大，但是增长趋势不同，故随时间推移，两者发展趋势也会发生明显不同。对摩拜与 ofo 的顾客数量分别运用灰色预测模型进行预测，限于新兴市场的多变性，值预测一段时间的数据，预测成果见下表：品牌时间.6.7.8.9.10.摩拜实际值/万17.737.589.5236358ofo实际值/万7.54.55.538.399.2.11.12.1.2.3.4.5.6.738462181013412238311934543350367312318228370218072648377038603482用2月到7月数据进行灰度

27、预测的计算，预测出后来的趋势红色是ofo 黑色是摩拜 圆圈是实际值1.3.3 成果分析共享单车市场本质上是一种重资产领域，庞大的自行车规模构成了共享单车厂商的沉淀成本，那么对于任何重资产型的行业，获得竞争优势的起始点就是资产的规模，规模越大优势越明显；摩拜ofo还在继续谋求扩大单车市场投放量：在已有都市增长单车密度，在新的都市开拓新的市场。数量也决定了顾客的规模和活跃度，在这方面，摩拜ofo甩开其她竞争对手。共享单车群雄争霸的格局最后会走向合并，也许会浮现只有两三家共享单车公司共存。由以上数据可得出在此后 较长时间内，中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。由上图可知，预测摩拜会在后来几种月内

28、持续超越ofo,，差距将会越来越大，摩拜将为行业第一位置，ofo则为行业第二。 模型的评价与改善2.1 模型的长处 虽然查到的数据很少，但我们运用有限的数据对问题进行了求解。问题一，运用简朴的数学模型对问题进行求解。问题二我们建立了清晰易懂的模糊综合评价模型，运用了Matlab对问题进行求解，减少了计算量，使我们的计算成果保持了良好的可视化。问题三我们在网上手机了大量资料，运用了灰色预测的措施对问题进行了细致的分析，对共享单车市场格局进行预测。2.2 模型的缺陷新兴市场发展很不成熟，各方面信息缺少比较严重，加大了整个模型的 建立和计算的难度，并且收集到的公司数据、行业报告和调研记录数据有限，且

29、自身存在系 统误差，在解决数据过程汇总中不可避免产生偶尔误差，使得数据的精确性减少。 新兴市场发展很不成熟，各方面信息缺少比较严重，加大了整个模型的 建立和计算的难度。问题一的计算模型中，忽视了许多因素，使计算误差很大；问题二的模型中共享单车数据比较少，也许是成果不精确；问题三中，只能根据既有数据对成果产生预测推断。 2.3 模型的改善 对于共享单车需求量的计算模型，应当根据具体的调研数据；评估共享单车公司模式与否能持续，需要精确的数据和完善的模型，需要从多种方面上来考虑；市场格局的分析中，各个共享单车品牌的顾客量不是唯一决定因素，并且必然存在顾客重叠现象（既使用摩拜，也使用 ofo），需将重

30、叠顾客、忠实顾客、公司的经营效益等因素考虑在内。参照文献1:作者：hzh,灵药or砒霜 共享单车的真实交通影响,2：陈熊海，华南区深圳共享单车骑行人数最多，3:摩拜单车：共享单车与都市发展白皮书（附下载）,4:QuestMobile 共享单车报告：顾客规模突破7000万, 附录syms a b; c=a b;A=1341 2238 3119 3454 3350 3673;%Ofo 的顾客数量B=cumsum(A); % 原始数据累加n=length(A);for i=1:(n-1)c(i)=(B(i)+B(i+1)/2; % 生成累加矩阵end% 计算待定参数的值D=A;D(1)=;D=D;o

31、=ones(1,n-1);E=-c;ones(1,n-1); c=inv(E*E)*E*D; c=c; a=c(1);b=c(2);% 预测后续数据F=;F(1)=A(1);for i=2:(n+6)F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1)+b/a;endG=;G(1)=A(1);for i=2:(n+6)G(i)=F(i)-F(i-1); %得到预测出来的数据endt1=1:6; t2=1:12; G;plot(t1,A,ro, LineWidth,2) %绘制原始数据图hold onplot(t2,G,r, LineWidth,2) %绘制预测数据图xlabel(月份, fo

32、ntsize,12) % x 坐标轴设立ylabel(顾客量 /万,fontsize,12) % y 坐标轴设立set(gca,LineWidth,2);syms a b; c=a b;A=702 1807 2648 3770 3860 3482;%mobike 的顾客数量B=cumsum(A); % 原始数据累加n=length(A);for i=1:(n-1)c(i)=(B(i)+B(i+1)/2; % 生成累加矩阵end% 计算待定参数的值D=A;D(1)=;D=D;o=ones(1,n-1);E=-c;ones(1,n-1); c=inv(E*E)*E*D; c=c; a=c(1);b

33、=c(2);% 预测后续数据F=;F(1)=A(1);for i=2:(n+6)F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1)+b/a;endG=;G(1)=A(1);for i=2:(n+6)G(i)=F(i)-F(i-1); %得到预测出来的数据endt1=1:6; t2=1:12; G;plot(t1,A,ko, LineWidth,2) %绘制原始数据图hold onplot(t2,G,k, LineWidth,2) %绘制预测数据图xlabel(月份, fontsize,12) % x 坐标轴设立ylabel(顾客量 /万,fontsize,12) % y 坐标轴设立set(gca,LineWidth,2);