張三省， 蘇 倩， 張俊青

(長(zhǎng)安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 西安 710064)

網(wǎng)約車(chē)作為一種依托“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的商業(yè)模式，它的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的出行方式，使出行更加便利[1]。近年來(lái)，網(wǎng)約車(chē)服務(wù)模式取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，對(duì)城市交通產(chǎn)生了巨大的影響，Li[2]等發(fā)現(xiàn)擁堵與Uber在美國(guó)大城市的發(fā)展呈負(fù)相關(guān)，Uber等網(wǎng)約車(chē)應(yīng)用可能減少私家車(chē)保有量，提高汽車(chē)使用率，并且高峰期定價(jià)會(huì)使高峰時(shí)間的出行推遲；梁濤[3]以太原市為例研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)約車(chē)的使用每天可減少大約11萬(wàn)私家車(chē)上路，有利于減緩交通擁堵；Tirachini[4]等的研究結(jié)果與之相反，其對(duì)智利圣地亞哥網(wǎng)約車(chē)出行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)約車(chē)增加了城市的車(chē)公里數(shù)，對(duì)依賴(lài)公共交通的乘客產(chǎn)生負(fù)面影響，還會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致交通資源分配的不公平；Erhardt[5]等發(fā)現(xiàn)舊金山一半以上的車(chē)輛延誤來(lái)源于網(wǎng)約車(chē)，車(chē)輛延誤時(shí)間增加了62%，平均行車(chē)速度下降了13%，若沒(méi)有Uber和Lyft，車(chē)輛延遲時(shí)間僅增加22%，而平均速度只下降4%。馬亮[6]在其研究中表明，網(wǎng)約車(chē)雖有利于緩解打車(chē)難，但大量的私家車(chē)涌入會(huì)加劇城市擁堵，同時(shí)乘客乘車(chē)時(shí)的安全問(wèn)題也進(jìn)一步凸顯。網(wǎng)約車(chē)能否緩解交通擁堵、改善城市交通狀況的研究成果存在差異，但網(wǎng)約車(chē)對(duì)城市交通系統(tǒng)確實(shí)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，尤其是出租車(chē)行業(yè)，并且從政府角度看，原有的監(jiān)管模式也面臨巨大的挑戰(zhàn)。各地市從2016年開(kāi)始陸續(xù)發(fā)布了網(wǎng)約車(chē)政策，截至2019年7月，全國(guó)已有超過(guò)250個(gè)地級(jí)市發(fā)布了網(wǎng)約車(chē)政策，僅從已頒布網(wǎng)約車(chē)政策的省會(huì)城市看，對(duì)“駕駛員戶(hù)籍和居住證”就有6類(lèi)不同的要求，車(chē)輛的軸距、排量也存在各種不同的限制。隨著網(wǎng)約車(chē)政策的陸續(xù)頒布，網(wǎng)約車(chē)發(fā)展受到了一定的限制，劉凱[7]等預(yù)測(cè)了網(wǎng)約車(chē)政策實(shí)施后網(wǎng)約車(chē)數(shù)量和城市機(jī)動(dòng)車(chē)出行量等變量的發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)政策的實(shí)施會(huì)減少網(wǎng)約車(chē)數(shù)量，但隨著網(wǎng)約車(chē)數(shù)量的減少城市機(jī)動(dòng)車(chē)出行量將增加。沈永東[8]將網(wǎng)約車(chē)政策按照嚴(yán)格程度劃分為四類(lèi)，分析了在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市交通條件下所青睞的政策，以求促進(jìn)城市交通健康有序發(fā)展。

城市管理者要合理設(shè)計(jì)政策細(xì)則，保證實(shí)施效果能夠體現(xiàn)，不能一味為了提高政策效果而制定過(guò)于嚴(yán)苛的政策，導(dǎo)致政策的負(fù)面影響大于正面效果[9]。網(wǎng)約車(chē)政策的制定遵循了“促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展”和“改善交通狀況”的共同邏輯。但是這些政策的實(shí)施對(duì)城市經(jīng)濟(jì)有無(wú)促進(jìn)，對(duì)城市交通狀況有無(wú)改善，不同政策的實(shí)施效果有何不同，已有研究中缺乏深入分析。因此，本文基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型研究不同網(wǎng)約車(chē)政策實(shí)施后對(duì)城市交通系統(tǒng)的影響，根據(jù)仿真結(jié)果探求改善城市交通狀況、緩解交通擁堵、減少城市污染的有效政策，為政府部門(mén)有效管理網(wǎng)約車(chē)提供理論依據(jù)。

一、 理論基礎(chǔ)

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模方法(system dynamic)是一種將定性描述與定量分析相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法，該方法在非線(xiàn)性、多重反饋的復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)[10]。它的過(guò)程是構(gòu)建各子系統(tǒng)間的結(jié)構(gòu)反饋機(jī)制，研究復(fù)雜系統(tǒng)的整體變化趨勢(shì)，利用軟件標(biāo)定出各影響參數(shù)和變量之間的結(jié)構(gòu)方程式，而后進(jìn)行仿真得出系統(tǒng)的各部分與系統(tǒng)整體隨時(shí)間變化的趨勢(shì)曲線(xiàn)。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)中基本變量主要有狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量、常量、外生變量等[11]。

城市交通系統(tǒng)作為一個(gè)多變量、非線(xiàn)性、動(dòng)態(tài)性、開(kāi)放性的復(fù)雜巨系統(tǒng)，其運(yùn)行狀況與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及各種內(nèi)外部環(huán)境密切相關(guān)。Khaled[12]結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的優(yōu)劣，方法的適用性，認(rèn)為其是研究交通相關(guān)政策實(shí)施效果的有效工具。徐甜友[13]從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、交通供給、交通需求五個(gè)方面著手，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型研究了交通投資、環(huán)境、限號(hào)和擁擠收費(fèi)等不同交通政策下北京市交通運(yùn)行狀況。Fontoura[14]等認(rèn)為交通是一個(gè)與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境和政府相關(guān)的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法能很好地捕捉系統(tǒng)中相互作用的變量間的關(guān)系，并利用該方法分析了巴西圣保羅出行政策的實(shí)施對(duì)降低城市交通負(fù)外部性的重要性。Mei[15]等利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法就停車(chē)收費(fèi)與供給政策聯(lián)動(dòng)下對(duì)于路網(wǎng)運(yùn)行車(chē)速進(jìn)行影響研究，以杭州市中心為例分析停車(chē)政策與車(chē)速和交通擁擠的關(guān)系。唐軍[16]利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法構(gòu)建了網(wǎng)約車(chē)出行模型，預(yù)測(cè)了交通投資政策、限行政策、網(wǎng)約車(chē)政策等不同政策下北京市網(wǎng)約車(chē)出行需求的發(fā)展趨勢(shì)。

已有諸多研究表明將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)應(yīng)用到城市交通領(lǐng)域，有利于研究城市交通系統(tǒng)中內(nèi)外部因素的相互影響，分析各子系統(tǒng)之間的關(guān)系。此外，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)歷來(lái)被稱(chēng)為“政策實(shí)驗(yàn)室”，其可以很好的應(yīng)用于交通政策的評(píng)估，通過(guò)改變相關(guān)參數(shù)和變量，模擬政策實(shí)施條件下發(fā)生的變化。因此，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型從整體性、宏觀角度整體分析網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通的影響是適用且可行的。

二、 網(wǎng)約車(chē)政策的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的整個(gè)建模過(guò)程可以歸納為五個(gè)步驟：首先明確研究的問(wèn)題，即明確其包含幾個(gè)子系統(tǒng)，確定研究系統(tǒng)的邊界；其次聚焦于各子系統(tǒng)內(nèi)部，分析變量之間的關(guān)系與反饋機(jī)制，畫(huà)出因果關(guān)系圖；再者根據(jù)各要素間的因果關(guān)系，畫(huà)出具體的系統(tǒng)流量圖并確定結(jié)構(gòu)方程式；然后對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，確保模型的有效性；最后基于已建立的模型進(jìn)行政策仿真分析。為此，在借鑒已有相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，借助Vensim PLE系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬軟件，構(gòu)建網(wǎng)約車(chē)政策仿真模型。

1.系統(tǒng)邊界

系統(tǒng)邊界是劃分系統(tǒng)內(nèi)部因素與外部因素的規(guī)則，即確定系統(tǒng)內(nèi)部要素的過(guò)程。網(wǎng)約車(chē)的興起對(duì)傳統(tǒng)巡游出租造成了極大的沖擊，也影響了私家車(chē)的上路數(shù)量；同時(shí)，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量、網(wǎng)約車(chē)用戶(hù)數(shù)量、私家車(chē)保有量與城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān)；機(jī)動(dòng)車(chē)出行量對(duì)城市環(huán)境污染、交通擁堵產(chǎn)生影響。基于此，本文研究網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通影響時(shí)選取的子系統(tǒng)及主要系統(tǒng)要素如下。

(1) 經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)：城市GDP、城市人均GDP、城市GDP增速；

(2) 人口子系統(tǒng)：常住人口、人口自然增長(zhǎng)率、凈遷移率；

(3) 環(huán)境子系統(tǒng)：NO2(二氧化氮)存量、NO2容量、污染率、車(chē)均年NO2排放量、交通擁堵指數(shù)；

(4) 城市交通子系統(tǒng)：網(wǎng)約車(chē)數(shù)量、網(wǎng)約車(chē)用戶(hù)數(shù)量、網(wǎng)約車(chē)客運(yùn)量、網(wǎng)約車(chē)出行量、私家車(chē)保有量、私家車(chē)客運(yùn)量、私家車(chē)出行量、出租車(chē)客運(yùn)量、出租車(chē)出行量、機(jī)動(dòng)車(chē)總量、機(jī)動(dòng)車(chē)出行量。

在城市交通子系統(tǒng)中，相比于公交和地鐵，網(wǎng)約車(chē)對(duì)出租車(chē)和私家車(chē)具有更明顯的替代作用[17]，所以本文主要考慮網(wǎng)約車(chē)對(duì)出租車(chē)和私家車(chē)的影響，未涉及其對(duì)公交和地鐵的影響。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)邊界如圖1所示。

2.因果回路圖

因果關(guān)系分析有助于直觀地理解系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)成及要素間的關(guān)系，是建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)，如圖2所示，網(wǎng)約車(chē)政策中對(duì)戶(hù)籍的限制將可能減少外來(lái)流動(dòng)人口從事此行業(yè)，一定程度上對(duì)城市常住人口數(shù)量產(chǎn)生影響；車(chē)輛要求會(huì)影響網(wǎng)約車(chē)市場(chǎng)的車(chē)輛數(shù)量，進(jìn)而影響用戶(hù)數(shù)量，與出租車(chē)從業(yè)者產(chǎn)生利益沖突；交通擁擠程度是城市交通服務(wù)水平的一個(gè)重要體現(xiàn)，其在一定程度上限制城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展[18]，網(wǎng)約車(chē)出行量會(huì)對(duì)私家車(chē)出行產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響城市的擁擠程度；機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放是城市污染的重要來(lái)源之一，城市環(huán)境污染情況會(huì)影響到人口子系統(tǒng)中的遷移率和城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)一步也會(huì)影響城市交通系統(tǒng)；城市道路里程是衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施的一個(gè)重要指標(biāo)，道路的通行能力通過(guò)影響道路的擁擠程度，也會(huì)間接影響網(wǎng)約車(chē)的發(fā)展。

3.存量流量圖

本文在因果回路圖的基礎(chǔ)上構(gòu)建了網(wǎng)約車(chē)政策影響下的城市交通系統(tǒng)的存量流量圖，以便進(jìn)一步量化模型，區(qū)別不同類(lèi)型變量。模型中包含網(wǎng)約車(chē)用戶(hù)、網(wǎng)約車(chē)數(shù)量、常住人口、城市GDP總量、NO2存量5個(gè)狀態(tài)變量，私家車(chē)數(shù)量、交通擁擠、各方式分擔(dān)率等重要的內(nèi)生變量，如圖3所示。

4.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程

模型變量分為外生變量與內(nèi)生變量。其中外生變量來(lái)源于城市統(tǒng)計(jì)年鑒、調(diào)查報(bào)告、文獻(xiàn)等，這些變量包括：交通擁擠影響系數(shù)、污染率影響表函數(shù)、環(huán)境影響系數(shù)、機(jī)動(dòng)車(chē)對(duì)NO2貢獻(xiàn)率、NO2消散率等。模型內(nèi)生變量包括GDP總量、GDP增長(zhǎng)量、常住人口、網(wǎng)約車(chē)數(shù)量、私家車(chē)數(shù)量、出租車(chē)數(shù)量等。模型構(gòu)建過(guò)程中，依據(jù)變量間的邏輯關(guān)系和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程，估計(jì)關(guān)鍵方程參數(shù)，且各擬合方程的R2值在0.90以上。模型模擬時(shí)間和仿真步長(zhǎng)根據(jù)需要設(shè)定，主要變量及參數(shù)設(shè)定如表1所示。

三、 模型仿真——以西安市為例

隨著網(wǎng)約車(chē)在西安的迅速發(fā)展，其對(duì)城市交通的影響越來(lái)越顯著，為了規(guī)范網(wǎng)約車(chē)市場(chǎng)，2018年5月西安市頒布了網(wǎng)約車(chē)政策，政策主要包括經(jīng)營(yíng)行為、監(jiān)督檢查、法律責(zé)任、準(zhǔn)入條件等方面。對(duì)準(zhǔn)入條件的規(guī)定包括駕駛員、車(chē)輛條件和服務(wù)平臺(tái)三個(gè)方面；駕駛員準(zhǔn)入條件主要包括戶(hù)籍、駕駛經(jīng)歷、犯罪背景、誠(chéng)信考核、從業(yè)資格等；車(chē)輛準(zhǔn)入條件主要包括號(hào)牌所在地、車(chē)輛所有權(quán)、軸距、排量等；服務(wù)平臺(tái)的準(zhǔn)入條件主要包括其法人資格、服務(wù)器所在地、支付要求等。西安市私家車(chē)日益增多，城市交通擁堵嚴(yán)重，環(huán)境污染日益加劇，因此以西安市為例研究網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通的影響，對(duì)規(guī)范網(wǎng)約車(chē)市場(chǎng)、緩解城市交通擁堵、改善環(huán)境更具參考價(jià)值。

表1 主要變量及參數(shù)

續(xù)表1

注：Dmnl表示無(wú)量綱。

1.模型參數(shù)估計(jì)

本文以2010—2017年西安市統(tǒng)計(jì)年鑒及相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ)。2014年，網(wǎng)約車(chē)在西安市蓬勃發(fā)展，因此在系統(tǒng)流量圖中于2014年加入網(wǎng)約車(chē)數(shù)量、用戶(hù)等相關(guān)數(shù)據(jù)；西安市網(wǎng)約車(chē)政策于2018年發(fā)布，在系統(tǒng)中于2018年加入政策影響。模型模擬時(shí)間設(shè)定為2013年至2025年，仿真步長(zhǎng)為1年，其中(t=2 013，…，2 025)。其中，網(wǎng)約車(chē)用戶(hù)增長(zhǎng)率參考《2019年中國(guó)移動(dòng)市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展分析報(bào)告》[19]取值，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量增長(zhǎng)率依據(jù)用戶(hù)增長(zhǎng)率確定。本文分以下四種情形對(duì)政策參數(shù)進(jìn)行賦值[20]：無(wú)政策情形下，由市場(chǎng)調(diào)節(jié)網(wǎng)約車(chē)數(shù)量，可視為規(guī)制強(qiáng)度最低；車(chē)輛條件限制下，由于車(chē)輛須為本地牌照且軸距要求不小于2 650毫米，排量要求不小于1.8 L或1.6 T，在這種情況下能繼續(xù)經(jīng)營(yíng)網(wǎng)約車(chē)的幾乎只有中高檔車(chē)型，西安市至少7成車(chē)輛不達(dá)標(biāo)，因此政策實(shí)施后的過(guò)渡期內(nèi)，大批車(chē)輛退出市場(chǎng)，造成網(wǎng)約車(chē)數(shù)量下降，規(guī)制強(qiáng)度較高；駕駛員戶(hù)籍限制下，要求具有本地戶(hù)籍或居住證，由于居住證較好獲得，因此沒(méi)有車(chē)輛要求嚴(yán)格，規(guī)制強(qiáng)度較車(chē)輛政策偏低；戶(hù)籍與車(chē)輛政策共同限制下，網(wǎng)約車(chē)規(guī)制強(qiáng)度最高。根據(jù)實(shí)際情況，西安市網(wǎng)約車(chē)政策系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型相關(guān)變量及參數(shù)具體設(shè)定如表2所示。

表2 相關(guān)變量及參數(shù)

注：Dmnl表示無(wú)量綱。

2.模型檢驗(yàn)

驗(yàn)證模型的有效性，是將運(yùn)行的仿真結(jié)果與真實(shí)的歷史數(shù)據(jù)比較，誤差須在可接受的范圍內(nèi)。本文選取常住人口、GDP總量、私家車(chē)數(shù)量進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，觀測(cè)2010—2017年的擬合值與真實(shí)值的誤差，對(duì)模型的有效性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。最大誤差分別為1.98%、4.79%、9.23%，均在10%以?xún)?nèi)，處于可接受范圍內(nèi)且平均誤差分別為0.49%、2.60%、3.79%，均小于4%。

四、 結(jié)果分析

本文利用檢驗(yàn)后的模型模擬分析西安市網(wǎng)約車(chē)在無(wú)政策限制、對(duì)駕駛員戶(hù)籍限制、對(duì)車(chē)輛條件限制、駕駛員戶(hù)籍與車(chē)輛條件共同限制下對(duì)城市交通系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

網(wǎng)約車(chē)駕駛員大多數(shù)為兼職，且外來(lái)人口占有相當(dāng)大的比例，對(duì)駕駛員戶(hù)籍和車(chē)輛條件進(jìn)行限制，會(huì)導(dǎo)致大部分經(jīng)營(yíng)者因?yàn)椴粷M(mǎn)足駕駛員和車(chē)輛準(zhǔn)入條件相繼退出網(wǎng)約車(chē)行業(yè)，造成網(wǎng)約車(chē)數(shù)量減少。如圖4所示，2018年西安市全職網(wǎng)約車(chē)約有8萬(wàn)輛，政策在對(duì)戶(hù)籍和車(chē)輛條件限制的情況下，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量在2018年政策實(shí)施后呈現(xiàn)斷崖式的下降，大約只存在4萬(wàn)輛，在之后的幾年網(wǎng)約車(chē)數(shù)量仍會(huì)緩慢的減少，而后由于市場(chǎng)仍有利可圖，會(huì)有少數(shù)滿(mǎn)足條件的經(jīng)營(yíng)者加入市場(chǎng)，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量會(huì)有輕微的上升并逐漸趨于穩(wěn)定。根據(jù)模型仿真結(jié)果可得在無(wú)限制政策的條件下，2025年時(shí)所需的全職網(wǎng)約車(chē)數(shù)約為13.8萬(wàn)輛，戶(hù)籍政策限制下約為7.5萬(wàn)輛，車(chē)輛限制條件時(shí)約為3.5萬(wàn)輛，限制車(chē)輛政策的影響比對(duì)限制戶(hù)籍政策更強(qiáng)，因?yàn)槲靼彩袑?duì)于駕駛員戶(hù)籍的限制條件為本市戶(hù)籍或居住證，影響較?。粦?hù)籍與車(chē)輛條件共同限制情況下，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量最終穩(wěn)定于3萬(wàn)輛左右。

表3 檢驗(yàn)結(jié)果

政策限制下，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量減少會(huì)導(dǎo)致平臺(tái)剩余車(chē)輛不能滿(mǎn)足用戶(hù)日益增長(zhǎng)的需求，無(wú)法被滿(mǎn)足的用戶(hù)會(huì)選擇其他方式出行，造成網(wǎng)約車(chē)用戶(hù)下降。據(jù)調(diào)查，全職網(wǎng)約車(chē)駕駛員(即每天運(yùn)營(yíng)8小時(shí)以上)日均接單次數(shù)約為20單，每單平均載客約為2.24人。如圖5所示，無(wú)政策限制下，到2025年網(wǎng)約車(chē)每日可完成的客運(yùn)量約為619萬(wàn)人次，比2017年的227.3萬(wàn)人次增加了近2.3倍。本文假設(shè)出租車(chē)數(shù)量不變，網(wǎng)約車(chē)數(shù)量的增加會(huì)對(duì)出租車(chē)行業(yè)造成極大的沖擊，在無(wú)政策限制的情況下，2025年出租車(chē)日均完成的客運(yùn)量約為49.7萬(wàn)人次，相比于2013年無(wú)網(wǎng)約車(chē)時(shí)每日的客運(yùn)量減少了將近一倍，極大的損害了出租車(chē)從業(yè)者的利益。2018年對(duì)網(wǎng)約車(chē)進(jìn)行政策限制時(shí)，出租車(chē)客運(yùn)量隨著合法網(wǎng)約車(chē)數(shù)量的下降其客運(yùn)量有所回升，對(duì)戶(hù)籍和車(chē)輛共同限制時(shí)，出租車(chē)客運(yùn)量回升最明顯，2025年達(dá)到約為74萬(wàn)人次/日，僅僅比其峰值時(shí)降低了6萬(wàn)人次/日。

私家車(chē)數(shù)量與居民生活水平、人均收入等因素密切相關(guān)，個(gè)性化出行需求隨人均收入的增加而不斷增加，私家車(chē)數(shù)量一直呈現(xiàn)增漲的趨勢(shì)。據(jù)艾瑞咨詢(xún)公司的《中國(guó)網(wǎng)絡(luò)約租車(chē)服務(wù)用戶(hù)研究報(bào)告》[21]顯示，網(wǎng)約車(chē)出現(xiàn)后乘客的私家車(chē)周出行天數(shù)減少0.7天，日均出行車(chē)輛數(shù)量減少28.3萬(wàn)，調(diào)查顯示僅有9.1%有購(gòu)車(chē)意愿用戶(hù)會(huì)不受網(wǎng)約車(chē)的影響購(gòu)買(mǎi)新車(chē)，網(wǎng)約車(chē)的使用一定程度上緩解了私家車(chē)出行的需求，也對(duì)私家車(chē)的購(gòu)買(mǎi)起到抑制作用。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著網(wǎng)約車(chē)的發(fā)展，城市居民出行更加便利，網(wǎng)約車(chē)的廣泛使用會(huì)減少私家車(chē)保有量和上路數(shù)量，城市機(jī)動(dòng)車(chē)出行量會(huì)逐步減少并趨于穩(wěn)定。如圖6所示，對(duì)無(wú)政策限制情況下，預(yù)計(jì)2025年私家車(chē)數(shù)量比對(duì)戶(hù)籍和車(chē)輛共同限制情況下減少了10多萬(wàn)輛，因?yàn)橥ㄟ^(guò)對(duì)網(wǎng)約車(chē)的限制，減少了網(wǎng)約車(chē)的交通量，使得個(gè)性化出行者選擇私家車(chē)出行方式，進(jìn)而增加了交通擁擠程度。但在網(wǎng)約車(chē)發(fā)展之初若采取不限制措施，其他方式出行的乘客因高額補(bǔ)貼和便捷性被吸引選擇網(wǎng)約車(chē)出行，大量私家車(chē)入駐網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)，短期內(nèi)大量網(wǎng)約車(chē)涌入市場(chǎng)，不僅不會(huì)因私家車(chē)出行減少緩解交通擁堵，反而會(huì)加劇城市擁堵?tīng)顩r，限制政策的實(shí)施會(huì)減緩這種趨勢(shì)。機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放量是城市環(huán)境污染的一個(gè)重要來(lái)源，本文用NO2排放量表示機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放量，模擬結(jié)果表明，網(wǎng)約車(chē)政策實(shí)施的短時(shí)間內(nèi)，機(jī)動(dòng)車(chē)出行量減緩、排放量下降，機(jī)動(dòng)車(chē)對(duì)環(huán)境污染影響降低，但隨著更多的人選擇私家車(chē)出行時(shí)，其限制政策作用減弱。

網(wǎng)約車(chē)戶(hù)籍限制的目的，主要是政府為保護(hù)本地人口的就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)減少過(guò)量的中低端勞動(dòng)力的涌入，提高網(wǎng)約車(chē)行業(yè)駕駛員的要求。目前，由于西安市人才引進(jìn)政策的推進(jìn)，使得近幾年常住人口增長(zhǎng)迅猛。因?yàn)槿瞬乓M(jìn)主要針對(duì)高新技術(shù)人才和知識(shí)青年，而網(wǎng)約車(chē)戶(hù)籍限制只是對(duì)中低端勞動(dòng)力從事此行業(yè)有一定影響，對(duì)人才引進(jìn)影響并不顯著，因此限制西安市網(wǎng)約車(chē)駕駛員戶(hù)籍對(duì)常住人口影響并不顯著。網(wǎng)約車(chē)作為交通新業(yè)態(tài)，只是城市交通系統(tǒng)的一小部分，網(wǎng)約車(chē)市場(chǎng)的收入并不會(huì)對(duì)GDP產(chǎn)生太大的影響，所以限制西安市網(wǎng)約車(chē)戶(hù)籍和車(chē)輛政策對(duì)GDP的影響不顯著。

五、 結(jié) 論

城市交通系統(tǒng)是一個(gè)受多種因素影響的典型復(fù)雜系統(tǒng)，基于此，本文以網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通的影響為切入點(diǎn)，構(gòu)建了網(wǎng)約車(chē)政策的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型進(jìn)行研究。以西安市為例，根據(jù)不同政策下的仿真模擬結(jié)果，得出了以下結(jié)論：

(1)網(wǎng)約車(chē)政策的實(shí)施使網(wǎng)約車(chē)發(fā)展受到限制，限制戶(hù)籍或車(chē)輛條件都會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)約車(chē)數(shù)量的減少，限制車(chē)輛條件的影響比限制戶(hù)籍條件更大；

(2)網(wǎng)約車(chē)數(shù)量增減對(duì)私家車(chē)、出租車(chē)等子系統(tǒng)影響明顯：網(wǎng)約車(chē)數(shù)量的增加使越來(lái)越多的人選擇網(wǎng)約車(chē)出行，但是，當(dāng)網(wǎng)約車(chē)數(shù)量不足以滿(mǎn)足平臺(tái)用戶(hù)需求時(shí)，無(wú)法被滿(mǎn)足的用戶(hù)將會(huì)選擇與網(wǎng)約車(chē)相似服務(wù)質(zhì)量的出租車(chē)出行或購(gòu)買(mǎi)私家車(chē)出行，城市機(jī)動(dòng)車(chē)總出行量上升，城市污染排放量上升，交通擁擠程度更加嚴(yán)重，不利于城市環(huán)境治理；

(3)常住人口的數(shù)量與城市交通系統(tǒng)需求息息相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與交通發(fā)展水平密不可分，人口與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是研究網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通影響的重要子系統(tǒng)，但研究結(jié)果表明政策的實(shí)施對(duì)兩者影響不大。

網(wǎng)約車(chē)政策的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型有效地反映了不同網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通系統(tǒng)的影響情況，為各地政府緩解交通擁堵、改善城市環(huán)境、制定合理的網(wǎng)約車(chē)政策提供了有力支持。然而，本文在模型變量選取過(guò)程中仍有考慮不周之處，對(duì)模型的準(zhǔn)確性和有效性造成一定影響，比如僅考慮了與網(wǎng)約車(chē)系統(tǒng)聯(lián)系密切的私家車(chē)和出租車(chē)系統(tǒng)，未涉及與城市公交、地鐵系統(tǒng)的相互影響。這些問(wèn)題也是未來(lái)完善網(wǎng)約車(chē)政策對(duì)城市交通影響仿真模型的主要方向。