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用“共享经济”解读快速发展的世界
杭州文明网     2017-01-24 09:33:05
 稿源: 杭州文明网
 编辑: 王 洁

  | 今日主讲 |

  吴晨:

  《经济学人·全球商业评论》

  主编

  | 中心思想 |

  共享经济,一般是指以获得一定报酬为主要目的,基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种新的经济模式,这种共享,更多是通过互联网作为媒介来实现的。但哪怕号称是高科技、未来发展趋势的共享经济,其在实际生活当中的演进,有时也是难以预料的,其利弊发展仍需要政府和市场进行积极的引导。

  共享经济牵扯到三大主体,即商品或服务的需求方、供给方和共享经济平台。共享经济平台作为连接供需双方的纽带,通过移动LBS应用、动态算法与定价、双方互评体系等一系列机制的建立,使得供给与需求方通过共享经济平台进行交易。

  在这里,我想通过两个共享经济的典型案例,解读共享经济的利弊及发展。

  案例一:空中食宿——共享经济平台

  空中食宿(Airbnb)是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站,它可以为用户提供多样的住宿信息,是一家典型的共享经济公司。公司2008年在美国创立。

  创立的念头很有意思——几个年轻人到旧金山去开会,结果发现没有酒店了,就住在朋友家的客厅里面,由此发现出租客厅的床垫可能是很好的商业模式。

  这个商业模式其实在移动互联网还没有兴起时,发展并不是特别好,但是随着移动互联网的发展,其在线客房数已经比任何一家大酒店集团都要高。传统酒店行业供求关系相对比较恒定,而空中食宿颠覆了酒店传统模式,更好地满足了旅客和房主供求之间的关系。空中食宿对于酒店行业而言,是一个非常大的威胁,对传统酒店业带来很大的冲击。

  空中食宿虽然没有正式进入中国,但是在上海,每天有300多套房屋在空中食宿平台上出租,已经有很多人通过空中食宿租房子了。但是我们发现,空中食宿平台一定程度上,也纵容了非法在线酒店的生存及发展。

  比如说,一个房东有100多套房子,他在Airbnb上把这些房子都列出来,而且全是做短租的。这个酒店绕过了所有的监管,不需要向政府备案,不需要有公安、消防,不需要应付政府各种各样的监管,这不就等同于一个非法在线酒店吗?

  最近一个月,空中食宿跟纽约市政府就掐上了。纽约市政府认为,空中食宿的运营方式,对整个城市产生了威胁。第一,有很多人进来就租便宜的短租公寓,结果造成与长租公寓的供求关系失衡;第二,在这些短租的公寓当中,噪音使很多邻里关系出问题;第三,空中食宿对整个酒店行业造成冲击。而空中食宿方面,也在重申他们的一些做法:第一,一个房东只能在网上列一套房;第二,争取让所有的房东都到政府去登记;第三,做代扣代缴工作。

  可见,哪怕号称是高科技、未来发展趋势的共享经济,其在实际的生活当中的演进,有时也是难以预料的,其利弊发展需要政府和市场进行积极的引导。

  案例二:优步——动态算法与定价

  有人认为优步是一家提供出行服务的公司,优步自己却认为是一家解决交通问题的公司。优步刚刚在匹兹堡,成立了全球第二家提供无人驾驶出行服务的公司。

  选择匹兹堡提供无人驾驶的出行服务,是考虑到其城市规模小,人口少,便于管理,且交通密集,道路情况高低起伏,可以模拟在一个大都市内各种各样不同的道路情况。优步现在提供的车型只有福特和沃尔沃两种,在该两款车型上,司机虽然坐在驾驶位置上,但他无需进行具体操作,基本上实现自动驾驶。

  在一年以前,优步被认为是一家算法公司——通过匹配出行需求和出行供给的算法公司。其算法的核心,其实就是高峰期加价。优步相信在高峰期需求高涨的时候,只要通过价格杠杆,提高2倍、3倍甚至4倍的价钱,就会有人开车出来解决这样的需求,通过价格杠杆来匹配供给需求,进而进一步提高效率。

  我在这分享两个有意思的案例。

  2014年的最后一天,在美国纽约有很多人会跑去时代广场等待新年倒计时。新年到来之后,大家就准备叫车回家了。可那一年,在新年凌晨之后的27分钟,优步的算法“宕机”了,没有办法进行动态的提价,价格只能保持原有价格的情况下,成单率(代表供给和需求市场匹配的程度)迅速低至20%。也就是说很多乘客的需求没有被满足,而优步司机不愿意接低价单,而等候时间(代表一项服务被满足的状态)由平时的2分钟左右最高涨至8分钟。

  另一个案例是,一个大型演唱会结束之后,优步的订单量以5倍、6倍的速度在上涨的情况下,如果动态的定价系统没有“宕机”,供给和需求在价格杠杆的调整下,成单率基本维持在100%。虽然等候时间也增加至10分钟左右,但是市场还是有效率的。

  对比上述两个案例,显而易见,我们可以发现动态算法在共享经济中的重要性。

  但是优步的动态算法也存在一定的弊端,在需求旺盛的情况下就疯涨价格,很多人认为这是一种“抢钱”算法。未来的算法应该借助大数据、人工智能等方式,增加算法的精准度,更好地预判供给、预判需求,然后去准备供给。到那个时候,我们可能就不需要通过价格杠杆来调配供给和需求,通过大数据,我们就能知道在一个演唱会结束之后,会有多少用车需求量。我们可以在演唱会结束之前,提前一小时通知所有的优步司机了。

  (杭州日报 文字整理 / 黄宇翔)

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