共享单车市场分析综合评价模型

共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据主要研究“互联网＋时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题建立了行业市场饱和度测算模型企业核心竞争力评预测模型和学生出行方式预测模型利用MTAB和EXCEL软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析并给出了利用理化指标评价企业竞争力方法为企业了解提高市场竞争力提供了现实依据在实际应用中有较大的参考价值。问题一中我们从上海市共享单车的实际出发提出了分别基于人口市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型建立于人口数量的计算模型中考虑了人口年性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求合理地计算出了基于人口的共享单车需求量在依据城市市区面积的计算模型中建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的算共享单车需求量此外我们还考虑了基于通勤市场的计算模型基市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量最后，取三模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量分析出虽然市场并没有饱和但是整体需求增长会趋缓增强单车的管理能力提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。问题二中我们选取了硬件软件产业布局三类评价指标建立了共享单的综合竞争力对比，然后利用2016年月、2017年1两者用户数量的演变情况，推测出，得益于的用户数量将在下半年超越摩拜，然而在今后较长时间内，中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。问题三中我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围从共享单车的车辆配置pp使用情况收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单进行比较分析认为oo和Mobikelite是综合评价较好的两家小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展此外为了研究自行购买自行车的必要性通过调研各类共享单车收费情况和市场自行车价格比较了两者的平均使用费用认为对于出行频式比使用共享单车费用低68但共享单车很大程度上缓解了出行频率低出行目的多元的出行难问题。关键词共享单车场饱和度测算模糊综合评价灰色预测学生出行方式。一、问题背景与分析问题背景市民出“最后一公里问题一直是困扰人们交通出行方式的难点不仅增加了人们的出行时间成本和经济成本还带来了一定社会隐患例如黑的黑摩市场滋生对市民人身安全和公共交通的管理都造成影响随“互联网＋经济的兴起，ofo、摩拜等完全市场化的共享单车很有可能解决“最后一公里”问不仅有利于推行绿色环保出行而且摆脱了传统市政公共自行车受停车桩的1.2问题分析问题一的分析问题一要求我们分析市场上的共享单车投放量是否已经满足短途出行的要求场饱和度如何市场饱和度为产品销量与产品需求量的比值因此要分析共享单车的市场饱和度如何就必须先估算市场的单车需求量然后根据市场上已经投放的单车数量，才能给出合理的评价。在计算市场需求量方面，我们摈弃传统的以人口数量和渗透率的简单计算方法充分考虑人口数量性别和受教育程度等因素并考虑依据市区面积和通勤市场的计算模型以求更加合理的计算出市场的单车需求量。问题二的分析问题二要求我们利用利用硬件软件投放量等因素分析市场上几大共享2016年才快速发展起来品很多且均处于急速竞争扩张阶段各个公司的相关业绩报告等信息很难获得。为此我们选取市场份额较大且信息相对完备的摩拜、ofo进行分析评价将评价指标分为硬件软件布局三大类再对这三方面进行细化，建立模糊综合评价模型，力求全面表现品牌的核心竞争力。在市场格局预测方面，新兴市场变化性极大，因此我们只能选择可视化、同时又具有代表性的各品“用户数量进行相关预测我们找到了4个月的“用户数量数据由于样本比较少因此选“灰色预测方法只预测半年，然后对市场格局进行分析。问题三的分析为向学弟学妹介绍学校周边共享单车情况我们决定选取同济大学四平校区及周边地区作为采样点从车辆配置pp使用情况收费标准和覆盖范围四方面调研统计共享单车基本情况再综合评价各自的优缺点考虑不同出行里程和出行频率组合下的出行方案以出行成本最低为决定标准比较平均使用时间下使用共享单车的最低费用和自行购买自行车的费用大小从而为衡量学生购买自行车的必要性提供依据。二、模型假设1. 忽略天气节假日等原因使得地区的自行车需求量与共享单车供应量发生重大改变的情况。2. 假设20岁以下和60岁以上的人群暂时没有单车需求。3. 假设每座地铁站的单车需求量是相同的。4. 忽略“硬件“软件“布局之外其他因素对共享单车核心竞争力评价的影响。5. 假设出行者均以出行成本最小的原则来选择出行方式。三、模型符号说明共享单车需求量不同类别人口数量单车市场渗透率不同城市区域面积𝜌单车投放密度𝛶比例系数D地铁站数量G公交车站数量𝜆修正比例地铁站每站单车需求量据通勤市场计算的单车量�公交站每站单车需求量�模糊评价指标�模糊评价因素集�模糊评价评语集�评判向量�综合竞争力指标不同评价类别综合指数x(0)i用户量原始序列x(1)i用户量预测数据t单车骑行时间Z单车骑行费用f出行频率S骑行距离V骑行速度n用户好友数量四、 模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解共享单车的市场需求分析共享单车的出现极大的方便了人们的出行有效地解决了最后1公里的问题。2017年4月12《2017年共享单车与城市发展白皮书发（以下简《白皮1这是全国首全面展现共享单车通过交通创新模式促进城市健康发展的研究报告。研究发现，创新型的智能共享单车在进入城市不到一年的时间里，成为小汽车、公交、地铁外的第四大出行方式，小汽车的出行次数减少了黑摩的的出行次数减少了53实现“自行车王国的人性化复兴智能共享单车代表着和谐的生活方式，代表着“互联网+”与实体经济的完美结合，不仅带回了自行车川流不息的生活气息还促进市民积极参与城市共建推动了城市共享单车在方便人们出行的同时也因不合理停放也给城市公共空间的管理带来了极大的困难大量的单车不仅挤满了街道两旁的人行横道甚至占据了机动车道严重影响了社会公共秩序因此合理的分析共享单车的市场需求和城市承载量的关系，对于城市的管理和运营公司有效投放单车都具有重要意义。由于各个城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上海市为例进行分析市场需求受影响因素较多因此采用多角度综合分析从单车数量与城市人口建成区面积以及人口数量人口数量通勤市场城区面积单车需求量图单车需求量分析视角基于人口数量的计算模型建立最简单的计算模型如下：Mp

PL

如果以2.5的渗透率来计算上海市的单车需求量为60万辆但是这样选择的渗透率不一定合理不同年龄段人的需求也不一样为此我们考虑人口年龄以及受教育程度，建立计算模型为：1.数据来源：2.数据来源：上海市3.数据来源：百度百科Mp

w)z

)

其中，Mp是单车数量，是岁男性人口的数量，是20~59岁男性人口对共享单车的需求比例，P是岁女性人口的数量，L是岁女w w性人口对共享单车的需求比例，是岁受教育程度为大学专科及以上的人口数量，是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口对共享单车的需求比例，是岁受教育程度为高中及以下的人口数量，是岁受教育程度为高中及以下的人口对共享单车的需求比例。265.93253.23213.96190.98195.78172.06180.55172.06265.93253.23213.96190.98195.78172.06180.55172.06人口数/万人76.3066.3187.0080.8092.6087.7773.3793.220~9 10~1920~2930~3940~4950~5960~6人口数/万人76.3066.3187.0080.8092.6087.7773.3793.22年龄/岁图上海市第六次普查人口的性别年龄构如图是上海市第六次普查人口的性别年龄构成2，从图中我们可以计算岁的男性人口数量为856.22岁的女性人口数量为788.33万根据《白皮书，男性骑行的数量要明显高于女性，我们设置男性的需求比例为图43是上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成从图中可以计岁受教育程度在大学专科及以上的人口数量为437.54岁受教育程度在高中及以下的人口数量为1207.01万对于受教育程度不同的人对于单车的需求比例更高我们设置2059岁受教育程度在大学专科及以上的人群的单车需求比例为岁受教育程度在高中及以下的人群的单车需求比例为2.数据来源：上海市6-9岁70岁以上

10-14岁

未上过学65-69岁

15-19岁 小学60-64岁55-59岁50-54岁45-49岁

0.0040-44岁

20-24岁25-29岁30-34岁35-39岁

初中高中大学专科研究生图上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成将上述数据带入模型公式（4-2）计算，考虑到人口数量、性别和受教育程91.6万辆。M

L

L)P

L

L)p m m w w z z g g基于城区面积的计算模型

在分析共享打车的市场需求中基于城市建成区的面积是一项很重要的计算方式。最简单的模型就是面积乘以单车密度。MsSMs

（4-4）上海市区域总面积为634015631000辆每平方公里，则需要单车数量为156.3万辆。图上海市城市区域图考虑城区的差异性单车的密度也将发生变化图45是上海市某日凌晨所有摩拜单车的位置图。从图中可以看出在市中心（外滩）共享单车的密度很大，离市中心越远单车的密度越小甚至有些地区的单车密度几乎为零所以设置简单的计算公44是不合理的考虑到距离市中心越远单车的密度越小，我们设置了一个同心圆的计算模型（图46所示，不同的圆环，单车的密度设置不同的值，使计算结果更加准确。NMsSiM

(4-5)其中，M是依据城区面积计算的单车数量，S是不同区域的面积，是城s i iir是比例系数。i图上海市某日凌晨摩拜单车位置图图同心圆模型上海市城区面积为1563平方公里，近似为一个半径为22千米的圆，如图所示，共分为四个圆环区域，半径分别为4千米、9千米、15千米和22千米，如图4-62000辆每平方公里，比例系数从里到外一次为1、4/9、4/15、4/22。Ns i i iM S

r6401)404944

（4-6）将所有数据带入公式（4-5）进行计算，得到单车数量为81.9万辆。基于通勤市场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个合理方法如图4-6是摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图若以地铁站为中心以1千米为半径画圆60%90%的用户会把共享单车搭配公交和地铁使用。因此，我们依据通勤市场，建立以下模型。MdM

Wd

)

（4-7）其中，�是根据通勤市场计算的单车数量�是每座地铁站需要的单车数量，�是每座公交站需要的单车数量。考虑到并非所有的单车都集中在地铁站和公交站附近区在计算中加一个改正比例这个比例设置为20%目前截止2015年12月，上海市区共有地铁站366座3，公交站13941座，考虑到地铁站人流量较大出站口较多每座地铁站需要单车数量设置为400辆每座公交站周围所需单车数量设置为40辆。图摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图84.5万辆。MdM

We)（4-8）以上三种模型计算所得上海市单车需求量分别为91.6万辆、81.9万辆和万辆，根据公式（4-6）取其平均值为86万辆。Mp+Ms+Md)1/3

（4-9）目前市场上投放的共享单车约50万辆，虽然市场并没有饱和，但是整体需求增长会趋缓考虑到城市管理等因素继续增加单车投放量没有太大必要目前，增强单车的管理能力，提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。3.数据来源：百度百科4.2问题二的模型建立与求解问题二要求从单车硬件软件投放量等要素分析市场上几大共享单车品牌给出指标刻画它们的核心竞争力并建立模型讨论在目前形势下预测共享单车的市场格局的演变趋势。该问题的解决分为以下三步。步骤一：构建评价模型的指标体系；步骤二建立模糊综合评价模型并通过该模型对步骤一得到的指标进行多指标综合评价，以对共享单车品牌进行评价打分；步骤三基于灰色系统理论对共享单车企业相关指标进行预测并通过步骤二建立的模型预测市场格局变动。共享单车品牌核心竞争力模型的构建共享单车是一个典型的“互联网+”式创新，将移动互联网与传统自行车结合摆脱了传统停车桩的限制其创新的商业模式加之倡导“绿色出行概念是社会发展大势所趋资本的大量涌入致使各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oo两者合计的市场份额已超过九成故选取二者建立其品牌核心竞争力评价模型选取尽可能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。图各种类型的共享单车品牌（1）共享单车品牌核心竞争力模型构建指标选取原则共享单车品牌核心竞争力模型构建的指标体系的选取是能够充分反映共享单车市场具体状况和和存在问题的指标从而构成了一整套指标系统所以需遵循如下原则，选择科学、合理的指标。1全面性原则充分考虑影响共享单车品牌竞争力的各种因素无论是品牌的战略定位融资情况运营管理方式国家政策倾向还是涉及单车的质量外型使用方式、App等硬件和软件方面的因素都给予充分的考虑和分析才能对最终目标作出合理的解释。同时全面性也是共享单车品牌核心竞争力模型构建的基础。2科学可靠性原则评价指标体系必须建立在科学可靠的基础上数据的来源是市场普遍认可的渠道同时得到相关领域专家学者的认可排除主管干扰客观准确地反映各大共享单车品牌竞争力的内涵。3简明性原则建立指标体系时选择的指标必须实用可行评价信息易于获得和更新有利于掌握和操作对于一些难以直接测量的因素可以在评价指标体系中转化为与之相关的可测性因素通过对可测性因素从而认识那些不可测性因素完成对评价对象的总体认识和全面把握。（2）评价指标的选取通过对共享单车市场竞争力的内因分析和可行性研究结合指导老师意见和以上的竞争力指标选取原则建立如下共享单车品牌核心竞争力评价指标体系架构。整车配置整车配置硬件外型使用舒适度共享单车品牌核心竞争力评价指标体系品牌影响力软件融资服务与管理水平投放量布局覆盖城市海外扩展图共享单车品牌核心竞争力评价指标体系（3）评价指标的分析处理核心竞争力指标不仅包含定量分析还有定性比较如品牌影响力服务管2016年呈“井喷”态势发展，由本文采用模糊综合评价方法对共享单车品牌的核心竞争力进行评价将评价目标看成是由多种因素组成的模糊集合，再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评价的模糊集合分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度然后根据各个因素在评价目标中的权重分配通过计算求出评价的定量解值本方法可以通过精确的数字手段处理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。具体步骤如下。1模糊综合评价方法建立设U为因素集U

u3，其中：u1x11,x12x3、u2u

x21,x22,x23、u3

x31,x31,x33

V为评语集V

v1v2v3v4其中v1表示很好v2表示较好v3表示一4表示较差。4通过指导老师打分结合搜集到的相关信息得到xij隶属于评语的程度，并由此构造判断矩阵Ri：n n n nn n n nR n n n n R

n n n nn n n n n1 2

n n n n

n n n n

n n n nn n n nR n n n n

3 n n n n 采用层次分析法（简称P法）得到X对U层的权重分别为（二级对一级指标的权重）N )

N (n,n,n)N

(n,n,n

（412）1

2 21 22 23

3 31 32 33令Ui的一级评判向量为Bi，则Bi

Ni

Ri

24。在二级评判，将每一个Ui即为一个因素集，U的单因 b b bB1 b b bRB

b b b b

2

B b b b3

依据法得出U层A层的权重：A

B

将B

1234作归一化处理然后将1和2相加如果两者之和大于2模糊综合评价方法运算摩拜单车：

表摩拜单车整体评价表评价指标评价（摩拜）很好较好一般较差硬件0.800.100.060.04外型0.610.300.060.030.550.210.13软件0.42融资0.920.080.000.000.250.420.200.03布局投放量0.850.150.000.000.460.380.150.010.62摩拜单车评价指标：0.040.450.220.210.02R 0.611 0.03R 0.922 0.080.000.000.250.420.200.030.00 R3 R3

采用法建立各个指标的权重，见下表。表指标权重表一级指标权重二级指标权重硬件0.250.3外型0.30.4软件0.350.2融资0.350.45布局0.4投放量0.550.150.32X层对U层的权重为：21硬件：N13布局：N3

4

软件：N

一级评判向量为：B11NRB1

0.04 10.61 0.03 1 0.55 B25BB35B

1B 1RB

2 B 3 确定U层的权重：硬件在核心竞争力评价中占比分别为0.25、0.35、0.4。故可确定ABAR

b将B进行归一化处理变为Bb

摩拜单车综合竞争力评价：C单车：

1

表整体评价表很好较好一般较差硬件0.720.200.040.04外型0.560.320.100.020.850.100.050.00软件0.500融资0.900.100.000.000.270.450.150.13布局投放量0.900.100.000.000.550.400.050.000.840.100.060.00数据处理方式与上述相同，可得评价结果B的归一化结果1 2B'1 2

综合竞争力评价：C'

b'b'

3模糊综合评价方法结果分析摩拜单车（综合竞争力指标0.8507）和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oo硬件方面摩拜整体做的比oo要好，然而随着时间的推移各种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还有较大提升空间市场布局方面oo不仅在国内已深入扩展到40多个城市并且布局于海外已进入新加坡、美国旧金山等城市，抢占了大部分市场。共享单车市场格局演变预测仅处于起步探索阶段因此对其未来发展趋势和市场格局演变进行预测尤为重要。然而由于各种资本或者其他力量的介入使其二者发展显得变幻莫测而且发展时间很短，已有的可供研究的数据非常有限。为了能够更清晰地认识和研究它，将共享单车市场抽象为没有物理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。灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年提出并加以发展的它对时间序列短，统计数据少信息不完全系统的分析与建模具有独特的功效灰色预测模型是通过少量的不完全的信息建立数学模型并作出预测的一种预测方法作为灰色系统理论的一部分在预测方面得到了广泛应用。具体分析预测过程如下图所示。图预测流程图（1）GM（1,1）模型建立设原始数据序列为x0

x0N，x)

xxxx,N

x)x

,N称x

x为原始数据序列x(0)的一次累加序列。设x(0)为原始数据序列x)为原序列的一次累加序列对x)建立如下的灰

u

其中a为发展系数，u为控制系数。

a U U

BB By由最小二乘法求出参数

，得u

(T1Tu u 1 x)x) 1 2 x(0) 1 x)x) 1

x(0)B 2

，y

x(0(N 1xn)

xn

1 2 可得时间序列响应方程： u uxk)x) e(k) ka a

,N

x(0k)之后进行灰色模型的检验。（2）求解过程

xk)xk

,N

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，二者均处于用户数大量增长阶段。从在2016年月以及2017年1月的App用户数量。表摩拜与用户数量时间单车品牌总用户数（万）396.1478.42424.59151.40524.96196.002017.1691.73318.95的原始数据序列为：x(0)x1x(0)x2

对比x(0)与x(0)1 2同，故随着时间推移，两者发展趋势也会发生显著不同。对摩拜与oo的用户数量分别利用灰色预测模型进行预测限于新兴市场的多变性只预测半年的数据也即2017年2~7月两个品牌的用户数（万预测结果见下表（具体Matlb计算程序见附录。表灰色模型预测结果品牌时间2016.1121234567摩拜实际值396.14415.05531.82681.44预测值396.14424.59524.96691.73873.1506.86实际值78.42151.4196318.95预测值78.42137.94204.84304.18451.69670.74996.02013.4614.77用户数量的发展趋势以及预测结果、原始数据两者之间的差异，将上述计算结果中的原始值、预测值使用软件绘制于下图图摩拜与用户预测数量对比图由图不断向三四线城市与海外布局密切相关然而今后比较长的时间内中国共享单两家独大的局面。两家互相抗衡的同时互相学习借鉴，差4.3问题三的模型建立与求解共享单车比较我们以同济大学四平校区及周边作为采样点通过调研从车辆外观App使用收费标准覆盖范围等多方面对同济大学四平校区及周边的4家共享单车品牌ofo、摩拜单车、小鸣单车和享骑电单车进行比较介绍，再根据出行费用对入学后是否有必要买自行车进行分析，为信件内容提供依据。（1）车辆配置以下是4家共享单车的外形图示: 图4-12图4-12共享单车图4-13共享单车（Curve带车筐）图4-14图4-14摩拜单车图4-15摩拜单车（MobikeLite）图4-16图4-16小鸣单车图4-17享骑电单车表共享单车车辆配置对比品牌ofoofo小鸣单车享骑电单车外观设计前卫，设计偏女性颜色靓丽，体型较大，车筐无无无有（5kg）坐垫装备普通自行车配置高强度铝合金车架；弹簧导轮拉链器，防止链条脱落内置金属轴传动和发电机；全铝不锈车身；防爆轮胎太阳能板充电技术；高强注塑一体胎；全车使用防盗防锈设计蓄电池车锁机械密码锁，每辆车对应智能锁，防盗性好智能锁，防盗性好（2）App使用4家共享单车的手机图标如下：图共享单车企业手机图标示意图表共享单车使用对比品牌ofo小鸣单车享骑电单车650以上定位预约15分钟20分钟不能开锁秒秒还车计费费（3）收费标准表共享单车收费标准对比品牌ofo小鸣单车享骑电单车押金￥99￥299￥199￥299计费分段计费，每1小时05元校园内2分段计费，学生用户每10分钟0.1封顶分段计费，用户每30分钟1元第一个小时内21小时每小时3临时锁车期间持续计费师生认证后首单免费；骑行后分享得红包活动；学生充100送活动推出“摩拜红包车用行10分钟可获得奖励，并可累计红包微信提现；30邀请1册充值可降低价格0.1元每半小0.4元充值赠送余额活动（4）覆盖范围表共享单车覆盖范围对比品牌ofo小鸣单车享骑电单车整个校区内覆盖图书馆、教学楼门口道路为主，日平均停放量为40辆整个校区内覆盖图书馆、教学楼门口道路为主，日平均停放量为50辆整个校区内覆盖率低，日平均停25辆校区内无站点，4个站点各有320辆停放校区50m范围内以道路两侧分布为主，日平均停20辆校区范围内以道路两侧分布为主，日平均停20辆校区50m范围投放量少为13辆校区范围内仅有110辆50m范围内分布密集，以江浦路地铁站、铁岭路锦西路段分布为主，日平辆50m范围内分布密集，以江浦路地铁站、铁岭路锦西路段分布为主，日平辆50m范围内投放量少，日平均停放量不足10辆50m范围内有2停放量在辆，主要集中在小区门口，学生用户少（5）综合分析结合以上四方面的比较，对四家共享单车企业进行综合分析（见表4-10虽然其各有所长，但通过调研了解到，ofo和MobikeLite是目前使用较为多的两种共享单车骑行舒适度和用车难易程度是影响用户是否选择该品牌的两大主要因素小鸣单车在投放量上的不足和享骑电单车主要针对长距离出行并校内严禁使用的规定限制了这两家企业在同济大学四平校园周边的发展。表共享单车综合分析对比品牌ofo小鸣单车享骑电单车优点押金放量大；车身轻适高投放量大；外观设计前卫外形靓丽；价格变动区间较大节省力适合路程较长的出免不足坏车高机全力用高校园内不得使用服范围主要为5公里盖范围小在调研中校园内的共享单车企业越来越多覆盖面也越来越广有不少学生因此而改变了购买自行车的计划，选择了“以租代买。那么，作为即将入学的你们必然要考虑自己是否还有必要自行购买自行车对此可以结合个人情况从以下两方面进行考虑以购买自行车和使用共享单车的总花费作为购买决策的唯4.3.2是否买车的分析（1）个人需求入校后学弟学妹们可以根据开学一周的个人活动情况对自身未来的出行行为进行预估分别从出行里程和出行频率进行估计在确定大致数据后结合学校当前投放的共享单车企业产品进行价格估计，如图所示。图个人出行行为估算流程图具体计算数据如下表取出行里程区间的平均数进行计算并假设在使用小鸣单车时邀请2位好友而得到0.3元每30设骑行时间为t（分钟，骑行费用为（元，四种共享单车的计费公式为：0

o

t f e

INT[t

车

1n)T[t

]

0n4

nN

nn2车

3T[t]

基于以上公式和出行方案计算出骑行价格，如下表所示。表不同出行方案下4种共享单车的价格估算表出行频率0~5次每周出行频率5~10次每周出行路程ofo小鸣单车享骑电单车出行路程ofo小鸣单车享骑电单车0~20.750.50.7550~5152~40.7511.552~43.2534.5154~60.751.51.554~556.7537.5出行频率次每周出行频率16次以上每周出行路程ofo小鸣单车享骑电单车出行路程ofo小鸣单车享骑电单车0~25.752.53.75250~29.546402~46.2557.5252~49.5812404~66.257.57.5254~69.512124012.562.5191818100根据计算求出的各出行频率下，选择使用oo（黄色图示、摩拜单车（橙色图、小鸣单车（蓝色图示）的不同出行路程的价格方案，如下图所示，由于享骑电单车适合5公里以外的出行，故不在学生出行考虑中。2.521.5

0~20.75

0.75

0~2862.253.2542.25≥7

1.5

10.50.50

11.5

2~4

6.756.5≥7

1.520

4.53

2~42.25

0.751.54~6

1.5

0.75

6.75

3.254.54~6

4.5

3.25图出行频率次每周时骑行价格 图出行频率次每周时骑行价格0~21510 5.753.75

0~211.25≥7

52.50

7.55 2~4

18≥7

2~412.5

11.25

6.257.54~6

7.5

6.25

194~620159.51050641289.59.512图出行频率20159.51050641289.59.512根据不同出行频率的骑行价格分布图从出行频率和出行距离两个维度对学生用户进行分分为低频（010次和高频（10次以上短距离出（04公）和长距离出行（4公里以上。从使用共享单车的出行费用来比较，得到以下使用分类：高频率费用最低

高频率短距离

高频率长距离

ofo短距离费用最低

低频率短距离

低频率

长距离费用最低低频率（2）市场供给

图出行频率、距离、费用关系示意图通过调研走访，收集了普通自行车、公路车和山地车的信息。表各类自行车信息种类公路车山地车特点价格实惠、性能一般、实用性高、适车胎窄而薄、车身轻便、档位灵活准确、车速快车身结实、刹车灵、减震好、适合在崎岖山道骑行捷安特、美利达、斯洛从三种自行车使用特点来看普通自行车较为适合日常出行取价格区间平均数一辆全新普通自行车的市场价格即购买价=元单从出行价格比较，由于学生在校出行多为短距离出行，且使用年限为�=年，可以考虑使用普通自行车经过实际体验从同济大学四平校区各个宿舍到主要教学楼图书馆和食堂的距离在0.2~1.7公里之间因此以平均值0.95公里作为骑行距离�=，考虑校区内交通况不宜快速骑行故选取5km/h作为骑行平均速度V骑行一次时间t的计算为：tS

V /h即学生平均每次骑行计费时间为12min。在一次骑行时间t=min时，四种共享单车的价格为（单位：元）Z 0

t f tZMobike0.1INT[10

1n)[t

（0n4

nN

nn2）

3

t]2

根据付建川所做的调研数据，学生的平均日出行次数为2.20次，故取𝑓出行频率=，一年有10=，每个月按30天计算，不考虑4年，取�=，表示使用年限，根据调查，一辆二手车的市场价格为804=元，则在学生购买一辆全新的自行车并在4年后将其出售获得残值的情况下其平均z的计算为：z -ZeN

= 410

4）

zZo,ZZ2

经过计算在不考虑维修成本和4年后通过出售实现其残值的情况下自行购买一辆车比使用共享单车的平均骑行成本低68因此自行购买自行车和使用共享单相比具有价格优势因此对于出行距离较短出行频率在每天23次的学生人群可考虑自行购买普通自行车较为划算而出行距离在5公里内出行频率较低以及出行目的较多的学生可以考虑使用共享单车方便随时随地取车代步在提高出行效率的同时减少车辆的停放维护管理此外对于自行车爱好者而言，出行价格不是主要影响因素，出行体验是决定其购买行为的主要因素时，其对公路车和山地车的偏好，也可以选择自行购买自行车。五、模型的评价与改进模型的优点在有限的数据基础上，我们考虑了尽可能多的因素来完善我们的计算模型。问题一的计算模型充分考虑了人口数量性别和受教育程度差异等对单车需求量的影响，使计算更加合理。在通过市区面积计算单车需求量的计算模型中，依据市场调研结果考虑到距离市中心越远单车数量越少的特点对于不同的区域乘以不同的比例系数，使计算单车数量更加准确。针对问题二建立了清晰易懂的模糊综合评价模型和灰色预测市场格局演变计算、绘图程序，大大丰富了我们的模型内容、减少了计算量，同时使我们的模型计算结果保持良好的可视化。问题三收集了学校周边几个主要共享单车品牌方方面面非常详细的信息结合细致的图表呈现方式，给学弟学妹提出实用建议。5.2模型的缺点一方面搜集到的企业数据行业报告和调研统计数据有限且本身存在系统误差在处理数据过程汇总中不可避免产生偶然误差使得数据的准确性降低。另一方面新兴市场发展很不成熟各方面信息缺乏比较严重加大了整个模型的建立和计算的难度。问题一计算模型中忽略了20岁以下和60岁以上人群的单车需求使计算结果误差加大基于市区面积的计算模型同心圆的半径选取可能不尽合理比例系数的设定也肯能带来一定的误差在基于通勤市场的计算模型中假设每座综合评价表样本数据较少可能存在主观性较强的问题问题三没有考虑学生用户需求的多样性在比较使用共享单车和自行购买自行车时仅以出行平均费用作为决定性因素，模型计算结果对实践的指导性有所降低，模型完备性略差。5.3模型的改进对于单车需求量的计算模型，应该依据具体的市场调研数据，添加岁以及60岁以上人群的市场需求。基于市区面积的计算模型，应该划分更多数量的区域和不同的比例系数对于通过通勤市场的计算模型应该充分研究市场调研数据对于不同的地铁站乘以不同的比例系数以计算合理的单车数量样取三种方法的平均值，使计算结果更加准确。在实际市场竞争中影响企业核心竞争力的因素不仅来自企业自身情况竞争对手的发展策略国家经济的宏观走势及政治环境都会对企业未来的发展产生重要的影响