“打的软件”对出租车司机行为决策及运营绩效的影响研究—技术效率与配置效率的双重视角

发布时间：2017-07-04 02:02

  本文关键词：“打的软件”对出租车司机行为决策及运营绩效的影响研究—技术效率与配置效率的双重视角

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【摘要】：我们正身处在人类有史以来最伟大的信息通信革命进程之中,新一代信息技术正在快速“入侵”和颠覆传统的各行各业,也带来了公共交通行业的深刻变革。出租车作为城市公共出行的重要组成部分,其运营效率问题已成为制约市民出行和城市发展的重要问题之一。“打的软件”是指利用新一代信息技术,接入传统出租车辆和驾驶员,通过整合供需信息提供出租车出行服务的移动信息平台,为解决出租车问题提供了一种新的方法,但是其带来交通技术应用进步的同时也带来了许多新的问题,甚至引发了一系列的社会冲突。随着技术大潮不断推进,传统出租车从业者已经无法回到原有的运营模式,因此科学探究打的软件技术对出租车司机带来的影响及机理对解决当前认识矛盾和技术失效,制定新技术架构下的行业治理方案,引导技术发挥最大经济和社会价值提供理论依据。根据Farell(1957)的生产效率框架可知,新技术在实现绩效时除了本身的价值(技术进步)外,还包含对生产效率的价值(对经济体技术效率和配置效率的改善),这些效率的发挥会影响最终技术绩效的实现。前人基于资源观的信息技术绩效研究一般认为IT通过触发决策行为模式、组织结构、管理流程变革从而实现企业技术效率的提高,却忽视了其带来的资源配置改变。打的软件作为一种新移动信息平台,在社会应用中并没有发挥出预想的技术绩效,甚至引发一些社会冲突,因此需要从技术效率和配置效率的角度重视移动信息平台的绩效。打的软件让出租车司机在移动环境中进行决策,因此司机的技术效率会在决策行为模式改变下发生变化,出租车司机的决策选择变化使得司机资源发生重配。因此本研究利用具有代表性的杭州出租车运营数据,围绕以下两方面问题：1)打的软件对于出租车司机的技术效率的影响及机理；2)打的软件对于出租车行业的配置效率影响与实现方式,从打的软件改变出租车司机决策行为出发,基于Farell的效率研究框架,结合参与观察和半结构化访谈等传统社会学研究方法与双重差分模型(Difference in Difference,DID)和随机前沿分析(S tochastic Frontier Analysis, SFA)等客观数据分析方法,完成了以下几方面的工作：(1)本研究从探索性案例研究出发,研究打的软件对出租车司机决策行为的改变。通过对每位司机全程跟车观察和访谈的方式对杭州市区出租车进行了探索性案例分析。研究利用参考依赖偏好理论分析打的软件对出租车司机个体行为决策的影响和机理,调研中还根据出租车司机的运营成本对出租车司机资源进行分类,为后续资源配置研究提供了划分参考。经过以上的研究,我们发现出租车司机的行为决策会在使用打的软件后发生明显的变化,技术效率和配置效率也会随之发生改变。(2)本研究根据杭州市客运出租汽车管理处和杭州交通卫星定位应用有限公司提供的海量出租车车司机线下运营和GPS客观数据,结合滴滴打车线上使用数据,使用自然实验的方法,利用基于倾向得分(Propensity Score Matching, PSM)的双重差分模型验证了出租车司机在使用打的软件前后的行为决策差异和绩效改变。结果显示出租车司机在信息环境中的决策并不“理性”,在使用打的软件后变得更加喜欢挑长单,长单率和每单金额显著上升。而反映其技术效率的收入绩效和运营绩效并没有得到预想的改善。分析认为司机在决策时以目的地距离为参考点,从而带来经济上不理性和技术效率未提高的结果。因此移动信息平台对技术效率的价值由于个体行为决策的影响没有得到应有的发挥。(3)本研究基于出租车线下运营客观数据和线上打的软件使用数据,使用随机前沿分析的方法,分析了打的软件导入之后对出租车司机资源配置效率的改变。实证研究结果表明,打的软件的导入会改善原本出租车市场长单出租车司机投入不足的情况,使得原本资源配置效率得到显著提升。在后续的鲁棒性检验可以进一步发现,打的软件的导入提高了原本无策略行驶的出租车司机的行为,让这些出租车司机变得更有策略并且能获得其期望的需求,优化了资源投入。本研究对探索对理论和实践提供了以下几方面的贡献：第一,本研究从配置效率的新视角,探索了移动信息平台对于出租车司机资源配置的影响。在社会应用情境下,移动信息平台绩效应该突破原本技术效率的局限,考虑资源配置效率。本研究在探索移动信息平台应用绩效时将配置效率一同进行研究,证实了打的软件对于出租车司机资源的优化配置作用,使我们对移动信息平台的应用绩效有一个更加全面的解析,也能为政府行业治理提供有益的决策参考。第二,本研究从使用后行为决策变化,分析了打的软件对复杂社会环境中信息技术绩效影响的原因。信息技术的绩效发挥取决于应用,前人的研究往往止步于技术使用,很少从使用后行为决策变化来探讨移动信息平台绩效问题。本研究探索了打的软件在复杂社会环境中对出租车司机行为决策带来的变化,进而影响其技术效率和配置效率的发挥,为移动信息平台在城市复杂环境中的绩效研究提供新的研究参考。第三,本研究使用了多方法研究的范式从不同角度验证了研究假设。笔者使用田野调研,自然实验以及随机前沿分析等多种实证方法,利用丰富的主客观数据来源(包括客观的出租车历史运营数据和GPS信息、线上软件使用信息、线下天气状态以及主观调研的出租车司机及相关管理部门的访谈记录、二手资料等)从各个角度相互印证本研究的假设命题,从而提供一个更加科学、系统、稳健的研究结论。
【关键词】：移动信息平台 技术效率 行为决策 配置效率 出租车
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F724.6;F572.6
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-10
• Abstract10-17
• 1 绪论17-45
• 1.1 研究背景17-33
• 1.1.1 现实背景17-27
• 1.1.2 理论背景27-33
• 1.2 研究问题33-34
• 1.3 研究意义34-36
• 1.4 研究设计36-42
• 1.4.1 研究目的与研究对象36-37
• 1.4.2 技术路线37-39
• 1.4.3 研究方法39-41
• 1.4.4 内容安排41-42
• 1.5 主要创新点42-45
• 2 文献综述45-79
• 2.1 全要素生产率分解框架：生产效率理论45-54
• 2.1.1 生产边界与成本边界47-48
• 2.1.2 随机前沿分析48-53
• 2.1.3 小结53-54
• 2.2 信息技术对技术效率的影响研究54-61
• 2.2.1 移动信息平台对行为决策和绩效影响55-58
• 2.2.2 参考依赖偏好理论58-61
• 2.2.3 小结61
• 2.3 信息技术对配置效率的影响研究61-72
• 2.3.1 资源配置理论61-65
• 2.3.2 信息技术与资源配置65-71
• 2.3.3 小结71-72
• 2.4 出租车市场分析模型72-76
• 2.4.1 整合市场模型72-73
• 2.4.2 均衡模型73-75
• 2.4.3 基于出租车司机行为的模型75-76
• 2.4.4 小结76
• 2.5 本章小结76-79
• 3 前期探索性研究：打的软件导入后出租车司机行为决策、绩效变化79-101
• 3.1 研究目的79
• 3.2 研究设计79-82
• 3.2.1 调查对象79-80
• 3.2.2 研究程序80-82
• 3.3 结果分析82-99
• 3.3.1 杭州出租车营运背景82-85
• 3.3.2 出租车司机一般情况85-87
• 3.3.3 普通出租车司机接单偏好87-91
• 3.3.4 移动信息平台对出租车司机行为决策的改变91-96
• 3.3.5 决策行为改变后对出租车司机技术效率的改变96-98
• 3.3.6 决策行为改变后对行业配置效率的改变98-99
• 3.4 本章小结99-101
• 4 主研究一：打的软件导入对出租车技术效率的影响101-143
• 4.1 研究背景101-103
• 4.2 研究理论与假设103-106
• 4.2.1 打的软件为出租车司机提供了新的渠道103-104
• 4.2.2 出租车司机在信息空间中的决策行为变化104-105
• 4.2.3 打的软件导入后对出租车司机绩效的影响105-106
• 4.3 研究设计106-121
• 4.3.1 研究方法107-111
• 4.3.2 样本和数据选择111-113
• 4.3.3 变量选择与模型设定113-121
• 4.4 研究结果121-141
• 4.4.1 采纳后均值检验结果121-128
• 4.4.2 基于PSM的双重差分模型结果128-141
• 4.5 本章小结141-143
• 5 主研究二：打的软件导入对出租车资源配置效率的影响143-163
• 5.1 研究背景143-145
• 5.2 理论分析与研究假设145-147
• 5.3 研究设计147-155
• 5.3.1 数据来源与样本划分147-151
• 5.3.2 模型设定151-155
• 5.4 研究结果与分析155-158
• 5.5 鲁棒性检验158-161
• 5.6 本章小结161-163
• 6 结论和展望163-171
• 6.1 主要结论163-165
• 6.2 理论贡献165-166
• 6.3 实践启示166-169
• 6.4 研究局限和展望169-171
• 6.4.1 研究局限169
• 6.4.2 研究展望169-171
• 参考文献171-189
• 附录189-199
• 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果199

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本文编号：515917