1.2 共享汽车发展现状、研究现状及存在问题

1.2.1 共享汽车的发展现状

共享经济在不增加总体资源消耗的前提下，利用技术革新的手段释放了大量闲置资源，推动了资源驱动型经济转为服务驱动型经济，顺应了未来中国经济与社会发展低碳化、高效化、服务化的重要趋势。共享汽车作为共享经济早期的发展模式之一，是共享经济在移动互联网时代的典型且重要的代表。起源于1998年美国波士顿的互联网租车平台Zipcar，通过RFID （射频识别）技术连接会员和车辆，服务按小时收费，会员可登录Zipcar的网上预约平台或通过电话搜寻需要的车，平台根据车辆与会员的距离，通过GIS电子地图罗列出推荐车辆的基本信息和价格，会员选择合适的汽车，确定预约并线下取车，用完后在规定的时间内将车开回原停车地点并刷会员卡上锁，公司则通过网络寄发电子账单，产生的费用从用户信用卡上自动划扣，快速便捷。德国豪车制造商戴姆勒旗下的汽车共享项目Car2go在Zipcar基础上进一步改进，乘客用手机App即可寻找附近的可租车辆，通过App内置智能卡解锁汽车后即可按分钟租用，在使用完毕后，不用将车开回原租赁站点，交付到市区内任何合法停车点均可通过App用银行卡或支付宝完成付费，以柏林为例，其服务计费标准分三类，即0.26欧元/分钟、17.9欧元/2小时及79欧元/24小时，而保险费、加油费和停车费都无须考虑。2017年3月，作为戴姆勒旗下两大汽车共享服务品牌，Car2go（即行，提供自由流动式）和Car2Share（随心开，站点式）实现整合。目前，Car2go已在北美、欧洲和亚洲的8个国家共25个地区开拓了业务运营。在现有运营城市中，位于中国西南的成都和重庆，分别代表了两种不同共享汽车分时租赁模式的成功范例：在成都，“Car2Share随心开”以成都中轴线为坐标不断拓展站点，并为站点周边的用户打造了通勤、差旅、出游等多种使用场景；而在重庆，“Car2go即行”通过破解停车环节中的停车位、停车费和停车场景等难题，为车辆的自由流动创造了条件，进而在过去两年多的时间里迎来了长足发展。

在中国，汽车共享出行作为需求最迫切、行业成熟度最高的领域，理应成为中国发展共享经济的率先切入点。罗兰贝格在2016年11月发布的《2018年中国汽车共享出行市场分析预测报告》中，定义汽车共享出行主要包括租车（不配司机）和网约车（配有司机）两种业态。近年来，我国汽车共享出行的快速发展，尤其是其中网约车这一创新业态的发展，有效缓解了中国目前迫切的出行供需矛盾，显露出巨大的经济及社会价值。同时，汽车共享出行催生的移动互联技术革新，亦可以为中国带来关联行业升级更新、整体移动出行市场腾飞等多重附加值。

艾媒咨询2018年4月发布的《2017—2018中国网约专车行业市场研究报告》显示，2015年以来，网约专车/快车用户规模迅速增长，其中2016年整体用户量呈爆发式增长，增长率高达71.4%，而2016年之后整个行业用户水平增长逐步减缓，呈稳定增长发展态势，到2017年，用户规模达到2.36亿人，2018年有望达到2.82亿人。随着人们生活品质的不断提高，其出行结构不断改变，而传统城市交通逐渐不能满足用户需求，作为便捷灵活的出行新选择，网约专车将获得更大的发展。2017年，中国共享汽车分时租赁市场规模达8.5亿元；2016—2017年，中国共享汽车分时租赁市场保持较快的增长速度；2017年，共享汽车行业受资本追捧。

近年来，随着共享单车、共享汽车的广泛使用，人们对共享经济的关注又一次达到高峰。在2015年中共十八届五中全会上，我国首次确立了“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念；2016年3月，共享经济被写入《政府工作报告》，明确提出：支持共享经济发展，提高资源利用效率，让更多人参与进来，富裕起来。政府政策的大力支持使得共享经济在我国迅速发展，市场规模不断扩大（见图1-2），并在共享交通、共享房屋、共享知识等领域都取得了巨大的进步，打破了消费者的传统消费习惯。艾媒咨询发布的《2017—2018中国共享经济行业全景调查报告》中的2017年中国网民使用共享经济产品情况调查显示，共享出行产品使用最为广泛，38.3%的被调查者使用过共享单车，而36.4%的被调查者使用过网约车，因此共享交通市场的逐渐稳定和消费者的广泛接受为共享汽车的发展奠定了基础。

互联网租车是以“租车+代驾”的模式为乘客提供服务的一种城市交通出行方式，源于共享经济的概念，早期只能作为私用的车辆，以互助形式供社会共享。欧美国家将其定义为租赁费用根据驾驶时间、路程而定的重复性短途小汽车租赁；汽车起源至今，美国汽车工业总产值、销售量、使用量都占据世界榜首，汽车文化成为美国文化的重要组成部分，因此租车行业在美国较为流行和成熟。全球传统租车行业巨头赫兹（Hertz）于1918在芝加哥成立，安飞士（Avis）于1946年在底特律成立，“赫兹模式”被奉为传统租车行业的“圣经”。随着互联网的快速发展，传统租车企业逐渐将线下业务向线上转移，将租车业务互联网化。互联网技术最早应用于汽车行业可以追溯到1999年美国出现的利用互联网进行供需信息发布和撮合平台。2007年，爱尔兰的Avego利用移动互联网技术开发了专注合成撮合的汽车共享平台；现全球范围内已覆盖120多个城市的Uber于2010年开始提供预约租车服务；2013年后，相继成立Sidecar、Lyft、Haxi等一系列互联网汽车分享撮合平台。

表1-2为国内外部分租车企业对比分析。从成立时间来看，国外传统企业起步于20世纪初，互联网租车起步于20世纪末，发展较为成熟，而我国企业则相对较晚，传统租车起步于20世纪末，互联网租车起步于21世纪初，处于初创阶段；从车队规模/网点覆盖来看，无论是传统租车还是互联网租车，我国表现均不如国外。此外，将传统租车与互联网租车进行对比发现，传统租车企业服务覆盖面较窄，而互联网租车企业服务覆盖面较广；服务特点方面，传统租车企业内容单一、模式单一，缺乏创新性；相反，互联网租车企业在业务内容、服务模式等方面呈百花齐放之态，创新性较高。

长期以来，城市交通除服务模式较为单一的公共交通、出租车等传统运营模式外，无其他具有创新意义的服务模式，互联网租车服务模式的兴起除顺应了移动互联网的发展趋势外，也满足了人们对出行高品质、个性化的需求。互联网租车一般有双程（Two-way）和单程（One-way）两种模式，区别在于用户用完车后是否需要将车辆归还原处，早期的双程（Two-way）模式用户需要将车辆归还至借车处；而单程（One-way）模式用户用完车后可将车辆停至任意公开停车场或互联网租车公司指定的合作停车场。典型的互联网租车产品如表1-3所示。

国内的互联网租车市场在最近几年迎来迅速扩张。成立于2015年的苏打出行（SodaCar）是一款完全脱离了人工运营的自助出行产品，按分钟计费，用户通过手机虚拟钥匙解锁车门，一键启动汽车，驾驶过程中支持虚拟钥匙锁定车门的临时停车功能，到达目的地后异地还车，支持支付宝、微信等支付方式。云技术的融入使得苏打出行能基于用户的个人偏好、位置推荐更精准的个性化导航和信息娱乐服务。另外，苏打出行建立了提供“分时租赁”的SaaS运营平台，可让第三方车辆运营公司快速接入。不同于苏打出行的“轻资产，重平台，B2C模式”，2014年上线的友友租车，早期以P2P（个人对个人）模式切入私家车共享租车领域，通过该平台，闲置车辆的私家车主可以借助平台的调度，把自己的车辆租借共享给有用车需求的“租客”；租客可以本着低价、就近的原则，方便、快捷地租到意向车辆；车主也可以从中获得合理的出租收益。2015年10月，友友租车正式更名为友友用车，主要从事新能源汽车分时租赁业务。2017年3月10日，友友用车官方宣布停止运营，退回所有用户账户存款，并称停运的直接原因是“之前签署的投资款项未如期到位”。当新能源分时租赁品牌借势涌入共享汽车市场时，超高的维护费、停车费与前期车辆投入费使得不少共享汽车小企业“力不从心”，友友用车的关停似乎意味着以新能源汽车为基础的出行市场只靠蒙眼狂奔再难长久，资本仍是新能源汽车分时租赁绕不过的门槛。

虽然资本和牌照是新能源汽车分时租赁的两大难关，但企业涌入新能源汽车分时租赁领域的热情未减。2016年以来，国内市场已有包括首汽集团旗下的Gofun出行、乐视旗下的零派乐享、一度用车、壹壹租车、宜维租车、巴歌出行、环球车享、叮咚出行、一步用车等近10个新能源汽车分时租赁品牌。除企业布局外，政策东风也悄然临近。2017年8月8日，交通运输部会同住房和城乡建设部制定《关于促进汽车租赁业健康发展的指导意见》，明确提出“鼓励分时租赁规范有序发展”，支持汽车分时租赁创新模式，分时租赁有了政策上的指导和支持，无疑给行业未来发展打了一针“强心剂”。2017年10月，深圳、广州、成都等城市相继出台了汽车分时租赁的相关政策：10月26日，成都市正式实施《关于鼓励和规范新能源汽车分时租赁业发展指导意见》，明确至2020年，全市形成覆盖广泛的新能源汽车分时租赁服务网络，服务网点达到5000个，充电桩达到20000个；11月26日，广州市交通委员会印发《广州市小微型客车分时租赁行业规范健康发展的指导意见》，鼓励使用新能源汽车，不提倡使用非新能源汽车开展分时租赁业务，在营运的非新能源分时租赁车辆应逐步更新为新能源汽车，并对承租人和押金的管理问题做出了规定。2018年2月13日，财政部、工信部、科技部、发改委四部委联合发布了《关于调整完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》，对于技术要求门槛提升，补贴金额也根据分档出现差异化，实施分段补贴，促进产业由“量”到“质”优化发展。新能源车型是分时租赁市场的主导车型，此举将鼓励新能源汽车高端化、共享化，支持具有领先技术优势的企业，有利于新能源汽车分时租赁产业的健康发展。

相比2015年友友用车转型做新能源汽车分时租赁，如今的分时租赁模式已逐渐受到政府及消费者的认可。艾媒咨询2018年7月发布的《2017—2018中国共享出行年度发展报告》显示，2017年中国共享汽车分时租赁市场规模达8.5亿元，2016—2017年中国共享汽车分时租赁市场保持较快的增长速度，2017年共享汽车行业受资本追捧。在网约专车/快车方面，2015年以来，其用户规模迅速增长，其中2016年整体用户量呈爆发式增长，增长率高达71.4%，而2016年之后整个行业用户水平增长逐步减缓，呈稳定增长发展态势，到2017年，用户规模达到2.36亿人。随着人们生活品质的不断提高，其出行结构不断改变，传统城市交通逐渐不能满足用户的需求，作为便捷灵活的出行新选择，网约专车同分时租赁新能源汽车一样，也将获得更大的发展。

1.2.2 共享汽车国内外研究现状

1. 车辆共享国内外研究现状

2018年2月艾媒咨询发布的《2017—2018中国共享经济行业全景调查报告》显示，2017年中国共享经济市场规模达到57220亿元。作为共享经济模式下的一种典型代表，互联网租车也受到众多学者的关注。Steininger等（2014）研究发现，采用电力系统的互联网租车每车可减排3.5吨二氧化碳当量，相当于一个奥地利人均年排放量的1/3以上；Firnkorn等（2012）研究了Car2go的模式发现其不适用于外围的居住地点；Hampshire等（2011）提出，在共享经济下，P2P租车是私人协调问题；王炳换（2013）通过中、美两国协同消费的比较发现中国的互联网租车模式晚于美国10年，并且交易数量有限；彭倩文等（2016）分析现有互联网租车公司总结出互联网租车公司的重资产运营和轻资产运营两种模式；王军武等（2016）比较了互联网租车与传统出租车行业的区别，发现目前国内的互联网租车存在市场定位不清晰、机制落后、模式不成熟、缺乏可持续性等问题；程絮森等（2015）则进一步从市场结构分析互联网租车，发现导致上述问题的主要原因是行业范畴高度重叠，国外互联网租车属于代驾租赁，而国内的代驾租赁一直未获得合法身份，致使互联网租车和传统出租车存在利益冲突，并建议细分租车市场，专门化管理；顾大松（2016）在此基础上分析了互联网租车立法的必要性，提出开放城市交通数据和引入第三方社会组织认证的立法模式。

为了解决共享汽车的“潮汐现象”及其带来的供需不平衡的问题，大量的模型与算法被提出并应用到实际的共享汽车运营之中。在共享出行领域预测及定价模型中，Logit离散选择模型都占有举足轻重的地位。Caicedo等（2012）利用离散选择模型及T检验对特定区域内的泊位需求进行了有效预测；王诚坤等（2018）在Logit离散选择模型的基础上，综合评估各项因素对于用户选择泊位的影响，利用动态定价调度车辆使泊位资源实现最大化利用；而鞠鹏等（2017）则以技术接受模型和计划行为理论为框架，结合离散选择模型，探究社会人口属性和出行方式属性等在汽车共享选择行为中的作用。One-way模式下的车辆调度问题是车辆调度问题在共享经济环境下的拓展，而车辆调度问题最早起源于旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。在算法选择优化方面，共享汽车调度可以被认为是旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）的延伸——多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，MTSP），旅行商问题即研究单一路径下如何调整节点顺序使得总路径最短（钱颂迪，1990），而多旅行商问题则是在旅行商问题的基础上拓展了旅行商的数量，增加了算法复杂度，因而解决多旅行商这类NP-hard问题大多采用神经网络（Hong Qu等，2007）、遗传算法（Ouyang，2006）、蚁群算法（Liu等，2009）和模拟退火算法（Song等，2003）等。Bruglieri等（2017）利用启发式算法，对多旅行商问题进行快速求解，从而获得共享汽车最优调度方案；Kek等（2007）通过历史数据，利用数学规划模型得到最优化调度方案，采用启发式算法获取最优路径中共享汽车调度中各节点的上下限阈值。

在多旅行商问题基础上增加约束条件就能得到车辆调度问题。车辆调度问题又称为车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem），最早由Dantzig和Ramser（1959）提出，研究在成本、时间、里程等各种约束条件下车辆的最佳行驶路线。目前对该问题的研究集中在公共自行车、城市公交、载物货车、城市出租车和汽车租赁五个方面。在研究方式上，何流等（2013）、胡列格等（2015）从需求出发建立需求模型预测模型，指导车辆的调度；陈磊（2010）、汪亚楠等（2015）以公司利润最大化为目标建立车辆调度模型求解最佳路径；陈坚等（2016）、鲁艳霞等（2015）建立城市智能车辆调度系统，从整体上规划调度路径。在模型算法方面，马雁等（2015）、刘昱岗等（2015）、邱红艳（2012）应用遗传算法求解车辆调度模型；任为（2015）首次引入数据挖掘中关联规则分析的Apriori算法分析车辆调度；葛显龙等（2012）提出利用时间轴将调度周期内动态的调度问题转化为一系列的静态调度问题；贾婷（2013）采用基于道路阻抗的蚂蚁算法为乘客选择时间最短路径；刘昱岗等（2015）针对受出行需求和运营成本限制的夜间公交调度问题，提出基于实时需求的柔性调度方法，考虑乘客满意度和公交运营成本，研究基于遗传算法的多目标优化模型及求解算法；高志波等（2016）以公共出租车整体费用最小为目标，建立需求不完全满足的确定性空车调配模型，引入惩罚因子改善模型，分解空间和时间，利用函数逼近思想求解；葛显龙等（2012）提出时间轴概念，利用时间轴将动态车辆调度问题转化为静态车辆调度问题，建立车辆调度模型，设计云自适应遗传算法对车辆调度实时再优化；戎丽霞等（2014）基于不确定理论建立具有机会约束的不确定需求车辆调度模型，将不确定模型和遗传算法相结合，构建混和遗传算法求解；王永兴等（2017）针对高峰时段的车辆分时租赁用户选择问题，以网点车辆规模、用户用车时间等为约束条件，建立运营商收益最大化的预约分配模型，并设计遗传算法求解；Lu M.等（2017）建立了两阶段随机整数规划模型，解决了共享汽车需求不确定情况下的车辆调度问题。

One-way模式下的车辆调度问题是车辆调度在共享经济领域的具体表现，相较于车辆调度有更为严格的时间约束，同时由于One-way模式的发展，其目标函数组成成分和约束条件更加复杂。目前，国外对此问题的关注较多。Febbraro等（2012）构建了基于用户的车辆调度模型，让用户参与到车辆调度的过程中，同时达到互联网租车公司成本最小和利益最大的目的；Correia等（2012）应用混合整数规划模型对One-way模式中用户的泊车站点进行寻址，解决了运营过程中的车辆分布不均衡现象；Jorge等（2015）建立了混合整数非线性规划模型，利用价格调控用户行为进而协调地区间的车辆平衡；Kaspi等考虑用户在租车系统内付出的“Excess Time”建立了Markovian模型，指导车辆调度；Nourinejad等（2014）设计了启发式粒子群算法研究互联网租车公司成本最小情况下的车辆调度策略，部分解决了One-way模式中的车辆不平衡现象；吕红瑾等（2016）针对极端天气或交通繁忙情况下用户无法快速用车的问题，提出基于区域划分的统一推荐算法；刘潇等（2016）针对现有算法单一考虑最短路径或到达时间产生的资源浪费问题，提出一种在Bellman-Ford算法基础上兼顾到达时间的预约机制下路径最优算法；Bruglieri等（2014）针对One-way模式下共享汽车分布失衡的问题，在考虑充电站位置和容量的前提下，设计了基于可行解的一般属性的两种启发式算法，克服了混合整数线性规划高CPU和时间的缺点；Nair等（2014）针对车辆运行过程中可能出现的随机需求，建立联合机会约束的随机混合整数线性规划模型，设计车辆的优化再配置方案；Deng Y.等（2018）考虑随机需求、停车位和车辆分布情况，以总成本最低为目标建立优化模型，设计了基于离散事件仿真与粒子群优化相结合的模型求解方法；Herbawi等（2012）考虑用户和司机的时间窗、车辆最大载客量等约束条件，研究多用户与司机的动态匹配问题，基于达尔模型建立车辆总行程最短和总时间最少、用户总时间最少的多目标车辆调度模型，并用优化的遗传算法求解模型。

与此同时，共享汽车的调度由于主体不同，实现的目标也不尽相同，如共享汽车企业收益最大、社会剩余最大、用户服务率最高等，众多学者也提供了大量的调度策略。Li Q.等（2018）利用超网络模型解决Free-floating共享汽车在出发点和目的地之间的供需不平衡问题，从而实现路径上各节点之间的供需不匹配最小化的目标；刘潇等（2016）通过采集用户预约信息，建立一种预约机制的“公乘路径”最优算法，实现兼顾时间准确性最高和行驶成本最小化的目标；Hara Y.等（2017）结合时空OD模型，利用“Vickrey-Clarke-Groves”拍卖模式，分析车辆在不同的时空条件下的位置迁移，通过共享汽车的调度实现社会收益最大化的目标。在实现目标不同的情况下，学者们对于共享汽车的调度采用类似的动态价格激励用户参与调度。Jorge等（2015）提出将需求定义为与价格有关的函数，寻找一个最优的价格，实现整个共享汽车系统收益最大化目标；Pftommer等（2014）提出对于共享汽车指定动态定价策略，通过价格的激励机制鼓励用户选择促进平衡的停车点，实现用户服务率最高的目标；Singla等（2015）提出根据置信区间上界进行动态预算调度（DBP-UCB），鼓励用户到缺少供应的区域车位停车，提升车辆的使用率，实现车辆闲置时间最小化目标；Angelopoulos等（2016）提出供需预测算法并且通过价格补贴鼓励用户参与调度来解决供需不平衡的问题，从而实现共享汽车系统收入最大化的目标。

由上述可知，通过合理、高效的共享汽车调度策略可以有效地提升各方收益，提升用户对于共享汽车的满意度。正如张宁（2017）提出的基于移动网络用户的在线激励机制，“以用户为中心”，鼓励用户参与任务处理和数据收集，提升服务效率和服务质量。适当的价格激励机制可以促进用户参与到共享汽车的调度，从而降低企业的运营成本，增加运营者收益。总的来看，目前对One-way模式下互联网车辆调度的研究多集中在降低租车公司成本和平衡资源分布上，调度策略大多形式单一，且多是运营者主动参与调度，忽略了用户参与调度的自发性，很少关心用户体验。而在互联网+环境下，用户租车体验需求优先级较高，共享汽车公司能否按时提供低价租车服务成为其核心竞争力。

2. 泊位共享国内外研究现状

泊位共享的概念是指利用不同时段的高峰泊车特性在不同用途地块的泊车吸引点间在一定区域内共同使用泊位，于1983年美国城市土地研究所（The Urban Land Institute，ULI）编制的Shared Parking（《共享泊车》）中给出。西方发达国家城市化、机动化水平较高，对城市泊车有很高的认识和研究水平，在静态泊车研究方面，进行了大量的基础数据调查，在泊车设施规划、需求预测、泊车供给、泊车管理等方面做了深入的研究。在国内泊位共享理论研究方面，秦延平等（2008）认为泊位共享可以解决城市CBD区域交通的拥堵问题，但未对具体的实施办法进行论述；陈永茂等（2010）对配建车位对外共享的可行性进行分析，明确了居住类配建车位共享使用的可行性与优越性；王辉等（2008）在共享理论基础下，给出了混合用地的泊车需求的计算式，并给出相关的共享限制条件；肖飞等（2009）提出基于泊位共享的泊车需求预测模型，论述了泊位共享可降低建筑物的配建规模，减少车位投入，节约建设成本和资源，使高峰时段泊车需求总量减少20%；李全（2011）考虑到时间变化、出行者的可接受步行距离及区位等因素对泊车需求的影响，建立了多功能建筑的共享式泊车需求预测模型；刘斌等（2014）对城市中心区泊车资源共享配置方法进行了研究，提出了城市中心区泊车资源配置框架体系；康正宁等（2017）从实际运营方面研究共享泊位模式，发现对居住区、学校、商场、医院等不同属性的泊位进行错峰停车能够有效盘活大量闲置泊位资源缓解交通拥堵问题；段满珍（2017）单独研究了居住区泊位参与下的共享泊位问题，引入博弈论分析泊位选择过程中各方的博弈关系并验证居住区泊位共享的可行性；陈峻等（2015）对学校泊位共享问题进行研究，通过构建泊位调度双层模型提高学校闲置泊位利用率；李玉龙等（2018）进一步从市场、技术、资金等方面分析居住区共享泊位问题，发现在比较繁华的商业区、城市中心高校和办公区能够更好地实施泊位调度策略；Maternini等（2017）以阿纳尔多广场为例，对商业区内不同属性泊位进行分类并制定泊位收费策略，实现泊位共享。在确定共享泊位策略实施范围的基础上，部分学者通过分析车主偏好特征制定了不同目标的泊车调度策略，实现了泊位共享，提高了社会效益。

如今，国内外许多学者把动态调整泊位价格作为泊车调度策略的主要方法，Xiao H.等（2018）根据错峰时间下车主、泊位主对价格的不同偏好确定动态收费策略，实现泊车需求的最优化调度；Lin X.X.等（2018）基于通勤者出行时间特征制定泊位动态定价方法，以稳定私家车比例缓解城市交通拥堵现状；而Lei C.等（2017）从保障车主利益角度出发制定泊车调度策略，根据不同时间采用动态设置泊位价格的方法提高车主停车效率。随着研究的深入，单一的考虑价格因素已经无法满足车主复杂的泊位偏好，部分学者开始考察影响车主选择泊位偏好的其他因素。付加滨（2015）在泊位推荐模型中考虑了车主的步行距离、驾驶距离等因素，利用两阶段法实现最优泊位推荐；Goffart等（2014）通过实地调查车主泊车意愿，分析并确定影响车主选择泊位的主要因素为价格和步行距离；Zhang W.等（2015）建立了基于Agent的仿真停车模型，充分考虑车主对价格、停车时间、步行距离等因素的偏好，有效解决区域内复杂泊车需求；Fu J.B.等（2014）在基本影响因素的基础上创新地加入车主对停车环境安全及闲置泊位类型的考察，从而计算满足车主偏好的最优泊位；Pu Z.Y.等（2017）则利用车主对泊位占用信息敏感度，证明了泊位占用率与车主选择泊位的负相关关系；程晓荣等（2017）则增加了车主对泊位认可度、停车场等级指数等指数构建泊车推荐算法，打破了单因素确定目标泊位的片面性和盲目性。

与此同时，一些学者所研究的泊车调度策略增加了不同目标模型算法，在满足车主不同偏好的同时实现停车场多方利益目标。Kaspi等从车主利益出发，通过制定泊位预定策略（2014）和保留策略（2016）减少车主出行总时间；Tsai等（2016）设计了基于可调条件的泊车推荐算法，为车主提供最优泊位推荐服务；Ma R.等（2017）制定了通勤者出行问题中的泊位动态定价组合策略，实现缩短车主出行时间、减少停车费用的目标。而Kim等（2015）根据车主、停车场不同偏好构建双向泊车推荐系统，实现车主成本最低和停车场收益最大的目标；Horng G.J.等（2015）则采用人工鱼群算法构建了泊位推荐机制，通过调整行车方向改变车主泊位选择并减少道路拥挤；Nourinejad等（2017）则利用变分不等式模拟交通网络预测车主需求，最终计算停车场和社会剩余最大值；王建军等（2017）则增加了对停车场投资方的利益考察，提出多方综合利益最大化的定价策略。

合理的泊车调度策略能够提高闲置泊位利用率缓解“泊车难”问题，而随着研究的深入，泊位占用率成为许多学者衡量调度策略有效性的重要指标之一。杨晓芳等（2014）提出了双层目标模型，利用泊车诱导系统实现车主驾驶时间最短和区域内停车场泊位占用率均衡；Mackowski（2015）等通过对某旅游区域内泊位进行动态定价，指出同时满足车主对价格和泊位占用率信息的偏好情况下能够实现泊位最优化利用；Cats等（2016）则通过提高城市中心街道的泊位价格并降低周边地区泊位价格，调整区域内车主需求进而均衡泊位占用率；而Qian Z.等研究了泊位动态定价与车主选择的关系，利用调整价格的方式将泊位占用率控制在85%～95%的目标范围（2013），并在此基础上利用变分不等式对泊位价格进行优化（2014），最终验证泊位占用率最优范围。

总的来说，现有的泊车调度策略研究主要存在以下问题：一是大部分文献以动态调整泊位价格作为主要方法实现泊车调度，没有集中考虑其他因素对车主泊车行为的影响，难以满足车主的不同偏好；二是许多学者要实现的目标比较单一，在保证泊位占用率均衡的同时缺乏对车主、停车场和社会公众三方利益的综合考察；三是缺乏基于时间窗目标区域内泊位供需量匹配的泊位调度研究。

1.2.3 共享汽车存在的问题

继共享单车之后，共享汽车一时间内成了热点话题，且呈快速增长态势。作为新兴事物，共享汽车迎合了很多人的需要。然而身处运营一线的众多企业表示：共享汽车的发展还存在不少羁绊，应重视运营过程中涌现出的诸多问题。

1. 车辆共享存在的问题

1）“潮汐现象”

共享汽车单程（One-way）模式的发展给用户带来了极大的便利，节省了用户的还车时间，同时使得车辆时间更为灵活、可调控，但同时也引发了“潮汐现象”。“潮汐现象”指早、晚高峰客流量大，并且需求集中于写字楼、通勤区、商业圈、住宅区等地区，导致部分地区的车辆或泊位数量不足，无法满足用户需求；而另一部分地区却有大量闲置车辆和泊位，车辆使用率不高且占用空间，资源严重浪费，最终导致整体用户体验不佳。“潮汐现象”的产生可归结于以下方面。①人口密度大小不一，地区间的人口密度不同导致汽车需求量不均衡，租车公司在无法准确预测需求量的情况下随机分布汽车初始停放点，导致“潮汐现象”。②写字楼、商业圈等地区功能性质不同。城市中典型的几类地区功能与性质不同，例如，写字楼在早、晚上下班时间段需求量猛增，而在中间时段需求量很少，商业圈在晚间时段和周末需求量较大，在正常工作日需求量较小，这也会引发“潮汐现象”。③用户需求不同但存在群体方向性。不同用户需求的出发点和目的地不同且随机，但对群体来说，往往表现为在特定时间内向某个地区聚集，使得这个地区的汽车和泊位资源紧缺，而其他非聚集地资源闲置，即“潮汐现象”。

2）车位固定、车辆覆盖率低、充电难

对于“共享汽车”，最重要的始终是车位问题。很多初次体验的客户表示，共享单车至今仍未解决违规停放、过度占用空间、信用体系欠缺等问题，这些问题在共享汽车领域同样存在，所以对这些问题必须要提前规划，防患于未然。根据目前的发展情况看，城市稀缺的停车位和高昂的车位费用是停车网点发展较慢的主要原因。车位固定便不能做到让用户就近取车，以及到达目的地或目的地周边就近还车的效果。充电桩的设定与车辆的高需求量，使得车辆充电问题也急需解决。为缓解该问题，“go我行”目前通过和“小猫停车”“易停车”洽谈合作，对公司新能源高端共享汽车在停车方面给予优惠；同时，北京市政路桥开放北京城区二环、三环路桥下的空间作为共享汽车的停车场和用车网点，以此全方面地缓解新能源汽车分时租赁中停车场地、车辆充电、车辆运维调度的问题，为市民提供新能源汽车随取、随还、随用的便利，帮助市民合理地规划出行轨迹，进而缓解城市交通压力。

3）用户使用习惯尚未养成带来的教育成本

共享汽车的发展并不成熟，存在各种各样的问题：有些用户乱停放、违章不处理、还车不在规定区域等，有些用户发生剐蹭事故后不及时上报，尽管保险可以覆盖一些费用，但仍对其他用户造成了不便；另有一些用户不注意清洁，在车厢内倒洒饮料，也影响其他用户使用。为了减少用户用完车后的违规停放，目前不少共享汽车公司均设置了许多网点，通过归还到附近的网点来减少违停情况的发生；如果用户将其停放在路边，调度员可以在3个小时内到达车辆停放处，将车辆开回网点。绝大部分客户都能配合，假如遇到客户违章，可以主动联系客户，让其自行处理，如果违章数额较大，将通过没收押金、禁止在平台上再用车甚至诉诸法律等方式对其进行惩罚。

4）“重资产运营”的商业模式

与共享单车相似，共享汽车使用的也是早期互联网的“流量模式”，与滴滴、Uber相比，共享汽车平台对汽车投入的成本过大，即便有强大的资本支持也不会形成较强的流量集聚效应。

5）紧张的停车资源

“一个萝卜一个坑”的停车位在密度极高的市区本就十分紧张，若要为“共享汽车”再单独开辟出一块停车区域，对市政管理者来说更是难题。为了解决这个问题，TOGO（途歌，汽车共享出行平台）不仅增加一部分成本向商业地产物业租得停车位，而且允许用户停在非TOGO停车点的路边停车位。这就产生了一笔附加费用，下一位用户若想使用该车，就不得不向停车场支付停车费用。TOGO通过补偿该用户一定数量的“途币”抵消车费。但车停在停车点之外，对线下人员的管理工作增加了成本和难度，并不是长久之计。

6）安全问题

目前，一些“共享汽车”平台已出台一些制度。例如，“一度汽车”规定，不对任何用户在用车期间个人财务的损坏或丢失负责；对于违章用户，有权对其代扣分或相应金额罚款。“Gofun出行”更做出规定，在以下情况下将不承担任何法律责任：由于客户将会员密码告知他人或与他人共享注册账号，或者被黑客获取账号和密码而导致的任何个人资料泄露及由此造成的损失；由于计算机或移动终端的问题、黑客攻击、病毒侵入或发作、政府管制等导致网络无法正常运行而造成的个人资料泄露、丢失、被盗用或被窜改等。许多用户认为这些制度不合理，原因是“共享汽车”平台应该既有保障用户个人信息安全的义务，也有保障用户正常使用的义务。

7）“共享汽车”政策缺少

作为新生儿的共享汽车，对于遇到的问题所采取的解决方法终究治标不治本，其根本的解决措施在于政府及时出台相应的配套措施，对共享汽车企业及使用者的行为进行规范和引导。如果等到共享汽车越来越多、乱象大面积上演的时候才重视，恐怕会积重难返。

2. 泊位共享存在的问题

1）泊位资源缺乏

从泊位供应角度看，国内大城市普遍存在泊位数量与机动车保有量之比严重失衡的现象，这是引发停车难问题的直接因素。目前，大城市停车难问题的重灾区主要包括位于城市中心的大型商业、行政办公、餐饮娱乐、旅游景点等地区及建成年限较早的居民区。以武汉市为例，与城市急剧扩大的泊位需求相比，城市公共泊位缺口大，配建泊位数量严重不足。2018年8月25日举办的“2018中国（武汉）城市停车场、新能源汽车充电桩投资建设论坛”提及，截至2018年8月初，武汉市机动车数量已突破300万辆，已建设停车泊位206万个，泊位缺口近百万个。同时，8月27日《楚天都市报》报道，武汉市硚口区政府召集区发改、规划、交通管理等部门，对辖区内机动车保有量、停车设施分布现状、停车位缺口等实际情况进行认真分析和核查：硚口区户籍人口为64万人，机动车保有量为25万辆，登记办理驾驶证达30.6万张，剔除在硚口区登记注册的外地车辆、暂时沉淀在车辆交易市场的二手车等“空挂”车辆数，硚口区正常行驶且有停车需求的车辆数应为20万辆，按每辆车配备一个停车泊位测算，停车泊位需求约为20万个。

2）车辆随意停放现象严重

泊位供应的不足直接导致城市车辆随意停放现象，且这一现象十分严重。车辆随意占道停放不仅使城市正常交通秩序受到干扰，而且使其环境质量下降。目前，武汉市路边泊位数量不足，且缺乏指示信息，车主使用时十分不便。此外，在许多路段，占道停车形成的道路瓶颈极大地影响了道路的畅通。

3）现有泊位利用率低

现有泊位缺乏，车辆随意停放现象严重，但是泊位利用率低的情况依然存在。在城市城区各类泊位中，单位大院和公建配建的泊位所占比例较高，但其使用率普遍偏低，主要原因是许多行政事业单位拒绝外来车辆的停放请求，仅面向本单位车辆提供服务。停车难已成为各大城市面对的共同问题，ETCP智慧停车产业研究院与第一财经商业数据中心联合推出的《2017中国智慧停车行业大数据报告》提及十个城市的停车难系数（成都停车最难，武汉、长沙、西安、苏州、重庆的停车难度系数均高于北京、上海、深圳、广州）引人关注，对停车位利用率的数据更加引人深思。该报告指出，2016年我国停车缺口率达50%，平均空置率达51.3%，这说明现有的车位并没有充分利用起来。

4）停车收费制度不合理

目前，武汉市停车收费制度比较混乱，主要体现在两个方面：一是收费情况不统一；二是收费单位多而杂。武汉市目前执行的停车收费标准文件有三个：《湖北省机动车停放服务收费管理办法》（鄂价工服〔2016〕151号）、《武汉市物价局关于加强和规范机动车停放服务收费管理的通知》（武价服〔2008〕117号）、《武汉市物价局关于机动车道路停放服务收费转为正式标准的批复》（武价函〔2004〕126号）。收费虽有标准，但具体的收费情况却与收费标准大相径庭，可谓五花八门。有的路内停车2元/小时，有的路内停车8元/次，有的路段可以免费停车。收费较高的地下停车位3元/小时，根本没有人愿意去停放。

另外，停车收费价格导向不对，使得停车收费杠杆失效，专业停车场和配建停车场与路边停车位竞争，屡屡处于不利位置。就路边临时停车收费而言，武汉市政府批准的就有两家，分别是专门负责咪表收费和部门路段路边停车收费的武汉市车经营管理公司及负责部分路边停车收费的武汉市城管局下属的二级单位。由于两家单位停车收费区域不同，导致价格不一，收费随意性大，给本来就纷乱的停车秩序造成了不利影响。

5）停车信息化程度不够

目前，我国各大城市对停车信息管理与停车诱导系统的研究与建设仍处于起步阶段，因此，现有的停车信息管理与诱导系统在城市范围内缺乏系统的规划和管理；同时，现有停车诱导各自独立且覆盖面小，造成现有全市停车信息资源缺乏合理的共享、管理和利用。此外，停车信息的内容也简单地局限于车位的使用情况。