（来源：运筹OR帷幄）

Shared or Solo? Platform Pricing and Rider Choices in Ride-Hailing

Management Science

Received: January 2, 2024

Accepted: October 4, 2025

Published Online: April 27, 2026

ISCOM

研究团队

Ming Hu

Rotman School of Management, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E6, Canada；

ming.hu@rotman.utoronto.ca

Jianfu Wang

College of Business, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR;

jf.wang@cityu.edu.hk

Hengda Wen

Rotman School of Management, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E6, Canada；

hengda.wen@rotman.utoronto.ca

Zhoupeng (Jack) Zhang

University at Buffalo School of Management, The State University of New York, Buffalo, New York 14260

zhoupeng@buffalo.edu

研究背景

    全球网约车市场经历了快速增长，以 Uber、Lyft、DiDi 和 Grab 为代表的网约车平台正在改变城市地区的通勤方式。在此背景下，UberPool 和 Lyft Shared 等拼车服务虽然规模较小，但占据着重要的一席之地，其特点是将多位前往相似方向的乘客安排在同一辆车内共同出行。这类服务旨在提供更具经济性与环保性的出行选择，以满足人们对可持续城市出行日益增长的需求。

    拼车服务的运营机制各异，其中“固定拼车”是主流模式之一。该模式要求乘客在行程开始前以两人或小组形式完成匹配，从而有效降低匹配失败风险。DiDi和Uber等平台开发了“快速拼车”等功能，以提高匹配效率与用户满意度。尽管固定拼车能提高车辆利用率并缓解拥堵，但也带来了独特的挑战。与单人出行相比，拼车乘客可能面临更长的等待时间（因需匹配同行者）、拼车过程中的不适感，以及额外的行程绕行。这些不利因素导致固定拼车的普及程度相对有限。

    拼车服务对平台和乘客均存在一个根本性的权衡。一方面，其通过提高车辆利用率和缓解拥堵来提升效率，兼顾运营效益与社会福祉。另一方面，它也带来了匹配等待延长、行程耗时增加及乘客拼车不适等摩擦。这些相互对立的因素为平台创造了复杂的决策环境：平台应如何为拼车和单人乘车服务制定定价策略？定价策略如何受平台运营目标的影响？拼车对平台运营、乘客以及整个市场会产生哪些影响？

研究内容

    本文构建了一个博弈排队模型，研究一家垄断性网约车平台同时提供拼车与单人乘车两种服务的情形。模型刻画了诸如机场、中央商务区等社区层面的市场动态。具体而言，乘客与司机分别服从两个独立的泊松过程到达某区域。若司机到达时未遇可服务的乘客（包括单人及已配对的拼车乘客），则转而前往其他地方寻找机会；而乘客则可能选择等待司机到达并提供服务，但需承担线性等待成本，因其普遍厌恶等待。选择单人服务的乘客抵达后进入一个虚拟队列，等待可用司机；选择拼车服务的乘客则根据搭档是否已到达而有所不同——若搭档尚未到达，则需等待；否则将与已等候的搭档配对，组成乘客组后共同进入虚拟队列。对于队列中的单人乘客或乘客组，平台统一采用先到先服务原则进行司机派遣。

    除额外等待时间外，拼车服务还可能给乘客带来由隐私泄露等因素引发的负效用。不同乘客的不适感程度服从同一概率分布且相互独立，平台虽知晓该分布，但无法获取任一乘客的具体不适水平。为全面审视网约车平台运营中的拼车服务，本文考察平台在生命周期不同阶段可能追求的三种目标：交易量最大化、收益最大化与社会福利最大化。前两者分别对应平台在业务增长期与成熟盈利期的典型经营诉求，后者则反映社会规划者的资源配置视角。在三种目标下，模型均可表述为一个斯塔克尔伯格博弈：平台先行公布单人乘车与拼车服务的价格，随后乘客据此决定是否出行及选择何种服务类型。本文采用逆向归纳法求解：在给定平台定价下，利用矩阵分析法和更新-奖励理论，推导出拼车乘客与单人乘客预期等待时间的解析表达式，进而确定均衡状态下的乘客选择行为。

主要结论

    首先，拼车服务的引入可能从根本上改变平台的定价策略。与经典排队定价理论不同，追求交易量或社会福利最大化的平台，对两种服务均可能定价高于收益最大化情形。这一反直觉现象源于拼车扩大了服务能力并提升了出行可达性，使非收益导向的平台更倾向于推广拼车，并通过双重路径推高价格：一方面，高拼车比例可缩短等待时间、提高支付意愿，因拼车加速匹配、降低系统负荷并缓解拥堵；另一方面，提高单人服务价格能够更便捷地为拼车服务提供折扣，以补偿乘客的拼车负效用，从而促进其选择拼车服务。

    尽管拼车服务总能提升平台的既定绩效指标，其对乘客福利的影响却因平台目标而异。当平台以交易量或收益最大化为目标时，拼车对乘客有利。原因在于服务覆盖范围扩大，且平台无法依据乘客个体不适水平实施完全价格歧视。然而，当平台追求社会福利最大化时，引入拼车服务反而可能导致乘客总剩余低于不提供该服务的情形。其根源在于，拼车虽通过高效利用司机资源和缓解拥堵提升了社会整体效率，但出行不适的负效用却由参与拼车的乘客独自承担。因此，社会福利最大化平台必须确保整体效率提升不被累积的个体不适所抵消，为此需对两种服务均设定较高的价格以控制总服务供给。相比之下，在纯单人服务市场中，社会规划者则可以较低价格满足全部乘客需求。

    为进一步增强理论结论的实践参考价值，本文基于芝加哥真实世界数据开展数值模拟实验，结果与理论分析保持一致。

全文链接：

Ming Hu, Jianfu Wang, Hengda Wen, Zhoupeng (Jack) Zhang (2026) Shared or Solo? Platform Pricing and Rider Choices in Ride-Hailing. Management Science.

https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.04324

推荐人：魏芳怡 李响

推荐人单位：南开大学经济与社会发展研究院

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编辑：王昱升

审核：李勇建