6月7日，由同济大学城市交通研究院和交通运输工程学院联合举办的城市交通交叉学科学术沙龙第二十三期通过腾讯会议平台举行。本期沙龙的主题是：数据驱动的网约车监管模式刍议，主讲人是我院交通服务科学方向导师李健副教授。

近年来随着移动互联网技术日渐普及，以网约车为代表的交通运输新业态快速发展，对于满足人们更加多样化的出行需求、保障和改善民生发挥了重要作用。然而，网约车作为一种新兴的出行服务模式，其发展过程中也面临运营主体自身发展不确定性、与其它现有出行方式的融合，以及在城市交通系统中角色定位等一系列问题。本次讲座围绕建立数据驱动的网约车精细化的监管模式，分为四部分展开讨论：首先，总结了交通运输新业态的政府监管需求；其次，初步提出了网约车分类、分时、分区的精细化监管模式及决策支持技术；随后，对实证案例进行了分析与讨论，为进一步完善网约车及其它交通运输新业态监管提供参考；最后是总结与讨论。

首先，介绍了交通运输新业态的定义，其服务模式、监管流程都和传统业态有着明显的不同。服务模式创新带来了如市场价格混乱、老年群体出行不便、用户资金管理等新问题；技术创新也带来了用户信息、数据安全、算法公平性等问题；管理创新带来了员工管理难、设备占用公共资源等问题。中国政府监管演化可大致分为“正本溯源，明确定义”“对症下药，健全监管”“由点及面，优化监管”三个阶段。

其次，介绍了网约车定义及行业特点，网约车是一种新的商业模式，提供了多样化的出行服务，其市场规模增长迅速，对原有的城市交通系统会带来不可忽视的影响。介绍了英国、美国、加拿大等国际上网约车的监管案例，包括其监管立法历程及管控的重点。分析了网约车政府监管所关注的问题，及总量管控、实时监测、动态评估及适时优化等管控需求。并基于需求分析，提出了分类、分时、分区的精细化监管政策框架，以及特征识别、状态研判和循证决策等决策支持技术。

随后，从网约车运行模型分类、网约车运行时空特征分析以及新冠疫情背景下的网约车特征追踪分析三方面进行了实证案例的分析与讨论。基于案例数据，使用GMM模型，确定了活跃天数、总载客时长和连续活跃间隔天数标准差为聚类指标，分析得到了专职网约车、稳定兼职网约车和不活跃兼职网约车三类网约车运行模式，占比约为4:4:2。比较了专职网约车与巡游出租车的运行时间特征。采用基于TF-IDF算法的词频分析、基于莫兰指数的空间自相关检验以及基于Getis-Ord Gi的冷热点分析等方法对三类网约车的空间特征进行了分析。结合2020年新冠疫情暴发前后的数据，分析了网约车和巡游出租车所受到的影响。认为网约车受疫情影响大，其中不活跃兼职网约车的活跃强度有所增加，网约车发挥着就业蓄水池的功能。

最后，结合提出的监管政策框架和实证研究结论，对分类、分时、分区监管策略提出了具体的建议。

本次讲座的部分内容是城市交通2019级硕士研究生熊子曰在导师吴杭彬副教授和副导师李健副教授的指导下开展的研究工作的成果。