复旦教授5个城市打车821次 发现苹果手机更易被延误 滴滴出行：不存在这样的情况

孙金云

封面新闻记者 陈彦霏

3月2日，上海复旦大学管理学院副教授孙金云公开了 “2020打车软件调研报告”(下称“报告”)，通过对5 个城市821 次打车的数据及体验研究，发现了苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单。如果不是苹果手机，则手机越贵，越容易被更贵车型接单。

报告还发现，除苹果手机打车更贵外，苹果手机较其他手机打车延误更多，且打车软件在多个城市中预估价格和实际支付价格之间都存在显著差异。

3月4日，滴滴出行客服告诉记者，滴滴并不存在苹果手机打车贵的情况，如果遇到同一时间相同行程比其他机型贵，可截图给客服处理，对此类现象监管问题，记者多次致电上海市道路运输管理局，均未得到正面回应。

滴滴平台有可能会格外“关注”苹果手机用户、伺机收取“苹果税”吗？报告中提到，打车调研时一键呼叫经济型+舒适型两档，报告中用被舒适型车辆接走的订单占所有订单中的比例来判断“被舒适”的程度。

数据表明，与非苹果手机用户相比，苹果手机用户的确更容易“被舒适”车辆（比如专车、优享等）司机接单，这一比例是非苹果手机用户的 3 倍。

除了通过手机品牌来识别用户，打车软件平台也可能同时关注乘客手机价格所透露的信息。报告通过相关研究表明，如果乘客使用的是苹果手机，那么就更容易被推荐舒适型车辆；如果乘客不是用苹果手机，那么就要看他的手机价位，手机价位越高则越有可能被舒适型车辆接走。

媒体采访滴滴司机

此外，“苹果税”还体现在苹果用户比非苹果用户享受到的打车优惠更少。数据统计发现，苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠，而非苹果用户平均可以获得4.12元的优惠。

孙金云在采访中解释，企业有根据不同支付能力的个性化定价策略，研究中发现的“苹果税”，接近于个性化定价，它能够使企业获得最高收益，但是存在歧视用户的嫌疑。

研究结果表明，除了价格问题，苹果手机用户的预估等待时间往往被更严重地低估，并且在首汽和高德的平台上面，苹果手机用户会比非苹果手机用户付出更多的时间成本。

数据显示，打车平台的苹果手机用户延误时长比例均高于非苹果手机用户。其中，滴滴和首汽的结果极为夸张——两者非苹果手机用户的时间延误比例为 25.6%和 12%，远低于苹果手机用户的 52.8%和41.6%。即便是差距最小的高德，两类用户的时间延误比例差异仍然达到了 10.3%。

报告中提到，如果乘客通过打车软件下单，实际支付价格比软件预估价格高出很多，会让乘客有受到欺骗的感受。如果乘客根据估价最低的平台作出出行选择，那么明显存在个别平台有意做低估价进行不正当竞争。

报告研究了打车软件的预估价格和实际支付价格之间的差异，发现除重庆外，打车软件在上海、成都、北京和深圳四个城市中预估价格和实际支付价格之间都存在显著差异，其中上海是打车软件价格被低估最厉害的城市，实付比预估高达 11.8%，深圳也许是打车软件竞争更激烈的地方，实付比预估价格竟然低了 6.5%。

报告还检验了苹果手机品牌及手机高中低价位档次对于价格低估程度的影响，结果表明，这两者对于价格低估并无影响。

而对平台优惠部分，数据分析表明，平台会先提价，再以优惠的方式进行部分减免，这和有些人吐槽商场特卖以及有的网购节先涨价再优惠的猫腻是相似的。

报告中将司机端价格视为平台每单的成本支出，当无优惠的时候，软件最终计价（优惠前价格）与司机端价格差距平均为 14%；然而，当有优惠的时候，软件最终计价（优惠前价格）与司机端价格差距扩大至21%，补贴的感知度被放大了1倍，且其差异性显著。所以，平台存在“伪优惠”现象。通过这一增一减的优惠游戏，平台就用少量的优惠，做到了“更多补贴”，或者说，让消费者感受到了“更多补贴”。

研究结果发布后，孙金云团队又做了一次调研，发现除预估等候时长误差没有显著变化外，预估价格误差率从原先的平均22.56%直接下降到了0.12%，而平均响应时长也从5.06分钟直接下降到了0.42分钟，上海打车软件各类奖励及补贴力度也明显加大。

3月3日，封面新闻记者通过所在学院联系孙金云，对方婉拒了采访。在他自己的公众号里，他这样解释：对我而言，这个研究已经完成了，我们所有的结论和观点都已在报告中详实呈现。至此，我们整个团队将不再关注媒体报道，也不再就此话题接受任何采访。

一个致力于企业战略及创新创业领域的教授，为什么会做打车软件的研究。3月2日，在“老孙漫话”公众号里，孙金云称，打车软件研究的出发点，如果用一个词概括，那就是“理性的好奇心”，“我们整个团队在工作之余做了一点有趣的研究。”

孙金云称，他和他的团队对很多事情都抱有强烈的好奇心，爱折腾，不满足于已有的知识、经验和市面二手报告。小到教学课堂里用的案例企业的细节，大到平时接触到的那些集团企业如何才能保持竞争优势，他一直带着这种理性的好奇心来思考。“今天这个结果，纯属无心插柳。”

在公众号文章中，孙金云称，自己是一个研究性质的团队，致力于通过微不足道的研究来小小地改变这个世界。“这个理想看上去非常浪漫，放在现实中，可能会十分无力，甚至可笑，但我们依然继续坚守。”

对报告中提出的问题，封面新闻记者采访了北京交通大学北京综合交通发展研究院教授、博士生李红昌。

李红昌教授认为，从运输经济角度看，这份对打车软件的市场调查具有一定代表性，它反映出平台在信息不对称的情况下，打车软件具有的信息优势，即了解司机和乘客双方供求状况的内在优势，这意味着在缺乏同业竞争的情况下，极易形成市场垄断，损害消费者或司机的权益。

“比如实施价格歧视，针对不同人的不同的支付能力，采取差异化的定价策略，这是具有市场控制力企业的必然行为，我们现在的打车软件是具有这样一种特质的。”李红昌教授说。

在对报告的合理性和代表性予以肯定后，李红昌教授提出，打车软件平台每天发生的这交易量非常庞大的，报告引起关注后，可能有问卷数量代表性方面的质疑，也在逻辑关系方面有些瑕疵。“除平台故意把贵的车辆匹配苹果机主外，也可能是苹果机主本身偏好贵的车辆。”李红昌教授说。

李红昌教授认为，这种现象给法律法规监管和行业自律提出了更高要求。首先，对于打车软件应该有相应的法律法规，进行必要的监管和规范；其次，被监管的打车平台，应该向监管机构提供必要的数据，用以判断他是否滥用市场权力；最后，从监管责任方面，监管的主体需要从打车软件公司更加深入到供求匹配的计价规则及相关算法。

“也就是说，他的算法及其规则成了我们监管的对象。”李红昌教授解释，“算法进行综合考量过程中是否存在不公平的行为，这需要监管部门从专业的技术性角度进行必要监管，这份打车软件的市场调查报告是对我们监管机构缺位的补充，建立了完善的监管之后，这样的调查分析应该由监管部门进行。”

李红昌教授认为，随着互联网+新经济的发展，包括打车软件在内的通过大数据和算法服务的新经济行业，越来越需要特殊监管，通过对数据及算法规则的监管，可以形成相应的行业规范和标准，这样才能促进行业健康有序发展。

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