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摘要：针对“互联网+”时代下共享单车市场的供求平衡，综合分析不同时空共享单车供求匹配程度及单车硬件、软件、投放量对摩拜和OFO两大单车品牌市场核心竞争力的影响，建立我国共享单车时空供求匹配模型、北京市及北京市各区共享单车供求匹配模型和OFO单车和摩拜单车的理查德生命曲线模型。运用MATLAB软件得出了我国共享单车总体供求饱和度和北京市各区单车供求情况、各单车公司的相对核心竞争力情况及未来共享单车市场格局。
关键词：共享单车；供求匹配模型：理查德生命曲线模型；MATLAB
一、引言
共享单车是指单车企业在校园、地铁公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是共享经济的一种新形态。目前共享单车已经到了“泛滥”的地步，各大城市路边排满各种颜色的共享单车。而共享单车的发展问题是研究某一段时间内共享单车供给与人们对共享单车需求的供需平衡问题。故可从目前共享单车的投放量与是否满足短途出行的要求方面进行分析，进而得出在目前形势下预测共享单车市场格局的演变情况。
二、数据的来源与模型假设
1.数据来源
（1）数据来源于《中国统计年鉴》（2015～2016）；
（2）《北京市交通发展年度报告》（2015～2016）；
（3）咕咚共享单车骑行数据：
http：∥www.360doc.com/content/17/0321/02/5964710_638627779.shtml
2.模型假设
①假设本文所使用数据真实可靠；②假设单车出勤率为0.8；③假设密度大的地区共享单车较多，共享单车数量和人口密度正相关；④在共享单车所处社会环境不变的前提下，即没有不利于共享单车发展的政策出行。
3.我国2015年共享单车市场供求匹配度分析
三、数据处理
搜集整理2015年我国城镇人口总数、性别比、各年龄段占比以及各年龄段人群使用共享单车的频率共4项指标，做成汇总表，如表1所示。
由表1可知，共享单车用户结构数据和我国人口结构数据中性别比非常接近，因此可以判定性别对共享单车的使用没有影响。同时，人口结构数据和共享单车用户结构数据中各年龄段占比差距较大。所以，可将两个数据中各年龄段占比的变异系数作为计算共享单车需求量的权重。
1.研究方法
（1）计算出2015年各年龄段关于共享单车使用的平均消费倾向APCi：
3.结果分析
利用Excel求解出2叭5年北京16个区的人出行次数、单日选择共享单车出行的人数、共享单车比例、单日共享单车人次。然后利用公式计算出单日选择共享单车出行的人数、单日共享单车人次，通过做比值，可以得到共享单车供求匹配值，见表4。
东城区、西城区是北京一二环，供求匹配度分别为0.254、0.306，说明需求遠小于供给。因为一环是故宫所在地、北京的景区中心，车辆禁止通行的路段较多，所以人们在一环使用共享单车的需求较小，而且一环内地铁中转站集中，地铁比共享单车更快捷方便，所以对共享单车的需求较少。
朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区是北京的三、四环区，其中石景山区的共享单车供求匹配度为0.511，除此之外，三、四、五环其他地区的供求匹配度都大于1，说明总体上三四环的共享单车的需求要大于供给。其他10个区都是在北京市五环之外的地区，共享单车供求匹配度呈递增趋势，说明离市中心越远，共享单车的投放量就越少。但平谷区与其他郊区相比，匹配度较小，原因是平谷区的人口密度为445人/平方公里，比密云县215人/平方公里要大很多，根据人口密度大共享单车比较多这一假定，说明平谷区共享单车比较多，导致平谷区的匹配度要低。
4.结束语
在研究共享单车市场时，使用消费需求偏好的经济理论建立2015年全国共享单车供求匹配模型，对我国共享单车总需求量进行预测；又采用供求平衡方程的方法巧妙的计算出北京市的共享单车需求量，使分析结果更具有合理性。另外还计算了北京市16区共享单车需求量，使分析结果更准确。
（通讯作者：张敏，安徽财经大学统计与应用数学学院）
关键词：共享单车；供求匹配模型：理查德生命曲线模型；MATLAB
一、引言
共享单车是指单车企业在校园、地铁公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是共享经济的一种新形态。目前共享单车已经到了“泛滥”的地步，各大城市路边排满各种颜色的共享单车。而共享单车的发展问题是研究某一段时间内共享单车供给与人们对共享单车需求的供需平衡问题。故可从目前共享单车的投放量与是否满足短途出行的要求方面进行分析，进而得出在目前形势下预测共享单车市场格局的演变情况。
二、数据的来源与模型假设
1.数据来源
（1）数据来源于《中国统计年鉴》（2015～2016）；
（2）《北京市交通发展年度报告》（2015～2016）；
（3）咕咚共享单车骑行数据：
http：∥www.360doc.com/content/17/0321/02/5964710_638627779.shtml
2.模型假设
①假设本文所使用数据真实可靠；②假设单车出勤率为0.8；③假设密度大的地区共享单车较多，共享单车数量和人口密度正相关；④在共享单车所处社会环境不变的前提下，即没有不利于共享单车发展的政策出行。
3.我国2015年共享单车市场供求匹配度分析
三、数据处理
搜集整理2015年我国城镇人口总数、性别比、各年龄段占比以及各年龄段人群使用共享单车的频率共4项指标，做成汇总表，如表1所示。
由表1可知，共享单车用户结构数据和我国人口结构数据中性别比非常接近，因此可以判定性别对共享单车的使用没有影响。同时，人口结构数据和共享单车用户结构数据中各年龄段占比差距较大。所以，可将两个数据中各年龄段占比的变异系数作为计算共享单车需求量的权重。
1.研究方法
（1）计算出2015年各年龄段关于共享单车使用的平均消费倾向APCi：
3.结果分析
利用Excel求解出2叭5年北京16个区的人出行次数、单日选择共享单车出行的人数、共享单车比例、单日共享单车人次。然后利用公式计算出单日选择共享单车出行的人数、单日共享单车人次，通过做比值，可以得到共享单车供求匹配值，见表4。
东城区、西城区是北京一二环，供求匹配度分别为0.254、0.306，说明需求遠小于供给。因为一环是故宫所在地、北京的景区中心，车辆禁止通行的路段较多，所以人们在一环使用共享单车的需求较小，而且一环内地铁中转站集中，地铁比共享单车更快捷方便，所以对共享单车的需求较少。
朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区是北京的三、四环区，其中石景山区的共享单车供求匹配度为0.511，除此之外，三、四、五环其他地区的供求匹配度都大于1，说明总体上三四环的共享单车的需求要大于供给。其他10个区都是在北京市五环之外的地区，共享单车供求匹配度呈递增趋势，说明离市中心越远，共享单车的投放量就越少。但平谷区与其他郊区相比，匹配度较小，原因是平谷区的人口密度为445人/平方公里，比密云县215人/平方公里要大很多，根据人口密度大共享单车比较多这一假定，说明平谷区共享单车比较多，导致平谷区的匹配度要低。
4.结束语
在研究共享单车市场时，使用消费需求偏好的经济理论建立2015年全国共享单车供求匹配模型，对我国共享单车总需求量进行预测；又采用供求平衡方程的方法巧妙的计算出北京市的共享单车需求量，使分析结果更具有合理性。另外还计算了北京市16区共享单车需求量，使分析结果更准确。
（通讯作者：张敏，安徽财经大学统计与应用数学学院）