经济学家告诉你:为什么滴滴不给你派最近的车?

原标题:经济学家告诉你:为什么滴滴不给你派最近的车?

时常有人会问:为什么滴滴不给我派最近的车?这要从一个久远的经济学问题说起……

时常有人会问:为什么滴滴不给我派最近的车?这要从一个久远的经济学问题说起……

全局最优与局部最优有什么不同?

一些古典经济学家认为,追求个人利益的最大化,就能累加成群体利益的最大化。但保罗·萨缪尔森指出,这是“合成谬误”——误以为在局部成立的事,就能在全局成立。

萨缪尔森的侄子、哈佛前校长劳伦斯·萨默斯举过一个例子:会场里一个观众站起来,他看得更清楚了,能推广到整体吗?当所有观众都站起来,那谁也看不清了,还更难受。

在运筹学领域,“贪心算法”寄希望于,通过每一步选择当前的最优,从而实现结局的最优。但这样做难免有急功近利、贪小失大的问题。

一个雪球,面对一条很陡很短的赛道和一条很缓很长的赛道,该怎么选?贪心算法会选择初期增长快的,然后早早陷入停滞。而巴菲特会说:人生就像滚雪球,重要的是发现很湿的雪和很长的坡。

人们渐渐发现,全局最优没那么容易,甚至总结出了一些经典错误模型:

01 公地悲剧

一块公有草地,人人有权利使用,却无人有义务维护,结局是什么呢?每个牧羊人都会带大群的羊来吃草(局部最优)——他们知道草地承受不住,就更不愿落后于人——最后公地不复存在(全局最劣),这就是“公地悲剧”。

公地悲剧有很多衍生情况,例如滥用抗生素:“抗生素的有效性”是一块公共资源,自1928年发现青霉素以来,全人类都受益于此,但没人需要对这种有效性负责。

于是,为了一次治病效果好,很多人大剂量使用抗生素。可是这样做的人多了,就会产生耐药性强的超级细菌,令抗生素逐渐失效。

每年,中国生产并消耗着全球近一半的抗生素,虽然其中多半用于饲养禽畜,但这并不改变滥用催生超级细菌的事实。

又如滥用形容词:“形容词的有效性”也是一块公共资源,人人都用,无人管理。于是,为了一次表达效果好,很多人随意使用最高级形容。可是这样说的人多了,就会导致词义弱化,原有的形容词逐渐贬值。

多年以前,“美女”一词表达了对女性容貌的赞美。但是逢人就喊“美女”的人越多,这个词的效力就越弱。如今,“美女”一词几乎是对任何女性的日常称谓,而赞美颜值需要“大美女”“超级大美女”“女神”等等。

有人会说,这些词也没用了。日本人又发明了一种办法——加时间或空间限定词。先是“十年一遇的逸才”松井珠理奈,后是“千年一遇的美少女”桥本环奈,中国的鞠婧祎被他们冠以“4000年一遇的偶像”,小栗有以是“20000年一遇的美少女”,百川晴香是“300万光年一遇的美少女”……时空还在持续贬值中。

拉长时间尺度,更容易看出词义的弱化。两千多年前的《左传》里,“饿”表示比饥更严重,已经无法自主进食的状态,“饿死”表示真的饿死。两千多年后的今天,下午四点就能听到“我饿啦,饿死啦!”

除此之外,大到全球气候、海洋资源、生物多样性,小到人行道上的空间,都面临着公地悲剧的问题。

02 搭便车问题

公地悲剧稍作变化,就成了搭便车问题:当一个公共品不付钱也能用的时候,每个人都倾向于不付钱(局部最优),但所有人都不付钱的话,就没公共品可用了(全局最劣)。

搭便车问题也有很多衍生情况,例如公共防疫:

假如全国只有一个人没打疫苗,那他和打了疫苗一样,几乎不可能染病,但是这样的人多到一定比例,疫情就会爆发。

不同的传染病,有不同的搭便车行为“崩塌边界”。全球疫苗免疫联盟负责人赛斯·伯克利曾说:“一旦麻疹疫苗覆盖率低于95%,将不可避免地爆发大规模传染。”

2000年,美国宣布消灭麻疹。2010年到2017年,美国有超过250万儿童未接种麻疹疫苗,为高收入国家之最。结果2019年上半年,麻疹疫情在美国卷土重来,染病人数创下近25年新高。

美国卫生部官员表示:如果疫苗接种率不下降,这场疫情本来能够完全避免。

又如网贷征信:一群网贷公司,为了提升风控水平、降低风控成本,决定共享用户的信用和借贷记录。然而,每一家都想着,我不用认真做征信,直接用平台上别人家的数据就好……结果就是互相坑队友,集中爆雷。

除此之外,大到联合国事务,小到团队作业,都少不了关于搭便车的争论。

03 囚徒困境

甲乙合伙作案,被警方抓获,但警方没有足够的证据指控,于是分开审讯两人。这时,甲乙的命运面临四种可能:

不难看出,“无论对方招不招供,自己都招”对每个囚徒来说都是最有利的选择(局部最优),而双方都这样选,就会共同落入背叛结局(全局最劣)——这就是“囚徒困境”。

囚徒困境同样有很多衍生情况,例如企业价格战:

又如国家关税战:

人际关系、城际发展、国际政治、生物进化……随处可见囚徒困境的案例。

04 全局最优?

那么,全局最优是什么样呢?并不是所有场景都能实现全局最优,因为全局最优往往需要“上帝视角”和“顶层规划”。

往大里说,气候变化协定、关税贸易协定、央行征信系统、全民防疫计划、高铁航运规划就是追求全局最优;往小里说,滴滴的车辆调配方案就是追求全局最优。

很多人有过疑问,为什么明明附近有车,滴滴却要派一个远处的单?——为的就是全局最优。

滴滴本质上是一个协调者、撮合者,运用大数据算法和经济学规律,在高峰期尽量让更多乘客能打到车,让低谷期司机能够有单可接。

大数据算法意味着,让更多的人更快打到车,未必是个别用户打到最近的车,但所有人的整体等待时间缩短了。

经济学规律则意味着,通过分时计价等方式,平衡、撮合供需双方,实现市场均衡。在高峰期、恶劣天气或热点区域激励更多司机出车,提升应答率,也激励用户选择拼车、优享、专车等出行方式,缓解运力不足。

互联网、大数据、人工智能,让全局最优成为可能。滴滴就是这样一个践行者,为更多用户更美好的出行而努力。

作者:猫有药师;插图:南柯一客;公众号:吴晓波频道(ID:wuxiaobopd)

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/GjX0j4A0_fnaRm66SG5YTw

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题图来自Unsplash,基于CC0协议返回搜狐,查看更多

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