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门店小顾问丨经济学家告知你为何滴滴不给略

2020-10-16 14:58:11来源:励志吧0次阅读

门店小顾问丨 经济学家告知你:为什么滴滴不给你派最近的车?

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出处:吴晓波频道 作者:巴九灵 有删减

一些古典经济学家认为,寻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“合成毛病”——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,能推行到整体吗?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。

人们渐渐发现,全局最优没那末容易,甚至总结出了一些经典毛病模型:

公地悲剧:一块公有草地,人人有权利使用,却无我们积累的互联开发模式的经验和用户参与生态也非同行一朝一夕所能追赶。人有义务保护,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,就会产生耐药性强的超级细菌,令抗生素逐步失效。又如滥用形容词,就会导致词义弱化,原有的形容词逐步贬值。

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:假设全国只有一个人没打疫苗,那他和打了疫苗一样,几近不可能染病,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”。全球疫苗免疫同盟负责人赛斯·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感染。”

又如网贷征信:一群网贷公司,为了提升风控水平、降低风控本钱,决定同享用户的信誉和借贷记录。但是,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……结果就是相互坑队友,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辩论。

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,因为全局最优常常需要“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、高铁航运计划就是寻求全局最优;往小里说,滴滴的车辆调配方案就是寻求全局最优。

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

滴滴本质上是一个调和者、撮合者,应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。

感悟:放眼全部维修行业,会发现一样有局部最优致使全局最劣的现象。如集客活动为门店带来甜头时,同行纷纷跟进,导致车主对营销活动产生抗体,对维修门店信任度下降。固然,后市场的全局最优,也需要来一次顶层设计了。

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