网约车监管政策背后的多重逻辑
交通拥堵状况对网约车监管政策的影响较为明显。图为2019年7月3日，成都双流国际机场，停车场设置网约车停车区域。? 视觉中国 图
网络预约出租车（网约车）是利用智能手机应用程序而开发的交通出行应用，可以高效率地实现车辆和乘客之间的匹配，极大便利乘客出行并创造了大量就业机会。2016年7月，《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》和《国务院办公厅关于深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见》出台，使网约车合法化。全国各地政府纷纷出台相关政策，加强对网约车的监管。但是，各地政府出台的网约车监管政策千差万别，有些宽松，有些却严苛。为什么各地网约车监管政策差异如此之大？哪些因素推动了监管政策的趋异而不是趋同？
笔者最近与南京师范大学公共管理学院副教授李延伟合作研究了上述问题。我们分析了全国25个省会城市的网约车监管政策，识别了网约车监管政策背后的多重逻辑。
一、各地网约车监管政策缘何差异如此之大？
网约车和许多分享经济或平台经济一样，被认为是一种“破坏性创新”或“毁灭性创新”，因为它在创造一个产业的同时，也在催化另一个传统产业。
网约车的出现，便利了乘客，但却使传统巡游出租车的命运急转直下。网约车在许多城市迅速抢占交通出行市场，出租车在网约车的攻势下面临生产困境，一些城市的出租车司机甚至采取罢运这样的极端做法，试图同网约车相抗衡。与此同时，网约车也使大量私家车和外地驾驶员进入城市交通出行领域，一定程度上造成了交通拥堵和监管失控，成为令地方交通管理部门头疼不已的问题。
作为一把双刃剑，网约车的双重性使其在地方政府眼中爱恨分明。迫于不同利益相关者的压力，各地政府对网约车监管采取了截然不同的立场和政策。一个值得研究的问题是，网约车监管政策差异背后有哪些因素在发挥作用。
概而言之，地方政府的网约车监管决策至少受到四重因素的影响：地方居民需要、公共交通基础条件、城市交通拥堵状况、出租车行业压力。其中，地方居民期望地方政府大力发展网约车，因为这可以便利其交通出行并增加其福祉。但是，出租车行业却希望将网约车拒之门外，因为这会威胁它们的市场支配地位。
其一，地方居民需要。在网约车出现以前，由于出租车牌照的发放并未遵循市场规律，受到地方政府严格控制，公交车、地铁等又存在诸多不便之处，造成地方居民的出行存在严重的供需矛盾，几乎所有城市的居民都面临“打车难”、“打车贵”的问题。独特的市场条件还造成出租车“拒载”、“甩客”等欺行霸市问题屡见不鲜，乘客叫苦不迭且有苦难言。网约车之所以能够出现并迅速占据各地交通出行市场，就在于它填补了市场供给空缺，使乘客可以更高效地约车，乘用服务的质量和安全也可以得到更好保障。
因此，在出租车供不应求的城市，网约车监管政策会倾向于放松而不是严苛，否则就难以弥合交通出行的供需矛盾。
其二，公共交通基础条件。网约车同地铁和公交车等公共交通工具之间存在双重关系，既有竞争关系，也有互补关系。在公共交通状况不理想的城市，居民的交通出行难以得到充分满足，网约车可以作为补充力量来解决交通需求。此时，地方政府倾向于鼓励网约车发展，藉此弥补公共交通短板。在公共交通较为发达的城市，网约车则同公共交通存在竞争关系，会在一定程度上分流出行需求。
因此，地方政府会根据公共交通状况决定网约车监管政策的走向，避免公共交通因为网约车的挤出效应而受到影响。
其三，交通拥堵状况。中国许多城市面临交通拥堵问题，即便是一些后发城市也在成为“堵城”。这同私家车的无节制增长有关，也同交通管理水平欠缺有关。当城市交通拥堵状况严重时，网约车往往成为“替罪羔羊”，被视为导致交通拥堵的罪魁祸首。这符合“避责”理论的预期，即政府在面临问责时会倾向于循证替罪羊或“背锅侠”，避免因此而受到惩罚。虽然网约车使大量私家车涌入城市道路，但是没有充分证据表明交通拥堵状况会因此加剧。即便如此，这也会使地方政府对网约车围追堵截，害怕其进一步加剧城市交通拥堵状况。
也就是说，如果城市的交通拥堵状况不那么严重，地方政府可能对网约车采取包容态度，允许其在一定范围运营。
其四，出租车行业压力。网约车的入场搅乱了出租车行业的市场格局，使出租车行业面临严峻的发展困境和生存危机。一些城市的出租车司机甚至采取罢运的做法，期望对地方政府施压，使其能够加强对网约车的监管。出租车司机的诉求主要反映在网约车的合规化运营方面，即要求采取和出租车一样的市场准入标准。但是，这样一来就背离了网约车的发展理念，使网约车出租车化。比如，去年因安全事故而被迫下线的滴滴顺风车业务，恰恰是最符合网约车实质的应用场景，即调动私家车和兼职司机等社会闲置资源创造商业和社会价值。
在“维稳”压倒一切的情况下，地方政府为稳定出租车行业，可能在出租车行业施压下出台更加严格的网约车监管政策。
上述四重因素并非单独影响网约车监管政策，因为它们同时存在且会共同塑造网约车监管政策的走向。每重因素自身也不是决定网约车监管政策的充分条件或必要条件，而需要同其他因素综合考虑。因此，需要使用定性比较分析法，研究这些因素的组合关系对网约车监管政策的作用。
二、网约车监管政策背后的多重逻辑
我们选取全国25个省会城市的网约车监管政策进行分析，因为这些城市具有代表性，且相关数据可以获取。乌鲁木齐和拉萨没有出台网约车监管政策，我们不予考虑。四个直辖市同其他城市在许多方面存在显著差异，缺乏可比性，我们也未予分析。
我们收集了这些城市的网约车监管政策文本，并对其中的相关条款进行编码。这包括17项有关车辆的规定和16项有关驾驶员的规定，共计33项监管条款。我们依据地方政府是否设置这些条款而加以赋分，并加总计算网约车监管严格程度。
我们使用每万人出租车数量来衡量市民出行需求，其值越高意味着乘客对出租车的需求越低。我们使用高德地图发布的城市拥堵延迟指数来衡量交通拥堵状况。我们以城市出租车司机是否曾发生过罢运事件来衡量出租车行业压力。最后，我们使用每万人公交车数量和每万人轨道交通长度来衡量公共交通状况。
考虑到网约车监管政策的严格情况本身是有程度差异的，我们使用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法。基于数据分析，我们识别了网约车监管政策背后的多重逻辑，得到不同因素作用形成不同监管政策的七种组合，它们各自包括不同数量的城市，代表不同程度的网约车监管政策。其中四种组合对应的城市网约车监管政策是严苛的，而另外三种组合对应的政策则是宽松的。
需要说明的是，由于是模糊集分析，所以一些城市会在多个组合中出现，而不是完全一一对应的关系。（详见表1）
表1. 七种组合条件下的城市网约车监管政策。
第一种组合是城市出租车供给充足，乘客需求不高，不利于网约车发展。与此同时，公共交通较差，对网约车的需求较大。当地政府综合考虑，采取了严格监管网约车的政策。第二种组合是城市居民对出租车的需求不高，与此同时交通拥堵，二者结合使网约车发展的紧迫性不高，于是地方政府采取了严格的监管政策。
第三种情况是公共交通发展不够，交通拥堵严重，且出租车行业压力较强，这使当地政府不得不采取严格的网约车监管政策。
第四种情况是当地居民对出租车的需求较强，而出租车行业压力不强，这使网约车发展面临有利条件。但是，当地公共交通状况较好，网约车会同其产生竞争关系，最终使地方政府采取了严格的网约车监管政策。
第五种情况有两个城市，它们的公共交通状况不错，出租车行业的压力也较强，这使网约车发展遇到的挑战不小。但是，当地的交通拥堵也不严重，所以地方政府最终对网约车采取了宽松的监管政策。
第六种组合就一个城市，即合肥。合肥的出租车供给缺口较大，乘客需求较强，这有利于网约车发展。但是，当地的公共交通状况不错，出租车行业压力也较强，网约车发展面临较大挑战。不过，当地政府最终选择对网约车采取宽松政策。
最后一种组合有三个城市，这三个城市的出租车保有量不足，乘客需求较强，有利于网约车发展。当地交通拥堵状况也不严重，适合发展网约车。但是，当地的出租车行业压力较强，对网约车发展构成挑战。最终，当地政府对网约车采取了宽松的监管政策。
三、结论与启示
“两害相权取其轻”，网约车监管政策的制定就属于这种情形。
我们的研究显示，公共交通不发达和交通拥堵严重是网约车监管政策严格的两个必要条件，交通拥堵不严重是网约车监管政策宽松的唯一一个必要条件。这意味着交通拥堵状况对网约车监管政策的影响较为明显。具体来讲，拥堵严重的城市倾向于严格监管网约车，而拥堵程度较轻的城市则多选择放松监管。进而言之，地方政府和网约车公司都要考虑如何兼顾网约车发展和交通拥堵缓解，如果网约车发展导致交通拥堵加剧，则很难激发地方政府发展网约车的热情。
相对来说，公共交通状况对网约车监管政策的影响不大，反倒是公共交通状况较好的一些城市倾向于采取宽松的网约车监管政策。进一步分析显示，乘客对出租车的需求同网约车监管政策走向密切相关，这反映出地方政府在推动网约车发展方面有很强的务实和为民服务倾向。
如果从四个影响因素来看，导致网约车监管政策严格的四种组合中，仅有一种组合存在出租车行业压力较强的情况。而导致网约车监管政策宽松的三个组合，都存在出租车行业压力较强的情况。这意味着出租车供给不足、公共交通状况不错、交通拥堵不严重，是网约车监管政策趋于宽松的重要因素，而出租车行业压力的影响则不明显。
换句话说，来自出租车行业的压力并没有成为地方政府权衡网约车监管政策立场的最关键因素。反而是，发展网约车在一定程度上成为地方政府策动出租车行业改革的一股力量。
这项研究有助于我们理解为什么各地政府采取了截然不同的网约车监管政策，也为进一步推动网约车健康规范发展提供了政策启示。网约车监管政策背后有复杂的多重因素相互作用，而不完全取决于某一压倒性的决定因素。推动网约车发展和监管政策创新时，也应认识到决策的复杂性，尽可能调动各方利益相关者的参与和谅解。
（本研究由中国人民大学国家发展与战略研究院研究员马亮与南京师范大学公共管理学院副教授李延伟合作进行。原始出版信息如下：What drives the governance of ridesharing? A fuzzy-set QCA analysis of local regulations in China, Policy Sciences, 2019, forthcoming。由马亮改写，具体技术细节请参考原文。）
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