当前位置：首页> 正文：门店小参谋丨 经济学家告诉你：为什么滴滴不给你派最近的车？
2019/9/23 11:05:50 《门店小参谋》 吴晓波频道
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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，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。
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：
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，就会产生耐药性强的超级细菌，令抗生素逐渐失效。又如滥用形容词，就会导致词义弱化，原有的形容词逐渐贬值。
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。”
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。
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。
感悟：放眼整个维修行业，会发现同样有局部最优导致全局最劣的现象。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，对维修门店信任度降低。当然，后市场的全局最优，也需要来一次顶层设计了。
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