上海復旦大學管理學院副教授孫金雲公開了“2020打車軟件調研報告”(下稱“報告”)，通過對5 個城市821 次打車的數據及體驗研究，發現了蘋果機主更容易被專車、優享這類更貴車型接單。如果不是蘋果手機，則手機越貴，越容易被更貴車型接單。

孫金雲報告還發現，除蘋果手機打車更貴外，蘋果手機較其他手機打車延誤更多，且打車軟件在多個城市中預估價格和實際支付價格之間都存在顯著差異。

3月4日，滴滴出行客服告訴記者，滴滴並不存在蘋果手機打車貴的情況，如果遇到同一時間相同行程比其他機型貴，可截圖給客服處理，對此類現象監管問題，記者多次致電上海市道路運輸管理局，均未得到正面回應。

研究表明蘋果手機打車更貴更易延誤

滴滴平台有可能會格外“關注”蘋果手機用戶、伺機收取“蘋果稅”嗎？報告中提到，打車調研時一鍵呼叫經濟型+舒適型兩檔，報告中用被舒適型車輛接走的訂單佔所有訂單中的比例來判斷“被舒適”的程度。

數據表明，與非蘋果手機用戶相比，蘋果手機用戶的確更容易“被舒適”車輛（比如專車、優享等）司機接單，這一比例是非蘋果手機用戶的3 倍。

除了通過手機品牌來識別用戶，打車軟件平台也可能同時關注乘客手機價格所透露的信息。報告通過相關研究表明，如果乘客使用的是蘋果手機，那麼就更容易被推薦舒適型車輛；如果乘客不是用蘋果手機，那麼就要看他的手機價位，手機價位越高則越有可能被舒適型車輛接走。

媒體採訪滴滴司機

此外，“蘋果稅”還體現在蘋果用戶比非蘋果用戶享受到的打車優惠更少。數據統計發現，蘋果手機用戶平均只能獲得2.07元的優惠，而非蘋果用戶平均可以獲得4.12元的優惠。

孫金雲在採訪中解釋，企業有根據不同支付能力的個性化定價策略，研究中發現的“蘋果稅”，接近於個性化定價，它能夠使企業獲得最高收益，但是存在歧視用戶的嫌疑。

研究結果表明，除了價格問題，蘋果手機用戶的預估等待時間往往被更嚴重地低估，並且在首汽和高德的平台上面，蘋果手機用戶會比非蘋果手機用戶付出更多的時間成本。

數據顯示，打車平台的蘋果手機用戶延誤時長比例均高於非蘋果手機用戶。其中，滴滴和首汽的結果極為誇張——兩者非蘋果手機用戶的時間延誤比例為25.6%和12%，遠低於蘋果手機用戶的52.8%和41.6%。即便是差距最小的高德，兩類用戶的時間延誤比例差異仍然達到了10.3%。

實際支付明顯高於預估價格存在“偽優惠”現象

報告中提到，如果乘客通過打車軟件下單，實際支付價格比軟件預估價格高出很多，會讓乘客有受到欺騙的感受。如果乘客根據估價最低的平台作出出行選擇，那麼明顯存在個別平台有意做低估價進行不正當競爭。

報告研究了打車軟件的預估價格和實際支付價格之間的差異，發現除重慶外，打車軟件在上海、成都、北京和深圳四個城市中預估價格和實際支付價格之間都存在顯著差異，其中上海是打車軟件價格被低估最厲害的城市，實付比預估高達11.8%，深圳也許是打車軟件競爭更激烈的地方，實付比預估價格竟然低了6.5%。

報告還檢驗了蘋果手機品牌及手機高中低價位檔次對於價格低估程度的影響，結果表明，這兩者對於價格低估並無影響。

而對平台優惠部分，數據分析表明，平台會先提價，再以優惠的方式進行部分減免，這和有些人吐槽商場特賣以及有的網購節先漲價再優惠的貓膩是相似的。

報告中將司機端價格視為平台每單的成本支出，當無優惠的時候，軟件最終計價（優惠前價格）與司機端價格差距平均為14%；然而，當有優惠的時候，軟件最終計價（優惠前價格）與司機端價格差距擴大至21%，補貼的感知度被放大了1倍，且其差異性顯著。所以，平台存在“偽優惠”現象。通過這一增一減的優惠遊戲，平台就用少量的優惠，做到了“更多補貼”，或者說，讓消費者感受到了“更多補貼”。

團隊發聲：

研究純屬無心插柳報告發布後打車平台已有改善

研究結果發布後，孫金雲團隊又做了一次調研，發現除預估等候時長誤差沒有顯著變化外，預估價格誤差率從原先的平均22.56%直接下降到了0.12%，而平均響應時長也從5.06分鐘直接下降到了0.42分鐘，上海打車軟件各類獎勵及補貼力度也明顯加大。

3月3日，封面新聞記者通過所在學院聯繫孫金雲，對方婉拒了採訪。在他自己的公眾號裡，他這樣解釋：對我而言，這個研究已經完成了，我們所有的結論和觀點都已在報告中詳實呈現。至此，我們整個團隊將不再關注媒體報導，也不再就此話題接受任何採訪。

一個致力於企業戰略及創新創業領域的教授，為什麼會做打車軟件的研究。3月2日，在“老孫漫話”公眾號裡，孫金雲稱，打車軟件研究的出發點，如果用一個詞概括，那就是“理性的好奇心”，“我們整個團隊在工作之餘做了一點有趣的研究。”

孫金雲稱，他和他的團隊對很多事情都抱有強烈的好奇心，愛折騰，不滿足於已有的知識、經驗和市面二手報告。小到教學課堂裡用的案例企業的細節，大到平時接觸到的那些集團企業如何才能保持競爭優勢，他一直帶著這種理性的好奇心來思考。“今天這個結果，純屬無心插柳。”

在公眾號文章中，孫金雲稱，自己是一個研究性質的團隊，致力於通過微不足道的研究來小小地改變這個世界。“這個理想看上去非常浪漫，放在現實中，可能會十分無力，甚至可笑，但我們依然繼續堅守。”

專家建議：

教授調查反映出信息不對稱監管應深入算法機制層面

對報告中提出的問題，封面新聞記者採訪了北京交通大學北京綜合交通發展研究院教授、博士生李紅昌。

李紅昌教授認為，從運輸經濟角度看，這份對打車軟件的市場調查具有一定代表性，它反映出平台在信息不對稱的情況下，打車軟件具有的信息優勢，即了解司機和乘客雙方供求狀況的內在優勢，這意味著在缺乏同業競爭的情況下，極易形成市場壟斷，損害消費者或司機的權益。

“比如實施價格歧視，針對不同人的不同的支付能力，採取差異化的定價策略，這是具有市場控制力企業的必然行為，我們現在的打車軟件是具有這樣一種特質的。”李紅昌教授說。

在對報告的合理性和代表性予以肯定後，李紅昌教授提出，打車軟件平台每天發生的這交易量非常龐大的，報告引起關注後，可能有問卷數量代表性方面的質疑，也在邏輯關係方面有些瑕疵。“除平台故意把貴的車輛匹配蘋果機主外，也可能是蘋果機主本身偏好貴的車輛。”李紅昌教授說。

李紅昌教授認為，這種現像給法律法規監管和行業自律提出了更高要求。首先，對於打車軟件應該有相應的法律法規，進行必要的監管和規範；其次，被監管的打車平台，應該向監管機構提供必要的數據，用以判斷他是否濫用市場權力；最後，從監管責任方面，監管的主體需要從打車軟件公司更加深入到供求匹配的計價規則及相關算法。

“也就是說，他的算法及其規則成了我們監管的對象。”李紅昌教授解釋，“算法進行綜合考量過程中是否存在不公平的行為，這需要監管部門從專業的技術性角度進行必要監管，這份打車軟件的市場調查報告是對我們監管機構缺位的補充，建立了完善的監管之後，這樣的調查分析應該由監管部門進行。”

李紅昌教授認為，隨著互聯網+新經濟的發展，包括打車軟件在內的通過大數據和算法服務的新經濟行業，越來越需要特殊監管，通過對數據及算法規則的監管，可以形成相應的行業規範和標準，這樣才能促進行業健康有序發展。