抽签或可解决春运铁路售票难题
2012-01-13   作者:刘远举(上海金融与法律研究院项目研究员)  来源:东方早报
 
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  在庞大的访问浪潮冲击下,12306网站几度濒临瘫痪,各种问题频出,抱怨四起。有评论质疑12306网站的质量以及网站的承建商,但问题的实质却不在这里。
  12306不是票库只是一个售票系统,它作为一个接口去访问负责出票的票务分配、支付等后端系统。前端的12306的能力不足造成各种问题,但却恰好截住了访问的奔腾巨流,并按后端的票务、银联系统可以承受的流量放出温和细流。所以,如果采用集群、大型机等方法解决了12306的接待能力问题,就会立刻把后端系统逼到面对巨量流量的窘境。登录顺畅了,票务就会出问题;票务没问题了,银联系统却完蛋了。
  即使12306系统、票务系统、银联所有环节均不计成本地按最高并发流量建设,结果会是什么?是秒杀!顺畅的网络系统让当天所出的票在5分钟内卖完。到时候,比的就成了操作速度。可想而知,这会产生巨大的抱怨和质疑——为什么5分钟内票就全没了呢?是不是内部人士在售票之前就内定了呢?
  所以,要想解决民怨,光靠技术不行,还需要社会学和经济学的洞见。
  实际上,系统中的所有拥堵环节都存在一个“微抢位”机制,路由、交换机转发的信号早那么0.001秒就抢到了系统新释放的空闲能力。而“微抢位”实质性作用是抽签和淘汰!因为票少人多,必定有人拿不到票。登录、提交、支付的每一环节的“微抢位”对消费者而言是一个随机的、凭运气的过程,这就等同于抽签。多部电话、追拨器、刷票器起到的作用就是增加抽签次数,增大中签概率。
  所以,这个系统的最本质、最主要的作用是抽签,但铁道部花巨资的系统却同时集抽签、选票、支付功能于一体,在时间上又集中一时,而且还刺激用户产生多次抽签行为。系统糟糕也就不奇怪了。更令人哭笑不得的是:实质上最主要的抽签功能,却是以经济规律下的必然的副产品的面貌出现!
  现在出现的一些办法,如给用户序列标示;把接口开放给第三方代理;分区域网络订票,在本质上都逃不出这种微抢位下的抽签。但如果我们把抽签功能、选票功能、支付功能在时间上分割开来,只抽签不抢位,那么,信息技术的发展和实名制的存在可以让我们更悠闲、更公平、更合理地完成这一切。
  抽签机制可以这样设计:春运行程计划性强,所以春运前一个月,用一周时间供公众在网站输入身份证,并预定车次、座位,可以提交3个不同优先程度的预定。一周之后电脑统一抽签并公布,中签者可凭身份证购预定车次的车票。
  抽签会使票的分配人性化。可以根据年龄、性别、是否残疾赋予不同的中签概率。对于必须一起出行的,可以对一组人绑定抽签,减小一组人中单个人的中签率,但一组的中签率总和不变,每组中一个被抽中则一组人均可购票。而较长的输入时间,则可以方便农民工找人帮忙,不熟悉电脑的问题就迎刃而解。考虑到临时出行的人,留少数余票即可,参与过春运抽签的人不得购买。
  抽签还能优化资源的配置。系统可实时显示预定情况和各车次、座次中签概率,人们可调整出行计划,想把握大点,就定差一点的车或座位,或者时间离春节远一些。铁道部也可以根据情况安排、调度列车,两方面都可促进资源的优化配置。
  即使对于抽不中的人也是有利的,至少他们能提早打算,采取乘飞机、乘长途汽车等方式。至于作弊问题,则几乎不用考虑,如果有人能把关系通到铁道部有限的几个接触抽签系统的人,那么,他总能搞到票。
  限价而又稀缺的资源,必然产生黑市,这个黑市就会要求人们额外支付,这种支付体现在很多方面,比如给黄牛的钱,比如排队的体力,比如刷票的痛苦,本质都是竞争。更为严厉的避免黑市的方法则是凭票供应,比如,自行车票,热水瓶票,但同时,则又会滋生出倒卖票据的黑市,这就是租值耗散。而信息技术的出现和实名制却可以杜绝这种倒卖!进而制止租值耗散,并把这种租值平均地分给消费者,消费者再也不用做出各种隐蔽的付出去竞争。
  实质上,实名制、大规模的统计出行信息,抽签,虽然不是按需分配,但的确类似配给制度。考虑到春运所需的物资、运力、牵涉的人口,这都类似于战时经济和灾害性状况,而在这些情况下,配给制度是相对合理的。
  其实,从经济学的角度来看,即使在管制下,价格也是最好的办法。但是,春运在中国纠缠了权利、习俗、情绪、舆论的夸大、大政府主义、市场行为、行政等诸多因素的复杂问题。在这种环境下,限价就可以看作一个既定的前提条件。如果一味坚持经济学上的“价值正确”,同样也是在不可改变的现实前的致命的自负,所以,柔韧地面对不容易改变的现实,采用这种大规模的计划经济有其合理的现实基础。北京的车牌摇号就是一个好例子。
  另一方面,计划经济之所以失败是因为信息的不完美,正如奥地利思想家哈耶克所说,由于人类“知识的分散”,必然需要进行“发现过程的竞争”。但如果从这两个角度审视,就不难发现,抽签系统既是一个“知识的聚集”,又同时是一个“发现的过程”,通过聚集人们的出行计划、车次偏好,发现人们的需求,然后再对具有同等需求强度的人进行公平的随机分配。
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