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    “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代出租車資源配置的定量分析

    2016-05-25 07:48:02朱澤琴朱家明操詠慧
    關(guān)鍵詞:模糊綜合評價(jià)資源配置出租車

    朱澤琴,朱家明,操詠慧,孫 波

    (1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠 233030; 2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030;3.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

    ?

    “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代出租車資源配置的定量分析

    朱澤琴1,朱家明2,操詠慧3,孫波2

    (1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠233030;2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠233030;3.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠233030)

    摘要:針對“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代出租車的資源配置,搜集多方面的資料和數(shù)據(jù),綜合運(yùn)用時(shí)空分析、運(yùn)營平衡分析、層次分析以及模糊綜合評價(jià)等方法,分析了影響出租車供求關(guān)系的各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù),依次構(gòu)建了出租車運(yùn)營平衡模型、福利影響因素模糊綜合評價(jià)模型等,將EXCEL軟件作圖與MATLAB軟件編程相結(jié)合,對出租車資源配置的相關(guān)問題做出了定量分析,并提出了一種新的合理補(bǔ)貼方案。

    關(guān)鍵詞:出租車;資源配置;模糊綜合評價(jià);運(yùn)營平衡模型;MATLAB

    隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市規(guī)模日益增大,人們對于出行的要求也在逐步提高。出租車是人們除了城市公共汽車、地鐵、輕軌等客運(yùn)交通方式之外的另一種選擇。而隨著城市人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大,城市出租車作為客運(yùn)分擔(dān)率占較大比例的交通方式,其需求量也日漸增加,并不斷出現(xiàn)“打車難”問題。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來,面對“打車難”現(xiàn)象的社會壓力,2014年有多家公司依托移動互聯(lián)網(wǎng)建立了打車軟件服務(wù)平臺,各個(gè)公司還推出了一系列補(bǔ)貼政策,打車軟件由此紅火起來。這種方式在一定程度上緩解了“打車難”問題,因此與之相關(guān)的“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車資源配置問題也就值得分析與研究了。

    1數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè)

    本文研究所需的出租車空駛率、出租車萬人擁有量以及出租車供求比等的直接數(shù)據(jù)均來源于滴滴快的智能出行平臺網(wǎng)。[1]為了使問題研究更具合理性,提出以下假設(shè):(1)在問題研究范圍內(nèi)所有出租車均使用打車軟件;(2)出租車司機(jī)接受乘客訂單信息后不會再承載路邊打車的行人;(3)不考慮突發(fā)情況(如惡劣天氣,車體故障,意外事故)對出租車供求量的影響;(4)在研究的時(shí)間范圍內(nèi)不考慮國家相關(guān)法規(guī)的轉(zhuǎn)變對打車軟件的影響。

    2不同時(shí)空條件下的出租車資源供求匹配程度分析

    2.1研究思路。

    本文以上海市為例,首先分析了影響城市出租車需求與供給的因素,確定使用出租車空駛率、出租車萬人擁有量以及出租車供求比來衡量出租車供求匹配程度。然后通過搜集到的上海市九個(gè)區(qū)出租車在工作日與休息日不同時(shí)刻各個(gè)指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù),分別在時(shí)空上進(jìn)行對比分析,運(yùn)用EXCEL作圖,通過綜合分析得到上海市各區(qū)在工作日的上下班高峰期時(shí)普遍呈現(xiàn)出租車供小于求,休息日時(shí)的出租車供求匹配程度普遍高于工作日等結(jié)論。

    2.2數(shù)據(jù)處理。

    首先,通過收集數(shù)據(jù),[1]我們得到了上海市2015年9月1日到9日不同時(shí)刻出租車空駛率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用EXCEL 軟件作出上海市不同日期、不同時(shí)刻出租車空駛率折線圖,如圖1所示。

    由圖1可知,出租車平均空駛率在早上上班高峰時(shí)間段 7:00-9:00 間較低(30%左右),在 11:00-16:00 間較高(接近 35%),在下班晚高峰時(shí)間段17:00-18:00 間最低(接近 25%),在 19:00 以后出租車空載率急劇增高(超過 35%)。

    我們根據(jù)搜集到的上海市各個(gè)區(qū)分別在工作日與休息日在各個(gè)時(shí)刻的出租車需求量與供給量,計(jì)算得出各個(gè)區(qū)分別在工作日與休息日各個(gè)時(shí)刻的出租車供求比,做出折線圖如圖2、圖3所示。

    圖2 上海市部分地區(qū)工作日出租車供求比

    圖3 上海部分地區(qū)休息日出租車供求比

    根據(jù)以上圖形我們可以看出每日的8點(diǎn)與18點(diǎn)附近上海各個(gè)地區(qū)的出租車供求比最小,因?yàn)?點(diǎn)與18點(diǎn)為一天內(nèi)的乘車高峰期。各個(gè)區(qū)在一天的不同時(shí)刻出租車供求比趨勢基本一致。接下來我們選取楊浦區(qū),將工作日與休息日的出租車供求比作對比,做出折線圖,如圖4所示。

    圖4 楊浦區(qū)工作日與休息日出租車供求比

    通過在上海統(tǒng)計(jì)局進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集,我們得到了上海市2015年各個(gè)區(qū)的人口總數(shù)、出租車總數(shù),[2]由此計(jì)算得出上海市各區(qū)出租車萬人擁有量,作出上海市各區(qū)出租車萬人擁有量柱形圖,如圖5所示。

    圖5 上海市各區(qū)出租車萬人擁有量

    通過查閱資料[3]得知,一個(gè)大型城市的出租車萬人擁有量應(yīng)不少于20輛/萬人,否則說明該城市的出租車供小于求,形成交通壓力。通過上海市各區(qū)出租車萬人擁有量的統(tǒng)計(jì)圖表我們可以看出,上海市各個(gè)區(qū)的出租車萬人擁有量分布存在不平衡。黃埔區(qū)、閘北區(qū)、靜安區(qū)的出租車萬人擁有量接近甚至超過50輛/萬人,說明出租車供給水平很好,而浦東新區(qū)、楊浦區(qū)、徐匯區(qū)、閔行區(qū)的出租車萬人擁有量均低于20輛/萬人,說明這幾個(gè)區(qū)的出租車供不應(yīng)求。由此可知,上海市出租車供給在整體上呈現(xiàn)供求不匹配的狀態(tài)。

    接下來我們將分別選取工作日與休息日的幾個(gè)典型時(shí)刻,包括上下班高峰期(上午8點(diǎn)與下午6點(diǎn))以及日中的兩個(gè)時(shí)刻(上午11點(diǎn)與下午3點(diǎn)),比較上海市各個(gè)區(qū)在這些時(shí)刻出租車供求比,分別如圖6、圖7、圖8、圖9所示。

    圖6 上海市不同地區(qū)出租車供求比(8點(diǎn))

    圖7 上海市不同地區(qū)出租車供求比(11點(diǎn))

    圖8 上海市不同地區(qū)出租車供求比(15點(diǎn))

    圖9 上海市不同地區(qū)出租車供求比(18點(diǎn))

    綜上,我們得出,在工作日時(shí),上海市各個(gè)區(qū)的出租車供求比相對比較平均,其中8點(diǎn)與18點(diǎn)為職工上下班的出行高峰期,因此在這兩個(gè)時(shí)刻以及這兩個(gè)時(shí)刻周圍的時(shí)間段,上海市各個(gè)區(qū)普遍呈現(xiàn)出租車供小于求的狀況,日中的其他時(shí)刻上海市的出租車供求匹配程度相對較高。在休息日時(shí),由于人們結(jié)束忙碌的工作常常在家休息,出行量也隨之有所減少,因此各個(gè)區(qū)的出租車供求比相對于工作日時(shí)都較大。其中,靜安區(qū)與長寧區(qū)在休息日的出租車供求比都相對較大,說明這兩個(gè)地區(qū)居民在休息日時(shí)的出行量較小。

    3出租車補(bǔ)貼政策對“打車難”問題的緩解程度分析

    3.1研究思路。

    首先分析得出“打車難”現(xiàn)象產(chǎn)生的原因是在一定時(shí)間與空間范圍內(nèi)出租車的供給量小于需求量,由此我們選取出租車空載率這一指標(biāo),對出租車的供求關(guān)系進(jìn)行綜合分析。同時(shí),打車軟件公司的補(bǔ)貼政策與乘客的車費(fèi)支出、司機(jī)的實(shí)際收入密切相關(guān)。因此我們通過兼顧乘客利益(即出租車運(yùn)價(jià)和平均等待時(shí)間)和運(yùn)營效益(運(yùn)營成本和司機(jī)工資)建立出租車運(yùn)營平衡模型,利用定性邏輯分析,將影響出租汽車行業(yè)的因素相互關(guān)聯(lián),建立出租車運(yùn)價(jià)模型,以出租車空駛率為核心,分析乘客實(shí)際的出租車運(yùn)價(jià)、出租車司機(jī)收入分別與空駛率之間的變化方向與關(guān)系。通過出租車運(yùn)價(jià)、出租車司機(jī)收入對空駛率產(chǎn)生的影響來衡量出租車補(bǔ)貼方案是否對“打車難”現(xiàn)象產(chǎn)生一定的緩解作用。

    3.2 數(shù)據(jù)處理。

    由實(shí)際情況可知,打車軟件公司的補(bǔ)貼政策對乘客利益收入的影響主要是減少了乘客乘車的費(fèi)用,對出租車司機(jī)利益收入的影響主要是增加了收入,因此我們用乘客乘車費(fèi)用的減少以及司機(jī)收入的增加這兩個(gè)指標(biāo)來反映補(bǔ)貼政策的作用;另外,我們用空駛率這一指標(biāo)來簡單反映乘車的難易程度,易知在不考慮其他方面的情況下,空駛率越大,乘客乘車越容易。

    首先,我們建立運(yùn)營平衡[4]模型。當(dāng)出租車運(yùn)營收支相抵時(shí),達(dá)到運(yùn)營平衡狀態(tài),即:

    E=C

    (1)

    左邊E表示乘客乘車所花費(fèi)的費(fèi)用總和,右邊C表示出租車的成本。其中C包含了出租車的損耗和維修費(fèi)用C1,燃油費(fèi)用Cp,出租車司機(jī)的工資Cd,以及出租車公司的管理費(fèi)用Ca。則公式即為:

    E=Cl+Cp+Cd+Ca

    (2)

    為了方便建立模型,我們忽略了起步價(jià)的環(huán)節(jié),對車輛的載客行駛速度和非載客行駛速度取了平均值Vz和Vk,對于車輛的損耗、維修和保險(xiǎn)費(fèi)用、出租車司機(jī)的工資以及出租車公司的管理費(fèi)用都取了統(tǒng)一的度量單位。在此條件下,一個(gè)時(shí)間周期T內(nèi)的出租車運(yùn)營情況可表示為:

    E=T·(1-K)·Vp·P

    (3)

    (4)

    根據(jù)式(3)和(4),取統(tǒng)一時(shí)間周期,約去T后得

    (5)

    式(5)把出租車費(fèi)用、出租車司機(jī)工資和出租車公司的管理費(fèi)通過空駛率這一參數(shù)聯(lián)系起來。對方程變形得:

    (6)

    化簡后得:

    (7)

    (8)

    由式(7)可以看出,當(dāng)補(bǔ)貼政策使得乘客實(shí)際的出租車運(yùn)價(jià)減少時(shí),乘客對出租車的需求增加,空駛率減小,此時(shí)乘客打車難度加大;同樣的,由式(8)可以看出,當(dāng)補(bǔ)貼政策使得出租車司機(jī)收入增加時(shí),出租車供給增加,空駛率也增加,即兩者成正方向,此時(shí)乘客打車難度減小。相比較而言,在補(bǔ)貼政策下,出租車司機(jī)能增加的利益收入幅度相對較大,出租車的供給也會相對增加。因此我們可以得出,出租車的空駛率在增加,即在一定程度上“打車難”的情況得到了緩解。

    4設(shè)計(jì)補(bǔ)貼方案及合理性分析

    4.1研究思路。

    首先我們引入乘客福利與司機(jī)福利[5]這兩個(gè)指標(biāo)來反映補(bǔ)貼政策效果,采用層次分析法,[6]運(yùn)用MATLAB軟件求得影響乘客與司機(jī)福利的各個(gè)因素的權(quán)重,然后運(yùn)用模糊綜合評價(jià)法[7]得出加價(jià)費(fèi)對乘客福利影響最大,而額外收入對司機(jī)福利影響最大,然后以雙方福利為切入點(diǎn),結(jié)合模型結(jié)論和對社會現(xiàn)實(shí)情況的考慮,提出新的補(bǔ)貼方案為“會員制的加價(jià)費(fèi)優(yōu)惠補(bǔ)貼政策”。最后利用層次分析與模糊綜合評價(jià)的結(jié)果證實(shí)了該補(bǔ)貼方案的合理性。

    4.2 數(shù)據(jù)處理。

    4.2.1建立評級指標(biāo)體系。

    護(hù)士把我引到隔壁麻醉室,要過麻醉吸氧管,往里面注了些許麻醉劑,接好吸氧管,便交給我吸。吸了大約半個(gè)小時(shí),吸的到嗓子都木了,護(hù)士才把我叫進(jìn)手術(shù)室。

    根據(jù)打車軟件補(bǔ)貼政策主要影響的對象,可分為乘客福利和司機(jī)福利,具體指標(biāo)見表1:

    表1 評價(jià)指標(biāo)體系基本指標(biāo)

    4.2.2確定指標(biāo)權(quán)重。

    應(yīng)用層次分析法確定指標(biāo)的權(quán)重,通過兩兩比較指標(biāo)間的重要性程度,根據(jù)元素的取值規(guī)則得到判斷矩陣A,根據(jù)乘客福利得到判斷矩陣C1:

    對各列做歸一化處理:

    我們運(yùn)用MATLAB軟件求得權(quán)重向量w1=(0.637,0.258,0.105)據(jù)最大特征根計(jì)算公式Aw=λmaxw,求出λmax=3.0385。接著對結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn),計(jì)算得出一致性指標(biāo)CI=0.019,平均一致性指標(biāo)RI=0.90,則一致性比例CR=CI/RI=0.0332≤0.1,說明判斷矩陣具有一致性,所得權(quán)重向量可以反映各指標(biāo)間的重要程度。

    同理得到司機(jī)福利中的權(quán)重向量W2=(0.055,0.262,0.118,0.565)。

    4.2.3進(jìn)行模糊綜合評價(jià)。

    首先,我們分別對每一個(gè)一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)進(jìn)行模糊綜合評價(jià),構(gòu)造出一個(gè)評語級:

    V=(V1,V2,V3,V4,V5)=(好,較好,一般,較差,差)

    再構(gòu)造隸屬度子集Ri:

    Ri=(ri1,ri2,…,rim)

    Ri指評價(jià)因素中第i個(gè)指標(biāo)對應(yīng)評語集中的每個(gè)V1,V2,…,Vm的隸屬度,rij=第i個(gè)指標(biāo)選擇vi等級的人數(shù)/參與評價(jià)的總?cè)藬?shù),j=(1,2,…,m)。

    4.2.4求出乘客與司機(jī)福利的模糊評價(jià)矩陣。

    根據(jù)相關(guān)網(wǎng)站與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可得乘客福利F1的隸屬子集,也即模糊評價(jià)矩陣

    最后依據(jù)w1進(jìn)行復(fù)合運(yùn)算,得到乘客福利模糊評價(jià)矩陣:

    b1=w1*R1=(0.1715,0.3297,0.2717,0.1437,0.0834)

    同理得到司機(jī)福利模糊評價(jià)矩陣

    b2=w2*R2=(0.2591,0.4317,0.2318,0.0816,0.0578)

    4.3結(jié)果分析。

    4.3.1根據(jù)模糊綜合評價(jià),我們可以得出:在乘客方面,總的來說福利水平不算很高。由層次分析法所得權(quán)重可以看出,加價(jià)費(fèi)對乘客福利影響最大,權(quán)重達(dá)0.637,說明改善乘客福利水平的關(guān)鍵因素在于減少乘車加價(jià)費(fèi);在司機(jī)方面,福利水平總體也不高,說明打車軟件給司機(jī)帶來的吸引力與激勵(lì)強(qiáng)度還不夠。由層次分析法所得權(quán)重可以看出,額外收入對司機(jī)福利的影響最大,權(quán)重達(dá)0.565,說明額外收入(如加價(jià)費(fèi)等)對出租司機(jī)的吸引力最大。

    4.3.2結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況,我們基于以下考慮設(shè)計(jì)補(bǔ)貼方案:①大力度現(xiàn)金補(bǔ)貼不是長久之計(jì);②應(yīng)在盡量維護(hù)市場份額的前提下改變補(bǔ)貼方式;③補(bǔ)貼方式應(yīng)盡量考慮緩解乘客打車難的問題。

    結(jié)合上述模型分析與社會現(xiàn)實(shí)狀況,設(shè)計(jì) “會員制的加價(jià)費(fèi)優(yōu)惠補(bǔ)貼政策”,具體如下。

    面對注冊用戶,推出 VIP 用戶服務(wù),即每月充值一定金額以上即可成為其會員,優(yōu)先顯示用戶訂單,同時(shí)享受優(yōu)惠,并且可以根據(jù)充值金額的不等享受不同程度的折扣。基于考慮①,該方案中的優(yōu)惠折扣并不針對乘客本身運(yùn)價(jià)部分,而是針對加價(jià)費(fèi)部分。當(dāng)乘客急需租車并且愿意支付加價(jià)費(fèi)時(shí),如果該乘客是會員,則可根據(jù)會員等級享受加價(jià)費(fèi)補(bǔ)貼,這減少了乘客乘車總費(fèi)用同時(shí)也增加了司機(jī)收入,在盡量維護(hù)市場份額的前提下減輕了之前的大額現(xiàn)金補(bǔ)貼??傮w來看,司機(jī)的補(bǔ)貼程度略大于乘客,使得出租車供給增加,在一定程度上緩解了乘客打車難的問題。結(jié)合上述模型的結(jié)論,加價(jià)費(fèi)對乘客福利影響最大,而額外收入則對司機(jī)福利影響最大,這里的補(bǔ)貼方案把重點(diǎn)放在了加價(jià)費(fèi)上,同時(shí)考慮了乘客福利和司機(jī)福利,說明了其合理性。

    5總結(jié)

    針對三個(gè)有關(guān)出租車資源配置的問題,采用多種分析方法并建立相應(yīng)模型進(jìn)行研究,每個(gè)模型都有其代表性與合理性,通過出租車空駛率、出租車萬人擁有量以及出租車供求比來分析城市內(nèi)部不同時(shí)空的出租車供求匹配程度問題,以空駛率為核心,建立了出租車運(yùn)營平衡模型、出租車運(yùn)價(jià)模型以及綜合評價(jià)模型,對我國“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車資源配置有一定的參考價(jià)值。

    參考文獻(xiàn)

    [1]滴滴快的智能出行平臺網(wǎng)[EB/OL].http://v.kuaidadi.com.

    [2]上海統(tǒng)計(jì)網(wǎng)[EB/OL].http://www.stats-sh.gov.cn.

    [3]馮曉梅.供需平衡狀態(tài)下的出租車發(fā)展規(guī)模研究[D].成都:西南交通大學(xué),2010.

    [4]王榃. 成都市客運(yùn)出租車需求分析[D].成都:西南交通大學(xué),2009.

    [5]孔繁敏,等.打車軟件的經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)[J].科技和產(chǎn)業(yè),2015(4).

    [6]吳禮斌,等.經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)與建模[M].北京:國防工業(yè)出版社,2013.

    [7]韓利,梅強(qiáng),陸玉梅.AHP—模糊綜合評價(jià)法的分析與研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2004,14.

    Class No.:F570.71:F224Document Mark:A

    (責(zé)任編輯:鄭英玲)

    Quantitative Analysis of Taxi resources Allocation in Internet “+” age

    Zhu Zeqin1, Zhu Jiaming2, Cao Yonghui3, Sun Bo2

    (1.School of Finance, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 23303, China;2.School of Statistics and Applied Mathematics,Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 23303,China;3.School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 23303,China)

    Abstract:In view of the taxi resources configuration in Internet "+" age, with data collected and the analysis of time and space, analysis of operating balance, analytic hierarchy and fuzzy comprehensive evaluation and so on, we analyzed the index data that influence the supply and demand of taxi, and build a model of operating balance of the taxi, the model of welfare influencing factors of fuzzy comprehensive evaluation. We also combine EXCEL software with MATLAB software programming to make a quantitative analysis of the taxi resources allocation and proposed a new rational subsidy scheme.

    Key words:taxi; allocation of resources; fuzzy comprehensive evaluation; the model of operating balance; MATLAB

    中圖分類號:F570.71:F224

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1672-6758(2016)05-0081-5

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)項(xiàng)目(編號:11301001);安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)教研項(xiàng)目(編號:acjyzd201429)。

    通訊作者:朱家明,副教授,碩士,安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)。研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)建模。

    作者簡介:朱澤琴,本科學(xué)生,安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)專業(yè)。研究方向:金融學(xué)。

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