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    對出租車補(bǔ)貼方案的有效性研究

    2016-05-30 11:12:47寇桂晏毛大滿程旻吳昌耀
    經(jīng)營管理者·中旬刊 2016年11期
    關(guān)鍵詞:綜合評價(jià)指標(biāo)

    寇桂晏 毛大滿 程旻 吳昌耀

    摘 要:主要研究了某城市的出租車補(bǔ)貼方案的有效性,是否真的緩解了打車難等問題,本文先選取合適指標(biāo),通過建立綜合評價(jià)模型,以實(shí)際數(shù)據(jù),驗(yàn)證模型,并計(jì)算出補(bǔ)貼方案的有效程度。

    關(guān)鍵詞:指標(biāo) 綜合評價(jià) 打車難

    目前,我國城市出租車資源配置還存在一定的不合理性,基于我國出租車行業(yè)現(xiàn)狀,政府部門一般會通過補(bǔ)貼方案來“緩解打車難”,但真的是否有效,這是非常值得研究的一個(gè)問題。

    一、選取合適指標(biāo)分析補(bǔ)貼方案

    下面,用這幾個(gè)指標(biāo)來分析補(bǔ)貼是否緩解打車難問題:

    1.乘客等車時(shí)間:由于各公司出臺了出租車補(bǔ)貼方案,對出租車司機(jī)以及乘客進(jìn)行補(bǔ)貼,一定程度上促進(jìn)了出租車的出車率,從而縮短了乘客等車時(shí)間。

    2.里程利用率:

    3.出車率:出車率為出租車實(shí)際出租數(shù)量與城市出租車擁有量的比值

    4.空載率:

    5.供求匹配程度。運(yùn)用了問題一定義的供求匹配程度來分析補(bǔ)貼是否緩解打車難。

    二、建立評價(jià)模型

    為了全面的分析各公司的出租車補(bǔ)貼方案是否對緩解打車難有幫助,使用綜合評價(jià)模型對以上五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,分析五個(gè)指標(biāo)的補(bǔ)貼前后變化,從而確定出租車補(bǔ)貼方案是否緩解了打車難。設(shè)乘客等車時(shí)間為ti1,ti2,...,tin,其中i=1或2,當(dāng)i=1時(shí)代表補(bǔ)貼前乘客等車時(shí)間,當(dāng)i=2時(shí)代表補(bǔ)貼后乘客等車時(shí)間。n為樣本容量。

    同理定義里程利用率、出車率、空載率、供求匹配程度,設(shè)里程利用率為fi1,fi2,...,fin,設(shè)出車率為hi1,hi2,...,hin,設(shè)空載率為ri1,ri2,...,rin,設(shè)供求匹配程度為i1,i2,...,in,并且設(shè)這五個(gè)指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重為ηi1,ηi2,ηi3,ηi4,ηi5。

    其中,這五個(gè)指標(biāo)中乘客等車時(shí)間、空載率、供求匹配程度是極小值指標(biāo),極小值指標(biāo)也就是說期望指標(biāo)越小越好;里程利用率、出車率是極大值指標(biāo),也就是期望指標(biāo)越大越好。為了使用綜合評價(jià)模型,先對指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致化處理。評價(jià)指標(biāo)類型一致化處理:對于某個(gè)極小值指標(biāo)x,通過變換,即可使指標(biāo)x極大化。由于這五個(gè)指標(biāo)存在著各自不同的單位和數(shù)量級,使得這些指標(biāo)之間存在不可公度性,這就為綜合評價(jià)帶來了困難,尤其是為綜合評價(jià)指標(biāo)的建立和依據(jù)這個(gè)指標(biāo)的大小的排序產(chǎn)生不合理性。所以決定采用無量綱化處理中極值差方法,防止大數(shù)吃小數(shù)的情況發(fā)生。極值差方法:令,(i=1,2,...,n)(j=1,2,...,m),其中。則是無量綱的指標(biāo)觀測值。為了全面的綜合分析評價(jià)補(bǔ)貼前后是否緩解打車難,從上述五個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行闡述說明,選擇線性加權(quán)綜合法來進(jìn)行分析。其中wj為相應(yīng)的權(quán)重向量,xj為指標(biāo)的狀態(tài)向量,通過補(bǔ)貼前y1與補(bǔ)貼后y2來衡量補(bǔ)貼前后是否緩解打車難。

    三、模型應(yīng)用

    為分析各公司出臺的出租車補(bǔ)貼方案是否對緩解打車難有幫助,以贛州市補(bǔ)貼前(2011年)與補(bǔ)貼后(2014年)為例,對乘客等待時(shí)間、里程利用率、出車率、空載率、供求匹配程度五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,使用綜合評價(jià)模型完成模型的驗(yàn)證。根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒、各省統(tǒng)計(jì)年鑒和各省統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)查的數(shù)據(jù),以及計(jì)算求得的供求匹配程度數(shù)值如表2所示。

    權(quán)重確定說明:在確定五個(gè)指標(biāo)的權(quán)重時(shí),認(rèn)為乘客等待時(shí)間與供求匹配程度占得權(quán)重比較大,在權(quán)重的選取上是根據(jù)五個(gè)指標(biāo)對緩解打車難程度上來合理取值的。接著采用無量綱化處理中的極值差方法,來解決指標(biāo)中出現(xiàn)的不同單位和數(shù)量級問題,得到表3。

    如表3所示,表中五個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過無量綱化處理的無量綱的指標(biāo)觀測值,區(qū)間在[0,1]之間。運(yùn)用綜合評價(jià)模型中線性加權(quán)綜合法進(jìn)行分析。。

    其中i=1或2,當(dāng)i=1時(shí),表示補(bǔ)貼前;當(dāng)i=2時(shí),表示補(bǔ)貼后。wj為相應(yīng)的權(quán)重向量,xj為五類指標(biāo)的狀態(tài)向量。經(jīng)過計(jì)算,y1=5.185。同理,對補(bǔ)貼后(2014年)五類指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)指標(biāo)類型一致化處理,接著對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,最后使用綜合評價(jià)模型,得到y(tǒng)2=4.626。因此可計(jì)算:。此值為補(bǔ)貼前后綜合評價(jià)的比值,得出出租車補(bǔ)貼方案一定程度上緩解了贛州打車難問題。

    參考文獻(xiàn):

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    [5]張宜華.精通matlab.北京:清華大學(xué)出版社,1999年.

    [6]韓中庚.數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用,北京:高等教育出版社,2005年.

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