南京市的網(wǎng)約車與出租車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析

陳一鑫　吳宇晗　汪風(fēng)傳

摘 要 本文對(duì)南京各家網(wǎng)約車平臺(tái)與傳統(tǒng)出租車之間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行比較分析，構(gòu)建了基于熵權(quán)法的模糊綜合評(píng)價(jià)模型出租車和網(wǎng)約車的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)狀，為營(yíng)造良好的出行市場(chǎng)環(huán)境提供思路。

關(guān)鍵詞 熵權(quán)法 模糊綜合評(píng)價(jià)模型 網(wǎng)約車 出租車

一、引言

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)約車應(yīng)運(yùn)而生，出租車市場(chǎng)因此發(fā)生了翻天覆地的變化。[1]特別是由于網(wǎng)約車高額補(bǔ)貼的影響以及南京政府對(duì)于網(wǎng)約車經(jīng)營(yíng)的進(jìn)一步規(guī)范，對(duì)南京的出行市場(chǎng)產(chǎn)生了巨大的影響。

二、基于熵權(quán)法的模糊綜合評(píng)價(jià)模型[2]

（一）確定評(píng)價(jià)因素集合

設(shè)定等待時(shí)間、乘車風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、額外補(bǔ)貼、接單次數(shù)和服務(wù)質(zhì)量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合為。為各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別確定四個(gè)等級(jí)，即評(píng)價(jià)等級(jí)集合為，分別代表優(yōu)秀、良好、一般、差，具體如表1。

（二）建立評(píng)價(jià)因素的隸屬函數(shù)

首先，根據(jù)等待時(shí)間指標(biāo)的四級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，作出4個(gè)級(jí)別的隸屬函數(shù)。其中評(píng)價(jià)因素中等待時(shí)間的評(píng)價(jià)等級(jí)范圍中以數(shù)值最小為最優(yōu)。建立等待時(shí)間的降半梯形分布隸屬函數(shù)如公式（1）。

同理，分別建立乘車風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的降半梯形分布隸屬函數(shù)，額外補(bǔ)貼、接單次數(shù)、服務(wù)質(zhì)量的升半梯形分布隸屬函數(shù)。以滴滴打車為例，通過(guò)評(píng)價(jià)因素隸屬函數(shù)進(jìn)行單因素評(píng)價(jià)，建立模糊關(guān)系矩陣R。根據(jù)搜集得到的數(shù)據(jù)可得乘客等待時(shí)間的隸屬子集，即模糊評(píng)價(jià)矩陣：R1=（0.32，0.475，0.105，0.1），同理，可得其他評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬子集為：R2=（0.485，0.225，0.19，0.1）；R3=

（0.19，0.31，0.41，0.09）；R4=（0.66，0.21，

0.12，0.01）；R5=（0.32，0.475，0.105，0.1）。

（三）建立評(píng)價(jià)因素的權(quán)重集

由于等待時(shí)間、乘車風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、額外補(bǔ)貼、接單次數(shù)、服務(wù)質(zhì)量等因素反映南京各家網(wǎng)約車平臺(tái)與傳統(tǒng)出租車的競(jìng)爭(zhēng)力的程度不同，因此，對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦予不同的權(quán)重。根據(jù)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)狀的程度大、權(quán)重大的原則來(lái)決定權(quán)重的大小。

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下的第i個(gè)項(xiàng)目的指標(biāo)值的比重pij和熵值ej，如公式（2）。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重wj并確定指標(biāo)的綜合權(quán)數(shù)βj，如公式（3）。

計(jì)算求得權(quán)重θ1、θ2、θ3、θ4、θ5分別為0.2、0.15、0.3、0.25、0.1，即反映南京各家網(wǎng)約車平臺(tái)與傳統(tǒng)出租車的競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重集：ω=（0.2，0.15，0.3，0.25，0.1）

（四）進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)

通過(guò)權(quán)系數(shù)矩陣ω與評(píng)價(jià)矩陣R的模糊變換得到模糊評(píng)判集S：

設(shè)ω=μ（vj）1×5，R=（rji）5×4，那么S=ωoR=（S1，S2，S3，S4）=（0.2，0.3，0.3，0.1）

將評(píng)價(jià)等級(jí)賦值μ（vi）分別為{4，3，2，1}，S=（0.2，0.3，0.3，0.1），利用普通加權(quán)平均法的計(jì)算公式，得公式（4）。

同理，得到美團(tuán)打車的=2.66，傳統(tǒng)出租車的=2.35。

網(wǎng)約車選取美團(tuán)與滴滴作為代表，通過(guò)對(duì)比滴滴打車、美團(tuán)打車以及傳統(tǒng)出租車的模糊綜合評(píng)判結(jié)果可知，在網(wǎng)約車高額補(bǔ)貼以及較為優(yōu)質(zhì)服務(wù)的影響下，網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車相比具有更大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)，對(duì)滴滴打車、美團(tuán)打車以及傳統(tǒng)出租車的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，得到圖1、圖2、圖3、圖4、圖5比較圖。

三、結(jié)語(yǔ)

通過(guò)建立基于熵權(quán)法的模糊綜合評(píng)價(jià)模型并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析可知，滴滴打車和美團(tuán)打車較傳統(tǒng)出租車而言具有更大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，由各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比分析圖可知人們對(duì)于出行安全和便捷性更加傾向于出租車，但網(wǎng)約車舒適度和服務(wù)要比傳統(tǒng)出租車好。

（陳一鑫單位為華北理工大學(xué)冶金與能源學(xué)院；吳宇晗單位為華北理工大學(xué)理學(xué)院；汪風(fēng)傳單位為華北理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

[1] 翟步云.南京市網(wǎng)約車行業(yè)的政府規(guī)制研究[D].南京大學(xué)，2017.

[2] 吳崇丹，陳茁，刁劍.基于熵權(quán)法——模糊綜合評(píng)價(jià)的污染物總量減排績(jī)效評(píng)估與思考[J].四川環(huán)境，2018，37（05）：163-168.