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    “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代出租車資源配置

    2020-11-16 06:08:01高文俊李炳諭侯晴晴冷月月孫多多
    理論與創(chuàng)新 2020年17期
    關(guān)鍵詞:回歸分析

    高文俊 李炳諭 侯晴晴 冷月月 孫多多

    【摘? 要】通過對上海、北京與成都三座城市出租車在不同時(shí)空下的需求關(guān)系等,運(yùn)用SPSS做回歸分析,建立出最優(yōu)的供求匹配模型,為分析不同空間的出租車資源配置,我們分別選取上海,成都作為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的對象,選取國民經(jīng)濟(jì)總值,市區(qū)人口,人均收入以及年份作為主要影響因素,并用SPSS作相關(guān)性分析。針對打車問題,以北京的交通為例,給出補(bǔ)貼方案,并對每種進(jìn)行計(jì)算,比較。最終選擇一款效果最好的補(bǔ)貼方案。

    【關(guān)鍵詞】 “不同時(shí)空;SPSS;回歸分析;供求匹配模型”

    1.問題重述

    1.1引言

    出租車是市民出行的重要交通工具之一,是提供公眾個(gè)性化的“門到門”服務(wù)的便捷運(yùn)輸方式?!按蜍囯y”也是社會普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題,隨著互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的到來,一系列打車軟件的產(chǎn)生和發(fā)展更加便利了人們的出行。而如今,滴滴和快車兩大打車軟件在眾多打車軟件中脫穎而出。為使得出租車資源配置最優(yōu)化,出租車行業(yè)消費(fèi)者,出租車司機(jī)以及打車軟件運(yùn)營商利益最大化,我們希望建立數(shù)學(xué)模型解決以下問題。

    1.2問題提出

    問題一:嘗試建立合理的指標(biāo),分析不同時(shí)空出租車資源的供求匹配程度。

    問題二:分析各公司的出租車補(bǔ)貼方案是否對打車難有幫助。

    問題三:如果要設(shè)計(jì)一個(gè)新的打車軟件平臺,你們將設(shè)計(jì)什么樣的一個(gè)補(bǔ)貼方案。

    假設(shè)1:假設(shè)在統(tǒng)計(jì)上海與成都的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)查與統(tǒng)計(jì)的時(shí)候,沒有大型活動的特殊情況。

    假設(shè)2:假設(shè)司機(jī)出行不受到大型自然災(zāi)害以及疫情的影響,不考慮地域擁堵。

    假設(shè)3:假設(shè)問題一中各影響因素之間獨(dú)立,互不影響。

    假設(shè)4:假設(shè)24:00到5:00之間出租車不營業(yè)。

    2.模型建立與求解

    2.1問題一的分析與求解

    (1)問題一的分析:問題一要求我們建立合理的指標(biāo)來分析不同時(shí)空出租車的供求匹配程度,所謂不同時(shí)空主要是指不同空間與不同時(shí)間,從兩個(gè)方面考慮。不同空間上我們選取上海與成都,用SPSS做回歸分析,主要因素我們選取年份,國民生產(chǎn)總值,人均收入,以及市區(qū)人口,來探究這四個(gè)因素對于不同空間的出租車資源供求匹配程度的影響,從時(shí)間上,我們對同一地點(diǎn)做年度分析以及一天中不同時(shí)間段找出影響出租車供求匹配的主要因素以及其程度大小。

    (2)問題一的求解:為分析不同空間的出租車資源配置,我們分別選取上海,成都作為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的對象,選取國民經(jīng)濟(jì)總值,市區(qū)人口,人均收入以及年份作為主要影響因素,并用SPSS作相關(guān)性分析。

    上海市2004年到2012年國民生產(chǎn)總值,人口,人均收入以及出租車運(yùn)營量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),根據(jù)數(shù)據(jù)用SPSS做相關(guān)性分析可得出租車運(yùn)營量與其他四個(gè)因素年份,國民生產(chǎn)總值,市區(qū)總?cè)丝冢用袢司杖氲南嚓P(guān)系數(shù)為0.853,0.854,0.841,0.874,有相關(guān)系數(shù)的計(jì)算可知,出租車運(yùn)營量與居民人均收入,國民生產(chǎn)總值相關(guān)性更高。

    對成都市的數(shù)據(jù)做相關(guān)性檢驗(yàn),用SPSS做相關(guān)性檢驗(yàn)可得出,成都的年份,國民生產(chǎn)總值,市區(qū)總?cè)丝?,居民人均收入與出租車運(yùn)營量的相關(guān)系數(shù)為0.943,0.979,0.950,0.984,有相關(guān)系數(shù)可知,出租車運(yùn)營量與國民生產(chǎn)總值和居民人均收入相關(guān)性更高。

    由上表用SPSS做相關(guān)性分析后,可得出,出租車運(yùn)營量與影響因素年份,國民生產(chǎn)總值,市區(qū)人口以及居民人均收入的相關(guān)系數(shù)分別為0.943,0.979.0.950.0.984,即出租車運(yùn)營量與國民生產(chǎn)總值和居民人均收入相關(guān)性更高,且二線城市城市成都與一線城市上海相比,同一影響因素,出租車運(yùn)營量受其國民生產(chǎn)總值以及居民人均收入的影響要更高。

    以上是分析的是不同空間的出租車資源的供求匹配程度影響因素,由以上結(jié)果可知,上海和成都的供求匹配程度影響因素主要集中于國民生產(chǎn)總值與居民人均收入,基于不同時(shí)間段,我們做進(jìn)一步的分析。

    凌晨5:00到6:00之間,出租車的載客里程數(shù)最少,在上午9:00到晚上22:00之間,載客里程數(shù)較大,從早上6:00到晚上22:00載客里程數(shù)較大,在11.2到16.4之間,并且出租車司機(jī)收益基本呈現(xiàn)逐步增加的趨勢,從19:00以后,收益趨于平穩(wěn),在40左右徘徊。

    一般情況下,23%的顧客等待時(shí)間在5分鐘左右,一半的顧客等待時(shí)間在十分鐘之內(nèi),四分之一的顧客等待時(shí)間在20分鐘之內(nèi),只有2%的顧客等待時(shí)間在半個(gè)小時(shí)以上。以60分鐘作為一個(gè)時(shí)間段,根據(jù)空駛率的定義,即全日出租車無載客行駛里程與行駛里程(載客行駛里程與無客行駛里程之和)之比,可以表示在該時(shí)間段內(nèi)出租車的平均空駛率公式,即

    由此計(jì)算出不同時(shí)間段的空駛率,早上7:00到9:00,空駛率達(dá)到50%左右,此時(shí)出租車供應(yīng)與顧客需求呈現(xiàn)供過于求的狀態(tài),而從9:00到12:00,空駛率一直下降到19%,直至早高峰結(jié)束空駛率一直維持在20%左右,此時(shí)已經(jīng)出現(xiàn)出租車與顧客需求出現(xiàn)供不應(yīng)求的狀態(tài),晚高峰從17:00到晚上20:00,出租車的空駛率一直維持在20%以下,此時(shí)一直是供不應(yīng)求的狀態(tài),降至最低點(diǎn)19%之后,空駛率有所回升,從21:00到22:00,空駛率達(dá)到32%,出現(xiàn)供過于求的狀態(tài)。

    2.2問題二的分析與求解

    (1)問題二的分析:很顯然出租車的補(bǔ)貼方案對緩解打車難有一定幫助,但獎勵額度不應(yīng)太多,應(yīng)該完善軟件誠信功能,就上下班打車高峰期推行合乘政策,對合乘成功的顧客和司機(jī)進(jìn)行一定金額的獎勵,并累計(jì)雙倍誠信積分。同時(shí)輔助建立完善的舉報(bào)制度來有效的監(jiān)督司機(jī),鼓勵提高司機(jī)的信譽(yù)度,可以累積司機(jī)的信譽(yù)度,對于信譽(yù)度高的月底累計(jì)予以獎勵。

    (2)問題二的求解:北京l6區(qū)出租車供求匹配分析:①查找2011年的北京市一至四環(huán)的16區(qū)的常住人口、人們選擇出租車出行概率、六環(huán)內(nèi)日均出行總量,根據(jù)北京各區(qū)需要乘坐出租車的人數(shù)與出租車在16區(qū)的載客數(shù)之比,求解出2012年不同區(qū)的出租車供求匹配度。②打車難的補(bǔ)貼方案:(a)讓新人首次使用可以領(lǐng)取一次補(bǔ)助,這樣就會提升乘客量,并且也能增加司機(jī)的出勤率。(b)通過調(diào)查發(fā)現(xiàn),給乘客每天給兩單補(bǔ)助,是吸引乘客的重要手段,在出行次數(shù)合理的情況下,同時(shí)提高了的乘客量和司機(jī)的出勤率。(c)每天按照司機(jī)的成單量每單可以給予一定的補(bǔ)助,可以很有效的改善出租車司機(jī)的出勤率。

    (3)出租車行為方式利潤分析。城市道路暢通下出租車行駛速度為45km/h,且能在乘客等待時(shí)間(T=10min)內(nèi)到達(dá)乘客位置.根據(jù)居民在其他路況出行時(shí)間與順暢路況出行時(shí)問的倍數(shù),計(jì)算出相應(yīng)的最高速度與最低速度,

    (4)研究方法。計(jì)算司機(jī)兩種行為的利潤:司機(jī)選擇接單會產(chǎn)生空載燃油費(fèi),選擇就近載客則沒有,兩種行為相同的成本是運(yùn)送乘客到指定目的地?fù)p失的燃油。此外,行駛里程是否在起步價(jià)里程內(nèi)對司機(jī)收入會產(chǎn)生影響,據(jù)此整理得出司機(jī)在接單和酒店載客情況下的利潤方程:

    接單情況:H=Y—R+Y。

    (5)結(jié)果分析。結(jié)果顯示乘客距離目的地分別為2km和10km的利潤比趨勢相同,利潤比隨補(bǔ)貼額的增加而增加,且道路越擁堵,司機(jī)利潤比越大,接單利潤大于拒單利潤,司機(jī)偏向于道路擁擠地區(qū)接單。在乘客距離目的地分別為2km和10km時(shí),當(dāng)補(bǔ)貼價(jià)格為2元,道路暢通、基本暢通、輕度暢通情況當(dāng)補(bǔ)貼為3元,道路暢通,這4種情況下利潤比都是小于1,說明司機(jī)接單的利潤小于就近載客的利潤,司機(jī)偏向于拒單,這些補(bǔ)貼無法緩解“打車難”。當(dāng)補(bǔ)貼價(jià)格大于或等于4元時(shí),利潤比大于1,可以緩解打車難。

    2.3合理補(bǔ)貼方案分析

    (1)研究思路。求解利潤比為 1時(shí),也就是司機(jī)接單利潤等于拒單利潤時(shí)的最小臨界補(bǔ)貼額,此時(shí)接單與拒單對于司機(jī)的效用是一致的,然后結(jié)合出租車司機(jī)空載行駛距離與交通路況的函數(shù)關(guān)系。

    推導(dǎo)出關(guān)于交通指數(shù)的補(bǔ)貼額函數(shù)引,計(jì)算出補(bǔ)貼方案。

    (2)數(shù)據(jù)處理。收集交通指數(shù)及居民出行時(shí)間比道路通暢情況多耗倍數(shù)。

    2.4研究方法

    計(jì)算乘客距離指定 目的地 ,分別在起步價(jià) 內(nèi)和超過起步價(jià)兩種情況下利潤比為 1 時(shí)的補(bǔ)貼額 ,即 仃 =1,7r:= 1 ,求出接單與拒單情況下的補(bǔ)貼額相同:

    式中D 為出租車空載距離;h 為每百公里耗油量;g 為每升油費(fèi)。

    出租車空載截距離與不同交通路況下以及乘客最大等待時(shí)間乘積有關(guān),據(jù)此得到出租車空載距離關(guān)于交通路況的函數(shù);

    將公式代入上式得到關(guān)于交通指數(shù)的補(bǔ)貼函數(shù);

    2.5結(jié)果分析

    在乘客相同的等待時(shí)間內(nèi),道路越擁堵的地區(qū),出租車的行駛速度慢,空載行駛路程短,出租車耗油費(fèi)少,所 以補(bǔ)貼越低,嚴(yán)重?fù)矶碌貐^(qū)補(bǔ)貼為4.031元;而在道路暢通地區(qū),出租車行駛速度快,空載行駛路程長所耗油費(fèi)多,所以補(bǔ)貼較多,暢通地區(qū)補(bǔ)貼為8.466元。

    2.6總結(jié)

    針對4個(gè)有關(guān)出租車資源配置問題,提出了供求匹配度、利潤比指標(biāo)對出租車的供求匹配、補(bǔ)貼方案對“打車難”緩解影響情況進(jìn)行定量判斷。合理的假設(shè)下引入變量建立出租車供求平衡方程,從微觀角度對不同路況為緩解出租車“打車難”提出了相應(yīng)的補(bǔ)貼方案。

    3.市場分析

    3.1行業(yè)分析

    近兩年來,我國網(wǎng)約車行業(yè)受到宏觀經(jīng)濟(jì)放緩、政策趨嚴(yán)等因素影響,市場交易規(guī)模增速放緩,進(jìn)入規(guī)范化調(diào)整期。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,我國網(wǎng)約車市場交易規(guī)模逐年上升,2019年整體交易金額達(dá)3044.1億元,同比增長3.42%。近年來,在網(wǎng)約車行業(yè)市場迅速發(fā)展的情況下,各種關(guān)于顧客安全事件也相繼出現(xiàn)。因此,國家以及各地政府紛紛出臺網(wǎng)約車市場管理辦法,加強(qiáng)對網(wǎng)約車平臺的監(jiān)管,明確落實(shí)網(wǎng)約車平臺的主體責(zé)任、運(yùn)力投放機(jī)制等問題,逐漸規(guī)范市場經(jīng)營行為,行業(yè)合規(guī)化提速。截止目前,我國已有140多家網(wǎng)約車平臺公司取得了經(jīng)營許可,全國合法網(wǎng)約車駕駛員已達(dá)150多萬人,日均完成網(wǎng)約車訂單超過2000萬單。

    3.2市場痛點(diǎn)

    (1)該行業(yè)哪些關(guān)鍵因素制約了行業(yè)發(fā)展?所有網(wǎng)約車平臺、車輛和駕駛員,未取得網(wǎng)約車運(yùn)營資質(zhì)之前,不得從事網(wǎng)約車經(jīng)營活動。無獨(dú)有偶,上海、成都、廣州、南京等地也都加強(qiáng)網(wǎng)約車監(jiān)管,資質(zhì)成為網(wǎng)約車?yán)@不開的問題。網(wǎng)絡(luò)預(yù)約出租汽車經(jīng)營服務(wù)管理暫行辦法》的出臺,雖然承認(rèn)了網(wǎng)約車的合法地位,可各地的實(shí)施細(xì)則過于嚴(yán)苛,令網(wǎng)約車的進(jìn)入門檻被人為太高。部分城市的網(wǎng)約車合規(guī)數(shù)量由此大幅度減少,導(dǎo)致打車難、打車貴的現(xiàn)象再次上演,引發(fā)廣大市民的強(qiáng)烈不滿,認(rèn)為地方監(jiān)管部門在維護(hù)傳統(tǒng)出租車的既得壟斷利益,阻礙新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。在地方細(xì)則發(fā)布一年多之后,少數(shù)城市認(rèn)識到問題所在,對網(wǎng)約車標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了微調(diào),放寬了市場準(zhǔn)入門檻,可絕大部分城市依然故我。而且,還有很多城市遲遲未能發(fā)布細(xì)則,對網(wǎng)約車運(yùn)營資質(zhì)的審核也過于遲緩,導(dǎo)致一些網(wǎng)約車平臺實(shí)際運(yùn)營城市的數(shù)量多于獲得經(jīng)營許可證的城市數(shù),實(shí)際上被迫處于“非法運(yùn)營”狀態(tài)。顯然,這種人為因素造成的資質(zhì)限制,違背了簡政放權(quán)的政策精神,乃是利用運(yùn)營資質(zhì)卡住網(wǎng)約車平臺的發(fā)展路徑,隨時(shí)都能以“非法運(yùn)營”為由,對網(wǎng)約車采取行政打擊,令行業(yè)發(fā)展嚴(yán)重受阻。

    (2)該行業(yè)當(dāng)前用于解決上述問題的思路?應(yīng)明確宣布延長過渡期,為新老業(yè)態(tài)融合發(fā)展和各種協(xié)調(diào)與化解創(chuàng)造空間,改變市場預(yù)期尤為重要。同時(shí)推動部分城市降低網(wǎng)約車準(zhǔn)入門檻,取消轉(zhuǎn)變營運(yùn)性質(zhì)的強(qiáng)制性要求,增加對保險(xiǎn)、司機(jī)背景審查、車輛安全檢查等細(xì)化要求。在條件具備時(shí),全面實(shí)施回歸共享經(jīng)濟(jì)的新監(jiān)管體系。同時(shí)改變以公共交通出行為主的維度,取消車型限制,真正實(shí)現(xiàn)平臺開放,這對未來出行有很大的益處。

    (3)解決上述問題可產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?利用網(wǎng)絡(luò)支付,評價(jià)系統(tǒng),GPS,LBS等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手段,通過整合線下閑散物資或個(gè)人服務(wù),將供需進(jìn)行精準(zhǔn)匹配,并以較低價(jià)格提供物資或服務(wù),減少交易成本,達(dá)到資源最優(yōu)配置。從而實(shí)現(xiàn)“物盡其用”,“按需分配”的資源配置目標(biāo),實(shí)現(xiàn)雙方收益最大化。

    (4)解決上述問題可產(chǎn)生的社會價(jià)值?據(jù)統(tǒng)計(jì),在2017年滴滴出行一氧化碳、二氧化碳減排量相當(dāng)于70萬輛私家車一年總排量,相當(dāng)于一個(gè)中等城市。氮氧化物、顆粒物減排量相當(dāng)于100萬輛私家車。按森林碳吸收核算,相當(dāng)于去年一年碳減排種了1.2億棵樹。滴滴共享出行是綠色生活方式在出行方面非常重要的一個(gè)體現(xiàn)。綠色出行,既是次生問題,也是內(nèi)生問題。次生問題在于共享出行本身目標(biāo)并不是為了環(huán)境改善,而是為了改善出行需求,但間接帶來了環(huán)境問題改善效應(yīng),相對產(chǎn)生了環(huán)境友好。

    (5)總結(jié)。不管是從人們生活方式需求的角度還是出租車市場需求的角度,“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代網(wǎng)約車的盛行極大程度上填補(bǔ)了人們對于出租車以及交通工具不能短途出行的空白,而網(wǎng)約車的市場需求空間也會隨著社會發(fā)展進(jìn)一步擴(kuò)大。

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