出租車司機社會貢獻評價方法研究

張碩碩, 黨延忠

(大連理工大學(xué) 系統(tǒng)工程研究所,遼寧 大連 116024)

0 引言

租車行業(yè)是城市交通系統(tǒng)不可或缺的組成部分，又是提供公共服務(wù)并直接關(guān)系公共利益的行業(yè)[1]，具有正外部性[2]。出租車司機(以下簡稱司機)作為出租車行業(yè)中的勞動群體，他們的經(jīng)濟活動會使他人和社會受益。司機不僅直接地創(chuàng)造了經(jīng)濟收益，還在滿足公眾出行需求，緩解城市道路擁堵，改善環(huán)境質(zhì)量等方面有著不可忽視的貢獻。這些都是司機社會貢獻的重要體現(xiàn)，對于促進城市經(jīng)濟發(fā)展和社會進步具有重要的作用。司機社會貢獻評價具有規(guī)范、激勵、導(dǎo)向、調(diào)控等多種功能，是激勵司機多做社會貢獻的重要手段。因此，為了經(jīng)濟發(fā)展和社會進步，出租車管理部門亟需一種評價司機社會貢獻的思路和方法。

社會貢獻是指某一經(jīng)濟活動除其自身所創(chuàng)造的直接經(jīng)濟收益之外，對經(jīng)濟發(fā)展和社會進步所做出的貢獻[3]。司機作為社會服務(wù)人員，其社會貢獻與其社會服務(wù)職能相聯(lián)系，它主要是指其創(chuàng)造的能直接或者間接地促進社會發(fā)展和進步的價值。此外，司機的社會貢獻這一復(fù)雜問題涉及環(huán)境質(zhì)量、城市規(guī)劃、公共資源配置等多個方面，因此，需要對其進行綜合評價。

國內(nèi)外學(xué)者分別從不同的角度研究了司機的評價問題，現(xiàn)有研究主要從服務(wù)質(zhì)量、司機績效及出租車運用效率等角度對司機評價。2001年，F(xiàn)riman等基于滿意度評價理論，從乘客角度對司機服務(wù)質(zhì)量進行研究[4]。2009年，鄧元慧等建立了北京市出租車運用效率評價模型和指標(biāo)體系[5]對司機績效評價。2010年，姚志剛運用SERVQUAL模型得到乘客個體特征與服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)性，同時根據(jù)SERVPERF模型結(jié)合區(qū)間估計法建立了服務(wù)質(zhì)量的重要度-績效分析矩陣，獲得了出租車服務(wù)質(zhì)量改善的5個方面內(nèi)容[6]。2016年，張宜民等通過調(diào)研問卷的方式利用層次分析法建立了司機績效評價考核體系，衡量司機的工作量及服務(wù)質(zhì)量[7]。

綜上所述，目前對司機的評價主要集中在服務(wù)質(zhì)量、績效等方面，還缺少對司機社會貢獻的評價研究。因此，本文試圖從社會貢獻的角度對司機進行評價研究。本文設(shè)計了包括運營特性、重點區(qū)域、惡劣天氣、大事件四個指標(biāo)的司機社會貢獻評價指標(biāo)體系，建立了出租車司機社會貢獻評價模型，并利用我國某城市的出租車運營數(shù)據(jù)進行了評價研究。

本文分為四個階段，第一階段是評價指標(biāo)體系制定，包括制定評價原則和確定指標(biāo)；第二階段是指標(biāo)數(shù)據(jù)處理，包括指標(biāo)無量綱化和確定指標(biāo)權(quán)重；第三階段是構(gòu)建綜合評價模型；第四階段是利用實際運營數(shù)據(jù)的綜合評價。研究思路如圖1所示。

圖1 研究思路圖

1 評價指標(biāo)體系

1.1 評價指標(biāo)體系制定原則

司機的社會貢獻評價指標(biāo)體系制定應(yīng)遵循以下基本原則[8]：一、科學(xué)性原則，即制定的指標(biāo)體系需客觀真實地反映司機的社會貢獻；二、整體性原則，即每一指標(biāo)都應(yīng)從某一角度體現(xiàn)出司機的社會貢獻，并且整個指標(biāo)體系也要盡可能覆蓋司機社會貢獻的各個方面；三、導(dǎo)向性原則，即制定評價指標(biāo)體系不僅是為了評價司機的社會貢獻，更重要的是通過評價使司機認清自己的優(yōu)勢和劣勢，積極改善自身的服務(wù)水平，更好地發(fā)揮其社會服務(wù)職能；四、可操作性原則，即充分考慮數(shù)據(jù)獲取的難度，保證數(shù)據(jù)的可獲得性。

1.2 評價指標(biāo)體系確定

確定評價指標(biāo)體系的前提是要確定影響司機社會貢獻的因素，本文將其分為內(nèi)部因素和外部因素。內(nèi)部因素指司機自身工作水平，如載客里程等。外部因素指影響司機運營的外部環(huán)境因素，如氣候變化等自然因素和交通狀況等社會因素。本文盡可能全面考慮各因素和遵循評價指標(biāo)體系制定的基本原則，設(shè)計體現(xiàn)內(nèi)部因素的運營特性、體現(xiàn)社會因素的重點區(qū)域和大事件、體現(xiàn)自然因素的惡劣天氣四個指標(biāo)衡量司機的社會貢獻。

1.2.1 運營特性指標(biāo)

運營特性指能夠反映司機運營狀況的性質(zhì)，包括載客里程、里程利用率和平均載客速度[9]，它們分別從勞動強度、工作效益和效率方面反映司機的工作狀況。

載客里程(carrying mileage，CM)，是指一定時間內(nèi)出租車載客狀態(tài)下的總里程。載客里程越高，服務(wù)的出行公眾量越多，則社會貢獻越大。

里程利用率(mileage utilization rate，MR)，即載客里程占運營里程(載客和空載里程之和)之比。提高里程利用率能減輕行駛帶來的城市交通擁堵，也有助于乘客出行，同時減少尾氣排放的環(huán)境問題，從而司機的社會貢獻也就越大。

運營特性指標(biāo)(operating characteristic index，OCI)是上述三個指標(biāo)的綜合，即:

(1)

1.2.2 重點區(qū)域指標(biāo)

重點區(qū)域指既是熱點[10]又擁堵的區(qū)域，此類區(qū)域的熱度和擁堵程度稱為重點指數(shù)(key index，KI)。出租車運營數(shù)據(jù)中的上下車數(shù)據(jù)能夠反映區(qū)域的熱度，同時軌跡數(shù)據(jù)能夠反映區(qū)域的擁堵程度，本文將載客狀態(tài)下速度低于20千米/小時的軌跡點定義為擁堵軌跡點，擁堵軌跡點數(shù)越多，則該區(qū)域越擁堵。重點區(qū)域不是一成不變的，其受到司機行為的影響[11]，它是由時間、地點、出租車數(shù)量影響的量。本文根據(jù)重點指數(shù)計算司機在重點區(qū)域所做的社會貢獻，司機進入重點指數(shù)越大的區(qū)域運營，則其社會貢獻越大。重點區(qū)域指標(biāo)(key region index，KRI)的計算流程如圖2所示。

圖2 重點區(qū)域指標(biāo)計算流程圖

重點區(qū)域指標(biāo)具體的計算步驟如下：

步驟1獲取城市的出租車運營數(shù)據(jù)，包括上下車數(shù)據(jù)SD和軌跡數(shù)據(jù)P,即:

SD={sd|sd=(c,so,st,do,dt)}

(2)

P={p|p=(c,po,pt)}

(3)

其中，c，so，st，do，dt表示司機編號、上車位置、上車時間、下車位置、下車時間，po，pt表示軌跡點位置、軌跡點時間。將城市劃分成若干大小相同的網(wǎng)格，任意一個網(wǎng)格可由二元組(x,y)表示。

步驟2建立上下車點數(shù)量矩陣SDM和擁堵軌跡點數(shù)量矩陣CPM，即:

(4)

(5)

兩矩陣相加，構(gòu)成數(shù)量矩陣QM，隨后按列求和，得到向量TQM，即:

(6)

TQM=(tqm0…tqm23)

(7)

步驟3對于SDM和CPM的每列，分別逆序排列，對應(yīng)名次相加，形成排名矩陣OM，即:

(8)

步驟4初始化重點區(qū)域矩陣KRM為零矩陣，即：

(9)

步驟5利用Jaccard相似性系數(shù)[12]計算KRM相鄰列的相似性。自定義需要劃分的時段個數(shù)z+1，將z個相似性小的點作為分割點切分成z+1個時間段。劃分時段后的數(shù)量矩陣定義為BQM，即:

(10)

劃分時段后的重點區(qū)域矩陣定義為BKR：

(11)

步驟6對于BKR中的每列tbn，將在重點區(qū)域內(nèi)且相鄰的網(wǎng)格合并為一類，所有的類組成集合C，即:

C={c|c={(a,b),(c,d)}},if(a,b)and(c,d)

(12)

步驟7對于每一類c，利用分水嶺算法[13]劃分成更小的類的集合SC，即:

SC={sc|sc={(x,y)}}

(13)

步驟8對于每一小類sc，計算其類內(nèi)平均密度，密度矩陣DM為:

(14)

(14)

其中，m表示scl類在tbn時段的網(wǎng)格個數(shù)。

對于DM的每列tbn，歸一化后即為重點指數(shù)，生成重點指數(shù)矩陣KIM:

(16)

(17)

步驟9根據(jù)SD和KIM計算每位司機的重點區(qū)域指標(biāo)值，編號為c的司機的重點區(qū)域指標(biāo)KRIc的計算公式為:

or(sd.do∈sclandsd.dt∈tbn)

(18)

1.2.3 惡劣天氣指標(biāo)

惡劣天氣指特定時空下對交通運行不利的大氣氣象條件，既包括普通的頻發(fā)的雨雪霧天氣，又包括極端的罕見的暴風(fēng)雪、颶風(fēng)等[14]。本文所指的惡劣天氣僅包括雨、雪、霧、風(fēng)及其組合情形。在這種極端天氣情況下，出租車需求量較大，但是有些司機因擔(dān)心車輛受損和自身安全等因素不愿出車或趁機漲價。出租車管理部門鼓勵司機在惡劣天氣條件下出車運營，并將其作為社會貢獻，消除司機雨天運營的后顧之憂，不僅能增強司機的責(zé)任感和使命感，更重要的是滿足公眾急迫的出行需求，提高司機的社會貢獻水平。

本文將司機在發(fā)生惡劣天氣的地點和時段范圍內(nèi)總的載客時間作為惡劣天氣指標(biāo)(adverse weather index，AWI)值。

1.2.4 大事件指標(biāo)

大事件指臨時或超出常規(guī)的市民聚散事件，如交易會、運動會、慶典活動等。在大事件發(fā)生期間，往往會在很短的時間、很小的空間內(nèi)匯聚大量的人流、車流[15]，同時這些交通流具有明顯的集中聚集和集中離開的特性，交通需求向心性較為顯著。大事件的發(fā)生會給周邊地區(qū)的交通系統(tǒng)帶來巨大的壓力，甚至?xí)蔀榘踩[患。出租車具有快速疏散人群并可滿足特殊乘客需求的優(yōu)勢，因此，鼓勵司機在大事件影響范圍內(nèi)運營對維護社會公共秩序和市民出行安全有重要的意義，也是其社會貢獻的一種體現(xiàn)。

大事件指標(biāo)(special event index，SEI)值可由司機在大事件影響時間和地點范圍內(nèi)總的載客時間獲得。

2 指標(biāo)數(shù)據(jù)處理

2.1 評價指標(biāo)的無量綱化

本文設(shè)計的指標(biāo)皆為極大型指標(biāo)，無需進行指標(biāo)類型一致化處理，但各指標(biāo)的量級不同，因此需要進行評價指標(biāo)的無量綱化處理，即通過數(shù)學(xué)變換來消除原始指標(biāo)量綱的影響[16]。由于本文將使用拉開檔次法確定指標(biāo)權(quán)重，而無量綱化方法會影響拉開檔次法的結(jié)果。以往研究表明，線性比例法(極小值)適用于拉開檔次法的指標(biāo)無量綱化處理[17]，因此，本文選取線性比例法作為評價指標(biāo)的無量綱化方法。

2.2 指標(biāo)權(quán)重的確定

G1法[18]通過主觀排序反映指標(biāo)的重要程度，重要指標(biāo)賦予較大權(quán)重，步驟如下：(1)確定評價指標(biāo)的順序關(guān)系；(2)給出相鄰評價指標(biāo)之間的重要性程度之；(3)計算每個指標(biāo)的權(quán)重，并在此基礎(chǔ)上，對指標(biāo)進行加權(quán)處理；(4)應(yīng)用拉開檔次法[19]確定各項指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

3 評價模型

評價指標(biāo)體系中的每一單項指標(biāo)都從不同的側(cè)面反映了司機的社會貢獻，若全面反映司機的社會貢獻還需綜合評價，即通過一定的數(shù)學(xué)模型將多個評價指標(biāo)值“合成”為一個整體性的綜合評價值[16]。常用的評價信息集結(jié)方法有以下四種。

線性加權(quán)綜合法(LWS)指應(yīng)用線性模型綜合評價，它體現(xiàn)了被評價對象中各評價指標(biāo)值的大小，突出了數(shù)值和權(quán)重較大的評價指標(biāo)的作用。在線性加權(quán)綜合法中，各評價指標(biāo)間可以線性補償，這種方法對不同被評價對象之間的差異不敏感。因此，此方法突出社會貢獻某一指標(biāo)值較高的司機，而不考慮其是否均衡發(fā)展。

非線性加權(quán)綜合法(NLWS)指應(yīng)用非線性模型綜合評價，它體現(xiàn)了被評價對象中評價指標(biāo)值之間的均衡性，突出了評價指標(biāo)值中較小數(shù)的作用。此方法對不同被評價對象之間的差異較為敏感，有助于拉開被評價對象的檔次，并且使被評價對象協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，此方法突出社會貢獻各方面發(fā)展水平較為一致的司機。

綜合集成法(CIM)是線性加權(quán)綜合法與非線性加權(quán)綜合法的結(jié)合，它具有線性加權(quán)綜合法和非線性加權(quán)綜合法的性質(zhì)，兼顧了被評價對象的功能性和均衡性，有助于被評價對象的整體均衡發(fā)展。因此，此方法突出社會貢獻總體水平高又發(fā)展均衡的司機，注重司機的整體協(xié)調(diào)發(fā)展。

理想點法(TOPSIS)[20]的全稱為逼近樣本點或理想點的排序方法，它是根據(jù)有限個評價對象與理想化目標(biāo)的接近程度進行排序的方法，是在現(xiàn)有的對象中進行相對優(yōu)劣的評價方法。此外，由于理想點法生成的結(jié)果是一個排序，此方法能夠解決因綜合評價值差別較小時而難以確定哪個被評價對象最優(yōu)的問題。因此，此方法能夠反映出司機間的細微差別。

本文將使用以上四種常用的評價信息集結(jié)方法分別計算被評價對象的綜合評價值。不同的評價信息集結(jié)方法側(cè)重點有所不同，出租車管理部門可根據(jù)評價目的選取合適的評價信息集結(jié)方法。

4 實例分析

4.1 評價指標(biāo)的計算

本文以國內(nèi)某大城市的出租車運營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取2014年5月1日至15日的數(shù)據(jù)為研究對象，驗證本文提出的方法。所選時間段內(nèi)有5805輛出租車運營，包括約300萬條上下車數(shù)據(jù)和約2.3億條軌跡數(shù)據(jù)。上下車數(shù)據(jù)的每條記錄即一條載客記錄，包含的主要信息有司機編號、乘客上車時間、乘客下車時間、上車點經(jīng)度、上車點緯度、下車點經(jīng)度、下車點緯度、營運里程等。軌跡數(shù)據(jù)每條記錄包含的主要信息有司機編號、數(shù)據(jù)采樣時間、經(jīng)度、緯度、速度等。

根據(jù)上述出租車司機社會貢獻評價指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，得到每位司機的各個評價指標(biāo)值，篇幅所限以部分結(jié)果為例，如表1所示。

表1 出租車司機社會貢獻評價指標(biāo)值

4.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理

首先對指標(biāo)數(shù)據(jù)作平移處理，再進行指標(biāo)數(shù)據(jù)的無量綱化，進而確定指標(biāo)權(quán)重。

根據(jù)專家意見，得到四個指標(biāo)的主觀影響順序序列：I2>I1>I4>I3。關(guān)于相鄰影響因素重要性程度之比的理性賦值分別為r2=1.2，r3=1.4，r4=1.6。將相鄰影響因素的重要性程度之比的理性賦值代入至G1法，得到運營特性、重點區(qū)域、惡劣天氣、大事件的G1法權(quán)重分別為0.298,0.357,0.133,0.212。

對指標(biāo)值進行加權(quán)處理，再由拉開檔次法得到各指標(biāo)綜合權(quán)重分別為0.022、0.534、0.434、0.01。

4.3 評價信息集結(jié)方法

利用綜合權(quán)重和各指標(biāo)無量綱化數(shù)值，分別根據(jù)四種評價模型計算方法，得到各集結(jié)方法的綜合評價值及其排名結(jié)果，如表2所示。

表2 出租車司機社會貢獻綜合評價值及排名結(jié)果

4.4 結(jié)果分析

由表2可以得出，不同的評價信息集結(jié)方法得出不同的評價結(jié)果。例如，司機1000001270在線性加權(quán)綜合法、非線性加權(quán)綜合法、綜合集成法的排名均是第1位，但在理想點法的排名中卻是第10位。司機1000009870、100019710、1000002252在線性加權(quán)綜合法中的排名分別是第6、10、11位，但在非線性加權(quán)綜合法的排名分別是第115、468、55名。司機1000008554在線性加權(quán)綜合法中的排名是第12名，但在非線性加權(quán)綜合法的排名是第4名。

由于線性加權(quán)綜合法和非線性加權(quán)綜合法的優(yōu)缺點是互補的，本文將兩種方法的評價結(jié)果進行對比分析。

兩種方法的評價結(jié)果都排在前列的司機稱為優(yōu)秀型司機，他們在協(xié)調(diào)發(fā)展的同時，在各方面也都表現(xiàn)較為優(yōu)秀，如司機1000001270。對于此類司機，出租車管理部門應(yīng)給予提倡和鼓勵，并大力扶持，將其作為出租車行業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿，促進出租車行業(yè)的持續(xù)成長和協(xié)調(diào)發(fā)展。

線性加權(quán)綜合法的排名小于非線性加權(quán)綜合法排名的司機稱為功能型司機，該類司機注重部分指標(biāo)的發(fā)展，但忽視了另外一些方面的進步，如司機1000009870。對于此類司機，出租車管理部門需了解他們出色的方面和平庸的方面，由此肯定司機出色的方面，著重改善其平庸的方面。

線性加權(quán)綜合法的排名大于非線性加權(quán)綜合法排名的司機稱為均衡型司機，該類司機雖然認識到了協(xié)調(diào)發(fā)展的重要性，卻沒有達到同等優(yōu)秀水平，如司機1000008554。對于此類司機，出租車管理部門可以制定相應(yīng)的激勵政策，使司機在各方面齊頭并進，不僅要均衡發(fā)展，更要提高自身社會貢獻的總體水平。

兩種方法的評價結(jié)果都不甚理想的司機稱為普通型司機，該類司機無論是功能性還是均衡性方面的表現(xiàn)都不盡人意，社會貢獻水平有待提高，如司機1000008088。對于此類司機，出租管理部門需要先了解每位司機的社會貢獻水平低下的原因，根據(jù)原因制定不同的激勵機制，帶動司機提高社會貢獻水平。

綜合集成法的特點是突出綜合評價值大又發(fā)展均衡的被評價對象。因此，此方法突出社會貢獻總體水平高又發(fā)展均衡的司機，即優(yōu)秀型司機。出租車管理部門可將此方法的評價結(jié)果作為獎勵政策的標(biāo)準(zhǔn)，對于此方法排名在前的司機給予獎勵，對排名較后的司機設(shè)置懲罰或激勵措施，以此提高司機整體的服務(wù)水平。

理想點法的特點是能夠體現(xiàn)出被評價對象的相對優(yōu)劣。根據(jù)此方法，出租車管理部門可了解司機社會貢獻各方面的最優(yōu)水平，同時，司機可將社會貢獻各指標(biāo)的最優(yōu)值作為標(biāo)桿，通過不斷完善自身來減少彼此之間的差距，甚至超越標(biāo)桿，為司機提高社會貢獻提供方向。

5 結(jié)束語

以往的研究缺少對司機的社會貢獻的評價研究，本文提出的方法可以為感興趣的研究者評價司機的社會貢獻提供一些啟發(fā)。但是，本文提出的模型還需要進一步完善。在未來的研究中，若研究者能夠獲得更全面的數(shù)據(jù)，可加入其它指標(biāo)，如顧客評價等，以便建立更加完整的出租車司機社會貢獻評價體系。

本文提出的評價司機社會貢獻的方法對政府政策的制定和企業(yè)策略的實施等方面都有一定的啟示。在政府政策制定方面，政府可針對社會貢獻高的司機實施獎補政策，如增加燃油補貼、設(shè)立專項獎金等。在企業(yè)策略實施方面，企業(yè)可通過調(diào)整薪酬和獎懲制度來調(diào)動司機的積極性，司機也可根據(jù)企業(yè)的工作結(jié)構(gòu)和獎懲制度最優(yōu)化自己的工作時間和勞動強度，實現(xiàn)企業(yè)利益和司機利益的雙贏。