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(píng)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(píng)價(jià) 打車難

目前，我國(guó)城市出租車資源配置還存在一定的不合理性，基于我國(guó)出租車行業(yè)現(xiàn)狀，政府部門一般會(huì)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(tái)了出租車補(bǔ)貼方案，對(duì)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(píng)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(duì)緩解打車難有幫助，使用綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)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(píng)價(jià)模型，先對(duì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致化處理。評(píng)價(jià)指標(biāo)類型一致化處理：對(duì)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(jí)，使得這些指標(biāo)之間存在不可公度性，這就為綜合評(píng)價(jià)帶來了困難，尤其是為綜合評(píng)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(cè)值。為了全面的綜合分析評(píng)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(tái)的出租車補(bǔ)貼方案是否對(duì)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(duì)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(píng)價(jià)模型完成模型的驗(yàn)證。根據(jù)中國(guó)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(duì)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(jí)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(cè)值，區(qū)間在[0，1]之間。運(yùn)用綜合評(píng)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(duì)補(bǔ)貼后（2014年）五類指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)類型一致化處理，接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，最后使用綜合評(píng)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(píng)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。

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