張 浩，薛子嘯，李昳晴

（1. 華北理工大學(xué)機械工程學(xué)院，河北 唐山 063200；2. 華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新基地，河北 唐山 063200）

0 引言

隨著共享單車這種新興交通工具逐漸成為潮流，各種問題也接踵而來[1-3]。其中最主要的便是共享單車的盈利問題，作為一家商業(yè)公司，合理的持續(xù)收益模式才是長期生存下去的關(guān)鍵，而大部分的共享單車公司的收費標(biāo)準(zhǔn)都十分的低廉，即使單車的成本很高，其收費標(biāo)準(zhǔn)也低至于一小時僅需2元錢。那么，一個既能夠滿足公眾需求，又能夠保證公司盈利的定價策略是必要的，而想要建立一個合理的定價策略，首先我們就要分析共享單車資源的供求匹配程度[4-6]。本文通過建立合理的指標(biāo)，分析不同時空共享單車資源的“供求匹配”程度。在供求匹配中以供給關(guān)系和需求關(guān)系以及經(jīng)濟影響為準(zhǔn)則層進行層次分析，又選取其中六個影響因素和具有代表作用的城市，利用matlab進行判斷矩陣的計算并用 SPSS進行因子分析，檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇?，計算供求之間的匹配程度。

表1 通過n值求RI值的結(jié)果Tab.1 The result of the RI value by the n value

1 建立判斷矩陣

在供求匹配中以供給關(guān)系和需求關(guān)系以及經(jīng)濟影響為準(zhǔn)則層進行層次分析，又選取其中六個影響因素和具有代表作用的城市，利用matlab進行判斷矩陣的計算[7-11]，檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇?，計算供求之間的匹配程度，并建立了供求匹配層次結(jié)構(gòu)模型圖如圖1所示。

1.1 構(gòu)造判斷矩陣如下：

1.2 計算一致性檢驗

計算判斷矩陣的最大特征根λ及CI：

RI值是層次分析法一致性檢驗過程中用到的查詢值：

進行檢驗。若通過，則可按照總排序權(quán)向量表示的結(jié)果進行決策，否則需要重新考慮模型或重新構(gòu)造那些一致性比率CR較大的成對判斷矩陣。

2 建立模型

由供求匹配的關(guān)系可知：你選擇的主要標(biāo)準(zhǔn)為共享單車的使用環(huán)境，各時段的使用量，使用頻率，城市的人口數(shù)量，城市共享單車的投放量，共享單車押金的數(shù)量，根據(jù)統(tǒng)計的數(shù)據(jù)來構(gòu)造它們之間的成對比較判斷矩陣。設(shè)共享單車資源的供求匹配為A，供給影響為B1，需求影響為B2，經(jīng)濟影響為B3。

圖1 共享單車的供求匹配層次結(jié)構(gòu)模型圖Fig.1 The hierarchical structure model of supply and demand matching for shared bicycles

同理可得 B2, B3

由判斷矩陣 A 的權(quán)重系數(shù)[15-17]W =0.46,

1W2= 0 .41,W3= 0 .13,λ= 5 .99,CRA= 0 .0535。

由判斷矩陣 B 的權(quán)重系數(shù) W1= 0 .19W2=0.43,W3= 0 .28,W4= 0 .58,W5= 0 .42,W6= 1 。

λ =5.34,CRB1=0.075

同理可得 C RB2,CRB3同時＜0.1，可得判斷矩陣的一致性是可以接受的。

由準(zhǔn)則層權(quán)重 W1＞ W2＞ W3可得供給影響與需求影響對供求匹配的影響所占比重比較大，說明供求匹配的程度大，而且供給量大于需求量，經(jīng)濟影響的供求匹配程度小。

在判斷矩陣B中 W4＞ W2＞ W5，供求匹配影響與各時段的使用，城市人口數(shù)量和城市共享單車投放量具有密切聯(lián)系[18-20]。

分析不同城市與不同時間段共享單車的供求匹配關(guān)系并通過SPSS計算[12-14]得到表2，表3。

3 結(jié)論

本文在供求匹配中以供給關(guān)系和需求關(guān)系以及經(jīng)濟影響為準(zhǔn)則層進行層次分析，又選取其中六個影響因素和具有代表作用的城市，利用matlab進行判斷矩陣的計算并用 SPSS進行因子分析，便能夠得到這六個城市的共享單車供求匹配關(guān)系，而通過這種方法，結(jié)合實際的數(shù)據(jù)，也同樣能夠計算出其他城市的共享單車的供求匹配關(guān)系，進而能夠以此為基礎(chǔ)，來建立一個合理的既能滿足公眾需求，又能夠保證公司盈利的定價策略。

表2 共享單車在各地區(qū)不同時間段的使用量（萬）Tab.2 The use of a single vehicle for different periods of time in each area (ten thousand)

表3 各地區(qū)供求匹配程度等級一覽表Tab.3 The list of matching levels of supply and demand in each region

[1] 李琨浩. 基于共享經(jīng)濟視角下城市共享單車發(fā)展對策研究[J]. 城市, 2017(03): 66-69.

[2] 程陳. 大數(shù)據(jù)挖掘分析[J]. 軟件, 2014, 35(4): 130-131.

[3] 李敏蓮. 共享單車市場調(diào)研與分析[J]. 財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版),2017(05): 121-123.

[4] 周勇君, 蔣迪, 祝源, 杜麗萍. “互聯(lián)網(wǎng)+”時代出租車供求匹配程度的評價[J]. 河北聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016, 38(02): 117-120.

[5] 費威, 馬躍, 李泊寧, 李昆. 我國城市出租車資源供求匹配程度研究[J]. 河北科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2016,16(01): 1-7.

[6] 朱家明, 劉玲, 孟康, 桂安琪. 基于AHP-熵值的不同時空出租車資源供求匹配研究——以上海市為例[J].太原師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版), 2016, 15(01): 52-58.

[7] 徐澤水, 劉海峰. 六類不確定型判斷矩陣的相容性研究[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué), 2003(02): 53-58.

[8] 吳澤寧, 張文鴿, 管新建. AHP中判斷矩陣一致性檢驗和修正的統(tǒng)計方法[J]. 系統(tǒng)工程, 2002(03): 67-71.

[9] 儲敏. 層次分析法中判斷矩陣的構(gòu)造問題[D]. 南京理工大學(xué), 2005.

[10] 余沐坡, 王積社. 兩個矩陣同時若當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化的MATLAB程序[J]. 軟件, 2013, 34(9): 68-69.

[11] 劉波, 郭平, 沈岳, 等. 農(nóng)業(yè)文本特征重組向量矩陣算法優(yōu)化與仿真[J]. 軟件, 2015, 36(4): 6-13.

[12] 王斌會, 李雄英. 穩(wěn)健因子分析方法的構(gòu)建及比較研究[J].統(tǒng)計研究, 2015, 32(05): 84-90.

[13] 俞立平, 劉愛軍. 主成分與因子分析在期刊評價中的改進研究[J]. 情報雜志, 2014, 33(12): 94-98.

[14] 范會勇. 因子分析的元分析技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 心理科學(xué)進展, 2011, 19(02): 274-283.

[15] 鄧雪, 李家銘, 曾浩健, 陳俊羊, 趙俊峰. 層次分析法權(quán)重計算方法分析及其應(yīng)用研究[J]. 數(shù)學(xué)的實踐與認識,2012, 42(07): 93-100.

[16] 郭金玉, 張忠彬, 孫慶云. 層次分析法的研究與應(yīng)用[J].中國安全科學(xué)學(xué)報, 2008(05): 148-153.

[17] 劉江. 基于層次分析法的企業(yè)運輸方式的選擇[D]. 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué), 2006.

[18] 龔江, 石培春, 李春燕. 使用SPSS軟件進行多因素方差分析[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2012(04): 31-33.

[19] 鄒祎. SPSS軟件單因素方差分析的應(yīng)用[J]. 價值工程,2016, 35(34): 219-222.

[20] 王宏志, 樸東升. 多關(guān)系中基于層次的實體識別算法[J].新型工業(yè)化, 2012, 2(12): 56-68.