蔣朝敏，李秋然，葛巖峰，吳宇航

（1. 華北理工大學(xué)理學(xué)院，河北 唐山 063210；2. 華北理工大學(xué)冶金與能源學(xué)院，河北 唐山 063210； 3. 華北理工大學(xué)材料與工程學(xué)院，河北 唐山 063210；4. 華北理工大學(xué)數(shù)學(xué)建模創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，河北 唐山 063210； 5 .河北省數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 唐山 063210；6. 唐山市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 唐山 063210）

0 引言

隨著“互聯(lián)網(wǎng)”時(shí)代的到來，一些公司推出打車軟件和補(bǔ)貼方案，市民的打車熱情空前高漲，出租車資源“供求匹配”問題成了研究熱點(diǎn)。以上海市為研究對(duì)象，運(yùn)用層次分析、熵值、三次樣條插值等方法，綜合分析影響出租車資源供求匹配程度的相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建AHP-熵值賦權(quán)模型[1-2]，闡述了上海市出租車資源在不同時(shí)空的供求匹配程度[2]。針對(duì)"打車難"這個(gè)社會(huì)問題，運(yùn)用主成分分析的方法選取了合理的指標(biāo)，建立了供給需求綜合評(píng)估模型，并以天津市為例分析了其供求匹配程度[3]。運(yùn)用層次分析模型對(duì)上海市出租車資源配置情況進(jìn)行研究[4]等。以上研究均為在宏觀上定義指標(biāo)，對(duì)供求匹配進(jìn)行研究，然而，由數(shù)據(jù)可知，數(shù)量指標(biāo)在宏觀上總是供大于求的，在此，本文以距離為研究中心，在微觀上對(duì)成都的供求匹配程度進(jìn)行研究。

1 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理

1.1 數(shù)據(jù)采集

出租車實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)行車數(shù)據(jù)是運(yùn)用GPS 定位設(shè)備，記錄某一時(shí)間某一地點(diǎn)出租車經(jīng)度、緯度、需求量或者供給量[5]。在全國范圍中看來，許多城市都面臨出租車供需矛盾突出問題，以成都為例，研究出租車的“供求匹配”程度。通過查閱資料，找到了成都市2016 年3 月10 日到3 月16 日的成都地區(qū)地區(qū)的出租車數(shù)據(jù)。

表1 出租車實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)樣例表 Tab.1 Taxi real-time dynamic sample table

成都市中每個(gè)地點(diǎn)分別用不同的序號(hào)來表示；以每天24 個(gè)小時(shí)為節(jié)點(diǎn)，將一天劃分為24 個(gè)時(shí)間段；每個(gè)地點(diǎn)對(duì)出租車的供給需求量以出租車的數(shù)量表示。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 去除異常值

由于數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存在偏離點(diǎn)，會(huì)使后期聚類時(shí)存在誤差，使用Python 的Sklearn 庫中的K-mean聚類，聚類后的圖像如圖1 所示。

圖1 聚類誤差圖 Fig.1 Clustering error map

在圖1 中可以看出，右下角存在一個(gè)偏離點(diǎn)，若將數(shù)據(jù)集聚類的數(shù)量設(shè)為4，實(shí)際上只能有效將數(shù)據(jù)聚成3 類，與原意不符。因此，采用拉依達(dá)準(zhǔn)則中的3σ 準(zhǔn)則，使用python 編程，對(duì)數(shù)據(jù)整體進(jìn)行清洗工作。

1.2.2 經(jīng)緯度-距離轉(zhuǎn)換

由于我們所得到的數(shù)據(jù)只是成都市部分地區(qū)的出租車數(shù)據(jù)，所以為了更直觀的表達(dá)，我們對(duì)經(jīng)緯度進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將出租車經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為坐標(biāo)系坐標(biāo)。

地球上任意一點(diǎn)地理坐標(biāo)都可以用有序數(shù)對(duì)表示為(u,v)，以地心o 為坐標(biāo)原點(diǎn)，赤道平面為xoy平面，0°經(jīng)線圈所在的平面為xOz 平面建立三維直角坐標(biāo)系，如下：

其中：u——經(jīng)度；v——表示緯度；R=6370 km—地球半徑。

根據(jù)解析幾何知識(shí)，任意兩點(diǎn)A（uA,vA），B（uB,vB）間實(shí)際距離為：

將上式經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換公式代入，化簡得任意兩點(diǎn)之間的為：

由此則可將我們所得到的經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為直角坐標(biāo)系坐標(biāo)。

1.2.3 獲得實(shí)際供給量

由數(shù)據(jù)可知，供給量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于需求量，這顯然是不合理，考慮到安裝滴滴打車軟件的司機(jī)可能是巡游出租車司機(jī)或還安裝了其他打車軟件，為了獲得實(shí)際供給量，本文搜取了嘀嘀打車在出租車市場(chǎng)的市場(chǎng)占額作為權(quán)重，求得實(shí)際供給量。

2 研究方法

2.1 研究思路

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。不同時(shí)空即是時(shí)間與空間的關(guān)系，所以可將不同時(shí)空分為以下四種情況：不同時(shí)間相同地點(diǎn)、不同時(shí)間不同地點(diǎn)、相同時(shí)間不同地點(diǎn)、相同時(shí)間相同地點(diǎn)。

在時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，先以一天為周期，再以一周為周期。在空間節(jié)點(diǎn)上，首先以相同城市不同位置為空間位置，再以不同城市為空間位置。結(jié)合以上判斷出租車的“供求匹配”程度。

2.2 時(shí)空劃分

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。對(duì)于所找到的關(guān)于出租車需求量和供應(yīng)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行總體上的統(tǒng)計(jì)，以每天的24 個(gè)小時(shí)為節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)小時(shí)出租車的需求量與供應(yīng)量的大致數(shù)量關(guān)系：

其中：藍(lán)色曲線表示出租車供應(yīng)量；紅色曲線表示出租車需求量。

從上圖可以看出：

1）在總體上，出租車的供應(yīng)量大于出租車的需求量；

2）市民對(duì)出租車的需求量在每天中的早上8 點(diǎn)、中午1 點(diǎn)、晚上9 點(diǎn)最大；

圖2 研究思路導(dǎo)圖 Fig.2 Research ideas map

圖3 出租車需求量與供應(yīng)量總數(shù)量 Fig.3 Total demand and supply of taxis

3）出租車供應(yīng)量在每天的凌晨五點(diǎn)供應(yīng)率最低，且在出租車需求量最高的時(shí)候，供應(yīng)量也相對(duì)較高。 再以每周七天為周期，對(duì)一個(gè)周期內(nèi)每天出租車總的需求量和供應(yīng)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如4 圖所示。

圖4 七天出租車總的需求量與供應(yīng)量 Fig.4 Total demand and supply of taxis for seven days

從圖4 可以看出，以一個(gè)星期為周，每天出租車總的需求量變化情況相差不大，但由于星期一與星期二為一周工作日的開始，道路擁擠程度較大，市民選擇出租車出行的人數(shù)減少，導(dǎo)致對(duì)出租車的需求量降低。而對(duì)于出租車的供應(yīng)量，由于出租車一定會(huì)有空車率，所以在每天中，出租車的供應(yīng)量都應(yīng)大于需求量，且在圖4 中，工作日出租車的供應(yīng)量遠(yuǎn)大于休息日的供應(yīng)量。

再對(duì)數(shù)據(jù)以經(jīng)緯度為坐標(biāo)進(jìn)行聚類[6]，根據(jù)出租車的供應(yīng)量與需求量總數(shù)，將該區(qū)域大致分為四部分，如圖5 所示。

圖5 以經(jīng)緯度為坐標(biāo)對(duì)區(qū)域劃分 Fig.5 Is divided into regions by coordinates of latitude and longitude

將聚類結(jié)果投影到地圖上，對(duì)地圖按投影結(jié)果按經(jīng)緯度進(jìn)行劃分，劃分為四個(gè)城區(qū)，分別與上圖6相互對(duì)應(yīng)：

圖6 結(jié)合地圖對(duì)區(qū)域進(jìn)行劃分 Fig.6 Combining the area with the map

由上圖6 可以看出，1 號(hào)地區(qū)為偏遠(yuǎn)地區(qū)，該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)比較落后，所以該地區(qū)出租車的需求量和供應(yīng)量相對(duì)最少；3 號(hào)地區(qū)為成都市中心城區(qū)，經(jīng)濟(jì)明顯發(fā)達(dá)，該地區(qū)出租車供應(yīng)量和需求量明顯大于其他三個(gè)區(qū)域；2、4 號(hào)地區(qū)為成都市中心以外較發(fā)達(dá)地區(qū)，該區(qū)域的人口較密集，所以這兩個(gè)地區(qū)出租車供應(yīng)量和需求量較大。

圖7 出租車供求匹配示意圖 Fig.7 Schematic diagram of taxi supply and demand matching

2.3 以某一地點(diǎn)建立市民與出租車司機(jī)間關(guān)系

選取城市眾多坐標(biāo)中的某一地點(diǎn)，以這一地點(diǎn)出租車的供給與市民對(duì)出租車的需求情況為例，分析出租車供求匹配程度，畫出出租車的供求匹配，如圖7 所示。

如圖7 所示，以地點(diǎn)A 為例，B、C、D、E 為該區(qū)域中的另外的幾個(gè)點(diǎn)。

其中：lAB＜lAC＜rij,lAB＜DB,lAE＞ rij

同A 地點(diǎn)一樣，對(duì)于每個(gè)地點(diǎn)的可行域都有如下三種情況：

1. 假如C 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于C 地點(diǎn)與A 地點(diǎn)司機(jī)的距離小于rij，所以A 地點(diǎn)的司機(jī)會(huì)進(jìn)行搶單；

2. 假如E 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于E 地點(diǎn)與A 地點(diǎn)司機(jī)的距離大于rij，所以A 地點(diǎn)的司機(jī)不會(huì)接單；

3. 假如B 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于B 地點(diǎn)位于多個(gè)地點(diǎn)的可行域范圍之內(nèi)，所以會(huì)有多個(gè)司機(jī)對(duì)該乘客進(jìn)行搶單

在A 地點(diǎn)中，該地點(diǎn)市民對(duì)出租車的需求 aij和出租車的供給ijb 有如下三種關(guān)系：

其中：aij——A 地點(diǎn)市民對(duì)出租車的需求量；bij——A 地點(diǎn)出租車的供求量。

當(dāng) aijbij時(shí)，則表示A 地點(diǎn)的供小于求，需除A 地點(diǎn)以外的其他地點(diǎn)的出租車趕往A 地點(diǎn)，才能使得該地點(diǎn)出租車的供需達(dá)到平衡。

當(dāng) aij=bij時(shí)，則表示A 地點(diǎn)的供等于求，不做后續(xù)考慮。

當(dāng) aij＜bij時(shí)，則表示A 地點(diǎn)出租車得供大于求，因此該地點(diǎn)的出租車可以去往其他地點(diǎn)。

r表示出租車在該地點(diǎn)接單不會(huì)虧本的范圍的半徑，一般情況下，出租車司機(jī)會(huì)選擇起步價(jià)距離以內(nèi)的需求，所以我們以出租車起步價(jià)距離作為r 。

當(dāng)r小于起步價(jià)距離時(shí)，司機(jī)接該單才不會(huì)虧本，因此可認(rèn)為此時(shí)司機(jī)才會(huì)接單。當(dāng)出租車在A點(diǎn)時(shí)，市民發(fā)單地點(diǎn)與出租車接單半徑的關(guān)系如下：

其中：d——市民發(fā)單地點(diǎn)與A 地點(diǎn)的距離；當(dāng)d r＞ 時(shí)，此時(shí)A 地點(diǎn)司機(jī)接單會(huì)虧本，所以司機(jī)可能不會(huì)接單。

當(dāng)dr=時(shí)，此時(shí)A 地點(diǎn)四級(jí)階段是你不會(huì)虧本也不會(huì)賺錢，且該市民發(fā)單的地點(diǎn)可能位于其他地點(diǎn)司機(jī)的接單范圍，此時(shí)司機(jī)接單的幾率是隨機(jī)的。

當(dāng)dr＜時(shí)，此時(shí)A 地點(diǎn)的司機(jī)接單會(huì)賺錢，所以此時(shí)A 地點(diǎn)的司機(jī)會(huì)對(duì)該乘客進(jìn)行搶單。

同A 地點(diǎn)一樣，對(duì)于每個(gè)地點(diǎn)的可行域都有如下三種情況：

1. 假如C 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于C 地點(diǎn)與A地點(diǎn)司機(jī)的距離小于r，所以A 地點(diǎn)的司機(jī)會(huì)進(jìn)行搶單；

2. 假如E 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于E 地點(diǎn)與A地點(diǎn)司機(jī)的距離大于r，所以A 地點(diǎn)的司機(jī)不會(huì)接單；

3. 假如B 地點(diǎn)有乘客發(fā)出訂單，由于B 地點(diǎn)位于多個(gè)地點(diǎn)的可行域范圍之內(nèi)，所以會(huì)有多個(gè)司機(jī)對(duì)該乘客進(jìn)行搶單。

且對(duì)于任一地點(diǎn)的可行區(qū)域中，每個(gè)司機(jī)都滿足以下兩個(gè)原則：

1. 可行區(qū)域內(nèi)中心地點(diǎn)的出租車司機(jī)都會(huì)采用就近原則進(jìn)行接單；

2. 當(dāng)乘客發(fā)單的地點(diǎn)位于多個(gè)可行區(qū)域內(nèi)時(shí)，每個(gè)區(qū)域內(nèi)的中心地點(diǎn)搶單成功的機(jī)率時(shí)一樣的，以Unix 時(shí)間戳為種子，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)取數(shù)，取得隨機(jī)數(shù)最大的，則該地點(diǎn)中的司機(jī)搶得該單的成功率更大。

2.4 確定供求匹配指標(biāo)

如上所述，選取A 地點(diǎn)的可行區(qū)域，以這一區(qū)域?yàn)槔?，選取反應(yīng)出租車供求匹配程度的指標(biāo)。以一天中的24 小時(shí)為節(jié)點(diǎn)，將一天分為24 段，每一個(gè)時(shí)間段中乘客與出租車供求匹配程度都不一樣[7]。

指標(biāo)一：在一天中的某些時(shí)間段，可能會(huì)出現(xiàn)乘客有需求，但出租車無供應(yīng)現(xiàn)象“無供給需求”——未成單率，如每天的上下班高峰期。

其中：at′——一個(gè)時(shí)間段乘客有需求但出租車無供應(yīng)人的數(shù)；at——一個(gè)時(shí)間段該區(qū)域所有乘客對(duì)出租車的需求量。a′——該區(qū)域在以乘客為前提下的出租車供求匹配程度指標(biāo)。

由上式可以看出，當(dāng)a′= 0時(shí)，則表示該區(qū)域的市民對(duì)出租車的需求與出租車的供應(yīng)完全匹配；當(dāng)a′= 1時(shí)，則表示該區(qū)域的市民對(duì)出租車的需求與出租車的供應(yīng)完全不匹配。

指標(biāo)二：同理，在一天中的某一時(shí)間段中也可能出現(xiàn)出租車有供應(yīng)，但乘客無需求的現(xiàn)象“無需求供給”——空車率，如一天中上午或者下午時(shí)間段。

某些時(shí)間段也可能出現(xiàn)出租車有供應(yīng)，但乘客無需求現(xiàn)象，如每天上午和下午時(shí)間段。

其中：b′——一個(gè)時(shí)間段出租車有供應(yīng)但乘客無需求的量；tb ——一個(gè)時(shí)間段該區(qū)域出租車供應(yīng)的總數(shù)；b′——表示該區(qū)域在以出租車為前提下的出租車供求匹配程度指標(biāo)。

由上式可以看出，當(dāng)0b′= 時(shí)，則表示該區(qū)域的出租車對(duì)乘客的供應(yīng)與市民對(duì)出租車的需求完全匹配；當(dāng)1b′= 時(shí)，則表示該區(qū)域出租車對(duì)乘客的供應(yīng)與市民對(duì)出租車的需求完全不匹配。

3 供求匹配分析

通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到四個(gè)城區(qū)中的兩個(gè)指標(biāo)：未成單率a′、空車率b′大小，并畫出柱狀圖如8 所示。

圖8 四個(gè)城區(qū)中兩指標(biāo)的供求匹配程度 Fig.8 Matching supply and demand of two indicators in four urban districts

供求匹配即為成單率和空車率兩個(gè)指標(biāo)都達(dá)到較低的水平。根據(jù)上圖，可以得出在1 號(hào)城區(qū)未成單率和空車率均較高；2 號(hào)城區(qū)空車率達(dá)到最高，為成單率達(dá)到最低，可認(rèn)為此城區(qū)出租車數(shù)量較多但匹配度不高；3 號(hào)城區(qū)為成單率和空車率都較低；4 號(hào)城區(qū)未成單率達(dá)到最高，空車率也較高。綜上，可也得出四個(gè)城區(qū)的綜合指標(biāo)分別為0.3867，0.3162，0.2158，0.4069，供求匹配程度排序?yàn)? 號(hào)城區(qū)，2 號(hào)城區(qū)，4 號(hào)城區(qū)，1 號(hào)城區(qū)。

對(duì)以上指標(biāo)進(jìn)行分析，由聚類結(jié)果可知，3 號(hào)城區(qū)為成都市區(qū)中心，經(jīng)濟(jì)繁華，人口密集，雖然需求量大，但出租車數(shù)量也較多，且需求密集，容易得到匹配；1 號(hào)城區(qū)距市中心偏遠(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，需求較少，但是需求間較分散，供求不易得到滿足；2 號(hào)城區(qū)和3 號(hào)城區(qū)距市中心較近，需求較少，分布較分散，根據(jù)二者的不同，會(huì)出現(xiàn)不同的差異。

以1 號(hào)城區(qū)為例做指標(biāo)大小關(guān)于時(shí)間的柱狀圖，如圖9 所示。

圖9 兩個(gè)指標(biāo)在每個(gè)時(shí)間段指標(biāo)的供求匹配程度 Fig.9 The matching of supply and demand of the indicators of the two indicators in each time period

首先對(duì)未成單率進(jìn)行分析，未成單率會(huì)在五點(diǎn)達(dá)到最高點(diǎn)，說明此時(shí)需要乘坐出租車的人的需求最難滿足；為成單率會(huì)在7 點(diǎn)達(dá)到較低水平，在17 點(diǎn)達(dá)到最低點(diǎn)，這兩個(gè)時(shí)刻達(dá)到了早，晚高峰，此時(shí)的人們需要上學(xué)，上班，需求達(dá)到最大，而供給量也會(huì)隨之增加，這兩個(gè)時(shí)刻的需求最容易得到滿足。

對(duì)空車率進(jìn)行分析，空車率在0 點(diǎn)達(dá)到最高，此時(shí)的需求很低，分布分散，供給有較大的剩余；空車率在5 點(diǎn)達(dá)到最低，此時(shí)接近早高峰，需求量得到增加，空車率降低。

對(duì)綜合指標(biāo)分析可得，在7 點(diǎn)，14 點(diǎn)，17 點(diǎn)綜合指標(biāo)處于最低狀態(tài)，此時(shí)分別對(duì)應(yīng)早，午，晚高峰，雖然需求量大，但分布密集，較為容易得到滿足，供求匹配程度高，而在0 點(diǎn)到5 點(diǎn)，18 點(diǎn)到21點(diǎn)，綜合指標(biāo)均較高，供求匹配程度低。

4 補(bǔ)貼關(guān)系

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，有多家公司依托互聯(lián)網(wǎng)建立了打車服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了乘客與出租車司機(jī)之間的信息互通[8]。與此同時(shí)，各平臺(tái)為了吸引出租車司機(jī)與乘客，推出了多種出租車的補(bǔ)貼方案[9]。

在打出服務(wù)平臺(tái)行業(yè)，嘀嘀打車和快的打車的市場(chǎng)占有率大約為80%，占有絕大多數(shù)的市場(chǎng)。通過查閱數(shù)據(jù)，找到了嘀嘀打車與快的打車兩個(gè)打車服務(wù)平臺(tái)近年的補(bǔ)貼方式和補(bǔ)貼金額，如各打車服務(wù)平臺(tái)主要針對(duì)兩個(gè)對(duì)象推出的補(bǔ)貼方案，分別是：出租車司機(jī)和乘客[10]。

表2 嘀嘀打車服務(wù)平臺(tái)補(bǔ)貼 Tab.2 Taxi service platform subsidies

表3 快的打車服務(wù)平臺(tái)補(bǔ)貼 Tab.3 Fast taxi service platform subsidies

對(duì)于出租車司機(jī)，各打車服務(wù)平臺(tái)會(huì)對(duì)其進(jìn)行價(jià)格補(bǔ)貼，使得出租車司機(jī)利益增大，以此來吸引更多的出租車司機(jī)采用打車軟件接單，從而滿足了市民對(duì)出租車的需求，又吸引更多的市民使用打車平臺(tái)進(jìn)行打車，使得出租車司機(jī)持續(xù)增加，以此形成良性循環(huán)。同時(shí)，當(dāng)各打車服務(wù)平臺(tái)對(duì)出租車司機(jī)進(jìn)行補(bǔ)貼之后，出租車接單不會(huì)虧損的可行域半徑變大，在一定程度上也滿足了乘客對(duì)出租車的需求。

圖10 平臺(tái)對(duì)出租車司機(jī)進(jìn)行補(bǔ)貼 Fig.10 Platform subsidies for taxi drivers

對(duì)于乘客，各打車服務(wù)平臺(tái)會(huì)對(duì)其打車價(jià)格進(jìn)行補(bǔ)貼，使得乘客使用出租車出行的費(fèi)用降低，從而增加使用出租車出行的人數(shù)，間接增加了出租車的利益，使出租車數(shù)量變多，乘客的需求得到滿足。

圖11 平臺(tái)對(duì)乘客進(jìn)行價(jià)格補(bǔ)貼 Fig.11 Platform subsidies for passengers

5 補(bǔ)貼方向

商業(yè)的目的是取得持續(xù)收益最大化[11]，補(bǔ)貼是一種手段，方式是通過補(bǔ)貼來調(diào)節(jié)需求數(shù)量，供應(yīng)數(shù)量和攻擊匹配程度。

對(duì)于上述所分析的現(xiàn)有打車服務(wù)平臺(tái)的補(bǔ)貼方案，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有打車服務(wù)平臺(tái)對(duì)乘客以及出租車只有打車價(jià)格方面的補(bǔ)貼，在其他方面并沒有補(bǔ)貼。如果要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的打車軟件服務(wù)平臺(tái)，除了打車價(jià)格方面的補(bǔ)貼之外，在其他方面也應(yīng)該有相對(duì)應(yīng)的補(bǔ)貼，以此來吸引更多的用戶使用打車服務(wù)平臺(tái)打車。

采用打車服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行打車，所涉及的對(duì)象有三個(gè)：乘客、出租車司機(jī)、打車服務(wù)平臺(tái)，且三者的利益相關(guān)聯(lián)。出租車司機(jī)會(huì)向乘客收取一部份的費(fèi)用，費(fèi)用的多少會(huì)影響乘客的花銷，并通過影響成單率來影響出租車與打車服務(wù)平臺(tái)的收入；平臺(tái)會(huì)對(duì)出租車司機(jī)進(jìn)行抽成，抽成的高低會(huì)影響出租車司機(jī)的收入，如果抽成太高，出租車司機(jī)收益會(huì)降低，數(shù)量將減少，進(jìn)而影響打車服務(wù)平臺(tái)收入和乘客花銷；服務(wù)會(huì)做出相應(yīng)的補(bǔ)貼，目標(biāo)是使自身的利益達(dá)到最大化。