王心如,車東宇,李新靚,吳宇航
(1. 華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新教育基地,河北 唐山 063210;2. 華北理工大學(xué)理學(xué)院,河北 唐山 063210; 3. 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;4. 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)
科技創(chuàng)造新興出租市場,網(wǎng)約車的實(shí)惠創(chuàng)新吸引著不少乘客,傳統(tǒng)出租的安全方便同樣具有競爭力。由此網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車的博弈關(guān)系[1]更加明顯、競爭更加激烈、矛盾更加突出,分析兩者的運(yùn)營現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢不可待?;诖吮尘?,現(xiàn)要求搜集南京市傳統(tǒng)出租與網(wǎng)約車運(yùn)營[2]數(shù)據(jù),建立數(shù)學(xué)模型分析兩者運(yùn)營狀況,并預(yù)測未來三年網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車市場份額的變化情況。對(duì)于此問題,通過調(diào)查得2014-2017 年各數(shù)據(jù),針對(duì)每一年數(shù)據(jù)應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)模型,分別得到網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租每年的評(píng)價(jià)結(jié)果。然后應(yīng)用種群的競爭模型對(duì)比分析兩者的競爭趨勢,最后運(yùn)用灰色預(yù)測模型得到未來三年的市場份額。
(1)網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車獨(dú)立經(jīng)營時(shí)數(shù)量變化均服從Logistic 規(guī)律。
(2)兩種出租方式同時(shí)經(jīng)營時(shí)網(wǎng)約車對(duì)傳統(tǒng)出租車增長的阻滯作用與網(wǎng)約車數(shù)量成正比,傳統(tǒng)出租車對(duì)網(wǎng)約車有同樣的作用。
(3)假設(shè)網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車所處的出租車市場短期內(nèi)沒有較大變動(dòng)。
(4)假設(shè)網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車以近期內(nèi)以相當(dāng)生命力相互競爭。
1.1.1 提出合理評(píng)價(jià)指標(biāo)
利用網(wǎng)約車與普通出租在出租車市場所占份額來體現(xiàn)兩者的競爭現(xiàn)狀,運(yùn)營率和使用度直接反映該種交通方式的份額[3],故選取運(yùn)營率與使用度為一級(jí)指標(biāo)。市場份額受資本條件的影響顯著,選取資本條件的體現(xiàn)因素:市場成交額、投資狀況為二級(jí)指標(biāo)。資本條件的約束因素為行業(yè)發(fā)展前景即營業(yè)額,作為城市補(bǔ)充公共交通工具,網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租的營業(yè)情況取決于居民的選擇,主觀使用(人們的傾向性、安全性等)與客觀因素(價(jià)格、路線、司機(jī)的業(yè)務(wù)能力、服務(wù)態(tài)度等)中選擇主觀意愿、價(jià)格、載客效率作為三級(jí)指標(biāo),其中載客效率由候車時(shí)間、日均空駛率體現(xiàn)。
1.1.2 模糊綜合評(píng)價(jià)模型
評(píng)估網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租競爭現(xiàn)狀,考慮因素為網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車兩種乘車方法,評(píng)價(jià)等級(jí)為一、二、三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo),所以共有 9 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)[4]組成對(duì)全體兩類出行方式的評(píng)價(jià)指標(biāo)樣本集數(shù)據(jù){x(i,j)|i=1~9,j=1~2},各個(gè)指標(biāo)值x(i,j)均為非負(fù)值。
根據(jù)所得數(shù)據(jù)得到表1:
表1 頻率表 Tab.1 Frequency table
為了使本模糊評(píng)價(jià)模型具有良好的適應(yīng)性,并為了保留樣本指標(biāo)所反映的信息性質(zhì),需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行無量綱化[5],遵循以下原則:
處理越大越理想的指標(biāo)時(shí),
處理越小越理想的指標(biāo)時(shí),
經(jīng)過以上的標(biāo)準(zhǔn)化處理得到各個(gè)因素的隸屬度及隸屬表:
表2 隸屬表 Tab.2 Under table
即得到模糊評(píng)價(jià)矩陣R:
根據(jù)模糊評(píng)價(jià)矩陣R,構(gòu)造各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重的判斷矩陣B=( bij)n×n。其中,利用各評(píng)價(jià)指標(biāo)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差表現(xiàn)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)最終綜合評(píng)價(jià)的重要程度,并去生成判斷矩陣B。其中,為各指標(biāo)樣本的均值。由此,可得程度為1~9 級(jí)的判斷矩陣B[2]:
式中,smax、smin分別為{s(i)|i=1~9}的最大值和最小值;相對(duì)重要性程度參數(shù)值bm=min{9,int[smax/smin+0.5]},min和int分別是取小函數(shù)和取整函數(shù)。
根據(jù)判斷矩陣的一致性,可以得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重{ωi|i=1~9},即bij=ωi/ωj。計(jì)算得到權(quán)值如表3:
把各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值iω 與各相應(yīng)的相對(duì)隸屬度值r(i,j) 相乘并累加,可得模糊評(píng)價(jià)的綜合指標(biāo)值 z(i),
采用加權(quán)平均型的加權(quán)方法得到網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車的評(píng)價(jià)結(jié)果:
網(wǎng)約車z(1)=0.399212;傳統(tǒng)出租車z(2)=0.590122
表3 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果 Tab.3 Comprehensive evaluation results
由此可得評(píng)估結(jié)果:在現(xiàn)階段傳統(tǒng)出租車的競爭能力高于網(wǎng)約車[6],但網(wǎng)約車作為出現(xiàn)不久的新型交通方式,用短短幾年時(shí)間將與傳統(tǒng)出租車之間的差距縮短到0.2,可見其猛烈的發(fā)展勢頭,預(yù)計(jì)在未來會(huì)超越傳統(tǒng)出租車。
1.1.3 分析網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租運(yùn)營狀況
網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租形式的競爭能力[7]由兩者在出租車市場所占的市場份額來體現(xiàn),選取其體現(xiàn)因素作為一級(jí)指標(biāo)。以市場份額的影響因素——資本條件作為二級(jí)指標(biāo),以二級(jí)指標(biāo)決定因素——居民選擇作為三級(jí)指標(biāo)。提出指標(biāo)后,建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型考慮所有因素作出綜合評(píng)語,以此比較網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租的市場競爭力。通過調(diào)查得2014-2017 年各數(shù)據(jù),針對(duì)每一年數(shù)據(jù)應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)模型,分別得到網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租每年的評(píng)價(jià)結(jié)果。然后應(yīng)用種群的競爭模型對(duì)比分析兩者的競爭趨勢[8],最后運(yùn)用灰色預(yù)測模型得到未來三年的市場份額。
搜集2014-2017 年網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租一級(jí)指標(biāo)——運(yùn)營率和使用度數(shù)據(jù)如圖1、2 所示:
圖1 運(yùn)營率 Fig.1 Operation rare
圖2 使用度 Fig.2 Usage
搜集2014-2017 年網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租二級(jí)指標(biāo)——市場成交額和投資狀況數(shù)據(jù)如圖3、4 所示:
圖3 市場成交額 Fig.3 Market turnover
圖4 投資狀況 Fig.4 Investment status
搜集2014-2017 年網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租三級(jí)級(jí)指標(biāo)——出行意愿、數(shù)據(jù)如圖5、6、7、8 所示:
圖5 出行意愿 Fig.5 Travel intention
圖6 候車時(shí)間 Fig.6 Waiting time
圖7 空車率 Fig.7 Vacancy rate
圖8 安全性 Fig.8 Security
結(jié)合所有數(shù)據(jù),分別建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型[9],得到網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租在各指標(biāo)下的評(píng)估結(jié)果如圖9 所示:
圖9 網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車的評(píng)估結(jié)果 Fig.9 Evaluation results of online taxi booking and traditional taxi
由評(píng)價(jià)結(jié)果可知:網(wǎng)約車雖起步較晚,但自出現(xiàn)后運(yùn)行狀態(tài)良好,呈穩(wěn)步上升趨勢,在國家重視及傳統(tǒng)出租改革后有略微下降;傳統(tǒng)出租車在長時(shí)間的發(fā)展中積累了乘客基礎(chǔ),總體占有歷史優(yōu)勢,網(wǎng)約車出現(xiàn)后,傳統(tǒng)出租的經(jīng)濟(jì)發(fā)展受其影響呈下降趨勢,改革后稍微得到緩解。
1.1.4 種群的競爭模型
可將網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車視為兩個(gè)種群,兩者共同競爭南京市乘出租車的居民與出租車市場,常見的結(jié)局是競爭力弱的一方數(shù)量減少,競爭力強(qiáng)的取代優(yōu)勢位置,達(dá)到環(huán)境容許的最大容量[3]。
網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車獨(dú)立經(jīng)營時(shí)數(shù)量變化均服從Logistic 規(guī)律:
建立種族的競爭模型:
其中根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)取s1=s2=0.8,根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)模型所得評(píng)估結(jié)果,計(jì)算得r1=0.98, r2=1.03,代入種群的競爭模型函數(shù)計(jì)算得到網(wǎng)約車和傳統(tǒng)出租車所占市場份額變化趨勢如圖10 所示:
圖10 種群競爭示意圖 Fig.10 Schematic diagram of population competition
由模型結(jié)果可知,在初期由于傳統(tǒng)出租的歷史積累,傳統(tǒng)出租車在出租車市場所占份額遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于網(wǎng)約車,新型出租模式網(wǎng)約車出現(xiàn)后,迎合了“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的潮流,獲得信息更多更快捷,處于信息獲取的優(yōu)勢地位,方便實(shí)惠的出行方式也更符合大眾要求,基于此背景網(wǎng)約車迅速崛起,在2018-2020年與傳統(tǒng)出租模式所占市場份額相當(dāng),之后可能會(huì)超越傳統(tǒng)出租車的地位[10]。
1.1.5 灰色預(yù)測模型
選取2014-2017 年網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車分別占有的市場份額為原始數(shù)據(jù),對(duì)原始數(shù)據(jù)采取累加生成的方法生成數(shù)列。對(duì)離散數(shù)列建立差分微分方程GM(1,1),離散形式和預(yù)測公式如下:
代入數(shù)據(jù)分別得到網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租的灰色預(yù)測圖如圖11、圖12 所示:
圖11 網(wǎng)約車市場份額灰色預(yù)測圖 Fig.11 Grey prediction chart of market share of online car-hailing
圖12 傳統(tǒng)出租車市場份額灰色預(yù)測圖 Fig.12 Grey forecast chart of traditional taxi market share
運(yùn)用后驗(yàn)差檢驗(yàn)法對(duì)GM(1, 1)的精度值進(jìn)行檢驗(yàn)
其中e(k)=x(0)(k)-(0)( k ),k=1,2,…,n 原始序列及殘差序列的方差分別是 s12,s22
由此得到網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車未來三年市場份額擬合值為:
表4 市場份額 Tab.4 Market share
由C 值均<0.5 可知系統(tǒng)預(yù)測精度合格,通過建立灰色預(yù)測模型模型所得結(jié)果可靠。
通過建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)約車市場雖然在勢頭上蓋過傳統(tǒng)出租車市場,但由于傳統(tǒng)出租車市場基數(shù)大,運(yùn)營模式成熟,所占市場份額仍多于網(wǎng)約車。由種群競爭模型可看出,網(wǎng)約車市場與出租車市場的競爭遠(yuǎn)沒有停止,他們會(huì)競爭焦灼直至穩(wěn)定,網(wǎng)約車市場競爭潛力巨大,未來將會(huì)超過傳統(tǒng)出租車市場。
符號(hào)說明
x1——傳統(tǒng)出租車的相關(guān)指標(biāo)
x2——網(wǎng)約車的相關(guān)指標(biāo)
r——競爭速率,輛·年-1
s——生命力,年
n——環(huán)境最大容量,輛