陳光會，姬浩*，靳富強(qiáng)，郭清娥，賈斌，蘇兵

(1.西安工業(yè)大學(xué)，a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，b.陜西省兵工科技創(chuàng)新發(fā)展軟科學(xué)研究基地，c.陜西高校軍民融合科技創(chuàng)新研究中心，西安 710021；2.北京交通大學(xué)，交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044)

0 引言

近年來，為了響應(yīng)國家節(jié)能減排政策和城市可持續(xù)發(fā)展需要，出租車能源類型逐漸從傳統(tǒng)的燃油型更新?lián)Q代成燃?xì)庑?、電動型及甲醇型。不同能源類型的出租車在運(yùn)營成本、尾氣排放及能源特性等方面存在差異。其市場投入力度的不同會對環(huán)境治理、交通治理、出租車公司收益及乘客便利性帶來不同程度的影響。現(xiàn)實(shí)中，出租車要么處于載客行駛狀態(tài)，要么處于尋客空駛狀態(tài)，要么處于前往換班地點(diǎn)的空駛和換班狀態(tài)，要么處于前往能源加注站的空駛和能源加注狀態(tài)?？振偁顟B(tài)持續(xù)過長不僅會占用道路資源，還會增加尾氣排放，加劇城市環(huán)境污染。針對不同能源類型出租車如何減少空駛狀態(tài)持續(xù)時(shí)間和降低能源消耗，即提升出租車運(yùn)營效率具有重要意義，因而，研究出租車運(yùn)營效率和效率評價(jià)顯得尤為必要。

現(xiàn)有出租車運(yùn)營相關(guān)研究中，一類是只針對燃油型出租車的運(yùn)行效率進(jìn)行評價(jià)研究，從車輛運(yùn)用、運(yùn)營收益、服務(wù)質(zhì)量及社會效益這4 方面構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行評價(jià)[1]；利用出租車GPS 數(shù)據(jù)從投入(運(yùn)營車輛和油耗費(fèi)用)及產(chǎn)出(服務(wù)次數(shù)和出租車運(yùn)營效率)進(jìn)行評價(jià)和排序[2]；采集出租車運(yùn)營事件信息和狀態(tài)信息[3]，依托出租車行駛特征[4]構(gòu)建基于浮動車數(shù)據(jù)的出租車運(yùn)營管理指標(biāo)計(jì)算模型進(jìn)行效率評價(jià)。另一類針對多種能源類型出租車出行特征和運(yùn)行影響因素的研究，以乘客出行距離、軌跡段持續(xù)時(shí)間、分時(shí)段出行量、出行方向及平均速度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征分析，并通過指數(shù)分布擬合，發(fā)現(xiàn)出租車出行距離和出行時(shí)間的潛在規(guī)律[5]；考慮車輛行駛特征方面，基于出租車行業(yè)多源數(shù)據(jù)，研究出租車營運(yùn)、供需及考評現(xiàn)狀[6]；利用出租車計(jì)價(jià)器和GPS數(shù)據(jù)，從運(yùn)營強(qiáng)度指標(biāo)和訂單時(shí)空分布構(gòu)建運(yùn)營特征指標(biāo)模型分析出租車運(yùn)營特征[7]；在出租車GPS 軌跡大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上融合居民出行數(shù)據(jù)、城市土地利用數(shù)據(jù)及天氣數(shù)據(jù)分析出租車運(yùn)行特征[8]；利用地理信息數(shù)據(jù)庫和GIS 技術(shù)構(gòu)建通勤距離計(jì)算模型和時(shí)長計(jì)算模型，分析出租車通勤行為的時(shí)空特征[9]。這些研究基于乘客出行需求揭示多能源類型出租車的運(yùn)行規(guī)律；通過車輛行駛特征討論多能源類型出租車出行量影響因素；以行業(yè)投入產(chǎn)出為指標(biāo)構(gòu)建燃油類出租車運(yùn)營特征模型并求解，缺少基于政府視角從環(huán)保角度考慮能源類型的城市出租車運(yùn)行效果或效率的評價(jià)。

綜上，本文針對西安市燃?xì)庑?、電動型及甲醇? 種能源類型出租車的運(yùn)營效率評價(jià)問題，首先，構(gòu)建基于DEA-Malmquist的考慮期望運(yùn)營投入和非期望運(yùn)營投入，期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的效率評價(jià)模型；然后，以出租車GPS 軌跡數(shù)據(jù)計(jì)算相同投入下3 種能源類型出租車的產(chǎn)出差異；最后，比較分析3種能源類型出租車的運(yùn)營效率(相對效率)差異。分析結(jié)果表明：西安市3種能源類型的出租車運(yùn)營效率中燃?xì)庑统鲎廛囎畲?，甲醇型出租車次之，電動型出租車最??；甲醇型出租車技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TEC 和規(guī)模效率變化指數(shù)SEC 均為最大；電動型出租車的純技術(shù)效率變化指數(shù)PEC 和規(guī)模效率變化指數(shù)SEC 與燃?xì)庑统鲎廛囅喈?dāng)且具有低成本和低排放優(yōu)勢。本文所得結(jié)論可為城市出租車運(yùn)營管理部門基于環(huán)保和技術(shù)驅(qū)動視角合理引導(dǎo)和配置3種能源類型出租車的數(shù)量提供決策參考。

1 城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)體系確立

出租車系統(tǒng)運(yùn)營效率指出租車系統(tǒng)的投入與該投入產(chǎn)生的對出租車需求滿足程度之間的對比關(guān)系[2]。本文所研究的城市出租車運(yùn)營效率在參考軌道交通、公交車及燃油類出租車運(yùn)營效率基礎(chǔ)上，特指依據(jù)政府施行的準(zhǔn)入規(guī)制依法投入，合法經(jīng)營的燃?xì)庑?、電動型及甲醇?種類型所有出租車及相關(guān)資源與其產(chǎn)出之間的關(guān)系。

1.1 城市出租車運(yùn)營狀態(tài)分析

城市出租車在運(yùn)營中有4種具體行為，分別是尋客空駛、載客行駛、前往換班地點(diǎn)的空駛和換班及前往能源加注站的空駛和能源加注。其中，能源加注包括加油、加氣、加甲醇及充電等。4種運(yùn)營行為中，尋客空駛和載客行駛是直接面向乘客的運(yùn)營狀態(tài)，記做“期望運(yùn)營”；前往換班地點(diǎn)的空駛和換班，前往能源加注站的空駛和能源加注是不直接面向乘客的運(yùn)營狀態(tài)，記做“非期望運(yùn)營”。

1.2 效率評價(jià)體系確立

針對城市出租車運(yùn)營效率的定義，本文構(gòu)建考慮能源類型的城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)1 級指標(biāo)為投入和產(chǎn)出(度量投入產(chǎn)生對出租車需求滿足程度)兩個(gè)指標(biāo)。2級指標(biāo)在1級指標(biāo)基礎(chǔ)上，結(jié)合城市出租車運(yùn)營的4 種行為兩種狀態(tài)(期望運(yùn)營和非期望運(yùn)營)，并借鑒燃油類出租車運(yùn)營效率的度量指標(biāo)期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望投入和非期望投入指標(biāo)為本文首次提出。3 級指標(biāo)的運(yùn)營成本、載客里程、載客時(shí)間、服務(wù)次數(shù)及運(yùn)營收入借鑒了軌道交通、公交車及燃油類出租車運(yùn)營效率的評價(jià)指標(biāo)，期望運(yùn)營里程、期望運(yùn)營時(shí)間、非期望運(yùn)營里程及非期望運(yùn)營時(shí)間綜合了城市出租車公司、出租車司機(jī)及乘客對出租車運(yùn)營的評價(jià)，基于政府對環(huán)境治理視角提出尾氣排放指標(biāo)。綜上所述，考慮能源類型的出租車運(yùn)營效率評價(jià)指標(biāo)如表1所示，其中，帶*的指標(biāo)為本文在城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)中提出的新指標(biāo)。

表1 考慮能源類型的城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)指標(biāo)Table 1 Operation efficiency evaluation indicators of urban taxi considering energy types

投入指標(biāo)中：“期望運(yùn)營里程”“期望運(yùn)營時(shí)間”屬于期望運(yùn)營狀態(tài)下的投入指標(biāo)，將這兩個(gè)指標(biāo)歸類為“期望運(yùn)營投入”；“非期望運(yùn)營里程”“非期望運(yùn)營時(shí)間”“運(yùn)營成本”屬于非期望運(yùn)營狀態(tài)下的投入指標(biāo)，將這3個(gè)指標(biāo)歸類為“非期望運(yùn)營投入”。

產(chǎn)出指標(biāo)中：考慮“載客里程”“載客時(shí)間”“服務(wù)次數(shù)”“運(yùn)營收入”這4個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)影響出租車滿足乘客出行需求的程度和出租車的盈利，將其歸類為“期望產(chǎn)出”；將尾氣排放歸類為“非期望產(chǎn)出”。

不考慮能源類型的城市出租車運(yùn)營效率研究，希望投入盡可能小的同時(shí)產(chǎn)出盡可能大，此時(shí)，產(chǎn)出對運(yùn)營效率產(chǎn)生正向影響，投入對運(yùn)營效率產(chǎn)生負(fù)向影響。考慮能源類型后，投入并非越小越好，期望運(yùn)營投入可以增加運(yùn)力，對運(yùn)營效率產(chǎn)生正向影響；而非期望運(yùn)營投入減小運(yùn)力，對運(yùn)營效率產(chǎn)生負(fù)向影響?？紤]能源類型后，產(chǎn)出并非越大越好，對于城市出租車運(yùn)營產(chǎn)出來說，期望產(chǎn)出可以產(chǎn)生盈利，對運(yùn)營效率產(chǎn)生正向影響；而非期望產(chǎn)出不產(chǎn)生盈利，對運(yùn)營效率產(chǎn)生負(fù)向影響?？紤]能源類型后，城市出租車投入和產(chǎn)出對運(yùn)營和運(yùn)營效率的影響如表2所示。

表2 考慮能源類型的城市出租車投入和產(chǎn)出對運(yùn)營和運(yùn)營效率的影響Table 2 Operation efficiency evaluation fluence of urban taxi input and output considering energy types

2 城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)模型構(gòu)建

對乘客而言，是否滿足其出行需求是城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)的直接反饋。乘客出行需求可分為早晚通勤和生活出行兩類。早晚通勤指的是乘客上、下班或上、下學(xué)的出行需求，生活出行指的是因生活?yuàn)蕵芬鸬某鲂行枨?。早晚通勤一般在早晚高峰時(shí)段，即7:00-9:00 和17:00-20:00；生活出行的時(shí)段較為平均。

假設(shè)工作日為t期，雙休日為t+1 期，以t期第j種能源出租車為例，對DEA-Malmquist 指數(shù)模型相關(guān)定義進(jìn)行如下改進(jìn)。

期望運(yùn)營投入向量為

非期望運(yùn)營投入向量為

期望產(chǎn)出向量為

非期望產(chǎn)出向量為

運(yùn)營可能集為

t期到t+1期的運(yùn)營效率變化值為

規(guī)模收入不變下，以t期為參照的t期距離函數(shù)為t期效率值ηj1的倒數(shù)，即

規(guī)模收入不變下，以t+1期為參照的t+1期距離函數(shù)為t+1 期效率值ηj2的倒數(shù)，即

規(guī)模收入不變下，以t期為參照的t+1 期距離函數(shù)為以t期技術(shù)為參照的t+1期效率值ηj3的倒數(shù)，即

規(guī)模收入不變下，以t+1 期為參照的t期距離函數(shù)為以t+1 期技術(shù)為參照的t期效率值ηj4的倒數(shù)，即

規(guī)模收入可變下，以t期為參照的t期距離函數(shù)為t期效率值的倒數(shù)，即

規(guī)模收入可變下，以t+1期為參照的t+1期距離函數(shù)為t+1 期效率值的倒數(shù)，即

規(guī)模收入可變下，以t期為參照的t+1 期距離函數(shù)為以t期技術(shù)為參照的t+1期效率值的倒數(shù)，即

規(guī)模收入可變下，以t+1 期為參照的t期距離函數(shù)為以t+1 期技術(shù)為參照的t期效率值η′j4的倒數(shù)，即

為評價(jià)不同能源出租車從工作日到雙休日的運(yùn)營效率，對DEA-Malmquist 指數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的不同能源類型的DEAMalmquist運(yùn)營效率評價(jià)模型。

結(jié)合第j種能源出租車t期運(yùn)營可能集為

改進(jìn)Malmquist 指數(shù)，得到出租車運(yùn)營效率變化評價(jià)模型基礎(chǔ)形式DEA-Malmquist，即

式中：PECj為第j種能源出租車從t期到t+1 期的純技術(shù)效率變化指數(shù)；TECj為第j種能源出租車從t期到t+1 期的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)；SECj為第j種能源出租車從t期到t+1 期的規(guī)模效率變化指數(shù)。這3個(gè)值只與車型有關(guān)，與具體的車輛及車輛數(shù)無關(guān)。

3 實(shí)例分析

3.1 樣本來源

本文數(shù)據(jù)來源于西安市出租車管理處。提取西安市2020年9～12月期間14946 輛出租車的GPS軌跡數(shù)據(jù)開展研究。14946輛出租車的軌跡數(shù)據(jù)中符合要求的樣本為12058，其中，甲醇類出租車5868 輛，電動類出租車5125 輛，燃?xì)忸惓鲎廛?065 輛。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，從中隨機(jī)選取1000 輛甲醇型出租車、1000 輛電動型出租車及1000 輛燃?xì)庑统鲎廛嚕?000 輛出租車的GPS 數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行分析。

3.2 數(shù)據(jù)處理

先在數(shù)據(jù)處理平臺空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理系統(tǒng)(Feature Manipulate Engine,FME)中讀取西安市出租車管理處數(shù)據(jù)庫二進(jìn)制文件中的GPS軌跡數(shù)據(jù)；然后，對數(shù)據(jù)做出篩選，僅保留所需數(shù)據(jù)；進(jìn)而，繪制出租車的行駛軌跡，并對時(shí)間、狀態(tài)及距離這3類異常點(diǎn)進(jìn)行修正。

(1)數(shù)據(jù)讀取與篩選

從數(shù)據(jù)處理平臺FME中讀取初始二進(jìn)制文件中的GPS軌跡數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)分割、坐標(biāo)解析、進(jìn)制轉(zhuǎn)換、時(shí)間轉(zhuǎn)換、坐標(biāo)分區(qū)、坐標(biāo)修正及數(shù)據(jù)輸出。從342218642條數(shù)據(jù)中，篩選出1000輛甲醇型出租車，1000 輛電動型出租車及1000 輛燃?xì)庑统鲎廛嚨某跏紨?shù)據(jù)。提取出出租車GPS 軌跡點(diǎn)的“車牌號”“狀態(tài)”“時(shí)間”“經(jīng)度”“維度”等數(shù)據(jù)，并刪除其他數(shù)據(jù)，得到開展研究所需要的GPS軌跡數(shù)據(jù)。

(2)軌跡繪制

2020年10月3000輛出租車在西安市主城區(qū)范圍的軌跡如圖1所示。

圖1 2020年10月3000輛出租車的西安市主城區(qū)軌跡Fig.1 Track map of 3000 Xi'an taxi in October 2020

由圖1可以看出，西安市市區(qū)道路中的出租車軌跡點(diǎn)分布比較密集，例如，點(diǎn)A；郊區(qū)道路中的出租車軌跡點(diǎn)分布比較稀疏，例如，點(diǎn)B；二環(huán)、三環(huán)中的出租車軌跡點(diǎn)分布比較密集，例如，點(diǎn)C；繞城高速中的出租車軌跡點(diǎn)分布比較稀疏，例如，點(diǎn)D。

(3)異常點(diǎn)修正

由于GPS設(shè)備的信號問題，GPS軌跡數(shù)據(jù)會出現(xiàn)一些異常點(diǎn)，主要是時(shí)間異常點(diǎn)、狀態(tài)異常點(diǎn)及軌跡缺失點(diǎn)。出現(xiàn)時(shí)間異常點(diǎn)時(shí)，需要?jiǎng)h除該時(shí)間異常點(diǎn)的軌跡記錄；狀態(tài)異常的GPS 軌跡點(diǎn)根據(jù)前、后軌跡點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行修正；由于車輛熄火后GPS設(shè)備停止供電，某些時(shí)段軌跡點(diǎn)會出現(xiàn)缺失情況，此類現(xiàn)象不歸于出租車運(yùn)營狀態(tài)，缺失軌跡的時(shí)間不計(jì)入運(yùn)營時(shí)間中。

3.3 指標(biāo)值計(jì)算

基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，計(jì)算指標(biāo)。對考慮能源類型的出租車運(yùn)營效率評價(jià)指標(biāo)值的計(jì)算方法進(jìn)行歸類，4 類投入產(chǎn)出指標(biāo)共10 個(gè)評價(jià)指標(biāo)，分別為“里程計(jì)算”“時(shí)間計(jì)算”“成本計(jì)算”“次數(shù)計(jì)算”“收入計(jì)算”“排放計(jì)算”，指標(biāo)及計(jì)算方法如表3所示。

表3 考慮能源類型的出租車運(yùn)營效率評價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法Table 3 Calculation method for operation efficiency evaluation indicators of taxi considering energy types

(1)里程計(jì)算

計(jì)算GPS 軌跡數(shù)據(jù)的經(jīng)、緯度。首先，利用文獻(xiàn)[9]中的兩個(gè)相鄰軌跡點(diǎn)間里程的計(jì)算公式，可得到相鄰軌跡點(diǎn)Pm和Pn間的行駛距離dm,n為

式中：Δxm,n=xm-xn;Δym,n=ym-yn;xm,xn,ym,yn分別為軌跡點(diǎn)Pm,Pn的緯度和經(jīng)度坐標(biāo)；R為地球半徑，取6371 km。

所有相鄰軌跡點(diǎn)的里程之和即為總運(yùn)營里程；非期望運(yùn)營里程是能源加注前的空駛狀態(tài)軌跡點(diǎn)行駛里程之和與換班前空駛狀態(tài)軌跡點(diǎn)行駛里程之和；期望運(yùn)營里程是總運(yùn)營里程減去非期望運(yùn)營里程之差；載客里程是所有載客狀態(tài)軌跡點(diǎn)行駛里程之和。

(2)時(shí)間計(jì)算

計(jì)算GPS軌跡數(shù)據(jù)的時(shí)間，每兩個(gè)相鄰軌跡點(diǎn)的時(shí)間差是30 s。由于GPS軌跡數(shù)據(jù)的誤差，此處時(shí)間計(jì)算采用單個(gè)服務(wù)行駛階段末軌跡點(diǎn)時(shí)間減去階段初軌跡點(diǎn)的方法。1天24 h減去軌跡點(diǎn)缺失的時(shí)間，即為出租車的總運(yùn)營時(shí)間。

非期望運(yùn)營時(shí)間是出租車在非期望運(yùn)營狀態(tài)下花費(fèi)的時(shí)間，即出租車在能源加注前的“空駛”狀態(tài)行駛時(shí)間、能源加注耗時(shí)時(shí)間、換班前“空駛”行駛時(shí)間及換班耗時(shí)時(shí)間之和；期望運(yùn)營里程是總運(yùn)營時(shí)間減去非期望運(yùn)營時(shí)間之差；載客時(shí)間是所有載客狀態(tài)軌跡點(diǎn)行駛時(shí)間之和。

(3)成本計(jì)算

出租車運(yùn)營成本主要分為3部分，分別是能源成本、掛靠成本即維保成本。其中，掛靠成本是按天計(jì)算；能源成本和維保成本是按里程計(jì)算。西安市3種能源類型出租車在能源、掛靠及維保方面的成本如表4所示。

表4 西安市3種能源類型出租車單位成本Table 4 Unit cost of Xi'an taxi considering 3 energy types

(4)次數(shù)計(jì)算

計(jì)算GPS軌跡數(shù)據(jù)的狀態(tài)。出行服務(wù)起始，出租車狀態(tài)由“空載”變更為“載客”，即開始服務(wù)1段行程；接著，是連續(xù)的“載客”狀態(tài)軌跡點(diǎn)；隨后，出現(xiàn)第1 個(gè)“空載”狀態(tài)的軌跡點(diǎn)。將相鄰軌跡點(diǎn)中出租車狀態(tài)由“空載”變更為“載客”之后再次出現(xiàn)的“空載”狀態(tài)軌跡點(diǎn)的1 段軌跡記做服務(wù)1 次，單日內(nèi)這種現(xiàn)象的次數(shù)就是出租車的單日服務(wù)次數(shù)。

(5)收入計(jì)算

西安市出租車計(jì)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與車輛能源類型無關(guān)，如表5所示。基于式(19)～式(21)得到的里程，計(jì)算收入。

表5 西安市出租車計(jì)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 5 Charges standard for Xi'an taxi

(6)排放計(jì)算

結(jié)合不同能源類型車輛尾氣排放的相關(guān)研究[10]，本文除了考慮車型和行駛距離的因素，還考慮電動出租車在城市內(nèi)部行駛時(shí)不產(chǎn)生尾氣排放。鑒于本文研究的重點(diǎn)是城市出租車的運(yùn)營效率，電動出租車的尾氣排放系數(shù)為0，表示電動出租車在城市中運(yùn)營行駛不產(chǎn)生排放。西安市3 種能源類型出租車尾氣排放計(jì)算系數(shù)如表6所示。

表6 西安市3種能源類型出租車尾氣排放系數(shù)Table 6 Emission factor of Xi'an taxi considering 3 energy types

3.4 計(jì)算結(jié)果

(1)出租車工作日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

基于預(yù)處理后的出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)，得到西安市3 種能源類型出租車工作日的運(yùn)營效率指標(biāo)的平均值，計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表7 出租車工作日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Table 7 Calculation for operation efficiency evaluation indicators of taxi on workdays

(2)出租車雙休日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

基于預(yù)處理后的出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)，得到各能源類型出租車雙休日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如表8所示。

表8 出租車雙休日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Table 8 Calculation for operation efficiency evaluation indicators of taxi on weekends

(3)出租車日均運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

基于預(yù)處理后的出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)，得到各能源類型出租車日均運(yùn)營效率指標(biāo)，計(jì)算結(jié)果如表9所示。

表9 出租車日均運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Table 9 Calculation for taxi operation efficiency indicators daily

3.5 出租車運(yùn)營效率評價(jià)

基于表7和表8中西安市3種能源類型出租車雙休日和工作日運(yùn)營效率指標(biāo)計(jì)算結(jié)果，根據(jù)DEA-Malmquist 模型標(biāo)準(zhǔn)形式，求解得到西安市3種能源出租車DEA-Malmquist 運(yùn)營效率評價(jià)和排名結(jié)果，如表10所示。

表10 西安市3種能源出租車DEA-Malmquist運(yùn)營效率評價(jià)和排名Table 10 Operation efficiency evaluation ranking of Xi'an taxi considering energy types from DEA-Malmquist

西安市3 種能源出租車DEA-Malmquist 運(yùn)營效率評價(jià)和排名結(jié)果如圖2所示。

圖2 西安市3種能源出租車DEA-Malmquist運(yùn)營效率評價(jià)排名雷達(dá)圖Fig.2 Operation efficiency evaluation spider chart of Xi'an 3 energy types taxi from DEA-Malmquist

3.6 評價(jià)結(jié)果分析

評價(jià)結(jié)果顯示，西安市燃?xì)庑统鲎廛嚨腄EAMalmquist運(yùn)營效率最大，甲醇型出租車次之，電動型出租車的運(yùn)營效率最小。對電動型出租車而言，可以發(fā)揮成本低和低排放的優(yōu)勢，即使存在惡劣的續(xù)航和充電問題，也會被午餐、晚餐以及休息時(shí)間平攤。而在周末，由于較大的客流和出行需求，充電問題導(dǎo)致某些時(shí)段的乘客出行需求沒有得到滿足。所以，在DEA-Malmquist運(yùn)營效率評價(jià)中存在電動車DEA-Malmquist 運(yùn)營效率評價(jià)結(jié)果較差的現(xiàn)象。對于燃?xì)庑统鲎廛嚭图状夹统鲎廛嚩?，快捷的換班和能源加注使得這兩種能源類型的出租車DEA-Malmquist運(yùn)營效率位居前列。

4 結(jié)論

本文以對西安市燃?xì)庑?、電動型及甲醇?種能源類型出租車在運(yùn)營中的既有期望運(yùn)營投入和非期望運(yùn)營投入，既有期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的分析為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于DEA-Malmquist的考慮能源類型的城市出租車運(yùn)營效率評價(jià)模型。結(jié)合GPS 軌跡數(shù)據(jù)處理，在實(shí)例分析中，指出了3 種能源出租車的DEA-Malmquist運(yùn)營效率差異。進(jìn)而，為提升西安市各種能源類型出租車的運(yùn)營效率，提出如下建議：在出租車換班地點(diǎn)附近增設(shè)甲醇加注站與充電站，避免換班與能源加注行為降低出租車的運(yùn)營效率；改進(jìn)充電站的充電速度和充電型出租車?yán)m(xù)航能力，以提升雙休日充電型出租車的運(yùn)營服務(wù)能力；考慮更加低廉的成本和成熟的技術(shù)，應(yīng)鼓勵(lì)燃?xì)庑统鲎廛嚨氖褂谩?/p>