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“互联网+”时代的出租车资源配置模型 摘 要 “打车难”一直是近年来社会关注的问题，随着“互联网+ ”时代的到来，建立在 手机和移动互联网基础之上的打车服务平台实现了乘客与出租车之间信息互通，也影响 着广大人民的打车问题。本文就出租车的资源配置现状，以及出租车公司补贴方案对打 车难易程度的影响进行讨论与分析，进而推出更优的补贴方案。 针对问题 （1），根据滴滴、快的智能出行平台搜集了2015 年9 月9 日成都市1 点 至 24 点出租车的分布情况和乘客的需求情况，根据数据，绘制图像，得到成都市乘客 需求的高峰期发生在早上 8-9 点和晚上 19 点；另外，为查看各时段的出租车和乘客的 匹配情况，我们按每个时点计算了出租车分布和乘客需求的均值，并进行描图和分析。 在此基础上，建立匹配模型：引入“最近邻”思想，以乘客为中心，按一定的半径画圆， ( ) 以圈内出租车的总数量和乘客需求量来定义匹配度，并构建度量指标 ，根据该指 标得到打车由难到易所需的最小半径，即得出打车难易程度。根据度量指标和描出的图 形，得出了不同“时空” 出租车资源配置的“供求匹配”程度：从空间上，成都东、双流北、 以及都江堰中心地带较易出现打车难问题；从时间上，打车较难的时间点集中在 8-10 点，下午16 点，傍晚19 点。 针对问题(2)，我们搜集了滴滴打车和快的打车的补贴方案数据，出租车司机和乘客 在使用打车软件后，出租车的空驶率、乘客的等待时间和出租车司机与乘客的经济收益 变化等数据；根据分析，补贴方案的存在，能充分调动司机和乘客使用软件的积极性， 使得使用软件的人数持续增加，这既缩短了乘客打车等待的时间，也减少了司机的空驶 率，故可以有效的缓解打车难的问题。但随着补贴的降低，乘客和司机对打车软件使用 的激情开始降低，尤其在高峰时段，司机不需要使用软件接单，其空驶率也很低，而乘 客即便使用打车软件，也会在高峰期打不到车，即出现打车难的问题；另外，由于老年 人群不会使用打车软件，所以无论什么补贴政策，都不能缓解他们打车难的问题。 针对问题 （3 ），首先对问题（2 ）所搜集的数据进行处理，计算出乘客的累计补贴 和司机的累计补贴，利用SPSS 软件，以乘客累计补贴和司机累计补贴为自变量，以日 均订单量/用户数的百分比为因变量进行S 曲线拟合，且效果非常显著，并得到相应的 经验公式。在此基础上提出新的补贴方案1：低峰时段出行并成功打到车的给予一定的 现金或积分奖励；但根据前面的S 曲线模型进行模拟，发现影响率稳定在5%左右，基 本不能缓解打车难问题，接着我们分析了不能缓解的根本原因，并在此基础上提出了补 贴方案2：鼓励出租车前往人流密集处，打车软件可以通过大数据的实时分析，告诉司 机哪个区域打车需求大，通过一定的现金或积分奖励，鼓励司机抢人流密集处的定单。 通过举例，论证了方案2 能较好的缓解打车难问题，得出方案2 是可行的。 关键词：匹配度 打车软件 打车难易程度 补贴方案 1 一．问题重述 城市人们在出行过程中，出租车是其重要的交通工具之一，但随着城市人口密 度和车密度的增加，对交通运行带来了不便，所以即便一个城市的出租车数量大于 需求量，也会出现打车难的问题。为了缓解这个问题，加上 “互联网+”时代的到来， 有多家公司比如滴滴、快的等依托移动互联网建立了打车软件服务平台，乘客可以 事先预约打车，司机可以根据预约地点和当时所处位置，进行信息互通，为了争取 用户使用，各家公司推出了不同的补贴方案。问题要求搜集相关数据，完成如下问 题： （1）根据搜集的数据，构造匹配指标，并分析在不同时间和不同空间的出租车资源 的 “供求匹配”程度； （2）分析滴滴、快的等打车软件公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮 助，并得出结论； （3）根据问题（1）和（2）的结果，设计合理的补贴方案，并论证给出方案的合理 性，提出建议。