“互聯網+”時代的出租車補貼方案研究

范冰嬋

摘 要：隨著“互聯網+”時代的到來，打車軟件服務平臺在一定程度上解決了“打車難”的現象。本文建立數學模型，分析各種補貼方案對打車難易程度的影響。從乘客和出租車司機的角度考慮，分別建立了出租車顧客需求模型以及乘客打車難易度模型，并通過Matlab仿真計算出滴滴和優步補貼方案對乘客打車的難度系數。

關鍵詞：打車；補貼方案；難度系數；Matlab

隨著“互聯網+”時代的到來，有多家公司依托移動互聯網建立了打車軟件服務平臺，實現了乘客與出租車司機之間的信息互通，同時推出了多種出租車的補貼方案。“打車難”根本上是現今出租車市場上供小于求導致的結果，補貼是軟件公司與出租車公司合作運營中，在現存的出租資源下，犧牲一部分金錢利益，提高出租車方利益和乘客滿意度舉措。本文通過建立數學模型，主要分析了不同補貼方案對打車難易度的影響。

三、計算機仿真

（一）仿真參數。 現以2014年的滴滴（國內打車軟件代表）和優步（國外打車軟件代表）兩種打車軟件的典型補貼方案為例，分析公司的出租車補貼方案對“打車難”現象的影響。本例中隨機產生顧客與出租車的距離，采用Matlab仿真，計算出打車容易系數。

在進行計算機模擬之前，先作如下假設：出租車乘客的平均出行距離保持不變，取前文統計所得數值， 即L=6.1km；城市道路交通狀況保持不變，從而確保出租車平均運行速度不變，即v=25km/h；在以上兩種假設情況下，可以得出出租車乘客的平均出行時間位T=14.6分鐘；

在基本假設的基礎上，根據廣州市出租車營運實際情況，給出廣州市出租市場相關變量及參數的取值：起步價Po（含燃油附加費）是9元/3km，里程單價βd是1.9元/km，出行成本需求彈性系數α是0.045/元，出租車乘客等待時間系數γ是400輛*時，出租車乘客車內時間價值τ是20元/時， 出租車乘客等車時間價值κ是25元/時，單位時間潛在乘客需求Q是120000次/時，單位時間出租車營運固定成本c0是20元/時，哈爾濱市出租車實際數量NF是12000輛。

（二）結果分析。通過對計算機仿真可以得到，當用戶載客效益門限值從2變化到8時，分別使用滴滴和優步打車軟件的打車容易度系數，見下圖：

從上圖中可以看出，無論門限值取多少，優步的單個顧客得到司機服務的效用函數值（即打車容易度系數）都要比滴滴的高，進而說明使用優步更容易打到車。從打車難度的角度看，優步的補貼方案要比滴滴的補貼方案好。

參考文獻：

[1] 吉波，大城市出租車需求對策及經營管理模式研究，華南理工大學，2014-10-17

[2] 衡量出租車供求的三大指標——里程利用率、車輛滿載率、萬人擁有量，運輸世界經理，05期：1-2，2007