基于一種新型供需匹配模型的出租車資源配置

王美娜+萬慶+朱佩瑤+鮮記成

摘 要：出租車供求資源配置和打車軟件平臺補貼的優化方案是信息社會資源合理配置的熱點問題，文章利用滴滴打車智能出行平臺（phpstudy）導出出租車GPS數據，結合出租車的供給量和乘客的打車需求量的實際情況，構建出一種新型供需匹配模型，研究合理的匹配程度數據和補貼方案，為相關部門提供決策依據。

關鍵詞：供需匹配模型；衡量指標；補貼優化方案

中圖分類號：O29 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）32-0025-02

1 概述

“互聯網+”時代，出租車作為市民出行的常規交通工具之一，許多公司借助移動互聯網建立打車軟件服務平臺，實現了乘客與出租車司機之間的信息溝通，結合出租車的供給量和乘客的打車需求量的實際情況建立相應指標，分析各時空有關出租車資源的“供求匹配”程度問題及打車軟件平臺補貼的優化方案，能有效緩解市民出行出現的“打車難”問題。

2 構建供需匹配模型并求解

2.1 數據提取選樣

利用滴滴打車智能出行平臺提取出某城市2015年3月26日到2015年3月30日出租車GPS數據，由于數據量巨大，本文選擇隨機抽取500個樣本數據作為觀測點來分析整體情況，并假設樣本具有很好的代表性。再根據經緯度對城市進行分區，隨機選擇其中一個小區進行特例分析，將有需求的乘客分為已完全匹配和待匹配兩類，分析待匹配乘客的乘坐可能。根據匹配程度代表乘客的乘坐率，計算出該小區在某個時間段的總乘客人數，從而推算出該小區在這個時間段的供求匹配程度，分析出不同時空段的出租車供應量以及乘客需求量。

2.2 建立供需匹配程度模型并求解

利用表1中數據，通過MATLAB軟件繪制出租車位置經緯度與運營狀態、速度、需求量的關系圖依次如下：

圖1中，用“*”代表出租車處在空馳狀態，“+”代表出租車處在駐車狀態，“。”代表出租車處在載客狀態。26日到30日內，出租車多數處于空馳或駐車狀態，已載客的出租車主要集中在經度116.2～116.6緯度39.8～40.1這個范圍內，所占總出租車比例不大，即空馳概率較高。數據顯示，打車需求量基本在50以下，且大致遍布在經度116～116.7緯度39.7～40.2之間，這個范圍與圖1中載客車所處的范圍大致相似，這間接解釋為何圖1中空馳概率較高。

圖2中，用“*”代表車速大于10km/h，“+”代表車速小于等于10km/h。所處經緯度偏高或偏低的出租車的車速多數較低，而在經緯度適中處的出租車的車速較高，分析是受時段或地理位置所影響。

通過MATLAB軟件編程求出27號162個對應經緯度點的供需數據（僅一部分）見表2：

4 補貼優化模型的應用效果

例如：對于新的打車服務平臺的補貼方案，本文搜集某市的出租單位距離油價、起步價等數據如下：

參考文獻：

[1]曾憲培，陳鵬.從打車軟件想到的出租車管制分析[J].交通企業管理，2014（10）：3-5.

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[3]滴滴快的智能出行平臺，http：//v.kuaidadi.com/，2015.9.11.

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