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user: 2. 出租车补贴方案有效性分析 问分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助，首先要找到“打车难”的原因有哪些，然后根据各公司的出租车补贴方案进行具体分析。 2.1. “打车难”原因 [ 4 ] 就打车难问题搜索得到问卷调查结果如下：4812人认为出行高峰打车难，2294人认为郊区打车难，799人认为天气恶劣打车难，2295人认为节假日打车难。对打车难原因进行总结归纳(见表7)： Table 7 Reasons for difficulty in getting a tax 原因 具体表现 信息不对称 供求信息缺乏交互机制 时间不平衡 出行高峰与非高峰等情况 空间不平衡 城市核心区与非核心区 表7. 打车难的原因 2.2. 补贴方式 通过调查各出租车公司以及打车软件公司对乘客和出租车司机不同的补贴方案，并进行合并总结，按照补贴形式将补贴方式分为四类，如表8所示。 Table 8 Taxi ride subsidy metho 类型 代表 市场份额 市场刺激型补贴方式 打车软件公司开拓市场 42.26% 随机娱乐型补贴方式 抢红包 13.57% 基于运营量的补贴方式 燃油补贴，月末奖金 35.88% 基于时空分布的补贴方式 各种专项短时性补贴 8.29% 表8. 出租车打车补贴方式 2.3. 补贴方式的评估 (一) 市场刺激型补贴方式评估 市场刺激型补贴方式是打车软件公司通过投入资金打开市场，从而促使乘客认知、喜欢并使用的一种营销方式，比如首用免单。 可以计算出对出租车司机的补贴期望E 1 和对乘客的补贴期望E 2 。补贴期望E是对投资力度的量化，投资越多，补贴期望E的值越大，出租车相关产业的发展也就越快。 有了补贴期望E，就可以对各区车辆运行量权重 α i 和各区人口数权重 β i 进行加权修正，即求出基于双边补贴条件下的供求对比 α ′ i 和 β ′ i 的公式。 α ′ i = E 1 ⋅ ( 1 − φ i ) ⋅ l i ⋅ α i ∑ ( 1 − φ i ) ⋅ l i ⋅ α i β ′ i = E 2 ⋅ b i ⋅ k i ⋅ β i ∑ b i ⋅ k i ⋅ β i 按照上述北京各区基于双边补贴条件下的供求对比 α ′ i 和 β ′ i ，可以求出匹配度X的加权公式。 X i = max { α ′ i ， β ′ i } − | α ′ i − β ′ i | max { α ′ i ， β ′ i } 加入调节因子后计算各城区的匹配度X如表9所示。 同时可以计算出加入调节因子后匹配度X的数学期望值E和方差 σ ： E = 0.3225 σ = 0.070 Table 9 Matching degree of each distric 城区 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 匹配度 0.63 0.64 0.14 0.19 0.09 0.25 0.25 0.3 0.94 0.04 0.08 0.22 0.1 0.09 表9. 各城区匹配度 调整前后并没有变化，该项补贴不能有效改善各区域的“供求匹配”关系。 (二) 随机娱乐型补贴方式评估 打车软件公司采用的随机娱乐型补贴方式的主要对象是乘客，此种方式拉动了市场需求。调查显示，打车软件在广大年轻人中受到较大认可，但是大部分乘客是在有补贴的情况下才使用打车软件的。 通过调查问卷，在打车软件停止乘客现金补贴后，乘客是否还会使用打车软件的情况如下：12%继续使用，39%降低使用频率，17%弃用，32%寻找有补贴的同类产品。打车软件的补贴对出租车消费刺激的影响较大，定义影响出租车消费的权重因子为c，则c为“产品有补贴才使用”与“没补贴也使用”的比值。 因此，是否补贴对各区使用出租车消费因子 β i 的影响为c为各情况所占百分比与其权重的乘积。 β ′ i = c ⋅ b i ⋅ k i ⋅ β i ∑ b i ⋅ k i ⋅ β i 使用赋权后的调节因子后，计算各城区的匹配度X如表10所示。 Table 1 0 Calculate the matching degree of each urban area after adding the adjustment facto 城区 1区 2区 3区 4区 5区 6区 7区 8区 9区 10区 11区 12区 13区 14区 出租车密集度因子 0.14 0.04 0.02 0.04 0.14 0.16 0.21 0.15 0.1 0 0.19 0.08 0.18 0.16 人口密集度因子 1.03 0.26 0.62 0.97 0.06 0.18 0.24 0.2 0.45 0.36 0.07 0.08 0.09 0.06 匹配度 0.13 0.14 0.03 0.04 0.42 0.86 0.87 0.72 0.23 0.01 0.4 0.97 0.49 0.4 表10. 加入调节因子后计算各城区的匹配度X表 同时可以计算出使用赋权后的调节因子后匹配度X的数学期望值E和方差 σ ： E = 0.3517 σ = 0.112 其变化情况如表11所示。 Table 1 1 Districts and changes after using the weighted adjustment factors E and E σ E σ E σ 调整前 0.3225 0.07 调整后 0.3517 0.112 变化幅度 9.05% 60% 表11. 使用赋权后的调节因子后各城区E和 σ 变化情况表 观察其期望值较未加入调节因子前变化较小，说明该种补贴方案对缓解打车难问题作用较小，同时，方差增幅较大，拉大各区间出租车资源分配差距，使资源分配不公平的现象更加严重。 (三) 基于运营量的补贴方式评估 通过对出租车司机补贴形式有关数据及资料的调研，总结归纳出两种针对出租车司机的补贴形式。 · 燃油补贴，这种补贴方式是基于营运天数进行补贴，即只给予营运的出租车司机补贴，对于当天没有营运的出租车司机不给予补贴； · 奖金补贴，这种补贴方式是基于当月接单数进行补贴，按照比例进行奖金补贴的发放，奖金数目与当月接单数成正比。 以上述两种补贴方式为例，以载客次数及出车率为评价标准进行分析，得知在补贴政策出台之后出车率有大幅度提升，并在接下来的一段时间里都保持平稳。增加的出租车数量也缓解了顾客“打车难”的问题，使出租车资源增加，节约了顾客的时间，方便了顾客的出行。 从载客次数随时间变化分析可以得知，在补贴政策出台之后载客次数有一定程度的增加。该项指标增加说明出租车的利用率增加，减少了出租车司机的空载里程，同时也节省了顾客的等待时间，为顾客提供更快的服务。 将载客次数的比值与出车率的比值之间的乘积作为权重因子c，载客次数的比值代表补贴政策出台与未出台之间单个出租车的营运积极性变化，出车率的比值代表补贴政策出台与未出台之间所有出租车的营运积极性的变化趋势。该权重因子会对 α ′ i 产生影响，因此将权重因子与 α ′ i 原有公式进行结合为下式。 α ′ i = c ⋅ ( 1 − φ i ) ⋅ l i ⋅ α i ∑ ( 1 − φ i ) ⋅ l i ⋅ α i 对匹配度X进行修正，修正为： X i = max { α ′ i ， β ′ i } − | α ′ i − β ′ i | max { α ′ i ， β ′ i } 代入对应值对匹配度X进行计算，得到结果如表12所示。 Table 1 2 Matching degree value X table of each urban are 城区 1区 2区 3区 4区 5区 6区 7区 匹配度X 0.704 0.696 0.311 0.437 0.039 0.110 0.109 城区 8区 9区 10区 11区 12区 13区 14区 匹配度X 0.132 0.414 0.101 0.038 0.097 0.046 0.038 表12. 各城区匹配度X值表 利用X期望公式求出X的期望： E = ∑ α i + β i 2 X i = 0.5763 进而计算X的方差，得到： σ = 0.057 在未加入调节因子c前，由模型一得到北京各区出租车资源供求匹配相关参数为： E 0 = 0.3225 σ = 0.07 其变化情况如表13所示。 比较加入调整因子前后的匹配程度期望值，明显可以看出加入调整因子后出租车资源供求匹配程度大幅升高。原有模型得到优化，又根据方差变化得出北京各区之间差距减小，区域间出租车资源分配趋于平衡，进一步证实了模型一所建模型的可靠性，同时又提高了模型的灵敏度。 Table 1 3 Each district and change situation tabl E σ E σ E σ 调整前 0.3225 0.07 调整后 0.5763 0.057 变化幅度 78.69% −18.57% 表13. 各城区E和 σ 变化情况表 (四) 基于时空分布的补贴方式评估 这些补贴方式只能够针对某个影响出租车运营的具体问题给予有效解决，如郊区运营补贴可以针对郊区运营给予出租车司机一定量的汽车保养补贴；出行高峰和节假日补贴可以针对出行高峰和节假日堵车问题给予出租车司机一定量的燃油补贴；特殊天气补贴可以针对特殊天气给予出租车司机一定量的洗车补贴或汽车保养补贴等。但由于这些补贴方式都是应对某一特定问题的短暂性、即时性补贴方式，没有长期实行，缺少有效的大量数据，难以集中分析，只能进行定性分析。