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    基于層次分析法的出租車資源配置模型研究

    2017-07-20 16:14:52周倩徐小海秦汝祥
    中國(guó)市場(chǎng) 2017年20期
    關(guān)鍵詞:層次分析最小二乘法

    周倩++徐小海++秦汝祥

    [摘要]為優(yōu)化城市出租車資源配置方案,文章使用空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、車輛滿載率四個(gè)指標(biāo)構(gòu)建判斷矩陣,并運(yùn)用幾何平均法定量分析各個(gè)指標(biāo)對(duì)出租車“供求匹配”程度的影響程度,得出各個(gè)指標(biāo)權(quán)重,最后采用最小二乘法計(jì)算得到出租車“供求匹配”程度。研究結(jié)果表明:不同城市四個(gè)指標(biāo)權(quán)重不同,出租車“供求匹配”程度主要受城市一天中不同時(shí)間段運(yùn)營(yíng)出租車數(shù)量、城市人口數(shù)的影響。運(yùn)用層次分析模型對(duì)上海市出租車資源配置情況進(jìn)行研究,將研究結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比來驗(yàn)證模型的正確性,結(jié)果顯示,該模型在城市出租車資源配置研究中具有很好適用性和準(zhǔn)確性,為城市分配出租車資源提供可靠依據(jù)。

    [關(guān)鍵詞]供求匹配;層次分析;最小二乘法;指標(biāo)權(quán)重;判斷矩陣

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201720162

    隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,出租車在城市交通中扮演著不可替代的角色,[1]但是,近年中國(guó)人口數(shù)量的大幅增加使城市出現(xiàn)了出租車資源難以合理配置的現(xiàn)像。目前,在出租車資源配置問題研究方面,國(guó)內(nèi)學(xué)者提出多種方法,在對(duì)出租車資源配置的研究中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)西安市出車資源供求匹配情況進(jìn)行分析;[2]在成都市出租車運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)問題及對(duì)策研究中,從政策法規(guī)、資源配置、信息系統(tǒng)、交通狀況及經(jīng)營(yíng)機(jī)制等方面分析了造成這一表象的原因;[3]在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車資源配置模型中分析了乘客和出租車之間的信息透明度關(guān)系,以及補(bǔ)貼方案對(duì)供求匹配程度的影響。[4 ]但以上研究主要從價(jià)格、服務(wù)、政策等方面對(duì)某一地域運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行研究,這些模型能夠從宏觀上解決某一地域出租車“供求匹配”程度問題,預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較低,不能適應(yīng)于其他城市。本文通過運(yùn)用層次分析模型計(jì)算目標(biāo)城市的出租車“供求匹配”程度,結(jié)合目標(biāo)城市的四個(gè)指標(biāo)得出目標(biāo)城市的出租車“供求匹配”程度具體情況,進(jìn)而得出目標(biāo)城市的出租車資源配置方案,旨在向相關(guān)人員提供決策準(zhǔn)則和依據(jù)。[5]

    1評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

    出租車資源配置情況主要體現(xiàn)在出租車資源“供求匹配”程度,出租車資源“供求匹配”程度主要受出租車有效利用程度、出租車數(shù)量、乘客滿意程度的影響,因此,建立空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、車輛滿載率四個(gè)指標(biāo)衡量出租車資源配置合理程度。

    11空駛率

    空駛率主要反映運(yùn)營(yíng)出租車擁有量是否合理,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),其值在30%~40%較為合適,公式建立如下:[6]

    式(1)中:Py為出租車平均有效行駛里程(萬(wàn)千米);T為出租車一天平均營(yíng)業(yè)時(shí)間(小時(shí));V為出租車平均運(yùn)營(yíng)車速(千米/小時(shí));N為出租車總量。

    12萬(wàn)人擁有量

    萬(wàn)人擁有量表示平均每一萬(wàn)人所占有出租車數(shù),根據(jù)經(jīng)驗(yàn),小城市每萬(wàn)人不少于120輛,大城市每萬(wàn)人不少于350輛,中等城市可在該范圍取值,其公式建立如下:[7][8][9]

    式(2)中:M為城市人口數(shù)(萬(wàn)人)。

    13里程利用率J

    里程利用率反映出租車載客效率,表示平均每公里運(yùn)營(yíng)里程,與空駛率是相對(duì)的,一般里程利用率控制在50%~60%最為合適,其公式建立如下:

    式(3)中:b為營(yíng)業(yè)里程(公里);c為行駛總里程(公里)。

    14出租車滿載率L

    出租車滿載率是通過在幾個(gè)具有代表性的地點(diǎn)選取長(zhǎng)期觀測(cè)點(diǎn),記錄單位時(shí)間內(nèi)通過載有乘客的出租車數(shù)量占總通過出租車數(shù)量的比值,[10]經(jīng)驗(yàn)表明,70%相當(dāng)于出租車滿載率的一個(gè)臨界點(diǎn),其公式建立為:

    式(4)中:e為載客車輛數(shù);f為總通過車輛數(shù)。

    2層次分析模型

    21模型建立

    空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、出租車滿載率四個(gè)指標(biāo)分別不同程度地衡量了城市出租車資源供求情況,為了綜合分析城市出租車“供求匹配”程度,利用四個(gè)指標(biāo)構(gòu)建一個(gè)層次分析結(jié)構(gòu),層次模型分為三層,最高為目標(biāo)層,即出租車“供求匹配”程度;中間層為準(zhǔn)則層,即指標(biāo)權(quán)重,最低為準(zhǔn)則方案層,即四個(gè)指標(biāo),如下圖所示。

    22權(quán)重計(jì)算

    層次分析結(jié)構(gòu)定性地反映出方案層各指標(biāo)與目標(biāo)層的關(guān)系,為了定量對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行分析,對(duì)四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分析,利用層次分析法[11]中的幾何平均法計(jì)算空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、出租車滿載率四個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)層中所占權(quán)重分別為W1、W2、W3、W4,建立計(jì)算公式如下:

    23模型求解

    經(jīng)過上述分析,利用式(5)和式(6)計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)層中所占權(quán)重Wi,用最小二乘法原理,建立目標(biāo)函數(shù),求租車“供求匹配”程度Z,即

    將各個(gè)權(quán)重值代入式(7),即可算出城市的出租車“供求匹配”程度。根據(jù)對(duì)中國(guó)多個(gè)城市檢驗(yàn)分析得:一線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為150,二線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為135,三線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為110,若Z值低于標(biāo)準(zhǔn)值,則應(yīng)先調(diào)整四個(gè)指標(biāo)中權(quán)重較大的指標(biāo),根據(jù)式(1)至式(4)計(jì)算各個(gè)指標(biāo)確定值,確定指標(biāo)調(diào)整范圍和大小,再依次調(diào)整其他指標(biāo),使調(diào)整過后出租車“供求匹配”程度達(dá)到最優(yōu)。[12][13]

    3模型檢驗(yàn)

    上海市是中國(guó)一線城市,其交通發(fā)達(dá),出租車系統(tǒng)龐大,以上海為例研究上海的出租車資源配置情況具有一定的代表性,故以上海為目標(biāo)城市,運(yùn)用上述模型對(duì)其出租車資源“供求匹配”程度進(jìn)行分析(以下數(shù)據(jù)來源于中國(guó)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒)。

    31指標(biāo)的分析

    為了計(jì)算上海一天不同時(shí)段的平均空駛率,對(duì)上海2013年出租車行駛里程統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理總結(jié),上海出租車平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段空駛率如表2所示,其中空駛里程和行駛里程指的是平均每輛車行駛里程。

    由表2可知,在6~21時(shí)間段出租車空駛率較小,說明出租車資源利用率較高,反映了白天出租車資源的“供求匹配”程度基本符合理論要求;而0~3、3~6這兩個(gè)時(shí)間段的空駛率超過60%,空駛率較大,表明在這兩個(gè)時(shí)間段出租車資源分配過多,應(yīng)當(dāng)適當(dāng)減小出車量,這與實(shí)際問題也是相符的。

    2013年年末,上海總計(jì)人數(shù)2500萬(wàn)人,運(yùn)營(yíng)出租車506萬(wàn),萬(wàn)人擁有量為494輛,遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足出租車資源分配,但存在出租車資源浪費(fèi)的問題。以2013年上海出租車運(yùn)營(yíng)里程統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算上海出租車平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段里程利用率,以平均每輛車在不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

    由表3可知,在6~21時(shí)段里程利用率分布在50%~60%,并且6~9、12~15、18~21三個(gè)時(shí)段的里程利用率最大,表明車輛行駛中載客比例高,乘客打車等待時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),反映了供求關(guān)系比例緊張;0~3、3~6兩個(gè)時(shí)間段的里程利用率最小,反映乘客打車方便的同時(shí)經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)濟(jì)效益降低,這與實(shí)際情況基本相符。

    以2013年上海出租車滿載客車輛統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算上海平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段出租車滿載率,經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)如表4所示。

    由表4可知,在6~21時(shí)段出租車滿載率較大,出租車滿載率在70%左右,而運(yùn)力與運(yùn)量的適當(dāng)平衡可以由通過控制出租車滿載率來實(shí)現(xiàn),70%便相當(dāng)于一個(gè)臨界點(diǎn),0~6、21~24時(shí)間段出租車滿載率遠(yuǎn)低于該臨界點(diǎn),則應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力;而6~9、12~15、18~21三個(gè)時(shí)段的出租車滿載率接近70%,基本滿足運(yùn)力與運(yùn)量的平衡關(guān)系;通過稍微調(diào)節(jié)出租車運(yùn)力來保持運(yùn)力與運(yùn)量的平衡,低于臨界點(diǎn)時(shí),則應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力;反之,則應(yīng)適當(dāng)增加出租車運(yùn)力,提高服務(wù)質(zhì)量。

    32指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

    根據(jù)上海出租車分配情況,得出空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、車輛滿載率四個(gè)指標(biāo)的比較判斷矩陣A:

    由此可見,可看出上海出租車空駛率(W1)和萬(wàn)人擁有量(W2)對(duì)出租車“供求匹配”程度影響最大,另外是里程利用率(W3),影響最小的是出租車滿載率(W4)。

    33出租車“供求匹配”程度的計(jì)算

    將權(quán)重Wj代入式(7)得出上海出租車“供求匹配”程度Z=1418,比較接近標(biāo)準(zhǔn)值150,但出租車資源分配不夠合理,存在一定的資源浪費(fèi),供求不夠平衡,應(yīng)當(dāng)采取措施提高出租車?yán)寐省?/p>

    根據(jù)單指標(biāo)計(jì)算結(jié)果可知:上海出租車資源分配過多,供過于求,里程利用率較大,市民打車等待時(shí)間比較長(zhǎng),求與供的關(guān)系緊張;出租車滿載率較低,上海相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力,在晚上適當(dāng)減少,傍晚和中午適當(dāng)增加運(yùn)營(yíng)出租車數(shù),適當(dāng)擴(kuò)大出租車運(yùn)營(yíng)范圍,充分調(diào)配與利用現(xiàn)有資源。

    4結(jié)論

    第一,通過影響城市出租車“供求匹配”程度的因素建立四個(gè)指標(biāo),運(yùn)用層次分析模型,在一線城市中,出租車“供求匹配”程度主要受空駛率、萬(wàn)人擁有量影響,指標(biāo)權(quán)重高達(dá)15,與實(shí)際情況相符,為層次分析模型的準(zhǔn)確性校核提供了強(qiáng)有力的依據(jù)。層次分析模型具有較高的準(zhǔn)確性。[14]

    第二,利用判斷矩陣公式,可以對(duì)不同的城市根據(jù)目標(biāo)城市具體情況建立判斷矩陣,使得層次分析模型適用于不同的城市,其適用性能滿足中國(guó)城市復(fù)雜情況,同時(shí)更加提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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    [基金項(xiàng)目]本文系安徽理工大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“基于VB環(huán)境下水準(zhǔn)網(wǎng)平差的程序設(shè)計(jì)”(項(xiàng)目編號(hào):201610361348)階段性研究成果。

    [作者簡(jiǎn)介]周倩(1996—),女,河北定州人,測(cè)繪工程專業(yè)。

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