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时间:2018-10-29
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1、“互联网+”时代下滴滴快车补贴方案对打车难问题的影响 摘要:随着“互联网+”时代的到来,传统出租车行业依托互联网建立打车软件服务平台,推出系列打车补贴方案,为乘客和出租车司机之间构建交流平台,降低了信息的不对称程度,对缓解“打车难”提供帮助。该文以北京市为例,结合滴滴快车补贴政策,建立了基于目标规划的出租车补贴方案模型,研究其对缓解“打车难”的影响。将打车难转化为乘客总等待时长的量化指标,通过定量分析,得到滴滴快车对缓解“打车难”有所帮助的结论。 关键词:互联网+拼车补贴方案最短路径孟德尔遗传定律 中图分类号:F540.5文献标识码:A文章编号:1674-098
2、X(2016)09(a)-0083-03 伴随着我国城市化进程的不断推进,城市人口的日益增长,以及出行需求的显著提高,“打车难”成为人民生活中的热点问题。然而,居高不下的出租车空载率却与之形成鲜明对比,这即为居民生活增添了不便,又造成了出租车资源的浪费。究其原因,一方面由于出租车供应量不足,难以满足乘客的出行需求;另一方面,由于出租车的供给与乘客的用车需求之间存在信息不对称,无法同有形商品一样进行双方信息的充分交流。随着“互联网+”时代的到来,传统的出租车行业与互联网、大数据、云计算等现代新型产业结合,创造了新的商业模式――打车软件。通过此应用程序的使用,乘客可以及
3、时地发布自己的打车信息,出租车司机可以立即给予回应,节省了双方时间,提高了打车效率。 1补贴方案 据人民网讯,北京时间2016年3月6日滴滴快车宣布,旗下快车业务推出“闪惠行动”,用户可享受最高5折优惠[1]。同时滴滴拼车也推出补贴政策:两个乘客拼车可以享受到6折优惠,3个人拼车为5折优惠,4个人最低可以享受4折优惠。据新快报记者对滴滴快的司机的采访可知其面向司机的补贴政策为:一天做满25单,可拿150元补贴且在早高峰和晚高峰时,做一单奖励一单。文章主要研究滴滴拼车的补贴政策对“缓解打车难”是否有作用。 2指标的选取 “打车难”的根本原因在于“人多车少”,即供
4、应量远小于需求量。基于此,可将打车难转化为乘客总等待时长的量化指标,为从根源缓解“打车难”应从减少打车需求量与增加供应量两方面着手。故判断打车软件的出租车补贴方案对“缓解打车难”有无帮助是指该补贴政策下,打车需求量与出租车供应数量的改变对乘客总等待时长的影响。 3模型的建立与求解 3.1无补贴下等车时长模型的建立与求解 在同一时间段,客户等待时长为客户下单后到上车之间总时长,分为两部分:下单后司机接单时长和接单后去接客的时长。平均司机接单时长通过查阅数据得出,而接客时长可转化为最短路径问题,因为司机对路况较熟悉,必定选择最短路径去接客。 设图(V,E),表示边
5、(vi,vj)上的权(即道路的长度),用表示顶点vi和顶点vj的距离,使用Floyd算法来计算最短距离。假设出租车在该城区的行驶速度固定为(单位:km/h),则可计算司机从起始点到客户所在地的时长。设从起始点到客户所在地的车的数量为,则总等待时长为: (1) 其中,为平均接单时间,为总等待时长,为在该时间段的总接单数,为总接客时间。 以北京市为例,在滴滴智能出行平台中截取北京市部分地区地图,并将各个主要的交通路段进行标点,如图1所示。 由图1可得,其主要交通路口为60处,标记为点1至点60。根据所绘图形的比例尺(1mm:100m),计算得各个连通路段的路程,并
6、使用所建模型中的Floyd算法,求得所有两点间的最短路矩阵。查阅该地区的日基本行车路径,整理成为司机从路口到乘客所在地的行车频率矩阵[2],假设车辆行驶为40km/h,求得接客时长: s(2) 根据所查资料,整理高峰期、低谷期和平稳期3个时段的接单时间(如图2所示)。 经计算可求得3个时段的平均接单时间分别为:39.167s、21.85s、28.467s,司机的接单时间为: s 由此可得在?o补贴政策情况下,乘客的平均等待时长为: (3) 3.2补贴下等车时长模型的建立与求解 假设在未实行补贴政策打车模式下的打车需求人口量为,出租车供应量为,此时每名乘
7、客的平均等待时长为。在某种补贴政策下,打车需求人口量变为,出租车供应量为,每名乘客的平均等待时长,则可根据映射求得实行政策前后各个变量之间的关系,运用同样的方法求得: 将与进行比较,得出,当为负值时,即对“缓解打车难”有帮助;当为正值时,即对“缓解打车难”没有帮助。 由此,所建模型将拼车补贴政策是否对“缓解打车难”有帮助的问题转化为合乘模式下的乘客平均时间计算。 2016年3月28日《北京商报》数据显示,由于滴滴快车对拼车政策的补贴:两个乘客拼车享受到6折优惠,3个人拼车大约是5折优惠,4个人最低可以享受4折优惠。在此政策下成功拼车的概率达41
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