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1、基于“互联网+”对出租车资源配置影响的问题研究摘要本文通过对网络上收集的数据进行合理分析和处理，进一步研究发现，一段时间内的出租车的车费（即所有司机此段时间内的收入之和），需求（此段时间内通过打车软件呼叫车辆的人数），车辆分布（此段时间内的该市的处于运营的出租车数量）相当于生产的环境因素，而打车难易度（网络资源综合实时数据提供的衡量打车难度的数据），抢单时间（通过打车软件呼叫出租车到出租车司机接单的时间差）可以看做产出的“效益”．数据包络分析（DataEnvelopmentanalysis,简称DEA模型）的方法，用于评价相同部
2、门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）.DEA模型是经济理论中估计具有多个输入,特别是具有多个输出的“生产前沿函数”(也称生产前沿面)的有力工具.因此本文将DEA模型合理应用于问题一的模型构建。本文通过在苍穹网抓取到北京，上海，深圳三个城市２４个小时段的上述五个信息，经过合理的处理，将DEA模型应用在数据上，再通过MATLAB编程，最后分析结果．问题二要求分析打车软件的补贴政策是否有助于缓解“打车难”问题，这样就要求我们找到出现补贴前后的情况．通过查找我们发现新华网报道中信银行旗下“中信打车付”将于10日启动新一轮立减补贴活动
3、。本文将针对北京市的补贴政策前后的EDA值采用多元线性回归分析法建立回归模型，在回归方程中加入dummy变量，没有补助时，dummy值为０，有补助时其值为１．利用MATLAB编程，得出相应结果．第三问采用理论分析。关键字：DEA模型数据处理多元线性回归模型一、问题重述随着科技与经济的飞速发展，“互联网+”战略的影响已经深入各行各业。出租车作为城市的交通工具之一，对人们的出行起着重要的影响，然而，“打车难”一直是人们关注的一个社会热点问题。近几年来，“互联网+”战略与传统出租车行业深度融合，打车软件作为其中典型的应用，已对传统出租
4、车行业市场产生了深远影响。依托移动互联网建立的打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通。同时，各家公司推出了多种出租车的补贴方案，进一步加强了“互联网+”战略与传统出租车行业的融合,优化了出租车资源配置.问题的提出：(1)试建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。(2)分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助？(3)如果要创建一个新的打车软件服务平台，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。二、模型假设1.假设收集到的数据真实可靠；2.假设出租车司机和乘客都是理性经济人；3.假设
5、短时间内研究的城市出租车数量和常住人口数基本保持不变；三、符号说明符号说明备注i=1(北京),2(上海),3(深圳)2015.9.0５-9.1０i市６天每第j个tijj=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12时间段抢单时间的均值,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24i=1(北京),2(上海),3(深圳)2015.9.0５-9.1０i市天每第j个时j=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12kij间段的打车难度系数的均值,13,14,1
6、5,16,17,18,19,20,21,22,23,24i=1(北京),2(上海),3(深圳)2015.9.0５-9.1０i市7天每第j个j=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12mij时间段的乘客乘坐出租车总费用的,均值13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24i=1(北京),2(上海),3(深圳)2015.9.0５-9.1０i市7天每第j个nijj=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12时间段的需求出租车数量的均值,13,14,15,
7、16,17,18,19,20,21,22,23,242015.9.05-9.1０i市7天每第j个i=1(北京),2(上海),3(深圳)nik时间段的出租车实际在运营数量的k=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12均值,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24i=1(北京),2(上海),3(深圳)北京市2015年9月i号司机第j个时Tijj=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12段抢单时间,13,14,15,16,17,18,19,20,
8、21,22,23,24i=05,06,07,08,09,10北京市2015年9月i号司机第j个时Kijj=01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12段打车难度系数,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24
