互联网时代下打车软件及其补贴政策摘要.PDF

互联网+时代下打车软件及其补贴政策 摘要 网络时代的到来意味着人们在生活的各个方面对互联网的依赖度越来越高， 本文围绕互联网+时代的出租车资源配置进行探讨，分析了依附于网络存在的打 车软件的市场及其相应的补贴政策。 首先，我们根据全国范围内出租车的分布、发展等信息大致了解了打车软件 的成熟度，为进行详细分析我们选取经济中心城市上海为主要研究对象，通过滴 滴快的智能出行平台提取需要的数据并进行处理，并得到理想状态下的供求匹配 率；另外建立了里程利用率、等待时间及空载率三个指标对不同时空下的供求匹 配程度进行描述，得出结果：在2015 年9 月8 日的上海，出租车供求匹配达到 最大的时间点为10:00，由此解答了问题一。此外，我们建立交通运输模型，将 部分时间段内需要打车的乘客与司机匹配起来，得到最优匹配模型 （见表8 ）。 然后，分析当今社会出现打车难的各种原因并建立出租车市场基本模型，其 中包含出租车运价结构、出租车乘客出行需求、控制变量对其他内生变量的影响 三个方面解释补贴政策会影响打车难易度的原因，在此基础上，对打车软件的补 贴方案及传统补贴方案分别进行分析，并引入哈尔滨的案例，对比补贴前及补贴 后的变化情况，由此解决了问题二并得出结论：各公司的出租车补贴方案在一定 程度上能缓解打车难但还存在一些弊端。 最后，若要创建一个新的打车软件服务平台，我们应综合考虑多方面因素， 在保证社会效益最大化的情况下，追求出租车企业利益最大化是最合理的，因此， 根据问题一、二，我们建立了补贴政策的优化模型： x 目标函数 max p 1 y 约束条件 S C 0 C C B 0 即，在企业盈利的条件下，通过不同的补贴方案满足出租车供求的最大匹配度。 其中我们采取的补贴方案包括①对总接单量 的补贴，②对高峰期的补贴，③对 x 1 司机接单距离的补贴。通过此模型，我们可以看出，公司补贴越多， 越大，此 x 1 时实际匹配度 越大，即社会效益越大，但同时，公司的利益会相应的变小； p 1 而当公司为增加利益减少补贴时，司机积极性会下降，相应的 变小，实际匹配 x 1 度变小，社会效益变小，即出现打车难问题。 为了综合社会效益与公司利益，理性人都会就折中原则来规定补贴的金额或 比例，这就需要根据实际情况来决定。 关键词：出租车 里程利用率 空驶率 补贴方案 打车软件 1 一、问题重述 出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会 热点问题。随着“互联网+”时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打 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，同时推出了多种出 租车的补贴方案。 我们搜集了部分相关数据，建立数学模型探讨如下问题： (1) 建立合理的指标，并分