“互联网+出租车行业”的资源配置分析

崔　洁

河南大学经济学院，河南　开封　475000



“互联网+出租车行业”的资源配置分析

崔洁*

河南大学经济学院，河南开封475000

摘要：随着经济的发展，越来越多的市民选择出租车作为出行的交通工具，“打车难”问题也逐渐成为社会焦点问题。在传统出租车行业中，乘客和出租车之间存在严重的信息不对称，使得传统出租车行业的发展较为缓慢且存在资源配置效率低下的问题。近年来兴起的“互联网+传统行业”的发展模式在一定程度上解决了传统行业的发展弊端。通过综合评价分析模型和量化指标来分析不同时空出租车资源合理配置程度。从宏观角度，我们在价格一定的前提下分析出租车市场的供求关系，收集影响出租车供给和需求的指标并选取合适的时间段和地域，建立综合评价分析模型得到不同时空出租车的指标得分并进行排序。从微观角度，可以利用出租车GPS记录的数据分析位于不同经纬度的一天中高峰期与非高峰期出租车空载率的变化，从而反映供求匹配度。

关键词：互联网+；供求关系；因子分析；综合评价分析

出租车作为一种商品，影响其需求和供给的因素很多，如出租车运输成本、政府的行业管制、人均可支配收入、城市经济发展水平等，我们综合考虑其中可量化指标进行因子分析，得到因素各自占的权重，用以衡量每种因素对供求指标的影响程度大小。利用得到的权重构建综合评价模型，该模型可以对处在不同时空出租车的供求关系指标进行比较和排序，从而达到了对“供求匹配”程度的分析。其中“不同时空”我们选取一线城市深圳和二线城市郑州在2006年至2012年的数据进行分析。

一、影响因素的选取

影响出租车供求量的因素有很多，包含主观因素和客观因素，微观因素和宏观因素，因此通过因子分析对其指标的筛选不仅可以达到降维的目的而且可以消除因素之间可能存在的多重共线性。通过查阅市场调查报告，总结如下影响出租车供求匹配度的因素。

首先，供给方面的因素主要有政府行业管制、出租车运输成本、生产总值和常住人口数量；需求方面的因素主要有人均可支配收入、城市规模、其他客运交通方式发展水平和出租车数量；既可以反映供给又可反映需求的因素主要有出租车运价、城市经济发展水平、空驶率和城市交通基础设施水平。

因子分析的步骤为，数据检验、因子提取、因子的命名和解释、计算因子得分并进行排序[1]。数据检验是判断用于因子分析的数据是否适合因子分析，由于因子分析具有降维且消除因子之间的多重共线性的目的，因此用于因子分析的变量必须是相关的。SPSS软件因子分析中给出Kaiser-Meyer-Olkin检验(简称KMO检验)和Bartlett球度检验显示选取的因素适合做因子分析。因子提取的目的是降维，选取少数几个因子来反映原始因素的绝大部分信息，选取的标准是因子的方差贡献率，当累计的方差贡献率达到80%以上的前几个因子作为最后的公因子。选取的因子所对应的特征根要大于1，说明解释力度比原始因素强。

输出结果显示在五个因素中可以提取出两个新的公因子，且这两个因子解释了97.62%的原始变量方差，说明因子分析效果非常理想，公因子是由各个原始变量的线性组合计算得出的。计算2006年-2012年所对应的第一个因子和第二个因子的取值，然后再计算每年的综合得分。进而算出每年各个因素的综合得分，再对此得分进行归一化处理可得到用于综合评价模型中五种因素的权重。

二、综合评价模型分析

由于影响出租车供求的因素有许多，我们从中选取可以量化且影响程度较为显著的因素，经查阅市场调查报告得，一个区域的生产总值、出租车数量、人口数量、可支配收入对其供求数量影响较大。对于多因素影响下综合评价指标的建立，以深圳为例，用因子分析计算得到的综合得分来表示各个因素的权重，再运用matlab软件进行综合评价分析得到综合评价得分。

根据输出的综合评价模型得分，我们可以得到不同时间条件下深圳市供求匹配程度的排序，结果显示2012年、2011年、2009年的出租车供求匹配度较好。对于二线城市我们选取郑州作为分析的地点，按照同样的指标进行分析，方法同上，可以得到二线城市出租车供求匹配程度的指标模型。

经查阅资料得知，衡量出租车交通供需平衡的指标有里程利用率、车辆满载率等。我们选取里程利用率作为衡量指标，即出租车载客里程数/行驶的总里程数，它体现的是载客的效率。我们可以利用某出租车GPS记录仪记录的数据进行里程利用率计算，得到一天中每小时的里程利用率，进而观察出每天早晚高峰期的供求匹配度。

我们建立的综合评价指标模型分析出租车资源的“供求匹配”程度，“不同时空”的分析体现在隶属于发展程度不同的城市在某段时间内的评价。由于影响出租车供求关系的指标较多且有些指标不能找到量化的数据，在模型一分析时仅选取了比较重要的五个因素，可能忽略了比较重要的指标从而影响评价结果。

“互联网+出租车”的逐渐兴起对传统的出租车行业影响巨大，使传统出租车行业的利益格局受到较大的威胁，其中，打车软件的普及在一定程度上改变了信息不对称的情况，一方面使出租车市场的资源配置更加合理，“打车难”问题得到改善，降低了空驶率。但另一方面出租车拒载等问题也逐步显现，造成行车安全隐患，比如“黑车”加载打车软件扰乱市场，“专车”服务抢占了出租车市场，分流客户的同时也分担运力，能够促进出租行业加快转型[2]。

[参考文献]

[1]贾俊平.统计学.北京：中国人民大学出版社，2013.5.

[2]沈尘.“互联网+出行”模式对传统出租车行业的影响[J].对外经贸，2015(09).

*作者简介：崔洁(1993-)，女，汉族，河南新乡人，河南大学经济学院，2013级本科生，研究方向：金融学。

中图分类号：F572

文献标识码：A

文章编号：1006-0049-(2016)13-0165-01