城市出租车行业群发性事件风险预警方法

胡思涛 朱艳茹 项乔君

0 引 言

统计显示，截至 2012年底，全国出租车运营保有量约为129.97万辆，从业人员230多万人，全年运送旅客约为390.03亿人次，占城市公共交通系统全年旅客运输量的 31.7%[1]，城市出租车已成为居民出行的重要交通方式。然而自 2004年以来，全国各地共发生了数百起出租车大规模罢运、集体上访等群发性事件，成为困扰地方政府管理部门的棘手问题，出租车行业的维稳工作引起各级管理部门的高度重视。

目前关于出租车行业群发性事件的研究，侧重于事后的分析和研究，主要集中于其成因、事件特征、对策等[2-6]，对于群发性事件的风险缺少定量评价和预警。本文在构建科学的评价指标体系基础上，基于层次分析法[7]和加权平均法建立出租汽车行业群体性突发事件风险评估模型，提出风险分级标准，实现对城市出租车行业的实时监测和预警，评价结果可为相关部门的管理决策提供依据和参考。

1 风险评估指标体系及量化方法

1.1 风险评估指标体系

城市出租车驾驶员的经济利益会由于某些原因受到不同程度的损害，一旦超出其忍受范围，而又缺乏较好的沟通机制和申诉渠道，就会诱发罢运、上访等群发性事件。

具体来说，驾驶员利益或期望利益受损主要分两种情况：

一是相对利益的降低。在一定时期内，经济水平稳步增长，居民收入逐渐增多，此时对出租车的需求量也会增加，当政府为满足运量增长的需求而投放新运力，却未调整运价及制定其他补贴政策，那么出租车驾驶员收入会基本不变乃至下降，从而导致其相对收入降低。另外，物价的不断上涨，出租车司机的收入却没有相应的上涨，也会降低驾驶员的相对收益。

二是绝对利益的降低。“黑车”等非法营运车辆的存在，新运力的投放，都会不同程度地分担正常营运出租车的利益，影响驾驶员的收入。燃料（汽油或者天然气）价格的上涨会使驾驶员的运营费用升高，如果未及时调整运价，会降低驾驶员收入。同时，承包费提高也会降低驾驶员收入等。

根据上述分析，城市出租车行业群发性事件风险评价指标体系包括以下四方面（评价指标体系如图1所示）：

（1）出租车市场供给需求指标，包含出租车市场有效里程利用率、运力新投放比例两个指标。对于有效里程利用率指标的量化，一般认为有效里程利用率在60%是理想状态，然后结合市场调查确定其量化集。

图1 出租车行业群发性事件风险评价指标体系Fig.1 Evaluation index system of taxi industry UMIR

（2）出租车市场价格与经营成本指标，包括运价相对燃料价格合理性、运价相对物价合理性、运价相对人均收入合理性、公司收入占车辆总收入比例。

（3）出租车市场经营环境指标，包括出租车驾驶员收入水平指标（共两指标：收入水平=出租车驾驶员收入/当地职工人均收入，小时收入量=月收入/月平均工作时间），以及反映出租车加气难度的平均加气时间。

（4）相关政策指标，包括政府发布相关政策的合理性以及其参与者对政策的理解程度。如果出租车司机不能正确理解相关政策的内涵而心存疑虑，则会造成出租车不稳定。

1.2 评价指标的量化方法

为便于评价模型的建立，采用专家打分的方法将上述指标体系的各指标进行量化，各个指标量化标准见表 1。为了防止各指标评分的主观性，选取了共 10位行业管理人员、出租车司机和交通管理学者进行打分，然后取10位专家打分的平均值。

表1 评价指标量化方法Tab.1 Quantitative criteria of evaluation indexes

续表1

2 城市出租车行业群发性事件风险评估模型

2.1 评价指标权重的确定

在确定出租车行业群发性事件风险评价指标的基础上，采用合理的风险评估方法，对各指标的权重进行计算，并确定风险评估模型，以达到预测突发事件发生的可能性大小和严重性程度的目的。评估模型的建立是在已经确定的各风险因素权重基础上，以数学表达式的形式将风险评估结果展现出来，并用于实际计算。层次分析法（AHP）充分利用人的分析、判断和综合能力，适用于结构较为复杂、决策准则较多且不易量化的决策问题。它将定性分析和定量分析相结合，具有高度的简明性、有效性、可靠性和广泛的适用性，因此本文采用AHP法来确定出租车行业风险评估指标的权重，分别记为。

对于层次分析法，最重要的步骤是建立判断矩阵，即确定各影响因素的相对重要程度。这里仍然由上文选定的10位专家通过讨论来确定判断矩阵，采用 Saaty教授提出的 1~9标度法[8]对各指标重要性进行两两比较，构造判断矩阵。经过专家讨论，A，B1，B2，B3，B4的判断矩阵分别为：

对以上判断矩阵进行权重的计算和一致性的检验，结果如下：

经过计算，各判断矩阵满足一致性检验。

2.2 风险评估模型的建立

加权平均法计算简单，可操作性强，结合层次分析法可以最大程度地发挥专家问卷调查在评价中的作用。在采用层次分析法得到各指标的权重结果基础上，采用加权平均法建立风险评估模型：

式中， F1为市场需求与供给得分； F2为市场价格与经营成本得分； F3为市场经营环境得分； F4为相关政策得分。

F1的计算公式如下：

式中， F11——有效里程利用率得分；

F12——出租车新投放比例得分。

同理可求得 F2， F3， F4。各指标的得分需根据实际情况进行打分，打分标准见表1。

因此，综合式（1）、（2）、（3）、（4）、（5）可知城市出租车行业群体性事件风险计算公式为：

3 风险预警等级划分

出租车行业群发性事件严重性划分标准的主要依据包括群发性事件规模、社会影响大小、影响范围等。当出租车行业风险状态达到一定程度时，持续下去将可能发生群发性事件，可能发生事件的级别与风险指标相关，因此，可根据出租车行业现状所处的状态指标，分析可能发生的群发性事件严重性。预警级别划分标准就是基于这一思想来确定的。由于出租车群发性事件影响因素甚多，情况各异，本着切合实际、有较强的针对性和可操作性的原则，制定出租车群发性事件预警级别划分标准。

在出租车群发性事件预警机制中，借鉴《国家突发公共事件总体应急预案》中对突发事件的分级预警方法，根据出租车行业所处的状态及其可能发生的群发性事件级别，结合安徽省各城市曾经发生的出租车行业群发性事件的规模、严重程度以及对社会、经济造成的损失和影响等情况，将出租车行业群发性事件预警划分为三个级别：I级红色预警（可能发生特别重大群体性事件）、II级黄色预警（可能发生较大群体性事件）、III级蓝色预警（可能发生一般群体性事件）。

根据已建立的风险评估模型对出租车行业群发性事件进行预警，应针对不同级别的预警确定模型的相应阈值。当在模型中各相关变量发生较大变动时，可通过模型计算值来确定在此条件下，将有可能发生何种级别的群发性事件。首先按照前面定义的 I、II、III三级预警，利用已经建立的风险评估模型，在分别获得每起群发性事件的相关指标并标准化计算成模型指标的基础上，得到各自的评价结果。采用累积频率曲线法获得三级预警相应的模型计算值的风险范围，即对应各预警级别的阈值。根据风险评估模型和各个指标的评价标准，得到安徽省域内已经发生的群体性事件的相应模型的得分，见表2。

将历史群发性事件通过模型计算当时、当地行业所处状态得分，按照由大到小的顺序排列并绘成累计频率图。鉴于历史数据个数有限，不能全面地反映群发性事件分布的整体趋势，故在已有群发性事件和一般统计数据分布规律的基础上，补充低于所有得分和高于所有得分的数据若干个，然后绘制其累计频率趋势图，见图2。

表2 安徽省域范围内历史群体性事件模型计算结果Tab.2 Model results of historical taxi industry UMIR in Anhui province

图2 历史群发性事件模型得分累计频率Fig.2 Cumulative frequency of historical taxi industry UMIR in Anhui province

采用工程中一贯采用的15%~85%位分法，选择15%、50%和85%位所对应的分值，分别为I级（红色）、II级（黄色）、III级（蓝色）预警阈值。即认为当风险值低于累计频率的15%位值时，为I级（红色）预警；风险值介于 15%~50%位值时，是 II级（黄色）预警；风险值介于50%~85%位值时，是III级（蓝色）预警；风险值大于85%位值时，无需预警，行业处于稳定状态。相应的阈值分别为74.5、82.2和87.7。在参照历次事件的规模和严重性程度的前提下，确定不同预警级别的风险阈值，见表3。

表3 预警级别对应风险取值范围Tab.3. Risk threshold range of forecast

4 实例分析

问卷调查和专家打分时间为2011年5月，以安徽省蚌埠市为例，基础资料和专家打分如表4所示。

表4 蚌埠市出租车群发性事件风险评估基础数据Tab.4 Basic data of evaluation indexes of Bangbu city

根据公式（6）可得F =75.72. 因此，蚌埠市出租车行业群发性事件风险的预警级别为Ⅱ级黄色预警，情况不容乐观。

由蚌埠市现状的数据可以看出，承包费占出租车司机纯收入的比例达到了29%，得分只有76分；油价上升，运价却未做出调整，运价相对油价合理性这项指标的得分也只有 30分；出租车新投放比例的得分为46分；出租车司机月收入/平均月工作时间的指标评分为 65分。这四项指标是造成蚌埠市出租车行业不稳定的关键因素。

对于承包费比例过高的问题，承包费的设置是否合理应进行重新考虑。同时，承包费比例过高与出租车司机月收入/平均月工作时间这两项指标间存在一定联系，它们从一定程度上反映出了蚌埠市出租车司机收入较低的现状。

燃料价格上调对出租车行业的影响十分显著，蚌埠市在油价节节攀高的情况下，未对运价作出调整，使得运价相对油价合理性这项指标得分较低。解决该问题可根据油价涨幅情况适时调整运价，建立油价/运价联动机制或适时收取燃油附加费。

5 结 论

通过对安徽省出租车行业现状以及近年来的群体性事件分析发现，“份子钱”数额超过了司机承受能力、运价不合理、燃料价格上涨、加气难、“黑车”干扰严重、新运力的投放是影响出租车行业稳定性的主要因素。在此基础上构建出租车行业群体性事件风险评价指标体系，采用层次分析法和加权平均法建立了风险评价模型，并基于安徽省出租车行业群体性突发事件的历史数据，提出了风险等级划分标准，以便于针对不同级别的风险制定针对性的预警机制和应急预案。

[1] 中华人民共和国交通部. 2012年公路水路交通运输行业发展统计公报[OL]. http://www.moc.gov.cn/zhuzhan/tongjigongbao/fenxigongbao/hangyego ngbao/201304/t20130426_1402794.html，2013.

[2] 吴思珺．出租车行业群体性事件若干问题探析[J].武汉交通职业学院学报, 2011, 13(1): 34-37.

[3] 尹广文．集体行动的逻辑——以2008年重庆市出租车罢运群体性事件为例[J]. 江南社会学院学报，2011, 13（3）：42-45.

[4] 姜爱林．出租车集体罢运的基本表现、主要原因与解决对策研究[J]. 宁波广播电视大学学报，2009, 7（1）：106-110.

[5] 陈时国．我国出租车行业存在的问题及解决对策[J]. 湖南城市学院学报，2005，(3)：61-63.

[6] 张冬生．出租车行业现状及价格情况调查与分析[J]. 价格理论与实践，2001，(6)：6-9.

[7] 许树柏．层次分析法原理[M]. 天津: 天津大学出版社, 1988.

[8] Saaty T. L. The analytic hieraechy process [M].McGraw-Will Inc, 1980.