“互联网+”时代下滴滴快车补贴方案对打车难问题的影响

刘阳++张雪亚++杨宗月++龚佃选

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：1674-098X（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（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（1 mm：100 m），计算得各个连通路段的路程，并使用所建模型中的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40 km/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：39.167 s、21.85 s、28.467 s，司机的接单时间为：

s

由此可得在無补贴政策情况下，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41.87%[3]，将该部分的需求量变为同一人次，即减半成20.94%，则打车订单减少20.94%，则映射为：

由于行车路径的稳定性，在人口按比例缩小时，司机从路口到乘客所在点的趟数也按比例缩小[4]，即映射为

但由于拼车政策并未使出租车的供应量产生明显变化，即可视为映射：=，又由于供应量维持不变，则在打车软件上发布的订单的平均接单时间也不会发生明显变化[5]，即可视为：=。

其中，为40 km/h，为vi、vj之间的最短路。

此时计算得 s，相比于较小，则为负值，说明滴滴快车对拼车乘客和司机进行补贴的政策对“缓解打车难”有所帮助。

4 结语

滴滴快车将出租车与互联网资源有机结合，改善了出租车司机与乘客之间信息不对称的弊端。同时利用补贴政策，合理推进拼车方案的进行，提高了出租车的运营效率，给“打车难”带来了显著的缓解。此外，滴滴快车根据实时路况信息，实现了及时调整供求匹配程度。在一定程度上缓解了城市交通压力，完善了城市道路交通系统，实现了出租车资源的最优配置。

参考文献

[1] 人民网新闻.滴滴快车启动“闪惠行动”最高五折助推分享经济[EB/OL].http：//it.people.com.cn/n1/2016/0306/c1009-28175563.html.

[2] GB50220-95，城市道路交通规划设计规范[S].

[3] 网易新闻.滴滴快车拼车日均订单破157万[EB/OL].http：//news.163.com/16/0328/00/BJ72718K00014AED.html.

[4] Han-ru Li.Taxi Positioning in the New Age of Internet and Industrial Development Research[J].Procedia Engineering，2016（137）：811-816.

[5] Michal Kümmel，FritzBusch，David Z.W. Wang. Taxi Dispatching and Stable Marriage[J]. Procedia Computer Science，2016（83）：163-170.