考虑能源类型的城市出租车运营效率评价研究

陈光会，姬浩*，靳富强，郭清娥，贾斌，苏兵

(1.西安工业大学，a.经济管理学院，b.陕西省兵工科技创新发展软科学研究基地，c.陕西高校军民融合科技创新研究中心，西安 710021；2.北京交通大学，交通运输学院，北京 100044)

0 引言

近年来，为了响应国家节能减排政策和城市可持续发展需要，出租车能源类型逐渐从传统的燃油型更新换代成燃气型、电动型及甲醇型。不同能源类型的出租车在运营成本、尾气排放及能源特性等方面存在差异。其市场投入力度的不同会对环境治理、交通治理、出租车公司收益及乘客便利性带来不同程度的影响。现实中，出租车要么处于载客行驶状态，要么处于寻客空驶状态，要么处于前往换班地点的空驶和换班状态，要么处于前往能源加注站的空驶和能源加注状态。空驶状态持续过长不仅会占用道路资源，还会增加尾气排放，加剧城市环境污染。针对不同能源类型出租车如何减少空驶状态持续时间和降低能源消耗，即提升出租车运营效率具有重要意义，因而，研究出租车运营效率和效率评价显得尤为必要。

现有出租车运营相关研究中，一类是只针对燃油型出租车的运行效率进行评价研究，从车辆运用、运营收益、服务质量及社会效益这4 方面构建评价指标体系进行评价[1]；利用出租车GPS 数据从投入(运营车辆和油耗费用)及产出(服务次数和出租车运营效率)进行评价和排序[2]；采集出租车运营事件信息和状态信息[3]，依托出租车行驶特征[4]构建基于浮动车数据的出租车运营管理指标计算模型进行效率评价。另一类针对多种能源类型出租车出行特征和运行影响因素的研究，以乘客出行距离、轨迹段持续时间、分时段出行量、出行方向及平均速度进行统计特征分析，并通过指数分布拟合，发现出租车出行距离和出行时间的潜在规律[5]；考虑车辆行驶特征方面，基于出租车行业多源数据，研究出租车营运、供需及考评现状[6]；利用出租车计价器和GPS数据，从运营强度指标和订单时空分布构建运营特征指标模型分析出租车运营特征[7]；在出租车GPS 轨迹大数据的基础上融合居民出行数据、城市土地利用数据及天气数据分析出租车运行特征[8]；利用地理信息数据库和GIS 技术构建通勤距离计算模型和时长计算模型，分析出租车通勤行为的时空特征[9]。这些研究基于乘客出行需求揭示多能源类型出租车的运行规律；通过车辆行驶特征讨论多能源类型出租车出行量影响因素；以行业投入产出为指标构建燃油类出租车运营特征模型并求解，缺少基于政府视角从环保角度考虑能源类型的城市出租车运行效果或效率的评价。

综上，本文针对西安市燃气型、电动型及甲醇型3 种能源类型出租车的运营效率评价问题，首先，构建基于DEA-Malmquist的考虑期望运营投入和非期望运营投入，期望产出和非期望产出的效率评价模型；然后，以出租车GPS 轨迹数据计算相同投入下3 种能源类型出租车的产出差异；最后，比较分析3种能源类型出租车的运营效率(相对效率)差异。分析结果表明：西安市3种能源类型的出租车运营效率中燃气型出租车最大，甲醇型出租车次之，电动型出租车最小；甲醇型出租车技术进步指数TEC 和规模效率变化指数SEC 均为最大；电动型出租车的纯技术效率变化指数PEC 和规模效率变化指数SEC 与燃气型出租车相当且具有低成本和低排放优势。本文所得结论可为城市出租车运营管理部门基于环保和技术驱动视角合理引导和配置3种能源类型出租车的数量提供决策参考。

1 城市出租车运营效率评价体系确立

出租车系统运营效率指出租车系统的投入与该投入产生的对出租车需求满足程度之间的对比关系[2]。本文所研究的城市出租车运营效率在参考轨道交通、公交车及燃油类出租车运营效率基础上，特指依据政府施行的准入规制依法投入，合法经营的燃气型、电动型及甲醇型3种类型所有出租车及相关资源与其产出之间的关系。

1.1 城市出租车运营状态分析

城市出租车在运营中有4种具体行为，分别是寻客空驶、载客行驶、前往换班地点的空驶和换班及前往能源加注站的空驶和能源加注。其中，能源加注包括加油、加气、加甲醇及充电等。4种运营行为中，寻客空驶和载客行驶是直接面向乘客的运营状态，记做“期望运营”；前往换班地点的空驶和换班，前往能源加注站的空驶和能源加注是不直接面向乘客的运营状态，记做“非期望运营”。

1.2 效率评价体系确立

针对城市出租车运营效率的定义，本文构建考虑能源类型的城市出租车运营效率评价1 级指标为投入和产出(度量投入产生对出租车需求满足程度)两个指标。2级指标在1级指标基础上，结合城市出租车运营的4 种行为两种状态(期望运营和非期望运营)，并借鉴燃油类出租车运营效率的度量指标期望产出和非期望产出，期望投入和非期望投入指标为本文首次提出。3 级指标的运营成本、载客里程、载客时间、服务次数及运营收入借鉴了轨道交通、公交车及燃油类出租车运营效率的评价指标，期望运营里程、期望运营时间、非期望运营里程及非期望运营时间综合了城市出租车公司、出租车司机及乘客对出租车运营的评价，基于政府对环境治理视角提出尾气排放指标。综上所述，考虑能源类型的出租车运营效率评价指标如表1所示，其中，带*的指标为本文在城市出租车运营效率评价中提出的新指标。

表1 考虑能源类型的城市出租车运营效率评价指标Table 1 Operation efficiency evaluation indicators of urban taxi considering energy types

投入指标中：“期望运营里程”“期望运营时间”属于期望运营状态下的投入指标，将这两个指标归类为“期望运营投入”；“非期望运营里程”“非期望运营时间”“运营成本”属于非期望运营状态下的投入指标，将这3个指标归类为“非期望运营投入”。

产出指标中：考虑“载客里程”“载客时间”“服务次数”“运营收入”这4个产出指标影响出租车满足乘客出行需求的程度和出租车的盈利，将其归类为“期望产出”；将尾气排放归类为“非期望产出”。

不考虑能源类型的城市出租车运营效率研究，希望投入尽可能小的同时产出尽可能大，此时，产出对运营效率产生正向影响，投入对运营效率产生负向影响。考虑能源类型后，投入并非越小越好，期望运营投入可以增加运力，对运营效率产生正向影响；而非期望运营投入减小运力，对运营效率产生负向影响。考虑能源类型后，产出并非越大越好，对于城市出租车运营产出来说，期望产出可以产生盈利，对运营效率产生正向影响；而非期望产出不产生盈利，对运营效率产生负向影响。考虑能源类型后，城市出租车投入和产出对运营和运营效率的影响如表2所示。

表2 考虑能源类型的城市出租车投入和产出对运营和运营效率的影响Table 2 Operation efficiency evaluation fluence of urban taxi input and output considering energy types

2 城市出租车运营效率评价模型构建

对乘客而言，是否满足其出行需求是城市出租车运营效率评价的直接反馈。乘客出行需求可分为早晚通勤和生活出行两类。早晚通勤指的是乘客上、下班或上、下学的出行需求，生活出行指的是因生活娱乐引起的出行需求。早晚通勤一般在早晚高峰时段，即7:00-9:00 和17:00-20:00；生活出行的时段较为平均。

假设工作日为t期，双休日为t+1 期，以t期第j种能源出租车为例，对DEA-Malmquist 指数模型相关定义进行如下改进。

期望运营投入向量为

非期望运营投入向量为

期望产出向量为

非期望产出向量为

运营可能集为

t期到t+1期的运营效率变化值为

规模收入不变下，以t期为参照的t期距离函数为t期效率值ηj1的倒数，即

规模收入不变下，以t+1期为参照的t+1期距离函数为t+1 期效率值ηj2的倒数，即

规模收入不变下，以t期为参照的t+1 期距离函数为以t期技术为参照的t+1期效率值ηj3的倒数，即

规模收入不变下，以t+1 期为参照的t期距离函数为以t+1 期技术为参照的t期效率值ηj4的倒数，即

规模收入可变下，以t期为参照的t期距离函数为t期效率值的倒数，即

规模收入可变下，以t+1期为参照的t+1期距离函数为t+1 期效率值的倒数，即

规模收入可变下，以t期为参照的t+1 期距离函数为以t期技术为参照的t+1期效率值的倒数，即

规模收入可变下，以t+1 期为参照的t期距离函数为以t+1 期技术为参照的t期效率值η′j4的倒数，即

为评价不同能源出租车从工作日到双休日的运营效率，对DEA-Malmquist 指数模型进行改进，构建考虑非期望产出的不同能源类型的DEAMalmquist运营效率评价模型。

结合第j种能源出租车t期运营可能集为

改进Malmquist 指数，得到出租车运营效率变化评价模型基础形式DEA-Malmquist，即

式中：PECj为第j种能源出租车从t期到t+1 期的纯技术效率变化指数；TECj为第j种能源出租车从t期到t+1 期的技术进步指数；SECj为第j种能源出租车从t期到t+1 期的规模效率变化指数。这3个值只与车型有关，与具体的车辆及车辆数无关。

3 实例分析

3.1 样本来源

本文数据来源于西安市出租车管理处。提取西安市2020年9～12月期间14946 辆出租车的GPS轨迹数据开展研究。14946辆出租车的轨迹数据中符合要求的样本为12058，其中，甲醇类出租车5868 辆，电动类出租车5125 辆，燃气类出租车1065 辆。对这些数据进行筛选，从中随机选取1000 辆甲醇型出租车、1000 辆电动型出租车及1000 辆燃气型出租车，共3000 辆出租车的GPS 数据作为样本进行分析。

3.2 数据处理

先在数据处理平台空间数据转换处理系统(Feature Manipulate Engine,FME)中读取西安市出租车管理处数据库二进制文件中的GPS轨迹数据；然后，对数据做出筛选，仅保留所需数据；进而，绘制出租车的行驶轨迹，并对时间、状态及距离这3类异常点进行修正。

(1)数据读取与筛选

从数据处理平台FME中读取初始二进制文件中的GPS轨迹数据，进行数据读取、数据分割、坐标解析、进制转换、时间转换、坐标分区、坐标修正及数据输出。从342218642条数据中，筛选出1000辆甲醇型出租车，1000 辆电动型出租车及1000 辆燃气型出租车的初始数据。提取出出租车GPS 轨迹点的“车牌号”“状态”“时间”“经度”“维度”等数据，并删除其他数据，得到开展研究所需要的GPS轨迹数据。

(2)轨迹绘制

2020年10月3000辆出租车在西安市主城区范围的轨迹如图1所示。

图1 2020年10月3000辆出租车的西安市主城区轨迹Fig.1 Track map of 3000 Xi'an taxi in October 2020

由图1可以看出，西安市市区道路中的出租车轨迹点分布比较密集，例如，点A；郊区道路中的出租车轨迹点分布比较稀疏，例如，点B；二环、三环中的出租车轨迹点分布比较密集，例如，点C；绕城高速中的出租车轨迹点分布比较稀疏，例如，点D。

(3)异常点修正

由于GPS设备的信号问题，GPS轨迹数据会出现一些异常点，主要是时间异常点、状态异常点及轨迹缺失点。出现时间异常点时，需要删除该时间异常点的轨迹记录；状态异常的GPS 轨迹点根据前、后轨迹点的状态进行修正；由于车辆熄火后GPS设备停止供电，某些时段轨迹点会出现缺失情况，此类现象不归于出租车运营状态，缺失轨迹的时间不计入运营时间中。

3.3 指标值计算

基于预处理后的数据，计算指标。对考虑能源类型的出租车运营效率评价指标值的计算方法进行归类，4 类投入产出指标共10 个评价指标，分别为“里程计算”“时间计算”“成本计算”“次数计算”“收入计算”“排放计算”，指标及计算方法如表3所示。

表3 考虑能源类型的出租车运营效率评价指标计算方法Table 3 Calculation method for operation efficiency evaluation indicators of taxi considering energy types

(1)里程计算

计算GPS 轨迹数据的经、纬度。首先，利用文献[9]中的两个相邻轨迹点间里程的计算公式，可得到相邻轨迹点Pm和Pn间的行驶距离dm,n为

式中：Δxm,n=xm-xn;Δym,n=ym-yn;xm,xn,ym,yn分别为轨迹点Pm,Pn的纬度和经度坐标；R为地球半径，取6371 km。

所有相邻轨迹点的里程之和即为总运营里程；非期望运营里程是能源加注前的空驶状态轨迹点行驶里程之和与换班前空驶状态轨迹点行驶里程之和；期望运营里程是总运营里程减去非期望运营里程之差；载客里程是所有载客状态轨迹点行驶里程之和。

(2)时间计算

计算GPS轨迹数据的时间，每两个相邻轨迹点的时间差是30 s。由于GPS轨迹数据的误差，此处时间计算采用单个服务行驶阶段末轨迹点时间减去阶段初轨迹点的方法。1天24 h减去轨迹点缺失的时间，即为出租车的总运营时间。

非期望运营时间是出租车在非期望运营状态下花费的时间，即出租车在能源加注前的“空驶”状态行驶时间、能源加注耗时时间、换班前“空驶”行驶时间及换班耗时时间之和；期望运营里程是总运营时间减去非期望运营时间之差；载客时间是所有载客状态轨迹点行驶时间之和。

(3)成本计算

出租车运营成本主要分为3部分，分别是能源成本、挂靠成本即维保成本。其中，挂靠成本是按天计算；能源成本和维保成本是按里程计算。西安市3种能源类型出租车在能源、挂靠及维保方面的成本如表4所示。

表4 西安市3种能源类型出租车单位成本Table 4 Unit cost of Xi'an taxi considering 3 energy types

(4)次数计算

计算GPS轨迹数据的状态。出行服务起始，出租车状态由“空载”变更为“载客”，即开始服务1段行程；接着，是连续的“载客”状态轨迹点；随后，出现第1 个“空载”状态的轨迹点。将相邻轨迹点中出租车状态由“空载”变更为“载客”之后再次出现的“空载”状态轨迹点的1 段轨迹记做服务1 次，单日内这种现象的次数就是出租车的单日服务次数。

(5)收入计算

西安市出租车计价标准与车辆能源类型无关，如表5所示。基于式(19)～式(21)得到的里程，计算收入。

表5 西安市出租车计价标准Table 5 Charges standard for Xi'an taxi

(6)排放计算

结合不同能源类型车辆尾气排放的相关研究[10]，本文除了考虑车型和行驶距离的因素，还考虑电动出租车在城市内部行驶时不产生尾气排放。鉴于本文研究的重点是城市出租车的运营效率，电动出租车的尾气排放系数为0，表示电动出租车在城市中运营行驶不产生排放。西安市3 种能源类型出租车尾气排放计算系数如表6所示。

表6 西安市3种能源类型出租车尾气排放系数Table 6 Emission factor of Xi'an taxi considering 3 energy types

3.4 计算结果

(1)出租车工作日运营效率指标计算结果

基于预处理后的出租车GPS轨迹数据，得到西安市3 种能源类型出租车工作日的运营效率指标的平均值，计算结果如表7所示。

表7 出租车工作日运营效率指标计算结果Table 7 Calculation for operation efficiency evaluation indicators of taxi on workdays

(2)出租车双休日运营效率指标计算结果

基于预处理后的出租车GPS轨迹数据，得到各能源类型出租车双休日运营效率指标计算结果如表8所示。

表8 出租车双休日运营效率指标计算结果Table 8 Calculation for operation efficiency evaluation indicators of taxi on weekends

(3)出租车日均运营效率指标计算结果

基于预处理后的出租车GPS轨迹数据，得到各能源类型出租车日均运营效率指标，计算结果如表9所示。

表9 出租车日均运营效率指标计算结果Table 9 Calculation for taxi operation efficiency indicators daily

3.5 出租车运营效率评价

基于表7和表8中西安市3种能源类型出租车双休日和工作日运营效率指标计算结果，根据DEA-Malmquist 模型标准形式，求解得到西安市3种能源出租车DEA-Malmquist 运营效率评价和排名结果，如表10所示。

表10 西安市3种能源出租车DEA-Malmquist运营效率评价和排名Table 10 Operation efficiency evaluation ranking of Xi'an taxi considering energy types from DEA-Malmquist

西安市3 种能源出租车DEA-Malmquist 运营效率评价和排名结果如图2所示。

图2 西安市3种能源出租车DEA-Malmquist运营效率评价排名雷达图Fig.2 Operation efficiency evaluation spider chart of Xi'an 3 energy types taxi from DEA-Malmquist

3.6 评价结果分析

评价结果显示，西安市燃气型出租车的DEAMalmquist运营效率最大，甲醇型出租车次之，电动型出租车的运营效率最小。对电动型出租车而言，可以发挥成本低和低排放的优势，即使存在恶劣的续航和充电问题，也会被午餐、晚餐以及休息时间平摊。而在周末，由于较大的客流和出行需求，充电问题导致某些时段的乘客出行需求没有得到满足。所以，在DEA-Malmquist运营效率评价中存在电动车DEA-Malmquist 运营效率评价结果较差的现象。对于燃气型出租车和甲醇型出租车而言，快捷的换班和能源加注使得这两种能源类型的出租车DEA-Malmquist运营效率位居前列。

4 结论

本文以对西安市燃气型、电动型及甲醇型3种能源类型出租车在运营中的既有期望运营投入和非期望运营投入，既有期望产出和非期望产出的分析为基础，构建基于DEA-Malmquist的考虑能源类型的城市出租车运营效率评价模型。结合GPS 轨迹数据处理，在实例分析中，指出了3 种能源出租车的DEA-Malmquist运营效率差异。进而，为提升西安市各种能源类型出租车的运营效率，提出如下建议：在出租车换班地点附近增设甲醇加注站与充电站，避免换班与能源加注行为降低出租车的运营效率；改进充电站的充电速度和充电型出租车续航能力，以提升双休日充电型出租车的运营服务能力；考虑更加低廉的成本和成熟的技术，应鼓励燃气型出租车的使用。