游小容　周忠耀

摘 要：針對城市區(qū)域內(nèi)出租車運行資源的匹配問題，從不同時空角度分析出租車資源的動態(tài)“供求匹配”評價。通過選取北京市西單、國貿(mào)、王府井、東單、百盛、中友六個地區(qū)，對相應(yīng)地區(qū)一天24 h的出租車供給量和需求量進行分段處理，引用基尼系數(shù)作為評判出租車供求匹配程度的量化指標(biāo)，研究結(jié)果獲得了六個時段的基尼系數(shù)，發(fā)現(xiàn)均在0.8左右，參考評價標(biāo)準(zhǔn)，因此證實六個地區(qū)出租車“供求匹配”程度評價為高度不匹配。

關(guān)鍵詞：出租車；基尼系數(shù)；供求匹配度；時空差異

中圖分類號：F570 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）23-0136-02

1 概 述

出租車是市民出行的重要交通工具之一，“打車難”是人們關(guān)注的一個社會熱點問題。針對出租車資源的配置狀況，以及出租車資源在不同時空狀態(tài)下顯現(xiàn)的各種特征，試建立合理的指標(biāo)，分析不同時空出租車資源的“供求匹配”程度。

我們需要從時間和空間兩個層面上，分析出租車資源供求匹配程度。

①空間層面上，我們研究北京市西單、國貿(mào)、王府井、東單、百盛、中友六個地區(qū)；

②時間層面上，我們將這六個地區(qū)的一天分為多個時段。

建立國際上公認(rèn)的解決匹配度問題的基尼系數(shù)模型，繪制匹配度曲線，評價出租車資源在不同時空上的匹配度。

2 基尼系數(shù)模型

2.1 前提假設(shè)

①假設(shè)問題所用數(shù)據(jù)真實可靠有代表性。

②假設(shè)各省市間不存在出租車的相互流通情況。

2.2 符號說明

符號說明，見表1。

2.3 基本原理

基尼系數(shù)是由意大利經(jīng)濟學(xué)家基尼（GINI）于1992年根據(jù)洛倫茲曲線提出，由洛倫茲曲線的構(gòu)建來實現(xiàn)對經(jīng)濟平等程度的量化評價，基尼系數(shù)作為衡量一個國家收入分配平等程度的標(biāo)準(zhǔn)，就其工具性而言，在諸多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，本問題就是把基尼系數(shù)作為衡量出租車資源“供求匹配”程度的量化指標(biāo)。理論匹配度曲線，如圖1所示。

匹配度曲線是由洛倫茲曲線而來，以O(shè)F為橫坐標(biāo)，表示各時段出租車資源需求量累計百分比；以O(shè)D為縱軸，表示每個地區(qū)出租車資源供給量累計百分比，對應(yīng)關(guān)系描繪在圖上形成的L即為供求匹配曲線，曲線在橫縱坐標(biāo)的取值范圍均為（0，1）。

對角線OE為“絕對平均直線”，當(dāng)L為OE時，表示出租車資源供求絕對匹配。當(dāng)出現(xiàn)不完全匹配時，供求匹配曲線會出現(xiàn)彎曲，且彎曲程度越大，匹配程度越低。L與OE之間的部分A叫作“不匹配面積”，完全不匹配的面積為A+B。

3 模型的建立

首先，我們獲取北京市西單、國貿(mào)、王府井、東單、百盛、中友六個地區(qū)24小時出租車供給量和需求量數(shù)據(jù)，使用excel軟件進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到這六個地區(qū)出租車資源的平均小時供給量；

其次，以3個小時為一個時段，（由于21時～次日6時為夜間休息時段，故合為一個時段），得到六個時段出租車資源的平均小時需求量。通過計算得到六個地區(qū)每小時出租車資源供給量占全天出租車資源總供給量的百分比，以及這六個地區(qū)各時段出租車資源需求量占全天出租車資源總需求量的百分比、每小時出租車資源需求量的累計百分比；

最后，使用梯形面積法，在matlab中計算得到六個時段的基尼系數(shù)，與基尼系數(shù)的匹配標(biāo)準(zhǔn)對比分析結(jié)果。

4 模型的求解

首先我們對北京市不同地區(qū)各時段的出租車需求量和供給量進行分析，以3個小時為一個大的時段，得到北京市不同地區(qū)出租車資源供給量和需求量的數(shù)據(jù)，見表3。

其次，分別計算各時段出租車需求量占總需求量的百分比，并按百分比的大小由低到高進行排序，再分別計算不同地區(qū)各時段的出租車平均需求量的累計百分比，結(jié)果見表4。

5 結(jié)果分析

由結(jié)果可知，六個地區(qū)各時段出租車資源供給量與需求量匹配的基尼系數(shù)均大于0.5，屬于高度不匹配的情況，嚴(yán)重超過了國際上公認(rèn)的0.4警戒線。說明出租車資源配置在時空上嚴(yán)重不合理，在很大程度上導(dǎo)致了交通資源的浪費和民眾打車難的問題。

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