郑阳 刘金露 许世伟

天津财经大学

郑阳 刘金露 许世伟

天津财经大学

在我国，打车难问题一直是社会上的难题之一。随着“互联网+”时代的来临以及打车软件的兴起，这一问题再次受到社会公众的普遍关注。本文在借鉴学习前人对于不同时空的传统形式的打车难问题研究方法及成果基础上，结合互联网时代打车软件对于出租车行业的影响进行调研分析。在进行数据分析的同时，创新性地构建了在打车软件影响下的出租车匹配度量化函数。首先收集了中国15个城市各时段的万人拥有量、满载率、有效里程数以及打车软件使用率等数据，利用因子分析法建立模型，得出了不同地区不同时间段的打车难问题影响因素，结合计算机编程计算，以评分方式定量地对出租车匹配度进行分析评价。对于进一步改进补贴措施，提高出租车匹配度，缓解打车难问题提出了建议提供了数据支持。

出租车匹配度 打车软件 补贴措施 因子分析法

1 选题意义

“打车难”的现象普遍存在于各个城市，在需要乘出租车时打不到车或被出租车拒载等情况对人们的出行产生了极大困扰。从时间上看，表现为高峰期打车难、恶劣天气打车难、重大活动期间打车难、节假日打车难等。从空间上看，不同城市之间出租车资源匹配不均，打车难度各异；同一城市内，表现为人流密集城区打车难、交通拥堵路段打车难和偏远地方打车难。

在传统出租车行业中，经对不同时空下的出租车供求匹配度研究发现其主要受以下因素影响：里程利用率、车辆满载率、万人拥有量。……