互联网+时代的出租车资源配置.doc

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“互联网+〞时代的出租车资源配置
摘要
该问题属于在“互联网+〞时代下，以“供需平衡〞为目标，如何配置出租车资源的优化问题。
针对问题一，在考虑城市人口、城区分布、交通便利程度等因素的根底上。首先，根据空驶率、出租车运营方式，兼顾出租车经营者的运营收益以及乘客的满意情况，从出租车承担的常住人口和流动人口出行周转量着手，分析影响空驶率的相关因素，从而对城市出租车的供应量进展定量分析计算。其次，通过收集分析局部大中小城市交通与社会经济开展状况的数据,采用逐次回归分析法,测定出出租车的合理需求规模。最后，以城市出租车供应量与需求量建立出租车资源“供求匹配〞模型和不同时段、不同地段的出租车资源“供求匹配〞子模型，以实现对不同时空下出租车资源“供求匹配〞程度的评定。
针对问题二，基于运营合理收益水平的出租车补贴方案，分别研究出租车经营者在无政府干预和政府参与调控时的运营收益，求解政府可供出租车经营者的补贴额度及其占出租车公司在政府参与调控后损失金额的比重。以补贴与损失额度间的差量分析补贴方案对“缓解打车难〞有无帮助。最终通过LINGO软件计算得出，各公司补贴方案对于“打车难〞具有一定的缓和作用，但并未完全解决此问题；所以，还需进一步完善出租车补贴方案，以期真正缓解“打车难〞的问题。
针对问题三，基于新建立的打车软件效劳平台，需要重新设计合理的补贴方案。首先分析得到出租车补贴金额的主要来源，着手对各项补贴金额进展一一调控，分别求解政府、出租车公司、打车软件效劳平台对出租车司机的补贴方案，并得到出租车扣除补贴后的燃油消耗和固有本钱等剩余运营损失费用；分析论证在新的补贴方案下对于“打车难〞是否真正起到了缓解作用，结果显示，基于新的打车软件效劳平台下的补贴方案可以实现对“打车难〞问题的缓解。
关键词：空驶率；逐次回归分析；子模型；供求平衡；

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“互联网+〞时代的出租车资源配置
一、问题的提出
出租车是市民出行的重要交通工具之一，随着我国人口数量的开展和城市化进程的加快，乘坐出租车成为居民出行的主要方式，而出租车现存的供需不平衡状况也成为开展出租车行业的瓶颈问题，同时，由此对城市居民生活所造成的不便也成为亟待解决的问题。因而，解决“打车难〞问题对城市一定时空出租车和乘客资源配置的合理性具有重要意义。“打车难〞是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+〞时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打车软件效劳平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。
搜集相关数据，建立数学模型研究如下问题：
(1) 建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配〞程度。
(2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难〞有帮助？
(3) 如果要创立一个新的打车软件效劳平台，应该设计出什么样的合理补贴方案，其是否具备合理性。
二、问题的分析
2.1问题一
此题属于出租车资源配置的最优化问题。
对于问题一，通过对常住人口与流动人口出行调查，结合出租车运营状况，从出租车所完成的常住人口和流动人口出行周转量入手，结合对空驶率的分析，以出租车的有效行程、平均车速和平均日运营时间为参数，对城市出租车的供应量进展定量分析计算。其次，进展城市出租车需求量预测，通过一定围的横向比较，收集局部城市交通与社会经济开展状况相关数据，采用逐次回归分析法，对一段时期城市出租车总量进展控制，测定其出租车需求的合理规模。以城市出租车供应量与需求量建立出租车资源“供求匹配〞母模型和不同时空下分时段、分地段出租车资源“供求匹配〞子模型。最后，对出租车资源的“供求匹配〞程度进展评判。
2.2问题二
对于问题二，在建立出租车市场需求模型和出租车经营利润模型根底上，提出基于经营合理利润水平中的出租车补贴方案，首先需要分析不同情境下出租车的经营利润。通过燃油价格变化情况，确定相应的出租车根本运价和投入营运的出租车数量，分别研究出租车经营者在不受政府管制和政府管制下的经营利润，进而求解出政府应该给予出租车经营者的补贴额度以及所占企业利润的比重。最后，分析出租车的补贴方案是否对 “缓解打车难〞有帮助。
2.3问题三
对于问题三，依据新建立的补贴政策求解政府、出租车公司、效劳平台对出租车司机的补贴，单纯的出租车司机扣除补贴后支出的燃油费即损失多少，再根据效劳平台未给出补贴的损失两者比较来分析出出租车使用数量程度进而评判新的补贴方案对于“打车难〞问题的缓解作用。

三、模型假设与符号系统
3.1模型假设
〔1〕假设出租车出行的平均行程、出租车的平均行驶速度、出租车一趟的载客数是固定的，不受其他因素的影响；
〔2〕假设居民选择某一出行方式的比例相对保持稳定；
〔3〕假设乘客平均出行距离与城市规模及用地布局有关，不由出租车经营者决定；
〔4〕假设政府管制只改变燃油价格；
〔5〕假设不考虑“黑车〞“私家车〞“连载〞等不符合交通法规的社会现象的影响；
〔6〕假设城市经济开展水平短期较平稳，不考虑通货膨胀和通货紧缩所带来的经济运行压力及重大事故影响交通出行方式的情况；
〔7〕假设只考虑同一城市的不同时间段的出租车资源配置情况；
〔8〕假设短期不存在大量人口涌入或人口迁徙现象，城市人口数量无较大起伏；
〔9〕假设不考虑通货膨胀和通货紧缩所带来的经济运行压力及重大事故影响交通出行方式的情况；
3.2符号系统
〔1〕：
城市人口出行周转量〔单位：万人/km〕；
〔2〕：
常住人口总量〔单位：万人〕；
〔3〕：
常住人口的人均每日出行次数〔单位：次/日〕；
〔4〕：
常住人口采用出租车出行的人口比例〔%〕；
〔5〕：
常住人口采用出租车出行的平均距离〔单位：km〕；
〔6〕：
流动人口总量〔单位：万人〕；
〔7〕：
流动人口的人均每日出行次数〔单位：次/日〕；
〔8〕：
流动人口采用出租车出行的人口比例〔%〕；
〔9〕：
流动人口采用出租车出行的平均距离〔单位：km〕；
〔10〕：
出租车行驶的总有效里程；
〔11〕：
常住人口乘坐出租车时的平均有效载客数〔单位：人/车〕；
〔12〕：
流动人口乘坐出租车时的平均有效载客数〔单位：人/车〕；
〔13〕：
载客率〔%〕；
〔14〕：
空驶率〔%〕；
〔15〕：
出租车单位时间〔一天〕的平均运营时间〔单位：h〕；
〔16〕：
出租车的平均运营速度〔单位：km/h〕；
〔17〕：
城市出租车的供应量〔单位：辆〕；
〔18〕：
城市出租车的需求量〔单位：辆〕；
〔19〕：
时间意义上的空驶率〔%〕；
〔20〕：
空间意义上的空驶率〔%〕；
〔21〕：
载客行驶总时间〔单位：h〕；
〔22〕：
出租车行驶的一个单位时间〔即一天，单位：h〕；
〔23〕：
出租车的运营收入〔单位：元/h〕；
〔24〕：
出租车的单次乘车票价〔元/次〕；
四、模型构建与求解
4.1问题一出租车资源“供求匹配〞程度模型
4.1.1模型一：城市出租车供应量的计算模型
〔1〕出租车供应的影响因素分析
影响出租车供应的因素[1]主要有：
①国家政策以及城市未来交通的开展战略；
国家政策和城市未来交通开展战略的实质是根据城市的具体情况，制定协调各种关
系的模式，从而形成交通需求合理、交通布局合理，各交通方式优势互补、协同开展的城市交通体系，以满足人们的出行意愿。
②出租车的运营收入；
出租车的收入过低时，会降低出租车的整体供应水平。
③出租车的空驶率[2]；
出租车的空驶率与出租车司机的收入也有密切的关系。空驶率越高出租车的收入会
越低；反之，出租车的收入会越高。
④城市人口总量、人均出行次数、人均GDP、每千人拥有出租车数量的比例以及乘客等车时间等。
〔2〕模型的构建
通常情况下，城市人口分为常住人口和流动人口[3]。流动人口的具有流动性大的特点，其本身作为一个变量存在。因此在确定城市出租车的供应量时需要对常住人口和流动人口分别进展讨论。出租车的空驶率与供应量之间有着密切的联系，我们从出租车承担的常住人口和流动人口出行周转量着手，具体分析空驶率[2]的相关影响因素，从而对城市出租车的供应量进展计算。
出租车承担的城市人口出行周转量[4]为出租车承担的常住人口出行周转量与出租车承担的流动人口出行周转量之和：

a.出租车承担的常住人口出行周转量[4]
出租车承担的城市人口出行周转量[4]，即出租车载客行程与乘客数量的乘积；
那么出租车承担的常住人口出行周转量的计算公式应为：

其中:为出租车承担的常住人口出行周转量〔单位：万人/km〕；为常住人口总量〔单位：万人〕；为常住人口的人均每日出行次数〔单位：次/日〕；为常住人口采用出租车出行的人口比例，即出租车分担率[5]〔%〕；为常住人口采用出租车出行的平均距离〔单位：km〕。
b.出租车承担的流动人口出行周转量[4]
出租车承担的流动人口出行周转量为：

其中:为出租车承担的流动人口出行周转量〔单位：万人/km〕；为流动人口总量〔单位：万人〕；为流动人口的人均每日出行次数〔单位：次/日〕；为流动人口采用出租车出行的人口比例〔%〕；为流动人口采用出租车出行的平均距离〔单位：km〕。
〔3〕出租车总有效行程[6]
出租车运营时，每次有效行驶〔载客行驶〕时乘载的客人数量是不同的。因此，出租车行驶的总有效里程[6]为：

其中：为出租车的总有效行程[6]〔单位：km〕；为常住人口有效行程〔单位：km〕；为常住人口有效行程〔单位：km〕；为常住人口乘坐出租车时的平均有效载客数〔单位：人/车〕;为流动人口乘坐出租车时的平均有效载客数〔单位：人/车〕。
〔4〕出租车的供应量
根据空驶率[2]与供应量之间的关系来确定出租车的供应量。
出租车空驶率，即一天中出租车空载行程与载客和空载行程之和的比值。那么:

而载客率为：

故，出租车的空驶率〔与载客率对应〕为：

其中：为空驶率[2]〔%〕；为出租车单位时间〔一天〕的平均运营时间〔单位：h〕；为出租车的平均运营速度〔单位：km/h〕；为城市出租车的供应量〔单位：辆〕。
依据上式可得：

该式是由城市常住人口与流动人口在一天中的出行总量计算得到的出租车供应总量。
4.1.2模型二：城市出租车需求量的计算模型
城市出租车需求量的预测根据我国城市出租车协会对国外城市出租车交通供求关系的调查分析得，城市出租车交通到达根本饱和(即供求平衡) 时,出租车的空驶率[2]在30 %左右。当空驶率[2]超过40 %时,出租车交通呈现出供过于求的状态,而当空驶率低于25 % ,出租车交通就呈现出明显的供不应求。通过一定围的横向比较,收集国局部城市的交通与社会经济开展状况,对影响因素之间的相关性进展分析,采用逐次回归分析法,对一段时期城市出租车总量进展控制,测定其出租车需求的合理规模。
局部城市出租车及公共交通与城市开展的根本情况如下表-1：

表-1局部城市出租车及公共交通与城市开展根本情况
地区名称
地区面积〔km〕
地区人口〔万人〕
人均GDP〔万元〕
出租车数量〔辆〕
A城市
976
264.9
27128.08
8956
B城市
3495
185
18519406.97
16735
C城市
3963.6
382.1
16205.67
12166
D城市
1066
303.3
15493.25
10430
E城市
598
301
20110.93
8425
因变量：出租车数量；
独立变量：地区面积，地区人口，人均GDP；
采用向后逐步回归法，利用SPSS[7]统计软件进展分析，说明三个变量均对出租车数量具有显著影响，相关系数到达0.969。
回归方程为：
由于数据有限，以某城市为例进展分析，该城市出租车运营行程为4319.80万公里，人均GDP为35795元，出租车数量为7039辆，总人口为561.58万人，区域面积为10108km，在城市出租车数量正常开展的情况下，出租车数量应该为辆。
4.1.3模型三：不同时空下的出租车资源“供求匹配〞模型
基于不同时空条件对于出租车资源供、求数量的影响，采用划分空驶率的方法，将空驶率划分为时间和空间上的空驶率。时间上的空驶率是指一定时间出租车空驶时间与总行驶时间的比值；而空间意义上的空驶率是指在一定时间出租车空驶行程与总行程的比值。[8]
〔1〕分时段子模型
时间上的空驶率是指一定时间出租车空驶时间与总行驶时间的比值。
时间空驶率[8]，即一天中出租车空载时间与载客和空载时间之和的比值，那么：

此时，出租车的空驶率为：

其中：为时间意义上的空驶率〔%〕；为载客行驶总时间〔单位：h〕；为出租车行驶的一个单位时间〔即一天，单位：h〕；为城市出租车的供应量〔单位：辆〕。
依据上式可得：

〔2〕分地段子模型
空间意义上的空驶率是指在一定时间出租车空驶行程与总行程的比值。
空间空驶率[8]，即一天中出租车空载行程与载客和空载行程之和的比值，那么:

此时，出租车的空驶率为：

其中：为空间意义上的空驶率〔%〕；为出租车单位时间〔一天〕的平均运营时间〔单位：h〕；为出租车的平均运营速度〔单位：km/h〕；为城市出租车的供应量〔单位：辆〕。
依据上式可得：

4.1.4模型求解
查阅资料得如下表-2的相关数据[9]：
表-2城市人口数据参数[9]

人数/万人
人均日出行次数
平均乘坐出租车的里数/km
出行方式中出租车所占的比例〔%〕
常住人口
843
2.25
6.3
7.31
流动人口
286
2.65
6.3
14.85
由上表-2可得，出租车承担的常住人口出行周转量为：873.51万人/km；
出租车承担的流动人口周转量为：709.05万人/km。
查阅相关数据，无论是常住人口还是流动人口乘坐出租车时都平均为1.8人，出租车的空驶率为35%，行驶平均速度为17.5km/h，那么求得一天全市出租车的有效行程为434km。为到达出租车的供求平衡，得本市出租车供应量应为10430辆。
4.1.5结果分析
通过相关统计数据可知，该市现在的出租车供应量为辆，远大于它的需求量辆，因此该城市出租车处于“供大于求〞的状态。
4.2问题二：
城市出租车关系到居民的出行问题，因价格受到政府的管控，所以不能在短期进展频繁的调整。对于城市出租车主要燃料，当燃油价格发生变化特别是燃油价格上涨时，出租车的价格不能及时调整，这时就需要政府出面调控，采取相应的补贴政策以保障城市出租车系统的安康稳固运行。
燃油消消耗用是出租车运营本钱的主要构成，燃油价格的上下变化对城市出租车行业有直接的影响。市场燃油价格的上涨，会导致出租车行业受到直接的冲击，此时，就需酝酿价格的调整或政府实施相应的财政补贴。
财政补贴在城市出租车行业主要是燃油补贴。目前城市出租车的燃油补贴[10]有两种方式：①向群众索取燃油附加费；②政府向出租车发放燃油补贴。
对于政府向出租车发放燃油补贴，其资金来源，补贴方式和额度，政府、出租车公司、出租车司机以及乘客间的关系仍然存在着一些亟待解决的问题。
4.2.1出租车的运营利润模型[11]
〔1〕出租车运营收入
出租车运营者的收入来源于出租车运营收费，即乘坐出租车出行的乘客的需求量与单次乘车票价的乘积。因此，出租车的运营收入为：

其中：为出租车的运营收入〔单位：元/h〕；为出租车的单次乘车票价〔元/次〕。
a.单次乘车票价：
出租车的单次乘车票价包括：起步价和里程价。那么出租车的单次乘车票价为：
〔1〕
其中：为出租车的起步价〔单位：元/次〕；为出租车的行程价〔单位：元/km〕；为出租车乘客平均乘车距离〔单位：km〕；为起步价行程〔常数，单位：km〕；显然：。
b.乘客出行需求
考虑到乘客出行选择出租车的总本钱，乘客的需求主要受到乘车票价、乘车时间以及等车时间三个因素的影响。那么出行需求应为关于这三个因素的函数，即：
〔2〕
乘车票价增加、乘车时间变长、等车时间变长会导致乘客对出租车的出行需求减少。
乘客的乘车时间，即出租车一天的平均运营时间为：
〔3〕
乘客平均等车时间可以反映出租车市场的效劳水平和效率，等车时间可表示为：
〔4〕
其中：为乘客等待时间系数[12]，是常数。
那么根据〔1〕-〔4〕式，乘客的出行需求为：
[12]
其中：为乘客潜在出行需求[12]〔单位：次/小时〕；为出租车运营本钱弹性系数[12]〔单位：1/元〕；为乘客乘车单位时间的价值[12]〔元/时〕;为乘客等车单位时间的价值[12]〔单位：元/时〕。
〔2〕出租车运营本钱
出租车运营本钱主要为燃油本钱和固有本钱[13]，因此，出租车的运营本钱为：

其中：为出租车的运营本钱[13]〔单位：元/小时〕；为一辆出租车单位时间运营总本钱[13]〔单位：元/〔车小时〕〕；为一辆出租车单位时间固有本钱[13]〔单位：元/〔车小时〕〕；为出租车单位时间单位行程的油耗〔单位：L/km〕;为燃油价格〔单位：元/L〕.
〔3〕出租车运营收益
出租车的运营收益等于运营收入减去运营本钱。即：

〔4〕出租车补贴方案
出租车市场具有公共交通属性，因此受到政府的数量调控和价风格控，在政府的调控之下，就燃油价格的变化，出租车运营者不能自行制定出租车的运营策略。政府调控下的出租车市场会相对安康平稳开展；假设失去政府的调控，那么出租车市场便会出现以利益最大化作为运营目标的垄断现象。下面就政府是否参与调控对出租车运营者的收益情况做以讨论。
a.政府未参与情况下的出租车运营收益[14]
这种情况下以运营收益最大化为目标，那么此时出租车运营者的收益模型为：
〔5〕
上式〔5〕中，目标函数是运营收益；
约束条件说明：①出租车需求量与出租车运价、乘车时间、乘客等车时间之间的关系；
②保证出租车供应量大于实际载客出租车的数量；
③保证单次乘车票价是正数；
④保证出租车的供应数量为整数。
b.政府调控下的出租车运营收益[14]
政府参与调控后会对出租车的运价和数量有一定的限制，此时，出租车的运营收益为：
〔6〕
上式〔6〕中，[13]分别表示在政府调控下出租车的平均运价和数量。
c.政府对出租车的补贴方案[14]
油价调整之前，出租车的实际运营收益为，期望的最大运营收益为，与反映的是出租车市场运营收益的合理水平区间。油价调整之后，出租车的实际运营收入为，期望的最大运营收益为；那么有以下关系：

那么，油价调整之后出租车的合理运营收益为：
〔7〕
故，政府对出租车的运营补贴金额应为：
说明：油价下降时，政府补贴金额为负值，即出租车运营收益过高，政府应统一提高运营税费水平；油价上涨时，补贴金额为正值，此时通过政府的调控，出租车运营收益低于运营合理水平，政府需采取一定的财政补贴。
4.2.2模型求解
以某城市为例，收集相关数据如表-3，该市出租车公司约为100家，出租车供应总量约为12000辆。
表-3 油价调控前后某市出租车运营数据及各项费用[15]

油价上涨前
油价上涨后
相对变化值
日均载客数〔次〕
39.05
39.4
0.35
日均总行程〔km〕
296.62
301.33
4.71
日均载客行程〔km〕
219.05
217.31
-1.74
日均行驶总时间〔h〕
12
12.2
0.2
日均运营收入〔元〕
595.35
603.73
8.33
日均空载率〔%〕
26.27
27.07
0.80
日均单次载客行程〔km〕
6.12
6.01
-0.11
日均单词运营收入〔元/次〕
15.92
15.69
-0.23
单位时间的出行需求〔次/h〕
39050.0
38754.1
-295.9
93号汽油价格〔元/升〕
7.48
7.95

单位时间单位行程油耗〔升/100km〕
10
10

单位时间运营固有本钱〔元/h〕
20
20

〔该市出租车的燃油主要是93号汽油，所以此处以93号汽油为例。〕
由表中数据可得，出租车日均耗油费用和日均运营总本钱为：

日均耗油费用：221.87元〔油价上涨前〕，239.56元〔油价上涨后〕；
日均运营总本钱：461.87元〔油价上涨前〕，483.56元〔油价上涨后〕；
对应日均运营收入为：595.35元〔油价上涨前〕，603.73元〔油价上涨后〕；
根据运营本钱和运营收入可以计算该市出租车的运营收益：

那么运营收益为：133.48元〔油价上涨前〕，120.17元〔油价上涨后〕；
表-4某市出租车市场相关参数取值[15]
参数
单位
数值
乘客平均乘车距离
km
6.1
出租车起步价(含燃油附加费)
元/3km
9
里程价
元/km
1.9
出租车的平均运营速度
km/h
25
出租车单位时间平均运营时间
h
0.244
乘客等待时间系数
辆时
400
出租车运营本钱弹性系数
1/元
0.045
乘客乘车单位时间的价值
元/时
20
乘客等车单位时间的价值
元/时
25
乘客潜在出行需求
次/小时
120000
出租车单位时间固有本钱
元/〔车小时〕
20
出租车单位时间单位行程的油耗
L/km
0.1
该市出租车供应量
辆
12000
那么该市出租车运营收益模型为：
〔8〕
从表-2提取数据带入〔8〕式可得到相应乘客出行需求量以及出租车运营者的收益为：
出行需求：40170.8次〔油价上涨前〕，40170.8〔油价上涨后〕；
运营收益：133743.2元〔油价上涨前〕，119643.2元〔油价上涨后〕；
〔1〕政府未参与情况下的出租车运营收益[14]

使用Lingo软件对上述最优化问题进展求解。
〔2〕政府调控下的出租车运营收益[14]

使用Lingo[16]软件进展求解得油价调整前后该市出租车运营情况，见下表-5：
表-5油价调整前后某市出租车运营收益情况[15]

油价上涨前
油价上涨后
变化率
93号汽油价格〔元/升〕
7.48
7.95
6.28%
政府未调控下的出租车运营收益〔元/次〕
334550.2
326612.5
-2.37%
政府调控下的出租车运营收益〔元/次〕
133743.2
119643.2
-10.54%
〔3〕该市出租车补贴金额
根据〔7〕式可知，该市油价调整后，政府调控下的出租车合理运营收益为：

那么政府对出租车的运营补贴金额应为：

因此，政府应该补贴给出租车经营者的财政金额为平均每小时10926.7元
那么每辆出租车可获得的补贴金额为：

〔4〕出租车补贴方案对“打车难〞问题的缓解效应
政府对每辆车的补贴金额：0.91元
政府参与调控后每辆车损失金额：

那么补贴比例为：

由此分析，各公司的出租车补贴方案对“打车难〞可以起到相应的缓和作用，但缓解效力不大，根本上没有起到什么作用，并不能解决“打车难〞的现状。
4.3问题三：
打车软件作为新兴的效劳交易平台，增加了出租车载客的时机。且与传统街头扬招的方式相比，打车软件的优势很明显，它可以让出租车司机迅速找到顾客。打车软件的出现改变了出租车满街空跑而顾客打不到车这种信息不对称的现状，大大降低了出租车的“空驶率〞，并且减少了司机与乘客之间的交易本钱〔司机扫街和乘客扫街的时间本钱〕，对“缓解打车难〞有较大的帮助。
打车软件效劳平台下的出租车补贴来源有：出租车公司的补贴，政府的燃油补贴以及打车软件公司补贴。
假设：
〔1〕出租车公司对于出租车司机的补贴方案
以单计算：每单补贴元；
〔2〕政府对于出租车司机的补贴方案
按目前标准进展燃油补贴：元/公里；
〔3〕打车软件公司对于出租车司机的补贴方案
月补贴，作为借助定位系统技术运作的打车软件很好的将使用软件的出租车行程路径记录下来，所以基于这种定位系统技术，建立以城市中心区为中心，逐渐向外延伸的一种距离分配补贴方案〔以城市中心区为圆心向外延伸，此题中我们将一个城市划分为繁华地段、中间地段和偏远地段分别进展区分补贴〕：
①繁华地段：出租车在此区域运营，由于中心繁华地段出租车需求量较大，空载率较小，此时补贴金额为，该地区出租车油消耗用为；
②中间地段：出租车在此区域运营，由于需求量相对于繁华地段会出现局部减少，此时的出租车空载率会增大，补贴金额为，该地区出租车油消耗用为；
③偏远地段：此区域的特征是出租车需求量很小，出租车司机每跑一趟，再次出现客源的可能性便会很小，出现了空载率过高的现象，此时的补贴金额记为，该地区出租车油消耗用为；
〔显然，、、间存在关系：，具体根据不同地区不同公司的标准进展相应补贴〕
说明：
出租车乘车单次乘车费用不允许私自调动，政府部门对出租车乘车费用有明文规定，且会定期结合实际进展相应调整。
打车软件效劳平台主要运用移动互联网和定位系统技术，不仅仅帮助乘客与出租车之间建立信息平衡互动，也缩短了乘客的等车时间，增大了出租车的实载率〔即减小了空驶率〕；打车软件的应用可以记录出租车的行驶路径，从而将城区和出租车不愿意去的特定地段〔如郊区等〕进展区分，以到达对相应中间地段和偏远地段出租车运营收益的适当补贴。
那么，出租车公司对出租车司机的月补贴金额为：

其中：为一辆出租车的月均接单数〔单位：单〕；
政府部门对出租车司机的月补贴为：

其中：为油价调控前后差价〔单位：元〕；为单位行程耗油量〔升/ km〕，为出租车总行程〔km〕。
效劳平台对出租车司机的月补贴为：

出租车司机的总补贴金额为：

扣除月补贴后的燃油费支出即视为该出租车司机的月损失：

在效劳平台没有进展补贴时，出租车数量一样情况下，效劳平台未对司机进展补贴，所以在该情况下出租车司机月损失只是比多个平台补贴金额。
在同等条件下，效劳平台是否补贴会影响出租车司机月总损失，导致司机流失进而影响出租车数量。在一样情况下，就损失来说，损失多了，人心里就不平横，就会导致司机大量流失，这样就可以认为出租车数量减少，从而可以反响打车难度，损失越多，打车难度就比损失较少的难度就大。
五、模型的评价
本文的模型模型针对具体问题具体分析，考虑因素较为全面，具有较强的可信度，算法视此题而定，得出的结果简单易懂、说服力强。使用方法采用具有可操作性，所得结果对未来城市出租车行业开展具有一定指导作用。在解决问题的过程中，运用定量化对问题进展分析，具有较强说服力。本文有些缺乏之处，没有考虑燃油价格变化对于出租车乘客出行需求的影响。建立的补贴方案考虑到的影响因素较多，但模型对于实际问题的解决结果是会存在些许质疑；其次，缺乏可靠数据，模型未能完成对改进的具体检验，；最后对于问题的深究与推广做的有所欠缺，有待进一步的完善。

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