費　威，馬　躍，李泊寧，李　昆

(1.東北財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，遼寧 大連　116025；

2.東北財經(jīng)大學 數(shù)學學院，遼寧 大連　116025；

3.東北財經(jīng)大學 管理科學與工程學院，遼寧 大連　116025)

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我國城市出租車資源供求匹配程度研究

費威1，馬躍2，李泊寧2，李昆3

(1.東北財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，遼寧 大連116025；

2.東北財經(jīng)大學 數(shù)學學院，遼寧 大連116025；

3.東北財經(jīng)大學 管理科學與工程學院，遼寧 大連116025)

摘要：通過選取出租車資源供給和需求水平指標，計算我國出租車資源“供求匹配”程度，分析了2013年我國主要城市的出租車資源“供求匹配”程度，并以大連市為例分析了2004～2013年不同時期的出租車資源“供求匹配”程度。結(jié)果表明：大連市出租車資源“供求匹配”程度最高，北京市最低；大連市除了2004年“供求匹配”程度最低且低于70%，其余年份“供求匹配”程度均高于80%。為地方政府出租車資源優(yōu)化配置提供了政策啟示。

關(guān)鍵詞：出租車；供求匹配；優(yōu)化配置

隨著人民生活水平的日益提高與生活節(jié)奏普遍加快，選擇乘坐出租車出行方式的人越來越多。出租車已經(jīng)成為城市公共交通的重要組成部分。然而在我國多地，尤其是一二線城市，普遍存在打車難等供求不匹配現(xiàn)象。出租車供不應求，具體表現(xiàn)為供給不足和需求量大。供給不足不僅表現(xiàn)在出租車總體數(shù)量不足，更直接表現(xiàn)在出租車運力沒有得到充分利用方面。對出租車需求量大使打車需求大幅增加，尤其在上下班高峰時段和部分“熱門”地區(qū)的高需求。而城市出租車既不能無限制地供給，也不能供給過度短缺。為使我國出租車資源實行合理調(diào)配，實現(xiàn)出租車總量供給與市民出行需求的基本平衡，使之既能保證出租車經(jīng)營企業(yè)的合理經(jīng)濟收益，又能滿足市民方便出行的需求，明確我國主要城市出租車資源的供給與需求匹配程度現(xiàn)狀至關(guān)重要。

有關(guān)我國出租車市場的主要研究有出租車供求影響因素、價格管制等經(jīng)營管理模式以及打車軟件的應用和問題等方面。張憲春以北京市為例、王宇以西安市為例，分別分析了出租車周轉(zhuǎn)緩慢等實際供給率低的問題。城市發(fā)展帶來出租車絕對需求不斷上升，出租車價格上升、實際利用率低等導致出租車有效供給下降，這種供求的反向作用成為當前出租車市場供求失衡的根本原因。[1～2]孫輝泰、張文全分析了我國“打車難”的原因，借鑒國內(nèi)外緩解“打車難”的先進做法，提出應放開數(shù)量管制增加絕對供給、提高出租車利用率、運用價格杠桿與發(fā)展可替代交通工具使乘客出行方式選擇多樣化。[3～4]周小梅和田定遠認為市場競爭是實現(xiàn)資源最優(yōu)配置、社會福利最大化的最佳途徑，應通過出租車價格聯(lián)動機制的確立完善引導出租車市場資源配置。[5]王智斌、張鳳林和王利比較分析了國內(nèi)外對出租車經(jīng)營管理的模式。[6～7]邵燕斐和王小斌分析了我國出租車運價制定中相關(guān)利益主體的利益關(guān)系，認為合理的價格管制是經(jīng)濟效率和社會福利達到最大化的必要條件。[8]李艷梅和楊濤、宗剛分別對北京市出租車市場管制模式?jīng)Q定著消費者、司機、出租車公司、“黑車”從業(yè)者和政府等5個主體間的利益分配關(guān)系，利用出租車市場供求模型分析了北京市出租車市場“價格管制+社會管制”管制模式[9～10]。桂虹和楊劍分析了出租車打車軟件發(fā)揮的作用及存在的問題，提出政府應在出租車管理中進行角色的重新定位。[11]曹祎等在打車軟件背景下，定量分析了以出租車與乘客兩類群體作為社會福利群體時的剩余價值及其影響因素。[12]

已有研究為深入探討我國出租車市場供求提供了參考，然而針對我國主要城市的出租車資源供求匹配程度的度量與評價較為缺乏。因此，本文首先從供給與需求兩方面分別篩選出租車資源供求的主要影響因素，建立我國出租車資源供求的指標體系。其次，通過搜集到的我國主要城市上述指標數(shù)據(jù)，利用因子分析方法提取出租車資源供給與需求兩方面的典型因子，并計算相應城市的因子得分及綜合得分。借鑒隸屬度概念定義匹配度的方法，基于不同城市出租車供求典型因子得分對應的數(shù)值，計算出不同城市出租車資源的“供求匹配”程度，并進行比較分析。最后，以大連市為例，分析了不同時期的出租車資源“供求匹配”程度。從城市的橫向與時間的縱向的時空雙重角度分析了我國出租車資源的供求匹配程度，據(jù)此總結(jié)歸納出租車資源優(yōu)化配置的對策。

一、出租車資源供給與需求的指標選取

出租車資源的供給水平與需求水平都有各自的影響因素，兩者之間還存在復雜的內(nèi)部關(guān)系。本研究試圖從供給與需求兩方面分別篩選我國出租車資源供求的主要影響因素，建立出租車資源供求的指標體系。選取指標主要遵循以下原則。一是有效性原則。供給水平與需求水平都是一個綜合性系統(tǒng)，相應指標的選取要具有足夠的涵蓋面，包含充分的信息量，能夠客觀反映供求的影響因素及其內(nèi)在聯(lián)系。二是可行性原則。由于相關(guān)數(shù)據(jù)來源的有限性，在選取指標時應考慮到指標數(shù)據(jù)的可得性；三是科學性原則。借鑒經(jīng)典文獻和專家學者已有研究成果，選取的指標需滿足以下幾點：概念明確并有一定科學內(nèi)涵，能夠度量和反映我國出租車資源供給水平與需求水平的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；四是實用性原則。去掉關(guān)聯(lián)性相對較弱的影響因素簡化指標體系，為指標數(shù)據(jù)獲取提供實際可操作的依據(jù)?；谏鲜鲈瓌t，本文選取了我國出租車資源供求指標。

(一)出租車資源供給水平的指標選取

通過參考影響出租車資源供給因素的相關(guān)文獻和研究成果[13～14]，選擇以下6個指標度量我國出租車供給水平，各指標名稱及選取理由見表1。

(二)出租車資源需求水平的指標選取

類似地，選擇以下8個指標度量我國出租車需求水平，各指標名稱及選取理由見表2。

表1　出租車資源供給水平的指標

表2　出租車資源需求水平的指標

(三)出租車資源供求匹配程度分析

因子分析法能夠以最少的信息丟失為前提，將眾多的原始變量綜合成有代表性的指標，即因子，用它們來概括和解釋具有錯綜復雜關(guān)系的大量觀測事實，揭示出事物之間的本質(zhì)聯(lián)系。因此，本文通過因子分析法將出租車資源的供求指標進行處理，將具有相關(guān)關(guān)系的因素綜合為公共因子，并利用主要城市出租車資源的供求數(shù)據(jù)進行比較分析。

本文利用模糊數(shù)學中的隸屬度概念與借鑒向量夾角的幾何意義，基于文獻[15]對兩系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)調(diào)度函數(shù)的定義，對出租車資源的供給與需求匹配程度進行計算。用S和D分別表示出租車資源的供給水平和需求水平，建立相應的匹配程度函數(shù)如下：

(1)

(2)

(3)

二、我國出租車資源“供求匹配”程度的實證分析

通過分析我國主要城市在相同年份的出租車資源“供求匹配”程度與以大連市為例分析同一城市在不同年份的出租車資源“供求匹配”程度，從地域和時間兩個維度對我國出租車資源利用及優(yōu)化配置情況進行實證分析與比較說明。

(一)我國主要城市的出租車資源“供求匹配”程度分析

根據(jù)選取的我國出租車資源供給水平和需求水平的指標，基于數(shù)據(jù)可得性與不同規(guī)模城市的代表性，根據(jù)中國國家統(tǒng)計局和中國天氣網(wǎng)等收集整理了我國15個主要城市2013年的出租車資源供給水平與需求水平的指標數(shù)據(jù)，運用SPSS18.0軟件進行因子分析。

首先對供給水平的指標數(shù)據(jù)進行標準化后，利用巴特利特球度檢驗(Bartlett Test of Spericity)和KMO檢驗進行適合度檢驗，得到巴特利特球度檢驗值為59.566，KMO統(tǒng)計量值為0.646，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。用方差最大旋轉(zhuǎn)法進行正交旋轉(zhuǎn)，將特征值大于1的主成分提取出來作為公共因子。結(jié)果表明：因子1和2的特征值均大于1，并且經(jīng)方差極大值旋轉(zhuǎn)以后，它們的方差貢獻率分別為54.868%和27.719%，累積方差貢獻率達到了82.587%。因此，選取這兩個因子作為供給水平的公共因子。根據(jù)因子分析結(jié)果及因子載荷，將我國主要城市的出租車資源供給水平的公共因子S1定義為出租車資源供給收益因子，將S2定義為出租車資源供給要素因子。(見表3)

表3　　　　我國主要城市出租車資源

類似地，對需求水平的指標數(shù)據(jù)進行標準化后，利用巴特利特球度檢驗和KMO檢驗進行適合度檢驗，得到巴特利特球度檢驗值為79.470，KMO值為0.645，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。用方差最大旋轉(zhuǎn)法進行正交旋轉(zhuǎn)，將特征值大于1的主成分提取出來作為公共因子。結(jié)果表明：因子1和2的特征值均大于1，并且經(jīng)方差極大值旋轉(zhuǎn)以后，它們的方差貢獻率分別為55.544%和19.444%，累積方差貢獻率達到了71.960%。因此，選取這兩個因子作為需求水平的公共因子。根據(jù)因子分析結(jié)果及因子載荷，將我國主要城市的出租車資源需求水平的公共因子D1定義為出租車資源需求收益因子，將D2定義為出租車資源需求要素因子，以及綜合得分D。(見表4)

表4　　　　我國主要城市出租車資源

根據(jù)主要城市的出租車資源供給與需求水平的因子得分，按照公式(1)～(3)計算可得我國主要城市出租車資源“供求匹配”程度，并且按照該匹配程度進行排名。(見表5)

表5　　　我國主要城市出租車資源“供求匹配”

結(jié)果表明：在調(diào)查的2013年我國主要城市中，除北京市出租車資源“供求匹配”程度最低約為0.215 9，遠不足50%，其它城市出租車資源“供求匹配”程度相對較高，高于50%。并且大連市出租車資源“供求匹配”程度最高為0.972 8，長沙、杭州僅次于大連的出租車資源“供求匹配”程度，排名第2和第3，且都高于90%；廈門、沈陽、長春、太原和廣州、上海、哈爾濱的出租車資源“供求匹配”程度低于 90%，但高于80%；汕頭、深圳、天津、石家莊的出租車資源“供求匹配”程度介于70%和80%。這說明基于本文的我國出租車資源“供求匹配”程度指標分析的我國北上廣深一線城市出租車資源的“供求匹配”程度，除了北京與其現(xiàn)狀體現(xiàn)的一致，而廣州和上海出租車資源“供求匹配”程度相近但比實際中體現(xiàn)的要好些，深圳稍差。

(二)不同時期的出租車資源“供求匹配”程度分析——以大連市為例

根據(jù)大連市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報收集整理了2004～2013年大連市出租車資源供給與需求水平的指標數(shù)據(jù)。并且由于本文調(diào)查期間大連市出租車起步價沒有變化，所以對于時間縱向維度大連市出租車資源“供求匹配”程度比較沒有較大影響，而不同年份的價格指數(shù)對出租車資源供求具有顯著影響，所以此處將起步價從供求匹配程度指標中剔除，用城市居民消費價格指數(shù)(1978年為基礎年份)代替。該指標能夠代表隨著時間變化，人們生活收入水平以及對商品價格的可接受度，對于時間縱向維度的分析更具合理性。本文運用SPSS18.0軟件進行因子分析。

首先對供給水平的指標數(shù)據(jù)進行標準化后，利用巴特利特球度檢驗(Bartlett Test of Sphericity)和KMO檢驗進行適合度檢驗，得到巴特利特球度檢驗值為58.627，KMO統(tǒng)計量值為0.769，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。用方差最大旋轉(zhuǎn)法進行正交旋轉(zhuǎn)，將特征值大于1的主成分提取出來作為公共因子。結(jié)果表明：因子1和2的特征值均大于1，并且經(jīng)方差極大值旋轉(zhuǎn)以后，它們的方差貢獻率分別為71.016%和4.508%，累積方差貢獻率達到了75.524%。因此，選取這兩個因子作為供給水平的公共因子。根據(jù)因子分析結(jié)果及因子載荷，將2004～2013年大連市的出租車資源供給水平的公共因子S1定義為出租車資源供給收益因子，將S2定義為出租車資源供給要素因子，以及綜合得分S。(見表6)

表6　　　　2004～2013年大連市出租車資源供給

類似地，對需求水平的指標數(shù)據(jù)進行標準化后，利用巴特利特球度檢驗和KMO檢驗進行適合度檢驗，得到巴特利特球度檢驗值為142.085，KMO值為0.660，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。用方差最大旋轉(zhuǎn)法進行正交旋轉(zhuǎn)，將特征值大于1的主成分提取出來作為公共因子。結(jié)果表明：因子1的特征值均大于1，并且經(jīng)方差極大值旋轉(zhuǎn)以后，它的方差貢獻率分別為76.948%。因此，選取這一個因子作為需求水平的公共因子。根據(jù)因子分析結(jié)果及因子載荷，將2004～2013年大連市的出租車資源需求因子得分D。(見表7)

表7　　　　2004～2013年大連市出租車資源

根據(jù)大連市出租車資源供給與需求水平的因子得分，按照公式(1)～(3)計算可得大連市出租車資源“供求匹配”程度，并且按照該匹配程度進行排序。(見表8)

表8　　　2004～2013年大連市出租車資源

結(jié)果表明：根據(jù)本文分析的2004～2013年大連市出租車資源“供求匹配”程度及其排序可見，隨著時間變遷，大連市出租車資源“供求匹配”程度呈現(xiàn)相對較為平穩(wěn)的波動性變化。除了2004年“供求匹配”程度最低且低于70%，其余年份的“供求匹配”程度均高于80%。2012年出租車“供求匹配”程度最高，高于99%。2004年至2006年、2009年至2013年兩個期間“供求匹配”程度持續(xù)提高，2007年和2013年均呈現(xiàn)顯著下降。出現(xiàn)這些變化特征的主要原因是隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，人們的收入水平與消費觀念都在發(fā)生變化，同時城市交通狀況也隨之改變。在較早年份，乘坐公交車是人們的主要出行方式，該方式經(jīng)濟便利符合人們的收入水平與消費習慣，對出租車資源的需求相對較低，體現(xiàn)的是供過于求；隨著人們生活水平的提高，乘坐出租車出行已經(jīng)不再是個別行為，尤其在早晚高峰期乘坐公交車擁擠時段或者周末購物休閑時段，人們更傾向于選擇乘坐出租車，對出租車資源需求的急劇增加，體現(xiàn)的是供不應求；2013年大連市出租車資源“供求匹配”程度的下降，主要是由于近年來在收入提高、對生活品質(zhì)要求提升以及汽車市場商品多樣化、價格日益低端化的大趨勢下，大連市私家車數(shù)量增加顯著，從而導致出租車需求不足，供給過剩。

三、政策啟示

本文通過選取出租車資源供給與需求水平的主要指標，研究了我國主要城市出租車資源“供求匹配”程度，并以大連市為例對不同時期出租車資源的“供求匹配”程度進行了比較分析，依據(jù)分析所得的主要結(jié)論給出如下政策啟示：

首先，根據(jù)我國主要城市的出租車資源“供求匹配”程度的差異，不同城市應結(jié)合自身出租車市場的特征以及出租車市場運作規(guī)律制定不同的地方政府管控措施，以協(xié)調(diào)該地的出租車資源“供求匹配”程度。我國一、二線主要城市由于發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口構(gòu)成、城市規(guī)模、交通設施等差異較大，部分城市出租車資源“供求匹配”程度差異較大。對此，地方政府對出租車市場的管控措施應結(jié)合城市自身的客觀條件、發(fā)展趨勢和市場供需匹配等方面進行制定與實施。而不能一味地參照其它城市，尤其是大城市出租車市場采取數(shù)量和價格為主的管控措施。

其次，充分利用新興的信息化手段，加強出租車資源供求信息的對稱性。例如，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略與交通產(chǎn)業(yè)的日益融合，打車軟件已經(jīng)逐漸被出租車供求雙方主體所接受和應用。借助于打車軟件發(fā)布與接收出租車出行信息，減小了信息不對稱，優(yōu)化了出租車資源的供求匹配。但與此同時，出租車資源供給資質(zhì)的合法化、正規(guī)化與認證程序的合理化等諸多爭議性問題隨之而來。因此，針對滴滴、Uber等打車軟件應用過程中的一些問題，制定具體對策，使軟件應用實現(xiàn)雙贏目標也是有關(guān)政府部門亟需解決的問題。

最后，根據(jù)2004～2013年大連市出租車資源“供求匹配”程度的分析結(jié)果可見，不同時期的出租車資源供求變化并不一定遵循時間呈現(xiàn)固定規(guī)律。各級地方政府針對當?shù)氐某鲎廛囀袌鰧嵤┑墓芸貐f(xié)調(diào)措施也要定期依據(jù)出租車資源“供求匹配”程度更新調(diào)整，更新或者調(diào)整周期應為每年一次。這樣才能夠適應出租車市場實時變化的特征，出臺真正適合當期實情的有力措施。對此，建立科學和適當?shù)某鲎廛囐Y源“供求匹配”程度指標體系，有效度量當?shù)氐某鲎廛囐Y源配置現(xiàn)狀是前提。

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Research on Matching Degree of City Taxi Resource Supply and Demand in China

FEI Wei1， MA Yue2， LI Bo-ning2， LI Kun3

(1.School of Economics, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China;2.School of Mathematics, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China;3.School of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China)

Abstract:The supply and demand indices were chosen, and the matching degree of taxi resource supply and demand was computed. The matching degree of taxi resource supply and demand for main cities in 2013 was analyzed, and the matching degree of taxi resource supply and demand for Dalian from 2004 to 2013 was analyzed. The main results showed that the matching degree of taxi resource supply and demand for Dalian was the highest and that of Beijing was the lowest, and the matching degree of supply and demand in 2004 for Dalian was the lowest and lower than 70%, and the matching degree of supply and demand was all higher than 80% in other years. The policy implications of the optimal allocation of taxi resource were proposed for the local governments.

Key words:taxi; matching of supply and demand; optimal allocation

中圖分類號：F203

文獻標識碼：ADOI 10.3969/j.issn.1671-1653.2016.01.001

作者簡介：費威(1982-)，女，遼寧鞍山人，東北財經(jīng)大學經(jīng)濟學院副教授，博士，碩士生導師，主要從事經(jīng)濟優(yōu)化、食品安全管理研究。

基金項目：國家社會科學基金項目(14CGL040)；遼寧省社科聯(lián)2016年度遼寧經(jīng)濟社會發(fā)展立項課題(2016lslktjjx-08)；大連市社科聯(lián)2015～2016年度重點課題(2015dlskzd054)；東北財經(jīng)大學優(yōu)秀科研創(chuàng)新人才項目(DUFE2015R01)

收稿日期：2015-12-20

文章編號：1671-1653(2016)01-0001-07