1“互联网+”时代的打车难补贴政策的分析与探讨摘要本文主要研究了基于打车软件下的出租车资源配置问题，建立了资源匹配规划模型、等待时长规划模型，利用MATLAB、SPSS软件，实现了对不同时空下出租车资源的“匹配程度”与不同打车软件的补贴政策对“缓解打车难”的帮助程度的问题的求解。针对问题一，采用机理分析法，选取每名乘客的平均等待时长与司机的月收入两项指标来衡量出租车资源“供求匹配”程度，两项指标的可量化性使得模型结果可以被直观分析。基于Floyd算法求解了乘客平均等待时长和分析数据求得不同空驶率下的司机月收入，建立资源匹配规划模型，求解不同时空下的出租车资源“匹配程度”。以某市某经济开发区为例，求得该经济开发区使用打车软件下的乘客平均等待时长为124.67秒，司机月收入为5463.5元，将其与乘客可接受的最长等待时长与该市生活背景下的司机满意的最低收入进行比较，可知在该经济开发区内的出租车资源“匹配程度”良好。针对问题二，搜集Uber和滴滴出行两大打车软件的补贴政策，从“打车难”问题的根本（需求大供应少）入手，选取在补贴政策变化下的打车需求量和出租车供应量两项指标的变化对乘客平均等待时长的改变来衡量该政策是否对“缓解打车难”有帮助。建立等待时长规划模型，通过比较补贴政策前后乘客平均等车时长的长短，求得Uber的“拼车”补贴与“私家车载客”补贴对“缓解打车难”有帮助，滴滴出行的“无差别”补贴对“缓解打车难”没有帮助。针对问题三，分析Uber和滴滴出行两大打车软件的补贴政策下的不足之处，参考并改善Uber补贴政策，新增了对司机和乘客的双向“拼车”补贴、对长途接运拼车的大型出租车的“高峰期”补贴与能约束载客私家车数量的动态补贴的三项政策，从缓解“打车难”、实施可行性、用户满意度三方面论述该补贴政策是合理的。所建模型具有较好的实用性，适于推广至物流配送、快递员快递收发等运输行业。关键词：互联网+打车难供求匹配补贴政策21、问题重述1.1问题背景出租车是市民出行的重要交通工具之一，“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服务平台，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。1.2问题提出作者搜集了相关数据，建立了数学模型研究了如下问题：（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...
