#汽车纵横杂志社#基于DEA的新能源汽车分时租赁运营效率评价研究
导读AUTO--REVIEW
新能源汽车分时租赁以灵活方便的租赁特点 ， 成为整车企业、运营商等转型升级的重要商业模式 。 当前 ， 新能源汽车分时租赁尚处于发展初期阶段 ， 运营效率将是实现模式盈利水平和影响市场竞争力的关键因素 。 本文结合新能源汽车分时租赁共享出行的运营特征 ， 构建了涵盖企业、车辆、网点、消费者等数据类型的运营管理平台数据库框架 ， 并建立了涵盖建设、运营、管理、消费者使用4个二级指标、11个三级指标的评价体系 。 基于市场上现有的新能源汽车分时租赁模式 ， 通过DEA方法模型分析运营效率的现状 ， 挖掘运营效率存在的问题 ， 并提出在车辆成本、配套资源、搭载体验、增值服务、用户需求、基盘客户六大方面的发展建议 。
一、引言
汽车共享出行是一种新兴的出行方式 ， 尚处于发展初期阶段 。 随着新能源汽车产业发展 ， 分时租赁作为汽车共享出行新发展方向 ， 未来发展潜力巨大 。 但是 ， 新能源汽车分时租赁受充电桩、停车位、牌照等因素制约 ， 在运营效率和盈利模式等方面的问题比较突出 。 目前 ， 国内外对分时租赁汽车共享出行的研究主要针对投入规模、网点建设、选址及车辆投入数量等决策布局上 ， 以寻求投入产出的最佳状态 ， 但针对具体运营效率评价的研究基本上仍是空白 。 因此 ， 本文从分析新能源汽车分时租赁企业的运营效率出发 ， 建立了评价运营效率的指标体系 ， 研究当前分时租赁企业在运营方面存在的主要问题 。
效率是经济学中很重要的一个概念 ， 由于研究对象、研究角度不同 ， 其尚未有明确统一的概念 。 但是 ， 概括来讲 ， 效率就是投入与产出之间的比率 ， 不仅涉及财务 ， 还包括其他资源的投入产出 。 数据包络分析法（DEA）适用于评价同类组织或机构的相对有效性 ， 基本思路是“以最少的投入 ， 通过一系列的生产经营 ， 获得最大的产出” ， 其基本思想是将决策单元作为DMU（DecisionMakingUnit） ， 通过分析投入产出比率 ， 确定有效生产前沿面 ， 并根据决策单元与有效生产前沿面的距离情况 ， 确定决策单元是否DEA有效 ， 以及非有效DEA的改进方向和程度 。
DEA方法使用优点：（1）不需要预先已知的生产函数 ， 适用于多投入多产出、且数量关系复杂的系统；（2）不必事先确定各指标的权重 ， 将各投入、产出指标权重作为变量 ， 通过求解线性规划问题确定最适宜的权重；（3）不受投入、产出指标量刚性的影响（各投入要素之间的相对比例保持不变） 。
对于每一个决策单元DMUj都有相对应的效率评价指数：
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其中 ， 适当的取权系数v和u ， 使得
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本文采用DEA分析方法中的C2R模型 ， 即在大于或等于第j0个决策方案输出量基础上 ， 寻求m个决策方案的线性组合使得输入量接近最小 。
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其中 ， θ是效率指标 ， 一般取值
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，
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表示第j个决策方案对第i种输入指标的输入量 ，
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表示第j个决策方案对第λ种输出指标的输出量 。
若(1)θ=1 ， 且要S+=0,S-=0 ， 此决策方案是有效的；（2）θ=1 ， 且S+、S-至少有一个大于0 ， 此决策方案是相对低效率的；（3）θ<1 ， 此决策方案是相对低效率的 。
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