网约车平台两阶段定价研究

平台在不同的发展阶段所面临的效应并不相同，必须采取针对性的定价策略。现有文献对两阶段定价策略和临界情况的研究比较有限。本研究依据网约车平台发展周期，研究了“扩张+盈利”两阶段的模式背后的定价机理。研究表明：扩张阶段只存在交叉网络外部性的情况下，网约车平台对双边用户的最优定价与交叉网络外部性和盈利阶段所面临的组内网络外部性正相关。盈利阶段同时存在交叉网络外部性和组内网络外部性的情况下，最优定价与交叉网络外部性正相关，与组内网络外部性负相关。本研究还探讨了网约车平台快速积累用户实现“烧钱”向“盈利”模式转变的影响因素，并给出相应的管理启示。     

网约车平台的动态定价策略

在现实情况下,网约车市场具有随机性,平台静态定价策略无法对系统中司机供给和乘客需求的瞬时不平衡做出反应。从政府和网约车平台双重角度出发,针对平台、司机和乘客三方面,研究了基于社会福利最大化及利润最大化的平台动态定价策略。利用排队论及生灭过程理论描述了司机在网约车平台中的流动过程,并引入乘客和司机心理预期价格曲线,构建了动态定价策略下的社会福利最大化和平台利润最大化模型;应用布劳威尔不动点定理考察模型解的存在性;基于序列二次规划法设计算法求解模型,得出实现网约车系统社会福利最大化和利润最大化的平台定价及司机分成,并进行对比。研究表明,所建立的模型不仅能计算平台的最优定价策略,还能分析基本参数（平均乘坐时间、乘客/司机心理预期价格分布等）的变化对平台定价策略的影响。     

动态稳态视角下考虑固定佣金比率的网约车平台定价研究

网约车平台的定价决定了乘客和司机对平台的选择行为,从而对平台收益产生重要影响。网约车平台的定价因素研究,可为网约车平台的运营提供科学的参考依据,促进市场的健康可持续发展。在动态稳态系统基础上,考虑网约车平台需求和供给的动态性,采用具有固定佣金比率的网约车平台定价的数学优化模型,界定了垄断均衡存在的条件。在理论模型的基础上,进一步进行了算例分析。研究结果表明,网约车平台的劳动力储备越大,出行者的收费水平和驾驶员的工资水平越低,固定佣金比率越大。     

技术治理视角下我国网约车的监管问题及对策

网约车作为一种新型的移动出行方式，随着互联网技术的快速发展在我国增长迅速。对网约车的监管体系及监管技术应用进行分析发现，在监管数据接入程度、经营规范性审核力度、监管渠道等方面存在着问题。在技术治理视角下，我国网约车监管应以科技为手段，通过加强政企监管互动、建立平台内部监管体系、开放多主体协同监管渠道等方面，提升网约车监管效能。     

网约车出行需求预测方法

随着互联网出行方式的迅速变化,城市居民快速增长的网约车(Internet private hire vehicle,IPHV)出行需求与服务车辆资源之间的供需矛盾日渐突出.针对网约车出行需求预测基础理论的研究,对国内外大量文献进行了梳理和分析.首先分析了网约车用户出行影响因素;然后从时间维度和事件维度详细综述了网约车出行需求预测的内容、方法和关键技术,对比了各类预测方法的优缺点;最后,总结了既有研究存在的主要问题,并进一步提出了未来的研究方向.     

基于贝叶斯网络的网约车交通事故致因机理分析

为了缓解网约车交通事故,以网约车驾驶员为研究对象,探究网约车交通事故致因机理.通过调查问卷收集了2 458名网约车驾驶员个体属性、工作强度、工作压力、不良驾驶行为和交通事故经历的相关信息.对数据进行分类处理后,通过贝叶斯网络建立网约车事故频率预测模型.基于十折交叉验证法,使用混淆矩阵与接收者操作特征曲线校验模型精度.结果表明,模型预测能力较好,模型分析了11种与事故频率直接相关的影响因素,识别了16类导致高频率事故发生概率增加的不利状态,且发现多种不利状态组合对事故频率产生的非线性扩增效应和叠加效应.研究结论有助于管理部门制定相应预防对策以减少网约车交通事故频率.     

基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85%的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.     

曼哈顿网络中的网约车共乘系统的建模与优化

文章提出了一个模拟框架来研究网约车公司应该如何设定乘客费率、驾驶员工资、乘客与网约车之间的动态拼车。采用元胞自动机模型模拟类曼哈顿城市网络中的普通驾驶员路径选择行为和网约出行服务,在该模型中,乘客对等待时间和车费敏感,网约车驾驶员对工资敏感,网约车可以承载多位乘客。该模型框架模拟了网约车平台、驾驶员、乘客的即时网约共乘行为,实现网约车订单的匹配、派单、接单、拼车和动态路径规划等仿真功能,定量评估了不同的网约平台策略对驾驶员和乘客行为产生的影响。     

建成环境对网约车出行需求影响机制研究

【目的】研究建成环境对网约车出行需求的影响。【方法】以成都为例,采用不同尺度规则网格与交通分区两种方法,将研究范围划分为8种空间单元,针对每一种空间单元,利用多尺度地理加权回归（MGWR）模型进行回归分析,确定最优空间分析单元,根据最优带宽将建成环境影响因素划分为局部、区域和全局变量,分析各建成环境变量影响程度的空间异质性和尺度差异,探讨建成环境与网约车需求量之间的关系。【结果】1 100 m网格为最佳的空间单元划分尺度,在该划分尺度下,早晚高峰网约车需求回归模型决定系数R2分别为94.5%和96.7%;不同建成环境影响因素的空间尺度差异较大,且局部系数具有空间异质性,在早晚高峰不同时段变化较大。【结论】最佳空间分析单元可为预测网约车交通需求的交通分区提供参考,在针对不同区位进行客流需求调整时,空间异质性结果为制定更加合理的建成环境及更新策略提供决策依据。     

基于个人视角网约车选择影响因素分析

网约车是当前热度较高的出行方式之一,但是仍有一部分出行者尚未使用过网约车这一出行方式,为了探寻是否曾采用网约车出行的影响因素,运用二元Logit模型,从个人属性视角出发,对是否使用网约车进行分析,采用向前似然比检验得到最终的模型.研究结果表明,出行者的学历和常驻地区是影响网约车选择与否的显著影响因素,同时得到了计算个人...     

考虑注意力和时空特征深度学习的网约车行程时间预测

行程时间预测做为智能交通领域中重要的组成部分,在道路导航、乘客出行过程中起着重要的作用。现有方法很少考虑到交通拥堵变化所产生的影响。本文提出了一种基于注意力机制的时空特征深度学习模型,模型通过卷积神经网络去学习行程过程中所花费的时间和距离以及交通拥堵状态信息,通过注意力机制从通道和空间上两个角度去捕获影响行程中路段通行时间的异常信息,采用双层的长短时记忆网络去学习行程中的路段序列信息,最后通过多任务的学习机制从路径和路段两个角度出发去预测路径通行时间。本文提出的方法与DEEPTRAVEL模型相比,预测精度在平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别提升了8.23%和20.79%。     

“网约车新政”政策议程设置的多源流分析

《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》确立了网约车在中国的合法地位。本文使用多源流理论分析该《暂行办法》是如何进入决策者视野、走上政策议程的。网约车监管与治理问题的构建(问题源流)、各方观点及政策主张(政策源流)、政府机构与其他利益代表方的立场(政治源流),这3个源流在政策窗口打开时交汇,由交通运输部将网约车新政提上政策议程。     

多源流模型视角下网约车合法化的政策议程分析

在国家治理体系和治理能力现代化建设的探索中,网约车从2010年进入大众视线就引起了多方关注,直到2016年07月才将网约车合法化。文章将多源流模型与中国的具体政策相结合,分析了网约车合法化政策出台的触发因素及政策议程,将网约车的安全隐患及与出租车的矛盾、公众的需求及传统出租车行业的改革趋势和政策方案的选择历程及选择标准按照多源流理论的问题源流、政策源流、政治源流分别详细解释,对政策之窗的开启及三源流的耦合进行了研究与讨论,并根据模型国内外应用的异质性,提出重视在政策议程中要加强互联网+下的民意汇集,善用政策企业家的双重身份,做到权利合理下放等建议,为多源流模型的本土化应用提供新思路。     

互联网交通大数据应用教学探究平台设计

随着大数据等新兴技术的发展,交通数据的内涵和外延得到了进一步拓展,对数据进一步挖掘利用成为交通研究和实践的热点,数据分析应该成为交通专业学生必备技能,交通实验课程体系也应跟上大数据技术的发展步伐.对建设互联网交通大数据实验平台进行探讨,以滴滴出行平台交通大数据共享为基础,开发交互性、可变性较强的大数据分析及可视化实验,...     

共享经济下车货匹配平台定价策略

为了提高车货匹配平台的服务水平与竞争优势,分析了共享经济下车货匹配平台的运输服务供应商特质,将运输服务供应商划分为专业型和非专业型两大类,在考虑两者交叉网络外部性差异的基础上,构建了竞争环境下车货匹配平台的Hotelling博弈模型。通过研究发现,若双边用户单归属,则车货匹配平台对两类供应商收取相同注册费;若供应商多归属,则车货匹配平台倾向于对非专业型供应商收取的注册费高于专业型供应商;且采取供应商先加入策略对车货匹配平台更为有利。     

基于Petri网的网约车系统建模优化

业务流程的建模是业务管理的核心内容之一,对业务流程进行建模优化分析尤为重要.Petri网可达性是进行Petri网业务系统分析研究的基础,主要分析系统可能达到的状态和状态间的关系.针对常用的网约车软件,给出业务流程Petri网模型,并结合实际情况以及流程模型之间的交互关系,用Petri的可达性对系统进行建模分析.同时,为了商家和乘客利益的最大化,通过增加相关的控制结构对模型进行优化.实例分析了该方法的有效性.     

引入转换成本的竞争性平台定价分析

在许多具有双边市场特征的行业里,两端用户如果要更换接入的平台,存在着显著的转换成本．将转换成本引入奴边市场模型,分析了其对于平台企业定价和利润的影响．在单平台接入和不能对平台的转换予以补贴的限制条件下,转换成本和交叉网络外部性的作用使拥有较大市场份额的平台企业能够在2期收取更高的价格,获得更大的利润,从而加剧了1期两个平台的竞争,甚至以低于边际成本的价格抢占市场．     

基于双边市场的互联网平台企业倾斜定价模型与策略

随着互联网平台企业的快速发展,针对双边市场的倾斜定价成为一种普遍的现象,这种特殊的定价模式也成为研究焦点。在价格总水平稳定的情况下,双边市场的定价结构直接影响了平台的交易量,合理的定价机制已成为影响互联网平台企业发展的重要制约因素。应用双边市场理论构建了倾斜定价模型,阐释了双边市场的需求价格弹性和交叉网络强度如何影响平台企业的倾斜定价,并最终形成平台最优化的价格结构和价格水平的经济学原理。最后以优步为案例佐证互联网平台企业的倾斜定价方法和补贴策略,也为现实生活中的倾斜定价事例提供了合理性解释。     

双边平台企业搭售产品定价及利润研究

在综合考虑城市人口密度不均情况下,基于豪泰森价格竞争模型研究了搭售行为对平台企业定价及利润的影响,运用仿真软件模拟了定价及利润趋势。研究发现:平台企业搭售产品定价与产品成本、旅游成本及人口密度斜率均有关;人口密度越高,收益越大;产品成本及旅游成本均对企业收益表现为非对称性敏感,即总是对单边企业敏感。