网约车平台掠夺性定价的规制路径

在大数据时代,网约车平台经营者往往采取超低价格进入市场。当经营者企图通过此手段排挤竞争者,获取市场地位时,即发展成为《反垄断法》所禁止的掠夺性定价,成为扰乱市场竞争秩序、消解消费者福利的肇因。立足于我国网约车平台掠夺性定价的现状,有效规制该行为应当从监管主体、监管方式等方面探寻有益路径。     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

浮标气象站上的光伏供电系统设计

给出了太阳能电池板对蓄电池充电环节的控制方案以及硬件电路的具体实现,其中,充电控制器是选用最基本、高可靠性的元器件自主设计而成,其内部不含有智能芯片和复杂集成电路,具有电路简单、性能稳定可靠、故障率低的特点,设计的稳压器利用开关稳压芯片作为核心元件,具有对蓄电池储能利用的高效性。同时,还对所设计电路进行了实际测试,测试结果表明本设计很好地实现了技术指标预定的功能。     

基于博弈理论的航空机票动态定价模型

航空机票价格同时影响航空公司和旅客这对博弈行为的双方.分析了航空公司和旅客之间动态博弈行为,讨论了旅客出行成本,在此基础上将整个预售期上的博弈问题转化为航空公司的单人博弈问题,兼顾考虑了No Show及旅客对航空公司收益的影响,根据经济学理论中价格影响市场需求的规律,利用定价决策来调节机票销售数量实现超售限制,建立的动态定价模型包含超售因素.算例仿真验证了模型的实用性.     

拥挤收费下出行者出行时段选择影响分析

城市机动车保有量持续增加,使得道路拥挤问题日益严峻。通过拥挤收费增加当前道路资源的利用率是解决此问题的有效手段。本文基于时空消耗理论,以社会福利最大化为目标函数建立多时段路网最优定价模型并给出算法,对高峰期时段实行3种不同额度的拥挤收费,得出对出行者出行时段的影响结果。通过算例分析,得出在时空资源固定的情况下拥挤收费对调节高峰时段与平峰时段的交通量分布、减少总出行交通量有显著作用,进而可以缓解城市道路的交通拥堵问题。     

世界主要城市交通拥挤收费概述

道路拥挤收费是解决城市交通拥挤问题的有效手段。自20世纪70年代首次在新加坡实施后,目前已在世界上10余个大城市成功运营。与此同时,道路拥挤收费的理论、目标、技术和财务等方面也处在不断的深化和调整的过程当中。鉴于目前中国大城市交通状况的日益严峻,有必要对世界范围内的道路拥挤收费做出全面概述,从中提取适合不同城市实施道路拥挤收费的共同特征和经验教训,为中国实施道路拥挤收费提供理论支持和现实的参考。     

动态多用户类型和多模式拥挤收费模型

为了确定一般排队网络在高峰时段随时间变化的最优拥挤收费,将描述时变交通流的时空拓展网络(STEN)与传统的网络平衡模型技术相结合,建立了多类型、多模式动态拥挤收费模型.考虑不同类型的出行者有不同的时间价值(VOT),同时,对单车种出行方式进行延拓,建立了包含公交车与私家车在内的多模式交通网络拥挤收费模型,该模型是一个带有路段容量限制下的多类型、多模式网络平衡问题,可以采用内惩罚函数法求解.通过算例分析表明,该模型可以提供动态拥挤收费策略,分析拥挤收费下不同时间价值的用户对于出行方式、出发时间以及出行路径的不同选择,相比于传统的基于瓶颈的静态单模式拥挤收费模型有一定的进步.     

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．     

考虑商品促销关联效应的网络零售商动态定价模型

随着电子商务的高速发展,如何通过最优商品定价决策来帮助企业获得最优利润已成为网络零售商运营管理的重要研究方向.随着促销活动的频次和种类的不断增加,商品存在促销关联效应,不同的促销策略会对商品间的销量产生影响.首先,应用Granger-LAS SO (least absolute shrinkage and select...     

网格环境中基于信任团体的差别定价策略

资源定价策略是网格市场中的一个重要问题,传统的定价策略没有对具有不同信誉的资源消费者提供不同的价格,无法激励交易实体为其他节点提供诚实服务.通过分析资源消费者与资源提供者间的信任关系对定价的影响,提出了一种基于信任团体的差别定价策略.资源消费者分为两类:信任团体内和信任团体外的,资源提供者对两类消费者采用不同的定价方式.由于差别是基于节点间的信任关系的,这就激励节点提供诚实服务.分析和仿真实验表明,差别定价策略能有效提高资源交易成功率、降低节点获得服务需要支付的平均费用.     

考虑前瞻性买者的软件定价策略研究

软件与传统商品在边际成本、网络外部性和转移成本等3方面存在显著差异,而具有前瞻性的消费者在购买软件时会充分考虑到这些因素的长期影响,因此,深入理解和充分利用这些关键特征对于软件的价格制定具有重要意义。该文采用了理论经济模型的分析方法,通过建立两周期模型考查了前瞻性买者和网络外部性对于企业决策的影响,并基于此得到了订阅式定价、一次支付式定价和限期免费策略等3类在实践中普遍采用的软件定价策略的最优参数。数值试验结果表明:在一定条件下,一次支付式定价和限期免费策略可以替代最优的动态定价策略。这些结论为信息产品提供商的价格决策提供了重要的理论依据。     

炫耀性消费品的动态定价

结合经济学研究领域的强弱市场理论, 以销售期内的炫耀性消费品为研究对象, 研究强弱市场和消费者炫耀性消费对销售商最优定价策略以及期望收益的影响. 建立了两阶段销售期内的最优价格模型, 通过对模型的理论和算例分析发现: 具有无限产能的条件下, 在强市场中销售商为获得更多的炫耀者, 会选择在第一阶段定高价, 在第二阶段降低价格; 而在弱市场中, 两阶段定价均不能太高. 此外, 强市场对销售商期望收益有着正面的影响, 而弱市场则对销售商的期望收益有负面影响.