考虑平台竞争的众包物流社会配送服务最优定价策略

基于互联网的众包物流服务平台共享社会闲置人力资源,为电子商务O2O提供最后一公里配送服务。通过配送服务的动态定价来调控众包物流的社会配送供应能力,成为优化众包物流平台运营的重要手段。在众包物流平台激烈的竞争环境下,考虑到众包物流社会化配送供应能力的不确定性,采用动态优化理论,建立平台价格竞争下众包物流社会配送服务最优定价模型。运用汉密尔顿函数求解社会配送服务最优价格,研究众包物流社会配送服务供应能力随着价格变化的规律,进一步,分析众包物流平台竞争对最优价格变化规律的影响。数值仿真结果表明,众包物流社会配送服务价格增长率随着平台竞争的加剧而增加,可以有效调控众包物流服务的供应与需求平衡,优化众包物流平台的期望收益。     

考虑大数据技术水平和供应竞争的众包物流服务质量最优控制

物流需求激增会导致众包平台面临接包方供应短缺的竞争环境，针对这种情形，考虑大数据技术建立了众包物流服务质量控制模型并展开了数值分析。研究发现：最优大数据技术水平、服务平台和接包方的最优质量控制水平随质量敏感系数的减少而减少，服务平台的最优质量控制水平随单位需求延误成本的减少而增大；众包物流平台采用大数据技术策略，会提高自身的质量控制水平，但不会使竞争平台的质量控制水平提升或者降低，当大数据技术成本优化比例系数满足特定条件时，会导致更多的平台利润；接包方质量控制水平不随其服务的平台是否应用大数据技术策略而改变。     

考虑罚金政策的众包物流服务质量网络均衡模型

为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。     

一种新型劳务众包平台的市场策略与定价研究

定义并研究了自助式空间劳务众包这一新型众包模式,给出相关定义和众包平台的运行规则,提出会员行为仿真算法模拟市场.根据这类劳务众包平台增加利润和扩大市场份额的普遍需求,基于双边市场理论,提出任务打包机制、定价多目标规划模型和抢单顺序多目标规划模型.采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解问题的帕累托解集(Pareto Front),最后应用逼近理想点法(TOPSIS)根据平台战略目标给出最优解.规划模型在数据集上应用效果良好,任务完成率能在有效控制成本的前提下提升30%至45%,新用户参与率能在保证较高的任务完成率的前提下提升150%至250%.     

考虑声誉效应的网络众包参与者行为博弈模型及仿真分析

为了控制网络众包交易的风险,以网络众包平台中的发包方和接包方为研究对象,基于微分博弈方法建立了网络众包交易中参与者行为的博弈模型,研究了发包方和接包方在合作和非合作两种情形下的策略选择。本文研究发现在声誉效应满足特定阈值的条件时,合作博弈情形下众包系统的总收益更大;而且,发包方和接包方违约控制的收益及努力程度更大。在网络众包平台的违约罚金超过特定阈值时,随时间推移发包方和接包方违约控制的努力程度逐渐提高,实现帕累托改进。本文结合猪八戒网、InnoCentive等网络众包平台的众包交易机制,采用数值分析对博弈模型的求解结果进行模拟。对于网络众包平台来说,可以通过建立有效的信用评价机制,将信用评价或声誉纳入众包交易定价,引导参与者约束自身行为。     

“产品包邮”策略下电商供应链的决策研究

在"产品包邮"策略下,考虑电商平台服务水平以及物流成本的影响,构建了分散决策和联合决策的电商供应链运作模型,研究了最优决策并设计了"佣金联合物流价格"协调机制,最后采用数值算例证明了结论.研究表明:1)分散决策下,销售价格随佣金和物流成本的增加而增加;服务水平随佣金的增加而提升,但与物流成本的变化无关;物流费用随佣金的增加而减少,随物流成本的增加而增加;制造商以及物流运营商的利润随佣金和物流成本的增加而减少;电商平台的利润随佣金的增加而增加,随物流成本的增加而减少.2)联合决策下,销售价格和服务水平与佣金的变化无关;但是销售价格随物流成本的增加而增加;服务水平随物流成本的增加而下降.3)联合决策是系统最优的一种运行模式,与分散模式相比,产品销售价格较低,电商平台的服务水平较高,电商供应链系统的总利润较高.借助设计的"佣金联合物流价格"协调机制可以实现这种模式.     

基于全支付拍卖模型的众包激励策略优化分析

考虑协作式众包与众包竞赛在发包方期望收益上存在差异,本文对两种众包模式下的激励策略优化问题进行了研究。基于全支付拍卖理论建立了协作式众包模式中全部接包方贡献总收益和众包竞赛模式中接包方贡献最高质量收益的数学模型。接下来,针对两种模式下接包方收益的区别,分析了各自的最优激励策略。最后,采用比较静态均衡法分析了接包方数量和能力在两种众包模式中对激励策略的不同影响,并采用了数值算例验证了相关结论。结果显示:在不设置奖励限制时,协作式众包模式中存在一个最优的奖励分配个数使得接包方贡献总收益取得最大值;而众包竞赛模式中存在一个最优的奖励分配个数使得接包方贡献最高质量收益取得最大值。因此,若接包方参与数量及能力水平提高时,发包方应增加奖励分配个数,以促进接包方贡献总收益与接包方贡献最高质量收益的最大化。     

价格与质量双重竞争下电商平台渠道模式决策研究

近年来传统电商正加速从经销商转变为连接消费者与供应商的在线市场中间商, 电商平台与供应商形成三种渠道结构:经销商模式、混合模式和在线市场模式。本文通过构建Stackelberg博弈模型讨论产品质量与价格双重竞争情境下电商平台与供应商销售合作模式最新选择问题。研究表明,当价格竞争强度适中而佣金比例较大时,混合模式是电商平台最优选择,此时产品质量差异最大;当价格竞争强度较小而佣金比例较大时,在线市场模式则是最优选择;在其他条件下,经销商模式是其最优选择。本文结论对电商平台与供应商合作模式选择、产品质量与定价决策具有参考价值。     

公路货运平台延迟赔付服务定价策略研究

考虑延迟赔付率、车主延迟风险、货主物流时效关注度的影响下,研究两种延迟赔付定价策略的选择问题,通过逆向求解法获取最优均衡。发现:(1)车主网络外部性大于货主两倍的情况,平台始终选择C策略。反之,若车主延迟风险低于某临界值、货主对物流时效的关注度高于某临界值,应选F策略;否则选C策略。(2)无论F策略还是C策略,平台收益均随车主延迟风险的降低、货主对时效性关注度的提升而提升,不受赔付率影响。(3)若选F策略,则不对货主补贴。若选C策略,车主的网络外部性大于货主的情况下始终实行补贴;反之,只有当车主延迟风险、货主物流时效的关注度满足条件时进行补贴。最后,用数值仿真结论进行验证。     

市场势力、排他性交易与平台竞争

2019年以来,关于排他性交易的经济效应和规制政策都存在较大争议.在Armstrong等理论模型基础上,构建并分析市场势力差异化情形下的平台排他性交易模型,旨在为双边平台排他性交易竞争效应提供合理的经济学解释以及反垄断政策依据.研究表明:1)当市场势力较强的平台实施排他性交易时,排他性激励能强化该平台对双边用户的定价优势,扩大其商家用户规模,进而增加其与市场势力较弱的平台间的利润差距.2)当市场势力较弱的平台实施排他性交易时,排他性激励能弥补其与市场势力较强平台在对双边用户议价能力与用户规模上的差距,超过一定阈值时,可反超市场势力较强平台的利润.最后,结合研究结论和平台经济发展实践,为平台治理和反垄断规制提出政策建议.     

考虑产品环境质量和消费者惯性的电动汽车供应链策略分析

按是否拥有传统汽车将潜在消费者分成两类,基于不同购买行为的消费者,根据消费者购买行为理论,针对每一类消费者分别建立效用模型,运用斯坦伯格博弈理论求解得到厂商的最优定价策略和政府的最优补贴策略,进而分析政府考虑包括厂商收益、消费者剩余、政府支出以及环境效益在内的社会福利最大化时电动汽车的环境质量、传统汽车原拥有比例以及消费者惯性三因素对电动汽车普及率、政府补贴以及生产商收益的影响。研究结果表明:当生产成本小于某阀值时,电动汽车的市场需求随电动汽车的环境质量的增加而增大,传统汽车的市场需求则随之减小,反之亦然。电动汽车的生产效率较高时,政府的最优补贴随产品环境质量的增加而增大,生产效率较低时,最优补贴随之减小,政府通过增大补贴的方式鼓励生产商提高生产效率。最后通过数值实验验证了以上结论,并分析得到以上三方面因素对生产商收益的影响。     

考虑乘客取消订单的网约车平台定价策略

针对乘运市场供需不匹配的情况,考虑乘客在网约车平台预约订单后的取消行为,以平台利润最大化为目标,首先建立乘客选择模型计算乘客取消订单概率,再分别构建市场供过于求和供不应求状态下的利润模型,求解平台最优定价。研究表明:制定适当的违约规则可以有效减少乘客取消订单的概率,提高平台利润;最优定价随着服务质量的提高而增加,在打车非高峰期,平台可以通过提高服务质量来增加平台利润;非高峰期平台最优定价随着出租车费用的增加而减少,而高峰期定价策略受出租车费用影响较小。     

存在空箱调运的非对称运输市场定价策略研究

考虑空箱调运成本,本文对垄断和双寡头市场分别研究运输企业在两条相向路径上的定价问题。对于垄断市场,建立了运输企业最优定价策略,并刻画出无空箱调运的潜在需求不平衡区间。对于双寡头市场,考虑同一路径上不同企业潜在运输需求不等的现实情境,求解了非对称企业的伯川德纳什均衡,给出最优定价策略。研究发现,无空箱调运并不意味着较高利润,运输企业没有必要刻意消除空箱调运现象。另外,增加单位载货运输成本和竞争强度会降低企业利润,而提升单位空箱重置成本、价格敏感度和市场不对称程度都会增大企业利润。     

基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度研究

基于参与众包物流配送模式的人员闲散、积极性不高,以及客户对即时配送要求并非完全刚性的特征,引入模糊时间窗,将客户满意度量化为众包物流配送人员到达客户位置时刻的模糊隶属度函数。在一定客户满意度下,以最大化众包物流配送人员收益为目标,构建了基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度问题模型,考虑到机会、逾时、超载惩罚成本,利用带有动态权重的粒子群算法,通过算例验证分析,结果表明该模型在保证客户满意度和提高众包物流配送人员积极性方面具有可行性和有效性。     

基于战略顾客行为的最优定价与容量选择模型

研究了当市场中同时存在战略顾客和短视顾客时零售商的最优定价与容量选择问题。零售商在正常销售阶段和出清销售阶段制定不同的销售价格,同时通过容量选择影响战略顾客的购买行为,而战略顾客则根据零售商的定价和容量选择确定最优购买时机。分别分析了零售商在无限容量时的定价决策、固定价格时的容量选择、固定容量时的定价决策以及有限容量下的定价与容量选择四种情形。研究结果表明,零售商在无容量限制时的最优定价决策是制定两阶段定价策略,在固定价格时的最优容量选择依赖于模型的参数,而当零售商的容量固定时,部分满足出清销售阶段的顾客需求始终优于完全满足出清销售阶段的顾客需求。     

考虑交叉网络外部性的网约车平台市场定价研究

随着移动互联网的发展,具有双边市场特征的以网约车平台为载体的多种新型出行方式相继出现,但同时也带来了新的交通管理问题。基于双边市场理论,考虑了交叉网络外部性,从用户、司机均为单归属以及用户多归属、司机单归属两个方面研究了网约车平台的市场定价问题。同时,引入了时间敏感系数和司机提成比例表征网约车行业特征。最终得到了网约车平台对用户和司机的定价结构公式、用户和司机规模及平台收益。研究显示平台定价及收益与交叉网络外部性及时间敏感系数的关系与用户归属结构相关;平台定价及收益与差异化程度正相关,且在用户多归属情况下提高差异化程度会导致多归属方用户规模降低;在双边均为单归属情况下,提高司机提成比例会降低平台对出行用户的定价且增加对司机方的定价,最终导致平台均衡收益降低;但多归属下平台对司机的定价与司机提成比例的关系还与双边交叉网络外部性的相对大小有关。     

产能分享对设备制造商和用户企业的影响研究

本文建立Stackelberg博弈模型比较了传统制造模式与产能分享模式下设备制造商和设备用户企业的利润,发现设备用户企业总是从产能分享模式中受益,但是订单需求增量不同的企业受益大小不同;平台制定的设备租赁价格对设备制造商的利润和设备用户企业的购买决策都将产生影响,对于任意固定价格的设备,平台的制定的最优租赁价格是唯一的,并且平台的最优利润是设备价格的倒U型函数;产能分享业务的出现对设备制造商产生了损益影响,当平台采取最优的定价策略时,价格相对比较高的设备的购买需求增加,设备制造商从产能分享业务中受益,价格相对比较低的设备的购买需求降低,设备制造商在产能分享业务中利益受损。最后通过算例分析对上述结果进行了验证。