驾驶员激增定价

焦点司机的行程τ值是焦点司机和匹配司机90分钟收入之间的差异（以τ为条件）。对角线条纹表示焦点驱动器A开始行程τ时未知的收益，但后来在数据中观察到。喘振系数-1001020304050收入差异支付=状态quo1 2 3 4 5波动系数支付=以秒为单位的基本票价行程时间的加性波动（29.0699.0）（699.03598.0）图6：给定已接受triprequest的驾驶员和在请求时附近开放的匹配驾驶员在未来90分钟的收入差异，条件波动系数（四舍五入至最接近的0.5）和行程长度。误差条是95%的自举置信区间。查看平均收入差异，以行程长度为条件，作为三倍长度的函数变化；i、 例如，在喘振期间接受长途旅行可能比接受短途旅行对驾驶员更有价值。6.2结果：短行程与长行程的数值图6显示了短行程（低于中间行程长度）与长行程（高于中间行程长度）之间的数值差异，因为它随浪涌而变化。正如预期的那样，对于驾驶员来说，接受具有更高喘振系数的行程更为有利。然而，由于平台现有的乘性激增支付，匹配过程中的偏差可能会改变预期收益差异，但不应对每个支付功能的计量产生不同影响：每个支付功能使用相同的匹配。作为稳健性检查，在附录中，我们改变了匹配函数和计算两位司机收入的时间长度。功能，只有长途旅行随着喘振系数的增加变得更有价值；即使在高激增因素下，如果司机拒绝短途旅行请求，他们通常也会有更高的收入。

相比之下，对于加性喘振，随着喘振的增加，平均而言，所有长度的行程都变得更加有利。在高峰时段，加性高峰会使短途旅行的价值每小时增加约15美元。在附录中，我们用RideAustin数据进一步模拟了一个世界，但浪涌是常见且极有价值的（我们“定义”浪涌系数）。这一分析表明，我们的其他见解也延伸到了实践中，在某些情况下，非喘振期无法与激励相容，而且乘性喘振和加性喘振都不能正确平衡短途和长途旅行的价值。我们还展示了单个“班次”期间司机的小时收入如何随着加性和乘性激增而变化，以及前者如何导致更稳定的收入。总的来说，这一分析表明，改变薪酬结构可以带来巨大的差异，以及在共同的内部监管制度下，实践中加性激增的相对效益。7结论在这项工作中，我们研究了租车市场激励相容机制的设计问题。我们提出了一个动态模型来捕获这些环境的基本特征。尽管我们的模型简单且风格化，但它强调了在存在随机性的情况下，驱动因素激励和随后的动态定价策略将如何改变。我们的数值分析和经验分析表明了这些组件在实践中的重要性。我们希望我们的工作能激励这一领域的其他研究人员将这种不确定性纳入他们的模型中，因为这是实践中面临的最大挑战之一。扩展我们工作的一个重要方向是联合研究匹配和定价政策，即如何在存在此类影响的情况下，最好地匹配开放式驾驶人和骑手，参见。

（¨Ozkan and Ward，2016；Banerjee et al.，2017a，b；Feng et al.，2017；Zhang et al.，2017；Banerjee et al.，2018；Hu and Zhou，2018；Korolko et al.，2018；¨Ozkan，2018；Ashlagi et al.，2018；Kanoria and Qian，2019）。在这项工作中，我们着眼于激励相容的定价。除了定价之外，该平台还可以使用匹配的政策来调整激励措施。参考Philipp Af\'eche、Zhe Liu和Costis Maglaras。具有战略驱动因素的叫车网络：平台控制能力对性能的影响。SSRN电子杂志，2018年。ISSN1556-5068。内政部：10.2139/ssrn。3120544。URLhttps://www.ssrn.com/abstract=3120544.Arash阿萨德普尔、丹尼尔·弗伦德和加勒特·J·范·瑞津。托管支付：平滑的支付机制，2019年10月。统一资源定位地址https://www.abstractsonline.com/pp8/#!/6818/演示/7365。Itai Ashlagi、Maximilien Burq、Patrick Jaillet和Amin Saberi。最大限度地提高动态匹配市场的效率。arXiv预印本arXiv:1803.012852018。统一资源定位地址https://arxiv.org/pdf/1803.01285.pdf.BarisAta、Nasser Barjesteh和Sunil Kumar。空间定价：纽约市出租车的实证分析。工作文件，2019年。谢恩·奥尔巴赫。2019年10月，支付搭车司机的费用。统一资源定位地址https://simons.berkeley.edu/talks/tbd-78.JiaruBai、Kut C.So、Christopher S.Tang、Xiqun（Michael）Chen和Hai Wang。与不耐烦的客户在随需应变服务平台上协调供需。制造与服务运营管理，2018年6月。Siddhartha Banerjee、Carlos Riquelme和Ramesh Johari。骑乘共享平台的定价：一种理论方法。SSRN电子杂志，2015年。ISSN 1556-5068。内政部：10.2139/ssrn。2568258。URLhttp://www.ssrn.com/abstract=2568258.SiddharthaBanerjee、Daniel Freund和Thodoris Lykouris。共享车辆系统中的定价和优化：一个近似框架。

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32B。1.2频繁、有价值的喘振情况。35B。1.3驾驶员收入差异。36B。2实证分析附加信息。37B。2.1预处理。37B。2.2支付功能。37B。2.3匹配行程。37B。2.4跳闸差异。39附录C单一状态模型结果的证明C。1司机奖励。41摄氏度。2定理1的证明。41摄氏度。3提案3.1的证明。44摄氏度。4单状态模型最优策略的唯一性。45附录D动态模型结果证明D。1司机奖励。47天。2激励相容定价和结构结果的验证策略。50天。3个辅助引理。55天。3.1符号和假设。56D。3.2衍生工具推导和注释。57D。3.3针对定价的驾驶员政策引理。57D。3.4 IC政策引理。57D。4主要结果、定理2和定理3的证明。

58D。5辅助引理的证明。62D。5.1衍生工具推导和注释。62D。5.2针对定价的驾驶员政策引理。62D。5.3 IC政策引理。64A其他讨论和信息A。1平台目标我们在这项工作中的重点是为司机设计与激励相容的支付功能。在这里，我们确定该任务是综合平台定价问题的一个子问题，鉴于我们在模型描述中考虑的是外生组件，可以单独研究该问题。我们使用动态模型，并假设该平台的主要目标是利润（我们的论点也基本适用于收入、服务行程、福利或其他目标）。假设只有一个收益最大化的驱动因素，该平台面临的总体挑战如下。在骑手方面，我们假设两个世界国家时期∈ {1，2}是由潜在需求冲击引起的。该平台的设计杠杆是定价政策p={p，p}，其中pi（τ）表示世界第一州行程长度τ的骑乘价格。骑乘需求取决于价格、诱导请求率和分布λpi，F通过每次行程的标准需求模型：如果价格不超过其行程估值（不替代不同长度的行程），对行程τ有潜在需求的骑手会要求骑行。在驱动因素方面，正如我们的模型公式中所详述的，驱动因素选择了一种策略σ，以最大化收益率R（w，σ，λpi，Fpi），其中其他参数强调，通过诱导需求，收益取决于骑乘价格。

此外，驱动因素的外部期权收益率为R，只有在可能达到收益率R（w，σ，λpi，Fpi）时，驱动因素才会参与系统≥ 具有某种策略σ的R。平台提供的一组游乐设施是指乘客要求的游乐设施（由价格p诱导并由支持（Fpi）表示），以及司机接受的游乐设施（由司机策略σ表示）：S=支持（Fpi）∩ σ.设Rev（p，λpi，Fpi，σ）=lim inft→∞Rev（p，λpi，Fpi，σ，t）t表示站台的最终收益率，即乘客为服务行程支付的费率。综上所述，该平台的利益最大化问题如下。maximizep，wRev（p，λpi，Fpi，σ*) - R（w，σ*, λpi，Fpi）服从R（w，σ*, λpi，Fpi）≥ Rσ*∈ arg maxσR（w，σ，λpi，Fpi）（1），其中第一个约束是针对驾驶员参与，第二个约束是针对激励相容性（如果arg max不是唯一的，假设驾驶员选择具有最大度量的政策σ）。根据这一公式，平台必须联合优化价格p和付款w，因为两者共同决定所服务的行程集和每次此类行程的利润。这种紧密连接的优化将排除本工作中采用的方法，我们将重点放在为司机设计支付函数，保持价格固定。但是，可以重写优化。下面的程序（2）产生与程序（1）相同的最佳值。