摘要

优步(Uber)和Lyft叫车市场使用动态定价，通常被称为激增，以平衡可用司机的供应和乘车需求。我们从司机的角度研究了这些市场的定价机制，为Uber新的加性司机激增机制的设计提供了理论基础。我们提出了一个动态随机模型来捕捉峰时定价对司机收益的影响和他们最大化这种收益的策略。在这种情况下，某些时间段(高峰时段)比其他时间段(非高峰时段)更有价值，因此不同时间长度的行程对司机造成的机会成本不同。首先，我们发现，在动态环境下，乘法激增(历来是叫车平台的标准)并不是激励兼容的。然后，我们提出了一个结构化的、激励兼容的定价机制。这种封闭式机制的形式很简单，与Uber的新加法激增机制很相似。

作者

哈米德NazerzadehNikhil Garg

论文全文

“司机高峰定价”(PDF)

经济学与市场设计