眾包環境下的任務定價因素研究

摘要：隨著網絡的高速發展，各式各樣的勞務眾包平臺變得日益流行，“拍照賺錢”就是其中的一種，定價不合理會導致最后商品的檢查失敗，本文建立了動態定價模型，確立了最優折扣率來使得任務發包人和會員雙方利益更均衡，以提高任務完成度，為企業提供各種有效的商業檢查和信息搜索。

關鍵詞：主成分統計分析；動態定價模型；邊際分析法

動態定價是指根據市場對產品的需求及顧客的購買力來對產品進行定價。[1]

動態定價作為收益管理的一種重要方法，已經用于各個行業中來提高收效益，降低成本。任務的價錢高和分布集中地區，就會造成供需的失衡，如果采用動態定價，供需將會達到新的平衡點。在此基礎上，以任務發包人和會員雙方利益的均衡為目標建立數學模型，求出最優折扣率，從而提高任務完成度。

1 任務定價方案的劃分

定價方式分為動態打包定價方式和靜態分離方式，而影響動態打包方式價格的因素主要有會員的信譽度高低和任務配額的大小和預訂任務開始時間的早晚。

2 確定最優折扣率

（1）目標函數：與單個任務相比，發包方成本減少的幅度與會員收益的增加幅度之差最小，即確保會員與發包方的利益均衡為目標。

MinZ=|M1-M2|=p0-Rip0p0-iRip0-p0p0=|2-（1+i）Ri|

其中：

p0：單個任務的價格；M1：發包方成本減少的幅度（%）

M2：會員收益增加的幅度（%）

（2）決策變量：不同信譽度的折扣率Ri

綜上，最優折扣率模型如下：

MinZ=|M1-M2|=p0-Rip0p0-iRip0-p0p0=|2-（1+i）Ri|

R1=1

12

13

i=1，2，3

模型最優解為：R1=1；R2=0.67；R3=0.5

3 建立動態任務聯合打包方式的定價優化模型[2]

根據求出的最優折扣率，參考上述補償，建立如下動態打包方式的定價優化模型：

δt=x′*t-7：30*10%

M=1，2，3，4

MinZ=|M1-M2|=P0-RiP0P0iRiP0-P0P0=|2-（1+i）Ri|

i=1，2，3；R1=1；R2=0.67；R3=0.5

Pi：第i個打包的任務價格（元）

C0：初始任務的價格（元）

δk：會員信譽度低而無法領取多個任務的補償費用（元）

δ0：會員與任務打包地距離遠而進行的補償費用（元）

δt：會員可開始預定時間晚的補償費用（元）

t：可領取時間補償費用時間區間

M：打包的個數

4 最終完成情況分析

在最終的完成情況分析中，我們不考慮其他因素，只考慮最終任務能被完成數量所占總任務數量的比重。在此設任務總數為N，內含在打包任務個數為n，x%為相同完成率，可得出最終的任務完成情況與任務總數和完成率息息相關，如下表所示：

在分子不變的情況下，分母越小，則數值越大。從上表的關系可以得出，在相同的完成率下，任務總數越少，則表示最終的完成率越高，完成情況更優。

參考文獻：

[1]張佳彤.打車軟件參與下出租車動態定價策略研究[N].山學院學報，20161129.

[2]劉佳.出租車合乘方式及定價模型化研究[U].重慶交通大學，2016605.

[3]石瑞平，高翔.邊際分析法在經濟中的應用.20080620.

作者簡介：陳娟（1985），女，漢族，湖北荊門人，碩士，研究方向：無序系統中的分形生長研究。