客運車移動支付的盈利方案

張茜 劉佳鑫 齊圓圓

摘 要：隨著智能手機的普及和移動支付技術的提高，客運車移動支付的出現解決了許多現金繳費和實體客運車刷卡付費方式的缺點，如何推廣客運車移動支付以及增加第三方支付平臺商業盈利，成為亟待解決的社會問題。

本文采用定量分析法、因子分析法、線性回歸分析等，對該城市乘車人的客運車支付方式、第三方支付平臺盈利的四大指標、不同月份的該市的客運車第三方平臺的收入及影響其支付的類型進行了分析，得出綜合指標與手續費、服務費、沉淀資金和廣告費成正相關，當綜合指標越大，第三方平臺商業盈利越高。

關鍵詞：因子分析、大數據處理、控制變量法、線性回歸分析、針對性分析

一、模型假設

（1）假設該城市在實行客運車移動支付試點及推廣期間，社會發展（流動人口、GDP等）相對穩定;

（2）假設在短時間內該城市人民出行方式不會發生較大改變;

（3）假設該方案實施時不會因其他客觀條件（自然災害、金融風暴、政治因素等）

二、模型的建立與求解

2.1問題一模型的建立與求解

客運車移動支付推廣初期效益良好，但隨著推廣月份的進行，客運車移動支付和客運車卡支付使用人數逐漸減少，而其他方式逐漸增多并與前兩者基本持平，客運車移動支付方式使用人數減少直接導致第三方支付平臺盈利受損，因此分析得出該城市乘車人的出行支付特征尤為重要。

利用客運車移動支付的信息和數據，篩選數據得出近一年來該城市人民客運車出行不同方式，大體分為三類：客運車移動支付、客運車卡支付以及其他支付方式。

利用求和公式算出該城市近一年來客運車支付三種方式使用總人數。

我們取 M：客運車移動支付使用人數

N：客運車卡使用人數

P：其他支付方式使用人數

取概率為Q，Q=M/N/P，則可得第一問中的該市人們乘客運車的支付特征。

2.2問題二模型的建立與求解

2.2.1利用因子分析構建第三方平臺盈利模型

1、模型建立：所謂移動第三方支付是第三方支付基于移動互聯網的一種業務形態，具體來講是以移動智能手機或其他移動終端為載體，借助于移動互聯網開展的遠程支付和近程支付業務;遠程支付業務是通過移動互聯網開展的線上支付業務;而近程支付業務通常是指通過內置于移動第三方支付系統的二維碼、聲波等支付介質開展的面對面的線下支付業務。

由于客運車移動支付這種支付方式并不成熟，客運車第三方平臺的利益將直接受到影響。為了消除這種影響，擴大客運車第三方平臺的盈利，我們要建立起該平臺的盈利模型并對其進行分析而得出結論。

2、模型求解：

取手續費為x1 服務費為x2 沉淀資金為x3

廣告費為x4 X2=經手資金*30% X3=累計利息*90%

X4=廣告費用

由因子分析法得出如下圖1

通過圖1可得出影響客運車移動支付第三方支付平臺盈利的主要因素是手續費x1和服務費x2，相比之下沉淀資金x3與廣告費x4則對綜合指標F影響較小。

2.3問題三模型的建立與求解

2.3.1回歸方法分析全面推廣移動支付后的第三方盈利.由問題一給出一年中的四分之一的客運車在試營運期間的支付方式的數據，推測當全部客運車全部采用移動支付方式時，第三方平臺的盈利。

2.3.2回歸曲線分析.第三方支付平臺一般都具備多方面的收益來源，因此一個系統設計完整的盈利模式需要兼顧支付平臺各方面關聯服務、收益定價與收益來源等相關問題。為了能夠準確的確定客運車第三方平臺的收入來源，我們開展了一個有關的問卷調查。

綜上所述：在客運車移動支付全面推廣以后，第三方平臺的主要盈利來源于廣告費，沉淀資金和服務費，而手續費的波動過大，不可作為第三方平臺的盈利主要手段。

2.4商業計劃可行性報告

2.4.1關于客運車第三方盈利的商業計劃可行性報告

一、市場分析.在以上問題解決的過程中，我們可以清晰的看出第三方移動支付在推廣中存在一定的利弊。雖然移動支付方便、快捷，然而由于移動端的不穩定性和推廣力度不夠，造成移動支付處于不利地位，客運車支付中三大影響因素逐漸趨于相同，無法表現移動支付的絕對性優勢。

二、提出問題并解決.1.針對移動端的沉淀資金，第三方平臺應該采取“三化”模式來取得用戶的贊同。大多數用戶對第三方平臺報以懷疑態度，不清楚自己的資金流動去向或者認為這是另一種風險系數大的投資。所以用戶不愿大量或不愿向第三方平臺投入資金，從而減少了一部分的客流量。應根據“透明化”、“保障化”“信譽化”，來取得用戶滿意度，進而推廣第三方移動支付的客運車模式。2.針對推廣力度不夠，移動支付不夠普及、利民的角度，第三方平臺應該對此加大人力和資金投入。由點及面，從每個站點的支付是否及時，服務是否到位抓起，將方便變為“普便”，來吸引更多客流進而發揮出移動支付的絕對優勢。

參考文獻

[1] 饒勇勤. 基于因子分析法的上市商業銀行經營績效評價研究[D].廣西大學，2017.

[2] 楊麗君. 基于因子分析法的汽車行業財務競爭力研究[D].中國地質大學（北京），2017.

[3] 趙露. 基于因子分析法的山西省煤炭上市公司財務績效評價研究[D].天津商業大學，2017.

[4] 郭延輝. 基于因子分析法的我國上市銀行績效評價實證研究[D].河北經貿大學，2017.

[5] 周天. 基于logit模型的惡性腫瘤終末期臨終關懷決策影響因子分析[D].北京中醫藥大學，2013.

[6] 高輝. 幾類常用非線性回歸分析中最優模型的構建與SAS智能化實現[D].中國人民解放軍軍事醫學科學院，2012.

[7] 呂向東. C-D生產函數參數估計的分位數回歸方法研究[D].首都經濟貿易大學，2012.

[8] 符淼. 技術溢出的空間計量和閾值回歸分析[D].華中科技大學，2008.