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需求不确定下的网约车司机最优工资水平研究
文献摘要：
在网约车出行系统中,乘客出行需求的不确定性会影响网约车平台制定合理的工资水平,进而影响平台利润.本文研究出行需求不确定下的网约车司机工资水平.根据问题的数学描述,假设实际出行需求服从随机分布,司机数量供给服从劳动力供给理论,采用网约车研究领域广泛采纳的精准乘客-司机匹配函数描述乘客与司机间的匹配关系.在此基础上,建立求解网约车平台利润最大化的模型框架.案例研究发现:存在最优的工资水平,使得网约车平台利润最大化;最优工资水平、司机人数与乘客最大需求正相关,最优工资水平与平台影响力负相关;本模型给出期望利润最大化下的最优解,比平均值模型具有一定的鲁棒性,有效保障网约车平台利润.结果表明,本文建立的最优工资水平模型可以有效研究需求不确定性下的网约车出行系统.
文献关键词：
交通运输经济;司机工资水平;交通需求不确定性;平台利润;网约车系统
中图分类号：
作者姓名：
王景鹏;祝蕊;王鹏飞
作者机构：
山东大学管理学院,济南250100;山东大学社会超网络计算与决策模拟实验室,济南250100;燕山大学,河北省土木工程绿色建造与智能运维重点实验室,河北秦皇岛066004;河北科技师范学院,秦皇岛市交通系统智能分析与决策重点实验室,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]王景鹏;祝蕊;王鹏飞-.需求不确定下的网约车司机最优工资水平研究)[J].交通运输系统工程与信息,2022(02):178-185
A类：
司机工资水平,交通需求不确定性,网约车系统
B类：
定下,网约车司机,水平研究,网约车出行,乘客出行,出行需求,网约车平台,台制,平台利润,服从,随机分布,机数量,劳动力供给,采纳,匹配关系,利润最大化,模型框架,期望利润,最优解,平均值模型,有效研究,研究需求,交通运输经济
AB值：
0.202595
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