[論文レビュー] Fairness, Welfare, and Equity in Personalized Pricing

Nathan Kallus, Angela Zhou|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2020

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 50被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、個人向け価格設定における公平性、福祉、分配的正義の考察を、個人の評価価値が事前に分かっていない観察データに基づいて分類する枠組みを提案する。微小融資およびワクチン補助金の設定において、実証分析を通じて、個人向け価格設定が同時に企業収益の向上、弱い立場のグループのアクセス拡大、割り当て効率の向上を実現できることを示し、経済的、社会的、分配的利点の『三重の底盤』を達成している。

ABSTRACT

We study the interplay of fairness, welfare, and equity considerations in personalized pricing based on customer features. Sellers are increasingly able to conduct price personalization based on predictive modeling of demand conditional on covariates: setting customized interest rates, targeted discounts of consumer goods, and personalized subsidies of scarce resources with positive externalities like vaccines and bed nets. These different application areas may lead to different concerns around fairness, welfare, and equity on different objectives: price burdens on consumers, price envy, firm revenue, access to a good, equal access, and distributional consequences when the good in question further impacts downstream outcomes of interest. We conduct a comprehensive literature review in order to disentangle these different normative considerations and propose a taxonomy of different objectives with mathematical definitions. We focus on observational metrics that do not assume access to an underlying valuation distribution which is either unobserved due to binary feedback or ill-defined due to overriding behavioral concerns regarding interpreting revealed preferences. In the setting of personalized pricing for the provision of goods with positive benefits, we discuss how price optimization may provide unambiguous benefit by achieving a "triple bottom line": personalized pricing enables expanding access, which in turn may lead to gains in welfare due to heterogeneous utility, and improve revenue or budget utilization. We empirically demonstrate the potential benefits of personalized pricing in two settings: pricing subsidies for an elective vaccine, and the effects of personalized interest rates on downstream outcomes in microcredit.

研究の動機と目的

• 顧客の特徴に基づいて、公平性、福祉、分配的正義という異なる規範的配慮を明確に分離し、形式化すること。
• 評価価値が観測できない状況において、価格設定の公平性を監査する課題に、二値フィードバックと共変量データのみに依存して対処すること。
• 個人向け価格設定が、企業収益の向上、代表されないグループのアクセス拡大、割り当て効率の向上を同時に達成できるかどうかを評価すること。
• 潜在的評価分布に関する強い仮定を必要とせず、観察されたRCTデータを用いて、非政策的評価および最適化のフレームワークを提案すること。
• 実証的に、個人向け価格設定が現実世界の状況において『三重の底盤』、すなわち収益の向上、アクセスの拡大、より良いターゲティングの達成を可能にすることを示すこと。

提案手法

• 個人の評価価値が既知でない状況でも定義可能な、公平性目的の分類を提案：価格同等性（周辺および条件付き）、モデル誤差の公平性、アクセス優先、割り当て効率、および保険的公平性。
• ランダム化比較試験（RCT）データから、連続的線形個人向け価格設定政策の非政策的評価に、カーネルベースの二重に頑健な推定法を採用。
• 訓練、ノイズ推定、および検証に50/25/25の分割を採用し、ランダムフォレストを用いて、異なる価格設定ルール下での反事後収益および需要を推定。
• 非パラメトリックな反事後結果の推定に、Epanechnikovカーネルとバンド幅0.3を用い、個人向け価格設定と定数価格設定の比較を可能に。
• バイアス補正を施した直接法を用いて、個人向け価格設定下での収益およびアクセスを推定し、信頼区間を用いてサンプリング変動を定量化。
• 意図した治療効果分析を用い、金利変動が受領率および収益に与える影響を評価し、女性および低所得融資者を含むサブグループのアクセスに焦点を当てる。

(a) Revenue curves for $A=\{a,b\},a,b$ segments

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個人の評価価値が観測できない状況において、公平性、福祉、分配的正義をどのように形式的に定義・実装できるか。
• RQ2 個人向け価格設定は、女性や低所得者を含む代表されないグループのアクセス拡大を図りながら、企業収益をどの程度向上させられるか。
• RQ3 収益最大化と分配的公平性の間にはどのようなトレードオフがあり、制約付き最適化によってどのように均衡をとれるか。
• RQ4 潜在的評価に関する強い仮定を必要とせず、RCTの観察データから、個人向け価格設定政策の非政策的評価を信頼性を持って行えるか。
• RQ5 個人向け価格設定は、微小融資や公衆衛生補助金の現実世界の応用において、収益の向上、アクセスの拡大、公平性の向上という『三重の底盤』をどのように達成するか。

主な発見

• 微小融資の文脈において、個人向け価格設定は定数金利よりも推定収益を向上させ、最適な個人向け価格政策では均一価格よりも5%の収益増加を達成した。
• 個人向け価格設定は、女性および低所得融資者に対するアクセスを、最適な定数金利（7.2%）よりも12–15パーセンテージポイント向上させたが、非低所得者層の受領率はわずかに減少した。
• ワクチン補助金の文脈では、共変量に基づく個人向け価格設定により、マイノリティグループの市場シェアが15%向上し、収益は318.8×10³ドルを達成した。これは、明確で穏やかな収益的利益を示している。
• 制約なしの最適な個人向け価格設定では、収益は上昇したが、マイノリティおよび低所得でないグループのアクセスは減少した。これは、公平性制約の導入の必要性を示している。
• 二重に頑健な推定法とランダムフォレストを用いた非政策的評価により、潜在的評価分布に関する強い仮定を必要とせず、観察されたRCTデータから個人向け価格設定政策を信頼性高く評価・最適化できることを示した。信頼区間はサンプリング変動を捉えていた。
• 結果は、個人向け価格設定において『三重の底盤』の達成可能性を支持している。具体的には、企業収益の向上、ターゲットグループのアクセス拡大、および異質な価格反応に基づく割り当て効率の向上が可能である。

(b) Distribution of $p^{*}(X)\mid A=a,p^{*}(X)\mid A=b$