[論文レビュー] Prices and Subsidies in the Sharing Economy: Profit Versus Welfare

Zhixuan Fang, Longbo Huang+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2016

Sharing Economy and Platforms被引用数 1

ひとこと要約

本稿は、利益最大化と福祉最大化の価格戦略のトレードオフを分析するための新しい共有プラットフォームモデルを提案する。最適な価格と補助金の特性を明らかにし、実務において利益と効率性の間に強い一致があることを示し、ディディ チㄨーシㄨーチㄥのデータを用いて検証した結果、供給制約下でのリソース共有を著しく改善する補助金の効果が明らかになった。

ABSTRACT

The growth of the sharing economy is driven by the emergence of sharing platforms, e.g., Uber and Lyft, that match owners looking to share their resources with customers looking to rent them. The design of such platforms is a complex mixture of economics and engineering, and how to optimally design such platforms is still an open problem. In this paper, we focus on the design of prices and subsidies in sharing platforms. Our results provide insights into the tradeoff between revenue maximizing prices and social welfare maximizing prices. Specifically, we introduce a novel model of sharing platforms and characterize the profit and social welfare maximizing prices in this model. Further, we bound the efficiency loss under profit maximizing prices, showing that there is a strong alignment between profit and efficiency in practical settings. Our results highlight that the revenue of platforms may be limited in practice due to supply shortages; thus platforms have a strong incentive to encourage sharing via subsidies. We provide an analytic characterization of when such subsidies are valuable and show how to optimize the size of the subsidy provided. Finally, we validate the insights from our analysis using data from Didi Chuxing, the largest ridesharing platform in China.

研究の動機と目的

• 共有経済プラットフォームにおける収益最大化価格と社会的福祉最大化価格のトレードオフを理解すること。
• 供給不足がプラットフォーム収益をどのように制約するかをモデル化し、戦略的補助金のインcentiveを生じさせること。
• プラットフォームの効率性とリソース活用を向上させる最適な補助金規模を解析的に特徴づけること。
• 中国最大のライドシェアリングプラットフォームであるディディ チㄨーシㄨーチㄥの実世界データを用いて、理論的知見を検証すること。

提案手法

• 供給、需要、価格メカニズムの相互作用を捉える、共有プラットフォームの新しい経済モデルを構築する。
• 提案されたモデル内で、利益最大化価格と社会的福祉最大化価格の両方を解析的最適化を用いて特徴づける。
• 利益最大化価格下での効率性損失を数量化し、私的インcentiveと社会的インcentiveの乖離を評価する。
• 補助金が供給応答性とプラットフォーム効率性に与える影響を分析することで、補助金が価値を持つ条件を導出する。
• 補助金のコストと活用率・福祉の向上のトレードオフをバランスさせるモデルを用いて、補助金規模を最適化する。
• ライドシェアリングプラットフォームの実データを用いて理論的予測を検証する。主に価格パターンと補助金効果に焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 供給制約下において、共有プラットフォームにおける利益最大化価格と福祉最大化価格はどのように比較されるか？
• RQ2 プラットフォームが利益を最大化するために価格を設定した場合、社会的福祉を最大化する場合に比べてどの程度の効率性損失が生じるか？
• RQ3 どのような条件下で補助金がプラットフォームの効率性とリソース共有を著しく改善するか？
• RQ4 活用率と福祉の向上をバランスさせるために、補助金の規模をどのように最適に決定できるか？
• RQ5 実世界のディディ チㄨーシㄨーチㄥのデータは、モデルの理論的予測をどの程度支持するか？

主な発見

• 実務における共有経済の文脈では、利益と社会的福祉の間に強い一致があり、利益最大化価格下でも効率性損失は限定的である。
• 供給不足はプラットフォーム収益を顕著に制約し、共有を促進するための補助金使用に強いインcentiveを生じさせる。
• 供給が制限されており需要が弾力的である場合、補助金は利用効率を向上させ、空き容量を削減するため、最も価値がある。
• 最適な補助金規模は解析的に特徴づけられ、供給および需要の弾力性に依存することが示された。
• ディディ チㄨーシㄨーチㄥの実データを用いた実証的検証により、補助金政策がプラットフォームの効率性とリソース配分を改善することが確認された。
• モデルは、わずかで戦略的に設計された補助金により、プラットフォームがほぼ福祉最大化の結果を達成できることを予測している。