基于多元回归方程的互联网众包业务分析

韩昭瑜　赵洋　曹冰洁

摘 要 通过绘制了众包业务的分阶段定价位置图像，确定众包业务定价在所给经纬度范围内的分布情况，将整个区域等分为9个小模块。计算每个模块中的总众包业务量、总会员数、平均信誉值、平均预订时间差和平均预定众包业务限额。建立多元线性回归模型得到众包业务的定价规律。

关键词 多元线性回归 定价模型 众包服务

一、研究背景

“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户通过App领取众包业务，赚取App对众包业务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种商业检查和信息搜集，大大节省调查成本，而且有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。

二、研究步骤

利用众包平台的用户数据，本文基于以下3个步骤进行分析与求解：

步骤一：绘制众包业务标价的分段图像，确定众包业务标价在所给经纬度范围内的分布规律。首先观察业务数据，发现众包业务标价在65至85的范围内。因此，我们将标价分为65至68、68.5至71.5、72至75、75.5至85四个区间，利用matlab绘制出其分布图像。

其中紅色表示定价在65至68之间，绿色表示定价在68.5至71.5之间，蓝色表示定价在72至75之间，粉色表示定价在75.5至85之间。

步骤二：以经纬度的不同为标准将众包业务和会员划分在9个区域内，分别计算这9个区域的总众包业务量、平均定价、众包业务完成度、总会员数、平均预定众包业务限额、平均信誉值和平均预订时间差。为了使公司利益最大化，应尽量在众包业务能被完成的前提下标价最小金额。同时为了使赚取到的金额最大化，理性的众包业务接受者不会一味地追求标价最大的众包业务，而是在考虑距离成本的前提下选择相对标价较高的众包业务。因此，人们不会选择跨区域去完成众包业务。在此基础上，本文发现众包业务发布位置的纬度范围为22至24，经度范围为112.6至114.6，对其进行三等分，具体划分为九个区域计算九个区域所对应的总众包业务量、平均定价、众包业务完成度、总会员数、平均预定众包业务限额、平均信誉值和平均预订时间差。具体如表1。

由表1可以看出，不同区域间的平均定价有一定的差异。以此为依据，我们研究不同区域间的众包业务定价规律。

步骤三：利用多元线性回归模型求得九个区域内平均定价的回归方程，得出众包业务的大致定价规律。可以看出，此为多个自变量影响一个因变量的模型。建立多元线性回归方程，利用SPSS统计软件求解结果如表2。

表2给出了评价模型的检验统计量。从该表可以得到R、R方、调整R方及D-W统计量。上述回归模型调整的R方是0.986，说明回归的拟合度非常高。D-W值为2.468，说明模型不存在正自相关性。结合区域1至9内的各项数据，得到众包业务的定价规律：当区域众包业务量大于或等于会员数时，区域平均定价较高；当区域平均信誉值相对较低时，区域平均定价较高；当区域平均预订时间差较大时，区域平均定价较高。

三、结语

根据众包平台的业务数据计算得总的众包业务完成率为62.51%，平均定价为69.11。以此为分界线，当区域众包业务完成率高于总众包业务完成率时，该区域定价合理，反之，则不合理。

（作者单位为华北理工大学经济学院）

参考文献

[1] 童咏昕，袁野，成雨蓉，陈雷，王国仁.时空众包数据管理技术研究综述[J].软件学报，2017（1）：35-58.

[2] 赵卫亚. DW检验的局限性与模型的高阶自相关检验[J].统计与决策，2004（1）：18-19.