基于评论挖掘消费者偏好的蓝牙耳机设计策略

目的 本研究旨在从在线评论数据中挖掘消费者偏好信息,以探索蓝牙耳机设计的改良策略。方法 使用Python爬虫抓取目标消费者评论,并通过数据挖掘和文本分析定位需求主题和关键词后,基于消费者偏好理论,对产品功能属性进行情感分析和需求描述以控制变量,运用Mixed-logit模型提取消费者偏好特征以寻求最优的设计策略。结果 通过定量的实证研究,回归分析了偏好特征参数的显著性表达,生成蓝牙耳机改良策略实例并通过满意度检测验证其可行性。结论 结合评论挖掘和Mixed-logit模型,不仅能够设计出以消费者偏好为核心的产品设计方案,还可以为相关产品的设计策略改进提供指导与建议,具有一定的创新性和实用性。

基于随机系数Logit模型的专利价值评估研究——以主动降噪技术为例

[研究目的]从分析专利价值入手,通过经济学研究方法围绕专利侵权损害赔偿的标准进行定量研究,为评估专利价值提供有意义的知识增量。[研究方法]基于实证产业组织理论,采用随机系数Logit模型,以无线蓝牙耳机主动降噪(ANC)技术作为研究对象,构建该技术遭受侵权的反事实情形来估计经济指标变化,由此评估专利价值及侵权赔偿比例。[研究结论]专利侵权企业的行为产生了反竞争效应,提升了企业垄断势力,挤占了其他耳机企业的生存空间,也对潜在进入企业形成了进入威胁。蓝牙耳机价格中约有4.06%源于ANC专利标识。如果发生ANC专利侵权,赔偿额度应是侵权企业利润的2.6~2.8倍。该方法利用市场数据在均衡框架下评估专利价值,为相关研究提供了新方向。

数字金融发展与中小城市劳动力回流——基于CHFS数据的考察

伴随着数字技术的日新月异,数字金融发展给中小城市吸引劳动力回流带来了重要机遇。基于经典理论对劳动力回流动机的阐述,借助2017年和2019年CHFS数据,运用Logit模型实证检验了数字金融发展对中小城市劳动力回流的影响。研究发现:数字金融发展在研究期内能够有效吸引中小城市劳动力回流,这一结论在经过内生性讨论和一系列稳健性检验后依然成立;机制检验表明,数字金融发展通过提高预期收入进而吸引劳动力回流的作用渠道存在,创业环境在数字金融发展促进劳动力回流过程中发挥了中介作用,数字金融发展吸引劳动力回流的过程受到了数字经济发展的正向调节;异质性分析显示,更小家庭规模的劳动力在回流过程中对数字金融发展更为关注,其他婚姻状况和已婚且年龄较大的劳动力在回流过程中受数字金融发展的吸引更强,传统金融发展水平较高城市的回流劳动力更加关注数字金融发展。研究结论丰富了学界对劳动力回流的认知,为后续相关研究和政策制定提供了参考。

学生通学出行的家长接送方式的选择

研究家长接送方式选择的影响因素,对于早晚高峰交通出行政策的制定具有重要意义.考虑家长、学生的个人属性与家庭属性,以及后续行程目的、生理成本与延误时间等出行属性因素,基于多项logit(multinomial logit,MNL)模型分析对于家长接送学生交通方式选择的影响因素,并通过中国海宁市居民出行数据进行验证.研究结果表明,家长年龄越大,选择步行接送的可能性越大;学生性别对于家长接送方式的选择没有显著影响;家长性别和学生年龄对接送方式具有显著影响,其中,女性接送者更偏向于选择非机动车接送,学生年龄越小,家长更偏向于选择非机动车接送;后续行程目的为上班的家长更偏向于选择机动车接送;小汽车接送者的接送时间相对较长,但该接送方式承担的生理成本和延误时间相对较少;电动车接送者承担的生理成本和时间成本都较低.依据研究结果,从家庭、学校和交通管制等维度对学生通学出行提出相关改善建议,能够为相关部门从学生通学的角度制定交通规划管理政策、方案提供指导.

考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明:事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40,60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。

考虑乘客起讫点选择的可变线路公交服务设计优化

可变线路公交可以在一定距离内偏离固定线路接送乘客,具有提高公共交通服务可达性的优势。然而,公交车过多访问非站点处的乘客,会增加车辆的行驶距离与时间,导致车内和站点等候乘客时间延误。因此,本文提出以浮动票价来调控乘客的接送需求,优化可变线路公交的固定站点个数、发车间隔和基础票价以实现单位时间内的社会福利(运营商利润和消费者剩余之和)最大化。首先,本文利用连续近似法分别在无财政限制(允许盈利赤字)和有财政限制(在财政补贴下确保运营不亏损)的情况下构建了最优化模型;其次,通过BONMIN求解器,求出无财政限制的模型的最优固定站点个数、发车间隔和基础票价;最后,通过对潜在出行需求、服务区域的矩形长宽比、票价调整系数及车容量等进行灵敏度分析,验证了模型的有效性。结果表明,单位时间财政补贴存在两个阈值。实例分析表明,对洛杉矶MTA646路夜间公交分别实行统一票价和差异化票价时,潜在出行需求存在一个阈值。当潜在出行需求超过120人/h时,票价调整系数为1时对单位时间社会福利的优化度比票价调整系数为0.2、0.4、0.6和0.8时更高,约为1%。本研究为可变线路公交系统的服务设计与财政补贴计算提供了重要参考依据。

高速铁路旅客购票时间选择行为研究

研究高速铁路旅客的购票行为对铁路企业预测需求、优化票价、分配票额等具有重要意义。考虑旅客个体和群体层面的异质性,分别构建混合和潜在类别Logit模型,研究出行时段、票种和供需关系等因素对旅客购票时间选择的影响。利用售票数据估计模型参数,得到高速铁路旅客购票时间选择的规律:一天中下午和晚上出行的旅客在出行当日或前一天购票的可能性更高;购买全价票、儿童票、半价票的旅客偏向于在距离出发日9~30 d内购票,免票旅客往往选择随到随走;供需关系会显著影响旅客的购票时间选择而且越临近出发日影响越显著。进一步结合预售期购票量预测值和旅客购票选择概率,计算各预售阶段的购票量,可为铁路企业制定票额预分和浮动票价等策略提供决策依据。

基于Logit模型的技术供需交易影响因素分析

将技术供方和专利视为整体,将供需双方是否通过某专利交易视为被解释变量,系统研究技术特征、组织实力和供需方多维邻近关系等对技术交易的影响。基于Logit模型对燃料电池领域专利数据实证研究发现:(1)考虑三维特征建立Logit模型,对交易形成预测的精度高达83.3%;(2)技术特征、组织实力特征、多维邻近特征对技术交易均有显著正向影响;(3)多维邻近特征对技术交易的促进程度远高于其他维度特征,供需双方信任是交易形成的关键因素。最后,从建立高质量技术供需数据库、技术交易信任体系、技术交易网络及交易推荐机制等方面提出对策思考。

考虑空间异质性的短距离上学方式选择机理

短距离出行是学生日常出行的重要组成部分,合理引导短距离上学群体交通方式选择对于促进学生健康发展和缓解高峰期间道路交通拥堵具有重要意义.本研究以中国南京市为例,利用贝叶斯分类法识别出南京市学生的短距离出行阈值为2.7 km,在此基础上,分别构建多项logit(multinomial logit,MNL)模型与地理加权多项logit(geographically weighted multinominal logit,GWMNL)模型,探讨个人属性、出行特征、家庭特征及建成环境对短距离学生群体上学方式选择的影响及其空间异质性.结果表明,相比MNL模型,GWMNL模型具有更好的拟合度和解释能力,说明学生上学交通方式选择行为因居住位置不同存在明显差异.与居住在学校附近的低龄学生相比,核心区与近郊区较短出行距离的高龄学生更倾向于乘坐小汽车上学,而远郊区(六合区和江宁区)的高龄学生更倾向于选择积极出行(步行和自行车)和电动自行车上学.小汽车数量对学生选择积极出行、电动自行车及公共交通上学均有消极影响,且这种消极影响从市中心向外围区域逐渐增强.最近公交站距离对居住在核心区与近郊区的学生选择公共交通具有明显促进作用,而对部分远郊地区的学生选择公共交通具有抑制作用,且在南京市的北部和东部地区尤为明显.研究结果可为不同区域学生群体短距离积极出行引导策略的制定提供参考.

考虑健康信念的游客分时预约行为分析

为探索新冠肺炎疫情背景下景区分时预约策略、游客健康信念和风险预防行为之间的关系,需考虑健康信念,分析疫情防控期间游客分时预约行为机理。采用意愿调查法获取旅游信息、健康信念、分时预约行为意向数据,分析各预约时段余票比例和门票预售期等信息对游客分时预约行为的影响。基于Nested Logit(NL)模型,建立考虑健康信念的游客游玩日期-时段预约选择联合模型,并进行敏感性分析。结果表明:预约信息、健康信念对游客预约节假日或非节假日游玩有显著影响;票价、各预约时段余票比例和健康信念对游客游玩时段预约选择行为有显著影响。游客感知新冠的严重性由1上升至5时,选择节假日出行的概率由30.46%下降至12.28%。研究可为景区分时预约策略的制定提供参考依据。

重大节假日出行方式选择模型研究

为优化节假日高速公路免费政策,选取出行者变量、出行方式相关变量和行程特性变量作为效用变量,构建了出行方式位于上层、出行距离位于下层的NL模型。利用弧弹性法分析不同收费标准和收费里程条件下出行者的行为特性,并利用场景仿真评价多种收费组合对出行方式的影响。研究结果表明:提高收费标准,汽车出行比例会显著降低,且高速铁路承担了大部分的转移交通量。随着收费里程的增加,出行者逐渐倾向于出行成本较小的普通铁路。对长距离出行收费可以提升公共交通分担率,缓解节假日高速公路的交通拥堵。

旅游纪念品购买偏好及其异质性来源——基于离散选择实验

购买旅游纪念品是旅游体验的重要组成部分,也是旅游目的地商家的关键业务,了解旅游纪念品自身属性对购买决策的影响程度非常重要。文章设计离散选择实验模拟购物情境,收集旅游者选择数据,利用随机参数Logit模型估计,深入分析旅游者对旅游纪念品属性的选择偏好及偏好异质性来源。研究发现:(1)相较于功能属性,旅游者购买旅游纪念品时更看重价值属性,其中,地方性是旅游者最看重的属性,其次是审美性、文化性、礼品性、实用性、便携性、价格;(2)旅游者在审美性和价格的偏好上存在异质性,随着年龄增大、收入增加,审美性、价格对旅游者购买意愿的影响减小,相比男性旅游者,女性旅游者对旅游纪念品的价格更加敏感。

我国公司债违约的影响因素研究:基于产权和行业的视角

自从2014年我国第一家公司债违约,我国公司债打破刚性兑付,公司债违约事件逐步增加。债券违约风险的管理与预测已成为亟待解决的重要问题。本文以我国上市公司2008—2020年发行的公司债为样本,从产权属性和所在行业的角度出发,控制公司财务与债券特征因素,研究我国公司债违约风险的影响因素并进行预测检验。Logit回归与平均边际效应检验结果表明,民营企业与制造业上市公司具有较高的违约概率,上市公司净资产增长率和所在地区经济增长水平均与违约概率呈显著负相关,而信用评级和到期期限与违约无显著关联。ROC曲线检验结果表明,本文模型能够有效预测违约风险。

农户油菜种植意愿影响因素实证分析——基于江西省325个油菜种植户的调查数据

稳定发展油菜产业事关我国食用油安全战略,为扩大全国油菜种植面积,需要对农户油菜种植行为展开研究。基于江西省325份油菜种植户的调查数据,通过建立二元选择Logit模型,从农户生产特征、经济因素和政策因素等维度实证分析影响农户油菜种植意愿的因素。研究表明:油菜种植面积、机械化水平、菜油售价、肥田效果、旅游开发增收效果、直接补贴力度、农机补贴情况和农业保险参保情况对农户油菜种植意愿具有正向影响,种植成本和水稻补贴力度则具有负向影响。其中菜油售价、旅游开发增收效果、农机补贴情况和农业保险参保情况在1%水平上显著,机械化水平和直接补贴力度在5%水平上显著。因此,建议相关部门可从加大补贴力度、完善农业技术支持体系、推广机械化种植、提高农业保险覆盖率、开发油菜观光旅游项目等方面制定政策措施。

拥挤信息下基于Logit模型的公共交通 方式选择行为研究

人们对出行方式的舒适性要求越来越高,出行信息能为出行者提供有效帮助。采用正交试验对公共交通方式选择特性变量进行情景组合设计,并结合公共交通出行特征进行问卷调查设计,对提供拥挤信息条件下出行者对公共交通方式选择意愿进行调查,据此建立公共交通方式选择Logit模型。结果表明,拥挤信息对公共交通方式选择有显著影响,对公交出行选择影响较大。

基于旅客偏好的空铁联运换乘点分析

随着综合交通运输网络的融合与综合枢纽的发展,越来越多的旅客出行时会考虑空铁联运方式。论文从分析联运旅客换乘选择偏好入手,并将旅客偏好因子引入Logit模型中,建立考虑旅客偏好的空铁联运旅客换乘选择模型和基于旅客分类的联运换乘选择模型。运用调查问卷数据,对模型进行了对比验证,得出总体旅客以及具有显著特征区别的不同类型旅客的选择偏好。

基于随机参数logit的山区高速公路事故严重程度研究

为了探究平曲线、纵曲线、平纵组合线形对山区高速公路交通事故严重程度的影响,首先,统计分析某山区高速公路263 km路段的线形数据和该路段5年内发生的1870起事故,并将其分类;然后,根据调研数据的结构形式,建立随机参数logit模型,进而利用该模型研究组合线形对事故严重程度的影响。结果表明:曲线比例(ROC)、加权曲率(CW)、单元坡度差(ΔS_(2))等因素与仅财产损失事故增加相关,而坡长组合(CSL)与仅财产损失事故减少相关;加权曲率(CW=0.6~0.7)和连续上坡与轻伤事故的事故增加相关,加权曲率(CW=0.3~0.4)、单元坡度差(ΔS_(1))、曲线比例(ROC)等因素与轻伤事故减少相关;曲率变化率(VRC)、单元半径比(CRF,CRB)、弯坡组合(CSR)等因素与重伤或死亡事故增加相关,曲线比例(ROC)与重伤或死亡事故减少相关;组合线形对事故严重程度有着显著影响。

农户分化对农户林地承包经营不履责行为的影响

依据2021年南方集体林区4个省400个样本农户的调查数据,分别采用Logit模型及中介效应模型研究农户分化对农户林地承包经营不履责行为的现实影响。研究表明:农户分化对农户林地承包不履责行为的发生及规模具有显著正向影响;高分化程度农户与较低分化程度农户相比,农户林地承包不履责行为受户主特征及林地特征因素影响更为显著;农户分化能够通过提高村内林业生产资本投资对农户林地承包经营不履责行为产生抑制性影响。故此,应在建立农户林地承包经营履责约束机制以及差异化激励机制以促进农户林地承包责任制落实的同时,通过强化引导和扩大林业资本投资的林业财政金融支持政策来抑制和克服农户分化对农户林地承包经营不履责行为的影响。

中老铁路货运增量市场空间预测研究

中国与东盟国际贸易呈现不断扩大的合作规模,中老铁路的建设对于加强中老两国之间的贸易和物流往来具有积极影响。基于中老铁路货源特征调查情况和中老两国双边贸易额的发展趋势,采用灰色预测模型预测了中老两国2023—2027年期间的货运量;结合中老铁路沿线货运业务辐射范围,选择运输时间、运输费用、准时性、安全性4个影响因素构建效用函数,并利用AHP法进行赋权,最后通过构建Logit模型预测了中老铁路运输通道内铁路及公路2024—2027年期间的货运量分担率和货运量。预测结果能够为中老铁路丰富集装箱联运产品体系、提高货运营销维度、大力发展多式联运与国际联运及构建货运品牌,进一步促进货运营销、提升规模化运输下的货源组织水平提供指导性的建议。

不同感知群体对自动驾驶汽车购买和使用意向的研究

为探讨L4级自动驾驶汽车(AV)的出行体验对受访者购买和使用意向的影响,受访者被分为体验感知较高和较低群体,在体验前和体验后,利用多项Logit模型建立不同体验感知群体AV购买和使用意向模型。研究结果显示,购买和使用AV的想法不确定程度对体验前、后的选择均产生显著影响,对于体验感知较高群体,体验后该变量的影响程度有所下降,而对于体验感知较低群体则有所增加。AV的价格与购买和使用意向之间呈现较强的正相关关系,价格的升高会增加购买和使用想法的不确定性,从而导致受访者放弃购买AV,选择使用社会共享自动驾驶汽车(SAV)。对于体验感知较高群体来说,体验后对AV行驶过程的感知提升会促进其购买并自己使用AV,而通过提高对AV出行感受和出行安全的感知,将促进他们购买AV并有偿共享给他人使用。另外影响体验感知较低群体对AV购买和使用意向的显著因素数量则明显减少。