近年来，网约车行业司机供过于求的问题日益凸显，高峰时段外，司机数量多于乘客数量，不仅造成大量司机闲置，也令平台的运营效率受到挑战。
面对激烈的现实情况，平台如何选择合理、最优的补偿机制，以实现司机与平台的共赢，并确保整体服务质量？
多地高校学者在一篇发表在国际知名期刊的研究论文中，集中探讨了两种差异化补偿策略--订单分配差异化方案及佣金差异化方案。
模型方面，研究假设了一个垄断平台、异质司机（高成本与低成本两类）和同质乘客构成的市场，其中司机改善服务质量的成本为私有信息。
研究主要分析：平台在司机成本信息不对称下如何设计合同菜单（包含分配率、佣金率和服务质量水平），以诱导司机自我选择类型。
平台在分配差异化方案下，提供相同佣金率但不同分配率和质量要求的合同，在佣金差异化方案下，提供相同分配率但不同佣金率和质量要求的合同。平台通过求解满足激励相容和参与约束的利润最大化问题，确定最优合同参数，并比较两种方案下的均衡结果。
研究发现，供过于求程度是平台选择补偿机制的关键因素：当供过于求程度高时，平台更倾向于分配差异化方案；反之则偏好佣金差异化方案。
司机类型分布的影响取决于成本差异大小：若高成本司机成本系数较小，其比例增加会增强平台对佣金差异化方案的偏好；若成本系数较大，偏好呈现非线性变化。
此外，分配差异化方案在中等供过于求条件下可实现平台与低成本司机的双赢，而佣金差异化方案则始终存在利益冲突。
社会福祉在供过于求程度高时更倾向于分配差异化方案。平台可通过定向补贴低成本司机来调和利益偏差，提升整体效率。
来源：香港中文大学深圳经管学院，《研究 | 张皓昭：司机供过于求的时代，网约车平台如何用“差异化补偿”破局？》，本文有删改
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