收单业务作为银行卡业务的重要环节,其重要性日益增加。2016年3月18日国家发展改革委、人民银行联合颁布了《关于完善银行卡刷卡手续费定价机制的通知》,完全放开收单市场,收单环节由政府指导定价调整为实行市场调节定价,由收单机构与商户自主协商确定具体费率。政府指导定价不复存在,市场化的收单市场竞争将会愈加激烈,可能会带来市场份额的新一轮洗牌。在这机遇与挑战并存的背景下,收单机构如何发挥自身优势,制定正确的竞争策略、科学合理的定价机制,将成为其竞争力强弱的重要砝码,关乎其市场地位和发展方向。所以,制定科学的收单定价机制,确定并量化影响定价的因素,对于收单机构刻不容缓。基于以上背景,本文以银行卡收单侧定价影响因素为研究对象,力图量化因素影响程度,为收单机构定价提供参考。但收单侧定价是一项复杂的系统工程,涉及多方参与主体的利益关切,关乎银行卡受理环境和金融行业的发展。因此,需要综合成本、需求、竞争等因素,全面地考量、核算银行卡网络中多个价格间的联动关系。然而现有研究文献或是定性分析或是在严格假定条件下的模型推导,缺少对收单定价的全面、定量分析。本文通过梳理文献和咨询专家意见,从五个维度综合考量,共选取了 23个指标,建立了银行卡收单侧定价影响因素指标体系,然后基于实证数据分别运用层次分析法和机器学习方法计算得出各个影响因素的权重并对其重要性进行排序。主要研究内容如下:1.银行卡产业相关背景分析。针对银行卡产业参与主体的多样性和收单定价的复杂性,本文通过介绍银行卡产业基础理论知识,明确了收单机构在银行卡产业链中的地位和收单机构与其他参与主体的密切关系,系统展示了 POS收单交易过程中各个价格的产生和利益的分配情况,为综合多重因素构建定价影响因素指标体系奠定理论基础。通过介绍银行卡收单业务政策背景和收单市场现状,明确了当前收单政策和收单市场特征,为研究收单定价影响因素奠定了现实基础。2.基于层次分析法的银行卡收单侧定价影响因素分析。鉴于银行卡收单行业数据搜集的难度和收单侧定价的复杂程度,本文通过文献梳理和专家咨询建立了银行卡收单侧定价影响因素指标体系,采用层次分析法确定了各个影响因素的权重并对其重要性进行排序。3.基于机器学习方法的验证分析。由于层次分析法计算权重时,是基于专家打分构造的判断矩阵,而专家打分带有较强的主观色彩,于是运用机器学习方法对权重排序进行验证。首先选用四种机器学习的方法对实证数据进行分类,得出训练集和测试集的误判率,并选出最优方法。然后,运用最优方法对自变量按照其对因变量的重要程度进行排序,并与层次分析法得出的结果进行比较验证。经研究得出了三个主要结论。第一,层次分析法得出的银行卡收单侧定价影响因素的权重排序中,一级指标中的卡组织定价对收单侧定价的影响程度最大,其次为收单机构自营成本;二级指标中的交换费和网络转接服务费的组合权重排名第一(均为0.2472),机具总成本、发展客户成本、POS机服务成本的组合权重排名也较靠前。第二,机器学习方法得出的银行卡收单侧定价影响因素的权重排序中,商户的银行卡交易金额对商户借记卡扣率影响最大,其次为商户所属行业。银行卡受理意愿和银行卡交易笔数的影响程度排名也很靠前,但它们影响程度相当于银行卡交易金额影响程度的一半左右。第三,层次分析法和机器学习方法得出的影响因素权重排序结果基本一致。除了人均GDP的排名不同外,其余指标排序都相同。