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网约车服务对城市传统出租车使用的冲击效应.docx
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网约车服务对城市传统出租车使用的冲击效应.docx
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0. 引言
近年来,以互联网平台为依托,为乘客与司机提供出行供需服务的网约车服务呈现爆
发式增长态势
[1]
。据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的 2019 年第 43 次《中国互联
网络发展统计报告》显示,截至 2018 年 12 月,我国网络预约专车和快车用户达 3.32 亿,
同比增长 40.9%
[2]
。
网约车服务的快速增长正改变着人们的出行方式,其对原有出行方式有何冲击备受城
市交通政策制定者关注。对该问题的研究可以为交通管理部门出台相关政策提供参考。
我国传统出租车行业收费高、乘客“打车难”、司机服务态度差等问题一直存在
[3]
。与
传统出租车相比,网约车具有价格、便利性、舒适性、车辆利用率等方面的优势
[4]
。网约
车服务进入城市会吸收传统出租车客源,很可能对传统出租车使用产生冲击。如果网约车
服务对传统出租车使用产生较大的冲击,将影响传统出租车市场份额,改变城市出行的格
局,对城市交通管理提出新课题。因此,网约车服务对传统出租车使用的冲击效是重要的
研究议题。
虽然网约车服务进入城市已经显现出对出租车行业具有较大冲击,甚至引发社会矛
盾,但有关网约车服务对传统出租车使用量的冲击,还缺乏系统深入的实证研究。已有研
究大多以单个城市为样本
[5-6]
,不能获得普适性的、规律性的结论。探索中国城市中网约车
服务对传统出租车使用量的冲击规律和特征很有意义,研究结果可以明晰网约车对传统出
租车的影响程度,帮助主管部门因地制宜、因时制宜地制定网约车规制。
笔者收集 2010—2016 年中国 33 个地级及以上行政级别城市的面板数据以估计网约车
服务对传统出租车使用的冲击效应。主要研究 3 个问题:①从总体上探究网约车服务对传
统出租车使用量的冲击程度;②网约车服务进入城市后对传统出租车使用量的冲击随时间
的动态变化规律;③网约车服务对传统出租车使用量的冲击效应随城市规模和城市区位的
异质性规律。
网约车服务进入我国主要城市的时间不同,这为研究团队设计自然实验、采用严谨的
计量方法实证分析网约车服务与传统出租车使用之间的因果关系创造了条件。借助网约车
服务进入不同城市的时间不同,审慎地设计自然实验,采用双重差分法,通过因果检验和
稳健性检验,揭示了网约车服务的进入对传统出租车使用的冲击程度和冲击规律。
1. 文献综述
1.1 网约车服务对城市出行的冲击效应
自从 Uber 和滴滴出行等网约车服务诞生以后,许多研究文献围绕网约车服务对城市
出行的冲击效应展开。其中,网约车服务对城市私家车、公交和传统出租车使用的冲击效
应最受关注,引起了广泛的讨论。
Ward 等
[7]
估计了 2005—2015 年期间 Uber 或 Lyft 进入美国城市对当地人均私家车拥
有量及使用的冲击效应,结果显示:Uber 或 Lyft 的进入使美国城市人均私家车拥有量及使
用下降了 3%。然而,宋绪扬等
[8]
对威海市 1 个交叉路口进行观察,并通过实验证明网约车
进入城市并没有减少私家车使用,反而在一定程度上增加了对私家车的使用。Rayle 等
[9]
发
现:网约车服务在美国城市具有填补公交空白地区的作用。但是钟军等
[10]
发现:网约车服
务可致使中国城市的公交客运量平均下降 11.7%。
普遍的观点认为,网约车服务进入城市后对当地传统出租车行业会产生负向冲击。
Berger 等
[11]
发现:Uber 进入城市使当地传统出租车司机的收入下降了 10%左右。Contreras
等
[12]
使用多模态时间序列方法估计了拉斯维加斯地区网约车对传统出租车载客量的冲击效
应,结果表明:前者对后者有显著的负向冲击。
但是,也有学者发现网约车服务对传统出租车行业具有促进作用。Kim 等
[6]
采用时间
序列回归模型分析发现:Uber 进入纽约以后,传统出租车出行的次数增加了 1.82%,车辆
利用率增加了 0.87%,司机的收入也显著增加。
1.2 理性选择理论
理性选择理论是 1 种经典的行为决策理论,不少学者将其用于分析出行者在出行方式
选择过程中的决策行为
[13-14]
。出行者在选择出行方式时通常会进行成本-收益分析
[15]
,而后
做出理性决策。其中,成本主要包括价格成本、时间成本、机会成本;收益主要包括出行
便利性、舒适度、安全性、到达指定目的地
[16]
。
在网约车平台盛行的大背景下,可以为乘客提供“点对点”服务的网约车势必会成为人
们日常生活中 1 种重要的出行方式。那么,出行者将会在网约车服务和传统出租车 2 种功
能极为类似的交通工具之间如何做选择?出行者将主要从成本(比如,时间成本、价格)
与所选方案的收益(便捷性、舒适性、安全性、达到指定目的地)进行权衡,而后做出理
性决策
[17-18]
。
从以上文献综述可以发现:网约车服务显著冲击了传统出租车使用。然而,这个领域
的研究还不成熟,且对不同情境进行异质性分析在先前的文献中极少受到关注,且尚未有
研究分析网约车服务对传统出租车使用的冲击规律。本文实证分析了网约车服务对传统出
租车使用的冲击效应和冲击规律,及对不同规模等级城市和不同区位城市中传统出租车使
用冲击的异质性效应。
2. 实证检验设计
2.1 自然实验和模型构建
在我国网约车平台的成长阶段,Uber 和滴滴出行都是行业的中坚力量,2016 年它们
合并,且占据了网约车行业高达 90%的份额
[19]
。因此,本文以它们进入中国城市指代网约
车服务进入城市,不会造成明显的样本选取误差。虽然在 2014 年之前,也有一些网约车服
务在中国城市中运营,但是它们规模太小,不会对城市交通造成明显的影响。
2014 年是中国网约车服务的重要年份。在这一年,Uber 进入北京、上海、广州、深
圳、杭州、成都、重庆 7 个城市,滴滴出行也在这一年开始在北京大规模推广。以此为标
志,网约车服务开始在中国城市中迅速发展。2014 年是我国网约车服务行业爆发的年份,
在该年,我国网约车用户规模由 2013 年的 0.32 亿人增至 2.11 亿人
[20]
。2015 年和 2016 年
Uber 和滴滴出行继续向中国的其它城市推广。
由于 Uber 和滴滴出行进入中国城市的时间不同,可以将网约车服务进入城市视为 1
次“准自然实验”。我们将 2010—2016 年设定为实验研究的时间范围。在 2014 年,中国只
有以上 7 个城市有规模性的网约车服务进入,把它们纳入处理组。将整个实验研究期间无
规模性的网约车服务进入的 26 个城市纳入控制组。然后,使用双重差分法实证分析网约车
服务对传统出租车使用的冲击效应。所建模型见式(1)。
lntrit=α0+α1timet+α2treati+α3timet×treati+∑σXcontrolit+δi+θt+εitlntrit=α0+α1timet+α2treati+α3timet×treati+∑σXcontrolit+δi+θt+εit
(1)
式中:i 为城市;t 为时间,年份;lntr
it
为城市 i 在第 t 年的传统出租车客运量对数
值,万人·次,以传统出租车客运量表示传统出租车使用状况;treat
i
为分组哑变量,如果城
市 i 属于处理组,那么 treat
i
赋值 1,否则赋值 0;time
t
为时间哑变量,赋值 1 表示网约车
服务进入城市后,赋值 0 表示网约车服务进入城市前;系数 α
3
为网约车服务对传统出租车
使用的平均效应,若 α
3
的系数显著为负,表明网约车服务对传统出租车使用具有显著的负
向冲击;control
it
为一系列随城市和时间变化的控制变量集合;δ
i
为不随时间变化的城市固
定效应;θ
t
为不随城市变化的时间固定效应;ε
it
为误差项。
2.2 控制变量
为消除潜在不可观测因素影响传统出租车使用,本文控制了可能与传统出租车使用相
关的交通、人口、就业、收入、通信等指标。具体包括传统出租车数量(单位:veh)、私
家车数量(单位:veh)、公交客运量(单位:万人·次)、地铁客运量(单位:亿
人·次)、人口密度(单位:人/km
2
)、城镇单位就业人数(单位:万人)、职工平均工资
(单位:元)、城市移动电话数(单位:万户)。为减少因变量与控制变量的偏倚性、消
除控制变量间的多重共线性,我们对除地铁客运量之外的所有控制变量进行了对数处理。
本文所用数据均从 EPS 数据库获取,具体数据来源于各年度《中国城市统计年鉴》和《中
国省市经济发展年鉴》,少量缺失数据采用插值法补齐,且所有数据为年度数据。各相关
变量的定义和描述性统计见表 1,其中标*处为取对数之前的单位。
表 1 各相关变量的定义和描述性统计
Table 1. Definition and descriptive statistics of related variables
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