研究速览 | 仲浩天：自动驾驶汽车如何改变汽车通勤者的出行时间价值
以下转载自公众号 大数据公共治理
仲浩天，现任中国人民大学公共管理学院大数据公共治理讲师，于2020年09月至今为中国人民大学公共管理学院大数据公共治理助理教授，同时担任《Journal of Transport and Land Use》副主编，《Socio-Ecological Practice Research》客座编辑，国际中国城市规划学会理事。主要研究方向为新兴技术、城市空间与社会公平。
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研究简介
自动驾驶技术的兴起给未来交通系统和城市带来了巨大的可能性。无人驾驶和定制化车辆空间的发展将提高通勤舒适度、改变时间利用模式，进而可能影响人们的通勤时间成本。然而，自动驾驶汽车将如何影响交通系统和我们的城市生活，尤其是对于通勤者出行时间价值的影响，仍然存在很大的不确定性。
本文研究自动驾驶车辆对通勤者的出行时间价值（VOTT）的潜在影响。特别是，聚焦于中小城市地区汽车通勤者，关注城市地区、郊区和农村地区的空间差异。在这项研究中，通过对SMMAs（中小城市群）的1,881名汽车通勤者进行离散选择实验，并运用混合Logit模型，探究了目前的汽车通勤者，如果乘坐自动驾驶和共享自动驾驶，会如何评价他们的出行时间价值。
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数据、模型、结果
研究根据时间分配框架理论，认为影响出行时间价值的因素可归结为以下四个方面：服务水平、出行者的社会经济特征、出行特征、出行者的社会和空间背景。作者基于此设计离散选择实验收集陈述偏好数据，获取目前的汽车通勤者对于日常通勤、自动驾驶通勤、共享自动驾驶通勤的时间价值评估。数据收集范围限定在美国的中小城市群。
图1 样本涵盖的美国中小城市群分布
在分析模型上，考虑样本的空间异质性和个体异质性，研究选用混合逻辑回归作为最终模型框架，如下图所示：
图2 研究最终模型框架
研究最终设定五个估计模型，每个模型设定如下表所示：
表1 研究模型设定
根据模型的输出结果，研究样本对于出行偏好的排序为：惯用交通工具、共享自动驾驶和自动驾驶，其中个体异质性对出行选择存在一定的影响。和惯用交通工具相比，共享自动驾驶和自动驾驶均能减少时间价值，自动驾驶对时间价值带来的减少效应更为显著。而对于不同空间地域，可以看出居住在郊区带来的时间价值下降幅度大于城市大于农村。
表2 不同交通工具和居住地域的时间价值
结论
通过对SMMAs（中小城市群）中的通勤者进行离散选择实验，并应用混合Logit模型，作者得出了以下几个结论：
首先，与日常通勤交通工具相比，自动驾驶汽车和共享自动驾驶汽车更有可能减少通勤者出行的时间价值。然而，研究结果也强调，对乘客的影响不如对司机的影响显著，这可能是由于乘客有更多的车内活动机会，这被通勤者所重视，并可能被转化为货币价值的效用。
第二，本研究发现，自动驾驶汽车减少了司机的出行时间价值，且它对出行时间价值的影响存在城市、郊区和农村地区上的空间差异。一方面，城市司机的出行时间减少会使交通拥堵更容易被容忍，从而使城市的交通拥堵更容易解决，因此城市生活可能变得更有吸引力。另一方面，居住在郊区比居住在城市会给驾驶者带来更大的时间价值减少，即当总体交通成本降低时，居住在郊区也会变得更有吸引力。
然而，城市空间结构的变化也受到除交通成本以外的其他复杂因素的影响。其中之一是可能是自我选择效应，因为生活在城市、郊区和农村的人口可能有不同的偏好和社会人口特征。此外，自动驾驶汽车的影响可能是微不足道的。一些既定的选择研究发现，大多数人不会因为自动驾驶汽车的出现而改变他们的家庭住址。
原文作者系中国人民大学公共管理学院大数据公共治理讲师仲浩天
期刊来源：Transportation Research Part D: Transport and Environment
DOI：10.1016/j.trd.2020.102303
供稿：吴文君
编辑：叶甜
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编辑：王道远