推文人 | 余锦亮

原文信息：Hamilton T L, Wichman C J. Bicycle infrastructure and traffic congestion: evidence from DC's capital Bikeshare[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2018, 87: 72-93.

 

统计显示，交通工具排放的废气占全美温室气体排放总量的27%，而城市地区日益严峻的交通拥堵将会进一步放大这种影响。例如，Schrank 等(2012)估计全美交通拥挤直接引致了560亿磅的CO2排放量。政府通过假设收费高速公路、大容量车道等多种方式来缓解交通拥堵现象，近些年来一种新的方式——共享单车计划（citywide bicycle-sharing system,也称为bikeshares）引起了社会各界的广泛关注。

 

共享单车计划不仅为短途出行提供了一种极具替代性的交通方式，降低了居民的出行成本，也扩展了现有的城市交通格局；并且如果其能有效的降低城市的交通拥挤状况，共享单车也有利于城市环境质量的改善。近些年来，政府主导的共享单车计划在阿姆斯特丹等欧洲城市以及华盛顿、纽约等美国城市广泛开展，在中国另一个私人主导的共享单车模式也正在如火如荼的进行着。与我国的相对无序的共享单车规划不同，美国所有的单车都有固定的站点，居民在购买年卡（月卡）成为会员后，就可以在不同站点间开换车了，并且只有当骑行超过30分钟才会额外支付费用。该项计划在美国已经推出便受到了大受欢迎，在各大城市迅速增长。本文试图对共享单车计划其中一项重要政策目标——降低交通拥挤状况进行评估。作者以华府地区的样本为分析对象，华府自2010年引进该项目以来，共享单车的站点和单车数量迅速增长，并且截止2012年末，该地区使用单车通勤的比例达到4.1%。

 

数据集的构造与因果关系的实证技巧是该文的两项重要内容。

 

在数据集方面，作者首先从华府单车运营机构获得了该地区所有的共享单车站点的位置信息（共165个站点）；其次，作者从一家私营机构（INRIX）获得了各个路段的实时交通速度数据。每个路段都由经度和纬度来构成其起点和终点，并且每个路段长度都不足0.5英里，作者选择每个路段中点的路况作为观测指标，并采用（1）式作为该路段交通拥堵的衡量指标：

 

政府在站点选择过程中的非随机性可能严重影响了一般面板固定效应模型的估计结果，为了解决这一问题，作者采用PSM方法，寻找一系列没有站点的街区作为对照组以对本文的主题进行更精确的估计。根据政府发布的报告作者选择了街区的中位收入、中位房屋价格、人口、教育等多项社会经济变量作为筛选变量，并构建了一个全新的匹配样本进行回归，匹配后处理组（拥有站点的街区）和控制组（没有站点的街区）在筛选变量在统计上不存在显著的差异。

 

经过匹配后的估计结果如表2所示。从表中可以看出，所有的回归结果均显著为负，说明平均而言，共享单车站点建设使得街区拥挤程度降低了4%左右。另外，站点建设的外溢效应使得相邻街区的拥挤程度有所增加。

 

除了上述基本结果之外，作者也进行了一系列的稳健性检验以进行佐证。具体包括：（1）安慰剂检验，即令街区在实际建设站点之前的时间Station变量为1；（2）司机根据街区拥堵状况的选择不同的时间出行；（3）街区拥挤变量的调整；（4）考虑降雨与站点暂时没有单车的情形。将这些因素考虑后并没有改变基础回归的结论。

 

最后，作者还采用根据不同街区的原始拥挤状况进行分位数回归，回归表明一般而言原始拥挤程度越高，共享单车站点建设的缓解效应越大。

 

文章采用良好的数据集和实证方法实证证实了共享单车建设有利于缓解城区的交通拥挤状况，虽然回归系数看上去并不明显，但是其经济效应和环境效应是巨大的，作者估算这将直接减少18.2亿美元的拥挤成本，对环境改善的助力也非常明显。当前我国共享单车发展形势日新月异，但是我国的单车发展模式与该文的研究存在很大的差别，该文的研究结果也为我国政府的政策制定和效应评估提供了可供参考的思路。

 

Abstract

 

This study explores the impact of bicycle-sharing infrastructure on urban transportation. We estimate a causal effect of the Capital Bikeshare on traffic congestion in the metropolitan Washington, D.C., area. We exploit a unique traffic dataset that is finely defined on a spatial and temporal scale. Our approach examines within-city commuting decisions as opposed to traffic patterns on major thruways. Empirical results suggest that the availability of a bikeshare reduces traffic congestion upwards of 4% within a neighborhood. In addition, we estimate heterogeneous treatment effects using panel quantile regression. Results indicate that the congestion-reducing impact of bikeshares is concentrated in highly congested areas.