中國城市網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的影響

鐘 軍，林 巖，杭 宇

(大連海事大學(xué)航運經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，遼寧大連116026)

0 引 言

網(wǎng)約車服務(wù)規(guī)模逐漸增大，將對城市交通產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響.清晰化網(wǎng)約車對城市交通所產(chǎn)生的影響，能為科學(xué)制定網(wǎng)約車政策提供參考.網(wǎng)約車服務(wù)對城市交通的影響源自其對原有出行方式的沖擊，其在緩解交通壓力方面優(yōu)于私家車和傳統(tǒng)出租車，但如果大量搶占原有公交乘客，將會使城市交通狀況惡化.因此，網(wǎng)約車服務(wù)對城市公交系統(tǒng)的沖擊是很重要的研究議題.

當(dāng)前，網(wǎng)約車服務(wù)與公交使用量關(guān)系的研究很少，已有研究結(jié)論也未達(dá)成一致[1].有些研究表明，網(wǎng)約車服務(wù)的發(fā)展會降低城市公交的使用量.例如：Tirachinide等[2]在圣地亞哥的問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)約車對城市公共交通會產(chǎn)生負(fù)面影響；Clewlow等[3]發(fā)現(xiàn)，Uber 進(jìn)入美國城市可減少6%的公交使用量.也有研究強(qiáng)調(diào)，這兩種出行方式是互補(bǔ)的.一項美國研究表明，有16%的網(wǎng)約車服務(wù)在市民出行中起到接駁公交的作用，網(wǎng)約車在填補(bǔ)公交的時間和空間空白方面起到積極作用[4].

網(wǎng)約車究竟如何影響公交使用量？影響程度有多大？很有必要就此問題展開研究.本文借助理性選擇理論分析出行者在公交與網(wǎng)約車之間所做的選擇，繼而解釋網(wǎng)約車對公交使用量的影響.個人出行方式的選擇決定于成本、舒適度、便捷性等因素[5].出行者追求利益最大化，基于理性選擇理論，出行者就出行便利性、成本(包括時間成本和出行費用)對備選方案的效用做出理性決策[6].一般來說，公交具有出行費用低的優(yōu)勢，網(wǎng)約車具有舒適、便捷、時間成本小的優(yōu)勢.網(wǎng)約車服務(wù)能夠吸引多少來自原公交的乘客，源自乘客對各指標(biāo)權(quán)衡后所做出的理性選擇.

本文重點研究如何量化分析中國城市引入網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的影響程度.基于理性選擇理論，運用109 個城市的實際數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，并對網(wǎng)約車進(jìn)入時長和城市類別做異質(zhì)性檢驗.

1 實證設(shè)計

1.1 自然實驗與計量模型

中國網(wǎng)約車服務(wù)發(fā)展初期，最重要的平臺是Uber和滴滴出行，它們于2016年合并，且占中國網(wǎng)約車服務(wù)市場的份額一直高于90%，在中國網(wǎng)約車行業(yè)中具有代表性，故本文以其作為研究對象.

2014年Uber 或滴滴出行進(jìn)入北京、上海、廣州、深圳、杭州、成都、重慶7 個城市.從此，網(wǎng)約車開始在中國城市中蓬勃發(fā)展.此后，Uber和滴滴出行繼續(xù)向中國其他城市推廣.2014年之前，中國城市中沒有較大規(guī)模的網(wǎng)約車服務(wù)，截至2013年末，中國網(wǎng)約車用戶為0.32 億人，2014年猛增到2.11億人，2015年之后趨于平穩(wěn).

根據(jù)網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入不同城市的時間差異設(shè)計一個自然實驗，檢驗網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市對公交使用量的影響.研究時間窗為2010—2016年.將上述7 個城市歸入實驗組，2010—2013年，實驗組城市中沒有成規(guī)模的網(wǎng)約車服務(wù)；2014—2016年，有成規(guī)模的網(wǎng)約車服務(wù).選取2010—2016年均無成規(guī)模網(wǎng)約車服務(wù)的城市構(gòu)成對照組，經(jīng)查詢資料，收集102 個2017年前沒有引入網(wǎng)約車服務(wù)的地級市，組成對照組.控制其他影響因素后，利用實驗組與對照組，實驗組中2014年之前與之后的公交使用量差異，運用“雙重差分”方法檢驗網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市對公交使用量的影響作用.

設(shè)置分組虛擬變量Ti，如果城市i在2014年有網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入，則Ti取值為1；否則，Ti為0.設(shè)置時間虛擬變量Pt，2014年及以后年份，Pt=1；2014年之前的年份，Pt=0.構(gòu)建雙重差分模型為

式中：i表示城市；t表示年份；Rit是城市i在時期t的公交使用量；Cit是可能影響公交使用量的控制變量集，具體將在下一節(jié)介紹；δx為可能影響公交使用量的控制變量集所對應(yīng)的回歸系數(shù)；x為控制變量的個數(shù)；εit是隨機(jī)擾動項；μi為城市固定效應(yīng)；rt為時間固定效應(yīng). 對于對照組城市(T=0)，2014年前后公交使用量均值分別為δ0和δ0+δ2，差異為d0=δ2，這一差異是排除網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市的影響，僅為公交使用量隨時間(在2014年前后)的差異.對于實驗組城市(T=1)，網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市前后(2014年前后)的平均公交使用量分別為δ0+δ1和δ0+δ1+δ2+δ3，差異為d1=δ2+δ3，這一差異不但包括時間趨勢差異δ2，還包括網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市造成的差異δ3.計算d=d1-d0= δ2+δ3-δ2= δ3，δ3就是雙重差分估計量，表示網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市對公交使用量造成的凈差異.

1.2 控制變量

本文設(shè)計了一系列可能影響城市公交使用量的控制變量，包括：社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(人均GDP、就業(yè)人員數(shù)量、人口密度、GDP增長率)，交通相關(guān)指標(biāo)(公交車數(shù)量、地鐵客運量、私人汽車擁有量、城市道路面積、出租車數(shù)量)，智能手機(jī)普及率.為減小異方差影響，對公交使用量及人均GDP、就業(yè)人員數(shù)量、人口密度、私人汽車擁有量、城市道路面積、出租車數(shù)量及年末移動電話數(shù)等7 個控制變量做對數(shù)處理.

數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，其中，社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，并通過各城市發(fā)展統(tǒng)計公報和插值法補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù).各相關(guān)變量的定義及描述性統(tǒng)計如表1所示.

表1 主要相關(guān)變量的定義及描述性統(tǒng)計Table 1 Definition and descriptive statistics of main related variables

2 檢驗結(jié)果與討論

2.1 網(wǎng)約車服務(wù)對城市公交使用量的平均效應(yīng)檢驗

依照式(1)，以公交使用量(取自然對數(shù))ln(Rit)為被解釋變量進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表2 中的列(1)所示.結(jié)果顯示，交叉項DID(P·T)的系數(shù)顯著為負(fù)，在控制城市間經(jīng)濟(jì)、人口、交通、通訊等方面的差異后，其系數(shù)為-0.117 5，表明網(wǎng)約車進(jìn)入城市后，造成實驗組城市公交使用量平均減少了11.7%.

分析網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市后，對公交使用量的持續(xù)影響，公式為

2.2 穩(wěn)健性檢驗

為保證所得結(jié)果的可靠性，我們做了若干穩(wěn)健性檢驗.

表2 主要的檢驗結(jié)果Table 2 Result of main tests

(1)平行趨勢檢驗.

要保證雙重差分法所得結(jié)果真實有效，必須滿足的前提條件是：“實驗沖擊”之前，實驗組和對照組的公交使用量隨時間變化趨勢相同，即實驗組與對照組公交使用量之間的差異不發(fā)生顯著變化.為驗證這一點，檢驗公式為

式(3)假設(shè)在tpre年有成規(guī)模的網(wǎng)約車進(jìn)入(當(dāng)然這沒有發(fā)生)，用雙重差分法檢驗其公交使用量差異的變化狀況.如果回歸結(jié)果顯著，則說明有成規(guī)模的網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入前，實驗組與對照組公交使用量之間的差異就發(fā)生了明顯的變化，那么2.1節(jié)所得結(jié)果不可靠.

檢驗結(jié)果如表2 列(3)所示.P(-1)·T、P(-2)·T、P(-3)·T的系數(shù)估計都為不顯著性，說明網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入實驗組城市之前，實驗組與對照組的公交使用量間的差異沒有明顯變化，即本文滿足平行趨勢假定.

(2)基于傾向得分匹配—雙重差分法(PSMDID)的穩(wěn)健性檢驗.

傾向得分匹配法(PSM)能夠很好地消除樣本非隨機(jī)選擇造成的偏誤.但采用PSM 進(jìn)行匹配會減少樣本量，本文經(jīng)過PSM匹配，僅剩下3個實驗組城市和32 個控制組城市.如果一開始就使用PSM-DID進(jìn)行實證分析，會影響樣本的代表性.故在進(jìn)行全樣本實證分析之后，使用PSM-DID 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，以規(guī)避樣本非隨機(jī)選擇的不足.采用部分樣本檢驗全樣本結(jié)論的穩(wěn)健性.PSM-DID 所得結(jié)果如表2列(4)所示.結(jié)果顯示，網(wǎng)約車服務(wù)造成實驗組城市公交使用量減少12.12%，這與表2列(1)中的結(jié)果并沒有質(zhì)的差異.檢驗結(jié)果說明，排除實驗組和對照組城市間的系統(tǒng)差異后，依然可以證明，網(wǎng)約車服務(wù)顯著減少了城市公交使用量.

(3)其他穩(wěn)健性檢驗.

采用其他方式檢驗分析結(jié)果的穩(wěn)健性.具體包括：①為消除一些既隨時間變化也隨城市變化的潛在遺漏因素影響，設(shè)置年份與城市的聯(lián)合固定效應(yīng)；②考慮到網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市或許與控制變量有關(guān)，把所用控制變量滯后一期再做回歸；③對實驗組城市在不同時間窗內(nèi)的估計效應(yīng)進(jìn)行檢驗.以上檢驗均證明本文分析結(jié)果是穩(wěn)健的，限于篇幅，不列出具體結(jié)果.

2.3 基于城市規(guī)模異質(zhì)性的分析

本文研究結(jié)果表明，網(wǎng)約車服務(wù)對城市公交使用量具有負(fù)向影響，那么這種負(fù)向影響對不同規(guī)模的城市是否存在差異？

依照國務(wù)院對我國城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本城市進(jìn)行區(qū)分.實驗組城市中北京、上海、廣州、深圳為超大城市，杭州、成都、重慶為大城市.將兩類城市分別做雙重差分檢驗，結(jié)果如表2列(5)、(6)所示.結(jié)果顯示，超大城市的網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的負(fù)向影響更大.

2.4 結(jié)果討論

網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市顯著減少了城市中公交使用量.網(wǎng)約車進(jìn)入城市后，市民多了一種出行選擇，依據(jù)理性選擇理論，他們會在低費用和便利性之間做抉擇.很多原來的公交乘客被網(wǎng)約車的便利性吸引，放棄了公交出行.文獻(xiàn)[3]研究表明，網(wǎng)約車進(jìn)入美國城市，公交使用量減少了約6%；本文發(fā)現(xiàn)，中國城市的情況更不樂觀，減少量達(dá)到11%以上，在超大城市接近13%，這足以引起城市交通管理者注意.

在網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市后第1年，對公交的負(fù)面影響比進(jìn)入當(dāng)年更大，第2年這種負(fù)面影響有所降低.這與網(wǎng)約車服務(wù)巨頭的發(fā)展策略有關(guān)：2015年，Uber與滴滴出行陷入“價格戰(zhàn)”，它們都對乘客提供很大的補(bǔ)貼，此時乘坐網(wǎng)約車的費用很低；2016年8月，Uber與滴滴出行合并，相應(yīng)的補(bǔ)貼大幅減少.依據(jù)理性選擇理論，出行者總是在對出行費用和便利性之間做權(quán)衡.當(dāng)乘坐網(wǎng)約車的費用很低時，大量的乘客被其便利性吸引過來；當(dāng)費用升高之后，對于一些乘客，網(wǎng)約車的便利性不再能抵消其高費用，他們選擇乘坐低價的公交車.

從中我們可以發(fā)現(xiàn)，價格的變化會對公交使用量產(chǎn)生影響.但由于本文從宏觀視角研究網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的影響，而網(wǎng)約車的形式多種多樣，且大多采用動態(tài)調(diào)價機(jī)制，其價格變化主要從微觀層面影響需求量，因此，我們很難收集到合適的價格數(shù)據(jù)來支持本文的宏觀研究，從而本文未將價格因素納入控制變量進(jìn)行定量分析，而是通過定量分析網(wǎng)約車服務(wù)對城市公交使用量的動態(tài)影響，同時結(jié)合兩種網(wǎng)約車平臺的營銷價格策略間接發(fā)現(xiàn)價格變化對公交使用量的影響.并且這一發(fā)現(xiàn)具有啟示意義：在網(wǎng)約車便利性保持相對穩(wěn)定時，其價格的調(diào)整對城市公共交通具有不可忽視的影響，城市交通管理者在對網(wǎng)約車進(jìn)行規(guī)范時應(yīng)當(dāng)注意其價格對城市交通的作用.

網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入超大城市對公交使用量的影響更大.一般來說，城市規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，市民對生活的要求就會越高，出行目的越多樣化.超大城市居民更注重出行舒適度、快捷性，以及通勤所消耗的時間成本，因此，網(wǎng)約車對超大城市的公交使用量影響更大.

3 結(jié) 論

本文基于2010—2016年中國109 個城市的平衡面板數(shù)據(jù)，運用雙重差分方法實證分析網(wǎng)約車服務(wù)對城市公交使用量的影響.研究發(fā)現(xiàn)：網(wǎng)約車服務(wù)進(jìn)入城市對公交使用量有明顯的負(fù)向影響；網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的負(fù)向影響在超大型城市中更為嚴(yán)重；網(wǎng)約車服務(wù)對公交使用量的負(fù)向影響呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的規(guī)律.研究結(jié)果對交通管理者制定相關(guān)政策和城市公交公司的運營規(guī)劃具有參考意義.后續(xù)研究中將考慮網(wǎng)約車服務(wù)對私家車及傳統(tǒng)出租車使用的影響，以探討網(wǎng)約車服務(wù)對城市交通出行的影響.