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汽车使用和城市轨道交通扩张：来自中国北京的自然实验的证据
摘要：
利用北京城市轨道交通扩展前后收集的个人出行日记数据，评价城市轨道交通可达性改善对轨道交通，汽车，公共汽车，步行和骑车的使用以及交通拥堵缓解引起的跨区域外部性的影响。结果显示，居住在影响地区的通勤者使用轨道交通的数量显着增加，另外，地铁乘客是曾经的汽车用户而不是巴士乘客。跨区域外部性被估计为很小，这意味着缓解拥挤的程度还不足以（仍）让居住在可达性没有得到改善地区的出行者改变其出行模式选择。 此外，结果显示，出行工作次数和长度都没有增加，这说明轨道交通的扩张并未增加出行量。
1.引言
众所周知，汽车排放有害污染物，而且暴露于空气污染严重危害公众健康。 世界卫生组织（WHO）的一项研究估计，城市空气污染导致全球每年损失640万年的寿命（Cohen等，2004）。 除了空气污染之外，由于汽车的广泛使用造成的交通堵塞也对公共福利产生负面影响。 为了减少汽车引起的交通拥堵和空气污染，全球大都市区正在大力投资建设或扩建城市轨道交通系统。通过这些项目是否可以减少拥堵、污染取决于通勤者在使用更多轨道交通时减少其他的出行模式。 这在实践中仍然是一个开放的问题。[1]
这项研究调查了北京交通方式的变化，北京是地铁发展速度独特的大城市。在建设新地铁线路方面投资300亿美元（2000亿人民币），北京的地铁系统从2002年的39个车站的小系统发展到2014年的300多个车站。新的地铁线路的推出创造了一系列地铁可达性得到改善地区乘客和没有得到改善地区乘客之间的对比。 在本文中，这一部署用于事后估算新轨道交通线路的完工情况，分别如何影响轨道交通，汽车，公共汽车，步行和骑自行车所行驶的公里数。
对出行轨道交通的投资是一种世界性现象，其原因在于其相信其好处，包括减少拥堵，减少空气污染和改善穷人的劳动力市场准入（Kain，1968; Vickrey，1969; Chen and Whalley，2012）。 运输当局认为效益很大; 因此，对轨道交通的投资很大（Cervero，1998）。 出于同样的原因，公共交通的乘客票价通常会得到大量补贴（Kenworthy和Laube，2001; Parry and Small，2009）。 然而，一些研究人员认为，建造和维护新运输的成本高于实测利益，并指出对轨道交通收益的乐观看法部分是基于对乘客过高估计（Gordon and Willson，1984; Allport and Thomson，1990; Kain，1990,1992,1997; Pickrell，1992）。
除了关于地铁乘客这尚未解决的问题之外，另一个同样重要的问题是轨道交通乘客是由哪种替代性出行模式转移过来的。如果轨道交通乘客以牺牲汽车等污染更严重的交通工具为代价，而不是像自行车这样污染较少的交通工具，地铁的收益会更高。 除了分流效应之外，轨道交通投资还可能通过诱导出行需求来创造交通（Vickrey，1969）。 本研究通过研究各种模式下出行距离的变化和出行量的变化，同时解决了三个问题。
这篇论文是第一次使用（假设）个人出行小组来评估轨道交通对发展中世界范围内的模式使用的事后效应的研究。考虑到通过事前研究预测新地铁系统的市场份额的困难（McFadden等，1977; Train，1978），估测前后效应在因果推断方面是优选的。在出行模式选择文献中广泛使用的离散选择模型需要准确地构建替代模式的属性，尤其是替代特定常数。不正确的选择结构往往会导致预测不准确。在这项研究中，在地铁线路覆盖变化之前和之后观察住户，利用北京的三轮详细的个人出行日记，并在两轮之间完成新的地铁线路。也观察到了受地铁影响的家庭和不受地铁影响的家庭。这可能是因为铁路扩建提高了沿线新住户的可达性，但对其他住户而言则不然。主要估计策略是不同功能于差异（DID）方法。双重差异消除了两种偏差（Imbens和Wooldridge，2009）。一个偏差来自控制组和对照组之间的比较，这可能是这些组之间永久性差异的结果。喜欢乘坐轨道交通的人往往选择住在轨道交通站点附近的地区。横向研究（Gordon and Willson，1984; Kain and Liu，1994; Wardman，1997; Winston and Shirley，1998; Petitte，2001）比较了附近地区的通勤者和较远地区的通勤者，而有自我选择偏差。另一个偏差来自随时间的比较，这可能是实验组与时间序列无关的结果。时间序列研究（Gaudry，1975; Greene，1992; Gomez-Ibanez，1996）中，宏观经济冲击和运输政策可能是产生这种偏差的根源。
为了处理可能会影响DID方法有效性的跨区域外部性，还要估计轨道交通扩展的间接影响。跨区域外部性来自这样一个事实，即当受影响地区的通勤者乘坐地铁较多而较少乘坐汽车时，没有地铁延伸的地区可以从缓解拥堵中受益。利用丰富的个人出行信息，构建了受影响地区外溢强度的衡量标准。通过在回归中包含溢出强度，估计跨区域外部性，并消除由外部性引起的偏差。
本文与之前的文献相比，有以下两种不同之处。首先，本文定义了一个连续的因变量，这在以前的个人数据研究中是不常见的。这个连续的定义是每次出行中每种模式出行距离的百分比，它避免了当出行涉及多于一种交通模式时而随意定义一种模式，现实生活中几乎总是采用多种交通方式出行。其次，这项研究利用了更高频率的数据——一项年度调查而不是基于十年的人口普查数据的研究 ——以减轻人口迁移而引起的自选偏差。Baum-Snow和Kahn（2000）使用人口普查层面的汇总数据，相距10年的数据点，从而以预定的迁移率计算迁移。虽然建立在他们的研究设计基础之上，但本文使用的数据非常不同，而短时间范围限制了迁移造成的偏差。这个潜在的内生性来源将在后面的章节中进行测试。
核心结果表明，与那些没有经历过轨道交通可达性改善的上班族相比，轨道交通可达性改善地区上班族的轨道交通使用率平均增加了一倍。汽车使用量显著下降了16％，而对巴士使用的影响很小，没有统计学意义，这表明本次研究中的新地铁线路将汽车用户而不是巴士乘客转移。结果还表明，地铁扩展的溢出效应还不足以影响居住在没有改善轨道交通可达性的地区的出行者的出行行为。此外，本文发现，汽车使用和轨道交通使用的变化随距离最近的站点，交通基础设施条件以及通勤者有无汽车和收入而变化。最后，本文考察了地铁扩张对出行量的影响，发现上班出行次数及其距离都没有增加，表明地铁扩张引起的附加行程很少。
在本文的其余部分安排如下。第2节介绍了这些数据。第3节描述了经验估计策略，提出了各种模式对距离影响的结果，并研究了处治效果和处治效果的异质性。第4节研究出行数量的影响。第5节结论。
2.数据
这项研究使用了2007年，2008年和2009年的出行日记数据，涵盖了5号线，8号线和10号线开通前后的时间段，如图1所示。5号线于2007年10月开通，线路为南北走向。全长28公里，有23个车站。8号线和10号线于2008年7月开通，线路走向为从西向东再向转南。全长29公里并且有26个站点。对这三条线特别感兴趣的原因有两个。其中一个原因是这三条线沿着不同的方向，覆盖了具有地理代表性的广泛区域。北京的发展是基于环道的扩张，所有都集中在天安门广场。内圈的住宅区往往比较富裕。如图2所示，5,8和10号线垂直和水平地切过几个环。因此，这三条线所覆盖的区域代表了不同的收入水平。另一个原因是这三条线主要在北京城区内运营，该区域是人口高度密集且高度发达的地区。受新建住房项目用地限制，这一地区的迁移率较低。租户可以在没有新建住房项目的情况下迁移，但这受到租赁市场供应的限制。因此，自我选择的偏差是有限的。这个假设在后面的章节中进行间接验证。
出行日记数据来自北京交通中心（BTC）自20世纪80年代以来每年进行的北京家庭出行调查（BHTS）。在八个城区中的每一个区中，随机选择住户，按交通分析小区（TAZ）分层。 TAZ是地理编码区域，由BTC为进行交通分析而划分。 根据该地区面积大小和人口规模，每个行政区划分为16-238个TAZ。 在每个TAZ中，随机选择大约25个家庭亲自面试，收集指定24小时内出行的数据。 在本文中，样本仅限于调查的整三年的71个TAZs，称为TAZ组。这种限制是为了确保多年来通勤者的可比性，因为数据在通勤者层次上是重复的横断面，虽然他们是TAZ层面的固定样本数据。
调查收集：（1）关于家庭出行期间出行的每个部分的信息，包括出行目的（例如上班，购物，中转），出行模式（例如汽车，公共汽车，地铁），出行距离 ，出行开始和结束的时间以及出发地和目的地的TAZ代码;（2）住户信息，包括住宅的TAZ代码，车辆所有权和每月家庭收入（1-8级）; （3）家庭成员信息，包括性别，年龄，职业，持有驾驶执照，学校（如果是学生）或工作地点（如果是雇员）的TAZ代码。调查中的十四种模式汇总为四大类：（1）地铁;（2）巴士（包括常规巴士，小巴和班车）;（3）汽车（包括驾驶/乘坐私人/公司汽车和出租车）; 和（4）步行和骑自行车。
图1. 历史和2015年规划的北京地铁系统扩展
注意：垂直线显示与地铁扩建相关的调查日期。 在三轮调查中， 5号线，8号线和10号线开始运行
图2.北京和地铁5号，8号和10号线的地图
注：本文研究的范围是北京市，包括北京市中心的八个行政区。 5号线，8号线和10号线垂直和水平切割环形道路。 从2007年到2009年，共调查了71个TAZ。如果2008年或2009年到最近的地铁站的距离减少，TAZ被定义为实验组。在样本中，31个TAZ实验组，40个TAZ非实验组。
4.对出行数量的影响
由于扩建使通勤更快，更方便，实验组的通勤者可以通过多次或更长时间的出行来应对方便。在本节中，有关于地铁扩建是否增加了出行次数和出行次数长度的问题。 表5总结了用不同的因变量估计公式（2）的结果。 在第（1）列中，因变量是一个通勤人员在一个工作日所进行的工作出行次数。 估计值很小，没有统计学意义。 这表明，地铁可达性改善并没有使通勤者增加工作出行的频率。第（2）列至第（5）列衡量扩展对出行距离的影响。在第（2）列和第（4）列中，行程距离被分别测量为各行程段的报告距离总和与数字地图上测量的点到点距离。 第（3）列和第（5）列分别取报告距离的自然对数和测量距离。第（2）列至第（5）列的估计值很小，没有统计学意义。这表明，当轨道交通可达性得到改善时，通勤者不会出行到更远的地方上班。
表5.地铁扩建对出行次数和出行距离的影响
注：所有列与主回归具有相同的规格，但具有不同的因变量。 标准误差聚集在TAZ级别。
5.结论
在本文中，北京城市新建地铁线路的快速推出用于测试地铁可达性的改善是否改变了乘客往地铁模式的转移，以及是哪些交通方式的出行转移过来的。主要的方法是DID方法，该方法比较居住在铁路可达性改善地区与可达性未改善地区的通勤者的出行行为的变化。为了解决由于地铁扩展可能影响居住在没有通过缓解拥堵改善铁路可达性的地区的通勤者所造成的潜在的估计偏差，由于地铁改善地区的通勤者的驾驶减少，测量了实验组的外溢强度， 也估计了跨区域外部性。
结果表明，新的地铁线路使乘坐地铁出行的距离增加了107％，并且处理区域相对于未处理区域的行驶里程平均减少了16％。巴士的出行距离减少了7％，并且没有统计学意义。随着地铁使用量的增加，步行和骑自行车的距离增加了10％。结果还表明，居住在离地铁站较近的地区的通勤者，而不是那些在铁路可达性方面有较大改善的地区的乘客更可能转向采用地铁出行;新的地铁线路建在道路覆盖较少的地区，但更多的巴士站将更多的乘客转移到地铁;拥有汽车和收入较高的通勤者不太可能从使用汽车转向乘坐地铁。此外，发现随着铁路扩张，出行距离出行次数都不增加。至于跨区域外部性，发现溢出效应很小而且没有统计显著性。这意味着，在研究的范围和时间范围内，拥挤缓解效应不够大，难以影响未居住地铁可达性改善地区的通勤者的出行行为。
现在让我们来看看汽车使用量下降16％在经济学上（汽车使用量从单次行程距离的0.30减少到0.25）是什么意思。许多研究表明，汽车尾气严重危害公共健康。颗粒物质是柴油车的主要污染物之一，与心肺疾病，呼吸道感染，肺癌和婴儿死亡率有关;其他汽车排放物，如一氧化碳和氮氧化物，也与婴儿死亡率和儿童哮喘有关（Chay和Greenstone，2003; EPA，2004; Neidell，2004; Currie和Neidell，2005）。汽车使用造成的外部性还包括温室气体排放，拥堵，交通事故，噪音等。 Parry和Small（2009）估算了全球几个大城市的外部性开车成本，发现成本从华盛顿特区的每英里0.46美元到伦敦每英里2.42美元不等。尽管因为平均工资较低，北京城区统计生活的时间和价值可能低于华盛顿特区，但是考虑到北京城区人口密度较高，所以空气污染的成本不一定较低。因此，成本范围采用以下计算方法。
样本中的平均工作行程距离为8公里，因此每行程约有0.4公里从汽车转移。 2015年规划完成后，北京市所有居民（2010年1170万）将至少在一个地铁站的步行距离内。 假设其中三分之二的人每天进行一次工作往返出行（根据样本统计），开车出行中节省的总距离将为每天6.27百万公里。 因此，从汽车出行转移到地铁出行的通勤者每天节省的费用将为180万美元至949万美元。 假设每年有250个工作日，在2015规划完成的第一年将节省4.5-5.5亿美元。 无论用于解释空气质量和拥挤缓解效益的确切数字如何，计算结果都表明，轨道交通基础设施的影响在经济上是相当可观的。
请注意，汽车使用量下降16％既不是保证也不是地铁扩张效应的上限，因为如本文所示，地铁扩建对交通方式使用的影响取决于新地铁站到通勤者住宅的距
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