市政厅|论文大焖锅：发展公共交通，对拥堵到底改善多少？

【编者按】

        这一期的论文大焖锅，议题正巧是之前被热议的小汽车与公交。交通规划中，人们常发现，公交对小汽车的替代效果不尽人意。而焖锅主厨为我们介绍的这项由Michael L. Anderson教授进行的研究，则给出了相反的佐证。

        

        公交系统建设能缓解拥挤不堪的路况吗？尽管人们在常识上往往持肯定态度，但实际数据却颠覆了大众的想象：相比于巨额投入，公共交通的实际功效并不尽如人意。以2010年的美国为例，联邦公路和运输支出的23%投向了公交系统，但出行总量中只有1%的乘客选择了公共交通。然而，尽管实际数据“言之凿凿”，政府部门依然对公交建设满怀热情，纳税人也仍旧十分支持政府的相关举措。为什么公交系统利用率不高，人们却仍旧热衷和支持公交系统的建设呢？是人们的非理性在作祟，还是另有考虑？

        面对这一令人困惑的现象，学界很早便开始了探索。一种主流观点认为，尽管相当部分民众并不使用公共交通，但公交系统的建设毕竟能吸引一部分原本自驾者，从而降低道路拥挤程度，为其驾车出行带来便利。然而，不少学者却发现这一降低拥挤的效果十分微弱。

        疑问尚未解决，挑战接二连三，本文作者也加入了这一探索行列。由Michael L. Anderson教授撰写的《美国经济评论》（American Economic Review）最新论文《地铁、罢工和减速: 公共交通对道路拥挤的影响》（Subways, Strikes, and Slowdowns The Impacts of Public Transit on Traffic Congestion）在已有研究基础上进行拓展与修正，对这一现象给出了更为精到的分析。                

        本文作者注意到，以往文献存在一个主要不足，即未区分高峰期不同道路的不同拥挤程度。在不同拥挤程度的道路上，人们放弃自驾、选择公交所获得的收益是不同的。因而，兼顾这一点，有助于我们更全面地考虑公共交通对缓解拥挤的作用及其带来的最终收益。本文作者在顾及这一点的基础上，通过构建一个简单的选择模型分析发现，公交建设对缓解拥挤有正向作用，其程度远高于以往文献的估计；通过利用洛杉矶2003年的数据进一步实证考察发现，公共交通能使高峰期的道路拥挤降低47个百分点。                

        本文的一大创见便是区分了道路拥挤程度的异质性，由此得到了以往文献所未能观察到的、更具说服力的结论。这一异质性考察在模型分析中得到了淋漓尽致的展现。从一个简单的选择模型（choice model）出发，本文展开了对公交建设与交通拥挤关系的分析。                

        首先，作者以个体为分析单位，构建了每一个体的拟线性效用函数。具体而言，效用函数包括个体的商品消费与通勤成本，商品消费能给个体带来正效用，通勤成本则会导致效用损失。其中，通勤成本是通勤时间的货币化，具体包括等待时间、上下车/进出站时间及路途所耗时间，这些时间因出行方式不同而不同。                

        与此同时，个体也不可避免地面临一系列预算约束。具体而言，通勤花费与商品消费之和不能超过个体收入。在这一约束条件下，通过求解一个效用最大化问题，理性个体的最优抉择便呼之欲出：只有当公交成本小于自驾成本时，个体才会选择公共交通这一出行方式。这一结论既与直觉和常识保持一致，也在数理推导中找到了理论根基。

        到这里，这一分析与以往研究并没有本质区别，作者尚未把道路拥挤程度的异质性包含在内——而这正是接下来的工作。

        不同个体拥有不同的出行路线，不同路线的拥挤程度不尽相同，因此，在上述模型中，自驾出行的等待时间（因交通堵塞而等待的时间）因人而异。通过考虑自驾出行等待时间的因人而异，作者把道路拥挤程度的异质性引入了基本模型。

        其次，在基本模型的基础上，作者结合洛杉矶的数据进行了参数赋值与修正，以期能更好地模拟现实。在处理过程中，对那些保持不变的参数，作者根据以往文献进行了合理赋值。对于自驾出行的等待时间这一参数，当不考虑道路拥挤的异质性时，作者根据以往文献赋予了确定值；当考虑道路拥挤的异质性时，作者将其设定为服从某一γ分布，该分布与洛杉矶的实际数据保持一致。在明确基本参数赋值之后，作者着手于参数的修正与完善。具体来说，本文设定进出站时间也服从某一γ分布，并通过调整该分布，使得基本模型得出的个体公交出行概率等于洛杉矶市民实际的公交出行概率。

        基于模型的设定、赋值及参数修正，作者对公共交通缓解拥挤的作用进行了理论估计。当与以往研究类似，不考虑道路拥挤程度的异质性，即将自驾出行的等待时间赋为某一确定值时，作者所得结论与以往研究十分类似，公交系统缓解拥挤的作用十分微弱；当突破以往研究的藩篱，考虑道路拥挤程度的异质性，即使自驾出行的等待时间服从某一γ分布时，作者发现，公共交通对缓解交通拥挤具有明显的正向作用，这一影响远高于以往文献的估计结果。然而，由于参数的选取并没有明确标准，赋值变化会导致结果的极大波动。不过，无论结果如何波动，公交系统对缓解交通拥挤的明显正向作用始终存在，只是模型无法告诉我们其确切程度。对此，需要诉诸实证考察。

        实证分析，一方面是为理论结果提供经验证据，另一方面是考察公交系统对交通拥挤的具体缓解程度。

        本文采用洛杉矶2003年的数据进行实证分析。洛杉矶的公交系统与交通拥挤，在美国十分具有代表性。首先，洛杉矶具有发达的公共交通系统。其地铁日平均乘客数达20万，其公交车日平均乘客数超过100万，其年度人均公交乘坐里程数（244英里）与全国平均水平（252英里）旗鼓相当。其次，洛杉矶不仅在公交系统方面堪为表率，在道路建设方面也同样可称典范。图1呈现了洛杉矶的地铁线路（虚线）与高速公路（实线），可见其道路之完善与交通之便捷。便捷的公路为洛杉矶市民出行提供了极大方便。在洛杉矶市民出行里程中，有98%依赖于私车自驾。自驾出行的普遍化导致洛杉矶道路拥挤程度颇高，每单位车辆行驶里程的拥挤延迟时间为0.34分钟，与美国大城市的平均水平基本一致。

        正因洛杉矶具有足够的代表性，本文主要以洛杉矶为研究对象，采用加利福尼亚交通局公路绩效监控系统 （Caltrans Performance Measurement System, PeMS）提供的数据进行实证分析。这一数据库汇总了洛杉矶各高速公路上众多监测器的路况观测数据。由于居民总出行里程中有53%在高速公路上度过，而高速公路上的路况检测器设置又十分普遍，因此这一数据具有较好的代表性。

        之所以采用2003年的数据展开分析，是因为洛杉矶在该年遭遇了一场公交系统大罢工。由于一项医保方案的协议签署存在问题，洛杉矶各公交系统员工于该年10月14号开始罢工抗议，直到11月18号才陆续复工。这一罢工是纯粹的外生冲击，为作者在实证分析中规避内生性问题、更为精确地检验公共交通与道路拥挤之间的关系提供了便利。利用这一外生冲击，本文作者采用了断点回归（RD）策略进行回归分析。具体而言，如果直接采用普通最小二乘法（OLS）进行考察，作者无法清晰判断交通拥挤程度的提升是由公交供给下降导致的还是有其他因素同时起作用，亦即存在遗漏变量等内生性问题；如果采用RD策略，由于罢工是一外生冲击，断点（2003年10月14日罢工开始）前后除了公交供给发生变化以外，其他因素保持不变，作者便能有效规避内生性问题，区分出公交供给下降对交通拥挤程度的影响。

        那么，本文又如何体现道路拥挤程度的异质性呢？作者在回归分析中把样本分成了6类：第一类涵盖了洛杉矶所有主要高速公路的观测数据；中间四类是四条主要高速公路的观测数据，这四条高速公路各自与相应的公交主干道保持平行，亦即这四条高速公路与公共交通之间具有高度替代性，当公交供给减少时，这四条高速公路增加的车流量将远高于其他公路；最后一类是上述四条高速公路以外的其他洛杉矶高速公路观测数据。中间四类与最后一类的差异便是道路拥挤程度的异质性所在，通过对这一差异的考察便可充分把握公交系统缓解交通拥挤的真实作用。

        采用PeMS提供的洛杉矶高速公路路况数据，利用断点回归策略，基于上述四种样本分类，本文作者展开了一系列实证分析。图2与图3是对这一分析结果的呈现，横坐标是时间，纵坐标是交通拥挤程度，两条虚线分别代表罢工的开始时间与结束时间。我们可以看到，无论是基于全样本的分析，还是基于四条主要高速公路的子样本分析，罢工开始都会导致高速公路拥挤程度的明显上升。这一方面验证了断点回归策略的适用性，同时也说明公交系统确实有助于缓解道路拥挤。值得注意的是，罢工结束后，交通拥挤程度的回落并不如罢工开始时交通拥挤程度的上升那般明显，这主要是由于复工并不像罢工那般在同一时点同时发生，而是逐步进行的，因此用罢工开始作为断点是一个更优的选择。正是基于这一理由，作者在接下来的分析中把主要精力集中于罢工开始前后。

图2 洛杉矶主要高速公路平均交通拥挤情况

  

图3 洛杉矶主要高速公路各自交通拥挤情况

        在考察图形获得直观感受之后，作者具体汇报了实证分析结果。实证结果同样以六类样本为区分，进行分别汇报。基于全样本的断点回归分析表明，罢工使得高速公路的交通拥挤程度大幅上升，每英里所需要的通勤时间增加了0.19分钟，增加量为罢工前的47%。当具体考察四条主要高速公路时，作者发现，交通拥挤的增加程度远高于总体水平，更是其他道路所不能望其项背的。这一方面证明了道路拥挤的异质性确实存在，另一方面更是明确论证了公共交通的拥挤缓解作用：前述模型表明，在考虑了道路拥挤的异质性之后，公共交通会对缓解拥挤产生重要影响，但模型无法回答其影响程度，此处的实证分析则明确告诉我们影响程度达47个百分点。进一步地，作者还区分了早高峰、晚高峰，并采用了交通拥挤程度的其他测量方式，回归分析结果与前述基本一致。

        上述实证分析依赖于断点回归策略有效排除了遗漏变量等内生性问题，然而这一前提并非不值得我们反思并慎重对待。理性的经济学家需要充分考虑各种可能性，诸如：是否存在季节性因素，既会影响交通拥挤程度，也无法通过RD策略进行排除？本文作者对此展开了必要讨论。

        作者的讨论分空间和时间两个维度展开。如果无法排除的季节性因素影响了交通拥挤程度，那么这一因素不光会影响本地，也会影响外地，不光会影响今年，也会影响来年。对此，作者基于一致的计量设置，采用洛杉矶邻居奥兰治县（Orange County）和文图拉县（Ventura County）的数据进行实证检验，并没有得到类似结果，采用洛杉矶2004年的数据进行实证检验，同样没有得到类似结论。至此，作者充分证明本文的实证分析有效规避了内生性问题，具有高度稳健性。

        从理论建模和实证分析两个角度入手，作者已经充分讨论并证明了公共交通确实有助于缓解道路拥挤。最后，作者在基本分析的基础上做了一些延伸与拓展，试图回答大众所关心的几个问题。

        第一个便是，公共交通缓解拥挤的总收益到底有多大？缓解拥挤所节约的时间能直接从已有数据中估计出来，按照每小时10.3美元（平均小时工资的一半）将其进行货币化处理，可得年度净收益约为12亿美元。

        虽然缓解拥挤的收益颇为可观，但公交系统建设的成本同样十分高昂。高昂的成本是否会抵消掉可观的收益呢？这是人们关心的第二个问题。本文作者给出的估计结论是，收益抵消成本绰绰有余，而且这一结论具有高度稳健性。

        第三，以上分析都是基于短期判断，长期影响是否有所不同呢？在短期，人们无法调整其出行模式，公交系统的罢工迫使人们只能自驾出行；在长期，公交供给的下降会促使人们改变出行模式，诸如转变为居家办公、搬迁到其他城市等，从而使得道路拥挤的上升程度减弱，亦即公共交通缓解道路拥挤的作用在长期会减弱。作者的实证估计证实了这一理论推想，这一长期影响不会低于短期影响的50%。

        本文以道路拥挤的异质性作为着手点，从理论推导出发，继之以实证分析，论证了公共交通对缓解道路拥挤的显著正向作用。本文的讨论拓展了已有文献的分析视角，也解答了公交建设中的现实困惑。尽管这一结论并不能放之四海而皆准，尤其在中小城市未必适用，但以此来考察大城市的公共交通与道路拥挤，必将获益良多。

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