[論文レビュー] Encouraging Equitable Bikeshare: Implications of Docked and Dockless Models for Spatial Equity

Simon Couch, Heather Kitada Smalley|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2019

Urban Transport and Accessibility参考文献 25被引用数 8

ひとこと要約

本研究は、45,935台の自転車および人口統計的データを含む74の米国都市における、駐輪ステーション式と非駐輪ステーション式自転車共有システムの空間的公平性を比較した。非駐輪ステーション式システムは教育水準に応じたアクセスの公平性がより高いが、両モデルとも社会経済的地位による顕著な格差を示さない。これは、非駐輪ステーション式モデルが自転車共有アクセスにおける教育的公平性をより良く支援する可能性を示唆している。

ABSTRACT

The last decade has seen a rapid rise in the number of bikeshare programs, where bikes are made available throughout a community on an as-needed basis. Given that many of these programs are at least partially publicly funded, a central concern of operators and investors is whether these systems operate equitably. Though spatial equity has been well-studied under the docked model, where bikes are picked up and dropped off at prespecified docking stations, there has been little work examining that of the increasingly popular dockless model, where bikes can be picked up and dropped off from anywhere within an operating area. We explore comparative equity in spatial access to bikeshare services under these two models by collecting spatial data on 45,935 bikes from 73 bikeshare systems using a novel querying approach (with generalizable and freely available source code), and joining this data with newly-available sociodemographic data at the census tract level. Using Poisson count regression, we perform the first comparative analysis of the two docking approaches, finding that dockless systems operate more equitably than docked systems by education, but do not differ in spatial access by socioeconomic class.

研究の動機と目的

• 非駐輪ステーション式自転車共有システムが、従来の駐輪ステーション式システムよりも空間的公平性の高いアクセスを提供するかどうかを調査すること。
• 大規模かつ多都市にわたるデータを用いて、教育、人種、社会経済的地位の観点から公平性の結果を比較すること。
• 自由に入手可能なデータとコードを用いた、自転車共有の公平性を評価する汎用的かつ再現可能な手法を開発すること。
• 非駐輪ステーション式システムに固定式駐輪ステーションがないことが、駐輪ステーション式モデルに見られる空間的格差を軽減するかどうかを特定すること。
• 自転車の配置パターンが都市移動インフラにおけるマイノリティコミュニティに与える影響を検討すること。

提案手法

• 74の米国都市にまたがる73の自転車共有システムから、45,935台の自転車の空間座標を、新規の自動クエリ手法を用いて収集した。
• 自転車位置データをアメリカ・コミュニティ・サーベイの人口統計的データ（中間地域レベル）と統合した。
• 自転車密度と社会的・人口統計的予測変数（教育、人種、階級）との関係を分析するために、ポアソンカウント回帰モデルを適用した。
• 再現可能性と新たな地理的領域や公平性次元への適応性を確保するため、公開済みのRパッケージおよびソースコードを用いた。
• 駐輪ステーション式と非駐輪ステーション式システムのモデル結果を比較し、相対的な空間的公平性を評価した。
• 中間地域レベルでの空間集計を考慮したが、地域単位の変動を完全に捉えるには限界があることを認識した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非駐輪ステーション式自転車共有モデルは、教育水準の境界に沿って、駐輪ステーション式モデルよりも空間的アクセスの公平性が高いか？
• RQ2 駐輪ステーション式と非駐輪ステーション式システムの間で、人種や社会経済的地位による自転車アクセスの顕著な格差は存在するか？
• RQ3 複数の米国都市において、駐輪ステーション式と非駐輪ステーション式システムの配置パターンは、空間的公平性の観点でどのように比較できるか？
• RQ4 非駐輪ステーション式システムに固定式駐輪ステーションがないことで、駐輪ステーション式システムに見られる事前の空間的格差がどの程度軽減されるか？
• RQ5 各モデルにおける自転車の移動と再配置のパターンが、長期的な自転車共有アクセスの公平性にどのような影響を及えるか？

主な発見

• 非駐輪ステーション式システムは、駐輪ステーション式システムと比較して、教育水準に応じた自転車共有サービスへのアクセスが著しくより公平であることが示された。
• 両モデルにおいて教育が自転車密度に与える主効果は統計的に有意であったが、非駐輪ステーション式モデルは教育水準ごとの分布がよりバランスが取れていた。
• どちらのモデルにおいても、社会経済的地位による統計的に有意な格差は認められなかったが、駐輪ステーション式モデルでは人種的公平性の向上傾向（p = .06）が非有意であった。
• 本研究では、駐輪ステーション式と非駐輪ステーション式システムの間で、人種や階級による空間的公平性の顕著な差は認められなかったが、教育的公平性の観点では非駐輪ステーション式モデルが駐輪ステーション式モデルを上回った。
• 結果から、非駐輪ステーション式システムに固定式駐輪ステーションがないことが、教育に基づくアクセス格差の軽減に寄与している可能性が示唆された。
• 研究は、今後の研究において、自転車の移動や再配置の時間的ダイナミクスを検討する必要があると強調している。これにより、公平性への影響を完全に理解できるようになる。