[論文レビュー] Quantifying the uneven efficiency benefits of ridesharing market integration

Xiaohan Wang, Zhan Zhao+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2023

Transportation and Mobility Innovations被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、マンハタンの実際のTNC乗車データを用いて、複数の交通ネットワーク会社（TNC）間のライドシェア市場統合による非均一な効率性利点を定量化するため、シェアアビリティネットワークフレームワークを拡張した。市場統合により、ライドシェア効率が13.3％（1日あたりのTNC車両走行時間の5％）向上すると判明した。その利点は、需要密度、空間的・時間的不均一性、およびTNC固有の特性（例えば、TNC内での需要クラスタリング）に大きく依存している。

ABSTRACT

Ridesharing is recognized as one of the key pathways to sustainable urban mobility. With the emergence of Transportation Network Companies (TNCs) such as Uber and Lyft, the ridesharing market has become increasingly fragmented in many cities around the world, leading to efficiency loss and increased traffic congestion. While an integrated ridesharing market (allowing sharing across TNCs) can improve the overall efficiency, how such benefits may vary across TNCs based on actual market characteristics is still not well understood. In this study, we extend a shareability network framework to quantify and explain the efficiency benefits of ridesharing market integration using available TNC trip records. Through a case study in Manhattan, New York City, the proposed framework is applied to analyze a real-world ridesharing market with 3 TNCs$-$Uber, Lyft, and Via. It is estimated that a perfectly integrated market in Manhattan would improve ridesharing efficiency by 13.3%, or 5% of daily TNC vehicle hours traveled. Further analysis reveals that (1) the efficiency improvement is negatively correlated with the overall demand density and inter-TNC spatiotemporal unevenness (measured by network modularity), (2) market integration would generate a larger efficiency improvement in a competitive market, and (3) the TNC with a higher intra-TNC demand concentration (measured by clustering coefficient) would benefit less from market integration. As the uneven benefits may deter TNCs from collaboration, we also illustrate how to quantify each TNC's marginal contribution based on the Shapley value, which can be used to ensure equitable profit allocation. These results can help market regulators and business alliances to evaluate and monitor market efficiency and dynamically adjust their strategies, incentives, and profit allocation schemes to promote market integration and collaboration.

研究の動機と目的

• 複数のTNCが存在する分断された都市市場におけるライドシェア市場統合の効率性利点を定量化すること。
• 需要密度や空間的・時間的不均一性といった現実の市場特性に基づき、これらの利点がTNC間でどのように異なるかを特定すること。
• 市場競争の激しさとTNC固有の需要集中度が、個々のTNCの効率性向上に与える影響を評価すること。
• シャープレー値を用いた公平な利益配分メカニズムを提案し、非均等な利点に対処し、協働を促進すること。
• 規制当局やTNC連合が統合戦略を監視・評価・動的に調整できるデータ駆動型フレームワークを提供すること。

提案手法

• マンハタンのウーバー、リフト、バイアの実際の乗車記録を用いて、複数TNC市場におけるライドシェア効率をモデル化するため、シェアアビリティネットワークフレームワークを拡張した。
• 現行の分断された市場と仮想の完全統合市場との間での移動時間の節約を比較し、効率性向上を推定した。
• TNC間の空間的・時間的不均一性を測定するためにネットワークモジュラリティを用い、TNC内での需要集中度を測定するためにクラスタリング係数を用いた。
• 市場競争の激しさを評価するためにヘリングハウス・ヒルシュマン指数（HHI）を用い、異なるTNCの市場シェアを持つ市場分割をシミュレーションした。
• 各TNCが統合市場に与える限界貢献度を計算するためにシャープレー値を適用し、公平な利益配分を可能にした。
• 需要密度、市場シェア配分、不均一性指標の変化に応じた効率性向上の変動を分析するためのシミュレーション実験を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際の都市環境において、複数のTNC間のライドシェア市場を完全に統合することで、どの程度の効率性向上が達成可能か？
• RQ2 空間的・時間的不均一性と需要密度は、TNC間での市場統合の効率性向上にどのように影響するか？
• RQ3 市場シェアの分配は、統合による全体的および個々のTNCの効率性向上にどのように影響するか？
• RQ4 TNC内での需要クラスタリングは、統合による個々のTNCの利益にどの程度影響を与えるか？
• RQ5 シャープレー値を用いることで、協働的なライドシェア市場における限界貢献度の定量化と公平な利益配分の実現はどの程度可能か？

主な発見

• マンハタンにおける完全統合ライドシェア市場は、13.3％の効率性向上をもたらす可能性があり、これは1日あたりのTNC車両走行時間の5％に相当する。
• 効率性向上は、全体の需要密度およびTNC間の空間的・時間的不均一性（ネットワークモジュラリティで測定）と負の相関関係にある。
• 市場シェアがより均等に分配されている市場（HHIが低い）では、統合による効率性向上が大きくなる。これは、競争の激しさが高いほど利点が大きくなることを示唆している。
• TNC内での需要集中度が高いため（クラスタリング係数が高い）、市場統合による利益が小さいTNCは、市場シェアが大きくても恩恵をあまり受けない。
• シャープレー値は、各TNCの限界貢献度を定量化する強固な手法を提供し、協働を促進するための公平な利益配分スキームの実現を可能にする。
• 市場の分断は、最適でない乗車マッチングを引き起こし、迂回運転や車両走行時間を増加させるが、統合によってこれらは顕著に削減できる。