[논문 리뷰] The Short-term Impact of Congestion Taxes on Ridesourcing Demand and Traffic Congestion: Evidence from Chicago

Yuan Liang, Bingjie Yu외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 05.

Transportation and Mobility Innovations인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 차이의 차이(DiD) 접근법을 사용하여 시카고의 통행세가 라이드소싱 수요와 교통 혼잡도에 미치는 단기적 영향을 평가한다. 연구 결과, 세금은 전체 라이드소싱 수요를 유의미하게 감소시키며, 특히 짧은 거리 이동에 대해 그렇다. 그러나 혼잡도 감소에 대한 영향은 미미하며, 다양한 모델 사양과 민감도 검증에서도 강력한 결과를 보였다.

ABSTRACT

Ridesourcing is popular in many cities. Despite its theoretical benefits, a large body of studies have claimed that ridesourcing also brings (negative) externalities (e.g., inducing trips and aggravating traffic congestion). Therefore, many cities are planning to enact or have already enacted policies to regulate its use. However, these policies' effectiveness or impact on ridesourcing demand and traffic congestion is uncertain. To this end, this study applies difference-in-differences (i.e., a regression-based causal inference approach) to empirically evaluate the effects of the congestion tax policy on ridesourcing demand and traffic congestion in Chicago. It shows that this congestion tax policy significantly curtails overall ridesourcing demand but marginally alleviates traffic congestion. The results are robust to the choice of time windows and data sets, additional control variables, alternative model specifications, alternative control groups, and alternative modeling approaches (i.e., regression discontinuity in time). Moreover, considerable heterogeneity exists. For example, the policy notably reduces ridesourcing demand with short travel distances, but such an impact is gradually attenuated as the distance increases.

연구 동기 및 목표

• 시카고에서 통행세가 라이드소싱 수요와 교통 혼잡도에 미치는 단기적 영향을 평가하기 위해.
• 통행세 가격 정책이 교통 혼잡도를 효과적으로 완화하고 라이드소싱 서비스 의존도를 줄이는지 평가하기 위해.
• 여행 거리, 시간대, 이용자 유형에 따라 정책 효과의 이질성을 검토하기 위해.
• 도시 정책 입안자들이 라이드소싱을 규제하는 데 있어 통행세의 실제 효과를 실증적으로 제공하기 위해.
• 공동 이동 수요에 대한 패닉 이후 이동 정책을 안내하기 위해, 패닉 이전 시기의 통행세 가격 정책 영향을 분석하기 위해.

제안 방법

• 처리군과 대조군 지역 간의 라이드소싱 수요와 교통 혼잡도를 세금 시행 전후로 비교하기 위해 차이의 차이(DiD) 회귀 모델을 사용한다.
• 시민구역, 시간대, 요일별로 집계된 라이드소싱 이동 데이터를 기반으로 한 패널 데이터를 사용하며, 일자, 시간대, 지리적 단위에 대한 고정효과를 포함한다.
• 기상 조건, 시간 추세, 교통량 등의 제어 변수를 포함하여 통행세의 인과적 영향을 분리한다.
• 다양한 시간 창, 데이터 세트, 모델 사양, 대조군, 시간 기반의 회귀 단절 설계를 사용하여 탄력성 검증을 수행한다.
• 가격 정책에 대한 행동 반응을 평가하기 위해 단일 이동, 공유 허용 이동, 공유 매칭 이동의 별도 효과를 분석한다.
• 행동 적응이 완료되지 않은 첫 주를 제외하여 잠재적 편향을 테스트한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시카고에서 통행세가 도입되면 라이드소싱 수요에 유의미한 감소가 발생하는가?
• RQ2 단기적으로 통행세는 교통 혼잡도를 어느 정도 감소시키는가?
• RQ3 통행세의 효과는 여행 거리와 유형(예: 단일 이동 대비 공유 이동)에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ4 다른 모델 사양, 대조군, 데이터 원천에 대해 정책 효과가 탄력적인가?
• RQ5 정책 시행 직후, 특히 시행 후 첫 주 동안 라이드소싱 행동에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 통행세는 전체 라이드소싱 수요를 유의미하게 감소시키며, 특히 짧은 거리 이동에 있어 뚜렷한 감소가 관찰된다.
• 정책은 교통 혼잡도 감소에 약한 영향을 미치며 통계적으로 유의미하지 않아 혼잡도 완화 효과는 미미하다.
• 수요 감소 효과는 짧은 거리 이동에서 가장 두드러지며, 거리가 길어질수록 감소하는 경향을 보여 이질적인 행동 반응이 있음을 시사한다.
• 다양한 사양, 즉 다른 시간 창, 제어 변수, 대조군, 회귀 단절 접근법을 포함하여 모델 결과는 탄력성이 높다.
• 세금 시행 후 첫 주를 제외하면, 초기 수요 반응이 행동 적응이 완료되지 않아 과소 평가될 수 있음을 드러낸다.
• 세금은 공유 이동에 강력한 유인 효과를 미치며, 정책 시행 후 공유 매칭 이동이 유의미하게 증가하여 가격 정책가 효율적인 이동 수단으로 사용자 유도 가능성을 시사한다.