[논문 리뷰] Encouraging Equitable Bikeshare: Implications of Docked and Dockless Models for Spatial Equity

Simon Couch, Heather Kitada Smalley|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 01.

Urban Transport and Accessibility참고 문헌 25인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 45,935 辆의 자전거와 인구 조사 지역 수준의 사회경제적 데이터를 활용하여 미국 74개 도시에서 도킹형과 도킹 없음 자전거 공유 시스템 간의 공간적 형평성을 비교한다. 도킹 없음 시스템이 교육 수준에 따라 더 형평성 있는 접근성을 제공하는 것으로 나타났으며, 양 모델 모두 사회경제적 계층에 따른 유의미한 격차를 보이지 않아 도킹 없음 모델이 자전거 공유 접근성에서 교육 형평성 향상에 더 유리할 수 있음을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 도킹 없음 자전거 공유 시스템이 기존 도킹형 시스템보다 더 공간적으로 형평성 있는 접근성을 제공하는지 조사하기 위해.
• 대규모 다도시 데이터셋을 활용하여 교육, 인종, 사회경제적 지위를 기준으로 형평성 결과를 비교하기 위해.
• 자유롭게 이용 가능한 데이터와 코드를 활용하여 자전거 공유 형평성 평가를 위한 일반화 가능하고 재현 가능한 방법론을 개발하기 위해.
• 도킹 없음 시스템의 고정 도킹 스테이션 부재가 도킹형 모델 대비 공간적 형평성을 감소시키는지 확인하기 위해.
• 도시 이동 인프라 내 소외된 공동체에 대한 자전거 배치 패턴의 함의를 조사하기 위해.

제안 방법

• 미국 74개 도시의 73개 시스템에서 45,935 辆 자전거의 공간 좌표를 새로운 자동 쿼리 방법을 통해 수집하였다.
• 미국 인구조사에서 제공하는 인구 조사 지역 수준의 사회경제적 데이터와 자전거 위치 데이터를 결합하였다.
• 자전거 밀도와 사회경제적 예측변수(교육, 인종, 계층) 간의 관계를 분석하기 위해 포아송 카운트 회귀 모델을 적용하였다.
• 재현성과 다양한 지리적 범위 및 형평성 차원에의 적응 가능성을 확보하기 위해 공개된 R 패키지와 소스 코드를 사용하였다.
• 도킹형과 도킹 없음 시스템 간의 모델 결과를 비교하여 상대적 공간적 형평성을 평가하였다.
• 행정구역 수준의 공간 집계를 고려하면서도, 지역 수준의 변동성을 포착하는 데에는 한계가 있음을 인정하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도킹 없음 자전거 공유 모델은 교육 수준에 따라 도킹형 모델 대비 더 형평성 있는 공간적 접근성을 제공하는가?
• RQ2 도킹형과 도킹 없음 시스템 간에 인종 또는 사회경제적 지위에 따라 자전거 접근성에 유의미한 격차가 존재하는가?
• RQ3 다양한 미국 도시에서 도킹형과 도킹 없음 시스템의 분포 패턴은 공간적 형평성 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 도킹 없음 시스템에서 고정 도킹 스테이션의 부재가 도킹형 시스템에서 발견된 기존의 공간적 형평성 문제를 어느 정도 감소시키는가?
• RQ5 각 모델 하에서 자전거 이동 및 재배치 패턴은 장기적인 자전거 공유 접근성의 형평성에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• 도킹 없음 시스템은 도킹형 시스템에 비해 교육 수준에 따라 더 형평성 있는 자전거 공유 서비스 접근성을 보였다.
• 양 모델 모두에서 교육 수준이 자전거 밀도에 미치는 주효과는 통계적으로 유의미하였지만, 도킹 없음 모델이 교육 수준 간에 더 균형 잡힌 분포를 보였다.
• 양 모델 모두에서 사회경제적 계층에 따른 자전거 접근성에 통계적으로 유의미한 격차는 발견되지 않았다. 다만 도킹형 모델은 인종 형평성 향상 경향(비유의미, p = .06)을 보였다.
• 도킹형과 도킹 없음 시스템 간에 인종 또는 계층에 따른 공간적 형평성에 유의미한 차이는 없었지만, 도킹 없음 모델이 교육 형평성 측면에서 도킹형 모델을 능가하였다.
• 결과는 도킹 없음 시스템에서 고정 도킹 스테이션의 부재가 접근성에 대한 교육 기반 형평성 문제를 감소시킬 수 있음을 시사한다.
• 연구는 향후 연구가 자전거 이동 및 재배치의 시간적 동역학을 고려하여 형평성 함의를 완전히 이해하기 위해 필요하다고 강조한다.