[论文解读] Forecasting e-scooter competition with direct and access trips by mode and distance in New York City

Mina Lee, Joseph Y.J. Chow+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2019

Transportation and Mobility Innovations被引用 17

一句话总结

本研究通过分析与出租车及公共交通接驳/出站行程之间的替代效应，开发了一种新颖的非线性多因素模型，用于预测纽约市的电动滑板车行程。基于人口统计数据（年龄、收入等）的双对数回归模型，R²为0.663，预测每日行程达66,000次，年收入达6700万美元，电动滑板车最多可替代1%的出租车行程，并由此产生80万美元的收入。

ABSTRACT

Given the lack of demand forecasting models for e-scooter sharing systems, we address this research gap using data from Portland, OR, and New York City. A log-log regression model is estimated for e-scooter trips based on user age, income, labor force participation, and health insurance coverage, with an adjusted R squared value of 0.663. When applied to the Manhattan market, the model predicts 66K daily e-scooter trips, which would translate to 67 million USD in annual revenue (based on average 12-minute trips and historical fare pricing models). We propose a novel nonlinear, multifactor model to break down the number of daily trips by the alternate modes of transportation that they would likely substitute. The final model parameters reveal a relationship with taxi trips as well as access/egress trips with public transit in Manhattan. Our model estimates that e-scooters would replace at most 1% of taxi trips; the model can explain $800,000 of the annual revenue from this competition. The distance structure of revenue from access/egress trips is found to differ significantly from that of substituted taxi trips.

研究动机与目标

• 为填补电动滑板车需求预测研究中的空白，利用真实世界数据开发预测模型。
• 分析曼哈顿地区电动滑板车对出租车行程及公共交通接驳/出站行程的替代效应。
• 通过量化不同出行模式与行程距离下的行程替代程度，估算电动滑板车共享的收入潜力。
• 建立基于行程距离的收入结构模型，分别针对接驳/出站行程与直接出租车行程。
• 使用美国俄勒冈州波特兰市的数据验证模型，并将其应用于纽约市曼哈顿市场。

提出的方法

• 采用基于用户层面数据（年龄、收入、劳动力参与率、医疗保险覆盖情况）的双对数回归模型进行估计。
• 模型在波特兰市数据上校准，并外推至纽约市曼哈顿市场。
• 采用非线性多因素模型，按替代交通方式（包括出租车和公共交通接驳/出站行程）分解每日电动滑板车行程。
• 通过对比电动滑板车行程与竞争出行方式的历史行程模式，量化替代效应。
• 利用平均行程时长（12分钟）和历史票价模型预测收入。
• 分别分析接驳/出站行程与被替代出租车行程的距离导向收入结构。

实验结果

研究问题

• RQ1 曼哈顿地区的电动滑板车行程在人口统计与社会经济驱动因素方面，与俄勒冈州波特兰市相比有何异同？
• RQ2 电动滑板车在曼哈顿地区对出租车行程的替代程度如何？
• RQ3 电动滑板车在接驳/出站行程与直接出租车行程中的收入潜力有何差异？
• RQ4 电动滑板车与公共交通接驳/出站行程的竞争对年总收入的贡献有多大？
• RQ5 当电动滑板车替代不同出行方式时，其行程距离分布如何影响收入生成？

主要发现

• 双对数回归模型的调整后R²为0.663，表明对电动滑板车行程需求具有较强的解释力。
• 模型预测曼哈顿地区每日电动滑板车行程达66,000次，年收入估计为6700万美元。
• 电动滑板车最多可替代曼哈顿1%的出租车行程，为年收入贡献80万美元。
• 接驳/出站行程的收入距离结构与被替代出租车行程存在显著差异。
• 模型识别出出租车行程存在可测量但有限的替代效应，表明电动滑板车主要服务于短途、最后一公里出行。
• 年龄、收入、劳动力参与率及医疗保险覆盖等人口统计因素显著影响电动滑板车行程需求。