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原文传递基于因果推断的交通政策效果评估：以公交都市建设示范工程为例

论文题名：	基于因果推断的交通政策效果评估：以公交都市建设示范工程为例
关键词：	公共交通;政策评估;因果推断;出行需求
摘要：	为贯彻落实公共交通优先发展战略，交通运输部于2012年启动了公交都市建设示范工程（简称“公交都市”）。但交通运输部统计数据表明，2012年以来，全国公交客运总量并没有出现明显上涨。这是否意味着“公交都市”并没有起到预期的效果？以及应如何评估“公交都市”对城市公交发展的影响？这两个问题是值得研究的。本研究旨在引入因果推断思想，采用融合了机器学习算法的反事实估计方法评估“公交都市”的政策效果。　　首先，本研究从公交服务供给能力角度评估“公交都市”的政策效果。使用“车辆定员数”指标将13座“公交都市”创建城市的公共汽（电）车数与地铁车辆数折算为公交车辆总定员数以反映城市公交服务能力，进而建立LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）改进的面板数据政策评估模型，得到所研究城市在“公交都市”政策下公交车辆总定员数的反事实结果，并以其与真实值的差值（即“公交车辆总定员数增长量”）估计政策效应。模型结果表明，“公交都市”显著提升了创建城市的公交服务供给能力，13座城市公交车辆总定员数的平均增长率为21.45%。进一步的分析表明，“公交都市”对服务供给的政策效应在时间上呈现出先增长后下降的趋势。对城市异质性的分析表明，随着政策持续实施，政策效应在城市之间的差别显著增加。　　其次，本研究从公交出行需求角度评估“公交都市”的政策效果。使用26座“公交都市”创建城市公交客运量作为反映城市公交出行需求的指标，同样建立LASSO改进的面板数据政策评估模型，估计政策效应（即“公交客运量增长量”）。模型结果表明，“公交都市”显著提升了创建城市的公交客运量，26座城市的公交客运量的平均增长率为24.76%。进一步的分析表明，“公交都市”对出行需求的政策效应随着时间延伸逐步增长。对城市异质性的分析表明，随着实施年份延长，政策对于不同城市公交客运量的效应差别也在不断增加。　　最后，分析多种因素对“公交都市”政策效应的影响。使用得到的“公交都市”对公交出行需求的政策效应——公交客运量增长量，建立面板数据模型，评估城市人口、GDP、基础设施等因素的影响。模型结果表明，城市人口、公共汽（电）车营运车辆数、城市道路面积对“公交都市”政策效应呈现出正向影响，市辖区行政区域土地面积呈现出负向影响，而GDP和出租汽车数的影响并不显著。此结果说明，较高的人口规模、良好的城市基础设施以及公交服务供给能力可以促进“公交都市”政策产生积极影响，而更大的土地面积会抑制“公交都市”政策发挥应有的作用。　　根据上述研究表明，“公交都市”已在创建城市取得了积极效果，对“公交都市”政策的进一步完善提出如下建议：（1）未来应扩大“公交都市”创建城市范围，尤其是公交服务供给能力有待提高的中小城市应给予优先考虑；（2）创建城市应将提高公交服务供给能力作为首要任务；（3）“公交都市”应根据创建城市自身情况提出特定的建设计划。
作者：	徐洪达
专业：	建筑与土木工程
导师：	张栋
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连理工大学
学位年度：	2022