網(wǎng)約車，讓城市交通更擁堵。

與打車軟件的設計初衷背道而馳，一項新研究表明，2010年至2016年，導致美國舊金山交通擁擠的罪魁禍首是Uber和Lyft這兩家網(wǎng)約車公司的汽車。另一項針對紐約交通狀況的調(diào)查也給出了相同的結(jié)果。也就是說，多項計算機模擬研究表明，網(wǎng)約車增加了交通負擔。

這項研究的原理是什么?其結(jié)論是否可信?如果研究可信，網(wǎng)約車帶來的交通堵塞問題該如何解決?

研究顯示網(wǎng)約車給交通“添堵”

北京理工大學軟件學院副教授閆懷志告訴科技日報記者，這項研究的原理是，研究人員在目標城市內(nèi)，利用計算機軟件程序向Uber與Lyft的API(應用程序接口)發(fā)出請求，在設定區(qū)域內(nèi)，獲取到相關(guān)車輛的抽樣數(shù)據(jù)，而后利用數(shù)據(jù)模型推演路況變化情況。

閆懷志認為，該研究設計具有一定合理性。該研究使用一個計算機模型模擬了移除Uber和Lyft車輛后的交通速度。這種方法雖未必能完全反映真實的路況變化，但也能說明一定問題。

“用計算機模型預測交通狀況，需要考察出行者多個維度的數(shù)據(jù)，如出行總量、出行目的地、出行方式等。而此研究僅憑網(wǎng)約車抽樣數(shù)據(jù)，研究維度存在一定局限。而且擁堵的產(chǎn)生原因是多方面的，汽車出行量過大、道路通行能力不足等，都可能導致交通擁堵。”北京工業(yè)大學城市交通學院院長陳艷艷在接受科技日報記者采訪時說。

打車軟件流行增加汽車出行量

“事實上，在中國，打車軟件對城市交通造成了很大的沖擊。”閆懷志告訴科技日報記者，傳統(tǒng)出租車通常是人等車，而共享乘車大大加劇了車等人情況的出現(xiàn)。加之某些網(wǎng)約車為圖方便的違停，使得原本已擁擠的路況雪上加霜，甚至對公共交通也造成了很大影響。而且，選擇這種個性化出行方式，還會導致更多車輛在路上行駛，使原本已十分緊張的通行環(huán)境更加惡化。

陳艷艷也認為，網(wǎng)約車的普及增加了道路車輛出行的總量。“在網(wǎng)約車出現(xiàn)之前，一些人出行時更傾向于選擇公共交通。但隨著打車軟件的流行，選擇小汽車出行的人數(shù)增多。尤其在打車軟件剛出現(xiàn)時，為培養(yǎng)用戶使用習慣，網(wǎng)約車價格非常便宜，吸引了大批用戶。加上網(wǎng)約車出行自由、便利，日益成為一種流行的出行選擇。”她說。

另外，網(wǎng)約車也刺激了一部分人的出行需求。“以往喜歡宅在家的人，在享受了網(wǎng)約車的便利后，漸漸走出家門，參與更多的休閑娛樂活動。”陳艷艷說，從理論上講，在載客率不變的情況下，選擇小汽車出行的人數(shù)增加，會導致小汽車出行量的增加，更易造成交通擁堵。

僅靠模型預測或有失偏頗

不過，僅憑一項研究就認定，網(wǎng)約車是致堵“元兇”，顯然是不全面的。閆懷志說，一方面，Uber與Lyft平臺出于商業(yè)和隱私等考慮，不愿意提供真實數(shù)據(jù)，使得研究者只能退而求次，使用抽樣模擬的方法進行實驗仿真分析，在數(shù)據(jù)源的可信性方面先天存在不足。另一方面，這種理想化的實驗設計先入為主地將Uber和Lyft平臺設定為城市交通擁堵的主要考察因素，忽略了可能影響交通的其他重要因素。正因如此，這項研究的結(jié)論遭到了Uber和Lyft的質(zhì)疑。

陳艷艷也認為，僅靠模型預測交通狀況未必完全可信。不同城市的交通狀況不同。對交通壓力較大的城市來說，網(wǎng)約車的流行或會加重道路負擔，但在道路容量相對比較大的城市，可能就沒有顯著影響。“所以不能簡單地說，網(wǎng)約車就一定會加劇交通擁堵。”她說。

相比網(wǎng)約車，陳艷艷認為，私家車若過度使用，更易導致交通擁堵。她建議，市民應多選集約化的公共交通方式出行，同時相關(guān)部門也應對網(wǎng)約車平臺加強監(jiān)管，使這種新業(yè)態(tài)走上規(guī)范發(fā)展之路。“當網(wǎng)約車價格回歸合理后，民眾選擇網(wǎng)約車的意愿就不會像之前那樣強烈。”她說。

“另外，在交通擁堵嚴重的城市，可在擁擠區(qū)域?qū)嵤┻m當提高停車費、鼓勵合乘等措施。在技術(shù)上，可通過交通誘導或優(yōu)化信號控制等方法來緩解道路擁堵狀況。”陳艷艷表示。

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