文献来源：Yizhen Gu, Elizabeth Deakin, Ying Long. The effects of driving restrictions on travel behavior evidence from Beijing[J]. Journal of Urban Economics, 2017, 102:106-122.

摘要：我们研究了北京驾驶限制（限号驾驶）对个人旅行行为的影响。利用2010年北京市居民出行调查数据，我们发现驾驶限制对汽车出行频率以及车辆行驶里程有显著的影响，意味着市民可以选择其他出行方式。我们还发现了司机的子群体之间的差异效应证据。这表明，人们购买汽车的意愿有所改变，但驾驶限制并没有抑制人们的购买意愿。三种适应机制——不受限制的工作时间、不受限制的车辆和不遵守规定——一直在发挥作用，以减轻限号行驶对日常生活的影响。在限制车牌尾号为“4”行驶的时间内，驾驶限制会导致更多的拥堵，从而给非驾驶者带来意想不到的后果，减少市民在该限行日出行。

一、引言

汽车限号行驶政策在多个城市实施，2008年奥运会期间，北京市为缓解空气污染和交通堵塞，根据车牌的最后一位数字，每天禁止一半的车辆上路，后将限号政策放松，规定限制车辆每周有一个工作日（上午7点到晚上8点）禁止上路。然而，部分研究表明限行政策对缓解空气污染和交通拥挤问题，限行使得高峰时段的出行速度提高了15%左右，而主干道的日流量仅减少了2.8%-4.1%，但远低于限制使用汽车的比例，同时，限行政策仅减少了短期的汽车成交量。但是前人的研究，很少有从微观角度分析限号政策给个人出行行为带来的影响。为此，本文利用2010年北京家庭出行调查数据，做出了以下创新性研究：（1）考察了驾驶限制对旅行行为的直接影响，这在驾驶限制的文献中很少被研究；（2）首批从汽车使用的角度研究个人对驾驶限制的反应，即展示了驾驶员子群体间的差异效应，并探讨了缓解政策效应的三种适应机制。

二、数据来源和模型设定

（一）数据来源

本文的数据来源于2010年北京家庭出行调查数据，样本量为全市46900户，116142人。调查数据涵盖了所有家庭成员的家庭信息，包括家庭结构、收入和住宅位置，以及个人信息包括性别、年龄、职业等等。记录家庭使用车辆的车牌号码最后一位数字，调查时间为2010年9月8日至10月31日。

本文在估计中主要使用三种不同的样本：司机、司机的行程和非司机。第一个样本，用于识别驾驶限制对汽车出行频率、出行频率和车辆行驶里程的影响，样本量为限行区域（五环路）内5123名司机和先行区域外3874名司机。第二个样本涵盖了被抽样调查的驾驶员在工作日的出行情况，用于探索驾驶员的适应机制。第三个样本用于检验不均衡限制对出行频率的影响，包括32170名居住在限制区内的无车家庭的非司机，并在工作日进行了调查。

（二）模型设定

考虑一个司机i 的效用最大化问题，司机在特定活动中选择出行模式m和出发时间d，没有活动或者不出行作为外部选项。在限制时间内使用限制车辆的所产生的罚款为：

Penalty为罚金，I(·)是恒等函数，m=auto表示驾驶汽车，d∈[7am，8pm]表示出行时间在上午7点到下午八点之间，probability表示被交警抓到的概率。

为了研究驾驶限制对汽车出行频率、出行频率和车辆行驶里程的影响，我们使用第一个样本在驾驶员层面上估计了如下模型：

y_i为驾驶员驾驶汽车出行的频率，x_i是一个协变量，如性别，年龄，职业等，γ₁和γ₂为驾驶限制的平均影响和不同司机类别的影响。

驾驶限制的差异效应源于出行模式之间和出行时间之间替代程度的变化以及不出行的效用变化。当出行频率大于一定水平时，其大小随着无出行效用的增加而增加。本文引入了其他出行模式、不受限制的时间、不出行三种适应机制，利用第二个样本估计了行程模式选择的二进制logit模型：

P_i,t表示驾驶员i在出行t中选择驾车出行的概率，z_t是一个协变量的向量，表示不同的出行，γ₁为驾驶限制对使用汽车出行的概率的影响。

对于司机和非司机来说，限制4和9尾号导致的交通拥堵都可以看作是一种外源性冲击。由于这类日子的时间成本增加，我们预计其他日子的活动将被替代。为了检验不均衡的限制对司机和非司机出行频率的影响，我们使用第三个样本估计了以下模型：

y_i是人员i在调查日出行的概率，Day49是虚拟变量，如果某人在最后一位数字为“4”或“9”的车辆限行日接受调查，则“Day49”等于1，否则为0，

三、研究结论

本文考察了北京的驾驶限制对个人出行行为的影响。研究得出以下结论：

（1）限行降低了居住在限行区域内的单车家庭驾驶员的出行频率，约为每周0.25-0.30次（平均15.5%-18.6%），表明这些驾驶员选择其他出行模式的概率会更高。弹性工作时间的司机至少进行一次汽车旅行的可能性下降了25个百分点（从65.9%下降到40.6%），对于那些有固定工作时间的人来说，这一比例下降17个百分点（从67.4%到50.1%），部分原因是前者在车辆受到限制时可以选择呆在家里。高收入司机对这些限制也更为敏感，高收入司机至少一次驾车出行的概率下降了27个百分点（从69.5%降至42.8%），而低收入司机只下降了18个百分点（从60.8%降至42.9%）。

（2）为了探索三种适应机制（对非限制小时/天的替代、对非限制车辆的使用和不遵守规定），本文研究了出行驾驶限制对出行模式选择的影响。首先，本文没有发现对非限制小时的替代证据，但却发现了对非限制天的替代证据，限行日附近工作日的汽车出行频率比其他工作日高出0.10（平均6%）。第二，拥有不受限制的车辆将抵消驾驶限制的预期效果，因为驾驶限制对拥有两辆或两辆以上车辆的家庭的驾驶员的汽车使用没有影响。第三，驾驶限制的威慑作用对于行程较短和被抓住可能较低的出行的影响要小。（商圆月，周玉龙）