旧金山常年拥堵Uber和Lyft是“罪魁祸首”

5月15日报道(编译:福尔摩望)

具体来说,他们发现拥挤情况下的行驶时间与自由流动情况下的行驶时间之差——他们称之为“车辆延误时间”——增加了62%。旧金山的平均速度同期下降了13%。相比之下,在一个将Uber和Lyft从等式中剔除的模拟模型中,城市工作日车辆延误时间仅增加了22%,平均速度下降了4%。

一直以来,Uber和Lyft都认为打车应用能够通过改善交通和减少私人汽车拥有量来让城市变得更加美好。但是越来越多的研究表明,现实情况正与之相反。周三发表在《Science Advances》杂志上的最新研究,突出强调了Uber和Lyft是如何恶化城市交通的。

案件提捕后,巴州区检察院承办检察官及时讯问了犯罪嫌疑人,对案件事实和证据进行全面梳理分析,并在3日内审结全案。近日,该院以涉嫌故意杀人罪对犯罪嫌疑人周明燕依法从快批准逮捕。目前,该案正在进一步侦办中。

“案发后,我院高度重视。于4月10日指派员额检察官赶赴现场,提前介入引导公安机关侦查取证。”巴州区检察院相关负责人表示,该院围绕犯罪现场勘验、证据收集固定、证据链条完善等方面提出了意见,还针对被害人亲属思想疏导、信息披露等方面给予建议。

Erhardt说,他的研究与Schaller的不同之处在于,他在特定时期内对特定城市进行了“放大”,并研究了Uber和Lyft对交通拥堵的影响。“能够以两种不同的方式看待这个问题,并找到相似的结果,是非常重要的,也是非常令人鼓舞的,”他补充说。

Uber和Lyft总部所在地旧金山正经历着几年来最糟糕的交通状况——研究公司INRIX将其列为美国第八大拥堵城市——这在很大程度上是由于交通网络公司(简称TNC,一个用来描述Uber和Lyft等打车应用的行业术语)的日益流行。究竟有多糟糕呢?根据今天的研究,2010年至2016年间,旧金山的交通拥堵增加了60%左右——其中一半以上是由Uber和Lyft所造成的。

Erhardt和SFCTA负责技术、数据和分析的副主任Joe Castiglione,联系了东北大学的一些数据科学家,这些数据科学家编写了一个计算机程序,可以向Uber和Lyft的API发送查询请求,并显示两个应用中最近的10辆车的位置。

Erhardt的团队使用了一个面板回归模型来确定这段时间内行驶时间的变化,他们的发现令人感到惊讶:Uber和Lyft非但没有缓解交通状况,反而是旧金山日益恶化的交通拥堵的“最大罪魁祸首”。

“他们能够做的是在2016年末,在旧金山建立一个为期六个月的客户呼叫API的网格,”Erhardt说。“每隔两秒钟,查询最近的10辆车的位置,并把它写入到数据库里。最后我们得到了大约17tb的数据。虽然很庞大,但我们能够得到需要的数据痕迹。”

Erhardt说:“有这样一种说法,即Uber和Lyft能够促使人们选择公交系统,促进拼车,甚至减少人们的汽车拥有量。这些事情在一定程度上是真实的。但问题是,它们是否真的足以抵消TNC所加剧的拥堵程度。显然,在数据之下,情况并非如此。”

Erhardt说,他希望自己的研究能给城市规划者敲响警钟,他们有权力实施有助于缓解拥堵的变革。“使用Uber或Lyft的确非常方便,也相当便宜,”他说。“然而,它也有一个外部性,会对路上的其他人产生影响。虽然我坐在车里,却给其他人造成拥堵。这和我自己开车所造成的影响是一样的。因此,城市规划者和城市官员需要做的是平衡这一点,平衡车里人的利益和其他人的成本。”

Erhardt的团队并不是第一个关注Uber和Lyft对大城市交通影响的人。可能最广泛引用的研究是由Bruce Schaller所完成的,他是纽约市交通和规划署的副专员。去年夏天,他发布了一份名为The New Automobility的报告,其中他总结道,Uber和Lyft等拼车公司在波士顿、芝加哥、洛杉矶、迈阿密、纽约、费城、旧金山、西雅图和华盛顿特区等城市每年增加了57亿英里的驾驶里程。

4月17日,巴中市公安局巴州区分局以犯罪嫌疑人周明燕涉嫌故意杀人罪提请巴州区检察院审查逮捕。

据悉,被害人黄某的丈夫在4月2日10时许报警称:其妻子黄某与好友杨某失联,请求协助查找。4月8日22时许,两名被害人尸体在犯罪嫌疑人周明燕经营的家电批发门市被发现。4月9日上午,犯罪嫌疑人周明燕在云南境内被抓获。

当被问及对这项研究的评论时,Uber和Lyft的发言人都发出了类似的声明,表示他们支持“全面拥堵定价”、改善单车和滑板车基础设施、拼车以及公共交通。他们还试图对研究结果提出质疑。Uber表示,“关于拥堵原因的研究意见不一”,而Lyft指出,Erhardt的研究“忽略了拥堵的主要原因,包括货运和商业运输的增加,以及旅游业的增长。”

这个项目面临的一个巨大挑战是数据的获取。Uber和Lyft正坐拥大量涉及汽车和人员流动的非常有趣的数据,但出于隐私考虑和担心损害竞争优势,它们通常不愿意与政府或学术研究人员分享这些数据。因此,对交通拥堵影响的研究往往会出现一个好坏参半的现象:一些研究得出结论,认为TNC减少拥堵,而另一些研究则指出,TNC增加了拥堵。还有一些根本没有得出任何结论——大多数研究人员认为缺乏数据是主要障碍。

上周,Sierra Club发起了一项广告活动,敦促Uber和Lyft改用全电动汽车来遏制空气污染。这家环保组织希望利用Uber的IPO来突显这家拼车公司对气候变化和碳排放增加的“贡献”。

诚然,Uber和Lyft多年来经受住了对污染和交通拥堵的批评。该公司试图通过各种方式解决这一问题,包括共享单车和滑板车服务、将公共交通调度和票务整合到其应用中,以及促使司机转向电动汽车的激励计划。Uber还支持纽约市最近推出的拥堵费。

Erhardt说,其目标是展示旧金山街道在Uber和Lyft于2010年流行之前和它们于2016年成为主导交通方式之后的照片。首先,他们使用标准的交通模拟来控制变量,如人口增长、城市交通系统的变化以及货运和送货的增加。

这项研究始于旧金山郡交通管理局(SFCTA)与Gregory Erhardt的接触,他是肯塔基大学土木工程副教授,也是交通模型和旅行预测专家。SFCTA希望Erhardt帮助确定拼车对城市交通模式的影响。

经审查查明:2019年4月2日凌晨,犯罪嫌疑人周明燕与朋友黄某(死者)、陈某(死者)吃完烧烤后,一起返回其租住的家电门市休息。当日6时30分许,犯罪嫌疑人周明燕与黄某发生争吵,陈某便退到一楼等候。争吵中,周明燕采用双手卡颈的方式致黄某窒息死亡。为防止杀害黄某的事情败露,周明燕把陈某骗到二楼阁楼,采取卡颈、枕头捂脸的方式将陈某杀害。4月9日,犯罪嫌疑人周明燕在云南省某市伺机出境时被抓获归案。到案后其供述了杀害黄某、陈某的事实。