| 城市交通拥堵与空气污染的交互影响机制研究——基于滴滴出行的大数据分析 |
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| 引用本文： | 袁韵,徐戈,陈晓红,贾建民.城市交通拥堵与空气污染的交互影响机制研究——基于滴滴出行的大数据分析[J].管理科学,2020,23(2):54-73. |
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| 作者姓名： | 袁韵 徐戈 陈晓红 贾建民 |
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| 作者单位： | 西南交通大学经济管理学院;湖南工商大学大数据与互联网创新研究院; 湖南工商大学工商管理学院;湖南工商大学大数据与互联网创新研究院; 中南大学商学院，湖南省两型社会与生态文明 2011 协同 创新中心;香港中文大学(深圳) 经管学院；深圳市大数据研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(71490722; 71790615; 71704052); 中国工程院重大咨询项目(2019 - ZD - 38); 新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室(2015TP); 湖南省移动电子商务 2011 协同创新中心的资助、湖南省自然科学基金青年项目
(2018JJ3263); 湖南省教育厅优秀青年项目(18B334) |
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| 摘 要： | 城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本，通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等，采用断点回归模型和中介变量分析，对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结果显示，网约车运行规模的增加会加剧城市的空气污染，其机制是由于车辆流动效率降低这一中介变量的作用，即交通拥堵导致空气污染的增加.但另一方面，空气污染又会对交通拥堵产生抑制作用，而这一现象产生的机制是由于空气污染会促使人们的出行减少，车辆需求和运行规模的减少反而使流动效率增加.本文从人们流动性行为的视角，揭示了城市交通拥堵与空气污染之间的复杂关系，为这些问题的协同治理提供了理论和实证依据.
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| 关 键 词： | 城市交通拥堵 空气污染 流动性行为 滴滴出行 断点回归模型 中介变量分析 |
Study on the interactive mechanism of urban traffic congestion and air pollution:
A big data analysis based on DiDi Chuxing |
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| YUAN Yun,XU Ge,CHEN Xiao-hong,JIA Jian-min.Study on the interactive mechanism of urban traffic congestion and air pollution:
A big data analysis based on DiDi Chuxing[J].Management Sciences in China,2020,23(2):54-73. |
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| Authors: | YUAN Yun XU Ge CHEN Xiao-hong JIA Jian-min |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | urban traffic congestion air pollution mobility behavior DiDi Chuxing regression discontinuity model mediation analysis |
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