研究人员发现，他们实际上是造成城市交通拥堵的主要原因，至少在加州的主要城市三藩市是如此，这对优步和莱夫特等叫车服务的形象是一个打击。

该市交通管理局的乔卡斯蒂利亚内说，这些服务在技术上被称为交通网络公司，“诞生于旧金山”。

他补充说，到2016年，它们不仅将在全球范围内崛起，而且仅在旧金山，每天就将产生近20万次骑行。

列克星敦肯塔基大学的交通工程师格雷戈里埃哈特补充说：“(2016年)旧金山大约有15%的车辆在跨国公司中行驶。从这个角度来看，乘坐出租车出行的城市车辆不到1%。

“一开始，”卡斯蒂利亚尼解释道，“大家非常热情，因为这是一个伟大的、新的、负担得起的、快速发展的选择。”但现在，他补充道，“人们认为旧金山的拥堵状况变得更糟了。到处都有跨国公司。”

为了确切知道发生了什么，该市开始收集人们何时何地使用拼车服务的数据。

因为他们不能直接从公司获得数据，卡斯蒂利亚尼的团队开发了一个计算机程序，在大约6周的时间里，每秒钟演示一次优步和Lyft应用程序，并计算出有多少辆车在街上寻找游乐设施。

他补充说，该计划没有通过提出旅行请求来干扰公司的运营。它也不寻求私人用户数据。它的作用是将任何给定时刻有多少辆车以及它们在哪里制成表格——这是公司应用程序为寻求乘坐的用户提供的信息类型。

“这表明，”卡斯蒂利亚尼说，“跨国公司肯定集中在城市最拥挤的地区，他们的大部分旅行都发生在一天中最拥挤的时间。”

为了弄清楚这是如何导致该市陷入越来越大的僵局，卡斯蒂利亚尼求助于埃哈特的团队，该团队收集了车辆导航系统和智能手机的公共数据，以确定人们在2010年开始在特定道路上行驶的时间——在此之前是乘车服务——以及2016年。

因此，研究人员可以通过城市不同区域的出行时延来衡量整体拥堵的变化。

当然，乘车服务的出现和发展并不是2010年到2016年的唯一变化。

“人口正在增长，”埃尔哈特说。“就业增加了很多。路变了。”

但他补充说，所有这些因素都可以用一个他描述为“有点像模拟城市模型”的计算机程序来解释。

虽然该模型预测旧金山的交通堵塞情况肯定会变得更糟，但是，传统的增长因素只占实际僵局增长的一小部分。

相反，艾哈特发现，超过60%的拥堵变化是由跨国公司造成的。

埃哈特和卡斯蒂利亚尼说，为什么互联网公司的活动会增加拥堵仍是一个悬而未决的问题，但有几个可能的因素。

跨国公司的传统观点是，乘坐车辆鼓励更少的人拥有汽车，这可能有助于拼车，并可以通过允许人们往返最近的交通枢纽进行短途旅行来增加公共交通的使用。

但是研究人员发现，至少在旧金山，这一切都没有发生。在研究期间，汽车保有量几乎没有变化，公共交通乘客数量持平或减少，拼车没有明显增加。

相反，他们说，大约三分之二的公共汽车旅行涉及原本不在路上的乘客。事实上，艾哈特说，旧金山的汽车旅行平均距离只有4公里，这意味着跨国公司直接参与了公共汽车旅行(用于平均3公里的旅程)、骑自行车和步行。

此外，优步或Lyft汽车在娱乐设施之间无处停放。相反，他们必须在一个被称为“空头头寸”的过程中巡航和闲置。

加州大学伯克利分校的研发工程师埃利奥特马丁(Elliot Martin)说，这种效果就好像每一辆未使用的车辆“在等待下一次乘坐时，都会把自己储存在路上”。

亚历杭德罗埃纳奥是科罗拉多州戈尔登国家可再生能源实验室的移动研究员，他不是研究团队的一员。他将其与私人司机一个接一个地阻拦寻找停车位后发生的情况进行了比较。

他说：“令人担忧的事情是令人担忧的，因为我们知道有多少游乐设施正在增加。”

其他研究人员对这一新发现印象深刻。“这些作者做了非常彻底的工作，”马丁说。

“这是一项出色的研究——经过了仔细的研究和开创性的研究，”交通政策顾问布鲁斯夏勒补充道，他研究了跨国公司在纽约市的影响。

“这增加了我们关于跨国公司增长对纽约交通影响的记录，并为限制其在拥挤的城市中心的数量提供了一个明确的方法。

理由，”他说。

并非研究人员提倡对跨国公司进行严格限制。

Henao - 通过简单的权宜之计为两家最知名的公司提供驱动程序来收集关于该主题的博士论文的数据 - 指出跨国公司有许多好处。例如，他们可以做很多事情来减少机场和其他主要城市目的地的停车需求。

此外，他们在改善残疾乘客的生活方面做了很多工作，他们不能轻易乘坐公共交通工具。他们还可以通过增加节能汽车和电动汽车的比例来改善环境。

在城市核心，Castiglione指出，有一些方法可以减少与TNC相关的拥堵而不会完全消除它们。一个是对所有类型的汽车征收拥堵费，无论他们是否是乘车共享者。

另一个是重新评估纽约市如何分配“路边空间” - 这可能会让乘坐车辆停放并等待乘坐，而不是匆忙。

同时，马丁说，这些企业只存在了几年，我们仍在努力了解如何最好地使用它们。

“这是这些运输系统如何演变的混乱过程的一部分，”他说。“它们对人们的行为产生了影响，这些变化有很多对我们来说很重要的变化。”

Castiglione说，这正是他和Erhardt工作的重点。“良好的公共政策基于数据和实际信息和分析。我们的动机是了解真实情况。

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