共享自动驾驶汽车的瓶颈模型：规模经济与价格规制

本研究探讨了共享自动驾驶汽车（SAV）运营中的规模经济如何影响 SAV 与普通车辆（NV）共存的交通系统效率。我们构建了一个瓶颈模型，其中通勤者选择出发时间和 SAV 或 NV 的出行方式，并分析了三种 SAV 票价设定情景下的均衡：边际成本定价、平均成本定价和无管制的垄断定价。边际成本定价降低了通勤成本，但导致服务提供商出现财务赤字。平均成本定价确保了财务可持续性，但由于存在多重均衡，其效果取决于实施时机：若实施过早，会抑制 SAV 的采用并增加通勤成本；若在 SAV 采用率达到垄断均衡水平后引入，则会促进高采用率，并在无赤字的情况下实现显著的成本降低。我们还表明，在平均成本定价下，扩大道路容量可能会增加通勤成本，这证明了包含 SAV 的交通系统中存在唐斯-汤姆森悖论。我们随后考察了两种改善社会成本（包括运营商利润）的最优政策：将边际成本定价与拥堵收费相结合的最优政策，以及仅依赖票价规制的次优政策。我们的分析表明，这些政策可以通过抑制 SAV 的过度使用来限制其过度采用。这表明推广 SAV 的采用并不总能降低社会成本。