基于信用与基于折扣的拥堵定价：比较研究

拥堵定价提供了一种有前景的用于调节拥堵的交通管理政策，但也因给低收入用户带来过重的经济负担而受到批评。基于信用的拥堵定价 (CBCP) 和基于折扣的拥堵定价 (DBCP) 政策分别向低收入用户提供出行信用和通行费折扣，以补贴他们对收费道路的访问，是在不加剧社会不平等的情况下减少交通拥堵的有前景的机制。然而，CBCP 和 DBCP 政策的最优设计和相对优势仍知之甚少。本研究探讨了部署 CBCP 和 DBCP 政策以在带有收费快车道的多车道高速公路网络上引导用户的效果。我们构建了一个非原子路由博弈，其中一部分符合条件的用户通过固定预算或通行费折扣获得通行费减免，而所有其他用户必须自掏腰包。我们证明了在任何 CBCP 或 DBCP 政策下都存在 Nash 均衡交通流模式。在符合条件的用户具有时间不变的时间价值 的假设下，我们提供了一个凸规划来高效计算这些均衡。对于单边网络，我们确定了 DBCP 政策优于 CBCP 政策的条件，即在改善符合条件的用户对快车道的访问方面，这是现有拥堵定价方案中经常被忽视的一个公平目标。我们识别了用户和网络相关参数，其值在决定 DBCP 或 CBCP 政策在扩大符合条件的用户快车道访问方面是否更有效起着关键作用。最后，我们展示了加利福尼亚州 San Mateo 101 快车道项目 CBCP 试点研究的实证结果。我们的实证结果证实了我们对部署基于信用和基于折扣政策影响的理论分析。