随着人工智能、视觉计算、全球定位系统、车联网技术的不断成熟，自动驾驶汽车迎来高速发展。自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，车辆可依靠人工智能、高速通信网络、卫星导航系统等，在没有驾驶员主动操作下自动安全行驶。因此，出行者在自动驾驶汽车内的时间可被更有效地利用，这会大大降低交通拥堵带来的时间及经济损失。同时，车联网技术可使自动驾驶车辆之间更方便地进行信息的交互，智能判别车辆间距和行驶速度，从而有效提高道路的通行能力，缓解交通拥堵并提高通行效率。这些优势使政府和企业对自动驾驶技术的发展 高度重视，并提供了大量政策及人力物力支持。
然而，在技术与市场的共同作用下，自动驾驶汽车替代普通汽车是逐步发展的过程，由普通汽车、自动驾驶汽车和人等构成的混合交通系统将长期存在，这为城市交通系统规划和管理提出了新的挑战。因此，充分考虑自动驾驶汽车与普通汽车之间的互动关系，深入研究多模式混合交通系统下各主体的行为决策，对于探讨自动驾驶汽车的未来发展方向、维持城市交通系统协调可持续发展具有重要意义。
论文创造性地提出可将自动驾驶汽车内的时间视为出行者进行休闲或工作活动的时间的替代，并考虑了不同类型的车内活动选择会给出行者带来不同的效用。进而建立了出行者的出行均衡模型及汽车供应商的供应决策模型，解析地推导了完全竞争市场下的边际成本供应、社会福利最大化下的政府供应及利润最大化下的私人垄断供应这三种供应机制下的最优供应策略。最后通过算例评估了不同供应机制下的福利表现及相对效率。
研究发现，出行者在自动驾驶汽车内的不同活动选择会在不同程度上改变出行者的出行时间偏好，这内生了自动驾驶汽车和普通汽车出行者之间不同类型的异质性，并导致多种可能的出行均衡。同时，出行者在自动驾驶汽车内的不同活动选择也会影响供应商对不同类型汽车的供应策略及其福利表现。尽管完全竞争可能造成对自动驾驶汽车的过度消费，私人垄断可能导致对自动驾驶汽车的供应不足，然而，在一些情况下，私人垄断供应可能比完全竞争市场的效率更高。特别地，当自动驾驶汽车出行者在瓶颈的中央出行，而普通汽车出行者在瓶颈的肩部出行时，私人垄断势力不会扭曲市场。
成果来源：
Yu, X., van den Berg, V. A. C., & Verhoef, E. T. (2022). Autonomous cars and activity-based bottleneck model: How do in-vehicle activities determine aggregate travel patterns?. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 139, 103641.
Yu, X., Van den Berg, V. A., & Verhoef, E. (2019). Autonomous cars and dynamic bottleneck congestion revisited: how in-vehicle activities determine aggregate travel patterns. Tinbergen Discussion Paper, no.19-067/VIII https://doi.org/10.2139/ssrn.3457298.
作者简介：
于晓娟，日本忘忧草研究学院经济贸易系讲师。华中科技大学管理学博士，荷兰阿姆斯特丹自由大学空间经济学系联合培养博士，研究方向为交通行为经济学、空间城市经济学。主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项。相关研究成果在Transportation Research Part B、C、E及运筹与管理、管理学报等期刊上发表。
附：“师说经管”栏目简介
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