Multiscale spatiotemporal heterogeneity analysis of bike-sharing system’s self-loop phenomenon: Evidence from Shanghai

要約

バイクシェアリングは環境に優しい共有モビリティモードですが、自転車が数回使用された後に同じステーションに返却されるというセルフループ現象がサービスへのアクセスの公平性に大きな影響を与えます。
したがって、この研究では、空間自己回帰モデルと二重機械学習フレームワークを使用してマルチスケール分析を実行し、社会経済的特徴と地理空間的位置が地下鉄の駅や街路スケールでの自己ループ現象に及ぼす影響を評価します。
その結果、自転車シェアリングのセルフループ強度が街路規模で顕著な空間遅れ効果を示し、住宅地利用と正の相関があることが明らかになりました。
住宅地利用の限界処理効果は、中年住民が多く、固定雇用が多く、自動車保有率が低い街路でより高くなります。
複合的な公共交通機関の状況は、両方のスケールで有意なプラスの限界治療効果を明らかにしています。
自転車シェアリングの協力を強化するために、適応可能な再配分戦略の導入と並行して、地下鉄の利用が多くバスの利用範囲が狭い地域での自転車の利用可能性を高めることを提唱します。

要約(オリジナル)

Bike-sharing is an environmentally friendly shared mobility mode, but its self-loop phenomenon, where bikes are returned to the same station after several time usage, significantly impacts equity in accessing its services. Therefore, this study conducts a multiscale analysis with a spatial autoregressive model and double machine learning framework to assess socioeconomic features and geospatial location’s impact on the self-loop phenomenon at metro stations and street scales. The results reveal that bike-sharing self-loop intensity exhibits significant spatial lag effect at street scale and is positively associated with residential land use. Marginal treatment effects of residential land use is higher on streets with middle-aged residents, high fixed employment, and low car ownership. The multimodal public transit condition reveals significant positive marginal treatment effects at both scales. To enhance bike-sharing cooperation, we advocate augmenting bicycle availability in areas with high metro usage and low bus coverage, alongside implementing adaptable redistribution strategies.

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