(Foto oleh Carlos Felipe Ramírez Mesa di Unsplash)
BARU YORK — Para pejabat Kota New York berupaya semaksimal mungkin untuk mengurangi kemacetan lalu lintas di salah satu kota tersibuk di dunia ini – termasuk mencoba membatasi pengemudi dengan tarif tol harian hanya untuk berangkat kerja. Sebelumnya, mereka menambahkan biaya tambahan untuk layanan ride-hailing pada taksi dan perjalanan ride-share, namun sebuah studi baru menemukan bahwa biaya tersebut gagal menghentikan kemacetan lalu lintas. Faktanya, tindakan ini terutama merugikan masyarakat berpenghasilan rendah yang sudah memiliki alternatif transportasi terbatas. Jadi, apakah “harga kemacetan” akan sama?
New York baru-baru ini menyusun ulang rencana tarif kemacetan MTA yang kontroversial dengan harapan membebankan biaya kepada pengemudi sebesar $9 per hari pada tahun 2025. Biaya tambahan ride-sharing pada tahun 2019 terpisah dari rencana tarif kemacetan yang akan datang, namun temuannya menawarkan wawasan berharga tentang bagaimana kebijakan penetapan harga berdampak pada perilaku perjalanan. dan ekuitas. Hasil analisis tingkat keberhasilan biaya tambahan ride-sharing baru-baru ini dipublikasikan di Penelitian Transportasi Bagian A.
“Memang benar, penelitian ini mengungkapkan bagaimana kebijakan penetapan harga dapat berdampak secara tidak proporsional terhadap komunitas yang berbeda dan menekankan bahwa alternatif transportasi umum yang dapat diakses memainkan peran penting dalam membentuk bagaimana kebijakan tersebut berdampak pada perilaku perjalanan,” kata penulis utama studi Daniel Vignon, asisten profesor Teknik Sipil dan Perkotaan di NYU Tandon School of Engineering dan anggota C2SMARTER, Pusat Transportasi Universitas Tingkat 1 Departemen Transportasi AS, dalam rilis media.
Secara keseluruhan, biaya pemesanan kendaraan — antara $2,50 dan $2,75 — gagal menjernihkan lalu lintas Manhattan. Meskipun Lyft mengalami penurunan perjalanan sebesar 17%, Uber mengalami penurunan sebesar 9%, dan taksi kuning mengalami penurunan sebesar 8% karena adanya biaya tambahan. Salah satu alasan mengapa tarif tidak terlalu berpengaruh terhadap kemacetan secara keseluruhan adalah karena tarif tersebut bukan merupakan beban terbesar lalu lintas.
“Kami tidak terkejut dengan temuan ini,” jelas Vignon. “Pemkot mengklaim bahwa Uber, Lyft, dan taksi meningkatkan kemacetan, namun menurut kami mereka bukanlah kontributor utama,” mengingat penelitian dari kota-kota lain juga menemukan bahwa layanan ride-hailing tidak memberikan kontribusi signifikan terhadap kemacetan lalu lintas. “Secara umum, sebagian besar kota mengalami penurunan kecepatan perjalanan antara 2% hingga 8% setelah masuknya Uber/Lyft.”
Biaya tambahan ride-hailing mempengaruhi wilayah secara berbeda-beda, bergantung pada faktor lainnya. Daerah dengan alternatif transit terbatas, seperti tidak ada kereta bawah tanah atau Citi Bike, hanya mengalami sedikit penurunan jumlah perjalanan sebesar 1,6%. Sebaliknya, wilayah yang menggunakan kedua opsi tersebut mengalami penurunan sebesar 7,4%. Hal ini menunjukkan pentingnya alternatif yang mudah diakses dalam mengurangi permintaan layanan transportasi online.
Daerah-daerah dengan pendapatan lebih tinggi, yang sering kali memiliki opsi transit yang lebih baik, menunjukkan dampak yang berbeda-beda terhadap penggunaan layanan ride-hailing, dengan Lyft mengalami penurunan permintaan yang signifikan dibandingkan dengan taksi dan Uber. Sementara itu, daerah berpendapatan rendah mengalami penurunan tajam dalam penggunaan opsi transit ini, meskipun tidak ada alternatif lain yang tersedia.
“Ketika para pengambil kebijakan merencanakan penerapan tarif kemacetan apa pun, penting bagi mereka untuk mempertimbangkan opsi transportasi alternatif yang tersedia pada tingkat yang terperinci. Sebuah kebijakan yang berhasil dengan baik di satu lingkungan mungkin akan menimbulkan biaya yang sangat tinggi di wilayah yang penduduknya memiliki sumber daya dan pilihan yang jauh lebih sedikit,” jelas Vignon.
Para peneliti memeriksa lebih dari 300.000 catatan perjalanan dari Komisi Taksi dan Limusin NYC dan hampir satu juta pengukuran kecepatan lalu lintas yang diambil dari Uber Movement. Selain itu, mereka melihat data yang diambil dari Citi Bike, lokasi kereta bawah tanah, statistik pendapatan rumah tangga, dan pola cuaca. Mereka menggunakan metode statistik untuk membandingkan aktivitas ride-hailing di berbagai wilayah kota, menganalisis pola di dalam dan di luar zona biaya tambahan, serta aktivitas ride-hailing sebelum dan sesudah kebijakan tersebut diberlakukan.
“Tampaknya kebijakan ini mengakibatkan hilangnya kesejahteraan kota, setidaknya dalam jangka pendek, jika mempertimbangkan semua faktor, seperti banyaknya kendaraan yang ditinggalkan dan penurunan pendapatan pengemudi,” Vignon menyimpulkan. “Dalam jangka panjang, untuk menentukan apakah kebijakan tersebut berdampak positif, kita harus memperhitungkan bagaimana biaya yang dikumpulkan dibelanjakan.”
Ringkasan Makalah
Metodologi
Studi ini menguji dampak kebijakan biaya tambahan untuk layanan ride-hailing di New York City, dengan menggunakan metode yang disebut Difference-in-Differences (DiD). Pendekatan ini membandingkan tren di wilayah yang terkena dampak biaya tambahan dengan wilayah serupa yang tidak terkena dampak biaya tambahan. Para peneliti menggunakan data dari sumber seperti NYC Taxi and Limousine Commission dan Uber Movement, yang memberikan rincian tentang perjalanan, kecepatan lalu lintas, dan aktivitas ride-hailing.
Mereka mengkategorikan perjalanan berdasarkan interaksi mereka dengan “zona kemacetan”, yang mencakup wilayah Manhattan di bawah 96th Street. Dengan membandingkan perubahan permintaan layanan transportasi online dan pola lalu lintas sebelum dan sesudah kebijakan di zona-zona tersebut, mereka memperkirakan dampak langsung kebijakan tersebut. Untuk memastikan keadilan, analisis ini juga mempertimbangkan cuaca, waktu, dan ketersediaan alternatif seperti kereta bawah tanah atau program berbagi sepeda.
Kunci Hasil
Studi tersebut menemukan bahwa biaya kemacetan di NYC menyebabkan penurunan jumlah perjalanan ride-hailing sebesar 11% secara keseluruhan. Perjalanan Lyft mengalami penurunan paling besar (17%), diikuti oleh Uber (9%) dan taksi kuning (8%). Perjalanan jarak pendek kurang dari satu mil merupakan dampak paling parah, kemungkinan besar karena penumpang beralih ke berjalan kaki, bersepeda, atau naik kereta bawah tanah. Menariknya, meski permintaan layanan ride-hailing menurun, kemacetan lalu lintas tidak membaik secara signifikan. Kecepatan lalu lintas meningkat kurang dari 1%, hal ini menunjukkan bahwa kendaraan lain di jalan raya mungkin telah mengisi kekosongan yang ditinggalkan oleh lebih sedikit mobil ride-hailing.
Belajar Keterbatasan
Pertama, penelitian ini terutama menggunakan data publik dari perusahaan ride-hailing dan database lalu lintas, yang mungkin tidak memberikan gambaran keseluruhan. Misalnya saja, penelitian ini tidak dapat mengukur secara langsung bagaimana pengemudi menyesuaikan perilaku atau pendapatan mereka akibat adanya biaya tambahan.
Selain itu, meskipun penelitian ini menunjukkan adanya penurunan jumlah perjalanan dengan layanan ride-hailing, kurangnya data mengenai kemacetan di luar zona yang dianalisis dapat menyebabkan dampak kebijakan yang lebih luas tidak diperhatikan. Terakhir, studi ini hanya berfokus pada dampak jangka pendek, sehingga tren jangka panjang, seperti perubahan penggunaan angkutan umum atau dampak lingkungan, masih belum diketahui.
Diskusi & Kesimpulan
Kebijakan biaya tambahan berhasil mengurangi perjalanan ride-hailing namun gagal mengurangi kemacetan lalu lintas secara signifikan. Hal ini mungkin terjadi karena kendaraan ride-hailing hanya menyumbang sebagian kecil dari lalu lintas kota. Studi ini juga menyoroti permasalahan keadilan: kebijakan ini lebih berdampak pada masyarakat berpendapatan rendah, karena mereka seringkali lebih sensitif terhadap harga dan bergantung pada layanan ride-hailing untuk perjalanan penting.
Para pembuat kebijakan harus mempertimbangkan temuan-temuan ini ketika merancang strategi kemacetan. Langkah-langkah seperti meningkatkan akses angkutan umum di wilayah berpendapatan rendah atau menggabungkan biaya tambahan dengan kebijakan pengelolaan lalu lintas yang lebih luas mungkin dapat memberikan hasil yang lebih baik. Meningkatnya penggunaan sepeda bersama setelah adanya biaya tambahan merupakan efek samping positif, yang menunjukkan potensi manfaat dari investasi pada opsi angkutan umum yang berkelanjutan.
Pendanaan & Pengungkapan
Studi ini dilakukan oleh para peneliti dari New York University dan didanai melalui sumber daya institusi. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan finansial yang dapat mempengaruhi temuan ini. Sumber data mencakup database yang tersedia untuk umum dari NYC Taxi and Limousine Commission, Uber Movement, dan Citi Bike.
