Оценка стоимости времени: применение в городской транспортной политике
Notice bibliographique
Résumé
Оценка стоимости времени определяет максимальную цену, которую индивид готов заплатить за получение дополнительной единицы свободного времени при прочих равных. В развитых зарубежных странах такое стоимостное выражение ценности времени в пути активно применяется для экономической оценки эффектов от проектов и инвестиций в транспортную инфраструктуру. В России, однако, использование оценки стоимости времени пока не внедрено в практику. В этой статье это впервые делается на российских данных: проводится оценка стоимости времени для регулярных рабочих поездок по Москве. Опираясь на эмпирические находки зарубежных исследований, автор выделяет факторы, потенциально влияющие на дифференциацию искомого показателя. Помимо времени и стоимости поездки такими факторами являются индивидуальный доход, преодолеваемое расстояние и используемый тип транспорта (личный или общественный). Используется метод заявленных предпочтений, реализуемый в рамках анкетирования, и порядковая логистическая регрессия. Показывается, что максимальная величина, которую готов заплатить среднестатистический работающий в Москве россиянин за одну минуту сэкономленного в поездке времени, при прочих равных составляет 8,25 рубля. Час сэкономленного времени, соответственно, оценивается в 495 рублей. Автор считает необходимым продолжать исследования в данном направлении, совершенствовать методологию поиска показателя и проводить регулярные национальные исследования стоимости времени населения. Это внесет весомый вклад в изучение транспортного поведения населения и сможет повысить эффективность транспортной системы страны в целом.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».