【香樟推文3709】老年人免票公交真的有效吗？

公交票价补贴常被视为解决汽车相关外部性的次优政策，但关于票价补贴能否有效引导用户从私家车转向公交，尤其是在中低收入国家情境下的证据仍较为有限。本文本利用巴西这一公交使用率较高的发展中国家的大规模准自然实验，评估全额票价补贴对老年人出行行为的因果影响。基于年龄的资格门槛，使用断点回归分析了覆盖7个大都市区、约占巴西人口25%的11项家庭出行调查数据。通过比较资格门槛上下的个体，评估了出行频率、按交通方式划分的出行时长以及车辆拥有量的变化。结果表明，公共交通免票资格使老年人的公共交通出行量增加约7.1%，且公共交通出行时长缩短7.3%。但公交使用的增加主要源于对步行的替代，步行出行减少8.2%。同时，本文发现该政策对私家车使用或车辆拥有量没有显著影响，这表明在这类情境下，免票公共交通政策在减少私家车使用及相关外部性方面的有效性可能有限。

01 引言

交通票价补贴的合理性常通过次优经济论证来支撑：通过降低交通票价，可引导出行者从私家车转向公共交通，从而缓解拥堵、污染等负外部性。这一理论依据支撑了多种结构模型，这些模型表明交通票价应在一定程度上得到补贴。事实上，多项研究提出，在特定条件下，最优政策可能包括全额补贴公共交通（即免票政策）。然而，票价降低在推动交通方式转变方面的有效性，取决于私家车与公共交通之间的实际替代弹性。

近期研究表明，票价补贴带来的从私家车转向公共交通的替代效应微乎其微，甚至不存在。此外，票价降低可能会无意间导致不利于环境的结果：它会促使步行、骑行等主动出行方式的使用者转向公共交通。尽管如此，公共交通补贴在推动有利于环境的出行方式转变方面的有效性，很大程度上取决于具体情境。有证据显示，票价降低在具有以下特征的城市中可能特别有益：高人口密度、高公共交通依赖度，以及低收入群体存在显著的支付能力问题。鉴于这些特征是中低收入国家城市地区的典型特征，随着这些国家占全球人口的比例不断上升，了解免票政策在这类情境下的实际影响，对福利改善和环境政策目标都至关重要。

然而，关于免费交通政策如何影响这种环境下的出行行为，尤其是交通模式替代的严谨实证研究仍然匮乏。现有的研究存在局限性，主要因为它们要么依赖的数据无法充分捕捉到模式替代效应；要么集中在短期干预或实验环境，难以反映持续的行为变化；要么研究的环境与中低收入国家的城市地区显著不同，而中低收入国家的城市通常具有较高的公共交通依赖度和大量低收入居民的特征。

本文针对低收入城市环境中个体对公共交通免票政策的行为反应提供了新证据，在低收入城市环境中，公共交通占据了出行方式的相当一部分。本文分析了巴西一项全国性政策，该政策根据按性别和城市不同而变化的年龄门槛，向老年人提供公共交通免票待遇。本文使用覆盖七个大都市区的60万成年人的家庭出行调查数据，通过断点回归（RDD）来估计公共交通免票资格对出行行为的因果效应。通过比较政策年龄门槛上下的个体，本文评估了免票政策对公共交通使用变化、模式替代和车辆拥有率的影响。此外，本文还利用圣保罗市的独特资格门槛作为本文结果的额外有效性检验。

研究结果表明，免票资格使老年人的公共交通出行量增加约7.1%。但主要通过减少短途步行出行实现，而非从私家车使用的转变或整体出行量的增加。本文没有发现该政策对车辆拥有率产生显著影响。

本研究通过提供永久性免票政策对出行行为影响的稳健因果证据，为公共交通票价补贴相关文献做出了贡献。本文通过使用来自一个中等收入国家的城市数据，发现即使在有利于强有力政策效果的环境中，模式替代的影响仍然微乎其微。

最后，本文为全球范围内日益受关注的免票政策公共辩论提供了参考。在巴西，2022年最高法院裁定所有城市必须在选举日提供免票公共交通后，关于免票政策的讨论进一步升温。此外，若不修改资格规则，因预期的人口结构变化，政府为老年人提供免票交通的支出将大幅上升。在这种情况下，政府已开始讨论是否需要调整公共交通免票资格标准。本文的结果可为这此提供政策依据。

巴西老年人免费公共交通政策

02

巴西宪法规定，所有65岁及以上的老年人可以免费乘坐所有城市公共交通服务。符合资格的个人只需出示显示出生日期的身份证明文件，便可以在任何公共交通工具上免费乘车。这些文件可以在公交司机、票务员或地铁站入口处出示。在许多城市，老年人还可申领特殊交通卡，用于自动售票系统，无需携带身份证明。

65岁以上的老年人可以在全国范围内享受免费乘车的优惠，但地方政府可以将这一福利延伸至低于国家规定年龄门槛的群体。例如，1993年，圣保罗市将市内公交的免费乘车资格延伸至60至64岁的女性（1993年6月17日第11,381号市政法令）。2013年，圣保罗市进一步将60岁作为男性的免费乘车年龄，并扩展至其他交通方式。除了圣保罗市以外，包括本文样本中的其他城市（如贝洛奥里藏特、巴西利亚、里约热内卢、萨尔瓦多和福塔莱萨）在内的大部分城市，男性和女性均需年满65岁方可享受公共交通免票待遇。

表1显示了本文分析中各个城市按年龄和性别设定的免费交通政策资格标准。此外，本文注意到，交通费用在各个城市之间的差异也很小。在整个分析期间，这些交通票价保持相对稳定，占最低工资的0.3%至0.5%之间。最后，家庭收入用于城市公共交通的比例在各大都市区之间也相对相似。在2002年和2017年期间，在本文分析的所有城市中，收入处于第五十分位的家庭平均将约10%的家庭收入用于公共交通，而这一比例在最贫困群体中维持在11%至18%之间。

数据—家庭出行调查

03

为了分析个人的出行行为，本文使用于来自巴西七大城市（见表1）的家庭出行调查数据。这些数据旨在代表性地反映每个城市地区在常规工作日内所有出行情况。受访者需报告访谈前一个工作日的所有出行，提供出行目的、交通方式、出发与到达时间，以及地理编码的起点和终点等信息；此外，调查还包含受访者丰富的社会经济特征数据，如年龄、性别、教育程度、收入、就业状况及车辆拥有率。

本文使用的11个调查数据包括629805名成年人，记录了450822次基于家的出行信息。然而，本文的分析主要集中在接近免票年龄门槛（通常为65岁）的个人的出行行为。因此，表1中还展示了每个调查中60至69岁之间的66054名个体的子样本，这些人报告了34880次以家庭为起点的出行。这一接近免票资格年龄门槛的老年人群子样本，是本文估计中最相关的人群群体。

需要注意的是，从1993年至2013年，圣保罗市女性的免票门槛为60岁。这个免票政策仅适用于市内公交，而地铁和铁路等其他交通方式的免票门槛仍然是65岁。由于市内公交占所有公共交通出行的约三分之二，且其网络覆盖几乎与其他所有公共交通方式重叠，圣保罗市民几乎可以用公交车替代任何地铁或铁路出行。因此，本文将此期间60岁女性的免票资格视为实际上等同于所有公共交通方式的通用免票资格。2013年起，男女所有交通方式的免票资格年龄统一为60岁。

最后，将主要分析限定在家庭出行场景，基于这些出行在交通方式选择上受限制较少的假设，因此更可能响应免费乘车政策。同时，本文在第4节进行了稳健性检验，在不施加任何出行起点限制的情况下重新估计模型，发现主要结果无显著变化。

表2展示了数据中个体的基本描述性统计，重点介绍了接近政策年龄门槛的老年人群体。总体而言，接近政策年龄限制的老年人在性别分布、家庭车辆拥有和出行时间方面与一般人群相似，但教育程度略低、就业率更低，且出行次数更少。

04 方法

4.1 研究设计

本文采用回断点回归来识别免费公交资格如何影响个体的出行行为。这种方法论的主要优势在于，其结果内部有效性所需的基本假设相对较弱。它仅要求影响出行行为的未观测特征在政策阈值上下略微差异的个体之间相似，且运行变量（年龄）与因变量（出行次数）之间的关系可由连续函数描述，年龄略低于或略高于政策阈值的个体应具有非常相似的出行行为。若这些假设成立，则因变量在政策年龄门槛处的任何断点都只能归因于政策效应。

图1的A组展示了本文样本中年龄与出行次数之间连续关系的图形证据。从该图可见，成年人群体中这两个变量之间似乎不存在任何显著断点：样本中个体的平均出行次数在18岁达到峰值，之后保持相对稳定直至38岁，38岁后几乎呈线性下降。

如第2节所述，免费公交资格在本文的样本中并非同质。虽然大多数个体在65岁时有资格享受免费公交，但圣保罗市的女性以及2013年后的男性在60岁时即符合资格。为处理这种差异，本文使用Cattaneo等人（2020）提出的多断点回归断点估计量来估计模型来估计本文的模型，对每个断点，使用传统回归断点方法计算处理效应；全局平均政策效应则通过各断点估计所用带宽内的个体数量，对断点特异性效应加权得到。

本文的处理效应通过上述断点特异性估计计算。不过，为可视化免票资格对多个城市及年份出行行为关键模式的影响，本文还通过根据个体门槛年龄重新中心化驱动变量构建了合并样本。即：

其中，是 age个体 i 的年龄，age oi 是该个体的免票资格年龄门槛，d i 是这两个值的差值。基于归一化后的驱动变量，合并样本中的处理状态 T i 定义为：

使用此归一化驱动变量，本文首先在图1的B组中展示圣保罗公共交通出行者中，按相对于免票资格年龄门槛的年龄距离划分的免票出行者占比。该图表明：因年龄标准获得免票资格的个体，其免票出行的可能性远高于未达门槛年龄的个体——未达门槛者中仅约10%的出行是免票的，而达门槛者的免票出行占比升至70%以上。需注意的是，图中存在两类异常情况：未达门槛年龄却免票出行的个体，以及已达门槛年龄但仍付费出行的个体。前者可通过其他免票规则解释（如学生、残障人士，或警察、消防员、邮递员等特定职业群体）；后者的可能原因包括对该福利缺乏了解、难以提供有效证件，或不愿被视为福利受益者。尽管如此，公共交通免票概率在政策年龄门槛附近的断点，仍支持将该门槛作为识别免票政策对出行行为因果效应的有效策略。

图1的B组中观察到的另一个重要异常现象是：刚好处于免票年龄门槛的个体，尽管具备免票资格，但报告的免票出行占比显著更低。这类个体可能存在分类错误，或因信息不足未使用福利。无论原因如何，后续所有分析均排除该群体——在回归断点设计中，针对断点附近处理状态不确定的观测值，此类排除是推荐做法。本文在主分析中遵循这一做法，因为门槛处个体的低依从率与自我报告年龄的系统性堆积相关：调查数据中常见受访者倾向报告5或10的倍数年龄。若部分堆积来自实际年龄小于四舍五入年龄的个体，他们会被错误归类为“处理组”，导致回归断点估计值偏向零。

接下来，本文开始分析运行变量与因变量之间的关系。图2分为三个垂直面板。所有图中X轴均为到免票门槛的年龄距离。A组显示了不同交通方式的平均出行次数。表明所有交通方式的出行次数均随年龄增长而持续减少，但公交出行在断点处存在轻微不连续性，门槛后公交出行次数略有增加。B组展示了展示各交通方式的平均出行时间（含所有出行目的）：所有序列均随年龄下降，公共交通再次在门槛后呈现不连续，即个体获得免票资格后，公共交通平均出行时间有所下降。C组展示了车辆拥有率与年龄的关系，车辆拥有率随年龄增长而降低。然而，此处并未在临界点出现明显的断层。总之，这些结果表明免票政策增加了公共交通使用，同时缩短了公共交通出行时间，但对车辆拥有率无显著影响。

Fig. 2. Average number of trips (A), travel time (B) and vehicle ownership (C) by age-distance to fare exemption age-threshold.

4.2 实证策略

为正式估计观测到的不连续性的大小和显著性，本文遵循Cattaneo等人（2020）的方法，估计非累积多断点回归模型，其中每个断点特定估计由以下方程描述：

其中因变量 y im 是个体 i 使用交通方式 m 的出行次数、按交通方式m的出行平均时间或个体家庭i拥有的车辆数。本文分析中考虑的交通模式包括三类：公共交通（公交、火车、地铁等）、私人车辆（自驾、搭乘私家车、出租车、网约车等）、步行。因此，本文的分析包含九个不同的因变量：四个为按交通模式划分的日常家基出行次数（所有模式、公共交通、私人车辆、步行），四个为按交通模式划分的家基出行时间，第九个因变量为车辆拥有率。此外，f(d) 是描述驱动变量 d i i 是控制变量向量，包含性别、居住城市、收入、车辆拥有率、就业及退休状态，以及社保领取资格。最后，ε im 为噪声项，捕捉所有其他不可观测因素。主要关注系数是β 3m ，它描述了每个交通模式、每个断点处，因变量在政策年龄断点上的不连续性。在 d i =0处y m 3

在下一节展示的所有结果中，本文将估计的处理效应系数除以断点左侧的因变量预测均值——这使得结果可被解释为相对效应，从而不受不同因变量水平差异的影响，实现直接比较。

在基准回归断点（RD）估计中，本文对连续函数 f m (d i ) 的线性近似，并使用Calonico et al.（2014）提出的非参数最小平方误差优化程序选定断点邻域带宽；带宽内的观测值采用三角核函数加权，标准误按年龄、性别和都市区进行聚类计算。

由于不完全依从性,如图1B面板所示，本文所有的主要结果均为免票政策的意向性处理效应，而非依从者处理效应。因为免票资格是政策制定者最直接可控的政策工具，从而政策的简化形式意向性处理效应本身具有重要价值，理解这些第一阶段效应对政策分析具有重要参考意义。

05 实证结果分析

5.1 基准回归

图3的A组显示了本文分析的九个不同因变量上免费公交资格的平均全局效应结果。本文采用稳健且偏误校正估计发现。首先，本文估计政策使公交出行次数增加约7.1%，步行出行次数减少8.2%。由于总出行次数和私人车辆出行次数基本未受影响，这些结果表明政策的主要效应是步行出行向公共交通出行的替代。此外，个体在符合免费乘车资格后，公交出行时间缩短了7.3%，这支持了模式替代假设。

对于所有其他变量，估计值不显著，表明免费公交资格未引起总出行次数、私人车辆出行次数或车辆拥有率的可预测变化。无效结果在车辆拥有率案例中尤为精确。

综上，本文的主要结果表明，针对老年人的免费公交政策导致人们更多使用公交而减少步行；新增的公共交通出行时间更短，且似乎是由原本的步行出行转化而来。政策对私人车辆出行或车辆拥有率无显著影响。

Fig. 3. Regression discontinuity results.

5.2. 政策断点处的其他不连续性

本文估计有效性的主要威胁是可能存在未观测到的冲击，这些冲击会影响出行行为，并与定义免费公交资格年龄阈值相关。这一问题在本文的实证设置中尤为相关，因为免费公交资格的年龄断点与其他针对老年人的政策和福利所使用的年龄断点重合。如巴西领取社会保障福利的最低年龄（女性60岁，男性65岁）、公共机构/银行等服务场所的优先服务窗口（60岁）、优先停车位（60岁）以及公共交通优先座位（60岁）。若这些其他福利的资格会影响公共交通及其他出行方式的需求，那么本文的基线断点回归估计将反映多个政策的综合影响，而非分离出免票政策资格的因果效应。

为解决上述问题，本文首先检验：在其他不太可能由免票政策导致的观测变量中，是否存在与免票资格年龄阈值相关的不连续性。本文采用与前一节类似的模型进行估计，但未分析出行行为效应，而是考察政策断点处观测特征（如工作状态、教育程度、居住地及家庭收入）的不连续性。图3的B组展示了这些回归的结果，结果表明在公交免费资格年龄阈值处，个体就业和退休状态的显著不连续性。这是因为巴西工人开始领取社会保障福利的最低年龄与本文样本中大部分个体的免费公交资格阈值重合。对于分析中包含的其他变量，不连续性可忽略不计。

在本文主分析中，由于控制了收入、就业、退休状态及社会保障资格，这些不连续性可能导致的潜在偏误已得到缓解。但即便如此，政策断点处存在这些其他不连续性，仍引发了对以下可能性的担忧：即存在其他未观测且同时发生的冲击，可能影响本文关于出行行为主估计的内部有效性——尤其是考虑到个体在60岁时还会获得其他福利资格。

因此，为评估此类未观测冲击的潜在偏差，本文进行了一项安慰剂检验，步骤如下：首先，本文将样本分为两组：在60岁获得免费公交的个体和仅在65岁获得该福利的个体。对于每组，本文使用60岁作为年龄阈值估计一组传统RD模型。对于第一组，个体在回归阈值处实际接受处理，因此本文预期结果与主要分析中观察到的结果相似。然而，对于第二组，回归阈值与免费公交资格不重合，因此结果应全部为零，除非免费公交之外的冲击导致出行行为变化。

这项安慰剂练习的结果呈现在图3面板C中。对于第一组实际处理个体，效应以蓝色显示，与本文的主要型结果一致。公交出行次数增加近20%，而步行出行次数减少类似幅度。这些点估计大致是全样本结果的两倍。尽管差异不具统计显著性，但较大的效应可能反映了一个事实，即所有在60岁接受处理的个体均位于圣保罗，该地区收入更高、公交可达性更好。此外，公交出行时间减少了约10%。

与此同时，对于第二组（无票价豁免人群），60岁时的安慰剂效应以红色标注，表明该年龄段出行行为的非连续性变化不显著。此外，当第一组出现显著效应的变量上，第二组的点估计值与之存在显著差异。就公共交通出行而言，未处理个体在60岁阈值处的不连续性仅在90%置信区间下边际显著，且点估计值为负值。这表明若无票价豁免政策，该年龄段个体实际会减少公共交通出行次数，由此推断：由于60岁临界年龄存在影响出行行为的未观测冲击，本文对政策影响公共交通使用率的核心估计可能存在轻微下行偏差。总体而言，本项分析结果表明其他临界年龄冲击导致核心结果上行偏移的可能性极低。

5.3. 稳健性检验

接下来，本文通过两项独立的检验来评估主要结论的稳健性。首先，本文验证回归中断估计中参数选择对结果的稳健性，包括多项式拟合类型、运行变量带宽选择、运行变量上的加权核函数、协变量纳入情况、精确处于阈值年龄的观测值排除，以及非家庭出发行程的纳入。此项检验显示：当参数选择与基准模型相近时，研究结论具有稳健性。

首次分析的结果如图4所示。总体而言，采用替代模型规格所得的结果与本文首选的基准估计值相似。除极端参数选择（如极短的固定带宽）外，主要显著结果在所有规格中均保持显著性且量级相近。任何替代参数选择均未使原先不显著的结果转为显著。本文还注意到，当纳入恰好处于阈值年龄的个体并采用起点不限的出行定义时，所有点估计值的绝对值均有所下降，但与主模型估计值在统计上仍无显著差异。这种效应减弱现象符合预期——既因运行变量分布中存在的堆积现象，也因居家出行确实更可能受到免费政策影响，这与本文最初的假设相符。与此同时，关于在主模型中聚焦家庭出行选择的决策，本文注意到：当考虑所有类型出行（无论起点）时，若干关键指标的点估计值（如公共交通出行占比、步行出行占比及公共交通出行时长）的绝对值略有缩减，这印证了政策对家庭出行影响更为显著的假设。

Fig. 4. robustness of results: RD estimates using alternative parameters

接下来，本文重新估算了主要模型，为票价豁免阈值设定安慰剂年龄。该检验的思路是在将识别出的不连续性幅度与各因变量序列其他部分观察到的不连续性进行比较。在此，显著结果仅应出现在真实阈值处。安慰剂检验结果见图5。公共交通数据（出行次数与出行时间）的估计值在真实年龄阈值处最大，表明结果不太可能由运行变量序列中典型的不可观测冲击所解释。然而步行出行减少的效果则不尽一致。如图5A所示，在真实资格阈值（阈值偏移为零）处测得的政策影响为负且具有统计显著性。然而，在安慰剂阈值（将截止年龄分别推迟1、2、3或4年）下也观察到类似效应，这可能源于高龄人群身体活动量的下降。该模式表明，政策阈值下观察到的步行出行减少与高龄无关因素导致的减少难以区分，从而引发对该特定效应稳健性的质疑。

Fig. 5. RD estimates using placebo threshold ages

5.4.处理效应异质性

本文还研究了不同人群组的处理效应异质性。通过对不同人群子集进行一系列估计，理想情况下，本文希望估计个体特征所有相关组合的平均处理效应。然而，回归断点设计的主要局限之一在于有效样本仅限于连续变量阈值的邻域，这限制了估计的统计功效，因此对小样本群体进行有意义的推断并不可行。鉴于此限制，本文采用总样本的不同划分方案估算了一系列模型。本文针对总人口中按就业状态、时段、性别、受教育程度、车辆拥有情况、家庭收入及社区可达性定义的子集，估算政策效应。

如图6所示，各子群体间差异不大。步行出行减少与公共交通出行增加的趋势在高收入群体中更为显著。低收入群体的公共交通使用量同样大幅上升，但中等收入群体未出现明显变化。本文认为这些模式表明：不同收入群体推动公共交通使用增长的机制存在差异。在出行选择分布更分散的低收入社区，票价豁免似乎催生了新的短途出行，这体现在所有出行方式的总出行次数均呈正向增长，且公共交通平均出行时长缩短幅度更大。而在高收入社区，由于出行选择集中且步行可达，当公交免费后，人们似乎用公交替代了步行，这与高收入群体及高可达性区域步行出行减少的现象相吻合。相比之下，中等收入群体未出现额外公交出行，可能表明仅靠票价豁免不足以刺激新增出行，且这些区域的公交服务质量尚不足以促成出行方式转换。

本文还发现，对于仍在工作、高峰时段出行、收入和教育程度较低、没有私家车且居住在交通不便社区的个人而言，公共交通出行时间的缩短幅度更大。综合来看，这些结果表明该政策对改善弱势群体的公共交通出行体验具有重要意义。但这些发现仍不够精确，部分可能源于多重检验及样本分组导致的统计功效损失。需借助替代数据集和方法论开展进一步分析，方能更深入理解政策对不同人群产生的异质性影响。

Fig. 6. RD Estimates of fare exemption impacts for partitions of the main sample

5.5. 免票政策对公共交通出行特征影响的模糊断点回归平均处理效应结果

本节报告聚焦圣保罗公共交通用户的模糊断点回归估计结果，这些用户在2007年和2017年的调查中提供了票价支付详情。此前所有研究结果均聚焦于免票资格对出行行为的影响，而本节结果揭示了政策对合规者的实际影响，即符合票价豁免资格后从付费乘车转为免费乘车的群体。模糊断点回归设计中的处理状态由出行者对"谁支付了公交费用"问题的回答决定：若出行者报告免费乘车，则处理状态为1；其他所有回答均赋予处理状态0值。

图7以绿色呈现估计的平均处理效应（ATE），并将这些结果与先前结果的政策资格平均处理效应（ITT）进行比较。首先需要注意的是，由于样本量显著缩小，这些估计值的精确度远低于本文的主要结果。所有结果在90%置信水平下均不显著。尽管如此，平均处理效应的点估计值约为ITT系数的两倍，这与图1B中观察到的免费乘坐公共交通概率约50%的增幅相一致。公共交通行程时长的结果虽不显著，但趋势方向相同。其效应强度与主模型估计结果相当，表明公共交通出行时长有所缩短。

Fig. 7. ITT and ATE of fare exemption on public transit trips characteristics

06 结论

从政策视角来看，本文的研究表明，即使在公共交通使用率较高的地区，免费乘车政策也未必能有效引导民众转向更可持续的出行方式，减少私家车使用。私家车使用未出现任何可测量的减少，这意味着免费乘车政策虽可能提升老年人的出行可负担性与社会包容性，但作为独立工具却无法有效缓解拥堵、排放和交通事故等汽车相关外部性问题。相反，此类政策可能因用公共交通替代步行出行而无意中减少身体活动量。这些发现进一步证明，单靠此类政策不足以解决拥堵、排放及其他汽车使用带来的负面外部性。从经济效率角度看，若免票政策政策主要基于环保或缓解拥堵的目标，则该政策效果欠佳，因其未能实现从私家车到公共交通的预期替代效应。因此，旨在实现上述目标的城市应将票价政策与直接针对私家车使用的其他措施相结合，例如拥堵收费、停车限制或提升公共交通质量与连通性。

本文的研究结果与韩国首尔等地的证据形成鲜明对比。例如在首尔，老年人免费乘车政策有效降低了汽车使用率和拥有率；而在英国和芬兰的案例中，该政策则促进了主动出行行为。部分差异可能源于测量主动出行模式的行程时采用的方法论差异。尽管如此，本文的发现仍与多数实证证据一致：不同形式的公交免费政策在增加公共交通出行比例的同时，削减了步行出行比例，而对驾车出行几乎未产生影响。总体而言，文献中的分歧凸显了票价补贴政策的环境依赖性，强调需要识别其在某些地区成功而在另一些地区失败的关键因素。本文假设城市密度、公共交通质量、可靠性及安全性是解释免费政策环境影响差异的关键因素。

尽管本文的实证方法可靠地识别了免费乘车政策对出行行为的因果影响，但其统计效力不足以确定具体驱动出行模式转变的因素。未来研究应采用互补方法和更丰富的数据集，考察免费乘车政策对出行需求、社会参与度及可达性的更广泛影响——不仅针对老年群体，还应涵盖不同城市环境中的更广泛人口结构。尤其需要深入探究城市密度、公共交通质量与可靠性、整体可达性等变量在多大程度上介导了交通补贴的效果，以及这些中介渠道的影响强度。