为什么下雨天打的士困难 working paper

Data on Taxi Drivers
运 用 来 自 纽 约 市 出 租 车 及 轿 车 管 理 委 员 会 (Taxi and Limousine Commission)从2009年至2013年中有关500万个班次和8800位司机的 数据。详细计算每趟行程时长的数据，以计算出司机每分钟的收益。 然后，比较对照了前往中央公园路线上日常下雨时的记录。
Competing Theories of Lab or Supply
劳动力供给理论 司机面临一个工资水平W，从收入Y中得到效用（y=wh），每个司机 的效用分界点在incomeT处取得，其中参数 α>0表示临界处最低效用 的改变，θ代表时间的负效用，v则与劳动力的供给弹性有关。±α(Y − T代表gain-loss的效用，
WHY YOU CAN'T FIND A TAXI IN THE RAIN AND OTHER LABOR SUPPLY LESSONS FROM CAB DRIVERS
比较经济体制中心
研究的问题
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得出的结论
目标收入是低效 的方法，预期还 是没预期收入机 会的增加，司机 都会积极的作出 反应，这与新古 典的劳动供给优 化模型基本一致 。
Why Can’t You Find a Taxi in the Rain? 目标收入理论认为，下雨天每小时收入要比平时高，但table1可以看 出目标收入与 是否是下雨天并没有联系。但另一方面，下雨天确实对 出租车的需求增加了，可为什么出租车司机的收入并没有大幅度提高
The first row of table1: The hourly wage is not significantly correlated with whether it rained in Central Park
but it leaves a puzzle: If demand for taxis is higher in the rain, why are earnings not higher?
The second row of table 1 contains OLS estimates: average log minutes per hour spent with a passenger in the cab. This is a measure of how busy the cabs on the street are(how easy it is for drivers to find passengers). 即第二行表示数值越大，乘客等待的时间 越少，司机越不忙。原因：下雨天，虽然需求增加，但出租车每小时 移动的公里数降低，由于路况的原因。 . In order to investigate this, the third row of table 1 contains OLS estimates of the co efficient of the precipitation indicator from a regression of average log miles travelled p er hour with a passenger in the cab.
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1997
经典的行为经济学论著 Labor Supply of New York City Cabdrivers: One Day at a Time。它简 单地解释了为何下雨天在 纽约很难打到出租车。当 天气糟糕的时候，会有更 多的人需要打车，但此时 上路的出租车却比平时更 少。需求上升，供给下降。 这项研究的作者推测，司 机们不在路上是因为他们 为自己设定了收益目标， 而在下雨天他们会提早实 现目标。
全国范围的数据分析
About explanation of W& W ∗& W ∗∗ 首先看最低水平的W ∗，它被定义为方程1中的效用对应的个人会选择 合适的时间去挣得收入T，它是建立在方程3多对应的劳动供应。
同理，W ∗∗它被定义为方程2中的效用对应的个人会选择合适的时间 去挣得收入T，它是建立在方程5多对应的劳动供应。
2014
普林斯顿大学经济学家 Henry Farber不这样认为， 因为从经济的理性人角度 看，司机让收入白白流掉 是不理智的。
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引言
下雨天，在曼哈顿发现一辆出租车是很困难的。如果非要问为什么？ 就如同一位经济学家曾经说的：下雨天增加了出租车的需求，而出租 车的供应远少于人们对它的需求。可是答案在随后的15年里改变了， 因为出租车司机有严重的依赖偏好，每天都有自己既定的收入目标， 他们会放弃工作直到目标完成，还有人认为出租车司机的劳动供给曲 线斜度向下，和其他的大部分人一样，出租车司机是目标人群，他们 完成自己的目标就会回家，供给减少恶化了需求增加。
总之，雨中开车的收益也比之前认为的要低，因为下雨减慢了车辆的 速度，从而导致了更大的交通量。下雨天，出租车司机载每位乘客行 驶的里程数比平时短2.4%。载客时行驶的里程数构成了出租车司机的 大部分收益。在雨天载客意味着会花费更多的时间在行程中，而不是 得到更多的收入。尽管事实上下雨天的租用率较高，但每小时载着一 位乘客所行驶的里程数降低了，这明确表明，下雨天的行车状况更糟 糕。这一因素抵消了下雨天需求的增加，并导致雨天每小时平均收入 没有变化。
with elasticity of lab or supply 1/v> 0
For intermediate wage levels (W ∗ < W < W ∗∗), it is optimal to stop working upon reaching the reference income level. This is because the wage is in a range that is high enough to reward working when marginal utility is high (Y < T) but too low to reward working when marginal utility is low (Y ≥ T). In this region, the individual is a target earner with labor supply function
table 1
Then, The finding of no relationship between earnings and rainfall is sufficient to reject the hypothesis that target earnings behavior contributes to the difficulty of finding a taxi in the rain.
先前的研究者们对3000台出租车计价表的读数进行了分析并计算司机 的收入，结果他们发现了能够支持收入目标理论的强有力的证据。因 为从出租车的角度来说，雨天刚好是生意好的时候——所以雨天的出 租车司机达到收入目标的时间更短，回家也更早。
Henry S. Farber
普林斯顿大学经济学家亨利•法伯(Henry Farber)认为另有原因。他在 10月份发表了一篇论文——《为何雨天打不到车以及从出租车司机身 上得出的其它劳动力供给教训》，提出了意见以及改进的办法，主要 是搜集与出租车司机有关的数据，并结合劳动供给的相关理论构建模 型。有一个自然的张力存在于在标准的新古典劳动力优化模型和依赖 偏好之间。设定目标收入能够赚很多的钱，因为它意味着高工资的低 效和在低工资的日子高效。新古典主义的莫德尔意味相反。显然，新 古典的优化工作子在更少的时间里比目标收入获得相同 收入。持续关 注的“战斗模式”是决定每天的出租车司机， 而且，有一些例外，该 模型采用的是建立在每日工资之上的每日时间的对数回归的日志日工 资。这就是为什么我专注于估计 在这里，边坡的日常时间的功能，但 这是不完全合适的建模方法 鉴于每小时的工资是在一天的变量和不确 定的事前
下雨天很难打到 出租车以及从劳 动供给中得出的 经验。
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摘要
本文研究的问题 1. 纽约市出租车司机每天工作时间对应的工资弹性都会负值 2. 劳动供给行为与目标收益有关 3. 从出租车司机身上得出的劳动力供给教训
本文得出的结论 引用全纽约市所有出租车司机的相关统计数据得出的结论：司机往往会积极 的应对未预料的收益以及能预料到的收入机会。这基本与新古典劳动供给模型 一致。 异质性的司机对劳动供给弹性的不同表现。
Shift Definition and Creation of the Analysis Sample The definition of a shift is necessarily subjective ， Given the approach here, which is to model the shift-level lab or supply decision of a driver，it makes sense to define a shift as composed of all trips that are part of a sequence that the driver considers to be a single shift.
For sufficiently low wages (W < W ∗), the reference point（参考点） is not relevant because the hours required to reach the reference point at such a low wage . the labor supply function：
For sufficiently high wages (W > W ∗∗), the reference point is not relevant because the wage is sufficiently high that it is optimal to operate on the low marginal utility section of the utility function . In this region, the labor supply function is
Why Can’t You Find a Taxi in the Rain?
下雨天，出租车司机每个单位时间内能挣更多钱，那么更快达到他们 既定的目标收入，从而退出该日的经营活动。 雨天对出租车市场有很大的影响，首先是下雨天，对出租车的需求增 大，可能使出租车司机更容易的发现顾客于是增加单位时间内的收入 遇到大雨天即便是带伞的人都要打出租，既然雨天出租车的需求如此 旺盛，为什么司机的收入没有提高呢？对此，Farber认为雨天驾驶会 面临交通拥堵，而且根据Farber研究的数据显示，在下雨天有一名乘 客的出租车行驶的里程数比不下雨的天气平均少2.4%。Farber计算出 雨天路上的出租车数量要比不下雨的时候少7%左右。
Background on Taxi Drivers
纽约市对于出租车不是自己的司机的标准安排是，在他能够拥有独立 的出租车之前他可以租借一辆出租车，每天的营运时间通常只能是12 小时。出租车的司机要交各种杂税。统计2009年-2013年的数据，在 2012年9月4日之前，收入是按照的第一个五分之一英里按每公里2.50 美元计算（起步价），超过起步价的公里数额外每公里再加40美分。 高峰时期（周一到周五下午4点到8点）附加费1美元。
问题
行为经济学家简单地解释了为何下雨天在纽约很难打到出租车 —当天 气糟糕的时候，会有更多的人需要打车，但此时上路的出租车却比平 时更少。需求上升，供给下降。这项研究的作者推测，司机们不在路 上是因为他们为自己设定了收益目标，而在下雨天他们会提早实现目 标。 收入目标理论可以很好的预测出在生意好的日子里出租车司机会提前 收工。假设某一个司机一天想赚 150美元，如果他一小时能赚 25美元 (对于出租车司机来说这已经是很高的收入了 ) ，六小时后就能回家。 但是如果生意不佳，他一个小时只能挣15美元，那么他就要开上10小 时。
这就是为什么我专注于估计在这里边坡的日常时间的功能但这是不完全合适的建模方法鉴于每小时的工资是在一天的变量和不确定的事前competingtheories劳动力供给理论司机面临一个工资水平w从收入y中得到效用ywh每个司机的效用分界点在incomet处取得其中参数0表示临界处最低效用的改变代表时间的负效用v则与劳动力的供给弹性有关