2.4.1.1 Taksi sa New York City

Ang usa ka tigdukiduki nga gigamit sa dagkong mga impormasyon gikan sa taxi metros sa pagtuon desisyon-making sa mga drayber sa taxi sa New York. Kini nga mga data sa ayo haum alang sa research niini.

Usa ka panig-ingnan sa yano nga gahum sa pag-ihap sa mga matarung nga butang gikan sa Henry Farber ni (2015) sa pagtuon sa kinaiya sa New York City drayber sa taxi. Bisan tuod kini nga grupo nga dili nga paminawon tiunay makapaikag nga kini mao ang usa ka strategic nga research site alang sa pagsulay sa duha ka indig teoriya sa labor economics. Kay ang mga katuyoan ni Farber research, adunay duha ka importante nga bahin sa buhat palibot sa mga drayber sa taxi: 1) ang ilang mga inoras nga sweldo fluctuates sa adlaw-adlaw nga, base sa bahin sa mga butang sama sa panahon ug 2) ang gidaghanon sa mga oras sa pagtrabaho sa ilang mahimo magparehas sa matag adlaw base sa desisyon sa drayber. Kini nga mga bahin modala ngadto sa usa ka makapaikag nga pangutana mahitungod sa relasyon tali sa hourly suhol ug oras nagtrabaho. Neoclassical modelo sa economics pagtagna nga taxi drayber nga pagtrabaho sa dugang sa mga adlaw diin sila mas taas nga inoras nga suhol. Sa laing bahin, mga model gikan sa pamatasan economics pagtagna gayud sa atbang. Kon ang mga drayber sa usa ka partikular nga nga kita target-ingon $ 100 kada adlaw-ug sa buhat hangtud nga target nga nahimamat, nan drayber nga matapos sa pagtrabaho sa may diriyut oras sa adlaw nga sila mokita labaw pa. Pananglitan, kon ikaw usa ka target earner, mahimo mo matapos sa pagtrabaho 4 ka oras sa usa ka maayong adlaw ($ 25 kada oras) ug 5 ka oras sa usa ka dili maayo nga adlaw ($ 20 kada oras). Busa, ayaw drayber sa pagtrabaho sa dugang oras sa adlaw uban sa mas taas nga hourly suhol (ingon nga gitagna pinaagi sa neoclassical modelo) o labaw pa nga mga oras sa adlaw uban sa ubos nga hourly suhol (ingon nga gitagna pinaagi sa pamatasan sa ekonomiya modelo)?

Aron sa pagtubag niini nga pangutana Farber nga nakuha sa data sa ibabaw sa tagsatagsa taxi biyahe gikuha sa New York City cabs gikan sa 2009 - 2013, sa data nga karon anaa sa publiko . Kini nga mga data-nga nakolekta sa mga electronic metros nga ang siyudad nagkinahanglan taxi sa paggamit sa-naglakip sa pipila ka mga piraso sa impormasyon alang sa matag biyahe: magsugod panahon, magsugod nahimutangan, katapusan sa panahon, sa katapusan nga dapit, pamasahe, ug tip (kon sa tumoy gibayad sa usa ka credit card). Sa kinatibuk-an, ni Farber sa data nga anaa impormasyon sa gibana-bana nga 900 ka milyon nga mga biyahe nga gikuha sa panahon sa gibana-bana nga 40 ka milyon nga kabalhinan (usa ka pagbalhin mao ang sa mapintas gayud sa buhat sa usa ka adlaw alang sa usa ka drayber). Sa pagkatinuod, may daghan kaayo nga data, nga Farber lamang gigamit sa usa ka random sampol niini alang sa iyang pagtuki. Pinaagi sa paggamit sa niini nga taxi meter data, Farber nga makita nga ang kadaghanan sa mga drayber sa pagtrabaho sa dugang mga adlaw sa diha nga ang suhol sa mga mas taas, pinasubay sa mga neoclassical teoriya. Dugang pa niini nga nag-unang finding, Farber nakahimo sa leverage sa gidak-on sa mga datos alang sa usa ka mas maayo nga pagsabot sa heterogeneity ug kaabtikon. Farber nakakaplag nga sa paglabay sa panahon mas bag-ong mga drayber sa hinay-hinay makakat-on sa pagtrabaho sa dugang oras sa hatag-as nga mga adlaw sa suholan (pananglitan, makakat-on sila sa paggawi sama sa mga neoclassical modelo nagtagna). Ug, ang bag-ong mga drayber nga magbinuotan nga mas sama sa target earners mas lagmit sa pag-undang ingon nga usa ka drayber sa taxi. Duha niini nga mga labaw nga maliputon kaplag, nga makatabang sa pagpatin-aw sa mga obserbahan kinaiya sa kasamtangan nga mga drayber, mahimo lamang tungod sa gidak-on sa panid. Sila unta imposible sa pag-ila sa unang mga pagtuon nga ang gigamit sa papel nga biyahe sheets gikan sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga drayber sa taxi sa ibabaw sa usa ka mubo nga panahon sa panahon (pananglitan, Camerer et al. (1997) ).

pagtuon ni Farber duol sa usa ka labing maayo nga-kaso alang sa usa ka pagtuon nga sa paggamit sa daku nga impormasyon. Una, ang mga data sa dili non-representante tungod kay ang siyudad nga gikinahanglan drayber sa paggamit sa digital metros. Ug, ang mga data sa dili dili kompleto tungod kay ang mga data nga nakolekta sa siyudad pretty duol sa mga data nga Farber unta nakolekta kon siya may pagpili (usa ka kalainan mao nga Farber adunay gusto sa data sa kinatibuk suhol-pletehan plus tips- apan ang mga data sa siyudad lamang naglakip tips nga gibayad sa credit card). Ang yawe sa ni Farber panukiduki nga paghiusa sa usa ka maayo nga pangutana uban sa maayo nga mga data. Ang data lamang dili igo.