This study seeks smart credit-based congestion pricing (CBCP) solutions for maximally improving travelers’ welfare by varying toll levels and locations across the Austin, Texas network. Scenarios evaluated include selecting links with maximum delays by variably tolling bridges and by recognizing congestion externalities across all links. Travel demand models deliver inputs for normalized logsum differences to quantify and compare consumer surplus changes across traveler types, around the region. Results suggest limited tolling locations under four broad times of day can do more harm than good, unless travelers shift out of the PM and AM peak periods or revenues are returned to travelers as credits. When using CBCP across all congested links at congested times of day (with 10% of revenues retained to cover system administrative costs), an average net benefit of $1.61 per licensed driver per weekday is estimated, with almost all travelers benefiting. For example, 95% of the traffic analysis zones’ lowest value of travel time (VOTT) group (VOTT1 = $5/hour) are expected to benefit from the CBCP policy. Tolling at twice the difference between marginal social cost and average travel cost (on each subset of congested links) appears to benefit more people, although tolling high on various links adds to congestion elsewhere. For example: tolling Austin’s highest-delay-producing or “top 500” links is estimated to benefit 98.5% of the zones’ highest VOTT (VOTT5 = $45/hour) travelers, while raising vehicle-miles traveled by just 0.8% (as a result of more circuitous, congestion- and toll-avoiding travel).

这项研究寻求基于智能信用的拥堵定价（CBCP）解决方案，以通过改变德克萨斯州奥斯丁市网络的通行费水平和位置来最大程度地提高旅行者的福利。评估的方案包括通过可变的收费桥和通过识别所有链路上的拥塞外部性来选择具有最大延迟的链路。旅行需求模型为标准化的对数差提供输入，以量化和比较该地区各地旅行者类型之间的消费者剩余变化。结果表明，在一天中的四个大时段限制收费地点的弊大于利，除非旅客转出PM和AM高峰时段，或者将收入作为积分退还给旅客。在一天中的拥挤时间跨所有拥挤的链接使用CBCP（保留10％的收入以支付系统管理成本）时，估计每位持照驾驶人平均每星期平均净收益$ 1.61，几乎所有旅行者都将从中受益。例如，预计交通分析区域的最低旅行时间（VOTT）组（VOTT1 = $ 5 /小时）中有95％将从CBCP政策中受益。边际社会成本和平均旅行成本（在交通拥堵的每个子集上）的平均差价两倍，似乎使更多的人受益，尽管在各种交通拥堵上的高收费会加剧其他地方的交通拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。几乎所有旅行者都从中受益。例如，预计交通分析区域的最低旅行时间（VOTT）组（VOTT1 = $ 5 /小时）中有95％将从CBCP政策中受益。边际社会成本和平均旅行成本（在交通拥堵的每个子集上）的平均差价两倍，似乎使更多的人受益，尽管在各种交通拥堵上的高收费会加剧其他地方的交通拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。几乎所有旅行者都从中受益。例如，预计交通分析区域的最低旅行时间（VOTT）组（VOTT1 = $ 5 /小时）中有95％将从CBCP政策中受益。边际社会成本和平均旅行成本（在交通拥堵的每个子集上）的平均差价两倍，似乎使更多的人受益，尽管在各种交通拥堵上的高收费会加剧其他地方的交通拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”的通行费将使该地区最高的VOTT旅行者（VOTT5 = $ 45 /小时）受益98.5％，而将行驶里程仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。预计95％的交通分析区最低旅行时间（VOTT）组（VOTT1 = $ 5 /小时）将从CBCP政策中受益。边际社会成本和平均旅行成本（在交通拥堵的每个子集上）的平均差价两倍，似乎使更多的人受益，尽管在各种交通拥堵上的高收费会加剧其他地方的交通拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。预计95％的交通分析区最低旅行时间（VOTT）组（VOTT1 = $ 5 /小时）将从CBCP政策中受益。边际社会成本和平均旅行成本（在拥挤的链接的每个子集上）的平均差旅费用的两倍收费似乎使更多的人受益，尽管各个链接上的高收费加剧了其他地方的拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。尽管在各种链接上收费很高，但其他地方却增加了拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。尽管在各种链接上收费很高，但其他地方却增加了拥堵。例如：据估计，奥斯汀通行费产生率最高或“前500名”链接的收费将使该地区最高VOTT（VOTT5 = $ 45 /小时）的旅行者受益98.5％，而将行车里程数仅提高0.8％（造成更多circuit回，避免拥堵和收费的旅程）。