Subskrybuj nas na Youtube
Klasyczne wytłumaczenie tego fenomenu mogłoby brzmieć w następujący sposób: w złych warunkach pogodowych rośnie popyt na przejazdy taksówkami, a w tym samym czasie podaż taksówek albo w ogóle nie rośnie, albo rośnie w zbyt małym tempie. Stąd dochodzi do nadwyżki popytu nad podażą i część kursów nie zostanie zrealizowanych. Jednak Colin Camerer (Uniwersytet Johna Hopkinsa), Linda Babock, George Loewnstein (oboje z Uniwersytetu Carnegie Mellon) i Richard Thaler (Uniwersytet Chicagowski) pokazali, że wytłumaczenie wspomnianego fenomenu może być inne. Analizując dane dotyczące kursów taksówek w latach 80 i 90 XX w. w Nowym Jorku, stwierdzili, że w dni, w które mogliby zarobić większą sumę ze względu na wysoki popyt spowodowany np. złą pogodą, awarią metra, świętem, taksówkarze kończą pracę szybko. A w dni o niskich zarobkach krążą godzinami po mieście. Jako możliwe wytłumaczenie takiego zachowania badacze wskazują na wyznaczanie sobie przez taksówkarzy celu, jeśli chodzi o dzienny zarobek. Oznacza to, że w dniu, w którym popyt na przejazdy taksówkami jest wysoki, taksówkarze szybciej osiągają swoje cele i kończą pracę. To zmniejsza podaż pojazdów i pogłębia problem deficytu kierowców i taksówek.
Od czasów badania Camerera, Babock, Loewnsteina i Thalera przeprowadzono wiele badań, nie tylko dla Nowego Jorku, potwierdzających podejście taksówkarzy oparte na wyznaczaniu sobie dziennego celu zarobkowego. Lub, inaczej mówiąc, oparte na preferencjach względem punktu odniesienia. Jest ono przeciwne do podejścia opartego na neoklasycznym modelu podaży pracy, zgodnie z którym taksówkarz powinien pracować więcej wtedy, gdy popyt na przejazdy jest wyższy, a mniej – gdy popyt ten jest niższy.
Odpowiedzi na pytanie, które z tych podejść jest właściwe, spróbował udzielić Henry Faber (Uniwersytet Princeton). Używając danych dla lat 2009–2013 o wszystkich przejazdach taksówkami w Nowym Jorku zbieranych elektronicznie, czyli danych nowszych, bardziej licznych i dokładniejszych niż te użyte w badaniu Camerera, Babock, Loewnsteina i Thalera, Faber pokazuje, że taksówkarze reagują pozytywnie na zwiększone możliwości zarobkowe w momencie większego popytu poprzez dłuższą pracę. Skłania go to do upierania się, że kierowcy jednak nie są tak ograniczeni w ocenianiu rzeczywistości, jak chcieliby tego behawioryści, a modele klasycznej ekonomii sprawdzają się bardzo dobrze.
Tylko dlaczego, gdy w ulewne dni rośnie popyt na przejazdy taksówkami, często nie udaje się nam ich złapać? Przecież zgodnie z modelem neoklasycznym taksówkarze powinni zwiększać podaż swojej pracy.
Faber wskazuje na oddziaływanie czynników zewnętrznych. Po pierwsze, w złych warunkach pogodowych maleje średnia prędkość przejazdu. Po drugie, część taksówkarzy nie decyduje się na dodatkowe godziny z tego względu, iż jazda w trudnych warunkach pogodowych jest bardziej męcząca i mniej bezpieczna. Te czynniki prowadzą do spadku podaży pracy taksówkarzy, równoważąc jednocześnie jej wzrost wynikający ze zwiększonych możliwości zarobkowych.
Co wobec tego można zrobić, aby taksówki były dostępne w ulewne dni? Należy zastosować ceny dynamiczne. Tak jak Uber. Abel Brodeur (Uniwersytet w Ottawie) i Kierry Nield (Bank of Canada), używając danych dotyczących wszystkich przejazdów Uberem w Nowym Jorku w okresie 2015–2016, pokazują, że godzinowa liczba przejazdów Uberem znacząco rośnie, gdy pada deszcz. Stosowanie dynamicznych cen, które idą w górę, gdy ze względu na ulewną pogodę rośnie popyt na przejazdy, prowadzi do zwiększenia podaży ze strony kierowców i jednocześnie zmniejsza popyt (przy wyższych cenach Ubera więcej osób zdecyduje się jednak zmoknąć, biegnąc do metra). To brak dynamicznych cen w przypadku taksówek, a nie ograniczenia poznawcze taksówkarzy prowadzą do deficytu kierowców w ulewie czy innej słocie.
Uber budzi wiele kontrowersji, ale faktem jest, że przełamał niemoc niezmiennych cen taksówek: gdy pada, śnieży lub gdy chcemy dostać się na imprezę sylwestrową, nie usłyszymy: „Radio taxi, proszę czekać…”.
