اقتصاد و برنامه ریزی شهری

اقتصاد و برنامه ریزی شهری

تحلیل اثرات اقتصادی فناوری خودروهای خودران بر شهر: مرور نظام‌مند ادبیات با تأکید بر مبحث اشتغال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 پژوهشگر دکتری شهرسازی، گروه شهرسازی، دانشکدۀ معماری و هنر، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
2 دانشیار گروه شهرسازی‌، دانشکدۀ معماری و هنر، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
3 استاد گروه شهرسازی، دانشکدۀ هنر و معماری، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
چکیده
مقدمه
پیشرفت‌های فناورانه در دهه‌های اخیر، به‌ویژه ظهور و توسعۀ خودروهای خودران (Autonomous Vehicles – Avs)، موجب دگرگونی بنیادین در ساختار سیستم‌های حمل‌ونقل شهری و فراتر از آن، در شیوه‌های زندگی و الگوهای اقتصادی جوامع شده است. این فناوری که در تقاطع مهندسی پیشرفته، هوش مصنوعی، برنامه‌ریزی شهری و سیاست‌گذاری عمومی قرار دارد، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های حسگری و سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند، قادر است شیوۀ جابه‌جایی در شهرها را به ‌طور کامل بازتعریف کند. انتظار می‌رود خودروهای خودران در آینده‌ای نزدیک با بهبود ایمنی ترافیکی، کاهش تصادفات رانندگی، بهینه‌سازی مدیریت جریان سفر، کاهش زمان اتلاف‌شده در ترافیک و کاهش انتشار آلاینده‌ها، نقشی تعیین‌کننده در دستیابی به حمل‌ونقل پایدار ایفا کنند. با این‌حال، فراتر از این دستاوردهای فنی، پیامدهای اقتصادی این فناوری بسیار گسترده، چندبعدی و در بسیاری موارد، پیچیده و پیش‌بینی‌ناپذیر است؛ پیامدهایی که مستقیم بر بازار کار، ارزش زمان سفر، الگوهای سکونت شهری، مدل‌های مالکیت خودرو و سرمایه‌گذاری‌های کلان در زیرساخت‌ها اثر می‌گذارند.
با وجود اینکه نقش مثبت فناوری‌های نوین در رشد اقتصادی انکارناپذیر است، برآورد دقیق میزان اثرگذاری AVs بر اقتصاد، به‌ویژه در مقیاس شهری، همچنان یک چالش علمی و سیاستی محسوب می‌شود. نفوذ روزافزون این فناوری و حرکت آن به سمت ‌به‌صرفه و قابل‌اعتماد شدن، زمینه‌ساز تغییرات عمیق در صنایع متعدد از جمله خودروسازی، حمل‌ونقل عمومی، خدمات شهری، املاک و مستغلات، انرژی، گردشگری، تبلیغات و رسانه‌های دیجیتال خواهد بود. از سوی دیگر، مرور ادبیات موجود نشان می‌دهد علی‌رغم افزایش تحقیقات فنی پیرامون خودروهای خودران، همچنان خلأ پژوهشی قابل ‌توجهی در حوزۀ تحلیل پیامدهای اقتصادی و اجتماعی AVs، به‌ویژه در بستر شهرهای هوشمند آینده وجود دارد. در پاسخ به این نیاز، پژوهش حاضر با اتخاذ رویکرد مرور نظام‌مند ادبیات و بهره‌گیری از نظریۀ داده‌بنیاد، به بررسی و تبیین اثرات اقتصادی Avs می‌پردازد. این رویکرد تحلیلی می‌تواند تصویری جامع و مبتنی بر شواهد علمی از چالش‌ها و فرصت‌های اقتصادی ناشی از نفوذ AVs ارائه دهد و مبنایی برای تدوین سیاست‌های شهری هوشمند فراهم آورد.
مواد و روش‌ها
این مطالعه با رویکرد کیفی و بر اساس مرور نظام‌مند ادبیات و نظریۀ داده‌بنیاد انجام شده است تا تصویری دقیق و مبتنی بر شواهد از پیامدهای اقتصادی خودروهای خودران در بستر شهری ارائه دهد. چارچوب پنج‌مرحله‌ای ولفسوینکل و همکاران (2013) برای اجرای فرایند پژوهش انتخاب شد که شامل تعیین دامنۀ مطالعه، جست‌وجوی جامع منابع، غربالگری مقالات، استخراج داده‌ها و توسعۀ چارچوب مفهومی است. برای جمع‌آوری اطلاعات، پایگاه‌های علمی معتبر بین‌المللی شامل ScienceDirect‏، Google Scholar‏، Web of Science و Scopus مورد استفاده قرار گرفت. جست‌وجو با بهره‌گیری از کلیدواژه‌های ترکیبی مرتبط با پیامدهای اقتصادی AVs انجام شد. در گام نخست، تعداد ۲۳۱ مقاله شناسایی شد که پس از حذف مقالات تکراری و غیرمرتبط، ۷۸ مقالۀ نهایی بر اساس معیارهای شمول و کیفیت علمی برای تحلیل انتخاب شد.
تحلیل داده‌های استخراج‌شده با استفاده از نرم‌افزار  MaxQDA و بر مبنای سه مرحلۀ کدگذاری باز، محوری و انتخابی صورت گرفت. در مرحلۀ نخست، ۴۱۲ کد اولیه از مقالات به ‌دست آمد و سپس، در مرحلۀ کدگذاری محوری، این کدها در قالب ۱۹ مفهوم میانی سازماندهی شدند. در نهایت، مفاهیم شناسایی‌شده به سه مقولۀ اصلی شامل اشتغال، بهره‌وری زمان سفر و ارزش زمان سفر کاهش یافتند. برای اطمینان از اعتبار و پایایی تحلیل‌ها، دو اقدام کلیدی انجام شد: نخست، بازبینی نتایج توسط یک همتای علمی مستقل و دوم، مقایسۀ کدگذاری‌ها توسط دو تحلیلگر مختلف برای کاهش سوگیری و افزایش دقت. این رویکرد موجب شد که چارچوبی مفهومی و مبتنی بر شواهد توسعه یابد که می‌تواند مبنای سیاست‌گذاری شهری و مطالعات آینده در حوزۀ اثرات اقتصادی خودروهای خودران قرار گیرد.
یافته‌ها
تحلیل مقالات نشان می‌دهد اثرات اقتصادی فناوری خودروهای خودران چندوجهی، پیچیده و در بسیاری از موارد متناقض است. یافته‌ها در سه مقولۀ اصلی زیر سازمان‌دهی شده‌اند:
۱. بهره‌وری زمان سفر
ورود خودروهای خودران موجب تحول بنیادین در نحوۀ استفاده از زمان سفر می‌شود. حذف نیاز به رانندگی فعال باعث می‌شود که مسافران بتوانند زمان در مسیر بودن را به یک فرصت ارزشمند برای انجام فعالیت‌های شخصی و حرفه‌ای تبدیل کنند. این تغییر در ماهیت زمان سفر، تأثیر مستقیمی بر بهره‌وری فردی و جمعی دارد.
• افزایش کارایی فردی: در خودروهای خودران، امکان برگزاری جلسات آنلاین، پاسخ به ایمیل‌ها، انجام تحلیل‌های شغلی و حتی انجام پروژه‌های تیمی فراهم می‌شود. این موضوع برای کارکنانی که زمان زیادی را در رفت‌وآمد سپری می‌کنند، به ‌طور قابل ‌توجهی بهره‌وری را افزایش می‌دهد.
• استفادۀ بهینه برای استراحت و سرگرمی: مسافران می‌توانند از این زمان برای مطالعه، یادگیری آنلاین، تماشای فیلم، گوش دادن به پادکست یا حتی خواب کوتاه‌مدت استفاده کنند. این تغییر، سلامت روان و رضایت از سفر را بهبود می‌بخشد.
• بهبود کیفیت ترافیک شهری: خودروهای خودران با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای مدیریت سرعت و فاصلۀ بین خودروها، می‌توانند جریان ترافیک را روان‌تر کنند و زمان تأخیر سفرها را کاهش دهند.
• طراحی داخلی هوشمند: فضای داخل خودروها به سمت دفاتر کار متحرک، فضاهای استراحتی مجهز و امکانات سرگرمی چندرسانه‌ای حرکت می‌کند، که به افزایش رضایت و بهره‌وری مسافران کمک می‌کند.
با این‌حال، برخی چالش‌ها و محدودیت‌ها همچنان پابرجاست:
• ناسازگاری برخی مشاغل با شرایط محیطی داخل خودرو
• بروز بیماری حرکت در بخشی از کاربران
• نگرانی‌های مربوط به اعتمادپذیری و امنیت AVs که می‌تواند مانع استفادۀ کامل از ظرفیت این فناوری شود.
در مجموع، ارتقای بهره‌وری زمان سفر نه‌تنها باعث افزایش کیفیت زندگی شهروندان می‌شود، بلکه در سطح کلان می‌تواند به افزایش بهره‌وری اقتصادی ملی و بهبود رقابت‌پذیری شهری کمک کند.
‌۲. ارزش زمان سفر 
ورود خودروهای خودران موجب بازتعریف ارزش اقتصادی زمان سفر شده است. در سیستم‌های حمل‌ونقل سنتی، زمان صرف‌شده در سفر اغلب یک هزینه تلقی می‌شد؛ اما با امکان انجام فعالیت‌های ارزشمند طی سفر، این زمان می‌تواند به یک منبع اقتصادی و اجتماعی تبدیل شود.
• کاهش VTT در سفرهای شخصی: تحقیقات نشان می‌دهد استفاده از خودروهای خودران شخصی، به دلیل فراهم آوردن امکان استراحت، مطالعه و کار، موجب کاهش محسوس ارزش ذهنی زمان سفر می‌شود.
• افزایش VTT در مدل‌های اشتراکی: در مقابل، در خودروهای خودران اشتراکی، به دلیل محدودیت‌های حریم خصوصی، ازدحام یا عدم دسترسی به امکانات سفارشی، کاهش VTT کمتر است و در برخی موارد حتی ممکن است ارزش زمان سفر افزایش یابد.
• تفاوت مکانی: بررسی‌ها نشان می‌دهد کاهش ارزش زمان سفر در مناطق حومه‌ای به ‌طور متوسط بیشتر از مراکز شهری است، زیرا مسافران این مناطق تمایل بیشتری به استفاده از زمان طولانی سفر برای کار و مطالعه دارند.
• نقش طراحی داخلی و هدف سفر: فضای کاربرپسند و امکانات چندرسانه‌ای در خودروهای خودران می‌تواند ارزش اقتصادی زمان سفر را به شکل قابل ‌توجهی تغییر دهد، به‌ویژه در سفرهای کاری که زمان به ‌عنوان یک منبع اقتصادی کمیاب تلقی می‌شود.
به‌ طور کلی، بازتعریف ارزش زمان سفر می‌تواند پیامدهای گسترده‌ای برای تحلیل هزینه ـ فایده پروژه‌های حمل‌ونقل، قیمت‌گذاری سفر و مدل‌های اقتصادی شهرهای آینده داشته باشد.
‌۳. اشتغال و تغییرات بازار کار
از برجسته‌ترین پیامدهای اقتصادی AVs، تغییر ساختار بازار کار است که هم‌زمان شامل حذف مشاغل سنتی و ایجاد فرصت‌های شغلی نوظهور می‌شود.
الف) تهدیدها:
کاهش تقاضا برای رانندگان تاکسی، اتوبوس، کامیون و خدمات باربری
کاهش اشتغال در حوزه‌های خدمات بین‌راهی، سوخت‌رسانی و تعمیرگاه‌های سنتی
افت درآمد مشاغل مرتبط با جرایم رانندگی و تصادفات
ب) فرصت‌ها:
ایجاد شغل در حوزه‌های هوش مصنوعی، مهندسی نرم‌افزار، تحلیل داده‌های بزرگ و امنیت سایبری
رشد صنایع جدید شامل سرویس‌های دیجیتال داخل خودرو، تبلیغات هوشمند و استریم محتوا
افزایش تقاضا برای متخصصان طراحی، مدیریت و نگهداری سیستم‌های AVs
پیش‌بینی ایجاد بیش از 100 هزار شغل صنعتی جدید طی یک دهۀ آینده
ج) اثرات بخشی:
رسانه و سرگرمی: افزایش مصرف محتوای دیجیتال در سفر و توسعۀ خدمات استریم
تبلیغات هدفمند: ارائۀ تبلیغات تعاملی متناسب با پروفایل کاربران
انرژی: کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی و رشد صنعت انرژی‌های پاک
املاک و مستغلات: آزادسازی زمین‌های پارکینگ و تغییر الگوهای توسعۀ شهری
گردشگری: افزایش دسترسی، کاهش زمان سفر و تغییر الگوهای جابه‌جایی گردشگران
خودروسازی و خدمات پس از فروش: حرکت صنعت خودرو به سمت نرم‌افزار محوری، کاهش تصادفات و تغییر تقاضا برای خدمات تعمیرات سنتی
این تغییرات در ساختار اشتغال، ضمن ایجاد فرصت‌های بزرگ اقتصادی، چالش‌های مهمی برای سیاست‌گذاران شهری و ملی ایجاد می‌کند و ضرورت بازآموزی و ارتقای مهارت‌های نیروی کار را دوچندان می‌سازد.
نتیجه‌گیری
خودروهای خودران پتانسیل بالایی برای بازآفرینی اقتصاد شهری دارند. آن‌ها می‌توانند با بهبود بهره‌وری زمان سفر، تغییر در ارزش زمان و بازآرایی بازار کار، فرصت‌ها و چالش‌های اقتصادی تازه‌ای ایجاد کنند. در کنار مزایایی مانند صرفه‌جویی اقتصادی ناشی از کاهش تصادفات و توسعۀ مدل‌های کسب‌وکار نو، تهدیدهایی مانند حذف مشاغل سنتی نیز وجود دارد. آماده‌سازی سیاست‌گذاران برای مواجهه با این پیامدها ضروری است و اقداماتی مانند:
• سرمایه‌گذاری در بازآموزی نیروی کار
• حمایت از صنایع نوظهور مرتبط با AVs
• بازنگری چارچوب‌های هزینه ـ فایده با توجه به تغییر VTT
• توسعۀ زیرساخت‌ها و قوانین متناسب با AVs
برای بهره‌برداری بهینه و کاهش آسیب‌های احتمالی ضرورت دارد. یافته‌های این پژوهش، پایه نظری و راهنمای عملی برای سیاست‌گذاری در مسیر ادغام AVs در آیندۀ شهری محسوب می‌شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Analyzing the Economic Impacts of Autonomous Vehicle Technology on Cities: A Systematic Literature Review with an Emphasis on Employment

نویسندگان English

Sara Amiri 1
Saber Mohammadpour 2
Ali Soltani 3
1 Ph.D. Candidate in Urban Planning, Department of Urban Planning, Faculty of Architecture and Art, University of Guilan, Rasht, Iran
2 Associate Professor, Department of Urban Planning, Faculty of Architecture and Art, University of Guilan, Rasht, Iran
3 Professor, Department of Urban Planning, Faculty of Art and Architecture, Shiraz University, Shiraz, Iran
چکیده English

Introduction 
Technological advancements in recent decades, particularly the emergence and development of Autonomous Vehicles (AVs), have fundamentally transformed the structure of urban transportation systems and, beyond that, the patterns of lifestyle and the economic dynamics of modern societies. At the intersection of advanced engineering, artificial intelligence, urban planning, and public policymaking, AVs leverage machine learning algorithms, sensor networks, and intelligent decision-making systems to redefine mobility within cities. AVs are expected to play a critical role in achieving sustainable urban transportation by improving traffic safety, reducing road accidents, optimizing traffic flow management, minimizing time lost in congestion, and decreasing pollutant emissions. However, beyond these technical achievements, the economic implications of AVs are broad, multifaceted, and often unpredictable, with significant effects on labor markets, the value of travel time, urban settlement patterns, vehicle ownership models, and large-scale infrastructure investments.
Although the positive role of innovative technologies in driving economic growth is undeniable, accurately assessing the economic impacts of AVs, especially on an urban scale, remains a significant challenge for researchers and policymakers. AVs’ increasing affordability and reliability are expected to trigger substantial transformations across multiple industries, including automotive manufacturing, public transportation, urban services, real estate, energy, tourism, advertising, and digital media. Furthermore, a systematic review of the literature highlights a considerable research gap regarding AVs’ economic and social consequences, particularly within the context of future smart cities. To address this gap, the present study adopts a systematic literature review approach combined with Grounded Theory to investigate and conceptualize the economic impacts of AVs. This analytical framework provides a comprehensive, evidence-based understanding of the challenges and opportunities posed by the widespread adoption of AVs. It serves as a foundation for designing data-driven smart urban policies.
Materials and Methods
This study employs a qualitative research approach grounded in a systematic literature review combined with Grounded Theory to provide an in-depth and evidence-based analysis of the economic impacts of AVs in urban contexts. The five-step framework proposed by Wolfswinkel et al. (2013) guided the research process, which consisted of defining the research scope, conducting a comprehensive search, screening relevant studies, extracting key data, and developing a conceptual framework. Data was collected using well-established scientific databases, including ScienceDirect, Google Scholar, Web of Science, and Scopus. The search strategy incorporated a combination of keywords related to the economic impacts of AVs, employment, travel-time productivity, and the value of travel time. In the initial phase, 231 articles were identified. After removing duplicates and irrelevant studies, 78 high-quality articles met the inclusion criteria and were selected for detailed analysis. The extracted data were analyzed using MaxQDA software and underwent a three-stage coding process:
• Open coding: Identification of 412 initial codes.
• Axial coding: Organization of codes into 19 intermediate categories.
• Selective coding: Integration of categories into three core themes: employment, travel-time productivity, and value of travel time (VTT).
To enhance the validity and reliability of the analysis, two verification procedures were implemented:
1. Peer review of findings by an independent researcher.
2. Cross-checking of coding between two analysts to minimize bias and ensure consistency.
This rigorous methodological approach enabled the development of a comprehensive conceptual framework to inform future urban economic policies related to AV adoption.
Findings
The systematic analysis reveals that the economic impacts of AVs are multidimensional, complex, and sometimes contradictory. The findings are categorized into three main themes:
1. Travel-Time Productivity
The introduction of AVs fundamentally changes how individuals use travel time. By eliminating the need for active driving, AVs allow travelers to convert travel time from a cost into an opportunity, directly enhancing personal and collective productivity.
• Enhanced personal efficiency: Passengers can hold virtual meetings, respond to emails, work on projects, or perform data analysis during travel, significantly improving productivity, especially for commuters.
• Better use of travel time for leisure and rest: AVs enable passengers to engage in reading, online learning, entertainment, or short naps, which improves mental health and overall travel satisfaction.
• Traffic optimization: Through advanced algorithms, AVs improve traffic flow, reduce congestion, and lower average travel delays.
• Smart interior design: Evolving AV interiors into mobile workstations, rest zones, and multimedia entertainment hubs further enhances productivity potential.
However, several challenges remain:
• Certain jobs are incompatible with in-vehicle environments.
• Motion sickness affects some users, reducing productivity gains.
• Concerns regarding safety, trust, and reliability may limit widespread adoption.
2. Value of Travel Time (VTT)
The introduction of AVs redefines the economic value of travel time. Traditionally, travel time was perceived as a cost, but AVs transform it into an opportunity for performing valuable tasks.
• Decreased VTT in personal AVs: Personal AVs enable relaxation, work, and entertainment, leading to a significant reduction in perceived travel costs.
• Higher VTT in shared AVs: In contrast, shared AVs often have limitations regarding privacy, comfort, and customization, resulting in a smaller reduction or even an increase in VTT.
• Spatial differences: Suburban travelers benefit more from VTT reductions due to longer commuting times, while urban users experience comparatively lower gains.
• Impact of vehicle design and trip purpose: Work-friendly designs and integrated multimedia systems substantially affect how travelers perceive the value of time, especially during business-related trips.
3. Employment and Labor Market Transformations
One of the most profound economic impacts of AVs involves structural shifts in the labor market, encompassing both job displacement and the creation of new employment opportunities.
a) Threats:
• Job losses among taxi, bus, truck, and delivery drivers.
• Decline in employment within roadside services, fuel stations, and traditional vehicle repair shops.
• Reduced income for professionals involved in traffic law enforcement and accident-related legal services.
b) Opportunities:
• Growth of high-demand jobs in artificial intelligence, software engineering, big data analytics, and cybersecurity.
• Expansion of digital services within AVs, including interactive entertainment and personalized advertising.
• Increased demand for AV systems engineers, data scientists, and infrastructure specialists.
• Industry forecasts predict the creation of over 100,000 new jobs globally within the next decade.
c) Sectoral Impacts:
• Digital media and entertainment: Rising consumption of streaming services and personalized content during travel.
• Targeted advertising: New avenues for personalized, data-driven marketing inside AVs.
• Energy sector: Reduced fossil fuel dependency and accelerated investments in renewable energy.
• Real estate and urban development: Freed-up parking spaces reshape land-use planning and property values.
• Tourism and hospitality: Shorter travel times enhance accessibility and enable innovative travel experiences.
• Automotive manufacturing and after-sales services: A shift toward software-centric vehicle design, specialized maintenance, and reduced accident-related repairs.
These employment transformations highlight significant opportunities and policy challenges, requiring governments and industries to focus on workforce reskilling and future-proof job strategies.
Conclusion
AVs are poised to reshape urban economies significantly. Their capacity to improve travel-time productivity, alter VTT, and restructure labor markets presents economic opportunities and social challenges. While AVs promise efficiency gains, reduced accident costs, and new business models, they risk job displacement and industry disruptions. Policymakers must proactively prepare by:
• Investing in workforce retraining programs.
• Supporting emerging AV-related industries.
• Redesigning cost–benefit frameworks to incorporate changing VTT.
• Updating urban infrastructure and legal frameworks for AV integration.
Effective adaptation will determine whether AVs’ economic potential is maximized while minimizing adverse impacts. This research offers a conceptual foundation for further studies and practical guidance for shaping urban policy in the era of intelligent transportation.

کلیدواژه‌ها English

Autonomous Vehicles
Employment
Economic Impacts
Systematic Literature Review
Travel Time Productivity
Value of Travel Time
Adnan, N., Nordin, S. M., bin Bahruddin, M. A., & Ali, M. (2018). How trust can drive forward the user acceptance to the technology? In-vehicle technology for autonomous vehicle. Transportation research part A: policy and practice, 118, 819-836.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.10.019
Agriesti, S., Brevi, F., Gandini, P., Marchionni, G., Parmar, R., Ponti, M., & Studer, L. (2020). Impact of driverless vehicles on urban environment and future mobility. Transportation Research Procedia, 49, 44-59.‏  https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.09.005
Alessandrini, A., Campagna, A., Delle Site, P., Filippi, F., & Persia, L. (2015). Automated vehicles and the rethinking of mobility and cities. Transportation Research Procedia, 5, 145-160.‏ https://doi.org/10.1016/j.trpro.2015.01.002
Anderson, J. M., Kalra, N., Stanley, K. D., Sorensen, P., Samaras, C., & Oluwatola, O. A. (2016). Autonomous vehicle technology: A guide for policymakers (Research Report RR-443-2). RAND Corporation. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR443-2.html
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of economic perspectives, 29(3), 3-30. http://dx.doi.org/10.1257/jep.29.3.3
Bagloee, S. A., Tavana, M., Asadi, M., & Oliver, T. (2016). Autonomous vehicles: challenges, opportunities, and future implications for transportation policies. Journal of modern transportation, 24(4), 284-303.‏ https://doi.org/10.1007/s40534-016-0117-3
Bahamonde-Birke, F. J., Kickhöfer, B., Heinrichs, D., & Kuhnimhof, T. (2018). A systemic view on autonomous vehicles: Policy aspects for a sustainable transportation planning. disP-The Planning Review, 54(3), 12-25.‏ https://doi.org/10.1080/02513625.2018.1525197
Banerjee, S. (2021). Autonomous vehicles: a review of the ethical, social and economic implications of the AI revolution. International Journal of Intelligent Unmanned Systems, 9(4), 302-312.‏ https://doi.org/10.1108/IJIUS-07-2020-0027 
Becker, G. S. (1965). A Theory of the Allocation of Time. The economic journal, 75(299), 493-517.‏
Berrada, J., & Leurent, F. (2017). Modeling transportation systems involving autonomous vehicles: a state of the art. Transportation Research Procedia, 27, 215-221.‏ https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.077
Blas, F., Giacobone, G., Massin, T., & Tourón, F. R. (2022). Impacts of vehicle automation in public revenues and transport equity. Economic challenges and policy paths for Buenos Aires. Research in Transportation Business & Management, 42, 100566.‏ https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2020.100566
Bösch, P. M., Ciari, F., & Axhausen, K. W. (2018). Transport policy optimization with autonomous vehicles. Transportation Research Record, 2672(8), 698-707.‏ https://doi.org/10.1177/0361198118791391
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company. https://wwnorton.com/books/9780393239355
Camps-Aragó, P., Temmerman, L., Vanobberghen, W., & Delaere, S. (2022). Encouraging the sustainable adoption of autonomous vehicles for public transport in Belgium: citizen acceptance, business models, and policy aspects. Sustainability, 14(2), 921.‏ https://doi.org/10.3390/su14020921
Carrese, S., Nigro, M., Patella, S. M., & Toniolo, E. (2019). A preliminary study of the potential impact of autonomous vehicles on residential location in Rome. Research in transportation economics, 75, 55-61.‏ https://doi.org/10.1016/j.retrec.2019.02.005
Chan, C. Y. (2017). Advancements, prospects, and impacts of automated driving systems. International journal of transportation science and technology, 6(3), 208-216.‏ https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2017.07.008
Childress, S., Nichols, B., Charlton, B., & Coe, S. (2015). Using an activity-based model to explore the potential impacts of automated vehicles. Transportation Research Record, 2493(1), 99-106.‏ https://doi.org/10.3141/2493-11
Clements, L. M., & Kockelman, K. M. (2017). Economic effects of automated vehicles. Transportation research record, 2606(1), 106-114.‏ https://doi.org/10.3141/2606-14
Cohen, S. A., & Hopkins, D. (2019). Autonomous vehicles and the future of urban tourism. Annals of tourism research, 74, 33-42.‏ https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.10.009
Cohen, T., Stilgoe, J., Stares, S., Akyelken, N., Cavoli, C., Day, J., ... & Wigley, E. (2020). A constructive role for social science in the development of automated vehicles. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 6, 100133. https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100133‏
Cordera, R., Nogués, S., González-González, E., & Moura, J. L. (2021). Modeling the impacts of autonomous vehicles on land use using a LUTI model. Sustainability, 13(4), 1608.‏ https://doi.org/10.3390/su13041608
Czech, P., Turoń, K., & Barcik, J. (2018). Autonomous vehicles: basic issues. Zeszyty Naukowe. Transport/Politechnika Śląska. 10.20858/sjsutst.2018.100.2
De Almeida Correia, G. H., & van Arem, B. (2016). Solving the User Optimum Privately Owned Automated Vehicles Assignment Problem (UO-POAVAP): A model to explore the impacts of self-driving vehicles on urban mobility. Transportation Research Part B: Methodological, 87, 64-88.‏ https://doi.org/10.1016/j.trb.2016.03.002
De Chiara, A., Elizalde, I., Manna, E., & Segura-Moreiras, A. (2021). Car accidents in the age of robots. International Review of Law and Economics, 68, 106022.‏ https://doi.org/10.1016/j.irle.2021.106022
Duarte, F., & Ratti, C. (2018). The impact of autonomous vehicles on cities: A review. Journal of Urban Technology, 25(4), 3-18.‏ https://doi.org/10.1080/10630732.2018.1493883
Dubljević, V., Douglas, S., Milojevich, J., Ajmeri, N., Bauer, W. A., List, G. F., & Singh, M. P. (2021). Moral and social ramifications of autonomous vehicles. arXiv preprint arXiv:2101.11775.‏ https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.11775
Fagnant, D. J., & Kockelman, K. (2015). Preparing a nation for autonomous vehicles: opportunities, barriers and policy recommendations. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 77, 167-181.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.04.003
Fielbaum, A. (2020). Strategic public transport design using autonomous vehicles and other new technologies. International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 18(2), 183-191.‏ https://doi.org/10.1007/s13177-019-00190-5
Fraedrich, E., Heinrichs, D., Bahamonde-Birke, F. J., & Cyganski, R. (2019). Autonomous driving, the built environment and policy implications. Transportation research part A: policy and practice, 122, 162-172.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.02.018
Freemark, Y., Hudson, A., & Zhao, J. (2019). Are cities prepared for autonomous vehicles? Planning for technological change by US local governments. Journal of the American Planning Association, 85(2), 133-151. https://doi.org/10.1080/01944363.2019.1603760 ‏
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?. Technological forecasting and social change, 114, 254-280.‏ https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
Gelauff, G., Ossokina, I., & Teulings, C. (2019). Spatial and welfare effects of automated driving: Will cities grow, decline or both?. Transportation research part A: policy and practice, 121, 277-294.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2019.01.013
Gruel, W., & Stanford, J. M. (2016). Assessing the long-term effects of autonomous vehicles: a speculative approach. Transportation research procedia, 13, 18-29.‏ https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.003
Hansson, S. O., Belin, M. Å., & Lundgren, B. (2021). Self-driving vehicles—an ethical overview. Philosophy & Technology, 34(4), 1383-1408.‏ https://doi.org/10.1007/s13347-021-00464-5
Harb, M., Xiao, Y., Circella, G., Mokhtarian, P. L., & Walker, J. L. (2018). Projecting travelers into a world of self-driving vehicles: estimating travel behavior implications via a naturalistic experiment. Transportation, 45(6), 1671-1685.‏ https://doi.org/10.1007/s11116-018-9937-9
Heinrichs, D., & Cyganski, R. (2015). Automated driving: How it could enter our cities and how this might af fect our mobility decisions. disP-The Planning Review, 51(2), 74-79.‏ https://doi.org/10.1080/02513625.2015.1064650
Huang, Y., Kockelman, K. M., & Quarles, N. (2020). How will self-driving vehicles affect US megaregion traffic? The case of the Texas triangle. Research in Transportation Economics, 84, 101003.‏ https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.101003
Iroshnikov, D. V., Larina, L. Y., & Sidorkin, A. I. (2020). Autonomous vehicles within the urban space and transport security challenges: Legal aspect. J. Pol. & L., 13, 133.‏ https://doi.org/10.5539/jpl.v13n3p133
Israel, F., & Plaut, P. (2024). The relevance of social factors in sharing a trip with strangers: Creating travel communities in the autonomous vehicles era. Travel Behaviour and Society, 35, 100740.‏ https://doi.org/10.1016/j.tbs.2024.100740
Jana, A., Sarkar, A., Kallakurchi, J. V., & Kumar, S. (2019, September). Autonomous vehicle as a future mode of transport in India: analyzing the perception, opportunities and hurdles. In Proceedings of the eastern Asia society for transportation studies (Vol. 12, No. 3, pp. 1-15).‏
Joushan, A. (2024). A comprehensive study of AV technology and its impact on transportation safety, urban infrastructure, and social changes in the near future. Journal of Applied Research in Engineering, 4(35). https://civilica.com/doc/2077371 [In Persian]
Juraev, Z., & Yena, S. (2022). Social And Environmental Impacts of Driverless Cars. Available at SSRN 4157919.‏ https://ijcm.academicjournal.io
Kaltenhäuser, B., Werdich, K., Dandl, F., & Bogenberger, K. (2020). Market development of autonomous driving in Germany. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 132, 882-910.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.01.001
Kaplan, S., Gordon, B., El Zarwi, F., Walker, J. L., & Zilberman, D. (2019). The future of autonomous vehicles: Lessons from the literature on technology adoption. Applied Economic Perspectives and Policy, 41(4), 583-597.‏ https://doi.org/10.1093/aepp/ppz005
Kato, H., Sanko, N., Ishibe, M., & Sakashita, A. (2024). Value of travel time savings for leisure trip in autonomous vehicles: Case study from the Tokyo Metropolitan Area. Transportation research interdisciplinary perspectives, 24, 101080.‏ https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101080
Kellett, J., Barreto, R., Hengel, A. V. D., & Vogiatzis, N. (2019). How might autonomous vehicles impact the city? The case of commuting to central Adelaide. Urban policy and research, 37(4), 442-457.‏ https://doi.org/10.1080/08111146.2019.1674646
Kim, T. J. (2018). Automated autonomous vehicles: Prospects and impacts on society. Journal of Transportation Technologies, 8(03), 137.‏ 10.4236/jtts.2018.83008
Krueger, R., Rashidi, T. H., & Rose, J. M. (2016). Preferences for shared autonomous vehicles. Transportation research part C: emerging technologies, 69, 343-355.‏ https://doi.org/10.1016/j.trc.2016.06.015
Larson, W., & Zhao, W. (2020). Self-driving cars and the city: Effects on sprawl, energy consumption, and housing affordability. Regional Science and Urban Economics, 81, 103484.‏ https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2019.103484
Lavoie, B., Ong, F., & Habib, K. N. (2024). Relax on the way to work or work on the way to relax? Influences of vehicle interior on travel time perceptions in autonomous vehicles. Transportation research part A: policy and practice, 183, 104073.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104073
Lee, D., & Hess, D. J. (2020). Regulations for on-road testing of connected and automated vehicles: Assessing the potential for global safety harmonization. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 136, 85-98.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.03.026
Litman, T. (2022). Autonomous vehicle implementation predictions: Implications for transport planning. Victoria Transport Policy Institute.
Manivasakan, H., Kalra, R., O’Hern, S., Fang, Y., Xi, Y., & Zheng, N. (2021). Infrastructure requirement for autonomous vehicle integration for future urban and suburban roads–Current practice and a case study of Melbourne, Australia. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 152, 36-53.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2021.07.012
Martinez, L. M., & Viegas, J. M. (2017). Assessing the impacts of deploying a shared self-driving urban mobility system: An agent-based model applied to the city of Lisbon, Portugal. International Journal of Transportation Science and Technology, 6(1), 13-27.‏ https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2017.05.005
Martínez-Díaz, M., & Soriguera, F. (2018). Autonomous vehicles: theoretical and practical challenges. Transportation research procedia, 33, 275-282.‏ https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.10.103
Martínez‐Díaz, M., Soriguera, F., & Pérez, I. (2019). Autonomous driving: a bird’s eye view. IET intelligent transport systems, 13(4), 563-579.‏ https://doi.org/10.1049/iet-its.2018.5061
May, A. D., Shepherd, S., Pfaffenbichler, P., & Emberger, G. (2020). The potential impacts of automated cars on urban transport: An exploratory analysis. Transport Policy, 98, 127-138.‏ https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2020.05.007
Milakis, D., Van Arem, B., & Van Wee, B. (2017). Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research. Journal of intelligent transportation systems, 21(4), 324-348.‏ https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1291351
Mirzahosein, H., Jedi Sani, K., & Najafi, P. (2021). A review on the impact of AV utilization on congestion pricing. Traffic Management Studies, (61), 65–94. https://sid.ir/paper/954307/fa [In Persian] 
Mokhtarian, P. L., & Salomon, I. (2001). How derived is the demand for travel? Some conceptual and measurement considerations. Transportation research part A: Policy and practice, 35(8), 695-719.‏ https://doi.org/10.1016/S0965-8564(00)00013-6
Moore, M. A., Lavieri, P. S., Dias, F. F., & Bhat, C. R. (2020). On investigating the potential effects of private autonomous vehicle use on home/work relocations and commute times. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 110, 166-185.‏ https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.11.013
Ng, V., & Kim, H. M. (2021). Autonomous vehicles and smart cities: A case study of Singapore. In Smart cities for technological and social innovation (pp. 265-287). Academic Press.‏ https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818886-6.00014-9
Nikitas, A., Vitel, A. E., & Cotet, C. (2021). Autonomous vehicles and employment: An urban futures revolution or catastrophe?. Cities, 114, 103203.‏ https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103203
Nugroho, A., & Amelia, P. (2022). Driving into the Future: Social and Economic Implications of Intelligent Vehicles. Tensorgate Journal of Sustainable Technology and Infrastructure for Developing Countries, 5(2), 27–41. Retrieved from https://research.tensorgate.org/index.php/tjstidc/article/view/35
Olayode, I. O., Du, B., Severino, A., Campisi, T., & Alex, F. J. (2023). Systematic literature review on the applications, impacts, and public perceptions of autonomous vehicles in road transportation system. Journal of traffic and transportation engineering (English edition), 10(6), 1037-1060.‏ https://doi.org/10.1016/j.jtte.2023.07.006
Othman, K. (2022). Exploring the implications of autonomous vehicles: A comprehensive review. Innovative Infrastructure Solutions, 7(2), 165.‏ https://doi.org/10.1007/s41062-022-00763-6
Overtoom, I., Correia, G., Huang, Y., & Verbraeck, A. (2020). Assessing the impacts of shared autonomous vehicles on congestion and curb use: A traffic simulation study in The Hague, Netherlands. International journal of transportation science and technology, 9(3), 195-206.‏ https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.03.009
Parida, S., Franz, M., Abanteriba, S., & Mallavarapu, S. (2018, June). Autonomous driving cars: future prospects, obstacles, user acceptance and public opinion. In International conference on applied human factors and ergonomics (pp. 318-328). Cham: Springer International Publishing.‏ https://doi.org/10.1007/978-3-319-93885-1_29
Peer, S., Müller, J., Naqvi, A., & Straub, M. (2024). Introducing shared, electric, autonomous vehicles (SAEVs) in sub-urban zones: Simulating the case of Vienna. Transport policy, 147, 232-243.‏ https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.12.002
Pettigrew, S. (2017). Why public health should embrace the autonomous car. Australian and New Zealand journal of public health, 41(1), 5-7.‏ 10.1111/1753-6405.12588
Raposo, M. A., Grosso, M., Mourtzouchou, A., Krause, J., Duboz, A., & Ciuffo, B. (2022). Economic implications of a connected and automated mobility in Europe. Research in transportation economics, 92, 101072.‏ https://doi.org/10.1016/j.retrec.2021.101072
Rebalski, E., Adelfio, M., Sprei, F., & Johansson, D. J. (2024). Brace for impacts: Perceived impacts and responses relating to the state of connected and autonomous vehicles in Gothenburg. Case Studies on Transport Policy, 15, 101140.‏ https://doi.org/10.1016/j.cstp.2023.101140
Rouse, D. (2021). Commentary: what are the implications of autonomous vehicles for urban design practice?. Journal of Urban Design, 26(2), 178-183.‏ https://doi.org/10.1080/13574809.2019.1686351
Ryan, M. (2019). The Future of Transportation: Ethical, Legal, Social and Economic Impacts of Self driving Vehicles in the Year. Science and engineering ethics().‏ https://doi.org/10.1007/s11948-019-00130-2
Saghir, C., & Sands, G. (2020). Realizing the potential of autonomous vehicles. Planning Practice & Research, 35(3), 267-282.‏ https://doi.org/10.1080/02697459.2020.1737393
Shubbak, M. (2017). Self-driving cars: legal, social, and ethical aspects. Social, and Ethical Aspects (March 13, 2017).‏ http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2931847 
Silva, Ó., Cordera, R., González-González, E., & Nogués, S. (2022). Environmental impacts of autonomous vehicles: A review of the scientific literature. Science of The Total Environment, 830, 154615.‏ https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.154615
Silvestri, F., De Fabiis, F., & Coppola, P. (2024). Consumers’ expectations and attitudes towards owning, sharing, and riding autonomous vehicles. Case Studies on Transport Policy, 15, 101112. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2023.101112 ‏
Small, K. A. (2012). Valuation of travel time, Economics of Transportation 1 (1–2): 2–14. Small, KA & Gomez-Ibanez, JA (1998), Road Pricing, Trafc Congestion and.‏ https://doi.org/10.1016/j.ecotra.2012.09.002
Sohrabi, S., Khreis, H., & Lord, D. (2020). Impacts of autonomous vehicles on public health: A conceptual model and policy recommendations. Sustainable cities and society, 63, 102457. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102457‏
Stead, D., & Vaddadi, B. (2019). Automated vehicles and how they may affect urban form: A review of recent scenario studies. Cities, 92, 125-133.‏ https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.03.020
Taiebat, M., Brown, A. L., Safford, H. R., Qu, S., & Xu, M. (2018). A review on energy, environmental, and sustainability implications of connected and automated vehicles. Environmental science & technology, 52(20), 11449-11465.‏ 10.1021/acs.est.8b00127.
Turoń, K., & Kubik, A. (2020). Economic aspects of driving various types of vehicles in intelligent urban transport systems, including car-sharing services and autonomous vehicles. Applied Sciences, 10(16), 5580.‏ https://doi.org/10.3390/app10165580
Ulu, İ. M., & Erdin, H. E. (2023). Autonomous vehicles impacts on quality of urban life: A review. Megaron, 18(2).‏ https://doi.org/10.14744/megaron.2023.80217
Webb, J., Wilson, C., & Kularatne, T. (2019). Will people accept shared autonomous electric vehicles? A survey before and after receipt of the costs and benefits. Economic analysis and policy, 61, 118-135.‏ https://doi.org/10.1016/j.eap.2018.12.004
Winter, K., Cats, O., Martens, K., & van Arem, B. (2021). Parking space for shared automated vehicles: How less can be more. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 143, 61-77.‏ https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.11.008
Wolfswinkel, J. F., Furtmueller, E., & Wilderom, C. P. (2013). Using grounded theory as a method for rigorously reviewing literature. European journal of information systems, 22(1), 45-55.‏ https://doi.org/10.1057/ejis.2011.51
Yigitcanlar, T., Wilson, M., & Kamruzzaman, M. (2019). Disruptive impacts of automated driving systems on the built environment and land use: An urban planner’s perspective. Journal of open innovation: Technology, market, and complexity, 5(2), 24.‏ https://doi.org/10.3390/joitmc5020024
Yu, X., van den Berg, V. A., & Verhoef, E. T. (2022). Autonomous cars and activity-based bottleneck model: How do in-vehicle activities determine aggregate travel patterns?. Transportation research part C: emerging technologies, 139, 103641.‏ https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103641
Zali, N., Amiri, S., Yigitcanlar, T., & Soltani, A. (2022). Autonomous vehicle adoption in developing countries: Futurist insights. Energies, 15(22), 8464.‏ https://doi.org/10.3390/en15228464
Zhang, W., Guhathakurta, S., & Khalil, E. B. (2018). The impact of private autonomous vehicles on vehicle ownership and unoccupied VMT generation. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 90, 156-165. https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.03.005 ‏
Zhao, Y., & Kockelman, K. M. (2018). Anticipating the regional impacts of connected and automated vehicle travel in Austin, Texas. Journal of Urban Planning and Development, 144(4), 04018032.‏ https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000463
Zhong, H., Li, W., Burris, M. W., Talebpour, A., & Sinha, K. C. (2020). Will autonomous vehicles change auto commuters’ value of travel time?. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 83, 102303.‏ https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102303
Zhou, Q. (2020). Analysis of social effects of autonomous vehicles. Academic Journal of Engineering and Technology Science, 3(1), 65-74.‏ 10.25236/AJETS.2020.030109
Zhuge, C., & Wang, C. (2021). Integrated modelling of autonomous electric vehicle diffusion: From review to conceptual design. Transportation research part D: transport and environment, 91, 102679.‏ https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102679
دوره 6، شماره 4
زمستان 1404
صفحه 16-40

  • تاریخ دریافت 05 مرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 23 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 09 شهریور 1404