Household life cycle and generational differences as factors in personal automobile ownership

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article examines intergenerational changes in personal automobile ownership, made possible with the accumulation of sufficient longitudinal data sets. Economic conditions, cultural characteristics, and technological changes affect how each generation perceives and uses automobiles. Analyzing these factors helps to better understand the inequality of opportunity between car-owning and non-car-owning households of past and current generations. Currently, there are no longitudinal studies of intergenerational differences in household car ownership in the national literature. The authors set out to fill this knowledge gap. Cross-country comparative analysis of motorization rates by age cohorts (generations) showed that differences in motorization rates within cohorts between countries or regions within the same country can be explained by the historical aspect of motorization, the level of economic development, and income differences between generations. Given the dynamically growing motorization in Russia, the research question arises: how the provision of personal cars in Russian Federation households changes over time and across generations. The study aims to identify differences in the level of personal car ownership by age groups and between generations using Russian society as an example. In the course of the study, the authors analyzed data on personal car ownership among Russian households obtained from the Russian Monitoring of the Economic Situation and Health of the Population (RMES) of the National Research University Higher School of Economics and the All-Russian Survey of Households on Consumer Finances, organized by the Ministry of Finance of Russia in 2013-2020 and the Bank of Russia in 2022. Using a retrospective method that brings generations to a single age level, the authors investigated intergenerational differences in car ownership. The authors show the dynamics of changes in the share of households owning a car in different generations and at different stages of the life cycle, as well as depending on the place of residence. The tendency to abandon personal cars among young people is revealed. It was found that this is influenced by the practice of carsharing, as well as the quality and availability of municipal transportation in cities, especially large cities. At the same time, the level of private car ownership in rural areas has significantly increased after 2010 and currently exceeds that in urban areas.

About the authors

Tatiana V. Kulakova

HSE University

Email: tkulakova@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-0247-6849
SPIN-code: 8308-1569
Doctor of Economical Sciences, Director of Centre for Transport Economics in Institute for Transport Economics and Transport Policy Studies of Faculty of Urban and Regional Development Moscow, Russia

Maria A. Moiseeva

HSE University

Email: mamoiseeva@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-9308-6346
SPIN-code: 3186-5872
Chief Expert of Centre for Transport Economics in Institute for Transport Economics and Transport Policy Studies of Faculty of Urban and Regional Development Moscow, Russia

Ekaterina M. Reshetova

HSE University

Email: ekaterina.ddms@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9405-9884
SPIN-code: 9030-2737
Candidate of Economical Sciences, Senior Research Fellow of Centre for Transport Economics in Institute for Transport Economics and Transport Policy Studies of Faculty of Urban and Regional Development Moscow, Russia

Yulia E. Shulika

HSE University

Email: yshulika@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-4032-1477
SPIN-code: 2613-3120
Candidate of Political Sciences, Leading Analyst of Centre for Transport Economics in Institute for Transport Economics and Transport Policy Studies of Faculty of Urban and Regional Development Moscow, Russia

References

  1. Антонова Н. Г., Ребязина В. А. и др. Выявление поколенческих различий в решении потребителей использовать шеринговые сервисы в России // Вестник Московского ун-та. Сер. 6. Экономика. 2020. № 4. С. 146–180. doi: 10.38050/01300105202048; EDN: EZASPV.
  2. Вишневский А. Г. и др. Демографическая модернизация России, 1900–2000 / Под ред. Вишневского А. Г. М.: Новое изд-во, 2006. 608 с.
  3. Евграфова К. О. Транспортная активность населения // Вестник РМЭПЗН НИУ ВШЭ (RLMS HSE). Вып. 4 [Электронный ресурс]: сб. науч. ст. / Отв. ред. П. М. Козырева. М.: НИУ ВШЭ, 2014. С. 116-130. URL: http://www.hse.ru/rlms/vestnik (дата обращения: 29.07.2024).
  4. Мулеев Е. Ю. Транспортное поведение населения России: краткий отчет об исследовании // ИЭТТП НИУ ВШЭ. М., 2015. 20 с.
  5. Радаев В. В. Раскол поколения миллениалов: историческое и эмпирическое обоснование. (Первая часть) // Социологический журнал. 2020. № 3. С. 30–63. doi: 10.19181/socjour.2020.26.3.7395; EDN: PCGGMH.
  6. Berri A. Dynamiques de la motorisation et des dépenses de transport des ménages: Analyses sur données individuelles et semi-agrégées: Diss. Paris 1, 2005. URL: https://theses.fr/2005PA010066 (дата обращения: 31.07.2024).
  7. Berri A., Madre J. L., Bussiere Y. Étalement urbain, contexte économique et croissance de la circulation automobile des ménages en France: projections à l'horizon 2020 // Recherche, transports, sécurité. 2005. No. 89. P. 305–326. doi: 10.3166/rts.89.305-326.
  8. Berri A. A cross-country comparison of household, car ownership: A Cohort Analysis // IATSS research. 2009. Vol. 33. No. 2. P. 21–38. doi: 10.1016/S0386-1112(14)60242-9.
  9. Cornut B. Longitudinal analysis of car ownership and car travel demand in the Paris region using a pseudo-panel data approach // Transportation Research Procedia. 2016. Vol. 13. P. 61–71. doi: 10.1016/j.trpro.2016.05.007.
  10. Giesel F., Nobis C. The impact of carsharing on car ownership in German cities // Transportation Research Procedia. 2016. Vol. 19. P. 215–224. doi: 10.1016/j.trpro.2016.12.082.
  11. Dargay J., Vythoulkas P. Estimation of dynamic transport demand models using pseudo-panel data // 8th World Conference on Transport Research, Antwerp, Belgium. 1998. P. 12–17. URL: http://www.jstor.org/stable/20053816 (дата обращения: 30.07.2024).
  12. Dargay J. M., Vythoulkas P. C. Estimation of a dynamic car ownership model: a pseudo-panel approach // Journal of transport economics and policy. 1999. Vol. 33. No. 3. P. 287–301. URL: https://www.jstor.org/stable/20053816 (дата обращения: 31.07.2024).
  13. Dargay J. M. The effect of income on car ownership: evidence of asymmetry // Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2001. Vol. 35. No. 9. P. 807–821. doi: 10.1016/S0965-8564(00)00018-5.
  14. Dargay J. M. Determinants of car ownership in rural and urban areas: a pseudo-panel analysis // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2002. Vol. 38. No. 5. P. 351–366. doi: 10.1016/S1366-5545(01)00019-9.
  15. Iacono M. et al. Cohort Effects and Their Influence on Car Ownership // Working Papers 000138, University of Minnesota: Nexus Research Group. 2015. URL: https://hdl.handle.net/11299/179833 (дата обращения: 30.07.2024).
  16. Lydall H. The life cycle in income, saving, and asset ownership // Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1955. Vol. 23. No. 2. P. 131–150. doi: 10.2307/1907873.
  17. Papu Carrone A. V., Rich J. Are car ownership preferences changing? An age cohort analysis // Paper presented at hEART 2018: 7th Symposium of the European Association for Research in Transportation, Athens. Greece. 2018. URL: https://orbit.dtu.dk/en/publications/are-car-ownership-preferences-changing-an-age-cohort-analysis (дата обращения: 31.07.2024).
  18. Thakuriah P., Menchu S., Tang L. Car ownership among young adults: Generational and period-specific perspective // Transportation Research Record. 2010. Vol. 2156. No. 1. P. 1–8. doi: 10.3141/2156-01.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».