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外国論文紹介EU交通政策評価のための統合モデル

国土交通省国土技術政策総合研究所港湾研究部主任研究官

柴崎隆一

SHIBASAKI, Ryuichi■表―1

1 ――はじめに本稿で紹介する論文 1）は，EU の共通交通政策に関するいE3ME・SCENES両モデル間でやり取りされる変数の一覧

E3ME variables passed to SCENES variables passed to Common variables shared bySCENES
E3ME
both models
Household consumption Demand in passenger-km of Population in six categories
by consumer goods type

くつかのシナリオについて，その経済・交通へのインパクトをtransport: car, bus/coach, 1999)
train/tram, walking/cycling,and air

予測するために，この論文の著者らを含むケンブリッジ大学のグループが中心となって長年開発してきたマクロ経済モデル（E3ME: the energyenvironment-economy model forと，EU 諸国の研究機関・コンサルタントが共同で開Europe）
発してきた交通配分モデル（SCENES European TransportForecasting Model）の統合モデルを構築したうえで，将来シミュレーションを行ったものである．

2 ――マクロ経済＝交通統合モデル（E3ME-SCENES）のf i v e m o d e s o f p a s s e n g e r (based on EU Newcronos data,Government expenditure

Demand in tonne-km of five Employment Totals by country
modes of freight transport: ( b a s e d o n E U N e w c r o n o srail, road, inland waterway, Labour Force Survey, 1999)
shipping, and other (excludingpipelines)

Investment by investing Average costs of door-to- D e f i n i t i o n o f i n p u t - o u t p u t
sectordoor travel on five modes of tables at the national levelpassenger transport (asabove)
Gross output by product Average costs of door-totype
door transport on five modesof freight transport (as above)
Imports by product type
Exports by product type
Gross Value added at factor
cost by industry

構築

E3ME は多部門多地域の計量経済モデルで，EU 加盟国を含む 27 カ国，42 の産業部門，28 の最終需要部門から構成される．CGE 等と異なり均衡状態を仮定しないモデルであり，

SCENES

data transfer

Extrapolatetransport data
to 2003transport datafor 2003

各産業の規模の経済・不経済や非自発的失業なども考慮可Run for 2010

外 21 ゾーン間の旅客・貨物流動の需要予測およびネットワー

transport datafor 2010

ク配分モデルである4）．SCENES モデルでは，パイプラインおよび航空貨物を除く，全モードの旅客・貨物全トリップ（域内流動を含む）が取り扱われる．また，交通に関する統計・データ

Run from
2003 to2010

24 sectors
economic datafor 2010

能となっている2），3）．一方，SCENES モデルは，それまでに構築された STREAMS モデルの後継で，EU 域内 244 ゾーン・域E3ME

Run for 2020

Run from
2010 to2020

24 sectors
economic datafor 2020の多くは国単位であることから，上記詳細ゾーンへ分割するためにいくつかの仮定を置く必要がある．トリップの配分は，リンクベースで定義された費用や運賃に基づき行われる．

E3MEとSCENES はそれぞれ別の目的で独立に構築されたため，たとえば交通政策の進展が将来経済に与える影響を予測するなどの際には，データのやり取りを介して両者を統合する必要がある．両者の統合にあたって受け渡しを行うデー

output transportresults for 2020
■図―1

output economic
sectoral results for 2020

SCENES-E3ME統合モデルにおける動的シミュレーションの手順

3 ――評価対象となる将来シナリオ

タの一覧を表― 1 に示す．産業部門や運輸部門の整合も図

最初に，EU の共通交通政策等を参考に，将来のインフラる必要がある．また，E3ME は経年変化を予測する動的モデルである一方，SCENES はある時点での交通需要や配分交の状況に関して最も起こりうるシナリオ（BAU: Business Asを策定する．なおここで，政策実施による租税の増収Usual）通量を予測する静的モデルであるため，2003 年時点を基準分は個人所得税等の減税によって相殺されるというような，税に，図― 1 に示すような手順で将来予測を行う．

収に関する中立を仮定する．BAU シナリオ（シナリオ 1 とす外国論文紹介

Vol.11 No.3 2008 Autumn

運輸政策研究027

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る）では，予測年次である 2010 年および 2020 年まで，EU 各通量減少率）の変化である．図―3に示される旅客流動におい国の国内交通政策や，EU 全体の主要プロジェクトとして策定ては，2010年と2020年のインパクトがほぼ同じであり，需要そされているTEN-T（Trans European Network-Transport）
プのものの増加はともかく，BAUに対するインパクトの大きさと言ロジェクトへの予算配分が現在と変わらないと仮定する（こう点では時間の経過とは無関係である．これに対し，図―2ののため，2020 年においても，TEN-T のなかの優先プロジェク

貨物流動量においては，時間の経過に伴いインパクトが増加

トであっても部分的な完成にとどまる）．

している．これは，税制やインフラのあり方が産業間等で成長一方で，比較対象とする政策シナリオとしては，社会的限パターンが異なる状況を招き，その効果が時間の経過とともに界費用の課金（SMCP）
シナリオ（シナリオ 2），TEN-T コアプ拡大していることを表しており，経済モデルと交通モデルの相ロジェクトの整備加速シナリオ（シナリオ 3）
，およびこの両者互作用を考慮したことの表れといえる．逆に，旅客流動におの同時実施シナリオ（シナリオ 4）を考慮する．なお，シナリオ
3 実施のための税源としては，無鉛ガソリンとディーゼルに対する燃料税の増税で対応する（シナリオ 4 においては，追加的な整備費用もSMCP の収入で賄われる）．

いては，このような産業構造等の変化から受ける影響が少なかったことが，変化のあまり見られない原因と考えられる．
また，図― 2 からは，TEN-T プロジェクト整備のスピードが交通量変化に与える影響も観察することができる．最終的な整備状況が同じであっても，整備スピードを加速すると，（TEN-T プロジェクトは鉄道プロジェクトが多いので）途中時

4 ――シミュレーション結果

点での道路交通量減少の効果が大きくなることがわかる．

交通へのインパクトに関して言えば，SMCP の実施が大きなインパクトをもたらす．シナリオ 1（BAU）
に対するシナリオ 2

なお，論文中では経済（GDP）への影響についても言及されているが，ここでは紙幅の都合上省略する．

（SMCP）
における自動車交通量の減少率についてみれば，図―2・3 に示すように，貨物車で 17 〜 20 ％，旅客で 35 ％弱となる．一方で，シナリオ 3 の燃料税増税の効果は，貨物で 4 〜7 ％，旅客ではわずか 1 ％程度の減少にとどまる．著者らは，SMCP の効果が旅客の方で大きい理由としては，その課金額モデルと交通モデルを統合した大規模な予測モデルを構築の大きさを，また燃料税増税効果が貨物の方で大きい理由とした割には，論文中のシミュレーションにおいて設定したシしては，貨物輸送市場の方が輸送モード間相互で競争的でナリオとその分析結果がやや簡潔に過ぎるきらいがある．たHP などを見る限りでは，この統合モデルを用だし，著者らのいて他にもいろいろなシミュレーションを行っているようでああると考えられることを挙げている．
もうひとつの重要な示唆は，時間の経過に伴うインパクト（交5 ――おわりにこの論文だけをみると，おそらくかなり苦労してマクロ経済% change in Tonne Km Per Annum

り，本論文はその一部を紹介したという位置付けと推測される．
1995

2010

2020

−5.00％

SMCP（シナリオ2）

Fuel Tax + TEN-T（シナリオ3）

SMCP + TEN-T−10.00％（シナリオ4）−15.00％

規模な統合モデルを構築し，地域全体における国際的な共通交通政策の効果を計測した功績は評価されるべきであり，同時に，EUのような政治統合が実現される可能性は低いかもしれないが，それでも，わが国を含む（東）アジア地域においても同様のモデルを構築し，環境・安全や越境交通政策などの地域全体に関わる国際的な交通の課題に対処するための−20.00％

政策シミュレーションを行うことの必要性を痛感する．このよ−25.00％■図―2% change in Passenger Km Per Annum

いずれにせよ，地域全体を包含するような経済と交通の大00.00％

うな問題意識から，筆者も，微力ながら，ここで紹介した論文

YearBAUシナリオ（シナリオ1）との比較における道路貨物輸送量（トンキロベース）の変化

1995

2010

2020

SMCP
（シナリオ2）

Fuel Tax + TEN-T（シナリオ3）
SMCP + TEN-T（シナリオ4）−10.00％−15.00％−20.00％1）J.Kohler, Y.Jin and T.Barker［2008］，Integrated Modelling of EU Transport
Policy: Assessing Economic Growth Impacts from Social Marginal Cost
Pricing and Infrastructure Investment, Journal of Transport Economics andPolicy, 42-1, pp.1-21.
2）T.Barker and J.Kohler［2000］，Charging for Raod Freight in the EU:
Macroeconomic Implicatrions of a Weigh-In-Motion Tax, Journal of−25.00％

Transport Economics and Policy, 34-3, pp.311-332.

−30.00％3）T.Barker, et al.［1998］，E3ME users manual.

−35.00％

http://www.camecon-e3memanual.com/cgi-bin/EPW_CGI4）SCENES［ 2000］，SCENES European Transport Forecasting Model and−40.00％■図―3

この論文は，個人的にも勇気付けられるものであった．
参考文献

0.00％
−5.00％の著者らと同様の目的を持つモデル構築に取り組んでおり，

Year

BAUシナリオとの比較における道路旅客輸送量（人キロベース）の変化

Appended Module: Technical Description, ME&P, Deliverable D4 of
SCENES project funded by the European Commission on 4th RTD
Framework, Cambridge.

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