自動運転機能に対する支払意思推計手法の検討
森田 玉雪

馬奈木 俊介Model Comparisons on Estimating Willingness to Pay for Auto Driving Systems
MORITA Tamaki

MANAGI Shunsuke

Abstract
When we elicit latent demand for non-market goods, we commonly use stated preference method.
Contingent valuation method (CV) and conjoint analysis (CA) are among the two of representative statedpreference methods, and researchers choose appropriate methods depending on their purpose and survey
design.
The authors need to select the methods for estimating willingness to pay (WTP) for auto driving systems
that are not yet marketed. We also wish to consider the respondents’ heterogeneity. As a pilot study, we
conducted internet survey applying either CV or CA to two split samples. As a result, we found that CA
estimates bias upward as the previous studies have shown, but the effects of respondents’ attributes are
estimated toward the same direction in the two methods. Evidence from our result suggests that we can apply
CA to obtain WTP for auto driving systems.
キーワード：仮想市場法、コンジョイント分析、自動運転機能、支払意思額（WTP）、手法比較、表明選
好法

1．研究の背景と目的の設問を利用して、ある財やサービスに対して回ある財・サービスの消費者需要を推計する手法

答者が支払っても良いと思う金額（支払意思額、には、顕示選好法（revealed preference）と表明

willingness to pay, WTP）を明らかにするものであ

選好法（stated preference）の 2 種類がある。実り、それぞれの手法にはさらに細かい複数の手法

際に市場に流通している財・サービスの価値を利があるが、両者の最大の違いは、CV が需要を計用して消費者需要を計測するのが顕示選好法であ測したい財・サービスを 1 つの特徴（属性）からり、その種類としてはトラベルコスト法、ヘド

のみ回答者に評価させるのに対して、CA は複数

ニック法、代替法、回避支出法などがある。他方、の属性を組み合わせて評価させることである。

これから市場に出る新しい財・サービスや市場で本研究は、市場にまだ投入されておらず消費者取引されることのない財・サービスを、アンケー

が価格を比較的想像しにくい乗用車の自動運転機

ト調査による仮想的な市場から推計するのが表明

能（人工知能に運転を任せる機能のうち、特定の選好法である。表明選好法は新製品のマーケティ

条件下で運転を任せる条件付き自動運転：米国運

ングや環境評価に幅広く利用されており、その輸省 NHTSA レベル 3 と、乗車中はすべて自動運

代表的な手法に仮想市場法（contingent valuation

転に任せる完全自動運転：米国運輸省 NHTSA レ

method, CV） と コ ン ジ ョ イ ン ト 分 析（conjoint

ベル 4 の 2 種類のレベル 1））について、アンケー

analysis, CA）がある。いずれもアンケート調査

ト調査の前段階のプレテストを用いて CV で検証

山梨県立大学 国際政策学部 総合政策学科
Department of Glocal Policy Administration, Faculty of Glocal Policy Management and Communications, Yamanashi
Prefectural University
馬奈木 俊介：九州大学 工学研究院 環境社会部門
Faculty of Engineering, Kyushu University− 71 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 13（2018）

するべきか CA で検証するべきかを確認すること

リットがあるとしている。Stevens et al. (2000) はを目的としている。自動運転に運転を任せるとい北東アメリカにおいて民間の森林所有者に生態系

う自動運転機能は未だ市場で流通しておらず、回管理への支払意思を求め、CA のほうが高くなる

答者が価格のイメージを持ちにくいものと考えバイアスがあるとした。彼らは、その原因を選択られる。このような場合、CV を用いて回答者に時に「おそらく選ぶ」という感覚を「選ぶ」と自動運転機能だけを評価させるほうが良いのか、してしまうからであると述べている 3）。Veisten

CA としてほかの属性（ここではハイブリッドや(2007) は オ ー プ ン エ ン ド の CV と 選 択 型 CA を電気という燃料）と共に評価させても問題がない

IKEA の木製品に仮想的にエコラベルを付けるこのか、調査を実施する前にチェックを行う必要がとへの支払意思で比較し、イギリスでは CA で製ある。通常の表明選好法の研究では研究者があら

品価格の 16% 、CV では 7.5% であったのに対して、

かじめ CV を用いるか CA を用いるかを決めたう

ノルウェイでは CA で 2%、CV で 6% という逆の結えでアンケート調査を開始することが多いが、今果となった。その要因として、Veisten は、イギ

回は同一のタイミングで対象者を CV と CA に分

リスとノルウェイに WTP の分布（エコラベルに割して比較できる機会を得られたため、本稿では対する評価）の違いがあり、CA のほうがその差その比較結果について考察する。

を把握できるからではないかと推論している。
CA は財・サービスの実態に近いものを直接選

2．先行研究択することからランダム効用理論に整合性である

CV と CA を直接比較する先行研究によると、とされている。ただし、Caussade et al. (2005) がさまざまな要因により両者間で異なる結果が出指摘するように、同じ CA であっても設問方法がることが知られている。Magat et al. (1988) では、結果を左右することが知られている。また、CA化学製品の安全な利用法のいくつかに対する支で提示する属性の組み合わせが不適切であれば、払意思を比較し、CV の結果が CA より平均してむしろ CV のほうが正確に支払意思を測れる可能58% 低いことを示した。CV では回答者が普段の性もある。

買い物と同様に提示された金額より低い金額で購本研究では、インターネットアンケートを用い入しようとする反面、CA ではそのインセンティて、購入したい自動車に付加するオプションとしブが働かないことを要因としている。Boxall et al.

ての自動運転機能に対する WTP を、他の設問・(1996) は狩猟地において獲物とされるアメリカヘ

実施時期を同一にして回答者を CV と CA の２グ

ラジカの増加のために支払っても良い金額が CA

ループに分けて質問した結果から、CV と CA のでは $3.46 であったのに対し、CV では高めに推差がどのように表れるかを示す。

計された ($2.18~$5.60) としており、差異を生む
要因は回答者が代替財を意識するか否かであると

3．調査概要推測している。Hanley et al. (1998) はスコット

インターネットアンケートは、独立行政法人経ランドの環境保護地区について、CA (£108~£183)

済産業研究所の委託により株式会社日経リサーチのほうがオープンエンドの CV (£31) よりはるかと実施した。提携先を含む日経リサーチのインに高くなったとするが、回答者が対象物（この場

ターネットモニターから、18 歳以上 69 歳以下の合は保護地区）属性に注目しやすいこと、評価対男女を対象として、住民基本台帳の人口構成比に象の範囲が回答者に正確に伝わらないために生じ基づき送信数を設定した。調査の時期および回収

る「部分全体バイアス」（この場合は保護地区の件数は表 1 の通りであり、本稿ではプレテスト

2）

イメージの回答者による違い）を避けられること、 （１回目）（以下、「自動運転車の潜在需要に関す
複数回回答する設定の際に「はい」ばかり選ぶ問

る Web 調査

題題を回避できること、などから CA のほうがメついて報告する4）。

− 72 −

プレテスト①」とする）の結果に

自動運転機能に対する支払意思推計手法の検討

表1

インターネット調査の概要

支払い意思聴取方法

調査期間

サンプル数

プレテスト
（１回目）

CVM とコンジョイントの 2 方式（半数ずつ）

2017 年 1 月 13 日（金）～ 1 月 16 日（月）1,483 件（回収率 9.6％）

プレテスト
（２回目）

コンジョイント方式

2017 年 2 月 23 日（木）～ 2 月 27 日（月）815 件
（回収率 11.3％）

本調査

コンジョイント方式

2017 年 3 月 16 日（木）～ 3 月 21 日（火）18,526 件（回収率 12.6％）

資料：株式会社日経リサーチ

表2

↵ᕈ
ᐕ㦂
ᚲᓧ㧔ኻᢙ୯㧕࿖↥ゞࠍᚲ᦭
ャ౉ゞࠍᚲ᦭఺⸵ߥߒㆇォᅢ߈⥄േㆇォゞߢ੐᡿ᷫ

回答者の属性઒ᗐ⹏ଔᴺ㧔CV㧕ᮡᧄᢙ ᐔဋ୯ ᮡḰ஍Ꮕ ᦨዊ୯ ᦨᄢ୯
660
0.608
0.489
0
1
660
47.06813.010
18
69
660
6.350
0.625
5.011
7.824
660
0.682
0.466
0
1
660
0.055
0.227
0
1
660
0.114
0.318
0
1
660
0.327
0.470
0
1
660
65.28522.4300100

資料：「自動運転車の潜在需要に関するWeb調査ࠦࡦ࡚ࠫࠗࡦ࠻ಽᨆ㧔CA㧕ᮡᧄᢙ ᐔဋ୯ ᮡḰ஍Ꮕ ᦨዊ୯ ᦨᄢ୯
628
0.553
0.498
0
1
69
628
47.00213.320
18
628
6.326
0.645
5.011
7.824
628
0.691
0.462
0
1
628
0.054
0.226
0
1
628
0.097
0.296
0
1
628
0.295
0.456
0
1
628
63.22822.0890100

プレテスト①」

プレテスト①の回答者の属性は表 2 の通りでの金額を回答者に提示して購入意思を「はい」かある。CV と CA における分布に大きな差はない。 「いいえ」から選択してもらい、「はい」であればどちらも男性の比率が人口比（平成 28 年 9 月 1より高い金額を、「いいえ」であればより低い金

日現在の男性 48.7％対女性 51.3%）よりやや高く額を提示して、回答者の支払意思額を求める二項なっているが、アンケートのタイトルに「自動運選択法を用いた。図 1 で Q1 のみ尋ねるのがシン転車」とあるため、車への関心が高い男性の回答

グルバウンド、Q2 まで尋ねるのがダブルバウン

率が高かったものとみられる。

ド、追加的に Q3 まで尋ねるのがシングルバウン
ドスパイクである5）。それぞれの提示額および回4．仮想市場法（CV) による WTP の推計結果
4.1.

理論と分析手法

答を利用した場合の理論式は表 3 であり、下段の対数尤度関数から、パラメータベクトルθの最尤CV にも複数の手法があるが、本研究では図 1

推定量を求める。

に示すように、対象物を購入すると想定した場合

図1

䈅䈭䈢䈲
䌾䈮ኻ䈚
䈩䂾䂾౞
ᡰᛄ䈦䈩
䉅䈇䈇䈫
⠨䈋䉁䈜
䈎䋿

注１：
注２：
資料：

㪰㪼㫊

二項選択CVの概念図（例）㪰㪼㫊㪨㪉㪈㪃㪌㪇㪇౞

㪈㪃㪌㪇㪇౞એ਄
㪥㫆㪨㪈㪈㪃㪇㪇㪇౞
㪥㫆

本研究では提示金額のパターンとして自動運転

㪈㪃㪇㪇㪇౞એ਄㪌㪇㪇౞ᧂḩ㪌㪇㪇౞એ਄㪈㪃㪇㪇㪇౞ᧂḩ

㪰㪼㫊
㪨㪉
㪌㪇㪇౞

㪥㫆

㪌㪇㪇౞
ᧂḩ

㪰㪼㫊
㪨㪊
㪌㪇㪇౞
ᧂḩ

㪇౞⿥䈋䈩㪌㪇㪇౞ᧂḩ

㪥㫆

㪇౞એਅ

色つきのボックスが、回答者が支払っても良いと考える金額の範囲。
Q３の「500 円未満」で支払ってもいいと考えない（No）場合は、支払意思がゼロもしくはマイナス（ 0 円
以下）であると考えられる。
筆者ら作成− 73 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

表3

No. 13（2018）

二項選択CVの推計式

ᵈ 1㧦d ߅ࠃ߮ π ߩ਄ઃ߈ᢥሼߪ Q1 ߆ࠄ㗅ߦ࿁╵߇ Yes ߢ޽ࠇ߫ y‫ޔ‬No ߢ޽ࠇ߫ n ߣߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬π ߪ⏕₸ኒᐲ‫ޔ‬F ߪ⚥ⓍಽᏓ㑐ᢙ‫ޔ‬dߪ࿁╵߇਄ઃ߈ᢥሼߩㅢࠅߦߥࠇ߫1‫ࠇߘޔ‬એᄖ߇0ߣߥࠆੑ୯ߩᜰ␜ᄌᢙ‫ޕ‬Bߪឭ␜㗵ߢ޽ࠅ‫ޔ‬Q2ߩ㜞޿㊄㗵ߩ߶߁߇ Bu‫ޔ‬ૐ޿㊄㗵ߩ߶߁߇ Bl ߢ޽ࠆ‫ޕ‬ᵈ 2㧦਄Ბߪฦ࿁╵ࠍㆬᛯߔࠆዕᐲߢ޽ࠅ‫ޔ‬ਅᲑ߇ߘࠇࠄࠍᄌ឵ߒߡᓧࠄࠇࠆኻᢙዕᐲ㑐ᢙߢ޽ࠆ‫ ޕ‬d ln L(θ ) dθ = 0 ߣߥࠆᦨዕ
ផቯ㊂ θˆ ࠍ᳞߼ࠇ߫ࠃ޿‫ޕ‬の各レベルに対して 3 種類ずつ、計 6 パターンをけられるのは、提示金額が高いほど YY（Q1 に用意した。本研究の対象である自動運転車の場合、

Yes、Q2 に Yes）および YN の回答者が減ること、車自体の購入意思を尋ねると、想定する自動車本

レベル 3 よりレベル 4 のほうが WTP は高そうな体への支払意思が回答者によって大きく異なってことである。無料でもオプションをつけたくない

しまう（たとえば回答者がセダンを想定した場合

回答者が平均して 17％いるため、この中ではダとワゴン車を想定した場合）。このような影響をブルバウンドスパイクモデルが妥当な値であると排除するため、今回の調査では、まず回答者に、判断される。

気に入った車種の「自動運転機能の付いていない
4.3.

ガソリン車」を購入することにしたものと想定し仮想市場法（CV）による推計結果てもらい、その自動車にオプションとして自動運

表 5 は WTP の中央値および平均値を示したも転機能をつけるときの価格を選択してもらう設定のである6）。今回は対数線形ロジット関数を用いにした。

て推計していることから図 2 のような受諾確率曲線（減衰曲線）を描くことができ、提示額を受

4.2.

回答傾向

け入れる人数と拒否する人数が半々（受諾確率が設問に対する回答傾向を示した表 4 から見受

表40.5）となるところが中央値、各曲線の下の面積

CV設問への回答結果− 74 −

自動運転機能に対する支払意思推計手法の検討

表5

CVの手法別WTP

図2

ダブルバウンドスパイクの受諾確率

受諾確率

y 1.0

WTP㧔ਁ౞㧕

䊧䊔䊦3

䊧䊔䊦4

5.0
13.6
8.2
38.5
32.2
33.8

21.1
21.7
14.8
47.0
43.8
47.7

ਛᄩ୯ SBDB
DB+spikeᐔဋ୯ SBDB
DB+spike

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

提示金額（万円）

⾗ᢱ㧦‫⥄ޟ‬േㆇォゞߩẜ࿷㔛ⷐߦ㑐ߔࠆWeb ⺞ᩏࡊ࡟࠹ࠬ࠻Ԙ‫ޠ‬ᵈ㧦 ታ✢߇࡟ࡌ࡞ 3‫ޔ‬⎕✢߇࡟ࡌ࡞ 4‫ޕ‬ὐߪฦ࡟ࡌ
࡞ߩਛᄩ୯㧔ฃ⻌⏕₸㧩0.5㧕‫ޕ‬⾗ᢱ㧦⴫ 5 ߦหߓ‫ޕ‬が平均値となる。

ドスパイクモデルを適用した本研究での βbid およ

個人属性を考慮した場合、一般的に F(B) は、

F(B)=F(−α−xʹiβ−βbid ln B) と表される。ただし αは定数項、xi は個人 i の属性ベクトル、β は xi の係数パラメータベクトル、βbid は提示額 B の対数
値 lnB の係数パラメータである。ダブルバウン

表6

び β の推計結果は表 6 の通りである。どちらのレベルでも年齢、性別は WTP に影響するとはいえず、所得および「自動運転で交通事故が減る」と考える度合いが高いほど WTP は高い。免許を持たない人はレベル 3 への WTP が低く、運転好

ダブルバウンドスパイクモデルの推計結果
Model 1㧔ోᄌᢙ㧕
࡟ࡌ࡞3
࡟ࡌ࡞4

Model 2㧔᦭ᗧߥᄌᢙߩߺ㧕
࡟ࡌ࡞3
࡟ࡌ࡞4

ឭ␜ଔᩰ㧔ኻᢙ㧕-0.883 ***(0.052)-0.871 ***(0.052)-0.881 ***(0.052)-0.861 ***(0.052)ቯᢙ㗄

-0.832(1.144)-1.960(1.283)-0.996(1.043)-2.359 **(1.132)↵ᕈ-0.210(0.226)-0.057(0.224)ᐕ㦂

-0.002(0.008)-0.013(0.008)ᚲᓧ㧔ኻᢙ㧕

0.300 *
(0.167)0.527 ***
(0.182)0.294 *
(0.165)0.486 ***
(0.175)࿖↥ゞᚲ᦭-0.630 **(0.265)-0.086(0.278)-0.634 **(0.256)

ャ౉ゞᚲ᦭

0.409
(0.595)-0.588(0.504)0.380(0.586)఺⸵ߥߒ

-0.776 **(0.321)

0.277(0.405)-0.709 **(0.314)ㆇォᅢ߈

-0.012(0.265)-0.579 **(0.262)⥄േㆇォߢ੐᡿ᷫ

0.023 ***
(0.005)0.027 ***
(0.005)ኻᢙዕᐲᮡᧄᢙ⿒ᳰᖱႎ㊂ⷙḰ-478.602
338
977.2-479.135338
972.3-0.654 **(0.254)0.022 ***
(0.004)-489.373322
998.7

ᵈ㧦 *ߪ 10%‫ ߪ**ޔ‬5%‫ ߪ***ޔ‬1%᳓Ḱߢ᦭ᗧߢ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬⾗ᢱ㧦‫⥄ޟ‬േㆇォゞߩẜ࿷㔛ⷐߦ㑐ߔࠆ Web ⺞ᩏ ࡊ࡟࠹ࠬ࠻Ԙ‫ޠ‬− 75 −

0.026 ***
(0.004)-491.703
322
993.4

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 13（2018）

きな人はレベル 5 への WTP が低いという結果となどに基づいて、理論を順を追って説明する。回なった。

答者が選ぶ対象（財の属性の組み合わせ）をプロ
ファイルと呼ぶが、J 種類のプロファイルがある

５

コンジョイント分析（CA）によるWTPの推計

とき、回答者 n がプロファイル j を選択したとき

5.1.

の効用 Unj は、実験者が観察可能な効用 Vnj と実理論と分析手法

験者が観察不可能な εnj とに分かれ、次式のよう本稿で用いる選択型コンジョイント分析は仮想市場法より複雑な手法であるため、Train（2003）に表される。

(1)
このとき、仮定により ε nji = ε nj−ε ni は以下のロジスティック分布に従う。
(2)ある個人 n がプロファイル i を選択する確率は、である。

の累積分布関数はとなるから、が与えられればとなる。

以外の すべて の の選択確率はは未知であるため、これをすべて のについて積分し (2) 式の確率密度で加重すると、と求められるから、選択確率はとなる。ここで、観察可能な効用がパラメータに関して線型であると仮定すると、プロファイル j の観察された変数のベクトル xnj に対し、と表わされる。ここでという関係を与えることができ、このときはは、推定されるパラメータであり、限界効用を表している。

アンケートでは「プロファイルを選択すると 1、選択しないと 0 」という二値変数を用いて、個人

n のプロファイル i の選択確率を（ただし 、

は個人

が を選択すると1、その他は 0 となる変数 ）という形で得る。 N 人分の回答を用いるときは、

L(β)= ∏ n=1∏ i
Nを最大化するようなを求める。ただし、このままだと非線形であるため、対数をとった

対数尤度関数 （log likelihood function ） ln L(β) を最大化する β を求める。
N

ln L(β)= ∑∑ yni lnPni
n=li− 76 −

自動運転機能に対する支払意思推計手法の検討

5.2.

CA でも、CV と同様に、まず回答者に気に入っ回答傾向た車種の「自動運転機能の付いていないガソリン

紙幅の都合上、すべての組合せの回答率を掲載

車」を購入することにしたものと想定してもらい、することができないが、特徴的であった回答傾向

その自動車にオプションとして自動運転機能を付として「どちらのオプションもつけない」の回答

けたり、電気自動車やハイブリッドに変えたりと比率が非常に高く、8 問すべてに「どちらのオプいう選択をしてもらう設定にした。提示する属性

ションもつけない」とした回答が全体の 35％にの種類は表 7 の通りであり、あらかじめ自動運転

上ったことが挙げられる（ただし、CV の NN 回なしとオプションなし（ガソリン車）の組合せは答が全体で 56.2％であったものよりは低い）。価

提示されないようにしたうえで、D 最適法によっ格を基準に選ばれているものと思われ、200 万円て 8 種類の組合せを 6 ブロック作成し、各個人にが含まれる組合せが最も高い比率で選択外となっ8 組ずつ提示した。

た 7）。

回答者には、自動車を買うことにした想定で、5.3.

販売店で気に入った型の自動車を選んだところ、コンジョイント分析の結果

それが「自動運転機能のないガソリン車」であっ全回答者を対象として WTP を推計すると、すたことを前提としてもらう。さらに、ディーラー

べてのオプションの平均値がマイナスとなった。

が、新しい自動運転機能の追加と燃料の変更をオ

とくにレベルについては信頼区間の幅が非常に大プションとして提案し、オプション料金を示した

きく平均値が非有意である。そこで、8 問すべてという想定で、図 3 のようなオプション A と B

で「どちらのオプションもつけない」を選択したを比較してもらい、そのどちらかを購入するか、回答者を除外したところ、いずれも有意な正値とどちらのオプションもつけないかを選択してもなり、レベル 3 のほうが WTP が高くなった（表 8）。

らった。図 3 のような組合せが 1 人当たり 8 回提すべての問いで「どちらのオプションもつけな示される。

い」を選ばなかった回答者を対象に、レベルと属表7࿁╵⠪ߦឭ␜ߔࠆዻᕈߩ⒳㘃

⥄േㆇォ࡟ࡌ࡞

Άᢱࠝࡊ࡚ࠪࡦߥߒ
㧔ࠟ࠰࡝ࡦゞ㧕⥄േㆇォߥߒ

ࠝࡊ࡚ࠪࡦߩㅊടᢱ㊄
 ਁ౞
 ਁ౞

࡟ࡌ࡞ 
㧔᧦ઙઃ߈⥄േㆇォ㧕ࡂࠗࡉ࡝࠶࠼ゞ߳ᄌᦝ ਁ౞
㔚᳇⥄േゞ߳ᄌᦝ࡟ࡌ࡞ 
㧔ቢో⥄േㆇォ㧕

図3

 ਁ౞

ࠦࡦ࡚ࠫࠗࡦ࠻⸳໧ߢ࿁╵⠪ߦឭ␜ߐࠇࠆࡊࡠࡈࠔࠗ࡞ߩ⚵วߖ଀⥄േㆇォ࡟ࡌ࡞
Άᢱࠝࡊ࡚ࠪࡦߩㅊട
ᢱ㊄ࠝࡊ࡚ࠪࡦ #࡟ࡌ࡞ 㧔᧦ઙઃ߈⥄േㆇォ㧕ࡂࠗࡉ࡝࠶࠼ゞ߳ᄌᦝ ਁ౞ࠝࡊ࡚ࠪࡦ $࡟ࡌ࡞ 㧔ቢో⥄േㆇォ㧕ࠝࡊ࡚ࠪࡦߥߒ
㧔ࠟ࠰࡝ࡦゞ㧕 ਁ౞

⾗ᢱ㧦‫⥄ޟ‬േㆇォゞߩẜ࿷㔛ⷐߦ㑐ߔࠆWeb ⺞ᩏ ࡊ࡟࠹ࠬ࠻Ԙ‫ޠ‬− 77 −

ߤߜࠄߩࠝࡊ࡚ࠪ
ࡦ߽ߟߌߥ޿

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

表8

No. 13（2018）

CAで求めたWTP

WTPో࿁╵⠪㧔0㧕

齢・所得の高い人と、自動運転自動車で交通事故95%ା㗬඙㑆が減ると考えている人がプラスになる。
６．仮想市場法（CV）とコンジョイント分析（CA）-22.693-18.383

9.381
10.184ࡂࠗࡉ࡝࠶࠼

-6.656-4.099-46.467 ***-66.152-26.782㔚᳇

-66.295 ***-88.411-44.179

࡟ࡌ࡞3
࡟ࡌ࡞4‫߽ࡦ࡚ࠪࡊࠝߩࠄߜߤޟ‬ઃߌߥ޿‫ߩߡోࠍޠ‬໧޿ߢㆬ߫ߥ߆ߞߚ࿁╵⠪‫ޓ‬㧔0࡟ࡌ࡞3

82.367***72.67092.063

࡟ࡌ࡞4

69.176 ***59.87678.477

ࡂࠗࡉ࡝࠶࠼

33.104 ***23.15743.051***5.448

27.47816.463㔚᳇⾗ᢱ㧦‫⥄ޟ‬േㆇォゞߩẜ࿷㔛ⷐߦ㑐ߔࠆWeb ⺞ᩏ ࡊ࡟࠹ࠬ࠻Ԙ‫ޠ‬の結果の比較
オプションをつける意思がない人を除くために、CV ではダブルバウンドスパイクモデルの結果を、CA ではオプションを少なくとも１つはつける回答者を対象とした分析結果を表 10 で比較する。自動運転オプションへの WTP の平均値はいずれも CA のほうが高く、この傾向は先行研究の大勢と同じである。CV では、オプション価格性との交差項を入れて推計した限界効果をもとにの最大値を確からしい値に設定する必要があり、して、各属性をもつ人が各レベルの自動運転機能

その意味では価格帯が未知数である自動運転機能をつけるときの限界効果を求めた値が表 9 であの場合は CV の利用を避けるべきであることが推る。これによると、レベル 3 もレベル 4 でも自動測される。

車を所有している人がマイナス、レベル 4 では年

また、個人属性については有意になる変数が異表9 ࠦࡦ࡚ࠫࠗࡦ࠻ಽᨆߦࠃࠆዻᕈ⹏ଔ

࡟ߴ࡞(ዻᕈ = 0㧕Model 1㧔ోᄌᢙ㧕
࡟ࡌ࡞3
࡟ࡌ࡞4
0.574
-1.204 㪁㪁(0.575)(0.530)Model 2㧔᦭ᗧߥᄌᢙߩߺ㧕
࡟ࡌ࡞3
࡟ࡌ࡞4
0.487
-1.372 㪁㪁㪁(0.566)(0.523)↵ᕈ-0.071(0.113)0.100(0.104)ᐕ㦂

0.002(0.004)0.013 㪁㪁㪁(0.004)0.002(0.004)0.014 㪁㪁㪁(0.004)ᚲᓧ㧔ኻᢙ㧕

0.137(0.088)0.254 㪁㪁㪁(0.080)0.140(0.087)0.272 㪁㪁㪁(0.079)࿖↥ゞᚲ᦭

-0.508 㪁㪁㪁(0.135)-0.826 㪁㪁㪁(0.124)-0.500 㪁㪁㪁(0.130)-0.749 㪁㪁㪁(0.119)ャ౉ゞᚲ᦭

-0.550 㪁㪁(0.240)-0.644 㪁㪁㪁(0.212)-0.514 㪁㪁(0.236)-0.557 㪁㪁㪁(0.208)఺⸵ߥߒ-0.201(0.244)-0.535 㪁㪁(0.224)ㆇォᅢ߈

-0.136(0.142)0.056(0.128)⥄േㆇォߢ੐᡿ᷫ

-0.001(0.003)0.006 㪁㪁(0.002)-0.002(0.003)0.006 㪁㪁(0.002)ኻᢙዕᐲࠨࡦࡊ࡞ᢙ⿒ᳰᖱႎ㊂ⷙḰ-3299.973
410
6657.9ᵈ㧦 *ߪ 10%‫ ߪ**ޔ‬5%‫ ߪ***ޔ‬1%᳓Ḱߢ᦭ᗧߢ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬⾗ᢱ㧦‫⥄ޟ‬േㆇォゞߩẜ࿷㔛ⷐߦ㑐ߔࠆ Web ⺞ᩏ ࡊ࡟࠹ࠬ࠻Ԙ‫ޠ‬− 78 −-3306.654
410
6653.3

自動運転機能に対する支払意思推計手法の検討

表10 WTPおよび属性ごとの限界効果の正負の比較

WTP㧔ᐔဋ‫ਁޔ‬౞㧕

࡟ࡌ࡞3

࡟ࡌ࡞4

CV

CA

CV

CA

33.8

82.4

47.7

69.2

୘ੱዻᕈߩᓇ㗀
↵ᕈ
ᐕ㦂

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ᵈ㧦CV ߪ࠳ࡉ࡞ࡃ࠙ࡦ࠼ࠬࡄࠗࠢࡕ࠺࡞‫ޔ‬CA ߪዋߥߊߣ߽
㧝࿁ߪࠝࡊ࡚ࠪࡦࠍㆬࠎߛ࿁╵⠪ߩߺߩ⚿ᨐなるが、CV と CA で正負が逆になるものがなく、いずれの手法を用いたとしても限界効果を測ることして公表した。
５）このほか Cooper et al. (2002) が提唱した One-and-onehalf bound と呼ばれる手法もあるが、価格の提示方法とが可能であると判断される。CA で燃料との組
み合わせを行っているが、自動運転機能を強化した電気自動車が開発されている点から、現実的な組み合わせであったと考えられる。CA の組み合を変える必要があるため、今回は実施していない。
６）プログラムは寺脇（2000）を参考に、LIMDEP を用いて作成した。
７）この結果を受けて、2 回目のプレテスト以降は価格属性の提示金額を引き下げた。

わせが不適切でないことがわかったため、筆者ら
は、拡張性というコンジョイント分析のメリットを活かすために 2 回目のプレテスト以降は CA を用いた分析を行うこととした。CV と CA を同時に行える機会が少ないことを鑑みると、本研究における CV と CA の比較は先行文献に小さいながらも新たな貢献を加えたといえよう。

謝辞
本稿は、独立行政法人経済産業研究所におけるプロジェ
クト「人工知能等が経済に与える影響研究」、および JSPS
科研費 JP26285057 の成果の一部である。ここに記して感謝の意を表したい。

参考文献
寺脇拓 . 2000「Limdep による二段階二肢選択 CVM の計測」

注『神戸大学農業経済』33: 101–12.

１）2016 年 9 月には NHTSA が、レベル 5 を完全自動運転

森田玉雪・馬奈木俊介．2018「自動運転車が生み出す需とする米国自動車技術会（SAE）の定義を使うことに要と社会的ジレンマ」RIETI ディスカッションペー
パー，18-J-004．

変えたため、日本政府も 2016 年末には定義を変更する姿勢を表明し、2017 年からは SAE の定義が主流にBlass, A., Lach, S., Manski, C., 2010. “Using elicited choice

なった。ただし、1 月のプレテストでは、回答者に馴

probabilities to estimate random utility models:

染みのある旧来の NHTSA レベルを使用した。

preferences for electricity reliability.” International

２）Hanley and Macmillan (2000) で、 こ の 論 文 に つ い て
Scarpa (2000) に指摘された不備については問題ないと

Economic Review 51 (2): 421–440.
Cooper, Joseph C, Michael Hanemann, and Giovanniの回答がなされている。

S i g n o re l l o . 2 0 0 2 . “ O n e - a n d - O n e - H a l f- B o u n d３）Morita and Managi (2015) ではこの問題を避けるために

D i c h o t o m o u s C h o i c e C o n t i n g e n t Va l u a t i o n . ”

CA で二項選択ではなく Blass et al. (2010) の選択確率

Review of Economics and Statistics 84 (4): 742–50.

モデル（何％購入すると思うかという購買確率を選択

doi:10.1162/003465302760556549.

するもの）を応用した結果を用いて比較している。

Boxall, Peter C., Wiktor L. Adamowicz, Joffre Swait, Michael

４）3 回目の本調査の暫定的な結果は森田・馬奈木（2018）− 79 −

Williams, and Jordan Louviere. 1996. “A Comparison

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 13（2018）

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