交通時間価値の国際比較：日本とスウェーデンとの比較研究
加藤 浩徳 11東京大学准教授

大学院工学系研究科社会基盤学専攻（〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1）

要旨
本研究は，日本とスウェーデンとを対象に，実データと既存の実証分析結果を活用しつつ，人々の交通時間に対する価値を両国間で比較することを通じて，人々の移動に対する考え方の違いを，両国の社会・文化の違いを考慮しつつ理解することに狙いがある．
Abstract
This research aims to analyze empirically the value of travel time particularly from a viewpoint of heterogeneity
among individual’s preference and to compare the analysis results in Japan with those in Sweden. A non-parametricapproach is used for estimating the distribution of value of travel time with the stated preference data collected inJapan. This may contribute to better understanding of people’s way of thinking in travel time in both countries.

１．研究の背景と目的
我が国に限らず，一般に，交通時間短縮による便益は，交通プロジェクトの費用便益分析における消費者便益の大部分を占める．ここで，交通時間価値はその便益計算に用いられる重要な数値である．また，そ れ だ け で は な く ， 近 年 で は PPP （ Public PrivatePartnership，官民連携）の普及に伴い，交通料金の設定に交通時間価値を活用できる可能性が指摘されている．交通時間価値を交通料金の設定に活用するた
めには交通料金と交通需要との関係を正確に予測する必要があるが，それには交通時間価値に関する詳細な情報が必要となってくる．とりわけ，個人間の選好の異質性により，交通時間価値は全員が同一の値とはならず，個人間で分布していると考えられる．そのため，交通時間価値の分布を知ることが決定的に重要となってくる．
以上のような問題意識のもと，近年，特に北欧地域において，交通時間価値の分布に関する研究が進められつつある．交通時間価値は，対象とする地域で活動する人々の活動特性に依存することから，その分布も地域間で異なることが予想される．ところが，こうした地域間の違いが丁寧に分析されることはほとんどない．
特に交通時間価値は，人々の時間に対する価値意識を反映する指標であるので，それを地域間で比較することは，地域の持つ文化特性等を理解する上で有益であると期待される．
そこで，本研究は，スウェーデンを対象国として取り上げ，ほぼ同一の方法によって交通時間価値の分布を分析することによって，その比較を行うことを目的とする．
２．研究経過(1) 研究の方法
従来，交通時間価値の分布を推定する際には，間接効用関数中の交通時間及び交通費用のパラメータが特定の確率分布（正規分布や対数正規分布など）に従うと仮定する，ミックスドロジットモデル（Train,2003 ） が 広 く 用 い ら れ て き た ． 例 え ば ， Cirillo andAxhausen(2006)は，ドイツのカールスルーエで収集された 6 週間にわたるパネルデータを用いて，ミックスドロジットモデルにより交通時間価値の分布を推定している．しかし，ミックスドロジットモデルを用いて交通時間価値の分布を推定する場合，いかなる確率分布関数を想定するか次第で，分析結果が大きく影響を受けてしまう．それにもかかわらず，確率分布関数の選択の根拠はほとんど存在しない．
そこで，Fosgerau（2006）は，ミックスドロジットモデルに代わる手法として，ノンパラメトリック手法を用いて，交通時間価値の分布を推定する手法を提案している．
彼は，交通時間価値そのものを確率変数として仮定し，その分布をノンパラメトリック回帰を用いて，直接推定している．そのため，ミックスドロジットモデルとは異なり，交通時間価値の分布に関して事前に特定の確率分布を仮定する必要はない．なお，ノンパラメトリ
ック手法の適用には，比較的大量のデータを必要とするが，近年の調査技術の発達により，大量のデータ－1－の入手が容易になりつつあることも，ノンパラメトリック手法を用いた交通時間価値の分布の推定が行われ始めた要因の一つである．
Fosgerau(2006)と同様の手法は，今回対象とするス
ウ ェ ー デ ン で も 適 用 さ れ て い る ． Börjesson etal.(2012)は，スウェーデンで 2007-08 年に実施された表明選好データをもとに，交通時間価値の分布推定を行っている．ここで使用されたデータは，自動車利用者のみを含む 1317 サンプルである．
(2) 研究の経過
スウェーデンとの比較研究を実施するため，現地の研究者との共同研究を実施した．日本とスウェーデンにおける交通時間価値の研究動向に関する情報交換をすることを目的として，スウェーデン王立工科大学（KTH）において，2012 年 9 月 12 日にワークショップを開催した．そこでは，日本の交通時間価値の研究状況について報告した一方で，Yusak Susilo 講師
および Maria Börjesson 准教授から，Börjesson etal.(2012)において使用されたデータ，分析手法等について情報提供を受けた．また，同様の方法を日本のデータでも行うことで，両国間の交通時間価値比較を行うことで合意した．
３．研究成果(1) 分析手法の概略以下では，本稿において後に分析結果が示される，Local Linear Regression による推定方法を紹介する．
まず，予測変数 ，目的変数 について|で定義される関数 は，回帰関数と呼ばれ，と表すことができる．ただし， は誤差項で|を満たす.
ここで，,を確率変数
1,2, … ,，|0，上のデータを用いて推定することを考える．Local Linear 推定量は次の最小化問題を解くことによって得られる．
min,上記の最小化問題の解をすことにすると，
き，，，で表は解析的に求めることがでとなる．ただし，

で，，はそれぞれ，，の推定量である．
すなわち，Local Linear 推定量はであり，また，Local Linear Regression による推定量はのである．
なお， はバンド幅と呼ばれる．また，カーネル関数は通常，正値，左右対称，0のとき最大値をとる，| |が増加するにつれて 0 に近づくと仮定される．
カーネル関数には，例えば，正規分布，三角分布などが用いられる．
(2) 使用データの概略
本研究では，仮想の交通料金と交通時間が与えられたとき，回答者が高速道経路と一般道経路のどちらを選択するかという二者択一の経路選択データ（SP調査データ）を用いて分析を行う．使用したデータは，著者の研究グループによって実施された，紙ベースおよびウェブベースのアンケート調査において回収されたものである．調査の概略は，表-1 に示されるとおりである．
調査票では，SP 質問（論理チェック質問を除く）として 7 つの質問が聞かれている．そのため，303 票の回答から 2121 件（紙ベース調査：1071 件，ウェブベース調査：1050 件）の SP 調査データが得られる．以下では，高速道路料金÷所要時間差が 0 以下のものおよ－2－

び，120 より大きいものを除いた 1520 件（紙ベース調査：742 件，ウェブベース調査：778 件）の SP 調査データを使用することとする．使用したデータに関する回答者の特性は表-2 の通りである．
なお，本調査では，結果的にほとんどの回答が私事または観光目的の道路利用を対象とした SP 調査の結果となっている点には留意が必要である．
表-1

使用データ収集の調査概要

紙調査
平成 22 年
12 月 9 日～10 日
ポスティング・郵送回収調査

実施日
調査方法

387
神奈川県厚木市
RP 質問：直近の高速利用時の目的地，料金，所要時間，移動目的等
SP 質問：仮想の料金，所要時間における経路選択（高速 or 一般道）
個人属性：性別，年齢，職業，免許保有年数等
世帯属性：世帯人数，世帯年収，世帯自動車保有台数等

回答数
対象地域
質問項目

表-2
属性分類

調査回答者の特性

紙ベース
人数

性別
年齢

ウェブ調査
平成 22 年
12 月 17 日～20 日
インターネット調査会社のモニターを用いたウェブ調査
306

ウェブベース％

人数

合計％

人数

男性

660

88.9

474

60.9

1134％
74.6

女性

8211.1

304

39.1

386

25.4

～1900.000.000.0

20～29

7

0.9

67

8.6

74

4.9

30～39

82

11.1

222

28.5

304

20.0

40～49

186

25.1

289

37.1

475

31.3

50～59

136

18.3

143

18.4

279

18.4

60～64

88

11.9

34

4.4

122

8.0

65～69

144

19.4

16

2.1

160

10.5

70 歳～

99

13.3

7

0.9

106

7.0

世帯

～200

11

1.5

41

5.3

52

3.4

所得

200～399

121

16.3

65

8.4

186

12.2

万円

400～599

215

29.0

247

31.7

462

30.4

600～799

174

23.5

165

21.2

339

22.3

800～999

93

12.5

148

19.0

241

15.9

1000～

109

14.7

112

14.4

221

14.5

無回答

19

2.6

0

0.019

1.310.7 である．バンド幅は，Cross-Validation と呼ばれる方法によって推定された値である．また，図中では，95%信頼区間も同時に表示されている．
図-1 より，交通時間価値の累積値は，単調増加しているが，60～70（円／分）のあたりで，伸びが一時的に低下していることが分かる．実際，密度分布を描
くと，交通時間価値の低い位置と高い位置に 2 つの山ができる．一方，スウェーデンの分析(Börjesson etal., 2012)ではこのような傾向は見られていない．
次に，今回の分析結果では，約 85%が 90（円/分）を超えないという結果が得られた．一方で，スウェーデンの分析によれば， 87–93%が 25（ユーロ/時）を超えない時間価値という結果となっている．これは，2013
年 6 月時点の為替レートでは，日本円にして，約 55（円/分）である．したがって，今回の結果はスウェーデンよりもかなり高めの推定値となっていることになる．この原因の１つとしては，日本の調査回答者の方が，所得水準が高いことが考えられる．カテゴリーベースでしか所得データがないので，正確な統計値は存在しないが，調査回答者の年収の中央値が，日本で約600 万円であるのに対して，スウェーデンでは約 300万円である．
また，スウェーデンの分析では，約 45%の個人の交通時間価値がゼロとなっているのに対して，今回の場合には，交通時間価値がゼロとなる確率がほとんどゼロとなった．この原因は必ずしも明らかでないが，日本のデータは高速道路に対する支払意思額となっているため，高速道路のパフォーマンスの高さが正の支払意思額に反映されている可能性がある．また，スウェーデンの方が，道路混雑が少ないこと，情報通信機器などを活用した車内活動の水準が高いことなども，可能性として挙げることができる．

(3) 分析結果
分析した結果より，１台あたりの交通時間価値の累積分布を示したものが，図-1 である．なお，分析時に使用したカーネル関数は正規分布であり，バンド幅は－3－

図-1

交通時間価値の累積分布推定結果

さらに，全サンプルおよび属性別サンプル群について，各分布の中央値を示したものが，表-3 である．これより，まず，全サンプルの時間価値の中央値が 28.4（円／分）となり，我が国のマニュアルで設定されている 40.1（円／分）よりもかなり低い値となった．これは，本研究のデータが私事・観光目的を中心としたものであるためだと考えられる．
属性別には，概ね既往の研究と同様の傾向が見られる．例えば，年齢階層別で見ると，40～59 歳の推定値が高くなっているが，これは所得水準の高いことを反映している可能性が高い．実際，所得階層別に見ると，所得の高いグループほど推定値も高くなる傾向が伺える．乗車人数が多くなるほど１台あたりの時間価値が増加するのは，合理的な結果である．最後に，所要時間別に見ると，90～150 分で最も時間価値が高くなり，150 分以上が最も低くなるという結果が得られた．これは，交通時間が長くなるほど時間価値が高くなるという既往研究の知見とは異なる傾向である．これは，特に私事・観光目的の交通の場合，あまりに交通時間が長くなると，交通時間に対する感度が低くなるので，交通時間短縮に対する支払意思が低くなるためなのではないかと思われる．
表-3

属性グループ別の交通時間価値の推定値
属性グループ

推定中央値（円／分・台）
28.4

全サンプル

全サンプル

年齢階層

39 歳以下26.7

40～59 歳

36.9

60 歳以上24.9

世帯年間

399 万円以下

19.6

所得階層

400～799 万円

25.9

800 万円以上

49.3

1人

24.4

乗車人数

所要時間

2人

29.8

3 人以上

32.8

90 分未満31.7

90 分以上 150 分未満

33.7

150 分以上

27.1(4) 分析結果に関する考察
まず，属性別の分析結果からは，スウェーデンの研究も含めた他国の研究成果とほぼ同様の傾向を得ることができた．これは，今回使用したデータならびに分析結果が妥当であることを示唆するものと思われる．
次に，分析結果より，交通時間価値がゼロの割合が，限りなくゼロに近いことが判明した．これは，スウェーデンの研究とは異なる傾向である．一部の研究において，交通時間価値は 0（Richardson，2003）あるいは負の価値（Redmond and Mokhtarian，2001）を持ちうることが指摘されている．Mackie et al.(2001)が指摘する「ブリーフケーストラベラー」（車内で情報通信機器を活用した生産的活動を行うビジネスマン）の影響も考えられることからさらなる原因究明が必要である．
また，交通時間価値の確率密度分布は単峰型とはならないことがわかった．この点は，スウェーデンの分析結果からは得られておらず，今回のデータに固有の特性である可能性がある．このように確率密度分布が単純な形とならないことは，交通時間節約価値の分布をノンパラメトリックに推定することの必要性を示唆していると言える．また，2 つのピークがあることは，交通時間価値に関して 2 種類のタイプの人々がいる可能性を示唆している．この点は，人々の時間意識と関係する点であり，さらなる原因究明が望まれる．
４．今後の課題と発展
当初，情報通信技術の発展が交通時間価値に与える影響を分析する予定であったが，スウェーデン側のデータの制約等から，比較分析することができなかった．したがって，新たな調査等を通じて，情報通信技術と交通時間価値との関係をさらに分析することが求められる．今回の研究成果について，スウェーデンの研究者と情報交換をすることを通じて，検討を進めていく予定である．
参考文献
Börjesson, M., Fosgerau, M., and Algers, S. (2012).
Catching the tail: Empirical identification of the
distribution of the value of travel time.
Transportation Research Part A: Policy andPractice, 46(2), 378–391.
Cirillo, C., & Axhausen, K. (2006). Evidence on the
distribution of values of travel time savings from a
six-week diary. Transportation Research Part A:Policy and Practice, 40(5), 444–457.
Fosgerau, M. (2006). Investigating the distribution of thevalue of travel time savings. Transportation
Research Part B: Methodological, 40(8), 688–707.
Mackie, P., Fowkes, T., Wardman, M., Whelan, G. andBates, J. （ 2001 ） Three controversies in thevaluation of travel time savings, PTRC European
Transport Conference, Seminar on Behavioural
Modelling, Cambridge.
Redmond, L. S., & Mokhtarian, P. L. (2001). The positive
utility of the commute: modeling ideal commutetime and relative desired commute amount.
Transportation, 28(2), 179-205.
Richardson, A. J. (2003). Some evidence of travelers withzero value of time. Transportation Research Record:
Journal of the Transportation Research Board, 1854,107-113.
Train, K. (2003). Discrete Choice Methods withSimulation. Cambridge University Press.

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