外国論文紹介

交通行動分析のための構造方程式モデリング

外国論文研究会
高知工科大学社会システム工学科助教授

寺部慎太郎

TERABE, Shintaro

1 ―― 構造方程式モデリングとは何かのようになっている．1）SEM の概要説明，2）統計的手法とし構造方程式モデリング（SEM：Structural Equation Modeling）ての解説，3）交通行動への適用研究の紹介，4）
まとめ，付とは，多数の潜在変数と観測変数の関係を線形結合の形でモ録）構造方程式モデルが扱えるソフトウエアのリスト．これをデル化する手法である．回帰分析やパス解析，因子分析など読むことにより，SEM は何に使えて，SEM を適用する際に何は，すべてこの SEM の傘下に入る「特殊な」分析手法である，に気をつけるべきかという点が明らかになる．また本紹介論ということができる．誤解を恐れずに平たく言ってしまえば，意文の概要を訳すと下記のようになる．

識調査や観測調査によって得られたデータを用いて変数間の「構造方程式モデリングは，線形の変数を扱う多変量統計

複雑な相関関係を数値で表すことができ，さらにその結果をパモデリング技術として大変フレキシブルである．交通の行動

ス図で視覚的にもわかりやすく表すことができるようにする統計や価値をモデリングするのに 1980 年ごろから使われはじめ，的ツールである．特に，分析者が発想した変数間の因果関係その論文数は急速に増加し，過去 3 年間で約 2 倍になって現に関する仮説をパス図で表現してモデルを構築し，それに自分在では 50 本以上になっている．このレビュー論文では，こののデータを当てはめてみて適合度の善し悪しから自分の仮説の手法をまだ使ったことの無い人々への紹介を意図するととも妥当性を検証するという確認的アプローチは，従来の多変量解に，研究成果を比較しようとする人々に対して適用研究の概析の，データを様々な分析で切り刻みながら何か関係性を見つ略を示し，また過去の研究と同じことをやるという落とし穴けようとする発見的アプローチとは異なる「味」を持っている．にはまらないようにするものである．
」

パネル調査１回目

パネル調査２回目

家計収入１

家計収入２

SEM の歴史は比較的新しく，1970 年代から教育心理学を

0.130.50

自動車
保有台数１-0.64
1.83

自動車
トリップ数１

自動車
保有台数２

端緒に社会学，生物科学，教育研究，政策科学，マーケット・リサーチの分野で適用された．交通行動分析分野でも1976-

0.130.17

自動車
トリップ数２80 年頃に初期の研究が見られ，その後適用研究が増えており，都市のモデル分析，土地利用，地域科学，地理学，都市

-0.06
公共交通
トリップ数１

2 ―― 交通行動分析にSEMを応用する

0.09

公共交通
トリップ数２■図―1 SEMの分析例（紹介論文筆者による分析から）家計収入と自動車保有台数が自動車と公共交通機関のトリップ数に与える影響について，パネルデータを用いて分析している．四角が変数を，矢印が因果関係の向きを，数字がその因果関係の大きさを示す．

経済などの関連分野にも広がっている．
紹介論文では，適用分野として 6 つに区別している．
（1 ）クロスセクションのデータを用いた交通需要モデリング
自家用車所有とその利用時間，走行距離の相互関係を同

本稿では，この SEM が交通行動分析の分野でどのように使時に推定するモデルや，自家用車所有と定期券購入，交通機われてきたかをレビューした Golob（2003）をメインの紹介論

関選択の関係を表した研究などが挙げられている．このよう文にするとともに，我が国の研究者や実務者が SEM により親な題材における男女比較や，異国民比較などもクロスセクショ

しんでこれを活用することができるような日本語文献を紹介

ンのデータを用いた研究の特長である．

し，最後に筆者が我が国の土木計画分野における SEM の研（2）動的な交通需要モデリング究について最近感じる点を述べる．

SEM はパネルデータのように時間差のある因果関係や相紹介論文の筆者は，交通分野でも応用が進んでいるSEMに関のある誤差項などを取り扱うのに適している．これはパネついての第一人者であり，交通行動分析についてのレビュー

ルデータのように時期をおいて同じ方法で調査されたデータの論文としては世界初のものである．本紹介論文の構成は下記場合，得られた変数によって説明されない要因は時期が違っ

外国論文紹介Vol.6 No.2 2003 Summer 運輸政策研究061

ても無相関とは言えないため，その変数の誤差項に相関をわからない場合へのヒントなど，かなり実務志向である．

設定することが望ましいと考えられるからである．
（3）
アクティビティベースの交通需要モデリング4 ―― SEMで留意すべき点

日常活動と交通の関係では，（a）活動場所とそこに至るた

SEM はソフトウエアでとても簡単にパラメータ推定ができる

めの交通需要との間の直接関係，（b）異なった活動間への参ため，広範囲の学問分野で活用されている．分析が簡単で加についての相互関係，（c）旅行時間から活動時間へのフィー

試行錯誤ができるというのは，分析者にとって得られたデードバック，について包括的な枠組みでモデル化ができる．

タへの理解を深めることができることから良いことである．し（4）態度や認知，仮想的な選択との連携

かしながら適用分野と適用例が増えた分だけ安直な使われ態度，認知，行動意向，実行動の間の因果関係について，様々な仮説を立ててデータに当てはめることにより検証ができ方も少なくない．ここでは以下の 2 つの点について，自戒も込めて注意喚起をしたい．

る．
またSEMの枠組みでは意識選好（SP：Stated Preference）によ

まず，多くの参考書で書かれ本稿の初めにも述べたとおり，る選択や評点付けは顕示選好（RP：Revealed Preference）に

SEMは仮説確認型の分析手法に特長がある．従って，分析者よる選択モデルの中に直接尺度化して組み込むことが可能である．

はモデル構築の前後に充分な仮説の検討を行い，また別の（5）組織的な行動と価値視点から異なった手法で分析をすべきである．分析者の知識

渋滞緩和政策に対する物流企業の考え方を聞いたアンケーが総動員され，それに基づく仮説がモデルとなり，試行錯誤

ト調査に SEM を適用した事例がある．

されることこそ SEM の本望であろう．安易にデータの因子分（6）運転者の行動

析から SEM を行い，まずまずの適合度指標が得られたので交通安全や ITS 技術への運転者の評価を SEM で分析した事例がある．

分析は成功で，SEMの結果についてのみ考察して結論づけるという分析スタイルは，その分析者による一連の分析の一部分だけにとどめておきたい．SEMの前後の議論こそが重要で，そのようにSEMを使ってこそ研究対象への接近が可能になる．

3 ―― 日本語で読むSEM
紹介論文第 2 章では SEM の手法の理論的特徴について簡次には，何を持って因果関係とするか，という課題である．

単に説明してあるが，ここではその解説を省略し，比較的多狩野（2002）によれば「因果推論とは交絡変数・中間変数を数の図書が出てきた日本語の情報について紹介する．実は，探す旅である」ということであり，対象とする因果関係に交絡

このような日本語の SEM に関するレビューはしばしば登場し変数（原因変数と結果変数の両者に影響を及ぼす第三変数）ており，後述する書籍の巻末にもそのような解説やソフトウエがないか吟味する，また因果関係をより精緻にするために中アの紹介が必ず載っている．

間変数（原因変数と結果変数の間に入る第三変数）の導入を

SEMについて簡単に早く知りたいという場合には，豊田・前検討する，といったことが必要とされる．また因果というため

田・柳井（1992）と豊田（1998）
が良い．前者はブルーバックスだには，厳密には結果事象の起こる前に原因事象が起こるとけあって因果関係とは何かからはじまり，平均，分散，相関係数いう時間的先行性の議論も必要であり，このような検討なくしの説明も出てくる超入門書である．後者は心理学や教育学にとて「因果関係があった」と結論づけるのは乱暴である．

どまらず工学やマーケティングなど広い範囲での分析例を21件

説得力のあるモデルを作成し，それとデータの適合度を上収録したものであり，交通計画の分野からも3 編が登場する．

げるように「モデルをいじる」のは，ソフトウエアの進歩もあっ実際にソフトウエアを用いて分析をすることを考え出す頃にてそれほど手間もかからず楽しいものである．この簡便さには，狩野（1997）がわかりやすい．筆者は学生時代の蓄積を捨よって得られた時間を，SEM そのものへの理解と，他の手法てて新しいソフトウエアの使用法を習得する手間を惜しんでいによる分析と，研究対象へのより深い理解とに振り向けるこるため LISRELを使っているが，これから新たに購入を検討すとが，これからの研究や実務での分析に SEM を充分に活用る場合には，SPSS 社の AMOS が日本語の解説書も出ていて取するための条件であると考える．

り組みやすいようである．また，学術的な議論に関してはここ数年の日本行動計量学会の会誌「行動計量学」が参考になる．
また，本稿を執筆中に豊田（2004）の私家版（試読版）が発行された．これは実際のデータを用いて SEM で分析している
ときに出てくる多くの疑問を Q&A 方式で解説しているものである．モデルの解釈の仕方や適合度指標の見方，SEM の特長を活かす様々なモデルの表現方法やパラメータが推定されずにエラーメッセージが出たもののどう対処したらよいか

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062 運輸政策研究 Vol.6 No.2 2003 Summer

参考文献
1）Golob, T. F.（2003）"Structural Equation Modeling for Travel Behavior Research",
Transportation Research Part B, Vol. 37, pp.1-252）狩野裕（1997），「グラフィカル多変量解析」，現代数学社
3）狩野裕（2002），「構造方程式モデリング，因果推論，そして非正規性」，甘利俊一・他著『多変量解析の展開』統計科学のフロンティア5第II部，岩波書店
4）豊田秀樹編（1998），「共分散構造分析［事例編］構造方程式モデリング」，北大路書房
5）豊田秀樹編著（2004），「共分散構造分析［疑問編］構造方程式モデリング」，
朝倉書店，刊行予定
6）豊田秀樹・前田忠彦・柳井晴夫（1992），「原因を探る統計学 共分散構造分
析入門」，ブルーバックスB-926，講談社

http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/no21.html
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