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オフピーク定期導入による通勤の変化

Analyze for work trip by off-peak commuter pass
行動モデル夏の学校2020

最終発表

09.東京工業大
土屋泰樹、大森達也、青木悠輔、杉本陽一、大室春喜
09.Tokyo Tech
Tsuchiya, Ohmori, Aoki,Sugimoto, Ohmuro分析したい取り組み - Policy –2

オフピーク定期の導入 “off-peak” commuter passes
この頃、新型コロナウイルスの感染拡大の影響でテレワークなどが進み、利用が低迷している。

そこでJR東日本は通勤定期の値上げ及び混雑しない時間帯のみ利用できる格安のオフピーク定期を導入する考えを示している。
また、オフピーク通勤をすることでポイントなどの優待が行われる予定である。

朝日新聞 2020/9/3

JR East will consider introducing “off-peak” commuter passes that cannot be usedduring rush hours
オフピーク定期の価格を操作し、どの程度の人が、どの時間帯に移動時間をずらすのかを分析し、オフピーク定期の効果と課題を分析する。

We will analyze how many people shift the travel time in what timezone and analyze the effect and problem of the off-peak period.

分析したい取り組み - Policy –オフピーク定期の導入のメリット the merit of “off-peak” commuter passes● ピーク時における車内の混雑緩和
Relieve congestion in the car● 多様な働き方の促進

Promotion of diverse work styles● ピーク時に通勤する個人の効用増加

Increased utility for those who commute during peak hours

オフピーク定期の導入のデメリット the demerit of “off-peak” commuter passes● 個人の行動変容が不透明

Behavior change of individuals is unclear● 非鉄道への流入増加

Increased inflow to non-railways● 価格変動による事業者の利益が不透明

Business profits due to price fluctuations are unclear

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基礎分析 - Basic Analysis –4

朝の通勤は何時台が混んでいるのか？-AM trip for work

2010年横浜市のPPデータをもとに作成
Based on PP data from the City of Yokohama in 2010

政策目標-Policy goals

7時から8時半にトリップが集中しているため、これを減らして、6時台や9時台に通勤トリップを持っていきたい。
With the concentration of trips between 7 and 8:30 a.m., we would liketo reduce this and bring the commuter trips to 6 or 9 a.m.

モデル – Modeling –5

作成したモデル概要 Model overview
Model 1：

時間価値の算出を目的とした交通手段選択モデル（MNL）
Mode Choice Model for Time Value

𝑈𝑈𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = 𝑉𝑉𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 + 𝜀𝜀𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 + 𝛽𝛽2 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 +𝜀𝜀𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚

𝑉𝑉𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝛽𝛽2 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑉𝑉𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 + 𝛽𝛽2 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑉𝑉𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑉𝑉𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑉𝑉𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 = 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊mode: 交通手段（鉄道，バス，自動車，二輪車，徒歩）推定結果 –Estimation Results 時間価値を目的とした交通手段選択モデル（MNL）
Mode Choice Model for Time Value

パラメータt値
定数項（鉄道）2.834
5.02**
定数項（バス）
0.097
0.18
定数項（自動車）-1.683-3.58**
定数項（二輪車）-0.343-0.83
所要時間 [/10分]-1.322-9.44**
料金 [/10円]-0.030-2.86** −1.322（𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇[/10𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚]）≒ 44（yen/min）
サンプル数314−0.030（𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹[/10𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦]）
初期尤度-446.23最終尤度-170.59
尤度比0.618
修正済み尤度比
0.604*5%有意 **1%有意考察 Overview
10分あたり440円の価値があることがわかった．
It's worth $440 per 10 minutes.

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モデル – Modeling –作成したモデル概要 Model overview
Model 2：
到着時間選択モデル Departure Time Choice Model
目的：到着時間選択モデル

概要：電車の到着時間の選択に絞ったモデル
Model 1
𝑉𝑉𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 =β1 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 × 44 + 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡+ β2 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡+ β3 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 × 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇+ 𝜀𝜀

DifferenceTime= 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 − 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
time: 到着時間帯（7, 8, 9 ,10）7

推定結果 – Estimation Results -8

結果 -Result表

考察 -overview--table-

定数項（7時台）
定数項（8時台）
定数項（9時台）
理想時間との乖離費用
到着時の混雑度
到着時の混雑度×乗車
サンプル数
初期尤度
最終尤度
尤度比
修正済み尤度比

パラメータ-4.451-3.263-3.258-0.013-6.8560.519
129-178.832-39.981
0.776
0.743

t値
-1.80
-1.43
-2.45**-7.36**-0.85
1.19

・期待時刻との差の絶対値を取った時に強い関連性が見えた。
⇒特定の時刻に通勤時刻が集中している個人が多い。現在では変化がある？
・人の集中する時間帯に混雑率が高まる。一方で混雑率と所要時間の積のパラメータは負をとっているため、長距離の混雑通勤には抵抗感があると考えられる**1%有意理想時間との乖離費用の項を操作し、感度分析をした。既往研究で指摘されている3倍の運賃を設定した場合の到着時間帯の変化を分析。

感度分析-Sensitivity analysis-

98時台の運賃を3倍にしてみると
The fare at 8 o'clock is tripled.
100

実際のデータ real data

90

トリップ数

trip

80

モデル model

7060

運賃3倍(8時台) fare50

three times(8:00-7:59)

40
30
20
100

seveneightnineten

到着時間帯 Arrival time

多少、7時台や9時台に変更するものはあるが、少ない。
→時間を変更するコストが大きい。

松本涼佑(2017)「鉄道の通勤混雑緩和対策の経済分析」

結果の考察 – Discussion –10

JR東日本としてどうするべきか
1) 始業時間という概念を無くす

Abolish the concept of start time

時間に遅れたくないという気持ちが強いことが推測される。そこからは始業時間という概念を無くす必要があるだろう。日本では45.8%の労働者が始業時間が決められている1)。始業時間を無くすことで、オフピーク定期を利用しやすくなる。
Companies have set start times for 45% of their workers.

2) 政府や産業界に訴えかける

Advocate to government and industry

始業時間を決めるには政府や産業界へ働きかけることが必要である。混雑の原因は労働者ではなくて、企業である。
Changing the start time requires lobbying the government andindustry. Congestion is not caused by workers, but by businesses.

1) 平成23年社会生活基本調査

付録：Appendix

付録：変数の詳細

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Appendix: Variable Details

期待到着時刻と実際到着時刻との差Distance between expected departure/arrival time

Plotting departure and arrival times byday for each monitor. (diagram on theright) それぞれの中央値をモニターの期待出発・期待到着時刻として設定

Departure time 各モニターの日ごとの出発時刻・到着時刻をプロット（右図）

Distribution of Departure time

出発時刻

DifferenceTime= 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 − 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

15:36

14:24

13:12
12:00

10:48

9:36

8:24
7:12
6:00

02030

到着時刻分布Distribution of Arrival time
Arrival time

16:48

到着時刻

Treat the distance between the
expected departure time/expectedarrival time and the departure
time/arrival time (absolute value of thedifference) as a variable.

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モニター Monitor

Set the median of each as themonitor's expected departure andarrival times.

 期待出発時刻・期待到着時刻と出発時刻・到着時刻との距離（差の絶対値）を変数として扱う

出発時刻分布

15:36

14:24

13:12
12:00

10:48

9:36

8:24
7:12
6:00

0

1020

モニター Monnitor

3040

モニターID 中央値
Monitor ID Medianyd001
6:41:55
yd003
6:34:03
yd004
7:40:57
yd005
8:56:56
yd006
8:17:37
yd014
7:59:42yd021
6:55:23
yd022
7:28:51
yd023
7:23:12yd024
7:00:31yd026
6:54:14yd027
7:16:04yd030
7:45:31

モニターID 中央値
Monitor ID Medianyd001
8:34:38
yd003
7:47:08
yd004
9:37:50
yd005
9:26:57
yd006
8:52:47
yd014
9:03:37
yd021
7:58:50
yd022
8:02:14yd023
8:11:06
yd024
8:41:43yd026
8:08:32
yd027
8:20:3840
yd030
9:29:22

付録：変数の詳細

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Appendix: Variable Details

混雑度についてDetails on creating variables (about congestion)

 混雑度に関しては、JR東日本が公表している「列車混雑状況」の指標を参考にしした。
To determine the level of congestion,
we referred to the "Train Congestion
Index" published by JR East.

 各時間帯の度合の平均値と標準偏差をとり、それを元に中心時刻は8時15分として正規分布を設定した。
The mean and standard deviation of
the frequencies for each time period
were taken, and a normal distribution
was assumed based on them, with acentral time of 8:15 am.

 混雑度×所要時間は、右図の積分値となるが、今回は台形の面積で近似した。
Congestion multiplied by the timerequired is the integral of the figure on
the right, which in this case wasapproximated by the area of thetrapezoid.

平均時刻： 8:15

標準偏差： 0.0523

6:00でピーク時の20%あたりになるように設定※出典：家田他（2002）東京通勤鉄道における多段階制混雑料金の導入

モデル - Modeling -14作成したかったモデル概要 Model overview
Model 3) 交通手段及び出発時間選択モデル（NL）
目的：最終的なパラメータ推定

Purpose：Parameter Estimation

初めに、出発時間を選択
First, they will choice departure time.

6時台

7時台

8時台

6:00

7:00

8:00

電車

バス

自動車

自転車

徒歩

train

bus

car

bikewalk

9時台 10時台
9:00

10:00

その後、交通手段を選択
After, they will choice mode.