消費活動時間に着目した時間配分分析
Time allocation analysis focusing on
consumption activity duration

Kumamoto Univ.

Sep 15th, 2020

Background/Purpose

背景/目的
消費活動（買物・食事・娯楽）は様々な要因で変動する
Consumption activities (shopping, eating out, leisure) fluctuate due to various factors

給料日に増える？

月末は忙しい？

年金支給日に増える？

現状の消費行動の把握は重要である
Understanding current consumption behavior is important1

Purpose目的ü 個人属性（性別，年齢…）Individual attributes (gender, age ...)

ü 時間的要因（週，月，猶予時間…）
Time factors (week, month ...)

ü 地理的要因（居住環境…）

消費活動時間変動を分析
Analyze consumption activity time fluctuations

Geographical factors(Living environment...)

通勤時間や猶予時間を変化させることで，消費活動時間は変化するのか
How does consumption activity duration change by changing commuting time and grace time?
3

Data

データ
・2018年

豊洲PP調査を使用

2018 Toyosu PP survey data

8/28~12/28の滞在時間が算出可能なトリップ
Trip that can calculate staying time from 8/28 to 12/28

サンプル

3795人・日

Data 3795 people ・ day

・娯楽，買い物，食事の活動時間の総計を消費活動時間と定義
The total duration spent for leisure, shopping, and eating out is defined as consumption activity duration.

2

Basic analysis： Individual attributes

基礎集計：個人属性・⼥性，若者において消費活動時間が増加
Increased consumption activity duration for women and adolescents
0.5

0.4

0.4

0.3

0.3

(min)

(min)

0.5

0.2

0.2

0.1

0.1

00
malefemale

gender~2930~39

40~49

age

50~

5Basic analysis： Time factors

基礎集計：時間的要因
・1週⽬，12⽉において消費活動時間が増加

100

100

80

80

60

60(min)(min)

Consumption activity duration increased in the 1st week and December

40

40

20

20

00
week1

week2
weekday

week3

week4

holiday

Weekly average consumption activity duration

SepOctweekday

Nov

Dec

holidayMonthly average consumption activity time6

Basic analysis： Geographical factors

基礎集計：地理的要因
・居住地の算出
帰宅トリップの到着地から推定
豊洲駅から25キロ以上離れた居住者で消費時間が⻑いResidents more than 25 km away from Toyosu station have long consumption activities
400350300(min)

250
200
150
100
500
Suburbs(25km~)
Mon~Thu

City center(~25km)
FriSatsun

7

Average consumption activity duration by distance from Toyosu station

Basic analysis： Geographical factors

基礎集計：地理的要因
・居住地の算出
帰宅トリップの到着地から推定
最寄り駅までの距離が⻑いほうが消費活動時間は短い
The longer the distance to the nearest station, the shorter the consumption activity duration
4535(min)25155~1km1~2km

2~km-5

居住地から最寄り駅までの距離別平均消費活動時間
8Average consumption activity duration by distance the nearest station

Basic analysis： Discrete / continuous problem

基礎集計：離散・連続問題
消費活動をした⽇の割合
⾮就業者 > 就業者

消費活動をした⽇の消費活動時間
⾮就業者 ＜ 就業者

60

250
1.5
(hour/person（%）

40
30
20

10.5

100
Non-worker

worker

Percentage of days of consumer activity
Non-worker >worker0
Non-worker

workerConsumption activity duration on the dayof consumption activity
Non-worker ＜worker

今回は，消費活動時間に着⽬する．
離散値に着⽬した選択モデルとは異なる視点からモデル推定を試みる
This time, we focus on consumption activity duration.
Attempt model estimation from a different perspective than the choice model focusing on discrete values

9modelモデル
時間配分モデル(Kitamura (1984))
24時間を消費活動(j=1)とそれ以外の活動(j=2)に配分

Allocate 24 hours to consumption activity (j = 1) and other activities (j = 2)

各活動の効⽤Utility of each activity

効⽤最⼤化

Utility maximization

CB ,B , *B =exp β*B + +B ln ,B ,0,./ ,B > 0./ ,B = 0

D = 1,2

FG*C ,", ,; = C" ,", *" + C; ,;, *;," + ,; = 3

3 = 24, ," , ,; ≥ 0

それ以外の活動(j=2)に配分する時間が0になることはないと仮定
Assuming that the time allocated to other activities (j = 2) will never be 0!" = −lnν + )* + +," = 0 ./ !" ≤ 0,"12= )* + + ./ !" > 0
3 − ,"+~7(0, : ; )1⽇24時間(3 = 24),"
消費活動Consumption activity<ln3< − 1 + < ln 1 + < = 0,;
それ以外の活動
Other activity

4

Result

モデル推定結果
時間配分モデル
説明変数
パラメータ値
定数項-4.595
就業者ダミー-0.378
公共交通ダミー
0.368
4.5週⽬ダミー-0.246
20代ダミー0.249
⼟⽇祝ダミー1.015
男性ダミー-0.183
郊外ダミー
0.298
前⽇消費⾏動ダミー
0.623
駅までの距離(km)-0.072
サンプルサイズ
3795
初期尤度-23194.408
最終尤度-3288.543
尤度⽐0.8577t値-34.849 ***-3.085 ***3.718 ***
-2.606 ***2.075 **
10.491 ***-1.957 *2.505 **
5.29 ***-0.801

以下，消費活動時間を増加させる
These increase consumption activity duration

個⼈属性
・⼥性，⾮就業者, 20代
Female, Non-worker, Twenties

時間的要因
・⼟⽇祝⽇
Holidays

地理的要因
・郊外居住
Suburban residence

平⽇・休⽇で消費活動時間が⼤きく異なる
Weekday and holiday consumption activity duration are very different.

→平⽇サンプルのみを抽出し，再度推定
Extract only weekday samples and estimate again

11Result

平⽇就業者

モデル推定結果

時間配分モデル
説明変数
パラメータ値
t値
定数項-5.99-13.09***
性別
-0.26
-1.56
通勤通学
-0.12
-0.89
猶予時間
0.14
2.35**
4,5週⽬ダミー
-0.10
-0.64
12⽉ダミー
0.46
2.90**
コンビニ有ダミー
0.60
2.15**
駅までの距離0.26
2.05**
郊外ダミー
0.21
1.00
サンプルサイズ
1531
初期尤度-7632.63
最終尤度-590.33
尤度⽐0.9213464

以下，消費活動時間を増加させる
These increase consumption activity duration

時間的要因・猶予時間, 12⽉
grace time, December

猶予時間が消費活動時間に⼤きく影響する
Grace time greatly affects consumption activity time

→猶予時間に着⽬して政策シミュレーションへ
Conduct policy simulation focusing on grace time12

Policy simulation

政策シミュレーション
ü 水曜日の残業時間をなくす
Eliminate overtime on Wednesday

水曜日はノー残業デーとしている企業が多いが現実は異なる〇就業者が水曜日に残業をしなくなった（18時退社）するケース→一人当たり消費活動時間は12分増加（水曜日の業務時間は約55分減少）
Per capita consumption activity time increased by 12 minutes( Business hours reduced by about 55 minutes on Wednesday)ü 毎日10分早く退勤する
Leave work 10 minutes early every day

猶予時間を毎日長時間延ばすことは現実的でない（業務時間が減少）
そこで，短時間の猶予時間の延長を考慮した．
〇就業者が曜日に関わらず，毎日10分早く退社するケース→毎日3分の消費活動時間の増加Increased consumption activity time by 3 minutes daily13

連続問題と離散問題をTypeⅡのTobit モデルで関連づけたモデル
・モデル推定
連続離散
説明変数
定数項
性別
年齢
コンビニダミー
12⽉ダミー
⼟⽇祝⽇ダミー
郊外ダミー
λパラメータ値
-1.49
-0.04
-0.00
0.15
0.08
0.52
0.01

t値
-10.3***
-0.67
-0.21
2.04**
1.22
7.15***
0.13

サンプルサイズ
3795
初期尤度
-1736
最終尤度
-526
尤度⽐
0.693

パラメータ値
t値
-15.7
-0.59
-0.38
-0.80
-0.00
-0.63
0.49
0.28
0.54
0.60
3.15
0.55
0.42
3.20***
3.99
0.29
サンプルサイズ
3795
初期尤度-13120
最終尤度-4365
尤度⽐0.667

14