「運輸政策研究」

外国論文紹介（2000 年 11 月号）

非集計行動モデルの３０年
ノーベル賞受賞研究者による回顧とこれからの展開

兵藤哲朗

東京商船大学商船学部助教授
HYODO, Tetsuro

１．非集計行動モデルとノーベル賞予測の標準的手法の地位を手中にした非集計行動モ

久々の日本人ノーベル賞誕生にわく 10 月初旬、ノデルであるが、その黎明期の姿や、豊富なバリエー

ーベル経済学賞の受賞者も新聞紙上で報道されていションが生み出された過程が個人の言葉としてまとた。そこになじみ深い名前を見いだした交通関係者められているのが興味深い。非集計行動モデルの歴も多かったのではなかろうか。二名の受賞者のうち史は、極言すれば McFadden 教授の研究の足跡そのもの一人はカリフォルニア大学バークレー校（UCB）のでもあると言えようか。以下、この招待論文の内の Daniel McFadden 教授である。わが国でも大学院な容をかいつまんで紹介してみたい。

どで交 通 行 動モ デ ルの 文献 を勉 強する 際に、Ben-Akiva 教授（MIT）と並び、必ずといってよいほ２．論文の概略ど目にする名前であろう。

論文のタイトルは、”Disaggregate Behavioral Travel1

ノーベル賞授与の正式文書 を見ると分かるとおDemand’s RUM Side --- A 30-Year Retrospective---“でり、今回の受賞理由には、経済学的理論背景に基づある（”RUM”は”Random Utility Maximization”、ランく選択行動モデルの開発、そして理論開発に止まらダム効用最大化理論のこと）。文字通り、この 30 年ない、実用性のある方法論の展開があげられている。

間の非集計行動モデルの目覚ましい発展の足跡が 30受賞を報道する多くのアメリカの新聞や、テレビ番数ページに渡りまとめられている。ちなみに、目次

2組 では、McFadden 教授の研究成果紹介に、サンフランシスコ湾岸域の公共交通である BART（Bay AreaRapid Transit）の映像が用いられていた。後述する通り、BART の需要予測には、彼が開発した交通行動モデルが用いられており、なおかつ、その予測作業自体も、彼を筆頭とする UCB の交通研究所（ITS:Institute of Transportation Study）のプロジェクトの成果であった。
さて、本稿で紹介するのは、この夏に国際交通行
動 学 会 （ IATBR:InternationalAssociationofTrans -portation Behavior Research ） で 発 表 さ れ た
McFadden 教授の招待講演論文である。論文では、
1960 年代以来の McFadden 教授の離散選択行動モデは下記の通り。
1. Introduction
2. Developments
3. Choice Theory
Economic Consumer Theory and RUM
The Psychology of ChoiceMarket Research Methods and Travel Choices
4. Data
5. Statistical Methods
RUM Families
Sampling Methods
Latent Variable Models for Market Research Data
Computation and Simulation
Specification Testing: IIA Tests
Specification Testing: Mixing in MNL Models
6. A Look Ahead

ル（いわゆる非集計行動モデル）の開発経緯が、BART

第１章では、非集計行動モデルの適用性の高さを広の事例などを交えて紹介されている。今や交通需要く知らしめた BART 開業前の交通手段選択モデル（車［一人乗車］−バス［徒歩アクセス］−バス［車1http://www.kva.se で公開されている “Advanced
information on the Bank of Sweden Prize in Economic
Sciences in Memory of Alfred Nobel, 2000”より
2
http:// emlab.berkeley.edu/users/mcfadden/nobel00.html
よりアクセス］−車［カープール］の４手段選択）の推定結果や、その開発経緯が記されている。Nested Logit
モデル開発前の、もはや古典の部類に属するモデル
結果ではあるが、800 弱のサンプルに対し、既に 22

Experience

InformationMemory

Perceptions/Beliefs

ルは下記の式の通り（変数説明は省略）、ロジットモデルの誤差項を一般化したモデルであり、シミュレーション法でパラメータが推定される。
Stated Perceptions

Motivation,
AffectProcess

PC (i ) = ∫Choiceexp [Z (a − ci , w, t i λ , x i , s ) ⋅ α ]⋅ F (dα )∑ j∈C exp[Z (a − c j , w, t j λ , x j , s ) ⋅ α ]Mixed Logit モデルがこのような汎用性を有する理由については、本文中にも直感的な説明がなされていAttitude

るが、証明は McFadden et al.(1998)に詳しい。極めてPreferences
Attitude Scales

Stated Preferences

選択行動における意思決定プロセス（論文より）［実線は通常の経済学で考えられるプロセス、破線は心理学的難解な証明プロセスであるため、本稿筆者の手に余る内容であるが、興味をお持ちの読者は一読されたい。

要素のつながりを示す］にも及ぶ説明変数が含まれていることに驚かされる
3。
さて、30 年以上に及ぶ非集計行動モデルの発展を支えた契機として、２章において３つのキーワードがあげられている。すなわち、「認知心理学」「計算技法」「マーケットリサーチ」の進展である。「認知心理学」との関連では、人間の行動を、態度（attitude）や知覚（perception）、そして嗜好（taste）などを交えた理解の必要性が述べられている（図参照）。これはLISREL などを組み込んだ行動モデルとして 1980 年代後半に提案された分析フレームである。また「計算技法」が支えたモデルとしては、1980 年代後半の多項 Probit モデルの推定手法の開発や、1990 年代後半の Mixed Logit モデルなどがあげられる。「マーケットリサーチ」との出会いでは、意識データ（StatedPreference）を用いた幾つかの選択モデル構築方法の開発が記憶に新しい。
論文中、最も多くページが割かれているのは、非集 計 行 動モ デ ル の ミ ク ロ経 済 学 的 背 景 で あ る（”Economic Consumer Theory and RUM”）。そこでは所得や時間制約下の合理的な選択行動が、間接効用関数を通じて定式化されることや、導かれる支払い意思額（WTP: Willingness To Pay）式の性質などが紹介されている。なかでも McFadden 教授が強調しているのは、1990 年後半に開発された Mixed Logit モデルが、あらゆるランダム効用モデルを近似することができるという興味深い結果である4 。Mixed Logit モデ

３．これからの展開
論文の最後には、１ページではあるが、今後の非集計行動モデルの発展の方向性についてコメントが記されている。強調されているのは、認知や知覚といった心理学の要素が、今後の交通選択行動モデルの発展に大きな役割を果たすという見通しである。
詳細な交通政策に対する住民意識調査や、サービス質を重視した交通需要予測など、近年交通行動モデ
ルに求められる役割が多様化してきた背景を考えれば、McFadden 教授のこの予想は的を得ていると思われる。
論文を通読し、BART モデルに始まる 30 年間の非集計行動モデルの展開を顧みると、いかに同モデルが豊饒に研究テーマを生み出し、そして強力な実務ツールとして機能してきたか、その証左を再確認できる。21 世紀を迎える今、一つの milestone としても本論文が持つ意義は大きい。温故知新の言葉通り、本論文が新たな展開への架け橋として多くの方の眼にとまることを願う次第である。
＜参考文献＞
1) McFadden,D.(2000): “Disaggregate Behavioral Travel
Demand’s RUM Side --- A 30-Year Retrospective ---“,
IATBR, http://emlab.berkeley.edu/users/mcfadden で公開
2) McFadden,D. and Train,K.(1998): “Mixed MNL
Models for Discrete Response”, Journal of AppliedEconometrics

3

わが国では、実務・研究ともに、これほど多数の説明変数が用いられることは稀であろう。米国流の説明変数の多いモデルの源流を見る思いである。
4
原文は”any well-behaved RUM model can beapproximated to any desired level of accuracy by arandom-parameters or mixed MNL model, or moreparticularly by a latent class model, provided thetransformation of observed variables and the random
distributions that enter these forms are sufficiently flexible”。
潜在クラスモデルも強力な近似モデルとされている。