研究

SPによる交通需要評価とその統計的効率性

交通需要の評価手法には，実際の旅行行動データを用いた顕示選好法（RP）と，回答者の表明データを用いた表明選好法（SP）がある．本研究ではモンテカルロ実験を用いてRPとSPの統計的効率性を比較し，少数のデータから効率的に推定するためのプロファイル・デザインの方法を検討した．その結果，推定値や支払意志額はRPとSPでは違いが見られないが，統計的効率性では差が見られた．RPは属性間の相関が高く，統計的効率性が比較的低い傾向にあったのに対して，SPは属性間の相関を低下させ，交通経路間のトレードオフが生じるようにデザインすることで，RPよりも高い統計的効率性を得ることが可能であった．
キーワード 交通需要評価，顕示選好法，表明選好法，モンテカルロ実験

栗山浩一

農学博士 早稲田大学政治経済学部専任講師

KURIYAMA, Koichi

1――はじめにされている．SP法は主に交通経済学の分野で使われている手法だが，マーケティング・リサーチの分野で新商

近年，公共事業に対する費用対効果を評価することが品の需要を調べたり5），環境経済学の分野で環境の価求められたことから，公共事業の経済効果を示すため値を評価するときにも使われている 6）．SP法は交通手段の評価手法に対する研究に関心が集まっている．交通や交通経路を自由に設計することができるので，RP法にの分野では，交通需要を評価する手法がいくつか開発

見られる問題は解決可能である．しかし，欠点として回されているが，その中でも旅行者の交通手段や経路の選答者の表明したデータを用いるためバイアスを受けやす択を推定する非集計モデルが一般に使われている 1, 2）．

いこと，およびアンケートを実施するため比較的高い評

この非集計モデルには，実際の旅行者の行動データを価コストが必要な点があげられる．したがって，SP法のもとに推定する顕示選好法（revealed preferences : RP）

主要な研究課題は，バイアスを少なくするためのアンケと，アンケート調査で旅行者が回答したデータをもとに推ート設計方法を開発すること，および少ないサンプル数

定する表明選好法（stated preferences : SP）の二種類がでも効率的に推定するための手法の開発にある．

開発されている 3）．RP法とSP法のいずれも旅行者の交

本研究の目的は，SP法の統計的効率性を検証し，少通需要を評価することで，新たな交通手段や交通経路がないサンプルでも効率的に推定できるような手法を開発設けられたときの需要予測を行ったり，便益を評価するすることにある．まず，RP法およびSP法の理論モデルかことが可能となる．

ら統計的効率性を定義する．次に，プロファイル・デザ

RP法は，現実の行動データを用いるため比較的信頼インの方法として，RPデータ，直交配列，D効率性の3種

性の高いデータが得られるという利点を持っているが，類を検討する．そしてモンテカルロ・シミュレーションを

新たな交通手段や新規の交通経路に対する潜在的需要

用いて，これらのプロファイル・デザインの統計的効率性を評価することが比較的困難であること，およびデータを比較し，推定に必要なサンプル数を分析する．以上に多重共線性が生じていると推定が影響を受けやすいの分析結果をもとに，SP法の統計的効率性の改善方法などの欠点がある．

を示すとともに，SP法の今後の研究課題を示す．

これに対して，SP法はアンケート調査により旅行者の選好をたずねることで評価する 4）．質問形式にはいくつ

2――モデル

かの方法があるが，その一つにプロファイルと呼ばれる
複数のカードを回答者に示して，その中から最も好まし

RP法とSP法には，データが現実の行動データか回答

い交通手段や交通経路をたずねて評価する方法が考案

者の表明データかという違いがあるが，推定に用いるモ002 運輸政策研究 Vol.3 No.2 2000 Summer

研究デルは共通している．旅行者 （i ＝1，...，N）が現在地から目的地までたどり着くためには複数の交通経路が考えられるとする．この交通経路の集合を J とすると，旅行者 i は経路集合 J からある経路 j を選択するとする．交通
経路 j は，運賃（C），乗車時間（T），待ち時間（W），交∂LL= ΣΣ di（xji j−xi ）
i j
∂β

（4）

∂2LL
（xi j− xi ）'= −ΣΣ P（xiji j− xi ）
i j
∂β∂β'

（5）

通手段（Air，Train，Bus，Car）の属性によって構成され

ただし，xi =ΣPi j xi j である．
（5）式より条件付きロジ

る．交通手段はダミー変数で，例えば経路 jが航空機をットモデルの対数尤度関数（3）はβに関して大域的に凹用いるときはAirは1，用いないときは0となる．

関数であることがわかる．一般に，最尤推定値は漸近RP法の場合は，以上のデータは現実の旅行行動デー
タが用いられる．これに対して，SP法の場合は，複数の経路が回答者に提示されて，回答者は最も好ましい経路を選択する．例えば，表―1のような経路が示される．
各経路は交通手段，運賃，乗車時間，待ち時間の属性j

的に正規分布に従うことが知られており，その分散行列Ωは以下のとおりである．

∂2LL
Ω= −E
∂β∂β'

-1

（6）

によって構成されている．これらの属性の組み合わせは（5）式および（6）式より，推定されるパラメータの分散

プロファイルと呼ばれている．このプロファイルは表―1（あるいは t 値）
は，選択集合（J），サンプル数（N），およの場合では各経路に相当する．

びプロファイル・デザイン（xi j ）に依存することがわかる．
RP法の場合は選択集合やプロファイル・デザインは現実■表―1

SP法におけるプロファイルの例のデータによって制約されるので，推定値の t 値を高め

1

2

3

4

交通手段

航空機

電車

バス

自家用車

るためにはサンプル数を増やすしかない．これに対し

運

経

路

賃

160

60

20

100

て，SP法の場合はプロファイル・デザインを自由に行うこ

乗車時間

200

800

1,200

400

とができるので，サンプル数を増やさなくてもプロファイ

待ち時間

80

20

40

0

旅行者 i が交通経路 j を選択したときの効用 Uij は以下のとおりとする．

Ui j =Vi j +εi j = V（xi j ）+εi j =β'xi j +εi j

ル・デザインを適切に行うことで統計的効率性を改善して推定値の t 値を高めることが可能である．そこで，次にSP法のプロファイル・デザインについて検討する．な（1）

お，以下でのプロファイル・デザインとは，属性水準の組
み合わせ方法のことを意味しており，属性数や水準数に

ただし，U は効用関数，V は観察可能な効用関数，ε

ついては所与として分析する．

は誤差項，xij は属性ベクトル，βは推定されるパラメー
タである．McFadden 7）は誤差項が第 I 種極値分布

3――プロファイル・デザインと統計的効率性（Gumbel分布）に従うと仮定すると，旅行者 i が交通経路

j を選択する確率Pij は以下のとおりとなることを示した．

exp（λVi j ）Pi j =
Σexp（λVi k ）推定に影響を及ぼすことなく統計的効率性を改善する
ためには，少なくとも（1）属性間の相関を生じさせない

（2）

k∈J

ことと，
（2）非現実的ではないこと，および（3）選択肢間の効用バランスを保つことの三つが必要である．属性間

ただし，スケールパラメータλ は1に基準化される．

の相関が生じると多重共線性が生じて推定に影響を与この McFadden のモデルは条件付きロジットモデル

えてしまう．例えば，一般に運賃と乗車時間には相関が（conditional logit model）と呼ばれている．このとき，生じることが多く，RP法でこれらの両方の属性変数を推

対数尤度関数は以下のとおりとなる．

定しようとすると多重共線性が生じてしまう危険性がある．

LL= ΣΣ di j l n Pi j

（3）

i j∈J

また，非現実的なプロファイルは避けるべきである．
ランダムに属性の組み合わせを作ると非現実的な経路が

ただし，dij は旅行者 i が経路 j を選択したときに1とな多数生じる．例えば，現実には自家用車で移動する場

るダミー変数である．RP法およびSP法は最尤法によって合は乗り換えによる待ち時間は生じない．しかし，自家パラメータの推定を行う．すなわち，（3）式を最大化す用車の待ち時間が100分だったりすると，回答者がこのるようにパラメータの推定が行われる．

ような経路は考えられないとして真剣に回答しなくなって

対数尤度関数の一階および二階の条件は以下のとお
りである．

研究

しまう危険性がある．したがって，非現実的なプロファ
イルが生じないような配慮が不可欠である．ただし，あVol.3 No.2 2000 Summer 運輸政策研究003

まりにも現実性を重視すると，今度は属性間の相関が生率性の関係を調べるために，モンテカルロ実験を用いじる危険性があるので注意が必要である．

て分析する 10）．ここでは，Greene11）のオーストラリアに最後の効用バランス（utility balance）は，各経路の選おける交通需要データをもとに分析を行った．このデー択される確率が等しくなるようにデザインすることである．

タは4種類の経路から一つを選択する形式となっている．

例えば，経路1は運賃が非常に安くて，乗車時間や待ち時間は非常に短いのに対して，経路2は運賃が高くて乗4.1 RPデータの場合

車時間や待ち時間が非常に長いと，回答者の全員が経表―2はGreeneのRPデータの属性間の相関を示した

路1を選んで経路2は誰も選ばないという結果になる．こものであるが，運賃と待ち時間の相関は0.580，乗車時のようにあるプロファイルが別のプロファイルよりも明らか

間と待ち時間の相関は−0.332と比較的高い値となってに好ましいとき，支配プロファイルと呼ばれる．支配プ

いる．RPデータの推定結果は表―3のRealの（1）RPR のロファイルが多いと推定の無駄が増えてしまう．そこで，とおりである．推定結果はおおむね良好で符号条件もそれぞれの選択肢のトレードオフが生じるようにデザイン満たされているが，運賃の t 値が−2.092と少し低く，5％を行って，効用バランスを保つことが重要である．

水準で有意となっている．推定結果をもとに各属性の限SP法におけるプロファイル・デザインの方法は，これま

界支払意志額（MWTP）を算出したものが表―4である．

でにいくつかの方法が開発されているが，ここでは，現
実性重視デザイン，直交配列によるデザイン，そして D 効

■表―2

運

率性基準によるデザインの3種類について見てみよう8）．
してプロファイルを作成する方法である．この方法では
関が生じる危険性があり，また効用バランスは考慮され

乗車時間−0.160

1

待ち時間

0.580

−0.332■表―3

Simulation

Real

運

賃

ファイルを作成する方法であり，マーケティング・リサー
乗車時間と属性間の相関が生じないので，プロファイル・デザイ

待ち時間

ンによって推定が影響を受けることは少ない．ただし，航空機

単純な直交配列を用いると，しばしば非現実的なプロフ
ァイルが生じるので，非現実的なプロファイルを削除することも行われている．ただし，あまり多くのプロファイ

慮されていない．

1

推定結果一覧

(1)RPRられている直交配列（orthogonal matrix）
を用いてプロ

る危険性もある．また，直交配列では効用バランスは考

待ち時間注）Greene（1995）より作成 9）

第二の直交配列によるデザインは，実験計画法で用いルを削除すると，直交性が崩れて属性間の相関が生じ

乗車時間

1

ていないので，しばしば多くのサンプル数を必要とする．

チの分野では頻繁に使われている．直交配列を用いる

賃

賃

運

第一の現実性重視デザインは，現実の経路を参考に
非現実的にプロファイルは生じないものの，属性間の相RPデータの相関

鉄

道

バ

ス

サンプル数

(2)RPS(3)SPO(4)SPD−0.013912 −0.014981 −0.01539 −0.015549(−2.092)(−2.552)(−6.596)(−5.143)−0.003995 −0.004532 −0.004394 −0.004425(−4.704)(−5.299)(−7.444)(−7.182)−0.096887 −0.10926 −0.107206 −0.106526(−9.368)(−8.542)(−7.698)(−8.504)
4.73995.27755.23755.3082(5.464)(5.353)(7.036)(7.382)
3.9532(8.437)3.3062(7.214)4.4611(8.114)3.7180(7.431)4.3524(6.258)3.6189(5.195)4.3610(6.488)3.7186(6.152)

210

210

210

210

）
内はt 値
Simulationは100回試行のモンテカルロ実験の結果
RPRは現実のRPデータ．RPSはRPの属性データをもとにシミュレーション
したもの．SPOは直交配列によるデザイン．SPDはＤ効率性によるデザイン

注）（

第三の D 効率性基準によるデザインは，フィッシャー情
報行列の逆行列（漸近的分散行列）行列式を最小化する■表―4

限界支払意志額ようにプロファイル・デザインを行う方法である 9）．数式で表現すると， Ω

1/Kを最小化するようにデザインを行う．

ただし，K はパラメータ数である．D 効率性によるデザインは，直交性と効用バランスの両方が満たされるよう

乗車時間
待ち時間

にプロファイル・デザインが行われるので，統計的効率性の高いデザインが可能となる．

4――モンテカルロ実験による分析
次に，SP法におけるプロファイル・デザインと統計的効
004 運輸政策研究 Vol.3 No.2 2000 Summer

Simulation

Real

航空機
鉄

道

バ

ス

(1)RPR−0.287(2)RPS−0.303[0.327](3)SPO−0.286[0.032](4)SPD−0.285[0.043]−6.964−7.293[8.308]−6.966[0.860]−6.851[1.016]341

352[341.7]340[47.0]

341[50.4]

284

298[300.9]283[39.9]

280[43.1]

238

248[245.9]235[43.5]

239[37.4]

注）［ ］内は100回試行のモンテカルロ実験によって得られた限界支払意志額の標準誤差研究属性 xj の限界支払意志額MWTPjの計算は次式を用いた．

データを参考に表―5のレベルを設定した．なお，RPデータでは自動車の待ち時間はすべて0だが，純粋な直交

βj （7）
dC∂U/∂xj
MWTPj ==−=−
配列では0以外の値もとるため，非現実的なプロファイ
dxj U=constantβC∂U/∂C
ルが生じてしまう．そこで，ここでは自動車の待ち時間

ただし，C は運賃，βj は属性 xj の係数，βC は運賃のは0以外の値をとらないように制約を課して直交配列を係数である．
（7）式は，属性 xj が一単位増加したときに，作成してモンテカルロ実験を行った．推定結果は，表―

効用を一定に保つためにいくら運賃が上昇しても構わな

3の（3）SPO のとおりである．
（3）SPO を（1）RPSと比較する

いかを意味し，効用関数が線形であれば MWTPj は属性と，推定パラメータは近い値をとっているが，t 値がかな

xj の一単位あたりの支払意志額に相当する．

り異なっている．特に，運賃の t 値が−2.552から−6.596へと改善されている．このことは，直交配列を用いて属

4.2 モンテカルロ実験の手順

次に，この推定結果をもとにモンテカルロ実験を行う．

性間の相関を低下すると，推定パラメータに影響を与えることなくt 値を改善することが可能であることを示してモンテカルロ実験は以下の手順で実施した．

いる．直交配列デザインの限界支払意志額は，表―4の（1）表―3の（1）RPR の推定パラメータをβに代入（3）SPOに示されている．限界支払意志額自体は（3）SPO，（2）
プロファイル・デザイン（xi j ）とパラメータ（β）から（1）RPR，および（2）RPS はいずれも近い値をとっている

観察可能な効用関数（Vij）
を計算（3）正規分布に従う乱数から誤差項（εij）
を発生させ，
効用関数（U ij）
を計算

が，限界支払意志額の標準誤差は（3）SPOと（2）RPS を比較すると大幅に低下しており，限界支払意志額の統計的信頼性が格段に改善されている．

（4）4つの経路の中で最も効用の高いものを選択したものとして仮想的な選択データを作成（5）仮想的な選択データを用いて条件付きロジットによりパラメータを推定（6）以上のプロセスを100回繰り返す．

■表―5

運

SPで用いた属性レベル
賃

20

60

100

160

乗車時間

200

400

800

1,200

待ち時間

20

40

60

80

交通手段

航空機

鉄道

バス

自動車

注）自動車の待ち時間はすべて0に固定

なお，ここでは誤差項には正規分布に従う乱数を用D 効率性によるプロファイル・デザインは，直交配列といているが，条件付きロジットでは第Ⅰ種極値分布を仮同じく表―5の属性レベルを用いてデザインを行った．D定しているので推定パラメータを比較するためには両者

効率性のデザインは以下の手順を用いた．なお，デザイの分散の関係をσン方法の詳細についてはZwerina et al.12）を参照するか必要がある．ただし，σ2 は正規分布の分散，λはスケ著者に問い合わせていただきたい．

ールパラメータである．なお，表―3および4の試行回数（1）運賃，乗車時間，待ち時間，交通手段の各属性かは100回であるが，試行回数を1,000回とした場合と比らレベルを取り出して可能な交通経路を作成する．

較したところ結果はほとんど変化なく，試行回数による

ただし，自動車の待ち時間は0に固定する．

2=π2/6λ2 用いてスケーリングを行う

影響は少ないものと思われる．

（2）この中から表―1のような4つの経路の代替案をランダムに60種類作成する．この作業を1,000回繰り

4.3 モンテカルロ実験の結果

モンテカルロ実験の推定結果は表―3のSimulationのとおりである．
（2）RPS は（1）RPRと同じ属性データをもと返して最もD 効率性の高いものをプロファイル候補とする．なお，RPR の推定値を式（6）に代入することで D 効率性の計算を行った．

にモンテカルロ実験を行ってRPの結果を再現したもの（3）60種類の代替案を一つずつ候補とならなかった他である．
（2）RPS の推定パラメータは（1）RPRと近い値となのプロファイルと変更して D 効率性が改善されるとっており，運賃の t 値が−2.552と一番低い値となっていきはプロファイルを変更する．

る．
（2）RPS と（1）RPR を比較すると係数，t 値ともに比較（4）以上のプロセスを4回繰り返して，最もD 効率性の的近い値をとっていることがわかる．表―4の限界支払高いプロファイルを最終プロファイルとする．

（1）RPR で近い値をとってお意志額についても，（2）RPS とり，モンテカルロ実験の再現性が高いことが確認された．

D 効率性の場合の推定結果は表―3の（4）SPD に示さ

表―3の（3）SPO は直交配列を用いてプロファイル・デ

れている．係数は（3）SPOとほとんど同じだが，t 値は若ザインを行った場合の結果を示している．ここでは，RP干だけ（4）SPD の方が改善されている．表―4について

研究

Vol.3 No.2 2000 Summer 運輸政策研究005

も，限界支払意志額はどれもほとんど同じ値だが，（3）が200ですでに t 値の絶対値は5に達しており，

SPO に比べて（4）SPD の標準誤差は若干だけ低下しておSPの t 値の絶対値はRPに比べて約2倍となっり，D 効率性によるデザインは直交配列によるデザインよとSPD（D 効ている．ただし，SPO（直交配列）

りも少しだけ統計的信頼性を高める効果があることを示

率性）の差はあまり大きくない．

している．

RPS の t 値の絶対値は運賃に比べて高（2）乗車時間

以上のモンテカルロ実験の結果を整理すると以下のとく，サンプル数が200でもt 値の絶対値は5をおりである．第一に，推定された係数や限界支払意志上回っているが，やはりSPの方が t 値の絶対額は，モンテカルロ実験ではRPデータ
（RPS）
，直交配列

値は約1.5倍と高くなっている．SPOとSPD の差（SPO），D 効率性（SPD）のいずれも近い値をとることが予は運賃と同じく比較的小さい．

想されるが，結果は予想どおりとなった．第二に，t 値（3）待ち時間はRPとSPでは大きく異なっており，SPの統計的効率性

RPS，SPO，SPD のどれもほとんど同じ値をとっていた．

が高いことを示している．第三に，直交配列（SPO），D

RPよりもSPの方が t 値が約1.3〜1.5倍高（4）航空機効率性（SPD）の t 値を比較すると若干だけ D 効率性の方

い．SPOとSPD では差が少し見られ，SPD の方が高く，D 効率性の統計的効率性が直交配列よりもいく

がSPO よりも高い傾向が見られる．

ぶん高いことが示された．

（5）鉄道

これまでとは異なりRPS が最もt 値が高い．

SPOとSPD では航空機と同じようにSPD の方が5――サンプル数による影響

高い傾向が見られる．
（6）バス

鉄道とほぼ同じ傾向が見られる．

これまではサンプル数を固定してプロファイル・デザイ
ンの影響を検討したが，次にサンプル数が変化したとき以上のことをまとめると，以下のとおりである．第一の影響について見てみよう．モンテカルロ実験によりサに，RPS は属性によって t 値が大きく異なっていたのに対ンプル数とt 値および限界支払意志額の標準誤差との関して，SPはどの属性も比較的安定的な値を取っていた．

係を分析したところ，図―1および表―6の結果が得られ第二に，SPとRPを比較すると，SPの方がRPよりも限界

た．どの場合もサンプル数の増加によりt 値の絶対値は支払意志額の標準誤差が小さく，SPの統計的効率性が上昇し，限界支払意志額（MWTP）の標準誤差は低下す

RPよりも高いことを示している．第三に，SPOとSPD の tる傾向が見られる．以下，各属性別に見てみよう．

値を比較すると，運賃，乗車時間，待ち時間では差が（1）運賃 RPSのt 値の絶対値が低く，サンプル数が800あまり見られないが，航空機，鉄道，バスではSPD の方以上になってようやく5に到達する状態である．

がSPOよりも高い傾向が見られた．この原因は不明だが，

一方，SPの場合はどちらの場合もサンプル数

運賃，乗車時間，待ち時間は連続変数であるが，航空

運賃

車内時間

20
15

RPS
SPO
SPD

10

20

15

15

10

5
0
0

待ち時間

20

10

5
200

400

600

800 1,000

0
0

200

400

航空機

600

RPS
SPO
SPD

5

800 1,000

0
0

20

15

15

15

10

10
RPS
SPO
SPD

5

800 1,000

0
0

5

■図―1

400

600

400

600

800 1,000

バス

20

200

200

鉄道

20

0
0

RPS
SPO
SPD

10

200

400

600

RPS
SPO
SPD

5

800 1,000

0
0

RPS
SPO
SPD
200

400

600

800 1,000

サンプル数と t 値の関係

注）縦軸はt 値の絶対値，横軸はサンプル数，試行数100のモンテカルロ実験の結果．

006 運輸政策研究 Vol.3 No.2 2000 Summer

研究

■表―6

サンプル数と限界支払意志額の標準誤差との関係

サンプル数
車内時間

待ち時間

航空機

鉄

バ

道

ス

RPS

50
1.73

80
12.51

100
0.34

150
0.38

200
0.28

300
0.73

500
0.14

800
0.07

1000
0.05

SPO

0.00

0.07

0.05

0.05

0.04

0.03

0.02

0.02

0.02

SPD

0.09

0.10

0.08

0.06

0.04

0.04

0.03

0.02

0.02

RPS

49.21

432.54

6.88

10.79

7.40

17.27

3.41

80.73

1.25

SPO

2.64

1.62

1.32

1.22

1.01

0.86

0.58

0.44

0.42

SPD

2.06

2.58

1.93

1.36

1.00

0.94

0.80

0.63

0.46

RPS

2,020.6

19,691.1

238.9

471.4

306.7

632.9

136.3

73.2

53.9

SPO

8,753.1

93.6

70.5

70.1

58.1

48.6

30.5

26.1

24.8

SPD

101.9

110.5

92.9

61.9

48.0

47.3

37.3

28.0

23.3

RPS

1,787.8

17,096.0

244.3

397.5

271.3

601.5

126.9

61.9

45.2

SPO
SPD

6,287.2

79.3

58.6

54.5

46.0

38.1

24.1

21.0

19.3

82.2

95.5

85.5

58.9

42.0

42.0

31.2

24.7

19.6

RPS

191,653.3

16,342.4

214.2

361.3

231.3

546.3

109.7

56.0

41.0

SPO

4,874.9

69.8

61.2

59.1

46.1

40.1

25.0

19.4

19.4

SPD

81.8

88.1

73.3

51.4

39.8

38.4

27.7

22.7

17.8

注）試行数100のモンテカルロ実験の結果

機，鉄道，バスはダミー変数であることが影響した可能

この原因については不明であり，他のデータでも同様の性も考えられる．第四に，この結果から必要なサンプル結果が得られるかどうかの検証が必要である．

数を調べたところ，すべての属性の t 値が5以上となるた

以上の結果より，SP法ではRP法より高い統計的効率めに必要なサンプル数はRPでは800，SPO では200，SPD性が得られ，少ないサンプル数でも有意な結果が得らでは150であった．また，すべての属性の t 値が2をこえれることが示された．また属性変数が連続変数の場合はるために必要なサンプル数は，RPは200，SPOは80，SPD

直交配列を用いたプロファイル・デザインでもD 効率性

は50であった．ただし，以上のサンプル数はGreeneのとほぼ同じ統計的効率性が得られ，単純な直交配列のデータの場合であり，必ずしもすべての場合に適用できデザインでもRP法よりも高い統計的効率性が得られるこるものではないことに注意されたい．

とが示された．全体的に D 効率性によるデザインの統計的効率性が高い傾向が見られた，D 効率性ではプレテ6――結論ストなどにより事前にパラメータの推定値を入手する必要なことに注意する必要がある．

本研究では，モンテカルロ実験を用いてRP法とSP法

SP法で現実的なプロファイル・デザインを採用すると，の統計的効率性の違いを分析した．その結果を要約す

RP法と同じように属性間の相関が生じて統計的効率性

ると以下のとおりであった．

が低下するため，SP法では現実性をあまり重視しすぎる第一に，推定値や限界支払意志額の値自体についてと推定が困難になる危険性がある．現実性も重要だが，は，RP法でもSP法でも違いは見られず，プロファイル・

効率的に推定を行うためには属性の無相関や効用バラ

デザインによる推定値や限界支払意志額への影響は少ンスも重要である．以上のことから，SP法によって交通ないことが確認された．

需要を効率的に評価するには，非現実的な属性の組み

第二に，RP法では属性間の相関が生じやすいため統合わせを排除しつつ，D 効率性によって属性間の無相関

計的効率性が低くなる傾向が見られたのに対して，SP法と効用バランスの両方を達成して統計的効率性を改善

では相関を生じないようにデザインが可能なため統計的することが最も好ましい戦略といえるであろう．

効率性が高くなる傾向が見られた．その結果，RP法に

ただし，本研究の結果はあくまでも統計的な効率性のよって推定された限界支払意志額の標準誤差はSP法のみを検討していることに注意が必要である．現実には，それよりも格段に大きい．

SP法の場合は回答者の表明データを用いるため，さまざ第三に，サンプル数と t 値との関係をみたところ，RP

まなバイアスが生じる危険性があり，その場合はRP法よ

法では属性によって t 値が大きく異なっていたが，SP法でりも信頼性が低くなる可能性がある．したがって本研究は比較的安定していた．またSP法の中でさらに直交配の結果だけではSP法がRP法よりも優れているとは断定

列の場合とD 効率性の場合を比較したところ，連続変数できない．今後は，実証研究でSP法におけるバイアスの場合は違いが見られなかったが，ダミー変数の場合の影響を調べ，バイアスを少なくするための質問形式には D 効率性の方が t 値は高い傾向が見られた．ただし，ついて検討することや，実証データを用いてRP法とSP研究

Vol.3 No.2 2000 Summer 運輸政策研究

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法を比較することが必要であろう．
今後，交通運輸政策において交通需要の評価をもとに事業の費用対効果を示すことは極めて重要となると予想される．本研究の成果は交通需要を評価する際に，サンプル数や調査票設計などの決定に大いに役立つものと思われる．

5）Louviere，J. J. [1994]，Conjoint Analysis ，Bagozzi，R.P.（eds.），Advanced
Method of Marketing Research， Blackwell， pp.223-259.
6）栗山浩一 [1999]， 環境評価の現状と課題 ，鷲田豊明・栗山浩一・竹内憲司編著「環境評価ワークショップ」，築地書館，pp.25-45.
7）McFadden，D.[1974]， Conditional Logit Analysis of Qualitative Choicein Behavior ，Zarembka，P.
（eds.），Frontiers in Econometrics，New York，
Academic Press，pp.105-142.
8）Lorenzen，T. J.and Anderson，V.L. [1993]，Design of Experiments : A NoName Approach，Marcel Dekker，Inc.
9）Huber，J. and Zwerina，K. [1996]， The Importance of Utility Balance in

参考文献

Efficient Choice Designs ，Journal of Marketing Research，33，pp.307-317.

1）土木学会編[1995],「非集計行動モデルの理論と実際」，土木学会．
2）Ben-Akiva， M. and Lerman， S. [1985]， Discrete Choice Analysis， MIT
Press，Cambridge，Mass.
3）Ben-Akiva，M. and Morikawa，T. [1990]， Estimation of Switching Models
From Revealed Preferences and Stated Intentions ， Transportation
Research A， vol.24，pp485-495.

10）Zwerina，K. [1997]，Discrete Choice Experiments in Marketing， PhysicaVerlag.
11）Greene，W. [1995]，LIMDEP Version 7.0 : User s Manual，Bellport，NY:
Econometric Software， pp.234-241.
12）Zwerina， K.， J. Huber， W. F. Kuhfeld [1996]， A General Method forConstructing Efficient Choice Designs，mimeo.

4）藤原章正，杉恵頼寧 [1993]， 選択意識の設計の手引き ，交通工学，28，
pp.63-71．

（原稿受付 1999年12月10日）

Statistical Efficient Estimation of Transportation Demand Analysis using Stated Preferences Data
By Koichi KURIYAMA

While revealed preferences (RP) use actual data of travel behavior, stated preferences (SP) use the survey data of
respondents. This study compares statistical efficiencies between RP and SP data and analyzes efficient estimation
methods using Monte Carlo experiments. The results show that there is no significant difference in estimated parameters
and willingness-to-pays between RP and SP data. However, the correlation between attributes of RP data tend to be high,and statistical efficiencies of RP tend to be lower than of SP. When SP data is designed to make a trade-off between travel
routes, statistical efficiencies of SP can be higher than of RP.
Key Words ; Transportation Demand Analysis, Revealed Preferences, Stated Preferences, Monte Carlo Experiments

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