研究

開発・誘発交通を考慮した道路整備効果の分析

道路交通計画における予測・評価において開発・誘発交通を考慮することはOD固定型等の既存手法に対して主体の立地・交通行動の仮定を緩めることであり，この仮定の違いによって道路整備の影響・効果は異なる．本稿では家計，企業等の主体の立地・交通における仮定の違いによる効果・影響の違いを把握するため，仮定の異なるモデルを用いて東京都市圏における現在事業中の3環状整備の影響・効果を計測した．開発・誘発交通を含めた場合，利用者便益は既存手法と比較して，若干減少するものの，大きな効果が期待できるが，CO2 排出量は立地行動，発生頻度を可変すると増加していくことを把握した．
キーワード 開発・誘発交通，CO2 排出量，便益，土地利用（株）価値総合研究所経済・社会政策グループ主任研究員

山崎 清
YAMASAKI, Kiyoshi

博（工）山梨大学大学院医学工学総合研究部工学学域社会システム工学系准教授

武藤慎一
MUTO, Shinichi

1――はじめにルではその出力結果が異なるが，その前提条件は大きく異なるものであり，特に以下の2つの違いがあると

道路交通計画において開発人口，開発・誘発交通考えられる．1 つ目は短期・長期の関係である．道路の把握の必要性は以前より論じられており（例えば（太等の交通基盤が整備された場合，短期的には自動車

田（1997）1）），近年では，土地利用の変化や旅行頻利用者の経路選択が変更され，整備された区間に交度，旅行目的地の変更等の不確実性が道路交通の需通量は発現する．ここまでが開発・誘発を含まないモ

要予測の低精度の原因として挙げられることも多い

デルであるが，中・長期的には交通手段，移動目的地，（例えば（Flyvbjerg 他,（ 2006）2））．このような課題にトリップ頻度，居住・就業地等も変化による開発・誘対処するとともに，より広範な都市戦略を検討するた

発交通が発現していく．つまり，開発・誘発交通を含め，Wegener（ 2003）3），宮本（2003 4）,2006 5））
らでもむモデルが長期的，含まないモデルが短期的な変化紹介されているように，土地利用・交通モデルが世界を想定したモデルと言える．しかしながら，実際の長各地で構築・展開されており，我が国でも実務にも対応

期的な変化はモデル範囲外の社会・経済情勢等の変した大規模な交通ネットワーク統合モデル（円山（2003）6）

化による影響もあり，実際の統計値との比較は困難で等）や応用都市経済モデル（国土交通省国土交通政策ある．その意味では「長期的」ではなく「長期的・潜在研究所（2005）7），山崎・上田・武藤（2007）8）等）が開的」変化と呼ぶのが正しいと考えられる．2 つ目は交発されている．これらの計測事例では交通量，利用者

通基盤整備により影響を受ける主体の仮定である．開便益，CO 2 排出量は基本的に従来の交通量配分（経路

発・誘発交通を含まないモデルでは基盤整備の影響

選択行動）のみの計測と比較して交通量は多く，便益が関連する起終点間の自動車利用者に限定されておは少なく，CO 2 排出量は多いという結果である．

り，他交通手段利用者，他起終点旅行者，他地域の立開発・誘発交通はともに交通基盤整備によって新た地者等には全く影響しないという強い仮定をしているに発生した交通であり，道路交通計画の実務では通が，開発・誘発交通を考慮することはこれらの強い仮

常は自動車OD表を所与としているため，整備後に新定を緩和していることになる．これらについてまとめたに発生した自動車 ODトリップが開発・誘発交通とたものが表―1である．

なる．本稿では誘発交通は交通市場内でトリップ頻度，
目的地変更，交通手段変更等によって変化する交通で■表―1

開発・誘発交通考慮有無の仮定の違いあり，開発交通は家計や企業等の立地分布の変化によって変化する交通であり，ゾーンの人口等の増減により増減する交通と定義する．
開発・誘発交通の考慮したモデルとそうでないモデ
014

運輸政策研究Vol.11 No.2 2008 Summer

短期・長期
影響範囲

開発・誘発無し

開発・誘発有り

短期的な変化長期的・潜在的変化

整備区間に関連する自動車

ODトリップ

左に加え，他交通手段，他
起終点トリップ，他居住・
従業者等

研究

開発・誘発交通の考慮有無では計測結果及びモデ

2.1 応用都市経済モデルの全体構造

ルの仮定が異なるため，政策立案では両者を併用し土地利用・交通モデルにミクロ経済学的な基礎を導ていくことも考えられる．特に，首都圏の 3 環状，つく入した応用都市経済モデルは上田（1991）9），上田（1992）10），

ばエクスプレス等の大規模なプロジェクトの場合は長武藤・上田・高木（2000）11）12）13）14）等により構築され期的には地域に大きな変化を及ぼすことが想定されたモデルであり，本稿でもその基本構成は踏襲しているため開発・誘発交通を考慮した予測及び評価は政るが，家計，企業の行動，発生交通，交通手段，目的

策立案に際して有効なツールとなる．但し，開発・誘地選択の各モデルについて道路交通計画実務に整合

発交通を考慮したモデルを利用する場合，モデルでした モ デル に 改 良して いる．応 用 都 市 経 済 モ デル

想定している主体の行動変化の違いによる計測結果（CUEモデル）の全体構造は図―1のとおりである．モの違いは対象プロジェクト，対象地域等の様々な要因

デルで想定している主体は家計，企業，地主であり，で異なるため，それらの把握のためには様々な行動

それぞれが効用最大化行動を行い，土地市場及び交変化の仮定の下でモデルを実行していく必要がある．

通市場から提示される価格（地代，交通費用）によっ

上記の問題意識により，本稿では現実的な土地利て財（トリップ数，敷地面積）の消費・投入量が調整され用・交通モデルにミクロ経済学的基礎を導入した応用るモデルであり，各ゾーンにおける土地市場と起終点

都市経済モデル（以下CUEモデル）
をもとに表―2のよ間の交通市場が同時に均衡するモデルである．土地

うな行動変化の仮定が異なる 5 つのモデルを用いて利用・交通モデルでは立地と目的地選択が同時に決

東京都市圏における3環状の整備効果と効果の発現・定されるモデルも存在するが，本モデルでは複雑化波及の違いについて分析することを目的とする．

を避けるために立地と目的地選択が段階的に決定される構造としている．

■表―2

本稿で利用するモデルと行動仮定
土地利用
人口分布 企業分布

発生交通

分布(ODトリップ)

Model 1Model 2Model 3Model 4Model 5●時間軸

長期的な変化 ←←←←←←←←←←← 短期的な変化

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

不在地主の土地供給

手段選択 経路交通

●

●

●

●
●

供給
業務地代

需要

企業の利潤最
大化行動

業
務
地
市
場

住
宅
地
市
場

従業者分布

労働市場

供給
住宅地代

需要

人口分布

通勤・通学
トリップ

業務トリップ

世帯の効用最大化行動

私事トリップ表―2ではModel1が応用都市経済モデルに該当す
目的地選択行動る．Model2は応用都市経済モデルにおいて家計，企業の立地分布を固定したモデル，Model3 は Model2【交通ネットワーク】
・道路ネットワーク
・鉄道ネットワーク

交通手段選択行動

交通費用

経路選択行動に加え，各ゾーンの発生トリップ数を固定したモデル，
Model4 は Model3 に加え，旅客 ODトリップ数を固定

■図―1

交通費用

モデルの全体構造

したモデル，そして，Model5は自動車ODトリップを固定した通常の実務の道路計画で実施されている方法

モデルの前提条件は以下のとおりである．

である．パーソントリップ調査はModel2に類似してい

1）経済主体は同一の選好を持つ人口1人当たりで捉えるが，多くのパーソントリップ調査のモデルは4段階推た家計，職業・産業別の区分の無い従業者1人で捉え定法の課題である各段階の交通費用の不整合がある

た企業，そして不在地主を考えている．

が，本稿の各モデルはその課題は無い．

2）都市圏内の空間はi個のゾーンに分割されており，各ゾーン内における同一用途内は同質である．

2――応用都市経済モデル

3）構築モデルは閉鎖都市モデルであり，都市圏（対象地域）の総人口，総従業者数は外生的に与えられ，都市

ここでは本稿で利用するModel1の応用都市経済モ

圏外との交流は自動車利用者のみ外生的に与えられる．

デルについて示す．Model2以降は表―2のように影響

4）土地市場は等効用原則に基づく均衡土地利用を確率

範囲を変えているが，モデルの基本構造，パラメータ的に拡張し，交通市場は等時間原則に基づく利用者

等は同様である．

均衡を確率的に拡張しており，土地市場と交通市場が同時に均衡するモデルである．

研究Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究015

5）家計は効用最大化行動に従い，企業は利潤最大化行量），αz，αa ，αx ,：分配パラメータ，T：総利用可能時

動に従って立地選択を行うものとし，立地の変化によ

間（固定），r i：地域iの住宅地代，q i H：私事トリップのる追加的な費用は一切考慮しない．

一般化価格，x iw：通勤トリップ消費量，x is：通学トリッ

このような特徴を持つ応用都市経済モデルである

プ消費量，q i w：通勤トリップの一般化価格，q i s：通学

が，土地利用・交通モデルとしての特徴は3つある．1

トリップの一般化価格．

つ目は既存の総合交通体系調査，道路計画等で用いて（1）式ではトリップ数を本源的需要として扱っていいるデータ及び予測手法と整合的であり，実務で交通計る．一般に交通需要は本源的需要と派生的需要に大画を行っている地域では，その延長として分析するこ別されるが，土井・坂下（2002）18）でも示されているとが可能である．2つ目は既存の費用便益計測の枠組

ように派生的交通サービスも本源的需要と同様に扱っ

みと理論的にも整合的である．そして，3 つ目が CUEてもさしつかえない．
（1）式を解くと，各財の消費量がモデルではそれらを統合しており，予測と評価が整合求められる．

していることである．Anas（ 1982）15）でも指摘されているように便益評価と整合したモデルはミクロ経済学的な基礎を備えていることが必要であり，つまり，モデルにおける需要関数や供給関数は効用最大化問題から導出され，価格をシグナルとして需要と供給が合致

（2.a）

（2.b）

（2.c）

（2.d）

（2）式を
（1）式に代入し間接効用関数が導出される．

する市場均衡が必要ということである．Lowry モデル（3.a）

やその後に開発・商用化され世界各地で適用されてい（3.b）

るMEPLAN，TRANUSは古谷（2003）16），Abraham（1998）17）
でも指摘されているようにミクロ経済学的な基礎を備

家計の立地選択行動は（3）から導かれる間接効用

えているとは言えず，厳密な都市施策の便益評価には

関数及び住環境や地形的要因等の地域固有の指標用いることには課題がある．但し，MEPLAN，TRANUS（e Hi）から構成される「立地魅力度」に基づき，宮城 19）等のモデルは立地とODトリップが同時に決定する構により定義された「選択の基本公式」で立地選択行動

造であり，シミュレーションモデルとしては有効であるを行う．なお，地域固有の指標（e H i ）はキャリブレー

と考えられる．

ションで計測されるものである．

（4.a）
2.2 モデルの定式化（4.b）

2.2.1 立地行動モデル（1）家計の行動（4.c）

代表的 1 人の家計を仮定し，家計は所得制約の下で，自身の効用を最大化されるように土地，私事トリッ（4）式を解くことにより，以下のような立地選択確率

プ，合成財を消費し，その結果として得られる効用値

及び期待最大効用が導出される．

に基づき居住地の選択を行う．家計の消費行動は（1a）（5.a）（1b）のように定式化しており，土地（住宅地），私事ト
リップ消費，合成財を財として効用関数は対数線形で（5.b）

特定化している．財消費にトリップ回数を導入している意味としてはショッピング，レジャー等の回数が増加す

ここでθH が十分に大きい場合にはエントロピー項

る場合に家計の満足感が向上することを意味していを無視することが可能であり，kuhn-Tucker条件を求る．所得は利用可能時間から通勤時間の差に賃金率

めると，家計が立地選択をしているゾーンの効用値は（時間価値）を乗じた消費者の賃金所得である．

全て等しいことを意味しており，立地選択されていな（1.a）

いゾーンの効用値よりも高いかせいぜい等しいことを意味している（上田（1992））．

（1.b）

ここで各ゾーンのトリップ数と土地の需要関数を導ここで，i：ゾーンを表す添え字，V i H：ゾーン i の世出する．まず，家計1人当たりの需要関数は（2.b）（2.c）

帯の効用水準，z H i：価格を 1とした合成財の消費量，式である．各ゾーンにおける需要量は（2.b）（2.c）式a H i：住宅地消費量，xiH：私事トリップ消費量（発生交通に 人 口を 乗じた 値 で あり，人 口は 都 市 圏 総 数 N T に016

運輸政策研究Vol.11 No.2 2008 Summer

研究（12）式を解くことにより，以下のような立地選択確（5.a）式の立地選択確率を乗じた値となる．

（6.a）

（6.b）

率及び期待最大効用が導出される．

ただし，ZA H i：ゾーン土地需要量，ZX H i：ゾーン発
生トリップ数（12.a）（2）企業の行動（12.b）

企業は，利潤最大化行動は土地（業務用地）と業務トリップを投入して，生産技術制約の下で利潤が最大となるように生産を行っているものとし，生産関数をコ（3）不在地主の土地供給行動

不在地主は各ゾーンの住宅，業務用途の土地に1人づつ存在すると仮定する．提供する土地を維持・管理

ブ・ダグラス型技術により特定化している．

（7.a）
（7.b）

するための費用を支払い，土地の消費者である家計
及び企業に対し利用可能な土地を提供し地代収入を得る利潤最大化行動をとると仮定する．

（13.a）
ただし，Z B i：合成財生産量，a B i：業務用土地投入
量，xBi：業務トリップ投入量，rBi：業務用地代，qBi：業務
トリップ 一 般 化 価 格 ，ηi ：生 産 効 率 パラメータ，βa ，（13.b）

ただし，π i LH：住宅地の地主の利潤関数，π i LB：
業務地の地主の利潤関数．
ここで C（y）は不在地主が土地を維持・管理するた

βx ,：分配パラメータ．

めの費用関数であり，市街化区域等の利用可能面積（8）式を解くことにより，企業の生産要素需要であのうち，実際に消費者に提供される宅地等の割合にる土地投入量（A），業務トリップ投入量（X）が以下の応じて増加する関数である．

ように求められる．

（14.a）（8.a）（14.b）

ただし，y i H：住宅用土地供給，Y i HO：住宅用利用
可能面積，y i B：業務用土地供給，Y i BO：業務用土地
供給可能面積，σi H ，σi B：パラメータ．

（8.b）（13）式の利潤最大化問題から不在地主の土地供給関数を導出する．ここで土地の利用可能面積は都市式（9）を生産関数に代入すると，生産物の供給関数

計画区域等の土地利用計画における最大供給量であが（10）式のように求められ，これらを用いて利潤関数

り，本モデルではこれを外生変数として扱うが，土地が（11）式のように導出される．

供給量は内生変数であり，地代に応じて地主が戦略的にコントロール可能な変数である．そのため地代の（9）低下により土地供給量が減少する場合もあるが，これは遊休地等の可能性を想定している．

（15.a）（10）
企業の立地選択行動は世帯の居住地選択行動と基（15.b）（4）精算条件

本的には同様に利潤関数（Π）と業務環境や地形的要

立地均衡状態は立地数と土地面積の需要と供給が因等の地域固有の指標から構成される「立地魅力度」

合致することであり，もはやどの主体も自らの立地選択に基づき立地選択行動を行う．

確率を変更しても各主体の目的関数の水準を向上させることはできない状態である．立地数の精算条件は（11.a）

各ゾーンの立地需要量の総和が都市圏の総数と合致することである．

（11.b）（16.a）（16.b）（11.c）

研究Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究017

また，土地市場の精算条件は各ゾーンにおける用（20.a）

途別の家計，企業の土地需要量と各ゾーンの地主の供給する土地面積が合致することである．

（20.b）（17.a）（17.b）

ただし，f ijmk：ODペアij間の交通手段mの経路kの交通量，T ijm：ODペアij間の交通手段mの交通量（目的別トリップ合計）
また，経路交通量とリンク交通量の関係は下式である．

2.2.2 交通行動モデル

交通行動は経済主体である家計，企業の消費・投（21）入するトリップの目的地，交通手段，経路を決定するものである．発生・目的地選択・交通手段選択の段階で

ただし，x a：リンクa の交通量，δij amk：OD ペア ij 間は目的別でモデル化するが経路選択（交通量配分）のの交通手段mの経路kにリンクaが含まれれば 1，そう

段階では目的別の交通量配分は行わない．

でなければ0
リンクの交通費用及び経路の交通費用は以下のとおりである．リンク交通費用は私的限界交通費用であ（1）発生交通モデル

効用最大化及び利潤最大化行動により求められたり，リンクパフォーマンス関数である．経路費用はこのリ

家計1人当たりの私事トリップ消費量，企業1人当たり

ンクパフォーマンス関数を経路で加算した値である．

の業務トリップ消費量に人口及び従業者数を乗じたもの（22.a）

がゾーン毎の家計，企業の総発生トリップを表している．つまり，私事，業務目的のトリップは交通サービス（22.b）

レベルの変化により発生交通原単位（1人当たりのトリップ数）が変化し，変化しない場合でも人口の増減でゾー

ただし，t a：リンクa の所要時間，t a0：リンクa の自由

ン発生トリップが変化する．一方，通勤，通学の目的

走行時間，CP a：リンクaの交通容量，α，β：パラメーのトリップに関しては 1 人当たりのトリップ数は基本的

タ，鉄道については混雑による交通費用の上昇は無には変化しないが，人口の増減により発生トリップ数

いものとしてα=0としている．

が変化する．各ゾーンの発生トリップは以下の式で表される．

（3）交通手段選択モデル（18.a）（18.b）

利用者の交通手段選択行動はロジットモデルで表（18.c）（18.d）

現し，トリップ目的 l で OD ペア ij 間の交通手段 m の選

ただし，ZXWi：iゾーンからの通勤発生トリップ数，μwi：

択確率は以下のように表される．

通勤発生原単位，ZX S i：iゾーンからの通学発生トリッ（23.a）

プ数，μS i：通学発生原単位，ZX H i：i ゾーンからの私事発生トリップ数，ZXBi：iゾーンからの業務発生トリッ（23.b）

プ数

ただし，P l ijm：トリップ目的lでODペアij間で交通手
段 m を選択する確率，S l ijm：トリップ目的 l で OD ペア ij（2）経路選択モデル

経路選択モデルは利用者均衡モデルに利用者の認

間の交通手段 m の期待最小費用，R l ijm：トリップ目的 l

識誤差を導入した確率的利用者均衡モデルである．

で OD ペアij間で交通手段mの待ち時間等の固有の説

OD ペア ij 間の交通手段m で経路 k が選択される確率

明要因，ηlijm：トリップ目的lでODペアij間の交通手段

は以下のようになる．

mの固有のパラメータであり，キャリブレーション等で（19）計測されるものである．
トリップ目的lでODペアij間の交通手段mの交通量

ただし，P ijmk：ODペアij間の交通手段mの経路kを選択する確率，c ijmk：OD ペア ij 間の交通手段 m の経
路k の交通費用，θ1：分散パラメータ
このとき，経路交通量は以下のように表される．
018

運輸政策研究Vol.11 No.2 2008 Summer

は以下のようになる．

（24）
ただし，Tlij：トリップ目的lでODペアij間のトリップ数研究またトリップは最終的には帰宅目的のトリップで1日の上式は各ゾーンにおける居住者1人に対する便益で行動を完結するため，帰宅目的のトリップは他の目的トリッあり，ゾーン別の便益を算出する際にはゾーン人口をプの「裏返し」と仮定し，他目的トリップと独立に決定さ乗じる必要がある．この立地変化を考慮した便益はれるのではなく他目的トリップから算出される．ODペア

武藤・上田ら
（2000）によって定義されており，以下のij間で交通手段mの帰宅トリップ数は以下のようになる．

ような近似式を用いる．

（28.b）（25）

ここでZCEV H：人口1人当たり便益，I：所得，r：地

ただし，φ：パラメータ．

代，q：一般化交通費用，N i：ゾーンiの人口，SNB H：
ゾーンに帰着する家計の便益（4）
目的地選択モデル

利用者の目的地の選択行動もロジットモデルで表現
し，トリップ目的 l で i ゾーンからの発生交通量が j ゾー
ンを選択する確率は以下のように表される．

（26.a）（2）企業の便益計測

企業の便益も家計便益と同様に，従業者1人当たりの利潤（Π B i ）とゾーン別従業者数を用いて以下の式で計測する．
（8）式にもあるように企業の行動モデル
は投入要素として労働を考慮していないため，利潤が（26.b）

賃金支払いを通じて家計所得を構成する構造にはなっ

ただし，P l ij：トリップ目的 l でゾーン i の発生交通量ていない．そのため，本稿で計測している企業便益はが j ゾーンを選択する確率，S l ij：トリップ目的 l で OD ペ

利潤が家計所得まで影響するような長期的な便益を計

アij間の期待最小費用，R l j：トリップ目的lでjゾーンの測するものではない．

経済規模，人口規模等の固有の説明要因，ηlij：トリッ（29.a）

プ目的lでODペアij間の固有のパラメータであり，キャ（29.b）

リブレーションで計測されるものである．
トリップ目的lでODペアij間の交通量は以下のようになる．

ただし，ZCEV E：従業者 1 人当たり便益，π：企業の利潤，E i：ゾーンiの人口，SNB E：ゾーンに帰着する（27.a）

また，この目的地選択モデルから発生トリップベースの期待最小費用が以下のように計測され，目的別の企業の便益（3）地主の便益計測

地主の便益は以下の式で計測する．

期待最小費用として家計や企業の立地行動モデルに（30）入力される．

（27.b）

ただし，L：土地供給面積，r：地代
2.2.4 モデルの解法

2.2.3 便益計測

モデルは立地行動モデルから人口及び企業の分布（1）家計便益計測

を交通行動モデルに入力し，交通行動モデルからOD

CUE モデルは効用理論に基づいて構築されている間交通費用を土地利用モデルに入力するフィードバッ

ため便益の定義を厳密に行うことが可能である．まク法で均衡解を導いている．円山（2003），土木学会

た，都市圏をゾーン分割しているため，ゾーンごとで（2006）22）でも指摘しているようにフィードバック法の便益の計測を行うことが可能となる．家計の便益は地

場合には収束は保証されないが，収束解を導く解法

域別 EV を地域 i ごとの居住者の間接効用関数を用いについては今後の課題としたい．

て以下のように定義する．ここでは整備前（Without）
をO，整備後（With）をWとする．

2.3 設定値
2.3.1 立地の「留保層」の設定（28.a）

近年の土地利用モデルでは住み替え等の移転層を内生化しているのが一般的であるが，本稿では簡単

研究

Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究019

化のため固定的に扱う．家計は国勢調査 23）より算出

府県道以上の規格を考慮している．鉄道は新交通シ

すると東京圏全体で約67％の留保である．企業は，事ステム等で市町村を跨ぐものを対象としている．

業所統計 24）より算出し，産業別に大きな変更は無く平均で約73％の留保である．
2.3.2 賃金率の設定

賃金率は「毎月勤労統計調査（厚生労働省大臣官房
統計情報部）」25）雇用者所得を総労働時間で除す「所得接近法」で推定し，2,307（円/h）を用いた．
■図―2

対象道路

■図―3

対象鉄道

2.3.3 地代の作成

我が国では土地のストック価格として地価公示が存

2.4 パラメータの設定在するが，地代は存在しないため新たに作成する必モデルのパラメータは基本的には統計的な手法で要がある．都市経済学（例えば藤田1991 26））では各立推定している．ミクロ経済学的な基礎を重視した数値

地点における土地 1 単位当たりの地価 Pと地代 R は時

モデルではキャリブレーションによりパラメータを設定

間が経過しても不変であることを仮定しており，本研することが多いが，本研究では可能な限り統計的な推究でも10 年国債の利回り1.71（2000 年値）を用いる．

定をしている 31）．

ただし，東京都（1999）27）でも示されているように地価

ただし，本モデルは土地と人口の需給バランスのみの挙動等については単純な土地の需要と供給のみでを考え，その他の財市場は考慮していないという意味決定されるものではなく，わが国全体の社会・経済情勢では特殊なモデルであり，パラメータ推定に関する制に左右されることもある．

約も緩やかになっている．

2.3.4 交通と土地利用データ

2.4.1 立地主体のパラメータ推定

交通と土地利用のデータは表―3のとおりを用いて企業の生産関数及び家計の効用関数のパラメータ

いる．本モデルでは貨物自動車 OD 表は外生的に与を統計的（計量経済学的）に推定する．ここでは観測されえており，乗用車のOD表のみが変化するものとしていたゾーン内生産（GRP）が企業の利潤最大化行動の結る．また，土地のデータは業務，住宅に分類しており，果であると仮定して土地及び業務トリップの需要関数

商業系用途地域と工業系用途地域（工業専用地域をのパラメータを最小二乗法により推定する．推定され除く）を業務，住宅系用途地域を住宅に用いている．

た生産関数のパラメータ（β）
を用いて，ゾーン毎の生

但し，我が国の土地利用規制は混在可能用途が多く，産関数の生産効率パラメータ（ηi ）をキャリブレーショ

これらの分割が必ずしも現実を厳密に反映しているンにより計測する（表―4）．

わけではないため，この分類は公表値からの簡便な作成方法と考えている．
■表―3

■表―4

β

交通と土地利用のデータ

モデルの変数分類

土地消費（βa）
出典

業務トリップ（βx）

利用可能面積 業務，住宅別

市街化区域面積

都市計画年報28）

土地供給量

業務，住宅別宅地面積

各都県統計書人口

年齢階層分類無し

国勢調査

総務省統計局

従業者

産業分類無し国勢調査

総務省統計局

旅客トリップ 目的（通勤，通学，私 東京都市圏パーソ 東京都市圏交通事，業務，帰宅）
自動車OD

ントリップ 調査

計画協議会29）

乗用車，小型貨物車， 道 路 交 通 セ ン サ 国土交通省道路
普通貨物車

企業の生産関数のパラメータ

ス起終点調査

局

30）

020

運輸政策研究Vol.11 No.2 2008 Summer

R2
0.45580.8710問題を解くことで 1 人当たりの合成財，土地及び交通
トリップの需要関数が導出し，αHa ，αHx は（2.b）（2.c）
から最小二乗法で推定する（表―5）．
■表―5であり，道路は通常の道路計画等で利用される都道

t値11.0214
13.2672

家計の効用関数のパラメータは家計の効用最大化

効用関数のパラメータ

2.3.5 交通ネットワーク

道路と鉄道のネットワークは図― 2，図― 3 のとおり

0.00620.0202パラメータ
土地消費（αa）
私事トリップ（αx）

0.02950.1769t値
22.8870
12.2045R2
0.72870.2376

研究

は現状（2000年時点）とする．この場合には3環状の供

2.4.2 交通関連

交通手段選択及び目的地選択モデルのパラメータ

用年次とは異なるが，本稿ではモデルの仮定の違い

は吉田・原田（1996）32），交通工学研究会（1994）33）

による影響・効果を検証することを目的としているたの方法を用いて推定している（表― 6，表―7）．

め，都市圏全体の総人口，総従業者数は 2000 年値を

通勤
通学
私事
業務

パラメータ

t値
パラメータ

t値
パラメータ

t値
パラメータ

t値

■表―7

交通費用

駅密度

イグレス

定数

−0.07
−54.99−0.026−9.67−0.061−36.93−0.036−27.13

0.565
17.67
0.129
2.36
0.462
29.2330.313
32.285−0.79−28.24−0.311−6.52−0.914−19.46−1.038−26.54−0.858−20.98−1.91−27.34
0.226
4.892
0.225
6.079

通学
私事
業務

相関係数

0.80

パラメータ

t値

0.75

現時点で3環状を整備した場合の各モデルにおける

0.70

CO 2 排出量（図―5）はModel1（CUEモデル），Model2（発生交通量可変）では増加し，土地利用及び発生交

0.66

パラメータ

t値
パラメータ

t値
パラメータ

t値

通量を固定的に扱うModel3 以降では減少していく．
特に，Model5（経路交通のみ可変）では約1.18％減少

従業者密度

−0.03
−88.59−0.021−50.93−0.022−68.06−0.018−69.86

3.2 都市圏全体の評価
3.2.1 都市圏全体のCO2 排出量と利用者便益

目的地選択モデルのパラメータ
期待最小費用

通勤用いる．

手段選択モデルのパラメータ推定結果

1.162
71.3380.75
41.8610.897
54.272
1.053
72.866

相関係数

していく．

0.70
0.57
0.70
0.82

30
CO2排出量変化（t−CO2/年）

■表―6

18.5

20
10

4.0

0
−10
−20

−17.7

−19.1

model3model4

−30
−40
−42.8

−50
model1

2.4.3 現況再現性

東京湾岸の約 100 地点で道路交通センサス（H11）model2

短期的変化

長期的変化

■図―5

model5

CO2 排出量の変化の比較の交通量と比較し，現況再現性の検証を行った結果，
重相関係数（R2）は約 0.89 程度であり，統計的検定の利用者便益を見ると（図―6），土地利用まで可変に結果，現況再現性が確保されていると考えられる．ました Model1 では Model5 の利用者便益に対して約

た，人口，従業者の立地分布では各ゾーンの固有の11％減少する．この結果から，本稿の対象都市圏であ指標を交通手段選択，目的地選択と同様にキャリブレー

る東京都市圏のように混雑が激しく自動車交通が抑制

ションで計測しているため，統計値と完全合致である．

されている地域において開発・誘発交通を考慮しても便益は約 11 ％程度の違いであるが，CO 2 排出量は

3――シミュレーション
3.1 対象施策

混雑の激しい地域では増加することは十分考えられ，道路を整備する沿線では同時に環境負荷の小さい公
共交通の利用促進も検討していくことが必要である．

対象施策は3環状の供用有無とし，基準年次（Without）
9,400

9,247

総便益（利用者便益）億円

9,200
9,000

8,833

8,800

8,679

8,600
8,400
8,201

8,277

8,200
8,000
7,800
7,600
Model1Model2Model3Model4■図―6

出所：社会資本整備審議会道路分科会有料道路部会資料
■図―4

研究

3環状の整備計画

Model5

短期的変化

長期的変化

利用者便益の比較

また，この結果は3環状の影響・効果の時間的な変化とも解釈できる．道路整備の最も短期的な効果は利Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究021

用者の経路の変更のみが行われる場合であり，利用

みであり，Model3と比較して効率化されない．

者の居住，就業，トリップ回数，移動目的地，利用交通
手段等の変更がない場合には利用者便益は最も大き

3.3 効果の空間的な波及状況

くなり，CO 2 排出量は最も削減される．つまり，モデル

前節では対象都市圏全体の効果について示したが，の仮定を強めていくと便益が高くなり，CO 2 排出量が

ここではその効果の空間的な波及の状況を示す．具

減少していくことになる．そして，時間が経過し交通手

体的にはModel5のWithケースとその他モデルのWith

段，移動目的地，トリップ回数，そして居住地，就業地

ケースを比較する．

まで変化していくと利用者便益は減少していく．これは開発・誘発交通の発生によるものであり，道路上の3.3.1 ゾーン別CO2 排出量の違い

混雑が Model5と比較して上昇するためである．これ

各ゾーンを通過する自動車からのCO 2 排出量（ゾーらの結果を見ても開発・誘発交通を含めた場合でも3ンから発生する交通からのCO 2 排出量とは異なる）に

環状の整備はCO 2 排出量を若干増加させるものの，便ついて，各 Modelと通常の道路計画と同様に交通量益は大きく，大きな効果が期待できる．

配分のみを行うModel5 の With ケースを比較すると，旅客ODを固定したModel4（分担・配分統合）では外

3.2.2 都市圏基礎評価指標

かん沿線や神奈川県の圏央道沿線等の鉄道利用の多次に道路ネットワークにおける集計評価指標（表―い東京都，神奈川県で増加し，その他県では殆ど増8）を図― 5と図― 6 の結果も考慮して考察する．開発

加しない．東京都心部でも増加するため，通常の交通

交通まで含めたModel1（CUEモデル）では自動車総ト

量配分での結果と比較して都心部からの CO 2 排出量

リップ数が1.34％増加するものの平均旅行速度が 4％の削減効果は低下する．発生トリップを固定し，旅客程度上昇する．発生段階までの誘発交通を考慮した

ODが変化するModel3はModel4に加え千葉県，埼玉

Model2でも自動車総トリップ数が1.26％増加するもの

県の郊外部でも若干増加していく．つまり，圏央道のの平均旅行速度は上昇する．つまり，誘発・開発交通

整備により圏央道沿線で自動車トリップ数が増加し，量を考慮して自動車交通需要量が増加しても平均旅

CO 2 排出量が増加することになる．開発・誘発交通を

行速度は上昇し，自動車1台当たりの利便性は向上し考慮するModel1ではModel5と比較して多くのゾーンている．Model3（分布・分担・配分），Model4（分担・で CO 2 排出量が増加する．特に，圏央道沿線等の郊配分）でも自動車総トリップ数は0.7％程度増加するが，外部や外かん沿線で大幅に増加する．これは発生交

旅行速度は上昇する．また，Model3と4ではCO2排出量

通量を可変的に扱うModel2 でも同様の傾向であるの変化に大きな差は無い（図―5）．Model3（分布・分が，Model1の方が増加するゾーンが多い．

担・配分）は Model4（分担・配分）と比較して総走行図― 7 〜図― 10 は時系列の変化とも解釈可能であ台時が低く，交通システムとしては効率化されるが，平り，最も短期的なModel5と比較して，Model4,3,2,1の均トリップ長が増加し，総走行台キロは多くなるため，順に変化していき，長期的・潜在的には短期と比較し結果としてCO 2 排出量は殆ど差が無い．Model3と4は共にゾーン発生トリップ数は固定であるが，Model3は行動主体が交通利便性の変化に応じて移動目的地，交通手段選択を自由に選択でき，自動車利便性の低い（万t−c）
0.2以上
0.1〜0.2
0.1〜0.05−0.05〜0.05

起終点から利便性の良い起終点にトリップが転換されるため，Model4と比較して総走行台キロが増加し，
総走行台時は減少する．Model4の場合には起終点の変化は無く，当該起終点における鉄道からの転換の■表―8CO2（Model4-Model5）■図―8 CO2（Model3-Model5）

評価指標変化（With/Without比較）

自動車総トリッ総ップ数
平均旅行速度
総走行台キロ
総走行台時
平均旅行速度
平均トリップ長ッ022

高規格・地域高規格■図―7

運輸政策研究Model1 Model2 Model3 Model4 Model5
1.34％ 1.26％
0.70％
0.70％
0.00％
4.07％ 4.12％
4.57％
4.19％
4.67％
3.14％ 2.74％
2.22％
1.96％
1.28％
−0.89％ −1.33％ −2.25％ −2.14％ −3.23％
4.07％ 4.12％
4.57％
4.19％
4.67％
1.77％ 1.46％
1.51％
1.24％
1.28％

Vol.11 No.2 2008 Summer（万t−c）
0.2以上
0.1〜0.2
0.1〜0.05−0.05〜0.05
高規格・地域高規格■図―9CO2（Model2-Model5）■図―10 CO2（Model1-Model5）研究て図― 10 のような違いが発生することになることを示

3.3.3 自動車ODの違いしている．つまり，短期的な予測でCO 2 排出量が削減

各Modelの自動車ODトリップを比較すると，Model4

されるゾーンでも長期的・潜在的な予測では増加する（交通手段のみ可変）の場合には現状で旅客トリップ

ゾーンも存在する．

が多く，鉄道利用も多い東京都心〜神奈川，東京都
心 〜 多 摩 等 で自動 車トリップ 数 が 大 幅 に 増 加 する．
Model3（OD 可変）の場合には，圏央道沿線でも自動

3.3.2 ゾーン別帰着便益の違い

利用者便益の波及状況を確認するため，各モデル

車トリップ数が増加していく．Model3の場合には旅客のModel5からの利用者便益の差分を比較する．図―ODが可変であり，3環状の整備による3環状沿線の起6のように都市圏全体の総便益額はModel1（土地利用

終点間の利便性向上により，環状方向の自動車トリッまで可変）が最も小さいため，（Model1-Model5）ではプ数が増加していく．Model2（発生可変）の場合にはマイナスのゾーン数が多くなる．Model3，Model4ではModel3に加え，外かん沿線での自動車トリップも増加

3 環状の外延部で便益が増加（波及）し，都心部で便していく．圏央道沿線でも増加していく．Model1（立益は減少していく．これは自動車トリップ数の増加に地可変）の場合には，圏央道沿線への企業，家計の増よって都心部等の通過されるゾーンでは混雑が上昇

加によって，さらに増加していく．

するためである．但し，Model3 の方が目的地の変更

図― 15 〜図― 18も時系列の変化と解釈でき，短期（旅客OD変化）も考慮しているため，誘発交通量が多的な予測では自動車 OD は全く変化しないが，図―く，都市圏全体で便益が増加するゾーンが減少する．

15，16，17，19 の順に新たな自動車 ODトリップが発Model1では都市圏全体で開発・誘発交通の発生によ生していき，長期的・潜在的には図― 18 のような違り自動車トリップ数が増加していき，混雑の上昇に伴いが発生する．

い全体的に便益が減少していくが，千葉県の外房，房総南部では便益が増加する．これらのゾーンは基本的には通過自動車交通が少ないためである．この傾向
はModel2も同様であるが，Model1の方が居住，就業地が変化するため，便益が増加するゾーンも多くなる．
図―11〜図―14はCO 2 排出量と同様に時系列の変トリップ
200以上増加化とも解釈可能であり，短期的に発生した各ゾーンの便益は長期的・潜在的には開発・誘発交通の発生に100〜200増加■図―15

Model 4-Model 5■図―16

Model 3-Model 5

よって，図―14のように減少していく．

便益の変化（億円）

2以上
0〜2
−2〜0
−4〜−2
−4以下
高規格，地域高規格

■図―11

トリップ
200以上増加

100〜200増加■図―17

Model2-Model5■図―18

Model1-Model5

便益（Model4-Model5）■図―12 便益（Model3-Model5）

4――まとめ
4.1 分析のまとめ
便益の変化（億円）

■図―13

研究

本稿では現在進展している3 環状（中央環状，東京

2以上
0〜2
−2〜0
−4〜−2
−4以下

外かん，圏央道）が整備された場合の効果・影響につ

高規格，地域高規格

よる利用者便益等の政策的指標への影響について分

便益（Model2-Model5）■図―14 便益（Model1-Model5）

いて，モデルの仮定の相違（需要固定または変化）に析した．得られた知見は以下のとおりである．

Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究023

自動車からのCO 2 排出量への効果を見ると，土地利は既存モデルと比較して便益が縮小，CO 2 等の環境負用変化，発生交通量の変化を考慮した場合には，CO 2

荷は増加していくことを示した．これらはトリップ頻度

排出量は増加し，それ以外では CO 2 排出量は減少しや土地利用の変化に依存しており，特に，土地利用のていく．これは鉄道分担率が高く，道路混雑に起因し変化を考慮することで環状道路沿線の立地量やトリッて自動車交通需要が抑制されている東京圏特有の結プ数の潜在的な増加量を把握することが可能となる．

果とも考えられるが，東京圏で既存の自動車交通量配

また，トリップの起終点の変更を考慮することで整備分のみで（本稿の Model5 に相当）CO 2 排出量を計測された道路沿線の起終点トリップ数の増加量を把握すしている場合には主体の立地・交通行動の仮定を緩ることも可能となる．

めることでCO 2 排出量は増加する可能性も十分あるこ

このように首都圏における 3 環状のように大規模なとを示唆している．利用者便益は経路選択のみを考

プロジェクトを予測・評価する際には整備前に想定さ慮するModel5と比較して，土地利用変化まで考慮すれている状況から地域が大きく変化する可能性もあるModel1では約11％便益が低下し，交通手段のみをり，モデルの仮定を変えて予測・評価することが重要変化させた Model4 でも約 4 ％便益が低下する．これである．特に，潜在的な自動車需要が大きい大都市圏

も混雑の激しい東京都市圏特有の結果でもあるが通では潜在的な需要を考慮した予測・評価手法も既存

常の道路交通計画実務で実施されている便益評価はの手法と併用して用いることが望ましいと考えられる．

過大な評価をしている可能性もある．
また，一方で誘発・開発交通を考慮したモデルを用

謝辞：本稿は「道路整備が交通に及ぼす影響評価に関いた場合，既存の道路交通計画実務で用いられていする検討WG（石田東生座長）」における成果をもとに著るモデルとは異なる出力結果も見ることが可能にな者らが研究を進めたものである．関係各位に感謝の意

る．幹線的な道路整備は地域間の交流・交易を促進を申し上げる．

させることも役割の 1 つであるが，誘発・開発交通を考慮したモデルではこの状況を見ることが可能になる．本稿での分析では圏央道等の規格の高い環状道

参考文献
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路を整備することで環状方向の自動車トリップ数が増

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加し，圏央道の利用台数が増加することが示されてお［2007］， 交通量予測の精度 ，「高速道路と自動車」，第50巻，第10号）．

り，新たな生産・消費活動のための交流・交易が産み

3）Wegener, M.［2003］， Overview of Land-Use Transport Models ，Proceedings

出されていると考えられる．これは新たな交通が発生
し，混雑が上昇するとも言えるが，有料道路の利用の観点からみると稼働率や利用率の上昇に繋がる，整備された交通基盤の効率的な利用とも言えるものである．さらに，土地利用変化を仮定する Model1 では
圏央道の沿線に家計や企業が立地し，沿線部の人口，

in Traffic Forecasts , Transport Reviews，Vol. 26，No. 1.1-24，（山田徳彦

of CUPUM ’03 Sendai（Conference Brochure of CUPUM ’03 Sendai，pp. 2040），The 8th International Conference on Computers in Urban Planningand Urban Management．
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52, 3．
5）宮本和明，他［2006］， 先進諸国における都市モデルの適用状況−土地利用モデルを中心として− ，「土木計画学研究・講演集」，Vol. 33．
6）円山琢也，原田昇，太田勝敏［2003］， 誘発交通を考慮した混雑地域における道路整備の利用者便益推定 ，「土木学会論文集」，No. 744．

企業が増加していく．これは前述の道路の稼働率を上

7）国土交通省国土交通政策研究所［2005］， 経済成長と交通環境負荷に関す

昇させる反面，都市が拡散型へ移行していくこととも

8）Kiyoshi YAMASAKI Taka UEDA, Shinichi MUTO:The Evaluation of the言えるものであり，コンパクトシティの概念からは乖離していく可能性があることを示唆している．このような状況も想定しつつ，土地利用規制も検討していく必要があると考えられる．

る研究 I ，
「国土交通政策研究」，第42号．
Metropolitan Area Policy by Computable Urban Economic Model（CUE）［2007］，paper presented at the 11th World Conference on Transport Research，
University of California，Berkeley．
9）上田孝行［1991］， 交通改善による生活機会の増大が人口移動に及ぼす影
響のモデル分析 ，「土木計画学・論文集」，No. 9．
10）上田孝行［1992］， 拡張された立地余剰を用いた一般均衡モデル ，「土木
計画学研究・論文集」，No. 10．
11）武藤慎一，上田孝行，高木朗義，冨田貴弘［2000］， 応用都市経済モデル

4.2 まとめ

本稿では交通計画において以前より必要性が論じられている開発人口，開発・誘発交通の取り扱いの違いによる影響・効果の違いについて東京都市圏において分析した．開発・誘発交通を考慮することは需要予測等を精緻にして，長期的・潜在的な影響を考慮していくことであり，大都市圏等の混雑の激しい地域で024

運輸政策研究Vol.11 No.2 2008 Summerによる立地変化を考慮した便益評価に関する研究 ，「土木計画学研究・論文集」，Vol. 17．
12）武藤慎一，秋山孝正，高木朗義［2000］， 空間的構造変化を考慮した都市
環状道路整備の便益評価 ，「交通学研究」，2000年研究年報．
13）（財）岐阜総合研究所［2001］，「岐阜環状道路整備効果検討業務委託報告書」．
14）鈴木俊之，武藤慎一，小川圭一［2002］， 都市の郊外化抑止と中心市街地
活性化のための土地開発規制策評価 ，「土木計画学研究・論文集」，Vol.19，
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研究15）Anas, A［1982］， Residential Location Markets and Urban Transportation ，24）Fujita, M［ 1991］， Urban Economics Theory ，Cambridge University
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東京都市圏パーソントリップ

調査 ．
28）国土交通省道路局［1999］， 平成11年度 道路交通センサス自動車起終点
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30）吉田朗，原田昇［1999］， 選択肢集合の確率的形成を考慮した集計型目的地選択モデルの研究 ，「土木学会論文集」，No. 618．
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究会．

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22）総務省統計局［1999］， 事業所・企業統計調査 ．
23）厚生労働省［2001］， 毎月勤労統計調査 ．

（原稿受付2008年1月24日）

Analysis of the Effects by Road Construction with endogenous Induced / Developed Traffic
By Kiyoshi YAMASAKI and Shinichi MUTO
Considering induced/developed traffic means that it relaxes the assumption in the evaluation/forecast of the conventional transportation plan, and changing assumption surely ends up with the changes in the results. In this paper, we simulated the changeof the benefit by the further development of road networks in the Tokyo Metropolitan area with the different assumptions. As
result, we found that including induced/developed traffic does not change user benefit a lot, while CO2 emission are subject tomuch more change compared to the conventional way.
Key Words : Induced/Developed Traffic, CO2Emisson, Benefit, Land use

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http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/no41.html
Vol.11 No.2 2008 Summer

運輸政策研究025