交通行動における幸福感集約問題についての実証的検討
鈴木春菜1・藤井聡2

1正会員

山口大学助教大学院理工学研究科（〒755-0092 山口県宇部市常盤台二丁目16-1）
E-mail: suzuki-h@yamaguchi-u.ac.jp

2正会員

京都大学教授大学院都市社会工学専攻（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂4）E-mail:fujii@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

交通行動分析では，効用最大化理論が一般に用いられている．ここで，効用には経験効用と意志決定効用（期待効用）があるが，これまでの効用理論の分析はほとんどが意志決定効用についてのものである．
但し，経験効用とは交通計画でいうところのサービス水準そのものであるともいえ，その重要性から計測や評価が試みられている．
しかしながら，これまでの評価は基本的に細分化された移動か，総体的な移動への満足度などについて個別に分析されているのみであり，日常の交通行動で経験された効用が，どのように凝集した効用として表現することができるのか，という点については，研究されていない．本研究では，主観的幸福感を用いて個々の移動の効用が移動全体の効用にどのように影響を与えるかについて，探索的に最適な凝集モデルの検証を行った．

Key Words : 交通行動，主観的幸福感， 効用の集約

1. はじめに交通計画でサービス水準の改善を目指すにあたっては，経験効用を測定することが重要となると考えられる．
1)
近年，このような認識にもとづき，交通行動について交通行動分析においては，一般的に効用最大化理論の経験効用を測定するための研究が進められつつある．
が用いられている．効用最大化理論では，人々が彼らのJakobsson et al 7)は，日常の交通行動に対する満足感を測行う行為の効用を最大化する選択をし，その結果として満足がもたらされると仮定されている． しかしながら， 定するSatisfaction with Travel Scale (STS)を開発している．
効用最大化理論で扱う効用と満足との対応関係について
さらに，STSでは客観的心理評価のみで構成されており，の仮定には，疑義が呈せられている．
移動時の感情の測定を含んでいなかったため，Ettema etal 8) では感情的要素を含んだ改良版のSTSが提案されて様々な既往研究において，効用を経験効用と意思決定
効用とを区別し，用いている2),3),4)．経験効用は選択によいる．ってもたらされる結果に対する満足であり，例えば，好ここで，通勤・帰宅をはじめとした日常的な交通行動
き嫌いの程度などによって表わされる．一方意思決定効は，交通手段で細分化された移動（手段トリップ）で構
用は，選択がなされるときにもたらされる帰結に対して成される．各手段トリップはそれぞれに所用時間など多期待する程度であり，期待効用ともよばれる効用である． 様な要素を含んでおり，経験効用は手段トリップ毎に変人間が完全に合理的な存在であれば，両者は一致すると動すると考えられる．しかしながら，移動者は手段トリも考えられる．しかしながら，情報の不足や認知のひずップのみでなく通勤交通全体（目的トリップ）に対してみのため，経験効用と意思決定効用がしばしば異なるこも効用を有しており，何らかの方法で各手段トリップにとが，近年の実証的研究から明らかにされている5),6)．
おける経験効用を全体としての通勤交通に対する経験効用へと集約化していると想定される．
効用最大化理論では，ほとんどの分析が意思決定効用
これまで行われてきた交通行動における経験効用の評を取り扱って行われている．一方，経験効用は交通・輸
価は，基本的に細分化された移動か，総体的な移動への送のサービス水準を直接的に反映するように思える．もし，意思決定効用が経験効用と異なっているのであれば， 満足度などについて個別に分析されているのみであり，
1

依頼し，通勤時・帰宅時のそれぞれについて，出発時間，日常の交通行動で経験された効用が，どのように凝集し移動時間，同伴者の有無について尋ねた．続いて，各目た効用として表現することができるのか，という点については，研究されていない．終わりが良ければ良いのか， 的トリップの移動時の幸福感について尋ねた．一般的に，主観的幸福感は，満足感などの認知的幸福感と，快さなすなわち直近の移動での経験が影響するのか，あるいは
ど感情的幸福感で構成されるとされている．本調査でも，最も良い経験が総体的な効用に影響するのか，平均によ既往研究8)で作成された尺度を参照して，移動時の肯定って表現することができるのか，など，その凝集方法には多様なモデルの可能性が想定される．
的不活性 (positive deactivation) 尺度, 肯定的活性 (positive6)
Kahneman and Sugden は，瞬間的に感じる経験効用とactivation) 尺度，認知的幸福感(Cognitive SWB)の三つの幸
福感尺度を測定する9つの質問項目で構成されるSTS尺度を用いた．それぞれ，表1に示したような7件法にて尋ねた．各尺度を構成する質問項目の回答値の平均値を用いて，各目的トリップの移動時の肯定的不活性，肯定的活性，認知的幸福感の各値を算出した．
さらに，想起された通勤交通の目的トリップについて，交通手段が変わった地点や途中で立ち寄った地点を区分点とし，区分された手段トリップについて，その属性と移動時の幸福感について回答を依頼した．各手段トリッ
プ時の幸福感についても，目的トリップの風景項目・幸福感尺度と同じ項目を用い，各手段トリップについてこれを尋ねた．
各幸福感尺度の信頼性係数（クロンバックのα係数）については，表1に示す通り0.74～0.86であり，いずれも尺度として用いるのに十分な水準であった．また，本研
究では言及しないが，各手段トリップの属性として，交通手段，当該手段トリップの移動時間，道の混雑の程度，車内の混雑の程度，移動中の活動をそれぞれ訪ねた．

記憶された効用を区別し，経験の集約について説明している．それは，一連の経験に対する記憶された全体的な効用が，一連の経験のうちの至高（最高／最悪）の経験（Peak）と終わりの経験(End)に基づいているという法則性（Peak-End Rule）である9),10)．
本研究では，日常的な通勤交通において，手段トリップの経験効用がどのように全体での経験効用に集約化されるかについて，Peak-End Rule を含めた複数の法則を比較して検討を行うこととする．本研究では経験効用として，主観的幸福感(Subjective Well-Being:SWB）11), 12)を用いることとした．主観的幸福感は，生活全体の質に対する個人の主観的な評価などと説明され，心理尺度を用いた測定が試みられている．STSもその試みの一つである．

2. 調査(1) 調査の実施概要13)
本研究では，スウェーデンで行われた通勤交通全体のSTSと通勤交通を構成する各手段トリップのSTSを尋ね

3. 分析

るアンケート調査の結果を用いて分析を行う．
被験者は住民基本台帳にあたるSwedish State Person andAddress Register (SPAR).を用いて，スウェーデンの三大都(1) 幸福感集約モデル
市であるストックホルム，イエテボリ，マルメから同数
本研究では，探索的に幸福感集約モデルを検証する．となるように無作為に抽出された20歳から65歳の住民で効用の集約にはいくつかのモデルが考えられる．
ある．アンケート調査は郵送によって配布・回収された．
a)平均モデル
謝礼として，アンケートを返却した先着200人が25スウ
まず，平均を用いたモデルが考えられる．これは，各ェーデンクローナ（日本円で約320円，2011年5月現在）
瞬間において経験された効用の平均値によって全体の効の価値がある宝くじを受け取れる特典を設けた．調査票
表1 移動時の幸福感尺度を構成する質問項目と信頼性係数αを郵送した3日後に，全ての被験者にリマインダはがき
肯定的不活性：3項目 α（目的）=0.86 （手段）=0.86
送付したほか，未回答の被験者に対して1週間後に再度-3：very stressed (切迫した)～3：very calm (穏やかな)調査票を郵送した．
-3：very worried (心配した)～3： very confident (安心した)
合計で4430の被験者に調査票が配布され，1156の回答-3：very tense (緊張した)～3：very relaed(くつろいだ)が返送された．有効回答はそのうち996であった．うち， 肯定的活性：3項目 α（目的）=0.74 （手段）=0.82-3：very bored (退屈な)～3：very enthusiastic (熱中した)338名がストックホルム，308がマルメ，350がイエテボ-3：very tired (だるい)～3：very exited (ワクワクした)-3：very unengaged (関心のない)～3：very engaged (のめり込んだ感じの)リの回答者であった．回収率は24.2%であった．

認知的幸福感 α（目的）=0.83 （手段）=0.85(2) 調査項目
質問項目は，通勤時の交通行動とそれに伴う幸福感である．まず，被験者に通勤交通(目的トリップ)の想起を-3：worked very poorly (失敗した)～3：worked very well (うまくいった)-3：very low standard (わるい水準の)～3：very high standard (よい水準の)-3：worst trip I can imagine (全然だめな)～3： Best trip O can imagine (最高の)2

た．その結果を表2～表4に示す．
用が説明されるというモデルであり，効用の水準が活動a)ステップ 1：peak STS を投入の総量に依存しない点が特徴として挙げられる．それゆb)ステップ 2：last STS を投入
え，正の効用をもたらす活動であっても，その水準がそ
このステップにおいて，もし決定係数 R2 が有意に増れ以前までの一連の活動全体の効用の平均と比較して低い場合は，結果として全体の効用を低下させてしまう可
加する場合，ピークモデルが棄却され，エンドモデルあ能性が存在する．
るいはピークエンドモデルが支持されると考えられる．
b)積分モデル
さらに，last STS の係数のみが有意である場合エンドモ
次に，各瞬間の効用を積分することで全体の効用が表デルが，last STS と peak STS の双方が有意である場合ピ現できるとするモデルが考えられる．平均モデルと異なークエンドモデルが，それぞれ支持されると考えられる．
り，活動の総量が全体の効用に影響を及ぼすこととなる．
分析の結果，6 種の分析のうち 2 つ（通勤の肯定的活
わずかでも効用をもたらす活動であれば，全体の効用を性，通勤の認知的幸福感）において決定係数 R2 が 5%増加させることとなる．
水準で統計的有意に増加した．6 種全ての回帰分析におc)代表値モデル
いて， peak STS が正であり，5％か 10％の水準で統計的
Peak-End Rule に代表される，至高の経験や終わりの経に有意なものであった．
験などの代表値に影響されるというモデルである．平均c)ステップ 3：STS 合計値の投入モデルと同様に，活動の総量が変化しても効用の変化はこのステップにおいて，決定係数 R2 が有意に増加すもたらされないこととなる．
る場合，ピークエンドモデルが棄却されると考えられる．
上記の概念を踏まえて，本研究では以下の 6 つのモデ分析の結果，6 種全ての回帰分析において決定係数 R2ルをそれぞれ措定し，検証することとした．の増加が 5%水準で統計的に有意だった． 各独立変数の
1) ピークモデル：目的トリップを構成する手段トリッ係数に着目すると，5 つの分析において，合計 STS の標プ群のうち，最も高い STS（peak STS）をもたらす手段
準化係数が peak STS 及び last STS より大きいものであっトリップが目的トリップの STS に影響するた．但し，帰宅トリップにおいては，依然として peak2) エンドモデル：目的トリップを構成する手段トリSTS が有意に正の係数を示した．
ップ群のうち，最後の手段トリップの STS（last STS）がd)ステップ 4：STS 平均値の投入
目的トリップの STS に影響する
このステップにおいて，決定係数 R2 が有意に増加す
3) ピーク・エンドモデル：目的トリップを構成する
る場合，ピークエンドモデルと合計モデルが棄却される
手段トリップ群のうち，最も高い STS をもたらす手段と考えられる．
トリップと最後の手段トリップの STS が目的トリップ
分析の結果，6 種の分析のうち 4 つの回帰分析（通勤の STS に影響するの 3 尺度，帰宅の認知的幸福感）において決定係数 R24) 合計モデル：目的トリップを構成する手段トリッが 5%水準で統計的有意に増加した．係数は交通行動のプ群の全ての手段トリップの STS を合計し足し合わせ種類（通勤か帰宅か）によって異なり，通勤トリップのた値が目的トリップ STS に影響する
3 分析においては，peak STS と last STS の係数は有意でな
5) 平均モデル：目的トリップを構成する手段トリッいか負の値であった．一方，帰宅トリップの 3 分析におプ群の全ての手段トリップの STS の平均値が目的トリいては，これらは正であり，一部が有意であった．このップ STS に影響する
結果は，前ステップの結果を踏まえると，ピークモデ
6) 時間重みづけ平均モデル：目的トリップを構成す
ル・ピークエンドモデルは，帰宅トリップなどのある場る手段トリップ群の全ての手段トリップの STS につい合においては何らかの意味を持つものである，すなわち，て，各手段トリップの所要時間で重みづけして算出した移動時の幸福感が，至高の経験や最後の経験に影響を及
平均値が目的トリップ STS に影響するぼされることを示唆する結果であると考えられる．
e)ステップ 5：所要時間重みづけ STS 平均値の投入(2) 階層的回帰分析
このステップにおいて決定係数 R2 が有意に増加する
上述の各モデルについて，階層的回帰分析を用いて検場合，合計モデル，平均モデルが棄却されると考えられ証を行った．回答者によって，通勤交通を構成する手段
る．
トリップ数が異なることによる影響を低減するため，手分析の結果，6 種全ての回帰分析において決定係数 R2
段トリップを3～4件報告している被験者(通勤トリップ:の増加が 5%水準で統計的に有意だった．また，係数にn=180, 帰宅トリップ: n=166)に絞って分析を行った．分析
ついても，全ての分析においてステップ 4 で投入した
STS 平均値の係数が有意でなくなり，所用時間重みづけは，通勤／帰宅の2通りの交通行動・3種類の幸福感尺度STS 平均値が有意となった．その他の説明変数（peakを組み合わせた6パターンで，以下のような手順で行っ3

表 2：階層的回帰分析，従属変数：目的トリップ肯定的活性
従属変数:目的トリップ肯定的活性
通勤トリップBβｔ

ΔR^2F.349 90.1

p

ステップ1P.000

Const.

-.336-4.096 .000 ***-.334

peak STS.541.591 9.493 .000 ***.451

Const.
peak STS
last STS-.252-3.010 .003 ***Const.
peak STS
last STS
STS合計値

ステップ2.038

10.5

β.504

ｔ

ΔR^2 FP.254 50.5 .000

p-3.924.000 ***7.104.000 ***-3.430.001 ***.001-.321.202.221 1.705 .090 *.405.453

2.871.005 ***.357.419 3.236 .001 ***.045.057.363.717-.106-1.330 .185-.192-.210 -1.527 .129.245.096.112.877 .381.024.240.789 6.054 .000 ***.106.338

ステップ3

独立変数

帰宅トリップ
B.111.014-.084

Const.
peak STS
last STS
STS合計値
STS平均値
所用時間重みづけSTS平均値.000-.309

ステップ4Const.
peak STS
last STS
STS合計値
STS平均値

36.7

4.8-3.467.001 ***.274

1.747.083 *.030.197.844

3.970.000 ***-3.484.001 ***.029-1.057 .292-.313-.249-.272 -1.959 .052 *.243.272

1.728.086 *.055.065.505 .614.024.030.196.845-.002-.006-.015 .988

.077

.246

1.125.262.893.901 2.202 .029 **

.094

.098

.454

.651

-.088

-1.125 .262

-1.643.103.824

ステップ5.024

8.6.004
-.143

-.055

-.060

-.388 .698

.030

.033

.223

.075

.088

.704 .483-.080 -.101

-.721

.472

.008

.025

.066 .947

.063

.996

.321

-.173

-.175

-.322 .748

.016

.016

.083

.934

.826

.854 2.931 .004 ***

.544

.565

5.557

.000 ***.199.001.1.717.073

15.8 .000.001.2.11930.9 .000.651

B:非標準化係数，β：標準化係数，t：t 値，ΔR^2： R2 の差分，F:F 値 * p<.10, **p< .05, ***p< .01

表 3：階層的回帰分析，従属変数：目的トリップ肯定的不活性
従属変数: 目的トリップ肯定的不活性通勤トリップ
Bβｔ

ステップ1B

Const.

-.201-1.978 .050 **-.141

peak STS.712.672 11.838 .000 ***.601

ステップ2.012

Const.
peak STS
last STS

ｔp-.976

.330

.520

7.515

.000 ***.547.003 ***.052-1.223 .223
.509 5.045 .000 ***-.089.406

.352

-.604
2.987

.186

.197 1.954 .052 *.214.208

1.765.080 *-.053-.377.707.239.173.116.207 1.747.168 1.488.315 3.943.083 *.139.000 ***.096

Const.
peak STS
last STS
STS合計値

3.8β-.131.539

ステップ3独立変数

帰宅トリップΔR^2FP.452 140.1 .000

p.036

36.5.000.355 .723.119-.156.260.112 .995 .321-.165 -1.508 .133.789 6.044 .000 ***Const.
peak STS
last STS
STS合計値
STS平均値.060.052-.194.594 .554.049 .419 .676-.206 -1.861 .065 *-.056.238.172-.393.206 1.738.167 1.468.695.084 *.144.084.698.254 .833 .406.636 1.939 .054 *.107.034.289 1.671.029 .169.097 *.866

Const.
peak STS
last STS
STS合計値
STS平均値
所用時間重みづけSTS平均値.061.038-.145.076.609.036 .311-.154 -1.352.232 .764.303.394.276 .726 .469
.359 1.822 .070 *ステップ4.096

ステップ5.004
.543
.756
.178
.446

36.5

8.2.000.004
.157
1.348
-.198 -.172 -1.651-.042 -.041 -.436.044 .118 .845

.180.101.663.399.023.985.887.000 ***.020
.832

.143
9.129

ΔR^2 FP.271 56.5 .000.015

3.1.080.067

15.5 .000.000.0.233

83.3 .000.866

B:非標準化係数，β：標準化係数，t：t 値，ΔR^2： R2 の差分，F:F 値 * p<.10, **p< .05, ***p< .014

表 4：階層的回帰分析，従属変数：目的トリップ認知的幸福感
従属変数:目的トリップ認知的幸福感
B

β

ステップ1

通勤トリップｔp
ΔR^2F.316 77.7

B

Const.

.165

1.469 .144.046

peak STS.538.562 8.816 .000 ***.483

ステップ2.028

Const.
peak STS
last STS.237

Const.
peak STS
last STS
STS合計値

7.1

帰宅トリップpΔR^2 FP.250 49.5 .000

βｔ.363.717.500

7.033.000 ***.193.847.008

2.080 .039 **.026.310.324 2.958 .004 ***.592.613

3.318.001 ***.252.291 2.664 .008 ***-.111 -.122-.660.511.307

2.868 .005 ***-.007-.059.953

ステップ3

独立変数

P.000.089

26.0.000

-.062

-.065

.061
.208.071 .641 .522
.654 5.101 .000 ***-.508 .612

.398

Const.

.326

3.091 .002 ***peak STS-.140-.147 -1.133 .259

.343

last STS.039.045.411 .682-.183 -.201 -1.146.254

STS合計値-.006-.017-.059 .953.011.031.209.835

STS平均値.811.780 2.499 .013 **.464.422

2.738.007 ***

ステップ4.021

ステップ5.031

6.2

10.0.412

2.207.029 **-.151 -.166.116 .342

-.929
3.516

.354
.001 ***-.064-.504.615

1.930.056 *.013
.355

.002

Const.

.276

peak STS

.048

.050

.357 .722-.007 -.008

last STS

.057

.067

.622 .535-.213 -.233 -1.715.088 *

STS合計値

-.013

-.039

-.136 .892-.011 -.033-.286.775

STS平均値

-.042

-.041

-.102 .919.177.161

1.318.190

所用時間重みづけSTS平均値.696.681 3.165 .002 ***.932.840

9.877.000 ***2.650 .009 ***.078.791.430-.051.959.002.4.511.058

12.4 .001.034

7.5.265

97.6 .000.007

B:非標準化係数，β：標準化係数，t：t 値，ΔR^2： R2 の差分，F:F 値 * p<.10, **p< .05, ***p< .01
STS, last STS, STS 合計値）についても，その係数は有意の経験効用の水準の向上には，各個々の手段トリップのでないか負の値であった．
経験効用それぞれを向上していくことが有効であるとい以上に示した通り，本研究では階層回帰分析を用いて， えるであろう．
peak STS, lastSTS, STS 合計値，STS 平均値，所用時間重み本研究で取り扱った交通行動データは，通勤交通に関づけ STS 平均値が目的トリップ STS に与える影響につするものであり，その他の目的の交通行動や買い物行動いて検討した．その結果，手段トリップの所要時間重みなど他の日常行動への適用可能性については，今後の検づけ STS 平均値が目的トリップ STS に最も強い影響を証が必要である．
及ぼす可能性を示唆する結果が得られた．このことは，交通行動における手段トリップの主観的幸福感をの集約モデルとしては，ピークモデルやエンドモデル，あるい
謝辞：本研究の遂行に際して，イエテボリ大学トミー・は積分モデルよりも，平均モデル，とりわけ時間重みづヤーリング先生をはじめスウェーデンの研究チームの皆け平均モデルの適合性が最も高いことを示しているので様に調査データの使用を快諾いただきました．ここに記はないかと考えられる．
し，深謝の意を表します．
参考文献

4. おわりに

1)
2)

本研究では，手段トリップの効用が移動全体の効用にどのように影響を与えるかについて，通勤交通に関するアンケート調査のデータを用いて，最適な凝集モデルを探索的に検証した．その結果，積分モデル・代表値モデ
ルなどと比較し，重みづけ平均モデルが最も説明力が高いモデルであることが示された．すなわち，交通サービ
ス水準そのものであるともいうことができる，通勤交通

3)

4)

5

McFadden, Daniel: Economic Choices American Economic Review, 91 (3), 351-378, 2001.
Kahneman, Daniel; Wakker, Peter P. and Sarin,Rakesh:
Back to Bentham? Explorations ofExperienced Utility.,
Quarterly Journal of Economics, 112(2), pp.375–405, 1997.
Frey, Bruno S. and Stutzer, Alois.:What Can Economists
Learn from Happiness Research?, Journal of Economic Literature, 40(2), pp. 402–35, 2002.
Ettema, D., Gärling, T. Eriksson, L., Friman, M., Olsson, L., S. Fujii. .(mimeograph). Satisfaction with Travel and Subjective Well-Being:
Development and Tests of a Measurement Tool.

5)

6)

7)

8)

9)

10) Fredrickson, B. L.: Cultivating positive emotions to optimize health and well-being. Target article in Prevention andTreatment, 3, 2000.
11) Diener, E.: Subjective Well-Being．Psychological Bulletin，95(3)，542－575, 1984.
12) Oishi, S., Diener, E., Suh, E., & Lucas, RE.: Value as a Moderator in
Subjective Well-Being, Journal of Personality 67, 1999.
13) Olsson, L. E., Gärling, T., Fujii, S., Ettema, D., Lekedal, H. &Kahneman, D. and Ritov, I. :Determinants of stated willingness to pay for public goods: A study in the headline
method. Journal of Risk and Uncertainty, 9, pp.5-38, 1994.
Daniel Kahneman & Robert Sugden.:Experienced Utility
as a Standard of Policy Evaluation, Environmental & Resource Economics, European Association of Environmental and Resource Economists, vol. 32(1), pp.161-181, 2005.

Jakobsson Bergstad, C., Gamble, A., Hagman, O., Polk, M.,
Gärling, T., Ettema, D., Friman, M., & Olsson, L. E.: Subjectivewell-being related to satisfaction with daily travel. Transportation, 38, pp.1-15, 2011.

Friman, M.: Relationship Between Satisfaction with Daily Travel and Subjective Well-Being in Three Urban Areas in Sweden: Description of Survey Questionnaire, Sample Characteristics, and Preliminary Results, Technical report STS/SWB National survey, 2011.

Ettema, D., Gärling, T. Eriksson, L., Friman, M., Olsson, L., S. Fujii. .(mimeograph). Satisfaction with Travel and Subjective Well-Being:
Development and Tests of a Measurement Tool.
Kahneman, D.: Objective happiness. In D. Kahneman, E.
Diener & N. Schwarz (Eds.), Well-being: Foundations ofhedonic psychology (pp. 3-25). New York : Russell Sage
Foundation Press., 1999.

14) Ettema, D., Gärling, T. Eriksson, L., Friman, M., Olsson, L., S. Fujii. .(mimeograph). Satisfaction with Travel and Subjective Well-Being:Development and Tests of a Measurement Tool.

6