第159 回運輸政策コロキウム第19 回ワシントンレポート「米国の都市鉄道に迫る「財政の崖」の現状とその解決に向けた対応」（岡部研究員報告）
へのコメント東京大学大学院工学系研究科
加藤浩徳
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岡部研究員の発表の概要
主な関心：コロナ後の米国都市鉄道の「財政の崖」• 米国の都市鉄道事業者：深刻な運営資金不足• 各州政府：資金支援と利用者増・コスト削減対策の義務付け• 経営改善失敗→補助金減額→都市鉄道サービス縮小のおそれ
仮説的解決策：民間の経営参入• 民間参入で経営指標の改善の事例あり（Keolis）• 経営改善公的機関支援やインセンティブ付与等の工夫が必要
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3

岡部研究員の研究に対する批判的疑問• コロナによる都市への影響• 米国の都市では，コロナによって鉄道利用者数が減少したままコロナ前に戻っていない→果たして，これは米国に限った話なのか？
批判的疑問：「世界全体を見たとき，特に公共交通のある都市で，コロナ後の回復は遅いのか？」• 運営形態と運営パフォーマンスとの関係• 米国では，民間が運行を担うことによって，都市鉄道の経営を改善した事例があった→たまたまそういう事例があっただけ，ということはないのか？
批判的疑問：「一般的にみて，民営の都市鉄道は公営の都市鉄道よりも運営パフォーマンスが良いのか？」3

「世界全体を見たとき，特に公共交通のある都市で，コロナ後の回復は遅いのか？」「大都市圏におけるパンデミック下の行動制限政策がパンデミック収束後の都市活動水準に与えた影響」 遠藤未生(2024)東京大学工学部社会基盤学科卒業論文，2024年2月
研究の目的

対象

• 世界主要都市における新型コロナ前後の都 • 期間：2016〜2023年（パンデミック前後の期間）• 都市：人口150万人超の304都市
市活動量水準変化の把握
2015年時点の人口150万人超都市の分布• 行動制限政策が都市活動量変化に与える影響の分析• パンデミック後の都市活動量変化のメカニズ
ムと政策的示唆の考察
40km

1000km4行動制限政策と都市活動水準の関係に関する基本仮説
ベースとなる仮説
オフィス閉鎖政策は，在宅勤務の習慣化による通勤需要低下を通じて，都市活動停滞を招く
職場閉鎖政策解除

パンデミック発生前～2019年

オフィス

パン
デミック
発生
2020年

在宅勤務の普及

在宅勤務継続希望

通勤頻度の低水準維持

都市活動

閉鎖政策

水準の導入あり停滞
パンデミック 前

オフィス

在宅勤務の自粛

通勤の早期再開

業務の平常状態復帰

中

後

都市活動

閉鎖政策

水準の導入なし

回復
2020年～2021年

停滞

回復

2022年～

パンデミック 前

中後

パンデミック発生により都市活動水準はいったん低下するが，パンデミック終息後は強いオフィス
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閉鎖政策を導入した都市とそうでない都市との間で都市活動水準に差がある可能性

使用するデータ
職場閉鎖政策に関するデータ
Oxford Covid-19 Government Response
Tracker Database (2020-2022)

都市活動水準に関するデータ
都市活動水準が夜間光量に比例すると仮定

VIIRS Nighttime Light ver. 2.1/2.2 (2016-2022)• 全世界の日単位新型コロナ関連政策データ• 全球陸地部2.5kmグリッドの夜間光年間中央値
例:
Level 1: 閉鎖推奨
• 都市活動水準の指標として広く活用（Huang et al., 2017）
職場閉鎖政策 Level 2: 一部業種閉鎖要請
Level 3: 全業種閉鎖要請 (エッセンシャル 都市中心部(CCC)の設定
ワーカーを除く)

Level 3導入都市： 232/304 都市

全都市についてCCCを定義

地域ごとのLevel3職場閉鎖導入都市の割合

2

北アメリカ

5182

ヨーロッパ

南アメリカ

38 導入
131

2539

• 中心点: 2016-2019の平均夜間強度最大グリッド

非導入

24
17

アフリカ

例：2022年の東京CCC

アジア

3オセアニア• 都市中心圏: 中心点から半径25kmの円（右図灰色円）• CCC: 都市中心圏内上位10%
夜間光強度グリッドの中で中心点を含む連続したグリッド集合（右図赤色部）

25km

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職場閉鎖政策の導入と都市活動水準の推移
職場閉鎖政策有無による比較事例

都市活動水準の推移の世界的な傾向

職場閉鎖政策有無で2都市を例として比較
平均夜間光強度

CCC内平均夜間光強度
パンデミック
発生20222021

2020

2019

2022

2021

2019

2018

2017

2020

パンデミック
発生

39

ブラジル
サンパウロ

米国
フェニックス

政策導入有の都市で停滞，無の都市で回復傾向
2都市のCCC内平均夜間光推移

CCC内総夜間光強度

100

2022

2020

2019

2018

2017

1700

2021

パンデミック発生(nW/cm2/sr)

1800

2022

政策導入
あり

1900

2016

2020年にいったん低下
後，2021年以降は回復((nW/cm2/sr) × (グリッド数)

総夜間光強度

2018

39.5

2020

政策導入
なし

CCC面積

40

2016

パンデミックの影響はないが，2022年に増加(グリッド数)

都市中心部面積

2017

50

2016

(nW/cm2/sr)

55

2020年にいったん低下
後，2021年に多少回復

2016

サンパウロ

90

パンデミック発生

8070

しかし，全く異なる特性の都市を直接比較しており限界

フェニックス60
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

統計的因果推論による分析
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職場閉鎖政策の都市活動水準への影響に関する統計的因果分析統計的因果推論による分析

政策インパクトの分析結果

職場閉鎖政策導入による都市活動水準への影響を都市特性によりマッチングして推定処置群における平均処置効果（ATT)
パンデミック中・後の夜間光変化率を二群間で比較マッチングによるバランス改善

処置群における平均処置効果の推定

DID分析による因果効果の統計的推定

2016年基準CCC内夜間光変化率-0.2**-0.205
-0.21

**

2020

**: 5%有意

職場閉鎖政策はパンデミック
中・後ともに，都市活動水準に有意に負の影響を与える

2022

多時点DIDモデルの推定
サンプル都市のマッチング
職場閉鎖政策導入前後でのインパクトをモデルで推定• 処置群：Level 3職場閉鎖政策導入都市 (232都市)
𝑌𝑐𝑡 : 都市c, t年の平均夜間光強度,
𝐥𝐧𝒀𝒄𝒕 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕 +𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑐𝑡 ∶職場閉鎖ダミー, 𝑢𝑐 ，𝜆𝑡 :• 対照群: その他人口150万人以上都市 (72都市)
𝒖𝒄 + 𝝀𝒕 + 𝜺𝒄𝒕 都市，年の固定効果,
𝜀 : 誤差項𝑐𝑡

傾向化スコアによる最近傍マッチング（Caliper=0.1，非復元法）された処置群：69都市
対照群: 69都市を用いて分析

モデル推定結果（n=966, R2=0.981)
変数

係数

t値

𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕 -0.0939***
都市FE

Yes

年FE

Yes-2.839***: 1%有意

職場閉鎖政策はパンデミック
後の都市活動水準を有意に9.4%低下させる
これらの結果は，都市特性によって違うのか？
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公共交通機関の有無による政策導入効果の違いに関する分析
公共交通を考慮したインパクト分析結果

公共交通機関を考慮した新たな仮説

公共交通では感染率が高いとの認識により， 公共交通の有無を考慮したDDDモデルの推定
ln𝒀𝒄𝒕 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 (𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕 ∙ 𝒎𝒆𝒕𝒓𝒐𝒄 )+𝜷𝟐 𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕 +𝒖𝒄 + 𝝀𝒕 + 𝜺𝒄𝒕
公共交通利用者は政策解除後も通勤を忌避
政策解除
都心部

政策
導入
あり

メトロあり
都心部
メトロなし政策
導入
なし

都心部
メトロなし

𝑌𝑐𝑡 : 平均夜間光強度, 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑐𝑡 ∶職場閉鎖ダミー，𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑐 : メトロダミー,𝑢𝑐 , 𝜆𝑡 :固定効果

感染不安で通勤停止

在宅勤務の習慣化

通勤需要の低下

都市活動

一部が車通勤再開

一部が通勤の習慣化

通勤需
要の部
分回復

都市活動

𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕 ∙ 𝒎𝒆𝒕𝒓𝒐𝒄-0.0120-0.266水準の弱𝒕𝒓𝒆𝒂𝒕𝒄𝒕-0.0880-1.886

い低下

都市固定効果Yes

多くが通勤の再開

職場通勤の習慣化

通勤需要の回復

年固定効果

Yes

水準の顕 DDDモデルの推定結果（n=966, R2=0.981)
メトロ有都市の政策の著な低下
変数係数t値
平均夜間光強度への影響(-0.0120) + (-0.0880)= -0.1000 (-10.00%)
𝜷𝟏 + 𝜷𝟐 のt値 = -3.099 ******: 1%有意

都市活動水準の回復

メトロがある都市に職場閉鎖政策が導入されると都市活動水準が顕著に低下する可能性

メトロがある都市では有意に10%夜間光量が低下

しかし，メトロがある都市とない都市とでは，インパクトに統計的な差はなかった．
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「一般的に，民営の都市鉄道は公営の都市鉄道よりも運営パフォーマンスが良いのか？」• 都市鉄道のパフォーマンスに関するレビュー研究(Awad, et al., 2023)

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都市鉄道のパフォーマンス評価の２つの視点（Awad, et al., 2023)• 財務面での評価＝都市鉄道のコスト効率性• 生産関数によるアプローチ：全要素生産性（TFP），包絡分析（DEA）など• 費用関数によるアプローチ• サービス面での評価＝都市鉄道のサービスの質（Quality ofservice）• 客観的指標によるアプローチ• 主観的指標によるアプローチ

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運営形態とコスト効率性との関係• 民営/公営とコスト効率性との関係性に関する研究• Tsai et al. (2015)：アジア・オーストラリアの地下鉄は欧州・北米の地下鉄よりも技術面での効率性が高い• Qin et al. (2014)：民営による都市鉄道は，公共主体による都市鉄道よりも効率性が高い• Costa et al. (2021)：民営による都市鉄道は公営よりも効率が良いが，GDP成長率が1％以上の場合には，その優位性を失う．
• Mizutani and Shoji (1997)：日本の鉄道は米国よりも運営コストが安い．
日本の鉄道の多くが民営であることが原因．
既往研究の知見によれば，都市鉄道運営への民間参画はコスト面のパフォーマンスを改善させる可能性が高い
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よくわかっていないこと
Awad et al. (2023)によれば，実はまだわかっていないことが多い．
• 都市鉄道の運営形態とサービス水準との関係については，既往研究に関する言及がない．
• 「民営は公営よりも常にサービス水準が高いのか？」• 都市鉄道の国間比較（Cross-country comparison）が少ない• 特に，事業者による固有性をコントロールしたうえで，国間比較をした研究はほとんどない• 「ワシントンDC地下鉄は，東京メトロよりパフォーマンスが悪い（良い）といえるのか？」13

世界交通学会（WCTR）の都市鉄道効率性に関する国際比較研究プロジェクト• 会長のTae Oum教授主導の研究プロジェクト• 世界主要都市の都市鉄道を対象に，都市単位でのコスト効率性比較が主な目的

WCTR2023＠モントリオールでの特別セッションの様子• 地域（国）別の都市間比較• 計算方法やデータに課題があるものの画期的な試
みの１つ
2023年の世界交通学会で発表された都市鉄道の効率的な都市

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おわりに
• たしかに，米国の都市鉄道には改善の余地が大きい• 個人的経験からも，例えば，ワシントンＤＣ地下鉄は，よく遅延したり行き先変更などサービス水準に課題がある• 米国の都市鉄道維持には賛否両論があるようだ• バスでもよいのでは，という意見もあるが，個人的経験からすれば，バスの方がもっとサービスの質が低い可能性あり• 民営参画によるパフォーマンス改善が期待される• 特に，サービス改善の観点の改善が利用者増につながる可能性• ただし，一見常識的にも見える命題（民間運営がパフォーマンス改善につながる）には，実はエビデンスが乏しい可能性あり• さらなる実証研究が必要．
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