［3］大都市圏政策

都市における定量的な分析・予測・評価手法の可能性
Theme― 土地利用・交通モデル、応用都市経済モデルの分析事例より―

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１．はじめに戦略調査事業部副主任研究員

山崎 清

確な解答が無く、都市政策が「情緒的・観念的」といった批判にさらされるときもある。
「都市の構造を定量的に扱う。」これは都市計画等の空間を扱ったことがある場合には、個別都市の事情等が脳裏

都市や地方の計画は従来から関連部局、自治体、そしてに浮かび、とてつもなく難解な作業であるが、一方で税金プランナーによりマスタープラン等が策定されており、特を投入している以上、政策の効果や構造を分析する必要性に将来ビジョンの記述、住民との合意形成、開発手法等、に迫られているのも確かである。

他分野では困難な技術や知識を駆使して日夜、業務を行っ

そこで、本稿では今後の都市政策の定量的な分析ツールているのが実態であろう。しかしながら、各自治体のビジとして都市構造・交通体系・経済システム・環境を統合的にョンの前提となる人口等の社会・経済情勢、政策の波及メ扱うモデルの分析事例について示す。分析事例では地球温カニズムまで踏み込んだ定量的な構造分析等において、都暖化対策として持続可能な都市の分析を主眼としている。

市経済学、社会工学等のいわゆる地域科学の分野からの明［図１］都市・交通・経済・CO２排出の関係

経済・都市・交通の行動の結果

人・物の移動（交通）

交通・都市・経済の統合的な分析が必要
交通市場外の変化

交通市場内の変化

交通混雑緩和

移動回数の変化
移動目的地の変化

生産・消費（経済活動）

移動手段の変化

生産効率化
消費増大

移動経路の変化拠点開発・都市集積（都市分野）
新たな都市集積鉄道ネットワーク
新たな交通混雑発生（誘発交通）
例えば…

幹線道路ネットワーク

新規鉄道整備自然・環境

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Theme●4

都市における定量的な分析・予測・評価手法の可能性

２．問題意識：なぜ統合的なモデルが必要か？

鉄道整備計画の分野では、新規路線の開通、相互乗り入れ等の施策により利便性が向上しつつ、混雑率が低下しており着実な成果が示されている一方で、立川都市モノレー
ル、大江戸線、埼玉高速鉄道等の新規路線の需要が伸び悩［図１］は運輸部門からのCO2排出のメカニズムである。

んでいる状況もある。この原因としては計画段階において運輸部門のCO2排出量の大半は自動車からの排出であり、沿線の都市開発、道路交通との相互作用の把握が十分でな自動車交通は「人・物の移動」によって発生している。

いことが指摘される。

「人・物」の移動は「生産・消費」等の経済活動、「拠点開都市計画の分野では各自治体において都市マスタープラ発・都市集積」、さらに鉄道、道路等の交通基盤のネットンが策定されており、将来の都市像が示されているが、そワーク、自然・環境の条件等と相互に関連しており、社の基礎となる各自治体の人口、企業等の立地動向及び広域会・経済活動の派生需要として発生している。

的な土地利用動向について定量的に把握する実用的な手法

そのため、運輸部門からのCO2排出量の分析には自動車や都市開発、立地誘導、線引き等の土地利用施策に関する交通市場のみでなく、交通市場内の鉄道、航空、海運等の効果計測手法等が未開発である。最近では、都市政策の方他交通手段及び交通市場以外の生産・消費等の経済活動、向性としてコンパクトシティの概念が定着しつつあるが、拠点開発・都市集積等の都市分野等を統合的に分析する必コンパクト化の施策による都市構造・交通体系の変化、世要がある。つまり、CO2排出量の分析は交通需要量や混雑帯、企業が享受する便益等の分析がなされていない。

状態の分析に依存するものであり、需要予測、混雑状態のまた、都市における規制緩和の効果として東京都心部の分析には他手段、他市場の統合的な分析により「誘発交通」

容積緩和による生産性向上の効果分析に関する研究もある「開発交通」の分析が可能となる。従来の予測手法は「誘が、部分的な分析であり、都市圏全体及び家計、企業の各発交通」「開発交通」の分析が行われておらず、過大なCO2経済主体への帰着便益の計測がなされていない。

削減効果となっている可能性が指摘されている。「開発効さらに、人口、企業の分布は交通基盤の整備状況に大き果」を考慮しない場合に過大な効果推計となる可能性をく影響を受けており、将来の都市構造を分析するためには［図２］に示す。

交通基盤整備の影響を考慮する必要があり、これらの踏まえ、都市計画においても定量的な実用的分析ツールの開発が必要と考えられる。
本稿では上記の問題意識の下に構築された都市構造・交［図２］開発交通を考慮した場合の効果

通体系・環境負荷・経済の相互作用を考慮した統合的な２つのモデルについて紹介する。ひとつは1980年代から進め

一般化
費用

土地利用変化無：D 1

られている土地利用・交通モデル（LUT）、もうひとつは

土地利用変化有：D 2

便益を分析する応用一般均衡分析の流れを取り込んだ応用
S1：整備前：供給曲線

A

C0S2：整備後：供給曲線

C2

E

C1

B

Q0

Q1

Q2

交通量

●土地利用変化無し→「誘発交通」のみ考慮→利用者便益：C0ABC1●土地利用変化有り→「開発」「誘発」交通考慮→利用者便益：C0AEC2

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都市経済モデル（CUE）となっている。

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○ 交通基盤整備により、供給曲線がS1からS2に変化した場合、住居や商店、企業、工場、倉庫などの活動の立地が変更され、人口や従業者が増加すると、交通基盤整備以前の一般化費用のもとでの交通需要量（Q1）より多くの交通需要量（Q2）が生じるため、需要曲線がD1からD2にシフトし、均衡交通量はB点からE点になる。
○ したがって、整備効果（利用者便益）は土地利用変化を考慮しなかった場合はC0ABC1となり、土地利用変化を考慮した場合にはC0AEC2となる。
○ このため、交通基盤整備による土地利用変化を考慮しなかった場合には、整備効果（利用者便益）に大きな歪みが生じる可能性がある。

Best Value●価値総研【統合モデルの分類】① 土地利用・交通相互作用モデル（Landuse Transport Interaction Model）○ 主に欧州で使用されているモデルであり、前期の交通条件が次期の土地利用モデルにINPUTされる（擬似的）動学的

３．統合的なモデルの構造構造であり、土地利用と交通が均衡しない構造。
○ 便益の評価は交通市場内での消費者余剰で算定する。

（１）２つのモデルの考え方

このモデルには青山ら（2000）のモデルがあり、京都・滋賀で適用している。

交通・都市・経済・環境の統合的なアプローチは土地利② 応用都市経済モデル（Computable Urban Economic Model：CUE）

用・交通モデルとして従来から研究されているが、最近の土地利用・交通・環境の統合的なアプローチはミクロ経済学的要素の導入、土地に関する市場の導入等、幾つかの共○ 立地均衡モデルと交通モデルとが同時に均衡し、両モデルが矛盾無く結合されている。つまり、各主体の消費行動が通性が見られるが、モデル構造において以下のように大き一貫した理論の下に構築されている。
○ 等価的偏差EVに基づいた厳密な便益の評価が可能である。

く２つに分類できる。

○ 応用都市経済モデルは武藤・上田（2001）、小池・上田（1997）らのモデルがあり、武藤・上田は岐阜都市圏で適用している。

［図３］２つのモデルの違い
交通・土地利用相互作用モデル（LUT）
土地利用市場（t＋５年）

土地利用市場（t＋n 年）

基礎的産業従事者
地代サービス産業立地
選択

基礎的産業従事者

土地供給
t年の交通利便性

t＋５年の立地状況

交通市場（t年）

t＋５年の交通利便性

交通市場（t＋５年）
発生・集中交通量

交通手段別OD表

分布交通（OD）
経路選択

地代

サービス
産業立地
選択

居住選択

５年毎にモデルを実
行

居住選択

土地供給
t＋n 年の立地状況

交通市場（t＋n 年）
発生・集中交通量
分布交通（OD）

交通手段選択交通手段選択
交通費用

交通費用

交通量配分

交通量配分

応用都市経済モデル（CUE）（t年）（t＋n 年）

【留保層】

年
次毎に
土地
利用と交通が均衡
す
る

企業

【留保層】

世帯

【変動層】
企業

地代

△△年毎にモデルを実行
世帯

地主

発生・集中交通量
分布交通（OD）
交通手段選択
交通費用
交通量配分

年
次毎に
土地
利用と交通が均衡する企業世帯

【変動層】
企業

地代

世帯

地主

発生・集中交通量
分布交通（OD）
交通手段選択交通費用
交通量配分

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都市における定量的な分析・予測・評価手法の可能性

び近郊都市は区市町村単位で行い、ゾーン数は169ゾーン（２）２つのモデル構造の違いである。
応用都市経済モデル（CUE）と土地利用・交通相互作用

構築モデルは都市圏全体の総人口を外生的に与えるたモデル（LUT）の違いは以下のとおりである。両者ともにめ、モデルの実行結果は基本フレームによって結果が大き

交通基盤整備による土地利用の変動等の誘発交通を考慮しく異なる。平成14年3月には新たな「都道府県の将来推計ているが「均衡」の概念が異なる。

人口」が発表されており、1995年と比較して、人口がピー

交通・土地利用相互作用モデル（LUT）はｔ年の移動利便性を（ｔ＋5）年の土地利用に反映させ、その土地利用クとなる2015年では約6%増加するが、その後、減少傾向となり、2030年には約2%程度増加となる。

を交通に反映させ、経年的に変化していく。応用都市経済

交通ネットワークに関しては道路網は都道府県道以上、モデル（CUE）はｔ年の移動利便性がｔ年の土地利用に反鉄道ネットワークに関してはモノレール以上の路線を設定映され、均衡解を求める構造である。交通市場の分析ではしている。

両モデルともに総合交通体系調査等の方法と整合させている。交通量配分に関しては確率的利用者均衡モデルを用いている。

４．主要な結果（３）誘発交通の取扱い
応用都市経済モデル（CUE）と土地利用・交通相互作用（１）将来都市構造モデル（LUT）での『誘発交通』の取扱いの違いについて
図４に示す。土地利用・交通相互作用モデル（LUT）では現状（1995年）から将来（2030年）に東京圏の都市構造

土地利用状況、目的地選択については前期の移動利便性をがどのように変化していくだろうか？交通基盤整備により考慮しているが、１人当たりのトリップ発生回数について都市構造がどのような影響を受けるだろうか？
人口分布に関しては整備有りの場合、郊外化が促進されは全く考慮していない。

るが、整備無しの場合には都心回帰の方向である。従業者［図４］２つのモデルでの誘発交通の取扱
需要予測の段階（４段階推計法）

交通基盤
整備

数に関しては整備有りの場合には都心部に高集積し、整備無しの場合には既存集積地で増加していく結果となる。下

誘発交通の種類
LUT CUE①土地利用状況

世帯、企業が利便性の高い地域に立地変更

△

◯

②交通発生

交通利便性向上によりトリップ回数の増加

×◯③目的地選択交通利便性向上により目的地の変更△◯④交通手段選択

当該交通手段整備により他手段から変更

◯

◯

⑤経路選択

当該区間整備により他経路から変更◯

図はCUEモデルの結果であるが、LUTでも都市構造に関しては同様の傾向である。

（２）CO 2 排出量
土地利用・交通モデル（LUT）と応用都市経済モデル（CUE）でCO2排出量を計測した場合、両モデルで結果が大きく異なる。まず、LUTでは2030年における交通基盤整備（道路＋鉄道）の有無の結果を1995年と比較したものが◯◯：完全に考慮している△：前期の移動利便性で考慮している
×：全く考慮していない

図９であるが、CO2排出量は整備した場合に約16.5％、整備しない場合では約22.6%増加する。CO2排出量に関して交通基盤整備の効果が発現している。
COP3時での全国の計測及び目標値と比較した場合にはBAUではLUTモデルの方が排出量が少なく、交通基盤整備施後はLUTモデルの方が多く、施策による削減効果は（４）モデルの前提条件

COP3時の効果と比較して小さい。
一方、CUEモデルの場合には交通基盤を整備した場合、本調査の対象範囲は東京圏（１都３県）に茨城県南部地域を加えた地域とする。ゾーニングについては、中心部及18Best Value vol.04 2003.12 VMI©

CO2排出量が増加する結果となった。これは「誘発交通」「開発交通」を全て考慮しているためである。

Best Value●価値総研［図５］人口変化（2030年有り―1995年）［図９］LUTでの予測と全国目標値の比較
（％）

135

全国（BAU）=＋35％

人口変化（人）5,000以上
1,000〜5,000130

整備効果（道路、公共交通）
約11％（With/Without）

0〜1,000-1,000〜0-5,000〜-1,000-5,000以下［図６］人口変化（2030年無し―1995年）

人口変化（人）

東京圏（道路＋鉄道）
=＋23％

125

CO2排
出量 120増
加率

全国（道路＋公共交通利用促進）
=＋20％

115

整備効果（道路、公共交通）約５％（With/Without）

東京圏（道路＋鉄道）=＋16％

東京圏（BAU）=＋12％

5,000以上
1,000〜5,000
0〜1,000

整備効果（道路、公共交通）
約2.6％（With/Without）

110-1,000〜0

東京圏（道路＋鉄道）=＋９％-5,000〜-1,000-5,000以下

105［図７］従業員数変化（2030年有り―1995年）
全国（全施策）=＋１％
100

従業者数変化（人）

1995

2000

2005

2010

201520202025

2030 （年）15,000以上
10,000〜15,000［図10］CUEモデルによる交通基盤整備のCO 2 削減

5,000〜10,000
3,000〜5,000
1,000〜3,000
0〜1,000（万トン‑C／年）

1,340
1,318

1,320
1,300

［図8］従業員数変化（2030年無し―1995年）

CO2 1,280
排出 1,260
量1,240

従業者数変化（人）1,220

15,000以上

1,200

10,000〜15,000

1,180

5,000〜10,000

1,160

3,000〜5,000

1,140

1,000〜3,000

交通基盤整備により114万トン‑C／年、9.5％増加
1,204

2030年：without

2030年：with

0〜1,000

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