『経済研究』（明治学院大学）第 152 号

2016 年

自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

1

明治学院大学経済学部

要約

斉

藤

都

美

1．はじめに

本論文では，都道府県レベルで自動車走行に伴

自動車走行には事故外部性（accident external-

う事故外部性の大きさを計測し，ガソリン税によity）と呼ばれる外部性が存在する。人々が自動り外部性を内部化した場合と，走行距離を保険料

車に乗るほど道路は混雑し，道路が混雑するほどに反映させた自動車保険（PAYD 自動車保険）事故が増加するが，現状では追加的 1㎞走行に対への課税により外部性を内部化した場合とで，課してドライバーが負担する費用はガソリン代のみ税額やその効果にどのような違いが現れるか実証であり，交通法規さえ守っていれば追加的走行に的に検討した。その結果，現状の走行距離から社伴い発生する事故コストを担う必要がないため，会的に望ましい走行距離までの削減幅を 100 とす

社会的に見ると人々は「乗りすぎてしまう」2。経

ると，全国一律のガソリン税の場合，走行距離の済学の概念を借りれば，運転に伴う私的限界費用

短い都道府県では最大 111 だけ余計に削減されてが社会的限界費用と乖離するため，社会的な観点

しまい，走行距離の長い都道府県では最大 84 まからは過大な運転がなされてしまう，ということでしか削減されないことがわかった。個人レベルになる。（詳細は第 2 章を参照）

では走行距離のばらつきがはるかに大きいため，

このような意味での外部性を内部化する一つの事故外部性を内部化する際の具体的手段として，

方法は，いわゆるピグー税を課すことである3。

走行距離その他の異質性を考慮できる PAYD 自

私的限界費用と社会的限界費用の乖離を埋め合わ

動車保険への課税が望ましいと考えられる。そのせるだけの課税をすることで，個人が直面する私

際検討すべき諸問題についても議論した。

的限界費用を社会的限界費用まで引き上げ，社会的に望ましい走行距離と事故コストを達成しようというアイデアである。（事故外部性の文脈ではVickrey（1961），Walters（1961）を参照。詳細103

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号

は第 2 章で触れる。）

生しない。この点は社会全体の事故削減につながでは実際，事故外部性はどの程度なのだろうか。

らないという意味で望ましくない。このように，

Edlin and Karaca-Mandic（2006）は，米国の州

ガソリン税は事故外部性を内部化するものの，公レベルのパネルデータを用いて事故外部性の大き

平性と効率性の両面で問題点を抱えている5。

さを計測した 4。その結果，混雑しているカリフォ

ガソリン税以外の内部化の手段としてしばしば

ルニア州では外部性が年間 1 台当たり 23 万 6,500

挙げられるのが，走行距離を保険料に反映させた円程度（1 ドル 110 円換算）だが，混雑していな

自動車保険（以下，PAYD（pay as you drive）

いメイン州では年間 1 台当たり 6,380 円（同），自動車保険）を普及させ，そのうえで自動車保険

外部性を内部化した場合のピグー税額は，全米でに対して課税する方法である。PAYD 自動車保年間 12 兆 4,300 億円（同）という推計結果を得

険では年間走行距離が保険料に反映されるため，ている。これらの数字を大きいとみるか小さいとその分，私的限界費用が引き上げられることにな

みるかは主観の域を出ないが，外部性の大きさはる。ただし脚注 2 で述べたように，過失責任制度

混雑している州で大きいが混雑していない州ではのもとでは外部性のすべてが内部化されるわけで小さく，全米では相当程度大きな外部性が発生しはないため，社会的に最適な走行距離を実現するていると言ってよいだろう。

ためにはやはり課税が必要になる。

外部性を内部化するためには追加的走行に伴う

PAYD 自動車保険の普及・課税が望ましいの費用を引き上げる必要があるが，その具体的な方は，税負担が公平であり，かつ効率的に事故を減法としてただちに思い浮かぶのが，ガソリンへのらせる点にある。すなわち，保険会社はすでに事課税である。だがガソリンへの課税はいくつかの故率と相関する契約者の多様な属性（年齢，性別，点で問題がある。まず，ガソリン税では運転者の車種，車齢，地域，走行距離，過去の事故歴など）

異質性が考慮されない。無謀な運転をする人にもを保険料に反映させ，事故率の高い契約者には高安全運転する人にも，ガソリン 1 リッターに対しい保険料を，事故率の低い契約者には低い保険料て同額の税が課される。あるいは移動距離をベーを提示している。したがって自動車保険料に課税

スに考えれば，燃費の良い車の所有者は税負担がした場合，事故率の高い契約者には重い課税を，軽く，燃費の悪い車の所有者は税負担が重くなる。

事故率の低い契約者には軽い課税を課すことがでこのように運転者の事故確率とは無関係な要因できる。より大きな外部性を生み出す者ほど大きな負担の大きさが決まるのは，公平性の点で問題が負担をする仕組みは，公平性の面で望ましいと言

ある。

える。

ガソリン税はまた，効率性の面でも問題である。

加えて，自動車保険への課税により効率的に事ガソリンに課税される限り，事故の有無とは無関

故を減少させられる。なぜならリスクの高い契約

係に税負担が発生する。そのため日々の運転で安者ほど重い税負担が課されるため，ガソリン需要

全運転を心がけたりする誘因は提供されないし，に対する価格弾力性がリスクと無関係である限長期的な観点からも，燃費の良い車を選択する誘り，事故を起こしやすいドライバーほど交通量を因は生まれても，自動停止装置や歩行者エアバッ

大きく削減することになるからである。ガソリン

グといった安全装置が充実した車を選ぶ誘因は発税の場合，どれだけ交通量が削減されるかはガソ
104

自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

リン需要への価格弾力性によって決められるが，走行距離の比が最大でも 7.48 倍の都道府県レベ

PAYD 自動車保険への課税では事故を起こしやルでも最適な削減幅からの乖離が生じるが，ばらすいドライバーほど交通量の削減効果が大きくな

つきがはるかに大きい個人レベルでは，ガソリンるという意味で，事故削減の観点から望ましい性

税による最適削減幅からの乖離はさらに大きくな質を持つ。

る。このことから，外部性の内部化の具体的手段

政策としての実行可能性もまた，自動車保険へとしては，走行距離その他の異質性を考慮しながの課税の魅力である。一般に，各個人の事故確率

ら課税ができる PAYD 自動車保険の普及とそれは私的情報であり，それをベースとして課税するへの課税が望ましいと考えられる。またその際のことは情報の非対称性の観点から困難である。だ

条件として，強制保険の範囲拡大と料率設定の自が自動車保険の場合，保険会社がすでに契約者の由化が必要であることを議論する。

リスクを反映させた自動車保険料を設定している論文の構成は次のとおりである。第 2 章では外ため，政府が個々のドライバーのリスクを評価せ部性の計測方法を提示する。第 3 章では実証のたずとも，競争市場で保険会社が設定した保険料にめのモデルとデータ，分析結果を提示する。第 4

課税することで自動的にリスクに応じた課税が達章では分析結果の考察と政策的インプリケーショ成される。

ンを示す。第 5 章は結論である。

以上の議論を踏まえ，本論文ではガソリンに課

2．外部性の計測方法

税した場合と PAYD 自動車保険に課税した場合とで，課税額とその効果にどのような違いが出て事故外部性の計測はいくつかの手法が存在する

くるかを検討する。すでに述べたように，PAYD

が，ここでは次の方法で推定する。

自動車保険への課税は契約者の多様な属性を踏ま年間自動車事故総費用（AccidentCost）が年間えた課税を可能にするが，すべての属性について

走行距離 Q の 2 次関数，

検討するのは（データ的に）不可能である。そこ

AccidentCost＝a＋bQ＋cQ2

で本論文では走行距離に焦点を当てて，走行距離⑴の異なる契約者ごとに外部性を内部化すべく課税で 表 さ れ る と す る と， 社 会 的 限 界 費 用（social

した場合，税負担や政策の影響にどのように違い

marginal cost：SMC）は，が出るかを実証的に検討する。

SMC ＝

分析結果は以下のようにまとめられる。都道府

d（AccidentCost）＝ b ＋ 2cQ ⑵
dQ

となる6。

県データを用いて外部性の大きさを測り，ガソリ
ン税により外部性を内部化する場合と PAYD 自

私的限界費用（private marginal cost：PMC）

動車保険の普及とそれへの課税により内部化したは，後述（第 3.2 節）するようにガソリン代とみ場合を比較したところ，社会的に最適な走行距離なすことができるため，定数項のみで以下のようの削減幅を 100 とすると，ガソリン税では走行距に表される。

離が長い都道府県で最大 84 までしか削減されず，

PMC＝e（e ＞ 0）
自動車走行に対する需要は，需要の価格弾力性

走行距離が短い都道府県では最大 111 だけ過剰にε（＞0）が一定の次の逆需要関数を仮定する。

削減されてしまうことがわかった。このように，
105

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号（ ）Demand（Q）＝

1

Q －ε
k

⑶

3.1．モデル

図 1 は横軸に年間走行距離 Q を取り，社会的図 1 で示したように，基本的な関心は走行距離

限界費用曲線，私的限界費用曲線，需要曲線を描が増加するにつれてどれだけ私的・社会的限界費いたものである。

用が増加するかにある。しかし言うまでもなく事

図 1 において，市場均衡は私的限界費用曲線と故コストは走行距離以外の要因にも影響されるた需要曲線の交点 C で達成され，そのときの走行

め，他の要因を考慮しながら両者の関係を分析し＊privateである。これに対し社会的に望まなくてはならない。そこで⑴式にコントロール変

しい点は，社会的限界費用曲線と需要曲線の交点

数 Xit と誤差項 εit を加えた次の推定式を考える。

距離は Q

＊
optimal

A であり，そのときの走行距離は Q

AccidentCostit＝a＋bQit＋cQ2itである。

よって市場均衡では（Q＊private－Q＊optimal）だけ過剰＋Xit＋εit⑷

ここで添え字の i と t はそれぞれ都道府県と年に自動車が走行している。
社会的に最適な走行距離を達成するためには，

b，＾
c とする
度を表す。この式の係数の推定値を＾

走行距離 1 単位当たり線分 AB の大きさだけのピ＾ it と表さ
b ＋ 2cQと，⑵式より社会的限界費用は＾グー税をかければよい。これにより私的限界費用れる。

曲線が引き上げられ，その結果走行距離は Q＊
optimal

3.2．データ

まで抑えられる。

本論文で使用するデータは，1987 年から 2000

3．モデルと分析結果

年までの 14 年分の都道府県パネルデータである。
すべて公開データである。パネルデータの利用に

本章では，前章で説明した外部性分析の枠組み

より，データとして得られない都道府県特有の効を実証するためのモデルを提示し，使用したデー

果や年度特有の効果をコントロールすることがでタと分析結果を示す。

きるため，より正確に外部性を計測できることが期待できる。たとえば信号機や歩道橋の設置状況
や警察の取締りなどは事故発生に影響を与えるだ
図 1：私的限界費用曲線・社会的限界費用曲線・需要曲線
私的限界費用曲線
社会的限界費用曲線
需要曲線

（

）

k －ε
需要曲線 D ＝Q

社会的限界費用 SMC（= b + 2cQ）

A
私的限界費用（課税前）

ピグー税

C

B

O

走行距離（Q）
Q*optimal

Q*private（社会的に望ましい走行距離） （市場で達成される走行距離）106自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

ろうが，これらが時間を通じて変わらないとすれ

道府県の任意自動車保険加入率が 100％だとみなば都道府県ダミーによってコントロールされる。

して事故コストを計算する。たとえばある都道府

なお 1987 年を開始年とするのはガソリン価格の県における支払保険金額が 100 億円で任意保険加都道府県別データがこの年度以降しか得られない

入率が 60％であれば，その都道府県の支払保険からであり，2000 年までを対象とするのは，こ

金額を 100（億円）×の時点ではまだ日本で PAYD 自動車保険が普及

100%≅ 167 億円と見積も
60%

る7。

しておらず，私的限界費用に自動車保険料を含める必要がないからである。

走行距離（Q）⒝

以下では中心的役割を果たす 2 つの変数である⒜事故コストと⒝走行距離について詳述し，その各都道府県における走行距離データは，2 種類

他の⒞コントロール変数については出所と記述統のデータから作成した。1 つは国土交通省『一般計量を記すにとどめる。データの出所は末尾の

交通量調査基本集計表

データ補遺に示した。

データである。この統計は一定期間に当該測定箇

道路交通センサス』の所を通過した車の数をカウントすることによって事故コスト（AccidentCost）⒜

作られている統計であり，大規模かつ包括的だが，事故コストは，損害保険料率算定会発行の『自5 年に 1 度しか実施されないという問題がある。

動車保険の概況』に掲載されている「自賠責保険

そこでもう 1 つの補完的なデータとして，国土交

保険金支払額」と「任意自動車保険保険金支払額」

通省『自動車輸送統計年報』を用いる。この統計の合計として定義する。一般に交通事故による死は，無作為に選ばれた 3 万件のサンプルを対象に亡や傷害による損失を評価することは困難だが，年間走行距離などを質問し，その結果を国土交通

自動車保険金の支払額は逸失利益や車両の市場価省が集計し公開しているものである。毎年実施さ値などを参考に算出しているため，ある意味ではれており，すべての道路をカバーしているという客観的に事故コストを評価しており，代理変数と利点がある。
これら 2 つのデータを用いて各都道府県別に走して完全でなくとも最善である。
事故コストデータについて，以下の 2 点に注意

行距離のデータを作成した8。なお走行距離（Q）が必要である。第 1 に，支払保険金に含まれないの単位として「台㎞」を用いたが，これは台数と事故コストは計上されないため，その分だけ事故

走行距離を掛け合わせて表される単位である。たコスト・外部性の大きさを過小に見積もることにとえば 1,000 台㎞とは，1,000 台の自動車が 1㎞ずなる。支払保険金に含まれないコストとしては，

つ走行，あるいは 100 台の自動車が 10㎞ずつ走訴訟費用，職場の損失，警察関連コスト，事故に行するといったケースを意味する。本分析では各伴う渋滞コスト，救急車による搬送コストなどが都道府県内である期間にどれだけ自動車が走行し挙げられる。

たかという総量に関心があるため，この定義を採用した。

第 2 に，任意保険は加入率が 100％ではないため，任意保険に未加入のドライバーが起こした事
故コストは計上されないことになる。そこで各都107

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号
表 1：記述統計量
変数名
AccidentCost

説明1987 年

単位

2000 年

平均

標準偏差

平均

標準偏差

事故コスト

円

4.42.E＋10

4.25.E＋10

7.86.E＋10

7.46.E＋10

Q

走行距離

千台㎞

11,700,000

7,430,690

16,500,000

10,000,000

lanemile

道路総延長㎞

24,875

17,37028,59819,576car

登録自動車台数台

1,120,112

858,456

1,606,914

1,155,740

med

医療費

円

12,8301,279

18,237

1,888

young

15-24 歳男性割合

％

6.70

1.06

6.32

0.47

snow

降雪日数

日

36

33

33

36

rain

降雨量

㎜

1,486

553

1,553

447

alcohol

アルコール消費量ℓ

167,551

189,610

225,761

279,042

pop

人口

人

2,600,809

2,387,326

2,700,550

2,516,876

注）データの出所はデータ補遺に示した。

⒞

コントロール変数（X）

表 1 は 1987 年と 2000 年についての記述統計量

走行距離以外の要因で事故コストに影響を与えである。

ると考えられる変数をコントロール変数として含

3.3．初歩的な分析めた。具体的には，道路総延長（lanemile），登録自動車台数（car），医療費（med），15-24 歳男性

まずは単純に走行距離と事故コストの関係を観割合（young），降雪日数（snow），降雨量（rain），

察しよう。

アルコール消費量（alcohol），人口（pop）の 8 変

図 2 は 2000 年のみのデータを用いて 47 都道府数を含めた。

県の走行距離と事故コスト（限界費用ではなく総3.00e+11

図 2：走行距離と事故コストの関係（47 都道府県，2000 年）
Aichi
Tokyo

事故コスト（円）1.00e+11
2.00e+11

Osaka
Chiba

Kanagawa

Saitama
Fukuoka
Ibaraki

Hokkaido
Hyogo

Shizuoka

0

GifuHiroshima
Gumma
Kyoto
Miyagi
Tochigi
Mie
Okayama
NaganoFukushima
Niigata
Kumamoto
Yamaguchi
Nara Aomori
EhimeShiga
Kagoshima
KagawaYamagata
Miyazaki
Wakayama
Nagasaki
Ishikawa
ToyamaIwate
Oita
Yamanashi
Saga
Akita
Fukui
Tokushima
Kochi
Okinawa
Tottori
Shimane010000000

20000000
30000000
走行距離（千台キロ）

40000000注）走 行距離と事故コストの関係は正かつ quadratic な関係にあることがわかる。ただし北海道は他府県と比べて走行距離に対する事故コ
ストが小さい。これは面積の広い北海道の特徴を反映しているため，外れ値として扱う。

108

自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

3.00e+11

図 3：走行距離と事故コストの関係（北海道を除く，2000 年）
Aichi
Tokyo

事故コスト（円）1.00e+11
2.00e+11

Osaka
Chiba

Kanagawa

Saitama
Fukuoka
Hyogo
IbarakiShizuoka

0

GifuHiroshima
Gumma
Kyoto
Miyagi
Tochigi
Mie
Okayama
NaganoFukushima
Niigata
Kumamoto
Yamaguchi
Nara Aomori
EhimeShiga
Kagoshima
KagawaYamagata
Wakayama
Miyazaki
Ishikawa
Nagasaki
Iwate
ToyamaOita
Yamanashi
Akita
Saga
Fukui
Tokushima
Kochi
Okinawa
Tottori
Shimane010000000

20000000
30000000
走行距離（千台キロ）

40000000注）北海道を外れ値として除き，走行距離と事故コストの関係を示している。

費 用） の 関 係 を 見 た 散 布 図 で あ る。 走 行 距 離

3.4．回帰分析

20,000,000 千台㎞以下の水準に多くのデータが集中しているものの，データは縦軸・横軸方向に十前節での単純な分析は，走行距離と事故コスト

分ばらついており，Q と AccidentCost の関係を分の関係について視覚的な情報を与えてくれるが，析するのに信頼できる結果が見込まれる。

事故コストに影響を与える走行距離以外の要因をグラフからわかるのは，両者の間には明確な正一切考慮していないため，両者間の真の関係を表の関係があり，線形ではなく quadratic な形状をしていない可能性がある。そこでパネルデータをしていることである。つまり走行距離が長くなる

用いて⑷式を推定する。

と事故コストが増加するが，その増加の仕方は単推定に当たり注意すべきことは，走行距離 Q

調的ではなく指数的である。このことは社会的限とその 2 乗値 Q2 が外生でない（誤差項と相関を界費用が右上がりであることを示唆している。

持つ）可能性である。Q と Q2 は次のような理由

北海道については，他県と比べて走行距離が長で誤差項と相関を持つ可能性がある。まず，これい割に事故コストが小さい。警察庁の統計（1999

らは交通量調査により収集されるデータのため，

年）でも，走行台㎞当たりの交通事故発生件数は，測定誤差（measurement error）を持つ可能性が

全国平均が 0.0011 件/千台㎞なのに対し，北海道ある。その場合は誤差項と相関し内生性の問題がはそれより 35％ほど少ない 0.00072 件/千台㎞で生 じ る。 ま た AccidentCost が 走 行 距 離 Q，Q2 にある。そこで以下のすべての分析では北海道を外影響を与えるという逆の因果関係がある可能性もれ値（outlier）とみなして分析することにする。

ある。たとえば都市部のように事故が多い地域で

図 3 は北海道を除いて再度散布図を描いたものでは運転が控えられ，地方では事故が少なくそのたある。

め自動車利用も多くなるとすれば，事故コストが走行距離に影響を与える。このような場合もやはり Q は内生変数になる。（Wooldridge（2010））
109

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号

以上の可能性を考慮して，Q と Q2 を内生変数

まず IV が内生変数と相関しているか（relevantとする操作変数法（IV）も採用する。操作変数

か，weak でないか）どうかを確認する。表 2 よとしては Q と Q2 と相関があり，かつ誤差項 εit とり第一段階推定における F 統計量は 21.47 であ2は相関しない，すなわち Q と Q を通じてしかり， 目 安 で あ る 10 を 上 回 っ て い る た め IV は

AccidentCost に影響を与えない変数を探す必要がweak ではないと判断する。（Stock and Watson

あるが，そうした条件を満たす変数として，ガソ（2007））

リン価格（gasprice），普通免許保有者数（license），

次に IV が誤差項と相関していないか（外生か

所得（income）の 3 つを候補とする。これらは次どうか）については，Sargan-Hansen テストにおの理由で操作変数として有効であることが見込まける帰無仮説である「IV が外生である」というれる。まずガソリン価格は，ガソリン消費に直接帰無仮説が棄却されるかどうかで判断する。表よ影響を与えるため走行距離と相関が高いはずであり Sargan-Hansen’s J-statistic は 0.561，p 値はるが，それ自体が事故コストに影響を与えること

0.454 であり，IV が外生であるという帰無仮説はは考えにくい。また普通免許保有者数が多ければ棄却されない。以上より，IV は統計的に満たす

その都府県における走行距離が長くなるが，やはべき 2 条件をクリアしており，この意味で推計結

りそれ以外のルートで事故コストに影響すること

果は信頼できる。関心のある走行距離（Q）とそは考えにくい。最後に，所得が高ければ車の利用の 2 乗（Q ）の係数はいずれも有意水準 1％で統が増えるため，走行距離と相関するはずである。

計的に有意である。

2

ただ所得の大きさは，逸失利益や車両価額に影響以上から，ここでは IV による結果を採用し，するため，走行距離以外のルートを通じて事故コ

以下の議論を行う。表 2 の列⑶より，⑵式の社会ストに影響を与える可能性があり，この点で誤差

＾ は，
b＋2cQ
的限界費用を＾
17.95＋2×0.000000149×Q

項と相関を持つ（exogeneity の条件を満たさなと表される。

い）可能性がある。
表 2 には Pooled OLS，固定効果モデル（Panel

次に私的限界費用を導出する。私的限界費用は（FE）），操作変数法による固定効果モデル（Panel

Q が追加的に 1 単位（つまりここでは 1 千台㎞）（IV））の 3 通りの方法で推定した結果が示され増加したときの私的総費用の増加分ということにている。定数項はモデルに含めたが省略した。

なるが，すでに述べたように本分析が対象とする

列⑴，列⑵にはそれぞれ Pooled OLS と固定効

2000 年までは PAYD 自動車保険が普及していな

果モデルによる推計結果が示されている。表にはいため，走行距離に応じて変化する費用はガソリ

示されていないが，「都道府県ダミーがすべてゼン費用のみということになる。自動車取得税・重ロ」を帰無仮説とする F 検定では帰無仮説が棄

量税や駐車場，保険料などはすべて走行距離に応却されることから，固定効果モデルが望ましいとじて変化しないため固定費用とみなされる。ガソ判断する。

リン費用は都道府県ごとに多少ばらつきがあるた
め，その点を考慮して分析する。

列⑶には操作変数（IV）法を用いた推計結果が示されている。まず IV が統計的に満たすべき

たとえば 2000 年のガソリンの年平均価格（レ2 つの条件を満たしているかチェックしよう。

ギュラー）は全国平均で 103.2 円/ℓであり，国110自動車保険への課税による事故外部性の内部化について
表 2：推計結果⑴⑵⑶

Pooled OLS
AccidentCost

Panel（FE）
AccidentCost

Panel（IV）
AccidentCost

Q

0.0632（0.132）－1.787＊（－1.754）17.95＊＊＊（4.089）Q2

1.16e-08（1.005）8.31e-08＊＊＊（3.936）1.49e-07＊＊＊（2.727）

lanemile－887.4＊＊＊（－8.438）－2,875＊＊（－2.598）－10,803＊＊＊（－5.443）car

59.18＊＊＊（16.05）82.39＊＊＊（5.778）－81.46＊（－1.734）

med

448.2＊＊（2.297）－15.23（－0.0301）

747.4（0.639）young－152,175（－0.259）

1.997e ＋ 06＊＊
（2.572）

954,557（0.761）snow－9,147（－0.776）2,491（0.159）－13,870（－0.298）rain－1,471＊＊（－2.579）841.6（1.508）421.3（0.461）alcohol

43.41＊＊＊（5.684）40.10＊＊＊（2.869）pop－2.922＊＊（－2.565）－33.85＊＊（－2.169）

被説明変数－9.194（－0.385）

Observations

644

644

644

R-squared

0.982

0.876

0.584

Number of prefectures

―

46

46

First-stage F-statistic

―

―

21.47

Sargan-Hansen’s Overidentifying restrictions Jtest and p-value

―

―

0.561
（0.454）注）
（）内は Robust t-statistics である。＊＊＊p ＜ 0.01，＊＊p ＜ 0.05，＊p ＜ 0.1。定数項の結果は除く。北海道を除く 46 都府県についての 1987 年度から 2000 年度までの 14 年分のデータ。

土交通省の調査によれば，ガソリン自動車全体の度の値が計測されており，ともにサーベイ研究で燃費は全国平均で 13.5㎞/l であった9。したがってある Dahl and Sterner（1991）と Espey（1998）

走行距離がもう 1 千台㎞増加したときの私的費用

は，短期におけるガソリン需要の価格弾力性をその増加分は次のように計算できる。

れぞれ平均－0.26，－0.23 と報告している。
パラメータ k の値は次のようにして特定でき

103.2（円/ℓ）＝ 1000（千台km）= 7644.4（円）13.5（km/ℓ）

る。まず図 1 の点 C の座標は実際の走行距離と最後に需要関数を特定する。ガソリン需要の価

私的限界費用曲線の交点（Q＊private，PMCit）であ

格弾力性 ε は，（二村真理子，1999）を参照し，εるからデータから特定される。需要曲線がこの点

PMC2000 =＝－0.21 とする。ちなみに弾力性は欧米でも同程111

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号

Q －ε
より，
k

の全国平均は 16,504,753 千台㎞（北海道含む，

Q＊
Q
privateとしてパラメータが決ま
k = －ε =P
PMCit－0.21

も近いのは三重県であるため，三重県における事る。この作業を都道府県ごとに行えば，すべてのされ，この税率がすべての都道府県に適用される都道府県について需要曲線を定めることができる。

と仮定する。

（ ）を通過することを利用すれば，P＝1

2000 年）であるが，走行距離がこの値にもっと故外部性が内部化されるようガソリン税率が設定以上で私的限界費用曲線，社会的限界費用曲線，

次に PAYD 自動車保険に課税する場合は，都需要曲線が導出され，都道府県ごとに図 1 のよう

道府県ごとに外部性が内部化されるものとする。

なグラフを描く準備が整った。

すなわち各都道府県の私的限界外部費用が社会的
限界外部費用と一致するよう，私的限界費用が引

3.5．ケース：愛知県と鳥取県き上げられると仮定する。

47 都道府県すべてについて外部性を計測する

両者を比較することで，ガソリン税を採用した

ことは作業上困難なため，以下では具体的なケー場合と PAYD 自動車保険を採用した場合とで，スとして，年間走行距離が最も長い愛知県と，最課税額やその影響にどのような違いが出るかを検も 短 い 鳥 取 県 に つ い て 分 析 す る。 分 析 対 象 は討することが目的である。

2000 年度とする。
ガソリンに課税する場合と PAYD 自動車保険

愛知県のケース⒜に課税する場合は，それぞれ以下のような政策が図 4 は前節までの分析結果をもとに，2000 年実施されると仮定する。

度の愛知県における私的限界費用曲線，社会的限

まずガソリン税の場合は，走行距離が平均的な界費用曲線，需要曲線を描いたグラフである。

都道府県の外部費用が内部化されるようにガソリ

市 場 均 衡 で は 点 C が 達 成 さ れ， 走 行 距 離ンに税が設定され，その税率がすべての都道府県

41,940,671 千台㎞が実現される。

に適用されると仮定する。具体的には，走行距離

いま，全国一律のガソリン税が課された場合，

図 4：私的限界費用，社会的限界費用，需要曲線（愛知県，2000 年）
40,000需要曲線（愛知県）

ＰＭＣ、ＳＭＣ、需要曲線（円）35,00030,000

社会的限界費用曲線
A

25,000A′

20,00015,00010,000

私的限界費用曲線（課税後）
私的限界費用曲線（課税前）
C
B

0

Ｂ′

0
1,500,000
3,000,000
4,500,000
6,000,000
7,500,000
9,000,000
10,500,000
12,000,000
13,500,000
15,000,000
16,500,000
18,000,000
19,500,000
21,000,000
22,500,000
24,000,000
25,500,000
27,000,000
28,500,000
30,000,000
31,500,000
33,000,000
34,500,000
36,000,000
37,500,000
39,000,000
40,500,000
42,000,000
43,500,000
45,000,000
46,500,000
48,000,000
49,500,000

5,000

走行距離（千台km）

注）愛知県の私的限界費用曲線，社会的限界費用曲線，需要曲線を描いた。
市場均衡は点 C であり，社会的に最適な点は A である。ガソリン税として全国一律に課税した場合は過小に課税され，点 A′ が実現する。

112

自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

均衡点は A′ となる。この点の座標を求めると10，なく，最適な削減幅を 100 とすると，84 までし元の点 C と比べて私的限界費用は 182.2％引き上か削減されない。

げられ，その結果走行距離は 33,747,349 千台㎞となり 19.6％だけ減少することがわかる。

鳥取県のケース⒝

一方，PAYD 自動車保険が普及して走行距離

図 5 は鳥取県について私的限界費用曲線，社会に応じた課税が可能となり，社会的に望ましい均的限界費用曲線，需要曲線を示したものである。縦衡が達成されるように課税された場合の均衡点は軸のスケールは愛知県と異なる点に留意されたい。

点 A となる。このとき私的限界費用は 253.8％引市場均衡として達成される点 C では，5,606,466

き 上 げ ら れ て お り， そ の 結 果， 走 行 距 離 は千台㎞だけ自動車走行がなされる。

32,180,349 千台㎞となり，もとの点 C と比べるといま，全国一律のガソリン税を課すと，A′点

23.3％だけ減少している。

が均衡として実現する。このとき私的限界費用は

このように，走行距離が長い都道府県では，全182.2％引き上げられており，その結果，走行距

国一律のガソリン税では走行距離の削減が十分で離は 4,509,064 千台㎞となり，市場均衡と比べる

図 5：私的限界費用，社会的限界費用，需要曲線（鳥取県，2000 年）
40,000需要曲線（鳥取県）

ＰＭＣ、ＳＭＣ、需要曲線（円）35,00030,000

私的限界費用曲線（課税後）25,000A′

20,000A

15,000

社会的限界費用曲線

私的限界費用曲線（課税前）10,00010000000

9000000

9500000

8000000

8500000

7000000

7500000

5000000

6000000

B

6500000

B′

5500000

4000000

3000000

3500000

2000000

2500000

1000000

1500000005000005,000

4500000

C

走行距離（千台km）

注）鳥取県の私的限界費用曲線，社会的限界費用曲線，需要曲線を描いた。横軸のスケールは愛知県と異なる。市場均衡は点 C であり，社会的に最適な点は A であるが，ガソリン税として全国一律に課税した場合は過大に課税され，点 A′が実現する。

表 3：政策の効果のまとめ（愛知県と鳥取県のケース，2000 年）
ガソリンへの課税（点 C から点 A′）
PMC の引上率

PAYD 自動車保険への課税（点 C から点 A）

愛知県

鳥取県

愛知県

鳥取県

182.2％

182.2％

253.8％

151.6％

課税前の走行距離（千台㎞）

41,960,671

5,606,466

41,960,671

5,606,466

課税後の走行距離（千台㎞）

33,747,349

4,509,064

32,180,349

4,619,016

課税による走行距離の減少率－19.6％－19.6％－23.3％－17.6％

注）ガソリンへの課税による走行距離の減少率が愛知県と鳥取県で同じ－19.6％であるのは，需要の価格弾力性が一定の需要曲線を仮定しているためである。

113

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号と 19.6％だけ削減される。

せず一律に課税するため，走行距離が平均よりも

一方 PAYD 自動車保険が普及して走行距離に長い都道府県では過小に，短い都道府県では過大応じて課税が可能になった場合の均衡は A であに課税される。具体的には愛知県では 23.3％走行る。このとき私的限界費用は 151.6％だけ引き上距離が削減されることが望ましいが，ガソリン税

げられ，その結果，走行距離は 4,619,016 千台㎞の場合は 19.6％の削減にとどまる。また鳥取県でとなり，もとの市場均衡点 C と比べると 17.6％

は逆に，17.6％の走行距離削減が望ましいが，ガだけ削減されている。

ソリン税の場合は 19.6％削減されることになり，

つまり，走行距離の短い都道府県では，走行距必要以上に走行距離が抑えられる。

離の異質性による外部性の違いを考慮しないガソ

両者の違いを大きいと捉えるか小さいと捉える

リン税の場合，税負担が過大になり，その結果必かは主観的な判断になってしまうが，いずれにせ

要以上に走行距離が削減されてしまう。最適な削よ個人レベルではこの違いが大きな違いとなる可減幅を 100 とすると，111 だけ削減されてしまう。

能性がある。というのは，個人レベルでは都道府

表 3 は以上の結果をまとめたものである。

県平均以上に走行距離のばらつきが大きいからである。

4．考察と政策的インプリケーション

図 6 はアンケート調査による，個人レベルでの年間走行距離の分布である。（調査対象は合計

本章では以上の分析結果を考察した上で，政策的インプリケーションを提示する。

18,841 件。調査の詳細は自動車安全運転センター（1995）を参照。）ただしアンケート記入ミスの関係から，年間走行距離 10 万㎞以上と回答したサ

4.1．分析結果の考察

ンプルは，集計対象から除かれている。

分析で示したように，ガソリン税は都道府県ご

年間走行距離 2,000㎞ごとにデータを区切ると，との走行距離によって外部性が異なることを考慮

年間 8,000㎞～10,000㎞運転する人々が最も多い。

12

図 6：年間走行距離の分布（全車種）

10

6

4

2

0

2,000
4,000
6,000
8,000
10,00012,00014,00016,00018,00020,00022,00024,00026,00028,00030,00032,00034,00036,00038,00040,00042,00044,00046,00048,00050,00052,00054,00056,00058,00060,00062,00064,00066,00068,00070,00072,00074,00076,00078,00080,00082,00084,00086,00088,00090,00092,00094,00096,00098,000100,000

構成比（全車種）8

年間走行距離の上限（km）

出所）自動車安全運転センター（1995）表 2-2-2「走行距離の回答のあった車両の車種別走行距離分布（構成比）」より作成。

114

自動車保険への課税による事故外部性の内部化について

しかしグラフからわかるように，データは相当程近になってはじめて可能になった

度ばらついており，年間 2,000㎞以下運転する人々② 保険会社が契約者のプライバシーを懸念しがいる一方で，50,000㎞超運転する人々もそれなているりの割合で存在している。このことは都道府県レ③ 最初に PAYD 自動車保険を大規模に提供

ベルでは高々7.48 倍の違いであるのに対し，個人することのビジネス上のリスクレベルでは数十倍の単位で走行距離にばらつきがこれら 3 つの理由は，いずれも技術革新によりあり，それに伴い各人が生み出す外部性も大きく急速に解決される可能性が高い。①についてはばらついていることを意味している。外部性を内GPS の普及により技術的にもコスト的にも走行部化する際には，こうした年間走行距離の異質性

距離を計測することは容易になったし，②についを考慮しなければ，都道府県データで示された以ても暗号技術の進展により，プライバシーを確保

上に走行距離の短いドライバーには過大な課税がしながら契約者の運転情報を蓄積することが技術なされ，長いドライバーには過小な課税がなされ的に可能になっている。また③については 1999

ることになる。

年秋にソニー損保が PAYD 型自動車保険を販売

また第 1 章で議論したように，自動車保険は走して以来，15 年以上が経過していることを考え

行距離だけでなく，リスクと相関する多様な属性

ると，ビジネス上のノウハウも蓄積されつつある（年齢・性別・車種・地域など）を保険料に反映と言える。

しているため，自動車保険への課税は事故確率のだが日本の場合，上記の理由に加えてもう 1 つ，高い人々ほど重い負担を課すことになる。この点

PAYD 自動車保険の普及を阻害している要因がでガソリン税よりも課税は公平であり，効率的にあると考えられる。それは損害保険会社の保険料事故を削減できる。

設定に一定の制約があることである。日本の損害保険各社は，損害保険料率算出機構が算出した「自4.2．PAYD 自動車保険普及への課題

動車保険参考純率」を参考にして保険料を設定し以上のように，PAYD 自動車保険への課税はている。だがこの参考純率は，契約者の属性（車ガソリンへの課税よりも望ましい側面がある。だ種や年齢など）の最大リスククラスと最小リスク

が現状では，PAYD 自動車保険の普及は十分でクラスの較差を低く抑えた形で公表されている。

ない。2010 年度における自動車保険全体の任意

たとえば 2016 年 2 月現在，自動車の型式ごとに保険料収入は 3 兆 1,961 億円（損害保険料率算定

9 つの料率クラスが設定されているが，最大と最機構『自動車保険の概況

平成 26 年度版』p. 81）

小の較差は約 4.30 倍とされている。（損害保険料だったが，同年の通販型自動車保険会社 10 社の率算出機構「参考純率のあらまし」より）実際は正味収入保険料の合計は 1,866 億円であり，自動統計的にさらに大きなリスクの較差があると想定

車保険料収入全体に占める割合は 5.84％と依然とされるが，保険料に過度な格差が生じないよう格して大きくない。

差に制限を設けているのである。

この状況は米国でも同様だが，普及が進まない

保険料がリスクに見合った形で設定されない限理由として以下の 3 つの点が指摘されている11。

り，PAYD 自動車保険も普及が進まない可能性① 走行距離を技術的に計測することはごく最が高い。というのは PAYD 自動車保険が普及す115

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号

るためには，保険会社が走行距離の短い契約者にはそうした危険な人々にまで保険を提供し，車の低い保険料を提示し，それに契約者が魅力を感じ運転を可能にしているという意味で，社会全体とて購入していくというプロセスによって実現されしての事故削減を阻む一因となっている。

るはずである。ところが保険料の較差に制限があ以上の議論を踏まえると，保険料はあくまでリ

り，走行距離の短い契約者に十分低い保険料が提スクに見合った価格が提示されるように自由に設

示されなければ，上記プロセスは実現しない。し定した上で，affordability crisis，availability cri-

たがって PAYD 自動車保険を普及させるもう一sis への対応策として，強制保険の範囲拡大を同つの条件として，保険料設定の実質的な自由化が時に行うことが望ましい。具体的には対人賠償責必要となるはずだ。

任保険・対物賠償責任保険・搭乗者傷害保険をす

ただし日本で現状のような保険料の較差制限がべて補償限度額無制限での加入を義務化すること存在するのは，自動車保険の普及率を高めることで，無保険車の増加を抑止する政策を同時に実施が目的の一つにあるはずである。すなわち純粋にすべきである。

統計的な観点から契約者のリスクに応じた保険料

5．結論設定をした場合，一部にきわめて高い保険料が提示される契約者が出現することになり，もはや彼らは保険の購入が不可能になる。あるいは現在保

警察庁資料によると，2012 年の交通事故死者

険会社には自賠責保険の引受義務が存在するが，数は 4,411 人，死傷者数は 829,807 人，死傷事故

任意保険については引受義務が存在しないため，

件数は 665,138 件であった。交通事故は長期的趨

保険会社は明らかにリスクの高い契約者との契約

勢としては減少傾向にあり，今後も自動運転車やを拒絶することが予想される。前者は affordabili-

自動ブレーキなど安全面での技術革新により大きty crisis，後者は availability crisis と呼ばれていく減少する可能性がある。だが一方で，2011 年

るが，こうした問題を回避するために一定の較差

における交通事故死者数のうちの約半数は 65 歳が設けられていると考えられる。

以上であることを踏まえると12，今後高齢化が進む中で本当に交通事故が一貫して減少していくの較差の制限をなくした場合，上記の問題から保か，不透明な部分も大きい。

険が十分に付帯されていない車両が路上に増加
し，事故発生時に賠償責任能力を持たない当事者

交通事故は少なくとも表向きは重大な社会問題を多く生み出すことになる可能性がある。このことして扱われてきたが，実際に採用される交通安とは本人のみならず事故に巻き込まれた人々にも全対策は費用対効果の点で問題があったり，そも影響するため深刻な社会問題となり得る。しかし

そも効果が疑わしかったりするものが多い。本論

この問題への対応が，較差の縮小によりなされる文で議論した政策は，政策実施コストがゼロに近こともまた問題といえる。一部の契約者に法外にく，人々のインセンティブに影響を与えることで高い保険料が提示されるのは，その契約者が事故事故を確実に減らすことができるという意味で，を起こす確率のきわめて高い契約者だからであっ有力な選択肢となり得るはずだ。もちろん事故をて，本来はそうしたドライバーには車の運転をさ減らす政策には他にも多様な選択肢があるが，いせないことが望ましいはずだ。保険料の較差制限

ずれにせよ政策の有効性やコストパフォーマンス
116

自動車保険への課税による事故外部性の内部化についてを客観的に評価したうえで，有効かつ無駄のない

dent Externality from Driving.” Journal of Political Economy, 114（5）,931-955.

政策を迅速に実行することが重要である。

Edlin, A.S. & Karaca-Mandic, P.K.（2007）. “Erratum:
The Accident Externality from Driving”. Journalof Political Economy, 115（4）,704-705.

参考文献

Espey, M.（1998）. “Gasoline Demand Revisited: An
International Meta-Analysis of Elasticities.” En-

Dahl, C. & Sterner, T.（1991）. “Analysing Gasoline
Demand Elasticities: A Survey.” Energy Econom-

ergy Economics, 20, 273-295.

ics, 11, 53-76.

Saito, K.（2006）. “Testing for Asymmetric Informa-

Dubner, S.J. & Levitt, S.D.（2008, April 20）. “Thetrouble with negative externalities.” The Newtion in the Automobile Insurance Market underRate Regulation.” The Journal of Risk and Insur-

York Times.

ance, 73（2）,335-356.

Edlin, A.S. & Karaca-Mandic, P.K.（2006）. “The Acciデータ補遺

表 4：データの定義と出所
変

数

変数名

定

義

強制保険支払額
事 故コスト

任意保険支払額

Accident本文を参照
Cost

対人賠償保険加入率
走行
距離

交通量
道路総延長

Q

本文を参照

lanemile 「区間延長」×「車線数」

単位

出

所

千円

損害保険料率算出機構『自動車保険の概況』各年版

千円

損害保険料率算出機構『自動車保険の概況』各年版％

損害保険料率算出機構『自動車保険の概況』各年版

千台キロ

国土交通省『一般交通量調査基
本集計表 道路交通センサス』

キロ

国土交通省『一般交通量調査基
本集計表 道路交通センサス』

コントロール変数Ⅹ

医療費

med

国民健康保険診療費（被保険者一人一日当たり費用額）

円『国民健康保険事業年報』

15-24 歳男性割合

young

総 人 口 に 対 す る 15 歳 以 上
25 歳未満の男性の割合％『住民基本台帳』『国勢調査』

降雪量

snow

雪日数

日

『気象庁年報』

降雨量

rain

降水量

㎜

『気象庁年報』

アルコール消費alcohol

年間成人一人当たり酒類消リットル 『国税庁統計年報書』
費数量

操作変数Ⅳ

人口

pop

総人口

人

民力 CD-ROM より

登録自動車台数

car

保有車両数

台

運輸省自動車交通局『自動車保有車両数』

ガソリンスタンド数gas

ガソリンスタンド数軒

民力 CD-ROM より（資源エネル
ギー庁資源・燃料部石油流通課
調べ）

円/ℓ

石油情報センター『給油所ガソ
リン・軽油・灯油月次調査』

ガソリン価格gasprice ガソリン価格の年平均

普通免許保有者数

license

普通自動車運転免許者数人

民力 CD-ROM より（警察庁交通局運転免許課調べ）

一人当たり県民所得

income

一人当たり県民所得円『県民経済計算年報』

注）すべて 1988 年から 2000 年までの都道府県データである。

117

『経済研究』（明治学院大学）第 152 号
Saito, K., Kato, T. & Shimane, T.（2010）. “Traffic

守って運転していた A もまた，社会的にみれば事Congestion and Accident Externality: A JapanU.S. Comparison.” The B.E. Journal of Economic

故コストを発生させる要因を作り出していた（つまAnalysis and Policy: Topics, 10（1）.

過失責任制度は，交通法規を守って安全運転していり社会的限界費用を発生させていた）ことになる。
る限りは発生した事故に対する責任が問われないこ

Shavell, S.（1980）. “Strict Liability versus Negligence.” The Journal of Legal Studies, 9（1）,1-25.

とから，「どれだけ乗るか」という意思決定には影響を与えない。

Stock, J.H. & Watson, M.W.（2007）. Introduction to
Econometrics. Boston: Addison-Wesley, Pearson.

3

ただし自動車走行に伴う外部性を削減する方法としては他にもピークロード料金やロンドンにおけるVickrey, W.S.（1961）. “Pricing in Urban and Suburban Transport.” American Economic Review, 53（2）,congestion charge などがある。これらの政策の検討は本論文の範疇を超えるため立ち入らない。

452-465.
4

Vickrey, W.S.（1968）. “Automobile Accidents, Tort

推計の修正値が Edlin and Karaca-Mandic（2007）に掲載されており，ここでは修正値について触れてLaw, Externalities, and Insurance: An Economist’s Critique.” Law and Contemporary Problems,

いる。
533, 464-87.

さらにガソリン税の引き上げは政治的に実現が困

Walters, A.A.（1961）. “The Theory and Measure-

難だと言われる。自動車大国の米国においてガソリ

ment of Private and Social Cost of Highway
Congestion.” Econometrica, 29（4）,676-699.

ン税の引き上げを主張した大統領候補者は，1984
年と 1988 年に立候補した Gary Hart 以来，30 年近
く出ていない。

Wooldridge, J.M.（2010）. Econometric Analysis of Cross
Section and Panel Data. MIT press.

6

Edlin and Karaca-Mandic（2006）は走行距離では

自動車安全運転センター（1995）．『企業等における交なく，道路総延長で割った「混雑度」と事故コスト

通事故・違反と安全運転管理の実態に関する調査の関係を用いて外部性を算出している。だが本論文

研究報告書（Ⅱ）』の関心は走行距離と事故コストの関係，とりわけピグー税の大きさやその結果減少する走行距離にある

二村真理子（1999）．『自動車交通に関する二酸化炭素

ため，あえて走行距離を用いる。「混雑度」を用い排出抑制』公益事業研究，51（2），1-8．

て外部性の分析をした結果は，Saito et al.（2010）にまとめられている。

注

7

逆選択やモラルハザードが存在し，任意自動車保険加入者の事故率が非加入者の事故率よりも高けれ

1 本論文は JSPS 科研費 26380329 の助成を受けている。

ば，この計算により過大に事故コストを見積もるこ

2 一見，過失責任制度により事故コストは当時者のとになる。しかし Saito（2006）の結果では，自動負担になっているため，社会的限界費用と私的限界

車保険市場における逆選択とモラルハザードは深刻費用が一致しているように思われるかも知れない。

ではない。

しかし過失責任制度はあくまで過失があった場合に8のみ当事者に事故の責任を負わせる制度であり，事走行距離データ作成の詳細は，Saito et al.（2010）
を参照。

故コストの一部しか当事者に負わせないことが知ら

9 国土交通省資料（http://www.mlit.go.jp/common/

れている。（Vickrey（1968）,Shavell（1980））

001031306.pdf）（2016 年 3 月 5 日アクセス）

たとえば次のような例を考えよう。赤信号で止10まっている車（A）が後ろから来た車（B）に衝突

ただしこの座標は解析的に解けないため，Excelのソルバー機能を用いて数値解として解いている。

され，A と B に 100 万円ずつ，合計 200 万円の損11

害が発生したとする。過失責任制度のもとでは，止Dubner and Levitt（2008）

12 国土交通省ウェブサイト（http://www.mlit.go.jp/

まっていた車 A に責任はないものとされ，衝突しroad/road/traffic/sesaku/genjyo.html）より。（2016

た側の B の責任が問われて 200 万円の事故コスト

年 3 月 5 日アクセス）を負担する。しかしもし A が車に乗っていなければ，そもそも事故は起こらず，合計 200 万円の事故
コストも発生しなかった。この意味では交通法規を

118