新型コロナウイルスの影響を考慮した交通政策シミュレーショTraffic policy simulation considering the effects of the COVID一19
目的別交通手段分担率
・豊洲では鉄道・地下鉄の整備が進んでおり公共交通機関の中で利用率は高めHigh utilization rate of public transportation in Toyosu ・その反面、乗用車の必要性が低く、小回りの利く自転車の方が利用されている・同地域内での移動が多いせいか徒歩の割合が大半の項目で高くなっている・通勤・通学においては７０％が公共交通機関を利用している70% of people in Toyosu use public transportation to commute to work or school https://www.mlit.go.jp/tetudo/tetudo_fr1_000062.html新型コロナウィルスの流行から，外出自粛，テレワークの実施がおこり，通勤・通学にかかる交通量が減少している. In order to prevent the infection of the new coronavirus, we are refraining from going out and teleworking. Therefore, the traffic volume is decreasing.これらの影響による経済的損失を補填する必要があなしかし交通とのバランスを考えなければならない.その実態調査にCESモデルを用いて交通量を推計するThe actual situation will be investigated using the CES model while considering the balance between transportation and economy.目的CESモデルを用いて交通機関選択のパラメータ推定を行う。 Estimate parameters for transportation selection using the CES modelここで、コロナによる環境被害額を補填するため、ピゲー税を導入する。 Introduce Pigovian tax to cover the amount of environmental damage caused by COVID-19.このときの交通量の変化を計測し、交通と経済のバランスが取れる値を計測する。 Measure changes in traffic volume and measure values that balance traffic and economy ※なお、計測に当たってロジットモデルとの比較を行い、数値の妥当性を検討する。 When measuring, compare with the logit model and examine the validity of the numerical values. ※ピグー税：外部不経済が存在するとき外部不経済の元となる生産に課税をするか、汚染軽減の補助金を出す。この課税をピグー税、補助金をピゲー補助金と呼ぶ
使用データ• ＰＰデータ•豊洲• 2019 •自転車：自転車、シェアサイクリング•公共交通：鉄道、地下鉄、バス•目的：通勤
「代替弾力性が一定」の経済モデルThe CES model has the feature of "constant alternative elasticity". 。総所得のうち、交通にかかる費用を各交通機関に分配
代替の弾力性が一定代替の弾力性を自由に選ぶことができる⇒消費選択をより柔軟に表現できるCES型効用関数の無差別曲線の例とその特殊ケース出典）政策評価のための小規模ミク口経済モデル～乗用車部門における温暖化対策の評価〜藤原　徹／蓮池勝人／金本良調(ファカルティフェロー)
pサタサ＝ min [pサタサ+ pサタサ] xリ：自転車のトリップ数： x 1の財価格xy ：公共交通のトリップ数pç」： xçの財価格α') ,β' ：自転車のトリップ数に係る配分パラメータγγ  ：効率パラメータ：代替弾力性パラメータσウ−1 s.t. xÿ  = γ†  (α'i){β'i'x'j} ֲÿ  + (1 − α'i'){(1 − β'i')xÿ } ֲÿ σψ-1]σψ-1 σシxリ= - (aij oij)
 ψψ1-σξ xïj vi(βij)1-σi交通手段別のトリップ数とその一般化価格を与えるパラメータが推定されるσの値を決める需要関数xリ, xりが再現xシ(1-aij) of ψﾌｪ−σﾌﾟ x ij γザ(1-βij)¹−σ'ﾃただし、Ψｻ= (1 − αﾟj) σｻ (_ρ i_ + (α'i') σ † (p'i') 1-σ'i CESモデルパラメータ推定結果Parameter estimation
pサxサ＝ min [pサxサ+ pçi xçi] xリ：自転車のトリップ数： χりの財価格xÿ ：公共交通のトリップ数pç」： xçの財価格α's ,β'r ：自転車のトリップ数に係る配分パラメー γγ  ：効率パラメータσサ  ：代替弾力性パラメータoff-1 σウ-1]σウ-1 s.t. x'j' = γj  (α'j){β'j'x'j} στ (αί) στトリップ数(分担率)の変化vi(bij)1-of of xij 1 (1-aij) oth ψﾌﾟ1−σT x ij \ p'i γή(1-βij)¹-σ守\ただし、Ψｻ= (1 − α ij) σｻ (_p i__1 −σ ij 10ロジットモデル交通量を配分していくLogit model distributes traffic
交通にかかる金額を配分していくCES model allocates transportation costs選択確率導出のための効用最大化問題Utility maximizaition problem for solving a selection probability
S：Demand function p ： Selection Probability V： Utility Function θ : Parameter交通需要関数導出のための費用最小化問題Cost minimizaition problem for solving a traffic demand function
q ： Price z： Traffic volume α, β, γ :  Parameter σ ： Alternative elastic parameter
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ロジットモデル交通量を配分していくLogit model distributes traffic CESモデル交通にかかる金額を配分していくCES model allocates transportation costs (2)
機関選択確率Pの導出
Derivation of institution selection probability
ll Pm exp θνρ + exp θνς Pm：Selection Probability Vm ： Utility Function θ ： Parameter
(3)
最大期待効用値Sの導出
Derivation of maximum expected utility value (log sum variable) ②交通量zの導出Derivation of traffic volume z ：Traffic volume β,γ： Parameter σ ： Alternative elastic parameter (3)合成財価格qの導出※重み付き平均交通一般化価格Derivation of synthetic transportation prices
2項ロジット（BL）モデルV B — V Tから、 VB = θ1 + θ3 · CostB V T = θշ・Costτ一般化価格V :効用関数[B :Bicycle,  T :Train]説明変数
5%有意政策シミュレーション(Pigovian tax)仮定  Hypothesis電車に乗って移動することで、電車内で新型コロナの感染が拡大するBy moving by train, COVID-19 spreads on the train考慮しない点  Do not consider ・車を使用して目的地に着き、目的地で感染が拡大する夜の街やクラスター感染など• • Use a car to reach your destination and infection spreads at your destination • Infection in the city where night life thrives  or cluster infection政策シミュレーションPolicy simurationピグー税0.54 (円/km)を公共交通に課すAdd 0.54 yen/km to public transportation prices as Pigovian tax
・The share of public transport is 6.3% higher in the logit model than in the CES model. • the probability of choosing a bicycle increased by 0.141% (CES). • the probability of choosing a bicycle increased by 0.0002% (Logit).
政策なしでの分担率が一致しなかった→比較することができなかった・ロジットモデルの計算の際、エクセルでの計算処理がうまくいかなかったのではないか・CESが集計データを扱い、ロジットが非集計データを扱うからではないか
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Summary and future worksまとめピゲー税を0.54円/km課したとき、CESモデルにおいて自転車の選択確率が0.141%上昇したWhen the Pigovian tax is 0.54 yen/km, the probability of choosing a bicycle increased by 0.141%.今後の展望・今回は2財(自転車と公共交通)のみ抽出したが、 3財以上での抽出も行いたいThis time, we extracted only 2 goods (bicycle and public transportation), but we will extract 3 or more goods. ・自転車の選択確率を0.5にするためにはピグー税をいくらにすればよいのかなどの検討Considering how much the Pigovian tax should be in order to increase the probability of selecting a bicycle to 50% from 7%.
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