Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \begin{aligned}&U_{mass}=\beta_{0}+\beta_{1}LH_{mass}+\beta_{2}Access+\beta_{3}Mental_{mass}+\varepsilon_{mass}\\&U_{car}=\beta_{1}LH_{car}+\beta_{4}Mental_{car}+\varepsilon_{car}\\ \end{aligned} $$

ここに、添字のmassおよびcarはそれぞれ公共交通および自動車を表しており、Uは総効用、LHはラインホール所要時間、Accessは公共交通の端末所要時間を示している。また、Mentalは1）および2）で構築した公共交通運賃ならびにガソリン価格に対するメンタル・アカウンティングモデルから計算される費用に関する利用者満足度であり、εは効用の誤差項、βは未知パラメータを表している。

モデル推定には、松山都市圏在住・在勤の72名を対象に2012年1月に実施した室内実験データを用いた。実験では、松山市中心部への自由目的トリップを対象に、普段利用している交通手段（RPデータ）と共に、ラインホール所要時間や費用、公共交通の端末所要時間を実験計画法に基づいて変化させ、1個人あたり8つの交通手段選択データ（SPデータ）が得られている。この双方のデータを用いてRP/SP融合推定法 $ ^{3)} $ に基づき式(1-5)に含まれる未知パラメータを推定し、そのモデルを用いて、料金政策を実施した際の交通手段分担率の変化をシミュレートした。

## （３）複数回利用を想定した公共交通料金プランに対する選好意識の分析

（１）ならびに（２）の分析は、利用料金の単純な値上げや割引を想定したものである。一方、ICカードやETCは、個人の認証や利用履歴の記録が可能であることから、携帯電話の料金プランのように、個々人の利用ニーズに即した多様な料金設定や、ポイント制、キャッシュバックのような様々な割引サービスを実施することができる。そこで本研究では、複数回の利用を想定した交通料金政策として、公共交通の運賃方式を対象とし、特に運賃の支払いとプレミアム等の報酬付与のタイミングの違いによる満足度の評価構造に着目して分析を行った。ここで、支払や報酬は、同一金額であってもそれが生ずるタイミングにより価値が異なるものと考えられる。本研究では、それを説明する理論として時間選好理論 $ ^{4)} $ に即して、将来発生する支払いや報酬の価値を現在価値に換算するアプローチを採用し、利用者の満足度を次式のように定式化した。

$$ U_{_{n}}\big(m\big)=\alpha_{_{n}}\Biggl\{-\sum_{k=1}^{K_{mn}}\Bigl(L_{_{kmn}}\times e^{-i_{_{n}}^{L}t_{_{kmn}}}\Bigr)\Biggr\}+\beta_{_{n}}\Biggl\{\sum_{k=1}^{K_{mn}}\Bigl(G_{_{kmn}}\times e^{-i_{_{n}}^{G}t_{_{kmn}}}\Bigr)\Biggr\}+\gamma x $$

ここに、 $ U_{n}(m) $ は個人 n が運賃方式 m のもとで $ K_{mn} $ 回先までの利用により得られる効用の基準時刻における価値、 $ L_{kmn} $ は方式 m のもとで個人 n が k 回目の利用時に支払う運賃、 $ G_{kmn} $ は方式 m のもとで個人 n が k 回目の利用時に受け取る報酬金額、 $ t_{kmn} $ は方式 m のもとで個人 n が k 回目に公共交通を利用するまでの基準時刻からの経過時間、 $ i_{n}^{L} $ は個人 n の支払に関する割引率、 $ i_{n}^{G} $ は個人 n の報酬に関する割引率、 $ \alpha_{n} $ および $ \beta_{n} $ は支払および報酬の相対的重要度を表すパラメータ、 $ \gamma_{x} $ は支払の容易さなどの他の要因の影響を表す項、である。

本研究では、2008年から2009年にかけて、名古屋市と松山市で実施した2つのアンケート調査データを用いて、支払および報酬付与のタイミング対する選好を表す割引率を推定した。

## 4 ．結果及び考察
## （1） 高速道路料金サービスに対する知覚特性の分析

図(1)-2～図(1)-4に、通常料金、支払い料金、割引料金の知覚値の分布を示す。まず図(1)-2より、通常料金の真値を正確に知覚しているのは平日で約10%、休日では5%と極めて低く、そもそも通常料金を全く意識していない利用者がほとんどであると考えられる。支払い料金については、正確に知覚している人は、平日で30%、休日では55%と通常料金よりも多く、そのばらつきも小さい。休日は、支払い料金の上限が1000円または2000円の休日特別割引が適用されていたため、やや知覚精度が高いものの、そのメディア露出度にも関わらず約半数の利用者が支払い料金を誤って認知していることがわかる。割引料金についは平日・休日ともに真値を過小評価する傾向が見られ、全体的に利用者は割引の恩恵を十分に感じていないものと推測される。

次に、支払い料金の知覚誤差について、それがどのような要因によるものかを把握するため、正確に知覚しているかどうかを被説明変数として二項プロビットモデルを用いて分析を行った。表(1)-2の推定結果は、推定値が正であれば正確に知覚する傾向にあることを示している。まず、高速道路の年間利用回数が24回以下の利用者が料金を誤って知覚する傾向が

図(1)-2 通常料金の知覚値の分布

図(1)-3 支払い料金の知覚値の分布

図(1)-4 割引料金の知覚値の分布

あるのは、普段から高速道路の料金に慣れ親しんでいないためだと考えられる。また通勤割引の利用者については、割引適用時間を知らずに利用したために、支払い料金を誤って知覚しているものと推察される。休日においては、支払い料金の真値が1000円または2000円の利用者、すなわち休日特別割引が適用される場合は正確に料金を知覚する傾向にあり、これは料金設定がシンプルであり、かつ定額制でわかりやすいためであると考えられる。個人差に目を向けると、男性は家計のやりくりをあまり行わないため、支払いに対する意識が低く、誤って知覚する傾向があると考えられる。

次に、割引サービスの認知状況に関するヒアリング調査データの分析結果について、まず割引サービスの存在自体をどの程度認知しているかについて集計した結果を図(1)-5に示す。頻繁に報道がなされた休日特別割引でさえ約半数の認知に過ぎず、平日昼間割引に至っては一割弱しかサ
一ビスを認知していない。以上より、割引サービスの存在は多くの市民に伝わっていないと言えよう。図(1)-6は各割引サービスの割引率や摘要条件等の割引内容についての認知状況の分析のうち、サービスの認知度が最も高かった通勤割引の集計結果を示したものである。最も認知されている割引内容は支払い料金に関連する割引率であるが、その認知度は依然として低いと言えよう。また適用時間帯に関しては誤って認知している人が多く、これは時間帯が複数存在するためであると考えられる。

以上より、割引サービスは存在自体が認知されておらず、支払い料金や割引料金の知覚精度も非常に低いことが明らかとなった。これは、多くの人は、ETCを利用すれば何らかの割引が適用されるため現金払いよりは得だという程度にしか割引サービスを認知していないためであると考えられる。また、割引料金については過小評価される傾向にあることから、現状のETC割引サービスは原資に見合った効果を得ていないと言えよう。ゆえに、料金設定による需要のコントロールという観点からは、現状のサービスの統廃合ならびに定額制などのシンプルな割引サービスへの移行など、抜本的な改革が必要であろう。

表(1)-2 二項プロビットモデルの推定結果

説明変数	平日	休日
推定値	推定値
定数項	-0.235	-0.543
料金所通過後ダミー	0.861*
OD間距離/100(km)	-0.399*	-0.0912
支払い真値1000円	2.06*
支払い真値2000円	1.46*
全同乗者数(人)	-0.173*
負担(会社負担)	-0.825*
年間の高速道路利用回数が24回以下	-0.351**
男性ダミー	-0.484*
年収(200万円未満)	-0.490**
年収(400万円以下)	0.193
通勤割引	-0.538*
サンプル数	297	293
McFaddenの自由度調整済決定係数	0.185	0.285
* 5%有意 ** 10%有意

図(1)-5 割引サービスの存在の認知状況

図(1)-6 通勤割引の割引内容の認知状況

## （２）税制および料金サービスに対する損得勘定の分析・モデル化

## 1 ）公共交通運賃政策に対するメンタル・アカウンティングの分析結果

表(1)-3にモデルの推定結果を示す。なお、モデルの推定にあたっては、参照価格として「知覚運賃」と「ちょうどいい運賃」を用いたモデルをそれぞれ推定した。ここで、「ちょうどいい運賃」とは、メンタル・アカウンティング理論を適用する際に必要となる参照価格を見出すための構成概念であり、調査においては満足度が0、すなわち損でも得でもないと感じる運賃に関する被験者の回答値である。

結果より、いずれのケースについてもγは有意に推定されていることから、公共交通運賃の満足度には獲得効用のみならず、主観的な損得感を表す取引効用も影響を及ぼしていることが統計的
に確認された。次に参照価格について、AICの値から適合度が高いのは参照価格として「ちょうどいい運賃」を用いた場合であることがわかる。ただし、適合度にはそれほど大きな差はないため、今回の分析においては、知覚運賃に近い値が参照価格になっているものと考えられる。実際、知覚運賃とちょうどいい運賃の相関を調べたところ、相関係数は0.830であった。

表(1)-3 公共交通運賃に対するメンタル・アカウンティングモデルの推定結果

パラメータ	ちょうどいい運賃	知覚運賃
推定値	t値	推定値	t値
$ \alpha $	0.230	4.23	0.072	1.83
$ \gamma_{AU,Gain} $	0.181	2.44	0.243	3.65
$ \gamma_{AU,Loss} $	-0.159	-4.31	-0.391	-4.50
$ \gamma_{TU,Gain} $	0.369	2.88	0.506	4.99
$ \gamma_{TU,Loss} $	-0.697	-5.44	-1.173	-2.96
$ \eta_{AU,Gain} $	-2.438	-1.67	-3.657	-1.28
$ \eta_{AU,Loss} $	-12.005	-14.95	-1.579	-3.43
$ \eta_{TU,Gain} $	-1.310	-3.15	-0.975	-3.73
$ \eta_{TU,Loss} $	-0.701	-2.80	-0.445	-1.73
AIC	722.7	725.2

表(1)-3の推定結果のみでは、損失回避性や刺激遅減性が視覚的にわかりにくいため、推定結果を用いて獲得効用ならびに取引効用の値を計算した結果を図(1)-7に示す。

図(1)-7 公共交通運賃評価における獲得効用（左）ならびに取引効用（右）の推定結果

図より、取引効用については損失回避性や刺激遅減性が顕著に表れていることがわかる。実際、表(1)-3においても、 $ \eta_{TU} $ はすべて10%の有意水準で推定されており、その値は利得フレームのほうが小さいことから、刺激遅減性は利得フレームにおいてより顕著であると言える。同様に、 $ \gamma_{TU} $ についても有意に推定されており、その絶対値は損失の方が利得の2倍近くに及んでおり、強い損失回避性を示していると言える。以上のことから、仮に参照価格を基準に運賃の値上げや値下げを行った場合、利用者は値上げにかなりの拒否反応を示すと思われる。一方、運賃値下げについては、心理的なお得感は値下げ金額に比例しないため、都市内交通のように運賃がそれほど高くない場合には、過剰な値下げはそれほど効果を生じないものと推察される。

次に、獲得効用については、刺激遅減性および損失回避性はそれほど見受けられない。実際、表(1)-3において、 $ \eta_{AU} $ の値はかなり大きな負の値で推定されていることから、満足度は消費者余剰
の金額にはほとんど依存しないことがわかる。また、 $ \gamma_{AU} $ の推定値に着目すれば、参照価格として「知覚運賃」を用いた場合にはやや損失回避性が確認できるものの、「ちょうどいい運賃」を用いた場合にはわずかに逆の結果が得られている。これらのことから、公共交通運賃の値上げや値下げを行った場合、値上げや値下げに伴って生ずる消費者余剰の符号のみを評価し、満足度はその金額にはほとんど依存しないものと推測される。この理由として、今回の調査で対象とした移動が比較的安価であると共に、値上げや値下げ率は20％や50％であったため、呈示した値上げ/値下げ金額が数10円のオーダーとなるケースが多く、その差が満足度に反映されたことが挙げられる。すなわち、消費者余剰が満足度に影響を及ぼすには、一定の閾値のようなものが存在する可能性があるものと考えられる。

図(1)-8は、参照価格として「ちょうどいい運賃」を適用したモデルを用いて、運賃政策を実施した際の満足度の変化をシミュレートした結果である。具体的には、運賃を-50%（値下げ）から50%（値上げ）まで10%ずつ変化させ、その各々のケースについて、総効用、獲得効用、取引効用を被験者ごとに算出し、その平均値をプロットしたものである。図からわかるように、運賃値上げに伴う獲得効用の変化は緩やかであり、全体の満足度を表す総効用の変化は取引効用の変化と類似している。このことから、運賃政策による満足度は、心理的な損得感を表す取引効用により大きな影響を受けると言えよう。

図(1)-8 公共交通運賃政策実施時の獲得効用・取引効用及び満足度

## 2 ）ガソリン税制に対するメンタル・アカウンティングの分析結果

まず、ガソリン価格に対する心理的損得感の評価基準となる参照価格に着目し、各税制下での参照価格の分布を算出した。結果を図(1)-9に示す。なお、実験においては、まず為替相場や市場取引等によってガソリン価格が自然変動した場合について尋ね、次いで、各税制下での課徴金の使途を告知し、その上で参照価格やガソリン価格に対する損得感を尋ねている。そこで、以下では、各税制と共に、ガソリン価格が自然変動した場合についての結果も併せて示すこととする。

図より、ガソリン税の使途を告知することで参照価格の平均値が高くなっていることがわかる。今回の実験では、参照価格としてちょうどよいと思うガソリン1リットル当たりの価格を尋ねているため、これは税金の使途を告知することで、利用者の納得度合いが高くなることを示唆している。この解釈としては、ガソリン価格の自然変動には投機的な意味合いがある一方、税金は巡り巡って自身に利益が還元されることによるものと推察される。ガソリン価格が自然変動した場合の参照価格の分布をみると、90～100円にピークが見られる。これは、ガソリン価格が100円/1を下
回った時期を経験したことによるものであり、過去の最低価格が参照価格になりやすいものと思われる。ゆえに、仮に世界的に石油需要が増大し、それに応じてガソリン価格が経年的に高くなるような場合、特に若年層を中心にガソリン価格に対する参照価格は高くなる、すなわち高いガソリンが当たり前という認識が広まり、結果として自動車利用が増える方向に推移する危険性が懸念される。次に、税金の使途による差に目を向けると、最も参照価格の平均値が高いのは環境・交通税の場合である。加えて、一般財源や道路特定財源の場合は、分布が二極化もしくはなだらかになっていることがわかる。実際、各税制に対する意見を尋ねたところ、道路特定財源は用途を限定しすぎているため無駄遣いが生ずる疑いがあり、逆に一般財源下では税金が何に使われているのか不明瞭である等の不信感を表明する人が多く、その点において、環境・交通税がバランスとしてちょうど良いものと認識されたものと推察される。

図(1)-9 各税制下での参照価格の分布

次に、各税制下におけるガソリン1リットルの価格に対する利用者の損得感を、メンタル・アカウンティング理論を適用しモデル推定した結果を表(1)-4に示す。併せて、その推定結果を用いて計算されるガソリン価格の自然変動や増税に伴う獲得効用ならびに取引効用の変化を図(1)-10に示す。

公共交通運賃政策に対するメンタル・アカウンティングの分析と同様に、利用者の損得感に占める獲得効用の割合は非常に小さいことがわかる。また、取引効用については、税金の使途による差異はそれほどなく、ガソリン価格の自然変動と比較した場合、特に利得領域でお得感が小さいことが見てとれる。これは税制については自身の投票行動等を通じて少なくとも間接的にはコントロール可能であるのに対し、ガソリン価格の自然変動は個々人の意向から大きく離れた部分で決定されるため、仮にガソリン価格が下落した際には、その心理的お得感が顕著になるものと推測される。
表(1)-4 各税制下でのガソリン価格に対するメンタル・アカウンティングモデルの推定結果

パラメータ	ガソリン価格の変動	一般財源	道路特定財源	環境・交通税
推定値	t値	推定値	t値	推定値	t値	推定値	t値
α	-0.030	-0.78	-0.777	-2.94	-0.0168	-1.18	-0.0951	-3.51
γAU,Gain	0.080	2.33	0.105	3.22	0.0719	1.91	0.116	3.83
γAU,Loss	-1.230	-1.58	-23.553	-1.99	-0.176	-1.66	0.00170	1.11
γTU,Gain	0.878	5.04	0.621	2.11	0.0226	0.06	0.324	2.30
γTU,Loss	-0.697	-12.75	-0.767	-14.77	-0.598	-11.23	-0.687	-11.85
ηAU,Gain	-2.41	-2.69	-1.448	-1.46	0.300	-2.59	-2.003	-2.40
ηAU,Loss	0.868	2.68	2.875	22.14	-0.550	-0.80	1.579	8.57
ηTU,Gain	-0.452	-2.01	0.144	0.39	-0.860	-0.11	-0.702	-1.40
ηTU,Loss	-0.431	-3.79	-0.121	-1.28	-0.653	-3.33	-0.286	-2.49
サンプル数	340	340	340	340
AIC	650.2	419.4	400.8	396.4

図(1)-10 ガソリン価格の評価における獲得効用（左）ならびに取引効用（右）の推定結果

図(1)-11は、推定モデルを用いて、増税あるいはガソリン価格の自然変動が生じた場合の利用者損得感の推移をシミュレートした結果である。一般財源の場合、増税額が一定以上になると損失感が急激に高まることがわかる。これは、先にも述べたように、税金が何に使われているのか不明瞭であることによるものと考えられ、一般財源下で過剰な税金を徴収した場合、非常に大きな反発を招くものと推測される。これに対し、環境・交通税や道路特定財源の場合は、増税額に応じて損失感は緩やかに低下している。これは、増税により損失感は高くなるものの、使途を限定

図(1)-11 ガソリン税制実施時の利用者満足度の推移
することで着実に状況改善が図られるとの期待感の表れであるものと推察される。

3）メンタル・アカウンティングを考慮した交通手段選択モデルによる交通料金政策の評価

交通手段選択モデルの推定結果を表(1)-4に示す。なお、需要予測結果の比較対象として、式(1-5)のMentalの項に各交通手段の費用の値をそのまま代入した従来モデル（単純RP/SP）の推定結果を併せて示す。

表(1)-4 交通手段選択モデルの推定結果

パラメータ	単純RP/SP	メンタル・アカウンティング考慮
推定値	t値	推定値	t値
定数項_バス	1.21	4.82	0.540	1.78
時間(h)	ラインホール	-0.622	-1.22	-0.611	-0.09
アクセス	-3.64	-3.33	-3.28	-2.45
費用(1,000円)	公共交通	-3.57	-6.12	0.994	2.59
自動車(RP)	-0.932	-3.66	0.497	0.61
自動車(SP)	0.438	1.45
サンプル数	52	52
AIC	870.97	893.97
自由度修正済み尤度比	0.0706	0.0461

モデルの適合度を示すAICの値を見ると、従来モデルの方が有意に適合度が高いことがわかる。これは、今回用いたSPデータが、従来モデルに対応した形式のものであることによる。しかしながら、必ずしも現況再現性と予測精度が一致するとは限らず、また、ラインホール所要時間とアクセス所要時間のトレードオフ関係や自動車と公共交通費用のパラメータの相対的関係はほぼ一致していることから、当該モデルを用いて交通手段選択分析を行うことにする。

図(1)-12は、表(1)-4に示したモデルを用いて、ガソリン価格の変動ならびに各税制下で増減税を行った場合と、公共交通運賃の値上げ/値下げを行った場合の公共交通分担率の変化を、数え上げ法を用いてシミュレートした結果を示している。まずガソリンに関する政策について、従来モデルでは価格感度が極めて低いことがわかる。これは、分析対象が自動車依存度の高い松山都市圏在住・在勤者であることにもよるが、価格評価において重要な役割を担う心理的損得感が考慮されていないためである。ゆえに、従来モデルを用いた需要予測では政策実施効果を誤って予測する危険性があるものと考えられる。税制による違いに着目すると、2）の分析において参照価格の平均値が高い政策ほど、増税による影響が少なくなっている。これは、参照価格が高ければ、増税額が同一でも心理的損失感が抑えられるためである。従って、参照価格が高い、すなわち納得度合いが高い政策は高い受容性が見込まれる反面、それによる自動車利用削減効果が遅減してしまう可能性があると言えよう。次に、公共交通運賃政策に目を向けると、従来モデルでは運賃値上げに伴い分担率が比例的に減少している。これは従来モデルが線型効用関数を用いている一方、メンタル・アカウンティングを考慮したモデルでは、特に値上げに伴う心理的損失感に関して刺激遅減性が成立するためである。公共交通運賃の値上げについては、地方都市におけるモビリティの確保の観点や所得逆進性の問題から非現実的ではあるが、分析手法の妥当性という点で、
従来モデルでは誤予測の危険性があるものと考えられる。

図(1)-12 ガソリン価格の変動/増税（左）及び公共交通運賃政策（右）の実施による分担率の変化

（３）複数回利用を想定した公共交通料金プランに対する選好意識分析の結果

支払・報酬の割引率の推計結果を表(1)-5および表(1)-6に示す。まず松山の推定結果より、報酬の割引率は支払の割引率よりも低い値となった。このことから、1カ月後に5000円の支払と500円の報酬が同時に発生するような場合、支払を4500円に減らすのではなく、支払は5000円のままで、500円をキャッシュバックする方が利用者の効用は高くなることが分かる。また、個人属性の違いに着目すると、女性ダミーが支払の割引率に対し正に推定された。これは、女性は男性に比べ、事前に支払うことにより抵抗があることを示している。一方、報酬の割引率については負に大きく推定されたことから、女性は男性よりも報酬の価値が時間経過によって割引かれにくいと言える。

一方、名古屋については、報酬の割引率の方が支払いの割引率よりも大きな値で推定された。従って、報酬に対しては近視眼的、すなわち、事後的な報酬はあまり効果がないため、あらかじめ支払料金を割引く方式、あるいはプリペイド形式で最初にプレミアムを付与する形式が

表(1)-5 割引率の推定結果（松山）

説明変数	推定値
支払の割引率	購入金額2000円ダミー	1.35**
購入金額5000円ダミー	1.34**
1週間の公共交通利用回数(回)	0.0375**
女性ダミー	0.107**
報酬の割引率	購入金額2000円ダミー	0.856**
購入金額5000円ダミー	0.767**
1週間の公共交通利用回数(回)	-0.202**
女性ダミー	-0.302**
サンプル数	225

**1%有意，*5%有意**

表(1)-6 割引率の推定結果（名古屋）

説明変数	推定値
支払の割引率	購入金額2000円ダミー	0.435**
購入金額5000円ダミー	0.925**
1週間の公共交通利用回数(回)	-0.0321**
女性ダミー	0.107**
年収800万円以上ダミー	0.334**
報酬の割引率	購入金額2000円ダミー	2.68**
購入金額5000円ダミー	1.69**
1週間の公共交通利用回数(回)	0.0804**
女性ダミー	-0.858**
年収800万円以上ダミー	0.445**
サンプル数	256

**1%有意，*5%有意**
効果的であると考えられる。

図(1)-13は名古屋、松山の支払の割引率の推定結果を用いて、5000円の支払が支払時期（基準時刻からの経過日数）によってどのように変化するかを表したものである。名古屋では、公共交通の利用頻度が週に10回の人は、6カ月後の5000円支払が基準時刻で約4500円支払うことと等価になる。一方、公共交通を利用していない人は、基準時刻で約4000円支払うことと等価であり、価値がより大きく割引かれていることがわかる。つまり、名古屋では公共交通を利用しない人は、将来の支払金額を低く見積もる傾向にあることが分かる。松山については名古屋とは逆の結果を示しており、公共交通の利用頻度が高い人ほど近視眼的な評価を行うものと考えられる。

図(1)-13 5000円の支払の経過日数による価値（左：名古屋、右：松山）

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

分析に際して援用したメンタル・アカウンティング理論等の諸理論は、行動経済学や認知心理学等の分野で数十年前に提案されたものであるが、それを交通分野に適用した研究はごく限られているという点で先駆的な研究であると言える。本研究では、さらにそれらを未知パラメータを含む数理モデルとして定式化することで、実データに適合させることができるという点で、交通需要予測等の実務にも直接的に用いることが可能である。加えて、従来の交通行動研究では考慮されていない心理的な損得感が利用者満足度に及ぼす影響が大きく、かつそれが参照価格をはじめとする意思決定フレームに大きく依存する等の行動科学的知見は、これまで支払い料金のみに着目してきた交通政策研究、ならびに公共事業の評価に用いられる費用便益分析等、学術および実務面の双方において標準的手法として広く用いられている分析手法の信頼性に大きな疑問を投げかけるものであると同時に、検討すべき政策対象を格段に拡げるものである。

## （２）環境政策への貢献

現況の高速道路の割引サービスの認知度は極めて低く、原資に見合った効果が得られていない、ポイント制度のような心理的なお得感を高める政策やキャッシュバックのように支払と報酬を組み合わせた料金制度のほうが同一原資でも行動変容効果が高い、都市内交通については
一定水準以上の料金割引はあまり効果が期待できない、ガソリン価格の変動は参照価格の変化を誘発し、場合によっては自動車利用を促進してしまう危険性がある、等の知見は交通政策として直接的に活用でき、それにより自動車利用の自粛や公共交通への転換が促進され、環境負荷の効率的削減に大きく貢献しうるものと考えられる。また、自動車利用に対する課徴金の特定財源化は、市民の同意が得られやすい反面、他手段への転換やCO₂排出量の観点からは効果が低い等の知見についても、合意形成をはじめとする政策展開において活用できるであろう。

土木計画系の学会には、行政や交通事故者も多数参加していることから、今後、学会等での発表を通じ成果の広報・普及に努めると共に、引き続き社会実験のような形で実際の効果を検証すべく、行政や交通事故者と積極的に協議を行う予定である。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 前川朝尚、西村賢太、倉内慎也、吉井稔雄：平成23年度土木学会四国支部第17回技術研究発表会（2011）

「複数回利用を想定した公共交通運賃方式に対する選好意識分析」

2) 石村龍則、倉内慎也、縄稚奈緒美、吉井稔雄：平成23年度土木学会四国支部第17回技術研究発表会（2011）

「高速道路料金の割引制度に対する利用者の認知特性」

3) 堀内彩未、倉内慎也、吉井稔雄: 平成23年度土木学会四国支部第17回技術研究発表会 (2011)「公共交通運賃に対する損得感情の基礎的分析」

4) 倉内慎也、堀内彩未、佐藤仁美、吉井稔雄：第44回土木計画学研究発表会（2011）「公共交通運賃に対するメンタル・アカウンティングの基礎的分析」

5) 倉内慎也、佐藤仁美、吉井稔雄：第44回土木計画学研究発表会（2011）

「支払い・報酬付与のタイミングに着目した公共交通運賃方式に関する基礎的考察」

6) 石村龍則、倉内慎也、吉井稔雄：第44回土木計画学研究発表会（2011）「心理的コストに着目したカーシェアリングに対する利用意向の分析」
7) 藥師神司、倉内慎也、吉井稔雄、縄稚奈緒美：第44回土木計画学研究発表会（2011）「高速道路料金に対する利用者の認知特性に関する基礎的分析」

8) 薬師神司、倉内慎也、吉井稔雄、縄稚奈緒美：平成24年度土木学会四国支部第18回技術研究発表会（2012）

「高速道路料金の知覚特性と割引制度に関する一考察」

9) 青木俊介、倉内慎也、佐藤仁美、吉井稔雄：平成24年度土木学会四国支部第18回技術研究発表会（2012）

「PP調査データに基づく自動車利用課金後の行動変化分析」

10) Kurauchi, S., Sato, H., Morikawa, T., Yoshii, T.: The 13th International Conference on Travel Behaviour Research, Toronto, Canada, 2012

“A preliminary analysis on traveler’s mental accounting for transit fare policies”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1) Thaler, R.: Mental accounting and consumer choice, Marketing Science, Vol.4, No3, pp.199-214, 1985.

2) Kahneman, D., Tversky, A.: Prospect theory: an analysis of decision under risk, Econometrica, Vol.47, pp.263-291, 1979.

3) Ben-Akiva, M., Morikawa, T.: Estimation of switching models from revealed preferences and stated intentions, Transportation Research, Vol.24A, No.6, pp. 485-495, 1990.

4) Loewenstein, G., Elster, J. (eds.): Choice over time, Russell Sage Foundation, 1992.
# (2) 実証実験による交通行動変化の分析と政策課題の抽出

名古屋大学 環境学研究科

## 佐藤 仁美

平成22～23年度累計予算額：8,973千円（うち、平成23年度予算額：4,320千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本研究では、環境負荷の削減を目的とした交通税制ならびに料金政策実施下における行動変化について、精確かつ詳細なデータを取得するために、GPSによる移動軌跡の把握とそのデータを補完するアンケート調査が可能なプローブパーソン端末を利用した社会実験を実施することで、その効果を把握することを目的としている。社会実験は2度実施し、延べ76名のモニターが5種類の経済的政策（特定時間帯に自動車で出発した場合の課金、自動車利用時間に応じた課金、自動車利用時間のキャップ制度、公共交通運賃割引、公共交通運賃の上限制）を仮想的に経験した。実験期間は、1度目が4週間、2度目は8週間であり、実際に政策が実施された時と同じ行動を観測できるように、仮想政策下の行動に応じてモニターへの謝礼の金額を変化させた。得られたデータを用いて、各政策での行動変更や移動回数などを比較したところ、移動のたびに支払う方式よりも一定期間分をまとめて支払う方式の方が、総額が同じ課金額でも自動車利用の削減効果が高いことや、公共交通運賃の割引を実施する場合、自動車利用抑制政策を併せて実施しない限り自動車から公共交通利用への転換はあまり期待できないこと、また公共交通運賃の上限制では、普段から公共交通を利用していない人が新たに自動車から転換するというよりは、普段から利用している人が利用回数を増やすことが多く、料金収入の減少となってしまう可能性が高いなどの知見を得た。さらに、政策実施下での移動回数と個人属性との関係や行動変容について分析した結果、課金政策により自動車利用を減少させる効果を定量的に確認した。また、女性の方が所要時間よりもコストを優先する傾向にあり、課金により行動を変更しやすいこと、出勤トリップ（通勤目的の移動）では課金効果が薄いこと、休日の方が課金による効果が高いこと等が明らかになった。

## [キーワード] 社会実験、プローブパーソン調査、課金、割引、交通行動変容

### 1. はじめに

交通分野の環境負荷を削減することを目的に行われる政策の1つとして、課金や補助金などの経済的政策があげられる。交通分野における課金や報酬に関する研究としては、ロードプライシングに関する研究が多く、膨大な研究が蓄積されている。一方で、環境税や報酬に関する研究については、ガソリン価格の高騰による交通行動の変化を分析した研究 $ ^{1,2} $ や渋滞の多い時間帯に課金をした場合の効果をシミュレーションで分析したもの $ ^{3} $ 、出勤時に公共交通運賃の補助を行った場合の効果を分析したもの $ ^{4} $ などに限られ、かつ、分析に際しては、過去の記憶や政策を実施した際の意向を尋ねたアンケート調査データが一般的に用いられている。ここで、アンケート調査については、回答者の負担が大きくなるといい加減な回答が増えるなど、回答の信憑性の問題がある
ため、普段よく行う交通行動などの限られた交通行動についてしか尋ねることができない。また、政策実施下での行動意向を尋ねる場合には、政策への賛否意識が回答に影響する政策操縦バイアスなどが生じる可能性や、経験したことのない政策などの場合には、行動意向と実際の行動に乖離が生じる可能性が高い。

### 2. 研究開発目的

本研究では、幾つかの経済的政策を実際に経験でき、かつ頻度の少ない交通行動への影響も把握できる社会実験を企画・実施し、政策の効果を詳細に分析することを目的とする。社会実験では、精確かつ詳細なデータを取得するためにGPSによる移動軌跡の把握と、そのデータを補完するアンケート調査を、プローブパーソン（Probe Person、以下PP）端末を用いて実施した。政策については、後述するように、アンケート調査では行動意向を把握することが難しい政策や政策の実施方法による相違を把握できるようなものを対象とした。

本サブテーマでは、以下の4つを実施した。

（１）プローブパーソン端末を用いた社会実験の実施

（２）政策の効果に関する分析

（３）アンケート調査と現実世界との乖離に関する分析

（４）都市圏レベルの効果分析に用いる交通行動転換モデルの構築

### 3. 研究開発方法

（１）プローブパーソン端末を用いた社会実験の実施

経済的政策の実施に伴う交通行動の変化を把握することを目的に、GPS機能付き携帯端末により長期の行動を精確に観測することができるPP調査を併用した社会実験を実施した。社会実験は、平成22年度（以下、H22調査）と23年度（以下、H23調査）の2度行っており、H22調査は50名のモニターで4週間、H23調査では26名のモニターで8週間実施した（表(2)-1）。

表(2)-1 PP調査の概要

H22調査	H23調査
期間	H22.11.22-H22.12.19（4週間）	H23.12.5-H24.2.5（8週間）
モニター数	50名	26名
募集方法	研究室のHPや研究会等のメーリングリストによる募集	H22調査モニターへのメールと研究室のHPでの募集

調査方法は、2度の調査とも同じであり、モニターには、行動データを収集するアプリケーションが搭載されているGPS搭載の携帯電話(PP端末)を所持して頂くことによりGPSデータを収集し、移動手段や移動目的などのデータを登録するよう依頼した。蓄積されたデータは、モニターが毎日PC上のwebサイトにアクセスし、確認や修正を行い、さらにアンケート調査へ回答する。最初の1週間（第1ターム）は通常通りに行動してもらい、第2週目から仮想政策が実施されているものとして行動してもらった。仮想政策に対する反応をより現実に近付けるために、モニターへ支払う謝金を、各モニターの日々の行動から算出される課金額や報酬額を加減算した上で支払うこととした。H22調査では、トリップごとの課金・報酬金額がwebサイトにて確認でき、H23調査では期
間中の合計金額と第1タームと同じ行動をした場合の課金・報酬金額をwebサイトに提示した。また、今回の実験では期間が限られていることから、課金対象の移動を実験期間外に変更することを避けるため、仮想政策は各政策実施開始日の前日に伝えることとした。

実施した仮想政策と実施期間を表(2)-2および表(2)-3に示す。H22調査では、特定時間帯に自動車で出発した場合に1トリップに付き150円または300円が課金される政策（ピークロードプライシングを想定）、自動車利用時間に応じて1分当たり10円が課金される政策（ガソリン価格に環境税を課すことを想定）、公共交通運賃が30%割引される政策の3つを設定した。H23調査では、自動車利用時間に応じた課金の他に、普及が著しいICカードを用いて、携帯電話料金のような柔軟な運賃体系による公共交通利用の促進を意図した公共交通運賃上限制や自動車利用時間のキャップ制といった政策を実施した。

表(2)-2 実施した仮想政策（H22調査）

期間	実施政策
第1ターム	H22.11/22-11/28（1週間）	通常通り行動
第2ターム	H22.11/29-12/5（1週間）	時間帯に応じた課金（150円、または300円）
第3ターム	H22.12/6-12/12（1週間）	自動車利用時間に応じた課金（10円/分）
第4ターム	H22.12/13-12/19（1週間）	自動車利用時間に応じた課金（10円/分）
公共交通機関運賃30%割引

表(2)-3 実施した仮想政策（H23調査）

期間	実施政策
第1ターム	H23.12/5-12/11(1週間)	通常通り行動
第2ターム	H23.12/12-12/25(2週間)	自動車利用時間に応じた課金(2円/分)
第3ターム	H24.1/9-1/15(1週間)	公共交通運賃上限制
公共交通運賃の合計金額 a円
基準金額 y円≥a円の場合:返金なし
a円＞基準金額 y円の場合:y-a円返金
第4ターム	H24.1/16-1/22(1週間)	自動車利用時間に応じた課金(2円/分)
公共交通運賃上限制
第5ターム	H24.1/22-2/5(2週間)	自動車利用時間キャップ制度
自動車利用の基準時間より多く利用した場合には課金(4円/分)、少ない場合には報酬(4円/分)

## （２）政策の効果に関する分析

社会実験では、仮想政策を実施中の全てのトリップ（出発地から目的地までの移動）について、仮想政策により行動を変更したかどうかを尋ねている。この結果やトリップ数などの集計結果を比較することで、政策間の差異や課金額による差異について考察した。また、H22調査データを用いて、政策効果の平休日での違いや個人差について回帰分析などを用いて分析した。

## （３）アンケート調査と現実世界との乖離に関する分析

H22調査では、モニターがその日に行った交通行動から1トリップを抽出し、課金額を変更した場合や公共交通運賃の割引額が異なる場合の交通行動について尋ねたStated Preference(以下、SP)調査を実施している。このデータと仮想政策実施下におけるPP調査データを用いて、アンケート
調査と現実世界との反応の差異について明らかにすることを目的に、双方のデータの比較や、図(2)-1に示す構造をもつNested Logitモデルを用いた行動転換モデルを推定し、結果の比較を行った。

図(2)-1 Nested Logitの構造

## （４）都市圏レベルの効果分析に用いる交通行動転換モデルの構築

サブテーマ（3）において、政策によるCO₂削減効果を算出するために、H22調査データを用いて、交通行動転換モデルを構築した。ここで構築した交通行動転換モデルは、各都市圏で調査が行われているパーソントリップ（以下、PT）調査データを用いて都市圏レベルの分析ができるようにパラメータを精査し、（3）で構築したモデルの再推定を行った。

## 4 ．結果及び考察

## （１）プローブパーソン端末を用いた社会実験の実施

社会実験に参加したモニターの属性を表(2)-4に示す。H22調査とH23調査ともに参加している人が20名いるためか、属性はほぼ同じ傾向にある。まず、性別は男女ほぼ半々であり、年齢については35-49歳が最も多く、20-34歳はH23調査ではH22調査に比べて減少しているものの次に多い。また、高齢者は少なく、比較的若く働き盛りの方が多い。職業については、会社員が6割、次いで専業主婦が2割を占める。年収は、401－600万円未満が最も多く、H23調査とH22調査を比較すると601-800万円の割合がH23調査で多くなっている。

表(2)-4 モニターの属性

H22調査	H23調査
性別	男性:24名 女性:26名	男性:13名 女性:13名
年齢	20-34歳:21名
35-49歳:22名
50-59歳:6名
60-79歳:1名	20-34歳:7名
36-49歳:13名
50-59歳:5名
60-79歳:1名
職業	会社員(公務員含む):29名
会社役員·自营業:3名
パート·アルバイト:5名
学生:1名
主婦:11名
無職:1名	会社員(公務員含む):15名
会社役員·自营業:1名
パート·アルバイト:3名
主婦:6名
無職:1名
年収	200万円未満:4名
200-400万円:12名
401-600万円:18名
601-800万円:6名
801-1000万円:7名
1001万円~:2名	200万円未満:2名
200-400万円:6名
401-600万円:9名
601-800万円:5名
801-1000万円:3名
1001万円~:1名
## （２）政策の効果に関する分析

図(2)-2に仮想政策による行動変容についての回答結果を示す。各政策を比較すると、自動車利用時間課金10円/分（図(2)-2上から3番目）よりも自動車利用時間課金2円/分（図(2)-2上から1番目）の方が、自動車利用に対する課金水準が低いにも関わらずより多くの行動変容が生じていることがわかる。この原因の1つとしては、課金額の提示の仕方を変えたためであると考えられる。H22調査はトリップごとに課金金額を提示していたが、H23調査は各ターム中の合計金額と、第1ターム（通常通りの行動）と同じ行動をした場合の1ヶ月の課金額を提示している。これにより、H22調査で実施した課金金額10円/分の場合には、1トリップごとの金額では少額のため支払ってもよいと考えて行動を変えない人が多く、逆にH23調査で実施した課金金額2円/分のケースでは、課金の合計金額を認知することで、行動を変える人が増えたものと思われる。このことから、移動ごとの課金よりも一括で支払う方法のほうがより効果的であると言える。また、①自動車利用時間課金2円/分（図(2)-2上から1番目）と②自動車利用時間課金2円/分+公共交通運賃上限制（図(2)-2上から2番目）、③自動車利用時間課金10円/分（図(2)-2上から3番目）と④自動車利用時間課金10円/分+公共交通利用3割引（図(2)-2上から4番目）を比べてみると、③と④ではほとんど違いがみられない。一方で、①と②では行動を変更している人がより多い。このことから、一定期間の利用に対する運賃制度の一つである公共交通運賃上限制と利用ごとに3割引行う場合を比較すると、公共交通運賃上限制の方が行動変更を行いやすいことがわかる。

図(2)-2 仮想政策による行動変容の内訳

図(2)-3にH22調査とH23調査における各タームでの自動車利用時間の推移を示す。政策の実施により自動車利用時間は大きく減少していることがわかる。また、H22調査では、自動車利用時間課金（10円/分）と公共交通運賃3割引を組み合わせた政策（第4ターム）で、H23調査では、自動車利用時間課金（2円/分）と公共交通運賃上限制を組み合わせた政策（第4ターム）で最も自動車利用量が少ない。これは、公共交通運賃割引や公共交通運賃上限制により、自動車から公共交通利用への転換が増えたためであるが、自動車利用課金単独で実施した場合との差はそれほど大きくはない。H23調査で実施した自動車利用時間キャップ制については、2番目に自動車利用時間が少ないことがわかる。自動車利用時間キャップ制の基準時間の設定は、我が国の2020年におけるCO₂
削減目標を鑑み、第1タームの自動車利用時間の75%としたが、平均で基準時間よりも18%の削減となった。その内訳としては、25名中5名だけが基準時間を超える自動車利用をしており、中には基準時間よりも1.5倍から2倍も利用している人もいた。一方で、削減している人のみの平均削減率は約50%であることから、自動車利用時間キャップ制は大幅に自動車利用を削減するポテンシャルを秘めていると言えよう。

図(2)-3 一人あたりの自動車利用時間（左：H22調査、右：H23調査）

次に、自動車利用時間に応じた課金政策の効果を詳細に把握するために、H22調査データを用いて各タームでの1トリップあたりの自動車利用時間を被説明変数として重回帰分析を行った。結果を表(2)-5に示す。まず切片に着目すると、第3ターム（自動車利用時間に応じた課金政策）、第4ターム（自動車利用時間に比例した課金政策+公共交通機関運賃割引）ともに第1ターム（通常行動期間）と比較して小さいことから、1トリップあたりの自動車利用時間は課金によって有意に減少することが分かる。次に、出勤ダミーの推定値から、出勤目的のトリップでは課金による利用時間短縮効果はあまり期待できないと言える。これは、今回の社会実験が各ターム1週間の短期であることに加え、勤務先までの公共交通アクセスの問題や、業務で自動車を必要とする人もいたためであると考えられる。この点については、今後事業所と連携して通勤手当とも連動した、より長期の実験を行うなど、更なる検証が必要である。自動車の保有台数の影響については、その推定値より、保有台数が多い世帯ほど政策の効果が低いと言える。これは、自動車保有台数の多い世帯は、自動車を利用しなければ移動が困難な地域に居住している人が多いため、課金に対する感度が低いものと推測される。

以上のように、課金政策に対する感度は個人差が大きいことから、政策の実施にあたっては、ICカード等の個人認証機能を活用し、個人ごとに課金額を変えたり減免措置を講ずるなど、きめ細かな政策展開が必要であろう。
表(2)-5 自動車利用時間に関する回帰分析（H22調査データ）

説明変数	第1ターム	第3ターム	第4ターム
推定値	t値	推定値	t値	推定値	t値
切片	18.2	4.7**	10.3	3.2**	14.6	2.6**
女性ダミー	-5.56	-3.2**	-4.25	-2.6**	-5.56	-2.7**
出勤ダミー	4.67	1.5	8.56	3.1**	6.08	2.0**
休日ダミー	1.15	0.7	2.37	1.4	2.82	1.4
保有台数	1.95	2.1**	3.87	4.3**	3.30	2.9**
20～50歳未満ダミー	5.76	1.7*	2.21	0.7	1.33	0.2
会社役員・自营業ダミー	-4.50	-0.7	6.28	1.3	0.254	0.0
サンプル数	727	490	423
重決定係数	0.026	0.089	0.073

* : 10%有意、** : 5%有意

次にトリップ数の変化を図(2)-4に示す。各年ともに、第1ターム（通常通りの行動）からトリップ数自体が大幅に減少しており、特に自動車を利用するトリップが減少していることがわかる。H22調査の第4ターム（自動車利用時間課金と公共交通運賃割引）やH23調査の第4ターム（自動車利用時間課金と公共交通運賃上限制）で公共交通利用が増加していることから、両施策ともに公共交通の利用促進に少なからず効果があるものと思われる。しかしながら、H23調査の第3ターム（公共交通運賃の上限制のみ）では鉄道利用が増加しておらず、ゆえに公共交通の運賃割引が効果を発揮するためには、自動車利用の抑制施策と同時に実施する必要があるものと考えられる。H23調査での公共交通運賃の上限制については、公共交通を利用して通勤している人は通勤にかかる公共交通運賃に500円加算した額とし、公共交通以外で通勤、または通勤していない人については500円/週とした。結果について、上限値と実際に利用した公共交通の運賃総額との関係を個人ごとに調べたところ、通勤で公共交通を利用している人は上限値よりも多く利用する傾向にあり、それ以外の人については上限値まで利用する人はあまり多くないことが分かった。つまり、公共

トリップ／週

トリップ／週

図(2)-4 一人あたりのトリップ数の変化（左：H22調査、右：H23調査）
交通運賃の上限制を実施しても、公共交通をあまり利用していない人が新たに利用するようなことは少なく、むしろ普段から利用している人の利用回数が増加するだけであり、公共交通の事業者にとっては収益が悪化してしまう危険性があると言えよう。

H22調査で実施した出発時刻に応じた課金政策の効果を把握するために、自動車利用時の出発時刻に着目し、通常時（第1ターム）からの出発時刻の変更状況を集計した。紙面の都合上、結果については省略するが、平日の夕方および休日において課金時間前後に出発時刻を変更するケースが多いことが確認された。一方、平日の朝の課金時間帯ではその効果が小さいことから、出勤トリップについては時刻変更が困難であると推測される。

次に、当該政策の実施による行動変更要因を統計的に把握するために、行動変更パターンを、「変更なし」、「移動手段の変更」、「出発時間の変更」の3つに分類し、それを被説明変数とし

た多項ロジットモデルを推定した。その結果を表(2)-6に示す。所要費用の女性ダミーのパラメータが負であり、所要時間の女性ダミーについては正であることから、女性は移動時間がかかっても費用が安く済む移動手段を選択する傾向があり、男性よりも課金政策によって交通行動を変更しやすいものと考えられる。変更時間の定数項のパラメータは有意ではないものの正に推定された。このことから、全体的には課金を避けて出発時

表(2)-6 交通行動変更モデルの推定結果

説明変数	推定値	t値
出発時刻変更定数項	-2.15	-4.1**
移動手段変更定数項	-1.94	-5.7**
所要費用(百円)	定数項	-0.0198	-1.2
女性ダミー	-0.0297	-1.6*
所要時間(時間)	定数項	-0.550	-0.5
女性ダミー	2.36	1.7**
変更時間(時間)	定数項	0.511	0.6
出勤トリップダミー	-5.37	-1.8**
サンプル数	118
自由度修正済みρ²値	0.260

$ ^{*} $ ：10%有意、 $ ^{**} $ ：5%有意

刻を変更する傾向にあるということが分かる。一方、変更時間の出勤トリップダミーについては有意に負の推定値となっており、出勤時刻の決まっている出勤トリップにおいては出発時刻を変更することを嫌う傾向にあることが統計的に確認された。朝の通勤時間帯は、道路交通渋滞の観点からも環境負荷が大きいため、行動の変更には、フレックスタイム制の導入や通勤手当制度の見直しなど、事業所側における取り組みも必要であるものと考えられる。

H23調査では、自動車利用課金により取りやめたトリップの概要についても尋ねており、取りやめたトリップは一人当たり0.3-0.5トリップ/週と予想に反して少ない結果が得られた。図(2)-4から、政策の実施によりトリップ数が1週間で平均5トリップ程度減少しているため、一度の外出で用事を済ますなど、移動を効率的に行うよう工夫をしていたのかもしれない。図(2)-5は取りやめたトリップの移動目的やその理由について尋ねた結果を集計したものである。45%は買い物や娯楽といった自由目的であり、他の移動時についでに行ったり、移動そのものを取りやめたりすることも多いことが明らかとなった。
図(2)-5 取りやめたトリップの移動目的とその理由

## （３）アンケート調査と現実世界との乖離に関する分析

アンケート調査における行動変更意向と実際の行動との乖離について分析を行うために、H22調査データを用いて分析を行った。調査方法は、仮想政策を実施していない第1タームに行ったトリップを1日あたり1トリップ抽出し、第2ターム以降に実施する政策が実施された場合の行動変更意向を尋ねている。第2ターム以降についても、同様に1日あたり1トリップ抽出し、課金水準や公共交通運賃の割引率を変えた場合の行動変更意向について尋ねた。さらに、第2ターム以降では、前述のように全てのトリップに対して、政策による行動変容パターンについて尋ねている。前者の回答をSPデータ、後者のデータをRPデータとし、その各々を集計した結果を図(2)-6に示す。SPでは何らかの交通行動の変更を行うとの回答が32%にも及ぶが、実際に行動を変更した割合を示すRPでは15%と少ない。また、SPでは公共交通へ転換するとの回答が17%であったが、実際には6%に留まっている。これは、SPでは、公共交通を利用した場合の運賃やルートなどを正確に把握していないまま回答したため、実際の利用に結びつかなかったことが原因として考えられる。

図(2)-6 行動変更パターン（第3、4ターム）（左：RPデータ、右：SPデータ）

SPデータとRPデータの相違を統計的に明らかにするために、RP/SP融合推定法 $ ^{5)} $ を用いて、図(2)-1に示したNested Logitの構造を持つ行動転換モデルを構築した。表(2)-7にその推定結果を示す。課金額のパラメータの推定結果から、実際の行動（RP）のほうがSP調査の回答よりも課金に対する感度が約1.5倍大きいことがわかる。短距離移動ダミー（徒歩や自転車で10分以内のトリップ）を見ると、SPでは有意でないが、RPでは有意に正の値をとっていることから、実際には短距離のトリップで行動を変更することが多いことが分かる。RP-女性ダミーは有意に正であるのに対し、SPでは有意ではないことから、SPとRPにおける行動の乖離は女性ほど大きく、またSPでの回答よ