Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
りも実際には行動を変えていることを示している。定数項の推定結果をみると、変更なしの定数項は双方共に有意に正であり、RPの方が大きいという結果が得られた。これは、SPにおいて変更すると回答したものの、実際には行動を変えることが難しいことを示唆しており、SPでは設問で提示される課金額等の属性にのみ反応してしまい、荷物の多さや同行者の有無などの現実の状況が考慮されないことが多いためであると考えられる。

表(2)-7 SPデータとRPデータを用いたネスティッド・ロジットモデルの推定結果

説明変数	選択肢*	推定値	t値
ラインホール時間(h)	NC、CR、PT	-4.28	-2.6
アクセス・イグレス時間(h)	PT、WB	-3.63	-3.9
コスト(100 JPY)	NC、CR、PT	-0.062	-0.5
RP-課金額(100 JPY)	NC、CR	-0.545	-2.4
SP-課金額(100 JPY)	NC、CR	-0.393	-2.1
乗り換え回数	PT	0.264	1.1
駅までの距離(km)	PT	0.401	3.1
RP-女性ダミー	C	2.5	2.1
SP-女性ダミー	C	1.03	0.6
RP-短距離移動ダミー	C	2.9	2.2
SP-短距離移動ダミー	C	-1.46	-0.6
RP-自動車所有ダミー	NC	1.05	1.3
SP-自動車所有ダミー	NC	-1.68	-0.8
定数項	RP-定数項(変更なし)	NC	10.5	3.3
SP-定数項(変更なし)	NC	8.01	1.9
RP-定数項(公共交通)	PT	-0.0745	-0.1
SP-定数項(公共交通)	PT	-0.212	-0.4
RP-定数項(徒歩・自転車)	WB	1.18	3.2
SP-定数項(徒歩・自転車)	WB	0.0199	0.1
Scale parameter	μ1	1076	2.8
μ2	0.171	1.6
μ3	0.986	2.7
Number of samples	0.571
ρ²	0.556
Adjusted ρ²

$ ^{*} $ NC:変更なし、C:変更あり、CR経路変更、PT:公共交通に変更、WB:徒歩や自転車に変更

## （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）では、SPとRPデータの相違を明らかにするために行動転換モデルを構築し、推定されたパラメータの比較を行ったが、ここでは、サブテーマ（3）において政策効果を算出するために行動転換モデルを再構築する。（3）との違いは、都市圏レベルでの効果分析を行うために用いるパーソントリップ（以下、PT）調査データで収集されていない変数や有意でない説明変数などを精査している点にある。再構築したモデルの推定結果を表(2)-8に示す。
表(2)-8 都市圏レベルでの政策評価のための行動転換モデル推定結果

説明変数	推定値	t値
ラインホール時間 (h)	-2.17	-1.4
アクセス・イグレス時間 (h)	-3.09	-3.8
コスト (100 JPY)	-0.0572	-0.4
課金額 (100 JPY)	-0.619	-2.8
女性ダミー	1.94	1.9
短距離移動ダミー	1.94	1.9
RP-定数項 (変更なし)	9.97	3.2
RP-定数項 (公共交通)	0.706	1.5
RP-定数項 (徒歩・自転車)	1.22	3.5
スケールパラメータ一	0.307	2.6
Number of samples	1076
$ \rho^{2} $	0.556
Adjusted $ \rho^{2} $	0.547

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

交通料金政策の実施下において、実際の交通行動を長期に渡って詳細に観測した事例はほとんどないため、今回の社会実験で収集した行動データは極めて学術的意義の高い有益なデータである。運輸部門におけるCO₂排出量に決定的な影響を及ぼす自動車利用時間の削減効果を、その信頼性の高いPP調査システムを用いて定量的に把握したこと、また、トリップごとの課金ではなく一定期間の利用に対する課金のほうが効果が大きいとの知見や、行動変更意向と実際の行動変化との間には大きな乖離があることなど、本研究により得られた多くの行動科学的知見は、政策研究や政策展開の観点からも極めて有意義であるものと考えられる。

## （２）環境政策への貢献

本研究の結果から、課金や割引の金額が同一でも、実施手法や居住地域、個人属性等によって効果が異なることが明らかになっており、これらの知見は環境政策の実施方法を検討する際に直接的に活用可能である。今後は、学会等での発表を通じ、成果の広報・普及に努める予定である。

## 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) 荒木正登、佐藤仁美、倉内慎也：第44回土木計画学研究発表会（2011）「料金施策による交通行動変化に関する分析」

2) 佐藤仁美、倉内慎也、薄井智貴：第45回土木計画学研究発表会（2012）

「プローブパーソン社会実験データを用いた交通料金施策の行動変容に関する研究」

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

“Study on travel behavior changes on economic incentives using social experiment data”

## （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) 谷口守，藤井啓介，安立光陽：パネルデータに基づく運転動機を考慮したガソリン価格高騰の段階的影響分析，土木学会論文集D，Vol.65，No.2，pp.129-142，2009.

2) 谷口守，橋本成仁，藤井啓介，安立光陽：ガソリン価格変動に伴う個人運転量の可逆性に関する実態分析，第29回交通工学研究発表会論文集（CD-ROM），2009.

3) 小根山裕之，井料隆雅，桑原雅夫：東京23区を対象とした需要の時間分散施策の効果評価，土木計画学研究・論文集，Vol.24，No.1，pp.401-404，2009.

4) 加藤研二, 飯山直樹: 経済的インセンティブ導入とモーダルシフト実行可能性の因果関係, 第29回交通工学研究発表会論文集（CD-ROM）, 2009.

5) Ben-Akiva, M. and Morikawa, T.: Estimation of switching models from revealed preferences and stated intentions, Transportation Research, Vol.24A, No.6, pp. 485-495, 1990.
# (3) 都市圏レベルでのCO_{2}削減効果算出システムの開発と効果の都市間比較

東京大学 空間情報科学研究センター

薄井 智貴

平成22～23年度累計予算額：2,985千円（うち、平成23年度予算額：992千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 運輸部門における環境政策の一つとして期待されている環境税等の導入に伴い、人々がどのように行動を変更し、結果として環境負荷の削減にどの程度影響を及ぼすのかについて定量的に評価するため、個々人の交通行動を時間軸に沿ってシミュレートした上で $ CO_{2} $ 排出量を算出するシステムを開発し、さらにサブテーマ(2)で構築した交通行動転換モデルを組み込み、交通サービス水準の異なる3都市（東京、名古屋、松山）を対象として政策導入効果をシミュレートした。ここでは、主に環境税の導入と公共交通運賃の割引を実施した際の環境面（ $ CO_{2} $ 排出量）と経済面（事業収支）の持続可能性を評価し、結果の都市間比較も併せて行った。

その結果、環境税を想定し自動車利用量に応じた課金を実施した場合、どの都市圏においても行動変更をしない人が約6～8割程度を占めるものの、課金水準が高くなるに従ってCO₂排出量は比例的に減少し、環境面においては一定の効果があることが確認された。行動変更形態については、自動車から徒歩や自転車への転換が最も多く、次いで自動車の経路変更の順であるが、公共交通に関しては、鉄道運賃を半額にした場合でもCO₂排出量にはそれほど変化がない、つまり、自動車利用者の鉄道への転換はごく僅かであることが判明した。また、経済的持続可能性の観点から、環境税による自動車利用からの課微金を公共交通運賃の割引に充当する政策を対象に収益分析を行った結果、現状においても公共交通分担率が高い東京都市圏については常に収支が負になり実現不可能であるのに対し、中京都市圏では自動車利用に対する課税額が2円/分程度であれば、1割程度の鉄道の割引が実施可能であるなど、事業として十分実現可能であることを確認した。松山都市圏については、経済的持続可能性は担保されるものの、自動車の代替交通手段がないがゆえに、市民のモビリティを著しく悪化させてしまう恐れがあるため、経済的政策単独での実施は困難であることが明らかとなった。

[キーワード] CO₂排出量、人の流れ、交通行動モデル、パーソントリップ調査データ、環境税

### 1. はじめに

運輸部門におけるCO_{2}排出量は全体の約20%を占めており、都市圏内における移動体の環境負荷低減が喫緊の課題となっている。それに伴い、運輸部門のCO_{2}排出量の削減可能性について、土木計画学・交通工学分野を中心に様々な研究や一部地域での実証実験等が実施されてはいるものの、前提となる排出量算出手法、とりわけ政策実施に伴う排出量変化の予測手法が確立されておらず、また政策実施にかかる費用対効果などの経済的評価については知見がほとんどないのが実情である。このうち、都市圏レベルでのCO_{2}排出量の変化を予測する手法としては、ガソリン価格と自動
車総走行台キロ等との関係をモデル化した上で排出量を予測するような集計アプローチがしばしば用いられるが、検討することのできる政策がごく限られる上、地区や個人属性ごとのモビリティの変化を評価することができない。また、近年では、交通シミュレータ等を用いて個々の移動体の行動変化を考慮した推計手法も実施されているが、計算コストが高いことに加え、組み込まれている行動モデルは極めてシンプルであり、本研究課題で対象とするような経済的政策の差異を評価することはできない。加えて、政策効果を複数都市で比較する場合、都市圏毎に交通サービスレベル（LOS）データの整備やパラメータ等の設定・調整が必要となるため、これまで同一モデルによる都市間比較がなされた事例はほぼ皆無である。また、既存手法の多くはパーソントリップ（PT）データや道路交通センサスのような過去の1日の静的情報から行動モデルを構築しシミュレートした結果であり、プローブパーソン（PP）データのような長期かつ動的な情報を加味した行動モデルを組み込んだ実例はほとんどない。

### 2. 研究開発目的

本サブテーマでは、多様な経済的政策の実施効果を都市圏レベルで評価可能なCO₂排出量算出システムを構築した上で、交通サービス水準の異なる3都市（東京、名古屋、松山）を対象に政策効果をシミュレートし、交通需要の変化と共に、環境面（CO₂排出量）ならびに経済面（経済的政策の費用対効果など）での持続可能性を評価することを目的とする。ここで、CO₂排出量算出システムの構築にあたっては、経済的政策に対する反応行動は個人間で大きく異なること、政策展開においては、モビリティの変化を究極的には個人単位で評価することが望ましいこと、PPデータのような長期かつ動的な情報を、可能な限り情報損失がないような形でシステムに組み込むことを志向し、個人ごとの交通行動ならびにCO₂排出量が時間軸上でシミュレートできるシステムの開発を目指す。また、個々人の反応行動の記述については、サブテーマ(2)で構築した行動モデルを組み込むことで、多様な経済的政策の評価が可能となり、また社会実験時の実行動データに基づく信頼性の高い分析が期待できる。

以上の目的意識のもと、本サブテーマでは、以下の手順で研究開発を行った。

（1）都市圏レベルでの$\mathrm{CO}_{2}$排出量算出システムの開発と可視化

（２）社会実験データに基づく交通手段転換モデルの$\mathrm{CO}_{2}$排出量算出システムへの統合

（３）中京、松山、東京の３都市圏における政策実施効果のシミュレーションと都市間比較

## 3 ．研究開発方法

（1）都市圏レベルでの$\mathrm{CO}_{2}$排出量算出システムの開発と可視化

本研究では、東京大学空間情報科学研究センターで整備している「人の流れデータ」を活用し、都市圈毎の$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を計算するシステムを開発する。前述のように、環境負荷の推計は、集計モデル等を用いて地方や県、行政区単位にて行うことが多いが、個々人の行動による環境負荷を評価するにはよりミクロな単位でシステムを構築する必要がある。また、大規模個人行動データであるPT調査データを用いたシステムでは、個々人の行動の起終点情報を用いて積算がなされてはいるものの、詳細な移動経路や時間軸上での移動軌跡は考慮されていない。言うまでもなく、$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量は経路長や混雑状況に大きく依存するため、それらを明示的に考慮するにはシミュレータ等の複雑な計算システムを用いて算出する必要があり、特定時間帯における排出量の計算でさえ
も多くの時間を要する。一方、「人の流れデータ」は、PT調査データに記載されているトリップの起終点ならびに経由点情報から最短経路探索により経路を推定し、その経路間を1分間毎に時空間内挿（補間）した点列データであり、個々人のある一時点での位置を、プログラムを用いてインターネット上から比較的容易に取得ができる。得られたデータは、メッシュや道路リンク単位に集計が可能となるため、より局所的なCO₂排出量の推計が可能となる。本研究においては、中京都市圏の人の流れデータを本研究用に再整備するとともに、整備したデータにおける個々のCO₂発生行動に対して排出量原単位を乗じることで個人の交通行動におけるCO₂排出量を推計することとした。

同様の手法を東京都市圏のデータにも適用し、まず2都市において現況のCO $ _{2} $ 排出量の比較を行った。推計対象とした都市は、愛知県と東京都で、4次メッシュのデータを1分毎に集計し、都市圏内のCO $ _{2} $ 排出量の分布の算出、および可視化を行った。本システムにおいては、パラメータを若干修正し計算を実施することによって、多種多様なパターンの推計が可能となっている。

本システムで用いた $ CO_{2} $ 排出原単位は、松橋ら $ ^{1)} $ と同様の排出係数であり、実際に利用した交通手段別の排出原単位を表(3)-1に示す。今回、松橋らの原単位を利用した理由は3つある。本研究で用いる人の流れデータと年度が近い点、原単位の交通手段分類項目がPT調査データとほぼ同様である点、および1人1kmあたりの排出原単位である点である。これによりPT調査データを計算の過程において損失することなく計算に反映させることが可能となる。ただし、人の流れデータには船舶および航空機による移動はデータに反映されていないため、本研究においては船舶および航空機による排出量は考慮に入れていない。さらにPT調査データをベースとしているため、物流交通に関する排出量は加味されていない点に注意が必要である。

表(3)-1 利用した交通手段别 $ CO_{2} $ 排出原单位

交通手段	CO2排出原单位 [g-CO2/人km]
原動付き自転車	31
自動二輪	92
タクシー・ハイヤー	396
軽乗用車	190
乗用車	190
貨物車	111
自家用バス	50
バス	58
鉄道・地下鉄	19

## （２）社会実験データに基づく交通手段転換モデルの$\mathrm{CO}_{2}$排出量算出システムへの統合

## 1 ）交通手段転換モデルの組み込みとシステム概要

サブテーマ(2)で構築した社会実験の結果に基づく交通手段転換モデルを、前節で開発したシステムに組み込んだ。開発したシステムでは、人々の一日の交通行動を調査したPT調査データをもとに、中京、東京、松山の3都市圏をフィールドとして、まず調査当時の普段の行動におけるCO₂排出量を求め可視化を行う。次に、環境税の導入や鉄道運賃割引等の経済的政策による人々の行動変化を、交通手段転換モデルを逐次適用することで連続時間軸上での行動軌跡を生成し、その結果を用いてCO₂排出量の変化量を算出するものである。その後、経済的政策により物理的な移動費用が発生するトリップを抽出し、それを集計することで各政策の経済的持続可能性、すなわち財務面での収益分析を行うシステムとした。

## 2 ）3都市圏における交通サービスレベル（LOS）データの整備

各都市圏の分析対象範囲内の人々の交通行動を、行動モデルを用いて再現するためには、その
人々の個別の交通サービスレベルをシミュレーションの初期データとして準備しなければならない（例えば、自宅から目的地までの自動車での所要時間やコスト、鉄道を使った場合の所要時間やコスト、起終点の最寄り駅までの距離、鉄道乗り換え回数など）。

本研究においては、パーソントリップ（PT）調査データをサンプルデータとして用い、拡大係数により全数に拡大して都市圈範囲内における交通行動をシミュレートするため、各サンプルに対して交通サービスレベル（LOS）データの整備を行った。

表(3)-2に分析対象とした3都市圏の分析範囲とPT調査データのサンプル数を示す。今回の分析では、自動車利用に対する課金と公共交通運賃の割引を主に取り上げることとし、自家用車トリップ（乗用車＋軽乗用車）および鉄道トリップのみを抽出することで計算時間の短縮を図った。

表(3)-2を見ると、中京都市圏では自動車トリップが鉄道トリップの2倍程度あり、鉄道が発展しつつも自動車依存度が高い点が特徴となっている。また、松山都市圏に関しては、自動車トリップが鉄道の10倍程度あり、市民の大多数は自動車による移動を前提としている様子が伺える。一方で東京都市圏では、鉄道交通が自動車交通の10倍近い値を示しており、公共交通分担率が極めて高い地域であると言える。

表(3)-2 分析対象地域とサンプル数

対象都市圏	分析対象範囲	作成したLOSデータ（サンプル数）
自動車トリップ	鉄道トリップ
中京都市圏	栄駅中心20km四方	83,392	40,809
松山都市圏	松山駅中心10km四方	18,132	1,463
東京都市圏	東京駅中心25km四方	36,049	229,126

次にLOSデータの整備方法について述べる。今回整備するLOSデータの項目と各項目の算出時間は表(3)-3の通りである。まず、自動車の経路距離は、最短経路問題を効率的に解くためのグラフ理論アルゴリズムであるDijkstra法を用いて道路ネットワーク上で最短経路探索を行い、トリップ起終点間の経路と距離を求めている。自動車の所要時間に関しては、今回は自動車の走行速度を30km/hと仮定して算出している。また鉄道に関するLOSデータは、トリップ起終点から一番近い駅を最寄り駅として独自に整備した鉄道データベースを用いて検索し、道路ネットワークを用いて、起終点から駅までの距離を算出している。鉄道料金と鉄道乗り換え回数に関しては、株式会社ヴァル研究所の「駅すぱあと」サービスを利用し、最寄り駅間の鉄道経路探索を行った結果を用いている。

表(3)-3 整備した交通サービスレベルの項目

分類	整備項目	平均算出時間
自動車に関するLOS	自動車の経路距離自動車の所要時間	13.51 [sec/trip]
鉄道に関するLOS	最寄り駅までの距離(アクセス・イグレス)最寄り駅名(アクセス・イグレス)	14.08 [sec/trip]
鉄道料金鉄道乗り換え回数	0.67 [sec/trip]
以上の算出方法を用い、各整備項目に関して表(3)-2の3都市圏分の自動車・鉄道の全トリップ数合計408,971に対して計算を行った。表(3)-3の平均計算時間から本LOSデータ作成時間を計算すると、おおよそ134日かかることになるが、本研究では、計算時間の短縮のため、Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)サービスを導入しており、サーバ14台の並列処理実現により、実質9日程度で処理が完了している。利用したAmazon EC2仮想マンは、2ECU（仮想CPU）×2、1.7GBメモリ、350GBHDDのStandard Mediumタイプのもので、比較的低クラスのもの14台に処理を分散させた。

（３）中京、松山、東京の３都市圏における政策実施効果のシミュレーションと都市間比較

サブテーマ（２）で構築した交通手段転換モデルをシミュレーションシステムに組み込み、整備した LOS データを入力値として、CO2 排出量の算出および経済的評価を行う。図(3)-1 に今回のシミュレーションシステムのフレームワークを示す。

シミュレーション結果をサブテーマ $ ^{④} $

図(3)-1 構築したシステムフレームワーク

中央に位置する演算処理サーバでLOSデータの作成、シミュレーション、データベースのすべてを担っており、計算量の多い処理に関しては、クラウドサービス上で分散処理を行っている。利用したデータは、中京、松山、東京の3都市圏のPT調査データ、人の流れデータ、デジタル道路ネットワーク（(財)日本デジタル道路地図協会提供）、全国鉄道ネットワーク（(財)日本デジタル道路地図協会提供のデータを独自加工）、メッシュ地図、デジタル地図データ（(株)パスコ提供）で、これらのデータをベース情報として用いている。演算処理サーバ内では、様々なプログラムがモジュール化され動いており、計算項目に応じてそれらのモジュールを組み替え、計算を行う。これらシミュレーション結果は、GISやグラフ等を用いて可視化し、結果について考察するとともに、結果をサブテーマ(4)に提供し、総合評価の検討資料とした。
本研究では、社会実験データから得られたモデルを組み込んで環境面と経済面からの評価ならびに都市間比較を行うため、下記の仮定のもとでシミュレーションを行っている。

【本シミュレーションにおける仮定】

各都市圏の中心部（10～25km 四方）を分析対象とする

自動車及び鉄道が代表交通手段のトリップのみ抽出する

✿ ガソリン価格は、140円/Lとする

自動車の燃費は、10km/Lとする

☑ 歩行者の速度は、時速 4km/h とする

自動車の CO_{2} 排出原単位は、190 [g-CO_{2}/人・km] とする

✿ 鉄道運賃は、すべて実費精算されたものとする（定期券は利用しない）

経路変更トリップは、走行距離が一律11.8%減少する

まず、シミュレーションの対象都市圏の範囲は図(3)-2に示す通りで、各対象範囲内に起終点どちらかが存在する自動車及び鉄道のトリップを抽出した。ここで、この範囲における通過交通（起終点が範囲内になく、横切るような交通）は分析の対象としていない点に注意されたい。ガソリン価格は中京都市圏のおおよその平均価格である140円/L、自動車の燃費については10km/L、歩行者の移動速度は4km/hとした。また、自動車のCO₂排出量原単位は、松橋ら¹の論文から得た190[g-CO₂/人km]を設定した。一方、手段転換モデルによるシミュレーションを行う際、「経路を変更する」トリップのCO₂排出量を算出する必要がある。本研究では、サブテーマ(2)で実施した社会実験の行動ログデータから実際に経路変更した際のトリップ距離を比較し、平均11.8%走行距離が減少していることから、この値を経路変更の場合の走行距離削減率とした。

以上の仮定のもと、環境税の導入および鉄道運賃の割引を行った際の環境負荷低減効果ならびに経済性評価のシミュレーションを行った。

図(3)-2 シミュレーション対象範囲（左から：中京都市圏、松山都市圏、東京都市圏）

※地図データ出典：Googleマップ

## 4 ．結果及び考察

表(3)-4に人の流れデータを用いた中京都市圏と東京都市圏のCO₂排出量の推定結果を示す。表内の1時点あたりの総CO₂排出量とは、その時点、例えば9時に4次メッシュ（500mメッシュ）内にいる1人あたりの交通手段別排出量をメッシュ毎に積算したもので、9時の時点における地域内の交
通行動者の総CO_{2}排出量を示している。次に、1メッシュあたりの排出量とはその1人あたりの平均を、自動車交通分担率はその時点に交通行動中（移動中）の人の自動車交通手段分担率を示している。

まず、地域別の総排出量を見ると、どの時間帯においても愛知県が多くなっているが、1メッシュあたりのCO₂排出量は東京都に比べ半分以下であることから、県面積の広さがその原因と推測される。ただし、軽自動車と乗用車の自動車交通の割合が60％以上と非常に高い値となっており、自動車分担率が高い愛知県の特徴が示唆されている一方で、CO₂排出量の高さが自動車交通に起因していることが分かる。他方、東京都においては、自動車分担率は低いものの1メッシュあたりの排出量が高いことから、鉄道やバス等も含めた全体の交通量の多さがCO₂排出量の原因となっていることが示されている。

次に時間帯別に見ると、どの都市圏も朝夕の混雑時に比べ、昼間は4～6割少ないことが伺え、朝夕の通勤/帰宅時のCO₂排出量、つまりは朝夕の交通行動の変更がCO₂削減の鍵を担っていると言えよう。

さらに、図(3)-3にこれらの結果をGIS上に可視化した例を示す。愛知県に関しては名古屋駅から栄地区にかけて、また自動車通勤の多い豊田市、刈谷市、知立市などの排出量も多くなっており、幹線道路上も同様に高い値を示している。これは排出原単位の高い自動車交通に起因している可能性が高いことを示している。

図(3)-3 愛知県の午前9時のCO_{2}排出量を4次メッシュで集計した結果

表(3)-4 CO₂排出量推計結果の比較（東京都、愛知県）

対象都市	1時点あたりの総CO2排出量 [t-CO2]	1メッシュあたりのCO2排出量 [kg-CO2/4次メッシュ]	自動車交通の分担率 [%]
9時	12時	18時	9時	12時	18時	9時	12時	18時
東京都	32.89	19.23	40.87	4.29	2.51	5.33	17.9%	33.4%	25.0%
愛知県	33.57	21.65	48.69	1.65	1.06	2.39	62.2%	67.8%	70.7%

次に、3都市圏における政策シミュレーションの結果について以下に述べる。今回のシミュレーションにおいては、以下の仮想政策を実施した場合の効果について分析を行った。

【仮想政策(1)】環境税の導入（自動車利用1分毎に1～10円の課金を行う）

【仮想政策(2)】 仮想政策(1)に加え、鉄道運賃の割引を行う

なお、本研究においては、環境税の使途として、欧米諸国における事例にならい、公共交通の
運賃割引に充当することを想定し、両政策を組み合わせたケースについてもシミュレートし、その経済性、すなわち収支面での評価も併せて行った。

まず、図(3)-4に環境面における3都市圏の分析結果を示す。横軸が自動車利用時間に応じた課金額となっているが、これは自動車を1分利用した場合に一定額の課金を行うものであり、環境税の導入による自動車利用の抑制を想定している。図を見ると、どの都市圏においても自動車利用時間に応じた課金額が増えるに従ってCO $ _{2} $ 排出量が比例的に減少していることがわかり、環境面においては一定の効果が窺える。一方で、同グラフ上には、鉄道運賃の割引によるCO $ _{2} $ 排出量の変化についても示しているが、折れ線グラフがほぼ重なっており、鉄道の運賃割引を実施してもCO $ _{2} $ 排出量に変化がないことが分かる。つまり、鉄道運賃の割引を実施したとしても、自動車利用者が鉄道にシフトすることがほとんどないことが分かる。

図(3)-4 課税および鉄道割引率による $ CO_{2} $ 排出量の変化

(左上：中京都市圈、右上：東京都市圈、左下：松山都市圈)

続いて、3都市圏の自動車利用時間に応じた課税額の違いによる交通手段の転換割合の集計結果を図(3)-5に示す。縦軸が自動車利用の課税額で、横軸がその際の転換割合となっている。中京・東京の2つの都市圏においては、仮に大幅に課税額を上げても自動車利用からの変更は、わずか1割程度で、その多くは徒歩や自転車への転換となっており、3都市圏ともに公共交通への手段変更はほとんどないことが見てとれる。一方で、松山都市圏においては、最大20円/分の課金となった場合でも、自動車から他の交通機関への転換は1割にも満たず、地方都市特有の強い自動車依存傾
向が窺える。

図(3)-5 自動車利用時間に応じた課税額における交通手段転換の割合（左上：中京都市圈、右上：東京都市圈、左下：松山都市圈）

次に、経済面から評価を行う。図(3)-6に、都市圈別の政策導入に伴う収支変化を示す。図は、自動車課税（1円、2円、5円）×鉄道割引（1割、3割、5割）の全9パターンについて、①自動車からの総課税額、②鉄道割引による増減収、③収支、を縦の棒グラフで示しており、参考までに折れ線グラフにて、④政策実施時のCO₂総排出量も掲載している。このとき、①自動車からの総課税額は、PTデータの自動車トリップの利用時間に課金したものから積算しており、②鉄道割引による増減収においては、同じく全鉄道トリップの運賃収入から割引料金分を引いた総額となっている。③は、①と②の差分であり、本政策を行った場合の事業者収入の増減を表している。

まず、図(3)-6(a)中京都市圏を見ると、自動車課税額が低い場合に鉄道の割引率を上げると、事業者収入がマイナスとなり、本政策は事業としては成り立たなくなることが分かる。一方、課税額を2円に上げた場合、鉄道の割引率が1割であれば、収益がプラスとなるため事業として成り立つが、3割以上の割引率では赤字収支となる。これらの結果は、自動車分担率が比較的高いが、鉄道網もそれなりに発達している中京都市圏の特徴をよく捉えており、双方の政策をバランスよく実施することで事業化に繋がる可能性が十分にあることを示唆している。

次に、図(3)-6(b)に示す東京都市圏を見ると、鉄道割引の影響が顕著に表れており、自動車の課税額を上げても、収支が常にマイナスになってしまうことが分かる。これは東京都市圏では、鉄道の分担率が極めて高くその利用者数も非常に多いため、現状の利用者への割引に原資が多く費
図(3)-6(a) 中京都市圈の政策導入におけるCO_{2}排出量の変化と収支の増減

図(3)-6(b) 東京都市圏の政策導入におけるCO_{2}排出量の変化と収支の増減

図(3)-6(c) 松山都市圏の政策導入におけるCO_{2}排出量の変化と収支の増減
やされることに加え、自動車利用に対する課税によりさらに収支が悪化するためである。ゆえに、東京都市圏においては、環境税収入を公共交通運賃の割引に充当する政策は、経済面において持続不可能であると言える。

また、図(3)-6(c)の松山都市圏の結果を見ると、自動車利用に課税した場合、鉄道の運賃を半額にしても少なからず採算が取れる程度の収入は見込める結果となった。これは東京都市圏とは対照的に、公共交通の分担率が極めて低く人口規模も小さいこと、また自動車利用に課金してもなおアクセスの不便さなどにより公共交通への転換に至らないためであると考えられる。ただし、本政策を実施した場合、経済的持続可能性は担保されるものの、自動車の代替交通手段がないがゆえに、市民のモビリティを著しく悪化させてしまうことが懸念される。特に急激に進展しつつある高齢化を鑑みた場合、この問題は極めて深刻である。従って、松山都市圏のような自動車依存度が高い都市においては、経済的政策単独での実施は困難であり、アクセス利便性の向上策などとパッケージ化した上で政策展開をしてゆくことが不可欠であると言えよう。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本研究で構築した都市圏レベルでのCO₂削減効果算出システムは、交通需要の最小単位である個々人の交通行動に基づくものであることに加え、様々なデータソースの融合が可能なプラットフォームを有する汎用性の高いシステムである。ゆえに、現在急速に普及しつつあるスマートフォンのGPSデータ等も直接的に活用でき、また今後それらデータを蓄積・融合することで、より精緻な効果算出ができるものと期待される。

## （２）環境政策への貢献

社会実験に基づいて構築した行動モデルをサブモデルとして組み込むと共に、同一システムにより複数都市における政策実施効果をシミュレートした事例はごく限られている。そのような信頼性の高い手法により得られた政策的知見、特に交通サービスレベルが異なる3都市圏のうち、環境税と公共交通運賃割引のパッケージ政策を導入できるのは中京都市圏のみであるとの知見は、今後の政策検討において非常に示唆に富む結果であると考えられる。

今後は、より多様な政策の効果分析や精度向上に従事するともに，それらの結果と併せて論文や学会発表、機関誌などにおいて、成果の広報・普及に努める予定である。

## 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）>

1) Watanabe, A., Nakamura, T., Sekimoto, Y., Usui, T., Shibasaki, R.: The 32nd Asian Conference
on Remote Sensing (ACRS), CD-ROM, (2011)

“A study on automatic kernel bandwidth selector for questionnaire-based statistics – using JICA person trip data in various developing cities-”

<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) 薄井智貴，中村敏和，金杉洋，関本義秀，柴崎亮介：第19回地理情報システム学会学術研究発表大会（2010）

「Mixed Map Matching手法を用いたGPSデータクリーニングサービス」

2) 薄井智貴、金杉洋、関本義秀：第43回土木計画学研究発表会（2011）

「人の流れデータを活用した交通行動におけるCO₂排出量の推定と都市間比較」

3) 薄井智貴、金杉洋、関本義秀：第20回地理情報システム学会学術研究発表大会（2011）「空間情報を用いた全国バスネットワーク整備に関する研究」

## （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) 松橋啓介，駆動祐揮，上岡直見，森口祐一：市区町村の運輸部門CO₂排出量の推計手法に関する比較研究，環境システム研究論文集，Vol.32，pp.235-242，2004.
# (4) 政策実施下における公平性の分析と低炭素社会実現に向けた政策展開の検討

爱媛大学 理工学研究科

倉内 慎也

平成22～23年度累計予算額：3,868千円（うち、平成23年度予算額：2,308千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本研究課題では、低炭素社会の実現に向けた交通政策のうち、即効性があり、かつICカードやETCを用いることによって利用者ニーズや地域固有の交通問題への対応が可能な経済的政策を対象としている。しかし、経済的政策は、市民一人ひとりの生活や経済活動に直接的かつ大きな影響を与えるため、その実施にあたっては合意形成が重要な課題となる。そこで、本サブテーマでは、まず経済的政策に対する移動主体の受容意識に着目し、政策や個人によって受容性がどのように変化するのかを分析した。具体的には、サブテーマ(1)および(2)で実施した室内実験ならびに社会実験において、各政策に対する受容意識を尋ねると共に、その影響要因を共分散構造分析により検証した。その結果、公平感やCO₂削減効果が期待される政策ほど受容性が高いこと、仮に政策実施に伴う物理的な負担額が不変あるいは軽減されるような政策でも、一部の人に心理的な損得感や不公平感が芽生え、受容性が低下すること等の知見を得た。次に、これまでの分析結果を俯瞰し、経済的政策を、環境（CO₂排出量）・経済（事業収支や費用対効果）・社会（受容性や公平性）の3側面における持続可能性の観点から総合的に評価した。その結果、低炭素型社会の実現には環境税が効率的ではあるが、その使途によって受容性が大きく異なること、また、環境税収入を公共交通運賃の割引に充当するような政策は、中京都市圏では大きな効果が期待される一方、東京都市圏では事業収支の観点から実施不可能であり、松山都市圏のような地方都市では受容性に問題が生じるなど、都市圏ごとに政策展開を変える必要があることが判明した。加えて、費用対効果の観点から、経済政策としては個別のトリップに対して課金や割引を実施するよりも、定額制やポイント制度のように一定期間の利用に対して課金や報酬を付与する方式のほうが行動変容効果が大きいことが明らかとなった。ただし、定額制やキャップ制の導入に際しては、心理的な損得感から受容性が低下する恐れがあるため、その設定根拠や社会的効果を丁寧に説明するなどのコミュニケーションが政策展開において不可欠である。

## [キーワード] 交通料金政策、ガソリン税制、持続可能性、受容意識、共分散構造分析

### 1. はじめに

本研究課題では、低炭素社会の実現に向けた交通政策のうち、課税や料金政策などの経済的政策に着目して、その効果と実現可能性を検討することを目的としている。経済的政策は、インフラ整備のように長い年月や大規模な財源を必要とせず、即効性があり、また、ETCや公共交通ICカードを活用することによって個人の行動形態や地域ごとの交通サービス水準に柔軟に対応できるという点で非常に大きなポテンシャルを秘めている。しかしながら、経済的政策は、市民一人
ひとりの生活や経済活動に大きな影響を与えるため、その実施にあたっては合意形成が極めて重要な課題となる。実際、我が国においても、道路交通渋滞の激しい都心部に流入する自動車に対して課金を行うロードプライシング（混雑課金）の導入が永らく検討されてきたものの、市民や産業界からの反発が大きく、本格実施するには至っていない。また、ロードプライシングを既に実施しているロンドンやシンガポールでは、道路交通渋滞の削減には一定の効果があったものの、特に課金対象エリアへの来訪者や商業店舗主からの反発が大きいなど、依然として政策に対する受容性が課題として挙げられている。

加えて、公共性の高い交通政策の評価においては、環境、経済、社会の三側面における持続可能性を評価する必要がある。ここに、交通分野における環境的持続可能性については、 $ CO_{2} $ 排出量のような長期かつ地球規模での環境負荷から、 $ NO_{x} $ のように比較的局所的な環境負荷に至るまでの様々な環境負荷を、自浄作用により回復可能なレベル内に収めることが要件となる。同様に、経済面については、安全で便利で快適な交通サービスが効率的かつ安定的に提供されることが、また社会面としては、公平性の視点から社会参加に必要な一定水準の交通サービスが全ての人々に確保されていることが持続可能性の要件となる $ ^{1} $ 。前述のように、特に経済的政策は個人や社会に及ぼす影響が大きく、また、一層厳しくなりつつある財源の問題や、急速に進展する高齢化社会におけるモビリティの確保の問題等の社会情勢を鑑みた場合、政策評価にあたってはその持続可能性を包括的かつきめ細かに検討することが強く求められている。

### 2. 研究開発目的

そこで本サブテーマでは、まず合意形成において鍵となる移動主体の受容性に着目し、政策や個人によって受容性がどのように変化するのかを把握することを目的とする。ここで、受容性の分析においては、アンケートやインタビュー調査により被験者に賛否意識等を尋ねることになるが、その回答の信頼性が政策の提示方式に大きく依存することが明らかとなっている $ ^{2)} $ 。そこで本研究では、信頼性の高い知見を得るために、一部の経済的政策については、社会実験形式で被験者に政策を体験して頂いた上で受容意識についてのアンケート調査を行うこととした。加えて、交通料金政策に対する受容性は、自身の利得の変化や政策効果に対する認識、公平感などの多くの要因が関与すると共に、それらの改善を行うための政策アプローチも異なる。そこで、本研究では、受容意識のみならず、それに影響を及ぼすと考えられる要因を含む受容意識構造を把握することを目的とした。さらには、サブテーマ(1)〜(3)の結果を踏まえ、各種経済的政策を環境・経済・社会面での持続可能性の観点から総合的に評価し、望ましい政策を効率的に実現するための制度や都市別の政策展開シナリオの検討を行うことを目的とする。

## 3 ．研究開発方法

## （１）様々な経済的政策に対する受容性の分析

経済的政策に対する受容性を把握するために、本サブテーマでは、まず室内実験ならびに社会実験において経済的政策に対する受容意識を尋ね、政策や個人による受容性の差異を分析した。

具体的には、サブテーマ(1)で述べたように、平成23年度の室内実験では、ガソリン税の使途として一般財源、道路特定財源、環境・交通税の3パターンを想定しており、仮に増税額が同じであったとしても、その各々で受容性が異なるものと考えられる。加えて、例えば道路特定財源であ
ればいくらまでなら賛成するといったように、課税額と使途との間には交互作用が存在するものと予想される。そこで、室内実験では、各税制の下で、現行の課税額（53.8円/L）、10円増税、20円増税した場合の計3パターンについて、政策に対する賛否意識を「1. 大反対」～「10. 大賛成」の10段階評価で被験者に回答を要請した。

また、現存しない政策に対する受容意識を把握する際には、その回答の信頼性に特に注意する必要がある。そこで、より信頼性の高い受容意識データを収集するために、サブテーマ(2)において実施した社会実験において、各タームが終了した際に、体験した政策に対する賛否意識を、「1. 非常に反対」～「5. 非常に賛成」の5段階評価でそれぞれ尋ねた。このように収集したデータを用いて比較分析を行うことで、政策に対する受容意識の差異について考察を行った。

## （２）社会実験データを用いた経済的政策に対する受容意識構造の分析

政策に対する受容性は、その実施に伴う自身の利得変化のみならず、他者と比較した場合の公平感や政策の社会的効果に対する認識など、様々な要因に影響を受けると共に、個人間でも大きく異なるものと考えられる。また、受容性を高めるためには、利得を調整したり、社会的効果を丁寧に説明するなど、その影響要因によって政策アプローチも異なる。そこで本研究では、政策に対する受容意識に影響を及ぼすと考えられる要因として、文献調査の結果から、表(4)-1の心理的構成概念を採用して分析を行うこととした。

分析対象とした政策は、サブテーマ(2)で実施した社会実験のうち、平成22年度に実施した3つの政策である。政策体験後にアンケート調査を実施することで、信頼性の高い回答を得ることに努めた。被験者には、各政策の体験直後に表(4)-1に示す形式で、各構成概念の測定指標を提示し、「1. 全くそう思わない」～「5. 非常にそう思う」の5段階評価で回答を依頼した。受容意識構造、すなわち構成概念間の因果構造については、既往研究³)に基づき、図(4)-1のように仮定し、取得したデータを用いて共分散構造分析により受容意識構造の検証を行った。なお、アンケート調査では、課金や割引金額が受容意識に及ぼす影響を把握するために、設定料金を幾つか変化させた場合についても同様の質問を行っている。また、実際の政策展開においては、過年度に実施された高速道路無料化社会実験のように多数の方に政策を体験して頂くことは現実的に困難な場合が多い。そこで本研究では、3つの政策の体験前にも同じアンケートを実施し、それらを併せて分析することで、政策体験前後での受容意識の差異も併せて考察することとした。

表(4)-1 考慮した構成概念と測定指標

構成概念	定義	測定指標
受容意識	主として政府・行政等の権威者から提示された施策に対して，一般の公衆が受け入れるか否かという形式の抱く態度	政策に賛成する
公正感	倫理的・道德的な基準から考えた場合にどの程度「正しい」施策であるか，という主観的な評価を意味する心理要因	社会的にみて正しい政策だ
自由侵害感	自らの自由がどの程度制限されたのか，という主観的な評価	・私の移動の自由が妨げられる
・移動以外の面で私の生活に悪影響を及ぼす
分配的公正感	意思決定の結果もたらされる分配の公正感（平等さ，衡平さ）	みんなに平等な政策だ
公共利益増進期待	施策を導入した際，社会的便益がどの程度増進するか，という期待	・CO2排出量の削減や渋滞の緩和に効果がある
・社会全体に良い効果をもたらす
図(4)-1 想定した受容意識構造

（３）経済的政策の総合評価と都市別政策展開シナリオの検討

これまでの分析結果を俯瞰し、経済的政策を、環境（ $ CO_{2} $ 排出量）・経済（事業収支や費用対効果）・社会（受容性や公平性）の3側面における持続可能性の観点から総合的に評価した。加えて、望ましい政策を効率的に実現するための制度設計や都市別の政策展開シナリオの検討も併せて行った。

## 4 ．結果及び考察

（１）様々な経済的政策に対する受容性の分析結果

まず、平成23年度の室内実験で被験者に尋ねたガソリン税制別の賛否意識の分布を図(4)-2に示す。縦軸の受容性は、「1. 大反対」～「10. 大賛成」の回答値を表しており、横軸の評価とは、サブテーマ(1)で示した各税制下での個人の損得感を表しており、マイナスの値になるほど損失感

図(4)-2 各ガソリン税制下での評価と受容性
が大きくなることを示している。また、受容意識が個人の損得感とどのような関係があるのかを把握するために、両者の相関係数を併せて算出した。

図(4)-2より、受容意識が最も高いのは、課徴金を環境改善や交通政策に充当する環境・交通税であることがわかる。実際、各税制に対する自由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ためであると推察される。個人の損得感と受容性の関係性を見てみると、現行の課税水準においては、両者にそれほどの相関は見受けられない。ゆえに、税制に対する受容意識には、「こうあるべきだ」というような道德意識や、その使途によって公共利益がどの程度向上するかを表す公共利益増進期待などが大きく関与しているものと考えられる。しかしながら、図(4)-2からわかるように、増税により損得感との正の相関は次第に高くなっており、税制による差異は小さくなっている。このことから、大規模な増税を行った場合、政策に対する賛否意識と税金の使途との関係は希薄になり、個人の損得感による影響が卓越するものと考えられる。

次に、2度にわたる社会実験で実施した政策に対する賛否意識の集計結果を図(4)-3に示す。図(4)-3より、自動車利用に対する課金だけでなく、公共交通運賃の割引のような報酬を付与する政策を併せて実施することで受容性が高くなっていることがわかる。サブテーマ(2)の結果より、実際には自動車から公共交通の転換があまり生じないことを踏まえると、自動車利用を一方的に抑制するのではなく、少なくとも制度上は行動変容を後押しするような方策を具備することが、政策展開において重要になるものと考えられる。この観点から、自動車利用の度合いに応じて課金と報酬の双方を併せ持つ自動車利用キャップ制度に着目すると、賛否がほぼ半分に分かれていることがわかる。これはキャップの設定の妥当性にも依存するが、サブテーマ(1)の結果より、仮に少額であったとしても利得と損失が生じた時点で損得感が際立ってしまうためであると考えられ

図(4)-3 社会実験で実施した政策に対する賛否意識
る。現実問題として、個別にキャップをきめ細かに設定することは困難であるため、本政策は環境負荷削減の点では非常に大きな可能性を秘めているものの、政策展開においては、キャップの設定根拠を丁寧に説明するなどの努力が不可欠であろう。また、公共交通運賃の上限性については、基本的に個々人の支払金額が政策実施前と比べて増えることがないにも関わらず、20％強の被験者が否定的な意見を表明している。これは、財源の問題を気にしていることに加え、キャップ制と同様に、何らかの基準を設けた時点で物理的には支出増は発生しないものの、心理的な損得感が芽生えてしまうことを示唆しているものと考えられる。

## （２）社会実験データを用いた経済的政策に対する受容意識構造の分析結果

被験者に実際に体験して頂いた3政策それぞれについて、線型構造方程式モデルにより受容意識構造を分析した。図(4)-4にピークロードプライシングを想定し混雑時間帯に自動車を利用すると一定額の課金が生ずる政策（政策1）の推定結果を、図(4)-5に環境税の導入を意図し、自動車の利用量に応じて課金がなされる政策（政策2）の推定結果を、また図(4)-6には、政策2に加えて公共交通運賃の割引を併せて実施した場合（政策3）の推定結果を示す。なお、赤線は推定値が正、青線は負であることを表している。

## 1 ）3政策の受容意識構造

全ての政策において、公共利益増進期待から受容意識への直接効果を除く構成概念間の構造パラメータが5%有意を満たし、受容意識構造が既往研究と同様であることが確認された。また、「自分専用車を持っている」、「小学生未満の子供がいる」個人は全ての政策において自由侵害感を大いに感じていることがわかる。これは、子供がいる場合、代替手段となる公共交通が利用しにくいため、それが反発感を高め、結果として受容意識が低くなるものと推察される。

## 2 ）政策間比較

まず、政策1に表れていない個人属性として、政策2では「世帯人数が多い」個人は有意に自由侵害感が高くなっている。これは、そのような世帯は自動車を使わざるを得ない郊外居住者が多いため、終日必ず課金されることが影響し、自由侵害感が相対的に高いものと推測できる。次に、政策3は、政策2に公共交通運賃の割引を追加したため、政策2よりも受容意識が高まるものと予想

図(4)-4 政策1の受容意識構造の推定結果（抜粋）

図(4)-5 政策2の受容意識構造の推定結果(抜粋)
されたが、「2台以上車を持っている」、「小学生未満の子供がいる」、「自動車利用頻度が高い」等の個人は分配的公正感が有意に低くなり、受容性がかえって低下するという結果が得られた。これは、自動車の必要性が高い人は、課金を避けることができないため、他者が公共交通運賃の割引を受けることに不公平感を感じたためであると考えられる。

## 3 ）体験前後の変化

体験前ダミーは、社会実験の体験前後での意識の差を把握するために用いた説明変数である。図(4)-4～図(4)-6より、全ての政策において、体験後のほうが、受容性が低

図(4)-6 政策3の受容意識構造の推定結果（抜粋）

下する方向に構成概念の値をシフトするという結果が得られた。つまり、体験後は個人の自由がより侵害され、公正ではなく、公共の利益も思ったほど増えないと感じることを意味している。これは、今回のように、自動車に対する課金水準が比較的高い場合には、政策を利己的なフレーム、すなわち損得勘定で評価し、それが全ての構成概念の評価を低下させる危険性があることを示唆しているものと推測される。

以上より、平成22年度の社会実験で実施した政策は、自動車に対する課金水準が比較的高かったため、特に、自動車の必要性が高い人にとっては、公共利益増進期待や公正感自体も全般的に低くなることが明らかとなった。一方、これまでの分析により、自動車利用の抑制政策は低炭素型社会の実現に効果的であることから、政策の実施に当たっては、モビリティ・マネジメント $ ^{4)} $ に代表される各種コミュニケーション手法を援用し、政策の意義を丁寧に説明する等の配慮が極めて重要であると考えられる。また、小さな子供がいる世帯をはじめとして、自動車を利用せざるを得ない個人や世帯ほど反対傾向が強いことから、政策を画一的に適用するのではなく、ICカードやETCの個人認証機能を活用するなどして優遇措置をとる等、家族構成や居住地域に応じた料金政策も十分に検討の余地があるものと考えられる。

## （３）経済的政策の総合評価と都市別政策展開シナリオの検討

まず、サブテーマ(3)における環境面での持続可能性を鑑みた場合、ガソリンに対して課税を行う炭素税型の環境税が必要不可欠であるものと考えられる。また、その導入にあたっては、サブテーマ(2)の結果から、課税による累積金額を呈示する仕組みを採用することで、より大きな行動変容効果が期待できると言えよう。徴収した税金の使途については、一般財源化は特定財源的な運用も可能という点で概念的には望ましい一方で、市民にとってはそれがどのように使われているか不明瞭であるため、受容性が低下することが明らかとなった。ゆえに、欧米諸国で実施されているように、環境改善や交通面に使途を限定する環境・交通税のような方式が、合意形成を図る上で望ましいと言えよう。ただし、公共交通運賃の割引を併せて実施する場合については、受容性の向上が見込まれる一方で、単にトリップごとに運賃を割引いた場合、今回分析対象とした