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1 報告日 :2008 年 10 月 22 日 報告者 : 寺脇 拓 個人トラベルコスト法 個人トラベルコスト法 (individual travel cost method: ITCM) 評価対象となるレクリエーションサイトまでの個人の旅行費用とそこへの年間の訪問回数の関係からレクリエーション需要関数を推定する方法 個人が年間何度も訪れるようなサイトの評価に適している 4 単位買う 旅行費用 : 600 円 2 単位買う 旅行費用 : 1,200 円 図 1: 個人トラベルコスト法の基本的な考え方 3 4

2 旅行費用 地域 ( ゾーン ) トラベルコスト法 レクリエーション需要曲線 さんのそのサイトからのレクリエーション便益 さんのそのサイトからのレクリエーション便益 地域 ( ゾーン ) トラベルコスト法 (zone travel cost method: ZTCM) ある地域から評価対象となるレクリエーションサイトに到達するのにかかる ( 平均的な ) 旅行費用とその地域の訪問率 ( その地域に住む人のうちそのレクリエーション地に訪れる人の割合 ) の関係から レクリエーション需要関数を推定する方法 通常は地域を都道府県単位で捉える 訪問回数は考慮されないため 年間何回も訪れないようなサイトの評価に向いている 訪問回数 図 2: ITCM におけるレクリエーション需要曲線と消費者余剰 5 6 地域 3 地域 2 地域 1 公園 600 円 1200 円 訪問率 :4/100 訪問率 :2/100 訪問率 :1/100 旅行費用 レクリエーション需要曲線 地域 1に住む人の一人当たりレクリエーション便益 地域 2 に住む人の一人当たりレクリエーション便益 各地域に住む人の一人当たり訪問回数 0 2/100 4/100 訪問率 図 3: 地域のイメージ 図 4: ZTCM におけるレクリエーション需要曲線と消費者余剰 7 8

3 個人トラベルコスト法に必要なデータ 個人 iの訪問回数 (V i ) アンケートから直接得られる 個人 i の旅行費用 (TC i ) 直接費用と時間の機会費用の合計で表される 自動車の場合 電車の場合 直接費用 時間の機会費用 直接費用 時間の機会費用 9 10 表 1: 直接費用の計算に必要な変数 変数定義単位データの入手先 ( 例 ) d i 個人の家からサイトまでの往 km MapFan Web のルート検索 復距離 を利用 g ガソリン価格 円 /l 石油情報センター oil-info.ieej.or.jp f i 燃費 km/l 国土交通省の自動車燃費一 覧 list/nenpilist.html m i 同乗者の数 (18 歳以下を除く ) 人 アンケートから h i 往復の高速道路料金 円 NEXCO 西日本で検索 c i 電車賃円 Yahoo! 路線情報を利用 i transit.yahoo.co.jp 表 2: 時間の機会費用の計算に必要な変数 変数 定義 単位 データの入手先 ( 例 ) d i 個人の家からサイ km MapFan Webのルート検索を利用 トまでの往復距離 w i 賃金率 円 / 時間 毎月勤労統計調査 ( 厚生労働省 ) より 被験者が住む都道府県の一人当たり平均月間現金給与額を同都道府県の平均月間実労働時間で割ることにより計算される s 自動車平均時速 km/ 時間 国土交通省道路局のHPにある道路交通センサスより 評価対象サイトがある地方整備局の一般道路調査の結果を利用 l 機会費用の割引率 通常 1/2か1/3が使われる t i 乗車時間 円 Yahoo! 路線情報を利用 transit.yahoo.co.jp 11 12

4 地域トラベルコスト法に必要なデータ 地域 iの訪問率 (VR i i) ) アンケートで得られた被験者の総数に占める地域 i からの被験者の割合から 地域 i の訪問率を予測する 地域 i からの旅行費用 (TC i ) 個人トラベルコスト法における 個人 を 地域 に置き換えられるだけで 計算方法は基本的に同じ 都道府県単位で考える場合は 県庁所在地 で代用する 県庁所在地 で代用する 燃費 (f i ) については自動車の平均燃費を 同乗者の数 (m i ) についてはアンケートで得られたデータの平均を用いる 13 表 3: 訪問率の計算に必要な変数 変数定義データの入手先 ( 例 ) V i アンケートで得られた地域 i か アンケートから らの訪問者数 V a アンケートで得られた訪問者 アンケートから の総数 R a 年間の訪問者数 評価対象サイトの管理主体に問い合わせる 京都の場合は 京都市観光産業局の 京都市観光統計調査年報 に観光客数のデータがある kaiwai.city.kyoto.jp/raku/kanko_top/kanko _chosa.html Pop i 地域 iの人口 総務省統計局の人口推計のページを利用 需要関数の定式化 線形モデル (linear specification) 片対数モデル (semi-log specification) 地域トラベルコスト法では 左辺は V i ではなく VR i になる 15 16

5 トラベルコストデータでは 一般に線形より片対数のほうが当てはまりやすい 旅行費用 α+β 0 exp(α+β ) a. 線形モデル b. 片対数モデル 訪問率 図 5: 線形の需要関数と片対数型の需要関数 図 6: 彦根城への旅行費用と訪問率 線形モデルの消費者余剰 線形モデルの消費者余剰は次ページの直角三角形の面角形積で計算される 総便益の計算の仕方 (ITCM) 次ページの式に従って各被験者の消費者余剰を計算し その平均をとる その平均値にサイトへの年間の訪問者の総数をかける 総便益の計算の仕方 (ZTCM) 次ページの式に従って各地域の一人当たり消費者余剰を計算する その値に各地域からの訪問者数の予測値 ( 掛け 合計する ) を -α/β 0 α+β 旅行費用が 円の人の消費者余剰 CS k は次式で表される ZTCM の場合は この値は地域 kの一人当たり消費者余剰を意味する 図 7: 線形の需要関数のもとで計算される消費者余剰 19 20

6 片対数モデルの消費者余剰 片対数モデルにおいて 旅行費用が の個人の消費者 k 余剰 CS k は次式で計算される 旅行費用が の個人の訪問回数はexp(α+β ) であることから 訪問一回あたりの便益は次式で表される 旅行費用が 円の人の消費者余剰 CS k は次式で表される ZTCM の場合は この値は地域 kの一人当たり消費者余剰を意味する つまり訪問一回あたりの便益は 旅行費用に関わらず一定で-1/β となる 総便益の計算の仕方 (ITCMでもZTCMでも同じ) -1/β にサイトへの年間の訪問者数をかける 0 exp(α+β ) 図 8: 片対数の需要関数のもとで計算される消費者余剰 仮説的トラベルコスト法における便益の計算 線形モデルの場合 19ページのやり方で現状と状態変化後の需要曲線から各状態における総便益を求め その差を計算する 片対数モデルの場合 旅行費用の平均値を計算し それを現状と状態変化後の需要関数に代入して 平均的旅行費用を持つ人の状態変化前後の訪問回数 (V bef とV af とする ) を求める 状態変化後の年間の訪問者数をV af /V bef *R a により予測し 次式により総便益の差を計算する 旅行費用 TC 現状の需要曲線 V=α+βTC 状態変化後の需要曲線 V=α +β TC 平均旅行費用 旅行費用 TC TC a 現状の需要曲線 V=exp(α+βTC) 状態変化後の需要曲線 V=exp(α +β TC) 0 α +β α+β 0 V bef =exp(α+βtc a ) V af =exp(α +β TC a ) a. 線形モデル b. 片対数モデル β は状態変化後の TC の係数パラメータ 図 9: 需要曲線の変化に伴う消費者余剰の変化 23 24

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評価点の差と選択率 実際には ほとんど評価点が同じときは, どちらも選択される可能性がある 評価点の差が大きいときは, 片方しか選ばれない. A が圧倒的に劣る A が選ばれることはほとんどない 選択肢 A が選ばれる可能性 0 つは同じ魅力 0% ずつ A が圧倒的に良いほとんど A だけが選ばれ 交通計画 A 交通需要予測 交通手段選択と ロジットモデル 交通手段分析 分担率曲線法 トリップ費用や時間 距離を横軸 ( 説明変数 縦軸に分担率を描く 徒歩分担率 マストラ分担率 非集計モデル ( ロジットモデル 法 個人ごとの目的地の選択行動をモデルで表現し, 一人一人の行動を加算して推計する. 分担率曲線 連続的選択と離散的選択 第 回仙台都市圏 T 調査による分担率 仙台都心までのトリップでは

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