車を「いつ買うか」と「何を買うか」をつなぐ世帯別シミュレーション

背景と課題

車の保有は、居住地や交通手段の選択と関わる。交通と土地利用を一体で扱う都市モデルで政策を検討するには、地域全体の保有台数だけでなく、どの世帯がいつ車を買い、何を選ぶかも重要になる。論文によれば、既存モデルの多くは各世帯の取引判断を毎年計算する。しかし世帯が車の購入や処分を検討するのは、出産、転居、就業の変化などを機にする場合がある。研究は、こうした出来事と取引までの時間を組み込んだ車保有シミュレーション「VOSim」を、統合都市モデルSTELARSの中に構築した。対象はカナダ・ブリティッシュコロンビア州のグレーター・オカナガン地域である。

研究の方法

計算の単位は世帯で、保有する車の集合を更新する。行動モデルの推定には、2019年に実施された遡及調査の居住・就業履歴、車の購入・処分年、生活上の出来事などを使い、土地利用やバス停・施設への近さを別のデータで補った。地域シミュレーションには、人口属性と保有状況を持つ合成人口、建物・土地利用情報、交通ネットワークを与える。STELARSが計算する人口変化や転居の結果から、世帯構成、所得、居住地、出産や就業の変化をVOSimに渡す。

次に、車を一度も所有していない世帯と所有歴のある世帯を分け、対象となる出来事に反応して取引を検討する世帯を扱う。前者では初購入まで、後者では追加・買い替え・処分までの期間を求める。「ハザード」は、それまで取引しなかった世帯が次の短い期間に取引する起こりやすさを表す。期間モデルでは、時間経過による基準のハザードに、出来事や世帯・居住地の属性に応じた係数の効果を掛ける。ハザードから「まだ取引していない確率」である生存確率を計算し、観測された取引までの期間への当てはまりが高くなるよう係数を推定する。論文は複数の時間分布を適合指標で比較し、初購入には対数ロジスティック型を採用して、生存確率が50％となる期間を時期の推定に用いた。追加・買い替え・処分については、時間によるハザードの変化を表す形状係数も推定している。期間から取引年を定めるが、実装上の時刻は暦年である。

初購入、追加、買い替えの年には、車体形状、車齢区分、先進技術の有無を選ぶ。所有歴のある世帯の取引では燃料種も対象に加える。多次元プロビットモデルは、各選択肢の魅力を観測できる属性による部分と観測できない部分に分け、車種の区分をまたぐ観測不能な好みの関連も扱う。係数は近似複合周辺尤度を最大化して推定する。さらに、車種選択で得られる最大の魅力の期待値を、確率分布からの反復抽出と平均で近似し、取引期間モデルの説明変数にも加える。処分する車は推定モデルではなく、古さ、先進技術の有無、燃料種の順に照らす規則で選ぶ。出力される世帯別の取引と保有車の変化は、年・地域・属性別に集計できる。

この研究の新しさ

特徴は、取引までの期間を扱う連続時間の計算と、取引年に行う離散的な車種選択を接続した点にある。生活上の出来事を世帯が取引を検討する契機とし、初めて車を持つ世帯も別の時期モデルで扱う。これにより、保有台数だけでなく、車を持ち始める世帯の分布を示せる。車種についても車体形状に加え、車齢、燃料、先進技術の有無を扱う。ただし、初購入の車種選択には燃料種の区分を含めていない。

従来研究との違い

論文が挙げる既存の統合都市モデルにも、車の取引と車種を二段階で扱うものはある。一方、多くは年単位の時間刻みで各世帯の取引判断を計算し、初購入や車種の属性を扱う範囲もモデルによって異なる。本研究は、出来事に応じた取引時期と車種選択の接続を特徴とする。ただし、既存モデルを同じ地域・データ・条件で動かした精度や計算時間の直接比較は示しておらず、それらに対する優越性が実証されたわけではない。

結果と評価

2011～2021年を対象とするシミュレーションを、モデル推定に用いていない2013年と2018年のオカナガン交通調査で検証した。車を持たない世帯の割合は予測が観測をそれぞれ0.65ポイント、0.23ポイント上回り、論文が示す台数別世帯割合の差は最大1.9ポイントだった。2018年には車体形状と燃料種も照合した。調査区分に合わせて複数の形状をまとめた乗用車の割合は、観測45.36％、予測43.91％である。2013年の車種別検証はデータがなく実施されていない。

モデルの予測では、初購入世帯は住宅地の割合が高く、通勤距離が長く、バス停が少ない地域に比較的多い。また、車を追加・買い替えする世帯による代替燃料車の購入は、都市中心部やバス停から遠い低密度地域で比較的多い。これらは予測された分布の記述であり、公共交通へのアクセスが購入を引き起こすという因果効果の検証ではない。

限界・注意点

【著者が述べる限界】取引時点は暦年で表し、月までは特定できない。人口変化の計算が年単位で進むため、将来の出産などを予期した取引も実装できていない。代替燃料車の各方式は一括して扱い、処分車の選定には行動モデルではなく優先順位の規則を使う。また論文によれば、以前は車を持っていたが現在は持たない世帯と、一度も持ったことのない世帯を、現行実装では同様に扱っている。取引と車種の各モデルで変数の区分がそろっていないことが、モデル間の連携に及ぼす影響も評価範囲外である。