移動の「見えない費用」を含めると、仕事への到達しやすさはどう変わるか

背景と課題

アクセシビリティとは、ある場所から目的地の活動機会へ到達しやすい度合いをいう。一定時間内に行ける仕事の数は分かりやすい指標だが、時間だけでは事故の危険、移動中に吸い込む汚染物質、金銭的な支出を捉えきれない。混雑による他人の遅れや排出による被害も、移動者自身の所要時間には表れない。

論文は、本人が負うものを「内部費用」、本人が負担せず他者に及ぶものを「外部費用」、両者の合計を「総費用」と呼ぶ。時間、事故、排出、金銭をこの区分で整理し、交通計画を評価するときに、利用者にとっての便利さと他者への負担を併せて見られるようにする。

研究の方法

計算の基本単位は、道路の節点を結ぶ区間である「リンク」と、出発地・目的地の組である。各リンクの長さ、交通量、速度や事故・排出を見積もるための情報と、各目的地の仕事数を用意する。実演には100節点・180リンクの格子状ネットワークを作り、各リンクを1 km、各節点の仕事数を1000件とした。時間、事故、排出、金銭の費用をリンクごとに内部・外部へ分け、単価を使って金額に換算する。税や保険料を通じて既に本人が負担した額を、外部費用として重複計上しないことが前提となる。

自動車では、まず交通量を容量で割った比から速度を推定する。速度式は、自由流速度を「1＋0.15×その比の4乗」で割る形で、交通量が容量に近づくほど速度が下がる。リンク長を速度で割った所要時間に時間価値を掛け、本人の時間費用を求める。他者に与える混雑遅延は外部費用として区別する。事故件数の推定式は、日交通量とリンク長を説明変数とし、事故の種類ごとに推定した係数を用いる。排出費用の推定式には所要時間、交通量とその二乗を用いる。本人が吸い込む汚染と他者に及ぶ排出被害を分け、車両運行費や道路費用なども加える。本文は、自動車の平均的な費用と、交通量が増えたときの追加的な費用を内部・外部の推計に使うが、各費目の配分を再現するための細かな計算手順はすべては示していない。自転車の費用には別の速度などを仮定し、実演では事故・排出の外部費用をゼロとする。

次に、経路を構成するリンクの費用を足し、出発地・目的地ごとに、指定した費目と負担範囲の合計が最小の経路を求める。選べる対象は時間、事故、排出、金銭、総費用と、それぞれの内部・外部・両者の合計である。経路探索の具体的なアルゴリズムは本文に示されていない。最後に、経路費用が所定の上限以下なら目的地の仕事数を足す。これが出発地の到達可能な仕事数となる。同じ上限で異なる経路を評価したり、目的地ごとに自動車と自転車の費用が低い方を選んだりして比較する。

この研究の新しさ

この研究の特徴は、外部費用を別枠の損害額として示すだけでなく、リンク費用、経路、到達可能な仕事数まで一続きで評価する点にある。時間最小の経路に加え、事故費用や排出費用を最小にする経路も比べられる。総費用を最小にする経路は、旅行者が実際に選ぶ経路の推定ではなく、外部費用まで考慮した場合の比較対象である。

従来研究との違い

従来の所要時間中心の指標では、速い経路や交通手段が有利になりやすい。本手法は、何を最小にする経路かに加え、その経路をどの費用で判定するかも切り替える。例えば安全な経路を選んだ場合の時間費用を、時間最小経路と同じ上限で比べられる。一方、費目ごとに別々の費用上限を当てた到達可能数と、すべての経路を同一の総費用上限で判定した到達可能数は、異なる比較として読む必要がある。

結果と評価

検証は実都市の事業評価ではなく、ミネソタ州のデータを参照して費用関数などを設定した例示用ネットワークでの実演である。節点（0,9）から（9,0）までの例では、事故費用が最小の経路の時間費用は、時間最小経路のおよそ2倍だった。この例では、排出費用が最小の経路は時間最小経路と一致した。

節点（0,0）から到達できる仕事を、どの経路も総費用16ドル以下という条件で判定すると、総費用最小経路では6万件に到達した。時間最小経路ではそれより1000件、事故費用最小経路では3万4000件少なかった。交通手段の比較でも、実演の設定では内部費用を基準にすると自動車、総費用を基準にすると自転車が有利になった。いずれも設定したネットワークと費用の下での結果であり、現実の道路で同じ差が生じるという推定ではない。

限界・注意点

【著者が述べる限界】実際のネットワークへの適用には大量の区間別データが必要で、実演の費用関数は基本的なものにとどまる。リンク間の相互作用を扱う精緻化や、乗客・事業者の費用を整理した公共交通への拡張は今後の課題である。健康増進など、移動の便益を全面的に数える分析でもない。【編集上の注意】この実演だけから、特定地域の投資順位が実際に逆転するとは言えない。