求人と求職の過程から通勤先を結ぶモデル「ABODE」

背景と課題

通勤のOD（出発地と目的地）の推定には、地区ごとの居住者数や雇用数などを使い、地区間の移動量を求める方法が広く用いられている。しかし同じ場所に住む人でも、知り得た求人、技能、希望賃金、採用結果によって職場は異なる。論文は、地区間の移動を直接割り当てる代わりに、求職者と求人枠の相互作用から自宅―職場の結び付きを作る。対象は主に通勤の行き先であり、住宅や企業の立地をモデル内で決める研究ではない。

研究の方法

ABODEは、個々の主体の行動を反復して全体の結果を得るエージェントベース・モデルである。入力するのは、労働者の自宅、企業と求人枠の位置、労働者の技能階級と求人の要求階級、賃金、応募件数や知人利用に関する設定である。自宅と企業の位置は固定する。仮想都市では居住者や求人の属性を設定する。実地域への適用では、調査で既知の自宅―職場の対応をいったん外し、学歴を五段階の技能階級と求人の要求階級の代用にした。初期状態は全員が無職、全求人が空き枠である。

各反復で労働者は探索の強さI、すなわち応募する枠数を選び、空き枠に応募する。応募段階の条件は、求人の階級Jqから本人の技能階級Scを引いた値が許容値以下であること。許容値が0なら同じ階級への応募に限られる。求人側は応募者について、Scに影響力のある知人を使った場合の加点（0または1）を足し、Jq以上となる人を残して、その中から一人を無作為に選び内定を出す。知人の利用や影響力は設定確率で決まり、知人関係そのものは記録しない。

複数の内定があれば、往復通勤時間と提示賃金に係数を掛けて足した値に基づき、最良とみなす内定を確率的に選ぶ。通勤時間の係数は負で、探索者の期待賃金に応じて設定される。次に、その内定と現職について、想定勤続期間の各年の賃金から通勤時間の費用を引き、割り引いて合計した現在価値を比較する。内定の値が高ければ受諾し、そうでなければ現職にとどまる。空き枠の提示賃金、無職者の希望賃金、就業者の賃金も条件に応じて更新し、勤続が長い人ほど再び求職しにくくする。停止後、成立した自宅―職場の対応からOD、通勤距離、賃金の分布を得る。

この研究の新しさ

通勤先を近さだけで決めず、求人を知って応募する機会、技能による選考、複数の内定からの選択、現職との比較を順に表す点が特徴である。求人枠も空き期間に応じて提示賃金を変え得るため、労働者側だけの選択モデルではない。著者らは、得られた個人単位の自宅―職場対応を、従来の通勤目的の分布推定や活動ベースの交通モデルへの入力に使うことを想定している。

従来研究との違い

論文が対比する重力モデルなどは、地区ごとの集計量を用いて地区間の通勤を結ぶ。ABODEは先に労働者と求人枠を対応させ、その結果を集計する。近くに求人があっても、応募や採用に至るとは限らず、賃金と通勤費用を比べて遠い職場を受け入れる場合もある。ただし、論文は重力モデルと同一条件で予測精度を競わせてはいない。手順の違いを、既存手法より正確だという実証結果に読み替えることはできない。

結果と評価

四つの就業中心を置いた仮想都市では、520人の居住者を配置し、立地を保ったまま賃金や技能の条件を変えた。賃金・技能に差がない設定の平均自宅―職場距離は16.3単位、技能条件を同じにして求人賃金にばらつきを与えた設定では23.3単位だった。別の組合せ試験でも、設定を変えると平均距離が一貫して変化した。これらは仮想条件に対するモデルの反応であり、実都市で賃金差が通勤を延ばしたという因果推定ではない。

実地域の試験には、ミネアポリス・セントポール地域の2000年の交通行動調査から、一人就業世帯で仕事が一つなどの条件を満たし、学歴も報告した805人を用いた。探索件数や賃金の更新条件を変えて観測分布に合う設定を選び、その設定で200回実行した。通勤距離の集計分布は観測値におおむね沿った一方、賃金分布、とくに低所得帯の一致は弱く、個人ごとの距離と賃金にも大きなばらつきが残った。同じデータに合わせた再現の評価であり、別の地域や時期での予測精度を示すものではない。

限界・注意点

【著者が述べる限界】実地域データには職種や産業など求人の詳細がなく、学歴だけで技能を代用すると、実際には異なる仕事を同種の求人として扱い得る。モデルは住宅の移転を扱わず、複数就業者がいる世帯内の通勤上の調整も表さない。集計分布が近くても個人単位の再現は弱い。【編集上の留意点】入力本文には中間部分の省略があるため、省略箇所にあるかもしれない実験や結果を前提に評価を広げない。