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世界世界100100都市の交通システムの環境効率評価都市の交通システムの環境効率評価
EcoEco--efficiency Evaluation of Transportation systems efficiency Evaluation of Transportation systems in 100 cities around the worldin 100 cities around the world
広島大学大学院国際協力研究科開発科学専攻 交通工学研究室
吉野 大介藤原 章正
張 峻屹
2 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
本日の発表のアウトライン
1. 研究の背景
2. 研究の目的
3. 修士論文の紹介環境効率の再定義
改善案計算手法の提案
4. 今後の方向性
Outline of this study
3 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
研究の背景
増加傾向にある交通部門のエネルギー消費量先進国・途上国問わず削減の必要性
ジレンマと多様性を考慮しつつ，環境負荷の小さい都市を目指す
交通エネルギー消費の最小化 モビリティの確保・都市退行の防止
都市の多様性（都市のインフラ整備，土地利用，交通財政 etc.）
交通機関の多様性（車両特性，メジャーモード，技術レベル）
交通エネルギー消費 モビリティ・利便性
交通需要への対応
都市交通水準の維持
Backgrounds of this study
ジレンマジレンマ
多様性多様性
4 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
研究の背景
増加傾向にある交通部門のエネルギー消費量先進国・途上国問わず削減の必要性
交通エネルギー消費の最小化 モビリティの確保・都市退行の防止
都市の多様性（都市のインフラ整備，土地利用，交通財政 etc.）
交通機関の多様性（車両特性，メジャーモード，技術レベル）
交通エネルギー消費 モビリティ・利便性
交通需要への対応
都市交通水準の維持
Backgrounds of this study
ジレンマジレンマ
多様性多様性
ジレンマと多様性を考慮しつつ，環境負荷の小さい都市を目指す
80
90
100
110
120
130
140
150
1971 1973 1980 1985 1990 1995 1998 1999 2000
産業
運輸
民生
（注）下記の出典の数値をもとに作成した．1971年度の値を100として指数評価した．[出典]（財）日本エネルギー経済研究所計量分析部（編）：EDMC／エネルギー・経済統計要覧2003年版
（財）省エネルギーセンター（2003年2月5日）p210-214
5 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率
WBCSD (World Business Council for SustainableDevelopment)が概念を提示（1992）– より少ない環境への影響でより多くの価値を創造すること
環境効率の算出
交通部門への適用–– 環境負荷環境負荷と利便性利便性のジレンマの解消
環境効率 = 商品・サービスの価値 ／ 環境負荷
商品・サービスの1. 数量2. 売上高3. 付加価値
事業活動1. に必要な資源消費量2. からの環境負荷発生量
（産出） （投入）
Eco-Efficiency
6 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率の交通部門への適用
環境効率 = 輸送指数 ／ 環境指数
輸送に伴う価値 輸送活動からの環境負荷発生量
問題点
国土交通省：運輸部門のCO2排出に関わる環境効率改善指標の算出法，2007．自身の卒業論文
都市・交通多様性の表現の難しさ– 個々の都市の特色を無視した一律ウェイト一律ウェイトによる評価
– 全都市に共通な先見的な加重システムの仮定
都市都市・交通の多様性が考慮されない・交通の多様性が考慮されない
指標の単純性– 単純明快な算出法で概念が分かりやすい
– 原単位比較とほぼ同義
都市の詳細なエネルギー排出構造都市の詳細なエネルギー排出構造のの評価評価にはにはオーバースペックオーバースペック
Application to transportation sector of Eco-efficiency
輸送指数 = u1 x1 + u2 x2 +・・・ + um xm
環境指数 = v1 y1 + v2 y2 + ・・・ + vs ys
7 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
研究の目的Objectives of this study
利便性と環境負荷を考慮した多面的な交通システムの評価
– 利便性と環境負荷のジレンマの解決
– 都市・交通機関の多様性
各都市への環境負荷を最小化する交通活動の目標設定
目標に向けての効果的な施策の提案
環境効率の再定義
改善案計算手法の提案
環境効率の再定義環境効率の再定義
RRedefinitionedefinition ofof EcoEco--EfficiencyEfficiency
9 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率の再定義へのアプローチ
構成要素– 環境効率算出に使用する変数の決定
• 利便性と環境負荷の関係を把握
使用モデル– 環境効率算出に使用するモデルの決定
• 先見的な加重ウェイトの仮定が不必要
• 多義的な評価が可能
定式化– 環境効率算出におけるモデル形態の決定
• 環境負荷の発生原理を再現
• 入出力比での算出の限界
Approach to redefinition of Eco-Efficiency
10 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
構成要素– 環境効率算出に使用する変数の決定
• 利便性と環境負荷の関係を把握
使用モデル– 環境効率算出に使用するモデルの決定
• 先見的な加重ウェイトの仮定が不必要
• 多義的な評価が可能
定式化– 環境効率算出におけるモデル形態の決定
• 環境負荷の発生原理を再現
• 入出力比での算出の限界
環境効率の再定義へのアプローチApproach to redefinition of Eco-Efficiency
利便性– 移動のしやすさ（モビリティの高さ）によって表現
– トリップ平均速度
輸送活動に伴う環境負荷– エネルギー消費量
11 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
構成要素– 環境効率算出に使用する変数の決定
• 利便性と環境負荷の関係を把握
使用モデル– 環境効率算出に使用するモデルの決定
• 先見的な加重ウェイトの仮定が不必要
• 多義的な評価が可能
定式化– 環境効率算出におけるモデル形態の決定
• 環境負荷の発生原理を再現
• 入出力比での算出の限界
環境効率の再定義へのアプローチApproach to redefinition of Eco-Efficiency
DEADEA（データ包絡分析法）（データ包絡分析法）を使用する．
DEAとは– 入力→出力の変換効率
– 自都市とフロンティア都市（理想都市）の相対比較に基づいた効率性
本研究で用いる理由– 可変ウェイト・相対比較
• 一義的な評価でなく，各都市の「強み」を評価（多様性への対応）
• 改善案のイメージが分かりやすい
12 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
構成要素– 環境効率算出に使用する変数の決定
• 利便性と環境負荷の関係を把握
使用モデル– 環境効率算出に使用するモデルの決定
• 先見的な加重ウェイトの仮定が不必要
• 多義的な評価が可能
定式化– 環境効率算出におけるモデル形態の決定
• 環境負荷の発生原理を再現
• 入出力比での算出の限界
環境効率の再定義へのアプローチApproach to redefinition of Eco-Efficiency
モビリティ
エネルギー消費
公共交通エネルギー消費
私的交通エネルギー消費
エネルギー原単位
輸送規模
×
エネルギー原単位
輸送規模
×＋
都市によってエネルギー消費の構成要因は異なる
評価・対応策も異なるべきだが，従来の環境効率ではカバーできない
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環境効率モデルの構築－環境効率の再定義
環境効率の再定義のため，以下のDEA各種モデルを統合して，環境効率モデル環境効率モデルを構築する.
コスト効率モデル
– 入出力比に基づく効率性算出からの脱却
– モビリティと環境負荷の両立を果たす輸送規模の決定
環境条件を考慮したDEA– 現実性の表現
Construction of Eco-Efficiency Model
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エネルギー原単位(公共)
コスト効率モデル
標準のDEA（技術効率モデル）– より少ない投入でより多い産出を目指す
コスト効率モデル– 現状の産出量を維持しつつ，総入力コスト総入力コストを最小化する
エネルギー原単位(私的)
輸送人キロ(私的)
トリップ平均速度
輸送人キロ(公共)
Cost efficiency model
維持
× ×＋
コストデータ1 コストデータ2入力データ1 入力データ2
出力データ
2入力1出力型コスト効率モデル
エネルギー消費量＝最小化されたエネルギー消費量＝＜入力変数間のシフト＞＜入力変数の削減＞
15 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
私的輸送人キロ平均速度
コスト効率モデル
O
生産可能領域
コスト効率モデルコスト効率モデルエネルギー最小化によって到達
通常の通常のDEADEA（技術効率モデル）（技術効率モデル）
入力を一様に縮小することで到達
A
D
E
C
Cost efficiency model
公共輸送人キロ平均速度
効率性＝実際のエネルギー消費
最小化されたエネルギー消費＝
OA
OE
エネルギー等高線
生産フロンティア
B
小さい入力で大きな出力を実現
より小さいエネルギー消費
フロンティア上の都市＝参照都市
（A都市が目指す都市）
16 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境条件を考慮したDEADEA considering environment condition
変数の制御– 私的交通：エネルギー最小化のため削減（現状以下）– 公共交通：削減対象でないことが一般的（現状以上）
交通システムの異質性の表現– 現実的かつ特徴を把握しやすい評価– 参照都市のペアの決め方は性格が似た都市同士で
（例）Hiroshimaが目指す都市（参照都市）– San Francisco（自動車） – Los Angles（自動車） ○– Hong Kong （公共交通）– Tokyo（公共交通） ○– San Francisco（自動車） – Tokyo（公共交通） ×
フロンティア形成不能都市– 都市の退行は非現実的– 途上国は参照都市にならない
17 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
生産可能領域
環境効率モデル
O
A
Eco-Efficiency model
エネルギー等高線
生産フロンティア
交通システムの異質性フロンティア形成不能都市変数の制御
私的輸送人キロ平均速度
公共輸送人キロ平均速度
直接結ばないことで公共－私的の折衷を回避
両型を統合したフロンティア
私的交通型都市のフロンティア
公共交通型都市のフロンティア
公共交通型先進国都市私的交通型先進国都市途上国都市
18 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率モデルEco-Efficiency model
( )
( )
( )
( ).,,2,11
,10,
,1,1
,1
,,
,,,2,1
,,,2',1'
,',,2,1
..
min
21
21
21
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L
L
L
L
=≥=
≥≥=+
==
=≤+
++=≤
=≤+
=
∑∑
∑∑
∑∑
∑
+==
+==
+==
=
λλ
λλ
λλ
λλxij，yrj： 入出力データi：入力変数の種類1~m’：制約なし変数m’+1~m：制約あり変数r：出力変数の種類j：都市1~n’：公共交通型都市n’+1~n”：私的交通型都市n”+1～n：途上国都市pij：単位入力あたりのコストxi：変数としての入力
λ1j，λ2j：ウェイトz1，z2：バイナリ変数
コスト最小化
交通システムの異質性
フロンティア形成不能都市
記号の説明
アプリオリに与える
公共交通を現状以上に
19 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
使用データData
Millennium Cities Database
国際公共交通連合，Kenworthy,J., Laube,F.１００都市収録（1995年）
先進国・途上国を含む世界各地域の都市を対象
収録項目– 都市地域特性指標
– 交通需給指標
– モビリティ指標
– 交通財政指標
– 環境負荷指標
20 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率指標の推定結果
入力のシステムの異質性はアプリオリに与えるクラスター分析を使用分類に使用した変数– 1000人あたりの道路延長[m/1000人]– 1000人あたりの公共交通専用路線延長[m/1000人]
インフラ整備水準によって分類
クラスター1： 公共交通発展型公共交通発展型London, Hong Kong, Paris etc.
クラスター2： 道路・公共交通両方発展型道路・公共交通両方発展型N.Y., Osaka, Toronto etc.
クラスター3： 道路発展型道路発展型Houston, Sydney, Ottawa etc.
分類結果
Estimation results of Eco-Efficiency Index
入力システムの異質性の表現
自動車依存度高い
公共交通依存度高い
21 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
環境効率指標の推定結果
C hicago
G eneva
G lasgow
G razHelsinki
Hiroshim a
Lille
Sendai
StockholmAm sterdam
Athens
Barcelona
Berlin
Bologna
Brussels
Frankfurt
Ham burg
Hong Kong
Fukuoka
Lisbon
London
Lyon
M ilanM unich
Nagoya
ParisRom e
Sevilla
Singapore
TurinValencia
Vienna
0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
0.600
0.700
0.800
0.900
1.000
0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000
Fukuoka
Hong Kong
クラスタ2所属都市
クラスタ1所属都市
Hong KongFukuoka
効率性高
Estimation results of Eco-Efficiency Index
効率性＝１のライン（参照都市群）
Fukuokaを参照
Hon
g K
ongを
参照
大
大
小
小
クラスター1所属都市（公共発展型都市）が参照都市になる場合
が を目指す 道路インフラが発展しているが，公共交通の利用が
多く， の参照都市を目指すことが可能である．
22 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
Tel Aviv
StuttgartSapporo
RuhrFukuoka
D usseldorf
Sydney
M elbourne
Zurich
W ellingtonVancouver
Tokyo
O slo
N ew York
N ew C astle
M ontreal
M anchester
Kitakyushu
G ent
D ublin
C openhagen
Bilbao
Calgary
Los Angeles
O saka
San Francisco
W ashington
DenverO ttawa
Perth
San Diego
Toronto
Atlanta
Brisbane
Houston
Phoenix
1.0
San Diego
Bilbao
Osaka
Toronto
クラスタ3所属都市
クラスタ1所属都市
クラスタ2所属都市
高
効率性
低
BilbaoOsaka
OsakaToronto
TorontoSan Diego
効率性＝１のライン（参照都市群）
が を目指す 私的交通型都市だが，公共交通利用がある程度盛んで
あるため， の参照都市を目指すことが可能である．
高効率性
低
0
高
効率性
低
が を目指す 公共交通インフラは発達しているものの，私的交通の利用
が多く， の参照都市を目指すことができない．
クラスター2所属都市（両方発展型都市）が参照都市になる場合
効率性改善手法の提案効率性改善手法の提案
Suggestion of calculation methodology of efficiency improvementSuggestion of calculation methodology of efficiency improvement
24 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
エネルギー原単位(公共)
エネルギー原単位(私的)
輸送人キロ(私的)
輸送人キロ(公共)
どのくらいのモーダルシフトが可能？
改善案パターン– 入力（輸送規模）を変化– 入力単価（原単位）を変化
入力変数を減らさず変数間でシフトさせる– 従来のコスト効率モデルでは，改善にあたり，入力変数の削減また
は入力変数間のシフトによって改善– 入力変数の削減は都市の輸送規模の縮小を意味（都市の退行）– 都市全体の輸送規模は維持し，入力変数間のシフトのみで改善
（モーダルシフトを行う）
効率性改善計算手法の提案Suggestion of calculation methodology of efficiency improvement
25 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
公共交通輸送人キロの最大増加可能量を算出
私的交通輸送人キロの最大削減可能量を算出
インフラ整備
土地利用
利用効率 利用効率モデル
投資交通コスト
利用効率
Network DEANetwork DEA
エネルギー原単位(公共)
エネルギー原単位(私的)
輸送人キロ(私的)
トリップ平均速度
輸送人キロ(公共)
モーダルシフト
環境効率モデル
私的交通モデル：
公共交通モデル：
飽和状態(Eff =1)
飽和状態(Eff =1)
余剰大(1以下)
余裕大(1以下)
利用効率モデル：利用効率モデル：DEADEAによって利用効率によって利用効率[0,1][0,1]を算出を算出
>>>>
>>>>
26 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
Malmquistアプローチ
エネルギー原単位(公共)
エネルギー原単位(私的)
輸送人キロ(私的)
エネルギー原単位(公共)
エネルギー原単位(私的)
輸送人キロ(私的)
トリップ平均速度
輸送人キロ(公共)
政策施行後モデル
輸送人キロ(公共)
政策施行前モデル
政策の効果をMalmquistMalmquist指数指数によっ
て指標化する
Introduction of Malmquist approach
1 1以上
MalmquistMalmquist指数（施行前→施行後）指数（施行前→施行後）
1以下
悪化 改善変化なし
27 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
1.01.0
1.5
.8.8
2.0
2.5
.6.6.4.4
.2.2
シミュレーション結果
マルムキスト指数
利用効率（私的交通） 利用効率（公共交通）
• 自動車交通に余剰あり• 公共交通に余裕なし
既存の都市特性のもとでは今以上のシフトが不可能
• 自動車交通に余剰なし• 公共交通に余裕あり
自動車交通に余剰量がなく，シフトが必要ない
Simulation outcome
Malmquist指数=1（効果なし）Malmquist指数>1（効果あり）
私的交通が飽和状態 公共交通が
飽和状態
私的交通に余剰が多い
公共交通に余裕が多い
モーダルシフトが不可能であるため，特別な対処が必要・ 原単位の改善（政策の変更）・ 新規公共交通インフラ整備（モーダルシフトの環境整備）
28 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
まとめ
環境効率モデルの構築– DEAコスト効率モデルによる環境効率の再定義
• 詳細なエネルギー排出機構の評価
– 環境条件を考慮したDEA• 現実性の表現
改善案計算法の構築– Network DEAの導入
• 実行可能なモーダルシフトの決定
– 現実性・実効性を考慮
Conclusion
29 / 30第42回COE研究会（2007.12.4）
今後の課題
シミュレーションのシナリオ設定
– 政策に変化をつけ，施策の感度計測
• モーダルシフト（入力値の変化）
• 原単位改善（入力単価の変化）
都市の分類
– 入力システムの異質性
• クラスターのパターン
– フロンティア形成不能都市
• 経済先進都市と交通先進都市の違い
Future study
Thank you for your kind attention!!Thank you for your kind attention!!
