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以下時間価値）に輸送時間を掛け合わせたものとして計測される。輸送時間の短縮は主に輸送に関する技術進歩、たとえば車両スピードの上昇を通じて実現し、輸送産業の生産性を上昇させると考えられる。このような輸送時間の短縮は、輸送業者の保有するトラックの機会費用やドライバーなど労働者に支払う賃金の節約をもたらすが、このことは荷主である製造業にとって運賃低下や生産物価値の上昇による便益、消費者にとっても消費可能性の拡大（たとえば遠隔地への生鮮食料品の配送が可能になることによる）といった経済効果が期待される。時間価値についての実証研究は数多く行われているが、その大部分が旅客輸送に関するものであり、データ制約や構造の複雑さから貨物輸送についての時間価値の計測は希少である。貨物輸送についての時間価値計測の既存の手法としては、（1）要素費用法（Factor Cost Method）と（2）支払意思額法（Willingness to Pay Method）がある。（1）は、投入要素の時間原単位を推定し、それらを節約時間に乗ずることによって得られ、（2）は高速道路利用など輸送手段の選択モデルの推定で得られる輸送時間と高速道路利用料の限界代替率（推定されたパラメータの比）である。実証分析においては、データの制約から輸送費用、時間、距離など供給サイドの情報が得られる場合が多い。そのため従来の時間価値は、当該企業が持つ輸送技術と投入要素の組み合わせにより実現した節約時間への対価として計測される。しかし本来、貨物輸送の時間価値は、荷主（需要サイド）が発注する際に時間指定の有無、高速道路利用料支払いの有無などを示して運賃に反映されていると考えるのが自然である。そこで本稿では荷主の輸送に関する時間価値の計測のための新たな方法の提案を行う。近年、貨物運賃に対してヘドニックアプローチを適用して、時間価値を1時間の輸送時間短縮による運賃の変化とする研究がある。本稿ではこの流れに従い、貨物市場において荷主は、短い輸送時間に対して支払意思を持ち、輸送業者は輸送時間短縮のための技術と要素投入を行うことで均衡において運賃が決定するモデルを作成した。このモデルでは、輸送時間が短いほど運賃は高くなる（長くなるほど低くなる）。その際、高速道路利用や荷物の積み下ろし時間の短縮などの輸送時間を決定する要因を明示的にモデルに考慮している。実証研究では、全国貨物純流動調査（物流センサス）の個々の貨物輸送の運賃、距離、重量、時間指定の有無、高速道路利用の有無などと総合交通分析システム（NITAS）の経路最短距離、最短時間などを利用し、運賃関数、高速道路選択関数、輸送時間関数の推定を行った。推定結果から、サンプルの平均的な組合せである重量4トン、距離200kmの貨物輸送について時間価値を計測してみる。輸送業者の時間価値である（1）と（2）の手法、本稿で提案された手法による荷主の時間価値をそれぞれ計測すると、3088円、2084円、3133円となり、本稿の手法による時間価値が高くなった。またわれわれの手法では表1のように距離と貨物の重量のさまざまな組み合わせに対して時間価値を計測することができる利点がある。表1は、新規に高速道路を建設した場合に得られる荷主の便益（金銭的価値と時間価値の合計：「(B)」）と社会的便益（高速道路建設から得られる収益と荷主の便益の和：「(A)+(B)」の計算結果を示している。重量が一定であるとすると距離が長い程高くなり、距離を固定すると重量が大きい程、便益は高くなった。本稿では、貨物輸送の時間価値の新たな計測方法の提案を行ったが、道路をはじめ社会資本の老朽化に伴う改修の必要性が大きな政策課題となっている中、こうした分析手法は社会資本の優先度を検討するうえで重要な役割を果たす可能性がある。表1：新規の高速道路建設の社会的便益の計測（配達に時間指定がある場合）重量（トン）距離（km）(A)高速料金（円）(B)運賃＋時間費用の合計額（円）(A)+(B)高速道路建設による社会的便益（円） 21001008.9636.41645.3 2001857.3989.12846.4 4003808.51469.95278.4 8008966.22233.911200.1 41001181.8626.81808.7 2002167.9965.53133.4 4004411.91416.35828.3 80010298.92119.512418.3 61001533.4703.42236.8 2002747.6987.43735.0 4005369.41309.46678.8 80011860.01683.913544.0 81001540.4706.92247.3 2002772.3794.43566.7 4005458.41792.37250.7 80012191.34307.416498.6 161001555.31503.63058.8 2002823.93313.06136.9 4005644.87588.513233.4 80012876.018625.231501.2 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る