JP2016031546A - 緑地評価システムおよび緑地評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自然が人間に対して与える多面的なサービスの各々に対応して、人間が緑地によって行う行動に基づいた心理的及び経済的に感じる自然資本に対する価値の評価を行うことを支援する緑地評価システムを提供する。
【解決手段】本発明の緑地評価システムは、緑地を利用する行動の種類を示す利用行動により緑地を利用する人間のクラスタ分析を行い、緑地を利用する人間を複数の行動クラスターに分割するクラスター分割部と、複数の行動クラスター毎の緑地の環境に対する価値である環境価値と当該環境価値に対する人間の意識との間の回帰分析を行い、人間の心理的及び経済的な環境価値を求める価値解析部とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、緑地評価システムおよび緑地評価方法に関する。

樹林の存在する緑地には、ヒートアイランドの緩和、雨水保持、大気浄化等の環境に対する効果が存在するのみならず、心身の健康や癒し等の人間に対する効果が存在すると考えられている。特許文献１には、人間が森林浴を行うことによる生理的効果を評価する方法が記載されている。

この特許文献１は、既に存在する緑地の生理的効果を評価する方法を示されているが、緑地をどのように整備すれば、より人間に対する心理的、生理的効果が高くなるかを示すものではない。ここで、公園や広場等における緑地を、人間にとってリラックスできるような場所にしようとする場合、より人間に対する心理的、生理的効果が高くなるように整備することが望ましい。
このため、緑地を人間に対する心理的、生理的効果が高くなるように整備することを支援する方法が提示されている（例えば、非特許文献１参照）。

一方、会社の活動は自然に依存している部分があるとして、自然を資本の一種として、人材とお金と同一に扱って、自然を配慮した経営を行う考えが出始めている。
例えば、自然を資本として考え、環境を整備する会社への投資の金利を安くする銀行も出現するなど、自然資本を投資対象とする普及が広がりを見せている。

特許第３９４２１８６号公報

那須守、岩崎寛、高岡由紀子、金侑映、石田都、"都市域における緑地とその利用行動が居住者の健康関連ＱＯＬに与える影響"、日緑工誌、Ｊ．Ｊｐｎ．Ｓｏｃ．Ｒｅｖｅｇｅｔ．Ｔｅｃ．，３８（１），３−８，２０１２

しかしながら、上述した特許文献１及び非特許文献１の各々には、既に存在する緑地の生理的効果を評価する方法は記載されているが、自然資本に対する価値の評価については記載されていない。
自然に対して投資を行う場合、その自然がどの程度の価値があるか、すなわち自然がストックとして人の福祉に対して与える多面的なサービス（供給サービス、調整サービス、文化的サービス）がどの程度の経済的な価値があるかを人間が感じる指標として評価することができない。

ここで、供給サービスは、農業、水産業などである。調整サービスは、ヒートアイランドの抑制や二酸化酸素の酸素への変換などの環境改善である。文化的サービスは、人間の健康、子供に対する情緒、学問などである。
また、特許文献１及び非特許文献１の各々には、人間の行動に対応した心理的及び経済的な価値が考慮されていないため、人間が緑地によって行う行動に基づいた心理的に感じる自然資本に対する価値の評価を行うことができない。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、自然が人間に対して与える多面的なサービスの各々に対応して、人間が緑地によって行う行動に基づいた心理的及び経済的に感じる自然資本に対する価値の評価を行うことを支援する緑地評価システムおよび緑地評価方法を提供する。

上述した課題を解決するために、本発明の緑地評価システムは、緑地を利用する行動の種類を示す利用行動により緑地を利用する人間のクラスタ分析を行い、緑地を利用する人間を複数の行動クラスターに分割するクラスター分割部と、前記複数の行動クラスター毎の緑地の環境に対する価値である環境価値と当該環境価値に対する人間の意識との間の回帰分析を行い、人間の心理的及び経済的な緑地の環境価値を求める価値解析部とを備えることを特徴とする。

本発明の緑地評価システムは、 緑地環境の評価と、利用行動によって認知された影響と、緑地の環境価値に対する人間の意識を計測する計測部と、前記計測部によって計測された、前記緑地環境の評価と、前記利用行動によって認知された影響と、前記緑地の環境価値に対する人間の意識とに対して因子分析を行うことによって、前記緑地環境及び前記緑地環境の評価間の関係を表す第１の因子と、前記利用行動及び前記利用行動によって認知された影響間の関係を表す第２の因子と、前記緑地の環境価値と前記環境価値に対する人間の意識との関係を表す第３の因子とを、求める因子分析部と、前記緑地環境と前記利用行動と前記環境価値との関係を表すモデルに基づいて、前記第１の因子に関連付けられている前記緑地環境と、前記第２の因子に関連付けられている前記利用行動と、前記第３の因子に関連付けられている前記環境価値とを関連付し、緑地・環境価値影響構造モデルを構築するモデル構築部と、構造方程式モデルに基づいて、前記緑地・環境価値影響構造モデルを分析し、各因子の影響度合いを表すパス係数と、決定係数と、因子得点とを算出する構造方程式モデリング部とを備えることを特徴とする。

本発明の緑地評価システムは、前記価値解析部が、パラメトリック法及びノンパラメトリック法の各々により、前記行動クラスター各々の環境価値と当該緑地の環境評価との間の回帰分析を行うことを特徴とする。

本発明の緑地評価システムは、前記環境価値が前記緑地を維持管理するための負担金を支払う賛成率であることを特徴とする。

本発明の緑地評価システムは、前記価値解析部が、規模の異なる前記緑地毎に、人間の心理的及び経済的な環境評価を求めることを特徴とする。

本発明の緑地評価方法は、クラスター分割部が緑地を利用する行動の種類を示す利用行動により緑地を利用する人間のクラスタ分析を行い、緑地を利用する人間を複数の行動クラスターに分割するクラスター分割過程と、価値解析部が、前記複数の行動クラスター毎の緑地の環境に対する価値である環境価値と当該環境価値に対する人間の意識との間の回帰分析を行い、人間の心理的及び経済的な緑地の環境価値を求める回帰分析過程とを含むことを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、自然が人間に対して与える多面的なサービスの各々に対応して、人間が緑地によって行う行動に基づいた心理的及び経済的に感じる自然資本に対する価値の評価を行うことを支援することが可能となる。

本実施形態による緑地評価システム１０の構成を示すブロック図である。 本実施形態による、周辺住民における緑地に対する心理的な価値に対する影響構造モデルの構成例を示す概念図である。 本実施形態による、周辺住民における緑地に対する心理的な価値に対する影響構造モデルを構築する際の考え方を示す概念図である。 本実施形態の因子分析部１０３による、緑地環境の評価に関する因子（第１の因子）を示す図である。 本実施形態による、緑地環境の影響構造を示す概念図である。 本実施形態の因子分析部１０３による、利用行動によって認知された影響に関する因子（第２の因子）を示す図である。 本実施形態による、利用行動の影響構造を示す概念図である。 本実施形態の因子分析部１０３による、環境価値に対する人間の意識に関する因子（第３の因子）を示す図である。 本実施形態による、環境価値に対する人間の意識の影響構造を示す概念図である。 本実施形態のモデル構築部１０４により構築される、緑地・環境価値影響構造を示す概念図である。 本実施形態の構造方程式モデリング部１０５による、緑地・環境価値影響構造の分析結果を示す概念図である。 周辺住民の公園の利用行動の実施状況に対するアンケートの集計結果を示す図である。 クラスター分割部１１０が３クラスターに分割した行動クラスター各々における利用行動毎の行動実施率を示す図である。 価値解析部１１１により作成される心理的指標による環境価値の評価を示すグラフ（棒グラフ）を示す図である。 価値解析部１１１が求めた行動クラスター毎の賛成率曲線を示す図である。 価値解析部１１１が求めた各行動クラスター毎のＷＴＰ（支払意思額）値を示すテーブルの図である。 公園の種別毎における行動クラスター各々のＷＴＰの数値を示した図である。 図１７の公園の種別毎における分析に用いた公園のデータを示すテーブルである。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態による緑地評価システム１０の構成を示すブロック図である。図１において、緑地評価システム１０は、インターネットなどのネットワーク２０に接続されている。該ネットワーク２０には、複数の端末装置３０−１、３０−２、…、３０−ｎが接続されている。複数の端末装置３０−１、３０−２、…、３０−ｎは、パーソナルコンピュータや、携帯情報端末などからなり、ネットワーク２０を介して、緑地評価システム１０に接続（アクセス）することによって、緑地の生活に対する影響などの結果を表す情報を、ユーザからの操作に応じて入力し、緑地評価システム１０に送信する。

緑地評価システム１０は、通信部１０１、計測部１０２、因子分析部１０３、モデル構築部１０４、構造方程式モデリング部１０５、入力部１０６、出力部１０７、観測結果記憶部１０８、構造モデル記憶部１０９、クラスター分割部１１０、価値解析部１１１及び環境価値記憶部１１２を備えている。通信部１０１は、ネットワーク２０に接続し、複数の端末装置３０−１〜３０−ｎとの間で各種情報の送受信を行う。計測部１０２は、緑地環境の評価、行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識を計測する。具体的には、計測部１０２は、ネットワーク２０を介して接続された端末装置３０−１〜３０−ｎの入力画面（後述）から、ユーザによってアンケートにおける各調査項目に対する回答を入力してもらい、これを集計することで計測する。ここで、環境価値に対する人間の意識とは、自然資本の環境価値に対する人間の心理的及び経済的に有用性を感じる意識を示している。

因子分析部１０３は、計測部１０２によって計測された、緑地環境の評価、行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識に対して因子分析を行うことによって、緑地環境とその緑地環境の評価との関係を表す第１の因子と、利用行動と行動によって認知された影響との関係を表す第２の因子と、環境価値と環境価値に対する人間の意識との関係を表す第３の因子とを求める。また、因子分析部１０３は、緑地環境の評価と第１の因子とを関連付けし、行動によって認知された影響と第２の因子とを関連付けし、環境価値に対する人間の意識と第３の因子とを関連付ける。なお、第１の因子、第２の因子、及び第３の因子の詳細については後述する。

モデル構築部１０４は、緑地環境と利用行動と環境価値との関係を表すモデルに対し、第１の因子に関連付けられている緑地環境と、第２の因子に関連付けられている利用行動と、第３の因子に関連付けられている環境価値とを関連付けすることによって、緑地・環境価値影響構造モデルを構築する。

構造方程式モデリング部１０５は、構造方程式モデリングに基づいて、緑地・環境価値影響構造モデルを分析し、各因子の影響度合いを表すパス係数と、決定係数と、因子得点とを算出する。具体的には、構造方程式モデリング部は、緑地環境から環境価値に対するパス係数と、緑地環境から利用行動を介して環境価値に対するパス係数とを算出する。入力部１０６は、因子名の入力や、因子間を結ぶパスの編集指示の入力などを行う。出力部１０７は、因子分析部１０３の分析結果や、モデル構築部１０４により構築された緑地・環境価値影響構造モデル、構造方程式モデリング部１０５により算出されたパス係数や、因子得点、決定係数などの表示装置への出力や、図示しない外部機器への出力を行う。

観測結果記憶部１０８は、計測部１０２により計測された、緑地環境の評価、行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識を記憶する。構造モデル記憶部１０９は、モデル構築部１０４により構築された緑地・環境価値影響構造モデルや、構造方程式モデリング部１０５により算出されたパス係数や、因子得点、決定係数などを記憶する。

＜概要＞
図２は、本実施形態による、周辺住民における緑地に対する心理的な価値に対する影響構造モデル（緑地・環境価値影響構造モデル）の構成例を示す概念図である。また、図３は、本実施形態による、周辺住民における緑地に対する心理的な価値に対する影響構造モデル（緑地・環境価値影響構造モデル）を構築する際の考え方を示す概念図である。図２において、「利用行動６０」、「緑地環境７０」、「環境価値８０」が潜在変数を示し、矢印が因果関係、矢印近傍の数字がパス係数、楕円の右上の数字が決定係数を示している。パス係数は、影響の度合いを表す数であり、例えば、観測変数と観測変数の間、観測変数と潜在変数の間、潜在変数と潜在変数の間の影響度合いを表し、決定係数は、観測変数や潜在変数を説明できている度合いを表す。

本発明は、図２に示すように、「利用行動６０」という緑地での行動によって認知される影響、「緑地環境７０」という緑地の物理的環境、「環境価値８０」という環境に対する心理的な価値の３要素（潜在変数）によって構成されることを特徴とする、緑地の環境価値の質に対する影響構造モデルによって、周辺住民の環境価値に配慮した緑地の設計方法を支援する、周辺住民の緑地の利用行動に基づく心理的及び経済的な緑地に対する環境価値を数値的に評価する緑地評価システム１０、及び緑地評価方法を提供する。

ここで、環境価値の定義について簡単に説明する。
本実施形態においては、アンケートにおいて、例えば、公園（緑地）での利用行動、公園環境の評価（緑地環境の評価）、利用行動によって認知された影響、公園に対する環境価値意識（緑地の環境価値に対する人間の意識）、公園の維持管理に対する負担金（維持管理費）、負担金の支払い理由といった項目が調査された。
公園（緑地）の経済的価値の評価には、環境などの公共財が人間にもたらす便益を評価するのに適している仮想市場評価法（ＣＶＭ：Contingent Valuation Method）を用いた。仮想市場評価法においては、環境を保全する仮想の施策を提示し、この施策の実施に対していくら払う意思があるかをアンケートによって質問する。
したがって、環境価値の指標は、例えば「緑地（公園など）の便益を受けるために維持管理費を負担する」という維持管理シナリオに基づいた指標である。また、人間の心理的な環境価値の構成を把握するため、健康、自然環境、景観、環境改善、防災のいずれに対して負担金を支払うかの支払い理由を質問した。また、このアンケートには、支払う負担金の金額として、月額５０円、１００円、２００円、３００円、４００円、５００円、１０００円、２０００円、５０００円の７段階に設定してある。

図３は、緑地の環境価値に対する人間の意識への影響を４つのフェーズで説明する図である。すなわち、図２に示す影響構造モデルは、緑地の環境価値に対する人間の意識への影響を、図３のように、Ｐ１）緑地利用の希求、Ｐ２）行動、Ｐ３）緑地の機能発現、Ｐ４）効果（環境価値に対する人間の意識）への影響の４つのフェーズで捉えることによって設定した。何らかの要因によって緑地への希求が発生し（Ｐ１）、この希求に応じて緑地環境との関係を持ち（「行動」が現れ）（Ｐ２）、その結果、機能が発現されることで心理的に良い影響を受け（Ｐ３）、居住環境全体に緑地のもたらす効果やその可能性を認識し、緑地の環境価値意識を形成していく（Ｐ４）というプロセスである。このプロセスにおいて、例えば緑が多い、少ない等の緑地環境の評価は、行動（利用行動）の選択に影響する。行動が行われる際、緑地の機能が発現し、この緑地の機能は、行動によって認知された効果（認知効果）に影響する。緑地の機能発現により、利用行動によって認知された影響が発生する。

上述したプロセスのインプット／アウトプットに、アンケート調査で得た緑地環境の評価、利用行動によって認知された影響、公園に対する環境価値意識のデータを用いた。それらを観測変数として環境価値意識を構造化した（後述）。
従って、図２と図３において、緑地環境７０と「緑地環境の評価」、利用行動６０と「行動によって認知された影響」、環境価値８０と「環境価値に対する人間の意識」が関係し、それらの関係構造を構築することによって、緑地の環境価値に対する影響構造モデルの全体が完成する。

＜計測・評価・設計の方法＞
（Ａ１）計測部１０２は、緑地環境の評価、行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識を、緑地の利用者から計測し（インターネット上でのアンケートによる集計）、（Ａ２）因子分析部１０３は、緑地環境とこの緑地環境の評価、利用行動と行動によって認知された影響、環境価値と環境価値に対する人間の意識を関係づけ、（Ａ３）モデル構築部１０４は、緑地の環境価値に対する影響構造モデル（緑地・環境価値影響構造モデル）を構築する。

（Ａ４）構造方程式モデリング部１０５は、緑地・環境価値影響構造のパス係数、決定係数、因子得点を計測データから統計的に算出し、（Ａ５）緑地・環境価値影響構造の要素間の影響度合いをパス係数によって評価し、（Ａ６）緑地・環境価値影響構造の要素の潜在変数（例えば、健康、自然環境など）による指標として因子得点の評価を行う。（Ａ７）クラスター分割部１１０は、周辺住民を複数の行動クラスターに分割する。（Ａ８）価値解析部１１１は、心理的指標（健康、自然環境、景観、環境改善、防災）による環境価値の評価を行う。（Ａ９）経済的指標による環境価値の評価を行う。

＜経済的価値評価＞
本実施形態においては、緑地の経済的価値評価として、調査データから提示された緑地を保全するための負担金に対する賛成率曲線（賛成率の回帰曲線）をパラメトリック法により推定し、その曲線を積分することにより、経済的価値となる平均支払意思額（ＷＴＰ：Willingness To Pay）を求めた。
価値解析部１１１は、上記平均支払意思額を算出する際、計算モデルを用いて行うパラメトリック法と、計算モデルを使用せずに直接的に用いるノンパラメトリック法との各々のアルゴリズムを用い、それぞれの方法により平均支払意思額を算出した。
ここで、パラメトリック法には、ランダム効用理論に基づく非集計モデルを用いた。維持管理の負担金に対して賛成する確率をＰ（yes）とし、確率分布関数としてロジスティック曲線に当てはめると以下の（１）式となる。

Ｐ（yes）＝１／（１＋ｅ^−ΔＶ） …（１）
上記（１）式において、
ΔＶ＝ａ＋ｂ・lnＴ＋Σｃ_ｉ・ｘ_ｉ
である。この（１）式におけるΔＶは観察可能な効用関数の差である。このΔＶにおいて、Ｔは負担金を示し、ａは定数であり係数ｂ及び係数ｃ_ｉの各々は偏回帰係数である。ａ、ｂ及びｃ_ｉの各々はロジスティック曲線が求められる際に、それぞれ求められる。ｘ_ｉは、「０」か「１」のいずれかを取り、環境価値を構成する要素に対する支払い意思である。例えば、ｘ_ｉ＝０は支払い意思がなく、一方、ｘ_ｉ＝１は支払い意思があることを示す。ここで、環境価値を構成する要素は、本実施形態において、後述する「健康」、「自然環境」、「景観」、「環境改善」及び「防災」の各々の因子である。価値解析部１１１は、オペレータの入力したアンケートの数値を（１）式に代入し、負担金の支払いに対する賛成率曲線を推定する。価値解析部１１１は、賛成率曲線の推定において、ＳＰＳＳ（登録商標）ｖｅｒ．２２（エス・ピー・エス・エス株式会社製）のロジスティック回帰分析を用いた。

次に、本実施形態による計測・評価・設計の方法について説明する。
＜評価のためのデータを計測＞
本実施形態の計測部１０２によって計測される、緑地環境の評価を以下に示す。計測部１０２は、緑地環境の評価として、緑の量や種類、利用活動の容易性等（Ｅ１−Ｅ９）に関する意識を複数段階の水準で計測する。具体的には、計測部１０２は、Ｅ１：緑の量、Ｅ２：低中木の量、Ｅ４：草花の量、Ｅ５：自然に近い林や野原の量、Ｅ６：水辺の量、Ｅ７：自然に近い水辺の量、Ｅ８：交流できる場所、Ｅ９：地域活動への参加に関する意識を計測する。
ここで、緑地環境の評価については、図示しない端末装置３−１から端末装置３−ｎの各々の画面に対して、各調査項目に基づく評価結果（意識を示す複数段階の水準）がユーザからマウス等の入力装置からの操作に応じて入力される。また、複数段階の水準とは、５件法（５水準）、または７件法等である。

また、計測部１０２は、利用行動によって認知された影響として、緑地、植物、及びそれらに係わる活動によって得られる精神的充足、景観形成、健康・レクレーション、教育、交流等の効果（Ｂ１−Ｂ１１）に関する認知を複数段階の水準で計測する。具体的には、Ｂ１：心が安らぎ・落ち着き、Ｂ２：気持ちを明るくする、Ｂ３：景色が良い、Ｂ４：自然と触れあえる、Ｂ５：身体を動かせ健康に良い、Ｂ６：新たな発見や気づき、Ｂ７：愛着を感じる、Ｂ８：人々を眺める楽しみ、Ｂ９：人との交流、Ｂ１０：地域活動充実感、Ｂ１１：利用による満足感に関する認知を計測する。

また、計測部１０２は、環境価値に対する人間の意識として、身体、精神、社会関係、環境快適性、環境保全、災害対応性の項目等（Ｖ１−Ｖ１５）に関する意識を複数段階の水準で計測する。具体的には、Ｖ１：身体の調子、Ｖ２：精神的楽しみ、Ｖ３：家族との繋がりを育む、Ｖ４：生物の生息場所、Ｖ５：保全すべき地域の自然、Ｖ６：生き物と触れ合える、Ｖ７：景観が良くなる、Ｖ８：地域を特徴づける景観、Ｖ９：歴史・文化の継承、Ｖ１０：都市の暑さを低下、Ｖ１１：騒音を低下、Ｖ１２：空気を清浄、Ｖ１３：災害時の避難場所、Ｖ１４：集中豪雨の水害対策、Ｖ１５：火災の延焼防止を計測する。

計測部１０２は、上述したように、ユーザにより入力される各評価項目に対する回答に基づき、緑地環境の評価、利用行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識の集計を行い、観測結果記憶部１０８に対して書き込んで記憶させる。

＜緑地環境、利用行動、環境価値と対応する計測データの関係を構築＞
次に、因子分析部１０３は、緑地環境と緑地環境の評価との関係、利用行動と行動によって認知された影響との関係、環境価値と環境価値に対する人間の意識との関係を構築する。

まず、緑地環境と緑地環境の評価との関係について説明する。
図４は、本実施形態の因子分析部１０３による、緑地環境の評価に関する因子（第１の因子）を示す図である。図４では、因子Ｎｏ．と、観測変数と、因子負荷量との関係が表されている。図４に示すように、因子Ｎｏ．１は、「Ｅ４ 緑の量」、「Ｅ２ 低中木の量」、「Ｅ４ 草花の量」、「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」の観測変数と関係し、因子名「緑の豊かさ」が付与される。因子Ｎｏ．２は、「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」、「Ｅ６ 水辺の量」、「Ｅ７ 自然に近い水辺の量」の観測変数と関係し、因子名「水辺の豊かさ」が付与される。因子Ｎｏ．３は、「Ｅ８ 交流できる場所」、「Ｅ９ 地域活動への参加」の観測変数と関係し、因子名「活動のし易さ」が付与される。

具体的には、因子分析部１０３は、調査項目（観測変数）を因子分析し、共通する因子（潜在変数）毎に分類し、その因子毎に因子Ｎｏ．を割り当てる。因子Ｎｏ．が割り当てられると、その因子Ｎｏ．のそれぞれに、因子Ｎｏ．によってグループ化された調査項目（観測変数）を元に、オペレータがこれらの調査項目（観測変数）に関連する概念を表す因子名を入力する。例えば、因子Ｎｏ．１には、「緑の豊かさ」、因子Ｎｏ．２には、「水辺の豊かさ」等を入力する。これらの名称は、植物・園芸のもたらすＱＯＬの３要素や、百貨店の屋上緑地における効果検証等の既住研究の結果を参考にして決定する。

図５は、本実施形態による、緑地環境７０の影響構造を示す概念図である。上述した３つの因子と緑地環境の評価とによって、図５に示す緑地環境の影響構造を構築する。図５において、緑地環境７０は、緑地環境の評価を因子分析した因子Ｎｏ．１（緑の豊かさ）、因子Ｎｏ．２（水辺の豊かさ）、因子Ｎｏ．３（活動のし易さ）と、緑地環境の評価である観測変数とを関連付けることで、緑地環境の影響構造を構築する。図５において、緑地環境７０は、緑の豊かさ７１、水辺の豊かさ７２、及び利用活動のし易さ７３の３つの因子を包含する。緑の豊かさ７１は、「Ｅ４ 緑の量」、「Ｅ２ 低中木の量」、「Ｅ４ 草花の量」、「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」に関連付けられる。また、水辺の豊かさ７２は、「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」、「Ｅ６ 水辺の量」、「Ｅ７ 自然に近い水辺の量」に関連付けられる。また、利用活動のし易さ７３は、「Ｅ８ 交流できる場所」、「Ｅ９ 地域活動への参加」に関連付けられる。

次に、利用行動と行動によって認知された影響との関係構築について説明する。
図６は、本実施形態の因子分析部１０３による、利用行動によって認知された影響に関する因子（第２の因子）を示す図である。図６では、因子Ｎｏ．と、観測変数と、因子負荷量との関係が表されている。因子Ｎｏ．１は、「Ｂ１ 心の安らぎ・落ち着き」、「Ｂ２ 気持ちを明るくする」、「景色が良い」、「Ｂ７ 愛着を感じる」、「Ｂ５ 身体を動かせ健康に良い」、「Ｂ１１ 利用による満足感」の観測変数と関係し、ストレス軽減に係わる項目の因子負荷量が大きいので因子名「生理的健康」が付与される。因子Ｎｏ．２は、「Ｂ９ 人との交流」、「Ｂ１０ 地域活動の充実感」、「Ｂ８ 人々を眺める楽しみ」、「Ｂ７ 愛着を感じる」、「Ｂ６ 新たな発見や気づき」の観測変数と関係し、人とのつながりに係わる項目の因子負荷量が大きいので因子名「社会的健康」が付与される。因子Ｎｏ．３は、「Ｂ３ 景色が良い」、「Ｂ８ 人々を眺める楽しみ」、「Ｂ４ 自然と触れ合える」、「Ｂ６ 新たな発見や気づき」、「Ｂ５ 身体を動かせ健康に良い」の観測変数と関係し、人間として本能が満たされることによって得られる心理的満足感に関する項目の因子負荷量が大きいので因子名「情緒的健康」が付与される。各因子Ｎｏ．の因子名については、上述した緑地環境と同様の手順でオペレータによって付与される。

図７は、本実施形態による、利用行動の影響構造を示す概念図である。上述した３つの因子と行動によって認知された影響とによって、図７に示す利用行動の影響構造を構築する。図７において、利用行動６０は、生理的健康６１、社会的健康６２、及び情緒的健康６３の３つの因子を包含する。生理的健康６１は、上述したように、「Ｂ１ 心の安らぎ・落ち着き」、「Ｂ２ 気持ちを明るくする」、「Ｂ３ 景色が良い」、「Ｂ７ 愛着を感じる」、「Ｂ５ 身体を動かせ健康に良い」、「Ｂ１１ 利用による満足感」に関連付けられる。また、社会的健康６２は、「Ｂ６ 新たな発見や気づき」、「Ｂ９ 人との交流」、「Ｂ１０ 地域活動の充実感」、「Ｂ８ 人々を眺める楽しみ」、「Ｂ７ 愛着を感じる」に関連付けられる。また、情緒的健康６３は、「Ｂ３ 景色が良い」、「Ｂ８ 人々を眺める楽しみ」、「Ｂ４ 自然と触れ合える」、「Ｂ６ 新たな発見や気づき」、「Ｂ５ 身体を動かせ健康に良い」に関連付けられる。生理的健康６１、社会的健康６２、情緒的健康６３は、植物・園芸のもたらすＱＯＬの３要素に合致するので、健康を評価する指標とする。

次に、環境価値と環境価値に対する人間の意識との関係に対応する影響構造の構築について説明する。
図８は、本実施形態の因子分析部１０３による、環境価値に対する人間の意識に関する因子（第３の因子）を示す図である。図８では、因子Ｎｏ．と、観測変数と、因子負荷量との関係が表されている。図８に示すように、因子Ｎｏ．１は、「Ｖ４ 生物の生息場所」、「Ｖ６ 生き物と触れ合える」、「Ｖ５ 保全すべき地域の自然」の観測変数と関係し、「自然環境」の因子名が付与される。因子Ｎｏ．２は、「Ｖ１０ 都市の暑さを低下」、「Ｖ１１ 騒音を低下」、「Ｖ１２ 空気を浄化」の観測変数と関係し、因子名「環境改善」が付与される。因子Ｎｏ．３は、「Ｖ１５ 火災の延焼防止」、「Ｖ１４ 集中豪雨による水害対策」、「Ｖ１３ 災害時の避難場所」の観測変数と関係し、因子名「防災機能（防災）」が付与される。因子Ｎｏ．４は、「Ｖ２ 精神的楽しみ」、「Ｖ１ 身体の調子」、「Ｖ３ 家族との繋がりを育む」の観測変数と関係し、因子名「心身の健康（健康）」が付与される。因子Ｎｏ．５は、「Ｖ８ 地域を特徴付ける景観」、「Ｖ７ 景観が良くなる」、「Ｖ９ 歴史・文化の継承」の観測変数と関係し、因子名「景観」が付与される。各因子Ｎｏ．の因子名については、上述した緑地環境や、利用行動と同様の手順で、オペレータによって付与される。

図９は、本実施形態による、環境価値に対する人間の意識の影響構造を示す概念図である。因子分析部１０３は、環境価値を因子分析した因子Ｎｏ．１（自然環境８１）、因子ＮＯ．２（環境改善８２）、因子Ｎｏ．３（防災（機能）８３）、因子ＮＯ．４（（心身の）健康８４）、因子ＮＯ．５（景観８５）によって、環境価値の影響構造を構築する。図９において、環境価値８０は、自然環境８１、環境改善８２、防災（機能）８３、（心身の）健康８４、及び景観８５の５つの因子を包含する。

自然環境８１は、「Ｖ４ 自然環境」、「Ｖ６ 生き物と触れ合える」、「Ｖ５ 保全すべき地域の自然」に関連付けられる。また、環境改善８２は、「Ｖ１０ 都市の暑さを低下」、「Ｖ１１ 騒音を低下」、「Ｖ１２ 空気を浄化」に関連付けられる。また、防災（機能）８３は、「Ｖ１５ 火災の延焼防止」、「Ｖ１４ 集中豪雨による水害対策」、「Ｖ１３ 災害時の避難場所」に関連付けられる。また、（心身の）健康８４は、「Ｖ２ 精神的楽しみ」、「Ｖ１ 身体の調子」、「Ｖ３ 家族との繋がりを育む」に関連付けられる。また、景観８５は、「Ｖ８ 地域を特徴付ける景観」、「Ｖ７ 景観が良くなる」、「Ｖ９ 歴史・文化の継承」に関連付けられる。

なお、因子分析部１０３によって得られた因子から観測変数（調査項目）に対するパス（関連付け）は、マウスやキーボード等の入力装置（図示略）から入力される指示に従って、編集を行うことができる。例えば、図６に示す「利用行動によって認知された影響に関する因子」においては、因子Ｎｏ．１は、「Ｂ１ 心の安らぎ・落ち着き」、「Ｂ２ 気持ちを明るくする」、「Ｂ３ 景色が良い」の３つの観測変数に関連付けされた結果が得られた場合が示されている。しかし、図６に示す結果をオペレータが見て、必要に応じて、この関連付けを編集することができる。例えば、図６において、因子Ｎｏ．２である「社会的健康６２」の因子である「Ｂ７ 愛着を感じる」や、因子Ｎｏ．３である「情緒的健康６３」の因子である「Ｂ５ 身体を動かせ健康によい」、及び新たに「Ｂ１１ 利用による満足感」を関連付けすることができる。図４に示す緑地環境の影響構造や、図８に示す環境価値の影響構造についても同様である。

＜緑地・環境価値影響構造を構築＞
次に、モデル構築部１０４は、図５に示す緑地環境の影響構造、図７に示す利用行動の影響構造、図９に示す環境価値の影響構造を、図２に示す緑地の環境価値に対する影響構造に基づいて組合せ、緑地の環境価値に対する影響構造の全体である緑地・環境価値影響構造を構築する。

図１０は、本実施形態のモデル構築部１０４により構築される、緑地・環境価値影響構造を示す概念図である。なお、図５、図７、図９に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。モデル構築部１０４は、図１０に示すように、図２に示す緑地環境と利用行動と環境価値との関係を表すモデルに基づいて、図５に示す緑地環境７０と、図７に示す利用行動６０と、図９に示す環境価値８０とを関連付し、緑地・環境価値影響構造モデルを構築する。

この緑地・環境価値影響構造を構築において、緑地環境の評価、利用行動によって認知された影響、緑地の環境価値に対する人間の意識といったアンケートにおける調査データを観測変数として、以下の手順によりＳＥＭ（Structural Equation Modeling、共分散構造分析）を適用し、緑地環境の利用行動と環境価値との関係性を構造的に分析し、心理的価値を評価した。
ａ．観測変数の潜在構造を明らかにする（因子分析）。
ｂ．観測変数からの潜在構造を組み合わせ、ＳＥＭを構築する。
ｃ．構築したＳＥＭから環境価値意識の構造を把握する。
ｄ．構築したＳＥＭの環境価値を指標に心理的価値を評価する。
モデル構築部１０４は、上述した処理によるＳＥＭの構築に対し、例えば、ＡＭＯＳ（登録商標）ｖｅｒ．２２（エス・ピー・エス・エス株式会社製）を用いた。

そして、観測変数の潜在構造を因子分析（最尤法、プロマックス回転）によって明確にし、次に得られた潜在構造をモデル構築のプロセスに従って関係付けることにより、緑地・環境価値影響構造モデルの全体を構築する。
因子分析の結果として、観測変数の潜在構造は、「緑地環境」の評価においては、「緑の豊かさ」、「水辺の豊かさ」及び「活動のし易さ」の３因子が関係付けられる。また、「利用行動」によって認知された影響においては、「生理的健康」、「社会的健康」、「情緒的健康」といった既往研究にも見られる３因子が関係付けられる。「公園に対する環境価値意識」においては、「自然環境」、「環境改善」、「防災」、「健康」、「景観」の５因子が関係付けられる。

＜緑地・環境価値影響構造による計測データの統計的分析＞
図１１は、本実施形態の構造方程式モデリング部１０５による、緑地・環境価値影響構造の分析結果を示す概念図である。緑地環境の評価、行動によって認知された影響、環境価値に対する人間の意識の計測データに適合する緑地・環境価値影響構造を、構造方程式モデリングという統計分析法を用いて分析することによって、図１１に示すように、影響構造を数値的に可視化する。構造方程式モデリング部１０５は、観測結果記憶部１０８に記憶されているアンケートの集計結果を読み出し、読み出した集計結果を観測変数の計測データとして、上記緑地・環境価値影響構造モデルの分析を行う。ここで、観測変数とは、計測データ（あるいは調査項目）であり、潜在変数とは、観測変数の影響関係を表すために設定した構成概念（因子）である。観測変数は、本実施形態において、「Ｂ１ 心の安らぎ・落ち着き」〜「Ｂ１１ 利用による満足感」、「Ｅ１ 緑の量」〜「Ｅ９ 地域活動への参加」、「Ｖ１ 身体の調子」〜「Ｖ１５ 火災の延焼防止」である。潜在変数には、計測データに対応した因子得点が算出される。

＜構成要素間の影響度合いの評価＞
次に、緑地環境と利用行動の環境価値への影響を評価する方法について説明する。図１１において、影響の度合いを表すパス係数によって、環境価値８０への直接影響が緑地環境７０で０．０４、利用行動６０で０．７４であることが分かる。緑地環境７０には、利用行動６０を通じた環境価値８０へ間接影響が０．５１（０．６９×０．７４）あるので、直接影響にそれを加えた総合影響が０．５５（０．０４＋０．５１）となることが分かる。また、環境価値８０の決定係数が０．５９であることから緑地環境７０と利用行動６０によって環境価値８０の５９％を説明できることが分かる。

緑地環境７０、利用行動６０と計測データ（観測変数）との関係（影響度合い）を分析する。緑地環境７０、利用行動６０が観測変数である「緑地環境の評価（Ｅ１−Ｅ９）」、「利用行動によって認知された影響（Ｂ１−Ｂ１１）」に及ぼす総合影響を、パス係数から前記の間接影響と同様な方法にて算出する。

図１１においては、本実施形態の構造方程式モデリング部１０５により分析された、緑地環境・利用行動と観測変数との関係の強さ（影響度合い）が示されている。ここでは、「緑地環境の評価」の項目において、例えば、「Ｅ１ 緑の量」は、「緑地環境」を基点とし、「緑の豊かさ」の因子のパスを経由しており、その場合のパス係数は、０．４９であることを表している。すなわち、この関係の強さは、パス係数を乗算した結果で求められる。例えば、「Ｅ１ 緑の量」と緑地環境７０との関係の強さは、緑地環境７０及び「緑の豊かさ」の間のパス係数０．８と、「緑の豊かさ」及び「Ｅ１ 緑の量」の間のパス係数０．６１を乗算した０．４９となる。

緑地環境７０と、「Ｅ１ 緑の量」「Ｅ２ 低中木の量」「Ｅ４ 草花の量」「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」「Ｅ６ 水辺の量」「Ｅ７ 自然に近い水辺の量」「Ｅ８ 交流できる場所」「Ｅ９ 地域活動への参加」の各々の関係の強さは、パス係数０．６５の「Ｅ５ 自然に近い林や野原の量」、パス係数０．５５の「Ｅ４ 草花の量」、パス係数０．５５の「Ｅ７ 自然に近い水辺の量」、パス係数０．５１の「Ｅ２ 低中木の量」、パス係数０．４９の「Ｅ１ 緑の量」パス係数０．４６の「Ｅ６ 水辺の量」、パス係数０．４２の「Ｅ９ 地域活動への参加」、パス係数０．４１の「Ｅ８ 交流できる場所」の順に関係が強く、緑の豊かさと水辺の豊かさと活動のし易さとの各々に関する項目の重要性が評価される。また、利用行動６０によって認知された影響も、上述した緑地環境７０と観測変数との関係の強さと同様に評価される。

なお、構造方程式モデリング部１０５によって得られた緑地・環境価値影響構造モデルについては、ＧＦＩ（Goodness of Fit Index：適合度指標）、ＡＧＦＩ（Adjusted GFI：自由度調整済み適合度指標）、ＣＦＩ（Comparative Fit Index）、ＲＭＳＥＡ（Root mean Square Error of Approximation）によってその適合性を検討し、ＧＦＩ、ＡＧＦＩ、ＣＦＩ、ＲＭＳＥＡの各値において、所定の基準値を満たしていなければ、この構造モデルをオペレータが編集を行う。例えば、調査項目（観測変数）と因子とのパスを追加したり、あるいは削除したりして、再度、構造方程式モデリング処理を行う。このようにして適合性を確認してから評価結果を得る。

緑地・環境価値影響構造モデルを上述したようにアンケートデータに適用して、統計的指標を参照しながら適合するか否かを検討した結果、全てのパス係数が１％水準で優位となり、図１１に示すように、パスによって接続された因子間に関連性が存在することが明確となった。緑地・環境価値影響構造モデルの適合度合いは、上述した各指標において、ＧＦＩ＝０．９０、ＡＧＦＩ＝０．８８、ＣＦＩ＝０．９３、ＲＭＳＥＡ＝０．０５２となった。一般的に、ＧＦＩ、ＡＧＦＩ、ＣＦＩの各々は、０．９以上でモデルの適応度が高いと評価されている。また、ＲＭＳＥＡは０．１未満であるとモデルの適応度が高いと評価されている。したがって、モデル構築部１０４の構築した緑地・環境価値影響構造モデルは、統計的な範囲において十分なモデルであることが判る。

＜クラスター分割＞
図１に戻り、クラスター分割部１１０は、アンケートを採った周辺住人における各人の行動に基づいて、周辺住人の各々を行動が類似した人間の集合体である行動クラスターにクラスター分割する。
アンケートにおいて、クラスタ−分割するための項目として、公園を利用して行う利用行動として、「散歩」、「眺める」、「休息」、「自然観察」、「会話」、「運動」、「遊び」、「飲食」、「考え事」、「写真撮影」、「イベント鑑賞・参加」、「展示物鑑賞」、「読書」、「通勤・通学」、「緑の世話・管理」、「地域活動・ボランティア活動」及び「その他」の１７種類の行動を調査した。

図１２は、周辺住民の公園の利用行動の実施状況に対するアンケートの集計結果を示す図である。図１２において、縦軸において利用行動の種類が示され、横軸にそれぞれの利用行動の実施割合を示す行動実施率が示されている。ここで、行動実施率としては、その利用行動を実施すると回答した人間の実施率がそれぞれの利用行動毎に示されている。さらに、この行動実施率は、利用行動を行う日が「平日休日」、「休日」及び「平日」のいずれかであるかに分類されている。図１２に示すように、「平日休日」、「平日」及び「休日」の各々の公園利用の行動実施率を比較すると、いずれの利用行動においても「休日」の行動実施率が大きいことが判る。しかしながら、特異な違い、すなわち「平日」及び「休日」により特別に利用行動に大きな変化を示してはいない。また、「散歩」、「眺める」「休息」の各々は、行動実施率が７割以上であり、共通に実施されている状況であることが判る。

図１に戻り、クラスター分割部１１０は、上述した利用行動の種類を用いて、周辺住民のクラスター分割を行う。ここで、クラスター分割には、所定の行動実施率以上（本実実施形態においては１０％以上）の利用行動の１３種類、すなわち「通勤・通学」、「緑の世話・管理」、「地域活動・ボランティア活動」及び「その他」の４種類を除く、「散歩」、「眺める」、「休息」、「自然観察」、「会話」、「運動」、「遊び」、「飲食」、「考え事」、「写真撮影」、「イベント鑑賞・参加」、「展示物鑑賞」、「読書」の１３種類の利用行動を用いた。
クラスター分割部１１０は、オペレータが入力する周辺住民ごとの利用行動の実施状態から、潜在クラスタ分析のアルゴリズムを利用して、周辺住民の各々を対応する行動クラスターに分類するクラスター分割を行う。

本実施形態において、クラスター分割部１１０は、行動クラスターを２クラスターから７クラスターまでの６つ独立なクラスター分割を行った。
この結果、２クラスターでは分類を特徴付けることができず、４クラスター以上では分割が細分化してしまい、クラスター間の違いを明確とすることができなかった。この判定は、行動クラスターにおける各行動の実施率の違いにより判定した。
３クラスターの場合、行動クラスターの分類としては、「共通型（クラスターＣ１）」、「散歩型（クラスターＣ２）」、「多様型（クラスターＣ３）」となる。「共通型」は、共通に実施される利用行動（眺める、休息、散歩）を主としている人間の集合である。「散歩型」は、散歩を利用行動の主とする人間の集合である。「多様型」は、多様な行動、すなわち利用行動の多くを実施する人間の集合である。「共通型」、「散歩型」及び「多様型」の各々の周辺住民全体における割合は、それぞれ５２％、２９％、１９％である。また、「共通型」、「散歩型」及び「多様型」の各々の行動数は、それぞれ５．９、２．６、１０．８である。

図１３は、クラスター分割部１１０が３クラスターに分割した行動クラスター各々における利用行動毎の行動実施率を示す図である。図１３は、縦軸が行動実施率を示しており、横軸が利用行動の種類を示している。
図１３から判るように、「共通型」の行動クラスター（クラスターＣ１）は、動かない利用行動（眺める及び休息）及び動く利用行動（散歩）が共通して実施する人間の分類であることが判る。また、「散歩型」の行動クラスター（クラスターＣ２）は、利用行動として散歩を行う行動実施率が高い人間の分類であることが判る。「多様型」の行動クラスター（クラスターＣ３）は、分類に用いた多くの利用行動をまんべんなく実施する人間の分類であることが判る。
したがって、３クラスターの分類により、周辺住民の各々の利用行動のパターンに対応した行動クラスターにクラスター分割されていることが判る。

＜行動クラスターによる心理的価値の比較＞
構造方程式モデリング部１０５は、周辺住民全体で緑地・環境価値影響構造モデルにおける影響度合いを示すパス係数の算出行う。また、構造方程式モデリング部１０５は、行動クラスター毎においても緑地・環境価値影響構造モデルにおける影響度合いを示すパス係数を算出する分析処理を行う。
価値解析部１１１は、構造方程式モデリング部１０５が求めた周辺住民全体及び行動クラスター毎における影響度合いから、心理的指標による環境価値の評価を行う。

ここで、心理的指標とは、「環境価値」、「健康」、「自然環境」、「景観」、「環境改善」及び「防災」の各々である。すなわち、ＳＥＭモデルにおける「環境価値」及びその構成因子である「健康」、「自然環境」、「景観」、「環境改善」及び「防災」を心理的価値評価の指標とする。
そのため、価値解析部１１１は、「環境価値」、「健康」、「自然環境」、「景観」、「環境改善」及び「防災」の各々の因子得点を算出し、心理的指標による環境価値の評価を示すグラフ（後述する図１４）を作成する。

図１４は、価値解析部１１１により作成される心理的指標による環境価値の評価を示すグラフ（棒グラフ）を示す図である。
「環境価値」、「健康」、「自然環境」、「景観」、「環境改善」及び「防災」の各々の心理的指標毎に、全体、「共通型」、「散歩型」及び「多様型」の各々の行動クラスター別に因子得点が示されている。
各心理的指標における行動クラスター間の因子得点の大小関係は、全ての心理的指標において「散歩型」、「共通型」、「多様型」の順番に増加していることが判る。この順序は、行動の多様性に相当することから、散歩を基本とした利用行動の多様化が環境価値の認識を向上させることが示唆している。

人間と環境との関わり方を質的にとらえるモデル（高橋鷹志、長澤秦、鈴木毅編（２００８）、環境と行動、朝倉書店、１６２ｐｐ）において、「散歩型」は散歩という明確な目的を有して、その行動に専念する「意図遂行型」、「多様型」は目的がないわけではないが、それほど明確ではなく動いていく中で環境との多様な関係が作られていく「環境探索型」により近いと考えられる。したがって、「多様型」の行動クラスターは、多くの行動の中で緑地環境との多様な関わりを持つことにより、居住環境全体における公園のもたらす効果やその可能性を認識し、公園の環境価値の意識を向上させていると考えられる。
また、上述した心理的指標による環境価値の評価において、周辺住民の利用行動のパターンを明確にすることにより、公園（緑地）を設計する際に、緑地環境の評価（Ｅ１−Ｅ９）、及び利用行動によって認知された影響の項目（Ｂ１−Ｂ１０）の緑地環境・利用行動との関連度合いを考慮して設計内容を決めることが可能となる。

＜行動クラスターによる経済的価値の比較＞
図１に戻り、価値解析部１１１は、心理的指標による環境価値の評価のみでなく、経済指標による環境価値の評価を行い、結果を環境価値記憶部１１２に書き込んで記憶させる。
価値解析部１１１は、行動クラスター毎に、パラメトリック法により、維持管理の負担金を支払うことに対する賛成率曲線を求める。ここで、オペレータは、アンケート結果から、支払う負担金の金額と、支払理由（環境価値を構成する要素である健康、自然環境、景観、環境改善、防災）とを図示しない入力手段により緑地評価システム１０に入力する。あるいは、緑地評価システム１１０が端末装置３０−１〜３０−ｎの各々から入力する。
価値解析部１１１は、パラメトリック法により求めた賛成率曲線からＷＴＰを推定し、行動クラスター毎に出力する。また、価値解析部１１１は、アンケートの調査結果である支払う負担金の金額と支払理由とにより、直接的にＷＴＰを行動クラスター毎に推定した。

図１５は、価値解析部１１１が求めた行動クラスター毎の賛成率曲線を示す図である。この図１５において、縦軸が賛成率であり、横軸が負担金を示している。図１５において、一点鎖線が散歩型の賛成率曲線であり、破線が共通型の賛成率曲線であり、点線が多様型の賛成率曲線であり、実線が全体の賛成率曲線を示している。また、図１５において、○が散歩型の調査値から求めた数値であり、□が共通型の調査値から求めた数値であり、◇が多様型の調査値から求めた数値であり、△が全体の調査値から求めた数値を示している。
多様型においては、パラメトリック法によって求めた賛成率と調査値から直接に求めた賛成率との間に相対的な差が大きく、１１％（負担金が２００円の場合）から２２％（負担金が１０００円の場合）となった。
一方、支払い有無を予測する的中率は、８０％以上であり、予測においては十分な数値を得ることができた。

図１６は、価値解析部１１１が求めた各行動クラスター毎のＷＴＰ値を示すテーブルの図である。この図１６において、行動クラスター毎に、パラメトリック法により求めたＷＴＰと、ノンパラメトリック法により求めたＷＴＰと、相対比と、賛成率曲線の的中率と、分析に用いた標本数と、有意確率とが示されている。相対差は、パラメットリック法に求めたＷＴＰからノンパラメトリック法により求めたＷＴＰを減算し、この減算結果をノンパラメトリック法により求めたＷＴＰにより除算した数値である。
ＷＴＰにおいて、パラメトリック法により求めた数値とノンパラメトリック法により求めた数値とを比較すると、相対的な差は全体、共通型、多様型において５％以内であり、最も差が大きい散歩型においても８％であることが、この図１６から判る。したがって、価値解析部１１１が行ったパラメトリック法（ロジスティック回帰分析）によるＷＴＰの推定値は、目的とする行動クラスター間の比較に耐えられない相違を有さないことが判る。

パラメトリック法により得られたＷＴＰを行動クラスター間において比較すると、散歩型、共通型、多様型の順番、すなわち行動の多様性の順に大きくなった。また、全体のロジスティック回帰分析（パラメトリック法）によって得られたオッズ比は、健康が２．０、自然環境が１．７、景観が１．５、環境改善が１．３、防災機能が１．２と求められた。本実施形態においては、このオッズ比は、負担金の賛成率、すなわちＷＴＰと環境価値の構成要素に対する支払い意思との関係の強さを表している。このため、ＷＴＰは健康との関係が一番強く、自然環境、景観、環境改善、防災機能の順に低くなっている。すでに説明した心理的指標においても、環境価値は健康との関係が強かったが、経済的指標であるＷＴＰにおいては、個人の志向が明確となり、健康との関係がより強くなったと考えられる。

一方、調査値から直接的にＷＴＰを推定するノンパラメトリック法においても、各行動クラスターにおけるＷＴＰの大きさはパラメトリック法による数値と同じ順となっていることが判る。全体のＷＴＰに対する各行動クラスターの比率も、パラメトリック法とノンパラメトリック法との間に大きな差は見られない。
上述した結果は、散歩を基本とした行動の多様性が環境価値を向上させることを、心理的指標と同様に経済的指標においても示唆している。

＜公園種別の経時的価値に対する利用行動の影響＞
オペレータは、緑地評価システム１０に対して、複数の場所で行ったアンケート調査の結果を入力することにより、価値解析部１１１に対して地区公園及び近隣公園の種別における経済的価値を行動クラスター毎に算出させる。
すなわち、アンケートを行った公園毎に、上述した緑地・環境価値影響構造モデルを構築し、環境価値に対する分析を行う。

図１７は、公園の種別毎における行動クラスター各々のＷＴＰの数値を示した図である。この図において、縦軸はＷＴＰの数値を示し、横軸は構造クラスターの種別を示している。また、●が有栖川宮記念公園を示し、▲が世田谷公園を示し、◆が蘆花恒春園を示し、○が檜町公園を示し、△が若林公園を示し、◇が希望丘公園を示している。実線は地区公園（有栖川宮記念公園、世田谷公園及び蘆花恒春園）のＷＴＰを示している。破線は近隣公園（檜町公園、若林公園及び希望丘公園）のＷＴＰを示している。地区公園のＷＴＰは、有栖川宮記念公園、世田谷公園及び蘆花恒春園の各々のアンケートをまとめて分析して求めている。近隣公園のＷＴＰは、檜町公園、若林公園及び希望丘公園の各々のアンケートをまとめて分析して求めている。
この図１７の場合、公園の周辺住民を行動クラスターによって分割すると、標本数が少なくなりパラメトリック法においては推定誤差が増加してしまうため、価値解析部１１１にノンパラメトリック法によりＷＴＰを求めさせている。

以上により、大きさの異なる公園種別及び公園単体においても、行動の多様性が環境価値を向上させることが示唆された。この示唆により、面積の小さな公園においても環境との多様な関係を取り得る環境探索型の場として設計することにより、面積の大きい公園に匹敵するレベルへと、環境価値を向上させることが可能であることが判る。

図１８は、図１７の公園の種別毎における分析に用いた公園のデータを示すテーブルである。公園毎に、公園の名称と、所在地と、都心との位置関係と、面積と、周辺の緑被率とが記載されている。地区公園とは、面積が所定の数値より大きい公園を示している。近隣公園とは、面積が所定の数値より小さい公園を示している。

上述したように、本実施形態によれば、既存緑地（既存に設けられた公園など）の自然資本に対する社会的価値の評価（心理的評価、経済的評価）を行うことができ、これをデータベース化することにより、新たに公園を作成する場合、新たに公園を作成する地域と類似性を有する既存の緑地を検索し、そこでの周辺住民のアンケートを行うことにより、地域それぞれに対応する公園を高い精度で設計することが可能となる。
さらに、本実施形態によれば、例えば、既に構築された環境（公園、ビルの屋上等の緑がある環境）に対し、上記の調査項目に対する観測を行っておき、図１０のような構造モデルを得て、調査項目（観測変数）と各因子間のつながりを、パス係数や決定係数、因子得点を参照することで、これから緑地化する環境について検討することが可能である。

また、例えば、図１１に示すような測定結果が得られていたとしても、上述のような構造モデルを用いて緑地を評価することで、緑地がユーザのどのような心理（因子）に影響しているか、また、その心理（因子）の関係性の高さを評価することができる。このため、緑地とその評価結果の関係性を手がかりにし、ユーザに対しどのような心理的、生理的効果を与えたいかを考慮した新たな緑地の設計を行うことができる。
また、本実施形態によれば、企業が所有する既存緑地の価値をＣＳＲ（Corporate Social Responsibility）報告書などで発表することにより、企業の評判を高めることや、新たな緑地を作成する際に、費用対効果を判断する材料となる。

なお、本発明における図１の緑地評価システム１０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより緑地の評価を行う処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１０ 緑地評価システム
２０ ネットワーク
３０−１，３０−２，３０−ｎ 端末装置
１０１ 通信部
１０２ 計測部
１０３ 価値解析部
１０４ モデル構築部
１０５ 構造方程式モデリング部
１０６ 入力部
１０７ 出力部
１０８ 観測結果記憶部
１０９ 構造モデル記憶部
１１０ クラスター分割部
１１１ 価値解析部
１１２ 環境価値記憶部

Claims (6)

1. 緑地を利用する行動の種類を示す利用行動により緑地を利用する人間のクラスタ分析を行い、緑地を利用する人間を複数の行動クラスターに分割するクラスター分割部と、
   前記複数の行動クラスター毎の緑地の環境に対する価値である環境価値と当該環境価値に対する人間の意識との間の回帰分析を行い、人間の心理的及び経済的な緑地の環境価値を求める価値解析部と
   を備えることを特徴とする緑地評価システム。
2. 緑地環境の評価と、利用行動によって認知された影響と、緑地の環境価値に対する人間の意識を計測する計測部と、
   前記計測部によって計測された、前記緑地環境の評価と、前記利用行動によって認知された影響と、前記緑地の環境価値に対する人間の意識とに対して因子分析を行うことによって、前記緑地環境及び前記緑地環境の評価間の関係を表す第１の因子と、前記利用行動及び前記利用行動によって認知された影響間の関係を表す第２の因子と、前記緑地の環境価値と前記環境価値に対する人間の意識との関係を表す第３の因子とを、求める因子分析部と、
   前記緑地環境と前記利用行動と前記環境価値との関係を表すモデルに基づいて、前記第１の因子に関連付けられている前記緑地環境と、前記第２の因子に関連付けられている前記利用行動と、前記第３の因子に関連付けられている前記環境価値とを関連付し、緑地・環境価値影響構造モデルを構築するモデル構築部と、
   構造方程式モデルに基づいて、前記緑地・環境価値影響構造モデルを分析し、各因子の影響度合いを表すパス係数と、決定係数と、因子得点とを算出する構造方程式モデリング部と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の緑地評価システム。
3. 前記価値解析部が、パラメトリック法及びノンパラメトリック法の各々により、前記行動クラスター各々の環境価値と当該緑地の環境評価との間の回帰分析を行う
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の緑地評価システム。
4. 前記環境価値が前記緑地を維持管理するための負担金を支払う賛成率である
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の緑地評価システム。
5. 前記価値解析部が、規模の異なる前記緑地毎に、人間の心理的及び経済的な環境評価を求めることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の緑地評価システム。
6. クラスター分割部が緑地を利用する行動の種類を示す利用行動により緑地を利用する人間のクラスタ分析を行い、緑地を利用する人間を複数の行動クラスターに分割するクラスター分割過程と、
   価値解析部が、前記複数の行動クラスター毎の緑地の環境に対する価値である環境価値と当該環境価値に対する人間の意識との間の回帰分析を行い、人間の心理的及び経済的な緑地の環境価値を求める回帰分析過程と
   を含むことを特徴とする緑地評価方法。

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