米国の農村では、近隣の密度と広域の行きやすさが移動にどう結びつくか

背景と課題

農村で交通由来の温室効果ガスを減らすには、自動車移動を抑えるだけでなく、住民が必要な場所へ行けるかも考える必要がある。住宅や仕事場の配置、交通機関への近さなどを指す「建造環境」と移動の関係について、従来の研究は都市部に偏っていた。本研究は、農村ではどの環境要因が移動距離や交通手段と結びつき、その関連が都市とどう違うかを問う。

研究の方法

観測単位は、調査対象者１人の１調査日における移動である。2017年の米国全国世帯交通調査から、各移動の手段・目的・距離と個人・世帯属性を取り、居住地の国勢調査区画群に環境データを結び付けた。対象は21歳超で、自宅を発着する移動を１回以上した人、または調査日に有償の在宅勤務をした人とした。移動距離が300マイルを超える人と必要な変数が欠ける人を除き、１世帯から１人を無作為に選んだ。分析対象は109,612人で、各回帰に使える人数は目的変数によって異なる。標本の要約には調査の重みを使い、回帰には使っていない。

目的変数は、調査日の自動車系手段による移動距離の合計と、①自動車系手段を１回以上使ったか、②生活目的の移動をすべて自動車系手段で行ったか、③生活目的で徒歩か自転車を１回以上使ったか、という三つの二値指標である。自動車系には乗用車のほか、オートバイやタクシーなども含む。主な説明変数は四つある。「近隣アクセス」は居住地区画群の１エーカー当たりの世帯数と仕事数の合計の自然対数、「広域アクセス」は車で45分以内に到達できる仕事数の自然対数である。残りは区画群の中心から４分の３マイル以内に停留所があるかと、区画群内の８種類の仕事の分布を表す多様性指標である。年齢、所得、就業、世帯の車保有状況なども説明変数に加え、観測できる属性差を調整した。

計算では、まず自動車系手段を使うかをロジット回帰で推定する。これは説明変数に応じて「使う」確率がどう変わるかを表す。次に、距離がゼロの人を除いた正の移動距離を、平均距離の対数を説明変数に結び付けるガンマ回帰で推定する。ゼロを扱う最初の段階と正の距離を扱う次の段階を合わせたものが、論文の二段階モデルである。残る二つの二値指標もロジット回帰で推定した。各モデルは都市と農村で別々に当てはめ、環境指標が変わったときの推定結果の平均的な変化を算出する。さらに、都市・農村を一緒に扱うモデルと比べ、農村の区分を変えても結果が保たれるかを調べた。

この研究の新しさ

全国規模の個人別移動記録に、居住地の区画群単位の環境指標を結び付け、移動距離と交通手段の両方を調べた点に特徴がある。都市・農村の平均的な差だけでなく、環境指標や個人属性と移動との関連そのものが両地域で異なるかを、別々のモデルで検討した。

従来研究との違い

主に論じられる狭い農村定義では、農村の近隣アクセスと広域アクセスはいずれも自動車系移動距離と逆方向に関連し、関連の大きさは近かった。都市と比べると、近隣アクセスと移動距離・交通手段との関連は農村で弱く、広域アクセスと移動距離との関連は農村で強かった。個人属性と移動の関連も、多くの場合、農村で小さかった。都市と農村をまとめたモデルでは、こうした違いが見えにくい。一方、仕事の種類の多様性については、都市と農村の関連の差を明確には確認していない。

結果と評価

著者は、各説明変数について推定結果の平均的な変化量と95％信頼区間を算出し、都市と農村の区間が重ならないかで関連の違いを評価した。モデルの適合度には赤池情報量規準なども示した。ただし、結果は農村の線引きに敏感だった。主な議論では小都市・町を都市側に含める狭い定義を使うが、それらを農村側に含める広い定義では、都市・農村差の一部が再現しない。

限界・注意点

著者が明示する最大の限界は、横断的な観測から得た関連であり、土地利用が移動行動を変えたという因果関係は示せないことだ。人が好みの移動をしやすい場所へ住む「居住地の自己選択」は、多様な個人属性を加えても直接には制御できていない。また、停留所の有無は農村の需要応答型交通を捉えず、町の中心や幹線道路への近さを代わりに表している可能性がある。農村の定義で結果が変わる点も、他地域へ当てはめる際に考慮が要る。