住まいのアクセス指標は車の利用をどこまで説明できるか――ベルギー・フランデレン地域の分析

背景と課題

ベルギーのフランデレン地域が公表するモビリティスコアは、住居から学校、店舗、サービス施設、公共交通の停留所へ徒歩や自転車で行きやすいかを示す0〜10の指標である。高いほどアクセスが良い。住宅選びを通じて移動の環境負荷を減らすことも期待されているが、アクセスの良い場所に住む人が実際に車を使わないとは限らない。本研究は、スコアと車の利用頻度、年間走行距離との関係を調べた。

研究の方法

観測単位は旅行行動調査の回答者である。著者らは、収集方法が同じ2015〜2017年の調査を統合し、18歳以上で運転免許を持ち、世帯に車が少なくとも1台ある2920人を対象にした。回答者の住居住所に地理情報データベースのモビリティスコアを対応させ、スコアを区分した。スコアは公共交通へのアクセスを表す「ノード値」、施設や活動へのアクセスを表す「プレイス値」に加え、施設への移動手段・距離に関する調査データを用いた指標である。ただし、本文にはスコアを算出する具体的な式や重みは示されていない。走行距離の分析では、年間7万kmを超える12件を外れ値として除いた。

まず、スコア区分と車の利用頻度をクロス集計し、カイ二乗検定で関連の有無を調べた。次に頻度を「毎日」「週ごと」「月1回以下」の3区分とし、多項ロジスティック回帰を行った。この手法は、毎日利用を基準に、週ごとまたは月1回以下となる相対的な見込みを各条件から推定する。主な説明変数はスコア区分で、最高区分を比較の基準にした。成人1人当たりの世帯内の車の台数、社用車の有無、年齢、性別、所得、就業、世帯構成、バス・鉄道・自転車の利用頻度も加えた。例えば、週ごと対毎日のオッズ比が1未満なら、その条件では基準の人より毎日利用に傾くと読む。著者らは説明変数間の強い重なりも点検した。

最後に、年間走行距離を目的変数とする重回帰分析を行い、スコア、個人・世帯の条件、車や他の交通手段の利用頻度との関連を推定した。ここで係数は、分析に含めた他の条件を調整した上での年間走行距離の差を表す。スコアだけのモデルと変数を加えたモデルの説明力も比較した。スコアの作成には同系統の旅行行動調査が使われているため、そのデータを使わないノード・プレイス値でも分析し、結果が似ていることを確認した。これらの出力から、スコアを実際の車利用の目安にできる範囲を判断している。

この研究の新しさ

公的な住宅立地指標を、車を「どれくらい頻繁に使うか」と「年間どれくらい走るか」という別々の結果に照らした点に特徴がある。さらに、スコア単独の説明力と、車の保有状況や個人・世帯属性などを含むモデルの説明力を比較し、立地の指標だけでは捉えにくい違いを示した。

従来研究との違い

利用頻度について、スコアだけを使うモデルの擬似決定係数はNagelkerkeで0.02、McFaddenで0.01だった。ほかの変数を加えると、それぞれ0.40、0.22になった。擬似決定係数は、頻度区分を扱うモデルの当てはまりを比べる指標である。最高スコアの9.1〜10と比べ、低い区分の回答者は毎日利用に傾いたが、9以下の区分どうしの違いは小さかった。

年間走行距離では、スコアだけのモデルの決定係数は0.01、全変数を含むモデルでは0.34だった。決定係数は、観測された距離のばらつきのうちモデルが説明する割合を表す。スコア5未満の区分は最高区分より走行距離が長かった一方、ほかのスコア区分では統計的に有意な差が確認されなかった。

結果と評価

頻度とスコアのクロス集計には統計的な関連があったが、その強さを示すCramérのVは0.10と小さかった。走行距離の回帰分析では、社用車がある回答者の推定値は、ない回答者より年間約1万1875km長かった。社用車の有無は、同じ分析でスコアより強い予測要因だった。ただし、この値は分析に含めた条件の下での関連であり、社用車の支給が走行距離を増やしたと証明するものではない。スコアだけから個々人の車利用を強く予測することは難しい、というのが著者らの結論である。

限界・注意点

著者らが指摘するスコアの限界は、住民ごとの活動場所や時刻、保有車両、車を前提に組み立てられた生活を表せないことである。本研究の分析対象も免許を持ち、世帯に車がある成人に限られ、車の同乗者などは含まない。したがって結果を住民全体へそのまま当てはめることはできない。

解釈上の注意として、この観察データによる分析は、居住地を選ぶ際の交通上の好みなどを完全に切り分けてはいない。また、報告されたモデルの当てはまりは、未調査の個人に対する予測精度を直接示すものではない。車の保有を抑える政策が有効だという見通しは著者らの示唆であり、本研究が施策の効果を直接検証した結果ではない。