南カリフォルニアの通勤対策：相乗り支援と帰宅保証は何に結びつくか

背景と課題

事業所ベースの通勤削減策（EBTR）は、雇用主を通じて自動車の単独通勤を減らす取り組みである。南カリフォルニアのRule 2202は、従業員がおおむね250人以上の事業所を対象とする。雇用主は、従業員の通勤を調査して削減策に取り組む選択肢のほか、料金の支払いや排出削減クレジットの利用も選べる。本研究は、調査を伴う選択肢の利用状況を確認し、事業所の立地、属性、通勤支援策が通勤指標とどう関連するかを調べた。

研究の方法

分析の基本単位は、2004～2016年の「事業所・年」である。中心となるのはRule 2202で従業員通勤削減プログラム（ECRP）を選び、通勤調査を提出した事業所の記録で、位置を特定できた事業所は計2450カ所。目的変数の平均車両乗車人数（AVR）は、午前6～10時に到着した従業員数を、同じ時間帯に到着した車両数で割る。値が大きいほど、到着車両１台当たりの従業員が多い。もう一つの目的変数は、同じ事業所の翌年のAVRから当年のAVRを引いた前年差である。説明変数には従業員数の自然対数、業種、AVR目標の達成有無、帰宅保証・時差勤務・バンプール支援の報告有無を使う。帰宅保証は残業や緊急時などに帰宅手段を用意する施策、バンプール支援は複数人で使う通勤車両への支援を指す。時期によって変わる施策の記録は、この三つの大分類にまとめた。

次に、地理情報システム（GIS）で事業所の位置と周辺環境を結びつける。人口密度と歩行者向け道路網の結節点密度は、所在地の国勢調査区画と半マイル以内の区画を用いて測り、商業用地の割合は事業所から８分の１マイル以内で求める。鉄道、またはピーク時に15分間隔以上で運行するバスの半マイル圏にある「高品質公共交通区域」への該当も判定する。毎年は得られない土地利用などの値には、利用可能な近い時点のデータを対応させる。

計算では、13年分の事業所・年をまとめ、通常最小二乗法による回帰を二種類行う。一方は当年のAVR、もう一方は当年から翌年へのAVRの変化を、それぞれ当年の説明変数と結びつける。例えば帰宅保証の係数は、モデルに含めた業種や立地などを同時に考慮したときの、報告有無によるAVRまたは前年差の平均的な違いを表す。年ごとの共通した違いは年を示す変数で調整し、同じ雇用主の繰り返し観測には雇用主単位でまとめた頑健な標準誤差で対応する。全域に加え、AVR目標が異なる三区域でも別々に推定し、係数と統計的有意性から水準と変化に関連する条件を読み分ける。

この研究の新しさ

本研究は、事業所が報告した施策に加え、近隣の商業用地、歩行環境、公共交通へのアクセスを扱い、AVRの水準と翌年への変化を別の指標として検討した。すでにAVRが高い場所が、さらに伸ばしやすい場所とは限らないという問いを、複数年の事業所記録で調べた点が特徴である。

従来研究との違い

論文が紹介する先行研究には、事業所の立地や通勤支援と交通手段の構成を、一時点のデータで比較したものがある。本研究は前年差も分析するが、施策を無作為に割り当てた比較ではない。長期間を観測したことと、施策の因果的な効果を特定できることは別である。

結果と評価

全域の回帰では、高品質公共交通区域にあることはAVRの高さと有意に関連したが、前年差との有意な関連はなかった。商業用地の割合は全域でAVRの水準、前年差の双方と正の関連を示す一方、区域別モデルでは有意ではない。歩行者向け道路網の結節点密度は第２区域のAVR水準と正に関連した。施策では、バンプール支援が第２区域のAVR水準と弱い正の関連を示し、帰宅保証は同区域の前年差と正に関連した。時差勤務と前年差の有意な関連は確認されていない。

前年差を説明する全域モデルの決定係数は0.037で、観測された変化の多くは説明されない。全域のAVR水準モデルでは0.400だった。制度対象の雇用主がECRPを選ぶ割合は2004年の51.1％から低下し、2013年以降は約35％で推移した。したがって回帰結果は、制度対象事業所全体を観測したものではない。なお、回帰の標本数は本文の説明と結果表で一致しないため、ここでは評価の根拠に用いない。

限界・注意点

著者らが挙げる主な限界は、通勤調査を提出した事業所だけを観測することによる選択の偏りと、集約された記録からは個々の施策が選ばれた理由まで分からないことである。AVR目標を達成した事業所には施策の報告義務がなく、時差勤務などのデータにも時期による欠落がある。立地や施策の係数は関連を示すにとどまり、帰宅保証の導入や公共交通に近い場所への移転がAVRを上げたとは証明できない。また、分析対象は大規模事業所のうちECRPを選んだ事業所であり、小規模事業所や地域全体へ結果を一般化できない。