土地利用の組み合わせと自動車走行距離：オースティン都市圏の世帯調査

背景と課題

人口を集め、住宅以外の用途を混ぜ、街路をつなげると、自動車で走る距離はどう変わるのか。先行研究は土地利用の各要素や、その効果の合計を主に扱ってきた。著者らは、要素の組み合わせと走行距離との関連が、地区の開発強度によって変わるかを調べた。ここでいう交互作用とは、一つの要素と走行距離との関連が、別の要素の水準によって変わることである。

研究の方法

観測単位は世帯で、目的変数は世帯の１日当たり自動車走行距離（VMT）に１を足し、自然対数に変換した値である。資料は2006年のAustin Travel Surveyで、対象は1,331世帯。旅行記録の距離は、道路網上の最短経路を仮定して推定した。距離情報のない旅行を除いた13,155件の距離を世帯ごとに集計した。説明変数には世帯人数、保有車両数、所得、就業者数を用いた。

各世帯から道路網に沿って１マイルの範囲を設け、人口密度、用途の混在度、街路の接続性を測った。人口密度は、範囲と重なる国勢調査地区の住宅地面積に応じて人口を按分し、範囲内の住宅地面積で割る。混在度は戸建て住宅、集合住宅、商業、工業、公共施設の５用途の面積割合から計算するエントロピーで、用途が一つに偏るほど小さい。接続性は４方向以上につながる交差点の数を範囲内の総土地面積で割った値である。バスサービスの指標として、範囲を通るバスの運行延長も加えた。

次に３つの土地利用指標をそれぞれ世帯間の四分位で１〜４点に分け、点数を合計して開発強度を低・中低・中高・高の４群に分類した。群に属するかを示す０か１の変数と土地利用指標を掛け、さらに２指標、３指標の積との組み合わせも作った。例えば「中高強度の群×人口密度×混在度」の係数は、その群で両指標の組み合わせに固有の関連を調べるためのものだ。通常最小二乗法、すなわち観測値と式による推定値の差の二乗和を最小にする方法で係数を推定した。世帯属性と土地利用指標、開発強度の群、群と単一指標の積、群と複数指標の積を扱う４モデルを比較する。出力は係数、その統計的有意性、モデルの当てはまりである。積を含む式では、一つの係数だけを施策の効果量とは読めない。

この研究の新しさ

３つの土地利用要素を個別に見るだけでなく、開発強度を分け、要素の組み合わせと走行距離との関連を調べた点に特徴がある。開発強度も同じ３指標から作っているため、群別の係数は、この分類方法に依存する関連として解釈する必要がある。

従来研究との違い

世帯属性と土地利用指標を同時に入れたモデル１では、人口密度の係数は負で有意だったが、混在度と交差点密度は有意ではなかった。群と単一指標の積を調べたモデル３では、中低強度群の人口密度との積だけが５％水準で有意だった。

複数指標の積を調べたモデル４では、人口密度と混在度の積、および混在度と交差点密度の積が、中高・高強度群で負かつ有意だった。人口密度と交差点密度の積は中高強度群で負かつ有意だった。一方、３指標すべての積は中高強度群でのみ有意で、符号は正だった。係数の符号を、施策を組み合わせた場合の走行距離の増減へそのまま置き換えることはできない。

結果と評価

全世帯の平均VMTは１日42.05マイルだった。開発強度別では低群が63.48マイル、高群が25.48マイルだが、これは世帯属性や居住地選択の違いも含む単純比較である。４モデルの調整済み決定係数は0.318〜0.323で、交互作用を加えても当てはまりの改善は小さい。統計的に有意な係数は観察データ上の関連を示すもので、土地利用策を実施した場合の因果効果を示さない。

限界・注意点

著者らは、対象が一つの都市圏に限られること、開発強度の区分が一つの作り方にすぎないことを挙げる。目的地へのアクセス、公共交通の質や頻度、燃料価格、態度などの要因を十分に含めていない。また、複雑な街路環境などを単一指標で代表させ、徒歩や公共交通といった他の移動手段の行動は調べていない。最適な開発強度の値や、他都市での施策効果は確定できない。