移動行動を加えると地域分類はどう変わるか――モントリオールの国勢調査区を比較

背景と課題

都市を「都市部」と「農村部」に二分すると、農地に住宅開発が接する場所や、一部に工業用地を含む住宅地の違いを捉えにくい。地域の類型化には人口密度や土地利用、街路などの建造環境がよく使われる。しかし、分析単位となる国勢調査区は内部に異なる土地利用を含み得るため、区全体に一つの類型を付けると実態を誤って表すおそれがある。

本研究の問いは、国勢調査区という単位を変えずに、住民の交通手段や移動距離を加えると分類が改善するか、というものだ。対象はモントリオール都市圏である。移動行動が都市形態を生み出すという因果関係を検証する研究ではない。

研究の方法

観測単位は国勢調査区で、都市圏の872区から、多くの変数についてデータがない18区を除いた854区を扱う。各区について、人口密度、住宅の種類、土地利用、街区・道路の形、施設へのアクセス、住宅・世帯属性など、建造環境に関する35変数を用意する。アクセス指標には、自動車や公共交通による雇用・店舗への到達しやすさなどが含まれる。比較する二つ目の分析には、2008年の起終点調査に由来する交通手段別の利用割合・移動距離・世帯当たり自動車台数などに、区内のバス停数を含む14変数を追加する。起終点調査は移動の出発地と到着地を調べるもの。移動距離はGIS（地理情報システム）を使い、道路網に沿って求めた。建造環境の指標には2006年国勢調査なども用いており、全変数が同一年の測定値ではない。

二組の変数群それぞれに因子分析を行う。因子分析とは、相関する多数の指標を共通した特徴を表す少数の「因子」にまとめ、各区についてその特徴の強さを因子得点で示す処理である。論文が記す設定は、主成分による抽出、固有値1を基準とする設定、因子を解釈しやすくするバリマックス回転である。建造環境のみの分析では35変数中5変数が有意でないとされ、残る30変数から7因子を得た。追加分析では、その30変数に14変数を加え、うち2変数を有意でないとして除いた42変数から8因子を得た。いずれも別の因子数を試したうえで採用数を決めている。

最後に各区の因子得点を使い、特徴の似た区を空間的な隣接に関係なくまとめるk-means法で分類する。群内の類似性を高め、群間の違いを明瞭にする分類であり、衛星画像と著者らの地域知識も参照して、前者では5群、後者では6群を採用した。出力は各区の地域類型とその分布図である。変数の尺度調整やk-means法の初期値・停止条件など、厳密な再現に必要な手順は本文に示されていない。

この研究の新しさ

特徴は、移動行動を分類後に比較するだけでなく、地域類型を作る変数に加えた点にある。追加分析では、歩行・公共交通の利用割合などが、人口密度やアクセス性とともに「アクセスしやすく歩きやすい高密度」という因子に表れた。著者らは、調査区の一部にある空港や工業用地といった目立つ用途が区全体の分類を左右しすぎる場合に、移動行動に関する情報がその影響を和らげたと解釈している。

従来研究との違い

建造環境のみの5群には、農村地域、アクセス性の高い高密度住宅地、住宅を含む工業地域、低密度住宅地、住宅を一部含む緑地があった。移動関連変数を加えた6群では、農村に当たる地域を、近年の住宅開発が少ない地域と、農地・自然地に住宅開発が接する地域に区別した。また、追加前には主要道路沿いまで広がっていた「住宅を含む工業地域」の分布が、追加後にはより限定された。

ただし、二つの分析は使用変数だけでなく採用した群数も異なる。論文は建造環境のみでも6群を試したが、現地の実態に合う結果ではなかったと述べる。この比較だけで、群数を固定したときの移動関連変数の効果を切り分けることはできない。

結果と評価

著者らは二つの分布図を衛星画像や地域についての知識と照合した。ラヴァル北西部とその周辺の例では、移動関連変数を加えた分類のほうが、郊外の低密度住宅地や農地に接する住宅開発を適切に表すと判断した。ロングイユ周辺の例では、一部に空港を含む大きな調査区について、空港の影響を抑え、農業利用や住宅の特徴をより反映したと述べる。改善は特に面積の大きな調査区で目立つ、という評価だ。

これは衛星画像との一致率などを数値化した精度検証ではない。抽出した因子が元の変数の変動を再現する割合は、建造環境のみで約82％、追加分析で約77％だが、対象となる変数群が異なるため、この値だけで分類精度の優劣は判断できない。

限界・注意点

著者らが明記する限界は、より細かな空間単位に同じ手法を適用した結果と比較していないため、調査区単位での改善の程度を十分には評価できないことだ。他地域で同様の結果になるかも未検証である。また、移動行動を含めて作った類型を移動行動の研究に使うと、調べたい行動の情報が類型自体に入り込む内生性の問題が生じる。編集上も、画像と地域知識に基づく評価を、客観的な精度指標や政策効果の証明と言い換えるべきではない。