シカゴのシェアサイクル導入後、利用者層の移動距離はどう変わったか

背景と課題

シェアサイクルは徒歩より遠い目的地へ行く手段にも、公共交通につないで近隣の用件を済ませる手段にもなりうる。先行研究は交通手段の転換や自動車利用を主に調べてきた。本論文は、シカゴのDivvyが利用可能になった前後で、利用者層の1回当たりの移動距離がどう変わったかを問う。距離は目的地だけで決まらず、移動目的や交通手段にも左右されるため、これらを考慮している。

研究の方法

入力は、シカゴ都市圏の2008年と2018年の世帯旅行調査である。観測単位は回答者と、その人の個々の移動で、同一人物を追跡したデータではない。2018年のDivvy利用者95人と、Divvyと配車サービスを併用した24人を利用者群に含める。7郡内の居住者に絞り、人口属性・所得・世帯情報などが欠ける回答者を除く。移動記録では、出発地を特定できない各人の最初の移動、所要時間と交通手段に照らして距離が異常な移動、交通手段が不明な移動、7郡外を発着する移動を除く。目的変数は残った各移動の距離で、自転車に乗った移動だけでなく、該当者の徒歩、自動車、公共交通などの移動も対象とする。

まず、傾向スコアマッチングで、観測された属性が似た回答者を対応づける。傾向スコアは、年齢、就業、所得、世帯の自動車台数、居住地の密度などから推定する利用者群への所属確率で、本文は二値ロジスティック回帰による推定を説明する。スコアが近い相手を最近傍法で選び、同じ回答者は再利用しない。2018年の利用者Aに似た2008年の人を潜在的利用者B、Aに似た2018年の非利用者をC、Bに似た2008年の非利用者をDとする。属性の釣り合いは、群間の平均差を両群のばらつきで標準化した標準化平均差で確かめ、絶対値0.1未満を良好とみなす。次に、4群の移動距離を差の差回帰で分析する。考え方は利用者側の変化A－Bから非利用者側の変化C－Dを差し引くものだが、報告値は単純な平均の差ではなく、回帰で調整した係数である。説明変数には調査年、利用者群かどうか、両者の交互作用を置き、その係数を利用者群の追加的な距離変化として読む。移動目的・交通手段、出発地・到着地の市街地特性、マッチング後も差が残った属性なども調整する。

この研究の新しさ

シェアサイクルに乗った距離ではなく、利用者層が全交通手段で行った移動の距離に焦点を当てた。追跡調査がない条件で、2時点をまたぐ対応づけと各年内の対応づけを組み合わせ、差の差分析につなげた点が特徴である。

従来研究との違い

比較するのは、2008年から2018年への変化が、利用者に相当する群と非利用者に相当する群でどれほど違うかである。2018年の利用者と非利用者の距離をそのまま比べた値は導入効果ではない。また、2008年にはDivvyが存在しないため、当時の「潜在的利用者」は実際の利用を観測した人ではなく、属性から選んだ比較対象である。

結果と評価

調整後の差の差回帰では、利用者群の追加的な距離変化を表す交互作用係数は−0.841、標準誤差は0.464、p値は0.0701だった。著者らは90％水準で有意と報告するが、95％水準では有意ではない。本文は距離の単位を「km (miles)」と併記しており、どちらの単位の数値か確定できないため、換算は避ける。マッチング後も一部の属性で標準化平均差が目安の0.1を超え、回帰で追加調整している。2018年の利用者群の平均距離2.77と非利用者群の5.42という記述も、単純な群間差であり、追加的な変化の推定値とは区別する。

限界・注意点

著者らは、2008年の自転車専用施設について信頼できる比較資料がなく、整備の影響を分析に入れられなかったと述べる。移動費用も距離に影響しうるが、調査にはシェアサイクルの利用費用がない。短距離化に伴う移動頻度の変化も調べていない。また、近い目的地を選んだ理由が目的地の魅力か、環境志向などの個人の選好かは判別できない。2時点は別々の回答者であり、対応づけで扱えるのは観測された属性に限られる。平行トレンドの成否も本文では実証されていないため、この推定を個々人の行動変化や他都市の効果へそのまま広げることはできない。