暖冬による積雪量の変化に着目した訪日外国人の国内訪問地選択に関する分析-北海道と長野県におけるオーストラリア人の宿泊者数を対象とするAH17218 遠山 隆也
指導教員 楽 奕平
指導教員 岩倉 成志

１．背景と目的近年, 訪日外国人は急激な増加傾向にあり, 特にス飯山駅開業により交通アクセスが大きく改善されたことが起因として挙げられる.

説明変数としては, 要

キー, スノーボードなどのウィンタースポーツによる因となりうると挙げた項目の内, 目的変数の宿泊客延日本の冬の需要は高くなっている.しかし, 2020 年, 日数と特に相関関係が見られた, 「積雪量(cm), スキー本は記録的な暖冬となり, これにおける雪不足は全国場の最長滑走距離(m), 」を用いた. 積雪量との相関係

各地の観光に被害を与え, インバウンド市場にもその数は北海道 9 市町村 0.481 と相関があり, 長野県 7 市影響は及んだ. 気象庁によると, 日本では 1990 年か町村 0.219 であり, 宿泊者延数と積雪量との相関係数

ら 100 年あたり年平均気温は約 1.15℃上昇するとさは高いとは言えないが, 上記のように他の国籍からのれ, 今後更なる暖冬が来ることも予測される. 暖冬に訪日外国人宿泊者延数との相関係数と比べると高くな

よって積雪量が減少することがウィンタースポーツをっている. 最長滑走距離は共に 0.5 以上となり, 相関目的とする訪日外国人の訪問先の選択未影響することを示す値となった. 以上より, これらの説明変数を使より, スキー場がある市町村の中で訪日外国人の訪問用し分析を行った.

先とする選択確率が変化するという仮説を立てた. そこで, 本研究ではオーストラリア国籍以外の訪日外国人と比べ積雪量と宿泊客延数と相関の強い訪日オーストラリア人を抽出し, 積雪が多く冬季の来日が多い,長野県と北海道の市町村を目的地とした訪問地分析を集計ロジットモデルによって行い, 暖冬による訪日オーストラリア人の目的地の変化を明らかにすることを目的とする.
２．対象地域の基礎分析
本研究では, 北海道と長野県における 2010～2017

図 1 北海道 9 市町村と長野県 7 市町村の年の 1 月の市町村別国籍別訪日外国人宿泊者延数のデ宿泊者延数の推移

ータを使用し, スキー場口コミサイト Snoway での３．集計ロジットモデルによる分析

2020 年におけるスキー場ランキング上位 20 位に含ま各市町村の宿泊者数延数による年ごとの割合を目れる下記の市町村を対象とし, 宿泊者延数を目的変数的変数とし, 北海道 9 市町村と長野県 7 市町村を別々とする. 対象市町村とした北海道内 9 市町村（赤井川にモデル化し分析を行った. 訪問先選択モデルにおけ村, 旭川市, 俱知安町, 占冠村, 新得町, ニセコ町, 富る各対象市区町村の効用関数を(1)式に示す.

良野市, 留寿都町, 札幌市）と, 長野県内 7 市町村（飯𝑉𝑖,𝑗 = 𝛼 ∗ 𝑆𝐴𝑖,𝑗 /100 + 𝛽 ∗ 𝑆𝑉𝑖,𝑗 1000

山市, 小谷村, 小諸市, 長野市, 野沢温泉村, 白馬村,

ここで 𝑆𝐴𝑖,𝑗 は選択肢 i, j の積雪量(cm), 𝑆𝑉𝑖,𝑗 は i, jのスキー場の最長滑走距離(km), 𝛼, 𝛽はパラメータである. この効用値の理解としては, i のスキー場の最長滑走距離や積雪量が高まれば, 来客者が i を選択する確率が増加することを表す.
次に, 集計 Logit モデルの一般式は(2)式のように表す.

山ノ内町）の合計宿泊者延数の推移を図 1 に示す. これより, 北海道 9 市町村は比較的増減があるものの,長野県 7 市町村は 2010 年から 2017 年で約 3 倍も増えていることがわかる. これは,2015 年に北陸新幹線(1)

ℎ𝑜,𝑛𝑎𝑃𝑖𝑛=𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑖ℎ𝑜,𝑛𝑎 )∑𝑗 𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑗ℎ𝑜,𝑛𝑎 ); 𝑖, 𝑗 ∈ 𝐽𝑛 ; 𝑗 ≠ 𝐼

表 3 推定結果

(2)
北海道
説明変数

ここで, ho は北海道 9 市町村, na は長野県 7 市町村,ℎ𝑜,𝑛𝑎ℎ𝑜,𝑛𝑎𝑃𝑖𝑛は n が i を選ぶ選択率, 𝑉𝑖,𝑗は選択肢 i, j の効用値, n は年度, 𝐽𝑛 はｎに選択可能な選択肢（各市町村）
i,j は𝐽𝑛 に含まれる選択肢である. また, 今回定数項については, 効用値に対して影響を及ぼしていないと判断し使用しないものとする.
４．推定結果以上のモデルで算出された推定結果を表 3 に示す.

長野県

パラメータ

説明変数

t値

パラメータ

t値

積雪量

α0.7951.193 積雪量

α-0.506-0.95

最長滑走距離β1.0581.124 最長滑走距離

β0.392

1.821

初期尤度

-17.578

初期尤度-15.567

最終尤度-12.957

最終尤度-12.973

調整済み尤度比

0.149

調整済み尤度比

選択肢

選択確率(%)

実測値(%)

選択肢0.038
選択確率(%)

実測値(%)

赤井川村

14.29%

0.77%飯山市

2.96%

1.42%

旭川市

5.30%

0.33%

小谷村

8.71%

0.85%

俱知安町

49.86%

62.85%

小諸市

6.83%

0.85%

占冠村

8.21%

3.21%

長野市

13.09%

1.38%

新得町

1.33%

8.16%

野沢温泉村

42.15%

28.11%

ニセコ町

8.52%

8.07%

白馬村

18.30%

52.92%

富良野市

5.27%

5.30%

山ノ内町

7.95%

14.47%

留寿都村

3.94%

7.38%

札幌市

3.28%

3.94%

図 2 北海道 9 市町村の感度分析結果

尤度比はモデルの適合度を示すものであり 0.15 より大きいと適合度があると言える. 北海道 9 市町村の尤度比は 0.149, 長野県 7 市町村の尤度比は 0.038 と低く,特に長野県についてはモデルの適合性が全くないといった値になった. これは基礎集計の結果のように積雪量との相関が低いためであると考えられる. また,全てのパラメータにおいて t 値の絶対値が 1.96 より小さく, 有意水準 5%で有意といえない結果になった.
長野県 7 市町村モデルでは, 積雪量のパラメータが負になるという係数矛盾現象が確認でき, モデルの再構築の検討が必要である. 推定された北海道モデルの選５．まとめ択確率と実測値の決定係数 0.88 となったため, この分析の結果, 有意とは言えない結果であり, 多くモデルを使用し次のように感度分析を行う. 北海道モの課題を残すものとなった. 北海道 9 市町村と長野県デルの積雪量を 2020 年の暖冬時の積雪量との差を7 市町村のモデルにおいてともに, サンプル数の少な20%, 40%, 60%, 80%減少させた値をモデルに代入し,さ, 積雪量以外の説明変数が年によって変化しないと選択確率の変化の感度分析を用いて算出した. 北海道いう点, データの入手ができず, 各市町村の魅力度を

9 市町村の感度分析の結果を図 2 に示す. これは, 暖考慮できていない点, ニセコ, 白馬のように施設で日冬の際に市町村ごとに積雪量の変化率が異なるため,本語より英語が優先して用いられている点の考慮など地域の積雪量の変動の傾向も考慮しているとする. 図多くの課題が挙げられる. 本研究ではデータ入手可能

2 に示すように選択確率が特に高い 俱知安町は暖冬な一部の説明変数で分析を行い, モデルの精度を向上の際, 選択確率が減少していることがわかる. また,される必要があるが, 北海道における暖冬による積雪暖冬時に小さい値ではあるが選択確率が増加している量の減少により訪問地選択の変化の傾向を示した. 今

市町村がいくつかあることがわかる. これは, 北海道

後はアンケート調査による非集計のモデルの構築を行

9 市町村全体が暖冬の際に, 各市町村の積雪量の差がい, 更なる検討が必要であると考える.

小さくなると, 訪日オーストラリア人は他の市町村に６．参考文献分散していくという事がわかる. しかし, 2020 年の実(1)斎藤・鈴木・竹口・源野・東本「観光地域魅力度と季節変動に着目した LCC 導入の効果分析」2014 年
https://www.jstage.jst.go.jp/article/srs/44/2/44_151/_pdf/char/ja(2)観光庁「各種調査結果、事例等」平成 27 年
https://www.mlit.go.jp/common/001257874.pdf(3)スキー場情報サイト「Snoway」
https://snow.gnavi.co.jp/search/list/spl_map01.php?areacdl=1(4)札幌グローバルスポーツコミッション「インバウンド・スキーツー
リズムエキスパート層に関するマーケティング調査業務 報告書」
http://www.sapporosport.org/sgscwp/wpcontent/uploads/cb56c3d595aca8d37e6ee5d4e958d768.pdf(5)JNTO 日本政府観光局「月別年別統計データ（訪日外国人）」
https://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/visitor_trends/index.html

際の選択確率のデータが入手できていない為, 感度分析の精度を検証することはできていない. また, 積雪量以外に年によって変化する説明変数が無いため, 年によって変化する説明変数を加えた場合のモデルの再構築が必要である.