愛知大学経営総合科学研究所叢書52

観光とホテルの立地
神頭広好 著

愛知大学経営総合科学研究所



はしがき

2027 年にリニア中央新幹線が品川―名古屋間で開通する予定である｡ この開通による経済および社会効果はいかなるものか｡ 利用する側も歓迎する側も夢を持たせてくれる｡ すでに建設される新駅を基点に､ いろいろな構想をもってまちづくりがすすめられている｡ そこでは新駅が立地する地域の特徴を生かすという点では産業､ 人､ 観光資源へのアクセスが重要視される｡ (例えば､ ｢リニア中央
新幹線開通に係る調査報告書｣ 飯田信用金庫､ 2018 年を参照)
まず､ 具体的に新線開通によってどれだけの観光旅行者が訪れることになるのか｡ それによる経済効果はどのくらいかを考えなければならない｡ そこでは観光
資源は固有であるものが多く､ 宿泊のサービスが伴ってこそ地域の魅力が一体化する｡ さらに､ 観光・ビジネス都市ともなれば観光旅行者のみならずビジネスマンへの対応も必要である｡
本叢書において､ 理論編として第 1 章では経済基盤モデルをベースに観光都市の経済基盤モデルを構築している｡ 第 2 章ではランク・サイズの法則を観光ホテ
ルの階数に応用することで､ 中心部のホテル階数とホテル数､ さらに観光都市圏
における観光都市数について触れている｡ 実証編として第 3 章ではリニア中央新幹線が通過する予定である岐阜県東濃地域のホテルの特性を見るために､ じゃらんネットおよび楽天トラベルの各口コミ評価にもとづいて主成分分析を行い､ 各評価項目に対するヘドニック・プライスを導出している｡ 第 4 章では名古屋都心部におけるホテルの特性について第 3 章と同様の分析を行っている｡
これらの内容に鑑み､ リニア中央新幹線の開通が迫る時期に､ 本叢書が観光およびホテルの立地研究の一助となれば幸いである｡

2019 年 2 月 20 日
愛知大学

経営学部
神頭広好



Tourism and Hotel Location

Hiroyoshi Kozu
Aichi University

2019
Institute of Managerial Research
Aichi University

観光とホテルの立地
Tourism and Hotel Location

目

次

はしがき
第 1 章：観光都市の経済基盤モデル
Ⅰ

はじめに

Ⅱ

観光都市の経済基盤モデル

Ⅲ

おわりに

1

‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

第 2 章：観光都市のホテルの階数モデル−ランク・サイズの法則にもとづいて−9‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

Ⅰ

はじめに

Ⅱ

観光都市および観光都市圏におけるランク・サイズモデル

Ⅲ

おわりに

第 3 章：リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性−じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価から−
Ⅰ

はじめに

Ⅱ

じゃらんネット口コミ評価によるホテル立地特性

Ⅲ

楽天トラベルの口コミ評価にもとづく立地特性

Ⅳ

じゃらんネットおよび楽天トラベルの総合特性の相違

Ⅴ

おわりに

‥‥

15

‥‥

41

第 4 章：名古屋都心部におけるホテルの立地特性−じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価から−
Ⅰ

はじめに

Ⅱ

じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価によるホテル立地特性

目次

Ⅲ

じゃらん口コミ評価および楽天口コミ評価にもとづくヘドニック・プライ
スモデル

Ⅳ

おわりに

あとがき

1

第1章

Ⅰ

観光都市の経済基盤モデル

はじめに

経済基盤モデルは, 当該地域において特化した産業で, かつ持続可能な雇用を有する経済基盤産業が将来にわたって地域を支えていくとしたら将来の地域人口
がどのくらいになるかということを説明している｡ このモデルは主として経済地
理学, 地域経済学および都市経済学1 の各分野において扱われており, とりわけ特化係数から導かれる製造業をベースとしている地域などに応用されている｡ ただし, このモデルは地域特化の経済を有する地域には当てはまり易いが, 地域内が多くの産業によって複雑化していくと特化した産業が意味をもたなくなることが指摘されている2｡ このことは, 閉鎖された地域で特化した産業が成長していくことが前提となっているように見える｡
ここでは, 経済基盤産業を有する観光都市を産業観光都市として考えられるが,旅行者との個々の接触面において, 商業・サービス業を製造業と分けることによって, 観光都市としての経済基盤モデルを構築する｡ さらに, 一例として長野新幹線から北陸新幹線開通を経験する観光都市として知られている小布施町に最近の観光データを本モデルに応用する｡

Ⅱ

観光都市の経済基盤モデル

モデルの構築に際して, 以下の仮定が設定される｡(1) 観光都市の産業は経済基盤としての製造業およびサービス業から成る｡(2) 特産物などの製品およびその販売, サービスなどは需要に即対応するために

1

例えば, 大友 (2002, pp. 102-110), McCann (2001, pp. 139-147), 神頭 (2009, pp. 151153) などで説明されている｡

2

これについては, Blumenfeld (1967, VI) を参照｡

2

第1章

観光都市の経済基盤モデル

これらの産業従業員数は観光旅行者に比例する｡(3) 観光に関連するサービス業は先の観光の情報が必要であり, 従業員の確保などから, サービス業従業員数は 1 期前の観光旅行者に比例する｡
上記の仮定 (1) から,
Et ＝ Ebt ＋ Est(1)で表される｡ ただし, Et は t 時点の観光都市の総従業員数, Ebt は t 時点の製造業の従業員数, Est は t 時点のサービス業の従業員数をそれぞれ示す｡
上記の仮定 (2) から,
Et ＝αTt(2)で表される｡ ただし, αは係数, Tt は t 時点の観光旅行者をそれぞれ示す｡
上記の仮定 (3) から,
Est ＝βTt−1(3)で表される｡ ただし, βは係数, Tt−1 は t−1 時点の観光旅行者をそれぞれ示す｡(2) 式と (3) 式を (1) 式へ代入すると,
αTt ＝ Ebt ＋βTt−1(4)である｡ (4) 式から, 経済基盤産業としての製造業の従業員数を一定とすると,
Ebt ＝Eb(5)(5) 式を (4) 式へ代入して, 漸化式を解くと,

Eb

1

β
α
β
1−
α

1−

t−1

( )
( )



β(α ) T ＋ α

Tt ＝

t−1

(6)

を得る｡
ここで, 仮定 (2) および仮定 (3) から 0 ＜β＜α＜ 1 が成り立つ｡ それゆえ
0＜β＜ 1 であり, 長期的 (t→∞) には (6) 式から,
α
T＝

Eb
α−β

が導かれる｡(7)

3(7) 式は, 観光旅行者に対する全体の総従業員の比率と 1 期前の観光旅行者に対するサービス業の従業員比率が近づくことによって, さらに総従業員数の増加と生産力が比例しているとすれば, 経済基盤産業の規模が大きくなることによって観光旅行者が増えることを意味する｡ したがって, 基盤産業が観光中心の産業であれば, 観光特産物などの製造のみならず販売および 1 期前の観光旅行者の情報も重要であることを物語っている｡

例えば, 長野県の北部に位置している小布施町のデータ3から, 観光旅行者を観光施設入館者とすると, 平成 27 年では 382972 人, 平成 28 年では 274574 人である｡ また従業員をベースに観光と関連する産業について特化係数 (付録) を導
くと,
農林漁業：7.5, 製造業：2.8, 卸売業・小売業：1.5, 宿泊業・飲食サービス：
0.44である｡ ここで特化係数の比較的高い産業を基盤産業とすれば農業 (53 人) お
よび製造業 (510 人) が該当する｡ この 2 つの産業を１つにすると従業員数は計563 人である｡ また他の産業を小売り・卸売業 (353 人) および宿泊・飲食サー
ビス業 (47 人) として, １つにすると計 400 人である｡ これらのデータからα＝0.002, β＝0.001 が計算される｡ この各係数および T1＝274574, Eb＝563 を (6)式へ当てはめると,

563( 0.002 ) 274574 ＋ 0.002

0.001
0.002
0.001
1−
0.002

1−

(
(

t−1

)
)



0.001



Tt ＝

t−1

(8)

が得られる｡
また, 小布施町のデータを (7) 式へ代入すると, 長期の観光旅行者 (入館者)は,3

https://www.town.obuse.nagano.jp/uploaded/life/11748̲28642̲misc.pdf を参照｡

4

第1章

観光都市の経済基盤モデル

563
Eb
＝
＝ 563000人
T＝0.002−0.001
α−β

(9)

である｡
(8) 式は, 図 1 に描かれている｡ この図から 6 期を過ぎるとほぼ横ばいになり,(9) 式から分かるように, 観光旅行者 (入館者) は 563000 人に収束することを物語っている｡ この人数は図 2 から平成 18 年に戻すことが可能であることを示唆している｡ ここでは, たまたま平成 27 年と平成 28 年のデータを用いただけで有り, 入館者以外の旅行者が含まれていないこと, 時点のとりかたによって数値が異なることに注意を要する｡ 現実として, 観光旅行者はトータルでも入館別(表 1) にも徐々に減少傾向であることも事実である｡ 今後は基盤産業を安定化させ, 商業およびサービス業を活性化しながら, リピーターをふくむ観光需要を増やすことが課題となるように思われる｡
ちなみに, 図 2 および表 1 から平成 27 年 (2015 年) において観光施設入館者数が増加しているのは, 同年 3 月に北陸新幹線が開通したことによって北陸地域の観光旅行者が増えたことによるものと考えられる｡

図1

5ⷰశᣉ⸳౉㙚⠪ᢙ
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200,000
100,0000

ᐔ 15 ᐔ 16 ᐔ 17 ᐔ 18 ᐔ 19 ᐔ 20 ᐔ 21 ᐔ 22 ᐔ 23 ᐔ 24 ᐔ 25 ᐔ 26 ᐔ 27

図2注) 表 1 にもとづいて作成

表1

観光施設別入館者数

年度

北斎館

岩松院

井鴻山
記念館

日本の
あかり
博物館

おぶせ フローラル
ミュージアム・ ガーデン
中島千波館
おぶせ

平 15

322,675

211,21484,42530,83367,30942,307758,763

平 16

260,834

175,053

74,531

25,59358,92333,986

628,920平 17

240,720

162,438

69,377

24,93462,45330,130590,052

平 18

233,675

151,564

70,961

22,47061,78429,553570,007

平 19

213,423

137,705

55,767

18,19850,15821,203

496,454

平 20

197,291

128,446

59,162

17,07848,41627,393477,786

平 21

210,578

133,704

58,836

14,78450,12655,900523,928

平 22

181,250

110,342

47,355

13,47940,45525,127418,008

平 23

177,536

114,738

41,242

13,61838,37526,008411,517

平 24

165,547

97,682

34,144

12,191

36,47027,824

373,858

平 25

157,479

99,29537,582

12,49235,241

23,015365,104

平 26

116,001

89,80836,277

11,19130,84817,914

302,039

平 27

165,343

108,899

40,413

11,72835,861

20,728382,972

合計注) https://www.town.obuse.nagano.jp/uploaded/life/11748̲28642̲misc.pdf から引用

6

Ⅲ

第1章

観光都市の経済基盤モデル

おわりに

ここでは産業基盤モデルの考え方を観光都市に応用した｡ ここで構築されたモデルから観光に関連する基盤産業の規模およびサービス産業が拡大すると, 観光
旅行者が増えることが示された｡ また, 愛知大学経営総合科学研究所のプロジェ
クトで視察したことがある観光地として, かつ栗製品, ぶどうおよび日本酒などの生産で有名な小布施町4に応用した｡ 一般に, このモデルを実証するに当たり,
どの時点を初期にするかは難しく, 例え規模が大きな名古屋市も産業都市と言われているものの都市化の経済が大きなために, 観光に関連する産業をとりあげることが難しい｡
今後は, 地域特化の経済と都市化の経済が共存する都市における産業観光の基盤モデルを構築する必要がある｡

付録：産業の特化係数 (S.C)
特化係数 (S.C.) は, 一般にS.C ＝

Ei N i/ENで表される｡ ただし, E は当該地域の総従業員数, Ei は当該地域の産業 i の従業員数, N は全国の総従業員数, Ni は全国の産業 i の従業員数をそれぞれ示す｡
ここで, 産業 i の特化係数が 1 以上であれば, この産業は当該地域の基盤産業と呼ばれている｡ もちろん基盤産業は持続可能な産業であることは言うまでもない｡

参考文献
Blumenfeld, H. (1967) The Modern Metropolis: its Origins, Growth, Characteristics,
and Planning, edited by P. D. Spreiregen, The M.I.T. Press (邦訳―加藤

4

源

現

同町に関するプロジェクトの成果については, 神頭・藤井・麻生・角本 (2006) に掲げられている｡

7

代大都市論―その発生・成長・特性・計画

鹿島出版会, 1973 年)

McCann, P. (2001) Urban and Regional Economics, Oxford University Press (共訳―黒田達朗・徳永澄憲・中村良平
大友篤 (2002)

改訂版

都市・地域の経済学

地域分析入門東洋経済新報社

神頭広好・藤井孝宗・麻生憲一・角本伸晃 (2006)
象にして―神頭広好 (2009)

日本評論社, 2008 年)

観光まちづくり―長野県小布施町を対愛知大学経営総合科学研究所叢書 28, 愛知大学経営総合科学研究所
都市の空間経済立地論

古今書院

9

第2章

観光都市のホテルの階数モデル―ランク・サイズの法則にもとづいて―

Ⅰ

はじめに

ジップの法則 (1946, 1949) を応用したランク・サイズの法則については, 科学的観点から説明したものに Simon (1955) がある｡ その後, この法則はモデ
ルとして地理や都市研究の分野において幅広く応用されている｡ また Krugman(1996) は都市の自己組織化を説明するためにこの法則を用いている｡ 他に神頭(2008) では幾何学の定理にランク・サイズの法則を応用することで, 図形の大
きさの格差を導いている｡
ここでは観光の集積の経済を推計することは難しいが, 観光都市の中心部では市場競争の結果, 地代が上昇するため, それを節約するために高層な観光ホテルが建設され, 周辺部では低層なホテルが建設される傾向がある｡ それゆえ観光都市において空間的にも時系列的にも異なる階数を有するホテルが存在するために,
そこでは階数においてランク・サイズの法則が成立していると考える｡ さらに,この法則から観光都市の最大ホテル階数とホテルの数および観光圏における平均
ホテル階数から都市の数を導くことが可能となる｡

Ⅱ

観光都市および観光都市圏におけるランク・サイズモデル

まずランク・サイズの法則にもとづいて観光都市のホテル階数およびホテル数を導くためのモデルを構築する｡ ついで観光都市圏の中心部のホテル階数および都市数を導くためのモデルを構築する｡

１

観光都市のホテル階数モデル
まず, 観光都市においてホテルの階数 (以後, ホテル階数) にランク・サイズの法則が成り立っているとすれば,

10

第2章

hn ＝

観光都市のホテルの階数モデル

h1
nα

(1)

で表される｡ ただし, hn はランク n のホテル階数, h1 はランク 1 (最高階数)のホテル階数をそれぞれ示す｡
ここで, 観光都市における最後のランク m のホテル階数を 1 階とすれば hm＝1, これと (1) 式から,
h1 ＝ m α(2)が成立する｡ (2) 式から, 最大のホテル階数は, ホテルの数が多いほど, さらに
ホテル階数に格差が大きいほど高いことを示唆している｡ これについては, (2)式が 1m50 の範囲で図 1 に描かれている｡ なお, 階数は一般に自然数で表示されるが, 本図においては趨勢をみるために連続関数で描かれている｡
ランク・サイズの法則においてα＝1 の場合はジップの法則と呼ばれており,
これは,
hn ＝

h1
n

(3)

で表される｡ それゆえ, 最後のランク m の都市においては, ホテル階数が最低 1階であることから, (2) 式より h1＝m が成り立つ｡ これは最大のホテル階数は観光都市におけるホテル数と等しいことを示している｡ ただし, 階数の同じホテ

図1

11

ルが存在しない場合である｡

２

観光都市圏のホテル階数モデル
上記 1 のモデルの, hn を観光都市圏における都市の面積当たりホテル階数として, 観光都市圏の中心都市の面積当たりホテル階数を h1 とすれば, ランク・
サイズモデルは,
hn ＝

h1
nα

(4)

で表される｡ ちなみに, ジップの法則が適用されるならば,
hn ＝

h1
n

(5)

である｡ ここで, n＝m として最低の階数は 1 階を有する都市がランク m の都市であるとすれば, ランク 1 の都市におけるホテルの階数が観光都市圏内の都市数となる｡
最後のランク m の都市が完成されるためには, 時間と空間を考慮すると, 自然数の横軸上のメモリ分都市開発に時間がかけられているとすれば, 観光都市圏が完成する時間をホテルの完成時間とみなすと,
h1(m) ＝m(m＋1)2(6)で表される｡ ただし, 開発速度は 1 単位とする｡
ここで, (6) 式から都心部の開発時間は m＝1 であると考えれば, 観光都市圏
中心都市のホテル階数は 1 階ということになる｡ 然るに, 都市数が 3 つの場合の中心都市のホテル階数は 6 階である｡
興味深いことは, 観光中心都市が都市圏の初期の状態とすれば, 空間的にも時
間的にも中心都市のホテルは 1 階からスタートする｡ しかし, 1 空間としてよりも時間を遡ったほうが, 中心都市のホテル階数は,n＋1
倍高いことになる｡
2

実証分析的には, 面積当たりのホテル階数を調べることは困難であることから,
例えば, 分母を中心都市の面積を 1×1, ランク n 都市の面積を 1×n として, h1

12

第2章

観光都市のホテルの階数モデル

を中心都市の最も高いホテルの階数とすることも可能である｡
ちなみに, α＝2 のランク・サイズモデルは,
hn ＝

h1
n2

(7)

で表される｡ 分母はランク計算の面積に当たり, 正方形の面積を意味している｡
ここで最低の階は 1 階であり, これは最後のランク m 都市のホテル階数とすれ
ば, hm＝1 から,
h1 ＝ m 2(8)が成り立つ｡ (8) 式は観光都市が増えるほど, 中心都市のホテルの階数がさらに急増することを示唆している｡ このことは観光旅行者の集中→ホテル立地の市場
競争→地代の上昇→高層のホテルのプロセスから, ホテルの階数は中心都市の観
光旅行者による集積の経済の大きさを意味している｡
つぎに開発時間の経過を考慮すると, 中心都市のホテルの階数と正方形の都市が形成される時間との関係は,
h1(m) ＝m(m＋1)(2m＋1)6(9)で表される｡ 図 2 において (8) 式は点線で (9) 式は実線で, 1m5 の範囲
でそれぞれ描かれている｡

図2

13

図 2 から空間的都市数からの計算よりも開発経過の時間の計算からすると, より高層な中心都市のホテルが立地可能であることを示唆している｡

Ⅲ

おわりに

ホテル階数をランク・サイズモデルに応用することによって, シンプルな関数
であるが, 階数を集積の経済の指標とみると, そこには深い意味が隠されていることなどが分かった｡ これについては, 一般に最後のランクに制約 (例えば, 最低の 1 階) をかけると, ランク 1 の対象となる事象の大きさが推計可能になることである｡ また, 現実としての空間と都市開発の経緯としての時間を考慮した場
合, 時間の方が無駄に使わなければ, もっと集積の経済効果を生み出させたことをここでの分析で分かった｡ したがって, 空間と時間を比較したビル開発を含む
都市開発において, 時間は合理的な活動に準じているとすれば, 幾何学的な発展を仮定することによって時間を遡って都心部の建物階数を見つけることが可能と
なる｡

参考文献
Isard, W. (1956) Location and Space-Economy, The M.I.T. Press (監訳―木内信藏
地と空間経済立

朝倉書店, 1964)

Krugman, P. (1996) The Self-Organizing Economy, Blackwell Publishers (共訳―北村行伸・妹尾美起

自己組織化の経済学

筑摩書房, 2009)

Simon, H. (1955) On a Class of Skew Distribution Functions, Biometrika.
Zipf, G. K. (1946) The P1 P2 /D Hypothesis: On the Intercity Movement of Persons,
American Sociological Review, 11, PP. 677-86.
Zipf, G. K. (1949) Human Behavior and the Principle of Least Effort, Addison-Wesley
Press.
神頭広好 (2008)

都市の立地と幾何学―新しい立地論の方向性―

研究所叢書 33, 愛知大学経営総合科学研究所

愛知大学経営総合科学

15

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性―じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価から―

Ⅰ

はじめに

本研究では, リニア中央新幹線の開通に見合わせて, じゃらんネット1および楽天トラベル2 にもとづく岐阜県東濃地域のホテル (含, 温泉および旅館) の中から口コミ評価 (2018 年 8 月 13 日現在 (4 月からの集計分)) のあった 29 および 36 のホテル (表 1) を対象にして東濃地域の立地特性について分析を試みる｡
なお, 表 1 においてじゃらんネットよりも楽天トラベルの方が, バラツキはそれほど変わらないが, 口コミ評価数の最大数が多いホテルを有している｡
ここでは, 主成分分析を用いて 2 つの評価にもとづく同地域のホテル特性について考察する｡ さらに, そこではホテル料金と関わる評価変数との関係からヘド
ニック・プライスについて分析を試みる3｡ なお宿泊者の行動としては予算を最
表1
じゃらんネット

楽天トラベル753

986

口コミ評価最大数
口コミ評価最小数

16

11

平

均

272

289

標準偏差

219

235

ホテル数

29

36

1

じゃらんネットについては, https://www.jalan.net/を参照｡

2

楽天トラベルについては, https://travel.rakuten.co.jp/を参照｡

3

ホテルにヘドニック・プライスモデルを応用したものに, 神頭 (2002, 第 5 章) および加藤 (2013, pp.35-45) がある｡

16

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

小にして合理的な行動をとることを前提にして, ホテルの料金を各ホテルのネッ
ト情報に共通して提示されている最安料金 (以後, ホテル料金) を採用している｡
最後に, じゃらんと楽天の口コミ評価を主成分分析に応用することによって,ホテルの立地特性について考察する｡

Ⅱ

じゃらんネット口コミ評価によるホテル立地特性

１ 朝食および夕食を考慮した主成分分析
比較的朝食と夕食がある観光ホテルと比較的朝食のみである一般のホテル (主にビジネスホテル) を考慮すると, サンプル数は 29 から 11 とかなり減少する｡
それゆえ, ここではまず朝食および夕食の口コミ評価 (以下, 評価) を踏まえた
主成分分析を試みる｡ その結果は表 2 のとおりである｡
第 1 主成分と第 2 主成分で累積寄与率が 72.519％であることから, この 2 つの主成分で全体の約 8 割程度が説明されている｡(1) 第 1 主成分
第 1 主成分は, 表 2 より寄与率が約 47％であることから同主成分によって全体の半分近くが説明されている｡ 同主成分負荷量においては部屋, 風呂, 接客・サービス, 清潔感がプラスにたいへん強く作用しており, 朝食およびホテル料金が比較的プラスに強く作用している｡ このことから, 同主成分は総合的に良質なサービスを有するホテルのクラスターを形成していることを説明している｡ ここでは個別情報を配慮してサンプル数が少ないことからホテルの立地地図は省略する｡ (第 2 主成分同様)(2) 第 2 主成分
第 2 主成分は, 表 2 より寄与率が約 25％であることから全体の 4 分の 1 近くが同主成分によって説明されている｡ 同主成分負荷量をみると夕食がプラスに最も強く作用しており, 朝食が比較的強く作用している｡ 一方, 評価件数についてはほとんど作用していない｡ このことから同主成分は, 食事, とりわけ夕食が豪華な観光ホテルを示しているように見える｡

17

表2
料金・評価

主成分負荷量第 1 主成分

第 2 主成分

ホテル料金

0.513

0.233

部屋

0.893

−0.144

風呂

0.845−0.124

朝食

0.646

0.471

夕食

−0.0690.976

接客・サービス

0.859−0.051

清潔感

0.921−0.139

評価件数−0.058−0.853

寄与率 (％)

47.32725.192

累積寄与率 (％)

47.32772.519注) 太字の数値は, 絶対値 0.4 以上のものを示す｡ (以下の表同様)

２ 朝食および夕食を除外した主成分分析
サンプル数 29 を考慮して朝食および夕食を除外した主成分分析の結果は, 表
3 のとおりである｡ ここでは第 1 主成分を除く他の主成分については比較的強い
主成分負荷量があまりみられないこともあり, 省略した｡(1) 第 1 主成分
表3主成分負荷量

料金・評価

第 1 主成分

ホテル料金

0.501

部屋

0.913

風呂

0.842

接客・サービス

0.869

清潔感

0.936

評価件数

−0.032

寄与率 (％)

47.327

累積寄与率 (％)

47.327

18

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

第 1 主成分は, 表 3 より寄与率が約 47％であることから全体の半分が同主成

図1

分で説明されている｡ 同主成分負荷量においては, 部屋, 風呂, 接客・サービス,

19

清潔感がプラスに強く作用しており, ホテル料金が比較的プラスに作用していることから, 同主成分は良質なホテルのクラスターを形成していることを示唆している｡ 第 1 主成分得点 (省略) にもとづいてホテルをプロットすると図 1 から,高評価されているホテル (茶丸) は中津川市, 恵那市で中央自動車道を隔てて立地している傾向にある｡ 一方, 中程度評価のホテル (緑丸) の多くは中央自動車道の北側に分散して立地している｡ また, 低評価のホテル (青丸) は中央本線主要駅 (多治見, 可児, 中津川) の近くに立地している傾向にある｡ 同主成分は全体的に, 観光ホテルとビジネスホテルの違いが現れているように見える｡(2) ホテル料金にもとづく立地特性
図 2 から, 5 つの段階においてホテル料金が中か低いホテル (緑丸および青丸)
は主要鉄道駅の近くに立地しており, ホテル料金が比較的高いホテルは中 (茶丸およびオレンジ丸) 津川, 恵那における中央線を対象に広域的に立地している傾向にある｡(3) 総合評価にもとづく立地特性
評価の総合点がホスピタリティの水準を意味しているとすると, これが高いホ
テル (茶丸) は図 3 から中津川および恵那において広域に立地しており, これが中程度のホテル (黄丸および緑丸) は中央線の主要駅周辺に立地している｡ この総合評価は観光目的のホテルかビジネス目的のホテルに依存していることを示唆しているように見える｡(4) ホテル評価項目に対するヘドニック・プライス
ここでは, まずホテルの料金と宿泊者の評価 (部屋, 風呂, 接客サービス, 清潔感) との関係を調べるために, 多重共線性を考慮して変数増加法による回帰分析を行った｡ その結果, 以下の関数が推計された｡
y ＝ −3223.377 ＋ 2456.084x(−0.829)(2.374)(相関係数：0.416)
ただし, y：ホテル料金, は x：部屋の評価をそれぞれ示す｡

20

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

上記の関数から, ホテル料金に影響を与えているのは部屋および朝食であるこ

図2



とが推計された｡ ここで評価は宿泊者の効用水準を表しているとすると, 限界効21

用逓減を前提とする部屋に関する効用関数は,

図3

x ＝ log z

22

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性で表される｡ ただし z は部屋のサービス (広さ, ベッドの大きさ, 空調設備など)を示している｡
ここで, ホテル料金の制約のもとで効用の最大化によるラグランジュ関数は,G ＝ x (z)＋λ(y−y (z))
で表される｡ この最大化の条件から,
dx
dy
＝
λdz
dz
が得られる｡ ただし, λはラグランジュ乗数を示す｡
この式の右辺は部屋のサービスに対するヘドニック・プライスを示している｡
上記の推計式から部屋のサービスに対するヘドニック・プライス (H.P) は,
dy
2456
dy
dx
H.P ＝
＝
＝ x
dz
dz
e
dx
が導かれる｡ なお, 図 4 には 1x5 の範囲において上式が描かれている｡
ちなみに, 評価点は 1x5 であることから, 部屋のサービスに対するヘド
ニック・プライスは評価順に,
x＝1 のときは, 約 903 円
x＝2 のときは, 約 332 円

࿑

図4

23

x＝3 のときは, 約 122 円
x＝4 のときは, 約 45 円
x＝5 のときは, 約 17 円が計算される｡
この結果から, 評価が高いホテルほど追加しても良いと考える料金が低いことを示している｡ ただし, 上記についてはホテル料金が最安料金であることから,
例えば, 最高料金のもとであればヘドニック・プライスはいくらであろうか｡
上記と同様な分析を楽天についても試みたが, 有効な関数が導かれなかった｡
これについては, じゃらんの宿泊者はホテルの情報にもとづいて宿泊を決定する
傾向が強いのかもしれない｡
図 5 から, 口コミ評価の高いホテル (茶丸) は恵那, 中津川地域に見られ, 中
位 (緑丸) および低位 (青丸) のホテルは鉄道の主要駅の周辺に立地している傾
向がある｡

Ⅲ

楽天トラベルの口コミ評価にもとづく立地特性(1) 宿泊料金について見ると, 図 6 から料金の高いホテル (茶丸) および比較的高いホテル (オレンジ丸) は広域的に立地しているが, 料金の中程度および低いホテル等 (黄丸, 緑丸, 青丸) は主要鉄道駅近辺に立地している傾向にある｡(2) 楽天トラベルにもとづく総合点評価をホスピタリティ水準とみなすと, 図 7から高評価のホテル (茶丸) は中央本線および中央自動車道を境に北と南に広域的 (多治見市から中津川市にかけて) に立地している｡ また中評価のホテル (緑丸) は多治見市の中心部および恵那市に立地している傾向がある｡(3) 立地の評価 4 についてみると, 図 8 から瑞浪から名古屋方面 (可児, 多治見,

4

これについては, 駅や IC からのアクセス, 抵抗となる坂道, 一方通行, 道幅, 看板
情報の見易さなどが考えられる｡

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

土岐) にかけて主要駅の周辺ホテルにおいて中評価のホテル (緑丸) および高評価のホテル (茶丸) が見られる｡ 一方, 駅および IC から離れていても

図5



24

25

恵那市および中津川市には比較的立地評価の高いホテルが見られる｡ これに

図6

ついては駅などの立地条件のほかに観光資源が比較的多く存在するために,

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

恵那・中津川地域のホテルにおける立地評価が高いことを示唆している｡ 中
央リニア新幹線の駅が中津川に立地することによって, 観光目的とした宿泊

図7



26

27

図8



者を増やすことが重要となりそうである｡

28

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性(4) 関東からの旅行者の観光圏

図9

図 9 の星印は, リニア中央新幹線の駅 (岐阜県駅) が立地計画されている美乃29

坂本駅 (近辺) を示している｡ 名古屋から中央本線快速で美乃坂本駅まで 68 分
であり, 東京から岐阜県駅まで 30 分 (最速リニアでの予想時間) であることから, その差は 38 分である｡ この 38 分を最大限車で移動できる距離を計算すると,岐阜県駅からの半径が 23.33km である｡ (黒色の円) ただし, 車の速度は法定速
度 40km/時で計算されている｡ これについては東濃の旅行者は中部圏の居住者が多いことから, 名古屋駅を中心にして相対的に時間差がどれだけ空間を拡大できるかという点から, すべての消費者の時間価値を同じとすると品川駅を出発点とした関東からの旅行者の観光圏と考えられる｡
それゆえ, 駅の周辺というよりも, 観光資源へのアクセスに対して高評価のホテルがこの観光圏内にあることは興味深い｡
ちなみに, この観光圏には恵那山, 富士見台高原, 馬籠宿, 妻籠宿 (南木曽町),
夕森公園・竜神の滝, 付知峡, 桃山公園・女夫岩などの主たる観光資源が存在する｡

２

主成分分析にもとづくホテルの立地特性分析
楽天のネット情報から得られた口コミデータ (ホテル数 36) にもとづいて,立地特性を調べるために主成分分析を試みた｡
表 4 より第 1 主成分から第 3 主成分にかけて累積寄与率が約 88％であることから, この 3 つの主成分で全体の 9 割近くが説明されている｡(1) 第 1 主成分
表 4 より, 第 1 主成分の寄与率が約 50％であることから全体の半分が同主成
分で説明されている｡ 第 1 主成分負荷量について見ると, サービス, 部屋, 風呂についてはプラスにかなり強く作用している｡ また, 食事および設備・アメニティ
についてはプラスに比較的強く作用している｡ 一方, 評価件数についてはマイナスに強く作用している｡ 第 1 主成分得点 (省略) にもとづく図 10 から, 評価件
数は少ないもののホテルに対する各評価の高いホテル (茶丸) は主要駅から比較的離れたところに立地している｡ 翻って, マイナスに強く作用しているホテルは各サービスの評価は低いものの評価件数が多いホテル (青丸) であり, 多治見市,

30

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

可児市および美濃加茂市の主要駅周辺のホテルに見られる｡(2) 第 2 主成分
表 4 より, 第 2 主成分の寄与率が約 24％であることから全体の 4 分の 1 が同主成分で説明されている｡ 第 2 主成分負荷量について見ると, 設備・アメニティ
および評価件数についてはプラスに比較的強く作用している｡ 一方, ホテル料金
はマイナスに比較的強く作用しており, 食事および立地についてはマイナスにやや強く作用している｡ 第 2 主成分得点 (省略) にもとづく図 11 から, ビジネス型のプラスに強いホテル (茶丸) は各都市の主要駅周辺のホテルに見られる｡ 翻って, 観光型のマイナスに強く作用しているホテル (青丸) は広域的に立地している｡(3) 第 3 主成分
表 4 より, 第 3 主成分の寄与率が約 13％であることから全体の 1 割近くが同主成分で説明されている｡ 第 3 主成分負荷量について見ると, 立地についてはプラスにかなり強く作用している｡ 一方, ホテル料金はマイナスに比較的強く作用している｡ 第 3 主成分得点 (省略) にもとづく図 12 から, 立地条件を高評価お

表4
料金・評価
ホテル料金

主成分負荷量第 1 主成分

第 2 主成分

第 3 主成分0.359−0.681−0.494

0.965

0.100

0.075

立地

−0.129−0.471

0.810

部屋

0.916

0.210

0.277

設備・アメニティ

0.670

0.647

0.064

風呂

0.844

0.335

−0.137

食事

0.679−0.499

0.092

サービス

評価件数

−0.754

0.641

0.045

寄与率 (％)

51.31624.126

12.691

累積寄与率 (％)

51.31675.44388.134

注) 実際には, サンプル数は 36 であるが, サンプルによっては欠落しているデータがあるためサンプル数は 25 である｡ (以下の図同様)

図 10



31

よび中評価しているホテル (茶丸および緑丸) は各都市の主要鉄道駅近辺に立地しているホテルであることを示唆している｡

32

３

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

ヘドニック・プライスによるホテル特性

図 11



ここでは, じゃらんネットと同様な分析を行ったが, ホテル料金とサービス,33

立地, 部屋, 設備・アメニティ, 風呂, 食事についてステップワイズ法を用いて

図 12



回帰式を推計したが, 有意な関係は見られなかった｡

34

Ⅳ

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

じゃらんネットおよび楽天トラベルの総合特性の相違

ここでは, まずネットの評価の相関関係について分析する｡ ついで２つの評価にもとづき立地特性を調べるために主成分分析を行う｡

１

相関分析
じゃらんネットおよび楽天トラベルのホテル情報から得られたデータにもとづ

く相関係数行列表 (表 5) から, ホテル料金についてはじゃらんおよび楽天の相関は比較的強く, 評価件数についても同様である｡ これについてはネット情報にそれほど変化はなく, ネットを開く消費者が同じくらいであることを示唆している｡ 興味深いことは, 楽天の評価件数とじゃらんの総合点が比較的マイナスに強い相関関係が存在していることである｡ これについては, 因果関係は分からないが, 表 5 からじゃらんの総合点 (各項目の平均点の合計) が低くなると, 楽天のホテル料金を低くして, その結果, 楽天の宿泊者数 (＝評価件数) を上げることを物語っているように見える｡(逆も言えることに注意) 一方, 楽天の総合点とじゃらんの件数とは全く相関関係がないことについては説明できない｡

２

主成分分析
表 6 から, じゃらんと楽天では口コミの評価項目に違うところがある｡ じゃらんの場合, 朝食と夕食の評価項目においており, ビジネス系ホテルには夕食およ
表5

ホテル料金 (楽天)

相関行列

ホテル料金
(楽天)

総合点
(楽天)

評価件数 ホテル料金 総合点
評価件数(楽天) (じゃらん) (じゃらん) (じゃらん)

1.000

0.149

−0.334

0.514

0.528

0.201

総合点 (楽天)

0.149

1.000

−0.126

0.046

0.269

0.053

評価件数 (楽天)−0.334−0.1261.000−0.339−0.491

0.564

ホテル料金 (じゃらん)

0.514

0.046

−0.339

1.000

0.397

−0.059

総合点 (じゃらん)

0.528

0.269

−0.491

0.397

1.000

−0.076

評価件数 (じゃらん)

0.201

0.053

0.564

−0.059−0.0761.000

35

び朝食がないケースが多く, そのためサンプル数の減少を避けるためにそれら 2つの変数を除外した｡ ここでは, 主成分分析を用いて, 変数間の関係とそれに関わるホテルの立地特性を明らかにする｡
10 の変数と 29 の東濃地域のホテルを対象に主成分分析を行った結果, 表 6 から第 1 主成分および第 2 主成分で全体の約 70％が説明されている｡(1) 第 1 主成分
表 6 より, 第 1 主成分では寄与率が 53.34％であることから全体の約 50％が同主成分で説明されている｡ 主成分負荷量を見ると, 同主成分は立地 (楽天) を除くと他の変数はプラスに強く作用しており, じゃらんも楽天も共通してホテルにおける評価が高いことを示している｡ 第 1 主成分得点 (省略) にもとづくホテルの立地については, 図 13 からホテルの高評価のホテル (赤丸) は中央高速道路(E19) の南側で中津川周辺に立地しており, 中・低評価のホテル (緑丸, 青丸)
は多治見駅周辺に立地している｡ このことは同主成分において観光目的のホテル
かビジネス目的のホテルかに分けられていることを示唆している｡

表6
評

価

主成分負荷量第 1 主成分

第 2 主成分部屋 (じゃらん)

0.746−0.467

風呂 (じゃらん)

0.814−0.236

接客・サービス (じゃらん)0.816−0.320清潔感 (じゃらん)0.862−0.368

サービス (楽天)

0.713

0.523

立地 (楽天)−0.0100.459

部屋 (楽天)

0.826

0.341

設備・アメニティ (楽天)

0.558

0.715

風呂 (楽天)

0.842

0.261

食事 (楽天)0.703−0.214

寄与率 (％)

53.34017.373

累積寄与率 (％)

53.34070.71336

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性(2) 第 2 主成分

図 13



表 6 より, 第 2 主成分の寄与率が 17.373％であることから, 全体の約 17％が

37

同主成分で説明されている｡ 主成分負荷量を見ると, 設備・アメニティ (楽天),

図 14



サービス (楽天), 立地 (楽天) の順にプラスに強く作用しており, 部屋 (じゃ

38

第3章

リニア中央新幹線開通を見据えた東濃地域のホテルの立地特性

らん) はマイナスに比較的強く作用している｡ これについては, 楽天の宿泊者の評価とじゃらんの宿泊者の評価が明確に分かれていることを示している｡ 第 2 主成分得点 (省略) にもとづくホテルの立地については, 図 14 から楽天評価の高いホテル (赤丸) は多治見駅周辺に立地しており, 可児駅周辺および美濃太田駅
周辺のホテルにおいては 2 つのネットによる評価が高い｡ また中津川市および恵那市周辺の地域においては楽天とじゃらん共に評価の高いホテル (赤丸, 青丸)が立地している｡ このことは, 楽天は主にビジネスマンおよび観光旅行者に利用されており, じゃらんは観光旅行者に利用されていると考察される｡

Ⅴ

おわりに

ここでは, 計画されているリニア中央新幹線開通後にどのような関りで観光圏を形成するかについて検討するために, まず東濃におけるホテルの評価による立地特性を調べることから, じゃらんネットと楽天トラベルのホテル料金および口
コミ評価データを主成分分析に応用した｡ さらに, 宿泊者の評価を効用とみなして, 限界効用逓減型の対数線形の効用関数を仮定することによってヘドニック・
プライスを導出した｡ ただし, ここではじゃらんネットの部屋に対する評価だけが有効であり, 他のサービス評価や楽天の評価からは導くことができなかった｡
また, 時間の節約にもとづいて東濃地域への観光客が多い中部地域の中心となる名古屋駅からリニア中央新幹線の新駅となる岐阜県駅 (仮称：現在の美乃坂本
駅近辺) までの時間と品川駅からの岐阜県駅までの時間との差からくる観光圏を導いた｡ そこでは, 立地評価項目がある楽天トラベルによるホテルにおいて, 駅
および IC から比較的離れたところでの立地評価が高いことが分かった｡
最後にじゃらんと楽天の宿泊者の評価の違いにもとづくホテル立地の特性について分析を行った｡ そこでは, 楽天トラベルの各サービス評価が高いホテルの多くが多治見市中心部に集中しているのは興味深い結果であった｡
今後は, 本分析結果を具体的に説明可能にすることと, リニア中央新幹線の開通によってどのようにホテル特性を変化させていく必要があるかなどを踏まえて経済効果について分析していく必要がある｡

39

参考文献
加藤好雄 (2013) ｢ホテルの立地に関する研究―ビジネスホテルを対象にしたヘドニック・アプローチの応用―｣
神頭広好 (2002)

日本観光学会誌

観光の空間経済分析

経営総合科学研究所

第 54 号, pp. 35-45

愛知大学経営総合科学研究所叢書 24, 愛知大学

41

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性―じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価から―

Ⅰ

はじめに

本研究では, リニア中央新幹線の開通を見据えて, じゃらんネット1 および楽天トラベル 2 にもとづく名古屋市都心部のホテル (含, 温泉および旅館) の中から口コミ評価 (2018 年, 9 月 7 日現在 (4 月からの集計分)) のあった各 100 のホテルを対象3にして名古屋都心部のホテル立地特性について分析を試みる｡ な
お, 表 1 から口コミ評価数の最も多いホテルは楽天トラベルであり, 評価数の散らばり具合も楽天トラベルである｡ じゃらんネットは最も評価数が少ないホテル
を有している｡
ここでは, まず主成分分析を用いて 2 つの口コミ評価にもとづく同地域のホテ
ル特性について考察する｡ ついでホテル料金に関わる口コミ評価との関係からヘ

表1
じゃらんネット

楽天トラベル

口コミ評価最大数

5261

7330

口コミ評価最小数

8

14

平均値

1248

1955

標準偏差

1288

1631

ホテル数

100

100

1

じゃらんネットについては, https://www.jalan.net/を参照｡

2

楽天トラベルについては, https://travel.rakuten.co.jp/を参照｡

3

じゃらんネット, 楽天トラブルのホームページにおいて, 人気度が高い方から共通して 100 番目にはいっているホテルを対象とされている｡

42

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性

ドニック・プライスについて分析を試みる4｡ なお宿泊者の行動としては予算を最小にして合理的な行動をとることを前提にして, ホテル料金を各ホテルのネッ
ト情報に共通して提示されている最安料金として採用している｡
最後に, じゃらんと楽天の口コミ評価を主成分分析に応用することによって,ホテルの立地特性について考察する｡

Ⅱ

じゃらんネットおよび楽天トラベルの口コミ評価によるホテル
立地特性

１

主成分分析にもとづくホテル立地特性
朝食と夕食がある観光ホテルと朝食のみである一般のホテル (主にビジネスホテル) を考慮して, ここでは, まず朝食および夕食の口コミ評価 (以下, 評価)
および楽天にのみ存在する立地評価を踏まえた主成分分析を試みた結果は, 表 2のとおりである｡
第 1 主成分から第 4 主成分までの累積寄与率が 75.599％であることから, この 4 つの主成分で全体の約 8 割程度が説明されている｡(1) 第 1 主成分
第 1 主成分は, 表 2 より寄与率が約 41％であることから同主成分によって全体の 4 割近くが説明されている｡ 同主成分負荷量においてはじゃらんの評価について見ると, 部屋 (じゃ), 清潔感 (じゃ), 風呂 (じゃ), 接客・サービス(じゃ), 最安料金 (じゃ), 朝食 (じゃ) がプラスに比較的強く作用している｡
一方楽天の評価については, 部屋 (楽), 設備・アメニティ (楽), サービス (楽),風呂 (楽), 食事 (楽), 最安料金 (楽) がプラスに比較的強く作用している｡ 同
主成分は, じゃらんも楽天も同方向, 同程度の評価傾向を有するホテルのクラス
ターを形成していることを説明している｡ この傾向は, 第 1 主成分得点 (表省略)にもとづく図 1 から名古屋駅周辺および伏見駅から広小路通沿い栄にかけてのホ

4

ホテルにヘドニック・プライスモデルを応用した研究については, 神頭 (2002, 第 5章) および加藤 (2013, pp. 35-45) を参照せよ｡

43

表2
第 1 主成分

第 2 主成分

第 3 主成分

第 4 主成分

最安料金 (じゃ)

評価項目

0.592

0.282

−0.644−0.149部屋 (じゃ)

0.881−0.291−0.0410.160

風呂 (じゃ)

0.721−0.221

0.423−0.129朝食 (じゃ)

0.461

0.534

−0.008−0.427

接客・サービス (じゃ)

0.611

0.331

0.161

0.362

清潔感 (じゃ)

0.772−0.388−0.072

0.249

評価件数 (じゃ)−0.151

0.765

0.318

−0.038最安料金 (楽)

0.514

0.378

−0.656−0.134

サービス (楽)

0.739

0.283

0.178

0.142

立地 (楽)

0.308

0.266

−0.2870.510

部屋 (楽)

0.903−0.235−0.0040.091

設備・アメニティ (楽)0.857−0.0640.069−0.006

風呂 (楽)

0.719−0.1440.438−0.209

0.597

0.414

0.170

−0.366

評価件数 (楽)−0.198

0.742

0.288

0.419

寄与率 (％)

41.45016.237

10.5327.345

累積寄与率 (％)

41.45057.72368.25675.599食事 (楽)

注) 上記の評価項目の (じゃ) はじゃらんネットを (楽) は楽天トラベルをそれぞれ示している｡ また太字の数値は, 絶対値 0.4 以上のものを示す｡

テル (茶丸) に見られる｡ また, 金山駅周辺でもこの傾向がある｡(2) 第 2 主成分
第 2 主成分は, 表 2 より寄与率が約 16％であることから同主成分によって全体の 2 割弱近くが説明されている｡ 同主成分負荷量において, じゃらんの評価について見ると, 評価件数 (じゃ) および朝食 (じゃ) がプラスに比較的強く作用している｡ 一方楽天の評価については, 評価件 (楽) および食事 (楽) がプラスに比較的強く作用している｡ 同主成分はじゃらんも楽天も評価件数と食事についてはプラスの関係があり, これらの評価を有するホテルのクラスターを形成して

44

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性いることを説明している｡ この傾向は, 第 2 主成分得点 (表省略) にもとづく図

図1

2 から名古屋駅東口周辺および伏見駅周辺の広小路通沿いに立地しているホテル

45

図2



(茶丸) に見られる｡

46

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性(3) 第 3 主成分

図3

第 3 主成分は, 表 2 より寄与率が約 11％であることから同主成分によって全47

体の 1 割近くが説明されている｡ 同主成分負荷量において, じゃらんの評価を見ると, 風呂 (じゃ) がプラスに比較的強く作用しており, 最安料金 (じゃ) がマ
イナスに比較的強く作用している｡ 一方楽天の評価については, 風呂 (楽) がプラスに比較的強く作用しており, 最安料金 (楽) がマイナスに比較的強く作用している｡ 第 1 主成分および第 2 主成分同様に, 同主成分はじゃらんも楽天も風呂および最安料金において同方向の評価を有するホテルのクラスターを形成していることを説明している｡ これについては, 第 3 主成分得点 (表省略) にもとづく
図 3 からホテル料金が安く, 風呂が良いホテル (茶丸) は僅かであり, 空間的に分散されているように見える｡(4) 第 4 主成分については, 寄与率が約 7％位で小さいために省略する｡

Ⅲ

じゃらん口コミ評価および楽天口コミ評価にもとづくヘドニッ
ク・プライスモデル

一般にヘドニック・プライスモデルは, 消費者の自発的支払いを環境評価につなげた考え方であり, 環境経済学および都市経済学などで説明されている｡ なお,
このモデルを日本の主要都市のホテルに応用したものに神頭 (2002) がある｡

じゃらんネットの口コミ評価 5 にもとづくヘドニック・プライス

１

口コミ評価項目に対して多重共線性を考慮して変数減少法を用いて回帰分析を行った結果は, 以下のとおりである｡
y ＝−16753.86 ＋ 3314.04x1 ＋ 2326.2x3(−4.3)(3.75)(2.81)

サンプル数：100, 相関係数：0.525
ただし, y：ホテル料金 6, x1：部屋, x3：朝食をそれぞれ示す｡
上記の関数から, ホテル料金に影響を与えているのは部屋および朝食であることが推計された｡ ここで評価は宿泊者の効用水準を表しているとすると, 限界効

5

これについては, https://www.jalan.net/を参照｡ (2018 年 9 月 7 日時点)

6

ここでは, 1 人当たりの最安料金を採用している｡ (以下の分析同様)

48

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性

用逓減を前提とする部屋に関する効用関数は,

図4



x1＝log z149で表される｡ ただしz1 は部屋のサービス (広さ, 温度調整, 寝具の快適さなど)を示している｡
ここで, ホテル料金の制約のもとで効用の最大化を表すラグランジュ関数は,G ＝ x(z1) ＋λ(y − y(z1))
で表される｡ この最大化の条件から,
dxdy＝
λdz1 dz1が得られる｡ ただし, λはラグランジュ乗数を示す｡
この式の右辺は部屋に対するヘドニック・プライスを示している｡
上記の推計式から, 部屋に対するヘドニック・プライス (H.P) は,
dy
3314
dy
dx1
H.P ＝
＝
＝ x
dz1
dz1
e
dx1
1

で表される｡
評価点は 1x15 であることから, 部屋に対するヘドニック・プライスは評
価順に,
x1＝1 のときは, 約 1219 円
x1＝2 のときは, 約 449 円
x1＝3 のときは, 約 165 円
x1＝4 のときは, 約 61 円
x1＝5 のときは, 約 22 円である｡
図 4 から部屋の評価の高いホテル (茶丸) は比較的多く, 空間的に分散している傾向にある｡ 上記同様に, 朝食に対するヘドニック・プライスは,
dy
2326
dy
dx3
H.P ＝
＝
＝ x
dz3
dz3
e
dx3
3

50

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性で表される｡

図5

したがって, 朝食に対するヘドニック・プライスは評価順に,

51

x3＝1 のときは, 約 856 円
x3＝2 のときは, 約 315 円
x3＝3 のときは, 約 116 円
x3＝4 のときは, 約 43 円
x3＝5 のときは, 約 16 円である｡
図 5 から, 朝食の評価の高いホテルは名古屋, 伏見, 金山, 千種のノードとなる駅周辺に見られる｡ 一方, 普通の評価のホテル (緑丸) は空間的に分散している｡

楽天トラベルの口コミ評価 7 にもとづくヘドニック・プライス

２

まず楽天の口コミ評価およびホテル料金との関係を導くために, 変数減少法を用いて回帰分析を行った｡ その結果は以下のとおりである｡
y ＝ −10760.63 ＋ 1939.89x2 ＋ 1708.64x4(−3.90)(3.45)(4.00)

サンプル数：100, 相関係数：0.486
ただし, y：ホテル料金, x2：立地, x4：設備・アメニティをそれぞれ示す｡
じゃらん同様に, 上式から立地に対するヘドニック・プライスは,
dy
1940
dy
dx2
H.P ＝
＝
＝ x
dz2
dz2
e
dx2
2

で表される｡
評価点は 1x25 であることから, 立地に対するヘドニック・プライスは評
価順に,7

これについては, https://travel.rakuten.co.jp/を参照｡(2018 年 9 月 7 日時点) な

お, ホテルによって 9 月 4 日から 9 月 11 日まで楽天トラベルからの予約者については割引料金が設定されている｡ これはある意味において, 恣意的であっても何らかの要因にもとづいて割引されていることに意味があると考える｡

52

第4章

名古屋都心部におけるホテルの立地特性

x2＝1 のときは, 約 714 円
x2＝2 のときは, 約 263 円
x2＝3 のときは, 約 97 円
x2＝4 のときは, 約 36 円
x2＝5 のときは, 約 13 円である｡
これより, 評価が高いホテルほど追加しても良いと考える料金が低いことを示している｡ ただし, 上記については最安料金のもとであるが, 例えば, 最高料金のもとであればヘドニック・プライスは全体的に高くなる｡
図 6 から立地評価の高いホテル (茶丸) は駅からのアクセスが寄与しているよ
うに見える｡ とりわけ, 名古屋駅および栄駅からは地下商店街を通って行けるよ
うなホテルが目立つ｡
上記同様に, 設備・アメニティに対するヘドニック・プライスは,
dy
1708
dy
dx4
H.P ＝
＝
＝ x
dz4
dz4
e
dx4
4

で表される｡
上式から, 設備・アメニティに対するヘドニック・プライスは評価順に,
x4＝1 のときは, 約 629 円
x4＝2 のときは, 約 231 円
x4＝3 のときは, 約 85 円
x4＝4 のときは, 約 31 円
x4＝5 のときは, 約 12 円である｡
図 7 から設備・アメニティ評価の高いホテル (茶丸) は名古屋駅の東側で鉄道に沿って立地しており, 中評価のホテル (緑丸) は名古屋駅西口正面に立地している傾向にある｡ また, 伏見, 栄および金山の各駅周辺には高評価および中評価のホテルが分散立地しているように見える｡

53

なお, ここでの分析は, ホテル料金が割引中のものが多く含まれていることに

図6



注意を要する｡

名古屋都心部におけるホテルの立地特性

図7

第4章



54

55

Ⅳ

おわりに

名古屋市都心部におけるホテルでは, じゃらんネットの評価と楽天トラベルの評価においてほとんど立地特性に大きな差が見られなかった｡ 2 つのネットの評
価項目名が異なっているものの, 主成分分析の結果から, 部屋, 風呂, 接客サービスなどの評価については共通して高いウェイトを有している｡ また, ヘドニッ
ク・プライスモデルからの分析において, じゃらんネット利用者はホテル料金に対して ｢部屋｣ と ｢朝食｣ の評価が関わっており, 楽天トラベル利用者は ｢立地｣と ｢設備・アメニティ｣ の評価に関わっていることが分かった｡ さらに, これらの評価を旅行者の効用として限界効用逓減型の関数を設定することによってヘド
ニック・プライスを推計した｡
今後は, 2 つのネット評価について年間通じてのデータ収集を行い, 他のネッ
ト評価についても同様な分析を試みる必要がある｡

参考文献
加藤好雄 (2013) ｢ホテルの立地に関する研究―ビジネスホテルを対象にしたヘドニック・アプローチの応用―｣
神頭広好 (2002)

日本観光学会誌

観光の空間経済分析

経営総合科学研究所

第 54 号, pp. 35-45

愛知大学経営総合科学研究所叢書 24, 愛知大学

あとがき

本叢書では, まず経済基盤モデルを応用することで観光に関わる産業の規模が大きいほど観光旅行者を増加させることが分かった｡ ついで, ランク・サイズモ
デルを用いて観光都市および観光都市圏を対象にホテル数, 都市数, 中心都市の
ホテル階数を導くための理論を構築した｡ ここでは, 都市開発の時間を導入すると, 都市の中心部において現実よりもより大きな集積の経済効果を上げることが考察された｡
さらに, リニア中央新幹線の開通による東濃地域および名古屋都心部のホテル
特性の変化が見られることを予想して, 2 つのネット (じゃらん, 楽天) の口コ
ミ評価にもとづいた主成分分析の結果から, 東濃地域においてはネット企業によってホテルの立地に特徴があることが分かった｡ 一方名古屋市においては 2 つのネッ
トともにほとんど似たような評価傾向であり, 立地の特徴の違いはほとんど見られなかった｡
今後は, リニア中央新幹線の開通を見据え, ここでの理論を応用することで,ホテルの立地特性および観光圏を設定するモデルを構築すること, さらにはホテルの改善による経済効果を推計する必要がある｡
この場を借りて, 本書を執筆するにあたり, 2 週間ほどの期間しかなく, 全体
を通じて内容はともかく, 表現上丁寧さに欠ける部分が多いと思われるが, ご高覧頂ければ幸いである｡

著者紹介

神

頭

広

好

HIROYOSHI KOZU

愛知大学経営学部教授

愛知大学経営総合科学研究所叢書 52

観光とホテルの立地

2019 年 3 月 20 日発行
著
発

行

者
所

印刷・製本

神頭広好
愛知大学経営総合科学研究所〒4538777 名古屋市中村区平池町 4 丁目 606
株式会社 一 誠 社
名古屋市昭和区下構町 222
非売品

ISBN 9784906971114