新型コロナウイルスワクチン
接種が交通手段選択に及ぼす影響
東京海洋大学JV,鷹野,田中,本島Background
新型コロナウイルスの流行により公共交通の利用者・売上はtransportation ridership and sales are declining due
減少傾向にある Public
to the outbreak of the new coronavirus are on the decline

政府による政策 Government Policy①ワクチン接種の促進

Promoting Vaccination②公共交通利用者の促進政策
Policies to promote public transportation users focusing on travel distance(1)長距離移動(飛行機や新幹線や高速バス)⇒Gotoトラベルや全国支援旅行による利用料金の割引による利用者促進
There are policies to promote transit users for long-distance travel.

(2)短距離移動(鉄道や路線バス)⇒財政的な支援のみ (利用者を促進させる取り組みは実現されていない)
Few policies to promote transit users for short trips

短距離移動(地域交通)の利用促進に注目した分析・政策が必要
Analysis and policies that focus on promoting the use of short-distance travel (regional transportation)
are needed.

Hypothesis & Objective
Hypothesis
地域交通利用の促進については積極的な支援は見られないが…

ワクチンの接種によって人々は地域の公共交通の利用への抵抗は減少しているのではないだろうか
Although there has been no active support for the promotion of local transportation use,
vaccination may have reduced resistance to the use of local public transportation.

Objective①ワクチン接種が地域の公共交通の選択に与える影響を明らかにする
The Impact of Vaccination on Local Public Transportation Choices Clarifying the impact ofvaccination on local public transportation choices②地域の公共交通の利用を促す政策を提案する
Propose policies to encourage the use of public transportation in the region

Methodology ( Data )使用データ usage data
豊洲PPデータ(2018年及び2021年の9月～10月)
Toyosu PP Data(9~10 of 2018 and 2021 )データクリーニング data cleaning
・性別,年齢が欠損値でない Gender and Age is not NA
・徒歩の移動距離が５km以内 Walking distance of less than 5 km
サンプル数

Number of samples

・2018 : 12,321
・2021 :19,357※2021年データのうちワクチン接種者(１回以上)は77％
77% of those vaccinated (at least once) in 2021 data

Methodology ( Data )交通手段の分類

Transportation Classification

鉄道，バス，自家用車，自転車，徒歩の5分類を行った．
Five categories were used: rail, bus, private car, bicycle and walking.
さらに移動する際他の利用者と乗り合わせる公共交通と自動車など一人で貸切ることのできるものを自主交通とする
Public Transportation is defined as a type of transport in which you share a vehicle with other users, andPrivate Transportation is defined as vehicles that can be hired by one person, such as cars/taxis.

移動目的の分類Classification of travel purpose

出社や通学などのあらかじめ決められているトリップをscheduled
娯楽や散策などのトリップをleisure
ショッピングなどをその他トリップをothersとする
Scheduled for predetermined trips, such as going to work or commuting
Leisure trips, such as recreation and walking
Other trips such as shopping, etc. as OTHERSMethodology ( Analysis Items )①2018,2021の交通分担率比較
Traffic sharing ratio comparison for 2018 and 2021

②交通モード毎の利用目的の分担率の比較
Percentage share of intended use by transportation mode in 2021

③ワクチン接種によるモード選択の比較
Comparison of mode selection by personal attributes④多項ロジットモデル(MNL)による交通手段選択の推定
Multinomial logit model (MNL) estimation of transportation mode choice①2018年・2021年の交通分担率の比較
Comparison of traffic sharing rates for 2018 and 2021

100%
90%

80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2018年

2021年ワクチン接種済(2021 vaccine)
鉄道(Train)

バス(Bus)

自家用車(Car)

自転車(Bicycle)

2021ワクチン未接種(Non vaccine)
徒歩(Walk)・2018年と比べてコロナ禍の2021年では公共交通手段の選択割合が減少
Decrease in the percentage of public transportation choices in 2021 for the Corona Disaster compared to 2018.

・特にワクチン接種済みの人は公共交通の利用が低い傾向にある
Vaccination rates tend to be low, especially among those who have been vaccinated②交通モード毎の利用目的の分担率の比較
Comparison of purpose-of-use sharing by transportation mode
100%
90%

18%
31%

31%

14%

12%

55%

57%

2021/vac

2021/Nonvac

80%
11%
70%
60%
50%
40%
71%
30%
20%
10%
0%
2018
scheduledleisureothers

テレワークの推進により決まった予定のトリップが減少していると考えられる．
またステイホームで自宅で料理をする機会が多かったためか買い物を含むothersの項目が増えていると考えられる
It can be seen that the number of trips with fixed schedules has decreased due to the promotion of telework.
There is also an increase in the number of others, including shopping, probably due to the fact that there were more opportunities to cook athome in the stay home.

③ワクチン接種によるモード選択の比較
Comparison of mode choice by vaccination

18%

徒歩(Walk)

19%

34%

自転車(Bicycle)

39%

16%

自家用車(Car)15%

3%

バス(Bus)2%

29%

鉄道(Train)

25%
0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%utilization rate
Non-vaccine

Vaccine

ワクチン接種者の方が公共利用を利用しない傾向にあることが分かる
Vaccinated people are more likely to be less likely to use public

45%

⑤Estimation Table (MNL)
多項ロジットモデルを用い最尤推定法でパラメータを推定する．
各モードの選択効用は以下のように設定する
The parameters are estimated by the maximum likelihood estimation method using a multinomial logit model.
The selection utility of each mode is set as follows

𝑉𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 = β1 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑡 + β3 𝑂𝐷𝑑𝑖𝑠𝑡 + β7 𝑎𝑔𝑒 + β11 𝑝𝑢𝑟𝑝𝑜𝑠𝑒+ β15 𝑣𝑎𝑐 × 𝑠𝑒𝑥 + β19 𝑣𝑎𝑐 × 𝑜𝑙𝑑 + β23
𝑉𝑏𝑢𝑠 = β1 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑏 + β4 𝑂𝐷𝑑𝑖𝑠𝑡 + β8 𝑎𝑔𝑒 + β12 𝑝𝑢𝑟𝑝𝑜𝑠𝑒+ β16 𝑣𝑎𝑐 × 𝑠𝑒𝑥 + β20 𝑣𝑎𝑐 × 𝑜𝑙𝑑 + β24
𝑉𝑐𝑎𝑟 = β1 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑐 + β5 𝑂𝐷𝑑𝑖𝑠𝑡 + β9 𝑎𝑔𝑒 + β13 𝑝𝑢𝑟𝑝𝑜𝑠𝑒+ β17 𝑣𝑎𝑐 × 𝑠𝑒𝑥 + β21 𝑣𝑎𝑐 × 𝑜𝑙𝑑 + β25
𝑉𝑤𝑎𝑙𝑘 = β2 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑤𝑎𝑙𝑘 + β6 𝑂𝐷𝑑𝑖𝑠𝑡 + β10 𝑎𝑔𝑒 + β14 𝑝𝑢𝑟𝑝𝑜𝑠𝑒+ β18 𝑣𝑎𝑐 × 𝑠𝑒𝑥 + β22 𝑣𝑎𝑐 × 𝑜𝑙𝑑 + β26

𝑉𝑏𝑖𝑘𝑒 = 0
β1 ~ β26 : 𝑃𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠 𝑡𝑜 𝑏𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖 : Cost of selecting i
𝑖𝑓𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑑 ∶ 1
ODdist:OD間距離𝑣𝑎𝑐 = ቊ𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒: 0
1 𝑖𝑓 − 20𝑠
2 𝑖𝑓 30𝑠
𝑖𝑓 𝑚𝑎𝑛 ∶ 1𝑠𝑒𝑥=
ቊ𝑎𝑔𝑒 =
3 𝑖𝑓 40𝑠𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒: 0
4 𝑖𝑓 50𝑠
𝑖𝑓 𝑜𝑣𝑒𝑟 60: 1𝑜𝑙𝑑=ቊ5 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒: 0
𝑡𝑖𝑚𝑒𝑖 : 𝑤𝑎𝑙𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒

purposepurposeCommuting to work or school

1

Business

1

Returning to work or school

1

Returning home

1

Shopping

3

Going out to eat

2

Going out for a lesson

1

Going to hospital

3

Leisure2

Sightseeing

2

Strolling2

Picking up or seeing off someone

3

Waiting time

3

Other

3

Unknown-exp(𝑉𝑖 )𝑃𝑖 =σ exp(𝑉)⑤Estimation Table (MNL)
Co-efficient t-statistics

sex*vac.train-0.193-5.22

cost.train-0.244-8.77

sex*vac.bus-0.213-2.71

time.walk-2.994-5.25

sex*vac.car-0.564-14.23

ODdist.train

0.495

32.67

sex*vac.walk-0.030-0.95

ODdist.bus

0.357

17.76

old*vac.train-0.752-6.82

ODdist.car

0.486

30.47

old*vac.bus-0.910-4.45

ODdist.walk-0.323-2.21

old*vac.car-0.382-3.73

age.train

0.072

2.32

old*vac.walk-0.545-6.3

age.bus

0.472

6.93

constant train-0.281-1.62

age.car

0.388

11.5

constant bus-3.501-12.06

age.walk

0.2328.44

constant car-1.007-6.2

purpose.train

1.014

17.96

constant walk

0.793

7.86

purpose.bus

1.207

10.55

Goodness of fit statistics

purpose.car

0.038

0.63

LL (at convergence)-24551.98

purpose.walk-0.333-6.08

LL (constants only model)-18326.84

Rho-square

0.253

・公共交通機関の選択はscheduled とlesureによって差がみられる・高齢者は、ワクチンを打った人のほうが公共交通を避ける傾向にある
・若い人は、公共交通を使うことに抵抗を感じていないと思われる
Public transportation choice differs between scheduled and schedule.
Older people are more likely to avoid public transportation if they have been vaccinated.
Younger people are less likely to be reluctant to use public transportation

Summary & Policy
・コロナ前の2018年に比べ、コロナ禍の2021年では公共交通利用割合が減少傾向にあることが明らかとなった。
Compared to 2018 before Corona, in 2021 after the Corona disaster, the percentage of public
transportation use The results show a decreasing trend.

・特にワクチン接種済みの人は公共交通の利用を避ける傾向にあり、これは感染への危機感の高さからみられると考えられる。
In particular, people who have been vaccinated tend to avoid using public transportation, which isThis is thought to be due to a heightened sense of urgency about the risk of infection.

・特に移動目的別ではscheduledに比べてlesure目的での公共交通の効用が低い傾向にあった。 In particular, people who have been vaccinated tend to avoid using public transportation, which isThis is thought to be due to a heightened sense of urgency about the risk of infection.

leasureを目的とする人々への公共交通機関利用の促進
Promoting the use of public transportation for people who intend to leasure●鉄道運賃に変動制を導入(休日などで割引を実施)●駅ビル・駅近の商業施設●ファミリー向けの娯楽施設の充実によりレジャートリップの生成を拡大
Promoting the use of public transportation for people who intend to leasure●Commercial facilities near station buildings and stations● Expand generation of leisure trips by enhancing entertainment facilities for families

Summary & Policy
鉄道運賃割引時の交通分担率の変化予測
Predicted changes in traffic sharing rates when rail fares are discounted.

50円の割引で4％程度のシェアを増やすことが出来る
A discount of 50 yen is about
4%. We can get a share of themarket.

鉄道運賃192円からの割引を考慮
Considering discounts from rail faresof 192

×100JPY DiscountFuture Issues
・テレワークの普及率に注目したシナリオ分析
Scenario analysis focusing on telework penetration

・接種回数や経過期間を考慮した、選択行動の変化の把握(パネルデータの利用の必要)
Understanding changes in selection behavior, taking into account the number of vaccinations andelapsed time・Nested logit modelを用いた段階的な分析の必要
Need for stepwise analysis using Nested logit model