ワクチン接種が交通⼿段選択に与える影響と接種者を対象とした公共交通利⽤促進策の提案
早稲⽥⼤学B
Waseda Univ.B
菅原諭良⽃ ⾼森駿 吉⽥⻯聖 ⻄⽥賢⽣
渋⽥夢⾹ ⽊下萌仁⾹ 佐野隼弥 國重啓 Ruofan Jia

背景 Background◆ コロナ禍における公共交通への影響 Impact on public transportation in the COVID19

図1 乗合バス（⼀般路線バス）の輸送⼈員（2019年同⽉⽐）

図2 旅客運送業内訳系列の動向（第三次産業活動指数）

Bus Transportation Personnel (compared to the same month in 2019)

Trends in Passenger Transportation

外出制限、外出意欲の低下により公共交通需要の低下が現れている。コロナ禍以前から⼈⼝減少等の影響により厳しい経営環境だったところがさらに加速しており、公共交通利⽤を促す⽀援が求められている。
Demand for public transportation is declining due to restrictions on going out and a decrease in the willingness to go out.
Even before the Corona disaster, the business environment had been severe due to a declining population, but this is now
accelerating, and support is needed to encourage the use of public transportation.
出典：国⼟交通⽩書 2021

「新型コロナウイルス感染症による関係業界への影響について」

経済産業省

旅客運送業へのコロナ禍の影響とは

背景 Background◆ コロナ禍における⼈々の⾏動選択変化 People's Behavioral Choice Change

2019年4⽉

2020年4⽉

図3 2019年4⽉と2020年4⽉の⽣活⾏動圏の変化
Changes in living arrangements between April 2019 and April 2020

個々⼈の⽣活圏・⾏動圏がコロナ以前と⽐べて約半分になっており、コロナが⼈々の⾏動選択に⼤きな影響を及ぼしていることを⽰している。
Individuals' living and activity areas are about half of what they were before the corona, indicating thatthe corona has had a significant impact on people's behavioral choices.
【発表雑誌】S. C. M. Geertman, Christopher Pettit, Robert Goodspeed and Aija Staffans (ed), Urban informatics for future cities, Springer Nature Switzerland AG, pp.51-67.
【論 ⽂ 名】 Development of a Spatio-temporal Analysis Method to Support the Prevention of COVID-19 Infection: Space-Time Kernel Density Estimation Using GPS Location History Data
【著 者】Haruka Kato⽬的 Purpose
本モデルの⽬的 Purpose of the model
ワクチン接種の有無と交通⼿段選択との関連性の解明による、公共交通⽀援策の検討
Study of public transportation support measures by elucidating the relationship between vaccination
status and transportation mode choice▪ワクチン接種の有無が交通⼿段選択に及ぼす影響の推定を試みる。
Attempt to estimate the effect of vaccination status on transportation choice.

▪ワクチン接種者を対象とした公共交通機関利⽤に対する優遇措置により、公共交通利⽤者減少の解決を⽬指す。
By oﬀering preferential treatment for the use of public transportation to those who have been
vaccinated, aiming to solve the decrease in the number of public transportation users.

豊洲を対象地として、2021年のPPデータを⽤いて交通⼿段選択への影響を推定
Using Toyosu as the target site, PP data for 2021 is used to estimate the impact on transportation choices.

基礎分析 Basic analysis
年代ー交通⼿段
Age- Transportation
20代

30代

40代

50代

60代以上
0%

10%

20%

30%

鉄道
train

40%

バス
bus

50%

⾃家⽤⾞
car

60%

⾃転⾞
bike

70%

徒歩
walk

80%

90%

100%

基礎分析 Basic analysis
年代/ワクチン接種有無ー交通⼿段
Age/vaccination status - Transportation
20代接種
20代未接種
30代接種
30代未接種
40代接種
40代未接種
50代接種
50代未接種60代以上接種60代以上未接種
0%

10%

20%

30%

鉄道
train
鉄道
20代接種
20代未接種
30代接種
30代未接種
40代接種
40代未接種
50代接種
50代未接種60代以上接種60代以上未接種

40%

バス
bus

⾃家⽤⾞
car

バス
347 ▲56 ▲1138 ▽
212 ▽
1682 ▲
493
1758 ▽
193 ▽
509 ▽
95 ▲

50%

60%

⾃転⾞
bike

80%

90%

100%

徒歩
walk

乗⽤⾞
11338 ▽
10642▽
155 ▲
4▽
97 ▲
0▽

70%

30 ▽
0▽
513 ▽
305 ▲
731 ▽
480 ▲
1854 ▲
118 ▽
625
92 ▲

⾃転⾞
150 ▽
6▽
1595 ▲
311 ▲
1376 ▲
438 ▽
1078 ▽
459 ▲
813 ▲
0▽

徒歩
310 ▽
452384489 ▽2146 ▽
951
4090 ▲
463 ▽1724 ▲
129

基礎分析 Basic analysis
収⼊ーワクチン接種有無
200万以下200~600万600~999万1000~1499万

1500万以上
0%

10%

20%

30%

40%

ワクチン接種vaccination

50%

60%

ワクチン未接種no vaccination

70%80%

90%100%

基礎分析 Basic analysis
職業ー交通⼿段
Occupation - Transportation
無職
専業主婦・主夫
パート・アルバイト
⾃営業・会社経営者
会社員・公務員・団体職員
学⽣・アルバイト
0%

10%

20%

鉄道
train

30%

バス
bus

40%

50%

⾃家⽤⾞car

⾃転⾞
bike

60%

徒歩walk

70%

80%

90%

100%

⼿法の検討 Consideration of Methodology▪交通⼿段選択モデル：多項モデル

MNL model

徒歩 walk

⾃転⾞ bike

⾞ car▪徒歩 walk▪⾃転⾞ bike(個⼈所有)▪シェアサイクル
share cycle▪乗⽤⾞ car▪貨物⾞ track▪タクシー taxi

バス bus

電⾞ train▪バス bus▪路⾯電⾞ tram

▪鉄道 train(新幹線、JR、私鉄)▪地下鉄 subway▪モノレー ル monorailモデル構築 Model Building◆ モデル式

Model Formula

𝑉!"#$% = 𝛽& 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝛽' 𝐶𝑜𝑠𝑡 + 𝛽( 𝑈𝑛𝑑𝑒𝑟20 ++𝛽) 𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝑏&
𝑉*+, = 𝛽& 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝛽' 𝐶𝑜𝑠𝑡+ 𝛽) 𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝑏𝑉.#" = 𝛽- 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒+ 𝛽/ 𝑈𝑛𝑑𝑒𝑟20 + 𝛽0 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒+ 𝑏'
𝑉*$12 = 𝛽- 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒+ 𝑏(𝑉3#41 = 𝛽- 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒+𝛽5 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑝𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛◆ パラメータ Parameter▪所要時間（分）ー time

：鉄道、バスは総所要時間、⾃動⾞、⾃転⾞、徒歩は所要時間
Total travel time for trains and buses,Travel time for cars, bicycles, and walking.

：鉄道、バスについてデータより抽出▪費⽤（円）ー cost

Extracted from data on railroads and buses▪20代以下ダミー

under 20s dummy：20代以下を1、それ以外を0としたダミー
Dummy with 1 for under 20s and 0 for all other age groups▪収⼊ダミー

income dummy：収⼊200万円以下を1、それ以外を0としたダミー
Dummy with 1 for income less than 2 million yen and 0 for all other income.

▪職業ダミー▪ワクチン接種

occupation dummy
vaccination dummy：職業ありまたは学⽣を1、それ以外を0としたダミー
Dummy with 1 for occupational or student and 0 for other：ワクチン接種なし・予約なしを1、それ以外を0としたダミー
Dummy with 1 for no vaccination and no appointment and 0 otherwise

モデル推定結果 Estimation Result◆ 推定結果 Estimation Result
パラメータt値

定数項（train）-0.038-0.72

定数項（car）-1.112-16.54**定数項（bus）-2.257-69.44**定数項(bike)-1.336-76.70**

所要時間（time）-5.007-66.20**費⽤（cost）-0.231-17.19**

職業ダミー（vaccination dummy)-0.768-13.20**ワクチン接種ダミー（vaccination dummy)

0.334

9.47**

サンプル数(number of sample)30572

初期尤度(initial likelihood)-38428.79

最終尤度(final likelihood)-26619.74

尤度⽐(likelihood ratio)

0.307

修正済み尤度⽐(modified likelihood ratio)

0.307*5%有意(Signiﬁcant)**1%有意(Signiﬁcant)シミュレーション Simulation
ワクチン接種者のみを対象としてシミュレーション結果

シミュレーション Simulation
全体

ワクチン接種者のみ

まとめ Summary◆ まとめと課題Summary and Issues• 簡単ではあるがワクチン接種が交通⼿段選択に与える影響を推定できた。
We were able to estimate, albeit briefly, the impact of vaccination on transportation choice.

• 今回のシミュレータでは対象となるワクチン接種者がそもそも公共交通を利⽤するか検討しておらず、あまり選択確率の推移が⾒られなかった。
The simulator did not consider whether the target vaccinees would use public transportation in
the ﬁrst place, so the probability of choice did not change much.

謝辞 Thanks
ご清聴ありがとうございました
Thank you very much for your attention.