道路交通センサスデータを用いた世帯の自動車複数保有及び利用構造の分析*

Households’ Multiple Vehicle Ownership and their Car Usage:
An Analysis with the Road Traffic Census Data∗
小林 迪子**・福田 大輔***・兵藤 哲朗****・田中 倫英†

by Michiko KOBAYASHI∗∗ ・Daisuke FUKUDA∗∗∗ ・Tetsuro HYODO∗∗∗∗ ・Tomohide TANAKA†

1. はじめに
8,500

9,000

）人 ）8,000
万 台万7,500（ （7,000
数数
者 台6,500
有有
保 保6,000許車
免 動5,500
転自運 5,000

8,000/

我が国の自動車市場を取り巻く状況は近年大きく変化しつつある．しかし，少子高齢化，核家族化，ガソリ
ン価格の高騰，地球温暖化，ライフスタイルの変化，自転車利用の増加等といった社会経済情勢の変化と共に，自動車の利用や保有の構造は，従来予想されてきた右肩上がりの傾向とは大きく異なる方向へと転換しつつある．
近年における特に大きな変化として，自動車の走行

運転免許保有者数
自動車保有台数
自動車走行キロ

4,500
1985

台キロが減少傾向に転じていること，及び，世帯の自動）ロ
キ
6,000 億5,000 （ロ
4,000 キ行
3,000 走車
2,000 動1,000 自
7,000

1990

1995

2000

0
2005

年

図− 1 運転免許者数・自動車保有台数・走行台キロ

車保有パターンに変化が生じていることの 2 点が挙げの推移 2)

られる．図− 1 は運転免許者数・自動車保有台数・走台キロは 8,000 億キロをピークに減少に転じていることが伺える．また，図− 2 は乗用車・軽自動車の保有台数の推移を表しているが，1990 年代前半より乗用車の保有台数が横ばいになっているのに対し，軽自動車の保有台数については順調に増加していることが伺える．さらに世帯レベルで見ると，自動車の複数保有化

自動車保有台数（万台）

行台キロの推移を表しているが，2003 年以降，運転免許者数，自動車保有台数が増加を続ける一方で，走行

8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

軽自動車
乗用車

合が 2005 年まで増加しており，保有する自動車のうち

図− 2

車種別自動車保有台数の推移 3)

2004

2001

1998

1976

1995

1961

1991

も進行しており，乗用車を 2 台以上保有する世帯の割

年

1 台が軽乗用車である世帯の割合も 2007 年まで増加しているという報告もある 1) ．

れた場合には，一台当たりの走行距離は減少すると予自動車市場におけるこのような構造変化を適切に把想される．このように，走行台キロの減少すなわち自握するためには，単純に車種別台数や走行距離を個別

動車利用構造の変化と，軽自動車の増加や複数保有世に分析するのではなく，世帯単位で自動車の複数保有帯の増加といった自動車保有構造の変化は，相互依存

行動並びに利用行動を把握し，さらに世帯属性や地域関係にあると考えられる．

属性等を考慮した分析が必要となる．一般に，軽自動

ここで既往研究に目を向けると，国内で行われてい車は普通乗用車に比べて走行距離が短く，また，世帯る自動車の保有と利用に関する研究の多くは，パーソが複数の自動車を保有する場合には 1 台当たりの平均

ントリップ調査や市民を対象としたアンケート調査に

走行距離は低減すると考えられる．したがって，普通基づいており（例えば，石田ら 4) , 金本ら 5) , 山本ら 6) ），乗用車から軽自動車への買い替えや買い増し等が行わ

全国的規模のデータを世帯単位で分析した研究はほとんど見られない．我が国では，単体交通手段の調査と* キーワーズ：自動車保有・利用，道路交通センサス，世帯特性**

学生会員 東京工業大学大学院理工学研究科土木工学専攻(〒152–8552 東京都目黒区大岡山 2–12–1–M1–11

TEL 03–5734–2577, FAX 03–5734–3578)
***

正会員
正会員
† 非会員

****

東京工業大学大学院理工学研究科土木工学専攻
東京海洋大学海洋工学部流通情報工学科
国土交通省北陸地方整備局新潟国道事務所

しては世界最大規模の道路交通センサスが 5 年毎に行われており，このような分析を行う環境は十分整っているものの，このデータを世帯単位で分析した研究は行われていないのが現状である．
以上のような問題意識のもと，本研究では，道路交通センサスデータを用いて，世帯特性・地域特性を考慮した自動車複数保有構造並びに利用構造の分析を行う．
特に，調査時点，地域，世帯構成と保有パターンの関係，並びに，自動車利用と調査時点，地域，世帯構成，保有パターンの関係を世帯レベルで把握することを目的とする．すなわち，全国規模のデータを用いて世帯
特性・地域特性・複数保有・利用の関連性分析を行うという点が，本研究の特徴である．
世帯の自動車保有，利用の意思決定については，世帯
特性，社会経済特性等を含めて多面的に捉える必要がある．また，保有形態に応じて利用状況は変化し，特に複数保有の場合にはその傾向が高まると考えるのが妥当である．従って，保有構造，利用構造の順に 2 段階
で分析を行うことで，保有形態による利用の変化を適切に把握することができると考えられる．

2. 道路交通センサス・オーナーインタビュー調査の概要と基礎的分析(1) データの概要• 後述する世帯分類（表− 3 参照）のいずれにも該当しない少数の世帯を除外する．
以上の再集計を行った結果，世帯数は 2 時点の合計
で 981,240 件（平成 11 年：513,914 件，平成 17 年：

467,326 件）となった．
(3) 複数保有パターンに着目した二元クロス集計分析
まず基礎的検討として，自動車保有のパターンと各変数（年次，世帯構成，地域）の二元クロス集計を行う．
自動車保有パターンについては，最頻出 5 パターンの乗用車・軽自動車の保有台数の組み合わせに基づいて類型化する（表− 2）．世帯については，子供・高齢者の有無等を基準に 6 パターンに分類する（表− 3）．ここで，未成年（子供）は 18 歳以下，高齢者は 65 歳以上とする．年次については平成 11 年，17 年の 2 時点である．最後に，地域については，センサス B ゾーン単
位までの細かい区分も可能であるが，予備的な検討を試みた結果，細かい地域区分と自動車保有パターンとの明確な関連性は見出せなかった．そのため本研究で本研究では，平成 11・17 年 2 時点分の道路交通セン

は，表− 4 のように都市部，地方部と大きく 2 つに分

サス・オーナーインタビュー OD 調査データを用いる．

類し，大都市圏を持つ都道府県を「都市部」，大都市圏

自家用乗用車，自家用貨物車，営業用貨物車について，を持たない都道府県を「地方部」と区分して分析する．

車種，出発地，目的区間距離，積載重量等の情報が含ま以上の分類基準のもとで，年と保有，世帯と保有，地れている．世帯・自動車票では，自動車を保有する世帯

域と保有に関するクロス集計を行った結果を表− 5〜7について，世帯構成や構成員の属性，所有する自動車に示す．各表中の斜体の値は，それぞれのカテゴリーの属性等を調査しており，各世帯構成員に関する個人

における各自動車保有パターン世帯の構成比率を表す．

属性が得られると共に，保有自動車についても 1 台毎

年次と保有の関係を見ると，平成 11 年は乗用車 1 台に基本属性を知ることができる．また，保有車両の一保有の割合が最も大きく，続いて乗用車 2 台以上，軽自

日当たり走行距離についても調査されている．

動車 1 台と乗用車の組み合わせの順になっている．平

世帯数は各時点で約 50 万件ずつあり，保有台数・走成 17 年も乗用車 1 台保有世帯数の割合が最も高いが，

行距離・トリップ数等について世帯に着目して集計し

平成 11 年に比べると大きく減少しており，続いて軽自た結果を表− 1 に示す．（普通）乗用車 1 台のみを保有

動車 1 台と乗用車の組み合わせ，軽自動車 1 台の順にしている世帯が最も多いものの，時間の経過と共にそ大きく変動している．これより，乗用車を 1 台保有すのシェアは相対的に減少し，2 台以上の複数保有世帯がる世帯の絶対的な割合は時点に関わらず大きいものの，

増加していることが確認される．また，走行距離に関軽自動車を保有する傾向に転じていることがわかる．

しては，乗用車が軽自動車よりも相対的に大きく，時また，自動車保有パターン番号 4，5 の世帯の割合が大間の経過と共に走行距離も減少していることが分かる．

幅に増加しており，軽自動車を含めた複数保有の傾向が強くなっていることが分かる．次に，世帯と保有の(2) 分析用データセットの再構築

関係については，子供がいる場合や子供・高齢者がいる

まず，前節で説明したデータセットを，本研究で行う

場合に，軽自動車 1 台と乗用車を組み合わせて保有す分析の内容に照らし合わせ，次の手順で再構築する．

る傾向が強くなっている．また，高齢者世帯では軽自• 乗用車もしくは軽自動車を保有する世帯のみを

動車を 1 台保有する世帯が多くなっている．更に，地抽出する．但し，貨物車系保有世帯を除く．

• 世帯属性を考慮するため，「18 歳（未成年）以下人数」，「65 歳以上（高齢者）人数」を付加する．

•「世帯人数=0」というエラーデータを除外する．
•「世帯トリップ数合計が 11 回以上」，「世帯台キロ合計が 200km/日以上」のどちらかの条件を満たすデータを，はずれ値と見なして除外する．

域別に見ると，都市部では多くの世帯が乗用車を 1 台保有しているのに対し，地方部では軽自動車保有世帯や複数保有世帯の割合も高くなっていることが伺える．

3. 世帯の自動車複数保有構造の包括的分析
前節では，自動車保有パターンとカテゴリカルな要因変数いずれか 1 つとの二元クロス分析を行った．し表− 1 保有台数・トリップ回数・走行距離に関する基礎集計結果（データ再構築前）
平成 11 年
平成 17 年
2 時点合計
サンプル数
523,016475,382
998,398
総計
724,853
721,858
1,446,711
保有台数
乗用車
570,458
504,880
1,075,338
軽自動車
154,395
216,978
371,373
1台
370,856 (70.9) 303,617 (63.9)
674,473 (67.6)
1 世帯当たり保有台数
2台
113,107 (21.6) 116,397 (24.5)
229,504 (23.0)
3 台以上
39,053(7.5)
55,368 (11.6)
94,421(9.5)
総計454,982 (87.0) 389,786 (82.0)
844,768 (84.6)
乗用車保有世帯数
1台
362,471 (69.3) 299,535 (63.0)
662,006 (66.3)
2 台以上
92,511 (17.7)
90,251 (19.0)
182,762 (18.3)
総計
141,357 (27.0) 183,741 (38.7)
325,098 (32.6)
軽自動車保有世帯数
1台
129,661 (24.8) 155,625 (32.7)
285,286 (28.6)
2 台以上
11,696(2.2)
28,116(5.9)
39,812
(4.0)
総計
17.5
15.9
16.7
1 台当たりの平日平均走行距離 (km)
乗用車
18.3
16.8
17.6
軽自動車
14.9
13.8
14.3
全体
1.39
1.52
1.45
1 世帯当たりの平均保有台数
乗用車
1.09
1.06
1.08
軽自動車
0.30
0.46
0.37
全体
2.36
2.36
2.36
1 世帯・1 台当たりの平均トリップ数
乗用車
1.81
1.62
1.72
軽自動車
0.55
0.74
0.64
補注）カッコ内の数字は構成比を表す.
表− 6
表− 2

自動車保有パターンの分類

番号

乗用車

軽自動車

補記

1
2
3
4
5

1台
2 台以上
0台
1 台以上

0台
0台
1台
1台

任意

2 台以上

乗用車単独保有
乗用車複数保有
軽自動車単独保有
複数保有（乗用車中心）
複数保有（軽自動車中心）

表− 3世帯タイプと自動車保有パターンの関係
自動車保有パターン

世帯

1
(%)
2
(%)
3
(%)
4
(%)
5
(%)
6
(%)
合計

世帯構成の分類

(%)

番号

世帯構成

1
2
3
4
5
6

青壮年 (19〜64 才) 単身
青壮年二人以上
青壮年一人以上・未成年 (18 才以下) 一人以上
高齢者 (65 才以上) 一人以上
青壮年一人以上・未成年一人以上・高齢者一人以上
青壮年一人以上・高齢者一人以上

1
89,83677.1
162,91748.8
122,643
52.4
54,41872.9
23,94536.5
77,27449.4
531,033
54.1

2
2,186
1.9
59,33817.8
28,803
12.3
3,162
4.2
12,24318.7
26,90617.2
132,63813.5

322,962
19.7
42,013
12.6
30,62013.1
14,241
19.1
7,767
11.9
20,27713.0
137,880
14.1

4
1,168
1.0
54,03616.2
44,815
19.1
2,161
2.9
16,431
25.1
23,057
14.8
141,668
14.4

5
345
0.3
15,720
4.7
7,376
3.1
650
0.9
5,153
7.9
8,777
5.6
38,0213.9

表− 7

地域と自動車保有パターンの関係

1
278,16764.7
252,86645.9
531,03354.1

2
53,283
12.4
793,55
14.4
132,63813.5

合計

116,497100.0
334,024100.0
234,257
100.0
74,632100.0
65,539100.0
156,291
100.0
981,240100.0

自動車保有パターン
地域

1
(%)
2
(%)
合計

(%)

表− 4 地域（県単位）の分類

3
47,44711.0
90,433
16.4
137,880
14.1

441,5939.7
100,075
18.1
141,668
14.4

5
9,372
2.2
28,6495.2
38,0213.9

合計429,862100.0
551,378
100.0
981,240100.0

かし，年次，地域，世帯特性及びそれらの変数の組み合

番号

名称

該当する都道府県

1

都市部

2

地方部

東京・千葉・埼玉・神奈川・京都・大阪・
兵庫・愛知・札幌・仙台・広島・福岡
1 以外に分類される都道府県

わせと自動車保有パターンの関係を包括的に把握するには二元クロス分析では不十分である．
本章では，複数の質的要因変数を同時に考慮することが可能な対数線形分析 7) を用いて複数保有構造の分析を行う．対数線形分析とは，クロス集計表における

表− 5

期待度数の対数を各変数のパラメータの一次式として時点（年）と自動車保有パターンの関係表すモデルであり，多元クロス集計表の分析に有効で自動車保有パターン
年
平成 11

(%)
平成 17

(%)
合計

(%)

1
304,38059.2
226,65348.5
531,03354.1

2
71,585
13.9
61,053
13.1
132,638
13.5

3
63,28012.3
74,60016.0
137,880
14.1

463,59012.4
78,07816.7
141,668
14.4

5
11079
2.2
26,942
5.8
38,0213.9

合計513,914100.0
467,326
100.0
981,240100.0ある．対数線形分析を用いることで，例えば，ある 2 元
分割表の分析を行うに当たって，第三の変数の関わりを統計的に検証することが可能となる．本研究の保有
構造の分析では，変数が全てカテゴリカルデータであり，クロス集計表が 4 元になる．対数線形分析を適用

いほど当てはまりがよく，自由度が大きいほど変数のすることで，各変数の影響や変数間の交互作用をバイ

少ないモデルになる．つまり，BIC が小さいほど変数

アスを除外した形で推計できると共に，多元クロス集が少なくあてはまりのよいモデルと判断される．

計に比べて分析の見通しが良くなることが期待される．
本研究において対数線形分析を適用するに当たっては，サンプル数が極めて多くなることから，飽和モデル(2) 対数線形モデルの特定化
本研究では，年，地域，世帯構成，保有パターンの 4が選択されやすくなるという問題が生じる．これを解元分割表になる．飽和モデルは次式で表される：決するために，本研究では，通常モデルの評価基準とlog ni jkl = µ + αi + β j + γk + δl + αβi j + αγik
+αδil + β γ jk + β δ jl + γδkl + αβ γi jk+αβ δi jl + αγδikl + β γδ jkl + αβ γδi jkl ,して利用されることの多い AIC（Akaike’s Information

Criterion）ではなく 7) ，サンプル数を考慮することができる BIC（Bayesian Information Criterion）を用いて評価を行う．

ここで，α ，β ，γ ，δ は各変数の効果を表す（α :年，β :地(1) 対数線形分析の概要

類，j:地域の分類，k:世帯構成の分類，l:保有パターンの域，γ :世帯構成，δ :保有パターン）．各添字は，i:年の分分類の分類を表す．このとき例えば，αβ δi jl は年，地a) モデルの例
ここでは簡単な例として A，B という二要因の分割表

域，保有パターンの間の三次の交互作用を表すことにについて考える．このとき，対数線形分析における飽なる．また，ni jkl は当該カテゴリーの観測度数を表す．

和モデル（全ての主効果並びに交互作用を考慮したモ

本章の目的は，年度，地域，世帯構成と保有パター

デル）は次式で表される：

log(ni j ) = λ + λiA + λ jB + λiABj ,ここで，ni j は i 行 j 列の度数，λ は総度数の効果，λiAンの関連を包括的に分析することである．ゆえに，各変数の主効果ではなく保有パターンと他の変数の交互作用項に着目することで，どの要因がどの程度保有パ
ターンに影響を与えているかを判断することができる．

は要因 Ai の主効果，λ jB は要因 B j の主効果，λiAB
j はそれらの交互作用を表すパラメータである．但しパラメータの識別のため，∑i λiA = ∑ j λ jB = ∑i j λiABj =0 という制約条件が付与される．また，モデルが高次の交互作用を含む場合，その中の変数による低次の効果も必ず含めなければならない（階層の原則）．

(3) 自動車保有パターンと世帯・時点・地域の多次元
分析結果a) モデル選択結果
以上の設定のもと，飽和モデルを含めて考えられる
全て（115 パターン）のモデルに対してパラメータ推定

飽和モデルを含めて，考えられるモデルのパターンを行った．BIC を用いて比較を行った結果，上位 5 つは全部で 115 通りとなる．飽和モデルは現況の分割表のモデルは表− 8 のようになった．表中の A，B，C，を完全に再現する一方，モデルの自由度はゼロとなる．
従って節約の原理より，高次の相互作用項を適宜除外

D はそれぞれ，年，地域，世帯，保有を意味する．また，[ABC] という表記は要因 A と B と C の 3 次の交した，より簡単な不飽和モデルを志向することが好ま互作用項を，[ABCD] は 4 次の交互作用項を表す．保しい．

有構造を分析することが目的であることから，保有構b) 対数線形モデルの評価基準

造とその他の変数の交互作用項が多く含まれるモデル

対数線形分析の未知パラメータは，通常，最尤法を用（モデル 1，2，3）が候補として考えられるが，表− 8

いて推定される．その際，飽和モデルと不飽和モデル，

より，モデル 1 の BIC は他のモデルに比べて大幅に小あるいは，異なる不飽和モデルどうしのように，パラ

さくなっており，これが最適なモデルであると判断でメータ数が異なるモデル間での比較は，AIC 等を用い

きる．以降の分析は，このモデルを用いて行う．

て行われるのが通常である．しかし，本研究のようにb) 対数線形モデルの意味解釈と考察

サンプル数が非常に多いデータの場合，未知パラメー

ここでは紙面の都合上，上記で得られた最適モデル

タ数の相違の影響が対数尤度の相違の影響に比べて極のパラメータ推定値の中から，自動車保有構造の規定

めて小さくなり，対数尤度の大小のみでモデルの当て要因を把握するのに必要とされる項目のみを紹介する．

はまりの程度が概ね決定してしまう．そこで本研究ですなわち，自動車保有パターンとそれ以外の 3 変数

は，サンプル数の多さを考慮することのできる BIC を用いてモデルの評価を行う．BIC は次式で表される：

BIC = χ − log(N)df,
2

ここで，χ 2 はモデルのカイ二乗値，N はサンプル数（=981,240），df はモデルの自由度を表す．χ 2 値は小さ

表− 8

BIC 最小基準に基づく上位 5 モデル

順位

モデル

1
2
3
4
5

[ABC][ABD][ACD][BCD][ABCD](飽和モデル)[ACD][BCD][ABD][ABC][ABD][BCD][ABD][BCD]χ2
121.710585.51381.72
943.75

df
20
0
40
25
45

BIC
-154.23
0
33.65
36.81
322.91

最初に，表− 9 に示す 2 次の交互作用項について考（年，地域，世帯タイプ）の交互作用項の推定結果のみを示す．

察する．保有と年次の交互作用項の推定値より，平成

まず，自動車保有パターン (D) と年次 (A)/地域 (B)/

11 年から 17 年にかけて乗用車保有から軽自動車保有

世帯タイプ (C) の二次の交互作用項を表− 9 に示す．

に転じていることが分かる．保有と地域の関係についこのうち，保有 (D) と世帯 (C) の二次の交互作用項に関ては，都市部では乗用車保有，地方部では軽自動車保しては，図− 3 にも図示している．また，年次 (A)–地有の傾向が強いことが確認される．更に，世帯と保有

域 (B)–保有 (D) の三次の交互作用項を表− 10 に，年の関係を見ると，単身世帯では 1 台保有，子供・高齢者

次 (A)–世帯 (C)–保有 (D)，地域 (B)–世帯 (C)–保有 (D)のいる世帯では複数保有の傾向が，また，子供のいるの交互作用項を表− 11 に示す．これらの表では，見や世帯では乗用車と軽自動車を組み合わせて保有する傾すさのため，推定値がマイナスとなったものを赤字で，向が強いことが伺える．以上より，二元クロス集計分

また，推定値の絶対値が 0.1 以上で関連度が相対的に

析（表− 5〜7）と対数線形分析の 2 次の交互作用項か大きい項を茶色で塗りつぶしている．

らはおおよそ同じ結果を得ることができた．
次に，3 次の交互作用項について考察する．表− 11

表− 10 年次–地域–保有の交互作用項の推定値

[ABD]
保有[D]
都市部
地方部
平成11年 平成17年 平成11年 平成17年
1 -0.0045 0.0045 0.0045 -0.0045
0.0666 -0.0666 -0.0666
0.06662
3 -0.0536 0.0536 0.0536 -0.0536
0.0141 -0.0141 -0.0141
0.0141
4
5 -0.0226 0.0226 0.0226 -0.0226

より，年次–世帯–保有の関係については，平成 17 年の表− 11 年次–世帯–保有，並びに，地域–世帯–保有て乗用車単独保有の傾向が特に強くなっている．また，の交互作用項の推定値

地方部の子供がいる世帯では乗用車を複数保有する傾

1

2

3

値が非常に小さく，顕著な傾向は見られない．同様に
表− 11 より，地域–世帯–保有の関係については，地方部の単身世帯もしくは都市部の子供がいる世帯におい

[ACD]
[BCD]
平成11年 平成17年 都市部 地方部-0.0894 0.0894 -0.1454 0.1454-0.0089 0.0089 0.0717 -0.0717
0.0388 -0.0388 0.1725 -0.1725
0.0641 -0.0641 -0.0839 0.0839
0.0035 -0.0035 -0.0184 0.0184-0.0081 0.0081 0.0034 -0.0034
0.0760 -0.0760 0.0945 -0.0945
0.0207 -0.0207 -0.0342 0.0342-0.0418 0.0418 -0.1068 0.1068-0.0800 0.0800 0.0967 -0.0967
0.0170 -0.0170 -0.0501 0.0501
0.0081 -0.0081 -0.0000 0.0000-0.1039 0.1039 -0.0978 0.0978
0.0112 -0.0112 0.0610 -0.0610
0.0220 -0.0220 0.0993 -0.0993
0.1018 -0.1018 -0.1221 0.1221-0.0150 0.0150 0.0305 -0.0305-0.0162 0.0162 0.0290 -0.0290
0.0185 -0.0185 0.1111 -0.1111-0.0011 0.0011 -0.0265 0.0265
0.0059 -0.0059 -0.0783 0.0783-0.0817 0.0817 -0.0380 0.0380
0.0582 -0.0582 0.0297 -0.0297
0.0002 -0.0002 0.0020 -0.0020
0.0988 -0.0988 0.0375 -0.0375-0.0220 0.0220 -0.0720 0.0720-0.0249 0.0249 -0.0867 0.0867-0.0041 0.0041 0.1473 -0.1473-0.0637 0.0637 0.0084 -0.0084
0.0159 -0.0159 -0.0345 0.0345

向が強く，さらに，地方部の高齢者世帯では軽自動車を単独で保有する傾向が高いことがわかる．年次−世帯−保有（表− 11 の [ACD] の列），地域−世帯−保有

1.50
1.00
0.50
0.00
-0.50
-1.00
世帯タイプ
-1.50

保有パターンと世帯構成の交互作用

保有–年次/地域/世帯の交互作用項の推定値

保有[D] 平成11年[AD]平成17年 都市部[BD]地方部
0.2172 -0.2172
0.2715 -0.2715
1
0.1708 -0.1708
0.1228 -0.1228
2
3 -0.0212 0.0212 -0.0849 0.0849
4 -0.0219 0.0219 -0.1117 0.1117
5 -0.3450 0.3450 -0.1977 0.1977

1

1.3029-0.6409
1.3034-1.0534-0.91202-0.49400.3077-0.48440.31800.35273[CD]-0.33390.0511-0.3237
0.57680.029840.8023-0.2759
0.7107-0.6556-0.58165-0.8506
0.2494-0.70250.6256
0.67816-0.4266
0.3085-0.50350.18850.4330

6. 青壮年一人以上・高齢者一人以上

5. 青壮年一人以上・未成年一人以上・高齢者一人以上

4. 高齢者一人以上

3. 青壮年一人以上・未成年一人以上

1. 乗用車単独保有
2. 乗用車複数保有
3. 軽自動車単独保有
4. 複数保有（乗用車中心）
5. 複数保有（軽自動車中心）

図− 3
表− 9

2. 青壮年二人以上

5が小さくなっている．その他の推定値はいずれも絶対

1.青壮年単身
1.

4

1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6

反対に，高齢者世帯では軽自動車を 1 台保有する傾向

世帯×保有 の交互作用

保有[D] 世帯[C]

単身世帯において軽自動車 1 台保有の傾向が大きく，

（表− 11 の [BCD] の列）の交互作用項の推定値を比較(2) 分散分析結果とその考察

すると，地域−世帯−保有の方が絶対値が 0.1 以上で分散分析の適用結果を表− 13 に示す．ここでは，保ある交互作用項が多い．従って，年次と地域を比較す

有構造の分析で用いてきた 3 つの要因（年次，世帯構

ると，地域差が世帯−保有の関係により大きく寄与し成，地域）に更に保有パターンを加えて，これら 4 つていると考えられる．一方，年度−地域−保有の関係の要因が世帯の自動車利用構造に与える影響を分析すについては，推定値の絶対値が全て小さく（表− 10），

ることが主目的である．高次の交互作用項まで含める

地域–保有–時点間の相互依存関係は小さいことが示唆とモデルが極めて複雑になることから，分析の見通しされる．

を良くするため，主効果のみを考慮した不飽和モデルの推定を行った．また，2 時点のデータをプールして推4. 世帯の自動車利用構造の包括的分析

定した場合と，平成 11・17 年それぞれに分けて推定し続いて本章では，世帯の自動車利用構造の分析を行う．ここでは，時点，地域，世帯構成の他，自動車保有パターンについても，自動車走行距離を規定する要因と見なすこととする．これらの説明変数はいずれも質的変数であり，被説明変数である走行距離（世帯の1 台当たり平均走行距離）は連続変数であることから，た場合という三ケースの結果を併記してある．表中の“Intercept"は，基準となる平成 11 年，地方部，保有 1，
世帯 1 という特性を持つ世帯における保有車両一台当たりの平均走行距離（平日 1 日，単位：km）を意味す
る．また，各変数の推定値は，当該要因による主効果か
らの変動分を表す．これらは，平均走行距離の変動分として，図− 4，5 にも示している．

分散分析の適用が妥当と考える．

平成 11 年，平成 17 年，2 時点プールのいずれの場合においても，各変数の符号は一致している．そこで，(1) 変数の再設定
世帯構成並びに地域については，表− 3，4 と同じ分類とする．時点は平成 11 年・17 年の 2 分類である．一方，保有パターンについては，所有台数が 3 台以下の世帯が大多数を占めることから，それに対象を限定する．

共通の傾向として，まず世帯属性に着目すると，単身世帯に比べて高齢者世帯の平均走行距離が短くなっていることが分かる．また，子供・高齢者が共にいる世帯，
あるいは高齢者がいる世帯のように，世帯の総人数がそして更に複数保有パターンを細分化して，表− 12 に表− 13 世帯の 1 台当たり平均走行距離に関する分

示す 9 パターンに再分類する．以上の準備の結果，分散分析結果（2 時点プール，平日 1 日，単位：km）

析対象サンプル数は 959,116 となる．

変数

また，調査実施日に自動車を全く利用していない世帯，つまり走行距離がゼロである世帯（非利用世帯）のIntercept
平成 17 年数が 2 時点を通して 271,470 も存在する．表− 12 の

都市部
世帯 2

利用世帯数の列におけるカッコ内の数字は，全体世帯

世帯 3数に対する利用世帯数の割合を表す．走行距離の分析

世帯 4には，非利用世帯も含めてグロスとして全体世帯を分

世帯 5
世帯 6

析する場合と，利用世帯のみを用いてネットで分析す

保有 2

る場合の二通りが考えられる．本研究においても検討

保有 3段階において二つのパターンで分析を行ったが，分散

保有 4
保有 5

分析の結果は概ね同じ傾向を示していた．紙面の都合

保有 6上，グロスとしての分析結果のみを示す．

保有 7
保有 8
保有 9

平成 11 年

推定値
平成 17 年

17.176–-3.1001.035
0.246-1.2742.411
1.826-1.817-0.610-2.636-1.643-2.652-4.401-3.545-4.25716.450–-3.7551.996
1.227-0.7633.367
2.776-1.440-2.277-3.515-3.035-5.432-6.063-5.684-6.024

2 時点プール
17.164-0.650-3.3891.441
0.651-1.0742.818
2.236-1.570-1.345-3.089-2.324-3.951-5.453-4.675-5.302

表− 12 自動車保有パターンの再分類とその該当世帯数（利用構造の分析のための再分類）
平成 11 年
平成 17 年
2 時点合計

番号

乗用車

軽自動車

1
2
3
4
5
6
7
8
9

1台
0台
2台
0台
1台
3台
0台
2台
1台

0台
1台
0台
2台
1台
0台
3台
1台
2台

合計

全体世帯数

304,496
63,311
57,143
3,837
48,857
11,967377
11,896
4,247
506,131

利用世帯数

192,151(63.1%)
44,349(70.0%)
48,980(85.7%)
3,431(89.4%)
43,743(89.5%)
10,726(89.6%)341(90.5%)
10,870(91.4%)
3,904(91.9%)
358,495(70.8%)

全体世帯数

226,739
74,64147,3508,680
57,581
11,028
1,384
15,941
9,641
452,985

利用世帯数

140,865(62.1%)
51,344(68.8%)
39,074(82.5%)
7,430(85.6%)
49,798(86.5%)
9,300(84.3%)
1,214(87.7%)
13,777(86.4%)
8,434(87.5%)
321,236(70.9%)

全体世帯数

531,235
137,952
104,493
12,517
106,438
22,995
1,761
27,837
13,888959,116

利用世帯数

333,016(62.7%)
95,693(69.4%)
88,054(84.3%)
10,861(86.8%)
93,541(87.9%)
20,026(87.1%)
1,555(88.3%)
24,647(88.5%)
12,338(88.8%)
679,731(70.9%)

自ずと多くなる場合には，平均走行距離も長くなっての傾向が強く，子供のいる世帯では乗用車と軽自動車いることがわかる．

を組み合わせて保有する世帯が多いこと等が分かった．

次に保有パターンの相違に着目すると，乗用車を 1

また，三次の交互作用項に着目することで，地方部の単台保有する場合の平均走行距離が最も長く，保有台数

身世帯で 1 台保有傾向が強いこと等も明らかになった．

が増えるほど 1 台当たりの走行距離は低減しているこ

次に，自動車利用構造すなわち走行距離と，世帯構とが確認される．本章の分析では，非説明変数として

成，時点，地域特性，保有形態との関係について，４.

世帯毎の 1 台当たり平均走行距離を用いているが，保で行った分散分析の結果は図− 7 のように要約される．

有台数が増えるにつれてこの値が小さくなるという結平成 11 年から平成 17 年にかけて世帯の 1 台当たり平果は，当初の仮定とも合致している．また，軽自動車を均走行距離が漸減傾向にあること，都市部よりも地方含む複数保有パターンの変動分がマイナス方向に特に部で走行距離が長い傾向にあること，乗用車単独保有

大きいことから，複数保有の場合においても，乗用車の場合に走行距離が最長となり，軽自動車保有，あるいに比べて軽自動車の走行距離が短いことが示唆される．

は複数保有の場合には短くなること，世帯人数が増え
ると共に走行距離も長くなること等が明らかになった．

5. おわりに

すなわち，都市部と地方部の差異といった，従来の研究 8) で得られた知見と同様の結果をここでも得ること

本研究では，道路交通センサス・オーナーインタができた．

ビュー調査を世帯単位で集計して構築した大規模デー

以上，世帯特性・地域特性・時点と，自動車複数保有

タを用いて，自動車の複数保有及び利用構造の分析を並びに自動車利用の関連性を，全国規模のデータを用

2009/1/13

行った．今回明らかになった知見を以下にまとめる．
まず，世帯の自動車複数保有構造に関して，３. でいて明らかにしたことが，本研究の成果である．
今後は，個人特性，地域の社会経済特性等をより詳細行った対数線形分析から得られた定性的知見をまとめると図− 6 のようになる．平成 11 年から平成 17 年にかけて乗用車保有から軽自動車保有に傾向が移っていること，都市部で乗用車保有，地方部で軽自動車保有の傾向が強いこと，子供・高齢者のいる世帯で複数保有に考慮した，複数保有と利用に関する統合的な分析が必要となる．例えば地域特性については，本研究では都市部・地方部と大きく分けた分析にとどまっている．
地域差を詳細に見るためには，より細かい地域設定を

2009/1/13

した上で分析を行うことが必要である．また，利用構
平
成
1
7
年

造の分析では，変数間の交互作用を考慮した分析が必
都
市
部

保
有
2

保
有
3

保
有
4

保
有
5

保
有
6

保
有
7

保
有
8

保
有
9

世
帯
2

世
帯
3

世
帯
4

世
帯
5

要である．本来，世帯構成と保有構造，地域特性と保有世帯6構造などには相関関係があると考えられ，これらを考3

慮することで，より精度の高い分析を行うことができ全体平均からの偏差
全体平均からの偏差(km)2

ると考えられる．さらに，今回の分析では，世帯におけ1
2009/1/13

0

る自動車の複数保有に関する意思決定と，それらの利

-1
-2
-3

年度×
年度×保有

-4

地域×
地域×保有

-5
-6

図− 4

世帯×
世帯×保有

各要因による全体平均走行距離 [Intercept]からの変動分（2 時点プール）

地域×
地域×世帯×
世帯×保有
都
市
部

保
有
2

保
有
3

保
有
4

保
有
5

保
有
6

保
有
7

保
有
8

保
有
9

世
帯
2

世
帯
3

世
帯
4

世
帯
5

世
帯
6

年度×
年度×世帯×
世帯×保有

4
3

年度×
年度×地域×
地域×保有

全体平均からの偏差
全体平均からの偏差(km)2

11年 ⇒ 乗用車保有
17年 ⇒ 軽自動車保有
2009/1/13
都市部 ⇒ 乗用車保有
地方部 ⇒ 軽自動車保有
単身世帯⇒ １台保有子供・高齢者のいる世帯 ⇒ 複数保有
子供のいる世帯⇒ 乗用車＋軽自動車
地方部の単身世帯⇒ 1台保有傾向
都市部の子供がいる家庭 ⇒ 1台保有傾向
世帯と時系列の組み合わせによる保有の違いは顕著でない
地域と時系列の組み合わせによる保有の違いは
顕著でない

1
0

平成11年

-1

平成17年

図− 6

自動車複数保有構造の定性的傾向（要約）1１.利用しない世帯を含める場合

-2
-3

年度×
年度×利用

11年から17年にかけて走行距離は減少傾向

地域×
地域×利用

都市部より地方部で走行距離が長い傾向

世帯×
世帯×利用

高齢者世帯で最短，世帯人数が増えるとともに長距離化

保有×
保有×利用

乗用車1台保有で最長，軽自動車保有・複数保有では短い

-4
-5
-6
-7

図− 5

各要因による全体平均走行距離 [Intercept]からの変動分（時点別）

２.利用しない世帯を除く場合
図− 7 自動車利用構造の定性的傾向（要約）
世帯×
世帯×利用

子供のいる世帯で最短，高齢者世帯は単身世帯より長い
1

用に関する意思決定とを独立に取り扱ったが，本来それらの意思決定は相互に影響を及ぼし合うと考えるのが自然である．保有という離散的な選択と走行距離という連続的な選択を統合的に取り扱うことが可能な離散–連続モデル（例えば，Fang 9) ）等の適用を今後検討する必要がある．
参考文献

1) 日本自動車工業会: 平成 19 年度 乗用車市場動向調査，
http://www.jama.or.jp/, 2007．
2) 内閣府: 平成 19 年版交通安全白書，佐伯印刷, 2007．
3) 国土交通省自動車交通局: 自動車交通関係統計デー
タ ，http://www.mlit.go.jp/jidosha/topbar/data/data.htm,
2007．
4) 石田東生・上原穂高・岡本直久・古屋秀樹: 東京都市圏における世帯の自動車保有及び交通行動に関する基礎的研究, 土木計画学研究・論文集, Vol. 21, pp.531–538,

2004．
5) 金本良嗣・藤原徹・蓮池勝人: 政策評価ミクロモデル (経済政策分析シリーズ [15])，東洋経済新報社, 2006．
6) 山本俊行・北村隆一・河本一郎: 世帯内での配分を考慮した自動車の車種選択と利用の分析, 土木学会論文集,
No. 674/IV-51, pp.63–72, 2001．
7) 松田紀之: 質的情報の多変量解析，朝倉書店, 1988．
8) 谷口守・村川威臣・森田哲夫: 個人行動データを用いた
都市特性と自動車利用量の関連分析, 都市計画論文集,
Vol. 34, pp.967–972, 1999．
9) Fang, H.: A discrete-continuous model of households’
vehicle choice and usage, with an application to the effects of residential density, Transportation Research Part
B, Vol. 42, pp. 736–758, 2008.

道路交通センサスデータを用いた世帯の自動車複数保有及び利用構造の分析 ∗小林 迪子 ∗∗ ・福田 大輔 ∗∗∗ ・兵藤 哲朗 ∗∗∗∗ ・田中 倫英 †本研究では，道路交通センサス・オーナーインタビュー調査より作成された大規模な世帯データを用い，自動車の複数保有及び利用構造の分析を行った．まず自動車複数保有パターンに関する対数線形分析より，乗用車保有から軽自動車保有に近年傾向が移っていること，都市部で乗用車保有，地方部で軽自動車保有の傾向が強いこと等を明らかにした．次に自動車利用構造に関する分散分析より，近年，世帯の 1 台当たり平均走行距離が漸減傾向にあること，都市部よりも地方部
で走行距離が長い傾向にあること，乗用車単独保有の場合に平均走行距離が長く，軽自動車保有あるいは複数保有の場合には短くなる傾向があること等を明らかにした．

Households’ Multiple Vehicle Ownership and their Car Usage: An Analysis with the Road Traffic Census Data ∗By Michiko KOBAYASHI∗∗ ・Daisuke FUKUDA∗∗∗ ・Tetsuro HYODO∗∗∗∗ ・Tomohide TANAKA†
This study analyzed households’ multiple vehicle ownership and their car usage (mileage) with the Road Traffic Census
data. By applying the Log-Linear model, we found that households’ car ownership gradually have shifted from middle-sized
vehicle to small-sized one, and that the tendency to hold a middle-sized vehicle is distinct in urban area while people are likely
to have small-sized vehicles in rural area. The determinants of households’ car mileage were investigated with Analysis of
Variance. We also found that the vehicle mileage decreases with the time trend, for the households’ with multiple vehicles, forthe households living in rural area.