第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

カーシェアリングの普及と金銭的自己負担に注目した
クルマ利用意向の規定因の研究
河北 拓人1・谷口
1 非会員

筑波大学大学院博士前期課程

綾子2

理工情報生命学術院システム情報工学研究群（〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s2020532@s.tsukuba.ac.jp
2 正会員

筑波大学大学院教授

システム情報系（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail: taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp
本研究では，カーシェアリングの普及で，クルマに対する金銭的自己負担が小さくなり，将来的にクルマの利用が増える可能性があるのではないかと考え，カーシェアリングの認知と金銭的自己負担の大きさに注目し，クルマの利用意向に影響する要因を明らかにすることを目的に分析を行った．具体的には，
2019年度と2020年度の筑波大学の新入生を対象に，クルマ利用意向を聞くアンケート調査を行い，2019年
度と2020年度のアンケートの比較分析と，クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析を行った．その結果，2020年にカーシェアリングの認知が向上していることが示された．また，過去の居住地のクルマの利用率が高い人なほど，クルマを利用したいと思い，クルマ利用率が低い人はカーシェアリングを知っており，カーシェアリングを知っていた人ほど，クルマを貰えるなら持ちたいと思う傾向が示された．

Key Words : Car Sharing, Private car, Intended Use, Financial burden

1. 背景と目的

で，別の時間で共同利用する利用形態のことである．
2011年ごろから急速に普及が進み，カーシェアリングの日本国内におけるマイカーの普及は進んでいる．日本

台数は約4万台（2020年3月時点）で，会員数は200万人

国内における世帯当たりのマイカーの普及台数は，1975

を超えている（2020年3月時点）3)．その中でも普及が進年時点では世帯当たりの保有台数は0.475台に対して，
んでいるのが都市部である（図-1）．
2019年3月時点では1.052台と大幅に増えている1)．近年は，
14.0
世帯当たりのマイカー普及台数は減少傾向にある．その12.0

要因は単身世帯の増加による世帯数の増加がマイカー保

カ
ー
10.0
シ
ェ一
ア万
リ 世 8.0
ン帯
グ当の た 6.0
台り
数の
（
4.0
台
）

有台数の増加を大幅に上回っていることであり，マイカ
ーの台数は現在においても増加している．
また，マイカーの普及はCO2の排出量に大きく影響を及ぼしている．2017年度の日本における運輸部門のCO2
排出量のうち，マイカーが占めるCO2排出量は，2017年
度で46.1％であり，CO2の排出量に大きく影響を及ぼし2.0ているといえる2)．
以前は，自分でクルマを購入して保有しなければ，ク

0.0

12.4

12.2

4.7

4.7

2.9

2.9

11.1
9.7
8.2
6.7
5.7
4.6
4.0
3.4

3.3

2.8
2.2

2.0

0.8
0.4
0.1

1.2
0.6
0.2

1.7
0.9
0.3

0.4
0.04

0.4
0.1

0.01
2013

0.02
2014

0.03
2015

2016

2017

1.3

1.6

2.4

0.6
0.1

0.7
0.2

0.9
0.4

0.9
0.3

2018

2019

2020

2021

ルマを利用することは難しかった．しかし近年は，クル

東京23区，政令指定都市

人口30万人以上の市

マの利用の仕方は多様化している．その一つとして，日人口10万人以上30万人未満の市

人口１０万人未満の市

町村

本国内で普及が進んできているのが，カーシェアリング

図-1 カーシェアリングの普及の推移4)である．カーシェアリングとは，1台のクルマを複数人
1

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

カーシェアリングはマイカー保有と比べて環境改善効の公共交通が便利であるとクルマを保有しない傾向，ク果が期待されている．交通エコロジー・モビリティ財団

ルマ保有台数が多いと自動車旅行距離が長くなる傾向がの報告書5)によると，カーシェアリングは貸し出し時間

明らかになっている．

に応じた基本料金と，走行距離に対して発生する距離料

川野ら（2008）7)は，人口密度が世帯のクルマの保有，金を支払う必要があるため，利用時間と走行距離を抑制

車種選択，使用に及ぼす影響を分析している．世帯属性，する傾向があることが示されている．そのためクルマを

地区レベルの人口密度，居住者の選好を表す「緑の党へ保有する場合と比較して，クルマを手放してカーシェアの投票率」を変数として，クルマ保有台数，車種選択，リングを利用することで，走行距離が減少し，CO2の排走行量を説明するモデルを構築している．その結果，人出量を減らすことができる．

口密度の増加でクルマの保有台数が減少する結果，そし一方でカーシェアリングは，長くても1週間程度しかて，人口密度の増加でクルマでの走行量が減少する結果借りられないが，15分程度の短時間でも利用可能である． が示されている．一方で，居住者の選好を表す「緑の党
そのうえ，貸出返却は，クルマに搭載されているカードへの投票率」は，人口密度によるクルマ保有台数・走行リーダーを介して行うため，24時間利用可能である．こ量への影響が小さくすることが明らかになり，個人の環のことから，カーシェアリングのほうがより気軽にクル

境意識，公共交通への意識がクルマ保有・利用に影響す

マを利用できるサービスであるといえる．

ることが示されている．

結果的に，カーシェアリングなどのサービスの普及に

山本ら（2006）8)は，カーシェアリングの加入によっ

よって，金銭的自己負担が少なくクルマを利用することてクルマ保有，トリップ頻度・距離・手段，意識・環境ができるようになっている．そのため，公共交通機関な配慮行動が変容するかの分析を行っている．愛知県でカどのクルマ以外の利用からカーシェアリングなどの利用

ーシェアリング事業を行っている会社の，カーシェアリに移行する人の存在により，クルマ需要がかえって増加

ングサービスに加入している会員と非会員を対象に，アする可能性があると考える．以上のことから，筆者はマンケート調査を実施している．カーシェアリング会員のイカーからカーシェアリングの乗り換えによる影響では入会前と現在，カーシェアリング非会員の1年前と現在なく，公共交通からカーシェアリングへの乗り換えによを比較した結果，入会前と比べ，カーシェアリング会員

る影響に注目した．

のクルマの保有台数の有意な減少，カーシェアリング会

従って本研究では，カーシェアリングの認知や，金銭員のクルマの走行距離の有意な減少が報告されている．

的自己負担の大きさがクルマ利用意向に与える影響を明

竹内ら（2019）9)はカーシェアリングの待ち時間によらかにすることを目的とする．

る費用に注目し，社会全体のクルマ総台数に与える影響の分析を行っている．カーシェアリングの待ち時間とは，
カーシェアリングのステーションまでのかかる時間と，

2. 既往研究と本研究の位置づけ

カーシェアリングのクルマがほかの人に借りられている

本章では，「居住地と，クルマ保有選択，交通行動のときのカーシェアリングを利用できるまでの時間のことである．ある地域に住む個人に対して，一人 1 台クルマ関係」，「人口密度がクルマ利用に与える影響」，「カを保有していると仮定し，クルマを保有し続けるか，クーシェアリング加入が生活や意識に与える影響」，「カルマを手放しカーシェアリングに加入するかを意思決定

ーシェアリングがクルマの保有台数に与える影響」に関するというモデルを組んだ．その結果，クルマ保有をしする既往研究の概要を述べるとともに，本研究の位置付続けるかの意思決定はカーシェアリングの待ち時間によけについて述べる．

って左右され，その待ち時間はカーシェアリングの台数に依存することが判明している．すなわち，カーシェア(1) 既往研究

リングの総台数が増えれば，待ち時間が減り，カーシェ

三浦ら（2003） は，居住地選択，クルマ保有選択，アリングを利用する可能性が高まるということである．

6]

交通行動のクルマ依存の間に存在する関係を分析している．中京都市圏で得られた 3 時点のパーソントリップデ(2) 本研究の位置づけータを用いて，居住地の変数をある駅への期待所要時間

既往研究より，現在クルマを利用している人へのクルの逆数で定義，クルマ保有の変数を世帯単位のクルマ保

マ利用や保有に影響する因子の分析は多くなされており，有台数を世帯内の免許保有者数で割った値で定義，交通

クルマ保有や利用の因子には個人の意識や現在の環境要

行動のクルマ依存の変数を 1 日のクルマ旅行距離で定義因が大きく影響していることが明らかになっている．そしている．それらを内製変数とした構造方程式モデルをのため，現在のクルマ利用の把握には個人の意識の把握

3 時点個別に用いて，推定を行った．その結果，居住地が重要になる．
2

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

しかしながら，カーシェアリングの普及などにより，グに加入」のほうが金銭的自己負担が少ないと仮定して公共交通からカーシェアリングへ移動手段を変更する人いる（表-3）．その理由として，在学中より就職後のほの存在については，議論されておらず，公共交通からカうが自由に使えるお金が増えること，カーシェアリング

ーシェアリングへの乗り換えによる影響は明らかになっは維持費がかからないことである．

ていない．また将来のクルマ利用意向を把握するには，
金銭的自己負担の意識やカーシェアリングの認知にも注(3) 分析に使用する変数

目する必要がある．

今回，分析に使用する変数のうち，アンケートの質問

以上のことから，本研究ではカーシェアリングの認知

項目からのものは表-4に示す．2019年度と2020年度で同と金銭的自己負担の意識に注目したクルマ保有への態度

様の質問のみ取り出し，分析を行う．

に着目した将来のクルマ利用意向に影響する要因の把握

また，過去の居住地の都市環境による影響を明らかにを本研究の目的とする．

するために，クルマ利用率を算出し分析データとして使用した．各市区町村別のクルマ利用率は，2010年の国勢調査10)より，「H730105 自宅外通勤・通学者数（自家用3. 分析の概要

車）」を「H7301 自宅外通勤・通学者数」で割って算出している．

本章では，前章で措定した作業仮説を検証するためにおこなったアンケート調査と使用した市区町村の政府統(4) 分析方法

計データの概要について説明する．

本研究では，研究目的を達成するために2種類の分析を行う．

(1) 調査方法

最初に，カーシェアリングの普及による影響を明らかアンケート調査の概要を表3.1に示す．アンケート調
査は，筑波大学の2019年度入学の新入生と2020年入学のにするために，2019年度と2020年度のアンケートを比較する．具体的には，「IBM SPSS Statistics 26」を用い，カ

新入生である．アンケート調査票は紙媒体で作成し，入イ二乗検定もしくはt検定を行い，回答に違いがあるか

学時に配布される入学資料の一つとして配布した．そしを明らかにする．

て，2019年度は4月に行われる新入生オリエンテーショ

次に，クルマ利用意向に影響する要因を明らかにする

ン時に記入，オリエンテーションの担当教員が調査票をために，クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析を行う．分析には「IBM SPSS Amos 26Graphics」を用回収し，2020年度はオンラインで回答を収集した．
またアンケートには，カーシェアリングの情報を提いる．
表-1 アンケート回収数・回収率示するために，「カーシェア・つくば」のチラシを同封した．「カーシェア・つくば」は，筑波大学内と周辺にで行われている，筑波大学関係者（学生・教職員）向け
2019年度のカーシェアリングサービスである．チラシには料金，

2020年度ステーションの位置，利用例，カーシェアのメリットが記載されている．このチラシを読んだうえでアンケート

有効回収数
（枚）

筑波大学
入学者数（人）アンケート
回収率（％）

2,096
294

4,574
4,656

45.8
6.31

表-2 クルマ利用意向の5尺度の分類に答えるよう，質問文で促し，カーシェアリングの情報提示をしている．

購入したいアンケートの有効回収数および，回収率は表-1に示す．
なお，回収率は「有効回収数」を「その年度の筑波大学

在学中在学中，クルマを購入したい入学者数」で割って算出している．
就
職後(2) クルマ利用意向の定義

就職後，クルマを購入したいもらえるなら持ちたい
在学中，クルマを誰かに貰えるなら持ちたい
就職後，クルマを誰かに貰えるなら持ちたい

カーシェアリング加入

カーシェアリングに加入したい

本研究では，クルマ利用意向は金銭的自己負担の大き表-3 クルマ利用意向の金銭的自己負担の大きささによる違いを評価するするために，5尺度を設定した（表-2）．具体的には，「大学在学中」と「就職後」という2時点において，「購入」，「もらう」，「カーシ大きい↑
金銭的な自己負担↓小さいェアリングに加入」という3種類のクルマ利用方法を提案した．「就職後」は「大学在学中」より金銭的自己負担が小さく，「購入」，「貰う」より「カーシェアリン
3

クルマ利用意向尺度
在学中，クルマを購入したい
就職後，クルマを購入したい
在学中，クルマを誰かに貰えるなら持ちたい
就職後，クルマを誰かに貰えるなら持ちたい
カーシェアリングに加入したい第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

4. 分析結果
表-4 分析に使用したアンケート質問項目
質問
年齢・性別

備考
回答者の生年月を記入

カーシェアリングの認知「全く知らなかった」，「少し知っていた」，「よく知っていた」
から選択「持っている」，「今後取得予定」，「持っていない」から選択「ほぼ自分専用のクルマがある」，「家族共有の車椅子ある」，「持っていない」から選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択

個
人 免許保有の有無
属性
クルマ保有の有無

利
用
意
図

3

過
去
の
生
活

22-

ク
ル
マ
利
用
意
向

大学在学中，マイカ
ーを自分で購入しようと思う
大学在学中，マイカ
ーを誰かに貰いことができるならば持ちたいと思う
就職後，マイカーをし 時
な 々自分で購入しようとい思う．
就職後，マイカーを誰かに貰いことができるならば持ちたいと思う
カーシェアリングに加入しようと思う
小学生，中学生，高校生それぞれの最も長く住んでいた場所
小学生，中学生，高校生それぞれの日常的に利用していた下校手段できるだけクルマの利用は控えたいと思う
できるだけバスを利用したいと思う
できるだけ電車を利用したいと思う
できるだけ徒歩を利用したいと思う
できるだけ自転車を利用したいと思う
クルマでの移動は好き
バスでの移動は好き

態 電車での移動は好き
度
徒歩での移動は好き
自転車での移動は好き

本章では，最初に2019年度と2020年のアンケートを比較し，属性や回答に違いがあるのかを明らかにした分析
結果を述べる．次に，クルマ利用意向に影響する要因を明らかにするために，クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析を行った結果を述べる．
(1) 2019年度と2020年度のアンケート比較
本節では，2019年度と2020年度の属性や回答に違いがあるかを明らかにするために，t検定もしくは，カイ二乗検定を行った結果について述べる．
a) 年齢
2020年と2019年のアンケートで平均年齢に差があるの「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択かを明らかにするために，t検定を行った（表-5）．その結果，有意な差は見られなかった．
b) 性別「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択2020 年と 2019 年のアンケートで，性別の比率に差があるのかを明らかにするために，カイ二乗検定を行った「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択（表-6）．その結果，有意確率 5%水準で，有意な差がみられた（有意確率 p = 0.01）．その後，残差分析を行ったところ，2020 年のほうが「開示しない」の割合が「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「都道府県」及び「市区町村」を自由記述で回答

有意に高いことが示された．
c) カーシェアリングの認知
2020年と2019年のアンケートで，「カーシェアリング
の認知」の比率に差があるのかを明らかにするために，「鉄道」，「路線バス」，「スクールバス」，「クルマ送迎」，「自転車」，「原付バイク」，「徒歩」のから複数選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択

カイ二乗検定を行った（表-7）．その結果，「カーシェ
アリングの認知」で，有意確率5%水準で有意な差がみられた（有意確率p = 0.00）．その後残差分析を行ったと
ころ，2019年のほうが，「全く知らなかった」の割合が高く，2020年のほうが，「少し知っていた」，「よく知っていた」の割合が高いことが示された．

「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択「1：全くそう思わない」～「5：とてもそう思う」の五件法で選択d) 免許保有有無・クルマ保有有無
2020年と2019年のアンケートで，「免許保有有無」と「クルマ保有有無」の回答の比率に差に差があるのかを明らかにするために，カイ二乗検定を行った（表-8）．
その結果，「クルマ保有有無」で，有意確率5%水準で有意な差がみられた（有意確率p = 0.00）．その後残差分析を行ったところ，2020年のほうが，「ほぼ自分専用のクルマがある」の割合が高く，2019年のほうが，「家族共有のクルマがある」の割合が高いことが示された．
e) クルマ利用意向
2020年と2019年のアンケートでクルマ利用意向に差があるのかを明らかにするために，t検定を行った（表9）．その結果，「就職後，クルマを自分で購入しようと思う」，「就職後，クルマを誰かにもらえるならば持ちたいと思う」，「カーシェア加入意向」で，2020年のほうが有意に高いことが示された．
4

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集f) 居住地2020年と2019年のアンケートで，居住地域の比率に差

表-9 e)クルマ利用意向のt検定結果があるのかを明らかにするために，カイ二乗検定を行っ尺度た（図-2）．その結果，有意確率5%水準で有意な差は大学在学中，クルマを自分で購入しようと思う
大学在学中，クルマを誰かにもらえるならば持ちたいと思う
就職後，クルマを自分で購入しようと思う
就職後，クルマを誰かにもらえるならば持ちたいと思う

みられなかった．
g) 代表下校手段
2020年と2019年のアンケートで，代表下校手段の比率

カーシェア加入意向に差があるのかを明らかにするために，カイ二乗検定を

2019
M

n

SD

2020
M

n

SD

t値

有意確率
(両側)
0.83

1811 2.00 1.15

258 1.99 1.15

0.211806 3.16 1.42

257 3.29 1.39

-1.32 0.19

1797 3.75 1.19

257 3.82 1.21

-0.93 0.00 ***1803 3.67 1.26

257 3.93 1.21

-3.20 0.00 ***1808 2.31 0.96

258 2.47 1.10

-2.09 0.04 **n：度数，M：平均値，SD：標準偏差*：p<0.1 **：p<0.05***：p<0.01

行った（図-3）．その結果，有意確率5%水準で有意な差はみられなかった．
2019(n=2013)

7.9

52.5

14.7

7.4

2020(n=281)

5.3

55.2

12.8

6.8 4.6

2019(n=1983)

7.8

2020(n=280)

5.7

2019(n=1982)

7.6

5.1

7.1

5.3

小学生

h) 交通手段利用意図
2020年と2019年のアンケートでクルマ利用意図に差があるのかを明らかにするために，t検定を行った（表-

54.0

14.5

7.3

5.0

6.8

7.2 4.3

中学生10）．その結果，「クルマ利用抑制意図」，「自転車8.5

利用意図」で，2020年のほうが有意に高いことが示され

13.2

53.8

6.8 4.6

8.9

14.6

7.3

5.1

14.4

7.2

5.1

70%

80%

6.8

7.4 4.2

高校生

た．

53.9

j) 交通手段への態度
2020年と2019年のアンケートでクルマ利用意図に差が2020(n=279)

7.4

53.8

0%

あるのかを明らかにするために，t検定を行った（表-

10%

北海道・
東北地方

20%

30%

関東地方

40%

中部地方

50%

60%

関西地方

四国・
中国地方

九州・
沖縄地方

7.6
90%

4.5
100%

海外

11）．その結果，「徒歩の移動が好き」，「自転車の移動が好き」で，2020年のほうが有意に高いことが示さ

図-2 f)過去の居住地の集計結果

れた．
4.2 1.5 2.4
2019(n=1955)

1.72.487.8

2020(n=295)

2.1 1.8 1.1
2.1 3.2

89.8

2019(n=1891)

17.0

2.5 3.02020(n=282)

14.9

3.5 3.5

小学生

以上の比較分析結果より，2019年度と2020年度では回答に違いがあるものの，属性には違いは見られないことがわかった．そのため，今後の分析では2019年度と2020年度のデータを組み合わせて分析を行う．
中学生

1.5 0.1

表-5 a)年齢のt検定結果

50.8

23.4

51.4

2.8

2019(n=1863)

1.6 0.6
4.7 4.2

49.4

高校生

2019
2020
有意確率
尺度
t値
(両側)
n
M
SD
n
M
SD
年齢
2102 20.2 3.66 294 20.7 5.19 -1.51
0.13
n：度数，M：平均値，SD：標準偏差*：p<0.1 **：p<0.05 ***：p<0.01

25.2

31.4

8.2

2.5
2020(n=282)

48.2
0%

表-6 b)性別のクロス集計結果

鉄道

10%
路線バス

20%

7.4
30%

40%

スクールバス

5.0

50%

60%

クルマ

バイク

31.2
70%

80%

自転車

5.3
90%

100%

徒歩

図-3 g)過去の代表下校手段の集計結果

男性
女性
その他 開示しない
2019(n=2096)
65.7
33.3
0.1
0.9
2020(n=294)
60.2
36.7
0.3
2.7
数値は割合(%)，下線部はもう一方の年度より有意に高い

表-10 h)交通手段利用意図のt検定結果
2019
n
M
SD
クルマ利用抑制意図 2069 2.79 1.05
バス利用意図2073 2.71 1.09
鉄道利用意図2072 3.12 1.15
徒歩利用意図2065 3.27 1.13
自転車利用意図
2065 3.85 1.08
n：度数，M：平均値，SD：標準偏差尺度

表-7 c)カーシェアリングの認知のクロス集計結果
全く知らなかった 少し知っていた よく知っていた
2019(n=2078)
52.5
37.2
10.3
2020(n=293)
33.8
48.8
17.4
数値は割合(%)，下線部はもう一方の年度より有意に高い

2020
有意確率
t値
(両側)
n
M
SD
289 2.98 1.19 -2.65 0.01 ***289 2.73 1.30 -0.25 0.80
289 2.99 1.37 1.50
0.13
289 3.36 1.27 -1.22 0.22
288 4.01 1.18 0.00
0.00 ****：p<0.1 **：p<0.05 ***：p<0.01

表-11 i)交通手段への態度のt検定結果
表-8 d)免許保有有無とクルマ保有有無のクロス集計結果
2019
n
M
SD
クルマの移動が好き 2067 3.40 1.11
バスの移動が好き
2073 2.65 1.06
鉄道の移動が好き
2070 3.14 1.08
徒歩の移動が好き
2072 3.36 1.02
自転車の移動が好き 2062 3.68 0.97
n：度数，M：平均値，SD：標準偏差
尺度

持っている
今後取得予定 取得予定もない
34.6
52.7
12.6
37.4
50.7
11.9
ほぼ自分専用の家族共有の持っていないクルマがある
クルマがある2019(n=896)
26.3
16.9
56.8
クルマ保有有無
2020(n=86)
40.7
0.0
59.3
数値は割合(%)，下線部はもう一方の年度より有意に高い免許保有有無2019(n=1837)
2020(n=294)

5

2020
有意確率
t値
(両側)
n
M
SD
288 3.49 1.21 -1.21
0.23
289 2.76 1.25 -1.48
0.14
289 3.26 1.22 -1.62
0.11
289 3.69 1.10 -5.04
0.00 ***
289 3.84 1.14 0.00
0.00 ****：p<0.1 **：p<0.05 ***：p<0.01

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集(2) クルマ利用意向に影響する要因の分析

生より大学院生のほう，クルマが好きな人ほど，免許を本節では，クルマ利用意向クルマ利用意向に影響を及保有していることが示された．そして，男性より女性ぼす要因を明らかにするために、共分散構造分析を行っ2019 年度の新入生より 2020 年度新入生のほう，免許をた結果について述べる．

持っていない人より免許を持っている方，大学生より大

具体的には，クルマ利用意向の5つの尺度を説明する

学院生のほう，高校生時に居住していた市区町村のクルモデルをそれぞれ作成し，AMOSを用いて5つの共分散

マ利用率が低いほど，カーシェアリングを知っているこ

構造分析を行った．図-4は5つの共分散構造分析の仮説とが示された．また，クルマが好きな人ほど，クルマのモデルを一つにまとめたものである．なお，分析データ利用を抑制しようとは思わないことが示された．最後に，は，2019年と2020年の新入生アンケートの中から欠損値

大学生より大学院生，小学生時に居住していた市区町村のあるデータを除いた1012個のデータである．
5つの共分散構造分析結果を一つにまとめた図を図-5のクルマ利用率が低く，中学生時に居住していた市区町に示す．以下個々の分析結果について述べる．

用を抑制しようと思わないほど，在学中，クルマを購入

a) 「在学中クルマを購入したい」の分析結果したいと思う傾向が示された．

村のクルマ利用率が高く，クルマが好きで，クルマの利「在学中，クルマを購入したい」を従属変数とした結b) 「在学中クルマを貰えるなら持ちたい」の分析結果

果，過去の居住地のクルマ利用率にはそれぞれ強い正の「在学中，クルマを貰えるなら持ちたい」を従属変数

相関があること，また大学院ダミーと男性ダミーには弱とした結果のうち，a)と異なる点のみ述べると，カーシい正の相関があることが示された．そして，男性より女ェアリングを知らない人より知っている人のほう，大学性のほう，小学生時に居住していた市区町村のクルマ利

生より大学院生のほう，クルマが好きで，クルマの利用用率が高いほど，小学生時の代表下校手段がクルマであを抑制しようと思わない人ほど，在学中，クルマを誰かることが示された．また，同じく，男性より女性のほう， に貰えるなら持ちたいと思う傾向が示された．購入する
高校生時に居住していた市区町村のクルマ利用率が高い

場合と比べると過去の居住地による影響がみられない一ほど，高校生時の代表下校手段がクルマであることも示方で，カーシェアリングの認知が利用意向に影響を及ぼされた．そして，高校生時の代表下校手段がクルマであしていることがわかる．

るひとは，クルマが好きなことが示された．また，大学免許保有ダミー

2020年ダミー

在学中、クルマを購入したい
大学院生ダミー
カーシェアリングを知っていた
在学中、クルマを誰かにもらえるなら
貰いたい

男性ダミー

小学生時の居住地のクルマ利用率小学生時の代表下校手段がクルマダミー

就職後、クルマを購入したい

中学生時の居住地のクルマ利用率高校生時の居住地のクルマ利用率高校生時の代表下校手段がクルマダミー

過去の居住地のクルマ利用率過去の代表下校手段就職後、クルマを誰かにもらえるなら持ちたい
クルマの利用を抑制しようと思う
クルマが好きカーシェアリングに加入したい

クルマ利用意向図-4 クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析の仮説モデル
6

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

免許保有ダミー.10***

2020年ダミー

在学中、クルマを購入したい
カーシェアリングを知っていた.20***

大学院生ダミー.10***

男性ダミー

在学中、クルマを誰かにもらえるなら貰いたい
GFI= .982
CGI= .991
n= 1012RMSEA= .033

.93***.97***

小学生時の代表下校手段がクルマダミー

就職後、クルマを購入したい

小学生時の居住地のクルマ利用率GFI= .982
CGI= .991
n= 1012RMSEA= .033

.96***

中学生時の居住地のクルマ利用率高校生時の居住地の.14***
クルマ利用率

就職後、クルマを誰かにもらえるなら持ちたい
GFI= .983
CGI= .991
n= 1012RMSEA= .033

高校生時の代表下校手段がクルマダミー
クルマが好き**：p<0.05 ***：p<0.01
数値：β（標準化係数）：正に有意GFI= .981
CGI= .990
n= 1012RMSEA= .034

カーシェアリングに加入したい
クルマの利用を抑制しようと思う：負に有意

GFI= .981
CGI= .990
n= 1012RMSEA= .034

図-5 クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析の分析結果c) 「就職後クルマを購入したい」の分析結果

入したい傾向が示された．d)の購入する場合と比べると「就職後，クルマを購入したい」を従属変数とした結過去の居住地による影響が中学生時の時のみであること，果のうち，a)と異なる点のみ述べると，大学生より大学クルマの利用を抑制しようと思うことによる影響も見ら

院生のほう，クルマが好きで，クルマの利用を抑制しよれないことがわかる．

うと思わない人ほど，就職後，クルマを購入したいと思

以上の共分散構造分析から，金銭的自己負担の大きさ

う傾向が示された．b)の在学中の場合と比べると過去のでクルマ利用意向に影響する要因（カーシェアリングの居住地による影響がみられない一方で，クルマが好きな

認知・中学生時に居住していた地域のクルマ利用率）がことによる影響が大きくなっていることがわかる．

異なることが示された．

d) 「就職後クルマを貰えるなら持ちたい」の分析結果

5. おわりに「就職後，クルマを貰えるなら持ちたい」を従属変数とした結果のうち，a)と異なる点のみ述べると，カーシェアリングを知らない人より知っている人のほう，2019

本章では，最初に分析によって得られた本研究の成果

年度の新入生より2020年度の新入生のほう，大学生よりについて述べる．次に，本研究の今後の展望について述

大学院生のほう，クルマが好きで，クルマの利用を抑制

べる．

しようと思わない人ほど，就職後，クルマを誰かに貰えるなら持ちたいと思う傾向が示された．c)の購入する場(1) 本研究の成果合と比べるとクルマが好きなことによる影響が小さくな

本研究では，カーシェアリングの認知や，金銭的自己っている一方で，カーシェアリングの認知とアンケート

負担の大きさがクルマ利用意向に与える影響を明らかにの収集時期が利用意向に影響を及ぼしていることがわかる．またb)の在学中の場合と比べると，アンケートの収することを目的として，筑波大学の2019年度の新入生と2020年の新入生を対象にカーシェアリングの認知やクル

集時期が利用意向に影響を及ぼしていることがわかる．

マ利用意向を聞くアンケート調査を行った．

e) 「カーシェアリングに加入したい」の分析結果

まず 2019 年度のアンケートと 2020 年度のアンケート「カーシェアリングに加入したい」を従属変数としたを比較し，1 年間のカーシェアリングの普及で，回答の結果のうち，a)と異なる点のみ述べると，大学生より大傾向に違いがあるのかを明らかにする分析を行った．そ学院生のほう，中学生時の居住地のクルマ利用率が低く， の結果，2020 年度のほうがカーシェアリングの認知がクルマが好きな人ほど，在学中，カーシェアリングに加有意に高いことが示された．これは，図-1 に示すよう
7

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集にカーシェアリングが年を追うごとに急速に普及してお(2) 今後の展望

り，カーシェアリングステーションを見かける機会が増本研究で，カーシェアリングの普及によって，クルマ得た結果，カーシェアリングの認知が向上した可能性が利用の増加の可能性が示唆されたが，全体としてクルマある．また，2020 年度のほうが就職後クルマを保有し需要が増加するのかは不明である．したがって，今後は，たい，カーシェアリングに加入したいと思う傾向が示さ

今現在クルマを保有していない人が多い大学生だけではれた．これは，今は金銭的に購入する余裕がないが，金なく，クルマを保有している人にもアンケート調査を行銭的自己負担が小さくなったらクルマを利用したいと思い，カーシェアリングの普及によるクルマ需要への影響

うようになっているということであると考えられる．すを明らかにしたい．

なわち，今後自家用車の高性能化に伴う価格上昇が進ん

また，カーシェアリングの認知向上による影響を明らだ場合，就職した後でも，金銭的自己負担の増加からクかにするために，2019年度と2020年度のアンケートの比ルマを利用したいと思いにくくなる可能性がある．しか較を行ったが，2019年と2020年の間医には新型コロナウ

し，カーシェアリングの普及やクルマのサブスクリプシ

イルスの感染拡大があるため，新型コロナウイルスによョンなど，金銭的自己負担が小さく感じるようになったる外出自粛の影響もあると考えられる．そのため，2021

場合，将来的にはクルマの利用が増加してしまう可能性

年度もアンケート調査を行い，新型コロナウイルスの感があると考えられる．

染拡大や外出自粛によって，交通手段への意識変容を明次に，クルマ利用意向に影響する要因を明らかにするらかにしたい．

ために，クルマ利用意向を従属変数とした共分散構造分析を行った．その結果，金銭的自己負担の大きさに関わ

謝辞： 本研究のアンケート調査を行うにあたり，「筑らず，クルマが好きで，クルマの利用を控えたいと思わ

波大学総務部総務課地域連携担当」の方々には多大なるない人ほど，将来的にクルマを利用したいと思っている

ご協力をいただきました．また，アンケート収集データ

傾向が示された．そして，過去の居住地のクルマ利用率の構築を行うにあたり，「筑波大学システム情報工学研が高い地域出身である人や過去の下校手段がクルマであ

究科公共心理研究室」の皆様にも多大なるご協力をいたった人ほど，クルマが好きであることが示された．した

だきました．この場を借りて厚く御礼申し上げます．

がって，過去クルマを良く利用していた人ほど，将来的にもクルマを利用する可能性がある．また，カーシェア
リングを知っていた人ほど，クルマを貰えるなら持ちた

参考文献

いと思う傾向が示された．そして，過去の居住地のクル

1)

マの利用率が低い地域ほど，カーシェアリングを知っていたことも示された．したがって，クルマ利用が低い地
域は，カーシェアリングの認知によって，機会があれば将来的にクルマを保有する可能性がある．

2)以上のことから，過去に居住していた地域の交通環境

一般財団法人 自動車検査登録情報協会：1 世帯当た
り 1.062 台に ― 自家用乗用車(登録車と軽自動車)の世帯当たり普及台数―，
https://www.airia.or.jp/publish/file/r5c6pv000000mhvqatt/r5c6pv000000mhw5.pdf，2019.
国土交通省：環境：運輸部門における二酸化炭素排
出量 – 国土交通省，https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environ
ment_tk_000007.html，2019．

や，過去の下校手段が将来的なクルマ利用意向に影響することが示された． 過去の居住地のクルマ利用率が高

3)い地域，すなわち公共交通機関があまり発達していない
地方では，日常的にクルマを利用していることで，クルマの利便性に気付き，金銭的な自己負担は特に気にせずにクルマを利用する可能性がある．一方で，過去に居住4)

地のクルマ利用率が低い地域，すなわち公共交通機関が公益財団法人 交通エコロジー・モビリティ財団：わが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移：
公益財団法人交通エコロジー・モビリティ財団，
http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare_gr
aph2020.3.html，2020．
カーシェアリングマップ：カーシェア・マップ： リ
サーチ・センター，http://carsharemap.jp/，2021.02.

発達している都市部では，カーシェアリングの普及によ

5)

公益財団法人 交通エコロジー・モビリティ財団：カって，気軽にクルマを利用できることができるようになーシェアリングによる環境負荷低減効果の検証った結果，公共交通機関からカーシェアリングへ移動手

告書，

段を変容させてしまう可能性があることが示された．

http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/data/carshar

カーシェアリングは，マイカー保有から移行すること

e_report2013.pdf，2013．

でクルマの利用低下につながるといわれているが，都市6)部への急速な普及は，公共交通機関からの移行を生み出してしまい，クルマの利用増加につながる可能性がある
7)

ことが本研究で示唆された．
8

三浦展弘，森川高行：居住地と自動車保有の選択が交通行動の自動車依存に与える影響の時系列分析，土木計画学研究・論文集，2003．
川野正史，谷下雅義：人口密度が自動車保有選択・走報

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

8)9)

行量に与える影響分析，日本都市計画学会，都市計画
論文集，No.43-3，841-846，2008．
山本俊行，成瀬弘恵，森川高行：カーシェアリングが自動車保有および交通行動に及ぼす影響の分析，土木
計画学論文・講演集，Vol.34，2006．
竹内佑樹，松島格也，小林潔司：カーシェアリングの普及と自動車総台数の関係に関する理論的研究，土木
計画学研究発表会・講演集，Vol.59，No.44，2019．
10) 総務省：社会・人口統計体系，https://www.e-stat.go.jp/statsearch/database?page=1&query=H7301&layout=dataset&statdisp_i
d=0000010108，（最終閲覧日：2021 年 2 月 28 日）

A STUDY OF DETERMINANTS OF CAR USE INTENTIONSFOCUSING ON THE SPREAD OF CAR SHARING AND FINANCIAL BURDEN
Takuto KAWAKITA, Ayako TANIGICHI

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