一般財団法人 関西空港調査会
2020 年度 調査研究助成事業

空港アクセスと一体的な二次交通サービス改善のための統合型モビリティ・サービス需要創出効果分析:
関空利用訪日中国人観光客を対象として成果報告書

2021 年 3 月

研究代表者：流通科学大学

西井和夫

共同研究者：政策研究大学院大学

日比野直彦

共同研究者：東洋大学

剛共同研究者：流通科学大学

栗原
岸野

啓一

 年度関西空港調査会研究助成事業研究成果報告書（日本語版）
SUMMARY OF 2020 RESEARCH REPORT GRANTED BY KAR (Japanese Version)

研究課題
TITLE

空港アクセスと一体的な二次交通サービス改善のための統合型モビリティ・
サービス需要創出効果分析：関空利用訪日中国人観光客を対象として
Mobility services integrations in tourism destinations and their effect on intention of visit to Japan:
Using the 2020 Web-based survey data targeted at Chinese residents














研究代表者・共同研究者
REPRESENTATITE AND COLLABORATVE RESEARCHERS西井 和夫 （流通科学大学）
研究代表者：西REPRESENTATIVE: KAZUO NISHII, Professor UMDS
日比野直彦 （政策研究大学院大学）
共同研究者：日RESEARCHER: NAOHIKO HIBINO, Professor GRIPS
栗原  剛 （東洋大学）
共同研究者：栗RESEARCHER: TAKESHI KURIHARA, Associate Professor TOYO UNIV.

共同研究者：岸岸野 啓一 （流通科学大学）
RESEARCHER: KEIICHI KISHINO, Specially Appointed Professor UMDS
提出年月日
DATE
 年  月  日
March 31 2021

目次構成

第１章 はじめに ································································································································ 1 研究目的 ································································································································1 研究意義と期待される成果 ···································································································1 研究の背景 ····························································································································2 全体構成 ································································································································3
第２章  中国現地 9'$ 調査の概要と基礎集計分析 ································································· 5   中国現地 9'$ 調査の概要 ······················································································5   中国現地 9'$ 調査データの基本プロファイル ·····················································8
：訪日経験有り被験者の諸特性（-+: 調査データとの比較）·········10  基礎集計分析（その１）：OSAKA AMAZING PASS に関する利用意向特性 ·································16 基礎集計分析（その２）：EXPO2025 訪日旅行における移動サービス利用意向特性······················21  基礎集計分析（その３）第３章 新型コロナ禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析 ······································ 27   中国現地 9'$ 調査における分析視点 ··································································27  新型コロナ禍による生活行動変容の実態分析結果 ···························································27  新型コロナ禍の訪日意向への影響評価 ·············································································39
第４章 /:. OKZGFNQIKV モデル適用分析 ····················································································· 43  /:. モデル適用の基本的な考え方 ··················································································43  /:. モデルの同定化 ········································································································44  /:. モデルのパラメータ推定結果 ··················································································49

第  章 おわりに ···························································································································· 55 
参考文献 ································ ································································ ································ ············ 57
付録資料  中国現地 9'$ 調査票 日本語英語中国語翻訳版）
 調査対象都市における新型コロナ対策の年表
 /:. モデル文献レビュー 6TCKP  の第６章一部抜粋部分日本語翻訳版 
第１章 はじめに   研究目的   年度研究（以下、本研究と呼ぶ）は、 年度研究の継続研究である。 年度研究では、関空利用訪日中国人観光客のうちで関西地域を主な観光目的地とする観光客をターゲットとし、彼等の訪日・再訪意向の規定要因としての空港アクセス及び圏域周遊交通に関する移動サービス水準改善とインバウンド
需要創出との因果構造の把握を目的に据えて、訪日中国人旅行者を対象とした空港アクセスと一体的な二次交通のための移動サービス利用および周遊行動に関する実態調査を実施するとともに、これら移動サービス改善が中国人観光客にとっての関空利用訪日・再訪意向にどのように影響を与えるかについて共分散構造分
析モデル 5'/ の構築を行った。その結果、訪日中国人観光客の旅程や訪日経験との関連性からの移動サー
ビス利用・ニーズ特性把握とともに、5'/ モデル構築を通じて再訪意向を規定する潜在因子の特定化および因果パス構造に関する仮説検証ができた。
  年度研究（本研究）では、昨年度の研究成果（空港アクセス及び圏域周遊交通サービスの利用実態調査と空港アクセス・周遊交通のための移動サービス水準と訪日再訪意向との因果構造分析）を踏まえて、統合型モビリティ・サービスの導入とその実装化の検討のための /KZGF.QIKV（以下、/:.）モデルによる需要転換・創出効果に関する実証分析を行う。
 また、 年  月以来の新型コロナ感染症 %18+& パンデミックによる社会経済環境の劇的変化
は、国際観光（とくに中国から日本へのインバウンド観光）を取巻く需要側・供給側の両者に大きなインパクトを与えている。本研究では、今回の新型コロナ感染症の世界的拡大が中国人ツーリストの訪日（再訪）意向にどのように影響しているか、そして統合型モビリティ・サービスやその他の観光地における宿泊・活動関連等の諸サービスへのニーズ・ウォンツの変化やそれらの結果としての中国人ツーリストの訪日観光旅行に関する態度変容にどのように現れるのかについても、本研究における追加的分な研究目的に加えて検討していくことにする。
 研究意義と期待される成果  年度と  年度の２カ年にわたる研究意義としては、観光地における統合型モビリティ・サービ
スの導入・普及に向けた定量的かつ実証的検討にあるといえる。
 年度研究においては、従来のインバウンド観光マーケティングの諸課題（とくに、ターゲット化・セグメント化の不明確さ、策定戦略・施策の評価の不十分さ）を踏まえて、より定量的で有用な分析手法の構築が必要と考えた。また、空港アクセスと一体的な観光地二次交通サービスについては、インバウンド観
光客の訪日・再訪／利用国際空港選択を規定する要因であるにもかかわらず、既存研究の中でもまた実務的なレベルの議論にも取り上げられていないことから、その実証的検討の必要意義も強調してきた。
その中で本研究は、継続研究として前年度の研究成果を踏まえて、/CC5UEJGOG に即した統合型モビリ
ティ・サービスを提案し、これらへの利用意向表明調査 5VCVGF 2TGHGTGPEG 52 データに基づいて、統合型モビリティ・サービス改善による需要転換・創出効果についてより具体性に即した分析を行う。これは、インバウンド観光客をターゲットとする統合型モビリティ・サービスの施策展開・実装化に向けた研究として意義深いと考えている。
最も期待される本研究の成果の一つは、これまでの都市交通対応の /CC5UEJGOG をインバウンド観光客
対象の空港アクセスと二次交通と一体的な統合型モビリティ・サービスとして導入するための諸要件（サービス水準とその需要創出効果）が何かについて明らかにできることである。
また、追加的研究目的としての「新型コロナ感染症世界的拡大と訪日再訪意向や統合型モビリティ・サー
ビスを含む観光地サービスへのニーズ変化の実態把握」についても、 年  月に実施された中国現地
9'$ 調査から得られた交通行動論的な態度変容データに基づく分析を通じて、RQUVEQTQPC 社会におけるインバウンド観光需要への影響（とくに、構造的変容）に関する有用な知見が得られるものと期待できる。

-1-

 研究の背景    年代以降のわが国の観光研究は、その計画課題の広がりが特徴的といえる。これまでの観光地交通
論や観光地交通計画手法の開発に加えて、『観光まちづくり』に対する計画手法としての #//# #TGC
、またインバウンド観光客/CTMGVKPICPF/CPCIGOGPV#RRTQCEJ の提案（西井・)QWNKCU   ）誘客や観光地再生のための観光地マーケティング（例えば、日比野ほか    松井ほか   、栗原  ）そして観光地マネジメントの実践的課題への挑戦 西井ほか   に至るまで多岐にわたる。
また、これらの展開の中で、#//# による観光まちづくりにおいては、
「観光」・
「地域」
・
「交通」から成る
基本的枠組みのもとで、これら  者が最も相互に関係する「需要創造型」観光地マーケティング戦略手法の考え方（西井   ）が提案されている。本研究のインバウンド観光客を対象とした観光地における統合型モビリティサービスの導入は、その意味で、「需要創造型」観光地マーケティング戦略のテーマの一つに位置づけられると言え、観光地の活性化や持続可能性に資する地域交通サービス改善と観光地魅力化を一体的に推進する「需要創造型」交通施策などの検討は、観光地マーケティング戦略における重要な課題といえる。
一方、欧米の都市交通分野では、/CC5 /QDKNKV[CUC 5GTXKEG  に代表される統合型モビリティ・サー
ビスの導入（成立）要件や実務的課題について、実際への適用事例の比較検討とともに精力的に議論されている。-COCTIKPPKGVCN   では、/CC5UEJGOG に関するレビューから都市交通に関する革新的なモビリティ・サービスとしての統合型モビリティ・サービスの成立要件とそれに基づく統合化のレベル設定
等を示している。その中で /CC5 の基本的な概念は、「都市交通サービスに関する様々な形態を統合することにより需要対応型の一体化された移動サービスを提供すること」と定義されている。またこの定義は、/CC5 による統合化されたシームレス・モビリティ KPVGITCVGFCPFUGCONGUUOQDKNKV[ 社会の実現こそが将来の都市交通の基本的ビジョンとして据えられていることを意味する。さらに、/CC5UEJGOG では、+%6
技術革新のもとでのアプリによるストレスフリーでかつ高い利便性付与というパーソナル・モビリティ・サービスを前提として、多様な輸送形態を統合的に運営管理する新たなビジネスモデルであることが強調されている。
ここで、-COCTIKPPK   に従って、統合化 OQDKNKV[UGTXKEGUKPVGITCVKQPU の成立要件について具体的に整理してみると、以下の  つの要件となる。
  異種の（複数の）交通機関が一体化した移動サービス 6TCPURQTVOQFGKPVGITCVKQP 
これは、複数交通モードが単一のプラットフォーム（組織・運営会社）によって提供されることを指す。統合型モビリティ・サービスとしての前提となる要件（必要条件）といえる。したがって以下の ，  ，  ，  の要件にも関連する。例えば、  の複数の交通機関がどの程度組合されているかは、  発券システム統合化の評価基準の一つとして挙げられている．
  発券・支払統合化 6KEMGV2C[OGPVKPVGITCVKQP6+2+ 
これは、単一のスマート・カードや切符によって当該サービスに関与するすべての交通モードに等しくアクセスできることを意味する。
  単一のアカウント 5KPINGCEEQWPVUGTXKEGU 
これは、一括決済口座によって事後支払い型のサービス課金処理ができることを指し、次の  と密接に関連する。
  モビリティ・パッケージ /QDKNKV[RCEMCIG 
購買者は、モビリティ・サービスあるいはその複数の組合せについて、距離（時間）単位の利用課金に関する事前支払い・定額制 UWDUETKRVKQP ・長期間利用割引制の適用サービスなどを利用できる。
 +%6 統合化 +%6KPVGITCVKQP 
モビリティ・サービスに関与するすべてのモード情報へアクセスできるように、単一のアプリやオン
ライン・インターフェイスを持つこと。これは、旅程計画統合化 ,2,QWTPG[RNCPPKPIHWPEVKQPと予約統合化 $$QQMKPIHWPEVKQP を含むが、上記の  から  すべてにも関係する。
  年度研究  において、観光目的地における統合型モビリティ・サービス導入要件に関する先行研究（0KUJKK  ））に基づき、都市交通対応の /CC5UEJGOG との相対比較整理を行っている。例えば、その中で政策目標について言えば、/CC5 において如何に効果的に車利用からの転換が図られるか、すなわ
ち「マイカー保有からビジネス・エコシステムとしての移動サービスへのシフト」を目標に据え、都市の持続性実現のための車依存からの脱却に貢献することが期待されている。一方、観光地における統合型モビリ-2-

ティ・サービスの場合には、（公共交通機関利用促進による環境負荷軽減も目的に含まれるが、）都市間や国内レベルを含め関連する官民の交通事業者間のギャップ（例えば、都市鉄道・地下鉄・トラムとタクシー・
バイクシェアリング間の運営管理上の課題）を埋めること、すなわち持続可能なエリア・マネジメントの実
現を第一義的な目的としている。このことは、観光目的地側では様々な民間の利害関係者が統合型モビリティ・サービスの導入による新たな観光地需要を創造し、強いては地域の持続可能性実現に資することに対して重大な関心を抱いていると言えよう。
 上述の  つの要件は、欧米における都市交通への /CC5UEJGOG 導入の際の統合化レベルの基準となっている。わが国の観光地におけるアクセス・周遊交通に対する統合型モビリティ・サービス導入において、これらをそのまま当てはめるのは現実的ではない。というのは、欧米における都市交通への /CC5UEJGOGの導入・普及は、 年以降の +%6 の技術革新やシェアリング・ライドなどのパーソナライズ・モビリテ
ィ化を背景にして、一方で統合化運営組織体としての運輸連合設置のための法制度の整備（例えば柴山  によるウィーンの事例紹介など）と相まって急速に進んでいることがその背景にある。また、わが国においても、都市交通分野での /CC5 研究（都市鉄道と端末交通（シェアリング・ライドなど）とのシー
ムレスモビリティ・サービスの実験的トライアルや +%6 活用型スマート・モビリティ・サービス開発）あるいは『日本版 /CC5 導入（普及）』 例えば   と称される実務的取組み等も高揚期を迎えていると言える。しかしながら日本の場合には、/CC5 導入要件としての統合化基準を満たすために不可欠な法制度整備や交通事業者間の情報共有化などの社会環境条件を整える検討など、いわゆる統合型モビリティ・サービスの導入に関わる諸環境整備への取り組みが課題として残されている。
 このような背景と現状認識のもとで、本研究では、欧米諸都市での所謂フル・スペック型の /CC5UEJGOGの導入を志向するのではなく、需要者サイド（本研究ではインバウンド観光客）におけるこれら統合化モビリティ・サービスに対する利用満足度・意向に関する実態把握に主眼を置くことによって、現行の交通事業
制度の枠組みを生かしつつ、 つの要件の中でどの要件あるいはそれらの組み合わせが観光客に求められている統合型モビリティ・サービスなのかに基づき、「統合化のレベル」を決定するということが現実的なソリューションを生み出すのではないかと考えている。
 全体構成
 前節までに述べたように、本研究の目的は以下の２点に集約できる。
◼ 中国人訪日旅行者を対象とした統合型モビリティ・サービスの導入とその実装化検討のための /:.
モデル構築と需要創出効果分析
◼ 新型コロナ感染症の世界的拡大による中国人の生活行動における態度変容の実態把握および今後の訪日（再訪）意向への影響分析
 本研究では、これらの研究目的の達成のために、中国現地での 9'$ 調査を実施するとともに、得られたデータを用いた /:. モデル構築とそれに基づく統合型モビリティ・サービスの導入に伴う需要創出効果、そして新型コロナ感染症の世界的拡大による中国人の生活行動における態度変容および訪日（再訪）意向への影響について実証的な分析検討を行った。
 本報告書は、これらの分析検討結果を取りまとめたものであるが、その全体構成は以下の通りである。
 第２章では、 年  月に実施された中国現地 9'$ 調査の概要を述べるとともに、 中国現地
9'$ 調査データの基本プロファイルを明らかにする。それらに引き続き、本調査データを用いた基礎集計分
析結果を紹介する。具体的には、 ①-+: 調査データとの比較を念頭において訪日経験有り被験者の諸特性分析、②OSAKA AMAZING PASS に関する利用意向特性分析、そして③EXPO2025 訪日旅行における移動サービス利用意向特性分析、の３項目を指す。
 第３章では、研究目的の一つである新型コロナ感染症の世界的拡大による影響把握として、新型コロナ禍
における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析の結果を紹介する。これらの分析を通じて、新型コロナ
禍による生活行動変容への影響と新型コロナ禍による訪日意向への影響との両者の関係性を明らかにしていくことにする。
 第４章では、本研究の主題となっている /:. モデル適用分析を取り上げる。 /:. モデル構築においては、/:. モデルの基本的な考え方をレビューするとともに、空港アクセス・周遊交通における統合型モビリ
ティ・サービス構成項目（統合化の要件項目）のサービス水準を政策変数として据えることにより、それら-3-

に内在する非観測異質性 WPQDUGTXGF JGVGTQIGPGKV[ を確率的係数 TCPFQO EQGHHKEKGPVU として同定化をはかることにする。さらには、構築された /:. モデルを用いて、統合型モビリティ・サービス導入による需要創出効果について考察してくことにする。
 そして、第  章において、本研究の結論部として、得られた主要な知見のとりまとめとともに、今後の課題について触れていくことにする。    
図１−１  本研究の全体構成






-4-


第  章  中国現地 9'$ 調査の概要と基礎集計分析   中国現地 9'$ 調査の概要
ここでは、本研究の中で実施した中国現地9'$調査の概要を紹介する。前章で述べたように、本研
究では、訪日外国人旅行者のための観光地における統合型移動サービスの導入要件をより実証的に検討することを目的としている。本9'$調査の中では、統合型モビリティ・サービスの実装化に向けた検討に供する意図から、現状の交通パスや15#-# #/#<+0) 2#55などの観光地周遊パスをベースとした統合型移動サービスの改善による訪日中国人観光客の需要創出効果（訪日意向の増大効果）についての定量的分析を行うこととし、そのためのデータ収集を念頭に調査設計・実施検討を行ってきた。
中国現地9'$調査においては、当然のことながら年度-+:調査データとの比較分析を念頭に置いている。しかしながら、それらが訪日旅行後の出国待ちの被験者（すなわち「訪日経験あり」のデータ）による訪日再訪意向の分析に限定されていたため、本9'$調査では「訪日経験なし」被験者を含めることに
よって訪日旅行に関する新規需要をも取り上げることとし、中国現地での9'$DCUGFに基づくアンケート調査を実施することにした。これは、両者の統合型モビリティ・サービスに対する需要特性比較ができるとともに、潜在的な訪日観光客からのニーズや需要創出戦略効果（基本的には普及率拡大を指向するが、統合型モビリティ・サービスに関する市場開発や新規商品開発との融合戦略による誘発需要効果）についても検証する必要があると考えたことによる。なお、誘発需要創出戦略とは、#PUQHH /CVTKZにおけるDQZ戦略
2GPGVTCVKQP2TQFWEV  QT/CTMGV&GXGNQROGPVCPF&KXGTUKHKECVKQP （西井  ）西井  参照）の考え方に基づいている。
 中国現地 9'$ 調査は、中国国内の浙江省（杭州市を中心とした省内周辺都市）、湖北省に位置する
北京市、江蘇省（蘇州市を中心とした省内周辺都市）の  都市域内居住者を対象として，各調査地域において訪日経験有無の  セグメントでそれぞれ  個票、合計  個票／地域、全体で  個票のデータ
表  およびその付付表に示すように、-+: 調査データとの比を収集している。調査項目については、表較を考慮した共通項目（訪日経験ありの被験者のみ対象の項目 % 等）とともに、YKVJEQTQPC 期における生活行動変容実態や現状の訪日旅行態度・RQUVEQTQPC 期における訪日旅行意向に関する追加項目 $ 、そしてインバウンド観光客のための観光地への統合型移動サービス導入に関する実装化検討のための調査項目&および ' から構成されている。なお、本報告書付録資料  に 9'$ 調査の調査票の日本語版・英語版・
中国語版を示す。
表２１
項目  
$

%

●

●



●

日常的生活行動実態と昨年同時期との比較 >増不変減@●

観光（日帰り／宿泊）旅行実態と昨年同時期との比較

●

現状訪日旅行態度とSRVWFRURQD期における訪日旅行意向(>増不変減@●

訪日経験と直近訪日旅行の旅程および訪日再訪）意向●： →年調査では、&項目については訪日経験有りの被験者のみ回答
訪日
経験 訪日旅行における利用交通機関 詳細）
有り 空港と最初／最後の訪問地との間の利用交通機関
のみ
回答 訪日旅行における各種サービスの利用満足度評価
移動サービス利用の有無・最頻利用サービス評価 （詳細）○●統合型移動サービス構成項目（現状／改善）への利用意向

○●統合型移動サービス構成項目改善組み合わせの選好

●

26$.$$0$=,1*3$66 2$3DVV●(;32開催時訪日旅行に関する意向・想定旅程・移動サービス選好

●
●
●

'

主な調査項目個人属性 ：年調査では、年収・/&6について追加→居住地（３都市域）×訪日経験有無でサンプルセグメント化●&.,;調査と中国現地:(%調査の調査項目

詳細

注：表中の 印は，年と年の両者に共通的項目だが，回答選択肢の詳細化等変更



-5-



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ā8UE;İ;$İ ï¸-6-   ここで、追加項目 $YKVJEQTQPC 期における生活行動変容や RQUVEQTQPC 期における訪日旅行意向 に
図２ に示すように、藤井   によって紹介された態度理論や佐々木関する設問を設計する際には、図 による意識データの識別化を参考にしながら、態度・行動意図・選好・行動間の一般的な関係性の整理を試みている。本 9'$ 調査では、これを踏まえ調査対象  都市域居住者（被験者）の新型コロナ感染症とその拡大に対して「（生活）行動の変容」（具体的には前年同月との比較として行動変化）が実際にどのように現れたか、そしてそれら行動対応を規定する「態度」
・「行動意図」と RQUVEQTQPC 期における訪日旅行に関する「意向」
・「選好」との間にどのように関係構造を有するのか、明らかにするための具体的な設問・回答選択肢を調査設計段階で検討した。

図２１ 態度・行動意図・選好・行動の関係性の整理 以下では、追加的調査項目 $の具体的な調査内容（設問・回答形式など）に関する検討経緯を紹介する。
本調査の実施にあたっては、中国側調査協力者からの現地の%18+&感染拡大とその対策状況に関する情報収集を得ながら、調査実施タイミングおよび$項目の設問・回答選択肢の文面（内容）について検討してきた。なお、次章の分析との関連で、調査対象地域（浙江省、北京市、江蘇省）のそれぞれにおける新型コ
ロナ感染症拡大とそれに対応する措置（市民の移動・活動制限等に関する規制・要請など）に関する時系列
付録一覧表（付属資料  ）として掲げている。
的に見た一覧表を本報告書付
中国では、 年  月に中国湖北省武漢で新型コロナ感染症の発症例が報告されて以来、 年１
月  日からの武漢の都市封鎖は同年  月  日に  ヶ月半ぶりに解除され、経済の立て直しとともに厳しい対策の継続を基本方針として打ち出された。その後、同年  月  日には  ヶ月余り遅れの全人代も開催され、中国政府は新型コロナウイルス感染症への対応について、「比較的短時間のうちに新型コロナウイルス
感染症を効果的に抑制し、人民の基本的生活を保障することができた」と見解を示した。さらに、同年  月
時点では、「状況は落ち着いてきており、完全にコントール可能となった」と発表し、そして「感染再拡大のリスクを約  カ月で封じ込めた」との見方も示した。こうした中国政府  や各省自治体行政部局（付付録一覧表）による広報からは、%18+& 感染拡大封じ込めの成功要因は、市民に普及している健康コードのアプ
リなどを通じて迅速な感染経路の追跡（トレーシング）可能な体制にあること、大規模な 2%4 検査体制そしてエリアを限定した選択的封鎖といった政府主導の強い規制対策がとられたことにあると考えられている。
その結果、本研究における 9'$ 調査票設計段階時点  年  月 においては、調査対象都市域での外出規制や移動制限（省を跨ぐ中国国内の地域間移動制限）などの大規模な行動規制を強いられている状況ではなかったものと判断した。ただし、中国国内における %18+& の感染者数や重症患者数・死者数の客観的評価値が人々にリアルに伝えられていたわけでない可能性もあるために、新型コロナ感染症拡大とその-7-

対応と言っても、個々の人々の %18+& に対する態度や行動意図、さらには結果としての多様な生活行
動変容パターンが存在していたものと推察できる。
 そこで本研究では、欧米での夜間外出規制・休業規制・マスク着用義務化などの制度的規制や政策的誘導
によって派生した社会全体としての行動様式の変容に着目するのではなく、基本的には個人レベルでの%18+& に対する態度や行動意図の観点から YKVJEQTQPC 期における生活行動における変容パターン（前年同月との変化）とともに、RQUVEQTQPC 期を想定した訪日意向についても問いかけていくことにした。

具体的には、表表  および表表  付表１〜付表  に示すように、$項目の設問は以下の  つのパートから構成されている。すなわち、 日常的生活行動：就業者（会社員等と自営業者を区分）については、全面的な都市封鎖（休業）や外出禁止の解除後において新型コロナ感染症拡大防止対策としての在宅勤務（テレワーク）
を中心に、直近１週間  年  月最終週 の勤務日数・在宅勤務日数そして通勤
利用交通機関についての実態と昨年同月との比較、また日常的な買物行動についても直近の  週間の実態と昨年同月との比較そして %18+& に対する買物行動上の留意点などを回答させている。 また同様に、
 観光行動：   直近  ヶ月間の日帰り・宿泊旅行の実態（利用交通機関・訪問先・旅程等）と昨年時期との比較などを回答させている。
 訪日旅行態度・意向： 現状での訪日旅行への態度や訪日旅行を考えられるようになるための要件、そして %18+& 終息予見可能性やその状況での訪日意向度を回答させている。
 なお、この $項目に関連する基礎集計分析とその結果に関しては、第３章にて述べていくことにする。
 また、$項目以外で  年度 -+: 調査項目から追加した項目（&項目：1#2CUU 利用実態・改善意向、'項目：':21 開催時訪日旅行への旅行意向等）については、後述のこれらに関連する基礎集計分析の節にて詳しく述べることにする。
   中国現地 9'$ 調査データの基本プロファイル ここではまず、調査項目# 個人属性・世帯属性 について紹介する。以下、調査都市の都市規模や交通イン
フラといった都市特性の違いに起因する基本特性の差異に関する分析との関係で、全サンプルの傾向と調査
対象都市のそれぞれの傾向とに着目しながら基本プロファイルを眺めていくことにする。
表  は、全体サンプルでの個人属性に関する基本プロファイルを示す。-+: 調査との比較では、
表  に示すように、9'$ 調査会社が確保した被験者分布の偏りに起因して、年齢層の  歳以上、また職業のうちで学生とその他の層の被験者の獲得状況が母集団分布と明らかに異なっていることに注意が必要である。また、9'$ 調査においては、年収分布および世帯属性としての .%5 に関しては、都市別差
表  年収分布および表表 .%5 分布 参照）。異が認められる（表%%!"

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UO(35 a[d); 43.8%, UO(35-65a[d);56.2%, O(65a(); 0%

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; 47.0%, 2:; 22.1%, M5:; 19.3%;DC+,.(C+-131)L'; 46.6%, M'; 36.6%, M'; 16.8%

#(652); 6.0%
表２−３ 年収分布（都市別比較）

Yearly_Income_Distribution by surveyed area
35.0%
30.0%
25.0%
20.0%
15.0%
10.0%
5.0%



Total

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s

yu
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Beijing

25
0,
00
0

20
0,
00
0

Zhejiang

-3
00
,0
00

yu
an
s

15
0,
00
0

-2
50
,0
00

yu
an
s

10
0,
00
0

-1
50
,0
00

80
,0
00
-

-2
00
,0
00

yu
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10
0,
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60
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-

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00

40
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00
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20
,0
00

20
,0
00
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yu
an
s

an

40
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00

du

nd
er

0.0%

付図 年収分布（都市別比較）




Life_Cycle_Stage_Distribution

表２−４ /&6 分布（都市別比較）

35.0%
30.0%
25.0%
20.0%
15.0%
10.0%
5.0%

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Beijing

JiangsuTotal
付図 /&6 分布（都市別比較）

表  に示すように、全体の年収分布では、平均層の  千 %0;  および  千%0;  を中心に分布し、次いで、 千 %0;  、そして  千 %0;  と続く。また、都市別には、浙江省の年収分布が全体の分布と類似していて、平均的な分布パターンと言える。
一方、北京の年収分布は、高所得層の  千 %0; ランクの割合が と高く、逆に江蘇省のそれでは、低所得層の  千 %0; ランクの割合が となっている。そのことが影響してか、都市別平
均年収は、北京  千 %0; 、浙江省  千 %0; 、そして江蘇省  千 %0; の順となっている。
本調査では、世帯属性に関しては、被験者世帯の .%5（ライフサイクルステージ）だけでなく、被験者が世帯主か否か、また世帯規模分布（同居世帯人数）についても問いかけている。それによると、全サンプル
であった。また、世帯規模分布は、一人（単身世帯）； 二
での被験者が世帯主である割合は、
人世帯； 三人世帯； 四人世帯； 五人（以上）世帯；であることがわかった。

-9-

また、.%5 については、,QPGUGVCN  の提案する  分類をベースに、表表  に示す類型化を行っ全てが成人の世帯 .%5 ： ２位：子供（最少年齢た。その結果、全体サンプルに関しては、１位：全が小中学生）有り世帯 .%5 ： ３位：子供（最少年齢が就学前）有り世帯 .%5 ： ４位：子供（最少年齢が中高校生）有り世帯 .%5 ： ５位：３世代世帯 .%5 ： 位：子供なし（世帯主年齢３５歳未満）世帯 .%5 ：、以下７位：その他世帯 .%5 ：、８位：若年単身世帯 .%5 ：そして９位：父子・母子世帯 .%5 ：となっている。都市別では、年収分布と同様に、浙江省の.%5 分布は、全体サンプルの分布に類似していると判断できるのに対して、他の  都市域の .%5 分布は、やや異なる傾向を持つと言える。
（例えば、北京では、子供（最少年齢が就学前）有り世帯 .%5 の割合がと低く、相対的に全てが成人の世帯 .%5 の割合が と高い。
一方江蘇省では、その逆で .%5の割合が と低く、.%5 の割合が と高い）
  基礎集計分析（その１）：訪日経験有り被験者の諸特性（-+: 調査データとの比較）
 本節では、9'$ 調査における調査項目 %（訪日経験有り被験者の直近訪日旅行および利用サービ
ス利用満足度評価など）について、同様の調査項目を設定していた -+: 調査での集計結果との対比をしながら基本的な特性を眺めていくことにする。
 表  は、9'$ 調査データのうち、訪日経験有りの被験者（全体： サンプル）およびその中で直近の訪日旅行において観光・レジャー目的を主たる来訪目的かつ大阪を主たる訪問先とする被験者（代付表は、-+: 調
表： サンプル）について、直近訪日旅行の旅程等に関する基礎集計結果を示す。
（付
査データの訪日旅程に関する集計結果である。）

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%$dQL9dQ -+: 調査との比較では、「主な訪問先」に関して、9'$ 調査での大阪訪問率が約  割に留まっていることがわかる。これは、-+: 調査では、訪日旅行後の出国待ちロビーでの調査であることから、基本的には大阪訪問を前提にした旅行者が被験者となっていたことによる。一方、「滞在日数」、「同行者」、「訪問目的」については、両調査データの大きな差異は認められない。9'$ 調査データでは、「旅行手配方法」や「旅行商品等申込先」について、個人旅行手配の割合が全体  代表 
から全体  代表  と大幅に低下し、「旅行商品等申込」についても、手配方法の変化の影響を- 10 -

受けて、ウェブサイト申込の割合が から に減少していることが特徴的である。

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>W; 10.2%

+; 5.19)Bv)-$n080.4%

F>W; 6.5%, <`._F>W; 4.2%, -TF -+: 調査では、訪日経験者の再訪意向に関する要因構造分析に向けて、直近訪日旅行特性実態把握のために「再訪意向意欲度」と「直近訪日旅行特性（旅程因子）」との独立性検定などを行った。その結果、「訪日滞在日数」、「同行者」、「旅行手配方法」、「旅行商品等申込先」のいずれも独立性検定では帰無仮説は棄却できないことがわかった。
 ここでは、-+: 調査データとの比較という観点から、これら旅程因子ごとの訪日再訪意向度平均値の対前年比の比較を取り上げて見た。
- 11 -

表  は、9'$ 調査被験者の方が全体的に訪日再訪意向度に関して言えば、やや意向度が高い（全体平均値で  倍）ことがわかる。旅程因子ごとにカテゴリー別平均評価値およびその順位を -+:調査データのそれらと比較すると、「旅行申込先 % 」因子以外では、前年度データの特性と類似した傾向を持つことが読み取れる。「旅行申込先 % 」因子については、２つの主要なカテゴリー（店頭とウェ
ブサイト）間で、それぞれに属する被験者の訪日再訪意向度の平均評価値は、この２時点間で逆転している
ことがわかる。ただし、上述のように、基本的には、「再訪意向意欲度」と「直近訪日旅行特性（旅程因子）」との独立性検定（-+: 調査データによる）では、『棄却できない』という結果であるために、旅程因子と訪日再訪意向との因果関係は少なくとも単純な要因構造を見出すことはできず、そのことは 9'$
調査データにおいても同様の結果が得られたものと考えられる。
表２−５に示したように、9'$
 関空アクセス／周遊交通サービスに関する改善の有無については、表
調査データにおいて関空アクセス／周遊交通の両サービス改善不要の割合が大きく減少し、とくに空港アク
セス交通サービスへの改善必要を回答した割合が約４割となっている。そこで、代表サンプルについて訪日
表２−７に示す結果を得た。これより、空
旅行時の入出国時利用交通機関に着目してクロス集計してみると、表港アクセス交通サービスの改善必要と回答した割合は ％から まで広がっているが、その中で出国時
利用交通機関としての都市間鉄道  、長距離バス  、その他  がとくに改善必要指摘率が高い。とりわけ、その他は、私的な送迎サービス（いわゆる、白タク営業）を含み、分担率では７−８割を占めているために、他の交通機関への転換を図るためにもそれらの空港アクセスサービス改善を促進する必要性があるといえる。

9'$ 調査では、-+: 調査と同様に、代表サンプル被験者を対象に空港アクセス交通や主な訪問先での周遊交通における移動サービスの利用満足度について、他の訪日旅行中のサービス（宿泊施設・観光施設・観光レジャー活動等における提供サービス）および主な訪問先に関するイメージ（街並みや景観等のブランドイメージと安全・安心イメージ）の利用満足度と相対的に比較しながら評価（７段階のリッカ
ート尺度=１点：大変不満〜７点：大変満足?）させた。
表 − とその参参考表 -+: 調査データによる結果 は、これら観光サービス・交通サービスに関する利用満足度評価について、代表サンプルの訪問先パターンにセグメントしながら項目別平均値を比較したものである。その結果、-+: 調査における代表サンプル全体では、空港アクセス・周遊交通サービスの両者とも、他のサービス評価項目と比較しても高い評価（平均値  で『少し満足』  点 以上の- 12 -

２位と３位）を得ていることがわかった。なお、最も高い評価項目を得たのは、「安全・安心イメージ」評価であり、平均値  で『満足』  点 のレベルである。また、代表サンプルにおける訪問先パターン間の比較においても、評価項目別の利用満足度評価は、全体的にはその平均値と順位に差異はないことがわかった。
一方、これに比べて、9'$ 調査の代表サンプル全体では、７つの評価項目間の平均評価値のレンジが狭まったために順位の変動は生じているものの、空港アクセス ３位 ・周遊交通サービス ４位 の両者とも高い評価（平均値  を得ている。なお、上位２位は、「宿泊施設サービス」（１位）と「安全・安心サービス」（２位）である。また、代表サンプル訪問先パターン間の比較においても、評価項
目別の利用満足度評価は、その平均値と順位づけにおいてグループ間差異は小さいことがわかった。

表 ２ −８

観 光 サ ー ビ ス ・ 交 通 サ ー ビ ス 等 の 利用 満 足 度 評 価 （ 項 目 別 平 均 値 ） の 代 表 サ ン プ ル グ ル ー プ 間 比 較

大阪＋近距離圏型（$グループ）：サンプル

大阪＋広域周遊型（%グループ）：サンプル

代表サンプル（$%グループ）：サンプル

１位

安全・安心イメージ

利用満足度
（平均値）
5.64

１位

宿泊施設サービス

利用満足度
（平均値）
5.64

空港アクセス交通サービス

5.61

２位

観光施設提供サービス

5.64

１位

安全・安心イメージ

5.60

２位

安全・安心イメージ

5.59

３位

宿泊施設サービス

5.56

３位

空港アクセス交通サービス

5.59

３位

観光・レジャー等の活動

5.58

４位

空港アクセス交通サービス

5.53

４位

観光・レジャー等の活動

5.57

４位

周遊交通サービス

5.56

５位

観光・レジャー等の活動

5.53

４位

周遊交通サービス

5.54

５位

ブランドイメージ

5.44

６位

周遊交通サービス

5.47

６位

観光施設提供サービス

5.43

６位

観光施設提供サービス

5.35

７位

ブランドイメージ

5.34

７位

ブランドイメージ

5.42

７位

サービス評価項目
宿泊施設サービス

表

利用満足度
（平均値）
5.67

（ :(%調 査 ： 代 表 サ ン プ ル ）順位

サービス評価項目

順位

サービス評価項目

順位
１位

観 光 サ ー ビ ス ・ 交 通 サ ー ビ ス 等 の 利用 満 足 度 評 価 （ 項 目 別 平 均 値 ） の 代 表 サ ン プ ル グ ル ー プ 間 比 較      . , ;調 査 ： 代 表 サ ン プ ル ）大阪＋近距離圏型（$グループ）：サンプル
利用満足度
（平均値）

順位

安全・安心イメージ

6.04

１位

空港アクセス交通サービス

5.49

２位

周遊交通サービス

5.44

宿泊施設サービス

大阪＋広域周遊型（%グループ）：サンプル
利用満足度
（平均値）

順位

安全・安心イメージ

5.90

１位

空港アクセス交通サービス

5.48

２位

３位

周遊交通サービス

5.43

5.31

４位

宿泊施設サービス

観光・レジャー等の活動

5.30

５位

ブランドイメージ

5.25

観光施設提供サービス

5.23

サービス評価項目

代表サンプル（$%グループ）：サンプル
利用満足度
（平均値）

順位

安全・安心イメージ

5.97

１位

空港アクセス交通サービス

5.49

２位

３位

周遊交通サービス

5.43

３位

5.10

４位

宿泊施設サービス

5.21

４位

ブランドイメージ

5.10

４位

ブランドイメージ

5.18

５位

６位

観光施設提供サービス

5.07

６位

観光施設提供サービス

5.15

６位

７位

観光・レジャー等の活動

4.97

７位

観光・レジャー等の活動

5.13

７位

サービス評価項目- 13 -

サービス評価項目

 次に、直近の訪日旅行時の主な訪問先での観光周遊交通における移動サービスの利用状況の集計結果を紹介する。ここでの移動サービスとは、統合型移動サービス構成項目を念頭に置きながら、チケットレス・サービスとしての全国の主要な都市域で共通利用が可能な交通 IC パス（+%1%# や 2#5/1 等）だけでなく、各窓口やインターネット利用による情報提供サービス、そして全国あるいは地域（圏域）限定型の周遊パス（,CRCP4CKN2CUU や 1#2CUU など）を指し、被験者が訪日旅行時に利用頻度の大きい順で最大５位までに該当する移動サービスを回答させている。
付図は、これら移動サービスを  分類に類型化して、利用頻度で第１位から最大第５位ま 表２−９とその付
表２−９より、有効回答者（訪日経験有り）数は 418 サンプル、での移動サービスの構成割合を示している。表延べ利用数(1419 回)なので、全体の平均としては３種類前後の移動サービスの提供を受けていることになる。
この中で、情報提供サービス（分類１〜６）が全体の３６％を占め、中国国内・日本国内の旅行代理店あるいはインターネットからの情報提供が主である。
交通 IC パスも +%1%# や 2#5/1 なども約３０％を占め、残り は周遊パス系であり、その中で多様な周遊パスの利活用状況を読み取ることができる。
ここで都市別集計結果を眺めてみると、北京データにおいて、他の２都市データとの有意な差異が認められる。すなわち、情報提供サービスの中の「中国国内での旅行代理店からの情報提供」(13.9%)と交通 IC パスの「2#5/1 2TGRC[GF 」利用割合(8.6%)が高く、逆に周遊パスの「1#2CUU」利用割合(4.5%)と低い。このような差異の原因としては、訪日旅行における旅行形態・主要訪問先パターンあるいは個人属性（訪日経験）、さらには移動サービス構成項目に対する態度（認知度・利用満足度評価・改善意向など）が相互に関連するものと考えられる。
これに関連して、本 9'$ 調査では、後者の移動サービス構成項目に対するそれぞれの利用満足度と利用率および最も利用頻度の高かった上位１位の移動サービスの全体的な利用満足度を７段階評価(1:大変不満〜
表  に示すが、上位１位の移動サービスに関しては、全体的7:大変満足)で回答させている。その結果を表に「6: 満足している」に近い評価を得ていることがわかる。また、ここでも北京データの平均評価値が他の２都市データのそれに比べて、やや厳しい評価となっていること、さらにサービス構成項目別に見れば、現金精算不要サービス(C.)および電子決済（一括口座）サービス(D.)の２項目では、平均評価値とともに当該移動サービス項目の利用率も低いことがわかる。
表２−９ 訪日旅行時移動サービス利用状況
Used mobility services

Zhejiang

Beijing

Total
subsampled

Jiangsu

1: By rail-station counters

2.9%

2.9%

4.2%

3.4%

2: By travel agencis in Japan

9.0%

10.2%

10.9%

10.0%

3: By travel agencis in China

12.1%

13.9%

8.4%

11.2%

4: Through the Internet search

5.8%

7.3%

6.9%

6.6%

5: By guidebooks

3.7%

4.5%

5.3%

4.5%

6: By information desks, etc.

0.2%

0.5%

0.4%

0.4%

7: Suica(Pre-payed）

2.1%

2.4%

2.5%

2.3%

8: ICOCA(Pre-payed）

7.6%

6.5%

6.9%

7.0%

9: PASMO(Pre-payed）

5.7%

8.6%

7.6%

7.2%

10: PASMO(automatically charged)

7.6%

6.3%

7.4%

7.2%

11: PiTaPa (Post-payed card)

1.9%

3.1%

1.9%

2.3%

12: Other ticketless servicies

4.5%

5.2%

2.1%

3.8%

13: Japan Rail Pass

6.4%

5.0%

5.2%

5.6%

14: KANSAI THRU PASS

3.5%

2.1%

5.3%

3.8%

15: Kansai Area Pass

8.0%

4.7%

4.4%

5.8%

16: One-day pass for Metro & buses

9.2%

8.9%

9.2%

9.1%

17: Osaka Amazing Pass

7.4%

4.5%

7.6%

6.7%

18: Arima & Rokko pass

1.0%

1.6%

1.5%

1.3%

19: Kyoto & Biwako area-ticket

1.2%

1.8%

1.5%

1.5%

20: Other discounted excursion passes

0.2%

0.0%

0.8%

0.4%

SUB-TOTAL(%)

100%

100%

100%

100%

513

382

524

1419

SUB-TOTAL

Note: The number of subsampled individuals: 418 ( = Zhejiang(136) + Beijing(154) + Jiangsu(128) )- 14 -

%\WUDYHODJHQFLHV  LQ&KLQD

付図：訪日旅行時移動サービス利用状況

- 15 -

２−４ 基礎集計分析（その２）：OSAKA-AMAZING-PASS に関する利用意向特性 本節では、
9'$ 調査における &項目
（統合型移動サービスの改善ニーズおよび 15#-##/#<+0)
2#55（以下、1#2CUU）の利用状況およびそのサービス改善意向など）の基礎集計分析結果を報告する。
具体的には、統合型モビリティ・サービスの実装化に向けた検討に供する意図から、５つの統合型移動サー
ビス構成項目ごとの現状／改善の２パターンに関する利用意向度評価およびそれらの組合せケースについての選好特性、そして現状の 1#2CUU の利用状況とその改善意向などを集計分析した。
 前節において、訪日経験有りの被験者に対しては、直近の訪日旅行における統合型移動サービスの各構成
項目や全体としての利用満足度評価を取り上げた。ここでは、訪日経験のない被験者を含めて、全サンプルを対象として、より具体的な統合型移動サービスの改善ケースについての利用意向に関する定量的分析を行うことにする。
 表２− は、本 9'$ 調査において想定した移動サービス構成項目ごとの現状／改善ケースを示しているが、これらの現状／改善のそれぞれのケースに対する利用意向度（以下の５段階評価）を回答させた。

表 ２１１移動サービス構成項目別の「現状」と「改善」との内容比較

 表２−１２とその付付図は、５つの統合型移動サービス構成項目ごとの現状・改善の２ケースに対する意向度
評価分布を示している。

- 16 -

付図 移動サービス構成項目別の「現状」「改善」に関する利用意向度分布
 これより、どのサービス構成項目とも「1.利用したいとは思わない」や「2.利用するかわからない」といった否定的な利用意向の割合は少なく、逆に「3. 少し利用したいと思う」〜「5. 是非利用したい」の肯定的（積極的）利用意向の割合は、全体の７割を占めている。
また、現状と改善ケースとのサービス水準の違いによる意向評価の違いを眺めると、全体的にどのサービ
ス構成項目についても改善サービス水準の場合の意向評価度の方が現行のそれよりも抑えられている。また、サービス構成項目によっては、現状・改善間の意向度評価に顕著な差異が生じている場合もある。例えば、
C.発券・支払いに関する利便性サービスは、積極的な意向評価割合が現状ケースで 84.5%であったが、改善ケースでは 69.7%に低下している。
これらの意向評価傾向の原因については、現状のサービス水準がどの構成項目とも積極的利用意向の割合が約８割（79.4%〜84.5%）存在することから、その上の改善ケースのサービス水準の提供ニーズの高まりは期待できないことが考えられる。また、サービス構成項目 C（発券・支払い利便性サービス）のように、付加的な（オプション）サービス（家族割・シニア割・ポイント還元など）がニーズに該当しないことやサービ
ス内容の分かりづらさなども低下の一因となっているとも言えよう。
次に、これら５つのサービス構成項目の現状・改善組合せパターン（Case 1〜Case 8）に関する選好特性を眺めていくことにする。
表２−１３とその付付図に示す。
その結果を表- 17 -

表 ２ −１ ３ サ ー ビ ス 構 成 項 目 改 善 組 合 せ ケ ー ス に 関 す る 選 好 回 答 分 布 （ 都 市 別 ）
浙江省

北京市

江蘇省

全体

Case 1

No_Improvement

10.6%

11.4%

9.4%

10.5%

Case 2

DE_Improved

11.7%

13.1%

13.1%

12.7%

Case 3

BC_Improved

14.9%

12.0%

15.1%

14.0%

Case 4

BCDE_Improved

23.4%

21.1%

16.3%

20.3%

Case 5

CE_Improved

11.7%

8.9%

13.1%

11.2%

Case 6

CD_Improved

10.9%

8.6%

8.6%

9.3%

Case 7

BE_Improved

10.3%

11.4%

14.3%

12.0%

改善組合せケース

Case 8

BD_Improved
Sub-total

6.6%

13.4%

10.0%

10.0%

100%

100%

100%

100%

D. E-payment(settlement) services

E. Travel and tourism
activity packaged
services

Services
item＼
Case

A.Travel information& seemless accessservices

B. On-line ticket
purchase & booking
services

C. Pre-payedtransport-IC passservices

Case 1current

current

current

current

current

Case 2current

current

current

improved

improved

Case 3current

improved

improvedcurrent

current

Case 4current

improved

improved

improved

improved

Case 5current

current

improvedcurrent

improved

Case 6current

current

improved

improvedcurrent

Case 7current

improvedcurrent

current

improved

Case 8current

improvedcurrent

improvedcurrent

付図：サービス構成項目改善組合せ選好分布

表２−１３より、１位：$$%&'   ２位：$$%   ３位：&&'   ４位：$'   ５
位：%'   ６位：0QKORTQXGF   ７位：$&   位：%&  の順位となっている。なお、これらの８ケースは、組合せパターンのケース間比較のために実験計画法（直交表 .  （２水準、７因子）での #〜' の５因子適用）により設定したために、情報提供 # 改善ケースが組合せパターン
支払い関係 $%& とパッケージ ' とに入っていないが、それ以外４つサービス項目（$〜'）については、支の組み合わせが選好される傾向（例えば、$'%'&' そして $%&'）があると言えよう。ただし、例外として２位の $% 改善パターンもあり、パッケージ ' が改善サービス項目として必ずしも前提というわけでもなく、また情報提供 # に関してもその改善が選好対象から除外された場合を想定していることに留意する必要がある。
 次に、1#2CUU に関する認知度・利用経験・利用意向とサービス改善項目などについての集計結果を紹介する。1#2CUU は、訪日外国人観光客を主たる対象として、主な訪問先としての「大阪」での周遊パスである。

- 18 -

このような周遊パスは統合型移動サービスの提供形態に最も近いということから、現行 1#2CUU の利用実態およびその改善意向の分析は、観光地における中国人インバウンド観光客対象の統合型移動サービス導入のあり方を実証的に検討する上で意義深いと考えている。
 以下は、9'$ 調査データにもとづく 1#2CUU の基礎集計分析結果のとりまとめである。


１位：少し知っている   ２位：名前くらい知っている  

1#2CUU 認知度 ３位；まったく知らない   ４位；知っているけども利用したことはない   ５位；（図
図２−２参照）

使った経験あり  
全体として、「まったく知らない」が  程度あ→都市による認知度に有意な差異あり（全り、認知度は高くない）



使った経験あり者の利用年・購入方法：全体の   とわずか。

1#2CUU を使っ→全体の約６割が  年、訪日時に大阪のサービスカウンターで購入

た経験あり者の満足度 大変不満〜 大変満足の７段階評価 ：少し満足  点 〜大変満足  で全体の８

利用年・購入方法 割近い評価、平均値は、全体で  点、浙江省 北京市 江蘇省→都市による評価が異なっている傾向だが、サンプル数が少ないために判断できない。
 段階の 1#2CUU 利用意向度（まったく考えてない 〜  是非利用してみたい））

1#2CUU の利用→１位：まあまあ利用したい  点    位：利用するか分からない  点   意向

３位：少し利用してみたい  点  （図
図２−３参照）

→利
利用意向度のスコア平均：全体  江蘇省 が最も高く、次いで北京市 



以下の７つの充実・改善項目について、優先順位３位までを選択：  交通機関・路線の種

浙江省 となっている

類と数の利用拡大   空間的範囲を拡大   有効期間を長く   割引利用観光施設数や

特典クーポン増  購入・支払い・利用方法の利便性  利用方法充実・改善  割引制



導入 

1#2CUU の 充→ 改 善 項 目 １ 位 の 回 答 分 布 ：            

実・改善項目選択       （表
表２−１４と付→ 改 善 項 目  位 の 回 答 分 布 ：            図参照）

      → 改 善 項 目 ３ 位 の 回 答 分 布 ：                  →１位〜３位の全体では、充実・改善ニーズが高い上位は、：  空間的範囲を拡大、
 購入・支払い・利用方法の利便性充実、  割引利用観光施設数や特典クーポン増などである。


→いずれのサービスでも ～ 元の構成比が大きい。一番低い価格帯ではない（第改善周遊パスへ

２カテゴリー）ため一定の価値は認められている可能性

の支払い意志額→第２カテゴリー割合は 〜を占め、第３カテゴリー 〜 元 の（図
図２−４と付表〜と合わせると全体の６−７割となり、改改善周遊パス支払い意志額の中央値参照）

は、現行パス  元 の約  割増の  元 ,2; 程度- 19 -

1#2CUU に関する提供サービスの充実・改善項目は、以下の７つの項目を設定し、被験者の期待する上位３
表２−１４と付
付図を、参照のこと。
つまでを回答させた。その結果は、上述のとりまとめおよび表- 20 -

D2-3-2 total WTP(CPY)complimentary services(N=68)(N=165)

14.5%

50.3%

17.6%

13.9%1.2%
2.4%
0.0%

Information services imrovement(N=113)(N=388)

18.3%

44.3%

20.9%

9.5%2.6%
1.3%
0.5%
2.6%

E-payment services(N=222)(N=607)

17.1%

48.6%

22.1%

6.1%
2.1%
1.6%
0.7%
1.6%

Discounted tourism facilities(N=176)(N=539)

13.2%

52.1%

21.0%

8.0%
1.9%
1.3%
1.1%
1.5%

Three-days Pass
(N=136)(N=449)

12.9%

58.4%

16.0% 6.7%
2.2%
1.1%
1.1%
1.6%

Expansion of covered areas(N=207)(N=616)

16.1%

54.1%

14.8% 8.6%
2.1%
1.6%
1.5%
1.3%

Availability of transport modes(N=128)(N=386)

15.5%

57.8%

16.6% 5.7%
2.1%
0.8%
1.0%
0.5%

2012502513000%

301350

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%351400401450451500

501550551

図２−４ 改善サービス項目を有する 2$―3DVV に関する支払意志額 :73&1< 分布
２−５ 基礎集計分析（その３）：EXPO2025 訪日旅行における移動サービス利用意向特性  本節では、9'$ 調査における調査項目群 ' （':21 訪日旅行意向およびそれに関連した移動サービス利用意向特性）の基礎集計結果を紹介する。また、後述の /:. モデル適用分析においては、ここ
での分析結果を踏まえて、具体的な /:. モデルの同定化が行われている。
以下は、9'$ 調査データにもとづく調査項目群 ' の基礎集計分析結果のとりまとめである。
旅行意向回答選択肢：  訪日旅行をしたいと思わない   関心・興味はあるが分からない 「大阪」を訪問したい  「大阪」や他都市の観光地にも訪問したい  その他（':21

〜 非該当）

への訪日旅行→全体の回答分布：    

意向

→１ 「訪日旅行をしたいと思わない」について、３都市の回答分布に差異（浙江省データ

（表
表２− １５参 北京市データ 江蘇省データ）がある。

照）

→第４章における /:. モデル適用分析において、':21 訪日旅行意向に関する諸特性を明らかにする。

下記の５つの回答選択肢のうち、 の回答者を「訪日意向なし」、 〜 の回答者を「訪日意向あり」と扱う。

- 21 -


以下は、':21 時における訪日旅行意向あり（上記設問での回答 ）以外の被験者対象）
-+: 利用意向

到着・出発両方 -+:  到着のみ -+:  出発のみ -+:  どちらでもよい

旅程：訪日滞在

１週間以内 １週間２週間以 ２週間以上

日数
旅程：大阪滞在全体の平均大阪滞在日数： 日 浙江省 北京市 江蘇省   累積でみ日数ると、 週間以内滞在で、



全体の平均 ':21 滞在日数： 日 浙江省 北京市 江蘇省  累積で旅程：':21 滞

みると、５日間以内滞在で、

在日数
旅程：同伴者

一人： カップル・夫婦： 家族・親戚： 同僚： 友人・知人：

旅程：ツアーア

旅行会社企画の団体旅行： 旅行会社のパッケージ旅行： 個人旅行：

レンジ 大阪のみ   大阪＋京都   大阪＋神戸   大阪＋関西１都市   大阪＋関西２都市以上    大阪＋関西以外１都市    大阪＋

旅程：訪問目的

関西以外２都市以上   その他のパターン  

地（訪問先パタ→大
大阪 QPN[ 大阪＋関西圏内各都市ーン）

→「訪日意向あり」回答者の訪問先パターンとして、「大阪 QPN[」（':21 開催時の（表
表２− １６と訪日旅行の主な訪問先が『大阪』のみの場合）と「大阪＋α」（':21 開催時の訪日

付図参照）

旅行の主な訪問先が『大阪』だけでなく、大阪以外の訪問先を１箇所以上含む場合）の２ケースを想定する。



５つの関空アクセス手段：鉄道リムジンバス水上交通タクシーラピート 

団体旅行者用送迎バス →５つの .15 評価  点満点 ：



コスト

関空アクセス

所要時間           

手段 .15 評価

運行頻度 
                    

乗換回数 
          
着席確保 
          →リムジンバス  は、すべての .15 項目で高い評価、次いで、ラピート  は、２つの.15 項目で高い評価を得て、低い評価の項目がない':21 会 場 へ

５つの関空アクセス手段：

の交通手段選鉄道   リムジンバス   水上交通   タクシー   好ラピート  →前設問の .15 評価の結果と整合する- 22 -








 ':21 開催時の訪日旅行においては、関空と夢咲（':21 会場）までの -+:':21 アクセス交通を６種類の交通手段と仮説的なサービス水準（.15：NGXGNQHUGTXKEGU）を仮定する。また、「訪日意向あり」被験者には、その旅程とともに、下記に示すような費用や所要時間等の .15 に対する意識評価（５点満点評価）と関空アクセス交通機関としての最も魅力的で選択したい（利用したい）交通手段を回答させた。なお、被験者が旅程の設問の中で、「団体旅行」としての訪日予定と回答した場合は、「６ 送迎バス」を自動的に選択する形で設問を設計している。
- 23 -


付図.,;(;32アクセス交通手段選択における分担率

全体

10.7%

江蘇省

12.5%

北京市

9.5%

32.4%

浙江省

10.0%

32.9%

0%

35.9%

10%

17.1%

42.1%

14.2%

13.4%

23.5%

20%

30%

Rails

Limousine50%

Express boats













- 24 -

11.1%

20.8%

12.8%

15.6%

40%

22.0%

21.8%

18.2%

60%

Taxi

70%

23.4%

80%

Rapid & Bus

90%

100%



Intention_to_Enjoy_The_EXPO_E1 total
0%
1. Younger single(n=14)
2. Younger childless couple(n=61)
3. Three-generation family(n=73)
4. Pre-school nuclear family(n=195)
5. Young school nuclear family(n=197)
6. Older school nuclear family(n=180)
7. All-adults family(n=293)
8. Single-parent family(n=9)
9. Others(n=28)

10%

20%

30%

40%

36%

50%

60%

14%

31%

70%

80%

90%

36%

15%

14% 0%

34%

22%

100%

20%

60%

0%

5% 10% 3%

23%

44%

13%

21%

0%

21%

46%

17%

16%

0%

19%

29%

19%

39%
11%

19%
33%

25%

31%
18%

25%

11%

14%

1%
0%

44%

29%

0%

14%

18%



図２−５ (;32 訪日意向度と /&6 とのクロス集計結果
Intention_to_Enjoy_The_EXPO_E1 total

Intension of visisting japan

0%

10%

20%

30%

very negative(n=67)

45%

negative(n=136)43%

neutral(n=292)40%

22%very positive(n=126)

19%

60%

70%

27%

0%

45%

28%

13%

80%

1%

18%

24%

21%

90%
28%

42%

26%

posiive(n=429)

50%

0%

13%

1%

11% 0%

25%

44%

100%

1%

2%


図２−６ (;32 訪日意向度とコロナ後の訪日意向とのクロス集計結果


- 25 -

- 26 -

第３章  新型コロナ禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析   中国現地 9'$ 調査における分析視点 
本章では、研究目的の一つである新型コロナ感染症の世界的拡大による影響把握として、新型コロナ
禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析の結果を紹介する。また、これらの分析を通じて、
新型コロナ禍による生活行動変容への影響と新型コロナ禍による訪日意向への影響との両者の関係性を明らかにしていくことにする。
新型コロナ感染症の世界的拡大防止に向けた取組みは、中国・欧米諸国での大規模な都市封鎖（ロックダウン・外出禁止）、ニュージーラント・台湾・ベトナムなどでの早期の入国（移動）制限・検疫・検査（隔離）強化とその後の徹底した長期間都市封鎖、そしてわが国のような自粛要請・検査・隔離対応に至るまで，様々なタイプの諸政策が実施され、さらにはワクチン接種率拡大による抜本的な感染終息への取組みもなされてきているが、一方で変異種の発現による感染再拡大の危険性も危惧されており、現状では依然として「新型コロナ感染禍 YKVJEQTQPC 期」の状況にあると判断できる。
これらの新型コロナ感染禍期における公共政策は、社会経済環境の異なる国・地域によりその内容は大きく異なるが、個人・世帯レベルでの社会経済活動に大きな制限と変更を加え、その結果個人レベルでの生活行動において様々な変容が生じてきていることは明らかである。さらに、社会全体レベルにおいては、新型コロナ感染症拡大以前にすでに生じていた社会経済的システム（生活様式や就業形態そして技術革新）の変容が YKVJEQTQPC 期において一定の定着化が進むとともに、RQUVEQTQPC 社会形成に向けてそれらが加速化していくことも容易に想像できる。
そこで、今回の 9'$ 調査においては、基本的には個人レベルでの %18+& に対する態度や行動意図の観点から YKVJEQTQPC 期における生活行動における変容パターン（前年同月との変化）を捉えるとともに、RQUVEQTQPC 期を想定した訪日意向についての分析も併せて進めていくことにする。
  新型コロナ禍による生活行動変容の実態分析結果  
表２−１中の $項目）に関する実態分析結果を紹介する。
本節では、9'$ 調査項目群 $（前章の表
具体的には、就業者の日常的生活行動変容に着目して、YKVJEQTQPC 期における新型コロナ感染症対策としての在宅勤務（テレワーク）実態（勤務日数・在宅勤務日数・通勤利用交通機関など）と昨年同月との比較、また日常的な買物行動についても直近の  週間の実態と昨年同月との比較などである。
  就業者の日常生活行動（勤務）の実態
就業者全体（会社員などの勤め人・事業者・自営業）の直近  週間の就業状況（在宅勤務の日数と通勤時の利用交通機関分担）を眺めると、週就業日数は、週  回  、週  回  、週  回 の順となり、これらで全体の  平均  日／週 を占める。そして、週在宅勤務日数については、
週  回  、週  回  、週  回  という結果であり、平均在宅勤務日数に関しても 日週と少ない。また、週１回以上の在宅勤務の実施率を求めてみると、全体では 、浙江省
、北京市 、江蘇省であり、実施率に関しては都市間に差異があることがわかった。
この結果だけからは、YKVJEQTQPC 期における在宅勤務（テレワーク）制の定着化傾向やその影響を明確に読み取ることはできない。在宅勤務の導入の程度には、各都市の就業構造（業種・職種構成）や会
社規模構成によってもともと差異があるために、ここでの結論づけは早計であると考え、次項での前年比
較の集計を眺めた上で判断することとした。
表３−１に示すように、全体サンプルベースでは自家
次に、就業者の通勤時利用交通機関については、表用車  、路線バス  、地下鉄  、 徒歩のみ  、タクシー  、自転車 の順になっている。しかしながら、都市規模・ネットワーク整備等の違いから、北京市データが他の  都市データと比較して通勤交通機関分担率の傾向が有意に異なることがわかる。すなわち、北京市での交通機関分担率の順位で見ると、
 位：自家用車 、
 位：地下鉄 、 位：路線バス 、 位タクシー、 位：徒歩 となっている。これは、北京市の場合  年北京オリンピック- 27 -

が契機となった地下鉄整備・拡充により、地下鉄は現在  路線  駅・総延長距離 MO で  日
利用者数  万人という都市交通システムの基幹的公共交通であること、これに対して他の都市域では、例えば杭州市７路線１３９駅・総延長距離 MO、南京市１０路線１７４駅・総延長距離 ７８MOと十分なネットワーク整備状況になっていないことによる。

表３−１ 通勤時利用交通機関分担率（都市別比較）

  就業者（会社勤め）の勤務状況の前年比較
就業者のうちで、会社員・公務員・パート従業員の勤務状況（週あたり在宅勤務日数と通勤時の公共交
通利用と自家用車利用頻度）について前年同時期との比較結果を見ると、以下の結果が得られた。
◼ 週あたり在宅勤務日数の変化：表
表 ３ − ２ に示すように、会社員等の就業者全体では、「減少」が、「変わらない」、そして「増加」が となった。また、他都市に比べて、在宅実施率の高い江蘇省データにおいて「減少」  が高い（
「変わらない」  が低いこと）。この理由についてはよくわからないが、製造業を中心とした地域の業種構成の差異が影響しているかもしれない。いずれにしろ、新型コロナによる在宅勤務への移行や定着化といった影響は
表３−２の付
付表で示した自営業等における週あたり就業日数の対前
大きくはないと言える。また、表年比較に関しても、全体サンプルで「変わらない」が 、「減少」となっており、やはり都市間での影響の度合いにばらつきが見られる。
◼ 会社員等週会議等外出機会：会社員等の会議等のための外出機会は、全体で「減少」  と「変わらない」  とで二分している。都市間の比較では、江蘇省データの「減少」 
は、他都市に比べて高いことが特徴的（北京市 と浙江省は全体の傾向と類似）である。一方、自営業の就業者における外出機会については、全体で「減少」  、「変わらない」  、「増加」  である。自営業の場合は、浙江省データの外出機会の「減少」  と江蘇省
データの「変わらない」  の割合が高く、北京市データについては全体傾向と類似している。したがって、会社員の場合は、在宅勤務日数の対前年比較での変化パターンに比べると、平日の会議等の外出機会については、やはり新型コロナの影響がより大きく出てきている（「変わらない」の割合は約  ポイント低く、相対的に「減少」がその分高くなる）と判断できる。
- 28 -

◼

◼

公共交通利用頻度の変化：表
表３−３に示すように、全体サンプルで、「減少」、「変わらない」、そして「増加」となっている。北京市データの「変わらない」   江蘇省データの「減少」  が他都市に比べて高いのが特徴といえる。
自家用車利用頻度の変化：表
表３−４に示すように、全体サンプルで、「減少」、「変わらない」、「増加」となっている。これは、公共交通とは逆に自家用車利用が増加する傾向にある。ここでも、 都市間の差異は明らかで、北京市データの「変わらない」  と江蘇省
データの「増加」  が他都市に比べて高い。結局、江蘇省では、通勤利用交通機関において
公共交通利用から自家用車利用への転換が生じていると判断できる。
  日常生活行動（日常的買物行動）の実態
 ここでは、現状（ 年  月末調査時点）の日常生活行動実態のうちで直近１週間の日常的買物行動について、買物頻度（買物日数／週）・買物日数０回の理由・買物時利用交通機関を回答させるとともに、それらの対前年比較そして日常的買物行動における %18+& への配慮（態度）を回答させた。日
常的買物行動実態の集計結果は、以下の通りである。

週買物日数

週  日：   週  日： 週  日： （表表 ３ − ５ と付
付図週  日：  週  日：  週  日以上：参照）

→週１、２回の買物日数が大半（約７割）を占める。一方、週に一度も買物機会がなかった割合は、約１割（週０回  ）ある。
→３都市間の週買物頻度分布の差異は大きくないが、週買物頻度のグロス平均値は、
浙江省  日／週、北京市  日／週、江蘇省  日／週となっていて、ネット平均値との比率は、週０日の割合が多い浙江省データで最も大きい。

週買物日数  回

 位：
「たまたま買物で出かける必要がなかった」  

理由

２位：
「できるだけ出かけないで買物配送サービスを利用」  （表
表３−６参照）

３位：「買物に出かけるのを控えた」  →全体の６割近くの人々は、コロナ対策としての買物のための外出機会を控えた行動をとっていることがわかる。

買物時の利用交

全体：１位：自家用車  ２位：徒徒歩のみ  ３位：路線バス 

通機関分担

位：地下鉄  位：タクシー 位：自転車 

（表
表 ３ − ７ と付付図

→買物時利用交通機関として、自家用車利用が最も高い分担率（全体の約 ）を参照）

占め、２位以下は、徒歩のみ、路線バス、地下鉄など多様な交通機関の利用状況にあると考えられる。
→買物時利用交通機関分担に関しても、通勤時利用交通機関分担と同様に、都都市規
模・ネットワーク整備等の違いから、北京市データが他の２都市と交通機関分担（１位：自家用車   位：地下鉄   位：徒歩  ４位：路線バス
 位：自転車  位：タクシー）の傾向が異なる。

- 29 -


40.0%

付図 週買物日数分布
 

35.0%

 

30.0%
25.0%

20.0%
15.0%

10.0%



 

5.0%

 


0.0%



 
0 day

1 day

2 days浙江 省

3 days4 days北京市

江 蘇省

5 days6 days

全体








週買物日数の対全体：減減少： 変わらない： 増加：

前年比較

→週買物日数の前年比較では、「減少」割合が半数近く  を占め、日常的買物のための外出機会を控えた影響が有意であると認められる。
→ただし、これらの傾向の３都市の差異は見られない

週買物時公共交全体：減
減少： 変わらない： 増加：

通利用の対前年→３都市の差異（北北京市の「変わらない」  と江
江蘇省の「減少」  が比較

他都市と比べて高い）が顕著である。

週買物時自家用全体：減少： 変わらない： 増加：

車交通利用の対→３都市の差異（北北京市の「変わらない」  と江蘇省の「増加」  が前年比較

他都市と比べて高い）が顕著である。
→結局、通勤時利用交通機関分担の前年比較と同様に、江蘇省では、買物時利用交
通機関においても公共交通利用から自家用車利用への転換が生じていると判断できる。一方、北京市の場合には、「変わらない」の割合が高く、利用交通機関の転換は
江蘇省のそれに比べて明確ではない。

- 30 - 
7 days週買物時立寄箇

全体：減
減少： 変わらない： 増加：

所数の対前年比→３都市の差異（北京市の「減少」  が他都市と比べて高い）が認められる。
較
週買物時立寄先

全体：減
減少： 変わらない： 増加：

滞在時間の対前→３都市の差異（江蘇省の「変わらない」  が他都市と比べて高い）

年比較











買物行動におけ全体サンプルでの回答分布：

る %18+& へ「買物のための外出機会を減らしている」  の配慮

「公共交通機関の混雑を避けている」  「混雑している時間帯を避けている」  「滞留時間を短くしている」  「マスク着用やソーシャル・ディスタンシング」  
配慮事項の回答分布は、５つの回答選択肢間でばらついている と言える。買物の→配ためのお出かけにおいて、買物場所での混雑回避・滞留および買物場所までの移動
空間での混雑回避といった配慮が中心であるといえる。
→３都市間の回答分布に大きな差異は見られないが、詳細に眺めると、都市別の特徴点をいくつか読み取ることができる：
浙江省データ：「外出機会を減らす」 が高く、「マスク着用・UQEKCNFKUVCPEG」
 が相対的に低い。
（%18+& への配慮態度が２都市に比較して厳しいかと推察できる。
）
北京市データ：浙江省データとは逆に、「外出機会を減らす」  と「公共交通の混雑を避ける」  とが低く、「買物先滞在時間を避ける」  と「買物先混雑時間帯を避ける」  が高い。このことは、北京市の買物行動パターンや公共交通の混雑状況が反映されていると読み取ることができる。
江蘇省データ：結果として、全体の回答分布に最も近いため、特徴点を見出しにく
いが、強いて挙げれば、「公共交通の混雑を避ける」  が他の２都市に比べて相対的に高いことである。このことより、北京市と同様に、公共交通の混雑状況が原因の一つと言えるのではと推察される。

- 31 -






付図

週買物行動における&29,'への配慮態度

全体

13.1%

22.5%

江蘇省

12.2%

25.2%

北京市

9.4%

0%

27.4%

18.3%

17.8%

浙江省

26.9%

10%

28.4%

30%

25.0%

40%

12.5%

22.1%

13.2%

30.1%

23.1%

20%

25.0%

50%

買物外出機会を減らす
買物先混雑時間帯を避ける

13.6%

23.4%

60%

70%

80%

10.6%

90%

100%

公共交通の混雑を避ける
買物先滞在時間を短くするマスク着用・VRFLDOGLVWDQFH その他の配慮
４  観光・レジャー行動（日帰り）実態と前年比較
ここでは、直近２ヶ月における観光・レジャー行動のうちで日帰り旅行の実態とその前年比較に関す
る基礎集計結果を報告する。（なお、次項では、宿泊を伴う旅行のそれについて、同様の報告を行う。）
直近２ヶ月における日帰り旅行の実態は、以下のように要約できる。
直近２ヶ月における 日帰り旅 １回： ２回： 回：、これらで全体の 、
０回：

行頻度

→全体の日帰り旅行頻度分布は、ガンマ分布型の分布形となっている。

グロス平均値  回／２ヶ月。
→都市別データでは、江蘇省データにおいて  回  が少ないのが特徴的である。

1 回理由

全体：「外出自粛」   「時間がなかった」  →都市別：  回理由は、江蘇省で「外出自粛」  、また他の２都市の「外出自粛」
が理由の割合は、浙江省  北京市 であり、３３都市でばらついている。
→このことは、都市によってコロナ対策のための自粛規制への反応（態度）が異なることを意味しているのかもしれない。








- 32 -

450
384

400
350

294

300
250

223

200
150
100
50
0



90
82

150
124
110

105
101
88

51

0 times

104
37
34
33

1 times

2 times

3 times

浙江省

北京市

40
16
13
11
4 times

4
3
1
0
5 times

江蘇省

1
0

0

6 times

7 times &over全体

付図 直近２ヶ月の日帰り旅行頻度分布
直近２ヶ月の日帰り旅行が複数回ある場合には、最近の日帰り旅行について
旅行目的

全体： 位：レジャー  ，２位：観光  ，３位：実家への訪問  →３都市間の旅行目的構成には大きな差異はないが、強いて挙げれば、浙江省データではレジャーと観光で全体の約 を占めるが、他都市は 前後であり、他の旅行目的（実家・親戚・友人宅への訪問など）の割合が相対的に高い。

訪問先・旅行距

訪問先 ：１位：市内 位：近隣市以内 位：省内離・同伴者・旅

旅行距離：MO 帯〜MO 帯まで広く分布

行人数

同伴者 ：家族・親戚  が最も多く、次いで友人・知人が 

交通手段

全体： 位：自自家用車   位〜 位：地
地下鉄   バス   タクシ（表表 ３ − １ ５ と付
付ー   徒歩のみ  図参照）

→日帰り旅行における利用交通機関分担は、通勤時や日常的買物行動時の利用交通機関

旅行人数：２〜 名で全体の 

分担と大きくは異なるとは言えず、多様な交通モードの利用形態が特徴的といえる。また、日本と異なる点としては、タクシー利用分担率  が高く、鉄道利用分担率 が低いことが挙げられる。
→また、３都市間の比較では、各都市の交通ネットワーク整備の違いを反映して、明らかに OQFGUJCTG が異なっていることがわかる。とくに、北京市データでは、自家用車利用分担率が と高く、次いで地下鉄利用分担率  についても他の２都市に比べて５ポイント近く高い。逆に、徒歩のみ  やタクシー  と分担率は低い。







- 33 -


５つの指標（外出全体：自自家用車利用の対前年比較：「変わらない」が半分（） 残りを「増加」
・「減

頻度・公共交通利少」で二分している。

用・自家用車利全体：他の４つの指標（お出かけ頻度・公共交通利用・訪問先数・滞在時間）はいずれも、用・訪問先数・滞「減少」５割〜６割、残りは「変わらない」で占められる。

在時間）の前年比

都市間比較：較 日帰り旅行頻度：北京市で「変わらない」  が他の２都市と比較で高い割合

（表３−１６ 〜 公共交通利用 ：北京市で「変わらない」  が他の２都市と比較で高い割合

表３−２０参照）

 自家用車利用 ：北京市で「変わらない」  が高いのに対して、江蘇省で「増加」
 、逆に浙江省では、「減少」  とそれぞれの都市ごと
対前年からの変化パターンが異なる。
訪問箇所数と旅行滞在時間：都市間の大きな差異は認められない。







- 34 -

５  観光・レジャー行動（宿泊を伴う旅行）実態と前年比較
ここでは、直近２ヶ月における観光・レジャー行動のうちで宿泊を伴う旅行の実態とその前年比較に関する基礎集計結果を報告する。直近２ヶ月における宿泊を伴う旅行の実態は、以下のように要約できる。

直近２ヶ月の宿 １回： ２回： 回：
全体：０回：

泊を伴う旅行頻→日帰り旅行における直近２ヶ月の旅行頻度分布と同様に、ガンマ型分布。

度

３都市間の比較：宿泊旅行頻度の３都市間の違いが顕著。

（表
表 ３ − ２ １ と付
付

→江蘇省データは、やはり  回  が少なく、ガンマ型分布。一方、北京市データ図参照）

での０回  の割合が多いために、頻度分布は、指数型に近い分布が特徴的である。


1 回理由

全体：「外出自粛」   「時間がなかった」  →江蘇省で  回理由のほとんどは「外出自粛」  、他の２都市についても浙江省  北京市  であり、「外出自粛」が理由の割合に大きな差異は見られない。




旅行目的

全体： 位：レジャー  ，２位：観光  ，３位：実家への訪問  

訪問先・旅行距

全体：

離・同伴者・旅訪問先 ：１位：近隣市以内 位：省内 位：市内、

行人数・宿泊日

旅行距離：MO 帯〜MO 帯まで広く分布、

数

同伴者 ：家族・親戚  が最も多く、次いで友人・知人が 、
旅行人数：２〜 名で全体の 、 
宿泊日数：１泊   泊   泊   泊  →３都市間の傾向は、全体と類似している。

宿泊を伴う旅行全体： 位：自家用車    位〜 位：鉄道   タクシー   徒歩において利用しのみ   地下鉄   バス  

た交通手段

→宿泊旅行で利用した交通機関は、日帰り旅行のそれと比較すると、自家用車利用がトッ（表
表 ３ − ２ ２ と付付

プとなっているのは共通的であるが、宿泊旅行の利用交通機関として鉄道  が２図参照）

位にランクインしていることが大きな特徴である。
→また、タクシー利用率  と高く、おそらく旅行先・訪問先での端末交通手段として多く利用されていることによると考えられる。
都市間比較：
→３３ 都 市 の う ち 、 北 京 市 の 宿泊 旅 行 時 の 利 用 交 通 機 関 分 担率 が 他 の ２ 都 市 の そ れ と は 異なる。北京市データでは、自家用車  や鉄道  の利用率が高く、逆に、徒歩のみ  と地下鉄  の利用率が低い。 - 35 -

付図

11.7% 0.9%6.7%2.2%6.7%

全体

14.6%

江蘇省

北京市

27.7%

0.9%7.0%1.8%5.8%

7.1%1.5%6.7% 2.6%4.8%

0%

10%

20%

0.7% 13.0%

27.9%

29.0%

11.5% 0.6%6.4%2.5% 9.2%

浙江省



直近２ヶ月の宿泊旅行の交通機関分担（都市別）

0.0% 13.0%

40%

0.4%

28.1%

0.0%

0.2% 13.7%

26.6%

30%

30.0%

34.9%

1.7% 12.0%

50%

60%

0.4%

28.6%

70%

80%

0.8%

90%

徒歩のみ

二輪

路線バス

送迎バス

地下鉄

鉄道

路面電車等 タクシー

自家用車

その他

100%





全体：自
自家用車利用の対前年比較：「変わらない」  が半分を占め、残りを「増加」
・

「減少」で二分している。



全体：他の指標（宿泊旅行頻度・公共交通利用・訪問先数・滞在時間）はいずれも、「減５つの指標の対少」が５割〜６割、残りは「変わらない」で占められる。

前年比較

３都市間比較：

（表３−２３ 〜→宿泊旅行における公共交通利用と自家用車利用を除く３つの指標（宿泊旅行頻度・訪問

表３−２７参照）

先数・滞在時間）については、都市間の差異は見られず、「減少」 ５割〜６割 と残りの「変わらない」 台 。
→公共交通利用：全体で「減少」が であるが、北京市では「減少」  と低く、相対的に「変わらない」が となっている。江蘇省データでは、「増加」の割合が と高い。
→自家用車利用では、江蘇省データで「増加」  が他都市に比べて大きく、逆に北京市データで「減少」  の割合が高い。

- 36 -

全体：==日帰り旅行?：

１位；混雑場所回避  ２位；混雑した公共交通機関利用回避  ２位；目的地での滞在時間減少   位；日帰り観光旅行自体を回避  →日帰り旅行におけるコロナ対応態度については、全
全体的に回答分布はばらついている。


３都市間比較：→→週買物行動における %18+& への配慮態度と類似パターン

コロナ対応の態→浙江省：「日帰り旅行自体を自粛」  と高く、「滞在時間減少」  が低い。


度

→北京市：
「混雑場所回避」  ・「滞在時間減少」  が高く、「日帰り旅行自日帰り旅行：

体を自粛」  ・「混雑した公共交通利用回避」  が低い。

（表
表 ３ − ２ ８ と付
付

→江蘇省：「混雑した公共交通利用回避」  が高く、「日帰り旅行自体を自粛」

図参照）

 と低い。

宿泊旅行：

全体：==宿泊旅行?：

（表
表 ３ − ２ ９ と付
付

１位；混雑場所回避  図参照）

２位；宿泊旅行自体を回避  
３位；混雑した公共交通機関利用回避   位；目的地での滞在時間減少  →日帰り旅行と同様に、宿泊旅行におけるコロナ対応態度については、全体的にコロナ態
度の回答分布はばらついている。
３都市間比較：→→週買物行動における %18+& への配慮態度と類似パターン→浙江省：「日帰り旅行自体を自粛」  と高く、「滞在時間減少」  が低い。

→北京市：
「滞在時間減少」  が高く、「混雑した公共交通回避」  が低い。

→江蘇省：「混雑した公共交通回避」  が高く、「日帰り旅行自体を自粛」 
が低い。



- 37 -

付図

日帰り旅行における新型コロナ感染症への対応

全体

15.3%

22.1%

江蘇省

12.8%

26.4%

北京市

12.9%

浙江省

30.1%

10%

20%

30%

12.3% 0.0%

12.9%

28.5%

40%

50%

17.7%

60%

70%

80%

 混雑場所回避

 目的地での滞在時間減少

 ソーシャル・ディスタンスやマスク着用

 その他の対応

浙江省

          

 

0.5%

11.6% 0.0%

90%

100%

宿泊旅行における新型コロナ感染症への対応 



20.1%

 混雑した公共交通機関利用回避  北京市

12.3% 0.2%

 日帰り旅行自体を回避  

江蘇省

21.3%

26.4%

21.5%

付図

全体

28.4%

17.2%

20.7%

0%

28.9%

 

 

                         

 

 

  

 

 

 宿泊旅行自体を回避 混雑した公共交通機関利用回避 混雑場所回避

 目的地での滞在時間減少

 ソーシャル・ディスタンスやマスク着用 その他の対応- 38 -       

  新型コロナ禍の訪日意向への影響評価9'$ 調査では、被験者自身の海外渡航（主として訪日旅行）に関する現状での旅行意向とともに、海外渡航を考えられるようになるにはどのような新型コロナ感染症に対する要件を整える必要があるのかについても、いくつかの設問で問いかけている。以下では、これらの設問に関する回答データの基礎
集計結果を報告する。
まず、調査時点  年  月 での現状（調査票では、「海外渡航がビザ発給や入国制限等によって以前のようにはできない状況」を指す）における被験者の海外旅行意向について以下の回答選択肢から回答させた。
現状での海外旅

全体：１位：「現状では難しい」   ２位：「積極的な意向あり」   ３

行意向

位：
「現状では全く考えられない」  ４位：
「海外旅行の機会を減らすだろう」（表
表 ３ − ３ ０ と付
付  ４位：「渡航制限解除でも（現状は）海外旅行を考える気がしない」  

図参照）

→全
全体的に回答選択肢のばらつきが大きいことから、人々の現状での海外旅行意向度は、
おそらく %18+& の今後の動向等に関する意識・認知度の違いとともに、調査対象都市における状況の経緯等の違いなど、様々な諸要因によっても規定されていると考えら
れる。






付図

&29,'の現状での海外旅行意向分布（都市別）

18.6%

全体
江蘇省

37.7%

23.1%

北京市

15.4%

浙江省

17.1%
0%

10%

34.3%
36.3%

30%

10.9%

22.7%

7.7%

9.1%

25.7%

12.6%

42.6%
20%

10.2%

40%

13.7%
10.3%

50%

60%

22.0%

9.7%
70%

20.3%
80%

90%

100%

現状では全く考えられない &29,'の 現状では難しい
渡航制限が解除でも海外旅行を考える気がしない海外旅行の機会を減らすだろう積極的な意向あり- 39 -

 次に、『今後海外渡航（主として訪日観光旅行）を考えられるようになるのは、新型コロナ感染症
リスクがどのような状況（時期）に至ったときか？』という設問を設けて、以下の５つの選択肢から当てはまる状況の回答とその時期の具体的な予想（回答可能な被験者のみ）を回答させた。さらに、その上で、現時点での訪日意向度およびコロナリスク軽減時（RQUVEQTQPC 下）の訪日旅行に関する意識・態度を回答させた。

訪日意向への規

全体：１位：ワクチン接種   ２位：渡航制限解除   ２位：%18+& 終定要件

息   ４位：現時点わからない（回答困難）   ５位：その他  （表表 ３ − ３ １ と付付

→全全体として、４つの回答選択肢間でばらつき（かつ都市間の差異小さい）が特徴

図参照）
訪日を考えられる時期？

「いつ頃訪日意向を考えられる時期が来るかの予想できるか？」：→全全体  人 の   人 の被験者のみ、「はい」と回答。
「その具体的な時期とは？」：
１位：   ２位：    ２位：
  →調査時点（）から約１年後の回答が約半数弱  と予想（ただし、回答者は全体の に満たないことに留意する必要がある。





付図
全体

訪日意向を規定する状況（時期）（都市別）

24.1%

31.2%

30.3%

江蘇省

23.9%

31.7%

20.4%

26.0%

12.0%

北京市

21.7%

29.4%

23.4%

24.3%

浙江省

20.3%

32.6%

22.3%

24.9%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

ビザ・入国制限など渡航制限解除

有効なワクチン接種ができる

多くの先進国で&29,'終息

現時点時期まで明確に答えられない- 40 -

100%
訪日旅行意向度

現時点での %8+& 軽減時訪日意向度（「まったく考えたくない」〜「是非考え（表
表 ３ − ３ ２ と付
付たい」）の  段階評価：

図参照）

１位：
「考えてみたい」   位：「どちらでもない」   
５点満点の意向度スコアの平均：
→全体で  （浙江省＜北京市＜江蘇省）
→３都市間での訪日意向度の回答分布は異なる。

コロナリスク軽訪日意向回答が「消極的」（「まったく考えたくない」と 「あまり考えたくない」の減時の訪日旅行合計 ）の回答者：  

への態度

１位：
「海外旅行の代わりに国内旅行を考えたい」  （表表 ３ − ３ ３ と付
付

２位：
「国内旅行でさえも控えたい」  図 および

訪日意向回答が「積極的」（「考えてみたい」と「是非考えたい」の合計 ）の

表 ３− ３４ と付
付図

回答者：

参照）

１位：「すぐにと言うわけではないが、海外旅行を考えたい」  
２位：「海外渡航の時期などを計画したい」  
３位：「海外渡航の時期・旅程などを具体的に計画したい」  
３位：「すでに計画していた海外渡航を実現したい」  
３位：「海外渡航の時期・旅程などを具体的に計画したい」  →消
消極派に比べて、積極派では海外渡航への態度は様々にばらついている







付図 コロナリスク軽減時の訪日意向度分布（都市別）

全体 6.4%

13.0%

27.8%

江蘇省 3.1%6.6%

30.3%

北京市

8.0%

16.3%

浙江省

8.0%

16.0%

0%

10%

40.9%

20%

49.1%

23.4%

10.9%

37.4%

29.7%
30%

12.0%

14.9%

36.0%

40%

50%

60%

全く考えたくないあまり考えたくない少し考えたい是非考えたい- 41 -

70%

10.3%
80%

90%

100%

わからない






付図

全体

25.1%

江蘇省

23.5%

北京市

海外渡航への態度（訪日意向消極的回答者）

56.2%

52.9%

20.0%

浙江省

5.9%

67.1%

31.0%

0%

4.4% 5.4%

10%

20%

30%

40%

50%

11.8%

5.9%

3.5%
1.2% 8.2%

46.4%

国内旅行でさえも控えたい日本以外の訪問国を考えたい

8.9%

4.8%

60%

70%

7.1%

80%

10.7%

90%

100%

海外旅行の代わりに国内旅行を考えたい訪日しても訪問先を慎重に考えたいその他（上記１から４に非該当）







付図

海外渡航への態度（訪日意向積極的回答者）

全体

32.1%

22.7%

江蘇省

29.5%

30.3%

北京市

30.6%

0%

10%

20%

14.2%

18.7%

30%

40%

14.9%

18.4%

19.4%

36.2%

浙江省

15.2%

50%

60%

13.9%

15.3%

13.0%

15.2%

20.5%

15.4%

70%

7.8%

16.7%

80%

90%

100%

すぐにと言うわけではないが、海外旅行を考えたい海外渡航の時期を計画したい海外渡航の時期・旅程などを具体的に計画したいすでに計画していた海外渡航を実現したいその他（上記１から４に非該当）- 42 -



第４章  /:. OKZGFNQIKV モデル適用分析   /:. モデル適用の基本的な考え方  
 本節では、9'$ 調査データへの /:. モデル適用における基本的な考え方を明らかにする。そのためにまず、/:. モデルの適用に至った経緯を簡単に説明することによって、/:. モデル構築の意図を明らかにする。次いで、/:. モデルに関する代表的な文献（6TCKP  ほか、国内外の適用事例研
究）のレビューに基づいてそのモデル構造の紹介を行う。
（１）/:. モデル適用のねらい
本研究は、 年度研究（空港アクセス・周遊交通における統合型移動サービスの導入と中国人観
光客の訪日意向との因果構造に関する定量的分析）の継続研究として位置づけられ、統合型移動サービス
構成項目のサービス水準改善やその望ましい組合せの選好特性と訪日意向との関係を実証的に検討すること、言い換えれば、統合型移動サービス導入・整備による需要創出効果分析のための MXL モデルを構築することを目的としている。
 年度研究では、訪日中国人観光客の旅程や訪日経験との関連性からの移動サービス利用・ニー
ズ特性把握とともに、5'/ モデル構築を通じて再訪意向を規定する潜在因子の特定化および因果パス構
造に関する仮説検証ができた。これを踏まえながら、本年度は統合型モビリティ・サービス構成項目に関する実現性の高いサービス水準改善への選好（態度）および ':21 開催時訪日旅行意向との関係について、9'$ 調査データの /:. モデルへの適用分析を通じて明らかにする。また、9'$
調査の追加調査項目である %18+& に関連する日常生活行動や観光・レジャー行動そして YKVJRQUVEQTQPC 期における海外渡航（主として訪日観光旅行）意向と配慮（態度）など、個々人のコロナ関連行
動・意向・態度などの心理的要因の規定力についても /:. モデル構築において明らかにしていきたい。
（２）/:. モデルの研究レビュー
北村   は、その著書のまえがきの中で、『 年代初頭に、（中略）$#46 の建設に向けての需要予測プロジェクトで離散選択モデルの１形態であるロジットモデルが適用されたことの意義は大きい。（中略）ミクロ経済学の効用の概念をその基礎に持つ離散選択モデルは、人々の行動を理論的に記述することを可能としたばかりか、個人属性の影響を的確に把握できる、政策変数を取り込むことが容易である』、さらに後段では、『ロジットモデルの定式化に続き、（中略）拘束的仮定に拠らないより一般的なモデルを構築すべく、プロビットモデルをはじめとする様々な離散選択モデルが提案され、数値計算法を援用したモデル推定のアルゴリズムも提案されてきた』と述べている。また、同書の第６章では、森川  がいくつかのタイプの離散選択モデルを紹介しているが、その１つの多項プロビットモデルの解説の中で、OKZGF NQIKV とは効用関数の確率項𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 を２つの確率変数（多変量正規分布に従う誤差項𝜂𝜂𝑖𝑖𝑖𝑖
と++&)WODGN 分布に従う誤差項𝜉𝜉𝑖𝑖𝑖𝑖 ）に分解して導かれたモデルとして紹介している。

 年代後半以降では、上述のような離散選択モデルの多様なタイプのモデル開発やその体系的整理に関する諸研究が高揚期を迎えることになった。その中心的研究者の一人であった 6TCKP   は、その著書（第６章）の中で /:. モデルの一般的モデルとしての捉え方を既存タイプと関係づけながらそのモデル構造や特性について体系的に理論解説している。それは、 以降の交通行動分野における離散選択モデルの適用研究における主要なテーマのキーワーズ（++# 特性 非観測異質性、確率的係数
TCPFQOEQGHHKEKGPV 、潜在クラスモデル .%# など）を与えたのではないかと考えられる。
一方、日本における /:. モデル関連の諸研究も数多く蓄積されてきている。当初は、/:. モデルの呼称ではなく、/CUU2QKPV 法や /KZKPI&KUVTKDWVKQP/QFGN（西井ほか  ）・藤原ほか   ）、- 43 -

構造化プロビットモデル（屋井ほか  ））としての研究事例であったが、 年代には、/:. モ
デルとしての開発・適用が数多く報告されるようになった。（例えば、清水・屋井  ）、兵藤ほか
  、日比野ほか   ）
これらの中で、兵藤ほか  による研究では、/KZGF.QIKV モデルの汎用性に着目して、選択肢間
誤差構造、
誤差の個人異質性、
パラメータの確率変動の３つの特性について、
従来の 0GUVGF.QIKVOQFGN、/CUU2QKPV OQFGN、2TQDKV OQFGN のような別個の手法で対応してきたものと比較しながら、/:. モ
デルの利用可能性と既存方法論の整理を試みている。その結果、/:. モデルを通じて、今まで別個に扱われてきたいくつかの手法間に本質的な関連性があること、そして誤差あるいはパラメータの分布を基軸とした離散選択モデルの整理を行い得たとしている。
なお、本報告書の付録に、6TCKP  による著書 &KUETGVG%JQKEG/GVJQFUYKVJ5KOWNCVKQP の第６章の中で、/:. モデルのモデル構造の解説部分を抜粋してその部分の日本語訳を付している。
  /:. モデルの同定化
以下ではまず、/:. モデルの同定化について述べることとし、/:. モデル適用分析の目的に即した概念モデルの提案、その対象として意思決定構造や選択肢に関する仮説、/:. モデル構築に用いた具体的な説明変数、そしてそれらのパラメータ推定方法などを明らかにする。
（１）概念モデル
交通行動分野における /:. モデル研究は、国内外とも交通手段選択や経路選択問題への適用が多く、またその関心の多くは離散選択モデルとしての誤差項の分離による ++# 問題あるいはそれに関連するパラメータ推定方法にあった。その意味では、交通手段選択問題や経路選択問題は、/:. モデルにおけるパラメータ推定問題の検討のための都合の良い例題として位置づけられていた場合もあったのかもしれな
い。ただし、6TCKP   は、VCUVGXCTKCVKQP に着目してレクレーション需要 TGETGCVKQPCNFGOCPF
や住宅選択問題（4GXGNV6TCKP  ）を適用例としては扱っている。さらには、*GPUJGT)TGGPG  に関する YQTMKPIRCRGT の中では、/:. モデルの特性を実際の適用面から議論している。その研究によれば、/:. の適用に際してはモデルに用いる諸変数の確率的係数の確率分布の特定化が重要であり、調査分析データ（52 データを含む）の収集・特性分析に注意を払う必要があると指摘している。
一方、/:. モデルに関しては、上記の方法論的研究というよりも課題対応的な観点から政策評価ツールとしての適用研究に位置付けられるものもある。その一つは、%QTTGKC2KORCQ   による観
光地マーケティング分野での /:. モデルの適用研究である。この事例では、ポルトガルのリゾート地への欧州旅行者（英国人・ドイツ人）の再訪意向に注目し、その意思決定に関する概念モデルの仮説のもとに、個人間の非観測異質性を考慮した /:. モデルを構築している。さらに、リゾート観光地としての旅行者数を獲得するための観光マーケティング戦略（RWNNRWUJ 戦略の提示）の有効性について、モデル
パラメータ（確率的係数）の推定値をもとに論じている。
この概念モデルの仮説は、/:. モデルを政策評価ツールとして用いるアプローチにとって重要な役割を持つと言えるので、以下では、%QTTGKC2KORCQ による /:. モデル同定化における概念モデルを簡単に紹介しておきたい。
（以下は、彼らの論文中の一部（%QPEGRVWCN/QFGNCPF*[RQVJGUGU の
日本語訳=RR?）
ここでの基本的なモデルの概念は、#L\GP  による計画行動論 VJGQT[ QH RNCPPGF DGJCXKQT に基づいている。したがって、再訪に関する「行動意図」 DGJCXKQTCNTGVWTPKPVGPVKQP  は、新規の意思決定の起爆剤（イニシエーター） KPKVKCVQT であり、それによって個人がある行動を実行するという効果を表すものと仮定している。この仮定のもとで、旅行者がどのようにまたどのような理由から #NICXG への再訪を意思決定す
るかを理解する上で、動機付け OQVKXCVKQPU あるいは社会的文化的諸要因などの中間的効果 OGFKCVQT- 44 -

GHHGEV と言われるものを明らかにできる。
（(KI 参照）

既往文献を踏まえ、また旅行者による再訪行動からの期待効用においては、以下の仮説 *〜* を定義している。
仮説

定義

備考：関連する既往文献等

*[RQVJGUKU

英国人・ドイツ人旅行者にとっての

5GXGTVGVCN   や ,CPI(GPI 2WUJOQVKXGU#NICXG への再訪意図を押上げる動機

等で、目的地選択における相異なる文脈ではある（押上げ動機）

付け（社会的および個人的）

が、旅行者の感情的動機付けや情緒的イメージが再訪行動に影響するという根拠を示している

*[RQVJGUKU

英国人・ドイツ人旅行者にとっての観光目的地属性が再訪確率に及ぼす影響につい

2WNNOQVKXGU#NICXG への再訪意図を引上げる動機ての根拠には、5GXGTVGVCN  ,CPI （引上げ動機） 付け（認知的（個人の認識による）

(GPI  そして -Q\CM  等がある。
*[RQVJGUKU

英国人・ドイツ人旅行者にとっての需要分析モデルにおける伝統的な仮説：%QTTGKC

5QEKQ#NICXG への再訪意図を規定する社

GV CN   )QQFCNN  #UJYQTVJ FGOQITCRJKE

会・人口動態的属性（年齢、教育水準、 等。 この仮説は、被験者の社会経済属性の特徴

EJCTCEVGTKUVKEU

性別、そして世帯主か否かなど）

づけや再訪旅行者の基本プロファイルの表現に関して有効性が示されている。

社会・人口動態的属性
*[RQVJGUKU

英国人・ドイツ人旅行者にとっての/C\WTUM[   %QWTV  .WRVQP  

6TCXGN#NICXG への再訪意図を規定する旅行

CPF 2GVTKEJ GV CN  の諸研究で過去の旅

GZRGTKGPEGU

履歴

行経験が旅行者の再訪決定におけるある一定の役割について検証している。

（旅行経験）
*[RQVJGUKU

英国人・ドイツ人旅行者にとっての/QPG[  %TQVVU  によれば、#NICXG の&WTCVKQP#NICXG への再訪意図を規定する過去

ような馴染深い観光地を選択する旅行者の滞在（滞在時間・日の来訪時における滞在時間

時間はそれほど多くない傾向。)QMQXCNK GV CN数）  と $CTTQUGVCN   は、生存時間
モデルを用いて、滞在時間長と観光目的地親近性
HCOKNKCTKV[ は正の相関を認めている。さらに、
2GVTKEM   は、リピーターの方が初めての来訪者よりも滞在時間は短い傾向にあることを示している。

- 45 -

*[RQVJGUKU

以上の５つの仮説 *〜* に基づ*QHUVGFG  の研究では、国レベルでの文

0CVKQPCNKV[き、英国人・ドイツ人旅行者にとって化的差異が仮定されているが、それは同一国内でFKHHGTGPEGU 国の #NICXG への再訪意図を相異なる要も地域あるいは異なるコミュニティレベルにつ籍による差異 因に規定される

いても当てはまる。%TQVVU4GKUKPIGT  -Q\CM   等の既往研究においても、国籍の異なる旅行者は行動パターンに差異を生じていること、さらに、知覚イメージと出身国籍との関係分析 %CNCPVQPG GV CN  など
この * は、国籍が再訪意向に及ぼす影響研究における最も主要な仮説とみなされている。


そこで本研究においても、図 −１に示したように、計画行動論あるいは態度理論にもとづき、/:. モ
デル同定化における概念モデルを構成した。図
図４−１は、':21 開催時における訪日旅行意向とその主な訪問先に関する意思決定問題を取り上げ、その 9'$ 調査データによる /:. モデルを同定化するための概念モデルである。また、ここでのモデル構造を規定する仮説は以下の３つである。

仮説

定義

内容



統合型移動サービス構成項

５つの移動サービス構成項目ごとの現状／改善（政策）によ仮説①

目に関する態度（個人規範・ る利用意向（改善ニーズ）と ':21 開催時訪日旅行意向・訪=*①?

社会規範）とそれに関連す問先パターンとの相関関係に関する仮説である。

る訪日旅行意向の動機づ→上記の *１と *２（RWNNRWUJ 戦略）に対応して、これ

け・選択肢選好の関与

らによって個々人の選択肢別主観的動機づけを通して行動意
図・行動（意思決定）が規定されるという仮説

仮説②

個人・世帯属性あるいはこ年齢や .%5 などの個人・世帯属性あるいは訪日経験の有無=*②?

れまでの訪日経験との関連は、明示的ではないが選択肢固有の態度や行動意図を規定すで規定される訪日旅行態る変数として仮定する。

度・行動意図の関与→ 年度検討の 5'/ における潜在変数（因子）に対応するように、態度・行動意図・選好因子は訪日意向・訪問先パターンを規定すると仮定したとき、個人・世帯属性はそれらとの関連付け（パス係数）推定のための観測変数といえる。
→上記の *３（社会・人口動態属性）と *（国籍）とに対応
し、とくに *６は、国籍別のセグメント化モデルの有意性を検討するための仮説である。

仮説③

コロナ禍における生活行動

コロナ禍における生活行動変容（とくに、日帰り・宿泊旅行の=*③?

変容・%18+& への配慮

対前年比較で見た行動結果）は、%18+& への配慮（態度）

態度・海外渡航意向の関与

の観測変数として関与する。そしてこの %18+& への配慮・RQUVEQTQPC 期の海外渡航意向は、':21 開催時訪日旅行意向・訪問先パターンの行動意図・選好を規定するという
仮説






- 46 -

図 ４−１ 0;/ モデル同定化における概念モデル
（２）/:. モデルの同定化
ここでは、上述の /:. モデル同定化における概念モデルにもとづき、':21 開催時訪日旅行意向・
訪問先パターンに関する選択構造と具体的な説明変数について明らかにする。まず、本モデルの選択構造
は、図図４−２に示す３つの選択肢をもつ構造を仮定している。

&"$!
$%

$!



*)

$! 
$'
$! 
$'(
$&"$!$%#

この３選択肢選択構造の /:. モデルの同定化の式展開については、付録資料  の 6TCKP  の/:. モデルの選択確率および確率的係数の解説に従っているため、ここでの説明は割愛する。
/:. モデルのパラメータ推定においては、これら３つの選択肢に関する多項ロジットモデル（以下、/0. モデルと称す）を比較対象モデルとして位置づけ、両者のパラメータ推定を行っている。具体的なパラメータ推定方法は、6TCKP  のテキストに示されている 4 によるプログラムを援用した。
なお、比較対象としては、ネスティッド・ロジット 0GUVGF.QIKV0. モデルも想定したが、/0. モ
デルが援用した計算プログラムにパッケージ化されていたため、/:. と /0. との２者間の比較に留めている。また、仮に 0. モデルでは、訪日意向の有無（上位レベル２項選択）と訪問先パターン選択（下位レベル２項選択）の階層型（入れ子型）モデルになるため、計算プログラムの修正・変更など必要とな- 47 -

ることになり、これらは /:. モデルのパラメータ推定結果として一定の成果を得た後に検討を改めて行いたい。

表４−１は、今回の /:. モデルのパラメータ推定に用いた変数の一覧表である。



ここで、表
表  中の各変数の定義方法について、その基本的な考え方とともに補足説明を加える。
=共
共通変数：統合型移動サービス構成項目の現状・改善評価値に基づく利用意向変数?
まず、本研究で取上げる訪日意向・訪問先パターンの３選択肢型 /:. モデルにおいては、統合型移動サービス構成項目の現状・改善評価値に基づく利用意向度を政策変数とみなし、これらがどのように  選
択肢の各々の確率効用（𝑈𝑈𝑗𝑗𝑗𝑗  個人 P の選択肢 L L の効用値）に対して、他の説明変数とともに規定力を有するかを明らかにすることを目的としている。したがって、これら５つの政策変数は、選択肢共通

変数 IGPGTKEXCTKCDNGU の形式で定義することにした。9'$ 調査データとしては、共通変数としての選択肢別の利用意向度を回答させていない。このために、表
表４−１に示すように、各個人の選択肢ごとの移動サービス構成項目別平均利用意向度（表表  参照）で重みづけ αYYGKIJV αY〜 の 段階 することによる共通変数化の操作を加えて定義している。このときの重みづけは、 段階の重みづけのうちで最も高い適合度のケースの重みαY を用いる。



- 48 -

すなわち、個々人の各サービス項目の選択肢利用意向変数の定義には、調査項目の改善シナリオ８ケースのうちの選好結果（５つのサービス項目の現状・改善の組合せパターンの選択）による重み（例えば、現状＝ 改善＝）を付して定義している。この定義の例を以下に示しておく。


例︓移移動サー ビ ス 利⽤意
意向変数の与え ⽅´ Aさんの情報サービスの利⽤意向(D-1-1-A1)が4、改善シナリオ(D1-2)がCase2(A=0,B=0,C=0,D=1,E=1)の場合
Information service(訪⽇しない)Information service(⼤阪のみ)

0.1213

Information service(関⻄＋)

0.11970.1171(=4/3.30*0.1)´ Aさんの電⼦決済サービスの利⽤意向(D-1-1-D1)が3、改善シナ
リオ(D1-2)がCase2(A=0,B=0,C=0,D=1,E=1)の場合
E-pay service(訪⽇しない)E-pay service(⼤阪のみ)
0.8864

E-pay service(関⻄＋)
0.83430.8465(=3/3.38*1)

=選
選択肢固有変数：個人・世帯属性（年代・年収・.%5）／訪日回数／対 %18+& 態度・意向変数?
 本研究における /:. モデルでは、政策変数以外は、すべて選択肢固有変数 URGEKHKEXCTKCDNGU として定義している。そのために、３つの選択肢のうち、選択肢１（訪問意向なし）へのパラメータは定義せず、
選択肢２（訪問意向あり・訪問先大阪のみ）と選択肢３（訪問意向あり・訪問先大阪＋大阪以外あり）について、それぞれの説明変数（ダミー変数）のパラメータを推定している。なお、このダミー変数としての各選択肢固有変数の定義に際しては、各変数の回答値（データの中央値・分布）と選択結果（主として、
選択肢１=訪問意向なし?の回答傾向）との関係を見ながら試行錯誤的に定義している。
  /:. モデルのパラメータ推定結果
次に、これらの説明変数を用いたパラメータ推定結果を報告する。まず、前節の政策変数群における各
移動サービス構成項目の選択肢別利用意向変数における重み αY の設定値により、/0. モデルおよび/:. モデルのそれぞれのモデル適合度 /( 値：McFadden’s Rho-square がどのように変化するかを眺めることとした。
表  は、政策変数と個人・世帯属性とで構成された訪問意向・訪問先パターン選択モデルをベースケースとして設定し、そのパラメータ推計結果を示す。ここでは、改善シナリオにおける重みは、現状＝ 改善＝ のケースである。
これより、両タイプのモデルとも、全体の適合度を規定する最終尤度があまり高くないために、/( 値も /:. モデルの場合で  と低い。また、政策変数の中でも推定パラメータの V 値が有意でない変数も含まれている。
次に、表
表４−４は、このベースモデルを用いて、改善シナリオにおける重みを現状＝ から  まで変化させたときの全体適合度の変化を示したものである。これより、/0. モデルは、現状と改善との重みを付けない場合（現状＝改善＝）での適合度が最も高いのに対して、/:. モデルでは、αY  のときが最も適合度が高いことがわかる。やはり、/:. モデルにおいては、個人の選択肢別移動サービス
意向変数のばらつき（確率分布）に基づきパラメータが推計されるために、この重みづけは、結果としての個人の各移動サービス構成項目改善への選好特性のスケールパラメータの役割を担うために、それが適合度面でよりフィットする値として存在するのではないかと考えられる。ただし、この推定された αY 値

- 49 -

は、あくまでも尤度値を高くする（すなわち、移動サービス項目ごとの現状／改善評価値のスケールを尤
度値の変化に基づき設定したという）、言わば便宜的な意味合いしか持たないことに注意が必要である。
表４−５は、/:. モデルのベースケースにおける最良α Y 値  のときのパラメータ推定結果を示す。なお、/0. モデルについては、改善シナリオにおける重みづけしないときの推定結果を示している。
これより、全体の適合度の改善はなされていないが、/:. モデルの政策変数に関する確率的係数とその標準偏差のいくつかについて統計的に有意なパラメータ推定値が得られた。（例えば、移動サービス項
目 ' パッケージ化サービス は両者とも、一方、項目 % +% パスサービス は係数値のみ、項目 $ 予約サービス は標準偏差のみ）

表 ４−３ 0;/ モデル（政策変数と個人・世帯属性とで構成）
のパラメータ推定結果（改善シナリオ重みαY＝）
Variable
MNL model
Heterogeneous variable
Estimated(A) Information services-146.7 **(B) Booking services
12.5 **(C) Transport IC pass services-5.18 ***(D) E-pay services
5.90 **(E) Packaged services-0.396
Homogeneous variable
Intercept_2-3.52 *
Intercept_3
1.63
Young_2
0.545 **
Young_3-0.433 **LN Income_2
0.252
LN Income_3-0.116
Times to JP_2
0.526 ***
Times to JP_3
0.520 ***
LCS_2
-1.14 ***
LCS_3
-1.05 ***
LL(0)-1037.6
LL(estimated model)-968.8
McFadden’s Rho-square
0.06634

MXL model
SD-247.0 **37.6
14.4 *
49.9 ***-6.56 **
1.46
8.26 *
5.86-7.08
28.7 ***

Estimated

-4.07
1.52
0.647 **
-0.381
0.274-0.1220.711 ***
0.662 ***
-1.51 ***
-1.34 ***
-1037.6-964.10.07089* Significant at the 0.10 level.
** Significant at the 0.05 level.
*** Significant at the 0.01 level.

表 ４−４ 01/0;/ モデル（ベース・ケース）における
改善シナリオ重みと全体適合度との関係

Weight (αw)
Current

Improved

0.1
0.2

MF-value(McFadden’s Rho-square)

MNL

MXL

1.0
1.0

0.066340.07089

0.06632

0.07104

0.3
0.4

1.0
1.0

0.06638
0.06658

0.07115
0.071280.5

1.0

0.06694

0.071470.6

1.0

0.067450.071670.7

1.0

0.06801

0.07168

0.8
0.9

1.0
1.0

0.06846
0.06868

0.071230.070291.0

1.0

0.06872

0.06943- 50 -

表 ４−５ 0;/ モデル（政策変数と個人・世帯属性とで構成）
のパラメータ推定結果（改善シナリオ重みαY＝）
Variable
Heterogeneous variable(A) Information services(B) Booking services(C) Transport IC pass services(D) E-pay services(E) Packaged services
Homogeneous variable
Intercept_2
Intercept_3
Young_2
Young_3
LN Income_2
LN Income_3
Times to JP_2
Times to JP_3
LCS_2
LCS_3
LL(0)
LL(estimated model)
McFadden’s Rho-square

MNL model
Estimated

MXL model
Estimated

-1.13
12.9
-11.5 ***
-5.41
-7.81

-24.7
27.3
-20.7 ***
4.11
-23.0 ***

-4.50 **
1.25
0.514 **
-0.498 ***0.228-0.1610.544 ***
0.540 ***
-1.21 ***
-1.08 ***
-1037.6-966.30.0687-5.51
0.670
0.681 *
-0.4130.282-0.1410.911 ***
0.832 ***
-1.99 ***
-1.69 ***
-1037.6-966.90.0717SD
8.68
67.1 **
2.57
9.11
35.9 **

表 ４−６ 0;/ モデル（政策変数／個人・世帯属性／&29,' 態度）のパラメータ推定結果（改善シナリオ重みαY＝）
Variable
Heterogeneous variable(A) Information services(B) Booking services(C) Transport IC pass services(D) E-pay services(E) Packaged services
Homogeneous variable
Intercept_2
Intercept_3
Young_2
Young_3
LN Income_2
LN Income_3
Times to JP_2
Times to JP_3
LCS_2
LCS_3
Cond visit JP_2
Cond visit JP_3
Intention visit JP_2
Intention visit JP_3
Abstain multi-days tour_2
Abstain multi-days tour_3
LL(0)LL(estimated model)
McFadden’s Rho-square

MNL model
Estimated

-1.80
18.4
-12.7 ***
-5.84
-7.27 *

-4.93 **
0.951
0.471 **
-0.532 ***0.207-0.1910.446 ***
0.446 ***
-1.19 ***
-1.09 ***
-0.589 ***-0.421 ***0.328 ***
0.273 ***
0.06330.0435-1037.6-953.80.0808- 51 -

MXL model
SD
-23.7
11.4
32.9 *
59.1 *-20.8 ***
2.50
2.76
4.76
-21.3 **
36.6 **

Estimated

-5.66
0.625
0.553
-0.514 *0.208-0.2110.729 ***
0.672 ***
-1.94 ***
-1.68 ***
-0.951 **-0.712 **0.522 ***
0.422 ***
0.144
0.0628-1037.6-951.40.0831図0;/ モデル（政策変数／個人・世帯属性／&29,' 態度）のパラメータ推定結果（改善シナリオ重みαY＝）


表４−６および図
図  は、/:. モデルにおける概念モデルに基づき定義した説明変数群（表表４− １ 参照）をすべて用いたパラメータ推計結果を示す。これより、以下の諸点が明らかになった。
◼ /:. モデルの概念モデルの妥当性について：
➢ 図４−１に示した概念モデルおよびその関連での３つの仮説についてであるが、まず仮説①の政策変数（選択肢共通変数）として導入した統合型移動サービス構成項目の選択肢別確率的係数と 5& 標準偏差係数 に関するパラメータ推定結果より、# 情報提供サービス／端末交通手段利便サービス と & 'RC[一括口座サービス のパラメータは有意ではなかった。これは、第２章の基礎集計分析結果とも関連するが、#項目については現状の移動サービス利用状況における改善ニーズそのものが低いことによると考えられる。また、&項目について
は、改善内容への認知・理解の不足も起因して、訪日意向・訪問先パターン選択との関連性がイメージできなかったことによるのかもしれない。しかしながら、その他の移動サービス
構成項目については有意な結果を得ており、仮説①は全体としては支持されたと判断できる。
➢ 仮説②は、個々人の態度・行動意図・選好特性を介した形で、個人・世帯属性と訪日意向・
訪問先パターンとの因果関係についての仮説であったが、個人・世帯属性のうち、年代（若年層）と年収の２変数は有意でなく、訪日回数とライフサイクルステージについては有意なパラメータ値を得ている。このうち、年代（若年層）に関しては、/0. モデルでは有意な結果を得ているが、その違いの原因についてはよくわからない。また、年収については、個々の年収（回答値）を対数変換した変数として定義しているが、このような定義方法の妥当性については今後の検討の余地があると考えている。
➢ 仮説③は、今回のコロナ禍における生活行動変容・コロナ対応配慮・態度といった心理的因子の訪日意向・訪問先パターン選択行動の意思決定にどの程度規定力を有するかを検証することが狙いであったが、コロナ感染症対策態度 #DUVCKP OWNVKFC[U VQWT のパラメータ推
定値は有意でなかった。しかし、訪日旅行の要件 %QPFXKUKV,2 と渡航制限解除後の海外渡航意向 +PVGPVKQPXKUKV,2 については有意であり、またこれらの傾向は /0. モデルと共通的である。
➢ 以上の３つの仮説については、概念モデルの妥当性を否定するものではないと言えよう。

- 52 -

◼

◼

/:. モデルと /0. モデルのパラメータ推定結果の比較について：
➢ 全体のモデル適合度は、McFadden’s Rho-square 値でみると、/:. モデル：、/0.
モデル： であり、十分な適合度とは言えない。
➢ この段階では、政策変数に着目した需要弾力性分析 GNCUVKEKV[ による移動サービス構成項目の改善（整備）による需要変化の定量分析に本格的に着手するのは早計と言わざるを得ない。
➢ /0. モデルとの比較では、有意な推定結果となっている説明変数（選択肢固有変数）のパラ
メータ値を眺めると、/:. モデルの方が選択肢ごとのパラメータ値の差異が /0. モデルのそれより大きいことがわかる。その意味では、/:. モデルは、共通変数だけでなく選択肢固有変数についても、より需要弾力性の高いパラメータ値が推定されたものと考えられる。

今後の課題について：
➢ 今回の /:. モデルの同定化においては、6TCKP  によって提案された 4 によるパラメータ推定のための計算プログラムを援用している。これにより、モデル構造に関するいくつかの設定条件、とくに選択肢共通変数の定義においては、共通変数データが選択肢別すべて揃っていること（欠損データがないこと）といった制約条件がある。また選択肢固有変数についてもカテゴリカル変数について、複数のカテゴリーに関するダミー変数を設定しようとしてもうまく収束計算ができなかった。これら計算プログラムに関して克服すべき課題があることがわかった。
➢ また、/:. モデルに関する今後の改善方法や政策課題については、結論部で触れることにする。
- 53 -



- 54 -

第５章 おわりに
 本研究の目的は、/CC5UEJGOG に即した統合型移動サービスを提案し、これらに対する中国現地での 9'$DCUGF な利用意向調査データの /:. モデルへの適用によって、統合型移動サービス改善と需要創出効果との定量化に向けたより実証的な分析にあった。また、今回の新型コロナ感染症の世界的拡大
が中国人ツーリストの訪日意向にどのように影響しているか、そして統合型移動サービスやその他の観光地における宿泊・活動関連等の諸サービスへのニーズ・ウォンツの変化やそれらの結果としての中国人ツーリストの訪日観光旅行に関する態度変容そして新型コロナ感染症の軽減時における訪日意向にどのように現れるのかについても、本研究における追加的分な研究目的に加えて検討してきた。以下は、本報告書の流れに沿って、各章で得られた知見を要約していくことにする。
 まず、第２章では、9'$ 調査の概要と調査データの基本プロファイルを明らかにするとともに、中国人訪日旅行行動特性に関する -+: 調査データとの比較、15#-# #/#<+0) 2#55 に関する利用意向、そして ':21 訪日旅行における移動サービス利用意向についての基礎集計分析結果を紹介した。その結果の詳細は、第２章の該当箇所を参照されたい。
なお、9'$ 調査では、第３章における新型コロナ禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析のために、個人レベルでの %18+& に対する態度や行動意図の観点から YKVJEQTQPC 期における生活行動における変容パターン（前年同月との変化）を捉えるとともに、RQUVEQTQPC 期を想定した訪日意向についても問いかけていくこと、さらには、第４章における /:. モデル適用分析に関連して、新型コロナ感染症とその拡大に対しての行動対応を規定する「態度」
・「行動意図」
・「選好」がどのように関係構造を有するのかを明らかにするための具体的な設問・回答選択肢にした。
第３章では、就業者の日常的生活行動変容に着目して、YKVJEQTQPC 期における新型コロナ感染症対策としての在宅勤務（テレワーク）実態（勤務日数・在宅勤務日数・通勤利用交通機関など）と昨年同月との比較、また日常的な買物行動についても直近の  週間の実態と昨年同月との比較などを分析した。
その結果、基本的には、都市別の諸特性が明らかになった。例えば、週あたり在宅勤務日数の変化では、
会社員等の就業者全体では、「減少」が 、「変わらない」、そして「増加」が となった。また、他都市に比べて、在宅実施率の高い江蘇省の「減少」  が高いことがわかった。この理由についてはよくわからないが、製造業を中心とした地域の業種構成の差異が影響しているかもしれない。いずれにしろ、新型コロナによる在宅勤務への移行や定着化といった影響は大きくはないと言える。
また、自営業等における週あたり就業日数の対前年比較に関しても、全体サンプルで「変わらない」が、「減少」となっていること、またやはり都市間での影響の度合いにばらつきが見られる。
また、公共交通利用頻度の変化では、全体サンプルで「減少」、「変わらない」となっている。この中で都市別には、北京市の「変わらない」   江蘇省データの「減少」  が他都市に比べて高いのが特徴といえる。一方、自家用車利用頻度の変化では、全体サンプルで、「変わらない」、「増加」となっている。これは、公共交通とは逆に自家用車利用が増加する傾向にあるといえる。ここでも、 都市間の差異は明らかで、北京市の「変わらない」  と江蘇省データの「増加」  が他都市に比べて高い。結局、江蘇省では、通勤利用交通機関において公共交通利用から自家用車利用への転換が生じていると判断できる。
次に、コロナ感染症拡大による現状での海外渡航や訪日旅行意向への影響については、「現状では難しい」  「積極的な意向あり」  「現状では全く考えられない」  などで、全体的に回答選択肢のばらつきが大きいことから、人々の現状での海外旅行意向度は、おそらく %18+& の今後の動向等に関する意識・認知度の違いとともに、調査対象都市における状況の経緯等の違いな
ど、様々な諸要因によって規定されていると考えられる。
 また、コロナリスク軽減時の訪日意向については、現時点での  段階の訪日意向度の集計結果としては、１位が「考えてみたい」  、次いで「どちらでもない」  となっていた。また、５点
満点の意向度スコアの平均値は、全体サンプルで  であり、また３都市間での訪日意向度の回答分布は異なることがわかった。（浙江省＜北京市＜江蘇省）
 第４章では、統合型移動サービス構成項目に関する実現性の高いサービス水準改善への選好（態度）お- 55 -

よび ':21 開催時訪日旅行意向との関係について、9'$ 調査データに基づく /:. モデルの適用分析を行った。また、その際 %18+& に関連する日常生活行動や観光・レジャー行動そして
YKVJRQUVEQTQPC 期における訪日旅行意向と態度など、個々人のコロナ関連行動の心理的要因の規定力についても /:. モデル構築を通じて検討した。その結果、ここで提案した /:. モデルの概念モデルの妥当性については、以下の３つの仮説①②③が全体としては支持されたと判断できた。すなわち、仮説①（５つの統合型移動サービス構成項目ごとの現状／改善による利用意向と ':21 開催時訪日旅行意向・
訪問先パターンとの相関関係に関する仮説）について、サービス項目の改善シナリオのいくつかは政策変数として有意であることはわかった。また、仮説②（個々人の態度・行動意図・選好特性を介した形での、個人・世帯属性と訪日意向・訪問先パターンとの因果関係についての仮説）については、訪日回数とライ
フサイクルステージ（.%5）については有意なパラメータ値を得た。そして仮説③（コロナ禍における生活行動変容・コロナ対応配慮・態度といった心理的因子の訪日意向・訪問先パターン選択行動の意思決定における規定力）については、訪日旅行の要件 %QPF XKUKV ,2 と渡航制限解除後の海外渡航意向+PVGPVKQPXKUKV,2 については有意であり、またこれらの傾向は /0. モデルと共通的であることがわかった。
ただし、全体のモデル適合度は、/:. モデルの McFadden’s Rho-square 値が  であり、改善の余地がある。したがって、この段階では、政策変数に着目した需要弾力性分析による移動サービス構成
項目の改善による需要変化の定量分析に本格的に着手するのは早計と言わざるを得ない。
そのためにはまず /:. モデルの適合度の改善が急務であるが、以下の諸点も今後に取り組むべき課題といえる。１つには、多様な /:. モデル構造（選択構造やそれに関連する誤差項の確率分布）に柔軟性に富んだ対応が必要であり、とくに、/:. モデルに対応の適切な調査データ収集のための調査設計法の検討が課題と言える。また他方で /:. モデルの政策評価ツールとしての洗練化も検討課題として挙げたい。というのは、/:. モデル構築と需要弾力性分析のパッケージ化と連動させることにより、結果としての /:. モデルの特性を活かした政策評価が期待できるからである。
- 56 -

参考文献：
西井和夫，K. Goullias: AMMA に基づく観光圏域形成と持続可能性に関する基礎的考察，土木計画学
研究・講演集，No. 53, CD-ROM, 2016.
2) 日比野直彦，森地茂，島田貴子：居住地域別訪日中国人旅行者の日本国内における観光行動―インバ
ウンド戦略検討のための基礎分析―，交通学研究，Vol. 54, pp. 55-64, 2011.
3) 松井祐樹，日比野直彦，森地茂，家田仁：訪日外国人旅行者の個人行動データを用いた訪問先および観光活動に着目した観光行動分析，土木学会論文集 D3, Vol. 72, No. 5, pp. 533-546, 2017.
4) 栗原剛：地域におけるインバウンド観光消費の研究―訪日外国人消費動向調査と独自調査データを用いた分析―，東海大学観光学部紀要，No. 6, pp. 15-25, 2015.
5) 西井和夫，江守昌弘，横山憲：エリア・マーケティング・マネジメント・アプローチ(AMMA)に基づ
くイベント対応 TDM の観光まちづくりへの展開―伊勢神宮式年遷宮 TDM を事例として―，交通工学，Vol. 54, No. 4, pp. 8-13, 2019.
6) 西井和夫：AMMA に基づく観光のマーケティングに関する基礎的考察，流通科学大学論集―経済・情報・政策編，第 25 巻，第 2 号，pp. 1-12, 2017.
7) Kamargianni, M., Matyas, M., Li, W. and Schafer, A.: Feasibility Study for “Mobility as a Service” concept in
London, REPORT edited by UCL and Energy Institute and Department for Transport, p. 84, 2015.
8) Kamargianni, M., Li, W., Matyas, M. and Schafer, A.: A critical review of new mobility services for urban
transport, Transportation Research Procedia, Vol. 14, pp. 3294-3303, 2016.
9) 西井和夫，日比野直彦，栗原剛，岸野啓一：空港アクセス・観光地二次交通サービス改善が訪日・再訪意向へ及ぼす影響の因果構造分析―関空利用訪日中国人観光客を対象として，一般財団法人 関西
空港調査会 2019 年度調査研究助成事業成果報告書，2020.3. （栗原 剛，西井和夫，日比野直彦，岸
野啓一：訪日外国人旅行客のための移動サービス統合化と再訪意向との因果構造に関する SEM 分析：
関空利用中国人旅行客行動調査データを用いて,土木学会論文集・特集号 D, 76/5, 1_747-1_756, 2021）
10) Nishii, K.: Preconditions of introducing integrated mobility services in tourism destinations in Japan: Toward
more attractiveness in urban tourism, 15th International Nectar Conference in Helsinki, Finland, 2019.
11) 柴山多佳児：ウィーンは交通統合をどのよう進めてきたか―プランニングから MaaS まで，日本交通学会 関西部会主催 講演会資料，2020.
12) 土田宏道：日本版 MaaS の実現に向けた国土交通省の取り組みについて，新都市，Vol. 74, No. 2, pp. 2831, 2020.
13) J-MaaS の取り組み例：豊田市とジョルダン，観光型 MaaS のモバイルチケット「ENJOY とよたパス」
提供を発表，LIGARE ひと・まち・モビリティ ニュース，2019.7.17.
14) 西井和夫：新たな需要を創造する交通施策：対流促進型の国土の形成に向けて，基調講演資料，第３７回総合的交通基盤整備連絡会議(国土交通省主催), 2016.
15) 西井和夫：観光まちづくりにおける需要創造型エリア・マーケティング戦略―AMMA の観点からー，
第 31 回日本観光研究学会全国大会学術論文集，pp1-4, CD-ROM, 2016.
16) 藤井聡：交通行動分析の社会心理学的アプローチ，第３章，交通行動の分析とモデリング，北村隆一，
森川高行 編著，技報堂出版，2002.
17) 佐々木邦明：交通行動モデル推定のための調査法，pp69-74, 第５章，交通行動の分析とモデリング ，
北村隆一，森川高行 編著，技報堂出版，2002.
18) 東京新聞 TOKYO Web 記事：「コロナの封じ込めに成功したカギ？」，2020.12.22 配信記事.
19) 北村隆一：まえがき，交通行動の分析とモデリング，北村隆一，森川高行 編著，技報堂出版，2002.
20) 森川高行：交通行動モデル推定のための調査法，第６章，交通行動の分析とモデリング ，北村隆一，
森川高行 編著，技報堂出版，2002.
21) Train, K.: The mixed logit model, in Chapter 6, Discrete Choice Methods with Simulation, published byCambridge University Press, 2003. (second edition 2009)22) 西井和夫，北村隆一，近藤勝直，弦間重彦：観測されていない異質性を考慮した繰り返しデータに関するパラメータ推定法：Mass Point Model と Mixing Distribution Model, 土木学会論文集，No.506/IV-26,
pp25-33, 1995.
23) 藤原章正，杉恵頼寧，張峻乞：Mass Point 手法による交通機関選好モデルの消耗及び回答バイアスの修正，土木計画学研究・論文集，No.13, pp587-594, 1996.
24) 屋井鉄雄，中川隆広，石塚順一：シミュレーション法による構造化プロビットモデルの推定特性, 土木学会論文集，No.604/IV-41, pp11-21, 1998.
25) 清水 哲夫，屋 井 鉄雄：Mixed Logit Model とプロビットモデルの推定特性に関する比較分析 -鉄道経路選択モデルを例に, 土木計画学研究・論文集, No.16, 587-590, 1999.9.
1)- 57 -

26) 兵藤哲朗，章翔:Mixed Logit モデルの汎用性に着目した特性比較分析，土木学会論文集，No.660/IV-49，

pp.89~99，2000

27) 日比野直彦，兵藤哲朗，内山久雄：高密度は鉄道ネットワークへの実適用に向けた非 IIA 型経路選択モデルの特性分析―改良型 C―Logit モデルの提案―, 土木学会論文集，No.765/IV-64, 131-142, 2004.

28) Train, K.: Recreational demand models with taste variation, Land Economics, Vol74, pp230-239, 1998.
29) Revelt, D. & K. Train: Mixed Logit with repeated choices: households' choices of appliance efficiency level,

Review of Economics and Statistics, 80, 1-11, 1998.

30) Hensher, D. and W. Greene: The mixed logit model: The state of practice and warnings for the unwary, Working

Paper ITS-WP-02-01, 2002.

31) Correla, A. and P. Pimpao: Tourists Return Intention: A Mixed Logit Approach, Quantitative Methods in Tourism

Economics, edited by A. Matias et al., pp41-57, 2013.



- 58 -

2020 RESEARCH REPORT GRANTED BY KAR (English version)  年度関西空港調査会研究助成事業研究成果報告書（英語版）

TITLE
研究課題

Mobility services integrations in tourism destination andtheir effect on intention of visit to Japan:
Using the 2020 Web-based survey data targeted at Chinese residents
空港アクセスと一体的な二次交通サービス改善のための統合型モビリティ・サービス需要創出効果分析：
関空利用訪日中国人観光客を対象として
















REPRESENTATITE AND COLLABORATVE RESEARCHERS研究代表者・共同研究者

REPRESENTATIVE: KAZUO NISHII, Professor UMDS
西井 和夫 （流通科学大学）
研究代表者：西RESEARCHER: NAOHIKO HIBINO, Associate Professor GRIPS
日 比 野 直 彦  （ 政 策 研究 大 学院 大 学） 
共同研究者：日RESEARCHER: TAKESHI KURIHARA, Associate Professor TOYO UNIV.
栗 原   剛  （ 東 洋 大学 ） 
共同研究者：栗
RESEARCHER: KEIICHI KISHINO, Specially Appointed Professor UMDS
岸野 啓一 （流通科学大学）
共同研究者：岸

DATE
提出年月日
March 31 2021 年  月  日

- 59 -


CONTENT
Chapter 1

Introduction ........................................................................................................................1   Objectives ..........................................................................................................................1
   Importance and goals ........................................................................................................1
   Background........................................................................................................................2   Main stream of this study ...................................................................................................4

Chapter 2

The 2020 WEB Survey in China and Basic Analysis ......................................................7   Summary of the 2020 WEB survey in China .....................................................................7   Basic profile of the collected data ....................................................................................10   Results from basic analysis: Part 1; The residents who have experienced to visit Japan
Comparing with the 2019 KIX survey data ............12 Results from basic analysis: Part 2; The OSAKA AMAZING PASS
as a bundle of integrated mobility services ............18

Results from basic analysis: Part 3; The intention of visiting EXPO 2025
under the post-corona society ...............................23

Chapter 3

The Changes in Activity and Travel Behaviors and The Intention of Visit to Japan
under The With-corona in China ...................................................................................27   Viewpoints of the COVID-19 in the 2020 WEB survey ....................................................27   The actual conditions of activity and travel behaviors and their changes .......................27   The actual conditions of intention of visit to Japan ..........................................................42

Chapter 4
Mixed Logit (MXL) Modelling: Basic Concept, Calibration and Case Study ..............49   The basic concept ...........................................................................................................49   The model calibration ......................................................................................................50   The case study ................................................................................................................56

Chapter 5Conclusions .....................................................................................................................63
 
References .............................................................................................................................................67Appendices The questionnaire sheets of the 2020 WEB survey in text style(Chinese/Japanese/English)
 The chronological list of measures against COVID-19 in the surveyed cities The review of Mixed Logit; In Chapter 6 (by Train (2003) translated into Japanese)






- 60 -


Chapter 1
Introduction  
1-1 Objectives 
Our 2020 research has been continued since 2019. The 2019 research aimed to develop a structural equation modelof causal relationships among factors determining Chinese tourists’ intention of revisiting Japan and to empiricallyanalyze how effectively we can provide integrated mobility services for them with the secondary transport in tourism
destinations combining with the one from/to the KIX airport. It could verify the fact that all of five integrated mobility
services fairly determine the intention of revisiting Japan together with actual conditions of the customer satisfaction fromtourism and mobility services including the itinerary and use of modes for the airport access and excursion tour in tourism
destinations. It also concluded that a higher level of the integration for mobility services combining information services
with packaged services would effectively induce Chinese inbound tourism demand.
Based on these results from our 2019 research, our continued research in 2020 is intended to quantitatively analyze
the effect of integration of mobility services in tourism destinations on creation of demand for inbound tourism by Chinese
tourists, especially their visiting Japan via Osaka International Airport as a tourism destination. The main objective is todevelop a mixed logit (denoted MXL) model to identify the decision choice behavior of visiting Japan in the EXPO 2025
and tourism destination patterns under the condition of integrated mobility services alternatives.
   While the COVID-19 has been spreading all over the world since December 2019, the forth pandemic wave has poseda threat to Japan even though over one year has passed since the first struck. While such a pandemic has also caused
serious damage to the international tourism (for example, the number of foreigners enter Japan from KIX in May 2020 isdecreasing by 0.2% in comparison to the same month in the previous year), many developed countries have already started
to lead the policies for putting the economy back on track to shift a new life-style ‘with-corona’. Clearly it would be an
irreversible process for such an international tourism to recover the demand under the circumstances in ‘with-corona’society. The reason is that, for individuals who are faithful to their principles of new life-style with corona, ‘international
tourism’ even if it is ‘domestic tourism’, would be motivated in a different manner, that is, tourism be not what it used tobe. Also, it is clear that, entering the era of the post-corona society they live in with the NEW-NORMAL, they would becapable of customizing their visit-to-Japan tours with full use of mobility services integration.
In this study, focusing on individual’s psychological risk for COVID-19 infection, we intend to identify how such
psychological risk determine the attitude and the behavioral intention of (re)visiting Japan, and how Chinese tourists
would change their attitudes toward visits to Japan in response to the substantial change in needs/wants for mobility andrelated other services in tourism destinations in Japan.
1-2 Importance and Goals 
Of a particular importance is to get useful findings for proposing more practically materialized integration of mobility
services. In the 2020 research, our goal is to quantitatively grasp the demand emerged from introducing mobility
services integration into Chinese tourists’ inbound market. For achieving the goal, the MXL model is applied to theirstated preference data obtained from our Web based survey in China. The MXL model is regarded as a tool of representing
a choice behavior of visit-to-Japan in the EXPO 2025 and their visiting tourism destinations in Japan, which integrated
mobility services alternatives are incorporated as an exogenous variable for policy-making.
This research also intends to analyze how we can effectively create the demand for the visits to Japan in the period of
post-corona society in China. The impact of the COVID-19 on Chinese individual’s attitude, behavioral intention andbehavior of daily activity and travel patterns under the with-/post-corona periods is empirically analyzed using the WEBbased survey data. Some of these attitudinal and intentional attributes against the COVID-19 are then verified whether
they can significantly determine the decision choice behavior of visiting Japan in the EXPO 2025 through the MXL model
calibration.

-1-

1-3 Background
Tourism studies in Japan from the 2000s on have expanded their fields from the traditional tourism related transport
planning. For example, Nishii & Goulias (2016)1) have proposed the AMMA (Area Marketing and Management
Approach) which is primarily targeted at the area-development involving tourism (denoted ADIT). Nishii et al. (2019)2)
have faced challenges of tourism destinations management related to sustainable tourism area development. The current
AMMA studies have discussed the emerging demand that is defined as the diverse and synergic effect derived fromtourism marketing strategies in the targeted area and examined the demand emergence effect of the smart TDM in the
SUZUKA F1. (See Nishii (2017)3) and Nishii et al. (2021) 4)) As one of methodological approaches of the AMMAs, the‘demand emergence’ approach has here leaped into the spotlight because it would work to a certain extent as a stimulus
for tourist demand.
As mentioned before, this study intends to quantitatively grasp the demand emerged from measures that contain an
introduction of mobility services integration into the inbound tourism market. It is here hypothesized that those integrated
mobility services would determine the behavioral intention of their visiting Japan. Besides they would emerge enoughinbound demand to promote the marketing strategies related to the ADIT in tourism destinations, where the sustainable
and resilient destinations management ones are positioned as a higher-agenda in the long-term perspective.
The current urban transport studies have been intensively concerned with ‘integrated mobility services’ like
Mobility-as-a-Service (MaaS) in ICT-innovated urban cities in Europe. The WHITE PAPER by MaaS Alliance (2017) 5)
introduced the definition of MaaS as follows:
Mobility as a Service (MaaS) constitutes the integration of various forms of transport services into a single mobility
service accessible on demand. Booming demand for more personalized transport services has created a market spaceand momentum for MaaS.
Kamargianni et. al. (2016)6) introduced the background of the MaaS:As such, integrating different transport modes and providing seamless door-to-door mobility is one of the prioritiesof decision makers and transport authorities. Building on these shared modes and developments in information andcommunication technologies (ICT), “Mobility as a Service” (MaaS) is one of the novel mobility concepts that could assistin achieving seamless mobility.
They also asserted that integrated and seamless mobility is the idea behind the MaaS. The following four indices arebasically based on the functions of integrating mobility services for a bundle of multiple transport modes in the city:‘Ticket Integration’ (TI) function, ‘Payment Integration’(PI) function, and ‘Journey planning’(JP) function, and‘Booking’(B) function with using ICT integrated platform (sometimes called ICT integration). Also, focusing on how
many transport modes would be integrated with each other in such MaaS-scheme, that is to say, the function of bundling
multiple different types of transport modes, they proposed an index of the bundling function as the fifth one. Furthermore‘Mobility package Integration’(MI) is defined as an additional index in relation to mobility services subscriptions. (See,p3297, Kamargianni et. al. (2016)7): A mobility package is a type of mobility tool that allows customers to pre-purchaseusage of various modes for a longer period of time as one product.) It therefore means that the MI would be obliged to
set up a single account for lump-sum prepayment including subscriptions.
In our previous researches (See: The 2019 Research Report (2020)8), and Nishii (2019)9)), based on the concept ofmobility integrations defined by Kamargianni (2016), five preconditions of mobility services integration are summarized
as follows:(1) Multiple-transport modes integration:
The first precondition indicates that a bundle of multiple modes could be operated on the single platform under
the condition that such a multi-modal services integration be equipped matching with the needs of tourists. It meansthat it precedes all other functions of integrated mobility services.
In case that those integrated mobility services are introduced in tourism destinations, the following TI & PI,
JP, and B (with ICT-integration) are regarded as one of preconditions common to that of urban transport.
(2) Ticket Integration and Payment Integration (TI and PI):
The second mobility integration is that a single smart-card (Transport-IC pass) can be used to access all themodes taking part in the service.

-2-

(3) Single account services (E-payment Integration: EI):
The third one indicates that one account is charged for the use of those ticketing and payment services.
(4) Mobility package Integration’(MI):As mentioned before, a mobility package is a type of mobility tool that allows customers to pre-purchase usageof various modes for a longer period of time as one product. Especially in case of urban commuters, this kind of
mobility packaged services has great benefits when customers can pre-pay for a specific amount (in time or
distance) of a combination of mobility services. However, when focusing on mobility integration in tourism
destinations, the MI is basically excluded from these preconditions in tourism related transport. It is because
tourists do not have tendency to repeat the same multi-modal journeys in tourism destinations during a long period(for example, one month). But they actually have needs to pack mobility and related tourism activity services
together. From tourism marketing perspective, we may add the ‘Mobility and activity package integration’ (MAPintegration) as one of the preconditions of mobility integrations in tourism destinations. It is noted that the MI
would be incorporated into the single account services if the tourists have needs to repeat the same multi-modal
journeys during their staying in the tourism destinations. Such services integration denotes ‘Single account andmobility-package integration (EI & MI)’
(5) Journey planning (JP) and Booking’(B) (with ICT-integration):
The fifth precondition means that there is a single application or online interface that can be used to accessinformation about the modes. See the detail explanation by Kamarginni et al. (2016) as follows: In general, ICT
integration in transport refers to a centralized platform that assembles information of various modes. It is expected
to facilitate and support travelers throughout the journey during “pre-trip”, “wayside” and “on-board” stages
by including functions such as journey planning, booking and real-time information.
It is here noted that these five preconditions of mobility integrations are defined as the criteria for introducing the
MaaS scheme into urban transport system in main cities in Europe. In addition, they emphasized that the MaaS-scheme
itself should ultimately achieve the institutional integration that all of multiple modes are owned and operated by one
company. We can refer to the definition of the MaaS by Kamarginni et al. (2017) 10) as follows: Mobility as a Service isa user-centric, intelligent mobility distribution model in which all mobility service providers’ offerings are aggregated bya sole mobility provider, the MaaS provider, and supplied to users through a single digital platform.
It would be therefore impractical for us to introduce the MaaS-scheme with the full specification version into tourism
destinations in Japan if such institutional integration has not been established yet. Although the rapid spread of the MaaSin urban transport in the EU and the US has taken place against the background of the ICT innovation and sharing economy,
it should be noticed that the integrated transport sectors alliances have been transformed simultaneously as the related
laws were revised, as Shibayama (2020)11) introduced the example in Vienna.
In Japan, on the other hand, although the practical trials toward an introduction of the MaaS-scheme designed forJapan as the smart mobility services with ICT are developed in urban transport system have recently been raised12),13), it
clearly remains for them to get a complete set of institutional integrations, for example, the alliance among transport
sectors to form the sharing system of information.
Based on our understanding of the current situations of mobility services integrations in tourism destinations in Japan,
we decide that we should not aim at introducing a full-spec version of the MaaS but explore how much need these inboundtourists have among those mobility integration alternatives and what a kind of their combinations is preferable to them.
In this study, therefore, mainly focusing on grasping the actual conditions of the CS and intention of mobility services
integrations under the existing schemes of transport business management and operation, we intend to identify a morepractical solution for the grade of mobility services integrations matching with the inbound tourists’ demand need.





-3-

Main stream of this study As mentioned before, our main objectives of this study are as follows:◼ To develop the MXL model to identify the decision choice behavior of visiting Japan in the EXPO 2025 andtourism destination patterns under the condition of integrated mobility services alternatives.
◼ To identify how psychological risk for the COVID-19 determines the attitude and the behavioral intention of(re)visiting Japan, and how Chinese tourists would change their attitudes toward visits to Japan in responseto the substantial change in needs/wants for mobility and related other services in tourism destinations inJapan.
Toward accomplishing our objectives, we begin conducting our WEB-based survey in China and then build the
MXL model to quantitatively analyze the demand emerged from introducing mobility integration alternatives. We also
explore to what extent the COVID-19 have forced Chinese individuals to change their behavioral intention of bothdaily activity and travel patterns and tourism related travel ones.
Let us here introduce a main stream of this study as shown in Figure 1-1. The stream first begins with an
introductory part, Chapter 1, where the background is followed by the main objectives referring to the achieved resultsfrom the 2019 research. Second, in Chapter 2, following the summary of the conducted WEB-based questionnaire
survey, the basic analyses are introduced from the following three viewpoints: The first is on basic characteristics ofthe actual conditions and needs of uses of integrated mobility services in the airport access/egress trips and excursion
tours in tourism destinations comparing with those from the 2019 data. The second is on the intention of use of the
OSAKA AMAZING PASS as a kind of integrated mobility services in tourism destinations. And the third is on the
behavioral intention of Chinese Tourists’ visiting Japan in the EXPO 2025 on the assumption that the post-corona hascome and on the stated preference for mobility services for those who have intention of visiting Japan in the EXPO
2025.
In Chapter 3, we will empirically explore to what extent the COVID-19 have forced Chinese individuals to change
their behavioral intention of both daily activity and travel patterns and tourism related travel ones. We will also analyze
how psychological risk for the COVID-19 determines the attitude and the behavioral intention of Chinese tourists’visiting Japan and how Chinese tourists would change their attitudes toward visits to Japan in response to thesubstantial change in needs/wants for mobility and related other services in tourism destinations in Japan.
Chapter 4 is concerned with the development of the MXL for identifying the decision choice behavior of visiting
Japan in the EXPO 2025 and tourism destination patterns under the condition of integrated mobility services
alternatives. Our MXL model is based on the conceptual framework developed by Train et al. (2003), which is denoted
the random-coefficients model. The MXL here aims to quantitatively analyze the demand emerged from introducing
the alternatives related to mobility services integrations. Finally, in Chapter 5, we will summarize both leading factfindings from the analyses in the previous chapters and the future tasks.


-4-









-5-

-6-

Chapter 2
The 2020 WEB Survey in China and Basic Analysis 2-1

Summary of the 2020 WEB survey in China This chapter introduces the summary of the 2020 WEB-based survey in China. As mentioned in the previous
chapter, our 2020 research aims to empirically identify the preconditions of our introducing mobility integrations into
inbound tourist’s market. More specifically, the following viewpoints are prepared:- The first is on basic characteristics of the actual conditions and needs of uses of integrated mobility services
in the airport access/egress trips and excursion tours in tourism destinations.
- The second is on the intention of use of the OSAKA AMAZING PASS as a kind of integrated mobility services
in tourism destinations.
- The third is on the behavioral intention of Chinese Tourists’ visiting Japan in the EXPO 2025 on theassumption that the post-corona has come and on the stated preference on mobility services for those whohave intention of visiting Japan in the EXPO 2025.
It is here noted that, in the first viewpoint, when comparing with those from the 2019 data, we focus on only
respondents who have experienced to visit Japan before (denoted ‘with-visit to JP experience’) excluding those whohave never been to Japan (denotes ‘with-non-visit to JP experience’) from all the data.
In our 2020 WEB-based survey, we select three cities in China; Zhejiang Province, Beijing, and Jiangsu Province
and collect 350 individuals for each of targeted cities dividing into a half, that is to say, 175 for those with-visit to JP
experience and 175 for those with-non-visit to JP experience. The reason why we include those with-non-visit to JP
experience is that we intend to quantitatively examine the demand effect emerged from mobility integration measures.
The basic concept of such an emerged demand effect would be referred to the 4-box strategies model(Penetration,
Product, Market Development and Diversification) by Ansoff (See: Nishii (2016)14), Nishii (2016)15))
Table 2-1 shows the surveyed items in 2020 comparing with those in 2019. They are classified into five groups:
The group A: Individual and household attributes such as gender, age, vocation, yearly income, and LCS
The group B: The actual conditions of individual's daily activities including tourism & leisure ones under the
COVID-19 pandemic in 2020 and their changes comparing with those in 2019,
Individual's behavioral attitude and preconditions for visiting Japan under the current COVID-19
situation andIndividual's behavioral intention of visiting Japan under the post- COVID-19 situation
The group C: Only for individuals who have experienced to visit Japan before as a tourism destination,
The itinerary of the latest visit to Japan tour and the intention of revisiting JapanThe used transport-modes and tickets at their visited cities in the latest visiting JapanThe used mobility services for accessing the first tourism destination from the arrival airport andthose for accessing the departure airport from the last one in the latest tour to JapanThe evaluation of services satisfaction for accommodation, facility usages related to tourism
activity, amenity & security and mobility services in the latest tour to Osaka
The mobility services usage and their satisfaction in the latest visit to Osaka in JapanThe group D: The intention of having needs to receive each of 10 mobility services alternatives
The most preferable case of the combination of improved contents of five kinds of mobility services
integrations among 8 cases
The recognition/ experience of the existing OSAKA AMAZING PASS (OA-Pass)
The intention of having needs to receive the mobility services through the existing OA-PASS
when revisiting JP in the future
The most preferable content of mobility services through OA-Pass among 7 improved ones
The group E: The intention of visiting Japan to enjoy the EXPO 2025 in Osaka
The most preferable transport modes accessing from KIX airport to the EXPO cite under the casethat the respondent has an interest in the EXPO 2025 even if it's a little bit-7-

Table ２-１ The major items in The 2020 WEB-based survey
comparing with those in The 2019 KIX-survey
Group
A.

B.

 
●

●



●

The actual conditions of individual's daily activities such as commuting andshopping in response to the COVID-19 pandemic in November in 2020 and thechanges comparing with those in2019 [increasing/unchanged/decreasing]●- The actual conditions of individual's tourism & leisure activities(day trip /overnight tour) in response to the COVID-19 pandemic during the latest two monthin 2020 and the changes comparing with those in 2019
[increasing/unchanged/decreasing]Individual's behavioral attitude for the COVID-19 in your tourism and leisureactivities in the latest two months●- Individual's behavioral attitude and preconditions for visiting Japan under thecurrent situation of the COVID-19
Individual's behavioral intention of visiting Japan under the post- COVID-19
situation



The Group C-questions are prepared only for individuals who have experienced tovisit Japan before as a tourism destination- The itinerary of your latest visit to Japan tour and the intention of revisiting
Japan

●

●
C.

●

●

● The used transport-modes and tickets at their visited cities in the latest visiting

Only Japan (Note: Transport modes and tickets are classified into 14 modes and 7 types
for in detail )*experi The used mobility services for accessing the first tourism destination from therarrival airport in the latest tour to Japan*
The
ence. used mobility services for accessing the departure airport from the last tourismof destination in the latest tour to Japan*
visitThe evaluation of the grade of services satisfaction for accommodation, facility
to-JP
usages related to tourism activity, amenity & security and mobility services in yourlatest tour to Osaka.*
The mobility services usage and their satisfaction in the latest visit to Osaka inJapan*●○●The intention of having needs to receive each of 10 mobility services alternatives(2 cases (actual/ improved) by each of 5 kinds of mobility services)*○●

The most preferable case of the combination of improved contents regarding fivemobility services among 8 cases*●

The recognition/ experience of the existing OSAKA AMAZING PASS (OA-Pass)
The intention of having needs to receive the mobility services through the existing
OA-PASS when visiting JP in the futureThemost preferable content of mobility services through OA-PASS (Two-days pass)
among 7 improved ones●

The intention of visiting Japan to enjoy the EXPO 2025 in Osaka
The most preferable transport modes accessing from KIX airport to the EXPO cite
under the case that the respondent have an interest in the EXPO 2025 even if it'sa little bit

D.


E.

Major survey items
Individual and Household attributes: adding 'Yearly income' and 'LCS(Life Cycle
Stage)' to the 2020 survey→Note: segmented into with/without experience ofvisiting Japan by the surveyed three cities



Note: The mark ' * ' indeicates that the item in 2020 is comon to that in 2019 but classified into moredetailed categories.

As shown in Table 2-1, the Group B is regarded as an additional item for identifying the actual conditions ofindividuals’ daily activities and travel patterns under the current situation of the COVID-19 in the surveyed cities andtheir intention of visiting Japan as a tourism destination on the assumption that Japan be in the post-COVID-19
circumstances. The Group C is also concerned with the item related to the experience of visiting Japan such as theitinerary of the latest visit-to-Japan tour, the used transport-modes and tickets in tourism destinations, and mobility
services usage and satisfaction. Besides, the Group D and E are basically common to those in 2019 but modified about
more practical details of mobility services integration alternatives. It is noted that the detailed contents of each of theitems from A-group to E-group can be referred to the appendix (1): WEB-based survey questionnaires in Japanese /English / Chinese version.

-8-

Memory /Knowledge
Motivation /Emotion

Perception /Certainty on
alternatives

Attitude
Theory ofrational
actionTheory ofplannedbehavior

As a factor
intermediate between‘attitude’ and ‘behavior’

Individual
norm

Perceived behavioral
control
Behavioral determinants
except attitudeDecision making
process
Preference

Behavioral
intention

Behavior

Causality in psychological analysis
Causality in consumer behavior analysis

Morals / Social
norm(See Fujii (2002) and Sasaki (2002)

Figure 2-1 Conceptual relationship among attitude, behavioral intention, preference and behavior

Let us here explain how we approach to the set of questions in the additional surveyed-item (the B-group related
to individual’s attitudes and behavioral intentions in response to the COVID-19). As shown in Figure 2-1, we try tohypothesize a general relationship among ‘individual’s attitude’, ‘behavioral intention’, ‘preference’ and ‘behavior’.
The relationship grounds on both the psychological factors determining behavior in theory of attitude introduced by
Fujii (2002) 16) and the causal path diagram underlying decision-making process introduced by Sasaki (2002)17).
Accordingly, our WEB-based survey intends to set up the questions about the changes in individuals’ activity andtravel patterns against the COVID-19 in their cities, those on the extent of the factors determining these behavioral
changes such as ‘attitude’ and ‘behavioral intention’, and their intention/preference of visiting Japan in the post-corona
situation so as to identify their causalities in a developed MXL model.
It is also obvious that we need to ascertain whether or not our WEB-based survey is implemented with theappropriate timing. We discuss the problem with Chinese researchers gathering information on the situation of the
COVID-19 by city. (See Appendix (2): The chronological list of measures against COVID-19 in the surveyed cities)
Let us briefly introduce how the COVID-19 infection has been spread in China: While the onset of COVID-19
was reported in Wuhan on December 2019, Chinese government started to put the lock-down of Wuhan into action
from January 23. The government continued these lock-down measures in many cities including severe quarantine
and immigration restrictions for two months and a half and lifted them on April 8 to work out the basic policy forputting the economy back on track under the continuation of the strict COVID-19 prevention measures. The 13th
Quanguo Renmin Daibiao Dahui was held on May 22, although it was about two months later than usual, andexpressed an official view concerning the prevention of the COVID-19 in China as follows: ‘Our country has
successfully depressed the COVID-19 inflection in a relatively short period and accomplished to secure the lives ofthe people.’ In addition, two months later, on July, they announced that the COVID-19 inflection has been settled
down all over the country and has been perfectly controlled. They also announced that we could succeed in managing
risk for the COVID-19 infection to contain the pandemic period just only one month. According to the official
announcements from central and provincial governments, the reasons why they succeed to contain the COVID-19
pandemic for such a short period are as follows: One is that we could develop the health-code-app that is allowed to
rapidly capture the tracing of route of the COVID-19 infection and the other is that they strongly promote the localarea limited lock-down measure with their building a large-scaled PCR-test system over the country18).
As a result, on August, when we discuss the WEB-survey design, we found that our targeted three cities, Hangzhou,
Beijing and Suzhou were not under the conditions where the local citizens had been forced to live into such restrictive
lives as the lock-down and the large-scaled restriction of going-out and crossing the province. It is however notablethat there would exist a variety of changes in their daily activity and travel patterns if they had taken their own specific-9-attitudes and behavioral intentions for the COVID-19 given the circumstances in which they had not always gotten
information of the real state of the COVID-19 infection and the efficiency of its preventive measures.
This study therefore will not intend to highlight the macroscopic changes in behavioral patterns derived from theinstitutional restrictions and political incentive measures against the COVID-19. But, actually, focusing on a variety
of attitudes and intentions for the COVID-19, that is to say, ‘everyone has their own way of doing things for the
COVID-19’, the Group B items of our WEB-based survey provide a set of questions on both the changes in daily
activities and travel patterns under the with-corona and the behavioral intentions of visiting Japan in the post-corona
situation. (See the detailed items in Table 2-1.)
2-2

Basic profile of the collected data
Let us here start to introduce the basic characteristics of individual and household attributes relating to the GroupA item. Of a particular concern is to identify how these characteristics would differ from each other by the targetedcity reflecting the size and the level of urban transport infrastructures. The following results represents the aggregation
results of basic characteristics by city:
Table -Basic profile of individual and household attributes(Total: 1050 personsin 2020 WEB survey
aggregation results

individual/household
Gendermale; 50.3%, female; 49.7%

Ageless than 25 yrs old 15.7%, 25-34 yrs old 28.1%, 35-44 yrs old 25.4%, 45-54 yrs old: 30.8% ,55-64 yrs old: 0%, over 65 yrs old 0%not applicable→young aged (less than35 yrs old); 43.8%, middle aged (35-65 yrs old);56.2%, senir aged (over 65
yrs old); 0%

Place of residence

Individual's current address in each of the targeted cities: Zhejiang province, Beijing and Jiangsu
province (Note: The number of sampled individuals is 350, respectively)

With/without experienceof visiting JapanThe number of sampled individuals with/without experience of visiting Japan in each of the targeted
cities is 175, respectively

Yearly income

The average yearly income is 121,800 CPY(approximately1,957,000 JPY)
The distributions of yearly income in the three cities differ from each other.

Household size

The disribution of household size: alonesingle-person household 1.5%, two-persons
household 7.7%, three-persons households 75.0%, four-persons households 14.1%,
five or more persons households 1.7%

LCS(Life Cycle Stage)

st: 7. All adults (all ≥ 18 ) 27.9%,
nd 5. Young school nuclear family (youngest child ≥6 and <12 ) 18.8%,
rd 4. Pre-school nuclear family(youngest child <6 ) 18.6%,
th: 6. Older school nuclear family (youngest child ≥12 and <18 ) 17.1%,
th: 3. Three-generation family (youngest child < 18 and living with grandparents)
th: 2. Younger childless coupleyounger person < 50 5.8%
7 th: 9. 0thers 2.7%, 8th: 1. Younger singleyounger person < 50 1.3%, and9 th: 8. Single-parent and youngest child < 18 0.8%.
→The distribution of the LCS by city differs from each other.

company employee, government empoyee, and part-time job worker
Career (current state ofself-employeed business 16.7%,
individual's career; in Oct.
students 3.4%,
2020)
others ( full-time homemaker and retiree)
0.1%

7%,

79.8%,

Table 2-2 shows the basic profile of individual and household attributes obtained from the 2020 WEB-based data.
When comparing with that in the 2019 data, the 2020 data have a deficit in the component ratio of the individuals who
are more than 55 years old. It is due to the sample-selection bias caused by the WEB survey research company. It isalso noted that the component ratio of ‘students’ and that of ‘others’ in the vocation item are different from those in
the population.
Table 2-3 shows a distribution of yearly income by city: When focusing on the whole sampled individuals, theaverage yearly income group covers form 80-100 thousand CNY (28.6%) to 100-150 thousand CNY (21.5%). The
average accounts for approximately 121.8 thousand CNY, equals to 1.957 million JPY (in case that the currency rate
is 16.07 JPY/CNY on November in 2020). Comparing with these yearly income distributions by city, that inZhejiang is similar to that in the whole individuals. On the other hand, it is found that, in case of Beijing data, the- 10 -

relatively higher income group (form 200-250 thousand CNY) accounts for 10.0% but otherwise, in case of Jiangsu
data, the lower income group (from 40-60 thousand CNY) does for 9.7%. As a result, the average by city differsfrom each other: Beijing (131 thousand CNY), Zhejiang (123.7 thousand CNY) and Jiangsu (110.6 thousand CNY).
In the Group A-item of our WEB survey, the questions on household attribute contain not only the LCS but also
the head of a household and the household size: The aggregation results indicate that the percentage of head of ahousehold in the entire individuals is 54.3% and the distribution of household size is as follows: The three-persons
household (75.0%) is overwhelmingly large, then four-persons (14.1%) followed by two-persons (7.7%).

Table 2-4 Distribution of Life-Cycle-Stage (LCS) by city
Life_Cycle_Stage

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

Total

1. Younger single

0.3%

1.7%

2.0%

1.3%

2. Younger childless couple

4.0%

6.9%

6.6%

5.8%

3. Three-generation family

6.0%

6.0%

8.9%

7.0%

4. Pre-school nuclear family

20.0%

14.3%

21.4%

18.6%

5. Young school nuclear family

18.6%

19.4%

18.3%

18.8%

6. Older school nuclear family

17.4%

15.4%

18.6%

17.1%

7. All-adults family

31.4%

32.6%

19.7%

27.9%

8. Single-parent family

0.0%

1.1%

1.4%

0.9%

9. Others

2.3%

2.6%

3.1%

2.7%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 2-4, shows a distribution of LCS by city: In case of the whole sampled individuals. The percentage of the
LCS7 (All adults [all ≥18 yrs old]) , 27.9% is in the largest majority and followed by that of LCS5 (Young school
nuclear family[the youngest child is over 6 and less than 12 yrs old] ;18.8%), that of LCS4 (Pre-school nuclear
family[the youngest child is less than 6 yrs old] ;18.6%), and LCS6 (Older school nuclear family[the youngest childis over 12 and less than 18 yrs old;17.1%). When comparing with the LCS-distributions by city, they differ fromeach other: The LCS distribution in the Zhejiang data is similar to that in the whole sampled individuals, but those inother two cities have a different pattern of the LCS distribution. For example, in case of the Beijing data, the percentage
of LCS4 (14.3%) is relatively lower than that in the other cities but the percentage of LCS7 (32.6%) is higher. On theother hand, in case of the Jiangsu data, that of LCS7 (19.7%) is lower but that of LCS4 (21.4%) is higher.

- 11 -

2-3

Results from basic analysis: Part 1; The residents who have experienced to visit Japan
Comparing with the 2019 KIX survey data

In this section, we introduce results from an analysis of basic characteristics of the itinerary and the customersatisfaction (CS) for mobility services in the latest tour to Japan focusing on the Group C-item in our 2020 WEB
survey data. We here intend to compare those in the 2020 WEB data with those in the 2019 KIX data targeting theindividuals who have experienced to visit Japan before.
Table 2-5 shows basic characteristics of the itinerary of the latest visit to japan. In our 2020 WEB survey data, thetotal number of the individuals with experience of visiting Japan is 525. The subsampled individuals are defined as
those whose purpose in their tours is mainly sightseeing and leisure and whose tourism destination they have as oneof principal destinations. These subsamples account for 233. The table is also followed by the table of those in the2019 KIX survey data:
When comparing with each other in these two tables, several points are in common but in peculiar as follows:[Main visiting places]: In case of the 2020 WEB survey data, the percentage of visiting Osaka in the latest tour toJapan is about 60%. It is clearly due to the fact that the 2019 KIX survey was aimed at those who access the KIX
airport from their last destinations in Japan.
[The total number of stays in Japan]: Focusing on those whose tour-purpose is limited to ‘only tourism / leisure’,
the average in the 2020 WEB data (4.70 days) is approximately one day shorter than that in the 2019 KIX data (5.73
days).
[Accompanying persons]: Three types such as ‘families/relatives’, ‘friends’ and ‘husband & wife/partners’ areregarded as the leading ones of accompanying persons in common. On the other hand, the percentage of ‘alone’ in the2019 KIX data (16.1%) is much higher than that in 2020 WEB data (9.3%).
[Tour purposes]: The percentage of ‘tourism/leisure’ accounts for about 70% in the 2020 WEB data, that is common
to that in the 2019 KIX data.
[Travel arrangement]: The distribution of travel arrangement types in the 2020 WEB data is different from that inthe 2019 KIX data: For example, the percentage by travel arrangement type is, Type 1(Group tour): 28.2% in 2020
and 26.9% in 2019, Type 2(Packaged tour): 32.2% in 2020 and 14.9% in 2019, and Type 3(Individual tour): 39.2% in2020 and 58.2% in 2019. This implies that there may exist a certain difference in sample-selection between the twosurveys.
[How to sign up a travel]: Both the 2020 WEB and the 2019 KIX data sets are common; The ‘Website’ is regarded
as a leading application method and followed by the ‘store-front’. While the percentage of these two methods is over
90%, it is featured that the percentage of ‘Website’ in the 2020 WEB data (50.3%) decreases with 15 % from that inthe 2019 data (65.5%).
[The most preferable city to revisit]and [Intention of revisit the city]: ‘Osaka’ (the percentage is 52.4% in 2020
and 47.2% in 2019) is regarded as the most preferable city to revisit in both the 2020 WEB and the 2019 KIX data.
The average scores of the intention of revisit Osaka in the 2020 WEB data (with the Likert’s 7-scales measurement)is 5.65, that is between ‘slightly (5)’ and ‘much (6)’ grade.
[Necessity of improving mobility services]: The distribution of response patterns of this question in the 2020 WEB
data obviously differs from that in the 2019 KIX data. Especially the percentage of ‘no necessity in improving both
airport access and excursion mobility services’ in the 2020 data accounts only 23.6% but that in the 2019 amounts toabout 80%. While we are not prepared to answer the reasons why there is a big difference between both data sets, weneed to verify the underlying causality: For one thing, we may suppose the effect of difference in distribution of tour
arrangement types. In case of the group tour, tourists tend to be much released from their own arrangement of mobility
services in their tours than they do in case of the individual tour. Besides, it should be noted that the 2020 WEB datacontain the tours in which the used arrival / departure airport is not always the KIX and the used mobility services foran excursion to destinations are not applicable to those in Osaka and within the Kansai areas.

- 12 -

- 13 -

Next, let us introduce aggregate results on the intention of revisiting Japan. While our previous study examines
the causal relationship between such an intention and itinerary-related variables toward the development of the SEM,
the results from the χ2 tests for independence indicate that the intention is not always determined by these variables
with 5% significant level.

Table 2-6 The average scores of intention of revisiting Japan by itinerary-related variable
Itinerary-related variable

Category

The subsampled individuals
The length of stays inJapanC2-2
The length of stays in
OsakaC2-3
Accompanying persons
C2-4
Type of travel
arrangementC2-7
How to sign up a tour
C2-8

The average scores of intention of revisiting JapanThe 2020 WEB data (A) The 2019 KIX data (B)The ratio (A)/(B)

5.68

5.20

less than 4 days

5.87

5.58

1.09
1.05

56 days

5.48

5.18

1.06

7 days and over

5.56

4.97

1.12

less than 3 days

5.68

5.17

1.10

45 days

5.71

5.18

1.10

6 days and over

5.17

4.97

1.04

alone

5.68

5.46

1.04

family/relatives

5.60

4.91

1.14

others

5.60

5.35

1.05

group tour

5.70

5.13

1.11

packaged tour

5.71

5.42

1.05

individual tour

5.62

5.20

1.08

store-front

5.78

5.06

1.14

Website

5.59

5.27

1.06

phones

5.91

5.33

1.11

Table 2-6 shows the average scores of the intention of revisiting Japan by category of the itinerary factors such as
the length of stays, accompanying persons, travel arrangement type, and how-to-sign-up. The table also demonstrates
the ratio of the average in 2020 to that in 2019 by category: As shown in Table 2-6, the ratio in the total of subsamples
is 1.09 and expresses that the ratios by category by itinerary are distributed with a range from 1.04 to 1.14.
The average scores by ‘How-to-sign-up’ in the 2020 WEB data also have a different tendency from those in the2019 KIX data: The average scores of ‘store-front’ are 5.78 in 2020 and 5.06 in 2019, but those in ‘Website’ are 5.07
in 2020 and 5.27 in 2019. We force ourselves to say that we can hardly explain the reason why these results arereversed.
In case of ‘The length of stays in Japan’ in the 2019 KIX data, the average by category tends to be lower as thelength be longer: 5.58>5.18>4.97. On the other hand, in case of the 2020 WEB data, there is no marked tendency inthe average score by category: 5.87>5.48<5.56.
In case of those in other itinerary-related variables such as ‘Accompanying persons’ and ‘Type of travel
arrangement’, the average scores by category have no significant difference from each other.
As shown in Table 2-5, the distribution of response patterns of this question in the 2020 WEB data obviously
differs from that in the 2019 KIX data. It is notable that the percentage of ‘no necessity in improving both airport
access and excursion mobility services’ in the 2020 data accounts only 23.6% and that the percentage of ‘Airport
access mobility services improvement’ amounts to about 40%. Accordingly, focusing on the subsampled data whereindividuals visit Osaka as a main tourism/leisure destination in their tours to Japan, we try to count the distribution of
response patterns by the mode used in arrival/departure:
Table 2-7 shows the distribution of response patterns of necessity of mobility services improvement by the mode
used in accessing the KIX airport in arrival at/departure from Japan: When aiming at the percentage of ‘Airport accessmobility services improvement (only)’ by mode, it is distributed widely with a range from 33.3% (Long-distance busesin arrival) to 60.0% (Intercity rails (JR) in departure). It is also found that, in case of the access modes in departure,
their percentages are as large as that in the Intercity rails (60.0%): 58.8% (Long-distance buses) and 58.6% (Taxi). On
the other hand, focusing on the percentage of ‘Excursion mobility services improvement(only)’ by mode, the largest- 14 -

one is 37.0% (Long-distance buses in case of arrival) and 29.4% (Long-distance buses in case of departure). Besides,
it should be notable from this table that the modal share of ‘Others’ accounts for 83.5% in arrival and 71.1% in
departure. It is due to the fact that the ‘Others’ as a category of used modes contains illegal shuttle-cabs (unlicensedtaxi). It is therefore quite clear for us to improve those mobility services to shift from such an illegal mode to an
appropriate one.

Table 2-8 The average scores of the CS for 7 tourism related services by subsampled group (2020 WEB data)
Osaka + within Kansai areasGroup A
174 samples
Item of services
Accommodation facility
services

Osaka + outside Kansai areasGroup B
59 samples

CSrank
average
5.67

st

Item of services

Subsampled touristsGroup A + Group B
233 samples

CSrank
average

The city security and comfort
Uses of tourism facilities &resources
Accommodation facility
services

Item of servicesCSrank
average

5.64

st

Accommodation facility
services

5.64

st

5.64

1 st

The city security and comfort

5.60

nd

5.56

rd

Airport access services

5.59

rd
th

Airport access services

5.61

nd

The city security and comfort

5.59

rd

Tourism activities

5.58

th

Airport access services

5.53

th

Tourism activities

5.57

Excursion mobility services

5.56

th

Tourism activities

5.53

4 th

Excursion mobility services

5.54

th

5.44

th

Excursion mobility services

5.47

th

5.43

th

5.35

th

The brand-image of visiting
cities

5.34

th

5.42

th

The brand-image of visiting
citiesUses of tourism facilities &resources

Table

Uses of tourism facilities &resources
The brand-image of visiting
cities

The average scores of the CS for 7 tourism related services by subsampled group (2019 WEB data)

Osaka + within Kansai areasGroup A
91 samples
Item of services

Osaka + outside Kansai areasGroup B
87 samples

CSrank
average

Item of services

Subsampled touristsGroup A + Group B
178 samples

CSrank
average

Item of servicesCSrank
average

The city security and comfort

6.04

st

The city security and comfort

5.90

st

The city security and comfort

5.97

st

Airport access services

5.49

nd

Airport access services

5.48

nd

Airport access services

5.49

nd

Excursion mobility services

5.44

rd

Excursion mobility services

5.43

rd

Excursion mobility services

5.43

rd

Accommodation facility
services

5.31

th

5.10

th

5.21

th

Tourism activities

5.30

th

5.10

th

5.18

th

The brand-image of visiting
cities5.25

thUses of tourism facilities &resources

5.07

th

Uses of tourism facilities &resources

5.15

th

Uses of tourism facilities &resources

5.23

th

Tourism activities

4.97

th

Tourism activities

5.13

th

Accommodation facility
services
The brand-image of visiting
cities- 15 -

Accommodation facility
services
The brand-image of visiting
citiesNext, we introduce the average scores of the CS from tourism-related services that the subsampled individuals
experienced in the latest tour. The tourism-related services are classified into 7 items: ‘Airport access services’,‘Excursion mobility services’, ‘Accommodation facility services’, ‘Tourism activities related services’, ‘Use of
tourism facilities and resources’, ‘The brand-image of visiting cities’, and ‘The city security and comfort’.
The average score by item is calculated evaluating the CS-scores in the 2020 WEB data with the Likert’s 7-scales
measurement as follows: ‘Very satisfied’ (7), ‘Satisfied’ (6), ‘Slightly satisfied’ (5), ‘Neutral’ (4), ‘Slightly unsatisfied’(3), ‘Unsatisfied’ (2), and ‘Very unsatisfied’ (1).
Table 2-8 shows the comparison with the average scores of the CS from tourism-related services between three
types of subsampled individuals’ visiting places: ‘Osaka + within the Kansai area’ (Group-A), ‘Osaka + outside theKansai areas (Group-B) and ‘Subsampled totals (Group-A + Group-B). The table is also followed by those resultsfrom the subsampled individuals in the 2019 KIX data.
The results from the 2019 KIX data indicate that, in case of the total subsampled individuals, the ranking andvalues of the average scores are as follows: 1st: ‘The city security and comfort’; 5.97, 2nd: ‘Airport access services’;
5.49, 3rd: ‘Excursion mobility services’; 5.43, 4th: ‘Accommodation facility services’; 5.21, 5th: ‘The brand-image ofvisiting cities’; 5.18, 6th: ‘Use of tourism facilities and resources’; 5.15, 7th: ‘Tourism activities related services’; 5.13.
When focusing on comparison between two types (Group A and Group B), they also find that there exists no differencein the top 4 ranking order of their average scores. Besides, it should be added as a note that the average of ‘Airport
access services’ hardly differs from that of ‘Excursion mobility services’: In case of Group-A, 5.49 versus 5.44, andin case of Group-B, 5.48 versus 5.43.
On the other hand, the results from the 2020 WEB data as shown in Table 2-8 indicate that the average scores byitem are distributed with a smaller range than those in the 2019 KIX data: The ranked average scores in case of thetotal subsampled individuals are as follows: 1st: ‘Accommodation facility services’; 5.64, 2nd: ‘The city security andcomfort’; 5.60, 3rd: ‘Airport access services’; 5.59, 4th: ‘Tourism activities related services’; 5.57, 5th: ‘Excursion
mobility services’; 5.54, 6th: ‘Use of tourism facilities and resources’; 5.15, 7th: ‘The brand-image of visiting cities’;
5.42. We also find that there exists no significant difference in their average scores between two types of subsampled
groups.
Table 2-9 The share of the total number of used mobility services by surveyed city
Used mobility services

Zhejiang

Beijing

Total
subsampled

Jiangsu

1: By rail-station counters

2.9%

2.9%

4.2%

3.4%

2: By travel agencis in Japan

9.0%

10.2%

10.9%

10.0%

3: By travel agencis in China

12.1%

13.9%

8.4%

11.2%

4: Through the Internet search

5.8%

7.3%

6.9%

6.6%

5: By guidebooks

3.7%

4.5%

5.3%

4.5%

6: By information desks, etc.

0.2%

0.5%

0.4%

0.4%

7: Suica(Pre-payed

2.1%

2.4%

2.5%

2.3%

8: ICOCA(Pre-payed

7.6%

6.5%

6.9%

7.0%

9: PASMO(Pre-payed

5.7%

8.6%

7.6%

7.2%

10: PASMO(automatically charged)

7.6%

6.3%

7.4%

7.2%

11: PiTaPa (Post-payed card)

1.9%

3.1%

1.9%

2.3%

12: Other ticketless servicies

4.5%

5.2%

2.1%

3.8%

13: Japan Rail Pass

6.4%

5.0%

5.2%

5.6%

14: KANSAI THRU PASS

3.5%

2.1%

5.3%

3.8%

15: Kansai Area Pass

8.0%

4.7%

4.4%

5.8%

16: One-day pass for Metro & buses

9.2%

8.9%

9.2%

9.1%

17: Osaka Amazing Pass

7.4%

4.5%

7.6%

6.7%

18: Arima & Rokko pass

1.0%

1.6%

1.5%

1.3%

19: Kyoto & Biwako area-ticket

1.2%

1.8%

1.5%

1.5%

20: Other discounted excursion passes

0.2%

0.0%

0.8%

0.4%

SUB-TOTAL(%)

100%

100%

100%

100%

513

382

524

1419

SUB-TOTAL

Note: The number of subsampled individuals: 418 ( = Zhejiang(136) + Beijing(154) + Jiangsu(128) )- 16 -

Next, we introduce results of the actual conditions of use of mobility services in a main tourism destination in thelatest tour to Japan. The mobility services used in a tourism destination are here classified into 20 kinds in details fromthe viewpoint of their integration as follows: The first group consists of 6 kinds of services and contains information(-provider) services such as information desk at a rail-station, travel counters, travel agencies and guide books. The
second one also has 6 kinds of services classified into the transport IC passes such as Suica, ICOCA, PASMO, PiTaPa
and other ticketless services. The third group consists of 7 kinds of excursion tour passes such as Japan Rail Pass,KANSAI THRU PASS, and Osaka Amazing Pass. The third group can be mainly classified into two kinds according
to the spread of service areas; that is to say, either nationwide or local areas. The third group is also featured with not
only ticketless services, but also booking and the tourism activity-packaged services.
Table 2-9 shows the share of the used mobility services by mode in a main tourism destination in the latest tour
to Japan. The total number of used mobility services by mode is here defined as the sum of the number of mobility
services aggregating from the most frequently used mode to the fifth one. As it accounts for 1419 in total for 435
subsampled individuals, the average is approximately 3.3 (modes per individual). The table indicates that the firstgroup of mobility services accounts for 36 percent of all the subsampled individuals and mainly comprises tourinformation providing services by travel agencies in China (11.2%) and those in Japan (10.0%). It also indicates thatthe second group does for about 30% and the third one is 34%. The results from Table 2-9 prove that there exists avariety of the mobility services categorized into the transport-IC passes and excursion-tour ones.
When comparing with the mode share by city in Table 2-9, that in Beijing data differs from those in other twocities: In case of the Beijing data, both the share of the information providing services by travel agencies in China(13.9%) and that of the PASMO (pre-payed IC pass) (8.6%) are relatively higher than those in Zhejiang and Jiangsu.
On the contrary, that of the OA-Pass (as an excursion tour pass) is low, just only 4.5%. We may say a few kinds ofreasons why such difference by city has been occurred: From one thing, there is a variety of itineraries of the latest
tour to Japan including different patterns of tourism destinations. In addition, there may exist in attitudinal
heterogeneity between individuals such as the recognition of mobility services components, the CSs and theirimprovement intention.
Table 2-10 shows the distribution of rating scores of the CS in the most frequently used mobility services by city.
The rating scores cover the range from ‘very satisfied’ (7) to ‘very unsatisfied’ (1) with seven Likert’ scales. As shownin this table, we find that the average rating scores in the total is 5.79, although that in Beijing is 5.70, 5.79 in Zhejiang,
and 5.88 in Jiangsu. The table indicates that the evaluated CS from the used mobility services in Beijing data may beslightly severe comparing with that in other two cities. When focusing on the CSs from each of the used mobility
services items (from A.1 to E.) and their ratios of usage as shown in Table 2-10 (continued), we find that, in case of
Beijing data, the average scores and the ratios in both ‘CS_C_Pre-payed IC pass usage’ and ‘CS_D_E-payment_usage’are smaller than those in other two cities.

- 17 -

2-4

Results from basic analysis: Part 2; The OSAKA AMAZING PASS
as a bundle of integrated mobility services

In this section, we introduce results from an analysis of needs to receive mobility services integrations, the actual
conditions of the OSAKA AMAZING PASS (denoted OA-Pass) and the most preferable mobility services throughimproved OA-Pass focusing on the Group D-item in our 2020 WEB survey data. We here intend to quantitatively
identify behavioral intention of use of the OA-Pass under the condition that the level of services would be improved
as a kind of integrated mobility services in tourism destinations.
While we have already mentioned the results of the CSs from each of the component items of mobility services
integration in the previous section, it is noted that they are targeted at individuals with experience of visiting Japan.
We here aim to identify how extent all individuals have intention of usage in each of each of five items of mobility
services integration for two cases: ‘The current’ and ‘The improved’ level of mobility services by item.

Table 2-11 shows a list of contents in mobility services by item for the current and improved cases. In our WEBbased survey, all individuals answer the question how extent they have need to receive the level of mobility services- 18 -

by item with five options with rating scores as follows:
Option 1: I do not need to receive the mobility services. (‘no need’: The rating; 1)
Option 2:I am not sure whether I receive the mobility service or not. (‘not sure’: The rating; 2)
Option 3: I have a little intention to receive such mobility services. (‘have a little intention’: The rating; 3)
Option 4: I will probably receive the mobility service. (‘probably receive’: The rating; 4)
Option 5: I will surely receive the mobility service. (‘surely receive’: The rating; 5)
Table 2-12 The distribution of rating scores of mobility services integration items by the LOS-case(The current / The improved)
Mobility services itemRating distributions

A.Travel information &seemless access services

B. On-line ticket purchase &booking services

The current / The improved

A1:Current

B1:Current

1. no need
2. not sure
3. have a little intention
4. probably receive
5. surely receive

A2:Improved

B2:Improved

C. Pre-payed transport-IC passservices
C1:Current

C2:Improved

D. E-payment (settlement)
services with a single accountE. Travel and tourism activity
packaged services

D1:Current

E1:Current

D2:Improved

E2:Improved

3.3%

4.6%

3.7%

3.0%

3.9%

8.1%

3.5%

5.7%

3.7%

4.0%

17.2%

20.4%

15.0%

16.7%

11.6%

22.2%

13.2%

17.5%

12.0%

16.9%

27.6%

28.6%

28.4%

25.8%

25.0%

24.3%

27.2%

27.3%

26.3%

29.0%

42.6%

36.8%

41.6%

41.9%

42.4%

32.8%

40.7%

38.1%

41.4%

35.6%

9.2%

9.7%

11.2%

12.6%

17.1%

12.7%

15.3%

11.3%

16.6%

14.6%

3. + 4. + 5.positive intention

79.4%

75.0%

81.2%

80.3%

84.5%

69.7%

83.2%

76.8%

84.3%

79.1%

The average rating scores

3.37

3.27

3.42

3.44

3.57

3.20

3.51

3.32

3.55

3.40

Table 2-12 shows the ratio of the positive intention and the average rating scores by item by case: We find that thepercentage of the positive intention of mobility services integrations by item by case at least accounts for more thanabout 70%. We also indicate that the average rating scores cover the range from 3.20 to 3.57 out of five points on
the rating. When focusing on comparison in the percent of the positive intention between the current and improved
LOS by item, we find that, in all of items, the percentages in any of the current cases tend to be larger than those in
the improved ones. We also find that there exists in a large gap of 84.5% in the current and 69.7% in the improved in
pre-payed transport IC pass services. Considering the reasons why these gaps have happened, it is partly due to thefact that most individuals, while they positively intend to receive the current level of mobility services by item (withthe range from 79.4% to 84.5%), tend to be satisfied with the current-LOS case and turn out to have not highexpectations for the improved case. We may say another reason exists: In pre-payed transport IC pass services, eventhe current case can get the highest percentage among five items of mobility services. On the other hand, in the
improved case, the complementary services like family and elderly people discounts are added. It is here noted thatthose optional and complementary services may be not always welcomed for individuals who would be not applicable,
for example, young generation couples and young family with no children.
Table 2-13 Distribution of the most prefarable cases of combination of improved contents by city
Case of the combination of
improved contents

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

Case 1

No_Improvement

10.6%

11.4%

9.4%

10.5%

Case 2

DE_Improved

11.7%

13.1%

13.1%

12.7%

Case 3

BC_Improved

14.9%

12.0%

15.1%

14.0%

Case 4

BCDE_Improved

23.4%

21.1%

16.3%

20.3%

Case 5

CE_Improved

11.7%

8.9%

13.1%

11.2%

Case 6

CD_Improved

10.9%

8.6%

8.6%

9.3%

Case 7

BE_Improved

10.3%

11.4%

14.3%

12.0%

6.6%

13.4%

10.0%

10.0%

100%

100%

100%

100%

Case 8

BD_Improved
Sub-total

All individuals

A.Travel information &B. On-line ticket purchase C. Pre-payed transport-IC D. E-payment (settlement)
E. Travel and tourism
Services& booking services
pass services
services
activity packaged services
item Case seemless access services
Case 1current

current

current

current

current

Case 2current

current

current

improved

improved

Case 3current

improved

improvedcurrent

current

Case 4current

improved

improved

improved

improved

Case 5current

current

improvedcurrent

improved

Case 6current

current

improved

improvedcurrent

Case 7current

improvedcurrent

current

improved

Case 8current

improvedcurrent

improvedcurrent

Next, we here focus on which case of the combination of improved contents in mobility services integration would- 19 -

be the most preferable for individuals who intend to receive those services in their excursion trips in tourism
destinations: Table 2-13 shows the distribution of the most preferable combination cases of improved contents inmobility services integration by city. In our 2020 WEB-based survey, eight cases are chosen from mutually orthogonal
Latin squares, L8(27) of the DoE (Design of Experiment) method. Two levels (current / improved) and five of thefactors (from A. to E.) selected from the maximum 7 ones are defined in the L8(27). It is also assumed that Case 1(no_improved) is regarded as a basic criterion for evaluation of individual’s preference on other 7 cases. It should be
noted that these 8 cases do not contain the improved content regarding the item-A (Travel information & seamless
access services).
As shown in Table 2-13, the top five cases are as follows: 1st: BCDE_improved (Case 4) (20.3%), 2nd: BC_improved(Case 3) (12.7%), 3rd: DE_improved (Case 2) (12.7%), 4th: BE_improved (Case 7) (12.0%) and 5th: CE_improved(Case 5) (11.2%). The result indicates that, except the secondly-ranked case (BC_improved), other four of the most
preferable cases (BCDE, DE, BE, and CE_improved) are related to a combination of the item-E (packaged services)and the remaining items (B, C, and D).
Next, we introduce basic results from the aggregation analysis of the OA-Pass. Of a particular concern is to identify
the actual conditions of the OA-Pass usage by inbound Chinese tourists and their intention of having needs to receive
the mobility services through the improved OA-Pass. The summaries of basic results are as follows:
A SUMMARY OF THE OSAKA AMAZING PASS
Price(JPY) by type

TYPE 1One-day pass (2,700JPY) and TYPE 2: Two-days pass(3,600JPY)(2 consecutive days)

Available transport modes

One-day pass: Osaka Metro, Osaka city buses and rails in Osaka city except the JR lines
Two-days pass: Osaka Metro, Osaka city buses for two days

Place of purchase

Ticket counters at all stations of Osaka Metro, Tourist Information desks OSAKA / NAMBA, main hotels inOsaka city, etc.

Information services
Special services

OSAKA AMAZING PASS Guidebook translated leaflets, App. (exclusive App. for OSAKA AMAZINGPASS), Official Website, etc.
Discount admission charges: cover 48 facilities for tourism & leisure activity such as museums, art galleries,
castles, gardens & zoos, canal cruisings, etc.



1st: ‘know it a little bit’ (33.0%), 2nd: ‘just only the name’ (28.6%)3rd: ‘not know it at all’ (24.2%),

Recognition of the

4th: ‘know it but have never experienced’ (10,4%), and ‘have experienced to use it before’ (3.8%).

OA-Pass→In case of all individuals, the percent of ‘not know it at all’ is about a quarter so that it is not enough[See Figure 2-2]level of recognition of the OA-pass. When comparing with the extent of the recognition by city, itclearly differs from each other.
The

numberof

The number of users of the OA-Pass is only 40 individuals (3.8%). Almost 60% of them purchased

users of the OA-

the OA-Pass at the travel counters when they visited Osaka in their latest tour to Japan. 

Pass, and when &According to the distribution of the CS scores with Likert’ 7 scales evaluation, the average in the total

how to purchase it  accounts for 5.75 and 80% covers from ‘slightly satisfied’ (4) to ‘very satisfied’ (7). Distribution of five options with rating scores: ‘no need’ (1), ‘not sure’ (2), ‘have a little intention’
Needs to receive(3), ‘probably receive’ (4), and ‘surely receive’ (5). 

the OA-Pass when

→1st: ‘probably receive’ (4) (35.0%), 2nd: ‘not sure’ (2) (28.7%) 3rd: ‘have a little intention’ (3)visiting Osaka(25.2%)

[See Figure 2-3]

→The average in the total accounts for 3.09. when focusing on the average by city, that in Jiangsu(3.19) is the highest than those in other cities (Beijing (3.07) and Zhejiang (3.01)). 
7 alternatives: 1) To increase available transport modes & lines, 2) To expand the covered areas

available the OA-Pass, 3) To put 'Three-days pass (TYPE 3) of the OA-Pass ' on the market, 4) To
increase the number of facilities to which the OA-Pass is applied with the discount admission charge,5)To introduce the E-payment services into the OA-Pass (ex. E-payment by smart phone app.) 6)To
improve travel information services of the OA-Pass (ex. To introduce travel information services- 20 -

Selecting the top

regarding one-day excursion trips), and 7) To introduce the complimentary services such as family or

three alternatives tosenior (elderly people) discounts into the OA-Pass.

which are given→The top 1st answers for needs for improvement of the OA-Pass: priorityfor

1st: 5) (26.9%), 2nd: 4) (17.7%), 3rd: 3) (17.0%), 4th: 2) (15.0%), 5th: 1) (10.7%), 6th: 6) (8.4%), 7th:

improvementof7) (4.4%)

attractiveness and→The top 2nd answers for needs for improvement of the OA-Pass:usefulness of the

1st: 2) (24.9%), 2nd: 4) (15.1%), 3rd:1) (14.9%), 4th: 6) (14.9%), 5th: 5) (14.6%), 6th: 3) (10.5%), 7th:

OA-Pass

7) (5.2%)[See Table 2-14]

→The top 3rd answers for needs for improvement of the OA-Pass:
1st: 2) (18.8%), 2nd: 4) (18.5%), 3rd: 5) (16.4%), 4th: 3) (15.3%), 5th: 6) (13.7%), 6th: 1) (11.2%), 7th:
7) (6.1%)→As a whole, judging from the top three answers of the alternatives which Chinese tourists give topriority for improving attractiveness/useful of the OA-Pass, they are; 2) To expand the covered areas,4) To increase the number of facilities with the discount admission charge, and 5) To introduce theE-payment services →The distribution of the WTPs by the top-3 alternative of the improved OA-Pass indicates that the

The WTP (Willing-

second categorized class (the range from 251 to 300 CNY) is regarded as a leading class in any of the

to-pay) for the top

top-3 alternatives. It has a certain level of worth that the second class is a leading class, because the3 alternatives of thelowest class is not applicable.

improved OA-Pass→The result also represents that the percentages of the second category by city account for about the[See Figure 2-4]

range from 44.3% to 58.4%, those of the third category (from 301 to 350 CNY) by city are the range
from 14.8% to 20.9% and both of them reach 60% to 70%. In addition, we find that the median of the
WTP is 300 CNY (4500 JPY), that is worth the current price (232 CNY) of the OA-Pass with about
1.30 times. 

Total

24.2%

Jiangsu

28.6%

19.4%

Beijing

26.3%

30.6%

20.9%

0%

10%

30%

11.7% 2.3%

25.4%

28.9%

20%

10.4% 3.8%

40.3%

32.3%

Zhejiang

33.0%

33.4%

40%

50%

60%

do not know itknow only the nameknow it but no experience

have experianced to use it

70%

9.7% 2.0%

9.7%

80%

90%

know it a l ittle bit

Figure 2-2 How much OA-Pass be recognized- 21 -

7.1%

100%

Total

5.0%

28.7%

Jiangsu 1.7%

25.2%

29.1%

22.6%

Beijing

7.7%

24.6%

Zhejiang

5.4%

32.3%

0%

35.0%

10%

20%

no neednot sure

41.7%

28.0%

25.1%

30%

40%

6.2%

50%

have a little intention

60%

70%

4.9%

32.9%

6.9%

30.3%

6.9%

80%

probably recei ve

90%

100%

surely receive

Figure 2-3 Distribution of intention of the OA-Pass

D2-3-2 total WTP(CPY)complimentary services(N=68)(N=165)

14.5%

50.3%

17.6%

13.9%1.2%
2.4%
0.0%

Information services imrovement(N=113)(N=388)

18.3%

44.3%

20.9%

9.5%2.6%
1.3%
0.5%
2.6%

E-payment services(N=222)(N=607)

17.1%

48.6%

22.1%

6.1%
2.1%
1.6%
0.7%
1.6%

Discounted tourism facilities(N=176)(N=539)

13.2%

52.1%

21.0%

8.0%
1.9%
1.3%
1.1%
1.5%

Three-days Pass
(N=136)(N=449)

12.9%

58.4%

16.0% 6.7%
2.2%
1.1%
1.1%
1.6%

Expansion of covered areas(N=207)(N=616)

16.1%

54.1%

14.8% 8.6%
2.1%
1.6%
1.5%
1.3%

Availability of transport modes(N=128)(N=386)

15.5%

57.8%

16.6% 5.7%
2.1%
0.8%
1.0%
0.5%

2012502513000%

301350

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%351400401450451500

501550551

Figure 2-4 Distribution of the WTPs (CNY) of the OA-Pass by the top-3 improved alternative- 22 -

2-5

Results from basic analysis: Part 3; The intention of visiting EXPO 2025
under the post-corona society

In this section, we introduce results from an analysis of intention of visiting Japan when the EXPO 2025 is being
held and the preference on modes accessing the EXPO site from the KIX airport. Based on these results, the MXL
model would be applied in the fourth section: Both the intention of visiting Japan and that of the primary tourism
destinations would be targeted at the dependent variables of the MXL model.
The summary of the aggregation results from the Group E. of our WEB-based survey questionnaires:

Select the answer from the following five alternatives: 1) I have not much interest in the EXPO 2025. So, I will not visit Japan taking the opportunity.

2) I have an interest in the EXPO 2025 but I can’t say my visiting Japan for now.

Intentionof3) I have a lot of interest in the EXPO 2025. So, I' like to enjoy not only the EXPO 2025 but also

visiting Japan tovisiting Osaka in my visit to Japan.

enjoy the EXPO

4) I have a lot of interest in the EXPO 2025. So, I' like to enjoy not only the EXPO 2025 but also2025 in Osaka

visiting Osaka and other surrounding cities in my visit to Japan.

[See Table 2-15]5) Others (not applicable to the above alternatives)→The distribution of alternatives in case of all individuals:

1) not much interest/not visit Japan; 26.8%,2) have an interest/can’t say my visiting Japan; 33.0%,
3) have a lot of interest/Expo and Osaka; 17.6%, 4) have a lot of interest/Expo and Osaka + otherareas;21.9%
→1) not much interest/not visit Japan; difference in the percentage between cities: Zhejiang:
18.6%, Beijing: 40.0%, Jiangsu: 21.4%


Table 2-15 Distribution of intention of visiting Japan for EXPO2025
Intention of visiting Japan toenjoy EXPO2025 in Osaka

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

Total

not much interested

18.6%

40.3%

21.4%

26.8%

have an inteest

36.6%

25.7%

36.6%

33.0%

have a lot of interestinvolving avisit to Osaka city

20.3%

15.1%

17.4%

17.6%

have a lot of interestinvolving avisit to Osaka and other cities

24.3%

18.0%

23.4%

21.9%

others

0.3%

0.9%

1.1%

0.8%

sub-total

100%

100%

100%

100%

The following are results from the individuals who select alternatives except 1) [not much interest] in theabove-mentioned question. They answered the stated-preference (SP) questions on a visit-to-Japan to when
the EXPO2025 would be held at ‘Yumesaki’ in the Bay of Osaka.
Plan to use KIX

Both arrival and departure:28.6%, Only arrival: 33.3%, Only departure:18.9%, Either one 19.2%

in visit-to-Japan Itinerary:

The

Less than one week: 64.5%, Over one week and less than two weeks: 34.2%, Over two weeks: 1.3%

number of stays
in JapanThe

The average number of stays in Osaka: All individuals; 5.04 days, (Zhejiang;5.19 days, Beijing;4.66

number of stays

days, Jiangsu; 5.16 days), and the individuals who stay in Osaka until less than 7 days account for

in Osaka 

87.9%.

Itinerary:
Itinerary:

The

The average number of stays in visit-to-EXPO2025: All individuals; 3.26 days, (Zhejiang;3.22 days,

number of visit-

Beijing;3.38 days, Jiangsu; 3.19 days), and the individuals who stay in Osaka until less than 5 days

to-EXPO 2025

account for 90.4%.

- 23 -

Itinerary:

Single (alone): 5.3%, Couples/Married couples: 38.1%, Families/Relatives: 39.5%, Colleagues: 6.2%,

Accompanying

Friends/Acquaintances: 10.8%

persons
Itinerary:

TourGroup tour arranged by travel agency: 40.8%, Packaged tour: 39.5%, Individual tour: 19.5%

arrangement1) Osaka (only) (24.4%), 2) Osaka + Kyoto (21.6%), 3) Osaka + Kobe (12.9%), 4) Osaka + Kansai

Itinerary:area (one city) (14.6%), 5) Osaka + Kansai area (more than two cities) (13.0%), 6) Osaka + except

primary tourism

Kansai area (one city) (6.5%), 7) Osaka + except Kansai area (more than two cities) (4.4%), 8) Other

destinations

destination patterns (2.8%)[See Table 2-16]→The leading tourism destination pattern is Osaka (only) (24.4%). The percentage of Osaka + Kansai
area pattern (from Type 2) to Type 6)) accounts for 62.1%. →We here assume that these individuals can be classified into two primary destination patterns: Oneis ‘Osaka (only)’ pattern and the other is ‘Osaka + α’ pattern. The latter is defined containing thecategories from Type 2) to Type 7). It is noted that these two patterns are regarded as an alternative inour developed MXL model. Five alternative modes of the access to KIX for general passengers (1: Rails, 2: Limousine buses, 3:Sea boats, 4: Taxi, 5: ‘Rapi:t’ (Nankai Express) and another option (6: Shuttle bus services for group-tourists)

The evaluation of→Each of five alternative modes is evaluated from five attributes of services with five-scales scores

the

level

of

such as Cost, Time, Frequency, Transfers, and Seat-availability

services (LOS) in→The average scores by attribute by mode:

access to KIX by

Cost

(1: 3.89, 2: 3.87, 3: 3.69, 4: 3.12, 5: 3.62),

mode

Time

(1: 3.60,

2: 3.83,

3: 3.85, 4: 3.69, 5: 3.81),

Frequency(1: 3.83,

2: 3.81,

3: 3.47, 4: 3.71, 5: 3.75),

Transfers(1: 3.40, 2: 3.99, 3: 3.78, 4: 3.79, 5: 3.75),

Seat-availability (1: 3.46,

2: 3.99, 3: 3.83, 4: 3.79, 5: 3.90),→The alternative mode 2) (Limousine buses) is evaluated in all of five attributes of LOS with thehighest average scores.
→The alternative mode 5) (‘Rapi:t’) is two of features: One is that two attributes have the highest
average scores and the other is that there is nothing to be the lowest average scores in these five LOSs.
Stated preference

We here assume that you can choose six alternatives of transport modes accessing Yumesaki

on(EXPO2025 site) from KIX: 1. Rails, 2. Limousine (direct shuttle buses), 3. Direct express boats (Bay

the

mode

choiceinshuttle ship), 4. Taxicab, 5. Rail (limited express 'Rapid') & shuttle bus, 6. Shuttle buses (for groupaccessingthetour tourists only). The following table shows a summary of level of services by mode. It is noted

EXPO 2025 sitethat '6. Shuttle buses' is only available for tourists who ask the travel agent to arrange their group-from KIX airport

tour.

[See Table 2-17]
TABLE

Summary of level of services by KIX access transport mode

KIX access transport mode/

LOS
Cost (fare JPY per person)

1.Rails

2.Limousine

3. Expressboats

4. Taxi

1,260JPY

1,600JPY

1,700JPY

18,000JPY

74min.

58min.

45min.

5.Rapid &Bus

6.Shuttle forgroup tour

2,200JPY(includi add up to theng express
total travel
fare）expenses45-60min.

55min.

Frequency (services headway） every 15min. every 30min. every 60min.

At any time

every 30min.

specified

The number of transfer (times)

Travel time (minutes per single trip)

Being seated or not always

50-60min.

２ times

０ times

0 times

0 times

1 times

0 times

Being notalways seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seated- 24 -



The distribution of mode choice among five KIX access transports: 
1: Rails (10.7%),
2: Limousine buses (35.9%),
3: Sea boats (17.1%),
4: Taxi (14.2%),
5: ‘Rapi:t’ (Nankai Express) (22.0%)→The result indicates that these stated rankings of the mode-choice preference are consistent withthe evaluation of the LOSs of five alternatives. 

Table 2-16

Primary Tourism destinations patterns in vist-to-Japan tour in the EXPO2025

Primary Tourism destinations patterns

Zhejiang

BeijingAll
Individuals

Jiangsu

1. Osaka only

24.9%

23.4%

24.7%

24.4%

2. Osaka and Kyoto

18.2%

20.6%

25.8%

21.6%

3. Osaka and Kobe

13.0%

13.4%

12.4%

12.9%

4. Osaka and another city in Kansai

14.0%

14.8%

14.9%

14.6%

5. Osaka and two more cities in Kansai

15.1%

11.0%

12.4%

13.0%

6. Osaka and one city outside of Kansai

7.4%

8.1%

4.4%

6.5%

7. Osaka and two more cities outside of Kansai

6.7%

3.8%

2.5%

4.4%

8. others

0.7%

4.8%

2.9%

2.6%

100%

100%

100%

100.0%

Distribution of Primary Destinations Patterns by sampled city
Total

24.4%

Jiangsu

24.7%

Beijing

23.4%

20.6%

13.4%

Zhejiang

24.9%

18.2%

13.0%

0%

10%

21.6%

12.9%

25.8%

20%

30%

14.6%

12.4%

40%

50%

13.0%

14.9%

14.8%

60%

12.4%

11.0%

14.0%

15.1%

70%

1. Osaka only

2. Osaka and Kyoto

3. Osaka and Kobe

4. Osaka and another city in Kansai

5. Osaka and two more cities in Kansai

6. Osaka and one city outside of Kansai

7. Osaka and two more cities outside of Kansai

8. others- 25 -

6.5%

80%

4.4% 2.6%

4.4% 2.5%2.9%

8.1%

3.8%

4.8%

7.4%

6.7% 0.7%

90%

100%



Table 2-17

Stated preference on KIX-EXPO site access mode choice

KIX -EXPO Access Mode

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

Rails

10.0%

9.5%

12.5%

10.7%

Limousine

32.9%

32.4%

42.1%

35.9%

Express boats

15.6%

23.5%

13.4%

17.1%

Taxi

18.2%

12.8%

11.1%

14.2%

Rapid & Bus

23.4%

21.8%

20.8%

22.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%KIX -EXPO access modal split by sampled city
Total

10.7%

Jiangsu

12.5%

Beijing

9.5%

32.4%

Zhejiang

10.0%

32.9%

0%

35.9%

17.1%

42.1%

10%

20%

Rails

13.4%

23.5%

30%

Limousine50%

Express boats- 26 -

20.8%

11.1%

21.8%

12.8%

15.6%

40%

22.0%

14.2%

23.4%

18.2%

60%

70%

Taxi

Rapid & Bus

80%

90%

100%

Chapter 3
The Changes in Activity and Travel Behaviors and The Intention of Visit-to-Japan
under The With-corona in China
3-1

Viewpoints of the COVID-19 in the 2020 WEB survey
In this study, focusing on individual’s psychological risk for COVID-19 infection, we intend to identify how such
psychological risk determines the attitude and the behavioral intention of (re)visiting Japan. The actual impact of the
COVID-19 on Chinese individual’s attitude, behavioral intention and changes in their daily activity and travel patterns
under the with-/post-corona periods are empirically analyzed using the WEB-based survey data.
This chapter will empirically explore to what extent the COVID-19 have forced Chinese individuals to change
their behavioral intention of both daily activity and travel patterns and tourism related travel ones. The basic resultsfrom an analysis of the psychological risk for the COVID-19 determining their attitude and the behavioral intentionof visit-to-Japan are also introduced.
There exists a variety of measures for preventing the COVID-19 from spreading all over the world: Those in
China, US and European countries are mainly called ‘lock-down’ that means sealing-off of all of the entrances to thecity containing a time-limit on going-out. Those in New Zealand, Taiwan and Vietnam are a combination of early
entry restriction through PCR-inspection / isolation and the strict lock-down for a long term after that. Those in Japan,
on the other hand, are mainly concerned with requests for voluntary (self-)refrainment from going-out with PCRinspection / isolation. Even though those measures like vaccination against the COVID-19 produced some positive
results, many developed countries all over the world have however been suffering from the spread of infection under
the with-corona period being exposed to the threat of evolvement of coronavirus.
It is definitely clear that these public policies to the COVID-19 infection restrict socio-economic activities in bothindividual and household levels and cause a variety of changes in our daily life-style such as working, shopping andtourism & leisure activity patterns and that they have triggered individual’s attitude toward the COVID-19 to create
behavioral intention of overseas travels in the post-corona circumstances. Besides, we can easily imagine that thesocio-economic systems of life and working style with technological innovation, while they have actually come tostay since the before-corona, would be expected to accelerate their changes toward the post-corona society.
The WEB-based survey focuses on Chinese individuals’ attitudes toward the COVID-19 at the surveyed point intime (at the end of November, 2020) with exploring the actual changes in our daily life-styles (such as working,shopping and tourism & leisure activity patterns) comparing with those in 2019. We also intend to identify what kindof circumstance surrounding the COVID-19 would be preconditioned for them to intend to visit Japan as theiroverseas-travel destination and how extent they can have their behavioral intention of visit-to-Japan under theassumption that the COVID-19 infection would be reduced in the future.

3-2

The actual conditions of activity and travel behaviors and their changes
This section introduces results from an analysis of the actual conditions of changes in activity and travel patterns
due to the COVID-19 infection in China. Using the 2020 WEB-based survey data, basic characteristics of the Question
B. items such as the actual conditions of individual's daily activities including tourism & leisure ones under the
COVID-19 pandemic in 2020 and their changes comparing with those in 2019, individual's behavioral attitude andpreconditions for visiting Japan under the current COVID-19 situation and individual's behavioral intention of visitto-Japan under the post-COVID-19 situation (See Table 2-1).
(1) The actual conditions of workers’ activity and commuting behaviors on workdays:
When focusing on the whole of individuals who consist of workers (Category 1: Company employees, government
employees, and part-time job workers) and self-employed workers (Category 2: Self-employed business persons,owners, and solo-proprietors), it is found that the number of workdays in the latest week (in the last week of November,2020) is mainly distributed with the following three types: 5 working days per week (60.2%), 6 working days per
week (26.0%) and every day working (6.6%). These three types account for 92.8% and the average is 5.14 days per- 27 -

week.
Also, when focusing on the in-home working days (that means ‘tele-working days’), the average is 0.95 days per
week. It is due to the fact that the number of in-home working days is distributed as follows: ‘nothing’ (57.6%), ‘only
one day’ (13.6%) and ‘two days’ (15.1%). Comparing with the ratios of in-home working workers to the total by thesurveyed city, we can find that there exists a difference in the ratios between cities: The ratio for the total workers is
42.4%, that in Zhejiang is 43.8%, that in Beijing is 30.6% and that in Jiangsu is 52.7%.
However, this result hardly proves to have a clear tendency that the in-home working style has been shifted under
the with-corona circumstance in surveyed cities. We clearly need to exactly to grasp the actual conditions of theindustrial structure such as types of job/occupation and the size of firms and so on. It is because they clearly determine
the penetration rate in the targeted city. This point of view will refer to the following section, in which we can discuss
their changes comparing with those in 2019.
Next, Table 3-1 shows the modal split of workers’ commuting trips in the latest week: In case of the whole workers,
the top six high ranked modes are as follows: 1 st; cars (26.3%), 2nd; buses (20.5%), 3rd; subways (18.0%), 4th; walk
(only) (12.3%), 5th; Taxi (11.0%), and 6th; bicycle (7.9%). It is however noted that there exists a definite difference incommuter’s modal split depending on both the size of city and transport network services: Especially, in case of
Beijing, the top five modes are as follows: 1st; cars (30.0%), 2nd; subways (25.5%), 3rd; buses (17.1%), 4th; Taxi (9.0%),
and 5th; walk (only) (8.2%). The reason why the share of subway is high ranked is due to the fact that, since Beijing
Olympic in 2008, the subway networks have been constructed to operate 24 lines, 428 stations and 747 km in the totalof Beijing and they are regarded as the main public transport system with over 10 million passengers carrying capacity.
On the other hand, the subway system in Zhejiang operates 7 lines, 139 stations and 307 km in the total, that in Nanjing
does 10 lines 174 stations and 378 km in the total.
Table 3-1 Modal split in commuting trips by citycommuter's mode

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

Total

1. Walk (only)

13.2%

8.2%

15.2%

12.3%

2. Bicycle

9.1%

5.8%

8.5%

7.9%

3. Buses (including BRT

21.3%

17.1%

22.7%

20.5%

4. Chartered buses

0.9%

1.3%

0.6%

0.9%

5. Subways

13.9%

25.5%

15.3%

18.0%

6. Railways

3.5%

2.5%

1.9%

2.6%

7. Street-cars

0.6%

0.7%

0.0%

0.4%

8. Taxi

12.3%

9.0%

11.7%

11.0%

9. Cars

25.2%

30.0%

24.2%

26.3%

10. Others
sub-total

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

(2) Comparison of the daily working activity and commuting trips in 2020 with the last year
We are mainly aimed at employed workers focusing on their daily activity patterns (the number of in-home working
days per week) and their commuting trips (the frequency of public transport modes for commuting trips per week andthat of private cars for commuting trips per week) in the 2020 (in the with-corona) compared with those in 2019:(before the COVID-19 infection). The question is here as follows: ‘How have your current works been changed dueto the COVID-19 comparing with those in the same week of November in 2019?’ The alternative answers for thisquestion are three: ‘decreased’, ‘unchanging’ and ‘increased’.
◼ Comparison of the number of in-home working days per week in 2020 and 2019:
As shown Table 3-2, in case of the total employed workers, the percentage of ‘decreased’ is 26.9%,‘unchanging’ (60.4%) and ‘increased’ (12.8%). When comparing the answer distribution between cities, we
can find that, in case of the Jiangsu data, the percentage of ‘decreased’ (33.1%) is relatively higher than that- 28 -

◼

in other two cities. While we do not know why the percentage distinguishes the Jiangsu data from other city
data, we may say that, in case of Jiangsu, the manufacturing industry plays a leading role in the local economy
and such a business economic trend would determine employment adjustment. In any case, we can decide thatthe effect of the COVID-19 infection on the penetration of styles of the in-home working has been not largely
emerged. Also, when taking a look at the case of self-employed persons and owners, as shown in the separate
supplement to Table 3-2, the percentage of ‘unchanging’ accounts for 62.6% and that of ‘decreased’ is 24.0%.
It is also found that there exists a definite difference between cities as much as the employed workers data.
Comparison of the frequency of going-out for meeting and business trips in 2020 and 2019:
In case of the total employed workers, the percentage of ‘decreased’ (44.7%) and that of ‘unchanging’(48.5%) share popularity. When making a comparison between three cities, in case of the Jiangsu data, thepercentage of ‘decreased’ is 52.1%, that is relatively higher than the other two cities. On the other hand, incase of the self-employed persons and owners in the Jiangsu data, the percentage of ‘unchanging’ is 66.7%.
This means that, in case of employed workers, when comparing with the number of in-home working days
per week, the effect of the COVID-19 infection on going-out for meetings can’t be ignored.





◼

◼

Comparison of the frequency of using public transport modes in commuting trips in 2020 and 2019:
As shown in Table 3-3, in case of the total employed workers, the percentage of ‘decreased’ is 50.3%, that of‘unchanging’, 41.9%, and ‘increased’, 7.8%. When comparing these results between cities, the percentage of‘unchanging’ (62.9%) in the Beijing data is relatively higher than that in the other two cities. The percentageof ‘decreased’ (60.2%) in the Jiangsu data is also relatively higher than that in the other two cities.
Comparison of the frequency of using (private) cars in commuting trips in 2020 and 2019:
As shown in Table 3-4, in case of the total employed workers, the percentage of ‘decreased’ is 13.1%, that of‘unchanging’, 55.2%, and ‘increased’, 31.7%. There is a clear difference in these results between cities; thepercentage of ‘unchanging’ (62.9%) in the Beijing data is relatively higher than that of the other two cities.
The percentage of ‘increased’ (40.5%) is also relatively high. This table therefore indicates that, in case of the
Jiangsu data, employed workers in Jiangsu tend to change their commuting mode from public transport toprivate cars in response to the COVID-19 infection.
(3) The actual conditions of daily shopping activities and their related travel behaviors:   We here introduce the actual conditions of daily shopping activities and their related travel behaviors in the latest
week (at the end of week in November, 2020) first; the number of shopping days per week, the reasons why they did
not go shopping in a week, the most frequently used transport modes for shopping, and then comparison of theiractivity patterns in 2020 and 2019. Besides, we report the attitudes toward daily shopping behavior under the withcorona situation.

- 29 -


Zero days per week: 8.8%, Once a week: 35.2%, Twice a week: 35.1%,
Three days per week: 15.0%, Four days per week: 4.1%, Five days and over: 1.8%
→The sum of the percentage of ‘once’ and that of ‘twice’ accounts for over 70%. It is noted
The number ofthat the percentage of ‘zero days per week’ is 8.8%. daily-shopping→When comparing the distributions of daily shopping days per week by city, there exists a

days per week slight difference in the gross average days per week: 1.62 days/week in the Zhejiang data,(See Table 3-5)

1.84 days/week in the Beijing data, and 1.81 days/week in the Jiangsu data. Such a differenceamong cities may be partly caused by the percentage of ‘zero days per week’ (12.9%) in the
Zhejiang data that is relatively higher than those in other two cities (7.4% in Beijing and 6.0%
in Jiangsu). Distribution of primary reasons why they did not go shopping in a week:

The reason why

1st: ‘I happened to be not necessary to go shopping by myself or I asked my family member

they did not go

to do it’ (42.4%)

shopping in a

2nd: ‘I take delivery services instead of going out for shopping as much as possible’ (30.4%)

week

3rd: ‘I abstain from going out for shopping due to the COVID-19’ (27.1%)(See Table 3-6)

→This result represents that some 60% of individuals have taken concrete actions such as‘take delivery services’ and ‘abstain from having an opportunity to go out for shopping’. The distribution of the most frequently used transport modes for daily shopping activities ina week: In case of all individuals, 1st: cars 29.6%), 2nd: walk (only) (19.8%), 3rd: buses(15.6%), 4th: subways (12.9%), 5th: taxi (9.6%) and 6th: bicycles (8.5%)

The most→The result shows that, in any cities, while cars are regarded as a dominant mode in shopping

frequently used

trips, there exists a variety of transport modes such as buses, subways and taxies includingtransport modes

walk (only). for daily shopping→When comparison of the modal split in shopping trips between the surveyed cities, we canactivities in a weekfind that it has the same tendency as that in the case of commuting trips mentioned before:(See Table 3-7)

Reflecting the city size and the scale of transport network in Beijing, the modal split in

shopping trips in Beijing is much different than those in other two cities. In case of the
Beijing data, 1st: cars 32.6%), 2nd: subways (18.2%), 3rd: walk (only) (15.2%), 4th: buses(12.7%), 5th: bicycles (7.4%) and 6th: taxi (7.2%)


Table 3-5 Distribution of number of shopping days per week (by city)
shopping days
per week

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

0 day

12.9%

7.4%

6.0%

8.8%

1 day

37.7%

31.7%

36.3%

35.2%

2 days

30.3%

37.1%

38.0%

35.1%

3 days

14.3%

18.3%

12.3%

15.0%

4 days

3.4%

3.7%

5.1%

4.1%

5 days

1.4%

1.7%

2.0%

1.7%

6 days

0.0%

0.0%

0.3%

0.1%

7 days

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Average (Gross)

1.62

1.84

1.81

1.76

Average (Net)

1.86

1.99

1.93

1.93




- 30 -



Table 3-6 Distribution of the reasons for 'zero day per week' in shopping activity
The reason for 0 day per week

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. abstain from going out

24.4%

34.6%

23.8%

27.2%

2. take delivery services

26.7%

30.8%

38.1%

30.4%

3. unnecesasary for going out

48.9%

34.6%

38.1%

42.4%

4. other reasons

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

sub-totalTable 3-7 The distribution of the most frequently used modes for shopping activities by city

Mode used in shopping trip

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. Walk (only)

20.0%

15.2%

23.3%

2. Bicycle

9.8%

7.4%

8.2%

8.5%

3. Buses (including BRT

16.1%

12.7%

17.4%

15.6%

19.8%

4. Chartered buses

1.8%

0.6%

0.7%

1.0%

5. Subways

10.2%

18.2%

10.8%

12.9%

6. Railways

2.0%

3.7%

0.8%

2.1%

7. Street-cars

0.6%

2.5%

0.3%

1.1%

8. Taxi

10.4%

7.2%

11.0%

9.6%

9. Cars

29.2%

32.6%

27.4%

29.6%

10. Others

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%


Comparison of thenumber of

In case of all individuals, ‘decreased’: 48.4%, ‘unchanging’: 47.7 %, ‘increased’: 3.9%.

shopping days in→The result shows that they obviously tend to abstain from going-out for shopping to the2019 and 2020

COVID-19. It is also noted that no different tendency can be seen between cities.

(See Table 3-8)



Comparison of the

In case of all individuals, ‘decreased’: 55.8%, ‘unchanging’: 36.0%, ‘increased’: 8.2%.

frequency of using→Comparing these results between cities, the percentage of ‘unchanging’ (43.7%) in the

public transport

Beijing data is relatively higher than that in the other two cities. The percentage ofmodes in 2019 and‘decreased’ (62.6%) in the Jiangsu data is also higher than that in the other two cities.

2020→These results from the case of shopping trips by city have the same tendency as the case of(See Table 3-9)

commuting trips. 
In case of all individuals, ‘decreased’: 21.6%, ‘unchanging’: 52.0%, ‘increased’: 26.4%.
→Comparing these results between cities, the percentage of ‘unchanging’ (62.0%) in the

Comparison of the

Beijing data is relatively higher than that in the other two cities. The percentage of ‘increased’

frequency of using(34.6%) in the Jiangsu data is also higher than that in the other two cities. cars in 2019 and→As a result, as the same as commuting trip, those in Jiangsu definitely tend to change their

2020

shopping modes from public transport to private cars in response to the COVID-19 infection.

(See Table 3-10)

In case of those in Beijing, however, ‘unchanging’ accounts for about 60 percent. This meansthat it is not clear whether they tend to change modes from public transports to cars in responseto the COVID-19. Comparison of thenumber of stops

In case of all individuals, ‘decreased’: 49.6%, ‘unchanging’: 40.3%, ‘increased’: 10.1%.

per week for→Comparing these results between cities, the percentage of ‘decreased’ (52.3%) in the

shopping activity

Beijing data is relatively higher than that in the other two cities. 

in 2019 and 2020
(See Table 3-11)

- 31 -

Comparison of theduration at the stop

In case of all individuals, ‘decreased’: 53.6%, ‘unchanging’: 39.5%, ‘increased’: 6.9%.

for shopping→Comparing these results between cities, the percentage of ‘unchanging’ (50.3%) in theactivity in 2019

Jiangsu data is relatively higher than that in the other two cities. 

and 2020(See Table 3-12)


Table 3-8 The number of shopping days per week (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

48.9%

46.0%

50.3%

48.4%

unchanging

47.7%

50.0%

45.4%

47.7%

increased

3.4%

4.0%

4.3%

3.9%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-9 Frequency of public transport modes used for shopping trips (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

56.3%

48.6%

62.6%

55.8%

unchanging

38.0%

43.7%

26.3%

36.0%

increased

5.7%

7.7%

11.1%

8.2%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-10 Frequency of private cars used for shopping trips (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

28.6%

18.6%

17.7%

21.6%

unchanging

46.3%

62.0%

47.7%

52.0%

increased

25.1%

19.4%

34.6%

26.4%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-11 The number of stops for shopping activity per week (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

47.4%

52.3%

49.1%

49.6%

unchanging

43.4%

36.6%

40.9%

40.3%

increased

9.1%

11.1%

10.0%

10.1%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-12 The duaration at the stop for shopping activity per week (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

42.6%

57.4%

60.9%

53.6%

unchanging

50.3%

36.3%

32.0%

39.5%

increased

7.1%

6.3%

7.1%

6.9%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%



- 32 -

In our survey, we ask each of individuals the question how he/she take care of the COVID-19
in the daily shopping activity and travel for his/her household last week. In case of all
individuals, the distribution of alternatives selected from 5 ones is as follows:

Alternative 1: I try to abstain from going out for shopping due to the COVID-19 and/or
take delivery services instead of going out for shopping as much as possible.
(13.1%)
Alternative 2: I try to avoid to use the congested public transports (such as buses andsubways) in accessing shopping places. (22.5% Alternative 3: I try to avoid to go shopping at the congested supermarkets and shops.
(26.9%)
Alternative 4: I try to diminish the duration of staying shopping places.(25.0%)

Alternative 5: I try to keep social distance between persons observing put-on-mask rule.
(12.5%)

Individuals’
behavioral
attitudes toward
the COVID-19
in daily shopping
activities per
week→ The result shows that those attitudes toward the COVID-19 vary widely between(See Table 3-13)

The Zhejiang data: The percentage of ‘to abstain from going out for shopping’ (17.8%) isalternatives: A majority of the selected alternatives are ‘to avoid to use the congested public
transport modes’, ‘to avoid to go to the congested supermarkets’, and ‘to diminish theduration’.
→When comparing the distributions of those attitudes by city, we can roughly decide that
there is not a great difference between these three alternatives but we can point out the cityspecific features as follows:
relatively high but that of ‘to keep social distance’ (10.6%) is low. This implies that those
who live in Zhejiang tend to be relatively severer in the behavioral attitudes toward the
COVID-19 than those who live in other two cities do.
The Beijing data: The percentage of ‘to abstain from going out for shopping’ (9.4%) andthat of ‘to avoid to use the congested public transports’ (18.3%) are relatively low but thatof ‘to diminish the duration of staying shopping places’ (30.1%) and that of ‘to avoid togo shopping at the congested supermarkets’ (28.4%) is high. We can therefore decide thatthe actual conditions of both public transport modes and shopping facilities in Beijing cause
those specific attitudes toward the COVID-19.
The Jiangsu data: Those attitudes in the Jiangsu data are distributed as the same as those incase of all individuals. We may say that the percentage of ‘to avoid to use the congested
public transports’ (25.2%) is relatively high because of the congestion problem of public
transport network in Jiangsu.

Table 3-13 Distribution of behavioral attitudes toward the COVID-19 in daily shopping activity
and travel by city (multiple answer)
Alternative behavioral attitude

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. Not_Going_Out_Shopping_And_Or_Delivery

17.8%

9.4%

12.2%

13.1%

2. Avoid_Congested_Public_Tansport

23.1%

18.3%

25.2%

22.5%

3. Avoid_Congested_Supermarkets_And_Shops

25.0%

28.4%

27.4%

26.9%

4. Diminish_Stay_Duration

23.4%

30.1%

22.1%

25.0%

5. Keep_Social_Distance_With_Mask

10.6%

13.6%

13.2%

12.5%

6. Others

0.0%

0.2%

0.0%

0.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%



- 33 -



(4) Actual conditions and comparison of tourism and leisure activities (one-day tours) in the latest two months in2020 and 2019
We are mainly aimed at identifying how individuals arrange in their tourism and leisure activities such as one day
tours and multi-days tours in the latest two months in 2020 in response to the COVID-19 pandemic. In this paragraph,
we introduce results of the actual conditions of one-day tours in 2020 under the with-corona and those of thecomparison in 2020 and 2019. We also represent the results of multi-days tours in the next paragraph.
 First, we summarize the results of the actual conditions of one-day tours in the latest two months in 2020.

In case of all individuals: The frequency of one-day tours in the latest two months in 2020 is mainly

Frequency of
one-day tours in
the latest twomonths in 2020

distributed with the following four types: ‘zero time’ (21.2%), ‘only one time (36.6%), ‘two times’(See Table 3-14)→When comparing the distributions between cities, in the Jiangsu data, the percentage of ‘zero(28.0%), and ‘three times’ (9.9%). These four types account for 95.7% and the gross average is 1.4
times per the latest two months. →It is found that the distribution pattern in case of the whole data is close to a gamma-distribution.
time’ (14.6%) is relatively lower than that in other two cities. 
In case of all individuals, the reasons can be roughly divided into two: ‘I abstain from taking oneday tour for tourism and leisure activities due to the COVID-19’ (61.9%) (denoted ‘selfrefrainment’) and ‘I have not enough time to take one-day tour on non-workdays due to my busy

The reasons why

works on weekdays’ (35.0%).

they did not enjoy→We also find that there exists a marked difference in the percentage of ‘self-refrainment’ between

one-day tour in thecities : In case of the Jiangsu data, the percentage of ‘self-refrainment’ (86.3%) is relatively higher

latest two months

than that of the other two cities (Zhejiang (63.3%) and Beijing (45.1%)).

→This implies that such a difference in the aggregate percentage between cities may result from avariety of behavioral attitudes toward the COVID-19 among the individuals who live in each of thesurveyed cities. It is here noted that, such an apparent difference between cities should be explainedby a heterogeneity of the individuals sampled from each of three cities.


Table 3-14 Frequency distribution of one-day tours in the latest two months by city
Frequency

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

0 times

25.7%

23.4%

14.6%

21.2%

1 times

35.4%

31.4%

42.9%

36.6%

2 times

25.1%

30.0%

28.9%

28.0%

3 times

9.4%

10.6%

9.7%

9.9%

4 times

3.1%

4.6%

3.7%

3.8%

5 times

0.9%

0.0%

0.3%

0.4%

6 times

0.3%

0.0%

0.0%

0.1%

7 times & over

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

gross average

1.33

1.41

1.46

1.40





The basic characteristics of one-day tours in the latest two months in 2020:
Itinerary:In case of all individuals:

The purposes of

1st: leisure activities (47.2%), 2nd: tourism (sightseeing) (17.8%), 3rd: visit parents’ home (14.6%)

one-day tours→We find that there is not a large difference in the distribution of tour-purposes between cities. We
may say that the percentages of both ‘leisure’ and ‘sightseeing’ account for 75% but, in case ofother two cities, they do for around 60% and the percentages of ‘visit parents’ home’ and ‘visit
friends and relatives’ are relatively high. - 34 -

Itinerary:
The visiting
places, travel
distances,accompanying
persons and thenumber of tour
members

The visiting places:
1st: within the city, 2nd: within the surrounding cities, 3rd: within the province area
Travel distance:→distributed broadly with the range from 10 km - 30km to 150 km - 200km
Accompanying persons:
1st: family / relatives (71%), 2nd: friends / acquaintances (18.7%)
The number of tour members:→The percentage of two or three tour-members accounts for 81.1%. In case of all individuals: 1st: cars (35.5%), 2nd 〜5th: subways (13.9%), buses(13.6%), taxi
(13.5%), walk(only) (12.4%)

Itinerary:→There is a large variety of modes used in one-day tour activities. The modal split in one-day tours

The most

is similar to that in either commuting trips or daily shopping activities.

frequently used

→It is noted that the share of taxi (13.5%) in China is relatively higher than that in Japan, butmodes in one-day

the share of rails (6.9%) in China is lower than that in Japan.

tours in the latest→When comparison of the modal split in one-day tours between the surveyed cities, we can find

two months

that it has the same tendency as that in cases of commuting trips and shopping activities: Reflecting(See Table 3-15)

the city size and the scale of transport network in Beijing, the modal split in Beijing is much differentthan those in other two cities. In case of the Beijing data, the percentage of ‘cars’ 40.4%) and thatin ‘subways’ (17.5%) are relatively higher than those in other two cities but the percentage of ‘walk(only)’ (8.6%) and that in taxi (7.4%) are low. Table 3-15 Modal split in one-day tour activities by city
The most
frequently used
mode

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1.Walk (only)

12.6%

8.6%

15.1%

12.4%

2. Bicycle

1.8%

3.4%

1.1%

2.0%

3. Buses

14.4%

11.3%

14.7%

13.6%

1.8%

2.7%

0.4%

1.5%

5. Subways

12.6%

17.5%

12.3%

13.9%

6. Railways

6.6%

7.4%

6.8%

6.9%

7. Street-cars

0.7%

0.2%

0.6%

0.5%

8. Taxi

14.2%

8.4%

17.0%

13.5%

9. Cars

35.2%

40.4%

32.1%

35.5%

10. Others

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

Sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

437

406

530

1373

4. Chartered buses

The number ofsamplesComparisons of

In case of all individuals, when comparing of car-use in one-day tours in 2020 and 2019:the frequency,‘unchanging’ (51.4%) and the remaining half is divided into ‘increased’ and ‘decreased’.

public transport

concerning other four items (frequency, public transport use, the number of stops and the duration)use, car use, thehave similar distribution of changing patterns: The percentage of ‘decreased’ accounts for 50% tonumber of stops

60% and ‘unchanging’ occupies the rest.

and duration in

When comparing these five items between cities:

one-day tours in2019 and 2020
(See Table 3-16〜〜
Table 3-20) 

Also,

Frequency of one-day tours: The percentage of ‘unchanging’ (48.6%) in the Beijing data isrelatively higher than that in other two cities.
Public transport modes use: The percentage of ‘unchanging’ (41.1%) in the Beijing data isrelatively higher than that in other two cities.

- 35 -

Car use: The percentage of ‘unchanging’ (57.7%) in the Beijing data is relatively higher than thatin other two cities. On the other hand, the percentage of ‘increased’ (33.4%) in the Jiangsu data
and that of ‘decreased’ (29.1%) in the Zhejiang data are relatively higher. This means that thechanging patterns of car-use vary with the city.
The number of stops and the duration at the stop visited in one-day tours: There is not a marked
difference in the changing patterns.


Table 3-16 Frequency of one-day tours by city (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

57.1%

47.1%

56.0%

53.4%

unchanging

40.3%

48.6%

40.3%

43.0%

increased

2.6%

4.3%

3.7%

3.5%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-17 Public transport modes used in one-day tours by city (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

62.6%

52.0%

65.1%

59.9%

unchanging

31.4%

41.1%

24.6%

32.4%

increased

6.0%

6.9%

10.3%

7.7%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-18 Private cars used in one-day tours by city (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

29.1%

24.0%

16.3%

23.1%

unchanging

46.3%

57.7%

50.3%

51.4%

increased

24.6%

18.3%

33.4%

25.4%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-19 The number of stops in one-day tours by city (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

50.6%

50.9%

59.1%

53.5%

unchanging

43.7%

41.7%

32.9%

39.4%

increased

5.7%

7.4%

8.0%

7.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-20 The duration at the stops visited in one-day tours by city (2020/2019)2020/2019

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

51.1%

52.6%

59.4%

54.4%

unchanging

44.9%

42.6%

33.7%

40.4%

increased

4.0%

4.9%

6.9%

5.2%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%









- 36 -



(5) Actual conditions and comparison of tourism and leisure activities (multi-day tours) in the latest two months in2020 and 2019
In this paragraph, we introduce results of the actual conditions of multi-day tours in 2020 under the with-corona
and those of the comparison in 2020 and 2019.
 First, we summarize the results of the actual conditions of multi-day tours in the latest two months in 2020.

In case of all individuals: The frequency of multi-day tours in the latest two months in 2020 ismainly distributed with the following four types: ‘zero time’ (34.7%), ‘only one time (40.4%), ‘two
Frequency oftimes’ (18.7%), and ‘three times’ (5.0%). These four types account for 95.7% and the gross average

multi-day tours in

is 1.4 times per the latest two months. 

the latest two→It is found that the distribution pattern in case of the whole data is close to a gamma-distribution

months in 2020as the same as that in one-day tours.

(See Table 3-21)→When comparing the distributions between cities, in the Jiangsu data, the percentage of ‘zerotime’ (25.4%) is relatively lower than that in other two cities. On the other hand, as the percentageof ‘zero time’ in the Beijing data (42.0%) is relatively higher, the distribution pattern is close to an
exponential function curve.
In case of all individuals, the reasons can be roughly divided into two: ‘I abstain from taking multi

The reasons why-day tour for tourism and leisure activities due to the COVID-19’ (72.8%) (denoted ‘self-they did not enjoy

refrainment’) and ‘I have not enough time to take multi -day tour on non-workdays due to my busy

multi-day tour inworks on weekdays’ (25.0%).

the latest two→We also find that there exists a marked difference in the percentage of ‘self-refrainment’ between

monthscities : In case of the Jiangsu data, the percentage of ‘self-refrainment’ (84.3%) is relatively higherthan that of the other two cities (Zhejiang (70.3%) and Beijing (68.0%)). It is here noted that thetendency is similar to that in case of one-day tours.


Table 3-21 Frequency distribution of multi-day tours in the latest two months by city
Frequency

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

0 times

36.6%

42.0%

25.4%

34.7%

1 times

43.1%

29.4%

48.6%

40.4%

2 times

15.1%

21.4%

19.4%

18.7%

3 times

4.6%

5.4%

4.9%

5.0%

4 times

0.6%

1.1%

1.7%

1.1%

5 times

0.0%

0.6%

0.0%

0.2%

6 times

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

7 times & over

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

gross average

1.89

1.96

2.09

1.98





All individuals- 37 -



The basic characteristics of multi-day tours in the latest two months in 2020:
Itinerary:In case of all individuals:

The purposes of

1st: leisure activities (40.5%), 2nd: tourism (sightseeing) (30.2%), 3rd: visit parents’ home (14.6%)

multi-day tours
Itinerary:
The visiting
places, travel
distances,accompanying
persons, thenumber of tour
members and thenumber of nights
in multi-day tours

The visiting places:
1st: within the surrounding cities, 2nd: within the province area, 3rd: within the city,
Travel distance:→distributed broadly with the range from 50 km - 100km to 250 km - 300km
Accompanying persons:
1st: family / relatives (75.8%), 2nd: friends / acquaintances (17.6%)
The number of tour members:→The percentage of two or three tour-members accounts for 81.3%. (cf. one-day tours; 81.1%)
The number of nights:‘one night’: 12.8%, ‘two nights’: 31.2%, ‘three nights’: 31.8%, ‘four nights’: 12.1%.
→The percentage summed up from ‘one night’ to ‘four nights’ accounts for around 90%.
→We find that there is no remarked difference in the itinerary of multi-day tours between cities.
In case of all individuals: 1st: cars (30.0%), 2nd〜5th: rails (27.7%), taxi (13.0%), walk(only)(11.7%), subways (6.7%), buses(6.7%),→There is a large variety of modes used in multi-day tour activities. The ‘cars’ used in multi-day

Itinerary:

tours accounts for a high percentage. It is however noted that the percentage of ‘rails’ is relatively

The most

higher than that in one-day tours.

frequently used

→Furthermore, as mentioned in the previous paragraph, the share of taxi (13.0%) in China ismodes in multi-

relatively higher than that in Japan. This means that ‘taxi’ is regarded as one of the most preferable

day tours in themodes used for the secondary mobility services in tourism destinations.

latest two months→When comparison of the modal split in multi-day tours between the surveyed cities, we can find(See Table 3-22) 

that it has the same tendency as that in cases of commuting trips and shopping activities: Reflecting

the city size and the scale of transport network in Beijing, the modal split in Beijing is much differentthan those in other two cities. In case of the Beijing data, the percentage of ‘cars’ (34.9%) and thatin ‘rails’ (29.0%) are relatively higher than those in other two cities but the percentage of ‘walk(only)’ (7.1%) and that in taxi (4.8%) are low.


Table 3-22 Modal split in multi-day tour activities by city
The most
frequently used
mode

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1.Walk (only)

11.5%

7.1%

14.6%

11.7%

2. Bicycle

0.6%

1.5%

0.9%

0.9%

3. Buses

6.4%

6.7%

7.0%

6.7%

4. Chartered buses

2.5%

2.6%

1.8%

2.2%

5. Subways

9.2%

4.8%

5.8%

6.7%

6. Railways

26.6%

29.0%

27.9%

27.7%

7. Street-cars

1.7%

0.0%

0.2%

0.7%

8. Taxi

12.0%

13.0%

13.7%

13.0%

9. Cars

28.6%

34.9%

28.1%

30.0%

10. Others

0.8%

0.4%

0.0%

0.4%

Sub-total

100%

100%

100%

100.0%

357

269

445

1071

The number ofsamples- 38 -

In case of all individuals, when comparing of car-use in multi-day tours in 2020 and 2019:‘unchanging’ (48.0%) and the remaining half is divided into ‘increased’ and ‘decreased’.

Also,

concerning other four items (frequency, public transport use, the number of stops and the duration)
Comparisons ofhave similar distribution of changing patterns: The percentage of ‘decreased’ accounts for 50% to

the frequency,

60% and ‘unchanging’ occupies the rest.

public transport

When comparing these five items between cities:

use, car use, theFrequency of multi-day tours, the number of stops and the duration at the stop visited in multi-

number of stops

day tours: There is not a marked difference in the changing patterns between cities: The

and duration inpercentage of ‘decreased’ accounts for 50% to 60% and ‘unchanging’ occupies the rest.

multi-day tours in

Public transport modes use: While the percentage of ‘decreased’ in case of all individuals accounts

2019 and 2020

for 62.4%, that of ‘decreased’ in the Beijing data is 56.6%, but that of ‘unchanging’ (39.1%) is(See Table 3-23〜〜

relatively higher than that in other two cities. On the other hand, it is noted that the percentage

Table 3-27)

of ‘increased’ (10.1%) in the Jiangsu data is relatively higher.
Car use: The percentage of ‘increased’ (30.6%) in the Jiangsu data is relatively higher than that inother two cities. On the other hand, the percentage of ‘decreased’ (34.6%) in the Beijing data isrelatively higher. This means that the changing patterns of car-use vary with the city as
mentioned in the previous paragraph.


Table 3-23 Frequency of multi-day tours by city (2020/2019)
Zhejiang

2020/2019

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

60.0%

58.3%

58.9%

59.0%

unchanging

37.1%

37.1%

37.7%

37.3%

increased

2.9%

4.6%

3.4%

3.6%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-24 Public transport modes used in multi-day tours by city (2020/2019)
Zhejiang

2020/2019

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

64.0%

56.6%

66.6%

62.4%

unchanging

30.6%

39.1%

23.1%

31.0%

increased

5.4%

4.3%

10.3%

6.7%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-25 Private cars used in multi-day tours by city (2020/2019)
Zhejiang

2020/2019

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

29.1%

34.6%

18.6%

27.4%

unchanging

46.3%

46.9%

50.9%

48.0%

increased

24.6%

18.6%

30.6%

24.6%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-26 The number of stops in multi-day tours by city (2020/2019)
Zhejiang

2020/2019

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

54.9%

56.6%

62.3%

57.9%

unchanging

41.1%

38.0%

30.6%

36.6%

increased

4.0%

5.4%

7.1%

5.5%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

Table 3-27 The duration at the stops visited in multi-day tours by city (2020/2019)
Zhejiang

2020/2019

Beijing

Jiangsu

All individuals

decreased

53.7%

61.4%

64.3%

59.8%

unchanging

41.7%

34.3%

30.3%

35.4%

increased

4.6%

4.3%

5.4%

4.8%

sub-total

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

- 39 -

The question is concerned with individuals’ attitudes for tourism and leisure activities under the with-corona circumstance:
In our survey, they are requested to select multiple-answers for the following question: ‘How did you mind the COVID19 in your tourism and leisure activities in the latest two months?’[One-day tours]: In case of all individuals, the distribution of selected alternatives is as follows:



1st: ‘I try to avoid to visit the congested tourism destinations in my one-day tour.’ (28.7%)



2nd: ‘I try to avoid to use the congested public transports (such as buses and subways) in accessing

tourism destinations in my one-day tour.’ (22.1%)

3rd: ‘I try to diminish the duration of staying at tourism destinations in my one-day tour.’ (21.3%)

4th: ‘I abstain from enjoying one-day tour due to the COVID-19 as much as possible.’ (15.3%)→The result shows that those attitudes toward the COVID-19 vary widely between alternatives: A
majority of the selected alternatives are ‘to avoid to visit the congested tourism destinations’, ‘toavoid to use the congested public transports’, and ‘to the duration of staying at the tourism

The behavioral

destination’.

attitudes of one-

→When comparing the distributions of those attitudes by city, we can roughly decide that theday tours under the

distribution patterns by city are similar to those in case of shopping activity and travel behaviors.

with-corona

We also find that there is not a great difference between the three but point out the city-specific(See Table 3-28

features as follows: and the appendant

The Zhejiang data: The percentage of ‘to abstain from enjoying one-day tours’ (20.7%) isfigure)relatively higher but that of ‘to diminish the duration at the stops’ (17.7%) is relatively lower.
The Beijing data: The percentage of ‘to avoid the congested destinations’ (30.1%) and that of ‘todiminish the duration at the stops’ (26.4%) are relatively higher but that of ‘to abstain from enjoying
one-day tours’ (12.9%) and that of ‘to avoid to use the congested public transports’ (17.2%) are
relatively lower.
The Jiangsu data: The percentage of ‘to avoid to use the congested public transports’ (26.4%) isrelatively higher but that of ‘to abstain from enjoying one-day tours’ (12.8%) is relatively lower.
[Multi-day tours]: In case of all individuals, the distribution of selected alternatives is as follows:
1st: ‘I try to avoid to visit the congested tourism destinations in my multi-day tour.’ (25.1%)

The behavioral

2nd: ‘I abstain from enjoying multi-day tour due to the COVID-19 as much as possible.’ (22.1%)

attitudes of multi-

3rd: ‘I try to avoid to use the congested public transports (such as buses and subways) in accessing

day tours under the

tourism destinations in my multi-day tour.’ (21.3%)

with-corona

4th: ‘I try to diminish the duration of staying at tourism destinations in my multi-day tour.’ (19.5%)(See Table 3-29

→The attitudinal characteristics of multi-day tours in response to the COVID-19 are mostly similar

and the appendant

to those of one-day tours: The attitudes toward the COVID-19 vary widely between alternatives.

figure)→When comparing the distributions of those attitudes by city, we can roughly decide that the
distribution patterns by city are similar to those in case of shopping activity and travel behaviors.
We also find that there is not a great difference between the cities but point out the city-specificfeatures as follows: 
The Zhejiang data: The percentage of ‘to abstain from enjoying multi-day tours’ (30.4%) isrelatively higher but that of ‘to diminish the duration at the stops’ (16.3%) is relatively lower.
The Beijing data: The percentage of ‘to diminish the duration at the stops’ (21.5%) is relatively
higher but that of ‘to abstain from enjoying multi -day tours’ (12.9%) and that of ‘to avoid to use
the congested public transports’ (17.1%) are relatively lower.
The Jiangsu data: The percentage of ‘to avoid to use the congested public transports’ (25.0%) isrelatively higher but that of ‘to abstain from enjoying multi -day tours’ (14.3%) is relatively lower.- 40 -



Table 3-28 Distribution of attitudes toward the COVID-19 in one-day tours by city
Zhejiang

Attitude (one-day tour)

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. To abstain from one-day tour

20.7%

12.9%

12.8%

15.3%

2. To avoid to use congested public transport

21.5%

17.2%

26.4%

22.1%

3. To avoid to visit congested destinations

28.5%

30.1%

28.4%

28.9%

4. To diminish the duration at destinations

17.7%

26.4%

20.1%

21.3%

5. To keep social distance with mask

11.6%

12.9%

12.3%

12.3%

6. others

0.0%

0.5%

0.0%

0.2%

sub-total

100%

100%

100%

100.0%


Attitudes toward the COVID-19 in one-day tours by city

All individuals

15.3%

22.1%

Jiangsu

12.8%

26.4%

Beijing

12.9%

Zhejiang

28.4%

17.2%

30.1%

20.7%

0%

28.9%

20%

30%

28.5%

40%

12.3%

0.2%

20.1%

12.3%

0.0%

12.9%

0.5%

26.4%

21.5%

10%

21.3%

50%

17.7%

60%

70%

11.6% 0.0%

80%

90%

100%

1. To abstain from one-day tour

2. To avoid to use congested public transport

3. To avoid to visit congested destinations

4. To diminish the duration at destinations

5. To keep social distance with mask

6. othersTable 3-29 Distribution of attitudes toward the COVID-19 in multi-day tours by city
Zhejiang

Attitude (multi-day tour)

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. To abstain from one-day tour

30.4%

24.1%

14.3%

22.1%

2. To avoid to use congested public transport

20.6%

17.1%

25.0%

21.3%

3. To avoid to visit congested destinations

23.2%

24.2%

27.2%

25.1%

4. To diminish the duration at destinations

16.3%

21.5%

20.4%

19.5%

5. To keep social distance with mask

9.5%

12.5%

13.1%

11.8%

6. others

0.0%

0.7%

0.0%

0.2%

sub-total

100%

100.0%

100.0%

100.0%


Attitudes toward the COVID-19 in multu-day tours by city

All individuals  Jiangsu    

Beijing    Zhejiang     

 

 

 

               

 

 

  

 

 

1. To abstain from one-day tour

2. To avoid to use congested public transport

3. To avoid to visit congested destinations

4. To diminish the duration at destinations

5. To keep social distance with mask

6. others- 41 -

                  



3-3
The actual conditions of intention of visit-to-Japan   The WEB-based survey focuses on Chinese individuals’ attitudes toward the COVID-19 at the surveyed point intime (at the end of November, 2020) with exploring the actual changes in our daily life-styles (such as working,shopping and tourism & leisure activity patterns) comparing with those in 2019. We also intend to identify what kindof circumstance surrounding the COVID-19 would be preconditioned for them to intend to visit Japan as theiroverseas-travel destination and how extent they can have their behavioral intention of visiting Japan under theassumption that the COVID-19 infection would be reduced in the future.
In this section, we introduce results from a basic analysis of the actual conditions of intention of visit-to-Japantaking the preconditions related to the COVID-19 into consideration.
First, let us introduce the result on how Chinese individuals have intention of their overseas travels under thecurrent situation of the COVID-19, that is to say, at the surveyed point in time (at the end of November,2020). In ourquestionnaire, the current situation of the COVID-19 is, by definition, the one in which they are forced to restrict
overseas travels through the strict entry-restriction/isolation and suspension of issuing visa.
The question is ‘How do you think your overseas travel (visiting Japan as a dominant tourism destination) under
the current situation (in November in 2020)?’ The single answer is required to select from the following fivealternatives.
Alternative 1: At the moment, I can barely try to sustain my standard of living and to establish the New-Normal
lifestyle. So, I can’t think my overseas travel for a while. (‘1. can’t think my overseas travel’)
Alternative 2: At the moment, as the COVID-19 situation is still not definite, it is difficult for me to think myoverseas travel. (‘2. difficult to think my overseas travel’)
Alternative 3: Even if the travel restriction be lifted in the future, I would be not willing to think my overseas travel.
(it would not motivate me to think my oversea travel.) (‘3. unwilling to think my overseas travel’)
Alternative 4: Even if the travel restriction be lifted in the future, I would reduce overseas travel opportunity tothink how to spend time for leisure activities such as a domestic tour and other leisure activities.
(‘4. would reduce overseas travel opportunity’)
Alternative 5: A wait-and-see mood for the time being is motivated by my great concern for overseas travel. I'dlike to enjoy my visit to Japan if the travel restriction be lifted. (‘5. would like to positively think
my overseas travel’)Intention of

In case of all individuals: 1st: ‘2. difficult to think’ (37.7%), 2nd: ‘5. would like to positively think’overseas travel at(22.7%), 3rd: ‘1. can’t think’ (18.6%), 4th: ‘4. would reduce overseas’ (10.9%), 5th: ‘3. unwilling to

the current

think’ (10.2%).

situation→The result shows that those intentions of overseas travel at the current situation in China vary(See Table 3-30

widely between alternatives. They may partly reflect the heterogeneity of individual’s behavioral

and the appendant

attitudes toward the COVID-19 on the hypothesis that such heterogeneity has been created throughfigure)various changes in the socio-economic circumstances caused by the COVID-19 infection in thesurveyed cities. Table 3-30 The intention of overseas travels at the current situation of the COVID-19 by city
Intention of overseas travels

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. can not think my overseas travel

17.1%

15.4%

23.1%

18.6%

2. difficult to think my overseas travel

42.6%

36.3%

34.3%

37.7%

3. unwilling to think my overseas travel

10.3%

12.6%

7.7%

10.2%

4. would reduce overseas travel opportunity

9.7%

13.7%

9.1%

10.9%

5. would like to positively think my overseas travel

20.3%

22.0%

25.7%

22.7%

sub-total

100%

100%

100%

100.0%

- 42 -



The intention of overseas travels at the current situation of the COVID-19

All individuals

18.6%

Jiangsu

37.7%

23.1%

Beijing

15.4%

Zhejiang

17.1%

0%

10%

10.2%

34.3%

7.7%

36.3%

30%

40%

25.7%

13.7%

10.3%

50%

22.7%

9.1%

12.6%

42.6%

20%

10.9%

60%

22.0%

9.7%

70%

20.3%

80%

90%

1. can not think my overseas travel

2. difficult to think my overseas travel

3. unwilling to think my overseas travel

4. would reduce overseas travel opportunity

100%

5. would like to positively think my overseas travelIn the Question-B group of the 2020 WEB-based survey, we ask the question on how individuals intend to visit
Japan as their overseas-travel destinations relating to the circumstances surrounding the COVID-19 in the future.
The question is ‘What kind of circumstance surrounding the COVID-19 would be preconditioned for you to intend
to visit Japan as your overseas-travel destination?’ The single answer is selected from the following five alternatives.
Alternative 1: The circumstance in which the overseas travel restriction and flight reduction measures be lifted.
(‘1. lifting overseas travel restriction’)
Alternative 2: The circumstance in which we can get an effective vaccine against the COVID-19. (‘2. getting
effective vaccine for COVID-19’)
Alternative 3: The circumstance in which the COVID-19 be drawing to an end in many developed countries
including Japan. (‘3. the COVID-19 be drawing’)
Alternative 4: At the present moment, I can't answer anything for sure). (‘4. can’t answer anything for sure’)
Alternative 5: Others: (except the Alternatives 1 to 4) (‘5. others’)
In addition, for those who select the alternatives except '4' in this question, we ask them to answer whether they
can forecast when the circumstance would come out to result in the intention of their visiting Japan. Besides, we ask
them to answer when it would be if they can do it.
The preconditions

In case of all individuals:of overseas travels

1st: ‘2. getting effective vaccine for COVID-19’ (31.2%)(visiting Japan as a

2nd: ‘1. lifting overseas travel restriction’ (24.1%)

tourism

3rd: ‘3. the COVID-19 be drawing’ (23.9%)

destination)

4th: ‘4. can’t answer anything for sure’ (20.4%)(See Table 3-31

5th: ‘5. others’ (0.4%)

and the appendant→ The result shows that the preconditions of overseas travels (visiting Japan as a tourism

figure)

destination) are widely distributed between alternatives and that there is not marked difference

between cities.
The question whether they can forecast when the circumstance would come out to result in the

Whether they canintention of their visiting Japan: →Just only 18% (the number of those who answer ‘Yes’ is 190)

forecast when theof all individuals (the total is 1050 individuals)

circumstance

The question when it would be:→1st: Oct. 2021 – March 2022 (43.2%), 2nd: April. 2021 – Sep.

would come out

2021 (26.8%), 3rd: April 2022 – Sep. 2022 (26.3%). Almost a half percentage decides that, from oneyear later to one year and a half later, the circumstance will come out.

- 43 -


Table 3-31 Preconditions determining intention of overseas travels (mainly visit-to-Japan) by city
Precondition of intention of visiting Japan

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. lifting overseas travel restriction

20.3%

21.7%

30.3%

24.1%

2. getting effective vaccine for COVID-19

32.6%

29.4%

31.7%

31.2%

3. the COVID-19 be drawing

22.3%

23.4%

26.0%

23.9%

4. can not answer anything for sure

24.9%

24.3%

12.0%

20.4%

5. others

0.0%

1.1%

0.0%

0.4%

sub-total

100%

100%

100%

100.0%


Preconditions determining intention of overseas travels
All individuals

24.1%

Jiangsu

31.2%

30.3%

23.9%

31.7%

20.4%

26.0%

12.0%

Beijing

21.7%

29.4%

23.4%

24.3%

Zhejiang

20.3%

32.6%

22.3%

24.9%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

1. lifting overseas travel restriction

2. getting effective vaccine for COVID-19

3. the COVID-19 be drawing

4. can not answer anything for sure

90%

100%




In our WEB-survey, supposing the circumstances surrounding the COVID-19 be improved and the overseas travel
restrictions be lifted, we ask the question how each individual intends to enjoy he/her overseas travel (visiting Japanas a main tourism destination) under the improved circumstances.
First, we ask the question how grade of intention of visit-to-Japan travels can be evaluated under such an improved
circumstance surrounding the COVID-19 with using Likert’s five scales:
Next, dividing individuals into two groups (denoted ‘negative group’ and ‘positive group’), we ask each of these
two groups the question what kind of behavioral attitudes for overseas travels under the improved circumstance of the
COVID-19. The negative group is here defined as those who select ‘1. very negative’ and ‘2. negative’. On the other
hand, he positive group contains those who select ‘4. positive’ and ‘5. very positive’.
In case of the negative grouped individuals, they select the most applicable alternative to the attitude for overseas
travels from five alternatives as follows:
Alternative 1: I abstain even from a domestic tour taking the risk with the COVID-19 into consideration. (‘1.
abstain even from a domestic tour’)
Alternative 2: I prefer to enjoy a domestic tour instead of doing overseas travel taking the risk with the COVID19 into consideration. (‘2. prefer to enjoy a domestic tour’)
Alternative 3: I prefer to visit any countries except Japan as my enjoy my overseas travel taking the risk with the
COVID-19 into consideration. (‘3. prefer to visit any countries except Japan’)Alternative 4: I' like to think over which tourism destination should be visited.
(‘4. would like to think overmy overseas travel’)
Alternative 5: The alternatives mentioned above are not applicable. (‘5. others’)- 44 -

In case of the positive grouped individuals, they select the most applicable alternative to the attitude for overseas
travels from five alternatives as follows:
Alternative 1: I'd like to start to think my overseas travel as early as possible. (‘1. start to think my overseas
travel’)Alternative 2: I'd like to start to decide when I can enjoy my overseas travel. (‘2. start to decide when I can enjoy
my oversea travel’)
Alternative 3: I'd like to arrange the itinerary of my overseas travel concretely. (‘3. arrange to the itinerary of
my oversea travel’)
Alternative 4: I'd like to put my previously planned overseas travel into action. (‘4. put my planned travel into
action’)
Alternative 5: The alternatives mentioned above are not applicable. (‘5. others’)
The intention of

In case of all individuals: Distribution of intention of visit-to-Japan travels under the improved

visit-to-Japan

circumstance surrounding the COVID-19: travels

1st: ‘4. Positive’ (40.9%), 2nd: ‘3. neutral’ (27.8%), 3rd: ‘negative’ (13.0%), 4th: ‘very positive’(See Table 3-32

(12.0%), and 5th: ‘very negative’ (6.4%)

and the appendant

The average scores of intention of visit-to-Japan by city：

figure)→In case of all individuals, the average is 3.39. When comparing between cities, the average (3.25)
in the Zhejiang data is the lowest among three cities. That in the Beijing data is 3.35, that is middle,
and that in the Jiangsu data is 3.58, it is the highest. It is also noted that there is a slight differencein the distribution patterns by city.

Behavioral

In case of the negative grouped individuals (19.4% of the total):

attitudes for1st: ‘2. prefer to enjoy a domestic tour’ (56.2%)

overseas travels

2nd: ‘1. abstain even from a domestic tour’ (25.1%)

under theimproved

In case of the positive grouped individuals (52.9% of the total):

circumstance of

1st: ‘1. start to think my overseas travel’ (32.1%)

the COVID-19

2nd: ‘2. start to decide when I can enjoy my oversea travel’ (22.7%)

Segmented into

3rd: ‘3. arrange to the itinerary of my oversea travel’ (15.2%)‘negative’ and3rd: ‘4. put my planned travel into action’ (14.9%)‘positive’ groups

3rd: ‘5. others’ (15.1%)(See Table 3-33
and Table 3-34

→When comparing behavioral attitudes for overseas travels between these two groups, we can findand the appendantthat those in the positive grouped individuals are distributed more widely than those in the negative

figuresgrouped ones.


Table 3-32 The intention of visit-to-Japan travels under the improved circumstanceof the COVID-19 by city
Intention -grade

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. very negative

8.0%

8.0%

3.1%

6.4%

2. negative

16.0%

16.3%

6.6%

13.0%

3. neutral

29.7%

23.4%

30.3%

27.8%

4. positive

36.0%

37.4%

49.1%

40.9%

5. very positive

10.3%

14.9%

10.9%

12.0%

sub-total

100%

100%

100%

100.0%

average scores

3.25

3.35

3.58

3.39

- 45 -


The intention of visit-to-Japan travels under the improved
circumstance of the COVID-19
All individuals

6.4%

13.0%

27.8%

Jiangsu 3.1% 6.6%

30.3%

Beijing

8.0%

16.3%

Zhejiang

8.0%

16.0%

0%

40.9%

10%

20%

1. very negative

12.0%

49.1%

23.4%

10.9%

37.4%

29.7%

30%
2. negative

14.9%

36.0%

40%

50%

3. neutral

60%

10.3%

70%

4. positive

80%

90%

100%

5. very positive







Table 3-33 The behavioral attitudes for overseas travel under the improved circumstance of the COVID-19(negative grouped individuals)
Attitude for overseas travelnegative group

Zhejiang

Beijing

Jiangsu

All individuals

1. abstain even from a domestic tour

31.0%

20.0%

23.5%

25.1%

2. prefer to enjoy a domestic tour

46.4%

67.1%

52.9%

56.2%

3. prefer to visit any countries except Japan

4.8%

3.5%

5.9%

4.4%

4. would like to think over my overseas travel

7.1%

1.2%

11.8%

5.4%

5. others

10.7%

8.2%

5.9%

8.9%

sub-total

100%

100%

100%

100.0%

The behavioral attitudes for overseas travel under the improved
circumstance of the COVID-19 (negative grouped individuals)

All individuals

25.1%

Jiangsu

23.5%

Beijing

56.2%

52.9%

20.0%

Zhejiang

10%

5.9%

67.1%

31.0%

0%

4.4% 5.4%

30%

40%

50%

4.8% 7.1%

60%

70%

80%

10.7%

90%

1. abstain even from a domestic tour

2. prefer to enjoy a domestic tour

3. prefer to visit any countries except Japan

4. would like to think over my overseas travel

5. others

5.9%

3.5%
1.2% 8.2%

46.4%

20%

11.8%

8.9%

100%





- 46 -

The behavioral attitudes for overseas travel under the improved
circumstance of the COVID-19 (positive grouped individuals)

All individuals

32.1%

22.7%

Jiangsu

29.5%

30.3%

Beijing

30.6%

Zhejiang

10%

20%

14.2%

18.7%

30%

40%

14.9%

18.4%

19.4%

36.2%

0%

15.2%

50%

60%

13.9%

15.3%

13.0%

7.8%

20.5%

15.4%

70%

15.2%

16.7%

80%

90%

1. start to think my overseas travel

2. start to decide when I can enjoy my oversea travel

3. arrange to the itinerary of my oversea travel

4. put my planned travel into action

5. others

100%





- 47 -

- 48 -

Chapter 4
Mixed Logit (MXL) Modelling: Basic Concept, Calibration and Case Study
4-1

The basic concept
In this section, we introduce the basic concept of our MXL model. Let us start to explain how we capture the MXL

model. Briefly referring to the representative paper of MXL model (Train (2003)), some of the related studies in Japanare then introduced for better understanding of the model structural properties.
(1) The purpose of applying MXL model
As mentioned before, our 2020 research has been ongoing since 2019. The 2019 research aimed to develop a
structural equation model of causal relationships among factors determining Chinese tourists’ intention of revisiting
Japan. It also aimed to empirically analyze how effectively we can provide the integrated mobility services for theirsecondary transports in tourism destinations combining with the access services from/to the KIX airport. The
continued research is intended to quantitatively analyze the effect of integration of mobility services in tourism
destinations on creation of demand for inbound tourism by Chinese tourists, especially their visiting Japan via Osaka
International Airport as a tourism destination. Of a particular importance is to get useful findings for proposing morepractically materialized integration of mobility services.
In the 2020 research, our goal is to quantitatively grasp the demand emerged from introducing mobility services
integrations into Chinese tourists inbound market. For achieving the goal, the MXL model is applied to their statedpreference data obtained from our Web based survey in China. The MXL model is regarded as a tool of representing
a choice behavior of visit-to-Japan in the EXPO 2025 and their visiting tourism destinations in Japan, which integrated
mobility services alternatives are incorporated as an exogenous variable for policy-making. The 2020 research also
intends to analyze how we can effectively create the demand for the visits to Japan in the period of post-corona society
in China. Based on the results from an empirical analysis of the impact of the COVID-19 on Chinese individual’s
attitude, behavioral intention, and behavior of daily activity and travel patterns under the with-/post-corona periods,
some of the attitudinal and intentional attributes against the COVID-19 are then targeted at verifying whether they cansignificantly determine the decision choice behavior of visiting Japan in the EXPO 2025 through applying the MXL
model.
(2) Reviewing the MXL model related studies
Kitamura (2002) 19) wrote a preface to his book titled ‘MODELING TRAVEL BEHAVIOR’ as follows: ‘(from theviewpoint of the context), it was insignificant for urban transport planners to apply a logit-typed discrete choice modelto the demand forecasting project for the BART construction in San Francisco at the beginning of 1970s. … The
discrete choice model, which is based on the concept of random utility theory in micro-economics, enables us totheoretically describe individual’s behavior and to precisely grasp the effect of individual’s attributes on the chosen
behavior. It is furthermore characterized by its way of incorporating policy variables with ease.’
In the latter, he also pointed out:
‘While a discrete choice model dates back to the formulation of a Multinomial Logit (MNL) model based on
random utility theory, … a variety of discrete choice models (for example Probit-typed model) has been developed forthe purpose of releasing them from their restrictive assumptions and at the same time the newly-developed algorithms
for parameter-estimation were developed with adopting the related numerical recipes.’
In Chapter 6 of this book, Morikawa (2002)20) introduced some of different types of discrete choice models such
as GEV model, Nested Logit (NL) model and Multinomial Probit (MNP) model). Focusing on how the IIA- 49 -

(Independence from Irrelevant Alternatives)-property is handled in the model structure, he also pointed out that we
can categorize the MXL-model into a type of fusion of MNL-model and MNP-model:
In MXL-model, the random utility (Uin ; i-th alternative, i=1,…, J, for individual n ) can be expressed as a functionof the deterministic utility (Vin) and the error term (𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 ) (The error term 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 is decomposed into two:(𝜂𝜂𝑖𝑖𝑖𝑖 : pdf; Multi-

variates Normal distribution and 𝜉𝜉𝑖𝑖𝑖𝑖 : pdf; IID-Gumbel distribution). The choice probability (Pn(i)) can be obtained asfollows:

Pn(i) = ∫ 𝐽𝐽

exp⁡(𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝜂𝜂𝑖𝑖𝑖𝑖 )∑𝑗𝑗=1 exp⁡(𝑉𝑉𝑗𝑗𝑗𝑗 +𝜂𝜂𝑗𝑗𝑗𝑗 )f (𝜼𝜼𝑛𝑛 |𝛀𝛀)𝑑𝑑𝜼𝜼𝒏𝒏

Since 1980s, we have made great advances in such a discrete choice modelling. Train (2003)21) is regarded as oneof leading researchers, who has contributed to proceed the systematic studies on discrete choice modelling from boththeoretical and practical viewpoints. In Chapter 6 of his book titled ‘DISCRETE CHOICE METHODS WITH
SIMULATION’, he intended to explain a general concept of MXL model and identify its model-structure properties
in relation to existing types of discrete choice models. There is no room for doubt that his book has given their practicalcase-studies the primary thematic keywords such as IIA-property, un observed heterogeneity, random coefficient andLCA (Latent Class Analysis) since 1990. It is here noted that the appendix of this research report carries the full textof the Chapter 6 in his book translated into Japanese. (See Appendix: Chapter 6 MXL model (Train (2002) in thereport [Japanese version])On the other hand, many Japanese researchers have addressed the MXL model applications and the related studies:At first, MXL model was called by different names in different thematic topics: For example, ‘Mass Point model’ and‘Mixing Distribution model’ in representation of unobserved heterogeneity in repeated measurement data (ex. SPpanel data) (Nishii et. al (1995)22) and Fujiwara et. al (1996)23)) and ‘Structured Probit model’ (Yai et. al (1996) 24)).
Since 2000s, mainly focusing on topics of the IIA-property in route-choice problem, the improved algorithm ofparameter estimation has been developed on the basis of the conceptual framework of MXL model. (See Shimizu andYai (1999)25), Hyodo et. al (2000)26) and Hibino et. al (2004)27))
Hyodo et. al (2000) intended to discuss capability of MXL model comparing with those of existing other threemodels; NL-model, Mass-Point model and Probit model. The model capability is here evaluated from the following
three viewpoints: representation of the error-structures between alternatives, individual heterogeneity of error terms
and random coefficients. They emphasized the result that, these three models are essentially relevant with each otherjudging from the general concept of the MXL model which enables us to arrange both error terms and parameter
distributions with a systematic way.

4-2

The model calibration
In this section, we propose a conceptual model being matched up to the purpose of applying the MXL model. The

principal hypotheses in the conceptual model, and the dependent and independent variables in decision structure of
the applied MXL model, are introduced.
(1) The conceptual model
As mentioned before, previous studies on MXL modelling have often been applied to either multi-mode or route
choice behaviors, while their technically targeted issues are common both at home and abroad. Of mainly particularconcerns are the IIA-property problem, in which separation of error terms has been discussed to release it in the model
calibration, and the related parameter-estimation methods. In other words, these mode-choice and route-choiceproblems are regarded as a typical example of what kind of parameter-estimation method of the MXL model would
be applicable. It is however noted that there are some other applications of MXL model: For example, Train (1998)28)- 50 -

applied it to the recreational demand analysis focusing on individual’s taste variation. Revelt & Train(1998)29）also
did to the residential location choice problem. Besides, Hensher & Greene (2001)30) made their working paper aiming
at identifying some specific properties on MXL model from the pragmatic viewpoints. The working paper emphasizes
that it becomes important to identify how we can properly specify the distribution of random coefficient variables in
the MXL model paying attention to the data-collecting and SP-data analysis.
On the other hand, MXL models had recently made great advances in the problem-oriented approaches. We here
introduce a typical study by Correia & Pimpao(2013)31), which is regarded as a case study of MXL model applied totourism destinations marketing. Firstly, the study focuses on the factors re-attracting tourists to the region,
disentangling the effect of the general desire to travel (push motivations) from the destination’s attributes (pullmotivations). Secondly, it analyzes heterogeneity in the intention of tourists from the United Kingdom and Germany
to revisit the Algarve, in south of Portugal. Thirdly, it adopts a mixed logit model. They emphasize the advantage ofthe MXL model relative to standard logit models as follows: This type of model allows to identify both homogeneousand heterogeneous variables in the sample. They also propose their conceptual model and hypotheses (See Fig. 3-1 inCorreia & Pimpao (2013)31)) for the purpose of representing the mediator effect of motivations, social and cultural
factors on how and why tourists decide to return to the Algarve in their developed MXL model.
Source: p44 in Correia & Pimpao(2013)31)


It is therefore on the basis of our MXL modelling that such a conceptual model and related hypotheses should be
defined: As shown in Figure 2-1, in our MXL modelling, a general relationship among ‘individual’s attitude’,‘behavioral intention’, ‘preference’ and ‘behavior’ is hypothesized. While such relationship grounds on both thepsychological factors in theory of attitude and the causal path diagram underlying decision-making process, we try to
make a conceptual model as shown in Figure 4-1.

This figure represents the causal relationship among the factors

determining the intention of visit-to-Japan and the primary tourism destinations in the EXPO 2025 through threeprincipal hypotheses as follows:- 51 -

HypothesisDefinition

Detailed content

The causal path (causality)

The extent to needs for improvement in each of five components of

between behavioral attitudes

mobility services integrations is used as a surrogate variable for the

Hypothesis 1(including individual & social

behavioral attitudes for the most preferable combination of these improved[H1]

norms (morals)) for mobility

services. The intention of visit-to-Japan and tourism destinations in theservices integrations and the

EXPO 2025 is influenced by these attitudinal variables concerning to what

motives and preference on

extent the improvement of mobility services integrations is needed, defined

intention of visit-to-Japan in theas a generic variable for alternatives.

EXPO 2025. The causal path (causality)
betweenindividual

andThe intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025

householdattributes

ais influenced by individual and household attributes such as age, annual

Hypothesis 2variable

substitutingforincome, LCS (Life Cycle Stage), and experience of visit-to-Japan. These[H22]

behavioral attitudes) and theattributes are regarded as a surrogate variable for the behavioral attitudes

motives and preference onand defined as a variable specific to a certain alternative. 

intention of visit-to-Japan in the(as

EXPO 2025. 
The causal path (causality)
between behavioral attitudes for
the COVID-19 in multi-day

The intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025

tours under the with-corona,is influenced by behavioral attitudes for the COVID-19 in multi-day tour

Hypothesis 3

those in visiting Japan in theunder the with-corona, those in visiting Japan in the post-corona[H3
3]

post-corona circumstances, andcircumstances, and the preconditions of visit-to-Japan when it will come.

the

and

the

These behavioral attitudes for the COVID-19 are also defined as a variable

preferenceon

specific to a certain alternative. 

preconditions

motives&

intention of visit-to-Japan in the
EXPO 2025. 
BeijingZhejiangJiangsu(A.) Individual
Attributes(C.) Experience ofvisit-to-Japan(B.) Attitudes for
the COVID-19 andintention of visit-toJapan in the with/post-corona(D.) Need for
improvement ofmobility services
integrations(E.) Intention of visitto-Japan and tourism
destinations in the
EXPO 2025

Motivation /EmotionMemory /Knowledge

Perception /Certainty on
alternatives

Attitude
Preference

Decision Process
Individual norm /Perceived
behavioral control

Behavioral
intention

Behavior(E.) Intention of visit-to-Japan andtourism destinations in the EXPO 2025

Morals /Social norm

Causality in psychological analysis
Causality in consumer behavior analysis

Figure 4-1 The conceptual model for the MXL model calibration- 52 -

(2) The model structure: Dependent and independent variables
Based on the conceptual model as shown in Figure 4-1, we here introduce the dependent and independent variables
in our MXL model. The MXL model aims to identify the decision structure underlying intention of visit-to-Japan andtourism destinations in the EXPO 2025. It is thus prerequisite for our MXL model to have the model structure asshown in Figure 4-2: The dependent variable has three alternatives as follows:
Alternative 1: I have no intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025
Alternative 2: I have intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025 and will visit Osaka as a primary destination.
Alternative 3: I have intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025 and will visit not only Osaka as a primarydestination but also other cities in Japan.

Intention ofvisit-to-Japan and tourism
destinationsin the 2025 EXPO

Alternative 1:
No intention ofvisit-to-Japan

Figure 4-2

Alternative 2:
Having intention ofvisit-to-Japan andOsaka as a primarydestination

Alternative 3:
Having intention ofvisit-to-Japan andOsaka and other cities
as primary destinations

The structure and chosen alternatives of MXL model

It is here noted that we skip to explain how to calibrate this kind of MXL model. It is because our calibration
procedure is followed by the interpretation of ‘choice probability’ and ‘random coefficients’ in Chapter 6 of Train’s
book. Also, in parameter-estimation of our MXL model, we adopt the R-program package by Train (2003), whichcontains the parameter-estimation for MNL model to allow us to compare the goodness of fit of both models witheach other.
For further discussion, we may examine the goodness of fit of the nested typed logit (NL) model. When applying
NL model, the decision structure consists of two layers: The upper layer is concerned with the decision on whether anindividual has intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025 or not. The lower layer is on intention of the tourism
destinations in case that he/she has intention of visit-to-Japan. In such lower layer, there are two alternatives: One is‘to visit Osaka as a primary destination’ and the other is ‘to visit Osaka and other cities’. However, as we need tomodify the R-program of parameter-estimation, we would leave it on the next step after we can make a certain levelof results from the MXL model.

Table 4-1 shows a list of variables used in parameter-estimation of the MXL model. The following is thecomplementary explanation of how we define variables used in the model. The variables are divided into two kinds:
generic and specific variables.
[Generic variables: Intention of use of mobility services integrations by item by case]:
The integrated mobility services compose of five items mentioned before (from A. to E.). Each of individuals
answers the question how extent he/she intend to use each of five items in two cases: One is the LOS in the current
case and the other is that in the improved one. The following table shows the details of these 10 cases (=2 cases × 5
items) in the Question D.1-1 in our survey sheets.

- 53 -

A. Travel information & integated access services to tourism spots involving several modes and transfers
current caseA.Travel information & seamless
access services

A-1:The information & access services to tourism spots from thenearest station in your visiting city

A-2: Travel information services regarding one-day excursion trips
involving bike-sharing / shuttle bus services be added to those of A-1.
B. On-line ticket purchase services for transport modes & booking services of admission on toursm facilities
improved case

B. On-line ticket purchase & booking
services

current case

B-1:On-line purchase services of tickets for transport-IC pass andexcursion pass in your visiting city

improved caseB-2: On-line booking services of admission on tourism facilities be
added to those of B-1.

C. Pre-payed transport-IC pass services (as ticket-less and cash-less services)
C. Pre-payed transport-IC passservices

current case

C-1:C. Pre-payed transport-IC pass services (as ticket-less and cashless services)

improved caseC-2: The complimentary services such as family or senior (elderly
people) discounts and the point-earning be added to those of C-1.

D. E-payment (settlement) services (post-payed services putting on single account)current caseD-1E-payment (settlement) services (post-payed services putting on
single account)improved caseD-2: The complimentary services such as discount rate for frequent
users, subscription, or fixed amount charging be added to those of D-1.

D. E-payment (settlement) services

E. Travel and tourism activity packaged services (including the admission fee discounts)
E. Travel and tourism activity
packaged services

current case

E-1:Travel and tourism activity packaged services (including theadmission fee discounts)

improved case

E-2:The unified mobility services for both airport-access and excursion
trips be added to those of E-1.

Table 4-1 List of variables used in MXL model
Generic variable

Abbreviation

Intention of use of improved information-services on
multi-modes journey planning(A) Info._services

Intention of use of improved booking-services(B) Booking_services

Intention of use of improved payment & ticketingservices (Transport IC-Pass)(C) IC_pass_services

Five scaled scores by (the k-th) mobility-services-integration
item (Zk, k=A,B,C,D,E): 1. 'not need to receive', 2. 'not surewhether I receive', 3. 'have a little intention to receive', 4. 'will
probably receive', 5. 'will surely receive'. ZZkj = Zk / av kj ×
α w , where av kj is the average score in the k-th item forthose who evaluate their alternative (j) to be one of the most
preferable among three ones and av kj is the weightvariable (ranging from 0.1 to 1.0), that is defined by the
goodness of fit in the MXL model focusing on what
combination of these five items is the most preferable.

Intention of use of improved post-payment (E-payment with(D) E-pay_services
a single account)-services

Intention of use of improved tourism activity-pakaged
services

Definition(E) Packaged_services

Specific variable

Abbreviation

Definition

Age_Young generation (young people aged between
Age_Young10s and 20s)

Aged between 10 yrs old and 29 yrs old =1, otherwise =0.

Annual income

ln_IncomeThe annual income (unit:
CNY) is categorized into 10: (Themedian ranges from 10,000CNY to 350,000CNY) Note: The value
represents the normal logarithm

The number of experience of visiting Japan

Times_to JP

The number of times they visit Japan is categorized into 6:(The median ranges from zero times to 15 times)

LCS (Life Cycle Stage)

LCS

All adults ( the age of all of household memers is 18 yrs old
and over) =1, Otherwise =0

Preconditions of overseas travels (mainly visit-toJapan)

Cond._visit JP

To achieve the circumstance in which the COVID-19 be
drawing to an end =1, Otherwise =0

Intention of visitng Japan under the improved
circumstance surrounding the COVID-19

Intention_visit JP

Five scaled scores: 1: very negative, 2: negative , 3: neutral,
4; positive and 5; very positive

Attitude for the COVID-19 in multi-day tours

Abstain_multidays tour

Alternaive: 'Abstain form multi-day tours' =1Otherwise =0

- 54 -

In our MXL model, intention of use of mobility services integrations by item is regarded as a generic variable. It
is because that the model aims to identify how these generic variables determine the random utility (𝑈𝑈𝑗𝑗𝑗𝑗 ) for alternative(j) and for individual (n) with the other specific variables and to significantly obtain the parameter-estimates whichallow us to make policy evaluation for validity of mobility services integrations. In the 2020 WEB survey data,

however, we do not ask the question about those intention by item by alternative. For that reason, we here propose thedefinition of these generic variables as follows: Using individual’s evaluated scores (Zk) for k-th item, we can define
the generic variable (ZZkj) as follows:
ZZkj = Zk / avkj × αw,
where avkj is the average score in the k-th item for those who evaluate their alternative (j) to be one of the most
preferable among three ones as shown in Table 4-2, andαw is the weight-variable (assuming the range covers from 0.1 to 1.0) and the optimal value (αw*) is determinedthrough comparing with the goodness of fit indicators of the MXL model with a certain value of the αw with specifying
the item according to what combination of these five items is the most preferable. (If the improved item is included in
the most preferable combination, the value of the weight αw for the corresponding item is 1.0 and otherwise, that is,
if not, the value is equal to the assumed one.)
Table 4-2 The average scores of intention of use of integrated mobility services items by alternative
Inegrated mobility services item
[ The item (k), k=A,B,C,D and E]

Alternative 1: No
intention of visit-to-Japan

Alternative 2: Havig
intention of visit-to-Japanand visit Osaka

Alternative 3: Havig intentionof visit-to-Japan and visit
Osaka & other cities

A.Travel information & seamless accessservices

3.30

3.34

3.42

B. On-line ticket purchase & booking
services

3.36

3.47

3.43

C. Pre-payed transport-IC pass services

3.38

3.59

3.66

D. E-payment (settlement) services

3.38

3.60

3.54

E. Travel and tourism activity packaged
services

3.41

3.66

3.59

Let us here introduce how to define these generic variables (ZZkj) through a following example:
Suppose that individual (Mr. A)’ answer is ‘4’(means ‘will probably receive’) for the question about the intention- 55 -

of use of information services (Zk , where k=1) with the current LOS case (D.1-1-A1) and that his answer is the Case
2 (A=0, B=0, C=0, D=1, and E=1) for the question about the combination of LOSs in five mobility services
integrations (‘0’ means ‘the current case’ and ‘1’ does ‘the improved case’). In case of Mr. A, as the A-item as one ofintegrated mobility services is not included in the most preferable case (Case 2), the weight (αw) is set to the level of‘current’, that is to say, in this example, the value is assumed to be ‘0.1’. As shown in the following table, ZZ1j foritem (k=1) by alternative (j, j=1,2,3) can be defined by the average scores (av1j, j=1,2,3) and the weight (αw, where
αw=0.1).
When also supposing that his answer is ‘4’ for the intention of E-pay services with a single account (Z4 , wherek=4) with the current LOS case (D.1-1-D1)

and the answer about the most preferable combination is the Case 2,

ZZ4j can be defined by the same equation substituting item (k=1) and the weight (αw, where αw=0.1) for item (k=4)
and the weight (αw, where αw=1.0).
[Specific variables: Individual and household attributes / The number of experiences of visit-to-Japan / Attitudes for
the COVID-19 in overseas travels in the with-/post- corona]:
As these variables are regarded as a specific to each of the alternatives, we assume two kinds of parameterestimates as follows: One is for alternative 2 and the other is for alternative 3 in each of specific variables. It is also
noted that all of these variables are defined as a binary variable, which is divided into two categories by a certain
criterion. The best criterion would be searched through the trial and error of the model specification.

4-3

The Case study: The results of parameter-estimates
In this section, we introduce the results of parameter-estimates using the variables as shown in Table 4-1. In theparameter-estimation of our MXL mode, we apply the goodness of fit indicator (MF-value：McFadden’s Rho-square)to the criterion for deciding the weight (αw). The optimal value (αw*) is determined through comparing with thegoodness of fit indicators of the MXL model with a certain value of the αw with specifying the item according to what
combination of these five items is the most preferable.
Table 4-3 Result of parameter estimates of our prototype MXL model(The weight(αw) is fixed at 0.1 in the current LOS)
Variable
MNL model
Heterogeneous variable
Estimated(A) Information services-146.7 **(B) Booking services
12.5 **(C) Transport IC pass services-5.18 ***(D) E-pay services
5.90 **(E) Packaged services-0.396
Homogeneous variable
Intercept_2-3.52 *
Intercept_3
1.63
Young_2
0.545 **
Young_3-0.433 **LN Income_2
0.252
LN Income_3-0.116
Times to JP_2
0.526 ***
Times to JP_3
0.520 ***
LCS_2
-1.14 ***
LCS_3
-1.05 ***
LL(0)-1037.6
LL(estimated model)-968.8
McFadden’s Rho-square
0.06634

MXL model
SD-247.0 **37.6
14.4 *
49.9 ***-6.56 **
1.46
8.26 *
5.86-7.08
28.7 ***

Estimated- 56 --4.07
1.52
0.647 **
-0.381
0.274-0.1220.711 ***
0.662 ***
-1.51 ***
-1.34 ***
-1037.6-964.10.07089* Significant at the 0.10 level.
** Significant at the 0.05 level.
*** Significant at the 0.01 level.

Let us first introduce the result from our prototype MXL model, that contains these generic variables and thespecific ones except the attitudinal variables related to the COVID-19. Table 4-3 shows the result of parameter
estimates in the MNL model and the primitive MXL model, in which the value of the weight (αw) is fixed to be 0.1 incase of the current LOS for any item in the most preferable combination. (It means that, the value of weight is equal
to 1.0 in case of the improved LOS for any item in the most preferable combination.) The result indicates that, as both
MNL and MXL models could not get suitable log-likelihood LL(β), the values of the goodness of fit indicator (MFvalue) are not high (MF-value = 0.0663 in case of MNL model and MF-value =0.0708 in case of MXL model). It also
indicates that some of the estimated parameters of heterogeneous variables are not statistically significant judging
from their t-values.
Next, we verify how the prototype MXL model has a change in the goodness of fit indicator (MF-value) according
to the weight (αw) value from 0.1 to 1.0. Table 4-4 shows the MF-values by αw value (from 0.1 to 1.0). It is foundfrom the table that we can obtain the best value of the indicator (MF-value) when the αw value is equal to 0.7.
Table 4-5 shows the result of parameter estimates in the MXL model when the αw value is fixed at 0.7. It is here
noted that, in case of MNL model, the corresponding weight-value (αw) is assumed to be 1.0 for all items. The tableindicates that the goodness of fit indicator has been just slightly increased when αw = 0.7 and also that twoheterogeneous variables (C. (Transport IC pass services) and E. (Packaged services)) and two SDs (Standard
Deviations in B. and E.) have the estimated parameters with a statistically significant level.

Table 4-4 Result of the MF-values by αw value in our prototype MXL model

Weight (αw)
Current

Improved

0.1
0.2

MF-value(McFadden’s Rho-square)

MNL

MXL

1.0
1.0

0.066340.07089

0.06632

0.07104

0.3
0.4

1.0
1.0

0.06638
0.06658

0.07115
0.071280.5

1.0

0.06694

0.071470.6

1.0

0.067450.071670.7

1.0

0.06801

0.071680.8

1.0

0.06846

0.071230.9

1.0

0.06868

0.070291.0

1.0

0.06872

0.06943














- 57 -

Table 4-5 Result of parameter estimates of our prototype MXL model(The weight(αw) is fixed at 0.7 in the current LOS)
Variable
Heterogeneous variable(A) Information services(B) Booking services(C) Transport IC pass services(D) E-pay services(E) Packaged services
Homogeneous variable
Intercept_2
Intercept_3
Young_2
Young_3
LN Income_2
LN Income_3
Times to JP_2
Times to JP_3
LCS_2
LCS_3
LL(0)
LL(estimated model)
McFadden’s Rho-square

MNL model
Estimated

MXL model
Estimated

-1.13
12.9
-11.5 ***
-5.41
-7.81

-24.7
27.3
-20.7 ***
4.11
-23.0 ***

-4.50 **
1.25
0.514 **
-0.498 ***0.228-0.1610.544 ***
0.540 ***
-1.21 ***
-1.08 ***
-1037.6-966.30.0687-5.51
0.670
0.681 *
-0.4130.282-0.1410.911 ***
0.832 ***
-1.99 ***
-1.69 ***
-1037.6-966.90.0717SD
8.68
67.1 **
2.57
9.11
35.9 **Table 4-6 Result of parameter estimates of our full-spec MXL model(The weight(αw) is fixed at 0.7 in the current LOS)
Variable
Heterogeneous variable(A) Information services(B) Booking services(C) Transport IC pass services(D) E-pay services(E) Packaged services
Homogeneous variable
Intercept_2
Intercept_3
Young_2
Young_3
LN Income_2
LN Income_3
Times to JP_2
Times to JP_3
LCS_2
LCS_3
Cond visit JP_2
Cond visit JP_3
Intention visit JP_2
Intention visit JP_3
Abstain multi-days tour_2
Abstain multi-days tour_3
LL(0)LL(estimated model)
McFadden’s Rho-square

MNL model
Estimated

-1.80
18.4
-12.7 ***
-5.84
-7.27 *

-4.93 **
0.951
0.471 **
-0.532 ***0.207-0.1910.446 ***
0.446 ***
-1.19 ***
-1.09 ***
-0.589 ***-0.421 ***0.328 ***
0.273 ***
0.06330.0435-1037.6-953.80.0808- 58 -

MXL model
SD
-23.7
11.4
32.9 *
59.1 *-20.8 ***
2.50
2.76
4.76
-21.3 **
36.6 **

Estimated

-5.66
0.625
0.553
-0.514 *0.208-0.2110.729 ***
0.672 ***
-1.94 ***
-1.68 ***
-0.951 **-0.712 **0.522 ***
0.422 ***
0.144
0.0628-1037.6-951.40.0831Figure 4-3 Result of parameter estimates in the full-spec MXL model
Table 4-6 and Figure 4-3 show the result of parameter estimates in our full spec typed MXL model in case thatthe αw value is equal to 0.7. For further point, the full spec typed MXL model means the model that all of the variables
listed up in Table 4-1 are used in the parameter estimation. The results are summarized as follows:◼ The validity of the conceptual model (Figure 4-1 and three of the hypotheses referred to):[H1]: The causal path between attitudes for mobility services integrations and the intention of visit-to-Japan in the EXPO
2025. ➢Among five of the items related to mobility services integrations, the estimated parameters of two items((A) Information services and (D) E-Pay with a single account services) are statistically insignificant.
This seems to follow the results from the basic analysis mentioned in Chapter 2: In case of item-A, theneed for improving the LOS itself is not high reflecting the current situation that the intention of use evenin the current LOS is relatively high.
See the details in 2-5 of Chapter 2 in this report:… we find that, in all of items, the percentages in any of the current cases tend to be larger than those in the
improved ones. We also find that there exists in a large gap of 84.5% in the current and 69.7% in the improvedin pre-payed transport IC pass services. Considering the reasons why these gaps have happened, it is partly due
to the fact that most individuals, while they positively intend to receive the current level of mobility services byitem (with the range from 79.4% to 84.5%), tend to be satisfied with the current-LOS case and turn out to have
not high expectations for the improved case.

On the other hand, we may say that the vagueness of both the content of item-D and the recognition of its
improved services would make difficult for individuals to image its relationship to the intention of visit-toJapan in the EXPO 2025.
However, the estimated parameters of other three items ((B) Booking services, (C) Transport IC passservices and (E) Packaged services) are statistically significant. We therefore conclude that the hypothesis
1 [H1] is accepted in some items and rejected in others within these generic variables.
[H2]: The causal path between individual and household attributes and the intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025.
➢ Among four kinds of individual/household attributes, the estimated parameters of Age_young and
ln_income are statistically insignificant. On the other hand, Times_to_Japan and LCS are significant.
When comparing with those in the MNL model, the parameter of Age_young is estimated with a- 59 -

significant level, although we can not find the reason why both results in two models differ from eachother. It is also noted that the definition of income variable needs more consideration, while we adopt
the expression of its logarithm transformation. Besides, there exists more essential subject in definitionof these homogeneous variables. The subject is to verify how extent efficient we define them as a binary
variable. There are limits to the trial and error of the model specification for the best criterion on dividing
into two categories.
We therefore conclude that the hypothesis 2 [H2] is accepted in two variables (Age_young and
ln_income) within four individual/household attributes related ones.
[H3]: The causal path between attitudes for the COVID-19 in multi-day tours under the with-corona, those in visiting
Japan in the post-corona circumstances, and the preconditions and the intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025.
➢ Among three attitudinal and intentional factors, the estimated parameter of Abstain_multi-days tour isstatistically insignificant but those of other two variables (Cond._visit_JP and Intention_ visit_JP) aresignificant. It is noted that such tendency in the MNL model is common to that in the MXL model
We therefore conclude that the hypothesis 3 [H3] is accepted in two variables (Cond._visit_JP and
Intention_ visit_JP) within three attitudinal and intentional factors related ones.
➢

We clearly conclude that, on the basis of the acceptance of three of the hypotheses underlying theconceptual model, the validity could be established as a whole.

◼

Comparison of results of parameter estimates in MXL and MNL models:
➢ When focusing on the goodness of fit indicator (McFadden’s Rho-square value (denoted MF-value)), incase of MXL model, the MF-value is equal to 0.0831 and that in the MNL model is 0.0808. The results
clearly indicate that both models have not yet achieved success for obtaining their parameter estimateswith a significant level.
➢ It should be therefore noted that it is too early for us to start the elasticity analysis of policy-making on
mobility services integrations to quantitatively identify the demand creation effect of those improved
services.
➢ Next, when comparing with the results of parameter estimates in homogeneous variables between MNL
and MXL models, we can find that the estimated parameters by the specific-alternative in the MXL
model are more widely distributed than those in the MNL model. This kind of difference between bothmodels implies that the MXL model has capability to estimate parameters more elastically than the MNLmodel does. We also may say that our MXL model, although the goodness of fit should be improved, issuccessful in representing heterogeneity and taste-variation among individual with an explicit matter.

◼

The future subjects:
➢In parameter-estimation of our MXL model, we adopt the R-program package by Train (2003), whichcontains that for MNL model to allow us to compare the goodness of fit of both models. For further
discussion, we need to examine the goodness of fit of the NL model. When applying NL model, thedecision structure consists of two layers: The upper layer is concerned with the decision on whether anindividual has intention of visit-to-Japan in the EXPO 2025 or not. The lower layer is on intention of
the tourism destinations in case that he/she has intention of visit-to-Japan. In such lower layer, there are
two alternatives: One is ‘to visit Osaka as a primary destination’ and the other is ‘to visit Osaka andother cities’. It is one of future subjects for us to modify the R-programming method of parameterestimation.

- 60 -

➢

Train’s R-program for MXL model also have some of limitations such as the non-zero data in theheterogeneous variables (ex. by item (k) and by alternative (j)) and the definition of homogeneous
variables as a binary categorized-variable. There are thus some kind of technical and pragmatic subjects
to be solved in the model specification.

➢

It is also noted that there are still some other kinds of the subjects related to the policy making on
mobility services integrations to be done.
- 61 -

- 62 -

Chapter 5
Conclusions
The 2020 research aims to quantitatively grasp the demand emerged from introducing mobility services
integrations into Chinese tourists’ inbound market. For achieving the goal, MXL model is applied to the 2020 WEB
survey data for representing the intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025. It also intends
to analyze how extent we can effectively create the demand for the overseas travels in the period of post-corona society
in China. The attitudinal and intentional attributes against the COVID-19 are then targeted at verifying whether they
can significantly determine the intention of visit-to-Japan and tourism destinations through the MXL model
specification.
  Let us here summarize the fact findings from previous chapters in this report:
The Chapter 2 introduces the results from basic analyses of the WEB-based survey data: They are concerned withbasic characteristics of the actual conditions and needs of uses of integrated mobility services in the airport
access/egress trips and excursion trips in tourism destinations comparing with those from the 2019 data. They also
contain not only the intention of use of the OA-pass as a kind of integrated mobility services in tourism destinations
but also the behavioral intention of Chinese tourists’ visiting Japan in the EXPO 2025 in the post-corona. Major
findings are as follows (See the detailed ones in the corresponding sections):✓ [Individual and household attributes]: The distribution patterns of both ‘income’ and ‘LCS’ by city are
different from each other. For example, in case of the Beijing data, the percentage of LCS4 (pre-school
nuclear family; 14.3%) is relatively lower than that in the other cities but the percentage of LCS7 (alladults:32.6%) is higher. On the other hand, in case of the Jiangsu data, that of LCS7 (19.7%) is lower butthat of LCS4 (21.4%) is higher. It is noted that the LCS distribution in the Zhejiang data (LCS4 (20.0%) and
LCS7 (31.4%)) is similar to that in the whole sampled individuals (LCS4 (18.6%) and LCS7 (27.9%) in the
total).
✓ [Necessity of improving mobility services]: The distribution of response patterns in the 2020 WEB data
obviously differs from that in the 2019 KIX data. Especially the percentage of ‘no necessity in improving
both airport access and excursion mobility services’ in the 2020 data accounts only 23.6% but that in the2019 amounts to about 80%. While we need to verify the underlying causality, we may say that suchdifference is partially caused both the effect of difference in distribution of tour arrangement types and theused arrival / departure airport.
✓ [The ratio of the positive intention and the average rating scores by item by case]: The percentage ofthe positive intention of mobility services integrations at least accounts for more than about 70% and theaverage rating scores are in the range from 3.20 to 3.57 out of five points on the rating. When focusing on
comparison in the percent of the positive intention between the current and improved LOS by item, in all of
items, the percentages in any of the current cases tend to be larger than those in the improved ones. We alsofind that there exists in a large gap of 84.5% in the current and 69.7% in the improved in ‘Pre-payed transport
IC-pass service’. Considering the reasons why these gaps have happened, it is partly due to the fact that mostindividuals tend to be satisfied with the current-LOS case and turn out to have not high expectations for the
improved case. We may say another reason exists: In the improved case, those optional and complementary
services may be not always welcomed for individuals who would be not applicable.
✓ [The actual conditions of the OA-Pass usage and the intention of receiving the improved services]: The
percentage of ‘not know it at all’ is about a quarter among all individuals so that it is not enough level ofrecognition of the OA-pass. The average scores by city in evaluating needs to receive the OA-Pass when
visiting Osaka accounts for 3.09 (that is evaluated in the class between ‘have a little intention’ (3) and‘probably receive’ (4), although the number of users of the OA-Pass is only 40 individuals (3.8% of the total).
We also find that, Chinese tourists tend to give to priority for improving attractiveness/usefulness of the OAPass as follows: ‘To expand the covered areas (2)’, ‘ To increase the number of facilities with the discount- 63 -

admission charge (4)’, and ‘To introduce the E-payment services (5)’✓✓✓[Intention of visiting Japan to enjoy the EXPO 2025 in Osaka]:The distribution of alternatives in caseof all individuals is as follows: ‘1) not much interest/not visit Japan’; 26.8%, 2) ‘have an interest/can’t
say my visiting Japan’; 33.0%, 3) ‘have a lot of interest/Expo and Osaka’; 17.6%, 4) ‘have a lot ofinterest/Expo and Osaka + other areas’;21.9%. (See the details in the discussion in the chapter 4)[Itinerary: primary tourism destinations]: The leading tourism destination pattern is ‘Osaka (only)’(24.4%). The percentage of ‘Osaka (only)’ and ‘Osaka + Kansai area patterns’ accounts for 62.1%. We findthat these individuals can be classified into two primary destination patterns: One is ‘Osaka (only)’ pattern
and the other is ‘Osaka + α’ pattern. The latter is defined containing the categories from Type 2) to Type 7).
[Itinerary: Stated preference on the mode choice in accessing the EXPO 2025 site from KIX airport]:
The distribution of mode choice among five KIX access transport modes is as follows: 1st: Limousine buses(35.9%), 2nd: ‘Rapi:t’ (Nankai Express) (22.0%), 3rd: Sea boats (17.1%), 4th: Taxi (14.2%), and 5th: Rails(10.7%). We also find that these stated rankings of the mode-choice preference are consistent with theevaluation of the LOSs of five alternatives.

In Chapter 3, we empirically explore to what extent the COVID-19 have forced Chinese individuals to change
their behavioral intention of both daily activity and travel patterns and tourism related travel ones. We also analyze
how psychological risk for COVID-19 determine the attitude and the behavioral intention of Chinese tourists’ visiting
Japan and how Chinese tourists would change their attitudes toward visits to Japan in response to the substantialchange in needs/wants for mobility and related other services in tourism destinations in Japan. Let us summarize theprimary findings as follows:[The actual conditions of workers’ activity and commuting behaviors on workdays]: When focusing on the inhome working days (that means ‘tele-working days’), the average is 0.95 days per week. This result hardly proves tohave a clear tendency that the in-home working style has been shifted under the with-corona circumstance in surveyed
cities. We clearly need to exactly grasp the actual conditions of the industrial structure such as types of job/occupationand the size of firms and so on. It is because they clearly determine the penetration rate in the targeted city. It is also
noted that there exists a definite difference in commuter’s modal split depending on both the size of city and transport
network services.
[Comparison of the number of in-home working days per week in 2020 and 2019]: The effect of the COVID-19
infection on the penetration of styles of the in-home working has been not largely emerged.
[Comparison of the frequency of using public transports / private cars in commuting trips in 2020 and 2019]:
In case of public transport modes usage, the percentage of ‘unchanging’ (62.9%) in the Beijing data is relatively
higher than that in the other two cities. The percentage of ‘decreased’ (60.2%) in the Jiangsu data is also relatively
higher than that in the other two cities. On the other hand, in case of private car usage, the percentage of ‘unchanging’(62.9%) in the Beijing data is relatively higher than that of the other two cities. The percentage of ‘increased’ (40.5%)
is also relatively high. This table therefore indicates that, in case of the Jiangsu data, employed workers in Jiangsu
tend to change their commuting mode from public transport to private cars in response to the COVID-19 infection.
[The actual conditions of daily shopping activities and their related travel behaviors]: The percentage of ‘zerodays per week’ in daily shopping activities is 8.8% and the sum of the percentage of ‘once’ and that of ‘twice’ accounts
for over 70%. This result from the reason of ‘zero-days for shopping’ indicates that some 60% of individuals havetaken concrete actions against the COVID-10 such as ‘take delivery services’ (30.4%) and ‘abstain from having an
opportunity to go out for shopping’(27.4%). While cars are regarded as a dominant mode in shopping trips, there
exists a variety of transport modes such as buses, subways and taxi including walk (only) reflecting the city size andthe scale of transport network.
[Comparison of the number of shopping days and transport mode usage in 2019 and 2020]: In case of all
individuals, ‘decreased’: 48.4%, ‘unchanging’: 47.7 %, ‘increased’: 3.9%. The result clearly indicates that they
obviously tend to abstain from going-out for shopping to the COVID-19. It is also noted that no different tendency- 64 -

can be seen between cities. Also, when comparing the public transport usages in shopping activity between cities, thepercentage of ‘unchanging’ (43.7%) in the Beijing data is relatively higher than that in the other two cities. The
percentage of ‘decreased’ (62.6%) in the Jiangsu data is also higher than that in the other two cities. These resultsfrom the case of shopping trips by city thus have the same tendency as the case of commuting trips. In case of private
car usage in shopping trips, as the same as commuting trip, those in Jiangsu definitely tend to change their shopping
modes from public transport to private cars in response to the COVID-19 infection. In case of those in Beijing,
however, ‘unchanging’ accounts for about 60 percent. This means that it is not clear whether they tend to change
modes from public transports to cars in response to the COVID-19.
[Actual conditions and comparison of tourism and leisure activities (one-day/multi-day tours) in the latest twomonths in 2020 and 2019]: Here we introduce a few limited numbers of the aggregation results concerning
individual’s attitudes for the COVID-19 in one-day / multi-day tours in the with-/post-corona circumstances. (See thedetails concerning other topics in the corresponding paragraph in the section 3.2)
[One-day tours]: The attitudes toward the COVID-19 in one-day tours in the latest two months vary widely
between alternatives: A majority of the selected alternatives are ‘to avoid to visit the congested tourism destinations’(28.7%), ‘to avoid to use the congested public transports’ (22.1%), and ‘to diminish the duration of staying at the
tourism destination’ (21.3%).
[Multi-day tours]: The attitudinal characteristics of multi-day tours in response to the COVID-19 are mostly
similar to those of one-day tours: The attitudes toward the COVID-19 vary widely between alternatives: A majorityof the selected alternatives are ‘to avoid to visit the congested tourism destinations’ (25.1%), ‘abstain from enjoying
multi-day tour due to the COVID-19 as much as possible’ (22.1%), and ‘to avoid to use the congested public
transports’ (21.3%).
[The actual conditions of intention of overseas travel at the current situation]: In case of all individuals, 1st: ‘2.
difficult to think’ (37.7%), 2nd: ‘5. would like to positively think’ (22.7%), 3rd: ‘1. can’t think’ (18.6%), 4th: ‘4. would
reduce overseas’ (10.9%), 5th: ‘3. unwilling to think’ (10.2%). From the result, we find that those intentions ofoverseas travels at the current situation in China vary widely between alternatives. They may partly reflect theheterogeneity of individual’s behavioral attitudes toward the COVID-19 on the hypothesis that such heterogeneity has
been created through various changes in the socio-economic circumstances caused by the COVID-19 infection in thesurveyed cities.
[The preconditions of overseas travels (visiting Japan as a tourism destination)]: In case of all individuals, theanswer distribution is as follows:
1st: ‘2. getting effective vaccine for COVID-19’ (31.2%)
2nd: ‘1. lifting overseas travel restriction’ (24.1%)
3rd: ‘3. the COVID-19 be drawing’ (23.9%)
4th: ‘4. can’t answer anything for sure’ (20.4%)
5th: ‘5. others’ (0.4%)
We find that the preconditions of overseas travels (visiting Japan as a tourism destination) are widely distributed
between alternatives. We also find that there is not marked difference between cities but taste variation between
individuals.
[The intention of visit-to-Japan travels under the improved circumstances surrounding the COVID-19]: In caseof all individuals, the answer distribution of intention of visit-to-Japan travels in the post-corona is as follows: 1st: ‘4.
Positive’ (40.9%), 2nd: ‘3. neutral’ (27.8%), 3rd: ‘negative’ (13.0%), 4th: ‘very positive’ (12.0%), and 5th: ‘very
negative’ (6.4%).
[Behavioral attitudes for overseas travels (negative-group vs positive-group)]:
In case of the negative grouped individuals (19.4% of the total):1st: ‘2. prefer to enjoy a domestic tour’ (56.2%) and
2nd: ‘1. abstain even from a domestic tour’ (25.1%)
In case of the positive grouped individuals (52.9% of the total): 1st: ‘1. start to think my overseas travel’ (32.1%), 2nd:
‘2. start to decide when I can enjoy my oversea travel’ (22.7%)3rd: ‘3. arrange to the itinerary of my oversea travel’(15.2%), 3rd: ‘4. put my planned travel into action’ (14.9%) and 3rd: ‘5. others’ (15.1%)

- 65 -

When comparing behavioral attitudes for overseas travels between these two groups, we can find that those in thepositive grouped individuals are distributed more widely than those in the negative grouped ones.
The Chapter 4 first starts to introduce a basic concept of our MXL model to explain how to capture the model
structural properties. Briefly referring to the representative paper of the MXL model (Train (2003)), some of the related
studies in Japan are then introduced for better understanding of the model structural properties. Second, we propose aconceptual model being matched up to the purpose of applying the MXL model. In our conceptual model, threeprincipal hypotheses on the decision structure of the applied MXL model with explanatory variables are introduced:[H1]: The intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025 is influenced by these attitudinal variables
concerning to what extent the improvement of mobility services integrations is needed, defined as a generic variable
for alternatives.

[H2]: The intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025 is influenced by individual and household
attributes such as age, annual income, LCS (Life Cycle Stage), and experience of visit-to-Japan.

[H3]: The intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO 2025 is influenced behavioral attitudes for the
COVID-19 in multi-day tour under the with-corona, those in visiting Japan in the post-corona circumstances, and thepreconditions of visit-to-Japan when it will come.

Based on these three hypotheses, the dependent and independent variables in our MXL model are defined aiming
at identifying the decision structure underlying the intention of visit-to-Japan and tourism destinations in the EXPO
2025.
Judging from the results of our full spec MXL model, we clearly conclude that, on the basis of the acceptance of
three of the hypotheses underlying the conceptual model, the validity could be established as a whole. We also may
say that our MXL model is successful in representing heterogeneity and taste-variation among individual with an
explicit matter. However, the goodness of fit indicator (MF-value), in case of MXL model, the MF-value is equal to0.0831 and that in the MNL model is 0.0808. The results clearly indicate that both models have not yet achieved
success for obtaining their parameter estimates with a significant level. It should be therefore noted that it is too early
for us to start the elasticity analysis of policy-making on mobility services integrations to quantitatively identify thedemand creation effect of those improved services.
Finally, let us list up a few viewpoints of future subjects to be solved:⚫ To modify the R-programming method of parameter-estimation:
The successful modification is expected to allow us to have capability to applying to the NLmodel.
⚫ To improve the goodness of fit of the MXL model:
Train’s R-program for MXL model also have some of limitations such as the non-zero data in
the heterogeneous variables (ex. by item (k) and by alternative (j)) and the definition ofhomogeneous variables as a binary categorized-variable. There are thus some kind of technical andpragmatic subjects to be solved in the model specification.
⚫ To sophisticate the systematically multi-staged procedure of surveying, data collecting, modelingand evaluation for policy-making on the individual’ decision choice behaviors:
It is quite clear that such procedure should be totally consistent throughout. Especially, the former
part (surveying and data collecting) would play an important role in sustaining both the performance(compatibility) and reliability (creditability).
- 66 -

REFERENCES:

Nishii, K. and K. Goulias: A conceptual study on area formation and sustainability in tourism destination basedon the AMMA (Area Marketing and Management Approach), Proceedings of the JSCE Infrastructural Planning
and Transportation Division, No. 53, CD-ROM, pp1-8, 2016. (in Japanese)
2) Hibino, N., S. Morichi and T. Shimada: An analysis of basic characteristics of tourism activities by Chinese
tourists’ visit-to-Japan travels, Transport Study Reviews, Vol. 54, pp. 55-64, 2011. (in Japanese)
3) Matsui, Y., Hibino, N., S. Morichi and H. Ieda: The analysis of tourism activity, tourism related travel behaviors
and tourism destinations using the individual-based data for foreigner tourists visiting Japan, Proceedings of the
JSCE, D3, Vol. 72, No. 5, pp. 533-546, 2017. (in Japanese)4) Kurihara, T.: A study on the effect of inbound tourists’ consumption expenditure on the local economy, The faculty
proceedings of Toyo university, No. 6, pp. 15-25, 2015. (in Japanese)5) Nishii, K., M. Emori and K. Yokoyama: Introducing tourism area development policies into TDM measures basedon area-marketing-and-are-management-approach (AMMA): A case study of TDM in the 62nd Anniversary Eventin ISE Shrine, Traffic Engineering, Vol. 54, No. 4, pp. 8-13, 2019. (in Japanese)
6) Nishii, K.：Some basic challenges in tourism marketing based on Area Marketing and Management Approach,
Journal of the University of Marketing and Distribution Sciences: Economics/Informatics/Policy Studies, Vol.25,
No.2, pp1-12, 2017. (in Japanese)
7) Kamargianni, M., Matyas, M., Li, W. and Schafer, A.: Feasibility Study for “Mobility as a Service” concept in
London, REPORT edited by UCL and Energy Institute and Department for Transport, p. 84, 2015.
8) Kamargianni, M., Li, W., Matyas, M. and Schafer, A.: A critical review of new mobility services for urban
transport, Transportation Research Procedia, Vol. 14, pp. 3294-3303, 2016.
9) Nishii, K., N. Hibino, T. Kurihara and K. Kishino: A structural equation modeling of the intention of revisits by
Chinese tourists to Japan conditioned upon an integration of mobility services in urban tourism destinations:
Using an empirical data set from the interview survey at Osaka International Airport，Report on 2019 Research
Grant by Kansai Airport Research Institute (KAR)，2020.3. (in Japanese/English) (Kurihara, K, K. Nishii, N.
Hibino and K. Kishino: A structural equation modelling (SEM) of the causal relationships between mobility
services integration in tourism destinations and the intention of revisits to Japan by Chinese tourists, Proceedingsof the JSCE, Special issue-D, (in Japanese), 76/5, 1_747-1_756, 2021. (in Japanese))10) Nishii, K.: Preconditions of introducing integrated mobility services in tourism destinations in Japan: Toward
more attractiveness in urban tourism, presented at 15th International NECTAR Conference in Helsinki, Finland,
2019.
11) Shibayama, T. (2020): How Vienna could introduce transport sector unification from its planning to the MaaS?
presented at a seminar in Japan Transport Studies Association (Kansai-branch), 2020. (in Japanese)
12) Tsuchida, H.: Approach of Ministry of Land, Infrastructure, Transport & Tourism (MLIT) toward the achievementof the Mass-Japanese version, The Journal of the SHIN-TOSHI, Vol. 74, No. 2, pp. 28-31, 2020. (in Japanese)13) For example: The practical case of J-MaaS: Partnership between Toyota city and Jordan; Mobile-Ticket; ‘ENJOY
TOYOTA PASS’, LIGARE-Human・City・Mobility News, 2019.7.17.
14) Nishii, K.: Diverse synergy emerged from tourism related transport strategies, Keynote, presented at The 37th
meeting of Transport Infrastructural Planning and Construction (organized by MLIT), 2016. (in Japanese)
15) Nishii, K.: Diverse synergy emerged from tourism related transport strategies: From viewpoints of are marketing
and area management approach (AMMA) in urban and regional tourism: Proceedings of the JITR annual
conference, No.31, pp1-4, CD-ROM, 2016. (in Japanese)16) Fujii, S.: The psychological factors determining behavior based on theory of attitude, in Chapter 3, Modeling
Travel Behavior (edited by R. Kitamura and T. Morikawa), pp35-51, 2002. (in Japanese)17) Sasaki, K.: The surveyed items for a discrete choice modeling, in Chapter 5, 5-1, pp69-75, Modeling Travel
Behavior (edited by R. Kitamura and T. Morikawa), pp35-51, 2002. (in Japanese)18) For example; ‘The key to containment of the COVID-19’, from the WEB article in TOKYO SHINBUN(publisher), 2020.12.22 distributed. (in Japanese)
19) Kitamura, R.: Preface, Modeling Travel Behavior (edited by R. Kitamura and T. Morikawa), pp35-51, 2002. (inJapanese)20) Morikawa, T.: Discrete choice models releasing from IIA, in Chapter 6, 6-4, pp122-132, Modeling Travel
Behavior (edited by R. Kitamura and T. Morikawa), pp35-51, 2002. (in Japanese)21) Train, K.: The mixed logit model, in Chapter 6, Discrete Choice Methods with Simulation, published byCambridge University Press, 2003. (second edition 2009)1)- 67 -

22) Nishii, K., R. Kitamura, K. Kondo and S. Genma (1995): Parameter estimation methods for repeated measurement

data: Mass Point Model and Mixing Distribution Model, Proceeding of the JSCE, No.506/IV-26, pp25-33, 1995.
(in Japanese)23) Fujiwara, A., Y. Sugie and J. Zhang: An analysis of correcting the attrition and non-response biases in discretemode choice model: Mass Point Method, Proceeding of the JSCE, No.13, pp587-594, 1996. (in Japanese)24) Yai, T., T. Nakagawa and J. Ishiduka: Verification of properties of a structured Probit model through the simulation
method, Proceeding of the JSCE, No.604/IV-41, pp11-21, 1998. (in Japanese)25) Shimizu, T. and T. Yai (1999): A Comparative Study on the Estimation Characteristics of Mixed Logit Model andProbit Model, Proceeding of the JSCE-Infrastructural Planning and Transportation Division, No.16, 587-590,
1999. (in Japanese)
26) Hyodo, T. and X. Zhang (2000): Comparison analyses on mixed logit model based on its flexibility, Proceedingof the JSCE, No.660/IV-49, pp.89-99, 2000. (in Japanese)27) Hibino, N., T. Hyodo and H. Uchiyama (2004): A study on characteristics of non-IIA route choice models on highdensity railway network, Proceeding of the JSCE, No.765／IV-64, pp.131-142, 2004. (in Japanese)28) Train, K.: Recreational demand models with taste variation, Land Economics, Vol74, pp230-239, 1998.
29) Revelt, D. & K. Train: Mixed Logit with repeated choices: households' choices of appliance efficiency level,
Review of Economics and Statistics, 80, 1-11, 1998.
30) Hensher, D. and W. Greene: The mixed logit model: The state of practice and warnings for the unwary, Working
Paper, ITS-WP-02-01, 2002.
31) Correla, A. and P. Pimpao: Tourists Return Intention: A Mixed Logit Approach, Quantitative Methods in Tourism
Economics, edited by A. Matias et al., pp41-57, 2013.


- 68 -











付 録 資 料  中国現地 9'$ 調査票 日本語英語中国語翻訳版）
 調査対象都市における新型コロナ対策の年表
 /:. モデル文献レビュー 6TCKP  の第６章一部抜粋部分日本語
翻訳版 



Appendices The questionnaire sheets of the 2020 WEB survey in text style(Japanese/English/Chinese)
 The chronological list of measures against COVID-19 in the surveyed cities The review of Mixed Logit; In Chapter 6 (by Train (2003) translated into
Japanese)serial No.

Date(DD/MM/YY)

Surveyor-ID

関西空港調査会2020年度助成研究
調査実施・協力研究機関

浙江大学・蘇州大学・北京交通大学＆

流通科学大学2020 Survey on Chinese tourist's intention of visiting Japan under the with/post COVID-19 circumstances

新型コロナ感染症を契機とした訪日観光旅行意向に関する2020年調査
本調査は、新型コロナ感染症の世界的拡大を契機に人々の海外渡航（主として訪日観光旅行）に関する意識評価がどのように変わってきているか、またそれに伴い訪日観光地での移動サービスニーズの変化についても調査することを目的としています。
回答は、設問Aから設問 Eの順に指示に従いながら、それぞれの設問に対する回答選択肢の中から該当するものを選んで回答ください。

A.あなた自身とあなたの世帯についてお伺いします

A.1 性

別

1. 男性
2. ⼥性

A.2 年齢1.24歳以下
2 25歳〜34歳
3.35歳〜44歳
4.45歳〜54歳
5.55歳〜64歳
6.65歳以上

A.3 現住所 A.3-1 省レベル(20区分） A.3-2 浙 A.5 あなたの世帯について以下の設問にお答え
江省・江蘇省：県・市（北京市：区）レベル
ください

A.1

1. はい
A. 3-1:省レベル区分
1. 北京市2. 上海市4. 天津市5. 広東省
7. 遼寧省8. 浙江省10. 四川省 11. マカオ
13. 福建省 14. 陝西省
15. 河北省(北京市除く)
17. 山西省 18. 湖南省
20. その他の地域
具体的な地域名：（

A.5-1 あなたは世帯主ですか？

3. 重慶市6. 山東省9. 江蘇省12. 湖北省

A.5-2 あなたの世帯の人 A.5-3 あなたの世帯の数（同居している方）
構成？

16. 河南省
19. 雲南省（最年少配偶者50歳未満）
3. ３世代同居世帯（祖⽗⺟同1. ⼀⼈

浙江省データ：1. 杭州市 他12区分

2. ⼆⼈

3 □湖州市 4 □嘉兴市

5 □⾦华市6 □丽⽔市 7 □衢州市

8 □绍兴市

9 □台州市10 □温州市

12 □浙江省其他地区（除以上地区）

A.3

2. ⼦供なし・配偶者２⼈世帯）

1 □杭州市

A.2

1. 単⾝世帯（世帯主50歳未満）

A.3-2: 省内市レベル（北京市：区レベル）
A.3-2浙江省的城市

2. いいえ4.就学前⼦供(６歳未満)有り核
世帯（祖父母同居せず）

2 □宁波市 3. 三⼈

5.最年少⼦供⼩学⽣(６歳〜12歳未満)有り核世帯（祖父母同居せ

4. 四⼈

ず）

5. 五⼈

11 □⾈⼭市 五人以上の場合：
（

13 其他

人）

18歳未満)有り核世帯（祖⽗⺟同居せず）
7. 成⼈のみ世帯(世帯構成員は8.⼀⼈親(⺟⼦/⽗⼦)世帯(⼦供最江蘇省データ：1. 南京市 他13区分

A.6

6.最年少⼦供中・⾼校⽣(12歳〜

すべて18歳以上)

北京市データ：1. 東城区 他16区分

A.4

居・最年少18歳未満子供）

A.5-1

年少18歳未満)9.その他世帯(1.〜8.⾮該当)

A.6
あなたの現在(2020年10月)の就業状況についてお答えくださいA.4

1.

1. 不到2万元

6. 10万元 - 15万元以内

会社員・公務員・パート（勤め⼈）

あなたの年収をお答えください？

2.

⾃営業

2. 2万元 - 4万元以内

7. 15万元 - 20万元未満

3.

学⽣

3. 4万元 - 6万元以内

8. 20万元 - 25万元以内

4.

無職（専業主婦、退職年⾦者等）

4. 6万元 - 8万元以内

9. 25万元 - 30万元以内

5. 8万元 - 10万元以内

10. 30万元及以上

A.5-2
A.5-3

新型コロナ感染症の世界的拡大によって、あなた自身の現在の生活行動や休日活動がどのように変わったかについてお伺いします。 設問Bでは、あなた自身の現在(2020年11月）の日常生活行動（平日の勤務・就学や買物）ある
いは最近２ヶ月間（2020年10月と11月）の休日の観光・レジャー活動がどのように変わったかについて昨年(2019年)の同時期と比べながら回答ください。
B. あなたの現状（11月最終週の１週間）の仕事・就学・買物活動および最近２ヶ月間の休日の観光・レジャー等の活動のそれぞれに対してお伺いします。

B.1 あなたの平日の勤務（学生の場合：就学）や買物活動について、現状でのあなたの新型コロナ感染症への対応としてあてはまるもの全てにレ印をつけてください。
⇨ A.6の設問で、「3.学生」と回答した方は、設問B.1-4へ進んでください。

⇨ A.6の設問で、「4.非就業者（専業主婦や退職者」と回答した方は、設問B.1-6へ進んでください。
B.1-1
A.6の設問で「1.会社員・公務員・パート（勤め人）」あるいは「2.自営業」と回答した方：
あなたは、この１週間のうちで何日間、仕事に従事しましたか？ 以下のうち１つを選んで回答ください。
1.
副問①

0⽇

2.

1 ⽇ 3.

2⽇4.

3 ⽇ 5.

4 ⽇ 6.

5 ⽇ 7.

B.1-1

6 ⽇ 8.

7⽇

回答肢「１：0日」を選んだ理由は何ですか？以下の当てはまる理由を１つ選んで回答下さい。
1

新型コロナ感染症拡大の影響によって、自宅待機あるいは会社・店舗を休業しているから

2

この１週間は、たまたま仕事がなかった（あるいは休暇をとっていた）から

3

その他の理由→具体的には

（

副問①

）

⇨回答肢「１：0日」を選んだ方は、設問B.1-6へ
副問②

回答肢「2：1日」〜「8：7日」のいずれかを選んだ方は、そのうちで、何日間リモートワーク（在宅勤務）に従事しましたか？ 以下のうち１つを選んで回答ください。
1.

副問③

0⽇

2.

1 ⽇ 3.

2⽇4.

3 ⽇ 5.

4 ⽇ 6.

5 ⽇ 7.

6 ⽇ 8.

副問②

7⽇

この１週間で仕事での外出の時に主に利用した交通機関は何ですか？最も多く利用した交通機関から順に３つまでを以下の選択肢から番号で回答ください。

1. 徒歩のみ

2. ⼆輪（⾃転⾞・バイク）

6. 鉄道

7. その他の鉄道（路面電車など）

3. 路線バス(BRTを含む）

4. 送迎バス

5. 地下鉄8. タクシー9. 自家用車

10. その他
最も多く利用した交通機関

副問③

２番目に多く利用した交通機関
３番目に多く利用した交通機関⇨「2. 自営業」の方は、設問B.1-2へ⇨「1. 会社員・公務員・パート（勤め人）」の方は、設問B.1-3へ
B.1-2
A.6の設問で「2. 自営業」と回答した方：
あなたは、新型コロナ感染症へ対応するため、この１週間の仕事（会社の経営や店舗の営業）は昨年の11月頃と比較してどのように変化していますか？
以下の設問のそれぞれに当てはまるものを回答下さい。
なお、昨年の10月頃にはまだ現在の会社経営や自営業に従事していなかった方は、設問B.1-6へ進んで下さい。

副問①

１週間のうちの仕事に従事する（営業する）日数

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

B.1-2
副問①

⇨副問②〜副問④では、 自営の仕事の内容・形態によって、もともと仕事のための外出機会のない方は、副問「4.非該当」と回答ください②③④
4.

１週間のうちの仕事での外出時の公共交通機関の利用頻度1. 減っている

副問③

１週間のうちの仕事での外出時の自家用車の利用頻度

1. 減っている

副問④

１週間のうちの仕事での外出のうち会議・打ち合
わせのための回数

1. 減っている

副問②⇨設問B.1-6へ

2. 変わらない

3. 増えている

②

非該
当
4.

2. 変わらない

3. 増えている

③

非該
当
4.

2. 変わらない

3. 増えている

非該
当④

B.1-3
A.6の設問で「1. 会社員・公務員・パート（勤め人）」と回答した方：
あなたは、新型コロナ感染症へ対応するため、この１週間の仕事（会社の経営や店舗の営業）は昨年の10月頃と比較してどのように変化していますか？
以下の設問のそれぞれに当てはまるものを１つ選んで回答下さい。
なお、昨年の10月頃にはまだ現在の勤務先に従事していなかった方は、設問B.1-6へ進んで下さい。
B.1-3
副問①：

１週間のうちのリモート
ワークの日数

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

副問①

副問②：

１週間のうちの通勤時の公共交通機関の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

副問②

副問③：

１週間のうちの通勤時の自家用車の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

副問③

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

副問④

１週間のうちの仕事での副問④： 外出のうち会議・打ち合

わせのための回数⇨設問B.1-6へ
B.1-4 A.6の設問で「3. 学生」と回答した方：あなたは、この１週間のうちで何日間、学校の授業を受けましたか？
以下のうち１つを選んで回答ください。
1.

0⽇

2.

1 ⽇ 3.

2⽇4.

3 ⽇ 5.

4 ⽇ 6.

5 ⽇ 7.

6 ⽇ 8.

B.1-4

7⽇

副問①：回答肢「１：0日」を選んだ方は、その理由は何ですか？当てはまる理由を１つ選んで回答下さい。
1

新型コロナ感染症拡大の影響によって、休学（或いは休校・休講措置中）しているから

2

この１週間は、たまたま授業日がなかった、あるいは授業を欠席したから

3

その他の理由→具体的には

（

副問①

）

⇨回答肢「１：0日」を選んだ方は、設問B.1-6へ
回答肢「2：1日」〜「8：7日」のいずれかを選んだ方は、そのうちで、何日間リモート授業（オンライン授業）を受けましたか？ 以下のうち１つを選んで回答ください。

副問②：

1.

0⽇

2.

1 ⽇ 3.

2⽇4.

3 ⽇ 5.

4 ⽇ 6.

5 ⽇ 7.

6 ⽇ 8.

副問②

7⽇

この１週間で学校の授業を受けるための外出の時に主に利用した交通機関は何ですか？最も多く利用した交通機関から順に３つを以下の選択肢から番号で回答ください。

副問③：

1. 徒歩のみ

2. ⼆輪（⾃転⾞・バイク）

3. 路線バス(BRTを含む）

6. 鉄道

7. その他の鉄道（路⾯電⾞など）

4. 送迎バス

5. 地下鉄8. タクシー9. ⾃家⽤⾞

10. その他

副問③
最も多く利用した交通機関
２番目に多く利用した交通機関
３番目に多く利用した交通機関

B.1-5 A.6の設問で「3. 学生」と回答した方：
あなた、新型コロナ感染症へ対応するため、この１週間の就学や課外活動は昨年の11月頃と比較してどのように変化しましたか？以下の設問のそれぞれに当てはまるものを回答下さい。
なお、昨年の11月頃は、まだ現在の学校に通学していなかった方は、設問B.1-6へ進んで下さい
１週間のうちの学校に行副問①： く（授業や課外活動）の

B.1-5

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている

①

ための回数
副問②：

１週間のうちの通学時の公共交通機関の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている②

副問③：

１週間のうちの通学時の自家用車の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている③

副問④：

１週間のうちの学校に行
く以外の外出の回数

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている④⇨設問B.1-6へここからは、A.6の設問で「4. 非就業者（専業主婦・退職者など無職）」と回答した方だけでなく、すべての方にお伺いします。
B.1-6 あなたは、この１週間のうちで何日間買物に出かけましたか？ 以下の選択肢から１つを選んで回答下さい。
ここでの「買物のためのお出かけ」には勤務先・学校からの帰宅途中での買物のためのスーパー等への立寄りも含みます。また、同日のうちで２回以上の買物のお出かけがあっても1日とします。
1.

0⽇

2.

1 ⽇ 3.

2⽇4.

3 ⽇ 5.

4 ⽇ 6.

5 ⽇ 7.

6 ⽇ 8.

B.1-6

7⽇

副問①： 回答肢「１：0日」を選んだ方は、その理由は何ですか？当てはまる理由を１つ選んで回答下さい。

1

新型コロナ感染症対策のため、買物に出かけないように控えたから

2

新型コロナ感染症対策のため、買物に出かけなくて済むように宅配サービスを利用したから

3

この１週間は、たまたま自身で買物に出かける必要がなかったから（家族などに依頼した）

4

その他の理由→具体的には

副問①

（

）

この１週間で仕事での外出の時に、あなたが主に利用した交通機関は何ですか？
最も多く利用した交通機関から順に３つを以下の選択肢から番号で回答ください。

副問②：

1. 徒歩のみ

2. ⼆輪（⾃転⾞・バイク）

3. 路線バス(BRTを含む）

6. 鉄道

7. その他の鉄道（路⾯電⾞など）

4. 送迎バス
8. タクシー

5. 地下鉄9. ⾃家⽤⾞

10. その他

副問②
最も多く利用した交通機関
２番目に多く利用した交通機関
３番目に多く利用した交通機関

B.1-7 あなたは、新型コロナ感染症へ対応するため、この１週間の日常的な買物活動について昨年の11月頃と比較してどのように変化しましたか？以下の設問のそれぞれに当てはまるものを番号で回答下さい。

B.1-7

副問①：

１週間のうちの日常的な買物のための外出日数1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている①

副問②：

１週間のうちの買物時の公共交通機関の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている②

副問③：

１週間のうちの買物時の自家用車の利用頻度

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている③

副問④：

買物のためのお出かけの際の立寄箇所数

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている④

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている⑤

買物のためのお出かけの副問⑤： 際の立寄箇所での滞留時

間
B.1-8 あなたは、最近の１週間の日常的な買物活動において、新型コロナ感染症への対応のためにどのような点に注意していますか？以下に示した項目で当てはまるものをすべてレ印をつけて下さい。
↓該当項目にレ印

世帯の日
常的な買
物：

（複数回答可）1

できるだけ（まとめ買いや宅配サービス等で）買物のための外出機会を減らしている

2

買物先へのアクセスのための利用交通機関（バス等の公共交通機関）の混雑を避けている

3

買物先（スーパーや店舗）の混雑している時間帯を避けている

4

買物先（スーパーや店舗）での滞留時間を短くしている

5

マスク着用やソーシャル・ディスタンシング（社会（的）距離拡大（戦略））に注意している

6

その他

（具体的に

）

B.1-8
1or0

B.2 次に、最近２ヶ月間（2020年10月・11月）のあなたの休日における観光・レジャー等活動（日帰り・宿泊を伴うお出かけ）についてお伺いします。
ここで「観光・レジャー等」は、「観光・レジャー」の目的の他に「帰省」「親戚宅訪問」「友人・知人宅訪問」の目的のための活動を含みます。
B.2-1 あなたは、最近２ヶ月の間で何回、休日の日帰り観光・レジャー等に出かけましたか？
で回答ください。
1. 0 回 2.

1回

3.

2回

4.

3回

5.

4 回 6.

5回

7.

6回

以下のうち１つを選ん
B.2-1
8. ７回以上 (回)

回答肢「１：0回」を回答した方：「１：0回」を選んだ理由に当てはまるものを以下より１つ選んで回答下さい。

副問①：

1

新型コロナ感染症対策のため、休日の日帰り観光・レジャー等に出かけないように控えたから

2

平日の仕事等の関係で、休日の日帰り観光・レジャー等に出かける時間的余裕がなかったから

3毎日の生活（経済的水準）を元に戻すことに精一杯だったから

4

その他の理由→具体的には（）

回答肢「2：1回」〜「8：7回以上」を回答した方：あなたの最も最近の休日の日帰り観光・レジャー等についてお伺いします。
以下のそれぞれの問（②-1〜②-5）に対してあてはまる番号を１つお答え下さい。

副問②

問[②-1]

お出かけの主な目的：

1. 観光

4. 親戚宅訪問

2. レジャー 3. 帰省

5.友⼈・知⼈宅訪問

3. 省内

4. その他

1. 10 km 未満

2. 10 - 30 km

3. 30 - 50 km

4. 50 - 100 km

5. 100 -150km

6. 150 -200km

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km以上

1. なし(単独)

2. 家族・親戚 3. 友⼈・知⼈ 4. その他

問[②-3]

自宅から目的地までの距離:

問[②-4]

お出かけの時の同伴者:

問[②-5]

お出かけの時の同伴者数 1.
（本人を含めて）:

１⼈

2.

２⼈

3. ３⼈

②

〜

2. 隣接する市（県）

お出かけの目的地：

副問②②-1

6. その他

1. 市内(県内)

問[②-2]

副問①

4. ４⼈

6. ６⼈以上の場合は合計⼈数

→

5.

５⼈

(

⼈）

-5

あなたの最も最近の日帰り観光・レジャー等のお出かけ時に主に利用した交通機関は何ですか？
そのときに利用した交通機関のすべてを以下の選択肢から該当する番号にレ点をつけてください。
（回答例：「2.二輪」と「3.路線バス」の場合は、「２、３」とレ点をつけて下さい）（複数回答可）副問③：

1. 徒歩のみ

2. ⼆輪（⾃転⾞・バイク）

6. 鉄道

7. その他の鉄道（路⾯電⾞など）

3. 路線バス(BRTを含む）

4. 送迎バス

5. 地下鉄8. タクシー9. ⾃家⽤⾞

10. その他
1 徒歩のみ4 送迎バス7 その他鉄道

2 二輪
5 地下鉄
8 タクシー

休日日帰り観光・レ
副問②： ジャーの際の公共交通機

1or0

3 路線バス
6 鉄道
9 自家用車10 その他

B.2-2 あなたの最近２ヶ月間（2020年10月・11月）の休日の日帰り観光・レジャー等の活動のお出かけは、新型コロナ
感染症への対応のために、昨年の10月・11月頃と比較してどのように変化していますか？
以下の設問のそれぞれに当てはまるものを回答下さい。
１ヶ月あたりの休日の日
副問①： 帰り観光・レジャー等のための外出回数

副問③

B.2-2

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている①

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている②

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている③

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている④

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている⑤

関の利用頻度
休日日帰り観光・レ
副問③： ジャーの際の自家用車の

利用頻度
副問④：

休日日帰り観光・レジャーの際の立寄箇所数
休日日帰り観光・レ

副問⑤： ジャー等の際の主な立寄箇所での滞在時間

B.2-3 あなたは、最近２ヶ月間（2020年10月・11月）で何回、休日の宿泊を伴う観光・レジャー等に出かけましたか？
以下から１つを選んで回答ください。
1. 0 回 2.
副問①：

副問②

1回

3.

2回

4.

3回

5.

4 回 6.

5回

7.

6回

8. ７回以上 (

B.2-3

回)

回答肢「１：0回」を回答した方：「１：0回」を回答した理由は何ですか？当てはまる理由を１つ選んで回答下さい。
1

新型コロナ感染症対策のため、休日の宿泊を伴う観光・レジャー等に出かけないように控えたから

2

平日の仕事等の関係で、休日の宿泊を伴う観光・レジャー等に出かける時間的余裕がなかったから

3毎日の生活（経済的水準）を元に戻すことに精一杯だったから

4

その他の理由→具体的には

（

副問①

）

回答肢「2：1回」〜「8：7回以上」のいずれかを回答した方：
あなたの最も最近の休日の宿泊を伴う観光・レジャー等についてお伺いします。以下のそれぞれの問（②-1〜②-6）に対してあてはまる番号を１つお答え下さい。

問[②-1]

お出かけの主な目的：

問[②-2]

お出かけの目的地：

1. 観光

問[②-3]

自宅から目的地までの距離:問[②-4]

お出かけの時の同伴者:

問[②-5]
問[②-6]

6. その他②-1

1. 市内(県内)

2. 隣接する市（県）3. 省内

4. その他

1. 10 km 未満

2. 10 - 30 km

3. 30 - 50 km

4. 50 - 100 km

5. 100 -150km

6. 150 -200km

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km以上

1. なし(単独)

2. 家族・親戚

3. 友⼈・知⼈ 4. その他

2.

3. ３⼈

お出かけの時の同伴者数 1.

１⼈（本人を含めて）:お出かけの時の宿泊日数:

4. 親戚宅訪問

2. レジャー 3. 帰省

5.友⼈・知⼈宅訪問

1.

1泊

２⼈

5.

4. ４⼈

(

2.

２泊

5. ５泊以上

6.

6泊以上の場合は宿泊合計日数→

３泊

4.

４泊

(

2. ⼆輪（⾃転⾞・バイク）

6. 鉄道

7. その他の鉄道（路⾯電⾞など）

3. 路線バス(BRTを含む）

4. 送迎バス
8. タクシー泊）

5. 地下鉄
1or0

2 二輪
5 地下鉄
8 タクシー

3 路線バス
6 鉄道
9 自家用車10 その他

B.2-4 あなたの最近２ヶ月間（2020年10月・11月）の休日の宿泊を伴う観光・レジャー等のお出かけは、新型コロナ感染症への対応のために、昨年の10月・11月頃と比較してどのように変化していますか？
以下の設問のそれぞれに当てはまるものを回答下さい。
１ヶ月あたりの休日の宿
副問①： 泊を伴う観光・レジャー

副問③

9. ⾃家⽤⾞

10. その他
1 徒歩のみ4 送迎バス7 その他鉄道-6

⼈）

あなたの最も最近の宿泊を伴う観光・レジャー等のお出かけの時に主に利用した交通機関は何ですか？
副問③：そのときに利用した交通機関のすべてを以下の選択肢から該当する番号にレ点をつけてください。
（回答例：「1.徒歩のみ」と「3.路線バス」と「6.鉄道」の場合は、「１、３、６」とレ点をつける）（複数回答可）

1. 徒歩のみ②〜

５⼈

6. ６人以上の場合は合計人数→
3.

副問②

B.2-4

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている①

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている②

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている③

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている④

1. 減っている

2. 変わらない

3. 増えている⑤

等のための外出日数
休日の宿泊を伴う観光・副問②： レジャー等の際の公共交通機関の利用頻度
休日の宿泊を伴う観光・副問③： レジャー等の際の自家用車の利用頻度
休日の宿泊を伴う観光・副問④： レジャー等の際の立寄箇

所数
休日の宿泊を伴う観光・副問⑤： レジャー等の際の主な立寄箇所での滞在時間

B.2-5 あなたの最近２ヶ月間（2020年10月・11月）の休日の観光・レジャー等活動（日帰り・宿泊を伴う中国国内でのお出かけ）について、新型コロナ感染症への対応のためにどのような点に注意していますか？
副問①と副問②のそれぞれに示した項目について、当てはまるものをすべてレ印をつけて下さい。
↓該当項目にレ印

副問①：
休日の日帰
りの観光・
レジャー等
への対応

出来るだけ、休日の日帰りの観光・レジャー等のためのお出かけの機会を減らしている

2

目的地までのアクセスのための公共交通機関（バス・鉄道等）の混雑を避けている

3

入込客数が多く混雑している目的地を避けている

4

目的地での滞在時間を短くしている

5

マスク着用やソーシャル・ディスタンシング（社会（的）距離拡大（戦略））に注意している

6

その他↓該当項目にレ印

1
副問②：
宿泊を伴う
観光・レ
ジャー等へ
の対応

（複数回答可）

1

（具体的に

）

副問②

（複数回答可）出来るだけ、休日の宿泊を伴う観光・レジャー等のためのお出かけの機会を減らしている

2

目的地までのアクセスのための公共交通機関（バス・鉄道等）の混雑を避けている

3

入込客数が多く混雑している目的地を避けている

4

目的地での滞在日数あるいは滞在時間を短くしている

5

マスク着用やソーシャル・ディスタンシング（社会（的）距離拡大（戦略））に注意している

6

その他

（具体的に

）

B.3 現状（2020年11月時点）では海外渡航はビザ発給や入国制限等によって以前のようにはできない状
況ですが、あなたは、このような状況のもとで海外渡航（主として訪日観光旅行）についてどのように考えていますか？
以下の中から最もあてはまるものを１つ選んで番号を回答下さい。

1

B.2-5
1or0
副問①

B.3

現時点では、日常生活（暮らしや仕事）を元に戻すこと（N e w - N o r m a l （新常態）を含め）で精一杯なので、海外渡航のことは当分の間考えられない2

現時点では、新型コロナ感染症の状況が不確かなので、海外渡航のことは考え難い（あるいは3

今後海外渡航ができる状況になっても、海外渡航のことを以前ほど考えない（あるいは、海外渡航への動機は以前ほど働かない）

4

今後海外渡航ができる状況になっても、以前より海外旅行の機会を減らし、その代わりの余暇
時間の過ごし方（国内旅行や趣味・娯楽・レジャー活動）を考えたい5

海外渡航への動機はあるので、現時点では当面様子を眺めている。今後海外渡航ができる状況

あまり考えたくない）

が整えば、基本的に以前と同じように訪日観光旅行もしたい

次に、設問B.4では、今後のあなた自身の海外渡航（主として訪日観光旅行）についての意向をお答え下さい。

B.4. 今後のあなた自身の海外渡航（主として訪日観光旅行）の意向について、新型コロナ感染症拡大の推移に関連してお伺いします。
B.4-1 あなたにとって、今後海外渡航（主として訪日観光旅行）を考えられるようになるのは、新型コロナ感染症リス
クがどのような状況（時期）に至ったときでしょうか？
以下の選択肢から当てはまる状況（時期）を１つ選んで回答ください。
1

訪日渡航ビザ制限・入国制限や渡航のための航空便等の減便措置が解除された時期

2

新型コロナ感染症への有効なワクチンが接種できる時期

3

新型コロナ感染症に関して日本を始め先進国の多くで終息の傾向が見えてきた時期

4

その他 →具体的にはどのような状況（時期）でしょうか？以下に簡単に答えて下さい
（

）

B.4-1

B.4-2 設問B.4-1で回答した時期（あなたにとって今後海外渡航を考えられるようになる時期）は、おおよそいつ頃だと予想していますか？
以下の副問に対してあてはまる答えを選択ください。
副問①

→副問②へ
あなたは、設問B.4-1で回答した時期がおおよそいつ頃かを予 1.予想している
想していますか？
2.できない（わからない） →設問B.4-3へ副問②

設問B.4-1で「おおよそ何時頃か予想している」と回答した方：設問B.4-1で回答した時期について、あなたの予想を以下から１つ選んでください。
1

半年先から１年先(2021.4〜2021.9)

2

１年先から1年半先(2021.10〜2022.3)

3

１年半先から２年先(2022.4〜2022.9)

4

２年先から２年半先(2022.10〜2023.3)

5

２年半先から３年先(2023.4〜2023.9)

6

３年先以降

(2023.10〜

B4-2
副問①

副問②

B.4-3 新型コロナ感染症へのリスクが軽減された状況（渡航ビザ制限の解除等により海外渡航が以前のように可能）なったとき、あなたは、海外渡航（主として訪日観光旅行）についてどのように考えますか。あなたの考えに最もあてはまるものを以下より１つ選択ください。

B.4-3

新型コロナ感染症へのリスクが軽減された状況のとき、あなたは、海外渡航（主として訪日観光旅
副問① 行）についてどの程度考えたいですか、以下の５段階のうちで、１つ当てはまるものを番号でお答えください。
1.全く考えたくない

2.あまり考えたくない 3.わからない

4.少し考えたい 5.是非考えたい副問①+---------------+---------------+---------------+---------------+⇨副問①で「1.全く考えたくない」「2.あまり考えたくない」と回答した方は、副問②へ⇨副問①で「3.わからない」と回答した方は、設問Cへ⇨副問①で「4.少し考えたい」「5.是非考えたい」と回答した方は、副問③へ
副問②

新型コロナ感染症へのリスクが軽減された状況のとき、あなたの海外渡航についての考えに最も当てはまるものを、以下の５つから１つ選んでレ点をつけてください。
1

新型コロナ感染症リスクがなくなったわけではないので、国内旅行でさえも控えたい2

新型コロナ感染症リスクがなくなったわけではないので、海外旅行の代わりに国内旅行を考えたい

3

新型コロナ感染症リスクがなくなったわけではないので、日本以外の訪問国を考えたい

4

新型コロナ感染症リスクがなくなったわけではないので、日本国内の主な訪問先を慎重に考えたい

その他

副問③

副問②

その他（上記の1.〜4.のいずれにも該当しない）

新型コロナ感染症へのリスクが軽減された状況のとき、あなたの海外渡航についての考えに最も当てはまるものを、以下の５つから１つ選んでお答えください。
1

新型コロナ感染症リスクが軽減されたとき、すぐにと言うわけではないが、、海外旅行を考えたい

2

新型コロナ感染症リスクが軽減されたとき、海外渡航（主として訪日観光旅行）の時期などを計画したい

3

新型コロナ感染症リスクが軽減されたとき、海外渡航（主として訪日観光旅行）の時期・旅程などを具

4

新型コロナ感染症リスクが軽減されたとき、すでに計画していた海外渡航（主として訪日観光旅行）を

その他

体的に計画したい

実現したい
その他（上記の1.〜4.のいずれにも該当しない）

副問③

次に、あなたの最も最近の訪日観光旅行（主な訪問目的が観光・レジャー目的）についてお伺います。なお、訪日観光旅行経験のない方は、設問C.2以降の設問に回答する必要がなく、設問Dに進んでください。

C. あなたのこれまでの訪日観光旅行（主な訪問目的が観光・レジャー目的）についてお伺います。
なお、訪日観光旅行の経験のない方は、設問C.2以降の設問に回答する必要がなく、設問Dに進んでください。

C.1

あなたは、これまで観光・レジャー目的が主な目的の訪日旅行の経験はありますか？
1.

はい→ 副問①②へ

2. いいえこれまでの訪日観光旅行の回数に当てはまる番号をお答え下さい。

副問①：→ 設問DへC.1

最も最近の訪日観光旅行はいつでし
たか？

副問②：

1

□1次

1

1年前

2

□2次

2

2年前

3

□3次〜5次3

3年前

4□6次〜9次

4

4-5年前

5

□10次〜19次

5

6-9年前

6

□20次及以上

6

10年以上前副問①

副問②

以下の設問C.2以下では、設問C.1で「はい」（訪日観光旅行の経験あり）の回答者の方に対して、「最も最近の訪日観光旅行」に関する旅程および主な観光地での宿泊施設から観光スポットへの移動や観光スポット間の立ち回り（周遊）に関する移動サービスの利用状
況についてお伺いします。

C.2 あなたの最も最近の訪日観光旅行の旅程等について以下の設問にお答えください。
C.2-1
C.2-1 最も最近の訪日観光旅行はいつでしたか？

年

月

泊

C.2-2 日本での滞在日数（宿泊日数）

１. 「大阪」のみ

C.2-3 訪日中に宿泊した主な訪問先の宿泊日数を記入ください①「大阪」（大阪府内を含む）

泊 C.2-5 最も最近の訪日
泊 観光旅行において、あなたの主な訪問先の組
泊合せパターンを以下か
泊 ら一つ選んでくださ泊 い。
注釈：「関西圏」と
泊
は、大阪、京都、神泊 戸、滋賀、奈良、和歌
泊 山を指す

②「京都」（京都府内を含む）③「神戸」（兵庫県内を含む）④「奈良」（奈良県内を含む）⑤「和歌山」（和歌山県内を含む）⑥「東京」（首都圏内を含む）⑦「名古屋」（愛知県内を含む）⑧その他（①から⑦を除く都市）（具体的な訪問都市の名称は？）（

C.2-4 最も最近の訪日観光旅行の同行者を選んで下さい

2. 夫婦・パートナー
3. 家族・親族
4. 職場の同僚
5. 友⼈
6. その他

C.2-7 最も最近の訪日観光旅行の手配方法を選んでください。
1. 旅⾏会社が企画した団体ツアーに参加した
2. 往復航空(船舶)券と宿泊等がセットになった個⼈旅⾏
向けパッケージ商品を利用した
3. 往復航空(船舶)券や宿泊等を個別⼿配した

３. 「大阪」＋「神戸」C.2-6 最も最近の訪日
観光旅行のときに、「観光・レジャー」以
外にも訪日目的はありましたか？もし、他にも訪日目的があった場
合には、以下より主なものを一つ選んでくだ
さい

C.2-3

４. 「大阪」＋「京都・神戸以外の関西（奈良・和歌山・滋賀のうち１箇所）
５. 「大阪」＋関西圏内２箇所以上
６. 「大阪」＋関西圏以外（例：東京）
１箇所
７. 「大阪」＋関西圏以外（例：東京・名古屋・北海道等）２箇所以上
８. その他（「大阪」は主な訪問先として含まないパターン））1. ⾃分ひとり

２. 「大阪」＋「京都」

C.2-2

C.2-4

１. 観光・レジャー以外はなかった

C.2-5
２. 親族・知人訪問
３. ハネムーン
４. 学校関連の旅行・留学

C.2-6

５. スポーツ・イベント参加／観戦
６. 治療・検診
７. 業務・国際会議・研修など

C.2-7

８. その他（乗り継ぎ等）

C.2-8 最も最近の訪日観光旅行の旅行商品や往復航空券の申込先は？
1. 店頭（旅⾏会社・航空会社などから）で申し込んだ
2. ウェブサイトから申し込んだ
3. 電話等その他の⽅法で申し込んだ

C.2-8

C.2-9 最も最近の訪日観光旅行で訪問した訪問先の中で、再度来訪したい都市を１つだけ番号でお答え下さい①大阪

C. 2-10 あなたが前問(C.2-9)で回答した都市への再訪意向はどの程度ですか？ （７段階(「絶対来たくない」(1点）〜「必ず来たい」(7点））で回答して下さい）
C.2-9

②京都

③神戸

④奈良

⑤和歌山

⑥東京

⑦名古屋

⑧その他
（①ー⑦以外）い⑧を選んだ場合、具体的な都市名：
（都市名：
）

7

絶対来たくない

１

来たくない

２

あまり来たくない

どちらでもない

３

やや来たい

４

来たい

５

必ず来た

C.2-10６

1. 空港アクセスと主な訪問先での周遊交通の移動サービスの両者とも改C.2-11

C.2-11 最も最近の訪日観光旅行で空港と主な訪問先との移動や主な訪問先での移動の際 善の必要はないに利用した移動サービスについて、どのよう 2. 空港アクセス交通に関する移動サービスの改善が必要である
な改善の必要があると考えますか？
3. 主な訪問先での周遊交通に関する移動サービスの改善が必要である（該当するものを１つ選んで下さい）
4. 空港アクセスと周遊交通の移動サービスの両者とも改善が必要である

C.3 あなたの最も最近の訪日観光旅行において、主な訪問先での移動・周遊の時に利用した交通機関についてお答え下さい。
C.3-1 あなたが訪問した主な訪問先として「大阪」が含
まれていますか？

1

は

い →設問

C.3-2へ進んで下さい2

いいえ →設問

C.3-4へ進んで下さい

C.3-1

C.3-2-1.主な訪問先の「大阪」での移動・周遊に１度でも利用した交通機関にすべてレ印をつけて下さい。
C.3-2-2 そのときの切符等の種別についても、１度でも利用した切符・交通ICパス・周遊パス等にレ印をつけて下さい。
C.3-2-1:１度でも利用した交通機関にレ印を付けて下さい
1

JR（新幹線・在来線）

2

私鉄

3

地下鉄

4

その他鉄道(路面電車など)

5

貸切バス

6

長距離バス

7

路線バス（近郊・市内）

8

その他バス（送迎・シャトルバス等）

9

タクシー(貸切・観光タクシー等)

10

水上・海上・航空

11

レンタカー・カーシェアリング

12

レンタサイクル・バイクシェアリング

13

徒歩

14

その他

C.3-2-2: １度でも利用した切符種別にレ印を付けて下さい

1

普通乗車券・回数券・

2

１日乗車券・企画型１3

C.3-2-1 /C.3-2-2

往復割引券

日乗車券
JR系交通ICパス（Suica,
ICOCAなどJRで購⼊）

4

私鉄・バス系交通ICパス(PiTaPa, PASMO等)

5

訪日外国人向け

6

訪日外国人向け

7

その他・国内向け関西

JR系周遊パス
関西私鉄系周遊パス

周遊パス等）⇒主な訪問先が「大阪」以外の訪問先がある場合は設問C.3-3に進んでください。「大阪」以外ない場合は、設問Dへ
C.3-3-1 主な訪問先が「大阪」以外にもある場合：「大阪」以外の都市・地域名（複数ある場合には、宿泊日数の多い
方かつ先に訪問した都市・地域）を１つ以下より選んで回答ください。
C.3-3-2 また、「大阪」以外の都市・地域での移動・周遊に１度でも利用した交通機関にすべてにレ印をして下さい。
C.3-3-3 そのときの切符等の種別についても１度でも利用した切符・交通ICパス・周遊パス等にレ印を付けて下さい。
C.3-3-1

C.3-3-1「大阪」以外の主な訪問先の都市・地域を一つだけ選んでください。
1「京都」(京都府を含む)

2「神戸」(兵庫県を含3「奈良」(奈良県を含4「和歌山」(和歌山県内)

5「滋賀」(滋賀県内)

6「東京」(東京都内)

7「名古屋」(愛知県内)

8

上記(1〜7)以外の都市・地域→（具体的な都市：)

C.3-3-2
あなたが １度でも利用した交通機関にレ印を付けて下さい
1

JR（新幹線・在来線）

2

私鉄

3

地下鉄

4

その他鉄道(路面電車など)

5

貸切バス

6

長距離バス

C.3-3-3: あなたが１度でも利用した切符種別にレ印を付けて下さい
1

普通乗車券・回数券・

2

１日乗車券・企画型１37

路線バス（近郊・市内）

8

その他バス（シャトルバス等）

9

タクシー(貸切・観光タクシー等)

10

水上・海上・航空

11

レンタカー・カーシェアリング

12

レンタサイクル・バイクシェアリング

13

徒歩

14

その他

C.3-3-1 /C.3-3-2

往復割引券

日乗車券
JR系交通ICパス（Suica,
ICOCAなどJRで購⼊）

4

私鉄・バス系交通ICパス(PiTaPa, PASMO等)

5

訪日外国人向け

6

訪日外国人向け

7

その他・国内向け関西

JR系周遊パス

関西私鉄系周遊パス

周遊パス等）

C.4 あなたの最も最近の訪日観光旅行の際の入国港から最初の主な訪問先までの利用交通サービスについてお答え下さい。

C.4-1.日本への入国について

C.4-2.入国港から最初にどこへ行きましたか？

1. 主な訪問先

1.
大阪
(KIX)

①「大阪」へ

2.
羽田
(HND)
3.
日本入国 成田
(NRT)
港

0.

）

0泊

1

JR（新幹線・在来線）

2

私鉄

3

地下鉄

（宿泊しなかった）2. 主な訪問先② 「大阪」以外の関西 宿泊先は別の主な訪問
地域」へ
先

4

その他鉄道(路面電車など)

5

貸切バス

6

長距離バス

3. 主な訪問先③「東京」へ7

路線バス（近郊・市内）

8

その他バス（シャトルバス等）

4. その
4. 主な訪問先
他→具体的 ④ 「その他」
な空港名（

C.4-3. 「最初の主な訪 C.4-4.入国港から「最初の主な訪問先」までの移動
問先」での宿泊泊数を に利用した交通サービスをお答え下さい
お答えください( 利用したすべてに◯印をつけて下さい）

1.

1泊

2.

2泊

3.

3泊

4.

4泊以上

→都市・県名をお答えく （
ださい
（

）

泊）

9

タクシー(貸切・観光タクシー等)

10

水上・海上・航空

11

レンタカー・カーシェアリング

12

レンタサイクル・バイクシェアリング

13

徒歩のみ（による移動）

14

その他

C.4-1
C.4-2
C.4-3
C.4-4

C.5 あなたの最も最近の訪日観光旅行の際の最後の主な訪問先から出国港までの利用交通サービスについてお答え下さい。

C.5-1.日本からの出国についてC.5-3. 「最後の主な訪 C.5-4.「最後の主な訪問先」から出国港までの
C.5-2.出国港へどこから問先」での宿泊泊数を 移動に利用した交通サービスをお答え下さい
へ行きましたか？
お答えください（利用したすべてに◯印をつけてください）

1. 主な訪問先
1.
大阪
(KIX)
2.
羽田
(HND)
日本から 3.
成田の出国港 (NRT)①「大阪」から
0.

2. 主な訪問先（宿泊しなかった）②「大阪」以外の関西地
出国日当日の立寄り先域」へからから直接空港へ
3. 主な訪問先③「東京」から

1.

1泊

2.

2泊

3.

3泊

4. その 4. 主な訪問先
4.
他④「その他」から→具体的（な空港名 →都市・県名をお答えく
（

0泊

4泊以上
泊）

） ださい

（

）

1

JR（新幹線・在来線）

C.5-1

2

私鉄

3

地下鉄

4

その他鉄道(路面電車など)

5

貸切バス

6

長距離バス

7

路線バス（近郊・市内）

8

その他バス（シャトルバス等）

9

タクシー(貸切・観光タクシー等)

10

水上・海上・航空

11

レンタカー・カーシェアリング

12

レンタサイクル・バイクシェアリング

13

徒歩のみ（による移動）

14

その他

C.5-2
C.5-3
C.5-4

C.6.あなたの最も最近の訪日観光旅行について、空港アクセス交通サービスや訪問先での周遊交通サー
ビスとともに、宿泊サービスや観光資源に関するサービス等に関する利用満足度を評価してください。
このとき利用満足度の評価点は、７段階（１点；大変不満，２点；不満，３点；やや不満，４点；普通，５点；やや満足，６点；満足，７点；大変満足）でお答えください。
C.6-1. 空港から主な訪問先までの空港アクセス交通サー

C.6.1

1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

C.6.5

1

2

3

4

5

6

7

C.6.6

1

2

3

4

5

6

7

ビスに関する利用満足度は？
C.6-2. 主な訪問先での周遊交通サービスに関する利⽤満

C.6.2

足度は？
C.6-3. 主な訪問先での宿泊施設サービスに関する利⽤満
足度は？（宿泊料に見合うサービス提供だったかの観点

C.6.3

から）
C.6-4. 主な訪問先での観光施設提供サービスや観光資源

C.6.4

としての価値に関する利用満足度は？
C.6-5. 主な訪問先での観光・レジャー等の活動に関する利用満足度は？（事前に期待していたものと比べて）C.6-6. 主な訪問先の有するブランドイメージに関する訪問満足度は？ （事前に得た魅力評価の高さと比べて）C.6-7. 主な訪問先の安全・安⼼イメージに関する訪問満
足度は？

（事前に期待していたものと比べて）C.6.7

C.7 あなたの最も最近の訪日観光旅行において、主な訪問先での周遊交通等で利用した移動サービスの種類とともに、その利用満足度をお伺いします。
C.7-1 あなたの最も最近の訪日観光旅行において、主な訪問先での周遊交通等で利用した移動サービスを以下の回答選択群から、利用頻度の高かった順に上位５つまで答えてください。
なお、移動サービスの種類が５つ未満の場合は空欄にしてください。
1. 交通事業者窓⼝

2. 旅⾏会社窓⼝(⽇本国内)

4.インターネット(検索サイト）

5. 情報誌・ガイドブック等

7. Suica(プリペイ型）

8. ICOCA (プリペイ型）

10. PASMO(クレジットカード＋オートチャージ付)

C.7-1-1

3. 旅⾏会社等窓⼝(中国国内）
6 . その他（情報案内所等）
9. PASMO （プリペイ型）
11. PiTaPa (ポストペイ型）

12. その他の交通系ICカードとして使⽤可能なスマホ決済サービス(PayPayなど）

C.7-1-2

13. Japan Rail Pass

C.7-1-3

14. KANSAI THRU PASS

16. (各都市）バス・地下鉄１⽇乗⾞券

C.7-1-4

18. 有⾺・六甲周遊パス

C.7-1-5

１位（最も多く利用）：

C.7-1-1〜
C.7-1-5

15. Kansai Area Pass

17. Osaka Amazing Pass （⼤阪周遊パス）

19. 京都・びわ湖チケット

20. その他割引周遊パス

2位 (２番⽬に多く利⽤)

3位 (３番⽬に多く利⽤)

4位（4番⽬に多く利⽤)

5位(5番⽬に多く利⽤）あなたが主な訪問地での周遊のために利用した移動サービスについて、最も多い利用は、「4.インターネット
回答例： (検索サイト）」、２番⽬に多く利⽤は、「1.交通事業者窓⼝」、３番⽬は、「8. ICOCA (プリペイ型）」の場合には、回答欄には、１位：「4」、２位：「1」、３位：「8」を記入します。
⇨設問 C . 7 . 1 であなたが利用した「移動サービス」がまったく該当しなかった場合は、設問D へ進んでください

C.7-2 あなたが設問F.1で回答した最も多く利用した第１位の移動サービスについて、以下に示すサービスの内容（AからEの５つの項目）の提供の有無と「提供有り」のサービス内容についてのあなたの利
用満足度を７段階評価の番号によって答えて下さい
C.7-2-1：第１位の移動サービスの利用において、以下の C.7-2-2：提供されたサービス内容について、あなたの利用満サービス内容（５つのサービス項目）の提供の有無をお 足度評価を７段階評価点（1.大変不満 〜 7.大変満足）でお答えください答えくださいA-1:⽬的地アクセス／周遊のた

1. 有り→ C.7-2-2へ

2. なし→ A-2へめの複数交通手段利用・運賃定額(flat fee)等の利便性サービス

A-2:⽬的地アクセス／周遊のための 1. 有り→ C.7-2-2へ

交通手段組合せや乗継ぎ方法・プランに関する情報検索・提供サービス 2. なし→ Bへ

B:インターネット等による移動

1. 有り→ C.7-2-2へ

2. なし

→ Cへ

1. 有り

→ C.7-2-2へ

発券や現金精算不要なサービス

2. なし

→ Dへ

D:ポストペイ（後払い）⽅式で

1. 有り→ C.7-2-2へ

決済サービス

2. なし

→ Eへ

E:移動サービスと観光・レ

1. 有り→ C.7-2-2へ

2. なし→ C.7-2-3へサービスの事前購入・座席指定
等の予約手配サービス

C:交通系ICカード のように切符

利用者支払口座での一括の電子ジャー施設割引利用サービスとのパッケージ化サービス

C.7-2-3：１位の最も多く利⽤した移動サービスの全体的満足度についても７段階評価でお答えください

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

C.7-2-1&
C.7-2-2①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7①②

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7②

以下の設問Dは、訪日経験の有無を問わずに、全員の方にお伺いします

D. 訪日観光旅行における主な訪問先で、宿泊先から観光施設へのアクセスや観光施設（スポット）間の周遊交通のための移動サービスについて、あなたはどのようなニーズ（提供される移動サービス内容に対して利用してみたいという意向の程度）を持っているかをお伺いします。

D.1 あなたは、訪日旅行中の観光地での周遊交通のための移動サービスについて、以下のどのようなサービスの提供を期待しますか？以下の項目のそれぞれについて、あなたのニーズの程度を１つ選んで番号でお答えください。
D.1-1

あなたのニーズは、以下の５段階のどれにあてはまりますか、それぞれの項目について番号で答えてください1

利用したいと思わない（ニーズなし）

2

利用するか分からない

3

少し利用してみたいと思う程度のニーズ

4

まあまあ利用すると思う

5

是非利用してみたいと思う

A.複数交 A.1:主な訪問先での最寄駅から主な観光施設
通機関利 アクセスのための情報提供とその運賃定額利

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

D.1-A1

用組合わ 用サービス
せ等情報
提供およ
びその定
額利用

A.2: A.1に加えて、１日単位の周遊プランづ
くりのための情報提供とそれらの利用サービ

D.1-A2ス（＋Bike-sharingや巡回シャトルバス）

サービス
B.インター B.1:インターネット等による移動サービス
ネット等に （交通ICパスや周遊パス等）購入の予約手配
よる移動
サービス購
入・観光施
設入館等の

B.2: B.1に加えて、インターネット等による予約手配

周遊パスに含まれる観光施設入館の予約手配

サービス

サービス
C.1:交通ICカード のように切符発券や現金精C.発券・⽀D.1-B1

サービス

算の不要なサービス（窓口発券や発券機利用

D.1-B2

D.1-C1の煩雑さ解消およびキャッシュレスのため）
払いに関す
る利便性
サービス

C.2: C.1に加えて、交通ICパスや周遊パス購

入時の家族割引・シニア割引・ポイント還元

D.1-C2などの優待サービス付加
D.1: ポストペイ（後払い）方式で利用者支払

D.ポスト 口座での一括電子決済サービス
ペイ型一 D.2: D.1に加えて、ポストペイ型一括電子決
括電子決 済サービスに優待サービス（利用頻度に応じ済サービ た利用額・回数割引制や区間指定割引・IC定ス
期券・登録型割引（定額制）サービス）を付

D.1-D1

D.1-D2加したサービスE.移動 E.1:訪問先での周遊のための移動サービスとサービス 観光・レジャー施設利用サービスとのパッケージ化（入館料割引特典付等）サービス
と観光施
設利用の
パッケー E.2: E.1に加えて、空港アクセス交通のための移動サービスを付加（一体化）ジ化

D.1-E1

D.1-E2

D.1-2 設問D.1-1と同様に、あなたにとって観光地での周遊交通のための移動における提供サービスがどのような組合せで改善されれば最も利用してみたいと思うかについてお伺いします。
ここで、観光地での周遊交通のための移動サービスの「現状」と「改善」とは、５つの提供サービス項目（A〜E）のそれぞれについて「現状(A.1〜E.1)」のサービス内容と「改善（付加）(A.2〜E.2)」のサービス内容をを指す。下表では、これに併せて「両者の差異」を具体的に示している。また、５つの提供サービス項目の改善組合せパターンは、ケース１〜ケース８の８種類を仮定している。
提供サービス項目別の「現状」と「改善」との内容比較

サービス項目

現状の提供サービス改善（付加）される提供サービス内 「現状」と「改善」と容の差異

1日単位の周遊プランに対応した Bike-sharing
に関する情報提供・運 アクセスのための情報提供とその運賃定額利 情報提供とそれらの利用サービス（Bikeや 巡回シャトルバス
賃定額利用サービス
用サービス
sharing・巡回シャトルバス追加サービス）
サービス

A：複数交通手段利用

A.1:主な訪問先での最寄駅から主な観光施設 A.2: A.1に加えて、１⽇単位の周遊プランの

B：インターネット等
による移動サービス等 B.1:現状は、提供していない

B.2: インターネット等による周遊パスの事 周遊パス購入やそれに前予約購入や周遊パスに含まれる観光施設 含まれる観光施設入館の購入予約サービス

入館の予約手配サービス

C：切符発券や現金精算不要サービス

D：ポストペイ（後払い）方式の一括型電子
決済サービス

C.1:交通ICカード のように切符発券や現⾦精 C.2: C.1に加えて、交通ICパスや周遊パス
算の不要なサービス（窓口発券や発券機利用 購入時の家族割引・シニア割引・ポイントの煩雑さ解消およびキャッシュレスのため） 還元などの優待サービス付加
D.2: D.1に加えて、優待サービス（利⽤頻D.1: ポストペイ（後払い）⽅式で利⽤者⽀払 度に応じた利用額・回数割引や区間指定割
口座での一括電子決済サービス

引・IC定期券・登録型割引定額制サービス）付加

E：観光・レジャー施

E.1:訪問先での周遊のための移動サービスと設利用とのパッケー

観光・レジャー施設利用サービスとのパッジ・サービス

ケージ化サービス

D.1-2

事前予約サービス

E.2: E.1に加えて、空港アクセス交通のための移動サービスを付加（一体化）

交通ICパス・周遊パス購入
時の割引特典サービス付加（Ex.家族割引率、シニア割
引、ポイント還元など）
優待サービス（利用頻度に応じた利用額・回数割引や区間指定割引・IC定期券・登録型割引定額制サービス）付加

関空アクセス交通と周遊交
通と一体化させた移動サー
ビスを付加

訪日観光旅行において主な訪問地での周遊交通のための移動サービスの提供サービス項目についての「改善組合せ」が８ケース与えられたとき、あなたにとって最も利用したいケースを１つ選んでをケース番号でお答え下さい。

D.1-2 最も利用した
いケースは？

ケース ＼ 移動サービ
スにおける提供サービスの内容項目ケース

A: 複数交E: 観光・
通手段利用
C: 切符発レジャー施D:一括型電に関する情 B: 予約手 券や現金精
設利用との
子決済サー
報提供・運 配サービス 算が不要な
パッケー
ビス
賃定額利用
サービス
ジ・サービ
サービス
ス

ケース

1

現状

現状

現状

現状

現状

ケース

２

現状

現状

現状

改善

改善

ケース

3

現状

改善

改善

現状

現状

ケース

4

現状

改善

改善

改善

改善

ケース

5

改善

現状

改善

現状

改善

ケース

6

改善

現状

改善

改善

現状

ケース

7

改善

改善

現状

現状

改善

ケース

8

改善

改善

現状

改善

現状

D.1-2

D.2 訪日外国人旅行者向けの「大阪」を主な訪問先とする周遊パス（OSAKA AMAZING PASS）について、お伺いします。
下表は、2019年版OSAKA AMAZING PASS（以下では、単に「周遊パス」と呼ぶ）の内容を説明したものです。以下では、まずこの周遊パスについて、どの程度ご存じか、また利用経験の有無などをお答えください。
訪日外国人旅行者向けの周遊パス（OSAKA AMAZING PASS）の概要
種別・購入代金

２タイプ：1-day pass (2,700JPY)、 2-day pass(3,600JPY)(2 consecutive days)

利用可能交通機関

Osaka Metro, Osaka city bus 及び私鉄⼤阪市内路線 ( 1-day pass)

発券・支払い方法

Osaka Metro定期券発券カウンター、Tourist Information OSAKA / NAMBA、 ⼤阪市内主要ホテル

情報提供サービス

特典サービス（ただし、JRは除く）

Guidebook （翻訳リーフレット）, App (Osaka Amazing Pass exclusive App), Official Website
観光施設割引利用：大阪市内48観光施設[博物館・城跡・史跡・庭園・動物園・クルーズなど]

D.2-1 あなたは、この周遊パスのことをどの程度ご存知でしたか？
て、当てはまる選択肢の番号を１つ選んで答えなさい。
D2.1-1:この周遊パスについてあなたの知っている程度は？

あなたの知っている程度についD.2.1-2:利用した時のことについて以下の問いにお答えください。

1

まったく知らない

副問-1：

利用した時期：2

名前を聞いたことがある程度

副問-2：

購入方法：

年ごろ
D.2.1-2

3

少し知っている程度

1

事前（中国）旅行代理店で購入

4

知っているけども利用したことはない

2

入国時／大阪到着時に観光案内所で購入

5

訪日時に利用した経験がある→D.2.1-2へ

3

大阪観光周遊の当日に購入

副問-3：

D.2-2

D.2-3

副問-1

副問-2

利用した時の利用満足度を以下の７段階で回答下さい

１点；大変不満，２点；不満，⇨D.2.1-1で選択肢５以外を選んだ回答者は設問D.2.2へ

D.2.1-1

３点；やや不満,

４点；普通，

５点；やや満足，６点；満足，

７点；大変満足副問-3

あなたは、もし訪日観光旅行において「大阪」を主な訪問先の一つとする機会があった時に、このOSAKAAMAZING PASS（大阪周遊パス）を利用したいと思いますか？設問D.1と同様に、５段階でニーズの程度をお答えください。
1

利用したいと思わない（ニーズなし）

2

利用するか分からない

3

少し利用してみたいと思う程度のニーズ

4

まあまあ利用すると思う

5

是非利用してみたいと思う

D.2-2

OSAKA AMAZING PASSをさらに魅力的で使い易くするためにどのような点のサービスについて
充実・改善をするべきでしょうか？
副問①

あなたは、以下の７つのサービス充実（改善）ケースの中で、最も充実・改善が必要と感じる順に３つを選んでそれらの番号をお答えください。

1

OSAKA AMAZING PASSで利⽤できる交通機関・路線の種類と数の利用拡大（「大阪」市内のJR・私鉄両方）

D.2-3①

2

OSAKA AMAZING PASSで利⽤できる空間的範囲を拡大せる（「大阪」隣接の「神戸」・「京都」まで拡

1位

3

OSAKA AMAZING PASSで利⽤できる有効期間を長くする（連続3日間券(3 days pass)の発券）

２位

4

OSAKA AMAZING PASSで割引利用できる観光施設数や特典クーポンを増やす

３位

5

OSAKA AMAZING PASSの購入・支払い・利用方法の利便性改善（例えばスマホによる電子パス化）

6

OSAKA AMAZING PASSの利用方法充実（1日単位周遊プランに関する情報提供サービスのための専用アプリ等）

7

OSAKA AMAZING PASS購⼊者への割引制導入（家族割引・シニア割引など）
１位

２位

３位

あなたは、副問①で選んだ上位３位の改善ケースのそれぞれを利用するときに、その改善周遊パス
副問② に対してどのくらいを支払って購入したいと思いますか？現状のOSAKA AMAGING PASSの購入代金をもとに、あなたの購入代金をとして支払っても良い金額をお答えください。

D.2-3②
１位〜

副問①の選択肢番号

副問②の支払い意志額

１位

CPY 中国元

２位

CPY

３位

CPY

現状の購入代金
1 day pass 2700 JPY

174 CPY

2 day pass 3600 JPY

232 CPY

15.52 CPY/JPY (Oct.28.2020)

３位

E. 2025年開催予定の大阪EXPOのアクセス交通機関について、以下の設問にお答えください。訪日観光旅行の主な訪問先が「大阪」であり、関西国際空港に入国後に大阪万博などの開催地の「夢洲」にアクセスする場合に、どのよ
うな移動サービスを利用したいかについてお伺いします。

E.1 あなたは、2025年に大阪EXPOが開催されたとき訪日観光旅行をしてみたいと思いますか？以下の選択肢からあなたの考えに最もあてはまるものを１つ選んでください。
1

大阪EXPO2025に関心・興味がそれほどないので、その機会に訪日旅行をしたいと思わない

2

大阪EXPO2025に関心・興味はあるけれど、訪日旅行をするかは何とも言えない（わからない）

3

大阪EXPO2025に関心・興味があるので、訪日旅行の機会があれば「大阪」を訪問したい

4

大阪EXPO2025だけでなく、「大阪」や他都市の観光地にも訪問したい5

その他（上記の1.〜4.の選択肢のどれにも当てはまらない）E.1

設問E.1で選択肢「1」を選んだ場合は、設問Fに進んでください

E.2 もしあなたが大阪EXPO2025開催期間中に関西国際空港利用で「大阪」を主な訪問先とした訪日観光旅行を計画したと仮定するとき、どのような旅程をイメージするかについてお伺いします。

E.2-1

E.2-2

あなたは、関西国際空港を入国・出国の際にどのように利用すると想定していますか？以下から１つ選んでください。
1

関西国際空港は出入国港の両方ともに利用したい

E.2.-12

関西国際空港は入国港として利用し、出国港は異なる空港（成田・東京等）を利用したい

3

関西国際空港は出国港として利用し、入国港は異なる空港（成田・東京等）を利用したい

4

上記の1.〜3.のいずれでも構わない（よくわからない）

あなたは、訪日観光旅行の主な訪問先として、大阪EXPO2025開催地「夢洲」以外の訪問先にも立ち寄りたいと思いますか？ あなたの訪日観光旅行の大まかな旅程について以下の設問にお答えください

E.2-2

副問①：訪日観光旅行の日本滞在期間は？

副問①

副問④：

訪日観光旅行の手配方法は？

1

1週間以内

1. 旅⾏会社が企画した団体旅⾏

2

1-2週間

2. 往復航空券と宿泊等セットの個⼈旅⾏向けパッケージ

3

2週間以上

3. 往復航空券や宿泊等をネット等で個別に⼿配(個⼈旅⾏)

副問②：訪日観光旅行中の主な訪問先「大阪」での滞在予定泊数？
「大阪」の宿泊予定泊数泊

うち「大阪EXPO2025」
関係の宿泊数

副問②

副問⑤：あなたの訪日観光旅行中で訪問したい主な訪問先
は、以下のどのパターンが最もあてはまりますか？
１. 「大阪」のみ（大阪EXPO2025を含む）

副問③

２. 「大阪」＋「京都」泊

３. 「大阪」＋「神戸」
４. 「大阪」＋「京都・神戸以外の関西（奈良・和歌山・滋賀

副問③：あなたの訪日観光旅行中の同行者は？ のうち１箇所）
1. ⾃分ひとり

５. 「大阪」＋関西圏内２箇所以上

2. 夫婦・パートナー

６. 「大阪」＋関西圏以外（例：東京）１箇所

3. 家族・親族

７. 「大阪」＋関西圏以外（例：東京・名古屋・北海道等）の

4. 職場の同僚

訪問先２箇所以上

5. 友⼈

８. その他（「大阪EXPO2025」だけ訪問）

6. その他

注釈：「関西圏」とは、大阪、京都、神戸、滋賀、奈良、和歌山を指す

副問④

副問⑤

E.2-3

設問E.2-2で回答した訪日観光旅行の際に、関西国際空港と「夢洲」とのアクセス交通のための移動サービス
としてあなたが選ぶ交通機関について、以下の設問に従って回答ください。
ここで、関西国際空港と「夢洲」とのアクセス交通機関は、以下の６つを回答選択肢を仮定します。
なお、下表のそれぞれの主な属性はおおよその目安を示し、必ずしも実態と合致するものではありません。
また、「6.送迎バス（団体旅行用旅行業者手配バス）」は、設問E.2.2副問④で選択回答肢「1.団体旅行」を選択し、かつ旅行業者による「送迎バス」手配がされている団体旅行のケースのみに該当します。
関空アクセス交通機関のサービス水準
関空アクセス交通機関／

サービス水準

1.鉄道

2.直⾏リム 3. 直⾏⾼速ジンバス

船

4. タクシー費用（運賃：1人／円・回）

1,260円

1,600円

1,700円

約18,000円

概算所要時間（分／片道）

74分

58分

45分

45分〜60分

座れない可

座席可能性

能性あり

運行頻度（サービス時間間隔）
乗り換え回数（回）

5.鉄道(ラピー

6.送迎バスト) +バス（団体旅行)

2,200円(特急 旅行費用に含
料金含む）

まれる

55分

50分〜60分

必ず座れる 必ず座れる 必ず座れる 必ず座れる 必ず座れる

15分間隔

30分間隔

60分間隔

随時

30分間隔

指定時刻１便

２回

０回

0回

0回

1回

0回

あなたは、設問E.2.2副問④で選択回答肢「1.団体旅行」を選択し、かつ旅行業者による「送迎バ副問①：ス」手配がされている団体旅行のケースに該当しますか？

副問②：

1. はい

→設問Fの直前へ

E.2-3

2. いいえ→副問②へ

副問①

あなたは、これら５つの関空アクセス交通機関のそれぞれのサービス水準をどのように評価しますか？それぞれの交通機関おサービス水準について、今回のあなたの訪日観光旅行の旅程等を踏まえて、費用（運賃）・所要時間・運行頻度・乗り換え回数の４項目の評点（５点満点）をお答えください。（５点：大変良い、４点：良い、３点：普通、２点：良くない、１点：悪い）
関空アクセス交通機関のサービス水準の評点づけ

関空アクセス交通機関／

サービス水準の評価点

1.鉄道

2.直⾏リム 3. 直⾏⾼速ジンバス

船

4. タクシー5.鉄道(ラピー 副問②：モード別項目ト) +バス

別評価点（５点満点）

費用（運賃）評価点

鉄道

概算所要時間評価点

費用

運行頻度評価点

時間

乗換え回数評価点

頻度

バス

船

乗換
前問のサービス水準の評点づけを踏まえて、あなたは、訪日観光旅行の際の関西国際空港と「夢副問③：洲」とのアクセス交通のための移動サービスとしてどの交通機関を利用したいと思いますか？以下の５つから１つだけ選んで番号でお答えください。
1. 鉄道

2. 直⾏リムジンバス

3. 直⾏⾼速船

4. タクシー

5. 鉄道（ラピート）+バス

これで質問は全て終了です。調査回答にご協力いただき、ありがとうございました。

副問③

Taxi 鉄/バserial No.

Date(DD/MM/YY)

Note for coding

Surveyor-ID

2020 Research Granted By KAR
Survey conducted by ZJU, SZU, BJTU (in China) and UMDS (in Japan)

2020 Survey on Chinese tourist's intention of visiting Japan under the with/post COVID-19 circumstancesThis survey aims to explore how Chinese tourists have changed their intention of visiting Japan since a pandemic of the
COVID-19 and the effect on their preference on mobility services in tourism destinations in Japan.

Please answer the questions ( from A. to E.) following the instructions and select your answer among alternatives.

A.Please answer questions about your personal and household attributes.

A.1 Gender

A.3-1 Current residence

A.5 Household attributes

A.1
1. Yes1. male2. female

A.2 Age

1北京市

2.上海市

3.重庆市

5.⼴东省

6.⼭东省

7.辽宁省

4.天津市

8.浙江省（城市）（⼆级） 9.江苏省

10.四川省11.澳门

14.陕⻄省

12.湖北省13 .福建省

15.河北省（北京市除外）
17.⼭⻄省18.湖南省16.河南省A.5-1 Are you the headof a household?

A.5-2 The size of yourfamily19.云南省A.3-2 Current residence (in case of Hangzhou survey)

1. under 24 yrs old
2 25 〜 34 yrs old
3. 35 〜 44 yrs old
A.3-2浙江省的城市
1 □杭州市4. 45 〜 54 yrs old
3 □湖州市 4 □嘉兴市
5 □⾦华市5. 55 〜 64 yrs old
6. over 65 yrs old 7 □衢州市 8 □绍兴市 9 □台州市
□⾈⼭市

2 □宁波市6 □丽⽔市10 □温州市 1112 □浙江省其他地区（除以上地区）

13 其他（请具体写出省、市和地区名称：

）

2. No

A.2

A.5-3 Life cycle stage (LCS)
A.3-1(A.3-2)
1. Younger single（younger person <1

single

2

two

3

three

3. Three-generation family (youngest child <18 and living with grandparents)

4

four

4. Pre-school nuclear family(youngest
child <6 )5more than five

5. Young school nuclear family (youngest
A.5-1
child ≥6 and <12 )In case of '5', how many
persons?

50）
2. Younger childless couple（younger
person < 50）

6. Older school nuclear family (youngest
child ≥12 and <18 )A.5-2

7. All adults (all ≥ 18 )（）persons

A.4

8. Single-parent and youngest child < 18

9. Others

A.6 Career (current state of your career; in Oct. 2020)

A.4 Yearly income

1. company employee, government empoyee, and parttime job worker

1. less than 20,000 yuan

6. 100,000 - 150,000 yuan

2.

self-employeed business

2. 20,000 - 40,000 yuan

7. 150,000 - 200,000 yuan

3.

student

3. 40,000 - 60,000 yuan

8. 200,000 - 250,000 yuan

4. 60,000 - 80,000 yuan

9. 250,000 - 300,000 yuan

5. 80,000 - 100,000 yuan

10. 300,000 yuan and over

4. others ( full-time homemaker and retiree)

Next, please answer the question about how your activity and travel behaviors have been changed due to the COVID-19
pandemic. The Questions B. ask you to answer the changes in your daily activities such as work, school and shopping inNovember 2020 comparing with those in November 2019. They also do the changes in your tourism and leisure activities in
the latest two months in 2020 comparing with those in 2019.

A.5-3

A.6

B. We ask you your current activity and travel behaviors last week (23th-29th of November in 2020)
and tourism and leisure activities in the latest two months (September and October in 2020).
B.1 How do you arrange your daily activities on workdays in response to the COVID-19 pandemic in
November in 2020? Please select your answer from alternatives in each of questions as follows:⇨ In case where you select '3. student' in Question A.6, move to Question B.1-4.
⇨In case where you select '4. others' in Question A.6, move to Question B.1-6.
B.1-1 For those who select '1.company employee, government employee, and part-time job worker' or '2. self-employeedbusiness' in Question A.6: How many days did you work last week? Select your answer from the following alternatives.
B.1-1
1.

0 day 2. 1 days 3.

2 days4.

3 days5.

4 days6.

5 days7.

6 days8.

7 daysFor those who select '1. 0 day': Answer the reason why you did not work in the week selecting youranswer from the alternatives.

B.1-1-1

1

My company asked me to stay home or was temporarily closed due to the COVID-19.

2

I happened to have no work to do for the week or I took a vacation.

3

Other reasons→explain cocretely（

B.1-1-1）

In case where you select '1. 0 day' in Question B.1-1, move to Question B.1-6.
For those who select the other alternatives (from '2. 1 day' to '8. 7 days'9:
many days did you work home (online-working at home) among your working days?

B.1-1-2

1.

0 day 2. 1 days 3.

2 days4.

3 days5.

4 days6.

5 days7.

How
6 days8.

B.1-1-2

7 days⇨ In case where you select '8. 7 days' in Question B.1-1-2, move to Question B.1-6.
What kind of travel modes did you mainly (the most frequently) use when you went out for your work in
the week? Answer the top three frequently-used travel modes selecting from the following alternatives.

B.1-1-3

1. Walk (only)
Subways
10. Others

2. Bicycle
6. Railways

3. Buses (including BRT）
7. Streetcars

4. Chartered buses
8. Taxi

5.
9. Cars

It is here noed that, if you used "buses", for example, everytime in the week, your answer is applicable to
only one travel mode, that is "buses", as the most maily used travel mode and that the second and thethird ones are "none"(not appliable).
B.1-1-3-1

The most mainly-used travel mode

B.1-1-3-2

The second mainly-used travel mode

B.1-1-3-3

The third mainly-used travel mode

B.1-13-1〜
B.1-13-3

Those who select '2. self-employeed business' move to Question B.1-2
Those who select '1. company employee, government empoyee, and part-time job worker'
move to Question B.1-3
B.1-2: For those who select '2. self-employeed business' in Question A.6:
How have your current works been changed due to the COVID-19 comparing with those in the same week of November in
2019? Answer the following questions. It is noted that, those who were not self-employeed business workers at that time, canskip this question andmove Question B.1-6.

B.1-2-1

The number of workdays
for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-2 -1

In Questions from B.1-2-2 to B.1-2-4, those who have no chance to go to work due to the working style would select B.1-2 -2〜'4. not applicable' as their answers.
B.1-2 -4

B.1-2-2

The frequency of using
public transports whenyour going to work for aweek

1. decreased

2. unchanging

3.increased

4. not applicableB.1-2-3

The frequency of usingcars when your going towork for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

4. not applicable

B.1-2-4

The number of businessmeetings away fromhome for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

4. not applicable⇨move to Question B.1-6
B.1-3 For those who select '1. company employee, government empoyee, and part-time job workers' in Question A.6:
How have your current works been changed due to the COVID-19 comparing with those in the same week of November in
2019? Answer the following questions. It is noted that, those who were not company employee, government empoyee, andpart-time job workers at that time, can skip this question andmove Question B.1-6.
B.1-3
B.1-3-1

The number of telecommuting days for aweek

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-3-1

B.1-3-2

The frequency of using
public transports whenyour going to work for aweek

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-3-2

B.1-3-3

The frequency of usingcars when your going towork for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-3-3

B.1-3-4

The number of businessmeetings away fromhome for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-3-4⇨move to Question B.1-6
B.1-4 For those who select '3. students' in Question A.6: How many days did you go to school (take lectures at your school)
last week? Select your answer from the following alternatives.
B.1-4
B.1-4

1.

0 day 2. 1 days 3.

2 days4.

3 days5.

4 days6.

5 days7.

6 days8.

B.1-4-1

For those who select '1. 0 day': Answer the reason why you did not go to school in the week selecting
your answer from the alternatives.
1

My school asked me to stay home or was temporarily closed due to the COVID-19.

2

I happened to have no lecture to do in the week or I was absent from school.

3

Other reasons→explain cocretely（

7 days

B.1-4-1）⇨In case where you select '1. 0 day' in Question B.1-4, move to Question B.1-6.
B.1-4-2

For those who select the other alternatives (from '2. 1 day' to '8. 7 days') : How many days did you takelectures from home among your school days?
1.

0 day 2. 1 days 3.

2 days4.

3 days5.

4 days6.

5 days7.

6 days8.

B.1-4-2

7 days⇨ In case where you select '8. 7 days' in Question B.1-4-2, move to Question B.1-6.
B.1-4-3What kind of travel modes did you mainly use when you went to school in the week? Answer the top threeused travel mode selecting from the following alternatives.
1. Walk (only)
Subways
10. Others

2. Bicycle
6. Railways

3. Buses (including BRT）
7. Streetcars

4. Chartered buses
8. Taxi

5.
9. Cars

It is here noed that, if you used "buses", for example, everytime in the week, your answer is applicable to
only one travel mode, that is "buses", as the most maily used travel mode and that the second and thethird ones are "none"(not appliable).
B.1-4-3-1

The most mainly-used travel mode

B.1-4-3-2

The second mainly-used travel mode

B.1-4-3-3

The third mainly-used travel mode

B.1-43-1〜
B.1-43-3

B.1-5 For those who select '3. students' in Question A.6:
How often has your go-to-school been changed due to the COVID-19 comparing with those in the same week of November in
2019? Answer the following questions. It is noted that, those who were not students at that time, can skip this question
andmove Question B.1-6.

B.1-5-1

The number of remoteschool days for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-5-2

The frequency of using
public transports whenyour going to school fora week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-5-3

The frequency of usingcars when your going toschool for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-5-4

The number of going-out
except to school for aweek

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-5-1〜B.15-4⇨move to Question B.1-6
B.1-6 How many days did you go shopping last week? Select your answer from the following alternatives. It is here notedthat 'go shopping' includes a trip to go shopping on the way home from work/school.
B.1-6
1.

0 day 2. 1 days 3.

2 days4.

3 days5.

4 days6.

5 days7.

6 days8.

7 daysFor those who select '1. 0 day': Answer the reason why you did not go shopping in the week selecting
your answer from the alternatives.

B.1-6-1

B.1-6-1

1

I abstain from going out for shopping due to the COVID-19.

2

I take delivery services instead of going out for shopping as much as possible.

3

I happened to be not necessary to go shopping by myself or I asked my family member to do it.

4

Other reasons→explain cocretely（）⇨ In case where you select '1. 0 day' in Question B.1-6, move to Question B.1-7.
What kind of travel modes did you mainly (the most frequently) use when you went shoppingl in the
week? Answer the top three most frequently used travel mode selecting from the following alternatives.

B.1-6-2

1. Walk (only)
Subways
10. Others

2. Bicycle
6. Railways

3. Buses (including BRT）
7. Streetcars

4. Chartered buses
8. Taxi

5.
9. Cars

It is here noed that, if you used "buses", for example, everytime in the week, your answer is applicable to
only one travel mode, that is "buses", as the most maily used travel mode and that the second and thethird ones are "none"(not appliable).
B.1-1-6-1

The most mainly-used travel mode

B.1-1-6-2

The second mainly-used travel mode

B.1-1-6-3

The third mainly-used travel mode

B.1-7 How often have your shoppings been changed due to the COVID-19 comparing with those in the same week ofNovember in 2019? Answer the following questions.
B.1-7-1

The number of days forgoing out for shopping
for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-7-2

The frequency of using
public transports whenyour going out for
shoppingl for a week

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-16-1〜
B.1-16-3

B.1-7-1〜
B.1-7-5

B.1-7-3

The frequency of usingcars when your goingout for shopping for aweek

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-7-4

The average number ofstops included in yourshopping tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-7-5

The average duration at
the shopping place youvisit

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.1-8 How do you take care of the COVID-19 in the daily shopping activity and travel for your household last week? Selectyour answer from the following alternatives and check the mark (x) to the same alternatve(s) as yours. (multiple responses
accepted)
check the mark (x)(multiple responses accepted)

B.1-8-1〜B.18-6
1or0

B.1-8-1

1

I abstain from going out for shopping due to the COVID-19 and/or take delivery services
instead of going out for shopping as much as possible.

B.1-8-2

2

I try to avoid to use the congested public transports (such as buses and subways) in accessing
shopping places.

B.1-8-3

3

I try to avoid to go shopping at the congested supermarkets and shops.

B.1-8-4

4

I try to diminish the duration of staying shopping places.

B.1-8-5

5

I try to keep social distance between persons observing put-on-mask rule.

B.1-8-6

6

Others（concretely explain:）

B.2 How do you arrange in your tourism and leisure activities such as one day tours and multidays tours in the latest two months in 2020 in response to the COVID-19 pandemic?
It is here noted that 'tourism and leisure activities' include 'to hometown', 'to visit relatives' and 'tovisit friends and acquaintances'.
Please select your answer from alternatives in each of questions as follows:
B.2-1
B.2-1

B.2-1-1

1. 0
times

2.
1 times

3.
2 times

4.
times

3 5.
times

4 6.
times

5 7.
times

6 8.
7
(
times & overtimes)For those who select '1. 0 time': Answer the reason why you did not enjoy one-day tour for tourism andleisure activities in the week selecting your answer from the alternatives.
B.2-1-1

1

I abstain from taking one-day tour for tourism and leisure activities due to the COVID-19.

2

I have not enough time to take one-day tour on non-workdays due to my busy works on weekday.

3

I can barely try to sustain my previous standard of living.

4

Others→（concretely explain:）⇨ In case where you select '1. 0 day' in Question B.2-1, move to Question B.2-2.
B.2-1-2

For those who select the other alternatives (from '2. 1 time' to '8. over 7 times') : Answer the questions
about your latest one-day tour selecting the alternative applicable to you.

B.2-1-2-1

B.2-1-2-1

The main purpose ofyour one-day tour

1. sightseeing

B.2-1-2-2

B.2-1-2-2

Main destinations

1. within the city

B.2-1-2-3

B.2-1-2-3

Travel distance between 1. less tan 10 km
home and main
6. 150 -200km
destinations

B.2-1-2-4
B.2-1-2-5

B.2-1-2-4
B.2-1-2-5

2. leisure5.to visit friends/acquaintances

3. to hometown

2. within the neighboring cities

3. within theprovince

4. other areas

2. 10 - 30 km

3. 30 - 50 km

4. 50 - 100 km

5. 100 -150km

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km and overAccompanying persons

1. none (alone)

3. friends/
2. family or relatives
acquaintances

The number of persons inyour one-day tour

1.

2.

１ person

4. to visit relatives

6. others

2 persons

3. ３persons

6. over ６ persons : how many?

4. others
4. ４persons

5.

→(persons）

5 personsB.2-1-2-1〜
B.2-1-2-5

What kind of travel modes did you use when you enjoy your latest one-day tour? Answer all of the used
travel modes checking the mark (x) to the alternatives applicable to you. (For example: In case that you
used '2. bicycle' and '3. buses', please mark 'x' at both the alternative of '2' and that of '3'.

B.2-1-3

1. Walk (only)
SubwaysB.2-1-3the first〜
B.2-1-3the tenth

2. Bicycle

3. Buses (including BRT）

6. Railways

7. Street-cars

8. Taxi

4. Chartered buses
9. Cars5.

10. Others

1 Walk (only)

2 BicycleBuses
3 (including
BRT）

Charteredbuses

5 Subways

6 Railways

8 Taxi9 Cars47 Street-cars

6 for ZJ-data, 5 for
BJ-data, and 5 for
JS-data

10 Others

B.2-2 How frequently did your one-day tour in the latest two months (September and October in 2020) be changed due to the
COVID-19 comparing with those in the same period in 2019? Answer the following questions.
B.2-2-1

The number of one-day
tour per month

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-2-2

The frequency of using
public transports whenyour enjoying one-day
tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-2-3

The frequency of usingcars when your enjoying
one-day tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-2-4

The average number ofstops included in yourone-day tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-2-5

The average duration at
the destination you visit
in your one-day tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-3 How many times did you enjoy a multiple-days tour for tourism and leisure activities in the latest two months (September
and October in 2020)? Select your answer from the following alternatives.

B.2-3

B.2-3-1

B.2-3-2

1.
0 2.
times
1 times

3.
2 times

4.
times

3 5.
times

4 6.
times

5 7.
times

6 8.
7
(
times & overB.2-2-1〜
B.2-2-5

B.2-3

times)For those who select '1. 0 time': Answer the reason why you did not enjoy multiple-days tour for tourism
and leisure activities in the period selecting your answer from the alternatives.
1

I abstain from taking multiple-days tour for tourism and leisure activities due to the COVID-19.

2

I have not enough time to take multiple-days tour on non-workdays due to my busy works
on weekday.

3

I can barely try to sustain my previous standard of living.

4

Others（concretely explain:）

For those who select the other alternatives (from '2. 1 time' to '8. over 7 times') : Answer the questions
about your latest multiple-days tour selecting the alternative applicable to you.

B.2-3-2-1

B.2-3-2-1

The main purpose ofyour one-day tour

1. sightseeing

B.2-3-2-2

B.2-3-2-2

Main destinations

1. within the city

B.2-3-2-3

B.2-3-2-3

Travel distance between 1. less tan 10 km
home and main
6. 150 -200km
destinations

B.2-3-2-4

B.2-3-2-4

Accompanying persons

2. leisure5.to visit friends/acquaintances

1. none (alone)

B.2-3-1

3. to hometown

B.2-3-1
B.2-3-2-1

4. to visit relatives

6. others

2. within the neighboring cities

3. within theprovince

4. other areas

2. 10 - 30 km

3. 30 - 50 km

4. 50 - 100 km

5. 100 -150km

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km and over

2. family or relatives

3. friends/
acquaintances

4. others

B.2-3-2-2

B.2-3-2-3

B.2-3-2-5

B.2-3-2-5

2. 2 persons
The number of persons in 1. １ person
your one-day tour
6. over ６ persons

B.2-3-2-6

B.2-3-2-6

The number of overnights in 1.
your multiple-days tour
6.

1 nights

2. ２nights

over 6 nights

3. ３persons

4. ４persons

5.

→How many persons?(

3.

4.

３nights

5 persons

B.2-3-2-4

persons）

４nights→Hou many nights? (5. ５nights

B.2-3-2-5nights)B.2-3-2-6

What kind of travel modes did you use when you enjoy your latest multiple-days tour? Answer all of theused travel modes checking the mark (x) to the alternatives applicable to you. (For example: In case thatyou used '1. walk(only)' , '3. buses' and '6. Railwas', please mark 'x' at both the alternative of '1' , '3' andthat of '6'.

B.2-3-3

1. Walk (only)

2. Bicycle

3. Buses (including BRT）

4. Chartered buses

5. Subways

6. Railways

7. Streetcars

8. Taxi

Cars

4 for ZJ-data, 5
9.

for BJ-data, and
5 for JS-data

10. Others
1 Walk (only)

2 BicycleBuses
3 (including
BRT）

Charteredbuses

5 Subways

6 Railways

8 Taxi9 Cars4

B.2-3-3the first〜
B.2-3-3the tenthB.2-3-3

Other Rails

7 （street-cars
and tram）

10 Others

B.2-4 How often did your multiple-days tours in the latest two months (September and October in 2020) be changed due to the
COVID-19 comparing with those in the same period in 2019? Answer the following questions.
B.2-4-1

The number of multipledays tour per month

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-4-2

The frequency of using
public transports whenyour enjoying multipledays tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-4-3

The frequency of usingcars when your enjoying
multiple-days tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-4-4

The average number ofstops included in yourmultiple-days tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-4-5

The average duration at
the destination you visit
in your multiple-days
tour

1. decreased

2. unchanging

3.increased

B.2-5/B.2-6 How did you mind (take care of ) the COVID-19 in your tourism and leisure activities in the latest two months(September and October in 2020)? Select your answer from the following alternatives and check the mark (x) to the same
alternatve(s) as yours. (multiple responses accepted)
check the mark (x)B.2-5
In case of
one-day
tour

1

I abstain from enjoying one-day tour due to the COVID-19 as much as possible.

B.2-5-2

2

I try to avoid to use the congested public transports (such as buses and subways) in accessing
tourism destinations in my one-day tour.

B.2-5-3

3

I try to avoid to visit the congested tourism destinations in my one-day tour.

B.2-5-4

4

I try to diminish the duration of staying tourism destinations in my one-day tour.

B.2-5-5

5

I try to keep social distance between persons observing put-on-mask rule.

B.2-5-6

6

Others

B.2-6
In case ofmultipledays tour

（concretely explain:

B.2-5-1〜B.2-5-6
and B.2-6-1〜
B.2-6-6<B.2-5>(multiple responses accepted)

B.2-5-1

check the mark (x)B.2-4-1〜
B.2-4-5）(multiple responses accepted)

B.2-6-1

1

I abstain from enjoying one-day tour due to the COVID-19 as much as possible.

B.2-6-2

2

I try to avoid to use the congested public transports (such as buses and subways) in accessing
tourism destinations in my one-day tour.

B.2-6-3

3

I try to avoid to visit the congested tourism destinations in my one-day tour.

<B.2-6>

B.2-6
In case ofmultipledays tour

B.2-6-4

4

I try to diminish the duration of staying tourism destinations in my one-daytour.

B.2-6-5

5

I try to keep social distance between persons observing put-on-mask rule.

B.2-6-6

6

Others（concretely explain:）

B.3 How do you think your overseas travel (visiting Japan as a dominant tourism destination) under
the current situation (in November in 2020)? Select your answer from the following alternatives.
(Single answer)
B.3

1

At the moment, I can berely try to sustain my standard of living and to establish the New-Normal
lifestyle. So, I can not think my overseas travel for a while.

2

At the moment, as the COVID-19 situation is still not definite, it is difficult for me to think my overseas
travel.

3

Even if the travel restriction be lifted in the future, I would be not willing to think my overseas travel. (itwould not motivate me to think my oversea travel.)

4

Even if the travel restriction be lifted in the future, I would reduce overseas travel opportunity to think
how to spend time for leisure activities such as a domestic tour and other leisure activities.

5

A wait-and-see mood for the time being is motivated by my great concern for overseas travel. I'd liketo enjoy my visit to Japan if the travel restriction be lifted.

Next we ask you how you intend to visit Japan as a tourism destination in the future.
B.4 We ask you how you intend to visit Japan as your overseas-travel destination relating to thecircumstances surrounding the COVID-19 in the future.
B.4-1 What kind of circumstance surrounding the COVID-19 would be preconditioned for you to intend to visit Japan as youroverseas-travel destination? Select your answer from the following alternatives: (single answer)
1

The circumstance in which the overseas travel restriction and flight reduction measures belifted.

2

The circumstance in which we can get an effective vaccine against the COVID-19.

3

The circumstance in which the COVID-19 be drawing to an end in many developed
countries including Japan.

4

At the present moment, I can't answer anything for sure).

5

Others: Concretely explain (

B.4-1

)

⇨ In case where you select '4' in Question B.4-1, move to Question B.4-3.

B.4-2 For those who select the alternatives except '4' in Queston B.4-1 : Can you forecast when the circumstance you
answered in Question B.4-1 will come out? If you can do it, answer the question when it will be.
1.Yes, I can→move to B.4-2-2

2.No, I can not→move to B.4-3

B.4-2-1

Can you forecast when the cirumstance you answered in
Question B.4-1 will come out?

B.4-2-2

Select your answer when the curcumsance will come out from the following
alternatives:
1from half a year later to one year later(2021.4〜2021.9)

2

from one year later to one year and a half later(2021.10〜2022.3)

3

from one year and a half later to two years later(2022.4〜2022.9)

4

from two years later to two years and a half later(2022.10〜2023.3)

5

from two years and a half later to three years later(2023.4〜2023.9)

6

three years later(2023.10〜

B.4-3 Next, we suppose the circumstances surrounding the COVID-19 be improved and the overseas travel restrictions be
lifted. We ask you the question how you intend to enjoy your overseas travel (visiting Japan as a main tourism destination)
under such an improved circumstances.

B.4-2-1

B.4-2-2

Under such an improved circumstance surrounding the COVID-19, how grade of your intention of yourvisiting Japan travel can be evaluated? Please select the most applicable one to you from the following
five scaled-grades.

B.4-3-11.very negative

2.negative

3.neutral

4.positive

5.very positive

B.4-3-1+---------------+---------------+---------------+---------------+⇨In case where you select '1. very negative' and '2. negative' in Question B.4-3-1, move to Question B.4-3-2.
⇨In case where you select '3. not say either' in Question B.4-3-1, move to Question C.
⇨In case where you select '4. positive' and '5. very positive' in Question B.4-3-1, move to Question B.4-3-3.
B.4.3.2

B.4-3-3

Select the most applicable one to you among the following four views on overseas travel under such an
improved circumstance and check the mark (x).
1

I abstain even from a domestic tour taking the risk with the COVID-19 into consideration.

2

I prefer to enjoy a domestic tour instead of doing overseas travel taking the risk with the
COVID-19 into consideration.

3

I prefer to visit any countries except Japan as my enjoy my overseas travel taking the risk
with the COVID-19 into consideration.

4

I' like to think over which tourism destination shoud be visited.

5

The alternatives mentioned above are not applicable.

B.4.3.2

Select the most applicable one to you among the following four views on overseas travel under such an
improved circumstance and check the mark (x).
1

I'd like to start to think my overseas travel as early as possible.

2

I'd like to start to decide when I can enjoy my overseas travel.

3

I'd like to arrange the itinerary of my overseas travel concretely.

4

I'd like to put my previously planned overseas travel into action.

5

The alternatives mentioned above are not applicable.

B.4.3.3

C. Next, we ask you the latest experience of your visiting Japan as a tourism destination. It isnoted that, those who have not experienced to visit Japan can skip this part of Question Cs andmove to Question D.
C.1 Have you experienced to visit Japan as a tourism destination before?
1.
C.1-1

Yes

→ move to C.1-1 and C.1-2

How many times did you visit Japan?

2. No

C.1

→ move to Question D.
When was the latest visit to Japan for
you?

C.1-2

1

only one time1

1year ago2

2 times2

2 years ago

3

3 - 5 times

3

3 years ago

4

6 -9 times

4

4-5 years ago

5

10 - 19 times

5

6-9 years ago

6more than 20 times

6

more than 10 years ago

C.1-1
C.1-2

The following questions are concerned with the experience of your latest tour visiting Japan including the itinerary, the accessand excursion trips from/to your tourism destinations and the customer satisfaction of mobility services.

C.2 We ask you the itinerary of your latest visit to Japan tour. Answer the following questions:C.2-2 How many stays?

C.2-1(mm/yyyy)

C.2-1 When did you enjoy your latest visit to Japan tour?

nights

C.2-3 Answer the number of stays in the following cities.

１. Osaka (only)
２. Osaka and Kyoto

1. OSAKA

nights

2. KYOTO

nights C.2-5 Select the４. Osaka and one of cities among Nara,
destination pattern of yournightsWakayama and Shigalatest tour from the
５. Osaka and more than two cities among
following alternatives:
the Kansai area
Note: 'the Kansai area'
６. Osaka and one of cities out side of the
includes Osaka, Kyoto,
Hyogo Nara, Wakayama Kansai area (ex. Tokyo)
７. Osaka and more than two cities outside
and Shiga prefectures.

3. KOBE３. Osaka and Kobeof the Kansai area (ex. Tokyo and Nagoya)
８. Other patterns (that mean they exclude
Osaka from their destinatins）

C.2-2
C.2-3

１. Osaka (only)
２. Osaka and Kyoto
３. Osaka and Kobe

7. NAGOYA

C.2-5 Select the４. Osaka and one of cities among Nara,
destination pattern of your
Wakayama and Shigalatest tour from the
５. Osaka and more than two cities amongnights following alternatives:
the Kansai areanights Note: 'the Kansai area'
６. Osaka and one of cities out side of the
includes Osaka, Kyoto,nightsHyogo Nara, Wakayama Kansai area (ex. Tokyo)nights and Shiga prefectures.
７. Osaka and more than two cities outside

8. OTHERS

nights

4. NARA
5. WAKAYAMA

6. TOKYO(Fill out the name of visited city)of the Kansai area (ex. Tokyo and Nagoya)
８. Other patterns (that mean they exclude

Name of the city:(

Osaka from their destinatins）

)

C.2-4

１. only tourism & leisure activities

1. alone (single)
C.2-4 Select theaccompanying
persons in yourlatest tour

2. husband and wife・couples
3. family・relatives
4. colleagues (co-workers)
5. friends・acquaintances
6. others

C.2-6 Do your latest visit
to Japan have any tourpurposes except for
tourism & leisure? Selectyour answer form thefollowing alternatives.

２. visiting relatives/ acquaintances houses
４. school trip・overseas study
５. sports・events／games watching
７. businesses・coventions・training
workshops
８. others（ex. transfering）

C.2-8 Select the way how to book travel services(accommodations and air-tickets)

1. a group tour (arranged by a travel agency)
2. a packaged tour (arranged by a travel agency)
3. an individual tour (air-tickets and accommodations
arranged by myself

1. booking at travel agency office or air-ticket counter2. booking by the Internet
3. booking by phone, etc.

4. Nara5. Wakayama

7. Nagoya

8. Others (except 1.- 7.)

C.2-7

C.2-8

C.2-9 Select most preferable city C. 2-10 How grade of your intention of revisiting the ciy you answered in Question C.2-9?
to revisit among the cities you
Select your grade from seven-scales as follows: 1. never (not at all), 2. hardly (scarcely), 3.
visited in your latest tour.
not much, 4. not say either, 5. a little (slightly), 6. much, 7. very much (surely)
2. Kyoto

C.2-6

６. medical treatment・examination

C.2-7 Select the way how to arrange your latest tour fromthe following alternatives.

1. Osaka

C.2-5

３. honeymoon

C.2-9

3. KobeC.2-106. Tokyoin case '8': (city name:)
（

never

hardlynot much１

２

３

no t say either
４slightlymuchsurely５

６

7）

C.2-11 Do you have to improve mobility
services regarding the airport access andexcursion behaviors between cities in yourlatest tour? Select your answer from thefollowing alternatives.

1. No need to improve mobility services for both airport-access and excursion
trips
2. Need to

C.2-11

improve mobility services for airport-access only
3. Need to
improve mobility services for excursion trips only
4. Need to
improve mobility services for both airport-access and excursion trips
5. Need to unified mobility services for both airport-access and excursion trips

C.3 We ask you the used transport-modes at your visited cities in your latest visiting Japan.
C.3-1 Did your latest tour include visiting Osaka as a
tourism destination?

1

Yes →move to Question C.3-2-1

2

No →move to Question C.3-4

C.3-1

C.3-2
C.3-2-1 Check the mark (x) to all of the transport-modes used in Osaka in your latest tour.
C.32-2 Check the mark (x) to all kinds of tickets & passes (including one-day ticket, transport-IC pass, excursion-pass, etc.) of thetransport-modes used in Osaka in your latest tour.
C.3-2-1:Check themark(x) to the modes you used at least
once in Osak in your latest tour
1

JR

2

Private Rails

3

Subways4

Other rails (such as streetcars)

5

Chartered buses

6Long-distance buses

7

City busese

8

Shuttle buses

9

Taxi

10

Boats

C.3-2-2Check themark(x) to the kinds of tickets & passes
you used at least once in Osak in your latest tour

1

ordinary ticket, coupon ticket,(discounted)round ticket2

one-day ticket, planned
one-day ticket

3

JR-Transport IC pass
(Suica, ICOCA, etc.）

4

urban rails & busesTransport IC pass (PiTaPa,PASMO,etc.)

5JR-excursion pass forforeigner tourists (Japan RailPass)

C.3-2-1

C.3-2-2

11

Rent-A-Car

12

Bike sharing

13

Walk (only)

14

Others

C.3-3 Did your latest tour include any other city except
Osaka as a tourism destination?

6

urban rails-excursion passfor foreigner tourists (Osaka
Amazing Pass)7

other excursion pass (theKansai-throu-pass)1

Yes →move to Question C.3-3-1

2

No →move to Question D.

C.3-3

C.3-3-1 Select the city you visited in your latest tour from the following alternatives: In case that you visited more than two cities
except Osaka, you should select the one which had longer stays and visited ahead.
C.3-3-2
Check themark(x) to the modes you used at least once in the city in your latest tour.
C.3-3-3 Check themark(x) to all kinds of tickets & passes you used at least once in the city in your latest tour.
C.3-3-1

C.3-3-1 Select the city you visited in your latest tour.
1

Kyoto

2

Kobe

3

Nara

4

Wakayama

5

Shiga

6

Tokyo

7

Nagoya8

Others (except the cities
mentioned above)

C.3-3-3 Check themark(x) to all kinds of tickets &passes you used at least once in the city in yourlatest tour.

C.3-3-2 Check themark(x) to the modes you used at least
once in the city in your latest tour.
1

JR

2

Private Rails

3

Subways4

Other rails (such as streetcars)

5

Chartered buses

6Long-distance buses

7

City busese

8

Shuttle buses

9

Taxi

10

Boats

11

Rent-A-Car

12

Bike sharing

13

Walk (only)

14

Others1

ordinary ticket, coupon ticket,(discounted)round ticket2

one-day ticket, planned
one-day ticket

3

JR-Transport IC pass
(Suica, ICOCA, etc.）

4
5
6
7

urban rails & busesTransport IC pass (PiTaPa,PASMO,etc.)
JR-excursion pass forforeign tourists (Japan RailPass)urban rails-excursion passfor foreign tourists (Osaka
Amazing Pass)

C.3-3-1

C.3-3-2other excursion pass (theKansai-throu-pass)The following questions (from C.4 to C.7) are for individuals who have experienced to visit Osaka as a tourism
destination in their latest tour to Japan.

C.4 We ask you how you used mobility services for accessing the first tourism destination fromyour arrivel airport in your latest tour to Japan.
C.4-1. Arrival
airport in yourlatest tour toJapan?

Arrivalairport

1.
Osaka
(KIX)
2.
Haneda(HND)
3.
Narita(NRT)

C.4-2. Where did you
visit as the first
tourism destination inyour latest tour toJapan?

C.4-3. How many nights C.4-4. Select all of your used mobility services for
did you stay in the first
accessing the first tourism destination from yourtourism destination?
arrival airport.

1.To visit Osaka

0.
0 night
2. To visit the other cities (= not stay overnight)
in the Kansai (except
Osaka)
1.
1 night
3. To visit Tokyo

1

JR

2

Private Rails

3

Subways4

Other rails (such as streetcars)

5

Chartered buses

6Long-distance buses

2.

2 nights

7

City busese

3.

3 nights

8

Shuttle buses

4. To visit the other cities 4.
4 nights andexcept the cities
more
mentioned above→Name→How many nights?
of airport →Name of citynights）（） （）
4. Others

（

9

Taxi

10

Boats

11

Rent-A-Car

12

Bike sharing

13

Walk (only)

14

Others

C.4-1
C.4-2
C.4-3
C.4-4

C.5 We ask you how you used mobility services for accessing your departure airport from the last
tourism destination in your latest tour to Japan.
C.5-1. Departure
airport in yourlatest tour toJapan?

1.
Osaka
(KIX)
2.
Haneda(HND)
3.
Departure Narita
airport (NRT)

C.5-2. Where did you
C.5-3. How many nights C.5-4. Select all of your used mobility services forvisit as the last tourism
did you stay in the lastaccessing your departure airport from the lastdestination in yourtourism destination?
tourism destination.
latest tour to Japan?

1.To visit Osaka

0.
0 night
2. To visit the other cities (= not stay overnight)
in the Kansai (except
Osaka)
1.
1 night
3. To visit Tokyo

C.5-1

1

JR

2

Private Rails

3

Subways4

Other rails (such as streetcars)

5

Chartered buses

C.5-2
C.5-3

6

Long-distance buses

2.

2 nights

7

City busese

3.

3 nights

8

Shuttle buses

9

Taxi

10

Boats

11

Rent-A-Car

12

Bike sharing

13

Walk (only)

14

Others

4. To visit the other cities 4.
4 nights andexcept the cities
more
mentioned above→Name→How many nights?
of airport →Name of citynights）（） （）
4. Others

（

C.5-4

C.6. We ask you how grade of satisfaction did you evaluate for accommodation, facility usages
related to tourism activity, amenity & security and mobility services in your latest tour to Osaka.
Select your satisfaction grade in each of 7 categories of services from seven-scales as follows:
1. very unsatisfied,satisfied

2. unsatisfied,

3. slightly unsatisfied,

4. neutral,

5. slightly satisfied,

6. satisfied, and7. very
C.6.1

C.6-1. How grade of satisfaction about transport services
accessing from the arrival airport to the first tourism
destination?

1

2

3

4

5

6

7

C.6-2. How grade of satisfaction about transport services
for your excursion trips among tourism destination?

1

2

3

4

5

6

7

C.6-3. How grade of satisfaction about accommodation
services at the tourism destinations (from the viewpoint of
the room charge)?

1

2

3

4

5

6

7

C.6-4. How grade of satisfaction about level of services andthe values related to the visited facilities and resources inthe tourism destinations?

1

2

3

4

5

6

7

C.6-5. How grade of satisfaction about tourism and leisureactivities in the tourism destinations (comparing with yourexpected satisfaction?

1

2

3

4

5

6

7

C.6-6. How grade of satisfaction about the image of the city
as a branded tourism destinations?

1

2

3

4

5

6

7

C.6.6

C.6-7. How grade of satisfaction about the safety & securityof the city as a tourism destination?

1

2

3

4

5

6

7

C.6.7

C.6.2

C.6.3

C.6.4

C.6.5

C.7 We ask you the mobility services usage and satisfaction in your latest visit to Osaka in Japan.
Answer the following questions.
C.7-1 What kind of mobility services did you most frequently use for your excursion trips in your latest visit to
Osaka? Select the top five mobility services used for your excursion trips in Japan from the following 20
kinds of alternatives.
Information services :1. By railway station counters

2. By travel agencis(in Japan)

3. By travel agencis(in China)

4. Through the Internet search

5. By guidebooks
Ticketing,

6 . By information desks, etc.
Payment services:

7. Suica(Pre-payed typed trans.-IC card）

8.

ICOCA (Pre-payed typed trans.-IC card）
9. PASMO （Pre-payed typed trans.-IC card）
10. PASMO(automatically charged credit typed trans.-IC card)
11.
PiTaPa (Post-payed trans.-IC card）
12. Other
typed ticketless servicies through the Smart-phone (ex. PayPay, etc.)

Excursion trips

Information services :1. By railway station counters

2. By travel agencis(in Japan)

3. By travel agencis(in China)

4. Through the Internet search

5. By guidebooks
Ticketing,

6 . By information desks, etc.
Payment services:
C.7-1-1
C.7-1-2
C.7-1-3
C.7-1-4
C.7-1-5

7. Suica(Pre-payed typed trans.-IC card）

8.

ICOCA (Pre-payed typed trans.-IC card）
9. PASMO （Pre-payed typed trans.-IC card）
10. PASMO(automatically charged credit typed trans.-IC card)
PiTaPa (Post-payed trans.-IC card）
typed ticketless servicies through the Smart-phone (ex. PayPay, etc.)
services:
13. Japan Rail Pass
14. KANSAI THRU PASS
16.One-day pass for Metro & buses

17. Osaka Amazing Pass

19. Kyoto & Biwako area-ticket
1st（the most frequently）

11.
12. Other

Excursion trips
15. Kansai Area Pass

C.7-1-1〜
C.7-1-5

18. Arima & Rokko pass
20. Other discounted excursion passes

2nd（the second most frequently）

3rd（the third most frequently）

4th（the fourth most frequently）

5th（the fifh most frequently）

In case where you used three kinds of mobility services in your latest visit to Osaka, '4. (information services) throughthe Internet' is the most frequently used, '(information services) By railway station counters' is the second and '8.
ExampleICOCA (Pre-payed typed trans.-IC card）is the third. the answer boxes are filled out as follows: The 1st box is '4',
the second one is '1' and third one is '8). It is noted that the other answer boxes are left blank.
⇨ In case that you did not use any of the mobility services mentioned above, move to Question D..

C.7-2 We ask you what kind of contents in the most frequently used mobility services it is. Answer whether
you experinced each of six contents (from A-1 to E) in your most frequently used services or not. Thenanswer your satisfaction score from seven-sclaed evaluation as folows:

C.7-2-1: Did you receive each of the following contents inyour most frequently used mobility services?

C.7-2-2 : How grade did you evaluate your satisfaction of thecontent of mobility services you experienced? Select your answer
from seven-scales as follows:1.
very unsatisfied, 2. unsatisfied,
3. slightly unsatisfied,
4. neutral,
5. slightly satisfied, 6. satisfied, and7.
very satisfied

A-1: Seamless usage of multiple 1. Yes → C.7-2-2transport modes inaccess/excursion trips in tourism
2. No → move to A-2
destinations

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

A-2: travel inforamtion services ofproviding and searching how toarrange multiple transport mode
usage / transfers in tourism
destinations

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

B. On-line ticket purchase &booking services

C. Pre-payed transport-IC passservices

D. E-payment (settlement)
services

E. Travel and tourism activity
packaged services

1. Yes → C.7-2-2
2. No→ move to C.

1. Yes → C.7-2-2
2. No→ move to D.

1. Yes → C.7-2-2
2. No→ move to E.

1. Yes → C.7-2-2
2. No/
C.7-2-2
A-1

A-2→ move to B.

1. Yes → C.7-2-2
2. No

C.7-2-1→ C.7-2-3

C.7-2-3 : How grade do you evaluate your satisfaction ofmobility services you experienced as a whole? Select youranswer from seven-scales.

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

B

C

D

E

C.7
1-------2-------3-------4-------5-------6-------7⇨ All respondents can move to Question D.
D. We ask you what kind of mobility services you expect to receive in excursion trips in yourvisiting Japan, and how much you intend to use (have needs to receive ) those mobility services. It
is here noted that 'excursion trips' include not only movements between sightseeing spots but also
the traffic access between these spots and your hotel.

-23

D.1 As shown in the following table, each of five kinds of mobility services (from the A. to the E.) for the
excursion trips has two cases (for example, A-1 and A-2 for the A.) with a different level of service. We ask
you how much you intend to have needs to receive each of 10 mobility services (from A-1/A-2 to E-1/E-2).
D.1-1 How much you intend to have needs to receive each of 10 mobility services? Select your answer with the five-scaled
evaluation as follows:1

I do not need to receive the mobility services.

2

I am not sure whether I receive the mobility service or not.

3

I have a little intention to receive such mobility services.

4

I will probably receive the mobility service.

5

I will surely receive the mobility service.

A. Travel information & integated access services to tourism spots involving several modes and transfers
A.Travel

information

A-1:The information & access services totourism spots from the nearest station in yourvisiting city&
seemless
A-2: Travel information services regarding oneaccessday excursion trips involving bike-sharing /services
shuttle bus services be added to those of A-1.

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

D1-1-A1

D1-1-A2

B. On-line ticket purchase (services of means of transportation) & booking services of admission on sightseeing facilities
B-1:On-line purchase services of tickets for

B. On-line transport-IC pass and excursion pass in yourvisiting city
ticketpurchase &booking
B-2: On-line booking services of admission on
services

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

sightseeing facilities be added to those of B-1.

D1-1-B1

D1-1-B2

C. Pre-payed transport-IC pass services (as ticket-less and cash-less services)
C-1:C. Pre-payed transport-IC pass services (asC. Pre- ticket-less and cash-less services)
payedtransportIC pass C-2: The complimentary services such as family
services or senior (elderly people) discounts and the

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

point-earning be added to those of C-1.

D1-1-C1

D1-1-C2

D. E-payment (settlement) services (post-payed services putting on single account)
D-1E-payment (settlement) services (postD. E- payed services putting on single account)payment(settlement) D-2: The complimentary services such asservices discount rate for frequent users, subscription, or
fixed amount fee charging be added to those of
D-1.

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

D1-1-D1

D1-1-D2

E. Travel and tourism activity packaged services (including the admission fee discounts)
E. Travel E-1:Travel and tourism activity packaged
andservices (including the admission fee discounts)
tourism
activity
E-2:The unified mobility services for both
packaged
airport-access and excursion trips be added toservices
those of E-1.

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

D.1-2 We ask you which combination of improved contents regarding mobility services is the most
preferable for you in making use of it in your excursion trips in toursm destinations. The following tableshows 'current content' and 'improved content' in each of five mobilty services items.
TABLE
services item

The current content and improved one of mobility services by item

The current mobility services

The improved mobility servies

Difference of content

D1-1-E1

D1-1-E2

Trave information

A.Travel information &seemless accessservices

A-1:The information & access services toA-2: Travel information services regarding one- services in one-day
tourism spots from the nearest station in your day excursion trips involving bike-sharing /excursion trips involving
visiting city
shuttle bus services be added to those of A-1. bike-sharing / shuttle bus

services

B. On-line ticket
purchase & booking
services

B-1:No services in the current situation:
B-2: On-line booking services of admission on
On-line purchase services of tickets forsightseeing facilities be added to those of Btransport-IC pass and excursion pass in your1.
visiting city

On-line booking services
of not only tickets but
also admission onsightseeing facilities
The complimentary

C. Pre-payed transport- C-1: Pre-payed transport-IC pass services
IC pass services(as ticket-less and cash-less services)C-2: The complimentary services such as family
services (family oror senior (elderly people) discounts and theelderly people discounts
point-earning be added to those of C-1.

and the point-earning)

D. E-payment(settlement) services

D-2: The complimentary services such as
D-1 E-payment (settlement) services (post- discount rate for frequent users, subscription,
payed services putting on single account)or fixed amount fee charging be added tothose of D-1.

The complimentary
services (discount rate forfrequent users,
subscription, or fixedamount fee charging)

E. Travel and tourism
activity packaged
services

E-1:Travel and tourism activity packaged
services (including the admission fee
discounts)

The unified mobility
services for both airportaccess and excursion
trips

E-2:The unified mobility services for both
airport-access and excursion trips be added tothose of E-1.

We assume the following eight cases of combinations of improved contents regarding five mobility services
catogories (from A. to E.).

D.1-2

Which case of combinations of improved contents regarding five mobility services is the most preferable for you in yourexcursion trips in tourism desinations?

Services A.Travel information
catogry＼ & seemless accessservices
Case

B. On-line ticket
purchase & booking
services

E. Travel and tourism
C. Pre-payed transport-IC D. E-payment (settlement)
activity packaged
pass services
services
services

Case 1current

current

current

current

current

Case 2current

current

current

improved

improved

Case 3current

improved

improvedcurrent

current

Case 4current

improved

improved

improved

improved

Case 5current

current

improvedcurrent

improved

Case 6current

current

improved

improvedcurrent

Case 7current

improvedcurrent

current

improved

Case 8current

improvedcurrent

improvedcurrent
D.1-2

The most preferable case of combinations of mobility services contents is :D.2 We ask you an existing excursion pass in Osaka for foreign tourists called 'OSAKA AMAZINGPASS'.
This table introduces a summary of the OSAKA AMAZING PASS. Answer the following questions referring to thetable.
TABLE
Price(JPY) by type

A SUMMARY OF THE OSAKA AMAZING PASS

TYPE 1：One-day pass (2,700JPY) and TYPE 2: Two-days pass(3,600JPY)(2 consecutive days)

Available transport One-day pass: Osaka Metro, Osaka city buses and rails in Osaka city except the JR linesmodes
days pass: Osaka Metro, Osaka city buses for two days
Place of purchase
Information
services
Special services

Two-

Ticket counters at all stations of Osaka Metro, Tourist Information desks OSAKA / NAMBA, main hotels inOsaka city, etc.
OSAKA AMAZING PASS Guidebook （translated leaflets）, App. (exclusive App. for OSAKA AMAZINGPASS), Official Website, etc.
Discount admission charges: cover 48 facilities for tourism & leisure activity such as museums, artgalleries, castles, gardens & zoos, canal cruisings, etc.

D.2-1 We ask you how much you know (realize) the OSAKA AMAZING PASS? Answer the following
questions:D2-1-1:How much do you know OSAKA AMAZING PASS?
I do not know it at all.

D.2-1-2-1

When did you use it?

2

I know just only the name.

D.2-1-2-2

How to purchase it3

I know it a little bit.

(Year)

1

Pre-purchase through my travel
agency in China

4

I know it but have never experienced
to use it.

2

At the purchase service counter when myarriving in Osaka

5

I have experienced to use it before.→move to Question D.2.1-2

3

At the purchase service counter when
my going out for excursion tour

D.2-1-2-3⇨move to Question D.2.2

D.2-2

D.2.1-1

D.2-1-2:Answer your experienced OSAKA AMAZING PASS

1

D.2.1-21

D.2.1-22

How much were you satisfied of using OSAKA AMAZINGPASS? Select your answer from seven-scales as follows:

1: very unsatisfied，

2: unsatisfied，

3: slightly unsatisfied,

4: neutral，

D.2.1-23

5:slightly satified， 6: satisfied， 7: very satified

How much you intend to have needs to receive the mobility services through OSAKA AMAZINGPASS when you visit Osaka in the future ? Select your answer with the five-scaled evaluation as
follows:
D.2-2

1

I do not need to receive the mobility services through OSAKA AMAZING PASS.

2

I am not sure whether I receive the mobility service through OSAKA AMAZING PASS or not.

3

I have a little intention to receive such mobility services through OSAKA AMAZING PASS.

4

I will probably receive the mobility service through OSAKA AMAZING PASS.

5

I will surely receive the mobility service through OSAKA AMAZING PASS.

D.2-3

We ask you what content of mobility services through OSAKA AMAZING PASS (Two-days pass)should be improved to become more attractive and useful for you.

D-2-3-1

Select the top three alternatives to which are given priority for improvement of attractiveness andusefulness of the OSAKA AMAZING PASS.

1

To increase the transport modes and their lines available to OSAKA AMAZING PASS (adding JR lines in
Osaka city to Osaka Metro, Osaka city buses and other rails in Osaka city)

D.2-3-1

2

To expand the covered areas aailable OSAKA AMAZING PASS (additing the neigboring areas such as
Kyoto and Kobe)

1st

3

To put 'Three-days pass (TYPE 3) of OSAKA AMAZING PASS' on the market

2nd

4

To increase the number of facilities to which the OSAKA AMAZING PASS is applied with the discountadmission charge

３rd

5

To introduce the E-payment services into the OSAKA AMAZING PASS (ex. E-payment by smart phone
app.)

6

To improve travel information services of the OSAKA AMAZING PASS (ex. To introduce travel information
services regarding one-day excursion trips）

7

To introduce the complimentary services such as family or senior (elderly people) discounts into the
OSAKA AMAZING PASS
The first

The second

The third

How much cost can you willingly to pay to each of the top three alternatives of the improved OSAKAAMAZING PASS which you answered.

D-2-3-2

D.2-3-2
１st.

D.2-3-1: improved alternative

The 1stThe 2ndThe 3rdPrices of OSAKA AMAZING PASS

D-2-3-2: WTP

CPY 中国元

1 day pass

2700 JPY

174 CNYCPY

2 days pass 3600 JPY

232 CNY

CPY

15.52 CNY/JPY (Oct.28.2020)

２nd.
３rd.

E. The EXPO 2025 will be held at the Yumesaki 「夢咲」district in Osaka Bay. We are planning tobuild several transport modes directly accessing there from the Kansai International Airport. Here,
we ask you how you intend to visit Japan to enjoy the EXPO 2025 in Osaka. We also ask you whichtransport modes you prefer choosing in the case you have an interest in the EXPO 2025 even if it'sa little bit.
E.1 How do you intend to visit Japan to enjoy the EXPO 2025 in Osaka? Select your answer from thefollowing five alternatives.
1

I have not much interest in the EXPO 2025. So, I will not visit Japan taking the opportunity.

2

I have an interest in the EXPO 2025 but I can not say my visiting Japan for now.

3

I have a lot of interest in the EXPO 2025. So, I' like to enjoy not only the EXPO 2025 but also visiting
Osaka in my visit to Japan.

4

I have a lot of interest in the EXPO 2025. So, I' like to enjoy not only the EXPO 2025 but also visiting
Osaka and other surrounding cities in my visit to Japan.

5

Others ( not applicable to the above alternatives)

E.1⇨ In case where you select '1' in Question E.1, move to the end.

E.2 We here suppose you have a plan to visit Osaka as one of your dominant tourism destinations
during the period of the EXPO 2025. We ask you how you intend to arrange the itinerary of yourvisit to Osaka tour.

E.2-1

E.2-2

How do you have a plan to use the Osaka International Airport (KIX) in your arrival and departure in your tour?
Select your answer from the following alternatives:
I will use the KIX in both arrival and departure in my tour.

2

I will use the KIX in arrival but I will use the other airport (such as Tokyo and Narita) in departure in my
tour.

3

I will use the KIX in departure but I will use the other airport (such as Tokyo and Narita) in arrival in my
tour.

4

Either (the alternatives mentioned above) will do. ( or I have not been decided.)

We ask you how you image of itinerary of your visit to Osaka tour during the EXPO 2025. Anser the following
questions.
How many stays in Japan in your tour? E.2-2-4

E.2-2-1

E.2-2-2

E.2.-1

1

1

under 7days

2

7 days - 14 days

3

more than 14 days
How many stays in Osaka in yourtour?

E.2-2-2-1 The number of the total stays in Osaka
The number of visits to the EXPO 2025

E.2-2-2-2 during your staying in Osaka

How to arrange your tour

1. I will participate into a group tour arranged by a travel agency.
2. I will apply to an individual tour packaged up airline tickets andaccommodations.
3. I will apply to airline tickets and accommodations through the Internet
individually.

E.2-2-5(days)

E.2-2-1

E.2-2-21/-2

Select the destination pattern of yourlatest tour from the following
alternatives:

１. Osaka (only)

E.2-2-3(days) ２. Osaka and Kyoto

３. Osaka and Kobe
E.2-2-3

Accompanying persons
1. alone (single)
2. husband and wife・couples
3. family・relatives
4. colleagues (co-workers)
5. friends・acquaintances
6. others

４. Osaka and one of cities among Nara, Wakayama and Shiga
５. Osaka and more than two cities among the Kansai area
６. Osaka and one of cities out side of the Kansai area (ex. Tokyo)

E.2-2-4

７. Osaka and more than two cities outside of the Kansai area (ex.
Tokyo and Nagoya)
８. Other patterns (that mean they exclude Osaka from theirE.2-2-5destinatins）

E.2-3

We ask you which transport mode is the most preferable for you in the case you have an interest in the EXPO 2025
even if it's a little bit.
We here assume that you can choose six altenatives of transport modes accessing Yumesaki from KIX: 1. Rails, 2.
Limousine (direct shuttle buses), 3. Direct express boats (Bay shuttle ship), 4. Taxicab, 5. Rail (limited express'Rapid') & shuttle bus, 6. Shuttle buses (for group tour tourists only). The following table shows a summary of levelof services by mode. It is noted that '6. Shuttle buses' is only available for tourists who ask the travel agent toarrange their group-tour.

TABLE

Summary of level of services by KIX access transport mode

KIX access transport mode
LOS/

Cost (fare JPY per person)
Travel time (minutes per single trip)

Frequency (services headway）
The number of transfer (times)
Being seated or not always

1.Rails

2.Limousine

3. Expressboats

4. Taxi

1,260JPY

1,600JPY

1,700JPY

18,000JPY

74min.

58min.

45min.

45-60min.

55min.

At any time

every 30min.

specifiedevery 15min. every 30min. every 60min.

5.Rapid &Bus

6.Shuttle forgroup tour

2,200JPY(includi add up to theng express
total travel
expensesfare）

50-60min.

２ times

０ times

0 times

0 times

1 times

0 times

Being notalways seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seatedBeing
seated⇨ In case where you select '1' in Question E.2-2-4, move to the end.

E.2-3-1

How rate do you evaluate the level of services (LOS) of four items by KIX access transport-mode? Answer
your evaluated scores of each LOS-items such as cost, travel time, frequency, and transfers from using
five ratings as follows: 5. very good, 4. good, 3. neutral, 2. bad, 1. very bad.
The list of your evaluation of LOS by item and by KIX access transport mode
KIX access transport mode
LOS of item/

1.Rails

2.Limousine

3. Expressboats

4. Taxi

5.Rapid & Bus

E.2-3-1：The evaluated scoresby mode by LOS-item (with 5
grade-scales)

Cost (fare JPY per person)

E.2-3-2

Rail

Travel time (minutes per single trip)

cost

Frequency (services headway）

time

The number of transfer (times)

freq.

Being seatedtrsf.

Which transport mode is themost preferable for you in your accessing Yumesaki from the KIX taking yourevaluations of the LOS scores shown in the table mentioned above?
1. Rails,
2. Limousine (direct shuttle buses),
5. Rail (limited express 'Rapid') & shuttle bus

3. Direct express boats (Bay shuttle ship), 4. Taxicab,

Our questionnaires are all done. Thank you very much for your answering them for a lon time.
您已完成了所有问题，非常感谢您的回答。

seat

Bus Boat T axi Rapid

serial No.

Date(DD/MM/YY)

Surveyor-ID关西机场调查2020年度资助研究
实施（合作）机构 浙江大学·苏州大学·北京交通大学 & 流通科学大学
2020 Survey on Chinese tourist's intention of visiting Japan under the with/post COVID-19 circumstances

新型肺炎疫情影响下中国游客2020年赴日意向调查

本研究旨在调查随着新型冠状病毒感染肺炎在全球范围内的扩大，人们海外旅行（主要是前往日本的观光旅游）相关意识评价的变化，以及访日旅游目的地的出行服务需求的变化。本调查数据仅用于学术研究，我们期待与您的合作，请回
答以下问题，谢谢！
请按照A到G的顺序回答下列问题，选择相应的答案。

A. 请根据个人及家庭属性回答以下问题。
A.1 性别

1.
2.

A.3 -1 请选择您目前居住的城市（省）。（选择
“其他”的时候请填写具体的省市和地区名称）

男性
女性

A.5-1 您是户主吗？
A.5-2 您的家庭成员数（同住的家庭成员）

A.2 年龄

1.24岁及以下
2 25岁〜34岁
3.35岁〜44岁
4.45岁〜54岁
5.55岁〜64岁
6.65岁及以上

A.5 家庭属性调查

1

一人

2

二人

1. 是
2. 不是
A.5-3 家庭组成

1.年轻的单身家庭(年轻者年龄＜50岁）
2. 无子女的年轻夫妇家庭（包括男女朋友合住）（年轻者年龄＜3
三人
1北京市 2.上海市 3.重庆市 4.天津市 5.广东省 6.山50岁）
东省 7.辽宁省 8.浙江省（城市） （二级）9.江苏省
3. 三代同堂家庭（最小孩子<184四人
10.四川省11.澳门 12.湖北省 13 .福建省 14.陕西省
岁且老人同住）15.河北省（北京市除外）16.河南省 17.山西省 18.
5
五人以上 4. 学前儿童的核心家庭（无老人同住且最小的小孩年龄＜6岁）
湖南省 19.云南省
五人及以上请填写具体同居成员数
5.小学学生的核心家庭（无老人同住且最小的小孩≥6岁同时＜12岁）
6.初高中学生的核心家庭（无老人同住且最小的小孩≥12岁同时
＜18岁）（）人 7.成年人家庭（最小的孩子≥18
岁）8.单亲家庭且 最小的孩子年龄
<18岁
9.其他家庭A.3 -1 请回答您目前居住的城市（省）。（选择其他的时候请填写具体的省市和地区名称）

1 □杭州市 2 □宁波市 3 □湖州市
4□嘉兴市
5 □金华市 6□丽水市
7 □衢州市A.3-2浙江省的城市
1 北京市 2.上海市 3.重庆市 4.天津市 5.广东省 6.山东省 7.辽宁省 8.浙江省 9.江苏省 10.四川省 11.澳门 12.湖北省 13 .
8 □绍兴市
9 □台州市10 □温州市 11 □舟山市 12 □浙江省其他地区（除以上地区）
13福建省
其他 14.陕西省 15.河北省 16.河南省 17.山西省 18.湖南省 19.云南省（请具体写出省、市和地区名称：）
A.3 -1 请回答您目前居住的城市（省）。（选择其他的时候请填写具体的省市和地区名称）
A.3-2 北京市地区 ：1 北京市 2.上海市 3.重庆市 4.天津市 5.广东省 6.山东省 7.辽宁省 8.浙江省 9.江苏省 10.四川省 11.澳门 12.湖北省 13 .
1.东城区 2.西城区 3.朝阳区 4.丰台区 5.石景山区 6.海淀区 7.门头沟区 8.房山区 9.通州区 10.顺义区 11.昌平 12.大兴区
福建省 14.陕西省 15.河北省 16.河南省 17.山西省 18.湖南省 19.云南省
13.怀柔区 14.平谷区 15.密云区 16.延庆区

A.3-2 江苏省的城市
A.4 您的年薪是多少？
1 .南京市 2 .无锡市 3 .徐州市 4.常州市 5 .苏州市 6.南通市 7 连云港市 8 .淮安市 9 .盐城市 10 .扬州市 11 .镇江市 12 .泰州市
1. 2 万元以内
6. 10 万元 - 15 万元以内
13 .宿迁市
2. 2 万元 - 4 万元以内

7. 15 万元 - 20 万元以内

3.
万元
6是
万元以内
A.4 4您
的年-薪多少？

8. 20 万元 - 25 万元以内

A.6 您从事的职业是什么？

A.4 您的年薪是多少？

1.

公司职员、公务员、兼职职员
4. 6 万元 - 8 万元以内

1. 不到2万元
9.6. 2510万元
万元 - -30
15万元以内万元以内

6.

10万元 - 15万元

2.

5.
万元以内
个体户
2. 82 万元万元 -- 10
4 万元以内

10.
30 万元
万元及以上
7. 15
- 20 万元以内2. 2万元 - 4万元

7.

15万元 - 20万元

3.

学生

3. 4万元 - 6万元
20 万元 - 25 万元以内
4. 6万元 - 8万元
25 万元 - 30 万元以内
5. 8万元 - 10万元

8.

20万元 - 25万元

9.

25万元 - 30万元

10.

30万元及以上

1. 2 万元以内

3. 4 万元 - 6 万元以内

8.

4. 6 万元 - 8 万元以内

9.

5. 8 万元 - 10 万元以内

10. 30 万元及以上

4.无业（包括家庭主妇、退休人员等）接下来，请回答由于新型冠状病毒在全球范围内的扩散，您的生活和旅行行为发生了怎样的变化？
在以下B的问题中，请对比去年（2019年）同时期，回答您现在（2020年11月）的日常生活（上班、上学或购物）出行的变化，以及最近2个
月旅游及休闲出行的变化。

B. 首先，对您的现状的工作、上学、购物出行及最近两个月休息日的旅游、休闲等出行分别进行调查。

B.1 有关您平时的工作（学生为就学）和家庭的购物活动，请您选择现状下如何应对新型冠状病毒⇨ 在问题A.6中，如果选择“3.学生或者研究生”，请跳转至问题B.1-4⇨在问题A.6中，如果选择“4.无业人员”，请跳转至问题B.1-6。
B.1-1 在问题A.6中选择“1.公司职员、公务员、兼职工（职员）”或“2.个体户”，请回答如下问题：在这一周内工作几天？（单选）1.
B.1-1-1

0 2日
.

13.日

2 4.日

3日

5.

4日

6.

5 日 7.

68.日

7 日

子问题① 选择“1.0日”选项的理由是什么？请选择以下的一个理由。
1

受新型冠状病毒扩散的影响，居家办公或者公司/店铺暂时休息。

2这一周我碰巧没有工作或者请假

3

其他原因，请具体注明（）如果在问题B.1-1中选择“1.0天”，请跳转至问题B.1-6

B.1-1-2

子问题② 如果选择“2.1日”-“8.7日”，请次答以下问题：您从事了几天的远程办公（居家办公）？单选
1.

0 2日
.

13.日

2 4.日

3日

5.

4日

6.

5 日 7.

68.日

7 日

如果您在问题B1-1-2中选择“8.7天”，请跳转至问题B.1-6
B.1-1-3

子问题③ 这一周外出工作时，您主要使用的交通工具是什么？请选择使用次数排名前三的交通工具。

1.步行 2.两轮（自行车/电动车/摩托车） 3.公交车（包含BRT） 4.定制公交 5.地铁 6.轻轨、动车、高铁）7.路面电车
8.出租车 9.小汽车 10.其他
B.1-1-3-1

使用最多的交通工具

B.1-1-3-2

使用第二多的交通工具

B.1-1-3-3

使用第三多的交通工具
如果选择“2.个体户”，请跳转至问题B.1-2
如果选择“1.公司职员、公务员、兼职工（职员）”，请跳转至问题B.1-3

B.1-2 如果问题A.6中选择“2、个体户”：为了应对新型冠状病毒感染，最后一周的工作和去年2019年同一周相比，有什么变化？
请回答以下问题。
另外，去年10月左右还没有从事现在的工作（在目前的公司或者店铺工作）的人，请跳转至问题B.1-6。
B.1-2-1

子问题①

这一周工作的天数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

在子问题B.1-2-3到B.1-2-4中，请原本不外出工作的人选择“4.不适用”

B.1-2-2

子问题②

这一周外出工作时使用公
共交通工具的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

4. 不适用

B.1-2-3子问题③这一周外出工作时使用私
家车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

4. 不适用

B.1-2-4子问题④这一周外出工作开会的次
数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

4. 不适用跳转至问题B.1-6

B.1-3 如果问题A.6选择“1.公司职员、公务员、兼职工（职员）”：为了应对新型冠状病毒感染，这一周的工作和2019年11月相比有什么变化？
请回答以下问题：另外，2019年10月份还没有从事现在的工作（在目前的公司或者店铺工作）的人，请跳转至问题B.1-6
lingw
B.1-3-1子问题①：这一周电话会议的次数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-3-2子问题
②：这一周外出工作时使用公
共交通工具的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-3-3子问题
③：这一周外出工作时使用私
家车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-3-4子问题
④：这一周外出工作开会的次
数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

6.

68.日

跳转至问题B.1-6
B.1-4 如果在问题A.6中选择“3.学生”：
您在10月的最后一周上学（在学校内上课）的天数是多少？从以下选项中选择。
1.
B.1-4-1

0 2日
.

13.日

2 4.日

3日

5.

4日

5 日 7.

7 日

选择选项“1.0日”的理由是什么？请选择以下的一个理由。
子问题①：1

由于新型冠状病毒扩散的影响，我的学校采用远程上学（在家学习）或者暂时休假。

2这一周我恰好没课或者请假3

其他原因，请注明：（）

如果在问题B.1-4中选择“1.0日”，请跳转至问题B.1-6
B.1-4-2如果选择选项“2.1日”-“8.7日”，请回答：子问题②：在正常上课日，您从家出发到学校上课有多少天呢？
1.

0 2日
.

13.日

2 4.日

3日

5.

4日

6.

5 日 7.

68.日

7 日

如果在问题B.1-4-2中选择“8.7日”，请跳转至问题B.1-6.
B.1-4-3

这一周出发去学校上课时，您主要使用的交通工具是什么？请从以下选项中选出使用次数排名前三的交
子问题③：
通工具。

1.步行 2.两轮（自行车/电动车/摩托车） 3.公交车（包含BRT） 4.定制公交 5.地铁 6.轻轨、动车、高铁）7.路面电车
8.出租车 9.私家车 10.其他
B.1-1-4-1

使用最多的交通工具

B.1-1-4-2

使用第二多的交通工具

B.1-1-4-3

使用第三多的交通工具

B.1-5 如果在问题A.6中选择“3.学生”：为了应对新型冠状病毒的扩散，和2019年同期相比，您2020年11月的外出上学发生了什么变化？
请回答以下问题：另外，如果2019年11月没有在现在的学校上学，请跳转至问题B.1-6

B.1-5-1子问题①：这一周的远程上学（在家上学）的天数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-5-2子问题
②：这一周外出上学使用公共
交通的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-5-3子问题
③：这一周外出上学使用私家
车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-5-4子问题
④：

这一周不是为了上学而外
出的次数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

请跳转至问题 B.1-6
从这里开始，将对所有被调查者提问，而不仅仅时对问题“A.4”中选择“4.无业（包括家庭主妇、退休人员）”的人提问

B.1-6您十月的最后一周外出购物的次数是多少？
请从以下选项中选择：另外，这里的购物包括“在上班/上学途中的购物”
1.
B.1-6-1

0 2日
.

13.日

2 4.日

3日

5.

4日

6.

5 日 7.

68.日

7 日

子问题①：选择“1.0日”的原因是什么，请选择以下的一个理由。

1

这一周由于新型冠状病毒的扩散，我放弃了购物

2

我尽量用快递的方式来代替外出购物

3

这一周我碰巧没有外出购物，或者我让我的家人帮我购物了。

4

其他原因，请注明：（）

如果问题B.1-6中选择“1.0日”，请跳转至问题B.1-7
B.1-6-2

这一周外出购物时，您主要的交通工具是什么？请从以下选项中选出使用次数排名前三的交通工具。
子问题②：

1.步行 2.两轮（自行车/电动车/摩托车） 3.公交车（包含BRT） 4.定制公交 5.地铁 6.轻轨、动车、高铁）7.路面电车
8.出租车 9.私家车 10.其他
B.1-1-6-1

使用次数最多的交通工具

B.1-1-6-2

使用次数第二多的交通工具

B.1-1-6-3

使用次数第三多的交通工具

B.1-7 由于新型冠状病毒扩散的影响，和2019年同期相比，您2020年11月最后一周外出购物发生了什么变化？请回答以下问
题：

B.1-7-1子问题①：这一周外出购物的天数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-7-2子问题
②：这一周外出购物使用公共
交通的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-7-3子问题
③：这一周外出购物使用私家
车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-7-4子问题
④：这一周外出购物的行程中，您平均的停站次数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-7-5子问题
⑤：这一周外出购物时，您在购物地点的平均停留时间

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.1-8 Z为了应对新型冠状病毒，最后一周，您在家庭日常的购物或者旅游中发生了什么变化？
请从以下选择中选出与您情况相符的选项，并标记（x），本题为多选题。
在相符的选项前标记 (x)B.1-8-1

1

多选题
由于新型冠状病毒的扩散，我放弃了外出购物或者尽可能地用快递代替了外出购物B.1-8-22在抵达购物场所时，我尽量避免使用拥挤的公共交通工具（如公交车、地铁）

B.1-8-3

3

我尽量避免在拥挤的超市和商店购物

B.1-8-4

4

我尽量减少在购物场所的停留时间

B.1-8-5

5

我尽量与戴口罩的人们之间保持一定的距离

B.1-8-6

6

其他，请注明（）B.2 为了应对新型冠状病毒的扩散，在2020年最近两个月您将如何安排旅游和休闲活动？
这里的“旅游与休闲活动”包含“回故乡、探亲、拜访朋友等”请选择您的答案。
B.2-1 最近两个月您享受“一日游”（旅游或者休闲活动）的次数有多少呢？请从以下选项中选择答案。
3次
5.

4次

6.

B.2-1

1.

B.2-1-1子问题①：选择“1.0次”的理由是什么？请选择以下的一个理由。

0 次2.

1 3次
.

2次
4.

5次

7.

6次 8. ７次以上(

1

由于新型冠状病毒的扩散，我放弃了一日游（旅游或休闲活动）

2

由于工作日的繁忙，我没有足够的时间 在非工作日进行一日游3

我几乎无法维持疫情之前的生活水平4

其他，请注明（）次)

如果在问题B.2-1中选择选项"1.0天"，请跳转至问题B.2-2
B.2-1-2子问题②如果选择选项“2.1次”-“8.7次”：请根据您最近一次一日游的情况回答下列问题。

B.2-1-2-1

问[②-1]

B.2-1-2-2

问[②-2]

主要的目的地

B.2-1-2-3

问[②-3]

在家和主要目的地的出
行距离

1. 观光

一日游的最主要的目的

B.2-1-2-4

问[②-4]

一起出游的人

B.2-1-2-5

问[②-5]

一日游中一起的人数（包含自己）B.2-1-3

2. 休闲

5.拜访朋友3. 回故乡

4. 探亲

6. 其他

1. 市内

2. 相邻的城市

1. l少于10km

2. 10 - 30 km

6. 150 -200km

3.

省内

3. 30 - 50 km

4.
km

50 - 100

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km 及以

1. 没有人和我一起出行(我独自出行)

2. 家人或者亲戚

3. 朋友/熟人

4. 其他人

1.

2.

3. ３人

4.

１人

２人

4.其他区域

5. 100 -150km

上6. 多于6人 : 具体有多少人呢?

４人

→(

5.

５人
人）

上一次“一日游”中，您使用了哪些交通工具？请在所有使用过的交通工具前标记（x）
子问题③：（例如：如果您使用了“2.自行车”“3.公交车”，请在选项“2”和“3”前都标记‘x’）

1.步行 2.两轮（自行车/电动车/摩托车） 3.公交车（包含BRT） 4.定制公交 5.地铁 6.轻轨、动车、高铁）7.路面电车
8.出租车 9.私家车 10.其他

1 步行

B.2-1-3-1〜B.2-1-310

两轮（自行2 车/电动车/摩
托车）

3

公交车（包
含BRT）

B.2-1-3-1〜B.2-1-310

轻轨、动
车、高铁

4 定制公交5 地铁

67 路面电车

8 出租车

9 私家车

10 其他

B.2-2由于新型冠状病毒的扩散，和2019年同期相比，最近两个月（2020年9月和10月）您的“一日游”出行发生了什么变化？请
回答以下问题
B.2-2-1子问题
①：

每个月“一日游”的次数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-2-2子问题②：

进行“一日游”时使用公
共交通工具的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-2-3子问题③：

进行“一日游”时使用私
家车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-2-4子问题
④：“一日游”时平均停站次
数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-2-5子问题
⑤：“一日游”时的平均停站
时间

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-3 最近两个月（2020年9月和10月）您享受“多日游”（旅游或者休闲活动）的次数有多少呢？请回答以下问题。
B.2-3

1.

B.2-3-1子问题①：选择选项“1.0次”的理由是什么呢？请从以下理由中选择。

B.2-3-2

0 次2.

子问题
②

1 3次
.

2次
4.

3次
5.

5次

7.

6次 8. ７次以上(

由于新型冠状病毒的扩散，我放弃了“多日游”（旅游或者休闲活动）

2

由于工作日的繁忙，我没有足够的时间在非工作日进行“多日游”

3

我几乎不能维持之前的生活水平4

其他 请注明（）次)如果选择“2.1次”-“8.7次”，请根据您最近一次“多日游”的情况来回答下列问题

1. 观光

您“多日游”的主要目
的B.2-3-2-2

问[②-2]“多日游”的主要目的地

B.2-3-2-3

问[②-3]

从家到主要目的地的出行距离

B.2-3-2-4

问[②-4]

一起出行的人

B.2-3-2-5

问[②-5]“多日游”中和您一起出
行的人数（包含本人）

1.

“多日游”在外面住宿的晚数

1.

B.2-3-2-6

6.

1

问[②-1]

B.2-3-2-1

4次

问[②-6]

2. 休闲

3. 回故乡

5.拜访朋友/熟人

6.其他

1. 在市内2. 在相邻城市

1. 少于10km

2. 10 - 30 km

6. 150 -200km
1. 没有人和我一起
出行 (我独自出行)
１人

3.

在省内

3. 30 - 50 km

4.
km

50 - 100

7. 200 -250km

8. 250 -300km

9. 300 km 及以上2. 家人或亲戚

3. 朋友/熟人

4.

其他人

2.

3. ３人

4.

４人

２人

6.6人及以上 : 请注明同行的人数

1晚

4. 探亲

2.
6.

→(

4. 在其他区域

5. 100 -150km

5.

５人
人）

4.
４
5. ５晚以上晚
6晚及以上请注明在外过夜的总次数→ (
晚）

２晚

3.

３晚

B.2-3-3

您最近一次进行“多日游”时使用了哪些交通工具？请在所有使用过的交通工具前标记‘x’。
（例如：如果您使用了“1.步行”，“3.公交车”和“6.轻轨、动车、高铁”，请在“1”，“3”，“6”前面都标记
子问题③：
‘x’）

1.步行 2.两轮（自行车/电动车/摩托车） 3.公交车（包含BRT） 4.定制公交 5.地铁 6.轻轨、动车、高铁）7.路面电车
8.出租车 9.私家车 10.其他

B.2-3-3-1〜B.2-3-310

1 步行

两轮（自行
2 车/电动车/摩
托车）

3

公交车（包
含BRT）

4 定制公交

5 地铁

6

轻轨、动
车、高铁

7 路面电车

8 出租车

9 私家车

10 其他

B.2-4 由于新型冠状病毒的扩散，和2019年同期相比，最近两个月（2020年10月和11月），您“多日游”的出行情况发生了什么
变化？请回答以下问题

B.2-4-1子问题
①：

每个月“多日游”的次数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-4-2子问题②：在“多日游”时使用公共
交通工具的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-4-3子问题③：

在“多日游”时使用私家
车的频率

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-4-4子问题
④：“多日游”的平均停站次
数

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-4-5子问题
⑤：“多日游”的平均停站时
间

1. 减少

2. 没有变化

3.增加

B.2-5/B.2.6 为了应对新型冠状病毒的扩散，在最近两个月的旅游和休闲活动中，您做了哪些改变？

B.2.5
In case of
one-day
tour

B.2-6
In case ofmultipledays tour

在相符的选项前标记 (x)多选题

B.2-5-1

1

由于新型冠状病毒的扩散，我尽可能地放弃了“一日游”

B.2-5-2

2“一日游”中抵达目的地时，我尽量避免使用拥挤的公共交通工具（如公交车、地铁）

B.2-5-3

3“一日游”时，我避免到拥挤的旅游景点游玩

B.2-5-4

4“一日游”时，我尽量减少在目的地的停留时间

B.2-5-55我和戴口罩的人保持一定的距离

B.2-5-6

6

其他 请注明（）在相符的选项前标记 (x)多选题

B.2-6-1

1

由于新型冠状病毒的扩散，我尽可能地放弃了“多日游”

B.2-6-2

2“多日游”中抵达目的地时，我尽量避免使用拥挤的公共交通工具（如公交车、地铁）

B.2-6-3

3“多日游”时，我避免到拥挤的旅游景点游玩

B.2-6-4

4“多日游”时，我尽量减少在目的地的停留时间

B.2-6-55我和戴口罩的人保持一定的距离

B.2-6-6

6

其他 请注明（）B.3 在当前情况下（删除具体的时间），您对出境游（主要是前往日本的观光旅行）的态度是?
1目前，我正在尽力恢复自己的日常生活（工作和生活），因此我暂时不考虑海外旅行。

2目前，由于新型冠状病毒的扩散情况仍不确定，我很难考虑自己的海外旅行。

3

即使未来取消海外旅行限制，我也不会考虑海外旅行（限制的取消不会鼓励我考虑海外旅行）

4

即使未来取消旅游限制，我也会减少海外旅行，而是考虑国内旅行或者其他休闲活动

5目前我对海外旅行的关注使我持观望态度一旦海外旅行的限制取消，我十分乐意到日本旅行

接下来我们想了解您在未来赴日旅行的意向
B.4. 我们想要了解在新型冠状病毒扩散的背景下，您未来选择日本作为海外旅行的目的地的意向情况。
B.4-1 以下哪些针对新型冠状病毒的措施会影响您未来选择日本作为海外旅行目的地呢？请从以下选项中选择一个答案（单选题）
1

取消海外旅行限制及恢复目前减少的航班

2

我们能够接种有效对抗新型冠状病毒的疫苗

3

在包含日本在内的发达国家中，新型冠状病毒即将被消灭

4目前，我不能给出确定的回答

5

其他 请注明（）如果在问题B.4-1中选择“5.不适用”，请跳转至问题B.4-3
B.4-2 如果在问题B.4-1中选择除了选项‘4’之外的其他选项：您能否预测在问题B.4-1中您选择的情况何时能够出现？请给出您的答案
B.4-2-1

B.4-2-2子问题您能否预测在问题B.4-1中您选择的情况何时能够出现？
①
子问题
②

1.是的，我能够预测大概的时间→跳转至 B.4-2-2
2.不，我不能预测大概的时间→跳转至 B.4-3

请从以下选项中选择您觉得上述情况能够出现的时间1

半年后~一年后(2021.4〜2021.9)

2

一年后~一年半后(2021.10〜2022.3)

3

一年半后~两年后

(2022.4〜2022.9)

4

两年后~两年半后(2022.10〜2023.3)

5

两年半后~三年后(2023.4〜2023.9)

6

三年后到更长时间后(2023.10〜

B.4-3 接下来，我们假设新冠疫情减轻，针对新型冠状病毒的措施已经放松到“取消对海外旅行的限制”，请在这样放松管制的情况下回答您到海外旅行（主要是赴日旅行）的意愿情况

B.4-3-1

子问题① 在放松管制的情况下，如何评估您赴日旅行的意向等级？请从下面五个等级中选择最适合您的一个。

1.非常消极的 2.消极的 3.一般 4.积极的 5.非常积极的+---------------+---------------+---------------+---------------+
如果问题B.4-3-1中选择了“1.非常消极的”或者“2.消极的”，请跳转至问题B.4-3-2
如果问题B.4-3-1中选择了“3.一般”，请跳转至问题C

如果问题B.4-3-1中选择了“4.积极的”或者“5.非常积极的”，请跳转至问题B.4-3-3
B.4.3.2

B.4-3-3

子问题② 在放松管制的情况下，请针对海外旅行，从以下选项中选择最适合您的情况，并在选项前做出标记‘x’
1

考虑新型冠状病毒扩散的风险，我甚至都不参加国内的旅游出行

2考虑新型冠状病毒扩散的风险，相对于海外旅行，我更倾向于国内旅行

3

考虑新型冠状病毒扩散的风险，我想要到除了日本之外的其他海外国家旅行

4

我愿意考虑到疫情情况允许的地方旅行

5

上述提到的选项对我不适用子问题③ 在放松管制的情况下，请针对海外旅行，从以下选项中选择最适合您的情况，并在选项前做出标记‘x’

1

我想尽早地考虑我的海外旅行

2

我想决定我的海外旅行的时间3

我想具体安排我的海外旅行行程4

我想执行之前的海外旅行计划

5上述选项都不适合我的情况

接下来，我们想了解一下您最近一次赴日旅行的情况（还没有到日本旅行过的可以跳过问题C部分，跳转到问题D部分）

C. 接下来，我们想了解一下您最近一次赴日旅行的情况（还没有到日本旅行过的可以跳过问题C部分，跳转到问题D部分）
C.1 您曾经到日本旅行过吗?
1.
C.1-1

是的

→ 跳转到问题 C.1-1 和 C.1-2

2.

C.1-2

您曾经赴日旅行几次？
子问题①：→ 跳转到 问题 D.

没有子问题②： 您最近一次赴日旅行的时间是？

1

□1次

1

2

□2次

2

2年前

3

□3次〜5次3

3年前

4□6次〜9次

4

4-5年前

5

□10次〜19次

5

6-9年前

6

□20次及以上

6

10年前及多于10年前

1年前

如果在问题C.1中回答“是（有过赴日旅行经历）”，请回答C.2及之后的问题：对于这部分的受访者，其未来的赴日旅行的路线及主要观光与“最近的日本观光旅行”有关，我们想请问您有关在日本旅行时，
从目的地的住宿地到景点，以及在不同景点之间出行时的交通服务的使用情况。

C.2 关于您最近的赴日旅行，请回答以下问题
C.2-1 您最近一次去日本观光旅行是什么时间？
C.2-2 您在日的逗留时间（住宿天数）

年

月

晚

C.2-3 请回答您在日本旅行时在主要目的地的住宿天数①大阪（包括大阪府）

晚②京都（包括京都府）

晚③神户（包括兵库省）④奈良（包括奈良省）⑤和歌山（包括和歌山省）⑥东京（包括东京都市圈）⑦名古屋（包括爱知省）

1.大阪

C.2-5 您在上次（最近一 2.大阪+京都
次）赴日旅行中目的地时 3.大阪+神户晚 以下组合中的哪个？
4.大阪+奈良或和歌山或滋贺晚 注意：“关西地区”是指大 5.大阪+2个关西地区地点
阪、京都、神户、滋贺、 6.大阪+非关西地区的1个地点晚
7.大阪+非关西地区的2个地点
奈良与和歌山。
8.其他晚晚次）赴日旅行中目的地时 3.大阪+神户
以下组合中的哪个？
4.大阪+奈良或和歌山或滋贺
注意：“关西地区”是指大 5.大阪+2个关西地区地点
阪、京都、神户、滋贺、 6.大阪+非关西地区的1个地点
7.大阪+非关西地区的2个地点
奈良与和歌山。
8.其他⑧其他（①和⑦之外的城市）

晚（请写出具体访问的城市名称）（）

1.只有“观光/休闲”这一个目的

C.2-6 在您最近一次在日 2.探亲/拜访熟人本观光和休闲旅行中，除 3.度蜜月了“观光/休闲”以外，您 4.与学校相关的旅行和出国学习还有其他目的吗？如果您 5.参加体育赛事/观看比赛
有其他的目的，请在以下 6.治疗
7.商业/国际会议/培训等选择中选择一项。

1.自己一个人
2.夫妻/情侣
3.家人/亲戚
4.同事
5.朋友
6.其他人

C.2-4 请选择您最
近一次在日本观光和休闲旅行中的同行人员

8.其他(换乘等）C.2-7 请选择您最近一次日本观光和休闲旅行的安排方案

C.2-8 在最近一次日本观光和休闲旅行中，旅游产品和往返机票时
在哪里订购的？

1.参加旅行社团组织的团体旅游（跟团旅行）
1.在实体店（从旅行社、航空公司等）订购的
2.购买旅行社提供的旅行套餐，包括往返机（船）票和住宿
2.从网站上订购的（机+酒）
3.通过电话或其他方式订购的
3.自己购买往返（船）票和安排住宿（自由行）
C.2-9 请选择您最近一次日本观光 C. 2-10 假设您愿意再次访问的这个城市（地区）的交通服务及设施没有任何改进，您在
和休闲旅行的目的地中，愿意再 C.2-9中回答的再访意愿的程度如何？（请回答7个等级（“非常不想来”（1分）~“非常想次访问的一个城市。
来”（7分））
①大阪

②京都

③神戸

④奈良

⑤和歌山

⑥东京

⑦名古屋

⑧其他（①ー⑦以外）

选择⑧的时候，请写出具体的城市名：（城市名：）

非常不想来 不想来 有点不想来
不好说
有点想来
想来
非常想来
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
+-----------+---------+-----------+-------------+-------------+-------+----------+

1.机场出入交通以及主要目的地的游览交通服务不需要大的改善
C.2-11 在最近一次日本观光和休闲旅行中，机2.机场出入交通服务（便利性）需要改进
场与主要目的地之间旅行时使用的交通服务需
3.主要目的地的游览交通服务（便利性）需要改进
要做哪些改进？（单选）4.机场出入和游览交通结合起来的两项服务均需得到改善

C.3 在最近一次日本观光和休闲旅行中，请回答您在旅行或访问主要目的地时使用的交通服务
C.3-1 您是否以“大阪”为主要目的地？

1

是 →请跳转至问题C.3-2-1

2

不是 →请跳转至问题C.3-4

C.3-2-1.请用'x'标记您在主要目的地“大阪”移动和游览时使用过的所有交通工具
C.3-2-2 请用'x'标记您在主要目的地“大阪”移动和游览时使用过的所有车票和通票（包括一日票、IC乘车证、游览通行证等）。
C.3-2-1:请标记您曾经使用过的交通工具
1JR常规线（新干线/常规线）

2

私铁

3

地下铁

4

有轨电车/轻轨/单轨5

定制公交（包括接送/包车）6长途大巴（包括机场大巴）7

郊区公交车（市区内及周边的专线巴士等）（问一下

8

酒店接送班车

9出租车

10水上・海上・航空11

租车/汽车共享

12

共享单车/自行车租赁西井老师）

C.3-2-2: 请标记您曾经使用过的票证类型

1

普通票、优惠券票、（折扣）往返票2

单日票、计划一日票3

关西地区通行证等其他
JR运输通行证（如西瓜卡,ICOCA卡）

4
5
6

铁路/巴士运输IC通行
证（PiTaPa，PASMO等）
外国人访问日本的JR系统通行证（日本铁
路通票）
外国人访问日本的铁
路旅行通行证（大阪
周游卡）

13

全程步行

14

其他

7

其他关西旅游通行证（关西通票）

如果主要目的地不是“大阪”，请继续回答问题C.3-3.如果除了“大阪”外没有其他的访问地点，请跳转至问题D

C.3-3 您最近到日本的观光旅行是否把大阪以外的其他城市
作为主要目的地？

1

是 →跳转至问题 C.3-3-1

2

否 →跳转至问题 D.

C.3-3-1 如果主要目的地是除“大阪”以外的其他城市/地区：请根据您主要目的地回答（如果有多个目的地，则主要目的地是指您停留最多的城市/地区）
C.3-3-2 在除“大阪”以外的其他城市/地区，请用'x'标记您在主要目的地移动和游览时使用的所有运输服务。
C.3-3-3 另外，请用'x'标记当时使用过的票证类型。
C.3-3-1 请选择“大阪”以外的一个主要目的地 城市/地区。

C.3-3-2
1
2
3
4
5

1

京都（包括京都府）

2

神户（包括兵库省）3

奈良（包括奈良省）

4

和歌山（包括和歌山省）

5

滋贺（包括滋贺省）

6

东京（包括东京都市圈）7

名古屋（包括爱知省）8

除上述之外的城市/地区→（输入具体的城市/地区名称：

请标记您曾经使用过的交通工具
JR常规线（新干线/常规线）私铁地铁其他轨道交通（有轨电车、单轨
等）
定制公交（包括接送/包车）6长途大巴（包括机场大巴）7

公交车（市区内及近郊的公交车）8

酒店接送班车

9出租车

10水上・海上・航空交通

11租车/汽车共享

12

共享单车/自行车租赁

13

全程步行

14

其他

）

C.3-3-3: 请标记您曾经使用过的票证类型
1

普通票、优惠券票、（折扣）往返票2

单日票、计划一日票3

关西地区通行证等其他
JR运输通行证（如西瓜卡,ICOCA卡）

4
5
6
7

铁路/巴士运输IC通行
证（PiTaPa，PASMO等）
外国人访问日本的JR系统通行证（日本铁
路通票）
外国人访问日本的铁
路旅行通行证（大阪周游卡）
其他关西旅游通行证（关西通票）

C.4 请回答最近一次日本观光和休闲旅行中，从入境机场到第一个主要目的地的运输服务。

C.4-1.从日本入境
1.
大阪
(KIX)
2.
羽田
(HND)
3.
日本的入
成田
境机场 (NRT)

C.4-4.请回答从入境机场到“第一个主要目的地”使用
C.4-2.入境后的第一个主 C.4-3. 在第一个主要目的的运输服务。
要目的地是哪里？
地住宿几晚？
(请用◯标记所有使用的交通工具）
1. 主要目的地①大阪
0.
0晚
2. 主要目的地（没有住宿）② “大阪”以外的关西 住宿地是在另一个主要地区
目的地
3. 主要目的地
③东京

1.
1晚
2.
2晚
3.
3晚
4. 其他
4. 主要目的地
4.
4晚及以上
④ 其他
→具体的
晚）
→请回答具体的城市/地 （
机场名称
区
（
）
（
）

1

JR常规线（新干线/常规线）

2
3

私铁
地铁

4

其他轨道交通（有轨电车、单轨等）

5
6
7
8
9
10

定制公交（包括接送/包车）长途大巴（包括机场大巴）公交车（市区内及近郊的公交车）

酒店接送班车

出租车
水上・海上・航空

(HND)
3.

日本的入 成田境机场 (NRT)

地区

目的地

3. 主要目的地
③东京

1.
1晚
2.
2晚
3.
3晚
4. 其他
4. 主要目的地
4. 4晚及以上
④ 其他
→具体的
晚）
→请回答具体的城市/地 （
机场名称
区
（
）
（
）

11
12
13
14

租车/汽车共享
共享单车/自行车租赁

全程步行
其他

C.5 在最近一次日本观光和休闲旅行中，从最后一个主要目的地到出境机场所使用的运输服务。

C.5-1.从日本出境

1.
大阪
(KIX)
2.
羽田
(HND)
3.
日本的出
成田
境机场 (NRT)

C.5-4.请回答从“最后一个主要目的地城市”到出境机
C.5-2.最后从哪个主要目 C.5-3. 在最后的主要目的
场所使用的运输服务的地出发去机场？
地住宿几晚？
（请用◯标记所有 使用的交通工具）

1. 主要目的地①大阪
0.
0晚
2. 主要目的地（没有住宿）② “大阪”以外的关西 住宿地是在另一个主要地区
目的地
3. 主要目的地
③东京

1.
1晚
2.
2晚
3.
3晚
4. 其他
4. 主要目的地
4. 4晚及以上
④ 其他
→具体的
晚）
→请回答具体的城市/地 （
机场名称
区
（
）
（
）

1

JR常规线（新干线/常规线）

2

私铁

3

地铁

4

有轨电车/轻轨/单轨5

定制公交（包括接送/包车）6长途大巴（包括机场大巴）7

公交车（市区内及近郊的公交车）8

酒店接送班车

9出租车

10水上・海上・航空11

租车/汽车共享

12

共享单车/自行车租赁

13

全程步行

14

其他

C.6.在最近一次日本观光和休闲旅行中，请对机场交通衔接服务、目的地之间的运输服务、住宿服务和旅游资源的满意度进行评价。请从7个级别（1分：非常不满意，2分：不满意，3分：比较不满意，4分：一般，5分：比较满意，6分：满意，7分：非常满意）中选择一个。
1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

C.6-3. 您对主要目的地的住宿服务的满意度如何评价？（是否提供了与住宿费相匹配的服务来评价）

1

2

3

4

5

6

7

C.6-4. 您对主要目的地的旅游服务和旅游资源价值的满意度
如何评价？

1

2

3

4

5

6

7

C.6-5. 您对主要目的地的观光和休闲娱乐活动的满意度如何
评价？（与预期相比）

1

2

3

4

5

6

7

C.6-6. 您对主要目的地的主要景点品牌形象的满意度如何评价？ （与预先获得的高吸引力评估相比）

1

2

3

4

5

6

7

C.6-7. 您对主要目的地的安全性和治安满意度如何评价？
（与预期相比）

1

2

3

4

5

6

7

C.6-1. 您对从机场到主要目的地之间的机场交通衔接服务的满意度如何评价？

C.6-2.您对主要目的地的游览运输服务的满意度如何评价？

以下的问题针对所有受访者，无论他们是否访问过日本。

⇨问题C.7仅适用于问题C.1中选择“1. 是（有到日本观光的经历）”的受访者

C.7 我们想问您在主要目的地短途旅行中使用的移动服务类型以及您对最近一次的日本人观光
旅行是否满意。

C.7-1您最近一次来大阪旅行时，最经常使用哪种出行服务？ 从以下20种选择中选择在日本短途旅行中使用
的前五种出行服务。
信息服务：1.运输公司窗口 2.旅行公司窗口（日本） 3.旅行公司窗口（中国） 4.互联网（搜索网站）5.信息杂志，指南等 6.其他（信息中心等）
车票付款服务：7.Suica（预付费类型）8.ICOCA（预付费类型）9.PASMO（预付费类型）10.PASMO（带信用卡+自动充值）11.PiTaPa（后付费类型）12.通过智能手机支付的可用作其他运输IC卡的服务（PayPay等）
短途旅行服务：13.日本铁路通票 14.关西直通车通行证
15.关西地区通票 16.公交/地铁一日票 17.大阪周游卡
18.有马/六甲旅游通票 19.京都/琵琶湖门票 20.其他折扣旅游通票

C.7-1-1
C.7-1-2
C.7-1-3
C.7-1-4
C.7-1-5

第2名 (使用第二多)第1名（使用最多）

第4名（使用第四多)

回答举
例：

第3名(使用第三多)第5名(使用第五多）如果您最近一次访问大阪时使用了三种出行服务，则“ 4. 通过互联网的（信息服务）"是最常用的，其次是“1.（火车站柜台的（信息服务））”。 第三位是“8.ICOCA（预付费类型的Trans-IC卡）”，答案框的填写如下：第一个框为'4'，第二个框为'1'，第三个框为'8）。 注意，其他答案框留为空白。

⇨如果您未使用上述移动服务，请转到问题D.

C.7-2 关于您在问题C7-1中回答的最常用的移动服务，它是否提供了以下的五项服务内容？（A-E）
对服务内容，请用7个等级评估您的使用满意程度。
C.7-2-1 子问题①：请回答在使用排名第一的移动服务时是否提供了以下服务内容（5个服务项目）A-1:在旅游目的地出入/游览旅行中似乎无缝使用了多种运输方式

C.7-2-2 子问题②：关于提供的服务内容，请用7个等级评估您的使用满意度（1.非常不满意-7.非常满意）

1. 有→ 跳转至问题C.7-2-2

2. 无→ A-2へ跳转至问题A-2

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

跳转至问题C.7-2-2
A-2：旅行信息服务，提供和搜索如 1. 有→何在旅游目的地安排多种运输方式的使用/转移
2. 无 → Bへ跳转至问题B
1. 有→

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7

跳转至问题C.7-2-2

B.网上购票和订票服务1-------2-------3-------4-------5-------6-------7
2. 无
1. 有→

→ Cへ
跳转至问题C跳转至问题C.7-2-2

C.预付费交通IC通行证服务

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7
2. 无
1. 有→

→ Dへ
跳转至问题D跳转至问题C.7-2-2

D.电子支付（结算）服务

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7
2. 无
1. 有→

→ Eへ
跳转至问题E跳转至问题C.7-2-2

E.旅行和旅游活动打包服务

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7
2. 无→ 子问题③へ跳转至问题C.7-2-3

C.7-2-3 子问题③：您如何评价整体上对出行服务的满意度？ 从7个等级中选择答案。

1-------2-------3-------4-------5-------6-------7⇨ 所有的受访者可以回答D部分

D. 我们想问您来日本的短途旅行中希望获得什么样的交通服务，以及您打算使用（需要接受）这些交通服务的数量。
（“观光游览旅行”不仅包含景点之间的移动，还包括这些景点与您酒店之间的交通）

D.1 如下表所示，短途旅行的五种移动服务（从A到E）都有两种服务水平（例如，A的A-1和A-2），我们想来了解您打算为10种移动服务（从A-1/A-2到E-1/E-2）支付多少钱？
D.1-1

您对10个移动服务的需要程度有多高？请通过以下五个等级的评估选择答案：1

我不需要使用它2

我不确定是否需要使用

3

我需要的程度较低4

我需要的程度较高5

我需要它

A.涉及多种模式和交通方式的旅游景点的旅游信息及完整的到达服务

A.旅行信
息和无障
碍访问服
务

A-1：从您访问的城市最近的车站到旅游景点的信息和访问服务

1

2

3

4

5

A-2：A-1中增加了与一日游有关的自行车共享/
酒店班车服务的旅行信息服务。

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

C-1：预付费交通IC通行证服务（无票和无现金
服务）

1

2

3

4

5

C.2: 除了C.1外，还增加了家庭折扣，高级折扣和购买交通IC通信证或旅游通行证时的积分兑换等特殊服务

1

2

3

4

5

D-1E支付（结算）服务（单一帐户的后付费服
务）

1

2

3

4

5

D-2：D-1的服务包括免费服务，例如经常使用
的用户的折扣价，订购或固定费用的收费。

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

D1-1-A1

D1-1-A2

B.在线购票（运输工具服务）和观光设施门票预定服务
B-1：您所访问城市的交通IC票和游览票的在线购买服务

D1-1-B1

B.网上购票和订票服务

B-2：在B-1中增加了观光设施在线预订服务。

D1-1-B2

C.预付费的交通IC通行证服务（无票和无现金服务）

D1-1-C1

C.预付费交通IC通行证
服务

D1-1-C2

D.电子支付（结算）服务（单一帐户的后付费服务）

D.电子支
付（结
算）服务

D1-1-D1

D1-1-D2

E.旅行和旅游活动打包服务（包括入场费折扣）

E-1：旅行和旅游活动打包服务（包括入场费折
扣）
E.旅行和
旅游活动
打包服务

D1-1-E1

E.旅行和旅游活动
打包服务
E-2：在E-1上增加了用于机场出入和游览的统
一出行服务。

1

2

3

4

5

D.1-2 在旅行目的地的短途旅行中，哪种最佳的移动服务内容组合最适合您使用。 下表显示了
五个交通服务项目（类别）中的每一个的“当前内容”和“改进的内容”。
表-服务项目的“当前内容”与“改进的内容”
服务项目

当前内容

增加的服务内容

A.旅行信息和无障碍访问服务A-1：从您访问的城市最近的车站到旅游景点
的信息和访问服务

“当前内容”和“改进的内容”的区别

一日游旅行中的信息服务，A-2：A-1中增加了与一日游有关的自行车共
包括自行车共享/酒店班车
享/酒店班车服务的旅行信息服务。

服务

B：通过互联网为移动服 B-1：目前没有服务：您所访问城市的交通IC务提供购买预定服务通行证和游览通行证的在线购买服务

B-2：在B-1中增加了观光设施在线预订服
务。

在线预订服务，不仅包括门票，还包括观光设施的入场

C：票务发行和无现金结 C-1：预付费运输IC通行证服务（无票和无现
算服务
金服务）

C-2：在C-1中增加了家庭或老年人（老年人）折扣和积分赚取等免费服务。

免费服务（家庭或老年人折扣和赚取积分）

D：后付款式批量电子服 D-1电子支付（结算）服务（单一帐户的后付务费服务）

D-2：在D-1中增加了免费服务，例如频繁使 免费服务（经常使用的用户的折
用的用户，订阅或定额费用的折扣价。
扣率，订阅费或固定费用）

E：使用观光和休闲设施 E-1：旅行和旅游活动打包服务（包括入场费
的打包服务
折扣）

E-2：在E-1上增加了用于机场出入和游览的统一出行服务。

D.1-2

机场出行和游览旅行的统一出行
服务

在旅游目的地的短途旅行中，哪种形式的五种出行服务的内容经过改进的组合最适合您？

A.旅行信息C.预付费交 D.电子支付 E.旅行和旅
案例/移动服务中提
B.网上购票和无障碍访
通IC通行证 （结算）服 游活动打包
供的服务内容
和订票服务
问服务
服务
服务
务

模式

1

当前内容

当前内容

当前内容

当前内容

模式

2

当前内容

当前内容

当前内容

改进的内容 改进的内容

模式

3

当前内容

改进的内容 改进的内容

模式

4

当前内容

改进的内容 改进的内容 改进的内容 改进的内容

模式

5

改进的内容

当前内容

改进的内容

当前内容

改进的内容

模式

6

改进的内容

当前内容

改进的内容 改进的内容

当前内容

模式

7

改进的内容 改进的内容

当前内容

当前内容

改进的内容

模式

8

改进的内容 改进的内容

当前内容

改进的内容

当前内容

当前内容

当前内容

当前内容

D1-1-E2

移动服务内容组合的最优选情况是：D.2我们想向您询问有关外国游客访问日本的大阪周游卡问题。
下表概述了大阪周游卡。 请参考下表回答以下问题。
大阪周游卡概述
类型/购买价格

2种：1天（2700日元），2天（3600日元）（连续2天）可使用 的交通服务

一日通行证：大阪地铁，大阪市内公交车和JR线以外的大阪市轨道交通；两日通行证：大阪市地铁，大阪市内公交车，两天

票务/付款方式

大阪地铁通票售票处，游客信息大阪/难波，大阪市内的主要酒店

信息服务

大阪周游卡指南（翻译版），应用程序（大阪周游卡专用应用程序），官方网站特别服务特价旅游设施：大阪的48个旅游设施（博物馆、城堡遗址、历史遗迹、花园、动物园、游轮等）

D.2-1请问您了解大阪周游卡吗？ 请回答下列问题：D2.1-1:您对大阪周游卡了解多少？

D.2.1-2:请回答有关使用时间的问题1

我完全不了解子问题-1： 使用时间：2

我只知道名字子问题-2： 如何购买：3

我了解一点点1

在中国旅行社预先购买4

我了解但是我从未使用过2

抵达日本/大阪时在旅客咨询中心购买5

我在赴日旅行时使用过它→请跳转至问题D.2.1-2

3

我外出游览时在服务柜台购买

一年左右子问题-3： 请对使用大阪周游卡的满意度做出评级：（共七个评级）⇨D.2.1-1 如果问题D.2.1-1中选择“5”之外的选项，请回答问题D.2.2

D.2-2

1分：非常不满意 2分：不满意 3分：有一点不满意 4
分：一般 5分：有一点满意 6分：满意 7分：非常满意您打算通过大阪周游卡获得多少移动服务？？请对您的需求程度进行评级：（共五个评级）1

我不需要通过大阪周游卡接收移动服务。

2我不确定我是否通过大阪通行证获得了出行服务。

3

我有点打算通过大阪周游卡获得此类出行服务。

4

我可能会通过大阪周游卡获得出行服务。

5

我一定会通过大阪周游卡获得出行服务。

D.2-3

为了使“大阪周游卡”更具吸引力且易于使用，应改进什么服务？

D-2-3-1

子问题① 请对以下7种改进的措施，依次选出前三位，以提高大阪周游卡的吸引力和实用性。

1为了增加大阪周游卡的运输方式及其线路（将大阪市内的JR线路添加至大阪地铁，大阪市内公交车和大阪市内的其他轨道）

2

扩大大阪周游卡可使用的空间范围（扩展到与大阪相邻的神户和京都）

3

将“大阪周游卡-三天通行证（TYPE 3）”投放市场

4

为了增加使用大阪入场通行证的设施的数量和折扣门票费

5

将电子支付服务引入大阪周游卡（例如，通过智能手机应用程序进行电子支付）。

6改善大阪周游卡的旅行信息服务（例如，介绍一日游的旅行信息服务）

7

将免费折扣服务（例如家庭或老年人（老年人）折扣）引入大阪周游卡
第1名

第2名

第3名

子问题② 您愿意为您回答的改进的大阪周游卡的前三个替代方案中的每一个支付多少费用。

子问题①的选项序号子问题②愿意的支付金额

当前的购买价格

１位

CPY 中国币值

1日通行证 2700 JPY

174 CPY

２位

CPY

2日通行证 3600 JPY

232 CPY

CPY

３位

15.52 中国币值/日本币值 （2020年10月28日）

E. 2025年世博会将在大阪湾的“梦州”举行。 我们计划建立从关西国际机场直接前往那里的几种交通方式。 在这里，我们问您打算如何前往日本享受大阪2025年世博会的乐趣。 如果您对2025年世博会感兴趣，我们也会询问您希望选择哪种运
输方式，即使有一点点。
E.1您打算如何前往日本在大阪享受2025年世博会？ 从以下五个选择中选择答案。

1

我对大阪2025年世博会不太感兴趣，所以我不想借此机会前往日本2

我对2025年大阪世博会感兴趣，但是我不确定是否要去日本旅行3

我对2025年世博会非常感兴趣。因此，我不仅喜欢2025年世博会，而且还喜欢在日本访问大阪。

4

我对2025年世博会非常感兴趣。因此，我不仅喜欢日本2025年世博会，还喜欢参观大阪及其他周边城市。

5其他（以上四个选项的情况对我不适用）⇨如果在问题E.1中选择“ 1”，请移至末尾。

E.2我们在这里假设您有计划在2025年世博会期间访问大阪作为您的主要旅游目的地之一。我们想了解您打
算如何安排大阪旅行的行程。
E.2-1 您打算在入境、出境日本是如何使用关西国际机场？请从以下选项中选择一个。
1使用关西国际机场入境/出境

2使用关西国际机场入境，其他机场（成田、东京等）出境

3

使用关西国际机场出境，其他机场（成田、东京等）入境

4以上三项我都可以接受（我不确定）

E.2-2 我们想问您如何看待2025年世博会大阪之旅的行程。请回答以下问题。
在这次日本观光旅行中，您将在日本停留多久？
子问题①：子问题④： 您将以何种形式到日本观光旅游？
1.我将参加由旅行社安排的团体旅行。
1
1周内
2.我将针对个人旅行申请打包机票和住宿。
21-2周
3.我将通过互联网分别申请机票和住宿。 ”
3
2周以上
子问题②：在日本观光旅行中，您计划在主要目的地大阪停留几晚？
在大阪计划停留的夜晚数
与“大阪2025世博会”有关的住宿天数子问题⑤：在日本观光旅行中，以下哪种主要目的地组合是最合
适您的？
、

晚
晚

1.大阪（包括大阪2025年世博会）
2.大阪+京都子问题③：在您的日本观光旅行中，谁是同行者？3.大阪+神户
1.自己（没有人与我同行）
2.夫妻/伴侣
3.家人/亲戚
4.工作同事5.朋友
6.其他

4.大阪+奈良或和歌山或滋贺
5.大阪+2个关西地区地点
6.大阪+非关西地区的1个地点
7.大阪+非关西地区的2个地点
8.其他（仅包含大阪2025年世博会）

E.2-3 如果您对2025年世博会感兴趣，我们会问您哪种运输方式最适合您，哪怕是一点点。

我们在这里假设您可以选择六种从关西国际机场进入"梦州"的交通方式的替代方案：1.铁路 2.直达班车 3.直达快艇（海湾往返船）4.出租车，5.铁路和酒店班车； 6。酒店班车（仅适用于团体旅游的游客）。 下表按模式显示了服务级别。 (注意：6. 酒店班车仅适用于要求旅行社安排团队旅行的游客。)

表 关西国际机场的交通服务级别5.铁路

关西国际机场交通传输方式/ LOS费用（票价：1人/日元/次）
行程时间（单程分钟）
班次
换乘次数

1.铁路

2.直达班车

4.出租车 （rapito）+

直达快艇

酒店班车
2200日元1700日元 大约18000日元（包括特快费用）

1260日元

1600日元

74分

58分

45分

45分〜60分

55分

50分〜60分

每15分钟

每30分钟

每60分钟

随时

每30分钟

指定时间

２次

０次

0次

0次

1次

0次

一定有座
位

一定有座位

可能没有座
一定有座
一定有座位 一定有座位位位

有座位的可能性

6.酒店班车（团体旅行）

总计旅行总费用

⇨如果您在问题E.2-2-4中选择了'1'，则移至问题G。

E.2-3-1

您如何通过关西国际机场访问传输模式评估四个项目的服务水平（LOS）？ 使用以下五个等级来回答您对每个LOS项目的评估得分，例如成本，旅行时间，频率和转乘：5.很好，4.很好，3.一般，4.不好，5.很
子问题②：好。
按项目和关西国际机场交通传输方式评估LOS的列表
5.铁路

关西国际机场交通传输方式/ LOS

1.铁路

2.直达班车

直达快艇

4.出租车 （rapito）+
酒店班车

费用（票价：1人/日元/次）
行程时间（单程分钟）班次
换乘次数
有座位的可能性

E.2-3-2

在从关西国际机场访问梦州进行上述表格中所示的LOS评分评估时，哪种运输方式最适合您？
子问题③：1.铁路 2.直达班车 直达快艇 4.出租车 5.铁路（rapito）+酒店班车 6.酒店班车（团体旅行）

您已完成了所有的问题，感谢您在调查中的配合。

浙江省新型コロナウイルス対策表

時期2020 年2月

2020 年3月

2020 年4月

2020 年
5月

感染状況

感染拡大防止施策措置

2 月 29 日 24 時まで、新型
コロナウイルスの累計感染者数は 1205 人、重症者数は19 人（重篤感染者 9 人を含め）。累計死亡は 1 人、累計退院者は 987 人。
3 月 31 日 24 時まで、累計
感染者数は 1257 人、累計退院者数は 1226 人、累計死亡者は 1 人。輸入感染が疑われる人はいない。省内密接者は 46619 人を発見し、2799 人はまだ医療観察を受けている。
4 月 30 日 24 時まで、累計
感染者は 1268 人、累計退院者は 1263 人、累計死亡者は1 人、感染が疑われる人はいない。省内密接者 47977 人を発見、
251 人はまだ医療観察を受けている。
５月 31 日 24 時まで、累計
感染者は 1268 人、累計退院者は 1267 人、累計死亡者は1 人、感染が疑われる人はいない。省内密接者 48773 人を発見、
133 人はまだ医療観察を受けている。
６月 30 日 24 時まで、累計感染者は 1269 人（輸入感染者 50 人を含む）。

「浙江省新型コロナウイル
ス対策グループ」創立
マップ（感染マップ）、コード（健康コード）、指数（精密知能制御指数 Ver.1.0&2.0）
を並行して行う。
データベース（海外からの入省者のデータ）、コード（健康コード）、プラットフォー
ム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.3.0）を並行して行う。

鉄軌道交通、都市バス、都市と農村の客運送は正常な運営状態を取り戻すべきである。物流を滞りなく調達させることが優先する。

7 月 31 日 24 時まで、累計感染者は 1270 人（輸入感染者 51 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.4.0）を並行して行う。

2020 年6月

2020 年7月

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.3.0）を並行して行う。
データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.3.0）を並行して行う。
データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.3.0）を並行して行う。

あらゆる国と地域からの入国者に 14 日間の集中隔離及び医療観察を行う。無症候感染者を発見す
るとすぐ指定病院に送り、14 日間の集中隔離及び医療観察をさせ、終了時に二回連続 PCR 検査が陰性で、間隔は 24 時間以上のが必要である。
近日中武漢からあるいは武漢を経っての入省者に対し PCR 検査
及び血清検査サービスを一回ずつ実施する。入国者に対し 14 日間の集中隔離及び医療観察を実施し、開始と終了時一回ずつ PCR検査を行う。
高リスク地区である舒蘭市からの入省者に対し、着日前 7 日間以
内の PCR 検査陰性証明書を要する。感染未確認地域である三省六市からの入省者に対し、特定対象者以外に PCR 検査陰性などの証
明材料を要しない。
高リスク地区である湖北省、黒竜
江省、内モンゴル、広東省、吉林省から来た高齢者また特定対象者に対し、PCR 検査を行う。湖北省から来た特定対象者に対し、着
日前 7 日間以内の PCR 検査陰性
証明書を要しない。ファストトラ
ック対象者も原則として入国後14 日間の集中隔離及び医療観察を要する。
新疆ウルムキ市からの入省者に対し、着日前 7 日間以内の PCR
検査陰性証明書あるいは「グリーン健康コード」の提供を要する。
省内統一の「コールドチェーン食品トレーサビリティコード」を先駆けて実行する。

新規感染者なし。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.4.0）を並行して行う。

9 月 30 日 24 時まで、累計感染者は 1282 人（輸入感染者 63 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.5.0）を並行して行う。
データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.5.0）を並行して行う。
データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.6.0）を並行して行う。

2020 年8月

2020 年9月

2020 年
10 月

10 月 31 日 24 時まで、累計感染者は 1286 人（輸入感染者 67 人を含む）。

11 月 30 日 24 時まで、累計感染者は 1294 人（輸入感染者 75 人を含む）。
2020 年
11 月

12 月 31 日 24 時まで、累計感染者は 1306 人（輸入感染者 87 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.6.0）を並行して行う。

１月 31 日 24 時まで、累計感染者は 1316 人（輸入感染者 97 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.6.0）を並行して行う。

2020 年
12 月

2021 年
1月

新疆ウルムキ市から入省者に対し、着日前 7 日間以内の PCR 検
査陰性証明書あるいは「グリーン健康コード」の提供を要する。海
外入国者「7+7」という隔離パターンを取り、
14 日間の隔離期間内
PCR 検査及び抗体検査を一回ずつ受けてダブル陰性証明を取った方は隔離を解除される。
海外入国者「7+7」両地区移転隔離パターンを取り、
14 日間の隔離期間内 PCR 検査及び抗体検査を一回ずつ受けてダブル陰性証明を取った方は隔離を解除される。

浙江省を目的地とする入国者に対し、「7+7」パターンを「3+11」
パターンに調整する。隔離時間計
14 日間、並びに PCR 検査及び抗体検査を一回ずつ受けてダブル陰性証明を取った方は隔離が解除される。
中・高リスク地区に滞在した人には入省後、着日前 7 日間以内のPCR 検査陰性証明書あるいは「グリーン健康コード」の提供を要する。低リスク地区から入省した人には PCR 検査陰性証明書を要しない。各地域は省内統一の浙江健康コード以外の他の感染防止コードを設置して運営することが禁止する。
輸入コールドチェーンの相関従
業員を感染防止特定対象とし、PCR 検査頻度を増加させる。入国者に「14+7+7」という健康管理措置を実施し、即ち 14 日間の集中
隔離、7 日間の自宅健康観察、終了時 PCR 検査を受け、7 日間の日常健康検測及び終了時再び PCR
検査を受けるということである。
すべての入国者全員に対し「4+1」という PCR 検査体制を組立てる。
高リスク地区からの入省者に対し「14+7+7」という健康管理措置を実施する。中・高リスク地区からの入省者に対し、到着日前の３日以内の PCR 検査陰性証明書あるいは「グリーン健康コード」の検証が必要となる。省外の 低リス
ク地区からの帰省者及び省内の輸入コールドチェーンの相関従業員など四種類の感染防止特定対象帰省者に対し、7 日間以内の2 月 28 日 24 時まで、累計感染者は 1321 人（輸入感染者 102 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.6.0）を並行して行う。

3 月 31 日 24 時まで、累計感染者は 1323 人（輸入感染者 104 人を含む）。

データベース（海外からの入省者データ）、コード（健康コード）、プラットフォーム（浙江省入国事前申請プラットフォーム）、指数（精密知能制御指数 Ver.6.0）を並行して行う。

2021 年
2月

2021 年
3月

PCR 検査証明書及び必要な日常
健康検測を要する。省内一般帰省者に対し、PCR 検査証明書は要しない。
省内で年越しをすることと勤務地で春節休暇を取ることを倡える。一般帰省者は「グリーン健康
コード」をもって自由で秩序正しく通行できる。輸入コールドチェ
ーン食品の相関従業員など四種類の感染防止特定対象者の中田舎に帰省した人に対し、7 日間以
内の PCR 検査証明書を検証し、
14 日間の日常健康検測を実施する。海外からの浙江省に帰省した人(マカオ特別行政区を除く)に対し、海外で搭乗した規定時間以内の PCR 検査証明書を検証し、「14日間の集中隔離及び医療観察＋7日間の日常健康検測」を実施する。
国内の中・高リスク地区から入省した人に対し、着日前３日以内のPCR 検査陰性証明書を要求し、並びに「14+7」という健康管理措置を実施する。海外からの入省者に対 す る 措 置 は 「 14+7+7 」 か ら「14+7」に調整する。

北京市の新型コロナ対策
時期

感染状況

感染防止施策措置「北京市新冠肺炎疫情防控工作领导小组」（北京市新型コロナウイ
ルス対策本部）を設立する。
2020.012020.022020.032020.04

1 月 22 日、北京でコロナ感染者が出始める。

2 月 29 日 24時まで累計感染者 413 人、退院者 276
人、死亡者 8
人、疑似感染者 39 人となる。

3 月 31 日 24時まで累計感染者 416 人、退院者 398 人となる。
4 月 30 日 24時まで累計感染者 419 人、退院者 407
人、死亡者 9人となる。

「发热患者問診指南」（発熱患者
問診ガイドライン）を配布する。
「北京市关于进一步明确责任加强

自身保護、マスク着用、手洗いを推奨、101 個
発熱患者収容病院を指定し、公表する。

新型冠状病毒感染的肺炎预防控制工作的通知」（北京市更に責任を明確し、コロナウイルス感染予防に関する通告）を配布する。
「关于进一步严格疫情防控有关要
求的通告」（北京市コロナ感染予防向上に関する通告）を配布する。
「新型冠状病毒防控指南」（新型コロナウイルス予防ガイドライン）を配布する。
「预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南」（新型コロナウイル
ス感染予防マスク使用ガイドライン）を配布する。
3 月 1 日から、「北京健康宝」（市民個人の停留場所をダイナミックに記録し、その地域の安否をリアル表示する健康コード）APPを運営し始める。

北京在住企業と市民に「三个不得擅自」（三つの独自判断行動禁止）を厳しく要求する。すな
わち、1、申告なく湖北省に行って人を北京まで迎え来てはならない。2、申告なく湖北省以外の場所に行って湖北省から離れた人を北京まで迎え来てはならない。3、申告なく全国からの感染者、疑似感染者、発熱症状者、密接者など 4 種類の人を北京まで迎え来てはならない。
タクシーの北京市域を出る運営業務は中止する。
自宅外の活動は自粛する。
飲食業の営業を禁止する。
外出する場合、公共場所でマスク着用義務、体温測定、社交距離保持を要求し始める。

大学、小中学生すべてオンライン授業を行う。

「北京市建设工程安全复工指南」（北京市建設現場安全復業ガイド
ライン）を配布する。
「初高三年级试开学期间新冠肺炎
防控指引」（中学高校三年生返校
試運行期間コロナ予防ガイドライン）を配布する。
飲食業の復業を促進する。

4 月 30 日零時より突発公共衛生事件をリスク水準のレベル１からレベル２まで下げる。
秩序よく飲食業の復業を促進する。
秩序よく公共交通期間積載率を設定する上長距
離バスの運営を回復する。

2020.05

5 月 31 日 24時まで累計感染者 419 人、退院者 409
人、死亡者 9人となり、病院入院者数はゼロとなった。

2020.06

6 月 11 日から
新発地からコロナ感染者が出始め 6 月 30
日 24 時まで
累計感染者
328 人、退院者 2 人となる。

2020.072020.082020.09

7 月 31 日 24時まで累計感染者 335 人、退院者 330
人、死亡者 9人となる。
8 月 6 日 24 時まで累計感染者 335 人、退院者 335 人、死亡者 0 人となり、入院者
数はクリアした。
9 月 30 日 24時まで感染者が無し。

復業もとでの「三张清单」（三枚のチェックリスト）を実施する。
個人の日報告制（その日の居場
所、体の状況などを報告する）を導入する。

「外防輸入、内防反弾」（海外からのコロナ輸入を、国内のコロナ復活をそれぞれ防止する）を実施し始める。
「非必要不出京」（必要がなければ北京を出ず、出る場合予め出先及び往復日などを申請し、許可をもらう）を実施し始める。

「北京日常防疫指引」（北京日常
コロナ予防ガイドライン）を配布する。

市民に対する PCR 検査能力を徐々に向上する。
レベル２の応急規制のもとで、復業の「三枚のチェックリスト」を実施する。すなわち：
1、低リスク地区からの人(海外と湖北省からの人を除く)は、道路などの検査スポットで「北京健康宝」APP を利用し行動記録及び地区のリス
クチェックを行い、「異常無し」の表示がなけ
れば入京できない。
2、4 月 30 日前に低リスク地区より来京し且つ自宅隔離状態に当てる人には、生活管轄区域を通して隔離を解除し、「異常無し」の表示がな
ければ入京できない(海外と湖北省からの人を除く)。3、海外より来京した人には、「＋７日間の自宅隔離」を新たに追加要求する。
6 月 4 日より、突発公共衛生事件をリスク水準
をレベル３まで下げる。
新発地市場を暂时休業させ、関連者全員 PCR 検査を実施する。
6 月 16 日より、突発公共衛生事件をリスク水準
をレベル２に設定する。
北京駐在大学春学期の学生帰校を中止し、小中学生の全面オンライン授業を実施し、北京を出る人には、7 日間内の PCR 陰性証明を要求する。

突発公共衛生事件をリスク水準のレベル３まで下げる。
北京への出入りは PCR 検査が不要とする。

同上

北京市「关于学校秋季学期正常开
学的通知」（学校の秋学期正常授業に関する通告」を配布する。

大学、小中学生面対面授業を行う。

2020.10

10 月 31 日 24時まで感染者が無し。

同上

2020.1111 月 30 日 24時まで感染者が無し。

同上

2020.12

12 月 19 日から、朝陽区と順義区よりコロナ感染者が出始め、累計感染者 22
人、死亡者無し。

「进口冷链食品防疫指引」（輸入
冷蔵食品コロナ予防ガイドライン）を配布する。

2021.01

大興区の天宮院よりコロナ感染がクラスターの形で出始める。
1 月 31 日 24時まで累計感染者 45 人、退院者 36
人、死亡者無し。

北京市政府「市民の北京で春節迎えに関する通告」及び「春節前後
安全で秩序よく帰京措置」を配布する。

2021.022 月 28 日 24時まで累計感染者 45 人、退院者 42
人、死亡者無し。

2021.033 月 31 日 24時まで累計感染者 45 人、退院者 42
人、死亡者無し。

1、重点地区と対象者を対象とする PCR 検査を全員実施する。2、隔離施設管理を強め、衛生管理者とコロナ管理者の駐在体制を、及び海外よりの来京者に対する「14+7」（14 日間の特別隔離施設の隔離＋7 日間の自宅隔離）隔離制を実施する。3、予備検査と発熱診の「1+3」检查制を実施する。４、住宅区域とオフィス、スーパー
マーケット、市場、レストラン、映画館、劇場などの公共施設の予防を向上する。５、マスコミを利用し、マスクの着用義務、手洗い、風通し、集会避け、社交距離保持などを要求する。
特定勤務者の予防接種を無料でし始める。

順義区の中リスク地区は 1 月 30 日付けでクリアした。
大興区天宮院の対象者に全員 PCR 検査を行う。

１、1 月 28 日から 3 月 15 日までの期間中、国内低リスク地区よりの人が返京の時 7 日間以内の PCR 陰性証明提出義務付け、来京後 14 日間の健康観察、7＋14 日の PCR 検査を要する。２、
国内中高リスク地区の人は原則として北京に来ることが許されない。やむを得ない場合、省レベルコロナ管理部門の許可及び 72 時間以内のPCR 陰性証明提出義務とする。３、海外よりの入境者には 21 日缶の隔離を実施した後、7 日間の健康観察を行う。
大興区の天宮院を低リスク地区とする。
春節期間中にもコロナ予防接種を無料で中止せず行う。
3 月 16 日から正常の予防措置を取り始める。
１、国内低リスク地区よりの人は来京する場
合、及び北京周辺から北京へ勤務する人にはPCR 検査を不要とし、北京市域を跨るタクシ
ー、インターネットタクシーなどの運営を再開する。２、「非必要不出京」を引き続き要求する。３、コロナ予防無料接種の宣伝に力を入れ、接種率を高める。

江蘇省の新型コロナウィルス対策
主な対策

日付

江蘇省衛生健康委員会には新型コロナウイルス対策グループを立ち上げ、「江2020/1/17

蘇省における新型コロナウイルスの感染による肺炎を防ぐための対策案」など
12本の通達を出すと同時に、公共衛生事件への対応レベル1を発令するよう江蘇省政府に要請。

2020/1/22 新型コロナウイルス感染者江蘇省第1号が蘇州市で確認される。
2020/1/23

江蘇省政府には新型コロナウイルス対策グループを立ち上る。武漢市発着の高速バスや観光バスの運行を中止、乗客を隔離するための拠点を設置。

2020/1/24 江蘇省における公共衛生事件への対応レベル1を発令
江蘇省における公共衛生事件への対応レベル1を発令。
（冬休み中のため）帰校活動をすべて取り消すよう、省教育庁が通達。
2020/1/25 湖北省全域発着の長距離バスの運行を停止するよう、省交通運輸庁が要請。高
速道路におけるSAとPAと出入口、鉄道駅、空港、港などでの検疫強化、水上観
覧船の運行中止。
2020/1/26

省衛生健康部門が、濃厚接触者の追跡管理、14日間の隔離観察、密集エリアでの検温などを実施。
市場、スーパーマーケット、レストラン等に対する管理を強化するよう、省市場監督管理局、農業農村庁、林業局が共同通知を緊急発表。
省際道路旅客輸送の停止、1/3の高速道路出入口の閉鎖、国道等幹線道路や農村

2020/1/27 道路での流入車両に対する検疫強化、都市内旅客輸送での検温や運行間隔延長
や営業時間短縮などについて、省交通運輸庁が緊急通知。
湖北省発着の鉄道や航空機や旅客輸送がすべて運休。
徐州市では、バスが運休。
2020/1/28 防疫用物資関連企業の操業復旧を要請。
2020/1/29 役所関係の事務処理について、ネット利用を企業や市民に呼びかけ。
美術館、博物館、観光スポットなどのオンライン展示が増加
2020/1/31 野菜供給の安定化が図る。
感染者の治療費用が財政で負担。
2020/2/3

省応急管理庁が春節後の企業操業復旧を手配
防疫について大中小学生への呼びかけ

2020/2/6 すべての学校は開校期日の繰り延べとオンライン授業が決定
2020/2/7「防疫期間中における物資輸送の保障強化に関する通達」（大中小）学校へ防疫指導マニュアルが公表
中小企業向けの操業復旧のための融資を省工業と情報化庁が調達

2020/2/8

国有企業の操業復旧を省国資委が要請
江蘇省への流入人員に対して、健康状況の自主報告制度が実施
江蘇省に戻る農民工のための貸切バスは高速道路通行料が無料

2020/2/11

小中学校のオンライン授業が開始
都市内交通について、検温やマスク着用など管理強化

2020/2/13 新型コロナウイルスに関する大学生心理的健康の指導マニュアルが公表
2020/2/14 防疫中大学教育関連の指導意見が公表
2020/2/17

仕事に復帰のための省際間と都市間直通バスが開通。
小中学校教材（電子版）の無料リンクアドレスが公表

2020/2/18 農民工の秩序良く復帰を推進するための通達
2020/2/20 観光エリアは屋外部分が人数制限付きで開放
公共衛生事件への対応レベル2に引き下げる。
2020/2/24

医療機関は全面的復旧
幹線道路に設置された検査所がすべて撤収。
大企業は操業復旧率が96％

2020/2/29 学校の開校期日が引続きに繰り延べ
2020/3/3 江蘇省のすべての市県が低リスク地域に
2020/3/4 小中学校の春学期の開校のための手引きが公表
2020/3/5 サービス業は規模の大き目の企業が約8割復旧
2020/3/6 健康QRコードの利用が開始
2020/3/7 江蘇省共通の健康QRコードを推進
2020/3/10 都市内公共交通の復旧を推進
2020/3/14 図書館、博物館、美術館等は漸進的に開放
2020/3/20 旅行者など観光業は部分的に回復
2020/3/23 上海地下鉄11号線昆山区間が運行再開
2020/3/30 高校三年生と中学校三年生が始業
2020/4/11 学校は全面的に開校準備
2020/4/13 一部の大学が開校
2020/4/22 ゴールデンウィークに観光エリアは屋外部分のみで開放を決定
2020/5/12

観光エリアの屋内部分、図書館、映画館など密閉空間について、予約や人数制限で開放するよう、省文化と観光庁が要求

2020/5/25 5000万元スポーツ消費券を配布
2020/6/21 冷凍輸入食品及びその取り扱う場所と従業者を対象にウイルス検査
2020/7/17「旅行社の省際グループツアー業務の回復及び観光エリアの制限調整措置に関する通知」を省文化と観光庁が発表

2020/7/31 6月分価格臨時補助金2.2億元を配布
2020/8/4 南京空港カナダー便再開
2020/9/4 7月分価格臨時補助金1.22億元を配布
2020/9/7 江蘇省への海外小中学生の帰校について、省教育庁が発表
2021/1/17
2021/1/18

大中小学校冬休みコロナ対策要点について、省教育庁が発表。高リスク地区に実家を持つ学生の帰郷と、小中学生の市外旅行とをしないように指導
省市場監督管理局による輸入冷凍食品生産の管理強化
冬春季のコロナに対する交通対策について、省交通運輸庁が通知

2021/2/2 「江蘇省新型コロナ肺炎の防止について交通面での応急対策案」が発表
2021/2/3 ワクチンの管理強化に関する会議開催

2021/2/7 千人以上の大型活動を行わないよう、各地政府が呼びかけ
2021/3/25 年内に3500万人のワクチン接種と計画
2021/3/26 秩序良くワクチン接種を推進ĺŦ«¦®ǜ 1@-,47/1<57,-4 ngOi0)8<-: 1@-,7/1<1;+:-<-071+- -<07,;?1<0$15=4)<17688  
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(6.8)
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(6.10)

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(6.11) = (6.4)

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 XåĊnƝQqIÓĂ k oǙgoƼĮƌǃoÕØĸpIĚ(6.14)}ICov (𝜂𝜂"# , 𝜂𝜂"I ) = E (𝜇𝜇"  𝜀𝜀"#  𝜇𝜇"   𝜀𝜀"I  𝜎𝜎U jNIvcIÓĂ k o aboƼĮƌoØĸpI𝜀𝜀"# ǏoŊÎØĔoØĸÎ
TF2/6 jNXkS~IVar (𝜂𝜂"# ) = E (𝜇𝜇U + 𝜀𝜀"# )2 = 𝜎𝜎U + F2/6 kƔ^XkTjUJ X~n}IÓĂ 3 ÖoǙgoƼĮƌǃoųǄpI¾²oĚ(6.16)jŷ^XkTjUJYZ[ (\() ,\(.)]^_` (\() ) ^_` (\(.)

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c(6.16)


Z~nXXjIaboÓĂnRWØĸp^tioÓĂjê]jNI^meI𝜎𝜎U = σ, k=1,…,KkÛƀ¼Wm~qInested logit ¥ªjo^tioÓĂo log-sum ËĹTê]jNkOPÛƀn
ųĜ^XkĨî^JvcXoÛƀpIMixed logit ¥ªT®ªk« ªnROiƙŞáZiOXkÌƣ\iOJ ¯ĻIŮmÓĂnČ\i¨­£ǁoØĸÎTŮmXkơĉ^m~qIap nested logit ¥ªjo inclusive value TŮmúénųĜ^JÓĂoƿƖnǄ\ipI0)< )oŵŹjIƼ
ĮƌoƿƖǉéąƉ^¢®üĹƊĩ\czoTNJ o ::7:+75876-6<ǓƧĒǏǔk  o :)6,75+7-..1+1-6< ǓŶŧŰËĹǔko³ƋoŤąá
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üĝZJ 𝑈𝑈"I   𝛼𝛼 4 𝑥𝑥"I   𝜇𝜇" 4 𝑥𝑥"I   𝜀𝜀"I .  (6.17)

XoĚ(6.17)ĚjI𝑧𝑧"I = 𝑥𝑥"I kąƉ^qIĚ(6.12)nŷ\cƧĒǏoĚkŽÉjNXkTSJ ƶnIƧĒǏ-::7:+75876-6<S~àō¼WTúénpIßūpIĚ(6.12)o}PnI 𝑈𝑈"I   𝛼𝛼 4 𝑥𝑥"I   𝜇𝜇" 4 𝑧𝑧"I   𝜀𝜀"I  kmJXpIüĹ𝑥𝑥"I nǄ^õąËĹküĹ𝑧𝑧"I nǄ^ė÷ oŶŧŰËĹkoǙgoǏzgŶŧ¨¤®¥ªkŽÉjNkOQJ   o ::7:+75876-6<ǓƧĒǏǔk  o :)6,75+7-..1+1-6< ǓŶŧŰËĹǔko³ƋoŤąápŽÉjNWlzIØŅƋT¥ªngOiƊQĻŗpI 1@-,47/1< oŤąánĞǎ^JÆQqIŶŧŰËĹnǄ\iƊQkUnpIaboüĹoËĹTüà\ËĹǃoųǄǄËơĉ^XkTĜţo}PnŔT^JXoŚÑpI#->-4<%:)16 jƻūZcJTIµcűŰTƧĒǏoÚūƻĆƓOmT~½Ŀ®­;=*;<1<=<176 8)<<-:6;ƔŨ^XknNfcojIŊ
Żn\wfccĝjƼĮƌǃųǄǄËƥĎ\ŨćŰm½Ŀ®­âØnĵÇ^}PnüĹŤąá^XkTěƩZ}Pnmfi\vfiOJXpI:7?6;<76-%:)16 jmZ
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\S\Èţk\iIƧĒǏo½nŶŧŰ¨¤®ƊQm~qIao}PmłĠzNģSz\mOJƿƗmopImixing distribution pIƧĒǏjzŶŧŰ¨¤®ole~nàō¼WZ}PkzIǌƚŜƗónRW¨{ųǄħĳQ}PkOPzojNIa|QnĪKTƘ~mO
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