地方部における鉄道需要増加策検討のための交通需要モデルの基礎的分析
H08038

倉持 周兵

指導教員 岩倉 成志

表 1 対象地域の路線の基本情報

１．はじめに

路線長
ピーク時運行 初乗り運賃 表定速度
駅数（km）
本数（本/時）（円）（km/時）

地方部ではモータリゼーションが進展し，通勤や私用に自動車を利用する人が増えている．このため，地方部の鉄道会社は経営が悪化し，不採算路線の維持が困難な状況にある．その結果，地方鉄道の廃線が相次ぎ，交通弱者の移動手段が確保できなくなるという深刻な問題が起きている．

福井（えちぜん鉄道・三国芦原線）
西遠（遠州鉄道・西鹿島線）
沖縄（沖縄都市モノ
レール・ゆいレール）
静岡（静岡鉄道・清水線）

25.2

23415031.5

17.8

18510032.4

12.8

151122028.4111515120

31.4

表 2 属性別の交通機関分担率

東日本大震災で被害を受けた鉄道路線も普段の利

rail=rbus=b
car=c
15～19（歳）
年齢 20～69（歳）
70～（歳）
免許の あり
有無 なし
通勤
トリップ
通学
目的
私用～4.9（km）
トリップ 5～9.9（km）
長10～14.9（km）
15～（km）

用者数の少なさから，復旧に疑問の声もある．今後発生が予想される東海地震などでこの様な状況にならないためにも，普段から多くの人に鉄道を利用してもらう必要がある．これまで地方鉄道の需要増加の事例研究はあったが，需要増加策の効果を定量的に分析する技術の開発は十分ではなかった．経営状況が厳しい地方鉄道会社が効率の良い施策を実施していくためにも，この様な技術は重要である．

r福井
b c(%)r西遠
b c(%)

r

40 14 46 58 8 34 23
2 2 96 4 1 95 9
3 7 91 6 3 92 7
1 1 99 3 0 96 7
7 10 83 26 7 67 151 1 98 5 1 95 1113 12 75 45 9 47 16
1 2 98 3 1 96 3
1 2 97 - - - 3 1 97 - - - 4 0 96 - - - 5 0 94 - - - -沖縄
b c(%)

r静岡b c(%)

306134208243-12442258
12152630
0

1 87
10 46
1 77
3 39
4 84
3 83
2 72
0 70
0 100

4685808966826093-

具体的には，これまで全国各地で実施された需要「-」はデータ取得不可増加策を交通機関選択モデルに組み込み，需要増加「静岡県中部」の 4 地域とし，全て最近実施された量を把握できる様にすることや，自動車から鉄道へ年のデータを使用する．また，対象地域を走ってい容易に転換できる利用者層を抽出できる技術があげる路線の基本情報を表 1 に示す．

られる．

2-2．属性別に見た交通機関分担率に関する分析

本研究ではこの様な交通需要モデルの開発に向け自動車と鉄道の選択に影響をおよぼしていると考た基礎的な分析を行うことを目的とする．

えられる「年齢」，「免許の有無」，「トリップ目的」，

２．パーソントリップ調査を用いた分析「トリップ長」と，「鉄道」，「バス」，「自動車」の分交通機関選択モデルを構築するうえで，鉄道の利担率との関係を分析する．分析の対象範囲は，表 1

用者層を把握する必要がある．そこで，パーソントの路線が存在するゾーンのみとする．

リップ調査（以下，PT 調査）のマスターデータを用いて鉄道の利用者層の傾向について分析する．

分析を行った結果，特徴的であった層の交通機関分担率を表 2 に示す．

2-1．データ概要

属性別に分析結果に対する考察を①～④に示す．

対象地域は，被災地と同じようにしばらくの間鉄①年齢： 15～19 歳の層の鉄道の分担率が高い．その道の運行を中止していた「福井」，東海地震で被害が中でも路線長に対して駅数の多い「西遠」は，若年想定される「西遠」，ゆいレール以外の鉄道がなくモ層の分担率が特に高い．駅までの交通手段に自動車ータリゼーションがより進展している「沖縄本島中が使えない若年層は，駅数が多く駅へのアクセスが南部」，地方部の中では比較的鉄道が利用されている

容易な方が鉄道を利用する傾向にあるといえる．ま- 65 -

た，運転が困難な高齢者層は鉄道の分担率が高くな

表 3 パラメータ推定の結果ることが予想されたが，その傾向はみられなかった．
所要時間[分]費用[円]
免許の有無
10代ダミー
60代ダミー
70代ダミー
80代ダミー
送迎時間
定数項（自動車）
定数項（鉄道）尤度比
サンプル数②免許の有無：免許を所持していない多くの人も鉄道を選択せずに自動車を選択している．これは多くの人が送迎してもらっているためだと推測できる．
③トリップ目的：通学以外の目的では，ほとんどの人が鉄道を選択しないという結果となった．買い物などの私用でも鉄道を利用せずに自動車が多く利用されていることから，全ての対象地域が自動車を中心とした都市構造となっていることが推測できる．

Model1-0.0903(-0.73)
0.0078(0.82)
9.87(2.06)
0.546(0.48)
1.95(1.67)
2.44(2.07)-6.30(-0.23)
0.000733(0.01)-7.06(-1.15)-4.33(0.89)
0.67
244

また，通学目的の分担率も地域で大きく異なり，沿Model20.0329(0.26)-0.00518(-0.47)
4.93(6.06)
0.0330(0.35)-1.53(-0.36)
1.59(0.29)
0.42
108

（）内は t 値

線環境によっても鉄道の分担率は大きく左右される．

パラメータを推定した結果を表 3 に示す．なお，④トリップ長：わずかではあるが，移動距離が増えModel1 は全サンプルを使用し，年齢ダミー変数に 10ると鉄道を選択する傾向にあることがわかる．これ代，60 代，70 代，80 代を入れて構築したモデル，は，長距離の運転は，運転者の負担になるため，避Model2 は Model1 で年齢ダミー変数のパラメータがけられているためだと考えられる．また，「静岡県中正の値となった年齢層（10 代，60 代～70 代）のサン部」における「15km 以上」の鉄道の分担率が 0％とプルのみを使用して構築したモデルである．

なるのは，対象路線とした静岡鉄道清水線の路線長

Model1，Model2 ともに「免許の有無」のパラメーが 11km と短いためそれ以上の距離のトリップにはタが非常に大きく，「免許を所持していれば自動車使用されないためだと考えられる．

を選択する」という結果となった．

３．交通機関選択モデルの構築

４．まとめ

一昨年，荻野[1]が行った「ひたちなか海浜鉄道に本研究では，鉄道の利用者層の傾向を把握するこ関するアンケート調査」のトリップデータを用いて，とができた．分析結果から「運行頻度」と「運賃」「ひたちなか海浜鉄道湊線」沿線を対象とした交通のサービス水準が高い地域が鉄道を利用する傾向に機関選択モデルを構築する．同線沿線でもモータリある．さらに，比較的鉄道の分担率が高い学生の中ゼーションが進展し，鉄道が利用されていない状況にも自動車を利用している人が多数いるため，通学にある．

定期の割引率を上げるなど，現在の鉄道利用層のさ3-1．データ概要

らなる利用促進の施策を行う必要がある．また，沿アンケートの結果より「選択実績」，「個人属性」，線環境によって鉄道の分担率が変化することから，「LOS」のデータを作成し，モデルの構築を行った．

鉄道の分担率が高い地域の沿線には，高校など鉄道3-2．パラメータの推定結果利用層が利用する施設があると考えられる．今後，非集計ロジットモデルを用いて，「自動車」，「鉄道」，「送迎」の 3 肢選択モデルを構築する．モデル鉄道の分担率を下げないためにも，これらの施設を沿線に残すことは重要である．の効用関数を以下に示す．

V 自動車=θ1T1 自動車+θ2C 自動車+θ3R+θ6
V 鉄道=θ1T1 鉄道+θ2C 鉄道+θ4A +θ7
V 送迎=θ1T1 送迎+θ2C 送迎+θ5T2

モデルに関しては，本研究では年齢のみのセグメント分けを行ったが，今後の課題として，全国各地の PT 調査のデータを用いて様々なセグメント分けを行い，鉄道選択の可能性がある層の抽出，さらに需要増加策を反映したモデル化があげられる．

T1：所要時間[分] C：費用[円]参考文献

R：免許の有無測手法に関する研究 ―ひたちなか海浜鉄道湊線を対象に―』

A：年齢ダミー

T2：送迎により家族が負担する時間[分][1] 荻野：『地方鉄道の存廃判断に資する便益計

芝浦工業大学修士論文.2011- 66 -