土木学会論文集 G（環境）, Vol. 75, No. 6, Ⅱ_169-Ⅱ_178, 2017.

都市別自動車CO2排出量の長期的動向の精査‐全国都市交通特性調査の28年に及ぶ追跡から‐
越川 知紘1・谷口
1非会員

守2

筑波大学大学院 システム情報工学研究科（〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail:s1620465@sk.tsukuba.ac.jp

2正会員

筑波大学大学院 システム情報系（〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail:mamoru@sk.tsukuba.ac.jp

炭素税や立地適正化計画制度の導入等，環境関連政策を巡る重要な局面で都市構造と自動車CO2排出量の関係が注目されてきた．特にNewman-Kenworthyタイプの散布図はその最も基礎をなす情報である．わが国では同図を作成する上で，全国都市交通特性調査(旧名称は全国パーソントリップ調査)が活用されてきた．しかし算定過程での年次別の燃費の扱いや調査項目の違いは，検討期間が長期に及ぶと結果に少なからぬ影響を及ぼす．本研究では2015年に6回目の調査がなされ，関連する指標値も過去に遡って改められていることも踏まえ，都市別自動車CO2排出量を28年に渡って精査する．その結果，28年前の都市別一
人当たり自動車CO2排出量は先行研究よりも実際は低い数値であった．また近年になるに従って一人当た
り自動車CO2排出量の都市間格差が拡大していることが改めて確認された．

Key Words : Automobile CO2 emissions, Low carbonization, Compact city, Secular change

1. はじめにに至る 5 回の調査時点での散布図が公表，アップデート
されてきた 3)-5)．後述するように，その成果は一人当た

都市構造とそこでの居住者の自動車利用量，ひいてはり自動車 CO2 排出量(以下，「自動車 CO2 排出量」と略

自動車 CO2 排出量の関係が着目されるようになって久し記)への変換も進み，政策決定の様々な場面で直接活用

い．後述するように，その関係性を活用し，低炭素化をされる重要な役割を果たしてきた．

進める上で都市構造を効果的にコンパクト化・高密化しこれらわが国での全国都市交通特性調査を活用した自たり，炭素税を導入する上での検討が加えられており，

動車 CO2 排出量は，算出条件を都市間で完全に統一し，

この両者の関係を正確に知っておくことは環境システム

個々の自動車トリップの走行速度を CO2 排出量算出に反研究を進め，的確な政策展開を行う上で極めて重要な課映するなど，Newman らの算出方法よりもミクロでかつ題となっている．

精密な特性を有している．また，2015 年には第 6 回目のこの両者の関係性は 1989年に初めて Newmanらによっ同調査が実施されたことにより，最新の散布図を提示すて定量的に示され 1)，その成果は横軸にその都市の人口ることが期待されている．しかし追跡範囲が 28 年と長密度，縦軸に居住者一人当たりの燃料消費量を示したい

期に及ぶことになり，短期間の比較では大きな問題とな

わゆる Newman-Kenworthy タイプの散布図(以下「N.K.散らなかった算出方法，諸パラメータ，調査範囲の変化等

布図」と呼ぶ)として広く活用されてきた．ただ，継続の影響を，改訂された過去の情報も含めてアップデート

的に同一都市で同様のデータを得ることは極めて困難でし，総合的・抜本的に見直すことが求められる．具体的あるため，その内容は 1999 年に一度改訂されて以降情には下記の事項を見直して，過去に遡って正確な散布図報がアップデートされていない ．一方，わが国では同を提示し直す必要がある．

様の試みとして，都市の交通実態を調査するために実施

1） 自動車の実燃費の経年的な変化されてきた全国都市交通特性調査(旧名称は全国パーソ

2） 速度別自動車 CO2 排出係数値の精度向上に伴う影

2)

ントリップ調査)を活用することで，1987 年から 2010 年

響13） 過去の調査におけるトリップ距離，および運転率

自動車CO2排出量が，都市部に比べて地方部で増加傾向

補完方法の見直しにあることが示された3-5)．その成果は海外でも公表され

4） 調査範囲拡大(合併市町村、および市街化区域外地

るとともに14)，本課題に関する研究者間の交流も活発に域)の影響排除なされるようになっていった15)．

以上の 4 点の改善がもたらす影響を明らかにし，初回

このように多くの研究蓄積が本分野では既になされて調査時の 1987年まで遡って，それ以降累計 6時点の都市

いるが，同一基準によるデータを複数都市で経年的に確構造と自動車 CO2 排出量の関係を精査することを本研究保することは至難の業であるため，一貫性のある経年的の目的とする．

な検討が実は十分ではないこと，あわせてコンパクトな都市構造が自動車依存を減じることが完全に証明されているとはまだ言い難いことが指摘されている16)．

2. 本研究の位置付け

一方，全国都市交通特性調査を用いた検討での分析対象期間が長くなるにつれ，エネルギー消費量に関わる実(1) 研究成果の政策への活用状況

燃費の変化による影響を考慮する必要が出てきた．自動

わが国における N.K.型の散布図として，全国都市交通

車CO2排出量の算出過程に燃費を組み込む検討は個別の特性調査を活用した都市構造と自動車 CO2 排出量の一連研究では成果が見られる17)18)が，散布図の作成においての都市別散布図が挙げられる．それらは 2000 年以降

は実燃費の反映がまだできていない状況にある．関連す議論の俎上に乗せられるようになり，2005年頃を境に環るパラメータも，後述するように新たな測定結果が公表

境政策の転換をはかる上で実際に大きな役割を果たしてされている．また長期間の蓄積を有する全国都市交通特きた．

性調査も時代に応じて調査方法が部分的に変更されてい3)-5)

具体的には，環境省関連では，2006年にまちづくりのるため，その影響も無視出来なくなっている．この長期中で低炭素化をはかる意義を示すために用いられたのが間の間には市町村合併や直近のWEB調査の導入なども最初であった ．直近では 2017 年の中央環境審議会にお含め，調査のサンプリング対象自体に変化があることにいて，炭素税導入に関する審議に供せられ，長期低炭素も注意が必要である．

6)

ビジョンを構築する上での参考資料となっている ．ま

そこで本研究では，長期的なデータ蓄積を有する全国

た，国土交通省関連では 2007 年の社会資本整備審議会

都市交通特性調査を用いて，先行研究 3)-5)が示す自動車

第２次答申のための資料として活用され 8)，以降のコンCO2 排出量を，上記の改善や留意が必要な諸点をすべてパクトな都市づくりの意義を裏付けるための強力な基礎考慮し，第１回の調査時点(1987 年)まで遡って抜本的な資料となった．最終的には都市コンパクト化実現のため精査を行う．あわせて 2015年に実施された第 6回の調査の 2014 年に都市再生特別措置法の改正に至るが，そのデータを加え，28年間に渡る自動車 CO2排出量と市街化

国会での最終審議(国土交通委員会)の場面でもこの図が区域人口密度の関係を同一の対象地区，調査条件のもと根拠資料とされている 9)．現在では空き家問題などよりで一貫した N.K.散布図の提示を行い，関連する考察を加幅広い都市構造問題の解決に向けて，社会資本整備審議

える．

7)

会の中に設けられた都市計画基本問題の検討委員会の中でもこの図が直接活用されている 10)．

(3) 本研究の内容

なお，活用される際は上記の長期低炭素ビジョンのよ

上記の目的を達成するため，本研究ではまず実燃費の

うに過去からの推移として参照される場合が多く ，そ

経年的な変動の実態を把握する．次に算出パラメータをの意味でも過去の図も含めて精査し直す必要がある．

推定するために，求めた実燃費を基にして各調査年次ご7)とに自動車旅行速度ごとの燃料消費率を算出し，最小二(2) 関連研究の整理と本研究の位置づけ

乗法より旅行速度と燃料消費率の関係式のパラメータを1989年にN.K.散布図が世界の各都市を事例にして初め独自に推定する．更に，調査年次ごとの分析条件を統一て公表 されてから，海外では現在までに北欧 やオラするために，過去の全国都市交通特性調査で一部未調査

ンダ などでも同様の試みがなされている．わが国で初であるトリップ距離，および運転率(回答者が自分で運めてN.K.散布図を作成したのは鳴井ら13)で，全国都市交転している自動車トリップの割合)を補完する．加えて，通特性調査(当時の名称は全国都市パーソントリップ調

市町村合併や市街化区域外の調査地区追加に伴う調査地査)を用いて1998年に都市ごとのマクロレベルでの結果区の拡大による自動車 CO2 排出量の算出結果への影響をを公表している．翌1999年以降は同調査の個人データ把握する．以上の検討を踏まえ，2015年に実施された第(ミクロレベル)を活用し，1987年の第１回の調査以降の6 回目にあたる全国都市交通特性調査を加えた 6 時点，

結果が経年的に図化され，年次ごとに居住者一人当たり

延べ 28 年間の居住者一人当たり自動車 CO2 排出量と市

1)2)

11)

12)

2

街化区域人口密度の関係を新たな散布図として提示し，動することを考慮するために，居住者ごとのトリップを過去に提示された結果との差異について考察する．

分析単位とすることが可能である全国都市交通特性調査を用いる．表-1 に示す様に，全国都市交通特性調査は(4) 本研究の特長

1987年から 2015年までに計 6回実施されている．しかし本研究の特長を以下に示す．

設問項目の追加や調査対象の拡大など，その間に調査内

1） 28 年にも及ぶ全国都市交通特性調査の蓄積を追跡

容が変化している．分析結果の連続性を保つには，調査することで，累計 6時点に渡る自動車 CO2排出量と内容の変化による影響を考慮する必要がある．そこで後都市構造の関連の推移を示しており，その統一さ述する様に，必要に応じて変数の補完を検討する．

れた継続的成果という面で世界でも全く類の無い
独自性，新規性を有している．

(2) 分析対象都市

2） コンパクトシティ制度の考案から炭素税導入の審自動車 CO2 排出量を経年的に分析するために，過去 6

議に至るまで，多様な政策討議の基礎となってき

回の都市交通特性調査が全て実施されている 41 都市をた情報の抜本改訂および最新結果であり，ここで抽出する．更に，市街化区域における分析として内容を提示される散布図が持つ有用性は極めて高い．ま統一するため，非線引き都市である3都市(湯沢・山梨・た速やかに新たな結果を提示すべきであり，緊急人吉)を除外し，残った 38 都市を分析対象都市とする．

性も同時に求められている．

先行研究の都市分類 3)-5)に従い整理した調査対象都市の3） 個々のトリップ情報を算出に反映する計算方法に一覧を表-2 に示す．

加え，今回新たに諸パラメータの改善を過去に遡って加えることで，極めて信頼性の高い結果を提(3) 自動車 CO2 排出量の算出手順示している．

(a) 自動車トリップの抽出

4） パリ協定において我が国は 2030 年度に 2013 年度比

本研究では，先行研究3)-5)の手順に則って自動車CO2排-26.0%の CO2 削減を目標として掲げ，特に運輸部門

出量を算出する．本節ではまず全国都市交通特性調査かでは-28.0%削減を目指していることからも，引き続ら自動車トリップを抽出する方法を解説し，次節で各トき自動車 CO2 排出量の追跡が求められることは明リップから居住者一人当たり自動車CO2排出量を算出す白である．加えて，その過程において燃費等の自る方法を整理する．

動車性能の向上や自動運転等の新たな自動車技術

自動車 CO2 排出量を算出するために，まず全国都市交の登場といった要素を推計手法へ組み込む検討へ

通特性調査から自動車トリップを抽出したうえで，各トの発展可能性も極めて高い．

リップの旅行速度を求める．しかし本調査では各トリッ
プの交通手段構成は把握されているが，その中から自動車利用に伴うトリップ距離のみを抽出することが出来な

3. 使用データの概要

い．そのため，まず自動車単独トリップ及び徒歩‐自動車混合トリップを抽出したうえで，混合トリップについ(1) 全国市交通特性調査の概要ては式(1)(2)の制約式 3)を追加することで旅行速度を別

自動車利用状況によってエネルギー消費量が大きく変途推計している．なお，徒歩速度は 4km/h，自動車速度表-1 全国パーソントリップ調査の概要
第1回
第2回
第4回(2005年)
第5回(2010年)
第6回(2015年)
第3回(1999年)
内容(1987年)(1992年)：全国都市交通特性調査：全国都市交通特性調査：全国都市交通特性調査
調査形態 全国PT
全国PT
全国PT
新都市OD※1 都市調査
町村調査
都市調査
町村調査
都市調査
町村調査
調査
全国131都市 全国78都市
全国70都市
全国28都市
全国62都市
全国60町村
全国70都市
全国60町村
全国70都市
全国60町村
対象都市
市街化区域を 市街化区域を1都市あたり1都市あたり 1町村あたり 1都市あたり 1町村あたり 1都市あたり 1町村あたり
対象に1都市 対象に1都市
調査対象世帯
調査
500世帯の5歳500世帯の5歳 50世帯の5歳 500世帯の5歳 50世帯の5歳 500世帯の5歳 50世帯の5歳あたり300世 あたり300世の5歳以上の対象者
以上の構成員以上の構成員 以上の構成員 以上の構成員 以上の構成員 以上の構成員 以上の構成員
帯の5歳以上 帯の5歳以上
構成員全員
全員
全員
全員
全員
全員
全員
全員
の構成員全員 の構成員全員
郵送配布・
郵送配布・
訪問配布留置 訪問配布留置 訪問配布留置 訪問配布留置 訪問配布留置 郵送配布・
郵送配布・
郵送配布・
調査方法
郵送または
郵送または
き訪問回収法 き訪問回収法 き訪問回収法 き訪問回収法 き訪問回収法 郵送回収
郵送回収
郵送回収
WEB回収
WEB回収
世帯票
世帯票
世帯票
世帯票
世帯票
世帯票
世帯票
自動車票
自動車票
調査票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
個人票
意識票※2
意識票※2
意識票※2
アンケート票 アンケート票
38,658世帯
41,365世帯
25,009世帯
73,371世帯
31,969世帯
3,096世帯46,541世帯
4,683世帯38,459世帯
4,683世帯回収結果
休日98,619人
122,958人
67,067人
196,431人
80,564人
7,779人
80,564人
80,564人
79,356人
80,564人
平日99,207人※1：新都市ODとは，従来の自動車ODを全国PTと同時に行おうとしたもの．基本的には通常と同様の選定で，サンプル抽出率は全国PTの10倍以上を抽出している．調査票としては全国PTと同形式のものを使っているため，全国PTと一貫した分析が可能である．
年次

3

ことでトリップ当たりの自動車 CO2 排出量を求めて各都

表-2 調査対象都市の一覧
大都市圏
都市

大都市
周辺都市
地方圏
都市

札幌
川崎
広島
塩竈
堺
弘前
上越
松江
高知

仙台
名古屋
福岡
所沢
奈良
湯沢
金沢
安来
南国

市で集計したうえで，トリップの重複を除くために各都

千葉 東京区部 横浜
京都
大阪
神戸
北九州
松戸
春日井
宇治
呉
盛岡
郡山
宇都宮
山梨
静岡
岐阜
海南
徳島
今治
熊本
人吉
鹿児島

市における自動車トリップのうち回答者本人が運転する
トリップが占める割合(以下「運転率」と呼ぶ)を乗じる．
最後に各都市の規模による影響を除外するために，集計結果を都市別の居住人口(拡大係数の総和)で除すること
で居住者一人当たり自動車 CO2 排出量を算出する．以降で登場する「居住者一人当たり自動車 CO2 排出量」という表記は，この分析過程を経て算出した居住者一人当た※1 全国パーソントリップ調査が過去6回実施されている都市を抽出※2 非線引都市の湯沢・山梨・人吉は分析対象外

りに換算した自動車 CO2 排出量の値を指す．

は各都市の自動車単独トリップから求めた平均旅行速度

𝐹𝐶 = 𝑎1 ⁄𝑣𝑐 + 𝑎2 𝑣𝑐 + 𝑎3 𝑣𝑐 2 + 𝑎0
𝐹𝐶: 単位距離当たり自動車燃料消費量(𝑐𝑐/𝑘𝑚)であるという仮定を置いている．
なお，自動車利用を含む総トリップに対して自動車単(3)𝑣𝑐 : 自動車速度，𝑎0 , 𝑎1 , 𝑎2 , 𝑎3 : パラメータ

独トリップが占める割合は 1987年(第 1回)から 2015年(第94.0%となっている．徒歩‐自動車混合トリップ割合は(4)
𝐸𝐹 = 𝐸𝐹0 × 𝐻𝑉 × 𝐹𝐶
𝐸𝐹: 単位距離当たり自動車 𝐶𝑂2 排出量(𝑔 − 𝐶𝑂2 /𝑘𝑚)

全年次を通じて少ないため，式(1)および式(2)の制約条

𝐸𝐹0 : 発熱量当たり 𝐶𝑂2 排出量(𝑔 − 𝐶𝑂2 /𝐽)

件を適用することで算出結果が大幅に変動することはな

𝐻𝑉: 平均発熱量(𝐽/𝑐𝑐)

いといえる．

𝐹𝐶: 単位距離当たり自動車燃料消費量(𝑐𝑐/𝑘𝑚)

6 回)まで順に 91.8%，92.4%，93.3%，94.4%，94.2%，

𝑠 + 𝑠𝑐 = 𝑆{ 𝑤
𝑠𝑤 ⁄𝑣𝑤 + 𝑠𝑐 ⁄𝑣𝑐 = 𝑇(1)𝑆⁄𝑇 < 4.0[𝑘𝑚/ℎ] ⇒ 𝑠𝑤 = 𝑆, 𝑠𝑐 = 0{4.0[𝑘𝑚/ℎ] ≤ 𝑆⁄𝑇 ≤ 𝑣𝑐𝑐 ⇒ 𝑠𝑤 = 0, 𝑠𝑐 = 𝑆, 𝑣𝑐 = 𝑣𝑐𝑐
𝑣𝑐𝑐 < 𝑆⁄𝑇 ⇒ 𝑠𝑤 = 0, 𝑠𝑐 = 𝑆, 𝑣𝑐 = 𝑆⁄𝑇(2)

4. 燃料消費率算出パラメータの推定

ただし(1) 自動車実燃費の推移
運輸部門における CO2 排出量の削減には，自動車利用

𝑠𝑤 : 徒歩移動距離，𝑠𝑐 : 自動車移動距離, ，𝑣𝑤 : 徒歩速度の抑制だけではなく自動車燃費の変動も考慮しなくては

𝑣𝑐 : 自動車速度，𝑣𝑐𝑐 : 各都市平均旅行速度ならない．そのために，まず本節では自動車実燃費の変𝑆: トリップ距離，𝑇: トリップ時間

動を把握する．実際の総自動車走行距離と総燃料消費量を基に，全国都市交通特性調査の実施期間内における自動車実燃費の推移を算出したところ，図-1 の様に明確に(b) 自動車 CO2 排出量の推計
エネルギー利用に伴う CO2 排出量は，一般的に燃料消変化していることがわかった．その差の最大値は費量に対して CO2 排出係数を乗じることで算出される．

1.88km/ℓにも及んでおり，自動車 CO2 排出量を経年的にそのため自動車利用時の CO2 排出量は燃費と走行距離の比較するうえでは無視することの出来ない燃費変動であ情報を用意することで算出可能であるが，この際自動車る．そのため，自動車 CO2 排出量の推計においては燃費の速度次第で燃費効率が変化することに注意が必要であの変動を考慮したパラメータを各年次で用意する必要がる．具体的には先行研究 19)の自動車走行実験結果からもある．

確認できる様に，自動車速度と燃料消費量は反比例の関(2) 実燃費の変化を考慮したパラメータの推定係にある．ただし線形対称ではないものの，一定の速度よりも高速状態になると再び燃料消費量が増加する．こ自動車 CO2 排出量の算出において，式(3)を通じて燃費

れらの関係性は数学的には前者が双曲線，後者が二次曲の変動が反映される．従来の研究では燃費の変動を考慮

線で表現することが出来る．そこで双曲線および二次曲

せずに，統一したパラメータを全時点で用いていた．こ線を組み合わせた式(3) を用いて，前節で算出した各ト

れは先行研究が引用しているパラメータが単年度分しかリップの旅行速度を代入することで，まず単位距離当た公表されていなかったためである．一方でパラメータのりの自動車燃料消費量を求める．

算定根拠となる旅行速度別の燃料消費率原単位 19)は既に

19)

そして式(4)を用いて，燃料消費の際に発生する熱量

公開されている．燃料消費率原単位とは，自動車走行実を基に，式(3)で得られた結果を単位距離当たりの自動験より求められた自動車旅行速度別(20km/h～110km/h の車 CO2 排出量へ換算する．さらにトリップ距離を乗じる

範囲で 10km/h 毎の燃料消費率原単位が提供されている)
4

の距離当たり燃料消費量を示している．そのため，同様

12に距離と燃料消費量の関係を示している燃費の変動を燃

10.68

10

※1

料消費率原単位 19)に組み合わせることによって，各年次

実 8
燃
費 6

毎の燃料消費率原単位を求めることが出来る．

(km/ℓ)

そこで本研究では，前節で算出した自動車実燃費を基に，都市交通特性調査の調査年次毎に式(3)のパラメータを推定する．具体的には，まず，2010年を基準とした

9.52

9.14

1987

1992

8.81

9.75

10.15

4
2
0

各調査年次の実燃費の変動率を求める．次に自家用車の燃料消費率原単位を先ほど算出した実燃費変動率で除す

1999

2005

2010

2015

データ※2）自動車輸送統計調査(～2009),自動車燃料消費量調査(2010～)※1 自家用乗用車・軽自動車の走行距離にガソリン・軽油の総量を除して算出※2 接続係数(3年間の平均値の比率)によって両調査の計算誤差を修正済ることで各年次における自家用の車燃料消費率原単位を求める．そして，最小二乗法より式(3)の燃料消費率算

図-1 自動車実燃費の推移

出パラメータを推定する．以上の結果として得られたパラメータの一覧を表-3 に示す．各年次で推定されたパラ

表-3 年次別の自動車燃料消費率算出パラメータ

メータは統計的に有意な結果となった．ただしパラメー

年次
a1
a2
a3
a0
1987 7.226E-01*** -5.292E-04***5.424E-06*** 4.421E-02***
1992 7.571E-01*** -5.440E-04***5.638E-06*** 4.559E-02***
1999 7.832E-01*** -5.204E-04** 5.533E-06*** 4.587E-02***2005 6.727E-01*** -5.681E-04***5.620E-06*** 4.546E-02***2010 6.840E-01*** -4.749E-04***4.935E-06*** 4.123E-02***2015 6.080E-01*** -5.375E-04***5.237E-06*** 4.221E-02***

タ推計に用いた旅行速度別の燃料消費率原単位のサンプ
ル数が 10 と少ないことが大きく影響していることに留意が必要である．
なお，この燃料消費率原単位は 16 台の自動車での走行実験結果を平均することで求めた値であり，個別の自動車の実験結果では総じて速度が上がるにつれ急激に燃※最小二乗法より燃料消費率算出パラメータを推定***: p<0.0001**:p <0.01※各年次の推定には自家用車の旅行速度別燃料消費率原単位(n=10) 19) を使用

料消費量が減少し，一定の高速状態になると燃料消費量が増加するという特徴を確認することが出来る 19)．そのため，表-3 に示したパラメータには前述した自動車速度

らは自動車 CO2 排出量の算出に影響を及ぼす不可欠な変と燃料消費量の安定した関係が反映されており，本分析数であるため，本章ではこれら欠損している変数を補完

で自動車 CO2 排出量を推定するには支障はないといえる． する方法を検討する．
以降，このパラメータを各調査年次ごとに割り当てるこ(2) 運転率の補完とによって，実燃費変動を考慮した自動車 CO2 排出量を自動車の普及によってマイカー利用者が増加している算出する．

という社会背景を踏まえると，自動車トリップのうち回答者が自分で運転しているトリップ割合を示す運転率は
年々上昇傾向にあることが推察できる．実際に 1992 年

5. 欠損データの補完による変数の統一(第 2 回)以降の都市規模別に集計した運転率は 2005 年頃
までは年々高くなる傾向にあることが図-2 から読み取れ(1) 欠損データの内容と過去の対応
全国都市交通特性調査では，調査年次毎に部分的に設る．特に自動車依存度の高い地方圏都市では 2005 年(第問内容が変更されているところがある．本分析に直接関4 回)頃を境に自動車普及がピークを迎え，以降運転率がわる箇所としては，1987 年(第 1 回)では運転率が，1999

横ばいとなっている．

年(第 3 回)では一部都市でトリップ距離が調査されてい本研究ではこの運転率の変動傾向を踏まえて 1987 年

ない．ちなみに，運転主体を尋ねる設問は 1992 年(第 2(第 1 回)の運転率を補完する．具体的には，運転率が単回)の調査以降に設けられている．また，1999 年(第 3 回)

調増加傾向を示している 1992年(第 2回)～2005年(第 4回)

では本調査は国の予算ではなく，対象都市の予算で実施の 3 時点における各都市の運転率に着目し，運転率の経されたため，一部都市が独自に調査項目を削除したこと

年変化を最小二乗法より線形回帰する．そして，それぞによる．

れの都市で算出された線形式より，1987 年(第 1 回)の運
転率を補完する．

そのため先行研究 3)-5)は，1992 年(第 2 回)の運転率を他の調査時点においても不変であるという仮定を用いて補(3) トリップ距離の補完

完している．また，1999 年(第 3 回)において一部の都市
でトリップ距離が調査されていない点については，1992

1992年(第 2回)と 2005年(第 4回)の都市別平均旅行速度

年(第 2 回)の結果から算出した都市別平均旅行速度からを比較すると，図-3 に示す様に旅行速度が明確に改善し変化が無いという仮定を置いて分析を行っている．これていることが読み取れる．都市内の道路交通実態の把握5を目的とした道路交通センサスによれば，1997年の調査

90%を境に一般道路での混雑度(交通量と道路容量の比)は
年々緩和傾向にある 21)．そのため，道路交通の渋滞緩和

地方圏都市

85%
※1

が進んだことによって図-3 の様に旅行速度が改善された
1992年(第 2回)と 2005年(第 4回)の都市別平均旅行速度を

運 80%
転
率 75%

内分した値を 1999 年(第 3 回)のトリップに割り当てる．

70%

(%)

のだと推察される．そこで，旅行速度の改善を踏まえ，大都市圏都市
大都市周辺都市…

そこにトリップ時間を乗じることで各トリップ距離を補

65%
0%

完する．

※2

1987

1992

1999

2005

2010

2015

※1 運転率:自分で運転をしている自動車トリップの割合※2 1987年の運転率は1992年以降の運転率を線形回帰して算出

図-2 運転率の推移

6. 調査対象の変化による影響の除去

図-2 運転率の推移

都 30
市
別 25
平 20
均
旅 15
行
速 10
度
5

以上の検討によって居住者一人当たり自動車CO2排出量を算出する手順は整った．しかし，経年的に同一対象に対する比較を行うという視点から，調査範囲が経年的に広がっているという問題がある．具体的には表-1に示す様に，調査対象者として1999年(第3回)以降に市街化区(km/h)

域外の居住者が追加されている．また，平成の大合併によって一部都市では行政区域が拡大しており，空間的に同一対象地域に対する比較が厳密にできていたとはいえ

1992

2005

0
郡 所 千 松 東 横 岐 京 大 堺
山 沢 葉 戸 京 浜 阜 都 阪 市
市 市 市 市 区 市 市 市 市部

ない．なお，調査方法として2015年(第6回)に従来の質問
紙回収に加えてWEB回収方式が追加されており，そのような調査方法の変化がもたらした影響も検討に値する．

図-3 都市別平均旅行速度の推移

これらの影響を把握するため，後から追加された調査
対象が自動車CO2排出量にどれだけ影響を与えているか

表-4 分析条件の設定を把握する．そのために，まず調査対象の拡大を考慮し

区域区分
市町村合併
回答方法
調査
対象 市街化 市街化 旧行政 合併 質問紙 WEB
区域 区域外 区域 市町村 回答
回答て表-4に示す4つの分析条件を設定する．具体的には，

分析
条件

全6回で共通している回答者を①共通条件と設定し，更① 共通条件

○

×

○

×

○

×

② 都市全域

○

○

○

×

○

×

合併後
市町村

○

×

○

○

○

×

④ WEB追加

○

×

○

×

○

○

に市街化区域外，合併市町村，WEB回答を条件に加えた回答者をそれぞれ②都市全域，③合併後市町村，④③

WEB追加と設定し，それぞれの居住者一人当たり自動車CO2排出量を算出する．この際，全時点で共通する条
件との自動車CO2排出量の違いを比較すべく，②都市全域，③合併後市町村，④WEB追加の結果から①共通条
件の結果を引いた値をそれぞれa)市街化区域外，b)合併2） b)合併市町村では殆ど共通条件での計算結果との市町村，c)WEB回答によるサンプルがもたらした影響と間に差が見られず，熊本での61.2g-CO2/人・日の増して分離する．なお同一時点で結果を比較するために，

加が最大となっている．サンプルを確認すると，4つの分析条件が含まれている2015年(第6回)の全国都市

合併市町村内で調査が行われた町丁目の半数以上

交通特性調査を用いて分析を行う．ここから得られた都が市街化区域内に含まれているために共通条件との乖離が小さく算出されたのだと推察される．

市別の分析結果を図-4に示す．ここから以下の様な考察

3） インターネット利用と自動車利用量には正の相関が出来る．

があることが過去の研究より明らかにされており21)，1） a)市街化区域外では，特に地方都市において居住者一人当たり自動車CO2排出量が総じて高くなること

その観点からはc)WEB回答はプラス側に触れるこが伺える．特に傾向が顕著であるのが海南，松江，とが予測された．しかし実際は，まだWEB回答者

南国であり，その影響は約300g-CO2人・日にも及のサンプル数が少ないこともあってこの図だけか

ぶ．距離に換算すると，自動車トリップ距離が一らは十分に傾向は読み解けない．
4） 以上の考察を通じて，これまで調査対象が変化し人あたりおよそ1.8km増加することになる．
6

居
住 400
者 300
一
人 200
当
た 100
り
自
0
動
車 -100a)市街化区域外b)合併市町村c)WEB回答

CO₂(g-CO₂/-200
排出 -300
量
-400

)

人
・
日

札 仙 千 東 横 川 名 京 大 神 広 北 福 塩 所 松 春 宇 堺奈 呉弘 盛 郡 宇 上 金 岐 静 海 松 安 徳 今 高 南 熊 鹿
幌台葉京浜崎古都阪戸島九岡釜沢戸日治 良 前岡山都越沢阜岡南江来島治知国本児
区
屋
宮
州
井
島
部
※各分析条件で求めた居住者一人当たり自動車CO 2排出量から①共通条件の値を引いた値を図示

図-4 分析条件の違いによる自動車 CO2 排出量の差（2015 年）たことは居住者一人当たり自動車CO2排出量の算出

小さくなり，都市部と地方部での乖離は初期の頃に少なからぬ影響を及ぼしていることが示された．

より小さかったことが示された．

以降ではこれら図-4で示した影響を除去した①共

2） 都市部と地方部での乖離が小さくなったのは従来通条件に該当するトリップを対象に，28年に及ぶの計算よりも高い実燃費が反映された影響が大き

居住者一人当たり自動車CO2排出量の推移を精査しい．先行研究 4)では2000年時点で算出された燃料消た結果を示す．

費率パラメータを全調査時点に適用していたが，図-1 からもわかる通り，これは最も実燃費が低かった時期の値である．1987 年(第 1 回)と 2000年での

7. 自動車 CO2 排出量の推移の精査

実燃費の差は 0.66km/ℓとなっている．この実燃費の変化を考慮することで，1)で示した東京区部では最後に，①共通条件に該当するトリップを抽出し，過136.6g-CO2/人・日，静岡では 350.0g-CO2/人・日低い

去 6 時点における居住者一人当たり自動車 CO2 排出量の値を取る様になっている．

推移を精査した結果を図-5 に示す．更に都市構造の観点

3） 図-6(その 2)に示す 1999 年(第 3 回)の結果 4)と図-5(そからコンパクトシティを測るひとつの指標として，横軸の 3)を比較すると，トリップ距離が欠損していたには都市計画現況調査より求めた各都市の市街化区域人

都市の居住者一人当たり自動車 CO2 排出量が低く

口密度を設定した．また，結果を比較するために先行研なっている．本分析では旅行速度が向上したこと

究で算出されている結果の一部を図-6 に示す．

を考慮しており，燃料消費の効率が高まったこと

更に，計算手順を見直す前後での居住者一人当たり自によって環境負荷低減につながっている．特に顕動車 CO2 排出量と市街化区域人口密度の経年的な変動を著な傾向を示すのが東京区部であり，その差はみるために算出した基本統計量を表-5 に，更に両評価指395.4 g-CO2/人になる．

標に関する絶対量と変化量の関係性ついて統計分析を実4） 一方で，所沢のように居住者一人当たり自動車施した結果を表-6 と表-7 に示す．これらの結果から以下

CO2 排出量が以前より高まった例もある．これは運のことが読み取れる．

転率の上昇が影響している．具体的には，従来の1） 本研究を通じて分析手順の見直しをおこなった結計算で用いられていた 1992 年(第 2 回)の値に比べ，果，居住者一人当たり自動車 CO2 排出量の算出結

1999 年(第 3 回)の運転率は 8％上昇している．その果が過去の結果よりも総じて低い数値を取ること

ため，先行研究 4)に比べて，自動車が普及したことが示された．これは表-5 に示した基本統計量からによる影響を反映した居住者一人当たり自動車

も客観的な事実として確認することが出来る．特CO2 排出量を示すことが出来たといえる．

に先行研究 から引用した図-6(その 1)の 1987 年(第5） また，調査対象を統一したことで，一部都市の居1 回)の分布状況を比較すると，最大値である静岡住者一人当たり自動車 CO2 排出量に増減が見られと最小値である東京区部の差分は 192g-CO2/人・日

る．図-6(その 2)と図-5(その 3)を比較すると，特に

4)

7

3000

1987

1992

人
当 2000
たり
自動
車 1500人
当 2000
たり
自動
車 1500

東京区部

松戸
神戸
所沢

0

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）

200

海南

大阪

0
0

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）

200

所沢

人
・
日
）

0
50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）

200

2015

岐阜
名古屋

海南

宇治
札幌

京都
所沢
東京区部

川崎
0
0

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）

3000

1987

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

200

塩釜

人
当 2000
たり
自動
車 1500

静岡
金沢

名古屋

名古屋

人
・
日
）

宇治
千葉
京都

500

横浜
大阪

堺

排
出 1000
量
（

0
0

500

松戸

東京区部

0
0

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）200

g-CO2/

g-CO2/

神戸 所沢

大阪

人
・
日
）

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）200（その６）2015 年

岐阜

鹿児島
静岡
堺
宇治

安来

排
出 1000
量
（

京都
海南 奈良

東京区部

宇 都宮

CO₂

CO₂

上越

広島

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

1

人
当
た 2000り
自動
車 1500

人
・
日
）

1999

居
住 2500者

1

居住 2500者

松江上越（その４）2005 年（その５）2010 年
図-5 自動車 CO2排出量と市街化区域人口密度の関連（精査後）3000

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

安来

排
出 1000
量
（

横浜

500

200

宇 都宮

人
当 2000
たり
自動
車 1500g-CO2/

g-CO2/

g-CO2/

川崎

0

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）居住 2500
者

宇 都宮

安来

排
出 1000
量
（

東京区部

500

0

CO₂

名古屋
千葉

東京区部
0

（その３）1999 年

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

郡山

CO₂

CO₂

今治
盛岡
堺

川崎

1

鹿児島

郡山
海南

松戸
所沢
大阪

安来
今治

500

人
・
日
）

宇治

広島
上越

3000

1

1

人
当 2000
たり
自動
車 1500安来
岐阜

排
出 1000
量
（

人
・
日
）

2010

居
住 2500
者

金沢
春 日井
堺

（その２）1992 年

3000

2005

居
住 2500者人
当 2000
たり
自動
車 1500

東京区部

堺（その１）1987 年
3000

松戸

神戸

岐阜
郡山

排
出 1000
量
（

宇治

500

人
・
日
）

0

名古屋

g-CO2/

大阪

海南 奈良

500

安来

排
出 1000量（京都

g-CO2/

g-CO2/

人
・
日
）

堺

人
当 2000
たり
自動
車 1500CO₂

排出 1000量（

静岡名古屋

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

居
住 2500
者

宇 都宮
郡山

CO₂

CO₂

金沢
上越

1999

1

居
住 2500者

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

1

1

居
住 2500
者

3000

3000

大都市圏都市
大都市周辺都市
地方圏都市

神戸

今治
呉

所沢
川崎

500

大阪 東京区部

0
0

50
100
150
市街化区域人口密度（人/ha ）200（その１）1987 年（その２）1999 年
図-6 先行研究(改訂前)での自動車 CO2 排出量と市街化区域人口密度の関連（抜粋）4)

安来が顕著な変化を示しており，その差は 713.5g-

大値ともに調査年次毎に高くなっており，都市間

CO2/人・日にも及ぶ．これは1)の様に実燃費変動をでの標準偏差も拡大傾向にあることから都市間で考慮したことに加え，自動車依存が特に高い市街の乖離が統計的な数値として伺うことが出来る．

化区域以外の地区を分析から除外したためである． 7） 更に市街化区域人口密度との関係性を考慮するた
6） 図-5 を新たに計算した 2015 年の結果まで通してみめに回帰分析を実施した結果が表-6 であり，近年

ると，大都市と地方都市との間の居住者一人当たになるにつれて回帰係数が低くなること，定数項

り自動車 CO2 排出量の乖離が一貫して拡大していが高くなることからも，特に市街化区域人口密度

る．表-5 に示す基本統計量からも特に平均値，最の低い地方部で居住者一人当たり自動車 CO2 排出8

量が増加しやすい傾向にあることが分かる．

表-5 居住者一人当たり自動車 CO2 排出量および

8） また表-7 より市街化区域人口密度の経年的な変化

市街化区域人口密度の年次別基本統計量

量は居住者一人当たり自動車 CO2 排出量の変化と項目比較すると相対的に小さいことが確認される．それは，図-5 が示すとおり両変数はおよそ一桁スケールが異なることを考慮しても明白である.ちなみに両変化量の相関を分析すると，1987 年から 1992
年の地方圏都市を除いて統計的有意性は確認され

年次

1987

1992

1999

2005

2010

2015

平均
パラメータ変更前の居住者一人当たり 標準偏差
自動車CO 2排出量
最小(g-CO 2/人・日)
最大

1161.5 1306.2 1361.0 1517.9 1464.0 1463.2

平均パラメータ変更後の居住者一人当たり 標準偏差
自動車CO 2排出量
最小(g-CO 2/人・日)
最大

906.4 1078.3 1056.4 1369.6 1355.2 1397.1

なかった．低炭素化という目的に照らすと，図-5

市街化区域
人口密度
(人/ha)

を静的に観察した場合には高密なコンパクトシテ

260.0

315.7

343.1

451.1

522.6

564.4

661.1

664.2

743.6

628.8

443.4

335.4

1708.2 1939.3 2250.0 2326.1 2205.8 2726.8
207.2

260.9

312.6

349.5

444.4

483.0

517.0

548.6

355.4

605.6

440.7

370.2

1372.2 1598.8 1841.4 1984.6 2041.6 2314.7

平均

64.4

65.0

65.1

65.1

65.3

66.9

標準偏差

24.7

25.3

25.2

27.0

27.9

29.2

最小

30.8

30.4

27.1

26.5

25.6

24.7

最大

147.3

143.3

137.7

143.5

150.7

155.5

ィの優位性が高いことは間違いない．ただし動的に観察した場合には，特に地方圏都市において市

表-6 居住者一人当たり自動車 CO2 排出量および街化区域人口密度によらず居住者一人当たり自動

市街化区域人口密度に関する回帰分析結果

車 CO2 排出量が増加傾向にあるという実態が明ら項目かになったといえる．

年次

回帰係数
定数項

1999

-7.08** -11.18** -14.15** -14.98**

2005

2010

2015

1265.01** 1583.89** 1517.24** 2097.40** 2278.60** 2389.83**

表-7 居住者一人当たり自動車 CO2 排出量および本研究で得られた主要な成果は以下の通りである．

市街化区域人口密度の平均変化量の推移

政策検討上きわめて重要であるにも関わらず，世界

年次のどこにおいても作成されていない，長期間で比較

項目

可能な(28年間，6時点)N.K.散布図の作成を精査のう
え行った．
2)

1992
-7.77**

相関係数
0.66**
0.75**
0.57**
0.86**
0.89**
0.90**
従属変数：居住者一人当たり自動車CO2排出量（g-CO 2/人・日） **:p<0.01
独立変数：市街化区域人口密度（人/ha）

8. おわりに1)

1987-5.57**

この結果，現在考えられているよりも，1987 年時点
では居住者一人当たり自動車 CO2 排出量の値は低く，また都市間での格差も小さかったことが明らかにな

居住者一人当たり自動車CO2排出量の大都市圏
平均変化量(g-CO 2/人・日)
都市
市街化区域人口密度の平均変化量(人/ha)
居住者一人当たり自動車CO2排出量の
大都市
平均変化量(g-CO 2/人・日)
周辺都市
市街化区域人口密度の平均変化量(人/ha)
居住者一人当たり自動車CO2排出量の地方圏
平均変化量(g-CO 2/人・日)
都市
市街化区域人口密度の平均変化量(人/ha)

1987
-1992

1992
-1999

1999
-2005

2005
-2010

109.3

4.1

174.0

-85.4

1.1

-0.1

2.2

1.0

2.4

1.3

136.0

90.0

261.0

-78.4

25.8

86.9

2010
全期間
-2015 平均
-2.6

39.9

2.4

1.6

0.1

-0.3

0.1

0.8

236.7

-94.4

444.3

69.9

83.5

148.0

-0.4

-0.6

-1.6

-0.4

-2.2

-1.0

った．
3)

4)

調査対象が経年的に変化してきたことについても補正を行い，市街化区域外の地区を算入することの影

ものの，居住者一人当たり自動車 CO2 排出量が経年響が大きいことを示した．これらの地域については的に増加しているという事実をよく踏まえ，お題目

別途，十分な精度を有する調査を行うことが今後期としてのコンパクト化を唱えるのではなく，自動車待される．

保有と利用の両面からの対策が求められる．

2015 年の調査より追加的に導入された WEB 調査に

なお本研究で用いた全国都市交通特性調査は各都市のついては，まだそのサンプル数が少ないこともあり， 町丁目をランダムに抽出して調査を実施しているため，都市ごとの傾向を把握するには至らなかった．

合併市町村で調査がなされた町丁目数が少ないといったWEB 調査の比重は今後高まることが予想されるた課題が挙げられる．今後より多くの調査地区を蓄積する

め，他のパーソントリップ調査で行われている

ことで，都市内での居住者一人当たり自動車 CO2 排出量

WEB 調査の結果も含め，継続的な観察が必要であの偏在をより詳細に確認することも必要であろう．

る．
5)

精査の結果，都市間での居住者一人当たり自動車

謝辞：本論文の執筆にあたって，土木研究所の並河良治

CO2 排出量の格差は経年的に拡大している．今後の氏より有益な情報をいただいた．また分析を行うにあた

低炭素化促進などの政策提案については，一時点のって全国都市交通特性調査を使用する機会を得た．なお，

静的結果だけに頼ることなく，このような経年的な本研究は日本学術振興会科学研究費(課題番号 26289170)

動的結果をも踏まえた対応が求められる．具体的にの助成を得た．記して謝意を表する．

は地方都市については都市コンパクト化のひとつの施策である居住誘導が進むことで変化すると考えら

参考文献

れる市街化区域人口密度には殆ど変化が見られない
9

1)Peter Newman and Jeffrey Kenworthy: Cities and automobile dependence, An international sourcebook, Gower technical, 1989.
2) Peter Newman and Jeffrey Kenworthy: Sustainability andcities : overcoming automobile dependence, 1999.
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国会参考人対応，2014.5.8.開催．
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論文集，No.793 Ⅳ-68，pp.793_41-793_48，2005．
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p/road/ir/ir-data/data_shu.html（最終閲覧日 2017 年 6 月 1
2 日）．
21) 谷口守，橋本成仁，植田拓磨：個人行動特性に配慮した買物行動のサイバー空間への潜在的な移行性把
握，土木学会論文集 D，Vol.66，No.2，pp.290-299，
2010．
(2017. 8. 25 受付)

LONG-TERM TRENDS IN AUTOMOBILE CO2 EMISSIONS BY CITY:
28 YEAR TRACKING OF NATIONWIDE PERSON-TRIP SURVEYS
Tomohiro KOSHIKAWA, Mamoru TANIGUCHI
Relations between urban structure and automobile CO2 emissions have attracted attention as important
aspects of environmental policy, with respective introduction of urban facility location planning systems
and carbon taxes.Particularly, Newman–Kenworthy type scatter plots provide fundamentally important information.Nationwide person-trip surveys have been used in Japan to accumulate these data. However,differences in annual fuel consumption and survey items during the calculation process strongly affect results over long examination periods.This study investigates city-specific automobile CO2 emissions over
28 years, using data from the sixth survey administered in 2015 along with retroactively changed index
values.Results show that automobile CO2 emissions per city 28 years ago were actually lower than thosereported from earlier research. Results also show that inter-city disparity in automobile CO 2 emissions perperson has been expanding recently.

10