商業地間の介在機会効果を考慮した集客数予測モデルの構築－JR 博多シティ開業によって、天神と博多の人の流れはどう変わるのか－
福岡大学都市空間情報行動研究所
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福岡大学経済学部
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経済学部

1.

研究のねらいと目的
福岡市の都心部では、2011 年 3 月に大きな 2

山城興介※
斎藤参郎
田中良知
佐藤明浩
廣瀬宏平
西村元成
久田周史

れている、とみられているのに対し、開業後は、これがどのように変化するのか、である。

つの変化があった。１つは、九州新幹線の全線開明らかに、博多経由で天神に来訪する人にとっ業である。これまで、熊本県の新八代駅から鹿児て、博多は目的地天神までの介在機会である島県の鹿児島中央駅までの間で部分開業していた(Stouffer [8])。しかし、このような介在機会の効が、3 月 12 日に博多駅から鹿児島中央駅までの全果を明示的に推定した例やその変化を予測した例線が開業した。また、もう 1 つは、本研究で取りは皆無である。

上げる JR 博多駅の新駅ビル「JR 博多シティ」の開業である。JR 博多シティは、約 10 万㎡売場面積を持ち、核テナントとして、阪急百貨店や東急ハンズなどが入るとともに JR 九州が手がける複合商業施設のアミュプラザ博多や映画館、飲食店街など多彩な業種が入った駅ビルである。
福岡都心部には天神地区と博多地区の2 つの商業集積地区がある。天神地区は、約 26 万㎡の売場面積を持つ九州最大の商業集積地区である。一方、開業前の博多駅地区は博多駅ビルの再開発の影響もあり、わずか 4 万㎡の売場面積であったが、開業後は、11 万㎡の売場面積を持つ商業核となる。
この JR 博多シティの開業によって、福岡都心部の人の流れが大きく変化することが予想される。
とくに、天神と博多との人の流れがどのように変化するのかに大きな関心が寄せられてきた。
とりわけ興味深いのは、開業前は、博多駅を経由して天神へ来訪する来街者の多くが博多駅地区を素通りして天神地区に来街している、とされているのに対し、開業後は、これがどのように変化するのか、また逆に、天神を経由して博多駅地区に来訪する来街者の多くが天神地区でトラップさ

本研究のねらいは、このような介在機会効果を、目的地の集客数に対する介在機会の影響と定義し、介在機会がある場合とない場合での、実数ベースの目的地の集客数の差として計測する枠組みを構築し、介在機会効果の推計と予測を可能にすることにある。
これまで筆者らは、消費者回遊行動調査などの消費者行動マイクロデータにもとづく消費者行動アプローチによって、都市商業開発の効果や交通プロジェクトの政策効果の計測を行ってきた。その特徴は、開発前後での消費者行動の変化から、集客数や売上高といった実数ベースの予測や推計方法の開発を行ってきた点である（[1][2][3][4][5]）。
本研究でも、介在機会効果の推定と予測に、消費者行動アプローチを適用する。具体的には、来街地ベースの集客数予測ポアソン回帰モデル（[4][5]）を用い、目的地への出向頻度を説明する
変数に、博多駅経由で天神を目的地とする場合と天神経由で博多を目的地とする場合のサンプルに対して、目的地と介在商業地間の相互作用として介在機会の影響を説明する変数を導入した、介在機会効果を考慮した出向頻度ポアソン回帰モデル

を構築し、天神地区や博多駅地区を目的地とする消費者が、その途上で介在機会としての博多や天

3.

分析枠組

神にどの程度トラップされ、目的地への出向頻度3.1.

入込み来街者数の予測手順を減少させるかによって、マイクロな介在機会効果の推計を可能としている。

以下の手順で、介在機会効果を考慮した天神地区と博多地区の入込み来街者数を推定していく。

以上にもとづいて、本研究の目的は、2010 年に① 第 15 回福岡都心部回遊行動調査データを用実施した第 15 回福岡都心部消費者回遊行動調査

いて、福岡都心部への出向頻度、交通費、所データを用い、介在機会効果を考慮した出向頻度

要時間、売場面積から、介在機会効果を考慮ポアソン回帰モデルを推定し、その推定結果から、した出向頻度予測ポアソン回帰モデルのパJR 博多シティの開業によって、博多駅地区、天ラメータを推定する。

神地区への集客数がどのように変化するかの予測② 分析対象地区となる福岡都市圏を設定し、市とともに、介在機会効果によって、天神を目的地町村別交通手段別の天神地区と博多駅地区とする来街者数のうち、博多駅地区にトラップさまでの交通費、所要時間にもとづいて、①のれる人数がどのように変化するか、逆に、博多を出向頻度予測ポアソン回帰モデルを用いて、目的地とする来街者数のうち、天神でトラップさ市町村別交通手段別に、JR 博多シティ開業れる人数がどのように変化するか、を予測するこ前後の天神地区と博多駅地区の出向頻度をとで、介在機会効果の変化を予測することにある。

予測する。
③ 市町村別の人口データと②から、JR 博多シ

2.

福岡都心部の概要

ティ開業前後の全体の天神地区と博多駅地福岡都心部の地図を図 2-1 に示している。福岡都心部は、天神地区と博多地区の 2 つの商業集積地区がある 1.5km 四方のエリアである。天神地区

区入込み来街者数を予測する。
④ 介在機会効果のパラメータから、天神経由博多駅に行く人と博多駅経由天神に行く人のは、3 つのデパートや数多くの複合商業施設、地介在機会効果を明らかにする。

下街があり、多くの買物客で賑わっている。博多地区は、博多駅地区に JR 博多駅があり、周辺に複合商業施設のキャナルシティ博多や博多リバレ

3.2.

使用するデータ

インがある。

3.2.1.

第 15 回福岡都心部回遊行動調査

本研究では、第 15 回福岡都心部回遊行動調査
データを使用している。第 15 回福岡都心部回遊行動調査は、福岡都心部への来街者を対象に、個博多地区
800

200

1800

人属性や調査当日の回遊行動や福岡都心部、天神2200

地区、博多駅地区、主要施設の出向頻度、天神地・博多リバレイン

900

1300

・ダイエー福岡店

400

区や博多駅地区までの交通手段・所要時間・交通

1400

300

1900
・福岡PARCO

691694

岩田屋・700500

2300

1000

1700

・JR 博多駅
・キャナルシティ博多

・ソラリアプラザ
・大丸u

1500

2000

693692

1100

天神地区

2100
7000

10000

1200

2500

費などを聞く 15 分～20 分程度の聞き取りアンケ

2600
2400

・三越ート調査である。回遊行動では、調査当日の福岡都心部の立ち寄り場所・そこでの目的・支出額を1600

9000

生起順に聞いている。調査地点･調査日･調査時間などの調査概要を表 3-1 にまとめておく。有効サ

図 2-1 福岡都心部地図

ンプル数は 732 票である。

表 3-1 第 15 回福岡都心部回遊行動調査
調査概要

その最短道路距離に、基準点から各地区まで時速30km で移動すると仮定して、それとした。
交通費は、調べた最短道路距離をもとに、燃費調査日時

2010年6月26日(土)、27日(日) 12:00～19:00
ソラリアプラザ、博多駅コンコース、キャナルシティ、
調査場所
ショッパーズ・ダイエー、岩田屋本館、大丸/エルガーラ、
福岡三越、博多リバレイン、福岡PARCO16歳以上の福岡都心部来街者を対象とした
調査方法
15～20分程度の聞き取りアンケート調査(１)個人属性(居住地、年齢、性別、職業など)(２)調査当日の回遊行動履歴(立ち寄り場所、立ち寄り目的、支出金額)
主な調査項目(３)福岡都心部主要地区までの所要時間、利用交通手段(４)福岡都心部、福岡都心部主要商業地区、福岡都心部主要商業施設への出向頻度
有効サンプル数 732サンプル

3.2.2.

GIS による補完データ

本研究では、2 つのケースにおいて、GIS による補完データを作成している。

を 1 リットルあたり 10km、レギュラーガソリン1 リットルの値段を 130 円と仮定し、ガソリン代を計算したものを自家用車の交通費とした。
２）鉄道
所要時間は、基準点から最寄り駅までの最短道路距離を NAVITIME で計測した。その最短道路距離に、基準点から最寄り駅まで時速 30km で移動すると仮定して、それとした。最寄り駅から天神地区の最寄り駅（西鉄福岡（天神）駅、地下鉄

1 つめのケースは、第 15 回福岡都心部回遊行動天神駅）ならびに博多駅地区の最寄り駅（JR 博

調査で、主利用交通手段が自家用車の場合、交通多駅、地下鉄博多駅）までは、使用する鉄道会社費は 0 円としており、ガソリン代などは考慮してホームページ（JR 九州([13])、西日本鉄道([10])、いない。そこで、次の方法で、交通費を補完して福岡市地下鉄([11])）の時刻表から所要時間を算出いる。

した。

調査票に記入された郵便番号をもとに、基準点

交通費は、所要時間同様に使用した鉄道会社のを出し、そこから、天神地区と博多駅地区までのホームページより最寄り駅から各地区までの最寄最短道路距離や高速道路料金をインターネットサり駅までの運賃を交通費とした。

イト NAVITIME（[9]）で調べ、燃費を 1 リット

３）バス

ルあたり 10km、レギュラーガソリン 1 リットル

所要時間は、基準点から最寄りバス停までの最の値段を 130 円と仮定し、ガソリン代を計算し、短道路距離を NAVITIME で計測した。その最短これに、高速道路料金を加えている。

道路距離に、基準点から最寄りバス停まで時速

もう一つのケースは、予測の際に分析対象地域

4km で移動すると仮定して、それとした。最寄りにおいて、分析対象地域から天神地区・博多地区

駅から天神地区のバス停ならびに博多駅地区のバまでの所要時間、交通費のデータである。第 15

ス停までは、西日本鉄道ホームページ([10])の時刻

回福岡都心部回遊行動調査により、対象地域の最表から所要時間を算出した。

も多く使っている交通手段（自家用車、鉄道、バ交通費は、所要時間同様に使用した西日本鉄道

スの 3 種類に限る）を出し、その交通手段別に所のホームページ([10])より最寄りバス停から各地要時間と交通費を作成している。ただし、調査サ区までの最寄りバス停までの運賃を交通費とした。

ンプルで得られなかった市町村については、自家用車で行くと仮定して、所要時間・交通費を作成

3.2.3.

分析対象地域した。各市町村の基準点については、市役所や町

分析対象地域は、福岡都市圏を対象としている。

村役場とした。交通手段別の対象地域から天神地

福岡都市圏は、国勢調査による福岡市への通勤通

区、博多駅地区までの所要時間、交通費は、以下

学率 5%のエリアと定義している。具体的には、のように算出した。

福岡県・佐賀県の 39 市区町村となっている。分

１）自家用車析対象地域を、図 3-1 に示している。

所要時間は、基準点から天神地区、博多駅地区までの最短道路距離を NAVITIME で計測した。

説明変数とし、出向頻度が、互いに独立な平均 λiのポアソン分布 Yi に従っていると考え、平均 λi の対数 log(λi)を、説明変数 xi と未知パラメータβの線形関数と仮定し、最尤推定法を使って、パラメータβを推定するモデルである。
（詳しくは、斎藤・栫井・中嶋[6]や斎藤・石橋・熊田[7]を参照されたい。
）
消費者 i の出向頻度の平均 λi を、所要時間 t、交通費 c、売場面積 squ、介在機会 io を説明変数とする線形関数として、以下のように表す。
図 3-1 分析対象地域
対象地域の人口データ

3.2.4.

対象地域の市町村人口データについては、福岡県では、福岡県ホームページ([14])の Fukuoka
Data web の人口移動調査の第 2 表の市区町村別・年齢別人口等、佐賀県については、エリアとなっている基山町のホームページ([15])の年齢別人口集計ならびに鳥栖市のホームページ([16])の年齢階層別人口を使用した。
ただし、本研究では、log i  tij   cij   log squ j   io j (4.1)
ただし、tij、cij は消費者 i の自宅から j 商業地までの所要時間、交通費である。また、squj は j 地域の売場面積で地区の魅力を表す指標として使用する。
ioj は j 地域への介在機会効果であり、具体的には以下である。

 squh  squt io j  di1 log   di 2 log  (4.2)
 squt  squh 1 j商業地が天神地区で、
di1  博多駅を経由して行く場合
0 それ以外


15 歳～79 歳まで人口 2,625,874 人を対象としている。
3.2.5.

売場面積データ1 j商業地が博多地区で、
di 2  天神地区を経由して行く場合
0 それ以外


後述する介在機会効果を考慮した出向頻度ポア
ソン回帰モデルでは、売場面積を使用する。売場
面積は、平成 19 年商業統計表の立地環境特性別統計編の都道府県別、東京特別区・政令指定都市別、特性別の大規模小売店舗面積規模別大店舗数、

ただし、 squt ：天神地区売場面積、 squh ：博多地区売場面積

事業所数、従業者数及び年間商品販売額（[12]）出向頻度は、買物、レジャー、食事によるものを使用する。天神地区の売場面積は 258,354 ㎡、で、通勤通学、業務は含まないことに注意してお博多駅地区の売場面積は 46,777 ㎡、キャナルシ

く。

ティ地区の売場面積は 42,508 ㎡である。
また、JR 博多シティの売場面積は、JR 九州ホ

4.2.

推定結果

ームページ（[13]）より 100,800 ㎡である。開業

表 4-1 は、出向頻度ポアソン回帰モデルによる後の博多駅地区の売場面積には、この JR 博多シパラメータの推定結果である。
推定結果では時間、ティの売場面積を加えたものを使用する。

費用、介在機会にマイナスであり、売場面積はプラスになっている。全変数すべて 1%で有意とな介在機会効果を考慮した出向頻度ポアソン4.

回帰モデルの推定
4.1.

出向頻度ポアソン回帰モデル

出向頻度ポアソン回帰モデルは、出向頻度を被っている。
この結果を用いて、予測を行っていく。

表 4-1 パラメータ推定結果

天神に行く介在機会効果と天神経由博多に行く介在機会効果を人数で変化を示したものである。博

所要時間（分）交通費（円）

推定値
t値-0.032225 -22.29 ***-0.00082 -7.46 ***標準偏差0.0014458
0.0001099

log売場面積（㎡）log介在機会0.178616 59.25 ***-0.320624 -8.90 ***0.0030148
0.036005***：1%有意

多駅経由天神へ行く人は、開業前 20,530 人から開業後 6,252 人に減少しており、博多でトラップされる人が増加している。一方、天神経由博多へ行く人は、開業前-23,471 人から開業後-10,269 人に増加している。この解釈は、開業前天神に 2 万5.

天神地区と博多地区の入込み来街者数の予

3 千人トラップされていたものが、開業後、天神測結果にトラップされているが約1 万人に減少している

出向頻度予測モデルを用いて、対象の各市町村ことから、博多地区に流れていることを表していに住む代表的消費者１人が、天神地区と博多地区る。この介在機会効果により、博多地区に約 2 万に 1 ヶ月当たり何回出向するかを予測し、この結7 千人が増加する予測結果となった。

果と、各市町村の人口データを使って、天神地区-30,000 -20,000 -10,000と博多地区が JR 博多シティ開業後どの程度増加

博多駅経由天神するのかを予測する。
図 5-1 は、JR 博多シティ開業前後での天神地

010,000

20,00020,530

現状
開業後30,0006,252

区と博多地区の 1 日あたりの入込み来街者数の予測結果である。天神地区では、開業前 27 万 9 千-23,471人だったものが、開業後 26 万 5 千人と約 1 万 4

現状-10,269

開業後

天神経由
博多駅千人減少する結果となった。
一方、博多地区では、開業前 14 万 3 千人だったものが、開業後 19 万 4千人と約 5 万人増加する結果となった。
050100150200

天神地区

250

博多地区の介在機会効果
千300

279

現状265

開業後

図 6-1 開業前後の来街者数による天神地区と7.

結論と今後の課題
本研究の意義は、消費者行動マイクロデータから、介在機会効果を考慮した出向頻度ポアソン回帰モデルを提案し、そのモデルから、JR 博多シ

143

現状

博多地区
194

開業後

ティ開業前後の天神地区と博多地区の入込み来街者数を予測するとともに、天神地区と博多地区の図 5-1 天神地区と博多地区の開業前後の入込み来街者数

実数ベースでの介在機会効果を推定したことである。その結果、博多地区が 1 日あたり 5 万人増加
し、一方で、天神地区が 1 日あたり 1 万 4 千人減少する予測となった。
また、介在機会効果により、

6.

来街者数による行先商業地の介在機会効果

博多地区では、1 日あたり 2 万 7 千人が訪れるとの推定結果いう結果になった。

本章では、介在機会効果のパラメータから、博今後、2011 年 3 月の開業以後、天神地区と博多

多駅地区経由で天神に行く介在機会効果と天神経地区で、どの程度入込み来街者数に変化があった

由で博多に行くそれの変化についてみていくことのか、
また、介在機会効果がどの程度あったのか、にする。

検証を行うことが今後の課題である。

図 6-1 は JR 博多シティ開業前後の博多駅経由

[9] NAVITIME

参考文献[1] 斎藤参郎・山城興介・中嶋貴昭・五十嵐寧史，“地下鉄開通による都心への経済効果の計
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その応用 －福岡都心 100 円バス導入による[16] 佐 賀 県 鳥 栖 市 ホ ー ム ペ ー ジ

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ラクト集』, 2003, pp.218-219[6] 斎藤参郎・栫井昌邦・中嶋貴昭，“来街地ベースサンプリングによる都心商業地への入込者数予測モデルの構築と評価”，『地域学研究』，Vol.29，No.1，1999，pp.55-74[7] 斎藤参郎・熊田禎宣・石橋健一，“来街者調査ベースポアソン回帰集客数予測モデルの提案とその応用 ―小倉都心再開発に伴う入込み客数および消費者行動回遊パタンの変化予測と評価―”『，都市計画論文集』，30巻，1995，pp.1-6[8] SamuelA.

Stouffer ，“ InterveningOpportunities and Competing Migrants”,
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