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富山市 における 住宅立地 と 交通 に 関 する 実態分析 @ 第 47 回 土木計画学研究発表会(春大会 )

富山市 における 住宅立地 と 交通 に 関 する 実態分析 @ 第 47 回 土木計画学研究発表会(春大会 ). 東京都市大学 福岡裕介 東京都市大学 宮本和明 関西 大学 北詰恵一 名城大学 鈴木 温. 研究背景. 世帯マイクロシミュレーションモデルの 構築  (科研 基盤研究( B )) マイクロシミュレーション の活用(大谷発表) 基 準 年マイクロデータ の初期値推定(杉木発表 ) モデル構築(金崎発表) モデル構築(市川発表) 世帯調査(属性 情報、居住立地行動、交通 行動)の実施 上記 の応用分析と平行して調査結果に基づく実態分析が 必要.

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富山市 における 住宅立地 と 交通 に 関 する 実態分析 @ 第 47 回 土木計画学研究発表会(春大会 )

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Presentation Transcript


  1. 富山市における住宅立地と交通に関する実態分析@第47回土木計画学研究発表会(春大会)富山市における住宅立地と交通に関する実態分析@第47回土木計画学研究発表会(春大会) 東京都市大学福岡裕介 東京都市大学宮本和明 関西大学北詰恵一 名城大学鈴木 温

  2. 研究背景 • 世帯マイクロシミュレーションモデルの構築  (科研 基盤研究(B)) • マイクロシミュレーションの活用(大谷発表) • 基準年マイクロデータの初期値推定(杉木発表) • モデル構築(金崎発表) • モデル構築(市川発表) • 世帯調査(属性情報、居住立地行動、交通行動)の実施 • 上記の応用分析と平行して調査結果に基づく実態分析が必要

  3. 研究目的 マーケティングの観点から様々なセグメントに対して効果的な政策手段を行う為に、実施された世帯調査の結果に基づき世帯属性から様々なセグメントに分類し、それぞれのセグメントにおける行動と満足度の差異を明らかにすること。 • 住宅タイプや居住地選択行動と世帯構成員の交通行動に着目 • 現状および将来に対する満足度合いに関しても質問 5W1H 3

  4. 調査概要 • 実施期間:2011年12月から2012年1月 • 対象地域:旧富山市と旧婦中町の都市計画区域 • 対象世帯:全140,743世帯から10%無作為抽出 • 送付票数:14,073票 • 回収数:5,089票(回収率36.2%). • 配布回収方法:返信封筒を同封し郵送配布郵送回収

  5. 調査対象地域 JR北陸本線 LRT 富山市 中心部 駅から 半径1キロ 市街化区域+α 中ゾーン:52 小ゾーン:1026 富山地鉄 4 0 2 JR高山本線 km

  6. 質問項目 5W1H • 世帯属性等: 世帯構成員の属性情報(年齢や性別,職業)や通勤通学先等 • 現在の居住地: 住宅の種類や居住年数,現在の住宅を選んだ理由や不満・不安等 • 住替え履歴: 現在住んでいる住宅の前の居住地情報について • 将来の住み替え: 仮に,将来住み替えようとした場合その時期や理由,選好する住宅タイプ等 • 日常生活の移動や居住・交通等: 富山市中心部に通勤以外で行く際の頻度や交通手段 • 交通条件の変化に対する表明選好: 仮に近所に駅やバ停留所が設置された場合に変化すると思われる目的地や行く頻度等 • 富山市の政策に関する認知度: 「まちなか居住推進事業」や「公共交通沿線居住推進事業」についての認知度と利用意志等

  7. 実態調査における着眼点 • 引越し経験の有無 • 最寄り駅からの時間距離別 • 自動車の保有の有無 • 市中心部からの距離 • 65歳以上の高齢者が同居の有無 • 最寄りのバス停までの距離別 • 居住ゾーンから徒歩10分圏内のバス停数

  8. 世帯の特徴① 引っ越し経験がない世帯の方が「世帯規模が大きい」 最寄り駅から遠くなるにしたがって「世帯規模が大きくなる」 お年寄りの有無による違いはあまり見られない 引っ越し経験がない世帯の方が「平均年齢が高い」 最寄り駅から遠くなるにしたがって平均年齢は「V字」を描く(⇒若年層がさほど遠くない場所に住んでいる?) 高齢者がいない分、とても若い

  9. 世帯の特徴② 引っ越し経験がない世帯の方が「高齢化率がとても高い」 最寄り駅から遠くなるにしたがって徐々に「高齢化率が高くなる」

  10. 現在の居住地の不満 ※グラフの形について 公共交通の 頻度が少ない 「谷型」 経験あり・ お年寄りなしタイプ 「公共交通」や「買い物」に関する不満が全体的に多い 最寄駅に近いほど「買い物利便性」を居住選択理由としているのにも関わらず、実際は買い物する場所が少ないために、駅近で「買い物が不便」という回答 「公共施設や病院が遠い」という不満は遠くなるにしたがって増加 公共交通が近くにない 「山型」 未経験・ お年寄りありタイプ 公共施設が遠い 買い物 全体的に「駅やバス停が遠い」「頻度が少ない」「スーパーが遠い」が多い 経験・高齢者なし世帯(谷型)では「交通」や「職場が遠い」「親せきや知り合いが遠い」という不満が多い 一方で、未経験・高齢者有の世帯(山型)では「公共施設」「病院」「スーパー」が遠いという不満 病院が遠い

  11. 将来への不安 ※グラフの形について 「谷型」 経験あり・ お年寄りなしタイプ 除 雪 「除雪」「建物の老朽化」「交通手段」「通院」などが多くの不安要素 遠くになるにしたがって「除雪」や「老朽化」が減るが、逆に「通院」「買い物」「出かける交通手段」が増える傾向にある 「山型」 未経験・ お年寄りありタイプ 老朽化 交通手段 買い物 通 院 項目を問わず、「除雪」「建物の老朽化」が多い 「経験・高齢者なし(谷型)世帯では「家賃やローン」が突出 「買い物」「通院」「介護サービス」は未経験・高齢者あり(山型)世帯で多い

  12. 仮に、駅やバス停が自宅近くに新設された場合に「場所」が変わると思われる活動仮に、駅やバス停が自宅近くに新設された場合に「場所」が変わると思われる活動 そこで・・・ 30%近い世帯が 「買い物する場所が変化する」と回答していることから、その世帯の特徴を知り、今後の住み替えの可能性を探ってみることにした。 ※グラフの形について 外食 「谷型」 経験あり・ お年寄りなしタイプ 買い物 「山型」 未経験・ お年寄りありタイプ 「買い物」「外食」が全体的に多い 遠くなるにしたがって「買い物」は減るが「病院」が増加傾向にある 病院 「買い物」「外食」などが全体的に多い 経験・高齢者なし(谷型)世帯では「勤務地」「学校」「外食」「塾・習い事」が未経験・高齢者あり世帯より多い 未経験・高齢者あり(山型)世帯では「買い物」「病院」が他より多い 映画・観劇 カルチャー センター

  13. 「買い物する場所が変わる」に着目した場合①「買い物する場所が変わる」に着目した場合① 回答世帯では、「近くに駅やバス停がない」や「公共施設が遠い」といった不満を未回答世帯より多い 回答世帯では、「出かける交通手段」「買い物」「通院」を将来の不安として挙げる 未回答世帯では、「除雪」「家賃・ローン」「建物の老朽化」が多い

  14. 「買い物する場所が変わる」に着目した場合②「買い物する場所が変わる」に着目した場合② 【まちなか居住助成金制度とは?】 ・住宅の購入費等の借入金 (50万円/戸)の助成 ・都心地区への転居に対して (1万円/月)の助成 「はっきりしない」に着目すると、回答世帯の方が多かったことから、将来的には引っ越しする可能性が少なからずあると言える これまでのことから 「買い物の場所が変わる」と回答している世帯は・・・ 「公共交通から遠く・頻度が少ない」「スーパーや公共施設から遠い」などの不満点 「出かける交通手段」「買い物」「通院」などの将来の不安 「(自動車を運転できなくなった場合の)少なからずある将来の引っ越しの可能性」 「助成金の活用の意思」 などの観点から 「より便利な居住地に引っ越す可能性がある」 と言える。 認知に関しては差はない 回答世帯では多くが「活用したい」 助成金制度を認知していない世帯の中でも「活用したい」と回答している世帯は多い   ⇒住民への情報提供が重要

  15. まとめ • 違いが見いだされた項目もあれば逆に差が見いだせない項目もあり、詳細な属性を持つことで詳しい分析が可能であることを示している。 • 特定のセグメントに着目することで、それらの特性や可能性を踏まえたより実効性の高い都市政策手段の立案への貢献が期待できることが確認できた。 • 膨大なアンケートデータをビックデータとしてとらえ、それらをデータマイニングすることでセグメントが持つさらなる特性や可能性を見出すことができることが予見される。

  16. 残された課題 • なお、本調査においては諸制約から必ずしも十分なサンプル数を得たとは言えず、また分析においても、サンプル数に基づく有意性の検討は十分には行われていない。 • しかし、これらの分析において限界はあるものの、いくつかの新しい知見を示していると考えられる。

  17. ご静聴ありがとうございました

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