研究課題/領域番号 |
17K03675
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研究機関 | 香川大学 |
研究代表者 |
島根 哲哉 香川大学, 地域マネジメント研究科, 准教授 (90286154)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | 参入・退出ゲーム / カーシェアリング / 構造推定 |
研究実績の概要 |
カーシェアリングは,「保有」ではなく「使用」にのみ焦点を当て,少ない固定的負担で日常用途の自動車利用を実現している.近年,自家用車の維持費用が高額となる大都市圏を中心に普及が進んでいるが,今後は社会的なインフラとして,より広く普及することが求められるサービスといえる.広範な普及を進めるためには,カーシェアリング事業者の参入の判断や,これに他の事業者との競争があたえる影響を実証的に理解することは重要である.このとき代替的な政策をシミュレーションで評価するためには,各地区の事業環境と参入判断の結果を誘導系で分析することにとどまらず,意思決定に至る利得の構造を明示的に定式化して構造推定を行うことが重要である.本計画ではカーシェアリングのサービス展開を参入・退出ゲームとして定式化し,これを構造推定した. 分析対象であるカーシェアリング事業の状況を表すカーシェリングステーションの設置状況やそれぞれの地点での事業への参入を判断に影響する要因についてのデータは,Web上に公開されている情報を収集して用いた.収集した対象期間のデータを地域メッシュごとに集計して,GIS利用可能な形式に改め,国勢調査 や商業統計とマッチングを行い,空間データ分析が可能なデータセットを構成する手順を確立した. これまでに,各地区へのカーシェアリングサービス事業者の参入退出の利得を定式化したモデルを構築し,大阪府を中心とした地区を対象に実証的にモデルを推定し分析した結果を「カーシェアリングステーション立地の計量分析」としてまとめ,2018年には一部の成果を報告した. 2019年は,研究環境の再構築を行い,これとともに分析の対象とその周辺のデータを継続的に収集することを通じて,分析を発展させるための準備に努めた.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年度はデータ収集と整理の効率化を実現するとともに,集計単位の異なるデータのマッチング方法の検討を進めること,また,これまで取り組んだモデルの改良とともに,暮れに加えて不動点問題型のモデルの開発・応用などに注力することを計画した. このうち,データの継続的収集体制については,本年度の研究代表者の拠点の移動に伴い,あらたに設備を設置して,データ収集体制の再構築を図り,ほぼ目的を達成したが,データのマッチング方法については,検討は進めたものの,利用可能な環境が大きく変わったこともあり,結果を見るに至らなかった. また,モデルの改良については,分析に用いるソフトウェアなどの再取得など,環境の整備に多くの時間を要し,明確な進捗を得るに至らなかった.
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今後の研究の推進方策 |
これまでの進捗状況と議論から得た示唆を踏まえて,以下の方策に従って研究を進める. データベースの整備について,以下の点に焦点を絞って取り組む.(1)引き続きカーシェアリングステーションなどのデータを継続的に収集し,そのプロセスの省力化と頑健性の確保に努める,(2)市区町村データと標準メッシュデータのマッチング方法を検討し実装する,(3)地区市場内の需給を表す変数を検討・収集してデータベースに加える. モデル分析については,(m-1)繰り返し不動点問題型のモデルに利用価格や車両台数の情報を加えて分析を行う,(m-2)単純な2期意思決定モデルとして定式化を図り,長期のパネル分析を行うための基礎を整理する,(m-3)移動モード選択モデルとの接続について検討を行う,と言う3点に注力する. さらに,口頭発表などの機会を通じて議論を深め,研究成果の取りまとめを図るが,本年度は感染症対策で国内外への移動が大幅に制限されている状況にあり,外部との研究交流について,これまでと異なる取り組みが求められると考えられる.
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次年度使用額が生じた理由 |
本年度,異動先での研究環境の再構築を図ったが,計算資源・通信資源が大きく変わったため,これを理解して計算環境などを再構築することが十分に捗らなかった.そのためこれに当てることを予定していた予算を消化して,研究成果を得るに至らなかった. 次年度使用となった予算については,(1)データベース整備のための,データの購入,データ入力・修正のための謝金,データ収集のための出張,(2)商用GISシステムの導入やより強力な計算環境の構築を含めた分析環境の整備,(3)分析用の計算アプリケーションの更新及び整備,(4)研究成果の報告,(5)専門家との意見の交換のために使用する.
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