ブックレットNo.2

ブックレットNo.2 page 48/72

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46 さて、分析の考え方です。例えば兵庫県と、ある海外の港との間で発生するであろう理論値というものがあるとします。しかし、神戸港を選択しないで大阪港を選択する船が少なからずあるわけです。そうすると、港湾....

46 さて、分析の考え方です。例えば兵庫県と、ある海外の港との間で発生するであろう理論値というものがあるとします。しかし、神戸港を選択しないで大阪港を選択する船が少なからずあるわけです。そうすると、港湾の特性によって、その理論値は大きくなったりも小さくなったりもするだろう、つまり実際の港湾で取り扱うコンテナ量が、実際の理論値とは大きくかけ離れたものになる可能性があります。港湾特性をαとすると、αが「より使い勝手のよい」「非常に好ましい」港湾であるならば、αは「一」以上を付けるでしょう。そして、非常に使い勝手が悪いが使わなければいけないような港湾に関しては、「一」を下回る数字になるというモデルを考えました。 考え方としては、二地点間f港と日本の港j港の物流量は、グラビティモデルよりまず理論値が求められます。このくらいの経済圏だったら、このくらいの物流量があるのではないかという数字がまず理論値で出てきて、いい港湾は隣の港湾の荷物を取っていくし、ダメな港湾は隣に取っていかれるという弱肉強食のような要因を、αのなかに込めていることになります。  推定と結果ですが、グラビティモデルの変数(距離、GDP)に加え、バース数と、水域面積を用いて、港湾間のコンテナ取扱量を説明しました。よく、この変数をもっと増やさなければダメだと言われますが、先ほど申しましたようにデータがありません。今後、行脚をしながらデータを集めようかと思っているところです。