図 1 調査事項旅行趣味に対する意識旅行に対する意識の選択肢は選択肢 1>2>3>4の順序で旅行に対する意欲を表す尺度として設定されたものであろうただし選択肢 2と3の大小関係はやや微妙である質問文に 1つだけをつけるとあるから他の選択肢に当てはまる内容はその選択肢の内容に含まれ

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このかありたけ
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1 旅行観光消費動向調査の旅行に対する意識に関する分析菅幹雄 ( 法政大学経済学部 ) 1. はじめに観光庁旅行観光消費動向調査の目的は旅行者属性別に旅行の有無旅行回数消費額の品目内訳を把握しそれを産業連関分析に応用することによって旅行観光産業による他産業への波及効果を含めた経済波及効果を推計し経済的社会的重要性を明らかにすることである観光庁旅行観光消費動向調査は住民基本台帳を母集団としそこから抽出された個人について旅行の有無旅行した場合は旅行消費額の詳細を調査しているこのとき調査側は事前に調査対象となった個人が対象期間内に旅行したか否かは判らないそこで調査に選ばれた個人全員に調査票を送る被調査者は問 2. 年月から年月までの間にあなたは旅行をしましたか ( どちらか1つだけをつける ) という質問に対し当該期間内に旅行しなかったのであれば 2. この期間中に旅行はしていないという選択肢にマークすればそれ以上の質問はなかったこれは報告者負担を考慮すれば妥当な判断であっただが旅行者数消費額を増やすための政策の立案に進むためには旅行した人の実態を把握するだけでは不十分であるふだんもよく旅行に行く人がいままで以上に旅行回数旅行消費額を増やすことは容易ではないからであるこれに対してふだん旅行にあまり行っていない人は旅行回数旅行消費額を増やせる余地があるしたがってふだん旅行にあまり行っていない人についてなぜ旅行に行かないのかその理由を解明することが重要である旅行観光消費動向調査では平成 23 年調査の調査票から調査事項旅行趣味に対する意識が追加されその集計表が平成 25 年現在公表されているこの調査事項は旅行に行かなかった人も集計対象としており従来ない情報を得られる可能性がある本稿ではこの調査事項の集計表について分析を行った 2. 調査事項旅行趣味に対する意識旅行観光消費動向調査の調査票から調査事項旅行趣味に対する意識を抜き出して示したものが図 1である質問は二つあり一つは問 10. あなたの旅行に対する考え方に最も近いものを選んでください (1つだけをつける) であるこれに対して四つの選択肢 1. 旅行は自分の最も大切な趣味である 2. 旅行は時間とお金に余裕がある時にするものだ 3. 旅行は家族や友人から誘われれば行くが自分から行こうとは思わない 4. 旅行には特に関心がないが設定されている 69

図 1 調査事項旅行趣味に対する意識旅行に対する意識の選択肢は選択肢 1>2>3>4の順序で旅行に対する意欲を表す尺度として設定されたものであろうただし選択肢 2と3の大小関係はやや微妙である質問文に 1つだけをつけるとあるから他の選択肢に当てはまる内容はその選択肢の内容に含まれないしたがって選択肢 3は時間とお金に余裕がなくとも家族や友人に誘われれば行く

2 図 1 調査事項旅行趣味に対する意識旅行に対する意識の選択肢は選択肢 1>2>3>4の順序で旅行に対する意欲を表す尺度として設定されたものであろうただし選択肢 2と3の大小関係はやや微妙である質問文に 1つだけをつけるとあるから他の選択肢に当てはまる内容はその選択肢の内容に含まれないしたがって選択肢 3は時間とお金に余裕がなくとも家族や友人に誘われれば行くとも解釈できるがこれは選択肢 2より旅行に対する意欲が低いとは言い難い実際旅行に対する意識別の旅行実施率 ( 表 1) を見ると選択肢 2と3にマークした集団間では旅行実施率にほとんど差がない表 1 旅行に対する意識別の旅行実施率 ( 単位 :%) 観光レクリエーション帰省知人訪問等宿泊日帰り宿泊日帰り 1. 旅行は自分の最も大切な趣味である旅行は時間とお金に余裕がある時にするものだ旅行は家族や友人から誘われれば行くが自分から行こうとは思わない旅行には特に関心がない出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成 70

3 各選択肢にマークした人はどのような人々であろうかそれを明らかにするのが次の問 11. あなたの趣味を教えて下さい ( 該当するものすべてにをつける ) でありこの質問に対して 20 種類の趣味に関する選択肢が設定されているこの質問はどのような趣味を持つかが旅行に対する意識に影響を及ぼしているという仮説を暗に置いている表 2 は趣味別標本数対総数比男女比平均年齢を示している 1 人が複数の趣味を持つことがありうるため質問文に該当するものすべてにをつけるとなっており趣味別標本数を合計しても総数には一致しない旅行に対する意識の統計表について標本誤差率は公表されていないがどの趣味も標本数は 500 を超えており分析に耐えられる精度であると思われる男女比 ( 女性 100 人当たり男性人数出生時には約 105 ) を見るとスポーツフィットネスアウトドア釣りキャンプゲームギャンブルが 150( 男 : 女 =3:2) 以上であり相対的に男性が特に多い趣味であるまた料理グルメファッションマッサージエステ音楽鑑賞観劇園芸庭いじり習い事海外旅行が 66.7( 男 : 女 =2:3) 以下であり相対的に女性が特に多い趣味である平均年齢はゲームが 20 代パソコン携帯電話スマートフォンが 30 代美術鑑賞観劇国内旅行が 50 代園芸庭いじりが 60 代であるのを除いて 40 代である表 2 趣味別標本数及びその構成比男女比平均年齢趣味標本数対総数比男女比 a) 平均年齢 b) 総数 12, 料理グルメ 4, ファッション 2, スポーツフィットネス 3, アウトドア釣りキャンプ 1, マッサージエステ 1, パソコン携帯電話スマートフォン 2, ゲーム 2, 映画鑑賞 DVD ブルーレイ鑑賞 4, 音楽鑑賞 3, 美術鑑賞 1, 観劇 1, ドライブ車 3, 園芸庭いじり 2, 習い事 1, ギャンブル国内旅行 3, 海外旅行 1, 読書 2, その他特にない注 a) 女性 100 人当たり男性人数 b) 度数分布表から筆者計算 9 歳以下の階級値を5 歳 80 歳以上の階級値を85 歳とした出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成 71

4 表 3 は趣味旅行に対する意識別標本数とその構成比を示している総数で見て選択肢 1と4にマークした標本が 29% 選択肢 2と3にマークした標本が 81% であるから約 8 割の人は旅行回数を増やす可能性がある選択肢 1にマークした標本の割合が高い趣味は海外旅行 (65.0%) 国内旅行 (59%) であるがこれは当然とも言える旅行者数消費額を増やすための政策の立案にあたっては潜在的に旅行者数を増やすことができる人口集団を特定することが必要である選択肢 1にマークした人にとって旅行は自分の最も大切な趣味なのであるからすでに可能な限り旅行していると考えられる選択肢 4にマークした人には旅行する動機が特にないしたがって選択肢 2と3 にマークした人が潜在的に旅行回数を増やすことが出来る選択肢 2にマークした標本の割合が高い趣味はパソコン携帯電話スマートフォン (58.2%) ゲーム (57.1%) 映画 DVD ブルーレイ鑑賞 (56.8%) ギャンブル (56.7%) 音楽鑑賞 (55.7%) ファッション (55.1%) である選択肢 3にマークした標本の割合が高い趣味は特にない (25.9%) ゲーム (21.8%) 園芸庭いじり (21.5%) その他 (20.8%) である趣味表 3 趣味旅行に対する意識別標本数とその構成比標本数 1. 旅行は自分の 2. 旅行は時間と最も大切な趣味お金に余裕があであるる時にするものだ 3. 旅行は家族や友人から誘われれば行くが自分から行こうとは思わない 4. 旅行には特に関心がない構成比総数 % 53.8% 17.4% 4.7% 海外旅行 % 32.0% 2.9% 0.1% 国内旅行 % 35.9% 5.1% 0.0% 美術鑑賞 % 46.3% 11.7% 2.0% 観劇 % 47.3% 12.3% 1.3% マッサージエステ % 53.5% 8.1% 1.3% ドライブ車 % 53.9% 9.8% 1.4% 料理グルメ % 53.2% 11.9% 1.6% 習い事 % 47.0% 18.4% 1.5% アウトドア釣りキャンプ % 54.5% 10.8% 2.3% ファッション % 55.1% 11.1% 1.6% スポーツフィットネス % 54.7% 14.6% 2.6% 読書 % 53.9% 15.4% 3.7% 映画鑑賞 DVD ブルーレイ鑑賞 % 56.8% 14.1% 2.2% 音楽鑑賞 % 55.7% 14.8% 2.7% 園芸庭いじり % 47.8% 21.5% 4.4% パソコン携帯電話スマートフォン % 58.2% 15.3% 3.1% その他 % 49.1% 20.8% 8.2% ギャンブル % 56.7% 17.8% 4.5% ゲーム % 57.1% 21.8% 5.1% 特にない % 46.3% 25.9% 24.0% 注 ) 網掛けは総数より構成比が高いことを示す選択肢 1の構成比が高い順にソートされている出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成 72

5 3. 主成分分析による合成変量の作成 3.1 旅行に対する意識の合成変量旅行に対する意識の調査事項では四つの選択肢が設定されているがこのままでは分析しづらいこれらの四つの変数を総合するような尺度を作れないであろうかそこで考えられるのがアンケート調査によく用いられる主成分分析を適用することである主成分分析は複数の変量を集約した合成変量を作成しそれで資料を調べる技法である主成分分析を簡単に説明すると四つの選択肢にマークした趣味 i の標本数をそれぞれ x 1i x 2i x 3i x4i とすると標本数それぞれに重み ( w ) をつけて合成する Zi = wx 1 1i + wx 2 2i + wx 3 3i + wx 4 4i この式を主成分主成分分析によって新たに作られた重みつき合成変量を主成分得点と呼ぶ図 1は主成分分析のイメージを示している主成分分析では複数の主成分を抽出することができるが図 2 の場合は二つの主成分が抽出されている 1. 旅行は自分の最も大切な趣味である x 1 2. 旅行は時間とお金に余裕がある時にするものだ x 2 3. 旅行は家族や友人から誘われれば行くが自分から行こうとは思わない x 3 4. 旅行には特に関心がない x 4 第 1 主成分得点 Z 第 2 主成分得点 1 Z 2 図 2 主成分分析のイメージ主成分分析において重み ( w ) を求める方法を村瀬高田廣瀬 (2007) に従って説明しよう主成分得点の分散 V は次式のようになる ( 投入する変数が4つの場合 ) n 1 V= wx + wx + wx + wx 1 n i= 1 重み w を 1 つに定めるために次の制約を置く ( ) 1 1i 2 2i 3 3i 4 4i w w w w = 1 この制約のもとで主成分得点の分散 V を最大にする重み w を求める計算はラグランジュ未定乗数法によってなされ G を最大にするような重み w を求める ( ) G = V λ w + w + w + w G を偏微分して導かれた連立方程式から次式が求められる Rw = λw 73

6 R は変数間の相関行列 w は重みを要素とする固有ベクトル λ は未定乗数 ( 固有値 ) である主成分分析には測定されたデータそのままに主成分分析を適用する方法である分散共分散行列による主成分分析と基準化 ( 個々のデータから平均値を引いて標準偏差で割る ) したデータに主成分分析を適用する相関係数による主成分分析あるこのデータのように測定単位がそろっている場合は前者でも良いがここでは SPSS のデフォルトである後者の方法で計算を行った主成分の個数を決める基準は固有値 ( 当該主成分の持つ情報量 )1 以上までの主成分を採用するガットマンカイザー基準を適用したこれも SPSS のデフォルトである以下では表 2 に示されたデータについて主成分分析を行った結果を紹介するなお使用したソフトウェアは IBM SPSS Statistics Ver. 20 であるまず説明された分散の合計 ( 表 4) を見るとガットマンカイザー基準により固有値が 1 以上である第 2 主成分までが抽出されている第 2 主成分までの累積寄与率 ( 固有値の評価項目数に占める割合主成分全体の説明力を示す ) は 94% である SPSS による主成分分析の出力結果には成分行列 ( 表 5) と主成分得点係数行列 ( 表 6) がある成分行列には各変数の持つ主成分への主成分負荷量 ( 固有ベクトルに固有値の平方根を乗じたもの数式にすると r p = w p λ 重要な主成分の固有ベクトルほど大きな値になる ) が示されている主成分得点係数行列には変数の値から主成分得点を計算するための係数 ( 固有ベクトルを固有値の平方根で割ったもの w p λ ) が示されているただし SPSS で求められる主成分得点は平均 0 分散 1 に基準化されている既に述べたように主成分分析の目的は単純な合計ではなく重みを与えて合成変量を作成することである成分行列 ( 表 5) を見ると第 1 主成分の主成分負荷量は全て正であるが選択肢 2 及び3の主成分負荷量が相対的に大きい選択肢 2 及び3にマークした人々は時間とお金が許せばあるいは家族や友人から誘われれば旅行に行くこのことから第 1 主成分得点は潜在的に増える可能性がある旅行者数を示すと考えられる主成分分析の目的にはまた変数間の相関関係を手掛かりに多変量のデータをより少ない次元にまとめ上げることもある第 2 主成分では選択肢 3と4の主成分負荷量は正選択肢 1と2は負である選択肢 1と4に主成分負荷量の絶対値は相対的に大きいこのことから第 2 主成分得点は旅行に対する意欲の低さを示すと考えられる先に旅行に対する意欲について選択肢 2と3の大小関係はやや微妙であると書いたが主成分分析の結果は明確に選択肢 1>2>3>4となった ( 主成分負荷量が小さい方が意欲が高い ) 結果として選択肢は分析上適切であったということになろう 74

7 表 4 説明された分散の合計表 5 成分行列表 6 主成分得点係数行列低い旅行に対する意欲高い少ない潜在的な旅行者数多い図 3 主成分得点のプロット 75

8 図 3 は趣味ごとに主成分得点を計算し第 1 主成分得点を縦軸第 2 主成分得点を横軸として作られる平面上にプロットしたものである第 1 象限 ( 第 1 主成分得点 >0 第 2 主成分得点 >0) は潜在的な旅行者数が多いが旅行に関心が低い領域であり園芸庭いじりゲームなどの趣味がプロットされている第 2 象限 ( 第 1 主成分得点 <0 第 2 主成分得点 >0) は潜在的な旅行者数が少なく旅行に対する意欲も低い領域であり特にないギャンブルなどの趣味がプロットされている第 3 象限は ( 第 1 主成分得点 <0 第 2 主成分得点 <0) は潜在的な旅行者数は少ないが旅行に関心が高い領域であり海外旅行マッサージエステ美術鑑賞観劇などの趣味がプロットされている第 4 象限 ( 第 1 主成分得点 >0 第 2 主成分得点 <0) は潜在的な旅行者が多く旅行に関心が高い領域であり料理グルメドライブ車ファッションなどの趣味がプロットされている 3.2 旅行回数の合成変量の作成表 7 は趣味宿泊の有無旅行目的別平均旅行回数を示している表 7 のデータについて相関係数を計算したものが表 8 である宿泊旅行について見ると観光レクリエーション目的の平均旅行回数が多い趣味は帰省知人訪問等目的の平均旅行回数も多い傾向がある ( 表 8 相関係数 0.682) ただし趣味が園芸庭いじりその他の集団については観光レクリエーション目的の平均旅行回数が総数に比べ少ないのに対し帰省知人訪問等目的の平均旅行回数は総数に比べ多いアウトドア釣りキャンプパソコン携帯電話スマートフォンの集団はその逆であるまた観光レクリエーション目的について見ると宿泊旅行の平均旅行回数が多い趣味は日帰り旅行の平均旅行回数も多い傾向がある ( 表 8 相関係数 0.827) ただし趣味が園芸庭いじりの集団については宿泊旅行の平均旅行回数が総数に比べ少ないのに対し日帰り旅行の平均旅行回数は総数に比べ多いその他の集団はその逆である旅行に対して関心が低い人々は平均旅行回数も少ないであろうかそれを検討するためには観光レクリエーション宿泊旅行帰省知人訪問等日帰り旅行帰省知人訪問等宿泊旅行帰省知人訪問等日帰り旅行に分かれている平均旅行回数を総合した尺度が必要である旅行に対する意識別の標本数の場合と同様に単純に合計するべきではないと考えられるので主成分分析によって合成変量を作成した表 7 のデータについて主成分分析を行った結果を紹介する ( 表 9,10,11, 図 4) まず説明された分散の合計 ( 表 9) を見ると固有値が1 以上の1つの主成分が抽出され第 1 主成分までの寄与率は 65% である 76

9 表 7 趣味宿泊の有無旅行目的別平均旅行回数趣味宿泊日帰り観光レク帰省知人観光レク帰省知人総数料理グルメファッションスポーツフィットネスアウトドア釣りキャンプマッサージエステパソコン携帯電話スマートフォンゲーム映画鑑賞 DVD ブルーレイ鑑賞音楽鑑賞美術鑑賞観劇ドライブ車園芸庭いじり習い事ギャンブル国内旅行海外旅行読書その他特にない注 ) 網掛けは総数より多いことを示す出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成宿泊日帰り表 8 宿泊の有無旅行目的別平均旅行回数の相関係数宿泊日帰り観光レク帰省知人観光レク帰省知人観光レク 1 帰省知人観光レク帰省知人出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成次に成分行列 ( 表 10) を見ると主成分負荷量は全て正であることから第 1 主成分得点は総合評価を示すと考えられるただし分析目的が総合評価を求める場合クローンバックα 係数の絶対値が 0.6 を上回っている必要があるこのデータについてクローンバックα 係数を計算したところとなった主成分負荷量は帰省知人等訪問目的の日帰り旅行が低いのを除けばそれ以外はほぼ同じ値であるから一つを除いてほぼ同じウェイトで合成することになるそして平均旅行回数の第 1 主成分を縦軸 3.1 節で求めた旅行に対する意識の第 2 主成分得点 ( 旅行に対する意欲の低さ ) を横軸の平面上にプロット ( 図 4) したところ強い負の相関が観察された ( 相関係数 ) 趣味が園芸庭いじりゲームギャンブル特にない集団は旅行に対して関心が低くかつ平均旅行回数も低い 77

10 表 9 説明された分散の合計表 10 成分行列表 11 主成分得点係数行列多い平均旅行回数少ない高い旅行に対する意欲低い図 4 主成分得点のプロット 78

11 3.3 旅行単価の合成変量表 12 は趣味宿泊の有無旅行目的別旅行単価を示している表 12 のデータについて相関係数を計算したものが表 13 である宿泊旅行について見ると観光レクリエーション目的の旅行単価が多い趣味は帰省知人訪問等目的の旅行単価も多い傾向がある ( 表 13 相関係数 0.772) 日帰り旅行についても同様で観光レクリエーション目的の旅行単価が多い趣味は帰省知人訪問等目的の旅行単価も多い傾向がある ( 表 13 相関係数 0.731) また観光レクリエーション目的について見ると宿泊旅行の旅行単価が多い趣味は日帰り旅行の旅行単価も多い傾向がある ( 表 13 相関係数 0.907) 表 12 趣味宿泊の有無旅行目的別旅行単価趣味宿泊日帰り観光レク帰省知人観光レク帰省知人総数料理グルメファッションスポーツフィットネスアウトドア釣りキャンプマッサージエステパソコン携帯電話スマートフォンゲーム映画鑑賞 DVD ブルーレイ鑑賞音楽鑑賞美術鑑賞観劇ドライブ車園芸庭いじり習い事ギャンブル国内旅行海外旅行読書その他特にない注 ) 網掛けは総数より多いことを示す出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成表 13 宿泊の有無旅行目的別旅行単価の相関係数宿泊日帰り観光レク帰省知人観光レク帰省知人宿泊観光レク 1 帰省知人日帰り観光レク帰省知人出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成 79

12 表 12 のデータについて主成分分析を行った結果を紹介する ( 表 14,15,16, 図 5) まず説明された分散の合計 ( 表 14) を見ると固有値が1 以上の1つの主成分が抽出されたが第 1 主成分までの寄与率は 83% である次に成分行列 ( 表 15) を見ると主成分負荷量は全て正であり第 1 主成分得点は総合評価を示すと考えられるなおこのデータについてクローンバックα 係数を計算したところとなった主成分負荷量は 0.870~0.942 でありほぼ同じ値であるから四つの選択肢のウェイトがほぼ同じに与えて合成することになる次に旅行単価の第 1 主成分を縦軸 3.1 節で求めた旅行に対する意識の第 2 主成分得点 ( 旅行に対する意欲の低さ ) を横軸の平面上にプロット ( 図 5) したところ平均旅行回数に比べるとやや弱い負の相関が観察された ( 相関係数 ) 趣味がゲーム特にないの集団は第 4 象限にプロットされており旅行に対して関心が低くかつ旅行単価も低い一方で趣味が園芸庭いじりの集団は第 1 象限にプロットされており旅行に対して関心が低いが旅行単価は高い表 14 説明された分散の合計表 15 成分行列表 16 主成分得点係数行列 80

13 高い旅行単価低い高い旅行に対する意欲低い図 5 主成分得点のプロット 4. 趣味がゲーム園芸庭いじりの集団の特性これまでの検討から明らかになったことは趣味がゲーム園芸庭いじりの集団は旅行に対する意欲が低く旅行回数も少ないことが判明したこれらの趣味を持つ集団は潜在的に増える可能性がある旅行者数が多く無視できない存在であるなぜこれらの趣味を持つ集団は旅行に対する意欲が低いのであろうか以下では趣味がゲーム園芸庭いじりの集団それぞれの特性をさらに見ていくまず表 2 から趣味がゲームの集団は主に 20 代の若い男性である趣味が園芸庭いじりの集団は主に 60 代の高齢の女性である表 17 は趣味がゲーム園芸庭いじりの集団の品目別旅行単価を示している参考までに総数の品目別旅行単価と各趣味の品目別旅行単価との差寄与率を示した趣味がゲームの集団は総数よりも旅行単価が低く宿泊旅行では参加費交通費土産買い物代日帰り旅行では参加費の寄与率が高い趣味が園芸庭いじりの集団は総数よりも旅行単価が高く宿泊旅行では参加費土産買い物代日帰り旅行では参加費の寄与率が高い参加費とはパッケージ団体旅行参加費のことであり図 6 のような事項で調査されている 81

図 6 調査事項パック団体旅行の参加費趣味がゲームの集団はパック団体旅行をしない傾向があり園芸庭いじりの集団はパック団体旅行を選ぶ傾向があることになるまた趣味がゲームの集団はすべての項目について消費額が少ないが趣味が園芸庭いじりの集団は旅行前旅行後参加費土産買い物代の消費額が多いまた交通費宿泊費飲食費入場料娯楽費

14 図 6 調査事項パック団体旅行の参加費趣味がゲームの集団はパック団体旅行をしない傾向があり園芸庭いじりの集団はパック団体旅行を選ぶ傾向があることになるまた趣味がゲームの集団はすべての項目について消費額が少ないが趣味が園芸庭いじりの集団は旅行前旅行後参加費土産買い物代の消費額が多いまた交通費宿泊費飲食費入場料娯楽費その他の消費額が低い傾向があるがこれは図 6 にあるように参加費には宿泊飲食交通入場料体験料などが含まれているためであろう参加費のプラスと交通費宿泊費飲食費入場料娯楽費その他の消費額のマイナスを相殺して考えると消費額が多いのは旅行前旅行後土産買い物代の消費額ということなる表 17 趣味がゲーム園芸庭いじりの品目別旅行単価宿泊旅行 ( 観光レクリエーション ) 総数ゲーム差寄与率園芸庭いじり差寄与率計 54,169 46, % 58, % 旅行前 7,900 6, % 9, % 旅行後 % % 参加費 11,513 9, % 13, % 交通費 10,239 8, % 10, % 宿泊費 8,831 7, % 8, % 飲食費 5,065 4, % 4, % 土産買物代 7,232 5, % 8, % 入場料娯楽費その他 2,805 2, % 2, % 日帰り旅行 ( 観光レクリエーション ) 総数ゲーム差寄与率園芸庭いじり差寄与率計 16,404 14, % 17, % 旅行前 2,420 2, % 3, % 旅行後 % % 参加費 1, % 2, % 交通費 4,708 4, % 4, % 飲食費 1,788 1, % 1, % 土産買物代 3,879 3, % 4, % 入場料娯楽費その他 1,700 1, % 1, % 出所 ) 観光庁平成 23 年旅行観光消費動向調査の旅行趣味に対する意識より筆者作成 82

15 5. 考察以上の検討から趣味がゲーム園芸庭いじりの集団について次のような特性が浮かび上がるまず趣味がゲームの集団が旅行に対する意欲が低いのはゲームによるバーチャルな擬似体験で欲望を満たしているからであると考えられる傍証としては趣味が料理グルメの集団は旅行に対する意欲が高いことがあげられるこれはどんなバーチャルリアリティ技術によっても味覚の擬似体験は現在のところ不可能であるからであると説明できるこれが正しいとすればバーチャルリアリティ技術の発展によってよりリアルな擬似体験ができるようになれば人々は旅行に対する意欲を失っていく恐れがあるバーチャルリアリティ技術によって擬似体験可能か否かは一つの視点になりうるただし表 3 を見ると半数以上 (57.1%) が選択肢 2 旅行は時間とお金に余裕がある時にするものだと回答しているから本当はバーチャルな擬似体験ではなく実体験をしたいのだが時間かお金に余裕がなくて旅行に行けないとも考えられるこの場合主に 20 代の若い男性であること旅行単価が低いことを考え合わせると時間に余裕がないというよりは所得水準が低いためということになる山田昌弘氏は経済の低成長によって若年男性の収入の伸びが鈍化し結婚後の豊かな生活が期待できなくなるために結婚時期を引き延し未婚化晩婚化が生じるという仮説を提唱している ( 山田 (2007)) 同様に考えれば若年男性の収入の伸びが鈍化したためバーチャルな擬似体験で済ませるようになったと考えることもできる趣味が園芸庭いじりの集団が旅行に対する意欲が低いのは水やり等庭や家庭菜園の日々の世話で家を長く空けられないからであると考えられる表 7 を見ると趣味が園芸庭いじりの集団は観光レクリエーション目的の宿泊旅行の平均旅行回数が総数に比べ少ないのに対し同目的の日帰り旅行の平均旅行回数が総数に比べ多いこれは日帰りであれば庭や家庭菜園の維持に支障がないからと説明できる表 3 を見ると半数近く (47.8%) が選択肢 2に回答しているから時間かお金に余裕がなくて旅行に行けないことになるが旅行単価が高いこととりわけ旅行前土産買い物代の消費額が多いことを考え合わせると所得水準は高いと考えられむしろ先に述べたように庭や家庭菜園の世話で家を空けられないのであろうこれが正しいとすれば園芸庭いじり趣味がブームになると宿泊旅行は減ることになる旅行と競合する趣味を持っているか否かは一つの視点になりうるただし園芸庭いじりは宿泊旅行に行けない原因ではなくその結果かもしれない趣味が園芸庭いじりの集団は主に 60 代の女性であり親の介護を抱えている可能性がある本当は宿泊旅行に行きたいのだが親の介護を抱えていれば長期間家を空けることはできず宿泊旅行には行けないそこで代わりに親の介護の支障にならない園芸庭いじりを楽しんでいるとも解釈できるからであるこの場合高齢化の進行に伴い介護する高齢者が増えれば家を空けられない女性が増え宿泊旅行に行けなくなる 83

16 旅行対する意識の調査結果は意外にも現代の経済社会の様相を鮮やかに反映している可能性がある残念ながら因果関係を解明するには情報量が足りないバーチャルに対する意識及び親の介護の有無に関する質問事項の追加と継続的な観測が必要である参考文献村瀬洋一高田洋廣瀬毅士 (2007) SPSS による多変量解析オーム社山田昌弘 (2007) 少子社会日本もうひとつの格差のゆくえ岩波新書 84

主成分分析－因子分析との比較－

主成分分析－因子分析との比較－主成分分析 - 因子分析との比較 - 2013.7.10. 心理データ解析演習 M1 枡田恵主成分分析とは主成分分析は多変量データに共通な成分を探って一種の合成変数 ( 主成分 ) を作り出すもの * 主成分はデータを新しい視点でみるための新しい軸主成分分析の目的 : 情報を縮約すること ( データを合成変数 ( 主成分 ) に総合化 ) 因子分析の目的 : 共通因子を見つけること ( データを潜在因子に分解