「住勤鉄道需要」を地図化する

「住勤鉄道需要」について

これまでの記事では、はじめに「住んでいる人」の鉄道需要について、次に「働きに来ている人」の鉄道需要について検討してきました。

以降、このブログにおいては、この2つを合わせた鉄道需要を、「住勤鉄道需要」と呼ぶこととします。

もう少し具体的に書くと、次の①～④の移動の回数（トリップ数）を合計したものが、「地域Aの住勤鉄道需要」となります。

＜「住んでいる人」のトリップ＞

① 地域Aに自宅がある人が、鉄道かバスを利用してどこかに出かけるトリップ。
② 地域Aに自宅がある人が、鉄道やバスを利用して自宅に帰ってくるトリップ。

＜「働きに来ている人」のトリップ＞

③ 地域Aに職場がある人が、鉄道やバスを利用して（外出や帰宅のために）職場を出るトリップ。
④ 地域Aに職場がある人が、鉄道やバスを利用して（出勤や帰社のために）職場に来るトリップ。

これまでの記事の振り返りとなりますが、この住勤鉄道需要の算出方法は、以下の通りです。

平日の住勤鉄道需要

平日の住勤鉄道需要（トリップ/日）＝

　　0.152 × 14歳以下の人口

　＋0.293 × 自営業主・家族従業者の人口

　＋1.073 × 正規の職員・従業員の人口

　＋1.021 × 派遣社員の人口

　＋0.535 × パート・アルバイトの人口

　＋0.671 × 役員の人口

　＋1.043 × 通学者の人口

　＋0.204 × 通学者以外の非就業者・労働力状態不詳の人口

　＋0.768 × 事業所の従業者数

休日の住勤鉄道需要

休日の住勤鉄道需要（トリップ/日）＝

　　0.197 × 14歳以下の男子人口

　＋0.125 × 14歳以下の女子人口

　＋0.302 × 15～64歳の男子人口

　＋0.332 × 15～64歳の女子人口

　＋0.228 × 65～74歳の男子人口

　＋0.201 × 65～74歳の女子人口

　＋0.180 × 75歳以上の男子人口

　＋0.155 × 75歳以上の女子人口

　＋0.100 × 事業所の従業者数

平日・休日全体の住勤鉄道需要

平日・休日全体の住勤鉄道需要（トリップ/日）＝

　　11/16 × 平日の住勤鉄道需要

　＋ 5/16 × 休日の住勤鉄道需要

朱色の斜字… 「住んでいる人」の需要を算入するための部分。計算にあたり、国勢調査の人口を代入する。
青色の下線… 「働きに来ている人」の需要を算入するための部分。計算にあたり、経済センサスの従業者数を代入する。

埼玉県周辺の住勤鉄道需要の分布

ここからは、五次メッシュ単位で算出した住勤鉄道需要を地図化し、どのような地域の鉄道需要が多いと推測されるのかを確認します。

「人口密度の分布」の地図と「事業所従業者数の分布」の地図の色塗りを、重ね合わせたような分布となります。

埼玉県全体の住勤鉄道需要

下の地図は、平日の住勤鉄道需要の分布を示しています。

図　平日の住勤鉄道需要の分布

人口は、「政府統計の総合窓口(e-Stat)＿統計GIS」が提供する、「2015年国勢調査」（総務省）の5次メッシュ（250mメッシュ）の統計データによる。また、従業者数は、「政府統計の総合窓口(e-Stat)＿統計GIS」が提供する、「2014年経済センサス」（経済産業省）の4次メッシュ（500mメッシュ）の統計データによる。

地図は、「政府統計の総合窓口(e-Stat)＿統計GIS」の「5次メッシュ（250mメッシュ）」の境界データ、および国土数値情報（国土交通省）の行政区域データ、鉄道データより作成。

面積は、各メッシュの緯度に応じた東西方向・南北方向の距離の近似値から算出。

また、下の地図は、平日・休日全体の住勤鉄道需要の分布を示しています。

（2024/1/9追記：計算過程に誤りが見つかったため、画像を差し替えました。）

図　平日・休日全体の住勤鉄道需要