從人口動態數據推估機車「動態」掛牌數於各縣市的分布情形

假如你戶籍在台東，但人實際上卻是在新北工作與生活，你在新北買了一台機車，
機車的掛牌數並不會在新北的統計中+1，而是跟著車主的戶籍走，也就是台東+1。

因此在統計上，與靜態人口數據一樣，公路局統計掛牌數的方式，
會有無法反應人民真實活動與生活的情形。

數據資料簡介

22個縣市

新北市、臺北市、桃園市、臺中市、臺南市、高雄市、宜蘭縣、新竹縣、苗栗縣、
彰化縣、南投縣、雲林縣、嘉義縣、屏東縣、臺東縣、花蓮縣、澎湖縣、基隆市、
新竹市、嘉義市、金門縣、連江縣。

戶籍人口

常住人口

人口普查－活動人口

活動人口＝本縣市常住人口－至外縣市通勤及通學者＋外縣市至本縣市通勤及通學者。

電信信令－活動人口

機車型式

1. 機車重型=普通重型(50＜c.c.≦250)＋大型重型(250＜c.c.)
2. 大型重型=250＜c.c.＜550（黃牌）+≦550c.c.重機（紅牌）
3. 機車輕型=小型輕型＋普通輕型（c.c.≦50）

機車掛牌數=機車重型+機車輕型。

機車掛牌數=普通重型＋黃牌重機＋紅牌重機+小型輕型＋普通輕型。

靜態數據－交通局總掛牌數

台灣機車總掛牌數

普通重型總掛牌數

小結

機車總掛牌數與109年人口普查

1. 左表代表使用的數據來源，分別為掛牌數、常住人口以及活動人口占比。
2. 掛牌數使用109、110年共兩組數據作比較參照。
3. 常住與活動人口百分比來源，是根據人口普查所提供的常住與活動人口各別除以戶籍人口（戶籍人口數同樣引用人口普查）所得之。
4. 掛牌數的「動態」數據（中表為109年、右表為110年），是掛牌數各自乘上常住與活動人口占戶籍人口百分比後得出，同樣分成「常住」與「活動」。
5. 掛牌數的「動態」數據（中表為109年、右表為110年），左側兩排掛牌數，分別是原始掛牌數與常住、活動百分比相乘後得出。
6. 接續5，中間兩排重新計算各縣市分布之情形。
7. 接續5，右側兩排為計算機車動態分布情形（乘數都一樣，糾錯用，可忽略不看）。

1. 若從掛牌數量來看，落差最大的縣市仍然為新北市與台北市。
2. 若從掛牌占比分布來看，與原先差異不大，同樣是由六都、彰化、屏東以及雲林共九縣市佔據八成占比，其中部分縣市在常住與活動的順序排名有所異動。

機車總掛牌數與109年電信信令

1. 左右兩張表格的左側為公路局提供的機車掛牌數與其分布。
2. 乘上活動與停留人口占戶籍人口百分比，是根據電信信令所提供的活動與停留人口各別除以109年戶籍人口（戶籍人口數引用來源為電信信令）所得之。
3. 接著根據活動人口與停留人口占戶籍人口百分比，得出各時段的人口動態數據。
4. 掛牌數使用109、110年共兩組數據作比較參照。
5. 掛牌數的「動態」數據（左表為109年、右表為110年），是掛牌數各自乘上活動人口與停留人口占戶籍人口百分比後得出，掛牌數同樣分成「夜間停留」與「日間活動」兩種。
6. 兩張表不僅得出各時段的活動與停留人口，並重新根據其百分比計算出掛牌數，重新確認機車於各縣市的分布（有紅色與綠色標註多寡的部分）。

1. 從掛牌數量來看，活動與停留掛牌數落差最大的縣市仍然為新北市與台北市。
2. 從掛牌占比分布來看，會發現除了台中以北的四都以及新竹縣市的動態掛牌數＞公路局的靜態掛牌數，其餘縣市則是反之。反應機車使用族群都往上述六個北部縣市集中。
3. 109年由六都、彰化、屏東以及雲林共九縣市佔據八成占比，其中部分縣市在公路局掛牌數、活動以及停留的順序排名有所異動。比較特別的是在110年的數據看到雲林的靜態掛牌數是>新竹縣的，反觀在動態數據上被新竹縣反超，未來也很有可能被新竹市給後來居上。

動態掛牌數總結

1. 人口與機車數相同，主要都集中在六都、彰化、屏東與雲林。（光六都就占了至少六成比重）
2. 機車掛牌的流動與人口一樣，有北重南輕的情形。主要增加的掛牌數的縣市落在台中以北的四都以及新竹縣市（光上述六縣市就占了台灣五成掛牌數），其餘縣市都面臨掛牌數減少的情形。

結語

人口到外縣市生活工作，不代表機車也會帶往該縣市當作通勤工具，因此同樣
僅能根據人口動態數據「粗估」、「推估」掛牌數，秉持著「質疑」、「不一
定對」的心態做進一步的數據加工與應用。

參考資料來源

1. 一百零九年人口及住宅普查實施計畫
2. 109年人口及住宅普查總報告統計結果 — 行政院主計總處
3. 內政部首度全臺人流統計 臺北白天比晚上多72萬人
4. 中華民國 內政部戶政司 全球資訊網 — 人口統計資料
5. 電信信令人口統計 — 內政部
6. 國家發展委員會人口推估查詢系統
7. 電信信令人口統計應用指標查詢系統

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