2023-06-29|閱讀時間 ‧ 約 12 分鐘

台灣各縣市通勤機車台數與分布

先前的文章《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》我們探討了機車靜態與動態掛牌數的差異,該篇文章的結語提到:
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。
到台北打拼的人,有更多樣的運輸工具可以選擇,不一定會從老家牽一台機車跟著自己移動,跨縣市通勤的人,也可能是選擇開車而非機車。因此人口動態數據,不能代表機車與人口一樣可以透過等比例的方式,將機車掛牌數套上去。
尤其是「活動人口」數據(109年人口及住宅普查109年電信信令人口統計),不論是外縣市到當地與本地人的人數有多少,移動方式不會只有機車一種,因此如果根據「活動人口」除以「戶籍人口」的百分比套用到機車上,會有計算失真、無法反應真實狀況的情形。
本篇將透過《109年機車使用狀況調查報告》的表6 機車通勤(學)者居住與使用機車縣市比率當基準,來更進一步計算跨縣市通勤的機車台數

數據種類與來源

關於各項數據簡介與名詞定義,請參考先前文章的說明,這邊僅呈現要用的數據內容。

機車通勤(學)者居住與使用機車縣市比率
來自於《109年機車使用狀況調查報告》表6:
109年機車使用狀況調查報告-表6 機車通勤(學)者居住與使用機車縣市比率
從上表可以看到,各縣市都有至少八成以上的機車通勤者以居住縣市內騎乘為主;跨縣市移動最高比率以嘉義縣(16.7%)、新北(14.6%)、嘉義市 (14.0%)、南投( 13.5%)、基隆(13.4%)及臺北( 11.8%)。
其中,臺東、花蓮、澎湖、金門及連江縣皆在居住縣市內騎乘,因此未納入此表中。
根據說明以「居住」縣市而非「戶籍」縣市說明,表示自己的數據也不能以公路局的掛牌數(以戶籍計數)以及各縣市戶籍人口當作基準。因此決定採用109年人口及住宅普查以及109年電信信令人口統計的人口動態數據當作基礎值。

動態掛牌數據
作者整理製表-機車掛牌數x人口普查
作者整理製表-普通重型掛牌數x人口普查
作者整理製表-機車掛牌數x電信信令
作者整理製表-普通重型掛牌數x電信信令
先前計算109與110年兩個年度的對照,這次僅用109年的數據,讓所有資料的時間線一致
文章開頭提到,由於移動方式不僅有機車一項,因此活動人口的數據無法反應當下的掛牌數,因此改用與《109年機車使用狀況調查報告》表6的「居住」縣市有相似意思的常住人口(人口普查)與夜間停留人口(電信信令),當作機車通勤比率的計算基準。

機車本地與跨縣市通勤台數

根據機車總體以及占九成比重的普通重型進行探討。

機車-109年人口普查×通勤縣市比率
根據人口普查的常住人口得出之機車掛牌數,與機車使用狀況的通勤縣市比率做計算後結果如下:
機車-常住人口掛牌數x通勤縣市比率
騎機車通勤離開居住縣市(跨縣市)的台數共達96萬台,占總台數7.7%。跨縣市台數最多的縣市由多到少排名如上表右側顯示,光新北就占了35.6%,其次為11.3%的台北。
比較特別的是,六都僅有台南的跨縣市通勤沒有上榜,表示大部分的台南人都以本地通勤為主;另外是意外上榜第九名的南投,想不到人口數與機車掛牌數都較少的它,外縣市通勤的數量卻異常的高,個人推測可能與當地就業機會較少,部分居民跑去隔壁的台中工作有關。
表下方倒數第二、三排為根據通勤縣市重新分類完後之台數與分布,可以發現全台有八成掛牌數落在六都、彰化與屏東。
最後一排的差異值,代表重新加總後之台數占常住人口掛牌數,也可以取代原先的「活動人口掛牌數」。百分比>100%則代表本地+流入台數>流出台數,<100%則反之。
從上表最後一列可以看到:台北增幅最大,其餘>100%的縣市還有新竹縣、台中、雲林、嘉義市、台南、高雄,表示通勤者明顯朝上述幾個縣市移動;南投縣則是降幅最大,基隆與嘉義縣則分別佔據減幅二、三名位置。

普重-109年人口普查×通勤縣市比率
看完機車總體通勤狀況後,接著為占全台掛牌數至少九成比重的普通重型:
普通重型-常住人口掛牌數x通勤縣市比率
騎普通重型機車通勤離開居住縣市(跨縣市)的台數將近90萬台,占總台數7.7%。右側結論與先前相同,同樣由新北與台北占據一二名、六都的台南未上榜、不常上版面的南投排名第九。
同樣八成掛牌數落在六都、彰化與屏東。流進+本地>流出之縣市有台北、新竹縣、台中、雲林、嘉義市、台南、高雄,表示通勤者朝上述幾個縣市移動;南投、基隆、嘉義縣則為降幅前三大之縣市。

機車-109年電信信令×通勤縣市比率
看完人口普查預估的通勤台數後,接著來看電信信令的部分。由於電信信令根據時段切分的較細,甚至還分成平日與假日的活動與停留人口。
這邊為求方便,先以「平日夜間停留人數」為主,也代表大部分上班族平日上班、假日休息的生活節奏。
前提說完後,就直接來看-根據電信信令的平日夜間停留人數得出之機車掛牌數,與機車使用狀況的通勤縣市比率做計算後結果如下:
機車-平日停留人口掛牌數x通勤縣市比率
騎機車通勤離開居住縣市(跨縣市)的台數共達99萬台,占總台數7.8%。跨縣市台數最多的縣市由多到少排名如上表右側顯示,光新北就占了35.6%,其次為12.1%的台北。
六都台南的跨縣市通勤沒有上榜,可能與大部分的台南人都以本地通勤為主有關;上榜第九名的南投,人口數與機車掛牌數都較少的它,外縣市通勤的數量卻異常的高,個人推斷可能與當地就業機會較少,部分居民跑去隔壁的台中工作有關。
表下方倒數第二、三排顯示:八成掛牌數落在六都、彰化與屏東。
最後一列流進+本地>流出之縣市有台北、新竹縣、台中、雲林、嘉義市、台南、高雄,表示通勤者朝上述幾個縣市移動;南投、基隆、嘉義縣則為降幅前三大之縣市。

普重-109年電信信令×通勤縣市比率
看完機車總體通勤狀況後,接著是普通重型:
普通重型-平日停留人口掛牌數x通勤縣市比率
騎普通重型機車通勤離開居住縣市(跨縣市)的台數共計92萬台,占總台數7.8%。同樣由新北與台北占據一二名、六都的台南未上榜、不常上版面的南投排名第九。
八成掛牌數同樣落在六都、彰化與屏東。流進+本地>流出之縣市有台北、新竹縣、台中、雲林、嘉義市、台南、高雄;南投、基隆、嘉義縣則為降幅前三大之縣市。

結論

透過《109年機車使用狀況調查報告》的機車通勤(學)者居住與使用機車縣市比率(表6),我們重新詮釋與人口普查、電信信令截然不同的活動人口掛牌數。
令我意外的是,不論是用人口普查還是電信信令,與機車通勤比率計算後卻得出高度同質的結論(台數、占比有差異,但不影響結論):
  1. 不論使用人口普查、電信信令抑或者是機車還是普重,四組跨縣市台數的排名都完全一樣(台數與占比有差異,但排名皆不變)。
  2. 新北與台北跨縣市通勤台占據全台一二名,其中光一個新北就占了至少三成的比重!每一次的來回通勤彷彿都在上演一齣動物大遷徙。
  3. 六都唯一跨縣市通勤沒有上榜的就是台南,可能與大部分的台南地域較大,以及當地人都以本地通勤為主有關。
  4. 跨縣市通勤上榜第九名的南投,人口數與機車掛牌數都相對較少的它,外縣市通勤的數量卻異常的高,個人推斷可能與當地就業機會較少,部分居民跑去鄰近的台中有關。
  5. 八成掛牌數落在六都、彰化與屏東。有別於公路局的靜態掛牌數以及人口統計數據,雲林這次都榜上無名。
  6. 流進+本地>流出之縣市有台北、新竹縣、台中、雲林、嘉義市、台南、高雄,表示通勤者朝上述幾個縣市移動。
  7. 南投、基隆、嘉義縣則為降幅前三大之縣市。

結語

有了這組資料後,就能在與原先的靜態與動態掛牌數作交叉比對,從中修正數據、分析、應用,最終獲得有價值的商業洞見。
像是從北中南各縣市機車分布的情形來看,可以發現中台灣就以台中一家獨大!在沒意外的情況下,許多中部的展店、設點或線下活動,中台灣的第一站就是選在台中準沒錯。
俗話說「人流就是金流」,倘若能配合各街道的人流或車流量數據,就更能進一步分析線下的商業活動該在哪布局,以獲得最佳的效益。
礙於篇幅,就點到這裡為止。推估出動態掛牌數後,就多出許多分析的角度可以進行應用與探討。更深入的數據分析,就等有興趣的讀者自行挖掘與分享。
有緣人,我們下篇文章見。

參考資料

  1. 調查統計提要分析-中華民國交通部
  2. 109年機車使用狀況調查報告
  3. 中華民國交通部
  4. 交通部公路總局 統計查詢網
  5. 一百零九年人口及住宅普查實施計畫
  6. 109年人口及住宅普查總報告統計結果 — 行政院主計總處
  7. 內政部首度全臺人流統計 臺北白天比晚上多72萬人
  8. 中華民國 內政部戶政司 全球資訊網 — 人口統計資料
  9. 電信信令人口統計 — 內政部
  10. 國家發展委員會人口推估查詢系統
  11. 電信信令人口統計應用指標查詢系統

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