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
閱讀時間約 12 分鐘
先前的文章《台灣重北輕南的趨勢不變：我從109年人口普查與電信信令所得出的結論》提到人口動態數據的應用，不僅解決「人戶分離」的問題，比起戶籍人口的統計數據，也更能貼近人口實際的活動與居住情形。
以調酒的角度來說，人口數據堪稱是基底（基酒），是後續進行其它與「人」相關連的數據分析源頭。
除了實體通路、線下行銷活動的選址外，其實人口動態數據還有許多用途，是各行各業都需要參考、也是最重要的基礎背景資料（尤其是越靠近終端市場的產業）。社會是由人的各種活動所構成，所有的商業活動也都離不開人，因此人口動態的數據能應用的地方還有很多。
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。
關於機車總掛牌於台灣各縣市的分布情形，可參考文章《台灣近三十年來的機車市場變化》複習一下。
前言就說到這，準備進入本篇的正文吧！
數據資料簡介
老樣子，進入正題前，針對內文會提到的名詞，先給出官方的定義與分類項目。讀者本身若針對名詞有大致了解（看膩），本章節可忽略不看。
22個縣市
根據目前行政區的劃分，共劃分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
簡單講就是戶籍登記在哪，就是統計上該地區的戶籍人口。
常住人口
根據109年人口及住宅普查定義如下：指在一處所已實際居住或預期居住6個月以上人口，本次普查常住人口係指普查標準時刻(109年11月8日零時正)實際居住在各直轄市、縣(市)範圍內已達或預期達6個月以上之所有本國籍與非本國籍人口。
人口普查－活動人口
由於人口普查與電信信令的活動人口定義不同，因此分成兩塊來說。首先是109年人口及住宅普查針對活動人口定義如下：
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。
由於我們沒有要探討通學與通勤的流動人口，因此我們只要需要活動人口是如何構成的就好。
電信信令－活動人口
電信信令是根據一天24小時分成活動人口與停留人口，並透過通訊裝置連到最近的基地台來判定目前持有該裝置的人正在哪個地方。
更詳細的劃分定義如下：
機車型式
從中華民國交通部的資料篩選，機車型式根據排氣量（c.c.數）可分成：
- 機車重型=普通重型(50＜c.c.≦250)＋大型重型(250＜c.c.)
- 大型重型=250＜c.c.＜550（黃牌）+≦550c.c.重機（紅牌）
- 機車輕型=小型輕型＋普通輕型（c.c.≦50）
所以整體市場的機車掛牌數等於：
機車掛牌數=機車重型+機車輕型。
將公式根據排氣量展開來看：
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。
由於台灣目前不論是在總掛牌數，還是購車的新掛牌數，都是以普通重型為主（皆占90%以上的比重），因此本篇探討機車總掛牌數的動態分布，僅會估算機車總市場及普通重型於各縣市的分布情形。
靜態數據－交通局總掛牌數
開始探討動態分布之前，先來看交通局提供的掛牌數據。對台灣目前於各縣市的掛牌分布有些概念。
台灣機車總掛牌數
首先是台灣整體機車市場近三十年來於各縣市的分佈：
由於數字有點多，轉用百分比的方式去看：
普通重型總掛牌數
資料來源有先提到關於機車重型的拆分，從民國91年才開始將機車重型拆成普通重型與大型重型，因此民國91年前的數據都是機車重型。
為了方便計算，因此將民國91年以前的機車重型納入普通重型做試算，或許有些人會質疑數據的準確性，事實上大型重機佔總體掛牌數的佔比，長期來看都僅佔1%左右的份額，因此影響幅度真的有限。
小結
數據結果表明，總掛牌數與普通重型的數據變化差異不大。同樣都是由九個縣市佔了普通重型80%左右的佔比，順序同樣是：新北市＞高雄市＞台中市＞台南市＞桃園市＞台北市＞彰化縣＞屏東縣＞雲林縣。
接下來，掛牌數為了與人口普查以及電信信令在同個時期上對齊，統一使用109年的掛牌數當作基準，再套用到110年的掛牌數當作參照對照。
機車總掛牌數與109年人口普查
相關資料，文中上方所提到的來源連結，這邊就直接進路探討環節。首先是以人口普查推估機車總市場的掛牌數：
先說明計算邏輯以及表格代表意涵：
- 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。
- 掛牌數使用109、110年共兩組數據作比較參照。
- 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。
- 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」。
- 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。
- 接續5，中間兩排重新計算各縣市分布之情形。
- 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）。
有概念後，接著來看我對機車總掛牌數－靜態與動態掛牌數的分布差異的看法：
- 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。
- 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。
接著來看普通重型的動態掛牌數據：
由於結論跟機車總掛牌數相同，就不再贅言展開討論。
機車總掛牌數與109年電信信令
電信信令主要用的資料是以下這一組：
相關資料可從文中所提到的來源連結作參考，這邊就直接進路探討環節。接著是以電信信令推估機車總市場的掛牌數：
一樣先說明計算邏輯以及表格代表意涵（與人口普查的方式差不多）：
- 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。
- 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。
- 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。
- 掛牌數使用109、110年共兩組數據作比較參照。
- 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。
- 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）。
有概念後，接著來看我對機車總掛牌數－靜態與動態掛牌數的分布差異的看法：
- 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。
- 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。
- 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。
接著來看普通重型的動態掛牌數據：
結論跟機車總掛牌數相同，就不再贅言展開討論。
動態掛牌數總結
雖然透過人口普查與電信信令計算出來的掛牌數動態數據大相逕庭，但得到的結論是差不多的。
- 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）
- 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。
另外比較特別的是雲林，由於面臨人口老化與外移，與新竹縣市面臨許多新興人口移入的反差，在不用幾年，雲林不論在人口還是掛牌數都將被新竹縣市給超越。
結語
透過人口普查以及電信信令的人口動態統計，來推估機車可能的動態掛牌數，這只是產業應用的「示範案例」。
雖然無法代表真實面貌，且可能同樣面臨數據因為「計算」導致失真的問題，但在沒有其他更可靠的數據來源下，這樣的數據應用也不失一種辦法。
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。
關於人口動態數據如何與產業數據相結合做應用的範例，這邊就簡單起個頭，其實推估出動態掛牌數後，還有其他分析的角度可以進行探討。
礙於篇幅，就點到這裡為止。更深入的數據分析與應用，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。
參考資料來源
- 一百零九年人口及住宅普查實施計畫
- 109年人口及住宅普查總報告統計結果 — 行政院主計總處
- 內政部首度全臺人流統計 臺北白天比晚上多72萬人
- 中華民國 內政部戶政司 全球資訊網 — 人口統計資料
- 電信信令人口統計 — 內政部
- 國家發展委員會人口推估查詢系統
- 電信信令人口統計應用指標查詢系統
機車產業相關
- 台灣近三十年來的機車市場變化
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- 從品牌角度看近三年台灣機車市場新增掛牌數的趨勢變化
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- 每年機車新車掛牌數量最高與最低的月份出現次數
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