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統計Today　No.173

経済センサス‐活動調査　×　オープンデータ　×　統計GIS
〜経済センサスで見る駅周辺のデータ〜

総務省統計局統計調査部経済統計課長  上田  聖

はじめに

　令和3年6月に「経済センサス‐活動調査」という、5年に1度、全ての企業、事業所を対象とした全数調査を実施します。経済センサス‐活動調査は、「経済の国勢調査」とも言われており、全国津々浦々の企業、事業所を始め、調査関係者など多くの方の御協力を得て、地域別に詳細な統計を整備していきます。
　経済センサスは全数調査であることから、極めて精緻な集計（例えば町丁字別集計、500m×500m区画のメッシュ集計）が可能となります。今回は、経済センサスを多くの人に理解してもらうために、皆さんになじみのある駅周辺のデータについて、「経済センサス」、「オープンデータ」そして「統計GIS」の三つを用いて簡単に分析する事例を紹介したいと思います。

＜分析に用いたデータ＞
Ａ．経済センサスの小地域統計
　前述のとおり、経済センサスの結果の一つに産業大分類別に事業所数や従業者数などを、町丁字単位や500mメッシュ区画で集計したものがあり、マーケティングなどでも活用されています。今回の分析では、5年前に実施された平成28年経済センサス‐活動調査の500mメッシュ統計を用いました。

Ｂ．オープンデータ
　近年、国、地方公共団体、民間の取組によってネット上から容易にオープンデータを取得できるようになりました。今回の分析では、「全国　沿線駅コード・駅名リスト（緯度・経度）」のサイト（http://ekidata999.blog.fc2.com/）から入手したオープンデータ（全国の駅の緯度、経度情報）を用いました。

Ｃ．統計GIS
　統計局では、地理情報システム（GIS）の仕組みを活用し、利用者の個々のニーズに合わせて、国勢調査及び経済センサスを始めとした統計データを背景地図と共に視覚化するシステムである「統計GIS」を提供しています。このシステムを用いて統計地図を作成することにより、統計表を眺めただけでは困難な地理的分析を視覚的に行うことができます。なお、このシステムは政府統計の総合窓口「e-Stat」から誰でも無償で使用することができます。今回の分析では、この統計GISを用いて、駅から一定の距離内のエリアを構築し、そのエリア内の事業所の数や従業者の数を産業別に推定することを行っています。

分析の概要（路線・エリア等）

　総務省統計局は新宿区にあることから、今回の分析は新宿に集まる埼京線、西武新宿線、中央線、京王線及び小田急線の5路線の駅周辺のデータについて、
　　(1)　オープンデータから各駅の緯度、経度情報を入手し、
　　(2)　駅から半径1km圏内徒歩15分を想定）のエリアを設定し、
　　(3)　そのエリアのお店の数などを平成28年経済センサス‐活動調査の小地域統計結果（500mメッシュ統計）を用いて可視化
した結果について紹介したいと思います。
　なお、路線全体のデータは、駅ごとのエリア（図1）に対し、同じ路線の駅間で重複するエリアを統合した路線統合エリア（図2）を作成して計算するとともに、本稿で紹介する各集計結果はこれらのエリアと重なり合う500mメッシュ統計を「面積按分」の方法で推定しています。

図1　駅ごとのエリア

図2　統合エリアのイメージ

分析結果〜路線ごとの事業所の特徴

　表1は各路線統合エリアにおける産業ごとの事業所数の構成比※を、路線が通過する埼玉県、東京都及び神奈川県全体の産業ごとの事業所数の構成比で割った値を示したものです。この結果が1を超えると、駅周辺において、当該産業の事業所の割合が高くなっていることを示します。

表1　産業ごとの事業所数の構成比の特化係数
（特化係数：各路線の産業構成比を埼玉県、東京都及び神奈川県の産業構成比で割った係数）

※　事業所数の極めて小さい、「A〜B 農林漁業」、「C 鉱業，採石業，砂利採取業」、「F 電気・ガス・熱供給・水道業」及び「Q 複合サービス事業」は除いて計算

1）　5つの路線の全体的な特徴
　この結果から、各路線の駅周辺は、総じて「G 情報通信業」、「J 金融業，保険業」〜「O 教育，学習支援業」の事業所の構成比の割合が高く、特に「G 情報通信業」、「J 金融業，保険業」及び「M 宿泊業，飲食サービス業」の事業所の構成比の割合が高く、逆に、「D 建設業」及び「E 製造業」の事業所の構成比は低い傾向であることが分かります。
　また、このデータを見ると、商店を始めとする「I 卸売業，小売業」の事業所は1.0に近い平均的な結果となっており、駅周辺で「I 卸売業，小売業」構成比が特に高くなっているという訳ではないことが分かります。

2）　埼京線の特徴
　埼京線は今回分析している他の路線と比較し歴史が浅く、新宿−川越間での運行開始は1986年（昭和61年）であり、既に成熟していた新宿−池袋−赤羽−大宮の街を結んだ経緯があります。そのため、戦前から開業し、高度成長期を通じて時間を掛けて沿線を発展させてきた他路線とは若干産業構成が異なっています。特に池袋駅及び埼玉県最大の商業都市としてあった旧大宮市の中心地である大宮駅を沿線に含めており、B to B 産業である「J 金融業，保険業」、「L 学術研究，専門・技術サービス業」及び「R サービス業（他に分類されないもの）」などの構成比が他路線より高くなっています。

3）　中央線の特徴
　中央線は今回分析している他の路線と比較して、「M 宿泊業，飲食サービス業」の構成比が高くなっています。駅別に「M 宿泊業，飲食サービス業」を見ると、東京西部方面の市街地区の中心部に位置し、商業施設が集積した若者に人気の街である中野駅、吉祥寺駅、三鷹駅、立川駅及び八王子駅で多くの事業所が観察されます。さらに、中野駅、高円寺駅、阿佐ヶ谷駅、荻窪駅及び西荻窪駅といった、特徴的なサブカルチャー色のある駅にもコンスタントに同分類の事業所が多く存在している様子が見られます。

4）　京王線の特徴
　京王線は今回分析している他の路線と比較して、「G 情報通信業」の構成比が高くなっています。平成28年経済センサス‐活動調査の結果を見ると「G 情報通信業」は従業者数の全国シェアで見ても東京都に52%が集中していますが、特に京王線沿線では、新宿駅、調布駅及び府中駅に「G 情報通信業」の事業所数が多く見られ、従業者数で見ると府中駅に特に多くの人数がカウントされています。府中市には大手電機メーカーの生産拠点があり、同市にはソフト開発等を行う情報サービス業従業者数が市全体従業者数の7.4%に達していることなどから、他路線より「G 情報通信業」の値が高くなっているものと推察されます。

表2　京王線の各駅の1km圏内の「G 情報通信業」の従業者数

5）　西武新宿線及び小田急線の特徴
　西武新宿線及び小田急線は、沿線に郊外ベッドタウンを形成している路線であり、居住者の生活を支え消費者へのサービスを提供する「N 生活関連サービス業，娯楽業」、「O 教育，学習支援業」及び「P 医療，福祉」の割合が高くなっている様子が見られます。

路線ごと／駅ごとの「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の事業所の数

　普段の生活を行う上で、多くの人が利用するのは、小売店と飲食店だと思います。これらの店舗が多くを占める「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の事業所は全事業所の約4割を占めていますが、駅から半径1km圏内（徒歩15分圏を想定）にその数はどの程度あるのでしょうか。
　図3は、駅ごとに半径1km圏内に存在する「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の合計の事業所数を、円の大きさで示したものです。前述の「中央線の特徴」で述べたとおり、商業施設の集積が見られ、独特のサブカルチャーが発展している駅が点在する中央線は比較的大きな円が並んでいる様子が見られます。

図3　各駅周辺の「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の事業所数（その1）

　そして、同じデータについて、横軸を新宿からの路線の距離※、縦軸を「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の合計の事業所数としてプロットしたものが図4となります。総じて、他路線と比べて中央線のプロットが上に位置しており、中央線沿いにこれらの事業所が多く存在している様子が見られます。

図4　各駅周辺の「M 宿泊業，飲食サービス業」と「I 卸売業，小売業」の事業所数（その2）

※隣の駅間の直線距離を緯度・経度から計算し、当該距離を新宿から累積している。

快速・急行等停車駅周辺とそれ以外の駅周辺の違い

　いわゆる「快速・急行等停車駅」（路線によっては通勤快速停車駅、特快停車駅及び特急停車駅などとされているが、以下まとめて「快速・急行等停車駅」とする。）と「それ以外の駅」の周辺で、どの程度、産業の集積が異なるのでしょうか。「快速・急行等停車駅」は他路線との乗換駅となる場合もあり、単純に快速・急行等が停車する効果以外にも様々な産業集積の要因は考えられますが、まずは、「快速・急行等停車駅」と「それ以外の駅」の周辺でどの程度の集積の差異が生じているか、数値で確認してみます。
　比較データとして、新宿からある程度距離が離れてくると、快速・急行等の列車も各駅に停車をすることから、快速・急行等の列車が各駅に停車することのない区間として
　　(1)　新宿駅を除きその次の「快速・急行等停車駅」から、3〜4駅先の「快速・急行等停車駅」までのデータ
　　(2)　その間の「それ以外の駅」のデータ
を集約して比較を行うこととします。各路線で「快速・急行等停車駅」とした駅は次のとおりです。

　これらの路線を利用されている方は感じていることと思いますが、「快速・急行等停車駅」周辺の事業所数及び従業者数は「それ以外の駅」周辺の事業所数より多くなっていることが実際に数値化されます。

　具体的には、「快速・急行等停車駅」周辺の事業数の1駅当たりの平均値は2,543事業所となり、「それ以外の駅」周辺の1駅当たりの平均値1,579事業所より1.61倍のデータが観察されます。
　また、従業者数の平均で見ると、
　・「快速・急行等停車駅」圏内の従業者数の1駅当たりの平均人数　　31,334人
　・「それ以外の駅」圏内の従業者数の1駅当たりの平均人数　　　　　14,573人
と2倍以上の差があり、事業所数の比が1.61倍であったことを踏まえると、事業所の規模も「快速・急行等停車駅」周辺の方が大きくなっていることが想定されます。

　図5は、横軸に、「快速・急行等停車駅」及び「それ以外の駅」の周辺（1km圏内）の事業所数の階級値、縦軸に当該階級に該当する駅の度数で「快速・急行等停車駅」、「それ以外の駅」のそれぞれの総和が1となる値とした駅の度数分布図となります。「快速・急行等停車駅」の分布である青色の度数分布が右側に位置しており、「快速・急行等停車駅」の圏内が総じて事業所数が多くなっている様子が見られます。

図5　快速・急行等停車駅とそれ以外の駅の周辺（半径1km圏内）の事業所数階級別の駅の度数分布

おわりに

　このように、「経済センサス‐活動調査」は全数調査であるため、細かい地域での集計が可能であり、その他のデータや様々なシステムを活用することで、調査結果の価値は無限に膨らみます。
　冒頭で紹介したとおり、5年ごとに行われる経済センサス‐活動調査を6月に実施します。新型コロナウイルス感染症の第4波が猛威を振るっているところではありますが、調査員には感染予防を徹底させているとともに、オンライン回答の推進、調査票の郵送提出の導入など新型コロナウイルス感染症の対策には万全を尽くして調査を実施することとしておりますので、「経済センサス‐活動調査」を御理解いただき、調査への協力と結果の有効活用についてどうぞよろしくお願いします。

（令和3年5月14日）

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