都市活動人口數推估-以台北市信義區西村里為例

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(1)國立臺灣師範大學地理學系第四十八屆碩士論文. 都市活動人口數推估以台北市信義區西村里為例. 指導教授：郭乃文研究生：施昶睿. 中華民國一○八年八月.

(2) 國立臺灣師範大學地理學系碩士論文摘要研究所別：地理學研究所碩士班論文名稱：都市活動人口數推估-以台北市信義區西村里為例指導教授：郭乃文博士研究生：施昶睿論文內容：共一冊，文約四萬餘字，共分五章十八節，並以五百餘字簡要說明。. 摘要人口資料在社會經濟中的發展與規劃層面為相當重要之基礎規劃資料，而都市作為一每日吸引大量民眾流入的區域，其商業區在密集的土地使用下勢必會成為人口聚集的地方，也成為災害管理的熱點區域。同時，在人口集中的區域，居民生活在都市內產生各種活動，也會因活動類型的不同而產生不同消耗量的能資源與廢棄物，因此，日間人口能幫助了解都市代謝議題中能資源流動的問題，而活動人口數則在都市防災規劃中是重要的資料，了解區域內的活動人口數有助於管控災害發生時區域內民眾的安全以及安排相關之所需的人力與物資。本研究除了回顧過去日間與活動人口推估方法之外，亦試圖釐清我國目前在日間以及活動人口之定義上與各國間定義之差異。將分別從兩個議題層面來探討，首先是都市代謝議題，從城市層級角度出發的台北市日間人口推估，將根據人口普查資料結合交通部資料，並以台北市為例建立新推估日間人口之方法。最後是以都市防災議題為主，針對重要的商圈與交通節點類型，並以台北市信義區西村里（信義商圈）為例建立活動人口推估之方法，從中分析探討西村里活動人口時序性之變化以及其在平日與假日所呈現之差異。本研究之結果可作為都市環境負荷量相關之研究中人口基礎資料之參考，以及相關災害管理規劃作業時，如：模擬災害時人數之參數設計與推估區域內防災物資需求量時參考。關鍵字：日間人口、活動人口、人口推估、都市防災、都市代謝. i.

(3) The master thesis abstract of Department of Geography, National Taiwan Normal University Thesis Title：Estimation of De Facto Population in Urban Commercial Districts-A Case Study on Xicun Village of Xinyi District, in Taipei City. Adviser：Dr. Nae-Wen, Kuo Student：Chang-Jui, Shih. Abstract Population data are crucial information for social economic development and urban planning. Since urban areas attract many people flowing into daily, with such intensive land use, business districts will certainly be an agglomeration of population, and hence be hot spot in the disaster management. Meanwhile, in the area where population agglomerates, the residents will result in different kinds of energy and materials consumption and wastes emissions. Therefore, daytime population can help us understand how resources flow as a part of the urban metabolism issue. Understanding the population within an area benefits the safety and risk management of residents during hazards, and also the arrangement of relief goods supply. This study reviews previous approaches for daytime and de facto population. In addition, we try to identify the differences between the definition of daytime and de facto population in our nation and that in other countries. We discuss it in terms of two different perspectives. The first perspective is the urban metabolism issue. We estimate daytime population in Taipei city on the urban level. We combine census data and data from the Ministry of Transportation and Communication and use it to build a model for daytime population estimation in Taipei city. The last perspective is the urban hazard mitigation issue. Targeting important shopping districts and traffic nodes, we build a model for de facto population estimation in Xichun Township, Xinyi District, in Taipei City (Xinyi shopping district). We then discuss the change in time of the de facto ii.

(4) population in Xichun Township and the difference between workdays and weekends. The results of this research can be used as a reference for basic population data in urban environmental capacity related research. In addition, it can be used for modeling population before disaster and arranging manpower and relief goods in related disaster planning and management.. Keywords: Daytime Population, De Facto Population, Population Estimation, Urban Disaster Prevention, Urban Metabolism. iii.

(5) 目錄摘要 ............................................................................................................................................ i Abstract ..................................................................................................................................... ii 圖次 .......................................................................................................................................... vi 表次 ........................................................................................................................................ viii 第一章緒論 ............................................................................................................................. 1 第一節研究動機與目的 ..................................................................................................... 1 第二節研究架構 ................................................................................................................. 3 第二章文獻回顧 ..................................................................................................................... 4 第一節日間、活動人口名詞定義與比較 ......................................................................... 4 第二節人口資料的重要性 ................................................................................................. 6 第三節國內、外日間與活動人口推估方法 ..................................................................... 8 一、. 區域密度人口推估 .................................................................................................. 8. 二、. 日間人口推估.......................................................................................................... 9. 三、. 活動人口推估........................................................................................................ 12. 四、. 動態人口學............................................................................................................ 17. 第四節小結 ....................................................................................................................... 20 第三章台北市日間人口推估 ............................................................................................... 21 第一節研究區域概述 ....................................................................................................... 21 第二節研究方法與資料來源 ........................................................................................... 21 第三節民國 105 年台北市日間人口推估流程與結果 ................................................... 23 第四節日間人口推估方法檢定與結果比較 ................................................................... 26 第五節比較各國城市日夜間人口比率 ........................................................................... 33 第四章台北市信義區西村里活動人口推估 ....................................................................... 39 第一節研究區概述 ........................................................................................................... 39 第二節研究方法與資料來源 ........................................................................................... 40 第三節分析與探討西村里各調查地點之平日與假日結果 ........................................... 45 第四節以 TELES 參數資料計算西村里各調查地點活動人口 ..................................... 62 iv.

(6) 第五節分析比較 TELES 人數資料與各調查地點活動人口 ......................................... 64 第五章結論與建議 ............................................................................................................... 73 第一節結論 ....................................................................................................................... 73 第二節建議 ....................................................................................................................... 74 參考文獻 ................................................................................................................................. 76 謝辭 ......................................................................................................................................... 80. v.

(7) 圖次圖 1.1 研究架構........................................................................................................... 3 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 2.1 都市代謝框架.................................................................................................... 6 2.2 日本昭和 45 年國勢調查報告書目錄........................................................... 10 2.3 活動人口推估方法種類................................................................................. 14 2.4 活動人口計算流程......................................................................................... 16 2.5 建築物室內活動人口推估順序..................................................................... 16 2.6 利用時間動態分割定位出時間路徑上的各個活動..................................... 18 2.7 區域 A 和 B 的活動密度圖層 ....................................................................... 18 2.8 2008 年東京都市圏人流資料視覺化............................................................. 19 4.1 台北市信義區西村里範圍............................................................................. 39 4.2 西村里活動人口調查地點............................................................................. 41 4.3 本研究室外人數值......................................................................................... 43 4.4 台北 101 室外拍攝範圍................................................................................. 45 4.5 台北 101 室內與室外人數疊加長條圖......................................................... 46 4.6 世貿中心展覽大樓室外拍攝範圍................................................................. 47 4.7 世貿中心展覽大樓室內與室外人數疊加長條圖......................................... 48. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 4.8 信義新天地室外拍攝範圍............................................................................. 49 4.9 信義新天地室內與室外人數疊加長條圖..................................................... 50 4.10 威秀影城室外拍攝範圍............................................................................... 51 4.11 威秀影城室內與室外人數疊加長條圖 ....................................................... 53 4.12 ATT 4FUN 室外拍攝範圍 ............................................................................ 53 4.13 ATT 4FUN 室內與室外人數疊加長條圖 .................................................... 55 4.14 臺北市政府室外拍攝範圍........................................................................... 55 4.15 臺北市政府室內與室外人數疊加長條圖................................................... 56 4.16 信義區公所室外拍攝範圍........................................................................... 57 4.17 信義區公所室內與室外人數疊加長條圖................................................... 58 4.18 忠駝國宅早上室外計算地點....................................................................... 59 4.19 忠駝國宅下午室外計算地點....................................................................... 59 4.20 忠駝國宅室內與室外人數疊加長條圖....................................................... 61 4.21 西村里平、假日活動人口........................................................................... 64 4.22 台北 101 平、假日活動人口....................................................................... 65 4.23 世貿中心展覽大樓平、假日活動人口....................................................... 66. 圖圖圖圖. 4.24 信義新天地平、假日活動人口................................................................... 67 4.25 威秀影城平、假日活動人口....................................................................... 68 4.26 ATT 4FUN 平、假日活動人口 .................................................................... 69 4.27 臺北市政府平、假日活動人口................................................................... 70 vi.

(8) 圖 4.28 信義區公所平、假日活動人口................................................................... 70 圖 4.29 忠駝國宅平、假日活動人口....................................................................... 71. vii.

(9) 表次表 2.1 國內、外名詞解釋整理................................................................................... 4 表表表表表表表表表表表表表表表. 2.2 台灣與國外日間人口及活動人口名詞解釋比較........................................... 5 2.3 台灣簡易動態人口評估模式........................................................................... 8 2.4 活動地點的主要活動類型與時間................................................................. 12 2.5 日間、夜間與通勤時段定義......................................................................... 13 3.1 民國 89 年與 99 年活動人口......................................................................... 21 3.2 日間人口研究資料來源介紹......................................................................... 23 3.3 欲推估縣市之民眾通勤地點比例................................................................. 24 3.4 欲推估縣市之民眾通學地點比例................................................................. 24 3.5 民國 105 年各縣市推估跨縣市就業人數..................................................... 24 3.6 民國 105 年各縣市推估跨縣市就學人數..................................................... 25 3.7 民國 105 年台北市日間人口推估計算表..................................................... 25 3.8 民國 99 年台北市活動人口計算表............................................................... 26 3.9 民國 99 年人口普查報告中各縣市在台北就業人數................................... 26 3.10 民國 99 年人口普查報告中各縣市在台北就學人數................................. 27 3.11 民國 99 年交通部資料各縣市民眾通勤地點比例 ..................................... 27. 表表表表表表表表表表表表表表表表. 3.12 3.13 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 3.20 3.21 3.22 3.23 3.24 3.25 3.26 3.27. 民國 99 年交通部資料各縣市民眾通學地點比例..................................... 28 運用民國 99 年交通部資料推估台北市日間人口計算表......................... 28 民國 99 年華人家庭動態資料庫各縣市民眾通勤地點比例..................... 29 民國 99 年華人家庭動態資料庫各縣市民眾通學地點比例..................... 30 運用民國 99 年華人家庭動態資料庫推估 99 年台北市日間人口........... 30 民國 105 年華人家庭動態資料庫各縣市民眾通勤地點比例................... 31 民國 105 年華人家庭動態資料庫各縣市民眾通學地點比例................... 31 運用民國 105 年華人家庭動態資料庫推估 105 年台北市日間人口....... 32 各資料結果比較........................................................................................... 33 資料樣本數差異........................................................................................... 33 民國 99 年北部區域日夜間人口比率......................................................... 34 日本縣市層級日夜間人口比率................................................................... 34 日本政令市與特別區日夜間人口比率....................................................... 35 東京 23 區日夜間人口比率......................................................................... 36 美國各都會區主要城市............................................................................... 37 華盛頓都會區內主要城市地區................................................................... 38. 表表表表. 4.1 4.2 4.3 4.4. 以建物或行業為調查對象之評估表............................................................. 40 各地點調查時段............................................................................................. 41 各地點室內人數計算..................................................................................... 42 台北 101 室內與室外人數結果..................................................................... 46 viii.

(10) 表 4.5 世貿中心展覽大樓室內與室外人數結果..................................................... 48 表 4.6 信義新天地室內與室外人數結果................................................................. 50 表 4.7 威秀影城室內人數推估係數......................................................................... 52 表表表表表表表表表表表. 4.8 威秀影城室內與室外人數結果..................................................................... 52 4.9 ATT 4FUN 室內與室外人數結果 .................................................................. 54 4.10 臺北市政府室內與室外人數結果............................................................... 56 4.11 公用事業日間人口推估模式 ....................................................................... 57 4.12 信義區公所室內與室外人數結果............................................................... 58 4.13 住宅日間人口推估模式............................................................................... 60 4.14 忠駝國宅室內與室外人數結果................................................................... 60 4.15 不同特定用途分類在不同時段之人口密度表........................................... 62 4.16 信義區西村里各分類人數........................................................................... 63 4.17 調查地點降尺度後人數............................................................................... 63 4.18 西村里平、假日各地點人數綜合比較表................................................... 72. ix.

(11) 第一章緒論第一節研究動機與目的人口資料在社會經濟中的發展與規劃層面為相當重要的基礎規劃資料，藉由瞭解區域內人口發展以及移動的趨勢，可提前在區域內的建設中預留或設計因應未來區域內人口流動的變化。而謝心怡（民 96）指出人口分布存在兩種表現形式：其一是靜態分布，指某一時間點人口在一定範圍空間的集聚狀況；其二是動態分布，指某一時段人口在一定範圍空間的集聚狀況。傳統人口分布地圖即是屬於人口靜態分布的呈現，多以現行行政區域或研究主題所需的範圍而作為區域的計算單位進行人口數計算；活動人口即是指人口動態分布的呈現，其人口數計算區域內停留並進行活動的人且相較於靜態人口分布，其推估值能代表區域內一天實質活動的人口數狀況之外，更能作為都市規劃以及空間分析中的人口基礎資料。都市計畫主要以居民的生活環境及整體區域發展作為優先考量，而都市作為人口集中的區域，居民生活在都市內產生各種活動，同時因活動類型不同而產生不同消耗量的能源與物資廢棄物，因此，都市代謝以及都市內可承受的環境負荷量皆會成為都市計畫者在規劃時需通盤考量的重點。在胡傳中（民 93）指出都市計畫在人口分析以及地區活動承載量是以戶籍人口當作規劃基礎依據，未考慮實際活動的人口來做為計算基礎。以及彭欣婷（民 104）在計算台北都會區的都市代謝中，雖已考慮使用人口密度與人口成長來處理模式評估的代謝作用，但使用的人口資料本質上依然屬於人口靜態分布的方式。雖然使用靜態分布的人口資料依然能提供模式上的預測，但若能使用符合實際情況的人口資料更可以貼近研究區實際需要考量的人口數。民眾前往都市必有其目的性，而都市作為一每日吸引大量民眾流入的區域，其內部的土地開發利用常以發展商業和娛樂等類型。為追求便利與利潤最大化能吸引更多的客群，商業區在密集的土地使用下勢必會成為人口聚集的地方，也相對容易成為災害的高風險區域。因此，若能有區域內活動人口數的資料，在幫助都市防災空間系統前期的規劃上能夠提前預估災害發生前的物資需求量，另外，區域內的防災據點人力資源分配也能作有效率的分配。台北市信義區西村里（信義商圈）作為台北市中心內經貿、商業重要之區域，每日吸引大量來自外縣市的民眾流入區域內進行各種活動，若在防災規劃上僅只計算台北市信義區西村里居住人口作為基數，實際上是不貼近真實情況的。而回顧台北市在日間以及活動人口之計算最早可追溯於民國 70 年代台北市政府研究發展考核委員會，陳政寬（民 70）等人研究台北市的日夜間人口分布，接著由民國 88 年內政部建築研究所黃台生以及馮正民建立推估日間人口估算方法，而近期在國家災害防救科技中心（民 103）針對大台北地區面臨地震衝擊之災害潛勢及災損分析報告中提到，國內目前尚未建立出完善的全台人口流動資訊，無資料 1.

(12) 可提供分析，而若採用實地抽樣調查的方式建立人口分布則需要花費大量人力及時間。因此，國家災害防救科技中心分析使用的資料是十年調查一次的普查資料作為人口基礎資料。由此可見，改進並發展目前的日間以及活動人口推估方法，有其必要性以及讓都市內其他規劃能更具參考性。人口資料牽動都市地區公共設施、交通以及生活等層面的規劃，在經由回顧前人的文獻中所探討的推估方法可得知目前的推估方法主要分為初級資料及次級資料推估方法，初級調查資料可推估人口在時序上之變化，但在其人力、時間成本高以及以建築物作為計算的同時，並未考慮室外人數；次級資料推估雖然比較簡易卻能快速推估人口數，其推估值能作為基礎值幫助都市代謝相關研究，但其缺點包含缺少在時序上能看出各個時段間人口變化的情況以及政府若未能持續更新人口資料，將會導致推估的人口值產生相當大誤差。因此，綜上所述，本研究將會以現有資料推估台北市日間人口，而由於信義商圈位於西村里，為因應明確之行政邊界，本研究將活動人口探討邊界範疇設定為信義區西村里。以台北市信義區西村里（信義商圈）作為實證地區，透過實地調查推估活動人口，藉以建立新推估活動人口之方法。本研究擬定下列四項研究目的：一、釐清日間以及活動人口之定義二、發展與建構台北市日間人口之推估方法三、發展與建構台北市信義區西村里活動人口之推估方法四、分析探討台北市信義區西村里活動人口平日與假日之變化. 2.

(13) 第二節研究架構建立研究主題並確定欲研究區域之目標範圍，尋找相關文獻作為研究設計之參考依據。首先，釐清日間與活動人口定義之差異並定義本研究使用之定義。再來，了解國內外推估方法並著手進行制定調查計畫之內容，使用次級資料開始進行日間人口推估與執行實地活動人口調查計畫。最後，將結果與相關資料進行檢定與比較分析並給予結論與建議。. 圖 1.1 研究架構. 3.

(14) 第二章文獻回顧第一節日間、活動人口名詞定義與比較蒐集文獻過程中發現關於日間、活動人口的定義與計算皆有不同之定義，因此，將在這一節中把國內外文獻中出現的名詞作整理解釋並進行比較。整理如表 2.1。表 2.1 國內、外名詞解釋整理名詞. 說明（名詞解釋來源處）. 戶籍人口. 指在臺閩地區設有戶籍之中華民國國民，於統計標準日不論其是否住在戶內均為該地區之人口。（行政院主計處）. 常住（現住）人口. 指在所查戶內具有經常居住事實或意思者，無論其戶籍是否設於該處所，包括政府派駐國外工作人員及其眷屬、外勞與外僑，但不包括各國駐華文武公務人員及其眷屬。而「經常居住」係指凡標準時刻在現住地已實際居住六個月或預期居住六個月以上。（行政院主計處）. 就業人口. 係指年滿 15 歲以上人口。在某分區中擁有工作的人口數，包括工作地在此區及不在此區者。也就是指於當地落籍且具有工作者。（行政院主計處）. 及業人口. 到某分區工作的人口數，即工作地點與居住地點不同之人口數。也就是住在別的地方，卻在本地工作就業的人口數。（許真怡，民 102）. 從業人口. 係指年底支領薪資且在職之僱用員工(含外籍員工及建教合作生)，以及不支領固定薪資之自營作業者及無酬家屬工作者；不包括僅支領車馬費，而未實際參加營運作業的董監事、理事及顧問人員等。（行政院主計處）. 駐留人口. 定義為某時段在某一地點進行各種活動類型之人口數，重點為停留人口而非流動人口；駐留人口數=流進人口數-流出人口數+原有人口數。（黃台生，民 88）. 通勤工作人口. 工作地與居住地位於不同鄉鎮市區之人口。（行政院主計處）. 通學人口. 求學地與居住地位於不同鄉鎮市區之人口。（行政院主計處）. 昼夜間人口比率. 日間人口/夜間人口×100。若數字超過 100 表示日間人口超過夜間人口；若數字低於 100，則表示日間人口低於夜間人口。（日本総務省統計局）. 4.

(15) 台灣與日本人口名詞解釋之比較，首先在夜間人口的部分，台灣與日本通常是使用戶籍與常住人口；日間人口部分，台灣曾以就業、或從業人口數來直接代替日間人口數，另外也有將通勤就學、通勤就業的人口以及其他的活動都包含在日間人口中計算，但未計算從區中流出的人口，日本僅使用通勤就學與通勤就業的人口等兩個項目來計算從地區流進與流出的人口，美國的部分則與日本類似，但是僅計算工作人數，由該地區居住居民＋(該地區工作人數-居住在該地區工作人數)來代表日間人口。活動人口部分，黃台生（民 88）認為應是某一地點進行各種活動類型之人口數，此活動類型包括購物、娛樂、休閒、辦公、商務等。類似於日本之定義，指的是某一時間點在某一地點進行各種活動類型之人口數。在美國的部分則未找到對於活動人口解釋的相關文獻。然而，行政院主計處的活動人口僅只以通勤就學、通勤就業的人口數來當作活動人口，但其實跟日本比較起來則相似於日間人口的計算。整理如表 2.2。表 2.2 台灣與國外日間人口及活動人口名詞解釋比較項目國家. 日間人口(Daytime Population). 活動人口 1.. 台灣. 日本. 通常以就業、及業、從業人口數或是交通旅次數分配來做為估算某地之日間人口。（黃台生，民 88）. 流出入人口包含工作、念書。昼間人口=夜間人口－流出人口＋流入人口。（日本総務省統計局）僅計算工作人數。該地區居住居民＋(該地區工作. 美國. 人數-居住在該地區工作人數)。 (美國人口普查調查局，United States Census Bureau). 5. 指的是某一地點進行各種活動類型之人口數，. 此活動類型包括購物、娛樂、休閒、辦公、商務等。（黃台生，民 88） 2. 活動人口=常住人口–到外地通勤或通學人口+來自外地之通勤或通學人口。（行政院主計處）滞留人口、現在人口（De Facto Population）指的是某一時間點在某一地點進行各種活動類型之人口數。（辻正矩，1981）.

(16) 第二節人口資料的重要性人口資料是一個區域中基礎的資料，一般常見的人口特性、概況、結構與消長即能有效表達此區域的概況，但人口資料再加上社會經濟資料諸如勞動就業可以了解該區域的就業情況、醫療衛生可以了解醫院的數量是否足夠支持幾個區域的人數甚至是教育文化能知道家庭的背景結構是否會與孩子的輟學率有相關性，因此，人口資料能作為政府在政策制定時的參考依據並且能反映社會中的實際情況。本研究想以兩個不同資料尺度來探討人口在大尺度的都市代謝與小尺度的都市防災中的應用。都市代謝的部分，Kennedy, C., Cuddihy, J.& Engel-Yan, J.（2007）對都市代謝的定義為都市中用以增長、生產能源、消除廢棄物的技術與社會經濟過程之總和。因此，都市代謝可以透過供給民眾服務的這些過程、材料、能源、人和資訊的流動了解整座城市而且這些因子也會影響都市周圍的腹地（UNEP, 2017）。 FERRÃO, P. & FERNÁNDEZ, J.（2013）將上述提到的過程呈現在都市代謝的評估框架見圖 2.1 ，該框架將都市中會發生的活動包括住宅、商品與服務、人流與運輸將所有生物或是社會過程中的資源聯繫起來。在都市代謝的研究方法中諸如，彭欣婷（民 104）使用物質流分析計算台北都會區的都市代謝效率，又如林知以（民 101）使用元素流分析銅的輸入與輸出流向，若發生不明流向，應加強資源管理政策。因此，若能將都市中消耗的自然資源降低與減少汙染物的排放與此同時達到改善民眾生活環境。綜上所述，都市代謝能幫助我們理解都市中能資源的流動情況，但除了了解資源的使用流向，我們同時也需要知道一座城市日常中的人口數，若僅以研究範圍的戶籍登記人口數為人口基礎資料，則會少算從該座城市每日移出或移入的人數，所以發展與建構日間人口推估方法是重要的。. 圖 2.1 FERRÃO, P. & FERNÁNDEZ, J.（2013），都市代謝框架。 6.

(17) 再來，都市防災的部分，內政部建築研究所（民 96）將都市防災之定義從兩個觀點來談，以狹義觀點來看，主要為建築防災，其應建立在都市計畫區內之有關都市空間、公共設施、公用設施及建築物等，包含了對風水災害、震災、火災、危險物災害等之預防、搶救及重建之工作；從廣義觀點來看，則擴及至國土保全，其主要涵蓋都市行政、河川行政、道路行政等三大項。陳建忠（民 96）對於都市防災係指對應於都市中廣域性重大災害，需實施(1) 緊急救援、(2)緊急輸送、(3)物資配給、(4)避難所開設和管理以及(5)臨時屋的供給準備等，因此在都市的災前預防、災害搶救應變及災後復建各階段作業是互相結合的。由於都市人口密度高同時也大量開發都市內土地致使建築物分佈密集，若發生災害，容易因單一災害發生而演變成大面積、大範圍的複合型災害型態（行政院經建會住都處，1989）。國家災害防救科技中心（民 103）建立大臺北地區高潛勢地震源之地動分布圖資與引致液化分布情境，評估建物災損與人員傷亡。其日間活動人口之定義為駐留人口，主要統計往來本地以及外地工作和上學的人口，並不包含外地來購物等不定期的人口。人口資料的來源直接使用民國 99 年人口普查中的常住與活動人口資料。建立簡易動態人口評估模式（表 2.3）係參考日本和歌山縣各時刻下人口流動評估方法，其中總人口代表指該時段之區域內受影響的人口數；室內人口指在室內的人口數，包含一般住宅內人口數及其他建物或設施用途之室內人口數；戶外人口則表示通勤人口數，包含上班及上學人口數。此篇報告也指出目前國內調查全台人口流動資訊仍多採以實地抽樣調查的方式，需要耗費大量的人力及時間來進行，且依然未建立出完善的人口流動資料可提供分析。透過臺北市防災作業手冊了解，臺北市政府為有效執行臺北市災害防救工作及提升處理災害之緊急應變能力，編撰防災作業手冊作為各防災救災單位處理各類災害防救業務之依據。在其民國 107 年 11 月修訂之第七章未來工作願景中的第六條第一項第八款提到，持續辦理臺北市各類災害脆弱度評估，將各類避難弱勢人口及各級產業廠房分佈情形與各類災害潛勢圖資套疊，以利各相關單位作為防災規劃之參考（臺北市政府，民 107）。都市內的避難空間需求量、點位評估與適宜性還有相關的人力物資安排都是在落實都市防災中的重要一環，因此，在災害發生前的災害模擬，是訂定緊急應變計畫的參考依據。綜上所述，都市防災規劃皆需要人口資料作為基礎，而即使我們現在擁有村里單位的人口資料，但在小範圍如商圈的人口資料依然是缺乏的，因此了解小區域內時序性的人口資料是重要的。. 7.

(18) 表 2.3 台灣簡易動態人口評估模式時段居家 22 時~6 時上午通勤 6 時~9 時. 上班 9 時~17 時. 下班通勤 17 時~22 時. A.總人口. 夜間人口數. （4 夜間人口數+日間人口數）/5. 日間人口數. C.一般住宅. B.室內人口. 人口. 夜間人口數. 夜間人口數. 0.85A. 0.72（夜間. （總人口）. 人口數）. 0.95. 0.4（夜間. （日間人口數）. 人口數）. （夜間人口數 +4 日間人口. 0.8A（總人口）. 數）/5. 0.63（夜間人口數）. D.其他建物人口. E.戶外人口. -. 0. B-C. 0.15A. B-C. 0.05A. B-C. 0.2A. 資料來源：國家災害防救科技中心（民 103），大臺北地區大規模地震衝擊情境之災害潛勢與建物人員災損分析。. 第三節國內、外日間與活動人口推估方法一、區域密度人口推估謝心怡（民 96）提出以往的人口分布圖多以行政區域為單位，以行政區域為單元的資料尺度不夠細緻並且行政單元在時間上的重組與邊界變遷等問題，容易提供使用者錯誤的人口分布資訊，造成研究結果的誤差。因此，提出以網格作為分區單元，避免因分區邊界不同所造成的問題，同時利用建物、土地利用、路網等圖層配合各種人口推估方式建立一多層多類別的人口地理分布模式，推估出較符合實際狀況的人口分布。林美君、蘇明道（民 102）認為將人口資料加總後再以不同的空間單元進行發布，易造成分區單元不夠細緻的問題，當災害發生時，因受災範圍與行政單元邊界不一致或橫跨數個行政區，不易得知正確的受災人數，以台北市為例，使用多層多類分區密度的人口重分配模式，利用縣市加總的人口資料為基礎，將縣市總人口重新分配至網格。. 8.

(19) 區域密度的人口推估試圖解決傳統人口分布圖以行政區為資料單位的均值呈現，將均勻分布的情況分為有人居住區與無人居住區如荒地、公墓和河川，藉以求得更符合實際情況的人口資料。但其使用的人口資料依然是縣市的戶籍登記人數資料並未考慮到由外圍城市流入的人數與本身流出的人數，與災害發生時實際受影響的人應會有計算上的誤差。二、日間人口推估多半仰賴於政府定期的資料調查如戶籍人口統計、人口及住宅普查、工業及服務業普查、農林漁牧業普查以及交通部旅次調查。以次級資料推估人口數，相對來得容易，但是資料缺乏時間尺度，資料的呈現無法看出時空的分布導致資料無法做平日與假日不同情況中時序間之分析。陳寬政、邱盛生、葉天峰（民 70）對臺北地區(臺北市及其周圍鄉鎮市)的人口分佈及變遷進行系統性的考察，使用民國 64 年交通部運輸委會台北都會區旅次調查資料，使用戶籍登記人口作為夜間居住人口以及依其工作及就學旅次計算都會區內的日間人口分佈。許真怡（民 102）目的是建立一較簡易之日間人口推估算法，以台中都會區為研究區。文中所提出之日間人口定義為淨流入工作、就學人口加上洽公、購物、娛樂、其他人口和其他(非家)人口。主要使用行政院主計處民國 89 年人口及住宅普查與研究範圍之戶籍人口做比例估算推估民國 101 年各區工作與就學人口之日間人口數量。再以交通部運研所在民國 81 年為台北都會區所做的依目的別旅行次數統計資料計算研究範圍內之各區洽公、購物、娛樂、其他人口和其他(非家)人口。日間人口於日本的發展可從日本的国勢調査（こくせいちょうさ）即人口普查中了解其發展脈絡。日本在昭和 10 年（民 24）已有常住人口資料；昭和 30 年（民 44）開始調查人口的從業地點；昭和 35 年（民 49）加入通學地調查；昭和 45 年（民 59）的調查報告第六卷開始有昼間人口（日間人口）之名詞，見圖 2.2。日本相較於我國日間人口研究發展較早以及日本政府在每十年進行一次大規模調查與每五年一次的簡易調查下，其資料的完整性也使得日本在後續的人口研究中能持續的發展。. 9.

(20) 圖 2.2 日本昭和 45 年國勢調查報告書目錄資料來源：日本総務省統計局。臺北市政府主計處（民 106）前往日本考察日本市政統計指標體系建置及大數據方法在統計調查之應用，在報告中的第四章第三小節的人口預測中的東京都日間人口預測提到，東京都日間人口係指通勤（學）人口，包含晚上因工作或上學的流動人口，但不包括購物和遊玩度假等的不穩定的流動人口，以就業地、通學地（日間）為基礎，進行東京都及區市町村於 2015 年、2020 年、2025 年、 2030 年、2035 年等 5 個時間點日間人口、日間就業者數、日間通學者數及流入（出）人口等預測。其預測方法在下頁引用說明：. 10.

(21) 1. 基準人口：以「國勢調查報告」（總務省統計局）在 2010 年 10 月 1 日當時的區市町村別常住（夜間）人口及日間人口為基準。 2. 預測方法：係運用常住（夜間）人口對日間人口之比率（以下皆稱為日夜間人口比），由流入人口及流出人口構成的日夜間移動表的預測使用「拉格朗日未定乘數法（Lagrange Multiplier Method）」預測的程序如下： (1). 未來日間人口的預測未來日間人口的推算，以過去的國勢調查結果為基準，以其日夜間人口比率的趨勢算出未來的日夜間人口比率，乘上未來的常住（夜間）人口而得。另外，未來的常住（夜間）人口，以 2014 年 5 月 1 日當時的人口統計結果（「東京都的人口（推算）」），對「東京都男女年齡別（每五歲一個級距）人口的預測（平成 25 年 3 月）」進行修正。未來的日間人口= 未來的常住（夜間）人口×未來的日夜間人口比率日夜間人口比率= 日間人口÷ 常住（夜間）人口 (2). 未來的日間通學者數及日間就業者數的預測日間人口由日間就業者數與日間通學者數合計而成，未來的日間通學者數及日間就業者數之預測，需考慮其常住地和就業地、通學地之間的關係。首先，未來的常住通學者數及未來的常住就業者數的推算，以過去的國勢調查結果為基準，以其常住（夜間）人口對常住通學者數的比率及對常住就業者數的比率，依趨勢算出未來各個比率，乘以上述（1）項之未來的常住（夜間）人口而得.另外，從未來的常住（夜間）人口，求其與（未來的常住通學者數+未來的常住就業者數）之差，得出未來的其他人口。其次，未來的日間通學者數，以過去的國勢調查結果為基準，以其日間通學者數的趨勢推算出來。至於未來的日間就業者數，從上述（1）項之未來的日間人口，求其與（未來的日間通學者數+未來的其他人口）之差。 (3). 未來日夜間移動表的預測（區市町村常住地和就業地、通學地之間日夜間移動）日夜間移動表是由常住地和就業地、通學地所構成，以行列表示個別地域間之流入人口及流出人口。以「平成 22 年國勢調查之東京都日間人口（平成 25 年 3 月）」之第 7 個表為基準，作成基準年 2010 年之區市町村別日夜間移動表，運用到（1）及（2）之未來各項人口數，使用「拉格朗日未定乘數法」推算未來的日夜間移動表（流入人口及流出人口）。（p.41-p.43）. 11.

(22) 三、活動人口推估內政部建築研究所委託黃台生、馮正民（民 88、89）與馮正民、林禎家（民 90）針對日間活動人口推估進行研究。此計畫分為三期，第一期計畫研究主要在蒐集國內外日間人口推估方法並分類各推估方法為一手資料類型或二手資料以及分析其可行性，再將各方法之優缺點做總體性之評估並建立一套適合國內的日間人口推估方法，提出以行業作為調查單元之研究方法，對台北市內的行業進行調查，之後的二、三期計畫則是接續將先前已進行過之分類行業調查完成。提出應著重探討日間活動人口在時空上呈現不同之人口數，考慮不同區位與活動類型上之調查，並且關注區位內日間活動時間之駐留人口，但此計畫估算日間活動人口值屬於平均值以及未考慮平日與假日差異，同時只計算行業、非行業項目則未納入計畫之估算，如住宅、公園等。除定義日間活動人口為在某一地點進行各種活動類型之人口數，活動類型包括購物、娛樂、休閒、辦公、商務之外，同時說明日間活動時間則視各區位不同而有長短之區別，此計畫將調查之活動時間定為早上八點至晚上十點，而其他活動地點之主要活動類型與時間，整理如表 2.4 所示：表 2.4 活動地點的主要活動類型與時間活動地點市中心區. 主要活動類型工作、辦公、娛樂、休閒等. 主要活動時間一天 24 小時. 商業區. 工作、辦公、娛樂、休閒等. 約 8:00~22:00 其中各活動類型其各自活動時間不同. 住宅區. 就寢. 約 22:00~8:00. 工業區. 工作. 約 8:00~18:00. 資料來源：黃台生、馮正民（民 89），國內外日間人口估算方法彙整及可行性分析。胡傳中（民 93）主要延續內政部建築研究所之日間人口估算方法計畫內之後續研究方法之擴充，其研究方法補齊先前計畫尚未探討之項目如平日與假日的日間活動人口差異、紀錄民眾年齡以利在防災上作為脆弱度程度之強弱分析以及非行業類別項目的日間活動人口探討。因此，其日間人口之定義與日間人口調查時間皆與內政部黃台生之日間人口估算方法計畫相同。研究以調查 22 種日間活動類別場所為主，研究方法中的一手資料以實地調查、電話訪談取得以及大部分二手資料取自內政部黃台生之日間人口估算方法計畫中的資料結合使用；其他二手資料則是依其場所類別取得資料。最後將資料以迴歸分析建立各活動場所之日間人口數量，將其分析所得之迴歸式，用於實證台北市士林區並推估其日間活動人口數。 12.

(23) 此研究結果可推估得居住、工作、求學、休閒、娛樂和購物等活動在都市內各個地區的實際活動分布情形以及平日與非假日情況。但在部分活動場所還是需採用平均日間人口推估模式以及一些尚未能調查完全之活動使用類別則套用同使用分區之已調查之資料乘上建物樓地板求得。台灣地震災害損失評估系統（Taiwan Earthquake Loss Estimation System，簡稱 TELES）乃國家地震工程研究中心近年來致力開發的一套「震災境況模擬軟體」，可有效評估地震潛在的危險程度與可能引致的災難和損失，應用在政府的防救災業務和民間企業的風險評估與管理上。其發展歷程源於國家科學委員會於民國 87 年引進美國聯邦緊急救難署 (FEMA)所研發的地震損失評估系統 HAZUS 後參考其分析流程與架構，在 89 年建構本土化地震損失評估系統 HAZ-Taiwan，而因使用需求和功能增加，國家地震工程中心遂研發台灣地震損失評估系統－TELES。TELES 內的人口資料庫即是繼承 HAZ-Taiwan 的資料庫，而 HAZ-Taiwan 的人口資料計算取得來源為由內政部委託黃台生、馮正民、林禎家與胡傳中等人之研究資料。由於 TELES 對於區域內人口資料的定義主要為日間活動人口在時空上會呈現不同之人口數，即表示民眾在不同時段會因為工作或其他目的，動態分布於不同地點。TELES 定義的日間、夜間與通勤時間整理如表 2.5，當進行人員傷亡評估時需要不同時段的人口動態分布資料，藉以推估傷亡數量。表 2.5 日間、夜間與通勤時段定義定義日間. 08:00-17:00. 夜間. 22:00-08:00 7:00-9:00；17:00-19:00. 通勤. 資料來源：國家地震工程研究中心，TELES Q&A。黃凱昀（民 105）以台南市國華友愛商圈為例，採用實地調查於主要出入口計算人數，每 15 分鐘統計一次，藉此建立從早上 7 點至晚上 9 點的時空人口資料庫，再運用台灣地震損失評估系統進行地震災害評估模擬並比較系統內參數值推估之結果，分析探討兩種資料在模擬造成之人員傷亡情形之差異。在日本方面，辻正矩（1981）發展小區域的活動人口推估，直接紀錄人在定點區域內的流動量進而建立大阪心齋橋和東梅田地區的活動人口資料。辻正矩（1982）第二篇研究則是改以區域內建築物為對象的調查，實際調查建物內人數再與其他研究資料提供之係數估計區域內人數並與第一篇的實際計算人數研究做比較，同時，文中也介紹活動人口推估方法種類，見圖 2.3。. 13.

(24) 圖 2.3 活動人口推估方法種類 1.. 直接推估法 (1). 活動人口計算法 a. 直接計算法：譬如在一個廣場或是路上，容易看清楚人，範圍是有限的地方，進行點人頭逐個計算的方法。 b. 相片判讀法：從大樓、屋頂或是用飛機，從高的地方去拍攝人群，拍完之後計算人數。 c. 通行量步行速度計算法：在人多的街道上，選取某一段去看通勤量並且計算步行的速度，再去推估活動人口。 d. 建物內人員問卷調查法：一種是直接給建築物內的人，另一種是請建築物的管理者，事先給管理者問卷，請他填寫每個樓層在每時段的人數。 (2). 地區出入通行量調查法：在設定的目標地區，該地區與外面的地區有連接的地方，在這些地方計算它的流入與流出的通勤量，實際上的調查為了節省人員，會有間歇性的調查，比如說每 30 分鐘做 5 分鐘調查，特別多人的地方也可以每 30 分鐘做 10 分鐘，依調查所需，最後根據通勤量去推估地區的活動人口。 (3). 個人旅次調查（Person Trip, PT）：為了掌握都市交通狀況以及交通計畫的基礎資料，以都市圈為範圍進行調查，掌握調查對象的某一天的行動，了解旅行目的跟目的地，還有到達跟離開的時間以及使用的交通方式。將調查的問卷統計分析後即可以知道該地區的活動人口。. 14.

(25) 2.. 間接推估法 (1). 流動人口分配法：流動人口分配法：流動人口是指扣除住在那邊或是通勤通學在該地區的人，而這些流入的人為流動人口。使用前提是已經知道該地區每時段流入人數，再把流動的人口分配到每個地區的街區。 a. 轉換率法：按地區劃分的流動人口分佈估算方法研究委員會開發的推估方法，根據街區間移動轉換率，觀察每時段在街區內的人，把這些人口統計到地區內的總流入人數中，有了這個數值後，就可以知道每時段街區活動人口中的流動人口。 b. 分配比率法：同轉換率法的委員會所開發，認為統計上足夠的樣本，可以從流入的人來看全體的移動。樣本指從流入該地區的流動人口採取。這兩個方法都一定需要這個地區的流入和時間的推移，會依賴這個區域的條件與資料，並不是每個地方都能夠使用。 (2). 建物內人員計算法 a. 利用人員、從業人員計算法：利用人員是指短暫利用建築物的人，比如說店鋪的客人或訪問的客人；從業人員指每天定期都會利用的，包括建築物內上班的人或是學校的學生這些人等於是白天的常住人口，再計算的時候住宅內的人也是包含在這裡面。推估的順序，先計算建築的樓地板面積能夠收容多少人，再加入每時刻變動的係數，然後算出每時段的活動人口。計算區域內的大、小規模的建築，最後再加上路上的活動人口，就是該地區的活動人口，見圖 2.4。此推估法的特別點，會考慮到每棟營業時間的差別，因為利用人員時段是變動的，也會考慮到每時段會變動的人數會不一樣，因為每家店營業時間不太一樣，而去計算活動人數。為了推估每棟建築物比較詳細的活動人口，但是蒐集資料的過程是很複雜的並不是簡便的推估方法。 b. 在館人員計算法：在館人員就是利用人員和從業人員的合計，純粹討論一棟建築物有多少人。推估的順序，見圖 2.5，設定每種用途別的在館人員最大活動人口密度，再從人口密度乘上樓地板面積，就可得活動人數，接下來將最大活動人數再乘時刻變動係數，就可得每時刻的活動人口，依照這個步驟對全部的用途計算再去合計後就得到是這個地區的總活動人口。（a.與 b.方法的變數係數值決定是根據直接調查或是已有數據的文獻得到） (3). 地區活動人口迴歸法：是以活動人口為目的變數 y，地區特性指標當成解釋變數為 x。將建築從用途去分類成 13 種，轉為變數進行主成分分析，得到主成分與活動人口最相關的因子。將相關性最高的當作解釋變數，活動人口最大值當做目的變數，再做線性迴歸。. 15.

(26) 圖 2.4 活動人口計算流程. 圖 2.5 建築物室內活動人口推估順序 16.

(27) Roddis & Richardson（1998）使用家戶調查（Victorian Activity, VATS）中紀錄每一個受訪家庭的活動與旅行調查，運用其空間和時間數據，藉以監測人口的時空動態並分析人口的活動行為，可以協助一個地區的交通與設施選址的規畫決策。 Andrew & Stephen（2007）同樣採用 Roddis & Richardson 的做法，運用大規模的家庭人口調查資料庫來了解人口一天的分布狀況，使用澳洲雪梨五年的人口資料並應用在雪梨商業區的緊急逃生和空氣與飛機的噪音汙染受影響的人數。聖地牙哥政府（2000）對當地的日間人口進行調查，在一般工作日的情況下，早上時居住區的人口比較稀少，工作地區的人口較多，將聖地牙哥的交通運輸模式與 1995 年做的旅行行為調查（Travel Behavior Survey）資料結合，而旅行行為調查內容為了解每個家庭的人口統計之外，同時調查了每個人在 24 小時內的旅行行為，包含出發時間、到達時間、出發地、目的地、交通模式及旅行目的等。最後，通過計算了解在一般工作日中單一區域內的實際人數。四、動態人口學 Shaw & Sui（2018）指出動態人口學（Human Dynamics）並非能由一個單一的解釋來明確它的定義範圍，因涉及諸如商業、地理、物理等學科之觀點，從不同的研究角度檢視，必然會產生各自所擁護的觀點。在早期發展中動態人口學通常被認為是以統計模型的方法來了解人口活動行為，但在二十世紀早期缺乏容易蒐集人口活動行為的技術，若仰賴傳統的訪談調查來紀錄人口活動行為是需耗費大量人力與時間，而導致動態人口學的研究受到限制。而拜現代資通訊技術（ICT）的突破成長，網際網路、GPS、感測器與手機等移動設備改變人類生活與互相交流的方式，同時，消除了以往蒐集人口活動行為紀錄的困難，也帶動了動態人口學在分析大量人口活動行為紀錄中的潛在趨勢與原因並應用至相關領域。因此，在各種領域與不同應用方法之下，目的與方法會隨著環境改變，不該界定一個邊界，而是應該掌握其核心元素包括：（1）從現實空間到虛擬空間（From physical space to virtual space）、（2）從歷史到即時（From historical to real-time）與（3）從人到情境（From human to context）。 Yu（2006）提出一種可適應擴展的時空路徑概念的時空地理資訊系統方法，以時間為線性參考系統，開發時間動態分割的方法，用於動態定位時空模式的探索，藉以了解在不同時空中人類在現實與虛擬層面的行為模式，見圖 2.6 利用時間動態分割定位出時間路徑上的各個活動。每個行為模式在時空路徑中具有開始時間和結束時間，表示持續一段時間的活動行為並且是在某時刻所發生的事件，在三維時空系統中使用時間動態分割紀錄多個現實與虛擬的行為模式，可以檢視一天中產生活動行為的時空環境。由於 17.

(28) 可以在同一時間內產生多項活動，所以現實與虛擬層面會有在同一時空路徑上重疊發生的情況。例如圖 2.6，在活動 d 開車回家的路上，同時在虛擬層面中的活動 e 會有接聽電話的行為產生。. 圖 2.6 利用時間動態分割定位出時間路徑上的各個活動資料來源：Yu（2006），Spatio-temporal GIS Design for Exploring Interactions of Human Activities。 Chen 等（2011）在基於時間動態分割的時空地理資訊系統下開發了活動模式分析師（Activity Pattern Analyst, APA），並使用在中國北京蒐集的城市居民活動調查數據來進行分析。調查數據中記載了吃飯、睡覺、工作或就學與休閒娛樂等活動類型，同時也紀錄了每項活動的相關位置與時間資料和所有受訪者的社會經濟資料。該研究視覺化了個體在時空中的活動行為，可幫助了解不同社經地位民眾的活動需求以及個體活動分佈與密度在時間上之發展與區域間之差異如圖 2.7。. 圖 2.7 區域 A 和 B 的活動密度圖層資料來源：Chen 等（2011），Exploratory data analysis of activity diary data: a space–time GIS approach。 18.

(29) PFLOW 專案計畫（People Flow Project）為個人旅次調查的視覺化。日本政府於昭和 43 年（1968）開始調查個人旅次（Person Trip），第五次東京都市區個人旅次調查在 2008 年執行，其範圍包含東京都市區（東京、神奈川縣、埼玉縣、千葉縣、茨城縣南）從 1600 萬個家庭中隨機抽出約 140 萬個家庭調查，回收將近 34 萬份資料，而最近第六次調查於 2018 年執行，更新基礎資料做為評估未來都市發展與交通規劃的基本數據。薄井智貴等人（2010）將第五次的個人旅次調查，從中比較五個都市圈資料並進行時、空間內插處理分析，最後將其視覺化並建立網路平台讓數據能應用於其他研究，見圖 2.8。目前 PFLOW 專案計畫在東京大學空間資訊科學研究中心底下作為一平台持續為研究人員與民眾提供人流移動的資料服務與申請。. 圖 2.8 2008 年東京都市圏人流資料視覺化資料來源：CSIS S4D （Youtube 頻道）。清家剛、三牧浩與森田祥子（2015）運用電信業者給予的手機用戶網路訊號，其中性別、年齡等資料皆能即時、有效率分析各年齡層用戶在區域內活動時間並用來評估都市內的人口特性與日、夜間分布狀況。詹大千等人（民 106）與遠傳電信合作。運用資料探勘技術分析電信公司所統計的行動裝置網路訊號，建立更為準確的人口調查方法、人群流動的演算法模型。相較於傳統研究的固定時間人口普查、隨機抽樣的旅次調查或調查行業別以及樓地板面積的推估方法，從行動裝置網路訊號能取得資料更精細的時間尺度以及空間尺度，更貼近實際環境中人口的動態變化，藉此了解人群的流動趨勢，來探索動態人口與社會經濟活動的關係。. 19.

(30) 第四節小結比較日本與美國對於日間人口與活動人口相關之定義，國內早期研究對於日間人口之定義都各有其差異，也因而衍伸出較多參考項目來作為衡量日間人口的計算，甚至是將就業人口或及業人口直接歸為該區域之日間人口而未考慮如就學等項目的計算，此種定義方式較簡易，但也容易造成區域內實際日間人口上的誤差與缺漏，同時，也可發現國內早期研究較少考慮計算從區域內流出之人數，而較多專注在流進區域內的人數。回顧各國之研究皆希冀透過政府計畫性的戶口調查蒐集人口資料以及在交通旅次調查的基礎資料建置，試圖掌握民眾旅行的目的地與運具選擇或是針對區域性的抽樣調查訪問再依據資料建立相關模型推估人口。在上一節中提到日本已經進行的 PFLOW 計畫是由政府提供的個人旅次調查資料的後續研究已經能視覺化出民眾日常流動的情況，而國內也有類似調查個人旅次調查資料存在於交通部統計處調查之民眾使用運具狀況調查資料中。相較之下，日本在個人旅次調查上主要目標在重要的都會區研究，台灣則是因主要調查之目的性因素，屬於從全國各縣市做相關研究議題的調查。另外，也可從大臺北地區家戶旅次活動概況（台北市政府主計處，民 100）以及 99 年大台北地區（雙北市）15 歲以上居民通勤通學型態分析（台北市政府主計處，民 102）中了解國內個人旅次調查分析主要還是以文字圖表的方式呈現，還尚未有與日本類似的資料視覺化的呈現。而使用行動裝置網路訊號的資料分析也正在國內逐漸發展，但訊號資料來源掌握在電信業者中，相對不容易取得資料進行分析。條列式重點整理： 1. 區域密度人口推估在空間統計中僅考慮戶籍人數，未考慮在日間通勤移動至其他區域的人口數。 2. 過去文獻在推估日間人口數並未考慮從研究區離開的人口數，而活動人口數則未考慮室外人數。 3. 透過長期且有計畫性的調查計畫蒐集大量有效樣本，建立民眾通勤移動的來源地與目的地資料，能反映區域間日間人口數情況。 4. 確定資料的使用目的，不同的推估方法在資料的取得性、資料蒐集、人力與時間成本皆是需考量的問題，並且會決定資料的精細程度與準確度。 5. 活動人口資料雖然在前期的調查過程中所需耗費的時間與人力成本較為繁重，但調查所得的小尺度數據若建立完成，能在不同縣市的相同類型區域中套入計算活動人口。 6. 了解人口分布與人口時序上之變化以及在平日與假日之人口數差異，能作為政府未來政策參考。. 20.

(31) 第三章台北市日間人口推估第一節研究區域概述台北市一直是北部地區主要開發的核心地區，而隨著政府在制定區域發展的政策方針下以及伴隨著就業結構的改變，在早期發展的工業則逐漸遷往台北市周圍的縣市，商業與服務業的比例逐漸提升。由表 3.1 得知，在民國 89 年的人口普查報告中，台北市來自外縣市活動人口有 65 萬人左右，而過了十年後，再從民國 99 年的人口普查中可知，台北市來自外縣市活動人口增加至 80 萬人左右，然而在台北市的常住人口為 261 萬左右，來自外縣市的人數竟接近台北市的常住人口的三分之一，因此，台北市作為台北都會區的核心平常需負荷龐大的活動人口，因此，發展與建構台北市日間活動人口推估是重要的。表 3.1 民國 89 年與 99 年活動人口年份. 常住人口. 至外地活動人口. 來自外地活動人口. 活動人口. 89. 2,590,587. 229,063. 651,597. 3,013,121. 99. 2,619,615. 277,291. 802,430. 3,144,754. 註：常住人口資料不包含行政院勞工委員會核准引進之外籍產業勞工、幫傭及看護工資料來源：行政院主計處第二節研究方法與資料來源一. 研究方法本研究是以都市代謝的角度探討台北市日間人口，因此，決定納入日間人口計算中的僅包含戶籍人數與跨縣市就業、就學者，而其他諸如跨縣市就醫或娛樂的人數部份則因考量其較不屬於每日固定會發生的活動事件以及資料方面難以取得之問題，未納入計算。本文中台北市日間人口定義係參考日本日間人口定義（表 2.2），如下所示：日間人口=夜間人口－流出人口＋流入人口夜間人口=常住人口或戶籍人口流出人口（居住地與就業、就學地之縣市不同）=跨縣市就業人口＋跨縣市就學人口流入人口（居住地與就業、就學地之縣市不同）=跨縣市就業人口＋跨縣市就學人口 21.

(32) 首先，整理民國 105 年交通部統計處民眾日常使用運具狀況調查旅次主運具市佔率統計表調查各縣市民眾通勤地點與各縣市民眾通學地點之比例。再依此資料從民國 99 年人口及住宅普查報告中選擇通勤就業與通勤就學之比例選擇與台北市較相關之縣市，將選出的縣市以 99 年普查報告中人口資料進行跨縣市就業、就學人口比例計算，此計算參考許真怡（民 102）之作法。以下是比例計算公式： Piemp = Xiemp ÷ Nipop Pistu = Xistu ÷ Nipop Piemp = i 地跨縣市就業人口比例 Pistu = i 地跨縣市就學人口比例 Xiemp = i 地跨縣市通勤工作人口 Xistu = i 地跨縣市通學 15 歲以上人口 Nipop = i 地常住人口由於無 105 年之常住人口資料故以欲推估縣市的 105 年戶籍人口資料推估各縣市 105 年通勤與通學人數，此步驟可得各縣市跨縣市就業、就學人口。以下是計算公式： Eiemp = Mipop × Piemp Eistu = Mipop × Pistu Eiemp =i 地跨縣市推估就業人數 Eistu =i 地跨縣市推估就學人數 Mipop =i 地 105 年戶籍人口再來，根據民國 105 年交通部統計處民眾日常使用運具狀況調查旅次主運具市佔率統計表調查各縣市民眾通勤地點與各縣市民眾通學地點之比例，依其比例分配各縣市流入台北市人數。以下是計算公式： Tiemp Iiemp = Eiemp × (Tiemp + Oiemp ) Iistu = Eistu ×. Tistu (Tistu + Oistu ). Iiemp = i 地流入台北市就業人數 Iistu = i 地流入台北市就學人數 Tiemp = i 地到台北市就業比例 Tistu = i 地到台北市就學比例 Oiemp = i 地到其他縣市就業比例 Oistu = i 地到其他縣市就學比例 22.

(33) 最後，扣除台北市跨縣市就業、就學人數再加總其他縣市流入之跨縣市就業、就學人數，即得台北市日間人口。以下是計算公式：. 台北市 Mpop − (台北市 Eemp + 台北市 Estu ) + (∑ Iiemp + ∑ Iistu ) 二. 資料來源表 3.2 日間人口研究資料來源介紹資料年. 政府調查資料庫. 各資料相關英文代碼. 各縣市戶籍人口資料. Mi_pop. 民國 105 年. 民國 99 年. 民國 105 年. (1). Xi_emp 行政院主計處人口及 (2). Xi_stu 住宅普查 (3). Ni_pop 交通部統計處民眾日 (1). Ti_emp 常使用運具狀況調查 (2). Ti_stu 旅次主運具市佔率統 (3). Oi_emp 計表 (4). Oi_stu. 使用資料簡介各縣市政府的民政局（處）人口統計資料。常住人口之工作地及就學地狀況用以推估台北市日間人口。以上資料皆不含透過行政院勞工委員會核准引進之外籍產業勞工、幫傭及看護工。各縣市民眾通勤地點、各縣市民眾通學地點，將資料整理後用以推估台北市日間人口。. 第三節民國 105 年台北市日間人口推估流程與結果一. 交通部資料首先利用民國 105 年交通部統計處民眾日常使用運具狀況調查，使用其報告內之各縣市民眾通勤地點及各縣市民眾通學地點之比例，將比例門檻值設為 0.5%，用來決定欲推估的縣市，比例過低的縣市則忽略，不納入本研究討論對象。通勤部分超過此門檻值之縣市包括新北市、桃園市、基隆市、新竹市、宜蘭縣、新竹縣、連江縣，但為了與民國 99 年資料做比較，因此，不會把連江縣納入計算範圍；通學部分超過此門檻值之縣市包括新北市、桃園市、台中市、基隆市、新竹市、宜蘭縣、苗栗縣、金門縣，同上述之原因不會將金門縣納入計算，各自整理後如表 3.3、表 3.4 所示。由於民眾日常使用運具狀況調查之樣本為本國人與年齡為年滿 15 歲以上民眾以及工作地點並不包含國外，因此，在換算 99 年人口普查資料比例時除了需注意常住人口需注意不能包含外籍勞工人數，還有將出國工作人數以及就學年齡低於 15 歲以下人數刪除。. 23.

(34) 表 3.3 欲推估縣市之民眾通勤地點比例其他. 目的地. 台北市. 新北市. 基隆市. 新竹市. 宜蘭縣. 新竹縣. 桃園市. 縣市. 縣市. 台北市. 85.8%. 新北市. 35.1%. 基隆市. 28.9%. 新竹市. 0.7%. 宜蘭縣. 2.1%. 新竹縣. 0.5%. 桃園市. 4.3%. 14.2% 59.5%. 5.4% 50.7%. 20.4% 78.5%. 20.8% 95.7%. 2.2% 70.8%. 28.7% 89.1%. 6.6%. 資料來源：交通部統計處民眾日常使用運具狀況調查旅次主運具市佔率統計表表 3.4 欲推估縣市之民眾通學地點比例其他. 目的地. 台北市. 新北市. 基隆市. 新竹市. 宜蘭縣. 苗栗縣. 台中市. 桃園市. 縣市. 縣市. 台北市. 77.6%. 新北市. 36.6%. 基隆市. 25.3%. 新竹市. 0.9%. 宜蘭縣. 2.0%. 苗栗縣. 1.3%. 台中市. 0.8%. 桃園市. 4.2%. 22.4% 60.1%. 3.3% 64.5%. 10.2% 71.5%. 27.6% 96.9%. 1.1% 82.2%. 16.5% 92.4%. 6.8% 87.0%. 8.8%. 資料來源：交通部統計處民眾日常使用運具狀況調查旅次主運具市佔率統計表二. 人口普查資料比例與推估推估民國 105 年各縣市跨縣市就業、就學人數，如表 3.5、表 3.6 整理：表 3.5 民國 105 年各縣市推估跨縣市就業人數項目. 99 年就業. 99 年. 比例. 105 年. 推估 105 年. 人數(通勤)=. 常住人口=. （C）=. 戶籍人口=. 就業人數=. （A）. （B）. （A）/（B）. （D）. （D）X（C）. 台北市. 200,389. 2,619,615. 7.70%. 2,695,704. 206,209. 新北市. 638,556. 4,010,111. 15.92%. 3,979,208. 633,635. 基隆市. 68,304. 378,610. 18.04%. 372,100. 67,129. 新竹市. 34,348. 464,534. 7.39%. 437,337. 32,337. 宜蘭縣. 6,460. 417,860. 1.55%. 457,538. 7,073. 新竹縣. 73,936. 503,089. 14.70%. 547,481. 80,460. 桃園市. 122,616. 2,123,919. 5.77%. 2,147,763. 123,992. 縣市. 24.

(35) 表 3.6 民國 105 年各縣市推估跨縣市就學人數項目. 99 年就學. 99 年. 比例. 105 年. 推估 105 年. 人數(通勤)=. 常住人口=. （C）=. 戶籍人口=. 就學人數=. （A）. （B）. （A）/（B）. （D）. （D）X（C）. 台北市. 73,405. 2,619,615. 2.88%. 2,695,704. 75,537. 新北市. 155,874. 4,010,111. 3.89%. 3,979,208. 154,672. 基隆市. 11,612. 378,610. 3.07%. 372,100. 11,412. 新竹市. 9,861. 464,534. 2.12%. 437,337. 9,283. 宜蘭縣. 2,009. 417,860. 0.48%. 457,538. 2,199. 新竹縣. 15,555. 503,089. 3.09%. 547,481. 16,927. 桃園市. 33,626. 2,123,919. 1.58%. 2,147,763. 34,003. 台中市. 28,870. 2,683,299. 1.07%. 2,767,239. 29,609. 苗栗縣. 8,625. 516,201. 1.67%. 559,189. 9,338. 縣市. 三. 民國 105 年台北市日間人口推估結果根據民國 105 年各縣市民眾通勤地點及各縣市民眾通學地點之比例(表 3.3、表 3.4)，依此比例與推估 105 年就業、就學人數(表 3.5、表 3.6)分配各縣市流入台北市人數。最後，使用民國 105 年台北市戶籍人口數減去流出人口再加上流入人口，即可得到台北市日間人口，見表 3.7。表 3.7 民國 105 年台北市日間人口推估計算表縣市. 新北市. 基隆市. 新竹市. 宜蘭縣. 新竹縣. 桃園市. 總計. 549,150. 39,352. 1,053. 3,454. 1,378. 48,914. 643,302. 新北市. 基隆市. 新竹市. 宜蘭縣. 桃園市. 台中市. 苗栗縣. 總計. 141,880. 8,133. 293. 1,419. 10,986. 3,117. 682. 166,510. 流入台北市的就業人數縣市流入台北市的就學人數. 台北市總流入人口數. 809,812. 台北市就業人數流出至其他縣市. 206,209. 台北市就學人數流出至其他縣市. 75,537. 台北市總流出人口數. 281,746. 台北市戶籍人口數. 2,695,705. 台北市日間人口數. 3,223,771. 台北市日夜間人口比率. 119.59. 25.

(36) 第四節日間人口推估方法檢定與結果比較為了檢視 105 年台北市日間人口推估之計算結果，本節將使用三種資料來討論，分別是：（1）99 年行政院主計處人口普查資料、（2）運用 99 年人口普查資料與 99 年民眾日常使用運具狀況調查推估以及（3）運用中研院人文社會科學研究中心華人家庭動態資料庫第十二年計畫（民 99）與第十六年計畫（民 105）推估，作為比較本研究推估結果之探討。一. 99 年人口普查資料民國 99 年人口及住宅普查總報告統計結果提要分析中的通勤及通學概況中得知台灣地區各縣市活動人口，而其活動人口的計算是以常住人口為基礎再扣除流出外縣市活動人口以及加上來自外縣市活動人口。計算的項目僅包含跨縣市就業（包含在國外地區工作）和跨縣市就學人口（包含在國外地區就學），民國 99 年台北市活動人口見表 3.8，其計算的縣市範圍內並未包含金馬地區的就業及就學人數見表 3.9、表 3.10。表 3.8 民國 99 年台北市活動人口計算表項目. 在台北就業人數. 在台北就學人數. 台北市（A）. 1,689,600. 615,940. 戶籍登記在台北市（B）. 1,249,306. 531,095. 住台北市並在台北市就業及就學（C）. 1,047,589. 455,521. 流出台北市人數=（B）-（C）. 201,717（E）. 75,574（F）. 流入台北市人數=（A）-（C）. 642,011（G）. 160,419（H）. 台北市 99 年常住人口（D）. 2,619,615. 日間人口=. 2,619,615 - (201,717+75,574) + ( 642,011+160,419). （D）- [（E）+（F）]+[（G）+（H）]. =3,144,754. 註：常住人口資料不包含行政院勞工委員會核准引進之外籍產業勞工、幫傭及看護工. 資料來源：行政院主計處民國 99 年人口普查報告表 3.9 民國 99 年人口普查報告中各縣市在台北就業人數縣市. 台北市. 新北市. 在台北市. 1,047,5. 就業. 89. 縣市. 南投縣. 雲林縣. 194. 120. 540,864. 基隆. 新竹. 宜蘭. 桃園. 新竹. 台中. 苗栗. 彰化. 市. 市. 縣. 縣. 縣. 市. 縣. 縣. 38,267. 3,201. 2,853. 47,153. 2,499. 2,561. 941. 416. 台南. 高雄. 嘉義. 嘉義. 屏東. 澎湖. 台東. 花蓮. 市. 市. 市. 縣. 縣. 縣. 縣. 縣. 1,167. 1,359. 32. 23. 150. 21. 35. 155. 在台北市就業就業總計. 1,689,600. 資料來源：行政院主計處民國 99 年人口普查報告 26.

(37) 表 3.10 民國 99 年人口普查報告中各縣市在台北就學人數縣市. 台北市. 新北市. 455,521. 132,468. 南投縣. 雲林縣. 145. 318. 基隆. 新竹. 宜蘭. 桃園. 新竹. 台中. 苗栗. 彰化. 市. 市. 縣. 縣. 縣. 市. 縣. 縣. 6,389. 858. 722. 10,640. 1,756. 2,845. 420. 655. 台南. 高雄. 嘉義. 嘉義. 屏東. 澎湖. 台東. 花蓮. 市. 市. 市. 縣. 縣. 縣. 縣. 縣. 834. 1,577. 211. 144. 314. -. 57. 66. 在台北市就學縣市在台北市就學就學總計. 615,940. 資料來源：行政院主計處民國 99 年人口普查報告二. 99 年人口普查資料與民眾日常使用運具狀況調查推估推估方式同本研究之研究方法推估 99 年台北市日間人口，比例設門檻值為 0.5%，用來決定欲推估的縣市，跨縣市就業超過 0.5%門檻值之縣市（見表 3.11）包括新北市、桃園縣、基隆市、宜蘭縣、新竹縣、花蓮縣，經計算後跨縣市就業人數總計為 637,534 人；跨縣市就學超過 0.5%門檻值之縣市（見表 3.12）則包括新北市、桃園縣、台中市（台中縣合併計算）、基隆市、新竹市、新竹縣、宜蘭縣、嘉義縣，經計算後跨縣市就學人數總計為 136,164 人。跨縣市就業、就學人數皆不包含在國外地區就業與就學人數，因此與 99 年人口普查就業、就學流出人數不同。各縣市計算結果見表 3.13。表 3.11 民國 99 年交通部資料各縣市民眾通勤地點比例目的地. 台北市. 新北市. 基隆市. 新竹縣. 宜蘭縣. 花蓮縣. 桃園縣. 縣市. 台北市. 84.7%. 新北市. 27.5%. 基隆市. 24.8%. 新竹縣. 1.1%. 宜蘭縣. 1.6%. 花蓮縣. 0.5%. 桃園縣. 3.9%. 其他縣市 15.3%. 67.7%. 4.8% 56%. 19.2% 73%. 25.9% 95.6%. 2.8% 98.3%. 1.2% 90.3%. 27. 5.8%.

(38) 表 3.12 民國 99 年交通部資料各縣市民眾通學地點比例台北. 目的地. 市. 縣市. 台北市. 75%. 新北市. 26.1%. 台中市. 24.8%. 基隆市. 23.4%. 新竹市. 1.9%. 新竹縣. 0.8%. 嘉義縣. 1.6%. 宜蘭縣. 1%. 桃園縣. 3.6%. 新北市. 台中市. 基隆市. 新竹市. 新竹縣. 嘉義縣. 宜蘭縣. 桃園縣. 其他縣市 25%. 65.4%. 8.5% 56%. 19.2% 64.5%. 12.1% 78.3%. 19.8% 73.8%. 25.4% 57.3%. 41.1% 90.7%. 8.3% 84.2%. 12.2%. 表 3.13 運用民國 99 年交通部資料推估台北市日間人口計算表縣市. 新北市. 桃園縣. 基隆市. 543,940. 49,324. 38,526. 新北市. 桃園縣. 台中市. 117,503. 7,647. 1,248. 宜蘭. 新竹. 花蓮. 縣. 縣. 縣. 2,348. 3,062. 334. 基隆. 新竹. 新竹. 宜蘭. 嘉義. 市. 市. 縣. 縣. 縣. 7,663. 859. 458. 202. 584. 就業總計. 各縣市就業人數流入台北市縣市. 637,534. 就學總共. 各縣市就學人數流入台北市. 136,164. 台北市總流入人數. 773,698. 台北市就業人數流出至其他縣市. 200,389. 台北市就學人數流出至其他縣市. 73,405. 台北市總流出人數. 273,794. 台北市常住人口. 2,619,615. 台北市日間人口. 3,119,519. 台北市日夜間人口比率. 119.08. 28.