国勢調査データとは?(世帯の区分)

図① 世帯の区分 (クリックして拡大)
図① 世帯の区分 (クリックして拡大)

国勢調査データにおける世帯数は、大きく分けると

  1. 「一般世帯」
  2. 「施設等の世帯」

の二つに分類することができます。

「一般世帯」とは、住居と生計を共にしている人々の集まりで持ち家や借家等の住宅に住む世帯、下宿や会社の独身寮に住む単身者や住宅以外に住む世帯を意味しています。これに対して「施設等の世帯」は寮や寄宿舎に住む学生と生徒、病院や療養所の入院者、老人ホームや児童保護施設、自衛隊営舎の居住者、そのほか定まった住居を持たない世帯等を意味しています(図1。)

GIS上でエリアマーケティングを行うときに、地域の情報として国勢調査のデータを参考にすることもあるかと思います。特に対象とする地域の世帯情報などは、分析作業でもよく利用される情報の一つです。以下で国勢調査データの「世帯」について、その分類区分と概要について簡単にご説明いたします。

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住宅に住む世帯の種類

図② 住宅の所有関係 (クリックして拡大)
図② 住宅の所有関係 
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図③ 住宅の建て方別の分類 (クリックして拡大)
図③ 住宅の建て方別の分類 
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「一般世帯」で住宅に住む世帯は、「持ち家」「公営・公社等の借家」「民営の借家」「給与住宅」「間借り」の5つに分類されます。間借りを除く4つの住宅の所有関係については図②のように分類されています。

また、住宅の建て方別でも世帯は分類され、大きく分けて「一戸建て」「長屋建て」「共同住宅」「その他の住宅」に分類されます(図③)。

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世帯の区分にから地域の特色を読みとく

図④ 「住宅に住む世帯数」と「持ち家に住む世帯数」 (クリックして拡大)
図④ 「住宅に住む世帯数」と「持ち家に住む世帯数」 (クリックして拡大)
図⑤ 属性間演算機能で比率を設定 (クリックして拡大)
図⑤ 属性間演算機能で比率を設定 (クリックして拡大)
図⑥ 地域別の持ち家比率の傾向 (クリックして拡大)
図⑥ 地域別の持ち家比率の傾向 (クリックして拡大)

国勢調査データに搭載されている世帯数の情報から地域の特色を求めることも可能です。下記の例をもとに説明いたします。

例:『一般世帯の「住宅に住む世帯数」と「持ち家に住む世帯数」から地域ごとの持ち家比率を求め地図画面上に表現する』場合

図④にはA市からM市までの国勢調査データが切り出されており、それぞれには「世帯数(住宅に住む世帯)」と「世帯数(持ち家)」が設定されています。

Step-1:属性間演算機能を使い「世帯数(持ち家)÷ 世帯数(住宅に住む世帯)×100」という演算式で持ち家比率を求め、国勢調査データの属性情報に新たなデータとして追加します(図⑤)。
Step-2:次に持ち家比率の値を使って、値が高い地域を赤系の色で、低い地域を青系の色でグラデーション表示させてみます。
Step-3:さらにラベル表示で持ち家比率の値も示せばよりわかりやすいものになります(図⑥)。

以上の作業により図⑥から「画面上部のC市から右下のI市にかけて持ち家比率が高いものの、画面左下のA市、B市、J市、K市は低い」ことがわかります。こうした情報から地域毎の住人の定住化傾向の予測等に応用することも可能かもしれません。

(注意)
*上記のA市からM市は持ち家比率の傾向が判り易いように値を編集しています。
*実在の市区町村のデータではありません。

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