紀要論文 地域別将来推計人口とGIS(地理情報システム) のリンク - 北海道・札幌市の人口減少,その未来への対応-

原, 俊彦

内容記述
本研究では,社会経済要因や政策的要因の影響も扱えるシステム・ダイナミック・モデルを開発するとともに,そのシミュレーション結果をGIS( 地理情報システム) に分解・投影し,地方創生の人口ビジョンや総合戦略,KPI などの計画目標や成果を地理的に「見える化」することを目指している.このため,その第一歩として,1)2000 年から2010 年までの国勢調査データを用い,札幌市南区を例にシェア・トレンド法の安定性を検討し, 2)2010 年の地域シェアをもとに,札幌市各区の社人研地域推計人口を2015 年から2040 年まで5 年ごとに小地域に分解し,小地域ごとに人口指標( 年少人口割合,生産年齢人口割合,老年人口割合,後期高齢者人口割合,女子20-39 歳人口割合) を再計算し,その結果をGIS で地図化した.主な知見は以下の通り. 1) 年次間の各小地域の人口シェアを回帰分析した結果,X の係数( 傾き:1 であれば変化なし,1 より大きければ拡大, 小さければ縮小) は各期間とも概ね1.00,決定係数( あてはまり:1 であれば完全一致) も0.90 以上あり, 各小地域の人口シェアは年次間で殆ど変化せず,シェア・トレンド法の有効性がが確認できた.2) 地図化の結果,各指標について札幌市全体の地理的分布が時間の経過とともにどのよう変化して行くかを俯瞰する上で,この手法が非常に効果的であることが確認できた
This study aims to develop a system dynamic model which is able to simulate a regional population with changing conditions of socio-economic factors and policy measures, to break down its results to small areas and to display them by linking them to the GIS (Geographic Information System). It will be possible to visualize the outcomes of “Population Vision,” “Strategic Plan” and “KPI Attainment” of “Chiho Sousei (Regional Revitalization Policy)” geographically. For the first step of this study, 1) I analyzed the stability of the shares of a small area population to the total population, using the Census data in small areas of Minami-ku (district) of Sapporo City from 2000, 2005 and 2010. 2) Based on the Share-Trend method (which assumes whether the distribution of small area shares is stable or follows the same trend), I broke down the results of the regional population projections of Japan, 2010–2040 (NIPSSR 2013), for ten districts of Sapporo City to small areas from 2015 to 2040 every five years, recalculated the ratios of younger, working, elder, advanced elder and highly reproductive age population in each sub area, and displayed them by linking them to the GIS. Important findings are: 1) the regression analysis of small area shares between the Census years showed high stability (β is nearly 1 and r2 is more than 0.90). The assumption of the Share Trend method is successfully verified. 2) Maps of population index in the small area can demonstrate the changing geographical distribution in a time series effectively.
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