交通と移動クロス分析キット 47都道府県×22指標・相関231組

公的統計の「交通と移動」に関する指標を 22 本あつめて、都道府県コードで1枚の表に結合しました。そのうえで、指標のあらゆる組み合わせについて相関を **231 組すべて計算**し、r・標本数・95% 信頼区間・スピアマンの順位相関・p 値を全組に付けています。

■ 入っているもの（すべて実測値）

・pref_joined.csv　47 行 × 22 列（1 行 1 都道府県）

・COLUMNS.csv　　 全列の意味・時点・指標コード・統計コード・出典・作り方

・transport.sqlite　 同じ内容の SQLite。標準ライブラリでそのまま開けます

・correlations_all.csv　231 組ぜんぶ。r・n・95%CI・ρ・p・**総人口を統制した偏相関**・機械的な組の印

・report.html　　 画像を全部埋め込んだ単一 HTML。開くだけで読めます。通信はしません

・BUILD_META.json　作った日・指標数・組数・落とした指標の実測

・LICENSE.txt

■ 結合した指標（22 本）

・自動車取得税交付金（市町村財政）　（時点 2022FY00）

・自動車税環境性能割交付金（市町村財政）　（時点 2022FY00）

・道路橋りょう費（市町村財政）　（時点 2022FY00）

・給油所数（道路実延長100km当たり）　（時点 2023FY00）

・任意自動車保険契約台数　（時点 2023FY00）

・自動車損害賠償責任保険新契約台数　（時点 2023FY00）

・ＪＲ輸送人員　（時点 2023FY00）

・民鉄輸送人員　（時点 2023FY00）

・ＪＲ貨物発送量　（時点 2023FY00）

・航空輸送人員　（時点 2023FY00）

・航空貨物輸送量　（時点 2023FY00）

・旅客船輸送人員　（時点 2023FY00）

・旅客輸送人員（営業用）（バス）　（時点 2023FY00）

・道路実延長（総面積１k㎡当たり）　（時点 2023FY00）

・主要道路実延長（総面積１k㎡当たり）　（時点 2023FY00）

・主要道路舗装率　（時点 2023FY00）

・立体横断施設数（道路実延長千km当たり）　（時点 2023FY00）

・交通事故発生件数（道路実延長千km当たり）　（時点 2023FY00）

・軽自動車等台数　（時点 2024CY00）

・二輪の小型自動車台数　（時点 2024CY00）

・軽自動車及び小型特殊自動車台数　（時点 2024CY00）

・自宅外通勤・通学者数（鉄道・電車）　（時点 2020CY00）

■ 「歳入と歳出」を目玉にしないために（このキットの肝）

同じ量の言い換え同士は、中身が重なっているので必ず強く相関します（例: 歳入決算総額 と 歳出決算総額）。この手の組を **機械的に決まる組** として 15 組に自動で印を付け、目玉の結果からは外しました。表には全部残してあります。

さらに、規模の効果（大きい県ほど何でも大きくなる）を切り離すため、**総人口（総数・時点 2025CY00）を統制した偏相関** を 231 組すべてに付けています。生の r が大きくても人口統制後に消える組は、「県が大きいから両方大きかっただけ」と読めます。**この差が、生の数字には無い値打ちです。**

■ 実際に出た結果の例（本編から）

・航空輸送人員 と 航空貨物輸送量　r = +0.982（人口統制後 +0.971）

・自動車損害賠償責任保険新契約台数 と 軽自動車等台数　r = +0.976（人口統制後 +0.925）

・任意自動車保険契約台数 と 軽自動車等台数　r = +0.973（人口統制後 +0.908）

・ＪＲ輸送人員 と 自宅外通勤・通学者数（鉄道・電車）　r = +0.971（人口統制後 +0.904）

■ そして、何も出なかった組（これも全部載せています）

・自動車取得税交付金（市町村財政） と 主要道路舗装率　r = +0.044

・道路橋りょう費（市町村財政） と 主要道路舗装率　r = -0.037

・ＪＲ貨物発送量 と 主要道路舗装率　r = -0.023

**|r| が 0.05 未満だった組が 4 組あります。全部表に残しています。**

■ 分析の掟（これを守っているから値がつきます）

・**相関を因果として書きません。** レポートに「◯◯だから◯◯になる」という文は1つもありません。あるのは「r = 0.xx（n = 47）」だけです。

・**都合のいい組だけを見せません。** 計算した 231 組は、相関がほとんど無かった 4 組も含めて全部載せています。

・**時点をそろえています。** 各指標について「47都道府県すべてに値がある最新の時点」を選び、原数値・確報を優先しました。どの指標がどの時点かは COLUMNS.csv と表紙に書いてあります。

・**揃わなかった指標は落として、落としたことを書いています。**（今回 0 本）

・**数字はすべてプログラムが出した値です。** 手で書いた数字はありません。

・**規模の効果を統制した値も併記しています。** 統制していない数字だけを見せません。

・都道府県の相関を個人に当てはめてはいけないこと（生態学的誤謬）も明記しています。

■ 形式

・CSV は UTF-8・BOM 付き。Excel でダブルクリックしても文字化けしません。

・crosskit-transport_01.zip（0.43 MB）

・SQLite は Python 標準ライブラリ・DB Browser for SQLite・DBeaver などでそのまま開けます。

■ 出典（表示は必須です）

「統計ダッシュボード」（総務省統計局）

https://dashboard.e-stat.go.jp/static/api/

利用規約 https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use

政府標準利用規約（第2.0版）に準拠し、CC BY 4.0 と互換です。商用利用可、複製・公衆送信・翻案可。出典の記載と「編集・加工を行った旨」の記載が条件です。

そのまま貼れる出典表示を LICENSE.txt に入れてあります。

■ 使ってよい範囲

・個人利用・商用利用のどちらも可能です。

・改変、集計、他データとの結合、社内資料・記事・アプリ・製品への組み込み、いずれも可能です。

・ただし、成果物を公開・配布・販売するときは、出典表示と「加工して作成した」旨の記載が必ず必要です。省略できません。

・このキットは EmpireOS が加工したものであり、政府が作成したものではありません。

■ 再配布について（正直に書きます）

元データは国が CC BY 互換の条件で公開している公的データです。出典表示さえ守れば第三者への再配布も規約上は認められており、こちらでそれを禁止することはできません。このキットの値打ちは、生の数字ではなく、**同じ鍵で繋いだこと・231組を無相関だったものも含めて全部出したこと・時点と出典を1列ずつ書いたこと**にあります。

■ 注意

・**相関は因果ではありません。** 投資・売買・経営の助言でもありません。

・n = 47 です。標本が 47 しかない相関は、証拠としては強くありません。95% 信頼区間を全組に付けたのはそのためです。区間が 0 をまたいでいる組は「方向すら決まっていない」と読んでください。

・人口を統制した偏相関は付けていますが、統制したのは人口だけです。面積・所得・年齢構成などの他の交絡は残っています。

・個人が特定できるデータは扱っていません。すべて都道府県単位の集計値です。