人口、車両台数、インフラ等と歩行者事故の発生
研究部 主任研究員 吉田伸一
１ 目 的
交通事故死者に占める歩行者の割合は上昇を続け、2009 年には自動車乗員のそれを追い越し、30％以上となった。すなわち交通事故における死者数削減のためには、歩行者対策がますます重要になっているということである。歩行者の死者数、死傷者数は都道府県により大きな差があることが分かっている。その要因を知ることにより歩行者事故対策の重要なヒントが得られると思われる。
本報告書では、この都道府県間の差に注目し、人口、車両保有台数、運転免許保有者数、インフラ、医療態勢などと、歩行者死者数、死傷者数の関係を明確にすることを目的とする。
２ 都道府県別の歩行者死傷者数、死者数の現状
平成 13-21 年の合計で整理する。
２－１ 人口と死傷者数、死者数の散布図
図１は人口と死傷者数の散布図である。47 都道府県全体での決定係数Ｒ2 は 0.9393 と非常に良い相関を示す。すなわち死傷者数は人口と線形関係にあると言える。図１の◆印は人口が概ね４百万人を超える都道府県（以降は“４Ｍ＋県”と表記する）、◇印は４百万人未満の府県（以降、“４Ｍ－県”と表記する）である。
10死傷者数（万人）

8y = 0.0008x - 2903.2
R² = 0.9392

6

4死傷者4M+県2

死傷者4M-県0020406080100120

人口（百万人）図１ 散布図：人口と死傷者数
図２は人口と死者数の散布図である。47 都道府県全体でのＲ2 は 0.8185 と高く、死傷者数と同様、人口と線形関係にあることが分かる。死傷者数の場合と異なる点は、“４Ｍ＋県”と“４Ｍ－県”とでは様相は大きく異なることである。ちなみに、“４Ｍ＋県”だけでのＲ2 は 0.5106、“４Ｍ2－県”だけでのＲ は 0.8077 である。このことを受けて、死者数の分析は、47 都道府県一括、４Ｍ＋県、４Ｍ－県の３通り実施する。

1

1200
千葉1000福岡茨城死者数（人）

800

600

東京
大阪

新潟
静岡

400
y = 9E-06x + 175.93
R² = 0.8185

死者4M+県死者4M-県2000020406080100120

人口（百万人）図２ 散布図：人口と死者数
参考までに死傷者数と死者数の散布図を図３に示したが、“４Ｍ＋県”は、死傷者数、死者数とも多いが死亡率は低い“４Ｍ－県”は、死傷者数、死者数とも少ないが死亡率は高いと特徴付けることができる。
ここで、死亡率（％）＝死者数÷死傷者数×100 で定義され、図３における直線の傾きに相当する。
1200

47都道府県の死亡率平均=3.6％

４Ｍ－県の死亡率平均=4.0％
1000

４Ｍ＋県の死亡率平均=2.1％

死者数（人）

800

東京
神奈川
大阪

600

400
死者4M+県200

死者4M-県00246

死傷者数（万人）

図３ 散布図：死傷者数と死者数

2810３ 重回帰分析による死傷者数、死者数に影響する要因の検討
図１，２で説明したとおり、死傷者数、死者数とも人口と強い相関を示すので、以下の分析では人口以外の要因の影響を浮き彫りにするため、目的変数は人口当たり死傷者数、人口当たり死者数とした。
３－１ 説明変数の準備（１）データの説明（データは都道府県別の平成 13 年～平成 21 年の合計）
次に述べる各種データを基にした説明変数の影響を検討する。
①人口（千人）
男女別の全年齢人口、19 歳以下、24 歳以下、55 歳以上、65 歳以上、75 歳以上人口。
②運転免許保有者数（千人） 男女別の全年齢保有者数③面積（km2） 可住地面積、宅地面積④道路延長（km） 一般国道、都道府県道、市町村道別⑤歩道延長（km） 上記の道路種類別の延長⑥車両保有台数（千台） 四輪車、自転車注１、および二輪車注２を加えた全車両保有台数。
注１：自転車については平成 21 年のデータが入手できなかったので平成 20 年の数値を二回積算 。
注２：二輪車は、車両保有台数、および衝突相手として歩行者死傷者数に占める構成率ともに低いため要因として採用しなかった（図３，４を参照）。
⑦警察官の条例定数（人）年による変動は少ないので平成 22 年の値を９倍して使用。
⑧救急・医療態勢（台、人、床）
救急車保有台数、医師数、病院数注３ 、病床数注３
注３：精神科、精神病床、結核病床、歯科は除いた
なお、⑧は死者数の検討では採用するが、死傷者数の検討では採用しない。また、交通量（たとえば自動車走行台キロ）と交通事故の発生には強い相関があることは良く知られているが、今回の検討では、その他の要因の影響を見るため、交通量は敢えて対象から外した。

四輪車
自動二輪
原付
自転車

図３ 車種別の保有台数構成率

図４ 車種別の保有台数構成率（２）説明変数
説明変数は（１）に示した諸データの比、あるいは構成率とする。たとえば、比としては人口当たりの車両保有台数、宅地面積当たりの人口、道路延長当たりの病床数など、構成率としては65 歳以上の人口構成率、車両保有台数に占める四輪車の割合などである。
このようにして得られた説明変数は約 130 となるが、これらの説明変数の中には互いの相関が強く（多重共線性があり）、同時には分析に供することができないものもある。

3この問題を解決するために、説明変数を
ａ．人口・免許グループ（①、②が分子になる説明変数）
ｂ．道路グループ（④、⑤が分子になる説明変数）
ｃ．車両グループ（⑥が分子になる説明変数）
ｄ．取り締まり・医療グループ（⑦、⑧が分子になる説明変数）に分け、グループごとに目的変数も含めた相関係数行列を計算し、次の考え方に沿って重回帰分析に供するか否かを決めた。
『説明変数選択の手順』① 目的変数との相関係数が一番大きく、かつ、0.5 以上である説明変数を採用。
② ①で採用された説明変数との相関係数が 0.7 未満であり、目的変数との相関係数が残された説明変数の内で一番大きく、かつ、0.5 以上である説明変数を採用。
③ ①、②で採用された説明変数との相関係数が 0.7 未満であり、目的変数との相関係数が残された説明変数の内で一番大きく、かつ、0.5 以上である説明変数を採用。以下、この作業を、条件に合うものが無くなるまで繰り返す。
３－２ 使用する重回帰分析手法
重回帰分析にあたってはステップワイズ法を用い、逐一説明変数の追加・除去を行った。なお、説明変数の追加・除去にあたっては P<0.05 を判定基準とした。
４ 分析結果４－１ 人口当たり死傷者数について多重共線性をチェックした結果、最終的に重回帰分析に供した説明変数は表１に示すとおりである。
表１ 最終的に重回帰分析に供した説明変数―目的変数：人口当たり死傷者数―

説明変数
ｸﾞﾙｰﾌﾟ

人口・免許
ｸﾞﾙｰﾌﾟ

車両
ｸﾞﾙｰﾌﾟ

分析に供する
説明変数

Ｒ６５ａＰ１９ｂ/Ａｒ

Ｎｖ４/Ａｒ
Ｎｖ４/Ｌｎｎ

ここで、
Ｐａ：人口（千人）
Ｒ６５ａ：65 歳以上人口の割合（％）
Ａｒ：宅地面積（km2）
Ｌｎｐ：都道府県道延長（km）
Ｎｐｌ：警察官の条例定数（人）道路
ｸﾞﾙｰﾌﾟ

取締・医療・救急ｸﾞﾙｰﾌﾟ

Ｌｎｐ/ＰａＮｐｌ/Ｌｎｐ

Ｐ１９ｂ：19 歳以下の人口（千人）
Ｎｖ４：四輪車保有台数（千台）
Ｌｎｎ：一般国道延長（km）
Ｌｐｎ：一般国道歩道延長（km）

表１の「人口当たり死傷者数」の欄に示す６個の説明変数を用いた重回帰分析結果を以下に示す。各偏回帰係数および定数項の t 値をそれぞれの直下に示した。
人口当たり死傷者数（人/千人）＝- 0.4029 * (Ｌｐｎ/Ｐａ) + 0.7361
t = 5.9t = 26.0(R2 = 0.436)

当てはまりは良くないが、“人口当たりの一般国道歩道延長”と正の相関があることを示唆している。観察値と予測値の散布図を図５に示す。
4

10.8

予測値

0.60.4y = 0.4363x + 0.3314
R² = 0.4363

0.2000.20.40.60.81

観察値

図５ 人口当たり死傷者数の観察値と予測値
４－２ 人口当たり死者数について
人口当たり死者数については、４Ｍ＋県と４Ｍ－県では様相が異なることは先に述べたとおりである。そこで 47 都道府県一括での分析に加え、４Ｍ＋県と４Ｍ－県を分けた分析も実施し、より多くの情報を得ることを狙った。多重共線性をチェックした結果、最終的に重回帰分析に供した説明変数は表２に示すとおりである。
表２ 最終的に重回帰分析に供した説明変数
説明変数
ｸﾞﾙｰﾌﾟ
県の括り―目的変数：人口当たり死者数―

人口・免許

車両

道路取締・医療・ｸﾞﾙｰﾌﾟ

ｸﾞﾙｰﾌﾟ

ｸﾞﾙｰﾌﾟ

救急ｸﾞﾙｰﾌﾟ

Ｎｖ４/ＰａＮｖ４/ＡｒＬｐｐ/ＰａＲｐｃ
Ｌｎｐ/ＡｒＮｂ/Ａｒ
Ｎｂ/ＬｎｎＮａｍｂ/Ｌｎｐ

Ｒｐｐ
Ｒｐｃ

Ｎｂ/ＬｎｐＮｂ/Ｌｎｃ47 都道府県一括

Ｒ７５ａＰ２４ｂ/Ａｒ
Ｐｄｍ/Ｐｄ４Ｍ＋県

Ｒ７５ａＰ２４ｂ/Ａａ
Ｐｄ/Ｐａ

Ｎｖｃ/Ｎｖｔ
Ｎｖ４/Ｌｎｐ

４Ｍ－県

Ｐａ/Ａｒ
Ｐａ/Ｌｎｐ

Ｎｖ４/ＰａＮｖｔ/Ｌｎｐ

ここで、Ｐａ：人口（千人）
Ｒ７５ａ：75 歳以上人口の割合（％）
Ｐｄｍ：男性運転免許保有者数（千人）
Ｎｖ４：四輪車保有台数（千台）
Ａａ：全面積（km2）
Ａｒ：宅地面積（km2）
Ｌｎｐ：都道府県道延長（km）
Ｌｐｐ：都道府県道歩道延長（km）
Ｒｐｃ：市町村道の歩道整備率（％）
Ｎｂ：病床数（床）5

Ｎｐｌ/ＡｈＮａｍｂ/Ｌｎｐ

Ｐ２４ｂ：24 歳以下の人口（千人）
Ｐｄ：運転免許保有者数（千人）
Ｎｖｔ：全車両保有台数（千台）
Ｎｖｃ：自転車保有台数（千台）
Ａｈ：可住面積（km2）
Ｌｎｎ：一般国道延長（km）
Ｌｎｃ：市町村道延長（km）
Ｒｐｐ：都道府県道の歩道整備率（％）
Ｎｐｌ：警察官の条例定数（人）Ｎａｍｂ：救急車台数（台）（１）47 都道府県一括の結果
表２の「47 都道府県一括」欄の 11 個の説明変数を用いた重回帰分析結果を以下に示す。
人口当たり死者数（人/千人）＝0.0321 * (Ｎｖ４/Ｐａ) + 0.0004 * (Ｌｎｐ/Ａｒ) – 0.0042
t = 8.0t = 2.8
t = 1.8(R2 = 0.721)

当てはまりは良く、人口当たり四輪車保有台数、宅地面積当たり都道府県道延長とは正の相関があることを示唆している。ただ、図６の観察値と予測値の散布図に見るように、４Ｍ＋県（◆）の傾向は全体（図６中の近似直線）から少し外れていることが分かる。
0.03
4M-県
4M+県

予測値

0.020.01
y = 0.7213x + 0.0056
R² = 0.7213

000.010.020.03

観察値

図６ 人口当たり死者数の観察値と予測値（47都道府県一括）（２）４Ｍ＋県の結果
表２の「４Ｍ＋県」の欄に示す９個の説明変数を用いた重回帰分析結果を以下に示す。
人口当たり死者数（人/千人）＝- 0.0095 * (Ｐ１９ｂ/Ａａ) + 0.0175
t = 5.3t = 19.8(R2 = 0.781)

当てはまりは良く、面積当たりの 19 歳以下人口とは負の相関があることが分かる。図７には観察値と予測値の散布図を示す。

6

0.03

予測値

0.020.01
y = 0.7806x + 0.003
R² = 0.7806

000.010.020.03

観察値

図７ 人口当たり死者数の観察値と予測値（３）４Ｍ－県の結果
表２の「４Ｍ－県」の欄に示す６個の説明変数を用いた重回帰分析結果を以下に示す。
人口当たり死者数（人/千人）＝- 0.0994 * (Ｎａｍｂ/Ｌｎｐ) + 0.0183 * (Ｎｖ４/Ｐａ) + 0.0145
t = 3.7t = 2.5t = 2.4(R2 = 0.550)

当てはまりは良くはないが、都道府県道延長当たりの救急車台数とは負の相関があり、人口当たり四輪保有台数とは正の相関があることを示唆している。図８には観察値と予測値の散布図を示す。
0.03

予測値0.02y = 0.5504x + 0.0098
R² = 0.55040.01

000.010.02
観察値

図８ 人口当たり死者数の観察値と予測値
70.03

５ まとめ以上の結果をまとめると以下のとおりである（１）死傷者数、死者数とも人口との相関が一番強い。
（２）死傷者数、死者数、死亡率の関係は、都道府県の人口規模により異なり人口が概ね４百万人より多い都道府県は 『死者数、死傷者数は多いが死亡率は低い』
人口が概ね４百万人より少ない府県は 『死者数、死傷者数は少ないが死亡率は高い』という特徴が見られる。
（３）人口当たり死傷者数と相関が認められた説明変数は、以下のとおりである① 人口当たり一般国道歩道延長（負の相関）（４）人口当たり死者数と相関が認められた説明変数は、以下のとおりである② 人口当たり四輪保有台数（正の相関）③ 宅地面積当たり都道府県道延長（正の相関）④ 面積当たりの 19 歳以下人口（負の相関）～人口が概ね４百万人より多い都道府県での結果～⑤ 都道府県道延長当たりの救急車台数（負の相関）～人口が概ね４百万人より少ない府県での結果～
６ 考 察
（１）
「まとめ」で述べた①、④、⑤による対策の方向は理解できるとして、②と③はどのように解釈するべきであろうか。参考のために、人口当たり四輪車保有台数と人口当たり死者数を、各国間で比較した結果を図９に示した。なお、ここでの各国とは、日本、韓国と、オーストラリア、ベルギー、カナダ、デンマーク、フランス、ドイツ、オランダ、スウェーデン、UK、アメリカである。この図９から、韓国は別にして、欧米各国に比べて日本は人口当たり四輪車保有台数の割に人口当たり死者数が多いことが分かる。

人口当たり歩行者死者数（人/10万人）

65

韓国

43

日本
ｱﾒﾘｶ

2
ﾃﾞﾝﾏｰｸUK

1000.1

0.2

0.30.4ｵﾗﾝﾀﾞ
0.5

0.60.70.80.9

人口当たり四輪保有台数（台/人）

図９ 各国の四輪保有台数と歩行者死者数（2004～2008年 IRTADデータ）
すなわち、欧米各国では四輪車と歩行者がうまく共存しているということである。
以上を考慮すると、四輪車と歩行者を分離すること、具体的には図 10 に示すように、都道府県道のような幹線道路と生活空間を分離することが考えられる。

8図 10 生活空間と幹線道路の分離例

143.5
3
歩行者死亡率（％）（２）４Ｍ＋県と４Ｍ－県の死亡率について２－１で述べたように、４Ｍ＋県と４Ｍ－県での死傷者数、死亡率の様相は大きく異なる。
図 11 は衝突相手種類別の歩行者の死亡率（全国値）、また、図 12 は都道府県別の四輪車、二輪車、自転車の保有台数である。
図 11、12 から言えることは、４Ｍ＋県では歩行者の死者が少ないというよ
りも、むしろ自転車、二輪車などとの衝突による死傷者数が多いと理解するべきであると考えられる。

2.521.5
10.50
四輪車

二輪車
衝突相手

自転車

図11 衝突相手別の歩行者死亡率４Ｍ＋県

自転車

10

二輪車
四輪車

86420

北海道
東京都
埼玉千葉神奈川静岡愛知大阪
兵庫福岡青森岩手宮城秋田山形福島茨城栃木群馬新潟山梨長野
富山石川福井岐阜
三重滋賀京都奈良
和歌山鳥取島根岡山
広島
山口
徳島
香川愛媛
高知佐賀
長崎熊本
大分宮崎鹿児島沖縄

車両保有台数（千万台）

12

図12 都道府県別の車両別保有台数
9