#279　年間の品類・品目別の流動量を算出するコードを改善する

2025年11月24日 2025年11月24日

宮崎稔也

投稿#276では手順1.の年間品類別流動量を、投稿#278においては手順2.の３日間品類・品目別の流動量を算出するコードを改善しました。

今回の投稿では、手順1.の結果に、手順2.で求めた3日間の品類と品目の比率を配分し、年間の品類・品目別の流動量を算出するコードの改善に取り組んでいきます。

マテリアルフロー推計手順の概要

2015年大阪府のマテリアルフローの作成にあたり、島崎（2008）、天野ら（2001）の手法を参照しました。以下に推計手順の概要を示します。

「都道府県間年間流動量調査」のデータから、年間の品類別の純移出量、純移入量、内部流動量を求めます。
「都道府県間流動量３日間調査」のデータから、３日間の品類・品目別の純移出量、純移入量、内部流動量を求めます。
上記1.の結果に、2.で求めた３日間の品類と品目の比率を配分し、年間の品類・品目別の純移出量、純移入量、内部流動量を算出します。
上記3.の結果を、表274−１で示した9品類67品目に集約します。
「港湾統計（年報）2014」および「港湾統計（年報）2015」の「第３表　海上出入貨物表　（２）品種別都道府県別表（輸移出入）」のデータから、2014年度（2014年4月〜2015年3月）の輸出入量を求めます。
上記5.の結果を、表274−1で示した9品類67品目に集約します。
上記4.と6.の結果を合計して、純流入量・純流出および総流入量・総流出量を算出します。
上記7.の結果に「発産業業種別・品類品目別流動量３日間調査」と「着産業業種・品類品目別流動量３日間調査」の２つのデータから業種別比率を求め、各産業に配分します。
上記8.で配分する際、これらのデータは全国平均を意味するため、大阪府の産業構造や取引状況が考慮されていません。そのため、平成28年経済センサスを用いて、着産業は製造品出荷額、発産業は原材料・燃料・電気使用額を参照し、重みづけによる補正を施します。
業種別、品類・品目別の年間流動量を求めた後、産業廃棄物排出量、一般廃棄物排出量、県内総生産、エネルギー消費量、二酸化炭素排出量など、他の統計データを追加します。

年間の品類・品目別の流動量を算出するコード

年間の品類・品目別の流動量を算出するコードを改善すると、以下のようになりました。

# 年間品目別流動量を算出し、結果を格納するDataFrameを用意する
df_year_pref_item = df_3days_pref_item.copy()
df_year_pref_goods.drop(['総着量', '総発量'], axis=1)   # 不要な列を削除
desired_columns = ['純移入', '純移出', '内部流動量']
df_year_pref_item = df_year_pref_item.reindex(columns=desired_columns)
df_year_pref_item.loc[:, :] = 0.0

# <---! 年間品目別流動量を算出する --->
for col in df_year_pref_item.columns:
    col_year_sum = df_year_pref_goods[col].sum()
    col_3days_sum = df_3days_pref_item[col].sum()
    for idx in df_3days_pref_item.index:
        df_year_pref_item.loc[idx, col] =  round(col_year_sum * df_3days_pref_item.loc[idx, col] \
                                            / col_3days_sum, 1)