一般財団法人社会文化研究センター
助成事業報告書

若年世代の東京転出の現状と展望に関する調査研究

令和 2 年 12 月

法政大学大学院政策創造研究科
梅溪 健児

目 次
はじめに
第 1 章 人口移動をめぐる現状と課題 ··································· 1
第 1 節 東京圏の人口移動 ········································· 1
第 2 節 政府の取組み：まち・ひと・しごと創生 ··························· 3
第 3 節 地方移住の相談と希望地 ···································· 5
第 4 節 人口移動に関する先行研究 ·································· 8
第 5 節 まとめ ···················································· 17
第 2 章 「地方移住の実態に関するインターネット調査」の概要 ·············· 19
第 1 節 調査のねらい ·············································· 19
第 2 節 インターネット調査の課題 ···································· 20
第 3 節 調査の設計と実施 ·········································· 22
第 4 節 調査結果の概要 ··········································· 25
第 5 節 地方移住に向けた政府の問題意識 ···························· 33
第 6 節 東京生活の心理状態に関する分析 ···························· 36
第 7 節 まとめ ···················································· 44
第 3 章 地方への移住意向に関する計量分析 ···························· 45
第 1 節 地方移住に関する先行研究 ·································· 45
第 2 節 満足度・ストレス・将来期待に関する計量分析 ···················· 47
第 3 節 地方移住の気持ちの特徴 ···································· 53
第 4 節 分析手法とデータ ·········································· 56
第 5 節 リサーチクエスチョンと推定結果 ······························· 57
第 6 節 所得関数の推定 ··········································· 63
第 7 節 まとめ ···················································· 65
第 4 章 移住支援施策と移住地選好に関する計量分析 ···················· 69
第 1 節 移住支援施策に関する先行調査 ······························ 69
第 2 節 移住地で重視される分野に関する調査結果 ····················· 69
第 3 節 属性別にみた移住地の重視分野 ······························ 71
第 4 節 コンジョイント分析に関する先行研究 ··························· 73
第 5 節 コンジョイント分析の調査設計 ································· 77

第 6 節 コンジョイント分析の推定結果 ································· 81
第 7 節 考察 ····················································· 90
第 8 節 まとめ ···················································· 90
第 5 章 テレワークと地方移住の可能性 ································· 93
第 1 節 テレワークの広がりと地方移住 ································ 93
第 2 節 経済学による考え方の整理··································· 95
第 3 節 テレワークの利用希望と移住意向に関する調査結果 ·············· 96
第 4 節 テレワークの課題とまとめ ···································· 103
第 6 章 総括 ······················································· 107
参考文献 ·························································· 110
地方移住の実態に関するインターネット調査：質問票 ······················· 115

はじめに
東京一極集中の是正が日本の大きな課題であり、継続的な取組みが進められている。しかし、昨年まで人口移動の動きに変化は観察されなかった。転入と転出に分けると、趨勢的に東京からの転出者数が減少している。つまり、東京から地方への移動の動きが弱まっているのである。これを踏まえ、本研究は東京の人々が地方へ移住する
要因について計量的な分析を試みるものである。そのために必要となるデータは、登録モニターを活用するインターネット調査によって収集した。
人口移動の経済学的な理解は、所得の低い地域から高い地域へ人が移動するというものである。これに基づくと、地方から東京への集中は理論どおりの動きである。しかし、本研究はこれとは逆の動きの可能性を探ろうとするものである。したがって、調査にあたっては東京生活における心理状態を丁寧に分解する質問を設計するとともに、回答者の属性についても詳細に収集するように心がけた。
調査の実施段階において新型コロナウイルス感染症が発生し、コロナ禍が深刻になるなかで経済社会は深刻なショックに見舞われた。しかし、感染症拡大への対応として取組みが強化されたテレワークの実施が人口移動に変化の兆しをもたらすことになった。東京都の人口移動は 2020 年 7 月以降、4 か月連続で転出者数が転入者数を上回る転出超過を記録した。このような動きについても、本研究で説明を試みる努力を行った。
本研究で得られた知見を簡潔にまとめると、20 代 30 代の若年世代には地方移住を進めるにあたって高年世代よりも展望が拓けているということである。地方への移住を進めるためには、当然のことではあるが仕事が最重要であることは本研究でも確認できた。もちろん、仕事には所得と業種、そして雇用形態が意味をもつ。しかし、ライフス
タイルの選択という観点から移住を分析すると、テレワークの活用を含め若年世代の移住可能性が高くなりうるという示唆が得られた。
本研究の構成は次のとおりである。第 1 章では、地方移住に関係する官民の取組みを紹介する。第 2 章では、本研究で実施したインターネット調査の概要を説明する。
第 3 章では、地方移住への気持ちを高める要因に関して行った計量分析（プロビット
分析）について述べる。そして、東京生活の満足度やストレス、そして東京生活の将来
期待などの心理状態が地方移住の気持ちに強く関係していることを明らかにする。第4 章では、本研究で収集した調査結果から移住支援施策に関する人々の重視度合いを説明し、生活キャピタルという概念で整理することの重要性を述べる。さらに、同調
査結果を用いて移住地選好を明らかにする計量分析（コンジョイント分析）を行い、移住者が重視する属性の優先順位を考察する。第 5 章は、テレワークがもたらす地方移住の可能性について議論を整理する。最後に第 6 章において本研究を総括し、若年世代の移住展望をまとめる。

第 1 章 人口移動をめぐる現状と課題
人口移動については、内外で研究蓄積がある。移動を促す基本的な要因としては、
所得に代表される格差の影響が大きい。日本で言えば、東京一極集中の背景には東京と地方の間の格差が存在するため、問題の対処をめぐって政策的に活発な議論が行われてきた。本章では、東京への人口集中の現状をとりまとめ、政策的な対処の現状を整理する。さらに、内外の研究実績のポイントをまとめ、東京からの地方移住を検討するための序とする。
第 1 節 東京圏の人口移動
日本の人口に関して東京一極集中が問題であると言われて久しい。大阪圏や名古屋圏の転入超過（転入者数－転出者数）が停滞もしくは減少している中で、東京圏（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）1のみが景気変動等の影響を受けつつも転入超過の状況にある。とりわけ最近 10 年ほどは転入超過が加速している（図表 1-1）。また男女別では、女性の転入超過数が男性を顕著に上回るという構造が持続している。
図表 1-1 東京圏への男女別転入超過数の推移（1958～2019 年）

出所：内閣府「選択する未来 2.0 中間報告」 参考資料、2020 年 7 月 1 日、40 頁
https://www5.cao.go.jp/keizai2/keizai-syakai/future2/sankou.pdf

このように東京圏への転入超過が長期にわたって継続していることから、総人口に1

1 都 3 県を正確に示す場合は「東京圏」を用いるが、文脈によっては「東京」と簡潔に記すことが
ある。

−1−

占める東京圏のウエイトが高まっている。内閣府（2020b）が総人口に占める東京圏人
口の割合を計算したところ、2000 年の 26.3％から 2018 年には 28.7％へ上昇を続けている。主要国と比較すると、日本の首都圏人口比率は群を抜いて高く、2 位の韓国
（20％程度）を大幅に上回っている。
転入超過を転入と転出に分けて調べると、1990 年代のバブル崩壊以降においては、転入者数は高水準が続く中で長期的にはやや減少していると読むことができる（図表1-2）。他方、転出者数は明らかな減少傾向が続き、90 年代半ばに比べると近年はその 7 割を下回る水準に低下している。少子高齢化のため総人口の年齢構成が若年層ほど薄くなり、人口移動の太宗をなす若年層がますます減少しているという影響は働いているであろう。しかし、東京圏への転入動機と表裏一体であるが、地方回帰よりも東京生活に惹かれる若年層の気持ちも影響していると思われる。
図表 1-2 東京圏の人口移動

出所：総務省「住民基本台帳人口移動報告（日本人移動者）」

内閣官房は雇用や生活に関する若年層の意識（感じていることや見聞きしたこと）について調査を行った（図表 1-3）。対象は、過去 4 年以内に東京圏と地方圏の間で住民票を移した男女（移動時 20-34 歳）それぞれ約 2000 名である。その結果、仕事のやりがいと生活の楽しみ（娯楽、レジャー、文化、芸術等）に関する項目では、東京圏の優位性が飛びぬけている。また、女性の活躍に関係する項目（仕事、採用）では、女性の東京圏に対する支持が男性を大きく上回っている。これらは、若年層の実感を表している調査結果として興味深い。

−2−

図表 1-3 若年層における東京圏・地方圏移動に関する意識

出所：内閣府「選択する未来 2.0 中間報告」、2020 年 7 月 1 日、32 頁
https://www5.cao.go.jp/keizai2/keizai-syakai/future2/chuukan.pdf、図中の赤枠は内閣府が付したもの

第 2 節 政府の取組み：まち・ひと・しごと創生
政府は 2014 年に「まち・ひと・しごと創生本部」を立ち上げ、東京一極集中を是正し地方を創生するための取組みを進めている。施策の枠組みは、①まち・ひと・しごと創生長期ビジョン、②まち・ひと・しごと創生総合戦略、そして③まち・ひと・しごと創生基
本方針を明らかにするというものであり、長期・中期・短期にわたる政策の整合性を担保するものとなっている。
2015 年度～2019 年度が第 1 期にあたり、2020 年に 2024 年度までの第 2 期に移行した。第 2 期の総合戦略においては、第 1 期の成果と課題について次のように検証している（以下は本研究に関連の深いものに限る）。
第 1 期の基本目標１「地方にしごとをつくり、安心して働けるようにする」については、「目標達成に向けて進捗している」。他方、基本目標２「地方への新しいひとの流れをつくる」については、「各施策の進捗の効果が現時点では十分に発現するまでに至っていない」としている2。とりわけ、地方と東京圏との転入・転出を均衡させる目標については、達成時期を第 1 期の 2020 年から第 2 期では 2024 年度に先送りした3。
これを受け、東京一極集中の是正に向けた取組の強化に関して、①地方への移住・定着の促進、②地方とのつながりを強化（関係人口の創出・拡大、企業版ふるさと納税の拡充）という二つの柱を掲げ第 2 期の主な取組の方向としている。
2
3『第 2 期「まち・ひと・しごと創生総合戦略」』（令和元年 12 月 20 日）、序論、11 頁。
同上、22 頁。

−3−

「まち・ひと・しごと創生総合戦略」における取組の特徴は、重要業績評価指標を明らかにして施策の効果を点検しながら戦略の推進を行っている点にある。本研究と密接な関係にある「東京圏への一極集中」の是正については、第 2 期の重要業績評価
指標として「地方と東京圏との転入・転出を均衡（2024 年度）」を掲げている4。第 1 期は2020 年の均衡を目指していた。しかしながら、東京圏への転入超過はこの間弱まることなく持続しており、2018 年の転入超過数は 135,600 人となっている。
同総合戦略においては、「活力ある地域社会」の実現と「東京圏への一極集中」の是正を将来にわたって目指すため、四つの基本目標を掲げている。第一は、稼ぐ地域をつくるとともに、安心して働けるようにする。第二は、地方とのつながりを築き、地方への新しいひとの流れをつくる。第三は、結婚・出産・子育ての希望をかなえる。そして、第四は、ひとが集う、安心して暮らすことができる魅力的な地域をつくる、という 4 点である。
本研究と関連の深い第二の基本目標（地方への新しいひとの流れをつくる）について、政府の考え方を整理しておきたい。まず転入超過の理由として挙げているのが、進学、就職の機会を捉えて東京圏に若者が集まってきているということである。これに対処するために、地方に魅力ある仕事が不足していること、そして、ニーズに合った高等教育機関が不足していることへの対処の必要性を述べている。
政府はこの第二の基本目標に対する取組として、「地方への移住・定着の推進」及
び「地方とのつながりの構築」の二つを政策目標に掲げている。ここでは、このうち前者について具体的施策を紹介しておきたい。総合戦略に盛り込まれている施策を掲
載順に述べると、①地方創生推進交付金の活用による地方公共団体の取組支援、②移住希望者と地方の中小企業等とのマッチングやその中小企業等への就業に伴う移住支援を行う地方公共団体への支援、③任期終了後における地域おこし協力隊の定住・定着を図るための体制整備、④地方への移住に併せて就農を希望する者に対して、農地付き空き家の取得等の推進、⑤地方から東京圏に進学・就業等をきっかけに移住した人々に対するＵＪターン支援、東京生まれ・東京育ちの人々に対する Ｉターン支援などがある。
とくに⑤の施策に関係しては、「東京圏在住者を中心に移住等への意向について調査を行い、ターゲットである潜在的移住希望者の属性や興味、関心を把握した上で、人々の価値観、生き方を捉え、効果的・戦略的に地方への関心を高めるための広報を行う」5と述べている。本研究はまさにこの施策に合致するものである。
次に、政府が行った最近の三つの調査に基づいて東京在住者の中で地方移住の気持ちを有する者の大きさに関するポイントを述べておきたい。第一に、内閣府（2014）4『第 2 期「まち・ひと・しごと創生総合戦略」』（令和元年 12 月 20 日）、22 頁。
『第 2 期「まち・ひと・しごと創生総合戦略」』（令和元年 12 月 20 日）、40 頁。さらに、同戦略付属
文書「政策パッケージ」、30 頁。
5−4−

によると、「都市から地方に移住してもよいと思う」と答えた者の割合は 39.7％（「思う」、「どちらかといえば思う」の合計）であった。第二に、内閣官房（2018）によると、東京都在住者の 38.4％が移住に肯定的な回答（「移住する予定」または「今後検討したい」）を行った。第三に、内閣官房（2020）によると、東京圏に在住している者のうち地方暮らしに関心がある層は、49.8％であった。これらの結果を踏まえると、地方移住に肯定的な者の割合は概ね 4～5 割程度との目安をもつことができよう。
第 3 節 地方移住の相談と希望地
次に、地方移住の取組みを行っている NPO 法人の活動を概観することにより、地方移住について人々がどのような関心を持っているのかを整理しておきたい。
東京圏の移住希望者を中心対象として、めざましいマッチング活動を行っている団
体として NPO 法人ふるさと回帰支援センター（所在地：東京都千代田、大阪市中央区）
がある。同センターは 2002 年に設立された団体であり、東京都と大阪府を除く全国 45
道府県と連携して移住情報を広く提供すると同時に、個別の移住相談にも対応している。以下では、同センターが公表しているデータに基づいて、近年の移住希望者の動向を明らかにしたい。
●若年層に広がるセンター利用
ふるさと回帰支援センターの利用者は近年急増している。地方移住への関心が高まっていることが背景にあるが、同センターが移住に関するセミナーを頻繁に開催していることも成果につながっている。2019 年の集計結果によると、面談やセミナー参加のための来訪は 3 万 5 千件程度に達し、電話等での問い合わせ数は約 1 万 5 千件に上っている。ともに、センター開設以来の数である。また、地方自治体の担当者や移住経験者などを講師に招くセミナーは同年に 545 回開催され、人気のほどがうかがえる。
過去 10 年の利用者属性を調べると、明らかに若返りしているという特徴がわかる（図表 1-4）。2014 年までの前半 5 年間については 20 代～40 代の利用者は 51.7％であったが、2019 年までの後半 5 年間ではこの比率が 69.5％に上昇している。各世代でそれぞれ比率が高まっているが、増加幅は若い層ほど大きくなっている。他方、高年齢者層では 60 代の構成比がこの 10 年の間に顕著な低下を示している。団塊の世代が高齢化を進める影響がこの比率の低下に表れていると考えられる。

−5−

図表 1-4 ふるさと回帰支援センターの世代別利用者

出所：ふるさと回帰支援センター「移住希望地ランキング（2019 年）」、ニュースリリ
ース、2020 年 2 月 25 日
注：各年の構成比に基づいて 5 年間の単純平均値を計算した。

●移住希望地のランキング
同センターが公表している興味深いデータの一つに、移住希望者アンケートに回答が寄せられた移住希望先がある。公表資料には各年とも上位 20 位までしかないが、2015 年～2019 年の上位 20 位までのランキング結果から単純平均を取ることによって、大まかな傾向をつかんだ結果を表にまとめた（図表 1-5）。5 年分で上位 20 位までにランキングしていたすべての県を計算すると、ちょうど 30 県分のデータが得られた。
5 年平均で上位 5 位までに入ったのは、長野県、山梨県、静岡県、広島県、新潟県である。これらの県の人気は比較的安定しており、5 年間のそれぞれの年においても上位を占めている。とくに長野県は 5 年の中で第 1 位となったのが 4 回という人気ぶりである。長野県を含め 4 県は東京圏から交通の利便性が高く、遠距離になるのは広島県のみとなっている。5 年平均の上位 5 位には入らなかったが、最近年だけをとると北海道の人気が急速に高まってきているという特徴がある。2017 年は 16 位であったが、その後 2018 年 3 位、2019 年 4 位という結果になっている。また、日本を東西に分けると、30 位までに入っているのは西日本の県が多い。
図表 1-5 移住希望地ランキング
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

県名
長野県
山梨県
静岡県
広島県
新潟県
福岡県
高知県
大分県
宮崎県
岡山県

順位
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

県名
富山県
北海道
福島県
愛媛県
山口県
群馬県
佐賀県
長崎県
和歌山県
香川県

順位
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

県名
島根県
秋田県
栃木県
鹿児島県
宮城県
熊本県
神奈川県
岐阜県
山形県
三重県

出所：ふるさと回帰支援センター「移住希望地ランキング」（各年）により筆者作成。
注：2015年～2019年のランキング5年平均値による順序。

−6−

●世代別の特徴
次に、2019 年のみのデータになるが、世代別の上位ランキングを見ておこう（図表1-6）。概観すれば過去 5 年平均と同じような県になっているのはすぐに気づくであろう。
とくに、長野県は 30 代から 60 代で第 1 位の人気である。新しい点としては、20 代から
40 代において、九州の佐賀県と大分県が上位に入っているということがある。
図表 1-6 世代別移住希望地ランキング（上位 5 県、2019 年）
順位 20代以下
1
広島県
2
新潟県
3
佐賀県
4
北海道
5
静岡県

30代
長野県
広島県
北海道
静岡県
佐賀県

40代
長野県
広島県
北海道
静岡県
大分県

50代
長野県
北海道
広島県
静岡県
山梨県

60代
長野県
北海道
山梨県
静岡県
広島県

70代以上
静岡県
北海道
山梨県
広島県
長野県

出所：ふるさと回帰支援センター「移住希望地ランキング（2019年）」（n=10,625）●移住希望地と幸福度の関係
移住希望先人気はどのような要因と関係しているのかを調べてみよう。もしその要因が具体的なものであるならば、移住を促す有効な施策として議論することが可能になるからである。（一財）日本総合研究所は 2012 年以降、2 年ごとに幸福度を計算し、それに基づくランキングを公表している。ここでは、移住希望先の幸福度を参照することによって、移住希望との関係を検証してみたい。
日本総合研究所（2018）が公表している全国 47 都道府県の幸福度によると、第 1 位
から順に福井県、東京都、長野県、石川県、そして第 5 位が富山県となっている（第 6位以下は省略）。この幸福度は県民の主観的な回答に基づいて決められるものではなく、70 の客観的指標に基づいて統計的処理を行ったうえで算出されている。それら
は、基本指標（人口増加率などの 5 指標）、健康（健康寿命など 10 指標）、文化（余暇時間など 10 指標）、仕事（正規雇用者比率など 10 指標）、生活(持ち家比率など 10 指標)、教育（学力など 10 指標）、追加指標（勤労者ボランティア活動者比率など 15 指標）で構成される。
ふるさと回帰支援センターが発表している移住希望地ランキングを基に筆者が試算した上位 30 県と比較するため、次のような方法で日本総合研究所の幸福度ランキング
からこれら 30 県に対応するデータを作成した。まず、移住希望地上位 30 県の幸福度
順位を抽出する。その幸福度順位を基礎として、その順序を崩すことなく幸福度順位
第 1 位から第 30 位までに並べ替える。そして、幸福度第 1 位には幸福度ポイント 30
点を付与し、第 2 位には 29 点、順に第 30 位には 1 点とし本分析に用いることとした。
移住希望地上位 30 県に対応する幸福度ポイントを図表 1-7 に示した。この図表を読むと、30 道県の移住人気と幸福度の間に全体としては何らかの関係性があるとは言−7−

えない。しかしながら、30 道県の中の移住人気の高い上位グループとそれ以外のグループに分けてみると、前者では移住人気と幸福度ポイントに相関する動きがあるように見える。すなわち、高知県と富山県を除くと、移住人気が高いと幸福度ポイントも高いという関係があることを示唆している。他方、後者のグループでは両者の間に関係性はないと言えるだろう。
相関する動きについては、客観的な指標で幸福度につながる豊かさがある県については移住人気も高いという状況があると考えられるだろう。しかしながら、そのような豊かさがあるからと言って、必ずしも高い移住人気が実現するというわけではない点に留意することが必要である。さらに、そのような客観的な指標で豊かさが相対的に低い地域であっても移住人気が相対的に高いことがあり得るという事実が大切である。この点については、関係性をさらに究明することはせず、直観的な関係性の指摘にとどめておきたいと考える。
図表 1-7 移住希望地ランキングと幸福度ポイントの関係

移住希望地ランキング（第 1 位（左）から第 30 位（右））出所：ふるさと回帰支援センター「移住希望地ランキング」（各年）、（一財）日本総合研究所編『全 47 都道府
県幸福度ランキング』（2018 年版）により筆者作成
注：横軸は過去 5 年平均による移住希望地ランキングによる県の順（長野県が第 1 位。30 位まで計算）、縦
軸は横軸に記載された 30 県の幸福度ランキングに対応した順序で幸福度順位を 30 位まで換算し、幸福度
第 1 位（長野県）に 30 ポイントを付与、第 30 位の高知県に 1 ポイントを付与して作成。

第 4 節 人口移動に関する先行研究
次に、内外における主要な人口移動研究、とくに国内移住を中心とする実証分析を−8−

サーベイし、分析の考え方を整理しておきたい。
（1）海外における研究
まず、海外における国内移住（internal migration）の研究を整理する。注意すべきは、
日本は東京一極集中であるために東京対地方という移動の動きを分析する構図となる。しかし、海外のほとんどの国は一極集中状況ではないために、基本的には地域間の人口移動を分析する枠組みとなっている点である。
●人的資本の考え方
米国における人口移動研究は長い歴史がある。Gabriel and Schmitz（1995）が理論的な研究の流れを要約しているので、それに即して紹介していこう。
米国は州を超える人口移動が盛んである。それを反映して、人々はどのような理由
で国内で居住地を変えるのかは大きな関心事項であった。労働経済学では有名であるが、G.ベッカーが 1960 年代に『人的資本』を著わすと、それらに基づいた人口移動の考え方が生まれた。すなわち、国内移住は本人の人的資本に対する投資であり、移住に伴う費用と便益の双方を踏まえた合理的判断によって移住の有無が決まるというものである。この考え方が、その後現在に至るまで引き継がれている。
人的投資には進学・職業訓練・健康維持などの活動を含み、それらへの適切な投資を組み合わせて、人生の全期間を通して投資からのリターン6を最大化するという行動が定式化される。最大化にあたって考慮される要素は三つのタイプに整理される。
第一は、雇用機会、賃金水準、生計費、公共サービスの利用可能性に関する目的地と現住地の差である。さらに、地域特有のアメニティ（気候、犯罪率、公害など）の差異が含まれる。第二は、本人のライフサイクル要因であり、年齢、婚姻状態、子どもの有無と年齢、学歴、獲得した労働スキルなどが含まれる。これらの要因は、目的地と現住地の差異を評価する場合に大きな影響を与える。最後に、第三は、移動に伴う純コストが考慮される。このコストには、引越しに要する直接費用に加え、現住地での所得喪
失、他の家族や友人と離別することの心理的費用が含まれる。これらの 3 要素を合計した純便益の有無に応じて移住を決定することになる。現在に至るまで、この人的資本理論に基づく定式化が、人口移動研究の基礎的枠組みを提供している。
●自己選択のバイアス
1970 年代には経済分析において自己選択（self-selection）の問題に関心が高まった。これを人口移動の分野で研究したものに Nakosteen and Zimmer（1980）があり、それに基づいて紹介してみたい。自己選択の問題とは、経済主体が代替案の中から何6

原著論文で return が使われている場合、本章では「リターン」という言葉を用いる。文脈に応じて報酬、収入、収益、見返りなどの意味が含まれる。

−9−

かを選択する場合に、何らかの確実な判断材料が自分にあり特定の案を選ぶことによって他人よりも大きなリターンを獲得できるという合理的計算を行うことである。この例として、進学、労働市場への参加、人口移動などの分野にあてはまることが指摘されており、これらの分野では一つの行動を決定する者は母集団の中でランダムには分布していないというデータ上のバイアス（selectivity bias）があることが知られている。例えば、
人口移動の分野において属性が等しい 2 者がいて、一方は移住し、他方が移住しない場合、移住する者は人的資本に投資をして高いリターンを得ることに自信があるから移住を行い、移住しない者はそのような見込みがないタイプであり、移住をするかしないかの判断には移住行動に影響する変数の他に自己選択が働いているという問題である。
論文著者は、このバイアスに対処した推計を行うことによって移動のリターンを明らかにすることを目的として研究をまとめた。1970 年代前半の労働者の個票データ（n=9,223）に対して、個人属性（所得、年齢・業種他）・地域（州）の経済変数（雇用増
加率・１人当たり所得増加率）などを用いながら、移住の有無別に所得関数を最小二乗法で推定するとともに、移住有無の意思決定に関する 2 値変数のプロビット分析を行った。その結果、移住した者の所得関数において自己選択を反映する変数は統計的に有意ではなかったが、移住しなかった者の所得関数において自己選択を反映す
る変数は統計的に有意となった。この結果について論文著者は、移住してもそこでより有利な所得が得られることが見込めないと判断したために、移住しないという選択をしたことを示唆するものであると解釈している。そして、バイアス（selectivity bias）を考慮した推計を行っても、移住有無を決定する最も重要な要因は移住者と非移住者の所
得格差であり、期待される金銭的な所得増が大きいほど移住の確率を有意に高めると結論づけている。したがって、移住すればより高い所得水準を獲得することができるという推定結果が意味するものは、移住者の観察される所得水準は非移住者の所得水準よりも低いということになる。この結果について論文著者は、所得水準に関する先行研究の結果を改めて裏打ちするものであると述べ、人的資本理論に基づく居住地選
択モデルの研究深化の必要性を訴えている。
●自己選択モデルの発展
そ の 後 、 1990 年 代 に 入 っ て Borjas et al. （ 1992 ） は 移 住 の 自 己 選 択 モ デ ル（self-selection model）をさらに発展させた。それによると、働くスキルに対する報酬は地域ごとに差があり、若年層の働き手は自らのスキルに最もふさわしい地域を目指して移動することを明らかにした。つまり、高スキルの働き手は高い報酬が得られる地域
へ引き寄せられるというメカニズムである。重要なポイントは、スキルに対する報酬の地
域差が、人口移動の大きさと方向、そして移動者のスキル構成を決定する主要な要因であるという点である。したがって、これ以前の単純な所得最大化モデルは地域の平− 10 −

均所得水準に格差があれば、低い所得地域から高い地域へ一方方向の人口移動が生じることを主張するものであったが、Borjas et al.のモデルではスキルとそれに対する報酬を決定要因に導入することにより、分析の範囲がより広がることが期待されたのである。
さらに、Gabriel and Schmitz（1995）は、米国の若年白人男性の国内移住について
自己選択の望ましい効果があるのかどうかについてパネルデータ（n=508, 1985-1991）
を用いて研究を行い、移住する者は現住地にとどまる者よりも強い動機付けがあり有能であるという仮説（the favorable self-selection hypothesis、有望自己選択仮説）を検証した。これは、将来移住する者は、移住を実行する前に働いている労働市場において、移住しない者よりも有利な所得状況にあるかどうかを推定することになる。この手法については、次のように説明している。動機づけと労働市場における有能さは、ともに所得と正の相関関係があると考えるのが合理的である。有望自己選択仮説が提起するように、動機づけと有能さが移住性向と正の相関関係にあるならば、他の個人属性が同一であったとしても、生産性の高い労働者は他の地域へ移住する性向が高くなるであろう。すると、移住する可能性のある労働者は、他の属性が同様である移住しない労働者に比べて潜在的に高い所得を獲得する可能性が高いと考えられる。
論文著者は、移住前の賃金（1985 年）について個人属性（学歴、就業月数、職種、業種、婚姻状態など）、移住地属性、そして移住に関するダミー変数を用いて最小二乗法により推計を行った。移住の定義は、標準大都市統計圏（Standard Metropolitan
Statistical Area, SMSA7）に住む者が居住地を他の SMSA または SMSA 外の地方へ変
更するというものである。この理由として、SMSA はそれぞれ一つの地域労働市場を構成しており、SMSA を超えて居住地を変えることは異なる労働市場に参加することを意味するからである。これを踏まえ、移住に関するダミー変数は、移住しない者をベースとし、SMSA 移住ダミーと地方移住ダミーの二つが用いられている。注目すべき推定結果は、SMSA 移住ダミーのパラメータである。
推定結果は、SMSA 移住ダミーは 10％水準で統計的に有意な結果となり、推定式によるが将来他の SMSA に移住する者は移住しない者に比べて移住前の SMSA の所得水準が 9.6％から 10.6％程度高いという結果が得られた。これは、本人の動機づけや能力という観察されない属性が観察される所得を増加させているという考え方と整合的な内容であり、有望自己選択仮説を支持していると判断できる。Gabriel andSchmitz の研究は、米国白人の若年男性のデータに基づくものであるが、個人の所得関連属性をコントロールした上で、移住する見込みのある者は移住しない者に比べて有利な所得状況を享受していることを示した。そして、自己選択メカニズムが働き、移住する者は自らの属性を踏まえて移住する前の所得状況も有利であるが、Borjas et al.
7

現在は大都市統計圏（Metropolitan Statistical Area, MSA）に名称が変更されている。人口 5 万人以上の都市化地域を中心とし経済・社会的に密接な関係をもつ圏域である（徳岡（1995））。

− 11 −

の結論と同様に、移住先についてもさらに有利な新しい地域を選択していることを示す結果を得た。
●米国における人口移動の持続的低下
米国は人口移動の活発な国であったが、過去 30 年以上にわたって移動する者の割合が低下するという状況にある。Council of Economic Advisers（2018）は、この背景
を人的資本理論の観点から分析している。
米国の先行研究ですでに述べたように、米国では移住は人的資本の形成につながり、それによって人々は新しい雇用機会を得て所得を含め効用の増加を図ってきた。
しかし、1980 年代半ばには米国民の 20％近くが過去 1 年の間に居住地を変更していたが、その後この割合は持続的に低下し、2010 年代半ばには 10％強にまで大幅に低下している。これは、仕事を失った者が自らのスキルにマッチした職を居住地で見つけられない時に、移住して他の地域で職を得ようとする動きが低下していることを示している。その結果、失業者はその地で失業状態を続けるか、その地の労働需要が求めるスキルを身に付けようと努力するかのどちらかを選択することになる。こうしたことから、
上記論文を執筆した米国大統領経済諮問委員会（CEA）は、失業者の再就職を推進するためには学び直しを通じて地域の労働需要にマッチしたスキルの獲得努力を支援することがきわめて重要であると提言している。
●英国の人口移動研究
英国の大学生の就職に伴う国内移住動向を研究したものに、Faggian et al.（2007）がある。これは、人的資本移住理論（the human capital migration theory）が妥当することを検証するものであり、質の高い大学を修了し学業成績が優秀であるほど卒業後の就職において移住する傾向が高いことを個票分析により示した。
分析データは、1997～2000 年に英国の高等教育機関（大学）を卒業した英国居住の学生（482,558 名）から得られたアンケート調査結果である。この調査は公的統計であり、専攻科目、最終学歴（学士、修士、博士）、学業成績などを個人属性とともに収集している。さらに、学生の出身地・高等教育機関の場所・初職の勤務地については郵便番号（英国には 178 万個の番号がある）が付されているので、番号を基に地域名を特定することが可能になっている。他方、英国の高等教育機関については研究の質に応じて 190 機関のランキングが公表されており、それをアンケート調査結果に紐づけて使用している。
論文著者はいくつかのモデルについて実証分析を行っているが、ここでは卒業後の就職に当たっての移住に関するロジット分析の結果を紹介しよう。分析は移住の定義に合わせて 2 パターン行われている。説明変数は共通であるが、被説明変数が異なる。第 1 パターンでは就職先が大学の存在地と異なる場合に被説明変数が 1 をとり、

− 12 −

そうでない場合は 0 をとる。第 2 パターンでは就職先が出身地と異なる場合に被説明
変数が 1 をとり、そうでない場合は 0 をとる。説明変数は、個人属性、人的資本を反映する変数、そして地域属性である。以下では、簡素化のために第 2 パターンの結果のみを要約する。
第 2 パターンの分析結果から人的資本移住理論が示唆する方向と一致するものとして、①学士は出身地に戻るが、大学院卒は出身地に戻らない傾向がある、②学業成績が下位であった者ほど出身地に戻る傾向がある、ということが明らかとなった。つまり、人的資本が豊かであるとそれに応じたリターン（報酬）を求めて人は望ましい居住地へ移動するという考え方が裏付けられている。
これらに付け加えて、更なる事実も明らかにした。第一に、初めて就職する前に出身地から大学へ移住経験のある学生ほど就職する時に移住しやすい傾向があることである。その理由としては、移住した経験によって心理面を含めて更なる移住を行うことに対するコスト意識が低下することが挙げられている。第二に、学生の出身地がロンドンに近い場合、あるいは経済的に活発な地域である場合には、卒業後の就職において移住する傾向が高まることである。第三に、年齢が高い場合や非白人の場合には、移住する傾向が低下することである。
しかし、この論文で著者たちが強調したかったことは、英国の女子学生は男子学生よりも卒業後に望ましい職を得るために、出身地以外あるいは大学の存在地以外の地域へ移住する傾向が高いという点である。換言すれば、男子学生の方が出身地に戻る傾向が高いということになる。著者たちはこの結果について、英国の労働市場には
ジェンダー差別が存在しており、その壁を部分的にでも乗り越える手段の一つとして職を求めて移住しているのではないかとの考え方を示している。労働市場において女性が構造的に差別されているのが事実であるならば、よりよい雇用機会を求めて女子学生が地理的に広い空間の中でジョブサーチを行うことは合理的な行動であろうと主張している。
●オランダの人口移動研究
オランダの大学卒業生について国内移動と就いた職の質との関係を分析した論文に Venhorst and Cörvers（2017）がある。米国の先行研究において紹介したように人口移動研究では自己選択理論が妥当することが一般的であるが、この研究では自己選
択理論は必ずしもあてはまらないことを示した。
使用されたデータは、卒業後 18 か月程度の時点における国内ほぼすべての大学卒業生であり、20～30 歳の有業者に限定された。2006 年から 2008 年にわたる 3 年分の合計を用いて、サンプルサイズは 26,100 程度である。データの内容は、所得（時給）、
労働時間、雇用契約タイプ、その他の雇用形態の質的内容（フルタイム、学歴とのマッチ度など）である。また、移住は、在学時の居住地と調査時点の居住地の距離で計測− 13 −

された。
第一段階の分析として、国内移動と賃金（時間当たり）の関係について最小二乗法を用いて分析したところ、多くの先行研究と同様に移動は賃金に正の影響を与えていた。しかしながら、影響の大きさは小さなものにとどまり、さらに観察可能な人的資本の要因（成績など）と地域労働市場の要因（高学歴者に適した仕事数など）が賃金に強い影響を与えていることが明らかとなった。
次の段階においては、内生性の問題に対処するために操作変数法を用いて推定が行われた。米国の事例ですでに紹介したが、移住する可能性が高いのは移住を通して得るものが多い者であるという自己選択のメカニズムが働いている。これは、移住する意思決定と労働市場における成果の両者は双方向性の関係が存在することを意
味し、内生性に対処する計量手法が求められる。論文著者が操作変数8に使用したのは、①オランダの経済中心地域における居住経験の有無（16 歳時）、②16 歳時の居住地と大学所在地の距離、③前項の 2 乗項、④少なくとも父母のどちらかがオランダ
国外生まれの当否、⑤大学在籍時の通学距離、⑥前項の 2 乗項、の 6 変数である。これらは多様な角度から個人の移住性向を反映する要素であると考えられる。例えば、移住先を熱心に探すという本人の努力に関係する野心の強さやモチベーションの高さという観察不可能な個人の属性を操作変数は代理している。
操作変数法を用いた推定により自己選択の要因をコントロールすると、先行研究の結果とは異なり、移動が賃金に与える正の効果は統計的に有意ではなくなった。大学（university）卒業生に関しては、移動すること自体に効果があるのではなく、様々な個
人属性（成績、学生時のグループ運営経験、専攻分野など）が高賃金を説明する結果が得られた。
男女別に分析したところ、男性については移動が小さな正のリターンを示したが、予想に反して、女性については移動は賃金に対して影響を与えていない結果となった。
英国の研究をすでに紹介したが、そこで明らかになっていたように、地域労働市場において若年女性の就職環境は厳しいために、それに対処する方法として女子学生の移住は有効な手段であると位置づけられていることとは不整合な内容となった。さらに、オランダの地方大学卒業生について分析すると、移動と賃金の間には関係性がまったく見られなかった。
論文著者は、第一段階の最小二乗法によって移動が賃金に正の影響を与えていた点に関して、これは移動そのものの効果ではなく、説明変数に用いられた個人属性
が自己選択を反映して推定された結果に過ぎないと判断している。
政策的含意は次のようにまとめられている。地方の政策担当者は地元大学卒業生に数少ない就職機会しか提供できず、他の地域へ転出すれば高収入が得られるよう
8

操作変数に用いられたのは、様々な角度から移住意思に関係する変数であるが、他方で労働市場の成果とは無関係な変数である。

− 14 −

な現在の状況に懸念を示している。そして、これは地方の労働市場に広範な構造問
題が存在することの証左であると考えている。しかしながら、この研究成果に基づくと、地方から他の地域への移住によるリターンはきわめて小さいか、移住だけの効果ではないと主張している。したがって、地方の政策担当者は地方に魅力的な就業機会を創出し有能な卒業生を地元に確保する必要性を述べている。なお、有能な卒業生を地元にとどめるならば、それらが移住していたならばメリットが得られた他の地域にとってはマイナスの影響があることにも留意すべきとしている。このオランダの研究は、東京一極集中が進む日本の現状にとっても示唆に富んでいると言えよう。
（2）日本における研究
人が居住地を変更するのは、移動によって所得等の純便益が増加するからである。
居住地選択と職業選択を結び付けて考えているため、地域間移動は人的資本理論の枠組みから整理される（山田・徳岡（2002）、黒田・田渕・中村（2008）、太田・梅溪他（2017））。わかりやすく言えば、二つの地域の間に所得格差があれば、人は低い所得の地域から高い所得の地域へ移動するというメカニズムが働いている。この場合の所得には、現在の所得だけではなく、期待される将来の所得が含まれる。また、所得の源泉となる雇用機会も大きな役割を果たすことになる。
日本における地域間の賃金格差や就業機会格差が労働移動に与える影響についての実証分析をいくつか整理しておきたい。研究のタイプは大きく二つに分かれる。
第一は、県レベルの集計データを用いるものである。典型的には、国勢調査の各県の人口移動データについて分析するものである。第二は、公的な統計調査や民間で実施されたアンケート調査の個票を活用するものである。日本では個票データの活用が主要国と比較すると遅れており、人口移動に関する研究は第一の県レベルのデータに基づくものが先行していた。最近になって、パソコンでの個票分析が容易になるに伴い、個票データの分析が活発になっており、多くの成果が挙げられている。しかしながら、米国では標準的になっている個人のパネルデータを用いた日本の人口移動研
究は、少なくとも筆者の知る限りでは把握していない。
●県レベルデータの分析
まず県レベルの集計データを用いた研究として、戸田・太田（2009）がる。これは、国勢調査（総務省、1990 年、2000 年）を用いて都道府県間の粗移動率（移動者数／移
動元県人口）を抽出し、それを都道府県パネルデータとして構築した上で、15-64 歳
男性の労働移動について固定効果モデルを推計した（n=4,324、47 移動元県×46 移
動先県×2 年分）。生産年齢人口の男性に限って分析が行われている理由は、女性やこれ以外の年齢層は、自己の経済的理由よりも自分以外の人の経済的理由によって移動する傾向があることを挙げている。最小二乗法および操作変数法を使用するが、− 15 −

説明変数には、実質賃金格差、完全失業率格差を基本とし、コントロール変数として総人口格差、男性の平均年齢格差、大卒以上比率格差を用いた。さらに、地域の就業構造を表す変数として、自営業比率格差、県内総生産に占める産業比率格差、ア
メニティ指標などを加えている。
その結果、地域間の実質賃金格差や失業率格差が都道府県間の粗移動率を規定していることがわかった（1％水準または 5％水準で統計的に有意）。つまり、失業率の高い地域から低い地域へ、また賃金水準の低い地域から高い地域へ男性が移動していた。報酬水準と就業機会が労働移動の重要な要因となっていた。また、それらの相対的な強さについては、実質賃金格差の方が強いことが明らかになった。
●個票データの分析
太田・梅溪他（2017）は、人口移動調査（厚生労働省、2006 年、2011 年）の個票データをプールして用い、若年層（1966 年～1995 年生まれ）の東京圏への移動についてライフステージごとにプロビット分析を行った。他の研究との違いは、公的統計の個票を利用していること、個人のライフステージごとの集計を行っていること、個人の属性（性別、婚姻、コホート、学歴、正規・非正規雇用等）をコントロールする分析を行っていること、そして公的統計から出身地の賃金や有効求人倍率のデータを活用していることなどである。その結果、東京移動は若年層の高学歴化が後押ししていた。また、はじめて仕事をもつ段階では、出身地と東京との賃金格差が東京への移動に有意であった。
●移住後の生活環境の分析
人口移動の要因そのものではなく、移動後の生活環境の評価や移動経験と本人所得の関係について計量分析を行ったものに橘木・浦川（2012）がある。データは、インターネットを用いた大規模調査である。地方と都市間の移動経験の有無が生活環境の評価や所得に与える影響を調べるために、居住地域に関する質問を丁寧に設定した点が特徴である。すなわち、「現在の居住地域」と「小・中学校時代の居住地域」の情報に基づいて、「地方出身・地方在住」、「地方出身・都市在住」、「都市出身・地方在住」、「都市出身・都市在住」の 4 類型に分析対象を分けている。なお、都市の定義を複数検討しているが、ここではそのうち都市＝東京圏（1 都 3 県）のケースについて紹介する。サンプルは、21 歳から 59 歳の男女であり、学生は除外されている（n=7,093）。分析にあたっては、Ohta（2007）のフレームを参考にしている。
本研究は東京圏から地方への移住の可能性を探ることがテーマであることから、それに関係が深いものとして、「都市出身・地方在住」の回答者が「地方出身・地方在住」に比べて、現在の地方の生活環境9をどのように評価しているのかに関するプロビット
9「近くに家族、親戚がいる（同居も含む）」、「近くに知り合いがいる」については、統計的に有意な− 16 −

分析の結果を紹介する。統計的に有意な差が得られたものは、①男性の場合、「通勤・通学の便がよい」に対する否定的10な回答（10％水準）だけであった。②女性の場
合は、「通勤・通学の便がよい」に対する否定的な回答（5％水準）、「買い物の便がよい」に対する否定的な回答（5％水準）、「医療へのアクセスがよい」に対する否定的な回答（1％水準）、「周囲の人々が教育熱心である」に対する否定的な回答（10％水準）、「自然環境にめぐまれている」に対する肯定的な回答（5％水準）、「近くに育児施設がある」に対する否定的な回答（5％水準）、「近くに文化施設・娯楽施設がある」に対す
る肯定的な回答（10％水準）、と多岐にわたった。つまり、女性に地方の生活環境に関する多くの気づきが生じていることを明らかにした。
次に、所得関数を推定することによって、年齢、職種、学歴などの属性をコントロー
ルした上で、都市と地方の移動経験が本人所得に与える影響を分析した。男女ともにサンプルとしている点に特徴があり、男性サンプルから無業者は除いているが、女性は無業者が半数程度と大きな割合であるため、サンプルに含めている。そのため男性の推定は最小二乗法であるが、女性の推定はヘックマンの 2 段階推定法を用いている。
「地方出身・地方在住」をリファレンス・グループとした分析結果は、男女ともに「地方出身・都市在住」のグループの係数が本人所得を高めることを有意に示した（1％水準）。この結果は、人的資本レベルの高い個人が地方の教育を受けた後、東京圏へ移動している可能性があり、東京圏の経済社会環境の下でその人的資本を発揮して、地方にとどまるよりも高い所得を享受していることを示唆している。これはまさに Borjas
et al.（1992）と整合的な結果である。
第 5 節 まとめ本章では、東京一極集中の現状を明らかにし、東京圏の人口移動（流入数と流出数）をバランスさせようとする政府の取組みが効果をあげていないことを述べた。その一つの原因として、東京圏からの転出者数が長期的に低下してきたことが事実として大きい。これまで人は東京に流入し、そこで自らの高い効用を維持してきたと考えるのが経済学的に妥当であり、東京を離れて地方へ移住するだけのプラス要因が乏しいのである。内外の実証研究においても、こうした人々の行動を裏打ちするような分析結果が得られている。とりわけ人的資本理論に基づく定式化が研究を支える枠組みとなっている。以上を踏まえて、東京から地方へ移住するための要因を丁寧に検討することが必要である。
ものがあったが、記載を省いた。
10
プロビット分析において「そう思う」または「どちらかといえばそう思う」の回答を 1、「その他」を 0 とし、肯定的は限界効果がプラスであったもの、否定的はマイナスであったものを示す。

− 17 −

第 2 章 「地方移住の実態に関するインターネット調査」の概要
人々が東京に集中するのは、それによって効用の最大化を実現させているという考え方を基本にすると、経済的に恵まれている東京から地方への移住を進める要因を探るためには調査項目に工夫が必要になる。本章では、本研究の分析データを得るために行ったインターネット調査の設計と結果の概要を説明する。
第 1 節 調査のねらい
地方移住に関しては政府が定期的に大規模調査を行っている。最近年のものとしては、内閣府「人口，経済社会等の日本の将来像に関する世論調査」（平成 26 年 8月調査）（以下、内閣府（2014））、及び内閣官房「東京都在住者の今後の暮らしに関する意向調査」（平成 30 年 10 月調査）（以下、内閣官房（2018））と内閣官房「移住等の増加に向けた広報戦略の立案・実施のための調査事業」（令和 2 年 1 月～2 月調査）
（以下、内閣官房（2020））がある。順にその特徴をまとめておこう。
内閣府（2014）は、有効回答数 1,826 の調査（20 歳以上の男女）である。そのうち都
市11 に住んでいると回答した者（26.1％）に対して、地方への移住意向を問うている。
「地方に移住してもよいと思うか」との設問に、「思う」と答えた者が 21.3％、「どちらかといえば思う」と答えた者が 18.4%であり、移住意向のある者は 39.7％であった。他方で、「どちらかといえば思わない」（33.3％）と「思わない」（26.2％）の合計が 59.5％に達していた。さらに移住意向のある者に対して、「どのような条件があれば、地方に移住してもよいと考えるか」（複数回答）を問うたところ、最も多かったのが「教育、医療・福祉などの利便性が高いこと」（51.1％）、次いで「居住に必要な家屋や土地が安く得られること」（48.9％）、そして「買い物などの生活の場や文化イベント、趣味の場などが充実していること」（42.6％）が第三位となった。
内閣官房（2018）は、回答数 1,440 のインターネット・モニター調査である。対象モニ
ターは現在東京都に在住している者（18～69 歳の男女）に限られている。「東京都以外の地域へ今後移住することを検討したいと思いますか」との設問に対して、時期を問わずに予定したり検討したいと回答する者が 38.4％に上った。
内閣官房（2020）は、回答数 10,000 のインターネット・モニター調査である。調査対
象は、東京圏（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）に在住している者（20～59 歳の男女）である。地方暮らしに関心がある層（ほぼ決めている地域への移住を考えている者を含む）は 49.8％に達した。そのうち、地方圏出身者に限れば、地方暮らしに関心がある層は 61.7％を占めた。
11

設問において、「都市は、人口規模が大きく、経済活動が活発な地域」とそのイメージを具体化している。

− 19 −

●本調査の目的と独自性
本研究では、東京圏から地方への移住を支援するために有効な政策課題を実証的に明らかにすることを目的として、先行研究では手を付けられていない観点からの社会調査を試行的に行う。
まずこれまでの政策や先行研究に含まれている問題点を筆者なりに整理してみたい。
第一に、東京圏への転入超過数をゼロにするという政策目標はわかりやすいという意味では大きな訴求力がある。しかし、思い切りの良さが先行している印象が強い。政府が将来の政策目標を立てる場合に、政策の検討スタートから政策決定（例えば、閣議決定）までの時間的余裕があまりないことが影響しているのではないかと推測する。
さらに、根拠となる統計データや分析する研究スタッフが不十分であるという可能性も高い。
第二に、大きな目標が閣議決定され政府一丸となった取組を推進する状況においては、すべての省庁が予算獲得と行政的な権限の拡大を狙って知恵を出し合う。その結果、政策目標を達成するために大量の施策メニューが揃うことになる。そのプロセスにおいても前項と同様の問題は内在しており、予算編成プロセスという限られた時間の中で国民にアピール度の高い施策が一斉に予算の裏付けを獲得することになる。
第三に、政府の施策が時として経済学でいうミクロ的な基礎を必ずしも踏まえていな
いことがある。透明なルールで期間限定の政策を実行していくためには、対象・金額・時期などのルールを実施要領において明記する必要がある。しかし、補助金や財政支出拡大は刺激効果がある、法的な規制緩和は誘導効果がある、時期を限ることによって効果が集中的に発現するというマクロ的な想定で決定されている。つまり、そこには対象・金額・時期などの枠組み設定において、国民や企業が効用最大化や利益最大化を実現するためにどのように政策を選択するのかのミクロ的基礎付けは伴っていないと言えるだろう。
このような問題に対処するには、人口移動に関するミクロレベルでの政策情報を蓄積していくことが必要である。
第 2 節 インターネット調査の課題
調査設計において、インターネットを用いることや調査会社の登録モニターが回答者になることについては、問題点が指摘される。インターネット調査やモニター調査の課題については、本多（2006）が詳しい。以下、それに基づきながら筆者の見解を交え論点を整理しておこう。

− 20 −

●モニター型インターネット調査の特徴
近年は多くの研究者が調査会社を利用して、モニター型インターネット調査を実施している。その調査の特徴は、①回答方法がインターネットであること、②回答者が調査会社の登録モニターであること、の 2 点に要約できる。したがって、この調査手法を使えば短期間で大量のデータが相対的に低費用で収集でき、かつ集計結果が電子ファイルに整理されているという長所が急速な利用拡大につながっていると言えよう。
社会調査がこれまで信頼を獲得してきたのは、「住民基本台帳から無作為抽出した者への訪問面接調査」であるという経緯に鑑みると、モニター型インターネット調査は大きな変容である。しかも、台帳の閲覧制限、傾向的に低い回答率という事情に加え、感染症の拡大懸念という現下の緊急事態を考慮すると、伝統的な社会調査をこれまでどおり実施していくことは、基本的に困難であると判断せざるを得ない。
統計調査に求められるのは、偏りのない良質なデータを収集することであると考えると、モニター型インターネット調査の問題点は次の 2 点であると本多（2006）は指摘する。
第一に、サンプリングの問題であり、調査対象者が目標母集団を代表していないのではないかという点である。第二は、測定法の問題であり、インターネット画面上での回答は正確なものであると言えるのかという点である。
●具体的な問題
この二つの問題について、どのような内容なのかを具体的に考えてみよう。
サンプリングの問題とは、モニターを対象として調査が実施されることに起因する。
調査会社に登録しているモニターは、学歴や職業などの属性に偏りがあると言われる。
学歴の高い層、インターネットへのアクセスが日常的な人などがモニターになる可能性が高いと推測できる。このような場合、回答者が調査によって明らかにしたい母集団をよりよく代表しているのかどうかが問題となる。
測定法の問題とは、インターネット経由で回答を得ることに起因する。同じ質問に回答する場合でも、面接の場合、電話の場合、郵送の場合、インターネットの場合で回答内容がそれぞれ異なることが起こりうる。このような差に基づく誤差は測定誤差と呼ばれ、それが大きくなればその測定法を選択することは望ましくない。
●モニター型インターネット調査は信頼できないのか
このような問題に対しては、サンプリングの手法や測定法ごとに分けて、調査結果の差異に関する比較研究を通じて対処していくことが必要になる。本多（2006）によれば、「調査法が異なれば、質問は同じでも調査結果に差が生ずる」との認識は、関係者の間では以前から共有されていたと言う。
本多（2006）の比較研究から得られたポイントをまとめると次のとおりとなる。モニター
をサンプルとする点については、無作為抽出と比較するとサンプリング・バイアスが発− 21 −

生していた。社会経済的属性や心理的特性においても両者に差がみられた。しかし、バイアスの範囲や程度などについては未だわからないことが多い。測定誤差について
は、他記式（調査員が回答者から聴取して記録、電話調査・面接調査）と自記式（自分で回答を記録、インターネット調査・郵送調査）の違いによって、測定誤差の違いが生じていた。それでもモニター型インターネット調査のバイアスの実体の把握には至らなかった。
以上から、本多（2006）は、調査の目的に応じて調査法を慎重に選択すること、調査結果の利用において調査法の欠点を織り込むことが重要だとまとめている。したがって、本研究においてはこのような点を問題意識に取り入れて、インターネット調査を活用していきたい。
第 3 節 調査の設計と実施
本研究では以上の問題点を十分意識した上で、インターネット調査の長所を生かす
ような設計を検討した。具体的には、以下の二つである。
第一に、移住判断については、回答者本人がそもそも移住に対して肯定的であるのか、否定的であるのかによって影響されることが大きいと想定される。学術的に明らかにすべきは、回答者に内在する嗜好をコントロールした上で、経済社会変数が移住行動に与える影響を抽出することである。このため、インターネット調査における事前調
査（スクリーニング）を活用して、移住に関する回答者の大きな姿勢（肯定的、否定的）を二等分する設計を行った。これにより、調査結果の検討において両方のバランスをとることが可能となる。このようなスクリーニングを実行できるのは、インターネット調査のメ
リットである。
第二に、移住先属性の選好度合いを具体的に明らかにするために、コンジョイント分析を行う（第 4 章参照）。コンジョイント分析に必要な質問と回答は、通常のアンケー
ト調査とは異なる。通常であれば、設問から回答選択肢への思考経路は直接的であり、選択に要する時間は短いことが尊重される。しかし、コンジョイント分析については、同一形式の設問が数多く連続出題され、条件が少しだけ異なる場合の選好度合いを回答者に判断してもらうプロセスが必要である。その結果、選択判断に要する時間は自然と通常よりも長くなる。つまり、コンジョイント分析は回答者に適切な選好を選ぶことを要求するという意味で回答負担の重い調査であると言えよう。したがって、このような調査は通常のアンケート調査では保証されるものではなく、登録モニターに回答を得るのが調査として貴重な手段であると判断できる。
●調査の実施このような設計を踏まえた調査は「地方移住の実態に関するインターネット調査」とし− 22 −

て、株式会社マクロミルに委託契約を行い実施した。調査期間は 2020 年 2 月 21 日（金）～2 月 22 日（土）であり、インターネットを通じて株式会社マクロミルの登録モニターから回答を得た。対象者は、東京圏（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）に在住の有業者である。スクリーニングを通じて、回答者は、①移住に対する姿勢（肯定・否定）：２パターン、②性別：２パターン、③５歳刻みの年齢階層（25～54 歳）：６パターンに応じて区分される結果、合計 24 グループから構成される。1 グループあたりの回答
者数は 21 または 22 であり、最終的なサンプルサイズは 524 となった（図表 2-1）。
新型コロナウイルス感染症については、中国武漢市で発生したのが 1 月 6 日、クルーズ船の横浜港寄港が 2 月 3 日、国内で初めての感染者死亡が 2 月 13 日、全国の小中高校に対する臨時休校要請が 2 月 27 日である。したがって、感染症が本調査の回答者に影響した可能性は皆無ではないものの、大きなバイアスを与えたというリスクは低いと判断してよいだろう。また、一部の設問においては、感染症の流行を想定しない平時の状況を想定して回答してほしい旨を明記して12、バイアスの軽減に努めた。
図表 2-1 調査対象者の割付
性別 移住に関する姿勢 25-29歳 30-34歳 35-39歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳
男性
移住肯定群
21
22
22
22
22
22
移住否定群
21
22
22
22
22
22
女性
移住肯定群
21
22
22
22
22
22
移住否定群
21
22
22
22
22
22
計
84
88
88
88
88
88

計
131
131
131
131
524

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●調査票の構成と主要な質問
質問数は 50 問で構成される。設問は、大きく分けると、①回答者の移住意識とそれに関係する属性についての質問と、②コンジョイント分析に用いる質問の二部構成となっている。全体の質問は、本報告書末に掲載した。
この質問の中から移住の分析にとって重要であると位置づけている質問は次のとおりである。
Q2：平日で、あなたが家族そろって夕食をとる頻度はどれくらいですか。
Q12：あなたは、現在のお仕事において、身体の疲れを感じていますか。
Q13：あなたは、現在のお仕事において、精神的な疲れ（不安や悩み、ストレスなど）を感じていますか。
Q17：あなたの通勤時間は、片道どのくらいですか。
12

Q48「テレワークの利用希望」において、「ウイルス感染防止（略）ではなく、ふだんどおりに働く状況を念頭においてお答えください。」と記した。

− 23 −

Q18：普段、あなたが帰宅する時刻は、平均どれくらいですか。
Q19：数年後まで住み続けることを考えると、あなたの現在のお住まいは手狭であるとお考えですか。
Q20：あなたは都会を離れて旅行することが好きですか。
Q22：今、都会で生活していることに対するあなたの満足度はどのくらいですか。
Q23：あなたは都会での今の生活において、ストレスを感じていますか。
Q24：あなたは、将来、一都三県（東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県）の都会での生活が豊かになることを期待していますか。
Q25：あなたは現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありま
すか。
●コンジョイント分析に関連する質問
企業の商品開発において用いられる典型的な手法がコンジョイント分析である。商品を構成する様々な要素のうち、消費者が個別の要素にどれほどの価値を置くのかを定量的に分析することが可能となる。この考え方を移住先を商品に見立てて、移住候
補地のどのような地域特性が移住選択に影響しているのかを明らかにするのが、この質問の目的である。第 4 章において詳述するが、コンジョイント分析に用いたそれぞれ
質問は、都心からの時間距離、仕事のタイプ、所得などに関する 6 個の属性から構成される特定の移住先（仮想）を反映するものとなっている。そして、それぞれの移住先について、回答者が移住したいと思うかどうかの選好を示すことによって分析データを収集する。人々の移住地に関する選好が明らかとなれば、それを移住支援施策の検討に活用することが可能となる。
●まとめ
本調査のサンプルサイズは 524 であり、インターネット調査としてはコンパクトな大きさである。したがって、母集団との関係において代表性は強くはない。本調査は大規模調査を行うにあたり、事実関係や因果性に関して試論的な考察を行うことが大きな目的であると言えよう。こうした意識ではあるが、本調査には次のような独自性がある。
第一に、地方移住に対する本人の気持ちについては、本人の内在的な問題として
そもそも移住の考え方について肯定的か否定的かという問題が影響すると考えられる。
例えば、回答者がもともと移住に前向きな考え方の人物であれば、移住をめぐる様々な質問に対して肯定的な反応をすることが予想される。すなわち、セルフセレクション（自己選択）の問題（後述）を伴うために、計測されるメカニズムにバイアスを生じさせる
おそれがある（Borjas（1999)。したがって、その問題をコントロールするために肯定群と否定群が同数になるようにスクリーニングで事前選別を行ったことである。
第二に、一都三県に居住する有業者を対象として、性別・年齢区分・移住の考え方− 24 −

の観点から均等にサンプルを収集したことである。
第三に、地方移住の確率、移住支援施策の相対的重要度などのように、分析結果
が数量的に提示できるような分析手法を活用すること、と整理できる。
第 4 節 調査結果の概要
以下では主要な質問についての単純集計結果を中心に説明する。
⑴ 用語の定義
初めに、本調査における用語の定義を説明する。
 「東京」または「東京圏」とは、一都三県（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）を指す。
 「地方」とは、人口規模が小さく、経済活動もあまり活発でない地域（一都三県以外）を指す。
 「移住肯定群」「移住否定群」とは、スクリーニング調査において、「あなたは、あな
た自身が、現在お住まいの場所から地方に移住することに対して、どのようにお考えですか。最も近いものを一つだけお答えください。移住の時期は問いません。」との質問に対して、答「（移住することに対して）肯定的である」を選択した者を「移住肯定群」とし、答「（移住することに対して）否定的である」を選択した者を「移住否定群」とした。
⑵ 回答者属性
全回答者の主要な属性を整理すると、図表 2-2 のとおりである。

− 25 −

図表 2-2 回答者の属性（n=524）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 26 −

回答者属性について補足説明を行いたい。本調査の実施にあたり回答者のスクリーニングを実施した。すなわち、①無業者や休業者は対象外とし、回答者は有業であること、②男女は同数、③ 5 歳刻みの年齢構成は概ね均一となることである。他方、一都三県の在住者を対象としているが、回答者の地理的分布について条件は設定していない。また、未既婚について、離別・死別の場合は未婚に計上されている。そして、重要なのが移住に対する考え方を質問し、肯定群と否定群を同数とする調査設計を行ったことである。
肯定群と否定群についてスクリーニングを行った理由は、サンプルにおけるセルフセ
レクションの問題があるからである。セルフセレクションとは、「個人が自らの意思によってどのような行動を取るかを選択すること、あるいは、その選択の結果、ある行動を取る人たちのグループと取らない人たちのグループの間で特性の差が生じることを指す」と説明される（末石（2015））。これを地方移住の文脈で考えてみたい。もし回答者が現在の住まいから移住することを肯定的に考えているタイプであれば、本調査の中における移住関連の質問項目において移住に前向きの回答バイアスが生じると予想される。
他方、移住否定群の回答者であれば、反対の回答バイアスの可能性が高い。本調査
では移住に至る様々な要因の影響を検証することが目的なので、このようなバイアスをコントロールすることが望まれる。このような意図からスクリーニングの段階において肯定群と否定群に回答者を分離して両者のバランスをとった上で調査を実施した。
⑶ 主要な設問の単純集計結果
まず東京圏から地方へ移住する気持ちとそれに直接関連する 3 つの心理面の状態についての回答結果を整理しておこう。
●移住の気持ちこれは、「あなたは現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありますか。」（Q25）に対する全回答者の回答結果である。「おおいにある」と「ある程度ある」の合計が 31％、「まったくない」と「あまりない」の合計が 45％となっている（図表 2-3）。
第 1 節でまとめた最近の既存調査では、地方移住や地方暮らしに前向きな回答割
合が 4 割～5 割程度であったことと比較すると、本問の肯定的な回答が 3 割程度であるのはやや少ない状況である。

− 27 −

図表 2-3 地方に移住してもよいという気持ち

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●都会満足度
これは、「今、都会で生活していることに対するあなたの満足度はどのくらいですか。」（Q22）に対する全回答者の回答結果である。「とても満足している」と「やや満足している」の合計が 78％を占めており、満足度がきわめて高い状況にある（図表 2-4）。
図表 2-4 都会で生活する満足度

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●都会ストレス
これは、「あなたは都会での今の生活において、ストレスを感じていますか。」（Q23）に対する全回答者の回答結果である。「まったく感じていない」と「あまり感じていない」− 28 −

の合計が 55％となり、ストレスを感じない回答が過半数を占めている（図表 2-5）。
図表 2-5 都会で生活するストレス

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●将来豊かさ期待
これは、「あなたは、将来、一都三県（東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県）の都会での生活が豊かになることを期待していますか。」（Q24）に対する全回答者の回答結果である。「おおいに期待している」と「ある程度期待している」の合計が 64％となり、期待するが優勢な状況にある（図表 2-6）。
図表 2-6 都会の豊かさへの期待

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 29 −

⑷ 地方移住の気持ちに影響する日々の出来事に関する単純集計結果
次に、地方へ移住する気持ちに影響を与えると推測される日々の出来事に関する質問の単純集計結果を順にまとめる。
●夕食頻度
これは、「平日で、あなたが家族そろって夕食をとる頻度はどれくらいですか。」（Q2）
に対する全回答者の回答結果である。回答選択肢１「平日に家族そろって夕食をとることはない」を回答した者が三分の一に達している。これは全サンプルのうちに単身者が 131 名含まれていることが影響している（図表 2-7）。そのため、回答者を一人暮らし
ではない者に限って再集計してみた（この場合、サンプルサイズは 393）。その結果、
週 0 回：15.3％、週 1 回未満：5.3％、週 1 回：7.1％、週 2～3 回：24.4％、週 4～5 回：
47.8％となった。残業の多い者が確かに存在するが、概ね 7 割を超える回答者が週の半分以上は家族と夕食をとっている状況は安堵させられる。
図表 2-7 家族との夕食頻度
Q2

平日で、あなたが家族そろって夕食をとる頻度はどれくらいですか。
単一回答

1 平日に家族そろって夕食をとることはない
2 週に1回未満
3 週に1回
4 週に2～3回
5 週に4～5回
全体

Ｎ

％

181
26
31
96
190
524

34.5
5.0
5.9
18.3
36.3
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●身体疲れ
これは、「あなたは、現在のお仕事において、身体の疲れを感じていますか。」（Q12）に対する全回答者の回答結果である。仕事により身体の疲れを感じている者（「おおいに感じている」＋「やや感じている」の計）は 68.7％に達していた（図表 2-8）。疲れている回答者がかない多いと言えよう。

− 30 −

図表 2-8 仕事における身体の疲れQ12

あなたは、現在のお仕事において、身体の疲れを感じていますか。
単一回答

1 まったく感じていない
2 あまり感じていない
3 やや感じている
4 おおいに感じている
全体

Ｎ

％

22
142
270
90
524

4.2
27.1
51.5
17.2
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●精神疲れ
これは、「あなたは、現在のお仕事において、精神的な疲れ（不安や悩み、ストレスなど）を感じていますか。」（Q13）に対する全回答者の回答結果である。仕事により精神的な疲れを感じている者（「おおいに感じている」＋「やや感じている」の計）は67.6％となり、身体面と同様に精神面において疲れている者が多い（図表 2-9）。
図表 2-9 仕事における精神的な疲れ
Q13

あなたは、現在のお仕事において、精神的な疲れ（不安や悩み、ストレスなど）を感じていますか。
単一回答

1 まったく感じていない
2 あまり感じていない
3 やや感じている
4 おおいに感じている
全体

Ｎ

％

20
150
223
131
524

3.8
28.6
42.6
25.0
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●通勤時間
これは、「あなたの通勤時間は、片道どのくらいですか。」（Q17）に対する全回答者の回答結果である。片道通勤時間が 1 時間未満である者が 7 割程度を占めていた。
他方、1 時間半以上必要である者が 5％程度存在していた（図表 2-10）。一昔前よりも明らかに通勤時間が短縮されており、職住近接の動きや鉄道各社の諸施策の効果が反映されていると考えられる。

− 31 −

図表 2-10 通勤時間
Q17

あなたの通勤時間は、片道どのくらいで
すか。
単一回答

1 15分未満
2 15分以上30分未満
3 30分以上45分未満
4 45分以上1時間未満
5 1時間以上1時間半未満
6 1時間半以上2時間未満
7 2時間以上
8 自宅勤務・住み込み
全体

Ｎ

％

71
91
95
98
112
25
3
29
524

13.5
17.4
18.1
18.7
21.4
4.8
0.6
5.5
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●帰宅時刻
これは、「普段、あなたが帰宅する時刻は、平均どれくらいですか。」（Q18）に対する
全回答者の回答結果である。男女計の結果によると、午後 7 時台までに帰宅している者が 62.0％である一方、午後 11 時台を含めそれより遅い者が 5.0％を占めていた（図表 2-11）。これを男性に限って再集計すると、午後 7 時台までに帰宅している者が50.8％、午後 11 時台より遅い者が 6.1％となる。男性の方が帰宅時刻が遅くなるのは
推測どおりであるが、現在は働き方改革取り組み中であり、一昔前の姿よりも男性の帰宅時刻は早めになりつつあるとも考えられるのではないだろうか。
図表 2-11 帰宅時刻
Q18

普段、あなたが帰宅する時刻は、平均どれくらいですか。
単一回答

Ｎ

1 午後7時より早い
2 午後7時台
3 午後8時台
4 午後9時台
5 午後10時台
6 午後11時台
7 午前0時より遅い
全体

％

215
110
95
48
30
16
10
524

41.0
21.0
18.1
9.2
5.7
3.1
1.9
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●住居手狭
これは、「数年後まで住み続けることを考えると、あなたの現在のお住まいは手狭であるとお考えですか。」（Q19）に対する全回答者の回答結果である。現在の住まいが− 32 −

手狭ではない（「まったく思わない」＋「あまり思わない」の計）とする回答が 61.5％であった（図表 2-12）。これを持ち家に住んでいる回答者に絞ると、76.5％に上昇する。持ち家に住む者には余裕が見てとれる。
図表 2-12 住宅の手狭感
Q19

数年後まで住み続けることを考えると、あなたの現在のお住まいは手狭であるとお考えですか。
単一回答

1 まったく思わない
2 あまり思わない
3 やや思う4 おおいに思う
全体

Ｎ

％

111
211
125
77
524

21.2
40.3
23.9
14.7
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●地方旅行
これは、「あなたは都会を離れて旅行することが好きですか。」（Q20）に対する全回答者の回答結果である。地方旅行が好き（「好き」＋「どちらかといえば好き」の計）との回答は 82.6％であった（図表 2-13）。これを男女別に見ると、男性：79.0％、女性：
86.3％となり、女性の方が高い。
図表 2-13 旅行の好み
Q20

あなたは都会を離れて旅行することが好
きですか。
単一回答

Ｎ

1 好きではない
2 どちらかといえば好きではない
3 どちらかといえば好き
4 好き
全体

％

31
60
227
206
524

5.9
11.5
43.3
39.3
100.0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

第 5 節 地方移住に向けた政府の問題意識
政府は 2014 年から「まち・ひと・しごと創生」に取り組んでいるが、政策方針は「まち・ひと・しごと創生基本方針」として毎年閣議決定されている。2020 年は７月に閣議決定され、考え方が展開されている。

− 33 −

東京圏への転出入の現状については、一極集中の傾向が続いているとしている13。
その中で注目すべきは、「転入と転出に分けて見ると、20 歳代の転入数の増加傾向と、
30 歳代から 40 代前半の転出数の減少傾向とが、近年の転入超過数に大きく影響している。」との認識である。
さらに、「地方圏出身者 20 代 30 代の（東京圏在住）女性が「地元に戻らない理由」
としては、「仕事がないこと」等のほかに、「地元の価値観（働く未婚女性への固定観念
等）になじめない」といった意見も見られた。」という注目すべき調査結果を明らかにしている14。
これらについて、本研究で実施した調査結果からどのような要因が関係しているのかを明らかにしてみたい。すなわち、第一に、30 代から 40 代前半の東京からの転出数が少ないのはなぜか。第二に、地方圏出身 20 代 30 代女性（東京圏現住）は地方移住にどのような気持ちをもっているのか。この 2 点である。
⑴ 30 代から 40 代前半の東京転出数が少ない背景
本調査の集計結果に基づくと、この背景については次の点を指摘することができる。
「地方移住の気持ち」（Q25）の世代別回答割合を整理すると、「まったくない」＋「あまりない」の合計は 20 代後半において相対的に少ないものの、それ以降の世代では増加し、40 代後半に至って減少している（図表 2-14）。したがって、30 代から 40 代前半の世代はその他の世代に比べて、そもそも地方移住への気持ちが低い世代であると考えられる。
図表 2-14 世代別地方移住の気持ち

出所：「地方移住の実態に関するインターネット調査」により筆者作成（備考）回答者数：25-29 歳（84）、30-34 歳（88）、35-39 歳（88）、40-44 歳（88）、45-49 歳（88）、50-54 歳（88）。
13
14「まち・ひと・しごと創生基本方針 2020」（令和２年７月 17 日閣議決定）、８頁。
同上、９頁。

− 34 −

⑵ 地方圏出身 20 代 30 代女性の地方移住の気持ち
本調査は、働く未婚女性への固定観念等の意識については何も調査を行っていな
い。したがって、性別役割分業意識の視点から考察を加えることはできない。そのため、地方圏出身 20 代 30 代女性の地方移住への気持ちについて、①同世代の東京圏出
身女性との比較、②地方圏出身だが 40 代 50 代女性との比較の観点から、特徴を明らかにしてみたい。
まず東京圏出身女性は過半数（「まったくない」＋「あまりない」の合計）が地方移住の気持ちがないことを回答している（図表 2-15）。それに比べると、同世代の地方圏女
性の否定的回答は 30％にとどまっており、その低さは意外な結果であった。
次に、年長世代の地方圏出身女性の否定的回答は約 47％と高い結果が得られた。
年長世代の女性ほど東京生活が日常になっていることをうかがわせている。このことから、同じ地方圏出身女性であっても、若い世代の方が地方移住への否定感は低いと判断することができよう。
図表 2-15 出身地別地方移住の気持ち（女性）

出所：「地方移住の実態に関するインターネット調査」により筆者作成（備考）回答者数：東京圏出身 25-39 歳（89）、地方圏出身 25-39 歳（40）、地方圏出身 40-54
歳（45）。

⑶ 東京圏出身者と地方圏出身者の地方移住の気持ち
政府の問題意識に関する本調査結果は前述したとおりである。ここでは、東京圏出身者と地方圏出身者の地方移住の気持ちを比較してみたい。本調査においては、「あなたの出身地（実際に生活したことのある地域で、あなたにとって「ふるさと」であるとこ
ろ）はどちらですか。」（Q44）を質問している。出身地を海外と回答する者が 1 名いたので、523 名の者が北海道から九州地方までを回答している。
この出身地を東京圏とそれ以外の国内に分けて、地方移住に対する気持ちの回答を整理した（図表 2-16）。その結果、両者の間には気持ちに違いのあることがわかった。
東京圏出身者は地方移住の気持ちがない（「まったくない」＋「あまりない」の合計）と− 35 −

する者が 48.6％と約半数であるのに対し、地方圏出身者では 38.2％にとどまった。他
方、地方移住の気持ちがある（「おおいにある」＋「ある程度ある」の合計）については、
東京圏出身者が 29.1％であるのに対し、地方圏出身者では 35.3％に達した。地方圏出身者に比較し、東京圏出身者は地方移住に関して相対的に消極的であるといえよう。これは、内閣官房（2020）の結果とも整合的である。
図表 2-16 出身地別地方移住の気持ち

出所：「地方移住の実態に関するインターネット調査」により筆者作成（備考）回答者数：東京圏出身（350）、地方圏出身（173）。

第 6 節 東京生活の心理状態に関する分析
実際に地方へ移住した人々が体験記を著わしている。ふるさと回帰支援センターが定期的に出版している他、県や自治体の移住広報サイトにも多くの体験談が掲載されている。地方移住の典型的な動機が、東京暮らしに疲れ、のびのびと地方で生活した
いというものであろう。以下では、都会暮らしの満足度、ストレス、そして将来の豊かさへの期待に関する調査結果を中心に、東京を離れる要因の現状を考えてみたい。
⑴ 都会生活の満足度
すでに図表 2-4 で明らかにしたように、都会生活の満足度については、8 割近くの回答者が満足している（「とても満足している」＋「やや満足している」）。反対に、不満（「とても不満である」＋「やや不満である」）とする者が 2 割程度であった。

− 36 −

図表 2-4 都会で生活する満足度（再掲）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

次に、回答者の属性や考え方に対応して、満足度に関する回答傾向がどのように異なるのかについて、統計学で用いられる平均の差の検定と分散分析を行う。平均の差の検定とは、二つの母集団について、それぞれの平均値が等しいかどうかを検定するものである。分散分析とは、三つ以上の母集団について、その平均値が等しいかど
うかを検定するものである（森田（2014）、山本（2017））。分析を行うにあたっては、四つの回答選択肢について、①とても不満である：1 点、②やや不満である：2 点、③やや満足している：3 点、④とても満足している：4 点をそれぞれ付与し、得点化を行い、それぞれの平均値を計算した。なお、本章での分析は移住に関係する主要な項目について行うこととし、すべての質問項目に関係して検討を行うものではない。
●平均の差の検定
母集団を二つ設定するために、⑴移住に対する考え方（移住否定群、移住肯定群）、⑵子ども（あり、なし）、⑶未既婚（未婚、既婚）の 3 項目についてサンプルを集計し、それぞれの項目ごとに二つの母集団にサンプルを分割して、前述の通り得点化した回答に対応して平均値を計算し、検定を行った。
三つの項目のうち、二つの母集団の間で平均値に有意な差があると判断されたのは、⑴移住に対する考え方であった（図表 2-17）。すなわち、移住否定群（現在の住まいから地方に移住することに対して否定的）の満足度の平均値は移住肯定群（現在の住まいから地方に移住することに対して肯定的）のそれを上回っており、その差は 1％
水準で統計的に有意であった。これについては、現在の都会生活に満足している程− 37 −

度が高いという状況が、地方移住について否定的な姿勢になるという意味において、整合的な結果となった。
⑵子ども、⑶未既婚については、満足度の平均値に有意な差はなかった。したがって、これらについては都会生活の満足度に統計的な差が生じるような関係にはないと言えよう。
図表 2-17 都会生活の満足度に関する平均の差の検定⑴移住に対する考え方
ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ 平均
ｐ値
有意水準
移住否定群
262
3.137
移住肯定群
262
2.698
0.439
差（上段ー下段）
0.000***（0.063）

⑵子ども
子どもなし
子どもあり

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
308
216

差（上段ー下段）

平均
2.906
2.935
-0.029(0.065)

ｐ値
-

有意水準

0.650

⑶未既婚
未婚
既婚

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
245
279

差（上段ー下段）

平均
2.882
2.950
-0.068(0.066)

ｐ値
-

有意水準

0.304

注．（ ）：標準誤差。***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
未婚には離別・死別を含む。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●分散分析
母集団を三つ以上に分けることは多くの設問で可能である。前述したように、すべての設問では行わなかったが、移住に関係する多くの設問で分散分析を行った。
分析を行った結果、都会生活の満足度の平均に有意な差が認められたのは、次の項目であった（図表 2-18）。自身の健康状態（Q10）、同居人の健康状態（Q11）、仕事における身体の疲れ（Q12）、仕事における精神的な疲れ（Q13）、住宅の手狭感（Q19）、世帯年収（Q43）の 6 項目である。これらは、健康状態がよくない場合、疲れを感じる場合、住宅が手狭である場合、年収が高くない場合に、それぞれそうでない場
合より満足度の平均値が有意に低いという結果になった。

− 38 −

図表 2-18 都会生活の満足度に関する分散分析

分散分析により都会生活の満足度の平均に有意な差が認められた変数
・自身の健康状態（Q10） *・同居人の健康状態（Q11） ***・仕事における身体の疲れ（Q12） **・仕事における精神的な疲れ（Q13） ***・住宅の手狭感（Q19） ***・世帯年収（Q43） *注．***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査⑵ 都会住まいのストレス
都会生活のストレスについては、図表 2-5 に結果をまとめており、過半数の回答者がストレスを感じていない（「まったく感じていない」＋「あまり感じていない」）。反対に、感じている（「おおいに感じている」＋「ある程度感じている」）とする者が 4 割強となった。
図表 2-5 都会で生活するストレス（再掲）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●平均の差の検定
前項と同様の 3 項目に関して平均の差の検定を行った。得点化についても同様に行い、四つの回答選択肢について、①まったく感じていない：1 点、②あまり感じていな
い：2 点、③ある程度感じている：3 点、④おおいに感じている：4 点をそれぞれ付与した。

− 39 −

ストレスに関しては、3 項目すべてにおいて、平均の差は有意な結果が得られた（図表 2-19）。⑴移住に対する考え方においては、移住否定群の平均値が移住肯定群よりも低く、ストレスの低い感じ方と地方移住に対する否定的な考え方の両者が整合的な関係となっている。⑵子どもについては、子どもありのサンプルの方が子どもなしよりもストレスの感じ方が低いという関係が有意であった。また、⑶未既婚については、既婚のサンプルの方が未婚よりもストレスの感じ方が低いという関係が有意であった。婚外子がきわめて少ないわが国において、⑵と⑶は同じ状況の反映と考えられるが、この結果は興味深いものである。
図表 2-19 都会生活のストレスに関する平均の差の検定⑴移住に対する考え方
ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ 平均
ｐ値
有意水準
移住否定群
262
2.267
移住肯定群
262
2.695
-0.4270.000***
差（上段ー下段）(0.069)

⑵子ども
子どもなし
子どもあり

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
308
216

差（上段ー下段）

平均
2.565
2.361
0.204
(0.072)

ｐ値
-

有意水準

0.005

***

ｐ値
-

有意水準

0.000

***

⑶未既婚
未婚
既婚

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
245
279

差（上段ー下段）

平均
2.624
2.355
0.270
(0.071)

注．（ ）：標準誤差。***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
未婚には離別・死別を含む。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●分散分析
ストレスに関して分析を行った結果、都会生活のストレスの平均値に有意な差が認められたのは、次の項目であった（図表 2-20）。自身の健康状態（Q10）、同居人の健康状態（Q11）、仕事における身体の疲れ（Q12）、仕事における精神的な疲れ（Q13）、
普段の帰宅時刻（Q18）、住宅の手狭感（Q19）の 6 項目である。前項との違いは、普段の帰宅時刻が入り、世帯年収が落ちたことである。これらは、健康状態がよくない場合、疲れを感じる場合、帰宅時刻が遅い場合、住宅が手狭である場合に、それぞれそうで− 40 −

ない場合よりストレスの平均が有意に高いという結果になった。なお、帰宅時刻について詳しく説明すると、ストレスの感じ方がとくに高くなるのは、午後 10 時台と午前 0 時より遅いの二つのケースに特徴が見られた15。
図表 2-20 都会生活のストレスに関する分散分析

分散分析により都会生活のストレスの平均に有意な差が認められた変数
・自身の健康状態（Q10） ***・同居人の健康状態（Q11） *・仕事における身体の疲れ（Q12） ***・仕事における精神的な疲れ（Q13） ***・普段の帰宅時刻（Q18） **・住宅の手狭感（Q19） ***注．***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●ストレスの意味
ここまで「ストレス」について、用語の意味を深めることなく用いてきた。本調査の質問においても、特段の説明を行っていない。日常生活レベルでは、緊張感が続き心の休まらない状況という意味合いで使われることが多いのではないかと、筆者は考えている。本調査結果は、このような内容において理解していただいて問題はない。しかし、学術研究においては丁寧な議論が行われている。小塩（2014）に基づきながら補足説
明を付け加えておきたい。
ストレスは、「周囲の環境やそれに伴うさまざまな刺激から心身を健康に保つために、心と体が防衛的に適応する『反応』」であると定義される （小塩（2014）、240 頁）。したがって、本研究において都会生活のストレスと呼ぶものは、東京で生活することによって日々直面する刺激によって、回答者の心と体が反応を起こしていることを厳密には意味する。さらに、その刺激はストレッサ―と呼ばれ、物理的なストレッサー（騒音・振動など）、化学的なストレッサー（排ガス・排煙など）、生理学的なストレッサー（睡眠不足・飢餓など）、心理社会学的なストレッサー（過度のプレッシャー、人間関係など）がある（同上、240-241 頁）。
次章では、都会生活のストレスの感じ方や都会生活の満足度などに影響を与える要素について計量分析を行う。小塩（2014）の研究は仕事のストレスと仕事満足度に関するものであるが、以上のような厳密な議論を参考にしながら、東京で暮らすことに
よって有業者が日々経験する長い通勤時間、遅い帰宅時刻、狭い住宅などのストレッサーが回答者の主観的な厚生にどのように影響しているのかを考慮する。
15

片道の通勤時間（Q17）は統計的に有意ではなかった。なお、「2 時間以上」の回答者は高いストレスを感じていたが、回答者数は 3 名にとどまった。

− 41 −

⑶ 都会住まいの将来期待
都会住まいの将来期待については、図表 2-6 に示したとおり 6 割強の回答者が期待している（「おおいに期待している」＋「ある程度期待している」）。反対に、期待していない（「まったく期待していない」＋「あまり期待していない」）とする者が 4 割を下回った。
図表 2-6 都会の豊かさへの期待（再掲）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●平均の差の検定
これまでと同様の 3 項目に関して平均の差の検定を行った。得点化についても同様に行い、四つの回答選択肢について、①まったく期待していない：1 点、②あまり期待していない：2 点、③ある程度期待している：3 点、④おおいに期待している：4 点をそれぞれ付与した。
将来期待に関しては、3 項目すべてにおいて、平均の差は有意な結果が得られた（図表 2-21）。⑴移住に対する考え方においては、移住否定群の平均が移住肯定群
よりも高く、将来への高い期待と地方移住に対する否定的な考え方の両者が整合的な関係となっている。⑵子どもについては、子どもありのサンプルの方が子どもなしよりも将来期待が高いという関係が有意であった。また、⑶未既婚については、既婚のサンプルの方が未婚よりも将来期待が高いという関係が有意であった。

− 42 −

図表 2-21 将来の都会生活の豊かさ期待に関する平均の差の検定⑴移住に対する考え方
ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ 平均
ｐ値
有意水準
移住否定群
262
2.889
移住肯定群
262
2.576
0.313
0.000
***
差（上段ー下段）(0.069)

⑵子ども
子どもなし
子どもあり

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
308
216

差（上段ー下段）

平均
2.679
2.810
-0.132(0.071)

ｐ値
-

有意水準

0.066

*

ｐ値
-

有意水準

0.008

***

⑶未既婚
未婚
既婚

ｻﾝﾌﾟﾙｻｲｽﾞ
245
279

差（上段ー下段）

平均
2.633
2.821
-0.188(0.071)

注．（ ）：標準誤差。***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
未婚には離別・死別を含む。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●分散分析
将来期待に関して分析を行った結果、将来の都会生活の豊かさ期待の平均に有意な差が認められたのは、これまでの 2 項目とは異なる次の項目であった（図表 2-22）。
平日、家族との夕食頻度（Q2）、片道の通勤時間（Q17）、世帯年収（Q43）の 3 項目である。これらは、平日、家族との夕食をとることがない場合、片道の通勤時間が長い場
合（補足を後述する）、世帯年収が低い場合、将来期待の平均が有意に低いという結果になった。なお、片道の通勤時間について補足すると、「1 時間半以上 2 時間未満」と「2 時間以上」の回答者の将来期待が低いのは予想通りであったが、「15 分未満」、「15 分以上 30 分未満」、「自宅勤務・住み込み」の回答者の将来期待も低い結果となっていた。

− 43 −

図表 2-22 将来の都会生活の豊かさ期待に関する分散分析
分散分析により将来の都会生活の豊かさ期待の平均に有意な差が認められた変数
・家族との夕食頻度、平日（Q2） *・片道の通勤時間（Q17） **・世帯年収（Q43） *注．***：1%水準、**：5%水準、*：10%水準でそれぞれ有意。
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

第 7 節 まとめ本章では、都会生活、つまり東京生活と呼べるものに関して、回答者がどのように感じているかを、満足度・ストレス・将来期待の三つの側面から明らかにしてきた。それらの平均像を総括すると、ひどいストレスはないけれど、それなりのものを感じているが、今の生活には満足し、将来も豊かに暮らせることに期待しているとまとめられるであろう。
本章ではデータにおけるセルフセレクションの問題に配慮した。その関連で調べると、ここで分析した心理状態は回答者がふるさとと認識する地方とは有意な関係性が認められなかった。すなわち、満足度・ストレス・将来期待のどれについても、回答者が一
都三県をふるさととしていようと、東北や九州などをふるさととしていても、地域の観点からは有意な差が生じていなかったのである。地方出身者が念願の東京で生活をはじめ、満足度が高く、ストレスがなく、将来も期待しているというわけではないのである。
地方暮らしの良さとして挙げられるものが、通勤時間の短さ、住宅の広さ、そして家族とのくつろぎなどである。本章での分析に基づけば、通勤時間・住宅・くつろぎという
要因は東京生活の心理状態に一様に影響を与えているわけではなかった。つまり、通勤時間は将来の豊かさ期待に影響を与えていたが、満足度とストレスには影響を与えていなかった。住宅は満足度とストレスに影響を与えていたが、将来の豊かさ期待には影響を与えていなかった。また、くつろぎ（家族との夕食頻度、平日）は将来の豊かさ期待には影響しているが、満足度とストレスには影響していなかった。とりわけ平日に家族そろって夕食をとることがない状態が東京生活の将来の豊かさ期待を低下させていたことを確認しておきたい。

− 44 −

第 3 章 地方への移住意向に関する計量分析
前章では、アンケート調査から得られた東京生活に関連する心理状態について、満足度・ストレス・将来期待の三つの観点から分析した。それを受けて、まず、本章ではこれらの心理状態が日々の生活のどのような行為によって影響を受けるのかに関して計量分析を行う。次いで、本研究の中心テーマである地方移住の気持ちに関するアンケ
ート調査結果を整理する。そして、その地方移住の気持ちが三つの心理状態から受ける影響の大きさを計量分析により明らかにする。
第 1 節 地方移住に関する先行研究●地方へのＵターンに関する先行研究
東京圏から地方への移住について個票分析を行った研究として、太田（2016）がある。これは、独自調査に基づいて東京圏に転入した労働者の仕事や年収について分析するものであるが、その中に東京圏に転入した労働者のＵターン志向について分析がある。
用いられている調査（n=9,857、インターネットモニター調査、東京圏で働く 18～69
歳の男女）は、次のような特徴がある。第一に、中学時代の成績（自己評価）、出身高校のタイプ、大学進学時の入試形態（一般、推薦、ＡＯ等）、学部系統なども質問しており、転入者の特徴を詳細に把握できるように設計されている。第二に、職場や仕事の状況についても多くの情報を収集しているために、Ｕターン希望者の特性を細かく分析することが可能となっている。第三に、出身地の定義は、「出身地としては、必ずしも出生した所に限らず、ご自分が出身地だと思っている所をお答えください」としている。したがって、本研究で実施した調査における出身地の定義16と整合的な内容になっている。
太田（2016）は、大卒あるいは大学院卒の男性に分析の焦点をあてている。その理由として、「高学歴男性は職業的な理由によって地域間を移動しやすいため、東京圏への人材集中と最も密接に関連していると考えられるためである」と述べている（太田（2016）、pp.4）。
地方への移住に関しては、東京圏以外の出身地サンプルに限定して出身地への転職（Ｕターン）と地方（出身地は除く）への転職（Ｉターン）に分けて質問しており、回答選択肢はどちらも「（a）すぐにでもしたい」、「（b）いつかはしたい」、「（c）したいとは思わない」の 3 択を用意している。分析にあたっては、（a）と（b）の場合に 1、（c）の場合に0 をとる 2 値変数を作成し、プロビット分析を用いている。回答者は、大卒以上男性正16

本研究で実施した調査の定義：「あなたの出身地（実際に生活したことのある地域で、あなたにとって「ふるさと」であるところ）はどちらですか。」（Q44）。

− 45 −

社員である。単純集計によると、Ｕターン転職志向（2 値変数が 1）は 34.4％、Ｉターン
転職志向（同）は 19.5％の結果となった（太田（2016）、図表 9）。
プロビット分析の結果をまずＵターン転職志向についてまとめると、①大学入学前に東京圏に転入してきた場合は、卒業後に転入した場合よりもＵターン志向が低い、②年収が高いとＵターン志向を低下させる（逆に言うと、東京圏での所得水準が低いと地方に戻ってもダメージを受けにくいので志向は低下しない）、③東京圏で父母と同居している場合、Ｕターン志向が低い、となっている。
同じく、Ｉターン転職志向についてまとめると、①大学入学前に東京圏に転入してきた場合は、卒業後に転入した場合よりもＩターン志向が低い、②年収が高いとＩターン
志向を低下させる、③父母との同居は有意ではない、となっている。
以上については、早くから東京圏になじみ人間関係が深まり所得も高いような大卒以上男性正社員は、ＵＩターンの確率が低くなるとまとめられるであろう。

コラム：二十年前の地方圏出身者のＵターン
人口移動の主な統計資料は、国勢調査（総務省）と住民基本台帳人口移動報告（総務省）であるが、それらからは居住経歴の情報を得ることができない。つまり、調査対象者は出身地から順にどこに住んできたのかという動きを捉えられないのである。これを補うのが、人口移動調査（厚生労働省）である。
江崎（2007）は「第 5 回人口移動調査」（2001 年実施）のデータを集計することによって、当時の地方圏出身者のＵターン動向を明らかにした。分析対象となったのは、中学校卒業時点において㋐北海島・東
北、㋑北陸・甲信越、㋒中国・四国、㋓九州・沖縄の 4 地域（30 道県）に居住していた者を地方圏出身者と定義し、居住経歴を明らかにしていった。
その結果、「1931～35 年生まれ」から「1956～60 年生まれ」までの世代については、若い世代ほどＵターン率が大きくなる傾向があることを発見した。そして、次の「1961～65 年生まれ」世代についてはＵター
ン率が低下していた。これは、この世代が就職後 5 年以内というＵターン移動のピークがバブル景気と重なったために、出身地に帰還することを模索するケースが少なかったためであると推測している。
そして、2000 年代の長期景気拡大局面が大都市主導であることから、①地方圏出身者のＵターン志向
が論文執筆時点で弱まっている可能性、②公共事業の依存度が高い地方圏の就業機会が財政健全化の動きの中で減少していることがＵターン移動を抑制している可能性などを指摘している。
なお、江崎はこの論文より数年前に公表した論文において、長野県と宮崎県の出身者に調査を行い、①長男のＵターン率は次男・三男等よりも大きい、②高卒者は大卒者よりもＵターンしやすい、③同郷の女性と結婚した男性はその後のＵターン率が高くなる、④Ｕターン者については多くが就職から 5 年以内に帰還するなどの知見を明らかにしている。そして、Ｕターンについては、総合的なライフスタイル選択の結果ではなく、比較的転居が容易である単身あるいは夫婦 2 人世帯の者が、就職後最初の転機において取り得る選択肢の一つであると主張している。
このような見解は、現代の人口移動を考える際に貴重な含意を含んでいる。
出所：江崎雄治（2007）「地方圏出身者のＵターン移動」『人口問題研究』、63-2、pp.1-13.

− 46 −

第 2 節 満足度・ストレス・将来期待に関する計量分析●セルフセレクションのコントロール
分析に入る前に第 1 章の先行研究で紹介したセルフセレクションの問題（自己選択のバイアス）に注意したい。これは、地方移住のデータにおいても影響していると考えられる。人的資本理論を踏まえて考えると、東京から地方へ移住する人は本人の人的資本に移住することが有利となる何らかの要素を持っているために、それをコントロー
ルしないと移住判断にバイアスを生じさせる可能性が高い。つまり、移住することを選択する者は母集団の中にランダムに存在しているわけではないのである。
計量分析ではヘックマンの 2 段階推定が有名であるが、本研究ではアンケート調査のスクリーニングの段階で、移住の考え方に肯定的か否定的かを尺度として導入している。したがって、その尺度を用いて自己選択バイアスをコントロールしながら計量分析を進めていくことが可能である。スクリーニングで用いた質問は、「現在お住まいの場所から地方に移住することに対して、どのようにお考えですか」である。回答選択肢
は、「（移住することに対して）肯定的である」と「（同）否定的である」の 2 個であり、両群が同数となるように調査を設計した。
●東京生活の心理状態に関するプロビット分析
第 2 章で述べたように本調査では、現在都会で生活していることに関する満足度とストレス、そして将来都会生活が豊かになることへの期待を質問している。以下では、
それらがどのような要因によって説明できるのかについて、プロビット分析を行う。
プロビット分析を行うために、アンケート調査の回答結果を用いて 2 値変数を次のように作成した。「東京生活満足」という変数は、都会生活に満足している回答（「とても満足している」＋「やや満足している」）は 1 をとり、不満である回答（「とても不満である」＋「やや不満である」）は 0 をとる。同様に、「東京ストレス」という変数は、都会生活にス
トレスを感じている回答（「おおいに感じている」＋「ある程度感じている」）は 1 をとり、感じていない回答（「まったく感じていない」＋「あまり感じていない」）は 0 をとる。さらに、「東京将来期待」という変数は、将来の生活が豊かになることを期待している回答（「おおいに期待している」＋「ある程度期待している」）は 1 をとり、期待していない回答（「まったく期待していない」＋「あまり期待していない」）は 0 をとる。
この三つの 2 値変数について、それぞれプロビット分析を行う。説明変数は三つの分析に共通のものとし、①日々の生活活動の中で有業者が直面する行為を表す生活変数と、②回答者の属性を統制するコントロール変数の 2 グループで構成する。本調
査の質問において数量的な回答を求めるものは少なく、定性的な回答を求めるものが多いことから、ほとんどの説明変数をダミー変数にして用いる。したがって、プロビット− 47 −

分析の結果は限界効果で表し、被説明変数が 1 となる確率を説明変数がどの程度高めるのかを示す。
説明変数のうち生活変数は、通勤時間（Q17、最長 2 時間までの 7 区分）17、帰宅時
刻（Q18、深夜午前 0 時以降までの 7 区分）、家族夕食頻度（Q2、平日ほぼ毎日までの5 区分）、仕事ストレス（Q13）18、住宅手狭（Q19）、本人健康（Q10）19とした。また、コント
ロール変数は個人属性のデータ（性別、出身地、年齢、学歴、婚姻、子ども有無、親との同居、雇用形態、業種）を基本とした。図表 3-1 にこれらを示した。
●回答者属性の特徴
次に、それを踏まえながら、回答者の属性を整理しておきたい。性別は男女同数であり、年齢については 5 歳刻みにおいて 25～54 歳の 6 区分が概ね等しくなるようにス
クリーニングを行っている。回答者の 3 人につき 2 人は東京圏（1 都 3 県）の出身者であることから、東京出身者が多いという偏りに注意したい。学歴については、大学及び大学院卒が 6 割程度を占めていることから、高学歴となっている。学歴と世代のクロス集計を行うと、25-29 歳の若い世代において大学大学院卒比率が最も高く（74％）、後の世代になるに従い比率は低下し、50-54 歳世代では半減する（35％）。また、雇用形
態は正規雇用の者が 65％を占めている。労働力調査（詳細集計）によると 2020 年 1-3
月期の正規雇用比率（役員を除く雇用者に占める割合）は 62％であり、本調査サンプ
ルの方が少し高い。さらに、雇用形態と世代のクロス集計を行うと、男性 25-29 歳世代の正規雇用比率は 93％と最も高く、その後比率は低下し、50-54 歳世代では 70％となる。他方、女性 25-29 歳世代の正規雇用比率は 69％と高いが、やはりその後比率は低下し、50-54 歳世代では 30％まで下がる。その他の属性については、既婚者が過半を占め、子ども有が 4 割強、親と同居が 2 割強という特徴がある。
移住について肯定するか否定するかで群を分けているので、その違いについて調べておきたい。なお、群ごとの記述統計量は参考資料として章末に掲載した。東京圏
出身割合については、移住肯定群（62％）の方が移住否定群（72％）よりも低かった。
大学及び大学院卒の割合については、両群に大きな差はなかった。正規雇用比率は、
移住肯定群（68％）の方が移住否定群（63％）よりも高かった。既婚割合は、移住肯定
群（56％）の方が移住否定群（50％）よりも高かった。子ども有は、移住肯定群（44％）の方が移住否定群（39％）よりも高かった。親との同居については、移住肯定群（19％）の方が移住否定群（26％）よりも低かった。最後の点は太田（2016）と整合的である。

17

通勤時間、帰宅時刻、家族夕食頻度はダミー変数にしていない。さらに、通勤時間において、「自宅勤務・住み込み」の回答は分析のため「15 分未満」の回答に統合した。
18
Q12 において仕事における身体疲れを質問しているが、Q13 の仕事における精神的な疲れと相関関係が強いので、説明変数としては後者のみとした。
19
本人の健康状態が「よい」・「まあよい」・「ふつう」との回答が 1 をとる。

− 48 −

図表 3-1 記述統計量
サンプルサイズ
変数名
東京生活満足524
東京ストレス524
東京将来期待524
移住気持ち有
400
通勤時間
524
帰宅時刻
524
家族夕食
524
仕事ストレス524
テレワーク希望
524
旅行好み
524
持ち家
524
住宅手狭
524
本人健康
524
女性
524
東京圏出身
523
25-29歳524
30-34歳524
35-39歳524
40-44歳524
45-49歳524
50-54歳
524
中高卒
524
専修学校卒
524
短大高専卒
524
大学卒
524
大学院卒
524
既婚
524
子ども有
524
親同居
524
正規
524
パートアルバイト524
派遣嘱託契約524
自営フリーランス
524
役員
524
移住肯定群
524

平均
0.782
0.447
0.635
0.408
3.225
2.344
3.168
0.676
0.521
0.826
0.511
0.385
0.878
0.500
0.669
0.160
0.168
0.168
0.168
0.168
0.168
0.214
0.113
0.094
0.510
0.071
0.532
0.412
0.223
0.653
0.177
0.082
0.078
0.010
0.500

標準偏差 最小値
0.413
0
0.498
0
0.482
0
0.492
0
1.567
1
1.525
1
1.744
1
0.469
0
0.500
0
0.379
0
0.500
0
0.487
0
0.328
0
0.500
0
0.471
0
0.367
0
0.374
0
0.374
0
0.374
0
0.374
0
0.374
0
0.410
0
0.316
0
0.291
0
0.500
0
0.256
0
0.499
0
0.493
0
0.417
0
0.477
0
0.382
0
0.275
0
0.269
0
0.097
0
0.500
0

最大値
1
1
1
1
7
7
5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：上記の他、推定には業種ダミーを用いているが掲載を省略した。

被説明変数と生活変数、あるいは生活変数相互の相関関係を確認しておくと、三つの分析それぞれにおいてとくに強い相関関係は見当たらない（図表 3-2）。換言す
れば、東京の働き方において特徴となっている通勤時間の長さと帰宅時刻の遅さは、
東京生活の満足、東京のストレス、東京の将来の豊かさ期待との間で相関関係が見ら− 49 −

れないという意外な結果であった。
図表 3-2 相関係数
東京生活満足東京ストレス
東京将来期待
通勤時間
帰宅時刻
家族夕食
仕事ストレス
住宅手狭
本人健康

東京生活満足東京ストレス

東京将来期待1.000-0.317
0.197
0.029
0.055
0.006
-0.089-0.1050.128

1.000-0.1010.038
0.118-0.0820.377
0.133-0.110

1.000
0.056
0.046
0.114
-0.068-0.019
0.093

通勤時間

帰宅時刻

1.000
0.284
-0.1010.128-0.0040.050

1.000-0.2120.068
0.069-0.019家族夕食

1.000-0.085-0.031
0.049

仕事ストレス

1.000
0.038-0.171

住宅手狭

1.000
0.008

本人健康

1.000

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●予想される符号条件
プロビット分析を行う前に、予想される符号条件を検討しておきたい。説明変数の順序で整理すると以下のとおりである。
①通勤時間が長くなると、生活満足度の低下（－）、ストレスの上昇（＋）が考えられるが、将来の期待に対しては確定的なことは言えない。
②帰宅時刻が遅くなると、生活満足度の低下（－）、ストレスの上昇（＋）、将来期待の低下（－）が見込まれる。
③家族との夕食頻度が高まると、生活満足度の上昇（＋）、ストレスの低下（－）、将来期待の上昇（＋）が見込まれる。
④仕事のストレスが高いと、生活満足度の低下（－）、ストレスの上昇（＋）、将来期待の低下（－）が見込まれる。
⑤住宅の手狭感が強いと、生活満足度の低下（－）、ストレスの上昇（＋）、将来期待の低下（－）が見込まれる。
⑥本人の健康状態がよい、あるいはふつうであると、生活満足度の上昇（＋）、ストレスの低下（－）、将来期待の上昇（＋）が見込まれる。
●推定結果
推定結果については、三つの心理状態ごとに示していきたい（図表 3-3）。なお、図表には結果の頑健性を確認するため、プロビット分析に加え最小二乗法（OLS）の結果も掲載している。
第一に、東京の生活における満足度である。限界効果として有意な結果が得られたのは、生活変数の中では住宅手狭感だけであった（5％水準で統計的に有意、以下簡略に記載する）。住まいが手狭であると感じると、生活に満足を感じる確率が 0.1 程度低下する（1％水準）。また、本人が健康であると、生活に満足を感じる確率が 0.1 程度高まる（10％水準）。
第二に、東京における生活のストレスである。これについては、生活変数の中で、帰宅時刻、仕事ストレス、住宅手狭の三つが統計的に有意となった。帰宅時刻について− 50 −

は、時刻のカテゴリーが 1 段階遅くなると生活のストレスを感じる確率が 0.03 程度上昇
する（10％水準）。仕事ストレスについては、仕事でストレスを感じると生活のストレスを感じる確率が 0.4 程度上昇する（1％水準）。住宅手狭については、住宅が手狭であると生活のストレスを感じる確率が 0.1 程度上昇する（1％水準）。次に、コントロール変数
については、25-29 歳世代に比べて 35-39 歳世代は生活のストレスを感じる確率が0.1 程度高くなっている（5％水準）。学歴については、中高卒に比べて専修学校卒は生活のストレスを感じる確率が 0.1 程度低くなっている（10％水準）。雇用形態については、自営フリーランスであれば正規に比べて生活のストレスを感じる確率が 0.1 程度高くなっている（10％水準）。
第三に、東京生活の将来の期待については、生活変数の中で本人健康のみが統計的に有意であった。本人が健康であると、将来を期待する確率が 0.1 程度高まる（10％水準）。コントロール変数については、学歴に関して、中高卒に比べて専修学校卒・短大高専卒・大学卒においてそれぞれ 0.2 程度・0.2 程度・0.1 程度確率が高まる（順に、5％水準・10％水準・10％水準）。親との同居については、同居していると将来を期待する確率が 0.1 程度高まる（10％水準）。
推定結果から、いくつかの変数で予想とはかなり異なる結果が得られた。第一は、通勤時間や帰宅時刻が心理状態に有意な影響を与えていないか、与えていてもきわめて小さな効果に過ぎないということである。東京で暮らしていく上で遠距離通勤する
ことに慣れてしまっている可能性がある。第二は、家族との夕食頻度も影響はきわめて小さく、これも平日はそろって夕食をとらないのが普通になっているのかもしれない20。

20

単身世帯を除いて推定しても、家族夕食は三つの推定式すべてで有意ではなかった。

− 51 −

図表 3-3 移住に影響する心理的要因に関する推定結果（プロビット分析）(1)
東京生活満足
変数
通勤時間

ベース

帰宅時刻
家族夕食
仕事ストレス
住宅手狭
本人健康
女性
東京圏出身
30-34歳25-29歳35-39歳40-44歳45-49歳50-54歳
専修学校卒

中高卒

短大高専卒
大学卒
大学院卒
既婚
子ども有
親同居
パートアルバイト
派遣嘱託契約
自営フリーランス
役員

業種
切片

正規

(2)
同左

(3)
東京ストレス

プロビット

ＯＬＳ

プロビット

0.003
(0.013)0.019(0.013)-0.004(0.012)-0.052(0.041)-0.103***(0.036)0.090*(0.051)
0.032(0.041)
0.013(0.039)0.090(0.057)-0.081(0.066)0.007(0.063)-0.054(0.067)0.004(0.066)0.078(0.063)0.048(0.072)0.020(0.052)0.073(0.082)0.037(0.056)0.020(0.050)-0.059(0.049)0.036(0.058)0.028(0.075)-0.055(0.074)-0.150(0.173)
有0.002(0.014)0.019(0.013)-0.003(0.012)-0.049(0.041)-0.113***(0.038)0.110*(0.057)0.031(0.042)0.005(0.041)
0.083(0.066)-0.082(0.065)0.002(0.067)-0.058(0.067)-0.006(0.069)0.083(0.069)0.043(0.074)0.020(0.051)0.074(0.085)0.036(0.057)0.023(0.051)-0.066(0.053)0.041(0.058)0.023(0.074)-0.069(0.079)-0.177(0.193)
有-0.009(0.015)0.026*(0.014)0.004(0.013)0.358***(0.038)0.131***(0.039)-0.060(0.060)0.004(0.044)0.000(0.042)-0.046(0.069)0.145**(0.068)0.024(0.069)0.016(0.069)-0.013(0.072)-0.128*(0.070)-0.095(0.075)0.046(0.054)-0.034(0.090)-0.096(0.059)0.019(0.053)0.035(0.055)0.056(0.061)
0.033(0.082)0.149*(0.083)0.052(0.217)有(4)
同左

東京将来期待ＯＬＳ

プロビット-0.010(0.015)0.026*(0.014)0.005(0.014)0.368***(0.045)0.134***(0.042)-0.064(0.063)0.001(0.046)-0.001(0.044)-0.035(0.072)0.139*(0.071)0.024(0.073)0.009(0.073)-0.014(0.076)-0.130*(0.075)-0.102(0.080)0.039(0.056)-0.053(0.092)-0.094(0.062)0.008(0.055)0.029(0.058)0.050(0.064)0.044(0.081)0.156*(0.087)0.063(0.211)
有0.127(0.152)523

0.735***(0.139)523

サンプルサイズ516
523
疑似決定係数0.085
0.209
自由度調整済R2
0.020
0.193
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：プロビットは限界効果を示した。（ ）内は標準誤差。有意水準は、*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1− 52 −(5)

0.012(0.015)0.024(0.015)0.020(0.014)-0.026(0.046)-0.015(0.043)0.108*(0.062)-0.021(0.047)-0.002(0.045)0.087(0.070)-0.032(0.073)-0.054(0.074)-0.017(0.075)-0.092(0.079)0.156**(0.075)0.151*(0.080)0.113*(0.059)0.003(0.098)0.052(0.063)0.035(0.057)0.102*(0.059)0.033(0.065)0.102(0.083)-0.012(0.087)-0.050(0.208)
有

523
0.080

(6)
同左
ＯＬＳ

0.012
(0.016)0.023(0.015)0.020(0.014)-0.025(0.047)-0.016(0.045)0.115*(0.067)-0.017(0.049)-0.001(0.047)0.086(0.076)-0.026(0.076)-0.052(0.077)-0.017(0.077)-0.089(0.080)0.152*(0.080)0.150*(0.086)
0.114*(0.059)0.006(0.098)0.056(0.066)0.035(0.059)0.101*(0.061)
0.031(0.068)0.096(0.086)-0.020(0.092)-0.040(0.224)
有0.441***(0.162)523
0.029

第 3 節 地方移住の気持ちの特徴●移住の気持ち有は回答者の 3 割程度
まず、地方移住の気持ちを分析するにあたり、第 2 章ですでに紹介したことではあるが、被説明変数となるデータを繰り返し説明しておきたい。本調査では、「あなたは現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありますか」（Q25）を質問し、地方移住の可能性を問うている。回答は五つの選択肢を設けている。それらは、①まったくない、②あまりない、③どちらともいえない、④ある程度ある、⑤おおいにある。その結果は、3 割程度の回答者に地方移住の気持ちがあった（「おおいにある」＋「ある程度ある」）（図表 2-3）。反対に、その気持ちがない（「まったくない」＋「あまりない」）とする者が 5 割弱であった。
図表 2-3 地方に移住してもよいという気持ち（再掲）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

次に、この回答結果を回答者の属性（性別、年齢別、未既婚別、子どもの有無別）の観点から特徴を探ってみたい。
●年齢別
性別年齢別にポイントを絞って特徴を明らかにするために、地方移住の気持ちが「おおいにある」という回答の動きを比較していきたい。男性では、加齢に伴い地方移住への気持ちが「おおいにある」者の割合が高まる傾向が明らかである（図表 3-4）。
他方、女性では、35-39 歳世代を除けば「おおいにある」者の割合はとても低く、世代間でコンスタントである。

− 53 −

図表 3-4 地方移住の気持ち（性別、年齢別）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●未既婚別
単純な回答結果の大きさから言えば、女性既婚者に移住の気持ちがないとの回答が多く、女性未婚者では移住の気持ちのある回答が既婚者より少し多かった（図表3-5）。いずれにしても、男性の結果を含めてもそれほど大きな差は見られない。なお、未婚には離別・死別を含んでいる。
図表 3-5 地方移住の気持ち（未既婚別）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 54 −

●子どもの有無別
子どもの有無別に調べると、地方移住の気持ちが「おおいにある」の回答に大きな特徴がみられる。男性では、子どもの有無別にみても「おおいにある」の回答は概ね同じぐらいの割合である（図表 3-6）。他方、女性では、子どもありの場合、「おおいにある」の回答がかなり少なくなっている。
図表 3-6 地方移住の気持ち（子どもの有無別）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●住宅の所有別住宅の所有別（持家：戸建て＋共同住宅、賃貸：公営＋民営＋社宅等）には大きな差異があった。男女別のサンプル数は、男性（持家：133、賃貸：129）、女性（持家：135、
賃貸：127）であった。男女ともに、持家では地方移住の気持ちが低下し、賃貸では地方移住の気持ちが相対的に高いという結果が得られた（図表 3-7）。
図表 3-7 地方移住の気持ち（住宅の所有別）

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 55 −

第 4 節 分析手法とデータ●移住の決定要因と実証研究の動向
人口移動の研究は古い歴史があるが、Greenwood(1985)に基づいて基本的な枠組みを紹介しておこう。人口移動の基本にあるのは移動による効用の最大化である。か
つては個人の効用最大化が中心であったが、近年は意思決定が家族や家計を単位として行われるという枠組みが中心となっている。
効用関数を通じて移住の意思決定に影響を与える変数は、地域変数（現住地と移住地の両方）、個人と家族の属性を表す変数に分けられる。そして、仕事のスキルを含む個人属性、労働市場の状況、雇用の構成などは移住地でジョブサーチによって仕事を手にする確率を決定する。さらに、土地住宅市場、地域における税制と公共サービスの水準も重要な決定要因となる。また、アメニティも大きな影響力を持つ。それは、山や海という地勢、温暖な気候、晴天頻度、環境汚染などであり、移住判断を左右する。それにとどまらず、アメニティの価値は部分的には労働市場や土地市場において金銭的に反映されることになる。
Greenwood(1985)は以上の伝統的な要因よりもさらに広い範囲に議論を進める。第一は、ライフサイクルの要因であり、結婚、学校の修了、就職、子の生誕と成長、引退などが移住決定に重要であると述べる。 第二は、個人属性であり、雇用形態、所得、学歴、これまで蓄積したスキル、年齢、性別、健康状態を挙げる。
研究の実証面での展開において、大きな特徴だと指摘されているのが、個票データの活用である。かつては集計されたデータで移住の決定要因が研究されてきたが、1970 年代後半以降からは仮説の検証に個票データが活用されるようになった。研究の理論面においては、均衡・不均衡の概念が実証面での展開に合わせて移住研究に適用されるようになった。
すなわち、これまでほんとんどの人口移動研究は不均衡の考え方に基づいており、地域間に賃金格差があるという不均衡の状態では低賃金地域から高賃金地域へと移住が起こるという考え方に基づいていた。この人口移動によって賃金格差が縮小するという結果がもたらされる。しかし、もし存在する賃金格差は均衡にあるのだと仮定すれば（あるいは補償されるべき正当な格差であると仮定すれば）、賃金格差それだけが人口移動の要因となるのではない。それ以外の要因として、もしすべての地域で実質賃金が上昇し、非取引財（例．特定の地域のアメニティ）に対する需要21が高まれば、それを求めて移住が起こると想定することができる。
このような考え方は均衡アプローチと呼ばれており、1980 年前後から活発な研究が行われている。その研究の一つが、Graves(1979)である。そこでは、1960 年代の人口
移動（年齢、人種別）に関して、気候面のアメニティ変数（暖房日数、冷房日数、年間21

原文では“demand for nontraded goods, such as location-specific amenities”である。

− 56 −

気温変動、湿度、風速）が白人の移住関数において統計的に有意であった。さらに、アメニティ変数を推定に用いなければ、所得変数は統計的に有意ではなかった。
均衡アプローチについては、その後も移住の決定要因として研究が続けられている。
しかし、Greenwood（2015）は均衡アプローチに対してきわめて批判的な見解を明らかにしている。それによれば、人口移動の実証分析を行う上で、ある地域特有のアメニテ
ィが移住決定において果たす重要性は、伝統的な不均衡アプローチが重視する賃金格差に比べると劣るのではないかというものである。やはり意思決定において決定的に重要なのは雇用機会であると述べている。夏涼しく冬暖かい気候（アメニティ）が長期的にも移住者を増加させる効果を持っているのかに関して説得的な分析が何も提供されていないことを問題視している。
第 5 節 リサーチクエスチョンと推定結果●リサーチクエスチョン
米欧を中心とする国際的な人口移動研究の状況や日本における東京一極集中という特異な現象を踏まえ、以下では「東京から地方へ移住する気持ちを高める要因は何であるか」をリサーチクエスチョンとして分析を深めていきたい。
筆者は 2019 年夏に長野県で面接調査を行う機会を得て、大都市から長野県へ最近移住した現役世代の方々にインタビューを行った。その際のポイントは、遠距離通勤に伴う東京暮らしの慌ただしさ、東京に都会の魅力はあるが大勢の人に囲まれゆとりが無いこと、地方の豊かな自然の中での落ち着いた生活などが移住の大きな要因となっていた。世代、家族構成、職業などはそれぞれ異なるが、共通していたのは、金銭所得の増加を目指して移住したのではなく、新しい生活様式を長野県で追求するという姿勢であった。いろいろな苦労は絶えないようであったが、移住から得られる豊かさの実感を筆者は共有することができた。
分析を進めるためにリサーチクエスチョンを細分化して、次のような仮説を設定する。
仮説 1：東京の日々の生活の満足度が低下すると地方移住の気持ちが高まる。
仮説 2：東京生活でストレスが高まると地方移住の気持ちが高まる。
仮説 3：東京生活の将来の豊かさが期待できないと地方移住の気持ちが高まる。
これら以外にも、地方移住の気持ちを抑制するものとしては、住まいが持ち家である
こと、東京で親と同居していることなどが推測され、その効果を推定結果から確認する
ことが可能であろう。
●理論的なモデル
最近主流の 2 値変数の分析を用いて人口移動の研究を行ったものとして、Faggian− 57 −

et al.（2007）がある。これは英国における大学生の就職にともなう人口移動を分析したものであるが、人口移動のモデルの定式化は本研究が参考になるものであるので、紹介することにしたい。
人口移動研究が理論的に究明するのは、人的資本蓄積・雇用の報酬・移住行動の三つの関係を明らかにすることであるというのが出発点になる。これまでの研究の知見をまとめると、人的資本の高い個人はより移住しやすい傾向があり、その結果より高い所得を得ているという結論である。このような先行研究を踏まえながら、Faggian et al.
（2007）は大学生が卒業後の居住地を選択するにあたって、居住地の労働市場、大学
地域の労働市場、より広範なエリアの労働市場を調査し、個人と人的資本の属性を考慮した上で効用を最大化するように最適な居住地を選択するという定式化を行った。
この研究を参考にして、以下で用いるモデルを定式化すると次のとおりとなる。
𝑈𝑈�� = 𝑉𝑉�𝑋𝑋� , 𝑌𝑌� , 𝑑𝑑� � + 𝜀𝜀��
𝑈𝑈�� = 𝑉𝑉�𝑋𝑋� , 𝑌𝑌� , 𝑑𝑑 � � + 𝜀𝜀��
𝑈𝑈�� ≥ 𝑈𝑈��𝑈𝑈�� < 𝑈𝑈��

移住しない
移住する

⑴
⑵
⑶
⑷

𝑈𝑈�� は、個人 𝑖𝑖 が移住先 𝑗𝑗 の生活で得る効用を示す変数である。

𝑈𝑈�� は、個人 𝑖𝑖 が東京圏 𝑇𝑇 の生活で得る効用を示す変数である。
𝑋𝑋� は、個人 𝑖𝑖 の属性（人的資本、家族などを含む）を示す変数である。
𝑌𝑌� は、移住先 𝑗𝑗 の属性を示す変数である。

𝑌𝑌� は、東京圏 𝑇𝑇 の属性を示す変数である。
𝑑𝑑� は、東京圏 𝑇𝑇 から移住先 𝑗𝑗 までの距離を反映する変数である。
𝜀𝜀�� と 𝜀𝜀�� は、誤差項を示す。
⑴式は、東京圏 𝑇𝑇 に居住する個人 𝑖𝑖 が居住地 𝑗𝑗 へ移住コスト 𝑑𝑑� を払って移住する場合に得られる効用を示す。
⑵式は、個人 𝑖𝑖 が東京圏 𝑇𝑇 に居住している場合の効用を示す。定義的に 𝑑𝑑 � はゼロとなる。
⑶式は、移住によって期待される効用が東京圏に現住している効用を下回るか同等のケースであれば、東京圏から地方へ移住しないことを示す。
⑷式は、移住によって期待される効用が東京圏に現住している効用を上回るケース
であれば、東京圏から地方へ移住することを示す。

国境を超える人口移動、すなわち移民の分野においては、移民が生まれた国を離れたくなる要因をプッシュ要因、そして移民を別のある国へ引きつける要因をプル要因として研究が行われている（永吉（2020））。プッシュ要因とは生まれた国の飢餓、貧− 58 −

困、災害、紛争などであり、プル要因には別のある国の高い賃金、豊富な雇用機会、
政治的安定性などがあてはまる。この分類を国内人口移動にあてはめ国を地域と読
み替えれば、本モデルの 𝑌𝑌� と 𝑌𝑌� にはそれぞれプッシュ要因とプル要因が含まれる。

例えば、個人が東京において生活のストレスを感じる場合には地方移住へのプッシュ要因と働こう。他方、地方における自然環境を含めた生活環境の良さ（アメニティの高さ）はプル要因となる。
また、移住距離 𝑑𝑑� は物理的な距離が想定されるが、交通手段が発達している現

在では時間距離が重要な意味を持つ。そして、距離の長短に応じてそれぞれの個人には移住に伴う金銭的コストや個人ごとの非金銭的コスト（例えば、人間関係などの切離）が発生する。コストは距離に比例して大きくなると想定できるであろう。
次に、 𝑈𝑈�� と 𝑈𝑈�� に関して説明しておきたい。これらは、個人の効用を表すものであり、個人の中では大小関係あるいは無差別であるとの順序は判別される。しかし、具体的な数値としてその大きさを特定することは不可能であり、言わば観察不能な変数である。他方で観察可能なのは、個人が移住するか、しないかという選択である。つまり、観察不能な効用の大きさではあるが、ある一定の閾値を効用が上回る場合には移住するという選択をとり、上回らない場合は現住地にとどまるという選択をすると仮定することができる。本研究で実施した調査にあてはめると、「あなたは現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありますか」（Q25）に対して、気持ちがある場
合は地方での効用が東京の効用を上回っているし、気持ちがない場合は地方の効用が東京の効用を上回らないと判断することができる。つまり、これは典型的な 2 値変数の計量分析の対象であると考えられる（山本（2015））。
●データと推定方法
被説明変数に用いる重要な変数は、「移住気持ち有」である。この変数は第 3 節で説明した「現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありますか」（Q25）を基にしている。そして、「おおいにある」か「ある程度ある」と回答した者を「移住気持ち有」と定義し 1 の値を与える。他方、「まったくない」か「あまりない」と回答した
者には 0 の値を与え、「移住気持ち有」の変数を 2 値変数として定義した。したがって、「どちらともいえない」の回答を選択した者は「移住気持ち有」の変数からは除外され、サンプルサイズは 400（気持ち有:163、気持ち無:237）に減少する。
移住を判断する場合には本人の生活事情、考え方やこれまでの経験の影響が強く働くと考えられる。具体的には、第一に、東京生活における本人の心理状態が挙げられる。これは第 2 節で分析した「東京生活満足」、「東京ストレス」、「東京将来期待」の三つの変数があてはまる。第二に、住宅の種類（Q14）である。持ち家（一戸建て、共同住宅）の場合に 1、そうでない場合に 0 をとる「持ち家」変数を用いる。第三に、「テレワークが利用可能な場合、利用したいと思いますか」（Q48）の質問に対して、「利用し− 59 −

たい」または「どちらかというと利用したい」と回答した者が 1、そうでない者は 0 をとる変数「テレワーク希望」を用いる。第四に、「都会を離れて旅行することが好きですか」（Q20）の質問に対して、「好き」または「どちらかといえば好き」と回答した者が 1、そうでない者は 0 をとる変数「旅行好み」を用いる。第五に、「ご自身の健康状態についてお答えください」（Q10）の質問に対して、「よい」または「まあよい」または「ふつう」と回答した者が 1、そうでない者は 0 をとる変数「本人健康」を用いる。
以上の他に、個人属性や家族属性から構成されるコントロール変数を準備した。それらは、性別、東京圏出身（ダミー変数）、年齢区分（25～54 歳を 5 歳刻みで 6 区分。
25～29 歳をベース）、学歴（5 区分：専修学校卒、短大高専卒、大学卒、大学院卒。中高卒をベース）、雇用形態（5 区分：パートアルバイト、派遣嘱託契約、自営フリーランス、役員。正規をベース）、業種（その他を入れて 15 区分。建設業をベース）である。
記述統計量は図表 3-1 に掲載したとおりである。
「移住気持ち有」と個人の心理状態や考え方に関わる変数との相関係数を図表 3-8に示した。移住気持ち有・東京生活満足・東京ストレスの変数に弱い相関関係が見られるが、その他は相関関係がないと判断できよう。
以上の変数を用いてプロビット分析を行った。分析は説明変数のうちコントロール変数に属するものについては、順に追加してパラメーターの頑健性を確認した。参考として、最小二乗法（ＯＬＳ）による推定も行った。
以上の内容に即して、理論的な符号条件を整理しておきたい。上記の三つの仮説については、東京生活満足は、満足していると地方移住の気持ちが低下するので符号はマイナスが予想される。東京ストレスについては、ストレスが高いと地方移住の気持ちが高まるので符号はプラスが見込まれる。東京将来期待は、期待が高いと地方移住の気持ちが低下するので符号はマイナスになると考えられる。前述したその他の事項については、持ち家の符号はマイナスが考えられる。他方、親との同居は本人のみならず親の健康状態や考え方にも影響を受けるので、事前に符号を想定することは難しい。
図表 3-8 相関係数
移住気持ち有東京生活満足東京ストレス
東京将来期待持ち家
テレワーク希望
旅行好み
本人健康

移住気持ち有 東京生活満足 東京ストレス 東京将来期待
1.000-0.2601.000
0.344-0.3171.000-0.1750.197-0.1011.000-0.121
0.031-0.0050.061
0.120-0.006
0.124
0.091
0.163
0.039
0.037
0.124
-0.0920.128-0.1100.093

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 60 −

持ち家

1.000-0.089-0.0050.020

テレワーク希望

1.000
0.085
0.016

旅行好み

1.000
0.060

本人健康

1.000

●推定結果初めに⑴式の結果から見ていこう（図表 3-9）。これは説明変数を個人の状況に限った推定式であり、コントロール変数は入っていない。すると、東京生活に満足していると移住の気持ちがある確率を低めている（1％水準で有意）。つまり想定どおりの結果である。また、東京生活にストレスを感じていると移住の気持ちを高める結果（1％水準で有意）となり、これも想定どおりである。また、東京の将来の豊かさに期待していると移住の気持ちを下げる結果となり（5％水準で有意）、わかりやすい。また、持ち家は移住の気持ちを低下させ（5%水準で有意）、旅行好みは移住の気持ちを高めている（1％水準で有意）。
次いで、⑵式において本人の個人属性に関する変数（性別、出身地、世代、学歴）を説明変数に追加し、⑶式では家族関係に関する変数（婚姻、子ども、親との同居）を加え、⑷式では雇用形態と業種をさらに追加した。その結果、⑴式の推定結果は基本的に維持され、⑴式において有意であった説明変数のパラメータは頑健であることが明らかとなった。
⑵式以降で用いた説明変数の中に有意性が認められた変数がいくつかあるので紹介しておきたい。子ども有ダミーが⑶式においてプラスで有意となった（10％水準）。しかし、親との同居ダミーは有意ではなかった。また、⑷式においては、テレワーク希望のある者は地方移住の気持ちが高く（5％水準）、本人が健康であれば移住の気持ちは低い（10％水準）。さらに、パートアルバイトや自営フリーランスの形態においては正規雇用者に比べて移住の気持ちは下がる（それぞれ 1％水準、10％水準）。雇用に関する要因をコントロールすれば、テレワーク希望が地方移住につながる可能性がある
ことが明らかになったのは、本推定の一つの成果である。⑸式、⑹式が示す最小二乗法（ＯＬＳ）の推定結果においてもプロビット分析と概ね同様の結果が示されている。
プロビット分析の限界効果の大きさに基づきながら、地方移住の気持ちに影響を与える要因について考察しておきたい。地方に移住してもよいという前向きな気持ちに大きな影響を与えるのは、東京生活にストレスを感じていることと地方旅行の好みがあることの 2 点である。前者は東京のつらさという暗さがあるが、後者は地方の良さを求めるという希望が感じられる内容である。また、表裏一体の関係にあると考えられるが、ス
トレスまではいかなくとも東京生活の満足度が低い場合も地方移住の気持ちを高める
大きな要因となっている。したがって、住民を受け入れるすべての地域がそこで暮らす
人々の満足度を高めるような地域づくりを進めることが、人々が効用を最大化する選択
行動に対して魅力を提供することになるものと考えられる。また、本研究の調査実施時
期は 2020 年 2 月であるが、その後の半年程度の間にテレワークに対する国民の関心は急速に高まった。以上の結果が示すように、テレワークは地方移住の気持ちに対して働きかける一つの重要なチャネルであることを物語っている。

− 61 −

図表 3-9 地方移住の気持ちに関する推定結果

役員

(4)
プロビット
-0.156***(0.056)
0.244***(0.043)-0.112**(0.047)-0.111**(0.051)
0.092**(0.047)0.209***(0.061)-0.115*(0.063)0.002(0.048)-0.043(0.049)0.021(0.073)-0.029(0.074)0.055(0.075)0.112(0.081)0.110(0.082)-0.031(0.083)-0.090(0.090)0.010(0.062)0.086(0.106)-0.027(0.062)0.095(0.061)
0.038(0.064)-0.195***(0.069)-0.025(0.087)-0.167*(0.089)
-

業種

有

変数
東京生活満足ベース

東京ストレス
東京将来期待持ち家
テレワーク希望
旅行好み
本人健康
女性
東京圏出身
30-34歳25-29歳35-39歳40-44歳45-49歳50-54歳
専修学校卒

中高卒

短大高専卒
大学卒
大学院卒
既婚
子ども有
親同居
パートアルバイト 正規

(1)
プロビット
-0.148***(0.055)0.243***(0.041)-0.115**(0.046)-0.093**(0.044)0.055(0.045)0.253***(0.062)-0.076(0.063)(2)
プロビット-0.150***(0.056)0.241***(0.041)-0.113**(0.047)-0.103**(0.047)0.065(0.047)0.238***(0.063)-0.087(0.064)-0.001(0.045)-0.050(0.048)0.006(0.075)-0.047(0.075)0.013(0.076)0.070(0.082)0.065(0.081)-0.018(0.080)-0.073(0.088)0.028(0.058)0.065(0.100)(3)
プロビット-0.149***(0.056)
0.248***(0.042)-0.113**(0.047)-0.126**(0.051)
0.058(0.047)0.224***(0.063)-0.090(0.064)0.002(0.045)-0.032(0.049)-0.013(0.076)-0.060(0.077)-0.008(0.077)0.057(0.083)0.049(0.083)-0.014(0.081)-0.070(0.087)0.038(0.059)0.096(0.101)-0.040(0.062)0.118*(0.062)-0.005(0.064)

派遣嘱託契約
自営フリーランス

定数項

(5)
ＯＬＳ
-0.157***(0.058)0.264***(0.048)-0.121**(0.048)-0.092**(0.045)0.060(0.046)
0.237***(0.060)-0.074(0.064)(6)
ＯＬＳ-0.167***(0.060)0.266***(0.051)-0.111**(0.050)-0.112**(0.053)
0.096*(0.050)0.201***(0.063)-0.110*(0.067)0.005(0.052)-0.044(0.052)0.008(0.080)-0.036(0.082)0.049(0.081)0.100(0.086)0.111(0.087)-0.003(0.085)-0.074(0.094)0.006(0.065)0.131(0.108)-0.041(0.065)0.110*(0.064)0.028(0.066)-0.189**(0.073)-0.027(0.089)-0.171*(0.092)-0.647***(0.236)
有0.368***(0.095)400
0.185

0.403**(0.166)399
0.198

サンプルサイズ
400
399
399
395
疑似決定係数
0.160
0.171
0.178
0.228
自由度調整済R2
出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：プロビットは限界効果を示した。（ ）内は標準誤差。有意水準は、*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1⑷式において役員はサンプル数が少なく推定から除外された。

− 62 −

第 6 節 所得関数の推定
移住の気持ちについては効用関数を用いたモデルを用いて推定を行った。効用関数の中で最も大きな役割を果たすのは所得であろう。所得に関しては、第一に、これまでの移住理論が想定するように、現在は所得の低い人が所得の向上を目指して移住する。したがって、その逆として、所得の高い人は現住地にとどまるということになる。
第二に、これと対照的に考えられるのは、移住する人はすでに高い所得を得ているので質の高い生活環境（とくにアメニティ）を求めて東京圏からの移住を考えると推測することも可能である。
本調査においては、登録モニターの個人年収のデータが利用可能である。これを活用して移住の気持ちと個人所得（東京圏における現住地の状況）について特徴を調べてみたい。まず、回答者の分布（男女計）をみると、年収 600 万円未満の者が64％を占めているが、わからない・無回答者を除いて計算するとその割合は 79％となる（図表 3-10）。
図表 3-10 個人所得の分布ｎ200万円未満200～400万円未満
400～600万円未満
600～800万円未満
800～1000万円未満
1000～1200万円未満
1200～1500万円未満
1500～2000万円未満
2000万円以上
わからない
無回答
合計

91
127
118
52
22
10
3
1
1
17
82
524

％
17.4
24.2
22.5
9.9
4.2
1.9
0.6
0.2
0.2
3.2
15.6
100

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●個人所得の平均値に差はあるのか
次に、プロビット分析で用いた「移住気持ち有」（ダミー変数）を基準として、性別に分けた上で、気持ち有のグループと気持ち無のグループの間で個人所得の平均値に差があるかどうかについて ｔ 検定を行った。平均値を計算するために、図表 3-10 の各所得区分の中間値で代表させて数値変数とした。具体的には、所得区分の低い方から順に、100 万円、300 万円、500 万円、700 万円、900 万円、1100 万円、1350 万円、1750 万円、2000 万円を各区分の代表値とした。
平均値を計算すると、男女計、男性、女性のすべてにおいて、個人所得の平均値− 63 −

は移住の気持ち有の者の方が無の者よりも高い結果となった（図表 3-11）。差の大きさ
は、55 万円から 74 万円であり、所得に比べるとかなりの金額に達していることがわかる。
これに ｔ 検定を行ったところ、平均値に統計的に有意な差が認められたのは男女計のみであった。性別を絞らなければ移住の気持ち有の者の方が 5％水準で個人所得が高いという結果が得られた。したがって、人口移動の理論に基づくと、所得の低い者が移住をし、高い者が現住地にとどまるという姿が想定されるが、本調査結果はそれとは逆になった。
図表 3-11 個人所得の平均の差の検定
移住の気持ち有 移住の気持ち無

男女計
男性
女性

473.106(132)
560.667(75)
357.895(57)

399.487(195)
506.000(100)
287.368
(95)

平均の差

標準誤差

p値

有意

参考：両者の分散

73.61932.4130.024**

異なる **

54.66740.710

0.181

異ならない

70.52645.7180.127

異なる ***

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：所得の単位は万円、( )内はサンプルサイズ、***：1％水準で有意、**：5％水準で有意。

●所得関数の推定
さらに、この個人所得のデータを用いて所得関数を推計し、「移住気持ち有」の統計的有意性を検証してみよう。推定モデルは、個人所得（現住地）を対数変換して被説明変数とし、説明変数には「移住気持ち有」（有:1、無:0）とコントロール変数を加えて最小二乗法によって推定した。コントロール変数には、学歴、年齢、年齢の二乗、雇用形態、業種を用いた。移住の気持ちの設問でサンプルの脱落があり、そして個人所得データでも脱落があることから、推定に用いたサンプルサイズは男女計で 327 となった。
推定は、最小二乗法を用いて男女計の⑴式、男性の⑵式、女性の⑶式の 3 パターンで行った（図表 3-12）。まず、男性の⑵式について説明したい。男性の個人所得に対して、移住気持ち有は 10％水準で統計的に有意であった。すなわち、他の条件を一定とした場合、移住気持ち有の者は無の者よりも所得が 14％ほど高くなるということである。また、中高卒の者に比べて、大学卒は 23％程度高く、大学院卒は 31％程度高いことが、ともに 5％水準で有意となった。
移住気持ち有が所得の高さに有意であるという結果は、Gabriel and Schmitz（1995）
が示した米国白人若年男性の中で移住見込みのある者が有利な所得状況を享受していたという分析と整合的である。しかし、人口移動に関する実証分析の多くは所得格差が移動のメカニズムであり、所得の低い地域から高い地域へ人は移動するという考え方に立っている。それを踏まえると、ここで得られた統計的事実は東京から地方− 64 −

への移住については所得の多寡が反対であることを示しており、所得に関する「移住パラドックス」と名付けることができよう。
また女性の⑶式については、概ね男性と同様に有意性のある変数が得られた。しかし、移住気持ち有はパラメータがプラスではあるが統計的に有意ではなかった。また、既婚者はそうでない者よりも 24％程度所得が低くなることが 5％水準で有意となった。
学歴が人的資本を代理しているという意味において、この推定結果は男女を通して高等教育が個人所得の高さにつながっていることを示唆している。
図表 3-12 所得関数の推定（最小二乗法）
(1)
男女計
0.071
(0.060)-0.084(0.104)-0.011(0.121)0.224***(0.075)0.499***(0.126)
0.056*(0.034)-0.001(0.000)-0.285***(0.063)-0.050(0.057)
有(2)
男性
0.141*(0.077)-0.112(0.129)0.017(0.244)0.227**(0.095)0.313**(0.153)0.081*(0.044)-0.001(0.001)ー―
0.108(0.077)
有

(3)
女性
0.017
(0.097)-0.073(0.168)0.003(0.173)0.219*(0.124)1.013***(0.228)-0.017(0.056)0.000(0.001)ーー-0.238**(0.098)
有

業種

有

有

有

切片

4.870***(0.672)327
0.541

4.110***(0.874)175
0.437

6.416***(1.134)
152
0.470

変数
移住気持ち有

ベース

専修学校卒

中高卒

短大高専卒
大学卒
大学院卒
年齢
年齢二乗
女性
既婚
雇用形態

サンプルサイズ
自由度調整済R2

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：（ ）内は標準誤差。有意水準は、*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

第 7 節 まとめ本章で行った分析をまとめておきたい。まず、三つの仮説は次のとおりであった。
仮説 1：東京の日々の生活の満足度が低下すると地方移住の気持ちが高まる。

− 65 −

仮説 2：東京生活でストレスが高まると地方移住の気持ちが高まる。
仮説 3：東京生活の将来の豊かさが期待できないと地方移住の気持ちが高まる。
仮説 1 の検証結果は、妥当であることがわかった。とくに生活の満足度を低下させる要因としては、住宅の手狭感と本人の不健康が関係していた。仮説 2 については、同じく妥当であることがわかった。東京生活の中でストレッサーとなるものは、帰宅時刻の遅さ、仕事上のストレス、住宅の手狭感が大きな影響を与えていた。世代は、35-39 歳
において東京生活のストレスが高まる傾向があった。仮説 3 については、これも妥当することがわかった。将来の期待を低める要因としては、本人の不健康が関係していた。
以上を踏まえると、本章のリサーチクエスチョン「東京から地方へ移住する気持ちを高める要因は何であるか」に対する答えとしては、東京における生活において満足が得られなかったり、ストレスを感じたりすることや、東京の将来生活に期待がもたないことが移住の気持ちを高める要因であると言えよう。さらに、地方旅行への好みがあることやテレワークを希望することは移住する気持ちを押し上げる効果を持っていると判断できる。また、男性に限ると、移住の気持ちがある者の方がそうでない者よりも所得が高いという「移住パラドックス」の存在が示唆された。
規模の経済が実現し集積の利益が顕著な東京暮らしは、多くの東京在住者に生活便益をもたらしている。そのため、東京都郊外部はもとより埼玉県、千葉県、神奈川県など遠距離地域からの通勤とそれに伴う日常生活の時間的な犠牲はあるものの、生活者のいくつかの心理状況の中で統計的に有意な負の影響を受けていたものは限られている。言わば、東京に住むための自然のコストと認知されているのかもしれない。そうしたものの中で比較的明確な東京暮らしのマイナス要因となっているのが、住宅の手狭感であった。しかし、住宅が手狭なのは東京が大きな経済的繁栄を示していることと表裏一体のものであり、生活満足度を下げストレスを高めていても仕方のないことと位置付けられている可能性が高い。
本章のコラムで紹介した 20 年ほど前の研究によると、当時のＵターンは就職後最初の転機に身軽な若年者が取る選択肢の一つであると結論づけられていた。しかし、現在はそれとは事情が異なり、移住の気持ち有の者の方が所得が高い姿となっていた。
これを考慮すると、少子高齢化が進展する経済社会の中でバラツキの大きい所得上昇を実現させながら、ライフスタイルの選択として地方移住が行われると考える方がア
ンケート回答者の実態に近いのではないかと考える。
そうした地方移住の姿の下では、豊かなライフスタイルを地方で実現するための条件を整えることが東京から地方への移住支援につながるであろう。

− 66 −

参考１ 移住肯定群の記述統計量
サンプルサイズ
変数名
東京生活満足262
東京ストレス
262
東京将来期待262
移住気持ち有
189
通勤時間
262
帰宅時刻
262
家族夕食
262
仕事ストレス
262
テレワーク希望
262
旅行好み
262
持ち家
262
住宅手狭
262
本人健康
262
女性
262
東京圏出身
262
25-29歳262
30-34歳262
35-39歳262
40-44歳262
45-49歳
262
50-54歳
262
中高卒
262
専修学校卒
262
短大高専卒
262
大学卒
262
大学院卒
262
既婚
262
子ども有
262
親同居
262
正規
262
パートアルバイト262
派遣嘱託契約262
自営フリーランス
262
役員
262
移住肯定群
262

平均
0.691
0.561
0.546
0.788
3.191
2.298
3.336
0.721
0.588
0.874
0.477
0.443
0.863
0.500
0.622
0.160
0.168
0.168
0.168
0.168
0.168
0.229
0.092
0.088
0.523
0.069
0.561
0.439
0.187
0.679
0.156
0.092
0.061
0.011
1.000

標準偏差 最小値
0.463
0
0.497
0
0.499
0
0.410
0
1.622
1
1.522
1
1.720
1
0.449
0
0.493
0
0.332
0
0.500
0
0.498
0
0.345
0
0.501
0
0.486
0
0.368
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.421
0
0.289
0
0.284
0
0.500
0
0.253
0
0.497
0
0.497
0
0.391
0
0.468
0
0.364
0
0.289
0
0.240
0
0.107
0
0.000
1

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：上記の他、推定には業種ダミーを用いているが掲載を省略した。

− 67 −

最大値
1
1
1
1
7
7
5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

参考 2 移住否定群の記述統計量
サンプルサイズ
変数名
東京生活満足262
東京ストレス
262
東京将来期待262
移住気持ち有
211
通勤時間
262
帰宅時刻
262
家族夕食
262
仕事ストレス
262
テレワーク希望
262
旅行好み
262
持ち家
262
住宅手狭
262
本人健康
262
女性
262
東京圏出身
261
25-29歳262
30-34歳262
35-39歳262
40-44歳262
45-49歳
262
50-54歳
262
中高卒
262
専修学校卒
262
短大高専卒
262
大学卒
262
大学院卒
262
既婚
262
子ども有
262
親同居
262
正規
262
パートアルバイト262
派遣嘱託契約262
自営フリーランス
262
役員
262
移住肯定群
262

平均
0.874
0.332
0.725
0.066
3.260
2.389
3.000
0.630
0.454
0.779
0.546
0.328
0.893
0.500
0.716
0.160
0.168
0.168
0.168
0.168
0.168
0.198
0.134
0.099
0.496
0.073
0.504
0.385
0.260
0.626
0.198
0.073
0.095
0.008
0.000

標準偏差 最小値
0.332
0
0.472
0
0.447
0
0.249
0
1.512
1
1.529
1
1.755
1
0.484
0
0.499
0
0.416
0
0.499
0
0.470
0
0.310
0
0.501
0
0.452
0
0.368
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.375
0
0.400
0
0.341
0
0.300
0
0.501
0
0.260
0
0.501
0
0.488
0
0.439
0
0.485
0
0.400
0
0.260
0
0.294
0
0.087
0
0.000
0

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：上記の他、推定には業種ダミーを用いているが掲載を省略した。

− 68 −

最大値
1
1
1
1
6
7
5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0

第 4 章 移住支援施策と移住地選好に関する計量分析
移住にあたって人が重要だと考える要素を考察するのが、本章の目的である。これまでの分析と同様に、移住によって得られる効用を最大化するとの前提に基づくと、居住地選択において重要な要素は本人の好み、家族形態、ライフステージなどによって多様なものになることが想像できる。例えば、仕事、移住先に対する親しみ、交通の利
便性、移住先における住居や生活スタイルなどが代表的なものであろう。
本章においては、この問題を二つの手法で検討してみたい。第一は、移住にあたって重視する項目に関して直接質問を行う方法である。第二は、いくつかの属性で構成される仮想的な移住地を設定し、それに対する選好度合いを調査対象者に表明してもらう方法である。後者は、コンジョイント分析として多くの分野で利用されているものであり、属性の重要度を数量的に評価することが可能となる。
第 1 節 移住支援施策に関する先行調査
まず、支援施策に関する直接的な質問から検討していこう。
世論調査としては、内閣府（2014）がある。有効回答数は 1,826 である。都市（人口規模が大きく、経済活動が活発な地域のこと）に住んでいる者に対して、地方に移住してもよいと思うかを質問し、39.7％の者から肯定的な回答（「思う」＋「どちらかといえば思う」）があった。次に、肯定的な回答を行った者に対してどのような条件があれば地方に移住してもよいと思うかを質問し、複数回答で答を得ている。
回答の多かった上位 6 位を示すと、「教育、医療・福祉などの利便性が高いこと」（51.1％）、「居住に必要な家屋や土地が安く得られること」（48.9％）、「買い物などの生活の場や文化イベント、趣味の場などが充実していること」（42.6％）、「移住に必要な情報提供などの自治体の支援があること」（35.3％）、「今の職場より魅力的な職場があること」（26.8％）、「道路などの社会基盤が整備されていること」（25.3％）となっている。
この結果は、移住する条件として、日々の生活関連の利便性が重視されていること、
とくに教育・医療・福祉に過半の希望があることを示している。なお、質問がいくつでも回答できる設計であることが、結果の出方に影響を与えたと推測できる。
第 2 節 移住地で重視される分野に関する調査結果●本調査の設計
本研究で実施した「地方移住の実態に関するインターネット調査」において、移住を考える時に重視する内容を質問している。これにより、回答者の移住判断に望ましい− 69 −

効果を有する施策の分野を検討してみたい。本調査で行った質問は「あなたが仮に移住を考える時、重視することを 1～3 位までお答えください。（1 位のみ必須）」（Q21）である。回答は複数回答方式ではなく、3 位までの優先順位を付けた回答となるように設計した。回答選択肢は先行調査とほぼ同様であるが、仕事の回答を詳しく分割した他、東京からの転出になることを念頭において移住先と東京との近接性を加え、さらに家族の同意についても新しく選択肢とした。その結果、回答選択肢の総数は 13 となった。
回答選択肢数が多いことを踏まえ、選択肢を 6 個の分野に再構成して回答結果の整理を行った。6 分野は、仕事・収入、交通・距離、住居広さ、生活キャピタル、自然環
境、家族同意である（図表 4-1 の注を参照）。その中に「生活キャピタル」という概念を設けたが、これは、日々の暮らしにおいて家族全員が必要となる公的及び私的なサービスすべてを含み、現代の経済社会において自給自足が困難である性質を有しているものを包含する。ただし、交通サービスは産業にも不可欠なものであることから生活キャピタルには含めず、独立した分野とした。
●単純集計結果
本調査のサンプルは男女同数、全員有業者であることを踏まえ、調査結果を性別に分けて示した。また、優先順位を付けていることから、ここでは第 1 位に挙げられた
選択肢で整理した。さらに、数年内の移住の気持ちを問うていること（Q25）を活用し、移住の気持ちがある者（移住してもよいという気持ちが「ある程度ある」＋「おおいにある」）の回答者に限ってとりまとめた（図表 4-1）。その結果、次のことが明らかとなった。
第一に、男女ともに「生活キャピタル」の回答割合が最大となった。これは先行調査がすでに明らかにしている内容と同じである。男性で 3 割程度、女性で 4 割程度の者
が第 1 位に位置づけている。
第二に、次いで「交通・距離」が男女ともに二番目に多いグループとなった。男女ともに 2 割程度の割合である。このグループは 3 つの選択肢で構成されるが、その中で最大の項目は「交通の利便性が良いこと」であった。
第三に、その他には、「仕事・収入」と「自然環境」のグループの回答割合が高かった。前者では「仕事が安定していること・収入が良いこと」の割合が大部分を占めており、後者は構成する回答選択肢が 1 つであるにもかかわらず、他のグループと比較して相対的に大きな割合となった。「仕事・収入」では男女とも同程度の選択となっているが、「自然環境」では男性の回答割合が女性を大きく上回った。
第四に、「住居広さ」では男性の回答者がとても少ない一方、女性では 1 割近くに上った。「家族同意」では男性において割合が高くなった。なお、ここでの集計に用いた
回答者は男性 83（うち既婚者 42）、女性 80（うち既婚者 38）であり、大きな差異は認められないことからサンプル面のバイアスは小さいと推測される。

− 70 −

図表 4-1 移住するにあたって重視する分野（第 1 順位）：男女別

第 3 節 属性別にみた移住地の重視分野
次に、移住するにあたって重視する分野（第 1 順位）が回答者の属性ごとにどのように異なるのかを検討してみよう。
●世代別
本調査では年齢区分について、25～54 歳を 5 歳ずつ概ね均等に 6 分割するように設定している。ここでは、25～34 歳、35～44 歳、45～54 歳の 3 世代に集計し、すでに説明した男女別と同様の手法を用いて、移住にあたって重視する第一要因の施策を明らかにしたい（図表 4-2）。

− 71 −

世代別の特徴は、次の 3 点を指摘できる。
第一に、6 分野の中で「生活キャピタル」が最も重視されているのは、すでに述べたとおりであるが、若い 25～34 歳世代が最も高く、その後の世代では順に低下する。
第二に、これと同じ傾向が「仕事・収入」において表われており、45～54 歳世代では若い世代より半減する。
第三に、45～54 歳世代でウエイトを高めているのが、「自然環境」と「住居広さ」である。とくに、「自然環境」を第 1 位に重視する者の割合が 4 人に 1 人に達している。なお、「住居広さ」は年齢層が高くなるにつれて選択者の割合が上昇するが、6 分野全体の中では重要度は低い。
これ以外の「交通・距離」と「家族同意」の重要度については、世代別に大きな差はなかった。
図表 4-2 移住するにあたって重視する分野（第 1 順位）：世代別

出所：図表 4-1 と同じ。
注：回答者数 163 の内訳は、25-34 歳 54、35-44 歳 55、45-54 歳 54。

●子どもの有無別
次に、子どもの有無が重視する分野にどのような違いをもたらしているかを調べてみよう。なお、ここでの集計にあたって未婚既婚について条件付けを行っていない。したがって、それぞれの回答者は未婚者（離別・死別を含む）と既婚者の両方である。
子どもの有無別の特徴は、次の 3 点を指摘できる。
第一に、「生活キャピタル」の重視度は 3 割を超えているが、子ども有の者で子ども
無より少し高かった。

− 72 −

第二に、「交通・距離」と「仕事・収入」がそれぞれ 2 割程度重視されているが、どちらも子ども無の者が子ども有の割合を上回っている。また、「自然環境」についても同様の傾向となっている。なお、「自然環境」の結果について、事前の推測では子育てに重要な要素と考えたが、結果は異なりやや意外感があった。
第三に、「家族同意」については、子ども有の者の 6 人に 1 人の割合で重視していた。とりわけ子どもの同意を得ることが難しいだろうと容易に想像できるが、回答者割合
はかなり大きい結果となった。
これ以外の「住居広さ」については、子どもの有無別にほとんど差はなかった。
図表 4-3 子どもの有無別の移住するにあたって重視する分野（第 1 順位）

出所：図表 4-1 と同じ。
注：回答者数 163 の内訳は、子ども無 93、子ども有 70。

第 4 節 コンジョイント分析に関する先行研究
前節までの調査結果により、移住にあたって人々が重視する分野のイメージが固まってきた。概括的にまとめれば、生活、交通、仕事、自然、家族、住居の順に重要度が置かれている。しかし、仮に移住するという状況を念頭に置いたとき、それぞれの条件
がどの程度の大きさで移住を決定するのか、あるいは、思いとどまることになるのかについては、この調査結果からは具体的な議論をすることが困難である。
議論を進めるために有効な手法の一つが、コンジョイント分析である。コンジョイント
分析は企業の商品開発において用いられるのが典型的な活用事例である。どのような機能を組み合わせて価格を設定すれば、消費者の効用を最も満足させることができる− 73 −

かについて、仮想の商品パターンを複数作成して消費者が選択する実験を行うことが基本的な考え方である。分析結果が数量的に明確に得られることから、マーケティン
グ分野のみならず公共経済学や労働経済学の分野でも利用されている（上島・小寺（2019））。
本研究ではコンジョイント分析を人口移動の枠組みに用いて、移住要因の重要度を明らかにしてみたい。医師のへき地勤務の可能性を調べるためにコンジョイント分析を行った研究は後ほど紹介するが、移住については筆者の知る限り本研究が初めてである。本章はコンジョイント分析の基礎的な手法を用いた試論であると位置づけたい。
●大学生の就職に関する分析
大学生が就職する時の企業選択や雇用条件についてコンジョイント分析を行った
研究に、加藤（2010）や熊谷（2014）がある。就職意識調査については多くの事例があるが、通常は業種や企業規模などについて学生の希望を質問する調査である。しかし、このように希望を問うだけでは、就職を選択する場合に、本当に重視するのはどの要因であるのかについては明らかにすることができない。他方、コンジョイント分析を用いれば、どの要因がどれほど重要であるのかを分析することが可能である。以下では、二つの研究を順に紹介する。
加藤（2010）は、インターネット調査を利用する大学生と名古屋市にある国立大学 2
校の学生に対して、就職時における企業選好に関する調査を行った（n=502）。企業選
好に関しては四つの属性とそれぞれの内容を設定し、①場所（地元、地元以外）、②規模（大企業、中小企業）、③金銭的要因（年功要素が強い、実力主義が強い）、④
福利厚生（充実している、最低限はある）とした（カッコ内は選択肢）。
分析の結果、明らかになったことは、第一に、企業選択に影響を与える最も重要な属性は場所であった。次いで重要なのは規模であり、金銭的要因が続いた。福利厚
生は最後となり、重要度はきわめて小さかった。第二に、重要な属性の中では、場所
では地元、規模では大企業、金銭的要因では年功要素が強いとの内容がそれぞれ優位となった。第三に、以上の結果については、大学の属性（国公立、私立）、性別、所属学部の観点からは目立った差はなく、似たような傾向となった。
熊 谷 （ 2014 ） は 、 松 山 大 学 生 に 対 し て 就 職 選 択 に 関 す る 意 識 調 査 を 行 っ た（n=1422）。雇用条件に関しては五つの属性とそれぞれの内容を設定し、①勤務地（実家から通勤可、県内、県外）、②休日（80 日、114 日、125 日）、③企業業績（0％、3％、5％）、④企業規模（中小企業、中堅企業、大企業）、⑤給与（16 万円、18 万円、20 万円）とした（カッコ内は選択肢）。
分析の結果、明らかになったことは、第一に、金銭評価に換算した場合、勤務地は実家から通えることや県内であることの価値が高かった。これは調査時期は厳しい経済状況であったために、学生が地元から離れることに不安を感じた要素もあると考察さ− 74 −

れている。第二に、大企業を希望する学生が多いという通説に関して、本調査でも学生は規模が大きくなることに価値を見出しているが、丁寧に比較すると大企業よりも地元で就職することが学生の効用を高める結果が得られた。第三に、休日日数の選好
は他の属性と比較してきわめて低い結果となった。これは、学生の意識では就職後の休日の価値を判断できないためであると考察されている。
●介護者の就業に関する分析
介護の分野でコンジョイント分析を用いた研究に、佐野・石井（2011）がある。近年では、介護福祉士やホームヘルパーの有資格者でありながら、現実には就業していな
い潜在的有資格者が多数存在している。この潜在的有資格者に仮想的な就業場所の選択に関する質問を行い、就業する場合の属性に関する選好を分析するのがこの研究である。
通常の調査であれば、潜在的有資格者に対して仕事に復帰する上で改善して欲しいことを複数回答で尋ねることになる。このような調査の場合、給与の引上げ、有給休
暇や育児休業のしやすさ、子育て支援体制の充実などの要望が得られる。しかし、選択項目の中から該当するものを選ぶという質問形式では、ある回答項目が他の項目に比べてどの程度重視されているのかについて定量的に判断することは難しい。コンジョイント分析ではこの欠点を補うことが可能となる。
介護福祉士やホームヘルパーの有資格者でありながら介護職に就いていない者に対するアンケート調査は、次に示す勤務条件（属性）を持つ仮想的な 2 つの介護事業所を対にし、そのうちどちらが魅力的な事業所であるかを選択してもらう形式で行われた（n=175）。回答者一人につき質問数は 5 問である。勤務条件については、①就業形
態（正規、非正規）、②通勤時間（15 分、30 分、60 分）、③介護福祉機器の導入（有、無）、④能力給制度の採用（有、無）、⑤子育て支援体制の整備（有、無）、⑥キャリアに関して上司との相談機会の設定（有、無）、⑦給与の変化額（増、不変、減）の 7 つである（カッコ内は選択肢）。
コンジョイント分析を行った結果、次のことが明らかとなった。第一に、これらの属性の中で潜在的有資格者の就業促進に有効であったのは、賃金を一定額以上引き上げることである。第二に、金銭的評価で比べたときに、年収が 24 万円増えることよりも通勤時間が 30 分短くなることが潜在的有資格者に重視されている。第三に、同様に、能力給制度を採用していることが重視されている。第四に、労働時間が調整できる就業形態が好まれる。このようにコンジョイント分析により、潜在的有資格者の就業に向けた政策設計の根拠となる介護事業所の勤務条件を具体化することが可能となった。
●医師のへき地勤務に関する分析
移住と同様の分野として、医師のへき地勤務に関するコンジョイント分析を紹介した− 75 −

い。佐野・後藤・村上・柿原（2017）は、医師の地域偏在を解消する方策を検討するた
めに、医師不足地域への勤務にあたって医師が重視する勤務条件を明らかにすることを試みた。具体的には、勤務先の立地場所をへき地に限定し、勤務条件の属性が異なる仮想医療機関を設定した上で、大都市（東京 23 区、人口 100 万人以上）に居住する内科系の病院勤務医に勤務先を選択するアンケート調査を行った（n=714、モ
ニター登録している医師）。質問は合計 14 問あり、それぞれの質問において勤務条件の内容が異なる仮想的な二つのへき地医療機関を提示し、どちらを勤務先に選ぶか、
あるいはどちらも選ばないかという回答を得た。また、仮想へき地医療機関は、回答者の現住地から片道およそ 3～4 時間かかる場所にあるという前提である。勤務先では内科医が回答者一人となることも前提に含まれる。
勤務条件は次の 8 属性と内容から構成され、①勤務期間（2 年、5 年、10 年）、②1週間の勤務日と休日（5 日、6 日、他）、③医療機関の種類と当直回数（診療所、病院、他）、④週末帰宅するための交通費支給（有、無）、⑤大都市居住住居への家賃補助（有、無）、⑥へき地勤務後の高度医療研修（有、無）、⑦子弟就学費補助（有、無）、⑧給与額の変化幅（200 万円、400 万円、700 万円増）である。なお、分析対象となる内科系病院勤務医 714 名の平均年齢は 44.2 歳、男性が 86.7％を占めた。子どもがいる
者は 76.1％である。年収は、1200 万円以上 1600 万円未満の者が最も多く約 3 割である。
コンジョイント分析の結果は次のようにまとめられる。第一に、へき地での勤務条件の中では勤務期間の短さが最も重視される内容であった。したがって、金銭面での効果から検討すると、医療機関が提示するのは少なくとも 2 年までの期間にとどめることが望まれる。第二に、へき地での休日が週休 2 日で完全にフリーに変わること（オン・コールがないこと）が重視されている。これは、都市部への週末帰宅を考える医師が選択していると考えられる。第三に、へき地の医療機関における当直回数はへき地勤務
選択の重要な要素となっており、１か月の当直回数が 5 回から 2 回へ減ることを回答者
は高く評価する結果であった。佐野他が強調しているのは、以上の三つの結果を上回って回答者が重視していたのは、「どちら（のへき地医療機関）も選ばない」、つまり現住地である大都市の病院勤務を継続することであった。へき地勤務を敬遠する選好の強さが改めて明らかになったと佐野他は述べている。
●高齢者の就業に関する分析
高齢者の就業についてコンジョイント分析を行ったものに内閣府（2019）がある。急速な高齢化が進む下で意欲と能力に応じて高齢者が働き続けることが重要な課題となっている。高年齢者雇用安定法が改正され、2021 年 4 月からは 70 歳までの就業機会の確保が努力義務として企業に課される。しかしながら、定年後の就業継続において賃金が大きく減少するのが高齢者就業の現実であり、高齢者の就業継続意欲に水− 76 −

をかけている。
こうした現実を踏まえて、65 歳以上高齢者の仮想的な就業機会を作成して人々の選好を明らかにしたのが内閣府（2019）及び上島・小寺（2019）である。調査対象は全国の正社員（30～64 歳）及び非正社員（60～64 歳）である（n=10,283）。65 歳以降の就業環境として、4 個の属性とそれぞれの内容が設定された。それらは、①職業（現在と同じ、異なる）、②仕事のやりがい（大いにある、普通、あまりない）、③60 歳と比較した賃金変化（30％減、50％減、70％減）、④週当たりの労働時間（8 時間×5 日、8 時間
×3 日、4 時間×3 日）となる。この属性とそれぞれの内容について、組合せは合計 54
通り（2×3×3×3）作成できる。その中から就業機会に関する選択肢を 5 つ抽出してそれぞれの回答者が最も魅力的と思うもの一つを選択することを 1 回のプロセスとし、この選択プロセスを 10 回程度繰り返す方法で調査が行われた。
その結果、次のことが明らかとなった。第一に、65 歳以降の就業意欲が高くなる環境は、現在と同じ仕事・やりがいは普通またはおおいにある・賃金変化が少ない・労働時間が短いというものであった。第二に、4 個の属性のうち人々が相対的にどれを重視しているかについては、労働時間と賃金変化の属性がそれぞれ 3 割程度の割合を占めていた。やりがいと職業の重要度はそれぞれ 2 割程度であった。第三に、男女別に属性が選好に与える影響の違いが判明した。男性は女性よりも賃金の変化が選好に影響し、女性は男性よりも労働時間の変化が大きな影響を与える。このようなことから、
65 歳以降の就業環境においては賃金水準と労働時間の設定が人々の就業意欲に影響していることから、定年制度や再雇用制度のあり方について見直しが必要であることを結論づけている。
第 5 節 コンジョイント分析の調査設計●コンジョイント分析の考え方分析を行うためには、移住に当てはめるための枠組みを構築する必要がある。ここでは、人々が移住する仮想地域を一つの商品であると考える。移住するかしないかの人々（＝消費者）の判断において、移住先の商品設計が一定の効用水準（データとしては観察されないもの）を満たす場合に、消費者がその仮想移住先を選択するという枠組みを用いる。
仮想移住先の商品設計においては、6 個の属性によりイメージを具体化することにした。それらは、①地縁（親との関係）、②時間距離（都心から新幹線を使用）、③仕事（形態と職種）、④所得（現在からの変化）、⑤住居（一戸建ての広さ）、⑥くつろぎ（平日帰宅後自宅でくつろぐ時間）である（図表 4-4）。属性をこれらの 6 個とするにあたっては、前述したとおり 6 分野に関して回答者が重視していたものと概ね一致している。
「地縁」については、移住先になじみのある方がよいのか、しがらみのない方がよいの− 77 −

か、反対方向の希望がありえるので、回答者の判断を待つことにした。
●実験選択の対象となる移住地の商品設計：属性と水準
次に、これらの属性についてその内容を選択肢（以下では「水準」と呼ぶ）として具体化させていく。移住商品として仮想的な移住地を回答者に提示するわけであるから、移住商品の間で比較可能な条件としてそれぞれの水準の差が明確にイメージできることが回答精度を高めるために必要である。以下、属性ごとに水準とその採用理由を説明する。
属性 1 地縁
これについては、2 個の水準を設定した。水準 1 は「親と関係のある地域」、水準 2
は「親とは無関係の地域」である。親と関係のある地域は、回答者が幼いころより訪問している可能性が高く、ふるさととして馴染みを感じている場合が多いであろう。他方で、親と関係のある地域は親戚縁者が生活していると見込まれ、人それぞれではあるが、その地に移住することは息苦しさを感じる人がいても不思議ではないだろう。
属性 2 時間距離（都心から）都心からの時間距離については、2 個の水準を設定した。水準 1 は「都心から新幹線で 2 時間程度」、水準 2 は「都心から新幹線で 3 時間程度」である。移住商品として比較可能であるために、新幹線利用を共通の手段とした。飛行機利用の場合には同一時間で都心からさらに遠方まで対象とすることが可能となるが、商品設計としては質的に基準が異なるために排除した。
新幹線で 2 時間程度とは、仙台駅、盛岡駅、新潟駅、長野駅、富山駅などが該当する。また、新幹線で 3 時間程度は、盛岡駅や富山駅よりも遠い場所となる。回答者の便に供するために、この駅名情報はコンジョイント・カード（調査票）に明記した。
属性 3 仕事
移住先での仕事については、3 個の水準を設定した。水準 1 は「正社員で職種が変わらない」、水準 2 は「正社員だが職種が変わる」、そして水準 3 は「自営業・自由業」
である。これらの中では、水準 1 が最も安定感があるという認識である。水準 3 は、移住を機に脱サラを行い、移住先で飲食宿泊等の業を営んだり、農業に従事するという希望があることを念頭に置いた。なお、現実には移住先で非正規雇用に就くケースもあるが、本調査の回答者属性は年齢が 50 代前半までを広く対象としていることから、非正規雇用を水準に含めることは商品設計としてイメージすることが困難になるおそれがあると推測されるために排除した。

− 78 −

属性 4 所得
移住後の所得については、移住前と比較する観点から 4 個の水準を設定した。水準 1 は「同程度」、水準 2 は「1 割減少」、水準 3 は「2 割減少」、そして水準 4 は「3 割減少」である。この水準の設定にあたっては、きまって支給する現金給与額が東京都
41.1 万円、長野県 30.4 万円であり、両者を比較すると長野県は東京都よりも 26％低い
ことを参考にした（賃金構造基本統計調査、2018 年、男女計）。
属性 5 住居
移住先の新住居の広さについては、2 個の水準を設定した。移住先の条件を同一とするために一戸建ての住居に限定し、水準 1 は「100 ㎡」、水準 2 は「150 ㎡」である。
この水準を設定するにあたっては、持ち家一戸建ての平均が東京都 109 ㎡、長野県
149 ㎡であることを参考にした（住宅・土地統計調査、2018 年）。
属性 6 くつろぎ（平日帰宅後）くつろぎについては、平日の帰宅後自宅でくつろぐ時間について現在と比較する観点から 2 個の水準を設定した。水準 1 は「変わらない」、水準 2 は「1 時間程度増加」
である。「1 時間程度の増加」を設定するにあたっては、一つの例として、東京都における平均帰宅時刻が長野県よりも遅くなる時間の大きさを分かりやすく示すために想定した（社会生活基本調査、2016 年、仕事からの帰宅時間、男性、20 代後半から 40代）。
図表 4-4 属性水準表
属性
１ 地縁
２ 時間距離（都心から）
３ 仕事
４ 所得
５ 住居
６ くつろぎ（平日帰宅後）水準_1
親と関係のある地域

水準_2
親とは無関係の地域

水準_3
ー

水準_4
ー

新幹線で2時間程度

新幹線で3時間程度ーー

正社員で職種変わらない
同程度
100㎡（一戸建て）

正社員だが職種変わる
1割減少
150㎡（一戸建て）

変わらない

1時間程度増加

自営業・自由業
2割減少
ー
ー

ー
3割減少
ー
ー

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●データと分析手法
このように決定した 6 個の属性とそれぞれの水準に基づくと、選択実験を行う商品としての移住先は合計 192 パターン（2×2×3×4×2×2）に達する。この中から回答者
が自らの考え方にマッチする移住先商品に選好の評価を加えていくことになる。ここで問題になるのは選好の表明方法である。コンジョイント分析が手法として発展していく中で、この表明方法について多様な手法が研究され実用化されてきた。すでに紹介し− 79 −

た先行研究においても、それぞれの研究者が分析手法を選んでいる。例えば、任意の 2 パターンを比較してどちらかを選択する手法、一定数のパターンを取り出してそれ
ぞれの希望順位を表明する手法、あるいは一定数のパターンを取り出しその中から最も望ましいパターンを一つ選択する手法などがある。
本研究においては、試論的な性格であることを踏まえ、コンジョイント分析の基礎的な手法を採用することとした。192 パターンの中から学問的手法に則って 16 パターンを抽出し、それについて回答者の選好度合いを 5 件法で表明してもらうという手法である（後述）。したがって、分析対象データとしては、一人の回答者に対して 16 パターンの回答結果が 5 件法で収集されることになる。この回答結果を被説明変数とし、属性とその内容をダミー変数に変換して説明変数（定数項を加える）として最小二乗法を適用するのが分析手法である。
最小二乗法を用いる場合に問題となるのが、説明変数に用いるダミー変数同士の関係性である。ダミー変数間に相関関係が強い場合には、計量経済学で多重共線性と呼ばれる問題が発生し、本来統計的に有意である推定パラメータが有意でなくなる
ことが起こる。これを回避するために用いられるのが、説明変数の直交化を行い、相関関係がない説明変数のパターンのみを推定に用いるという手法である。こうして残った
説明変数のパターンが図表 4-5 の 16 パターンである。この一つ一つを回答者にカードとして提示し、一人の回答者が 16 パターンのそれぞれについて選好を表明することによって得られたデータを分析対象とした。この基礎的な手法についてさらに詳しく知りたい場合には、豊田（2017）が平易に説明しているので参照いただけると幸いである。
図表 4-5 直交表
属性

属性̲1

水準

x11

属性̲2
x12

x21

属性̲3
x22

x31

属性̲4
x32

x33

x41

属性̲5
x42

x43

x44

x51

属性̲6
x52

x61

x62

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1

0

0

1

0

1

0

0

0

1

1

0

カード14

1

0

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1

0

1

0

カード15

0

1

1

0

0

0

1

0

0

0

1

1

0

0

1

カード16

1

0

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 80 −

回答は調査カード（合計 16）を見ながら、5 個の選択肢から一つを選択してもらう方式である（図表 4-6）。選択肢は、①移住したくない、②どちらかというと移住したくない、③どちらともいえない、④どちらかというと移住したい、⑤移住したい、である。この選択肢①が 1 をとり、選択肢⑤が 5 をとるように順に数値化し、これを被説明変数として最小二乗法を適用する。なお、調査カードの提示順が回答選択に影響を与える可能性があることから、回答者ごとに調査カードの提示順が無作為になるように設計（ランダマイ
ズ）した。容易に予想されることではあるが、コンジョイント分析で行う選択実験はいくつかのパターンを相対化して選好の判断を示すものであることから、回答者には大きな負担がかかると言えよう。したがって、先行研究においても分析データは調査会社の登録モニターを対象としてインターネット調査を通じて回収されているものが多い。
図表 4-6 調査カード

カード1
カード2
カード3
カード4
カード5
カード6
カード7
カード8
カード9
カード10
カード11
カード12
カード13
カード14
カード15
カード16

属性_1

属性_2

属性_3

属性_4

属性_5

属性_6

地縁

時間距離（都心から）

仕事

所得

住居

くつろぎ（平日帰宅後）

親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域
親と関係のある地域
親とは無関係の地域
親と関係のある地域

新幹線で2時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で3時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で2時間程度
新幹線で2時間程度正社員だが職種変わる
正社員で職種変わらない
正社員で職種変わらない
正社員で職種変わらない
正社員だが職種変わる
正社員だが職種変わる
正社員で職種変わらない
自営業・自由業
自営業・自由業
正社員で職種変わらない
正社員で職種変わらない
正社員で職種変わらない
自営業・自由業
正社員で職種変わらない
自営業・自由業
正社員だが職種変わる

2割減少
2割減少
1割減少
3割減少
3割減少
同程度
3割減少
同程度
2割減少
2割減少
同程度
1割減少
1割減少
同程度
3割減少
1割減少

150㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
150㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）
100㎡（一戸建て）

1時間程度増加
1時間程度増加
1時間程度増加
1時間程度増加
変わらない
変わらない
変わらない
1時間程度増加
変わらない
変わらない
1時間程度増加
変わらない
変わらない
変わらない
1時間程度増加
1時間程度増加

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

第 6 節 コンジョイント分析の推定結果
前節で説明したように、本研究で用いたコンジョイント分析の手法では回答者ごとに16 枚のカードによるデータが存在し、回答者ごとに図表 4-5 に示したダミー変数を用
いて最小二乗法を適用する。それを回答者すべてに繰り返し行いパラメータの平均値を計算することによって、サンプル全体としての各パラメータの推定値が得られる。それぞれの推定値は、標本標準偏差を求めることによってバラツキを調べることができる。
前述したように、被説明変数は 1～5 の値をとり、5 は「移住したい」という選好を表す。
パラメータの意味は、ダミー変数（属性の水準）の内容がもたらす移住選好の程度を表す部分効用値であると定義される。つまり、パラメータが正の値で大きいほど移住の効用を高める効果があることを示すのである。他方、パラメータが負の値になる場合の解釈としては、その水準には負の効用があるということでは必ずしもなく、正の他の水− 81 −

準と比較して相対的に効用値が小さいという理解である（上島・小寺（2019））。また、切片の大きさは回答者の平均的な移住選好を表していると解釈され、推定された回答
者の切片が大きい場合には、移住に対して積極的であることを示唆している（豊田（2017））。
また、属性ごとにそれぞれの水準の「最大値－最小値」を計算し、すべての属性の合計値からある属性の値のシェアを求めると、それが相対重要度と定義される。つまり、移住するという選択において、その属性が重要視されている大きさ（寄与の割合）を示
すことになる。
そして、部分効用値と相対重要度を回答者の属性ごとに計算することによって、全サンプルで示された内容をサブサンプルごとに区分して特徴を明らかにすることが可能となる。
以下では、①移住肯定群と否定群の対比、②性別の比較、③世代別の比較、④子どもの有無別の比較について、移住地選好の特徴を明らかにしていく。
●移住肯定群と否定群
本調査の特徴は、回答者の抽出にあたって移住に対して肯定的な考えを持っている者と否定的な考えを持っている者を同数スクリーニングしていることである。この二つの群を比較すると、所得の属性に関して両者の選好に差が大きいことが分かった。
所得の水準に関する部分効用値を比較すると、移住肯定群は移住後の所得について同程度か 1 割減となることに高い効用を置いていた（図表 4-7）。そして、2 割減や3 割減については、不承諾への力が強く働いていた。他方、移住否定群では所得の水準ごとの動きは肯定群と同様であったが、絶対値で見た効用値の大きさは肯定群よ
りも小さくなった。
その他の属性に関して、移住肯定群と否定群で顕著な違いは認められなかった。
なお、地縁については、親と関係ある地域に正の効用があった。時間距離については、
やはり 3 時間よりは 2 時間が選好された。仕事については、正社員で現在と同じ職種に正の効用があった。住居の広さについては、ほとんど差はない。くつろぎについては、
1 時間増に正の効用があったが、大きさは小さかった。また、切片については、移住肯
定群は 2.69、移住否定群は 1.82 となり、想定通り両者には大きな差があり移住肯定群の移住積極性が明らかであった。
次に、相対重要度を比較してみよう。部分効用値の差異を反映して、移住肯定群は所得について 39％の割合となっていたのに対し、移住否定群では 35％にとどまった（図表 4-8）。同様に仕事についても、移住肯定群の方が否定群よりも重要度の割合が高い結果となった。こうした雇用関係の重要度が移住肯定群で高い一方で、否定群
では地縁・時間距離・くつろぎの属性の重要度が高くなった。住居に関する差は小さかった。

− 82 −

以上をまとめると、移住について肯定的な姿勢の者の考え方は、仕事や所得という雇用面の要因をとくに重視しており、移住選択において 6 割程度の重要度を占めている。それに比べると、土地の要因や暮らしの要因についての重要度は低くなっている。
図表 4-7 移住に対する考え方に分けた部分効用値

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 83 −

図表 4-8 移住に対する考え方に分けた相対重要度

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●男性と女性
性別に分けた部分効用値の比較において、最も大きな動きを示したのが所得の属性である。しかしながら、男女の間に目立って大きな差はなかった。所得が同程度であれば最も高い効用値となり、所得 1 割減までは正の効用を維持する（図表 4-9）。他方、
2 割減から 3 割減となるにつれて不承諾の意向が強まっている。
その他の属性については、地縁では親と関係のある地域は正の効用となり、親と無関係の地域は負の効用となった。興味深いのは男女間ではっきりとした差があり、女性の方が地縁のある地域の効用が大きくなったことである。さらに、時間距離の属性における新幹線 2 時間、くつろぎの属性における 1 時間増の両水準について、女性の効
用値が男性の 2 倍程度の大きさになった。また、切片については、男性は 2.41、女性
は 2.28 となり、男性の方が平均的な傾向として移住に対する姿勢は積極的であった。
相対重要度については、雇用面（仕事、所得）に関する重要度は男女で同程度である（図表 4-10）。そして、前述したとおり地縁の属性の重要度は女性においてわずかに高くなった。
以上をまとめると、性別に分けた場合、雇用面が象徴的であるが男女間に移住に関する選好に大きな違いはないと考えられる。あえて言えば、地縁に関して、親と関係のある地域に女性の方がやや高い選好をおいているという点に特色がある。

− 84 −

図表 4-9 男女別の部分効用値

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

図表 4-10 男女別の相対重要度

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 85 −

●世代別
コンジョイント分析の結果を世代別に分けるときには、年齢を 5 歳区切りではなく、10歳区切りに集計した。すなわち、25～34 歳、35～44 歳、45 歳～54 歳の 3 区分である。
部分効用値においては、ここでも所得の水準が大きな動きを示した（図表 4-11）。
「同程度」から「3 割減」に向けて正の効用値から負の効用値へ変化していくのは、や
はり同じ動きである。しかし、世代別では、25～34 歳が所得に関する四つの水準に最も大きな効用値（絶対値）を示した。45～54 歳の効用値は 25～34 歳に比べて 7 割近
い大きさへ低下した。また、所得減に対する不承諾の意向についても、25～34 歳が最も高く、年齢が高まるに応じて不承諾の意向は徐々に低下していた。ただし、年功賃金制の処遇下にある者の場合には、若年世代の 3 割減と高年世代の 3 割減では手取り感が大きく異なるであろう。相対的に低収入である若年世代の 3 割減はきわめて減収感が強くなる。他方、高年世代で高めの収入となっている場合には 3 割減の水準であっても若年世代に比べたら相対的に豊かであるという事実を考慮しておく必要があろう。
その他の属性に関して、地縁における親と関係のある地域が正の効用にあるのはこれまでと同様であるが、45～54 歳の世代では効用値がきわめて小さくなっている。これは親世代の高齢化が影響しているものと推測できる。また、仕事における正社員かつ同じ職種の効用値が 45～54 歳の世代で小さな正の値に低下する。時間距離・住居・
くつろぎの属性に関しては、世代間にほとんど差は生じていなかった。住居について
は、25～34 歳と 35～44 歳は 150 ㎡が 100 ㎡よりも選好される結果であったが、45～54
歳では逆になり 100 ㎡が 150 ㎡よりも好まれていた。これは子どもの成長にともない世
帯規模が縮小している影響が反映している可能性が高いと考えられる。切片については、25～34 歳は 2.29、35～44 歳は 2.33、45 歳～54 歳は 2.42 となり、世代層が上になるに従い、移住への積極性が高まる傾向が表れている。
相対重要度については、25～34 歳が雇用面に 6 割近い重要度を置いている点が大きな特徴である（図表 4-12）。中高年世代よりも若年世代の移住地選択においては仕事や所得面の重要度が高いことが確認できた。さらに、45～54 歳では地縁の重要度が相対的に低下し、時間距離の重要度が相対的に高まるという結果となった。
以上をまとめると、世代別の移住選好については、若年世代では雇用面の条件が重要であり、高年世代になるほどライフステージ面における自由度が高まることを反映
して移住地選好の条件が緩やかになるといえよう。

− 86 −

図表 4-11 世代別の部分効用値

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 87 −

図表 4-12 世代別の相対重要度

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査●子どもの有無別
子どもの有無に応じて所得に関する部分効用値を比較すると、子ども有の回答者の方が子ども無よりも高い効用値（絶対値）を示した（図表 4-13）。生計を維持していく
上で納得のいく結果であると言えよう。とりわけ現在と同程度の所得を維持することに高い効用のあることが見てとれる。
その他の属性で子どもの有無別にとりたてて大きな差はなかったが、いくつか意外感があった属性と水準を紹介しておこう。新幹線で測る時間距離について、子ども有の者の方が効用の置き方が子ども無の者より小さい結果となった。これは、東京との距離の重要性が子ども有の者では低下しているのかもしれない。また、属性の仕事についても、子ども有の者は子ども無の者より効用値が絶対値で小さい。同様に、属性のくつろぎにおいて子ども有の者は効用値がきわめて小さい値となっており、子どものいる
生活では帰宅後の自宅時間は現在と移住後ではあまり変化がないという理解なのかもしれない。さらに、属性の住居については、子どもの有無は効用にほとんど違いをもたらしていなかった。切片については、子ども無は 2.33、子ども有は 2.36 となり、両者に目立った差はなかった。
このような効用値の動きを反映して、相対重要度は子どもの有無別では目立った違いはなかったが、子ども有の者で所得の重要度がやや高い結果となった（図表 4-14）。

− 88 −

図表 4-13 子どもの有無別の部分効用値

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査

図表 4-14 子どもの有無別の相対重要度

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査− 89 −

第 7 節 考察
世代別の調査結果から興味深い事実が明らかとなった。若年世代に比べて高年世代ほど、雇用面のこだわりが低下し、自然環境面の志向が高まっていることである。大胆に換言すれば、所得からアメニティへという重点シフトである。近年では、高年世代
は東京を脱出する者の一つのイメージを形成している。米国の事例でも、高齢者が気候の温暖な南部へ移住するという傾向がある。
移住に伴う効用を最大化するという理論に即して考えると、このような結果にはいく
つかの含意が考えられる。第一には、日本型雇用慣行の影響である。50 代で賃金は頭打ちとなり定年を機に賃金水準は大きく減少するというのが一般的な姿である。また、高年に到達してからは転職機会もきわめて限られている。したがって、高年世代にとって賃金所得面から効用を高める展望はほぼない。第二に、社会保障面において公的年金は支給開始年齢に達すれば、生活地域には関係なく一定額が給付されるので、生活コストの高低が効用に影響する。第三に、効用の中心となる収入面が以上の状況にある中では、効用におけるアメニティのウエイトは高まることになろう。
高年世代と対照的なのが若年世代である。若年世代は、基本的に年功制で賃金は抑えられ、年金受給とは当面無関係である。他方で、転職の展望は広がっている。したがって、人的資本投資は先々の雇用機会の選択にとってきわめて有効な手段であり、自らのスキルに見合った最も高いリターンが得られる働き場所を移住先に求める行動が合理的である。さらに、心身の健康不安は要素としては大きくないことから、アメニティに対するウエイト付けは小さくなろう。このことは、若年世代の地方移住について展
望を拡げていると考えられる。
第 8 節 まとめ地方移住を進める可能性を探るために、人々に対してどのような施策を望むのかを問う調査がよく行われる。具体的な選択肢の設定に依存するところが大きいが、生活の拠点となる地域では生活まわりの施策の充実を人々は最も希望している。本章で行った分析に従えば、それは生活キャピタルと呼べるものである。すなわち、暮らしやす
さに関係するハードの施設、暮らしやすさの実感につながる利便性の高い利用形態（すなわちソフト）である。さらに、ソーシャル・キャピタルと呼ばれる地域との関わりの厚さも重要な意味がある。
注意すべきは、移住にあたって希望する施策と実際の移住決断にあたって選好される要因は、別のものと考えた方がよいという点である。座してプランを練る状況と移住
商品の中から選択する状況では、有力な項目が異なることについてコンジョイント分析
は示した。すなわち、コンジョイント分析によると移住商品の内容について 5～6 割程度− 90 −

の重要度は雇用面の条件が占めていたのである。
本調査で用いたコンジョイント分析の調査カードには、今後改善をすべき点があり、分析結果を政策につなげるにはさらに検討を深めることが望ましい。とくに、属性と水準の設定においてはさらなる工夫の余地があり得よう。例えば、住居の広さについて
は、100 ㎡であろうが 150 ㎡であろうが、回答者の選好にはほとんど影響を与えていな
い結果であった。どちらの広さも現在の東京住まいと比較すれば十分広くて、どちらでも無差別だという判断が働いたのかもしれない。したがって、水準設定が今回の調査
票と異なれば、推定される効用値は異なる可能性が推測できる。回答者の選好の核
心に迫る水準設定は、コンジョイント分析の大きな課題である。
この他にも、地方の売りには自然環境がある。しかし、自然環境について、回答者が識別可能な水準を設定することは容易ではないために、今回の調査では自然環境の属性は採用しなかった。また、所得面では水準設定を減少率で示すことにした。もし回答者の職業や年齢層が回答集団として同一性の高いものであるならば、減少率ではなく、減少額（万円）という設問が調査としては一層適切であったと考えられる。
なお、調査会社の登録モニターに対するインターネット調査に対しては、回答者の代表性について問題を指摘する意見がある。それはその通りであるが、本調査のようなコンジョイント分析の質問は回答に多くの負担を伴うものである。無作為に回答者を抽出する方法では、回答率と信頼性に予想がつかない。その点を考慮すれば、コンジョイント分析の実施においては、登録モニターの回答協力を得ることが大きな役割を果たしていると言えるだろう。

− 91 −

第 5 章 テレワークと地方移住の可能性
テレワークはワーク・ライフ・バランスを実現する働き方改革の有効な手段であり、政府はテレワーク関係府省連絡会議を 2016 年に発足させて取組みを強化している（テレワーク総合ポータルサイト参照）。例えば、子育て・介護などをこなしながらオフィスに通勤することがきわめて困難である場合に、在宅勤務を行うことによってその両立を実現することが可能となる。取組みの推進にもかかわらず、2020 年初までの状況はテレワークの広がりに勢いが欠けていた。ところが、その後の新型コロナウイルス感染症拡大を受け、テレワークの普及が急速に進み、移住を後押しする効果に期待が高まっている。本章ではテレワークと地方移住の関係を考えてみたい。
第 1 節 テレワークの広がりと地方移住●テレワークの広がり
東京商工会議所（2020）によると、2020 年 3 月時点でテレワークを実施している会員
企業の割合は 26％であったが、その後 6 月初めには 67％に達した。また、全国規模の調査（内閣府（2020a））では働き手の三人に一人がテレワークを行っている。詳しくみると、なんらかの形式でテレワークを実施している者は 34.6％であった。また、雇用形態に分けると、正規雇用では 42.2％、非正規雇用では 18.0％となっている。他方で、テレワークの利用は可能だが利用したくないという回答が 47.6％に上るという特徴がある。
テレワークは、直接的には感染抑制が目的であるが、在宅で遠隔から仕事をすることが可能であるならば、東京に住む必要性はないのではないかという問題意識を生み出した。さらに、東京に感染者が多く、地方には少ないという感染リスクの現実が地方移住への関心を呼び起こすことになった。
これを裏付けるのが内閣府（2020a）である。テレワーク実施有無別に地方移住への関心を問うたところ、関心が高くなったとの回答（「関心が高くなった」＋「関心がやや高くなった」の合計）は、テレワークがなく通常通り勤務している者が 10.1％であるのに対し、テレワーク経験者は 24.5％に達した。
●高まる地方移住への関心
これを受け、「経済財政運営と改革の基本方針 2020」（令和 2 年 7 月 17 日閣議決定）、いわゆる「骨太の方針」では、災害リスクも高い東京一極集中の流れを大きく変え
多核連携型の経済社会の実現を進めるためにテレワーク推進により地方移住を支援する方向を打ち出した。政府の様々な取組にもかかわらず依然として人口の東京集中は持続している。こうした中でコロナ対策として事業所主体で取組が広まったテレワー− 93 −

クは一石二鳥の効果を伴って、東京集中の抑制にも効果をもたらすと期待が高まっているのである。例えば、大久保（2020）は地方にテレワーク拠点を整備すれば、地方創生の大きな起爆剤になると同時に、大都市の脆弱性の緩和につながることを述べている。また、新聞報道では、コロナ禍により 2020 年 7 月の東京都の人口移動は 2,500 人
を上回る転出超となり、今後についても移動抑制の継続や地方移住への関心の高まりから転出超過が継続する見方があることを紹介している22。さらに、2020 年 4～7 月の合計では、東京圏（一都三県）から北海道・沖縄県・長野県・島根県・山梨県の 5 道県への人口移動が転出超過となり、1 年前と比較すると大きな変化が生じていることが報じられている23。また、総務省「住民基本台帳人口移動報告」によれば、東京都は 7 月
以降 4 か月連続して転出超過が続いている。こうした動きを反映して、テレワークが地
方移住を後押しするとの期待は 2020 年秋に入ってさらに高まっている。年度替わりの時期は人口移動の最も活発なタイミングであるという事情を考慮しながら、人口移動の動向が今後どのように推移することになるのかについては大きな関心事項となっている。
●遠隔勤務への動き
コロナの感染広がりと軌を一にして、テレワークによってこれまで当然視していた働き方（雇用者がそれぞれの自宅から通勤してオフィスに集合して対面で働く）の姿が変化する可能性を多くの識者が提示している。藤井（2020）は、在宅勤務によって働く場
所の制約がなくなり、企業にとって参謀の役割を果たすことのできる優れた人材が多様な組み合わせによって活躍できるようになるメリットを強調する。例えば、東京在住で在宅勤務をしながら地方の企業で活躍するケース、それとは逆に地方在住で在宅勤務をしながら東京の企業で活躍するケースなどが考えれる。後者の場合には、これまでは東京在住であったが地方へ移住してこれまでと同様の仕事をこなすことも含まれるであろう。つまり、「在宅勤務は大都市と地方圏を結び、人材を相互にいかす可能性を秘める」ことを藤井は主張する。
さらに、在宅勤務よりも遠隔勤務に重点を置く動きも始まっている。一つの有名な事
例が徳島県神山町である。映像制作やテレビ局からの委託業務を行う東京のある企
業は、東日本大震災の経験から大規模停電が発生しても業務が継続できるように第 2オフィスを徳島県神山町に設置した24。同町はＩＴ環境を積極的に整備し、企業誘致に取り組んでいることで有名である。第 2 オフィスはＪＲ徳島駅から車で 40 分の山間部にあるが、築約 100 年の古民家を改修してガラス張りの 1 階に最新の設備を整えている。
22「人口飲み込む東京に変化の兆し 出社減、転出超過続く」『朝日新聞』 2020 年 9 月 8 日,
https://digital.asahi.com/articles/ASN986KJTN98ULFA01Q.html?iref=comtop_list_biz_n04（2020年 9 月 9 日アクセス）。
23「働き手、地方めざす テレワーク定着で人材格差縮小も」『日本経済新聞』 2020 年 9 月 16 日。
24「［安心の設計］地方で働く（上） 第２拠点でコロナ禍しのぐ」『読売新聞』 2020 年 7 月 20 日。

− 94 −

ここにはグループ社員約 110 名のうち、13 名が働く。また、都内企業からの転職者を含
め 11 名は県内出身者という。この第 2 オフィスがコロナ禍において活躍することになる。
東京オフィスは社員全員が在宅勤務を行うことになったが、引き受けた業務は情報管理の徹底のために自社オフィスで行うことが条件となっていた。そのため、急遽この業務を第 2 オフィスで担当することによって、コロナ禍で生じた業務危機を回避することができた。
第 2 節 経済学による考え方の整理
コロナ禍でテレワークが広がり、それが地方移住につながるという論理について、経済学者はどのような見解をもっているのかをまとめておきたい。紹介するのは、都市経済学や空間経済学の代表的な学者の考え方である。
藤田・浜口（2020）は、東京の魅力の源泉は多様かつ多層な 3 密（密集、密接、密閉）の集積にあるとする。人間は他の人々とのコミュニケーションを求める社会的動物であり、東京のような 3 密の場において高い満足度を達成している。とくに情報・知識に関して言えば、「形式知」はＩＣＴでも交換することが可能であるが、多様な頭脳の中にしかない「暗黙知」についてはフェイス・ツー・フェイス・コミュニケーションが不可欠である。
それに適しているのが東京であり、人々が密閉されたオフィスに密集し密接に対話しながら知識創造活動が行われてきた。したがって、現在の状況は、「3 密により成長してきた大都市が、今後は感染症リスクに対応して進化するために 3 密を避けなければならないというパラドックス（逆説）に直面している」と評価している。そのためには、ＩＣＴ
環境を進化させるだけではなく、オフィスワークとテレワークの二つの働き方が相互に補うように社会のシステムを変革することが必要だと結論づけている。
中川（2020）は、日本において過去 1 世紀超の間（100 年前のスペイン風邪の感染後を含め）、人口の都市集中が続いてきたことを強調する。この傾向は「単に近視眼的な行動や過度の楽観性に基づくもの」ではないと判断している。この要因として、テクノ
ロジーの導入がコミュニケーションコストを大きく引き下げるため、企業の本社機能（金融、会計、法務、広告等）は生産機能から分化され東京をはじめとする大都市に集中してきたことが挙げられる。そして、大都市に集中する本社機能はフェイス・ツー・フェイス（対面型）コミュニケーションが不可欠であり、テレワークなどで用いられる技術は不完全な代替物であると位置づけている。そのため、「今後の都市のあり方は、今のシ
ョックを乗り切るという視点とは別の時間軸で検討されることが必要だろう」と述べ、「集積と密集・混雑を混同することなく、後者を避けた集積を形成していくことを重視すべき」であり、「テクノロジーを用いた都市管理の高度化に期待したい」と結論づけている。
藤田・浜口そして中川の見解をまとめると、現在のコロナ対応として企業が進めるテ− 95 −

レワークは基本的には対症療法としての位置づけであり、今のままでは東京集中の是正という展望は開けてこないと考えることができよう。都市集中には、それとは切り離せない経済的なメカニズムが底流として存在している。テレワークの活用によって個人にとって地方移住という選択が可能となるケースはもちろん出てくると見込まれるが、マクロ経済的には東京集中の方向が変わるほどの大きな効果はテレワークに期待できな
いのではないかと考えるのが妥当であろう。テレワークを含め働き方改革を進め、大都市において実現することが可能となる集積のメリットを活用して生産性を高めていくことは、日本の経済社会にとって最重要の政策であると考えられる。
第 3 節 テレワークの利用希望と移住意向に関する調査結果
第 3 章の分析結果によると、テレワーク希望は地方移住の気持ちに働きかける重要なチャネルであることが明らかとなった。テレワーク希望の実態をデータに即して整理しておきたい。本研究で使用している「地方移住の実態に関するインターネット調査」
は 2020 年 2 月 21 日～22 日に実施したが、その時点ではコロナ禍がここまで深刻化すると予想する人がそれほど多くはなかった（章末の参考 3）。調査では利用希望を含めたテレワークの実態を質問している。なお、回答にあたっては、感染リスクへの対応のために東京から脱出する状況ではなく、平時を念頭において選択してもらうことを明記した。
●勤務先における現在の活用可能状況
本調査の対象は全員が有業者であることから、勤務先において活用できる弾力的な働き方の制度を複数回答で質問した。その結果、テレワークが利用可能である者は回答者の 12.4％であることがわかった（図表 5-1）。最も多い回答が育児休暇制度であり 30.7％であった。それに比べると、テレワークの活用可能性は少数にとどまった。
図表 5-1 テレワークの利用可能性
0%

20%

テレワーク

40%

80%

12.4

フレックス勤務

23.1

短時間勤務

25.6

勤務地限定制度

6.7

育児休暇制度

30.7

介護休暇制度
新幹線通勤補助

60%

22.3
2.7

この中にあてはまるものはない

49.6

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査[Q47]あなたの勤務先で、あなた自身が活用できる制度をお答えください。（いくつでも）※実際に活用されているかは問わず、お答えください。

− 96 −

100%

●テレワークの利用希望
次に仮定として勤務先においてテレワークが利用可能な場合に利用したいと思うかどうかを質問した。現在利用している場合は、今後の気持ちを回答してもらった。その結果、利用したい（「利用したい」＋「どちらかというと利用したい」の計）は 52.1％と過半数に達した（図表 5-2）。他方、利用したくない（「利用したくない」＋「どちらかというと利用したくない」の計）は 18.0％を占めた。
図表 5-2 テレワークの利用希望

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査［Q48] 仮にあなたの勤務先で、テレワーク（インターネットなどの情報通信技術を活用し、会社に行
かずに、自宅や近くにある会社の拠点などで仕事をすること）が利用可能な場合、利用したいと思いますか。お気持ちに最も近いものをお選びください。※現在利用している方は、今後についてお答えください。※ウイルス感染防止や東京五輪などの特定イベントがある時ではなく、ふだんどおりに働く状況を念頭においてお答えください。

●属性別のテレワーク利用希望
次に、テレワーク利用希望を属性別に調べ特徴を考えてみたい。なお、特徴をわか
りやすく示すために、ここでは「テレワークの利用希望あり」は、Q48 の回答選択肢のうち「利用したい」と「どちらかというと利用したい」の合計とした。また、「テレワークの利
用希望なし」は、残りの 3 選択肢の回答計とした。また、以下に報告するのは、カイ二乗検定により統計的に有意であったものだけである。性別、子どもの有無、雇用形態（正規、非正規等）等は、利用希望の有無に関して統計的に有意な結果が得られなかった。
世代別に利用希望をみると、30 代までの若い世代では利用希望が過半数を占めて− 97 −

いたが、40 代以降の世代では概ね 40％台の利用希望であった（図表 5-3）。したがって、統計的にみて若い世代ほど利用希望割合が高いと判断できる。
図表 5-3 世代別のテレワーク希望

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：「希望あり」は、「利用したい」＋「どちらかというと利用したい」の合計（Q48）。「希望なし」は、残る 3 回答選択肢の合計。サンプルサイズは 25-29 歳（84）、30-34 歳（88）、35-39
歳（88）、40-44 歳（88）、45-49 歳（88）、50-54 歳（88）。カイ二乗検定の p 値：0.010

学歴別の利用希望については、短大高専卒以上の学歴では 50～60％程度がテレワーク利用を希望していたが、中高卒と専修学校卒では 30～40％程度の希望であった（図表 5-4）。したがって、統計的にみて高学歴者ほどテレワークの利用希望割合が高いと判断できる。

− 98 −

図表 5-4 学歴別のテレワーク希望

出所等は、図表 5-3 参照。
注：サンプルサイズは中高卒（112）、専修学校卒（59）、短大高専卒（49）、大学卒（267）、大学院卒（37）。カイ二乗検定の p 値：0.000

通勤時間別の利用希望については、1 時間半までの通勤時間に限れば、通勤時間が長くなるほどテレワーク希望の割合が高まる結果となり、生活実感に合致する結果となった（図表 5-5）。しかし、1 時間半-2 時間の回答者では逆にテレワーク希望なしが過半数を占めていた。該当するサンプル数が少ないことの影響かもしれないが、この背景についてはさらに検討を深めたいと考える。
図表 5-5 通勤時間別のテレワーク希望− 99 −

出所等は、図表 5-3 参照。
注：サンプルサイズは 15 分未満（100）、15 分-30 分（91）、30 分-45 分（95）、45 分-1 時間（98）、1 時間-１時間半（112）。1 時間半-2 時間（25）、2 時間以上（3）。「15 分-30 分」は、15分以上 30 分未満を指す（以下同じ）。「15 分未満」には、自宅・住み込みを含む。カイ二乗
検定の p 値：0.022

住宅種類別の利用希望については、持ち家（一戸建て）では「希望あり」が過半数割れとなった（図表 5-6）。居住間取りや通信環境などがテレワークに適していない可能性が考えられる。また、給与住宅では希望者が 3 割程度と最も少ない結果となった。
社宅生活には何らかの抑制要因がテレワークに働いていると推測できる。賃貸の住宅の場合は、概ね 6 割程度と高い利用希望があることが特徴である。
図表 5-6 住宅種類別のテレワーク希望

出所等は、図表 5-3 参照。
注：サンプルサイズは持ち家（一戸建て）（179）、持ち家（共同住宅）（89）、賃貸（公団・公営）（50）、賃貸（民営）（187）、給与住宅（17）。間借り等の回答者は省略した。カイ二乗検定の p 値：0.064

親の同居有無別に利用希望を調べると、親が同居していると利用希望のない割合
が過半数となった（図表 5-7）。

− 100 −

図表 5-7 親同居の有無別のテレワーク希望

出所等は、図表 5-3 参照。
注：サンプルサイズは親同居なし（407）、親同居あり（117）。カイ二乗検定の p 値：0.060

企業規模別の利用希望については、従業員 300 人以上の規模ではテレワーク利用
希望が 6 割から 7 割の高い割合となった（図表 5-8）。それ以下の規模では利用希望
が 4 割から 5 割にとどまった。規模が大きいほど利用希望割合が高いと判断できる。ただし、規模が小さいグループの中でも 30 人未満は利用希望が相対的に高くなっている点は注目したい。
図表 5-8 企業規模別のテレワーク希望

出所等は、図表 5-3 参照。
注：サンプルサイズは 30 人未満（130）、30-99 人（71）、100-299 人（77）、300-999 人（69）、1,000-4,999 人（66）、5,000 人以上（111）。カイ二乗検定の p 値：0.000− 101 −

●テレワーク利用希望者の個人所得
個人所得の大きさについて、テレワーク利用希望者と希望しない者を比較してみる。
第 3 章第 6 節で行ったのと同様の手法により、両者の平均所得に統計的に有意な差があるのかどうかを検定した。その結果は、次の 2 点にまとめられる。第一に、男女計ではテレワークを希望する者の平均所得は希望しない者よりも高く、これは 5％水準で統計的に有意であった。第二に、男女別では両方ともに、やはり希望する者の所得が希望しない者を上回っていた。なかでも女性の平均所得差は 5％水準で統計的に有意な差であった。女性の回答者の仕事は、テレワークが困難な内容が含まれていることが一つの背景にあるのではないかと考えられる。
図表 5-9 テレワーク利用希望別の個人所得比較
男女計
男性
女性

希望あり

希望なし

平均の差

標準誤差

p値

有意

参考：両者の分散

455.263(228)
553.719(121)
343.925(107)

392.893(197)
497.170(106)271.429(91)

62.37026.798

0.020

**

異ならない

56.54935.4980.113

72.49733.392

0.031

異ならない
**

異なる *

出所：地方移住の実態に関するインターネット調査
注：所得の単位は万円、( )内はサンプルサイズ、**：5％水準で有意、*：10％水準で有意。

●テレワークと地方移住の統計的な関係
このようにテレワークの利用希望については、属性からは 20～30 代、高学歴、大企業勤め、1 時間前後の通勤時間、賃貸住まいという特徴が浮かび上がった。次に本調査で質問している地方への移住意向（Q25）とテレワーク利用希望の関係を調べてみよう。
テレワーク希望（Q48）と地方移住の気持ち（Q25）はどちらも回答選択肢が 5 件の設問であるので、両問の回答結果の相関係数を計算してみた。男女計（サンプルサイズ
524）では 0.0847、男性（サンプルサイズ 262）では 0.1004、女性（サンプルサイズ 262）
では 0.0687 となり、相関関係は認められなかった。つまり、テレワークの利用希望と地方移住の気持ちの両者の動きに直接的な関係はなかった。
他方、第 3 章で分析したように、東京生活に関する心理状態の変数や属性に関するコントロール変数などを用いて推定すれば、相関関係はなくてもプロビット分析や回帰分析を通じて両者に有意な関係があるとの結果が得られたところである。
●テレワークは地方移住を進めるのか
コロナ禍が拡大している現在、テレワークを行った者の間に地方移住への関心が高まっているという現実はどのように理解できるであろうか。これに対しては、「新型コロナ− 102 −

ウイルスへの感染リスクを減少させたい」という考え方を交絡因子 25として考えることが役に立つ。すなわち、「テレワークを行う」ことが原因となって「地方へ移住する」という結果がもたらされるというよりも、感染リスクの減少という交絡因子の働きによって両者がつながってくると考えられる。「感染リスクを減らす」ために「テレワークを行う」、そして「感染リスクを減らす」ために「地方へ移住する」という関係がそれぞれ成立しているために、テレワークと地方移住が関係してくると理解できる。人々が感染リスクを回避するための行動を強めることが、テレワークを通じて地方移住を後押しする新しい流れは注目に値する。
第 4 節 テレワークの課題とまとめ
テレワークは働き方改革を実現する有効な手段の一つであり、コロナ禍がなかったとしても、その広がりが期待されている。しかしながら、内閣府（2020a）や東京商工会
議所（2020）によると、「社内での気軽な相談・報告が困難」、「取引先等とのやりとりが困難」という問題点が指摘される一方、「テレワークできない又は合わない職種である」というそもそも論が課題となっている。
また、パーソル総合研究所（2020）は、テレワーカーが自分の社内評価やコミュニケーションに不安を抱えている点や、テレワーカーと出社勤務者との間に心理的な溝が生じている点などを明らかにしている。
これまでの対面型の密集した職場勤務が前提であった環境からテレワークが新常態になるには、組織的にも個人的にも多くのチャレンジが見込まれている。これらを克服し働き方改革が一つ一つ実現していくプロセスにおいて、テレワークの広がりが地
方移住を後押しするというメカニズムが徐々に現れてくることが期待できるだろう。
集積のメリットを重視する経済学の観点からは都市集中、とりわけ東京集中を抑制する議論を展開するのは容易ではない。しかし、一極集中の脆弱性や感染リスクの高
まりへの対処という経済社会全体の視点に立てば、人々の行動変容は着実に進展し、先行して地方移住を行う人々の流れがさらに続いていくことが期待される。

25

交絡因子とは原因と結果の両方に影響を与える「第 3 の変数」であり、相関関係にすぎないもの
を因果関係があるかのように見せかけてしまうものであると、中室・津川（2017）は説明する。

− 103 −

参考 3 新型コロナウイルスの感染に関する主な出来事 （2020 年 1 月から 11 月）
1 月 6 日 中国 武漢で原因不明の肺炎 厚労省が注意喚起
1 月 14 日 ＷＨＯ 新型コロナウイルスを確認
1 月 16 日 日本国内で初めて感染確認 武漢に渡航した中国籍の男性
1 月 30 日 ＷＨＯ「国際的な緊急事態」を宣言
2 月 3 日 乗客の感染が確認されたクルーズ船 横浜港に入港
2 月 13 日 国内で初めて感染者死亡 神奈川県に住む 80 代女性
2 月 27 日 安倍首相 全国すべての小中高校に臨時休校要請の考え公表
3 月 9 日 専門家会議「３条件重なり避けて」と呼びかけ
3 月 24 日 東京五輪・パラリンピック １年程度延期に
3 月 29 日 志村けんさん死去 新型コロナウイルスによる肺炎で4 月 7 日 ７都府県に緊急事態宣言 「人の接触 最低７割極力８割削減を」
4 月 11 日 国内の感染者 １日の人数としてはこれまでで最多の 700 人超
4 月 16 日 「緊急事態宣言」全国に拡大 13 都道府県は「特定警戒都道府県」に4 月 18 日 国内の感染者 １万人超える（クルーズ船除く）
5 月 4 日 政府「緊急事態宣言」５月 31 日まで延長
5 月 7 日 国内の感染者 １日の人数が 100 人下回る
5 月 14 日 政府 緊急事態宣言 39 県で解除 ８都道府県は継続
5 月 20 日 夏の全国高校野球 戦後初の中止決定
5 月 21 日 緊急事態宣言 関西は解除 首都圏と北海道は継続
5 月 25 日 緊急事態の解除宣言 約１か月半ぶりに全国で解除
6 月 2 日 初の「東京アラート」 都民に警戒呼びかけ
6 月 8 日 世界の感染者 24 時間で最多の 13 万 6000 人
6 月 28 日 世界の感染者 1000 万人超える
6 月 29 日 世界の死者 50 万人超える
7 月 2 日 東京都 107 人の感染確認 100 人超は 2 か月ぶり
7 月 3 日 国内の感染者 2 か月ぶりに 200 人超える
7 月 9 日 東京都 224 人の感染確認 過去最多
国内の感染者 300 人超える 5 月 2 日以来
7 月 10 日 国内の１日の感染者 400 人超える ４月 24 日以来
7 月 13 日 WHO 「多くの国が誤った方向に」 事態悪化を警告
7 月 18 日 世界の死者 60 万人超える
7 月 22 日 「Ｇｏ Ｔｏトラベル」キャンペーン始まる
国内の１日の感染者 795 人 過去最多
7 月 23 日 東京都 366 人感染確認 過去最多
7 月 27 日 WHO「パンデミックは加速し続けている」− 104 −

7 月 28 日 国内の死者 1,000 人超える（クルーズ船除く）
7 月 29 日 国内の１日の感染者 1,000 人超 岩手で初確認
8 月 10 日 アメリカの感染者数が 500 万人を超える
8 月 11 日 世界の感染者 2000 万人を超える
8 月 15 日 ヨーロッパで感染再拡大受けた措置相次ぐ
8 月 17 日 4-6 月期 GDP 年率-27.8％
8 月 20 日 対策分科会 尾身会長「流行はピークに達したとみられる」
8 月 28 日 新型コロナ感染者への対応 ルールの見直し検討
政府が新型コロナ対策の新たな方針発表
9 月 5 日 WHO 「新型コロナのワクチン 分配開始は来年中頃の見通し」。“慎重に安全性を確認すべき”という考え示す。
9 月 9 日 世界の製薬会社など 9 社が新型コロナワクチン開発で“安全最優先”を宣言
アストラゼネカ 新型コロナのワクチン 臨床試験を一時的に中断
9 月 13 日 アストラゼネカ コロナのワクチン 英国内での臨床試験を再開
10 月 2 日 トランプ大統領が新型コロナウイルスに感染
10 月 12 日 ヨーロッパで感染急拡大
10 月 14 日 フランスが 3 か月ぶりに非常事態を宣言 ヨーロッパで感染再拡大
11 月 5 日 1 週間にクラスターが 100 件超 前週の 1.6 倍 9 月以降最多
11 月 7 日 北海道 警戒ステージ「3」に ススキノで営業時間短縮など要請
11 月 10 日 政府分科会が緊急提言「急速な感染拡大の可能性も」ファイザーがワクチン「90％超の予防効果」と暫定結果発表
11 月 16 日 GDP(7-9 月) 年率換算で前期比+21.4％
11 月 18 日 国内感染者数が過去最多の 2201 人に。東京も過去最多の 493 人で感染状況を最高レベ
ルに引き上げへ日本医師会の中川会長 「Go To トラベル」と感染「間違いなく十分に関与」
11 月 19 日 国内感染者数 2388 人、東京都 534 人でともに 2 日連続で過去最多を更新。

出所：ＮＨＫ「特設サイト新型コロナウイルス」
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/chronology/ （2020 年 11 月 30 日アクセス）− 105 −

第 6 章 総括
この 1 年の間に東京をめぐる人口移動の環境は大きく変化し、それを反映して転出と転入の動きにも変化の兆しが生じている。20 代から 30 代の若年世代の視点に立って、本研究の分析結果を最後にとりまとめておきたい。
●プッシュ要因とプル要因
移民研究におけるプッシュ要因とプル要因という考え方を東京から地方への移住にあてはめると、プッシュ要因として東京生活における満足度、ストレス、将来期待、そしてそれらに影響するさまざまな問題があり、プル要因としては移住先の雇用機会や所得、住まい、自然環境やくつろぎなどをあてはめることができる。本研究においてプッ
シュ要因を検証したのが第 3 章のプロビット分析であり、プル要因を検討したのが第 4章のコンジョイント分析と位置付けられる。そして、第 5 章のテレワークは両要因に関係する要素であると考えられる。
●分析結果のまとめ
本研究では、独自の調査結果に基づいて三つのトピックに関する分析を行ってきた。
それらは、地方への移住意向、移住支援施策と移住地選好、そしてテレワークという新しい働き方である。そのポイントは次のようにまとめることができる。
第一に、東京圏から地方への移住意向については、東京生活における満足度の低下、東京におけるストレスの高まり、将来に対する期待の低下が移住する気持ちを高めることを示唆していた。そのような心理状態に影響を与えている日々の出来事としては、帰宅時刻の遅さ、仕事上のストレス、住宅の手狭感があった。また、心理状態とは別に、地方旅行への好みがあると移住する気持ちを高めることが確認された。
第二に、移住支援施策については、本研究で用いた「生活キャピタル」という概念を用いると、人々の希望を明確に整理できた。その概念は、暮らしやすさに関係するハードの施設、暮らしやすさの実感につながる利便性の高い利用形態（すなわちソフト）、
そしてソーシャル・キャピタルを総合するものである。移住を考える一人ひとりの生活にとって、関心の高い分野は、医療かもしれないし、教育かもしれない。しかし、行政にとって移住検討者の多くの賛同を得るための施策は、生活キャピタルという総合的な概念の下で暮らしやすさを整えることが重要となろう。また、移住地選好に関する計量分
析の結果は、移住地における仕事の種類と所得の変化の 2 要素が選好を決める判断において 5 割以上の重要度を持っていることが明らかとなった。この 2 要素そのものは概ね予想どおりの属性であると言えるが、移住地選好の過半数を占めるという点は新しい発見である。
第三に、テレワークに地方移住に対するプラスの効果があるとの期待が統計的にも− 107 −

明らかになった。すなわち、テレワークの利用希望は移住する気持ちにつながることを示すことができた。テレワークは働き方改革の重要な手段であるが、コロナ禍における東京生活の満足度低下を受けて対処する術を提供している。そして、仕事場所に関する自由度を高めるというメリットがあることから、地方移住への展望を拓いている。本
研究では、テレワークの利用希望が高い者の属性として 20～30 代、高学歴、大企業勤め、1 時間前後の通勤時間、賃貸住まいという特徴が浮かび上がった。
●若年世代には移住の大きな潜在性
本研究の視点である若年世代の視点で特徴をまとめると、20 代から 30 代において地方移住に大きな潜在性を確認することができた。その一部は、コロナ禍にある 2020
年後半に地方移住の動きが顕在化し、政府が積極的な支援を行おうとしている。
具体的には、第一に、30 代後半世代は相対的に東京生活にストレスを感じていることが統計的に有意であった。これは移住する気持ちを高める要因である。第二に、移住地選好の重要度において若年世代は他の世代よりも所得の変化に大きな関心を払っている。移住先において現住地と同程度の所得が見込めることに大きな効用を置いており、所得が 2～3 割減少することは移住地選好に大きなマイナス要因となる。デー
タ面では詰める必要があるが、高年世代より若年世代の方が移住地における所得減
少に寛容な受け止めが可能となるような仕事があり得ると期待できるのではないだろうか。第三に、所得への選好と反対の関係にあるのがアメニティである。調査結果に基づくと、自然環境への相対的な重視度は高年世代ほど高く、若年世代ではとても低くなっていることに留意したい。第四に、世代別には 20 代から 30 代にテレワークの利用希望が高い。したがって、テレワーク希望は地方移住の気持ちにつながることから、若年世代に地方移住への気持ちを実行に移すチャンスが訪れていると考えられる。
しかし、移住決定は総合判断でなされるものであり、一つの要素が決定的な役割を果たす場合はそれほど多くはないという点を忘れることはできない。さらに、東京の特長である人の近接性に打撃を与えるコロナ禍という一時的な要因と東京集中を促す集
積のメリットという持続的な要因をバランスよく判断することも重要になる。人口移動はダイナミックな動きを続けるだろう。したがって、コロナ禍が終息し東京の住みよさが改めて実感されるようになると、2020 年度に入って生じた東京からの転出超過という状況
は一時的な現象であったということもあり得ると考えられる。
●地方移住はライフスタイルの選択
人々が地方移住を考える時に、雇用面の関心が大きなウエイトを占めていた。地方に働く場を創るというのは、戦後一貫した地方の課題であった。社会資本を整備して企業立地を促すという方針を基本に据え、全国各地に公共投資が実施され、地域ごとのばらつきは残るものの生活環境は著しく改善した。このような公共投資をコアとする− 108 −

政策の延長に地方移住支援施策の方向があるという考え方には距離を置く見方が提示されている26。コロナ禍の影響が及んでいるとはいえ、デジタル化を活用すれば企業立地にすべてを頼らなくとも地方に雇用を生み出すチャンスが現実になっている。したがって社会資本整備は企業立地を目指すのではなく、通信環境等のデジタル化投資にまずは重点を置きつつ、暮らしよさのための生活キャピタル整備を優先すべきと考えられる。それは、ハード面のみにとどまらず、ソフト面での暮らしやすさも高めるものであることが期待される。
本研究の分析によると、男性に限ると移住の気持ちがある者の方がそうでない者よりも統計的に平均所得が高いという結果が得られた。米国において同様の結果を得ている 1990 年代の研究がある。しかし、所得格差が人口移動の基本であるという理論に鑑みると、この統計的事実は所得に関する「移住パラドックス」の存在を示唆している。
所得の高い層はアメニティを重視すると考えて不思議ではない。したがって、東京からの地方移住については、地域の特徴を生かした生活キャピタルが整う中で人々がそれぞれの追求するライフスタイルが実現し、より高い暮らしの効用が実感できるような移住地を選択していくという姿を描いて取組みを進めることが有効と考える。移住地の選択はライフスタイルの選択であると言える時期に入っているのではないだろうか。
●今後の課題最後に、本研究において残された問題と今後に向けた課題を整理しておきたい。
第一に、移住地選好に関するコンジョイント分析において、政策立案分野の重要度に関する示唆が得られた。しかしながら、回答負担を減らしながら有効な情報を収集するためには、調査カードに記す属性と水準の洗練化に向けた努力を積み重ねる必要がある。例えば、アメニティやライフスタイルに関する内容をどのように差別化して移住地選好の質問に反映させることができるかは一つの課題である。
第二に、働き方改革や 70 歳までの就業機会努力義務の施行（2021 年 4 月）に示されるように雇用分野で変化が起こっている。ジョブ型雇用のような働き方がテレワークとともに広がっていけば、住む地域と働く地域の密着性あるいは近接性が薄まるであろう。
そのような変化を先取りしながら地方移住のいろいろな形態を念頭に置いた支援施策の検討が有意義になると見込まれる。
第三に、実際に地方に移住した人々のデータを収集することである。本研究は移住する前の状況に関する情報で分析を行った。やはり地方へ移住した人の属性を丁寧に把握したデータを用いて移住における人的資本理論や自己選択バイアスの検証を深めることが重要であると考える。

26「地方政策 「創生」から「分権」へ」『朝日新聞』 2020 年 10 月 20 日社説。

− 109 −

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日本総合研究所（2018）『全 47 都道府県幸福度ランキング』（2018 年版）、東洋経済新報社.
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https://rc.persol-group.co.jp/news/202006100001.html （2020 年 6 月 22 日アクセス）.
藤井一明（2020）「在宅勤務が促す人材移動」『日本経済新聞』 2020 年 6 月 13 日.
藤田昌久・浜口伸明（2020）「都市の強みの３密変革促す」『日本経済新聞』 2020 年 7
月 8 日.
ふるさと回帰支援センター『100 万人のふるさと』（年 4 回）.
ふるさと回帰支援センター https://www.furusatokaiki.net/（2020 年 8 月 26 日アクセス）.
ベッカー、ゲーリー・Ｓ（1976）『人的資本』、佐野陽子訳、東洋経済新報社、原著
Becker, Gary. Human Capital. は 1964 年出版.

− 111 −

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まち・ひと・しごと創生本部（2019）『第 2 期 「まち・ひと・しごと創生総合戦略」』.
まち・ひと・しごと創生本部（2020）「まち・ひと・しごと創生基本方針 2020」.
森田果（2014）『実証分析入門』、日本評論社.
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山田浩之・徳岡一幸編著（2002）『地域経済学入門（新版）』、有斐閣.
山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学』、中央経済社.
山本庸平（2017）『統計学 15 講』、新世社.
Borjas, George J., Stephen G. Bronars and Stephen J. Trejo (1992),“Self-Selection and Internal Migration in the United States,” Journal of

Urban Economics, 32, pp.159-185.

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Ashenfelter and D. Card ed., Handbook of Labor Economics, Elsevier,Vol.3, Chapter 28, pp.1697-1760.
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Faggian, Alessandra, Philip McCann and Stephen Sheppard (2007), “SomeEvidence That Women Are More Mobile than Men: Gender Differencesin U.K. Graduate Migration Behavior,” Journal of Regional Science,
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Gabriel, Paul E. and Susanne Schmitz (1995), “Favorable Self-Selection andthe Internal Migration of Young White Males in the United States,” The
Journal of Human Resources, Vol.30, No.3, pp.460-471.
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Greenwood, Michael J. (1985), “Human Migration: Theory, Models, andEmpirical Studies,” Journal of Regional Science, Vol.25, No.4,

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Greenwood, Michael J. and Gary L. Hunt (1989), “Jobs versus Amenities in
the Analysis of Metropolitan Migration,” Journal of Urban Economics,
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Greenwood, Michael J. (2015), “Perspectives on Migration Theory ―− 112 −

Economics,” in Michael J. White ed., International Handbook of
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Nakosteen, Robert A. and Michael Zimmer (1980), “Migration and Income:
The Question of Self-Selection,” Southern Economic Journal, Vol.46,
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Ohta, Souichi (2007), “Interregional Earnings Differentials and the Effect ofHometown on Earnings in Japan,” ESRI International Collaboration
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− 113 −

地方移住の実態に関するインターネット調査：質問票（調査期間 2020 年 2 月 21 日～2 月 22 日、調査委託先：マクロミル）
選択肢の冒頭にある図形は、それぞれ回答選択数を示す。また、ＦＡは自由記述を示す。
□
複数選択
○
単一選択
▽
単一選択

Q1

あなたが同居している方の属性をお答えください。（いくつでも）※あなたから⾒た続柄でお答えください。

□ 1.
□ 2.
□ 3.
□ 4.
□ 5.
□ 6.
□ 7.
□ 8.
□ 9.
□ 10.
□ 11.
□ 12.
□ 13.
□ 14.

Q2

配偶者
自分の父親
自分の⺟親
配偶者の父親
配偶者の⺟親自分の子ども兄弟・姉妹（配偶者の兄弟・姉妹も含む）
自分の祖父
自分の祖⺟
配偶者の祖父
配偶者の祖⺟
友人・恋人
その他【FA】
一人暮らし

平⽇で、あなたが家族そろって⼣⾷をとる頻度はどれくらいですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q3

平⽇に家族そろって⼣⾷をとることはない
週に1回未満週に1回
週に2〜3回
週に4〜5回

あなたの兄弟・姉妹構成をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

兄弟姉妹はいない
兄弟姉妹がいて、自分は⻑男または⻑⼥
兄弟姉妹がいて、自分は次男または次⼥
兄弟姉妹がいて、自分は上記以外− 115 −

Q4

Q4S1
Q4S2

あなたご自身、またはあなたの配偶者のお父さまはどちらにお住まいですか。
※表示された項目についてお答えください。

項目リスト
1.
自分の父親
2.
配偶者の父親
選択肢リスト○ 1.
同じ建物・敷地内○ 2.
同じ区市町村内○ 3.
同じ都県の他の区市町村
○ 4.
他の道府県
○ 5.
海外
○ 6.
亡くなっている
○ 7.
分からない

Q5

Q5S1
Q5S2

FA
FA

あなたご自身、またはあなたの配偶者のお⺟さまはどちらにお住まいですか。
※表示された項目についてお答えください。

項目リスト
1.
自分の⺟親
2.
配偶者の⺟親
選択肢リスト○ 1.
同じ建物・敷地内○ 2.
同じ区市町村内○ 3.
同じ都県の他の区市町村
○ 4.
他の道府県
○ 5.
海外
○ 6.
亡くなっている
○ 7.
分からない

Q6

Q6S1
Q6S2

FA
FA

あなた自身のご両親、またはあなたの配偶者のご両親に、介護が必要な方はいらっしゃいますか。

項目リスト
1.
自分の両親
2.
配偶者の両親
選択肢リスト○ 1.
介護が必要な人はいない○ 2.
父親（義父）のみ○ 3.
⺟親（義⺟）のみ○ 4.
両親（義両親）どちらも
○ 5.
わからない

− 116 −

Q7

あなたには、お子さまが何人いらっしゃいますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

Q8

子どもはいない
1人
2人
3人
4人
5人以上

あなたが同居されているお子さまで、一番年齢が上のお子さまについて、あてはまるものをお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.

Q9

未就学児
小学生
中学生
高校生
専修学生
短大・高専生大学・大学院生
社会人
無職

あなたが同居されているお子さまで、一番年齢が下のお子さまについて、あてはまるものをお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.

Q10

未就学児
小学生
中学生
高校生
専修学生
短大・高専生大学・大学院生
社会人
無職
前問で回答した以外で同居している子どもはいない

あなたご自身の健康状態についてお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

よくない
あまりよくない
ふつう
まあよい
よい

− 117 −

Q11

あなたが同居されている方の、健康状態をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q12

よくない
あまりよくない
ふつう
まあよい
よい

あなたは、現在のお仕事において、身体の疲れを感じていますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q13

まったく感じていない
あまり感じていない
やや感じているおおいに感じている

あなたは、現在のお仕事において、精神的な疲れ（不安や悩み、ストレスなど）を感じていますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q14

まったく感じていない
あまり感じていない
やや感じているおおいに感じている

あなたが現在お住まいの、住宅の種類をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

Q15

持ち家（一⼾建て）持ち家（共同住宅）公団・公営などの賃貸住宅
⺠営の借家・アパート
社宅などの給与住宅
その他【FA】

Q14_6FA

あなたの現在の住居の床面積をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.
○ 11.
○ 12.
○ 13.
○ 14.
○ 15.

30平方メートル（約19畳）未満
30平方メートル（約19畳）〜40平方メートル（約26畳）未満
40平方メートル（約26畳）〜50平方メートル（約32畳）未満
50平方メートル（約32畳）〜60平方メートル（約40畳）未満
60平方メートル（約40畳）〜70平方メートル（約45畳）未満
70平方メートル（約45畳）〜80平方メートル（約52畳）未満
80平方メートル（約52畳）〜90平方メートル（約58畳）未満
90平方メートル（約58畳）〜100平方メートル（約65畳）未満
100平方メートル（約65畳）〜110平方メートル（約71畳）未満
110平方メートル（約71畳）〜120平方メートル（約78畳）未満
120平方メートル（約78畳）〜130平方メートル（約84畳）未満
130平方メートル（約84畳）〜140平方メートル（約90畳）未満
140平方メートル（約90畳）〜150平方メートル（約97畳）未満
150平方メートル（約97畳）〜160平方メートル（約103畳）未満
160平方メートル（約103畳）以上− 118 −

Q16

あなたの現在の住居の床面積をお答えください。
アパート・マンションなど共同住宅の場合は、あなたとご家族が自由に使える専⽤部
分でお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.
○ 11.
○ 12.
○ 13.
○ 14.
○ 15.

Q17

30平方メートル（約19畳）未満
30平方メートル（約19畳）〜40平方メートル（約26畳）未満
40平方メートル（約26畳）〜50平方メートル（約32畳）未満
50平方メートル（約32畳）〜60平方メートル（約40畳）未満
60平方メートル（約40畳）〜70平方メートル（約45畳）未満
70平方メートル（約45畳）〜80平方メートル（約52畳）未満
80平方メートル（約52畳）〜90平方メートル（約58畳）未満
90平方メートル（約58畳）〜100平方メートル（約65畳）未満
100平方メートル（約65畳）〜110平方メートル（約71畳）未満
110平方メートル（約71畳）〜120平方メートル（約78畳）未満
120平方メートル（約78畳）〜130平方メートル（約84畳）未満
130平方メートル（約84畳）〜140平方メートル（約90畳）未満
140平方メートル（約90畳）〜150平方メートル（約97畳）未満
150平方メートル（約97畳）〜160平方メートル（約103畳）未満
160平方メートル（約103畳）以上

あなたの通勤時間は、片道どのくらいですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.

Q18

15分未満
15分以上30分未満
30分以上45分未満
45分以上1時間未満
1時間以上1時間半未満
1時間半以上2時間未満
2時間以上
自宅勤務・住み込み

普段、あなたが帰宅する時刻は、平均どれくらいですか。
※前問で「自宅勤務・住み込み」とお答えになった方は、業務が終わり、プライベートに切り替わる時刻をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.

午後7時より早い
午後7時台
午後8時台
午後9時台
午後10時台
午後11時台午前0時より遅い− 119 −

Q19

数年後まで住み続けることを考えると、あなたの現在のお住まいは⼿狭であるとお考
えですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q20

まったく思わない
あまり思わない
やや思う
おおいに思う

あなたは都会を離れて旅⾏することが好きですか。
※名所旧跡巡り、グルメ、温泉、海、山、スキー、写真撮影など、どのような目的の旅⾏でも構いません。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q21

好きではないどちらかといえば好きではない
どちらかといえば好き
好き

あなたが仮に移住を考える時、重視することを1〜3位までお答えください。
【1位のみ必須】

順位回答（3位/番目まで）
○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.
○ 11.
○ 12.
○ 13.

Q22

仕事が安定していること・収⼊が良いこと
仕事の魅⼒ややりがいがあること
住居が広く、心地よく住めること
親にすぐ会いに⾏ける距離であること
東京までそれほど遠くないこと
買い物など生活の利便性が良いこと
交通の利便性が良いこと
公共基盤が充実していること
自然環境が豊かであること
教育環境が良いこと
医療福祉環境が良いこと
家族全員の同意が得られること
移住先の自治体からの支援が得られること

今、都会で生活していることに対するあなたの満⾜度はどのくらいですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q23

とても不満である
やや不満であるやや満⾜している
とても満⾜している

あなたは都会での今の生活において、ストレスを感じていますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

まったく感じていない
あまり感じていない
ある程度感じている
おおいに感じている− 120 −

Q24

あなたは、将来、一都三県（東京都・神奈川県・埼⽟県・千葉県）の都会での生活が豊かになることを期待していますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

Q25

まったく期待していない
あまり期待していない
ある程度期待している
おおいに期待している

あなたは現在から数年の間に、地方に移住してもよいという気持ちがありますか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q26

まったくないあまりない
どちらともいえない
ある程度ある
おおいにあるこちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q27

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい− 121 −

Q28

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q29

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q30

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q31

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい− 122 −

Q32

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q33

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q34

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q35

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい− 123 −

Q36

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q37

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q38

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q39

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい− 124 −

Q40

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q41

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

こちらの移住条件をご覧になって、あなたのお気持ちに最も近いものをお答えください。
示されている条件以外については、すべてのパターンにおいて同じであると仮定します。
※時間距離︓【新幹線で2時間程度】仙台駅、盛岡駅、新潟駅、⻑野駅、富山駅など【新幹線で3時間程度】盛岡駅や富山駅よりも遠い場所※持ち家一⼾建ての住居の広さ平均（2018年）︓【東京都】109平方メートル、5.1室、【⻑野県】149平方メートル、6.4室

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q42

移住したくない
どちらかというと移住したくない
どちらともいえない
どちらかというと移住したい
移住したい

あなたの初職から現在までの転職回数はどれくらいですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

Q43

転職をしたことはない
1回
2回
3回
4回
5回以上

あなたのご家庭の世帯年収をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.

200万円未満
200万円以上400万円未満
400万円以上600万円未満
600万円以上800万円未満
800万円以上1，000万円未満
1，000万円以上1，200万円未満
1，200万円以上1，500万円未満
1，500万円以上2，000万円未満
2，000万円以上
わからない／答えたくない− 125 −

Q44

あなたの出身地（実際に生活したことのある地域で、あなたにとって「ふるさと」である
ところ）はどちらですか。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.

北海道
東北地方（⻘森県、岩⼿県、宮城県、秋⽥県、山形県、福島県）
関東地方（茨城県、栃木県、群馬県の３県のみ）
東京圏（埼⽟県、千葉県、東京都、神奈川県）
中部地方（新潟県、富山県、⽯川県、福井県、山梨県、⻑野県、岐⾩県、静岡○ 5.
県、愛知県、三重県）○ 6.
近畿地方（滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県）○ 7.
中国地方（鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県）○ 8.
四国地方（徳島県、香川県、愛媛県、高知県）
九州地方（福岡県、佐賀県、⻑崎県、熊本県、大分県、宮崎県、⿅児島県、沖○ 9.
縄県）○ 10. 海外【FA】
Q44_10FA

Q45

あなたの最終学歴をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

Q46

中学卒
高校卒
専修学校卒
短大・高専卒
大学卒
大学院卒

あなたの勤務先の業種をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.
○ 7.
○ 8.
○ 9.
○ 10.
○ 11.
○ 12.
○ 13.
○ 14.
○ 15.

Q47

建設業
製造業
電気・ガス・熱供給・水道業
情報通信業
運輸業、郵便業
卸売業、小売業
⾦融業、保険業
不動産業、物品賃貸業
学術研究、専門・技術サービス業
宿泊業、飲⾷サービス業
生活関連サービス業、娯楽業
教育、学習支援業
医療、福祉
公務員
その他【FA】

Q46_15FA

あなたの勤務先で、あなた自身が活⽤できる制度をお答えください。（いくつでも）※実際に活⽤されているかは問わず、お答えください。

□ 1.
□ 2.
□ 3.
□ 4.
□ 5.
□ 6.
□ 7.
□ 8.

テレワーク
フレックス勤務
短時間勤務
勤務地限定制度
育児休暇制度
介護休暇制度
新幹線通勤補助
この中にあてはまるものはない− 126 −

Q48

仮にあなたの勤務先で、テレワーク（インターネットなどの情報通信技術を活⽤し、会社に⾏かずに、自宅や近くにある会社の拠点などで仕事をすること）が利⽤可能な場合、利⽤したいと思いますか。
お気持ちに最も近いものをお選びください。
※現在利⽤している方は、今後についてお答えください。
※ウィルス感染防⽌や東京五輪などの特定イベントがある時ではなく、ふだんどおりに働く状況を念頭においてお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.

Q49

利⽤したくない
どちらかというと利⽤したくない
どちらともいえない
どちらかというと利⽤したい
利⽤したい

あなたの勤務先の従業員規模をお答えください。
※会社全体の人数をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

Q50

30人未満
30人以上99人以下100人以上299人以下300人以上999人以下
1，000人以上4，999人以下
5，000人以上

あなたの配偶者の勤務形態をお答えください。

○ 1.
○ 2.
○ 3.
○ 4.
○ 5.
○ 6.

正社員・正規職員
パート・アルバイト
派遣・嘱託・契約社員
自営・家族従業者・フリーランス・内職
会社などの役員
現在働いていない− 127 −