日本の都市の未来
統計予測モデルから導かれる100年後の日本の姿

RIETIファカルティ･フェロー
京都大学経済研究所
森知也

1日本の人口の将来推計(本州･北海道･四国･九州と道路で接続する地域に限る)
2

日本の出生率の推移

1.20 (2023年)

3

世界の出生率の推移

出生率

米国ワシントン大学保健指標評価研究所 (IHME) (Lancet, 2024)

50年後、全ての国で出生率が2.1を下回る
今後、移民政策は人口減の解決にならない。
年

2075年
4

研究の意図・その早期公開の意図

1. 人口減少の量的な効果についての分析が殆ど存在しないなか、都市･地域経済学の側面から、まずそれを行うこと。
2. 個々の都市･地域の問題以上に、人口減少の背景には解決に時間を要する、少子化を含めたより深い問題がある。それらについて本気で取り組むきっかけを作ること。

5

地域人口の予測のための鍵
1. 人口集積としての｢都市｣を単位として地域を捉える
2. 次の2つの変化に注目する：‣ 人口減少‣距離摩擦の減少 (輸送･通信費用の減少)
3. 事実の再現性が高い (経済集積) 理論に基づいて予測する

6

｢都市｣を通して地域を捉える理由

7

都市とは
基本データ：1kmメッシュ単位の人口データ

都市 ＝ 人口集積
i. 人口密度 ≧ 1000人/km2
ii. 総人口 ≧ 10,000人
iii. 連続な地域

8‣ 2020年の都市 (431個)‣ 全国面積の6%‣ 全国人口の80%

なぜ都市なのか
都市人口分布

都市の人口秩序の存在：ほぼ直線 ＝ べき乗則
順位比が同じ人口比が同じ東京(1位) / 大阪(2位) = 2.3‣ 奈良(10位) / 松山(20位) = 2.3‣

1

都市の人口順位9✤ 対数軸：同じ比率が同じ長さ

他の地域単位ではべき乗則は成立しない
2020年

行政区 (都道府県, 市区町村)：
決まった境界内の人口

地域の人口

都道府県市区町村➔ 人口規模は頭打ち (明確な秩序なし)
都市：境界は結果として決まる

都市➔ 人口規模分布に秩序1

地域の人口順位10べき乗則を伴う相似構造
全国 (東京圏)

人口規模

大阪圏
名古屋圏
福岡圏
札幌圏

人口規模順位11

都市の人口と配置の相似構造
地域単位＝ 大都市 + 周辺小都市群

相似な入れ子構造

12普遍的な秩序
2015年
US

FranceGermany

Japan

China

India

13

(Mori, Smith & Hsu, 2020)

｢都市｣を通して地域経済をみるメリット
秩序の存在が‣ 事実の理論による再現性を検証する場合‣ 地域経済の予測をする場合にガイドになる

14

距離摩擦の減少を考慮する必要性

15

過去と未来の距離摩擦の減少
過去の50年‣ 新幹線・高速道路網の整備(人口の半分以上が日帰りで対面で会える)‣ インターネット・スマホの普及(瞬時のデータ共有・テキスト対話 ➔ ビデオ会議)

今後‣ 自動運転・物流の自動化(物流の2024年問題がきっかけ)‣ 仮想現実 ➔ 物理的移動の必要性(実際の3次元の対面コミュニケーションの模擬・体験の遠隔共有)⤵︎16

人口と距離摩擦の減少がもたらす地域の未来とは
人口3千数百万人：いまの東京都市圏程度の人口‣ ほとんどの人口が東京に集中するのか？
‣ 各地域が同じ割合で縮小するのか？

自動運転と仮想現実が当たり前の世界‣ 都会も田舎もなくなるのか ?
‣ 都会がもっと強くなるのか？
17

秩序を再現できる経済集積理論

18

都市の人口と位置を決める2つの｢地の利｣
後天的な地の利：集積により生じるメリット｢ 集積の経済｣
分布の形 (べき乗則を伴う相似構造)

先天的な地の利：自然条件・歴史的経緯から生まれるメリット
分布の地図上での位置
例. 最大の都市が平地が広大な関東平野にできる19経済集積理論による秩序の再現
仮想経済

エッセンスだけを残して単純化した経済

仮想的な国土‣ 先天的な地の利がない対称な国土‣ 多数の産業 (集積の経済の程度が異なる)
均衡‣ 多数の世帯･企業がそれぞれの利得を最大化すべく意思決定する‣ すべての市場で需給が釣り合うように価格が決まる

20

論文：Mori et al. (2023)

経済集積理論による秩序の再現 — つづき産業数 = 16

人口

人口

産業数 = 4

人口順位

産業数 = 64

産業数 = 256

✤ 十分に多様な産業がある場合に秩序が再現される。

人口人口人口順位

人口順位
21

論文：Mori et al. (2023)

距離摩擦の減少と都市集積の変化
事実と理論

22

過去50年の変化
国レベルの変化
大都市へ極化 (集中)
大都市はより大きく

小都市はより小さく23

過去50年の変化
都市レベルの変化
平坦化 (分散)平坦化

24

過去50年の変化
都市レベルの変化
雇用分布も平坦化

25

輸送･通信費用減少の理論的効果

26

論文：Akamatsu et al. (2023)

都市盛衰の統計予測モデル
統計数理研究所 村上大輔氏との共同研究“Sustainability of cities under declining population anddiminishing distance frictions: The case of Japan”
RIETI DP 24-E-028 (2024) — 改訂中.

27

人口・距離摩擦の減少の理論的効果
国レベルで起こること

都市レベルで起こること

都市の人口(1) べき乗則の維持(1) 都心の人口密度の低下(2) 郊外化(3) 大都市への集中

平坦化(2) 下降28

予測に使う統計モデルの構造
国レベル‣ 総人口 (社人研による予測値)‣ 都市化(都市人口シェアの変化) (過去からのトレンド)‣ 都市人口分布のべき係数の変化 (過去からのトレンド)

都市レベル‣ 各都市固有の人口成長過程

都市境界の更新(成長速度･加速度など)

1kmメッシュレベル‣ 各1kmメッシュ固有の人口成長過程(過去50年のデータからモデルを推定)
29

都市形成･消滅･合併･分裂

都市の成長･衰退の予測結果

30

都市数の変化✤ 100年後に半分から7割の都市が消滅

31

都市人口分布の変化
中位推計

低位推計

32

国レベルで起こる極化
10万人都市
2020年
83都市

札幌

弘前金沢
新潟
北九州 岡山 高崎
広島 大津福岡佐世保
熊本

2120年

旭川

中位推計
釧路
帯広

33都市

盛岡
仙台

低位推計

東京

23都市

大阪
奈良 浜松 静岡
鹿児島 都城名古屋

33

国レベルで起こる極化 — つづき50万人都市
2020年

2120年

札幌

21都市

中位推計
9都市

新潟

金沢
北九州 岡山
高崎
広島 大津
福岡
熊本

仙台

低位推計

東京

7都市

大阪
奈良 浜松 静岡
鹿児島
名古屋

34

国レベルで起こる極化 — つづき100万人都市
2020年

札幌

11都市

北九州
広島 岡山
福岡

大阪

奈良

2120年
中位推計
5都市

高崎
仙台
名古屋

低位推計
4都市

東京

35

国レベルで起こる極化 — つづき
地方7区分

広島 (9)
福岡 (5)

大阪 (2)

札幌 (5)

北海道

東北

中部

中国

仙台 (8)
関東
東京 (1)
名古屋 (3)近畿

カッコ内は人口規模順位

九州36

国レベルで起こる極化 — つづき地方7区分単位での人口集中 (中位推計)37国レベルで起こる極化 — つづき地方7区分単位での人口集中 (低位推計)

38国レベルで起こる極化 — つづき地方7区分単位での人口集中 (中位推計) — モデル選択＠2020年

39

都市内の人口分布の変化
総人口：中位推計

平坦化

45%増
31%減

22%減

✤ グラフ周りの帯は値のばらつき (個々の都市の値の95%を含む範囲)
40

大都市の縮小 (東京)1970
人口 = 2,050万
都心人口密度 = 4.1万2020
人口 = 3,420万
都心人口密度 = 3.3万2120 (中位推計)
人口 = 1,950万
都心人口密度 = 1.8万2120 (低位推計)
人口 =1,380万
都心人口密度 = 1.4万

41

大都市の縮小 (大阪)1970
人口 = 1,200万
都心人口密度 = 4.1万2020
人口 = 1,510万
都心人口密度 = 2.9万2120 (中位推計)
人口 = 650万
都心人口密度 = 1.3万2120 (低位推計)
人口 =490万
都心人口密度 = 1.0万

42

大都市の縮小 (名古屋)1970
人口 = 450万
都心人口密度 = 2.4万2020
人口 = 730万
都心人口密度 = 1.8万2120 (中位推計)
人口 = 330万
都心人口密度 = 8.2千

2120 (低位推計)
人口 =200万
都心人口密度 = 6.8千

43

大都市の縮小 (福岡)1970
人口 = 100万
都心人口密度 = 1.9万2020
人口 = 290万
都心人口密度 = 2.8万2120 (中位推計)
人口 = 170万
都心人口密度 = 1.7万2120 (低位推計)
人口 =110万
都心人口密度 = 1.3万44

地価の変化
総人口：中位推計
東京･福岡のピーク：2035年

▲22%
▲28%
▲32%
▲35%
▲35% 40%45

地価を決める人口の変化
総人口：中位推計

46

人口減少下の地域政策 — つづき大都市の不動産バブル
不動産価格指数の推移

上昇傾向は最長10年で終わり、その後急降下する可能性大47(データ：国土交通省, 2024)

予測から得られる示唆

48

人口減少下の地域政策
地方の政策
コンパクトシティ政策

都市機能・居住地を都心に寄せる(現在703市町村が取り組み中)‣ 10万都市は、2020年の83都市から100年後には20~30に減少➔ 大胆な｢選択と集中｣が必要‣ そもそも、世帯や企業の立地の動機に逆行(世帯や企業の立地は分散する傾向)‣ スケーラブルなインフラへの変換 (野村総研)➔ スムースな縮小・集約
49

人口減少下の地域政策 — つづき地方の政策
地方創生政策人口維持・増加が目的 — 殆どの市町村/道府県で取組中‣ 100年後、総人口は60-70%減少し、残ったうち6割が3大都市に集中➔ 殆どの地方が都市としては成り立たない➔ 地方小都市群の拠点都市の集約 (物流・人流の高密度化)
e.g., 100年後も残る20-30の10万都市

50

人口減少下の地域政策 — つづき地方の政策‣幹線から外れた地方➔ 豊かな農林水産資源を生かした収益性の高い1次産業化• 石狩：協業ロボット農業• 宮崎：循環型農業• 南三陸･戸倉の牡蠣‣ 東海道・山陽道沿いの大都市外の市街地：1次産業化は困難➔ ごく一部は大都市の製造業後背地として再生 (80年代の空洞化の逆)、しかし多くは淘汰し、幹線沿いに集約化が必要
51

人口減少下の地域政策 — つづき大都市の政策スマートな縮小が急務‣ 東京を含めて、大都市は急速に低密度化する。
‣ 低層化し、ひとの交流を促す住宅政策 — 地域コミュニティの再構築。
‣ 自動運転・物流自動化に親和性が高い街づくり
低密度化の下だからこそできる‣ 災害レジリエントなゾーニング

52

過去から学ぶことができない未来
予測の限界
物理的輸送アクセスの局所化
新幹線・航空機によるマス輸送：十分な需要規模が必要➔
現状の新幹線・航空機の運行頻度を今後も保つことは不可能➔
国内・国際とも、物理的な輸送の利便性は大都市に極化➔‣ 物理的な移動が不可欠な経済活動は、より大都市に集中‣ 地方では、仮想移動が主流となる
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過去から学ぶことができない未来
予測の限界 — つづき‣ 大都市の平坦化が、都市間の境界を越えることもあり得る(二拠点居住もあり得る)

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少子化対策について‣ 欧州並みの子育て支援を行う(特に世帯間所得移転)。つまり、子供を産み育てることを世帯の自己責任にしない 。
➔ これでひとまず出生率は1.6程度まで上がる。
‣ 結婚を前提にしない出産･子育て支援 — 男女間の平等化・家庭内のヒエラルキーの消滅 (平等化・ヒエラルキー消滅は社会一般的な傾向)• 結婚を長期にわたり維持することが困難化• 家族単位の合意を長期にわたり維持することが困難化• 物理的な接触の忌避➔ 新しい｢家族｣のあり方はどのようなものか?
55

地図上での人口分布
過去の人口分布
1975年

2000年

2020年

総人口：中位推計の下での人口分布
2050年

2070年

2120年

2170年

2200年

2170年

2200年

総人口：低位推計の下での人口分布
2050年

2070年

2120年
56