2020 年 7 月 27 日
財務総研スタッフ・レポート

新型コロナ感染症拡大で考える東京への人口一極集中とコロナ後の変化
財務総合政策研究所 総務研究部
総括主任研究官
奥 愛
前研究員 永井 里奈＜ポイント＞
今回の新型コロナウイルス感染症の問題は、企業が最も集積し人口密度が高い東京都に、感染拡大
リスクという新たな課題をもたらした。企業や雇用者は感染症の拡大を抑制する取組みとして、対面接触や通勤リスクを避けるためのテレワークといった代替技術を積極的に取り入れてきた。こうした変化は、「東京一極集中」の流れを緩和する一つのきっかけとなる可能性がある。

１．東京一極集中を巡る議論
新型コロナ感染症の拡大を受けて出された緊急事態宣言の解除が最後となったのは、東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県と北海道であった。このうち、北海道を除く一都三県は、東京を中心とした人の移動が多いことから、同時に解除されることとなった。言うまでもなく、東京都は、首都機能が集中し、企業が最も集積している地域であり、人口も多い。そのため、感染者数が全国のなかでも高い水準で推移している。わが国では、既に「東京一極集中における災害時のリスク」について政府が整理しているが1、このような首都直下地震をはじめとする災害リスクに加え、今回の問題によってさらに感染症に関するリ
スクも顕在化したといえる。
統計上も人の動きに変化が現れ始めている。2020 年 5 月の『住民基本台帳人口移動報告』によれば、東京都への転入・転出者数は両方とも減少し、転入者は 2 万 2,525 人（前年同月比▲36.3％）、転出者数は
2 万 3,594 人（同▲23.6％）となったことから、転出者数が転入者数を 1,069 人上回った。東京都の転出超
過は、総務省が外国人を含む移動者数の集計を開始した 2013 年 7 月以降初めてとのことで、この動きを「新型コロナウイルスの感染者が多く、緊急事態宣言の解除の解説した総務省の永井（2020）によれば、時期も遅かった東京都において、その影響が大きく表れたものと推察されます」と説明している。
感染症の拡大と「東京一極集中」については、2020 年 5 月 29 日に開催された経済財政諮問会議において、民間議員2が発表した「骨太の方針に向けて」にある「新たな働き方とワーク・ライフ・バランスの改善」のなかで、「東京一極集中の流れを避け、感染リスクが低い地方での就労・居住を促進するため、
スマートシティ形成、地方大学改革に関するこれまでの提言を実行すべき」と指摘されている（下線は引本レポートの内容は全て執筆者の個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではない。
内閣官房の国土強靭化推進室（2019）「戦略的政策課題『東京一極集中リスクとその対応』について」（2019 年 9 月）<
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/resilience/dai50/siryo3-1.pdf> 2020 年 6 月 15 日参照。
2 民間議員は、竹森俊平氏、中西宏明氏、新浪剛史氏、柳川範之氏である。
1

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用者）
。また、吉川洋・立正大学学長は、「強いられた環境の下とはいえ、社会全体で『オンライン化』が急速に進んでいる。これは、『東京への一極集中』の是正も含めて日本社会のあり方に大きな影響を与えるかもしれない3」と述べている（下線は引用者）。このように、新型コロナ感染症の発生により、東京一
極集中の流れにも影響が生じると考えている有識者は多い。
では、一極集中のメリットとはどのようなものか。古くはアルフレッド・マーシャルが理論的に地域集中化について整理している。マーシャルは企業の集積立地のメリットを、①同一産業の企業数社が１ヵ所に集中すると、それによってできる産業の中心地に特殊技能労働者が集まって労働市場を形づくるようになり、この特殊技能労働者の市場は、労働者にも企業にも利益をもたらすこと、②産業の中心地が形成されると、その産業に特化したさまざまな非貿易財投入財が安価で提供されるようになること、③産業が集中していれば情報の伝達も効率よくなるため、いわゆる技術の波及が促進されることと説明している4。
これらは互いに一体となり企業に対し外部経済をもたらす。その結果、企業が集積する地域は全体で規模の経済を生み出すこととなる。
Krugman(1991a)はこのマーシャルの議論を踏まえたうえで、さらに生産の地域的な集中が起きる可能性
やその集中の程度を左右する重要な要素は、①規模の経済性（外部経済性）、②生産要素が基本的に移動自由であること、③輸送費であるとしている5。さらに Krugman(1991b)は、規模の経済性に加えて、消費者の選好が多様であると仮定する新経済地理学を開発した6。ここでは、需要の大きな地域に立地する企業と、多様な企業が生産する財・サービスを選好する消費者との間の相互作用により、集積が累積的に拡大し、都市部と周辺部が出現する事が述べられている。こういった都市の累積的拡大過程は企業や消費者の集積のみにとどまらない。例えば 1980 年から 2000 年までの米国を対象とした Diamond (2016)は、アメリカの都市における高技能者と非高技能者の厚生上の格差は、高技能者が集中する地域における快適性7の増加によって賃金以上に広がっている事を明らかにしている。この場合、労働者がより厚生水準の高い地域を選ぶとき、その地域に人口が流入する事になる。
このような産業集積の効果も背景に、日本では東京一極集中が進み、こうしたトレンドのなかで、感染症が発生したことになる。人口集積と今回の感染症リスクに関し、浜口・藤田（2020）は、コロナ危機では都市の活力の源であるべき多様な 3 密（密集、密接、密閉）が自己増殖的な感染拡大の源として裏目に出たことから、3 密によって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パラドックスに直面していると指摘している。また、中川（2020）は、日本が人口減少に直面していることにも触れつつ、人口減少下で豊かな生活を守るには「都市という技術」を用いて生産性を維持することは不可欠であり、密集・混雑を避けた集積を形成していくことが重要であると指摘している。そして、両者とも、テレワークをはじめとする ICT と対面接触を組み合わせた新しいコミュ
吉川（2020）東京読売新聞 2020 年 5 月 31 日（朝刊）。
これらの整理は Krugman(1991a)に基づく。
5 例えば、規模の経済によって効率的に製品を製造できる企業は、生産した製品を少ない輸送費で他地域へ輸出できるよ
うな状況下で集積が起きやすくなる。輸送費用が高く貿易が難しい状況下では、生産性の高い企業は輸送費を節約するために人口の多い地域を選ぶため、集積の決定要因の相互作用はより複雑である。
6 Krugman (1991b)に始まる新経済地理学や都市を対象とした都市経済学など、物理的土地を対象とした経済学を空間経済学と呼ぶ。浜口・藤田（2020）は、「空間経済学とは、多様な人間活動が近接立地して互いに補い合うことで生まれる集
積力（効用、生産性、創造性の向上）に着目し、「人・物・金・情報」の移動費用、つまり広義の「輸送費」の低下とともに進行する都市・地域・国際をまたぐ空間システムのダイナミックな変遷を分析する経済学の新分野である」と説明している。
7 商業・娯楽施設数、交通インフラ、犯罪率、教育水準、労働市場等を指す。
3
4

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ニケーションシステムの構築を提案している。
では、感染症拡大をきっかけに、これまでの東京一極集中の動きに何らかの影響が生じるのだろうか。
本稿では、これまでの東京一極集中の状況を概観した後、感染症拡大による働き方や意識の変化が東京一極集中の緩和につながるかどうかを考える。本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節、第 3 節は人口
面、経済面から東京一極集中の特徴を概観する。第 4 節は内閣府が行った意識調査を用いながら、新しい生活様式と意識の変化により東京一極集中は変わるかどうかを考察する。第 5 節はまとめである。

２．東京都の人口の特徴(1) 東京都の人口水準
東京都が「東京一極集中」と呼ばれる背景について、まずは人の動きに着目し、その特徴を捉える。
2015 年の国勢調査における都道府県ごとの人口をみると（図 1）、東京都の人口は約 1,350 万人であり、他の道府県の人口と比べると突出して多いことが確認できる。
図 1 都道府県別の人口（2015 年）
1,400
1,200
1,000
800
600
400

沖縄

宮崎

鹿児島

大分

熊本

長崎

佐賀

福岡

高知

愛媛

香川

徳島

山口

広島

岡山

島根

鳥取

奈良

和歌山

兵庫

大阪

京都

滋賀

三重

愛知

静岡

岐阜

長野

山梨

福井

石川

富山

新潟

東京

神奈川

千葉

埼玉

群馬

栃木

茨城

福島

山形

秋田

宮城

岩手

青森

0

北海道

200

。
（出所）総務省『平成 27 年（2015 年）国勢調査』

また、東京都の人口の時系列推移をみると（図 2）、1995 年にやや減少したものの、その後は再び増加し、2000 年は 1,200 万人台、2010 年は 1,300 万人台となっている。東京都が公表した 2020 年 5 月 1
日現在の東京都の人口総数（推計）は 1,400 万人台を突破しており、「東京一極集中」との指摘が裏付けられている。

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図 2 東京都の人口の時系列推移
1,400
1,300
1,200
1,100
1,000

1980年 1985年 1990年 1995年 2000年 2005年 2010年 2015年 2020年（出所）総務省『国勢調査』。

次に、東京の在住者はどの年齢層が多いのかを確認するため、2015 年に実施された国勢調査のデータを元にした年齢別人口分布をみると年齢にばらつきがみられる（図 3）8。特徴的なのは、高校を卒業した
年齢にあたる 18 歳以降の人口が増えている点である9。
図 3 東京都の年齢別人口分布（2015 年）
250
200
150
100
50
0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 歳

（注）80 歳以上は 5 歳単位で数字がまとめられているため本図には含めていない。
（出所）東京都「平成 27 年（2015 年）国勢調査 東京都区市町村町丁別報告」より作成。

(2）東京都の人口の流出入①年代別流入人口
東京への転入者数の動きを年代別に把握するため、『住民基本台帳人口移動報告』をもとに、東京都以外から東京都への転入・転出者の動きを確認したものが図 4 である。これをみると、東京都で転入超過数
がもっとも多い世代は 20 歳代となっている。さらに、最新の 2020 年 5 月は感染症拡大後にあたるため、
なお、団塊世代は現在の 71～73 歳が該当し、団塊ジュニア世代は現在の 46～49 歳が該当するが、これらの年代の人口が必ずしも東京都の人口としても多いわけではないことが図 3 からうかがえる。
9 図表 3 の年齢別の人口をみると、16 歳と 17 歳の人数の差は約 1,200 人、17 歳と 18 歳の人数の差は約 15,000 人で、18歳と 19 歳の人数の差は約 19,000 人、19 歳と 20 歳の人数の差は約 7,000 人であることから、18 歳と 19 歳のタイミング
で人数が増えていることが確認できる。
8

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その影響をみると、これまで進学、就職等で東京都への転入が多かった 10 歳代後半、20 歳代の転入超過
数が大幅に減少していることがわかる。また、30 歳代は、2019 年 5 月は転入超過だったが、2020 年 5 月には転出超過に転じている。
図 4 東京都以外の地域から東京都への年齢区分別の転入超過数（転入者数－転出者数）
3,500

3,150

3,000

2019年5月

2,500
2,000

2020年5月

1,706
1364

1,500
1,000

652

429

345

500

90歳以上

85～89

80～84

75～79

70～74

65～69

60～64

55～59

50～54

45～49

40～44

35～39

30～34

25～29

20～24

15～19

10～14

-1,000

5～9

-500

0～4歳

0

（注 1）転入者数から転出者数を差し引き、プラスの場合は転入超過、マイナスの場合は転出超過を示す。
（注 2）外国人を含む。
（出所）『住民基本台帳人口移動報告』2019 年、2020 年。永井（2020）を参考に作成。

なお、上記の図 3 との関係で注意が必要なのは、『住民基本台帳人口移動報告』は住民基本台帳を元に人口の移動を集計しているという点である。仮に、18 歳、19 歳で東京以外の地域から東京に上京してきた若者が、東京に住民票を移さず残した場合は計上されていない。そのため、図 4 にあるように 20～29
歳が急増しているのは、すでに東京に転入していた者が、就職等のタイミングで住民票を東京に登録した可能性がある。
このような観点から、図 4 の 18 歳から 20 歳代の年齢層の転入者数を見る際には注意する必要がある
が、いずれにせよ、10～20 歳代層の東京都への転入が他の年齢層と比較して群を抜いて多いことが分かる。そして、感染症拡大後は、この年齢層でも転入者数が減少していることが特徴となっている。
②外国人人口の動き
次に外国人人口の動きを確認すると、2020 年 1 月 1 日時点での外国人人口は約 58 万人であり、東京
都の人口の約 4％を占めている。図 5 で東京都の外国人人口を時系列で確認すると、1990 年代半ばや、
東日本大震災（2011 年）後の 2012 年、2013 年に一時的に減少したが、総じて増加傾向にあり、東京の人口集中は、日本人が東京以外から流入するだけではなく、海外から来る外国人の流入にも起因することがわかる。
ただし、感染症が発生した今年は、人の動きに変化が生じている。4 月から 5 月にかけて東京都への流入が減少しており、この減少分は外国人人口の流入の減少（2020 年 5 月 1 日時点：▲3,709 人、2019 年 5

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月 1 日時点：＋12,133 人）が要因となっている10。感染症の拡大により、海外から日本への渡航が禁止されたことを受け、外国人の流入が減少したと考えられる。
図 5 東京都の外国人人口の時系列推移
700,000

577,329600,000
500,000
400,000
300,000
200,000

2020年

2018年

2016年

2014年

2012年

2010年

2008年

2006年

2004年

2002年

2000年

1998年

1996年

1994年

1992年

1990年

1988年

1986年

1984年

1982年

0

1980年

100,000（注）外国人人口は、2012 年 7 月までは外国人登録者数、2012 年 10 月からは住民基本台帳上の人口となっている。
（出所）東京都『外国人人口』。

(3) 東京都の人口密度
人口を面積で割った人口密度について確認すると（表 1）、
東京の人口密度は 1 ㎢当たり約 6,200 人（2015年）である一方、確認感染者が 0 人を維持してきた岩手県の人口密度は約 84 人（2015 年）となっており、東京の人口密度が際立って高いといえる11。なお、最新の 2020 年 5 月 1 日現在の東京都の人口密度は 1㎢当たり 6,382 人にまで上昇している12。
表 1 都道府県ごとの人口密度（単位：人/k ㎡）
都道府県 人口密度 都道府県 人口密度 都道府県 人口密度 都道府県 人口密度
北海道
68.6 東京
6,168.7 滋賀
351.7 香川520.2
青森
135.6 神奈川
3,777.7 京都
566.0 愛媛244.1
岩手83.8 新潟
183.1 大阪
4,639.8 高知
102.5
宮城
320.5 富山
251.0 兵庫658.8 福岡
1,023.1
秋田
87.9 石川
275.7 奈良
369.6 佐賀341.4
山形
120.5 福井187.7 和歌山
203.9 長崎333.4
福島
138.9 山梨
187.0 鳥取
163.5 熊本241.1
茨城478.4 長野
154.8 島根103.5 大分183.9
栃木308.1 岐阜
191.3 岡山270.1 宮崎142.7
群馬
310.1 静岡
475.8 広島
335.4 鹿児島179.4
埼玉1,913.4 愛知
1,446.7 山口
229.8 沖縄
628.4
千葉
1,206.5 三重
314.5 徳島
182.3
（出所）総務省『人口密度（都道府県別）2015 年』。

10

東京都ウェブサイト<https://www.metro.tokyo.lg.jp/tosei/hodohappyo/press/2020/06/11/07.html> 2020 年 6 月 12 日参照。
11 都道府県の中でもっとも人口密度が低いのは北海道だが、確認感染者数が多い。これは人口密度では居住していない土地もカウントされるため、この点は考慮に入れる必要がある。
12 東京都『東京都の人口（推計）』2020 年 5 月 1 日現在。
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森・髙橋（2020）は、都市部は人口が多く人口密度も高いため、感染症の流行を助長すると述べ、例えば満員電車を始めとした狭い空間を不特定の人と共有する場面が必然的に多くなることを指摘している
13。人口密度は人数を一定面積で割ったものであるため、濃厚接触の程度までは正確にわからないが、人口密度が高いと日常生活の中で濃厚接触となる機会が多くなる可能性がある。Acemoglu et. al (2020)は感染症と経済活動の関連性についての考察の中で、街中の散策や店舗での購買を通じた接触機会は人口密度の増加に従い増加するが、仕事や交友関係を通じた接触機会は時間と構成員が限定されていることから、その限りにおいて感染率は人口密度に依存しないといった議論を行っている14。また、新型コロナウ
イルスの感染者数と人口密度の関係については否定的な見解もある。世界銀行の都市開発分野のエコノ
ミストである Fang and Wahba（2020）は、中国のデータを用いて、地域ごとの人口密度と感染者数をプロットした結果を踏まえ、人口密度の高さが新型コロナウイルスの脅威をもたらすものではないと述べている。
（4）昼間人口と夜間人口
最後に一日のうちにおける昼間人口と夜間人口の違いについて見ておこう。東京都 23 区の住宅地の地
価は後でも述べるように高いことから、住宅地の地価が比較的安い周辺地域から東京都心部に通う通学・通勤者は多い。総務省の国勢調査によれば、2015 年の東京都の夜間人口は約 1,350 万人であるのに対し、昼間人口は 1,590 万人となっている（図 6）。つまり、昼間に約 240 万人が東京以外の地域から東京に通勤・通学等で流入している。このため、東京に移動するまでの距離が長く、狭い空間に人が密集した交通手段で移動するような場合は、感染リスクが高まるといえる。
図 6 東京都の昼間人口と夜間人口
1,600 万人
1,500
1,400
1,300
1,200
1,100
1,000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
昼間人口

夜間人口

（出所）総務省『平成 27 年（2015 年）国勢調査』。

13

森・髙橋（2020）4 頁。
なお、人との接触機会を減らすことによる経済効果については、Correia et al. (2020)が 1918 年にアメリカでスペイン風邪が流行った際の主要都市の対応を分析した結果、公共施設閉鎖、集会禁止や交通インフラの遮断を早い段階で行った
都市は、より感染抑制に効果があり経済活動への影響を抑えることができたとの結論を得ている。これを踏まえると、
人口密度の高さは、濃厚接触となる機会が高くなる可能性を示していると考えられる。

14

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３．東京都の経済の特徴
以上、東京都への人口の集中状況について概観したが、次に、それに伴って生じる経済の集中についても見ていくこととする。
(1) 東京都への事業所の集中
東京都で著しく産業集積が発生しているエビデンスとして、東京都の事業所数の多さが挙げられる。
『平成 28 年（2016 年）経済センサス―活動調査』（調査は 2015 年 1 月から 12 月）を用いて都道府県別の事業所数を確認すると、人口減少や高齢化などにより全国的に減少する中で最も多いのは東京都の約69 万社（対平成 24 年（2012 年）比▲12.3％）であり、日本全体の事業所数に占める割合は 12.3％となっている。次いで高いのは大阪府の約 42 万社（同▲4.5％）であるが、東京都との差は約 27 万社と大きい。
従業者数をみると、東京都の従業者数は 900 万人（同＋4.0％）で、大阪府は 440 万人（同＋1.3％）となっており、東京の従業者数は大阪の 2 倍近い。また、東京の従業者数が日本全体の従業者数に占める割合
は 15.8％となっている。東京都は、事業所数も従業者数も際立って多く、東京は日本の経済活動の中心地であることが確認できる。
このような経済活動の中心地における感染拡大が一国全体に与える影響について、アメリカを対象に分析した Muro et al. (2020)は、新型コロナウイルスの感染拡大により最も被害を受けた都市部は国家の生産能力の中核を形成している地域であり、最も影響を受けた 50 の地域はアメリカの雇用全体の 30％、GDP 全体の 36％を占めていたことから、一握りの地域における衛生危機と労働市場の機能不全が、国家全体の経済力を削いだと指摘している。日本以外でも、特定の地域に経済活動や雇用機会が集中していることで、その地域の経済停滞に伴う影響が大きくなるという現象が観察されている。
(2) 東京都の地価の動向①住宅地の地価
地価が高い場合、居住コストや生産コストの上昇を通じて集積を抑制する効果が生じる。表 2 は、主な都道府県庁所在地別の 1 ㎡当たりの住宅地の公示平均価格（2020 年）を確認したものである。東京都 23
区が最も高く約 63 万円となっており、さらに昨年比で 3 万円上昇している。2 位である大阪市の約 25 万円と約 40 万円の差が生じており、都道府県庁所在地の中で最も低い秋田市と比較すると約 60 万円もの差がある。
このように東京都 23 区における住宅地の地価は極めて高い水準にあり、加えて、2020 年も他の地域と比較して対前年比で大きく上昇している。よって、特に東京都 23 区では、地価が高いことから集積効果が一定程度、抑制される可能性はあるものの、部分的にしか発揮されない可能性もある。

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表 2 都道府県庁所在地別の住宅地の公示平均価格（単位：円/㎡）
東京都23区
大阪市
横浜市
上位5地域
京都市
さいたま市
名古屋市
秋田市
山口市
下位5地域 青森市
鳥取市
水戸市

2020年
631,300
246,800
231,600
215,800
205,700
188,700
32,30032,70033,30039,00039,900

2019年
601,300
241,800
228,000
209,500
200,000
183,100
32,00032,40033,20039,00040,100

増減
30,000
5,000
3,600
6,300
5,700
5,600
300
300
100
0
▲ 200

（注）データは 2020 年の対前年度比（各年の 1 月 1 日時点の価格を基に算出）。
（出所）国土交通省「令和 2 年地価公示」（2020 年 6 月 29 日参照）。

参考までに、感染症拡大後のアメリカの都市部の住宅価格の状況を確認すると、Schuetz（2020）は、ワ
シントン DC エリアを分析した結果、都心部の住人が、郊外の住人よりも自宅の売却を切望しているという傾向はこれまでのところみられず、また、ワシントン DC も、その周辺のメトロエリアも、住宅価格は同様に 2020 年 3 月に低下していると指摘している。
②商業地の地価
商業地をみると、感染症拡大後はオフィス空室率が上昇している。東京都心 5 区のオフィス空室率は、
2020 年第 1 四半期は 0.6％だったが 2021 年第 1 四半期は 4.3％にまで上昇することが見込まれており15、今後の地価に対する下方圧力となることも考えられる。オフィスへのニーズが低下した理由として、感染症拡大抑制のため経済活動が停滞したことが考えられるが、加えて、テレワークによりオフィススペースのニーズが弱まったことも考えられ、このような働き方の変化により、企業の集積や人の集積のトレンドが変化していくかどうかがポイントとなろう。

（コラム）最低賃金
都道府県ごとに異なっている最低賃金の額を確認すると16、2019 年 10 月 1 日から東京都に適用されている賃金は 1,013 円である一方、最も低いのが 790 円の 15 県（青森、岩手、秋田、山形、鳥取、島根、愛媛、高知、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄）と、地域差は 223 円となっている。地域の物価水準が考慮されているものの、最低賃金には大きな差が生じている。
冒頭に述べた空間経済学の理論を用いると、個人は、賃金から得られる財と土地（住まい）から効用を得るため、最低賃金に地域間格差がある場合、最低賃金がより高い東京都に移動する可能性がある。仮に地方の最低賃金が上昇した場合は、地元に留まる可能性がある。

株式会社オフィスビル総合研究所「オフィスマーケット予測レポート（東京都心 5 区今後 3 年間の見通し」（2020 年第1 四半期（1－3 月期））。
16 厚生労働省「地域別最低賃金の全国一覧」<https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/roudoukijun/minimumichiran/>（2020 年 6 月 9 日参照）。
15

財務総研スタッフ・レポート

2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 9

４．新しい生活様式と意識の変化により東京一極集中は変わるのか
以上、東京都の人口・経済の特徴について概観したが、本節では、内閣府のアンケート調査を活用しながら、今般の感染症拡大局面で求められるようになった「新しい生活様式17」によって人々の意識に変化が生じたことを確認するとともに、その背景にあるテレワークなど、場所に縛られない働き方の広がりを見つつ、今後の東京一極集中是正の可能性について考察する。
(1) 地方移住に関する意識の変化
内閣府は 2020 年 6 月 21 日に「新型コロナウイルス感染症の影響下における生活意識・行動の変化に関する調査」を公表した18。本稿では、このうち東京一極集中の流れが変わりうるかどうかを把握するための質問項目に注目した。
まず、三大都市圏の居住者を対象に、地方移住への関心を聞いた結果が図 7（年代別）、図 8（20 歳代の地域別）である。地方移住への関心が高いのは、より柔軟に居住地域を変えやすい 20 歳代を中心とする若い世代や、東京の中でもより密集地域となっている 23 区に居住している者であることが明らかになっている。
図 7 地方移住への関心（年代別）
質問「今回の感染症の影響下において、地方移住への関心に変化はありましたか。」

10歳代

3.7

20歳代

5.2

16.9

70.7

30歳代

6

14

73.8

40歳代

3.7

11.5

80.3

50歳代以上

9.8

80.1

7.9

3.9

2.4

3.2
2.1
1.3

85.5
20%

40%

4

3.2
3.1

1.1

2.3

0%

4

60%

関心が高くなった関心がやや高くなった

関心がやや低くなった

関心が低くなった

80%

100%

変わらない

（出所）内閣府（2020）より作成。

17

厚生労働省「新型コロナウイルスを想定した「新しい生活様式」を公表しました」<https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_newlifestyle.html>2020 年 6 月 15 日参照。
18 2020 年 5 月 25 日~6 月 5 日にインターネット調査を実施し、全国 15 歳以上の登録モニター10,128 人から回答を得ている。
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2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 10

図 8 地方移住への関心（20 歳代の地域別）
質問：「今回の感染症の影響下において、地方移住への関心に変化はありましたか。」

東京都23区

東京圏

11.8
7.5

大阪・名古屋圏
2.4

23.6

54.2

20.2

65.6

12.8

0%

4.2

3.8

2.9

77.1
20%

40%

4.1

3.6

60%

関心が高くなった関心がやや高くなった

関心がやや低くなった

関心が低くなった

6.3

80%

100%

変わらない

（出所）内閣府（2020）より作成。

ただし、人々の持つ「地方」のイメージは多様であるため、結果の解釈には注意を要する。内閣府実施の東京都在住の 18～69 歳男女を対象とした「東京都在住者の今後の暮らしに関する意向調査（2018年 10 月）」によると、地方移住のイメージ（9 つの選択肢から複数回答）で最も多いのは「自然豊かな環境でのんびりと老後を過ごす暮らし」、2 番目が「家庭菜園程度の野菜をつくる暮らし」、3 番目が「コンパクトな地方都市の中心地で、低コストで利便性のある暮らし」となっており、それぞれ思い描
く暮らしが異なることが分かる。
(2) テレワークの活用とその影響では、このような意識の変化の背景にはどのような動きがあるのだろうか。感染症拡大下では、できる限り自宅に留まることが求められたことから、テレワークを実施する企業が増えた。内閣府の調査では、
図 9 にあるように特に東京都 23 区内に住んでいる人々の間で、テレワーク実施割合が他の地域よりも高くなっている19。
さらに、地方移住について聞いたところ、図 10 で示されているように、テレワークの経験者の方が、テレワークを実施していない人よりも地方移住への関心が高くなった割合が高い。

19

テレワークの効果等に関する分析については佐藤（2020）を参照。
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2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 11

図 9 地域別のテレワークの実施状況
質問：「今回の感染症の影響下において、経験した働き方をすべて回答してください。
」
23.4

東京都23区

18.7

19.0

東京圏
8.3

大阪圏・名古屋圏

6.0

地方圏
0.0

7.6

16.9
11.2

7.1
10.0

7.1

6.7

7.2

5.8

5.8

6.3

6.3
20.0

30.0

40.0

60.0%

50.0

テレワーク（ほぼ100%）

テレワーク中心（50%以上）

出勤中心（50%以上）で、定期的にテレワークを使用

基本的に出勤だが、不定期にテレワークを利用（出所）内閣府（2020）より作成。

図 10 テレワーク経験者の意識変化
質問：「今回の感染症の影響下において、地方移住への関心に変化はありましたか。」
テレワーク経験者

6.3

18.3

70.8

3.1

1.6
7.5

通常通り勤務
2.5
0%

83.6

4.3
2.1

20%

40%

関心が高くなった関心がやや高くなった

関心がやや低くなった

関心が低くなった

60%

80%

100%

変わらない

（出所）内閣府（2020）。

東京の人口が高い水準でとどまるかどうかは、就職先が東京かどうかの影響も大きい。内閣府の調査
では、学生（1,035 人）を対象に就職先の場所（東京圏、地方都市、都市部以外の地方）について、感染症拡大前と比べて変化があったかどうかを聞いており、その結果が図 11 である。これをみると、地方出身者は、都市部以外の地方を就職先として志向する割合が増えている。また、地方出身者又は東京圏出身者であっても東京圏以外に居住している学生のうち、地方都市での就職志向が高まったと回答した人が比較的増えている。一方、東京圏出身で東京圏居住の学生の場合は、むしろ東京圏での就職志向が高まったとの回答割合（14.6％）の方が、都市部以外の地方や地方都市での就職志向が高まったとの回答割合（4.5％）よりも大きくなっている。これらを踏まえると、感染症の拡大が生じた後でも、地方都市や都市部以外の地方での生活経験の有無が、就職先の場所の選択に影響を与えていることがうかがえる。

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2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 12

図 11 学生の将来の就職地に関する選択・希望の変化
質問：「今回の感染症拡大前と比べて、東京圏（東京、神奈川、千葉、埼玉）で就職するか、それ以外で就職するかの選択・希望に変化はありましたか。
」
地方出身
東京圏以外居住

5.9

15.2

地方出身
3.4
東京圏居住

61.1

12.1

13.3

60.3

10.3
1.8

東京圏出身
東京圏以外居住

22.2

66.7

東京圏出身
4.1
東京圏居住 0.4
0%

4.5

5.6 5.6

65.7
10%

20%

30%

14.6

40%

50%

60%

70%

80%

地方（都市部以外）での就職志向が高まった地方都市での就職志向が高まった

変わらない

東京圏での就職志向が高まった

15.3
90%

100%

わからない

（出所）内閣府（2020）。

別の調査として、マイナビが、感染症患者数の増加していた 3 月中旬から 4 月上旬の時点で、2021 年
3 月卒業予定の全国の大学生、大学院生（7,263 名）を対象に行った「2021 年卒大学生 U ターン・地元就
職に関する調査」をみると、テレワークやリモートワークの推進が進み、勤務地が自由になった場合の理想の居住地を聞いた調査では、1 位が「地方」で 54.8%、2 位が「都市（東京以外）」で 30.1%、3 位が「東京」で 15.1%であった。今後、勤務地や居住地を選択する節目にいる世代の動きが注目されよう。
最後に、内閣府の調査で、通勤時間の変化についてみると、図 12 は感染症の影響下での通勤時間の変化は、特に東京都 23 区の居住者で大幅に減少と回答した人の割合が高くなっている。さらに、通勤時間が減少したと回答した回答者で、減少後の通勤時間を保ちたいと考える人が東京都 23 区居住者に多いことがわかる（図 12）。仮に、テレワークなどによって出社せずに働く環境が広がると、東京都の昼間人口の減少につながることが考えられる。
図 12 感染拡大下の通勤時間の変化
東京都23区

35.9

東京圏

31.2

地方圏

11

16.8

9.4

10.6 8.1

9.2

大阪圏・名古屋圏

0%10.5

大幅に減少（51%以上減少）
やや減少（6％～20％減少）
やや増加（6％～20％増加）
大幅に増加（51％以上増加）

33.7

8.2

10.9

20%

9.7

40.4
56
64.9

40%

60%

80%

100%

減少（21%～50%減少）
概ね変化無い（5％減少～5％増加）
増加（21％～50％増加）
分からない（出所）内閣府（2020）。

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2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 13

図 13 「通勤時間が減少した」と回答した回答者の通勤時間に対する意識の変化

44.1

28.6

8.4

13.2 5.8

東京圏

40

31.7

10

11.1 7.2

大阪圏・名古屋圏

33.8

34

14.1

7.9 10.2

地方圏

38.2

32.7

12.1

7.4 9.6

東京都23区

0%

20%

40%

60%

80%

保ちたい

どちらかというと保ちたい

どちらかというと保ちたくない

保ちたくない100%

わからない（出所）内閣府（2020）。

テレワークの広がりといった変化について、若杉（2020）は、「情報交換が対面からオンラインによる方法に変わることにより、産業集積は情報ネットワークを基盤とし、人の密集を伴わないバーチャルな産業クラスターに変容する余地がある。地理的に偏在する世界経済の成長の拠点は、地理的制約から解放され分散化に向かう」と指摘している。一方、Hendrickson and Muro (2020)は、アメリカを例に取り上げ、感染症拡大後でも地理的分布の偏りが変わるとは考えられないと述べている。
こうした国による違いは、これまでの働き方の違いから生じている可能性もある。オフィスワークが常態化していた日本では、働き方の変革が進みつつあり、地理的に分散されていくかは働き方の多様化の程度によるだろう。浜口・藤田（2020）は、オフィスワークとテレワークの 2 つの働き方が相互に補い合うように、企業内、企業間、および企業を取り巻く社会のシステムを変革することが必要であると指摘している。国として、どのような社会システムを目指すのかを示していくことが重要になる。

５．まとめ
今回の感染症拡大下では、否応なく業務変革を迫られた企業や労働者は多い。具体的には、新型コロナウイルスの感染を拡大させない取組みとして、対面接触や通勤リスクを避けるためのテレワークなどが積極的に活用されているが、このような代替技術が、既存の集積効果を上回るほどの画期的な生産性向上をもたらすかどうかが、東京一極集中が変わっていくかどうかを左右することになるだろう。
また、若い世代や地方出身者、テレワーク経験者を中心に、地方への移住の関心が高まっていることがうかがえる。今後の多様な働き方を可能にするテレワークなどの技術がさらに進展し、企業や雇用者が積極的に取り入れる動きが進んでいけば、「東京一極集中」の流れを緩和・反転する動きが生じる可能性も考えられる。

財務総研スタッフ・レポート

2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 14

今回の経験を機に、人々に対しどのようなアプローチをすれば、最終的な政策目標を達成できるのかという政策デザインを考えていく必要があるだろう。

参考文献
佐藤栄一郎（2020「テレワークの推進とその効果～感染症抑制、生産性向上、ワークライフ・バランス」財務
総研スタッフ・レポート No.20-SR-04。
内閣府（2018）「東京都在住者の今後の暮らしに関する意向調査」（2018 年 10 月）。
内閣府（2020）「新型コロナウイルス感染症の影響下における生活意識・行動の変化に関する調査」（2020 年 6月）。
永井恵子（2020）「緊急事態宣言下における国内移動者数の状況～東京都の状況を中心に～－住民基本台帳人
口移動報告 2020 年 5 月の結果から－」総務省 統計 Today No.157<https://www.stat.go.jp/info/today/157.html> 2020 年 7 月 14 日参照。
中川雅之（2020）「テレワーク、都市の未来 左右」（（経済教室「人口集積と感染症リスク（下）」）日本経済新聞 2020 年 7 月 9 日 朝刊。
浜口伸明・藤田昌久（2020）「都市の強み『3 密』の変革促す」（経済教室「人口集積と感染症リスク（上）」）日本経済新聞 2020 年 7 月 8 日 朝刊。
森友理・髙橋済（2020）「感染症の歴史～感染拡大要因と社会経済に与える影響～」財務総研スタッフ・レポー
ト No.20-SR-07。
吉川洋（2020）「［地球を読む］コロナ・ショック刊）。

吉川洋（寄稿）その２」東京読売新聞 2020 年 5 月 31 日（朝若杉隆平（2020）「供給網集約で生産性向上も」（経済教室「コロナ危機の先に（中）」）日本経済新聞 2020 年 6
月 3 日（朝刊）。
Acemoglu, Daron, Victor Chernozhukov, Iván Werning, and Michael D. Whinston (2020) “Optimal Targeted Lockdowns
in a Multi-Group SIR Model,” NBER Working Paper Series, No. 27102.
Correia, Sergio, Stephan Luck, and Emil Verner (2020) “Pandemics Depress the Economy, Public Health Interventions Do
Not: Evidence from the 1918 Flu,” (June 5, 2020).
https://ssrn.com/abstract=3561560 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3561560
Diamond, Rebecca (2016) “The Determinants and Welfare Implications of US Workers Diverging Location Choices by
Skill: 1980-2000,” American Economic Review, Vol.106, No.3, pp.479-524.
Krugman, Paul（1991a）Geography and Trade（クルーグマン, ポール『脱「国境」の経済学 産業立地と貿易の新理論』(1994 )）.
Krugman, Paul (1991b) “Increasing Returns and Economic Geography,” Journal of Political Economy, Vol.99, no.3,
pp.483-499.
Hendrickson, Clara and Mark Muro（2020）“Will COVID-19 rebalance America’s uneven economic geography? Don’t
bet on it.” <https://www.brookings.edu/blog/the-avenue/2020/04/13/will-covid-19-rearrange-americas-uneven-economicgeography-dont-bet-on-it/> 2020 年 6 月 15 日参照。
Muro Mark., Jacob Whiton, and Robert Maxin（2020）“COVID-19 is hitting the nation’s largest metros the hardest, making
a “restart” of the economy more difficult.” (April 2, 2020)<https://www.brookings.edu/blog/the-avenue/2020/04/01/why-it-will-be-difficult-to-restart-the-economy-after-covid19/> 2020 年 6 月 11 日参照。
Schuetz, Jenny (2020) “COVID-19 is already affecting the Washington, D.C. real estate market.”<https://www.brookings.edu/blog/the-avenue/2020/05/12/covid-19-is-already-affecting-the-washington-d-c-real-estatemarket/> 2020 年 7 月 7 日参照。
Fang, Wanli and Sameh Wahba,（2020）“Urban Density Is Not an Enemy in the Coronavirus Fight: Evidence from China.”<https://blogs.worldbank.org/sustainablecities/urban-density-not-enemy-coronavirus-fight-evidence-china> 2020 年 6 月
1 日参照。
財務総研スタッフ・レポート

2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 15

財務省財務総合政策研究所総務研究部〒100－8940 千代田区霞が関 3－1－1
TEL 03－3581－4111 （内線 5223、5222）

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2020 年 7 月 27 日

No.20-SR-11

p. 16