社会情報学

第11巻３号

2023

原著論文
大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―
The Relationship of Socioeconomic Factors and Migration from Large
Cities to Rural Areas: Poisson Gravity Model Analysis with Elastic Net
Regression
キーワード：
地方創生，地域間人口移動，ポアソン重力モデル，Elastic net回帰
keyword：
Regional revitalization, interregional migration, Poisson gravity model, elastic net regression.

経済産業研究所 コンサルティングフェロー・東京大学大学院 情報理工学系研究科 協力研究員

荒

川

清

晟

Consulting Fellow，Research Institute of Economy, Trade and Industry; Cooperative Researcher,
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo Kiyoaki ARAKAWA

東京大学大学院 情報理工学系研究科 客員研究員

野

寄

修

平

Visiting Researcher, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Shuhei S NOYORI
要

約
地方から都市圏への人口流出が続く中，移住誘致のための取り組みが全国の市区町村で実施されている。その一方で，日本国内の人口移動に関する研究は，市区町村単位で解析したもの，大都市から地方への人口移動流を対象としたものが少なく，これらの人口移動に関連する社会・経済的な要因は未だ明らかになっていない。本研究では，これを明らかにするため，大都市から地方への人口移動量と社会・経済的な要因（所得，就業機会，アメニティなど，移動先と移動元合わせて53変数）の関連を市区町
村単位で網羅的に分析した。一般に，回帰モデルはモデルに使用できる変数の数の制限や多重共線性の原稿受付：2022年９月25日
掲載決定：2023年２月９日

19大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

問題があり，多くの変数を使用することは難しい。これらの問題に対処するため，本研究では，モデル
内に取り込める説明変数の数の制限が弱く，かつ相関の強い変数の回帰係数の絶対値が近い値をとる特徴（Grouping効果）をもつElastic net回帰を使用した。この結果，重力モデルの基本変数である距離，
移動元の総人口，移動先の総人口を含む20の変数が移動人口と関連のあるものとして選択された。今後は年齢や子供の有無など属性別の分析，複数年次のパネルデータを用いた各要因の人口移動量への影
響評価が必要である。
Abstract
Efforts are underway to attract interregional immigration by every local government throughout
Japan to deal with the population outflow from rural areas to urban areas. However, few studies
on population migration in Japan have analyzed migration at the municipal level or those fromlarge cities to rural areas so far. In this study, to clarify what kind of socioeconomic factors areassociated with migration from large cities to rural areas, we analyzed the relationship between
migration from large cities to rural areas and socioeconomic factors（53 variables in total,
including income, employment opportunities, amenities, etc.）. In general, it is difficult to use
many variables in regression problems due to the limitation of the number of variables that can beused in a model and the problem of multicollinearity. To address these problems, we used elastic
net regression, which has a weak restriction on the number of explanatory variables and a featurein which the absolute values of the regression coefficients become close if they are strongly
correlated（Grouping effect）. As a result, 20 variables were selected as relevant to migration,
including the basic variables of the gravity model: distance between the source and destination
cities, populations at the source and destination cities. Future study includes analyses of therelationship between personal characteristics such as age and whether they are raising children
on migration and migration, as well as evaluation of the impact of each factor on migration using
panel data.

20

社会情報学１

第11巻３号

2023

別に回帰式を作成して分析したり（伊藤，2003）

はじめにするなどの対策をとっているが，説明変数の選択

日本の総人口が2008年をピークに減少に転じ，に研究者の恣意性が入る余地がある，同時に考慮

少子高齢化が深刻な状況にある中，東京圏への人できる説明変数が少なくなるという問題があった。

口の一極集中が大きな問題となっている（閣議決

本研究の目的は，大都市から地方への人口移動

定，2020）。東京圏に人口が集中すると，人口がに関連する社会・経済的な要因を市区町村単位で流出している地域の魅力・活力を低下させ，更な網羅的に分析すること，さらにその際に生じる多る人口流出を招くことになり，特に中山間地域や重共線性の問題を解決するため，重力モデルに対農山漁村等では，不可欠な生活サービスの維持・してElastic net回帰を適用することである。本論確保が困難となる（閣議決定，2019）。そこで，文は次の通りに構成される。第２章では，関連す政府は東京圏への人口の一極集中の是正を図るた

る先行研究を整理するとともに，本研究の位置付

め，「まち・ひと・しごと創生総合戦略」の中で，けを示す。第３章では，本研究で使用するデータ「地方への新しいひとの流れをつくる」という基について説明し，第４章では本研究で使用するモ

本目標を設定し（閣議決定，2015），地方移住をデルと分析手法を説明する。第５章では，分析結推進している。

果を示し，第６章でそれらを踏まえた考察を述べ，東京圏から地方への移住に限らず，人口の移動

第７章で，まとめとして本研究の結論について述

要因はこれまでに複数の観点から研究されてきべる。

た。人口移動要因は，当初は所得格差や就業機会に着目していたが，周辺の生活環境も考慮するよ２

うになり，対象とする人口移動流についても，大関連する先行研究都市から地方への移動流と地方から大都市への移

人口移動要因に関する研究には，人口集団とそ動流を分けた分析が求められるようになった（青れを取り巻く地域条件との関連に着目するマクロ

木・稲村，1997）。しかし，これらの研究は，デーな手法と，個人の移動理由に着目するミクロな手

タの制約上都道府県単位の分析が多く，市区町村法がある（日本人口学会，2002，606頁）。これ

単 位 の 分 析 は あ ま り 行 わ れ て い な い（荒 川，らの方法を用いて，様々な人口移動流を対象とし

2018）
。

た分析が行われているが，Cadwallader（1996，

人口移動要因の分析手法は，人口集団とそれを334-337頁）によると，人口移動要因は，主に所取り巻く地域条件との関連に着目するマクロな分

得格差，就業機会，教育，行政サービス，アメニ

析，個人の移動理由に着目するミクロな分析に大ティ，年齢に分類される。以下，本研究に関連す別される（日本人口学会，2002，606頁）。マクロ

るマクロな手法を用いた先行研究について，国内な分析は，ミクロな分析に比べてデータを収集しの人口移動を対象に要因別に整理する。

やすく，網羅的な分析が可能である。しかし，マ

所得格差は，人々は自己の効用を最大にするたクロな分析で用いられることが多い重力モデルをめ，賃金あるいは所得の高い地域へ移住するとい用いた回帰分析では，多重共線性の問題を回避す

う経済学の伝統的モデルを基にしている（伊藤，るため，相関の強い複数の変数を同時に扱うこと

2001；伊藤，2003）。これまでの研究では，各ができない（伊藤，2003；荒川，2018）。これま都道府県間・各地方間の人口移動を対象とした分での研究では，相関の強い変数は，片方の変数の析で，高齢者以外ではこのモデルが成立するものみを残して分析したり（荒川，2018），それぞれの，高齢者では一部逆の現象が観察されている。

21

大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

転入先の所得水準については，全年齢・各年齢層

また，地方間の人口移動を対象に，主に35歳以で 所 得 が 高 い 地 域 へ の 転 入 者 が 多 く（伊 藤，上で，温暖な地域への転入者が多いことが報告さ

2003；張ら，2016；當麻，2016），転出元の所れている（伊藤，2006b）。

得水準について，高齢者以外（特に15-24歳）は年齢については，年齢層別に分析が行われてお転出元の所得が低いほど転出者が多いが，高齢者り，伊藤（2003），伊藤（2011），張ら（2016），

は転出元の所得が高いほど転出者が多かった（伊田村（2017）などで，年齢層ごとの人口移動量

藤，2003）。

を被説明変数とした分析が行われている。その結就業機会は，賃金の地域的差異よりも就業機会

果，前述の通り，所得水準に関して高齢者のみ転の地域的差異が労働人口を移動させるという考え

出元の所得が高いほど転出者が多いとの報告やを基にしている（青木・稲村，1997）。當麻
（2016）（伊藤，2003），教育に関して15歳-34歳の若年は，都道府県間の人口移動を対象に経済社会的要層では大学・短大数の多い地域への転入者が多い

因，地域アメニティとの関連を分析し，有効求人

が，幼稚園保育園数が多い地域への転入者数は少倍率の高い地域への転入者が多いことを明らかにないという報告など（張ら，2016），世代間で異した。

なる傾向が見られている。

教育は，15歳-34歳を対象とした場合，大学・

これまでの研究の問題として，（１）人口移動短大数の多い地域への転入者が多いが，幼稚園保を都道府県単位で解析していること，（２）大都育園数が多い地域への転入者数は少ないという報市から地方への人口移動流を対象とした研究が少告がある（張ら，2016）。また，大学進学に伴っないこと，（３）相関の強い説明変数を同時に扱て移住する者を対象とした場合，教員数の少ない

えていないことの３点が挙げられる。（１）人口

地域へ，科研費配分額が高い地域から低い地域へ移動を都道府県単位で分析していることについの転入者が多いとの研究もある（田村，2017）。

て，これは国内の市区町村単位の人口移動統計がさらに，大都市から地方への市区町村間人口移動

近年まで公開されていなかったことに起因していを対象に，教育・子育てのまちという地域イメーる。そのため，市区町村単位の人口移動を分析しジが高い大都市は，転出者が多いという報告があている研究は，荒川（2018）のみと限られている。

る（荒川，2018）。

Ｕターンの人口移動が，都道府県単位ではなく市

行政サービスは，都道府県間の人口移動を対象

町村単位で生じていることや（江崎ら，2000），に，知事演説から解析した政策プライオリティと「まち・ひと・しごと創生総合戦略」を始めとすの関連を分析し，経済的・社会的・文化的政策プ

る移住定住関連施策が市区町村単位で作成されてライオリティが人口移動に影響を与えることが明いることを考えると，市区町村単位の分析が求めらかにされている（尾崎，2013）。また，各地方られる。（２）大都市から地方への人口移動流を

間の人口移動を対象に，公共的なサービス水準を対象とした研究が少ないことについて，これまで

含む社会環境アメニティが人口移動に影響を与えの多くの研究では，都市の属性を無視して，地方ること（伊藤，2006a），高齢者を対象とした場から大都市への集中移動，大都市から地方への分合，面積当たり医師数が影響を与えることが明ら

散移動をまとめて分析していた。地方から大都市

かにされている（伊藤，2011）。

への集中移動，大都市から地方への分散移動は，

アメニティは，地方間の人口移動を対象に，寒移動理由や移動先の都市に求めることが異なると冷地からの転出者が多く，積雪の少ない地域への考えられ，両者を区別して分析する必要がある

転入者が多いと報告されている（伊藤，2003）。

（青木・稲村，1997）。（３）相関の強い説明変22

社会情報学数を同時に扱えていないことについて，多重共線

第11巻３号

2023

ため，移動先の地域から除外した。

性の問題から，回帰モデルの中で相関の強い説明
変数を同時に扱ってこなかった（伊藤，2003；

3.2

使用する変数

當麻，2016；荒川，2018）。そのため，変数選表-１に使用した変数を示す。被説明変数とし択の恣意性や，同時に考慮できる変数が減るといて用いる，移動元の地域（i ）から移動先の地域

う問題が生じている。

（j ）への人口移動量 M ij のデータは，住民基本台

本研究では，（１），（２）の問題への対応とし

帳人口移動報告（総務省）を用いた。

て大都市から地方への分散移動に注目し，政令指重力モデルの基本となる３つの変数について，

定都市と東京都特別区部から，大都市圏に属さな人口（P i ，
P j ）は，平成27年国勢調査の人口を用い，い地域への人口移動を市区町村単位で分析する。

地域間の距離（d ij ）については，国土地理院ホー

先行研究で使用されている社会経済変数を可能なムページから各市区町村役場の緯度経度を取得

限り網羅的に使用した上で，（３）の問題への対し，国土地理院測量計算サイト（1）を用いて距離を処として，相関の強い変数を同時に扱うことので算出した。社会経済変数については，先行研究できるElastic net回帰を用い，それぞれの変数が大使用されていた変数のうち，e-Statの都道府県・都市から地方への市区町村単位の人口移動にどの市区町村のすがた（社会・人口統計体系）から取ように関連しているかを明らかにする。相関の強得することができるものを用いた。また，気象デー

い変数を同時にモデルに組み込むことで，これまタは，国土数値情報（国土交通省）より各市区町での研究では他の変数の影響を考慮せずに関連を村役場のメッシュデータを取得し，地価は，都道評価していたり，因子分析や主成分分析で次元削

府県基準地価を取得し，各市区町村の観測地点の減していたために変数単位ではなく概念単位でし

平均値（住宅地）を利用した。大学数は，全国学か関連を評価できなかったりしたところを，他の校データ（教育ソリューション協会）のものを利

変数の影響を調整した上で，変数単位で人口移動との関連を評価できるようになる。一般に，社会経済変数には相関の強いものが多いため，この手法は人口移動に限らず社会情報学分野一般に応用可能であると考えられる。

３

使用したデータ

3.1

移動元と移動先の地域の定義

本研究では，移動元を政令指定都市と東京都特別区部，移動先を大都市圏に属さない市町村とする。大都市圏に属する市町村は，e-Stat政府の統計窓口（以下e-Stat）に掲載されている平成27年
国勢調査（総務省）での大都市圏構成市町村の定図-１．解析対象の市区町村の役所／役場所在地。解析対象とならなかった市町村役所／役場所在
地のうち一部の離島は表示していない。

義に依った（総務省統計局，2013）。なお，大都市圏に属する市町村への転入は，大都市圏中心市への通勤など中心市の影響が大きいと考えられる

地図データ：https://github.com/dataofjapan

23大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

表-１．使用した変数
変数名
総移動人口
距離

単位
人
km

総人口
可住地面積1 km2当たり人口密度人
人

総面積（北方地域及び竹島を除く）
可住地面積割合ha%

課税対象所得（納税義務者1人当たり）
幼稚園数
小学校数
中学校数
高等学校数
第1次産業就業者比率
第2次産業就業者比率
第3次産業就業者比率
完全失業率
公民館数
図書館数
一般病院数
老人福祉施設数
保育所等数
都道府県基準地価
大学 (本部) 数
年降水量
年間最高気温
年間最低気温年間平均気温
年最深積雪
年合計日照時間

千円
園 *
校 *
校 *
校 *
%
%
%
%
館 *
館 *
施設 *
所 *
所 *
円
校 *
mm
K
K
K
cm
時間

出典
住民基本台帳人口移動報告（総務省）
国土地理院
国勢調査 人口推計（総務省）
国勢調査 全国都道府県市区町村別面積調（国土地理院）
農林業センサス・世界農林業センサス（農林水産省）
国勢調査 全国都道府県市区町村別面積調
国勢調査 全国都道府県市区町村別面積調
農林業センサス・世界農林業センサス
市町村税課税状況等の調（総務省）
学校基本調査（文部科学省）
学校基本調査学校基本調査学校基本調査
国勢調査
国勢調査
国勢調査
国勢調査
社会教育調査（文部科学省）
社会教育調査医療施設調査（厚生労働省）
社会福祉施設等調査（厚生労働省）
社会福祉施設等調査
国土数値情報 都道府県地価調査データ（国土交通省）
全国学校データ（教育ソリューション協会）
国土数値情報 平年値メッシュデータ（国土交通省）
国土数値情報 平年値メッシュデータ
国土数値情報 平年値メッシュデータ
国土数値情報 平年値メッシュデータ
国土数値情報 平年値メッシュデータ
国土数値情報 平年値メッシュデータ

被説明変数１変数，説明変数53変数。
＊（変数×総人口/100,000）により総人口10万人当たりに統一した。総移動人口，距離は１つの移動元，移動先の組につき１つずつ，その他の26変数については移動元，移動先それぞれに１つずつ。

用した。
その際に，
先行研究で用いられているデー

元/移動先の市区町村役所/役場間の距離は平均

タと同一のデータがない場合は，筆者らにより適

405 km，中央値240 km，第１四分位114 km，切と思われるデータを用いた（2）。その結果，53

第３四分位589 kmであった。表-２に，年齢層，の説明変数を用いた。なお，気温のデータは国土

性別の総移動人口を示す。男性が全体の56.9％，

数値情報メッシュデータで公開されている摂氏の表-２．年齢層・性別の人口移動量

データを絶対温度に変換して用いた。
2015年度の全1,741市区町村から，移動元から
総移動人口

移動先への人口移動数が10人未満の市区町村の0～9歳
10～19歳20～29歳（3）組 ，気候のデータが得られなかった東京都小笠原村を除外した結果残った747市区町村（移動元

30～39歳40～49歳50～59歳
60歳以上

43，移動先704），4,071組の人口移動データを解

男性

女性

総数

97,070 (100.0)

73,673 (100.0)

170,743 (100.0)

9,420 (9.7)
5,892 (6.1)
32,555 (33.5)

21,049 (21.7)

17,620 (23.9)

31 (0.0)26 (0.0)

13,555 (14.0)
8,242 (8.5)
6,326 (6.5)

析した（図-１）。移動人口は平均42人，中央値

不詳/その他

20人，第１四分位13人，第３四分位37人，移動

実際の値（割合）で記載。

24

8,983 (12.2)
3,651 (5.0)
26,323 (35.7)
7,368 (10.0)
4,025 (5.5)
5,677 (7.7)

18,403 (10.8)
9,543 (5.6)
58,878 (34.5)

38,669 (22.6)

20,923 (12.3)
12,267 (7.2)
12,003 (7.0)
57 (0.0)

社会情報学第11巻３号

2023

女性が43.1％と男性がやや多く，いずれの年齢層

こで，（２）式左辺の人口移動量が非負の整数ででも男性が女性よりも多かった。また，40，50あることを利用し，ポアソン分布に基づく一般化

歳代は男性が女性のおよそ２倍と性別に大きく偏線形モデルとして回帰係数を推定する手法がポアりがあった。年齢の分布は，20，30歳代が全体

ソン重力モデルである（Flowerdew, 1982）。ポアの半数を占める一方で60歳以上は全体の10％未ソン重力モデルは（３），（４）式により表現される。

満であった。

４

使用するモデルと分析手法

4.1

ポアソン重力モデル

Pr（Mij ＝k ）＝kλij ・exp（－λij）

（３）

k!

λij ＝exp（lnG ＋ a 1ln Pi ＋ a 2ln Pj － e lndij

本研究では，人口移動を社会の空間的相互作用として扱うため，人口移動要因のマクロな分析で用

n

Σ

＋

l ＝1

m

Σc lnV ）b1lnVil ＋

l ＝1

1

jl

（４）

いられるポアソン重力モデルを用いた（Flowerdew,
1982；矢野，1991）。ポアソン重力モデルの基礎と本研究では，ポアソン重力モデルを用いて，説なっている重力モデルは，人口移動量（Mij）が移明変数として移動元の人口P i ，移動先の人口P j ，

動元，移動先双方の人口規模（Pi ，Pj）と地域間の移動元と移動先の距離d ij に加え社会経済変数V i 1,

距離（dij）に対して…, V in , V j 1,…, V jm を投入し，後述のElastic net回
帰によって人口移動数と関連のある変数を選択しMij ＝G

a1

Pi Pj

a1

（１）

e
ij

d

た。
4.2

Elastic net回帰の関係にあるとし（Ravenstein, 1885），移動元，

一般に，社会経済変数には互いの相関が強いた

移動先の人口が多いほど，また地域間の距離が小めに，多重共線性の問題から線形回帰モデルに同さいほど，人口移動量が多いと考える（ただしG ，時に投入できない変数の組が複数存在する。本研

a 1，a 2，e は各変数の寄与を定める定数）。

究では正則化回帰の手法の１つであるElastic net

重力モデルは人口移動を分析する際に人口と距回帰（Zou and Hastie, 2005）を用いて，相関離のみ考慮しているが，これに人口と距離以外のが強い変数を同時に扱うことを可能にした。

説明変数を追加したものが（２）式に示す修正重Elastic net回帰は回帰係数を推定する際に係数力モデルである（V i 1,…, V in は移動元の変数，
V i 1,…,のL１ノルムとL２ノルムを用いて正則化する手V jm は移動先の変数，b 1,…, b n , c 1,…, c m は各変数

法 で あ る。L１ ノ ル ム の み を 正 則 化 項 と し たの 寄 与 を 定 め る 定 数）
（Greenwood and Hunt,

Lasso回帰では，被説明変数との関連の小さい説

2003）
。

明変数の係数がゼロになることで変数選択ができるものの，相関が強い説明変数の組が存在する場

Mij ＝G

a1

a1

b1
i1

bn
in
e
ij

c1

cm
jm

Pi Pj V …V Vj 1 …Vd

（２）

合には，どれか１つだけが選択され，他は係数がゼロになり選択されないという問題，選択される変数の数に上限があるという問題がある。Elastic（２）式の両辺を対数変換することで，線形回帰

net回帰は正則化項としてL１ノルムとL２ノルムモデルとして各変数の回帰係数を推定できる。この和を用いることでこの問題を解決しており，相25

大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

関が強い説明変数の組が存在する場合にはそれら全ての値に１を足してから対数変換を行なった。

の説明変数の係数の絶対値がほぼ同じになるとい

統計解析にはR version 4.0.2を使用し，Elastic

う特徴（Grouping効果），サンプル数を超える数

net回帰，ブートストラップ法によるリサンプリの説明変数を選択できるという特徴を持つ。本研

ン グ に は そ れ ぞ れglmnet version 4.1.3，boot

究では，前者の特徴を活用し，相関が強い変数を

version 1.3.28を用いた。

同時に扱った。
Elastic net回帰は，（５）式に示した目的関数を５最小化する回帰係数β＝［β0 , β1,…,βm］を求める
ことにより，与えられたデータに対する最適なモ使用した変数の移動元，移動先別の基本統計量

デルを推定する（y i ， y i はそれぞれ被説明変数のと変数間の相関（対数変換後のPearson積率相関

観測値と推定値）。
（５）式の第２項が正則化項で係数）をそれぞれ表-３，表-４に示す。i_総人口あり，λは正則化項の影響の大きさを制御するパとi_図書館数は絶対値で0.8以上の強い相関がみ

ラメータ（λ＞０），α はL１ノルムとL２ノルムられた。

の相対的な寄与を調整するパラメータ（０≤α ≤１）Elastic net回帰により選択された説明変数の回である。本研究では，10分割交差検証法によって帰係数の95％信頼区間を図-２に示す。すべての逸脱度の最小値を与えるときのλ，α を用いてモ変数を同等に扱い，変数の選択に制約を課していデルを決定した。

なかったが，重力モデルで使用される距離，移動

n

Σ

m

Σ

1
1－α ̂22（yi －ŷi ）＋λ ⎛βj ＋α|β̂j |⎞⎝⎠n i ＝1
2
j ＝1

（５）
n
m
1－α ̂2
1
2（yi －ŷi ）＋λ ⎛βj ＋α|β̂j |⎞⎝⎠n i ＝1
2
j ＝1

Σ

結果

Σ

元の総人口，移動先の総人口は，総移動人口と関連のあるものとして選択された。係数の符号も距
離は負，総人口は正と，重力モデルで使用されているものと一致した。
社会経済変数については，移動元の変数ではi_Elastic net回帰は回帰係数の信頼区間を直接計

公民館数，i_図書館数，i_一般病院数，i_年降水量，算できないため，回帰係数の95％信頼区間の算

i_年合計日照時間は係数の符号が正，i_中学校数，

出には，Elastic net回帰と同様，回帰係数の大きi_第２次産業就業者比率，i_年間最高気温は係数さを用いた正則化回帰手法であるLasso回帰を用の符号が負であった。また，移動先の変数ではj_

いた先行研究（Caster, 2007；林ら，2017）に

総面積，j_中学校数，j_年間最低気温は係数の符倣いブートストラップ法を採用した。重複を許し

号が正，j_課税対象所得，j_第１次産業就業者比

たリサンプリングにより全データと同数のブート率，j_第２次産業就業者比率，j_公民館数，j_年

ストラップ標本を作成し，Elastic net回帰による

降水量，j_年最深積雪は係数の符号が負であった。

回帰係数の推定を，予備的検討から1,000回繰り返して，各説明変数についてパーセンタイル法に

６

より95％信頼区間を算出した。95％信頼区間が考察

ゼロを含まない場合に，その説明変数は被説明変

本研究は，大都市から地方への人口移動に関連数を説明するものとして選択した。ポアソン重力する社会・経済的な要因の市区町村単位でのポアモデルによる回帰係数の推定の際は，説明変数を

ソン重力モデルを用いた分析に，Elastic net回帰

対数変換したのち，標準化したものを用いた。説を適用した変数選択を試みた。その結果，重力モ

明変数には値がゼロのものも含まれていたため，

デルの基本変数である距離，移動元の総人口，移26

社会情報学第11巻３号

表-３．使用した変数の基本統計量a）移動元（n＝43）
i_総人口
i_可住地面積１km2当たり人口密度
i_総面積 (北方地域及び竹島を除く)
i_可住地面積割合
i_課税対象所得 (納税義務者1人当たり)i_幼稚園数i_小学校数i_中学校数i_高等学校数
i_第1次産業就業者比率 (対就業者)
i_第2次産業就業者比率 (対就業者)
i_第3次産業就業者比率 (対就業者)
i_完全失業率
i_公民館数i_図書館数i_一般病院数
i_老人福祉施設数i_保育所等数
i_都道府県基準地価
i_大学 (本部) 数
i_年降水量i_年間最高気温
i_年間最低気温
i_年間平均気温
i_年最深積雪
i_年合計日照時間

平均855,115
10,897
29,371
84
4,188
8
11
6
4
1
17
72
4
1
2
5
2
16
393,034
1
1,517
293
285
289
5
1,888

標準偏差
736,8426,479
39,977
25
1,490
3
2
3
5
1
5
4
1
3
2
4
2
3
421,835
4
221
1
1
1
14
98

中央値
第1四分位数 第3四分位数
717,082
330,888
1,027,020
11,943
4,823
16,554
5,805
1,930
41,390
100
74
100
3,619
3,352
4,181
8
6
9
11
9
12
6
5
7
3
3
4
0
0
1
17
13
20
72
70
74
4
4
4
0
0
1
2
1
3
5
3
7
2
1
3
16
13
18
287,100
120,140
498,758
1
0
1
1,515
1,432
1,565
293
293
293
285
285
286
289
289
289
3
2
4
1,866
1,844
1,905

平均
54,637623
33,461
40
2,684
11
34
18
7
12
24
62
4
34
6
9
8
30
21,144
0
1,631
291
282
286
30
1,800

標準偏差
79,482706
29,273
23
338
12
25
17
8
9
8
8
1
59
6
7
9
14
16,141
1
520
4
5
4
40
203

中央値
第1四分位数 第3四分位数
29,677
13,70455,550440
247
734
24,034
11,98346,922
34
21
51
2,642
2,487
2,831
9
5
15
27
19
40
13
9
20
6
4
8
9
5
17
25
18
30
61
56
67
4
3
5
18
5
39
4
2
7
7
4
11
6
3
11
28
20
37
17,318
10,66527,562
0
0
0
1,527
1,213
2,023
292
289
294
283
279
285
287
284
289
14
0
45
1,814
1,620
1,955

b）移動先（n＝704)
j_総人口
j_可住地面積１km2当たり人口密度
j_総面積 (北方地域及び竹島を除く)
j_可住地面積割合
j_課税対象所得 (納税義務者1人当たり)j_幼稚園数j_小学校数j_中学校数j_高等学校数
j_第1次産業就業者比率 (対就業者)
j_第2次産業就業者比率 (対就業者)
j_第3次産業就業者比率 (対就業者)
j_完全失業率
j_公民館数j_図書館数j_一般病院数
j_老人福祉施設数
j_保育所等数
j_都道府県基準地価
j_大学 (本部) 数
j_年降水量j_年間最高気温
j_年間最低気温
j_年間平均気温
j_年最深積雪
j_年合計日照時間

27

2023

大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

表-４．Elastic net回帰により選択された説明変数間の相関係数(A)(A) 距離1.000(B) i_総人口
0.018(C) i_中学校数-0.106(D) i_第2次産業就業者比率 -0.064(E) i_公民館数-0.109(F) i_図書館数
0.009(G) i_一般病院数-0.065(H) i_年降水量-0.005(I) i_年間最高気温-0.023(J) i_年合計日照時間-0.035(K) j_総人口
0.324(L) j_総面積
0.076(M) j_課税対象所得-0.045(N) j_中学校数-0.075(O) j_第1次産業就業者比率 -0.234(P) j_第2次産業就業者比率 -0.431(Q) j_公民館数-0.218(R) j_年降水量
0.141(S) j_年間最低気温
0.308(T) j_年最深積雪-0.146

(B)

(C)

(D)

(E)

(F)

(G)

(H)

(I)

(J)

1.000
-0.2630.475
0.034-0.8370.060-0.168-0.1130.278-0.407-0.139-0.273
0.236
0.269
0.084
0.117
0.056
-0.037-0.014

1.000
0.031
0.117
0.268
0.457
0.077
0.026
0.004
0.057
0.014
0.032
-0.024-0.042-0.005
0.006
0.040
0.052
-0.0601.000
0.109-0.357
0.033
0.142
0.214
0.539
-0.102-0.081-0.091
0.024
0.039
0.123
0.070
0.087
0.079
-0.0861.000-0.2290.106-0.0180.004-0.027-0.054-0.032-0.115
0.025
0.068
0.055
0.038
0.027
0.033
-0.0631.000-0.1840.207
0.242-0.172
0.399
0.121
0.269
-0.250-0.279-0.042-0.100-0.022
0.065
0.007

1.000
-0.329-0.201-0.025-0.175-0.022-0.1140.188
0.151-0.101
0.044
0.029
0.019
-0.101

1.000
0.554
0.167
0.182
-0.0220.035-0.180-0.1440.043-0.0190.165
0.165-0.120

1.000
0.604
0.221
-0.0750.011-0.210-0.188
0.071
0.059
0.240
0.352
-0.3101.000-0.018-0.112-0.051-0.035-0.027
0.049
0.067
0.159
0.211
-0.231

(K)

(L)

(M)

(N)

(O)

(P)

(Q)

(R)

(S)

1.000
0.391 1.000
0.492 -0.007 1.000-0.576 0.227 -0.459 1.000-0.626 0.160 -0.544 0.605 1.000-0.007 0.060 0.139 -0.135 -0.034 1.000-0.211 0.135 -0.214 0.242 0.300 0.155 1.000-0.080 -0.139 -0.231 0.090 -0.079 -0.169 0.057 1.000
0.138 -0.457 -0.049 -0.141 -0.276 -0.244 -0.107 0.568 1.000-0.056 0.357 0.000 0.039 0.098 0.159 0.095 -0.298 -0.722

(T)

1.000

対数変換後の相関係数。絶対値が大きいものはセルの背景色を濃くしている。

図-２．Elastic net回帰により選択された変数の回帰係数。人口移動量と正の関連を持つものは橙色，負の関連を持つものは青色で描画した。
棒グラフの左右の数字はそれぞれ回帰係数の95％信頼区間の下限と上限。

動先の総人口を含む20の変数が移動人口と関連を正則化項に組み込まず，係数が縮小しないようのあるものとして選択された。これらの説明変数にするといった応用も可能である。以下，選択さには相関が強い変数の組も存在したが，これらをれた変数に関して，人口移動との関連について考

１つの回帰式で扱うことができたのはElastic net

察する。

回帰の利点である。本研究ではElastic net回帰で重力モデルの基本変数について，係数の符号はすべての変数を同等に扱い，変数の選択に制約を先行研究と一致しており，大都市から地方への人課さなかったが，重力モデルの基本変数が回帰モ

口移動では様々な変数を入れて調整しても，距離デルに必ず組み込まれるように，基本変数の係数と総人口が人口移動と関連することが改めて確認

28

社会情報学第11巻３号

2023

された。基本変数の中でも距離の係数の絶対値はくなる傾向にあるため（Landsberg, 1981，258

移動元の総人口のものよりも大きく，地方の市町頁），日照時間が長い，つまり都市化の進んでい村による人口誘致の視点では，遠くの大都市よりない地域からの転出者が多いものと考えられる。

も近くの都市をターゲットにする方が有効である

人口移動量と負の関連があった移動元の変数の可能性がある。

中で，i_中学校数に関して，中学校に通う子ども

人口移動量と正の関連があった移動元の変数のを育てている，もしくは今後子育てをする者が比中で，i_公民館数に関して，1990年以降の規制

較的多いと考えられる20歳から49歳が総移動人緩和・地方分権等の行政改革が本格化し，公民館

口の約70％を占めており（表-２），中学校が多は統廃合やコミュニティセンター等への用途変更

い地域から移住する者は少ないと考えられる。まが行われているが（文野，2017），この状況は大た，i_第２次産業就業者比率に関して，工場は一都市に顕著である（佐藤，2010）。社会教育に力度立地すれば移転が少ないため（當麻，2016），

を入れると定住を促進できるという研究もあり

第２次産業就業者は移動が難しく，第２次産業就（原，2016），改革に積極的な大都市ほど社会教業者比率の高い大都市からは移住する者が少ない

育法に基づく公民館数が少ないため，公民館が多と考えられる。i_年間最高気温に関しては，気候

いほど転出者が多いという結果になったと考えらが寒冷であるほど転出が多いという先行研究の結れる。今後は公民館のみならずコミュニティセン

果 と 変 数 の 関 連 の 向 き が 一 致 し た（伊 藤，ター等の施設を含めた解析が求められる。また，

2003）。

i_図書館数は，人口100万人当たりの図書館数が

人口移動量と正の関連があった移動先の変数の多い地域の方が若者の転出が多いという先行研究中で，j_総面積は，松本・松下（2002）の先行の結果と一致した（後河，2019）。図書館が整備

研究と変数の関連の向きが一致し，居住可能な地されていることは社会教育に対する公的投資が多域が広い場所に移住する者が多いと考えられる。

いと考えられ，教育投資が多い都道府県ほど若者

また，j_中学校数に関しては，中学生を含む10～は転出しやすいこと（後河，2019），教育・子育

19歳が解析対象の人口移動に占める割合は5.6％てのまちという地域イメージのある地域ほど，教と中学生自体の割合は小さいものの，前述の通り，

育・子育てに関心のある人々が住んでいるため，

今後中学生を育てる可能性のある層の割合は大きより良い環境を求めて移住していることから（荒く，教育環境を重視しているものと考えられる。

川，2018），転出者が多いと考えられる。i_一般

j_年間最低気温に関して，温暖な地域であるほど病院数について，医療・福祉環境が充実している転入者が多いという先行研究の結果と変数の関連

ほ ど20-24歳 の 純 転 入 率 が 低 い と い う 研 究 やの向きが一致した（伊藤，2006b）。

（林・林，2017），健康・医療のまちという地域

人口移動量と負の関連があった移動先の変数のイメージのある地域ほど，転出者が多いという研中で，j_課税対象所得に関しては，所得の高い地究の結果と変数の関連の向きが一致した（荒川，域への人口移動が多いという多くの先行研究と変2018）。i_年降水量について，10～24歳の人口移数の関連の向きが異なっていた（伊藤，2003；

動について，湿潤な地域ほど純移動率が少ないと

田村，2017）。j_課税対象所得の係数の符号が負いう先行研究の結果と変数の関連の向きが一致しであった理由として，大都市から地方への人口移た（伊藤，2006b）。i_年合計日照時間について，動を対象とした場合，所得の高い地域ではなく，先行研究の結果と変数の関連の向きが異なってい

生活コストの低いところへ移住することが多い可た。都市化の進んでいる地域ほど，日照時間は短能性が考えられる。平成26年全国消費実態調査

29

大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平（総務省）での消費支出と平成26年の課税対象

ど純移動率が少ないという先行研究の結果と変数

所得（納税義務者１人当たり）のPearsonの積率の関連の向きが一致した（伊藤，2006b）。また，相関係数は0.551，このうち食料，住居，被服及j_年最深積雪に関して，積雪の少ない地域への転び履物，教育，教養娯楽との相関係数はそれぞれ入者が多いという先行研究の結果と変数の関連の0.627，0.716，0.719，0.739，0.753であり，消向きが一致した（伊藤，2003）。

費支出と課税対象所得（納税義務者１人当たり）の相関は高く，消費支出の多寡が大都市から地方

７への人口移動と関連する可能性がある。さらに，まとめ地方への移住に伴う所得の減少は許容されやすい

本研究では，日本国内の市区町村間の人口移動ことも理由の１つと考えられる。一般社団法人移について，政令指定都市と東京都特別区部から，住・交流推進機構（2017）によると，地方移住

大都市圏に属する周辺市町村を除く市町村への人時の所得に関して，どの世帯年収層も「変化なし

口移動を対象に分析した。これまでの多くの研究が好ましい」と答える者が最も多かった（39.2％）

では，都市の属性を無視し，地方から大都市へのが，現在の世帯年収が500万円以上700万円未満

集中移動，大都市から地方への分散移動をまとめの層では「５％程減少まで許容できる」が，700て，かつ都道府県単位で分析しているという問題

万円以上の層では「10％程減少まで許容できる」があった。本研究は対象を大都市から地方への分という回答がそれに続いて多かった。j_第１次産

散移動に絞り，市区町村単位で分析したことで，業就業者比率，j_第２次産業就業者比率に関して，

人口移動及び移住施策の実態により即した解析が第１次産業就業者は農林水産業の性質上，特定のできた。また，ポアソン重力モデルにElastic net

場所でのみ生産活動が可能であり，第２次産業に回帰を適用して相関の強い複数の社会経済変数をついても前述のとおり，第１次，第２次産業就業同時に扱い，研究者による変数選択の恣意性を減者は第３次産業就業者と比較して移動が困難であらした上で，各変数と大都市から地方への人口移る。そのため，第１次産業就業者比率，第２次産動にどのように関連しているかを明らかにした。

業就業者比率の高い地方に移住する者は少ないと

本研究の限界は，解析対象の人口移動・市区町考えられる。j_公民館数に関しては，文教施設ス村がある程度以上の規模に限定されていることでトックが高い地域ほど転入者が少ないという先行ある。本研究では，データの制約上，移動元から研究の結果と変数の関連の向きが一致した（張ら，

移動先への人口移動数が10人未満の市区町村の組

2016）。1985年以前に設立された公民館は全体のを除外した。そのため，解析対象の人口移動が限約６割であり，1981年の耐震基準改正前に建築定されており，小規模な市区町村ほど欠損となりされた公民館のうち，耐震性なし及び耐震診断未やすいセレクションバイアスが生じている可能性

実施の公民館は23.9％である（文部科学省生涯学がある。また，今後の課題は，大きく以下の３点

習政策局社会教育課，2017）。そのため，老朽化である。１点目は，年齢や子供の有無などの属性

した公民館が地域のマイナスの魅力となってし別に分析を行うことである。本研究では全年齢をまっている可能性がある。また，公民館の耐震化

ひとまとめにして解析したが，年齢は人口移動に等未実施は，財政状況の悪さを反映しているとも関連する要因とされており（Cadwallader, 1996,

考えられ，地方公共団体の財政状況も含めた検証

334-337頁），また，本研究の解析結果としてもが今後必要である。j_年降水量に関して，前述し中学校数や図書館数といった，子育て中あるいはた通り，10～24歳の人口移動で，湿潤な地域ほ

今後子育てをする世代が特に注目すると考えられ

30

社会情報学る教育に関連する変数が選択された。年齢や子供

第11巻３号

2023

gsi.go.jp/sokuchi/surveycalc/main.htmlの有無などの属性別に分析することで，属性ごと（２）例えば，先行研究で県民所得の変数が使用に人口移動量と関連する要因を抽出可能であり，されている場合，e-Statには市民所得のデー

移動先である地方公共団体が移住誘致施策を立案

タが掲載されていないため，課税対象所得

する上でも有用な情報を提供できると考えられを用いた。

る。２点目は，複数年次のデータを用いたパネル（３）政府統計では10人未満（ゼロを含む）のデータ分析を行うことである。本研究は横断的なデータは実際の数値が公開されていないた分析を実施しており，説明変数と人口移動量とのめ除外した。

因果関係は不明である。本研究で抽出された変数を含むパネルデータ分析をすることで，完全な因参考文献

果の証明にはならないものの，大都市から地方へ

青木俊明・稲村肇（1997）「人口移動研究の展開の人口移動に影響を与える要因として補強をすると今後の展望」，『土木計画学研究・論文集』，

ことができる。３点目に，分析手法の課題として，

14，pp.213-224．

重力モデルへのサンプルの階層性に対応した回帰

荒川清晟（2018）「大都市から地方への移住にお係数推定手法の導入が挙げられる。
（ポアソン）

ける地域イメージの影響に関する研究」，『東京重力モデルに使用される各サンプルは移動元と移大学大学院情報学環紀要 情報学研究』，95，

動先の２方向に対してネストされており，本来な

pp.57-71．

らばサンプル間の相関を考慮したマルチレベル分

伊藤薫（2001）「戦後日本の人口移動に対する所析が必要である。筆者の知る限りでこの点に対応

得格差説の説明力と今後の課題」，『地域と社した人口移動分野の研究はこれまでになく，なお会』，（4），pp.9-38.

かつ本研究で採用した手法も，サンプル間の相関——（2003）「バブル経済期の男女・年齢別を考慮できていない。サンプルが２方向に対して

人口移動―1990年国勢調査人口移動集計結果

ネストされている，重力モデルへのマルチレベル

を 利 用 し て ―」，『地 域 学 研 究』，33（3），pp.

分析導入は今後の課題である。

85-102．
——（2006a）「長距離人口移動に対する社会謝辞

環境アメニティの作用―1970年から2000年の国本研究は，2020年６月に経済産業研究所ディ

勢調査人口移動集計結果を利用して」，『Review

スカッション・ペーパー「大都市から地方への移

of economics and information studies』，７（１

住における社会経済的要因の影響―Elastic net回

-２）
，pp.21-49．

帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―」と——（2006b）「戦後日本の国内長距離人口して公開した原稿を修正し，再構成したものであ移動の決定因の変化―純移動率に対する所得・る。本研究の原案に対して，経済産業研究所ディ

気候の作用―」，『地域学研究』，36（1），pp.85-

スカッション・ペーパー検討会の方々から多くの

99．

有益なコメントを頂いた。ここに記して，感謝の——（2011）「高齢者の長距離人口移動の決意を表したい。

定因の変化―1960年国勢調査から2000年―」，『地域学研究』，41（1），pp.179-194．

注

一般社団法人 移住・交流推進機構（JOIN）（2017）（１）国土地理院測量計算サイト：https://vldb.

「若 者の移 住に関する調 査」，〈https://www.iju-

31

大都市から地方への移住と社会経済的要因の関連―Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析―

荒川清晟・野寄修平

join.jp/material/files/group/１/JOIN_report_201710.

分析―」，『AGI Working Paper Series』，３，

pdf〉，参照2022年９月４日．

pp.1-17．

後河正浩（2019）「若者の地域間移動の傾向と要因：

張峻屹・瀬谷創・兼重仁・力石真（2016）「都道

都道府県データでみる大学進学・初職就職時の府県間人口移動の影響要因の経年的分析―空間

地域間移動」，『京都産業大学経済学レビュー』，

的文脈依存性をもつ選択モデルに基づく分析―」，

６，pp.1-42．

『地域学研究』，71（3），pp.118-132．

江崎雄治・荒井良雄・川口太郎（2000）「地方圏當麻雅章（2016）「人口移動要因としての地域ア

出身者の還流移動 長野県および宮崎県出身者

メニティ近接性」，『大阪大学経済学』，66（3），の事例」，『人文地理』，52（2），pp.190-203．

pp.1-23．

尾崎雅彦（2013）「地域間人口移動に対する地域

日本人口学会編（2002）『人口大辞典』培風館．

別政策プライオリティの影響―テキストマイニン

林裕志・平松達雄・小出大介・田中勝弥・大江和グによる政策プライオリティの定量的計測―」，彦（2017）「電子カルテデータベースからの『RIETI Policy Discussion Paper Series』，13-

LASSOロジスティック回帰による医薬品副作J-072．

用シグナルの検出：ケース・コントロール研究」，

閣議決定（2015）「まち・ひと・しごと創生基本方『薬剤疫学』，21（2），pp.51-62．

針2015―ローカル・アベノミクスの実現に向け

林勇貴・林宜嗣（2017）「地域競争力と地域間人て ―」，2015年 ６ 月30日 決 定，
〈https://www.

口移動」，『経済学論究』，71（3），pp.59-81．

chisou.go.jp/sousei/info/pdf/20150630siryou3.

原俊彦（2016）「人口減少に対応した社会教育のpdf〉，参照2022年９月４日．

在り方―北海道・道南ブロックの事例―」，『札——（2019）「第２期『まち・ひと・しごと

幌市立大学研究論文集』，10（1），pp.67-76．

創生総合戦略』」，
2019年12月20日決定，〈https://

文野克成（2017）「公民館に関する研究：その来www.chisou.go.jp/sousei/info/pdf/r1-12-20-

歴と現代的役割に関する考察」，博士論文，法senryaku.pdf〉，参照2022年９月４日．

政大学，pp.1-132．

——（2020）「第２期『まち・ひと・しごと

松本茂・松下敬一郎（2002）「住宅環境が居住地

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