DiScussionPaperSeriesNql76

広域的企業活動と地域の社会･経済的特徴の連動に関する考察
松本昭夫

林光洋
石川利治
(中央大学経済学部）

2012年1月

ＴＨＥＩＮＳＴＩＴＵＴＥＯＦＥＣＯＮＯＭＩＣＲＥＳｎＡⅥCFTChuoUniversity
Tbkyo,Japan広域的企業活動と地域の社会・経済的特徴の連動に関する考察
中央大学経済学部
松本昭夫’
林光洋
石川利治
目次
Ｉはじめに

Ⅱ広域経済地域における企業の工場立地問題

IⅡケオス的現象と地域の社会・経済的特徴の立地決定過程における役割
1Ｖ企業の地域選択への都市体系の影響
Ｖ要約と結論
Ｉはじめに

２０世紀終盤から経済活動一般のグローバル化は世界経済から日常生活にまで幅広く作用し,その影響は，小売店舗で見られる食材の多様性から国および地域間における賃金格差まで社会生活の諸局面に及んできている。経済活動の広域化に先駆け、多くの企業はその空間的な活動範囲を極めて早い速度で拡大してきている。企業の生産および販売活動の在り方も変化し,その変化は工場と販売施設の立地移動によって具現化されている。これらの立地変化は直接的に労働者
また消費者である人々の雇用や消費活動に影響し，国際および地域経済を大きく変化させてきている。

多くの企業はその活動および機能を分割,細分化させ2,その生産･販売そして統括・管理などの施設を多数有している。これらの施設は広域化する経済活動の下で広く分散あるいは集中して立地している。それらの立地動向は一方では国際および地域経済の構成へ影響し，他方では,それらの構成から影響を受ける。
工場，小売経営の施設そして統括･管理機能の立地がいかになされるかの機構やそれらの作用の経路を解明することは，企業のみならず国および地方自治体による地域経済の維持や活性化政策において重要な課題の１つである。

経済活動が広域的になされる状況において，企業はその生産工程の多くを詳
細な情報や知識を有しない地域に立地させる必要が生じる場合も多くある。こ
１本論文は中央大学共同研究プロジェクト0981（2009～2011年度）の研究成果の一部であり,記して支援していただいたＩｌｊ央大学に感謝いたします。
２生産活mljの分業、細分化が進展することに関する理論的研究は多くなされてきている。

Shi-Yblng(1995)の分析は明瞭で有用である。また統括・管理而における機能の細分化も２１
世紀の初頭から急激に進んでいる。これに関してはMalone-Laubacher-Johns(2011)の紹介が大いに参考になる。かれらはHyperspecializationという表現を用いている。
１－－－．●■

のような場合においては,企業は生産工程の立地選定をいくつかの段階を踏み慎重に行なうことになる。すなわち企業はその生産工程の立地を広域に及ぶ地域の下で順次地理的範囲を絞り込み立地点を最終決定することになる｡本稿は，企業の生産工程の立地問題を取り上げ，その立地決定過程の初期段階において決められるであろう立地可能地域の設定,そして立地決定過程の第２段階においてなされる作業,すなわち設定された立地可能地域内においてなされる狭い地域選
択について考察する。これらの分析・考察により立地可能地域の設定においてケオス的現象は有用な`情報を提供できる可能性が高いことを示す。次いで,立地可能地域内での地域選択においては地域の社会・経済的特徴やその実績が大きな役割を果たし,それらの実績に対しては当該地域における都市体系の在り方が大きな影響を及ぼしていることを明らかにする。

本稿を構成する各節の基本的内容は以下のようである。次の第ｎ節は企業の工場立地を分析するための仮定および考察枠組を明らかにし、立地決定の手法を説明する。次に立地決定の過程において出現するケオス的現象を具体的に示す｡第１n節は企業による工場立地決定過程における４つの段階について説明し，

ケオス的現象の有用性,そして地域の社会・経済的特性およびその実績が立地決定において果たす役割を説明する。第１Ｖ節では比較的小規模なケオス現象がわ

が国の福岡市周辺に生じるものとし，生産工程の立地可能地域は西日本の地域を網羅するものと想定する。この想定の下で西日本の各県の社会・経済的特徴とその実績はその県における都市体系の在り方と大いに関係することを明らかにする。これにより都市体系の在り方は企業の立地決定に大いに作用し,都市体系は重要な立地的要因になることを明らかにする。第１Ｖ節では上記の考察を要約し結論する。

１１広域経済地域における企業の工場立地問題
1立地決定分析の仮定と枠組

広域経済地域での企業の工場立地の決定を次の仮定と枠組の下で考察する。いま，企業は１つの生産工程を担当する１工場を有し,その工場の立地とその工場が生産する製品の価格に関して利潤を最大化するように決定しようとする。この工場が立地する地理的範囲は以下のような想定のもとで設定される。
工場は代替関係にある２種類の原料、１，，２を用い製品ｍ４を生産する。製造

過程では潤滑材を必要とし,それはｍ３で示される。これらの原材料の産出地はそれぞれ点ＭｌＭ２そしてＭ３で示され座標（x,,ｙ,），(x2,yJ，（x3,y3)で指示される。工場の立地点はＬで表され，座標(x,ｙ)で.示される。原料、１，，２の運賃率はｔｍ'であり,潤滑材ｍ３のそれはｔｅで示される。それらの工場渡価格はそれぞれｐＬｐ２,そしてｐ３で表される。製品の市場地はＭ４であり,座標(x4,y4）２で示される。その製品の価格ｐ４は企業により決定され,その運賃率は恥である。
図１はこれらの原材料と市場地の地理的関係を示している。より具体的な地理的想定は次のようである。当該企業の工場ではニュージーランドのオークラ

ンドとタイのバンコクとで生産される２種類の部品あるいは材料を用い,そして１種類の潤滑材をオーストラリアのパースから移入する。これらにより工場において製品が生産,組み立てられ,それらは日本の福岡市に立地する小売企業に出荷されるという設定である。
図１広域地域における企業の工場立地決定

Ｘ

ckMnd）

刀■Ｍ３

次に,工場における生産関数は(1)式で与えられる。

ＯＳ＝Ａｍｌｕｍ２１ｌ(1)

ただしＯＳは生産量.Ａ,ｕそしてβはパラメータであり,A>0,0<(u+6)<Iである。
市場における製品への需要関数は(2)式で示される。
Qd＝a-P4，(2)

ただしＱｄは需要量,αは最大需要価格である。工場では需要される量を生産するので,ＱｓはＱｄに一致することになる。次に工場と各原料産地Ｍｉ(i=1,2,3）との距離。],｡2..3.は次の３式で示される。

３

｡,＝（(ｘ－ｘ,)z＋(y-y,)z)us，(3a）｡Z＝（（ｘ－ｘ２)2＋(y-yz)2)q5，(3b）｡〕＝（ｘｚ＋(y-y3)z)OS．

(3c）

同じく工場と市場地Ｍ４の距離ｄ４は(3.)式で示される。

d4＝（ｘ２＋(y-yJ2)05.

(3.）

用いられる潤滑材ｍ３の量は製造量Ｑｓに等しく,さらに工場の固定費はＦで示されるとすれば,企業の利潤ＹＭは(4)式で表されることになる。

ＹＭ＝(ａ－Ｐ４)((P4-tgd4)-(Ｐ３+tCd3))-(Ｐｌ＋ｔｍｄｌ)ml-(Ｐ２＋ｔｍｄ２)ｍ２－F．（４）
企業の用いる２原料の量はその引渡価格に依存することになるので,それらの量は(5a）と（(5b)式により与えられることになる。ただしここでは簡単化のために係数ｕと６はともに0.4と仮定されている。

ｍ】＝Ａ~125（ａ－Ｐ４)'２５((pz+tmdz)/(ｐｌ+tmd,))us，(5a）ｍ２＝A-Lz5（ａ‐ｐ４)Lzii((p,+tmd,)/(ｐ２+tmd2))0５．

(5b）

潤滑材の量ｍ３は(5c)式により与えられる。
ｍ３＝（ａ－Ｐ４）(5c）

これらの量から企業の費用Ｃは(6)式で表されることになる。

C＝２Ａ'２５(a-P4)'２s（ＰI＋tmdI)０５(Ｐｚ+tmdZ）OS＋(a-P4)((Ｐ３＋ted3)F十Ｆ．

(6)

したがって｡企業の利潤は(7)式により再述されることになる。

４

YM=(a-P4)((P4-tgd4)-（Ｐ３＋t・d3)）－２(a-p4)'2,Ａ､'2,(ｐ,+tmd,)us(ｐｚ+tImd2)Cs‐P．（７）２立地決定の手法とケオス的現象の出現

企業による利潤最大化の工場の立地(X,Ｙ)および製品価格Ｐ４・の決定は(7)式に基づいてなされる。ここではＰｕｕ（1998）による手法を用いてそれらを導出する３゜
この手法は次のようである。はじめに以下に示される(8a),(8b),そして(8c)の３式による連立方程式の解の初期値をＸｍｙｎ，そしてＰ４、とし,それらを（8a),(8b),そして(8c)に代入する。次にその連立方程式を解き一時解としてX､+1,y､+1,P4､+１をえる。この過程を繰り返して(X､.,ｙ､+,Ｐ４､+,）が(X､,ynP4n）に一致したとき,これらを解とみなすものである。
Ｘ､+]＝x､+j*OYM/0x，(8a）y､+I＝yn-lj*6ＹＭ/6y，(8b）

P4､+l＝P4n-lj*6YM/6P4，(8c）

ただしノいわゆるステップ幅,〃は繰り返し計算の回数，そしてDYM/6x’6YM/6y’
6YM/Dp4は次の式で示される。
6YM/6x=(a-P4)(-tg(x/d4)－Ｍｘ/d〕)‐-Ａ~'２s(a-P4)'２５ｔ、［((Ｐｚ+tmd2)qfi/(ＰI+tmdI）OS}(ｘ－ｘ,)/d,＋+{(ｐ,+tmd,)05/(ｐｚ+tmdz)05}(x＋xz)/dz]=0(9a）

OYM/6y＝(a-P4X-tg((y-y4)/d4)－tc((y-y3)/d3)‐-Ａ-125(a-p4)lz5tm［{(Ｐ２+tmdz)05/(Ｐ,+tmdI）０５}(y＋yI)/d,＋+{(Ｐ,+tmd,)q5/(Ｐ２+tmdz)05)(y＋yz)/d2]=０(9b）３Ｐｕｕによる手法はIshikawa(2010）により応用され,経営の立地決定と小売ネットワー
クとの関連が考察されている。ケオス現象一般に関する基本的文献としては下條（1992）が大いに参考になる。また経済分野におけるケオス関係の文献も多数ある。例えば,Matsumoto(2000)などを参照。
５

DYM/6104＝a-2P4+tgd4＋ｐ〕＋tcd3＋+2.5Ａ~'２５(Ｐｚ+tmdz)o5(ｐ,+tmd,）ＯＳ(a-p4)025＝0．

(9c）

一般的な想定の下では上記の計算により最適な工場立地点と製品価格が導出されることになる。具体的に各原料地と市場地,そして他のパラメータについて次のように仮定する。(x]=3,y,=-0.5)，（x2=‐173,y2-0.5)、（ｘ〕=0,y3=-1.5)，（x4=0,y4=l），

pl=２．ｐ２=0.Ｌｐ３=0.2,1m=O｣Ltc=0.OLtg=0.225.a=5.5゜このような場合においては，生産経営の最適立地点はＸ＝・L73,Ｙ－０．５に決まることになり，財の価格は
P4=3.85となると考えられる。図２は最適な立地点Ｘ＝・1.73,Ｙ=－０．５と製品の価格Ｐ４=3.85を示す解へ至る道筋を示している。またこのような場合における原料の使用量は原料ｍｌ=0.372,原料ｍ２=9.359,そして生産経営の財の生産量は０s＝1.65,その利潤はＶＭ=3.564と求められる。
図２最適立地点の導出
ｙ

⑪』
０，

－１，２
－UｈＯ

｣ユー

ｐ４Ｌ
４IＤＬ

刀ﾘ！

－１
0Ｉ

Ｘ
､

さて最適な立地点の導出の過程においてしばしばケオス的現象が最適解ある

いは鞍点の周辺に出現し，最適解が隠されることになる｡例えば,(ｘ]=qy3=-0.8)，

p3=0.05,ｔ`=0.044,tg=0125,a=7.5,と５つのパラメータの仮定が変更される場合（潤滑材の供給地がパースから北へ移動し,その価格や運賃率などが変化する）

６

においては図３で示されるようなケオス的現象が出現してくることになる。このような場合には最適解がこのケオス的現象の内部に|息され，直接に解を得ることができなくなる。図３での具体的な想定の下ではケオス的現象が大規模で，東南アジア諸国の多くの国々を網羅するようにして出現してくる。したがって最適な工場立地点は東南アジア地域のいずれかの地点に決められ,製品のIi1li格は4.2～4.5の範囲内に定まると考えられる'＠
図３立地決定過程において出現するケオス的現象
DＵ７
－UTL

－Ｍ

ｑ

ＤＩ４

４J

8３」１．－

ユコ

0ｒＦ

さらに.パラメータの数値に関する仮定を以下のように変更してみよう。

すな

わち,(x'=3.ｙ1-0.5)，（ｘ２＝‐1.73,ｙ２－０．５）．（ｘ３=0.ｙ３＝Ｌ５），（ｘ４=０，ｙ､l=ｌ）。ｐｌ＝２‘

ｐ２=0.1,Ｐ３=0.1,t､=0.11,tC=0.105,tg=0.35,a=5.5と想定する。このような場合においては図４のようなケオス的現象が福岡市を中心にして地理的には比較的狭い範囲に生じてくる。ここでの考察では岡山県から沖縄県までの西日本の地域がケオス的現象内に包含されると想定されることになる。このような２つの場合においては工場の最適地点と最適な価格は特定化できず，立地点と価格が決られるであろうある範囲が定められる。すなわち企業はその範囲内で．生産工程
Ｉこの場合においての立地決定ではjli〔南アジア,ilfl11の各経済特性が､国の選択において敢幾な要因になる。これに関しては松木、林、石川(2011)を参照。
。』

の立地決定のための国選択また地域選択をすることになる。

図４比較的小規模なケオス的現象の発生と立地可能地域の設定
'■０

4-6 Ⅱ

ロ
ヨ

｡

ｍケオス的現象と地域の社会・経済的特徴の立地決定過程における役割
１立地点および価格決定におけるケオス的現象の有用性

工場立地と価格決定過程におけるケオス的現象の発生は企業にとって厄介な事と考えられる。上述のように、その発生により最適な立地点と最適な価格が隠されるため当然ケオスは厄介な現象と見られる。しかしながらケオス的現象は最適解および鞍点の周辺に生じるという点に着目する場合.その現象の有用`性が下記のように認められることになる。

次のように考えられる。すなわち企業がその工場の最適地点と価格を首尾良く決定できる場合においてさえも.その地点に工場を建設できるとは限らない。

,例えば，最適地点は既に他の経営によって土地利用が進められているかもしれない｡また法律や規制により，さらには地主との長い交渉や自然環境などが考慮
され工場が建設できない場合も多々ありうる。このような場合において企業は最適地点の周辺において次善の立地点を調査することになる。そして最適地点から乖離した場合においては製品の最適価格はいかに変更されるべきかという厄介な問題を惹起する。このような次善の立地点を探査するということは、実際の立地問題においてはごく一般的であると考えられる。次善の地点を探査する場合、初めに探査する地理的範囲を設定せねばならず,それに付随して上記の価格設定の問題が生じる。

目

このような状況においてケオス的現象は有用となる。すなわち第１にケオス的現象が生じる空間的範囲内に最適地点と価格が含まれるので.その地域内に最適地点が存在することを企業は知ることになる。第２にその現象が生じる空間
的範囲内においては企業の利潤は最適水準からあまり乖離しないので，次善地点の探査上,その範囲内での立地点と価格の決定は利潤の観点から許容できるものとみとめられる。したがって企業は次善の立地点およびその地点での価格を探査するために「立地可能地域」の設定をするが，その設定においてケオス的現象が利用できることになる。
このような状況の考察から工場立地の決定問題において，新たな局面も展開されることになる。すなわち,企業の工業立地決定問題において利潤の水準は決定的に重要であり,それが最大化される地点に立地は定められるというのがこれまでの基本的な企業の立地決定の原理である。しかしながら上記のような事情によって利潤に関してある許容範囲が設定される場合には,その範囲内であれば利潤以外の因子も立地に作用することが可能である。すなわち設定される立地
可能地域の地理的範囲は現在ではかなり広いと考えられるので．立地候補地域

における風景や文化的施設の多さなども工場の立地決定に直接的に影響することになる。すなわち現代の企業活動においては知的，頭脳労働が大きな比重を占め，労働者の生活一般の質において風景や文化的施設が果たす役割は大きいと考えられる。彼らの生活一般の質の向上は直接・間接的に企業の生産性に影響することになる。本稿における考察を地域の伝統・文化的要因の深部にまで掘り下げることはできないが，以下の節において検討されるように地域経済のもつ社会的特性も工場立地決定過程の初期段階おいて大きな作用を果たすと考えられる。すなわち図３で想定されるような状況であれば.ケオス的現象は東南ア

ジア諸国の多くを網羅するように出現する。したがってこの地域にある国々もつ経済活動特性と文化的特徴は,当該企業の工場立地過程での国の選択を行う比較的早い段階においては大きな影響を及ぼすと考えられる。立地可能地域内にある国の社会・経済的特性が当該工場の生産活動の性質と合致すれば,当該国内への工場立地の可能性は大いに高まることになる。さらに図４で想定される場

合であればケオス的現象は西日本を網羅するように出現する。したがってこの地域にある各県の社会・経済活動の特性とその実績は,当該企業の工場立地過程
において県の選択という段階で大きな役割を果たすことになる。
２企業の立地決定における４段階

上記の考察を背景にしながら,広域的に活動する企業の立地決定過程を整理しよう。広域的に活動する企業はその生産工程の立地を,いわゆる地球的規模で探査し決定することになる。このような企業は広大な地理的範囲を前提とし,基本

９

的な経営上の要因に基づいて利潤関数を設定し利潤を最大化する立地点と製品の価格の導出を試みることになる。このような企業であっても不慣れな国,地域や地点に関する社会・経済的`情報および知識を十分に把握することは難しく，初めから数多くの立地に関係する要因を取り込み最適地点と最適価格の導出を行なうことは困難である。立地決定の初期段階ではごく基本的な要因で構成される枠組において最適立地点の探査に入ることになる。
この作業により企業は首尾よく最適立地点とその生産された製品の価格を見いだせるかもしれない。しかし,このような場合であっても企業は実際に当該地点に工場を立地させられるとは限らない。上述のように種々の理由により最適地点を中心にして次善の立地点と製品価格を探査せねばならないことになる。

そしてその次善の地点の探査はある一定の地域,すなわち,立地可能地域を設定

しその地域内においてなされることになる。この立地可能地域の設定が,企業に立地決定過程の第１段階と言え,この設定においてケオス的現象の利用が考えられることになる。

立地可能地域には複数の国が含まれることもあり，この場合には国選択が次の企業の課題となる。また立地可能地域が－国内に生じ,いくつかの地域が含まれる場合には地域選択が立地問題となる。ここでは国や地域の社会・経済的な特徴やその実績が国や地域の選択において重要になる。このような選択が企業の立地決定過程の第２段階である。次の1Ｖ節では地域の社会・経済的実績と都市体系の関係が分析され,都市体系が生産工程の地域への牽引力となり,生産工程の立地に影響することが示されることになる。

次に現在の企業の生産工程の状況を概観すれば次のように考えられる。経済活動が広域化するにつれ,企業間の競争は激化し，価格競争のために生産費用を削減する目的で生産工程は細分化されている。したがって,ここでの立地決定問
題もその細分化された生産工程の立地であり、このような生産工程は既存の工場地域からの乖離されてくるものと想定して考えることができる。細分化された生産工程の内容はかなり単純あるいは特殊なものである。いずれの場合でも生産工程は簡潔な機能と内容に特化しており，生産以外の諸機能また支援機能
は外部に依存することが多い。すなわち,その立地点は多種多様な関連・支援機
能を利用できる比較的大きな都市や,最小限の生産･生活基盤が整備されている都市に定まることになる。どのような特徴を有する都市に立地するかが企業の次の立地問題となる。立地決定過程の第３段階は当該の地域内、したがって都市体系を形成している１都市の選択になる。

立地決定過程の最終段階である第４段階は、当該都市部における最終立地点の決定である。ここでは具体的な立地場所に関する多くの具体的な条件の検討

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が大きな作業となる。とりわけ土地と交通の利便性が問題となる5．

広域的な活動をする多くの企業の生産工程の立地決定はこのような４段階の過程を経て決められて行くものと考えられる。吹節においては上記の立地決定段階の第２段階について取り上げ考察を進めることにしたい。
Ⅳ企業の地域選択への都市体系の影響

本節においては国選択の後に生じることになるであろう国内の地域選択の段階に関して考察を展開する。
図４において示されるように比較的小規模なケオス的現象が市場地と想定される福岡市周辺に生じると想定する。岡山県から沖縄県までの西日本の地域が企業の工場立地可能地域となり，この地域内で県の選択が問題となるとしよう。

本節の考察においては,西日本地域にある各県の社会・経済的特性とそれらの実績は企業の立地に作用すること,そしてその実績は各県での都市体系の在り方と関係することを明らかにする。これにより都市体系は企業の立地決定において注目すべき要因であり，企業誘致を目指す各県の立地政策にも重要な要因であることを明らかにする。

この目的のために初めに都市体系のもつ特徴を把握し,それを数値化する。次

いで各県の経済・社会実績を導出しそれらを都市体系と関連付け,その関連を検討する。以下ではこれら一連の考察に入ることにする。
１都市体系の特徴とその数値化について
1）都市人口分布の特徴とその数値化

都市体系の特徴を第１に都市人口の分布から導出することにしたい。都市体系を形成する都市人口の規模分布がどの程度最大都市方向へ偏っているか,あるいはその分布が都市間でいかに平準的であるかをSheppard(1982)の考察に基づいて考察する。

ある１つの都市が地域の総都市人口に対して占める比率はｐｒで示される。都
市の数はＮであるとする。各都市の人口比率を合計すれば,(10)式が成立する。

ｎ,p『=’(10）

もし都市に関する先験的情報がまったく無いとすれば，最も合理的な都市間における人口規模分布の推測は,pr=1/Ｎ’である。すなわち,すべての都市が同一
人口数になる分布である。この推測は,次式で表される不確実性量Ｈを最大にす５考慮される基本的な立地因子としては西岡（(1968)が大いに参考になる。
1１

ることにより導くことができる。
Ｎ

H－Ｚ ｒ=ＩｐｒＬＮ(ｐ『）(11）(10)式の条件のもとで,(11)式を最大化すれば,その解はｐｒ＝1/Ｎである。
しかしながら，実際の都市の人口規模分布は通常階層性を有する。それで人口規模分布において階層をどの程度生じさせるかに関する先験情報が存在すると考えられる。いま都市人口規模による都市の順位をｒで示し,それに重みとして人口比率を乗じた次の(12a)式を人口規模分布の最大都市への偏りを表す１つの指標とする。本小節ではこれを乖離係数とする。

K=(UN)ユ1Ｗr）(12a）

全人口が１都市に集中すればＫ＝Ｏとなる。また,完全に人口が都市間で均等分
散すれば，

K=N~'ユ,LN(r）(12b）となる。（12a)式のＫの値を都市体系における人口規模分布における階層的構造の性質を表す数値,すなわち乖離係数ＣＤとする。この乖離係数ＣＤが小さいほど都市人口の規模分布は最大都市方向へ偏っており,大きいほどその分布はより平準的なものと考えられる。本節では(12a)式で示される乖離係数ＣＤを都市体
系の都市人口分布の状態を示す指標として用いることにする。
2）地域における都市分布の特徴とその数値化

続いて都市体系の特徴を導出するために最近隣距離法により,ある一定地域内にある都市の密集性の程度を検討する。いま,面積Ａの地域にＮｉ(i=1,2,3…Ｎ)個の都市があるとしよう。そのＮ,都市から最も近い都市までの距離をｒ,とする。この距離をＮ個求め,その平均距離ＡＲを（13)式から最初に求める。

AR=('/N)ｎ,、

(13）

１２

次いで,(14)式Ｍの値を求める。
Ｍ=２.(N/A)0５(14）

ある地域における空間的な都市分布の密集の程度ＤＣは(15)式で導出でき,この値が小さければ,地域における都市の分布はより密集している分布と考えられることになる。
ＤＣ=ＡＨＭ(15）3）都市体系指標の導出

上記の小節では都市人口の分布と地域における都市立地の密集程度を数値化する手法を示した。これらの値が小さくなるほど都市の人口分布は大きな都市へ
偏り,また都市は密集して存在することになる。逆に大きくなるほど,より平準化された人口分布でより均等的な都市の分布となる。そこで,本節では(16)式で示されるような式を作成し都市体系指標(UrbanSystemlndex，USI)として都市体系の特徴を示す指標とする。
USI＝((uCD)2＋(6ＤＣ)2)o､５(16）

ただしClと６は正のパラメータである。

4）日本における都市体系指標の導出

日本の２００８年度における都市人口と都市立地から各地域における都市体系の特徴（Ｕｓｌ）を導出しよう(なお本稿では,都市の空間的密度の導出において，都市間の距離の安定性から１９９０年度の資料を用いる)。それらは表７のように導出できる。ただし,この値の導出においては(16)式のパラメータはｕ＝２０，６＝１とそれぞれ仮定されている。

表７４７の都道府県における都市体系指標

取根山

県鳥島岡

乖離係数都市密度ｕｓ1

０，１２１１７3,50424

4,26061

qlO7933,06750

3,75092

0,058532,49659

2,757411３

島

島ロ島川媛知岡賀崎本分崎児縄
広山徳香愛高福佐長熊大宮鹿沖

0,056142,33453

2,59054

0,09527

3.10841

3,64602

0,097213.63177

4,11943

0,08492

1,57065

2,31339

0,08150

1,94275

2,53599

0,065133,50082

3,735310004197

1,52393

1,73982

0,09305

2,40255

3,03900

0.07189

2,45668

2,84649

0,06706

2,733703,04499

0，693

2,89577

3,21037

0,081812,91638

3,34402

0,058122,65167

2,89526

0,09945

1,41220

2,43935

２西日本の各県における健全性の導出

次に西日本の各県における経済．社会的実績を２Cl1年に示された日本全国の資料から導出しよう6゜わが国における４７都道府県に関する健全性については,李(2005)の詳しい考察がある。かれの分析手法を用いて健全性を検討する。

李は各県の健全性を,７つの分野から評価する。すなわち,1.経済,Ⅱ教育,111.居住,1V:医療,Ｖ福祉,Ⅵ､安全,Ⅵ1.社会病理の７分野から評価する。
各分野はさらに複数の項目から構成され,それらは以下のようである。

L経済：１県民所得(１人あたり,千円),２製造品出荷額(億円)(3)完全失業率(4)消費者物価指数(東京都＝100),５財政力指数(県財政)６高等学校新規卒業者初任給(男女平均,千円),７女性パートタイムの給与(時間当たり円)。
11.教育：(8)'１，学校児童数(教員１人当たり,人),９公立小学校屋外運動

場面積(児童１人当たりｍ２),１０大学収容力指数(高卒者のうち大学進学者数),１１最終学歴が大学・大学院卒の者の割合(％)。
IIL居住：１２持ち家比率(％),１３居住部屋数(１住宅当たり,室),(14）民営賃貸住宅の家賃(１か月3.3,2当たり,円),１５都市ガス供給区域

内世帯比率(％),１６下水道普及率(％),１７森林面積割合(％),１８

都市公園面積(人口１人当たり,ｍ２),１９道路舗装率(％),２０小６総務省統計局、「社会生活統計指標一都道府県の指標2011-」の資料を用いる。
1４

売店数(人口千人当たり,店),２１飲食店数(人口千人当たり,店),２２公共スポ
ーツ施設数(人口１００万人当たり,所)。

１V:医療：２３医療施設に従事する医者数(人口１０万人当たり,人),２４一般病院病床数(人口１０万人当たり,床),２５歯科診療所数(人口１０万人
当たり,施設)２６精神病床数(人口１０万人当たり,床),２７救急自動車数((人口１０万人当たり,数)，

Ｖ:福祉：２８老人ホーム数(６５歳以上人口１０万人当たり,所),２９身体障害者更生援護施設数(人ロ１０万人当たり,所),３０児童福祉施設数(人
口１０万人当たり,所),３１人口１人当たり民生費(千円),３２１人
当たり社会福祉費(千円),３３６５歳以上１人当たり老人福祉費(千円)，Ｖ1.安全：(34)交通事故発生件数(人口１０万人当たり,件),(35)火災
死傷者(人口１０万人当たり,人),３６消防ポンプ自動車数,数),３７警
察官数(人口千人当たり,人),(38)刑法犯認知件数(人口千人当たり，
人),(39)不慮の事故による死亡者数(人口千人当たり,人),(40）ばい煙発生施設(件),(41)一般粉じん発生施設数(数）
ⅥL社会病理：(42)覚せい剤取り締まり送致件数(人口１０万人当たり,件)，（43)公害苦情件数(人口１０万人当たり,件),(44)離婚率(人口千人当たり,％),(45)自殺率(人口１０万人当たり,人),(46)不登校による中学校長期欠席生徒比率(生徒千人当たり,％）ただし（）付き番号の項目は数値が小さい程望ましいマイナス項目である。

さて,これらの項目に関する資料から日本の４７都道府県における各項目と健全性を導出し,西日本の各県におけるそれらの数値を求めてみよう。各県の健全性は上記の７つの項目の得点から導出される。各項目の得点は上記のように複数の要素の得点から成り立っている。各項目の得点は以下のように求められる。

i県における項目ｒの要素Ｅの得点SrIEi(r=a,ｂ,…g;Ｅ=rhr2,…r､;i=1,2,3,..47)は（17）式から導出される。
S｢Ei＝（Ｘ『Ei-AVrE）／ＳＴ『Ｅ(17）（ｒ＝aob,…g；Ｅ=r,.r２，…r､；ｉ=1,2｡…47）

ここでXTEiはｊ県のｒ項目のＥ要素の数値である｡ＡＶ｢厄はその平均値,STr雁は
その標準偏差である。ｊ県（i=L2｡…47)のｒ項目の得点は(18)式で導出される。

sWi=(,/､)ユSE㎡(18）（r＝a,ｂ,.…g；ｉ=1,2,…４７）1５

次いでｊ県の健全性(ＳＨ）は(19)式から求められる。

SHi薑(,'7)Ｚえ圏S『，(１９）（i=1,2,…４７）

日本の４７都道府県における７つの項目と健全性を導出し,西日本の各県における各項目の値と健全性の値を示すと,それらは表８のようになる。

表８西日本における各県の経済・社会指標項目と健全性

勘取根山島口島川媛知岡賀崎本分崎児繩
殿烏島岡広山徳香愛高福住長熊大宮鹿沖

経済指標教育指標居住指標医療指標福祉指標安全指標社会病理指標健全性-0,4786０，３３４８０，４２８５０，３４９４１，３９３９０，５８４１０，１９９２０，４０１６－０，４１５９０，６８０２０，４５４５０，７８４０１，０９５７０，６２６７０，４６２７０．５２６８

0,11250,0849-0,0626０，３５２０-0,1041-0,63420,1140-0,0196
０，３８２７－０，０７３１０，０２３２０，１９９９-0,0836-0,2019０．１２２９0,0528

０，１４４２0.1145０．１５１１０，４６３２０．４４５３０．３６２７0,0068０，２４１１－０，４１４５００２３５５－０，２０５０1,085.10,9501０，２９６００，５０２５０，３５００

0,0968-0,31280,082670,18680,2383-0,47260,1730-0,0011-002755-0,0795-0,2304０，３３７３0,4307-0,1686－０，１０１０－０，０１２４－０，８０２３０,２４１２６０，２３５４1,58711.56123-0,2122-0,40350,3152-0,0187-0,1741-0,４０３９０，６９８0,35745-0,662-0,7377-0,1345-0,4282-0,2922-0,0003０，７１００0,588607０，２３１１0,25929０，１５２６－０，８３３２－０，１２９６－０,１０４６１，００８７１，２９７７７０，４６８５０，３３８７0,2923-0.5389０，１２１５-0.2790０．７０２００．５５８７０，３４０８0.46062０，１９５１－０，`１５６７0,0445-0,0569０，３７０６0,874080,04475-0,06940,1072-0,4844-0,2937０，３６５６０，３１０７０，９６０５００，１２４０６-0,33680,0922-0,82710,2926-0,0096１，０７４１１，３７９３0,1849０，１９１００，３２６５－１，４８１０－０，６２８５－０，１３６９－0,0667Op8263０，７３６４－０，３４７３－０，１５６８

３西日本における各県の都市体系と経済・社会指標と健全性の関係
表７と表８で示される結果を利用して西日本の各県の都市体系とその県における経済・社会的実績の関係を検討してみよう。図５は都市体系指標（USI）と経済系指標の関係を示している。図示されるように，県にある都市体系の在り方とその県の経済系実績の間にはほとんど関係が見られない。この図５は興味深い

1６

結果を示している。すなわち,これまでの考察から示されているように工場の立

地は,企業の利潤の観点からすれば西日本地域であるならば,利潤はほぼ同じであり,その工場をどの県に立地させても許容される。言い換えるとこの圏内における立地選定において利潤の果たす役割は少ないと想定されている。図５は県にある都市体系と経済系実績したがって企業の利潤と関係が深いと思われる項目とは.関係がほとんどないことを示している。すなわち,立地選定の視点からの都市体系の評価においても企業の利潤と深く関係すると思われる経済系要因の重要性は低いことになる。

図５西日本における都市体系と経済系指標
Ｅｃｏｎｏｍｉｃｂａｓｅ
0,5

◆
●

▲◆
0

､’

０

５

’

ＵＢＩ

-０．５
“

｡

-１

-1,5

プマ

y=-qlOO6x-qO859
RF＝0,0222-２

次に図６は都市体系と教育系指標の関係を示している。図示されるように各県にある都市体系と教育系指標の間には比較的強い関係がある。都市体系がその都市人口分布と都市の立地が平準的であるほど，教育系実績が高いという関係にある。本節においては図示されないが,他の多くの社会系項目に関しても教育項目と同様な関係を示している。すなわち都市体系が平準的な特徴を有する
ほど,程度の差はあるにしてもより高い実紙を示している。

1７

図６西日本における都市体系と教育系指標
lDducation
９。？？

８６４２０２４６８

００００

●

・・コヂ

◆。〉禽〆急

？ウリ２

年毎■二

００００

０

］

｡ムゴタイ§
／‘◆◆

IISI
.Ｉ

○２

Ｅｊ

、

ｙ＝0,2965ｘ・Ｏｑ９０１８
Ｒ■＝0．４１７７

次に図７は都市体系と７項目からなる健全`性の関係を示している。図７に見られるように県に都市体系とその健全性の間には強い関係がある。都市体系がその都市人口分布と都市の立地が平準的であるほど，健全,性は高いという関係にある．

図７西日本における都市体系と健全`性の関係
Ｈｅｎｌｔｌ１0,6

ｙ＝0,2354ｘ‐０，５６３］
Ｒ圏＝０６７２３

0.5

●

淀

0.Ｊ

．《

q3j

彌ラフ‘

0,2

え

0,1

0

-0,2

八

ＵＳｌ

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、

ＤＪ

に。

４

５

1８

４立地因子としての都市体系

上記３小節での考察において示されたように西日本の各県にある都市体系の在り方とその県における健全性の間には正の関係があり,都市体系が平準的な特徴を有するほど健全性は高くなる。したがってここで想定されている場合においては,企業の工場立地決定は次のようになされると考えられる。企業の利潤の観点から,工場立地は西日本地域であればどの県に立地しても大きな差はない。この圏内であれば,他の要因の作用によって立地選定がなされる可能性が高い。企業が工場従業員の生活内容全般を最も重視するとすれば,県の健全性の水準を高く評価して，企業はより平準的な都市体系を有している県を工場立地する地域として選択すると考えられる。

結局,以下のように言えよう。企業の工場立地決定過程での地域選択段階において考慮される要因として健全性およびそれを構成する上記の各項目さらに風景などの種々考えられる。ここで網羅される項目に限定すれば,それらの多く
は都市体系と関連している。したがって，企業は工場の立地決定において都市体系を立地因子として把握し,その在り方を立地決定過程において慎重に検討すべきものと考えられる。とりわけ健全性は都市体系と強い関連性を示しており,それは工場の従業員の生活全般に影響し,間接的また長期的視点からすれば
企業業績全般に関連してくると考えられる。この点を企業が重視すれば，工場はより平準的な都市体系を有している県に立地すべきであろうと推測される。
Ｖ要約と結論

地球規模で広域化する経済活動は企業活動に大きな変革をもたらしている。それらの１つとして工場立地における変化があげられる。総じて軽量,小型化した工場の移動距離はよりよい生産地点を求めてかなりの長さになりうる。このため最適な地点の探査範囲も広域化し工場立地問題はかなり厄介なものとなる。
とりわけ不慣れな地域や国での最適地点の決定は企業にとって困難な課題となる。このような広域地域における立地決定問題には，立地可能地域を設定し段階的に立地点を絞り込んで行くという手法は有効である。立地可能地域の設定においてケオス的現象は１つの参考資料となり大きな有用性を発揮する。そしてこの現象は，立地可能地域内で利潤以外の様々な要因にも視野を広げる必要性を認識させ，新たな局面を立地分析に形成させるものとなっている。このような視座から本稿は工場の立地分析の枠組を最初に形成し,そこにケオス的現象を発生させ立地問題におけるその有用性を説明した。ケオス的現象が東南アジア

諸国周辺に発生する場合には各国の産業,貿易,投資の特徴が広域的な活動を行う企業活動の工場立地に影響するであろう。

立地する国選択の後においては,国内地域の選択がなされることになる。この1９

選択においてもケオス的現象を利用できる。本稿ではわが国の福岡市周辺にケ
オス的現象が生じるものとし,それが西日本地域を網羅すると想定した。この立地可能地域内においては企業の利潤の面からどの県が選択されても許容できるものとした。そしてこの立地決定段階においては県に置かれている都市体系の在り方にも注目すべきであることを提案した。すなわち,都市体系の構成により県の健全性が大きく変化し，長期的には工場従業者の高い生活の質が企業業績に影響してくると考えられるからである。このような視座から国内における県の選考においては都市体系の在り方も工場立地決定において重要な立地要因になることを示唆した。本稿は、企業の立地決定過程の初期段階を想定して、ケオス的現象と都市体系を用いながら、広域的企業の工場立地決定と地域経済の経済的特性と実績が連関する機構に関して基礎的な考察を試みたものである。
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