誰が／どのように 地元を離れるのか―連続変数を加味した地域移動分析の可能性 1―
溝口佑爾(関西大学社会学部)【論文要旨】
本稿では SSM2015 のデータに連続的な地域変数を紐づけることで地域移動に関する分析の可能性を検討した。地元からの「遠／近」を測る変数を作成することで、地域移動を個人および家族の選択過程として描き出すことが可能となる。
SSM2015 から抽出できる 4 時点(15 歳時・高等教育進学時・初職入職時・現在)の市区町村コードから地理的な情報(経度緯度)と DID 人口比率を SSM2015 に紐づけ、さらにそこから地点間の距離を求めた。そして「遠／近」の指標を、有事の際に駆けつけられる距離≒データ内在的に測れる「通学可能距離」として算出した。
こうして得た地元からの「遠／近」指標を導入することで、地域移動を個人および家族による選択の過程として捉えることができるようになる。ロジスティック回帰分析と重回帰分析の結果
からは、高等教育進学時の地域移動が親階層や社会的な環境の制約を大きく受けるのに対し、初職入職時の地域移動は個人の選択および都市度によって多くの部分が説明されることがわかった。
キーワード：地域移動、都市社会学、地域社会学、教育達成

１．はじめに近年、ますます若年層の地方からの流出と都市部への人口集中が進んでいる。都市部への人口集中は少子高齢化を考えるにあたっても無視することはできないと言える。移動する層が若年であることを考えると、人口移動とその結果である都市部への人口集中は、同時に地方において少子高齢化がより顕著に進むことを意味するからである。 喜始(2015)によれば、2015 年 SSM 調査開始直前である 2014 年の時点では 若い世代の男性を中心に地方から都市への移動が減少傾向にあり、特に高卒層における就職時流出と大卒層における進学時流出は減少傾向にある。しかし特に減少傾向にあるとされる 20 代高学歴層であっても、男性で 14.2%、
女性では 16.3％が高等教育機関の進学時または初職入職時に地方から都市部へと流出する。
減少傾向にあるとはいえ、依然として都市部への人口集中には歯止めがかかっていないと考えるべきであろう。
地域間の人口移動を分析するにあたっては、地域移動という変数が持つ多面的な性格を考1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものである。
1

―195―

慮に入れなければならない。堤 (1989)の整理によれば、人口移動研究における移動者に関する分析は大きく 2 つの方法に分けることができる 2。1 つの方法は移動者の有する属性についての分析で、移住地の属性の他、年齢・性別や知性・職業・学歴・親の職業や親の学歴等との関係を分析するものである。大学進学機会に対する地域性の効果を計量的に検討した中澤(2011)がこの方法に分類されるだろう。もう 1 つの方法は移動者本人による意思決定に関する研究である。この研究群の例としては、潜在的移動者が移動を選択する 3 つの契機として①潜在的移動者に外在的な要因（何らかのつてや転勤等）、②潜在的移動者自身に内在的な要因（年齢や進学・結婚・引退等のライフサイクル等）、③潜在的移動者をめぐる身辺状況の突発的・急激な変化（自然災害に起因する既住地の放棄や破産による夜逃げ等）をあげる Wolpert(1965=1972)の研究が挙げられるだろう。また、大学進学に際する地域格差について、移動距
離 に 着 目 する 牟 田 (1986)や 大 学進 学 に 関 す る 価 値 判 断 の 側面 か ら ア プ ロ ー チ す る日 下 田(2016)の研究もこの第 2 の方法に分類されるだろう。
ただし、堤はどちらの方法に対しても留意を促している。第 1 の方法に関しては、移動者が先天的に獲得したものと後天的に獲得するものとを分ける必要がある点に注意が必要である。第 2 の方法に関しては、転勤による移動等、移動選択の際に移動者個人の意思決定の余地があまりない場合を挙げ、潜在的移動者自身の自由度を問題として指摘している。堤によれば、家庭の事情などの、初職への就職であっても移動者本人の意思とは別に意思決定が行われる余地が考えられる 3。個人の属性と選択とが絡み合うことが、移動に関する意思決定過程の分析を難しくするのである(堤 1989)。
SSM 調査においては、階層格差や教育格差そして地域間格差への関心の中で、主に属性に着目する議論が積み重ねられてきた(塚原・小林 1979; 塚原・野呂・小林 1990; 林 1997, 2002;
粒来 1998; 三隅 1999; 粒来・林 2000; 佐藤(粒来)2004; 栃澤・太郎丸 2012)。SSM 調査を用いた地域移動には、堤による上記 2 分類を超克する視座が含まれている。SSM 調査において最初に地域変数を扱った塚原・小林(1979)では、居住地という変数が持つ特殊な性格が述べ
2堤の分類によれば人口移動研究には a) 移動者に着目する分析の他に、b) 移動者をめぐる
地域や組織などの環境に着目する分析と c) 移動流に着目する分析が存在する(堤 1989)。所
得格差等のマクロな説明要因に基づいて人口移動を説明する議論の他、人的資本理論の枠組
みをベースに移動を検証する研究(Ohta 2007)や、企業立地と地域間人口移動について描写するモデルとして注目を集めた Krugman モデルをきっかけに開花した空間経済学の諸研究(Krugman1991; Fourslid and Ottaviano 2003)、あるいは都市社会学の新しい潮流として注目を集めている Castells や Sassen、Harvey らの議論は b)と c)が複合したものとして捉えることができるだろう(Castells 1977; Sassen1991, 1998, 2014; Harvey 1973, 1985)。ただし、本稿では移動者自身の選択に焦点を絞るため、これらの議論は扱わないものとする。
3
堤の議論に厳密に即すのであれば、ここでの指摘は潜在的移住者が意思決定の際に移住地ではなく主に会社を選ぶという点であり、重きが置かれておりのは家族の事情を考慮しなくても良い場合であっても移住地選択において完全に個人が自由に選択できるわけではないということである。とはいえ、本稿においては個人の選択の自由を制限するものとして堤が「家庭の事情」に言及している点のみを指摘できれば良い。
2

―196―

られ、その認識のもとで時系列に分けた解析と共に地域移動に関する分析がなされていた。
居住地は地位達成を担う属性の 1 つというよりは、むしろ地位達成過程と並行的に決定される変数として取り扱われなければならない。この認識のもとで移住地の決定を地位達成と並行して分析する可能性を開いた点に SSM 調査における地域移動研究の特徴があると言えるだろう。
SSM 調査を用いた先行研究で数少ないで意思決定に関わる研究（第 2 の方法）の 1 つである佐藤(粒来)(2004)においては、地域移動を伝統的セクターと近代的セクターとの歴史的な相互関係の中で読み解く中で地域移動がまさに選択として記述されてきたといえる。重要なことは、地域移動に関わる意思決定が個人だけではなく家族の選択として描き出されたことである。家族は単なる属性ではなく、個人と共に選択を行う主体となる。SSM 調査における一連の地域移動研究は、第 1 の方法に対しては地域移動を単なる属性ではなく一種の地位達成としてとらえることで時間の流れの中で地域変数を対象化する可能性を、第 2 の方法に対しては地域移動を個人だけではなく家族の選択の過程として捉える可能性を、そして選択の過程を通じて第 1 の方法と第 2 の方法を接続させる可能性を描き出しているといえる。
SSM 調査を題材とした地域移動研究は、地域移動の選択主体を家族にまで拡張する可能性を示すものである。しかし、地域移動を選択として描き出すにあたって既存研究が直面してきた限界の 1 つとして、地域変数として使用されるものが主にカテゴリ変数、それも当事者たちに外在的なカテゴリ変数であった点を指摘することができるだろう 4。先行研究で用いられる変数のほとんどは、都道府県や都市の規模を元にした分類等の既にある概念、すなわち当該地域の住民にとっては外在的な性質や作用に基づいてカテゴリ化された地域区分であった。そのため出身階層や社会的環境が個人に与える制約と、与えられた制約の元で個人が行う選択との関係を踏まえた地域移動決定のメカニズムを射程に収めることが難しかった。
そこで本稿では、2015 年 SSM 調査において各時点での居住地がコード化されていることに着目し、連続変数からデータ内在的に居住地選択に関わる地域変数を作成することを試みる。具体的には 2015 年 SSM 調査の 1 変数である市区町村コードを所与のデータと紐づけることで地理的な情報（移動距離）と都市度（DID 人口比率）を操作的に求め、それにより既存研究では混ざっていた地理的な移動と都市度の上昇下降を分けて考える。この操作により社会的な制約と個人・家族による内在的な意思決定を踏まえた地域移動のメカニズムを分析することが可能となる 5。
4

佐藤(粒来)(2004)に対しては、データの制約からサンプルを男性に限定しているため、女性の移動に対する視点をマクロデータから描く必要性も指摘することができるだろう。
5
移動距離に着目する先行研究として牟田(1986)と遠藤(2017)を挙げることができる。ただし、どちらの研究も SSM 調査を用いた諸研究が着目するような個人の属性との関係については検討してはいない。また、地域移動と格差について考察した先行研究として橘木・浦川(2012)を挙げることができるが、こちらは SSM 調査を用いた先行研究と同様に移動に関わる変数が
3

―197―

２．分析図式
本項では連続変数である都市度と移動距離を用いた地域移動分析を行う。2015 年 SSM 調
査では 4 時点の地域情報（15 歳時、初職入職時、現在地および高等教育機関入学時）が取得可能である。今回は、その中で特に高等教育機関入学時と初職入職時の地域およびその 15
歳時居住地からの変化に注目する。
とはいえ、連続変数をただ闇雲に分析に使用すれば良いというわけではない。その地に身を浸しそれぞれの世界を生きる住民たちにとって意味があるのは連続的な変数ではなく、区切りのあるカテゴリ変数であるはずだ。
個人・家族にとって、居住地選択の際に判断基準となる「遠」と「近」の区切りはあるのだろうか。本稿での仮説は、人々が居住地を選択する際の区切りのひとつに「通学が可能な距離」が含まれているというものだ。通学が可能な距離というのは、後に算出するように約100km であるが、これはたとえ親と同居していないとしても有事の際に駆けつけられる距離と等価であるとみなせる。
同居していなくとも、通学が可能な範囲≒有事の際に駆けつけられる範囲に留まっているのであれば、拡大された「世帯」として捉えることができるのではないか。子が新たな居住地を得る時、それが親の居住地（実家）に駆けつけられる距離であるか否か、拡大された世帯の一員に留まるのかどうかは、親と子そして彼らの置かれた環境との関係を抜きには決定されない。距離変数を利用して出生地からの「遠／近」表現し、その距離を離れるかどうかが家族に関わる重要な選択肢であると仮定して分析を行うのがここでの試みである。
本稿でのもう一つの仮説は、居住地の選択（地域移動するか否かの選択、その選択肢がな
いことも含めて）が多段階の選択過程として起こるというものだ。地域移動は、まずは一般
的な通学可能距離を境とした遠方への地理的移動に関する選択として機能する。この選択は個人だけではなく親も含めた家族の選択として意思決定される。そのため、親階層や親学歴はもちろん、それまでの居住地の都市度および時代的な背景（出生コーホート）による制約を受けることが予想される。例えば、子供の頃の居住地の都市度は地域移動にとって負の相関を持つと考えられる。都市度が高ければ地域移動の必要が相対的に低くなるためであり、また出生地よりも低い都市への移動を回避する選択がなされるためである。また、地方では親階層や親学歴によって地域移動への制約（地元から出ることへの制限）がなされると考えられ、都市度（DID 人口比率）と親階層・親学歴との交互作用が認められると予想される。
その後、地理的に移動したという事実は新たな社会的環境として機能するようになる。こ
こで言う新たな社会的環境とは、都市度の上昇に集約される環境的な差異および親から離れての選択が可能となることである。一度長距離の地域移動を経験していれば、2 回目以降のカテゴリを元にしたものである点で改善の余地があると言えるだろう。
4

―198―

居住地選択において制限は緩和され、自由度が増すと考えられる。
地域移動を選択行為としての考えるのであれば、2015 年 SSM 調査における初職入職時の居住地を決める過程を多段階の選択として描き出すことができる（図 1）。1 つ目の過程は高等教育への進学時で、進学するかどうかだけではなく地域移動を伴った進学とするか（地元を離れるか）どうかについての選択である（過程 1）。この過程では、親の階層・学歴／都市度（DID 人口比率）／出生コーホートが強い制約を与えると考えられる。2 つ目の過程は初職への入職時で、地方移動を行うかどうかが同様に個人および家族の選択としてなされる（過程 2）。この段階では過程 1 で地域移動を既に経験していることが地元外への就職を促すと考えることができる。過程 2 でも親の階層・学歴／都市度（DID 人口比率）／出生コーホート
が制限を加えるものの、過程 1 で地域移動を既に行ったかどうかによってある程度影響が軽減されると考えられる。
このように、それぞれの過程を都度の選択行為として描くことで、アスクリプティブな属性をアチーブドな変数へと変換する契機として地域移動を捉えることができるはずである。

図 1：初職入植時の移住地へ至る地域移動の選択過程予想図

３．データと変数操作
3.1

データ

分析に用いるデータは 2015 年 SSM 調査（ver.0.7: 2017 年 2 月 27 日版）である。本調査は2014 年末時点で 20-79 歳の日本国籍を持つ男女を母集団都市、2015 年 SSM 調査研究会により実施された。標本は全国 800 地点からの層化 2 段無作為抽出により作成された。調査は 2015
年 1 月 31 日から 7 月 26 日にかけて行われ、有効回収数は 7817、有効回収率は 50.1%であった。ただし、使用する変数だけを取り出し、下記に述べる手順で分析に適さない一部のサン
5

―199―

プルを除外した結果、サンプルサイズは男性 2196、女性 2545 となった。

3.2

変数の操作その 1：都市度（DID 人口比率）

本項から 3.4 項にかけて、分析に用いる変数の操作化について説明する。3 つの項に分けるのは、地域分析のために外部データと紐づけることで作成した都市度（DID 人口比率）および地域の移動距離という 2 変数の操作化がやや大掛かりであるためだ。
1 つ目の変数は DID 人口比率である。DID 人口比率とは、総人口に占める DID（人口集中地区）の人口比率のことであり、DID は密度基準（基本単位区の人口密度が 4000 人/km2 以
上の区が連続していること）および規模基準（隣接する基本単位区との合計人口が 5000 人以
上であること）の二つの要件から決定される。0 から 100 までの値が都市度に比例する DID
人口比率は、市町村合併に対する耐性を持っており、近年では都市度を表す変数として用いられてきている(小林 2004; 三輪・小林 2005; 赤枝 2015)。
DID 人口比率の値は、1960 年から 2015 年までの国勢調査から市区町村ごとに公開されている数字を用いた。年により変動する値であるため、サンプルの 15 歳時や高等教育機関入学時、初職入職時の DID 人口比率を求めるにあたっては 1960 年から 5 年ごとの値を西暦に合わせて当てはめた（初職入職が 1972 年であれば 1970 年の DID 人口比率を参照する、等）。
ただし、1955 年より前のデータが入手できなかったため、参照するべき年が 1957 年以前の場合には 1960 年以降で一番古い数値を当てはめた。また、該当する年の DID 人口比率が欠損値となっている場合（過去の地域コードが当時は存在しない地域名で登録されている場
合等）には、当該年より新しい年度で欠損値とならない最初の値を当てはめた（1960 年を参照したいが欠損値である場合には 1965 年を参照、1965 年も欠損値であれば 1970 年を参照、等）。また、入手した国勢調査データには DID 人口比率が 0 のものは記載されていなかったため、明らかに村や群部と思われる地域に関しては DID 人口比率を 0 とした。また沖縄県に関しては 1970 年以降の数値を当てはめた。これは返還前のために全ての市区町村の 60 年と65 年のデータが欠損値となっているためである。
高等教育機関所在地の DID 人口比率を求めるにあたっては、その期間が設置されている市
区町村コードを大学ごとに振られているコードから復元した。分析の便のため、1 番最初に通った高等教育機関の所在地を高等教育機関所在地とした。もちろん、最初の学歴が最高学
歴と異なるケースも存在するが、最高学歴が最初の学歴と異なるケースのほとんどは大学院に進学するケースであったため、ここでは最初の学歴の使用が妥当であると判断した。
専門学校については学校コードが振られていなかったため、最終学歴が専門学校であるサンプルの中から進学を理由に離家しているものを除いた。同様の理由で、高校進学の時点で離家しているサンプルも除外した。さらに、高等教育機関への入学よりも初職入職の方が早かったサンプル、および現在学生であるサンプル、外国の学校へ進学したサンプルも除外し
6

―200―

た。表 1 は 4 つの時点における DID 人口比率の記述統計である。

表1

DID 人口比率

DID 人口比率の記述統計
平均値

標準偏差

N

15 歳時

50.4

35.2

7817

高等教育機関

82.9

22.6

2343

初職入職時

66.2

31.6

7196

現在

62.0

34.1

7817

15 歳時の DID 人口比率と、現在の DID 人口比率をクロス表にしたものが表 2 である。ここでは連続変数である DID 人口比率を 20 ごとの 5 段階に区切り、クロス表とした。20%以上のサンプルが定住する、移動しやすい組み合わせであると考えられるセルを網掛けにした。

表2

15 歳時と現在の DID 人口比率（20 ごと 5 段階に分類）のクロス表
網掛け部は移動しやすい組み合わせ（20%以上）

表 2 からは、都市度の低い地区の出生者はより都市度の高い地区に居住を移す傾向が読み取れる。このことから、地域移動が起こるかどうかは 15 歳時の DID 人口比率と負の相関を持つことが予想される。

3.3

変数の操作その 2：移動距離 および 地域移動ダミー

3.3.1 移動距離
移動距離に関しては経度と緯度から算出した。まずは市区町村コードとその地区の行政機
関所在地の緯度経度とを紐付けた。2 地点の緯度経度(lon1, lat1), (lon2, lat2)から 2 地点間の距離を算出できるので、下記の計算式を適用することで 15 歳時／高等教育機関進学時／初職入職時／現在の 4 つの地点から 6 種類の移動（15 歳時→高等教育機関進学時、15 歳時→初職入
7

―201―

職時、15 歳時→現在、高等教育機関進学時→初職入職時、高等教育機関進学時→現在、初職入職時→現在）を作成することができる。

こうして求めた移動距離の記述統計が表 3 である。今回主に使用するのは 15 歳時から初職入職時の移動、およびその前段階としての 15 歳時から高等教育機関進学時への移動（高等教育進学者のみ）の 2 種類である。
表3

移動距離(km)

移動距離の記述統計
N

平均値

標準偏差

15 歳時→高等教育機関

140.0

361.6

2325

15 歳時→初職入職時

77.5

192.2

7356

15 歳時→現在

76.8

187.9

7590

高等教育機関→初職入職時

125.3

361.2

2203

高等教育機関→現在

141.7

360.2

2368

初職入職時→現在

79.2

189.2

7458

3.3.2 「遠／近」を分ける距離の算出
こうして作成した移動距離を用いて、地域移動ダミーを作成する。地域移動ダミーは先に述べた動機から実家との「遠／近」を表現するために使用するものである。ここでは「遠／近」の区切りが実家からの通学が可能な距離に等しいと仮定し、高等教育機関進学者の移動
距離から算出する。
具体的には、高等教育進学者を進学が理由で離家したサンプルと進学以外の理由を持つ（あるいは離家していない）サンプルとに分け、それぞれのグループでの移動距離を度数分布で書き出した。離家の理由が進学以外のサンプルは進学時には離家していない可能性が高いと考えられるためである。
結果、「遠／近」を分ける距離を約 100km とした。進学時に離家していたサンプルの 20.1%が 50km 以内、17.8%が 50km から 100km 未満の高等教育機関へ、そして残り 62.1%が 100km
以上の機関へ進学しており、さらに進学時に離家しなかったサンプルの 94.5%が実家から100km 未満の機関に通うことがわかった。2015 年 SSM 調査においては実家から通学することをためらう距離として 100km を設定することは妥当であると考えられる。
もちろん 100km という値は高等教育への進学者のみをサンプルとして得たものであるが、高等教育への進学と無縁のサンプルに対しても家族の有事に駆けつけられるかどうかの区切
りとしては意味を持つ距離であると予想される。

8

―202―

当然、通学が可能であるかどうかは交通手段の有無によっても変わってくるはずであるから、通学可能距離が年代によって変化することも考えられる。しかし、出生コーホート別に
実家暮らしの進学者（高等教育進学者かつ離家理由が進学ではないサンプル）の通学距離を求めてみたところ、中央値は 20km 前後でほぼ変わらず、平均値としてはむしろ時代が進む
につれて通学距離が減っていることがわかった（表 4）。このことからも社会学的に意味を持った距離として通学距離の中央値の約 5 倍である 100km はどの世代においてもそれほど変わらない意味を持っていると考えられる。以上から、少なくとも SSM2015 のデータにおいては100km という数字が出生地との距離を測る上で 1 つの区切りとして意味を持つと仮定できる。

表4

通学距離の推移（高等教育進学者かつ離家理由が進学ではないサンプル）
年代

1936-45 年生

1946-55 年生

1956-65 年生

1966-75 年生

1976-85 年生

1976-85 年生

1986-95 生

平均値

67.2

62.3

35.7

38.2

33.0

32.0

23.0

中央値

20.4

20.3

18.7

20.8

19.3

18.3

18.9

84

162

219

246

248

206

29

N

3.3.3 地域移動ダミーの作成
以上から、100km 未満を家族が住む範囲として「近い」範囲として設定することは一定の妥当性を持つと考えられる。そこで、15 歳時から初職入職時の移動距離が 100km 以上のものを 1、100km 未満を 0 とした変数を「地域移動ダミー（初職入職時）」とした。また、高等教育進学者で 15 歳時から高等教育機関進学時への移動距離が 100km 以上のものを 1、それ以外を 0 とした変数を「地域移動ダミー（高等教育機関進学時）」とした。
作成した 2 つの変数の関係を示したものが表 5 である。高等教育機関進学時に地域移動しなかったケース（初等・中等教育のみのケースを含む）では 8 割以上が初職入職時にも地域移動しない（実家の近くに住む）ことがわかる。それに対し、高等教育機関進学時に地域移動したケースでは 48.9%が実家から離れた地に就職する 6。

6

もちろん「地域移動(高等教育進学時)ダミー」はあくまで 15 歳時の居住地と高等教育機関との距離が 100km 離れているかどうかを問題にしているので、長い時間をかけて実家から通っている場合や、15 歳時から家庭ごと引っ越していており実家暮らしを継続している場合など実際には離家していないケースも考えられる。実際、地域移動(高等教育進学時)ダミーが 1である 768 ケースのうち、離家の理由が進学となっていないものが 67 ケース存在する。しかし、操作化の便のためここでは高等教育機関との距離を採用する。また、約 9%の例外であっても初職入職前に 2 つの異なる土地を経験するという意味では、実際の居住地の移動が伴わない場合でも「地域移動ダミー」が 1 であること自体は意味を成していると考えられる。
9

―203―

表5

高等教育機関進学時の地域移動 と 初職入職時の地域移動 とのクロス表（100km 以上の地域移動を「移動あり」とした）
地域移動(初職就職時)
移動なし

移動あり

合計

地域移動

移動なし

(初等・中等教育)

4399

(

84.9%

)

784

(

15.1%

)

5183

(

0.0%

)

(高等教育機関

移動なし(高等教育)

1281

(

89.6%

)

149

(

10.4%

)

1430

(

100.0%

)

進学時)

移動あり

(高等教育)

380

(

51.1%

)

363

(

48.9%

)

743

(

100.0%

)

6060

(

82.4%

)

1296

(

17.6%

)

7356

(

100.0%)

合計

3.4

コントロール変数

その他、コントロール変数として用いるものは次の通りである。父職は SSM の 8 分類を、
専門・管理、ノンマニュアル（事務・販売）、マニュアル（熟練、半熟練、非熟練）、農業の4 カテゴリに再分類したものである。父学歴と母学歴は、初等教育（旧制尋常小学校・旧制
高等小学校・新制中学校）、中等教育（旧制中学校・実業学校・師範学校・新制高校）、高等教育（旧制高等学校・高専・旧制大学・旧制大学院・大学・大学院）に再分類したものである。兄弟数と兄弟順位も地域移動に関係すると考えられるため(佐藤(粒来) 2004)、この 2 変数も投入した。兄弟順位は兄の数と姉の数を足し、さらに 1 を加えた数とした。資産数（15歳時）は、15 歳当時家にあったものとして答えた資産（持ち家／別荘／風呂／子供部屋／学習机／応接セット／ピアノ／テレビ／ラジオ／ビデオデッキ／冷蔵庫／電子レンジ／電話（携帯電話・PHS を含む）／カメラ／文学全集・図鑑／パソコン・ワープロ／クーラー・エ
アコン／乗用車／美術品・骨董品）の 19 項目のなかから所有数を連続変数としたものである。
中 3 時成績は中学 3 年生のときの自己評価で、「上の方」を 2、「やや上の方」を 1、「真ん中あたり」を 0、「やや下の方」を -1、「下の方」を -2 としたものである。

４．分析結果3.3 で作成した進学時の地域移動の有無により高等教育への進学者を 2 つのカテゴリに分けた。出生コーホート別に度数分布表にしたものが表 6 である。表 6 から読み取れるのは、高等教育進学者のうち地域移動を伴う進学を選んだケースの割合に出生コーホートごとの違いはそれほどなく、ほぼ 10%前後で安定しているということである。それに対し、地域移動を伴わない高等教育進学を選んだケースの割合は出生コーホートごとに大きく異なり、1945
年から 1965 年生まれの約 30%をピークとして減少を続けている。ただし、地域移動を伴う高等教育選択者の割合についても 1986 年から 1995 年生まれの世代で減少傾向が見られる。
高等教育を 2 つに分けた学歴ごとに個人所得・等価世帯所得（世帯収入を世帯人数のルートで除した指数）・職業威信スコア（2015 年暫定版）の平均値をとったものが表 7 である。
10

―204―

表6

高等教育進学・地域移動の有無（出生コーホート別）
出生コーホート
1936-45

学

初等教育

歴

度数
%

高等教育

度数

(地域移動なし)

%

高等教育

度数

(地域移動あり)

%

合計

度数
%

表7

1956-65

1966-75

1976-85

1976-85

1986-95

合計

0

19

32

42

69

335

503

1000

0.0%

2.9%

2.7%

3.3%

5.3%

20.3%

38.4%

13.6%

24

352

643

784

763

978

636

4180

96.0%

54.5%

55.0%

61.1%

59.1%

59.2%

48.5%

56.7%

0

193

344

305

297

190

101

1430

0.0%

29.9%

29.4%

23.8%

23.0%

11.5%

7.7%

19.4%

1

82

150

153

162

149

71

768

4.0%

12.7%

12.8%

11.9%

12.5%

9.0%

5.4%

10.4%

25

646

1169

1284

1291

1652

1311

7378

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

度数%

中等教育

1946-55

高等教育進学・地域移動の有無と個人所得・等価世帯所得・職業威信スコア
個人所得

男性

等価世帯所得職業威信スコア

N

初等教育

251.5

227.2

45.6

167

中等教育

367.5

317.4

48.0

1000

514.4

430.3

54.8

453

507.3

422.4

56.4

294

初等教育

117.8

226.2

43.8

122

中等教育

147.5

305.4

46.9

947

200.9

425.4

50.5

361

229.9

402.8

52.5

160

高等教育
（地域移動なし）
高等教育（地域移動あり）

女性

高等教育（地域移動なし）
高等教育（地域移動あり）

11

―205―

表8

初職入職時の地域移動による効果（メッシュ部は移動なし or 同規模の都市への移動）

男性では地域移動を伴う高等教育進学を選択した場合、地域移動を伴わない進学を選択した
場合と比べて職業威信スコアは上がるものの、個人所得と等価世帯は下がる傾向があることがわかった。女性の場合には地域移動を伴う高等教育進学の選択により個人所得と職業威信
12

―206―

スコアは上がるものの、等価世帯所得は地域移動を行わない場合と比べて下がる傾向がある
ことがわかった。これは得る職業の違いに加え、世帯の形態が異なることに起因するのではないかと予想される。
初職入職時の地域移動の効果に関する記述統計が表 8 である。表 8 からは、都市度の移動の仕方によって所得や職業達成に影響が出ることが伺える。都市度の低い地域（DID 人口比
率が 0 から 20）の地域から都市度の高い地域に移動した場合に、最終的に実家から 100km
圏内に戻って来る割合が極端に下がることからは、都市度の低い地域においては地元就職が促されやすいことが予想される。また、都市度が高い地域から低い地域に就職した場合、元から都市度の低い地域に住み地元就職をした場合よりも個人所得が下がる傾向を読み取ることができる。このことから、地域移動の是非を選択する際に、都市度の高い地域から低い地域への移動は回避される傾向があること、つまり 15 歳時に都市度の高い地域に居住している
ことは地域移動の決定に際して負の効果を持つことが予想される。
以上の予測を多変量解析によりコントロール変数も投入して検討した。第 1 の過程である
高等教育機関進学時の地域移動についてロジスティック回帰分析を行なった結果が表 9 である。過程 1 においては予想通り親の階層が選択に影響を与えていることがわかった。高等教
育進学が地域移動を伴うかどうかについて、本人の中 3 時成績に大きく影響される。男性の場合は地方（DID 人口比率 0-20）では成績が良ければ地域移動を伴った進学がより強く促さ
れ、都市度が高い地域では逆に地域移動を伴わない進学がより強く促される。女性の場合は
中 3 時成績が高いほど地域移動を伴わない進学がより強く促される。
一方で、高等教育機関進学時の地域移動は親の階層にも強く影響を受ける。父職が専門・管理の場合、男性では移動を伴う進学が促される。女性では進学が促されるものの、移動を伴わない進学がより強く促される。父学歴が高等教育の場合には、男性では移動を伴う進学がより強く促される。一方で男性の場合に母学歴が高等教育であることは、移動を伴わない進学を促す。また、女性の場合には兄弟数が地域移動を伴う進学に負の効果を持つ。
また、移動のしやすさはコーホートに左右されることが確かめられた。進学時の地域移動
は、時代的な変化を受けやすいのであろう。また、男性においては大都市部（DID 人口比率80-100）で出生コーホートとの交互作用が見られた。
都市度による差も確認できる。男性では、大都市部（DID 人口比率 80-100）では進学時の地域移動に正の効果が確認される。また、大都市部（DID 人口比率 80-100）ダミーと出生コ
ーホートとの交互作用が確認された。1946 年-55 年生まれの男性と 1966 年-75 年生まれの男
性は、大都市部出身であることが地元への進学に負の効果を持つ。予想に反し、地方（DID
人口比率 0-20）において進学時の地域移動が制限される傾向は確認できなかった。地域移動に関する都市度による差は、地域ではなくむしろ大都市部において現れている。ただし、先に述べたように男性では地方（DID 人口比率 0-20）において成績との交互作用が確認でき、
13

―207―

表9

高等教育機関進学時の地域移動あり／なし

それぞれを従属変数としたロジスティック回帰分析

成績が良い場合に地域移動が促されることがわかる。
以上のように、過程１（高等教育機関進学時の移動）においては、親の階層や学歴、居住地域、出生コーホート等、潜在的移動者を取り巻く社会的背景が影響を与えている。
続いて、第 2 の過程である初職入職時の地域移動を促す原因についてロジスティック回帰
分析を行なった（表 10）。過程 1 とは異なり親学歴による影響は無くなり、父職による効果
も高等教育機関進学時の地域移動経験の有無に回収されてしまう。強い影響が残るのは大都
市部（DID 人口比率 80-100）出身であることによる負の効果（地元就職が促される）である。
中学校成績は、男性の場合のみ効果が残る。高等教育への進学は、地域移動を伴う方が初職入職時の地域移動を促しやすく、その傾向は女性で特に顕著である。ただし、予想に反し、高等教育機関所在地の DID 人口比率は地域移動にほとんど効果を持たなかった。

14

―208―

表 10

初職入職時の長距離移動を従属変数としたロジスティック回帰分析

また過程 2 において顕著であるのは、コーホートの違いによる効果が完全に無くなってしまうことである。第 2 の選択過程では、出生地の都市度による制限はあるものの、高等教育
進学時の地域移動履歴によって多くの部分が規定されていると言えるだろう。
最後に、第 2 の過程である初職入職時における DID 人口比率を従属変数とし、就職時の都市度を規定する要因について重回帰分析を行なったものが表 11 である 7。

7

高等教育機関所在地の DID を説明変数として投入しているが、これは欠損値を少なくする
ために高等教育進学との交互作用項として投入している。すなわち、高等教育への進学者にはその教育機関が属する自治体の DID 人口比率を代入し、中等教育以下のサンプルについて
は 0 を代入した変数である。
15

―209―

表 11

初職入職時居住地の DID 人口比率を従属変数とした重回帰分析
ただし、高等教育機関所在地の DID は進学者のみ

ここでもやはり親階層と親学歴による制限は過程 1 ほど大きくは見られず、ほとんどの効
果は高等教育進学時の地域移動履歴と出生地の都市度によって説明されることがわかる。父
職も男性に対する父職ノンマニュアル以外は全く効果を持たない。
コーホートによる違いによる効果のほとんどは高等教育進学時の地域移動履歴及びそれらと都市度による交互作用による効果に回収されてしまう。せいぜい、1946 年から 65 年生まれであることが男性の都市度に弱く正の効果を与えていることが確認できるのみである。
一方で 15 歳時の DID 人口比率はその他の変数にほとんどコントロールされず、強い関連を持ち続ける。
また、この初職入職時に地域移動を選択したかどうかは、その他の変数にコントロールされず DID 人口比率を大きく押し上げる。学歴による効果も地域移動経験の有無に回収される。
このことは、地域移動したという履歴自体が独自の効果を持って居住地達成に影響を与えて
16

―210―

いると解釈することもできるのかもしれないし、地元を出ることによって親と離れて意思決定ができることの効果が表れていると解釈することもできるのかもしれない。

５．選択行為としての地域移動「世帯」概念の拡張として地元からの「遠／近」指標を導入することで、地域移動を過程に分けて検討した。予想通り、高等教育進学時（過程 1）の地域移動には親階層・親学歴・
都市度・コーホートなどの本人に外在的な環境が影響するのに対し、初職入職時の地域移動（過程 2）では外在的要因がほとんど効かず、直前の地域移動による履歴と出身地の都市度
によって多くが説明されることが確認された。初職入職時の居住地決定は、多段階の選択（
非選択も含めた選択）として成立しているのである。
このことからは、第 1 に居住地決定を段階に応じた個人と家族の選択過程として描き出せる可能性を指摘することができるだろう。居住地の決定が地位達成とは別のメカニズムを通じてなされていると考えられる。初職入職時の地域移動においては年代による差はほとんど見受けられなかったことから、時代によらない選択過程の存在が示唆されたといえる。ただし、本稿においては居住地選択と本人の地位達成との関係は充分に検討することができなかった。今後の課題としたい。
第 2 に、地位達成に対する大学進学の効果の一部が、その進学が地域移動を伴うものであるかどうかに媒介されている可能性を指摘することができる。大学進学を、それが地域移動を伴うか否かに分解し比較することは有用であると言えるのではないだろうか。
もちろん、これらの議論にはまだ多くの課題があると言わざるを得ないだろう。まず、今回は地域ごとに固有の効果を検討は行っていないため、東日本・西日本などの地域差についての検討が求められる。また、今回は都市度を DID 人口比率に集約して投入したが、産業構造のコントロールも行うべきであろう。また、コーホートによる違いの検討については 2015
年 SSM 調査だけではなく 2005 年以前のデータや SSM 調査以外のデータを用いての検証も必要であろう。
とはいえ、連続変数を介して作成された「遠／近」の区切り（100km）は、地域移動を個人と家族による選択行為として分析する展望をもたらすものとしてそれなりに有効なものと言えそうである。
本稿での結果からは、特に地方出身者において 地域移動を伴う大学進学を選択できた層がさらなる選択の自由を獲得し、その結果として地元を離れるという流れを描き出せるのではないだろうか。自由な選択ができる環境かでは、地方への移動は回避され都市への移動が選択されやすいからである。そうであるとすれば、残る選択をせざるを得なかった層が地元に残ることで、地方はより濃縮されていくのではないか。過程 1 に対するロジスティック回帰
分析の結果（表 9）において、出生コーホートによる時代的な違いが支持されていた。地域
17

―211―

移動の有無に関する家族の選択は今後も変わっていく可能性がある。都市が、あるいは教育がもたらす自由が、結果として地方を圧迫し、地方はより他地区からの流入を許容しにくい空間となっていくのではないか。そんな懸念が脳裏を過るのである。

［付記］
本研究は JSPS 科研費特別推進研究事業（課題番号 25000001）に伴う成果の一つであり、本データ使用にあたっては 2015 年 SSM 調査データ管理委員会の許可を得た。
また、本研究は「2016 年版職業威信スコア（暫定版）」を利用した。同スコアの利用にあたり、
雇用多様化社会における社会的地位の測定研究プロジェクトに感謝の意を表する。同スコア使用にあたっては 雇用多様化社会における社会的地位の測定研究プロジェクトの許可を得た。

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20

―214―

A study on residential mobility with SSM 2015
using continuous variables
Yuji Mizoguchi(Kansai University)
Abstract
The paper introduces a series of studies on residential mobility with 2015 SSM using different
continuous variables associated with various geographical data and indexes made by the data.
To introduce the index “Live close to/away from Home” and DID (Densely Inhabited District)
population density give us a framework for understanding residential mobilities as social
behaviors made by individual and family choices.
The author associates municipal codes with the latitude and longitude at 4 points of age:
15-year-old, entrance to university or college or junior college, when they start working, and now.
Then the distance between the age and the index introduced in the paper “live close to/away fromhome” is calculated by measuring how much distance people can commute to the university orcollege or junior college: the distance to hometown where people can rush in case of emergency.
The result of multivariate logistic regression analyses and multiple regression analysis shows thatwhile social class and family attributes affect the choice to leave home at the time of entering
university or college or junior college, individual decisions and DID population density affect thedecision to leave home when people start working.
Key words: residential mobility, sociology of local community, academic achievement, urbansociology

21―215―