日本の地域別の人口動態に関する統計的解析
2011SE212 岡山敬彦
指導教員：松田眞一

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はじめに第三次産業割合の進行により，経済成長や社会保障の面で先行きが不安視されている．また，若者の大都市圏への人口流出によるのようなものが考えられるのか，統計的方法を用いて解析
する．

2

解析の概要

.32

住宅地価.90.19

20~44歳割合.61-.67-.12

地方の過疎化も将来的に深刻な問題である．そこで，現在日本の人口は地域別にどのように変化し，その要因にはど

平均年収.69

近年日本では総人口の減少が始まり，加えて少子高齢化.58-.13

第二次産業割合.44-.23.15.21-.12.47

人口密度

自然増率

-.08.50.43.91

数から流出人数を差し引いた社会動態に分けられる．デー.46.28.61

から死亡人数を差し引いた自然動態と，その地域の流入人

1.31.24-.22

人口の変化は人口動態と呼ばれ，その地域内の出生人数-.12

県内総生産

-.37

出生率

社会増率

タには都道府県別の自然増率，社会増率 [4] の他，その要因となりうるものとして全人口のうち 20 歳から 44 歳までが占める割合，県内総生産，平均年収，人口密度，全産業

図 1 人口動態とその要因についての因果モデルのうち第二次産業の占める割合，第三次産業の占める割合[4]，出生率 [1]，平均住宅地価 [2] を用いる．なお，データは 2010 年のものに統一した．解析方法として，人口変動の要因を特定するために重回帰分析，人口変動の要因となるデータ間を含めた総合的な因果関係を分析するためにパス解析，都道府県の分類分けを行うためにクラスター分析を用いる．パス解析には榊原 [3] によって作成された関数を用いた．紙面の都合上パス解析とクラスター分析の結果についてのみ掲載する．

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パス解析
パス図の作り方として，まず最も因果の下流に位置し，パス経路の出発がない変数を自然増率，社会増率のどち• 出生率 (0.46) 直接効果のみ．20 歳から 44 歳の割合ほど効果は大きくないが，やはりプラスにはたらいている．

• 平均住宅地価 (−0.12) 直接効果のみ．地価が高いことによる子育て環境の悪さによるものだと思われる．

• 社会増率 (0.29) 自然増率への関係については，直接効果ではマイナスとなる．様々な場所から人が集まってくる地域は家族や地域による子育てのサポートを受けにくく，自然動態が増えにくいのだと考える．しかし 20 歳から 44 歳人口割合を経由したプラスの効果が大きく，全体ではプラスとなった．

らかと定める．そこから増減法による変数選択によってパ• 平均年収 (0.10) 平均年収が高いことがもたらす因果ス経路の有無を判断しながら，全体的なパス図を作ってい関係として，社会増率が高くなる，平均住宅地価が高く．最下流の変数と変数選択の順番の違いによる複数の図

くなる，20 歳から 44 歳人口割合が高くなるといっを作成し，解析結果の AIC(赤池情報量基準) が最も低い

たことは自然なことである．自然増率や出生率が低くものを今回のパス図として採用した．そのパス図は，まずなることについては年収が高いことによる価値観の自然増率について変数選択を行い，選択された変数の中で多様化が，これらを押し下げていると推測した．全体

推測順，続いて選択されなかった変数の中で推測順に目的効果としては数値はそれほど大きくないが，プラスと変数とし，変数選択を行うという方法で作成したものであなった．

り，AIC は −32.831，重回帰分析の決定係数，自由度調整• 県内総生産 (−0.003) 平均住宅地価，20 歳から 44 歳

済み決定係数にそれぞれ相当する GFI は 0.987，AGFI は人口割合に対してプラスにはたらき，出生率，自然増0.959 となった．図 1 にパス図を示す．

率に対してマイナスにはたらくという意味で，県内総それぞれの変数について主に自然増率への影響を考察する．自然増率への総合効果を括弧内に示した．

生産は平均年収と似た変数であるといえる．平均年収と同様に，県内総生産の高い都会であることが価値観• 20 歳から 44 歳人口割合 (1.31) 直接効果のみ．自の多様化をもたらし，出生率や自然増率を押し下げて然増率の次に下流となり，直接効果がかなり大きい．

いると推測する．そして県内総生産が年収にプラスに1.31 という値は全てのパス係数の中で最大である．

はたらいていることも当然であるといえる．ただし平均年収が総合効果でプラスなのに対し，県内総生産はなどの地場産業がそれなりにあり，自然動態の減少は僅かながらマイナスとなった．

平均程度に留まっていると考えられる．

• 第三次産業割合 (1.20) 第三次産業の割合が高いこと
で平均年収が上がる，社会増率が上がる，20 歳から 44(島根から山形まで) 自然動態の減少が最も深刻な群である．出生率については全ての群の中で最も高歳人口割合が上がるということはいずれも納得できる

いが，20 歳から 44 歳人口割合，平均年収は最下位でことである．これらの間接効果が総合効果を大きく引ある．収入面から若者が減少し，自然動態が増えないき上げている．

ことが分かる．

• 人口密度 (0.47) 県内総生産，平均住宅地価に対して第三群(沖縄から滋賀まで) 自然増率の平均がマイナス

プラスにはたらくことは自然増率に対してマイナスのとなった第一群から第三群の中では最も減少率が小さ影響を与える．しかし人口密度が高い地域は第三次産い．第一群と比較するならば社会増率のマイナスがそ業の割合が高くなり，そのことで総合効果がプラスとれほど大きくないことが特徴であり，若者の流出がそなっている．

れなりに抑えられていることが自然動態の減少を抑え• 第二次産業割合 (−0.045) 総合効果は僅かにマイナスとなったが，第二次産業の割合が高い地域は第三次産ているといえる．
第四群(東京から大阪まで)業の割合が低い，ということが主な原因である．その第三群の特徴をより強くした群であるといえる．自然ことを除いた効果は 0.76 とプラスになった．第二次増率，社会増率の平均が唯一プラスであり，人が流入産業の割合が高い地域は地価が安く，20 歳から 44 歳することで自然増率も高くなっている．ただし出生率人口割合が高いことが自然増率に対してプラスにはたの平均は全群中最下位である．

らいている．

5クラスター分析

4

第二群

総括

人口変動の要因の分析と都道府県の分類分けを行うこウォード法にて階層的にクラスターを作り，デンドログとにより，日本の人口動態の現状が総合的に把握できラムを作成する．自然増率，社会増率とそれぞれの増減法

た．特に，「都会には人が流入するが，自然増は起こりによる変数選択で選択された変数を用いて，二つの解析をにくい」など，一般的に言われていることを裏付けを行った．自然増率についての解析結果のみ掲載する．この持って示すことができた．また，大都会でない地域で解析で用いた変数は自然増率の他，20 歳から 44 歳人口割

自然動態の減少を食い止めるには，工業等の地場産業

合，出生率，平均住宅地価，社会増率，平均年収，県内総で働く人を増やすことが有効であることが分かった．

生産，第三次産業割合となる．図 2 に結果を示した．左から四つの群に分けて考察する．

6

おわりに

今回はデータの有無の関係で都道府県別データを用いた．それでも意味のある解析はできたと考えるが，同35

じ都道府県内でも地域により事情が異なるはずであ30る．より細かい地域別のデータを用いれば，さらに詳25

しい解析ができるはずである．

15東京埼玉千葉神奈川大阪北海道宮城奈良福岡京都兵庫愛知
広島石川岡山茨城滋賀富山
山梨栃木群馬福井福島長野静岡岐阜三重島根長崎鹿児島香川熊本鳥取宮崎佐賀大分高知新潟愛媛山口和歌山徳島
秋田青森岩手山形

0沖縄

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参考文献

djinko4shi
hclust (*, "ward")

図 2 自然動態クラスター分析結果

第一群(富山から三重まで) 自然動態の減少率は全国平均並みである．第三次産業の割合，社会増率の平均値は全群中最下位である．人は集まってこないが，工業[1] 厚生労働省 平成 23 年人口動態統計月報年計（概数）の概況：結果の概要,
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/nengai11/kekka02.html,2015/1/13.
[2] 国土交通省 2．都道府県別・用途別平均価格,
http://tochi.mlit.go.jp/chika/chousa/2010/002.html ,2015/1/13.
[3] 榊原浩晃：R によるパス解析の実現とその応用,『南山大学 数理情報学部 数理科学科 卒業研究』,2003.
[4] 政府統計の総合窓口 (e-stat),
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/
eStatTopPortal.do,2015/1/13.