U ターンの活性化と地域の将来人口シミュレーション

石井太研究会慶應義塾大学 経済学部経済学科
21814880 寺西 開

本研究にあたり, 丁寧にご指導いただいた石井先生(慶應義塾大学経済学部)に, 深く感謝いたします.
また石井太研究会同期及び 3 期生の皆様, 日頃よりよくしていただき感謝いたします.

概要
本研究は, 日本の非大都市圏における地域の人口について, 国内での人口移動, とくに U ターン移動の活性化仮定から将来人口のシミュレーションを行い,U ターンの持つ地域人口への影響を定量的に分析評価することを目的とする.
わが国の総人口は 2008 年にピークを迎え, 2009 年から減少が始まったが,この人口減少は顕著な地域差を伴いながら進行している. 首都圏の人口は現在でも依然増加を続けているがのちに減少に転じるとされる一方, 地方圏では2000 年以前から減少となっている自治体も少なくない. そういった非大都市圏の地域の人口・社会の衰退を食い止める要素として, U ターンが一例としてあげられる. 本研究ではこうした U ターンに着目し分析を行うこととし, U ターンのもつ地域人口への影響を分析評価するにあたり, 国立社会保障・人口問題研究所による地域別将来人口推計(2018)の手法に準拠し, U ターンが従来から1.5 倍, 1.75 倍, 2.0 倍活性化したと仮定を置いた場合の 3 ケースについて, 山口県を対象にそれぞれ基準年の 2015 年から 2045 年にかけて 5 年ごとに, 将来人口のシミュレーションを行った. シミュレーション結果として, 2045 年総人口を比較すると, 1.5 倍のケースでは約 123 万人, 1.75 倍では約 135 万人, 2.0 倍では約 147 万人程度となり, U ターンが 1.5~1.75 倍に活性化したとした場合でも,2015 年水準人口の約 140 万人が維持されないことなどが明らかとなった.

目次
1. 研究の目的と背景---------------------------------------------------1

2. 先行研究2.1 社人研による地域別将来推計の手法--------------------------2
2.2 U ターン移動とその変化に関する分析------------------------5
2.3 本研究の位置づけ----------------------------------------------7
3. データと方法--------------------------------------------------------9

4. 結果と考察----------------------------------------------------------12

5. 終わりに------------------------------------------------------------16

参考文献----------------------------------------------------------------17

図表---------------------------------------------------------------------18

1. 研究の目的と背景
本研究は, 日本の非大都市圏における地域の人口について, 国内での人口移動, とくに U ターン移動についてのシミュレーションから将来人口推計を行い,U ターンの持つ地域人口への影響を定量的に分析評価することを目的とする.
日本の地方圏の早いところでは 20 世紀後半より始まった人口減少, とくに若年層の流出は, 当該地域の社会福祉は勿論, 経済・労働構造にも大きな影響をもたらしてきた. 現在, そういった非大都市圏地域の人口・社会の衰退を食い止める要素として, U ターン移動が挙げられる. 後述する中川(2019)は, 若年層は一般に進学・就職・結婚といったライフイベントに伴って移動がもっとも活性化するタイミングであるが, その傾向は U ターンについても同様であるとしている. そういった若年層が故郷に戻った際に, 家族を連れてきたり, 子供をもうけたりする可能性が考えられ, 人口規模に与える影響が大きいと考えられる. こうした影響を, 将来人口の観点から定量的に分析評価することにより, 地域の人口減少へのアプローチとして, U ターン移住および促進政策がどの程度成果をもたらすかを検討することができるだろう.
以上の背景から, 本研究は U ターン移動のもつ, 当該地域の将来人口及び人口構成への影響を, 国立社会保障・人口問題研究所(以下社人研)による地域別将来人口推計(2018)の手法に準拠し, シミュレーションすることとする.
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2. 先行研究
本節では本研究における将来推計の基礎となる, 社人研による地域別将来推計の手法と, 非大都市圏出身者の U ターン移動とその変化に関する分析を行っている先行研究について, レビューをおこなう.

2.1 社人研による地域別将来人口推計の手法
最初に, 社人研による地域別将来人口推計の手法について述べる. 地域推計を実施するにあたり, まず全国人口の将来推計(以下全国推計)との条件の違いを把握しておく必要がある. 小池(2020)では次の 3 条件が挙げられている.
1. 人口移動の対象範囲と影響の大きさ
全国推計においては国境を越える国際人口移動のみが推計の対象となるが,地域推計では国際人口移動に加えて, 国内の地域間の境界を越える国内人口移動も推計の対象となる. 国際人口移動・国内人口移動ともに景気などの外的要因による影響を受けやすく, 変化が激しい. 一般に地域が小さくなるほど, 国内人口移動の影響が大きくなる. 諸外国と比較して日本は国際人口移動がそれほど活発ではないため, より国内人口移動の影響が大きく, そのため地域推計では,知機関の人口移動をいかに仮定するかが重要になるとされる(小池 2020).
2. 人口統計の制約
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地域推計は限られた人口統計をもとに行われることが大半であり, 一般的に最も用いられる推計法であるコーホート要因法によれば出生・死亡・移動に関する何らかの仮定を置く必要があるが, その際に最も有用な資料となるのは過去から現在に至る人口統計だが, 地域別に入手できる人口統計は一般的に豊富であるとは言えない(小池 2020).
3. 人口動態の不安定性
人口動態を地域別に見た時, 地域の単位が小さいほど人口動態は短期間の間に大きく変化しやすく, 安定的な傾向を見出すことが困難である(小池 2020).
小池(2020)は, 以上 3 点が全国推計と異なる, 地域推計特有の難しさをもたらす一因であるとしている. そのため地域推計においては, 推計の枠組みや推計法, 仮定値設定を全国推計と同一にすることは困難であり, 適宜簡略化・単純化される部分も少なくない. 一方で地域別の出生や死亡の変化は全国的な変化傾向とある程度連動する傾向があり, 全国推計に設定されている仮定値設定の考え方や推計結果自体を地域推計に適用することも可能であり, 全国推計は地域推計におけるベンチマークとしても利用できるとされている(小池 2020).
以上を踏まえ, 次に社人研の地域別将来推計人口の手法について述べる(社人研 2018). 社人研推計は, 客観性・中立性を保ちながら, 科学的に人口の姿を導く方法論として, 人口投影という考え方に基づいている. 人口投影とは, 人口3

自体や人口変動要因について, 基準時点までに得られる人口学的データの傾向・趨勢に基づき一定の仮定を設定し, それにより導かれる将来の人口推移を計算から示すことである. すなわち過去から現在までに観測された人口学的データから安定的な構造を抽出しモデル化を行い, その傾向・趨勢が将来も続くものとしたとき, どのような人口の将来像が得られるかを導きだすものである. そして, 推計の具体的手法として, 5 歳以上の年齢階級の推計においては, コーホート要因法が用いられている. コーホート要因法は, ある年の男女・年齢別人口を基準として, ここに人口動態率などの仮定値を当てはめて将来人口を計算する方法であり, 5 歳以上の人口推計においては生残率と移動率の仮定値が必要になる一方で, 0~4 歳人口の推計においては生残率と移動率に加えて出生率および出生性比に関する仮定値が必要となる. しかし, 市区町村別の出生率は年による変動が大きいことから社人研(2018)は, 子ども女性比および 0~4 歳性比の仮定値によって推計を行っている.
以上より社人研による 2018 年推計においては, 出生について(1)子ども女性比および 0~4 歳性比, 死亡では(2)男女別年齢別生残率, 人口移動では(3)男女別年齢別転出率および男女別年齢別転入率に関する仮定値を設定している(山内・小池・西岡 2020). それぞれ仮定値設定にあたり, (1)子ども女性比および 0~4歳比, そして(2)男女別年齢別生残率については, 基準人口となる 2015 年国勢調4査から得られる各地域の値と全国の値との相対的較差を算出し, その較差を将来も一定とした値を仮定値としている(山内・小池・西岡 2020). 一方で, (3) 男女別年齢別転出率および男女別年齢別転入率について, 人口移動に関しては小池(2020)でもあるように一時的な要因により, 大きく変化することがあるため,一定の規則性を見出すことは難しいとされる. そのため原則として, 2010~2015
年に観察された地域別の人口移動傾向が, 2040~2045 年まで継続するとして仮定値を設定している(山内・小池・西岡 2020).

2.2 U ターン移動とその変化に関する分析
次に, 本研究が対象とする U ターン移動とその変化に関する先行研究について述べる. 2000 年代以降の大都市圏, とりわけ東京圏における転入超過拡大について, 転出の減少による寄与の大きさが指摘されている(清水 2010). 大都市圏から非大都市圏への移動においては, 非大都市圏出身者による出身地への移動が主たる構成要素の一つであると仮定したとき, 近年の大都市圏からの転出の減少は, こうした U ターン移動の減少を示唆している(中川 2019). さらに中川は U ターン移動の変動は人口学的には二つの要素に分解でき, 潜在的な U ターン移動者となる大都市圏に居住する非大都市圏出身者の規模の変化と, このうち実際に U ターン移動が発生する割合の変化であるとしている. 出身地から5転出した人のうち, 再び出身地に戻る人の割合は一般的に「U ターン率」と呼ばれ, U ターン移動の水準や変化を検証する際の主要な指標とされてきた(江崎2007). U ターン移動の分析にあたり, 人口移動調査によるデータが重要なリソースとなる理由は, 他の公的統計及び全国規模の調査データからは得ることのできない出生地情報が得られ, 出生地への U ターン移動の動向及び関連要因を把握できる点にあると中川はしている. 中川(2019)は U ターン移動の分析にあたり, 第 8 回人口調査の結果を用いて通常の U ターン率(生涯 U ターン率)とは異なる, 調査の 5 年前に出生県外に居住していた人のうち, 調査時点で出生県に居住する人の割合を「5 年 U ターン率」と定義した. 「5 年 U ターン率」を用いるメリットとして, 若年期に発生する U ターン移動をはじめ, U ターン移動のタイミングを特定したうえで, その推移の分析が可能なことが挙げられている.
中川は過去 20 年間における 5 年 U ターン率に関して, 都道府県別に見た際に,東北や中国・四国地方の非大都市圏においては高い値となり, U ターン移動への依存が高くなる傾向が確認できる一方で, 滋賀県や埼玉県, 千葉県といった大都市圏の周辺地域に位置する県で著しく低い値となったとしている. また, 県間移動に占める U ターン移動の割合について, 移動率そのものが最も高い 20 代後半から 30 代後半にかけて最も高くなるとし, 非大都市圏出生者の若年期における 5 年 U ターン率は, 男性>女性という相対的な基準を保ちながら, 「20006年代以降の上昇→近年の低下」という共通のパターンで推移していることを明らかにした(中川 2019).
さらに中川は, 非大都市圏出生の若年層における 5 年 U ターン率の変化がどのような属性を持った集団において生じているかを検討している. 具体的には5 年前の居住地域別, 配偶関係別, 教育水準別に当指標の推移を示している. 5 年前の居住地域別の観察では, 一貫して非大都市圏(出生県以外)に在住していた人と比較して大都市圏に居住していた人の 5 年 U ターン率が相対的に低い傾向が確認された. 配偶関係別の観察では, 男女ともに一貫して有配偶者と比較して未婚者の U ターン率が顕著に高くなる傾向が確認された. 教育水準別の観察では, 大卒者, 専門・短大卒者, 高卒者を比較した際, 大学卒業時が非大都市圏出生者の U ターン移動が最も発生しやすいタイミングの一つであることが確認された. また, 中川(2019)は人口移動調査の特性を生かし, 学卒から初職時にかけての U ターン移動を比較した際, 男女ともに 1950 年代出生コーホート以降は一貫して, 卒業時に東京圏に居住していた場合の初職時 U ターン率が, その他大都市圏, および出生県以外の非大都市圏に居住していた場合に比べて最も低い水準で推移していることが確認されたとの結果を示している.

2.3 本研究の位置づけ

7これらの先行研究を踏まえた本研究の位置づけを述べる. 本研究の基礎となる社人研による地域別将来人口推計の手法について前節でレビューを行った.
そこで述べた通り, 社人研推計は投影という考え方に基づくものであり, これまでの実績の傾向と異なる, U ターンの活性化などを前提とした仮想的なシミュレーションは行われていない.
一方, 前節で述べた中川らの分析は, 人口移動調査等の調査データに基づき,U ターンの年齢構造や地域特性などといった実態について明らかにしたものである. しかし, U ターンを活性化した場合, 将来人口がどのように変化するかをシミュレーションしたものではない.
本研究は社人研(2018)による投影をベースケースとしつつ, 人口移動調査(2018)等の U ターン移動に関する実態分析を踏まえて, U ターン活性化による将来人口へのインパクトについて定量的シミュレーションを行うものであり, Uターン移動に関し先行研究にはない新たな知見を提示するものである.

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3. データと方法
3.1 データ
本研究では総務省「住民基本台帳」(2018)より, 性別・都道府県別・年齢階級別人口および性別・年齢階級別・移動前後住所地別移動人口を基礎データとして用いた. また将来人口推計にあたり, 社人研の仮定値をデータとして用いている. また, 転入者に占める U ターン者の割合について, 社人研「第 8 回移動調査報告書」(2018)の「転入者に占める U ターン者の割合」の値を用いた.

3.2 方法
本研究では, U ターンに着目するため, 純移動率について以下の仮定を置くこととした. まず, 住民基本台帳移動報告(2018)による, 年齢階級別移動者の移動前住所地のデータを用い, 移動前・移動後別・性別・年齢階級別の人口を表すOD 表を作成した. これをそれぞれ移動前・移動後の都道府県の期首人口で除し,足し合わせると移出率・移入率を求めることが出来る.
k 県の性別・年齢階級別の移出率, 移入率をそれぞれ Ek, Ik とすると,
Ek = Σj = 1,47 j ≠ i ( ODkj / BPk ) …(1)Ik = Σi = 1 47, i ≠ j (ODik / BPk ) …(2)9ただし,ODij : OD 行列の i 行 j 列成分
BPx : x 県の期首人口のように表される. こうして求まった移入率から移出率を差し引くことで,純移動率が計算される.
次にこのようにして推計された都道府県別の移入率・移出率を用いて, U ターンを活性化した場合の純移動率を設定する. 転入者に占める U ターン者の割合を x と置く. このとき U ターンが (1 + p)倍に活性化したと仮定した場合の,転入者(転入率)は(1 + px )倍されることとなるので, これを用いて転入率を仮定した. なお第 8 回移動調査報告書(2018)では, 都道府県別・性別に U ターン者の割合が示されているが, 年齢階級別にはないことから本研究では全年齢階級に対し, この値を一定と仮定した.
このようにして算出した U ターン活性化の仮定を置いた下での純移動率と,住民基本台帳より算出された純移動率との差を取ったものは, U ターン活性化による純移動率の上昇と考えられる. そこで, これを一律にベースとなる社人研推計の将来の 2015~2045 年においている純移動率の仮定値に加えることにより,U ターンを活性化した場合の純移動率の仮定設定を行った. その際, 将来推計
では, 5 年ごとの推計を行っている一方で, 住民基本台帳は 1 年分の移動を集計10していることから純移動率の上昇分を 5 倍して加えている.
このように設定した, U ターンが活性化した下での純移動率の仮定値を用い,社人研による地域別将来人口推計の手法に準拠して将来人口推計を行った. なお, 純移動率以外の仮定値については, 社人研推計の仮定値をそのまま用いた.
推計は社人研推計と同様 2015 年(基準人口)から 2045 年までを 5 年ごとに, 年齢階級別・男女別に推計を行った. 本研究では, 以下, 山口県に注目し分析を行うこととする.

114. 結果と考察
4.1 純移動率の比較
図 1, 2 は 2015→2020 年の山口県の性別・年齢階級別純移動率に関する社人研将来推計の仮定値と, 住民基本台帳より作成した OD 表から計算した数値を比較したものである. (なお, 前述にもあるように社人研推計(2018)では, 5 年ごとの推計を行っている一方で, 住民基本台帳は 1 年分の移動を集計していることから 5 倍して比較していることに留意する必要がある. ) 社人研推計, 住民基本台帳ともに, 男女の両方で 10~14 歳→15~19 歳から, 25~29 歳→30~34 歳までにかけて, 大きく純移動率が負の値をとっており, グラフが谷のような形状をとっていることがわかる. 30~34 歳→35~39 歳以降は概ね純移動率は 0 付近を推移していることが分かる. このように, 住民基本台帳から算出した純移動率は社人研推計の仮定値と近い傾向にあり, 男女ともに各年齢階級における純移動率仮定値を概ね再現できていることから, 本研究では U ターンの活性化の仮定の基礎として, 住民基本台帳から算出された純移動率を用いることとした.

4.2 U ターンが活性化した場合の将来人口シミュレーション
本研究では U ターンが活性化した場合の純移動率の仮定値として, (1)ケース 1: 1.5 倍(p = 0.5), (2)ケース 2: 1.75 倍(p = 0.75), (3)ケース 3: 2.0 倍(p = 1.0)
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の 3 ケースを設定した. それぞれのケースについて 2015 年~2020 年の純移動率の仮定値を示したものを図 3, 4 に示したものが図 3, 4 である. そして, これらを前提として 2045 年までの将来人口をシミュレーションした結果から総人口の推移を示したものが図 5 である. なお比較対象として, U ターンの活性化のな
か っ た 場 合 (p = 0) を あ わ せ て 示 し て い る . ま た 表 1~4 は , 各 ケ ー ス の2015~2045 年の男女別年齢階級別人口を,示したものである.
ケース 0 では今後人口規模は大きく減少へと向かい, 2045 年には総人口が約104 万人と, 約 140 万人程度であった 2015 年と比較すると 3/4 程度の規模となることがわかる. 一方, U ターンについて活性化の仮定を置いたケース 1~3 では, いずれの場合も, 活性化がないケース 0 と比較して, 人口減少幅の縮小, もしくは人口増加が確認された. ケース 1~3 の 2045 年の総人口は, それぞれ約123 万人, 約 135 万人, 約 147 万人程度との推計となった. ケース 1, 2 の結果から, U ターンが 1.5~1.75 倍に活性化したとした場合でも, 2015 年時点の人口は維持されないことが明らかになった. そこで 140 万人程度の総人口を U ターンのみで維持していくために必要な活性化の水準を調べたところ, 1.85 倍(p =0.85)程度の水準が必要なことが明らかとなった (図 6).
次に人口の性比について観察する. 表 1~4 より基準となる 2015 年時点では全年齢合計で男性の 66.5 万人に対し, 女性は 74.0 万人と女性が超過しているが,13

U ターンの活性化がないケース 0 と比較して, ケース 1, ケース 2, ケース 3 とU ターンの活性化の程度を大きくしていくにつれ, 将来的に女性が超過する傾向から男性が超過する傾向に変化していくことが確認された. 表 1~4 より 2045
年時点の男女別人口をそれぞれのケースで比較すると, ケース 0 においては約3.1 万人の女性超過, ケース 1 では約 1.3 万人の男性超過, ケース 2 では約 4.1万人の男性超過, ケース 3 では約 7.4 万人の男性超過となっている. ケース 1~3がケース 0 と比較して男性が超過する傾向がみられるようになった理由として,
図 3, 4 の純移動率の仮定値を男女で比較すると, 男性の純移動率が女性よりも,高いものとなっており, このような仮定値の男女差が将来の男女別人口に反映されたものと考えられる.
次に女性人口に対する男性人口の比である性比について年次別に, 年齢階級別で示したものが表 5~8 である. 表 5 のケース 0 と最も U ターン活性化の大きい表 8 のケース 3 について, 15~20, 20~25, 25~30, 30~35 歳の年齢階級で比較すると, 2045 年ではケース 3 はケース 0 に対してそれぞれ 0.06, 0.17, 0.23, 0.28
ポイント上昇している. このような上昇傾向は, ケース 1,2 でも同様にみられる.
一方 80 歳以上の階級では 0.06 ポイント以上の上昇は見られない. このような高齢層では, 社人研将来人口推計の生残率の男女差の影響が, 純移動率の影響よりも大きいことが推察される.
14表 9 は, ケース 0~3 での 2015~2045 年における老年従属人口指数を示したものである. ここでは老年従属人口指数を, 次の式で定義している.
老年従属人口指数=(65 歳以上人口)/(15~64 歳人口)×100 …(3)
これによれば 2045 年の老年従属人口指数は, ケース 0 とケース 1 では 2015 年と比較して 7~12 ポイント程度上昇するのに対し, ケース 2 では 2015 年と概ね同程度, ケース 3 では約 4.7 ポイントの低下が観察された. したがって総人口の推移と同様に, 老年従属人口指数を 2015 年水準で維持していくためには, U ターンの活性化が 1.75 倍程度必要であると考えられる. また, 基準となるケース
0 と比較すると, 2045 年の老年従属人口指数はケース 1, ケース 2, ケース 3 で,それぞれ 15.0, 21.3, 26.9 ポイント低下している. 老年従属人口指数は, 生産年
齢人口に対する老年人口の比を示したもので, 社会保障制度の支え手側と支えられる側の大きさの比を示し, 制度の安定性に直結する数値である. このように, 表 9 の結果は, これからの将来の地域社会の存続という問題に対して, U ターンを含む地方回帰など, 人口移動が地域人口に与えるインパクトが大きいことを表しているといえよう.

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5, 終わりに本研究では, U ターンの活性化に関する複数の仮定を置いた上で, 将来人口シミュレーションを行うことにより, 地域人口にもたらす U ターン移動のインパクトを定量的に分析評価した. これらの結果は, 20 世紀後半より, 少子高齢化や移出増・移入減による人口減少を経験してきた地方の人口問題を考える上で,重要な基礎資料となるものであり, 新たな知見を示すことが出来たと考える.
しかし, 本研究における将来人口シミュレーションにはいくつか制約も存在している. 例えば転入者に占める U ターン者の割合を全年齢階級に対して一律とした点である. 中川(2019)は, 現住県が非大都市圏の人について, 県外からの移入者に占める U ターン者の割合を年齢別に算出すると, 移動率そのものが最も高くなる 20 代後半から 30 代にかけて, 県外からの移入者に占める U ターン移動のシェアも高くなっており, 以降は移動率の低下傾向にともない U ターン移動のシェアも低下するとしている. 特に 20~30 代は進学・就職・結婚といったライフイベントを経験し, それに伴う移動が多くなると考えられる. 仮に移入者に占める U ターン者割合を男女年齢階級別に設定したとすると, 推計結果は本研究とは異なるものへとなろう. このように, U ターン移動の活性化については, 都道府県単位のそれぞれの特性を踏まえつつ性別・年齢階級別の活性化度合いの違いなどを考慮して分析していくことが求められるが, このような点に16ついては今後の課題としたい.

参考文献
江崎雄治(2007) 「地方圏出身者の U ターン移動」 「人口問題研究」63(2):1-13.
国立社会保障・人口問題研究所(2018) 「日本の地域別将来人口(平成 30(2018)年推計 -平成 27(2015)~57(2045)年-.
国立社会保障・人口問題研究所(2016) 「2016 年社会保障・人口問題基本調査 第 8 回人口移動調査 結果の概要」.
清水昌人(2010) 「近年における大都市圏の転入超過の分析」 「人口問題研究」66(1):1-16.
総務省(2018) 「住民基本台帳」.
総務省(2019) 「住民基本台帳人口移動報告 平成 30 年(2018 年)詳細集計結果」.
中川雅貴(2019) 「非大都市圏出生者における U ターン移動の変化に関する分析」 「人口問題研究」75(4):381-400.
西岡八郎・江崎雄治・小池司朗・山内昌和編(2020) 「地域の将来人口 地域人口推計の基礎から応用まで」東京大学出版会.

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図表

図 1 男性の年齢階級別純移動率(住民基本台帳より算出したものと社人研推計仮定値)(山口県 2015~2020 年) 出所:筆者算定および社人研(2018)

図 2 女性の年齢階級別純移動率(住民基本台帳より算出したものと社人研推計仮定値) (山口県 2015~2020 年) 出所:筆者算定および社人研(2018)18

図 3 U ターン活性化水準毎の年齢階級別純移動率の仮定値(山口県 男性 2015~2020 年)

19図 4 U ターン活性化水準毎の年齢階級別純移動率の仮定値(山口県 女性 2015~2020 年)

20図 5 U ターンが活性化した場合の将来人口シミュレーション(ケース 0, 1, 2, 3) (山口県2015~2045 年)

21図 6 U ターンの活性化した場合の将来人口シミュレーション(ケース 0, p=0.85) (山口県2015~2045 年)

22表 1 性別・年齢階級別将来人口のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年,ケース 0(U ターンの活性化がない場合))

出所:筆者算定および社人研(2018)
表 2 性別・年齢階級別将来人口のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年,ケース 1(U ターン活性化 1.5 倍(p=0.5))

出所:筆者算定および社人研(2018)23

表 3 性別・年齢階級別将来人口のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年,ケース 2(U ターン活性化 1.75 倍(p=0.75))

出所:筆者算定および社人研(2018)
表 4 性別・年齢階級別将来人口のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年,ケース 3(U ターンの活性化 2.0 倍(p=1.0))

出所:筆者算定および社人研(2018)24

表 5 年齢階級別性比のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年, ケース 0(U ターンの活性化がない場合))

出所:筆者算定および社人研(2018)
表 6 年齢階級別性比のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年, ケース 1(U ターン活性化 1.5 倍(p=0.5))

出所:筆者算定および社人研(2018)25

表 7 年齢階級別性比のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年, ケース 2(U ターン活性化 1.75 倍(p=0.75))

出所:筆者算定および社人研(2018)
表 8 年齢階級別性比のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年, ケース 3(U ター
ン活性化 2.0 倍(p=1.0))

出所:筆者算定および社人研(2018)26

表 9 老年従属人口指数のシミュレーション結果(山口県 2015~2045 年)

出所:筆者算定および社人研(2018)27