名古屋市の将来人口予測⎜⎜2005年〜2020年⎜⎜

名古屋市立大学経済学部附属経済研究所

上

山 仁

恵

中心をなす名古屋市を対象に，人口規模・人口構

１．序成の変化を捉えることを目的として，男女５歳階

全国の将来人口予測については，厚生労働省の級別の人口予測を行う。人口予測に用いた手法は，社会保障・人口問題研究所（以後，単に人口問題

コーホート要因法であり，この方法は各年齢層の研究所と呼ぶ）が５年に一度行っており，その予情報が予測に詳しく反映されることから，人口予測に基づいて将来の公的年金の財政計画が決めら

測の方法の中では最も評価されている方法であれている。そして，本年（2002年）１月，人口問る。しかし，コーホート要因法を用いて地域人口

題研究所より新しい人口予測が発表されたが，の予測を行う場合，年齢階層別のデータが入手し1997年の予測では，女性の出生率の将来見通しがにくいことから，予測の対象規模が小さくなる程

甘かったことより，年金保険料をさらに重くしな難しくなり，この方法を用いての市町村レベルでければ財政維持が困難な見通しとなり，2004年にの人口予測はあまり多く見られない。名古屋市

予定されている年金改革（財政再計算）に大きな（1999）でも，コーホート要因法を用い，2000年

影響を及ぼしている。このように，年齢構造に依から 2010年まで人口予測を行っているが，地域人存した日本の社会制度においては，その基盤とな

口の変動の中で最も重要な要因を占める人口移動

る人口規模・人口構成を把握することが必要となの仮定については，各年齢階層ではトレンドで延り，また近い将来，少子高齢化社会を迎えるにあばしていることから，年齢階層別の移動要因が予たり，年齢構造の変化を的確に捉えることが不可

測に厳密に反映されているわけではない。従って，欠となっている。さらに，地方分権の推進が高ま

本稿では，コーホート要因法を用いて山口県の人

る中，地方自治体はより地域事情に即した行財政

口予測を行った平尾（1997）の方法を参考にしなの政策を策定していくことになり，まずはその基

がら，５歳階級別の人口移動の推定を行い，コー盤となる人口予測が地方自治体にとっても大きな

ホート要因法に組み込むことを試みる。本稿の構課題となる。

成は以下の通りである。まず，第２節において，

本稿では，３大都市圏の１つである名古屋圏の名古屋市の人口動態の現状を簡単に紹介し，第３節で，予測に用いた仮定値の説明を行う。特にこ本稿の作成にあたり，有益なコメントを頂きました，の節では，男女別５歳階級別の人口移動の推定方

信國眞載教授，下野恵子教授，大野幸一教授，徳永澄憲

法を説明する。そして，第３節の仮定をもとに，教授（筑波大学），伊藤薫助教授（岐阜聖徳学園大学）に心から感謝の意を表します。また，データ入力を手伝って下さった富田絵美さん，荒尾真弓さんに心からお礼申

第４節で名古屋市の人口予測を行い，最後にまとめを行う。

し上げます。

⎜ 34 ⎜

2．2 名古屋市の自然増減（出生・死亡）の推移

２．名古屋市の人口動態

2．2．
1 出生率

この節では，名古屋市の将来人口を予測するに

1997年に行われた人口問題研究所の人口予測

あたり，名古屋市の人口動態の現状について簡単

では，出生率の低迷は晩婚化に伴う一時的な現象にふれる。

であり，長期的には回復すると見込んでいたが，今回 2002年の新推計では，結婚しても子供を作ら

2．
1 名古屋市の人口ない夫婦が増えていることや，一生結婚しない女

名古屋市の人口は，
2002年１月１日現在 2,179,

性が増えていることを踏まえ，全国の出生率の仮473人であり，平成 12年の国勢調査時において定を大幅に引き下げている。 世帯間扶養 の仕組

は，政令指定都市 12市の中で，横浜市，大阪市にみを取る我が国の年金制度においては，女性の出次ぐ人口規模を抱える大都市である。名古屋市の生率の低下は高齢者を支える現役世代の減少へと人口推移を 1970年から追って見ると，1975年とつながり，現役世代の負担が大きくなることで深1980年を除き，1992年まで増加傾向が続いている

刻な問題となっている。

が，1993年から減少に転じ，1996年までこの減少

図２は名古屋市と全国の合計特殊出生率 の推が続いている。しかし，1997年から再び増加に転移を表しているが，出生率の低下は，名古屋市にじ，さらに近年，名古屋市における最大人口を更おいても全国と同様の減少傾向を辿っている。そ新し続けている（図１参照）。

して，観察期間全般にわたり，名古屋市の出生率は全国に比べて約 0.1ポイント低く，特に大都市

図１における女子の出生率の低下を伺わせるものであ

名古屋市の人口推移（人）
2,200,000

る。
さらに，名古屋市について，20〜30代の女性の2,150,000

出生率を見ると（図３参照），20代の女性の出生率

2,171,278人
2,100,000

図２2,050,000

名古屋市と全国の合計特殊出生率の推移

2.5

2,000,000

2

1,950,000（年）
70 973 976 979 982 985 988 991 994 997 000
9
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2

全国出所） 名古屋市統計年鑑

1.38

名古屋市

1.5

1.27

1

そして，人口増減の要因は，一般に出生・死亡

0.5の自然増減と，転入・転出の社会増減に大別される。本稿では，これらの自然増減と社会増減のす

0

1975

1980

1985

1991

1995

1998（年）

出所） 名古屋市統計年鑑

べてを考慮して人口予測を行うことから，次に，名古屋市の自然増減（出生・死亡）と社会増減（転入・転出）について観察する。

女子の年齢別出生率を全生産期間にわたり合計した数
値。与えられた年齢別出生率に従って，１人の女性が出生過程を過ごした場合に産むと想定される生涯の平均出
生児数に相当する。

⎜ 35 ⎜

の低下が著しく，反対に 30代の女性の出生率が微

古屋市統計課公表），全国よりわずかに長寿という少ながら増加傾向にあり，女性の出産の高齢化がことなる。図４は，男女別 70〜80代の死亡率の推進んでいることが伺われる。

移を表している。全国・名古屋市ともに死亡率の減少傾向が続いているが，特に名古屋市の男性の図３ 20〜30代女性の出生率の推移

70〜80代の男性に限らず，名古屋市の男性全般に（人口千対）
250
200

場合，全国と比べると死亡率が高い。このことは，

25〜29歳名古屋市

見られる傾向である。なお，名古屋市の死亡要因

全国のうち，1999年現在，成人病３大死因である 悪性新生物 ， 脳血管疾患 ， 心疾患 が 61.3％を150
20〜24歳占めている。

30〜34歳100

2．3 名古屋市の社会増減（転入・転出）の推移

50
35〜39歳0

図５は，名古屋市における転入数・転出数，及1970 1975 1980 1985 1990 1995 1999

び社会増加（＝転入数−転出数）を表したもので出所）厚生労働省 人口動態統計 ，総務省統計局 国勢調査から算出。

ある。名古屋市の場合，年間約 10万人以上の人口が名古屋市から転出，約９万人が名古屋市へ転入

2．
2．2 死亡率（生存率）する傾向にあり，観察期間において，転入数が転

厚生労働省の発表によると，1999年現在，日本出数を上回ったのは 1986年のみである。また，の平均寿命は男性が 77.10歳，女性は 83.99歳で1980年から 1987年まで，約２万人近い人口の転あり，男女ともに世界で最も平均寿命の長い国と出が抑制され，一旦転入数と転出数の均衡が見らなっている。そして，名古屋市の平均寿命は，1999

れたが，バブル高騰期を迎え，再び転出数が転入

年現在，男性 77.32歳，女性 84.24歳であり（名数を大きく上回り，1994年まで転出増加が続いて

図４（人口千対）
300

男女別 70〜80代の死亡率の推移（人口千対）
250

男性
名古屋市
全国

250

女性
名古屋市
全国

200

200
150
150
100

85歳以上

85歳以上
100

80〜84歳

80〜84歳50

50

75〜79歳75〜79歳
70〜74歳

70〜74歳001970 1975 1980 1985 1990 1995 1999
出所）厚生労働省

1970 1975 1980 1985 1990 1995 1999

人口動態統計 ，総務省統計局⎜ 36 ⎜

国勢調査 から算出。

図５

就職・結婚を理由とした移動が多いと考えられる

名古屋市の転入数・転出数（社会増加）の推移

20〜29歳については，近年転出超過から転入超過（人）
1400001200005000へ転換している。65歳以上の高齢者の移動につい0ては大きな変化は見られない。

100000
80000

−5000

60000

−10000３．人口予測の概要

40000−1500020000

前節において，名古屋市の人口動態について見−20000てきたが，これらの人口動態を踏まえ，名古屋市

19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00

0

（年）

転入数

転出数

の将来人口予測を行う。予測期間は，名古屋市の社会増加（＝転入数−転出数）

出所） 名古屋市統計年鑑

2000年国勢調査の人口を基準とし，2005年から2020年まで，５年間隔の４時点である。

いる。そしてバブル崩壊後，再び約１万人以上の転出が抑制され，近年に至り，再び転入数と転出

3．1 予測の方法（コーホート要因法）

数の均衡が見られる。

本稿では，コーホート要因法（cohort compo-

さらに，名古屋市における人口移動を，年齢５

nent method）を用いて名古屋市の将来人口予測

区分に分けて推移を追ってみる（図６参照）。名古を行う。全国の人口予測を行っている人口問題研屋市においては，1981年から現在に至るまで，唯究所でもこの方法を用いており，各年齢層の情報

一，進学・就職世代の 15〜19歳の転入超過が継続が詳しく人口予測に反映されるという点で，人口して見られるが，この世代による転入数・転出数予測の方法の中では最も信頼性があるものとしては近年ともに減少傾向にあり，社会増加そのもの定評がある。そもそも， コーホート（cohort）

が低下してきている。一方，結婚・住宅要因が移という言葉は様々な 意 味 の 集 団 を 指 し， 世 代

動の中心と考えられる 30〜64歳については，
1994（generation）と同じ意味で使われることもある

年から 1999年まで約６千人規模の社会減少の縮が，本稿では少が見られ，０〜14歳についても，こうした両親

５歳階級別の各集団を指すものとする。

の移動に伴って同様の変化が見られる。そして，
図６ 名古屋市における年齢５区分の社会増加数の推移

020‑29歳65歳以上を基準として，各コーホートの５年間の生存率（＝（年）

１−死亡率）と移動率を仮定して，各コーホート

81828384858687888990919293949596979899

0‑14歳

−4000

に５歳加齢したｔ＋５年後の人口を求めることができる。従って，基準年次に既に生存している人

−6000
−8000

の概略を説明する。
コーホート要因法とは，各コー法である。まず，基準年 t 年の各コーホートの人口

15‑19歳

4000

−2000

まず，コーホート要因法による人口予測の方法

ホートの時間変化を軸に，人口の変化を捉える方

（人）
6000
2000

コーホート という言葉は男女別

30‑64歳−10000

口から，５年後の５歳以上の各コーホートの人口を算出することができる。一方，基準年から５年

出所） 名古屋市統計年鑑

間に新たに生まれる人口（０〜４歳人口）につい⎜ 37 ⎜

図７

成 12年国勢調査 による平成 12年 10月１日現在

コーホート要因法の概要の男女別年齢５歳階級別人口を用いた。但し，年５歳階級別男女別人口
t年

齢不詳人口は含んでいない。
生存率

出生率
女子人口
（15〜49歳）

3．2．
2 出生性比の仮定
表１は，全国と名古屋市の出生性比（女児 100に

移動率

出生性比

対する男児の比率）の推移を表している。表１より，名古屋市の場合，1990年から 105.0前後を推男女別出生数移しているのがわかる。人口問題研究所による全５歳以上の５歳階級別男女別人口

国の人口予測においては，最近５年間の出生性比の実績値に基づき，その値が将来にわたり一定であると仮定されていることから，本予測においても，名古屋市の出生性比を 105.0が将来にわたり

t＋５年

５歳階級別男女別人口一定であると仮定した。
表１ 全国と名古屋市の出生性比の推移ては，再生産年齢人口（15〜49歳女子人口）に出生率と出生性比を仮定して，５年間の出生数を求
め，同様に生存率と移動率を仮定して，ｔ＋５年

年

後の０〜４歳人口を求めることができる。コー
ホート要因法による予測の流れが図７である。
従って，コーホート要因法によって将来人口予測を行うためには，

出生性比
全

国

名古屋市

1970

107.1

105.5

1975

106.2

105.6

1980

106.0

106.6

1985

105.6

105.3

1990

105.4

104.8

⑴

基準人口

1995

105.2

105.0

⑵

将来の出生性比

1999

105.6

104.9

⑶

将来の出生率出所）厚生省⑷

将来の生存率⑸

将来の（純）移動率

人口動態統計3．2．
3 出生率の仮定（純移動率＝転入率−転出率）

第２節において，全国と名古屋市の出生率の推の５つの仮定値が必要となる。以下，本予測で用移について観察したが，図３を見てわかるように，いた５つの仮定値について説明する。

全国と名古屋市で出生率の動向は大きく変わらない。図３では，20〜30代女子の出生率しか表記し3．
2 予測のための仮定値⎜⎜基準人口と自然増減の仮定値⎜⎜ていないが，再生産年齢（15〜49歳）に属する他のコーホートについても同様のことが言える。

3．
2．1 基準人口

従って，全国の出生率については，人口問題研究

予測の出発となる基準人口は，
総務省統計局 平

所が予測を行っていることから（ 日本の将来推計⎜ 38 ⎜

人口⎜⎜平成９年１月推計⎜⎜ ），全国の出生率ときと同様，人口問題研究所より予測された全国の予測値に，最新年次のデータである 1999年の全の出生率の予測値に，最新年次のデータである

国と名古屋市の各コーホートの乖離率を乗じ，将1999年の全国と名古屋市の各コーホートの乖離

来の名古屋市の出生率と仮定した。なお，全国の率を乗じ，将来の名古屋市の死亡率と仮定した。

将来予測値には，出生率の水準に応じて各コーホートの死亡率の仮定値は付録に記した

定 ， 中位仮定 ， 高位仮定

低位仮

３つのケースがあ（付録１参照）。

るが，本予測では 中位仮定 を採択した。また，
人口問題研究所が公表した新しい将来人口予測で3．3 予測のための仮定値⎜社会増減の仮定値⎜

は，平成９年の予測より，出生率の予測値が下方3．
2節で見たように，出生・死亡の自然増減につ修正されているが，５歳階級別のデータについて

いては，その水準の低下とともに，次第に地域差はまだ公表されていないことから，平成９年の予が見られなくなっていることから，地域人口の変測値を用いている。従って，出生率の仮定につい動要因としては，社会増減である地域間の人口移ては，出生率は回復するであろうという楽観的な動が大きな要因を占めることになる。しかし，５見通しとなっており，実際には，本予測の仮定値

歳階級別のデータがそれほど公表されていないこよりは低い出生率になると予想される。なお，本とから，男女別５歳階級別に人口移動の推定を行予測に用いた出生率の仮定値を，合計特殊出生率

うことはそれほど容易なことではない。本稿では，で見たものが表２である。本予測で用いた各コー

平尾（1997）の推定方法を参考に，各コーホート

ホートの出生率の仮定は付録に記した（付録１参の人口移動の推定を行う。

照）。
表２

3．3．
1 人口移動の推定モデル

全国と名古屋市の合計特殊出生率の仮定値

各コーホートの５年間の人口移動の推定に用いたモデルは，効用格差モデルであるが，さらに信

年

全

国

名古屋市

2000

1.38

1.41

國（1974）により改良され，全国の景気で移動の

2005

1.43

1.34

調整を行うモデルである。

2010

1.50

1.41

2015

1.56

1.47

の人口移動の量，P を i 地域における移動開始時

2020

1.59

1.50

の人口としたとき，i 地域における t 期の純移動

まず， M

社会保障・人口問題研究所（平成９年推計）の中位仮定より算出。

を t 期における i 地域から j 地域へ

率 M を，M ＝∑

3．
2．4 死亡率（生存率）の仮定
名古屋市の死亡率（生存率）について見ると，出生率と同様，格差は見られるものの，動向としては男女ともに全国と大きく変わらない（図４参照）。図４では，70歳以上のコーホートの死亡率しか表記していないが，他のコーホートについても同様のことが言える。従って，出生率を仮定した

M −M
P

1

と定義する。そして，D を地域 i の t 期における地域事象とすると，i 地域と j 地域間の人口移動
は，各地域事象の格差が要因となって引き起こさ
れるが，さらに全国の景気の変動により，移動が促進または抑制される傾向にあると想定されることから，i 地域における純移動率を，⎜ 39 ⎜

M ＝η∑f

D
D

2

地価格差と所得格差を採用した。すなわち，名古屋市の所得上昇が名古屋市への魅力上昇につながと表すことができる。ここで，η は t 期の全国の景気を表す指標である。本稿では， 2 式を用いて各コーホートの純移動率の推定を行う。なお，関
数 f は線型であると仮定する。

り，名古屋市への転入を加速させるが，一方，大都市である名古屋市での住宅地地価は高いため，転入に抑制がかかるものと見られ，この２つのバランスを見て純移動率を推定するものである。なお，住宅地地価格差は，名古屋市と近隣周辺との3．
3．2 推定に用いた説明変数とデータ

地価を比較して移動の判断が行われると想定されまず，推定を行う男女別５歳階級別の純移動率のデータであるが，このようなデータは，少なくとも市レベルでは公表されていない。従って，各コーホートの純移動率を算出する必要があるが，ここでは平尾（1997）にならい，５年間の人口変動のうち，死亡によるもの以外を移動と定義し，
これを 1 で定義した純移動率とする。従って，この算出方法では地域指定ができないことから，各コーホートの純移動率は全国を対象としたものである。なお，平尾（1997）では，各コーホートの５年間の生存率（＝１−死亡率）を，全国のコー
ホート比率で代用しているが，本稿では，各コー
ホートが１歳ごとに加齢していく過程で死亡数を引き純移動率を算出している。名古屋市は政令指定都市に属することから，厚生労働省
統計

人口動態

より各歳別死亡数のデータが入手可能であり，このような計算が可能となる。詳しい算出のるため，住宅地地価格差を（名古屋市の平均住宅
地地価/愛知県の平均住宅地地価）と定義し，移動
開始年次１年前１月１日現在の地価格差で推定を行っている。そして，所得格差については（名古屋市の１人あたり所得/全国の１人あたり所得）を算出し，所得格差と定義した。さらに，移動の調整を行う全国の景気を表す指標であるが，実質GDP の平均成長率を用いて全国の景気を表すものとした。なお，移動期間以前の景気が将来の移動を刺激し促進・抑制させるのか，それとも移動
期間中の景気の良し悪しが移動に影響を及ぼすのか，あるいはその両方が効果をなすのか不明であるため，３つのパターンについてそれぞれ推定を行った（図８参照）。なお，１人あたり所得については 県民経済計算 ，住宅地地価については 地
価公示 ，実質 GDP 平均成長率は 国民経済計算よりデータを入手している。

仕方については付録に記した（付録２参照）。
次に，推定に用いる説明変数について述べる。
図８ 人口移動推定モデルの概要

地域間の人口移動そのものが研究対象になるよう，地域人口の移動は様々な要因によって引き起こされるが，今回は推定できる時点が非常に少な
いため，説明変数は必要最小限にとどめた。上山

所得・地価格差
t−５年

t年

移動期間

t＋５年

（2002）は，名古屋市の人口移動の推定を行っており，名古屋市の場合，近隣周辺間との人口移動の要因は

住宅地地価格差た人口移動の要因はが，全国を対象とし所得格差が有効であるとの結果が得られていることから，本稿では住宅地⎜ 40 ⎜

GDP平均成長率（移動期間１期前）

GDP平均成長率（移動の期間）3．
3．3 推定方法と推定結果

クロスセクション数を 10都市に増やし，推定時点

以上，名古屋市における各コーホートの５年間

５つのパネルデータを用いて推定を行った。
なお，の純移動率を，全国の景気を表す GDP 平均成長

各都市の所得格差，住宅地地価格差は，所得格差率で調整しながら，所得格差と住宅地地価格差でについては，（各都市の１人あたり所得）（全国の/推定を行う。推定期間は 1970年から 1995年まで

１人当たり所得）と定義し，住宅地地価格差につの計５時点である。従って，サンプル数が少なく

いては（各都市の住宅地地価）/（各都市が属する

自由度が非常に低いため，クロスセクション数を県の住宅地地価）と定義した。

増やし，パネルデータを用いて推定を行った。図以上，名古屋市の各コーホートの純移動率を，

９は政令指定都市 12市のうちから，
４時点以上のクロスセクション数 10，推定時点５つのパネル

純移動率のデータが得られる都市（東京区部も含

データを用いて推定を行うが，各コーホートの推める）について，男女別 15〜19歳の純移動率の推定式は人口予測に用いるため，有意となる説明変移を表したものである。

数が必要である。従って，所得格差と住宅地地価

林（2001）は， 日本の都市のほとんどが ミニ

格差の両方，あるいはどちらか片方で推定を行い，東京 化し，個性を失ってしまった。 と述べておさらに，移動の調整を行う実質 GDP 平均成長率

り，それをそのまま，日本の都市は似たような都についても，移動期間の前期・移動期間中・両期

市構造を持っている，と解釈してはならないが，の平均，の３つのパターンについてそれぞれ推定

図９を見ると，都市によって極端に異なった動きを行い，計９つのパターンについて推定を行った。

が見られるわけではない。これは 15〜19歳の一例

その結果，t 統計量から判断し，説明変数が一番有であるが，他のコーホートについても同様のこと

意となるものを採択した。推定方法は，個別効果が言える。従って，各コーホートの純移動率を，を考慮し，まず，説明変数と誤差項が相関しない

図９

男女別 15〜19歳の純移動率の推移

男

0.4
0.35

0.3

0.3

0.25

0.25
0.2

0.2

0.15

0.15

0.1

0.1

0.05

0.05

0
−0.05
−0.1

女

0.35

1975

1980

1985

1990

1995

0
1975

札幌
横浜
名古屋
大阪
北九州

東京区部
川崎
京都
神戸
福岡

−0.05

出所）総務省統計局 国勢調査 と厚生労働省
各時点，過去５年間の純移動率を表す。

⎜ 41 ⎜

1980

1985

札幌
横浜
名古屋
大阪
北九州

人口動態統計

から算出。

1990

1995

東京区部
川崎
京都
神戸
福岡

表３
被説明変数 実質 GDP
０〜４歳
→5〜9歳
５〜９歳
→10〜14歳
10〜14歳→15〜19歳
15〜19歳→20〜24歳
20〜24歳→25〜29歳
25〜29歳→30〜34歳
30〜34歳→35〜39歳
35〜39歳→40〜44歳
40〜44歳→45〜49歳
45〜49歳→50〜54歳
50〜54歳→55〜59歳
55〜59歳→60〜64歳
60〜64歳→65〜69歳
65〜69歳→70〜74歳
70〜74歳→75〜79歳
75〜79歳
80〜84歳
80〜84歳→85〜89歳
85歳以上→90歳以上一期前係数

純移動率推定結果（男性）
所得格差 地価格差 モデル−

一期前

0.16600.0177(2.84)

平均

0.0356−

平均−0.0066−

平均−0.0019−平均−0.0018−平均−0.0022−平均−0.0072−

平均−0.0154−

平均−0.0127−平均−0.0030−平均

0.0107平均

0.0050平均−0.0003

平均−0.0080−

平均−0.0033

−

平均

S. E.

D. W.

−0.0035R
0.7549 0.0230 1.9483(−2.69) ［0.46］−0.0022R−0.0114−0.7359 0.0161 1.9082(−2.43) ［0.09］
0.0448 −0.0388 F(w)0.10410.9606 0.0419 1.9479(12.82) (−6.99) ［54.41］−0.0086

一期前

Adj. R−0.0240F
0.9033 0.0582 1.8569(−2.84) ［7.08］−0.0161R
0.8148 0.0503 1.5120(−2.44) ［4.85］−0.0183R
0.8187 0.0324 1.9634(−4.36) ［2.68］−0.0089R
0.7170 0.0251 1.9204(−3.07) ［0.96］−0.0062R
0.5711 0.0208 1.9646(−2.61) ［0.06］−0.0071
R
0.5112 0.0169 1.8310(−3.52) ［0.13］−0.0087
R
0.5835 0.0167 1.7047(−4.32) ［0.02］−0.0091R
0.7611 0.0172 1.4468(−4.20) ［0.0002］−0.0037R
0.8188 0.0131 1.7160(−2.20) ［0.06］

0.0029(3.47)
0.0028(1.75)
0.0024(1.52)−0.0016R
0.7814 0.0106(−2.39) ［0.33］−0.0063 F(w)0.9305 0.0092(−5.04) ［73.28］−0.0048F
0.8239 0.0098(−1.87) ［23.06］−0.0047F
0.8550 0.0095(−1.88) ［23.19］−0.0027R
0.7298 0.0123(−1.72) ［0.49］

1.8443
2.0961
1.7396
2.09
2.0238−0.0149R
0.6653 0.0200 1.8718(−6.17) ［0.05］

注１）推定期間1970年〜1995年。サンプル数45。
注２） 被説明変数 は，各コーホートの５年間の純移動率を， 係数 は名古屋市の係数を， 実質 GDP
は最も有効であった期間を表している。 モデル では，ランダム・イフェクトの場合 Ｒ を，
フィックスド・イフェクトの場合 Ｆ で表し，さらにフィックスド・イフェクトの場合，不均一分散を考慮して推定を行った場合 F(w) で表している。 − は説明変数が有意で無かったことを表している。
注３）下段（ ）内は t-統計量を，［ ］内は Wu-Hausman test の統計量（帰無仮説のもとで自由度１
あるいは２のカイ２乗分布に従う。本推計では５％水準で考慮している。
）を表している。

ランダム・イフェクト モ デ ル（random effect

行った。さらに，フィックスド・イフェクトモデ

model）で推定を行い，上記９つのパターンから一ルが採択された場合，Jarque‑Bera 統計量から，

番良い t 統計量の得られたモデルを採択した。次各クロスセクションに不均一分散が見られるかどに，このモデルについて Wu‑Hausman test を行うかを判定し，不均一分散が見られた場合，グルーい，ランダム・イフェクトモデルとフィックスド・

プによって誤差項の分散が異なることを考慮した

イフェクトモデル（fixed effect model）の選択を推定を行った。以上の方法で推定した最終結果が⎜ 42 ⎜

表３
被説明変数 実質 GDP
０〜４歳
→５〜９歳
５〜９歳
→10〜14歳
10〜14歳→15〜19歳
15〜19歳→20〜24歳
20〜24歳→25〜29歳
25〜29歳→30〜34歳
30〜34歳→35〜39歳
35〜39歳→40〜44歳
40〜44歳→45〜49歳
45〜49歳→50〜54歳
50〜54歳→55〜59歳
55〜59歳→60〜64歳
60〜64歳→65〜69歳
65〜69歳→70〜74歳
70〜74歳→75〜79歳
75〜79歳→80〜84歳
80〜84歳→85〜89歳
85歳以上→90歳以上

一期前
一期前
期間中

係数

純移動率推定結果（女性）
所得格差 地価格差モデル

Adj. R

S. E.

D. W.

−0.0037R
0.7398 0.0235 1.9300(−2.78) ［0.26］−0.0028R−0.0166−
0.7733 0.0158 2.1267(−2.84) ［0.06］
0.02821 −0.0234
F
0.06550.7569 0.0376 1.7559(3.55) (−3.31) ［20.50］−0.0120−0.0056(2.73)
0.0214(4.04)

一期前

0.1196

平均−0.0598

平均−0.0095−

一期前−0.0096−

一期前−0.0148−

平均−0.0166−

平均−0.0138−

平均−0.0122−平均−0.0066

0.0034(1.83)

期間中−0.0040−

一期前

0.1410

期間中−0.1251

平均−0.0102

期間中−0.0092−

平均−0.0015−−0.0084 F(w)0.9857 0.0459 2.088(−3.21) ［11.58］−0.0217 F(w)0.9120 0.0638 1.4787(−2.98) ［167.26］−0.0079F0.7700 0.0296 2.2006(−2.24) ［6.43］−0.0030R
0.7211 0.0207 2.0370(−2.57) ［0.53］−0.0027R
0.7322 0.0151 2.1412(−2.88) ［0.15］−0.0047
R
0.7321 0.0134 1.8537(−3.75) ［0.15］−0.0050R
0.7410 0.0147 1.3811(−2.67) ［0.08］

0.0039(3.44)
0.0009(1.86)
0.0030(1.76)−0.0004R
0.8594 0.0113 1.5161(−3.01) ［0.13］−0.0043R
0.8517 0.0104 1.6776(−1.44) ［3.95］−0.0017R
0.8254 0.0105(−2.20) ［0.03］−0.0037 F(w)0.8982 0.0223(−2.80) ［1.76］
F(w) 0.7758 0.0343−［6.60］−0.0048R
0.8721 0.0106(−1.75) ［3.90］−0.0026R
0.7786 0.0141(−2.70) ［0.005］

1.66682.4582
1.59652.0474
1.9126−0.0086R
0.5153 0.0192 1.8014(−3.85) ［0.61］

注１）推定期間1970年〜1995年。サンプル数45。
注２） 被説明変数 は，各コーホートの５年間の純移動率を， 係数 は名古屋市の係数を， 実質 GDP
は最も有効であった期間を表している。 モデル では，ランダム・イフェクトの場合 Ｒ を，
フィックスド・イフェクトの場合 Ｆ で表し，さらにフィックスド・イフェクトの場合，不均一分散を考慮して推定を行った場合 F(w) で表している。 − は説明変数が有意で無かったことを表している。
注３）下段（ ）内は t-統計量を，［ ］内は Wu-Hausman test の統計量（帰無仮説のもとで自由度１
あるいは２のカイ２乗分布に従う。本推計では５％水準で考慮している。
）を表している。
注４） 65〜69歳→70〜74歳 では，統計量からランダムモデルを採択する方が望ましいと思われるが，有効な説明変数が得られなかったことから，フィックスモデルを採択している。

表３である。

て，一番移動性向の大きい年齢層と思われるが，表３の推定結果より，男女ともに地価格差は全

このような年齢層において，都市での所得上昇（効

般的に有効となり，所得格差については，10代お用上昇）が都市への転入を促進させることになる。

よび 20代前半，さらに，60代後半で有効なものが

特に，10〜14歳のコーホートが 15〜19歳に成長得られた。10代・20代は，進学・就職を理由としする場合，移動要因として有効となった所得格差⎜ 43 ⎜

と地価格差の両方の係数を比較してみると，男女格差についてはさらに縮小傾向が見られる（図 10

ともに，地価上昇による転入抑制よりも，所得上参照）。しかし，名古屋市での所得が全国に比べて昇による転入促進の効果の方が大きく，経済的負低くなるとは想定しがたいので，所得格差につい担は親が負っているということもあるが，地価のて は，最 新 の データ で あ る 1998年 の 所 得 格 差

高さから都市での居住を敬遠するよりは，都市へ

1.098が 2020年まで一定と仮定し，住宅地地価格の魅力が引き金となり移動する傾向が高い。また，差についても，最新のデータである 1999年の地価

60代後半の年齢層で，所得格差が有効であるもの

格差 1.479が 2020年まで一定と仮定した。そしが得られたが，所得格差を効用格差と置き換えてて，移動の調整を行う全国の実質 GDP 平均成長

見れば，退職を機に，医療機関や福祉施設などの率については，日本経済研究センターが全国の生活の利便性を求めて都市に流入する可能性があGDP について長期予測を行っており，その予測値ると考えられる。

を採択した。日本経済研究センターでは，３つの全般的に有効となったのは住宅地地価格差であ

日本経済のシナリオを想定し，それぞれのケース

り，都市での居住を選択するか否かは，住宅地のについて実質 GDP 平均成長率の予測を行ってい

地価が大きな要因となっている可能性がある。地る（表５参照）。

価格差について，各コーホートの係数を比較して本稿では，名古屋市の各コーホートの純移動率

みると，男女ともに 10〜20代の係数が大きく，全を，所得格差・地価格差については現在の格差が般的に男性の方が女性より係数が大きい。就職・2020年まで将来にわたり一定と仮定し，移動の調

結婚を機に住宅を選択するこの年齢層において，整を行う実質 GDP の平均成長率については，日

地価格差に対する移動性向が高いことは，実感と本経済研究センターより提示された３つのパター

符合した結果である。また，男女 10歳未満コーンについてそれぞれ予測を行った。各コーホート

ホートの係数と，女子 30代の係数を比較してみるの純移動率の予測結果は付録１に記した。

と，ともに似たような係数が得られており，10歳未満の幼児・児童が母親と一緒に行動する様子が図 10 所得格差と住宅地地価格差の推移伺われる。そして，移動の調整を行う実質 GDP の

2
1.9
1.8
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1

平均成長率については，男性の場合，一期前，あるいは一期前と移動期間中の景気が移動を刺激す
ることになり，一期前があまり見られなかった女性の場合と異なり，景気の動向に敏感に反応する傾向がある。

3．
3．4 純移動率の予測
本稿では，表３で得られた推定式を用い，名古屋市の各コーホートの純移動率を予測する。従って，所得格差・住宅地地価格差，および実質 GDP

地価格差

1.479

所得格差

1.098

1970 1975 1980 1985 1990 1995 1998 1999

出所）所得格差（名古屋市の１人あたり所得/全国の１人あたり所得）：経済企画庁 県民経済計算年報 ，住宅地地価格差（名古屋市の住宅地地価/愛知県の住宅地地価）： 地価公示 より算出。

平均成長率の将来値を必要とするが，住宅地地価格差については近年比較的安定しているが，所得⎜ 44 ⎜

表４

日本経済の３つのシナリオ

ら人口が転出するモデルとなっている。従って，民間を含め大胆に改革に取り組み，経済社会
積極ケース は問題の解決に向けて大きく前進し，積極的な政策に転換することが可能なケース。
部分的に改革が行われ，財政は持ちこたえる
中間ケース が，政府債務の増大により大きなリスクを抱えるケース。
日本経済が抱える諸問題を直視せず，それらの解決を先送りするケース，すなわち，対外停滞ケース
面においても財政においても，経済社会の破綻が避けられないケース。
実質 GDP 平均成長率の予測値

停滞ケースより積極ケースの方が人口減少が大きい結果となる。そして，日本の景気が回復する積
極ケースでは，2020年までには約 10万人近い人
口減少が見られ，財政が持ちこたえる程度の中間ケースでは，2020年までに約５万人の人口減少が見られる。さらに，年齢別割合の予測値を見ると，2000年国勢調査時では，生産年齢人口（15〜64歳）の割合は 70.1％であるが，どのケースにおいても2020年までには約 63％と７ポイントの減少が見

実質 GDP 成長率 2000‑05 2005‑10 2010‑15 2015‑20
停滞ケース

0.3

0.1

−0.1

−0.1

中間ケース

0.9

1.0

0.5

0.3

積極ケース

1.4

2.2

1.0

0.6

られ，老齢人口（65歳以上）の割合は，2000年時
点での 15.8％から，どのケースにおいても 2020
年までには約 25％と，約 10ポイントの高齢化が出所）日本経済研究センター（http://www.jcer.or.jp/research/
long/long/html）2001年３月22日公表。

進むことになる。特に男女別に眺めてみると，女性の老齢人口は，現在 17.9％から 2020年までには約 30％に上昇し，名古屋市の女性の３人に１人が高齢者となる可能性がある。

４．名古屋市の将来人口予測

なお，人口問題研究所より，全国と各都道府県

平成 12年（2000年）国勢調査の人口を基準との年齢別割合の将来値が公表されていることからし，第３節で仮定した出生性比，出生率，生存率（表６参照），本稿の予測値と，全国および３大都（死亡率），純移動率を用いて，2005年・2010年・

市圏の中核をなす３つの県との比較を行ってみ2015年・2020年の４時点における名古屋市の人口た。

予測を行った。各コーホートの純移動率の仮定値

まず年少人口（15歳未満）の割合について見るにおいて，３つのパターンの全国実質 GDP の平と，名古屋市の年少人口の割合は，2020年まで，均成長率を想定しているため，この３つのパター

どのケースにおいても 12.2％まで減少となり，全ンについて，それぞれ名古屋市の将来人口予測を

国の年少人口の割合は保つ結果である。また，愛行うことになる。予測結果が表５である。

知県について見ると，2000年から 2020年まで，年表５の予測結果より，2005年の人口は，日本経

少人口が 2.9％減少すると予想されているが，名済が停滞ケースの場合，2000年より増加する結果

古屋市において 1.9％の減少が予想されるのと比が得られているが，名古屋市の場合，2002年２月

べると，愛知県での少子化は，名古屋市を除く市

１日現在 2,179,512人であり，停滞ケースの場合町村で少子化が進むと予想される。そして，生産も含め，全てのケースについて 2005年には 2002

年齢人口について見ると，2000年現在，名古屋市

年の人口より減少することになる。この予測モデ

は東京都，大阪府に比べて一番割合が小さいが，ルでは，人口変動の要因うち，人口移動について

2020年には大阪府の生産年齢人口が最も減少すほとんど地価格差で説明しているため，景気が回るものと予想される。さらに老齢人口の割合につ復し，名古屋市の地価が上昇すると，名古屋市か

いて見ると，2000年現在，名古屋市と愛知県を比⎜ 45 ⎜

表５

名古屋市の将来人口予測結果

停滞ケース
2000

2005

2010

2015

中間ケース
2020

2005

2010

積極ケース

2015

2020

2005

2010

2015

2020

総数（人）

2,171,557 2,174,221 2,183,795 2,177,388 2,155,805 2,169,681 2,166,812 2,147,714 2,118,049 2,165,893 2,149,401 2,115,728 2,079,943

男性

1,081,094 1,087,619 1,101,888 1,107,335 1,104,544 1,084,324 1,089,848 1,086,504 1,078,095 1,081,575 1,077,472 1,064,172 1,051,541

女性

1,090,463 1,086,602 1,081,907 1,070,053 1,051,261 1,085,357 1,076,964 1,061,210 1,039,954 1,084,318 1,071,929 1,051,556 1,028,402

年齢別割合（％）
総数

男性

女性

15歳未満

14.1

13.5

13.2

12.8

12.2

13.5

13.2

12.8

12.2

13.5

13.3

12.8

12.2

15〜64歳

70.1

68.3

66.0

63.5

62.9

68.2

65.9

63.3

62.7

68.2

65.8

63.1

62.5

65歳以上

15.8

18.2

20.8

23.8

24.9

18.2

20.9

23.9

25.1

18.2

20.9

24.1

25.3

15歳未満

14.5

13.8

13.5

12.9

12.3

13.9

13.5

13.0

12.3

13.9

13.6

13.1

12.4

15〜64歳

71.9

70.6

68.7

66.5

66.2

70.5

68.5

66.2

66.0

70.5

68.4

66.0

65.7

65歳以上

13.5

15.6

17.9

20.6

21.5

15.6

17.9

20.8

21.7

15.6

18.0

20.9

21.9

15歳未満

13.7

13.2

13.0

12.6

12.1

13.2

13.0

12.5

12.0

13.2

12.9

12.5

11.9

15〜64歳

68.4

65.9

63.3

60.4

59.4

65.9

63.2

60.3

59.4

65.9

63.2

60.3

59.3

65歳以上

17.9

20.9

23.8

27.0

28.5

20.9

23.8

27.1

28.6

20.9

23.8

27.2

28.8

※2000年は国勢調査結果。

表６ 年齢別割合の予測値
全

国

東

京 都

愛

知 県

大

阪

府

2000 2005 2010 2015 2020 2000 2005 2010 2015 2020 2000 2005 2010 2015 2020 2000 2005 2010 2015 2020
年齢別割合
（％）
15歳未満 14.6 13.9 13.4 12.8 12.2 11.8 11.6 11.4 11.1 10.6 15.4 14.9 14.3 13.4 12.5 14.2 13.8 13.4 12.5 11.8
総数 15〜64歳 68.1 66.2 64.1 61.2 60.0 72.3 69.9 67.5 65.0 64.7 70.1 67.8 65.3 62.7 62.1 70.8 67.9 64.7 61.7 61.1
65歳以上 17.4 19.9 22.5 26.0 27.8 15.9 18.5 21.1 23.8 24.7 14.5 17.3 20.4 23.9 25.5 15.0 18.3 21.9 25.7 27.1
出所）国立社会保障・人口問題研究所より。
※2000年は国勢調査結果。

べると，名古屋市の老齢人口の割合が大きいが，困難であり，本稿でも，所得格差と住宅地地価格

2020年には愛知県の老齢人口の割合の方が大き差しか移動要因を考慮していない。念のため，こくなる可能性がある。

の予測モデルを用いて，1995年国勢調査の人口を基準にして，2000年の人口予測を行い，2000年国勢調査から得られた現実値と比較してみると，女

５．まとめ

性については男性に比べると当てはまりが良く，

本稿では，行財政の政策を考える上で，あらゆ

各コーホート予測人口の誤差の分散も約 1000人

る基盤となる人口について，名古屋市を対象としほどであったが，男性については約 2000人となて将来人口予測を行った。人口予測に用いた手法

り，男性についてこの予測モデルはあまり当てははコーホート要因法であり，各年齢階層別に，自まりが良くない。そもそも，名古屋市における人然増減・社会増減のすべてを組み込むことができ

口移動の動向を，
ここ 20年間男女別に眺めて見るるため，人口予測の手法としては，現在最も信頼と，女性の方は比較的安定しているが，男性の方

性のあるものとして定評を得ている方法である。

は変動が激しく，男性については，所得格差や地

しかし，地域人口の変動において，一番大きな要

価格差のみで移動要因を説明しきれないことを意因を占めるのは地域間人口移動ついて，５歳階級味している。地域間人口移動の要因は年々多種多別に人口移動の予測を行うことはデータの制約上様化しており，いかに現状に即した移動要因を⎜ 46 ⎜

と就業機会節の説明力 ， 人口学研究 ，第 27号，

コーホート要因法に組み込むことができるかが，2000年 12月，pp. 23‑26．

今後の課題である。
コーホート要因法の一番の利点は，時間を軸として，各年齢階層の動向を詳しく探ることができ［６］ 大友篤， 地域分析入門 ，東洋経済新報社，1997
年．
［７］ 各務和彦・福重元嗣， 人口移動から見た地域間環
境格差 ，preprint，2001年．

ることである。各地方自治体が，地域事情に即した行財政政策を策定していくためには，まずは基［８］ 桜川幸恵，地域間人口変動による生活関連社会資本評価 ，名古屋市立大学経済，Discussion Papers

盤となる人口規模・人口構造を的確に捉えることが必要であり，コーホート要因法による人口予測の必要性は，全国のみならず，地域においてもますます必要になるものと思われる。

in Economics，No. 295，2001年５月．
［９］ 濱英彦，日本人口構造の地域分析⎜⎜その変動過
程・転換局面・将来展望⎜⎜ ，千倉書房，1982年．
［10］ 林宜嗣， 都市の再生 ，日本経済新聞，2001年．
［11］ 平尾元彦・若崎慶正， コーホート要因法による地域人口予測の課題⎜⎜山口県を例として⎜⎜ ，九州
経済調査月報，Vol. 51，No. 5，1997年５月，
］pp.

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［17］ 上山仁恵，地域人口移動の推定⎜⎜名古屋市の事［５］ 伊藤薫，戦後日本の人口移動に対する所得格差説⎜ 47 ⎜

例⎜⎜ preprint．

付録１．本稿で用いた名古屋市人口予測の仮定値
名古屋市の出生率の仮定値
1999

2005

2010

2015

2020

15〜19歳 0.004779 0.003685 0.003695 0.003994 0.003912
20〜24歳 0.029843 0.027840 0.028421 0.028411 0.028671
25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳0.093736
0.088662
0.027295
0.003004
0.0001100.094867 0.095873 0.098212 0.099202
0.096293 0.097522 0.100154 0.101549
0.039029 0.043405 0.045357 0.046802
0.007796 0.011819 0.014140 0.015251
0.000635 0.001841 0.003121 0.004057

注１）1999年は名古屋市の現実値（厚生労働省 人口動態統計 より）。将
来値は，社会保障・人口問題研究所による全国の将来出生率（1997年推計・中位仮定）から，1999年の全国と名古屋市の乖離率を用いて算出。
注２）出生性比は，女児100に対して男児105.0が2020年まで一定であると仮定する。
注３）５年間の出生児数は，基準年時と５年後の再生産年齢（15〜49歳）に属する各女子コーホートの出生率から，各女子コーホートの平均
出生児数を求め，それに５を乗じて算出した。

⎜ 48 ⎜

名古屋市の生存率の仮定値
年齢
出生児
０〜４歳
→５〜９歳
５〜９歳
→10〜14歳
10〜14歳→15〜19歳
15〜19歳→20〜24歳
20〜24歳→25〜29歳
25〜29歳→30〜34歳
30〜34歳→35〜39歳
35〜39歳→40〜44歳
40〜44歳→45〜49歳
45〜49歳→50〜54歳
50〜54歳→55〜59歳
55〜59歳→60〜64歳
60〜64歳→65〜69歳
65〜69歳→70〜74歳
70〜74歳→75〜79歳
75〜79歳
80〜84歳
80〜84歳→85〜89歳
85歳以上→90歳以上女性2015‑20

2000‑05

2005‑10

2010‑15

0.995764 0.995932 0.996032 0.996090

0.996850.997062 0.997194 0.997281

0.998453 0.998542 0.998596 0.998635

0.998963 0.999039 0.999094 0.999128

0.999169 0.999228 0.999270 0.999300

0.999657 0.999697 0.999727 0.999749

0.998575 0.998652 0.998716 0.998763

0.999474 0.999512 0.99954

0.997480.999098 0.999154 0.999199 0.999237

2000‑05男性

2005‑10

2010‑15

0.997623 0.997732 0.997821

2015‑20

0.99956

0.997165 0.997326 0.997455 0.997567

0.998733 0.99882

0.996934 0.997129 0.997287 0.99742

0.998441 0.998571 0.998686 0.998779

0.996534 0.996761 0.996959 0.99713

0.997593 0.997742 0.997876 0.997998

0.993859 0.994064 0.994262 0.994456

0.996210.989097 0.989407 0.989704 0.989992

0.993866 0.994164 0.99445

0.982733 0.983168 0.983596 0.984008

0.990674 0.991095 0.991494 0.991876

0.971021 0.971473 0.971927 0.972371

0.986805 0.98727

0.949888 0.950762 0.951464 0.952063

0.978674 0.979525 0.980219 0.980793

0.922

0.966480.924304 0.925869 0.927071

0.998889 0.998949

0.996392 0.996564 0.996727
0.994717

0.987713 0.988148

0.967910 0.968961 0.969745

0.880232 0.883848 0.886623 0.888791

0.944427 0.946614 0.94818

0.811129 0.817172 0.821807 0.825418

0.901563 0.905775 0.908791 0.910988

0.703560 0.713451 0.721049 0.726956

0.820230.54759

0.690055 0.70385

0.561736 0.57269

0.581249

0.319396 0.332793 0.343384 0.351829

0.949321

0.828270 0.834036 0.838229
0.713777 0.720997

0.425589 0.440535 0.451408 0.45938※社会保障・人口問題研究所によるの全国将来生存率（1997年推計）から，1999年の全国と名古屋市の乖離率を用いて算出。

⎜ 49 ⎜

名古屋市の純移動率の仮定値
年

齢

2000‑05

０〜４歳−0.04123→５〜９歳

男
2005‑10−0.04419

性2010‑15

2015‑20

2000‑05

女
2005‑10性2010‑15

2015‑20−0.044683 −0.042217−0.043228 −0.046348 −0.046868 −0.044268

５〜９歳−0.027051 −0.028913 −0.029224 −0.027672→10〜14歳−0.029035 −0.031372 −0.031762 −0.029814

10〜14歳→15〜19歳

0.100929

0.099037

0.100118

0.10201

0.063636

0.063433

0.064445

0.06485

15〜19歳→20〜24歳

0.161689

0.153067

0.15163

0.158815

0.11789

0.114503

0.113938

0.116761

20〜24歳−0.001589 −0.009501→25〜29歳−0.00498

0.002932−0.064026 −0.066506 −0.065089 −0.062609

25〜29歳→30〜34歳

0.01491

0.023916−0.016209 −0.020103 −0.017878 −0.013983

30〜34歳−0.010805 −0.015214 −0.012695 −0.008286→35〜39歳−0.031728 −0.034265 −0.034687 −0.032573

35〜39歳−0.001758 −0.004836 −0.003077→40〜44歳

1.13E−06−0.020451 −0.02272−0.023098 −0.021208

40〜44歳→45〜49歳

0.018929

0.015419

0.017425

0.020935−0.005109 −0.00741−0.006095 −0.003793

45〜49歳→50〜54歳

0.025003

0.020713

0.0231640.027455−0.001235 −0.003679 −0.002282

50〜54歳→55〜59歳

0.019348

0.014851

0.017421

0.021918−0.014964 −0.015342 −0.015102 −0.014892

55〜59歳−0.006979 −0.008796 −0.007757 −0.00594→60〜64歳−0.012006 −0.012806 −0.012349 −0.011548

60〜64歳−0.000503 −0.002097 −0.001186→65〜69歳

0.000408−0.00709

65〜69歳→70〜74歳

0.007248

0.005242

0.006388

0.008394

0.140686

70〜74歳→75〜79歳

0.002748

0.001455

0.002194

0.003487−0.124191 −0.124095 −0.124574 −0.124766−0.002672 −0.004085 −0.003278 −0.001865−0.004739 −0.005942 −0.005255 −0.004052

75〜79歳
80〜84歳0.018770.009763

80〜84歳−0.0257−0.027024 −0.026268 −0.024946→85〜89歳
85歳以上−0.015613 −0.022939 −0.018753 −0.011427→90歳以上0.000163−0.007331 −0.006121 −0.005637
0.140124

0.140031

0.140499−0.013601 −0.013966 −0.012142 −0.011413−0.029502 −0.033726 −0.031312 −0.027088※再生産年齢（15〜49歳）に属する各女子コーホートから生まれた出生児の純移動率は，母親である各女子コーホートの純移動率と同じと仮定する。

⎜ 50 ⎜

⎜ 51 ⎜

100,365

97,467

96,190110,851

139,851

151,839

185,555

162,274

147,549

129,895

139,674

171,519

145,126

124,262

117,274

72,29447,347

23,591

11,298

10〜14歳

15〜19歳

20〜24歳25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳

50〜54歳55〜59歳

60〜64歳65〜69歳

70〜74歳75〜79歳

80〜84歳85〜89歳

90歳以上

396,066

15〜64歳

65歳以上

女

総

数

男

2010年
女

総

数

男

2015年
女

総 数

男

2020年
女

68.3

18.2

15〜64歳

65歳以上

15.6

70.6

13.8

169,449

767,603150,567

2,905

7,043

16,861

33,76849,83059,042

72,181

88,597

72,341

67,04175,85383,82996,20780,64073,37457,54049,206

49,68551,676

288,787

13,61030,196

55,836

93,591

123,660

137,041

164,105

137,526

130,308

147,889

160,036

181,653

153,011

136,054

126,255

104,237

94,68296,00898,097

20.9

65.9

13.2

226,617

20.8

66.0

13.2

453,934

716,530 1,441,074

143,455

8,393

16,54830,48638,52667,44465,22072,94582,922

67,33362,854

71,69678,44589,34871,19966,47753,311

46,98447,782

48,689

17.9

68.7

13.5

196,846756,763

148,279

3,238

9,064

24,05640,92952,747

66,812

83,80072,04867,91676,78983,47895,34182,75173,72366,70654,211

48,30249,47050,507

278,034

17,70735,58073,28399,179136,432

155,211

131,759

128,548

148,718

160,744

179,444

150,172

137,699

123,257

118,948

102,673

93,337

93,94390,754

23.8

63.3

13.0

257,088

23.8

63.5

12.8

517,392

684,311 1,381,962

140,508

10,372

21,132

31,78052,662

70,91370,22980,30565,47862,392

71,10076,55886,31270,26062,33159,54950,026

46,38046,53847,590

20.6

66.5

12.9

228,232

735,848

143,255

4,187

13,21329,501

43,60859,95077,773

68,273

67,84678,01384,70095,12882,231

76,044

67,33463,00953,27048,126

48,40446,725

262,699

21,83547,59878,159109,905

154,434

124,745

123,272

146,889

161,893

180,471

148,568

135,354

125,020

116,327

117,372

101,264

91,39787,006

84,296

27.0

60.4

12.6

289,160

24.9

62.9

12.2

536,676

646,114 1,356,430

134,779

13,52022,36743,782

55,571

76,48277,43863,48660,70270,70576,04484,316

67,941

61,65555,92355,93949,40345,21145,53944,029

21.5

66.2

12.3

237,555

731,641

135,348

6,105

16,46731,70749,802

69,99863,47664,36778,06886,18996,64382,13675,674

69,63663,751

62,072

53,10547,121

44,82743,400

28.5

59.4

12.1

299,121624,789

127,351

15,73031,13146,45260,10384,436

61,26958,90568,82175,704

83,82866,432

59,68055,38452,57655,30048,15944,27642,17940,896※社団法人 日本経済研究センター長期経済予測より。 停滞ケース とは，日本経済が抱える諸問題を直視せず，それらの解決を先送りするケース，すなわち，対外面においても財政においても，経済社会の破綻が避けられないケースである。2000年から2025年までの実質 GDP 成長率を0.1と予測。
（http://www.jcer.or.jp/research/long/long/html）

13.5

15歳未満

年齢別割合(％)

294,022

1,484,133

15歳未満

（再掲）

男

2005年

2,174,221 1,087,619 1,086,602 2,183,795 1,101,888 1,081,907 2,177,388 1,107,335 1,070,053 2,155,805 1,104,544 1,051,261

数

５〜９歳

数

総

０〜４歳

総

単位（人）

名古屋市の人口予測結果（停滞ケースの場合）

⎜ 52 ⎜

100,049

97,467

96,190110,706

139,851

151,133

184,526

161,954

147,348

129,570

139,270

171,167

144,955

124,076

117,178

72,27647,28023,522

11,163

10〜14歳

15〜19歳

20〜24歳25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳

50〜54歳55〜59歳

60〜64歳65〜69歳

70〜74歳75〜79歳

80〜84歳85〜89歳

90歳以上

395,495

15〜64歳

65歳以上

女

総

数

男

2010年
女

総

数

男

2015年
女

総 数

男

2020年
女

68.2

18.2

15〜64歳

65歳以上

15.6

70.5

13.9

169,116

764,804

150,404

2,846

7,027

16,83233,722

49,73458,95572,062

88,25472,07866,84275,652

83,50995,48180,09673,37457,45649,206

49,68551,513286,970

13,15330,00655,62693,433

123,185

136,475

163,286

136,397

129,039

146,762

158,990

179,511150,155

134,457

125,414103,953

94,47895,40197,091

20.9

65.9

13.2

226,379

20.9

65.9

13.2

451,878715,676 1,427,964

143,3028,317

16,49530,44838,55467,444

65,121

72,89382,91367,19262,72871,69678,44589,04571,037

66,47753,25046,98447,782

48,536

17.9

68.5

13.5

195,567

746,921

147,360

3,059

9,001

23,922

40,71352,41666,456

83,132

71,091

67,10076,016

82,61093,71980,64872,48066,11354,012

48,21049,161

49,989274,356

16,98035,316

72,916

98,689135,539

154,047

130,297

126,626

146,512

158,689

176,409146,327

134,151

120,991

117,668

102,201

92,44892,53789,371

23.8

63.2

13.0

256,311

23.9

63.3

12.8

513,487

681,043 1,359,871

139,610

10,09421,00531,70452,72070,76970,01980,15465,306

61,93970,74676,38085,792

69,507

61,97759,30149,941

46,26846,24047,102

20.8

66.2

13.0

225,615

719,502141,387

3,915

13,071

29,22343,19059,34576,871

67,08966,38476,52983,19892,893

79,37973,36365,61562,07852,97447,68947,68546,013

258,169

21,04647,261

77,613109,095

153,074

123,162

121,196

144,202

159,040

176,665

144,247

131,231

121,548

114,159

116,207

100,134

89,83585,40982,925

27.1

60.3

12.5

287,872

25.1

62.7

12.2

531,251

640,369 1,328,629

132,969

13,06522,245

43,69355,49976,194

77,176

63,20860,242

69,98375,491

83,516

66,94860,78855,37655,59049,22744,75944,85243,358

21.7

66.0

12.3

233,736

711,325

133,034

5,782

16,25731,31749,19068,96762,22362,80776,091

84,151

93,90778,93872,54567,014

62,10861,27152,493

46,33244,00842,694

28.6

59.4

12.0

297,515

617,304

125,135

15,26431,004

46,29659,905

84,10760,93958,38968,111

74,88982,75865,30958,68654,53452,05154,93647,641

43,503

41,401

40,231※社団法人 日本経済研究センター長期経済予測より。 中間ケース とは，部分的に改革が行われ，財政はもちこたえるが，政府債務の増大により大きなリスクを抱えるケースである。2000年から2025年までの実質 GDP 成長率を0.6と予測。（http://www.jcer.or.jp/research/long/long.html）

13.5

15歳未満

年齢別割合(％)

293,706

1,480,480

15歳未満

（再掲）

男

2005年

2,169,681 1,084,324 1,085,357 2,166,812 1,089,848 1,076,964 2,147,714 1,086,504 1,061,210 2,118,049 1,078,095 1,039,954

数

５〜９歳

数

総

０〜４歳

総

単位（人）

名古屋市の人口予測結果（中間ケースの場合）⎜ 53 ⎜

99,784

97,467

96,190110,584

139,851

150,544

183,669

161,687

147,181129,299

138,932

170,872

144,813

123,922

117,097

72,26247,223

23,465

11,051

10〜14歳

15〜19歳

20〜24歳25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳

50〜54歳55〜59歳

60〜64歳65〜69歳

70〜74歳75〜79歳

80〜84歳85〜89歳

90歳以上

395,020

15〜64歳

65歳以上

女

総

数

男

2010年
女

総

数

男

2015年
女

総 数

男

2020年
女

68.2

18.2

15〜64歳

65歳以上

15.6

70.5

13.9

168,840

762,467

150,268

2,797

7,015

16,80833,68449,65358,88371,96387,967

71,85966,67575,48583,242

94,876

79,64173,374

57,38549,206

49,68551,377285,251

12,662

29,78355,39093,290122,713

135,853

162,459

135,194

127,702145,550

157,955

177,471

147,154

132,647

124,714103,613

94,30894,896

96,047

20.9

65.9

13.2

226,180

20.9

65.8

13.3

449,691

714,965 1,414,459

143,173

8,254

16,45030,41538,57867,44465,03972,85082,90567,07362,624

71,69678,44588,79370,903

66,47753,19946,98447,782

48,407

18.0

68.4

13.6

194,219736,763

146,490

2,866

8,933

23,77840,49252,06466,08682,47470,091

66,23875,20581,723

92,10978,44871,07065,61953,786

48,133

48,90549,452

270,367

16,17935,03972,52998,175

134,535

152,859

128,721

124,526

144,097

156,526

173,318

142,203130,196

118,691

116,017

101,750

91,561

90,95887,848

23.8

63.2

12.9

255,472

24.1

63.1

12.8

509,316

677,696 1,336,045

138,761

9,796

20,85031,612

52,79870,64969,767

79,985

65,103

61,46470,34576,23285,362

68,706

61,57759,09549,827

46,17545,991

46,595

20.9

66.0

13.1

222,835

701,970

139,367

3,620

12,91728,92542,737

58,69375,94365,83664,80874,92981,60890,60976,37470,38363,86460,891

52,66847,25846,88045,229253,453

20,316

46,94077,088108,214

151,747

121,523

119,008

141,415

156,254

172,976

139,775

126,863

118,319

111,831

115,175

99,04688,14383,731

81,579

27.2

60.3

12.5

286,481

25.3

62.5

12.2

525,828

634,075 1,300,662

131,000

12,55922,12243,60455,43875,842

76,91662,88559,71869,16874,91882,70965,82959,81354,82755,12649,08244,30344,07842,619

21.9

65.7

12.4

229,921690,995

130,625

5,491

16,04730,91948,56367,96060,941

61,182

74,11582,142

91,23575,682

69,24464,56960,37060,53951,91745,477

43,14742,001

28.8

59.3

11.9

295,907609,667

122,828

14,82530,893

46,16959,651

83,78760,582

57,82667,30074,11281,74164,09357,61953,75051,461

54,63647,12942,666

40,58439,578※社団法人 日本経済研究センター長期経済予測より。 積極ケース とは，民間を含め大胆に改革に取り組み，経済社会は問題の解決に向けて大きく前進し，積極的な政策に転換す
ることが可能なケースである。2000年から2025年までの実質 GDP 成長率を1.1と予測。
（http://www.jcer.or.jp/research/long/long.html）

13.5

15歳未満

年齢別割合
（％）

293,441

1,477,432

15歳未満

（再掲）

男

2005年

2,165,893 1,081,575 1,084,318 2,149,401 1,077,472 1,071,929 2,115,728 1,064,172 1,051,556 2,079,943 1,051,541 1,028,402

数

５〜９歳

数

総

０〜４歳

総

単位（人）

名古屋市の人口予測結果（積極ケースの場合）

付録２．本稿で用いた５歳階級別純移動率の定義
５歳階級別の純移動率のデータは，少なくとも市レベルでは公表されていない。ここでは，本稿で用いた５歳階級別の純移動率の算出方法を紹介する。
記号の定義
記

号

意

味

時

点

P

t 年における x 歳の人口

各年12月31日現在と仮定。

It 年における x 歳の転入数

各年１月１日から12月31日まで。

O

t 年における x 歳の転出数

各年１月１日から12月31日まで。

Dt 年における x 歳の死亡数

各年１月１日から12月31日まで。

I /Pt 年における x 歳の転入率

各年１月１日から12月31日まで。

O /Pt 年における x 歳の転出率

各年１月１日から12月31日まで。

IDO

t 年における x 歳の純移動率
＝ I
− O
P
P

各年１月１日から12月31日まで。

上記の記号の定義より，
P ＝P−D ＋ I −O1が成り立つ。但し，出生児は除く。
注）実際データを投入する場合，人口データは 国勢調査 を用いるため，Pは各年 10月１日付け x 歳の人口である。

従って，上記の式は，t−1 年 10月１日から，t 年 10月１日までの人口変動を表しているが，死亡数は 人口動態統計を用いるため，Dは各年１月１日から 12月 31日までの死亡数を表しており，期間にずれが生じる。しかし，ここではこの２ヶ月間の調整は行なわず，t 年における 10月１日から 12月 31日の間の人口動態と，t−1 年における 10月１日から 12月 31日までの人口動態は大体等しいと仮定する。

1 の式を，過去５年間にさかのぼって計算すると，
P

＝P

−D

＋I

−O

P

＝P

−D

＋I

−O

P

＝P

−D

＋I

−O

P

＝P

−D

＋I

−O

となる。従って，
P ＝Pが成り立つ。さらに両辺を P

−∑D

＋∑ I

−O

で割り，

∑ I

−O
P

＝

P
P

− 1−

∑D
P

2

が得られる。 2 の左辺の項は，５歳階級別コーホートの過去５年間にわたる純移動率を表しており，従って， 2 式の右辺を用いて，各コーホートの５年間の純移動率を算出した。
⎜ 54 ⎜

Population Projection for Nagoya City: 2005‑2020
To settle on the policy of the administration and the finance, it is very important to catch achange in the population scale and the population structure,because every social system depends onage structure specially in Japan.
In this paper, we predict Nagoya City population from 2005 to 2020 (five-year interval) for the
purpose of getting a change in the age structure. The method used for the population projection iscohort component method that gets an established reputation most in the method of the population
projection because information on a change in population of each age class can be included into theprediction. The factor of the population increase and decrease can be separated into the birth, thedeath and the migration,and especially in local,the migration in three previous factors is the mostmajor factor of a change in population. But it is difficult to predict the migration by each age classbecause of a restriction in the data in local level. So, with referring to the preceding research, we
attempt to predict the migration by each age class and include it into cohort component method.
In this paper,we estimate the migration by the gap in income and in the land price with adjusting
it in the growth rate of real GDP of Japan,and predict the migration about three scenarios: 1) thecase that a Japan economy is recovered very much 2) the case that a Japan economy is recovered
a little and 3)the case that a Japanese economy fails. Therefore,we predict Nagoya City population
respectively about these three scenarios.

⎜ 55 ⎜