地域未来投資促進法の計画策定におけるRESAS利用の特徴と課題
東京大学地域未来社会連携研究機構
学術専門職員原田 大暉

はじめに• 機能の再編やアップグレードが重ねられ、RESASはより使い勝手がよく、より充実したツールへと成長• それを受けて、政策立案や教育といった様々な場面でのRESASの活用が進み、優れた活用法も編み出されてきた• ただ、誰しもがRESASを上手に活用できているとは限らない。
RESASあるいは地方自治体におけるデータ利用の平均的な実像については、十分に明らかになっていない• そこで、本発表では、地域未来投資促進法の同意基本計画から、地方自治体におけるデータ利用の特徴と課題を明らかにし、RESASをより効果的に活用するための提案を行う

地域未来投資促進法とは？
• 地域の特性を生かして、高い付加価値を創出し、地域の事業者に対する相当の経済的効果を及ぼす「地域経済牽引事業」を促進することを目的とする法律• 国の基本方針に基づき、地方自治体が地域経済牽引事業の促進に関する基本的な計画を作成し、主務大臣に協議の上、同意を得たもの…「同意基本計画」• 国の基本方針においては、以下のような規定がある• （地域経済牽引事業の促進の目標に関する事項）地域経済分析システム等を活用して、地域経済牽引事業として促進しようとする産業及びその関連産業の構造、雇用状況、需要構造、地域内の事業者が地域経済に与える影響等の地域経済の定量的な把握及びその分析を行った上で、目指すべき地域の将来像の概略について定めるものとする。
• （地域経済牽引事業の促進に当たって生かすべき自然的、経済的又は社会的な観点からみた地域の特性に関する基本的な事項）地域の特性の設定に当たっては、地域経済分析システム等を活用した地域経済の定量的な把握及びその分析を行った上で、地域の特性（①産業の集積、②観光資源、③特産物、④技術、⑤人材、⑥情報、⑦インフラ、⑧自然環境（観光資源を除く。）、⑨その他）及び当該地域の特性を戦略的に活用する分野（①成長ものづくり、②農林水産・地域商社、③第四次産業革命、④観光・スポーツ・文化・まちづくり、⑤環境・エネルギー、⑥ヘルスケア・教育サービス、⑦その他）を、一基本計画当たり九個以内を目安として定めるものとする。

同意基本計画の一例計画はすべて、経済産業省のホームページで閲覧することができる

沖縄県石垣市の同意基本計画より

北海道砂川市の同意基本計画より

なぜ地域未来投資促進法？
• 同じフォーマットでつくられたサンプルを多く集めることができる（255計画（2022年１月末時点））• 対象自治体には、都道府県、市区町村および複数市町からなる地域が含まれる• 複数の計画を策定している自治体は、その計画数分を計上• 国の基本方針のなかで、RESASの使用が推奨されている• ただ、RESASの使用自体が目的ではなく、あくまでも手段の一つとして推奨されているため、一般的なデータ活用の文脈の中でRESASがどの程度、どのように使われているかを把握するのに好都合• 以下では、地域未来投資促進法同意基本計画におけるRESAS利用の特徴をいくつかピックアップする

RESAS利用の特徴①
利用実績• 同意基本計画の中で• 図表によるデータの提示（文面での数値の提示は含まない）を行っている計画数
118/255（46.3％）• RESASを使用している計画数 98/255（38％）• 文書中に「RESAS」あるいは「地域経済分析システム」への言及がある自治体、言及はないが、明らかにRESAS由来の図を転載している自治体を計上• ⇒２割強の図表がRESASを使用• ただ、RESASを使用していない図表の中で、RESASを用いてほぼ同じものを80作成できる図表が約4割存在→さらなる普及の余地あり
60• また、利用実績には地域差がある
40※関東には長野、新潟、静岡を含む。

200

北海道

東北

関東

中部北陸

近畿

RESAS利用実績有

中国
無

四国

九州

沖縄

RESAS利用の特徴②
メニュー別の利用実績

250• 利用件数 が圧倒的に多いのは「産業構造マップ」。次いで「地域経済循環マップ」、「観光マップ」、「人口マップ」が10件ほどで、その他のメニューは5件に満たない。
• 「産業構造マップ」の中では、「全産業」
メニュー の利用が圧倒的に多く、「 製造業」、「農業」と続く

200• 用いられる指標は、事業所数、従業者数、付加価値額など。提示方法は絶対数ベース、単位当たりベース、構成比ベースなどさまざま→表示内容や表示単位が即座に切り替えられるRESASの強みが積極的に活用されている

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グラフ別の利用実績 ベスト５―１位• 産業構造マップ＞全産業＞産業の構造• 指定地域の産業構造をポートフォリオ形式で示したり、全国・都道府県と横軸棒グラフで比較する形で概観したりすることができる定番メニュー• 産業大分類ごとの内訳だ
けでなく、中分類の内訳も把握可能。

グラフ別の利用実績 ベスト５―２位• 産業構造マップ＞製造業＞製造業の構造• 製造業の構造をポートフォリオ状に概観することができるRESASの独自機能。

グラフ別の利用実績 ベスト５―３位• 産業構造マップ＞全産業＞稼ぐ力分析• 産業中分類別の特化係数が一覧できるメニュー• 指定自治体が全国に比べて特化している産業を手早く見つけ出すことができる。
• 多くは文面で言及する形で用いられていた

グラフ別の利用実績 ベスト５―４位• 産業構造マップ＞農業＞
農業の構造• 同じく、ポートフォリオ
メニュー。農業部門別の産出額の内訳を一覧することができる。

グラフ別の利用実績 ベスト５―５位• 産業構造マップ＞全産業＞
付加価値額（企業単位）など• 付加価値額や事業所数の全国・都道府県内順位を表示することができるメニュー。
• 以上の利用状況は、計画自治体の産業特性にある程度基づいている• 製造業関係の振興を掲げる計画が一番多いので、製造業系のメニューが多用されるのは当然

RESAS利用の特徴
まとめ• 各メニューの入口部分にある、構造系のメニューが人気→RESASは自治体の構成的な特徴を手早く概観することができるツールとして活躍• 多くの自治体の同意基本計画では、もっぱら「強み」のある産業を抽出するためにRESASが活用されている• 一方、入口から進んだところにある、分析系のメニューはほとんど活用されていない• 以下では、このような利用の特徴が抱えるRESAS活用面での課題を多面性と空間性という観点から検討し、簡単な提案を行う

RESAS利用の課題• 従来、なんとなく把握されていた自治体の特徴を、手っ取り早く量的に裏付けられるようになった点では大きな進歩• ただ、勘や経験を、データによって裏付けるだけでは不十分• 政策の枠組みをより確かなものにす
るには、あるデータを別のデータによって多面的に裏付け、データ選択の恣意性を減らすことが重要

勘・経験
裏付け
データ
裏付け
データ

データ

データ

裏付け
データ
より深い分析・
より確実な政策2016経済センサス（RESAS搭載）

2015国勢調査

分類不能

公務

サービス業（他）

複合サービス事業

医療，福祉教育，学習支援業

生活関連サービス業，娯楽業

宿泊業，飲食サービス業

学術研究・専門サービス

不動産業，物品賃貸業

金融業，保険業

卸売業，小売業

運輸業，郵便業

情報通信業

電気・ガス等

製造業

建設業

鉱業等

漁業

• 同意基本計画では、何の説明もなくあ 700
る指標に産業構造を代表させている例 600
多数。
500• しかし、次の例はどうか
400• 北海道最北部の島嶼自治体である礼文 300
町の、国勢調査就業者数（2015）と、200
RESAS搭載の経済センサス従業者数100（2016）を比較
0• 自営業や公務員が多い業種では、国調＞経済• 一方、経済センサスでは、兼業者の勤め先が兼業分だけカウントされるため、短時間のパートが多い業種では経済＞
国調• どちらを「産業構造」とみなすべき？

農業，林業

RESAS利用の課題
データ利用に多面性が必要な例①

RESAS利用の課題
データ利用に多面性が必要な例②
事業所
ベース

製造業

企業
ベース
大分類

繊維

電子・半導体

電気機械

中分類（製造業）• 県外に本社を持つ大手メーカー（主に電子部品、電気機械）の工場が集まる滋賀県東近江市の、事業所ベースと企業ベースの従業者数の産業別構成の比較（2016年）• 企業ベースでは、上記大手メーカーの従業者が含まれないため、事業所ベースと企業ベースでは、産業構成が大きく異なり、全く別の自治体のように見えてしまう。
• どちらを「産業構造」とみなすべき？

RESAS利用の課題
多面的分析への手がかり• 他の指標についても同じことがいえる• 売上高、従業者数、付加価値額…どれが真の産業構造を表わしているか？
• A年とB年の従業者構成が大きく異なっていた場合、どちらを選んでもよいのだろうか？
• →それらの間の差異や推移も、産業構造の一部と考える• 差異の要因を追求する過程で、分析のレベルが深化する• ある指標では優位性を持つが、別の指標では課題を抱えている産業こそ、政策的な介入の余地があるのではないか。特定のデータに全体を代表させるのは危険。悪い面も含めて、さまざまなデータ・指標を用いた多面的な角度からの分析が必要

RESASを使った多面的分析の具体例
企業ベースor
事業所ベース
で労働生産性を比較
食料品産業の労働生産性の特化係数だけが低い

近隣自治体と労働生産性の推移を比較
観音寺市内に本社を置く事業所の方が労働生産性が低い

三豊市の労働生産性は観音寺市に比べて大幅に上昇

労働生産性を付加価値額と従業者数に分けて分析

RESASホームページのRESAS活用事例（2017）の観音寺市の事例より抜粋
付加価値額の変化を要因別に分解する

RESASで明らかになったことをもとに、独自の実態調査

三豊市の付加価値額の変化には付加価両市の労働生産性の推移の差異は付加RESAS利用の課題
空間的視点• 以上のような分析の深化は重要であるが、計画をより現実的なものにするためには、自治体内部での構成を知るだけでは不十分。他の自治体の構成と比べて、自地域の構成を位置づける必要がある• 同意基本計画中でも、単位当たり数値や構成の自治体間比較、順位、特化係数といった形で自治体の位置づけが行われている• ただ、順位や特化係数は、空間性を欠く• すなわち、比較する自治体と、比較対象の自治体の間の空間的関係（隣接、遠隔、集積…等）が加味されていない。
同意基本計画中で使用数値の自治体間比較
順位

特化係数

シェアされている位置づけの方法（件数）地図050

100150RESAS利用の課題
空間的視点はなぜ重要か？
• 空間的な分布が違えば、順位や特化係数が同じであっても、それが意味するところは変わってくる• 産業や人口は地理的条件に左右され、一定の空間パターンを持った分布を示す→条件から想定されるパターンに収まっているか外れているか
で、ある指標の優位の意味は異なる• 観光業のように、観光客の動線上に組み込まれているかどうかで、その盛衰が大きく左右される場合には、観光地間の空間的関係を描出することがなおさら重要

RESAS利用の課題
マップ機能の活用• 地図は、こうした目的に最適• 当該地域の周辺に限らずに、自地域と似たような位置づけの地域を探索することが可能• RESASでは、多くのメニューでマップ機能が搭載されているが、同意基本計画中で、マップを用いているのはわずか２計画のみ• RESASのマップ機能の使いづらさにも原因がある？（住吉発表）

運輸・郵便業の従業者（事業所単位）割合の地図。運輸・郵便業の立地は交通条件に大きく左右されるが、地図であれば、条件が似通った自治体との比較が容易

おわりに• 地域未来投資促進法の同意基本計画の集計から、地方自治体の一般的な計画作成におけるRESASの活用は、いわば入口どまりの状態であり、手軽な図表作成を越えた、分析ツールとしての応用は道半ばであることが明らかになった• データの利活用が近年重要視されているが、データを使えば何でもいいというわけではない。多面的・空間的に分析を行ったうえで、それぞれのデータが意味するところにきちんとした解釈を行うこと
で、より根拠を持った政策となる• RESASを一度にすべてを教えてくれるツールとは考えず、図表作成→解釈を繰り返しながら、時には表面に戻って空間的な位置づけを再考しながら、段階的に分析を深めていくような対話的なツールとして活用することを提案したい