Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
うな場合には、ＳＳＮＩＰの最小反トラスト市場というのは、狭きに失する可能性がある。要するに、ＳＳＮＩＰというのは、１年間５％ないし１０％の競争水準を超えた価格引上げが生ずるならば、これは法が介入すべき悪影響であるとして、悪影響がある限りは介入すべきだという政策判断が入っている。したがって、そのような範囲内において市場画定すれば、それで十分であり、かかる市場支配力の形成、維持、強化を阻止することが独禁法の目的であるという政策的コミットメントが入っている。しかし、それでは不都合な場合というのが当然出てくるのであって、ｓｍａｌｌでない価格引上げで始めて利益になる場合というのも、独禁政策としては注視する必要がある。しかし、そのような場合がＳＳＮＩＰでは捕捉されないのではないかという問題なのである。すなわち、政策設計する場合には、もっとマクロ的に観察すれば、より重大な市場支配力の抑止に注目すべき場合には、最小反トラスト市場として画定された市場というのは、狭きに失する可能性がある。かような考慮を市場画定段階後の分析で競争効果分析として行うことも可能であろうが、競争的牽制力を市場という枠の中で視覚化する。そこに価値が存するのであるから、それが可能な場合には、できるかぎり、市場画定の段階で考慮すべきことこそが有益なのである。

### (2) . S SN IP 墨守の問題点：【JAL／JAS統合事件 $ ^{34} $ 】

今述べた S S N I P 型最小独禁市場画定の限界を示すのが、供給の代替性の問題である。市場支配力識別の見地からは、市場画定において、需要代替とともに、供給面の代替性が重要であり、日米欧の市場画定手法では微妙な扱いの違いはあるが供給の代替性が考慮されている。日本の企業結合審査に関する「運用指針」では、市場画定で、供給の代替性を考慮することが明示されている $ ^{35} $ 。供給の代替性を市場画定で考慮する際にタイムスパンの範囲をどうとるかという問題がある。これを J A L／J A S 統合事件（平成14年）を例にとり、ここでの問題意識を論証する。J A L／J A S 事件において、国内各路線分野（各路線市場）および羽田・伊丹空港発着航空運送分野（混雑空港市場）を一定の取引分野として画定した。前者の各路線市場はいうまでもなく、需要面の代替性に着目した市場の画定である $ ^{36} $ 。かつ、短期での需要者の反応をみ
ている。たとえばセントレアから新千歳に行こうとしている乗客の大部分にとっては、セントレア－那覇路線は意味がないと考える。これは中長期をまつまでもなく即座の判断である。ただし、「競争の視覚化」という点からは、各路線市場という個別的な狭い市場だけを見ていたのでは、当時会社をはじめとする航空各社の競い合いの実態は映しだされてこない。そこで、供給面での代替性を考慮に入れて、混雑市場をとる、そしてそのことには理由がある。しかし、供給の代替性といっても、ここでみているのは、「短期」のそれではない。すくなくとも「中期」の供給代替である。いくら供給余力があるといっても、1年間5％のSSNIPですぐに供給を振り向ける（米国型SSNIP）ことができるわけではない。一方で、長期的なタイムスパンになると、これは参入の問題になる。すなわち、新規参入の可能性がありうるので、いろんな新参者が入ってくる可能性がある。そうするとそもそも誰が入ってくるか、市場という枠で「視覚化」できない。そこで、長期的な参入の問題に一元化せず、かつ、競争の実態を反映しえない短期の振り替えだけにタイムスパンを一律化しない、その接点として、混雑空港概念が位置づけられるのである。ここで注目すべきは、競争の実態を視覚化するために、各路線市場と混雑市場との間で代替性のタイムスパンにあえて差を設けているという事実である。こうした柔軟なやり方はSSNIPを金科玉条として機械的に当てはめていたのでは出てこない。SSNIP適用の一つの限界と考えられる。

要するに、J ALとANAとの競争関係というものは、個別の路線市場だけでは十分に視覚化できないのであって、そこで登場したのが混雑空港概念なのである。ここでのポイントは、現に混雑空港で供給余力(発着枠)を持っている事業者以外には新規参入は難しいということである。ゆえに、かかる混雑空港という閉じた競争の場を関連市場として画定できることになるのである。

そのときに、そのような広い範囲で市場を見た方が競争の実態をより視覚化できる。例えば、寡占が進行している場合に、特定の路線毎に、航空事業者がお互いに暗黙の市場分割型の寡占的協調を行っているような場合がある。その際、混雑空港市場、あるいはもっと広く国内旅客市場という全体の市場をもう一つの関連市場と見ることによって初めて競争の実態がわかる場合がある。より大きな市場を画定することによって初めて視覚化される。これを路線市場ご
との競争効果分析だけでは、航空産業の全体的な悪影響というのを視覚化できない。市場画定という作業が、競争的牽制力の種類と程度を、目に見える形で視覚化することによってより整理された議論を可能にし、判断の透明性を増加させる点にあるならば、このようなタイムスパンに差をつけた形での分析が、市場画定という作業に要請されるということなのであろう。

もちろん、前述のように、タイムスパン程度問題であって、それが十分に長いときには、参入分析に一元化しうるかもしれない。しかし、タイムスパンの長い参入分析の場合には、市場に参加するプレイヤーがそもそも画定できない。市場という枠なしでは視覚化できない場合が生じるのである。なんとなれば、長期的な参入分析ということになると、将来の話の、ダイナミックな問題だけに、登場するかもしれない潜在的競争事業者が限定されていないからである。そこで、ある程度中期的な視点を入れて、混雑航空市場といった市場という枠を設けて視覚化することが必要なのである。

## （3） 商品の切り分け方とくくり方

次に、商品役務をどこまで切り分ければよいか、という問題がある。電気通信事業を例に考える。電気通信事業者の中には、インターネット接続、IP電話、放送サービス、オンラインゲームなどのコンテンツサービスを一体的に提供している会社がある。それぞれのサービスについて、それに相応する料金を切り分けることができるか。そして各々についてSSNIPを行うことができるか、またそれが適切なのかという問題である。確かにそれらはそれぞれ別個のサービスである。しかし、そもそもそれぞれのサービスを切り分けることができるとしても、それらの各サービスにつき、他社の同等のサービスと代替性の比較を行うことが、「一体的に」サービスを行っている電気通信事業における競争の実態を適切に反映しえるものであるか。

似たような問題は、各サービス間に（代替性ではなく）補完性のある場合に生じる。X社のADSLサービス利用者は、インターネット接続サービス月額料金2500円にプラス300円を支払えばIP電話が利用できるとしよう。この場合、インターネット接続料金は、IP電話サービスの「基本料金」としての性格を有しており、現に、サービス利用者の中には、インターネット接続サービスを利用せず、月額料金2500円にプラス300円を支払って、IP電話だけを利用しているユーザも存在する。このように、IP電話サービスとインターネット接続サービスは、それ自体としては、別個のサービスではある(代替
性はない)ものの、ＩＰ電話サービスの利用にとって、インターネット接続サービスの利用が事実上不可欠な場合、サービスの切り分けをどう考えたらよいのか。クラスター市場概念は、商品の切り分け方、くくり方に関する一つの対応である $ ^{37} $ 。

サービスの切り分けの問題は、携帯電話において、「着信」をSSNIPを満たすとして「携帯卸着信市場」を画定する英国OFCOMのような立場と、同じSSNIPを画定基準としつつも着信を別個の役務としては認めず、通話時の取引は、加入契約時の取引に付随する一連・一体のものとして、「加入契約段階の取引市場」を画定する総務省の「競争評価」のような立場の差異を比較すれば鮮明である。この商品役務の切り分けの問題は、いかなる市場を競争への影響を注視すべき市場とするかという政策判断に左右される。

## （４）セロファンの誤謬：ベンチマーク価格としての現行価格の問題性

代替性を判断する際、その基準となる価格を現行価格に求めてよいかが問題となる。もし、問題となっている企業が、市場支配力をフルに行使している企業であれば、いま以上に価格を引上げられない水準にまで現行価格を引上げているため、追加的な価格引上げは、それによって惹き起される「競争」の結果、牽制を受ける。しかし、この「競争」は、市場支配力の行使によって作り出された「競争」であって、市場支配力の行使を妨げる「競争」ではない $ ^{38} $ 。これこそ、まさにセロファンの誤謬の問題である。これは、利潤最大化を図る独占企業が、もうこれ以上価格を引上げれば、需要面での代替を惹き起してかなりの事業を失うそのぎりぎり一歩手前の水準まで価格を引上げている場合、そのような現行価格を基準として、需要面の代替性を判断すれば、需要の交叉弾力性の値が大きくでるため関連市場を不当に拡大することを問題にするものである。つまり、独占均衡状態では、問題の企業が競争水準以上に価格を引上げれば引上げるほど、当該製品の需要はいっそう弾力的となり、他の製品が（競争的価格を基準にすれば緊密な代替品ではなかったものが）緊密な代替品となってしまう。この問題は、需要の交叉弾力性が高いという事実が、独占者が市場支配力を既に行使している結果なのか、それとも真に競争が活発であることの結果なのか、交叉弾力性それ自体からは区別できないという点に問題の核心がある。

このようにセロファンの誤謬が問題となる場合には、現行価格を基準に代替
性を判断してはならない。具体的には、独占化と合併の場合とで基準価格を異にするべきだと主張される。そもそも、合併の場合、市場の状況にもよるが、行為の時点では、競争に及ぼす影響は白紙の状態にある。合併規制は、合併に起因する、市場における将来の競争への悪化の程度をみるものであるから、評価軸は、将来の競争水準に向けられている。したがって、特段の事情がない限り原則として、現行価格を基準価格としても差し支えない。また、競争的価格は、限界費用の観点から識別されるが、直接、限界費用を算定するのは困難であるため、競争価格の決定は現実にはかなり困難な作業であるという実際的事情も、この結論を補強する。これに対し、独占化規制の場合には、独占力の保持が判例上要件とされており、企業が、現在、市場支配力を行使しているかどうかが問題となっており、この場合に、現行価格を基準にすれば、セロファンの誤謬を犯す可能性が大きい。このように、評価軸が現在の競争水準に向けられている場合には、基準価格は競争価格に据えられなければならない。市場画定は、問われている問題によってその意義は異なる $ ^{39} $ 。同様に、問われている問題によって、その画定基準も異なりうるのである。

## （５）ユニラテラル効果（単独効果）と市場画定：製品差別化の顕著な場合の市場画定の限界

最後に、ユニラテラル効果と市場画定の問題である。いわゆるユニラテラル効果は、わが国の企業結合審査の「運用指針」でも採用されている $ ^{40} $ 。

商品がブランド等で差別化されている場合、各商品間の代替性は一様ではなく、競争の程度には「むら(non-uniform)」がある。これを米国の合併ガイドラ
インでは競争の「局地化（localized）」と呼んでいる。また、それらの製品の代替性の度合いは、それぞれ異なっている。個々の市場参加者は、自分が販売している商品とより密接に代替関係のある商品を生産・販売する競争者とより直接的に競争することになる。

そのような場合に、密接な代替性のある商品を販売している市場参加者同士が合併すると、競争が減退する可能性が高まる。なぜならば、これまでは互いに密接な代替性のある商品を販売している市場参加者の一方が、自社の商品の価格を引き上げようとしても、需要者は他方の市場参加者の商品に切り替えてしまうので、価格引上げを行うことができなかった。しかしながら、合併後は、一方の商品の価格を引き上げた場合に、需要が切り替わるのは自社の別の商品であるので、企業としては利益を減らさずに価格引上げを行うことができることになるからである。これがユニラテラル効果と呼ばれるものである。ユニラテラル効果のミソは、市場シェアからは当事会社がドミナントな地位を占めないのに競争制限効果（単独効果）が生じうるというものであった $ ^{41} $ 。

ここで問題となるのはユニラテラル効果の生じる範囲で市場をとれば、ユニラテラル効果の特徴、すなわちシェア・集中度が必ずしも市場支配力の徴表となっていない、というユニラテラル効果特有の問題とされていたものが解消されるのではないか、という疑問である。具体例を挙げると次の通りである。

αという嗜好品についてブランド甲をもつ企業Xとブランド乙をもつ企業Yが合併するとしよう。当該嗜好品全体に占める甲のシェアは20%、乙のシェアは15%である。当該嗜好品にはブランド甲乙のほかに、機能・効用を同じくする丙丁戊の各ブランドが存在し、丙30%、丁20%、戊15%のシェアを得ていた。相当数の消費者からみて甲と乙は非常に近接した代替品であったが、丙丁戊は商品イメージ等の違いから有力な購入乗り換え先ではなかった。つまり、いままで甲（乙）を購入していた相当数の消費者から見て、甲（乙）の代わりに乙（甲）を購入することはあっても、乙（甲）をさしおいて真っ先に丙丁戊のいずれかを購入しようとは思っていなかった。甲を値上げした場合に、消費者は乙に乗り換えるが、合併に伴い、乙もまた当事会社の商品であるため、乙の乗り換え分は当事会社に吸収されて甲と乙を合わせたトータルの売上げは減少しない。他の企業が販売する丙丁戊に切り替える消費者は少ないため、これらは当事会社の値上げに対する有効な牽制力とはならない。こうして
甲、乙の値上げが可能となる。これがユニラテラル効果のシナリオである。

この場合、α市場において、甲は乙と合併しても戊と合併しても合併後の合計シェアの点では変わりないが、代替性の点では大きな違いがあり、シェアの値からは合併の競争制限効果を適切に判断し得ない、いいかえれば、甲乙のユニラテラル効果が問題になる場合には、当事会社の市場シェア35％は本件の競争制限効果の適切な指標となっていない。これが欧米の文献で従来言われてきたことである。これに対して、甲乙で仮にSSNIPを満たすのであれば甲乙で市場を構成するのであり、甲乙市場ではそのシェアは100％(甲乙のみ)になるので、市場画定のとり方によって、シェアがユニラテラル効果による競争制限効果を適切に徴表していないという問題点は解消されるのではないか、という反論がある。

確かに、局地化された競争の範囲で市場を画定することができれば、それにより、この問題への対処が可能となる場合はある。米国のスティプル合併事件(1997年) $ ^{42} $ はその典型例であろう。しかし、データの制約等から、市場画定で処理できるとは限らない。なんとなれば、商品差別化の顕著な場合、代替が無数の製品に拡散して生じる場合がある。製品差別化の顕著な産業において、その場合の市場画定とは、代替品の連鎖の中から有意な断絶を見出す作業ともいえるが、しかし、その断絶がそもそも明瞭でないことも多い $ ^{43} $ 。市場画定でできることには限界がある。第二に、これはテクニカルな議論であるが、ユニラテラル効果が前提とする競争モデルはベルトラン競争であり、「戦略的補完」の関係にあることが前提となるため、合併当事会社だけでなく、非合併会社も価格を引き上げることが最適反応となる $ ^{44} $ 。ユニラテラル効果が問題となる合併では、実は非結合企業の競争にも影響を及ぼす。当事会社だけを市場に含めて競争効果をみるのは不十分で、非結合企業の反応も評価に含む形で市場をとる必要がある。第三に、これがもっとも重要であるが、SSNIPの5％ないし10％テストを用いると言うことは、1年間5％ないし10％の競争水準を超えた価格引上げを、最低限法が介入すべき悪影響であるという規範的評価が実は加わっている。そこで、5％テストを用いて市場を画定しつつも、より小さいレベル、たとえば4％の価格引上げ(市場支配力)をもたらすようなユニラテラルな効果は市場画定のレベルでは評価するのではなくて、市場画定後の競争効果分析の中で判断せざるをえない。5％のSSNIPで市場を画定すること
がかならずしも、5％未満あるいはそれ以上の値上げを不問にするということを含意するわけではない。そうした値上げは、市場画定後の判断に委ねる。ユニラテラル効果はその一つの考慮要因という位置づけが与えられている。本節で述べた市場画定とユニラテラル効果の関係は市場画定の限界を指し示しているものである。

要するに、代替性というのはあるかなしかのゼロ・イチではなくて、連続的なものである。その場合の市場画定というのは代替品の連鎖からの有意な断絶をみつける作業であるが、それは時として困難をともなうということなのである。今見たように、ユニラテラル効果の特徴として欧米で議論されてきたのは、市場シェアからは当事会社がドミナントな地位を占めないのに競争制限効果（単独効果）が生じうる、すなわち、当事企業のシェアが必ずしも市場支配力の徴表となっていない、ということに対して、ユニラテラル効果の生じる範囲で市場をとれるのであれば、このユニラテラル効果の特徴は雲散霧消するのではないか、と反論されることがあったのである。そうした市場画定が全く不可能であるというわけではないが、商品の特性に応じた代替性の程度というのはそれこそケースバイケースであるから、むつかしい場合もある。ここでの議論は、ある種、市場画定の限界を示していると思われる。

### I V. 結語

本稿の結論を示すと次の通りである。市場画定というのは、競争の牽制というのを目に見える形にする、視覚化する作業である。市場画定は市場支配力分析の手段・前提であることを踏まえて、法学と経済学の協働を要する理論的作業であり、すぐれて実践的な作業である。市場画定というのは議論の視覚化にとって有用な道具であるが、自己目的化すべきではない。そして最後に、ＳＳＮＩＰは、非常に小さな短期的な市場支配力を捕捉するためにつくられたものであるという政策目的がある。その見地からすると本来捕捉すべき、より大きな競争への悪影響を見失うおそれがある。市場画定が競争への悪影響をあらゆる場合にわたって全て視覚化できるわけではない。むしろ、その限界を踏まえた上で、競争への悪影響を視覚化できるものと視覚化できないものとに区分けしていく作業、これこそが市場画定の作業だということができる。
論文

# 若年者の東京移動に関する分析 $ ^{*} $

太田 聰一・梅溪 健児・北島 美雪・鈴木 大地 $ ^{**} $

## <要旨>

進学や就職という人生の大きなステップにおいて、若者が地方を出て東京に向かうという選択をするのはなぜなのだろうか。これを明らかにすべく、個票データを用いてその選択を左右する要因を分析したところ、以下のような結果が得られた。第一に、高学歴化が東京移動を後押しする要因になっていたが、若者の中でも若い世代ほど東京へ向かう傾向が低下していた。第二に、ライフステージごとに調べると、はじめて仕事をもつ段階では出身地の賃金の低さが東京行きを選択する要因であるとの結果が得られた。しかし、東京圏の大学等に既に進学している者に対象を絞ると、地方の就業機会の乏しさが東京で職を得て東京に残るという選択につながっていることがわかった。他方、地方で初職に就いたのに、現在は東京圏に居住している要因を分析すると、賃金格差や就業機会格差は統計的に有意な結果を示さなかった。第三に、近年関心を集めている若年女性の東京移動に関する分析を行い、男性対比の特徴を調べると、はじめて就職する時点では東京圏へ転出する傾向は弱いが、東京圏の大学等に進学した者に限ると女性は東京圏に留まる傾向が強かった。さらに、地方で初職を得た人の中では、女性の方がその後東京圏に移動する傾向が顕著であった。結論としては、東京一極集中是正という政策的視点に立つならば、若者がはじめて就職する時点での賃金格差や就業機会格差を縮め、若者の人的資本形成が地方において的確に評価され、若者の努力と期待が現実に実を結ぶことが望まれる。

JEL Classification Codes : R23, J61, J11

Keywords：人口移動、東京集中、居住地選択
# An Empirical Study on Migration to Tokyo by the Young

By Souichi OHTA, Kenji UMETANI, Miyuki KITAJIMA and Daichi SUZUKI

## Abstract

This paper investigates the reasons why young people migrate from local regions to Tokyo at important stages in their life such as when entering university or starting a job. Using probit model estimations with a large nationwide microdata set consisting of individuals of both sexes born between 1966 and 1995, this is the first study in Japan to examine internal migration by the young in an empirically rigorous manner. We obtain the following three results. First, higher educational attainment was associated with a higher propensity to migrate to Tokyo, while a weaker propensity to migrate was found for younger cohorts than older ones. Second, lower wages in the prefecture of origin relative to those in Tokyo were a key determinant of migration to Tokyo at the stage of starting a job. However, focusing only on those that had already enrolled in a university in Tokyo, we found that the choice to remain and obtain a job in Tokyo was attributable to poor job opportunities in local regions. In contrast, for those who had had their first job in a local region but subsequently lived to work in Tokyo, wage differences and poor local employment chances did not show any statistical significance. Third, women had a weaker propensity, relative to men, to move to Tokyo at the first job stage, but after that they had a stronger propensity to migrate from local regions to Tokyo. The findings imply that policies to redress the unipolar concentration on Tokyo would need to reduce the disparity in wages and job opportunities between Tokyo and local regions at the stage when individuals start a job, and to ensure that investment by the young in their human capital is fully rewarded in local regions.

JEL Classification Codes: R23, J61, J11

Keywords: internal migration, Tokyo concentration, choice of residence
### 1. はじめに

東京圏（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）への人口集中が続いている。「住民基本台帳人口移動報告」（総務省）の2016年結果によると、21年連続の転入超過を示し、超過数（転入－転出）は3年連続で10万人を超えた。詳細なデータが利用可能である2015年に関して、男女別世代別に転入超過を調べると（図表1）、①男女別の転入超過数は、女性（6.7万人）が男性（5.2万人）を上回っていること、②男女ともに進学や就職期にあたる10代後半から20代に転入超過のかたまりがあり、20代前半にピークが存在すること¹、③この時期をより詳しくみると、男性の転出者数は20代の前後半を通じてほぼ同じぐらいである一方、女性の転出者数は20代前半が後半よりも少ないという違いがあることがわかる。

本稿では、持続する東京集中に関して、「人口移動調査」（厚生労働省）の個票データを用いて人口移動の理論的枠組みに基づく詳細な属性分析を行う。これまでも国内の人口移動、とりわけ東京圏への移動に関する分析が行われているが、全国ベースの大量のデータを活用して、ライフステージごとの東京移動を計量経済学の手法を用いて考察するのは、本稿が初の試みである。分析は、東京圏と非東京圏の居住地選択に関するプロビットモデルを中心に行った。

詳細な推計結果は後述するが、このところ関心を高めている幾つかのポイントに関する結果を最初にまとめておきたい。第一に、近年は女性の東京圏への転入が増加しているが、モデルの推計でも性別が統計的に有意なケースが存在した。なお、配偶者の東京転勤に伴って移動しているとみられる既婚・無職の女性が寄与していると推測される場合もあった。第二に、東京集中は依然として続いているが、最近の若年層は東京行きに慎重になっているとの見解がある（堀（2016））。この点に関しては、ライフステージの各段階における東京移動のコホート効果を推計すると、若いコホートは年長コホートに比べて東京圏居住選択の傾向が低下していることが統計的に確認できた。第三に、地方出身者が大学等への進学で上京した後、地方に戻らずに東京圏に残る傾向があると言われる。推計によると、男性に比べ女性にこの傾向が強いとの結果が得られた。さらに、卒業後も東京圏に残留する上での要因としては、地方の就業機会の乏しさ、つまり就業機会の対東京格差が有意であることがわかった。

以下においては、まず人口移動に関する先行研究を概観し、本稿の独自性を明らかにする。次いで、推計に用いたデータと分析手法を説明する。そして、分析結果に基づき、10代後半から20代の世代に働きかける政策が東京集中問題には有効であるとの政策含意が得られたことをまとめる。最後に、結論と残された課題を整理する。
図表 1 東京圏への世代別転入超過数（2015年）

(1)男女計

(2) 男性

(3)女性

(備考)

1. 総務省「住民基本台帳人口移動報告（2015年）」より作成。

2．東京圈：埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県。
## 2 ．先行研究と本研究のねらい

地域間の人口移動は自発的あるいは非自発的理由によって生じるが、そのなかでも人々の自発的移動が中心的な役割を果たす。その際に重要な規定要因となるのは、賃金（アメニティ $ ^{2} $ を含む）及び就業機会である。ある人が他地域に移動することによって、現在の居住地にいるよりも高い賃金を得ることができたり、より豊富な就業機会が開かれたりするならば、その人の移動するインセンティブは高まるであろう。もちろん、移動する際には、現在の居住地にいるメリットを放棄するとともに、引越し費用などの移動コストを負担する必要が生じる。具体的な移動の意思決定としては、移動することによって得られる期待純便益が現在の居住地に留まる期待純便益を上回る場合に、移動を選択するというものである。これは、居住地選択と就業選択を結びつけているという意味で、地域間移動を人的資本投資の一種とみなすことができる。こうしたモデルは、山田・徳岡（2002）などの地域経済論の標準的な教科書にも記述されている。人的資本理論に基づく移動モデル以外にも、移動先及び移動元の人口規模及び距離の役割を強調する地域間移動のグラビティー（重力）モデルなどが存在するが、移動の要因を実証的に分析する研究の多くは、大なり小なり人的資本理論の考え方を取り入れている（Greenwood（2005））。こうした考え方に基づけば、賃金や就業機会の地域間格差は、移動を規定する重要な要因になりうる。

これまでの実証研究の焦点も、地域間賃金格差や就業機会格差が実際に労働移動をどの程度規定しているかという点であった。これについては、既に膨大な既存研究の蓄積があり（Greenwood（1975）（1997））、日本についての研究も少なくない。ここでは比較的最近の研究をいくつか紹介する。

Montgomery（1993）は「住民基本台帳人口移動報告」（総務省）の都道府県別の長期データ（1960-88年）を用いて、純流入率を被説明変数とする回帰分析を実施した。その結果、地域の雇用変化率及び有効求人倍率と純流入は有意にプラスの相関が観察された。また、家賃水準はマイナスで有意であった。賃金上昇は有意ではなく、失業率については固定効果モデルでプラスの有意な結果を得た。

玉田（2003）は Montgomery と同様に「住民基本台帳人口移動報告」のデータを用いているが、都道府県間粗移動率の推計を行った点に特徴がある。その結果、日本では、失業率格差は労働移動を促進していた。しかし、平均賃金格差に関しては、労働移動を抑制する効果を持つことが示された。ただし、同時性バイアスが除去しきれていない可能性が指摘されている。

戸田・太田（2009）は、年少者や高齢者を含む「住民基本台帳人口移動報告」ではなく、1990年及び2000年の2時点の「国勢調査」（総務省）を用いて15-64歳男性の粗移動率を推定した。都道府県パネルデータに基づく推計によると、実質賃金格差及び失業率格差は双方ともに粗移動率の規定要因となっていることが判明した。なお、失業率格差の代わり
に有効求人倍率格差を用いても有意な結果を得た。よって、日本において男性については失業率の高い地域から低い地域へ、また賃金水準の低い地域から高い地域への移動が行われていることになる。

橘木・浦川（2012）は、独自調査を用いることで、地方出身で都市に在住している人は、地方出身で地方に在住している人よりも、通勤・通学の便、買い物の便といった「アクセスの容易さ」という生活環境を高く評価していることを示しており、それが都市部への移動の一要因となっている可能性を指摘している。

最近では、属性別の労働移動も関心を集めている。太田（2010）では、新規高卒者の県外就職を規定する要因として、主要受入地域の求人シェアが重要な役割を果たしていることを示している。また、都道府県データを使って純流出率を推定したところ、当該地域の新卒求人倍率や生涯賃金指標がマイナスの影響を及ぼしていることを明らかにした。一方、労働政策研究・研修機構（2015）や堀（2016）は、地方出身で地元に定着する層の増大を指摘している。また、近年の特徴として、若年女性の東京集中が強まっており、とりわけ高学歴者においてその傾向が顕著である点も指摘されている（中川（2005）、猿山（2015）、樋口（2016））。

地域間移動の結果についても、いくつかの研究が登場した。とくに、Borjas et al. (1992a,b)が注目したような、地域間労働移動が一定の選別（sorting）機能をもつ点を考察した研究が日本でも行われた。Ohta (2007)、太田 (2007,2016)、石黒他 (2012)、橘木・浦川 (2012)は、出身地や個人属性が賃金に与える影響を分析し、地方在住者が都市部に移動することによって高い所得を実現していることを明らかにした。また、太田 (2007)及び石黒他 (2012)では、地方出身で恵まれた層が都市部に移動する傾向があることも示している。これらの解釈として、Ohta (2007)は都市部では能力に対する評価が高いために、地方の人材が集まるというメカニズムを推測している。

このように、近年では労働移動のメカニズムに関心が集まっている。しかし、労働移動の決定要因に関する分析においては、これまで個票データの活用が乏しかったために、各人の属性や就業状況等が移動の意思決定に与える影響が明確に把握されてこなかった。また、ライフステージにおける移動のタイミングが明確に調査されていないために、学校選択と初職選択、さらにはその後の地域間労働移動の相対的な大きさについて、必ずしも十分な分析が行われているとは言いがたい。本研究が先行研究と異なる点は、居住地を変更した個人に関し、個人の属性（性別、婚姻、コホート、学歴、正規・非正規雇用等）と個人を取り巻く経済社会環境（賃金、求人倍率）の双方の観点から移動の要因を実証的に明らかにする点にある。さらに、進学や就職等のライフステージごとに分析を行い、各ステージの移動要因の差異についても検証する。
### 3. 分析手法

### 3.1 データ

本稿が分析対象とするのは、「人口移動調査」である。同調査は5年おきに実施されているが、本稿は第6回（2006年実施）と第7回（2011年実施）調査の個票データをプールして利用する。同調査の対象は、「国民生活基礎調査」で実施された調査区内より無作為に抽出した300調査区内の全ての世帯となっている。両調査ともにサンプルサイズは1万5千世帯程度、調査時点は両年とも原則7月1日である。なお、第7回の2011年調査は、東日本大震災を受けて岩手県・宮城県・福島県の3県が調査対象から外れるとともに、北海道の調査時点は9月1日となった。

同調査における移動は、居住地を変えているかどうかであり、出生時、中学卒業時、最後の学校卒業時³、はじめて仕事をもった時、初婚前後の時点、5年前と1年前などのタイミングにおける居住地を質問している。「国勢調査」の移動が、5年前の常住地と異なるかどうかであることに比較すると、個票データが有する移動の情報量については、「人口移動調査」がきわめて豊富であることがわかる。

分析を行うにあたっては、同調査の個票データを以下の視点から選別し、分析目的に合わせてさらに条件を追加した上で推計に用いた。第一に、若年層を分析対象とするため、サンプルを1966年生まれから1995年生まれまでに限定した。第二に、「未就学者、乳幼児など」と「在学中」をサンプルから除いた。

このような選別を行った結果、分析対象となる全体のサンプルサイズは、非東京圏出身者 $ ^{4} $ が1万程度、東京圏出身者が3千程度となった。サンプルには団塊ジュニア世代が含まれており、いわゆる就職氷河期を経験している。

### 3.2 基本統計量

図表 2 に、以上の選別を行ったサンプルの基本統計量をまとめた。これについては、本稿の分析に関係する主な特徴について触れておきたい。

## (学歴と従業上の地位)

第一に、学歴については、大学・大学院卒比率が28%であり、短大・専修学校等卒が32%となっている。「国勢調査」（2010年大規模調査、15歳以上卒業者）の結果は前者が20%、後者が15%であることから、本研究のサンプルはより高学歴となっている。これは、本研究が若年者に対象を絞っていることによる。

第二に、従業上の地位について、正規雇用者比率は初職時75%、現職53%となってい
图表 2 基本统计量

変数名	平均	標準偏差
1966-70年生まれ	0.258	0.437
1971-75年生まれ	0.279	0.448
1976-80年生まれ	0.214	0.410
1981-85年生まれ	0.162	0.369
1986-95年生まれ	0.088	0.283
女性	0.514	0.500
既婚	0.573	0.495
きょうだいなし	0.084	0.278
大学・大学院卒	0.281	0.450
短大・専修学校等卒	0.316	0.465
高卒	0.343	0.475
中卒以下	0.058	0.235
持ち家(一戸建て)	0.552	0.497
持ち家(共同住宅)	0.078	0.269
賃貸(公営・民営)	0.306	0.461
社宅	0.049	0.217
その他の住宅	0.014	0.119
正規(初職)	0.747	0.435
パート・アルバイト(初職)	0.144	0.351
派遣・契約社員(初職)	0.044	0.206
自营(初職)	0.022	0.145
無職(初職)	0.043	0.204
正規(現職)	0.526	0.499
パート・アルバイト(現職)	0.159	0.366
派遣・契約社員(現職)	0.066	0.249
自营(現職)	0.064	0.245
無職(現職)	0.185	0.388
専門職・管理職(初職)	0.296	0.457
事務職(初職)	0.231	0.421
販売職(初職)	0.125	0.331
サービス職・保安職(初職)	0.187	0.390
運輸(運転)職・通信職(初職)	0.019	0.136
工場、建設等の現場労働(初職)	0.137	0.344
農林漁業作業(初職)	0.005	0.070
専門職・管理職(現職)	0.316	0.465
事務職(現職)	0.205	0.404
販売職(現職)	0.113	0.316
サービス職・保安職(現職)	0.168	0.373
運輸(運転)職・通信職(現職)	0.040	0.196
工場、建設等の現場労働(現職)	0.146	0.354
農林漁業作業(現職)	0.012	0.108
求人倍率格差(出身地)	0.942	0.348
賃金格差(出身地)	0.814	0.097
求人倍率格差(最終学校卒業時居住地)	0.928	0.329
賃金格差(最終学校卒業時居住地)	0.828	0.100
求人倍率格差(初職時居住地)	0.938	0.327
賃金格差(初職時居住地)	0.835	0.099
北海道出身	0.047	0.212
北東北出身(青森、岩手、秋田)	0.030	0.172
南東北出身(宮城、山形、福島)	0.033	0.178
北関東出身(茨城、栃木、群馬)	0.059	0.236
東京圈出身(埼玉、千葉、東京、神奈川)	0.245	0.430
中部出身(山梨、長野、静岡)	0.061	0.239
北陸出身(新潟、富山、石川、福井)	0.054	0.226
中京圈出身(岐阜、愛知、三重)	0.091	0.288
大阪圈出身(京都、大阪、兵庫)	0.129	0.335
京阪周辺出身(滋賀、奈良、和歌山)	0.032	0.177
中国出身(鳥取、島根、岡山、広島、山口)	0.061	0.239
四国出身(徳島、香川、愛媛、高知)	0.030	0.171
九州・沖縄出身(福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄)	0.128	0.334
東京からの距離	0.366	0.326

(備考)

1．サンプルは1966年～1995年生まれ。「在学中」及び「未就学、乳幼児など」を除く。第6回（2006年）調査及び第7回（2011年）調査の合計。

2．正規（初職）及び正規（現職）には会社などの役員を含む。

3．上記サンプルのうち，第6回（2006年）調査分の平均年齢は31歳、第7回（2011年）調査分の平均年齢は34歳。

4．東京からの距離は県庁間の最短（単位：1000 km）。
る。「国勢調査」（2010年、15～39歳、男女計）のそれが70% $ ^{5} $ であることに比べると、初職については概ね同程度といえるが、現職については低い比率となっている。

## (ライフステージごとの人口移動)

次に、このサンプルをライフステージごとに居住地に応じて東京圏と非東京圏に分割し、樹形図として図表3-1に示した。これにより、東京圏と非東京圏の人口移動について、ライフステージごとの特徴を次のように整理することができる。

まず男女計でみると、第一に、非東京圏の中学校を卒業した者のうち、最終学校の段階ではじめて東京圏に居住するようになった割合は6.8%、初職時にはじめて東京圏に居住するようになった割合は5.4%、初職以後に東京圏に来て現在も居住している割合は3.2%となっており、ライフステージの初期段階ほど移動する傾向が強い。

第二に、東京圏において大学等を卒業した非東京圏の中学校出身者のうち、44.7%が非東京圏で初職を得ていた。その一方で、同じく東京圏で大学等を卒業した者のうち、東京圏の中学校出身者はほとんど（97.4%）東京圏で初職を得る。前者には地方へのUターン就職者も多く含まれると考えられる。

第三に、東京圏出身者（中学卒業時までは東京圏に居住、その後非東京圏へ転出）の東京圏Uターンについては、初職時で50.6%を占める。中学を卒業してから非東京圏に転出し、非東京圏の大学等を卒業した後、初職のタイミングで東京圏に戻ってくる者の割合は比較的大きい。

男女別にも興味深い傾向が見られる。

第一に、非東京圏の中学校を卒業した後、東京圏の最終学校（大学等）を卒業した者の割合は、男性（7.7%）が女性（6.0%）を上回っている。

第二に、非東京圏において最終学校を卒業後、東京圏で初職に就いた者の割合は、男性（8.0%）が女性（3.7%）をやはり上回っている。

第三に、若年女性の東京集中の観点からは、男性に比べ女性には二つの段階で東京集中の動きが見て取れる。一つには、東京圏の大学等を卒業した後の初職時である。初職時に東京圏に留まる比率は62.8％と男性（49.2%）を上回っている。二つには、非東京圏の大学等を卒業し初職時には非東京圏に居住していたものの、その後現在東京圏に居住する女性の割合は4.5％となり、これも男性（2.8%）を超えている。なお、データを詳細に調べたところ、後者ケースの女性の半数程度は配偶者の東京移動に伴うものであった（参考1参照）。

第四に、前述した東京圏Uターンについては、男性のUターン率(55.9%)が女性(36.4%)をかなり上回っている。
(1) 男女計
中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)	中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)	中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)
非東京圈9,864	東京圈674 (6.8%)	東京圈373 (55.3%)	東京圈223 (59.8%)	非東京圈4,777	東京圈370 (7.7%)	東京圈182 (49.2%)	東京圈111 (61.0%)	非東京圈5,087	東京圈304 (6.0%)	東京圈191 (62.8%)	東京圈112 (58.6%)	非東京圈79 (41.4%)
非東京圈301 (44.7%)	東京圈34 (11.3%)	非東京圈267 (88.7%)	非東京圈188 (50.8%)	東京圈21 (11.2%)	非東京圈167 (88.8%)	非東京圈113 (37.2%)	非東京圈100 (88.5%)
非東京圈9,190 (93.2%)	東京圈529 (5.8%)	東京圈262 (49.5%)	非東京圈267 (50.5%)	非東京圈4,407 (92.3%)	東京圈353 (8.0%)	東京圈167 (47.3%)	非東京圈186 (52.7%)	東京圈4,783 (94.0%)	東京圈176 (3.7%)	東京圈95 (54.0%)	非東京圈81 (46.0%)
非東京圈8,661 (94.2%)	東京圈320 (3.7%)	非東京圈8,341 (96.3%)	非東京圈4,054 (92.0%)	東京圈114 (2.8%)	非東京圈3,940 (97.2%)	東京圈1,618	東京圈1,596 (98.6%)	東京圈1,578 (98.9%)	東京圈106 (6.7%)
東京圈3,162	東京圈3,081 (97.4%)	東京圈3,000 (97.4%)	東京圈2,818 (93.9%)	非東京圈182 (6.1%)	東京圈1,544	東京圈1,485 (96.2%)	東京圈1,422 (95.8%)	東京圈1,346 (94.7%)	東京圈1,618	東京圈1,596 (98.6%)	東京圈1,578 (98.9%)	東京圈106 (6.7%)
非東京圈81 (2.6%)	東京圈32 (39.5%)	非東京圈49 (60.5%)	非東京圈59 (3.8%)	非東京圈33 (55.9%)	非東京圈29 (87.9%)	非東京圈4 (12.1%)	非東京圈22 (1.4%)	非東京圈8 (36.4%)	非東京圈1 (12.5%)
非東京圈81 (2.6%)	東京圈41 (50.6%)	東京圈36 (87.8%)	非東京圈5 (12.2%)
非東京圈40 (49.4%)	東京圈13 (32.5%)	非東京圈27 (67.5%)	非東京圈26 (44.1%)	東京圈11 (42.3%)	非東京圈15 (57.7%)	非東京圈14 (63.6%)	非東京圈2 (14.3%)	非東京圈12 (85.7%)

1. サンプルは1966年～1995年生まれの者。在学者・未就学・乳幼児等、いずれかの時点における外国居住者、仕事をもったことがない者及び未回答・欠損値を除く。第6回(2006年)調査及び第7回(2011年)調査の合計。 2. ()内はライフステージの一つ前からの東京圏/非東京圏を越えた移動者割合又は同一圏内の残留者割合(%)。
## （東京圏に現在居住する者のこれまでの居住地）

次に、視点を変えて、現在東京圏に居住する者のうち、どのライフステージで東京圏に来ているかを調べたところ、最も多かったのは初職以降に東京圏に来た者であった（8.6%）。それに初職時（7.0%）、最終学校卒業時（6.9%）が続く。非東京圏出身かつ最終学校卒業時に非東京圏に居住していた者に注目すると、男女別の差異として、男性は初職時から東京圏に居住する者の割合が女性より多い一方、女性は初職時まで非東京圏に居住したが現在は東京圏に居住する者の割合が男性より多いという違いがある（図表3－2）。

図表 3－2 若年者のうち東京圏現住者の各ライフステージにおける居住地

中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)
東京圈	—	東京圈又は非東京圈	—	東京圈	2,899	(77.6%)
非東京圈	—	東京圈	—	東京圈	223	(6.0%)
—	非東京圈	—	東京圈	34	(0.9%)
—	東京圈	—	東京圈	262	(7.0%)
—	非東京圈	—	東京圈	320	(8.6%)
3,738	(100.0%)

(2) 男性
中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)
東京圈	—	東京圈又は非東京圈	—	東京圈	1,409	(77.3%)
非東京圈	—	東京圈	—	東京圈	111	(6.1%)
—	非東京圈	—	東京圈	21	(1.2%)
—	非東京圈	—	東京圈	167	(9.2%)
—	非東京圈	—	東京圈	114	(6.3%)
1,822	(100.0%)

(3) 女性
中学卒業時	最終学校卒業時	初職時	現在(調査時点)
東京圈	東京圈又は非東京圈	東京圈又は非東京圈	東京圈	1,490	(77.8%)
非東京圈	東京圈	東京圈	東京圈	112	(5.8%)
非東京圈	東京圈	13	(0.7%)
非東京圈	東京圈	東京圈	95	(5.0%)
非東京圈	東京圈	206	(10.8%)
1,916	(100.0%)

（備考）サンプルは1966年～1995年生まれの調査時点東京圏居住者。在学者・未就学・乳幼児等、いずれかの時点における外国居住者、仕事をもったことがない者及び未回答・欠損値を除く。第6回（2006年）調査及び第7回（2011年）調査の合計。
## (ライフステージを通じた居住地の変遷)

さらに、中学校卒業時から最終学校を経て初職までの三つのライフステージを通してみると、この間同一県に居住していた者は76.0％という高い比率に達している(図表3−3)。他方、3段階とも異なる県に居住していた者は3.6％と少ない。

図表 3−3 若年者の初職時までの居住地変遷パターン

出身県、最終学校卒業時居住県及び初職時居住県の関係	サンプル数	割合
出身県=最終学校卒業時居住県かつ最終学校卒業時居住県=初職時居住県	7,164	76.0%
出身県=最終学校卒業時居住県かつ最終学校卒業時居住県≠初職時居住県	909	9.6%
出身県≠最終学校卒業時居住県かつ出身県=初職時居住県	625	6.6%
出身県≠最終学校卒業時居住県かつ最終学校卒業時居住県=初職時居住県	393	4.2%
出身県≠最終学校卒業時居住県かつ最終学校卒業時居住県≠初職時居住県&出身県≠初職時居住県	336	3.6%
合計	9,427	100.0%

(備考)

1．サンプルは1966年～1995年生まれの最終学校卒業時非東京圈居住者。在学者・未就学・乳幼児等、いずれかの時点における外国居住者、仕事をもったことがない者及び未回答・欠損値を除く。第6回（2006年）調査及び第7回（2011年）調査の合計。

2．各項目の内容は以下の通りである。例えば、最初のデータ行は出身県（中学卒業時点の居住県）と最終学校卒業時の居住県が同一であり、かつ、最終学校卒業時の居住県と初職時の居住県も同一であるケース。次行は出身県と最終学校卒業時の居住県が同一であるが、最終学校卒業時の居住県と初職時の居住県は異なるケース。

## (2006 年と 2011 年の比較)

最後に、初職に就いた後、東京圏への移動状況について2006年と2011年を比較してみた。非東京圏において初職に就いた後、調査時点に東京圏に居住する者の割合を調べると、20～30代のすべての若年層で2006年よりも2011年の方が高くなった（図表4）。これには、2011年データには東北3県（岩手県、宮城県、福島県）が含まれていないことを含め、年固有の効果が働いているものと推察される。

図表 4 初職後の年齢別東京圏移動状況

調査時点の年齢	21～25歳	26～30歳	31～35歳	36～40歳
調査年	2006年	2011年	2006年	2011年	2006年	2011年	2006年	2011年
調査時点の居住地	非東京圈	656	545	988	842	1,297	1,004	1,126	1,186
99.1%	97.8%	97.7%	96.1%	96.7%	92.9%	94.4%	94.0%
東京圈	6	12	23	34	44	77	67	76
0.9%	2.2%	2.3%	3.9%	3.3%	7.1%	5.6%	6.0%
合計	662	557	1,011	876	1,341	1,081	1,193	1,262

（備考）初職時に非東京圏に居住していた者が調査時点で東京圏と非東京圏のどちらに居住していたかを示したもの。在学者・未就学・乳幼児等及び未回答・欠損値を除く。
### 3.3 推計方法

本稿の問題意識は、ライフステージの各段階における東京圈居住の選択が、経済社会情勢に関する要因をコントロールした上で、どのような属性や要因により影響を受けているかを統計的に明らかにする点にある。そのため、推計手法としてはプロビットモデルを基本とし、一部において多項ロジットモデルを用いた（参考2参照）。

プロビットモデルに用いる基本的な変数について概要を述べておきたい。

被説明変数は、対象となる各ライフステージにおいて東京圏居住ならば1、非東京圏居住ならば0とした。

次に、説明変数について順に説明する。属性については、①コホート効果を表すためのコホート変数（1960年代後半生まれ（以下同じ）、70年代前半、同後半、80年代前半、同後半から90年代前半）、②性別、③婚姻、④きょうだいの有無、⑤学歴（大学・大学院卒、短大・専修学校等卒、高校卒、中学卒）、⑥住宅の種類（持ち家、賃貸、社宅等）、⑦従業上の地位（正規、パート、派遣等）、⑧仕事の内容（管理職・専門職、事務職、販売職等）、⑨中学卒業時の出身地区分（全国を13の地域ブロックに区分 $ ^{6} $ ）、⑩東京からの距離をコントロールするための距離変数（国土交通省国土地理院「都道府県庁間の距離」）を用いた。当然ながら、考察するライフステージによって説明変数は変わる。例えば、最終学校の居住地選択についての推計では、仕事関連の変数は含まれない。

さらに二点付言しておきたい。第一に、サンプルは2006年と2011年のデータをプールしているために、2011年の経済社会情勢をコントロールするために、2011年調査ダミー変数を導入した $ ^{7} $ 。第二に、生まれた場所ではなく、中学校卒業時の居住地を出身地と位置付けている。

労働市場を反映する説明変数については、賃金と求人倍率（47都道府県、年平均）の各県と東京都 $ ^{8} $ の格差を表す変数（各県／東京都）を用いた $ ^{9} $ 。①賃金は「賃金構造基本統計調査」（厚生労働省）の「きまって支給する現金給与額」（男女別）、②求人倍率は有効求人倍率である $ ^{10} $ 。それぞれの変数の時点については、ライフステージごとに、個人が移動の意思決定を行うタイミングにできるだけ一致するよう設定している。具体的には、最終学校卒業時の居住地選択においては最終学校進学時点 $ ^{11} $ の賃金や求人倍率のデータ、初職時の居住地選択においては最終学校卒業時点のデータを用いている。現在の居住地選択に
おいては移動の意思決定を行うタイミングの特定が困難であることから、初職時点以降5年間の平均値を使用している。これらの労働市場変数については、東京に比べて各地域の賃金（求人倍率）が上昇すると移動のメリットが縮小することから、係数の符号はマイナスになると推測される。

なお、推計式におけるベース（ダミー変数の基準）は、各分析結果に示した。

### 4. 分析結果

このような定式化を用いて、ライフステージの段階ごとに若年者が東京圏を居住地とするか否かについてのプロビット分析を行った。具体的には、①最終学校における居住地 $ ^{12} $ 、②はじめて仕事をもったときの居住地、③現在の居住地の三段階に分けて分析を行った。

### 4.1 推計結果

## (最終学校における居住地選択)

まず、非東京圏出身者（中学卒業時）の最終学校在学時における居住地選択についてのプロビットモデルの推計結果（図表5）から述べたい。被説明変数は、東京圏居住が1、非東京圏居住が0である。この分析結果の意味するところは、非東京圏の生徒による東京圏の大学等への進学に関する分析と考えてよいであろう。

属性の中で推計結果が有意となった変数として、大学・大学院卒及び短大・専修学校等卒がある。すなわち、高等教育機関への進学が東京圏への居住地選択に反映されている。他方、性別やきょうだいの有無は有意ではなかった。また、コホート効果については、ベースとなる年長コホートに比べ若いコホートで東京圏居住にマイナス効果が有意に表れている $ ^{13} $ 。

労働市場に関する説明変数については、次のような興味深い結果が得られた。賃金格差は、男女計においても男女別にみてもマイナスで有意となった。つまり、大学等への進学のタイミングにおいて、出身県と東京との賃金格差が東京進学を進める要因となっている。コホートごとに分けて賃金格差の効果を推計してみると、年長コホートではやはりマイナスで有意であるが、若年コホートでは有意な結果は得られなかった(参考3-1参照)。なお、就業機会を示す求人倍率格差については、男女計ではプラスの弱い有意性が得られたが、男女別やコホート別では有意ではなかった。

出身地のダミー変数（全国を13ブロックに区分）については、ベース（中京圈）に比べて北陸以東の東日本の多くの地域のダミー変数がプラスで有意となり、東京圈の大学への進学における地域的特徴が明らかとなった。