地域人口見通しの不確実性このサイトではJavascript機能をOnにしてご利用ください。多くの市区町村で人口減少が予測されている。予測には誤差がつきもので、上振れたり下振れたりするのが普通である。政策の立案に際しては、予測値の不確実性を念頭に置く必要がある。当初見通し平均+1.4%に対して実績値平均は+0.9%である。上振れ・下振れを含めた予測誤差の絶対値は平均1.5%とかなり大きく、経済の先行き見通しにはかなりの不確実性がある。レートなどの市況を大きく変動させる。生産指数や雇用統計が前月比で大きく変化した場合でも、事前予測通りならば「織り込み済み」で市況への影響は小さいが、逆に予測と大幅に異なる数字が発表されるとマーケットは大きく反応する。先行きが不確実なときほど予測と異なる結果が起きやすいはずだから、自然な考え方と言える。このように、予測と実績の乖離には重要な情報が含まれている場合が多い。人口動態のような長期の予測も、推計時点では見通せなかったその後の構造変化や自然災害など想定外の事象によって大きく影響される。したがって、地域によっては予測されているよりも人口の先行きは深刻かも知れない。)は、地方創生に関連する国の政策指針の策定や「地方人口ビジョン」など地方自治体の長期展望に幅広く活用されている(注1)。人口を2040年まで見通した数字(2013年3月推計)である。「国勢調査」は5年毎に実施されており、本年2月に2015年調査の人口速報集計が公表された。本稿では、この結果を利用して2015年の推計値と実績値の間にどの程度の乖離があったのか、また、乖離の方向や大きさにはどういう特徴があるのかを考察する。サンプルは両方のデータを接続した約1800市区町村である(注2)。-5%前後の下振れとなっている。念のため付言すると、この数字はあくまでも予測値との比較だから、上振れ/下振れが2010~2015年の間の人口増加/減少を意味するわけではない。-5.0%(注)2015年の人口が2万人以上の市区町村の中から、上振れ・下振れの大きかった10市区町村を抽出。各市区町村の予測値と実績値の乖離(サプライズ)の標準偏差を計算すると、2.8%である(注3)。極端に大きな数字ではないが、約3割の市区町村は推計値との比較で2015年の実績値が±3%以上乖離したことになる(注4)。一般に遠い将来の経済予測ほど誤差が大きくなることは良く知られている。したがって、20年、30年先の予測値は、これよりも大きな誤差が生じると考える必要がある。大きく影響するため、政策の立案に際しては、推計人口にこうした不確実性があることを前提に考えることが望ましい。地方自治体の立場から、具体的にはどう考えれば良いのだろうか。推計されていた2010〜2015年の人口増減率と事後的なサプライズの関係をプロットしたのが図1である。近似線は右上がりで、もともと人口の伸びが高いと予測されていた市区町村ほど上振れ幅が大きく、大幅な減少が予測されていた市区町村ほど下振れが大きい傾向がある(注5)。地域によってさまざまな特殊要因があるが、こうした傾向の存在を念頭に置くことが有用である。大幅な人口減少が予測されている自治体は、さらに下振れる可能性を強く意識しておくことが望ましい。ない人口集積地の上振れ傾向さらに詳しく見ると、2015年人口の予測誤差は、市区町村の人口密度とシステマティックな関係がある。人口変動率や予測誤差を期首(2010年)の人口密度で説明する単純な回帰分析によって定量的に検証してみると、人口密度が高い市区町村ほど推計値に比べて実績値が上振れ、人口密度が低い市区町村ほど下振れする傾向がある。図2は2010〜2015年の人口変動率の人口密度に対する弾性値の推計結果である。人口密度が高い市区町村ほど人口増加率が高い(減少率が低い)傾向があるが、推計値よりも実績値の弾性値の方が大きい。東京都の中心部への人口流入が注目されているが、人口密度と人口変動率の関係は、東京都内の市区町村を除いて推計しても、量的にほぼ同程度である(図2参照)。回帰式の説明変数に東京都内市区町村というダミー変数を加えて推計すると、ダミーの係数は統計的に有意でない。ここ数年、東京だけが想定外の上振れをしているわけではなく、密度の高い場所に人口移動する傾向が当初予測を超えて進むという現象が、日本全域で共通に起きているのである。(サプライズ)を被説明変数(いずれも対数差)、2010年の市区町村人口密度(対数)を説明変数とするOLS推計結果に基づき、推計された弾性値を表示。人口密度の係数は全て1%水準で統計的に有意。是正がキーワードとなっているが、東京に限らず日本全国で県庁所在地をはじめとする人口集積地に、過去の趨勢から予測される以上に人が集まるようになっている。人口移動にはそれを阻害するさまざまな制度的摩擦が存在するが、それにも関わらず、都市型産業という性格を持つサービス産業のウエイト増大という産業構造変化の下で、自然な経済的メカニズムが働いているように見える。いう視点も必要であろう(注6)。精度を疑問視する意図は全くない。そこでは推計の前提条件が丁寧に説明されており、一定の前提の下でのベンチマークとして極めて有用である。筆者も同推計を頻繁に利用しており、国・地方自治体を含めて個々のユーザーが、予測の不確実性に留意しつつ活用することが肝要である。「まち・ひと・しごと創生長期ビジョン」(2014年)など。ダブルカウントを避けるため、都道府県、区に分かれている政令指定都市(および東京特別区)全体の数字は使用していない。実績値の予測値からの下振れが大きかった方から10%の値(p10)は-2.9%、上振れが大きかった方から10%の値(p90)は+2.3%である。日本の総人口で見ると、2015年実績値は推計値よりも+0.4%の上方サプライズとなっており、予想以上の寿命延伸が寄与していると見られる。間にも、同様の関係が観察される。6010005005426)当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。"ページの先頭へ戻る。