「合併率と都道府県格差の関係について」(秦数正)

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Transcript 「合併率と都道府県格差の関係について」(秦数正)

最終プレゼンテーション
「合併率と都道府県格差の
関係について」
2006年1月24日(火)
2002359
秦 数正
回帰分析のねらい



平成の大合併では、市町村の合併は全国一律的に
行われてきたわけではなく、合併の進捗度合いには、
地域でバラツキがみられる。
↓
市町村の合併には、合併をするのにあたり、何か決
め手となる要因があるのだろうか。
そこで ↓
合併に最も影響を及ぼす要因を統計的分析に基づ
いて探ってみる
回帰分析までの準備



推定式:合併率=α+β1(人口密度)+β2(高
齢化比率)+・・・+βn(・・・)
被説明変数: 合併率(%)
説明変数:人口密度、高齢化比率、完全失業
率、公債費負担比率、財政力指数、歳入額、
成長力指数(消費指数)、経常収支比率、第
3次産業比率 など総数29要因
分析方法
変数増加法とは
既存の重回帰式に、新たな変数を追加しては、評
価していく方法
①1要因で回帰分析を行う
→効く要因と効かない要因を区別し、この段階で効
かない要因を捨てる。
②効く要因にもう一つ効く要因を加えて、分析する
→2つともT値が高い回帰式を残す。
③2つともT値が高い回帰式に、もう一つ効く要因を加
えていく・・・

分析結果(1)
係数の符号が正ならば、
その要因は合併率に対し
てプラスの影響を与えて
いると判断。
係数の符号が負ならば、
その要因は合併率に対し
てマイナスの影響を与え
ていると判断。
分析結果(2)
要因1
要因2
決定係数
モデル1-1
人口密度
-0.403
(-3.53)
高齢化比率
0.238
(2.13)
0.443
モデル1-2
人口密度
-0.502
(-3.99)
完全失業率
-0.267
(-2.12)
0.443
モデル2-1
完全失業率
-0.390
(-3.29)
財政力指数
-0.430
(-3.63)
0.416
分析結果(3)
要因1
モデル1-1-1
要因2
要因3
要因数を3つにすると、すべてのモデルで3
要因共にT値が有意に達することがなかった。
人口密度
完全失業率
↓ 高齢化比率
落とした方が良い変数が現われている。
-0.429
0.202
-0.189
↓
(-3.18)
(1.40)
(-1.39)
2要因の分析結果の中に、最適なモデルが
人口密度あると判断できる。
高齢化比率
経常収支比率
-0.409
(-2.67)
0.274
(2.05)
-0.114
(-0.82)
完全失業率
-0.224
(-1.75)
成長力指数(消費)
モデル1-2-1
人口密度
-0.436
(-3.27)
財政力指数
-0.363
(-2.80)
成長力指数(消費)
モデル2-1-1
完全失業率
-0.338
(-2.70)
モデル1-1-2
-0.180
(-1.38)
-0.170
(-1.23)
分析結果(2)~再び~
要因1
要因2
決定係数
モデル1-1
人口密度
-0.403
(-3.53)
高齢化比率
0.238
(2.13)
0.443
モデル1-2
人口密度
完全失業率
-0.502
-0.267
0.443
モデル1-1が、統計的にも
(-3.99)
(-2.12)
経済的見解においても、最
モデル2-1
完全失業率
財政力指数
も最適なモデルであると判
-0.390
-0.430
0.416
断することができる。
(-3.29)
(-3.63)
分析結果のまとめ



推計式:合併率=8.356
-0.470(人口密度)
+0.283(高齢化比率)
市町村の合併に最も大きな影響を与えている
要因は、「人口密度」である。
市町村の合併では、合併に対して、プラスの効
果よりマイナスの効果の方が、強く働いている。
人口密度の効果(1)

市町村が合併をしない理由
①合併意志があるのだが、それを阻む要因
がある。
②最初から合併する気がない(合併する必
要がない)。
↓
人口密度は、①と②のどちらの方向に効果が
働いているのだろうか。
いくつかの県を例にして
広島県の場合(合併率:73.3%)
→合併によって、人口密度の減少率は小さいが、大
幅な人口増加は期待できない。
 愛媛県の場合(合併率:71.4%)
→合併によって、人口密度の減少率は大きい反面、
人口の増加が期待できる。
 埼玉県の場合(合併率:22.8%)
→合併によって、人口密度の減少率は小さく、また
人口の増加も期待できる。

人口密度の効果(2)
人口要因から合併をみると、合併率の低い
埼玉県の方が、高合併率の広島県や愛媛県
つまり、人口密度は②
より、合併環境が良い。
の方向に効果が働いて
↓
いるということになる。
にもかかわらず、埼玉県では合併が進んでい
ない。
↓
埼玉県では、他の地域と比べて合併をする必
要がない、と判断することができる。