執筆者 | 石川 良文 (南山大学) |
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研究プロジェクト | イノベーションを生み出す地域構造と都市の進化 |
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このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および(独)経済産業研究所としての見解を示すものではありません。
地域経済プログラム(第四期:2016〜2019年度)
「イノベーションを生み出す地域構造と都市の進化」プロジェクト
地方創生の効果分析では産業連関分析が有効である。しかし、市町村など実際に地方創生政策が行われる地域を対象とした場合、分析に必要な産業連関表が存在しないために経済効果の推定が行えないことが多い。この問題に対処するために、独自の調査により産業連関表を作成したり、ノンサーベイ手法と言われる既存の統計データを用いて産業連関表を作成したりすることがある。しかし、これらの方法のうち、前者は費用と労力がかかり、後者については推計精度の問題がある。
また、伝統的な地域内産業連関モデルによる経済効果の分析には、他にもさまざまな問題がある。1つ目は、直接的には当該地域(市町村)の効果しか分析できず、当該地域外(当該市町村以外の全国)の効果が分析できないこと、2つ目は、実際には、発生した所得は労働者の通勤により地域外に漏出し、また地域内で居住する労働者も一部の消費活動は地域外で行うが、伝統的なモデルではこれが考慮されていないこと、3つ目は、実際の経済効果の推計においては、自給率がその大小に大きく作用するが、従来型の自給率の推計は精度面で課題があるということである。
そこで本研究では、これらの課題を解決する汎用的な地域間産業連関モデルを開発した。構築したモデルは2地域間の産業連関モデルであり、これにより当該地域だけの経済効果だけでなく、当該地域外の効果が分析される。また、所得の発生地と帰着地、消費地の配分を内生的に扱うモデルとなっているため、実際に当該地域に帰着する経済効果が分析できることが特徴である。このようなモデル構造に加えて、本研究では地域間モデルにおいて決定的に重要な要素である自給率の推計方法を新たに示した。この方法は、既存の統計データを使い、地域特化と地域規模を産業別に考慮しており、これによりサーベイ手法による分析結果とほとんど同じ結果が得られる。
これらの研究成果を用いて、愛知県瀬戸市と福島県南相馬市を対象に事例分析を行った。まず、瀬戸市の分析では、衰退傾向にある地場産業である陶磁器産業の振興として100億円の新たな需要が生じた場合を想定した。本研究で新たに構築したモデルにより推計した結果、表1にあるように瀬戸市では27億円の所得誘発効果があり、日本全体の41%を享受する結果となった。伝統的なモデルでは表2にあるように、瀬戸市で45億円の所得誘発額(日本全体の68%)があると推計されるが、これはあくまでそれだけの所得が瀬戸市で発生するという効果であり、言い換えれば、その地域の従業者が全て瀬戸市内に住んでいるケースと言える。地方創生で狙いとする効果は、そこで発生した効果だけではなく、実際に当該地域にどれだけの所得が帰着したかである。本研究で開発されたモデルを用いることによって、発生する所得誘発額を、他地域に流出した所得と実際に自地域に帰着した所得を分けて分析することが可能である。
南相馬市における分析では、公共事業100億円による効果分析を行った。瀬戸市の事例と同じく、表3、4にあるように当該地域に与える効果は伝統的なモデルより小さくなったが、これは帰着ベースの所得誘発効果を分析しているためである。この結果は市外に所得が流出しないよう、従業者の市内居住政策を進める必要があることを示唆している。
本研究で提示した新しい地域間産業連関モデルは、発生ベースの経済効果に加え、伝統的な地域内産業連関モデルでは分析できなかった、地方創生政策が行われる地域に留まる帰着ベースの経済効果を分析することができる。また、当該地域・その他全国の2地域別で効果が計測されるため、それらの合計値としての国全体の効果を同時に分析できるといったメリットもある。本モデルは、既存の統計データのみを使って適用でき、かつ従来型の伝統的モデルよりも推計精度が高く、全ての市町村について作成・活用可能である。
直接的な生産増 | 構成比 | 生産誘発額 | 構成比 | 所得誘発額 | 構成比 | |
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市内 | 100.0 | 100.0% | 168.7 | 63.9% | 26.6 | 40.8% |
その他全国 | 0.0 | 0.0% | 95.1 | 36.1% | 38.6 | 59.2% |
全国 | 100.0 | 100.0% | 263.9 | 100.0% | 65.2 | 100.0% |
直接的な生産増 | 構成比 | 生産誘発額 | 構成比 | 所得誘発額 | 構成比 | |
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市内 | 100.0 | 100.0% | 177.9 | 67.5% | 44.6 | 68.3% |
その他全国 | 0.0 | 0.0% | 85.9 | 32.5% | 20.8 | 31.7% |
全国 | 100.0 | 100.0% | 263.8 | 100.0% | 65.4 | 100.0% |
直接的な生産増 | 構成比 | 生産誘発額 | 構成比 | 所得誘発額 | 構成比 | |
---|---|---|---|---|---|---|
市内 | 100.0 | 100.0% | 186.1 | 59.4% | 45.5 | 47.2% |
その他全国 | 0.0 | 0.0% | 127.4 | 40.6% | 51.0 | 52.8% |
全国 | 100.0 | 100.0% | 313.4 | 100.0% | 96.6 | 100.0% |
直接的な生産増 | 構成比 | 生産誘発額 | 構成比 | 所得誘発額 | 構成比 | |
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市内 | 100.0 | 100.0% | 208.1 | 66.1% | 70.4 | 72.2% |
その他全国 | 0.0 | 0.0% | 106.5 | 33.9% | 27.0 | 27.8% |
全国 | 100.0 | 100.0% | 314.6 | 100.0% | 97.4 | 100.0% |