東日本大震災後の人口移動について 震災前の人口増加/減少傾向は震災後の人口移動に影響があるか 2015年9月30日 岩崎有希子 1 この研究の目的 震災前の人口増加/減少傾向は震災後の人口移動に 影響があるかを検討する i.e 震災前に人口が減少傾向だった市町村は震災後、(震災 前の人口が増加傾向だった市町村に比べて)さらに人 口が著しく減少したか 2 動機 東日本大震災によって15,890人の死者、経済的損失 は16兆円(推定) 全壊した住宅数は120208件 半壊住宅数は189512件 一部破損は616095件 住宅被害があった市町村は171 復興予算は19兆円にも及んだ それぞれの市町村によって震災前と震災前の需要が異 なる可能性がある (集団移転? 住宅再建? 移住?) 3 先行研究 Vigdor(2008) ハリケーンカトリーナ(2005)の経済への影響の研究 結果 ハリケーン前に人口が増加傾向にあった地域はハリケーン後も人口を回復するスピードが速かった。 ハリケーン前に人口が減少傾向にあった地域はハリケーン後に人口が回復しなかった。 Paxson&Rouse(2008) ハリケーンカテリーナ後避難した住民がニューオーレンズに戻る要因を検討 理論 意思決定は移動元のlocation-specific capital、収入と移動先の収入の比較によって決まる。 分析結果 1.持ち家を持つ世帯は戻る確率が高くなる 2.住宅に大きな被害があった世帯は戻る可能性が低くなる。 4 災害の影響(需要が高い場合の低い場合の 比較) 住宅は耐久財 人口が減少傾向にあった地域は、 賃金や就労の機会も乏しいが、 住宅の値段が低く住民を引きとめていた。 が、震災後、住宅が破壊された後にはその 地域に残るインセンティブが弱まる 5 データ 転出者率、転入者率、純転入者率 (住民基本台帳人口移動報告) 各市町村の転出者数、転入者数を2010年度の人口で割ったもの 2012年と2010年の差をとったものを被説明変数として用いる。 震災前の人口の傾向(Pretrend) 2000年から2010年までの人口の増加率 住宅への被害 (東北地方太平洋沖地震(東日本大震災)被害報) 全壊、半壊、の被害が一件でも市町村内にあった 場合に“被害あり”とする。 説明変数 (2010年度) 財政力指数 持家世帯比率 人口密度 65歳以上の人口 空家比率 一人当たり所得 1000人あたりの病院数 産業別の従業員数 6 基本統計 被害なし Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max Obs 転入者率(2012-2010の差) 1568 -0.001 0.006 -0.071 0.048 転出者率(2012-2010の差) 1568 0.000 0.005 -0.039 0.041 高齢者率 1568 0.277 0.069 0.109 0.569 人口密度 1568 977.765 2175.026 1.580 19243.680 空家率 973 0.134 0.052 0.036 0.721 一人当たり所得(千円) 1568 1191.438 391.048 463.681 6482.672 1000人あたりの病院数 1568 0.075 0.077 0.000 0.674 第一次産業従事者率 1568 0.117 0.109 0.000 0.756 Mean 171 171 171 171 150 171 171 171 0.001 0.002 0.242 1526.498 0.129 1257.615 0.055 0.084 被害あり Std. Dev. Min Max 0.005 -0.021 0.014 0.005 -0.019 0.034 0.046 0.118 0.374 3498.248 11.399 18444.020 0.049 0.059 0.504 322.091 668.490 2540.342 0.034 0.000 0.168 0.062 0.000 0.326 被害を受けた地域と受けなかった地域では属性が異なる。 黄色い部分は、平均が被害ありの場合となしの場合で有意に異な ることを示す。 7 基本統計2 被害なし 被害あり Variable Obs Mean Std. Dev. Obs Mean Std. Dev. t 震災前は人口が 転入者率(2012-2010の差) 減少傾向 転出者率(2012-2010の差) 1141 0.001 0.005 112 0.003 0.005 -2.5736 1141 -0.001 0.006 429 -0.001 0.005 0.001 0.000 0.004 0.005 -4.8548 震災前は人口が 転入者率(2012-2010の差) 増加傾向 転出者率(2012-2010の差) 112 59 429 0.000 0.004 59 0.000 0.004 -0.7981 -0.5125 •震災前の人口が増加傾向である地域では震災の影響が長期では 見受けられない。 •震災前の人口が減少傾向である場合は、震災の影響が大きく 2010年から2012年における転入者率の増加傾向は被害なしの 市町村のほうが小さい 2010年から2012年における転出者率は被害なしの市町村では減 少傾向にあるが、被害ありの市町村では増加傾向にある。 8 手法 Difference in Difference using Propensity Score Matching Method -住宅被害をランダムなトリートメントとして扱いたいが、被害があった市町村 は被害のなかった市町村と異なる属性があったと考えられる i.e 住宅被害があった市町村はそれなりに住宅が密集していた可能性がある。 9 推定手法 Propencity Score Matching によりATTを推定する。 ATT= H=1は被害あり、H=0は被害なしとする。 Yは転出率、転入率 以下の属性を元にマッチングを行いATTを推計する。 (2010年時点) 財政力指数 持家世帯比率 人口密度 65歳以上の人口 空家比率 一人当たり所得 1000人あたりの病院数 産業別の従業員数 10 推定結果1(転出者率) OUTFLOW The effect of higai on outflow (Pretrend<0) 20102012 20102013 treat. nearest nei radius kernel stratificatio nearest nei radius kernel stratificatio contr. 92 91 92 91 92 91 92 91 ATT 73 558 558 559 73 558 558 559 0.003 0.003 0.002 0.003 0.002 0.001 0.001 0.001 Std. Err. t 0.001 0 0 0.001 0.001 0 0 0 The effect of higai on outflow(Pretrend>0) treat. 4.117 9.779 6.331 4.063 1.185 4.014 5.959 2.921 contr. 49 49 49 49 49 49 49 49 ATT 40 277 277 277 40 277 277 277 0.001 0 0 0 0.001 0.002 0.001 0.001 Std. Err. t 0.001 0.001 0.001 0 0.001 0.001 0.001 0.001 0.836 0.446 0.165 0.202 1.596 1.341 1.548 0.948 転出者率は震災前の人口が増加傾向にあった場合には震災の影響を受 けていないことが分かる。 転出者率は震災前の人口が減少傾向にあった市町村では震災後に転出 率が増加したことが分かる 11 推定結果2(転入者率) INFLOW The effect of higai on outflow (Pretrend<0) treat. 20102012 20102013 nearest neighbor radius kernel stratification nearest neibhour radius kernel stratification contr. 92 91 92 91 92 91 92 91 ATT 73 558 558 559 73 558 558 559 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002 Std. Err. t 0.001 0 0 0.001 0.001 0 0.001 0 The effect of higai on outflow(Pretrend>0) treat. 2.964 3.297 4.112 2.646 2.464 6.046 3.391 4.608 contr. 49 49 49 49 49 49 49 49 ATT 40 277 277 277 40 277 277 277 0 0 0 0 0 0.001 0.001 0 Std. Err. t 0.001 0.001 0 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.295 -0.08 -0.223 -0.14 0.252 1.098 0.776 0.365 転入者率は震災前の人口が増加傾向にあった場合には震災の影響を受けていないこ とが分かる。 転入者率は震災前の人口が減少傾向にあった市町村では震災後に転出率が増加し たことが分かる 12 今後の課題 転入者率、転出者率を年代別に分けて分析 移動元の市町村の属性と移動先の市町村の属性を考慮 し分析 13
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