都道府県間人口移動1954-99のオッズ比分解法による分析

　日本の都道府県間人口移動の集計データの分析はいままで多くの研究が発表され

てきているが、それらの多くが部分的なものにとどまり、包括的な計量的要因分析は

あまり見受けられない。その一つの原因は樋口(1999)に示されているように、計量分

析方法自体に問題があるようである。重力モデルに代表される乗法型のモデルを利用

した分析では、直接に要因分析にかけることによって得られた結果が解釈困難なもの

であり、適切な要因分析ができなかったことが原因ではないかと推察される。空間的

相互作用データの性質上、決定要因が放出性・吸収性を説明する地点の属性変数と、

地点間の関係性を説明する関係性変数が混在して推定する場合、これらの２種類の変

数間でバイアスが生じてしまい、適切な推定が困難になってしまう。オッズ比分解法

はその問題を解決する手法として提案されており、そのシミュレーション研究および

応用研究ではバイアスの除去に成功していると思われる。

　本研究では、都道府県間人口移動データをオッズ比分解法(ORDEC-�)により、誤

差分布、放出性成分、吸収性成分、関係性成分、そして全体調整項の５要素に分解抽

出し、その後にそれらの要因分析をおこない、いままで困難であった包括的な要因分

析を行うものである。

　はじめに、誤差分布の特性を明らかにし、その特性をもちいて放出性成分、吸収性

成分の分離抽出を行い、それらの要因分析を、パネル分析を用いて行う。パネル分析

はクロスセクション分析、時系列分析のどちらか一方では想定される要因の影響力に

関してバイアスがかかってしまうという欠点を克服する方法として開発されてきたが、

空間的相互作用データの分析に際しては、一般的には地理的距離という時系列的には

不変な変数を導入せねばならず、直接的なパネル分析は困難であった。しかし、放出

性成分・吸収性成分が分離抽出されている場合には、パネル分析による要因分析が可

能になり、新たな知見を得ることが可能になる。

　次に、関係性成分の要因分析、関係性の構造変化の分析を行い、都道府県間関係構

造の変化に関する新たな知見を得ることを試みる。

Analysis of Japanese Inter-Prefectural Migration

1954-99 by Odds Ratio Decomposition Method

(ORDEC-III)

On determinants of Japanese Inter-Prefectural Migration, many studies have already

conducted. However, It seems that most of these studies lack integrated quantitative

analysis of the determinants. One of the reason may be, as pointed out by

Higuchi(1999), its analytical method itself. In studies which employ multiplicative

models represented by the Gravity model, results obtained with traffic data directly

regressed with determinant variables may often be very difficult to be interpreted, or

sometimes even unrealistic. Determinants of spatial interaction data can be usually

classified into two different types: (1)origin or destination specific factors (push-factors

and pull-factors) and (2)origin-destination combination specific factors (relational

component). Because of this characteristic of spatial interaction data, estimation biases

between these two type of determinants are generated by direct regression analysis.

The Odds Ratio Decomposition Method is developed to deal with this problem, and its

reliability has already benn tested by Higuchi (2000 forthcoming).

In this study, the Japanese Inter-prefectural migration data (1954-99) is decomposed

into 5 components: (1) error distribution, (2) push-factors, (3) pull-factors, (4) relational

components and (5) overall adjustment term by ORDEC-III, and these determinants

are separately identified. Firstly, parameters of error distributions are estimated

and, with these parameters, push and pull factors are decomposed and there

determinants are identified with panel analysis. Secondly, determinant-identification of

relational components and statistical tests of structural changes of relational

components are conducted.