第2話 経済理論で読み解く日本の都市の過去50年

1. はじめに

第1話では、今後日本が直面する急速な人口減少の下で、地方経済が未曾有の縮小と淘汰に直面するであろうこと、その淘汰のなかで個々の都市の未来を見極めるために、人口集積としての都市の視点が大きな手がかりになることを示唆しました。今回と次回は、この先に行う都市の盛衰予測の背景にあるメカニズムについて話します。今回は、日本の都市が過去50年間に経験した変化と、その背景にあるメカニズムについて、次回は、人が集まって都市ができるメカニズムについて話します。

ここで言う過去50年とは、これから分析で使うデータが得られる1970年から2020年を指します。2008年から始まった人口減少の影響は、2020年時点ではまだ顕著ではありません。高度成長期、バブル期、そしてその後の低成長期と、様々な変化が起こりましたが、たくさんの変化のうち、人口の地理的な分布に最も大きく影響したのは輸送･通信費用の減少だったと考えます。ここで輸送費用とは、モノや人が距離を移動するためにかかる金銭的な費用と時間的な費用を意味します。通信費用とは、実際には移動せずにコミュニケーションするための費用です。例えば、電話しかない時代と比べると、現代は、電子メール、ソーシャル･ネットワーキング･サービス(SNS)やウェブ会議システムを使うことで、同じ量の情報をより短時間で伝えることができるようになりました。このように考えると、通信費用は情報が移動するためにかかる費用であり、輸送費用の一部として捉えられます。

過去50年で、新幹線･高速道路網は何もない状態から概ね全国を網羅するまでに整備され、同時に、インターネットが普及し、スマートフォンが当たり前になりました。これらの変化は、輸送･通信費用を大幅に減少させました｡¹ そして、このような輸送･通信費用の減少は今後も続きます。輸送では自動運転、通信では仮想現実に関わる技術革新が期待されています。隣の中国では、すでに宅配の自動運転化やドローンの利用、梱包･仕分け･倉庫管理など物流の自動化が実用段階に入っています。日本でも、労働時間制限による省人化の必要性を背景にした｢物流の2024年問題｣²をきっかけに、物流や輸送の自動化が一気に進むでしょう。人を介さない輸送は、金銭費用･所要時間の両面で、物理的な輸送費用を大幅に減少させるでしょう。 一方で、コロナ禍をきっかけに普及した、Zoom, Google Meets, Webexなどのウェブ会議システムは、さらに洗練されて、商談や会議などで対面でのコミュニケーションが必要になる場面は、今後も減り続けるでしょう。特に、3次元の仮想現実（AR/VRなど）を介した通信が実用水準に達すれば、互いが物理的に離れていながらにして同じ場所を訪れることや、目の前で対話しているように感じることが可能になります。それは、現在使われている2次元映像を介したウェブ会議システムでは克服できなかった距離の壁が、崩壊してゆくことを意味します。

そもそも、人々が集まり都市を形成するのは、輸送や通信の費用が高いからです。輸送･通信費用の水準が変化すれば、都市間の人口分布や都市内部の人口分布も変化します。ですから、都市の盛衰予測が頼りにする経済理論は、全国の人口が減少する効果だけではなく、今後も続くと予想される輸送･通信費用の減少がもたらす効果も説明できるものでなければなりません。日本の過去50年は、それを検証できる絶好のデータを提供します。

2. 高速交通網とインターネットが変えた都市の規模と形

日本では、1964年に開催された東京オリンピックに合わせて、新幹線と高速道路が東京･大阪間を結び、続く半世紀で、これらの高速交通網は日本全土に拡大しました(図1)。同時に航空網も充実し、物理的な交通･輸送アクセスは大幅に向上しました。特に、現在の新幹線は、東京〜大阪間と東京〜仙台間を、それぞれ10〜20分間隔という高い運行頻度で2時間台で結んでおり、全国の人口の半分以上が日帰りで実際に会ってコミュニケーションができるほど、実質的な距離は縮んでいます。一方で、1990年代にインターネットが導入されると、それは瞬く間に普及し、ソーシャル･メディアやスマートフォンの登場と相まって、距離を隔てたコミュニケーションを格段に容易にしました。とりわけ、インターネットが、双方向コミュニケーションを可能にするWeb2.0に移行した2000年代以降には、リモートワークが実用的に導入され始めました｡³

では、輸送･通信費用が下がることで、都市はどのように変化するのでしょうか。過去50年のデータが示す都市の変化を見てみましょう。この間、全国の人口は1億400万人から1億2,700万人へ22%増加したのに対して、都市人口は49%増加し、都市化が大きく進みました。図2は、1970年から2020年までの都市人口分布の変化を示しています。(点線のグラフは都市人口分布に直線を当てはめたものです。図の読み方は、第1話の図2の解説を参照してください)。都市人口分布はべき乗則を保ちつつ傾きが急になっていて、概ね、人口が上位の都市ほど成長しています。これは、都市に流入した人口のほとんどが大都市に吸収されたことを意味します。最大都市である東京の人口は67%増、第2位の大阪は22%増、第3位の名古屋は64%増です。特に東京の人口は2,000万人から3,400万人に増え、その増加人口1,400万人は、1970年当時の大阪の人口1,200万人を超えています。この東京の突出した成長は、一般的な｢一極集中｣のイメージに直結しています。

では次に、都市内部の人口分布の変化を見てみましょう。図3の青のグラフは都市内部の平均人口密度､⁴ 緑のグラフは都市内部の最高人口密度、オレンジのグラフは都市の面積の、それぞれの平均値の変化を示しています。青、緑、オレンジのグラフ周辺の帯は、それぞれ、都市の平均人口密度、最高人口密度、面積のばらつきを表しています。具体的には、これらの帯は、それぞれの平均値に近い値をもつ、すべての都市のうちの90%を含む範囲です｡⁵ これらのグラフから、都市の内部では人口密度は減少し、面積は増加し続けたことが分かります｡ つまり、都市内部の人口分布は、どんどん平坦化しています。

これらの変化は、都市と都市の間と個々の都市の内部とで、性質の違った人口移動が起こっていることを意味しています。国レベル、つまり都市間では、少数の大都市に向かって集中が起こり、都市レベル、つまり都市内部では、逆に、中心から外側に向かって平坦化する分散が起こったのです。

3. 集中と分散が同時に起こるわけ

都市は様々なメカニズムで形成されますが、国レベルで起こった集中と都市レベルで起こった分散は、輸送･通信費用が減少するときに共通して起こる現象であることが、理論的に分かっています。以下では、輸送･通信費用が変化することで、なぜこのような変化が都市に起こるのか、経済集積理論に基づいて説明します｡⁶

この節では、話を簡単にするために、輸送･交通費用と通信費用とを区別せずに扱います。輸送･交通費用と通信費用減少の効果は正確には同じではありませんが、いずれも距離障壁を減少させます。特に、通信費用の減少は輸送費用の減少につながる場合が多く、逆に輸送費用を増加させることはほとんどありません。例えば洋服を購入する場合、インターネットショッピングの利用が増えれば、実店舗での購入の機会が減り、全体としては一着当たりの購入に関わる輸送(あるいは交通)費用が低下するでしょう。また、オンライン会議システムの導入で在宅勤務が可能になれば、出勤頻度が下がって、通勤費用が低下するでしょう。

交通の便が悪く輸送費用が高くなれば、モノやサービスを消費するための調達価格⁷は、どの産業でも高くなります。すると、どの産業もより多くの都市に立地して、それらの都市周辺の狭い範囲でモノやサービスを供給するようになります。輸送費用が高くなれば、遠くまで買い物に行ったり取り寄せたりしにくくなるからです。結果として、たくさんの規模の小さい都市が密に存在し、個々の都市が周辺の狭い範囲を後背地⁸としてもつようになります (図4上段)｡⁹

図6は、日本で2番目に大きい都市、大阪の場合です。大阪の人口は1,200万人から1,500万人へと、全国の人口と同様に22%増加しました。過去50年間で、人口は大都市により集中し、東京は67%も増加したのに、なぜ大阪は全国の人口と同じだけしか増加していないのでしょうか。実は、大阪の人口は2000年以降減少を続けています。これは様々な要因の複合的な結果ではありますが、第3節で述べたように、経済集積理論の観点からは、高速道路、新幹線、旅客航空機の導入で、実質的な距離がどんどん短くなっていくなかで、大阪は、とうとうその規模の割には東京に近づきすぎ、淘汰の対象となったと考えられます。それでも、全国で増加した人口のほとんどが大都市に向かったことを考えれば、全国と同じ22%の人口増加があった大阪も、やはり、｢国レベルで起こった集中｣の向かった先のひとつであることは確かです。

図から明らかなように、大阪内部の人口分布は、東京と同様に平坦化しました。平均人口密度は7,800人から7,400人へ6%減少し、最高人口密度は40,000人から29,000人へ28%減少しました。

大都市の中でも、福岡は突出して成長した都市です。1975年に運用が始まった山陽新幹線のターミナル駅があり､¹⁵ 空路でも全国で最も運行頻度が高い福岡･羽田路線を持っており、九州の玄関口となっています。1980年には北九州を人口規模で抜き、現在は名古屋に続く4番目に大きい都市です。新幹線や高速道路の整備に伴って実質的な距離が減少しても、福岡は、東京から十分離れているために、東京との競争には晒されず、大阪をはじめとする東海道･山陽道沿いの大都市に比べて、立地の優位性を維持しました。また、温暖な気候や中国･韓国への良好なアクセスなど、東京への距離が同程度の盛岡や山形といった東日本の都市と比べても、優位な条件が揃っていました。

福岡の人口は、103万人から292万人へ3倍近く成長し、これまで見てきた東京･大阪･名古屋とは異なり、平均人口密度･最高人口密度･面積ともに増加しました。図8からも分かるように、｢国レベルの集中｣効果が｢都市レベルの分散｣効果を上回っている状態です。特に、最大人口密度は19,000人から28,000人となり、現時点で大阪と並んでいます。

福岡に似た状況で相対的に成長したのが仙台です。人口は51万人から131万人へ2倍以上増加しました。一方で、面積は3倍以上拡大したため、平均人口密度は減少しています。福岡と同様に、仙台は1982年の東北新幹線開通をきっかけに成長しました。東北新幹線の主要な乗り換え駅として、東北から東京へ向かう多くの旅客が仙台で乗り換えをすることは、この都市に立地上の優位性を与えています｡¹⁶ 図8と9を比較すると分かるように、程度の違いこそあれ、福岡と仙台の都市内部の人口分布の変化は似ています。

福岡や仙台のように極端な優位性がなければ、地方の都市では人口分布の平坦化がはっきり起こった場合が多いです。過去50年で人口が増えた宮崎、高知、和歌山、新潟の例を、図10-13に示しています。

図14に示す久慈(岩手県)は、人口は12,000人から13,000人とほぼ横ばいの小都市です。このように、元々人口密度が低い小都市であっても、都市内部の人口分布は明らかに平坦化しています。1970年時の小都市には、2020年には都市の条件を満たさなくなったものも多くあります。財政破綻した夕張(北海道) [1970年, 2020年]をはじめ、東北では鹿角(秋田県) [1970年, 2020年], 北陸では輪島(石川県) [1970年, 2020年]、東海では郡上(岐阜県) [1970年, 2020年]などがあります。

最後に、大都市周辺の小都市が大都市に吸い込まれる形で消滅していく例として、筆者が育った大垣(岐阜県)の場合を見てみましょう。図15Aが示すように、1970年には、大垣は独立した都市として検出されます。図15A中央の濃い赤い柱が立っている位置はJR大垣駅付近の都心で、当時人口密度は12,000人ありました。ところが2020年になると、大垣は平坦化しながら面積を拡大する名古屋に飲み込まれます。大垣の都心の人口密度は7,000人を割り、人口密度が5,000人を超える都心地域は、1970年時の8平方キロメートルから3平方キロメートルへと、範囲が半分未満に縮小し(図15B)、消滅寸前であることが分かります。

この都心の縮小は、隣の岐阜ではより顕著に起こっています。図15Aの右上端に見える人口集積はJR岐阜駅付近です。1970年時点で、既に岐阜は都市としての名古屋に含まれていますが、都心の人口密度は20,000人を超えており、当時の大垣よりも顕著な人口集積がありました。しかし、2020年には、大垣と同様に都心はほぼ消滅しています(図15B)。大垣や岐阜は｢国レベルの集中｣が起こるなかで人口が流出して集積を維持できず、都市としての条件を満たさなくなった地方地域の典型です。同様な変化は、東京など他の大都市周辺でも起こっています。