都市というレンズを通してみる日本の未来【補論】

第3話(補足) 国は常に一極構造なのか

第2話以降の議論の中で、都市人口分布のべき乗則と言えば、まず全国の都市人口分布で成り立つべき乗則を指していました。しかし、都市人口分布は、常に国レベルでべき乗則に従うものなのでしょうか。都市経済学では、一般にそう考えられていますが、1 筆者はそうは考えていません。第3節で説明した理論では、第3話後編図2が示すように、産業集積が積み重なって、地域経済は常に「一極構造」の入れ子の形をしていました。しかし、国がひとつの一極構造の地域から成るとは限りません。経済全体で一極構造が1つあるということは、1つの都市にしか立地しない産業があるということです。この理論の下では、それは代替可能性が最も低い産業で、最も差別化されたモノ・サービスを供給している産業です。しかし、差別化の程度の上限値は(差別化の程度をひとつの数字で表せるとして)、おそらく決まった値ではなく、経済の成熟度によって変化するものでしょう。つまり、衣食が足りて初めて、贅沢品やサービスへの嗜好が育ち、その嗜好の変化に応えるように、より洗練されたモノ・サービスが生まれます。差別化の上限値に対して人口・国土が大きければ、複数の最大都市が生まれ、それぞれを中心とした「一極構造」の地域が複数生まれるのが自然ではないでしょうか。

実際、アメリカは一極構造よりも二極構造として捉える方が自然でしょう。2020年時点で、最大都市ニューヨークは約1,500万人、第2位のロサンゼルスは約1,400万人と、いずれも大阪とほぼ同じ人口規模で、アメリカには日本の東京のように突出した大都市はありません。2 東部はニューヨークを中心に、西部はロサンゼルスを中心に経済圏が形成されていると考えるのが自然です。ただ、東部と西部の境界線をどこに引くかは、簡単には決められません。大雑把に、(アラスカと離島を除く)アメリカの国土を、ニューヨークに近い東部と、ロサンゼルスに近い西部の2つの地域に分けてみると、図1のようになります。3 白抜きの領域のひとつひとつが都市です (都市は全部で1,344あります)。図には、東部と西部それぞれについて、最大10都市の位置を示してあります。括弧内の数字は各地域内での人口順位です。東西地域間の境界は本来の境界とは異なるでしょうが、上位の都市の東西地域への割り当ては、境界線の引き方にあまり依存しないと考えられます。なぜなら、大都市の多くは東西の海岸沿いに集中していて、それらの東西地域への配属は自明と考えられるからです。

図2は、図1が示すアメリカの東西地域のそれぞれについて、都市人口分布を描いています。注目したいのは、地域配属が正しいと思われる上位10都市程度までの都市人口分布が、2つの地域でほぼ一致している点です。筆者は、この一致が偶然ではないと考えています。

理論的には、「大都市+周辺小都市群」という地域単位が、産業の商圏をベースにまとまった地域経済圏を作っています。長い時間の流れを考えれば、国の地理的範囲はもともと決まっていたものではなく、結果として決まったものです。そこには宗教や政治、歴史的な偶然など様々な要因が絡み合っていますが、経済的にまとまった地域も、国としてまとまる要因のひとつだったでしょう。このことと、多くの国が一極構造を持つ事実は、偶然の一致ではないと考えます。多くのヨーロッパの国々と同様に、日本は明らかな一極構造です。しかし、国が突出した最大都市の下で一極構造を持つことは必然ではなく、アメリカのように例外もあります。他に、インドでは、最大都市ニューデリーが人口約2,650万人、第2位のコルカタが約2,600万人、第3位のムンバイが約2,470万人で、上位3都市がほぼ同規模です。4 アメリカの場合でもインドの場合でも、これらの大都市は、概ね可能な限り互いに離れた位置に形成されている点が、これまで説明してきた理論と整合します。

時代をさかのぼれば、ドイツやイギリスは、かつて複数の王国に分かれていましたし、それは日本も同じです。当時は現代より輸送・通信費用は高かったので、第2話で話した「国レベルでの大都市への集中」の逆で、「より多くの小都市への分散」が起こり、現代より多極となるのが自然でした。例外はありますが、新しい国ほど、国の規模が大きくなる傾向がある一つの理由は、輸送・通信費用の減少によって、モノ・サービス・情報の移動が広範囲で可能になったからと考えることができます。

  1. 都市人口分布が国レベルでべき乗則に従うか否かは長く続いてきた論争であり、学界では明確な答えが出ていません。議論を俯瞰するのにちょうどよい文献がないのですが、例えば、Gabaix & Ioannides (2004)がよく引用されます。国レベルで都市人口分布がべき乗則に従うことを前提とする最近の理論としては、Duranton & Puga (2014)Behrens, Duranton & Robert-Nicoud (2014)Duranton & Puga (2023)などがあります。 ↩︎
  2. アメリカの都市は、アメリカOak Ridge National LaboratoryによるLandScan Global 2020を用いて検出しています。LandScanは、世界の約1kmメッシュレベルの人口分布データを提供しています。しかも学術利用の場合は無償です。ただし、各国の政府統計による同様の解像度のデータに比べると精度は低いです。 ↩︎
  3. 各1kmメッシュについて、道路距離について、ロサンゼルスよりニューヨークに近ければ東部(青)、ロサンゼルスに近ければ西部(オレンジ)の地域に含まれます。 ↩︎
  4. インドについても、脚注2で言及したLandScan Global 2020を使って都市を検出しています。 ↩︎
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