三極経済圏最適のコンピュータ計算結果は図
7-2
から図7-4
までに示されている。結果 により、計算処理時間は最小時間0.99 x 10 -3 sec.
から最大時間1.31
分であることが分かる。尚、このシミュレーションの計算結果は図
7-5
のようになる。図
7-2
最適立地1
ヶ所と2
ヶ所のコンピュータ上の計算処理結果図
7-3
最適立地3
ヶ所と4
ヶ所のコンピュータ上の計算処理結果112 C 1 = 112 通り 計算時間 : 0.99 ms
0 2 4 6 8 10 12
1.0x10
131.2x10
131.4x10
131.6x10
131.8x10
132.0x10
132.2x10
132.4x10
13PK-cos t (min ) [
人km ]
Time [x10]
** Best Site Set (num = 1):
Site1 Total
Site:
中華人民共和国/青島市
1.125.E+13
ΣPK:1.125.E+13 1.125.E+13
ΣP:3.038.E+09 3.038.E+09
112 C 2 = 6,216 通り 計算時間 : 11.00 ms
** Best Site Set (num = 2):
Site1 Site2 Total
Site:
イギリス/ロンドン
中華人民共
和国/上海市
6.082.E+12
ΣPK:2.230.E+12 3.852.E+12 6.082.E+12
ΣP:7.732.E+08 2.265.E+09 3.038.E+09
0 10 20 30 40 50 60
5.0x10
121.0x10
131.5x10
132.0x10
13PK-cos t (min ) [
人km ]
Time [x10
2]
112 C 3 = 227,920
通り 計算時間: 104.07 ms
0 5 10 15 20 25
5.0x10
121.0x10
131.5x10
132.0x10
13PK-cos t (min ) [
人km ]
Time [x10
4]
** Best Site Set (num = 3):
Site1 Site2 Site3 Total
Site:
ルクセンブル ク/ルクセン ブルク
インディア ナ州/イン ディアナポ リス
中華人民共 和国/上海市 4.346.E+12 ΣPK: 4.240.E+11 4.398.E+11 3.483.E+12 4.346.E+12 ΣP: 5.048.E+08 3.385.E+08 2.195.E+09 3.038.E+09
112 C 4 = 6,210,820
通り 計算時間: 3.30 s
** Best Site Set (num = 4):
Site1 Site2 Site3 Site4 Total
Site:
ルクセンブル ク/ルクセン ブルク
インディア ナ州/イン ディアナポ リス
中華人民共 和国/上海市
インドネシ ア/ジャカル タ
3.021.E+12 ΣPK: 4.240.E+11 4.398.E+11 1.765.E+12 3.924.E+11 3.021.E+12 ΣP: 5.048.E+08 3.385.E+08 1.796.E+09 3.993.E+08 3.038.E+09
0 10 20 30 40 50 60
0.0 5.0x10
121.0x10
131.5x10
132.0x10
132.5x10
13PK-cos t (min ) [
人km ]
Time [x10
5]
187
図
7-4
最適立地5
ヶ所のコンピュータ上の計算処理結果図
7-5
重力モデルによる三極経済圏最適立地シミュレーションの計算結果また、表
7-20
は本研究で採用した重力モデルによる三極経済圏の最適立地1
ヶ所から5
ヶ所までの計算結果を一覧形式にて要約したものである。すなわち、
・
1
ヶ所の場合：中国の青島(
東アジア圏)
・
2
ヶ所の場合：イギリスのロンドン(EU
圏)
と中国の上海(
東アジア圏)
・
3
ヶ所の場合：ルクセンブルク(EU
圏)
、アメリカのインディアナポリス(
北米圏)
、及び 中国の上海(
東アジア圏)
・
4
ヶ所の場合：ルクセンブルク(EU
圏)
、アメリカのインディアナポリス(
北米圏)
、中国 の上海(
東アジア圏)
、及びインドネシアのジャカルタ(
東アジア圏)
112 C 5 = 134,153,712
通り計算時間
: 1.31 m
0 2 4 6 8 10 12 14
0.0 5.0x10
121.0x10
131.5x10
132.0x10
13PK-cos t (min ) [
人km ]
Time [x10
7]
** Best Site Set (num = 5):
Site1 Site2 Site3 Site4 Site5 Total
Site:
ルクセンブ ルク/ルクセ ンブルク
インディア ナ州/イン ディアナポ リス
中華人民共 和国/青島市
中華人民共 和国/深セン 市
インドネシ ア/ジャカル タ
2.239.E+12
ΣPK: 4.240.E+11 4.398.E+11 7.030.E+11 4.700.E+11 2.026.E+11 2.239.E+12 ΣP: 5.048.E+08 3.385.E+08 1.137.E+09 7.423.E+08 3.153.E+08 3.038.E+09
File format: row = 112 Initializing Time: 36.09 [ms]
** Best Site Set (num = 1):
中華人民共和国
/
青島市, 11254030816320.84 Calculation Time: 0.99 [ms]
** Best Site Set (num = 2):
イギリス
/
ロンドン,
中華人民共和国/
上海市, 6082231931573.72 Calculation Time: 11.00 [ms]
** Best Site Set (num = 3):
ルクセンブルク
/
ルクセンブルク,
インディアナ州/
インディアナポリス,
中華人民共和国/
上海 市, 4346497808704.03
Calculation Time: 104.07 [ms]
** Best Site Set (num = 4):
ルクセンブルク
/
ルクセンブルク,
インディアナ州/
インディアナポリス,
中華人民共和国/
上海 市,
インドネシア/
ジャカルタ, 3021490574366.56
Calculation Time: 3.30 [s]
** Best Site Set (num = 5):
ルクセンブルク
/
ルクセンブルク,
インディアナ州/
インディアナポリス,
中華人民共和国/
青島 市,
中華人民共和国/
深セン市,
インドネシア/
ジャカルタ, 2239351916803.57
Calculation Time: 1.31 [m]
** Total Calculation Time: 1.37 [m]
188
表
7-20
重力モデルによる三極経済圏最適立地シミュレーションの結果総括・
5
ヶ所の場合：ルクセンブルク(EU
圏)
、アメリカのインディアナポリス(
北米圏)
、中国 の青島及び深セン(
東アジア圏)
、そしてインドネシアのジャカルタ(
東アジア圏)
以上の最適立地
1
ヶ所から5
ヶ所までの結果から、東アジア圏が最低1
ヶ所から最高3
ヶ所を占めていることが明らかになった。一方、EU
圏及び北米圏では各1
ヶ所の結果がで たことが分かった。さらに、上記の結果による最適立地
1
ヶ所から5
ヶ所のネットワークを以下にそれぞれ 説明する。(1)
最適立地1
のネットワーク中国の青島が最適立地であり、暫定的ではあるが当面世界のグローバルハブということ ができる。これにより、最適ハブのネットワークには三極経済圏
112
州都/
首都/
都市が含ま れている(
表7-21
及び図7-6)
。(2)
最適立地2
のネットワーク2
ヶ所の最適立地はイギリスのロンドンと中国の上海であり、北米大陸は最適立地として は選択されてはいない。EU
ネットワークはイギリスのロンドンが中心で環大西洋ハブネッ トワークが形成され、アジアネットワークは環太平洋ネットワークが実現していることが 明らかになった(
表7-22
及び図7-7)
。(3)
最適立地3
のネットワーク最適立地は東アジア圏、
EU
圏、及び北米圏の三大拠点となった(
図7-8)
。EU 28
ヶ国は ルクセンブルク、北米はアメリカのインディアナポリス、東アジアは中国の上海であり、そ のネットワーク傘下はルクセンブルクのネットワークがEU 28
ヶ国、インディアナポリスΣPK (
人口・距離)
立地内容 国名 州名 州都/
都市名(
単位：人・km)
1
ヶ所1
ヶ所 中国-
青島市11,254,030,816,320.84 112
11,254,030,816,320.84 112
1
ヶ所 イギリス-
ロンドン2,230,168,295,695.27 78
2
ヶ所 中国-
上海市3,852,063,635,878.45 34
6,082,231,931,573.72 112 1
ヶ所 ルクセンブルク-
ルクセンブルク423,982,229,670.41 28 2
ヶ所 アメリカ インディアナ インディアナポリス439,771,905,311.10 61
3
ヶ所 中国-
上海市3,482,743,673,722.51 23
4,346,497,808,704.02 112 1
ヶ所 ルクセンブルク-
ルクセンブルク423,982,229,670.41 28 2
ヶ所 アメリカ インディアナ インディアナポリス439,771,905,311.12 61
3
ヶ所 中国-
上海市1,765,349,092,290.86 16
4
ヶ所 インドネシア ジャカルタ392,387,347,094.17 7 3,021,490,574,366.56 112 1
ヶ所 ルクセンブルク-
ルクセンブルク423,982,229,670.41 28 2
ヶ所 アメリカ インディアナ インディアナポリス439,771,905,311.10 61
3
ヶ所 中国-
青島市702,958,074,734.72 8
4
ヶ所 中国-
深セン市469,991,935,341.58 10
5
ヶ所 インドネシア-
ジャカルタ202,647,771,745.75 5 2,239,351,916,803.57 112
26,943,603,047,768.70 112 81,955.84 0.99
小計5
2
ヶ所4 11.00
小計
計算時間
立地数 ハブ 所属州都
(ms)
/
都市数 順位小計
3
ヶ所3,300.26
5
ヶ所1 78,539.52 3 104.07
4
ヶ所2
合計 小計 小計
189
が北米
61
州、上海が東アジア16
ヶ国20
首都/
都市と北米3
州をそれぞれのネットワークの 傘下に収めている(
表7-23)
。中国を除きグローバルハブまたはコンチネンタルハブとして 機能するには適していない。ルクセンブルクは人口わずか50
万程度の小国であり、港湾設 備やその他の物流施設などの視点から、グローバルハブとしては不十分である。また、イン ディアナポリスは鉄道の要所であっても内陸部であり、グローバルハブとしては問題である。(4)
最適立地4
のネットワーク4
ヶ所の場合はEU
のルクセンブルク、北米のインディアナポリス、東アジアの上海及び ジャカルタである(
図7-9)
。ルクセンブルクのネットワークはEU 28
ヶ国、インディアナ ポリスは北米61
州、上海は東アジア9
ヶ国13
首都/
都市と北米3
州、そしてインドネシア のジャカルタは7
ヶ国7
首都をそれぞれのネットワークの傘下に収めている(
表7-24)
。上 海及びジャカルタはグローバルハブ立地として十分機能するが、EU
ルクセンブルク及び北 米インディアナポリスは既に述べたようにメガまたはスーパーハブとしては十分ではない。(5)
最適立地5
のネットワークルクセンブルク
(EU)
、アメリカのインディアナポリス(
北米)
、中国の青島と深セン及び インドネシアのジャカルタ(
東アジア)
となる最適立地5
ヶ所の結果である(
図7-10)
。そ のネットワークはまず、ルクセンブルクのネットワークはEU 28
ヶ国、インディアナポリ スは北米61
州、青島は東アジア4
ヶ国6
都市と北米2
州、深センは8
ヶ国9
都市と北米1
州、最後にジャカルタは5
ヶ国5
首都をそれぞれのネットワークの傘下に置く(
表7-25)
。 結果としては東アジア3
ヶ所、北米1
ヶ所及びEU 1
ヶ所となっているが、東アジアを除い て他の2
ヶ所はグローバルあるいはコンチネンタルハブとしては機能できない。表
7-21
三極経済圏最適立地1
ヶ所ハブネットワークの構成表1ヶ所の所属州都市 国・州/州都・都市 人口（人） 1ヶ所の所属州都市 国・州/州都・都市 人口（人）1ヶ所の所属州都市 国・州/州都・都市 人口（人）
オーストリア/ウィーン 8,520,000 ジョージア州/アトランタ 9,829,211 ワシントン州/オリンピア 6,664,195 青島 ベルギー/ブリュッセル 11,200,000 青島 ハワイ州/ホノルル 1,295,178 青島 ウェストバージニア州/チャールストン 1,819,777 ブルガリア/ソフィア 7,200,000 アイダホ州/ボイシ 1,545,801 ウィスコンシン州/マディソン 5,654,774 クロアチア/ザグレブ 4,240,000 イリノイ州/スプリングフィールド 12,910,409 ワイオミング州/シャイアン 544,270 キプロス/ニコシア 890,000 インディアナ州/インディアナポリス 6,423,113 ワシントン/コロンビア特別区 601,723 チェコ/プラハ 10,510,000 アイオワ州/デモイン 3,007,856 ブリティッシュコロンビア州/ビクトリア 4,400,057 デンマーク/コペンハーゲン 5,630,000 カンザス州/トピカ 2,818,747 アルバータ州/エドモントン 3,645,257 エストニア/タリン 1,320,000 ケンタッキー州/フランクフォート 4,314,113 サスカチュワン州/レジャイナ 1,033,381 フィンランド/ヘルシンキ 5,480,000 ルイジアナ州/バトンルージュ 4,492,076 マニトバ州/ウィニペグ 1,208,268 フランス/パリ 63,920,000 メイン州/オーガスタ 1,318,301 オンタリオ州/トロント 12,851,821 ドイツ/ベルリン 81,100,000 メリーランド州/アナポリス 5,699,478 ケベック州/ケベック市 7,903,001 ギリシャ/アテネ 10,990,000 マサチューセッツ州/ボストン 6,593,587 ニューブランズウィック州/フレデリクトン 751,171 ハンガリー/ブダペスト 9,880,000 ミシガン州/ランシング 9,969,727 ノバスコシア州/ハリファックス 921,727 アイルランド/ダブリン 4,610,000 ミネソタ州/セントポール 5,266,214 ニューファンドランド・ラブラドール州/セント・ジョンズ 514,536 イタリア/ローマ 59,960,000 ミシシッピ州/ジャクソン 2,951,996 プリンスエドワードアイランド州/シャーロットタウン 140,204 ラトビア/リガ 2,030,000 ミズーリ州/ジェファーソンシティ 5,987,580 ユーコン準州/ホワイトホース 33,897 リトアニア/ヴィリニュス 2,940,000 モンタナ州/ヘレナ 974,989 ノースウェスト準州/イエローナイフ 41,462
ルクセンブルク/ルクセンブルク 560,000 ネブラスカ州/リンカーン 1,796,619 ヌナブト準州/イカルイト 31,906
マルタ/バレッタ 430,000 ネバダ州/カーソンシティ 2,643,085 中華人民共和国/北京市 372,550,556 オランダ/アムステルダム 16,860,000 ニューハンプシャー州/コンコード 1,324,575 中華人民共和国/上海市 437,264,709 ポーランド/ワルシャワ 38,020,000 ニュージャージー州/トレントン 8,707,739 中華人民共和国/青島市 146,259,251 ポルトガル/リスボン 10,390,000 ニューメキシコ州/サンタフェ 2,009,671 中華人民共和国/深セン市 251,123,085 ルーマニア/ブカレスト 19,930,000 ニューヨーク州/オルバニー 19,541,453 中華人民共和国/香港 134,132,400 スロバキア/ブラチスラヴァ 5,420,000 ノースカロライナ州/ローリー 9,380,884 日本/東京都 127,060,000 スロベニア/リュブリャナ 2,060,000 ノースダコタ州/ビスマーク 646,844 韓国/ソウル 50,420,000 スペイン/マドリード 46,460,000 オハイオ州/コロンバス 11,542,645 台湾/台北市 23,430,000 スウェーデン/ストックホルム 9,750,000 オクラホマ州/オクラホマシティ 3,687,050 モンゴル/ウランバートル 2,930,000 イギリス/ロンドン 64,510,000 オレゴン州/セイラム 3,825,657 フィリピン/マニラ市 99,430,000 アラバマ州/モンゴメリー 4,708,708 ペンシルベニア州/ハリスバーグ 12,604,767 タイ/バンコク都 68,660,000 アラスカ州/ジュノー 698,473 ロードアイランド州/プロビデンス 1,053,209 カンボジア/ブノンペン 15,310,000 アリゾナ州/フェニックス 6,595,778 サウスカロライナ州/コロンビア 4,561,242 ラオス/ヴィエンチャン 6,900,000 アーカンソー州/リトルロック 2,889,450 サウスダコタ州/ピア 812,383 ベトナム/ハノイ 90,630,000 カリフォルニア州/サクラメント 36,961,664 テネシー州/ナッシュビル 6,296,254 ミャンマー/ネビドー 51,420,000 コロラド州/デンバー 5,024,748 テキサス州/オースティン 24,782,302 シンガポール/シンガポール 5,470,000 コネチカット州/ハートフォード 3,518,288 ユタ州/ソルトレイクシティ 2,784,572 マレーシア/クアラルンプール 30,260,000 デラウェア州/ドーバー 885,122 バーモント州/モントピリア 621,760 インドネシア/ジャカルタ 251,490,000 フロリダ州/タラハシー 18,537,969 バージニア州/リッチモンド 7,882,590 ニュージーランド/ウェリントン 4,520,000 オーストラリア/キャンベラ 23,590,000
小 計 112 3,038,145,305