絵あわせ大福
渡辺 直行
はじめに
新聞の折り込み広告で大福を見た。そして考え た。なぜ、これは「大福」なのか。
「大福」の基本的な構成要素は餅米、小豆、塩、
砂糖などであろうが、ヨモギ、黒豆、栗、苺など が加わることがあり、さらにはカスタードクリー ム、チョコレート、マンゴー、キャラメルなどが 入ることもある。なぜ、これらはすべて「大福」
なのか。
「大福」には「絵」 （風景）がある。 「絵」は「餡」
の上に生まれる。一方、「絵」があるから「餡」
が生まれる。その双方向のプロセスの上に「大福」
が存在する。これを「大福の原理」と言う。
などとチラシを見ながら考えていて今回の内 容になった。
１．出生率の市区町村別度数分布
図１は合計特殊出生率の市区町村別ヒストグ ラムである（資料は厚生労働省「平成 年～平 成 年人口動態保健所・市区町村別統計」） 。全 国の市区町村は出生率の分布に関してひとつの 集団を成しているように見える。
図２は市区町村を人口集中地区（','）面積の 割合（市区町村面積に対する）で分類して図１ を描き直したものである。分類の基準は表１の 度数分布表に拠る。この表では ',' 面積割合の階 級幅を パーセントとし、各階級の峰の位置で 市区町村を つのグループに分類している。
図２では ',' 面積割合が大きくなるほど峰の
位置が左方に移動する。全国の市区町村は都市化 のレベルに応じて出生率の水準が異なるいくつ かの集団に分かれるように見える。それらが積み 重なってひとつの集団に見える様は、異なる時代 の堆積物が積み重なってひとつの富士山になっ ているような感じである。
２．住まいの環境と低出生率との関係 図２の つのグループの地域特性は大雑把に 表現すれば以下のようなイメージである。
（１）大都市中心部
（２）大都市郊外部
（３）中都市
（４）小都市
（５）町村（都市の郊外部が一部に進出）
このグループ別に住まいの環境と出生率との 関係を見ることにする。住まいの環境を表す指標 としては次の つを用いる。
①住宅の高層化率
（ 階以上の建物に入る戸数の全戸数に占め る割合の平均値）
②住宅の遠隔化率
（世帯を支える主な人の通勤時間の中位値）
③人口密度
（「人口／面積」の平均値）
絵あわせ大福
渡辺 直行
はじめに
新聞の折り込み広告で大福を見た。そして考え た。なぜ、これは「大福」なのか。
「大福」の基本的な構成要素は餅米、小豆、塩、
砂糖などであろうが、ヨモギ、黒豆、栗、苺など が加わることがあり、さらにはカスタードクリー ム、チョコレート、マンゴー、キャラメルなどが 入ることもある。なぜ、これらはすべて「大福」
なのか。
「大福」には「絵」 （風景）がある。 「絵」は「餡」
の上に生まれる。一方、「絵」があるから「餡」
が生まれる。その双方向のプロセスの上に「大福」
が存在する。これを「大福の原理」と言う。
などとチラシを見ながら考えていて今回の内 容になった。
１．出生率の市区町村別度数分布
図１は合計特殊出生率の市区町村別ヒストグ ラムである（資料は厚生労働省「平成 年～平 成 年人口動態保健所・市区町村別統計」） 。全 国の市区町村は出生率の分布に関してひとつの 集団を成しているように見える。
図２は市区町村を人口集中地区（','）面積の 割合（市区町村面積に対する）で分類して図１ を描き直したものである。分類の基準は表１の 度数分布表に拠る。この表では ',' 面積割合の階 級幅を パーセントとし、各階級の峰の位置で 市区町村を つのグループに分類している。
図２では ',' 面積割合が大きくなるほど峰の
位置が左方に移動する。全国の市区町村は都市化 のレベルに応じて出生率の水準が異なるいくつ かの集団に分かれるように見える。それらが積み 重なってひとつの集団に見える様は、異なる時代 の堆積物が積み重なってひとつの富士山になっ ているような感じである。
２．住まいの環境と低出生率との関係 図２の つのグループの地域特性は大雑把に 表現すれば以下のようなイメージである。
（１）大都市中心部
（２）大都市郊外部
（３）中都市
（４）小都市
（５）町村（都市の郊外部が一部に進出）
このグループ別に住まいの環境と出生率との 関係を見ることにする。住まいの環境を表す指標 としては次の つを用いる。
①住宅の高層化率
（ 階以上の建物に入る戸数の全戸数に占め る割合の平均値）
②住宅の遠隔化率
（世帯を支える主な人の通勤時間の中位値）
③人口密度
（「人口／面積」の平均値）
①、②は平成 年の住宅土地統計調査、③は
平成 の国勢調査のデータを用いている。なお、
住宅土地統計調査は人口 万 千人未満の町村は 都道府県レベルでしか集計していないので、以下 の図表は町村については人口 万 千人以上に限 っている。
表２は つのグループ別に合計特殊出生率と 上記 指標とを出生率下位 市区町村と上位 市区町村について示したものである。網掛けのセ ルは数値が平均値より大きなものを示している が、出生率下位の市区町村で多いことが分かる。
図３は、全市区町村について上記 指標をグ ループ毎に偏差値に変換し、その単純平均と合計 特殊出生率との関係を見たものである。おおむね 右下がりの傾向があることが分かる。
図４は、表２を偏差値に変換して 次元の散 布図として示したものである。グループにより様 相が異なるところはあるが、いずれかの偏差値が 大きくなると低出生率の市区町村が比較的多く 出現することが分かる。
３．低出生率地区の３型
図４を眺めると、それは図５のような 次元 の図に変換できるように思われる。この図では低 出生率の地区を「高層型」、「遠隔型」、「過密型」
の つに分けている。
「過密型」は「高層型」と「遠隔型」の中間的 なもので、その位置はグループにより異なる。例 えば ',' 面積割合 パーセント未満のグループ では「過密型」は「遠隔型」に重なる方向にシフ トしているが、これは都市の郊外が一部に入って きているためであると思われる。
また 型すべてがすべてのグループに存在して いるとは言えない。例えば ',' 面積割合 パー セント以上 パーセント未満のグループでは、
もともと高層住宅が少ないという郊外の特性か ら、 「高層型」は見られないようである。
図５のイメージを念頭に置きつつ、横軸（;
軸）に住宅の高層化率の偏差値をとり、縦軸（<
軸）に住宅の遠隔化率の偏差値をとって市区町村
の分布を見たのが図６の右側の絵である。また、
= 軸方向に合計特殊出生率をとって棒グラフに したのが同図の左側の絵である。上記のようにグ ループによって特徴が異なる点はあるが、おおむ ね外縁部ほど出生率が低い市区町村になるとい う傾向が見られる。
４．年齢階級別出生率の比較
このような傾向はどのようにして生じるので あろうか。図７は上記の グループごとに、表 ２の出生率下位、上位の各 市区町村について、
母の年齢階級別の合計特殊出生率（女性人口千人 あたりの数）の平均値を全国の値と比較したもの である。下位と上位の出生率の主な差は、母の年 齢が 歳台後半と 歳台前半とで大きく開いて いることが分かる（ただしグループによって差が あり、例えば ',' 面積割合 ～ パーセントの グループではあまり差がない） 。
図８は図７と同じ分類で、女性人口の純流入 数（流入数－流出数）の女性常住人口に対する割 合を年齢階級別に見たものである。出生率下位の 市区町村では年齢階級 歳台前半までは大幅な 流入になっているグループが多いが、 歳台後 半以降は流出に転じているグループが多い。逆に 出生率上位の市区町村では年齢階級 歳台後半 以降が流入になっている。 歳台後半以降は下 位、上位とも大きな変動はない。
以上の傾向から判断すると、出生率下位の市区 町村は、独身女性の流入は多いものの、結婚ある いは出産の適齢期になると流出するという傾向 があるものと考えられる。逆に、出生率上位の市 区町村では結婚あるいは出産の適齢期の女性が 流入する傾向があるものと考えられる。この差が 全体の出生率の差の大きな要因になっているの であろう。
大都市圏でも地方圏でも結婚あるいは出産の
ために引っ越すという動きがあり、それが引っ越
し元の市区町村の低出生率となって表れている
とすれば、政策のあり方についてはどう考えるべ
きであろうか。
それぞれの市区町村がそれぞれの役割を担っ ているのだから（独身の人が活躍するところ、結 婚した人が子育てするところなど）、政策的に対 応すべきことは特にない、と考えることもできる。
前世紀のいわゆる「住宅双六」などはそのような 住み替えを肯定的に見るものであった。
しかし、住み替えにはもちろんコストが発生す る。そのコストには経済的コストばかりでなく、
地域社会の形成、維持が図りにくいという社会的 コストも含まれる。だから、結婚、出産の場合に も同じような場所（もちろん相手がいるので場合 によるが）で継続的に生活できるような環境をつ くることが少子化対策として有効である、と考え ることもできる。
都市のかたちについては、真ん中に向かって縮 めるようなかたちでコンパクトなまちにするの は出生率をますます低下させる可能性があり、む しろ適度な分散を図る方が効果的だと考えるこ ともできる。また、大都市圏の郊外部には地方都 市の中心部よりも出生率が高いところがあるの で、地方都市を整備して人を東京圏に向かわせな いようにするというのは逆効果になる可能性も ある。東京圏内で事業所を分散させて圏内周辺に コンパクトなまちを多数つくっていくのが効果 的である、と考えることもできる。
市区町村の状況をきめ細かく見つつ様々な考 え方を比較衡量して具体的な政策案を練ってい くことが大切であろう。
５．３つの道
政策案を練ると言うと、公的部門による保育施 設整備や市街地整備、補助金等による経済的援助 等を直ちに思い浮かべがちであるが、それ以前に、
そもそも政策の基本方針はいかにあるべきかを 十分に考える必要がある。以下では政策論一般に ついて主な視点を整理しておきたい。
政策論には主に次の つの立場がある。
① 自由放任主義
② 公共政策主導主義
③ 市民主義
特に社会的に問題がなければ（あってもそれぞ れで解決できるのであれば）、①が最も好ましい。
人々が自主的に選択した結果には無暗に介入す べきではない。
と言いたくなるのが①であるが、それにはいく つか考えなければならないことがある。今の状態 は人々が本当に望んで自主的に選択した結果な のか、人々が自主的に選択した結果として人々が 意図に反して不幸になるということはないのか、
など。大雑把に言ってしまえば、人々が「見えざ る手」に従って「競争原理」で動けば人々も社会 も幸せになるのかということである。これには
「倫理」の問題も関係してくる。
「経済学という学問は、その理論体系から倫理 を葬り去ることによって成立した学問であった」
（岩井克人『経済学の宇宙』ということだが、
「見えざる手」の有効性はそのような「無視」を してはじめて理論的に成り立つ。ところが現実に は「見えざる」ところで不正な「手」が働いて地 域社会の基礎が傾くなどということが起きてい る。だから「競争原理」の拡大で真の効率性が激 しく低下するという現象も起きている。会社が効 率よく儲ける陰で膨大な資源の浪費や人的な被 害がもたらされたりしている。例えば賞味期限内 の食品を大量に廃棄する大型小売店が多く存在 する一方で飢えに苦しむ多くの人々がいる。理論 の立場ではそれは分配の問題だと言って無視し たくなるであろうが、それを含めて全体をシステ ムとして考察の対象にしなければそもそも「科学」
とは言えないような気もする。「見えざる手」に 乗せられて皆が動いた結果、社会が崩壊していく、
世界が崩壊していくということが起こりうるの であれば（その最も大きなものが地球環境問題で あるかもしれない）、それを視野に入れない理論 で現実を切ることはできない。
それで②になる。人々の自主的な行動に任せて
いたら社会が維持できなくなる。少子高齢化で人
口が急減すれば既存の制度も崩壊していくから
それぞれの市区町村がそれぞれの役割を担っ ているのだから（独身の人が活躍するところ、結 婚した人が子育てするところなど）、政策的に対 応すべきことは特にない、と考えることもできる。
前世紀のいわゆる「住宅双六」などはそのような 住み替えを肯定的に見るものであった。
しかし、住み替えにはもちろんコストが発生す る。そのコストには経済的コストばかりでなく、
地域社会の形成、維持が図りにくいという社会的 コストも含まれる。だから、結婚、出産の場合に も同じような場所（もちろん相手がいるので場合 によるが）で継続的に生活できるような環境をつ くることが少子化対策として有効である、と考え ることもできる。
都市のかたちについては、真ん中に向かって縮 めるようなかたちでコンパクトなまちにするの は出生率をますます低下させる可能性があり、む しろ適度な分散を図る方が効果的だと考えるこ ともできる。また、大都市圏の郊外部には地方都 市の中心部よりも出生率が高いところがあるの で、地方都市を整備して人を東京圏に向かわせな いようにするというのは逆効果になる可能性も ある。東京圏内で事業所を分散させて圏内周辺に コンパクトなまちを多数つくっていくのが効果 的である、と考えることもできる。
市区町村の状況をきめ細かく見つつ様々な考 え方を比較衡量して具体的な政策案を練ってい くことが大切であろう。
５．３つの道
政策案を練ると言うと、公的部門による保育施 設整備や市街地整備、補助金等による経済的援助 等を直ちに思い浮かべがちであるが、それ以前に、
そもそも政策の基本方針はいかにあるべきかを 十分に考える必要がある。以下では政策論一般に ついて主な視点を整理しておきたい。
政策論には主に次の つの立場がある。
① 自由放任主義
② 公共政策主導主義
③ 市民主義
特に社会的に問題がなければ（あってもそれぞ れで解決できるのであれば）、①が最も好ましい。
人々が自主的に選択した結果には無暗に介入す べきではない。
と言いたくなるのが①であるが、それにはいく つか考えなければならないことがある。今の状態 は人々が本当に望んで自主的に選択した結果な のか、人々が自主的に選択した結果として人々が 意図に反して不幸になるということはないのか、
など。大雑把に言ってしまえば、人々が「見えざ る手」に従って「競争原理」で動けば人々も社会 も幸せになるのかということである。これには
「倫理」の問題も関係してくる。
「経済学という学問は、その理論体系から倫理 を葬り去ることによって成立した学問であった」
（岩井克人『経済学の宇宙』ということだが、
「見えざる手」の有効性はそのような「無視」を してはじめて理論的に成り立つ。ところが現実に は「見えざる」ところで不正な「手」が働いて地 域社会の基礎が傾くなどということが起きてい る。だから「競争原理」の拡大で真の効率性が激 しく低下するという現象も起きている。会社が効 率よく儲ける陰で膨大な資源の浪費や人的な被 害がもたらされたりしている。例えば賞味期限内 の食品を大量に廃棄する大型小売店が多く存在 する一方で飢えに苦しむ多くの人々がいる。理論 の立場ではそれは分配の問題だと言って無視し たくなるであろうが、それを含めて全体をシステ ムとして考察の対象にしなければそもそも「科学」
とは言えないような気もする。「見えざる手」に 乗せられて皆が動いた結果、社会が崩壊していく、
世界が崩壊していくということが起こりうるの であれば（その最も大きなものが地球環境問題で あるかもしれない）、それを視野に入れない理論 で現実を切ることはできない。
それで②になる。人々の自主的な行動に任せて いたら社会が維持できなくなる。少子高齢化で人 口が急減すれば既存の制度も崩壊していくから
緊急に何とかしなければならない。早急に制度を つくって規制、誘導したり環境を整備する事業を 実施したりしなければならない。
と言いたくなるのが②である。が、②のために かえって社会が攪乱され膨大な資源が浪費され る危険性もある。行政分野が世の中の変化に併せ て細分化され、相互の連絡調整が薄れ、関係者の 生態系も分断され、政策が次第に対症療法的、作 文的になっていくと、その危険性が高まる。
「計画」も次第に深い哲学を失い、実利的、表 面的な個別の項目を単に羅列するだけというも のになっていく。それは前世紀の様々な「計画」
を時期的に見ていけばある程度理解できること ではないかと思われる。それにより②は①を効率 化させるどころか自らが非効率になっていき、そ れで「計画」の時代は終わっていく。もしそれを 再生させようとするならば、「計画」は実利的な レベルを超えて全体を統合するような思想に遡 って見直されなければならないのであるが、細分 化された世界ではそれに取り組もうという動き は抑えられ、それでどうしてもトピック的なもの に飛びつく受身的な色彩が強くなっていく。シス テム全体を問題の対象にせず個々の問題だけを 批判する論調が世間に広がれば、受身的な色彩は ますます強くなっていく。
政策分野が細分化されていく背景には、その方 がそれぞれの存在価値を維持しやすいという要 因もある。「異なる種がいることの悪影響は、同 じ個体数だけ同種がいる場合に受ける悪影響に 比べてましな面がある」（巌佐庸「競争と共存」
日本生態学会編『集団生物学』共立出版、
年）という点は人間にも当てはまるようであり、
お互いに全面的には干渉しないことがお互いの 利益になる。そして、それぞれの存在価値に不利 に働く政策は避けられる傾向が生まれる。だから、
社会全体を視野に入れなければならない時代の 転換点ではその体制はまともに機能しなくなる。
さらに悪いことに、集団が分化していくと、そ れぞれの集団は集団本来の目的を追求するより も集団としての同族意識を高めることを重視す
るようになり、「スタンディング・オベーション のメカニズム」（ピーター・ミラー著『群れのル ール』土方奈美・訳、東洋経済新報社、 年）
が働くようになる。すると、主導的立場にある者 が自らの利益のためにそれを利用するようにな る。人間も生物である以上どうしてもそういう傾 向は出てくる。そうなると公共政策を担うべき集 団は急速に利益集団化していく。そしてその集団 が組織の中枢を占めるようになれば、その周囲に はいわゆる「善人」や「常識人」が増加して、組 織の中に「イジメ」や「排除」が蔓延し、以下の ような「世間」が形成されていく。その結果、公 共部門の倫理と能力は急速に失われていく。
「彼（司馬遷）は、今度ほど好人物というもの への腹立ちを感じたことはない。これは姦臣や酷 吏よりも始末が悪い。／良心的に安っぽく安心し ており、他にも安心させるだけ、いっそう怪しか らぬのだ。弁護もしなければ反駁もせぬ。心中、
反省もなければ自責もない」 （中島敦「李陵」 （『李 陵・山月記』角川書店、 年））
もちろん以上の話は極端な場合で、ここまでに 至る組織はそうはないであろうが、人々の都合の ために動かすべき行政が行政の都合のために 人々を動かすという倒錯的な発想に陥るような 事態にでもなれば、人口急減がむしろ「創造的破 壊」の契機になるかもしれない。
②が上記のような姿に変質してしまう背景に は「競争社会」の中の「倫理」の喪失という問題 がある。それは①と同様である。むしろ、②は組 織が潰れず身分も保証されているだけ、①より酷 くなるかもしれない。
受験競争や出世競争が世渡りの主な手段とな ってしまった社会では、公民問わず出世欲、名誉 欲、金銭欲に突き動かされた「（生存）競争」が 激しくなっていく。そしてそれは生物を極めて特 異なカタチにしていく。それは早川いくを著『変 な生きもの変な生きざま』（エクスナレッジ、
年）に掲載されている様々な生物を見ると
よく分かる。例えば（カッコ内はイメージ）、サ ーカスティック・フリンジヘッドという魚（縄張 り意識が強くすぐに牙を剥く）、ハープ・スポン ジという海綿（手足を広げて獲物を食い漁る）、
ザトウムシ（群れて虚勢をはる）、キンカジュー
（親しげに近づきながら裏で舌を出す）、オオグ チボヤ（形振り構わず貪る）、オオナガトゲグモ
（プライドだけ高く執念深い）等々。
出世欲や名誉欲の追求が行動原理になる人間 がネズミ算式に増えれば公共部門の腐敗は加速 度的に進む、というのは歴史に見るとおりである。
それで、①に対して②が監視する仕組みが必要に なったのと同様、②に対してどこかが監視する仕 組みが必要になる。そしてそれを積み重ねていく と、浪費される資源が際限なく増えていく。結局
②だけでは本質的な解決には至らない、というこ とにもなっていく。
もちろん現実には②で社会が何とか回ってい るという側面がある。②の個々の部門はそのよう な大きな意義を有するものが多いであろう。特に 現場部門では個々の職員が教科書的、学校優等生 的でない創意工夫をしているところが少なから ずある。だから、検討されるべきは、そのような 現場の叡智を大きな政策に生かすシステムのあ り方である。現場部門と政策部門との双方向の風 通しのいい関係が出来れば、「脳」の暴走を抑え ることができ、先に述べたような問題はかなりの 程度緩和できるかもしれない。
以上を踏まえると、政策のあり方を考察する上 で望ましいのは、①を基本としつつ、その枠組み を補完、修正するものを理屈よりも現場を重視し て②の中から付加する、という視点を堅持するこ とである、という極めて教科書的で当たり前な話 になってしまうのであるが、それが機能するため には大前提がある。
６．倫理と経済
ということで③の話になる。②が上からの圧力 とすれば、③は下からの圧力である。上からの圧 力では社会の拡散はある程度抑えることはでき
ても社会の発展を後押しすることはできない。① は逃げ道を見つけたり、②を都合よく改変するた めに裏で②と結びついたりする。①も②も所詮は
「生物」がやっているのだから、善悪論とは別次 元で、そうなるのが「自然」である。
ということを考えるとどうしても③について 真剣に検討することが必要になってくる。③は
「倫理」を軸として機能するので、それは①、② を真っ当に機能させるための前提条件にもなる。
「倫理」に関してはアルフレッド・マーシャルが 次のように指摘している。
「人間の性格は、宗教的信念の影響を除くと、
他のどのような影響よりも日常の仕事とそれに よって獲得される物質的収入によって形成され てきたところが大きい／倫理的な力は経済学者 が考慮しなくてはならない要件の一つである／
愛他的な動機であっても、なぜそれをとりいれて はいけないのか」
（マーシャル『経済学原理Ⅰ』馬場啓之助・
訳、東洋経済新報社、 年）
経済活動のあり方が人間の倫理に影響し、それ がまた経済活動のあり方に影響する、ということ であれば、現在は悪循環に陥っているとも考えら れる。それを好循環に転化させる契機は倫理の再 生にしかない。社会の再生も少子化問題の緩和も それなくしては実現しないように思われる。これ は「第三の道」 （ギデンズ）につながる話である。
以上で述べてきたことは、実はアダム・スミス が 年近くも前に指摘している。そのスミスの 考え方については堂目卓生『アダム・スミス』 （中 央公論新社、 年）が分かりやすくまとめて いるので、以下に引用する。
「スミスが描いた人間像は、「賢明さ」と「弱 さ」の両方をもつ人間であった」
「財産形成の野心や競争は正義感によって制 御されなければならない」
「スミスは、政府がすべての市場、すべての取
よく分かる。例えば（カッコ内はイメージ）、サ ーカスティック・フリンジヘッドという魚（縄張 り意識が強くすぐに牙を剥く）、ハープ・スポン ジという海綿（手足を広げて獲物を食い漁る）、
ザトウムシ（群れて虚勢をはる）、キンカジュー
（親しげに近づきながら裏で舌を出す）、オオグ チボヤ（形振り構わず貪る）、オオナガトゲグモ
（プライドだけ高く執念深い）等々。
出世欲や名誉欲の追求が行動原理になる人間 がネズミ算式に増えれば公共部門の腐敗は加速 度的に進む、というのは歴史に見るとおりである。
それで、①に対して②が監視する仕組みが必要に なったのと同様、②に対してどこかが監視する仕 組みが必要になる。そしてそれを積み重ねていく と、浪費される資源が際限なく増えていく。結局
②だけでは本質的な解決には至らない、というこ とにもなっていく。
もちろん現実には②で社会が何とか回ってい るという側面がある。②の個々の部門はそのよう な大きな意義を有するものが多いであろう。特に 現場部門では個々の職員が教科書的、学校優等生 的でない創意工夫をしているところが少なから ずある。だから、検討されるべきは、そのような 現場の叡智を大きな政策に生かすシステムのあ り方である。現場部門と政策部門との双方向の風 通しのいい関係が出来れば、「脳」の暴走を抑え ることができ、先に述べたような問題はかなりの 程度緩和できるかもしれない。
以上を踏まえると、政策のあり方を考察する上 で望ましいのは、①を基本としつつ、その枠組み を補完、修正するものを理屈よりも現場を重視し て②の中から付加する、という視点を堅持するこ とである、という極めて教科書的で当たり前な話 になってしまうのであるが、それが機能するため には大前提がある。
６．倫理と経済
ということで③の話になる。②が上からの圧力 とすれば、③は下からの圧力である。上からの圧 力では社会の拡散はある程度抑えることはでき
ても社会の発展を後押しすることはできない。① は逃げ道を見つけたり、②を都合よく改変するた めに裏で②と結びついたりする。①も②も所詮は
「生物」がやっているのだから、善悪論とは別次 元で、そうなるのが「自然」である。
ということを考えるとどうしても③について 真剣に検討することが必要になってくる。③は
「倫理」を軸として機能するので、それは①、② を真っ当に機能させるための前提条件にもなる。
「倫理」に関してはアルフレッド・マーシャルが 次のように指摘している。
「人間の性格は、宗教的信念の影響を除くと、
他のどのような影響よりも日常の仕事とそれに よって獲得される物質的収入によって形成され てきたところが大きい／倫理的な力は経済学者 が考慮しなくてはならない要件の一つである／
愛他的な動機であっても、なぜそれをとりいれて はいけないのか」
（マーシャル『経済学原理Ⅰ』馬場啓之助・
訳、東洋経済新報社、 年）
経済活動のあり方が人間の倫理に影響し、それ がまた経済活動のあり方に影響する、ということ であれば、現在は悪循環に陥っているとも考えら れる。それを好循環に転化させる契機は倫理の再 生にしかない。社会の再生も少子化問題の緩和も それなくしては実現しないように思われる。これ は「第三の道」 （ギデンズ）につながる話である。
以上で述べてきたことは、実はアダム・スミス が 年近くも前に指摘している。そのスミスの 考え方については堂目卓生『アダム・スミス』 （中 央公論新社、 年）が分かりやすくまとめて いるので、以下に引用する。
「スミスが描いた人間像は、「賢明さ」と「弱 さ」の両方をもつ人間であった」
「財産形成の野心や競争は正義感によって制 御されなければならない」
「スミスは、政府がすべての市場、すべての取
引を監視することは不可能であると考えていた」
「さらに、政府自身が道徳的に腐敗する可能性 があることを見過ごさなかった」
「公的機関は十分な監視と適切な規制を行な うことができないかもしれないし、公的機関自体 が道徳的に腐敗する可能性もある／自由で公正 な市場経済が構築されうるか否かは／その社会 が、どの程度、道徳的に成熟した社会であるかと いうことにかかっている」
「虚栄と優越感というつまらぬ快楽／それら の過度な情念のうちのどれかの影響下にある人 は、個人の状態として不幸であるだけでなく、し ばしば、彼がそのように愚かにも感嘆する境遇に 到達するために社会の平和を乱そうとする」
（堂目卓生『アダム・スミス』中央公論新社、
年）㻌
７．倫理と空間
「絵」は単なる結果である、というのが近代の 基本的な考え方であろう。だから「景観」は単な る付加物としかみなされないし、先にみたような 空間の様相も人々が選択した単なる結果である、
ということになる。しかしそれは本当に単なる結 果であろうか。この点に関してもアダム・スミス の考察が参考になる。阿部秀二郎「チューネンと スミスにおける空間」 （大泉英次・山田良治編『空 間の社会経済学』日本経済評論社、 年）は その要点を次のように分かりやすくまとめてい る。
「利己心を抑制できるのは公平な観察者（また は良心）のみであると主張するスミスにとって／
一定水準にしか到達していない公平な観察者は 非常に不安定な存在であり、道徳的退廃を防ぐ役 割を果たさず、社会的な利益を損なう可能性が存 在するのであった」
「もし公平な観察者が安定し、社会的不調和を もたらす利己心の行き過ぎを抑制することがで きるならば、利己的な経済主体の行動は社会的利 益へと結びつくはずである」
「その公平な観察者を通した道徳感情の涵養 には／都市と農村という つの空間が相互に重 要な役割を果たす」
「自己抑制を十分に行いうる安定した公平な 観察者の出現には、都市空間における多くの人間 間での摩擦による経験値が必要であるが、その際 により洗練された公平な観察者を構築するため の多くの経験値を入手する条件として／主体に 精神的な余裕とそれをもたらす孤独な空間（農村 空間）が第 に存在していなければならない」
「主体が精神的に余裕を持てず他人の感情・行 為への注意力が拡散しているような状況では／
徳性を身につけない低俗な大衆が及ぼす社会的 な影響に対する支出や公教育費用の増大などに よって、財政が圧迫される可能性をスミスは暗示 している」
（阿部秀二郎「チューネンとスミスにおける空間」
大泉英次・山田良治編『空間の社会経済学』
日本経済評論社、 年）
おわりに
「大福の原理」は「最大多数の最大幸福」の要 である。ところが世界は「餡」への信奉がバブル の繰り返しを生むというアンビリーバブルな状 態に置かれている。今の我々には「絵」が必要で ある。「餡」と「絵」の関係については「シニフ ィアン」と「シニフィエ」の関係が参考になるよ うな気がする。
>わたなべ なおゆき@
>元（財）土地総合研究所勤務@
（資料）厚生労働省「平成年～平成年人口動態保健所・市区町村別統計」
図-1 合計特殊出生率の分布（市区町村別）
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 合計特殊出生率
市 区 町 村 数
図㻙㻞㻌合計特殊出生率の分布（㻰㻵㻰面積割合別市区町村別）
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 合計特殊出生率
市 区 町 村 数
㻝㻜％未満 㻝㻜％以上 㻠㻜％以上 㻥㻜％以上 㻰㻵㻰㻝㻜㻜％
表-1 合計特殊出生率の分布 （DID面積割合10％階級別市区町村数）
出生率 全 㻰㻵㻰㻝㻜㻜㻑 90%以上 80%～ 70%～ 60%～ 50%～ 40%～ 30%～ 20%～ 10%～ 0%超 㻰㻵㻰㻜㻑
㻜㻚㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻤 㻝 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻥 㻣 㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜
㻝㻚㻜 㻝㻠 㻝㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜 㻜 㻜 㻞 㻜
㻝㻚㻝 㻟㻞 㻤 㻜 㻜 㻜 㻝 㻞 㻝 㻝 㻜 㻟 㻤 㻤
㻝㻚㻞 㻤㻝 㻞㻞 㻝 㻠 㻟 㻝 㻝 㻝 㻠 㻞 㻤 㻝㻠 㻞㻜
㻝㻚㻟 㻞㻜㻡 㻞㻜 㻣 㻢 㻞 㻢 㻠 㻥 㻝㻢 㻝㻜 㻝㻠 㻟㻥 㻣㻞
㻝㻚㻠 㻟㻞㻡 㻝㻢 㻟 㻥 㻥 㻝㻜 㻣 㻝㻞 㻥 㻝㻜 㻟㻜 㻤㻠 㻝㻞㻢
㻝㻚㻡 㻠㻜㻢 㻡 㻞 㻣 㻣 㻡 㻟 㻟 㻤 㻝㻞 㻟㻞 㻝㻜㻢 㻞㻝㻢
㻝㻚㻢 㻟㻡㻤 㻟 㻠 㻞 㻟 㻝 㻡 㻠 㻝㻞 㻥 㻝㻞 㻝㻝㻟 㻝㻥㻜
㻝㻚㻣 㻞㻝㻠 㻜 㻞 㻜 㻝 㻞 㻡 㻟 㻞 㻞 㻝㻡 㻢㻥 㻝㻝㻟
㻝㻚㻤 㻝㻞㻡 㻝 㻜 㻝 㻝 㻜 㻜 㻞 㻟 㻡 㻝㻡 㻞㻢 㻣㻝
㻝㻚㻥 㻢㻟 㻜 㻜 㻝 㻜 㻟 㻜 㻜 㻜 㻝 㻡 㻝㻣 㻟㻢
㻞㻚㻜 㻟㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻝 㻜 㻝 㻜 㻞 㻠 㻞㻝
㻞㻚㻝 㻝㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻞 㻝 㻜 㻝 㻝㻞
㻞㻚㻞 㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻞 㻡
㻞㻚㻟 㻞 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻝
㻞㻚㻠 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝
㻞㻚㻡 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻤 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻥 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝
㻟㻚㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
合計 㻝㻤㻤㻤 㻥㻞 㻝㻥 㻟㻜 㻞㻣 㻟㻜 㻞㻤 㻟㻢 㻡㻤 㻡㻞 㻝㻟㻢 㻠㻤㻣 㻤㻥㻟
（注）網掛けのセルは度数分布の峰の位置を示す。
表 - 2 住 ま い の ３ 指 標 （ 出 生 率 上 位 ・ 下 位 の 各 1 0 市 区 町 村 、 人 口 １ 万 ５ 千 人 未 満 の 町 村 を 除 く ） （ １ ） D ID 面 積 割 合 1 0 0 ％ （ 全 9 2 市 区 町 村 ）
（平均人口密度はDID、非DID別の平均人口密度を人口で加重平均） 人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 東京都豊島区㻜㻚㻤㻝㻟㻢㻚㻞㻡㻌㻟㻤㻚㻢㻞㻝㻘㻤㻤㻞㻝㻜㻜㻚㻜 東京都中野区㻜㻚㻤㻡㻝㻤㻚㻟㻡㻌㻠㻞㻚㻞㻞㻜㻘㻝㻤㻥㻝㻜㻜㻚㻜 東京都新宿区㻜㻚㻤㻡㻠㻝㻚㻤㻢㻌㻟㻠㻚㻟㻝㻣㻘㻥㻜㻜㻝㻜㻜㻚㻜 東京都目黒区㻜㻚㻤㻢㻞㻟㻚㻟㻢㻌㻟㻤㻚㻤㻝㻤㻘㻞㻡㻠㻝㻜㻜㻚㻜 福岡県福岡市中央区㻜㻚㻤㻣㻢㻤㻚㻥㻣㻌㻞㻠㻚㻤㻝㻝㻘㻣㻣㻜㻝㻜㻜㻚㻜 東京都渋谷区㻜㻚㻤㻣㻠㻜㻚㻟㻢㻌㻟㻠㻚㻞㻝㻟㻘㻡㻟㻠㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市浪速区㻜㻚㻥㻜㻤㻠㻚㻝㻢㻌㻞㻠㻚㻤㻝㻠㻘㻝㻞㻥㻝㻜㻜㻚㻜 京都府京都市下京区㻜㻚㻥㻝㻠㻠㻚㻡㻠㻌㻞㻡㻚㻤㻝㻝㻘㻢㻞㻢㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市北区㻜㻚㻥㻞㻤㻞㻚㻢㻞㻌㻞㻤㻚㻢㻝㻜㻘㻢㻤㻣㻝㻜㻜㻚㻜 東京都世田谷区㻜㻚㻥㻞㻝㻠㻚㻠㻥㻌㻠㻣㻚㻡㻝㻡㻘㻝㻜㻞㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市城東区㻝㻚㻟㻥㻡㻞㻚㻣㻢㻌㻟㻟㻚㻡㻝㻥㻘㻢㻥㻡㻝㻜㻜㻚㻜 神奈川県横浜市鶴見区㻝㻚㻠㻞㻞㻣㻚㻤㻝㻌㻠㻡㻚㻥㻤㻘㻝㻥㻝㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市此花区㻝㻚㻠㻡㻠㻥㻚㻝㻤㻌㻟㻞㻚㻠㻟㻘㻥㻥㻢㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府泉大津市㻝㻚㻠㻢㻞㻞㻚㻞㻡㻌㻟㻡㻚㻟㻡㻘㻤㻠㻤㻝㻜㻜㻚㻜 神奈川県川崎市幸区㻝㻚㻠㻢㻟㻠㻚㻠㻢㻌㻠㻟㻚㻡㻝㻡㻘㻟㻠㻡㻝㻜㻜㻚㻜 兵庫県尼崎市㻝㻚㻠㻣㻞㻟㻚㻜㻥㻌㻟㻟㻚㻡㻥㻘㻜㻤㻜㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府高石市㻝㻚㻡㻜㻝㻡㻚㻣㻟㻌㻟㻢㻚㻤㻡㻘㻞㻠㻥㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市西淀川区㻝㻚㻡㻜㻠㻟㻚㻞㻠㻌㻞㻥㻚㻠㻢㻘㻤㻡㻞㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府泉北郡忠岡町㻝㻚㻡㻝㻠㻚㻡㻣㻌㻟㻠㻚㻝㻠㻘㻡㻜㻠㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市鶴見区㻝㻚㻣㻞㻠㻠㻚㻟㻢㻌㻟㻠㻚㻜㻝㻟㻘㻢㻞㻡㻝㻜㻜㻚㻜 全92市区町村平均㻝㻚㻝㻥㻟㻥㻚㻜㻞㻌㻟㻣㻚㻞㻝㻞㻘㻜㻥㻣㻝㻜㻜㻚㻜 同標準偏差㻜㻚㻝㻤㻞㻜㻚㻝㻟㻌㻥㻚㻠㻠㻘㻜㻡㻥㻜㻚㻜 （注）網掛けのセルは値が平均より大きいことを示す。都道府県名市区町村名
（ ２ ） D ID 面 積 割 合 9 0 ％ 以 上 1 0 0 ％ 未 満 （ 全 2 0 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 千葉県浦安市㻝㻚㻝㻝㻟㻜㻚㻢㻢㻌㻠㻤㻚㻠㻝㻜㻘㻝㻤㻠㻥㻟㻚㻞 埼玉県さいたま市浦和区㻝㻚㻞㻞㻞㻢㻚㻟㻢㻌㻡㻡㻚㻞㻝㻟㻘㻞㻝㻣㻥㻡㻚㻝 神奈川県川崎市多摩区㻝㻚㻞㻞㻝㻟㻚㻠㻢㻌㻡㻞㻚㻣㻝㻜㻘㻥㻣㻜㻥㻡㻚㻝 東京都立川市㻝㻚㻞㻟㻝㻥㻚㻟㻠㻌㻠㻣㻚㻟㻣㻘㻤㻢㻤㻥㻝㻚㻠 千葉県習志野市㻝㻚㻞㻢㻟㻜㻚㻟㻡㻌㻡㻟㻚㻟㻤㻘㻜㻝㻢㻥㻣㻚㻜 神奈川県横浜市港南区㻝㻚㻞㻣㻞㻜㻚㻜㻣㻌㻡㻝㻚㻣㻝㻝㻘㻢㻜㻜㻥㻠㻚㻤 埼玉県さいたま市大宮区㻝㻚㻞㻤㻞㻞㻚㻣㻜㻌㻡㻜㻚㻣㻤㻘㻣㻡㻤㻥㻢㻚㻣 東京都東村山市㻝㻚㻞㻤㻞㻝㻚㻣㻝㻌㻡㻜㻚㻤㻥㻘㻞㻡㻠㻥㻢㻚㻠 埼玉県草加市㻝㻚㻟㻟㻝㻢㻚㻣㻟㻌㻠㻡㻚㻤㻥㻘㻡㻠㻤㻥㻝㻚㻢 東京都福生市㻝㻚㻟㻣㻝㻝㻚㻡㻝㻌㻟㻟㻚㻜㻢㻘㻞㻢㻟㻥㻞㻚㻡 京都府京都市南区㻝㻚㻟㻤㻞㻤㻚㻞㻟㻌㻞㻡㻚㻣㻢㻘㻤㻡㻡㻥㻜㻚㻝 神奈川県川崎市宮前区㻝㻚㻟㻥㻝㻤㻚㻝㻡㻌㻡㻡㻚㻥㻝㻞㻘㻟㻞㻢㻥㻠㻚㻠 埼玉県さいたま市南区㻝㻚㻠㻜㻞㻤㻚㻡㻢㻌㻡㻟㻚㻣㻝㻞㻘㻤㻠㻠㻥㻤㻚㻝 福岡県春日市㻝㻚㻠㻟㻞㻜㻚㻞㻤㻌㻟㻟㻚㻡㻤㻘㻟㻞㻟㻥㻜㻚㻝 大阪府堺市西区㻝㻚㻡㻝㻝㻤㻚㻢㻞㻌㻟㻤㻚㻜㻠㻘㻥㻜㻝㻥㻞㻚㻣 福岡県北九州市戸畑区㻝㻚㻡㻟㻞㻥㻚㻠㻜㻌㻞㻟㻚㻢㻟㻘㻤㻝㻟㻥㻡㻚㻝 兵庫県伊丹市㻝㻚㻡㻠㻞㻟㻚㻞㻟㻌㻟㻜㻚㻤㻣㻘㻤㻣㻢㻥㻥㻚㻣 大阪府堺市北区㻝㻚㻡㻤㻟㻡㻚㻤㻣㻌㻠㻡㻚㻠㻝㻜㻘㻣㻞㻢㻥㻝㻚㻢 大阪府大阪市平野区㻝㻚㻢㻝㻟㻥㻚㻟㻣㻌㻟㻟㻚㻝㻝㻟㻘㻡㻢㻤㻥㻡㻚㻥 沖縄県那覇市㻝㻚㻢㻟㻞㻝㻚㻤㻟㻌㻞㻟㻚㻞㻤㻘㻝㻤㻠㻥㻣㻚㻤 全20市区町村平均㻝㻚㻟㻤㻞㻟㻚㻤㻞㻌㻠㻞㻚㻢㻥㻘㻞㻡㻡㻥㻠㻚㻡 同標準偏差㻜㻚㻝㻠㻣㻚㻜㻜㻌㻝㻝㻚㻜㻞㻘㻢㻟㻣㻞㻚㻣都道府県名市区町村名
（ ３ ） D ID 面 積 割 合 4 0 ％ 以 上 9 0 ％ 未 満 （ 全 1 4 8 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 京都府京都市東山区㻜㻚㻣㻣㻝㻡㻚㻝㻜㻌㻞㻢㻚㻣㻣㻘㻢㻞㻡㻣㻜㻚㻠 北海道札幌市中央区㻜㻚㻥㻜㻡㻤㻚㻥㻜㻌㻞㻠㻚㻜㻥㻘㻟㻡㻠㻠㻥㻚㻡 北海道札幌市厚別区㻝㻚㻜㻟㻞㻠㻚㻡㻡㻌㻟㻝㻚㻣㻣㻘㻠㻢㻢㻢㻤㻚㻞 兵庫県神戸市中央区㻝㻚㻜㻡㻢㻢㻚㻠㻞㻌㻞㻥㻚㻢㻤㻘㻠㻣㻤㻡㻞㻚㻟 北海道札幌市北区㻝㻚㻜㻢㻞㻠㻚㻠㻥㻌㻞㻥㻚㻟㻣㻘㻟㻞㻣㻡㻞㻚㻥 北海道札幌市豊平区㻝㻚㻜㻥㻞㻣㻚㻥㻥㻌㻞㻣㻚㻡㻥㻘㻢㻡㻡㻠㻢㻚㻤 東京都国立市㻝㻚㻝㻟㻝㻤㻚㻟㻠㻌㻡㻟㻚㻠㻝㻜㻘㻠㻡㻟㻤㻞㻚㻣 東京都多摩市㻝㻚㻝㻟㻞㻠㻚㻡㻝㻌㻡㻠㻚㻝㻤㻘㻡㻥㻠㻣㻢㻚㻥 福岡県福岡市博多区㻝㻚㻝㻡㻢㻠㻚㻣㻟㻌㻞㻟㻚㻜㻣㻘㻣㻟㻡㻤㻞㻚㻝 神奈川県横浜市保土ケ谷区㻝㻚㻝㻣㻞㻠㻚㻢㻡㻌㻡㻜㻚㻝㻝㻜㻘㻡㻡㻢㻤㻡㻚㻢 石川県野々市市㻝㻚㻢㻥㻞㻚㻥㻞㻌㻞㻞㻚㻡㻡㻘㻞㻤㻠㻠㻡㻚㻥 福岡県糟屋郡志免町㻝㻚㻣㻣㻞㻝㻚㻟㻞㻌㻞㻡㻚㻟㻢㻘㻞㻣㻢㻣㻠㻚㻝 愛知県刈谷市㻝㻚㻣㻣㻝㻟㻚㻜㻝㻌㻞㻠㻚㻟㻠㻘㻢㻝㻡㻠㻝㻚㻝 愛知県知立市㻝㻚㻣㻥㻥㻚㻡㻡㻌㻞㻢㻚㻠㻡㻘㻢㻟㻞㻠㻥㻚㻠 愛知県高浜市㻝㻚㻤㻜㻠㻚㻡㻝㻌㻞㻟㻚㻢㻟㻘㻥㻣㻟㻢㻣㻚㻡 愛知県東海市㻝㻚㻤㻞㻝㻝㻚㻝㻣㻌㻞㻡㻚㻝㻟㻘㻜㻤㻡㻢㻠㻚㻥 愛知県海部郡大治町㻝㻚㻤㻠㻥㻚㻡㻤㻌㻟㻜㻚㻝㻠㻘㻤㻥㻝㻤㻜㻚㻥 沖縄県宜野湾市㻝㻚㻤㻡㻝㻟㻚㻜㻣㻌㻞㻢㻚㻢㻣㻘㻝㻞㻠㻢㻠㻚㻠 沖縄県浦添市㻝㻚㻥㻡㻝㻟㻚㻝㻞㻌㻞㻠㻚㻡㻤㻘㻡㻞㻣㻢㻟㻚㻞 沖縄県島尻郡与那原町㻝㻚㻥㻢㻠㻚㻢㻞㻌㻞㻟㻚㻜㻠㻘㻜㻜㻤㻡㻡㻚㻡 全148市区町村平均㻝㻚㻟㻥㻝㻤㻚㻜㻡㻌㻟㻤㻚㻞㻣㻘㻡㻣㻡㻢㻟㻚㻢 同標準偏差㻜㻚㻝㻥㻝㻝㻚㻠㻤㻌㻝㻝㻚㻢㻞㻘㻞㻟㻡㻝㻠㻚㻡都道府県名市区町村名
（ ４ ） D ID 面 積 割 合 1 0 ％ 以 上 4 0 ％ 未 満 （ 全 2 4 1 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 北海道江別市㻝㻚㻜㻢㻣㻚㻣㻜㻌㻟㻜㻚㻟㻠㻘㻜㻞㻥㻝㻟㻚㻟 宮城県仙台市青葉区㻝㻚㻜㻢㻞㻥㻚㻡㻟㻌㻞㻣㻚㻤㻢㻘㻢㻜㻠㻝㻝㻚㻡 奈良県北葛城郡上牧町㻝㻚㻜㻥㻡㻚㻤㻡㻌㻡㻞㻚㻡㻡㻘㻤㻟㻠㻟㻢㻚㻜 京都府京都市北区㻝㻚㻜㻥㻢㻚㻝㻟㻌㻞㻣㻚㻢㻥㻘㻣㻞㻝㻝㻝㻚㻢 北海道札幌市手稲区㻝㻚㻝㻜㻝㻝㻚㻥㻝㻌㻟㻜㻚㻡㻢㻘㻞㻝㻤㻟㻢㻚㻢 北海道札幌市清田区㻝㻚㻝㻞㻤㻚㻠㻤㻌㻟㻞㻚㻝㻢㻘㻠㻜㻡㻞㻣㻚㻜 埼玉県南埼玉郡宮代町㻝㻚㻝㻟㻜㻚㻥㻤㻌㻠㻡㻚㻢㻠㻘㻟㻟㻡㻞㻟㻚㻠 神奈川県三浦市㻝㻚㻝㻟㻢㻚㻡㻣㻌㻠㻞㻚㻡㻠㻘㻞㻞㻡㻝㻝㻚㻤 北海道札幌市西区㻝㻚㻝㻠㻞㻞㻚㻤㻤㻌㻞㻥㻚㻝㻤㻘㻞㻤㻡㻟㻟㻚㻠 大阪府河内長野市㻝㻚㻝㻡㻝㻟㻚㻥㻟㻌㻡㻝㻚㻟㻡㻘㻞㻤㻟㻝㻜㻚㻠 愛知県みよし市㻝㻚㻤㻝㻝㻜㻚㻡㻥㻌㻞㻡㻚㻡㻠㻘㻠㻠㻜㻝㻣㻚㻟 静岡県駿東郡長泉町㻝㻚㻤㻞㻞㻟㻚㻞㻢㻌㻞㻣㻚㻠㻠㻘㻡㻣㻠㻞㻠㻚㻣 熊本県菊池郡菊陽町㻝㻚㻤㻞㻥㻚㻟㻥㻌㻞㻠㻚㻟㻟㻘㻥㻞㻥㻝㻜㻚㻥 沖縄県うるま市㻝㻚㻤㻡㻟㻚㻢㻡㻌㻞㻠㻚㻜㻟㻘㻞㻠㻣㻝㻝㻚㻡 沖縄県沖縄市㻝㻚㻥㻣㻤㻚㻟㻜㻌㻞㻠㻚㻠㻢㻘㻜㻡㻞㻟㻟㻚㻟 沖縄県糸満市㻝㻚㻥㻥㻠㻚㻠㻡㻌㻞㻞㻚㻝㻟㻘㻝㻥㻤㻝㻟㻚㻢 滋賀県栗東市㻝㻚㻥㻥㻝㻝㻚㻜㻜㻌㻞㻠㻚㻝㻟㻘㻤㻥㻠㻝㻜㻚㻠 福岡県糟屋郡粕屋町㻞㻚㻜㻟㻞㻝㻚㻢㻢㻌㻞㻠㻚㻤㻡㻘㻡㻟㻢㻟㻥㻚㻜 沖縄県豊見城市㻞㻚㻜㻟㻝㻟㻚㻢㻞㻌㻞㻟㻚㻡㻡㻘㻥㻢㻝㻞㻟㻚㻞 沖縄県島尻郡南風原町㻞㻚㻜㻥㻜㻚㻡㻞㻌㻞㻠㻚㻝㻡㻘㻜㻞㻥㻟㻢㻚㻣 全241市区町村平均㻝㻚㻠㻡㻤㻚㻤㻝㻌㻟㻝㻚㻝㻠㻘㻡㻤㻞㻞㻝㻚㻞 同標準偏差㻜㻚㻞㻜㻣㻚㻢㻡㻌㻥㻚㻥㻝㻘㻥㻤㻠㻤㻚㻥 都道府県名市区町村名（資料）厚生労働省「平成年～平成年人口動態保健所・市区町村別統計」
図-1 合計特殊出生率の分布（市区町村別）
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 合計特殊出生率
市 区 町 村 数
図㻙㻞㻌合計特殊出生率の分布（㻰㻵㻰面積割合別市区町村別）
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 合計特殊出生率
市 区 町 村 数
㻝㻜％未満 㻝㻜％以上 㻠㻜％以上 㻥㻜％以上 㻰㻵㻰㻝㻜㻜％
表-1 合計特殊出生率の分布 （DID面積割合10％階級別市区町村数）
出生率 全 㻰㻵㻰㻝㻜㻜㻑 90%以上 80%～ 70%～ 60%～ 50%～ 40%～ 30%～ 20%～ 10%～ 0%超 㻰㻵㻰㻜㻑
㻜㻚㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻤 㻝 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻜㻚㻥 㻣 㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜
㻝㻚㻜 㻝㻠 㻝㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻜 㻜 㻜 㻞 㻜
㻝㻚㻝 㻟㻞 㻤 㻜 㻜 㻜 㻝 㻞 㻝 㻝 㻜 㻟 㻤 㻤
㻝㻚㻞 㻤㻝 㻞㻞 㻝 㻠 㻟 㻝 㻝 㻝 㻠 㻞 㻤 㻝㻠 㻞㻜
㻝㻚㻟 㻞㻜㻡 㻞㻜 㻣 㻢 㻞 㻢 㻠 㻥 㻝㻢 㻝㻜 㻝㻠 㻟㻥 㻣㻞
㻝㻚㻠 㻟㻞㻡 㻝㻢 㻟 㻥 㻥 㻝㻜 㻣 㻝㻞 㻥 㻝㻜 㻟㻜 㻤㻠 㻝㻞㻢
㻝㻚㻡 㻠㻜㻢 㻡 㻞 㻣 㻣 㻡 㻟 㻟 㻤 㻝㻞 㻟㻞 㻝㻜㻢 㻞㻝㻢
㻝㻚㻢 㻟㻡㻤 㻟 㻠 㻞 㻟 㻝 㻡 㻠 㻝㻞 㻥 㻝㻞 㻝㻝㻟 㻝㻥㻜
㻝㻚㻣 㻞㻝㻠 㻜 㻞 㻜 㻝 㻞 㻡 㻟 㻞 㻞 㻝㻡 㻢㻥 㻝㻝㻟
㻝㻚㻤 㻝㻞㻡 㻝 㻜 㻝 㻝 㻜 㻜 㻞 㻟 㻡 㻝㻡 㻞㻢 㻣㻝
㻝㻚㻥 㻢㻟 㻜 㻜 㻝 㻜 㻟 㻜 㻜 㻜 㻝 㻡 㻝㻣 㻟㻢
㻞㻚㻜 㻟㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻝 㻜 㻝 㻜 㻞 㻠 㻞㻝
㻞㻚㻝 㻝㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻞 㻝 㻜 㻝 㻝㻞
㻞㻚㻞 㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻞 㻡
㻞㻚㻟 㻞 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝 㻝
㻞㻚㻠 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝
㻞㻚㻡 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻢 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻣 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻤 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
㻞㻚㻥 㻝 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻝
㻟㻚㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜 㻜
合計 㻝㻤㻤㻤 㻥㻞 㻝㻥 㻟㻜 㻞㻣 㻟㻜 㻞㻤 㻟㻢 㻡㻤 㻡㻞 㻝㻟㻢 㻠㻤㻣 㻤㻥㻟
（注）網掛けのセルは度数分布の峰の位置を示す。
表 - 2 住 ま い の ３ 指 標 （ 出 生 率 上 位 ・ 下 位 の 各 1 0 市 区 町 村 、 人 口 １ 万 ５ 千 人 未 満 の 町 村 を 除 く ） （ １ ） D ID 面 積 割 合 1 0 0 ％ （ 全 9 2 市 区 町 村 ）
（平均人口密度はDID、非DID別の平均人口密度を人口で加重平均） 人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 東京都豊島区㻜㻚㻤㻝㻟㻢㻚㻞㻡㻌㻟㻤㻚㻢㻞㻝㻘㻤㻤㻞㻝㻜㻜㻚㻜 東京都中野区㻜㻚㻤㻡㻝㻤㻚㻟㻡㻌㻠㻞㻚㻞㻞㻜㻘㻝㻤㻥㻝㻜㻜㻚㻜 東京都新宿区㻜㻚㻤㻡㻠㻝㻚㻤㻢㻌㻟㻠㻚㻟㻝㻣㻘㻥㻜㻜㻝㻜㻜㻚㻜 東京都目黒区㻜㻚㻤㻢㻞㻟㻚㻟㻢㻌㻟㻤㻚㻤㻝㻤㻘㻞㻡㻠㻝㻜㻜㻚㻜 福岡県福岡市中央区㻜㻚㻤㻣㻢㻤㻚㻥㻣㻌㻞㻠㻚㻤㻝㻝㻘㻣㻣㻜㻝㻜㻜㻚㻜 東京都渋谷区㻜㻚㻤㻣㻠㻜㻚㻟㻢㻌㻟㻠㻚㻞㻝㻟㻘㻡㻟㻠㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市浪速区㻜㻚㻥㻜㻤㻠㻚㻝㻢㻌㻞㻠㻚㻤㻝㻠㻘㻝㻞㻥㻝㻜㻜㻚㻜 京都府京都市下京区㻜㻚㻥㻝㻠㻠㻚㻡㻠㻌㻞㻡㻚㻤㻝㻝㻘㻢㻞㻢㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市北区㻜㻚㻥㻞㻤㻞㻚㻢㻞㻌㻞㻤㻚㻢㻝㻜㻘㻢㻤㻣㻝㻜㻜㻚㻜 東京都世田谷区㻜㻚㻥㻞㻝㻠㻚㻠㻥㻌㻠㻣㻚㻡㻝㻡㻘㻝㻜㻞㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市城東区㻝㻚㻟㻥㻡㻞㻚㻣㻢㻌㻟㻟㻚㻡㻝㻥㻘㻢㻥㻡㻝㻜㻜㻚㻜 神奈川県横浜市鶴見区㻝㻚㻠㻞㻞㻣㻚㻤㻝㻌㻠㻡㻚㻥㻤㻘㻝㻥㻝㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市此花区㻝㻚㻠㻡㻠㻥㻚㻝㻤㻌㻟㻞㻚㻠㻟㻘㻥㻥㻢㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府泉大津市㻝㻚㻠㻢㻞㻞㻚㻞㻡㻌㻟㻡㻚㻟㻡㻘㻤㻠㻤㻝㻜㻜㻚㻜 神奈川県川崎市幸区㻝㻚㻠㻢㻟㻠㻚㻠㻢㻌㻠㻟㻚㻡㻝㻡㻘㻟㻠㻡㻝㻜㻜㻚㻜 兵庫県尼崎市㻝㻚㻠㻣㻞㻟㻚㻜㻥㻌㻟㻟㻚㻡㻥㻘㻜㻤㻜㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府高石市㻝㻚㻡㻜㻝㻡㻚㻣㻟㻌㻟㻢㻚㻤㻡㻘㻞㻠㻥㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市西淀川区㻝㻚㻡㻜㻠㻟㻚㻞㻠㻌㻞㻥㻚㻠㻢㻘㻤㻡㻞㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府泉北郡忠岡町㻝㻚㻡㻝㻠㻚㻡㻣㻌㻟㻠㻚㻝㻠㻘㻡㻜㻠㻝㻜㻜㻚㻜 大阪府大阪市鶴見区㻝㻚㻣㻞㻠㻠㻚㻟㻢㻌㻟㻠㻚㻜㻝㻟㻘㻢㻞㻡㻝㻜㻜㻚㻜 全92市区町村平均㻝㻚㻝㻥㻟㻥㻚㻜㻞㻌㻟㻣㻚㻞㻝㻞㻘㻜㻥㻣㻝㻜㻜㻚㻜 同標準偏差㻜㻚㻝㻤㻞㻜㻚㻝㻟㻌㻥㻚㻠㻠㻘㻜㻡㻥㻜㻚㻜 （注）網掛けのセルは値が平均より大きいことを示す。都道府県名市区町村名
（ ２ ） D ID 面 積 割 合 9 0 ％ 以 上 1 0 0 ％ 未 満 （ 全 2 0 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 千葉県浦安市㻝㻚㻝㻝㻟㻜㻚㻢㻢㻌㻠㻤㻚㻠㻝㻜㻘㻝㻤㻠㻥㻟㻚㻞 埼玉県さいたま市浦和区㻝㻚㻞㻞㻞㻢㻚㻟㻢㻌㻡㻡㻚㻞㻝㻟㻘㻞㻝㻣㻥㻡㻚㻝 神奈川県川崎市多摩区㻝㻚㻞㻞㻝㻟㻚㻠㻢㻌㻡㻞㻚㻣㻝㻜㻘㻥㻣㻜㻥㻡㻚㻝 東京都立川市㻝㻚㻞㻟㻝㻥㻚㻟㻠㻌㻠㻣㻚㻟㻣㻘㻤㻢㻤㻥㻝㻚㻠 千葉県習志野市㻝㻚㻞㻢㻟㻜㻚㻟㻡㻌㻡㻟㻚㻟㻤㻘㻜㻝㻢㻥㻣㻚㻜 神奈川県横浜市港南区㻝㻚㻞㻣㻞㻜㻚㻜㻣㻌㻡㻝㻚㻣㻝㻝㻘㻢㻜㻜㻥㻠㻚㻤 埼玉県さいたま市大宮区㻝㻚㻞㻤㻞㻞㻚㻣㻜㻌㻡㻜㻚㻣㻤㻘㻣㻡㻤㻥㻢㻚㻣 東京都東村山市㻝㻚㻞㻤㻞㻝㻚㻣㻝㻌㻡㻜㻚㻤㻥㻘㻞㻡㻠㻥㻢㻚㻠 埼玉県草加市㻝㻚㻟㻟㻝㻢㻚㻣㻟㻌㻠㻡㻚㻤㻥㻘㻡㻠㻤㻥㻝㻚㻢 東京都福生市㻝㻚㻟㻣㻝㻝㻚㻡㻝㻌㻟㻟㻚㻜㻢㻘㻞㻢㻟㻥㻞㻚㻡 京都府京都市南区㻝㻚㻟㻤㻞㻤㻚㻞㻟㻌㻞㻡㻚㻣㻢㻘㻤㻡㻡㻥㻜㻚㻝 神奈川県川崎市宮前区㻝㻚㻟㻥㻝㻤㻚㻝㻡㻌㻡㻡㻚㻥㻝㻞㻘㻟㻞㻢㻥㻠㻚㻠 埼玉県さいたま市南区㻝㻚㻠㻜㻞㻤㻚㻡㻢㻌㻡㻟㻚㻣㻝㻞㻘㻤㻠㻠㻥㻤㻚㻝 福岡県春日市㻝㻚㻠㻟㻞㻜㻚㻞㻤㻌㻟㻟㻚㻡㻤㻘㻟㻞㻟㻥㻜㻚㻝 大阪府堺市西区㻝㻚㻡㻝㻝㻤㻚㻢㻞㻌㻟㻤㻚㻜㻠㻘㻥㻜㻝㻥㻞㻚㻣 福岡県北九州市戸畑区㻝㻚㻡㻟㻞㻥㻚㻠㻜㻌㻞㻟㻚㻢㻟㻘㻤㻝㻟㻥㻡㻚㻝 兵庫県伊丹市㻝㻚㻡㻠㻞㻟㻚㻞㻟㻌㻟㻜㻚㻤㻣㻘㻤㻣㻢㻥㻥㻚㻣 大阪府堺市北区㻝㻚㻡㻤㻟㻡㻚㻤㻣㻌㻠㻡㻚㻠㻝㻜㻘㻣㻞㻢㻥㻝㻚㻢 大阪府大阪市平野区㻝㻚㻢㻝㻟㻥㻚㻟㻣㻌㻟㻟㻚㻝㻝㻟㻘㻡㻢㻤㻥㻡㻚㻥 沖縄県那覇市㻝㻚㻢㻟㻞㻝㻚㻤㻟㻌㻞㻟㻚㻞㻤㻘㻝㻤㻠㻥㻣㻚㻤 全20市区町村平均㻝㻚㻟㻤㻞㻟㻚㻤㻞㻌㻠㻞㻚㻢㻥㻘㻞㻡㻡㻥㻠㻚㻡 同標準偏差㻜㻚㻝㻠㻣㻚㻜㻜㻌㻝㻝㻚㻜㻞㻘㻢㻟㻣㻞㻚㻣都道府県名市区町村名
（ ３ ） D ID 面 積 割 合 4 0 ％ 以 上 9 0 ％ 未 満 （ 全 1 4 8 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 京都府京都市東山区㻜㻚㻣㻣㻝㻡㻚㻝㻜㻌㻞㻢㻚㻣㻣㻘㻢㻞㻡㻣㻜㻚㻠 北海道札幌市中央区㻜㻚㻥㻜㻡㻤㻚㻥㻜㻌㻞㻠㻚㻜㻥㻘㻟㻡㻠㻠㻥㻚㻡 北海道札幌市厚別区㻝㻚㻜㻟㻞㻠㻚㻡㻡㻌㻟㻝㻚㻣㻣㻘㻠㻢㻢㻢㻤㻚㻞 兵庫県神戸市中央区㻝㻚㻜㻡㻢㻢㻚㻠㻞㻌㻞㻥㻚㻢㻤㻘㻠㻣㻤㻡㻞㻚㻟 北海道札幌市北区㻝㻚㻜㻢㻞㻠㻚㻠㻥㻌㻞㻥㻚㻟㻣㻘㻟㻞㻣㻡㻞㻚㻥 北海道札幌市豊平区㻝㻚㻜㻥㻞㻣㻚㻥㻥㻌㻞㻣㻚㻡㻥㻘㻢㻡㻡㻠㻢㻚㻤 東京都国立市㻝㻚㻝㻟㻝㻤㻚㻟㻠㻌㻡㻟㻚㻠㻝㻜㻘㻠㻡㻟㻤㻞㻚㻣 東京都多摩市㻝㻚㻝㻟㻞㻠㻚㻡㻝㻌㻡㻠㻚㻝㻤㻘㻡㻥㻠㻣㻢㻚㻥 福岡県福岡市博多区㻝㻚㻝㻡㻢㻠㻚㻣㻟㻌㻞㻟㻚㻜㻣㻘㻣㻟㻡㻤㻞㻚㻝 神奈川県横浜市保土ケ谷区㻝㻚㻝㻣㻞㻠㻚㻢㻡㻌㻡㻜㻚㻝㻝㻜㻘㻡㻡㻢㻤㻡㻚㻢 石川県野々市市㻝㻚㻢㻥㻞㻚㻥㻞㻌㻞㻞㻚㻡㻡㻘㻞㻤㻠㻠㻡㻚㻥 福岡県糟屋郡志免町㻝㻚㻣㻣㻞㻝㻚㻟㻞㻌㻞㻡㻚㻟㻢㻘㻞㻣㻢㻣㻠㻚㻝 愛知県刈谷市㻝㻚㻣㻣㻝㻟㻚㻜㻝㻌㻞㻠㻚㻟㻠㻘㻢㻝㻡㻠㻝㻚㻝 愛知県知立市㻝㻚㻣㻥㻥㻚㻡㻡㻌㻞㻢㻚㻠㻡㻘㻢㻟㻞㻠㻥㻚㻠 愛知県高浜市㻝㻚㻤㻜㻠㻚㻡㻝㻌㻞㻟㻚㻢㻟㻘㻥㻣㻟㻢㻣㻚㻡 愛知県東海市㻝㻚㻤㻞㻝㻝㻚㻝㻣㻌㻞㻡㻚㻝㻟㻘㻜㻤㻡㻢㻠㻚㻥 愛知県海部郡大治町㻝㻚㻤㻠㻥㻚㻡㻤㻌㻟㻜㻚㻝㻠㻘㻤㻥㻝㻤㻜㻚㻥 沖縄県宜野湾市㻝㻚㻤㻡㻝㻟㻚㻜㻣㻌㻞㻢㻚㻢㻣㻘㻝㻞㻠㻢㻠㻚㻠 沖縄県浦添市㻝㻚㻥㻡㻝㻟㻚㻝㻞㻌㻞㻠㻚㻡㻤㻘㻡㻞㻣㻢㻟㻚㻞 沖縄県島尻郡与那原町㻝㻚㻥㻢㻠㻚㻢㻞㻌㻞㻟㻚㻜㻠㻘㻜㻜㻤㻡㻡㻚㻡 全148市区町村平均㻝㻚㻟㻥㻝㻤㻚㻜㻡㻌㻟㻤㻚㻞㻣㻘㻡㻣㻡㻢㻟㻚㻢 同標準偏差㻜㻚㻝㻥㻝㻝㻚㻠㻤㻌㻝㻝㻚㻢㻞㻘㻞㻟㻡㻝㻠㻚㻡都道府県名市区町村名
（ ４ ） D ID 面 積 割 合 1 0 ％ 以 上 4 0 ％ 未 満 （ 全 2 4 1 市 区 町 村 ）
人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 北海道江別市㻝㻚㻜㻢㻣㻚㻣㻜㻌㻟㻜㻚㻟㻠㻘㻜㻞㻥㻝㻟㻚㻟 宮城県仙台市青葉区㻝㻚㻜㻢㻞㻥㻚㻡㻟㻌㻞㻣㻚㻤㻢㻘㻢㻜㻠㻝㻝㻚㻡 奈良県北葛城郡上牧町㻝㻚㻜㻥㻡㻚㻤㻡㻌㻡㻞㻚㻡㻡㻘㻤㻟㻠㻟㻢㻚㻜 京都府京都市北区㻝㻚㻜㻥㻢㻚㻝㻟㻌㻞㻣㻚㻢㻥㻘㻣㻞㻝㻝㻝㻚㻢 北海道札幌市手稲区㻝㻚㻝㻜㻝㻝㻚㻥㻝㻌㻟㻜㻚㻡㻢㻘㻞㻝㻤㻟㻢㻚㻢 北海道札幌市清田区㻝㻚㻝㻞㻤㻚㻠㻤㻌㻟㻞㻚㻝㻢㻘㻠㻜㻡㻞㻣㻚㻜 埼玉県南埼玉郡宮代町㻝㻚㻝㻟㻜㻚㻥㻤㻌㻠㻡㻚㻢㻠㻘㻟㻟㻡㻞㻟㻚㻠 神奈川県三浦市㻝㻚㻝㻟㻢㻚㻡㻣㻌㻠㻞㻚㻡㻠㻘㻞㻞㻡㻝㻝㻚㻤 北海道札幌市西区㻝㻚㻝㻠㻞㻞㻚㻤㻤㻌㻞㻥㻚㻝㻤㻘㻞㻤㻡㻟㻟㻚㻠 大阪府河内長野市㻝㻚㻝㻡㻝㻟㻚㻥㻟㻌㻡㻝㻚㻟㻡㻘㻞㻤㻟㻝㻜㻚㻠 愛知県みよし市㻝㻚㻤㻝㻝㻜㻚㻡㻥㻌㻞㻡㻚㻡㻠㻘㻠㻠㻜㻝㻣㻚㻟 静岡県駿東郡長泉町㻝㻚㻤㻞㻞㻟㻚㻞㻢㻌㻞㻣㻚㻠㻠㻘㻡㻣㻠㻞㻠㻚㻣 熊本県菊池郡菊陽町㻝㻚㻤㻞㻥㻚㻟㻥㻌㻞㻠㻚㻟㻟㻘㻥㻞㻥㻝㻜㻚㻥 沖縄県うるま市㻝㻚㻤㻡㻟㻚㻢㻡㻌㻞㻠㻚㻜㻟㻘㻞㻠㻣㻝㻝㻚㻡 沖縄県沖縄市㻝㻚㻥㻣㻤㻚㻟㻜㻌㻞㻠㻚㻠㻢㻘㻜㻡㻞㻟㻟㻚㻟 沖縄県糸満市㻝㻚㻥㻥㻠㻚㻠㻡㻌㻞㻞㻚㻝㻟㻘㻝㻥㻤㻝㻟㻚㻢 滋賀県栗東市㻝㻚㻥㻥㻝㻝㻚㻜㻜㻌㻞㻠㻚㻝㻟㻘㻤㻥㻠㻝㻜㻚㻠 福岡県糟屋郡粕屋町㻞㻚㻜㻟㻞㻝㻚㻢㻢㻌㻞㻠㻚㻤㻡㻘㻡㻟㻢㻟㻥㻚㻜 沖縄県豊見城市㻞㻚㻜㻟㻝㻟㻚㻢㻞㻌㻞㻟㻚㻡㻡㻘㻥㻢㻝㻞㻟㻚㻞 沖縄県島尻郡南風原町㻞㻚㻜㻥㻜㻚㻡㻞㻌㻞㻠㻚㻝㻡㻘㻜㻞㻥㻟㻢㻚㻣 全241市区町村平均㻝㻚㻠㻡㻤㻚㻤㻝㻌㻟㻝㻚㻝㻠㻘㻡㻤㻞㻞㻝㻚㻞 同標準偏差㻜㻚㻞㻜㻣㻚㻢㻡㻌㻥㻚㻥㻝㻘㻥㻤㻠㻤㻚㻥 都道府県名市区町村名（５） DID面積割合 10％未満 （全761市区町村） 人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 大阪府豊能郡豊能町㻜㻚㻤㻞㻠㻚㻠㻣㻌㻢㻜㻚㻣㻠㻘㻜㻥㻜㻠㻚㻤 埼玉県入間郡毛呂山町㻜㻚㻥㻠㻜㻚㻜㻜㻌㻞㻤㻚㻞㻠㻘㻟㻟㻡㻥㻚㻠 埼玉県比企郡鳩山町㻜㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻟㻡㻚㻢㻟㻘㻣㻞㻠㻠㻚㻣 茨城県北相馬郡利根町㻝㻚㻜㻝㻜㻚㻜㻜㻌㻠㻜㻚㻣㻞㻘㻜㻣㻜㻢㻚㻣 北海道石狩郡当別町㻝㻚㻜㻝㻜㻚㻜㻜㻌㻟㻝㻚㻝㻝㻘㻟㻞㻢㻜㻚㻠 埼玉県比企郡小川町㻝㻚㻜㻡㻠㻚㻢㻞㻌㻟㻝㻚㻟㻝㻘㻟㻜㻡㻟㻚㻟 大阪府泉南郡岬町㻝㻚㻜㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻡㻜㻚㻝㻝㻘㻣㻣㻝㻞㻚㻥 奈良県生駒郡平群町㻝㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻡㻝㻚㻜㻞㻘㻟㻞㻜㻠㻚㻠 千葉県印旛郡栄町㻝㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻠㻝㻚㻢㻞㻘㻡㻤㻞㻟㻚㻥 北海道札幌市南区㻝㻚㻜㻤㻝㻤㻚㻝㻟㻌㻟㻟㻚㻟㻡㻘㻡㻤㻡㻟㻚㻜 鹿児島県志布志市㻝㻚㻥㻡㻝㻚㻟㻝㻌㻝㻠㻚㻡㻝㻝㻠㻜㻚㻜 京都府福知山市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻣㻟㻌㻝㻡㻚㻢㻝㻘㻠㻜㻤㻞㻚㻞 宮崎県串間市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻞㻚㻥㻢㻥㻜㻚㻜 長崎県平戸市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻣㻚㻝㻝㻠㻤㻜㻚㻜 沖縄県島尻郡八重瀬町㻝㻚㻥㻣㻟㻚㻣㻜㻌㻞㻡㻚㻟㻥㻥㻞㻜㻚㻜 熊本県球磨郡あさぎり町㻞㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻠㻚㻞㻝㻜㻠㻜㻚㻜 長崎県壱岐市㻞㻚㻝㻠㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻟㻚㻠㻞㻝㻞㻜㻚㻜 沖縄県石垣市㻞㻚㻝㻢㻟㻚㻢㻤㻌㻝㻞㻚㻞㻠㻘㻜㻥㻥㻞㻚㻞 長崎県対馬市㻞㻚㻝㻤㻜㻚㻞㻞㻌㻝㻞㻚㻣㻠㻥㻜㻚㻜 沖縄県宮古島市㻞㻚㻞㻣㻝㻚㻡㻞㻌㻝㻝㻚㻟㻝㻘㻣㻠㻡㻝㻚㻣 全761市区町村平均㻝㻚㻡㻜㻝㻚㻠㻡㻌㻞㻝㻚㻠㻝㻘㻞㻤㻜㻞㻚㻜 同標準偏差㻜㻚㻝㻤㻟㻚㻝㻜㻌㻢㻚㻠㻝㻘㻞㻢㻣㻞㻚㻢
都道府県名市区町村名 図㻙㻟㻌住まい３指標の偏差値平均と合計特殊出生率の関係 （１）㻰㻵㻰面積割合㻝㻜㻜％の市区町村 y = -0.7602Ln(x) + 4.1561 R2 = 0.1707 0.60.81.01.21.41.61.8 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（２）㻰㻵㻰面積割合㻥㻜％以上㻝㻜㻜％未満の市区町村 y = -0.3019Ln(x) + 2.5564 R2 = 0.0913 1.01.11.21.31.41.51.61.71.8 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（３）㻰㻵㻰面積割合㻠㻜％以上㻥㻜％未満の市区町村 y = -0.6329Ln(x) + 3.8562 R2 = 0.2818 0.60.81.01.21.41.61.82.0 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（４）㻰㻵㻰面積割合㻝㻜％以上㻠㻜％未満の市区町村 y = -0.4892Ln(x) + 3.3545 R2 = 0.1569 1.01.21.41.61.82.02.2 3035404550556065707580
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（５）㻰㻵㻰面積割合㻝㻜％未満の市区町村 y = -0.4764Ln(x) + 3.357 R2 = 0.1264 0.60.81.01.21.41.61.82.02.22.4 30405060708090100110120住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（５） DID面積割合 10％未満 （全761市区町村） 人口動態統計（H20～24）住宅土地統計調査（H25）国勢調査（H22） 合計特殊出生率６階以上戸数割合通勤時間平均人口密度DID面積割合 （ベイズ推定値）（％）中位数（分）（人／㎡）（％） 大阪府豊能郡豊能町㻜㻚㻤㻞㻠㻚㻠㻣㻌㻢㻜㻚㻣㻠㻘㻜㻥㻜㻠㻚㻤 埼玉県入間郡毛呂山町㻜㻚㻥㻠㻜㻚㻜㻜㻌㻞㻤㻚㻞㻠㻘㻟㻟㻡㻥㻚㻠 埼玉県比企郡鳩山町㻜㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻟㻡㻚㻢㻟㻘㻣㻞㻠㻠㻚㻣 茨城県北相馬郡利根町㻝㻚㻜㻝㻜㻚㻜㻜㻌㻠㻜㻚㻣㻞㻘㻜㻣㻜㻢㻚㻣 北海道石狩郡当別町㻝㻚㻜㻝㻜㻚㻜㻜㻌㻟㻝㻚㻝㻝㻘㻟㻞㻢㻜㻚㻠 埼玉県比企郡小川町㻝㻚㻜㻡㻠㻚㻢㻞㻌㻟㻝㻚㻟㻝㻘㻟㻜㻡㻟㻚㻟 大阪府泉南郡岬町㻝㻚㻜㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻡㻜㻚㻝㻝㻘㻣㻣㻝㻞㻚㻥 奈良県生駒郡平群町㻝㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻡㻝㻚㻜㻞㻘㻟㻞㻜㻠㻚㻠 千葉県印旛郡栄町㻝㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻠㻝㻚㻢㻞㻘㻡㻤㻞㻟㻚㻥 北海道札幌市南区㻝㻚㻜㻤㻝㻤㻚㻝㻟㻌㻟㻟㻚㻟㻡㻘㻡㻤㻡㻟㻚㻜 鹿児島県志布志市㻝㻚㻥㻡㻝㻚㻟㻝㻌㻝㻠㻚㻡㻝㻝㻠㻜㻚㻜 京都府福知山市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻣㻟㻌㻝㻡㻚㻢㻝㻘㻠㻜㻤㻞㻚㻞 宮崎県串間市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻞㻚㻥㻢㻥㻜㻚㻜 長崎県平戸市㻝㻚㻥㻢㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻣㻚㻝㻝㻠㻤㻜㻚㻜 沖縄県島尻郡八重瀬町㻝㻚㻥㻣㻟㻚㻣㻜㻌㻞㻡㻚㻟㻥㻥㻞㻜㻚㻜 熊本県球磨郡あさぎり町㻞㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻠㻚㻞㻝㻜㻠㻜㻚㻜 長崎県壱岐市㻞㻚㻝㻠㻜㻚㻜㻜㻌㻝㻟㻚㻠㻞㻝㻞㻜㻚㻜 沖縄県石垣市㻞㻚㻝㻢㻟㻚㻢㻤㻌㻝㻞㻚㻞㻠㻘㻜㻥㻥㻞㻚㻞 長崎県対馬市㻞㻚㻝㻤㻜㻚㻞㻞㻌㻝㻞㻚㻣㻠㻥㻜㻚㻜 沖縄県宮古島市㻞㻚㻞㻣㻝㻚㻡㻞㻌㻝㻝㻚㻟㻝㻘㻣㻠㻡㻝㻚㻣 全761市区町村平均㻝㻚㻡㻜㻝㻚㻠㻡㻌㻞㻝㻚㻠㻝㻘㻞㻤㻜㻞㻚㻜 同標準偏差㻜㻚㻝㻤㻟㻚㻝㻜㻌㻢㻚㻠㻝㻘㻞㻢㻣㻞㻚㻢
都道府県名市区町村名 図㻙㻟㻌住まい３指標の偏差値平均と合計特殊出生率の関係 （１）㻰㻵㻰面積割合㻝㻜㻜％の市区町村 y = -0.7602Ln(x) + 4.1561 R2 = 0.1707 0.60.81.01.21.41.61.8 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（２）㻰㻵㻰面積割合㻥㻜％以上㻝㻜㻜％未満の市区町村 y = -0.3019Ln(x) + 2.5564 R2 = 0.0913 1.01.11.21.31.41.51.61.71.8 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（３）㻰㻵㻰面積割合㻠㻜％以上㻥㻜％未満の市区町村 y = -0.6329Ln(x) + 3.8562 R2 = 0.2818 0.60.81.01.21.41.61.82.0 303540455055606570
住 まい ３ 指標 の 偏差値平均
合 計 特 殊 出 生 率
（４）㻰㻵㻰面積割合㻝㻜％以上㻠㻜％未満の市区町村 y = -0.4892Ln(x) + 3.3545 R2 = 0.1569 1.01.21.41.61.82.02.2 3035404550556065707580
