ビジネス関係人口と地域活性度に関連はあるか Naoki Maejima, Tomonori Manabe R&D Department Researcher, Sansan, Inc. Data Science Report 10

Data Science Report 01ɹ|ɹ © Sansan, Inc. ビジネス関係人口と地域活性度に関連はあるか 1　概要 1.1　はじめに ۙ೥ɺ ʮؔ܎ਓޱʯͱ͍͏֓೦ʹ஫໨͕ू·͍ͬͯΔɻؔ܎ਓޱͱ͸ɺ ʮҠॅͨ͠ʰఆॅਓޱʱͰ΋ͳ͘ɺ؍ޫʹདྷͨʰަྲྀ ਓޱʱͰ΋ͳ͍ɺ ஍Ҭͱଟ༷ʹؔΘΔਓʑʯ[1] Λࢦ͍ͯ͠Δɻؔ܎ਓޱ͸஍ํ૑ੜͷΩʔίϯηϓτͱ͞Ε͓ͯΓɺ ಺ֳ෎ʮ· ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑2019ʯʹ͓͍ͯ΋ɺୈ2ظͷࢦ਑ͱͯؔ͠܎ਓޱͷ૑ग़͕ܝ͛ΒΕ͍ͯΔ[2]ɻ ؔ܎ਓޱ͸஍ҬʹࣾձతΠϯύΫτΛ༩͑Δ͜ͱ͕ظ଴͞Ε͍ͯΔ͕ɺ۩ମతͳ஍Ҭܦࡁ΍஍ํࡒ੓ͱͷؔ࿈ʹ͍ͭͯ͸ࠓ ·Ͱ࣮ূతʹݕ౼͞Εͯ͜ͳ͔ͬͨɻ͔͠͠ɺ஍ํ૑ੜʹؔΘΔ੓ࡦཱҊͷͨΊʹ͸ؔ܎ਓޱͱ஍ҬͷͲͷΑ͏ͳଆ໘͕ؔ࿈ ͢Δͷ͔Λۛຯ͢Δඞཁ͕͋Δ͜ͱ͸ɺ࿦Λ·ͨͳ͍ɻ 図1：関係人口の位置付け ग़యɿ ʮ ʰؔ܎ਓޱʱϙʔλϧαΠτʯ ʢ૯຿লʣ ʢhttp://www.soumu.go.jp/kankeijinkou/ʣΛՃ޻ͯ͠࡞੒ 2019೥ʹSansanגࣜձ͕ࣾެ։ͨ͠Ϩϙʔτʮ໊ࢗަ׵͔Β஍ҬͷϏδωεؔ܎ਓޱΛଌఆ͢Δʯ[3] Ͱ͸ɺ໊ࢗަ׵Λج ʹܭࢉͨ͠Ϗδωε্Ͱͷؔ܎ਓޱ͕ಛʹଟ͔ͬͨ஍Ҭͷಛ௃Λఆੑతʹ෼ੳ͍ͯ͠Δɻ໊ࢗަ׵͸ͦͷഎޙʹର໘తͳ઀৮ ͕૝ఆ͞ΕΔͨΊɺ୯ʹͦͷ஍Ҭʹཱͪد͚ͬͨͩͷਓ෺ΑΓ΋ؔ܎ੑ͸ڧ͍ͱߟ͑ΒΕΔɻैͬͯɺϏδωεͱ͍͏จ຺্ Ͱͷؔ܎ਓޱΛଌఆ͢Δ͜ͱʹద͍ͯ͠Δͱߟ͑ΒΕΔɻຊߘͰ͸ɺ໊ࢗަ׵σʔλ͔Βਪܭͨ͠ʮϏδωεؔ܎ਓޱʯΛج ʹɺͦΕ͕஍ํ࣏ࣗମͷܦࡁ΍ࡒ੓ͱͲͷΑ͏ͳؔ࿈͕͋Δ͔Λఆྔతʹݕ౼͢Δɻ ஍ҬͱͷؔΘΓ΁ͷ૝͍ ݱ ঢ় ͷ ஍ Ҭ ͱ ͷ ؔ Θ Γ ʢڧʣ ʢڧʣ ʢऑʣ ʢऑʣ ΑΓଟ༷ͳਓࡐ͕஍Ҭͮ͘Γʹࢀը ؔ܎ਓޱ ަྲྀਓޱ ఆॅਓޱ ΄ͱΜͲؔΘΓ͕ͳ͍ऀ ߦ͖དྷ͢Δऀʮ෩ͷਓʯ ஍Ҭ಺ʹϧʔπ͕͋Δऀ ʢۙډʣ ஍Ҭ಺ʹϧʔπ͕͋Δऀ ʢԕډʣ ԿΒ͔ͷؔΘΓ͕͋Δऀ ʢաڈͷۈ຿΍ډॅɺ଺ࡏͳͲʣ ఆॅऀ

Data Science Report 02ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 1.2　ビジネス関係人口 ·ͣʮϏδωεؔ܎ਓޱʯʹ͍ͭͯվΊͯઆ໌Λߦ͏ɻ΋ͱ΋ͱͷʮؔ܎ਓޱʯͷ֓೦͸ɺఆॅΑΓ΋؇΍͔ͳ஍Ҭ΁ͷؔ ΘΓํΛ೦಄ʹஔ͍͍ͯΔɻ͜ͷ֓೦ΛϏδωεͷྖҬʹԠ༻͢Δͷ͕ʮϏδωεؔ܎ਓޱʯͰ͋ΔɻϏδωεؔ܎ਓޱͷఆ ٛ͸ʮ௚઀ͦͷ஍ҬͰओۀΛӦΜͰ͍ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍͕ɺӦۀ׆ಈ΍ࢹ࡯ͳͲΛ௨ͯͦ͠ͷ஍Ҭͱؒ઀తʹؔΘ͍ͬͯΔϏδ ωεύʔιϯͷ਺ʯͰ͋ΔɻϏδωεྖҬͰʮఆॅʯʹ౰ͨΔͷ͸ɺͦͷ஍ҬͰैۀ͢Δ͜ͱͰ͋Ζ͏ɻͦͷ஍Ҭޏ༻ͷݯͱ ͯ͠࠷΋ॏཁͳखஈͷҰ͕ͭاۀ༠கͩͱߟ͑ΒΕɺݻఆࢿ࢈੫ͳͲΛ௨ͨ͠ࡒ੓΁ͷߩݙ΍ޏ༻ͷ૿ՃʹΑΔਓޱ૿͕ظ଴ Ͱ͖ΔɻͦͷҰํͰɺఆॅਓޱΛ૿΍͢͜ͱͱಉ͘͡θϩαϜɾήʔϜͱͳΓ͔Ͷͳ͍ͱ͍͏ࢦఠ΋͋Δ[4]ɻϏδωεؔ܎ਓ ޱΛଌఆ͢Δ͜ͱͷҙٛ͸ɺاۀ༠க΍޻৔ཱ஍΄Ͳ௚઀తͰ͸ͳ͍͕ɺ͞·͟·ͳܗଶͰͦͷ஍Ҭͱؒ઀తʹؔΘΔΑ͏ͳ Ϗδωε্ͷؔ܎ੑΛัଊ͢Δ͜ͱʹ͋Δɻ·ͨɺ ʮ·ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑2019ʯʹ͓͍ͯ΋ɺαςϥΠτΦϑΟ ε΍αςϥΠτΩϟϯύεɺϓϩϑΣογϣφϧਓࡐࣄۀɺ෭ۀ΍݉ۀ͔ΒͷΞϓϩʔνʹॏ఺͕ஔ͔Εͨ[2]ɻ͜ͷΑ͏ͳऔ Γ૊Έͷ੒ޭ͸ɺϏδωεؔ܎ਓޱͷ૿Ճ͕ى఺ͱͳΔՄೳੑ͕͋Δɻ ຊߘͰ͸ɺ͜Ε·Ͱ͋·Γݕ౼͞Εͯ͜ͳ͔ͬͨɺ֤஍Ҭ͕औΓ݁Ϳؔ܎ੑͱͦͷ஍Ҭ׆ੑ౓ͷؔ࿈ʹ͍ͭͯఆྔతͳ෼ੳ Λߦ͏ɻؔ܎ਓޱͱ஍Ҭ׆ੑ౓ͷؔ࿈͸൒͹ࣗ໌ࢹ͞Ε͍ͯΔͷ͕ݱঢ়Ͱ͋Δ͕ɺ͜ΕΛఆྔతʹݕ౼͢Δ͜ͱ͸੓ࡦ্΋ҙ ͕ٛ͋Δ͜ͱͱߟ͑ΒΕΔɻ͔͜͜Β͸໊ࢗަ׵σʔλΛجʹͯ͠ɺ೔ຊͷࢢ۠ொଜ͕࣋ͭϏδωεؔ܎ਓޱͱ஍Ҭܦࡁ΍஍ ํࡒ੓ͷؔ࿈Λݕ౼͍ͯ͘͠ɻ 図2：ビジネス関係人口の算出方法 ౦ژ౎ D۠ Ԭࢁݝ Cࢢ େࡕ෎ BࢢB۠ Ԭࢁݝ Aଜ A村のビジネス関係人口 8人

Data Science Report 03ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 2　分析対象、分析方法 2.1　分析対象 ूܭʹ͸ɺ໊ࢗΞϓϦʮEightʯͷ໊ࢗަ׵ʹؔ͢ΔσʔλΛ༻͍Δɻ෼ੳʹ౰ͨͬͯ͸ɺEightͷσʔλʹ͍ͭͯݸਓΛಗ ໊Խ͠ɺ2016೥1݄1೔͔Β2018೥12݄31೔·ͰʹEightͷϢʔβʔʹΑͬͯొ࿥͞Ε໊ͨࢗͷ৘ใΛEightͷར༻ن໿Ͱ ڐ୚Λಘ͍ͯΔൣғʹ͓͍ͯ࢖༻͢Δɻ Ϗδωεؔ܎ਓޱ͸ɺ͋Δ೥ʹ͋Δࢢ۠ொଜͷ໊ࢗΛগͳ͘ͱ΋1ຕҎ্औΓࠐΜͩ͜ͱͷ͋ΔEightϢʔβʔͷ਺Λجʹ ܭࢉΛߦ͏ɻ໊ࢗަ׵͸ͦͷഎޙʹର໘తͳ઀৮͕૝ఆ͞ΕΔͨΊɺ୯ʹͦͷ஍Ҭʹཱͪد͚ͬͨͩͷਓ෺ΑΓ΋ɺؔ܎ੑ͸ ڧ͍ͱߟ͑ΒΕΔɻͳ͓EightϢʔβʔ͸Ϣʔβʔొ࿥ͷࡍʹࣗ਎ͷϓϩϑΟʔϧ໊ࢗΛొ࿥͢Δ͕ɺ͔ͦ͜Β൑ఆ͞Εͨ஍ Ҭͱ໊ࢗަ׵૬खͷ஍Ҭ͕ಉ͡৔߹͸ूܭʹؚΊ͍ͯͳ͍ɻͭ·Γɺͦͷ஍Ҭͷݸਓͱͭͳ͕͍ͬͯΔ஍Ҭ֎ͷϢʔβʔͷ਺ ͷΈΛूܭ͍ͯ͠Δɻ·ͨɺ ؔ܎Λ݁Ϳਓͷ਺͸౰વͦͷ࣏ࣗମͷن໛ʹґଘ͢ΔͨΊɺ ͦͷ೥ͷैۀһ਺ʢגࣜձࣾఇࠃσʔ λόϯΫΑΓఏڙʣͰׂͬͨʮௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱʯΛຊ෼ੳʹ༻͍Δɻͳ͓੓ྩࢦఆ౎ࢢʹ͍ͭͯ͸ɺ֤ߦ੓۠ͷௐ ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱͷ߹ܭ஋Λ༻͍Δɻ ࣍ʹɺຊߘͰݕ౼͢Δ஍ҬͷΞ΢τΧϜʹ͍ͭͯઆ໌͢Δɻσʔλ͸͍ͣΕ΋2016೥ɾ2017೥ɾ2018೥౓ܾࢉ࣌఺ͷ΋ ͷͰ͋Δɻ ·ͣ஍Ҭܦࡁͷࢦඪͱͯ͠ɺ֤࣏ࣗମʹ͓͚Δ࢓ೖऔҾ਺ͱൢചऔҾ਺Λ༻͍Δɻ͜ΕΒͷࢦඪ͸ఇࠃσʔλόϯΫ͕อ༗ ͢ΔاۀؒऔҾσʔλʢTRDʣͱɺ֤اۀͷຊࣾॴࡏ஍৘ใΛ༻͍ͯࢉग़ͨ͠஋Ͱ͋Γɺ͞Βʹͦͷ஍Ҭͷ֤೥ͷैۀһ਺Ұ ਓ౰ͨΓʹฏۉ͢Δɻͳ͓ɺ͜ͷاۀؒऔҾσʔλ͸ಉ͕ࣾ࡞੒͢Δ৴༻ௐࠪใࠂॻʢCCRʣΛجʹߏங͞Εͨ΋ͷͰɺൃ ஫ଆاۀ͔Βड஫ଆاۀ΁ͷࢿۚͷྲྀΕΛද͢ɻ ஍ํࡒ੓ʹؔ͢Δࢦඪͱͯ͠͸ʮ஍ํࡒ੓ঢ়گௐࠪʯ[5] Λجʹɺ ஍ํ࣏ࣗମʹ͓͚Δʮ஍ํ੫ʹΑΔࡀೖֹʯͱʮࡒ੓ྗࢦ਺ʯ Λ༻͍Δɻ͜ͷ৔߹ͷ஍ํ੫ͱ͸ɺ๏ਓࢢொଜ੫΍ݻఆࢿ࢈੫ΛؚΊͨ஍ํ੫ऩೖΛࢦ͢ɻ֤೥ͷਓޱҰਓ౰ͨΓʹฏۉͨ͠ ஋Λ༻͍ɺ ୯Ґ͸ઍԁͰ͋Δɻͳ͓౦ژ౎ͷಛผ۠ͷ஍ํ੫ࡀೖʹ͸ɺ ࢢ۠ொଜຽ੫ʢ๏ਓ෼ʣ ɺ ݻఆࢿ࢈੫ɺ ಛผ౔஍อ༗੫ɺ ౎ࢢܭը੫͸ؚ·Ε͍ͯͳ͍ɻҰํͷࡒ੓ྗࢦ਺ͱ͸ج४ࡒ੓ऩೖֹΛج४ࡒ੓धཁֹͰׂͬͨ஋ͷ͜ͱͰɺߴ͍΄Ͳͦͷࣗ ࣏ମͷࡒ੓͕݈શͰ͋Δ͜ͱΛࣔ͢ɻ σʔλͷܽଛʹ͍ͭͯ͸࣍ͷ௨ΓͰ͋Δɻ࢓ೖऔҾ਺ͱैۀһ਺߹ܭ͸4࣏ࣗମͰશͯͷ೥ʹ͓͍ͯܽଛ͓ͯ͠Γɺ1࣏ࣗ ମͷ2016೥ͱ2017೥͕ܽଛɻൢചऔҾ਺ʹ͍ͭͯ͸ઌड़ͷ4࣏ࣗମʹՃ͑ͯผͷ7࣏ࣗମͰશͯͷ೥ʹܽଛ͓ͯ͠Γɺ1ࣗ ࣏ମͷ2016೥͕ܽଛ͍ͯ͠Δɻ ͞Βʹɺؼؐࠔ೉۠ҬΛؚΉ෱ౡݝ಺ͷ8࣏ࣗମʹ͍ͭͯ͸ɺܦࡁ׆ಈ͕ఀࢭ͍ͯ͠Δ͜ͱͱɺैۀһ਺΋ۃΊͯ௿͍஋Λ ࣔ͢͜ͱ͔Βɺਖ਼͍͠ਪఆ͕ࠔ೉ʹͳΔͨΊɺࠓճͷ෼ੳ͔Β͸আ֎͢Δɻ ࠷ޙʹɺຊߘͰݕ౼͢Δશͯͷม਺ʹؔͯ͠ɺIQRʢinterquartile rangeʣʷ2.5ͷԼݶΑΓԼͷ஋ɺ·ͨ͸্ݶΑΓ্ͷ஋ ͸֎Ε஋ͱͯ͠আ֎ͨ͠ɻ෼ੳͰ༻͍Δࢢ۠ொଜ਺͸ɺ͜ͷॲཧΛߦͬͨޙͷ஋Ͱ͋Δɻྫͱͯ͠ɺ2018೥ʹ͓͚Δ֤ࢦ਺ ͷ༗ޮͳࢢ۠ொଜ਺ͱཁ໿౷ܭྔΛҎԼͷදʹࣔ͢ɻ 表1：各指標の要約統計量（集計年：2018年） 指数 市区町村数 平均 標準偏差 中央値 最小値 最大値 歪度 尖度 ௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱ 1664 0.59 0.25 0.53 0.01 1.49 0.97 0.82 ैۀһൺ࢓ೖऔҾ਺ 1626 0.25 0.07 0.24 0.05 0.50 0.81 1.09 ैۀһൺൢചऔҾ਺ 1686 0.22 0.08 0.21 0.02 0.47 0.55 0.50 Ұਓ౰ͨΓ஍ํ੫ࡀೖ 1682 128.39 36.56 122.26 47.09 267.57 0.97 1.19 ࡒ੓ྗࢦ਺ 1732 0.51 0.28 0.45 0.06 1.74 0.72 0.19

Data Science Report 04ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 2.2　分析方法 ஍Ҭͷܦࡁతɾࡒ੓తΞ΢τΧϜʹରͯ͠͸ɺͦͷ஍Ҭ΍ͦͷ೥ʹݻ༗ͷཁҼ͕࡞༻͢Δ͸ͣͰ͋ΔɻຊߘͰ͸ɺ͜ͷΑ͏ ͳ؍ଌ͞Εͳ͍ҟ࣭ੑΛ౷੍ͯ͠΋ͳ͓ɺϏδωεؔ܎ਓޱ͕஍Ҭͷ׆ੑ౓ͱؔ࿈͢Δͷ͔Λݕ౼͢Δɻͦ͜Ͱɺ֤ࢢ۠ொଜ ͷ2016೥ɾ2017೥ɾ2018೥ͷ3࣌఺͔ΒͳΔύωϧσʔλΛ࡞੒͠ɺ஍Ҭͱ࣌఺ͷ؍࡯͞Εͳ͍ҟ࣭ੑΛ౷੍ͨ͠two-way ݻఆޮՌϞσϧΛ༻͍ͨɻҎԼ͕ɺຊߘͰ༻͍ΔϞσϧΛఆࣜԽͨ͠΋ͷͰ͋Δɻ ͜͜Ͱɺ i ͸͋Δࢢ۠ொଜɺt ͸࣌఺ʢ೥ʣΛද͍ͯ͠ΔɻYit ͸͋Δ೥ʹ͓͚Δࢢ۠ொଜͷ࢓ೖऔҾ਺ͳͲͷΞ΢τΧϜΛ ͍ࣔͯ͠ΔɻRELPOPit ͸͋Δ೥ʹ͓͚Δࢢ۠ொଜͷௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱΛ͍ࣔͯ͠Δɻλi ͸͋Δࢢ۠ொଜʹݻ༗ͷ จԽͳͲͷ؍ଌ͞Εͳ͍ҟ࣭ੑɺ μt ͸Eightͷͦͷ೥ʹ͓͚ΔϢʔβʔશମͷར༻ঢ়گ΍ɺશࠃతͳ໊ࢗަ׵܏޲ɺͦͷଞͷ ܦࡁతͳཁҼͳͲΛࣔ͢ɻ ϵit ͸ޡ߲ࠩͰ͋Δɻβ ͸࣌ظʹࠨӈ͞Εͳ͍ཁҼͷޮՌΛऔΓআ্͍ͨͰͷϏδωεؔ܎ਓޱͱ ࣏ࣗମͷଞͷΞ΢τΧϜͱͷؔ࿈ੑΛද͍ͯ͠Δɻಠཱม਺ɾैଐม਺ͷ྆ํʹରͯ͠ɺ֤ม਺͔Β࣌఺ฏۉͱ஍ҬฏۉΛҾ ͍ͨ஋Λ༻͍ͨOLSਪఆΛߦ͍ͬͯΔɻ·ͨɺඪ४ޡࠩ͸ࢢ۠ொଜͰޡ߲͕ࠩΫϥελϦϯά͞Ε͍ͯΔ͜ͱΛԾఆͨ͠Ϋ ϥελʔϩόετඪ४ޡࠩΛ༻͍Δɻ 3　分析結果 3.1　相関関係 ද2͸ຊߘͰ༻͍Δม਺ͷؒͷ૬ؔؔ܎Λࣔͨ͠දͰ͋Δɻྫͱͯ͠2018೥ͷ΋ͷΛܝࡌͨ͠ɻ·ͨɺਤ3͸ௐ੔ࡁΈϏ δωεؔ܎ਓޱͱɺैۀһൺ࢓ೖऔҾ਺΍ैۀһൺൢചऔҾ਺ͱͷ૬ؔؔ܎Λਤࣔͨ͠΋ͷͰ͋Δɻ͜ΕΛݟΔͱɺैۀһ ൺ࢓ೖऔҾ਺͕࠷΋૬ؔ܎਺͕ߴ͍ʢr = 0.305ʣ ɻ࣍ʹɺैۀһൺൢചऔҾ਺͕΍΍ऑ͍૬ؔ܎਺Λ͍ࣔͯ͠Δʢr = 0.286ʣ ɻ Ϗδωεؔ܎ਓޱ͸ओʹاۀؒͷϏδωεͰͷग़ձ͍Λجʹ͍ͯ͠ΔͨΊɺଞͷࢦඪΑΓ΋औҾʹؔ͢Δࢦඪͱͷؔ࿈౓͕ߴ ͍ͱߟ͑ΒΕΔɻ·ͨɺ஍ํࡒ੓ʹ͍ͭͯ͸Ұਓ౰ͨΓ஍ํ੫ࡀೖʹରͯ͠ਖ਼ͷ૬͕ؔ֬ೝ͞ΕΔʢr = 0.249ʣ͕ɺࡒ੓ྗ ࢦ਺ʹରͯ͠΋ऑ͍ͳ͕Β΋ਖ਼ͷ૬͕ؔ֬ೝ͞Εͨʢr = 0.154ʣ ɻ 表2：変数間の相関係数（集計年：2018年） 調整済み ビジネス関係人口 従業員比仕入取引数 従業員比販売取引数 一人当たり 地方税歳入 財政力指数 調整済みビジネス関係人口 - - - - - 従業員比仕入取引数 0.305*** - - - - 従業員比販売取引数 0.286*** 0.647*** - - - 一人当たり地方税歳入 0.249*** -0.094*** 0.083*** - - 財政力指数 0.154*** -0.300*** 0.026 0.672*** - Note: ***p< 0.01 Yit λi μt ϵit β RELPOPit ࣜʢ1ʣ

Data Science Report 05ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 図3：ビジネス関係人口とアウトカムの相関関係 Note: ***p<0.01 3.2　固定効果モデル ଓ͍ͯɺݻఆޮՌϞσϧͷύϥϝʔλਪఆ݁ՌΛࣔͨ͠ͷ͕ද3Ͱ͋Δɻ͜͜Ͱ͸ɺͦΕͧΕͷม਺ʹରͯ͠લड़ͨ͠֎Ε ஋ͷॲཧΛߦͬͨɻͭ·Γɺಠཱม਺Ͱ͋Δௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱͱͦΕͧΕͷैଐม਺ΛϖΞϫΠζআڈ͠ɺͲͪΒ͔ ʹ֎Ε஋͕͋ΔέʔεΛআ֎ͨ͠σʔλΛ༻͍ͨɻैͬͯɺઌड़ͨ͠هड़౷ܭྔͱέʔε਺͸ඞͣ͠΋Ұக͠ͳ͍ɻ ݸʑͷύϥϝʔλʹ͍ͭͯݟ͍ͯ͘ͱɺैۀһൺ࢓ೖऔҾ਺ʢβ = 0.076, s.e. = 0.008ʣͱैۀһൺൢചऔҾ਺ʢβ = 0.058, s.e. = 0.007ʣ ɺҰਓ౰ͨΓ஍ํ੫ࡀೖʢβ = 2.285, s.e. = 1.203ʣʹରͯ͠༗ҙͳਖ਼ͷޮՌ͕֬ೝ͞ΕΔ͜ͱ͕෼͔ΔɻޮՌͷ େ͖͞ʹؔͯ͠ɺௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱҰਓʹରͯ͠ɺैۀһൺ࢓ೖऔҾ਺͸0.076݅ɺैۀһൺൢചऔҾ਺͸0.058݅ɺ Ұਓ౰ͨΓ஍ํ੫ࡀೖ͸2285ԁͷޮՌΛ࣋ͭɻܶతͳؔ࿈͕͋Δͱ͍͏Θ͚Ͱ͸ͳ͍΋ͷͷɺ͜ΕΒͷΞ΢τΧϜͱϏδω εؔ܎ਓޱͷؒʹ͸ɺଞͷ࣌ෆมͷม਺ͷޮՌΛআ֎ͨ͠ޙͰ΋ͳ͓ؔ࿈͕ೝΊΒΕͨɻͳ͓ɺ͜ΕΒͷؔ࿈ͷ༗ҙੑ͸࣌఺ ʹΑͬͯޡ߲͕ࠩΫϥελϦϯά͞Ε͍ͯΔ͜ͱΛԾఆͨ͠ϞσϧͰ΋ɺมΘΒͳ͔ͬͨɻ 表3：固定効果モデルのパラメータ推定結果 従属変数 従業員比仕入取引数 従業員比販売取引数 一人当たり地方税歳入 財政力指数 ௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱ 0.076*** 0.058*** 2.285* 0.003 (0.008) (0.007) (1.203) (0.003) Observations 4,846 4,955 4,903 5,032 R2 0.114 0.080 0.001 0.0002 Note: *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01 0.284***(N =1645) 0.274***(N =1677) 0.304***(N =1609) 0.300***(N =1644) 0.305***(N =1592) 0.286***(N =1634) 2016 2017 2018 ैۀһൺ࢓ೖऔҾ਺ ैۀһൺൢചऔҾ਺ 0.0 0.5 1.0 1.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 ௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱ 0.0 0.5 1.0 1.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Data Science Report 06ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 4　考察と結論 ͜͜·Ͱɺ ஍ҬͷϏδωεؔ܎ਓޱͱ͞·͟·ͳΞ΢τΧϜͱͷؒͷؔ࿈ੑʹ͍ͭͯఆྔతʹݕ౼Λߦ͖ͬͯͨɻ ຊߘʹΑͬ ͯ΋ͨΒ͞Εͨ஌ݟ͸ɺओʹ࣍ͷ2఺Ͱ͋Δɻୈ1ʹɺϏδωεؔ܎ਓޱͱऔҾ਺ͷؒʹਖ਼ͷؔ࿈ੑ͕ݟΒΕͨɻ໊ࢗަ׵͸ ৽ͨͳϏδωεͷग़ձ͍Ͱ͋Δ͕ɺ͜Ε͕஍Ҭͷैۀһ਺ͷن໛ʹൺͯ͠ଟ͍஍Ҭ͸ɺΑΓਂ͍Ϗδωεͷؔ܎ੑΛங͘Մೳ ੑ͕ߴ͍ͱ͍͏͜ͱΛ͍ࣔࠦͯ͠Δɻ͞ΒʹͦͷޮՌ͸ɺചങ૒ํ޲ͰͷϏδωεͷऔҾʹରͯ֬͠ೝ͞Εͨɻୈ2ʹɺϏδ ωεؔ܎ਓޱͱ஍ํ੫ࡀೖͷؒʹਖ਼ͷؔ࿈͕ݟΒΕͨɻ͜Ε͸ɺاۀͷҠస΍ཱ஍ɺͦͷଞͷ஍ҬʹؔΘΔܦࡁ׆ಈͷӨڹͱ ߟ͑ΒΕΔɻ͔͠͠ࡉ͔ͳ಺༁ʹ͍ͭͯ͸ࠓޙͷ͞ΒͳΔݕ౼͕ඞཁͰ͋Δɻ ҰํͰࡒ੓ྗࢦ਺ͱͷؔ࿈͸ݟΒΕͳ͔ͬͨɻ͜Ε͸ɺϏδωεؔ܎ਓޱ͸࣏ࣗମͷࡀೖͱͷؔ࿈͕͋Δ΋ͷͷɺऩೖͱࢧ ग़ͱͷόϥϯεΛվળ͢Δ΄ͲͷӨڹΛ࣋ͨͳ͍ͱ͍͏ҰఆͷݶքΛ͍ࣔͯ͠Δͱ΋͍͑Δɻຊݚڀ͸֤஍Ҭͷ࣋ͭ࣌ظతͳ ཁҼ͕ӨڹΛ༩͍͑ͯΔՄೳੑΛ൱ఆͰ͖ͳ͍ͱ͍͏ݶք΋͋Δ͕ɺϏδωεʹ͓͚Δؔ܎ਓޱͱ஍Ҭܦࡁɾ஍ํࡒ੓ͱͷؔ ࿈Λ෼ੳͨ͠وॏͳݚڀͰ͋Γɺࠓޙͷ͞ΒͳΔݕূʹ޲͚ͨࢼۚੴͱͳΔͩΖ͏ɻ ࠓޙͷݚڀํ਑ͱͯ͠͸ҎԼͷ4఺͕ߟ͑ΒΕΔɻୈ1ʹɺ౰֘஍Ҭͱؔ܎Λ࣋ͭ஍Ҭͷਓ͕EightϢʔβʔʹͳΓ΍͍͢ ܏޲͕͋Δ৔߹ɺຊߘͰ༻͍ͨϏδωεؔ܎ਓޱ͸ɺ࣮ࡍͷؔ܎ੑͷྔΑΓ΋աେධՁ͞ΕΔՄೳੑ͕͋Δɻ͜Ε͕ͲΕ΄Ͳ ݁ՌʹӨڹ͢Δͷ͔ɺ·ͨͲͷΑ͏ʹิਖ਼͢Δͷ͔ʹ͍ͭͯ͸ࠓޙͷ՝୊ͱ͍ͨ͠ɻ ୈ2ʹɺࠓճ͸3࣌఺ͰͷύωϧσʔλΛ༻͍͍ͯΔ͕ɺΑΓ௕ظతͳεύϯͰͷ෼ੳΛߦ͍ͬͯ͘͜ͱ͕ඞཁͰ͋Δɻಛ ʹఆॅਓޱͷࣾձ૿ɾࣗવ૿Λߟ͑Δ্Ͱ͸ɺத௕ظతͳؔ࿈Λݕ౼͢Δඞཁ͕͋Δͱߟ͑ΒΕΔɻ ୈ3ʹɺίϩφՒͷΑ͏ͳ࣌୅ͰͷϏδωεؔ܎ਓޱͷॏཁੑʹ͍ͭͯͷ෼ੳ͕ඞཁͰ͋Δɻର໘Ͱͷग़ձ͍͕ࠔ೉ʹͳΔ தͰɺؔ܎ਓޱͷՁ஋͸ࠓޙബΕ͍ͯ͘ͷ͔ɺͦΕͱ΋طʹؔ܎ਓޱͷ๛෋ͳ஍ҬͰ͸ෛͷӨڹΛड͚ʹ͘͘ͳΔͷ͔ɻ ୈ4ʹɺୈ3ͷ఺ʹؔ࿈ͯ͠ɺϏδωεؔ܎ਓޱ͸ΦϑϥΠϯͰͷग़ձ͍Λجʹूܭ͍ͯ͠Δ͜ͱΛ౿·͑ɺΦϯϥΠϯͰ ͷ஍Ҭͷͭͳ͕Γ͸ΦϑϥΠϯͱಉ༷ʹ஍Ҭ׆ੑ౓ͱͷؔ࿈͕͋Δ͔Ͳ͏͔ݕূ͍ͯ͘͜͠ͱ͕ඞཁͰ͋Δɻ΢Οζίϩφɾ Ξϑλʔίϩφʹ͓͚Δ৽͍͠ੜ׆༷ࣜͰ͸ϦϞʔτԽ͕ଅਐ͞Ε͍ͯ͘ͱ༧૝͞ΕΔ͕ɺͦΕ͕ͲΕ΄Ͳ஍ҬʹӨڹΛٴ΅ ͢ͷ͔Λߟ͑ͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍ͩΖ͏ɻ 5　謝辞 ຊݚڀ͸ɺSansanגࣜձࣾͱגࣜձࣾఇࠃσʔλόϯΫͷڞಉݚڀͷ੒Ռ෺Ͱ͋Δɻؔ܎֤ҐʹվΊͯײँͷҙΛਃ্͠ ͛Δɻ 6　Reference [1] ૯຿ল,ʮϓϩδΣΫτ֓ཁʯ, ஍Ҭ΁ͷ৽͍͠ೖΓޱʮؔ܎ਓޱʯϙʔλϧαΠτ, http://www.soumu.go.jp/kankeijinkou/discription/index.htmlʢࢀর 2020/9/7ʣ [2] ಺ֳ෎,ʮ·ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑̎̌̍̕ʹ͍ͭͯʯ, ΈΜͳͰҭͯΔ஍ҬͷνΧϥ ஍ํ૑ੜ, 2019/6/21, https://www.kantei.go.jp/jp/singi/sousei/info/pdf/r01-06-21-kihonhousin2019gaiyou.pdfʢࢀর 2020/9/7ʣ [3] લౢ௚थ΄͔,ʮDSOC Data Science Report 08 ໊ࢗަ׵͔Β஍ҬͷϏδωεؔ܎ਓޱΛଌఆ͢Δʯ, DSOC Data Science Report, 2019/11/7, https://sansan-dsoc.com/pdf/DSOC_DSR-08.pdfʢࢀর 2020/9/7ʣ [4] ኍ੉৴ݾ,ʮاۀཱ஍ͱ஍Ҭܦࡁͷ׆ੑԽ : େࡕ෎ɺ෱Ԭݝͷऔ૊ΈΛத৺ʹʯ,ʰϨϑΝϨϯεʱ, ࠃཱࠃձਤॻؗ, 2008, no. 691, pp. 53-72 [5] ૯຿ল,ʮࢢொଜผܾࢉঢ়گௐʯ, ஍ํࡒ੓ঢ়گௐࠪؔ܎ࢿྉ, https://www.soumu.go.jp/iken/kessan_jokyo_2.html ʢࢀর 2020/9/7ʣ

© Sansan, Inc. 問い合わせ 2020೥10݄19೔ ൃߦ ୲౰ݚڀһ લౢ௚थ Naoki Maejima, ਅು༑ଇ Tomonori Manabe ˞ຊࢽ͸౰ࣾαʔϏεͰఆΊΔར༻ن໿ͷڐ୚ൣғ಺Ͱಗ໊Խͨ͠σʔλΛ౷ܭతʹར༻ͯ͠ ͍·͢ɻ ˞ຊࢽ͸৘ใఏڙͷ໨తͷΈͷͨΊʹఏڙ͞ΕΔ΋ͷͰ͢ɻ ຊࢽΛར༻͞ΕΔํ͸ɺ ͦͷ࢖༻ʹ ͍ͭͯಠࣗʹධՁ͢Δ੹೚Λෛ͏΋ͷͱ͠ɺ ໌ࣔ·ͨ͸໧ࣔΛ໰Θͣͦͷਖ਼֬ੑɺ ׬શੑɺ ༗༻ ੑ౳ͷ͍͔ͳΔอূ΋ຊࢽʹ͸൐͍·ͤΜɻ ˞ܝࡌ͞Ε͍ͯΔ৘ใ౳͸࡞੒࣌఺ͷ΋ͷͰ͢ɻ ˞ຊࢽͷҰ෦͋Δ͍͸શ෦ΛແஅͰෳ੡ɺ సࡌɺ ෳࣸ͢Δ͜ͱΛې͡·͢ɻ Data Science Report Data Science Reportࣄ຿ہ ʢSansanגࣜձࣾ ٕज़ຊ෦಺ʣ 33tech@sansan.com https://jp.corp-sansan.com/