枚方市の転出超過はなんで起こっているのかの分析をしてみました。
（一応？）重回帰分析しています。
仮説としては、
新築戸数が社会増減（転出超過・転入超過）に
影響を与えるんじゃないかということで、
ある程度説明ができているという結果になりました。
なお、この分析にあたり、
●時系列でみたほうがいい
（自治体間比較ではなく枚方市の過去10年での分析）
●転入の話ではあるが、社会増減の話ではない。
（社会増減＝転入ー転出であり、転出の方の説明力は弱いんじゃないか）
というご意見をいただいております。
また以上の点についてもしっかりと分析をしていこうとは思っておりますが、
現段階で公開をいたします。
■背景
大阪府内でも転入超過している自治体（大阪市、吹田市、豊中市）
と
転出超過している自治体（枚方市、寝屋川市、東大阪市、河内長野市）
※全国の中で上位に来ている自治体だけです。
これが都市間競争の結果？？
しかし、
吹田市も昔は転出超過が多かった。（1996～1999年ころ）
ちょうど千里ニュータウンの建て替え時期？？
ということで、結局のところ、
住宅供給戸数が大事なんじゃないかと思いました。
よく、都市のブランドイメージが大事だよね、とか、
アクセスが良くないとダメだよねと言われますので
そこらへんもできる限り含めて分析しています。
■収集データ
●新築住宅数（国交省建築統計年報より）
●アクセス・・・ターミナル駅からのアクセス
→大阪駅から5キロ刻みでダミー変数
●都市ブランド、都市イメージ・・・ファミリー向けの住宅の平均賃貸価格
→ブランドイメージが良い＝マーケットニーズが高い、
ととらえ、1平米あたりの単価、もしくはファミリー層の
標準的なマンションの床面積での分譲価格の差を変数とする（70㎡程度の平均価格）
http://www.homes.co.jp/chintai/osaka/city/price/
↑こちらの（3LDK・4K・4DK）とさせていただきました。
常に変化しているのでデータセットつくった時とは違う数値になっていると思います。
データはまとめるとこんな感じになりました。
（※大阪市の数値がとびぬけておりまして、
良くも悪くも、後々の分析で引っ張られてはいます）
重回帰分析するとこんな感じになりました。
補正済みR2乗が0.87なので説明力はあると思います。
新築の戸数に対しては係数が0.39です。
1軒建てたら社会増減に＋0.39の影響があります。
家賃相場（都市ブランドイメージ）とか、交通アクセス（大阪からのキロ）も係数が高いですが、有意水準的には新築の戸数が一番確からしいということで・・・。
■分析結果
新規住宅数は一定影響がある。
そのため、新規住宅を建てることで人口増加を促すことは可能と考える。
しかしながら、新規住宅数が自治体によって大小があることには理由がある。
新規住宅数が少ない枚方市の場合は、
新規住宅を建てるまとまった土地があまりないと思われます。
まとまった土地というのは工場跡地か、団地の跡地など。
団地は多いので、そこの建て替えは今も進んでいますが、
これから10年くらいは続くと思います。
吹田市も豊中市も今ちょうど団地の建て替えで
まとまった土地があるため新規住宅数が多いこと考えられます。
例えばですが、枚方市の場合も、
市街化調整区域（ざっくりいうと家を建ててはいけない地域）を
市街化区域（ざっくりいうと家を建てて地域）に編入をして、
かつ、容積率を緩和して（ざっくりいうとマンションの回数の制限を取っ払う）
高層マンションを建てられるように誘導をすれば、
家が増え、人が増えると思います。
ただ、日本全体の人口減少（＝自然減）が
決まっているトレンドの中で本当にいいのかどうか・・・。
＝＝
最終的に、我ながら、
「だからなに？」とか「そらそうでしょ」
というお声も聞こえてきそうな記事になりました。
最後に、この記事の価値を自ら下げるコメントになるのも承知で・・
散々、社会増減についての記事を書いておりますが、
本当に大事なのは自然増（出生率の向上）だと思っております！
子育て・教育にかかる予算をどれだけ確保し、
効果的に投入していけるかだと思います。
高層マンションについては、
5～15年以内に枚方市駅周辺に何棟か建つことが予測されます。
（駅前の再開発とともに）
楠葉地域についても、駅近くに大規模マンションが10年以内に建つことが予測されます。
（センチュリーの南の部分です）
＝＝
最後にデータ収集にあたり、ご協力いただいた職員の方々には感謝申し上げます。
書庫から資料を引っ張り出していただきました。
その時の話です→【余談】業務効率化のためにもオープンデータ化は重要。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
枚方市議会議員
木村亮太（きむらりょうた）公式サイト
http://kimura-ryota.net/
ご連絡はこちらにお寄せください。
hirakata@kimura-ryota.net
ツイッターアカウント
→@kimura_ryota
未来に責任
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（一応？）重回帰分析しています。
仮説としては、
新築戸数が社会増減（転出超過・転入超過）に
影響を与えるんじゃないかということで、
ある程度説明ができているという結果になりました。
なお、この分析にあたり、
●時系列でみたほうがいい
（自治体間比較ではなく枚方市の過去10年での分析）
●転入の話ではあるが、社会増減の話ではない。
（社会増減＝転入ー転出であり、転出の方の説明力は弱いんじゃないか）
というご意見をいただいております。
また以上の点についてもしっかりと分析をしていこうとは思っておりますが、
現段階で公開をいたします。
■背景
大阪府内でも転入超過している自治体（大阪市、吹田市、豊中市）
と
転出超過している自治体（枚方市、寝屋川市、東大阪市、河内長野市）
※全国の中で上位に来ている自治体だけです。
これが都市間競争の結果？？
しかし、
吹田市も昔は転出超過が多かった。（1996～1999年ころ）
ちょうど千里ニュータウンの建て替え時期？？
ということで、結局のところ、
住宅供給戸数が大事なんじゃないかと思いました。
よく、都市のブランドイメージが大事だよね、とか、
アクセスが良くないとダメだよねと言われますので
そこらへんもできる限り含めて分析しています。
■収集データ
●新築住宅数（国交省建築統計年報より）
●アクセス・・・ターミナル駅からのアクセス
→大阪駅から5キロ刻みでダミー変数
●都市ブランド、都市イメージ・・・ファミリー向けの住宅の平均賃貸価格
→ブランドイメージが良い＝マーケットニーズが高い、
ととらえ、1平米あたりの単価、もしくはファミリー層の
標準的なマンションの床面積での分譲価格の差を変数とする（70㎡程度の平均価格）
http://www.homes.co.jp/chintai/osaka/city/price/
↑こちらの（3LDK・4K・4DK）とさせていただきました。
常に変化しているのでデータセットつくった時とは違う数値になっていると思います。
データはまとめるとこんな感じになりました。
（※大阪市の数値がとびぬけておりまして、
良くも悪くも、後々の分析で引っ張られてはいます）
重回帰分析するとこんな感じになりました。
補正済みR2乗が0.87なので説明力はあると思います。
新築の戸数に対しては係数が0.39です。
1軒建てたら社会増減に＋0.39の影響があります。
家賃相場（都市ブランドイメージ）とか、交通アクセス（大阪からのキロ）も係数が高いですが、有意水準的には新築の戸数が一番確からしいということで・・・。
■分析結果
新規住宅数は一定影響がある。
そのため、新規住宅を建てることで人口増加を促すことは可能と考える。
しかしながら、新規住宅数が自治体によって大小があることには理由がある。
新規住宅数が少ない枚方市の場合は、
新規住宅を建てるまとまった土地があまりないと思われます。
まとまった土地というのは工場跡地か、団地の跡地など。
団地は多いので、そこの建て替えは今も進んでいますが、
これから10年くらいは続くと思います。
吹田市も豊中市も今ちょうど団地の建て替えで
まとまった土地があるため新規住宅数が多いこと考えられます。
例えばですが、枚方市の場合も、
市街化調整区域（ざっくりいうと家を建ててはいけない地域）を
市街化区域（ざっくりいうと家を建てて地域）に編入をして、
かつ、容積率を緩和して（ざっくりいうとマンションの回数の制限を取っ払う）
高層マンションを建てられるように誘導をすれば、
家が増え、人が増えると思います。
ただ、日本全体の人口減少（＝自然減）が
決まっているトレンドの中で本当にいいのかどうか・・・。
＝＝
最終的に、我ながら、
「だからなに？」とか「そらそうでしょ」
というお声も聞こえてきそうな記事になりました。
最後に、この記事の価値を自ら下げるコメントになるのも承知で・・
散々、社会増減についての記事を書いておりますが、
本当に大事なのは自然増（出生率の向上）だと思っております！
子育て・教育にかかる予算をどれだけ確保し、
効果的に投入していけるかだと思います。
高層マンションについては、
5～15年以内に枚方市駅周辺に何棟か建つことが予測されます。
（駅前の再開発とともに）
楠葉地域についても、駅近くに大規模マンションが10年以内に建つことが予測されます。
（センチュリーの南の部分です）
＝＝
最後にデータ収集にあたり、ご協力いただいた職員の方々には感謝申し上げます。
書庫から資料を引っ張り出していただきました。
その時の話です→【余談】業務効率化のためにもオープンデータ化は重要。
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