観光消費額の地域間差異に関する
パネルデータ分析

観光産業は大きな成長が見込まれる分野である。原論文によれば、2018年の日本国内旅行消費額は20.5兆円、観光がもたらす生産波及効果は46.7兆円（対国民経済計算産出額5.3%）、雇用誘発効果は441万人（全国就業者数の6.4%）とされる。観光は関連消費を誘発するため、日本経済・地域経済の活性化に必要な産業のひとつと位置づけられる。

本研究の出発点は、先行研究尾崎(2016)への批判である。尾崎(2016)は2012年の都道府県データを単年のOLSで分析し、観光資源の充実度が観光消費額に及ぼす影響は限定的だと結論づけた。しかしこの分析には2つの課題が残されていた。

そこで本研究は、2010年から2017年までの都道府県パネルデータを構築し、パネルデータ分析によって都道府県の固有効果と年次効果を統制したうえで、観光資源および観光インフラの充実度が観光消費額に及ぼす影響を検討する。

パネルデータ 固定効果／変量効果 Hausman検定 観光経済 SSDSE-2020B

データと変数

使用データ

本研究は、教育用標準データセット（SSDSE-2020B、都道府県別・時系列）と、国土交通省観光庁『共通基準による観光入込客統計』を組み合わせてデータセットを構築した。分析期間は2010〜2017年、対象は大阪府を除く46都道府県である（大阪府は当該統計を導入していないため除外）。導入時期の違い等により一部に欠損があり、データはアンバランスパネル（最終サンプル N=331）となった。

図1（表1の可視化）：各年度に観測された都道府県数。導入時期の違いで年ごとに37〜43県と変動し、合計 N=331 のアンバランスパネルを構成する。報告値の可視化（再計算ではない）／出典：藤原(2020) 表1。

変数の定義

被説明変数は2種類の観光消費額を用いる。観光消費額 ＝ 観光入込客数（千人回）× 1人当たり観光消費額（円/人回）で、当該都道府県を訪れた観光入込客の消費総額と定義される（分析では対数変換）。

表2 観光地点の定義

記述統計と相関

説明変数のGVIF（一般化分散拡大係数）の最大値は4.797（スポーツ・レクリエーション）であり、目安の10を大きく下回るため、多重共線性の問題は深刻ではないと判断された。

表3 記述統計量（原論文の報告値）

パネルデータ分析の利点は、観察不可能な都道府県の固有効果 F_i（観察されない異質性）を識別できる点にある。推定モデルとして固定効果モデルと変量効果モデルを用いる。

モデルの定式化

標準誤差は都道府県内の系列相関に頑健なクラスターロバスト標準誤差を用い、係数の検定は片側確率による（原論文の方針）。

① 県外宿泊者の観光消費額 → 変量効果モデルを採択

モデルの全体評価は、Pooled OLS（F=56.011, p<.01）、固定効果（F=7.600, p<.01）、変量効果（χ²=215.772, p<.01）でいずれも1%有意。モデル選択は次のとおり。

図2：県外宿泊者の観光消費額に対する変量効果モデル（採択）の回帰係数（誤差棒＝±クラスターロバスト標準誤差）。橙＝有意・正、青＝有意・負、灰＝非有意。報告値の可視化（再計算ではない）／出典：藤原(2020) 表5。

② 県外日帰り者の観光消費額 → 固定効果モデルを採択

Pooled OLS（F=35.735, p<.01）・固定効果（F=3.140, p<.01）・変量効果（χ²=52.502, p<.01）いずれも1%有意。モデル選択は次のとおり。

図3：県外日帰り者の観光消費額に対する固定効果モデル（採択）の回帰係数（誤差棒＝±クラスターロバスト標準誤差）。報告値の可視化（再計算ではない）／出典：藤原(2020) 表5。

③ Pooled OLS と 固有効果モデルの「符号反転」

本研究の核心は、固有効果を統制すると単純OLSと係数の符号が変わる変数がある点である。これは尾崎(2016)が固有効果を無視していたために生じた欠落変数バイアスを示唆する。

図4：県外宿泊者について Pooled OLS と 変量効果（採択）の係数を比較。固有効果を統制すると「歴史・文化」「旅館営業施設数」の符号が反転する。報告値の可視化（再計算ではない）／出典：藤原(2020) 表5。

表5 分析結果（原論文の報告値の転記）

係数の下段（　）内はクラスターロバスト標準誤差。***＝1%・**＝5%・*＝10%水準で有意（片側確率）。採択モデルは宿泊者＝変量効果、日帰り者＝固定効果。

★＝採択モデル。原論文では、宿泊者・日帰り者の両方で有意に正の変数を黄色、それ以外で正を赤、負を青でマーカー表示している。

# 目的: 被説明変数はSSDSE未収録のため、回帰は再計算せず
#       原論文 表5 の「県外宿泊者・変量効果(採択)」の係数・SEを転記する。
labels = ['自然','歴史・文化','温泉・健康','スポーツ・レクリエーション',
          '都市型観光','行事・イベント','その他','旅館営業施設数','ホテル営業施設数']
stay_re    = [-.0006,-.0030,.0030,.0033,.0010,-.0009,.0072,-.0004,.0033]
stay_re_se = [ .0019, .0010,.0033,.0007,.0018, .0003,.0019, .0001,.0008]
stay_re_s  = ['','***','','***','','**','***','***','***']  # ''=n.s.

print("=== 県外宿泊者の観光消費額（変量効果=採択／原論文の報告値） ===")
for lab, c, se, st in zip(labels, stay_re, stay_re_se, stay_re_s):
    print(f"{lab:<16}{c:>9.4f} ({se:.4f})  {st or 'n.s.'}")

=== 県外宿泊者の観光消費額（変量効果=採択／原論文の報告値） ===
自然              -0.0006 (0.0019)  n.s.
歴史・文化         -0.0030 (0.0010)  ***
温泉・健康          0.0030 (0.0033)  n.s.
スポーツ・レクリエーション  0.0033 (0.0007)  ***
都市型観光          0.0010 (0.0018)  n.s.
行事・イベント       -0.0009 (0.0003)  **
その他             0.0072 (0.0019)  ***
旅館営業施設数       -0.0004 (0.0001)  ***
ホテル営業施設数       0.0033 (0.0008)  ***

# 目的: どのモデルを採択したかを、原論文が報告した検定統計量で確認する。
print("[県外宿泊者]  F検定 F=56.362 → 固有効果あり(FE>OLS)")
print("            Hausman χ²=19.004 → 非有意 → 変量効果(RE)を採択")
print("[県外日帰り者] F検定 F=36.809 → 固有効果あり(FE>OLS)")
print("            Hausman χ²=62.320(p<.01) → 有意 → 固定効果(FE)を採択")

[県外宿泊者]  F検定 F=56.362 → 固有効果あり(FE>OLS)
            Hausman χ²=19.004 → 非有意 → 変量効果(RE)を採択
[県外日帰り者] F検定 F=36.809 → 固有効果あり(FE>OLS)
            Hausman χ²=62.320(p<.01) → 有意 → 固定効果(FE)を採択

考察

原論文は考察を3点に整理している。

発見1：観光地点を増やせば消費が増える、とは限らない

固有効果を統制すると、宿泊者消費額に対して「スポーツ・レクリエーション」「その他」は正、「歴史・文化」「行事・イベント」は負に効いた。尾崎(2016)は「歴史・文化」を正と結論づけたが、本研究では逆になる。神社・仏閣などは古くからある地域資源だが、観光地点として登録されても、周辺に飲食店や土産屋がなければ消費喚起にはつながらない。むしろ消費に結びつかない地点への訪問が増えることで、別の場所で使われたはずの支出が失われた可能性がある。資源の「量」を増やすこと自体が負に働きうる点が本研究の大きな貢献である。

発見2：宿泊客と日帰り客で効く資源が異なる

「自然」は日帰り者消費額に正（b=.0090）だが宿泊者には非有意だった。山岳・海岸などの自然は短時間で楽しめるため、日帰り観光と相性がよい。一方、宿泊を促すには長時間の滞在を前提とした施設・サービスが必要で、自然が多いだけでは宿泊客は増えにくい。また「行事・イベント」は宿泊者に負（初詣・花火大会など地域住民向けが多く県外客には魅力が乏しい／交通渋滞で敬遠される可能性）だが、日帰り者には非有意だった。

発見3：ホテルは正、旅館は負

宿泊者消費額に対し「ホテル営業施設数」は正、「旅館営業施設数」は負に効いた。旅館は高級旅館から民宿まで施設・サービスの品質のばらつきが大きく、施設数では観光インフラの充実度をうまく測れなかった可能性がある。品質のばらつきの大きい旅館への宿泊を懸念した結果、旅館数が負に働いたと解釈される。

まとめ

本研究の貢献（2点）

限界（3点）

SSDSE-2020B 固定効果／変量効果 Hausman検定 観光消費額 パネルデータ 総務大臣賞 2020

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