using Gadflyusing Composeusing DataFramesX = [46.6,47.4,49.4,47.7,49.9,51.2,50.0,50.4,50.9,49.9,49.3,49.0,44.2,49.0,50.4,52.0,50.4,52.3,49.5,51.7,51.4,51.6,51.9,51.4,52.2,44.4,43.5,48.8,47.0,48.5,49.2,51.9,48.9,50.7,49.9,49.3,51.1,49.6,46.1,46.2,48.5,48.6,48.5,49.5,49.4,49.2,45.8]Y = [1.06,1.23,1.16,1.07,1.10,1.22,1.21,1.22,1.19,1.25,1.14,1.14,0.99,1.13,1.23,1.35,1.34,1.46,1.32,1.34,1.31,1.25,1.29,1.29,1.38,1.11,1.19,1.29,1.21,1.33,1.44,1.46,1.32,1.33,1.40,1.36,1.40,1.31,1.30,1.26,1.46,1.49,1.47,1.39,1.49,1.48,1.60]Labels = ["北海道","青森","岩手","宮城","秋田","山形","福島","茨城","栃木","群馬","埼玉","千葉","東京","神奈川","新潟","富山","石川","福井","山梨","長野","岐阜","静岡","愛知","三重","滋賀","京都","大阪","兵庫","奈良","和歌山","鳥取","島根","岡山","広島","山口","徳島","香川","愛媛","高知","福岡","佐賀","長崎","熊本","大分","宮崎","鹿児島","沖縄"]plot(x=X, y=Y, label=Labels, Geom.point, Geom.label, Theme(major_label_font="CMU Serif",minor_label_font="CMU Serif",major_label_font_size=12pt,minor_label_font_size=12pt), Guide.xlabel("女性有配偶率"),Guide.ylabel("合計特殊出生率"))
芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
2024年6月14日金曜日
合計特殊出生率(3)
2024年6月10日月曜日
のんき度
2024年6月7日金曜日
合計特殊出生率(2)
library(showtext)
font_add("Hiragino", "/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W3.ttc")
showtext_auto()
X <- read.table('/Users/koshi/Desktop/birth.txt', header = TRUE)
par(family = "Hiragino") # 利用可能なフォントを指定
plot(X\$年, X\$合計特殊出生率, type="o", pch=16, xlab="", ylab="")
t = c(range(X\$合計特殊出生率), X\$合計特殊出生率[length(X[,1])])
axis(4, t, t)
title("合計特殊出生率", line=0.5)
#title("Total Fertility Rate", line=0.5)
# x軸とy軸のメモリの位置を手動で指定
x_ticks <- pretty(X$年, 15) # 15個のメモリを生成
y_ticks <- pretty(X$合計特殊出生率, 16) # 16個のメモリを生成
# x軸に対してグリッド線を描画
for (i in x_ticks) {
abline(v = i, col = "lightgray", lty = "dotted")
}
# y軸に対してグリッド線を描画
for (i in y_ticks) {
abline(h = i, col = "lightgray", lty = "dotted")
}
年 出生数 合計特殊出生率
1953 1868040 2.70
1954 1769580 2.48
1955 1730692 2.37
1956 1665278 2.22
1957 1566713 2.04
1958 1653469 2.11
1959 1626088 2.04
1960 1606041 2.00
1961 1589372 1.96
1962 1618616 1.98
1963 1659521 2.01
1964 1716761 2.05
1965 1823697 2.14
1966 1360974 1.58
1967 1935647 2.23
1968 1871839 2.13
1969 1889815 2.13
1970 1934239 2.13
1971 2000973 2.16
1972 2038682 2.14
1973 2091983 2.14
1974 2029989 2.05
1975 1901440 1.91
1976 1832617 1.85
1977 1755100 1.80
1978 1708643 1.79
1979 1642580 1.77
1980 1576889 1.75
1981 1529455 1.74
1982 1515392 1.77
1983 1508687 1.80
1984 1489780 1.81
1985 1431577 1.76
1986 1382946 1.72
1987 1346658 1.69
1988 1314006 1.66
1989 1246802 1.57
1990 1221585 1.54
1991 1223245 1.53
1992 1208989 1.50
1993 1188282 1.46
1994 1238328 1.50
1995 1187064 1.42
1996 1206555 1.43
1997 1191665 1.39
1998 1203147 1.38
1999 1177669 1.34
2000 1190547 1.36
2001 1170662 1.33
2002 1153855 1.32
2003 1123610 1.29
2004 1110721 1.29
2005 1062530 1.26
2006 1092674 1.32
2007 1089818 1.34
2008 1091156 1.37
2009 1070036 1.37
2010 1071305 1.39
2011 1050807 1.39
2012 1037232 1.41
2013 1029817 1.43
2014 1003609 1.42
2015 1005721 1.45
2016 977242 1.44
2017 946146 1.43
2018 918400 1.42
2019 865239 1.36
2020 840835 1.33
2021 811622 1.30
2022 770759 1.26
2023 727277 1.20
2024年5月2日木曜日
消滅可能性自治体
合計特殊出生率のうち 95%は 20~39歳の女性によるものなので,20〜39歳の女性の減少率に着目した。2010年から2040年の30年で,「20~39 歳の女性人口」が5割以下に減少する自治体数は, 896自治体,全体の 49.8%にものぼり,これらを「消滅可能性都市」とした。
全国1729自治体の持続可能性分析結果1.自立持続可能性自治体(65)20~39歳の若年女性人口の自然減・社会減の影響が抑えられている自治体千葉県流山市、静岡県長泉町、沖縄県宜野湾市2.ブラックホール型自治体(25)人口の増加分を他地域からの人口流入に依存しており、しかも当該地域の出生率が非常に低い千葉県浦安市、東京都新宿区・渋谷区・品川区、京都市3.消滅可能性自治体(744)20~39歳の若年女性人口における減少率が大きい自治体北海道函館市、茨城県日立市、大阪府門真市、鹿児島県南九州市4.その他(895)
2024年4月28日日曜日
関係人口
「関係人口」とは、移住した「定住人口」でもなく、観光に来た「交流人口」でもない、地域と多様に関わる人々を指す言葉です。地方圏は、人口減少・高齢化により、地域づくりの担い手不足という課題に直面していますが、変化を生み出す人材が地域に入り始めている例も多くあり、「関係人口」と呼ばれる地域外の人材が、地域づくりの担い手となることが期待されています。
2024年4月9日火曜日
国立大学法人化20年
国公立大学 | 私立大学 | 合計(%) | |
北海道 | 0.60 | 0.92 | 1.53 |
青森県 | 0.66 | 0.57 | 1.23 |
岩手県 | 0.54 | 0.36 | 0.90 |
宮城県 | 0.61 | 1.52 | 2.13 |
秋田県 | 0.76 | 0.15 | 0.91 |
山形県 | 0.74 | 0.35 | 1.09 |
福島県 | 0.37 | 0.43 | 0.80 |
茨城県 | 0.61 | 0.34 | 0.96 |
栃木県 | 0.21 | 0.86 | 1.07 |
群馬県 | 0.61 | 0.86 | 1.47 |
埼玉県 | 0.11 | 1.35 | 1.47 |
千葉県 | 0.18 | 1.54 | 1.72 |
東京都 | 0.37 | 4.51 | 4.88 |
神奈川県 | 0.14 | 1.76 | 1.90 |
新潟県 | 0.68 | 0.60 | 1.28 |
富山県 | 0.96 | 0.10 | 1.06 |
石川県 | 0.92 | 1.53 | 2.45 |
福井県 | 0.80 | 0.50 | 1.30 |
山梨県 | 1.03 | 0.93 | 1.97 |
長野県 | 0.63 | 0.22 | 0.85 |
岐阜県 | 0.34 | 0.66 | 1.00 |
静岡県 | 0.38 | 0.54 | 0.92 |
愛知県 | 0.35 | 2.00 | 2.35 |
三重県 | 0.36 | 0.41 | 0.77 |
滋賀県 | 0.49 | 1.78 | 2.27 |
京都府 | 0.83 | 4.88 | 5.71 |
大阪府 | 0.36 | 2.29 | 2.64 |
兵庫県 | 0.37 | 1.73 | 2.10 |
奈良県 | 0.37 | 1.08 | 1.45 |
和歌山県 | 0.57 | 0.37 | 0.94 |
鳥取県 | 1.17 | 0.06 | 1.23 |
島根県 | 1.09 | 0.00 | 1.09 |
岡山県 | 0.66 | 1.36 | 2.02 |
広島県 | 0.62 | 1.32 | 1.94 |
山口県 | 1.09 | 0.27 | 1.36 |
徳島県 | 0.89 | 0.71 | 1.59 |
香川県 | 0.63 | 0.31 | 0.94 |
愛媛県 | 0.63 | 0.64 | 1.27 |
高知県 | 1.25 | 0.12 | 1.37 |
福岡県 | 0.53 | 1.60 | 2.13 |
佐賀県 | 0.71 | 0.24 | 0.95 |
長崎県 | 0.80 | 0.48 | 1.27 |
熊本県 | 0.56 | 0.83 | 1.39 |
大分県 | 0.45 | 0.89 | 1.34 |
宮崎県 | 0.56 | 0.33 | 0.89 |
鹿児島県 | 0.59 | 0.39 | 0.98 |
沖縄県 | 0.68 | 0.55 | 1.23 |
平均値 | 0.61 | 0.96 | 1.58 |
標準偏差 | 0.26 | 0.97 | 0.93 |