1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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国勢調査から男女別の5歳階級の人口推移を積み上げ横棒グラフに描く

男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)

 前回の記事では大正 9 年から平成 17 年までの日本人口総数の年齢階級推移を積み上げ縦棒グラフに描いた.今回は男女別に描く.

テーブルのソート順位に注意

 テーブルは前回同様であるが,年度を降順ソートするところが違う.まず年度を降順ソート,ついで生年を降順ソートである.

まずテーブルの年度を降順ソート
まずテーブルの年度を降順ソート
ついでテーブルの生年を降順ソート
ついでテーブルの生年を降順ソート

生年階級のオブジェクトテーマカラー

 5 歳階級を 5 系統ごと,つまり 25 年ごとに 1 系統のテーマカラーを割り当てる.詳細はEXCEL VBA から見たオブジェクトテーマカラーと RGB の変換を参照されたい.

コード

結果

男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)
男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)

 男女別にすることで見えてくるものもある.1975 年以降,一貫して少子化が進行している.女性の方が長生きする.日本は「おばあちゃん大国」になる.

 少子化の原因は女性が生む子供の数が減ったからではない.母親となりうる年齢の女性が減ったためである.そして,いったん負のスパイラルに陥った人口減少は複利効果で指数関数的に減少していく.それが 1975 年以降続いている長期的なトレンドだ.

 少子化対策は必要だ.しかし,それと今後の予測,つまり確実にやってくる未来とは切り離して受け止める必要がある.

国勢調査から5歳階級の人口推移を調べる

日本人口の年齢階級推移(国勢調査より筆者作成)

 人口統計は最も重要な基幹統計の一つである.総務省の e-Stat は確かに有用であるが,かゆいところに手が届かない.例えば「市区町村ごと,年齢5歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である.

 主として技術的な理由によるものと,統計調査の粒度の細かさによる.技術的な理由としては,データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである.しかし,根本的な理由は調査の粒度の細かさである.

 2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う.今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが,2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない.そこを求めると手作業になってしまい,現実的ではない.国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない.

 2020 年は国勢調査の年にあたる.総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである.

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日本の市区町村の時系列の人口順位をEXCELの散布図に描く

 読者がどの街に住んでいるか,俺は知らない.だが,将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる.今後しばらく繁栄が続くか,それとも衰退していくのかは,人口から予測できる.今日の記事ではその予測をデータを基に示す.後半は技術的な話題となる.

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VBA から見た EXCEL の散布図の点と線

 「全国の自治体の人口動態を時系列で一枚の散布図に示す」というプロジェクトを自分で掲げたのであるが,その過程で EXCEL の仕様や制約を通じて EXCEL を理解するという段階に至った.

 今回は散布図の要素である系列の点と線について述べる.

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