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.

都道府県別の県内総生産額を EXCEL の散布図に描く

都道府県ごとの生産性と総生産額

 人口統計は国の将来を予測する重要な指標であるが,経済の指標である総生産も重要な指標である.これは国の元気さを示す値であり,報道では GDP と称されている.一人あたりの GDP とは生産性のことであり,国民の豊かさを示す値でもある.

 マクロ経済学についてはほぼ素人だが,データを扱うにあたり,都道府県ごとの総生産額と生産性は欠かせない指標と思われたので,調査ついでに公開しよう.

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Ubuntu 上の SQL Server への接続を EXCEL VBA で記録する

 最近はとにもかくにも Power Query である.しかしながら,そのプロセスを VBA で記述したものを見ることが少ない.検索の仕方が悪いだけかも知れないが.

 今回は外部データベースへの接続として Ubuntu 上の SQL Server を選んでみた.今回,Windows 上の SQL Server Management Studio から Ubuntu 上の SQL Server にデータベースを作成し,テーブルを挿入するの記事で作成したデータベースがあったので,これに接続してみることにした.

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EXCEL VBA でテーブルのソートを記録する

 EXCEL VBA に至る前の段階としてマクロの記録がある.いわゆる「表モード」をそのまま記録したものである.ソートはこれまで .Add メソッドが中心であったが,最近になって .Add2 メソッドが追加された.それに伴い,引数 Key の Range オブジェクトの記述が若干変わった.

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EXCEL VBA で散布図を作成しデータ系列を新規に追加する

 VBAから見たEXCELの散布図では散布図を作成する際に .ChartObjects.Add を用いたが,今回は別の経路で散布図を作成するコードを紹介する.またデータ系列に何も入力のない,空っぽのデータ系列を新規作成したときのコードも紹介する.

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