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  • 執筆者の写真NorthQuest |びえい未来ネット

(No.135)第3報~2040年の年齢(5歳)階級別将来推計人口から政策の仮説を導く

既報につづきデータを掘り下げた。市区町村別の男女・年齢(5歳)階級別将来推計人口の美瑛バージョン。ここから見えた変化から仮説を導いて政策を適応させるための議論を深めることができればよいと思う。



 

2040年の年齢(5歳)階級別将来推計人口(男)↓↓図

  • 2013年推計、2018年推計、2023年推計を並べてみる

  • 2018年推計は、2013年推計に対して人数変化がどうなったか(赤数字は減少)

  • 2023年推計は、2013年推計に対して人数変化がどうなったか(赤数字は減少)

  • 2023年推計で、2018年推計よりよくなったものを緑色のセルで囲った

図はクリックで拡大します

国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口(令和5年推計)」20232/12/23より抜粋
国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口(令和5年推計)」2023/12/23より抜粋 クリックで拡大します


 

2040年の年齢(5歳)階級別将来推計人口(女)

  • データの注釈は男子と同じ

図はクリックで拡大します

国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口(令和5年推計)」20232/12/23より抜粋
国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口(令和5年推計)」2023/12/23より クリックで拡大します

 

ふたつのデータから導かれるものは

  • 2013年の推計から2023年推計にかけての全体の増加分(118)のうち、女子の増加(102)が支配的

  • 2018年推計に比べて、0-14歳の年少人口が男女とも2023年推計で悪化した

  • 2018年推計に比べて、15-29歳の男、15-24歳の女が悪化した


 

まとめ

  1. 人口問題は、今回の推計データから一定の仮説を導いて、政策を修正し、毎年の住民登録の変化をみてさらに微修正し、5年後の推計データで検証するといったPDCAを繰り返していいくのが良いと思います。

  2. このようなPDCAサイクルを町民・議会・行政が共有していけば、個別政策における極端な対立を回避することができると思います。


今回はここまでです。これからまちづくりのリーダーを目指す皆さんはどう思われますか?

2024-1-24 Noriaki Gentsu @ NorthQuest

 

参考資料

今回の記事作成に作成したエクセルを公開しますので独自の分析に活用していただけたらと思います。

データ
.xlsx
Download XLSX • 14KB

国立社会保障・人口問題研究所のエクセルデータ(なおエクセル表↓↓は市町村コード1459で抽出済みの状態)

2023 suikei_kekka
.xlsx
Download XLSX • 7.47MB

01 2018
.xls
Download XLS • 1.68MB

01 2013
.xls
Download XLS • 1.54MB

なお国立社会保障・人口問題研究所のTOPページの、「3. 都道府県・市区町村別の男女・年齢(5歳)階級別将来推計人口」からエクセルデータをダウンロードできます。(2024-1-22

追記)  

 

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