人口減少時代をグラフで読み解く

人口減少の時代に起きる様々なことをグラフにして考察

小学生の長期欠席率(2023年の不登校・病気)都道府県で相関するのは抑圧

2023年度 小学生の長期欠席率(30日以上) 都道府県

 

2024年10月31日に文部科学省が発表された小学生の長期欠席率(年度内で30日以上)を都道府県別で比較して相関する要素を探そうと思いました。最初に「不登校」の率だけを比較してみたのですが、相関係数で0.3以上のものが見つけれなかったので、「不登校」と「病気」を合算した長期欠席率で相関を調べました。「不登校」と「病気」は、都道府県の教育委員会や学校の判断で明確には区別できない数値だと思い合算しました。

児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査:文部科学省

 

長期欠席率で多いのは、沖縄県4.62%と茨城県4.1%と宮城県3.95%です。長期欠席率で少ないのは、徳島県2.05%と山形県2.08%と岩手県2.1%です。都道府県で30日以上休む小学生の率が2倍以上も差が出るのは、何の要因なのだろうと思ったのが今回の記事作成の発端です。全国平均で、2023年の小学生の長期欠席の理由は30%が病気で、70%が不登校でした。

 

2023年度 小学生の長期欠席率(都道府県)と相関が強い要素

59個の要素を2023年小学生の長期欠席率(都道府県)と比較して、相関係数が大きかった上位10個は上記の内容です。赤の線は「負の相関」になります。相関が0.6以上の要素は見つけることが出来なく、小学生の長期欠席率の要因を探す難しさを感じました。不登校や長期欠席は、いじめ・暴力行為と関係すると思ったのですが、都道府県の相関はありませんでした。

  相関
いじめ 0.05
いじめ重大 0.1
暴力行為 0.28

 

【人口増加率(前年比) 相関:0.562】

一番相関が強かったのは、都道府県の前年からの人口増加率でした。人口が多くなったところは新型コロナの感染の影響が強く、欠席に繋がったのではないでしょうか。また人口が増加するということは、密度が高くなり児童が抑圧でストレスを感じやすくなることへの影響もあるかもしれません。小学生児童数だけの変化(2023年対2022年)の比較では、小学生の長期欠席率と相関は0.423でした。

 

【共働き率 相関:-0525】

2020年の6歳から12歳の子供がいる「共働き世帯」÷「一般世帯」の割合が高い都道府県ほど、小学生の長期欠席率が低いということになりました。共働きは、正社員とパートを合算した数値です。意外な結果で、共働きであった方が小学生が長期欠席が少ないということになります。

一人の時間と空間が不足することで児童が抑圧を感じやすくなり、無気力になり不登校になるのかもしれません。コロナ禍でリモートワークが増えて、両親と接する時間と空間の量の変化が子供に影響するのかもしれません。共働き率をパートを除くにすると相関は-0.46と下がるので、自宅に両親がいない方が良いのかもしれません。

 

6歳から12歳の子供がいる共働き率(都道府県)

1位 富山 64.1%
2位 島根 63.0%
3位 新潟 62.1%
45位 神奈川 40.8%
46位 大阪 38.3%
47位 東京 35.6%

 

【持ち家比率 相関:-0.491】

持ち家比率が高い方が、長期欠席率が低いという結果になりました。これも新型コロナの感染で病気欠席の要因かもしれません。

 

【離婚率 相関:0.488】

離婚率は2023年の都道府県別の総数を引用してます。離婚率が高い方が不登校になりやすいという通説の通りなのかもしれません。

 

人口千人当たりの離婚率(都道府県)

1位 沖縄 2.2
2位 宮崎 1.74
3位 北海道 1.71
45位 山形 1.2
46位 新潟 1.19
47位 富山 1.14

 

【住居面積 相関:-0.484】

住居面積が広い方が小学生の長期欠席率が低いという相関になりました。これも新型コロナの感染の病気欠席の要因かもしれません。また、空間が広い方が小学生の居場所があるので抑圧のストレスになりづらいというのもあります。

 

【一戸建て比率 相関:-0.48】

一戸建て比率が高い都道府県の方が小学生の長期欠席率が低いという相関になりました。上記と同じく感染と児童の居場所が集合住宅と比較して良いのかもしれません。

 

【中学校卒業者の進学率 相関:-0.46】

2021年の都道府県別の中学卒業後の進学率と負の相関があり、中学卒業後に進学するほど不登校や長期欠席が少ないということになりました。高校卒業者の進学率は相関が0.1で関係がないようでした。

 

中学卒業後の進学率(都道府県)

1位 山形 97.7%
2位 富山 97.5%
3位 石川 97.5%
45位 静岡 92.9%
46位 岐阜 92.5%
47位 愛知 91.3%

 

【小売店数(人口千人当たり) 相関:-0.451】

売店の数が都道府県に多いところほど、小学生の長期欠席率が低いということになりました。都道府県別の社会データを色々比較して偶然高い数値になりました。理由は分かりませんでした。

 

【教員養成系の大学・大学院卒 相関:-0.443】

公立小学校の教員の統計で都道府県別で、「教員養成の大学・大学院卒」の割合が高いと長期欠席が低いとなりました。教員養成系とは、大学で教育学部だったということで、高校の時から将来教育に携わろうという児童に寄り添う気持ちが強いので抑圧を受けにくいのかもしれません。47都道府県で不登校の率が一番低いのは福井県で、長期欠席も4番目に低い県です。

 

公立小学校の教員養成の大学・大学院卒率

1位 福井県 86.0%
2位 秋田県 82.0%
3位 北海道 81.4%
45位 大阪府 34.8%
46位 千葉県 32.3%
47位 東京都 31.7%

 

【公立小学校の教員数(1生徒当たり) 相関:-0.439】

教員数が多い方が、小学生の長期欠席が少ないということになりました。教員数は、本務者と兼務者を合計した値で計算してます。

 

小学生一人当たりの教員数

1位 三重 0.0401
2位 鳥取 0.0392
3位 和歌山 0.0372
45位 大阪 0.0113
46位 茨城 0.0107
47位 埼玉 0.0106

 

 

【小学生の長期欠席率と相関が0.4以上だった他の要素】

  相関
小学校数(6~11歳人口10万人当たり) -0.429
教員休職 精神疾患 2020年 0.423
幼保連携型認定こども園の学級数(1生徒当たり) -0.422
認定こども園数(0~5歳人口10万人当たり) -0.415
高卒 就職率 -0.414
少年刑法犯 検挙率 0.401

 

高卒の就職率が高い方が小学生の長期欠席率が低いというのは、受験の抑圧が少ない地域の方が不登校になりずらいかもしれません。

 

 

【小学生の長期欠席率と相関が見られなかった要素】

幼稚園教育費(在園者1人当たり) -0.39
一次活動時間男性(睡眠食事身の回り) -0.38
三世帯の割合(子供がいる場合) -0.38
12歳以下人口割合 0.38
保育所等数(0~5歳人口10万人当たり) -0.36
精神病院 10万対 -0.35
児童福祉費 予算割合 0.33
父親 第一子年齢 0.33
世帯主の通勤時間 0.32
小学校教育費(児童1人当たり) -0.31
上下水道普及率 0.31
小学校児童数(1学級当たり) 0.30
母親 第一子年齢 0.29
所得格差 0.28
暴力行為 0.28
外国人 人口割合 0.25
生活保護 0.24
学習塾(小学生) 売上 0.24
児童1人当たり公立小学校費 -0.23
小学1~3年 放課後デイ -0.21
出身高校所在地県の県内大学への入学者割合 0.21
県内の大学の数 -0.21
特別支援学級数(公立小学校) -0.20
コロナ 死者数 0.19
女性教員の割合 -0.19
教育費 予算割合 0.18
一人親世帯の割合 -0.18
通級 割合 -0.17
私立中学 0.16
児童福祉施設等数(人口10万人当たり) 0.16
公園面積(一人当たり) -0.15
教員の平均年齢 -0.15
放課後デイ 常勤割合 -0.14
フリースクール -0.12
いじめ重大 0.10
日照時間 0.07
中絶率 -0.07
世帯主収入 0.05
いじめ 0.05
合計特殊出生率 2014年 -0.03
女性管理職 0.03
児童虐待 0.02
35~39歳 女性未婚率 -0.02

 

 

【2023年度 小学生 長期欠席率(30日以上)】

沖縄 4.62%
茨城 4.10%
宮城 3.95%
奈良 3.68%
長野 3.64%
福岡 3.57%
千葉 3.38%
大阪 3.29%
兵庫 3.26%
熊本 3.24%
神奈川 3.23%
岐阜 3.22%
静岡 3.21%
栃木 3.17%
東京 3.16%
北海道 3.12%
島根 3.12%
広島 3.10%
山梨 3.07%
高知 3.07%
鹿児島 3.03%
愛媛 2.99%
鳥取 2.99%
岡山 2.99%
愛知 2.84%
埼玉 2.78%
滋賀 2.78%
三重 2.76%
大分 2.75%
群馬 2.65%
富山 2.62%
青森 2.61%
福島 2.61%
山口 2.58%
石川 2.57%
長崎 2.56%
秋田 2.49%
新潟 2.41%
和歌山 2.39%
京都 2.39%
香川 2.35%
宮崎 2.34%
佐賀 2.34%
福井 2.11%
岩手 2.10%
山形 2.08%
徳島 2.05%

 

 

 

20歳まで生きる確率と出生率(世界132ヵ国)は負の相関が強い

「20歳の生存率」と「合計特殊出生率」 132カ国 2019年

132ヵ国の年齢20歳時点の生存率と合計特殊出生率の相関は「-0.928」と強い負の相関がありました。データは「Our World in Data ( OWID )」というオックスフォード大学と提携している機関が「WHO」を元にした5歳間隔の死亡率を提供していて、それを20歳に達する生存率に計算し直して、合計特殊出生率と比較したものになります。

Probability of dying, by age - Our World in Data

 

このグラフを見ると、20歳まで生きる確率が高まると、その国の合計特殊出生率が下がるようにみえます。2019年のデータでは132ヵ国中で20歳の生存率が一番低かったのがソマリアで85.3%、一番高かった国はスロベニアで99.6%、日本は20歳の生存率が99.57%で世界3位でした。生殖可能な年齢に達する生存率が高まることで、新たに子孫を残そうという欲求が低下するのではと思いグラフにしてみました。

 

5歳階級の生存率と出生率の負の相関の強さ

上記のグラフは世界132カ国の「5歳生存率」「10歳生存率」「15歳生存率」「20歳生存率」「25歳生存率」「30歳生存率」「35歳生存率」「40歳生存率」と出生率の負の相関の度合いのグラフです。親はどの時点の子供の生存率と出生率を無意識に比較しているのだろうかと思いグラフにしました。合計特殊出生率と負の相関が一番強かったのが20歳生存率で、20歳までの子供を無事育てようと願う親御さんが多いからではないでしょうか。

年齢 相関係数
5歳 -0.918
10歳 -0.924
15歳 -0.927
20歳 -0.928
25歳 -0.926
30歳 -0.921
35歳 -0.910
40歳 -0.894

 

 

日本の20歳まで生きる確率の推移 1898年~1990年

日本では1898年から1925年までは、20歳の生存率は70%で推移してましたが、1936年から急増して1970年には97.5%になりました。1970年以降は生存率の増加は微量になっていきます。1930年頃に生存率が上昇した理由は、日本の乳児死亡率が低下したことにあります。

生命表 完全生命表 第1~17回生命表 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口

 

日本の20歳まで生きる確率と合計特殊出生率の推移

日本の1952年から2019年までの、20歳の生存率と出生率の遷移が赤線になります。青い点が2019年の132ヵ国のデータです。1990年以降は、20歳まで生きる確率が99%以上となり上限に達したのか出生率の低下も緩やかになってます。

 

 

【生殖可能年齢に到達する生存率が99%以上の動物】

人間のように生殖可能年齢に達する生存率が99%を超える動物が他にいるのか調べてみました。ハダカデバネズミというアフリカに住む毛が無いネズミが、生殖可能年齢が6カ月で生存率が99.99%とのことです。

老化しない唯一の哺乳類、ハダカデバネズミ「発見」の意味|ニューズウィーク日本版 オフィシャルサイト

 

ハダカデバネズミのように生存率が高いと個体数が増えすぎないのかと疑問に思ったのですが、平均80匹の血縁関係の濃い群れを形成し生殖に関わるのは1匹の雌と3匹の雄だけのようです。寿命が長く普通のネズミの14倍の28年という長寿も人間に似ています。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu/52/3/52_189/_pdf

 

 

【相変異】

動物における相変異(そうへんい)とは、特に個体群密度の変化によって、異なる姿と習性をもつ個体が生じることである。

 

「イナゴの大群」の現象を相変異と言うようで、理屈はまだ解明されてません。食糧不足になったり、個体密度の高い状態が続いたりすると、群れを作り遠方まで飛べるように体が変化して、現在のストレスの高い環境から脱出して、食料も空間も十分な場所を追い求めるようです。

ja.wikipedia.org

 

人間も密度の高い状態で生活が続いたり、資源が不足した状態が続く(お金の不安)ことで、個体の変化の結果として出生率が低下しているのかもしれません。

SNS型投資・ロマンス詐欺の検挙率は1.5%(2024年1~8月)警察庁

SNS型投資詐欺・ロマンス詐欺 検挙率 2024年1~8月

警察庁が2024年10月2日に発表した、「令和6年8月末におけるSNS型投資・ロマンス詐欺の認知・検挙状況等について」にて、認知件数が6868件に対して検挙件数が103件で検挙率を計算すると、103÷6868=1.5% でした。

 

SNS型投資詐欺・ロマンス詐欺が急増し始めたのが2023年なので検挙に時間を要して検挙率が低いとも考えられますが、検挙率が今後上がったとしても2倍の3%が限度と思われます。

 

警察庁資料

https://www.npa.go.jp/bureau/criminal/souni/sns-romance/sns-touroma2024.pdf

 

 

詐欺の手口別の検挙率 2024年1月~8月

警察庁が2024年10月2日に発表された他の詐欺の手口の検挙率とSNS型投資詐欺の検挙率を比較すると、如何にSNS型投資・ロマンス詐欺の検挙率が低いかが分かります。

 

 

【北海道警のSNS型投資詐欺・ロマンス詐欺の検挙率】

SNS型投資詐欺・ロマンス詐欺 北海道警 検挙率

https://www.police.pref.hokkaido.lg.jp/info/keiji/oreore/furikome_stait/furikome_stait_sns.pdf

 

県警がSNS型投資詐欺やロマンス詐欺の検挙件数を明確に公表していたのは、北海道警だけでした。北海道警では、2023年に認知件数36件に対して検挙件数は1件、2024年は認知件数が121件で検挙件数は2件でした。2023年と2024年9月末までの数字を統合すると、SNS型投資詐欺・ロマンス詐欺の検挙率は、(1+2)÷(36+121)=1.9%となります。

警察庁が2024年10月に発表した資料の1.5%と近い数字になります。

 

 

【愛知県警では2024年6月がSNS型投資詐欺の初検挙】

2024年6月26日に愛知県警では、初めてのSNS型投資詐欺の検挙に至りました。愛知県警では2024年1月から4月まで225件のSNS型投資詐欺がありましたが、検挙は1件だけだったことになります。

 

 

【詐欺被害で起訴まで行く確率は2024年は13%で過去最低】

詐欺で起訴まで行く確率の推移 1993年~2024年

警察庁検察庁の資料で各年の詐欺全体の「検挙率」掛ける「起訴率」をグラフにしてみました。検挙率は「件数」、起訴率は「人数」なので誤差が少し生じてしまいますが、1件の詐欺被害で何%が起訴に至るかを年次で大まかに把握できると思います。

 

グラフのように「振り込め詐欺(特殊詐欺)」が流行しだしたことで詐欺の起訴の割合が低下しました。1999年には61%の詐欺被害が起訴まで行ってましたが、2004年は21.8%まで低下しました。2004年後も一時的に起訴までの割合は詐欺被害認知件数の41%起訴まで回復しましたが、その後低下。2022年から詐欺被害から起訴までの割合が20%を切り、2024年は9月段階で13.4%と過去最低の状態です。詐欺に遭遇しても8件に1件しか起訴されないことになります。

8件に1件しか起訴されないとなると、詐欺を行う人間が増えて治安の悪化が止めれない状態になってしまいます。

《参照データ》

犯罪統計 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口

 

検察統計調査 検察統計被疑事件の推移 5 被疑事件の罪名別起訴人員、不起訴人員及び起訴率の累年比較 (1993年~) | 統計表・グラフ表示 | 政府統計の総合窓口

 

 

【詐欺全体の検挙率は2024年が過去最低】

詐欺 検挙率 1982年~2024年

2024年は詐欺の検挙率は1~9月までは26.3%と過去最低の数字です。2015年からは1~9月の数字として2024年と比較しやすいようにしました。グラフを見ますと2022年、2023年、2024年と急激に詐欺の検挙率が下がって、2021年から僅か3年で検挙率が48.3%から26.3%と半分近くになっている状態です。オレオレ詐欺もしくはネットバンキングがない2000年以前は、詐欺の検挙率は90%を超えてました。仮想通貨とSNSが流行することで、SNS投資詐欺・ロマンス詐欺が流行して、被疑者の特定が難しくなり検挙率が落ちていると思われます。被疑者は恐らく海外在住が多いのも検挙できない理由の一つと思われます。

女性の未婚率は2020年国勢調査で高卒も大卒も23%(35~44歳)

女性の年齢階級別・最終学歴別の未婚率(2020年国勢調査より)

最終学歴が高いと女性が婚姻率が下がるという説が多くデータを提示しているサイトがあったので、改めて自分で計算してみたところ、「35~44歳女性」では、高卒でも大卒でも婚姻率は同じでした。

 

利用したデータは「令和2年国勢調査 / 就業状態等基本集計(主な内容:労働力状態,就業者の産業・職業,教育など)」です。

www.e-stat.go.jp

35歳~44歳の女性の具体的な数字を表にすると下記になります。

  高卒 大卒
未婚 505,391 437,987
有配偶 1,479,556 1,409,905
死別 10,937 4,535
離別 215,050 70,016
未婚率 22.9% 22.8%

 

比較対象の年齢を35歳~44歳の全国の女性にしました。30歳~34歳を含めると、社会人になって間もない大卒が未婚率で不利になるので、35歳以上にしました。45歳以上になると、女性の大学進学率が25年前は今よりも4割程度低かったので44歳を上限にしました。

35歳~44歳の最終学歴が高卒の女性は221万人、大学・大学院卒が192万人と比較するのに都合が良い近い数字になります。「学歴詳細不明」は含めずに、未婚率を計算すると、「35~44歳 高卒」で22.9%、「35~44歳 大卒・大学院卒」で22.8%となりました。もし、高学歴の女性ほど未婚率が高いのであれば、このような結果にはならないのではと思います。

 

 

【2010年国勢調査では、高卒と大卒では女性で未婚率の差があった】

2010年国勢調査の35~44歳女性の未婚率です。

  高卒 大卒
未婚 631,223 308,202
有配偶 2,532,677 974,948
死別 24,352 4,274
離別 343,844 51,541
未婚率 17.9% 23.0%

 

これを見ると、高卒の未婚率は17.9%、大卒は23%なので、最終学歴が高い方が未婚率が高いと思ってしまいます。2015年や2010年以前のデータを探したのですが、最終学歴と婚姻状態のデータが見つかったのが2010年と2020年だけでした。憶測になってしまいますが、大学に進学する女性が婚姻率が下がるのではなく、結婚願望が元々薄い女性は大学に進学する割合が高いという可能性があるのではないでしょうか。

 

 

【男性は大卒の未婚率が低い】

男性の未婚率 年齢階級別・最終学歴別(2020年国勢調査

男性の未婚率は、高卒に比べて大卒は全年齢階級で低い結果でした。

2020年国勢調査の男性の年齢階級別の未婚率は下記のようになり、どの年齢も9%くらい未婚率が大卒は低くなってました。

  高卒 大卒
30~34歳 53.9% 45.1%
35~39歳 41.9% 30.0%
40~44歳 34.6% 23.4%
45~49歳 30.9% 20.7%
50~54歳 26.8% 17.9%
55~59歳 20.8% 14.6%

 

 

【一人当たりのGDP出生率のグラフ】

一人当たりの名目GDP合計特殊出生率 111ヵ国 2019年国連データ

一人当たりの名目GDPが横軸(ドル)で、縦軸が合計特殊出生率です。一人当たりの名目GDPは2019年国際連合が発表した数値で、人口500万人以上の111ヵ国をグラフにしました。111ヵ国中、一人当たりの名目GDPが年間1万ドル以上で合計特殊出生率が2.0以上の国は、「イスラエル」「サウジアラビア」の2ヵ国のみです。このグラフのような状態が何故起きるのかを調べ始めたのが今回の記事の発端です。

 

 

【一人当たりの名目GDPが上がると出生率が低下するという英語版のWikipedia

Income and fertility - Wikipedia

 

GDPが上昇すると出生率が低下するのは何故だろう?という回答があったのが英語版のwikipediaでした。

① 親が子供に対して教育費を掛けれると出生率が低下する

 

② 経済的に自立できる女性は結婚する動機が少ない

 

③ 高所得の親は量よりも質を重視し、より少ない数の子供に資源を費やします。

上記の②の、高学歴の女性ほど婚姻率が低下するというのは良く言われていますが、本当かどうかを日本の統計で調べてみようと思ったのがきっかけでした。

日本の2020年国勢調査のように女性の学歴と婚姻率は相関しないとなると、国が富むと人口置換水準を下回るというのは何故なのかが分からなくなってきます。

 

 

【日本の戦後の一人当たりのGDP合計特殊出生率

日本の一人当たりのGDP出生率(1955年~2007年)

日本の一人当たりの名目GDPをドル換算で現在の為替レート145円と仮定しますと、一人当たりの名目GDPが1万ドルを超えたのが1976年で、合計特殊出生率が2.0以下になったのが1975年です。時期が同じくらいなので、一人当たりのGDP1万ドルに出生率を押し下げる何かがありそうですが分かりませんでした。

 

 

【年齢階級別の女性の未婚率のデータ 2020年国勢調査

 

30歳~34歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 294,919 393,542
有配偶 448,898 608,993
死別 1,265 507
離別 51,761 17,681
未婚率 37.0% 38.6%

 

35歳~39歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 254,674 251,480
有配偶 647,332 717,197
死別 3,212 1,526
離別 85,478 30,336
未婚率 25.7% 25.1%

 

40歳~44歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 250,717 186,507
有配偶 832,224 692,708
死別 7,725 3,009
離別 129,572 39,680
未婚率 20.5% 20.2%

 

45歳~49歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 288,485 151,600
有配偶 1,168,057 593,066
死別 20,050 3,009
離別 204,641 46,450
未婚率 17.2% 19.1%

 

50歳~54歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 242,245 104,314
有配偶 1,260,027 435,634
死別 38,762 7,767
離別 225,307 41,934
未婚率 13.7% 17.7%

 

55歳~59歳 女性(人数)

  高卒 大卒
未婚 171,548 70,199
有配偶 1,325,624 381,440
死別 72,791 13,093
離別 217,380 38,992
未婚率 9.6% 13.9%

一夫一妻制と農業人口の減少が日本の出生率の低下になった

一夫多妻制の妻の割合(横軸)と合計特殊出生率 アフリカ・中東28か国と1920年日本

一夫多妻制の妻の割合が政府統計で公表されている国のデータと、100年前の日本(1920年)を比較すると、相関が強い(0.805)グラフに収まるように見えます。

 

  一夫多妻制 出生率
ギニア 43% 4.8
ブルキナファソ 42% 5.79
マリ 42% 6.38
南スーダン 40% 4.54
チャド 39% 6.9
ベナン 39% 5.27
ナイジェリア 36% 5.45
トーゴ 33% 4.68
セネガル 33% 4.96
ニジェール 31% 7
カメルーン 30% 4.99
コートジボワール 29% 4.97
タンザニア 29% 5.1
ウガンダ 23% 4.47
スーダン 22% 4.91
モザンビーク 20% 5.3
ジンバブエ 18% 4.3
日本(1920年) 18% 5.09
ガーナ 16% 4
ザンビア 16% 5.1
ルワンダ 12% 4.1
エチオピア 11% 4.47
ケニア 9% 3.3
ヨルダン 7% 3.08
パキスタン 4% 3.8
イエメン 3% 3.89
カザフスタン 2% 2.73
南アフリカ 2% 2.4
ロッコ 0% 2.33

 

一夫多妻制が1%以上の国は下記のいずれかになります。

① 法律で一夫多妻制が合法

② 法律で一夫多妻制が禁止されているが、イスラム教徒は許可されている

③ 法律で一夫多妻制が禁止されているが罰則が緩く、慣習で残っている

 

世界では数えてみたところ凡そ50ヵ国が①~③のいずれかのケースに当て嵌まっているようです。違法なのに農村などが慣習で一夫多妻制が残っているような国では、正式に統計で発表するわけにはいかないので、今回の調査で一夫多妻制の妻の割合が分かったのはアフリカ24ヵ国と中東4ヵ国だけでした。

 

財務省の資料「少子化対策はなぜ失敗したのか」中央大学山田昌弘教授からの引用で、日本の一夫多妻制は、明治時代が20%、昭和初期が10%であったとありますので1920年を18%くらいと想定しました。1920年の日本の合計特殊出生率が5.09なので、一夫多妻のグラフと重ねてみると違和感がない数値になります。

 

「日本で少子化対策はなぜ失敗したのか」(財務省

https://www.mof.go.jp/pri/research/conference/fy2020/jinkou202010.pdf

 

 

【一夫多妻から一夫一妻の移行は、第一次産業人口の減少】

日本では明治31年(1898年)に一夫多妻制を法律で廃止しましたが、慣習として終戦までは実際には残ってました。婚外子という形が残っていました。

一夫多妻では、生まれた子供が高等教育を受けなくても稼げる農業や漁業の第一次産業の受け皿があります。一夫多妻が10%以上の国は全て第一次産業の人口が20%以上になっていて、平均で56%の第一次産業人口になっています。(一夫多妻10%以上の16ヵ国平均)

1920年の日本を比較すると、「一夫多妻率:18% 合計特殊出生率:5.09 第一次産業人口率:53.9%と、現在のアフリカの一夫多妻制の国々の平均と同じになります。

 

日本の第一次産業人口

日本の第一次産業人口は明治の初期から終戦後まで1880年~1950年、不思議と人口が1,500万人前後で推移してきました。1955年までは第一次産業人口が1位でしたが、1960年には第3次産業(電気・ガス・熱供給業・水道業,運輸・通信業,卸売・小売・飲食店,金融・保険業,不動産業,サービス業,公務)が1位となりました。

 

第二次産業第三次産業が増加した理由は、第一次産業と比較して2倍の収入が得られるということで農村から都市へ人口が移動しました。

 

 

【農家や漁業では人手として子供をあてにする】

世帯が裕福になるには、農業や漁業では人数を増やすことが世帯収入のアップに繋がります。第一次産業人口の高い国では出生率が高いのは、子供がいずれは収入に結び付くと考えているからではないでしょうか。

第一次産業人口率と出生率 1951年~2020年

 

【一夫多妻制に戻ることはなく不可逆的】

news.yahoo.co.jp

一夫多妻制を許可したら出生率が上がるという発言があったようですが、初めに第一次産業人口が増えないと一夫多妻制に戻しても出生数は増えないと思います。

調べた範囲ですが、世界で「一夫一妻制 ⇒ 一夫多妻制」に戻した国は、歴史上どこもありません。(例外として古代ギリシャでは強い兵士を生み出す為にスパルタという都市だけ一夫多妻制にしてた) 

1人当たり居住面積は2023年が14.6畳で過去最高

1人当たり居住室の畳数 1968年~2023年

2024年9月に発表された総務省の「令和5年住宅・土地統計調査」で「1人当たり居住室の畳数」が過去最高の数字となりました。「1人当たり居住室の畳数」という指標は、住居の面積割る世帯人数の平均になり、2023年は14.65畳(24.7平方メートル)になりました。60年前の1968年から比較すると、2023年は2.6倍の1人当たりの居住面積となっています。

 

令和5年住宅・土地統計調査

https://www.stat.go.jp/data/jyutaku/2023/pdf/kihon_gaiyou.pdf

 

日本では、戸建て・マンションともに右肩上がりで1人当たりの「1人当たり居住室の畳数」は増加しています。

1人当たり居住室の畳数 戸建て・マンション比較
  マンション 戸建て 総数
1993年 7.72 11.6 10.35
1998年 8.47 12.52 11.18
2003年 9.23 13.59 12.11
2008年 9.83 14.33 12.77
2013年 10.59 15.08 13.48
2018年 11.17 15.76 14.06
2023年 11.63 16.46 14.65

1993年から30年間で2023年では、マンションで1.5倍、戸建てで1.4倍の1人当たりの居住面積になります。

 

 

都道府県別で見ても全部で上昇している】

住宅・土地統計調査では都道府県別でも、「1人当たり居住室の畳数」が公表されています。2003年⇒2013年⇒2023年の10年間隔で47都道府県の増減を見ると、47都道府県全てで右肩上がりで上昇しています。更に絞り込んで住宅が高騰している政令指定都市や東京23区でデータを見ても、「1人当たり居住室の畳数」は減少が1度もなく上昇を続けています。一番狭いのが沖縄県の11.66畳、一番広いのが秋田県の18.53畳です。

 

1人当たり居住室の畳数(2023年) 都道府県別



【世界の先進国では1950年以降に1人当たりの居住面積が上昇している】

国別の1960年からの1人当たりの居住面積の推移のグラフです。台湾、中国、日本、ドイツが増加しているのが分かります。

 

アメリカの1975年からの1人当たりの住居面積と世帯人員数のグラフになります。濃い青線が1人当たりの居住面積で1973年が551スクエアフィート(51平方メートル)だったのが、2015年には1,058スクエアフィート(98平方メートル)と2倍になっています。1世帯当たりの人員数は3.01人から2.54人に16%減少になっています。

新築住宅におけるアメリカ人一人当たりの総居住面積は、1980 年以来 60% 増加し、1900 年以来 5 倍増加したようです。

https://www.aei.org/carpe-diem/new-us-homes-today-are-1000-square-feet-larger-than-in-1973-and-living-space-per-person-has-nearly-doubled/

 

 

【1人当たりの居住面積は1人当たりのGDPと相関している】

グラフは、1人当たりのGDPと1人当たりの住居面積は相関するという海外の記事からの引用になります。右上の黄緑の円が北アメリカで、左下の灰色の円がアフリカ、日本は「Develped Asia」で真ん中あたりになると思われます。

Average home sizes: living space per person? - Thunder Said Energy

この記事を要約しますと下記になります。

 

1人当たりの収入と1人当たりの居住面積の間には直接的な線形関係があります。

 

一部の研究では、1 人あたりの居住スペースが広いほど、特に男性の満足度が高くなることが示唆されています

 

裕福な国は 1 人当たりの居住スペースが広い傾向があり、経験則では 1 人当たりの GDP 1,000 ドルは 1 人当たりの居住スペース 1 平方メートルに相当します。

 

【1人当たりの居住面積は、年収÷1,000ドルが指標】

2024年現在は為替が円安ですが、仮に1ドル130円と計算すると、100平方メートルの住宅に住むには指標として、年収10万ドル=年収1,300万円ということになります。

 

国別で比較しますと、1位はオーストラリア、2位がアメリカ、3位がカナダと、移民先として人気の国が1人当たりの居住面積が広いように思えます。

日本はヨーロッパと同じくらいです。

 

 

【単身世帯の増加が先か、居住スペースを広くしたいが先か?】

日本の1世帯当たりの人員数 1986年~2023年

一人当たりの居住面積の増加は、経済成長、社会規範の変化、技術の進歩によって促進された 20 世紀の現象であるといわれてます。因果関係でどちらが先かは分からないですが、1世帯当たりの人員数の減少と1人当たりの居住スペースの増加は大きく関係していると思われます。

上記のグラフは1986年から2023年までの1世帯当たりの人員数の推移ですが、1986年は3.22人でしたが2023年は2.23人と37年間で1世帯の平均人員数は30%減少しています。1986年から2023年に1人当たりの居住スペースは1.6倍になっていて、世帯人員の減少の1.3倍よりも大きい値になっています。

 

 

【集団で暮らす必要性が減ってきた】

1950年代から1人当たりの居住スペースを増加したいという欲求が高まってきた背景には、戦争がなくなり外敵がいなくなったので集団になる必要性がなくなったというのも考えられると思います。

集団で暮らす必要性がなくなったというのも少子化の一つの原因なのではないでしょうか。

市区町村の人口増減マップ色分け2024年と2019年の対比(関東1都6県)

神奈川県の市区町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

 

2024年と2019年で関東一都六県の市区町村の人口がそれぞれどれだけ変動したかを色分けでマップを作製してみました。赤色が濃い方が人口減少が激しく、緑色が濃い方が人口増加が激しいことになります。2024年÷2019年の人口(外国人も含む)で90%から110%を1%ずつ20段階で色分けしてます。

 

【神奈川県】

神奈川県で人口増加率が一番高かったのは、海老名市で105.8%でした。神奈川県のマップを見ますと、中央を縦に通る小田急線沿いの市町村と、横浜市川崎市の人口は102%前後で安定しているように見えます。神奈川県全体としては、2024年対2019年での人口は100.3%でした。

後述しますが、横須賀市の人口減少率は2019年から2024年の5年間で94.3%で、人口減少人数は22,440人で関東地方1都6県で人口減少人数としては1位でした。

 

神奈川県の人口増加率上位3市町村

  2024年 2019年 増減率
海老名市 141,334 133,629 105.8%
開成町 18,738 17,986 104.2%
川崎市多摩区 218,341 210,773 103.6%

 

 

【栃木県】

栃木県の市町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

栃木県は、関東一都六県では唯一全部の市町村(25市町村)が2019年から2024年で人口減少になってました。栃木県全体では2024年対2019年は96.7%です。比較的人口減少が穏やかだったのは、下野市(99.5%)と小山市(99.2%)で、上野東京ラインの始発駅の小金井駅小山駅があるのが関係しているように思いました。

 

栃木県の人口増加率上位3市町村

  2024年 2019年 増加率
下野市 59,728 60,000 99.5%
小山市 166,204 167,518 99.2%
さくら市 43,850 44,225 99.2%

 

 

茨城県

茨城県の市町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

茨城県は、つくば市が109.2%と人口増加率は関東一都六県でも3位でした。阿見町という「つくば市」近隣の町が、令和4年度に全国の「町」としては転入人数が1位だったようで2019年から2024年で105.1%と茨城県では2位の人口増加率でした。茨城県全体としては2019年から2024年の5年間で人口は97.7%の減少でした。

 

茨城県の人口増加率上位3市町村

  2024年 2019年 増減率
つくば市 257,786 235,991 109.2%
阿見町 50,183 47,738 105.1%
守谷市 69,870 67,616 103.3%

 

 

【東京都】

東京都の市区町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

東京都の人口増加率の1位は中央区で113.6%でした。中央区は関東の市区町村で人口増加率・人口増加人数ともに1位です。東京都の人口増加率が上位のだった地域は、台東区墨田区・文京区・千代田区といずれも中央区の近隣でした。中央区の人口増加の理由は後述しますがマンション供給戸数が1位だからです。

東京都全体としては2019年から2024年の人口増加率は101.4%でした。

 

東京都の人口増加率上位3市区町村

  2024年 2019年 増減率
中央区 185,951 163,752 113.6%
台東区 215,325 201,634 106.8%
千代田区 69,026 65,218 105.8%

 

 

【埼玉県】

埼玉県の市区町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

埼玉県の人口増加率が多かったのは、さいたま市大宮区(106.9%)、さいたま市緑区(106.2%)でした。大宮区は大宮駅(京浜東北線の始発駅)、さいたま市緑区浦和美園駅埼玉高速鉄道線の始発駅)でもあります。

データはないのですがマップにしてみると始発駅の市区町村の人口が増加していて、通勤ラッシュを考慮した移住を選択しているように思えました。

 

さいたま市大宮区・・・大宮駅(京浜東北線の始発駅)

さいたま市緑区・・・浦和美園駅埼玉高速鉄道線の始発駅)

海老名市・・・海老名駅相鉄線の始発駅)

小山市・・・小山駅上野東京ラインの始発駅)

下野市・・・小金井駅上野東京ラインの始発駅)

つくば市・・・つくば駅つくばエクスプレスの始発駅)

 

埼玉県全体としては、2019年から2024年は99.8%と人口減少でした。

 

埼玉県の人口増加率上位3市区町村

  2024年 2019年 増減率
大宮区 126,151 118,032 106.9%
緑区 134,449 126,571 106.2%
西区 95,596 91,492 104.5%

 

 

【千葉県】

千葉県の市区町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

千葉県は流山市が109.9%と関東一都六県でも2位の人口増加率でした。千葉県で2位の印西市も108.5%と高い数字でした。2023年からの1年間の人口増加率では、印西市は全国市町村で3位、流山市は6位だったようです。

www.nikkei.com

千葉県全体としては、2019年から2024年で100.3%で人口増加でした。

 

千葉県の人口増加率上位3市区町村

  2024年 2019年 増減率
流山市 212,711 193,603 109.9%
印西市 111,507 102,780 108.5%
船橋市 322,987 304,979 105.9%

 

 

群馬県

群馬県の市区町村の人口増減マップ2024年の2019年対比 色分け20段階

群馬県では桐生市が人口減少率が91.4%と一都六県の10万人以上の市区町村では一番低かった市です。群馬県全体としては2019年から2024年に96.6%と人口減少でした。

 

群馬県の人口増加率上位3市区町村

  2024年 2019年 増減率
嬬恋村 9,549 9,223 103.5%
吉岡町 22,622 21,897 103.3%
昭和村 7,025 6,988 100.5%

 

 

【一都六県 人口増加率 TOP10】

  2024年 2019年 増加率
東京都 中央区 185,951 163,752 113.6%
千葉県 流山市 212,711 193,603 109.9%
茨城県 つくば市 257,786 235,991 109.2%
千葉県 印西市 111,507 102,780 108.5%
埼玉県 さいたま市大宮区 126,151 118,032 106.9%
東京都 台東区 215,325 201,634 106.8%
埼玉県 さいたま市緑区 134,449 126,571 106.2%
千葉県 船橋市 322,987 304,979 105.9%
東京都 千代田区 69,026 65,218 105.8%
神奈川県 海老名市 141,334 133,629 105.8%

 

東京23区でマンション供給最多 中央区でなにが? “タワマン”が集積 | NHK

 

 

【一都六県 人口減少人数 TOP10】

  2024年 2019年 減少数
神奈川県 横須賀市 371,608 394,048 -22,440
群馬県 前橋市 319,385 336,394 -17,009
茨城県 日立市 163,551 176,223 -12,672
群馬県 桐生市 101,603 110,558 -8,955
千葉県 市原市 267,389 275,852 -8,463
栃木県 栃木市 153,499 160,867 -7,368
栃木県 宇都宮市 513,193 520,157 -6,964
群馬県 高崎市 366,489 373,281 -6,792
栃木県 足利市 139,443 145,868 -6,425
千葉県 銚子市 54,311 60,666 -6,355