これは決まった未来。市町村の人口増減率と潜在扶養指数
前記事 新推計・人口オーナスの続き
訂正 7/4 総人口の減少率のみ間違えました。自治体により少し値が変化しました。
市町村別の人口推計は2018年の前推計※で都道府県別にある。63市町村の2015年~45年の年齢三区分別の増減率を求めた。例えば、今働き盛りの35歳なら65歳の時、その頃の30代は7割位に縮んでおり、それは決まった未来である。
下表は総人口の増減率の順だが、経済活動を直視するなら生産年齢人口の減少がリアルになる(=消費者が減る)。
埼玉県_市町村別の人口増減率ランキング
まず、県全体の総人口は▲10%、子供や現役層が二割減だが、前期高齢者は横ばい、後期高齢者が7割増となる。全体の値は県南の人口多いエリアの影響を受ける。なお、県南との境になる上尾市は県平均に近いものがある。
ランキングの上位組は、子供や生産年齢人口の変化は少なく、(元が少ないためか)高齢層の増え方が大きい。下位組は、子供と現役層がさらに減り、高齢層は既に減り始めているためか緩やか。
一人の高齢者を何人の生産年齢人口で支えるかを示す潜在扶養指数は参考値である。公的扶養は国の政策なので、自治体が負うわけではないから1未満でも平気かも…。むしろ、個々の世帯事情(低年金、単身、介護難民)の方が深刻だが、そこは公的数字には表れない(人口オーナスは前記事へ)。
人口がこれだけ減っても、狭い埼玉県に63市町村は日本一の数である。多すぎだ。
市町村名 | 総人口 | 0-14歳 年少人口 |
15-64歳 生産年齢 |
65-74歳 前期 |
75歳~ 後期 |
生産年齢 ÷高齢者 |
|
全県 | -10.2% | -24% | -23% | -1% | 70% | ||
1 | 戸田市 | 15.8% | 5% | 1% | 57% | 130% | 2.2 |
2 | 吉川市 | 13.6% | -1% | 3% | 19% | 115% | 2.0 |
3 | 滑川町 | 6.9% | -10% | -5% | 32% | 81% | 1.8 |
4 | 朝霞市 | 5.0% | -6% | -8% | 34% | 93% | 2.0 |
5 | ふじみ野市 | 4.3% | -2% | -8% | 18% | 65% | 1.7 |
6 | 志木市 | 3.4% | -4% | -9% | 12% | 75% | 1.7 |
7 | さいたま市 | 1.7% | -12% | -13% | 18% | 93% | 1.6 |
8 | 伊奈町 | 1.7% | -26% | -13% | 23% | 125% | 1.5 |
9 | 川口市 | 1.6% | -9% | -9% | 14% | 67% | 1.9 |
10 | 三郷市 | 0.2% | -4% | -8% | -7% | 74% | 1.8 |
11 | 越谷市 | -0.4% | -12% | -12% | 7% | 77% | 1.7 |
12 | 蕨市 | -1.7% | -4% | -9% | 2% | 44% | 2.1 |
13 | 新座市 | -2.1% | -11% | -14% | 3% | 71% | 1.7 |
14 | 白岡市 | -2.7% | -16% | -17% | 4% | 84% | 1.4 |
15 | 川越市 | -3.3% | -13% | -14% | 1% | 64% | 1.7 |
16 | 和光市 | -4.2% | -12% | -13% | 15% | 73% | 2.5 |
17 | 八潮市 | -4.8% | -23% | -16% | 10% | 77% | 1.7 |
18 | 富士見市 | -7.3% | -17% | -18% | -1% | 63% | 1.7 |
19 | 上尾市 | -11.1% | -28% | -24% | -2% | 71% | 1.4 |
20 | 草加市 | -11.2% | -32% | -27% | 8% | 85% | 1.4 |
21 | 東松山市 | -11.4% | -20% | -25% | -2% | 68% | 1.5 |
22 | 三芳町 | -13.0% | -35% | -31% | -8% | 90% | 1.1 |
23 | 所沢市 | -14.2% | -34% | -32% | -1% | 91% | 1.2 |
24 | 深谷市 | -17.6% | -33% | -30% | -7% | 53% | 1.4 |
25 | 鶴ヶ島市 | -17.7% | -42% | -33% | -7% | 105% | 1.3 |
26 | 桶川市 | -19.0% | -32% | -32% | -14% | 52% | 1.3 |
27 | 坂戸市 | -19.0% | -37% | -31% | -13% | 63% | 1.4 |
28 | 蓮田市 | -20.0% | -32% | -31% | -22% | 45% | 1.3 |
29 | 本庄市 | -20.4% | -39% | -36% | -4% | 51% | 1.2 |
30 | 鴻巣市 | -21.6% | -36% | -36% | -16% | 68% | 1.3 |
31 | 上里町 | -22.8% | -45% | -38% | -0% | 72% | 1.2 |
32 | 久喜市 | -23.0% | -37% | -37% | -16% | 59% | 1.3 |
33 | 入間市 | -23.4% | -44% | -40% | -11% | 76% | 1.2 |
34 | 宮代町 | -23.8% | -30% | -36% | -26% | 41% | 1.2 |
35 | 熊谷市 | -24.5% | -39% | -37% | -14% | 42% | 1.3 |
36 | 日高市 | -25.3% | -45% | -41% | -18% | 67% | 1.0 |
37 | 狭山市 | -25.6% | -42% | -42% | -24% | 70% | 1.1 |
38 | 春日部市 | -25.8% | -42% | -40% | -21% | 57% | 1.2 |
39 | 羽生市 | -26.0% | -43% | -39% | -13% | 40% | 1.2 |
40 | 加須市 | -29.0% | -46% | -43% | -15% | 50% | 1.2 |
41 | 北本市 | -29.5% | -53% | -46% | -20% | 62% | 1.0 |
42 | 松伏町 | -30.7% | -52% | -47% | -18% | 72% | 1.1 |
43 | 美里町 | -30.7% | -36% | -47% | -21% | 27% | 1.0 |
44 | 飯能市 | -30.7% | -51% | -47% | -22% | 56% | 1.0 |
45 | 杉戸町 | -31.6% | -52% | -47% | -24% | 58% | 1.0 |
46 | 嵐山町 | -33.3% | -56% | -48% | -22% | 39% | 1.0 |
47 | 幸手市 | -33.4% | -47% | -47% | -31% | 40% | 1.1 |
48 | 秩父市 | -35.4% | -46% | -46% | -26% | 2% | 1.1 |
49 | 行田市 | -36.2% | -53% | -51% | -24% | 37% | 1.0 |
50 | 寄居町 | -37.5% | -55% | -52% | -30% | 33% | 1.0 |
51 | 毛呂山町 | -40.2% | -61% | -55% | -29% | 40% | 1.0 |
52 | 横瀬町 | -41.8% | -59% | -55% | -39% | 15% | 1.0 |
53 | 川島町 | -42.3% | -65% | -59% | -37% | 47% | 0.8 |
54 | 小川町 | -42.7% | -60% | -59% | -42% | 33% | 0.8 |
55 | 神川町 | -43.3% | -66% | -59% | -28% | 31% | 0.9 |
56 | 長瀞町 | -46.0% | -70% | -61% | -41% | 8% | 0.7 |
57 | 越生町 | -46.5% | -70% | -64% | -37% | 33% | 0.7 |
58 | 吉見町 | -47.0% | -68% | -66% | -38% | 53% | 0.8 |
59 | 皆野町 | -47.5% | -61% | -59% | -37% | -12% | 0.9 |
60 | 鳩山町 | -48.0% | -74% | -70% | -53% | 48% | 0.5 |
61 | ときがわ町 | -49.5% | -68% | -68% | -44% | 26% | 0.6 |
62 | 小鹿野町 | -54.7% | -75% | -70% | -39% | -9% | 0.6 |
63 | 東秩父村 | -56.1% | -78% | -73% | -52% | 1% | 0.6 |
※男女・年齢(5歳)階級別データ--『日本の地域別将来推計人口』(平成30(2018)年推計)
雑感。
コロナ禍を経てExcelのスキルが落ちた。64枚のシートからのデータ抽出にてこずった(>_<)。マクロを組もうとしたらかなり忘れていた。式でやったら、シート名文字列に問題があるらしくて参照エラー。ネットで解決を探すハメに。
=INDIRECT("'"&B14&"'!i5") こんな式になった。'' が小さくて読めね( ゚Д゚)
まさかチャットGPTで聞けばよかったか?
次のマイクロソフトOffice製品にはチャットGPT機能へ接続する。Excelはデータ表を指定して分析レポートや最適なグラフを描かせるだろう。新バージョン発表まではPCの更新はまつ。
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