県庁所在地の基礎生活費
日経新聞WEB版に「地方移住，こんなはずでは，増える支出に落とし穴」という記事が出ています。内容は推して知るべし。生活費が安くなるからと移住したもの，光熱・水道費や自動車関連費がかさんで，かえって支出が増えてしまった，という体験談です。 そうですねえ。東京からの移住の場合，住居費は確実に安くなるでしょうが，光熱・水道費は上がりそうです。田舎はプロパンガスが多いですが，都市ガスより高いですからね。水道も，維持費の関係で田舎では割高です。自動車の費用は言うまでもません。公共交通網が発達している東京と違って，地方では車は必須です。維持費がバカになりません。 データで総決算の比較をすると，どうなるでしょう。『家計調査』に，2人以上世帯の年間支出額平均が47都道府県の県庁所在地別に出ています。2020年のデータは，コチラの統計表です。私は，①住居費，②光熱・水道費，③鉄道・バス費，④自動車関連費の4
40代前半男性の所得中央値
2017年の『就業構造基本調査』の結果が公表されました。昨日の14：30でしたが，私は10分ほど前からパソコンの前にへばりついて，今か今かと待っていました。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/index.html このブログでは幾多の官庁統計を分析していますが，『就業構造基本調査』は最も活用しているものの一つです。この調査の目玉は有業者の所得を調査していることで，所得をキーにしたクロス集計表も多数アップされています。性別・年齢層別の所得分布，所得階層別の未婚率など，いろいろなことを明らかにできます。 本調査でいう所得とは，「賃金，給料，手間賃，諸手当，ボーナスなど過去１年間に得た税込みの給与総額」をいいます（用語解説）。税引き後の年収とは区別される概念です。 私は，2017年のデータが公表されたら，今の自分の世代の所得がどうなっているかをまず明
劣悪な労働条件による離職
労働者の離職理由には，さまざまなものがあります。前に，ニューズウィーク記事にて，正社員の離職理由の内訳を年齢別に示した図を紹介したことがありますが，ライフステージごとの色が実に出ています。 http://www.newsweekjapan.jp/stories/business/2015/09/post-3920.php 若者で最も多いのは，「労働条件が悪かった」という理由です。若者を使いつぶすブラック企業がはびこっている状況を思うと，さもありなん。今回は，この部分に焦点を当て，データをちょっと掘り下げてみようと思います。 まず，この理由による離職者は，数でみてどれほどいるか。2012年の『就業構造基本調査』によると，2011年10月から2012年9月の1年間において，「労働条件が悪かった」という理由で離職した正規職員は28万9千人となっています（20～50代）。 http://www.s
この10年間で増えた産業，減った産業
8月1日の記事では，「この10年間で増えた職業，減った職業」を明らかにしました。今回は，その産業バージョンです。 職業と産業は別個の概念で，「最近，この業界は・・・」というとき，多くは産業区分が想定されています。 参照したのは，『国勢調査』の産業小分類統計です。先日公表された，2015年調査の速報結果では，253の産業の就業者数が集計されています。これを，10年前の2005年の数値と照合してみました。 http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2015/kekka.htm たとえば，保育所や児童養護施設といった児童福祉事業で働く就業者は，2005年では63万5087人（①）でしたが，2015年では90万2000人（②）に増えています。増加率にすると，（②－①）／①＝42.0％，4割の増となります。共働き世帯が増えていることもあってか，増えていますね。 同じやり方
保育所在所率と虐待相談率の相関
2014年5月9日の『日経ＤＵＡＬ』に，県別の共働き世帯率と乳幼児の虐待相談率の相関を出した記事を寄稿しました。この手のデータが珍しいからか，読んでくださる方が多いと聞きます。
パソコンを持たない若者
私は大学で調査統計の授業（3年生対象）を持っていますが，エクセルで簡単な棒グラフを作れない学生さんが結構いることに驚いています。 話を聞くと，「エクセルなんて，1年時のコンピュータ活用の授業以来，全然開いていない。きれいさっぱり忘れた」とのこと。それどころか，パソコンに触れることもあまりないのだそうです。じゃあ，彼らの生命線ともいえるネットはどうしているのかというと，言わずもがなスマホなどの小型機器です。仲間との通信，買い物，情報収集などはこれで十分。 私などはその逆で，ケータイもスマホも持ちませんが，卓上のパソコンは必需品です。ネットはスマホでもできますが，私は目が悪いので，小さい画面はきつい。それに生業であるデータ分析や原稿執筆は，パソコンでないとどうにもなりません。 私は，若者のデジタル事情について興味を持ち，データで実態を明らかにしてみました。国際比較によって，わが国の状況を相対化
県別大学進学率の規定要因
昨年の9月12日の記事では，都道府県別の大学進学率を出したのですが，この記事を見てくださる方が多いようです。地方出身の方（私もそう）にすれば，日頃の実感が数値化された，ということでしょうか。 また，各県の進学率は県民所得と非常に強く相関していることも知りました。大学進学率の都道府県差は，生徒個々人の意向や能力の差ではなく，外的な条件の違いに由来する教育機会の不平等の表れであることもうかがえます。わが国の大学の高学費・都市部偏在を思うと，さもありなんです。 ところで，各県の大学進学率と強く関連しているのは，県民所得のような経済指標だけではありません。今回は，他のメジャーな要因をも考慮した分析をしてみようと思います。 私は，47都道府県の大学進学率の要因として，県民所得の他に２つを考えました。高学歴人口率と大学収容力です。地域に大卒人口が多いことは，子どもの進学をプッシュするクライメイト要因に
生徒のコンピュータスキルの国際比較
前回は，わが国の高校生のICT利用度が国際的にみて著しく低いことを明らかにしました。ここでいうICT利用とは，自宅のコンピュータを使ったものであり，ケータイやスマホ等の小型機器を介したものは除かれます。 そうである以上，わが国の高校生のコンピュータスキルはどうなのか，という懸念が持たれます。前回と同様，PISA2009のデータを用いて，この点を吟味してみましょう。 PISA2009の生徒質問紙調査では，対象の15歳の生徒（日本は高校1年生）に対し，「コンピュータで次のことがどれくらいできるか」と尋ねています。 情報化が進む現在，身につけておいて損はないスキルばかりです。いや，見方によっては，学生のうちに習得しておくべき必須のスキルであるともいえましょう。これらの5つの項目への反応を合成して，生徒のコンピュータスキルを測る尺度をつくってみます。 1という回答には4点，2には3点，3には2点，
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県別・性別の大学進学率（2015年春）