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はてなキーワード: 政府統計とは
と主張するのも逆に約50%を占める大学や短大・高専を透明化してると言えるんじゃないの？
あと「就職率」って言ってるけどもしかしてこれ「有効求人倍率」の事？
就職率は就職氷河期世代が0.49倍 (1999年)でリーマン・ショック世代が0.45倍 (2009年)な
そしてリーマン・ショック世代の最も低いときは0.42倍(2009年8月)で、就職氷河期世代の0.47倍(1999年7〜9月)
https://www.mhlw.go.jp/www2/info/hakusyo/000627/000627-1-1.htm
有効求人倍率は1999年平均で0.48倍となり、比較可能な1963年以降で最低となった。四半期別にみると、1999年１～３月期0.48倍の後、４～６月期、７～９月期0.47倍と過去最低水準の後、10～12月期は0.49倍、2000年１～３月期0.52倍と上昇し、６四半期ぶりに0.5倍台となった
似ているようで全く別の指標なんだけど
よもやよもやだ！君の怒り、確かに受け止めた！だが、人を侮辱し貶める物言いは断じて良くない！国や人々を丸ごと罵っても、真の問題は一寸も解けん。悪と戦うなら、理と事実で切り結べ！それが俺の流儀だ！
好き
嫌い
やるべきこと
「敵味方」で熱狂を作る手口は確かにある。だからこそ、名前や属性ではなく、政策の効果・コスト・手続きで語れ。怒りは燃料だ。だが理性という鞘に納め、品位を保って斬れ！
企業で中堅社員（30代、40代）がいないみたいなニュースを見かけるが、労働市場に中堅社員がいないのか？と疑問に思ったので調べてみた。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keitai/03/kekka5.html
・非正社員は40代が高い（30代と比べると5%、50代と比べると4%の差）
・40代の人口は約1500万人前後なので30代、50代と比べて60〜80万人くらい非正社員が多いという感じか？
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003448237
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/tokusyu/20jdss/dl/gaikyo.pdf#page=31
地域や業界によって30代、40代の人口が偏っているわけではなさそう。
これらのデータからざっくり考えると、企業によって偏りがある感じなのかな？
統計の知識もないし、頭も良くないので、専門家の人がいたら教えてクレヨン。
■AIに聞いたら
キャリアの分断が起き、層が薄くなる。
と、いうことらしい。
母数が少ないというわけではないようだ。
少子化→労働力減→労働力維持のためには労働参加率（特に女性・高齢者）の引上げが不可欠。しかし女性の就労拡大は「仕事と子育ての両立」を前提とし、そのためには職場近接性（／通勤負担の軽減）や保育サービス、住まいの確保が重要。ところが都心（特に東京23区中心部）の住宅価格・地価は非常に高く、一般の子育て世帯が都心に住めない現実がある。結果として「都心で働く ⇄ 都心に住めない ⇄ 長距離通勤・子育て負担増 ⇄ 出生率低下」という負のループが生じ、政策的にトレードオフ（＝トリレンマ）を生んでいる。以下、事実・統計と研究結果で裏付けます。
2024年の出生数は約 686,061人（68.86万）、合計特殊出生率（TFR）は 1.15 と過去最低を更新。自然増減は大幅なマイナス（多死少子）。
女性の就業者数・参加は増加傾向にある（近年の女性の15〜64歳就業率は70％台に上昇し、M字カーブは薄れている）。政府統計でも女性雇用者数は増加。労働参加率を上げることで労働供給の減少をある程度相殺できる。
保育所等の利用定員は約 3,030,000 人規模（定員充足率は約88%前後）。待機児童は年により減少傾向だが地域差は大きく、地域によっては依然として保育の受け皿不足が存在する。
中央・都心部（東京23区中心）の**分譲マンション平均価格は1億円台（例：2024年は約1.12億円）**と高水準で、一般的な子育て世帯が手軽に都心居住できる水準ではない。地価上昇も続いている。
職場と居住地の距離（通勤時間）は世帯の時間配分に影響を与え、長時間通勤は家事・育児時間を圧迫する。複数の研究で、職場近接やテレワークの導入が出産・就業継続に好影響を与える可能性が示唆されている。
日本は「少子化で労働力が減る → 労働化率を上げる必要がある → 労働化率向上は仕事と子育ての両立が前提 → その両立に都心居住（職場近接）や保育・柔軟な働き方が寄与する」が現実。だが都心の住宅コスト上昇が多くの若い世帯の都心居住を阻み、長時間通勤や育児負担を生み出しているため、ここに放置されたままでは「労働参加率を上げても出生率は回復しない」おそれがある――これがトリレンマの本質です。政策は（A）保育・働き方、（B）住宅政策、（C）雇用の地域分散を同時並行で扱う必要があります。
俺の仕事でのAIの使い方を書くので、意見が欲しいです。(この使い方は良くないよ、とかこういう使い方おすすめだよ、みたいなやつ)
中堅サラリーマン。たまに現場で接客もする、商業施設運営の部門マネージャー。
貸与PCは通信制限によりファイルのアップロードが基本できないので、データを投げるなら基本はcsvの生文字列直貼り(もちろん日付と数字の羅列とかそういうもの)
会社からは、個人情報や機密をAIに投げるなとだけ御触れが出ている。自腹のChatGPT使ってる人は自分以外にも複数人確認。あとシステム部に申請してPythonとVSCode入れてもらってる。
なにか課題があるとき、断片的に自分の中に浮かんでいる考えを整理したりアクションを計画するために使う。
「2階トイレだけクレームが多いな、担当者の問題か？」「注意喚起するか？」「手を抜きにくい仕組みづくり」「担当をもっとローテーションする？」
みたいな思いつきを羅列して、やるべきことの順序を整理してもらう。
業務システムから出る帳票のCSVがyyyymmdd.csvで、日付ごとのレポートしか出ないけど、ひとつのデータに統合したいとき、ガッチャンコさせるPythonを書いてもらった。
コード自体は全く持って読めないけど、長くPCオタクとしてトラブルシューティングしてきたのでどんな処理がされてるのか、どんな情報が必要なのかはリテラシーの延長でなんとなく理解できる。
「コードの最初のほうで統合元csvのパスを指定するくだりがあるはず」ぐらいの解像度。
あと多分これパワークエリとかでもできそうな気がするんだけど、我流でOffice触ってきたからいままで使うタイミングなくて、最近やっとひとが作ったステップを恐る恐るいじったりするようになった。もちろんChatGPTとお話しながらだけど。
ExcelのVBAもChatGPTに書いてもらったりする(共同編集のファイルでセルの変更履歴をセルのノートに残すとかその程度)。
VBAの仕組みというか構造の理解がまだまだ浅くて、言われたものを言われた場所に全コピペするだけ。エディター？の画面も真ん中のフィールドでCtrlVする以外触ったことない。
外国籍で在留資格が家族ビザの場合の就労制限、みたいに、マニアックな条件の人の面接中に瞬間的にその場で質問するとか。基本的な知識はもちろんあるけど、この手のものって条件分岐が多すぎてとっさに出てこないこともある。
もちろん後からソースをあたって裏取りはするが、その場で相手の就労をイメージできるので役立つ。
ある売上情報の傾向から発想を得たり推測を立てたとき、それを検証するための統計とかがないか聞く。
「◯◯を▲▲で✕✕な調査ない？」とか聞くとちょうどいい感じの政府統計とか見つけてくれる。
どうしても仕事の気分が出なくて15分くらいサボりたいとき、自作PCの構成の相談に乗ってもらってる。
帰宅後に自作マスターの友人(知識披露大好きマン)にその構成を投げて答え合わせとブラッシュアップしたり、友人の意見をChatGPTに投げたりしてる。
冷蔵庫の在庫を投げて晩飯のレシピの相談をしていた時期もあったが、大抵おいしくないので定番メニューのレシピを復習したいとき以外相談しなくなった。
政府統計でもコロナワクチン打ち始めてから人口減が加速してるのは出てるのよ。
https://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.html
多分統計って言われてもコロナワクチン打つような人たちはなにか分からないと思うし、そう言う人たちに統計を説明するのって難しいけど、統計だいたいの場合正しいと思ってもらったらいい。(精確には違うんだけど君たちは理解できないから)
つまりコロナワクチンをうつと死ぬ確率が上がるわけ。五年で50万ぐらいの減少だったはずが300万人ぐらい減ってる。つまり年間50万ぐらい余計に死んでる可能性が高い。これくらいの計算だとお前らバカは死ぬまで気づかないから人口減らすにはちょうどいいんだろうね。
了解しました。2023年の日本車主要メーカー（トヨタ、ホンダ、日産、スバル、マツダ、三菱）が米国内で販売した自動車の生産国別販売台数を調査します。
また、信頼性の高い公的資料（政府統計、業界レポート、企業発表など）を優先的に参照し、可能な限り正確なデータを取得します。
2023年の米国販売台数2,248,477台 [^1] のうち、約122.9万台が米国内生産 [^1]。
カナダ生産車は約33万台、メキシコ生産車は約13万台、残る約55万台が日本生産、その他約1万台（オーストリア製のスープラ等）と推定されます [^2]。
米国販売1,308,186台 [^3] のうち、約101.8万台が米国製 [^3]。
カナダ生産車は約19万台、メキシコ生産車は約10万台と推定され、日本からの輸入車はごく少数（数千台規模）でした [^4]。
米国販売898,796台 [^5] のうち、約60.6万台は米国内生産 [^5]。
残り約29.3万台の多くはメキシコ工場からの輸入で、日産のメキシコ生産車の約43%にあたる約26.8万台が米国向けとなりました [^6]。
日本生産車の米国向けは約2～3万台程度で、カナダ生産車はありません。
米国販売632,083台 [^7] のうち、350,820台が米国インディアナ工場製 [^7]（アウトバックやアセント等）。
それ以外の約28.1万台は日本の群馬製作所製（フォレスターやクロストレック等）であり、カナダ・メキシコ生産分はゼロです。
米国販売363,354台 [^8] のうち、米国アラバマ新工場製が71,085台 [^8]（CX-50）。
約10万台はメキシコ生産（CX-30や一部Mazda3）と推定されます [^9]。
残る約19万台強は日本本社工場製（CX-5やCX-90等）で、カナダ生産分はありません。
2023年米国販売は約8.5万台（前年比ほぼ横ばい）でした。
このうち米国・カナダ・メキシコ生産車は皆無で、全量が輸入車です。
主力のアウトランダーやエクリプスクロスは日本製、サブコンパクト車ミラージュはタイ生産であり、**約7万台が日本製、約1.5万台がタイ製**と見られます [^10]。
三菱は2015年に米国工場を閉鎖しており、現在米国販売車は全て海外生産となっています [^10]。
| メーカー | 米国生産 | カナダ生産 | メキシコ生産 | 日本生産 | その他 |
| ---------- | ------------ | -------------- | ---------------- | ------------ | ---------- |
| トヨタ | 1,229,534台 [^1] | 約330,000台 | 約130,000台 | 約550,000台 | 約10,000台 |
| ホンダ | 1,018,262台 [^3] | 約190,000台 | 約100,000台 | ~5,000台 | 0台 |
| 日産 | 606,181台 [^5] | 0台 | 約268,000台 [^6] | 約24,000台 | 0台 |
| スバル | 350,820台 [^7] | 0台 | 0台 | 約281,000台 | 0台 |
| マツダ | 71,085台 [^8] | 0台 | 約100,000台 | 約192,000台 | 0台 |
| 三菱 | 0台 | 0台 | 0台 | 約70,000台 | 約15,000台 |
[^1]: [2023年米国市場自動車販売統計 - ジェトロ](https://www.jetro.go.jp/ext_images/biz/areareports/2024/cefc3e73821250cb/t01.pdf#:~:text=%E5%90%88%E8%A8%88%202%2C332%2C262%202%2C108%2C457%202%2C248%2C477%206,4)
[^2]: [2023年メキシコ自動車産業（1） - ジェトロ](https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/c4f0c3d2a927ab5e.html#:~:text=%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%20%20414%2C952%20%20467%2C542,3)
[^3]: [ホンダ四輪車生産・販売・輸出実績 2023年度](https://global.honda/jp/news/2024/c240425.html#:~:text=2023%E5%B9%B4%E5%BA%A6%20%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%202024%E5%B9%B43%E6%9C%88%E5%BA%A6%20%E5%9B%9B%E8%BC%AA%E8%BB%8A%20%E7%94%9F%E7%94%A3%E3%83%BB%E8%B2%A9%E5%A3%B2%E3%83%BB%E8%BC%B8%E5%87%BA%E5%AE%9F%E7%B8%BE)
[^4]: [日産メキシコ輸出台数 - ジェトロ](https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/c4f0c3d2a927ab5e.html#:~:text=5%2C219%E5%8F%B0%E3%81%A742.2%EF%BC%85%E3%80%82%E6%97%A5%E7%94%A3%E3%81%AF%E4%B9%97%E7%94%A8%E8%BB%8A%E3%83%BB%E3%83%90%E3%83%B3%E3%81%8C37%E4%B8%87610%E5%8F%B0%E3%81%A760.2)
[^5]: [スバル米国生産台数 - ジェトロ](https://www.jetro.go.jp/ext_images/biz/areareports/2024/cefc3e73821250cb/t01.pdf)
[^6]: [三菱米国市場販売データ](https://www.goodcarbadcar.net/mitsubishi-us-sales-figures/)
36歳独身男。163cm/50kgの貧弱もやしなんだが、食費が家計を圧迫していてつらい。
政府統計によると30代半ばの独身(一人暮らし)男性の食費は4万円前後/月らしいんだが、
たいした給料もらってないのにその倍近くかかっている。
これだけ見ればどんな高級外食を繰り返してるんだと思われるかもしれないが、お高いレストランなんてまったく行かない。チェーン店ばかりだ。
たとえばパスタは乾麺400～500gを茹でて一食で食べてしまうし、
一人暮らしなのに米10kgが1ヶ月もたない。
回転寿司に行けば20皿～、マックに行けばバーガー4～6個は食べてしまう。
このせいでちょっと外食すると2～3000円はかかってしまう。
よくあるアドバイスで「腹八分目にしろ」ってのがあるが、これでも満腹より手前で止めてるんだ。
かといってフードファイターみたいな路線に振り切れるほどじゃない。
4kg5kgを一回に食べるのはさすがに無理だ。
代謝が良すぎるのか吸収効率が著しく悪いのか（ぜんぜん太らないので）、
ただただ「普通の人よりもめっちゃ食べないと足りない」人間なのだ。
食にまったく興味がないわけじゃないが、別にグルメってわけでもないし、
（いまのところ乾麺パスタくらいしか思いつかないが流石に飽きてきた…）
「これさえ食べれば大丈夫」って忍者の丸薬みたいなものがほしい……。
（追記）思ったよりいっぱいトラバやブコメもらっててありがたい。目についたものに返答します。
・嘘では？
嘘じゃないよ…
う～ん、小学生の頃から「余ってるぶん食べていいよ」って言われて残ったおかずおかわりで全部食べたりしてたな
・一日の食事は？
自炊パターンでざっくり一例だと、朝：野菜ジュースと菓子パンとマルチビタミンサプリ、昼：チキン南蛮弁当2個とサラダ、夜：牛乳とご飯3合にレトルトカレー2袋（カレーを節約しながら食べる）みたいな
・一般的な量にしたらどうなるの？
「足りね～」ってめちゃめちゃお腹へる。今のところダイエットも必要ないと思って長期的にやったことはない
・下痢がちでは？
毎日ウンコはモリモリ出る（下痢だったりユルかったりはしない）
・糖尿病では？
精密検査は受けてないけど会社で受けてる健康診断では尿で引っかかったことない
・胃下垂では？
俺はこれなのかなってなんとなく思ってる。村上春樹の本に胃下垂でめっちゃ食べる女の子出てきたよね
・寝てる？
・高血圧？
血圧は低め（75・95くらい）
・病気では？
[B! 統計] ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
ここでブクマカが年齢別にも出さないとって言いながら誰も自分で調べる気はなさそうだったので調べてみた
元にしたデータはこれ
年齢と収入が両方入ってるデータがこれしか見つからなかったから、元記事だと有業者なのにこっちは単身世帯の世帯主のデータになってるみたいだけど許して
政府統計ちゃんと見たことないのでもっといいデータを知ってる人は教えてください
| 100万円未満 | 100～199万円 | 200～299万円 | 300～399万円 | 400～499万円 | 500～699万円 | 700～999万円 | 1000万円以上 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15～19歳 | 80.7 | 93.1 | 92.5 | ... | ... | ... | ... | ... |
| 20～24歳 | 78.1 | 80.5 | 63.1 | 83.0 | 77.6 | ... | ... | ... |
| 25～29歳 | 61.2 | 75.8 | 67.7 | 72.7 | 74.4 | 69.5 | 41.9 | ... |
| 30～34歳 | 78.8 | 66.1 | 69.0 | 72.8 | 67.6 | 67.2 | 70.6 | ... |
| 35～39歳 | 69.0 | 55.8 | 71.9 | 78.5 | 50.5 | 61.9 | 88.5 | 59.0 |
| 40～44歳 | 36.6 | 57.9 | 58.2 | 61.2 | 50.7 | 64.5 | 78.7 | 76.8 |
| 45～49歳 | 51.0 | 39.7 | 43.3 | 47.1 | 51.3 | 60.5 | 60.3 | 85.1 |
| 50～54歳 | 34.6 | 41.9 | 39.9 | 43.3 | 34.0 | 46.0 | 42.4 | 27.2 |
| 55～59歳 | 32.8 | 31.9 | 34.2 | 29.6 | 25.6 | 34.8 | 42.1 | 36.5 |
| 60～64歳 | 21.3 | 20.0 | 30.3 | 26.3 | 31.2 | 23.0 | 48.8 | 36.4 |
| 65～69歳 | 9.6 | 16.3 | 20.5 | 20.1 | 17.6 | 19.0 | 32.1 | 19.6 |
| 70～74歳 | 5.1 | 12.1 | 12.8 | 19.5 | 11.3 | 13.7 | 21.8 | 5.5 |
| 75～79歳 | 5.5 | 4.9 | 14.0 | 8.3 | 28.9 | 24.6 | 3.0 | - |
| 80～84歳 | 1.7 | 4.9 | 6.1 | 8.1 | - | 20.0 | - | 3.1 |
| 85歳以上 | 0.7 | 2.0 | 2.0 | 7.5 | 7.5 | - | 7.1 | ... |
簡単に言えば、最低賃金で働く労働者（≒底辺労働者）は一家を支える必要は無かった。そして人々の暮らしは、今よりも給与も高く物価は安く負担率は低かったので、今より良かったと思われる。
最低賃金が、その金額で働く人が生活を支えるということを想定していなかったし、それでも良かったんだよ。
最低賃金水準の金額で主婦層などが働いても、それは家計を支えると言うより自分の自由に使えるお金を稼ぐため、みたいな時代。
そういった人を想定していたから、最低賃金は低く抑えられていたし、抑えていても大黒柱の給与は十分に高かったから今ほどは社会問題にならなかったんだよ。
| 年 | 最低賃金 | 給与平均 | 給与中央値 |
|---|---|---|---|
| 1997 | 603円 | 664万円 | 545万円 |
| 2022 | 961円 | 443万円 | 366万円 |
| 2022(物価調整) | 769円 | 354万円 | 293万円 |
（出典はいずれも政府統計や白書から。民間の調査だと微妙に数字がズレますが似たようなもん）
そして、日本の物価は全然上がってないデフレだデフレだと言われますが、それでもわずかには上昇していて、95年から考えると、それでもおおよそ1割から2割上がっている。購買力という事で考えると、ここから更に2割引、0.8掛けで考える必要があるわけですよ。それが三行目の物価調整後の値になる。
さらに、国民負担率は、97年は約35%だったのに、現在は48％になっているとかも本当なら考える必要があります。まぁこれは法人税なども入るから直接その値で給与を割ればいいと言う話でもないけど、97年当時、1人の大黒柱が働いて得た給与の暮らしを、今、家族2名で働いてようやく同等になるかどうか、ぐらいになってるんだよね。
ご存じの通り平均はこれだけど、実際には男女で格差があるため、女性側は最低賃金水準で働いているケースが多い。また先ほどの表の値は正社員における値なので、パート従業員など非正規を入れるともっとガクンと下がる。
そして、最低賃金の仕事の意味は様変わりし、趣味のお金を稼ぐため、とかではなくて、働いている人の賃金を合算してようやく暮らしを成り立たせる状況になっている。
結果、当時よりも最低賃金の設定が、経済や世の中や日々の暮らしぶりに与える影響が大きくなっていると言える。給与が十分に高ければ、最低賃金なんか上げたところで高校生バイトがもらえるお小遣いが増える程度の話で注目を集めることはなかったはずだ。
さらに、貧富の格差を表すジニ係数というものがある。これは当初所得ジニ係数と再配分後ジニ係数というのがあって、再配分後ジニ係数というのは、税金や給付などによって補正された後の値になるから、給与の格差は表さない。
なので所得格差をストレートに表しているのが当初所得ジニ係数なんだけど、これが97年は0.35だったのに対して、現在は0.56にまで広がっている。もちろん最終的には税やらの調整で緩和されているから問題ないと言う議論はあるけど、この再配分というのはマイナスをゼロに戻すようなもの。
単純に目に見えて豊かさを感じるのは直接給与の金額なわけで、昔よりもみんな最低賃金に注目せざるを得なくなっていると言うわけだ。
大嘘に決まってるじゃん
日本の報道がうんこだからCOVID-19関連は海外のニュース見てたけどこうだぞ
今回のONSの分析では、両地方とも最困窮地域での死亡率が非常に高いことがわかった。イングランド全体における10万人当たりの死亡者数は81.9だが、困窮指数が高い地域順に見ると、128.3、124.8、114.5、88.3、80.3、73.2、71.8、70.3、67.0、58.8で、最困窮地域では最も恵まれた地域の2倍以上高いことが明らかになった。一方、ウェールズ全体における10万人当たりの死亡者数は67.6だが、困窮指数が高い地域順では109.5、78.5、64.2、50.5、57.5で、イングランドと同様に困窮度の高い地域の死亡率が圧倒的に高い。
イングランドでの具体的な地域について見て行くと、ロンドンでの10万人当たりの死亡者数は137.6と極めて高い。とりわけ突出しているのはブレント210.9、ニューアム196.8、ハックニー182.9、ハーロウ178.0、ハーリンゲイ177.9。これに対し死亡率が低いのは、シティ・オブ・ロンドン42.6、リッチモンド・アポン・テムズ85.4、カムデン89.7、ベクスリー91.6、キングストン・アンド・チェルシー92.8となっている。
ただ中心部であり金融センターとなっているシティ・オブ・ロンドンの2020年の居住人口は7,561人と推計されているので、多くが20万人から30万人規模の人口をもつ他の32自治区とは区別して解釈する方がよいと思われる。さらにこれらの地域の中には、例えばハーリンゲイのように有数の高級住宅街と最困窮地域とが隣接している地域があることにも留意したい。
ロンドン以外の地域で10万人当たりの死亡者数最も高いのは、イングランド北西部のサルフォードで199.6。以下、西ミドランズのウォルソール159.1、ヨークシャー北部のミドルズブラ148.3、バーミンガム144.1、リバプール140.2だった。これに対し死亡率が低いのは、イングランド南東部のヘイスティングズ8.9、東部リンカシャ―にあるグリムズビー14.1、ノーウィッチ23.0、リンカーン29.5、プリマス33.5となっている。
海外からの留学先として人気のあるオックスフォードは66.0、ケンブリッジは66.1だった。この両地域は大学を中心に独自の社会・文化が形成され、共通点も多いが、死亡率までが近似していることが注目される。この数値にも、コロナ関連死亡率と社会経済状況との関連が表れていると言えそうだ。
なお、ONSが発表した同期間のデータには、新型コロナを含む全てに起因する死亡者数と10万人当たりの調整死亡者数も記載されているが、イングランドでは困窮指数が高い地域順に466.2、431.4、387.7、342.5、320.0、299.7、290.1、279.5、271.0、242.6で、やはり困窮度が高いほど死亡率が際立って高い。さらにウェールズでも412.5、364.4、294.7、267.8、261.7と同様の状況が明らかになっている。
【イギリス】政府統計局、新型コロナ関連死亡率は最困窮地域で2倍。格差影響が浮き彫りに
https://sustainablejapan.jp/2020/06/20/uk-covid-19-mortality-rate/51049
元増田やそれを肯定する増田見てるとやっぱ競争は悪という結論にしかならん
サンデルは正しいわ
https://toyokeizai.net/articles/-/607518
「この29万2214件の結婚について、男性の年齢でみると最も成婚件数が多かったのは27歳の男性でした（図表1）。
27歳がピーク（最頻値）年齢と聞いて、「2020年の男性の平均初婚年齢は31.0歳なのにどうして4歳も若いの？」と思った方が多いかもしれません。しかし、平均初婚年齢は高齢化社会における高齢者の結婚の発生によって、4歳も引き上げられているのです。
政府統計で確認できる2015年以降、結婚のピーク年齢が動いているわけではなく、一部の高齢者の結婚で平均年齢が大きく引きあげられていることに気がつかねばなりません。」
コロナ「みなし入院」の大半、保険金の対象外に…生保協会に金融庁が要請
https://news.yahoo.co.jp/articles/e66f948a8fe584a8dc3b2d010087e589047eab8d
金融庁は１日、新型コロナウイルス感染者に支払われる医療保険の入院給付金を巡り、支払い対象者の見直し検討を生命保険協会に要請した。生保各社は対象者を高齢者らに限定する方針で、支払い対象は約７割減る見通しだ。
要請は感染者の全数把握見直しを踏まえた。各社は今後、支払い対象を〈１〉６５歳以上の高齢者〈２〉要入院〈３〉薬剤投与などが必要な患者〈４〉妊婦――のいずれかにあてはまる感染者に絞り込む方向で調整する。９月下旬頃から変更し、軽症者は対象外となる見込みだ。
以上引用
新型コロナウイルスの感染が拡大し始めたときには約款を拡大解釈してまで支払いをし、
それをアピールしてきたのに実際に「みなし入院」での支払金額が嵩んでくると
全数把握見直しを踏まえるという意味不明なこじつけで支払を取りやめるのはどう考えても非合理的。
全数把握見直しは保健所等の負荷を踏まえ、疫学統計的に全数を把握しなくても傾向は追えるという政府の判断だという理解。
第2類が第5類になったというタイミングならまだわかるが、単なる政府統計の方針の違いで
保険契約者が得られる便益がコロコロ変わるのはどう考えてもおかしい。
そもそも今回の新型コロナウイルス感染症に対する取り扱いは約款からは若干無理のある解釈をして諸々の支払をしてきたと聞いている。
約定されている支払要件が保険会社（もっといえば保険会社の偉い人達）の気分で変わるなんてありえない。本当に先進国か。
感染者数も支払額も少ない、絶対安全な時期には色々拡大解釈して支払って、
感染者数も支払額も多くなると物怖じして支払わなくなるのは、随分都合がいい。
不正受給が疑われるなら不正受給を洗い出して支払わなければいいだけ。ちゃんと仕事しろよ。
現場がどうやって医療保険を売ってきたか知っているのだろうか。
「新型コロナウイルス感染で、入院とまではいかなくてもしばらく自宅療養で働けなくなる。
実際医療保険契約者のボリュームゾーンは現役世代だし、その世代がもっとも保障を必要としていると思う。
それがなぜ「〈１〉６５歳以上の高齢者〈２〉要入院〈３〉薬剤投与などが必要な患者〈４〉妊婦」になるんだ？
おかしいと思わないのか？
自宅療養で働けない非正規雇用の人たちはどうなる？個人事業主はどうなる？
陽性になって社会に出られないなら全数把握であろうがなんであろうが一緒だろう。
入院したいけどできない人は？好きで自宅にいるわけじゃない人もいるだろう。
普段支払能力をアピールしているのはなんのためだ？何を支払う能力なんだ？
ソルベンシーマージン比率は飾りか？
今回のONSの分析では、両地方とも最困窮地域での死亡率が非常に高いことがわかった。イングランド全体における10万人当たりの死亡者数は81.9だが、困窮指数が高い地域順に見ると、128.3、124.8、114.5、88.3、80.3、73.2、71.8、70.3、67.0、58.8で、最困窮地域では最も恵まれた地域の2倍以上高いことが明らかになった。一方、ウェールズ全体における10万人当たりの死亡者数は67.6だが、困窮指数が高い地域順では109.5、78.5、64.2、50.5、57.5で、イングランドと同様に困窮度の高い地域の死亡率が圧倒的に高い。
イングランドでの具体的な地域について見て行くと、ロンドンでの10万人当たりの死亡者数は137.6と極めて高い。とりわけ突出しているのはブレント210.9、ニューアム196.8、ハックニー182.9、ハーロウ178.0、ハーリンゲイ177.9。これに対し死亡率が低いのは、シティ・オブ・ロンドン42.6、リッチモンド・アポン・テムズ85.4、カムデン89.7、ベクスリー91.6、キングストン・アンド・チェルシー92.8となっている。
ただ中心部であり金融センターとなっているシティ・オブ・ロンドンの2020年の居住人口は7,561人と推計されているので、多くが20万人から30万人規模の人口をもつ他の32自治区とは区別して解釈する方がよいと思われる。さらにこれらの地域の中には、例えばハーリンゲイのように有数の高級住宅街と最困窮地域とが隣接している地域があることにも留意したい。
ロンドン以外の地域で10万人当たりの死亡者数最も高いのは、イングランド北西部のサルフォードで199.6。以下、西ミドランズのウォルソール159.1、ヨークシャー北部のミドルズブラ148.3、バーミンガム144.1、リバプール140.2だった。これに対し死亡率が低いのは、イングランド南東部のヘイスティングズ8.9、東部リンカシャ―にあるグリムズビー14.1、ノーウィッチ23.0、リンカーン29.5、プリマス33.5となっている。
海外からの留学先として人気のあるオックスフォードは66.0、ケンブリッジは66.1だった。この両地域は大学を中心に独自の社会・文化が形成され、共通点も多いが、死亡率までが近似していることが注目される。この数値にも、コロナ関連死亡率と社会経済状況との関連が表れていると言えそうだ。
なお、ONSが発表した同期間のデータには、新型コロナを含む全てに起因する死亡者数と10万人当たりの調整死亡者数も記載されているが、イングランドでは困窮指数が高い地域順に466.2、431.4、387.7、342.5、320.0、299.7、290.1、279.5、271.0、242.6で、やはり困窮度が高いほど死亡率が際立って高い。さらにウェールズでも412.5、364.4、294.7、267.8、261.7と同様の状況が明らかになっている。
【イギリス】政府統計局、新型コロナ関連死亡率は最困窮地域で2倍。格差影響が浮き彫りに
https://sustainablejapan.jp/2020/06/20/uk-covid-19-mortality-rate/51049
ジニ係数と超過死亡に強い相関関係
データサイエンティストのユーヤン・グー氏はこのほど、解析モデルを何度も調整して、41種類の変数と米国の各州の新型コロナ死者数との間の相関関係を探った。
その結果、どの解析においても新型コロナによる死亡と重要な相関関係がある変数は3つしかないことがわかった。所得格差、人口密度、人口当たりの介護施設入所者数だ。そのうち最も影響が大きいのは所得格差だった。
世界を見渡すと、グー氏はいいポイントを突いているようだ。所得格差が小さい北欧諸国では、新型コロナの人口当たりの死者数が欧州全体を下回っている（厳しい行動規制を取らなかったスウェーデンでも同じだ）。
ジニ係数が0.29のフランスでは、0.34の隣国の英国より（死者数が平年に比べどの程度多いかを示す）超過死亡が格段に少ない。一方で、格差が著しく大きい米ニューヨーク州では、新型コロナの死者数もずばぬけて多い。フロリダ州はいずれの点でも突出していない。
グー氏と同じように変数を用いて分析した研究は少ない。だが、本誌（The Economist）が新型コロナによる死者数の決定要因を巡る研究論文を数十件調べた結果、所得格差は死者数がばらつく理由を解明する力が一貫して強いことを確認した。例えば、カナダ・マギル大学のフランク・エルガー氏らは84カ国を調査し、ジニ係数が1%上昇すると、新型コロナによる死亡率が0.67ポイント上昇することを突き止めた。
また、米スタンフォード大学のアナベル・タン氏、ジェシカ・ヒンマン氏、ホーダ・アブデル・マギド氏は米国の各郡を調べ、所得格差と新型コロナ感染者数と死者数との関係性は2020年こそ一定しなかったが、おおむね関係性があり、格差が大きい郡ほど感染者や死者が多くなる傾向があることを確認した。
▼コロナ死の多寡 決める格差(The Economist): 日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCB010TH0R00C21A8000000/
