2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること

昨日，ニューズウィーク日本版のサイトに，「ひそかに進む日本社会の階層化」という記事を載せていただきました。 http://www.newsweekjapan.jp/stories/business/2015/08/post-3838.php ブルデューの名著『ディスタンクシオン』を引き合いにして，①わが国でも階層と趣味・嗜好のつながりはみられること，そうした文化資本の差を介して，②親から子への地位の再生産（文化的再生産）があるのではないか，ということを指摘しました。 ①についてはデータを添えましたが，②については憶測を述べるにとどまりました。この点に関するデータを見たいという要望があるようですので，ここにてそれを掲げようと思います。 お見せするのは，私が作成した3つの統計グラフです。まずは，都内23区の高学歴人口率と小学生の算数学力の相関図です。学力は地位達成の重要なファクターになりますが

高齢化に伴い，介護離職者が増えているといいます，2011年10月～2012年9月の1年間の介護離職者数は，およそ10万1,100人。最近では年間10万人の介護者が出ているわけですが。これは，日本経済全体にとってもダメージになるそうです。 http://www.asahi.com/articles/DA3S11810925.html 対策は国レベルと同時に，地域レベルでも行わねばならないでしょう。そこで私は，都道府県別の介護離職率を試算してみました。こういうデータはあまり見かけませんので，資料としてここに提示しようと思います。 2012年の総務省「就業構造基本調査」から，2011年10月～2012年9月の介護離職者数を知ることができます。冒頭でみたように，15歳以上の有業者全体でみると，その数はおよそ10万人です。しかしここでは，介護離職のリスクが大きい，35～64歳の有業者に限定することに

表記のテーマは，子育て施策関係者の大きな関心事でしょう。この点については，都道府県単位のデータによる分析はありますが，県という単位は大きすぎます。それに，都市と農村という基底的な条件の違いがあり，三世代世帯率のような，他の要因の影響が入ってくる恐れがあります。 そこで私は，大都市という基底的特性を同じくする東京都内23区のデータを使って，この問題を検討してみることにします。 まずは，出生率が区ごとにどれほど違うかを明らかにしましょう。出生率とは，2013年中に25～34歳の母親から生まれた新生児数を，同年1月1日時点の25～34歳の女性人口で割った値とします（分子・分母とも日本人）。出産期の女性千人あたり，何人の子が生まれたかです。 たとえば足立区でいうと，分子は3274人，分母は38863人ですから，出生率は84.2‰となります。分子の出所は「東京都人口動態統計」，分母の出所は「東京都住

「Young Japanese have terrible computer skills. No, really – Quartz」という記事が一部で話題になってる．ざっと読むと「んな訳ないだろ」と思うのだが，素直に受け取り，シェア/RTする人もいたりして，何だかなぁと思う訳です． こういうときは元資料にあたるのが一番なので，ちょっと読んでみた． 結論を先に言えば，このデータは日本の若者の現状を正確にあらわしていない可能性があり得ると思う．しかしそういうデータが出てしまった原因は明らかではない． 追記: 致命的な誤り(読み違い)が1点あったので本文修正しました．誤っていたのは，ICT基礎テストの合否は事前質問(background questionnaire)の結果から決めるのではなく，コンピュータ・ベースの調査の一番最初に行われる「ICT test (stage 1)」の結果によって判

5月8日の日経デュアル記事では，首都圏の区市町村別の平均世帯年収を計算してみました。お金持ちの地域はどこかを教えてくれるデータですが，各地域内部の分散，すなわち収入格差の程度も知りたいところです。 持てる者と持たざる者の格差が広がっているといいますが，収入格差が大きい地域はどこでしょう。今回は，この点を明らかにしてみようと思います。用いるのは，上記と同様，区市町村別の世帯年収分布のデータです。 全国一の大都市，東京都新宿区の世帯年収分布は，以下のようになっています。2013年の「住宅土地統計」に掲載されている，総世帯の年収分布です。 http://www.stat.go.jp/data/jyutaku/index.htm 9つの収入階層の世帯量と，各々が手にする富量の分布が整理されています。富量は，年収幅の中間値（階級値）に世帯数を乗じた値です。年収300万円台の世帯の年収を一律中間の35

1月15日の日経デュアル記事では，共働き夫婦の家事・育児分担率を出したのですが，この記事はよく読まれているようです。何人かの読者からメールをいただきましたが，「正社員の夫婦に限るとどうか？」という質問が数件ありました。 http://dual.nikkei.co.jp/article.aspx?id=4493 上記の記事で分析対象としたのは，夫も妻も有業である共働き夫婦全体です。その多くは，夫が正社員で，妻がパートという夫婦でしょう。だから，家事・育児分担率がべらぼうに低く出たのではないか，という疑問です。なるほど，夫婦とも正社員のデュアルに限ったら，違う結果になるかもしれませんね。 下図にみるように，子育てをしている夫婦全体において，正社員の共働き夫婦は結構な比重を占めています（14.5％）。女性の社会進出が促進されるなか，今後，この層はますます多くなっていくことでしょう。 私は，夫も妻

2月25日の記事では，日本の若者のパソコン所有率（利用率）が国際的にみて低いことを明らかにしました。これと関連して出てくる問題は，彼らのコンピュータスキルがどうなのかです。高度情報社会を生き抜く上で，パソコンスキルは不可欠ですが，そのレベルはどうなのでしょう。 OECDの国際学力調査PISA2009では，対象の15歳生徒に対し，自身のパソコンスキルの自己評定を求めています。以下の5つの項目を提示し，該当するものを選ばせる形式です。 https://pisa2009.acer.edu.au/downloads.php これらへの回答を合成して，対象生徒のコンピュータスキルのレベルを測る尺度をつくってみましょう。「1」という回答には4点，「2」には3点，「3」には2点，「4」には1点のスコアを与えます。この場合，各人のコンピュータスキルは，5点～20点のスコアで計測されることになります。全部4

昨日（5/5）は子どもの日でしたが，この日は毎年，子ども人口の統計について報じられます。昨日の新聞をみると，子ども数は過去最少で，東京都を除くすべての県で減少しているそうです。 国連の人口推計統計にて，今年（2015年）の日本の年齢構成を出すと，15歳未満の年少人口は12.9％，65歳以上の高齢人口は26.4％となります。子どもよりも老人が多い社会です。この値を，国際的な布置図の中に位置づけるとどうなるか。主要国だけでなく，発展途上国を含めた200の社会の比較図をつくってみました。 http://esa.un.org/unpd/wpp/unpp/panel_indicators.htm 左上にあるのは，子どもが少なく老人が多い，つまり少子高齢化が進んだ社会ですが，日本はその極地に位置しています。双六の比喩でいうと，もう「アガリ」の社会って感じです。対極の右下には，アフリカ諸国などの発展途上

今日は，市議会議員選挙の投票日です。これにちなんで，選挙関連のデータを昨日から見ていたのですが，投票率の時系列推移や，年齢層別の投票率のデータなどは，よく報じられています。しかし，国際比較のデータはあまりないことに気づきました。 わが国は政治的無関心が蔓延していて，投票率はあまり高くない，若者と高齢者の差も大きい。こんなことがよくいわれますが，世界的視野からみて，そういう性格づけが妥当であるといえるでしょうか。 自国の状況を相対視するには，国際比較がいちばん。今回は，地方選挙の投票頻度の国際比較をしてみようと思います。 用いるのは，「世界価値観調査」（2010～14年）のデータです。この調査では，「地方選挙が実施される時，どれくらいの頻度で投票するか？」と対象者に尋ねています。選択肢は，①いつも投票する，②たいてい投票する，③決して投票しない，の3つです。 http://www.world

誰にも看取られずに死んでいく・・・。近年，注目を集めている孤独死ですが，その量が統計で表現されることはあまりないようですので，ここにてそれをしてみようと思います。いずれも，官庁統計のデータを加工して作成したものです。 まず，全国で起きている孤独死の近似数（相似数）ですが，厚労省「人口動態統計」の死因統計の死因カテゴリーに，「立会者のいない死亡」というものがあります。死亡時に立会者がおらず，死因を特定できない者です。 http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/81-1.html 2013年のデータで見ると，同年中の当該カテゴリーの死亡者は2371人となっています。同年10月時点の総人口（1億2730万人）で除すと，人口100万人あたり18.6人という出現率です。この2371人の性別・年齢別内訳をグラフにすると，下図のようになります（年齢不詳は除く）。 ピークは60代

フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*）　一目ぼれです☆　バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、

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

朝食を食べている子どもほど学力が高い。「朝食パワーで学力アップ！」。よく聞くところですが，両者の相関が疑似相関である可能性が高いことは，多くの人が見抜いているところでしょう。 最新の全国学力テストのデータから，小6児童のクロス表をつくると下表のようです。横軸が朝食の摂取頻度の群，縦軸は算数Bの正答率の四分位群を意味します。A層は上位4分の1・・・D層は下位4分の1の児童です。ここでは，正答率の個人分散が大きい算数Bの成績に注目しています。 朝食を食べているa群では学力上位のA層が最も多く，他の3群ではD層が最多です。D層の割合は，a群では18.3％，b群では30.7％，c群では41.2％，d群では47.7％となっています。朝食をまったく食べない群では，半分近くが正答率D層であることが知られます。言わずもがな，A層の比率はこれとは逆の傾向です。 朝食摂取頻度と学力の間に明瞭な相関関係があるの

一昨日，アラフォー男性有業者の年収別の未婚率グラフをツイッターで発信したところ，見てくださる方が多いようです。アラフォーとは，40歳近辺の年齢層をいいます（アラウンド・フォーティー）。上記のグラフは，35～44歳の男性有業者のものです。 https://twitter.com/tmaita77/status/566913249950453761 元データをみたい，女性の折れ線も見たい・・・。こういう声がありましたので，ここにてお応えしようと思います。 まずは素材の提示ですが，件のグラフは，2012年の総務省『就業構造基本調査』のデータからつくったものです。下記サイトの表23から，35～44歳男性の年収別の有業者総数と未婚者数を採取して，割り算をした次第です。 http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/GL08020103.do?_toGL08020103_&tcl

トヨタ自動車が，年功賃金体系を若年層に手厚い仕組みに変更する方針を打ち出しています。若手に責任感を持たせる，彼らの定着を促すうえでも，効果があると期待されます。 http://news.yahoo.co.jp/pickup/6147548 「何歳であるか」よりも「何ができるか」を重視する能力給への移行は，昔に比べたら進んでいるのでしょうが，まだ広く普及しているとはいえないでしょう。 このことは，入職して間もない20代と定年間際の50代の年収を比較すると，よく分かります。2012年の『就業構造基本調査』をもとに，男性正社員の両年齢層の年収分布表をつくると，以下のようになります。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2012/index.htm 20代354万人，50代481万人の年収分布ですが，中央の相対度数をみると，分布の型が大きく違っています。20代のモ

前々回の記事では，自殺率で塗り分けた年譜の上に，各世代が生きてきた軌跡線を引いてみたのですが，この図を見てくださる方が多いようです。 いろいろコメントをいただきましたが，「自殺率は年齢によって異なるので，人口全体の自殺率で色分けするのは乱暴ではないか」という指摘が多々ありました。ごもっともです。現在の大学生の世代は，平成不況の暗黒期を生きてきましたが，乳幼児や児童であった彼らが自殺へと仕向けられたわけではありません。この発達段階では，自殺率はほぼゼロです。 私は，各時代の年齢層ごとの自殺率で色分けした譜面をつくり，その上に，それぞれの世代が生きた軌跡を描いてみました。こうすることで，各世代が直面した危機をより立体的に知ることができると考えたからです。 私は，1950～2013年の各年について，5歳刻みの年齢層別の自殺率を計算しました。各層の自殺者数を当該層の人口で除した値です。分子は厚労省

社会がどれほどヤバいかをみるには，自殺率が一番であると思います。デュルケムはこの指標を使って，19世紀のヨーロッパ社会の病理をえぐり出してみせました（『自殺論』）。 日本の自殺率の長期推移を描くと，下図のようになります。1900（明治33）年から2013（平成25）までの，100年以上にわたる曲線です。自殺率とは，人口10万人あたりの自殺者数であり，厚労省の『人口動態統計』に，計算済みの数値が掲載されています。 自殺率は時期によってかなり違いますが，その水準を5段階に区分してみました。①16未満，②16以上18未満，③18以上20未満，④20以上22未満，⑤22以上，です。この段階分けは，社会の「ヤバい」度レベルとみなせます。

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