%PDF-1.6 %���� 目次. ¦ï¼‰ã‚’作成する。図では煩雑さを 避けるために,世帯人員1人,3人,4人,7 人以上の場合のみ示した。 府県別の人口について2015年(平成27年)から2045年にかけての増加率を見ると、東京都のみ 0.7%増加するが、その他の道府県はいずれも減少することが予測されている(図表Ⅰ-2-1-3)。 1 0 obj <>/XObject<>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 595.32 841.92] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>> �u�*R)��:7g� 令和2å¹´(*印)の統計データの一部及び時系列データ第9-1表(*印)の一部を修正いたしました。 住民基本台帳による東京都の世帯と人口 毎年1月1日現在の区市町村・年齢・町丁別世帯と人口. %PDF-1.5 4. 別表1. 2- 4 年齢各歳別人口(エクセル:15kb). 約15%前後,産業構造が約5~8%,地域属性(都 道府県ダミー)による説明力は4%前後となり, 地域別失業率を決定しているのは人口属性である ことを報告している1)。また,岩本(2004)では endstream endobj 11839 0 obj <>/Metadata 376 0 R/Outlines 476 0 R/Pages 11832 0 R/StructTreeRoot 507 0 R/Type/Catalog>> endobj 11840 0 obj <>/ExtGState<>/Font<>/XObject<>>>/Rotate 0/StructParents 0/Tabs/S/Type/Page>> endobj 11841 0 obj <>stream »ãã“のような環境下にあって,高齢 者の行く末は,決して安泰ではなさそうである。どの ような日々が待っているのか,彼らは不安の中にいる のだろうか。 çœŒï¼Œåƒè‘‰çœŒåŠã³åŸ¼çŽ‰çœŒã‚’合わせた 増加数は72万戸となっており,この1都 ®ãŒç”Ÿã˜ã¦ã„るのかは、これ まで十分明らかになっていない。就業構造基本調 査は調査対象となっている世帯数が多いため、都 道府県別のデータ分析にも耐えられるだけのサン )は全ての都 道府県で増加する.夫婦のみの世帯は41都道府県,ひとり親と子から成る世帯(世帯主:女)は42都道府県 側の都道府県 の多くは三世代世帯の割合が最も多く、他の都 道府県では夫婦のみの世帯の割合が最も多いと いう傾向にあ … 2- 2 都道府県別人口と人口増減率(エクセル:16kb). x��ZMo�8����c���,~0��``��`�9O&��g��﷊��E5%V�A�@����ŪW��֛o�_{����ݭ7��������~x������|Z��������ח���n��u�n����:н���o���������y�K�=�����÷N�Z ��}��~X�|�G��ƫ�_���n��q ��������}���{��v�zfnۗ�ח?�G���C�S��RG���ݎ̔�u��o����+W�V��_+�{��B��Ղ10��G 制度及び厚生労働行政の企画運営に必要な基礎資料を得ることを目的とする。 endstream endobj 11842 0 obj <>stream 2. ii. stream 11838 0 obj <> endobj 2 0 obj �0��vK�-����c�h�A������m��3p�O�n��|��a4y;N:�Bl�JGQ1�ڜ�S��A�`��_E�:cC"��# endobj 0 は 世帯構成を表す指標として、 2035å¹´ 時点における各都道府県の単身世帯 比率と高齢世帯比率の推計値を記載 している。 世帯数の変化に着目すると、全47都 道府県のうち、9割弱にあたる41道府 県で、2015年から2035年にかけて世帯 数が減少すると予想される。 h�b```�)��_@(������q��+I������.��v67]X�P�P�q�Il��+o�t�;ŧ�e�Z����݄�i�}N�N(����\7��޵-k �4\��u-��&�{}z����++��|�%�x�;=.�R\�������k��q���O�P>�����o��y��.�`�\��0��jC��jMCS^�U/���@���5`Q����W��2߀�Ⱦ�.�opyr���ꍇn��_|��� ��5��;�Z��/��t�lڇ���'�U R�kGGG�{��R�(Q@�v40z i���0�Ġ��!L��0i��(D���Q��h +i #~��b`��@l���B� endobj <> 期に生じた産業構造の変化を, 非農化という観点から確認しておこう。図 1は 1955年,1965年,1975年における就業者に占 める第一次産業(農林水産業)従事者の割合を都 道府県別に示したものである。1955年時点では, 11859 0 obj <>/Filter/FlateDecode/ID[<5F31B8554504A94D9DE432E5B0FD4E7D><34C260A8F04F3148B61E8F4514C9BFF0>]/Index[11838 34]/Info 11837 0 R/Length 103/Prev 1029438/Root 11839 0 R/Size 11872/Type/XRef/W[1 3 1]>>stream +����u�r�I�����V��\pqh�=[�ZT�V��� ɮ,3��a�uMT��G��Џ �� C��7��7Br�a�Lj��>3����"�^�_t�� -�SLj�¡�� g+|&�) ��� ݛJT�L��L�51��̤c�2��יL��YY�d�� 目次. ここから本文です。 第2ç«  人口・世帯 2- 1 人口の推移と将来人口(エクセル:22kb). 4 0 obj ������ 参考表1 世帯構造別、世帯類型別にみた世帯数、構成割合及び平均世帯人員 46都道府県 参考表2 世帯構造別にみた65歳以上の者のいる世帯数及び構成割合 単独世帯 夫 婦 の み の 世 帯 夫 婦 と 未 婚 の 子 の み の 世 帯 ひ と り 親 と 未 婚 の 子 女・年齢5歳階級・家族類型別にみた都 道府県別世帯数の合計が、「全国推計」の結果に一致するよう補正を行ったものを最終的な 推計結果とした。本推計の枠組みは図Ⅰ-2のフローチャートの通りである。 l+��'0�a8�`��u����H�e�%�0%9Hȋ0�k�8�� 6#���ށӀ����9Bo���X&0�0t1080a�f�E�����׎H32007�)^G�YL�q�;@���KD�� X��� I{_�͑����!Sm:OVp-�"���x ステムで提供していたデータをCSV形式で提供しています。 データは更新していません。 HFѡ�H�8\q"I$��$�D��Fj���#�&�����U�>���� ����uJp�-�6��&�j� + ��r��d�H5U�� �D��C]�@]ZT��6��p]k�QOoj|���kZ��[E����F�3�������������i������;TуZ�W� J�0�ڬvIH$��N�[�e�p?�(p����W�>oox�k>. :el95-h14. ®ã‚’確実に知ることができます。このデータを参照することによって都道府県別の景気経済状況がわかる。 人口データ検索ガイドは、東京都の人口関係を中心に、あなたの調べたい人口データを参照(リンク)してくれる便利な検索機能です。 東京都と国の人口統計の関係が一目でわかる人口データ関係図からもデータ検索が可能です。 3 0 obj i. 平成14年就業構造基本調査の概要. 国勢調査(5年ごと)は、日本国内の人口、世帯、就業者からみた産業構造などの状況を地域別に明らかにする統計を得るために行われる、国の最も基本的な統計調査です。国勢調査の結果は、衆議院の小選挙区の画定基準、地方交付税の算定基準など、多くの法令でその利用が明記されています。また、 … 業別就業構造 ... 全国、都道府県、市区町村別の人口及び世帯数を早期に集計したもの(公表済) ... 人口移動集計は、前回調査日(平成17 å¹´10 月1 日)以降に移動した人口を都 道府県及び市区町村別に集計するもの 7 地域別最低賃金額(時間額)、未満率及び影響率の推移(年度) ・・・16 8 賃金構造基本統計調査特別集計による未満率及び影響率(暦年) ・・・17 9 地域別最低賃金と賃金水準との関係 ・・・18 ・・・19 ・・・20 10 企業の業況判断及び収益 ɇ����X����K������ޗK. 保険のレセプ トデータを使用した疾病構造の分析などを行いました。また、二次保健医療圏、 ÚJU�+^���ys(ױ5j�*�u[�ȡ�{��SшJ��(�i '�a0���H.�5TU��Q(8�Z�(h�3@�-셋�f Ղ~z���#�ou7B����S*ɗ� <>>> 三世代居の世帯数は減少傾向にあり、 2013年で約274万世帯で全世帯の約5.2%を占める。 三世代居のうち、持家世帯が大多数を占めており、 2013年で約265万世帯。 388 320 265 9 1.6 1.9 0.6 401 331 274 1.8 1.2 0.5 1.2 0.9 0.4 8 7 <> endobj h��T�n�0ޣ�4�c�?R���h�T H���`-$Qb$x��L�����h��f��(��������!$�0ˆȕ �h�B�� ��6D|�r�e9������h����Bm�rs�zhq�ߣ5K�׵d����wr�)��D%}����댫+��=Ѭf��mQmi��w&wMdr7F��j� ���L�L%��%� 2- 3 都市別人口(エクセル:47kb). %%EOF endstream endobj startxref ¥æ¥­ã€è¾²ç”£æ¥­ã€æ°´ç”£æ¥­ãªã©ã€å¤šå²ã«æ¸¡ã‚‹éƒ½é“府県データのランキングを、棒グラフ、都道府県マップ、詳細な一覧表で紹介します。 h�bbd```b``����`�D2_�L�`�,>�~&��"S��`v=��&9�"�`v�H2�)��b������L�zgA"@d�����` /U %���� H�\�˪�0��~ 用語の解説. ��p çœŒã§æ‹¡å¤§ï¼ŒåŸ¼çŽ‰çœŒã¯å¤‰ã‚ã‚‰ãšï¼Œæ±äº¬éƒ½ï¼Œæ„›çŸ¥çœŒï¼Œåƒè‘‰çœŒåŠã³ç¦å²¡çœŒã§ç¸®å°ã—ています。 11871 0 obj <>stream $�i�s��T��/�3�Wb��vl�o�ǽO��.�Wmτ�x�5?yU���V'^�%���@�$b�σ�?��r��,d�Tlj���?/v��Ϗ�dR�? å‹™çœï¼‰ 東京一極集中が鮮明である状況がよくわかりますが、2017年と比べても東京圏へ転入する道府県の数はますます増えている状況です。 ョンの波は生命保険業界にも及んでくる。20 ... 次に、都 道府県別では市場が縮小していく地域が一層増加し、全国ベースでビジネス展開してい ... に2020年には世帯数がピークアウトすることである。 2- 5 å¹´é½¢5歳階級別人口(エクセル:16kb). -�Yl�,B@�dȢ��[I �cg���f&�B |���L�����z�ic�i�t�=�!�S�Ls��a{��~)�||޷t=��[�۱�G6޷����x;������i��{���Yy|,˟tM��*�߳1�s�/��&Vb��a��i{~�?�Kb�S3�mL����ϗT��ٳ]�?�"��v�(�t~�k��