サンプル・プログラムの実行例
サンプル・プログラム
解説：準備
"population2017.csv" の各列の構造は以下の通り。いずれも 2017 年時点の値である。
- 年齢
- その年齢における男性の死亡率（千人あたり）
- その年齢における女性の死亡率（千人あたり）
- その年齢における出生率（女性一人あたり）
- その年齢における男性人口（千人）
- その年齢における女性人口（千人）
0058: //従業者規模別民営事業所数（2014年）
0059: //http://www.stat.go.jp/data/nihon/07.html
0060: // num=事業所数, color=描画色
0061: $tableCompany = array(
0062: '1-4人' => array('num'=>3225428,'color'=>'#006600'),
0063: '5-9人' => array('num'=>1090283,'color'=>'#00AA00'),
0064: '10-19人' => array('num'=>650018, 'color'=>'#00CC00'),
0065: '20-29人' => array('num'=>230983, 'color'=>'#00FF00'),
0066: '30-49人' => array('num'=>161096, 'color'=>'#00FF44'),
0067: '50-99人' => array('num'=>101321, 'color'=>'#00FF88'),
0068: '100-199人' => array('num'=>38678, 'color'=>'#00FFAA'),
0069: '200-299人' => array('num'=>10387, 'color'=>'#00FFCC'),
0070: '300人以上' => array('num'=>12247, 'color'=>'#00FFFF')
0071: );
解説：出生率
0160: /**
0161: * 出生率の推計関数：推計開始年から一定
0162: * @param array $items 推計表
0163: * @return なし
0164: */
0165: function calcFertilityRatio1(&$items) {
0166: global $MaxAge;
0167:
0168: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0169: $year = YEAR_START + $i;
0170: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0171: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'];
0172: }
0173: }
0174: }
0175:
0176: /**
0177: * 出生率の推計関数：毎年1％ずつ減少，0.9で一定
0178: * @param array $items 推計表
0179: * @return なし
0180: */
0181: function calcFertilityRatio2(&$items) {
0182: global $MaxAge;
0183:
0184: $d = (-0.01); //毎年増分
0185: $t2 = 0.9; //下限値
0186: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0187: $year = YEAR_START + $i;
0188: $total = 0;
0189: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0190: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d);
0191: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0192: }
0193: if ($total <= $t2) $d = 0;
0194: }
0195: }
0196:
0197: /**
0198: * 出生率の推計関数：毎年1％ずつ増加，1.8で一定
0199: * @param array $items 推計表
0200: * @return なし
0201: */
0202: function calcFertilityRatio3(&$items) {
0203: global $MaxAge;
0204:
0205: $d = 0.01; //毎年増分
0206: $t1 = 1.8; //上限値
0207: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0208: $year = YEAR_START + $i;
0209: $total = 0;
0210: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0211: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d);
0212: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0213: }
0214: if ($total >= $t1) $d = 0;
0215: }
0216: }
0217:
0218: /**
0219: * 出生率の推計関数：0.9と1.8の間で増減
0220: * @param array $items 推計表
0221: * @return なし
0222: */
0223: function calcFertilityRatio4(&$items) {
0224: global $MaxAge;
0225:
0226: $sign = (-1); //増減符号
0227: $d = 0.01; //毎年増分
0228: $t1 = 1.8; //上限値
0229: $t2 = 0.9; //下限値
0230: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0231: $year = YEAR_START + $i;
0232: $total = 0;
0233: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0234: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d * $sign);
0235: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0236: }
0237: if ($total >= $t1) $sign = (-1);
0238: if ($total <= $t2) $sign = (+1);
0239: }
0240: }
出生率の変動によって人口推計結果が大幅に変わるので、適宜関数を用意してみてほしい。
解説：死亡率
0253: /**
0254: * 死亡率の推計関数：推計開始年から一定
0255: * @param array $items 推計表
0256: * @return なし
0257: */
0258: function calcDeathRatio1(&$items) {
0259: global $MaxAge;
0260:
0261: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0262: $year = YEAR_START + $i;
0263: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0264: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'];
0265: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'];
0266: }
0267: }
0268: }
0269:
0270: /**
0271: * 死亡率の推計関数：推計開始年から毎年4‰ずつ減少
0272: * @param array $items 推計表
0273: * @return なし
0274: */
0275: function calcDeathRatio2(&$items) {
0276: global $MaxAge;
0277:
0278: $d = (-0.004); //毎年増分
0279: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0280: $year = YEAR_START + $i;
0281: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0282: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'] * (1 + $d);
0283: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'] * (1 + $d);
0284: }
0285: }
0286: }
0287:
0288: /**
0289: * 死亡率の推計関数：推計開始年から毎年4‰ずつ減少
0290: * @param array $items 推計表
0291: * @return なし
0292: */
0293: function calcDeathRatio3(&$items) {
0294: global $MaxAge;
0295:
0296: $d = (+0.004); //毎年増分
0297: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0298: $year = YEAR_START + $i;
0299: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0300: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'] * (1 + $d);
0301: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'] * (1 + $d);
0302: }
0303: }
0304: }
死亡率の変動によって人口推計結果が大幅に変わるので、適宜関数を用意してみてほしい。
解説：事業所数
0306: /**
0307: * 事業所数の推計関数：推計開始年から生産年齢人口に応じて変化
0308: * @param array $items 推計表
0309: * @return なし
0310: */
0311: function calcCompany(&$items) {
0312: global $tableCompany;
0313:
0314: //初年度の生産年齢人口
0315: $worker0 = 0;
0316: for ($age = WORKER_AGE_MIN; $age <= WORKER_AGE_MAX; $age++) {
0317: $worker0 += $items[YEAR_START][$age]['male'] + $items[YEAR_START][$age]['female'];
0318: }
0319:
0320: //推計
0321: for ($i = 0; $i < PERIOD; $i++) {
0322: $year = YEAR_START + $i;
0323: $worker = 0;
0324: for ($age = WORKER_AGE_MIN; $age <= WORKER_AGE_MAX; $age++) {
0325: $worker += $items[$year][$age]['male'] + $items[$year][$age]['female'];
0326: }
0327: foreach ($tableCompany as $key=>$arr) {
0328: $items[$year]['company'][$key] = $arr['num'] * ($worker / $worker0);
0329: }
0330: }
0331: }
解説：人口推計
0333: /**
0334: * 人口推計＋事業所数推計
0335: * @param string $opt1 オプション1（出生率の推計関数名）
0336: * @param string $opt2 オプション2（死亡率の推計関数名）
0337: * @param string $opt3 オプション3（事業所数の推計関数名）
0338: * @return array 人口推計結果／FALSE:データファイルがないなど
0339: */
0340: function calcPopulation($opt1, $opt2, $opt3) {
0341: global $MaxAge;
0342:
0343: $items = array();
0344:
0345: //元となるデータファイルを読み込む
0346: $infp = fopen(FILE_DATA, 'r');
0347: if ($infp == FALSE) return FALSE;
0348: fgetcsv($infp, 9999, ','); //ラベル行をスキップ
0349: while (!feof($infp)) {
0350: $arr = fgetcsv($infp, 9999, ',');
0351: if (! is_numeric($arr[0])) continue;
0352: $age = $arr[0];
0353: $items[YEAR_START][$age]['death_male'] = $arr[1] / 1000; //年齢別死亡率（男性）
0354: $items[YEAR_START][$age]['death_female'] = $arr[2] / 1000; //年齢別死亡率（女性）
0355: $items[YEAR_START][$age]['fertility'] = $arr[3]; //年齢別出生率
0356: $items[YEAR_START][$age]['male'] = $arr[4] / 10; //男性人口（単位：万人）
0357: $items[YEAR_START][$age]['female'] = $arr[5] / 10; //女性人口（単位：万人）
0358: }
0359: fclose($infp);
0360: $MaxAge = $age; //最高齢
0361: $opt1($items); //出生率の推計
0362: $opt2($items); //死亡率の推計
0363:
0364: //人口推計
0365: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0366: $year = YEAR_START + $i;
0367:
0368: //0歳
0369: $items[$year][0]['male'] = 0;
0370: $items[$year][0]['female'] = 0;
0371: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0372: $n = $items[$year - 1][$age]['female'] * $items[$year - 1][$age]['fertility']; //出生数
0373: $items[$year][0]['male'] += ($n / 2);
0374: $items[$year][0]['female'] += ($n / 2);
0375: }
0376:
0377: //1歳～$MaxAge歳
0378: for ($age = 1; $age <= $MaxAge; $age++) {
0379: $items[$year][$age]['male'] = $items[$year - 1][$age - 1]['male'] * (1 - $items[$year][$age]['death_male']);
0380: $items[$year][$age]['female'] = $items[$year - 1][$age - 1]['female'] * (1 - $items[$year][$age]['death_female']);
0381: }
0382: }
0383: $opt3($items); //事業所数の推計
0384:
0385: return $items;
0386: }
まず、冒頭で紹介した初期値データ・ファイル FILE_DATA を読み込む。そして、選択された関数により出生率と死亡率を計算し、推計表 $items に代入する。
次に、このデータを元に、毎年の年齢別人口を計算していく。
0 歳人口は、年齢毎に前年の女性人口と出生率を乗算し、男女半数ずつに分けて代入する。
1 歳以降の人口は、年齢毎に前年の男女別人口と男女別死亡率を乗算し、代入する。
考察
ただ、国立社会保障・人口問題研究の推計では 50 年後の男性の平均寿命が 84 歳（現在 79 歳）、女性が 91 歳（現在 86 歳）となっており、いくらなんでも長生きし過ぎなのではないかと感じる。
そこで本プログラムでは、死亡率が毎年 4‰増加（平均寿命が縮む）というオプションを用意してみた。この場合、50～100 年後には高齢者比率が減少する。
本プログラムでは各年齢の死亡率が一律に減少／増加するような関数しか用意していないが、高齢者ほど死亡率が高くなるようにすると、高齢者比率の減少は早く訪れる。
出生率については、当たり前のことだが、いま急に増やすことができたとしても、その効果が現れるのは数十年後になる。死亡率や出生率を多少変化させたところで、40～50 年後に高齢者割合が極大になる事態は避けられない。
むしろ出生率を急に増やすと、一時的に生産年齢人口が低下するため、現役世代への負担が重くなるという事態に陥る。
余談
年金財政は、基礎年金勘定、国民年金勘定、厚生年金勘定に加え、各共済組合などの帳簿があるので、計算はかなり複雑になる。基礎数値は「厚生労働省年金局 年金財政ホームページ」が参考になる。
簡単に試算したところでは、団塊ジュニアが 65 歳以上になる 25 年後から財政が急激に悪化することが確認できた。
ただ、このまま婚姻率が上がらないと、3 号被保険者の数がそれほど増えない一方、出生率も極端に低下するだろうから、推計のブレ幅はかなり大きいと言える。
参考書籍
|
日本の中小企業 | ||
| 著者 | 関 満博 | ||
| 出版社 | 中央公論新社 | ||
| サイズ | 新書 | ||
| 発売日 | 2017年12月21日 | 
|
|
| 価格 | 880円（税込） |
 | |
| ISBN | 9784121024688 | ||
| 高度経済成長を支え、高い技術力を賞賛された日本の中小企業。だが、近年は急激な人口減少や中国・アジアとの競争などで、苦しい状況にある。既存の企業は後継者不足に悩み、起業の件数も激減している。一九八六年に約八七万あった製造業事業所は、この三〇年のうちにほぼ半減した。こうした状況に突破口はあるのかー。現場主義を貫く経営学者が、豊富な事例を通して、課題と今後の展望を論じる。 | |||
参考サイト
- 日本の将来推計人口：国立社会保障・人口問題研究所
- 日本統計年鑑：総務省統計局
- PHP と JpGraph で人口ピラミッドを表示する：ぱふぅ家のホームページ
そこで今回は、PHP を使って人口の推計を行うシミュレーション・プログラムを作ってみることにする。
2018 年 6 月、2017 年の推計値、統計データに更新した。
さらに、生産年齢人口減少に伴う企業（事業所）数の減少を推計できるようにした。