サンプル・プログラムの実行例
サンプル・プログラム
サンプル・プログラムの解説：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
0159: /**
0160: * 出生率の推計関数：推計開始年から一定
0161: * @param array $items 推計表
0162: * @return なし
0163: */
0164: function calcFertilityRatio1(&$items) {
0165: global $MaxAge;
0166:
0167: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0168: $year = YEAR_START + $i;
0169: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0170: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'];
0171: }
0172: }
0173: }
0174:
0175: /**
0176: * 出生率の推計関数：毎年1％ずつ減少，0.9で一定
0177: * @param array $items 推計表
0178: * @return なし
0179: */
0180: function calcFertilityRatio2(&$items) {
0181: global $MaxAge;
0182:
0183: $d = (-0.01); //毎年増分
0184: $t2 = 0.9; //下限値
0185: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0186: $year = YEAR_START + $i;
0187: $total = 0;
0188: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0189: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d);
0190: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0191: }
0192: if ($total <= $t2) $d = 0;
0193: }
0194: }
0195:
0196: /**
0197: * 出生率の推計関数：毎年1％ずつ増加，1.8で一定
0198: * @param array $items 推計表
0199: * @return なし
0200: */
0201: function calcFertilityRatio3(&$items) {
0202: global $MaxAge;
0203:
0204: $d = 0.01; //毎年増分
0205: $t1 = 1.8; //上限値
0206: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0207: $year = YEAR_START + $i;
0208: $total = 0;
0209: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0210: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d);
0211: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0212: }
0213: if ($total >= $t1) $d = 0;
0214: }
0215: }
0216:
0217: /**
0218: * 出生率の推計関数：0.9と1.8の間で増減
0219: * @param array $items 推計表
0220: * @return なし
0221: */
0222: function calcFertilityRatio4(&$items) {
0223: global $MaxAge;
0224:
0225: $sign = (-1); //増減符号
0226: $d = 0.01; //毎年増分
0227: $t1 = 1.8; //上限値
0228: $t2 = 0.9; //下限値
0229: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0230: $year = YEAR_START + $i;
0231: $total = 0;
0232: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0233: $items[$year][$age]['fertility'] = $items[$year - 1][$age]['fertility'] * (1 + $d * $sign);
0234: $total += $items[$year][$age]['fertility'];
0235: }
0236: if ($total >= $t1) $sign = (-1);
0237: if ($total <= $t2) $sign = (+1);
0238: }
0239: }
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
0252: /**
0253: * 死亡率の推計関数：推計開始年から一定
0254: * @param array $items 推計表
0255: * @return なし
0256: */
0257: function calcDeathRatio1(&$items) {
0258: global $MaxAge;
0259:
0260: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0261: $year = YEAR_START + $i;
0262: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0263: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'];
0264: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'];
0265: }
0266: }
0267: }
0268:
0269: /**
0270: * 死亡率の推計関数：推計開始年から毎年4‰ずつ減少
0271: * @param array $items 推計表
0272: * @return なし
0273: */
0274: function calcDeathRatio2(&$items) {
0275: global $MaxAge;
0276:
0277: $d = (-0.004); //毎年増分
0278: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0279: $year = YEAR_START + $i;
0280: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0281: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'] * (1 + $d);
0282: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'] * (1 + $d);
0283: }
0284: }
0285: }
0286:
0287: /**
0288: * 死亡率の推計関数：推計開始年から毎年4‰ずつ減少
0289: * @param array $items 推計表
0290: * @return なし
0291: */
0292: function calcDeathRatio3(&$items) {
0293: global $MaxAge;
0294:
0295: $d = (+0.004); //毎年増分
0296: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0297: $year = YEAR_START + $i;
0298: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0299: $items[$year][$age]['death_male'] = $items[$year - 1][$age]['death_male'] * (1 + $d);
0300: $items[$year][$age]['death_female'] = $items[$year - 1][$age]['death_female'] * (1 + $d);
0301: }
0302: }
0303: }
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
0305: /**
0306: * 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
0307: * @param array $items 推計表
0308: * @return なし
0309: */
0310: function calcCompany(&$items) {
0311: global $tableCompany;
0312:
0313: //初年度の生産年齢人口
0314: $worker0 = 0;
0315: for ($age = WORKER_AGE_MIN; $age <= WORKER_AGE_MAX; $age++) {
0316: $worker0 += $items[YEAR_START][$age]['male'] + $items[YEAR_START][$age]['female'];
0317: }
0318:
0319: //推計
0320: for ($i = 0; $i < PERIOD; $i++) {
0321: $year = YEAR_START + $i;
0322: $worker = 0;
0323: for ($age = WORKER_AGE_MIN; $age <= WORKER_AGE_MAX; $age++) {
0324: $worker += $items[$year][$age]['male'] + $items[$year][$age]['female'];
0325: }
0326: foreach ($tableCompany as $key=>$arr) {
0327: $items[$year]['company'][$key] = $arr['num'] * ($worker / $worker0);
0328: }
0329: }
0330: }
解説：人口推計
0332: /**
0333: * 人口推計＋事業所数推計
0334: * @param string $opt1 オプション1（出生率の推計関数名）
0335: * @param string $opt2 オプション2（死亡率の推計関数名）
0336: * @param string $opt3 オプション3（事業所数の推計関数名）
0337: * @return array 人口推計結果／FALSE:データファイルがないなど
0338: */
0339: function calcPopulation($opt1, $opt2, $opt3) {
0340: global $MaxAge;
0341:
0342: $items = array();
0343:
0344: //元となるデータファイルを読み込む
0345: $infp = fopen(FILE_DATA, 'r');
0346: if ($infp == FALSE) return FALSE;
0347: fgetcsv($infp, 9999, ','); //ラベル行をスキップ
0348: while (!feof($infp)) {
0349: $arr = fgetcsv($infp, 9999, ',');
0350: if (! is_numeric($arr[0])) continue;
0351: $age = $arr[0];
0352: $items[YEAR_START][$age]['death_male'] = $arr[1] / 1000; //年齢別死亡率（男性）
0353: $items[YEAR_START][$age]['death_female'] = $arr[2] / 1000; //年齢別死亡率（女性）
0354: $items[YEAR_START][$age]['fertility'] = $arr[3]; //年齢別出生率
0355: $items[YEAR_START][$age]['male'] = $arr[4] / 10; //男性人口（単位：万人）
0356: $items[YEAR_START][$age]['female'] = $arr[5] / 10; //女性人口（単位：万人）
0357: }
0358: fclose($infp);
0359: $MaxAge = $age; //最高齢
0360: $opt1($items); //出生率の推計
0361: $opt2($items); //死亡率の推計
0362:
0363: //人口推計
0364: for ($i = 1; $i < PERIOD; $i++) {
0365: $year = YEAR_START + $i;
0366:
0367: //0歳
0368: $items[$year][0]['male'] = 0;
0369: $items[$year][0]['female'] = 0;
0370: for ($age = 0; $age <= $MaxAge; $age++) {
0371: $n = $items[$year - 1][$age]['female'] * $items[$year - 1][$age]['fertility'];
0372: $items[$year][0]['male'] += ($n / 2);
0373: $items[$year][0]['female'] += ($n / 2);
0374: }
0375:
0376: //1歳～$MaxAge歳
0377: for ($age = 1; $age <= $MaxAge; $age++) {
0378: $items[$year][$age]['male'] = $items[$year - 1][$age - 1]['male'] * (1 - $items[$year][$age]['death_male']);
0379: $items[$year][$age]['female'] = $items[$year - 1][$age - 1]['female'] * (1 - $items[$year][$age]['death_female']);
0380: }
0381: }
0382: $opt3($items); //事業所数の推計
0383:
0384: return $items;
0385: }
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 | 864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。