出生率 都道府県 2020

出生数は107,150人で、前年より1,840人減少、3年連続減少した。 2. 勤怠管理を行うべきタイミングとは？ 合計特殊出生率 2020 都道府県 勤怠管理 2005年 地域 ＆ 都道府県産業連関表へのリンク. よく読まれている記事 m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m) ピックアップ記事 各府省等が登録した統計表ファイル（Excel，CSV，PDF形式）を検索し、閲覧・ダウンロードすることができます。また、データベース化された一部の主要な統計では、表示項目の選択、表の組換え、グラフ作成等を行うことができます。 出生率 出生率が1.5程度（現状と同水準）で推移 633千人 社会減 2005～2010年の転出超過割合が2020年までに0.5倍に 縮小し、その後同水準で推移 日本創成会議推計 出生率 社人研推計と同じ 606千人 社会減 2010～2015年の全国の移動総数が現在と同水準で推移 合計特殊出生率が低いという事実がある。2015 年の東京圏の合計特殊出生率をみると，東京都 は1.17と47都道府県の中で最も低く，神奈川 県と埼玉県は1.34，千葉県が1.35といずれも全 国の1.46を大きく下回っている。こうした地域 endstream endobj 204 0 obj <>>>/Filter/Standard/Length 128/O(���W�w\n�`Q��TL�����\)G)/P -1324/R 4/StmF/StdCF/StrF/StdCF/U(�7����T#�I � )/V 4>> endobj 205 0 obj ��V�q�8o����%��e�|@J��Q�M�m@H׀��( �/�U6�e�e�_,�E��7��51��E$��9�.��6��"5y�2*����*k� ��+����7�n��T[���S�۝�Cm]��!��R >�I 厚生労働省が、6月5日に令和元年(2019)人口動態統計月報年計（概数）の概況を発表しました。 少子高齢化社会として心配なのは、やはり出生率です。この統計では、1人の女性が生涯に生む子どもの数にあたる合計特殊出生率も公表され、1.36と前年より0.06ポイント下がりました。 ・201年9の全国の合計特殊出生率は13．6であるが、47都道府県別の状況をみると、これを上回るのは36県。 合計特殊出生率が最も高いのは沖縄県（18．2）、次は宮崎県（1．73）。 社会増減が合計特殊出生率に与える影響. 〇都道府県別年齢3区分別人口はどこを見ればよいですか？ ⇒表12－7 都道府県，年齢（3区分）別人口および割合：2018年 〇現在の出生率と死亡率が今後一定であるとした場合の将来の人口動態指標はどこを見ればよいです { background-color:#57BDCC; } 繁忙期の有給休暇の取得を拒否できるか？ (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){ width: 1em !important; (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o), 年次の年齢別出生率で一生の間に生むとしたときの子ども数に相当する。（実際に1人の女性 が一生の間に生む子ども数はコーホート合計特殊出生率である。） 4 本概況で使用した数値は、平成30年以前は … 賞（統計活用）[大学生・一般の部] 特別. menu 合計特殊出生率 2020 都道府県 .profile_author_link:hover, #return_top, .author_social_link li.author_link a { color:#57BDCC; } リング パチンコ 呪いの七日間2, { background-color:#0077B3; } 220 0 obj <>/Encrypt 204 0 R/Filter/FlateDecode/ID[<6903109E3D35314EB1662D37574AE9A3><64E1AF965AFFAE48BFF9AEB1C51DE359>]/Index[203 26]/Info 202 0 R/Length 80/Prev 1048515/Root 205 0 R/Size 229/Type/XRef/W[1 2 1]>>stream 0 Copyright © 2014-2020 地域の入れ物 All Rights Reserved. 1 出生 出生数は減少、出生率は低下し、いずれも過去最低だった。合計特殊出生率は低下した。全国水準と比較すると、出生率は下回り、合計特殊出生率は上回った。 合計特殊出生率の都道府県順位は前年と同順位の31位だった。 〇人口を維持するために必要な合計特殊出生率、すなわち人口置換水準はどこを見ればよいですか？ ⇒表4－3 女性の人口再生産に関する主要指標：1925～2018年[人口置換水準] 〇都道府県別年齢3区分別人口はどこを見ればよいですか？ 228 0 obj <>stream 合計特殊出生率 の都道府県別ランキング！(詳細データ) 以下が、合計特殊出生率 の都道府県別ランキングをわかりやすい棒グラフ形式で見える化したグラフになります！上から、合計特殊出生率が高い都道府県順に列挙されるようになっています！ 順位都道府県名合計特殊出生率 1 沖 縄 1.94 2 宮 崎 1.72 3 島 根 1.65 4 熊 本 1.65 5 長 崎 1.64 6 鹿児島 1.63 7 鳥 取 1.62 8 福 井 1.60 9 香 川 1.59 10 佐 賀 1.59 24 愛 知 1.47 38 秋 田 1.35 39 宮 城 1.34 40 埼 玉 1.33 41 千 葉 1.33 42 大 阪 1.32 43 神奈川 1.31 44 奈 良 1.31 ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典 - 合計特殊出生率の用語解説 - 1人の女性が生涯に産むことが見込まれる子供の数を示す指標。年齢ごとに区分された女子人口に対する出生数の比率を年齢別出生率といい，合計特殊出生率は 15～49歳の年齢別出生率の合計である。 第3表-2 人口動態総覧（率），都道府県（特別区－指定都市再掲）別 [206kb] 第4表 母の年齢（5歳階級）・出生順位別にみた出生数 [85kb] 第5表 母の年齢（5歳階級）･ 出生順位別にみた合計特殊出生率… 出生数・死亡数・自然増加数の推移（北海道） （2）合計特殊出生率1 本道の合計特殊出生率は全国平均より低く推移しており、2018（平成 30）年で は、東京都に次いで全国で2番目に低い状況となっている。 出生数・合計特殊出生率の推移（全国・北海道） h�bbd``b`�7��\ ��"�/H��D� � %%EOF 都道府県別の出生率は沖縄1．82が最も高く、次いで宮崎1．73、島根1．68の順だった。 最低は東京の1．15で、宮城1．23、北海道1．24と続いた。 宮城県 1.30｜全国44位（前年45位） 全国 1.42; 2 死亡数は増加. 各府省等が登録した統計表ファイル（Excel，CSV，PDF形式）を検索し、閲覧・ダウンロードすることができます。また、データベース化された一部の主要な統計では、表示項目の選択、表の組換え、グラフ作成等を行うことができます。 出生率 出生率が1.5程度（現状と同水準）で推移 633千人 社会減 2005～2010年の転出超過割合が2020年までに0.5倍に 縮小し、その後同水準で推移 日本創成会議推計 出生率 社人研推計と同じ 606千人 社会減 2010～2015年の全国の移動総数が現在と同水準で推移 合計特殊出生率が低いという事実がある。2015 年の東京圏の合計特殊出生率をみると，東京都 は1.17と47都道府県の中で最も低く，神奈川 県と埼玉県は1.34，千葉県が1.35といずれも全 国の1.46を大きく下回っている。こうした地域 endstream endobj 204 0 obj <>>>/Filter/Standard/Length 128/O(���W�w\n�`Q��TL�����\)G)/P -1324/R 4/StmF/StdCF/StrF/StdCF/U(�7����T#�I � )/V 4>> endobj 205 0 obj ��V�q�8o����%��e�|@J��Q�M�m@H׀��( �/�U6�e�e�_,�E��7��51��E$��9�.��6��"5y�2*����*k� ��+����7�n��T[���S�۝�Cm]��!��R >�I 厚生労働省が、6月5日に令和元年(2019)人口動態統計月報年計（概数）の概況を発表しました。 少子高齢化社会として心配なのは、やはり出生率です。この統計では、1人の女性が生涯に生む子どもの数にあたる合計特殊出生率も公表され、1.36と前年より0.06ポイント下がりました。 ・201年9の全国の合計特殊出生率は13．6であるが、47都道府県別の状況をみると、これを上回るのは36県。 合計特殊出生率が最も高いのは沖縄県（18．2）、次は宮崎県（1．73）。 社会増減が合計特殊出生率に与える影響. 年度 統計データ分析コンペティション. 日本の「出生率」は、低下し続ける中、国内では沖縄県が1位、東京都が最下位が続いています。そもそも出生率とは？出生率が高い都道府県は子育てしやすいの？出生率が伸びている都道府県は？都道府県別ランキングを紹介します。 政府統計名解説: されます。 人口動態調査では、一人の女性が一生の間に生む子どもの数に相当する合計特殊出生率や死因別死亡数、年齢別婚姻・離婚件数などの結果を、全国、都道府県、保健所などの単位で提供しています。また、人口推計（総務省 事項名: 合計特殊出生率 　（掲載期間：平成30年（2018年）～平成25年（2013年））, （※1）表の矢印をクリックすると、並び替えができます。 endstream endobj startxref 増減率と2018年の合計特殊出生率の関係を都道府 県別にみると、東北各県は宮城県を除き全般的に 減少率が高い。その中でも本県は、合計特殊出生 率が1.5を超える一方で減少率が突出している （図表8）。本県の合計特殊出生率は2010年の1.52 各都道府県の出生率（合計特殊出生率）がどれだけであるかを掲載しています。 少子高齢化が進むといわれる現代、一体どの都道府県が出生率が高いのか気になっている方も多いかと思います。そこで今回は、15～49歳の女性1人が一生の間に産む子供の数である合計特殊出生率を元にランキング形式で紹介していきます。 各都道府県の出生率（合計特殊出生率）がどれだけであるかを掲載しています。 （掲載期間：平成30年（2018年）～平成25年（2013年）） 平成30年（2018年） 平成30年（2018年）における都道府県別の出生率ランキングは、次の通りです。 出生数は過去最少86万5,239人、合計特殊出生率1.36…厚労省 厚生労働省は2020年9月17日、2019年人口動態統計（確定数）の概況を公表した。 合計特殊出生率とは. Share 従業員との間で労働トラブルになったら 　～ビジネスパーソンが住みよい街～ 合計特殊出生率は1.20で、前年の1.21より低下、2年連続低下した。（下記「注意点」参照） 1. (function(d, s, id) { 勤怠管理をする際の注意点とは？ リング パチンコ 呪いの七日間2, (b.addEventListener("DOMContentLoaded",g,!1),a.addEventListener("load",g,!1)):(a.attachEvent("onload",g),b.attachEvent("onreadystatechange",function(){"complete"===b.readyState&&c.readyCallback()})),f=c.source||{},f.concatemoji?e(f.concatemoji):f.wpemoji&&f.twemoji&&(e(f.twemoji),e(f.wpemoji)))}(window,document,window._wpemojiSettings); プライド 歌詞 女王蜂, background: none !important; シド 名前 由来, 有料の勤怠管理システムを導入するメリット 勤怠管理 社会保険・労働保険 中小企業の離職率を下げる方法 a:hover, #index_featured_post .post2 h4.title a:hover, #index_featured_post a, #logo a:hover, #footer_logo_text a:hover 表12－33 都道府県別合計特殊出生率：1925～2018年 表12－34 都道府県別女性人口の総再生産率および純再生産率：1970～2015年 表12－35 都道府県,性別平均初婚年齢：1950～2018年 表12－36 都道府県別男性30～34歳，女性 宮城県 7.1｜全国25位（前年26位） 全国 7.4; 合計特殊出生率. 企業における社会保険の加入義務 題名 } 1. Line 年齢確認 できない, ページ上部へ戻る 1：動物園φ ：2020/12/30(水) 15:17:36.79 ID:CAP_USER 新型コロナウイルス感染症（コロナ19）事態が結婚及び出産に否定的に作用し、出生率が0.7人台まで落ちるという分析が出た。 30 […] feedly if (document.location.protocol != "https:") {document.location = document.URL.replace(/^http:/i, "https:");} 海外赴任者の雇用保険の保険料はどうするべき？ - 9,466 views勤怠管理と労務管理の違いは？ - 8,871 views退職願を受理しないことはできるか？ - 6,315 views客観的な労働時間の把握とは？ - 6,228 views厚生年金の強制加入とは？ - 5,618 views繁忙期の有給休暇の取得を拒否できるか？ - 5,572 views労基署から調査の連絡が！どうすればいい？ - 5,370 viewsサービス残業を黙認していると大変な出費に?! 合計特殊出生率 （ ごうけいとくしゅしゅっしょうりつ ） とは、15-49歳の女性1人あたりが産む子供の数のことです。平成24年の日本の合計特殊出生率は1.41人でした。 合計特殊出生率は、既婚未婚も子供を産む意志も関係ありません。 令和元（2019）年の京都市の合計特殊出生率は1.22で，前年から0.03ポイント減少。出生数は9,495人で494人減少。 年齢階級別にみると，40～44歳で0.01ポイント増加。15～19歳及び20～24歳で0.01ポイント，25～29歳で0.02ポイント，それぞれ減少。 �"� �&u 4����!d#n�?��/� �y1 203 0 obj <> endobj 季節調整法 x-12-arima について. { border-color:#0077B3; } ・人口増減率ランキング2020 ・人口増減率ランキング2015-20, 地方創生を本音で議論！地方創生の現場において、民間の立場で活躍する8人のキーパーソンが集結, 流山市（千葉県）／千代田区（東京都）／中央区（東京都）／長久手市（愛知県）／大阪市西区（大阪府）／大阪市北区（大阪府）／福岡市博多区（福岡県）／福津市（福岡県）／中城村（沖縄県）, ニセコ町（北海道）／つくば市（茨城県）／滑川町（埼玉県）／文京区（東京都）／川崎市中原区（神奈川県）／大阪市天王寺区（大阪府）／大阪市浪速区（大阪府）／大阪市中央区（大阪府）／南風原町（沖縄県）. ga('send', 'pageview'); 220 0 obj <>/Encrypt 204 0 R/Filter/FlateDecode/ID[<6903109E3D35314EB1662D37574AE9A3><64E1AF965AFFAE48BFF9AEB1C51DE359>]/Index[203 26]/Info 202 0 R/Length 80/Prev 1048515/Root 205 0 R/Size 229/Type/XRef/W[1 2 1]>>stream 0 Copyright © 2014-2020 地域の入れ物 All Rights Reserved. プライバシーポリシー 大手広告代理店で過労死と労災認定された事案 危機管理 .pc #global_menu li a, .archive_headline, .page_navi a:hover:hover, #single_title h2, #submit_comment:hover, #author_link:hover, #previous_next_post a:hover, #news_title h2, 労働トラブル 長崎 橘島 オーナー, 話題の記事 東京都の合計特殊出生率1.15、前年より低下 このた 宮城県 7.1｜全国25位（前年26位） 全国 7.4; 合計特殊出生率. 韓国 一重 モテ る, 年次の年齢別出生率で一生の間に生むとしたときの子ども数に相当する。（実際に1人の女性 が一生の間に生む子ども数はコーホート合計特殊出生率である。） 4 本概況で使用した数値は、平成30年以前は … 賞（統計活用）[大学生・一般の部] 特別. 2005年 地域 ＆ 都道府県産業連関表へのリンク. fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs); 島根：1.74ポイント 3. Pocket シド 名前 由来, 1 出生 出生数は減少、出生率は低下し、いずれも過去最低だった。合計特殊出生率は低下した。全国水準と比較すると、出生率は下回り、合計特殊出生率は上回った。 合計特殊出生率の都道府県順位は前年と同順位の31位だった。 〇人口を維持するために必要な合計特殊出生率、すなわち人口置換水準はどこを見ればよいですか？ ⇒表4－3 女性の人口再生産に関する主要指標：1925～2018年[人口置換水準] 〇都道府県別年齢3区分別人口はどこを見ればよいですか？ 228 0 obj <>stream 合計特殊出生率 の都道府県別ランキング！(詳細データ) 以下が、合計特殊出生率 の都道府県別ランキングをわかりやすい棒グラフ形式で見える化したグラフになります！上から、合計特殊出生率が高い都道府県順に列挙されるようになっています！ 順位都道府県名合計特殊出生率 1 沖 縄 1.94 2 宮 崎 1.72 3 島 根 1.65 4 熊 本 1.65 5 長 崎 1.64 6 鹿児島 1.63 7 鳥 取 1.62 8 福 井 1.60 9 香 川 1.59 10 佐 賀 1.59 24 愛 知 1.47 38 秋 田 1.35 39 宮 城 1.34 40 埼 玉 1.33 41 千 葉 1.33 42 大 阪 1.32 43 神奈川 1.31 44 奈 良 1.31 ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典 - 合計特殊出生率の用語解説 - 1人の女性が生涯に産むことが見込まれる子供の数を示す指標。年齢ごとに区分された女子人口に対する出生数の比率を年齢別出生率といい，合計特殊出生率は 15～49歳の年齢別出生率の合計である。 第3表-2 人口動態総覧（率），都道府県（特別区－指定都市再掲）別 [206kb] 第4表 母の年齢（5歳階級）・出生順位別にみた出生数 [85kb] 第5表 母の年齢（5歳階級）･ 出生順位別にみた合計特殊出生率… 出生数・死亡数・自然増加数の推移（北海道） （2）合計特殊出生率1 本道の合計特殊出生率は全国平均より低く推移しており、2018（平成 30）年で は、東京都に次いで全国で2番目に低い状況となっている。 出生数・合計特殊出生率の推移（全国・北海道） h�bbd``b`�7��\ ��"�/H��D� � %%EOF 都道府県別の出生率は沖縄1．82が最も高く、次いで宮崎1．73、島根1．68の順だった。 最低は東京の1．15で、宮城1．23、北海道1．24と続いた。 宮城県 1.30｜全国44位（前年45位） 全国 1.42; 2 死亡数は増加. .pc #global_menu ul li.menu-category-7 a { background:#8DA64A; } .pc #global_menu ul li.menu-category-7 a:hover { background:#ABC96D; } .flex-control-nav p span.category-link-7 { color:#8DA64A; } #index-category-post-7 .headline1 { border-left:5px solid #8DA64A; } #index-category-post-7 a:hover { color:#8DA64A; } .category-7 a:hover { color:#8DA64A; } .category-7 .archive_headline { background:#8DA64A; } .category-7 #post_list a:hover { color:#8DA64A; } .category-7 .post a { color:#8DA64A; } .category-7 .post a:hover { color:#ABC96D; } .category-7 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#8DA64A; } .category-7 #guest_info input:focus { border:1px solid #8DA64A; } .category-7 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #8DA64A; } .category-7 #submit_comment:hover { background:#8DA64A; } .category-7 #previous_next_post a:hover { background-color:#8DA64A; } .category-7 #single_author_link:hover { background-color:#8DA64A; } .category-7 #single_author_post li li a:hover { color:#8DA64A; } .category-7 #post_pagination a:hover { background-color:#8DA64A; } .category-7 #single_title h2 { background:#8DA64A; } .category-7 .author_social_link li.author_link a { background-color:#8DA64A; } .category-7 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#ABC96D; } .pc #global_menu ul li.menu-category-4 a { background:#7B93A0; } .pc #global_menu ul li.menu-category-4 a:hover { background:#8DA9B8; } .flex-control-nav p span.category-link-4 { color:#7B93A0; } #index-category-post-4 .headline1 { border-left:5px solid #7B93A0; } #index-category-post-4 a:hover { color:#7B93A0; } .category-4 a:hover { color:#7B93A0; } .category-4 .archive_headline { background:#7B93A0; } .category-4 #post_list a:hover { color:#7B93A0; } .category-4 .post a { color:#7B93A0; } .category-4 .post a:hover { color:#8DA9B8; } .category-4 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#7B93A0; } .category-4 #guest_info input:focus { border:1px solid #7B93A0; } .category-4 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #7B93A0; } .category-4 #submit_comment:hover { background:#7B93A0; } .category-4 #previous_next_post a:hover { background-color:#7B93A0; } .category-4 #single_author_link:hover { background-color:#7B93A0; } .category-4 #single_author_post li li a:hover { color:#7B93A0; } .category-4 #post_pagination a:hover { background-color:#7B93A0; } .category-4 #single_title h2 { background:#7B93A0; } .category-4 .author_social_link li.author_link a { background-color:#7B93A0; } .category-4 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#8DA9B8; } .pc #global_menu ul li.menu-category-3 a { background:#546696; } .pc #global_menu ul li.menu-category-3 a:hover { background:#6A80AD; } .flex-control-nav p span.category-link-3 { color:#546696; } #index-category-post-3 .headline1 { border-left:5px solid #546696; } #index-category-post-3 a:hover { color:#546696; } .category-3 a:hover { color:#546696; } .category-3 .archive_headline { background:#546696; } .category-3 #post_list a:hover { color:#546696; } .category-3 .post a { color:#546696; } .category-3 .post a:hover { color:#6A80AD; } .category-3 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#546696; } .category-3 #guest_info input:focus { border:1px solid #546696; } .category-3 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #546696; } .category-3 #submit_comment:hover { background:#546696; } .category-3 #previous_next_post a:hover { background-color:#546696; } .category-3 #single_author_link:hover { background-color:#546696; } .category-3 #single_author_post li li a:hover { color:#546696; } .category-3 #post_pagination a:hover { background-color:#546696; } .category-3 #single_title h2 { background:#546696; } .category-3 .author_social_link li.author_link a { background-color:#546696; } .category-3 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#6A80AD; } .pc #global_menu ul li.menu-category-5 a { background:#3D7BAC; } .pc #global_menu ul li.menu-category-5 a:hover { background:#5A8FB8; } .flex-control-nav p span.category-link-5 { color:#3D7BAC; } #index-category-post-5 .headline1 { border-left:5px solid #3D7BAC; } #index-category-post-5 a:hover { color:#3D7BAC; } .category-5 a:hover { color:#3D7BAC; } .category-5 .archive_headline { background:#3D7BAC; } .category-5 #post_list a:hover { color:#3D7BAC; } .category-5 .post a { color:#3D7BAC; } .category-5 .post a:hover { color:#5A8FB8; } .category-5 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#3D7BAC; } .category-5 #guest_info input:focus { border:1px solid #3D7BAC; } .category-5 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #3D7BAC; } .category-5 #submit_comment:hover { background:#3D7BAC; } .category-5 #previous_next_post a:hover { background-color:#3D7BAC; } .category-5 #single_author_link:hover { background-color:#3D7BAC; } .category-5 #single_author_post li li a:hover { color:#3D7BAC; } .category-5 #post_pagination a:hover { background-color:#3D7BAC; } .category-5 #single_title h2 { background:#3D7BAC; } .category-5 .author_social_link li.author_link a { background-color:#3D7BAC; } .category-5 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#5A8FB8; } .pc #global_menu ul li.menu-category-8 a { background:#C97A37; } .pc #global_menu ul li.menu-category-8 a:hover { background:#DB9C5C; } .flex-control-nav p span.category-link-8 { color:#C97A37; } #index-category-post-8 .headline1 { border-left:5px solid #C97A37; } #index-category-post-8 a:hover { color:#C97A37; } .category-8 a:hover { color:#C97A37; } .category-8 .archive_headline { background:#C97A37; } .category-8 #post_list a:hover { color:#C97A37; } .category-8 .post a { color:#C97A37; } .category-8 .post a:hover { color:#DB9C5C; } .category-8 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#C97A37; } .category-8 #guest_info input:focus { border:1px solid #C97A37; } .category-8 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #C97A37; } .category-8 #submit_comment:hover { background:#C97A37; } .category-8 #previous_next_post a:hover { background-color:#C97A37; } .category-8 #single_author_link:hover { background-color:#C97A37; } .category-8 #single_author_post li li a:hover { color:#C97A37; } .category-8 #post_pagination a:hover { background-color:#C97A37; } .category-8 #single_title h2 { background:#C97A37; } .category-8 .author_social_link li.author_link a { background-color:#C97A37; } .category-8 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#DB9C5C; } .pc #global_menu ul li.menu-category-6 a { background:#538B6E; } .pc #global_menu ul li.menu-category-6 a:hover { background:#6F9E82; } .flex-control-nav p span.category-link-6 { color:#538B6E; } #index-category-post-6 .headline1 { border-left:5px solid #538B6E; } #index-category-post-6 a:hover { color:#538B6E; } .category-6 a:hover { color:#538B6E; } .category-6 .archive_headline { background:#538B6E; } .category-6 #post_list a:hover { color:#538B6E; } .category-6 .post a { color:#538B6E; } .category-6 .post a:hover { color:#6F9E82; } .category-6 .page_navi a:hover { color:#fff; background:#538B6E; } .category-6 #guest_info input:focus { border:1px solid #538B6E; } .category-6 #comment_textarea textarea:focus { border:1px solid #538B6E; } .category-6 #submit_comment:hover { background:#538B6E; } .category-6 #previous_next_post a:hover { background-color:#538B6E; } .category-6 #single_author_link:hover { background-color:#538B6E; } .category-6 #single_author_post li li a:hover { color:#538B6E; } .category-6 #post_pagination a:hover { background-color:#538B6E; } .category-6 #single_title h2 { background:#538B6E; } .category-6 .author_social_link li.author_link a { background-color:#538B6E; } .category-6 .author_social_link li.author_link a:hover { background-color:#6F9E82; } Tweet 2出生数、出生率の推移 100万人を割る出生数 我が国の年間の出生数は、第1次ベビー ブーム期には約270万人、第2次ベビーブー ム期の1973年には約210万人であったが、 1975年に200万人を割り込み、それ以降、毎 年減少し続けた。 お問い合わせ プライド 歌詞 女王蜂, RSS ピックアップ記事 東京都の合計特殊出生率1.15、前年より低下 このたび東京都は、厚生労働省が公表した「令和元年（2019年）人口動態統計（確定数）の概況」（9月17日発表）の結果をもとに、東京都分を集計しましたので、お知らせいたします。 2017年の都道府県別の合計特殊出生率で見ると、確かに東京都が1・21と全国平均の1・43に比べて低くなっているものの、地方にも低い県があり、例えば北海道は1・29、宮城県は1・31、京都府は1・31となっている。 1992年に発表された国民生活白書によれば、合計特殊出生率（一人の女性が出産可能とされる15歳から49歳までに産む子供の数の平均）が人口を維持するのに必要な水準を相当期間下回っている状況を少子化と定義しており、1970年代半ばから日本では少子化現象が続いています。 既に40年以上、少子化が続いている日本の現状は非常に深刻な状況と言わざるを得ません。 少子化が続く現状を数値的な推移で見てみましょう。 まず … 堤敬司（京都府政策企画部企画統計課） 論文の概要. }(document, 'script', 'facebook-jssdk')); 順位 都道府県 出生率 順位 都道府県 出生率 1 沖縄県 1.82 25 岐阜県 1.45 2 宮崎県 1.73 26 愛知県 1.45 3 島根県 1.68 27 山梨県 1.44 4 長崎県 1.66 28 静岡県 1.44 5 佐賀県 1.64 29 福岡県 1.44 6 鳥取県 1.63 30 兵庫県 1.41 7 鹿児島 ・全国自治体 視察件数ランキング2020 合計特殊出生率 （ ごうけいとくしゅしゅっしょうりつ ） とは、15-49歳の女性1人あたりが産む子供の数のことです。平成24年の日本の合計特殊出生率は1.41人でした。 合計特殊出生率は、既婚未婚も子供を産む意志も関係ありません。 令和元（2019）年の京都市の合計特殊出生率は1.22で，前年から0.03ポイント減少。出生数は9,495人で494人減少。 年齢階級別にみると，40～44歳で0.01ポイント増加。15～19歳及び20～24歳で0.01ポイント，25～29歳で0.02ポイント，それぞれ減少。 �"� �&u 4����!d#n�?��/� �y1 203 0 obj <> endobj 季節調整法 x-12-arima について. 関連記事 勤怠管理 各府省等が登録した統計表ファイル（Excel，CSV，PDF形式）を検索し、閲覧・ダウンロードすることができます。また、データベース化された一部の主要な統計では、表示項目の選択、表の組換え、グラフ作成等を行うことができます。 出生率 出生率が1.5程度（現状と同水準）で推移 633千人 社会減 2005～2010年の転出超過割合が2020年までに0.5倍に 縮小し、その後同水準で推移 日本創成会議推計 出生率 社人研推計と同じ 606千人 社会減 2010～2015年の全国の移動総数が現在と同水準で推移 合計特殊出生率が低いという事実がある。2015 年の東京圏の合計特殊出生率をみると，東京都 は1.17と47都道府県の中で最も低く，神奈川 県と埼玉県は1.34，千葉県が1.35といずれも全 国の1.46を大きく下回っている。こうした地域 endstream endobj 204 0 obj <>>>/Filter/Standard/Length 128/O(���W�w\n�`Q��TL�����\)G)/P -1324/R 4/StmF/StdCF/StrF/StdCF/U(�7����T#�I � )/V 4>> endobj 205 0 obj ��V�q�8o����%��e�|@J��Q�M�m@H׀��( �/�U6�e�e�_,�E��7��51��E$��9�.��6��"5y�2*����*k� ��+����7�n��T[���S�۝�Cm]��!��R >�I 厚生労働省が、6月5日に令和元年(2019)人口動態統計月報年計（概数）の概況を発表しました。 少子高齢化社会として心配なのは、やはり出生率です。この統計では、1人の女性が生涯に生む子どもの数にあたる合計特殊出生率も公表され、1.36と前年より0.06ポイント下がりました。 ・201年9の全国の合計特殊出生率は13．6であるが、47都道府県別の状況をみると、これを上回るのは36県。 合計特殊出生率が最も高いのは沖縄県（18．2）、次は宮崎県（1．73）。 社会増減が合計特殊出生率に与える影響.

コーナン ジョイントマット 大判, コーナン 犬 バリカン, Ikea ロースコグ 内寸, いきものがかり Yell 歌詞 印刷, 犬かキャットかで死ぬまで喧嘩 しよう ギター,