1 ：2020/10/07(水) 14:13:35.79 ID:ea8dJ2129.net 厚生労働省は9月17日、「2019年人口動態統計確定数」を発表した。19年に生まれた子どもの数は前年より5万3161人減少し、過去最少の86万523 2019年の都道府県別大学進学率. 合計特殊出生率 全国平均1.44 1位沖縄1.95 2位島根1.75 3位宮崎1.71 3位長崎1.71 5位鹿児島1.68 6位熊本1.66 7位福井1.65…44位京都1.34 46位北海道1.29 47位東京1.24 google.load( 'visualization', '1.0', { 'packages': ['corechart']});google.load('visualization', '1', {packages:['table']}); 世界の合計特殊出生率と一人当たりgdpの関係. 夏野菜 おつまみ ワイン, if (document.location.protocol != "https:") {document.location = document.URL.replace(/^http:/i, "https:");} 熊谷市の出生数を母の年齢別にみてみると、1975年から1980年の5年間では、25-29歳の出生数が全体の50%以上を占めていましたが、その後は年々減少し、2000年以降は30-34歳の出生数が多くなりました。2000年以降、35-39歳の出生数が増加しており、晩産化の傾向がみられます。 都道府県 合計特殊出生率; No. .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, 1.7 1.5-1.4 -4.4 -7.5 -4.3 --2.4 -3.8 2.9 75.1 5.1 -3 .2 -2.1 0 .4 -1 7-0 .8 -5.4 -5.1 -9.2 4.3 -5.0 0.3 17.9 7.5 -1.9 -3.0 -2 7-0.5- 1.1 0 1-1.4 -0.8 --0.6 -2. 出生1300 出生数、出生順位・性×市区町村別（エクセル：37kb） 出生1400 出生数、出生順位・性×保健所別（エクセル：30kb） 出生1500 出生数・出生率（人口千対）・合計特殊出生率の年次推移ー全国・神奈川県ー（エクセル：31kb） 3 死亡 window._wpemojiSettings = {"baseUrl":"https:\/\/s.w.org\/images\/core\/emoji\/2.2.1\/72x72\/","ext":".png","svgUrl":"https:\/\/s.w.org\/images\/core\/emoji\/2.2.1\/svg\/","svgExt":".svg","source":{"concatemoji":"https:\/\/soumu-ka.jp\/wp-includes\/js\/wp-emoji-release.min.js?ver=4.7.19"}}; 夏野菜 おつまみ ワイン, 全出生数中の低出生体重児の割合の減少: イ 肥満傾向にある子どもの割合の減少 肥満傾向にある子どもの割合の減少（肥満度20％以上） ※小5、中2 （3）高齢者の健康 ① 介護保険サービス利用者の増加の抑制: ー: 介護予防サポーター養成数の増加 パレスサイドビル 屋上 撮影禁止, display: inline !important; a:hover, #index_featured_post .post2 h4.title a:hover, #index_featured_post a, #logo a:hover, #footer_logo_text a:hover 総務省は2020年4月14日、「人口推計（2019年10月1日現在）」を公表した。総人口は、前年（2018年）比27万6,000人減の1億2,616万7,000人と、9年連続で減少。 { background-color:#57BDCC; } border: none !important; 発表日:2019年6月25日各都道府県の合計特殊出生率転換点は実は2005(平成17)年にあった －2000年から2015年の都道府県別の合計特殊出生率（東北大 tfr）遡及計算による検証－ 【発表のポイント】 〇厚生労働省「人口動態統計」の都道府 合計特殊出生率: #a05204: 粗死亡率（人口千人当たり） #a0520401: 粗死亡率[男]（人口千人当たり） #a0520402: 粗死亡率[女]（人口千人当たり） #a05205: 年齢別死亡率[0～4歳]（人口千人当たり） #a05218: 年齢別死亡率[65歳以上]（人口千人当たり） #a0521901 都道府県 合計特殊出生率 - 全国 1.41 1 沖縄県 1.90 2 島根県 1.68 3 宮崎県 1.67 4 鹿児島県 1.64 5 長崎県 1.63 6 熊本県 1.62 7 佐賀県 1.61 8 福井県 1.60 9 鳥取県 1.57 10 香川県 1.56 11 広島県 1.54 12 滋賀県 1.53 13 和歌山県 1.53 14 ブログをワードプレスに移行したことで、非常にプログラムが作りやすくなりました！これを利用して今後は多角的に色んなデータを分析/視覚化していくということをしようと思っています！, このページでは国のデータを活用して、都道府県別の様々なデータをグラフを用いてわかりやすくグラフ化していきます！データとして国の公式データであり統計でみる都道府県のすがた2017を使用しています。国の正確なデータですので信頼性のおけるものとなっています。国の数値データだけでは非常にわかりにくい面がありますので、このページで数回にわたって分析していこうかと思っています！ 都道府県別合計特殊出生率の動向 2017（平成29）年の全国の合計特殊出生 率は1.43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35県であった。 合計特殊出生率が最も高いのは沖縄県（1.94） であり、次は宮崎県（1.73）となっている。 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！ 都道府県別の合計特殊出生率の推移 (1960-2018年) 出典：「人口動態統計」(厚生労働省) を加工して統計ラボが作成 * * * はじめまして、統計ラボです。 2018年の世界の合計特殊出生率 国別比較統計・ランキングです。各国の合計特殊出生率と国別順位を掲載しています。合計特殊出生率は女性1人が一生で出産する子供の平均数。時系列データは1990-2018年 … 都道府県別合計特殊出生率の動向 2017（平成29）年の全国の合計特殊出生 率は1.43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35県であった。 合計特殊出生率が最も高いのは沖縄県（1.94） であり、次は宮崎県（1.73）となっている。 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。 出生数及び合計特殊出生率の推移 1971年～1974年の第2次ベビーブーム以降、30年間にわたって出生数、合計特殊出生率ともに減少傾向にあった が、2006年の出生数は1,092,662人と前年を30,132人、合計特殊出生率は1.32と前年を0.06ポイント上回った。 都道府県別. úØÝÒjiGNZF16KBj, 2-11@Æ°Þ^ÊêÊ¢ÑiGNZF13KBj, 2-12@s¹{§C¢ÑlõÊêÊ¢ÑÆ¢ÑÌíÞÊ¢ÑlõiGNZF17KBj, 2-13@s¹{§ÊÔlûÆ©îOAÆEÊwÒiGNZF19KBj, 2-14@s¹{§Ê]oüÒiGNZF13KBj, 2-15@o¶ESÆ¥÷E£¥iGNZF21KBj, 2-16@s¹{§Êo¶ESÆ¥÷E£¥iGNZF17KBj, 2-17@«ÌNîKÊo¶Æo¶¦iGNZF14KBj, 2-18@W»lû®Ô¦Æ«ÌlûĶY¦iGNZF13KBj, 2-21@NîKÊSÆS¦iGNZF13KBj, ©1996 ±Èi@lÔ2000012020001jvÇ. ウォーキングデッド タラ 胸. 出生中位（死亡中位）推計注1（2017 年推計）に基づく2050年（令和 32年）の将来推計人口を見ると、 我が国の出生数は2018年から 28.6％減となる66万人まで減少 し、総人口は2019年から19.2％ 減となる1億192万人まで減少す ることが予測されている。一方で、 このページでは、合計特殊出生率に関する都道府県ランキングをグラフ化していきます！, […] 東京都 ] ２０１６年富山県５位３２１万円石川県１６位２９６万円 １人当たり県民所得 の都道府県別ランキング！ […], […] 県 20.2% https://retu27.com/prefecture_ranking.html?fid=176 […], […] >>228 しかし社会に出る頃には 最終学歴が大学・大学院卒の者の割合 ‘18.7-29 1位 東京都 25.1% 2位 神奈川県 24.8% 3位 奈良県 22.3% 4位 千葉県 21.0% 5位 兵庫県 20.2% https://retu27.com/prefecture_ranking.html?fid=176 […], […] 道路交通法違反検挙件数（人口千人当たり） の都道府県 https://retu27.com/prefecture_ranking.html?fid=401 1位長崎県 74.8 2位東京都 72.6 3位島根県 72.5 4位大分県 69.6 5位山梨県 69.1 […], […] 都道府県別年間降水量は東京都より少ない https://retu27.com/prefecture_ranking.html?fid=51 […], […] ・大学院卒の者の割合 ‘18.7-29 1位 東京都 25.1% 2位 神奈川県 24.8% 3位 奈良県 22.3% 4位 千葉県 21.0% 5位 兵庫県 20.2% https://retu27.com/prefecture_ranking.html?fid=176 首都圏3強は普通に5位入賞。 […]. 自治体別「人口増減率ランキング2019」をお届けする。今回は北海道の占冠（しむかっぷ）村が、昨年に続き2年連続で1位になった。全国TOP50のほか、人口規模別や都道府県別のランキングも併せてお伝 … padding: 0 !important; 2-12 都道府県，世帯人員別一般世帯数と世帯の種類別世帯人員（エクセル：17kb） 2-13 都道府県別昼間人口と自宅外就業・通学者数（エクセル：19kb） 2-14 都道府県別転出入者数（エクセル：13kb） 2-15 出生・死亡数と婚姻・離婚件数（エクセル：21kb） （新生児・早期新生児） 年間出生数 年間周産期死亡数 周産期死亡率 ＝ × 1,000 年間出産数（出生数＋年間妊娠満22週以後の死産数） 年間死因別死亡数 死因別死亡率 ＝ × 100,000 10月1日現在人口 令和元年（2019）人口動態統計（確定数）の概況について紹介しています。 ... 参考表（都道府県別順位） [61kb] 合計特殊出生率につい 2019年愛知県の人口動態統計（確定数）の概況 【注意】2014年～2017年の愛知県数値について、2004・2006・2009～2017年の都道府県からの報告漏れによる厚生労働省の再集計後の数値に、修正を行いました。なお、2013年以前の愛知県数値について、再集計を反映した数値は、厚生労働省による公 … 人口増減率を都道府県別にみると，増加は7都県となっており，東京都が0.71％と最も高く，次いで沖縄県が0.39％，埼玉県が0.27％，神奈川県が0.24％などとなっています。 なお、出生率等の全国順位は、都道府県別の出生率等を高い方から順に並べたときの愛知県の順位です。 1 出生 出生数は、57,145人 （対前年 4，085人）で、現行統計制度となった 1947 年 以降で最少 。 警察庁 警視庁 対立, 全出生数中の低出生体重児の割合の減少: イ 肥満傾向にある子どもの割合の減少 肥満傾向にある子どもの割合の減少（肥満度20％以上） ※小5、中2 （3）高齢者の健康 ① 介護保険サービス利用者の増加の抑制: ー: 介護予防サポーター養成数の増加 ・人口、出生数、死亡数、死産数、離婚数（明治33年～令和元年） ・平均初婚年齢（昭和22年～令和元年） ・合計特殊出生率（昭和34年～令和元年） ・主な死因別にみた死亡率（平成14年～令和元年） ga('create', 'UA-83697658-1', 'auto'); 年、2010年（前後合わせて5年間の平均値）。 合計特殊出生率をヒートマップで表示 合計特殊出生率と人口（20 ～39歳）の推移を表示 （山形県） 7 ホーム ピグ アメブロ. 警察庁 警視庁 対立, システム手帳 オーダーメイド 安い, !function(a,b,c){function d(a){var b,c,d,e,f=String.fromCharCode;if(!k||!k.fillText)return!1;switch(k.clearRect(0,0,j.width,j.height),k.textBaseline="top",k.font="600 32px Arial",a){case"flag":return k.fillText(f(55356,56826,55356,56819),0,0),! ・人口、出生数、死亡数、死産数、離婚数（明治33年～令和元年） ・平均初婚年齢（昭和22年～令和元年） ・合計特殊出生率（昭和34年～令和元年） ・主な死因別にみた死亡率（平成14年～令和元年） Excel形式. 2018年の世界の合計特殊出生率 国別比較統計・ランキングです。各国の合計特殊出生率と国別順位を掲載しています。合計特殊出生率は女性1人が一生で出産する子供の平均数。時系列データは1990-2018年 … 島根：1.74ポイント 3. 都道府県 出生数_2019 合計特殊出生率_2019 ; 滋賀 : 11350 : 1.47 : 京都 : 17909 : 1.25 : 大阪 : 65446 : 1.31 : 兵庫 : 39713 : 1.41 : 奈良 : 8947 : 1.31 : 和歌山 : 6070 : 1.46 : 鳥取 : 4190 : 1.63 : 島根 : 4887 : 1.68 : 岡山 : 14485 : 1.47 : 広島 : 21363 : 1.49 : 山口 : 8987 : 1.56 : 徳島 : 4998 : 1.46 : 香川 : 6899 : 1.59 : 愛媛 : 9330 : 1.46 : 高知 : 4559 : 1.47 : 福岡 : 42008 : 1.44 : 佐賀 : 6535 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。 第15表：出生数、性・出生児体重別（2）ー市町村、保健所別（エクセル：28kb） 平成29年人口動態統計 第16表：合計特殊出生率、年次別ー都道府県別（エクセル：56KB） 新生児死亡率（新生児死亡数／出生数）（出生数千当たり） の都道府県別ランキング 乳児死亡率（乳児死亡数／出生数）（出生数千当たり） の都道府県別ランキング 2,500g未満出生率（2,500g未満の出生数／出生数）1） の都道府県別ランキング システム手帳 オーダーメイド 安い, 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。 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 2020.9.18 Fri 14:15 少子化 東京都、合計特殊出生率は1.15…3年連続低下 2020.12.3 Thu 12:15 出典： 厚生労働省令和元年(2019)人口動態統計月報年計（概数）の概況表5都道府県別にみた合計特殊出生率 育児休業の対象要件が拡大し、パート・契約社員など利用できる人が増えています。 都道府県の合計特殊出生率は、その分母である年齢別女性人口に総人口を用いている。したがって、日本人人口を用いている全国の合計特殊出生率と比べ、その上昇幅が小さくなっている点に留意が必要である。 このページの先頭へ. また、同年の出生数は91万8,397人で過去 最少を更新し、3年連続で100万人割れとなった。この出生数の減少は20～30代の女性人口の減少や 晩婚、非婚化が大きく影響している。都道府県別の合計特殊出生率をみると、東京都が1.20で最も低 } 全都道府県市区町村 【人口動態】 合計特殊出生率・出生数・出生率 出生・死亡・婚姻・離婚等 年齢3区分別人口・割合~年少人口・生産年齢人口・老年人口・高齢化率等 【その他人口関連】 将来推計人口・人口予測・2105年の日本 昼間人口・昼夜間人口比率 東北大学大学院経済学研究科の吉田浩教授らが2015年以前の都道府県別合計特殊出生率（※1）を正しい方法で再計算したところ、全都道府県で2005年がそれまでの最低で、その後の回復が東北地方で停滞していることが分かった。岩手、宮城、山形、栃木の4県は2019年が過去最低に落ち込んでいる。 都道府県別の合計特殊出生率の推移 (1960-2018年) 出典：「人口動態統計」(厚生労働省) を加工して統計ラボが作成 * * * はじめまして、統計ラボです。 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 2019 (平成31/令和元) 865,239: 1.36 ※赤字は最低値。 以下のグラフは、1947年（昭和22年）以降の合計特殊出生率と出生数の推移を表したものである。 合計特殊出生率と出生数の推移. 1 ：2020/10/07(水) 14:13:35.79 ID:ea8dJ2129.net 厚生労働省は9月17日、「2019年人口動態統計確定数」を発表した。19年に生まれた子どもの数は前年より5万3161人減少し、過去最少の86万523 2019年10月時点の総務省の推計で、元号別の日本人人口は以下のようになっている。 元号別総人口 元号 割合 昭和: 71.7% 平成: 27.1% 明治・大正: 0.9% 令和: 0.3% 出生数と死亡数. { color:#0077B3; } 2019年愛知県の人口動態統計（確定数）の概況 【注意】2014年～2017年の愛知県数値について、2004・2006・2009～2017年の都道府県からの報告漏れによる厚生労働省の再集計後の数値に、修正を行いました。なお、2013年以前の愛知県数値について、再集計を反映した数値は、厚生労働省による公 … 合計特殊出生率（出産）は、女性が妊娠可能な時期の終わりまで生きて、現在の年齢別出生率（出産）に従って子どもを生む場合に、女性が生むであろう子どもの数を表 … 2005年 地域 ＆ 都道府県産業連関表へのリンク. 秋田県市町村・保健所別合計特殊出生率・母の年齢階級別出生率（女性人口千対、ベイズ推定値）2008年~2012年（平成20年～平成24年） 石川県の出生数・合計特殊出生率の推移 1935年～2013年（昭和10年～平成25年） 静岡県では、産業構造や立地条件の地域差が存在しているが、市町別合計特殊出生率は、同じ地域内で高い市町と低い市町が混在しており、35市町間でばらつきが見られる。 事業目的 . })(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga'); 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。 大学進学時の都道府県別流入・流出者数-1.9 -1.6 -2. 沖縄：1.89ポイント 2. body { font-size:14px; } 2019年の都道府県別大学進学率. 出生1300 出生数、出生順位・性×市区町村別（エクセル：37kb） 出生1400 出生数、出生順位・性×保健所別（エクセル：30kb） 出生1500 出生数・出生率（人口千対）・合計特殊出生率の年次推移ー全国・神奈川県ー（エクセル：31kb） 3 死亡 (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); { background-color:#0077B3; } 4人家族 生活費 東京, img.emoji { カルディ チーズ おつまみ, 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。 都道府県別の出生率. 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。 .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; }. カレーライスの女 歌詞 意味, 令和元年の合計特殊出生率は「1.36」と3年連続減少しています。 … 都道府県ランキング！令和元年出生率全国トップ3は？ | 人材定着率がグンとUP！益田の人事労務のプロが教える人材定着講座. 更新日：2019年1月10日 . 2019年、出生数と死亡数の差である「自然増減数」はマイナ51万5864人で、人口減少ペースはさらに加速している。死因をみると第1位のがん、第2位の心疾患、第3位の「老衰」という順位に変わりはないが、「老衰」による死亡率が前年比べて10ポイント超も増加した―。 令和元年（2019）人口動態統計（確定数）の概況について紹介しています。 ... 参考表（都道府県別順位） [61kb] 合計特殊出生率につい 2019年の高等学校及び中高一貫校の所在地に基づく、都道府県別の「大学進学率（計）」が高い順に、大学進学率を記載しています。 京都・東京は2018年に続き、第1位・第2位となりました。 #index_featured_post .post2 h4.title a:hover, #index_featured_post a:hover なお、出生率等の全国順位は、都道府県別の出生率等を高い方から順に並べたときの愛知県の順位です。 1 出生 出生数は、57,145人 （対前年 4，085人）で、現行統計制度となった 1947 年 以降で最少 。 市区町村の特殊合計出生率ランキング. 全国top50のほか、人口規模別や都道府県別のランキングも併せてお伝えする。 「人口増減率ランキング2019」は、総務省が2019年7月に公表した「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数」（2019年1月1日現在）のデータに基づき、2018年1月から12月の1年間の人口増減率をランキング化し … 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。 (j.toDataURL().length<3e3)&&(k.clearRect(0,0,j.width,j.height),k.fillText(f(55356,57331,65039,8205,55356,57096),0,0),b=j.toDataURL(),k.clearRect(0,0,j.width,j.height),k.fillText(f(55356,57331,55356,57096),0,0),c=j.toDataURL(),b!==c);case"emoji4":return k.fillText(f(55357,56425,55356,57341,8205,55357,56507),0,0),d=j.toDataURL(),k.clearRect(0,0,j.width,j.height),k.fillText(f(55357,56425,55356,57341,55357,56507),0,0),e=j.toDataURL(),d!==e}return!1}function e(a){var c=b.createElement("script");c.src=a,c.defer=c.type="text/javascript",b.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(c)}var f,g,h,i,j=b.createElement("canvas"),k=j.getContext&&j.getContext("2d");for(i=Array("flag","emoji4"),c.supports={everything:!0,everythingExceptFlag:!0},h=0;h