地理

2017年6月11日 (日)

日本にはどの国から留学生が来るのか

The Current Situation of Accepting International Students in Higher Education Institutions (As of May 1, 2015)

Students

在留外国人と比べると、
マレーシア、シンガポールは留学生が多く、ペルー、ブラジル、フィリピンは在留外国人が多いようだ。

2017年4月24日 (月)

在留外国人総数上位自治体

在留外国人総数上位自治体のリストに人口を与え比率を出してみた。東京新宿区はどちらも多いが、東京江戸川区は比率が低い。

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在留外国人比率でソートすると、大阪生野区が一番。コリアタウンがあるところだ。二番目は群馬の大泉町。ブラジルやペルーの人が多い。それ以下は割りと大都市、しかも空港に近い所が目立つ。新宿区は中国、韓国の人が多いが、成田から成田エクスプレスNEXで到着。横浜中区は中華街のある所。大阪浪速区はJR難波/OCAT。名古屋中区は栄。東京豊島区は池袋で成田からNEX。神戸中央区は三宮。大阪東成区は生野区の北隣、コリアタウン。東京荒川区は日暮里で成田から京成スカイライナー。東京港区は六本木が有り、品川で羽田。大阪中央区はなんばで関空から南海ラピート。神戸長田区はコリアタウン。東京台東区は上野で成田からスカイライナー。大阪西成区は天下茶屋で関空からラピート。岐阜可児市は上の群馬大泉町と同じく工場町。などなど。

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在留外国人数上位の国籍

平成27年末での在留外国人数上位の国籍。無国籍は573人。中国は香港、マカオを含む。一部、台湾も含むようだ。人口1万人当たりの人数も記載。中国、韓国、ネパールは食堂から分かる。フィリピン、ベトナム、タイは近いからか。ブラジル、ペルーは移民の関係か。

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人口当たりだとモンゴル、ニュージーランド、スリランカ辺りが上位に来る。ボリビアも移民の関係か。

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元データは在留外国人数1500人までだが、記載の無い人口上位国は以下の通りでアフリカや南米が多く、大体パキスタンより遠いところで、例外は北朝鮮か。国外に自由に出れないからだろう。

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2017年4月15日 (土)

日本を囲むには何点が必要か

点状の地点は存在しないので、厳密に言うと無数。ここでは一般に到達できると判断できる基準を採用。それはMapionのキョリ測の1/8000地図で道路が確認できる、と言うもの。これでも何点も必要なのだが、広域地図で見れば点状に見えるので答えは8点になる。つまりオクタゴン。その頂点は

小笠原・母島、
北海道・納沙布岬、知床岬、宗谷岬、礼文島、
長崎・対馬、
沖縄・与那国島、波照間島

だ。この時の多角形の総延長は7193.1kmになった。なお、南鳥島にも道路は確認できたが、自衛隊や気象庁などの職員だけなので除外した。
1234s


2015年12月13日 (日)

乗降客数の多い駅一覧

# 6月19日から下書きのままだった。そのときの理由を忘れたので公開してしまう。

先に人口比にしても鉄道の利用は人口過密地域で多いことを示した。ここにはフィードバック効果があるのである。人口過密になると列車に乗る人は多くなる。すると運行頻度も高くなりさらに鉄道利用者が増える。すると鉄道事業の採算が良くなり、新規路線の導入、新規企業の参入が進む。すると中心と郊外の放射状だけで無く、横糸も増え、網目状に鉄道網が整備される。するとさらに列車利用が増える。特に、今回の会社毎の乗降客数の積算であれば、会社数が多い都市圏ほどこの効果は大きい。

また、鉄路に対するのは道路だろうが、こちらも逆のフィードバックがある。人口が過密になると車も増える。すると道路が過密になり渋滞が増える。すると車より鉄道を選ぶようになる。

結果、車依存度の高い地域と列車依存度の高い地域に分かれる傾向にある。と言う訳で全国を対象とした乗降客数ランキングはあまり意味が無い。

とは言うものの、先の調査の際、会社毎の乗降客数10万人以上まで200ほどの駅のGoogle Mapsを見て調査したので結果を非公開にするのも残念な気がする。なので、10万人までは以下に表示する。乗換の顕著な駅では良く会社別の数値の倍近くになるものが割とある(例えば小田原は>10万サンプルでは含まれない)。また、三社以上の乗り入れ駅も少なくない。なので、完全性の保障が難しい。よって、ここでは30万以上まではほぼ完全。20万以上まではおそらく完全。それ以下はおそらく不完全、とみなすことにする。そもそも、10万まで調べたのは、新宿の1/10くらいまでは完全にしたかったからである。

地域の問題は各都市圏ごとに分けても良かったが、面倒なので単に色分けで対応することにした。

乗降客数 都道府県 都市圏
新宿 3,719,830 東京 首都
東京 2,541,544 東京 首都
池袋 2,524,933 東京 首都
渋谷 2,470,009 東京 首都
大阪 2,297,351 大阪 関西
横浜 1,981,075 神奈川 首都
北千住 1,190,222 東京 首都
名古屋 1,135,767 愛知 中京
品川 959,705 東京 首都
新橋 909,615 東京 首都
高田馬場 878,723 東京 首都
難波 872,896 大阪 関西
上野 859,528 東京 首都
三ノ宮 767,873 兵庫 関西
秋葉原 699,087 東京 首都
天王寺 684,090 大阪 関西
大宮 646,534 埼玉 首都
京都 630,047 京都 関西
札幌 557,293 北海 北海
西船橋 525,337 千葉 首都
浜松町 517,283 東京 首都
町田 509,762 東京 首都
川崎 485,613 神奈川 首都
京橋 473,775 大阪 関西
船橋 470,932 千葉 首都
綾瀬 467,716 東京 首都
御茶ノ水 455,620 東京 首都
目黒 445,714 東京 首都
押上 434,036 東京 首都
五反田 423,993 東京 首都
蒲田 420,629 東京 首都
吉祥寺 416,585 東京 首都
淀屋橋 412,418 大阪 関西
金山 409,446 愛知 中京
武蔵小杉 396,579 神奈川 首都
大井町 396,014 東京 首都
博多 387,644 福岡 福岡
藤沢 382,201 神奈川 首都
田町 380,132 東京 首都
飯田橋 379,665 東京 首都
中野 379,611 東京 首都
375,908 千葉 首都
鶴橋 368,391 大阪 関西
日本橋 365,855 東京 首都
恵比寿 355,327 東京 首都
新大阪 350,673 大阪 関西
溝の口 346,745 神奈川 首都
西日暮里 346,337 東京 首都
立川 345,198 東京 首都
日暮里 326,694 東京 首都
市ヶ谷 325,287 東京 首都
国分寺 324,039 東京 首都
登戸 308,890 神奈川 首都
松戸 302,994 千葉 首都
羽田空港(国内線) 297,179 東京 首都
295,216 愛知 中京
錦糸町 287,567 東京 首都
新木場 283,826 東京 首都
戸塚 281,051 神奈川 首都
四ツ谷 280,309 東京 首都
朝霞台 276,176 埼玉 首都
西鉄福岡(天神) 274,620 福岡 福岡
新越谷 274,539 埼玉 首都
津田沼 273,952 千葉 首都
千葉 272,726 千葉 首都
下北沢 268,908 東京 首都
海老名 265,189 神奈川 首都
長津田 263,250 神奈川 首都
大崎 255,676 東京 首都
日吉 251,990 神奈川 首都
神田 250,861 東京 首都
巣鴨 244,363 東京 首都
小竹向原 243,653 東京 首都
仙台 242,112 宮城 宮城
荻窪 240,174 東京 首都
新横浜 235,140 神奈川 首都
菊名 233,330 神奈川 首都
四条 232,852 京都 関西
新今宮 231,668 大阪 関西
代々木上原 230,242 東京 首都
九段下 230,111 東京 首都
馬喰横山 229,459 東京 首都
上大岡 225,807 神奈川 首都
大和 223,925 神奈川 首都
六本木 221,874 東京 首都
桜木町 219,908 神奈川 首都
心斎橋 219,896 大阪 関西
原宿 214,865 東京 首都
浅草 212,537 東京 首都
大船 212,333 東京 首都
本町 211,489 大阪 関西
あざみ野 209,875 神奈川 首都
橋本 208,859 神奈川 首都
水道橋 207,009 東京 首都
神保町 203,274 東京 首都
川越 195,930 埼玉 首都
本八幡 193,371 千葉 首都
中央林間 193,058 神奈川 首都
神戸 191,234 兵庫 関西
中目黒 190,774 東京 首都
王子 186,558 東京 首都
小田原 186,020 神奈川 首都
練馬 185,699 東京 首都
門前仲町 183,465 東京 首都
大森 181,892 東京 首都
鶴見 181,086 神奈川 首都
三鷹 178,590 東京 首都
豊洲 178,073 東京 首都
舞浜 175,856 千葉 首都
泉岳寺 175,421 東京 首都
広島 175,064 広島 広島
赤羽 174,692 東京 首都
代々木 173,871 東京 首都
青山一丁目 172,189 東京 首都
赤坂見附 163,768 東京 首都
八王子 162,948 東京 首都
分倍河原 162,735 東京 首都
八丁堀 161,526 東京 首都
浅草橋 158,673 東京 首都
浦和 157,614 埼玉 首都
和光市 156,394 埼玉 首都
川口 156,350 埼玉 首都
関内 154,708 神奈川 首都
三越前 153,032 東京 首都
三軒茶屋 152,232 東京 首都
表参道 150,569 東京 首都
武蔵境 150,323 東京 首都
後楽園 147,244 東京 首都
大阪上本町 146,866 大阪 関西
京王多摩センター 146,582 東京 首都
本厚木 143,663 神奈川 首都
自由が丘 143,303 東京 首都
溜池山王 142,482 東京 首都
天満橋 142,039 大阪 関西
新小岩 140,870 東京 首都
亀戸 136,995 東京 首都
霞ヶ関 135,035 東京 首都
天下茶屋 129,425 大阪 関西
湘南台 129,066 神奈川 首都
明石 127,795 兵庫 関西
駒込 127,778 東京 首都
岡山 126,757 岡山 岡山
人形町 125,795 東京 首都
高槻 124,939 大阪 関西
小岩 124,104 東京 首都
二子玉川 123,911 東京 首都
南森町 123,622 大阪 関西
新百合ヶ丘 122,763 神奈川 首都
相模大野 122,453 神奈川 首都
久喜 122,005 埼玉 首都
千里中央 121,725 大阪 関西
成田国際空港 121,327 千葉 首都
月島 120,312 東京 首都
東陽町 120,297 東京 首都
平塚 119,514 神奈川 首都
南流山 117,016 千葉 首都
市川 116,662 千葉 首都
宝塚 116,084 兵庫 関西
静岡 116,000 静岡 静岡
姫路 115,305 兵庫 関西
東戸塚 115,040 神奈川 首都
114,952 埼玉 首都
調布 113,385 東京 首都
武蔵小金井 113,354 東京 首都
南浦和 112,816 埼玉 首都
大塚 112,684 東京 首都
金町 111,841 東京 首都
山科 110,567 京都 関西
流山おおたかの森 110,531 千葉 首都
青葉台 110,439 神奈川 首都
豊橋 109,424 愛知 中京
茅ヶ崎 108,930 神奈川 首都
小倉 108,515 福岡 福岡
海浜幕張 107,544 千葉 首都
新浦安 107,310 千葉 首都
堺筋本町 106,777 大阪 関西
虎ノ門 105,392 東京 首都
新杉田 105,042 神奈川 首都
千種 104,258 愛知 中京
国立 104,194 東京
成増 103,806 東京 首都
東中野 102,190 東京 首都
中百舌鳥 101,546 大阪 関西
鎌倉 101,537 神奈川 首都
西川口 101,044 埼玉 首都
中山 100,469 神奈川 首都
辻堂 100,406 神奈川 首都
志木 100,401 埼玉 首都
中野坂上 100,262 東京 首都

2060年の世界

PwC (PricewaterhouseCoopers)が2060年のGDP (PPPベース)の予測を出していた。
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_IMF_ranked_countries_by_past_and_projected_GDP_(PPP)#Long_term_GDP_estimates

本論に入る前に、このPwCを調べると、Big 4 (四大会計事務所)の一角で、World’s strongest brandsで世界第4位 (2013年)だった (Top 5はフェラーリ、グーグル、コカコーラ、PwC、エルメス)。
http://www.managementtoday.co.uk/news/1171247/kerching-five-valuable-brands-world-unveiled

で、2060年のGDPだが、リンク元ではGDPの数値が載っているが、インフレとかで余り意味が無いので、パーセンテージで再表示すると以下の通り。今から45年後、即ち、これからの世代が相手にする国々の面々をランキングで表示した。

左から順位、パーセント、累積パーセント、国/地域だ。GDPは域内の積分量なので基本的に人口が大きければ大きくなるのだが、それでも人そのものが国力の源だ。

中国が全体の1/4。次ぐインド、アメリカ、インドネシアで全体の半数を超える。そのTop 4を追って、ブラジル、ロシア、メキシコ、ナイジェリア、そして第9位に日本が来る。日本の世界シェアは2%を下回る。次いで、ドイツ、イギリス、トルコ、フランス、サウジアラビア、フィリピン、イタリア、ベトナム、エジプト、韓国、カナダまでがTop 20で、既に世界の3/4を越えている一方で、各国の世界におけるシェアは1%を切っている。

少し前に流行ったBRICs (Brazil, Russia, India, and China)はTop 6に入っている (残りの2つはアメリカとインドネシア)。G7 (先進7ヶ国)をもじったE7 (Emerging 7、新興7ヶ国) のChina, India, Brazil, Russia, Mexico, Indonesia and TurkeyはTop 12までにランクイン (残りの5つはアメリカ、ナイジェリア、日本、ドイツ、イギリス)。BRICSとしたときのS: South Africaは33位止まり。BRICsでTop 6に漏れていたインドネシアが入っているE7でもTop 12からナイジェリアが漏れている。と言う事で未来予測はなかなか難しそうだが、先進・新興と言うのが意味を成さないくらいに両者は互角になるのは間違いないのだろう。

日本に近いアジア地域を抜き出すと、中国、インド、インドネシアがそれぞれ東アジア、南アジア、東南アジアの雄となりそうだ。日本、韓国は中国に次ぐ存在で、フィリピン、ベトナムがインドネシアに次ぐ存在となるのだろう。
更にランキングを追えば、タイ、パキスタン、バングラデシュ、台湾、マレーシアがTop 30までに、シンガポール、ミャンマーがTop 40までに、スリランカ、香港がTop50までには現れている。

2060年のGDP (PPP) by PwC
順位 パーセント 累積パーセント 国/地域
1 24.42% 24.42% China
2 13.85% 38.27% India
3 10.62% 48.90% United States
4 4.04% 52.93% Indonesia
5 2.30% 55.23% Brazil
6 2.22% 57.45% Russia
7 2.17% 59.62% Mexico
8 1.99% 61.62% Nigeria
9 1.96% 63.58% Japan
10 1.65% 65.23% Germany
11 1.54% 66.77% United Kingdom
12 1.53% 68.29% Turkey
13 1.47% 69.77% France
14 1.21% 70.97% Saudi Arabia
15 1.09% 72.06% Philippines
16 1.05% 73.11% Italy
17 0.99% 74.10% Vietnam
18 0.95% 75.05% Egypt
19 0.95% 76.01% South Korea
20 0.92% 76.93% Canada
21 0.92% 77.85% Iraq
22 0.91% 78.76% Thailand
23 0.90% 79.67% Spain
24 0.86% 80.52% Pakistan
25 0.85% 81.38% Iran
26 0.84% 82.22% Bangladesh
27 0.81% 83.03% Taiwan
28 0.75% 83.78% Malaysia
29 0.66% 84.44% Australia
30 0.66% 85.10% Poland
31 0.64% 85.74% Argentina
32 0.52% 86.27% Colombia
33 0.47% 86.73% South Africa
34 0.46% 87.19% Kazakhstan
35 0.45% 87.65% United Arab Emirates
36 0.43% 88.07% Peru
37 0.39% 88.47% Singapore
38 0.38% 88.85% Qatar
39 0.38% 89.23% Algeria
40 0.37% 89.60% Myanmar
41 0.36% 89.96% Netherlands
42 0.33% 90.29% Chile
43 0.33% 90.62% Sri Lanka
44 0.31% 90.93% Hong Kong
45 0.28% 91.21% Sweden
46 0.26% 91.47% Uzbekistan
47 0.25% 91.73% Romania
48 0.25% 91.98% Ethiopia
49 0.25% 92.23% Ukraine
50 0.25% 92.47% Morocco
51 0.24% 92.71% Switzerland
52 0.23% 92.94% Belgium
53 0.22% 93.17% Venezuela
54 0.22% 93.38% Tanzania
55 0.21% 93.60% Kuwait
56 0.21% 93.81% Angola
57 0.20% 94.01% Austria
58 0.20% 94.20% Israel
59 0.19% 94.39% Czech Republic
60 0.19% 94.58% Turkmenistan
61 0.19% 94.77% Ghana
62 0.18% 94.95% Norway
63 0.16% 95.10% Kenya
64 0.14% 95.25% Belarus
65 0.14% 95.39% Azerbaijan
66 0.14% 95.52% Libya
67 0.13% 95.66% Dominican Republic
68 0.13% 95.79% Ireland
69 0.13% 95.92% Hungary
70 0.13% 96.05% Ecuador
71 0.12% 96.17% Denmark
72 0.12% 96.29% Oman
73 0.12% 96.40% Portugal
74 0.11% 96.51% Panama
75 0.11% 96.63% Slovakia
76 0.11% 96.74% Finland
77 0.11% 96.85% Mongolia
78 0.11% 96.96% Tunisia
79 0.11% 97.06% Uganda
80 0.10% 97.17% Greece
81 0.09% 97.26% Sudan
82 0.09% 97.35% New Zealand
83 0.09% 97.44% Cambodia
84 0.09% 97.52% Zambia
85 0.08% 97.61% Guatemala
86 0.08% 97.69% Bulgaria
87 0.08% 97.77% Democratic Republic of the Congo
88 0.08% 97.84% Afghanistan
89 0.07% 97.92% Ivory Coast
90 0.07% 97.98% Syria
91 0.06% 98.05% Cameroon
92 0.06% 98.11% Bolivia
93 0.06% 98.17% Laos
94 0.06% 98.23% Serbia
95 0.06% 98.30% Mozambique
96 0.06% 98.36% Jordan
97 0.06% 98.41% Lebanon
98 0.06% 98.47% Costa Rica
99 0.06% 98.53% Lithuania
100 0.06% 98.59% Nepal
101 0.06% 98.64% Uruguay
102 0.05% 98.70% Paraguay
103 0.05% 98.75% Yemen
104 0.04% 98.79% Bahrain
105 0.04% 98.83% Burkina Faso
106 0.04% 98.87% Croatia
107 0.04% 98.91% Georgia
108 0.03% 98.94% Latvia
109 0.03% 98.98% Senegal
110 0.03% 99.01% Chad
111 0.03% 99.04% Rwanda
112 0.03% 99.08% Botswana
113 0.03% 99.11% Luxembourg
114 0.03% 99.14% Honduras
115 0.03% 99.17% El Salvador
116 0.03% 99.20% Slovenia
117 0.03% 99.23% Tajikistan
118 0.03% 99.26% Republic of the Congo
119 0.03% 99.29% Sierra Leone
120 0.03% 99.31% Niger
121 0.03% 99.34% Estonia
122 0.03% 99.37% Papua New Guinea
123 0.03% 99.40% Madagascar
124 0.03% 99.42% Gabon
125 0.03% 99.45% Nicaragua
126 0.03% 99.47% Mali
127 0.02% 99.50% Bosnia and Herzegovina
128 0.02% 99.52% Malawi
129 0.02% 99.55% Albania
130 0.02% 99.57% Trinidad and Tobago
131 0.02% 99.59% Brunei
132 0.02% 99.61% Namibia
133 0.02% 99.63% Zimbabwe
134 0.02% 99.65% Armenia
135 0.02% 99.67% Guinea
136 0.02% 99.69% Mauritius
137 0.02% 99.71% Benin
138 0.02% 99.73% Macedonia
139 0.02% 99.75% Kyrgyzstan
140 0.02% 99.76% Mauritania
141 0.02% 99.78% Equatorial Guinea
142 0.02% 99.80% Bhutan
143 0.02% 99.81% Kosovo
144 0.01% 99.83% Moldova
145 0.01% 99.84% Haiti
146 0.01% 99.86% Cyprus
147 0.01% 99.87% Jamaica
148 0.01% 99.88% South Sudan
149 0.01% 99.89% Togo
150 0.01% 99.90% Iceland
151 0.01% 99.90% Malta
152 0.01% 99.91% Suriname
153 0.01% 99.92% Burundi
154 0.01% 99.93% Timor-Leste
155 0.01% 99.93% Montenegro
156 0.00% 99.94% Eritrea
157 0.00% 99.94% Guyana
158 0.00% 99.95% Bahamas
159 0.00% 99.95% Lesotho
160 0.00% 99.96% Swaziland
161 0.00% 99.96% Liberia
162 0.00% 99.96% Gambia
163 0.00% 99.97% Fiji
164 0.00% 99.97% Maldives
165 0.00% 99.98% Djibouti
166 0.00% 99.98% Cape Verde
167 0.00% 99.98% Central African Republic
168 0.00% 99.98% Guinea-Bissau
169 0.00% 99.99% Barbados
170 0.00% 99.99% Seychelles
171 0.00% 99.99% Belize
172 0.00% 99.99% São Tomé and Príncipe
173 0.00% 99.99% Saint Lucia
174 0.00% 99.99% Solomon Islands
175 0.00% 99.99% Antigua and Barbuda
176 0.00% 99.99% San Marino
177 0.00% 100.00% Comoros
178 0.00% 100.00% Grenada
179 0.00% 100.00% Saint Kitts and Nevis
180 0.00% 100.00% Saint Vincent and the Grenadines
181 0.00% 100.00% Samoa
182 0.00% 100.00% Vanuatu
183 0.00% 100.00% Dominica
184 0.00% 100.00% Tonga
185 0.00% 100.00% Federated States of Micronesia
186 0.00% 100.00% Marshall Islands
187 0.00% 100.00% Palau
188 0.00% 100.00% Kiribati
189 0.00% 100.00% Tuvalu

2015年4月13日 (月)

各都道府県の乗降客数No1

都道府県 交通ハブ 乗降客数 人口 人口比
北海道 札幌 557,293 5,432,200 10.26%
青森県 青森 12,924 1,318,059 0.98%
岩手県 盛岡 44,139 1,281,370 3.44%
宮城県 仙台 242,112 2,326,948 10.40%
秋田県 秋田 22,320 1,032,823 2.16%
山形県 山形 21,036 1,127,578 1.87%
福島県 福島 32,860 1,933,753 1.70%
茨城県 取手 68,170 2,917,596 2.34%
栃木県 宇都宮 68,046 1,979,039 3.44%
群馬県 高崎 57,581 1,974,555 2.92%
埼玉県 大宮 646,534 7,239,072 8.93%
千葉県 西船橋 525,337 6,197,214 8.48%
東京都 新宿 3,719,830 13,392,417 27.78%
神奈川県 横浜 1,981,075 9,097,624 21.78%
新潟県 新潟 73,422 2,308,704 3.18%
富山県 富山 46,141 1,068,034 4.32%
石川県 金沢 44,326 1,154,349 3.84%
福井県 福井 24,677 788,453 3.13%
山梨県 甲府 27,216 838,260 3.25%
長野県 長野 51,195 2,103,802 2.43%
岐阜県 岐阜 83,777 2,038,345 4.11%
静岡県 静岡 116,000 3,690,175 3.14%
愛知県 名古屋 1,126,677 7,445,821 15.13%
三重県 近鉄四日市 47,102 1,817,649 2.59%
滋賀県 石山 57,243 1,416,310 4.04%
京都府 京都 630,047 2,610,972 24.13%
大阪府 梅田 2,297,351 8,845,977 25.97%
兵庫県 三ノ宮 651,997 5,534,661 11.78%
奈良県 王寺 67,020 1,374,285 4.88%
和歌山県 和歌山 43,337 968,461 4.47%
鳥取県 鳥取 11,170 573,155 1.95%
島根県 松江 8,810 695,489 1.27%
岡山県 岡山 126,757 1,923,364 6.59%
広島県 広島 175,064 2,831,202 6.18%
山口県 下関 20,864 1,405,176 1.48%
徳島県 徳島 16,438 762,028 2.16%
香川県 高松 34,761 979,394 3.55%
愛媛県 松山市 25,756 1,392,314 1.85%
高知県 高知 11,915 736,062 1.62%
福岡県 博多 387,644 5,091,964 7.61%
佐賀県 佐賀 23,394 833,720 2.81%
長崎県 長崎 28,873 1,382,864 2.09%
熊本県 熊本 31,663 1,792,634 1.77%
大分県 大分 33,302 1,169,599 2.85%
宮崎県 宮崎 11,211 1,113,466 1.01%
鹿児島県 鹿児島中央 39,766 1,666,896 2.39%
沖縄県 那覇空港 52,931 1,425,707 3.71%

都道府県の順番5で各都道府県庁の最寄り駅を使ったが、一体交通のハブは何処なのだろうと調査してみた。そのために使用したのが乗降客数のデータ。国交省の13年度のものがメイン。抜けていたJR九州、JR東海、京阪、名鉄、神戸電鉄などはwebから拾った。

駅名の一致は梅田=大阪で見られる通り、意味が無いので位置の一致を使った。その際には駅周辺の様子をGoogle Mapで地下街や写真でひさしの有無などを確認した。乗換えを意図しながら、道の横断で切られているものまでは繋がっているとした。その意味で特に厳密なものではない。よってランキングにはしていない。

同一とみなした駅の乗降客数を積算したので異なる会社の乗り継ぎ駅が目立つようになっている。そこは運賃の発生している場所でも有るので交通各社のドル箱でもある。そのため、取手、西船橋、石山、王寺など、大都市圏の一見無名な駅が含まれる。高崎、近鉄四日市、下関などは無名とも言えないだろうが、県庁より大都市圏寄りにはなっているので影響があるのだろう。

その上で、ざっと見て、百万を超えるのが、3つ。北から、新宿・横浜、名古屋、梅田の三大都市圏である。それらに隣接しないで、十万を超えるのが、札幌、仙台、岡山・広島、博多となる。これで七大都市圏だろうか。logで3倍が半分だから、三十万で切れば、札幌、博多までで五大都市圏とも言える。

Log

さらに人口との比を取っても先の傾向は似ている。人口比でソートした下の図では5%の辺りに変曲点があるようにも見える。因みに5%以上の順位は以下の通り。
東京都
大阪府
京都府
神奈川県
愛知県
兵庫県
宮城県
北海道
埼玉県
千葉県
福岡県
岡山県
広島県

Jinkohi


2015年3月22日 (日)

都道府県の順番7

問題7: この並びは何の順?

東京都
埼玉県
神奈川県
千葉県
群馬県
山梨県
栃木県
茨城県
静岡県
長野県
宮城県
福島県
富山県
大阪府
兵庫県
京都府
滋賀県
山形県
岐阜県
三重県
奈良県
福井県
青森県
岩手県
石川県
岡山県
和歌山県
愛知県
香川県
秋田県
新潟県
徳島県
鳥取県
愛媛県
島根県
高知県
広島県
福岡県
山口県
北海道
佐賀県
大分県
長崎県
熊本県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県

東京が1位で沖縄が最下位。距離の順じゃないのか?
良く見ると、大阪、兵庫が順位を上げている。
答えは費用。
順位5で価格のソートにしたもの。
安価な高速バスがあると上位に来る。
特に人口が多ければ需要と供給のバランスで値段は下がるというもの。

新潟、愛知が比較的下位だが、これは最寄り駅の選定に依る。
関谷駅を新潟、市役所駅を名古屋にすれば、
各、富山より上、山形より上になる。
しかし、それを言い出すとキリが無い。
一番条件の良いところを都道府県の代表にしてしまうからだ。

都道府県の順番6

問題6: この並びは何の順?

東京都
埼玉県
神奈川県
千葉県
栃木県
静岡県
長野県
群馬県
宮城県
福島県
愛知県
茨城県
岐阜県
富山県
岩手県
山梨県
滋賀県
石川県
新潟県
京都府
山形県
大阪府
兵庫県
三重県
愛媛県
鳥取県
青森県
秋田県
島根県
福岡県
和歌山県
香川県
福井県
岡山県
徳島県
高知県
北海道
大分県
広島県
沖縄県
長崎県
佐賀県
熊本県
宮崎県
鹿児島県
山口県
奈良県

また東京が1位だが、今度は奈良が最下位。
答えは所要時間。
順番5は出発時刻だったが、ここでは拘束される時間でソート。

これは実は大差が無い。
航空機だと、日本など何処も大体同じだからだ。

最下位の奈良は近鉄奈良駅を使ったが、
JR奈良駅だと徳島より上になったりする。
実はこのとき宿泊も不要になる。

都道府県の順番5

問題5: この並びは何の順?

東京都
埼玉県
神奈川県
千葉県
静岡県
栃木県
群馬県
長野県
福島県
愛知県
茨城県
山梨県
宮城県
富山県
岐阜県
石川県
滋賀県
新潟県
京都府
大阪府
三重県
和歌山県
兵庫県
福井県
山形県
奈良県
岩手県
福岡県
岡山県
徳島県
青森県
香川県
秋田県
広島県
大分県
鳥取県
北海道
沖縄県
山口県
島根県
佐賀県
高知県
宮崎県
愛媛県
鹿児島県
長崎県
熊本県

東京に近そうなのが上位だが、最下位が熊本???
答えはどれだけ遅くても東京に行けるか、だ。
もう少し正確には都道府県庁から国会議事堂まで。

ジョルダンを使用。
到着日次を2015/4/15(水)9:00と指定。
都道府県庁の最寄り駅はGoogleの行き先案内で出て来たものを原則使用。
それでもかなりいい加減と言えばいい加減。
最寄り駅が遠かったり、逆に近くに便の少ない駅があったり。。。

順番4の距離と比較すると、
まず群馬が落ちるが、これは新幹線の駅が高崎だから。
茨城、山梨も落ちているが、これは新幹線の恩恵を受けないから。

下位では沖縄、福岡が躍進しているが、これは遅い便がセットされているからだろう。
鳥取、秋田辺りは逆に早めの最終便のようだ。

要一泊の限界は和歌山県。関空が使えるから早朝でも間に合う。
逆が、兵庫。こっちは泊りが要る。

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