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Prof.Dr.Toshihiko HARA (Sapporo City University)

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Präsentation zum Thema: "Prof.Dr.Toshihiko HARA (Sapporo City University)"—  Präsentation transkript:

1 Prof.Dr.Toshihiko HARA (Sapporo City University)
Geburtenrückgang in Sapporo: Demographie in ihrer Bedeutung für die Familienpolitik  Japanische demographische Forschung behandelt am meistens den Geburten- entwicklung entweder auf der nationalen Ebene oder in Tokyo als Metropolregion. Das ist sehr selten wegen der Schwerigkeit der Datenverarbeitung, sonstige Region als Gegenstand zu wählen, ihre demographische und Sozio-Ökonomischen Faktoren zu analysieren. Besonders, im Fall von Stadt Sappro, das Zentrum in Grün voller Hokkaido in Nord Japan, war es längst rätselhaft, warum sie die niedrigste Fertilität in 13 Mega-cities(sogen. Designated cities) in Japan zeigt, im Kontrast mit Okinawa Präfektur in ganz Süd Japan, die die höchste Fertilität mit dem deutlichen Abstand von anderen Regionen erhält. So, in diesem Vortrag möchte Ich den Geburtenrückgang in Sapporo berichten, den Ich zwischen 2003 und 2005 mit der wissenschaftlichen Forschungsunterstützung des Erzieungsministeriums in Japan (1) analysierte. Ich will die demographische Märkmalen sowie Sozio- Ökonomische Faktoren des Geburtenrückgangs in Sapporo erklären und zum Schuß über die Demographie in ihrer Bedeutung für die Familienpolitik diskurieren. Prof.Dr.Toshihiko HARA (Sapporo City University)

2 Demographische Märkmalen des Geburtenrückgangs in Sapporo

3 Entwickelung der Total Fertility Rate im Vergleich 1960-2005 : Japan,Hokkaido,Tokyo,Sapporo
Wenn man die Entwicklungen der Total Fertility Rate (abk.TFR: Zusammengefasste Geburtenziffer) in Japan, Hokkaido,Tokyo und Sapporo vergleicht, bemerkt man, alle parallel untergehen, besonders seit 1974 und in Grund genommen dieselben Geburtentrend zeigen. Dennoch, nach dem neuesten Bericht, Sappor's TFR war 0.98 im Jahr 2005, niedriger als 1.00 in Tokyo(2), 1.15 in Hokkaido und 1.26 in Japan.

4 Hokkaido 0.90(2005) Tokyo 0.79(2005) Sapporo 0.78(2005) Entwickelung des Fertility-Abstandes zum Japanischen Allgemeinen Niveau 【全国との出生力格差】 ・全国の合計特殊出生率を1として見た場合に、全国との格差がどのように開いてきているかを表しています。 ・北海道の場合は1966年以前であれば全国平均より高かったのですが、そこから下がって来ています。 ・北海道と札幌市の一番大きな違いは、北海道の場合には格差がだいたい0.9ぐらいの所を波打っていますが、札幌市の場合には差がどんどん広がって来ていて、東京都の傾向とよく似ています。2004年で、ほぼ東京都の水準に重なり、2005年では1.00か、1.00を切るだろうと予想されます。

5 Age-specific Fertility Rates* in 2000
30-34:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 25-29:das niedrigste Niveau nach Tokyo in 13 Mega-cities 35-39:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 【年齢別出生率の特徴】 ・合計特殊出生率は、各年齢別の出生率を足し合わせたものなので、各年齢で何が起きているのかを特定しなければなりません。データの制約があるので、2000年のデータを使って年齢別の出生率を計算し、全国値や13大都市の平均と比較しています。 ・これで見ると札幌市は、25~29歳の手前であれば13大都市の平均よりは高いのですが、25~29歳では東京都に次いで低くなります。30~34歳、35~39歳ですと他の政令指定都市よりも圧倒的に低いということになります。 ・これは奇妙な現象で、通常、都市化が進み、東京型であれば、晩婚化・晩産化してくるために「キャッチアップ」効果といって、高年齢で出生率が高くなるはずです。ところが他の政令指定都市と違って、札幌市の場合には高くならないという傾向が見られます。 ・北海道全体でも高年齢で低いという特徴が見られます。 *Altersspezifische Geburtenziffern

6 Age-specific Marital Fertility Rates in 2000
30-34:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 35-39:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 25-29:das niedere Niveau als Durchschnit in13 Mega-cities 【(1)年齢別有配偶出生率】 ・年齢別出生率を、夫婦が子どもを生んでいるかどうかという「有配偶出生率」という部分と、夫婦になっている人が多いか少ないかという「有配偶率」に分解することができます。夫婦が同じように子どもを生んでいても、結婚している人の割合が少なくなれば出生率が下がるので、かけ算の関係になります。 ・まず有配偶出生率のグラフを見ると、札幌市は全国平均よりも特に高年齢で夫婦の出生率が低く、晩産化のキャッチアップが弱い傾向が見られます。 *Altersspezifische Geburtenziffern der Ehefrauen

7 Age-specific Proportion of Married Women*
35-39:das niedrigere Niveau als Durchschnit in 13 Mega-cities 30-34:das niedrigere Niveau als Durchschnit in 13 Mega-cities 25-29:das höchere Niveau als Durchschnit in13 Mega-cities 【(2)年齢別有配偶率】 ・次は有配偶率で、同じ年齢で結婚している人が多いかどうかという割合を比較しています。これで見ますとやはり25~29歳ぐらいの所までは政令指定都市の平均よりわずかに高いですが、30~34歳、35~39歳になりますと、政令指定都市の中では最低になります。 *Anteil der Ehefrauen in Altersgruppe

8 Age-specific First Marrige Rate to Never-Married Women*
30-34:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 25-29:das niedrigste wie Tokio in13 Mega-cities 35-39:das niedrigste Niveau in 13 Mega-cities 【(3)女子未婚初婚率】 ・「有配偶率」が難しいのは、結婚している人の割合ということでストックの状態ですから、フローは関係ないわけです。  だから例えば若い人が過去にたくさん結婚したりすると、有配偶率は高くなります。これをフローで見ようと思ったら、「未婚初婚率」といって、未婚の人がどれぐらいの確率で結婚しているのかを見る必要があります。 ・この未婚初婚率のグラフをみると、やはり25~29歳以降から未婚初婚率が政令指定都市中で最低になっており、高年齢で未婚者が結婚する確率が低いということが分かります。 *Erst-heiratsziffern für ledige Frauen in Altersgruppe

9 Decomposition of TFR Differences *
【全国値との格差:要因分解】 ・このように「有配偶率」と「有配偶出生率」の2つの要因が重なって出生率は下がるわけですが、このページは、要因分解法といって、どれがどれだけ貢献しているか、全国格差の要因を分解しています。 ・これで見ると、当然全国との格差はマイナスになるわけですけども、東京都や13大都市平均の場合は「有配偶率」の影響が大きく、「有配偶出生率」の影響は比較的小さいわけです。しかし、札幌市の場合には両者がほぼ同じぐらい、むしろ「有配偶出生率」による格差が大きいということが言えます。13大都市の中でこのようなパターンを示しているのは札幌市だけです。 ・北海道全体では、「有配偶率」は、むしろプラスに作用していて、「有配偶出生率」が、合計特殊出生率の全国との格差を生んでいるといえます。 *Komponenten der Abstand zu Japan’s TFR in Allgemeinen

10 Abstand wegen der ehelichen Geburtenziffern in Altersgruppe
【有配偶出生率による格差】 ・年齢別の「有配偶出生率」による格差を見ると分かるように、全国との格差は、35歳-39歳、40-40歳の高年齢では非常に小さくなっていますが、。東京都や13大都市ですとキャッチアップ効果があるので、この部分はプラスになっていますが、札幌市ではこれが弱く、依然として全国平均以下という特徴が見られます。

11 Abstand wegen des Anteils der Ehefrauen
【年齢別有配偶率による格差】 ・年齢別の「有配偶率」による格差を見ても、20~24歳や25~29歳の部分についていえば、むしろ13大都市平均よりは格差が小さいですが、30~34歳の所では13大都市平均よりも札幌市の方がマイナスの格差が大きくなっています。

12 Sozio-Ökonomische Faktoren I

13 Sozio-Ökonomische Faktoren II

14 Einflußfaktoren auf Erst-heiratsziffern für ledige Frauen
 【女子未婚初婚率への影響要因】 ・次は2年度目に行った研究です。ここでは、この格差を説明するための社会経済要因を、2000年の都道府県のデータを使って重回帰分析という方法で調べています。 ・社会経済要因については、さまざまな研究があり、変数をどう選ぶかが一番難しいのですが、過去の20~30ぐらいの代表的な研究でどのような変数が使われているかを調べ、それらをテストして絞り込みを行っています。  過去の研究は年齢別に分解せずに分析を行っているものが多く、これでは正確な結果が得られないので、今回は年齢別に処理をして分析しております。使った変数は全部で30ぐらいあり、収入関係のデータや就業率といったものも全部含まれていますが、有効ではない変数をどんどん減らしていき、有為な変数だけを取るという形してまとめてあるので、この表にはほとんど出てきません。 ・まず、未婚初婚率への影響について見ると、例えば15~19歳の未婚初婚率、どれぐらい独身の人が結婚しているかという確率に貢献しているのは、【最終学歴高卒男15~19歳】という変数で、これは+0.56(最高が1、最低が0の範囲で、数字が大きいほど影響力が強い。+は正比例、ー反比のような関係)ということ、最終学歴が高卒で終わっている男性の割合が高ければ高いほど、未婚初婚率が高くなるという傾向が見られるということになります。ついで【消費者物価】というのは消費者物価指数が高ければ高いほど未婚初婚率が低くなる。それから【沖縄ダミー】というのは、沖縄であることによって、何か影響があるのかというのをダミー変数を使って調べるわけですけども、これが0.31ということで、沖縄の場合だけ、例外的に地域性で高くなっているという説明になります。 ・以下同様に分析していくと、従来言われていた収入、女子の機会費用、例えば女性の平均賃金といった要素は、それほど有為ではなく、男子の第2次産業従事者割合(男子の製造業に就業する人の割合)と、学歴関係が影響しているということが分かりました。 ・左のグラフの見方ですが、これは数字が1に近いほど、相関が強く、よく説明ができるということです。20~24歳が一番よく説明できて、この少ない変数でばらつきの80%以上まで説明がつくということになります。高年齢になるにつれてばらつきが大きくなって、説明がつかなくなりますが、それでも50%ぐらいまでは、これらの変数で説明がつくということがわかりました。

15 Einflußfaktoren auf Geburtenziffern der Ehefrauen
【有配偶出生率への影響要因】 ・同様に有配偶出生率に対する社会経済要因の分析をすると、やはり男子の第2次産業従事者割合と学歴関係が全体として影響していることが分かります。 ・影響の仕方はいろいろですが、2000年の全国データについては、男子の最終学歴と男子の就業構造が、未婚初婚率や有配偶出生率に影響していることがわかりました。

16 Regression Analysis & Simulation by Time Series Data in Sappro 1965-2000
Demographische Faktoren:Abhängige Variablen Erst-heiratsziffern für ledige Frauen Geburtenziffern der Ehefrauen Sozio-Ökonomische Faktoren:Unabhängige Variablen Less than + high School,3years in Männer (%) Erwebstätige in sekundärenn Industrie in Männer (%) 【シミュレーションによる分析】 ・最終的に「女子未婚初婚率」と「女子有配偶出生率」を、社会経済変数で説明ができれば、それをシミュレーションモデルに組み込んで予測ができるということになります。 ・ここで問題なのは、2000年という単年度であれば、全国の都道府県のデータを全て投入して回帰分析できますが、長期データでは、全国の都道府県全部のデータを揃えることは難しいので、ここでは、1965年から2000年までの国勢調査のあった年の、札幌市のデータを調べて、時系列の相関を取りました。 ・また、単年度の分析のように、可能性のある社会経済要因を全てを入れて分析することは難しいので、 どの年齢でも、一番、影響力が大きいと考えられる【最終学歴高卒割合男子】と【第2次産業就業割合男子】を、独立変数に選びました。

17 Regression Analysis by Time Series Data : Erst-heiratsziffern für ledige Frauen
・次の2ページをまとめて見ていただくと、青いカーブが「女子未婚初婚率」で、実際の札幌市の未婚初婚率のトレンドを表し、1965年を1として指標化しています。 ・例えば「女子未婚初婚率15~19歳」の場合、1965年~70年を1としたときに、1980~85年の所で0.4(40%)ぐらいまでどんどん下がって、一度上がって、また下がって、もう一度上がってということで、1995~2000年のあたりですと65年の水準の50%まで下がったということがトレンドで示されています。 ・これに対して赤い線が【最終学歴高卒以下割合男子】を、黄色い線が【第2次産業就業者割合男子】を表しています。この2つを利用して予測値を推計した結果が水色の線になります。青い線が実際の動きですから、多少デコボコはありますけれども、かなりよくトレンドが再現されているということになります。 ・20~24歳以降も同じようにして図示してあります。特に30~34歳ですと、完全に予測値と実測値が重なっていることが分かります。もっとも、35歳以降の高年齢の部分になると、ズレが大きくなっています。

18 Regression Analysis by Time Series Data : Erst-heiratsziffern für ledige Frauen
・次の2ページをまとめて見ていただくと、青いカーブが「女子未婚初婚率」で、実際の札幌市の未婚初婚率のトレンドを表し、1965年を1として指標化しています。 ・例えば「女子未婚初婚率15~19歳」の場合、1965年~70年を1としたときに、1980~85年の所で0.4(40%)ぐらいまでどんどん下がって、一度上がって、また下がって、もう一度上がってということで、1995~2000年のあたりですと65年の水準の50%まで下がったということがトレンドで示されています。 ・これに対して赤い線が【最終学歴高卒以下割合男子】を、黄色い線が【第2次産業就業者割合男子】を表しています。この2つを利用して予測値を推計した結果が水色の線になります。青い線が実際の動きですから、多少デコボコはありますけれども、かなりよくトレンドが再現されているということになります。 ・20~24歳以降も同じようにして図示してあります。特に30~34歳ですと、完全に予測値と実測値が重なっていることが分かります。もっとも、35歳以降の高年齢の部分になると、ズレが大きくなっています。

19 Regression Analysis by Time Series Data : Erst-heiratsziffern für ledige Frauen
・次の2ページをまとめて見ていただくと、青いカーブが「女子未婚初婚率」で、実際の札幌市の未婚初婚率のトレンドを表し、1965年を1として指標化しています。 ・例えば「女子未婚初婚率15~19歳」の場合、1965年~70年を1としたときに、1980~85年の所で0.4(40%)ぐらいまでどんどん下がって、一度上がって、また下がって、もう一度上がってということで、1995~2000年のあたりですと65年の水準の50%まで下がったということがトレンドで示されています。 ・これに対して赤い線が【最終学歴高卒以下割合男子】を、黄色い線が【第2次産業就業者割合男子】を表しています。この2つを利用して予測値を推計した結果が水色の線になります。青い線が実際の動きですから、多少デコボコはありますけれども、かなりよくトレンドが再現されているということになります。 ・20~24歳以降も同じようにして図示してあります。特に30~34歳ですと、完全に予測値と実測値が重なっていることが分かります。もっとも、35歳以降の高年齢の部分になると、ズレが大きくなっています。

20 Regression Analysis by Time Series Data : Geburtenziffern der Ehefrauen
次の2ページは、女子の有配偶出生率について同じことを行った結果です。赤い線が実際の年齢別有配偶出生率の動きを表していますが、年齢によって動き方が違うことが分かります。15~19歳は上昇、20~24歳はだほぼ横ばい、25~29歳は低下、30~34歳、35~39歳、40~44歳と、だんだん上昇してきています。  要するに札幌市でも晩産化の影響があるということになります。  そして黄色い線が【最終学歴高卒以下割合男子】で、青い線が【第2次産業就業割合男子】、茶色が予測値になります。  これで見ると分かるように、例えば25~29歳、30~34歳で予測値と実際のトレンドがほぼ一致しているとことが分かります。

21 Regression Analysis by Time Series Data : Geburtenziffern der Ehefrauen
次の2ページは、女子の有配偶出生率について同じことを行った結果です。赤い線が実際の年齢別有配偶出生率の動きを表していますが、年齢によって動き方が違うことが分かります。15~19歳は上昇、20~24歳はだほぼ横ばい、25~29歳は低下、30~34歳、35~39歳、40~44歳と、だんだん上昇してきています。  要するに札幌市でも晩産化の影響があるということになります。  そして黄色い線が【最終学歴高卒以下割合男子】で、青い線が【第2次産業就業割合男子】、茶色が予測値になります。  これで見ると分かるように、例えば25~29歳、30~34歳で予測値と実際のトレンドがほぼ一致しているとことが分かります。

22 Regression Analysis by Time Series Data : Geburtenziffern der Ehefrauen
次の2ページは、女子の有配偶出生率について同じことを行った結果です。赤い線が実際の年齢別有配偶出生率の動きを表していますが、年齢によって動き方が違うことが分かります。15~19歳は上昇、20~24歳はだほぼ横ばい、25~29歳は低下、30~34歳、35~39歳、40~44歳と、だんだん上昇してきています。  要するに札幌市でも晩産化の影響があるということになります。  そして黄色い線が【最終学歴高卒以下割合男子】で、青い線が【第2次産業就業割合男子】、茶色が予測値になります。  これで見ると分かるように、例えば25~29歳、30~34歳で予測値と実際のトレンドがほぼ一致しているとことが分かります。

23 Simulationsergebnisse
【シミュレーション結果の比較】 ・次のページは、先程の時系列分析の結果から得られた倍数をモデルに組み込んでシミュレーションしたものです。シミュレーションモデル自体は、人口移動や死亡率なども全部含めた総合的なモデルで、とても複雑なので、ここでは出生率に関するシミュレーション結果だけを示します。 ・この結果の見方ですが、まず黒い実線が、過去の、札幌市の実際の合計特殊出生率の動きを示しています。つまり、1965年から下がりはじめ、85年あたりで中休みして、それから2000年にかけてf再び低下して来ています。 ・♦と破線で示されているのが、シミュレーションした結果です。これで見ると、【第2次産業就業割合男子】と【最終学歴高卒以下割合男子】の二つの変数で、過去の合計特殊出生率の動きをほとんど再現できることが分かります。 ・それから▲と破線で示されているのが両倍数=1というもので、真っ直ぐ1.80の所を推移していますが、これは、もし1965年の時点の「未婚初婚率」と「有配偶出生率」がそのまま変化しなかったら、この水準が保たれていたということを示しています。つまり、1965年の頃の未婚者の結婚傾向や、既婚者の子どもを生む傾向が、その後も変化しなかったとしたら、札幌市の合計特殊出生率は1.80ぐらいの水準で保たれていただろうと考えられます。 ・もう1つの◆青い実線で示されているのは「有配偶出生率」だけが現実と同じように変化して、「未婚初婚率」は1965年のまま変化しなかった場合を示しています。つまり、今、見られるような晩婚化や未婚化が起こらず、1965年頃のように、若い人が結婚していたとすれば、札幌市の合計特殊出生率は2.00ぐらいまで上がっていただろうと考えられます。 ・実際の変化より低い▲の実線は、その逆で、「有配偶出生率」が1965年のまま変化せず、「未婚初婚率」のみが現実と同じように変化していった場合を示しています。この場合は、札幌市の合計特殊出生率は、すでに2000年の段階で1を切る程激しく低下していただろうといえます。 ・つまり、札幌市の場合、少なくとも1985年以降は「有配偶出生率」 (夫婦が子供を産む傾向)は、むしろ合計特殊出生率に(出生率を上げる方向で)プラスに働いているが、やはり「未婚初婚率」(独身者の結婚行動)の低下(要するに晩婚化・非婚化)の影響が大きいということが分かりました。

24 ★ Kurze Zusammenfassung der Simulations-ergebnissen
Der entscheidende Faktor des Geburtenrückgangs seit 1965 in Sapporo ist die sinkende Erst-heiratsziffern für ledige Frauen. Der Geburtentrend der Ehefrauen wirkt auf TFR nach 1980 positive. Entwickelung der Total Fertility Rate (TFR) zwischen 1965 und 2000 in Sapporo kann man gut simmulieren, zwar mit dem Model von zwei Sozio-Ökonomischen Faktoren ; Erziehungsniveau der Männer Erwebsanteil in sekundärenn Industrie der Männer 【シミュレーション結果のまとめ】 ・シミュレーションは、1965年から2000年にかけての、札幌市の合計特殊出生率の動きをかなりよく再現しています。ちなみに同じデータを使って2005年まで延長して推計すると、やはり1.00を切る結果となります。 ・1965年以降の札幌市の合計特殊出生率の低下は、女子の未婚初婚率の低下と、その結果として有配偶率の低下によるものであるといえます。 ・これに対して有配偶出生率は1985年以降むしろプラスに作用してきていると解釈できます。この事は、先ほどの話と違うと思われる方もいると思いますが、先ほど話は、2000年の全国データとの格差を調べたもので、他の政令指定都市に比べて有配偶出生率が低いということでしたが、時系列で見た時にはそれほどひどい状態ではない(あるいは改善して来ている)といえます。 ・また、社会経済要因としては、非常にピンポイントでしか分析していませんが、男子の【第2次産業就業割合】と【最終学歴高卒割合】の2つで、ほとんど説明がつくといえます。

25 Weitere denkbare Faktoren

26 FertilitätFertilität in Sapporo

27 Einfluß der Ehescheidung auf Altersspezifische Geburtenziffern

28 Einfluß der Ehescheidung auf Total Fertility Rate (TFR)

29 Hohe Abtreibungsrate in Sapporo

30 Abtreibungsrate nach Altersgruppe in Sapporo

31 Einfluß der Abtreibungen auf Altersspezifische Geburtenziffern

32 Einfluß der Abtreibungen auf Total Fertility Rate (TFR)

33 Einfluß der Wanderungsrate auf Altersstruktur der Männer

34 Einfluß der Wanderungsrate auf Altersstruktur der Frauen

35 Bedeutung für die Familienpolitik
Demographische Analyse zeigt daß der abnehmenden Fertilitytrend und ihrer Abstand zum Japanischen Durchschnitt in Sapporo, von den Eigenschaften der Stadt abhängen, die sich mit den Erziehungsinstitutionen und Dienstleistungs-industrie entwickelt. In diesem Sinne, der unmittelbaren Effekt auf TFR von den Familienpolitischen Maßnahmen ist sehr schwer zu erwarten. Die Stadt Sapporo kann Familienpolitik durchführen, den Eltern zu helfen, Kinder aufzuziehen, die immer weniger geboren werden. 【札幌市の少子化対策との関連】 ・以上の結果から、札幌市の少子化対策との関連でいうと、少子化の進行や全国との格差は、基本的には、この街の「学術・サービス産業都市」(私の造語)、要するに学校、大学が多いという文化都市的な面と、第2次産業割合が低くサービス産業中心だという、2つの特性が大きく影響しているのだろうと思います。  ・そうであれば、政策的に対応するのは容易ではないと思います。要するに、最終学歴が高卒となる人の割合を増やすとか、あるいは男子の第2次産業就業割合を高めるということですから、国家的なレベルで、現在のライフサイクルそのものを大きく変えるような取り組みをしない限り、簡単には、出生力格差は埋まらないだろうと思います。 ・そういう意味では、こどもをより多く生んでもらうため施策より、むしろ、少なく生まれる子どもを、いかに大切に育てて行くかという点に、重点を置くような施策をされた方が、有効なのではないかというのが、分析結果から出た答えだといえます。

36 Einfluß-möglichkeiten auf demographische Struktur von den
Zu anderen Großstädten in Japan,zu Umgebungs städten in Hokkaido Auswanderung Geburtenrückgang Frauen u. Männer im gebärfähigen Alter Verländerung der Lebenserwartung Von anderen Großstädten in Japan,von Umgebungs städten in Hokkaido Einwanderung 【少子高齢化:その他の影響要因】 ・今回は少子化(出生力)についてのお話でしたが、少子化というのはあくまでも少子高齢化の一部分に過ぎません。ここでは低出生率についてご説明しましたが、実際には人口移動や平均寿命の伸びなど、いろいろな要素が全部絡んで、人口の年齢構成のバランスが変わります。 ・札幌市について言えば、特に人口移動の影響というのが無視できません。例えば高齢化は、若年層が他の大都市圏へ流出してしまうとか、あるいは、周辺地域に家族形成期の人たちが住宅事情から出てしまうとか、逆に介護施設の関係で、高齢者がたくさん転入してくれば、それだけで高齢化は進行します。あるいは、周辺からの若年層が流入すれば、それだけで年齢構成のバランスは良くなります。 ・そういう意味で言うと、少なく生まれた子どもを大事に育てる施策という形で、札幌市が子育てのしやすい街になり、家族形成期の人たちが本州や周辺地域に転出したりすることを防ぐことができれば、それだけでも子どもの数自体は増え、年齢構成のバランスが取れるようになる可能性は十分にあります。今から出生率を上昇させて、自然増加で市の高齢化を食い止めるというのはナンセンスだと思います。 Kinder u. Jugendlichen 0-15 Produktiven Bevölkerung 15- 65 die älteren Bevölkerung 65 u.älter

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