【R】都道府県別 転入率・転出率
2020年3月5日
					総務省統計局が発表している「統計でみる都道府県のすがた2020 A.人口・世帯」から、都道府県別の人口転入率(外国人含む)(転入者数(外国人含む)/総人口)と転出率(外国人含む)(転出者数(外国人含む)/総人口)(%)を表示します。2018年のデータです。
  library(leaflet)
  library(knitr)
  library(kableExtra)
  library(dplyr)
  library(tidyr)
  library(stringr)
  
  dat <- read.csv("http://www.dinov.tokyo/Data/JP_Pref/Pref_data.csv", header = TRUE, fileEncoding="UTF-8")
  col_start <- 0.2
  col_end <- 0.0
  
  table_df<-data.frame(都道府県=dat$都道府県, 転入率=dat$転入率, 転出率=dat$転出率)
  
  datc_k <- cut(dat$転入率, hist(dat$転入率, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
  datc_kcol <- rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_k)]
  datc_m <- cut(dat$転出率, hist(dat$転出率, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
  datc_mcol <- rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_m)]
  
  windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
  windows(width=1600, height=800)
  par(family="JP4")
  layout(matrix(1:2, 1, 2))
  
  library(NipponMap)
  JapanPrefMap(datc_kcol, main="転入率  (総務省統計局より) ")
  legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_k)))
  JapanPrefMap(datc_mcol, main="転出率  (総務省統計局より) ")
  legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_m)))
  
  library(clipr)
  kable(table_df, align = "c") %>%
    kable_styling(full_width = F) %>%
    column_spec(1, bold = T) %>%
    collapse_rows(columns = 1, valign = "middle") %>%
    write_clip
  

| 都道府県 | 転入率 | 転出率 | 
|---|---|---|
| 北海道 | 0.97 | 1.09 | 
| 青森 | 1.38 | 1.88 | 
| 岩手 | 1.38 | 1.78 | 
| 宮城 | 2.07 | 2.13 | 
| 秋田 | 1.12 | 1.57 | 
| 山形 | 1.22 | 1.54 | 
| 福島 | 1.37 | 1.77 | 
| 茨城 | 1.82 | 2.09 | 
| 栃木 | 1.84 | 2.13 | 
| 群馬 | 1.76 | 1.79 | 
| 埼玉 | 2.58 | 2.24 | 
| 千葉 | 2.62 | 2.43 | 
| 東京 | 3.33 | 2.75 | 
| 神奈川 | 2.54 | 2.28 | 
| 新潟 | 1.01 | 1.31 | 
| 富山 | 1.27 | 1.42 | 
| 石川 | 1.70 | 1.83 | 
| 福井 | 1.28 | 1.58 | 
| 山梨 | 1.68 | 2.10 | 
| 長野 | 1.41 | 1.56 | 
| 岐阜 | 1.57 | 1.87 | 
| 静岡 | 1.58 | 1.74 | 
| 愛知 | 1.72 | 1.68 | 
| 三重 | 1.82 | 2.07 | 
| 滋賀 | 2.08 | 2.05 | 
| 京都 | 2.22 | 2.32 | 
| 大阪 | 1.91 | 1.89 | 
| 兵庫 | 1.71 | 1.81 | 
| 奈良 | 1.79 | 2.09 | 
| 和歌山 | 1.24 | 1.60 | 
| 鳥取 | 1.56 | 1.88 | 
| 島根 | 1.62 | 1.81 | 
| 岡山 | 1.56 | 1.79 | 
| 広島 | 1.70 | 1.92 | 
| 山口 | 1.66 | 1.91 | 
| 徳島 | 1.29 | 1.64 | 
| 香川 | 1.86 | 2.03 | 
| 愛媛 | 1.34 | 1.65 | 
| 高知 | 1.31 | 1.63 | 
| 福岡 | 2.05 | 1.99 | 
| 佐賀 | 2.03 | 2.21 | 
| 長崎 | 1.71 | 2.21 | 
| 熊本 | 1.63 | 1.84 | 
| 大分 | 1.63 | 1.92 | 
| 宮崎 | 1.70 | 1.99 | 
| 鹿児島 | 1.66 | 1.89 | 
| 沖縄 | 1.87 | 1.94 | 
多くの地域で転出率が転入率を上回っており、人口流出がおきています。関東は逆に転出率より転入率が高く、人口の関東一極集中が進んでいることがわかります。