男女別・年代別・都道府県別データ
1 1. 集録しているデータの特徴 (1) 自治体別 時系列のデータを集録 47 都道府県別または 1741 市区町村別の数値データを収録 自治体間の差異を定量的に比較できます データの特徴 市区町村別データについては合併調整を実施済 最大で約 40 年分のデータを集録 (1975~ 直近までのうち
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男女別大学進学率の地域別格差の原因と影響
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3) 不適合品及び不明 (2. 2) 表 1~3) の都道府県別 用途別の物件数は以下のとおり 1 免震用オイルダンパー都道府県物件数都道府県物件数都道府県物件数都道府県物件数 北海道 9 神奈川県 67 大阪府 98 福岡県 23 青森県 2 新潟県 10 兵庫県 26 佐賀県 2 岩手県 5 富
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消費金額予測データ < 概要 > 消費金額予測データは 家計の世帯種別 年代別 品目別の 2016 年から 2030 年までの世帯あたり消費金額と消費金額です 消費金額予測データの販売概要 データ内容 データ種 家計の世帯種別 年代別 品目別の世帯あたり消費金額と消費金額 予測期間 2016 年から
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目 次 労働市場の動き (2) 第 1 表 職業紹介状況総括 (3) 第 2 表 都道府県別有効求人倍率の推移 (4) 第 3 表 都道府県別一般職業紹介状況 ( 全数 )
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2018 年度都道府県版 等級別賃金表 都道府県版 等級別賃金表 の発刊について 1 Ⅰ 等級別賃金表 解説 しくみを理解する 5 2 運用方法をマスターする 12 3 標準者モデル賃金を試算する 19 4 諸手当を含めた賃金体系の考え方 26 Ⅱ 2018 年度都道府県版 等級別賃金
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都道府県別経済財政モデル(平成27年度版)_02
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所得分配が経済成長に与える影響-都道府県別パネルデータを用いた実証研究-
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「都道府県別データを用いた行政とNPOとの協働事業及び協働事業評価が生産性に与える影響に関する実証分析」
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賃金プロファイルは変わったか 都道府県パネルデータを利用して 1 Has Age-Wage Profile Changed? : Using the Prefectural Panel Data 檜康子 2 増田淳矢 3 要旨本研究はマクロの効果をコントロールした上で 1980 年代以降の年齢階層別
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女性就業者女性就業者の産業別出生率に関する研究 同居児法による全国と都道府県別推計 * 三重大学人文学部 朝日幸代 要旨 2000 年から 2010 年までの11 年間について 全国と 47 都道府県の産業別合計特殊出生率 () を同居児法を用いて推計した 推計した結果 日本の出生状況は非就業者によ
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II 章. 都道府県別 二次医療圏別データ 1. 北海道 宗谷 後志 札幌 留萌 南空知 上川北部 北空知上川中部中空知 富良野 十勝 遠紋 北網 釧路 北渡島檜山 西胆振 東胆振 日高 南檜山 南渡島 32
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都道府県別 5 年生存率集計 本章では 平成 29 年度第 1 回都道府県がん診療連携拠点病院連絡協議会がん登録部会での検討に基づき 都 道府県別の生存率について集計を行った結果を報告する なお 生存率には様々な要因が影響を与える 都道府 県別の数値を参照する前に 各都道府県のコメントを参照頂きたい
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RIETI - 都道府県別産業生産性(R-JIP)データベースの構築と地域間生産性格差の分析
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都道府県別パネル・データを用いた均衡地価の分析: パネル共和分の応用
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都道府県別経済財政モデル報告書(全体)
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RIETI - 少子高齢化対策と女性の就業について-都道府県別データから分かること-
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Microsoft Word - ☆都道府県別合体 月
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