5 因子バランス
バーは全国平均(中央の縦線)からの距離を示します。両側 2.5% のはずれ値を除いた 因子得点の絶対値の最大をバーの端に対応させています(詳細は分析方法)。ピル内の偏差値は 傾いている側のもので、平均 50・標準偏差 10 のスケール。 下の順位は全国 1,747 自治体の中での位置。
特徴語
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こんな街です
辰野町は長野県上伊那郡にある「熱帯びる辺土」(RIVP-C)という種類の自治体です。人口は少なく、都会らしさも全国平均よりやや低めですが、ものづくりの工場で働く人の割合が全国で上から1%以内に入るほど高く、引っ越してくる人や出ていく人の動きもとても活発です。この町は南アルプスと中央アルプスにはさまれた伊那谷の一番北にあり、人口は約1万8千人、面積は169平方キロメートル、年の平均気温は11度ほどで、冬には71センチほど雪が積もる寒い地域です。
昔は生糸をつくる製糸業がさかんだった辰野町は、今では機械をつくる工場が地域の経済を支えています。町を表す言葉には「製糸」や「機械」が並び、古村や上島という地名とともに「ほたる」「ホタル」がよく登場するのが面白いところです。県の中心部への交通の要所として発展してきたため、工場が建ち、働きに来る人が増え、昼に集まってくる人と夜に住んでいる人の数の差が大きくなり、結婚する人の割合も高くなっています。小さな町なのにものづくりの仕事で働く人がずば抜けて多いことが、この町の一番の特徴です。
同じ「熱帯びる辺土」タイプの福島県棚倉町や岩手県金ケ崎町も、辰野町と同じように人口は少ないけれど工場があって人の動きが活発な町です。一方で、お隣の長野県箕輪町はUIVP-Cというタイプで少し都会らしさが高く、滋賀県日野町はRIVP-Wというタイプで気候が温かい点が違います。辰野町は長野県内で一番多い「熱帯びる辺土」16件の代表例として、山の中でものづくりがうまくいっている成功のお手本になっています。
※ この文章は AI(大規模言語モデル)が統計データをもとに自動生成したものです。元となる統計は主に 2020 年(令和 2 年)国勢調査時点の値であり、最新の人口・産業構造を反映していません。また、事実誤認や実際の自治体の状況と異なる記述が含まれる可能性があります。正確かつ最新の情報は各自治体の公式サイト等でご確認ください。
5 因子で説明できない点
因子モデルで予測される値と実測値の乖離(残差)が大きい上位 3 項目。
- Wiki話題:東北内陸の開発・震災復興Wiki話題:東北内陸の開発・震災復興が予測値をやや下回る
- Wiki話題:小規模町村の行政運営Wiki話題:小規模町村の行政運営が予測値をやや下回る
- Wiki話題:東北・信越の村政と地方金融Wiki話題:東北・信越の村政と地方金融が予測値をやや下回る
性格の近い街
周辺の自治体(長野県)
このタイプ全体は
「熱帯びる辺土」(RIVP)は、田舎で人口も少ないけれど、ものづくりの工場がたくさんあって、人の出入りが活発な自治体をまとめたグループです。お店や会社が集まる都会らしさや自治体の規模は全国平均よりずっと小さいですが、工場で働く人の割合や、引っ越してくる人・結婚する人の多さはとても高くなっています。山奥や島にあるのに、工場ができたり資源を掘ったりする仕事があるおかげで、昼間に働きに来る人が多く、結婚や出産も比較的さかんです。このタイプには全国で95の自治体が入っていて、暖かい地域には奈良県川上村(吉野の林業で有名)や山梨県早川町(日本で一番人口が少ない町)、寒い地域には青森県六ヶ所村(原子力の施設がある)や北海道猿払村(ホタテ漁が盛ん)などがあります。
このタイプの自治体によく出てくる言葉には「須釜」「ひらた」「上松」といった地名があり、木材を加工したり焼き物を作ったり食品を製造したりする地元の工場が集まっている場所を表しています。工場で働く人の割合がふつうの自治体よりずっと高く、たとえば福井県池田町では繊維や木工の小さな工場がたくさんあって、昼間に働きに来る人が夜に住んでいる人より多くなっています。人の出入りが活発なのは、こうした工場に通勤する人や季節ごとに働きに来る人がいるからで、人口が少ないわりには結婚したり赤ちゃんが生まれたりする割合が高い自治体も見られます。
となりの「静謐な農村」(RITP)と比べると、人の出入りの活発さがはっきり違っていて、このタイプは農業や林業を中心に静かに暮らす村とは違い、工場があるおかげで人の動きが多い点が特徴です。また「工業の発火点」(UIVP)と比べると都会らしさがまったく違い、このタイプは都市の近くではなく山の中や海沿いにぽつんと工場が集まっている場所である点が目立ちます。暖かい地域では林業や焼き物づくり、寒い地域では魚を加工したりエネルギー関係の仕事が中心になる傾向があります。
※ この文章は AI(大規模言語モデル)が統計データをもとに自動生成したものです。元となる統計は主に 2020 年(令和 2 年)国勢調査時点の値であり、最新の人口・産業構造を反映していません。また、事実誤認や実際の自治体の状況と異なる記述が含まれる可能性があります。正確かつ最新の情報は各自治体の公式サイト等でご確認ください。