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
福岡県遠賀町は「眠れる住宅街」(UITS-C)というタイプに分類されます。このタイプは、お店や会社が集まっていて都市っぽい雰囲気がある一方で、自治体の大きさは小さく、人の動きが穏やかで、サービス業で働く人が多いという特徴を持っています。遠賀町の都市っぽさは上から20%くらいの位置にあり、はっきりと都会寄りです。でも自治体の規模は下から18%くらいの位置で、小さな町の典型といえます。人の動きの穏やかさを見ると、昼に集まってくる人と夜そこに住んでいる人の数の差が小さく、引っ越しも静かで、いわゆるベッドタウンのような性格を示しています。人口は18,736人、面積は22.55平方キロメートルと、福岡都市圏の中でコンパクトにまとまった町です。年平均気温は16.0度で、やや寒冷側ですが福岡県内では標準的な値です。
この町を特徴づける言葉には「生津」「折尾」「若松」「直方」といった周辺地名が上位に並びます。これは北九州市若松区や直方市に隣接している地理的な位置が、町の性格を決めているためです。また「河童」の言い伝えや「仏閣」「教会」といった文化的な言葉も特徴的で、地域に根づいた昔話や宗教施設が存在することがわかります。歴史や文化に関する情報量は、ふつうの自治体に比べてとても多いという結果が出ています。福岡県内の自治体で唯一「町」を「ちょう」と読む例外的な存在であることも、この町のアイデンティティの一部です。
似ている自治体としては、同じ福岡県の大木町(UITS-W)や大刀洗町(UITS-C)が挙げられます。大刀洗町は遠賀町と同じやや寒冷側の修飾子を持ち、福岡県内での地理的・気候的な共通点が多いです。一方、佐賀県基山町(UITS-W)は温暖側ですが、都市圏のはずれにある小さな住宅地という基本的な構造を共有しています。
※ 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:筑豊・北九州内陸(旧炭鉱)Wiki話題:筑豊・北九州内陸(旧炭鉱)が予測値を大きく上回る
- 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
- Wiki話題:福島浜通り・基地・原発立地Wiki話題:福島浜通り・基地・原発立地が予測値をやや上回る
性格の近い街
周辺の自治体(福岡県)
このタイプ全体は
眠れる住宅街(UITS)は、都市的な雰囲気をもちながらも規模が小さく、静かで、お店やサービスの仕事が中心という特徴をもっています。都市性の数値はプラスでしっかり都会寄り、規模はマイナスで小さめ、動きの活発さもマイナスで落ち着いており、産業面ではサービス業で働く人が多いことを示しています。つまり大きな都市の近くにありながら、昼間に集まってくる人は少なく、夜に住んでいる人が中心のベッドタウン的な小さめの自治体です。
このタイプには全国で175の自治体が当てはまり、温かい地域では大阪府岬町や熊本県氷川町、鹿児島県東串良町が、寒い地域では青森県板柳町・藤崎町、秋田県八郎潟町が代表例です。特徴的な言葉には「精華」「竹取」「光風」といった住宅地や学校の多い地区を思わせるものが並び、「コナン」(鳥取県北栄町)のように特定のキャラクターで有名な町も含まれます。「字高」「胡桃」「比留間」など地名に由来する言葉が多いのは、小さな自治体のウィキペディア記事が地名や昔の名前の紹介ばかりになりがちだからです。気候の平均はマイナス0.229とやや寒い方に寄っており、寒い地域の自治体が111と温かい地域の64を大きく上回ります。これは東北地方の農業地帯に近い小さなベッドタウンがたくさん含まれているためと考えられます。
似たタイプと比べると、産業の縁側(UITP)とは動きの活発さで1.38の差があり、工場が少なく人の出入りも少ない点で違います。日常のホームタウン(UMTS)とは規模で1.649の差があり、政令市の周りにある中心的なベッドタウンに対して、このタイプはもう一段階小さく都市の機能も限られています。
※ 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。