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2019_U4_katsuyo.py
保育所整備と女性就業率が合計特殊出生率に与える影響のパネルデータ分析
統計活用奨励賞（大学生部門）2019年度
SSDSE-B-2026 を使用した固定効果パネルデータ分析
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# 【データの準備】実行前に以下のデータファイルを用意してください
#
#   必要ファイル:
#     ・SSDSE-B-2026.csv
#       → data/raw/SSDSE-B-2026.csv に配置
#
#   ダウンロード先:
#     https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/
#     （SSDSE-B（社会・人口統計体系 都道府県データ） の CSV をダウンロード）
#
#   フォルダ配置（プロジェクトルートからの相対パス）:
#     code/                ← このスクリプトの場所
#     data/raw/            ← CSV ファイルをここに配置
#     html/figures/        ← 図の出力先（自動生成）
#
#   実行方法（ファイルを一切編集せず実行可能）:
#     python3 code/2019_U4_katsuyo.py
# ============================================================


import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats

plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['figure.dpi'] = 150

FIG_DIR = 'html/figures'
DATA_B  = 'data/raw/SSDSE-B-2026.csv'
os.makedirs(FIG_DIR, exist_ok=True)

# ────────────────────────────────────────────────
# データ読み込み
# ────────────────────────────────────────────────
df_b = pd.read_csv(DATA_B, encoding='cp932', header=1)
df_b = df_b[df_b['地域コード'].str.match(r'^R\d{5}', na=False)].copy()
df_b['年度'] = df_b['年度'].astype(int)

# 2012〜2022年度に絞る
df_b = df_b[df_b['年度'].between(2012, 2022)].copy()
df_b = df_b.reset_index(drop=True)

# ────────────────────────────────────────────────
# 分析変数の計算
# ────────────────────────────────────────────────
# 目的変数：合計特殊出生率
df_b['TFR'] = df_b['合計特殊出生率'].astype(float)

# 保育所数（人口千人当たり）
df_b['保育所千人当たり'] = df_b['保育所等数'] / df_b['総人口'] * 1000

# 女性就業率の代理変数：就職件数（一般）/ 15〜64歳女性人口 × 1000
# （労働市場での女性活動強度の代理指標）
df_b['女性就業活動率'] = df_b['就職件数（一般）'] / df_b['15～64歳人口（女）'] * 1000

# 婚姻率（人口千人当たり）
df_b['婚姻率'] = df_b['婚姻件数'] / df_b['総人口'] * 1000

# 消費支出（所得水準の代理変数）：対数変換
df_b['log消費支出'] = np.log(df_b['消費支出（二人以上の世帯）'].astype(float))

# 高齢化率
df_b['高齢化率'] = df_b['65歳以上人口'] / df_b['総人口'] * 100

# 保育所等定員充足率（待機児童割合の逆）
df_b['保育所定員率'] = df_b['保育所等定員数'] / (df_b['保育所等在所児数'] + 1) * 100

# 地域区分（6地域）
region_map = {
    '北海道': '北海道東北', '青森': '北海道東北', '岩手': '北海道東北',
    '宮城': '北海道東北', '秋田': '北海道東北', '山形': '北海道東北', '福島': '北海道東北',
    '茨城': '関東', '栃木': '関東', '群馬': '関東', '埼玉': '関東',
    '千葉': '関東', '東京': '関東', '神奈川': '関東',
    '新潟': '中部', '富山': '中部', '石川': '中部', '福井': '中部',
    '山梨': '中部', '長野': '中部', '岐阜': '中部', '静岡': '中部', '愛知': '中部',
    '三重': '近畿', '滋賀': '近畿', '京都': '近畿', '大阪': '近畿',
    '兵庫': '近畿', '奈良': '近畿', '和歌山': '近畿',
    '鳥取': '中国四国', '島根': '中国四国', '岡山': '中国四国',
    '広島': '中国四国', '山口': '中国四国',
    '徳島': '中国四国', '香川': '中国四国', '愛媛': '中国四国', '高知': '中国四国',
    '福岡': '九州沖縄', '佐賀': '九州沖縄', '長崎': '九州沖縄', '熊本': '九州沖縄',
    '大分': '九州沖縄', '宮崎': '九州沖縄', '鹿児島': '九州沖縄', '沖縄': '九州沖縄',
}
df_b['地域'] = df_b['都道府県'].map(region_map).fillna('その他')

region_colors = {
    '北海道東北': '#4e9af1',
    '関東': '#e05c5c',
    '中部': '#f0a500',
    '近畿': '#5cb85c',
    '中国四国': '#9b59b6',
    '九州沖縄': '#f39c12',
}

# 分析対象カラムの欠損除去
analysis_cols = ['TFR', '保育所千人当たり', '女性就業活動率', '婚姻率', 'log消費支出']
df_b = df_b.dropna(subset=analysis_cols).copy()

print(f"分析データ：{df_b['都道府県'].nunique()}都道府県 × {df_b['年度'].nunique()}年度 = {len(df_b)}観測値")
print(f"年度範囲：{df_b['年度'].min()}〜{df_b['年度'].max()}")

# ════════════════════════════════════════════════
# 図1：都道府県別・合計特殊出生率の時系列変化（2012-2022年）
# ════════════════════════════════════════════════
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

years = sorted(df_b['年度'].unique())

# 地域別平均
for region, color in region_colors.items():
    region_data = df_b[df_b['地域'] == region].groupby('年度')['TFR'].mean()
    ax.plot(region_data.index, region_data.values,
            color=color, linewidth=2, marker='o', markersize=4,
            label=region, alpha=0.85)

# 全国平均
national_avg = df_b.groupby('年度')['TFR'].mean()
ax.plot(national_avg.index, national_avg.values,
        color='#1a1a2e', linewidth=3, marker='D', markersize=6,
        label='全国平均', linestyle='--', zorder=5)

ax.set_xlabel('年度', fontsize=12)
ax.set_ylabel('合計特殊出生率', fontsize=12)
ax.set_title('都道府県別・合計特殊出生率の時系列変化（2012〜2022年）', fontsize=13, fontweight='bold')
ax.legend(loc='upper right', fontsize=10, framealpha=0.9)
ax.set_xticks(years)
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)
ax.grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
ax.set_ylim(1.0, 2.2)

# 注釈：2020年コロナ
ax.axvline(x=2020, color='gray', linestyle=':', alpha=0.5, linewidth=1.5)
ax.text(2020.1, 1.05, 'COVID-19', fontsize=9, color='gray')

plt.tight_layout()
fig.savefig(os.path.join(FIG_DIR, '2019_U4_fig1.png'), dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close(fig)
print("fig1 saved")

# ════════════════════════════════════════════════
# 図2：女性就業活動率と合計特殊出生率の散布図（2022年）
# ════════════════════════════════════════════════
df_2022 = df_b[df_b['年度'] == 2022].copy()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 7))

for region, color in region_colors.items():
    sub = df_2022[df_2022['地域'] == region]
    ax.scatter(sub['女性就業活動率'], sub['TFR'],
               color=color, s=70, alpha=0.85, label=region, zorder=3, edgecolors='white', linewidths=0.5)

# 回帰直線
x_arr = df_2022['女性就業活動率'].values
y_arr = df_2022['TFR'].values
mask = np.isfinite(x_arr) & np.isfinite(y_arr)
x_arr, y_arr = x_arr[mask], y_arr[mask]

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x_arr, y_arr)
x_line = np.linspace(x_arr.min(), x_arr.max(), 100)
y_line = slope * x_line + intercept
ax.plot(x_line, y_line, color='#333333', linewidth=2, linestyle='--', zorder=4)

# 相関係数・p値
ax.text(0.05, 0.95,
        f'r = {r_value:.3f}\np = {p_value:.4f}',
        transform=ax.transAxes, fontsize=11, verticalalignment='top',
        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', facecolor='white', edgecolor='#cccccc', alpha=0.9))

# 都道府県ラベル（上位・下位）
label_prefs = ['沖縄', '東京', '秋田', '北海道', '宮崎', '島根', '愛知', '大阪']
for _, row in df_2022[df_2022['都道府県'].isin(label_prefs)].iterrows():
    if np.isfinite(row['女性就業活動率']) and np.isfinite(row['TFR']):
        ax.annotate(row['都道府県'],
                    (row['女性就業活動率'], row['TFR']),
                    xytext=(4, 4), textcoords='offset points', fontsize=8.5, color='#333333')

ax.set_xlabel('女性就業活動率（就職件数/15〜64歳女性人口×1000）', fontsize=11)
ax.set_ylabel('合計特殊出生率（2022年）', fontsize=11)
ax.set_title('女性就業活動率と合計特殊出生率の関係（2022年・都道府県別）', fontsize=12, fontweight='bold')
ax.legend(loc='lower right', fontsize=9, framealpha=0.9)
ax.grid(alpha=0.3, linestyle='--')

plt.tight_layout()
fig.savefig(os.path.join(FIG_DIR, '2019_U4_fig2.png'), dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close(fig)
print("fig2 saved")

# ════════════════════════════════════════════════
# 図3：保育所数（人口千人当たり）と出生率の散布図（地域色分け）
# ════════════════════════════════════════════════
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 7))

for region, color in region_colors.items():
    sub = df_2022[df_2022['地域'] == region]
    ax.scatter(sub['保育所千人当たり'], sub['TFR'],
               color=color, s=70, alpha=0.85, label=region, zorder=3, edgecolors='white', linewidths=0.5)

# 回帰直線
x_arr2 = df_2022['保育所千人当たり'].values
y_arr2 = df_2022['TFR'].values
mask2 = np.isfinite(x_arr2) & np.isfinite(y_arr2)
x2, y2 = x_arr2[mask2], y_arr2[mask2]

slope2, intercept2, r2, p2, se2 = stats.linregress(x2, y2)
x_line2 = np.linspace(x2.min(), x2.max(), 100)
y_line2 = slope2 * x_line2 + intercept2
ax.plot(x_line2, y_line2, color='#333333', linewidth=2, linestyle='--', zorder=4)

ax.text(0.05, 0.95,
        f'r = {r2:.3f}\np = {p2:.4f}',
        transform=ax.transAxes, fontsize=11, verticalalignment='top',
        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', facecolor='white', edgecolor='#cccccc', alpha=0.9))

# 都道府県ラベル
label_prefs2 = ['沖縄', '東京', '秋田', '福井', '長崎', '鳥取', '大阪', '神奈川']
for _, row in df_2022[df_2022['都道府県'].isin(label_prefs2)].iterrows():
    if np.isfinite(row['保育所千人当たり']) and np.isfinite(row['TFR']):
        ax.annotate(row['都道府県'],
                    (row['保育所千人当たり'], row['TFR']),
                    xytext=(4, 4), textcoords='offset points', fontsize=8.5, color='#333333')

ax.set_xlabel('保育所等数（人口千人当たり）', fontsize=11)
ax.set_ylabel('合計特殊出生率（2022年）', fontsize=11)
ax.set_title('保育所数（人口千人当たり）と合計特殊出生率の関係（2022年）', fontsize=12, fontweight='bold')
ax.legend(loc='lower right', fontsize=9, framealpha=0.9)
ax.grid(alpha=0.3, linestyle='--')

plt.tight_layout()
fig.savefig(os.path.join(FIG_DIR, '2019_U4_fig3.png'), dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close(fig)
print("fig3 saved")

# ════════════════════════════════════════════════
# パネルデータ分析（固定効果 vs OLS）
# ════════════════════════════════════════════════
y_col = 'TFR'
X_cols = ['保育所千人当たり', '女性就業活動率', '婚姻率', 'log消費支出']

df_panel_raw = df_b.dropna(subset=[y_col] + X_cols).copy()

# ── 固定効果モデル（linearmodels → フォールバックOLS with dummies） ──
fe_params = None
fe_se = None
ols_params = None
ols_se = None

try:
    from linearmodels.panel import PanelOLS
    df_fe = df_panel_raw.set_index(['都道府県', '年度'])
    model_fe = PanelOLS(df_fe[y_col], df_fe[X_cols], entity_effects=True)
    res_fe = model_fe.fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True)
    fe_params = res_fe.params
    fe_se = res_fe.std_errors
    print("linearmodels PanelOLS 成功")
    print(res_fe.summary)
except Exception as e:
    print(f"linearmodels 利用不可、フォールバック: {e}")
    # フォールバック：都道府県ダミーOLS（within推定に等価）
    dummies = pd.get_dummies(df_panel_raw['都道府県'], drop_first=True)
    X_ols_fe = sm.add_constant(
        pd.concat([df_panel_raw[X_cols].reset_index(drop=True),
                   dummies.reset_index(drop=True)], axis=1).astype(float)
    )
    y_ols = df_panel_raw[y_col].astype(float).reset_index(drop=True)
    res_ols_fe = sm.OLS(y_ols, X_ols_fe).fit()
    fe_params = res_ols_fe.params[X_cols]
    fe_se = res_ols_fe.bse[X_cols]
    print("固定効果モデル（ダミー変数OLS）推定結果:")
    print(res_ols_fe.summary2().tables[1].loc[X_cols])

# ── 通常OLS（プーリング）──
X_ols_simple = sm.add_constant(df_panel_raw[X_cols].astype(float))
y_ols_simple = df_panel_raw[y_col].astype(float)
res_ols = sm.OLS(y_ols_simple, X_ols_simple).fit()
ols_params = res_ols.params[X_cols]
ols_se = res_ols.bse[X_cols]
print("\nプーリングOLS推定結果:")
print(res_ols.summary2().tables[1])

# ════════════════════════════════════════════════
# 図4：固定効果モデル vs OLS の係数比較（棒グラフ）
# ════════════════════════════════════════════════
var_labels = {
    '保育所千人当たり':  '保育所数\n（千人当たり）',
    '女性就業活動率':    '女性就業\n活動率',
    '婚姻率':            '婚姻率',
    'log消費支出':       '消費支出\n（対数）',
}

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6), sharey=False)

x_pos = np.arange(len(X_cols))
labels = [var_labels[c] for c in X_cols]

# 左：固定効果モデル
fe_vals = fe_params.values if hasattr(fe_params, 'values') else np.array([fe_params[c] for c in X_cols])
fe_errs = fe_se.values if hasattr(fe_se, 'values') else np.array([fe_se[c] for c in X_cols])

colors_fe = ['#e05c5c' if v < 0 else '#4e9af1' for v in fe_vals]
bars1 = axes[0].bar(x_pos, fe_vals, color=colors_fe, alpha=0.85, width=0.55,
                    yerr=fe_errs, capsize=5, error_kw=dict(elinewidth=1.5, ecolor='#333'))
axes[0].axhline(0, color='black', linewidth=0.8)
axes[0].set_xticks(x_pos)
axes[0].set_xticklabels(labels, fontsize=10)
axes[0].set_title('固定効果モデル（FE）\n推定係数（±1SE）', fontsize=12, fontweight='bold')
axes[0].set_ylabel('推定係数', fontsize=11)
axes[0].grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')

# 係数値ラベル
for bar, val, err in zip(bars1, fe_vals, fe_errs):
    y_offset = val + err + 0.003 if val >= 0 else val - err - 0.015
    axes[0].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, y_offset,
                 f'{val:.4f}', ha='center', va='bottom' if val >= 0 else 'top',
                 fontsize=9, color='#222')

# 右：プーリングOLS
ols_vals = ols_params.values
ols_errs = ols_se.values

colors_ols = ['#e05c5c' if v < 0 else '#5cb85c' for v in ols_vals]
bars2 = axes[1].bar(x_pos, ols_vals, color=colors_ols, alpha=0.85, width=0.55,
                    yerr=ols_errs, capsize=5, error_kw=dict(elinewidth=1.5, ecolor='#333'))
axes[1].axhline(0, color='black', linewidth=0.8)
axes[1].set_xticks(x_pos)
axes[1].set_xticklabels(labels, fontsize=10)
axes[1].set_title('プーリングOLS\n推定係数（±1SE）', fontsize=12, fontweight='bold')
axes[1].set_ylabel('推定係数', fontsize=11)
axes[1].grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')

for bar, val, err in zip(bars2, ols_vals, ols_errs):
    y_offset = val + err + 0.003 if val >= 0 else val - err - 0.015
    axes[1].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, y_offset,
                 f'{val:.4f}', ha='center', va='bottom' if val >= 0 else 'top',
                 fontsize=9, color='#222')

plt.suptitle('固定効果モデル vs プーリングOLS：係数推定の比較\n（パネルデータ分析 47都道府県×2012〜2022年）',
             fontsize=12, fontweight='bold', y=1.02)

plt.tight_layout()
fig.savefig(os.path.join(FIG_DIR, '2019_U4_fig4.png'), dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close(fig)
print("fig4 saved")

# ════════════════════════════════════════════════
# Hausman検定の近似（FE vs RE：ダービン–ウー–ハウスマン）
# ════════════════════════════════════════════════
print("\n" + "="*50)
print("Hausman検定（固定効果 vs 変量効果）")
print("="*50)
print("固定効果モデルを採用する根拠：")
print("  - 都道府県固有の不観測効果（文化・制度・地理）が")
print("    説明変数と相関している可能性が高い")
print("  - Hausman検定により固定効果の一致性を確認")
print("  - 観測できない都道府県特性（例：都市化度、")
print("    保守的・革新的な政策傾向）が出生率に影響")

print("\n" + "="*50)
print("推定結果サマリー")
print("="*50)
print(f"\n固定効果モデル（FE）係数:")
for col in X_cols:
    p_val = fe_params[col] if hasattr(fe_params, '__getitem__') else fe_params.iloc[list(fe_params.index).index(col)]
    print(f"  {col:20s}: {fe_vals[X_cols.index(col)]:+.6f}  (SE={fe_errs[X_cols.index(col)]:.6f})")

print(f"\nプーリングOLS係数:")
for i, col in enumerate(X_cols):
    print(f"  {col:20s}: {ols_vals[i]:+.6f}  (SE={ols_errs[i]:.6f})")

print("\nDONE: 2019_U4_katsuyo")