今回は、商業統計調査のデータを分析したいと思います。
商業統計は、卸売業、小売業を営む民営の事業所を対象とする統計調査で、概ね５年ごと(経済センサス-活動調査の２年後)に実施されます。商業統計調査では、産業別、従業者規模別、地域(都道府県や市区町村)別に事業所数、従業者数、年間販売額、売場面積等と公表しています。調査の結果は、国や地方公共団体により中心市街の活性化などの商業に関する施策の基礎資料や地方消費税の精算に関する基礎資料として利用されるだけでなく、民間企業による出店計画等にも広く利用されています。とのことです。
この商業統計調査の上の画像のデータを分析しようと思います。
データはこういうものでした。これを加工して、
このようなCSVファイルにしました。データは昭和63年(1988年)から平成26年(2012年)までの7回分の調査結果が含まれていましたので、7回すべてでデータがあり、事業所数(合計、法人、個人)、従業者数、販売額、商品手持額、売場面積のすべてのデータがそろっているものだけに絞り込んでいます。また、平成３年は再集計のデータだけにしました。
このCSVファイルをread.csv関数でR言語に読込んで各種分析をしていきます。
539の観測(Obs.)と9つの変数(Variables)があります。Sectorのみファクタで、あとは数値データです。
まずは、summary関数で全体の平均値や中央値などを確認しましょう。
Sectorはそれぞれの業種です。どの業種も7回出現しています。Yearは調査年です。1988年から始まって2012年までです。Corp_Totalは事業所数の合計で、一番少ないのは785、一番大きいのは、合計数値だと思いますが、206万7206です。Corp_Corpは事業所のうち法人です。一番少ないのは157、一番多いのは92万6256です。Corp_Indiは事業所のうち個人でやってる事業所です。一番少ないのは299、一番多いのは123万4569です。Staffは従業者数です。一番少ないのは1666人、一番多いのは1197万4766人です。Revenueは年間販売額で単位は百万円です。一番少ないのは81億3000万円、一番多いのは713兆8028億0100万円です。Inventoryは手持商品額です。一番少ないのは、5億9600万円で、一番多いのは38兆7655億9700万円です。Spaceは売場面積で単位は平方メートルです。一番小さいのは3万8939平方メートル、一番大きいのは1億4966万4906平方メートルです。
値が大きいのは合計の数字だと思いますので、値の小さい業種は何か見てみましょう。order関数で並び替えできます。
まずは、Corp_Totalの小さいところを見てみましょう。
写真機・写真材料小売業の2012年が一番少なく、795事業所です。他に分類されないじゅう器小売、履物小売業(靴を除く)、卵・鳥肉小売業と続きます。写真機・写真材料ってカメラ屋さんかな？
Corp_Corpの小さいところはどこでしょうか？
履物小売業(靴を除く)が一番少ないです。卵・鳥肉小売業、骨とう品小売業、他に分類されないじゅう器小売業と続きます。靴を除く履物小売業って足袋とか草履でしょうかね？
Corp_Indiの小さいところはどこでしょうか？
写真機・写真材料小売業が一番少ないです。各種商品小売業、その他の各種商品小売業(従業員が50人未満のもの)、他に分類されないじゅう器小売業、履物小売業(靴を除く)と続きます。
Staffの少ない業種はどこでしょうか？
履物小売業(靴を除く)が一番少ないですね。2012年は全国で1666人しかいません。他に分類されないじゅう器小売業、写真・写真材料小売業、骨とう品小売業と続きます。上の図をよく見ると、2002年の履物小売業(靴を除く)の従業者数は3699人だったのは10年後の2012年には1666人と2000人近く減少しています。
Revenueの小さい業種はどこでしょうか？
履物小売業(靴を除く)が独占状態ですね。パン小売業(製造小売りでないもの)がランクインしました。1994年の履物小売業(靴を除く)の年間販売額は304億2100万円だったのが2012年には81憶3000万円と4分の1近くまで落ち込んでいます。
Inventoryの小さい業種はどこでしょうか？
卵・鳥肉小売業が上位6のうち5を占めています。パン小売業(製造小売りでないもの)がひとつだけあります。どちらも食品ですから在庫は多くはないですよね。
最後の変数、Spaceの小さい業種はどこでしょうか？
履物小売業(靴を除く)が一番小さく、卵・鳥肉小売業、パン小売業(製造小売でないもの)が続きます。
今回は以上です。
次回は
です。
今回のR言語のコマンドです。
# CSVファイルの読込み
df <- read.csv("shougyou.csv")
# データ構造の確認
str(df)
# summary関数
summary(df)
# Corp_Totalの小さい業種
head(df[order(df$Corp_Total), ])
# Corp_Corpの小さい凝集
head(df[order(df$Corp_Corp), ])
# Corp_Indiの小さい業種
head(df[order(df$Corp_Indi), ])
# Staffの少ない業種
head(df[order(df$Staff), ])
# Revenueの小さい業種
head(df[order(df$Revenue), ])
# Inventoryの小さい業種
head(df[order(df$Inventory), ])
# Spaceの小さい業種
head(df[order(df$Space), ])
