はてなキーワード: bangladeshとは
異次元の少子化対策が求められている、岸田令和日本である。しかし、具体的には、どのような対策が有効なのか。
対策の効果を測定するためにも、出生率と結びつきが強く、しかも、分かりやすい指標が求められている。
そこで、今回は、世界経済フォーラムが発表する、ジェンダー・ギャップ・ランキングに注目したい。
ジェンダー開発学の分野では、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が高い国で、ジェンダー平等が達成され、
女性が子育てと社会進出を両立しやすく、結果的に、少子化も改善されていることが知られている。
日本の少子化対策についての記事の中で、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の低迷と、
例えば、次の記事では、題名の中にジェンダー・ギャップ・ランキングの順位と出生数が盛り込まれている。
ジェンダーギャップ121位、出生数90万人以下の日本で、女性たちの未来への備えとは
https://woman.nikkei.com/atcltrc/blog/shirakawatouko/post/dddad1acb2e14d2a9ad1acb2e1cd2a4b/
更に、次の記事では、ジェンダー分野の専門家の対談の中で、GDPや労働生産性と共に出生率、そして、
ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の恥ずかしさについての問題が指摘されている。
ジェンダー指数から、いわゆる、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が計算される。
上野千鶴子×酒井順子「単身世帯は38%、最も多い家族の姿に。1985年から86年は『女・女格差』元年。女性が3分割された結果、中高年女性単身者の貧困が生まれた」
酒井 2022年の日本のジェンダー指数は、世界146ヵ国中116位。それを永田町のおじさんたちは、恥ずかしいとは思っていないんでしょうね。国際会議に出席する日本代表が男性だけでも平気でいられる。
酒井 出生率も落ちる一方。出生率が高いのは、共働きでケアの公共化がされている場合だと海外ではデータがはっきり出ているのに、なぜ変えようとしないのでしょう。
上野 おじさんたちが合理的選択をしないのは、ホモソーシャルな組織文化を守りたいからだとしか私には思えません。ホモソーシャルな集団のなかで、男として認められたい。そのためには自己犠牲もいとわない。
上で紹介したような関連性の指摘のみならず、実際に、ジェンダー・ギャップ・ランキングや、
類似する、ジェンダー・ギャップを示す指標と、少子化の関係性の分析もなされている。
https://news.yahoo.co.jp/byline/shirakawatoko/20211029-00265552
日本のジェンダーギャップと少子化。この二つはリンクしているとずっと言い続けてきた。日本は世界経済フォーラムが算出するジェンダーギャップ指数では156カ国中120位と先進国では最下位。下から数えた方が早い。先進国に限ってはジェンダーギャップ指数と出生率がリンクしていることがOECD(経済協力開発機構)の分析でわかっている。
2020年4月の内閣府政策統括官(経済社会システム担当)の資料には、「ジェンダーギャップ指数が高い(男女格差が少ない)ほど、出生率は高まる傾向」を示すグラフが掲載されている【図1】。女性が社会進出をすると一旦は少子化になるが、その後回復するかどうかは、ジェンダーギャップをいかに埋めるかにかかっている。
ところが、冒頭のツイートの図にあった通り、他の先進国では事情が違います。女性の社会進出と出生率が相関関係にあるのです。なぜかというと、女性の社会進出と子育てが、トレードオフの関係になっていないからです!
子どもが生まれたら、パートナーたる男性も、当事者としてしっかり家事育児にコミットします。これだけでも、女性の負担はケタ違いでしょう。みての通り、男性の家事育児の負担割合が高い国ほど、出生率が高いのがわかります(我が国は定位置の左下)。
しかし、ジェンダー・ギャップ・ランキングの話をすると、クソリプと呼ばれる意見が寄せられたり、
指標のことに異論を挟む声も、少なくない。そこで今回は、改めて白黒はっきりつけ、
ジェンダー・ギャップ・ランキングが少子化を説明できる、卓越した指標であることを示す。
Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data
ジェンダー・ギャップ・ランキングは、次の、同じ2020年のデータを使う。
https://www.weforum.org/reports/gender-gap-2020-report-100-years-pay-equality/
どちらにも掲載されている、153か国のデータを使って、ジェンダー・ギャップ・ランキングと、
Country Name | GGIRank | GGIScore | Fertility rate, total (births per woman)2020 |
Iceland | 1 | 0.877 | 1.72 |
Norway | 2 | 0.842 | 1.48 |
Finland | 3 | 0.832 | 1.37 |
Sweden | 4 | 0.82 | 1.66 |
Nicaragua | 5 | 0.804 | 2.349 |
New Zealand | 6 | 0.799 | 1.61 |
Ireland | 7 | 0.798 | 1.63 |
Spain | 8 | 0.795 | 1.23 |
Rwanda | 9 | 0.791 | 3.873 |
Germany | 10 | 0.787 | 1.53 |
Latvia | 11 | 0.785 | 1.55 |
Namibia | 12 | 0.784 | 3.349 |
Costa Rica | 13 | 0.782 | 1.555 |
Denmark | 14 | 0.782 | 1.67 |
France | 15 | 0.781 | 1.83 |
Philippines | 16 | 0.781 | 2.777 |
South Africa | 17 | 0.78 | 2.401 |
Switzerland | 18 | 0.779 | 1.46 |
Canada | 19 | 0.772 | 1.4 |
Albania | 20 | 0.769 | 1.4 |
United Kingdom | 21 | 0.767 | 1.56 |
Colombia | 22 | 0.758 | 1.737 |
Moldova | 23 | 0.757 | 1.77 |
Trinidad and Tobago | 24 | 0.756 | 1.631 |
Mexico | 25 | 0.754 | 1.905 |
Estonia | 26 | 0.751 | 1.58 |
Belgium | 27 | 0.75 | 1.55 |
Barbados | 28 | 0.749 | 1.628 |
Belarus | 29 | 0.746 | 1.382 |
Argentina | 30 | 0.746 | 1.911 |
Cuba | 31 | 0.746 | 1.5 |
Burundi | 32 | 0.745 | 5.177 |
Lithuania | 33 | 0.745 | 1.48 |
Austria | 34 | 0.744 | 1.44 |
Portugal | 35 | 0.744 | 1.4 |
Slovenia | 36 | 0.743 | 1.6 |
Uruguay | 37 | 0.737 | 1.477 |
Netherlands | 38 | 0.736 | 1.55 |
Serbia | 39 | 0.736 | 1.48 |
Poland | 40 | 0.736 | 1.38 |
Jamaica | 41 | 0.735 | 1.358 |
Bolivia | 42 | 0.734 | 2.651 |
Lao PDR | 43 | 0.731 | 2.541 |
Australia | 44 | 0.731 | 1.581 |
Zambia | 45 | 0.731 | 4.379 |
Panama | 46 | 0.73 | 2.344 |
Zimbabwe | 47 | 0.73 | 3.545 |
Ecuador | 48 | 0.729 | 2.051 |
Bulgaria | 49 | 0.727 | 1.56 |
Bangladesh | 50 | 0.726 | 2.003 |
Luxembourg | 51 | 0.725 | 1.37 |
Cabo Verde | 52 | 0.725 | 1.908 |
United States | 53 | 0.724 | 1.6375 |
Singapore | 54 | 0.724 | 1.1 |
Romania | 55 | 0.724 | 1.6 |
Mozambique | 56 | 0.723 | 4.713 |
Chile | 57 | 0.723 | 1.537 |
Honduras | 58 | 0.722 | 2.394 |
Ukraine | 59 | 0.721 | 1.217 |
Croatia | 60 | 0.72 | 1.48 |
Bahamas, The | 61 | 0.72 | 1.394 |
Madagascar | 62 | 0.719 | 3.918 |
Slovak Republic | 63 | 0.718 | 1.57 |
Israel | 64 | 0.718 | 2.9 |
Uganda | 65 | 0.717 | 4.693 |
Peru | 66 | 0.714 | 2.216 |
Venezuela, RB | 67 | 0.713 | 2.23 |
Tanzania | 68 | 0.713 | 4.795 |
Bosnia and Herzegovina | 69 | 0.712 | 1.359 |
North Macedonia | 70 | 0.711 | 1.3 |
Montenegro | 71 | 0.71 | 1.75 |
Kazakhstan | 72 | 0.71 | 3.13 |
Botswana | 73 | 0.709 | 2.836 |
Georgia | 74 | 0.708 | 1.971 |
Thailand | 75 | 0.708 | 1.341 |
Italy | 76 | 0.707 | 1.24 |
Suriname | 77 | 0.707 | 2.371 |
Czechia | 78 | 0.706 | 1.71 |
Mongolia | 79 | 0.706 | 2.9 |
El Salvador | 80 | 0.706 | 1.819 |
Russian Federation | 81 | 0.706 | 1.505 |
Ethiopia | 82 | 0.705 | 4.243 |
Eswatini | 83 | 0.703 | 2.89 |
Greece | 84 | 0.701 | 1.34 |
Indonesia | 85 | 0.7 | 2.194 |
Dominican Republic | 86 | 0.7 | 2.303 |
Vietnam | 87 | 0.7 | 1.955 |
Lesotho | 88 | 0.695 | 3.049 |
Cambodia | 89 | 0.694 | 2.381 |
Malta | 90 | 0.693 | 1.13 |
Cyprus | 91 | 0.692 | 1.328 |
Brazil | 92 | 0.691 | 1.649 |
Kyrgyz Republic | 93 | 0.689 | 3 |
Azerbaijan | 94 | 0.687 | 1.7 |
Brunei Darussalam | 95 | 0.686 | 1.796 |
Cameroon | 96 | 0.686 | 4.543 |
Liberia | 97 | 0.685 | 4.174 |
Armenia | 98 | 0.684 | 1.575 |
Senegal | 99 | 0.684 | 4.454 |
Paraguay | 100 | 0.683 | 2.497 |
Nepal | 101 | 0.68 | 2.055 |
Sri Lanka | 102 | 0.68 | 2 |
Fiji | 103 | 0.678 | 2.495 |
Malaysia | 104 | 0.677 | 1.818 |
Hungary | 105 | 0.677 | 1.56 |
China | 106 | 0.676 | 1.281 |
Ghana | 107 | 0.673 | 3.623 |
Korea, Rep. | 108 | 0.672 | 0.837 |
Kenya | 109 | 0.671 | 3.397 |
Belize | 110 | 0.671 | 1.999 |
Sierra Leone | 111 | 0.668 | 4.08 |
India | 112 | 0.668 | 2.051 |
Guatemala | 113 | 0.666 | 2.484 |
Myanmar | 114 | 0.665 | 2.174 |
Mauritius | 115 | 0.665 | 1.44 |
Malawi | 116 | 0.664 | 3.995 |
Timor-Leste | 117 | 0.662 | 3.247 |
Angola | 118 | 0.66 | 5.371 |
Benin | 119 | 0.658 | 5.048 |
United Arab Emirates | 120 | 0.655 | 1.46 |
Japan | 121 | 0.652 | 1.34 |
Kuwait | 122 | 0.65 | 2.14 |
Maldives | 123 | 0.646 | 1.712 |
Tunisia | 124 | 0.644 | 2.114 |
Guinea | 125 | 0.642 | 4.489 |
Vanuatu | 126 | 0.638 | 3.778 |
Papua New Guinea | 127 | 0.635 | 3.274 |
Nigeria | 128 | 0.635 | 5.309 |
Burkina Faso | 129 | 0.635 | 4.869 |
Turkiye | 130 | 0.635 | 1.917 |
Bhutan | 131 | 0.635 | 1.433 |
Algeria | 132 | 0.634 | 2.942 |
Bahrain | 133 | 0.629 | 1.832 |
Egypt, Arab Rep. | 134 | 0.629 | 2.96 |
Qatar | 135 | 0.629 | 1.816 |
Gambia, The | 136 | 0.628 | 4.777 |
Tajikistan | 137 | 0.626 | 3.237 |
Jordan | 138 | 0.623 | 2.873 |
Mali | 139 | 0.621 | 6.035 |
Togo | 140 | 0.615 | 4.323 |
Mauritania | 141 | 0.614 | 4.455 |
Cote d'Ivoire | 142 | 0.606 | 4.472 |
Morocco | 143 | 0.605 | 2.353 |
Oman | 144 | 0.602 | 2.687 |
Lebanon | 145 | 0.599 | 2.103 |
Saudi Arabia | 146 | 0.599 | 2.465 |
Chad | 147 | 0.596 | 6.346 |
Iran, Islamic Rep. | 148 | 0.584 | 1.708 |
Congo, Dem. Rep. | 149 | 0.578 | 6.206 |
Syrian Arab Republic | 150 | 0.567 | 2.798 |
Pakistan | 151 | 0.564 | 3.555 |
Iraq | 152 | 0.53 | 3.551 |
Yemen, Rep. | 153 | 0.494 | 3.886 |
そのなかで、ベンガル株とも呼ばれる今のインド株の影響をもっとも直撃している可能性の高いバングラデシュの動向はやはり興味深い。
3月から4月上旬にかけ、インドの感染拡大に連動するように、バングラデシュの第2波での新規感染者数は過去最高を簡単に塗り替えた。
バングラデシュとインドの関係は深い。バングラデシュにとってインドは独立を支援してくれた恩からの50年来の付き合い。
陸続きであり、政治経済的な関係が強い地域。3月のバングラデシュ独立記念日の行事にはインドのモディ首相が来訪し、さらなるワクチン供給を約束したほどだ。
もっともインドの感染拡大に伴い、現在、バングラデシュのワクチン接種は停滞してしまっている(それでも日本の7倍は接種済みだが)。
しかし、にもかかわらずバングラデシュの感染状況は4月中旬を境に、現在にいたるまで新規感染者数は減少を続けている。
お酒を飲まない文化が効いているのか?とか、南アジアのなかでは肥満が少ないからか?エッセンシャルワーカーに率先してワクチンを打った戦略か?
それとも、実はまだインド株の影響を受けていない?
昨年の第1波のとき、よくささやかれたのは平均的なバングラデシュ人が持つ自然免疫の力。だからり患するのは富裕層が多いのだとか。
いろいろと考えるなかで、カースト(社会階層の分断)も大きな要因なのかなと思い始めた。
そう思ったきっかけは、8割おじさん、西浦先生が集団免疫の落とし穴として3月に書いた以下の文章
マスコミが伝えない「集団免疫」の“本当の意味”…ワクチン接種で流行は収まるのか?(西浦 博) | 現代ビジネス | 講談社(1/5)
現実の予防接種では、接種が行き渡りにくい層の方が固まって接触しつつ暮らしていることが多い。例えば、行政が決めた接種ルール上で予防接種が行き渡りにくい人(一例として在外邦人の一時帰国者や不法滞在者など)へのケアができるかどうかは未だハッキリとはわからない。
また、何らかの理由で接種に反対する方が空間的に近しい地域に固まって住んで暮らす、という状態が起こる、という可能性もなくはない。
すると、地域レベルで接種が行き渡らない人たちが固まって残ることになり、その人たちの間で集団発生が続くことになる。様々な他の感染症の予防接種を見ていてもこれだけは避けがたいのである。こういった流行は、国全体で75%の接種をしても起こり続けることは忘れてはならない。
バングラデシュの人の流動性の高さが案外、重要なのかも。イスラム社会であるバングラデシュにはカーストは存在しない。
バングラデシュ政府公認の風俗産業にいち早くワクチン接種が進められたくらいだ。これにはさすがに驚いたが。
バングラデシュ風俗はそれはそれで闇が深いのだが、感染症対策に関する限り、政府は合理的に物事を考えていることがわかる。
バングラデシュは、近年、もはや最貧国とはとてもいえない経済的な急成長を遂げている国。
その成長の原動力になっているのは、超過密都市ダッカやコックスバザールだ。
労働集約的な縫製産業が都市に集中した人口1500万のダッカでは、徒歩で何千人もの工員が工場に通える人口密集度。
工場は違法建て増しが横行し、6階建てを13階建てに増築を画策している途上で崩壊し、数千人の工場労働者が犠牲になった事故は記憶に新しい。
そんな3密どころではない急速な都市化の進んだ、超過密状態の都市で、コロナが蔓延しないわけがない。
そう思っていたら、案外そうでもなかったというのが昨年の第1波だった。
新規感染者数のピークは4千人足らず。人口1.6億の国。日本と比較しても少ないといえる。
しかし、3月に訪れた第2波では、4月初旬、7千人を超える数字に一気に急上昇。インドの拡大と同時期。
バングラデシュ政府もロックダウンなどの措置を講じたが、コントロールがもう効かなくなったかもしれないと思った矢先、
少しずつ減少に転じ始めて1日平均(7日間移動平均)2100人程度まで下がっている。
なぜなんだろう?
感染者が都市であぶり出されやすく、補足しやすい。都市の保健衛生は割と整備されている。
案外、ちょっと心にとめて考え続けていい視点かも、と思っている。
もっとも、感染者数が減ったといってもまだ2千人(1日平均)。
もうちょっと様子を見ようと思う。
(追記)ブコメへの反応(それにしても皆さんのコメントはとても参考になった。どうも)
ブコメで、人口ピラミッドに言及しているので、調べてみたところ
バングラデシュはインドと似た構造だった。平均年齢でみると24歳(バングラデシュ)、25歳(インド)つまり若年層が多い。
https://www.populationpyramid.net/ja/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%89/2020/
何か大きな違いがあるだろうか。
逆にいうと、じゃあ高齢化が進んだ国の罹患率が高いかというとそうでもないのでよくわからない。
イスラムのワクチン接種への忌避はひょっとするとあるのかもしれない。
でも、情報ソースとして参照したロイター(英語版のみワクチン接種状況の分析がある)
を見る限り、5月初旬時点、
Bangladesh has administered at least 8,625,350 doses of COVID vaccines so far. Assuming every person needs 2 doses, that’s enough to have vaccinated about 2.6% of the country’s population.
860万回は少ないとは言えないと思う。
仕事上知りえたことからいうと、ホテルの従業員はすでにワクチン接種済み(アストラゼネカ)、定期的なPCR検査という体制。
ロックダウン中のラマダンというのは想像できないが、昼間は水も飲めず免疫力低下に寄与し、
かつロックダウンで夜の活動停止。とても可哀そうなことになっていると思う。
平素のラマダンは、日が暮れれば爆食い。茶で夜な夜な語り合う。ロックダウン中は集うことができずと思われる。
もちろん、これが運命を分けているのかも、というのは直感の域を出ないが、気に留めておきたい。
バングラデシュの場合、なんといっても金融を巻き込んだ組織力を持つNGOの存在がでかい。古くは結核対策から住民へのエントリーポイントを熟知。もうちょっと調べてみたい。アフリカはわからない。
(5月10日)
https://anond.hatelabo.jp/20210510133514
へつづく
Singapore to bar visitors from Bangladesh, Nepal, Pakistan and Sri Lanka - CNA
シンガポール政府は4月30日、過去2週間にバングラデシュ、スリランカやネパール、パキスタン滞在歴のある渡航者の入国、トランジットを禁止すると発表した。この措置は、5月2日から適用される。
南アジアは、東は香港、シンガポール、西はドバイなど、東西に出稼ぎ経済圏をもった地域だ。
シンガポールはバングラデシュやインドからの出稼ぎ労働者を多く受け入れている国のひとつ。
出稼ぎ労働者問題は、日本でいえば、技能実習生受入問題に相当し、日本の水際対策がユルユルなのも
ここに原因がある。
しかし、ここにきてシンガポールが南アジアとの国境の扉を完全に閉じる経済的なインパクトは日本とはくらべものにならない。
だからこそ、もう手遅れ気味のギリギリの決断になっての政府決定となったのだろう。
インドの変異株をインドだけの問題と捉えるのであれば甘いだろう。
ひとの流動性の観点から経済圏を広くとらえ、南アジアを中心に、中東、東南アジアなど幅広く、水際対策の強化をする時期だ。
南アジアほぼすべての国でインドと同じタイミングで感染が急拡大している状況をしっかり分析すべき。
(なぜかバングラデシュだけ一旦急拡大した新規感染者数が、ここ3週間、緩やかに減少を始めている、という現象も含めて。ラマダンだけでは説明がつかない)
無料版。シングルプレイヤー。マップは「The World」。時間は無制限。
電車が見える。駅のようだが壁も改札もない。
ホームがそのまま道路に繋がってる感じだ。どういう仕組みなんだろう。
ホームの電光掲示板に「Trondheim」と書いてある。電車の行き先か。
駅の近くの看板には「Oslo Sentralstasjon」とある。
誤差は356.7m。4999ptだった。
さらにその向こう側には緑の平原が広がっていてぽつぽつと建物が。
というわけでちょっと進むと先ほどよりも広い道に出た。
標識に「CORK」「COBH」と書いてある。
さらに進むと水辺に出た。向こう岸が見えるが川なのか海なのか。
この町の名前は「COBH」で間違いないようだが、地図で見ても探しきれない。
おっと、最悪だ。
イングランドの地図を見ているときに解答ボタンをミスタップしてしまった。
誤差は418km。3776ptだった。
路上販売の店が並ぶ猥雑な通り。こんな狭い道をストリートビューの車もよく通ったものだ。
看板の文字が明らかにインド語とかああいう系の言語だ。まったく読めない。
少し広い道に出た。
道の両側に屋台が立ち並んでいて、自転車に牽かれた人力車が走っている。
道路標識くらいは英語が添えていないか…と思ったら看板の社名のところに「Bangladesh」とあった。
ここはバングラデシュなのか。
案内標識どころか制限時速や止まれの標識なんかも無いんじゃないか。
これ以上は無理かと諦めて適当にダッカあたりを選択して解答ボタン。
誤差は141.8km。4546ptだった。
美しい庭園のようなところ。
屋外ではあるが敷地内で、おそらく観光客向けの説明書きが置いてある。
そこには「REAL ALCAZAR SEVILLA」とある。
セビーリャの地図を拡大してみると…すぐに「アルカサル」を見つけた。
後から調べたが世界遺産らしい。そりゃあ知らないほうがダメだ。
誤差は57.7m。5000ptだった。
どこかの町。舗装されていない道。
あたりを見回すと遠目に大きな建物が立ち並んでいる。大都市の郊外といったところか。
張り紙の文字がキリル文字っぽい。読めないから難易度が上がるんだよな。
都市部に出た。
けっこうあちこち「CTOП」みたいな標識が立っていて街の名前っぽいのだが…
地図で他の地名を見て推察するかぎり「C=S」で「П=P」だから「STOP」…止まれってことか?
ふざけやがって。
ノヴォシビルスクという街だったらしい。
誤差は643.6km。3248ptだった。
Allowed countries
AE - United Arab Emirates
AL - Albania
BE - Belgium
BG - Bulgaria
BI - Burundi
BM - Bermuda
BN - Brunei Darussalam
BO - Bolivia (Plurinational State of)
BZ - Belize
CD - Congo (Democratic Republic of the)
CH - Switzerland
CK - Cook Islands
CN - China
CO - Colombia
CR - Costa Rica
CY - Cyprus
CZ - Czech Republic
DE - Germany
DO - Dominican Republic
EE - Estonia
EG - Egypt
FI - Finland
FK - Falkland Islands (Malvinas)
FM - Micronesia (Federated States of)
GB - United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
GG - Guernsey
GH - Ghana
GN - Guinea
GS - South Georgia and the South Sandwich Islands
HK - Hong Kong
HM - Heard Island and McDonald Islands
HT - Haiti
HU - Hungary
IN - India
IO - British Indian Ocean Territory
IR - Iran (Islamic Republic of)
JE - Jersey
JO - Jordan
KE - Kenya
KI - Kiribati
KW - Kuwait
KZ - Kazakhstan
LA - Lao People's Democratic Republic
LB - Lebanon
LI - Liechtenstein
LK - Sri Lanka
LR - Liberia
LU - Luxembourg
LY - Libya
ME - Montenegro
NO - Norway
NU - Niue
OM - Oman
PE - Peru
PL - Poland
PM - Saint Pierre and Miquelon
QA - Qatar
RE - Réunion
RS - Serbia
RU - Russian Federation
RW - Rwanda
SC - Seychelles
SH - Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha
SK - Slovakia
SO - Somalia
SZ - Swaziland
TF - French Southern Territories
TJ - Tajikistan
TL - Timor-Leste
TN - Tunisia
TO - Tonga
TR - Turkey
TZ - Tanzania, United Republic of
UG - Uganda
UM - United States Minor Outlying Islands
US - United States of America
UY - Uruguay
UZ - Uzbekistan
VC - Saint Vincent and the Grenadines
VE - Venezuela (Bolivarian Republic of)
VI - United States Virgin Islands
VU - Vanuatu
YE - Yemen
ZA - South Africa
ZM - Zambia
ZW - Zimbabwe
なんかやってしまった
wget https://raw.githubusercontent.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/master/all/all.csv wget https://github.com/owid/covid-19-data/raw/master/public/data/owid-covid-data.csv SELECT country.name as '国名', covid.population AS '人口', covid.population_density as '密度', covid.gdp_per_capita as '一人あたりのGDP?', MAX(covid.total_cases) as '報告件数', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_cases) / MAX(covid.population), 7) as '人口あたりの報告件数', MAX(covid.total_deaths) as '死者', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_deaths) / MAX(covid.population), 9) as '人口あたりの死者件数', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_deaths) / MAX(covid.total_cases) , 3) as '感染者死亡率' from all.csv as country inner join owid-covid-data.csv as covid on covid.iso_code = country.\"alpha-3\" WHERE country.\"sub-region\" = 'Eastern Asia' GROUP BY covid.iso_code ORDER BY 6 DESC"
国名 | 人口 | 密度 | 一人あたりのGDP? | 報告件数 | 人口あたりの報告件数 | 死者 | 人口あたりの死者件数 | 感染者死亡率 |
Korea, Republic of | 51269183.0 | 527.967 | 35938.374 | 11165 | 0.0002178 | 266 | 5.188e-06 | 0.024 |
Japan | 126476458.0 | 347.778 | 39002.223 | 16536 | 0.0001307 | 808 | 6.389e-06 | 0.049 |
China | 1439323774.0 | 147.674 | 15308.712 | 84081 | 5.84e-05 | 4638 | 3.222e-06 | 0.055 |
Mongolia | 3278292.0 | 1.98 | 11840.846 | 141 | 4.3e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Taiwan, Province of China | 23816775.0 | 441 | 1.85e-05 | 7 | 2.94e-07 | 0.016 | ||
Hong Kong | 7496988.0 | 7039.714 | 56054.92 | 0 | 0.0 | 00.0 |
国名 | 人口 | 密度 | 一人あたりのGDP? | 報告件数 | 人口あたりの報告件数 | 死者 | 人口あたりの死者件数 | 感染者死亡率 |
Turkey | 84339067.0 | 104.914 | 25129.341 | 154500 | 0.0018319 | 4276 | 5.07e-05 | 0.028 |
Iran (Islamic Republic of) | 83992953.0 | 49.831 | 19082.62 | 131652 | 0.0015674 | 7300 | 8.6912e-05 | 0.055 |
India | 1380004385.0 | 450.419 | 6426.674 | 125101 | 9.07e-05 | 3720 | 2.696e-06 | 0.03 |
China | 1439323774.0 | 147.674 | 15308.712 | 84081 | 5.84e-05 | 4638 | 3.222e-06 | 0.055 |
Saudi Arabia | 34813867.0 | 15.322 | 49045.411 | 67719 | 0.0019452 | 364 | 1.0456e-05 | 0.005 |
Pakistan | 220892331.0 | 255.573 | 5034.708 | 52437 | 0.0002374 | 1101 | 4.984e-06 | 0.021 |
Qatar | 2881060.0 | 227.322 | 116935.6 | 40481 | 0.0140507 | 19 | 6.595e-06 | 0.0 |
Singapore | 5850343.0 | 7915.731 | 85535.383 | 30426 | 0.0052007 | 23 | 3.931e-06 | 0.001 |
Bangladesh | 164689383.0 | 1265.036 | 3523.984 | 30205 | 0.0001834 | 432 | 2.623e-06 | 0.014 |
United Arab Emirates | 9890400.0 | 112.442 | 67293.483 | 27892 | 0.0028201 | 241 | 2.4367e-05 | 0.009 |
Indonesia | 273523621.0 | 145.725 | 11188.744 | 20796 | 7.6e-05 | 1326 | 4.848e-06 | 0.064 |
Kuwait | 4270563.0 | 232.128 | 65530.537 | 19564 | 0.0045811 | 138 | 3.2314e-05 | 0.007 |
Israel | 8655541.0 | 402.606 | 33132.32 | 16690 | 0.0019282 | 279 | 3.2234e-05 | 0.017 |
Japan | 126476458.0 | 347.778 | 39002.223 | 16536 | 0.0001307 | 808 | 6.389e-06 | 0.049 |
Philippines | 109581085.0 | 351.873 | 7599.188 | 13597 | 0.0001241 | 857 | 7.821e-06 | 0.063 |
Korea, Republic of | 51269183.0 | 527.967 | 35938.374 | 11165 | 0.0002178 | 266 | 5.188e-06 | 0.024 |
Afghanistan | 38928341.0 | 54.422 | 1803.987 | 9216 | 0.0002367 | 205 | 5.266e-06 | 0.022 |
Bahrain | 1701583.0 | 1935.907 | 43290.705 | 8414 | 0.0049448 | 12 | 7.052e-06 | 0.001 |
Kazakhstan | 18776707.0 | 6.681 | 24055.588 | 7919 | 0.0004217 | 35 | 1.864e-06 | 0.004 |
Malaysia | 32365998.0 | 96.254 | 26808.164 | 7137 | 0.0002205 | 115 | 3.553e-06 | 0.016 |
Oman | 5106622.0 | 14.98 | 37960.709 | 6794 | 0.0013304 | 32 | 6.266e-06 | 0.005 |
Armenia | 2963234.0 | 102.931 | 8787.58 | 5928 | 0.0020005 | 74 | 2.4973e-05 | 0.012 |
Iraq | 40222503.0 | 88.125 | 15663.986 | 3964 | 9.86e-05 | 147 | 3.655e-06 | 0.037 |
Azerbaijan | 10139175.0 | 119.309 | 15847.419 | 3855 | 0.0003802 | 46 | 4.537e-06 | 0.012 |
Uzbekistan | 33469199.0 | 76.134 | 6253.104 | 3078 | 9.2e-05 | 13 | 3.88e-07 | 0.004 |
Thailand | 69799978.0 | 135.132 | 16277.671 | 3040 | 4.36e-05 | 56 | 8.02e-07 | 0.018 |
Tajikistan | 9537642.0 | 64.281 | 2896.913 | 2350 | 0.0002464 | 44 | 4.613e-06 | 0.019 |
Kyrgyzstan | 6524191.0 | 32.333 | 3393.474 | 1364 | 0.0002091 | 14 | 2.146e-06 | 0.01 |
Maldives | 540542.0 | 1454.433 | 15183.616 | 1274 | 0.0023569 | 4 | 7.4e-06 | 0.003 |
Lebanon | 6825442.0 | 594.561 | 13367.565 | 1086 | 0.0001591 | 26 | 3.809e-06 | 0.024 |
Sri Lanka | 21413250.0 | 341.955 | 11669.077 | 1068 | 4.99e-05 | 9 | 4.2e-07 | 0.008 |
Cyprus | 875899.0 | 127.657 | 32415.132 | 927 | 0.0010583 | 17 | 1.9409e-05 | 0.018 |
Georgia | 3989175.0 | 65.032 | 9745.079 | 723 | 0.0001812 | 12 | 3.008e-06 | 0.017 |
Jordan | 10203140.0 | 109.285 | 8337.49 | 700 | 6.86e-05 | 9 | 8.82e-07 | 0.013 |
Palestine, State of | 5101416.0 | 778.202 | 4449.898 | 608 | 0.0001192 | 4 | 7.84e-07 | 0.007 |
Nepal | 29136808.0 | 204.43 | 2442.804 | 548 | 1.88e-05 | 3 | 1.03e-07 | 0.005 |
Taiwan, Province of China | 23816775.0 | 441 | 1.85e-05 | 7 | 2.94e-07 | 0.016 | ||
Viet Nam | 97338583.0 | 308.127 | 6171.884 | 324 | 3.3e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Yemen | 29825968.0 | 53.508 | 1479.147 | 205 | 6.9e-06 | 33 | 1.106e-06 | 0.161 |
Myanmar | 54409794.0 | 81.721 | 5591.597 | 201 | 3.7e-06 | 6 | 1.1e-07 | 0.03 |
Brunei Darussalam | 437483.0 | 81.347 | 71809.251 | 141 | 0.0003223 | 1 | 2.286e-06 | 0.007 |
Mongolia | 3278292.0 | 1.98 | 11840.846 | 141 | 4.3e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Cambodia | 16718971.0 | 90.672 | 3645.07 | 124 | 7.4e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Syrian Arab Republic | 17500657.0 | 59 | 3.4e-06 | 4 | 2.29e-07 | 0.068 | ||
Bhutan | 771612.0 | 21.188 | 8708.597 | 24 | 3.11e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Timor-Leste | 1318442.0 | 87.176 | 6570.102 | 24 | 1.82e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Lao People's Democratic Republic | 7275556.0 | 29.715 | 6397.36 | 19 | 2.6e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Hong Kong | 7496988.0 | 7039.714 | 56054.92 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 |
あってんのかなあ?
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俺たち日本はとんでもない奴らを相手にしようとしてる。。。。。