はてなキーワード: sri lanka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 |
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)
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?
https://www.youtube.com/watch?v=ghZpyHP7B_g
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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。。。。。