10年ぶりに韓国の出生率は反発できるのか？国会予算政策処が予測した2025年(feat. Python)

10年間続いた韓国の少子化問題。2023年には過去最低水準である 0.72人まで下がっていましたが、最近発表された国会予算政策局(NABO)の見通しによると、2024年には 0.74人で小幅に反発するそうです。

リバウンドとは...しかし、これは本当に意味のある変化なのでしょうか？それとも一時的な現象なのでしょうか？
今回の記事では 出生率のリバウンドが実際に可能なのか、その見通しの根拠と現実的な対策を一緒に見ていきましょう！

2024年韓国の出生率回復

韓国の出生率が2024年に底を打った後、再び上昇する様子が現れています。2015年の 1.24人 それ以来、ずっと低下傾向にあった韓国の出生率が、 2024年 入って 0.74人に反発すると予想されています。 これは10年ぶりのことです。 では、この反発の背景には何があるのでしょうか？

リバウンドの背景：コロナ19後の回復と政策の力

• 新型コロナウイルスによる出産の遅れパンデミックで多くの家庭で自発的・非自発的に出産計画が延期され、今、その出産が一部回復し、リバウンドにつながったという説明があります。
• 政府の少子化対策: 政府が少子化問題を解決するために出産・育児支援政策を展開した結果、微弱ながら政策の影響が徐々に反映されているという評価も出ています。
• 子育てにやさしい社会風土:職場での育児休暇の拡大、様々な福利厚生支援など、子育てをしやすい環境が整ってきているという分析もあります。 もちろん、まだ社会人にとっては自由ではないのですが。

リバウンドの可能性への疑問：実質的な変化か？

しかし、この小さなリバウンドは果たして持続できるのでしょうか？ 国会予算政策局の報告書は今後5年間 出生率のリバウンドが大きくないだろうと予想しました。 2028年までも出生率は 0.74~0.77人 レベルにとどまることが予想されるからです。

時系列データで見る出生率

では、ここからもう少しデータで見てみましょう。下記のPythonコードは 2014年から2025年までの出生率を時系列で可視化することができます。

matplotlib.pyplot as plt をインポートします。
matplotlib from matplotlib import font_manager, rc

# ハングルフォント設定 (ナヌムゴシック)
font_path = 'C:/Windows/Fonts/NanumGothic.ttf' # 自分の環境に応じてパスを設定する必要があります。
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
rc('font', family=font_name)

import numpy as np

# 年ごとの出生率データ
years = np.array([2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2023, 2024, 2025])
birth_rates = np.array([1.21, 1.24, 1.17, 1.05, 0.98, 0.92, 0.84, 0.81, 0.78, 0.72, 0.74, 0.75])

# スタイル設定
plt.style.use('ggplot') # 'ggplot' または 'fivethirtyeight'使用可能

# グラフの描画
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100)

# 出生率の折れ線グラフ
plt.plot(years, birth_rates, marker='o', linestyle='-', color='#2a9d8f', linewidth=2.5, label="출산율")

# 2025年予想線を強調
plt.axvline(x=2025, color='#e76f51', linestyle='--', linewidth=2, label="2025 年予想")

#点の上にラベル表示
for i, rate in enumerate(birth_rates)：
    plt.text(years[i], birth_rates[i] + 0.02, f'{rate}', ha='center', fontsize=10, color='#264653')

# グラフのタイトルと軸の設定
plt.title("2014-2025年の韓国の出生率推移", fontsize=16, fontweight='bold', color='#264653', pad=20)
plt.xlabel("年", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')
plt.ylabel("合計特殊出生率(人)", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')

#目盛りを設定
plt.xticks(years, fontsize=10)
plt.yticks(np.range(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10)

# 凡例の設定
plt.legend(loc='upper right', fontsize=11)

# グリッドとスタイル調整
plt.grid(True, which='major', linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.7)

# グラフの上下の余白を調整します。
plt.tight_layout()

# グラフ出力
plt.show()

上記のコードを実行すると 2014年から2025年までの韓国の出生率の変化を一目で見ることができます。 2025年予想出生率(0.75人)は赤い点線で強調されています。データを見れば分かるように、このリバウンドは一時的なものである可能性が高いです。

初心者でも簡単に理解できるコード説明

1. importとハングルフォントの設定

- matplotlib.pyplotをpltというエイリアスでインポートしてグラフを描く準備をします。

- font_managerとrcはハングルフォントを使うために必要です。システムにインストールされたNanumGothic.ttfフォントをパスから呼び出して使用するように設定します。

- rc('font', family=font_name)は全てのグラフで指定したフォントを使うようにします。

2. データ配列の作成

- np.array()関数を使って年(years)と出産率(birth_rates)データを配列で生成します。

- years: 2014年から2025年までの年数が入った配列です。

- birth_rates：その年の合計特殊出生率データを含む配列です。

3. グラフスタイルの設定

- plt.style.use('ggplot'): matplotlibが提供する'ggplot'スタイルを使います。このスタイルは綺麗なデザインを提供し、初心者でも見やすいグラフを作成することができます。

4. グラフサイズ設定

- plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100): グラフのサイズを設定します。

- figsize=(12, 7)：横12インチ、縦7インチのサイズのグラフを描画します。

- dpi=100：グラフの解像度を100に設定し、鮮明に見えるようにします。

5. 出生率の折れ線グラフを描く

- plt.plot(years, birth_rates, marker='o', linestyle='-', color='#2a9d8f', linewidth=2.5, label="birth rate")

- years と birth_rates のデータを使用して折れ線グラフを描きます。

- marker='o': 各データポイントを円形で表示します。

- linestyle='-'：線を直線でつなぎます。

- color='#2a9d8f': グラフの色を青緑系に設定します。

- linewidth=2.5: ラインの太さを2.5に設定して太く表現します。

- label="出生率"：凡例に「出生率」という名前を指定します。

6. 2025年予想線ハイライト

- plt.axvline(x=2025, color='#e76f51′, linestyle='-', linewidth=2, label="2025 年予想")

- x=2025: 2025年を基準に縦線(vertical line)を描きます。

- color='#e76f51′: この縦線の色をオレンジ色に設定します。

- linestyle='-'：線を点線で表示します。

- linewidth=2: ラインの太さを2に設定して強調します。

- label="2025年予想"：この線を凡例に「2025年予想」と表示します。

7. 点上にラベル表示

- plt.text() 関数を使用して、各データポイントの上に出生率の値を表示します。

- years[i]: 各データポイントのx軸座標（年）。

- birth_rates[i] + 0.02: 出生率の値をグラフの上部に少し離して表示します。

- f'{rate}': 各出生率の値を文字列に変換して表示します。

- ha='center'：テキストをドットの中央に配置します。

- fontsize=10: テキストサイズを10に設定します。

- color='#264653′：テキストの色を濃い青緑色に設定してよく見えるようにします。

8. グラフタイトルと軸の設定

- plt.title("2014-2025 韓国の出生率推移", fontsize=16, fontweight='bold', color='#264653′, pad=20)

- グラフのタイトルを指定し、文字サイズ(16)、太さ(太字)、色(濃い青緑)を設定します。

- pad=20: タイトルとグラフの間の余白を20に設定して間隔を空けます。

- plt.xlabel("Year", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653′)：x軸(年)のラベルを設定し、文字サイズ(12)と色、ラベルと軸の間の余白(10)を設定します。

- plt.ylabel("合計特殊出生率 (人)", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653′): y軸(出生率)のラベルも同じ方法で設定します。

9. 目盛り設定

- plt.xticks(years, fontsize=10)：x軸に表示する年とフォントサイズを設定します。

- plt.yticks(np.range(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10): y軸に0.6から1.4まで0.1ずつ間隔をあけて目盛りを設定します。

10. 凡例設定

- plt.legend(loc='upper right', fontsize=11): グラフの凡例を設定し、右上に表示されるように位置を調整します。

11. グリッドとスタイル調整

- plt.grid(True, which='major', linestyle='-', linewidth=0.7, alpha=0.7): グラフに点線状のグリッドを追加します。 グリッドは主に主要な目盛りに表示されます。

12. グラフの余白調整

- plt.tight_layout(): グラフの上下左右の余白を自動的に調整して、ラベルとグラフが重ならないようにします。

13. グラフ出力

- plt.show()：設定したすべてのグラフを画面に出力します。

この説明により、グラフの各要素と、視覚的にすっきりしたトレンディなスタイルを設定する方法を簡単に理解できるでしょう。

出生率リバウンドを継続するための実質的な妙案

では、どうすればこのリバウンドを継続させることができるのでしょうか？次のような選択肢が提示されています。

• 育児休暇の拡大と柔軟な勤務制度の強化:多くの親が子育てと仕事を両立するのに苦労しています。 育児休業制度をもっと拡大し、勤務時間の柔軟性を強化することが必要です。
• 住宅・経済支援の強化子育てにかかる経済的負担を軽減することは、出産を決定する上で重要な要素です。 住宅支援、養育費支援を強化する必要があります。
• 教育費の負担軽減教育費の問題も出生率に大きく影響しています。私学費軽減のための公教育の強化なども検討する必要があります。

結論：2025年の出生率リバウンド、一時的ではあるが出発点となるのか？

出生率が 10年ぶりの小幅反発するだろうという見通し、これ自体は心強いものです。しかし、短期的なリバウンドにとどまる可能性も否定できません。

政府の持続的な政策的努力と経済的支援がなければ、この反動は長続きしないかもしれません。出生率、今後もこの問題に対する国民的な関心と参加が必要な時です。