未婚のアラフォー、堀内（♂）です。
弊社は恋愛をテーマとする会社であるためか、我ら技術部のメンバーも既婚だったり、同棲していたり、恋人持ちだったりする割合が多いようです。僕が新卒で入った技術100%みたいな会社の壊滅的な状況と比べると異次元です。まあ、技術部は30代が多いですしね。みな結婚を考える時期です。
部署の外に目をやると、イベント系の方々がたくさんいます。弊社は基本的にイベント会社なのです。新卒でも恋人持ちが多いらしく（伝聞：あまり話したことがない）、そのリア充ぶりに卒倒しそうです。そんな中で、僕に恋人がいないのは日本の政治が悪いに違いなかろうと、国勢調査のデータを調べてみることにしました。ツールは R です。
まず、「国勢調査の配偶関係データを R で取得する」で作成した、都道府県別の婚姻状況データを読み込みます。このデータは、15歳以上の日本の居住者を、都道府県毎、年齢毎、性別毎に、「未婚」「離別」「死別」「配偶関係不詳」「有配偶」に分けて記載しています。一般的には未婚、既婚の2分類を使いますが、国勢調査では婚姻関係を結んだ後の離別（離婚）と死別（配偶者の死亡）も区別しています。
[code lang=”r”] census <- read.csv(‘prefs.csv’)attach(census)
census$age <- as.integer(sub(‘歳.*’, ”, age))
census$area_code <- as.factor(area_code)
census$area <- ordered(area, levels=unique(area))
census$marital_status <- ordered(
marital_status,
levels=rev(c(‘未婚’, ‘離別’, ‘死別’, ‘配偶関係「不詳」’, ‘有配偶’))
)
detach()
[/code]
このデータは、全人口と、日本人の人口の両方を持っているので、外国人比率も参考までに押さえておきましょう。
[code lang=”r”] num_of_all <- sum(census[census$nationality==’総数（国籍）’,]$value, na.rm=T)num_of_japanese <- sum(census[census$nationality==’日本人’,]$value, na.rm=T)
print(sprintf(
‘全人口は %s 人、外国人居住者は %s 人で、全体の %f %% を占める。’,
prettyNum(num_of_all, big.mark=’,’),
prettyNum(num_of_all – num_of_japanese, big.mark=’,’),
(num_of_all – num_of_japanese) / num_of_all * 100)
)
=> [1] "全人口は 109,754,177 人、外国人居住者は 2,129,711 人で、全体の 1.940437 % を占める。"
[/code]
全人口1.1億というのは少ないと思われるでしょうが、このデータには15才未満が含まれていないのです。婚姻関係を追うものですから。
15歳で結婚
参考までに、15〜18才の婚姻状態を調べてみましょう。
[code lang=”r”] census %>%dplyr::filter(age <= 18, nationality == ‘総数（国籍）’, marital_status == ‘有配偶’) %>%
na.omit() %>%
group_by(gender, age) %>%
summarize(population=sum(value)) %>%
spread(gender, population)
[/code]
15歳の女性が144人、男性が86人も配偶者を持っているのですね。民法では女性16歳、男性18歳から婚姻が認められますが、国勢調査の「有配偶」は、届出の有無に関係なく、実態を表しています。事実上、周囲から夫婦であると認められている状態です。一般的な言葉で言えば「事実婚」です。
