人間開発指数による日本の都道府県のリスト
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この記事では、2022年時点での人間開発指数による日本の地域のリストを示している。この記事には、1990年、1995年、2000年の歴史的なHDIによる日本の都道府県のリストも含まれているが、リストは、データが2010年以前の古い方法論で計算されるという点で201年のリストとは異なっている。
HDIによる日本の地域(2022年)
[編集]これは新しい方法論を使用して計算された人間開発指数による地域統計データ。[1]
ランク | 領域 | HDI(2022) |
---|---|---|
非常に高い人間開発 | ||
1 | 南関東・甲信( 埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、長野 ) | 0.946 |
2 | 関西 ( 滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山 ) | 0.922 |
3 | 東海 ( 岐阜、静岡、愛知、三重 ) | 0.920 |
– | Japan | 0.920 |
4 | 中国 ( 鳥取、島根、岡山、広島、山口 ) | 0.916 |
5 | 北関東 ( 茨城県、栃木県、群馬県 ) | 0.908 |
6 | 北陸 ( 新潟、富山、石川、福井 ) | 0.902 |
7 | 四国 ( 徳島、香川、愛媛、高知 ) | 0.899 |
九州 ( 福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄 ) | ||
9 | 北海道 | 0.893 |
10 | 東北 ( 青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島 ) | 0.888 |
古い方法論を使用した過去のHDIによる日本の都道府県
[編集]これは古い方法論を使用して計算された人間開発指数による日本の都道府県のリスト。このデータは、2007年の論文「Gross national happiness and material welfare in Bhutan and Japan (ブータンと日本における国民全体の幸福と物質的福祉)」(Tashi Choden(ブータン研究センター)、草郷 孝好, 白井 こころ(大阪大学))から引用したもの。
Rank | Prefecture | HDI (1990) | HDI (1995) | HDI (2000) |
---|---|---|---|---|
1 | 東京都 | 0.9296 | 0.9448 | 0.9667 |
2 | 愛知県 | 0.9115 | 0.9265 | 0.9460 |
3 | 滋賀県 | 0.9080 | 0.9229 | 0.9426 |
4 | 静岡県 | 0.9056 | 0.9204 | 0.9402 |
5 | 福井県 | 0.9027 | 0.9204 | 0.9401 |
6 | 富山県 | 0.9031 | 0.9205 | 0.9392 |
7 | 大阪府 | 0.9003 | 0.9177 | 0.9390 |
8 | 長野県 | 0.8980 | 0.9148 | 0.9365 |
9 | 石川県 | 0.8991 | 0.9163 | 0.9364 |
10 | 広島県 | 0.9032 | 0.9170 | 0.9361 |
11 | 京都府 | 0.8952 | 0.9123 | 0.9333 |
12 | 三重県 | 0.8934 | 0.9123 | 0.9329 |
13 | 神奈川県 | 0.8996 | 0.9119 | 0.9324 |
14 | 山梨県 | 0.8944 | 0.9094 | 0.9319 |
15 | 岡山県 | 0.8992 | 0.9152 | 0.9316 |
16 | 香川県 | 0.8945 | 0.9122 | 0.9304 |
17 | 群馬県 | 0.8957 | 0.9117 | 0.9303 |
18 | 栃木県 | 0.8955 | 0.9107 | 0.9294 |
19 | 新潟県 | 0.8921 | 0.9095 | 0.9290 |
20 | 兵庫県 | 0.8950 | 0.9086 | 0.9290 |
21 | 大分県 | 0.8891 | 0.9076 | 0.9285 |
22 | 岐阜県 | 0.8921 | 0.9070 | 0.9263 |
23 | 北海道 | 0.8863 | 0.9068 | 0.9260 |
24 | 茨城県 | 0.8928 | 0.9080 | 0.9259 |
25 | 山口県 | 0.8924 | 0.9084 | 0.9258 |
26 | 宮城県 | 0.8926 | 0.9071 | 0.9247 |
27 | 福島県 | 0.8880 | 0.9044 | 0.9241 |
28 | 鳥取県 | 0.8887 | 0.9045 | 0.9239 |
29 | 島根県 | 0.8858 | 0.9021 | 0.9231 |
30 | 福岡県 | 0.8896 | 0.9061 | 0.9228 |
31 | 熊本県 | 0.8872 | 0.9045 | 0.9225 |
32 | 愛媛県 | 0.8862 | 0.9047 | 0.9221 |
33 | 千葉県 | 0.8868 | 0.9019 | 0.9219 |
34 | 山形県 | 0.8855 | 0.9014 | 0.9216 |
35 | 佐賀県 | 0.8810 | 0.9021 | 0.9189 |
36 | 岩手県 | 0.8792 | 0.8998 | 0.9186 |
37 | 徳島県 | 0.8831 | 0.9005 | 0.9182 |
38 | 奈良県 | 0.8794 | 0.8944 | 0.9169 |
39 | 埼玉県 | 0.8811 | 0.8956 | 0.9166 |
40 | 高知県 | 0.8781 | 0.8964 | 0.9156 |
41 | 和歌山県 | 0.8770 | 0.8957 | 0.9155 |
42 | 宮崎県 | 0.8780 | 0.8959 | 0.9148 |
43 | 秋田県 | 0.8777 | 0.8951 | 0.9142 |
44 | 長崎県 | 0.8749 | 0.8949 | 0.9127 |
45 | 鹿児島県 | 0.8762 | 0.8938 | 0.9127 |
46 | 沖縄県 | 0.8810 | 0.8940 | 0.9111 |
47 | 青森県 | 0.8698 | 0.8877 | 0.9065 |
脚注
[編集]- ^ “Sub-national HDI - Area Database - Global Data Lab” (英語). hdi.globaldatalab.org. 5 January 2019閲覧。