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FAQ: 世帯収入の中央値が低下している理由は何ですか?

質問

世帯収入の中央値が低下している理由は何ですか?

答え

ある地域における世帯収入の中央値の低下は、さまざまな理由でめずらしいことではありません。

  • Esri による推定値および入手可能な調査データは離散的 (不連続) です。 言い換えると、世帯は有限のカテゴリにグループ化されています。 Esri の方式では、収入カテゴリ間における世帯分布の変化の重要性を比較するとともに、世帯収入の中央値と平均値という計測値を使用して市場の全体的な傾向を把握する必要があります。 世帯収入の変化は、収入分布全体にわたって必ずしも均等であるとは限りません。 分布が離散的 (不連続) であると、あるカテゴリにおける世帯の変化が一見大きく見えることがありますが、ある世帯の収入の基礎的な変化はわずかです。
  • カテゴリ別の収入データとしての収入の中央値は、パレート内挿に依拠して取得された計測値です。 分布、特に 2 方式の分布やまばらな分布で小さな変化が起こると、中央値に大きな変化が現れることがあります。
  • 世帯収入の社会人口学的傾向も、Esri の収入モデルの重要な構成要素です。 さらに、収入の傾向は、より広範囲の社会人口学的グループについて評価されます。 世帯収入の地理的変化と人口統計学的変化の影響度合いを併用して、狭いエリアの推定値を示します。 社会人口学的な変化を受けている商圏では、収入の中央値の変化が予期しないものになることがあります。 成長しているエリアが、必ずしも収入の中央値の増加を示すとは限りません。 老年人口 (高齢者) では、固定した公的年金所得の受け取りが開始されるため、現在の収入の低下が見られます。 人口が多様化すると、年齢層がより低い低所得の家族の流入 (移住) がそのエリアで起こりがちです。
  • 世帯収入に関する Esri の 5 年間予測値は、景気循環の後退期と回復期における実際の所得の伸びに対する歴史的な評価に基づいています。 インフレは、年度予測モデルの主要な入力データです。 2016/2021 期間の 5 年間インフレ予測値は、更新時におけるゼロに近いインフレ環境に対応するために大幅に下方修正されました。 全国レベルでの歴史的低成長を受けて、一部のエリアの予測値では収入の中央値の低下が予想されます。 エリアの分析時には平均収入が算入されます。
  • Esri は、ジオメトリック検索に基づいて、リング商圏や到達圏など、標準外の地理エリアに関するレポートを作成します。 商圏のサイズは、この検索方法から生成された推定値の精度に正比例します。 つまり、より多くの国勢調査区グループを含む大きな商圏エリアでは、小さな商圏と比べてそのエリアをさらによく表している結果が生成されます。
エリアの世帯収入を評価するには、収入の中央値と平均値の両方を使用することをお勧めします。
中央値は、前後関係に依存する測定値であり、分布の中心位置を示すにとどまります。 収入の中央値は、収入分布の中間点の値を示しています。 全データ ポイントのうち、半分は中央値を下回り、あと半分は中央値を上回ります。 中央値は、分布を要約して、1 つの単純な測定値にするために使用されます。 前後関係に依存する測定値である中央値は、分布全体ではなく、中間点を表しているにすぎません。 このフィーチャでは、分布の尾部にある極値の影響を受けない中央値がレンダリングされます。 その一方で、中央値により、エリア内での収入変化の過程全体がわかりにくくなる可能性もあります。
平均値は、分布の要約に使用される統計指標です。 平均値の主な利点は、分布全体を把握できるため、中央値よりも安定しており、得られる情報量も多いことにあります。 一方、平均値は、最上部または最下部の個数が多い分布の影響を受ける可能性があります。