各都道府県の市町村別の人口密度を調べてみました
こんにちは、とるてです。
いつもご覧いただきありがとうございます。
今回は、各都道府県の市町村別の人口密度について調べてみました。これまでの調査で人口や面積について明らかにしてきましたので、これらがどの程度影響を及ぼしているのか、ぜひ比較してご覧くださいね。
調査方法
これは前回の調査、【各都道府県の市町村別の面積を調べてみました】と同じです。
注意事項も前回と被りますが、初めての方のために表記します。市町村別の人口密度ランキングになります。ただし、各都道府県ごとの市町村を対象としていますので、全国のランキングではない点にご注意ください。(※以下、単に市町村別と表記します)
市町村別人口密度(高い)ランキング
各都道府県の中で最も人口密度が高い市町村がエントリーしています。ただし、東京都23区のみ、区ごとに調査しています。
順位 | 都道府県 | 市町村 | 人口密度 | 人口or面積 |
1 | 東京都 | 豊島区 | 23,072 | |
2 | 埼玉県 | 蕨市 | 14,577 | 面積 |
3 | 大阪府 | 大阪市 | 12,099 | 人口 |
4 | 神奈川県 | 川崎市 | 10,604 | |
5 | 千葉県 | 浦安市 | 9,794 | 面積 |
6 | 兵庫県 | 尼崎市 | 8,893 | |
7 | 沖縄県 | 那覇市 | 7,960 | 人口 |
8 | 福岡県 | 春日市 | 7,847 | |
9 | 京都府 | 向日市 | 7,304 | |
10 | 愛知県 | 名古屋市 | 7,107 | 人口 |
11 | 広島県 | 府中町 | 4,920 | 面積 |
12 | 石川県 | 野々市市 | 4,133 | 面積 |
13 | 奈良県 | 大和高田市 | 3,791 | |
14 | 静岡県 | 清水町 | 3,658 | 面積 |
15 | 岐阜県 | 北方町 | 3,528 | 面積 |
16 | 宮城県 | 多賀城市 | 3,152 | |
17 | 徳島県 | 北島町 | 2,600 | 面積 |
18 | 香川県 | 宇多津町 | 2,343 | 面積 |
19 | 群馬県 | 大泉町 | 2,312 | 面積 |
20 | 山梨県 | 昭和町 | 2,235 | 面積 |
21 | 滋賀県 | 草津市 | 2,077 | |
22 | 熊本県 | 熊本市 | 1,894 | 人口 |
23 | 茨城県 | 守谷市 | 1,872 | |
24 | 三重県 | 朝日町 | 1,821 | 面積 |
25 | 北海道 | 札幌市 | 1,753 | 人口 |
26 | 和歌山県 | 和歌山市 | 1,713 | 人口 |
27 | 岡山県 | 早島町 | 1,621 | 面積 |
28 | 愛媛県 | 松前町 | 1,467 | 面積 |
29 | 長崎県 | 長与町 | 1,458 | |
30 | 栃木県 | 宇都宮市 | 1,247 | 人口 |
31 | 鳥取県 | 境港市 | 1,138 | |
32 | 新潟県 | 新潟市 | 1,102 | 人口 |
33 | 鹿児島県 | 鹿児島市 | 1,090 | 人口 |
34 | 高知県 | 高知市 | 1,072 | 人口 |
35 | 佐賀県 | 鳥栖市 | 1,033 | |
36 | 大分県 | 別府市 | 952 | |
37 | 富山県 | 舟橋村 | 880 | 面積 |
38 | 福井県 | 鯖江市 | 811 | |
39 | 青森県 | 八戸市 | 737 | |
40 | 山形県 | 山形市 | 658 | 人口 |
41 | 山口県 | 下松市 | 632 | |
42 | 宮崎県 | 宮崎市 | 619 | 人口 |
43 | 長野県 | 岡谷市 | 572 | |
44 | 福島県 | 郡山市 | 439 | |
45 | 岩手県 | 矢巾町 | 413 | |
46 | 島根県 | 松江市 | 356 | 人口 |
47 | 秋田県 | 秋田市 | 340 | 人口 |
(※人口密度の単位は、人/km2)
(※人口or面積は、人口が最も多い、または面積が最も狭い市区町村を表しています)
(※スマホ等で見て表が正しく表示されないかたは、 横向きにしてみてください)
いかがでしたでしょうか?人口が一番多い市町村が14道府県、面積が一番狭い市町村が14県、人口密度が高い市町村としてランクインしました。これはランクインする確率としては高いので納得できますが、一概には言えないということも表していますので面白いですね。
ランキング1位は断トツで東京都豊島区でした。 1km2に23,072人…さすがは東京という結果ですね。
一方で最下位は秋田市の340人/km2でしたが、ランキングの下位を見ますと地方の面積が大きい県が多数ランクインしています。
市町村別人口密度(低い)ランキング
各都道府県の中で最も人口密度が低い市町村がエントリーしています。ただし、東京都23区のみ、区ごとに調査しています。
順位 | 都道府県 | 市町村 | 人口密度 | 人口or面積 |
1 | 福島県 | 檜枝岐村 | 1.46 | 人口 |
2 | 奈良県 | 上北山村 | 1.62 | |
3 | 北海道 | 幌加内町 | 1.91 | |
4 | 長野県 | 大滝村 | 2.45 | |
5 | 山梨県 | 早川町 | 2.75 | |
6 | 宮崎県 | 西米良村 | 3.83 | 人口 |
7 | 熊本県 | 五木村 | 3.86 | 人口 |
8 | 高知県 | 大川村 | 4.04 | 人口 |
9 | 岐阜県 | 白川村 | 4.33 | 人口 |
10 | 宮城県 | 七ヶ宿町 | 5.06 | 人口 |
11 | 青森県 | 西目屋村 | 5.44 | 人口 |
12 | 群馬県 | 上野村 | 6.15 | 人口 |
13 | 愛知県 | 豊根村 | 6.82 | 人口 |
14 | 鹿児島県 | 十島村 | 7.57 | |
15 | 秋田県 | 上小阿仁村 | 8.46 | 人口 |
16 | 和歌山県 | 北山村 | 8.84 | 人口 |
17 | 岩手県 | 西和賀町 | 9.19 | |
18 | 山形県 | 小国町 | 9.92 | |
19 | 徳島県 | 那賀町 | 11.08 | |
20 | 新潟県 | 阿賀町 | 11.16 | |
21 | 沖縄県 | 竹富町 | 12.44 | 面積 |
22 | 福井県 | 池田町 | 12.49 | 人口 |
23 | 岡山県 | 新庄村 | 12.53 | 人口 |
24 | 鳥取県 | 日南町 | 12.66 | |
25 | 静岡県 | 川根本町 | 13.24 | |
26 | 愛媛県 | 久万高原町 | 13.27 | 面積 |
27 | 島根県 | 美郷町 | 16.03 | |
28 | 東京都 | 御蔵島村 | 16.55 | |
29 | 広島県 | 安芸太田町 | 17.32 | 人口 |
30 | 三重県 | 大台町 | 25.04 | |
31 | 山口県 | 阿武町 | 27.46 | |
32 | 京都府 | 伊根町 | 31.44 | |
33 | 大分県 | 九重町 | 33.33 | |
34 | 福岡県 | 東峰村 | 38.41 | 人口 |
35 | 長崎県 | 対馬市 | 42.28 | 面積 |
36 | 神奈川県 | 清川村 | 44.12 | 人口 |
37 | 石川県 | 穴水町 | 44.32 | |
38 | 兵庫県 | 香美町 | 45.56 | |
39 | 富山県 | 朝日町 | 50.80 | |
40 | 茨城県 | 大子町 | 51.21 | |
41 | 滋賀県 | 多賀町 | 53.34 | |
42 | 栃木県 | 日光市 | 55.11 | 面積 |
43 | 埼玉県 | 小鹿野町 | 66.31 | |
44 | 千葉県 | 大多喜町 | 71.33 | |
45 | 香川県 | まんのう町 | 91.19 | |
46 | 大阪府 | 能勢町 | 95.91 | |
47 | 佐賀県 | 太良町 | 11.62 |
(※人口密度の単位は、人/km2)
(※人口or面積は、人口が最も少ない、または面積が最も広い市町村を表しています)
いかがでしたでしょうか?人口が一番少ない市町村が16県、面積が一番広い市町村が4県、人口密度が低い市町村としてランクインしました。上記の人口密度が高いランキングとは違い、面積の広さが人口密度の低さには直結していないことが見てとれますね。それよりも人口の少なさが影響しているようです。
1番人口密度が低かった市町村は、福島県南会津郡檜枝岐村でした。ただし、福島県は現在でも東日本大震災・原発事故の影響を受けており、調査に使用したデータでは、人口が0になっている市町村もありました。
そういった意味では正しい数字ではないかもしれない点、ご了承ください。
過疎化も相まって、圧倒的に町村が多いですが、2県だけ市でしたね。長崎県対馬市と栃木県日光市は、他の町村よりも人口密度が低い結果になりました。
お住まいの市町村は入っていましたか?
人口密度が高いから住みにくい、人口密度が低いから住みやすいとは限りません。むしろその逆だからこそ、人が田舎から都会へと移動しているのでしょう。
一般的には便利という点においては、都会のほうが良いです。しかし住みやすさにおいては、個人個人によって変わってきますので、それぞれの観点からこのようなデータを見てみるのも面白いかと思います。
きっとみなさん違う意見を持っていると思いますので、よろしければ感想をお聞かせくださいね。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。m(__)m
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