こんにちは。つくばに住む研究者です。
今回はつくば市の児童数と待機児童数の推移についてみていきます。

厚生労働省(R5年からはこども家庭庁)が発表する「保育所等関連状況取りまとめ」の資料を元にグラフを作成します。
今回使用したのは令和元年〜令和5年までの5年分のデータです。それぞれ、以下からダウンロードできます。
・厚生労働省
・こども家庭庁

このうち、資料1-1の前年からの定員数の増加数、また資料6-1および6-2にある待機児童数の変動数をグラフにしていきます。

今回はデータの形式がプログラム処理が困難であったため、手作業でのデータ処理になりました。こうしたデータを簡易に扱えるように整備していただきたいですね。

手作業でまとめた結果は以下です。

years = ['R1','R2','R3','R4','R5'] #対象年度
zouka = [264, 622, 742, 186, 395] #前年からの増加数
taiki = [131, 42, 2,3,1] #対象年度の待機児童数
taiki_zouka = [15, -89, -40,1,-2] #待機児童数の前年からの変化

まずは定員数の推移についてグラフにします。つくば市は5年連続で定員数は増加しており、保育に関する市政の姿勢が伺えます。

fig = plt.figure(figsize = (12,6),dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

plt.plot(years,zouka,'ob-')
plt.ylim([0,800])
plt.xlabel('年度')
plt.ylabel('前年からの変動')
plt.grid()
plt.title('つくば市の保育園の定員数の推移')

R3までは定員の増加が右肩上がりでしたがR4になって一度さがり、R5になってまた上がるという状況でした。この推移は待機児童数の影響を受けているはずですので、そちらをグラフにしてみます。

fig = plt.figure(figsize = (12,6),dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

plt.plot(years,taiki,'ob-',label='待機児童数')
plt.plot(years,taiki_zouka,'or:',label='前年からの変動')

plt.ylim([-100,150])
plt.xlabel('年度')
plt.ylabel('変動(人)')
plt.grid()
plt.legend()
plt.title('つくば市の待機児童数の推移')

待機児童数はほとんどの年度で前年からは減少しています。R4においてのみ1名の増加となりました。ただし、全ての年度において待機児童が存在しています。

これらの2つのグラフからの推測としては、R3の時点で待機児童は2名まで減少していますので、その状況をうけてR4年では保育所の定員の拡張は控えめでしたが、その後の再度の待機児童の増加を受けてR5ではまた定員拡張をした、という状況が読めます。

最後に、2つのグラフを1つにまとめます。

つくば市は移住者の増加からくる人口増加率が高く、保育所関連とりまとめの資料だけでなく、人口増加率もふくめて保育所定員をどれだけ拡張すれば良いか予測する必要がありますが、少なからず待機児童に関して課題を持っている都市であるようです。

それでは。