慶應義塾大学 商学部・商学研究科

新保一成 研究室

開発と環境の経済分析...

観測基地(データベース)

国連世界人口推計2015年版(World Population Prospect 2015 revision)

国際連合経済社会局人口部(United Nations, DepartmentofEconomicand Social Affairs, PopulationDivision、以下、国連人口部)のデータダウンロードサイト で利用可能なファイルのうち下記のデータファイルの概要に示した7つのファイルに収録されている人口データを リレーショナル・データベースの一つであるSQLiteに登録してこのサイトからダウンロードできるようにしました。

国連人口部が提供するファイルのサイズはかなり大きく、 いつでも全ての国・地域、全ての変数を使うわけではありませんから、 たとえばRのread.csvでファイルを読み込んで、 データの全てをコンピューターのメモリ上に格納してしまうのは得策とは思えません。

そのような場合にRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)にデータを登録して、 SQLでRDBMSに問い合わせ、データを条件付き抽出するのが理想的です。

たとえば、男女別総人口のファイルから世界全体の総人口の時系列を抽出するには次のようにします。

library(sqldf)
sql <- "select Location, Time, PopTotal from file where VarID = 2 and LocID = 900"
popTotal <- read.csv.sql("WPP2015_DB02_Populations_Annual.dsv", sep = "|", eol = "\n", sql = sql)
改行コードがLFになっているので、Windowsユーザーは eol = "\n" が必要です。

データファイルの概要

ZIPファイルをダウンロードしたら解凍(unzip)してください

ファイル番号指標(リンク)内容期間シナリオ
1 期間指標 出生率、純再生産率、死亡率、死亡確率、平均寿命、平均余命、人口変化率など 5年 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB01_Period_Indicators.dsv.zip(27MB)
2 人口 男女別総人口 毎年 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB02_Populations_Annual.dsv.zip(8MB)
2 人口 5歳年齢階層別男女別人口 5年毎 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB03_Population_Quinquennial.dsv.zip(29MB)
3 人口 5歳年齢階層別男女別人口 毎年 中位
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB04_Population_By_Sex_Annual.dsv.zip(11MB)
4 死亡数 5歳年齢階層別男女別死亡数 5年 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB05_Deaths.dsv.zip(24MB)
5 簡易生命表 5歳年齢階層別男女別簡易生命表 5年 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB05_Life_Table.dsv.zip(17MB)
6 出生 母親5歳年齢階層別出生数、出生率 5年 全て
ZIPファイルダウンロード WPP2015_DB06_Fertility_Indicators.dsv.zip(4MB)
6 国・地域 国・地域コード，国・地域名，所得グループなど - -
ZIPファイルダウンロード WPP2015_F01_Locations.dsv.zip(5.6KB)

将来人口予測の8つのシナリオについて

予測番号予測名出生率死亡率国際人口移動
2Low低位通常通常
3Medium中位通常通常
4High高位通常通常
5Constant fertelity2010-2015の水準で一定通常通常
6Instant replacement2015-2020に置換水準が1になる水準通常通常
7Zero migration中位通常2015−2020でゼロ
8Constant mortality中位2010-2015で一定通常
9No change2010-2015で一定2010-2015で一定2015−2020でゼロ

期間指標

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計; 3=出生率高位推計; 4=出生率低位推計; 5=2010-2015の出生率で一定; 6=2015-2020年に置換水準に到達するような出生率; 7=国際人口移動なし; 8=死亡確率一定; 9=変化なし(出生率と死亡確率に変化なし)。 2-6の予測では出生率以外の条件は同じ。7,8では出生率は中位予測。
Variant予測名
Time暦年(5年間隔期間)
MidPeriod期間中央年次(1月1日)
TFR合計特殊出生率
NRR純再生産率(女性1人あたり生存女児)
CBR粗出生率(人口1000人あたり出生数)
Births出生数(男女計、1000人)
LEx平均寿命(男女計、年)
LExMale平均寿命(男性、年)
LExFemale平均寿命(女性、年)
IMR乳児死亡率、$q(1)$(男女計、1000生存出生数あたり乳児死亡数)
Q5 5歳未満児童死亡率、${}_5q_0$(男女計、1000生存出生数あたり5歳未満死亡数)
CDR粗死亡率(人口1000人あたり死亡数)
Deaths死亡数(男女計、1000人)
DeathsMale死亡数(男性、1000人)
DeathsFemale死亡数(女性、1000人)
CNMR純国際人口移動率(人口1000人あたり)
NetMigrations純国際人口移動数(男女計、1000人)
GrowthRate年平均人口成長率(%)
NatIncr自然増加率(人口1000人あたり)
SRB出生時男女比(女児出生数あたり男児出生数)
MAC出産時平均年令(年)
Death0004T5歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death0004M5歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0004F5歳未満死亡数(女性、1000人)
Death0014T15歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death0014M15歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0014F15歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0019T20歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death0019M20歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0019F20歳未満死亡数(女性、1000人)
Death0024T25歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death0024M25歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0024F25歳未満死亡数(女性、1000人)
Death0514T5歳以上15歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death0514M5歳以上15歳未満死亡数(男性、1000人)
Death0514F5歳以上15歳未満死亡数(女性、1000人)
Death1524T15歳以上25歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death1524M15歳以上25歳未満死亡数(男性、1000人)
Death1524F15歳以上25歳未満死亡数(女性、1000人)
Death1549T15歳以上50歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death1549M15歳以上50歳未満死亡数(男性、1000人)
Death1549F15歳以上50歳未満死亡数(女性、1000人)
Death1559T15歳以上60歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death1559M15歳以上60歳未満死亡数(男性、1000人)
Death1559F15歳以上60歳未満死亡数(女性、1000人)
Death1564T15歳以上65歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death1564M15歳以上65歳未満死亡数(男性、1000人)
Death1564F15歳以上65歳未満死亡数(女性、1000人)
Death1599T15歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death1599M15歳以上死亡数(男性、1000人)
Death1599F15歳以上死亡数(女性、1000人)
Death2064T20歳以上65歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death2064M20歳以上65歳未満死亡数(男性、1000人)
Death2064F20歳以上65歳未満死亡数(女性、1000人)
Death2069T20歳以上70歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death2069M20歳以上70歳未満死亡数(男性、1000人)
Death2069F20歳以上70歳未満死亡数(女性、1000人)
Death2099T20歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death2099M20歳以上死亡数(男性、1000人)
Death2099F20歳以上死亡数(女性、1000人)
Death2569T25歳以上70歳未満死亡数(男女計、1000人)
Death2569M25歳以上70歳未満死亡数(男性、1000人)
Death2569F25歳以上70歳未満死亡数(女性、1000人)
Death2599T25歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death2599M25歳以上死亡数(男性、1000人)
Death2599F25歳以上死亡数(女性、1000人)
Death4099T40歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death4099M40歳以上死亡数(男性、1000人)
Death4099F40歳以上死亡数(女性、1000人)
Death5099T50歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death5099M50歳以上死亡数(男性、1000人)
Death5099F50歳以上死亡数(女性、1000人)
Death6099T60歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death6099M60歳以上死亡数(男性、1000人)
Death6099F60歳以上死亡数(女性、1000人)
Death6599T65歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death6599M65歳以上死亡数(男性、1000人)
Death6599F65歳以上死亡数(女性、1000人)
Death7099T70歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death7099M70歳以上死亡数(男性、1000人)
Death7099F70歳以上死亡数(女性、1000人)
Death8099T80歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death8099M80歳以上死亡数(男性、1000人)
Death8099F80歳以上死亡数(女性、1000人)
Death9099T90歳以上死亡数(男女計、1000人)
Death9099M90歳以上死亡数(男性、1000人)
Death9099F90歳以上死亡数(女性、1000人)
percDeath0004T5歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath0004M5歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath0004F5歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath0014T15歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath0014M15歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath0014F15歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath0019T20歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath0019M20歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath0019F20歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath0024T25歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath0024M25歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath0024F25歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath0514T5歳以上15歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath0514M5歳以上15歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath0514F5歳以上15歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath1524T15歳以上25歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath1524M15歳以上25歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath1524F15歳以上25歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath1549T15歳以上50歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath1549M15歳以上50歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath1549F15歳以上50歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath1559T15歳以上60歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath1559M15歳以上60歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath1559F15歳以上60歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath1564T15歳以上65歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath1564M15歳以上65歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath1564F15歳以上65歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath1599T15歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath1599M15歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath1599F15歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath2064T20歳以上65歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath2064M20歳以上65歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath2064F20歳以上65歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath2069T20歳以上70歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath2069M20歳以上70歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath2069F20歳以上70歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath2099T20歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath2099M20歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath2099F20歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath2569T25歳以上70歳未満死亡数の割合(男女計、%)
percDeath2569M25歳以上70歳未満死亡数の割合(男性、%)
percDeath2569F25歳以上70歳未満死亡数の割合(女性、%)
percDeath2599T25歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath2599M25歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath2599F25歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath4099T40歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath4099M40歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath4099F40歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath5099T50歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath5099M50歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath5099F50歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath6099T60歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath6099M60歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath6099F60歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath6599T65歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath6599M65歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath6599F65歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath7099T70歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath7099M70歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath7099F70歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath8099T80歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath8099M80歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath8099F80歳以上死亡数の割合(女性、%)
percDeath9099T90歳以上死亡数の割合(男女計、%)
percDeath9099M90歳以上死亡数の割合(男性、%)
percDeath9099F90歳以上死亡数の割合(女性、%)
Q0040Total 40歳未満死亡確率、${}_{40}q_0$(1000生存出生数あたり、男女計)
Q0040Male 40歳未満死亡確率、${}_{40}q_0$(1000生存出生数あたり、男性)
Q0040Female 40歳未満死亡確率、${}_{40}q_0$(1000生存出生数あたり、女性)
Q0060Total 60歳未満死亡確率、${}_{60}q_0$(1000生存出生数あたり、男女計)
Q0060Male 60歳未満死亡確率、${}_{60}q_0$(1000生存出生数あたり、男性)
Q0060Female 60歳未満死亡確率、${}_{60}q_0$(1000生存出生数あたり、女性)
Q1535Total 15歳以上35歳未満死亡確率、${}_{35}q_{15}$(15歳生存人口1000人、男女計)
Q1535Male 15歳以上35歳未満死亡確率、${}_{35}q_{15}$(15歳生存人口1000人、男性)
Q1535Female 15歳以上35歳未満死亡確率、${}_{35}q_{15}$(15歳生存人口1000人、女性)
Q1545Total 15歳以上45歳未満死亡確率、${}_{45}q_{15}$(15歳生存人口1000人、男女計)
Q1545Male 15歳以上45歳未満死亡確率、${}_{45}q_{15}$(15歳生存人口1000人、男性)
Q1545Female 15歳以上45歳未満死亡確率、${}_{45}q_{15}$(15歳生存人口1000人、女性)
Ex15Total15歳平均余命、$e_{15}$(男女計、年)
Ex15Male15歳平均余命、$e_{15}$(男性、年)
Ex15Female15歳平均余命、$e_{15}$(女性、年)
Ex60Total60歳平均余命、$e_{60}$(男女計、年)
Ex60Male60歳平均余命、$e_{60}$(男性、年)
Ex60Female60歳平均余命、$e_{60}$(女性、年)
Ex80Total80歳平均余命、$e_{80}$(男女計、年)
Ex80Male80歳平均余命、$e_{80}$(男性、年)
Ex80Female80歳平均余命、$e_{80}$(女性、年)

男女別総人口

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計; 3=出生率高位推計; 4=出生率低位推計; 5=2010-2015の出生率で一定; 6=2015-2020年に置換水準に到達するような出生率; 7=国際人口移動なし; 8=死亡確率一定; 9=変化なし(出生率と死亡確率に変化なし)。 2-6の予測では出生率以外の条件は同じ。7,8では出生率は中位予測。
Variant予測名
Time暦年(7月1日)
MidPeriod年央
PopMale男性人口(1000人)
PopFemale女性人口(1000人)
PopTotal総人口(1000人)
GrowthRate総人口の年平均成長率(%)
PopDensity人口密度(人/km${}^2$)

年齢階層別男女別人口(5年毎)

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計; 3=出生率高位推計; 4=出生率低位推計; 5=2010-2015の出生率で一定; 6=2015-2020年に置換水準に到達するような出生率; 7=国際人口移動なし; 8=死亡確率一定; 9=変化なし(出生率と死亡確率に変化なし)。 2-6の予測では出生率以外の条件は同じ。7,8では出生率は中位予測。
Variant予測名
Time暦年(7月1日)
MidPeriod年央
SexID性別コード(1=男性, 2=女性, 3=男女計)
Sex性別: Male, Female, Both
AgeGrp年齢階層
AgeGrpStart年齢階層開始年齢
AgeGrpSpan年齢階層間隔
Value 人口(1000人)

年齢階層別男女別人口(毎年)

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計。
Variant予測名: Medium
Time暦年(7月1日)
MidPeriod年央
SexID性別コード(1=男性, 2=女性, 3=男女計)
Sex性別: Male, Female, Both
AgeGrp年齢階層
AgeGrpStart年齢階層開始年齢
AgeGrpSpan年齢階層間隔
Value 人口(1000人)

年齢別男女別死亡指標

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計; 3=出生率高位推計; 4=出生率低位推計; 5=2010-2015の出生率で一定; 6=2015-2020年に置換水準に到達するような出生率; 7=国際人口移動なし; 8=死亡確率一定; 9=変化なし(出生率と死亡確率に変化なし)。 2-6の予測では出生率以外の条件は同じ。7,8では出生率は中位予測。
Variant予測名
Time暦年(5年間隔期間)
MidPeriod期間中央年次(1月1日)
SexID性別コード(1=男性, 2=女性, 3=男女計)
Sex性別: Male, Female, Both
AgeGrp年齢階層
AgeGrpStart年齢階層開始年齢
AgeGrpSpan年齢階層間隔
Value 死亡数(1000人)

簡易生命表

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計。
Variant予測名: Medium
Time暦年(5年間隔期間)
MidPeriod期間中央年次(1月1日)
SexID性別コード(1=男性, 2=女性, 3=男女計)
Sex性別: Male, Female, Both
AgeGrp年齢階層
AgeGrpStart 年齢区間$(x, x + n)$の開始年齢。$n$は区間の長さで、5年間である。 ただし、幼児期は1年、子供は4年、最終区間はオープン・エンドである。
AgeGrpSpan年齢階層間隔$n$
mx区間$(x, x + n)$に関する年央死亡率${}_nm_x$
qx区間$(x, x + n)$に関する死亡確率${}_nq_x$
px区間$(x, x + n)$に関する生存確率${}_nq_x$
lx出生10万人のうち$x$歳における生存数$l_x$
dx区間$(x, x + n)$における死亡数${}_nd_x$
Lx$x$歳の定常人口。$x$歳の生存人口が$x + n$歳に至るまでの延べ人年。
Sx生存比率${}_nS_x$。生命表人口における年齢階層$(x, x + n)$の割合。
Tx$x$歳以降の定常人口。$T_x = \sum_{t \ge x} L_t$
ex$x$歳における平均余命。$e_x = T_x / l_x$
ax$(x, x + n)$の間に死亡した人口の平均生存年数${}_na_x$

出生指標

テーブル定義
変数名内容
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
Location国名、地域名
VarID 予測コード。2=出生率中位推計; 3=出生率高位推計; 4=出生率低位推計; 5=2010-2015の出生率で一定; 6=2015-2020年に置換水準に到達するような出生率; 7=国際人口移動なし; 8=死亡確率一定; 9=変化なし(出生率と死亡確率に変化なし)。 2-6の予測では出生率以外の条件は同じ。7,8では出生率は中位予測。
Variant予測名
Time暦年(5年間隔期間)
AgeGrp年齢階層
AgeGrpStart年齢階層開始年齢
AgeGrpSpan年齢階層間隔
Births出生数(1000人)
ASFR年齢特殊出生率(女性1000人あたり)

国・地域

テーブル定義
変数名内容
Index連番
Location国名、地域名
Notes注
LocID 国・地域コード。ISO-3166の3桁数値。
ISO3 ISO3桁の国・地域コード。
LocationTypeCode 0 = Special groupings, 2 = Major Area, 3 = Region, 4 = Country/Area, 5 = Development group, 12 = Special groupings, 13 = Income group
MajorAreaCode メジャー地域コード
DevGrp1 = Less developed regions, 0 = More developed regions
LDC1 = 後発開発途上国(Leaste Developed Countries)
IncomeGrpHIC = 高所得国，UMIC = 高位中所得国，LMIC = 低位中所得国，LIC = 低所得国
HIV1 = WPP2015においてHIV/AIDSによる死亡率を勘案した国
Less900001 = 2015年央において人口が9万人以下の国・地域
Notes
  • (a) More developed regions comprise Europe, Northern America, Australia/New Zealand and Japan.
  • (b) Less developed regions comprise all regions of Africa, Asia (except Japan), Latin America and the Caribbean plus Melanesia, Micronesia and Polynesia.
  • (c) The group of least developed countries, as defined by the United Nations General Assembly in its resolutions (59/209, 59/210, 60/33, 62/97, 64/L.55, 67/L.43, 64/295) included 48 countries in January 2014: 34 in Africa, 9 in Asia, 4 in Oceania and one in Latin America and the Caribbean.
  • (d) Other less developed countries comprise the less developed regions excluding the least developed countries.
  • (e) The country classification by income level is based on 2014 GNI per capita from the World Bank.
  • (f) Sub-Saharan Africa refers to all of Africa except Northern Africa.
  • (1) Including Agalega, Rodrigues and Saint Brandon.
  • (2) Including Zanzibar.
  • (3) Including Ascension and Tristan da Cunha.
  • (4) For statistical purposes, the data for China do not include Hong Kong and Macao, Special Administrative Regions (SAR) of China, and Taiwan Province of China.
  • (5) As of 1 July 1997, Hong Kong became a Special Administrative Region (SAR) of China.
  • (6) As of 20 December 1999, Macao became a Special Administrative Region (SAR) of China.
  • (7) The regions Southern Asia and Central Asia are combined into South-Central Asia.
  • (8) Including Sabah and Sarawak.
  • (9) Including Nagorno-Karabakh.
  • (10) Refers to the whole country
  • (11) Including Abkhazia and South Ossetia.
  • (12) Including East Jerusalem.
  • (13) Including Transnistria.
  • (14) Including Crimea
  • (15) Refers to Guernsey, and Jersey.
  • (16) Including Åland Islands.
  • (17) Including Svalbard and Jan Mayen Islands.
  • (18) Refers to the Vatican City State.
  • (19) Including Kosovo.
  • (20) Including Canary Islands, Ceuta and Melilla.
  • (21) The former Yugoslav Republic of Macedonia.
  • (22) Refers to Bonaire, Saba and Sint Eustatius.
  • (23) Including Saint-Barthélemy and Saint-Martin (French part).
  • (24) Including Christmas Island, Cocos (Keeling) Islands and Norfolk Island.
  • (25) Including Pitcairn.

国・地域コード

メジャー地域
LocIDLocation
900WORLD
901More developed regions
902Less developed regions
903AFRICA
904LATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN
905NORTHERN AMERICA
908EUROPE
909OCEANIA
935ASIA
その他の地域
LocIDLocation
906Eastern Asia
910Eastern Africa
911Middle Africa
912Northern Africa
913Southern Africa
914Western Africa
915Caribbean
916Central America
920South-Eastern Asia
921South-Central Asia
922Western Asia
923Eastern Europe
924Northern Europe
925Southern Europe
926Western Europe
927Australia/New Zealand
928Melanesia
931South America
934Less developed regions, excluding least developed countries
941Least developed countries
947Sub-Saharan Africa
948Less developed regions, excluding China
954Micronesia
957Polynesia
1500Low-income countries
1501Lower-middle-income countries
1502Upper-middle-income countries
1503High-income countries
1517Middle-income countries
5500Central Asia
5501Southern Asia
国(アルファベット順)
LocIDISO3Location
4AFGAfghanistan
8ALBAlbania
12DZAAlgeria
16ASMAmerican Samoa
20ANDAndorra
24AGOAngola
660AIAAnguilla
28ATGAntigua and Barbuda
32ARGArgentina
51ARMArmenia
533ABWAruba
36AUSAustralia
40AUTAustria
31AZEAzerbaijan
44BHSBahamas
48BHRBahrain
50BGDBangladesh
52BRBBarbados
112BLRBelarus
56BELBelgium
84BLZBelize
204BENBenin
60BMUBermuda
64BTNBhutan
68BOLBolivia (Plurinational State of)
70BIHBosnia and Herzegovina
72BWABotswana
76BRABrazil
92VGBBritish Virgin Islands
96BRNBrunei Darussalam
100BGRBulgaria
854BFABurkina Faso
108BDIBurundi
384CIVC_te d'Ivoire
132CPVCabo Verde
116KHMCambodia
120CMRCameroon
124CANCanada
535BESCaribbean Netherlands
136CYMCayman Islands
140CAFCentral African Republic
148TCDChad
830CHIChannel Islands
152CHLChile
156CHNChina
344HKGChina, Hong Kong SAR
446MACChina, Macao SAR
170COLColombia
174COMComoros
178COGCongo
184COKCook Islands
188CRICosta Rica
191HRVCroatia
192CUBCuba
531CUWCura_ao
196CYPCyprus
203CZECzech Republic
408PRKDem. People's Republic of Korea
180CODDemocratic Republic of the Congo
208DNKDenmark
262DJIDjibouti
212DMADominica
214DOMDominican Republic
218ECUEcuador
818EGYEgypt
222SLVEl Salvador
226GNQEquatorial Guinea
232ERIEritrea
233ESTEstonia
231ETHEthiopia
234FROFaeroe Islands
238FLKFalkland Islands (Malvinas)
242FJIFiji
246FINFinland
250FRAFrance
254GUFFrench Guiana
258PYFFrench Polynesia
266GABGabon
270GMBGambia
268GEOGeorgia
276DEUGermany
288GHAGhana
292GIBGibraltar
300GRCGreece
304GRLGreenland
308GRDGrenada
312GLPGuadeloupe
316GUMGuam
320GTMGuatemala
324GINGuinea
624GNBGuinea-Bissau
328GUYGuyana
332HTIHaiti
336VATHoly See
340HNDHonduras
348HUNHungary
352ISLIceland
356INDIndia
360IDNIndonesia
364IRNIran (Islamic Republic of)
368IRQIraq
372IRLIreland
833IMNIsle of Man
376ISRIsrael
380ITAItaly
388JAMJamaica
392JPNJapan
400JORJordan
398KAZKazakhstan
404KENKenya
296KIRKiribati
414KWTKuwait
417KGZKyrgyzstan
418LAOLao People's Democratic Republic
428LVALatvia
422LBNLebanon
426LSOLesotho
430LBRLiberia
434LBYLibya
438LIELiechtenstein
440LTULithuania
442LUXLuxembourg
450MDGMadagascar
454MWIMalawi
458MYSMalaysia
462MDVMaldives
466MLIMali
470MLTMalta
584MHLMarshall Islands
474MTQMartinique
478MRTMauritania
480MUSMauritius
175MYTMayotte
484MEXMexico
583FSMMicronesia (Fed. States of)
492MCOMonaco
496MNGMongolia
499MNEMontenegro
500MSRMontserrat
504MARMorocco
508MOZMozambique
104MMRMyanmar
516NAMNamibia
520NRUNauru
524NPLNepal
528NLDNetherlands
540NCLNew Caledonia
554NZLNew Zealand
558NICNicaragua
562NERNiger
566NGANigeria
570NIUNiue
580MNPNorthern Mariana Islands
578NORNorway
512OMNOman
158TWNOther non-specified areas
586PAKPakistan
585PLWPalau
591PANPanama
598PNGPapua New Guinea
600PRYParaguay
604PERPeru
608PHLPhilippines
616POLPoland
620PRTPortugal
630PRIPuerto Rico
634QATQatar
638REUR_union
410KORRepublic of Korea
498MDARepublic of Moldova
642ROURomania
643RUSRussian Federation
646RWARwanda
654SHNSaint Helena
659KNASaint Kitts and Nevis
662LCASaint Lucia
666SPMSaint Pierre and Miquelon
670VCTSaint Vincent and the Grenadines
882WSMSamoa
674SMRSan Marino
678STPSao Tome and Principe
682SAUSaudi Arabia
686SENSenegal
688SRBSerbia
690SYCSeychelles
694SLESierra Leone
702SGPSingapore
534SXMSint Maarten (Dutch part)
703SVKSlovakia
705SVNSlovenia
90SLBSolomon Islands
706SOMSomalia
710ZAFSouth Africa
728SSDSouth Sudan
724ESPSpain
144LKASri Lanka
275PSEState of Palestine
729SDNSudan
740SURSuriname
748SWZSwaziland
752SWESweden
756CHESwitzerland
760SYRSyrian Arab Republic
807MKDTFYR Macedonia
762TJKTajikistan
764THAThailand
626TLSTimor-Leste
768TGOTogo
772TKLTokelau
776TONTonga
780TTOTrinidad and Tobago
788TUNTunisia
792TURTurkey
795TKMTurkmenistan
796TCATurks and Caicos Islands
798TUVTuvalu
800UGAUganda
804UKRUkraine
784AREUnited Arab Emirates
826GBRUnited Kingdom
834TZAUnited Republic of Tanzania
850VIRUnited States Virgin Islands
840USAUnited States of America
858URYUruguay
860UZBUzbekistan
548VUTVanuatu
862VENVenezuela (Bolivarian Republic of)
704VNMViet Nam
876WLFWallis and Futuna Islands
732ESHWestern Sahara
887YEMYemen
894ZMBZambia
716ZWEZimbabwe

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