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Qiita 記事**「Python × 公開経済データで学ぶ マクロ経済学 入門（２）：GDP成長率と構成比で読み解く世界経済の構造変化（

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いいですね — 読んで要点を整理して分かりやすく解説します。以下はご指定の Qiita 記事
「Python × 公開経済データで学ぶ マクロ経済学 入門（２）：GDP成長率と構成比で読み解く世界経済の構造変化（1976–2024）」 の内容を踏まえた丁寧な解説です。本文の重要点に合わせて注釈（出典）を付けています。(Qiita)

概要（この記事が何をしているか）

この記事は World Bank の公開データを wbdata で取得し、1976〜2024 年の長期データを使って各国の（1）GDP 成長率の変化 と（2）GDP に占める構成比（Consumption, Investment, Government Spending, Exports, Imports） の推移を比較・可視化し、各国の経済構造の変化（内需型 ⇄ 外需型、投資比率の変化、政府支出の増減 など）を読み解くことを目的としています。(Qiita)

データと指標（どの指標を何年分）

  • データ源：World Bank（wbdata）。Python の wbdata パッケージで取得。(Qiita)

  • 期間：1976–2024 年（約50年分）。(Qiita)

  • 対象国：日本・米国・中国・ドイツ・英国・フランス・韓国・インド 等、記事では約30か国を扱うと明記。(Qiita)

  • 指標（記事で使っている World Bank の指標コード例）：

    • NY.GDP.MKTP.CD → GDP（current USD, 名目）
    • NE.CON.PRVT.CD → Consumption（民間最終消費）
    • NE.GDI.TOTL.CD → Investment（総固定資本形成）
    • NE.CON.GOVT.CD → Gov_Spending（政府消費支出）
    • NE.EXP.GNFS.CD / NE.IMP.GNFS.CD → Exports / Imports
      （記事中に indicators 辞書としてコード例が示されています）。(Qiita)

分析手法（コードのポイント）

  • 年次データを取得して pandas で整形（date → Year など）、freq="Y" で年次に統一している。(Qiita)
  • 成長率：各系列について pct_change() を用い、前年比成長率を算出。
  • 構成比：各年ごとに 各項目 / GDP を計算して、消費比率・投資比率・政府支出比率・輸出入比率を作る。
  • 可視化は matplotlib（例：スタックドエリアチャート、成長率推移プロット、国別比較プロット）。記事中にコード例と可視化の提案が載っています。(Qiita)

主要な発見（記事で示された気づき）

以下は記事が強調している重要な観察です（原文の主張を要約）：

  1. 国別で成長動向が明確に分かれる：1976–2000 と 2001–2024 の平均成長率を比較すると、先進国の多く（日本・欧州）は成長鈍化、対して中国・インドなど新興国は高成長を持続。特に記事は日本の成長率低下と中国等の高成長を強調しています。(Qiita)

    • 例：記事中では「日本の GDP 成長率は 10.13% → -0.56%（1976–2000 と 2001–2024 の平均）と劇的に低下した」といった具体値が示されています（記事内の集計結果に基づく）。(Qiita)

  2. 成長の源泉（構成比）の変化：

    • 新興国では 投資比率（Investment）や輸出の比率が上がっている（成長の牽引要因）。
    • 先進国では 消費比率（内需）や政府支出比率の相対的重要性が変化している国が多い（高齢化や福祉支出の増加、危機対応など）。(Qiita)

  3. 内需型 ⇄ 外需型 のシフト：多くの国で「内部需要から対外部門へ」「グローバルなバリューチェーンの影響で輸出入比率が高まる」といった構造変化が見られることを指摘しています。(Qiita)

  4. 国別の特徴的なケース（記事の抜粋）：

    • 中国・インド・インドネシア：2000年代以降も高い成長を維持（投資・輸出主導）。(Qiita)
    • アメリカ：先進国の中では相対的に高い成長を維持（記事はおよそ約4.5% と記述）。(Qiita)
    • サウジアラビア：依然として輸出依存度が高く、構造として原油依存が続く。(Qiita)

（上の主要所見は記事の集計結果・図表に基づく要約です。）(Qiita)

実務上の注意点（データの限界と取り扱い）

  • **名目値（current USD）**を使っていること：インフレや為替変動の影響を受けるため、国際比較・実質的な長期比較を行うなら constant USD（実質） や 一人当たり GDP（per capita）、あるいは PPP（購買力平価）調整 を検討すべきと記事は注意書きしています。(Qiita)
  • 欠損データ：途上国では指標（特に投資など）が欠測している場合がある。分析前に欠損チェックと補完方針を決める必要があります。(Qiita)
  • wbdata の関数名や挙動：記事のやり取りで wbdata.get_country() は存在せず wbdata.get_countries() を使う必要がある等、ライブラリの API に合わせた実装上の注意（実行環境でエラーが出た例を示しています）。(Qiita)

記事が勧める「次の一手」（分析の拡張案）

  • 構成比を使った クラスタリング分析（国を構造的に分類する）。(Qiita)
  • 構成比 × 成長率のマトリクス（国別ポジショニングを見せるプロット）を作る。(Qiita)
  • PPP や実質値に変えて感度検証を行う（名目→実質→PPP の違いが結果にどう影響するか）。(Qiita)
  • リーマンショックや COVID のような危機事象の影響をイベントスタディ的に可視化する。(Qiita)

まとめ（記事の価値）

この記事は「コードでデータを直接扱って、マクロ経済の構造変化を可視化して議論する」ための実践的なハンズオン例になっており、初心者〜中級者が データ取得→前処理→成長率・構成比の算出→可視化→経済的解釈 まで一連を辿れる点が非常に有用です。出典のコード例や国コード変換関数、注意点（名目 vs 実質、欠損、wbdata の API）も実務で役立つ具体情報が載っています。(Qiita)

もしご希望なら、この記事のコードをベースにして次のことを即実行できます（どれか選んでください）：

  1. 記事と同じ集計を あなたの選んだ国リスト で再実行して図を作る（png/pdf）。
  2. 名目（current USD）ではなく constant USD（実質） や PPP 調整 の比較版を作る。
  3. 構成比 × 成長率マトリクスやクラスタリングのサンプルコードと可視化。

やる項目を言っていただければ、すぐにコードと図を作って提示します（データ取得〜図までこの場で実行可能です）。

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