探究的データ分析：軍事費

軍事費・教育費

G7 (Group of Seven)、フランス（France）, アメリカ（United States）, 英国（United Kingdom）, ドイツ（Germany）, 日本（Japan）, イタリア（Italy）, カナダ（Canada）, と ヨーロッパ連合（EU, non-enumerated member) の軍事費と、教育費について、基本的なデータの分析を行う。

G7 <- c("FR", "US", "GB", "DE", "JP", "IT", "CA", "EU")

データ

データ情報

• 軍事費（USD）Military expenditure (current USD)：MS.MIL.XPND.CD [Link]

• 軍事費（政府の総支出に対する率（%））Military expenditure (% of general government expenditure)：MS.MIL.XPND.ZS [Link]

• 教育費（政府の総支出に対する率（%））Government expenditure on education, total (% of government expenditure)：SE.XPD.TOTL.GB.ZS Link]

データの取得

準備

これまでとも同じように二つのパッケージを読み込み（load）ます。

library(tidyverse)
library(WDI)

Word など、他の文書作成のため、準備をします。

library(showtext) 
knitr::opts_chunk$set(fig.showtext=TRUE) 

変数名を指定します。ここでは、refugee_asylum と、refugee_origin としました。なるべくわかりやすい名前にします。

この変数名は、今後使いますから、重要です。一応、例として、わたしが使った、変数名を書いてあります。他の変数名を使っても構いません。extra = TRUE とすると、地域名（region）や、収入レベル（income）などが追加されます。

データの取得

df_military_ed <- WDI(country = G7, indicator = c(military_usd = "MS.MIL.XPND.CD",
                                                  military_gov = "MS.MIL.XPND.ZS", 
                                                  education_gov = "SE.XPD.TOTL.GB.ZS"), 
extra = TRUE) |>
  select(country, iso2c, year, military_usd, military_gov, education_gov, region) 
df_military_ed

write_csv(df_military_ed, "data/military_ed.csv")

df_military_ed <- read_csv("data/military_ed.csv")

上のコードがうまく動かない時は、次の、コードチャンクを、実行してください。

df_military_ed <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/ds-sl/intro2r/main/docs/ges001/data/military_ed.csv")

Rows: 504 Columns: 7── Column specification ─────────────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr (3): country, iso2c, region
dbl (4): year, military_usd, military_gov, education_gov
ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

df_military_ed

df_military_ed_long <- df_military_ed |> pivot_longer(military_usd:education_gov)

視覚化

1. 各年毎のデータの数の棒グラフ

df_military_ed_long |> drop_na(value) |> 
  ggplot(aes(year, fill = name)) + geom_bar() + labs(title = "変数、年毎のデータの数")

気づいたこと・疑問

• データの指標ごとに、数が異なる。軍事費（USD）は、1960年から、すべてについてあるようだが、他はそれほど一定していない
• 最近では、2020年は、すべての変数において、データが多いと思われる。

2. 経年変化を表す折れ線グラフ

日本の軍事費と、教育費を、G7 の中で見る。

７カ国＋EU なので、まずは、別々の指標ごとに、経年変化を調べる。

df_military_ed |> drop_na(military_usd) |> 
  ggplot(aes(year, military_usd, col = iso2c, linewidth = iso2c)) + geom_line() + 
  scale_y_log10() + scale_linewidth_manual(values = c(0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.3)) +
  labs(title = "G7各国の軍事費（USD）の経年変化（log10 スケール）")

df_military_ed |> drop_na(military_gov) |> 
  ggplot(aes(year, military_gov, col = iso2c, linewidth = iso2c)) + geom_line() + scale_linewidth_manual(values = c(0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.3)) +
  labs(title = "G7各国の軍事費（政府の総支出に対する率（%））の経年変化")

df_military_ed |> drop_na(education_gov) |> 
  ggplot(aes(year, education_gov, col = iso2c, linewidth = iso2c)) + geom_line() + scale_linewidth_manual(values = c(0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.3)) +
  labs(title = "G7各国の教育費（政府の総支出に対する率（%））の経年変化")

気づいたこと・疑問・備考

• 軍事費は、政府総支出に対する割合（％）でみると高くないが、総支出額でみると、アメリカを除くと、少ないとは言えない。
• 教育費の政府総支出に対する割合（％）は減少しており、最低レベルと思われる。
• 軍事費の総支出額は、アメリカが突出しているため、他の国について見分けるのが難しいので、log10 スケールを用いた。

日本と、日本以外のG7 の軍事費と教育費の（政府の総支出に対する率（%））

df_military_ed_long |> filter(name != "military_usd", iso2c == "JP") |> drop_na(value) |>
  ggplot(aes(year, value, col = name)) + geom_line() + 
  labs(title = "日本の軍事費と教育費の（政府の総支出に対する率（%））")

df_military_ed_long |> filter(name != "military_usd", iso2c != "JP") |> drop_na(value) |>
  ggplot(aes(year, value, col = name)) + geom_line() + facet_wrap(~country) +
  labs(title = "日本以外のG7の軍事費と教育費の（政府の総支出に対する率（%））", 
       x = "", y = "", col = "") +
  theme(legend.position = "top")

気づいたこと・疑問・備考

• 教育費の政府総支出に対する割合（％）は明らかに減少している。
• 軍事費のアメリカの政府総支出に対する割合（％）のデータが欠落している。なぜなのだろうか。教育に関する政府支出の対GDP比率の指標 Link のアメリカのデータはあるので、GDP の値と含めれば、計算できるように思う。

4. 2020年の国別比較の棒グラフ

df_military_ed |> filter(year == 2020) |> drop_na(military_usd) |> arrange(desc(military_usd)) |> 
  ggplot(aes(fct_rev(fct_inorder(country)), military_usd, fill = region)) + geom_col() +
  coord_flip() + labs(title = "軍事費（USD）の多い順", x = "")

df_military_ed |> filter(year == 2020) |> drop_na(military_gov) |> arrange(desc(military_gov)) |> 
  ggplot(aes(fct_rev(fct_inorder(country)), military_gov, fill = region)) + geom_col() +
  coord_flip() + labs(title = "軍事費（政府の総支出に対する率（%））の多い順", x = "")

気づいたこと・疑問・備考

• 日本の軍事費のGDP費は、1.3%ぐらいだったと記憶しているので（要確認）それを、2% にあげるということは、1.5倍強ということになる。政府予算は、それほど上昇しないとすると、日本は、英国の次になる。額では、アメリカに次ぐレベルになることと思われる。周囲の国が心配するのは、当然に思う。

df_military_ed |> filter(year == 2020) |> drop_na(education_gov) |> arrange(desc(education_gov)) |> 
  ggplot(aes(fct_rev(fct_inorder(country)), education_gov, fill = region)) + geom_col() +
  coord_flip() + labs(title = "教育費（政府の総支出に対する率（%））の多い順", x = "")

気づいたこと・疑問・備考

• 経年変化のグラフで確認したように、日本は、最低レベルである。教育に投資しないで、将来的に大丈夫なのだろうか。

df_military_ed |> filter(year == 2020) |> drop_na(military_gov, education_gov) |>
  ggplot(aes(education_gov, military_gov, col = iso2c)) + geom_point() + geom_label(aes(label = iso2c), nudge_y = 0.1) + theme(legend.position = "none") + 
  labs(title = "G7の2020年の教育費と軍事費の政府支出における割合の散布図", x = "教育費（政府の総支出に対する率（%））", y = "軍事費（政府の総支出に対する率（%））")

気づいたこと・疑問

• 政府予算の傾向をみて取ることができる。日本は、社会保障費が高いのかもしれない。