Unemployment Rate Japan —

Unemployment Rate Japan

อัตราว่างงานญี่ปุ่น Japan Unemployment Labor Market Aging Society Lifetime Employment Abenomics GDP Non-regular Workers Data Analysis Python

Data Analysis ด้วย Python

# === Japan Unemployment Analysis ===

# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import requests
#
# # Fetch from World Bank API
# url = "https://api.worldbank.org/v2/country/JPN/indicator/SL.UEM.TOTL.ZS"
# params = {"format": "json", "per_page": 50, "date": "2000:2024"}
# response = requests.get(url, params=params)
# data = response.json()[1]
#
# df = pd.DataFrame([{
#     "year": int(d["date"]),
#     "unemployment": d["value"]
# } for d in data if d["value"]])
#
# df = df.sort_values("year")
# plt.figure(figsize=(12, 6))
# plt.plot(df["year"], df["unemployment"], marker="o", linewidth=2)
# plt.title("Japan Unemployment Rate (2000-2024)")
# plt.xlabel("Year")
# plt.ylabel("Unemployment Rate (%)")
# plt.grid(True, alpha=0.3)
# plt.savefig("japan_unemployment.png", dpi=150)

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class YearlyData:
    year: int
    unemployment: float
    gdp_growth: float
    population_m: float
    labor_force_m: float

japan_data = [
    YearlyData(2015, 3.4, 1.6, 127.1, 65.9),
    YearlyData(2016, 3.1, 0.8, 126.9, 66.0),
    YearlyData(2017, 2.8, 2.2, 126.8, 66.2),
    YearlyData(2018, 2.4, 0.6, 126.5, 66.6),
    YearlyData(2019, 2.4, -0.4, 126.2, 67.0),
    YearlyData(2020, 2.8, -4.2, 125.8, 68.6),
    YearlyData(2021, 2.8, 2.1, 125.5, 68.9),
    YearlyData(2022, 2.6, 1.0, 125.1, 69.0),
    YearlyData(2023, 2.6, 1.9, 124.6, 69.1),
    YearlyData(2024, 2.5, 1.1, 124.0, 69.2),
]

print("=== Japan Economic Data ===")
for d in japan_data:
    unemployed = d.labor_force_m * d.unemployment / 100
    print(f"  [{d.year}] Unemployment: {d.unemployment}% | GDP: {d.gdp_growth:>5.1f}%")
    print(f"    Pop: {d.population_m}M | Labor: {d.labor_force_m}M | Unemployed: {unemployed:.1f}M")

# Trend Analysis
avg_unemp = sum(d.unemployment for d in japan_data) / len(japan_data)
avg_gdp = sum(d.gdp_growth for d in japan_data) / len(japan_data)
print(f"\n  Average Unemployment (2015-2024): {avg_unemp:.1f}%")
print(f"  Average GDP Growth (2015-2024): {avg_gdp:.1f}%")

สาเหตุและปัจจัย

# === Factor Analysis ===

# Correlation Analysis
# import numpy as np
# from scipy import stats
#
# years = [d.year for d in japan_data]
# unemp = [d.unemployment for d in japan_data]
# gdp = [d.gdp_growth for d in japan_data]
# pop = [d.population_m for d in japan_data]
#
# # Correlation: Unemployment vs GDP
# r_gdp, p_gdp = stats.pearsonr(unemp, gdp)
# print(f"Correlation (Unemployment vs GDP): r={r_gdp:.3f}, p={p_gdp:.3f}")
#
# # Correlation: Unemployment vs Population
# r_pop, p_pop = stats.pearsonr(unemp, pop)
# print(f"Correlation (Unemployment vs Population): r={r_pop:.3f}, p={p_pop:.3f}")

@dataclass
class LaborFactor:
    factor: str
    impact: str
    trend: str
    severity: str

factors = [
    LaborFactor("Aging Population", "แรงงานลดลง ว่างงานต่ำ", "แย่ลง", "สูงมาก"),
    LaborFactor("Low Birth Rate", "แรงงานใหม่น้อย", "แย่ลง", "สูงมาก"),
    LaborFactor("Non-regular Workers", "37% ไม่ประจำ ค่าแรงต่ำ", "เพิ่มขึ้น", "สูง"),
    LaborFactor("Lifetime Employment", "บริษัทไม่ปลดคน", "ลดลง", "ปานกลาง"),
    LaborFactor("Foreign Workers", "เพิ่มขึ้น 2M+ คน", "เพิ่มขึ้น", "ปานกลาง"),
    LaborFactor("Digital Skills Gap", "ขาดแคลน IT Workers", "แย่ลง", "สูง"),
    LaborFactor("Gender Gap", "ผู้หญิงตำแหน่งบริหารน้อย", "ดีขึ้นช้า", "สูง"),
    LaborFactor("Karoshi Culture", "ทำงานหนักเกินไป", "ดีขึ้นช้า", "สูง"),
]

print("\n=== Labor Market Factors ===")
for f in factors:
    print(f"  [{f.severity}] {f.factor}")
    print(f"    Impact: {f.impact} | Trend: {f.trend}")

# Policy Analysis
policies = {
    "Abenomics (2013-2020)": "กระตุ้นเศรษฐกิจ QE ลดภาษี เพิ่มการจ้างงาน",
    "Work Style Reform (2019)": "จำกัดชั่วโมงทำงาน OT ลด Karoshi",
    "Foreign Worker Act (2019)": "เปิดรับแรงงานต่างชาติ Specified Skills Visa",
    "Digital Transformation": "ส่งเสริม IT Skills Reskilling Programs",
    "Women Empowerment": "เพิ่มสัดส่วนผู้หญิงในตำแหน่งบริหาร",
}

print(f"\n=== Government Policies ===")
for policy, desc in policies.items():
    print(f"  [{policy}]: {desc}")

เปรียบเทียบกับประเทศอื่น

# === International Comparison ===

# Multi-country Analysis
# countries = ["JPN", "USA", "GBR", "DEU", "KOR", "THA"]
# indicator = "SL.UEM.TOTL.ZS"
#
# for country in countries:
#     url = f"https://api.worldbank.org/v2/country/{country}/indicator/{indicator}"
#     response = requests.get(url, params={"format": "json", "date": "2020:2024"})
#     data = response.json()[1]
#     for d in data:
#         if d["value"]:
#             print(f"{country} {d['date']}: {d['value']:.1f}%")

@dataclass
class CountryComparison:
    country: str
    unemployment: float
    youth_unemployment: float
    labor_participation: float
    gdp_per_capita: int
    min_wage_usd: float

countries = [
    CountryComparison("Japan", 2.5, 4.1, 62.5, 33900, 7.50),
    CountryComparison("USA", 3.7, 8.5, 62.8, 76300, 7.25),
    CountryComparison("Germany", 5.7, 6.1, 62.0, 51400, 12.40),
    CountryComparison("South Korea", 2.8, 7.2, 63.5, 32400, 8.50),
    CountryComparison("Thailand", 1.1, 5.2, 68.0, 7100, 2.50),
    CountryComparison("France", 7.3, 17.2, 56.0, 43500, 11.50),
    CountryComparison("Spain", 11.7, 27.4, 59.0, 30500, 7.80),
]

print("=== International Comparison ===")
print(f"  {'Country':<15} {'Unemp':>6} {'Youth':>6} {'Participation':>14} {'GDP/Cap':>8}")
for c in countries:
    print(f"  {c.country:<15} {c.unemployment:>5.1f}% {c.youth_unemployment:>5.1f}% {c.labor_participation:>13.1f}% ")

# Key Insights
insights = [
    "Japan ว่างงานต่ำสุดในกลุ่ม G7 แต่ GDP/capita ไม่สูงสุด",
    "Youth unemployment ญี่ปุ่นต่ำมาก 4.1% เทียบ Spain 27.4%",
    "Thailand ว่างงานต่ำสุด 1.1% แต่ GDP/capita ต่ำมาก",
    "ค่าแรงขั้นต่ำญี่ปุ่นปรับขึ้นต่อเนื่อง แต่ยังต่ำกว่า Germany",
    "Non-regular workers ญี่ปุ่นสูง ทำให้ตัวเลขว่างงานหลอกตา",
]

print(f"\n=== Key Insights ===")
for i, insight in enumerate(insights, 1):
    print(f"  {i}. {insight}")

เคล็ดลับ

• API: ใช้ World Bank API ดึงข้อมูลเศรษฐกิจฟรี
• Correlation: วิเคราะห์ความสัมพันธ์ Unemployment กับ GDP
• Context: ดูตัวเลขพร้อม Context เช่น Non-regular Workers
• Compare: เปรียบเทียบกับประเทศอื่นเสมอ
• Trend: ดู Trend ระยะยาว ไม่ใช่แค่ตัวเลขล่าสุด

การนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานจริง

แหล่งเรียนรู้ที่แนะนำ ได้แก่ Official Documentation ที่อัพเดทล่าสุดเสมอ Online Course จาก Coursera Udemy edX ช่อง YouTube คุณภาพทั้งไทยและอังกฤษ และ Community อย่าง Discord Reddit Stack Overflow ที่ช่วยแลกเปลี่ยนประสบการณ์กับนักพัฒนาทั่วโลก

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ดูเพิ่มเติมเรื่อง Elasticsearch OpenSearch Shift Left Security

เปรียบเทียบข้อดีและข้อเสีย

จากตารางเปรียบเทียบจะเห็นว่าข้อดีมีมากกว่าข้อเสียอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในแง่ของประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale สำหรับข้อเสียส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียนรู้อย่างเป็นระบบและวางแผนทรัพยากรให้เหมาะสม

สรุป

Japan Unemployment Rate อัตราว่างงานญี่ปุ่น Aging Population Lifetime Employment Abenomics Non-regular Workers GDP Python Data Analysis World Bank API Correlation Comparison

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ทำความเข้าใจ Calico Network Policy API Integration