モンゴルのヤギと羊はなぜ増えた

概要

2019年8月のEDAsalonのお題「世界の家畜生産量データ」（https://exploratory.io/note/GMq1Qom5tS/UTY2ATv6je）
今回は個人的に興味があり、１年前に訪れたモンゴル(mongolia)の家畜推移を追っていく。そして、この家畜推移がどのような因子によって変化したのかを分析する。

分析前に考えた因子

• 国内人口
  
• 政治・経済
  
• 天候（特に気温）

分析の流れ

家畜生産量を前述の国内人口、政治・経済、天候との個別比較で、まず分析する。そして最終的にそれらを総合的に分析してみる。

家畜生産量の推移 in モンゴル

1961年から2017年までのモンゴルの家畜生産量は下図のようになる。モンゴルの代名詞（？）ヤギ（Goats）と羊（Sheeps）が主要な家畜であることが分かる。1年前に訪れて実感したが、モンゴルでは依然として放牧・遊牧の文化が根強くあり、首都ウランバートルを流れる川のほとりにゲル（居住用テント）があったりする。

このデータの気になる点
1. 1991年からGoatsの生産量が増加
2. 2002年頃にGoats＆Sheepsともに減少
3. 2009年頃に再びGoats＆Sheepsともに減少
4. 1991年からは増減はあるが、全体としては増加傾向

国内人口との比較

wasabi氏の投稿（https://exploratory.io/note/1021500949444839/OZZ4MVt0GA）
を参考にモンゴルの人口データを抽出する。

UNITED NATIONS-World Population Prospects 2019-からダウンロードできる「Total Population - Both Sexes (XLSX, 2.4 MB)」という名前のデータの「ESTIMATES」シートを利用する。235ヶ国の1950年から2020年までの人口推移が記録されている。それ以外の情報もあるが、必要な部分のみデータ加工によって抽出する。

下図がモンゴル国内の人口と家畜生産量（以降ヤギとヒツジのみを抽出して対象とする）の推移である。

人口・ヤギ・ヒツジ生産量ともに年とともに増加傾向にあり、強い相関がある。しかし、家畜生産量の細かい変化部分に関しては、国内人口の変化だけでは説明できない（特に2003年と2010年の家畜生産量の落ち込み）。

政治・経済

United nationsのサイトから各国の経済指標のデータをダウンロード（今回はGDP and its breakdown at current prices in National currencyの項目を使用） https://unstats.un.org/unsd/snaama/Downloads

このデータの構造はyearが年ごとに列になっていて、経済指標(indicator)が行になっている。このままだと、扱いにくいデータなので、yearをgather関数でワイドからロング型に変換。indicatorをspread関数でロングからワイド型に変換した。
そして、これらのデータをgoatsとsheepの生産量データと”左結合”して分析を行った。

用意したデータには経済指標はたくさんあり、どれがどういう意味の指標なのか分からないので、とりあえずEDAとして線形回帰分析を行う。目的変数をGoatの生産量(production value)にして、説明変数に経済指標をすべて入れる。なお、前章で登場した国内人口(poulation)は強い有意な係数になることが分かったので、ここでは説明変数から省いた。 以下がその結果。Agriculture, hunting, forestroyのカテゴリが正の有意である。これはいわゆる”第一次産業”に属する産業である。そのことが分かると、ここに強い相関があることは当然といえば当然。

Agriculture, hunting, forestroyのカテゴリを説明変数から外した場合は下の結果。Mining, Manufacturing, Utilitiesのカテゴリ、WholeSale, Retail trade, Restaurants and Hotelsのカテゴリ、その他のカテゴリが負に有意な係数になっている。

Mining, Manufacturing, UtilitiesとWholeSale, Retail trade, Restaurantes and Hotelsのカテゴリは第二次産業に属しており、どちらも農業から工業、サービス業に人の雇用が移動することで、家畜の生産量が減少するという説明は理解しやすいと思う。

天候

モンゴルの天候は世界の天候データツール（ClimatView 月統計値）からデータを手に入れた。 http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/monitor/climatview/graph_mkhtml.php?&n=44292&p=999&s=4&r=1&y=2019&m=7&e=0&k=0&d=0

データには、1982年以降の月平均の温度が記録されている（ほかにも降雨量も含む）。以下のチャートは、それらの月平均気温をさらに抽象化して、年平均気温に丸めたデータとヤギとヒツジの生産量を並べたものである。 このチャートから、2003年と2009年頃の家畜の生産量低下は、年平均気温の低下が要因である可能性が高いことが分かる。特にモンゴルは、放牧・遊牧が盛んな国であり、ヤギもヒツジも鶏のように建物内で飼育できないため、天候の影響を受けやすいのだろう。

※複数列の一括集計は以下の記事を参考にした。 https://exploratory.io/note/kanaugust/ySa5vOu3BA

統合分析

１．国内人口、２．政治・経済、３．天候の観点で、ヤギとヒツジの生産量を見ていった。最後の分析として、これらのデータを統合して、線形回帰分析してみる。

ここでは、 目的変数をヤギ生産量（Goats_value）、
説明変数を
* 国内人口（population）
* 第一次産業：農業（Agriculture, hunting, forestroy）
* 第二次産業：工業（Mining, Manufacturing, Utilities）
* 第三次産業：サービス業（WholeSale, Retail trade, Restaurantes and Hotels）
* 年平均気温（temperature_average）
にした。

以下、その結果である。R2乗エラーは0.95と、1に近い数字になっているので、予測はうまくできているようだ。
RMSE（root mean squared error）は約１４８万[頭]。うーん。ピークの生産量が２５００万頭程度なので、５％くらいの誤差と考えればよいか。
P値は十分に低い（線形回帰のP値の算出方法は今後学ぶ）

三つの変数が有意な係数であるようだ。 この係数の解釈は
* 年平均気温が1℃上がると、ヤギの生産量は約49万頭増加する。（UP)
* 国内人口が１０００人増えると、ヤギの生産量は約1.6万頭増加する。（UP)
* サービス業の生産量が１％増えると、ヤギの生産量は15万頭減少する。（DOWN)

前章では、有意な係数になっていた第一次産業の農業（Agriculture, hunting, forestroy）が有意な係数になっていない。これは、この因子が、ほかの因子と相関関係・因果関係になっていたことが考えられる。特に天候という因子は農業の因果（元）に十分なり得そうだ。

まとめ

モンゴルのヤギとヒツジは天候に強く影響を受けている。 生産施設や飼育方法でこれらの相関関係が変化するのか。また、これがほかの国でも同じような特徴なのか気になるところだ。

おまけ

モンゴルの経済データから、産業構造の推移を見てみた。下図では、第一次産業(ISIC A-B)と第二次産業(ISIC C-E, ISIC G-H)のGDPに対する割合とGDP自体を示している。第二次産業が年々減っている一方で、第一次産業は変化無し或いは増加傾向にあるように見える。

モンゴルは多くの草原・高原を有している。これらを生かした産業として第一次産業が盛り返すのは、妥当な話だろう。一方で、最近では、その寒冷な天候を生かして、仮想通貨のマイニング施設の誘致・建設という話もあるとかないとか・・・。モンゴル、今後どうなるでしょうね。

新しく身に着けたテクニック・課題