シンガポールとスーダンの比較

シンガポールとスーダンの純移動率

2023 年の純移動率は、シンガポールが 4.7(人口 1,000 人あたり)、スーダンが -27(人口 1,000 人あたり) です(UN の推定値)。 2023 年の値はシンガポールのほうが 31.6(人口 1,000 人あたり) 高い値でした。

人口 1,000 人あたり · UN

シンガポールとスーダンの純移動率2023 年の純移動率は、シンガポールが 4.7(人口 1,000 人あたり)、スーダンが -27(人口 1,000 人あたり) です(UN の推定値)。 2023 年の値はシンガポールのほうが 31.6(人口 1,000 人あたり) 高い値でした。
シンガポールスーダン国連予測(中位推計)95% 予測区間

数字からわかること

  • 2022 年にスーダンを上回って以来、シンガポールのほうが高くなっています。
  • 2023 年の順位は、229 か国中(高い順)シンガポールが 43 位、スーダンが 224 位でした。
  • 国連予測(中位推計)では、2100 年にシンガポールが 1.4(人口 1,000 人あたり)、スーダンが -0.8(人口 1,000 人あたり) とされています。

年ごとの値

人口 1,000 人あたり · UN

年シンガポールスーダン
20234.7-27
202238-0.5
2021-7.90.7
2020-25.9-1.4
20190.2-0.9
20183.92.8
2017-1.610.3
20162.52.1
20157.61.7
20147.42.4
20139.7-5.1
201214.8-6.3
201117.3-9.6
201014.3-9.6
200919.3-2.3
200836.7-2.2
200741.8-6.2
200630.8-6.6
200521.6-6.4
200412.1-6.1
2003-7.3-9.4
2002-9.7-6.2
200110.9-6.1
200013.7-5.9
19995-5.8
199813.3-5.7
199725.1-5.8
199627.8-12.3
199526-5.9
199420.8-6
199317.7-7.1
199216.9-11.8
199118.4-11.6
199022-11.6
198923.2-11.2
198814.4-11.1
19879.1-11.1
1986-2.9-12.1
1985-11.4-11.2
1984-1.6-11.2
19834.4-2.8
198215.86.7
198133.95.4
198017.412.2
1979-17.4
19780.211.3
19771.23.9
19760.41.5
19751.84.5
19741.20.4
1973-0.213.3
1972-0.80.2
19710.3-0.3
19701.90.4
19693.30.2
19683.40.3
19673.10.4
19661.80.3
19652.20.6
19641.70.5
19631.50.5
19622.20.5
19612.10.5
19601.20.3
19590.3-0.1
19580.6-1.1
19578.7-0.4
195617.5-0.3
195519-0.3
195420.1-0.3
195320.7-0.4
1952210.1
195120.80.5
195020.40.5
国連予測(中位推計) · 2024–2100
年シンガポールスーダン
20243.4-45–157-10.8-19.6–-2.3
20252.9-22.2–25.65.6-17–16
20262.3-26.6–25.94.7-18.1–15.9
20272.6-26.8–28.6-2.2-17.1–14.1
20282.4-26.6–30.1-2.1-18–14.4
20291.8-30.1–30.3-1.9-18.4–14
20301.6-30.5–29.1-1.7-19.3–12.8
20312.2-29–31.2-1.6-18.6–13.3
20322.1-28.8–31.7-1.5-18.7–13.1
20332.5-28.2–31.8-1.2-18–13.5
20342.1-28.8–33.6-1.3-18.4–14.1
20351.6-30.4–32.1-1.2-18.4–13.2
20361.3-30.2–30.7-1.3-17.6–14
20371.8-29.3–31.4-1.2-17.4–13.3
20381.8-29–32.1-1.4-17–13.8
20391.5-28.7–32-1.4-16.6–13.7
20401.2-27.7–32-1.3-17.5–13.6
20411.1-28.6–31.4-1.1-17–13.4
20421.4-29.5–31.3-1.2-17–13.3
20431.6-29.5–31.8-1.1-16.4–13.2
20441.1-29–30.4-1.1-15.9–13.3
20451.6-28.9–32-1-16.7–13.5
20461.5-27.8–32.4-1.1-16.3–13.9
20471.2-28.2–32.7-1.2-16.5–13.5
20482.1-26.3–33.4-1.2-16.1–13
20491.7-28–33-0.8-16.9–13.2
20501.6-27.3–33.4-0.9-15.6–13.2
20511.9-29.5–31.9-1-15.7–13.6
20522.8-27.6–35.1-1-16.3–13.8
20532.3-26.5–34.8-1.1-16.4–14
20541.5-29.8–34.6-0.9-16.6–13.5
20552-29.5–34-1-16.9–13.7
20562.1-29.1–33.2-1.2-15.5–13.8
20572.3-29.3–32.8-1.2-16.2–13.9
20581.6-27.4–33.1-1.1-15.5–14.2
20591.9-27.9–33.1-1.2-15.9–13.7
20601.2-29.4–31.7-1.1-16.4–13.2
20611.7-28.6–32.5-1.1-15.3–14.5
20621.6-28.3–33.7-0.9-15.1–14.2
20632.1-29.1–33-1-15.4–14.7
20641.6-29.9–32.3-1-15.5–13.8
20651-30.9–32.6-1.2-15.2–13.7
20661-32.3–32.2-0.9-15.2–13.2
20672-29.6–34.1-0.9-16.1–13.2
20681.8-29.2–34.4-1.2-16.5–14.2
20691.9-27.6–31.9-1-16.3–13.4
20702.4-28.1–34.9-1.1-16–13.9
20712.3-28.1–35.3-0.9-15.9–12.8
20722.2-26.5–34.3-0.9-15.8–14
20732-29.9–35-0.9-15.8–13.8
20741.1-28.9–32.4-0.9-16.5–13.9
20751.1-28.3–33-1-16.1–14.4
20762.1-29.1–34-1.2-16.2–14.5
20771.6-28.8–32.4-1-15.3–13.3
20781.5-28.8–33.9-0.9-15.7–14
20791.1-26.6–32.6-1.1-15.8–14
20801.2-28.1–33.6-1.1-16.1–13.8
20811-29.1–33.1-1.1-15.1–14.2
20821-31.4–33.4-0.9-15.3–14.3
20831.2-30.9–33.1-0.8-15.2–14.2
20841.4-32.4–32.9-0.7-15.8–13.8
20851.2-31.6–32.8-0.8-15.1–14
20861-30.8–32.2-0.7-15.6–13.6
20871.2-31.3–33.1-0.7-14.8–13.4
20881.4-30.7–33.2-0.8-15.3–14.2
20890.8-30.4–33.4-0.9-15–13.8
20901.3-32.7–32.4-1-15.3–13.9
20911.3-31.7–33.2-1-15.5–14.3
20921.9-28.1–36.6-0.8-14.8–13.9
20931.5-30.1–36.1-1-15.3–14.5
20941-29.5–34.6-1.3-15.6–14.5
20951.3-31.7–34.3-0.9-15.7–13.7
20961.1-31.2–31-1-15.6–14.2
20971.2-30.1–32.5-0.8-15–14.2
20980.9-32.3–31.5-0.8-14.7–14.6
20991.3-31.1–35.1-0.9-15.3–15.2
21001.4-28.9–38.2-0.8-15.2–14.5

国ごとに見る

知っておきたいこと

  • 1 年間の転入者数から転出者数を引いた数(住民 1,000 人あたり)。マイナスは転出が転入を上回ったことを示します。
  • 出典:UN DESA, World Population Prospects 2024。
  • 破線は国連予測(中位推計)です。確定した見通しではなく、ひとつのシナリオです。帯はその95% 予測区間を示します。
  • 順位は 2023 年に値のある 229 か国を対象に、高い順に数えています。

各レイヤーの仕組み、データの出どころ、そこからはわからないこと: 国々の推移

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