R

市町村財政

Rでデータフレームからデータを抽出(検索)???

正確には抽出するわけではなく、merge関数を使ってデータフレームからデータを抽出(検索)したと同じ結果を得る方法。

こんな感じ

pref <-data.frame(都道府県名=c(“北海道”,”青森県”,”岩手県”,”宮城県”,”秋田県”,”山形県”,”福島県”,”茨城県”,”栃木県”,”群馬県”,”埼玉県”,
“千葉県”,”東京都”,”神奈川県”,”新潟県”,”富山県”,”石川県”,”福井県”,”山梨県”,”長野県”,”岐阜県”,”静岡県”,”愛知県”,
“三重県”,”滋賀県”,”京都府”,”大阪府”,”兵庫県”,”奈良県”,”和歌山県”,”鳥取県”,”島根県”,”岡山県”,”広島県”,”山口県”,
“徳島県”,”香川県”,”愛媛県”,”高知県”,”福岡県”,”佐賀県”,”長崎県”,”熊本県”,”大分県”,”宮崎県”,”鹿児島県”,”沖縄県”))

zaisei<-merge(x=zaisei,y=pref,by=”都道府県名”,all=F)

（データ）
地方公共団体の主要財政指標一覧

指標の説明(pdf)

財政力指数
地方公共団体の財政力を示す指数で、基準財政収入額を基準財政需要額で除して得た数値の過去３年間の平均値。
財政力指数が高いほど、普通交付税算定上の留保財源が大きいことになり、財源に余裕があるといえる。

経常収支比率
地方税、普通交付税のように使途が特定されておらず、毎年度経常的に収入される一般財源（経常一般財源）のうち、
人件費、扶助費、公債費のように毎年度経常的に支出される経費（経常的経費）に充当されたものが占める割合。

実質公債費比率
当該地方公共団体の一般会計等が負担する元利償還金及び準元利償還金の標準財政規模に対する比率の過去３年間の平均値
借入金（地方債）の返済額及びこれに準じる額の大きさを指標化し、資金繰りの程度を表す指標のこと。
「地方公共団体の財政の健全化に関する法律」における早期健全化基準については、 市町村・都道府県とも２５％とし、財政再生基準については、市町村・都道府県とも３５％としている。

データにアクセス。実質公債費比率等の時系列を得る。

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require(RCurl)
require(gdata)
library(RColorBrewer)
library(knitr)
#
url <- paste0("http://www.soumu.go.jp/iken/zaisei/xls/H17_chiho_4.xls")
#url <- "H17_chiho_4.xls"
x<- read.xls(url,skip = 1)
zaisei <- na.omit(x)
zaisei<-zaisei[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(zaisei)<-c("都道府県名","団体名","H17")
kouhi <- na.omit(x)
kouhi<-kouhi[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(kouhi)<-c("都道府県名","団体名","H17")
shushi <- na.omit(x)
shushi<-shushi[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(shushi)<-c("都道府県名","団体名","H17")
#
for (i in 18:19){
url <- paste0("http://www.soumu.go.jp/iken/zaisei/xls/H",i,"_chiho_4.xls")
#url <- paste0("H",i,"_chiho_4.xls")
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
}
#
for (i in 20:23){
url <- paste0("http://www.soumu.go.jp/iken/zaisei/xls/H",i,"_chiho_5.xls")
#url <- paste0("H",i,"_chiho_5.xls")
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
}
#
i=24
url<-"http://www.soumu.go.jp/main_content/000264705.xls"
#url<-"000264705.xls"
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
#
i=25
url<-"http://www.soumu.go.jp/main_content/000327707.xls"
#url<-"000327707.xls"
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
#
i=26
url<-"http://www.soumu.go.jp/main_content/000391569.xls"
#url<-"000391569.xls"
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
#
i=27
url<-"http://www.soumu.go.jp/main_content/000456282.xls"
#url<-"000456282.xls"
x<- read.xls(url,skip = 1)
#df <- na.omit(x)
df<-x[,c("都道府県名","団体名","財政力指数")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
zaisei<-merge(x=zaisei, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","実質公債費比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
kouhi<-merge(x=kouhi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
df<-x[,c("都道府県名","団体名","経常収支比率")]
colnames(df)<-c("都道府県名","団体名",paste0("H",i))
shushi<-merge(x=shushi, y=df, by.x=c("都道府県名", "団体名"), by.y=c("都道府県名", "団体名") ,all=T )
#
head(kouhi) ; tail(kouhi)

都道府県名
1 　　　　ただし、経常収支比率及び財政力指数の平均については、特別区を含まない。
2 愛知県
3 愛知県
4 愛知県
5 愛知県
6 愛知県
団体名 H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
1 NA NA
2 阿久比町 9.9 9.9 5.4 4.4 4.2 3.7 3.7 2.5 1.0 0.0 ▲ -0.7
3 愛西市 5.6 5.8 5.1 5.7 6.2 5.9 5.4 5.3 5.3 5.0 4.4
4 安城市 8.9 8.7 5.7 5.4 4.5 4.0 3.9 3.5 3.5 2.1 1.8
5 一宮市 11.1 11.3 7.5 6.9 6.7 6.2 5.6 5.0 4.6 4.2 3.7
6 一色町 9.0 8.3 7.0 7.1 7.7 -

都道府県名
1895 　　　費比率を算定していない団体については「－」を表示している。
1896 　　２　実質公債費比率は「地方公共団体の財政の健全化に関する法律」に基づき算定した
1897
1898
1899
1900
団体名 H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
1895 NA NA
1896 NA NA
1897 NA NA 9.9 9.2 8.6 8.0 7.4
1898 NA NA 9.9 9.2 8.0 7.4
1899 NA NA 9.9 8.6 8.0 7.4
1900 NA NA 9.9 8.0 7.4

脚注なども読み込まれて、余分な「ゴミ」となる。
csv形式で保存し、エクセルでファイルを開いて余分な行を取り除いて保存するのが確実だけれど面倒。
都道府県名が47都道府県名のものだけを取り出せば良い。
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# 47都道府県名
pref <-data.frame(都道府県名=c("北海道","青森県","岩手県","宮城県","秋田県","山形県","福島県","茨城県","栃木県","群馬県","埼玉県",
	"千葉県","東京都","神奈川県","新潟県","富山県","石川県","福井県","山梨県","長野県","岐阜県","静岡県","愛知県",
	"三重県","滋賀県","京都府","大阪府","兵庫県","奈良県","和歌山県","鳥取県","島根県","岡山県","広島県","山口県",
	"徳島県","香川県","愛媛県","高知県","福岡県","佐賀県","長崎県","熊本県","大分県","宮崎県","鹿児島県","沖縄県"))
# 47都道府県名をキーとしてmerge(all=Fとする)と抽出と同じ結果。  
# subset関数で | (or) を使うより楽。  
zaisei<-merge(x=zaisei,y=pref,by="都道府県名",all=F)
# str(zaisei)
zaisei$H20<-as.numeric(as.vector(zaisei$H20))
#
# save("zaisei",file="zaisei.rda")
#
kouhi<-merge(x=kouhi,y=pref,by="都道府県名",all=F)
# str(kouhi)
for (i in 3:13){
kouhi[,i]<-gsub("▲","",kouhi[,i])
kouhi[,i]<-as.numeric(as.vector(kouhi[,i]))
}
#
# save("kouhi",file="kouhi.rda")
#
shushi<-merge(x=shushi,y=pref,by="都道府県名",all=F)
# str(shushi)
shushi$H20<-as.numeric(as.vector(shushi$H20))
#
# save("shushi",file="shushi.rda")
#
# load("zaisei.rda") ; load("kouhi.rda") ; load("shushi.rda")

視覚化

実質公債費比率(ワースト25)

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dat<-kouhi
rownames(dat)<-paste(dat$都道府県名,dat$団体名)
dat<-dat[order(dat$H27,decreasing=T),-c(1,2)]
dat<-head(dat,25)
#
dat<-t(dat)
#
# png("kouhi01.png",width=640,height=480)
par(mar=c(5,4,4,10),xpd=T)
cols = c(brewer.pal(12, "Paired"),brewer.pal(9, "Set1"),brewer.pal(8, "Dark2"),brewer.pal(8, "Accent"))
matplot(dat,type="o",xaxt="n",pch=16,ylab="",main="実質公債費比率(ワースト２５)",col=cols,las=1)
axis(side=1, at=1:11, labels=rownames(dat))
legend(par()$usr[2], par()$usr[4], legend=colnames(dat),col=cols,lty=1,pch=16,bty = "n")
par(xpd=F)
abline(h=25,col="yellow")
abline(h=35,col="red")
# dev.off()

愛媛県

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都道府県名<-"愛媛県"
cols = c(brewer.pal(12, "Paired"),brewer.pal(9, "Set1"),brewer.pal(8, "Dark2"),brewer.pal(8, "Accent"))
#
## 実質公債費比率
dat<-kouhi[kouhi$都道府県名==都道府県名,]
dat<-dat[,-1]
rownames(dat)<-dat$団体名
#
dat<-t(dat[order(dat$H27,decreasing=T),-1])
kable(t(dat))
H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
今治市 16.2 16.5 16.5 16.3 15.7 14.7 14.6 14.2 13.9 13.0 12.8
八幡浜市 15.5 15.7 15.7 16.8 17.0 15.0 13.4 11.7 12.3 12.6 12.6
東温市 12.8 13.4 13.7 14.2 14.3 14.1 13.8 13.5 13.2 12.5 11.5
久万高原町 20.3 21.6 21.8 21.0 19.5 17.5 16.6 15.3 14.0 12.5 11.5
四国中央市 19.6 20.2 20.7 20.2 18.8 16.9 15.1 13.8 13.2 12.6 11.4
鬼北町 17.4 18.4 19.5 19.5 18.8 16.6 15.6 14.4 13.8 12.3 10.6
大洲市 23.1 22.8 22.7 22.0 20.6 18.5 16.9 15.0 13.5 11.7 10.0
松前町 12.7 12.7 13.8 13.9 14.1 13.8 13.2 12.7 12.1 11.4 10.0
上島町 16.3 15.2 14.5 13.7 12.0 10.2 9.2 9.4 10.1 10.0 9.9
西条市 16.9 16.4 16.4 15.7 14.7 13.6 12.9 12.4 11.6 10.9 9.6
西予市 13.9 13.8 14.0 13.8 13.1 12.3 11.8 11.2 10.3 9.7 9.1
伊予市 13.8 14.0 14.5 15.3 15.2 14.1 13.5 12.8 12.1 10.7 9.1
愛南町 16.1 16.4 16.9 16.4 15.2 13.8 12.8 12.1 11.0 9.5 7.5
伊方町 14.3 16.8 16.5 16.1 14.9 12.8 11.4 10.7 9.9 8.5 6.8
宇和島市 17.3 18.4 18.2 16.7 14.9 13.0 12.0 11.1 10.0 8.3 6.8
松野町 13.3 15.1 17.4 18.3 17.7 15.8 13.6 11.4 9.7 8.0 6.8
内子町 17.2 17.6 18.1 17.5 16.1 14.2 12.7 11.6 10.3 8.6 6.4
松山市 10.0 10.0 10.1 9.9 8.9 8.5 8.6 8.3 7.8 6.8 6.4
新居浜市 16.8 16.2 12.9 11.4 9.1 7.2 6.4 6.8 6.5 6.5 6.0
砥部町 14.2 14.3 13.3 12.1 10.0 8.5 7.3 6.8 5.5 3.8 2.3 
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# png("kouhi02.png",width=640,height=480)
par(mar=c(5,4,4,8),xpd=T)
matplot(dat,type="o",xaxt="n",pch=16,ylab="",main=paste0("実質公債費比率(",都道府県名,"内市町村)"),col=cols,las=1)
axis(side=1, at=1:11, labels=rownames(dat))
legend(par()$usr[2], par()$usr[4], legend=colnames(dat),col=cols,lty=1,pch=16,bty = "n")
par(xpd=F)
abline(h=25,col="yellow")
abline(h=35,col="red")
# dev.off()

千葉県

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都道府県名<-"千葉県"
cols = c(brewer.pal(12, "Paired"),brewer.pal(9, "Set1"),brewer.pal(8, "Dark2"),brewer.pal(8, "Accent"))
#
## 実質公債費比率
dat<-kouhi[kouhi$都道府県名==都道府県名,]
dat<-dat[,-1]
rownames(dat)<-dat$団体名
#
dat<-dat[order(dat$H27,decreasing=T),-1]
kable(dat)
H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
千葉市 23.0 24.8 19.6 20.1 21.1 21.4 20.5 19.5 18.4 18.4 18.0
鋸南町 19.8 20.8 22.2 22.9 23.3 22.5 21.8 20.6 19.9 18.4 16.2
銚子市 14.9 14.5 12.2 13.6 14.5 14.9 14.5 14.6 14.5 14.4 13.9
茂原市 19.0 21.0 18.4 19.3 17.7 17.3 17.7 16.6 14.5 11.2 10.7
鴨川市 17.9 17.3 16.0 15.6 15.2 14.6 13.8 12.6 11.6 10.8 10.5
山武市 12.3 12.5 12.9 14.2 14.9 14.7 14.3 13.8 13.0 11.7 10.3
富津市 15.7 14.1 13.3 12.1 11.6 11.1 10.5 10.0 9.9 9.9 10.0
栄町 16.3 18.0 14.6 14.3 14.1 13.9 14.2 13.5 12.7 11.3 10.0
野田市 14.9 15.2 12.5 11.9 11.2 10.5 9.8 9.4 9.4 9.5 9.3
旭市 16.8 18.5 19.2 18.6 17.7 16.2 14.9 13.2 11.6 9.9 9.0
八街市 10.3 10.3 10.0 11.0 11.7 11.6 11.2 10.8 10.4 9.7 8.8
八千代市 14.1 14.0 8.4 8.8 9.3 10.4 11.1 11.2 10.8 9.8 8.7
大網白里市 NA NA NA NA NA NA NA 11.1 10.2 9.2 8.7
長南町 13.2 15.1 15.2 17.0 16.9 15.8 14.8 13.6 12.3 10.5 8.7
香取市 16.2 15.9 12.6 12.0 11.3 10.6 10.5 10.5 10.0 9.2 8.6
いすみ市 16.4 15.6 14.7 13.9 12.6 11.2 9.8 9.3 8.9 8.5 8.4
勝浦市 14.7 13.7 12.3 12.3 12.2 11.7 10.3 9.3 8.5 8.7 8.2
九十九里町 15.4 16.1 14.6 14.3 13.9 13.9 13.2 12.0 10.4 9.2 8.0
長生村 13.5 13.4 11.9 11.6 10.8 10.0 9.3 8.4 7.6 7.4 7.4
横芝光町 13.1 12.8 11.7 12.5 12.6 12.0 10.3 9.2 8.4 7.9 7.4
一宮町 14.2 14.3 12.7 12.9 12.9 12.1 11.0 10.0 9.1 8.1 7.1
睦沢町 12.9 12.9 11.9 11.9 11.5 10.6 9.9 9.5 9.0 8.2 6.8
南房総市 12.4 12.1 11.9 11.5 11.4 10.4 9.4 8.1 6.8 6.3 6.5
印西市 23.1 23.3 17.9 16.6 16.3 11.7 10.6 9.9 9.2 8.0 6.5
御宿町 12.8 13.0 12.5 12.1 11.3 10.5 9.7 8.7 7.7 7.1 6.4
長柄町 14.6 15.8 14.0 13.8 13.0 11.4 10.3 9.3 8.6 7.5 6.4
君津市 14.7 10.7 6.3 5.4 5.2 5.5 5.7 5.9 6.1 6.4 6.4
市原市 17.1 17.5 12.6 12.9 12.1 11.9 10.2 9.5 8.0 7.2 6.3
東庄町 15.4 14.9 14.6 13.7 13.1 11.5 10.6 9.4 8.4 7.1 6.2
成田市 9.4 8.9 7.8 7.4 7.2 7.0 6.6 6.5 6.2 6.0 6.0
大多喜町 7.7 8.3 8.8 9.2 9.1 9.1 9.0 8.3 7.5 6.5 5.8
館山市 13.3 13.5 8.5 7.5 7.3 7.5 7.7 7.4 7.0 5.9 5.4
匝瑳市 16.0 16.5 16.0 15.4 13.9 11.4 9.5 8.5 7.6 6.2 5.3
柏市 17.0 17.1 12.6 12.4 11.5 10.6 9.6 8.9 7.8 5.9 5.3
習志野市 13.3 13.2 8.8 9.5 8.3 7.9 8.1 8.8 8.9 7.1 5.2
多古町 13.3 12.5 11.5 10.3 8.8 7.8 6.7 6.1 5.5 5.4 5.0
浦安市 12.3 12.7 9.9 9.4 9.2 8.6 8.0 7.2 6.5 5.5 5.0
四街道市 9.9 9.6 5.3 5.2 5.3 5.2 4.7 4.7 4.9 4.9 4.4
芝山町 8.0 9.9 10.3 9.3 8.3 7.2 6.3 5.5 4.7 4.5 4.3
流山市 13.6 12.6 8.7 8.4 7.7 7.3 6.4 5.5 4.7 4.1 4.0
東金市 17.9 20.2 14.9 15.4 15.3 13.6 11.5 8.3 6.0 4.3 3.9
富里市 11.5 11.8 9.6 8.2 7.1 6.0 5.2 4.4 3.6 3.3 3.7
佐倉市 11.3 10.3 8.3 7.6 7.0 6.6 6.3 5.8 5.1 4.1 3.5
酒々井町 13.5 13.6 11.0 9.2 7.6 6.1 4.8 3.6 2.8 2.6 2.4
白子町 11.7 11.9 10.6 9.9 9.2 8.0 6.8 5.4 4.2 2.9 2.2
白井市 20.7 21.4 15.1 14.6 12.4 9.4 5.8 4.4 3.6 2.9 2.0
木更津市 20.0 16.8 11.1 10.6 12.4 12.8 11.4 8.0 4.9 3.0 1.9
我孫子市 10.2 9.0 4.3 4.2 3.9 3.5 3.1 2.4 2.2 1.5 1.6
袖ケ浦市 7.5 5.5 NA NA 3.9 3.4 2.5 2.4 1.8 1.4 1.0
神崎町 19.8 18.3 17.2 16.1 15.2 14.0 12.1 9.4 5.7 2.7 0.9
鎌ケ谷市 16.7 16.1 NA NA 7.8 6.4 5.2 4.1 2.7 1.4 0.5
松戸市 13.8 13.0 7.4 8.2 6.9 5.3 3.9 2.8 1.7 0.8 0.2
市川市 10.4 8.8 3.3 2.8 2.2 2.3 2.0 2.4 1.8 0.7 0.0
船橋市 12.2 11.9 4.4 3.6 2.6 1.6 1.2 0.7 0.3 -0.1 -0.2
大網白里町 10.8 11.8 10.3 11.0 10.8 11.5 11.5 NA NA NA NA
本埜村 19.1 19.4 18.2 18.5 NA NA NA NA NA NA NA
鎌ヶ谷市 NA NA 10.0 9.0 NA NA NA NA NA NA NA
袖ヶ浦市 NA NA 3.9 4.2 NA NA NA NA NA NA NA
印旛村 23.0 23.5 22.7 22.4 NA NA NA NA NA NA NA 
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dat<-head(dat,25)
dat<-t(dat)
#
# png("kouhi03.png",width=640,height=480)
par(mar=c(5,4,4,8),xpd=T)
matplot(dat,type="o",xaxt="n",pch=16,ylab="",main=paste0("実質公債費比率(",都道府県名,"内市町村 ワースト２５)"),col=cols,las=1)
axis(side=1, at=1:11, labels=rownames(dat))
legend(par()$usr[2], par()$usr[4], legend=colnames(dat),col=cols,lty=1,pch=16,bty = "n")
par(xpd=F)
abline(h=25,col="yellow")
abline(h=35,col="red")
# dev.off()

鳥取県

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都道府県名<-"鳥取県"
cols = c(brewer.pal(12, "Paired"),brewer.pal(9, "Set1"),brewer.pal(8, "Dark2"),brewer.pal(8, "Accent"))
#
## 実質公債費比率
dat<-kouhi[kouhi$都道府県名==都道府県名,]
dat<-dat[,-1]
rownames(dat)<-dat$団体名
#
dat<-t(dat[order(dat$H27,decreasing=T),-1])
kable(t(dat))
H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
日野町 22.4 30.2 31.0 30.2 27.0 24.8 22.6 21.1 20.3 19.5 17.7
米子市 16.4 18.4 19.9 20.8 21.1 20.8 20.8 19.8 18.6 16.8 15.2
湯梨浜町 17.9 18.4 18.1 18.4 18.1 17.8 17.2 16.5 16.3 15.5 14.8
境港市 19.8 20.1 18.9 18.7 18.7 17.9 17.2 16.7 16.0 15.1 13.8
岩美町 14.9 14.0 13.9 14.2 13.4 13.1 13.5 14.1 14.5 13.7 13.4
倉吉市 21.1 22.1 20.2 20.8 20.0 19.0 17.7 16.0 14.7 13.6 13.0
北栄町 17.8 18.0 19.7 21.2 22.4 21.6 20.2 18.2 16.4 14.8 13.0
鳥取市 16.8 17.3 17.7 17.8 17.3 16.7 16.0 15.0 14.3 12.9 12.1
琴浦町 16.6 18.5 17.7 17.8 17.0 16.4 15.3 14.3 13.5 12.6 12.0
智頭町 16.0 17.7 19.7 17.6 16.9 14.6 14.0 11.6 11.2 11.4 11.4
江府町 15.6 19.8 21.8 22.8 22.9 21.2 19.6 17.0 15.4 12.7 10.7
三朝町 16.6 21.7 20.5 20.5 19.2 17.1 15.2 13.1 12.2 11.2 10.1
南部町 16.4 17.9 17.2 17.2 16.4 16.2 15.2 13.8 11.9 10.9 10.1
伯耆町 17.3 19.5 21.1 20.1 18.1 15.8 14.6 13.2 11.9 10.8 9.8
日南町 19.9 18.5 17.4 16.6 17.2 15.7 13.7 12.0 11.0 10.0 9.8
大山町 15.0 16.6 16.1 17.5 17.1 17.7 17.1 16.3 13.9 10.8 9.0
八頭町 17.6 17.1 16.6 15.5 14.4 12.5 11.8 10.9 10.6 9.3 8.2
日吉津村 15.2 15.8 16.3 15.6 15.1 13.2 11.6 9.3 7.5 7.1 7.0
若桜町 18.2 20.3 19.5 19.0 17.4 15.1 12.2 10.6 9.3 8.0 6.4 
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# png("kouhi04.png",width=640,height=480)
par(mar=c(5,4,4,8),xpd=T)
matplot(dat,type="o",xaxt="n",pch=16,ylab="",main=paste0("実質公債費比率(",都道府県名,"内市町村)"),col=cols,las=1)
axis(side=1, at=1:11, labels=rownames(dat))
legend(par()$usr[2], par()$usr[4], legend=colnames(dat),col=cols,lty=1,pch=16,bty = "n")
par(xpd=F)
abline(h=25,col="yellow")
abline(h=35,col="red")
# dev.off()

原発立地市町村の財政状況

(参考)
原発立地市町村の財政状況

検索するキーが２つ（都道府県名 と 団体名）
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nuc <-data.frame(
原発名=c("泊","東通","女川","女川","福島第一","福島第一","福島第二","福島第二","東海第二","柏崎刈羽","柏崎刈羽",
	"浜岡","志賀","敦賀","美浜","高浜","大飯","島根","伊方","玄海","川内") ,
都道府県名=c("北海道","青森県","宮城県","宮城県","福島県","福島県","福島県","福島県","茨城県","新潟県","新潟県",
	"静岡県","石川県","福井県","福井県","福井県","福井県","島根県","愛媛県","佐賀県","鹿児島県") ,
団体名=c("泊村","東通村","女川町","石巻市","双葉町","大熊町","富岡町","楢葉町","東海村","柏崎市","刈羽村",
	"御前崎市","志賀町","敦賀市","美浜町","高浜町","おおい町","松江市","伊方町","玄海町","薩摩川内市") )
#
nuclear<-merge(x=nuc,y=kouhi,by=c("都道府県名","団体名"),all=F)
#
kable(nuclear)
都道府県名 団体名 原発名 H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
愛媛県 伊方町 伊方 14.3 16.8 16.5 16.1 14.9 12.8 11.4 10.7 9.9 8.5 6.8
茨城県 東海村 東海第二 8.4 7.4 4.2 3.7 3.0 2.5 2.5 1.8 2.2 2.3 3.4
宮城県 女川町 女川 2.8 3.5 3.9 4.1 4.1 4.0 4.5 5.2 6.0 5.6 4.9
宮城県 石巻市 女川 16.5 16.2 14.6 14.3 14.3 14.9 13.7 13.9 15.0 15.9 15.2
佐賀県 玄海町 玄海 1.0 4.2 3.7 3.5 2.4 2.3 2.4 3.3 2.9 2.5 3.7
鹿児島県 薩摩川内市 川内 13.8 14.3 13.6 12.4 11.0 10.1 10.1 9.7 9.7 9.8 10.3
新潟県 刈羽村 柏崎刈羽 4.4 3.8 2.6 2.0 1.3 0.3 -0.7 -1.1 -1.8 -2.4 -2.9
新潟県 柏崎市 柏崎刈羽 20.7 22.2 22.0 21.9 21.9 22.0 20.0 19.0 17.7 15.6 14.7
青森県 東通村 東通 24.6 24.1 21.4 18.6 20.4 20.2 20.7 19.7 20.2 21.3 22.0
静岡県 御前崎市 浜岡 7.3 6.4 6.0 5.2 5.0 4.8 4.3 3.6 2.6 1.7 0.7
石川県 志賀町 志賀 15.5 15.6 14.6 13.6 12.7 13.1 13.6 14.2 14.3 13.9 12.7
島根県 松江市 島根 21.7 23.7 20.9 19.3 18.0 17.7 18.1 18.4 17.6 16.7 15.4
福井県 おおい町 大飯 2.1 4.1 6.8 7.9 8.2 7.4 5.8 4.3 3.3 2.4 1.8
福井県 高浜町 高浜 13.2 14.0 13.5 13.2 13.0 12.6 12.3 11.9 11.0 9.5 8.7
福井県 敦賀市 敦賀 12.6 13.7 10.8 10.2 9.2 8.8 9.4 9.9 9.9 9.4 8.3
福井県 美浜町 美浜 13.1 15.2 15.9 16.5 16.4 15.3 14.4 13.3 12.8 11.7 10.8
福島県 双葉町 福島第一 27.3 30.0 30.1 29.4 26.4 23.7 20.9 18.9 17.1 14.8 12.6
福島県 大熊町 福島第一 5.3 4.9 3.9 1.8 0.8 -0.3 -0.9 -1.5 -1.5 -2.2 -2.3
福島県 楢葉町 福島第二 15.9 15.0 11.0 11.0 11.6 10.5 9.0 7.4 6.4 5.9 5.4
福島県 富岡町 福島第二 19.8 19.0 17.9 17.3 17.1 15.7 13.6 12.0 9.9 7.9 6.2
北海道 泊村 泊 12.4 10.3 9.2 9.0 8.6 6.7 5.1 3.9 3.4 2.8 1.9

実質公債費比率がマイナス : 借金の返済に充てられる地方交付税額が元利償還金額などを上回っている

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dat<-nuclear[,-3]
rownames(dat)<-paste(dat$都道府県名,dat$団体名)
#
dat<-dat[order(dat$H27,decreasing=T),-c(1,2)]
kable(dat)
H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27
青森県 東通村 24.6 24.1 21.4 18.6 20.4 20.2 20.7 19.7 20.2 21.3 22.0
島根県 松江市 21.7 23.7 20.9 19.3 18.0 17.7 18.1 18.4 17.6 16.7 15.4
宮城県 石巻市 16.5 16.2 14.6 14.3 14.3 14.9 13.7 13.9 15.0 15.9 15.2
新潟県 柏崎市 20.7 22.2 22.0 21.9 21.9 22.0 20.0 19.0 17.7 15.6 14.7
石川県 志賀町 15.5 15.6 14.6 13.6 12.7 13.1 13.6 14.2 14.3 13.9 12.7
福島県 双葉町 27.3 30.0 30.1 29.4 26.4 23.7 20.9 18.9 17.1 14.8 12.6
福井県 美浜町 13.1 15.2 15.9 16.5 16.4 15.3 14.4 13.3 12.8 11.7 10.8
鹿児島県 薩摩川内市 13.8 14.3 13.6 12.4 11.0 10.1 10.1 9.7 9.7 9.8 10.3
福井県 高浜町 13.2 14.0 13.5 13.2 13.0 12.6 12.3 11.9 11.0 9.5 8.7
福井県 敦賀市 12.6 13.7 10.8 10.2 9.2 8.8 9.4 9.9 9.9 9.4 8.3
愛媛県 伊方町 14.3 16.8 16.5 16.1 14.9 12.8 11.4 10.7 9.9 8.5 6.8
福島県 富岡町 19.8 19.0 17.9 17.3 17.1 15.7 13.6 12.0 9.9 7.9 6.2
福島県 楢葉町 15.9 15.0 11.0 11.0 11.6 10.5 9.0 7.4 6.4 5.9 5.4
宮城県 女川町 2.8 3.5 3.9 4.1 4.1 4.0 4.5 5.2 6.0 5.6 4.9
佐賀県 玄海町 1.0 4.2 3.7 3.5 2.4 2.3 2.4 3.3 2.9 2.5 3.7
茨城県 東海村 8.4 7.4 4.2 3.7 3.0 2.5 2.5 1.8 2.2 2.3 3.4
北海道 泊村 12.4 10.3 9.2 9.0 8.6 6.7 5.1 3.9 3.4 2.8 1.9
福井県 おおい町 2.1 4.1 6.8 7.9 8.2 7.4 5.8 4.3 3.3 2.4 1.8
静岡県 御前崎市 7.3 6.4 6.0 5.2 5.0 4.8 4.3 3.6 2.6 1.7 0.7
福島県 大熊町 5.3 4.9 3.9 1.8 0.8 -0.3 -0.9 -1.5 -1.5 -2.2 -2.3
新潟県 刈羽村 4.4 3.8 2.6 2.0 1.3 0.3 -0.7 -1.1 -1.8 -2.4 -2.9 
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cols = c(brewer.pal(12, "Paired"),brewer.pal(9, "Set1"),brewer.pal(8, "Dark2"),brewer.pal(8, "Accent"))
# png("kouhi05.png",width=640,height=480)
par(mar=c(5,4,4,12),xpd=T)
matplot(t(dat),type="o",xaxt="n",pch=16,ylab="",main="実質公債費比率(原発立地市町村)",col=cols)
axis(side=1, at=1:11, labels=colnames(dat))
legend(par()$usr[2], par()$usr[4], legend=rownames(dat),col=cols,lty=1,pch=16,bty="n")
par(xpd=F)
# dev.off()