Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
はコンセンサス予測が、推計に用いる際には注意が必要であるが、予測目的には依然有用であると考えている。効率性については、帰無仮説が3つの短期予測を除く全てのケースで棄却され、個々の予測者における結果と一致する。このように、少なくとも短期予測では、コンセンサス予測は Pesaran and Weale (2006) が定義する平均的な形の合理的期待 (average form of REH) の要件を満たしそうである $ ^{15} $ 。

## 5 今後の課題

### 5.1 リアル・タイム・データ分析

ここまで実績値は一つしかないと暗黙のうちに仮定して議論してきたが、実はこれは正しくない。先に述べたように、四半期 GDP の一次速報は、各四半期終了後 1 ヶ月半経ってから公表される。この数値は更に 1 ヶ月後の 2 次速報において改訂され、翌年 12 月には、年ベースで明らかになるデータによって再度改訂される。その上、新たな四半期速報が公表される毎に季節調整がかけ直しとなり、これも決して無視できない大きさの変化をもたらす。

前節における分析は、予測者が一次速報値の正確な値を当てようとしていることを暗黙の仮定としている。我々自身の経験や見聞きする事例から考えるに、予測者の行動への第一次接近としてこの仮定はもっともらしいと言える。しかし、一次速報値にその後加わる改訂は、無視できないほど大きいのも事実である。河越 (2007b) によれば、一次速報値から直近値への改訂に関する MAE (Mean Absolute Error) は 2% ポイント超(季節調整済前期比年率) となり、2.5% という平均成長率とほぼ同じくらいである(表 5-1 参照)。この改訂の大きさは OECD 諸国の中ではほぼ中央値に等しいが、G7 諸国では最大である $ ^{16} $ 。

こうした大きな事後改訂により、2007年度の予測者のパフォーマンス評価は大変難しくなった。一次速報値では高い数値が次々に出たものの、改訂で大きく下方修正された結果、楽観的な予測をしていた人は四半期予測では高位に、年度予測では下位にランキングされた。この楽観的な予測者は果たして成績優秀といえるのであろうか。

まず始めに改訂の性質について理解する必要がある。河越(2007b)では、Mankiw and Shapiro (1986) $ ^{17} $ に従って、事後改訂は“noise”なのか“news”なのかを検討している。(5)式を修正した次式が用いられる。

$$ R_{t}^{i1}=\beta_{0}+\beta_{1}y_{t}^{1E}+\beta_{2}Z_{t}+\nu_{t} $$

ただし $ R_{t}^{il} $ は、一次推計値 $ y_{t}^{1E} $ から i 回目の推計値 $ y_{t}^{iE} $ への改定幅である。ここでは、1 次速
報値から2次速報値への改訂 $ R_{t}^{21} $ 、一次速報値から最終的な値（すなわち直近の公表値）への改訂 $ R_{t}^{F1} $ という二つの改訂に注目する。もし帰無仮説 $ \beta_{1}=0 $ が対立仮説 $ \beta<0 $ に対して乗却されるなら、改訂が予見可能であり、本来事前に排除されるべきものが残っているという見方、改訂はノイズだという「ノイズ・ビュー」が支持される。もし乗却されなければ、改訂は予見不可能で、新しい情報を含んでいるとする見方、「ニュース・ビュー」が成立する。不偏性と効率性の検定についても第4節と同様に適用できることに注意しよう。

表 5-1 実質 GDP 成長率一次速報値の改訂

$ R^{21}_{t} $	$ R^{F1}_{t} $	reference
$ y^{1E}_{t} $	$ y^{2E}_{t} $	$ y^{FE}_{t} $
Mean	0.275	0.054	2.483	2.758	2.537
STD	0.883	2.873	2.156	2.029	2.549
MAE	0.708	2.144
RMSE	0.900	2.788

(source) 河越 (2007b)

ほとんどの場合、「ノイズ・ビュー」が成立することが表5-2で示されている。さらに、不偏性や効率性の仮説も棄却されている。この結果から、予測者は改訂をどのように解釈し、各人の予測を更新する際に役立てているのかという興味深い問が生じる。彼らは入ってくる情報を本当に信じて予測を変更するのだろうか、それとも改訂を割り引いて考えて前の予測に固執するのか。更なる検討が必要である。

表 5-2 ノイズかニュースか

dependent variable	const	y1e t	other variables	R2	adj-R2
est.	std	est.	std
R21t	0.625	0.303 *	-0.141	0.059 **	seasonal dummy	0.440	0.253
0.937	0.320 **	-0.152	0.055 **
2.030	0.878 **	-0.171	0.074 **	a dummy and financial variables	0.500	0.333
RFlt	1.765	0.956 *	-0.689	0.294 **	seasonal dummy	0.267	0.060
1.616	1.778	-0.604	0.345 *	0.267	0.079
4.904	2.654 *	-0.892	0.294 **	a dummy and financial variables	0.449	0.322

(Note) $ ^{*} $ : significant at 10 per cent; $ ^{**} $ : significant at 5 per cent.

(source) 河越 (2007b)

### 5.2 予測値の主観的な分布

河越(2007a)では、2004、2005年度の期間の各月において、個々の予測者から提出された予測値の分布と、それに対応する実績値について分析し、実質GDP成長率の実績値が予測値の分布からみると「はずれ値」になりがちであることを見つけた。すなわち、予測者全員が同じ（しかも大きな）過ちを犯す傾向にある。ここで、個々の予測者が同質的であると
いう仮説が棄却されないことを思い出そう。

この結果は、我々が２つの研究に取り組むきっかけとなった。一つは、コンセンサステ測についてどの程度の不確実性があるかを示すということであり、もう一つは、非専門家に予測に参加してもらって予測に用いる情報集合にもっと異質なものを取り込むことにより、予測精度を向上させることが可能かどうか、ということである。ここでは前者について説明し、次節で２つめの論点を検討しよう。

個々の予測値がどのようにばらついているかを、例えば標準偏差などで計測しても、それは予測値の集合が全体として持っている不確実性を表していないことは、よく知られている (Zarnowitz and Lambros, 1987)。河越(2007a)が示したことは、予測値の全体としての不確実性を適確に考慮すれば、一見、個々の予測値からかけ離れたところにある実績値も十分想定の範囲内として説明できるということである。

ここで $ k(y_{t}-f_{it};h) $ を予測者 i が点予測 $ f_{it} $ について考えている不確実性だとしよう $ ^{18} $ 。 k はカーネル関数と呼ばれる確率密度関数であり、標準偏差 h の正規分布であると仮定する。このパラメータ h は点予測に関する不確実性を表すとともに、予測値全体の分布の滑らかさを制御するものである。実績値のカーネル推定量は、n 人の予測者の分布から以下のように示すことができる。

$$ \hat{g}\big(y_{t}\big)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}k\big(y_{t}-f_{it};h\big) $$

ノン・パラメトリックな手法を用いると、MISE (Mean Integrated Squared Error) すなわち $ E\left\{\int\left[\hat{g}(y)-g(y)\right]^{2}dy\right\} $ を最小化する h は以下に示される式に従って、 $ h^{*}=0.24\% $ と計算される $ ^{19} $ 。もう一つの方法は、 $ y_{t} $ の自己回帰モデルを推計して得られる標準誤差を、予測期間の長さを調整した上で式 (7) の h として使うというもので、この場合は $ h^{**}=1.28\% $ となる。

$$ \boldsymbol{h}^{*}=\left(\frac{4}{3n}\right)^{1/5}\overline{\sigma} $$

$$ \overline{\sigma}=median\big(\big|f_{it}-median\big(f_{it}\big)\big|\big)/0.6745. $$

この２つの方法で求めたものが、図５-１の実線と点線で示した分布である。実現値は、実線の分布から見ると予想外に低い値に見えるが、点線の分布からみると十分予測される範囲内と言えよう。この二つの分布が大きく異なることによって、どうしてこれほど多くの実績値が予測値のかたまりからかけ離れた「はずれ値」に見えるのかが説明できる。すなわち、個々の予測同士の差に比べて、個々の予測値についての不確実性が大きいというこ
とがこの原因なのである。

図 5-1 個々の予測者による予測の不確実性と実際の値

この結果からわかることは、コンセンサス予測についての不確実性を明示的に示すことが必要だということだ。そうしないと、コンセンサス予測のユーザーはその不確実性を過小に考えてしまう恐れがある。本稿の著者2名が委員を務めるESPF企画調査委員会では、フィラデルフィア連銀のSPFや、英国中央銀行のInflation Reportにある外部の予測者サーベイ(external forecaster survey)を検討し、予測者に実質GDPの成長率とCPI上昇率の年度予測値について主観的な分布を毎月尋ねることにした。この結果は2008年6月から公表されている。

### 5.3 非専門家による予測

予測の同質性を克服する簡単な方法は、予測専門家以外のいろいろな人に同じ質問をすることだが、実際のところ道行く人々に対して行うことは難しいだろう。「大衆の叡智」(Surowiecki, 2004) の主張が正しければ、一般の人向けのサーベイ調査でもうまく設計すれば、専門家を上回る成績を収める可能性がある $ ^{20} $ 。ただし、一般の人に尋ねれば必ずまく
いくというものでもなさそうである。図5-2は内閣府「消費動向調査」から計算した12ヶ月先のインフレ期待と、それに対応する実績値を示している。一見しただけで、バイアスが──とりわけデフレ期においては──ありそうであり、かつ、インフレ期待は彼らが直面する足元の動向によって大きく影響を受けていることが分かる。

図 5–2 期待 CPI 上昇率：消費動向調査

(Source) 飯塚・河越 (2010)

飯塚・河越 (2010) では、予測を専門としないエコノミストから有益な情報を得られるかを検討した。景気循環学会 (JABCS, Japan Association of Business Cycle Studies) の会員に対して、簡略化した ESPF の質問票に答えてもらい、ESPF の回答と比較を行った。会員の 3 分の 2 は何らかの予測の経験を持つ人ではあったが $ ^{21} $ 、「非専門家」と呼ぶことにしよう。

非専門家の予測は、たいていの場合において、専門家のものと異なっている。Kolmogorov-Smirnov 検定によると、両者の累積分布関数は2ケースを除いて有意に異なっている。興味深いことに、専門家が勝つとは限らず、非専門家コンセンサスは、17回中7回で専門家コンセンサスを上回る成績となった。

ESPF は (四半期の) CPI 上昇率予測では非専門家の予測よりも良い成績であった。四半期の CPI 上昇率については、月々の実績値が毎月公表され $ ^{22} $ 、この分析に当然のことながら専門家は非専門家よりも多くのエネルギーを費やしている。この結果、専門家の成績の方が、とりわけ短期の予測についてはよいのであるが、それでも不確実性の大きい年度予測値に
なると非専門家の予測の方が成績がよい。実質 GDP 成長率については、各種月次指標との関係はきわめて複雑であり不確実性が大きい。非専門家は 9 回中 5 回で専門家を上回る成績を残した。このように大きな不確実性が残っている場合には、専門家の情報に非専門家の情報を併せることで、コンセンサス予測のパフォーマンスを改善することができるかもしれない。

表 5-3 専門家と非専門家の予測の比較

forecast	average	standard deviation	CDF test
t	t-j	ESPF	JABCS	test	ESPF	JABCS
実質 GDP 成長率
2007Q4 (3.7)	Dec. 2007	1.02	1.19	1.00	1.46
Jan. 2008	1.01	1.03	0.92	1.59
Feb. 2009	1.36	0.89	*	0.60	1.45	**
2008Q1 (3.3)	Dec. 2007	2.05	0.93	**	1.04	1.15	**
Jan. 2008	2.10	0.99	**	0.96	1.10	**
Feb. 2009	1.65	0.70	**	0.84	0.94	**
FY 2008 (-3.5)	Dec. 2007	1.98	1.35	**	0.33	0.78	**
Jan. 2008	1.92	1.49	**	0.32	0.73	**
Feb. 2009	1.74	1.23	**	0.35	0.77	**
CPI 上昇率
2007Q4 (0.5)	Dec. 2007	0.16	0.07	**	0.11	0.23	**
Jan. 2008	0.27	0.16	**	0.11	0.24	**
2008Q1 (1.0)	Dec. 2007	0.37	0.19	**	0.14	0.36	**
Jan. 2008	0.48	0.29	**	0.14	0.30	**
Feb. 2009	0.76	0.75	0.21	0.35
FY 2008 (1.2)	Dec. 2007	0.37	0.32	0.18	0.47	**
Jan. 2008	0.39	0.40	0.13	0.48	**
Feb. 2009	0.51	0.79	**	0.13	0.57	**

Note: $ ^{*} $ : significant at 10 per cent; $ ^{**} $ : significant at 5 per cent.

Figures in parentheses are actual values.

(source) 飯塚・河越 (2010)

さらに広く一般の人の情報を活用する手法として、予測市場 (prediction markets) が考えられる。プレディクション株式会社の協力の下、2008年度の委託研究チームのメンバーが「エコノミストに挑戦！」というゲームをウェッブ上で運営した。参加者は手持ちのポイントを賭け、正しく予測すればポイントを得られるという仕組みであり、成績優秀者には商品が与えられる。参加者の予測は予想通り大きくばらつくが、そこから計算される平均値は、実験の対象とした3回のうち2回においてESPFよりも実績値に近かった $ ^{23} $ 。今回の
実験の詳細は Yamaguchi and Tomioka (2009) に述べられているが、こうしたアプローチの有効性を評価するには、更なる実験が必要である。

### 5.4 リーマン・ショック以降の最近の動向

ESPF の長所は、結果が毎月公表されるということである。この点は 2008 年 9 月のリーマン・ショック以来、急激な変化が起きている現在の経済状況下においては、非常に貴重である。2008 年第 4 四半期の成長率 (季節調整済前期比年率) に関するコンセンサス予測は、ショック前の 8 月では 1.1% であったが、11 月には -0.6% とマイナスに修正され、2009 年の 1 月 -5.1%、2 月 -10.6% と更に低下している。そして、実際の値 (一次速報) は -12.7% であった。

測値の下方修正は非常に大きいが、点予測をたどることは (毎月というわけにはいかなくとも) 他の情報ソースにおいても可能かもしれない。ESPF の強みは、年度成長率の平均的な確率分布の月次の推移を示していることである。景気の急激な落ち込みは避けられないとしても、その落ち込みの大きさの不確実性について、貴重な情報源となっている。なお、個々の予測者の行動も興味深い点であり、このような平均確率に隠れた動きについても今後の研究課題である。

図 5-3 主観的分布の変化

(source) ESPF
## 6 結び

ESPF が始まって 4 年間になる。ESPF のコンセンサス予測は、経済予測のいわば「アンカー」としての役割を果たしている。本稿では、ESRI の支援の下で行われた 3 年間の研究プログラムの主な結果を振り返った。コンセンサス予測の成績は、個々の予測者の成績と比べて良好なものだった。これは、米国の経験とも整合的である。実質 GDP 成長率のコンセンサス予測について、短い予測期間においては、Pesaran and Weale (2006) で定義される平均的な姿としての合理的期待形成と整合的であることがわかった。しかし、よく知られているように、この結果は個々の予測者には当てはまらない。不偏性や効率性を個々の予測者について検討すると、ほとんどの場合棄却される。

まだ研究すべき多くの分野がある。実質 GDP 成長率については、データの改訂は無視できないほど大きい。データの改訂がどのように個々の予測者の予測値の更新に影響するのかは、今後の研究課題である。もう 1 つの興味深い課題は、予測の不確実性である。個々の予測者が提出する予測値のばらつきからコンセンサス予測の不確実性を類推すると、それは不確実性を過小評価することになりかねない。このことから、2008 年の 6 月に点予測の主観的分布も予測者に尋ねる新しい質問を導入した。また、予測専門家と非専門家の経済予測がどのように違うのかという新しい研究を始める動機になった。成長率に関する主観的な分布を月次で示すことは、現在の不確実性の高い状況でどのようなリスクが存在し、また変化していくのかを分析するのに、大変有効であると言える。ESPF のデータが今後も広く用いられ期待形成に新たな光を照らすものとなることを期待している。

## 参考文献

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## 第3章 外国人犯罪者の実態

## 第1節 調査の概要

法務総合研究所では，最近の外国人犯罪者の実態や特性等を明らかにし，その再犯防止及び社会復帰を含む外国人犯罪者に対する効果的な対策の検討に役立てるため，外国人受刑者の特別調査を実施した。

調査対象者は，平成23年における入所受刑者のうち，特別永住者を除く外国籍等（無国籍の者を含む。）の者全てに当たる671人（男子549人，女子122人）である。

調査・分析方法は，まず，判決書，法務省入国管理局及び法務省大臣官房司法法制部の資料に基づき，調査対象者の属性，判決で認定された犯罪事実（以下この章において「本件犯行」という。）及びその罪名，犯行場所，共犯関係等の内容，犯行時の職業，前科の有無・内容，出入国及び在留状況等を調査した。調査対象者のうち，本件犯行の処断罪名（以下この章において「主たる罪名」といい，処断罪名に係る最も犯情の重い犯罪事実を以下この章において「主たる犯行」という。）が窃盗又は強盗の者（263人。うち男子218人，女子45人）については，これらの調査に加え，刑事確定記録及び刑事施設における被収容者身分帳簿等の記録に基づき，犯行動機，手口等の本件犯行の詳細な内容，公判における認否，上訴等の刑事手続の状況，我が国における生活状況，日本語能力，出所状況等を，主たる罪名が薬物犯（覚せい剤取締法違反，麻薬取締法違反，大麻取締法違反，麻薬特例法違反及びあへん法違反）の者（以下この章において「薬物事犯者」という。）については，判決書等に基づき，公判における認否及び上訴の状況をそれぞれ調査した。また，調査対象者の調査結果については，必要に応じ，法務省大臣官房司法法制部の資料に基づき，平成23年に入所した日本人受刑者（以下この章において「日本人受刑者」という。）2万4,363人（男子2万2,304人，女子2,059人）との比較も行った。

調査対象者の主たる罪名別及び国籍等別の人員を示すと、3-1表のとおりである。
## 3 −1 表 調査対象者の主たる罪名・国籍別人員

① 主たる罪名別

類型	罪名	調查対象者
総数	671	(100.0)
凶悪犯	殺放	人火	14	(2.1)
強盜	強強強	盜	27	(4.0)
強盜	20	(3.0)
強盜	3	(0.4)
財産犯	窃詐恐橫	盜欺喝任	213	(31.7)
19	(2.8)
-
-
薬物犯	覚麻大麻あ	傾	195	(29.1)
18	(2.7)
10	(1.5)
5	(0.7)
1	(0.1)
粗暴犯	傷暴骨公暴力	害致行迫害	23	(3.4)
4	(0.6)
-
-
2	(0.3)
1	(0.1)
入管法	入管	法	42	(6.3)
交通犯	危險自動道路	駆駆駆駆	2	(0.3)
6	(0.9)
16	(2.4)
性犯	強強強制	同致死傷	3	(0.4)
6	(0.9)
その他	盜住通頑	等関係	6	(0.9)
3	(0.4)
1	(0.1)
15	(2.2)
1	(0.1)
1	(0.1)
1	(0.1)
1	(0.1)
② 国籍等別

国籍等	外国人受刑者全体	窃盗・強盗事犯者
総	数	671	(100.0)	263	(100.0)
アジア	450	(67.1)	195	(74.1)
韓国・朝鮮	49	(7.3)	15	(5.7)
中	233	(34.7)	123	(46.8)
イスラエル	2	(0.3)	-
イラ	40	(6.0)	-
インドネシア	1	(0.1)	1	(0.4)
カンボジア	1	(0.1)	1	(0.4)
シンガポール	3	(0.4)	-
スリランカ	5	(0.7)	2	(0.8)
タ	12	(1.8)	1	(0.4)
トルコ	3	(0.4)	1	(0.4)
ネパール	3	(0.4)	-
パキスタン	4	(0.6)	1	(0.4)
パングラディッシュ	1	(0.1)	-
フィリピン	29	(4.3)	8	(3.0)
ベトナム	61	(9.1)	42	(16.0)
マレシア	1	(0.1)	-
ラオス	1	(0.1)	-
その他アジア	1	(0.1)	-
ヨーロッパ	46	(6.9)	3	(1.1)
英	10	(1.5)	-
オーストリア	1	(0.1)	-
オラ	3	(0.4)	1	(0.4)
スウェーデン	2	(0.3)	-
スペイ	2	(0.3)	-
デンマーク	2	(0.3)	-
ドイツ	6	(0.9)	-
ハンガリ	1	(0.1)	-
ベルギー	1	(0.1)	-
ポーランド	1	(0.1)	-
ポルトガル	3	(0.4)	-
ルーマニア	3	(0.4)	1	(0.4)
ロシア	5	(0.7)	1	(0.4)
その他ヨーロッパ	6	(0.9)	-
北アメリカ	30	(4.5)	3	(1.1)
米	10	(1.5)	2	(0.8)
カナダ	2	(0.3)	-
キー	1	(0.1)	1	(0.4)
メキシコ	14	(2.1)	-
その他北アメリカ	3	(0.4)	-
南アメリカ	116	(17.3)	61	(23.2)
アルゼンチン	2	(0.3)	1	(0.4)
コロンビア	8	(1.2)	5	(1.9)
ブラジル	69	(10.3)	40	(15.2)
ペル	26	(3.9)	12	(4.6)
その他南アメリカ	11	(1.6)	3	(1.1)
アフリカ	27	(4.0)	1	(0.4)
アルジェリア	1	(0.1)	-
ナイジェリア	16	(2.4)	1	(0.4)
その他アフリカ	10	(1.5)	-
オセアニ	1	(0.1)	-
ニュージーランド	1	(0.1)	-
無	1	(0.1)	-

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 「横領」は，遺失物等横領を含む。

3 （　）内は，構成比である。
## 第2節 外国人受刑者全体

この節においては、調査対象者全体（671人）の特性を分析する。

## 1 属性

## （1） 国籍等

調査対象者の国籍等の構成比を男女別に見ると，3-2-1-1図のとおりである。男女共に，中国の占める比率が最も高い。また，国籍等について，人数の多い順から7か国とそれら以外の国籍等に統合して$\chi^{2}$検定を行ったところ，有意差が認められ，男子は，女子と比べてブラジル及びイランの比率が高く，女子は，男子と比べて韓国・朝鮮及びフィリピンの比率が高い$(\chi^{2}=49.849,\mathrm{df}=7,\mathrm{p}<0.01)$なお，F指標入所受刑者の国籍等別構成比は，1-3-1-2図参照)。

3-2-1-1 図 国籍等別構成比(男女別)

注 1 法務総合研究所の調査による。

２「その他」は、無国籍を含む。

## （2） 年齡

3-2-1-2 図は，調査対象者の年齢層別構成比を，国籍等別（人員の多い順から5か国等。特に断らない限り，以下この節において同じ。），男女別で見るとともに，日本人受刑者との対比で見たものである。調査対象者について，国籍等別に見ると，中国及びブラジルは他の国籍等と比べて20歳代の比率が高く，韓国・朝鮮は50歳以上の比率が高く，イランは40歳代の比率が高い。また，男女別に見ると，男子は20歳代の比率が女子より明らかに高く，女子は40歳代以降の全年齢層の比率が男子より高い。さらに，調査対象者は，日本人受刑者と比べて20歳代の比率が高く50歳以上の比率はかなり低い。
3-2-1-2 図 年齢層別構成比(主な国籍等別・男女別・日本人受刑者との対比)

## ① 主な国籍等別

## ② 男女別

## ③ 日本人受刑者との対比

注 1 法務総合研究所の調査及び法務省大臣官房司法法制部の資料による。

2 ①②はモンテカルロ法による。

①について，m=10,000，99%有意確率，p<0.01，②について，m=10,000，99%有意確率，p<0.01，③について， $ \chi^{2}=291.042,\ df=5,\ p<0.01 $

3 入所時の年齢による。ただし，不定期刑の受刑者については，判決時の年齢による。

４　（）内は，実人員である。

## （3） 在留資格等

以下本章においては，調査対象者の在留資格等のうち主なものを，必要に応じ，次のような類型に分けて分析する。

・居住資格：永住者，定住者，日本人の配偶者等，永住者の配偶者等

· 就劳资格：芸術，投資・経営，技術，人文知識・国際業務，技能，技能実習
・非就労資格：留学（就学を含む。以下この節において同じ。），研修，家族滞在，短期滞在

・不法滞在：不法残留，不法入国

また，就労資格と非就労資格を合わせて活動資格とし，特定活動は，必要に応じ，これらと別個に取り扱う。

## ア 新規入国時の在留資格等

3-2-1-3 図は，調査対象者について，本件犯行に先立つ新規入国時の在留資格等を見るとともに，その男女別構成比を見たものである。短期滞在が全体の約3分の1を占めて最も多く，次いで，定住者，不法入国，留学の順である。男女別に見ると，男子は，女子と比べ，留学，定住者の比率が高く，日本人の配偶者等の比率が低い。

3-2-1-3 図 新規入国時の在留資格等

① 総数

区 分	在 留 資 格 等	人 員
総 数	671 (100.0)
居住資格	定 住 者	124 (18.5)
日 本 人 の 配 偶 者 等	57 (8.5)
永 住 者 の 配 偶 者 等	9 (1.3)
就労資格	芸 術	1 (0.1)
投 資 · 経 営	1 (0.1)
技 術	1 (0.1)
人 文 知 識 · 国 際 業 務	2 (0.3)
技 能	5 (0.7)
非就労資格	留 学	79 (11.8)
研 修	11 (1.6)
家 族 滞 在	4 (0.6)
短 期 滞 在	222 (33.1)
不法滞在	不 法 入 国	122 (18.2)
その他	一 時 庇 護	12 (1.8)
寄 港 地 上 陸	2 (0.3)
在 日 米 軍 関 係 者	1 (0.1)
日 本 出 生 者	17 (2.5)
不 詳	1 (0.1)
注 1 法務総合研究所の調査による。

2 ②について，モンテカルロ法による。m=10,000，99%有意確率，p<0.01

3 ①の（）内は，構成比である。

2の「その他」は，一時庇護の者，寄港地上陸の者，在日米軍関係者，日本出生者及び不詳の者である。

## イ 主たる犯行時の在留資格等

3-2-1-4 図は，調査対象者の主たる犯行時（主たる犯行の犯行時点をいう。以下この章において同じ。）の在留資格等を見るとともに，その男女別構成比を見たものである。定住者が最も多く，次いで，不法残留，不法入国，永住者と短期滞在の順である。居住資格が45.0％と半数近くを占めており，それよりは少ないものの，不法滞在の者が約3分の1を占めている。男女別に見ると，男子は，女子と比べて留学及び不法残留の比率が高く，女子は，男子と比べて永住者及び日本人の配偶者等の比率が高い。
3-2-1-4 図 主たる犯行時の在留資格等

① 総数

区分	在留資格等	人員
総数	671 (100.0)
居住資格	永住者	93 (13.9)
定住者	117 (17.4)
日本人の配偶者等	77 (11.5)
永住者の配偶者等	15 (2.2)
就労資格	投資・経営	7 (1.0)
人文知識・国際業務	6 (0.9)
技能	4 (0.6)
技能	2 (0.3)
非就労資格	留短期滞在	33 (4.9)
93 (13.9)
不法滞在	不法残留	115 (17.1)
不法入国	100 (14.9)
その他	特定活動	3 (0.4)
在日米軍関係者	1 (0.1)
不詳	5 (0.7)

② 男女別

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 ②について, $ \chi^{2}=51.690 $ , df=9, p<0.01

3 ①の（）内は，構成比である。

4 ②の「その他」は，特定活動の者，在日米軍関係者及び不詳の者である。

調査対象者の主たる犯行時の在留資格等別構成比を，国籍等別に見ると，3-2-1-5図のとおりである。ブラジル及びベトナムは他の国籍等と比べて定住者の比率が高く，中国は留学の比
率が高く，韓国・朝鮮及びイランは不法入国の比率が高い。

これら以外の国籍等の者に関する明らかな特徴としては，ヨーロッパ（計46人）及び北アメリカ（計30人）の者について，短期滞在がそれぞれ31人（67.4%），21人（70.0%）と大部分を占めていることが挙げられる。

3−2−1−5 図 主たる犯行時の在留資格等別構成比(主な国籍等別)

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 モンテカルロ法による。m=10,000, 99%有意確率, p<0.01

3 「その他」は，特定活動の者，在日米軍関係者及び不詳の者である。

４　（）内は，実人員である。

調査対象者のうち，主たる犯行時に不法残留であった者115人について，新規入国時の在留資格等別構成比を見ると，3-2-1-6図のとおりである。

短期滞在及び留学（各 29.6%）が最も高く，次いで，定住者（16.5%），日本人の配偶者等及び研修（各 7.0%）の順であった。

また，調査対象者の中では，新規入国時に留学及び研修の在留資格であった者に，主たる犯行時に不法残留となった比率が高く，新規入国時に留学であった79人中34人（43.0%），新規入国時に研修であった11人中8人（72.7%）が不法残留し，犯行に至っている。もっとも，これは受刑者である調査対象者の中での内訳にすぎないため，留学又は研修の在留資格で新規入国し，それぞれの資格で我が国に在留する者一般の中で不法残留に陥り，更なる犯罪に及ぶ
者が多いということを意味しない。

3-2-1-6 図 不法残留の者の新規入国時の在留資格等別構成比

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 「その他」は，一時庇護の者，寄港地上陸の者及び日本出生の者である。

3 「不法入国」の者 2 人は，不法入国後，日本人配偶者等の在留資格で在留特別許可を受け，

日本にとどまったものの，その後，在留期間更新が不許可となり，不法残留になった者である。

調査対象者の主たる犯行の大部分は，平成22年に敢行されていたことから，同年末の外国人登録者数を基に，在留資格等（主たる犯行時のもの。特に断らない限り，以下この章において同じ。）について，同一在留資格等別に外国人登録者1万人当たりの調査対象者数（すなわち入所受刑者数）を見ると，3-2-1-7表のとおりである。各在留資格等によって定められている在留期間が異なり，それによって犯罪を行い，なおかつ受刑に至るリスクも変わるなど，条件が必ずしも同じではないことに留意する必要があるものの，永住者の配偶者等が7.4と最も高く，技能実習が0.2と最も低いなど，在留資格等によって大きなばらつきが見られる。なお，22年の日本人人口1万人当たりの日本人受刑者数を参考値として算出すると，1.9であった（法務省大臣官房司法法制部の資料及び総務省統計局の人口資料による。）。日本人と外国人との比較に当たっては，外国人受刑者の中で相当数を占める短期滞在の者及び不法滞在の者は，今回の数値に含まれていないこと等から，厳密な比較は困難であることに留意する必要がある。
3-2-1-7 表 外国人登録者1万人当たりの調査対象者数(主たる犯行時の在留資格等別)

区 分	在 留 資 格 等	外国人登録者1万人当たりの調査対象者数
居住資格	永 住 者 定 住 者 日本人の配 偶者 等 永住者の配 偶者 等	1.66.03.97.4
就労資格	投資・経営人文知識・国際業務技能	6.40.91.30.2
非就労資格	留学	1.6
その他	特定活動	0.4

注 1 法務総合研究所の調査及び法務省入国管理局の資料による。

2 外国人登録者数は，平成22年末現在の数値である。

## 2 本件犯行内容等

## （1） 罪名

3-2-2-1 図は，調査対象者全体についての主たる罪名等別構成比を見るとともに，これを在留資格等別，国籍等別に見たものである。調査対象者全体では，日本人受刑者よりも強盗及び薬物犯の比率が高く，粗暴犯及び交通犯の比率が低いことがうかがえる。一方，居住資格の者の罪名別構成比については，日本人受刑者と比べて強盗の比率が高く，その他財産犯の比率が低いことを除いて，日本人受刑者とおおむね似たような傾向にあることがうかがわれる。また，短期滞在の者の薬物犯の比率は，8割近くで，他の在留資格等と比べて著しく高い。他方，留学及び不法残留の者は，窃盗の比率が他の在留資格等の者より高い。国籍等別では，ベトナム及び中国は他の国籍等と比べて窃盗の比率が高く，ブラジルは強盗の比率が高く，韓国・朝鮮は入管法違反の比率が高く，イランは薬物犯の比率が高い。
3-2-2-1 図 主たる罪名等別構成比(在留資格等別・国籍等別)

注 1 法務総合研究所の調査及び法務省大臣官房司法法制部の資料による。

2 モンテカルロ法による。①について, m=10,000, 99%有意確率, p<0.01, ②について, m=10,000, 99%有意確率, p<0.01

3 「薬物犯」は覚せい剤取締法違反，麻薬取締法違反，大麻取締法違反，麻薬特例法違反及びあへん法違反を，「粗暴犯」は傷害，暴行，脅迫，公務執行妨害及び暴力行為等処罰法違反を，「その他財産犯」は詐欺，恐喝及び横領（遺失物等横領を含む。）・背任を，「交通犯」は危険運転致死傷，自動車運転過失致死傷及び道路交通法違反を，「凶悪犯」は殺人及び放火を，「性犯」は強姦及び強制わいせつをいう。

4 木人受刑者の罵名は，働工結社の社上基準により「薬物犯」は，大麻取締法違反，麻薬特例法違反及び歩者への法違反を合わせる。

5 （　）内は, 実人員である。
## （2） 刑期

3-2-2-2 図は，調査対象者の刑期別構成比を日本人受刑者との対比で見たものである。調査対象者は，日本人受刑者と比べ，3年を超える全ての刑期区分の比率が高く，刑期が長い者の比率が高い。

3−2−2−2 図 刑期別構成比(日本人受刑者との対比)

注 1 法務総合研究所の調査及び法務省大臣官房司法法制部の資料による。

2 $ \chi^{2}=630.337 $ , df=5, p<0.01

3 拘留の者を除く。

4 「10年を超える」は，無期を含む。

5 （）内は，実人員である。

## （3） 犯行場所

3-2-2-3 図は, 主たる犯行の犯行場所の都道府県別構成比を見たものであり, 3-2-2-4 表は, これを国籍等別（都道府県別構成比が 10.0% 以上の上位のものに限る。）について見たものである。全体では, 千葉が最も多く, 調査対象者の約 2 割を占めており, 次いで, 東京, 大阪, 愛知, 神奈川の順である。都市部等, 人口の多い地域に集中しているが, 千葉の比率の高さについては, これに該当する 132 人中, 主たる罪名が薬物犯の者が 94 人（71.2%）を占め, そのうち 86 人（91.5%）が薬物密輸入事犯であることから, 空路による薬物密輸入事犯が多いことによるものと思われる。国籍等別では, 韓国・朝鮮で大阪が最も多いほかは, 東京, 千葉, 神奈川の関東都市部及び愛知がおおむね上位を占めている。
3−2−2−3 図 主たる犯行の犯行場所都道府県別構成比

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 犯行都道府県が特定できない者を除く。

3-2-2-4 表 主たる犯行の犯行場所が多い都道府県(主な国籍等別)

国籍	①	②	③	④
中国	東京
60
(25.8)	千葉
35
(15.0)	神奈川
25
(10.7)
ブラジル	愛知
16
(23.2)	静岡
8
(11.6)	三重
7
(10.1)
ベトナム	群馬
10
(16.4)	神奈川
10
(16.4)	愛知
8
(13.1)	埼玉
7
(11.5)
韓国・朝鮮	大阪
15
(30.6)	東京
12
(24.5)
イラン	東京
13
(32.5)	愛知
11
(27.5)	千葉
9
(22.5)

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 構成比が 10% 以上を占めている都道府県を計上している。

3 表中で水色に塗りつぶした部分は，構成比が20%以上のものである。

4 （）内は，構成比である。

また，調査対象者について，本件犯行における犯行場所の都道府県数の構成比を主な在留資格等別に見たものが3-2-2-5図である。短期滞在及び居住資格は，犯行場所の都道府県数が一つである者の比率は8割を超えている一方で，不法残留や不法入国は，犯行場所の都道府県数が二つ以上である者の比率が5割前後を占め，他の在留資格等に比べ高く，広範囲にわたって犯罪に及んでいる者が多いことが示唆される。
3-2-2-5 図 本件犯行の犯行場所の都道府県数別構成比(在留資格等別)

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 $ \chi^{2}=79.885 $ , df=10, p<0.01

3 犯行都道府県が特定できない者を除く。

４　（）内は，実人員である。

## （4） 財産犯被害総額

3-2-2-6 図は，本件犯行に財産犯が含まれる者の財産犯被害総額別構成比を在留資格等別に見たものである。被害総額を「10万円未満」，「100万円未満」，「100万円以上」の3カテゴリーに統合した上で，モンテカルロ法により検定をしたところ，在留資格等との間に有意差が認められ，居住資格の者は，4割以上が10万円未満と，他の在留資格等の者と比べて少額にとどまる傾向にある。留学，不法残留及び不法入国の者は，100万円以上がいずれも6割～7割を超え，他の在留資格等の者と比べ，被害総額が大きい者の比率が高い傾向にある（m=10,000,99%有意確率，p<0.01）。また，被害総額について「1,000万円以下」と「1,000万円以上」の2カテゴリーに区切って見ると，短期滞在の者では「1,000万円以上」の者が5割近くを占め，他の在留資格等と比べて高い（フィッシャーの正確性検定，p<0.01）。
3－2－2－6図 財産犯被害総額別構成比（在留資格等別）

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 「財産犯」は，窃盗，強盗，詐欺，恐喝及び横領（遺失物等横領を含む。）・背任をいう。

3 「1万円未満」は，財産犯が全て未遂の場合を含む。

４（）内は，実人員である。

## （5） 共犯関係

3-2-2-7 図は, 主たる犯行における共犯の有無別構成比を見るとともに, これを主な罪名別, 国籍等別に見たものである。調査対象者全体では, 共犯がいる者の比率（以下この節において「共犯率」という。）は5割を超えている。平成23年における窃盗, 強盗及び傷害の検挙事件全体の共犯率に照らすと, 単純に比較はできないとはいえ, 調査対象者の共犯率は, 特に窃盗及び強盗については, 相当高いことがうかがわれる。また, 窃盗及び強盗事犯で共犯がいる者について, 共犯者の内訳を見ると, 同国人のみの比率が最も高い。国籍等別では, イラン及び中国は他の国籍等に比べて, 共犯率が高い。
3-2-2-7 図 主たる犯行の共犯の有無別構成比(主な罪名別・国籍等別)

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 ②について, $ \chi^{2}=36.344 $ , df=5, p<0.01

3 「共犯あり」の「その他」は，共犯者の国籍等が不詳の者を含む。

４　（）内は，実人員である。

(参考) 平成23年における成人事件の一般刑法犯検挙件数の共犯の有無別構成比（主な罪名別）

| 共犯あり | 共犯なし
窃盗(251,963) | 15.6 | 84.4
強盗(1,984) | 20.4 | 79.6
傷害(15,367) | 11.0 | 89.0

注 1 警察庁の統計による。

2 捜査の結果，犯罪が成立しないこと又は訴訟条件・処罰条件を欠くことが確認された事件を除く。

3 （　）内は，実人員である。
次に，調査対象者のうち，主たる犯行に共犯者がいる376人について，共犯者間での立場別構成比を見ると，3-2-2-8図のとおりである。

3-2-2-8 図 共犯者間の立場別構成比

注 1 法務総合研究所の調査による。

２「その他」は，共犯者間で，立場が中位の者及び他の共犯者との間に上下関係がない者である。

## （６）本件犯行時の就労状況

調査対象者のうち，我が国に中長期間滞在する居住資格の者（入所時年齢が65歳未満の者に限る。）296人について，犯罪や再犯リスク要因と一般的に考えられる本件犯行時の就労状況別構成比を財産犯・非財産犯の別に見ると，3-2-2-9図のとおりである。財産犯は，無職者の比率が約3分の2を占め，非財産犯の者よりもかなり高い。日本人受刑者と同様に，居住資格の外国人にとって，無職であることが財産犯のリスク要因であることがうかがわれる。さらに，居住資格の調査対象者で有職者のうち，主たる罪名が窃盗又は強盗であった39人について，本件犯行時の主な収入源を見ると，正業収入の者が最も多かったものの，それは22人（56.4%）にとどまり，残りは，犯罪・違法行為による収益，被扶養・援助による収入（それぞれ7人（17.9%），4人（10.3%））等であり，有職者であっても安定した就業状況にあったとは言えない者が相当数いる実態がうかがわれる。
3−2−2−9 図 居住資格の者の就労状況別構成比(財産犯・非財産犯別)

(参考)

日本人受刑者（入所時年齢65歳未満）

注 1 法務総合研究所の調査及び法務省大臣官房司法法制部の資料による。

2 $\chi^{2}=11.012$, df=2, p<0.01

3 「財産犯」は，窃盗，強盗，詐欺，恐喝及び横領（遺失物等横領を含む。）・背任をいい，「非財産犯」は，それ以外のものをいう。

4 日本人受刑者の罪名は，矯正統計の計上基準による。

5 就労状況が不詳の者を除く。

6 「その他」は，学生・生徒，家事従事者及び定収入のある者である。

7 （）内は，実人員である。

## (7) 薬物犯の態様

3-2-2-10 図は，調査対象者のうち，主たる罪名が薬物犯の229人について，その態様別構成比を見るとともに，これを主な在留資格等について見たものである。薬物犯全体では，薬物密輸入事犯がほぼ半数を占めていて最も多い。

在留資格等別に見ると，短期滞在の者のほとんどが薬物密輸入事犯であり，その比率は，他の在留資格等の者と比べても顕著に高い。また，他の在留資格等の者と比べ，不法残留及び不法入国の者は，営利目的所持・譲渡等の比率がそれぞれ高く，居住資格の者は，これ以外の使用・所持・譲渡等事犯の比率が6割を超えて高い。

また，国籍等別では，明らかな特徴として，イランは，営利目的所持・譲渡等が36人中29人と8割を超えているほか，ヨーロッパ（計40人）及び北アメリカ（計24人）の者は，薬物密輸入がそれぞれ37人，23人と9割を超え，大部分を占めていることが指摘できる。

さらに，薬物密輸入事犯者のうち，判決において，組織的な犯行，犯罪組織による関与等，又はそれらがうかがわれるとされた者は，114人中97人と8割を超えており，薬物密輸入事
犯の大半が組織犯罪の一環である実態が見て取れる。

3-2-2-10 薬物犯態様別構成比(在留資格等別)

注 1 法務総合研究所の調査による。

2 $ \chi^{2}=167.961,\ df=8,\ p<0.01 $

3 「薬物犯」は，覚せい剤取締法違反，麻薬取締法違反，大麻取締法違反，麻薬特例法違反及びあへん法違反をいう。

4 「単純使用・所持・譲渡等」は，営利目的所持・譲渡等の罪以外の使用・所持・譲渡等である。

5 「犯罪組織の関与等あり」は，判決において，組織的な犯行，犯罪組織の関与等，又はそれらがうかがわれるとされた場合である。

6 （）内は，実人員である。

## 第3節 窃盜及び強盜事犯者

この節では，我が国において比較的長く生活する外国人が犯す典型的な犯罪である窃盗・強盗に着目することとし，調査対象者のうち，主たる罪名が窃盗及び強盗の者（以下「窃盗・強盗事犯者」という。）について分析する。なお，総数が263人と少ないため，在留資格等については，基本的に「居住資格」，「活動資格」及び「不法滞在」の類型ごとに分析する。