Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
付表 3－2 大阪大学（2004）『寄付とボランティアに関する実態調査報告書』のボランティア活動の分類

例
健康や医療サービスに対象とした活動	献血、入院患者の話し相手、薬に関するデータ提供等
高齢者を対象とした活動	高齢者の日常生活の手助け、レクリエーション、1人暮らしの高齢者を家庭に招待等
障害者を対象とした活動	手話、点訳、朗読、障害者の社会参加の協力等
子供を対象とした活動	子供会の世話、子育て支援、電話相談等
スポーツ・文化・芸術に関係した活動	スポーツを教える、美術館ガイド、日本古来の文化を広める等
まちづくりのための活動	道路や公園の清掃、町おこし等
自然や環境を守るための活動をしている団体	野鳥の観察と保護、リサイクル、ゴミを減らす活動等
安全な生活のための活動	防災、防犯、交通安全等
災害に関係した活動をしている団体	災害を受けた人に食べ物や着る物をおくる、炊き出し等
宗教活動の一環として
その他の活動

付表 3－3 UFJ 総合研究所（2000）『NP0 に対する寄付とボランティアに関する実態調査報告書』のボランティア活動を行った団体に関する分類

例
文化・芸術団体	音楽団体・劇団・ホール・美術館・博物館・芸術鑑賞団体など
スポーツ団体
教育・研究団体	小・中・高等学校・大学・学会など
医療機関・医療団体	国公立・私立病院など
福祉団体	児童/障害者/高齢者福祉施設・支援団体など
環境保全の関連団体	自然保護団体・動物愛護団体など
まちづくりの関連団体	地域開発・再開発団体・町づくり協会など
自治会などの地域活動	町内会・婦人会・老人会・子供会・消防団・ボーイガールスカウトなど
災害救助を行う団体	赤十字奉仕団・災害救助犬協会など
人権擁護または平和の推進の関連団体	アムネスティなど
宗教団体	寺社・協会など
政治団体・政党
その他	経済団体・労働組合・助成財団・ボランティアセンター・同窓会など
付表 3－4 各ボランティア活動の分類に対する厚生労働省（2002）『平成14年賃金構造基本調査報告』の職種・産業（A～I） $ ^{26} $

図5のボランティア活動の分類	代替費用の職種・産業	県別データの有無	データの性別
A. 健康や医療サービスに関係した活動	看護補助者	○	女
B. 高齢者を対象とした活動	ホームヘルパー	×	男女平均
福祉施設介護員	×	男女平均
社会保险・社会福祉（産業）	×	男女平均
C. 障害者を対象とした活動	ホームヘルパー	×	男女平均
福祉施設介護員	×	男女平均
社会保险・社会福祉（産業）	×	男女平均
D. 子供を対象とした活動	幼稚園教諭	△	女
保育士	○	女
E. スポーツ・文化・芸術に関係した活動	娯楽接客員	○	男女平均
F. まちづくりのための活動	ビル清掃員	○	男女平均
G. 安全な生活のための活動	ビル清掃員	○	男女平均
警備員	△	男
守衛	△	男
H. 自然や環境を守るための活動	ビル清掃員	○	男女平均
I. 災害に関係した活動	用務員	×	男女平均
警備員	△	男
守衛	△	男
付表 3－5 計算プロセスの一例（健康や医療サービスに関係した活動-男）の場合

行動者数(千人)	ボランティア年間時間
(単位 時間)	代替費用(看護補助者)
(単位:円)	計算結果(単位:円)
北海道	123	18.48	1044
青森県	28	14.78	990
岩手県	19	13.42	1014
宮城県	49	29.43	1120
秋田県	18	13.43	1027
山形県	26	15.71	1034
福島県	47	15.99	1090
茨城県	64	13.90	1097
栃木県	30	16.24	959
群馬県	37	12.34	1028
埼玉県	120	18.09	1253
千葉県	102	19.51	1323
東京都	172	18.88	1380
神奈川県	132	17.08	1221
新潟県	53	16.11	1038
富山県	22	15.97	993
石川県	27	18.41	1025
福井県	15	16.33	1118
山梨県	21	19.47	1274
長野県	41	14.87	1015
岐阜県	47	14.57	889
静岡県	63	19.22	888
愛知県	117	16.06	1193
三重県	33	15.28	1143
滋賀県	31	16.15	1125
京都府	47	19.38	1103
大阪府	183	18.95	1201
兵庫県	101	18.91	1092
奈良県	28	23.03	1081
和歌山県	15	19.56	1066
鳥取県	11	17.36	1027
島根県	17	18.06	1171
岡山県	35	13.97	1100
広島県	58	14.36	1030
山口県	28	14.82	1067
徳島県	15	16.43	1055
香川県	18	24.99	1069
愛媛県	26	18.27	954
高知県	15	13.63	1149
福岡県	87	13.86	1040
佐賀県	19	17.09	870
長崎県	25	15.21	952
熊本県	36	15.78	920
大分県	26	14.98	1110
宮崎県	27	16.58	834
鹿児島県	41	17.78	915
沖縄県	26	14.38	934
合計	45,195,837,297
付表 3－6 総務省（2001）『社会生活基本調査』の全行動者数を UFJ 総合研究所（2000）の分野別活動者数の比率(a)により按分した結果(b)

UFJ総合研究所(2000)の分野別活動者数の比率(a)	総務省(2001)『社会生活基本調査』の全行動者数を(a)により按分した結果(b)
文化・芸術団体	0.057	1,848,125
スポーツ団体	0.072	2,346,633
教育・研究団体	0.099	3,246,378
医療機関・医療団体	0.046	1,507,681
福祉団体	0.128	4,170,440
環境保全の関連団体	0.037	1,203,713
まちづくりの関連団体	0.068	2,212,887
自治会などの地域活動	0.293	9,568,911
災害救助を行う団体	0.017	547,142
人権擁護または平和の推進の関連団体	0.011	352,603
宗教団体	0.053	1,738,697
政治団体・政党	0.035	1,142,920
その他	0.084	2,747,870

付表 3－7 各ボランティア活動の分類に対する厚生労働省（2002）『平成 14 年賃金構造基本調査報告』の職種・産業（J～M）

図5のボランティア活動の分類	代替費用の職種・産業
J. 教育	高等学校教員
大学教授
大学助教授
各種専門学校・専修学校教員
教育（産業）
学術研究機関（産業）
K. 宗教	政治・経済・文化団体（産業）
L. アドボカシー・政治	政治・経済・文化団体（産業）
M. 国際	政治・経済・文化団体（産業）
## 生活環境

## 食品安全行政

地方厚生局（食品衛生監視員含む）、都道府県、保健所設置市、特別区および保健所の数は平成25年4月1日時点

食品衛生監視員（検疫所および地方厚生局を除く）および食品等事業者の施設数は平成25年3月31日時点

※検疫所（食品衛生監視員含む）の数は平成25年度末時点
## 検疫所の業務

詳細データ $ ^{①} $ 検疫所一覧（平成26年4月1日現在）

凡 例	海 港	空 港	計
本所	◎	11	2	13
支所	◎	7	7	14
出張所	●	62	21	83
合 計	80	30	110
檢疫港数	89	30	119

詳細データ $ ^{②} $ 検疫実績（平成25年）

檢疫船舶數	檢疫人員	檢疫航空機數	檢疫人員
隻58,480	人2,006,961	機194,172	人33,400,814

## 詳細データ $ ^{③} $ 輸入食品届出・検査実績（平成24年度）

输入件数	檢查件数	檢查率	違反件数	違反率
件	件	%	件	%
2,181,495	223,380	10.2	1,053	0.04

資料：厚生労働省医薬食品局食品安全部「輸入食品監視統計」
## 麻薬対策

## 概要

## 最近の情勢

・我が国では「覚醒剤」事犯が薬物事犯の中心（薬物事犯の8割以上）

・平成24年の覚醒剤事犯の検挙者は11,842人

## 薬物乱用防止対策の体系図

協力

厚生労働省

(本省)

協力

麻薬・覚醒剤

乱用者
詳細データ 薬物事犯の推移

年次	麻薬及び向精神薬取締法	あへん法	大麻取締法	覚せい剤取締法
件数	人員	件数	人員	件数	人員	件数	人員
昭和26	1,524	2,208	-	-	18	24	18,711	17,528
27	1,190	1,642	-	-	39	51	21,727	18,521
28	1,030	1,462	-	-	8	9	38,763	38,514
29	1,527	2,092	25	30	16	17	53,221	55,664
30	1,280	1,753	157	181	42	52	30,670	32,140
31	1,060	1,575	128	140	27	33	4,876	5,047
32	1,013	1,365	144	173	25	29	787	781
33	1,616	2,073	63	76	7	13	268	271
34	1,394	1,714	137	147	28	30	332	372
35	1,667	1,987	310	315	9	10	426	476
36	2,023	2,442	190	199	22	24	459	477
37	1,773	2,176	203	208	34	34	530	546
38	2,135	2,571	402	417	144	147	1,061	971
39	707	792	419	425	158	164	973	860
40	1,035	1,090	890	902	255	259	885	735
41	899	974	917	920	157	158	847	694
42	592	658	702	705	301	298	841	675
43	298	361	136	1,148	392	410	1,091	775
44	210	239	377	377	426	413	915	704
45	212	245	230	230	707	733	2,453	1,682
46	256	229	207	202	831	717	4,431	2,634
47	354	341	253	251	853	726	7,702	4,777
48	455	429	310	287	779	761	14,260	8,510
49	436	393	176	171	781	720	9,771	6,119
50	268	232	158	140	971	909	13,590	8,422
51	195	165	184	185	1,064	960	17,929	10,919
52	201	125	191	191	1,225	1,096	24,022	14,741
53	136	102	140	142	1,711	1,253	30,287	18,027
54	147	103	217	217	1,573	1,314	31,991	18,552
55	241	158	269	264	1,745	1,433	33,808	20,200
56	144	98	261	262	1,696	1,346	36,855	22,331
57	169	100	273	270	1,550	1,244	38,231	23,719
58	129	89	406	408	1,593	1,231	37,562	23,635
59	223	132	201	197	1,715	1,391	37,739	24,372
60	168	138	449	443	1,597	1,273	36,115	23,344
61	166	118	440	397	1,624	1,337	32,664	21,408
62	149	99	388	355	1,732	1,395	31,301	20,966
63	165	126	217	213	2,033	1,570	30,229	20,716
平成元	340	248	186	168	1,815	1,470	23,657	16,866
2	331	240	113	111	2,091	1,620	20,095	15,267
(2)	(2)
3	413	271	120	126	2,020	1,505	22,047	16,330
(50)	(29)
4	485	331	102	91	2,347	1,639	21,208	15,311
(101)	(55)
5	479	353	163	132	2,871	2,055	21,671	15,495
(111)	(84)
6	551	343	254	222	2,675	2,103	20,056	14,896
(130)	(91)
7	572	334	229	172	2,314	1,555	23,731	17,364
(97)	(64)
8	528	275	190	141	2,098	1,306	26,959	19,666
(107)	(78)
9	451	238	222	161	1,874	1,175	27,152	19,937
(80)	(63)
10	565	280	182	134	2,119	1,316	22,753	17,084
(64)	(44)
11	522	286	168	128	1,764	1,224	24,419	18,491
(75)	(57)
12	498	254	122	67	1,815	1,224	26,227	19,156
(67)	(35)
13	586	271	90	49	2,321	1,525	25,060	18,110
(48)	(42)
14	709	327	93	55	2,677	1,873	23,474	16,964
(59)	(37)
15	1,027	530	89	55	2,925	2,173	20,343	14,797
(52)	(26)
16	1,224	635	91	68	3,125	2,312	17,955	12,397
(77)	(52)
17	1,252	606	33	13	2,951	2,063	20,273	13,549
(43)	(35)
18	1,214	611	50	27	3,369	2,423	17,480	11,821
(48)	(45)
19	1,170	542	63	47	3,338	2,375	17,169	12,211
(125)	(39)
20	1,207	601	26	21	3,927	2,867	16,043	11,231
(45)	(46)
21	844	429	34	28	4,057	3,087	16,468	11,873
(37)	(31)
22	760	375	30	23	3,151	2,367	17,163	12,200
(56)	(43)
23	669	346	16	12	2,402	1,759	17,109	12,083
(79)	(63)
24	599	341	8	6	2,311	1,692	16,689	11,842
(73)	(61)

資料：厚生労働省・警察庁・海上保安庁の統計資料。

(注)（）内は、向精神薬事犯で内数である。
## 水道行政

## 水道行政の概要

安全な水道水の安定した供給を確保するため、その水質や施設についての基準、水道事業の経営や管理についての規則などが水道法に定められている。

## 詳細データ $ ^{①} $ 水道の種類

水道事業	上水道事業(1,414か所)	・一般の需要に応じて水を供給する事業・経営は原則として市町村・厚生労働大臣または都道府県知事の認可が必要	給水人口5,001人以上
簡易水道事業(6,257か所)	給水人口101人以上5,000人以下
水道用水供給事業(95か所)	水道事業に対して浄水を卸売する事業県、一部事務組合による経営が多い。厚生労働大臣または都道府県知事の認可が必要
専用水道(8,100か所)	給水人口が101人以上又は1日最大給水量が20m³を超える自家用水道等。設置に当たっては知事による設計の確認が必要（ただし、国の設置する専用水道は、厚生労働大臣へ届け出ることも可能。）
簡易専用水道	ビル、マンション等に設置された受水槽（有効容量10m³超）を有する水道で水道事業のみから水の供給を受けるもの

資料：平成24年度水道統計（日本水道協会）

(注) か所数は平成24年度末現在。

## 詳細データ $ ^{②} $ 給水人口内訳

(平成24年度末現在)

給水人口 12,447万人 (97.7%)	未給水人口 297万人 (2.3%)
上水道 11,953万人 (93.8%)
資料：平成24年度水道統計（日本水道協会）	簡易水道452万人 (3.6%)	專用水道42万人 (9.8%)
詳細データ $ ^{③} $ 上水道における給水量の推移

1975年
(昭和50)	1980
(昭和55)	1985
(昭和60)	1990
(平成2)	1995
(平成7)	2000
(平成12)	2005
(平成17)	2010
(平成22)	2011
(平成23)	2012
(平成24)
総人口
(千人)	112,279	116,860	121,005	123,557	125,424	126,901	127,709	128,000	127,713	127,440
給水人口
(千人)	88,065	97,620	104,135	108,885	112,496	115,533	117,788	119,505	119,508	119,529
1日平均給水量
(千m³)	32,871	35,623	39,498	43,348	44,423	44,350	42,932	41,482	40,838	40,611
1人1日平均給水量
(ℓ)	372	361	376	394	391	381	363	346	340	338
1日最大給水量
(千m³)	42,211	45,500	50,193	54,149	54,635	53,103	50,054	48,149	47,240	46,383
1人1日最大給水量
(ℓ)	480	461	477	493	482	457	423	401	394	387

資料：平成24年度水道統計（日本水道協会）

## 詳細データ $ ^{④} $ 水道水源の種別割合

(上水道事業＋水道用水供給事業の合計)

(平成24年度)

資料：平成24年度水道統計（日本水道協会）
詳細データ⑤ 水質基準項目及び基準値

番号	項目名	基準值
1	一般細菌	1mlの検水で形成される集落数が100以下であること。
2	大肠菌	検出されないこと。
3	カドミウム及びその化合物	カドミウムの量に関して、0.003mg/L以下であること。
4	水銀及びその化合物	水銀の量に関して、0.0005mg/L以下であること。
5	セレン及びその化合物	セレンの量に関して、0.01mg/L以下であること。
6	鉛及びその化合物	鉛の量に関して、0.01mg/L以下であること。
7	ヒ素及びその化合物	ヒ素の量に関して、0.01mg/L以下であること。
8	六価クロム化合物	六価クロムの量に関して、0.05mg/L以下であること。
9	亜硝酸態窒素	0.04mg/L以下であること。
10	シアン化物イオン及び塩化シアン	シアンの量に関して、0.01mg/L以下であること。
11	硝酸態窒素及び亜硝酸態窒素	10mg/L以下であること。
12	フッ素及びその化合物	フッ素の量に関して、0.8mg/L以下であること。
13	ホウ素及びその化合物	ホウ素の量に関して、1.0mg/L以下であること。
14	四塩化炭素	0.002mg/L以下であること。
15	1,4-ジオキサン	0.05mg/L以下であること。
16	シスー1,2-ジクロロエチレン及びトランス-1,2-ジクロロエチレン	0.04mg/L以下であること。
17	ジクロロメタン	0.02mg/L以下であること。
18	テトラクロロエチレン	0.01mg/L以下であること。
19	トリクロロエチレン	0.01mg/L以下であること。
20	ベンゼン	0.01mg/L以下であること。
21	塩素酸	0.6mg/L以下であること。
22	クロロ酢酸	0.02mg/L以下であること。
23	クロロホルム	0.06mg/L以下であること。
24	ジクロロ酢酸	0.04mg/L以下であること。
25	ジブロモクロロメタン	0.1mg/L以下であること。
26	臭素酸	0.01mg/L以下であること。
27	総トリハロメタン（クロロホルム、ジブロモクロロメタン、ブロモジクロロメタン及びブロモホルムのそれぞれの濃度の総和）	0.1mg/L以下であること。
28	トリクロロ酢酸	0.2mg/L以下であること。
29	ブロモジクロロメタン	0.03mg/L以下であること。
30	ブロモホルム	0.09mg/L以下であること。
31	ホルムアルデヒド	0.08mg/L以下であること。
32	亜鉛及びその化合物	亜鉛の量に関して、1.0mg/L以下であること。
33	アルミニウム及びその化合物	アルミニウムの量に関して、0.2mg/L以下であること。
34	鉄及びその化合物	鉄の量に関して、0.3mg/L以下であること。
35	銅及びその化合物	銅の量に関して、1.0mg/L以下であること。
36	ナトリウム及びその化合物	ナトリウムの量に関して、200mg/L以下であること。
37	マンガン及びその化合物	マンガンの量に関して、0.05mg/L以下であること。
38	塩化物イオン	200mg/L以下であること。
39	カルシウム、マグネシウム等（硬度）	300mg/L以下であること。
40	蒸発残留物	500mg/L以下であること。
41	陰イオン界面活性剤	0.2mg/L以下であること。
42	(4S,4aS,8aR) | オクタヒドロー4,8a-ジメチルナフタレン-4a(2H)-オール（別名ジェオスミン）	0.00001mg/L以下であること。
43	1,2,7,7-テトラメチルビシクロ[2,2,1] ヘブタン-2-オール（別名2-メチルインボルネオール）	0.00001mg/L以下であること。
44	非イオン界面活性剤	0.02mg/L以下であること。
45	フェノール類	フェノールの量に換算して、0.005mg/L以下であること。
46	有機物（全有機炭素（TOC）の量）	3mg/L以下であること。
47	pH值	5.8以上8.6以下であること。
48	味	異常でないこと。
49	臭気	異常でないこと。
50	色度	5度以下であること。
51	濁度	2度以下であること。

(平成26年4月1日から施行)
## 詳細データ⑥ 浄水処理方法の種別割合

消毒のみ	緩速ろ過	急速ろ過	膜ろ過	高度浄水処理その他の処理（内数）
17.6%	3.3%	77.7%	1.4%	31.5%

高度浄水処理については、消毒のみ、緩速ろ過、急速ろ過、膜ろ過施設に付随する施設であるため内数で表記。「高度浄水処理・その他の処理」とは、オゾン処理、活性炭処理、生物処理、エアレーション等の処理。

資料：平成24年度水道統計（日本水道協会）

(平成24年度末現在)

## 詳細データ $ ^{⑦} $ 水道における耐震化の状況

(注) 平成18年度までは耐震管の割合（耐震化率）で、平成19年度以降は耐震適合性のある管（耐震管＋良い地盤にあり、耐震管以外で耐震性があると判断できる管）の割合（耐震適合率）
化学物質の安全対策

化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律の概要

·製造・輸入の許可制（事実上禁止）

·特定の用途（人又は生活環境動植物への被害が生ずるおそれがない用途）以外での使用の禁止

·製造・輸入予定／実績数量等の届出

物質及び使用製品の取扱事業者に対する技術上の基準適合義務・表示義務等

・物質及び使用製品の取扱事業者に対する技術上の基準適合義務・表示義務等

・必要に応じて、製造・輸入予定数量等の変更命令

・物質及び使用製品の取扱事業者に対する技術上の指針遵守・表示義務等

注1）本図において、リスクとは、第二種特定化学物質の要件である、「人への長期毒性又は生活環境動植物への生態毒性」及び「被害のおそれが認められる環境残留」に該当するおそれのことを指す。

注2）第二種特定化学物質にも適用される。

注3）有害性情報を新たに得た場合の報告義務あり。（第一種特定化学物質を除く。）

注4）必要に応じ、取扱方法に関する指導・助言あり。（第二種特定化学物質、監視化学物質、優先評価化学物質）
## 家庭用品の安全対策

## 概要

## 有害物質を含有する家庭用品の規制制度の概要

衣類等の繊維製品、洗浄剤、エアゾール（内容成分を微粒子にして空気中に噴霧するもの）製品等の家庭用品に含まれる化学物質による健康被害を防止するため「有害物質を含有する家庭用品の規制に関する法律」に基づき、有害物質を指定し、さらに有害物質を含有する家庭用品について、その含有量等の規制基準を設定することにより家庭用品の安全性の確保を図っている。

(注) 家庭用品衛生監視員の数は平成24年4月1日現在。

※---- 消費者安全法に基づく業務
生活衛生関係営業対策

厚生科学審議会生活衛生適正化分科会

## 生活衛生関係営業

概要

生活衛生関係営業振興策の体系図

生活衛生関係営業の衛生水準の維持向上

経営基盤の安定

食品衛生責任者等による管理運営基準の遵守

環境衛生監視員等により各業法に基づき行われる監視指導

興行場法・公衆浴場法・旅館業法

理容師法・美容師法・クリーニング業法

(株) 日本政策金融公庫による融資（株式会社日本政策金融公庫法）

国による振興指針の策定

1. 厚生労働大臣は業種を指定して、営業の振興に必要な事項について指針を定める。（生衛法第56条の2）

2. 振興指針に基づき生活衛生同業組合は振興計画を作成し、厚生労働大臣の認定を受ける。

(生衛法第56条の3)

(地方厚生局長に委任)

生活衛生営業指導センターに対する助成（生衛法第63条）

都道府県生活衛生営業指導センター（生衛法第57条の3）

全国生活衛生営業指導センター（生衛法第57条の9）

(主たる事業)

1. 経営相談・指導 2. 消費者の苦情処理

3. 標準営業約款（営業方法または取引き条件等）の設定

4. 講習会等の開催 5. 情報の収集

生活衛生同業組合による自主的活動の促進（生衛法第8条、第52条の5及び第54条）

生活衛生同業組合連合会等に対する助成その他援助（生衛法第63条の2）

税制上の措置（軽減税率等）

生活衛生関係営業経営実態調査の実施

過当競争に対処して

1. 適正化規程の設定及び認可（生衛法第9条）

料金又は販売価格及び営業方法の制限

2. 大企業との分野調整（分野調整法）
詳細データ 生活衛生関係営業施設数の推移（実数）

1999年
(平成11)	2000年
(平成12)	2001年
(平成13)	2002年
(平成14)	2003年
(平成15)	2004年
(平成16)	2005年
(平成17)	2006年
(平成18)	2007年
(平成19)	2008年
(平成20)	2009年
(平成21)	2010年
(平成22)	2011年
(平成23)	2012年
(平成24)
総数	2,567,847	2,618,565	2,617,007	2,604,773	2,590,794	2,570,853	2,568,310	2,560,450	2,535,169	2,506,214	2,482,593	2,423,076	2,426,109	2,407,526
興行場	5,092	5,179	5,160	5,113	5,032	5,063	5,034	5,001	4,987	4,959	4,921	4,849	4,855	4,806
映画館	1,984	2,024	1,976	1,920	1,822	1,860	1,839	1,815	1,761	1,750	1,702	1,654	1,602	1,539
再掲	スポーツ施設	379	396	405	404	401	397	387	384	392	401	394	373	382
その他の興行場	2,729	2,759	2,779	2,789	2,809	2,806	2,808	2,802	2,834	2,808	2,825	2,822	2,871
旅館業	101,494	99,176	97,267	94,908	92,744	90,343	87,927	86,818	85,566	84,411	82,952	81,087	81,404	80,412
ホテル営業	8,110	8,220	8,363	8,518	8,686	8,811	8,990	9,180	9,442	9,603	9,688	9,710	9,863	9,796
再掲	旅館営業	66,766	64,831	63,388	61,583	59,754	58,003	55,567	54,107	52,295	50,846	48,966	46,906	44,744
簡易宿所営業	24,778	24,354	23,883	23,268	22,931	22,475	22,396	22,590	22,900	23,050	23,429	23,719	24,506
下宿営業	1,840	1,771	1,633	1,539	1,373	1,054	974	941	929	912	869	752	839
公衆浴場	26,870	26,732	26,827	26,706	26,831	27,074	27,674	28,753	28,792	28,523	28,154	27,653	27,557	27,074
一般公衆浴場	8,422	8,117	7,851	7,516	7,324	7,130	6,653	6,326	6,009	5,722	5,494	5,449	5,189	4,804
個室付浴場	1,320	1,329	1,343	1,343	1,346	1,343	1,364	1,340	1,367	1,406	1,358	1,364	1,394	1,370
再掲	ヘルスセンター	2,010	2,041	2,086	2,167	2,291	2,287	2,396	2,359	2,331	2,340	2,355	2,346	2,220
サウナ風呂	2,583	2,433	2,362	2,181	2,140	2,169	2,070	2,299	2,334	2,276	2,082	1,975	1,883
スポーツ施設	…	…	…	…	…	…	2,650	2,958	3,090	3,241	3,238	3,251	3,255
その他	12,535	12,812	13,185	13,499	13,730	14,145	12,541	13,471	13,661	13,538	13,627	13,268	13,616
理容所	141,321	140,911	140,599	140,374	140,130	139,548	138,855	137,292	136,768	135,615	134,552	130,755	131,687	130,210
美容所	200,682	202,434	205,204	208,311	210,795	213,313	215,719	217,769	219,573	221,394	223,645	223,277	228,429	231,134
クリーニング営業	163,027	162,347	159,801	157,112	155,109	150,753	147,395	143,989	141,190	137,097	133,584	126,925	123,845	118,188
再掲	一般クリーニング所	47,324	46,595	45,848	44,505	44,041	42,664	41,998	40,638	39,632	38,165	37,393	35,330	34,767
取次所	115,703	115,752	113,953	112,607	111,068	108,089	105,134	103,061	101,191	98,586	95,805	90,825	87,386
無店舗取次店	…	…	…	…	…	…	263	290	367	346	386	770	1,692
飲食店営業	1,502,891	1,544,720	1,546,154	1,537,720	1,526,198	1,506,751	1,503,459	1,496,480	1,479,218	1,457,371	1,446,479	1,419,489	1,424,504	1,424,792
喫茶店営業	252,134	263,940	267,671	271,536	275,202	282,853	289,088	293,402	291,587	292,889	285,967	270,933	263,925	249,670
食肉販売業	170,922	169,766	165,101	159,919	155,791	152,317	150,397	148,324	144,981	141,571	140,065	135,973	137,814	139,223
水雪販売業	3,414	3,360	3,223	3,074	2,962	2,838	2,762	2,622	2,507	2,384	2,274	2,135	2,089	2,017

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「衛生行政報告例」

（注）平成22年度は東日本大震災の影響により、宮城県のうち仙台市以外の市町村、福島県の相双保健福祉事務所管轄内の市町村が含まれていない。
平 成 2 8 年度 虔 出 概 算 要 求 額 明 细 表
19 内 閣 府 所 管(政策統括官(原子力防災担当))
要求番号	事 项	前 年 度 额	2 8 年 度 概 算 要 求 額	对 前 年 度 比 较 增 △ 减	備 考
1	010 内 閣 本 府
010 内 閣 本 府 共 通 費
01-95 内閣本府一般行政必要庁經費
194 原子力被災者生活支援担当室經費	31,134	50,522	19,388	2 2 年度	2 3 年度	2 4 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 算 額	(0
要求番号	事項	前年度算額	2.8年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
国会中继	0(2,900)
4 光熱水料	954(797)
(1)電気料	(278,601)
(2)水道料	(259,200)
(3)ガス代	(259,200)
5 借料及び損料
複写機借料	0(240)
6 会議費	2,669(0)
(1)帰還困難区域の立入りの運用に関する会合	160(0)
会議室代(4市町村との会合)6回@,800	59(0)
会議室代(12市町村+福島県との会合)
6回@,6,900	101(0)
(2)相談員制度に関する会合	2,509(0)
会議室代	6回@,936	546(0)
通訳代	6回254,540	1,527(0)
テーブ起こし	6回48,600	292(0)
昼食代	12人6回@,000	144(0)
7 賃金
事務補助員(新規)2人@,028,604	6,057(6,057)
8 保険料
2人@,46,966	894(894)
9 子ども・子育て拠出金
2人@,46,966	9(9)
10 雑役務費	27,704(2,214)
複写機保守料	(28,240)
12月2台@,18,5001.08	3,072(732)
事務室清掃料	(12)(209.4)
3月213.6m²@,4801.08	332(1,303)
避難指示区域等の運用に関する諸経費	24,300(0)
内(本)

要求
番号	事 项	前 年 度
算 额	2 8 年 度
概 算 要 求 额	对 前 年 度
比 较 增 减	備 考
95016-2123-09-4180 移 転 费
95016-2123-09-5010 土地建物借料	5,852
10,763	0
2,725	5,852
8,038	三会堂ビル共有部分修繕費
1 1 . 職員厚生経費
健康診断料(事務補助員)
計
中央合同庁含4号館への移転経費(前年度限10の経費)
三会堂ビル借料
事務室借料
3月 64.7坪 @3,000 1.08
駐車場借料	0(179)
50)
14,519)
5,852)
10,763)
## 例 言

1 この年報は、平成25年度における後期高齢者医療制度の事業概況を、旧制度である老人保健制度の推移等も含めて収録したものである。

2 この年報は、後期高齢者医療広域連合（以下「広域連合」という。）からの後期高齢者医療事業状況報告等に基づいて編集したものである。

3 統計表の数値を利用する際、以下の諸点に留意されたい。

(1) 年度とは当該年の3月から翌年の2月までの期間をいう。

(2) 平成20年3月以前は老人保健法による老人医療受給対象者に係るものである。

(3) 用語の定義は次のとおりである。

## ① 受診率（100人当たり件数）

ア 当該月の受診率は、当該月の診療件数を当該月末現在の被保険者（平成20年3月以前は老人医療受給対象者。以下同じ。）数で除して100倍したものである。

当該年度の受診率は、当該年度の診療件数を、当該年度の平均被保険者数（各月末の被保険者数の和を12で除したもの。以下、同じ。）で除して100倍したものである。

## ② 1件当たり日数

当該月又は当該年度の1件当たり日数は、当該月又は当該年度の診療実日数を診療件数で除したものである。

## ③ 1 日当たり 医療費

当該月又は当該年度の１日当たり医療費は、当該月又は当該年度の医療費を診療実日数で除したものである。

## ④ 1人当たり医療費

ア 当該月の１人当たり医療費は、当該月の医療費を当該月末現在の被保険者数で除したものである。

当該年度の1人当たり医療費は、当該年度の医療費を、当該年度の平均被保険者数で除したものである。

(4) 統計表第3表「医療費の月次別推移」の月毎の状況は次により計上してある。

## ア 診療費、調剤、食事療養・生活療養、訪問看護

後期高齢者医療事業状況報告の当該月分として報告された診療費、調剤、食事療養・生活療養及び訪問看護の状況である。

## 療養費等

当該月の翌月の支給決定分として後期高齢者医療事業状況報告により報告され
た療養費等の状況である。ただし、一部、他の月の支給決定分が含まれた数値が集計されている場合がある。

(5) 統計表各表における費用額は、医療の給付に要する費用と一部負担金等の合計である。

(6) 老人医療受給者に関する薬剤一部負担軽減特例措置（以下、「薬剤臨時特例措置」という。）が平成11年7月1日から平成12年12月31日まで実施され、老人の薬剤一部負担金は患者本人に代わり国が支払うこととされていたが、この分も薬剤一部負担金として計上している。

(7) 「65歳以上75歳未満の障害認定者」とは、高齢者の医療の確保に関する法律（以下、「法」という。）第50条第2号の規定による者である。

(8) 「現役並み所得者」及び「現役並み所得者以外」とは、それぞれ法第67条第1項第2号及び第1号の規定が適用される者である。

(9) 統計表において、合計項目の計数が各構成項目の合計値と一致しない場合があるが、これは端数処理（四捨五入）によるものである。

(10) 上記以外の事柄に関しては、各統計表に附記した注記に留意されたい。

## 表章記号の規約

計数のない場合	-
統計項目のありえない場合	•
計数不明又は計数を表章することが不適当な場合	…
計数が表章単位の1/2未満、又は比率が微小の場合	0, 0.0
減少数（率）の場合	-
ESRI Discussion Paper Series No.236

Measuring Inflation Expectations Using Interval-Coded Data

by

Yasutomo Murasawa

June 2010

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# Measuring Inflation Expectations Using Interval-Coded Data

Yasutomo Murasawa

School of Economics, Osaka Prefecture University

Sakai, Osaka 599-8531, Japan

(murasawa@eco.osakafu-u.ac.jp)

## Abstract

To quantify qualitative survey data, the Carlson–Parkin method assumes normality, a time-invariant symmetric indifference interval, and long-run unbiased expectations. Interval-coded data do not require these assumptions. Since April 2004, the Monthly Consumer Confidence Survey in Japan asks households their price expectations a year ahead in seven categories with partially known boundaries; thus one can identify up to six parameters including an indifference interval each month. This paper compares normal, skew normal, and skew t distributions, and finds that the skew t distribution fits the best throughout the period studied. The results help to understand the dynamics of heterogeneous expectations.

KEY WORDS: Survey data; Carlson–Parkin method; Skew normal; Skew t; Heterogeneous expectations.
## 1 INTRODUCTION

Under imperfect information, the effectiveness of monetary stabilization policy depends on inflation expectations of the public (the new classical Phillips curve or the Lucas supply function). Under sticky prices, with forward-looking agents, inflation expectations affect the current inflation (the new Keynesian Phillips curve). Hence central banks must monitor not only the current inflation but also inflation expectations. Various survey data are available for that purpose.

A major difficulty in measuring inflation expectations from survey data is that they are often qualitative, or more precisely, ordered data with unknown boundaries. To quantify such data, the Carlson–Parkin (C–P) method assumes normality, a time-invariant symmetric indifference interval, and long-run unbiased expectations; see Carlson and Parkin (1975). Subsequent extensions and alternatives also require strong assumptions; see Nardo (2003) and Pesaran and Weale (2006, sec. 3) for recent surveys.

Obviously, such strong assumptions are unnecessary for ordered data with known boundaries, or interval-coded data. Since April 2004, the Monthly Consumer Confidence Survey in Japan asks 6,720 households their price expectations a year ahead in seven categories with known boundaries except for an indifference interval; thus one can identify the distribution of household inflation expectations up to six parameters including the indifference interval each month separately.

The Bank of England/GfK NOP Inflation Attitudes Survey in the UK also collects interval-coded data on household inflation expectations quar
terly since November 1999. Blanchflower and MacCoille (2009) estimate a normal interval regression model for household inflation expectations using individual data not publicly available. For our purpose of extending the C–P method, the released aggregate data suffice.

One may think that quantity data are easier to analyse than interval-coded data; e.g., the Michigan Surveys of Consumers in the US ask households their price expectations a year ahead in integers (after an initial qualitative question). They are not if one takes rounding seriously, since some respondents round to integers while others to multiples of 5 or 10; see Manski and Molinari (2010).

To allow for skewness and excess kurtosis in the distribution of household inflation expectations, this paper uses the skew normal (SN) and skew t (St) distributions introduced by Azzalini (1985) and Azzalini and Capitanio (2003) respectively. These are natural extensions of the normal and t distributions, and are easy to use with the sn package for R. So far, the only application in econometrics seems Azzalini and Kotz (2002). Juárez and Steel (2010a,b) use alternative SN and St distributions proposed by Fernández and Steel (1998).

Comparing the normal, SN, and St interval regression models with no covariate for household inflation expectations in Japan, we find that the St model fits the best throughout the period studied. Other findings are the following:

1. The skewness parameter is time-varying and consistently positive except for two months (December 2009 and January 2010).
2. The degree of freedom is small and often below 2, in which case the variance is infinite.

3. The indifference interval lies around $ \pm.5-1\% $ , sometimes asymmetric and unstable over time.

4. The “consensus” inflation forecast, whether it is the mean, the median, or the mode, is consistently higher than the current CPI inflation, and tends to overpredict the actual CPI inflation.

5. The median, the interquartile range (IQR), the skewness parameter, and excess kurtosis of the distribution of household inflation expectations all increase with the current CPI inflation when the latter is positive; the relations are unclear when the latter is negative.

The first four findings show that the assumptions for the C–P method fail. If individual data are available, then demographic factors may explain the first two findings. Capistrán and Timmermann (2009) attribute the fourth finding to asymmetric loss. It also arises from response (cognitive) bias and the CPI inflation bias, though the latter is usually an upward bias relative to the true cost-of-living index inflation; see Hausman (2003) and Lebow and Ruud (2003). The last finding is relevant to the recent literature on rationally heterogeneous expectations due to sticky information (Mankiw and Reis (2002), Mankiw et al. (2003), Carroll (2003)), model uncertainty (Branch (2004, 2007)), or asymmetric loss (Capistrán and Timmermann (2009)).

A possible use of the estimated inflation expectations is inflation forecasting. Ang et al. (2007) find that survey expectations predict US inflation
better than other variables. We compare the mean, median, and mode inflation expectations of the normal, SN, and St models, and find that none of them helps to predict the actual CPI inflation beyond the current CPI inflation, though the estimation period is too short to give a definitive conclusion, covering at most one business cycle.

The paper proceeds as follows. Section 2 introduces the SN and St distributions. Section 3 reviews the C–P method. Section 4 specifies the normal, SN, and St interval regression models. Section 5 estimates these models using the Japanese data, and studies the distributions of household inflation expectations in Japan from April 2004 to March 2010. Section 6 discusses remaining issues.

## 2 SKEW NORMAL AND SKEW t DISTRIBUTIONS

### 2.1 Skew Normal Distribution

The SN distribution is due to Azzalini (1985). The pdf of a standard SN distribution with skewness parameter $ \lambda $ , denoted as $ \mathrm{SN}(\lambda) $ , is $ \forall z \in R $ ,

$$ \phi(z;\lambda):=2\Phi(\lambda z)\phi(z), $$

where $ \Phi(.) $ and $ \phi(.) $ are the cdf and the pdf of $ \mathrm{N}(0,1) $ respectively. This reduces to $ \mathrm{N}(0,1) $ when $ \lambda=0 $ , and approaches to the standard half-normal