Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Figure 6: Comparison of the two TFP series. The line labeled “Benchmark” shows the TFP series obtained in the benchmark model, while that labeled “Capacity utilization” shows the series obtained in the capacity utilization model. The values of both series in 1973 are normalized to 100.

sluggish, whereas in the capacity utilization model TFP follows a steady growth path. The average growth rates of TFP over the period 1973–1978 are 0.72% in the benchmark model and 2.16% in the capacity utilization model. This discrepancy arises simply because the imputed capacity utilization rate follows a decreasing trend, as shown in Figure 5. In other words, the stagnation of the TFP growth rate in the benchmark model was spurious.

### 5.1 Simulation results with endogenous capacity utilization

Figure 7 shows the simulation result for value added with endogenous capacity utilization. First of all, the sharp rise in the relative price of energy now has a large depressing effect on value added. The driving force of this large depressing effect is the endogenous capacity utilization rate. When the relative price of energy rises, energy input decreases, leading to a reduction in value added. This is the direct effect and the simulation result from the benchmark model shows that this effect is very small due to the small ratio of real energy use to real value added. Once capacity utilization is endogenized, however, another effect emerges. That is, the declining capacity utilization rate
Figure 7: Detrended value added per working-age population (capacity utilization model vs. data) normalized to 100 in 1973.

generated in the capacity utilization model (observed in Figure 8) generates a further drop in value added. This decrease in the simulated path of capacity utilization is due to two different effects. The first effect is the surge in the relative price of energy. When the relative price of energy increases, energy use declines, leading to a decrease in the marginal product of capacity utilization, which, in turn, leads firms to decrease their capacity utilization. The second effect comes from the fact that the initial capital stock is below the steady state. Since the marginal product of capacity utilization is a decreasing function of capital stock and the marginal cost of capacity utilization is an increasing function of capital stock, the lower initial capital stock results in a higher marginal product and lower marginal cost of capacity utilization than in the steady state (see Equation (23)). Therefore, the initial capacity utilization rate is higher than its steady state. As capital stock is accumulated over time, the marginal product of capacity utilization decreases and the marginal cost of capacity utilization increases, leading to a reduction in capacity utilization over time.

The second salient feature in Figure 7 is that the simulated path generated by “TFP only” in the capacity utilization model shows steady economic growth even after the first oil shock. This indicates that the Japanese economy would have enjoyed stable growth if the first oil crisis had
Figure 8: Other aggregate variables per working-age population (capacity utilization model vs. data) normalized to 100 in 1973.

not occurred. In other words, the capacity utilization model shows that the main cause of the economic recession in the wake of the first oil shock was the upsurge in the relative price of energy, which is consistent with conventional wisdom. Lastly, feeding the actual time series for the relative price of energy and the growth rate of TFP into the capacity utilization model now generates a good fit with the data.

Figure 8 displays the simulation results for other aggregate variables generated by the capacity utilization model. As in Figure 7, the simulation results labeled “Price only” actually underpredict the data for energy use, investment, and capacity utilization due to the large amplification mechanism driven by endogenous capacity utilization. However, the steady growth of purified TFP shifts up those simulated paths, leading to a reasonable fit with the data in the simulation labeled “Price and TFP.” Figure 9 compares the simulation results in the benchmark model with the ones in the capacity utilization model. Both simulation results are derived by feeding the actual values of the relative price of energy and the growth rate of TFP into the model. As can be seen, although the simulated hours worked still substantially overpredict the data for 1975, the capacity utilization model performs better than the benchmark model overall except with regard to energy use.
Figure 9: Comparison of the simulation results (benchmark vs. capacity utilization). Only the simulation results with “Price and TFP” in each model are shown for simplicity.

## 6 Conclusion

In this paper, a simple neoclassical growth model with energy as an input for production is constructed, calibrated to the Japanese economy, and used to examine the role of two key exogenous variables (the relative price of energy and the growth rate of TFP) to account for the severe recession following the first oil shock. In line with previous studies, the benchmark model shows that the relative price of energy has a limited role in accounting for the slump in value added due to the small ratio of real energy use to real value added. This means that to model the kind of drop in value added observed in the data it is necessary to incorporate a mechanism that amplifies the effect of the upsurge in the relative price of energy.

To this end, the present study proposed incorporating endogenous capacity utilization as such an amplification mechanism in the benchmark model. This capacity utilization model successfully generated a large negative effect of the sharp rise in the relative price of energy. In addition, the analysis also showed that the stagnation in TFP growth in the benchmark model was spurious due to the declining capacity utilization rate, and that the purified TFP series, in which the effect of time-varying capacity utilization is removed from the TFP in the benchmark model, shows steady
growth steadily even after the first oil shock.
## A Validity of the imputed capacity utilization rate

Figure 5 showed that the imputed capacity utilization rate for the entire economy is less volatile than the “Operating Ratio,” which covers only selected industries in the manufacturing sector. In this Appendix, it is argued that this is probably due to the tendency that the capacity utilization rate in the manufacturing sector is more volatile than that in the non-manufacturing sector.

Note that in Japan there are no official statistics for the capacity utilization rate in the non-manufacturing sector. Therefore, in this Appendix, a proxy variable for the capacity utilization rate in the non-manufacturing sector following the methodology employed by the Cabinet Office, Government of Japan, is constructed. It is then shown that this is much less volatile than the “Operating Ratio.”

To this end, first of all, the series of output divided by capital stock in the non-manufacturing sector is computed. The data for output and capital stock in the non-manufacturing sector are taken from the “Indices of Tertiary Industry Activity” published by the Ministry of Economy, Trade and Industry and the “Gross Capital Stock of Private Enterprises” published by the Cabinet Office, respectively. Then the cyclical component of this ratio extracted by applying the Hodrick–Prescott filter is used as a proxy for the capacity utilization rate in the non-manufacturing sector. Data for the period 1988–2005 are used, because the “Indices of Tertiary Industry Activity” are not available for years before 1988.

The imputed capacity utilization rate in the non-manufacturing sector is plotted with the “Operating Ratio” for comparison in Figure A.1. As can be seen, the “Operating Ratio” fell substantially during the 1990s, which is probably due to the severe economic conditions during the period, the so-called “Lost Decade.” In contrast, the imputed capacity utilization rate in the non-manufacturing sector declined only somewhat, providing indirect evidence for the validity of the imputed capacity utilization rate in Figure 5. One might still argue that the “Operating Ratio” is the appropriate capacity utilization rate for the economy as a whole since the manufacturing sector is generally more capital-intensive than the non-manufacturing sector. That is, if most of the capital stock is used in the manufacturing sector, using the “Operating Ratio” as a proxy for the capacity utilization rate of the economy as a whole would be the correct choice. According to the “Gross Capital Stock of Private Enterprises” provided by the Cabinet Office, the gross capital stock share of the manufacturing sector in the economy ranges from 44.3% in 1980 to 37.0%
Figure A.1: The imputed capacity utilization rate in non-manufacturing and Operating Ratio. Both series are normalized to 100 in 1990.

in 2009. Although this share is not available for the 1970s due to a lack of data, simple linear extrapolation implies a share of around 50%. Since the real GDP share of the manufacturing sector in the Japanese economy has been about 25% since 1970, the manufacturing sector is indeed more capital-intensive than the non-manufacturing sector. Nevertheless, this does not mean that the capacity utilization rate in the non-manufacturing sector can be ignored in the process of imputing the capacity utilization rate for the economy as a whole. In sum, the imputed capacity utilization rate in Figure 5 likely is not far from the true capacity utilization rate in the economy as a whole.
## References

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## 国の債権に係る情報の公表

## 総務省及び財務省（交付税及び譲与税配付金特別会計交付税及び譲与税配付金勘定）

## 歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移

(单位:百万円)

(单位:百万円)

平成23年度	平成24年度	平成25年度
管理对象債権額	消滅額	管理对象債権額	消滅額	管理对象債権額	消滅額
前年度以前発生未消滅債権分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分	前年度以前発生未消滅債権分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分	前年度以前発生未消滅債権分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分
うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額
合 計	該 当 な し	13	-	13	13	-	-	13	-	7	-	7	-	-	7
備 考	(管理对象債権額)返納金債権:13	(消滅額)返納金債権:13	(管理对象債権額)返納金債権:7	(消滅額)返納金債権:7

※消滅額の項中「うち不納欠損額」は、歳入徴収官事務規程（昭和二十七年大蔵省令第百四十一号）第二十七条第一項各号に該当する金額の合計額であり、消滅額の内数。

## 歳入金債権の年度末現在額の推移

(单位:百万円)

(单位:百万円)

平成23年度末現在額	平成24年度末現在額	平成25年度末現在額

※計数はそれぞれ単位未満切り捨てによっているので、端数において合計とは合致しないものがある。
【1】作付面積及び出荷量について（つづき）

品目名	主たる収穫・出荷期間	区分	作付面積	出荷量	うち、加工向け	うち、業務用向け
前年産	ha	t	t	t
本年産
【1】作付面積及び出荷量について（つづき）

品目名	主たる収穫・出荷期間	区分	作付面積	出荷量	うち、加工向け	うち、業務用向け
前年産	ha	t	t

## 【2】面積、生育、作柄及び被害の状況について

作付面積の増減理由、生育、作柄及び被害の発生状況等について、記入してください。

主な品目ごとの作付面積の増減理由：	主な品目ごとの生育、作柄及び被害状況：
主な品目ごとの増減地域と増減面積：

【問い合わせ先】
名 称
住 所
担 当 者 名
電話番号	FAX番号
指標	一	ド
都道府県	地域センター	市区町村	旧市区町村	農業集落	調査区	経営体

## 平成 年産

## 野菜作付面積調査・収穫量調査 郵送調査票（経営体用A） （春植えばれいしょ用）

統計法に基づく国の統計調査です。調査票情報の秘密の保護に万全を期します。

この調査は、農林水産省が統計法（平成19年法律第53号）に基づく基幹統計調査として実施するものです。

記入する前には、「調査票の記入の仕方」をご覧ください。

なお、この調査票は秘密扱いとし、統計以外の目的に使うことは絶対ありませんので、ありのままを記入してください。

記入していただいた調査票は、月日までに同封の封筒に入れて返送してください。

☆ 調査票の記入に当たっては、鉛筆またはボールペンではっきりと記入してください。

☆ 調査及び調査票の記入に当たって、不明な点等がありましたら、下記「問い合わせ先」にお問い合わせください。

【問い合わせ先】

名称

名 称 ___

住所

担当者名

___

電話番号 ___ FAX番号 ___
## 【1】 生産の状況について

1 本年の作付状況について教えてください。

(該当するものに○印を記入してください。)

本年、作付けを行った

本年、作付けを行わなかった

→ 【3】その他に進んでください。

2 1で作付を行ったとお答えの場合は、本年産の作付面積、収穫量、出荷量及び自家消費等について記入してください。

## 記入上の注意

北海道は、9月～10月に主に収穫、出荷したものについて記入してください。

なお、9月以前に出荷した量、又は10月以降に出荷が予定されている場合はその量も出荷量に含めてください。

• 都府県は、4月～8月に主に収穫、出荷したものについて記入してください。

## 記入上の注意

自家消費量を含めた全ての作付面積を記入してください。

農協や農協以外、市場への出荷、直蔵所への出荷、消費者へ直接販売した全ての量を記入してください。

自家消費用、贈答分を記入してください。

作付面積

①ha

(町)(反)(秒)

a

收穫量

②=③+④

出荷量

③

自家用及び贈答用

④

春植えばれいしょ

注1：出荷量について「箱」、「袋」及び「t」等で把握されている場合は、「kg」に換算して記入してください。（例：10kg箱で150箱出荷した場合→1,500kgと記入）

2：出荷量には、種子ばれいしょを含めないでください。

3 2で記入した出荷量について、該当する出荷先に出荷した割合(%)を記入してください。

## 記入上の注意

「加工場・加工業者」は、加工場や加工を目的とする業者へ出荷したものの割合を記入してください。

「消費者へ直接販売」は、直売所、庭先販売、宅配便、インターネットで販売などです。

・「農協」には、農協が経営している直売所等へ出荷したものも含めてください。

加工場・加工業者	消費者へ直接販売	市場	農協以外の集出荷団体	農協	その他	計
春植えばれいしょ	%	%	%	%	%	%	100%
## 【2】作柄及び被害状況について

1 本年産の作柄・被害の状況は、前年産に比べてどうでしたか。

(それぞれの該当する欄に〇印を記入してください。)

良かった	前年産並み	悪かった
作柄の良否

少なかった	前年産並み	多かった
被害の多少

2 被害が多かったとお答えの場合は、その要因について記入してください。

該当する全ての欄に〇印を記入してください。

なお、被害の最も多かった要因に1つ〇印を記入してください。

高温	低温	日照不足	多雨	少雨	台風	病害	虫害	その他
被害の要因

## 【3】その他

来年以降の作付予定についてお聞きします。

(該当するものに○印を記入してください。)

来年以降、作付けする予定がある
来年以降、作付けを行う予定はない
今のところ未定である

調査はここで終わりです。同封の封筒にて返送ください。ご協力ありがとうございました。
指標
都道府県	地域センター	市区町村	旧市区町村	農業集落	調査区	経営体

秘	統計法に基づく基幹統計
農林水産省	作物統計

政府統計

統計法に基づく国の統計調査です。調査票情報の秘密の保護に万全を期します。

【問合せ先】

☆ 調査及び調査票の記入について不明な点等がありましたら、下記「問合せ先」に御連絡ください。

名 称

住 所

担当者名

電話番号

記入していただいた調査票は、月日までに同封の封筒に入れて返送してください。

この調査は、農林水産省が統計法（平成19年法律第53号）に基づく基幹統計調査として実施するものです。

記入する前に、「調査票の記入の仕方」を御覧ください。

なお、この調査票は秘密扱いとし、統計以外の目的に使うことは絶対にありませんので、ありのままを記入してください。

## 野菜作付面積調查·收穫量調查

郵送調査票（経営体用B）
注：1 出荷量について、「箱」、「袋」、「t」等で把握されている場合は、「kg」に換算して記入してください。

（例：10kg箱で150箱出荷した場合→1,500kgと記入）

2 「品目名」の欄に「たまねぎ」が記載されている場合、「たまねぎ」の「出荷量」には、11月以降に出荷を予定されているものを含めて記入してください。

【土座の鉄転説にうざぐ】 お宅で栽培している野菜について、該当する品目ごとに作付面積、収穫量、出荷量及び自家消費等について記入してください。 また、該当する出荷先に出荷した割合(%)を記入してください。
【生産の状況について】（つづき）

生：1 出荷量について、「箱」、「袋」、「t」等で把握されている場合は、「kg」に換算して記入してください。

（例：10kg箱で150箱出荷した場合→1,500kgと記入）

2 「品目名」の欄に「たまねぎ」が記載されている場合、「たまねぎ」の「出荷量」には、11月以降に出荷を予定されているものを含めて記入してください。

引き続き次のページへお進みください。
【生産の状況について】（つづき）
## スポーツ庁の組織構成と主な業務について

現組織「スポーツ・青少年局」

（うちスポーツ関係:3課1参事官）

(76人)

局長

大臣官房審議官

中央教育審議会

スポーツ・青少年分科会

## スポーツ・青少年企画課

（総括・管理業務、スポーツ・青少年分科会、スポーツ基本計画、日本スポーツ振興センター、スポーツ施設の整備、スポーツ団体のガバナンス改善）

## スポーツ振興課

(地域スポーツクラブの育成、指導者の育成、スポーツの安全確保、スポーツ選手のキャリア形成支援、障害者スポーツの振興)

## 競技スポーツ課

(選手強化への支援(強化拠点・強化費)、国際大会の招致、2020年オリンピック・パラリンピック東京大会の準備、国際交流、ドーピング対策)

参事官(体育・青少年スポーツ担当)

(学校体育・運動部活動、武道の振興、子供の体力の向上)

新組織「スポーツ庁」

(5課2参事官)

(121人(新規増7人、他府省からの再配置23人を含む))

長官

次長

審議官

スポーツ審議会

政策課

（総括・管理業務、スポーツ審議会、スポーツ基本計画、日本スポーツ振興センター、武道の振興、国内外の動向調査、戦略的広報）

学校体育室

(学校体育·運動部活動)

スポーツ健康推進課

（予防医学の知見に基づくスポーツの普及、地域スポーツクラブの育成、子供の体力向上、スポーツの安全確保）

障害者スポーツ振興室（障害者スポーツの充実）

## 競技力向上課

（選手強化への支援（強化拠点・強化費）、医・科学を活用した競技力向上策の開発）

スポーツ国際課

（国際大会の招致、国際交流、ドーピング対策、スポーツを通じた国際貢献、世界のスポーツ界への積極的関与（人材育成・派遣等））

オリンピック・パラリンピック課 ※時限

（オリンピック・パラリンピックムーブメントの推進（Sport for Tomorrowの推進等）、2020年大会に向けたスポーツ団体等との調整）

参事官(地域振興担当)

(スポーツをできる多様な場の創出(地域スポーツ施設の充実等)、スポーツを通じた地域おこしへの支援)

参事官（民間スポーツ担当）

(スポーツ団体のガバナンス改善、スポーツ人材・指導者の育成、スポーツ選手のキャリア形成支援、産業界との連携促進)
# 9502 交付税及び譲与税配付金特別会計（特別会計U）

平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 書

1. 平成 2 8 年度歳入概算見積額総表 …… 1
2. 平成 2 8 年度歳入概算見積額明細表 …… 3
(会計)02 交付税及び譲与税配付金 …… 3
## 平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 目 次

## 9502 交付税及び譲与税配付金特別会計（特別会計U）

区分	ページ	区分	ページ
平成28年度歳入概算見積額総表	1
平成28年度歳入概算見積額明細表	3
(会計) 02 交付税及び議与税配付金	3
(款) 01 他会計より受入	3
(項) 01 一般会計より受入	3
(項) 02 財政投融資特別会計より受入	3
(項) 03 東日本大震災復興特別会計より受入	3
(款) 02 租税	3
(項) 01 地方揮発油税	3
(項) 02 石油ガス税	3
(項) 03 自動車重量税	3
(項) 04 航空機燃料税	3
(項) 05 特別とん税	3
(項) 06 地方法人特別税	3
(項) 07 地方法人税	3
(款) 03 借入金	3
(項) 01 借入金	4
(款) 04 雑収入	4
(項) 01 雑収入	4
(款) 05 前年度剰余金受入	4
(項) 01 前年度剰余金受入	4
平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 総 表
9502交付税及び議与税配付金特別会計(特別会計U)
区 分	当 初 見 積 額	2 8 年 度 概 算 見 積 額	对 前 年 度 数 减 (B-A)	明細書 页 数
計(A)	計(B)
02 交付税及び議与税配付金	53,716,961,135	52,083,323,604	1,633,637,531	3
01 他 会 計 占 贝 受 入	16,492,902,925	16,017,356,261	475,546,664	3
01 一般 会 計 占 贝 受 入	15,603,084,869	15,817,356,261	214,271,392	3
02 財 政 投 融 資 特 別 会 計 占 贝 受 入	300,000,000	200,000,000	100,000,000	3
03 東日本大震災復興特別会計占贝受入	589,818,056	0	589,818,056	3
02 租 税	3,136,800,000	2,828,300,000	308,500,000	3
01 地 方 揮 発 油 税	263,800,000	259,300,000	4,500,000	3
02 石 油 才 ス 税	10,000,000	9,500,000	500,000	3
03 自 動 車 重 量 税	256,700,000	251,600,000	5,100,000	3
04 航 空 機 燃 料 税	14,600,000	14,800,000	200,000	3
05 特 別 占 儿 税	12,500,000	12,800,000	300,000	3
06 地 方 法 人 特 別 税	2,102,200,000	1,715,700,000	386,500,000	3
07 地 方 法 人 税	477,000,000	564,600,000	87,600,000	3
03 借 入 金	32,817,295,408	32,417,295,408	400,000,000	3
01 借 入 金	32,817,295,408	32,417,295,408	400,000,000	4
04 雑 収 入	6,938	3,685	3,253	4
01 雑 収 入	6,938	3,685	3,253	4
05 前 年 度 剩 余 金 受 入	1,269,955,864	820,368,250	449,587,614	4
01 前 年 度 剩 余 金 受 入	1,269,955,864	820,368,250	449,587,614	4
会 計 計	53,716,961,135	52,083,323,604	1,633,637,531
平 成 2 8 年度 歳 入 概 算 要 求 額 明 細 表
9502交付税及び議与税配付金特別会計(特別会計U)
事項	当見積額	2 8 年度概算見積額	对前年度比較增△減	備考
02 交付税及び議与税配付金	53,716,961,135	52,083,323,604	1,633,637,531
01 他 会 計 より 受 入	16,492,902,925	16,017,356,261	475,546,664
01 一般 会 計 より 受 入	15,603,084,869	15,817,356,261	214,271,392	(注1)经济再生に合わせ、リーマンショック後の危機対応モードから平時モードへの切替えを進めていくことを基本として、地方の税収の動向等を踏まえた一般会計からの別枠の加算(0.1兆円)等を行う。なお、平成26年度から平成28年度における財源不足を折半で補填するルールに基づき、臨時財政対策特例加算(0.8兆円)を行う。
01 一般会計より受入
02 財政投融資特別会計より受入
01 財政投融資特別会計より受入	300,000,000	200,000,000	100,000,000
03 東日本大震災復興特別会計より受入
01 東日本大震災復興特別会計より受入	589,818,056	0	589,818,056	東日本大震災に係る地方の復旧・復興事業等に係る財源の確保については、事項要求とする。
02 租 税	3,136,800,000	2,828,300,000	308,500,000
01 地方 揮 発 油 税	263,800,000	259,300,000	4,500,000
01 地方揮発油税	263,800,000	259,300,000	4,500,000
02 石油 ガ ス 税	10,000,000	9,500,000	500,000
01 石油 ガ ス 税	10,000,000	9,500,000	500,000
03 自 動 車 重 量 税	256,700,000	251,600,000	5,100,000
01 自動車重量税	256,700,000	251,600,000	5,100,000
04 航空機 燃料 税	14,600,000	14,800,000	200,000
01 航空機燃料税	14,600,000	14,800,000	200,000
05 特別 と ん 税	12,500,000	12,800,000	300,000
01 特別 と ん 税	12,500,000	12,800,000	300,000
06 地方法人 特別税	2,102,200,000	1,715,700,000	386,500,000
01 地方法人特別税	2,102,200,000	1,715,700,000	386,500,000
07 地方法人 税	477,000,000	564,600,000	87,600,000
01 地方法人 税	477,000,000	564,600,000	87,600,000
03 借 入 金

2015/09/02 16:27:53
4 交

事項	当初價	28年度概算見積額	對前年度比較增△減	備考
01借入金01借入金04雜收入01雜收入01預託金利子收入02小切手支払未済金收入03雜入05前年度剩余金受入01前年度剩余金受入01前年度剩余金受入	32,817,295,408	32,417,295,408	400,000,000

2015/09/02 16:27:53
## はしがき

グローバル化の進展に伴い，加速化していく人，物，金，情報等の流通に乗じる犯罪のリスクが広がっている。

我が国を訪れ，あるいは在留する外国人の国籍や在留の形態は時代とともに変わりつつあり，居住・定住型の在留者が大幅に増加している一方で，不法滞在者は一貫して減少している。このような中，我が国における外国人犯罪の情勢を見ると，外国人犯罪は犯罪全体と同様に減少しているものの，検举人員中に占める外国人の比率は，外国人犯罪が増加傾向にあった10年前頃からほぼ横ばいの状態である。また，入国して犯行に及んだ上で，本国に逃げ帰るいわゆるヒットアンドアウェイ型の来日外国人による犯罪に代わり，定住型外国人による犯罪が比重を増すなど，質的な変化があると思われる。このような質的な変化を含めた外国人犯罪の詳細な実態を把握することは，グローバル化の負の側面の一局面である外国人犯罪によるリスクを低減する上で重要である。

本報告書は，このような状況下での我が国における外国人犯罪の現状と外国人犯罪者の処遇の実態及びその対策の在り方について，新たな施策立案のための資料を提供することを目的として，その現状と課題の考察を試みたものである。

その内容の主要な部分は，平成25年版犯罪白書で紹介しているが，今回，さらに，犯罪の実態，刑事手続における問題性及び刑事施設における処遇に関して，詳細にわたる調査分析をおこなった内容を掲載するとともに，米国とドイツにおける外国人の処遇に関する紹介を行うことで，より充実した資料を提供するものである。

本報告が，外国人犯罪者の実態の解明の一助となり，その犯罪予防及び適切な処遇を検討するに当たっての資料としていささかでも活用できるものとなっていれば幸いである。

最後に，今回の調査の実施に際して，多大な御理解と御協力をいただいた関係諸機関の各位に深甚なる謝意を表する次第である。

平成26年12月

法務総合研究所長

赤根智子