Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4-3 物価見通しと世帯属性(1)

被説明変数=物価見通し(中位値)
推計期間:2006年4月～2011年6月
モデル1	モデル2	モデル3	モデル4
ブール推計	ブール推計(脱落確率ウェイ調整)	ランダム効果モデル	インターバル推定
雇用者ダミー	-0.081	**	-0.091	**	-0.067	-0.115
(0.032)	(0.039)	(0.054)	(0.037)
自営業ダミー	0.055	***	0.091	***	0.030	*	0.047
(0.010)	(0.014)	(0.017)	(0.012)
年齢ダミー(18-24歳)	-0.356	***	-0.337	***	-0.324	***	-0.417
(0.031)	(0.043)	(0.058)	(0.036)
(25-29歳)	-0.279	***	-0.314	***	-0.194	***	-0.311
(0.024)	(0.034)	(0.044)	(0.028)
(30-34歳)	-0.121	***	-0.125	***	-0.124	***	-0.154
(0.021)	(0.030)	(0.040)	(0.025)
(35-39歳)	-0.111	***	-0.154	***	-0.103	***	-0.131
(0.020)	(0.027)	(0.037)	(0.023)
(40-44歳)	-0.009	-0.079	***	0.000	-0.003
(0.019)	(0.026)	(0.036)	(0.022)
(45-49歳)	0.088	***	0.077	***	0.061	*	0.117
(0.019)	(0.026)	(0.035)	(0.022)
(50-54歳)	0.116	***	0.121	***	0.112	***	0.156
(0.018)	(0.025)	(0.033)	(0.020)
(55-59歳)	0.153	***	0.186	***	0.121	***	0.193
(0.016)	(0.022)	(0.030)	(0.018)
(60-64歳)	0.115	***	0.114	***	0.114	***	0.151
(0.014)	(0.019)	(0.028)	(0.017)
(65-69歳)	0.122	***	0.116	***	0.098	***	0.154
(0.014)	(0.019)	(0.027)	(0.016)
(70-74歳)	0.099	***	0.148	***	0.071	***	0.118
(0.014)	(0.019)	(0.026)	(0.016)
所得(中位値)	-0.00042	***	-0.001	***	-0.00029	***	-0.0005
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
世帯人員数	0.043	***	0.067	***	0.036	***	0.046
(0.003)	(0.004)	(0.006)	(0.003)
住宅ローン	-0.046	***	-0.077	***	-0.028	-0.052
(0.010)	(0.014)	(0.018)	(0.012)
CPI(総合)対前年同月比	0.448	***	0.431	***	0.375	***	0.542
(0.007)	(0.009)	(0.006)	(0.008)
定数項	101.382	***	102.297	***	102.062	***	102.276
(0.023)	(0.034)	(0.037)	(0.028)
月次ダミー	○	○	○	○
年次ダミー	○	○	○	○
都市階級ダミー	○	○	○	○
注:1.職業ダミーは無業・農家を基準としている。2.年齢ダミーは、75歳以上90歳以下の区分を基準としている。3.*10%水準、**5%水準、***1%水準で有意。括弧内は標準誤差。
表 4-4 物価見通しと世帯属性(2)

被説明変数＝物価見通し(中位値)
推計期間:2006年4月～2011年6月
ランダム効果モデル	モデル1	モデル2	モデル3
雇用者ダミー	-0.069	-0.066	-0.066
(0.054)	(0.054)	(0.054)
自营業ダミー	0.047	***	0.035	**	0.036	**
(0.017)	(0.017)	(0.017)
年齢	0.0038	***	0.039	***	0.036	**
(0.001)	(0.003)	(0.015)
年齢2乗	-	-0.0003	***	-0.0003
(0.000)	(0.000)
年齢3乗	-	-	-0.0000002
(0.000)
所得(中位値)	-0.0002	***	-0.0003	***	-0.0003	***
(0.000)	(0.000)	(0.000)
世帯人員数	0.0403	***	0.0336	***	0.0337	***
(0.006)	(0.006)	(0.006)
住宅ローン	-0.0099	-0.0281	-0.0278
(0.018)	(0.018)	(0.018)
CPI(総合)対前年同月比	0.373	***	0.374	***	0.374	***
(0.006)	(0.006)	(0.006)
定数項	101.88	***	101.06	***	101.10	***
(0.054)	(0.092)	(0.239)
月次ダミー	○	○	○
年次ダミー	○	○	○
都市階級ダミー	○	○	○

具体的には、年齢、年齢のべき乗項を説明変数に加えた場合、年齢の自乗項まで追加したモデルがもっとも当てはまりがよく $ ^{26} $ 、推定された係数を用いて年齢が期待インフレ率に及ぼす影響を推計すると、58.5歳の時点で期待インフレ率への押し上げ効果が最も大きくなり、58.5歳以下では若いほど同効果は小さく、それ以上では高齢であるほど同効果は小さくなることが示唆される（年齢に関して逆U字型）。また、低所得であるほど、大家族ほど（世帯人数が多いほど）期待インフレ率は有意に高く、住宅ローンは有りの方が期待が高い傾向にあることが明らかである。表4-3には他のモデル $ ^{27} $ を用いた推定結果も含まれるが、どのモデルを用いた場合でも、結果は概ね整合的である。
表 4-5 脱落確率の推定

被説明変数:調査期間中脱落=1、非脱落=0
推計期間:2006年4月～2011年6月

脱落確率推計	ロジットモデル
雇用者ダミー	0.213	*
(0.126)
自営業ダミー	-0.039
(0.040)
年齢ダミー(18-24歳)	0.868	***
(0.108)
(25-29歳)	0.609	***
(0.088)
(30-34歳)	0.579	***
(0.082)
(35-39歳)	0.455	***
(0.077)
(40-44歳)	0.266	***
(0.076)
(45-49歳)	0.146	**
(0.074)
(50-54歳)	0.155	**
(0.070)
(55-59歳)	0.060
(0.062)
(60-64歳)	-0.016
(0.056)
(65-69歳)	-0.066
(0.054)
(70-74歳)	-0.127	**
(0.055)
所得(中位値)	0.000
(0.000)
世帯人員数	-0.171	***
(0.012)
住宅ローン	-0.073	*
(0.041)
定数項	-0.145
(0.131)
月次ダミー	○
トレンド	○
都市階級ダミー	○
注:1.職業ダミーは無業・農家を基準としている。2.年齢ダミーは、75歳以上90歳以下の区分を基準としている。

3. *10%水準、**5%水準、***1%水準で有意。括弧内は標準誤差。

なお、上記の結果は一般世帯・単身世帯の双方を含む全世帯ベースである。データの節で説明したように、一般世帯の場合には実際の記入者が世帯主と異なる（例えば世帯主の子供が回答するなど）可能性もあるため、サンプルを単身世帯のみに限定した推計も行った（表4-6）が、いずれの説明変数についても総世帯と比較して推計結果には大きな変化は見られず、年齢効果の逆U字形状も安定的であった。
表 4-6 推計結果総括表（年齢カテゴリーダミー）（2006 年 4 月～2011 年 6 月）

ランダム効果モデル
推計期間	(2006年4月～2011年6月)
調査月1－3ヶ月目	調査月13－15ヶ月目	単身世帯のみ
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
勤労者	-0.067	-0.073	-0.068	0.152	**	0.153	***	0.118
(0.054)	(0.054)	(0.054)	(0.033)	(0.034)	(0.038)
自営業	0.030	*	0.032	*	0.030	*	0.139	**	0.091	***	0.014
(0.017)	(0.017)	(0.017)	(0.031)	(0.032)	(0.038)
18－24歳	-0.324	***	-0.317	***	-0.280	***	-0.118	-0.186	*	-0.205
(0.058)	(0.058)	(0.058)	(0.086)	(0.104)	(0.072)
25－29歳	-0.194	***	-0.192	***	-0.155	***	-0.068	-0.213	***	-0.115
(0.044)	(0.044)	(0.044)	(0.070)	(0.077)	(0.065)
30－34歳	-0.124	***	-0.124	***	-0.076	*	-0.019	-0.047	-0.107
(0.040)	(0.040)	(0.040)	(0.064)	(0.068)	(0.071)
35－39歳	-0.103	***	-0.098	***	-0.051	-0.007	-0.012	0.071
(0.037)	(0.037)	(0.037)	(0.060)	(0.062)	(0.075)
40－44歳	0.000	0.002	0.067	*	0.063	0.135	**	0.116
(0.036)	(0.036)	(0.036)	(0.058)	(0.060)	(0.078)
45－49歳	0.061	*	0.063	*	0.128	***	0.162	***	0.147	**	0.203
(0.035)	(0.036)	(0.036)	(0.057)	(0.059)	(0.075)
50－54歳	0.112	***	0.116	***	0.150	***	0.104	*	0.262	***	0.143
(0.033)	(0.033)	(0.033)	(0.054)	(0.056)	(0.067)
55－59歳	0.121	***	0.124	***	0.154	***	0.186	***	0.295	***	0.219
(0.030)	(0.030)	(0.030)	(0.049)	(0.050)	(0.058)
60－64歳	0.114	***	0.116	***	0.125	***	0.132	***	0.161	***	0.143
(0.028)	(0.028)	(0.028)	(0.044)	(0.045)	(0.053)
65－69歳	0.098	***	0.101	***	0.107	***	0.167	***	0.169	***	0.115
(0.027)	(0.027)	(0.027)	(0.041)	(0.043)	(0.050)
70－74歳	0.071	***	0.072	***	0.073	***	0.067	0.143	***	0.039
(0.026)	(0.026)	(0.026)	(0.041)	(0.043)	(0.046)
所得	-0.0003	***	-0.0003	***	-0.0003	***	-0.0004	***	-0.0004	***	-0.0005
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
世帯人数	0.036	***	0.035	***	0.036	***	0.055	***	0.041	***	-
(0.006)	(0.006)	(0.006)	(0.008)	(0.009)
住宅ローン	-0.028	-0.027	-0.025	-0.052	*	-0.034	-0.004
(0.018)	(0.018)	(0.018)	(0.029)	(0.030)	(0.048)
CPI総合(調査月の前年同月比)	0.375	***	-	-	0.425	***	0.487	***	0.343
(0.006)	(0.016)	(0.016)	(0.011)
CPI頻繁に購入する品目(同上)	-	0.126	***	-	-	-
(0.003)
CPI年齢階級別(同上)	-	-	0.366	***	-	-
(0.006)
定数項	102.062	***	101.729	***	101.972	***	101.872	***	101.830	***	102.042
(0.037)	(0.039)	(0.037)	(0.064)	(0.065)	(0.068)
月次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
都市階級	yes	yes	yes	yes	yes	yes
サンプル数	297,200	297,200	297,200	61,226	54,629	87,839
注:1.職業ダミーについては、基準は「無業者または無職」。2.年齢ダミーについては、基準は75－90歳。3.*10%水準で有意、**5%水準で有意、***1%水準で有意。括弧内は標準誤差。4.ランダム効果モデルの被説明変数はインプレ期待のカテゴリー中位値(両端は端点値)。0%=100に基準化。

また、参考に表4-6では、足許の物価上昇率のコントロールを（1）消費者物価指数「総合」前年同月比で行った場合に加え、（2）消費者物価指数「頻繁に購入する品目」前年同月比を説明変数に用いた場合、もしくは（3）年齢階級別の購入品目バスケットの違いを考慮
した消費者物価指数前年同月比 $ ^{28} $ を用いた場合の推計結果も示している。（2）・（3）ともに年齢効果の逆U字型に影響はほとんどなく、例えば年齢階層ごとに直面している物価の相違で年齢階層間の期待インフレ率の違いを説明できるわけではないことが明らかになった。

以上の結果が過去にも当てはまるか確認するため、月次調査化以前の四半期データを用いて同様の推定を行った。推計期間は1982年6月～2004年3月期 $ ^{29} $ であり、前述のとおり同一世帯に対する連続調査期間が短いため、データはパネル化せずクロスセクションデータとして扱った。また、選択肢が定性的な5区分のカテゴリー変数であることから、推計モデルとして順序ロジットモデルを用いた（推計結果は表4-7）。被説明変数や用いたモデルの相違はあるが、推計結果は概ね2006年以降のデータを用いた結果と整合的であり、（1）年齢については、若年で低く中高年、特に40歳代後半と50歳代後半で高く、老年になると年齢による限界的な押し上げ幅が小さくなる、（2）所得については、低所得ほど高い、（3）世帯人員については、多いほど高い、との結果が得られた。なお、年齢を直接説明変数とする推計モデルの場合（推計結果は表4-8）、2006年以降の推計と同様、年齢の自乗項までを追加したモデルがもっともあてはまりがよく、理論上期待インフレ率への年齢の押し上げ効果が最も高くなるのは58.1歳との結果が得られた。
表 4-7 推計結果総括表（年齢カテゴリーダミー）（1982 年 6 月～2004 年 3 月）

順序ロジットモデル
推計期間	(1982年6月～2004年3月)	(1982年6月～1999年12月)	(1990年3月～1999年12月)

(7)	(8)	(9)
勤労者	0.077	***	0.078	***	-0.012
(0.007)	(0.014)	(0.010)
自营業	-0.076	***	-0.115	***	-0.116	***
(0.009)	(0.015)	(0.014)
18-24歳	-0.268	***	-0.288	***	-0.425	***
(0.046)	(0.074)	(0.070)
25-29歳	-0.300	***	-0.157	***	-0.498	***
(0.022)	(0.036)	(0.033)
30-34歳	-0.134	***	0.045	-0.306	***
(0.017)	(0.029)	(0.026)
35-39歳	-0.045	***	0.082	***	-0.142	***
(0.015)	(0.027)	(0.024)
40-44歳	0.057	***	0.171	***	0.002
(0.015)	(0.027)	(0.022)
45-49歳	0.097	***	0.147	***	0.078	***
(0.014)	(0.027)	(0.022)
50-54歳	0.072	***	0.079	***	0.108	***
(0.014)	(0.026)	(0.022)
55-59歳	0.064	***	0.079	***	0.086	***
(0.014)	(0.026)	(0.022)
60-64歳	0.049	***	0.076	***	0.054	**
(0.014)	(0.026)	(0.021)
65-69歳	0.032	**	0.036	0.048	**
(0.015)	(0.028)	(0.022)
70-74歳	0.021	0.006	0.056	**
(0.016)	(0.030)	(0.024)
所得	-0.001	***	-0.001	***	-0.001	***
(0.000)	(0.000)	(0.000)
世帯人数	0.017	***	0.012	***	0.016	***
(0.002)	(0.004)	(0.004)
住宅ローン	0.041	***	0.057	***	0.031	***
(0.007)	(0.011)	(0.010)
CPI総合(調査月の前年同月比)	0.254	***	0.048	***	0.156	***
(0.004)	(0.008)	(0.006)
四半期ダミー	yes	yes	yes
トレンド	yes	yes	yes
サンプル数	448,178	171,321	191,226
注:1. 職業ダミーについては、基準は「無業者または無職」。2. 年齢ダミーについては、基準は75-90歳。3. *10%水準で有意、**5%水準で有意、***1%水準で有意。括弧内は標準誤差。4. 順序ロジットモデルの被説明変数はインフレ期待のカテゴリーデータ。
表 4-8 推計結果総括表（年齢）（1982 年 6 月～2004 年 3 月）

順序ロジットモデル
推計期間	(1982年6月～2004年3月)	(1982年6月～1999年12月)	(1982年6月～1999年12月)	(1990年3月～1999年12月)

(6)	(7)	(8)	(9)
勤労者	0.032	***	0.078	***	0.077	***	-0.012
(0.007)	(0.014)	(0.014)	(0.010)
自营業	-0.133	***	-0.115	***	-0.117	***	-0.116	***
(0.009)	(0.015)	(0.015)	(0.014)
年齢	0.033	***	-0.288	***	0.247	***	-0.425	***
(0.001)	(0.074)	(0.041)	(0.070)
年齢(自乗項)	-0.00028	***	-0.157	***	-0.006	***	-0.498	***
(0.000)	(0.036)	(0.001)	(0.033)
年齢(3乗項)	-	-	0.0001	***	-
(0.000)
年齢(4乗項)	-	-	-0.0000002	***	-
(0.000)
所得	-0.001	***	-0.001	***	-0.001	***	-0.001	***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
世帯人数	0.022	***	0.012	***	0.012	***	0.016	***
(0.002)	(0.004)	(0.004)	(0.004)
住宅ローン	0.053	***	0.057	***	0.057	***	0.031	***
(0.007)	(0.011)	(0.011)	(0.010)
CPI総合(調査月の前年同月比)	0.249	***	0.048	***	0.049	***	0.156	***
(0.004)	(0.008)	(0.008)	(0.006)
四半期ダミー	yes	yes	yes	yes
トレンド	yes	yes	yes	yes
サンプル数	448,178	171,321	171,321	191,226

注:1. 職業ダミーについては、基準は「無業者または無職」。

2. 年齢ダミーについては、基準は75−90歳。

3. $ ^{*} $ 10%水準で有意、 $ ^{**} $ 5%水準で有意、 $ ^{***} $ 1%水準で有意。括弧内は標準誤差。

4. 順序ロジットモデルの被説明変数はインフレ期待のカテゴリーデータ。

以上を踏まえると、期待インフレ率に対する年齢の効果が逆 U 字型であることは調査時点を問わず頑健であるように思われる。こうした年齢階層間の期待の異質性の背景を検討するため、既存研究に倣って（1）期待形成時に参照する情報の異質性、（2）世代間の異質性が年齢間の差異として認識されている可能性、の2点についてさらに検証する。

## (1) 参照している情報の異質性

期待形成時に参照している可能性のある情報として、既存研究でしばしば挙げられるのは(a)経済や金融に関する報道（専門家による物価見通しのニュースも含まれる）、もしくは(b)日ごろよく目にする品物やサービスの店頭価格である。後者については、年齢階層別のバスケットの違いをコントロールしても期待の異質性には影響がなかったことをすでに検証したが、報道情報については、そうした情報を積極的に収集しよう
とする年齢層と関心が低い年齢層があるとすれば、その違いが期待の違いに反映されている可能性は否定できない。ここでは Anderson, Becker, and Osborn (2010)を参考に、15か月間の連続調査期間中、当初は経済情勢に関する報道に関心がなかった年齢層も徐々に関心を持つようになると想定し、報道情報に関する情報格差が縮小する結果調査期間の初期と終期では終期の方がインフレ期待の年齢間異質性が小さくなる、との仮説を検証する。具体的には、全サンプルから、調査1ヶ月目から3ヶ月目までのサンプルと、調査13ヶ月目から15ヶ月目の結果をそれぞれ抽出し、各サンプルに対して消費者属性を説明変数とするランダム効果モデルを推計した。推計結果は表4-6の(4)・(5)に示したが、いずれも全サンプルを用いた推計結果とほぼ整合的であり、年齢に関する逆U字型はどちらのサンプルでも安定的であった。従って、調査が進むにつれて当初存在した年齢階層間の情報集合の違いが小さくなり、期待の分布も収束方向に向かう、という仮説は当てはまらないことが明らかになった。

## (2) 世代間の異質性

これまで期待インフレ率への年齢効果を中心に議論してきたが、年齢に関する推計結果には純粋な年齢効果のみならず世代による期待の違い（世代効果）も混在している可能性が考えられる。世代間の異質性については、既存研究で指摘されるように、各世代がこれまで経験してきたインフレ率の違いが期待に大きな影響を及ぼしているかもしれない $ ^{30} $ 。こうした影響の有無を調べるため、サンプルを調査時点に応じて10年ごとに区分し、推定されたそれぞれの年齢効果に変化が見られるか検証した。具体的には、調査方法が2004年4月で変更されていることから、それ以前の調査方法に基づく結果を調査時点が80年代のサンプル、90年代のサンプルに区分し、それぞれ個別に順序ロジットモデルを用いて属性が期待に及ぼす影響を推計した（表4-7(8)・(9)及び表4-8(7)・(9)。全サンプルでの推計結果は表4-7(7)ないし表4-8(6)）。表4-7(8)と(9)の年齢効果を比較すると、形状はいずれも逆U字型で変わらないが、(8)の方が(9)よりピークとなる年齢層が若く、表4-8の結果から得られる理論的なピーク値は(7)で約51.8歳なのに対して、(9)では61.4歳であった。ただし、80年代のサンプルについてはWald検定の結果年齢の4次項まで説明変数に含める推計が最も適当であり(結果を表4-8(8)に示す)、この推計結果によると56.1歳が局所的なピーク、78.5歳が局所的なポトムに相当する。いずれの推計結果でも、80年代の年齢効果のパターンが、90年代には右方シフトしている（ピーク年齢が上がっている）ことが示唆され、期待インフレ率が相対的に高い世代が年齢を重ねたことに伴いピークがシフトしたと考えれば、期待インフレ率に対する世代固有の効果が存在する可能性があると考えられる $ ^{313233} $ 。
図 4-1 各年齢 $ \phi_{i} $ の平均

以上の推計結果をまとめると、インフレ期待と年齢の関係については、逆U字の形状が極めて安定的に観察されることが明らかになった。こうした形状に対する背景要因として、（1）年齢階層別情報集合（または購入バスケットの相違）、（2）世代効果の相違を検討したが、いずれも単独の要因として十分な説明を与えることはできない一方、少なくとも世代効果については観察されたデータとある程度の整合性を持つことが明らかになった。

## 5 結論

我々は内閣府経済社会総合研究所消費動向調査のインフレ期待に関する調査データを用いて、我が国消費者のインフレ期待には上方バイアスが見られること、各時点でばらついて分布していることを明らかにした。また、消費者のインフレ期待形成は、足許のインフレ率の方向性に影響されるという意味で適応的期待形成の要素が見られるものの、物価上昇期と下落期では期待の変化の仕方が非対称であり、期待を下げる方向にはスムーズに変化していかない傾向を確認した。
インフレ期待における上方バイアスについては、既存研究の予測誤差に関する非対称損失関数モデルを用いて実証的に分析した。その結果、同モデルがデータに見られるバイアスをある程度説明できる可能性を見出した。一方で、合理的期待からの乖離が存在することが確認された。

他方、インフレ期待のばらつきについて、さらに検証を進めていく中で、消費者のインフレ期待形成は世帯属性に応じて異なる上、属性では説明しきれない異質性も見られることを確認した。世帯属性別にインフレ期待の特徴を見たところ、期待の水準と年齢の関係が調査時期を問わず安定的に逆Ｕ字型を示していることが明らかになった。

わが国労働者に一般的な賃金カーブによれば、所得水準が最も高位で安定し、多少の物価上昇に対する生活不安が若年や老年層と比較して低いはずの中高年グループでインフレ期待が相対的に高いという事実は直観的に解釈しにくい。そこで、年齢階層間の期待の異質性について更なる背景を検討するため、既存研究に倣って（1）期待形成時に参照する情報の異質性、（2）世代間の異質性が年齢間の差異として認識されている可能性、の2点について考察した。その結果、いずれも単独の要因として十分な説明を与えることはできない一方、少なくとも（2）の世代効果については観察されたデータとある程度の整合性を持つことが明らかになった。

以上が本稿の分析によって得られた結果であるが、最後に、年齢階層間の期待の異質性に関する若干の考察と今後の研究課題について述べたい。中高年層のインフレ期待が相対的に高い理由としては、現段階では推察に過ぎないが、中高年層は年功賃金カーブの頂点に達し将来の所得に厳しい見通しを持っている年齢層と解釈すれば、物価上昇が将来の実質所得に及ぼしうる影響について、最も生活防衛的に捉えている可能性がある。この点について手掛かりを得るには例えば、世帯に直接、インフレ期待に係る回答の根拠を挙げてもらうことが考えられ、今後の検討課題としたい。加えて、上記の（2）でも述べたとおり、年齢による影響と世代による影響が混在して捉えられている可能性は否定できない。世代固有の要因については、各世代が経験してきたインフレ水準が期待形成に影響を及ぼすとする既存研究モデルに依拠して、別稿で精緻な議論を行うこととしたい。

今後の研究課題としては、上記以外にも CP 法の改善とそれを通じた長期時系列データの活用が挙げられる。本稿での検討の多くは2006年以降のデータに基づくものであるが、インフレ率がプラスだった時の期待水準について検証を深めることは、今後の政策の方向性を考える上でも、有用性が高いと考えられる。
## 参考文献

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村澤康友（2011）「インフレ期待の異質性 区間データを用いた Carlson-Parkin 法の拡張」第 8 章『世界同時不況と景気循環分析』浅子・飯塚・宮川編、東京大学出版会
## 資料編1 平成24年4月1日以降の主な出来事

(平成24年度以降)

年 月 日	出 来 事	内 容
平成24.4.1	東京湾岸千葉及び横浜機動班の設置	水際危機管理体制を一層強化するため、太平洋側に位置する海港及び沿岸地域のパトロール、入港船舶の臨船や船内サーチ等を担当する東京湾岸千葉機動班を東京入国管理局千葉出張所に設置し、東京湾岸横浜機動班を東京入国管理局横浜支局に設置した。
4.6	大阪入国管理局関西空港支局審査部門の増設	平成24年度のLCC専用ターミナル供用開始に伴い、大阪入国管理局関西空港支局審査部門を増設した。
5.7	高度人材に対するポイント制による出入国管理上の優遇制度の導入	高度人材の受入れを促進するためのポイント制による出入国管理上の優遇制度について、平成24年3月30日に制度を措置する法務省告示「出入国管理及び難民認定法第七条第一項第二号の規定に基づき高度人材外国人等に係る同法別表第一の五の表の下欄（二に係る部分に限る。）に掲げる活動を定める件」及び「出入国管理及び難民認定法第七条第一項第二号の規定に基づき高度人材外国人等に係る同法別表第一の五の表の下欄（二に係る部分に限る。）に掲げる活動を定める件第二条の表の下欄に掲げる活動を指定されて在留する者等の在留手続の取扱いに関する指針」を制定し、同年5月7日に施行した。
6.15	「出入国管理及び難民認定法及び日本国との平和条約に基づき日本の国籍を離脱した者等の出入国管理に関する特例法の一部を改正する等の法律の施行に伴う関係政令の整備及び経過措置に関する政令」の改正	①左記政令による出入国管理及び難民認定法施行令の改正により、新しい在留管理制度において、中長期在留者が在留カードの交換を希望して在留カードの交付を受ける場合に納付しなければならない手数料の額を、交付に要する実費を勘案して1,300円と定めた（平成24年7月9日施行）。②就労資格証明書の交付を受ける場合に納付しなければならない手数料の額を、680円から交付に要する実費を勘案して900円に改定した（平成24年7月9日施行）。
同	「日本国との平和条約に基づき日本の国籍を離脱した者等の出入国管理に関する特例法施行令」の改正	特別永住者が特別永住者証明書の交換を希望して特別永住者証明書の交付を受ける場合に納付しなければならない手数料の額を、交付に要する実費を勘案して1,300円と定めた（平成24年7月9日施行）。
同	「出入国管理及び難民認定法及び日本国との平和条約に基づき日本の国籍を離脱した者等の出入国管理に関する特例法の一部を改正する等の法律の施行に伴う法務省関係省令の整備及び経過措置に関する省令」の改正	新しい在留管理制度の運用方針について、①中長期在留者が所属機関等を変更した場合や、中長期在留者を新たに受け入れた場合などに当該機関が法務大臣に対して行う届出や郵送で行う場合の方法、②「みなし再入国許可制度」の対象とならない者に係る経過措置等を定めた（平成24年7月9日施行）。
同	「住民基本台帳法施行令第30条の31及び出入国管理及び難民認定法施行令第6条第3項等に規定する通知の方法を定める省令」及び「出入国管理及び難民認定法施行令第2条等に規定する伝達の方法等を定める省令」の制定	新しい在留管理制度において、住民基本台帳法施行令第30条の31、出入国管理及び難民認定法施行令第6条第3項等の規定に基づき、法務大臣と市町村長との間における情報の通知方法及び出入国管理及び難民認定法施行令第2条等の規定に基づき、市町村長が法務大臣に伝達する方法等を、原則として電気通信回線を通じて送信する方法と定めた（平成24年7月9日施行）。
7.9	新しい在留管理制度の導入	平成21年の第171回国会で成立した入管法等改正法及び関係法令等が施行され、新しい在留管理制度が導入された。また、同日をもって外国人登録法令が廃止された。
同	法務省入国管理局出入国管理情報官及び入国在留課在留管理業務室長の設置並びに東京入国管理局在留管理情報部門の新設	改正入管法施行に伴う新しい在留管理制度に対応するため、法務省入国管理局に出入国管理情報官及び入国在留課在留管理業務室を設置した（登録管理官及び総務課出入国情報管理室の廃止）。また、東京入国管理局在留管理情報部門を新設した。
年 月 日	出 来 事	内 容
8.17	尖閣諸島領有権主張活動家等の送還	平成24年8月15日に尖閣諸島領有権主張活動家等14人による抗議船での不法入国等事案が発生したところ，警察又は海上保安庁が逮捕した同14人について，刑事手続終了後に福岡入国管理局那覇支局が身柄受領の上，8月17日，航空機又は船舶で退去強制した。
9.28	「出入国管理及び難民認定法第7条第1項第2号の基準を定める省令」等の改正	技能実習生等の保護の強化及び技能実習制度の適正な運用を目的として，①不正行為により基準不適合となる起算点の明確化，②監理団体等について，過去5年間に虛偽申請に関与していた場合には，技能実習生等の受入れを認めないとすること，③実習実施機関，受入れ機関及び監理団体に対し不正行為事実の報告義務を課すこと等を内容とする「出入国管理及び難民認定法施行規則」，「出入国管理及び難民認定法第7条第1項第2号の基準を定める省令」，「出入国管理及び難民認定法第20条の2第2項の基準を定める省令」及び「出入国管理及び難民認定法別表第1の2の表の技能実習の項の下欄に規定する団体の要件を定める省令」の改正を行った（平成24年11月1日施行）。
同	日越EPA関連法令等の整備	平成24年4月18日にベトナム社会主義共和国政府との間で看護師及び介護福祉士の入国及び一時的な滞在に関する書簡の交換が完了したことから，ベトナム人看護師等の受入れに関し，「出入国管理及び難民認定法施行規則」，「出入国管理及び難民認定法第7条第1項第2号の規定に基づき同法別表第1の5の表の下欄（二に係る部分に限る。）に掲げる活動を定める件」を改正し，「平成24年4月18日にベトナム社会主義共和国政府との間で交換が完了した看護師及び介護福祉士の入国及び一時的な滞在に関する書簡の適用を受けるベトナム人看護師等の出入国管理上の取扱いに関する指針」を制定した（平成24年9月28日施行）。
10.1	近畿地区不法入国防止担当神戸機動班の設置	水際危機管理体制を一層強化するため，地理的に不法事案の発生が懸念される日本海側の海港及び沿岸パトロール，入港船舶の臨船や船内サーチ等を担当する近畿地区不法入国防止担当神戸機動班を大阪入国管理局神戸支局に設置した。
10.24	偽造在留カード所持者の初摘発	名古屋入国管理局が警察との合同摘発により，不法残留容疑で中国人男性を摘発したところ，偽造在留カードが発見され，同カード所持者の初摘発事案となった。同中国人については，警察が入管法違反（不法残留）で現行犯逮捕した後，同法違反（偽造在留カード所持）で再逮捕しており，両罪（併合罪）につき懲役2年6月・執行猶予4年の有罪判決を受けた。
10.30	「出入国管理及び難民認定法及び日本国との平和条約に基づき日本の国籍を離脱した者等の出入国管理に関する特例法の一部を改正する等の法律の施行に伴う法務省関係省令の整備及び経過措置に関する省令」等の改正	在留カードに関する届出・申請に対して交付される在留カードの受領に際し，外国人本人の出頭を要しない場合として，外国人と同居する親族が当該外国人の依頼を受けて代わって行う場合や申請取次者が受領の手続をする場合等に加え，在留カードに関する届出・申請があった日则在留カードの交付をしない場合で地方入国管理局長において相当と認めるときを加えるため，「出入国管理及び難民認定法施行規則」及び「出入国管理及び難民認定法及び日本国との平和条約に基づき日本の国籍を離脱した者等の出入国管理に関する特例法の一部を改正する等の法律の施行に伴う法務省関係省令の整備及び経過措置に関する省令」の改正を行った（平成24年11月1日施行）。
## 資料編2 統計

## （1） 主な在留資格ごとの国籍・地域別新規入国者数・中長期在留者数の推移

1-1 「投資・経営」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

(人)

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	919	857	896	838	820
中国	98	114	167	194	215
韓国	216	228	210	188	179
米国	121	110	118	109	94
パキスタン	49	48	33	42	55
台湾	65	48	42	48	36
フランス	42	19	50	25	30
英国	42	34	37	24	29
スリランカ	14	35	18	17	23
オーストラリア	22	30	31	18	18
アフガニスタン	13	14	14	13	11
イレンド	20	12	12	14	11
その他	217	165	164	146	119

1-2 「投資・経営」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	8,895	9,840	10,908	11,778	12,609
中国	2,096	2,555	3,300	3,974	4,423
韓国・朝鮮	2,249	2,492	2,723	2,872	2,941
パキスタン	456	526	571	627	732
米	1,044	990	918	844	687
ネパール	151	271	373	430	513
台湾	-	-	-	-	331
スリランカ	147	199	234	281	326
イランド	307	319	319	320	307
英国	384	374	334	292	244
フランス	334	297	281	248	229
その他	1,727	1,817	1,855	1,890	1,876

（注1）各年末現在の数である（以下の中長期在留者に係る表も同じ）。

（注2）平成23年までは外国人登録者数，24年は中長期在留者数である（以下の中長期在留者数に係る表も同じ）。

（注3）平成23年までの「中国」は台湾を含んだ数であり，24年の「中国」は台湾のうち，既に国籍・地域欄に「台湾」の記載のある在留カード及び特別永住者証明書の交付を受けた人を除いた数である（以下の中長期在留者数に係る表も同じ）。

2-1 「技術」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	9,212	3,363	2,852	4,178	5,216
中国	4,571	1,404	983	1,375	1,734
イソド	714	296	384	651	847
ベトナム	837	273	213	441	802
韓国	1,292	439	302	361	403
フィリピン	576	252	226	354	304
インドネシア	86	43	31	104	215
米国	168	101	123	148	136
フランス	140	62	95	70	83
マレーシア	57	38	45	62	79
台湾	86	46	75	94	77
その他	685	409	375	518	536

2-2 「技術」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

年	平成20	21	22	23	24
総数	52,273	50,493	46,592	42,634	42,273
中国	27,665	27,166	25,105	22,486	20,924
韓国・朝鮮	8,647	8,015	7,050	5,828	5,367
イド	4,268	3,925	3,515	3,175	3,388
ベトナム	2,229	2,188	2,183	2,382	2,985
フィリピン	2,276	2,118	1,968	1,923	1,934
米	923	833	789	764	786
マレーション	570	610	595	613	669
インドネシア	436	455	437	542	662
フランス	706	621	588	539	589
バングラデシュ	470	472	466	460	515
その他	4,083	4,090	3,896	3,922	4,454
3-1 「人文知識・国際業務」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

(人)

年	平成20	21	22	23	24
総数	5,690	4,167	4,113	4,658	4,993
米	1,274	945	986	1,082	1,016
中	778	553	592	728	902
韓	771	570	552	590	603
英	463	347	286	326	304
台	272	166	186	217	237
パキスタン	121	106	124	180	215
アフガニスタン	65	56	63	108	159
カナダ	317	203	209	168	153
オーストラリア	263	210	175	185	152
フィリピン	98	105	68	91	119
その他	1,268	906	872	983	1,133

3-2 「人文知識・国際業務」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

(人)

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	67,291	69,395	68,467	67,854	69,721
中国	31,824	34,210	34,433	34,446	33,537
韓国・朝鮮	8,118	8,962	9,233	9,166	9,755
米国	7,241	6,710	6,313	6,091	6,157
英国	3,532	3,176	2,785	2,560	2,469
カナダ	2,690	2,329	1,980	1,694	1,541
オーストラリア	2,420	2,079	1,713	1,497	1,371
台湾	-	-	-	-	1,367
パキスタン	646	728	836	1,031	1,251
スリランカ	705	873	972	1,027	1,079
フランス	1,079	1,026	964	917	974
その他	9,036	9,302	9,238	9,425	10,220

4-1 「企業内転勤」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

(人)

年	平成20	21	22	23	24
総数	7,307	5,245	5,826	5,348	6,126
中国	2,570	1,858	1,937	1,717	1,967
フィリピン	495	397	498	641	669
インド	626	433	520	484	505
韓国	649	592	505	511	491
米国	673	371	528	396	383
タイ	260	235	222	235	381
ベトナム	137	81	231	178	240
インドネシア	137	93	98	104	221
台湾	243	218	211	188	173
ドイツ	199	137	155	98	125
その他	1,318	830	921	796	971

4-2 「企業内転勤」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

(人)

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	17,798	16,786	16,140	14,636	14,867
中国	6,557	6,307	6,238	5,518	5,257
韓国・朝鮮	2,265	2,242	2,079	1,873	1,750
イタリア	1,709	1,731	1,610	1,426	1,340
フイリピン	826	782	777	947	1,023
米国	1,583	1,364	1,286	1,072	980
タイ	388	430	430	440	565
ベトナム	184	157	287	343	415
ドイツ	615	538	505	377	360
台湾	-	-	-	-	350
英国	615	511	450	382	325
その他	3,056	2,724	2,478	2,258	2,502
5-1 「興行」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

(人)

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	34,994	31,170	28,612	26,112	34,969
韓国	1,329	1,173	1,450	3,179	6,528
米国	6,653	7,288	6,785	5,908	6,514
英国	2,908	2,575	3,009	2,474	2,916
フィリピン	3,185	1,873	1,506	1,407	1,984
ロシア	2,249	2,467	1,432	1,452	1,982
ドイツ	1,682	1,601	1,241	1,358	1,594
フランス	1,605	1,246	1,116	780	1,320
中国	1,820	1,694	1,386	739	964
オーストリア	1,160	759	826	531	943
イタリア	1,130	1,325	1,105	1,205	866
その他	11,273	9,169	8,756	7,079	9,358

5-2 「興行」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

(人)

年	平成20	21	22	23	24
総数	13,031	10,966	9,247	6,265	1,646
フィリピン	9,199	7,465	6,319	4,188	344
韓国・朝鮮	398	363	374	313	305
米国	326	310	318	334	288
中国	907	778	671	389	177
ブラジル	211	197	159	140	105
タイ	145	174	136	95	72
オーストラリア	109	111	88	71	58
英国	63	65	62	66	29
カナダ	50	94	51	77	21
モンゴル	79	55	47	29	16
その他	1,544	1,354	1,022	563	231

6-1 「技能」の在留資格による国籍・地域別新規入国者数の推移

(人)

国籍・地域	年	平成20	21	22	23	24
総数	6,799	5,384	3,588	4,178	4,910
中国	3,270	2,495	1,924	2,527	2,920
ネパール	1,749	1,356	563	677	809
イド	620	666	451	379	432
タイ	179	192	134	132	162
韓国	132	157	90	87	109
フィリピン	59	52	36	53	59
オーストラリア	32	30	45	27	53
ベトナム	60	30	39	21	41
インドネシア	64	47	31	33	33
パキスタン	25	26	18	24	30
その他	609	333	257	218	262

6-2 「技能」の在留資格による国籍・地域別中長期在留者数の推移

(人)

年	平成20	21	22	23	24
総数	25,863	29,030	30,142	31,751	33,863
中国	14,142	15,595	16,350	17,657	19,023
パール	3,791	4,970	5,283	5,704	6,209
ドド	2,756	3,224	3,465	3,586	3,798
韓国・朝鮮	1,587	1,592	1,510	1,421	1,394
イイ	900	994	1,021	1,003	1,032
フイリピン	268	278	283	302	330
バングラデシュ	433	418	367	328	279
ベトナム	192	175	183	168	179
インドネシア	229	203	193	185	177
パキスタン	153	160	161	169	166
その他	1,412	1,421	1,326	1,228	1,276