Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## (2) 第 3 次產業

さらに第2次産業については、1人当たり工業出荷額と外国人労働者の分布を分析した。両者には正の相関、すなわち、1人当たり工業出荷額が多い市ほど、外国人労働者比率が高い傾向が緩やかではあるがみられる。この傾向は、国籍別ではブラジル人（図3-6）、産業別では一般、電気、輸送の各機械製造業において、特に明確である。ブラジル人比率と1人当たり工業出荷額の相関を地域別にみてみよう。図3-7も図3-5と同様に、10枚のグラフの縦軸と横軸のスケールを共通にしている。3地域を除く7地域で有意な正の相関があるが、とりわけ東海においては説明力の高さ $ (R^{2}=0.57) $ 及び傾きの大きさ(0.55)が際立つ結果となった。以上のことから、ブラジル人が、製造業のなかでも輸送機械において、地域で
は東海、労働力として活用されていることが統計上推測される。

図 3-6 外国人労働者比率と一人当たり工業出荷額

■クラスター分析 在留外国人の市別データの構造を調べるために、種々の情報を集約してクラスター分析を用いて都市の類型化を行うことが考えられる。こうした例として日本経済研究センター (2004, p.186) があるが、その結果によれば分析対象の601市は5グループに分かれ $ ^{15} $ 、ブラジル・ペルーの外国人比率が高い都市と、米国や中国などの外国人比率が高い都市とで、明確なグループ分けができ、それぞれ工業都市と商業都市に対応する形となっている。
図 3-7 ブラジル人労働者比率と一人当たり工業出荷額（地域別）

(2002年時点)

近畿

中国

四 国

北 陸

（資料）全て 入管協会『在留外国人統計 平成15年版』、経済産業省『平成15年 工業統計表』

九州
## 4 地域経済に与える影響

### 4.1 予備的考察

前節で見た外国人労働者の地理的な分布が、地域経済にどのような影響を及ぼしているかを検討しよう。米国などを対象にした分析では、自国の労働者と外国人労働者のそれぞれを熟練（または教育）の程度で分けた上で、各熟練度別のグループ内では両者は完全代替的であるとすることが、現在、一般的なやり方のように思われる。しかし、データの制約から、同様のやり方で日本の都市別データを分析することは難しい。例えば日本人労働者と外国人労働者について、都市別に熟練・未熟練の比率が必要となるが、これを求めるのは容易ではない $ ^{16} $ 。そこで本節では、やむを得ず、生産要素については外国人労働者と日本人労働者は同質であると仮定する $ ^{17} $ $ ^{18} $ 。

さらに、外国人労働者がどの産業で働いているのか、都市別の詳しい情報がないという制約も存在する。そこで、第3.2節の結果を踏まえ、ブラジル人労働者が製造業に及ぼしている影響を検討することとする。製造業では中卒・高卒の就業者が比較的多いことから、外国人労働者と日本人労働者を同質だという仮定も第一次接近としては許されよう $ ^{19} $ 。

日本人労働者と外国人労働者が同質であるという仮定の下では、需給ミスマッチが原因で外国人労働者が流入することはなく、注意を要する。さらに、実際、外国人労働者が入ってきた時に、その増加分と同じだけ果たして総労働供給が増加するのか、また賃金が低下するのかという点は、実証分析上の課題となっていることに、注意が必要である。Card (2005, p.F306) は、自国労働者の移動が外国人労働者増加をほとんど相殺しないとしているが、Borjas (1999, p.1752) や Borjas (2005, ch.5) は自国労働者が移動する結果、都市人口の伸び率が変わらなくともその中で置換えが起きていると指摘している。外国人労働者の流入の結果として生じる賃金低下が割合軽微であることは、ケーススタディを含めさまざまな
実証分析に共通している。その理由の一つとして、仮に自国労働者の移動が相殺しないのであれば、ヘクシャー・オリーン（HO）モデルにおけるリプチンスキーの定理が妥当する可能性がある。しかし、Card (2005) は、増加した生産要素を集約的に使用する産業が拡張するという産業間調整よりも、各産業で当該生産要素の集約度が高まるという産業内調整の方が、調整メカニズムとして重要だとしている。

こうした議論に留意する必要があるが、ここではさらに、主としてモデルの操作性の観点から、労働供給は賃金に対して非弾力的であって、産出する財は一つ（つまり HO モデルのメカニズムは働かない）、という仮定を追加する。この追加した仮定及び最初に述べた日本人労働者と外国人労働者の同質性の仮定は、言うまでもなく極端な仮定であり、以下の計算は、こうした仮定を緩めることができるような情報を入手できることを期待しつつ行う一つの試算である。

### 4.2 分析の枠組み

一次同次の生産関数 $ Y = F(K, L) $ の下で、日本人労働者数 N のところに外国人労働者が M だけ入ってくることが経済にどのような影響を与えるか考えよう。日本人労働者と外国人労働者とが同質的で、労働供給が賃金に非弾力的と仮定すると、点 N で垂直な労働供給曲線が左に M だけシフトし、賃金が $ w_{0} $ から $ w_{1} $ に低下することになる。さらに、外国人労働者の稼得した所得はすべて本国に送金されると仮定すると、追加的に生み出された付加価値（図 4-1 の $ \square E_{0} N L E_{1} $ ）のうちの資本に対するリターンの部分、図 4-1 の $ \triangle E_{0} F E_{1} $ だけが国内経済にプラスとなる。この面積 S は、

$$ S=(M/2)(w_{0}-w_{1})\approx-(M^{2}/2)F_{L L} $$

と計算できる。これを国民所得比 $ (s = S/Y) $ で考えれば、

$$ s=\frac{S}{Y}=-\frac{1}{2}\left(\frac{M}{N}\right)^{2}\left(\frac{N F_{L L}}{F_{L}}\right)\left(\frac{F_{L}N}{Y}\right)=-\frac{1}{2}F W^{2}\left(\eta_{w}^{L}\right)^{-1}s^{L} $$

$$ =-\frac{1}{2}F W^{2}\left(-\frac{\sigma}{1-s^{L}}\right)^{-1}s^{L} $$

とあらわせる。(MN) は外国人労働者と日本人労働者の比であり、前節の FW に相当する。 $ \eta_{w}^{L} $ は労働需要の賃金弾力性であるが、生産関数が一次同次であれば、労働分配率 $ s^{L} $ と資本と労働の代替の弾力性 $ \sigma $ を用いて $ -\sigma/(1-s^{L}) $ とあらわせる $ ^{20} $ 。そこで、 $ s^{L} $ と $ \sigma $ を生産関数から求めれば、国内経済に与える影響が試算できることになる。
図 4-1 外国人労働者の経済効果

■コブ・ダグラス型生産関数の仮定 さらにコブ・ダグラス型生産関数 $ Y = AK^{1-\beta}L^{\beta} $ を仮定すると、 $ s^{L} = \beta $ ， $ \sigma = 1 $ であるので式 (3) は次式の通りとなる。

$$ s=\frac{1}{2}\big(1-\beta\big)\beta F W^{2} $$

つまり、生産関数から $ \beta $ がわかれば、国内経済への影響を求めることが可能となる。なお、A の違いは、経済的な利益 s には影響しない点に注意が必要である。生産関数において重要なパラメータは $ \beta $ だけである。

■ 経済的利益 生産関数は地域毎に異なるとしよう。都市 i は地域 j に属するとすると、式(4)に従って都市毎に計算される経済的なメリット $ s_{i} $ は、2 つの要因からばらつきが生じることとなる。この点は、図 4-2 のような $ \log s_{i} - \log FW_{i} $ 平面上で考える方がわかりやすい。式(4)を対数変換して、 $ \lambda(\beta_{j}) \equiv (1 - \beta_{j})\beta_{j}/2 $ とすると、

$$ \log s_{i}=\log\lambda\left(\beta_{j}\right)+2\log F W_{i} $$

となるので、経済的なメリットのバラツキは、

● 地域間の生産関数のパラメータ $ \beta_{j} $ の違いによって生じる切片のバラツキ $ \log \lambda(\beta_{j}) $

● 外国人労働者比率 ( $ \log FW_{i} $ ) の都市間のバラツキ

の二つに分けて考えられる。ここで、 $ \log FW_{i} $ は正規分布 $ \mathrm{N}(\mu,\sigma^{2}) $ で近似できるので (第3.1.2節参照)、 $ \log s_{i} $ は条件付正規分布 $ N(\lambda(\beta_{j})+2\mu,4\sigma^{2}|\beta_{j}) $ に従う。
図 4-2 外国人労働者比率の分布と経済効果の分布

### 4.3 試算

上に述べた方法を具体的に、製造業について、ブラジル人労働者がどのような経済的な影響を及ぼしているか、市別に試算してみよう。経済産業省『工業統計表』の市別のクロスセクション・データ $ ^{21} $ を用いて、製造業の生産関数 $ Y_{i}=A_{i}K_{i}^{1-\beta_{i}}L_{i}^{\beta_{i}} $ を推計する。 $ Y_{i} $ は粗付加価値生産額(2002年)、 $ K_{i} $ は有形固定資産(2001年末残)、 $ L_{i} $ は従業員数(2002年)である $ ^{22} $ 。サンプル数は、2002年工業統計表の808市から、これらのデータが揃い、かつ、ブラジル人労働者がいる市を抽出した結果、721となった。都市の生産関数の推計に際しては、図3-7に見られるような地域差を考慮して地域間で生産関数が異なると想定する。すなわち、地域ダミー $ D_{j}(j=1,2,\ldots,10) $ を活用して、全要素生産性 $ A_{j} $ 及び $ \beta_{j} $ に違いがあらわれると考え、以下の式を推計した。

$$ \log\left(\frac{Y}{K}\right)_{i}=A_{1}+\sum_{j=2}^{N}A_{j}D_{j}+\beta_{1}\log\left(\frac{L}{K}\right)_{i}+\sum_{j=2}^{N}\beta_{j}D_{j}\log\left(\frac{L}{K}\right)_{i}+u_{i} $$

つまり、ベンチマークとする地域 j = 1 に属する都市においては、定数項、傾きがそれぞれ $ \alpha_{1}, \beta_{1} $ であるが、それ以外の都市 $ (j \neq 1) $ の場合は、それぞれ $ (A_{1} + A_{j}), (\beta_{1} + \beta_{j}) $ となる。 $ A_{j}, \beta_{j} $ が統計的に有意にゼロと異なるかどうかで地域間の異質性のテストを行う。

式(6)を OLS で推計を行うと、説明変数の $ \log(L/K)_{i} $ が誤差項 $ u_{i} $ と相関をもつことによる
て推計値にバイアスが生じる可能性があることを考慮し、二段階最小二乘法により推計を行った。その際、前年の $ L_{i}^{\prime} $ を用いた $ \log\left(L^{\prime}/K\right)_{i} $ 及びそれとダミーとの積 $ D_{j}\log\left(L^{\prime}/K\right)_{i} $ を操作変数として用いた。

表 4-1 の推計結果が示すとおり、ダミーを全て入れた推計式(1)（中国地方がベンチマーク）においては、$\beta_{j}$ が南関東、近畿のみゼロと有意に異なり、かつ、両者の値がほぼ等しくなった。そこで、この2 地域以外の7 地域の $\beta_{j}$ はゼロであり、かつ、$\beta_{4}=\beta_{8}$ という制約をかけた上で推計すると(推計式(2))、労働シェアは8 地域で0.522、南関東及び近畿では0.605となった。

表 4-1 都市別データによる製造業の生産関数推計結果

推計式	推計式(1)	推計式(2)
パラメータ	推計値	標準誤差	推計値	標準誤差
$ \alpha_{1} $	3.365 **	0.451	3.832 **	0.160
$ \alpha_{2} $ 北海道ダミー	0.783	0.695	-0.094	0.071
$ \alpha_{3} $ 東北ダミー	0.429	0.638	-0.111	0.057
$ \alpha_{4} $ 南関東ダミー	1.105 *	0.502	0.639 **	0.228
$ \alpha_{5} $ 北関東ダミー	0.662	0.675	0.024	0.054
$ \alpha_{6} $ 北陸ダミー	-0.071	0.710	-0.053	0.062
$ \alpha_{7} $ 東海ダミー	0.659	0.589	0.137 **	0.051
$ \alpha_{8} $ 近畿ダミー	1.117 *	0.511	0.650 **	0.228
$ \alpha_{9} $ 四国ダミー	0.336	0.755	-0.025	0.074
$ \alpha_{10} $ 九州ダミー	0.461	0.528	-0.109 *	0.053
$ \beta_{1} $	0.452 **	0.067	0.522 **	0.023
$ \beta_{2} $ 北海道ダミー	0.134	0.106
$ \beta_{3} $ 東北ダミー	0.081	0.097
$ \beta_{4} $ 南関東ダミー	0.153 *	0.075
$ \beta_{5} $ 北関東ダミー	0.095	0.100
$ \beta_{6} $ 北陸ダミー	-0.005	0.108
$ \beta_{7} $ 東海ダミー	0.078	0.088
$ \beta_{8} $ 近畿ダミー	0.153 *	0.076
$ \beta_{9} $ 四国ダミー	0.053	0.114
$ \beta_{10} $ 九州ダミー	0.086	0.079
$ \beta_{11} $ 南関東·近畿ダミー	0.083 *	0.034
標準誤差	0.293	0.292

注1： $ ^{*} $ は5％で有意、 $ ^{**} $ は1％で有意であることを示す。

注2: 推計式には、残差の大きい四街道市及び千代田区にダミーを加えている。

この結果を基に、式(5)から $ \log(s_{i}) $ の分布を求めてみよう。推計で求めた生産関数は製造業のものであるので、 $ FW_{i}^{BRA} $ をそのまま用いることができない。そこで、各市のブラジル
人労働者数を工業統計表の従業者数で除した $ FW_{mi}^{BRA} $ を計算し、これを $ FW_{i}^{BRA} $ の代わりに用いる。まず $ \log(FW_{mi}^{BRA}) $ の分布をみると $ ^{23} $ 、表4-2(1)が示す基本統計量からわかる通り負の歪みがあって(左の裾が長く)裾が薄く、正規分布という帰無仮説は棄却される。この分布が式(5)によって射影された像もやはり同様の分布となって、労働シェアが南関東や近畿で異なる値をとっても分布の形には大きな影響を与えない $ ^{24} $ 。

ここから求められる $ s_{i} $ は、最大値でも1.8%程度であってそれほど大きくない。表4-2(2)に比率の大きな都市を列挙しているが、1%を超える都市は僅かに2つ、0.5%以上の都市は6都市を数えるに過ぎない。また上位10都市のうち6都市は、東海地方で占められている。

表 4–2 ブラジル人の就業による経済的な便益

(1) 分布(サンプル数=729)

$ \log FW_{mi}^{BRA} $	$ \log s_{i} $	参考 $ s_{i}(\%) $
Min.	-9.46	-21.00	7.58E-08
1st Qu.	-6.18	-14.44	5.36E-05
Median	-4.89	-11.86	7.07E-04
Mean	-5.00	-12.10	5.56E-04
3rd Qu.	-3.79	-9.71	6.05E-03
Max.	-0.96	-4.01	1.82
STD	1.69	3.37
Skewness	-0.28	-0.28
Excess Kurtosis	-0.45	-0.45
KS Test (p value)	0.002	0.001
Normality test (Chi $ ^{2} $ (2))	0.000	0.000

(注)KS Test: Kolmogorov-Smirnov test

(2) $ s_{i} $ の順位

順位	都市名	si (%)
1	岩倉市	1.82
2	美濃加茂市	1.20
3	知立市	0.69
4	長浜市	0.68
5	豊橋市	0.61
6	可児市	0.55
7	水海道市	0.39
8	伊那市	0.36
9	上野市	0.33
10	本庄市	0.32
### 4.4 再檢討

第 4.2 節及び第 4.3 節の具体的な試算に関しては、以下のような点に注意が必要である。まず初めに、この試算結果は、第 4.2 節で明示されているように、外国人労働者の日本への定着度が低いという前提に立っている。送金するために働いているという姿は、『国勢調査』の「外国人のいる一般世帯」のうち世帯主が外国人で、かつ、「単独世帯」というものが、一番近いかもしれない。この外国人世帯主（ただし、韓国・朝鮮を除く）の「外国人のいる一般世帯」のうちで「単独世帯」は 58.6% であり、第一次接近としては許されるであろう $ ^{25} $ 。ただし、単独世帯の比率は国籍によりだいぶ異なり、中国、フィリピン、タイ、イギリスでは 6 割超と高いが、ここで取り上げたブラジル人については 45.6% とそれほど高くない。これは、例えば浜松市・浜松国際交流協会(2003)が報告するミクロの情報とも符合する。すなわち、浜松に居住するブラジル人で、滞在が 5 年以上が約 65%、夫婦と子供で暮らしている者が約 61% を占めるという。

定着度合いが高まると、外国人が日本で稼得した所得を一切国内で支出しないで送金するという仮定が妥当しなくなってくる。つまり、定着度合いが高まると、国内経済へのメリットを過小に評価するバイアスが強くなる。

第2に、上に述べた過小バイアスと反対に過大となるバイアスもある。ブラジル人の就業の産業別内訳が不明であるので、全員製造業に就業していることを仮定しており、これは過大評価のバイアスを生む。

第 3 は、住んでいる場所と働いている場所とが必ずしも一致しないということに関することである。 $ FW_{mi}^{BRA} $ の計算に当たり、分母(N)である工業統計表の従業員数は就業地をもとに数えられている一方、分子(M)であるブラジル人労働者数は、居住地をもとに数えられている入管協会『在留外国人統計』から推計されており、分子・分母で統計上の概念に食い違いがある。ここで分析の対象としているのが都市レベルの細かいデータであるので、この概念上の違いが重要となる可能性がある。他方、ブラジル人が住んでいるのは地方の中小都市であるので、就業地と居住地の食い違いはそれほど大きくないとも思われる。いずれにせよ、本稿の経済的な効果を正確に求めるためには就業地ベースでの把握が必要だが、それが居住地ベースでしか把握できないということは、 $ FW_{mi}^{BRA} $ 、ひいては $ s_{i} $ のバラツキを小さくするように作用したと考えられる。

以上をまとめると、得られた結果は、第1番目と2番目の効果から全体として過大・過小どちらにバイアスがあるかは一概には言えないものの、第3番目の効果から全体のばらつきは小さくなっている可能性があるものと考えられる。
## 5 おわりに

本稿は、入管協会『在留外国人統計』の都市別データから推計した都市別の外国人労働者数のデータを分析し、これまであまり分析されていない地域経済との関係で外国人労働者の実態を統計的に探ることを目的としていた。本稿によって明らかになった点は以下の通りである。

(1) 都市別の登録外国人比率、外国人労働者比率（永住者及び労働力率調整済み）は概ね対数正規分布に従う。2000～2003年の間の同時分布からは高い慣性が認められるが、外国人労働者比率は次第に2極化に向かいつつある兆候が認められる。

(2) 上位 20 市平均の外国人労働者比率は、フランス並みの水準となっている。

(3) 外国人労働者労働者の比率が高いのは、必ずしも大都市とは限らない。フィリピンは全国に万遍なく分布しており、ブラジル、ペルーはむしろ小規模都市に多く、東海・北関東・甲信に集中している。

(4) 産業別就業者の比率との相関を見ると、第2次産業と外国人労働者比率は正の相関が見られるが、これはブラジル、ペルーが強い相関を示すことに起因する。特にブラジル人比率の高い都市は、一人当たり工業出荷額が高い傾向が見られる。

(5) 第3次産業就業者の比率と外国人労働者比率とは明確な関係が見られないが、これはブラジル、ペルーが示す正の相関と、他の国籍が示す負の相関が互いに相殺していることから生じている。

(6) 外国人労働者の及ぼす経済的便益の地域的な分布について、ブラジル人の製造業への就業の経済効果（対付加価値比）を例に試算すると、最大でも1.8％と小さな値であって、0.5％を上回るのは僅かに6都市である。分布全体の姿は、対数正規分布より負の歪みをもち据の薄い分布となる。

ただし、本稿の経済効果の試算に際し、外国人労働者が日本人労働者と同質的であることを仮定していることに注意が必要である。実際には両者は異質であり、日本人労働者にも需給ミスマッチは存在する。外国人労働者は日本人労働者の労働力不足だけが原因で受入れられているわけではなく、日本国内の需給ミスマッチの拡大も重要な背景となっているであろう。また、外国人労働者の日本への定着度合い、産業別の就業状況、居住地と就業地との関係などについてのデータの制約から、試算された効果の大きさについて、過大・過小どちらにバイアスがあるかは一概には言えないものの、全体のバラツキを小さくしている可能性もある。したがって、こうした点に注意しつつ上記(6)の試算結果は解釈される必要があり、こうした問題を克服することによって得られた結果がどのように修正されることになるのかは、今後の課題としたい。
## 参考文献

Borjas, George (1999) “The Economic Analysis of Immigration,” in Orley Ashenfelter and David Card eds. Handbook of Labor Economics, vol. 3, Amsterdam, Netherlands: North-Holland, pp.1697-1760.

(2005) Labor Economics, New York, USA: McGraw-Hill/Irwin.

Bowman, Adrian W. and Adelchi Azzalini (1997) Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel Approach with S-Plus Illustrations, Oxford, UK: Oxford University Press.

Cahuc, Pierre and André Zylberberg (2004) Labor Economics, Cambridge, MA US: MIT Press.

Card, David (2005) “Is the New Immigration Really So Bad?” Economic Journal, Vol.115, pp.F300-F323.

Cleveland, William S. (1993) Visualizing Data, New Jersey, USA: AT and T Bell Laboratories.

Dulauf, Steven and Danny T. Quah (1999) “The New Empirics of Growth Theory,” in John Taylor and Michael Woodford eds. Handbook of Macroeconomics, vol. 1A, Amsterdam, Netherlands: North-Holland, pp.235-308.

Fox, John (1990) “Describing Univariate Distributions,” in John Fox and J. Scott Long eds. Modern Method of Data Analysis, London, UK: Sage Publishing, Inc., pp.58-125.

浜松市・浜松国際交流協会(2003)『ブラジル人市民の生活・就労実態調査』.

井口泰 (2001) 『外国人新時代』，筑摩書房，東京.

Kawagoe, Masaaki (1999) “Regional Dynamics in Japan: A Reexamination of Barro Regressions,” Journal of Japanese and International Economies, Vol. 13, pp.61-72.

日本経済研究センター (2004)『第31回中期経済予測2004－2015年度 日本経済活性化への課題：「デフレ後」とグローバル化への対応』. 主查：河越正明.
# 第 5 4 回被保護者全国一斉調查基礎調查要綱

## 1 目的

この調査は、生活保護法による保護を受けている世帯の保護の受給状況を把握し、生活保護制度及び厚生労働行政の企画運営に必要な基礎資料を得るために行うものである。

## 2 調查時点

平成12年7月1日現在とする。

## 3 調査客体

この調査の客体は、全被保護世帯とする。ただし、次のいずれかに該当する世帯は調査客体としない。

## （１）保護停止中の世帯

（２）出産扶助、生業扶助、葬祭扶助、住宅扶助の住宅維持費及び生活扶助の移送費等一時的性格を有する扶助のみを受給している世帯

（３）保護施設に入所又は利用し、保護施設事務費のみの支出の対象となっている世帯

## 4 調查事項

調査事項は第54回被保護者全国一斉調査基礎調査票（様式1）（以下「基礎調査票」という。）の事項とする。

なお、都道府県・指定都市・中核市において必要とする事項については、本調査の附帯調査として追加して差し支えない。

## 5 調査方法及び基礎調査票の記入

福祉事務所の地区担当員が「第2基礎調査票の記入要領」に基づき、各自が担当する全調査客体について、平成12年7月1日の保護の決定状況により必要な事項を基礎調査票に記入する方法で実施する。

なお、7月2日以降同月14日までの間に、7月1日以前の日付で保護の開始、廃止、停止及び変更の決定が行われたときも同様とする。

## 6 調査表（様式2）の作成、審査及び提出

（1）福祉事務所は記入された基礎調査票の内容を「第3基礎調査票及び調査票の審査要領」の1に基づき審査した上、集計を行い、この結果を様式2による調査票（第1表～第9表）（以下「調査票」という。）に記入すること。

なお、調査票を作成する際には、「第3基礎調査票及び調査票の審査要領」の2に示す各表間の整合性がとれているか確認すること。

作成した調査票は、提出表（様式3）を添えて、都道府県・指定都市・中核市本庁に提出する。
（２）都道府県・指定都市・中核市本庁は、管内福祉事務所から提出された調査票の枚数と提出表との審査を行うとともに、調査票の内容を「第３基礎調査票及び調査票の審査要領」の２に基づいて審査し、福祉事務所ごとに提出表と調査票をまとめ平成１２年９月１１日までに厚生労働省社会・援護局保護課に１部提出する。

なお、都道府県・指定都市・中核市において附帯調査を行った場合は、その調査票、記入要領及び集計結果表を提出するものとする。

## 7 厚生労働省における集計及び結果の公表

厚生労働省における集計及び結果の公表は、厚生労働省社会・援護局が行う。
第 5 4 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第1表 被保護世帯人員，級地・単身世帯一その他世帯・性・年齢階級別

都道府県 (市)

福祉

事務所

福祉事務所符号
単身世帯	その他世帯
男	女	計	男	女
0 歳
1・2
3~5
6~8
9~11
12~14
15・17
18・19
20~29
30~39
40
41~49
50~59
60~64
65~67
68・69
70~74
75~79
80歳以上
合計

(注) 1 級地-枝級地別に作成すること。

2 集計結果の提出は、必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

3 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第 5 4 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

都道福社府县(市)事務所

第2表 被保護世帯数，世帯人員・极地・扶助の種類別

福祉事務所符号

総数	1人	2人	3人	4人	5人	6人	7人	8人	9人	10人以上
総数	総数
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費または日用品費のみ
その他

1級地1-1	総数
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費
または日用品費のみ
その他
1級地1-2	総数
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費
または日用品費のみ
その他

2級地11	秘数
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費または日用品費のみ
その他
2級地12	秘数
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費または日用品費のみ
その他

3級地1-1	総数	.
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費または日用品費のみ
その他
3級地1-2	総数	.
医療扶助のみ
医療扶助と日用品費または日用品費のみ
その他

(注) 1 集計結果の提出は必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

2 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第 5 4 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

福祉事務所

第 3 表 勤労控除適用世帯数・件数，勤労控除の状況・級地別

基 键 控 除	(再) 轻通措置通用	特 别 控 除	(再) 轻通措置通用	新规就劳控除	未成年者控除
1
极地
1	世帮数
件 数
1
极地
2	世帮数
件 数
2
极地
1	世帮数
件 数
2
极地
2	世帮数
件 数
3
极地
1	世帮数
件 数
3
极地
2	世帮数
件 数

第4表 年金等受給世帯数・件数，年金等の受給状況・級地別

厚生・共済年金	国民年金
老歸金	障書年金	道年金	その他	老基年金	障書年金	道基年金	道基年金	障書年金	母年金	道年金	老福年	齢社金	その他	恩給提証	雇用保険	特別児重扶養手当	特別障書者手当	障書児社手当	児直手当	児扶手当	直養当	その他
1級地-1	世務数
件数
1級地-2	世務数
件数
2級地-1	世務数
件数
2級地-2	世務数
件数
3級地-1	世務数
件数
3級地-2	世務数
件数

第 5 表 教育扶助受給人員，小学校・中学校別

教育扶助人状况	教育扶助受給人員
総数	(再掲) 1 年
小学校
中学校

(注) 1 集計結果の提出は、必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

2 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第54回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

都道福祉

福祉畢務所

第6表 加算受給世帯数・件数，級地・加算等の状況別

符号

事務所

府県(市)

| | | |

□ 級地一 □

世帯数	件数	世帯数	件数
妊産婦加算	妊婦6か月未満	介護施設入所者加算
妊婦6か月以上	加算の重複	母子+障害	母子+老齢
産婦	母子+老齢
母子加算	障害+老齢
障害者加算	身障1·2級·国年1級	母子+障害+老齢
身障3級·国年2級	加算の支給停止
重度障害者	人工栄養費
家族介護	入院患者日用品費	100%	100%未満
他人介護
特別基準(再揭)	支給停止
老齡加算	70歲以上	介護施設入所者基本生活費	100%	100%未満
68歲以上70歲未満	100%未満
在宅患者加算	結核患者	支給停止
結核以外の患者	経過的基本生活費
放射線障害者加算	原爆症	介護保険料加算
かつて原爆症
見童養育加算

(注)1 級地一枝級地別に作成すること。

2 集計結果の出力は、必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

3 当該数字のない欄は空欄とし、何も書かないこと。
第 5 4 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第8表 被保護外国人世数帯，世帯主の国籍・世帯人員別

都道福祉

府县（市）事務所

総数	単身世帯	2人世帯	3人世帯	4人世帯	5人世帯	6人以上世帯
1 韓国又は北朝鮮
2 中 国
3 フィリピン
4 ヴェトナム
5 カンボディア
6 アメリカ合衆国
7 その他
合計

（注）1 集計結果の提出は、必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

2 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第54回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第9表−1 …65歳以上

都道

福祉

第9表−2 …65歳未满

府県(市)

事務所

介護扶助受給者数, 要介護度・在宅一施設一その他・介護サービスの種類別

福祉事務所

符 号

合計(在宅サービス利用者数)	合計	要介護5	要介護4	要介護3	要介護2	要介護1	要支援	非該当

小計(サービス利用者数)
在宅	計	計
計	計
計	計
計	計

（注）集計結果の提出は、必ず厚生省から送付した用紙を用いること。

該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
ESRI Discussion Paper Series No.286

# 統計からみた震災からの復興

樋口美雄、乾友彦、杉山茂、若林光次、空閑信憲細井俊明、池本賢悟、高部勲、植松良和、有光建依

April 2012

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/en_opinion-0002.html）。
樋口美雄、乾友彦、杉山茂、若林光次、空閑信憲、細井俊明、池本賢悟、高部勳、植松良和、有光建依 $ ^{**} $

2012年4月

## 要旨

本稿では、東日本大震災発災後おおむね1年を経過した時点において入手可能な情報を元に、既存研究を用いた大規模自然災害による直接被害の国際比較、阪神・淡路大震災と東日本大震災の直接被害推計の比較、東日本大震災発災後の公的統計に関する政府の対応を整理した後、間接被害に関して公的統計を使用して、様々な角度から定量的に被害と復興の過程を分析した。主な分析結果は次のとおりである。

人口・雇用面をみると、被災地では震災以降若年層の流出により更なる高齢化が進み、若年層の新規雇用創出が重要であるが、「医療・福祉」産業にその可能性がある。また、被災地では震災復旧関連等の求人の増加は見られるものの、雇用のミスマッチも生じており、地域特性を生かした雇用回復が重要である。供給側ショックをみると、製造業は震災の直接の被害からは脱しつつあるが、その後の回復では海外需要に不安がある。農漁業については、被害者の実人数が約4万7千人と試算でき、津波被災地域での営農再開農家は、岩手県で1割、宮城県で2割であるなど、復旧に時間を要している。需要側ショックをみると、全国的には震災後の消費自粛の解消等が徐々に進む一方、被災地では生活再建のため消費がある程度まで回復したが、地域により消費生活の基盤ともなる住宅建設の遅れ等が見られる。また、サービス業では観光関連の回復が遅れているほか、原発事故に伴う風評被害の影響が主要な福島県産青果物の価格形成において確認され、食品中の放射性物質の安全性に関する信頼性の高い情報提供が必要である。
# Aftermath of the 3.11 Disaster: An Analytical Evaluation Using Official Statistics

Yoshio Higuchi $ ^{*} $ , Tomohiko Inui $ ^{\dagger} $ , Shigeru Sugiyama $ ^{\ddagger} $ , Kouji Wakabayashi $ ^{\ddagger} $ , Nobunori Kuga $ ^{\S} $ , Toshiaki Hosoi $ ^{\S} $ , Kengo Ikemoto $ ^{\S} $ , Isao Takabe $ ^{\S} $ , Yoshikazu Uematsu $ ^{**} $ and Takeyori Arimitsu $ ^{\ddagger} $

## Abstract

On March 11, 2011, the Great East Japan Earthquake and tsunami hit the Tohoku region of Japan, causing the loss of a great number of lives and property. The earthquake and tsunami also damaged nuclear plants in Fukushima Prefecture, resulting in the release of radioactive substances into the environment. This extensive natural disaster presented numerous challenges not only to the affected areas but also to the Japanese economy as a whole. This study examines the recovery process one year after the disaster, including changes in demographic characteristics, employment, production of main industries and consumer buying behavior in Japan. Various official statistics are used to capture the recovery process quantitatively.

Key findings of the study are as follows: 1) population aging in the affected areas has been accelerated due to an exodus of younger generations in response to the disaster; 2) although the employment situation in the affected areas has improved gradually, many people are still without jobs, partly because of a mismatch in employment between job seekers looking for local industry jobs (especially in the local seafood processing industry) and employers recruiting construction and healthcare workers in the tsunami-hit region; 3) while some industrial sectors have recovered, such as the automobile and construction machinery industries, overall industrial activity in Japan is still in the process of recovering from the disaster; 4) 80 percent of farmers in the tsunami-hit region suffer from a loss of arable land because of salt pollution and piles of rubble; 5) although overall large retail store sales in the affected areas quickly recovered within a month after the disaster, sales of household electrical appliances and eating out have not yet returned to those pre-quake levels; and 6) harmful rumors caused by the Fukushima nuclear accident have severely damaged the agricultural and tourist industries in the Tohoku region, resulting in price drops in local agricultural products and a decrease in the number of tourists visiting to the region.

Keywords: Natural Disaster, Demographic Change, Industrial and Employment Recovery, Relief for Natural Disaster Victims, Harmful Rumor

JEL Classification: H12, H84, J11, J21, O53, Q53, Q54
## 「統計からみた震災からの復興」 目次

第1章 はじめに ……1
第1節 自然災害が経済・社会に与える影響に関する既存研究……1
第2節 大規模自然災害による直接被害の国際比較……4
第3節 阪神・淡路大震災と東日本大震災の直接被害推計の比較……7
第4節 東日本大震災の被災地の状況を踏まえた公的統計に関する政府の対応……13
第2章 人口、雇用からみた被災地の復興 ……18
第1節 人口、高齢化からみた被災地の特徴……18
第2節 産業構造からみた被災地の特徴……24
第3節 被災地の雇用情勢の分析……30
第3章 供給側ショックからみた震災からの復興 ……37
第1節 製造業の状況……37
第2節 電力の状況……40
第3節 被災地における農業経営体、漁業経営体の復興……42
第4節 貿易面からみた震災からの復興……52
第4章 需要側ショックからみた震災の影響 ……58
第1節 家計消費からみた震災の影響……58
第2節 サービス産業に与えた影響……69
第3節 福島県産青果物の風評被害……73
第5章 結論 ……82
参考文献 ……85
第1節 自然災害が経済・社会に与える影響に関する既存研究

東日本大震災を受け、被災状況の正確で迅速な把握と、実証的根拠に基づく復興策の考察が求められている。被災地の将来の青写真を描くためにも、被災地の姿を包括的に把握できる統計の利用が重要である。ここでは、過去の大災害からの復興に関して統計を使用した分析を最近の研究事例を中心にサーベイする。

大規模な自然災害に関する被害を考察する際には、被災地の人的被害、物的被害である直接被害に関する推計に加えて、被災地及び経済全体に与える経済的影響（所得、雇用、産業別の生産、インフレーション等への影響）である間接被害に関しても推計することが期待される。しかしながら、Cavallo and Noy (2009)による自然災害の経済効果のサーベイ論文でも指摘されているように、工学等の分野における直接被害（人的被害、作物被害、建物・構造物等のインフラへの被害）の推計に関する研究は進展しているものの、間接被害の推計に関する経済学的研究は限られている。Cavallo and Noy (2009)は、間接被害の推計例として、自然災害が経済に与える影響を短期、長期に分けて分析し、短期的には経済成長率にマイナスの効果をもたらすものが大半だとしている。ただ、どのようなチャンネルを通じて経済成長にマイナスをもたらすのか、またこのマイナス効果をもたらすチャンネルが一時的なものなのか、恒久的なものなのかの検討が必要であると指摘している。長期的な経済成長に与える効果は、研究結果によって異なるが、効果を計測する上での問題点としては、災害がなかった場合に想定される成長率と実際の成長率を比較することが困難である点である。

Hochrainer (2009)は、災害がなかった場合に想定されるGDPの成長率を時系列モデルによって求め、災害後の現実の成長率との比較を行った。ベルギーのルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の自然災害に関する統計データ（EM-DAT）等を用いて1960年～2005年における225の自然大災害のデータを使用して、災害後の災害がなかった場合に想定される経済成長率と現実の成長率を比較した結果、災害後から5年後においては現実の成長率が、災害がなかった場合に想定される経済成長率に比して概ね4パーセントポイント低くなるとの結果を得ている。

以上はマクロ経済全体に与える効果であるが、大規模自然災害は国全体の経済に与える影響は仮に限定的だとしても、被災地の地域経済に与える効果は甚大である。ハリケーン・カトリーナにより広域な被害を受けた米国のニューオーリンズ市の労働市場などの分析が示唆に富む。Vigdor（2008）は、災害前後の労働市場などを分析し、地域の特性が復興の姿を規定すると結論づけている。ニューオーリンズ市においては、40万人以上いた市民はハリケーンの直後には概ね全て退避したが、その後2年間において避難者の帰還は、半数程度に留まった。Vigdor（2008）は他の都市における自然災害、大火災、戦災後の回復パターンと比較して、当該都市の経済的魅力が低いところ。
ろでは災害により人口の流出が加速し、逆に経済的な魅力が高い都市は災害による一時的な人口の減少をみても長期的には、回復しかつ増加すると考え、ニューオーリンズ市のケースは前者に当てはまると考えられ、観光関連産業以外には重要な産業に恵まれず、雇用機会の少ないことが人口の回復を妨げているものと推察している。またGroen and Polivka (2008)によるとハリケーン・カトリーナからの避難者の労働市場における影響を分析し、ハリケーンの後13カ月にわたって避難者は労働市場において不利な状況におかれていたが、その程度は避難者が新しい経済状況に調整することが可能になるにつれて減少している。ただ、ハリケーン・カトリーナ以前の元の居住地に帰還できなかった避難者に関しては、元の居住地に帰還できた避難者に比して労働市場においてより不利な状況にあることを分析している。

Sacerdote (2012)は、ハリケーン・カトリーナとハリケーン・リタによってオーリンズ郡から避難した学生のパーフォマンスについて研究している。この研究では、避難後初年の学生の成績は大幅に低下するが、3年目、4年目に成績が向上することから、オーリンズ郡の学校より質の高い他の地域の学校に移転したことが、長期的には教育効果の面ではプラスの影響があったとの結果を報告している。ただ、この成績向上の効果の程度は限定的であり、2年生の大学（College）への進学率を向上させる程の効果はなかったものと分析結果を得ている。

De Mel, McKenzie and Woodruff (2011)は、自然災害からの企業の回復プロセスを研究した数少ない研究例の一つである。彼らはスリランカの零細企業のデータを使用して、2004年12月に起きた津波からの復興過程を研究した。この研究での重要な発見は、被災企業の利益や資本ストックの水準は、被災を免れた企業のそれらより3年経ても低く、また資金制約がこれらの企業の再建の遅れに重要な影響をもたらすことである。また、資金制約の緩和がより効果を発揮するのは流通業であり、製造業等は資金制約が解消されてもサプライチェーンの寸断により回復が遅れることを指摘している。

阪神・淡路大震災は人口密度の高い都市における直下型地震の代表例であり、各種統計を分析することで復興の経過を把握できる。阪神・淡路大震災からの経済復興過程については、永松（2006）によってサーベイされている。このサーベイの結果によると、復興被害に関する研究は直接被害に関しては後述するように様々な研究が存在するが、間接被害に関しては豊田（2000）等に限られ、国・兵庫県も正式な推計は行っていない。労働市場の回復に関しては、新規の有効求人倍率が順調に回復するなかで、職種、年齢、就業形態別等で求人・求職のミスマッチの問題があったことを指摘している。また産業別の分析では、震災前から顕在化していた神戸港やケミカルシューズ産業の国際競争力の低下傾向が加速されたとの研究例を紹介している。

本研究は、上記のような先行研究を踏まえて、東日本大震災からの復興の過程を様々
の公的統計を使って分析するものである。1章では大規模自然災害の国際比較、阪神・淡路大震災による直接被害の比較、東日本大震災を受けての統計に関する政府の対応を議論する。2章では人口移動、雇用からみた被災地の復興、3章では供給側ショックからみた震災からの復興、4章では需要側ショックからみた震災からの復興を議論し、5章で結論を述べる。なお第2章から第4章の分析では、おおむね2012年1月末時点において入手可能な情報を利用している。
## 第2節 大規模自然災害による直接被害の国際比較

2011年3月11日に発生した東北地方太平洋沖地震は、日本における観測史上最大規模のマグニチュード9.0、震度7（宮城県北部）を記録し、大規模な津波と余震を伴って、被災区域が東日本全域におよぶ未曾有の大災害を引き起こした。この東日本大震災による死者は約1万6千人、行方不明者は約3千人、全壊、半壊した住家はそれぞれ約13万棟、約24万棟にのぼり $ ^{1} $ 、ライフライン施設、社会基盤施設などにも極めて甚大な被害が発生した。

日本はこれまでも1923年の関東地震による関東大震災や、1995年の兵庫県南部地震による阪神・淡路大震災など大規模な自然災害に見舞われてきたが、世界各地でも自然災害によって毎年多くの人命と財産が失われている。ベルギーのルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の自然災害に関する統計データ（EM-DAT）を用いて1970年代以降の世界の自然災害の発生状況をみれば、災害の発生件数は2000年代前半まで増加傾向にあり、その後やや減少しているものの、1970年代の災害の年

## 平均発生件数及び被

年の先生人数及び徴者数が90件／年、54百万人／年に対して、2000年代の災害の発生件数及び被災者数は444件／年、228百万人／年とそれぞれ約4倍に増加していることがわかる（図表1-2-1）。

災害発生件数の増加に伴って経済被害の規模も増加傾向にあるが、特に阪神・淡路大震災（1995年）、米国のハリケーン・カトリーナ（2005年）、中国の四川大地震（2008年）で非常に大きな損失が発生している（図表1-2-3）。ハリケーン・カ

図表1－2－1① 世界の自然災害発生件数（1970～2010年）

図表1－2－1② 世界の自然災害被災者数（1970～2010年）

資料：ルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の EM-DAT より作成（2012 年 1 月 16 日時点）
トリーナでの経済被害額は、数百億ドルから千数百億ドルと推計されており $ ^{2} $ 、史上最大規模とされていたが、東日本大震災の経済被害額はこれを大幅に上回り、史上最大規模の災害となっている。

こうした災害の発生状況について、世界全体に占める地域別の割合をみると、過去40年（1970～2010年）では、アジア地域が発生件数の38.6%、死者数の55.0%、被災者数の89.0%、被害額の42.5％と大きな割合を占めている（図表1－2－3）。アメリカ地域やヨーロッパ地域では、発生件数はアメリカ地域が24.1%、ヨーロッパ地域が13.3％を占める割には、死者数及び被災者数が少なく、逆に被害額は、アメリカ地域が38.0%、ヨーロッパ地域が15.8％と、経済規模を反映して大きな割合を占めている。

図表 1－2－2 世界の自然災害被害額（1970～2011年）

資料：ルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の EM-DAT より作成（2012 年 1 月 16 日時点）

図表 1－2－3 1970～2010 年の世界の地域別自然災害

資料：ルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の EM-DAT より作成（2012 年 1 月 16 日時点）
割合を占めている。一方、アフリカ地域は、発生件数が19.4%、死者数が24.6%と多いにもかかわらず、被災額は1.4%と非常に小さい。

さらに、地域別に1990～2010年の年平均被災額をみてみると、アジア地域では、地震147億ドル／年、洪水120億ドル／年、暴風72億ドル／年となっており、これらでアジア地域の被災額全体の91.3％を占めているのに対し、アメリカ地域では、暴風が223億ドル／年と全体の71.8％を占めている（図表1－2－4）。また、ヨーロ

## ツパ地域では、洪水と

暴風がそれぞれ 43 億ドル／年、39 億ドル／年となっており、両者でヨーロッパ地域の被災額全体の73.2％を占めている。このように、世界的に見てアジア地域は、様々な自然災害がそれぞれ大きな被害を発生させており、災害に対する脆弱性の高い地域であることがわかる。

図表 1－2－4 地域別の年平均被害額（1990～2010年）

資料：ルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の EM-DAT より作成（2012 年 1 月 16 日時点）

国連大学環境・人間の安全保障研究所（UNU-EHS）との共同でアライアンス・デベロプメント・ワークスが、2011年に世界各国の自然災害などのリスクを評価した結果をまとめた「世界リスク報告2011（WorldRiskReport 2011）」をみても、地震、暴風、洪水、干ばつなどの自然災害にさらされる可能性、及びこの結果に社会的影響の受けやすさや社会の対処・適応能力を加味して総合的に評価した自然災害の世界リスク指標（World Risk Index）は、アジア地域、アフリカ地域で高くなっている。自然災害にさらされる可能性の1位は南太平洋の島国のバヌアツ、2位トンガ、3位フィリピン、4位コスタリカ、5位日本となっており、また、自然災害の世界リスク指標は、1位バヌアツ、2位トンガ、3位フィリピン、4位ソロモン諸島、5位グアテマラと続いて、日本は173カ国中35位でリスクの高い地域に位置づけられている。このように、日本は、自然災害に遭う可能性が極めて高く、非常に高いリスクを負っていることがわかる。