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Table 1: Descriptive statistics of observations in our sample

Variable	N	Mean	Median Std. dev.	Min.	Max.	N	Mean	Median Std. dev.	Min.	Max.
At time of parent's death	Men	Women
Age	158	38.11	38.00	6.89	26.00	51.00	205	37.07	37.00	6.84
Employment dummy	158	0.94	1.00	0.23	0.00	1.00	205	0.57	1.00	0.50
Inheritance dummy	158	0.41	0.00	0.49	0.00	1.00	205	0.32	0.00	0.47
Inheritance amount (million yen)
Including those that did not receive an inheritance	158	4.30	0.00	12.05	0.00	100.50	205	2.41	0.00	9.33
Excluding those that did not receive an inheritance	65	10.45	3.63	17.06	1.01	100.50	65	7.60	3.58	15.42
No. of children aged 12 or less	158	0.84	0.50	0.96	0.00	3.00	205	1.07	1.00	1.03
Illness dummy	158	0.12	0.00	0.33	0.00	1.00	205	0.07	0.00	0.26
At the time of survey (in 2012)
Age	158	48.71	50.00	5.93	32.00	56.00	205	48.97	50.00	5.73

Notes: The inheritance dummy takes a value of one if an individual whose parent has died reports receiving a non-zero inheritance and takes a value of zero otherwise. Inheritances are converted into 2010 prices using the Consumer Price Index. The illness dummy takes a value of one if individuals had a major illness that impeded their normal daily life and zero otherwise.
Table 2: Effect of inheritance receipt on employment

Dependent variable:	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Employment status	Men	Women	Men	Women	Men	Women	Men	Women
Reference year	-1	-4,-3,-2,-1	-1	-4,-3,-2,-1
Post	0.0108	0.0529*	0.0161	0.0404	-0.00697	0.0650**	0.0101	0.0449
(0.0160)	(0.0282)	(0.0164)	(0.0322)	(0.0151)	(0.0268)	(0.0114)	(0.0287)
Post×Inheritance dummy	0.0108	-0.0929**	-0.0177	-0.0688	0.0266	-0.112**	-0.0123	-0.0911**
(0.0221)	(0.0468)	(0.0166)	(0.0479)	(0.0211)	(0.0432)	(0.0150)	(0.0418)
No. of children aged 12 or less	-0.0126	-0.114***	-0.000301	-0.115***
(0.00797)	(0.0289)	(0.00601)	(0.0272)
Illness dummy	0.0720	-0.0193	0.0382	-0.0305
(0.0659)	(0.109)	(0.0339)	(0.0921)
Average inheritance amount (million yen, excluding zero)	10.45	7.60	10.45	7.60	10.45	7.60	10.45	7.60
Year dummies	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Individual fixed effects	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
No. of observations	948	1,230	1,422	1,845	948	1,230	1,422	1,845
No. of respondents	158	205	158	205	158	205	158	205
Adj. R-sq	0.002	0.005	0.002	0.004	0.092	0.068	0.030	0.092

Notes: The dependent variable is the employment status of individuals whose parent died. The dummy Post takes a value of one if the number of years since the parent’s death is 0 or greater, and zero otherwise. In columns (1) to (4) the number of children aged 12 or less, the illness dummy, and the year dummies are not included, whereas in columns (5) to (8) they are all included. In estimating columns (1), (2), (5), and (6), observations reported for year -4, -3, and -2 are dropped. The inheritance amount is measured in million yen (approximately 10,000 U.S. dollars). Figures in parentheses show clustering robust standard errors. $ *\*\* $ , $ *\* $ , $ * $ indicate statistical significance at the 1, 5, and 10% levels, respectively.
Table 3: Effect of inheritance amount on employment

Dependent variable:
Employment status	(1)
Men	(2)
Women	(3)
Men	(4)
Women	(5)
Men	(6)
Women	(7)
Men	(8)
Women	(9)
Men	(10)
Women	(11)
Men	(12)
Women
Reference year	-1	-4,-3,-2,-1	-1	-4,-3,-2,-1	-1	-4,-3,-2,-1
Post	0.00514
(0.00984)	0.0341
(0.0213)	0.00572
(0.00935)	0.0185
(0.0231)	0.00548
(0.0106)	0.0418*
(0.0217)	0.00623
(0.00996)	0.0282
(0.0238)	0.00842
(0.00930)	0.109*
(0.0581)	-0.0152
(0.0153)	0.0692
(0.0614)
Post×Inheritance amount	-0.0244
(0.0351)	-0.187
(0.156)	-0.0178
(0.0271)	-0.105
(0.191)	-0.0406
(0.102)	-0.856**
(0.350)	-0.0427
(0.0922)	-0.907***
(0.348)	-0.177
(0.183)	-0.508
(0.567)	0.0700
(0.0749)	-0.606
(0.553)
Post×Inheritance amount^2	0.0224
(0.0954)	0.909**
(0.374)	0.0345
(0.0951)	1.091***
(0.367)	0.199
(0.209)	0.306
(0.569)	-0.0579
(0.0677)	0.635
(0.552)
Post×Inheritance amount
×More than expected	-0.00711
(0.0798)	-4.292**
(1.734)	-0.0514
(0.0622)	-3.876***
(1.201)
Post×Inheritance amount^2
×More than expected	-0.0235
(0.0999)	10.56**
(4.381)	0.0454
(0.0620)	9.172***
(2.909)
N	948	1,230	1,422	1,845	948	1,230	1,422	1,845	372	396	558	594
158	205	158	205	158	205	158	205	62	66	62	66
Adj. R-sq	0.090	0.061	0.029	0.087	0.089	0.063	0.028	0.091	-0.017	0.225	-0.036	0.232

Notes: See notes for Table 2. The inheritance amount is measured in 100 million yen (approximately 1 million U.S. dollars). The More than expected dummy takes a value of one if the inheritance an individual received was larger than expected and zero otherwise. All specifications include the number of children aged 12 or less, the illness dummy, year dummies, and individual fixed effects.
Table 4: Effect of inheritance receipt or amount on employment (Cross analysis vs. vertical analysis)

Dependent variable:	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
Employment status	Men	Women	Men	Women	Men	Women	Men	Women	Men	Women	Men	Women
Reference year	-1	-1	-1	-1	-1	-1
Type of analysis	Vertical	Cross	Vertical	Cross	Vertical	Cross
Post	-0.00676	0.0689**	-0.0105	0.0366	0.00727	0.0320	-0.00818	0.00934	0.00776	0.0412*	-0.00864	0.0125
(0.0102)	(0.0312)	(0.00894)	(0.0352)	(0.00613)	(0.0229)	(0.00720)	(0.0265)	(0.00571)	(0.0238)	(0.00752)	(0.0286)
Post×Inheritance dummy	0.0294*	-0.123***	0.00948	-0.0516
(0.0174)	(0.0465)	(0.00727)	(0.0426)
Post×Inheritance amount	-0.0225	-0.200	0.0185	0.103	-0.0437	-0.932**	0.0633	-0.0256
(0.0321)	(0.160)	(0.0159)	(0.129)	(0.0855)	(0.418)	(0.0499)	(0.429)
Post×Inheritance amount^2	0.0290	0.972**	-0.0570	0.171
(0.0805)	(0.436)	(0.0450)	(0.498)
Average inheritance amount
(million yen, excluding zero)	11.49	7.70	8.51	13.23	11.49	7.70	8.51	13.23	11.49	7.70	8.51	13.23
No. of observations	780	1,014	918	1,092	780	1,014	918	1,092	780	1,014	918	1,092
No. of respondents	130	169	153	182	130	169	153	182	130	169	153	182
Adj. R-sq	0.012	0.059	0.016	0.054	0.009	0.050	0.016	0.052	0.007	0.053	0.015	0.052

Notes: See notes for Table 2.
Figure 1(a): Age profile of employment rate by birth-year cohort (Men)

Figure 1(b): Age profile of employment rate by birth-year cohort (Women)
Figure 2(a): Estimates of $\beta_{2}$ for 9-year window (Men)

Figure 2(b): Estimates of $ \beta_{2} $ for 9-year window (Women)
## 平成29年度「公共建築物等木材利用促進法」及び「グリーン購入法」に基づく間伐材及び合法木材の利用に係る集計表

府省·機関等名称 法務省

⾃動計算 ⾃動計算 ⾃動計算 ⾃動計算 ⾃動計算 ⾃動計算 ⾃動計算

分 野 品 目	① 総調達量	② 材料に紙又は木質が含まれる物品の調達量<①の内数>	③ 間伐材または合法性が証明された木材を使用した物品の調達量<②の内数>	④ 間伐材または合法性が証明された木材を使用した物品の調達率<④=③/②]	⑤ 合法性の証明を必要とする物品の調達量<②の内数>	⑥ 合法性の証明がなされた物品の調達量<③および⑤の内数>	⑦ 合法性の証明がなされた物品の調達率<⑦=⑥/⑤]	⑧ 合法性の証明がなされた物品の調達量<⑧=⑤-⑥]	⑨ ⑧の物品の具体的仕様	⑩ ⑧の物品を購入した主な理由	⑪ 木質が含まれる物品を調達しなかった主な理由
紙 類 (3)	コピー用紙	3561430 kg	3561430 kg	3180208.5 kg	89 %	381221.5 kg	381221.5 kg	100 %	0 kg
塗工されていない印刷用紙	10675.305 kg	10675.305 kg	8940.885 kg	84 %	1734.42 kg	1734.42 kg	100 %	0 kg
塗工されていない印刷用紙	14555.2585 kg	14555.2585 kg	6836.0285 kg	47 %	7719.23 kg	7719.23 kg	100 %	0 kg
文 具 類 (2)	事務用封筒(紙製)	9750395 枚	9750395 枚	9217064 枚	95 %	533331 枚	533331 枚	100 %	0 枚
ファイル(紙製)	516320 枚	516320 枚	376282 枚	73 %	140038 枚	140038 枚	100 %	0 枚
オフィス家具等(10)	いす	15063 脚	4715 脚	2055 脚	44 %	2660 脚	2660 脚	100 %	0 脚	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
机	7720 台	3181 台	1917 台	60 %	1264 台	1264 台	100 %	0 台	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
棚	2728 連	600 連	240 連	40 %	360 連	360 連	100 %	0 連	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
収納用什器(棚以外)	5164 台	2023 台	1453 台	72 %	570 台	570 台	100 %	0 台	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
ローパーティション	955 台	195 台	162 台	83 %	33 台	33 台	100 %	0 台	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
コートハンガー	128 台	28 台	11 台	39 %	17 台	17 台	100 %	0 台	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
傘立て	137 台	16 台	10 台	63 %	6 台	6 台	100 %	0 台	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
掲示板	269 個	58 個	43 個	74 %	15 個	15 個	100 %	0 個	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
黑板	2 個	2 個	2 個	100 %	0 個	0 個	%	0 個
ホワイトボード	599 個	242 個	154 個	64 %	88 個	88 個	100 %	0 個	仕様不適合,耐久性,機能·性能上の必要性
## 【2】土地

## 記入上の注意

この土地には，土地台帳の地目や面積ではなく，現在の地目と面積を記入してください。

面積には，けい畔も含めた面積を記入してください。

他の市区町村にある土地も含めて記入してください。

## 1 田

お宅で所有している田は……

うち，他に貸している田は（経営を委託している田を含みます）

うち，耕作を放棄した田は

（過去1年以上作付けせず，今後も作付けする考えのない田）

他から借り入れている田は（経営を受託している田を含みます）

田の経営耕地……

(201−202−203+204)

2 樹園地(普通畑や牧草地を除きます)

お宅で所有している樹園地は……

うち，他に貸している樹園地は（経営を委託している樹園地を含みます）

うち，耕作を放棄した樹園地は

（過去1年以上栽培せず，今後も栽培する考えのない樹園地）

他から借り入れている樹園地は（経営を受託している樹園地を含みます）

樹園地の経営耕地……

(213−214−215+216)

3 畑(牧草専用地を含み，樹園地は除きます)

お宅で所有している畑は……

うち，他に貸している畑は（経営を委託している畑を含みます）

うち，耕作を放棄した畑は

(過去1年以上作付けせず，今後も作付けする考えのない畑)

他から借り入れている畑は（経営を受託している畑を含みます）…

畑の経営耕地……

(222−223−224+225)

## 4 総経営耕地面積 (田①＋樹園地②＋畑③)

5 耕地以外で採草地や放牧地に利用した土地

山林，原野等で過去1年間に利用した土地面積を記入してください。

ha (町) (反) a (敵)

ha (町) (反) a (歃)

ha (町) (反) a (畝)

ha (町) (反) a (畝)
(3) 豚

子取り用めす豚（6か月以上）

-513

-肥育中の豚

-514

（肥育する予定の子豚，種豚を含みます）

## 2 樹園地（普通畑や牧草地を除きます）

所有している樹園地は------	311
うち，耕作を放棄した樹園地は------	312
(過去1年以上接管せず，今後も接管する考えのない樹園地)	313
他から借り入れている樹園地は------	313
(錯覚を受托している樹園地を含みます)
樹園地の経営耕地------	②
((311) - (312) + (313))

樹園地の経営耕地の内訳は何ですか。
果 樹 園 -	315
茶 園 -	316
その他の樹園地 -	317
(番題、本はのテーブルで5年以上掲述している)

(315〜317の計は，樹園地の経営耕地（②）と一致します)

## 3 畑（牧草専用地を含み，樹園地は除きます）

所有している畑は------	318
うち，耕作を放棄した畑は------
（過去1年以上作付けせず，今後も作付けする考えのない畑
他から借り入れている畑は------
（経営を受託している畑を含みます）	319
畑の経営耕地------③
[(318) - (319) + (320)]

畑の経営耕地に、過去１年間どのような作付けをしましたか。 ha

普通作物を作った畑専用作物だけを作った畑及び牧草専用地を除きます)	322
飼料用作物だけを作った畑及び牧草専用地を除きます)	323
(牧草を含みます)	324
牧草専用地	325
(造成改良草地を含みます)	326
何も作られなかった畑（休耕畑）	327
(耕作放棄した畑は除きます)	328

(322～325の計は，畑の経営耕地（③）と一致します)

## 4 総経営耕地面積

<協業経営体である場合（103の1に○印）のみ記入してください。>

総経営耕地面积（④）のうち， 参加世帯が出資している耕地 借入耕地（303+313+320）のうち， 参加世帯から借り入れている耕地	327
328

## 【4】販売目的で作付けした作物の作付面積（施設で栽培したものは除きます）

過去１年間に販売目的で作付けした作物の作付のべ面積を記入してください。（けい畔は含めません）

水 箱	401
陸 箱	402
麦 類	403
雑 毅	404
い も 類	405
豆 類	406
工芸農作物	407
野 菜 類	408
花き類, 花木 [球根を含みます]	409
種苗・苗木類	410
その他の作物	411

## 【5】施設園芸

(施設とは，ビニールハウス，ガラス室などの施設で，)その中で普通の姿勢で作業できるものをいいます。

1 過去 1 年間に使用した施設の面積を記入してください。

(水稻の育苗だけ、または、きのこ栽培だけに使った施設は除きます)

$ m^{2} $

ハウス	412
[プラスチック, ビニール, ポリエチレンなどのハウス]	ガラス室	413

2 過去1年間に施設に販売目的で栽培した作物の栽培のべ面積を記入してください。（水稲苗及び栽培きのこ類は含めません）

野菜類	415
花き類・花木	416
果樹類	417
種苗・苗木類	418

## 【6】販売目的で栽培したきの二類

過去１年間に販売目的で栽培したきのこ類を〇で囲んでください。

(該当するものすべてを〇で囲みます)

えのき	しいたけ	しめじ類	まいたけ	その他
419	1	1	1	1	1

## 【7】販売目的で飼っている家畜等

1 販売目的で飼っている家畜の頭羽数を記入してください。

(1) 乳用牛（さく乳目的で飼っている牛）

2 歳（24か月）以上

2 歳（24か月）未満

頭

(2) 肉用牛

頭

和牛などの肉用種	子取り用め寸牛(子取り用にする予定の子牛を含みます)肥育中の牛(肥育する予定の子牛を含みます)売る予定の子牛,役牛-	505	-	-	-
506	-	-	-
507	-	-	-
和牛と乳用種の雑種	肥育中の牛(肥育する予定の子牛を含みます)売る予定の子牛-	508	-	-	-
509	-	-	-
肉用として飼っている乳用種	肥育中の牛(肥育する予定の子牛を含みます)売る予定の子牛-	510	-	-	-
511	-	-	-
計(505～511までの計)-

万 千 百 羽

(4) 採卵鶏 ___ 516

(卵の販売目的で飼っている採卵鶏(ひなどりを含む)を記入してください)

2	過去1年間のプロイラーの出荷羽数を記入してください。	518

3 鶏のふ卵，育すうについて記入してください。
秘	指定統計第26号農林業センサス様式調第9号農林水産省

都道府県	市区町村	旧市区町村	農業集落
名 称
基本指標番号

# 2000年世界農林業センサス

調査者：

# 農業集落調查票

平成12年2月1日現在

代表者：___

(沖縄県においては平成11年12月1日現在)

電話：___

## 【1】立地条件等

1 農業集落から最も近いDID（人口集中地区）旧市区町村

この農業集落の中心地から最も近いDID（人口集中地区）旧市区町村名を記入し，当該旧市区町村の中心地までの所要時間で該当するもの一つを〇で囲んでください。

DID旧市区町村名:	DID旧市区町村までの所要時間
県
コーヒ	市 町 村
コーヒ	旧市区町村
コーヒ	DID旧市区町村の人口
(千人)	30 分
未 満	30 分～
1 時間	1 時間～
1 時間半	1 時間半
以上
111	1	2	3	4

## 2 法制上の指定地域

この農業集落内に次に掲げる法制上の指定地域がある場合は，該当するものすべてを〇で囲んでください。

都市計画区域

## 4 農業集落の総土地面積及び林野面積

この農業集落の総土地面積，林野面積を記入してください。

総土地面積	141
林野面積	142

(ha)

## 6 農業集落の地勢

この農業集落の地勢について該当するもの一つを〇で囲んでください。

平野	盆地	高原	裾野	山間	峡谷
161	1	2	3	4	5	6

## 3 自然保護等の指定地域

この農業集落内に次に掲げる自然保護等の指定地域がある場合は，該当するものすべてを〇で囲んでください。

国立公園	国定公園	都道府県立自然公園	原生自然環境保全地域	自然環境保全地域	都道府県自然環境保全地域	鳥獣保護区	保護林	土崩砂壞等の防備林	水源かん養林	左記の指定なし
131	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	()

## 5 農業集落の中心地の棟高

この農業集落の中心地の標高を記入してくだ

さい。(m)
151

## 7 農業集落の主な形態

この農業集落の形態について該当するもの一つを〇で囲んでください。

散在集落	散居集落	集居集落	密居集落
171	1	2	3	4
平成28年版 情報通信白書 正誤表

令和元年8月8日現在

該当簡所	修正內容
頁	章	節	項	图表番号	誤	正
29	1	2	4	1-2-4-11	個人向け金融ICTサービスシェアリングサービスサービスロボットの経済効果(直接効果) 3,771億円～5,649億円個人向け金融ICTサービスの支払意思額(月額) 645円～797円個人向け金融ICTサービスの経済効果(直接効果) 426億円～486億円シェアリングサービスの支払意思額(月額) 300円シェアリングサービスの経済効果(直接効果) 149億円～217億円※2:消費者向けアンケート調査結果に基づく(提供する機能を複数聴取していることから、下限値～上限値を表記)	w
120	2	3	3	2-3-3-5	情報通信プロセス(N=24)プロダクト(N=32)プロセス(N=33)	流通・小売プロダクト(N=30)	エネルギー・インフラプロダクト(N=24)	情報通信	流通・小売	エネルギー・インフラ	工程	工程
144	3	1	2	3-1-2-7～3-1-2-11	(出典)総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)	(出典)総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料(オーストラリア、インド分)	(出典)総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料(オーストラリア、インド分)
145	3	1	2	3-1-2-9	認知度・利用意向・利用率のうちの利用率日本5.5%、米国25.8%、英国15.4%、ドイツ9.4%、韓国14.7%、中国38.6%	日本5.7%、米国27.2%、英国17.1%、ドイツ9.5%、韓国14.6%、中国39.2%
145	3	1	2	3-1-2-10	認知度・利用意向・利用率のうちの利用率日本5.7%、米国21.78%、英国17.1%、ドイツ9.9%、韓国16.2%、中国49.1%	日本6.0%、米国25.1%、英国18.4%、ドイツ10.3%、韓国16.2%、中国33.5%
145	3	1	2	3-1-2-11	認知度・利用意向・利用率のうちの利用率日本5.0%、米国22.8%、英国15.6%、ドイツ12.5%、韓国20.9%、中国46.2%	日本5.4%、米国25.6%、英国17.7%、ドイツ12.9%、韓国20.9%、中国47.2%
205	3	3	5	2016年(平成28年)4月14日、熊本県を中心に最大深度マグニチュード6.5の地震が発生し、同県益城町で震度7を観測、さらに2日後の16日には、再び熊本県を中心に熊本県を中心に最大深度マグニチュード7.3の地震が発生し、同県益城町等で震度7を観測した。	2016年(平成28年)4月14日、熊本県を中心にマグニチュード6.5の地震が発生し、同県益城町で震度7を観測、さらに2日後の16日には、再び熊本県を中心にマグニチュード7.3の地震が発生し、同県益城町等で震度7を観測した。
228	4	1	3	4-1-3-2	2015年末(n=286)	2015年末(n=266)
289	5	1	6	5-1-6-5	電気通信事業の売上高の推移	電気通信事業者数の推移
該当簡所	修正內容
## 5 勞動経済関係

第 2 8 表 労働経済指標

項目	①	②	③	④	⑤	⑥	所	定	內	給	与
実質国内総生産(GDP)	常用雇用指數(調査産業計)	有効求人倍率(季節調整值)	完全失業率(季節調整值)	全(調査産業計)	一般労働者	(調査産業計)	一般労働者
年度·年月	前年度比·前期比(%)	前年度比·前年同月比(%)	(倍)	(%)	(千円)	前年度比·前年同月比(%)	(千円)	前年度比·前年同月比(%)	(千円)	(千円)	前年度比·前年同月比(%)
平成28年度	1.2	0.9	1.39	3.0	290.0	0.3	352.7	0.1	265.0	0.4	320.7	0.2
29年度	1.6	1.6	1.54	2.7	291.4	0.5	353.8	0.4	266.5	0.6	322.1	0.5
平成29年4月	0.5	1.6	1.47	2.8	295.0	0.3	357.5	0.1	268.9	0.6	324.2	0.3
5月	1.8	1.49	3.0	289.1	0.5	349.8	0.3	264.8	0.7	319.0	0.4
6月	1.5	1.50	2.8	291.5	0.4	352.8	0.2	267.3	0.7	321.9	0.4
7月	0.5	1.7	1.51	2.8	291.3	0.4	353.3	0.3	267.1	0.6	322.4	0.5
8月	1.4	1.52	2.8	289.3	0.4	351.0	0.2	265.3	0.4	320.3	0.2
9月	1.7	1.53	2.8	291.1	0.7	352.9	0.4	267.1	0.8	322.3	0.5
10月	0.3	1.8	1.55	2.8	291.6	0.2	354.5	0.3	266.6	0.4	322.5	0.4
11月	1.8	1.56	2.7	291.8	0.4	354.6	0.3	266.0	0.4	321.6	0.3
12月	1.5	1.59	2.7	291.9	0.4	355.2	0.3	266.0	0.5	322.1	0.3
平成30年1月	(p)△0.2	1.4	1.59	2.4	290.0	0.7	353.0	0.5	265.6	0.8	321.9	0.7
2月	1.6	1.58	2.5	290.0	0.2	353.7	0.1	265.3	0.4	322.0	0.5
3月	1.5	1.59	2.5	293.8	0.8	357.5	0.9	268.4	0.9	325.1	1.0
4月	1.2	1.59	2.5	296.6	0.6	359.3	0.5	270.7	0.7	326.3	0.7
5月	1.3	1.60	(p)2.2	292.7	1.2	353.4	1.1	268.3	1.3	322.4	1.1
資料出所	內閣府	厚生労働省	総務省	厚生労働省

(注) 1 (p) の付されている数値は速報値である。

3 ②、⑤、⑥、⑦、⑧、⑨は事業所規模30人以上の数値である。

2 ①は平成23年基準、②、⑤、⑥、⑩、⑪、⑫は平成27年基準である。

4 ⑩の平成28年度、29年度の欄は、それぞれ平成28暦年、29暦年の数値である。
## 【6】農産物の生産

面積の記入に当たっては、1a（アール）または1 $ m^{2} $ に満たない場合でも1と記入してください。

1 過去1年間に販売目的で作付けた作物の作付け(栽培)のべ面積を記入してください。

(けい畔は含めません)

稲・麦・雑穀	水 稲	402
陸 稲	403
小 麦	405
大 麦・裸 麦	406
そ ば	407
その他の雑穀	408
いも類	原料用ばれいしょ	410
食用ばれいしょ	411
か ん し よ	412
豆類	大豆	414
あ ず き	415
その他の豆類	416
工芸農作物	417

注：「工芸農作物」とは、さとうきび、たばこ、茶、てんさい、こんにゃくいも、なたね、いぐさ、ホップ、ごま、はっか、じょちゅうぎく、ラベンダー、薬用作物などの作物をいいます。

野菜類	431	432
花き類	481	482
花木	487	488
その他の作物	489	490

注：「その他の作物」とは、販売目的で栽培した、野菜、果樹、造林用などの種苗及び苗木類や芝、飼料用作物、青刈り作物など、上記の設問の稲・麦・雑穀、いも類、豆類、工芸農作物、野菜類、花き類、花木のいずれの作物にも該当しない作物をいいます。

2 販売目的で栽培している果樹の栽培面積(未成園を含みます)の合計を記入してください。

【6】の1または2で「工芸農作物」、「野菜類」、「花き類」または「果樹類」を販売目的で作付け(栽培)した方のみ記入してください。

露地 (ha) (町)(反)(畝)	施設 (a)	m²
果 樹 類	521	522

3 販売目的で作付け(栽培)したすべての品目に

○を記入してください。

(1) 工芸農作物

さとうきび	418	1	てんさい(ビート)	421	1
たばこ	419	1	こんにゃくいも	422	1
茶	420	1	その他の工芸農作物	423	1

(2)野菜類

ト マ ト 433	1	カリフラワー 453	1
な す 434	1	ご ぼ う 454	1
ピ 一 マン 435	1	こ ま つ な 455	1
き ゆ う り 436	1	さやいんげん 456	1
キ ヤ ベ ツ 437	1	さやえんどう 457	1
は く さ い 438	1	しゅんぎく 458	1
レ タ ス 439	1	しょうが 459	1
ほうれんそう 440	1	スイートコーン 460	1
ね ぎ 441	1	セ ル リ 一 461	1
た ま ね ぎ 442	1	そらまめ 462	1
だ い こ ん 443	1	ちんげんさい 463	1
に ん じ ん 444	1	に ら 464	1
さ と い も 445	1	に ん に く 465	1
い ち ご 446	1	ふ き 466	1
す い か 447	1	ブロッコリー 467	1
メ ロ ン 448	1	み ず な 468	1
アスパラガス 449	1	み つ ば 469	1
え だ ま め 450	1	やまのいも 470	1
か ぶ 451	1	れ ん こ ん 471	1
か ぼ ち や 452	1	その他の野菜 472	1

▶(3)花き類

切り花類	483	1	鉢もの類	485	1
球根類	484	1	花壇用苗もの類	486	1

(4) 果樹類

温州みかん	523	1	び わ	531	1
その他のかんきつ類	524	1	か き	532	1
り ん ご	525	1	く り	533	1
ぶ ど う	526	1	う め	534	1
日 本 な し	527	1	す も も	535	1
西 洋 な し	528	1	キウイフルーツ	536	1
も も も	529	1	パインアップル	537	1
お う と う	530	1	その他の果樹	538	1
## 【11】都道府県設定項目

1 農業経営用として使用しているパソコンの利用台数を記入してください。

台
パソコンの利用台数	801

2 販売目的で栽培している「茶」の栽培面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
茶の栽培面積	802

3 所有している田のうち、他に貸し付けたい田の面積を記入してください。

(ha)
(町)(反)(畝)
貸し付けたい田の面積	803

注：貸付を希望する耕作可能な田の面積を記入してください。

4 過去1年間に個人で販売した米の数量を記入してください。

個人で販売した米の数量	804	kg

注：農協へ出荷した数量は除いてください。

5 販売目的で栽培している「ゆず」の栽培面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
ゆずの栽培面積	805

## 注意

- 森林組合や会社等の法人の方のみでなく、世帯で林業経営を行っている方も記入してください。

従事日数については、1日を8時間として計算して記入してください。(詳しくは3ページの「注意」を参照してください)

## 【12】林業労働力

1 世帯員又は経営の責任者・役員・山林の共同保有者のうち過去1年間に林業経営に従事した人について、従事日数別に実人数を記入してください。

男人	女人
1 ~ 29日	923	924
30 ~ 59日	925	926
60 ~ 99日	927	928
100 ~ 149日	929	930
150 ~ 199日	931	932
200 ~ 249日	933	934
250日以上	935	936
計

2 過去1年間に林業経営のために常雇いした人(あらかじめ年間7か月以上の契約で雇った人)について、実人数と従事した日数の合計を記入してください。

実人数 人	従事日数の合計 日
男	943	944
女	945	946

3 過去1年間に日雇・季節雇などで、林業経営のために臨時雇いした人(手伝い等を含みます)について、実人数と従事した日数の合計を記入してください。

実人数 人	従事日数の合計 日
男	953	954
女	955	956

4 過去1年間に常雇い又は臨時雇いした人のうち150日以上林業労働に従事した人について、実人数を記入してください。

実人数 人
従事者の合計	957
## (1) 気象概況

－気象庁資料からみた、平成29年の月別の気象概況は、次のとおりである－

## 1 月 月平均気温は沖縄・奄美でかなり高く、東・西日本で高かった。中旬から下旬前半にかけては全国的に寒気が流れ込み、日本海側を中心に大雪となった。西日本では日照時間がかなり多かった。

上旬と下旬後半は冬型の気圧配置が続かず、寒気の南下が弱かったため、気温が顕著に高くなった日があった。一方、中旬から下旬前半にかけては日本付近に寒気が南下し、冬型の気圧配置が強まった。全国的に気温が平年を下回り、日本海側では中旬は東北地方から山陰にかけて、下旬前半は西日本を中心に大雪となり、広島（広島県）で15日に19cmの積雪となるなど、太平洋側でも大雪となった所があった。

月平均気温は、上旬と下旬後半の顕著な高温の影響で、沖縄・奄美でかなり高く、東・西日本で高かった。また、西日本では、太平洋側では冬型の気圧配置が緩んだ時期も低気圧や前線の影響を受けにくかったことから、日本海側では寒気の影響を受ける時期はあったものの、月としては寒気の影響が弱かったことから、いずれも日照時間がかなり多かった。

## 2 月 月平均気温は、北・東日本で高く、西日本、沖縄・奄美で平年並だった。上旬後半から中旬前半にかけて西日本日本海側で大雪となった。月間日照時間は、西日本太平洋側でかなり多かった。

北日本では、北からの寒気の影響が弱く、月平均気温が高く、日本海側の降雪量はかなり少なかった。低気圧が北日本付近を通ることが多く、北日本日本海側では日照時間が少なかった。また、低気圧の影響が大きかった東北日本海側では、降雪量は少なかったが、雪ではなく雨の降る日もあり、降水量はかなり多かった。

一方、東日本から沖縄・奄美では、上旬後半から中旬前半にかけて冬型の気圧配置が強まり、大陸から強い寒気が流れ込んだ。太平洋側では晴れた日が多かったが、日本海側では西日本日本海側を中心に大雪となった。鳥取（鳥取県）では、11日に積雪が91cmに達し、1983/84年冬以来33年ぶりに90cmをこえ、交通障害や農業施設被害が発生した。中旬後半には低気圧が日本海を北東に進んだため、南よりの風が強まって気温が上昇し、各地で春一番が吹いた。東日本以西は、気温の高い時期と低い時期があり、月平均気温は西日本と沖縄・奄美は平年並だったが、東日本では低温の程度が弱く高かった。低気圧は北日本付近を通ることが多く、東日本太平洋側と西日本は、低気圧の影響が小さく、高気圧に覆われる日が多かったため、月間日照時間は多く、西日本太平洋側ではかなり多かった。

## 3 月 西日本と沖縄・奄美の気温は低かった。北日本の気温は高かった。北日本から西日本にかけての降水量は少なく、日照時間が多かった。

北日本から西日本にかけては、低気圧と高気圧が交互に通過し、天気は数日の周期で変わったが、大陸からの高気圧に覆われる日が多く、低気圧の影響は小さかった。このため、月間日照時間は、北・東・西日本で多かった。また、月降水量は、東日本日本海側と西日本でかなり少なく、北日本と東日本太平洋側で少なかった。一方、沖縄・奄美では低気圧や前線の影響で、平年と同様に曇りや雨の日が多く、10日は八重山地方で大雨となった。

また、西日本や沖縄・奄美では、大陸からの冷たい空気がたびたび流れ込んだため、気温の低くなる時期が多く、西日本では2011年以来6年ぶりに月平均気温が低くなった。一方、北日本では上旬を中心に北からの寒気の影響が弱く、月平均気温は高かった。

## 4 月 北・西日本で高温だが、全国的に気温の変動が大きかった。北・東日本太平洋側、西日本、沖縄・奄美で日照時間が多かった。西日本で降水量が多かった。

日本付近を低気圧と高気圧が交互に通過し、天気は数日の周期で変わった。北・東日本太平洋側、西日本、沖縄・奄美では高気圧に覆われやすく月間日照時間が多かったが、南から湿った空気が流れ込みやすかった西日本で降水量が多くなった。中旬には低気圧が発達しながら通過し、本州付近で暴風や大雨となった所があった。下旬には低気圧や前線の影響で、沖縄・奄美で大雨となった所があった。

北・西日本では南から暖かい空気が流れ込みやすかった影響で月平均気温が高かったが、低気圧の通過後に一時的に北からの寒気が入るなど、気温の高い時期と低い時期があって全国的に気温の変動が大きかった。
5月 北・東・西日本で気温がかなり高かった。東日本と西日本日本海側で降水量がかなり少なく、東日本日本海側と西日本で日照時間がかなり多かった。

本州付近は高気圧に覆われて晴れる日が多かった。また、日本の北を通った低気圧に向かって南からの暖かい空気が流れ込みやすかったため、北・東・西日本では月平均気温がかなり高くなった。低気圧は日本の北と南海上を通過することが多く、本州付近は低気圧の影響を受けにくかった。このため、北・東・西日本では月降水量が少ない一方、月間日照時間は多くなった。特に、東日本と西日本日本海側では月降水量がかなり少なく、東日本日本海側と西日本では月間日照時間がかなり多くなった。月降水量の平年比は東海地方で49%、中国地方で30%で、それぞれ1946年の統計開始以来5月として最も少なかった。

沖縄・奄美では、前線や湿った気流の影響を受けやすく、平年と同様に曇りや雨の日が多かった。奄美地方と沖縄地方では13日ごろ（速報値）に梅雨入りし、奄美地方は平年並で、沖縄地方では平年より遅かった。

6月 東日本で日照時間がかなり多く、東日本太平洋側で降水量がかなり少なかった。北日本で降水量がかなり多かった。西日本で気温が低かった。

梅雨前線は日本の南海上に停滞することが多かった。東・西日本では、上旬から中旬まで梅雨前線の影響を受けにくく、移動性高気圧に覆われやすかったため、平年に比べて曇りや雨の日が少なかった。このため、月間日照時間は東日本でかなり多く西日本で多くなり、月降水量は東日本太平洋側でかなり少なく東・西日本日本海側で少なかった。東・西日本では4月下旬から少雨の状態が続いたところがあり、取水制限が行われた河川があった。

低気圧の影響を受けやすかった北日本では、北海道を中心に平年に比べて曇りや雨の日が多く、月降水量はかなり多かった。また、西日本は冷涼な高気圧に覆われやすく、月平均気温が低かった。沖縄・奄美では梅雨前線や湿った気流の影響で曇りや雨の日が多く、月間日照時間が少なかったが、梅雨明け後は太平洋高気圧に覆われて晴れる日が多かった。

なお、梅雨前線の活動に伴い、中旬には九州南部から沖縄・奄美で、下旬には東日本太平洋側や西日本を中心に大雨となったところがあった。

7月 東・西日本、沖縄・奄美は高温、北日本の気温は平年並。東日本太平洋側と東北地方の降水量は少なかった。九州南部の降水量はかなり多かった。

月の前半は、本州付近に南からの暖かく湿った空気が流れ込みやすく、梅雨前線の活動が西日本付近で活発だったため、西日本では九州を中心に所々で大雨となり、九州南部の月降水量はかなり多くなった。また、日本海から北日本付近を低気圧がたびたび通過したため、北日本日本海側でも大雨となった所があった。一方、東日本付近では梅雨前線の活動は全般に不活発だったため、東日本太平洋側と東北地方の月降水量は少なかった。月の後半は、本州付近は北に偏った高気圧に覆われたため、北日本日本海側を中心に日本海側で晴れの日が多かった一方、北・東日本太平洋側では冷たく湿った東よりの風の影響で曇りの日が多かった。月の終わりころは、本州付近は太平洋高気圧に覆われ、東北以南では晴れたが、北海道では前線や低気圧の影響で雨が降り、大雨となった所があった。

沖縄・奄美では、太平洋高気圧に覆われて晴れの日が多かったが、7日～8日にかけて沖縄の南を西北西へ進んだ台風第1号や南からの暖かく湿った気流の影響で月降水量は多かった。気温は、北日本では、月の初めや終わり頃は暖かい空気に覆われて高温だったが、上旬の中頃の寒気や月の後半に冷たく湿った東よりの風の影響を受けた影響で、月平均気温は平年並となった。東日本では、月の前半は暖かい空気に覆われて高温だったが、月の後半は冷たく湿った東よりの風の影響で低温となる時期があり、気温の変動が大きく、月平均気温は高かった。

西日本では、上旬と月の終わり頃に暖かい空気に覆われ猛暑日となった所もあり、月平均気温は高かった。沖縄・奄美では、台風第1号等の影響があった上旬の後半を除いて、太平洋高気圧に覆われて晴れて暖かい空気に覆われたため、月平均気温は平年差+0.9℃で1946年の統計開始以来1位タイの高温となった。

8月 沖縄・奄美では気温がかなり高く、日照時間がかなり多かった。北・東日本太平洋側ではオホーツク海高気圧の影響で日照時間がかなり少なかった。東日本日本海側では降水量がかなり多かった。