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都市別データによる外国人労働者の一考察

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都市別データによる外国人労働者の一考察
ESRI Discussion Paper Series No.158
都市別データによる外国人労働者の一考察
―地域的な分布状況及び地域経済に与える影響―
by
河越
正明
星野
歩
February 2006
内閣府経済社会総合研究所
Economic and Social Research Institute
Cabinet Office
Tokyo, Japan
ＥＳＲＩディスカッション・ペーパー・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所の研
究者および外部研究者によって行われた研究成果をとりまとめたものです。学界、研究
機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図し
て発表しております。
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。
都市別データによる外国人労働者の一考察
−地域的な分布状況及び地域経済に与える影響−1
河越正明 2
星野歩 3
2006 年 2 月
1 2005 年 3 月 7 日に内閣府経済社会総合研究所で開催されたセミナーで、コメントを頂いた香西泰所長 (当時) をは
じめ参加者の皆様に感謝いたします。特にコメンテイターを務めていただいた林伴子主任研究官（当時。現在、国
際経済担当参事官）に感謝いたします。残されたありうべき誤りは、全て筆者達の責任です。本稿は、日本経済研
究センター (2004) の I. 第 2 章、III. 第 6 章を基に、大幅に加筆・修正したものである。
2（社）日本経済研究センター経済分析部主任研究員、内閣府経済社会総合研究所特別研究員 Email: [email protected]
3 （社）日本経済研究センター経済分析部中期班
概要
本稿は都市別データを用いて、外国人労働者の分布状況を統計的に検討するとともに、地方経済に与える影響
を推計した。外国人労働者比率の分布は概ね対数正規分布で近似されるが、2000 − 2003 年にやや２極化が進
む兆候が見られる。大都市だけでなく、小規模都市にも外国人労働者が高い比率で存在するところが存在し、
特にブラジル人の比率は、東海や北関東・甲信で高く、工業出荷額との相関が高い。ブラジル人が製造業に従
事する便益（付加価値比）の地域的な分布を推計すると、最大値でも 1.7 ％と小さな値であり、0.3 ％を上回
るのは僅かに 10 都市であった。分布全体の形は対数正規分布よりも小さい値に偏った分布（左の裾が長い分
布）となる。
An Investigation of Foreign Workers in Japan by Municipal Data
--Their Regional Distributions and Effects on Regional Economies-Masaaki Kawagoe and Ayumu Hoshino
Abstract
This paper statistically examines regional distributions of foreign workers based on municipal
data, and estimates their effects on regional economies. The distribution of the ratios of
foreign to Japanese workers is approximately log-normal, and their joint distribution of 2000
and 2003 shows a sign of moving toward bimodality. High ratios are observed in small as well
as large cities. In particular, a ratio for Brazilian workers is quite high in some cities in
Tokai, and North-Kanto and Koshin areas, and is highly correlated with value of manufactured
goods shipments. However, their effects on manufacturing industries’ value added are
estimated to remain at a very low level: the maximum is 1.7 per cent and the number of cities
with the effects above 0.3 per cent counts to only ten. The distribution of the effects is more
biased toward small values (i.e. has a longer left tail) than a log-normal one.
1 はじめに
経済のグローバル化により、日本に在留する外国人の増加が著しい。在留外国人の動向はマクロ的に把握さ
れることが多いが、その地域的な分布にはかなり偏りがある。その結果、例えば浜松市等 15 自治体が 2001 年
以降外国人集住都市会議を開催していることにみられるように、一部自治体では増加する在留外国人を地域社
会にどのように同化していくかが、大きな問題となっている。つまり、外国人労働者に関する政策課題を考え
るためには、自治体レベルまで視野にいれた分析が必要である。こうした問題意識から、本稿では、入管協会
『在留外国人統計』の都市別データ（2000∼2003 年）から推計した外国人労働者について、その分布を統計的
に分析すると共に、地域経済への影響を検討する。我々の知る限りでは、このような都市レベルの細かいデー
タを体系的に分析したものは他にない。こうした細かいデータの分析を通じてミクロ・レベルでの事実発見を
行うことが、本稿の狙いである。
本稿の構成は以下のとおりである。まず次節で在留外国人の動向をマクロ的に整理した上で、第 3 節で都
市別データを用いて地理的な分布を分析する。第 4 節は、『工業統計表』を用いて、都市のクロスセクション
データから製造業の生産関数を推計し、その結果を用いて外国人労働者が当該市に与えている経済的な影響を
試算する。第 5 節はまとめである。
2 マクロ的な状況
入国管理局への外国人登録者の数は、35 年間連続して過去最高を更新し、2003 年末で 192 万人、1993 年末
比約 1.5 倍に達しており、この 10 年間平均４％程度の増加を続けている1 （図１）。国籍別には、韓国・朝鮮
が最も多く（2003 年約 30 ％）、次いで中国（同約 25 ％）、ブラジル（同約 15 ％）、フィリピン（同約 10 ％）
の順である。韓国・朝鮮の比率が高いのは、在日韓国人等の永住者が多いためであるが、逓減傾向にある。増
加が著しいのは、中国、フィリピン、ブラジルなどである。
（図 1：在留外国人の推移）
1 『在留外国人統計』と『国勢調査』を総数で比較してみると、前者は 2000 年末で 1,686,444 人 (表 1)、後者は 2000 年 10 月 1 日現
在で 1,310,545 人であり、前者が約 28 ％多い。
1
在留外国人から永住者を除き一定の労働力率を想定した上に、不法残留者を加えるという方法で、厚生労働
省が推計しているのが、表１の外国人労働者数である。同表によると、2003 年末で 80 万人弱に達する外国人
、
「日本人の配偶者等」が
労働者数2 のうち、就労目的で入国している者は、４分の１弱にすぎない。「定住者」
中心の「日系人等の労働者等」が約 30 ％と労働力提供の中心となっており、これに留学生のアルバイトや不
法残留者等の「その他」を加えると、７割を超える労働者が未熟練労働者として働いている可能性がある。た
だし、2000 − 2003 年の変化では、就労目的資格の在留者の伸びが顕著であり（年平均 6.2 ％増）、身分に基
づく資格で入国している外国人や不法残留者等は減少している。さらに国籍別・在留資格別にデータからは、
(1) 欧米各国は語学力という人的資本による就労が中心であること、(2) 未熟練労働はブラジル、ペルーの日系
人と、アジア各国の外国人・技能実習生により提供されている可能性が高いこと、が推測できる (日本経済研
究センター, 2004) 。
（表 1：外国人労働者数の推移）
3 外国人労働者の地理的な分布
本節では、外国人労働者が地理的にどのように分布しているのか、入管協会『在留外国人統計』
（2000∼2003
年）のデータから検討する。ただ、同統計のデータは都市別には分かれているが、町村の詳細は不明であるた
め、本稿の検討対象は都市に限定される。したがって、例えば外国人集住会議に参加している群馬県大泉町の
ように、外国人が多くても本稿の分析対象とならない地方自治体が存在する点には注意が必要である。また、
（外国人特別集計）も貴重な情報ソースであるが、
外国人に関する統計としては、2000 年調査の『国勢調査』
公表されているデータ形式は都道府県別・13 都市別で大括りになること等から補足的に用いることとした3 。
第 3.1 節で外国人「労働者」の推計の手順と、その推計を用いた地理的な分布を検討する。第 3.2 節では、
外国人労働者の地理的な分布の特性が、都市のどのような属性と関係しているかを検討した。
2 厚生労働省の推計する外国人労働者数 (2000 年 709,240 人) は、『国勢調査』の労働力人口 (726,577 人)、就業者 (684,916 人) のほ
ぼ平均である。
3 『在留外国人統計』と『国勢調査』は、前者が登録ベースで統計をとっているので、登録された市町村に実際に居住しているかど
うかは不明であるが、後者は常住地ベースで統計をとっているので、そのような問題がない。
2
3.1
3.1.1
分布の特性の検討
外国人労働者の推計
分析に当たっては外国人登録者そのものの数字ではなく、そこから永住者を除き、かつ、非労働力人口を除
いた「外国人労働者」を用いた。こうした調整を行ったのは、我々の分析の焦点が、近年増加している外国人
在留者にあり、かつ、その及ぼす影響も主として経済的な側面にあるからである。こうした「外国人労働者」
のデータは都市別には得られないため、推計する必要がある。そこで、永住者については、(1) まず国籍別の
永住者割合（θ ）を全国ベースで求め、(2)『在留外国人統計』第８表の都市別・国籍別の総在留外国人数（永
住者含む全体）に（1
θ ）を乗じ足しあげることによって、除くことにした。次に、労働者数を求めるため
に、(1)2000 年『国勢調査』から国籍別に総外国人数に占める労働力人口の比率4 を求め（全国ベース）、(2)
この比率を、上で求めた都市別・国籍別の在留外国人数（除く永住者）に乗じ足しあげた。
このようにして求めた外国人労働者数が与える各都市の労働市場への影響の大きさを考えるために、外国
人労働者数を総労働者数で除して外国労働者比率を求める。総労働者数は、2003 年の住民基本台帳人口に、
2000 年『国勢調査』から求めた労働力人口の総人口に占める比率（都市別）を乗じることで求めた。外国労
働者比率は全国約 800 5 の都市別に計算したが、不法残留者を考慮していない点でやや過小推計のバイアスを
もつと考えられる。このようにして求めた外国人労働者比率（FWi 、i は都市を示す添え字）の統計的な特性
を検討しよう。また、こうした調整を行う前の（永住者及び非労働力人口を含む）外国人口比率（＝外国人登
録者数／住民基本台帳人口, FPi ）も併せて検討することとする。
3.1.2
分布の特徴
まず、上で求めた FWi 及び FPi の分布の統計的な特性を、探索的データ分析 (Exploratory Data Analysis,
EDA) のアプローチによって調べてみよう6 。FWi も FPi も非負という下限がある一方、いくつかの都市で大
4 総外国人数が 15 歳以上ではなく全ての年齢階層を含むので、この比率は労働力率と生産年齢比率の積に等しい。
5 町村合併によって新たに市が生まれる結果、分析対象の 2000 − 2003 年の間に市の数が変化している。同期間を通して数字を取れ
る都市に限定すると市の数は 802 である。
6 EDA については、例えば、Fox (1990) や Cleveland (1993) を参照せよ。
3
きな値をとることから、右側の裾野が長い非対称な分布となっている（図 2 を参照）。そこで、対数変換7 を
試みると、両者とも概ね正規分布に従うことがわかる8 。また、logFWi 及び logFPi の各年の基本統計量
は、表 2 に記載されている。2000 年と 2003 年で平均値は有意に異なるが (e 5165 057 ％→ e 5044 064
％)、分散の違いは有意ではない。
また、同表にはブラジル人の比率 (FWiBRA と FPiBRA ) についても結果を示している。これは、第 4 節でブラ
ジル人労働者が製造業に就業していることによる経済効果を推計する際に用いるものだが、これらの比率につ
いても対数正規分布に従うことがわかる。ブラジル人労働者比率は、全国籍の動きと異なり 2000 年から 2003
年にかけて平均値は減少し (e 7315 0067 ％→ e 7478 0057 ％)、この違いは有意である。ただし、分散の
違いは有意ではない。
（図 2：FWi と FPi の分布：対数変換の有無）
（表 2：logFWi 及び logFPi の基本統計量）
次に、外国人労働者比率を粗いやり方で推計した結果、登録外国人比率と外国人労働者比率とがどのような
関係にあるのか、都市別データで確認しておこう。永住者を除いている結果、韓国・朝鮮人の多い都市におい
ては、外国人比率に比べ外国人労働者比率が低めになる。logFWi 及び logFPi の同時分布及びその等高線
つきのプロットを示しているのが図 3 である。特に両者の差が大きいのが、大阪府生野区であり、外国人比率
は約 1/3 に達している。
（図 3：FWi と FPi の同時分布 (2003 年)）
これまでは分布が時間を通じてどのように変化しているかを検討したが、分布の内部の複雑なダイナミク
スを見逃す可能性があり、不十分である。これを捉えるために、FPi と FWi のそれぞれについて、2000 年と
2003 年の同時分布を推計したものが図 4 である9 。両者ともほぼ対角線上に山があり、2000 年時点で比率の
高い都市が 2003 年時点でも高いという傾向 (persistence) が見られるが、FWi については双峰 (twin peaks) で
ある可能性がある。
この双峰のダイナミクスは、例えば世界各国の一人当たりＧＤＰの分布のダイナミクスを分析した Quah の
7 FW
0 または FPi 0 となる都市 j があると、当該都市 j について対数変換ができないが、そのような都市はなかった。
j
8 Kolmogorov-Smilnov テスト、χ 2 テストともに、log FW 及び log FP が正規分布に従うという帰無仮説を各年で棄却できない。
i
i
9 Bowman and Azzalini (1997) の sm library を用いて S-Plus により作成した。
4
一連の分析 (e.g. Dulauf and Quah (1999)) を想起させる。Quah は、二時点の一人当たりＧＤＰの同時分布の
推計から双峰を見つけて、世界の所得分配の格差が拡大していることを主張し、Barro and Sala-i-Martin らに
よる（条件付き）コンバージェンスへの反証としている。我々の見つけた FWi の同時分布の双峰は、Quah が
みつけたものほどはっきりしたものではないが10 、二極化のダイナミクスが働いている可能性を示唆するも
のと解釈できる。
(図 4：分布のダイナミクス：(1)logFPi 、(2)logFWi )
■順位付け FWi を大きい順番にランキングしたのが表 3 である。美濃加茂市、岡谷市等の中規模都市、港
区や横浜市、神戸市といった政令指定都市の行政区が上位に入っている。上位 20 市の単純平均は約 6 ％でフ
ランスと同程度の水準となっている。全国平均はまだ低いが、都市によっては、外国人労働者が地域コミュ
ニティで孤立しないよう、統合（integration）のための施策を検討しければならない段階に来ていると推測さ
れる。
（表 3：外国人労働者比率ランキング）
3.2
都市の他の属性との関係
■人口
はたして外国人労働者は大都市に多いのであろうか。都市人口と外国人労働者比率との相関を見てみ
よう。図 5 は 2003 年の 811 市についてこの 2 変数（ともに対数変換済み）の散布図を示したものである。全
国籍については、正の傾きをもつ回帰線から明らかなように、両者には正の相関が見られる。しかし、この正
、フィリピンでは（有意であるが）かな
の傾きは韓国・朝鮮、中国、米国では明確であるが（傾きが 0.4∼0.6）
11 。ブラジルやペルーでは有意に正の傾きを取らず、この両者は他の国籍に比
り緩やかになる（傾きが 0.1）
し小規模都市に多く分布していることがわかる12 。
10 この点をさらに分析するには、Kawagoe (1999) のように transition matrix を計算する必要がある。
11 外国人比率がゼロの場合は、対数変化ができないためプロットできないが、Y 0 として X 軸上に表示し、人口規模だけ表示する
ようにした。ただし、回帰線の推計に当たっては外している。
12 ブラジルやペルーのグラフの左下には、幾つかの都市が直線状にプロットされている。これは、FW j の分子である j 国籍の外国人
i
労働者が当該都市に 1 人しかいない場合に生じる。つまり log FWi
j
j
log都市 i の総労働者数 となって、傾き-1 の原点を通る
直線上に並ぶことになる。このように FWi の値に下限がある場合には、厳密に言えば OLS では consistent な推計値が得られない
が、ここではその調整は行っていない。
5
（図 5：人口規模と外国人労働者比率の散布図）
■地域別特徴 各都市を地域ごとにまとめた地域別の外国人労働者比率を比較すると (表 4)、東海が 1.92 ％と
最も高く、次いで北関東・甲信（1.57 ％）、南関東（1.38 ％）の順となった。政令指定都市平均（1.41 ％）に
比べても東海、北関東・甲信の両地域の値は高く、小規模都市でも外国人比率が高いことがうかがえる。前の
分析から推測されるように、これはブラジル人やペルー人の影響である。実際、国籍別シェアをみると中国が
ほとんどの地域で 1 位であるのに、ブラジルは、東海、北関東・甲信に北陸を加えた 3 地域で 1 位である。ペ
ルーも東海、北関東・甲信で他地域に比し大きなシェアを占めている。他方、フィリピンは前の分析から推測
されるように、各地域とも万遍なく分布している。
（表 4：外国人労働者比率の地域別比較）
■産業別特徴 外国人労働者比率と第２次、第３次の各産業との相関をみるために13 、802 市について外国人
労働者比率と産業別就業者比率（人口に対する比率、2000 年国勢調査）との相関を検討する。合計、その他
を含む国籍別の外国人労働者比率のグラフが第２次、３次産業毎に計 12 枚、図 6(1),(2) として示してあるが、
相互比較が容易にできるように、縦軸と横軸のスケールは 12 枚共通にしてある。
第２次産業については、全国籍では両者に正の相関がみられるが、これはブラジル人、ペルー人が正の相関
を持っているからである。他の国籍については（フィリピンを除き）負の相関を示している。他方、第３次産
業では明確な相関は確認できない。これはブラジル人、ペルー人が示す強い負の相関と、フィリピンを除く他
の国籍が示す正の相関が相互に相殺している結果と解釈できる。また、この記述から明らかなように、フィリ
ピンは第２次、第３次産業とも無相関である点が特徴的である。
（図 6：産業別就業者比率との相関：(1) 第２次産業、(2) 第３次産業）
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
、産業別では一般、電気、輸送の各機械製造業において、特に
る。この傾向は、国籍別ではブラジル人（図 7）
13 分析対象が市であるため、分析対象の産業別人口の合計は全国計に一致しない。第２次、３次産業については、それぞれ 8 割程度
をカバーしており、おそらく全体の傾向を示していると考えられるが、第 1 次産業については全国の 43 ％と低いことから、ここ
での検討から外している。
6
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ると (図 8)、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 (R2 057) 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 7：外国人労働者比率と一人当たり工業出荷額）
（図 8：ブラジル人比率と一人当たり工業出荷額（地域別））
■地域別特性の再検討：クラスター分析 種々の情報を集約して、在留外国人の市別データの構造を調べるた
めに、クラスター分析を用いた都市の類型化を試みたのが、日本経済研究センター (2004, p.186) である。つ
まり、都市の種々の特徴と外国人比率から、これを統計的な手法で全国の都市を類型化することで、データの
構造をデータに自身に語らせようというものだ。数値変数（商業統計のみ 1999 年、他は 2002 年）としては、
国籍別外国人人口（総数、人口比率、2000-2002 年変化率）、
工業統計出荷額（総額、１人当たり、2000-2002 年変化率）、
商業統計小売店販売額（総額、１人当たり）
を対象にクラスター分析14 を行ったところ、その結果は 5 グループに分かれた（表 5）。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た。各グループの代表的な都市やその共通する特徴は表にまとめて
ある。
（表 5：クラスター分析によるグループ分け）
14 クラスターの数は先験的には不明であるので、階層的クラスター分析を行い、数値変数間の「距離」の測り方としてユークリッド
距離を、クラスターの生成手法としてウォード法を使用した。数値変数は標準化（平均ゼロ、標準偏差１に変換）を行い、かつ各
系列が与える影響を均等なものとするため、系列内の数値変数の数に応じウェイト付けを行った。また、外国人人口の伸び率を用
いたために、FPi
j
0 j となる都市のみだけを対象にした結果、サンプル数は 601 都市である。
7
4 地域経済に与える影響
本節では、生産要素については外国人労働者と国内労働者は同質であり、産出する財は一つという仮定に基
づいて、外国人労働者が地域経済に与える影響を推計する。もちろん、これは極端な仮定である。しかし、両
者が異質であるという仮定で分析するためには、例えば国内労働者と外国人労働者について、熟練・未熟練の
比率が必要となる。都市別に分析する場合には、データの制約から国内労働者についてもこの比率を求めるの
は容易ではない15 。また、1 財モデルではなく 2 財モデルで考える場合は、外国人労働者の増加の影響はリプ
チンスキーの定理の応用例となり結論が異なってくる可能性がある (Gaston and Nelson, 2000) 。こうした点に
留意しつつ、本稿ではモデルの操作性及びデータの制約から、同質の労働者の下での 1 財モデルで考えること
とする。
4.1
分析の枠組み
一次同次の生産関数 Y F K L を想定し、外国人労働者が増加することによって労働者数が L N から
L N M に増加することが経済に与える影響を考えよう。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 9 の□ E0 NLE1 ）のうちの資本に対するリターンの
部分、図 9 の△ E0 FE1 だけが国内経済にプラスとなる。この面積 S は、
S M 2w0 w1 M 2 2FLL
(1)
と計算できる。これを国民所得比（s SY ）で考えれば、
s
S
Y
12
1
FW 2
2
M 2 NF F N LL
N
L
FL
σ
1 sL
Y
12 FW 2
L
ηw
1 L
s
(2)
1
sL
(3)
とあらわせる。M N 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。ηwL 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 sL と資本と労働の代替の弾力性 σ を用いて
σ
1 sL とあらわせる16 。そこで、sL と σ を生産関数から求めれば、国内経済に与える影響が推計でき
15 日本経済全体について、国内労働者を大卒か否かで熟練・未熟練に分け、外国人労働者を未熟練労働者とみなして、トランスログ
生産関数を用いて、経済的な影響を検討した例としては、日本経済研究センター (2004, p.46) を参照せよ。
16 例えば、Cahuc and Zylberberg (2004, Ch.10) を参照せよ。
8
ることになる。
（図 9：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
σ
1 であるので式
さらにコブ・ダグラス型生産関数 Y AK 1 β Lβ を仮定すると、sL β ,
(3) は次式の通りとなる。
s
1
2
1 β β FW
2
(4)
つまり、生産関数から β 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 β だけである。
■経済的利益の推計 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 si 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 8
のような log si
logFWi 平面上で考える方がわかりやすい。式 (4) を対数変換して、λ β j 1 β j β j
2と
すると、
logsi log λ β j 2log FWi
(5)
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 β j の違いによって生じる切片のバラツキ log λ β j 外国人労働者比率（logFWi ）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 FWi は正規分布 N µ σ 2 で近似できるので (第 3.1.2 節参照)、log si
は条件付正規分布 N λ βi 2µ 4σ 2 βi に従う。
（図 10：外国人労働者比率の分布と経済効果の分布）
4.2
推計
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、市別に推計してみよう。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（2002 年17 ）を
17 執筆時点で市町村別のデータは 2002 年までしか公表されていない。
9
1 β i βi
Li
用いて、製造業の生産関数 Yi Ai Ki
を推計する。Yi は粗付加価値生産額、Ki は有形固定資産18 、Li は
従業員数である。サンプル数は全国 793 市 (i) である19 。都市の生産関数の異質性をどこまで考慮するかが問
題であるが、地域間 ( j 1 2 10) で生産関数が異なると想定し、その違いは全要素生産性 Ai 及び βi にあら
われると考え、以下の式を推計した。
Y
log
K
α1 i
N
∑ α j D j β1
j 2
L
K
N
i
∑ β jD j
j 2
L
K
(6)
i
すなわち、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 α1 ,β1 である
が、それ以外の都市（ j 1）の場合は、それぞれ α1 α j ,β1 β j を取る。α j β 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。
表 6 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、βi
が南関東、近畿のみ有意に異なった。そこで、この 2 地域以外の 8 地域の βi は等しいという制約をかけた上
で推計すると (推計式 (2))、βi は 8 地域で 0.564、南関東で 0.667、近畿で (8 地域と有意に違わない)0.614 と
なった。
（表 6：都市別データによる製造業の生産関数推計結果）
この結果を基に、式 (5) から logsi 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、FWiBRA 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
BRA を計算し、これを FW BRA の代わりに用いる。
数で除した FWmi
i
BRA の分布をみると20 、表 7(1) が示す基本統計量からわかる通り左の裾が長く (skewed toward
まず logFWmi
small values)、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は、やはり左
の裾が長い分布となって、βi 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21 。
18 2001 年『工業統計表』から取った末残。
19 2002 年工業統計表には 808 市のデータがあるが、有形固定資産のデータの記載がないために推計に利用できるサンプル数は 793
である。
20 対数変換により、ブラジル人労働者比率がゼロとなる市がサンプルから失われ、サンプル数は 718 に減少する。
21 図 8 からもある程度想像できるが、log FW BRA の median をみると、南関東では-4.287, 近畿-5.092、両地域を除く 8 地域では-5.184
mi
となっており、南関東は比較的比較的高いブラジル人労働者比率となっている。式 (5) の切片は、南関東ではその他 8 地域よりも
2198、8 地域
小さいので右の裾はさらに短くなるように作用するはずであるが、切片の差が小さい（南関東では log λ 0 667
2096）ことから大きな影響が生じていないものと考えられる。
では log λ 0 564
10
ここから求められる si は、最大値でも 1.8 ％程度であってそれほど大きくない。表 7(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、0.3 ％以上の都市と考えても 10 都市を数えるに過ぎな
い。またその 10 都市のうち６都市は、東海地方で占められている。
（表 7：ブラジル人の就業による経済的な便益について）
■再検討 この推計は、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22 。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。しかし、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推計するバイアスが強く
なる。
ただし、逆に過大推計のバイアスもある。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、これは過大推計のバイアスを生む。この結果、ネットでは過大・過小どち
らにバイアスがあるか、一概には言えない。
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
22 日本人の世帯ではこの比率が 27.6 ％である。
11
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）を例に推計すると、最大でも 1.7 ％と小さな値であって、0.3 ％を上回るのは僅かに 10
都市である。分布全体の姿は、対数正規分布よりも小さい値に偏った分布（左の裾が長い分布）となる。
参考文献
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.
Cleveland, William S. (1993) Visualizaing 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 Publising, Inc.. pp. 58–125.
Gaston, Noel and Douglas Nelson (2000) “Immigration and Labour-Market Outcomes in the United States: A
Political-Economy Puzzle.” Oxford Review of Economic Policy. Vol. 16. pp. 104–114.
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』
．
12
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』．主査：河越正明．
13
＜表＞
表１
外国人労働者数の推移
（
人、％）
在留資格
1996年末 2000年末 2001年末 2002年末
2003年末
外国人労働者
全体に対する割合
就労目的の資格者計
98,301
4,573
272
5,010
454
5,014
65
140
2,019
7,514
11,052
27,377
5,941
20,103
8,767
154,748
6,744
363
4,976
349
5,694
95
95
2,934
8,375
16,531
34,739
8,657
53,847
11,349
168,783
7,196
381
4,948
348
5,906
99
95
3,141
9,068
19,439
40,861
9,913
55,461
11,927
179,639
7,751
397
4,858
351
5,956
111
114
3,369
9,715
20,717
44,496
10,923
58,359
12,522
185,556
8,037
386
4,732
294
6,135
122
110
2,770
9,390
20,807
44,943
10,605
64,642
12,583
23.6%
1.0%
0.0%
0.6%
0.0%
0.8%
0.0%
0.0%
0.4%
1.2%
2.6%
5.7%
1.3%
8.2%
1.6%
日系人等の労働者
211,169
233,187
239,744
233,897
230,866
29.3%
その他
321,712
321,305
327,433
350,337
370,927
47.1%
8,624
29,749
37,831
46,445
53,503
6.8%
30,102
59,435
65,535
83,340
98,006
12.4%
282,986
232,121
224,067
220,552
219,418
27.9%
631,182
709,240
735,960
763,873
787,349
100.0%
1,415,136 1,686,444 1,778,462 1,851,758 1,915,030
626,040
657,605
684,853
713,775
742,963
100.0%
38.8%
教授
芸術
宗教
報道
投資・経営
法律・会計業務
医療
研究
教育
技術
人文知識・国際業務
企業内転勤
興行
技能
技能実習・
ワーキングホリデー等
留学生の
資格外活動許可
不法残留者
合計
（参考）
在留外国人総数
うち永住者
(注 )１． 就労目的の資格者のうち、 外交・ 公用については除外 。
２ ．日系人等 の労働者については、
「定住者 」
、
「日本人 の配偶者等 」及び 「永住者の 配偶者等」 の在留資格数を基 に厚生労働省が推
計 した数 値。
３ ．技能実習 ・ワーキングホリデー等は 、在留資格が「特定活動 」の人 数を基 に、厚生労働省が「就労 していると考 えられるもの 等」
として推 計した 数値。
４ ．留 学・家族滞在資格 については 、
「 資格外活動 」の 許可を 得ることにより、 １日 ４時間 までの就労 が可 能。ここでは、資格外活
動 の許可 を得た 人数を カウントした 。 1996 年 については 11 月 1 日現在、以 降の年 は翌 年 1 月 1 日の数 値。
５ ．上記以外に も、不法入国者、及 び就労目的以外で入 国し不 法に就 労している 者が相当数存在すると思われる。
(資 料）法務省入国管理局資料、同資料を 基にした厚生労働省推計
14
表2 主要変数の基本等計量
Year
Min.
1st Qu. Median Mean
3rd Qu. Max.
STD
sample#
log(FWi)
2000 -7.624
-5.806
-5.168
-5.165
-4.566
-2.575
0.918
802
2001 -7.748
-5.766
-5.128
-5.118
-4.528
-2.516
0.921
802
2002 -7.778
-5.699
-5.073
-5.076
-4.475
-2.554
0.907
802
2003 -7.572
-5.676
-5.074
-5.044
-4.442
-2.476
0.904
802
log(FPi)
2000 -6.988
-5.372
-4.710
-4.736
-4.140
-1.096
0.889
802
2001 -6.970
-5.345
-4.680
-4.692
-4.085
-1.098
0.893
802
2002 -6.951
-5.278
-4.660
-4.644
-4.037
-1.101
0.880
802
2003 -6.786
-5.211
-4.607
-4.604
-4.010
-1.112
0.879
802
log(FWBRAi)
2000 -12.230
-8.620
-7.290
-7.315
-6.070
-2.770
1.875
726
2001 -12.260
-8.673
-7.283
-7.338
-6.036
-2.800
1.893
727
2002 -12.300
-8.708
-7.395
-7.402
-6.086
-2.787
1.888
723
2003 -12.220
-8.821
-7.509
-7.478
-6.150
-2.695
1.905
726
log(FPBRAi)
2000 -12.570
-8.931
-7.554
-7.589
-6.310
-2.989
1.898
726
2001 -12.560
-8.947
-7.534
-7.568
-6.259
-2.976
1.915
727
2002 -12.560
-8.900
-7.579
-7.589
-6.261
-2.919
1.911
723
2003 -12.410
-8.995
-7.659
-7.624
-6.266
-2.785
1.928
726
15
表３ 外国人労働者比率ランキング ： 上位20
(1)市別（2003年末） (2)諸外国（2001年）
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
市名
美濃加茂市
港区
岡谷市
横浜市中区
神戸市中央区
大阪市生野区
駒ケ根市
水海道市
伊勢崎市
新宿区
長浜市
湖西市
可児市
磐田市
名古屋市中区
上野市
諏訪市
大阪市浪速区
豊島区
知立市
全市計
※参考 外国人比率（全国）
率
8.4%
7.7%
7.7%
7.4%
7.1%
6.7%
6.6%
6.6%
6.4%
5.9%
5.9%
5.5%
5.4%
5.3%
5.3%
5.2%
5.0%
4.8%
4.6%
4.4%
1.1%
1.5%
外国人労働者数
2,189
6,723
2,382
4,701
3,692
3,761
1,250
1,479
4,255
8,392
1,777
1,357
2,697
2,568
1,897
1,642
1,501
1,041
5,838
1,523
外国籍を有する労働者
労働人口比率 （％） 外国人労働者数（千人）
ルクセンブルク
61.7
スイス
18.1
オーストリア
11.0
ドイツ
9.1
ベルギー(1999)
8.9
フランス
6.2
スウェーデン
5.1
アイルランド
4.6
イギリス
4.4
イタリア
3.8
デンマーク
3.5
スペイン
3.4
(参考) 外国生まれの労働者
オーストラリア
カナダ
アメリカ
24.2
19.9
13.9
170.7
738.8
359.9
3,616.0
386.2
1,617.6
227.0
82.1
1,229.0
800.7
100.6
607.1
2,367.3
3,150.8
20,014.0
(注 )1．国勢調査、在留外国人統計より作成
2．各市・全市平均については、永住者を含まない値を簡便に推計。
3．労働者数を算出するにあたっての労働力率については、2000年国勢調査を利用。外国人労働者については、国籍別に（外
国人労働者数 ／外国人総数）により算出し、各市に一律に適用。分母については、市別に（労働者数／市民数）により算出。
4．上野市は2004 年11 月に合併し、伊賀市となっているが、使用した数値は上野市時点のものであることから、表記は上野
市としている。
5．諸外国における比率については、ＯＥＣＤ 資料より抜粋。統計作成方法から、 2種類のデータがあり、日本と比較可能な
のは「外国籍を有する労働者」の方である。
6．永住者を含めた場合、ベスト３は大阪市生野区、同東成区、神戸市中央区 。
7．参考として掲載した外国人比率（全国）については 、入管協会 による数値（外国人登録者数 ／推計人口 ）
(資料)入管協会 『在留外国人統計』、2000年国勢調査 、
OECD“ TRENDS IN INTERNATIONAL MIGRATION:SOPEMI 2003 EDITION ”
16
表４ 外国人労働者比率の地域別比較
市別外国人率（地域別集計）とその国籍別のシェア
地域
東海
北関東・
甲信
外国人全体
中国
（
2003 年末、単位：
％）
ブラジル
1.92%
13.3%
1.57%
17.0%
フィリピン
韓国・
朝鮮
ペルー
米国
その他
55.79%
9.3%
4.27%
4.9%
1.2%
11.4%
39.89%
11.5%
2.52%
7.8%
1.3%
20.0%
南関東
1.38%
37.06%
8.9%
11.5%
6.4%
3.1%
5.2%
27.8%
近畿
0.94%
34.12%
11.3%
5.0%
27.2%
1.7%
3.6%
17.2%
北陸
0.70%
30.5%
34.18%
11.3%
5.0%
0.8%
2.2%
15.9%
中国
0.62%
34.03%
18.7%
12.8%
13.8%
1.5%
3.7%
15.5%
九州
0.46%
44.01%
1.6%
15.1%
9.3%
0.9%
6.9%
22.2%
四国
0.43%
53.40%
3.2%
12.9%
5.0%
3.2%
2.9%
19.4%
東北
0.40%
42.97%
8.6%
14.9%
6.5%
0.6%
4.2%
22.3%
北海道
0.22%
41.84%
1.8%
5.7%
9.1%
0.2%
8.1%
33.3%
1.41%
41.89%
4.9%
8.6%
13.1%
1.0%
5.5%
25.1%
（再掲）
政令指定都市（
2 3区含む）
( 注)1．永住者を含めた場合、近畿・中国を中心に韓国・朝鮮のシェア が増大。外国人比率も近畿 を筆頭に各地域 とも大きく増加する。
2．地域区分 は、北海道 ：北海道、東北：青森・岩手・宮城・秋田・山形・福島、
南関東：埼玉・千葉・東京・神奈川 、北関東・甲信：茨城・栃木・群馬・山梨・長野、
北陸：新潟・富山・石川・福井、東海：岐阜・静岡・愛知・三重、
近畿：滋賀・京都・大阪・兵庫・奈良・和歌山 、中国：鳥取・島根・岡山・広島・山口、
四国：徳島・香川・愛媛・高知、九州：福岡・佐賀・長崎・熊本・大分・宮崎・鹿児島・沖縄
( 資料 )入管協会 『在留外国人統計』
17
表５
No. グループ名
クラスター分析によるグループ分け（市別）
該当数（市）代表的な都市
特徴
1 小都市・ブラジル・
ペルー型
138 浜松市、亀山市、伊勢崎市
人口規模は小さい。一方、一人当たりの 出荷額が多い。
かつブラジル・
ペルー両外国人比率が高い。
2 平均型
354 四街道市
人口規模は中庸。出荷額・外国人比率も低い。平均的な市。
3 大都市型
103 新宿区、渋谷区、長野市、高知市
4 豊田市
5 大都市行政区
人口規模大。中国・米国・
その他の外国人比率が高く、販売額関
連の系列が高い。地方中核・
商業都市のグループ。
出荷額極めて多いが、ブラジル・ペルー・フィリピンの外国人率も
1 豊田市
極めて高い。
出荷額関連の系列はきわめて低い。
5 千代田区、名古屋市中区、大阪市北区 販売額は極めて多いが、
中国・米国の外国人比率が高い。
(資 料 )入管協会 『在留外国人統計 』
、経済産業省『工業統計表』
、
『 商業統計表』
（出所）日本経済研究センター（2004）
18
推計式
説明変数
α１
α2 北海道ダミー
α3 東北ダミー
α4 南関東ダミー
α5 北関東ダミー
α6 北陸ダミー
α7 東海ダミー
α8 近畿ダミー
α9 四国ダミー
α10 九州ダミー
β１ β2 北海道ダミー
β3 東北ダミー
β4 南関東ダミー
β5 北関東ダミー
β6 北陸ダミー
β7 東海ダミー
β8 近畿ダミー
β9 四国ダミー
β10 九州ダミー
自由度修正済決定係数
標準誤差
表6 推計結果
推計式（
１）
推計値
標準誤差
3.436 **
0.411
0.916
0.598
0.296
0.560
1.443 **
0.462
0.855
0.674
0.255
0.609
0.692
0.559
1.103 *
0.476
0.929
0.565
0.733
0.461
0.465 **
0.061
0.156
0.092
0.064
0.085
0.202 **
0.069
0.122
0.100
0.044
0.093
0.081
0.084
0.149 *
0.071
0.143
0.085
0.126
0.070
0.669
0.296
推計式（
2）
推計値
標準誤差
4.099 **
0.136
-0.102
0.062
-0.139 *
0.054
0.780 **
0.250
0.040
0.054
-0.052
0.061
0.146 **
0.051
0.441
0.275
-0.020
0.067
*
-0.100
0.050
0.564 **
0.019
0.103 **
0.037
0.050
0.041
0.669
0.296
注：* は5％で有意、**は１％で有意であることを示す。
19
表7 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=718）
log s i
BRA
log FWmi
Min.
-9.46
1st Qu.
-6.20
Median
-4.89
Mean
-5.02
3rd Qu.
-3.82
Max.
0.96
STD
1.68
Skewness
-0.28
-0.45
Excess Kurtosis
KS Test (p value)
0.001
Normality test (Chi^2（２）)
0.000
-21.02
-14.49
-11.95
-12.17
-9.79
-4.02
3.36
-0.27
-0.45
0.001
0.000
(注）KS Test : Kolmogorov-Smirnov test
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
(2) s i の順位
都市名
岩倉市
美濃加茂市
知立市
長浜市
豊橋市
可児市
水海道市
伊那市
上野市
本庄市
si (％)
1.79
1.19
0.68
0.68
0.60
0.55
0.39
0.36
0.33
0.30
20
参考
si (%)
7.43E-08
5.09E-05
6.46E-04
5.18E-04
5.60E-03
1.79
＜図＞
図１
250
200
在留外国人の推移
(万人）
(％）
韓国･朝鮮
ブラジル
ペ ル ー
そ の 他
中 国
フィリピン
米 国
1.6
1.5
総人口に占める割合（
右目盛り）
1.4
150
1.3
100
1.2
50
1.1
0
1
1993
94
95
96
97
98 99
暦年
(資 料 )入管協会 『在留外国人統計』
21
2000
01
02
03
図２ FWi と FPi の分布：対数変換の有無
(1) FWi の分布
QQ plot for the normal distribution
0
0.06
0.04
0.0
10
0.02
20
30
NLTOT2003
40
50
0.08
60
Density estimate of FW_i
0.0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
-3
-2
-1
0
1
2
Quantiles of Standard Normal
Density estimate of log(FW_i) in 2003
QQ plot for the normal distribution
3
-4
-5
-6
0.0
-7
0.1
0.2
log(NLTOT2003)
0.3
-3
FW_i in 2003
-8
-6
-4
-2
-3
-2
log(FW_i) in 2003
-1
0
1
2
3
Quantiles of Standard Normal
(2) FPi の分布
QQ plot for the normal distribution
0.2
PTOT2003
20
0
0.0
10
0.1
30
0.3
Density estimate of FP_i
0.0
0.1
0.2
0.3
-3
-2
-1
0
1
2
Quantiles of Standard Normal
Density estimate of log(FP_i) in 2003)
QQ plot for the normal distribution
3
-3
-4
-5
-7
0.0
-6
0.1
0.2
log(PTOT2003)
0.3
-2
-1
FP_i in 2003
-8
-6
-4
-2
0
-3
log(FP_i) in 2003
-2
-1
0
1
Quantiles of Standard Normal
22
2
3
75
-4
Density function
5
00.050.10.150.20.250.30.3
-3
図３ FWi と FPi の同時分布（2003 年）
-3
-7
-6
-2
-6
-3
-4
003
-5 P_i) in 2
log(F
-7
-4
log
(FW -5
_i) i
n 2 -6
003
25
-5
log(FW_i) in 2003
50
-6
-5
-4
log(FP_i) in 2003
23
-3
-2
-1
75
-4
Density function
5
00.050.10.150.20.250.30.3
-3
図４ 分布のダイナミクス
(1) log(FWi)
-3
-7
-7
-5
000
-6 W_i) in 2
F
log(
-3
-6
-4
-7
-4
log
(FW -5
_i) i
n 2 -6
003
25
-5
log(FW_i) in 2003
50
-7
-6
-5
log(FW_i) in 2000
24
-4
-3
-2
-6
-2
-5
-6
-3
-4 00
- 5 _i) in 20
P
log(F
50
25
-6
-3
log
(FP -4
_i) i
n 2 -5
003
75
-4
0
log(FP_i) in 2003
-3
Density function
0.1 0.2 0.3 0.4
-2
-1
(2) log(FPi)
-7
-6
-5
-4
log(FP_i) in 2000
25
-3
-2
-1
図５
（
対数目盛）
0
3.75
-0.5
人口規模と外国人労働者比率の散布図
（対数目盛）
0
3.75
全外国人労働者
4.25
4.75
5.25
5.75
6.25
-3.5
6.25
韓国・朝鮮
4.25
4.75
5.25
5.75
6.25
外
国 -2
人
労
働 -3
者
比 -4
率
-5
y = 0.6245x - 6.5069
Std.Error ： (0 .0446) ( 0.2206 ）
-6
ペルー
（対数目盛）
0
3.75
-1
外
国
人- 2
労
働- 3
者
比- 4
率
4.25
4.75
5.75
6.25
ペルー
y = -0.1842x - 3.0436
-6
Std.Error ：( 0.0822 ) (0 .4132）
（対数目盛）
5.25
5.25
-5
5.75
（対数目盛）
人口
（対数目盛）
0
3.75
-1
中国
4.75
（対数目盛）
人口
韓国・朝鮮
人口
4.25
フィリピン
Std .Error ：( 0.0447) (0 .2 215)
-6
（
対数目盛）
-1
6.25
米国
4.25
4.75
5.25
5.75
6.25
外
国 -2
人
労
働 -3
者
比 -4
率
-5
米国
y = 0. 4718x - 6. 1386
y = 0.4559x - 5.0268
中国
Std.Error ：( 0.0384 ) (0 .1902）
-6
-6
人口
（対数目盛）
0
3.75
-1
外
国
人 -2
労
働 -3
者
比
率 -4
ブラジル
4.25
4.75
Std.Error ：(0 .0377) ( 0.1869）
（対数目盛）
5.25
5.75
6.25
（対数目盛）
人口
（対数目盛 ）
0
3.75
-1
外
国 -2
人
労
働 -3
者
比 -4
率
-5
-5
ブラジル
y = -0.0609x - 3. 0761
-6
5.75
y = 0.0957x - 3.5982
Std.Error ： (0.0363 ) (0.1795）
人口
-5
5.25
-5
y = 0. 3456x - 3. 923
-4
（対数目盛）
0
3.75
-1
外
国 -2
人
労
働 -3
者
比 -4
率
4.75
-1
外
国 -2
人
労
働 -3
者
比 -4
率
外
-1
国
人 -1.5
労
働
-2
者
比 -2.5
率
-3
（対数目盛）
0
3.75
フィリピン
4.25
Std.Error ：(0 .0907) ( 0.4527 ）
-6
（対数目盛）
その他
4.25
4.75
5.25
26
6.25
他 y = 0.4996x - 5.4461
その
Std.Error ：(0.0403) (0 .1994)
人口
人口
5.75
（対数目盛 ）
図６
産業別就業者比率との相関
(1) 第２次産業
フィリピン人労働者
外国人労働者比率 （
対数目
盛）
-2
2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = 0.3467x - 6.4032
Std.Error ：(0.1113 ) (0.3764）
-14
外国人全体
フィリピン人労働者比率 （
対数目盛 ）
外国人労働者全体
0
0
-2
2
2.5
-12
Std.Error ：(0.1226) (0.4148）
ペルー人労働者
0
2
-2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
y = - 0.3831 x - 6.6629
-12
韓国朝鮮人労働者
Std. Error ：(0.1462) (0.4945）
ペルー 人労働者比率 （
対数目盛）
朝鮮人労働者比率 （
対数目
韓 国・
盛）
4.5
フィリピン人労働者 y = 0.1981x - 7.999
-2
2
2.5
3
3.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = 2.2179x - 16.491
ペルー人労働者
-14
Std.Error ：(0.1945) (0.6598)
2次産業人口比率（対数目盛）
2次産業人口比率（対数目盛）
中国人労働者
米国人労働者
0
2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = - 0.7258x - 4.26
中国人労働者
Std.Error ：(0. 1226) (0.4149)
米国人労働者比率（
対数目盛 ）
0
対数目盛）
中国人労働者比率 （
4
-8
2次産業人口比率（対数目盛）
-14
-2
2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = - 1.7197 x - 2.9905
米国人労働者
-14
-14
Std.Error ：(0.1020) (0.3447)
2次産業人口比率（対数目盛）
2次産業人口比率（対数目盛）
ブラジル人労働者
その他国籍労働者
0
2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
ブラジル人労働者
y = 3.2934x - 18.752
その他労働者比率（
対数目盛 ）
0
ブラジル人労働者比率 （
対数目盛）
4.5
-10
韓国・
朝鮮人労働者
-12
4
-6
-14
0
-2
3.5
-4
2次産業人口比率（対数目盛）
-2
3
Std. Error ：(0.2108) (0.7147)
-14
-2
2.5
3
3.5
4
-6
-8
-10
-12
y = -0.5761x - 5.0939
その他労働者
Std.Error ：(0.1266) (0.4283)
2次産業人口比率（対数目盛）
27
4.5
-4
-14
2次産業人口比率 （
対数目盛 ）
2
(2) 第３次産業
フィリピン人労働者
外国人労働者比率 （
対数目盛 ）
2
-2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = 0.1374x - 5.8046
外国人全体 Std.Error
：(0 .2076) (0.8608）
-14
フィリピン人労働者比率 （
対数目盛）
外国人労働者全体
0
0
-2
2
2.5
-12
4
4.5
4
4.5
３次産業人口比率（対数目盛）
-2
2.5
3
ペルー人労働者
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = 2.7792x - 19.472
韓国朝鮮人労働者 Std.Error ：(0. 2546) (1.0560）
ペルー 人労働者比率 （
対数目盛）
朝鮮人労働者比率（対数目
韓国 ・
盛）
4.5
y = -0.4226x - 5.58
フィリピン人労働者 Std. Error ：(0. 2271) (0.9420)
-2
2
2.5
3
3.5
-4
-6
-8
-10
-12
ペルー人労働者
y = -3.6557x + 6.2002
Std.Error ：(0.3847) (1.6003)
-14
３次産業人口比率（
対数目盛）
３次産業人口比率（対数目盛）
中国人労働者
米国人労働者
0
2
2.5
3
3.5
4
4.5
-4
-6
-8
-10
-12
中国人労働者 y = 1.8523 x - 14.383
米国人労働者比率 （
対数目盛）
0
対数目盛）
中国人労働者比率 （
4
-8
-10
0
2
-14
Std.Error ：(0.2226) (0. 9234)
-14
-2
2
2.5
3
3.5
-4
-6
-8
-10
y = 3.5636 x - 23.564
米国人労働者 Std. Error ：(0.1826) (0. 7580)
-12
-14
３次産業人口比率（対数目盛）
３次産業人口比率（対数目盛）
ブラジル人労働者
その他国籍労働者
0
0
2
2.5
3
3.5
-4
-6
-8
-10
y = -5.0912x + 13.507
ブラジル人労働者 Std. Error ：(0.4176) (1 .7345)
4
4.5
その他労働者比率（
対数目盛）
ブラジル人労働者比率（
対数目盛）
4.5
-6
韓国・
朝鮮人労働者
-12
4
-14
0
-2
3.5
-4
３次産業人口比率 （対数目盛 ）
-2
3
-14
-2
2
2.5
3
3.5
-4
-6
-8
-10
-12
y = 1.8245x - 14.596
その他労働者 Std.Error ：(0.2290) (0.9496)
-14
対数目盛）
３次産業人口比率 （
３次産業人口比率（対数目盛）
28
図７ 外国人労働者比率と一人当たり工業出荷額
︵
１
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
2
全体
ブラジル
1
0
対
数
目 -1
盛
)
-2
-6
-5
-4
-3
-2
外国人労働者比率（対数目盛）
29
-1
0
図８ ブラジル人労働者比率と1人当たり工業出荷額（
地域別）
(2002年時点）
北海道
2
東 海
2
東海
北海道
︵
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
対
数
目
盛
対
数
目
盛
1
0
1
0
︵
-1
-1
y = 0.4984x + 1.8713
Std.Error：(0.0502) (0.1202)
︶
︶
y = -0.1773x - 0.5479
Std.Error：(0.1812) (0.7923)
-2
-2
-6
-5
-4
-3
-2
-1
-6
0
-5
-4
東 北
2
-2
-1
0
近 畿
2
東北
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
-3
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
ブラジル人労働者比率 （対数目盛）
関西
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
1
0
1
0
︵
︵
-1
対
数
目
盛
︶
y = 0.1881x + 1.2446
Std.Error：(0.0550) (0.2066)
-1
y = 0.2922x + 1.4688
Std.Error ：(0.0629) (0.2073)
︶
対
数
目
盛
-2
-2
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
-6
-5
-4
南関東
2
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
1
0
対
数
目
盛
1
0
-1
y = 0.152x + 1.1022
Std.Error：(0.0756) (0.2520)
︶
︶
y = 0.4323x + 1.7364
Std.Error：(0.0638) (0.2001)
-2
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
-6
-5
甲信
北関東・
2
-2
-1
0
四国
0
線形
1
0
︵
︵
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
1
対
数
目
盛
y = 0.198x + 1.2692
Std.Error：(0.0459) (0.1180)
-1
y = 0.1266x + 1.0455
Std.Error：(0.1689) (0.6642)
︶
︶
-1
-2
-6
-5
-4
-3
-2
-1
-6
0
-5
北 陸
2
︶
︶
-1
対
数
目
盛
1
︵
︵
0
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
y = 0.1445x + 1.0588
Std.Error：(0.0538) (0.1731)
-6
-5
-4
-3
-2
-3
-2
-1
0
九 州
2
北陸
-2
-4
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
対
数
目
盛
-3
四 国
2
甲信
北関東・
-2
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
-4
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
対
数
目
盛
0
︵
-1
-2
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
-1
中国
︵
対
数
目
盛
-2
中 国
2
南関東
1
人
当
た
り
工
業
出
荷
額
-3
ブラジル人労働者比率（対数目盛 ）
ブラジル人労働者比率（
対数目盛 ）
-1
九州
1
0
-1
y = 0.0828x + 0.5979
Std.Error：(0.1305) (0.5565)
-2
-6
0
-5
-4
-3
-2
ブラジル人労働者比率（対数目盛）
ブラジル人労働者比率 （対数目盛）
（
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』
30
-1
0
図９
外国人労働者の経済効果
実質賃金
E0
w0
E1
w1
F
M
N
L
31
労働者数
図 10
外国人労働者比率の分布と経済効果の分布
ln s
βのばらつき
ln λ
ln FW
F Wのばらつき
32
Fly UP