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Hjerm & Nagayoshi, 2016; Tir & Singh, 2015)、移民に対する態度により大きな影響を与える傾向がある。それらの指標としてよく用いられるのは、人種、党派、社会経済的地位、居住地域などである。正確に言えば、白人、共和党員、教育水準の低い人、移民の割合が高い州に住む人は、移民の影響により敏感であるとされている(Ceobanu & Escandell, 2010; Hopking, 2010; Quillian, 1995; Tir & Singh, 2015)。 本研究では、3,153人のアメリカ人有権者を対象にインターネットによるサーベイ実験を行い、これらの仮説を検証した。実験では、経済・福祉・文化・治安といった4つの分野において、それぞれ移民の影響をポジティブあるいはネガティブに描いた短い記事を用意し、8種類の記事のうち、無作為に選んだ被験者に、いずれか1つの記事を提示するか、あるいは何も記事を提示せず、移民に対する態度について、次のような質問を行った（「あなたは、米国はより多くの移民を迎え入れることに賛成ですか、反対ですか？」）。なお、この質問に対する回答は、「強く賛成する」から「強く反対する」までの5段階で記録した。 記事を何も見なかった場合に比べて、移民に関する何らかの記事を見た場合の効果について、その分析結果は図1に示す通りである。移民をポジティブに描いた記事を目にした被験者は、4つの分野をまたがって一貫して移民受け入れに対してより積極的な姿勢を示している。一方、興味深いことに、移民をネガティブに描いた記事を目にした被験者に関しては、何も記事を見せられなかった被験者と比べて、移民受け入れに関して何ら異なる態度を示していない。つまり、移民についてのネガティブな情報は、移民に対する態度に何ら影響を及ぼさないということを示唆している。これらの結果は、被験者の個人的属性や党派性をコントロールしても変わらない。したがって、実験結果からは、われわれの仮説1は支持されなかった。 図1：移民に関するポジティブ・ネガティブ情報が移民受け入れの態度に与える影響 図の中の点は、移民に関するポジティブあるいはネガティブな情報が、移民受け入れに対する態度に与える影響を推計した値を示している。横棒は、95%信頼区間を示す。数値が小さいほど、移民受け入れにより積極的な態度を示す。 これを踏まえて次に、人種や党派性、教育水準、移民との接触度合い（居住地域における移民の割合から計測）によって、移民に関するポジティブ・ネガティブ情報の影響がどう異なるかを検証する。それを示した図2の結果によれば、移民に関するポジティブ・ネガティブ情報が移民受け入れに対する態度に与える影響は、回答者の人種や党派性、教育水準、移民との接触度合いのいずれによっても変化せず、一律に見られることが示されている。したがって、仮説1の場合と同様に、実験結果からは、仮説2は支持されなかった。 図2：移民情報の態度への影響に回答者属性が与える効果 以上のように、本サーベイ実験ではいずれの仮説も支持されなかった。このことは、なぜ移民を脅威としてネガティブに描いた情報が移民受け入れに対する態度に影響を持たなかったのか、そしてなぜ移民をポジティブに描いた情報の方がネガティブに描いた情報よりも大きな影響力を持ったのかという、2つの謎を残している。このパズルに対する一つの答えは、われわれの実験の失敗であるかもしれない(例えば、私たちのプライミング刺激が弱すぎた)。もう1つの答えは、移民を脅威ととらえる情報がすでに多くの米国人にとって既知の情報であるということかもしれない。Zallerの片側情報フローモデル(1992)によると、人が態度を変える程度は、情報の強度と親しみやすさに依存し、既知の情報にさらされても、人々の態度を変えることはできない。移民のポジティブな影響を描く（利益）情報は、多くの回答者にとって新しい情報であり、回答者の態度を変えるほど高い強度を持っていたのかもしれない。実際にEUの政治的な文脈では、Goodwin、Hix、Pickup(2018)によれば、新しい情報(親EU)のほうが古い情報(反EU)よりもBrexitに対する人々の態度に大きな影響を与えることを示している。メディアは移民がもたらす脅威を、彼らのプラスの影響(Farris&Silber Mohamed，2018)よりも頻繁に強調する傾向があるため、人々にとって移民をポジティブに捉える情報が新鮮に映った可能性がある。いずれにせよ、何が移民受け入れに対する人々の態度に影響をもたらすのかについて理解するためには、さらなる研究が必要である。 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る