特集論文

日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討

田辺 俊介（早稲田大学文学学術院 准教授）

1. はじめに調査よりも同一対象者との長期にわたる社会的交
換を続ける必要がある。そのような対象者との関近年、社会科学の研究において、パネルデータ

係構築という側面に着目しながら、具体的には予は因果関係の推論などのためにも重要なデータと算や運営体制のようなインフラ面からはじめ、実見なされるようになってきている。2000年代に入査やサンプル維持などデータ収集過程に関連すると日本においても数多くのパネル調査が実施さる課題を論ずる。さらに対象者の情報管理、デー

れるようになり、データの蓄積も増えてきている。

タクリーニング、データ形式や公開方法という広パネルデータの持つ豊富な情報量を生かすため、

くデータ管理に関わる諸点について、対象者をもパネルデータの分析に特化した複雑な分析手法の含む社会とパネル調査の関係の問題として考察す開発も進んでいる。

る。その中で同時に、それら諸課題への個別対策

ただし、そのような複雑な分析を支えるデータについても試論を行う。

の「精度」に関する議論、なかでも特にデータ収集や管理に関する議論は、日本においては個別調査に関するものが多く（例えば坂口 2011）、パ

2. パネル調査をめぐる課題

ネル調査一般について論じたものとしては保田

横断調査でも、調査を支える組織や予算のよう（2012）による希少な論考以外では、管見の限りな調査インフラは不可欠であり、また実査の方法ではあまりなされていない。さらに、データ収集

や回収率など考慮すべき諸事象は数多い。しかしに関するインフラやデータ公開までも含めて総合

パネル調査では、その「継続性」と関連し、横断的に論じられることは少ない。それに対して近年、調査とは異なる考慮すべき諸点がさらに多く存在

郵送調査などの自記式調査一般の技法についてはする。

発展著しく、
Dillman（2007）が主張する「Tailored
Design Method」では、調査を対象者との「社会（1）調査インフラについて的交換」（Social Exchange）と見なした上で、回（a）予算の確保

収率や回答の精度を高めるための総合的な指針が提唱されている。

横断調査であればどんな大きな調査でも、その調査年度にまたがる数年分の予算を獲得すること

そこで本稿では、パネルデータ収集や管理に関で、調査の全工程を完結させることが可能である。

わる課題についてできるだけ幅広く論じることで、しかし、同一対象への継続的な追跡調査を行うパ

その完成までの道のりは長いとしても、パネル調

ネル調査を実施するためには、その調査が継続

査版のある種のTailored Design Method作成のする期間にわたる長期的な予算の確保が必要とな

第一歩となることを目指す。パネル調査は、横断る。そして、日本における多くのパネル調査で問70

日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討

題になっているのは、そのような継続的な予算の持が困難な状況なのである。一方、官公庁が直接確保である。

行っているパネル調査、例えば厚生労働省の行っ諸外国の著名なパネル調査の多くは、政府が直ている「21世紀出生児縦断調査」などでも、調査

接管理・運営する研究所などが主体となって実施

開始当初は官庁内にパネル調査の管理や分析手法しているため、安定的な資金拠出が確定しているの知識・技術・経験の蓄積が十分ではなく、大学調査も多い。それに対して日本のパネル調査の多や研究機関に所属する専門家の協力である程度改くは、大学などの研究者グループが獲得した時限善されたという（北村・金子 2013）。ただし、後的な予算によって運営されている。日本のパネルに述べるデータ管理、特にクリーニング作業の体調査の嚆矢とされる家計経済研究所の「消費生活制などについては、官庁内での専門職員の不在がに関するパネル調査」も、公益財団法人格を持つ問題になっているとも予想される。

とはいえ、国や地方政府が管轄するわけではない、

欧米の先行する代表的なパネル調査では、実査

一研究所によって運営されている。そのような事

専門の研究機関などが存在しており、体制が整っ

情により、多くのパネル調査が研究上の内在的なている実例が多い。例えばアメリカを代表するパ

理由ではなく、予算という外在的事情によって継ネル調査の1つNational Longitudinal Surveys

続年数に制限を受けることも少なくない。そのた（以下、「NLS」と略記）は、米国労働統計局がめ、今後日本においてパネル調査をより発展させ主導する調査であるが、その運営実施とデータのていくためには、現在進行中の調査も含めて、デー

ユーザー・サポートは、NLSの運営を主要目的

タ収集体制を維持するための安定的で継続的な予の1つとして設立されたオハイオ州立大学内の機算確保が、解決がもっとも望まれる課題の一つで

関 Center for Human Resource Researchに委ある。

託されている（坂口・ホリオカ 2009）。あるいは、

この予算に継続性と安定性がない場合、調査の1984年に開始したドイツの代表的な家計パネル調

継続期間という対象者との信頼関係構築において査であるGerman Socio-Economic Panel Study

非常に重要な点を、対象者に伝えることができな（ 以下「G-SOEP」と略記 ）については、DIW

い。実際、著者も関わったパネル調査でも予算のBerlinという国や地方政府から資金援助を受ける

関係上継続期間を明確にできず、回答者から「あ独立・非営利組織が実査を担っている（野村総合と何年続くのですか」との問い合わせや、「終わり

研究所 2012）。以上の事例に見られるように、一の見えない調査に疲れたので、今年限りにしてく

定規模の長期的パネル調査を維持・管理するためださい」との声が寄せられていた。そのように継には、官公庁と大学等の研究機関が連携した、継続期間の問題に直結する安定的かつ継続的予算の続性のある体制作りが求められていると言えよう。

確保は、パネル調査にとって第一の課題である。

このような調査運営組織の継続性と安定性は、
調査対象者との関係構築においても重要である。

（b）運営体制・組織

日本では多くのパネル調査を大学に所属する研究

前記のような予算の確保がなされたとしても、者が行っていることから、「大学名」を前面に出す

次に問題となるのはそれを制度的に受け続け、実ことで、対象者からの一定の信頼感が担保されて査を担う研究体制をいかに構築するかである。こいる。しかし調査実施主体の組織が不安定で、例の点も日本では、パネル調査を行っているグルー

えば名称変更などが行われれば、調査対象者の不プは少なくないが、その実査に特化した調査部門

信感を醸成し、結果的に継続調査への非協力につなどがある組織は少なく、その基盤が不安定であながる危険性は高い。

ることは否めない。パネル調査は継続性が重要でさらに実査を調査会社に委託している場合、委あることから、効率性と正確性を考えるならば、託調査会社の選択や関係構築にもいくつかの注意

そのスタッフの継続性も必要だが、その確保や維が必要である。まず実査を担う調査会社こそ、対71

季刊家計経済研究

2013

AUTUMN

No.100

象者と直に接触する組織であり、対象者との関係

パネル調査にCAIを導入することの利点は前述構築において決定的な役割を果たすことになる。

の保田（2012）に詳しいので、ここでは要点のみ

そのため、信頼できる調査会社を選定することはを手短にまとめておこう。回答不要な箇所を飛ば

もちろん、調査継続期間中は調査会社の担当者とすことができるため、PAPIでは陥りがちな調査の密なコミュニケーションが必要となることも多票の膨大化が防げる。前回の回答を事前に入力しい。例えば、調査員に対する苦情などが対象者かておくことで対象者の負担低減や、回答エラーのら寄せられた場合、調査会社とともにできうる限回避につながる。データがその場で電子化されてりの個別対応をすることは、対象者との信頼感をいることから、回答間の論理的矛盾もその場で指維持・発展させるために必須である。

摘可能である。さらに用紙上に表現されうる範囲

委託調査会社については現実問題として、日本の情報よりも、ビジュアルとして理解しやすく、において全国規模の調査をパネル調査として引き回答しやすい調査票が作成できることから、対象受け、実施可能な調査会社は数社しかない。その者が正確な回答をしやすい効果も期待できる。

ため、選択肢の数はそもそも限られている。しかし以上のように利点の多いCAIについては、保田

そのことは逆に考えれば、その数社が多くのパネの（CAIの）「活用を１つの理想像（規準）としル調査を引き受ける中で、パネル調査の知識やノて共有して議論を行うことが、日本のパネルデー

ウハウを蓄積していくこととなる。そのことによっタの収集・管理を改善し、より望ましい調査環境て、調査会社に委託して行うパネル調査一般につを実現する議論を進めるためのステップになる」

いて、その精度などの底上げ効果も期待したい。

（保田 2012: 96）という主張に、著者も全面的に（2）実査に関する課題

ネル調査についても、CAIを利用した実査形式へ（a）Computer Assisted Interviewの導入の移行が望まれるところである。

賛同する。そのため、日本でも継続中の多くのパ

保田（2012）が指摘するように、Computer

確かに継続中のパネル調査への導入は、調査

Assisted Interview（以下「CAI」と略記）と総モード変更の影響なども想定され、簡単な話では称される、データ収集時にコンピューターを用いない。しかし海外では先行事例は少なくない。例

る手法の導入において、日本におけるパネルデー

えば1968年に開始したNLSは、1990年代半ば

タ収集方法の技術面の現状は、先進的な諸国ににPAPIから、訪問調査員がコンピューターに比べてはなはだ遅れた状態である。欧米の著名な

回 答 を 入 力 す るComputer Assisted Personal

パネル調査の多く（例えば前述のNLS等）では、Interview（以下「CAPI」と略記）に移行して

CAIは1990年代より活用されている。それに対しいる（坂口・ホリオカ 2009）。同じくアメリカのて日本ではごく一部の例外を除き 、著名なパネ

著名なパネル調査であるPanel Study of Income

ル調査のほとんどが紙に印刷された調査票を基にDynamics（以下「PSID」と略記）でも1993年

調査が行われている。

に Computer Assisted Telephone Interview

1）

この点はパネル調査に限った問題ではなく、日（CATI）を導入している（村上・ホリオカ 2008）。

本の社会調査ではCAIの導入が進んでおらず、ほまた前述したドイツの世帯の消費や健康に関する

とんどの社会調査においてデータ収集方法は旧来

G-SOEPも、
1998年からCAPIを導入している（野からの紙と鉛筆（Paper and Pencil Interview、

村総合研究所 2012）。

以下「PAPI」と略記）の時代が続いている。しかし、このように海外の著名なパネル調査のほとんど

パネル調査ではCAIの導入がなされていないこと

でCAIが用いられている状況を考えれば、CAI導が、後に述べるクリーニングの問題などとも関連

入の遅れはそのまま日本のパネル調査の後進性をし、パネル調査の発展に対する大きな阻害要因と示すとも言いうる。そのため、少なくともこれかもなっている。

ら始めるパネル調査であれば、CAI導入を検討す72

日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討

ることは必須であろう。
CAIの導入にあたっての注意点もいくつか議論（3）サンプル維持に関する課題（a）脱落防止されているが 、最も大きい阻害要因はCAIの導パネル調査の特有の問題点として、対象者の脱入に伴うさまざまなコスト問題であろう。例えば、

落（attrition）問題は、横断調査にはない、パネ

2）

調査員を使う調査では、調査員の人数分必要な端ル調査特有の大きな問題である。この点は、統計

末の値段のような金銭的コストに加え、「それまで的な補正方法なども議論されているが、ここではの紙の調査票に慣れた調査員の再教育」（野村総

調査方法的側面の改善案を論じる。

合研究所 2012: 125）が必要となる。

脱落防止の施策として、ほとんどの調査が何らしかしこの点については、端末価格の下落傾向

かのインセンティブを提供している。多くの調査や、直感的な操作が可能なタブレット端末の普及

では金券等の金銭的な誘因を用いているが、例えなどを考えれば、CAI導入の環境は急速に整いつば同一コーホートを追跡する調査（「出生児縦断調つあると言えるだろう。さらに調査体制のところ査」等）では、そのライフステージに応じた物品でも述べたように、パネル調査を行える調査会社（乳児も使用可能なオーガニックコットン等）を提が寡占状態であることは、逆にその数社でのCAI供している。

の活用が始まれば、多くのパネル調査でも利用可

またいくつかの調査では、金銭的インセンティ

能な環境が整う可能性もある、とも考えられよう。

ブだけでなく、「調査への共感を促すようなノベル
ティグッズ（調査名称入りのボールペン、ノート、（b）調査員の身分・教育

キーホルダーなど）の開発が行われている」（野

訪問面接調査や留置調査の場合、調査員は対象

村総合研究所 2012: 121）
。それらは、ある種の帰者との社会的交換の最前線に立つ存在であり、調属意識構築を通じた調査へのコミットメントの強査員への信頼感などはそのまま調査の精度と直結化である。また、ある海外のパネル調査では、そする重要な要素である。

の対象者たちのみが参加できるネット上のコミュ

その調査員の身分について、官庁統計の調査員

ニティを作り、そこでのやりとりを通して対象者であれば非常勤とはいえ公務員扱いであり、調査の心理的コミットメントを高める、という試みを対象者から一定の信頼を得やすいと思われる。そ行っているという。そのようにインセンティブをれに対してパネル調査の委託先の調査会社の調査

単純な経済的交換だけではなく、調査対象者との員は、基本的に一私企業の非正規職員である。そ社会的交換の過程で必要な存在との視点から、品のため、対象者が安心できるような調査員に対す物や提供のタイミング が判断されるべきである。

る一定の身分保証なども、社会調査一般に関わる

また直接のインセンティブではないが、調査結

インフラ整備として必要だと思われる。

3）

果の情報発信強化も広い意味での調査対象者の回

また調査員の教育も、対象者との良好な関係構

答継続の誘因になりうる。人は、「意義ある」と思築のためには不可欠である。もちろん日本のパネう活動への参加から心理的報酬を得ることができ

ル調査でもある程度のインストラクションは行わる。そのため、自らが参加を続けるパネル調査のれているだろう。しかし、例えば、「欧州における

結果がマスメディアに採り上げられたり、政策選

健康、加齢および退職に関する調査」（SHARE）

考の資料として用いられたりしたなどの情報を知では、対象者情報の管理やコンタクト方法まで、

れば、そのことも調査継続の1つの誘因になるだ

2日間で合計750分にもわたる総合的な調査員へろう。
そのように考えると、調査成果の情報発信も、の教育を行っている（野村総合研究所 2012: 121）

遠回りであっても対象者との社会的交換という意

ことを考えれば、調査員、ひいては調査自体の質味で重要な要素である。そしてその要素を良化すの向上のためにも、その教育をより徹底する必要るためにも、後節で述べるデータ管理の側面も重があるとも思われる。

要になってくる。
73

季刊家計経済研究

2013（b）補充サンプル
脱落は完全に防止できるものではないため、調AUTUMN

No.100

担当者の不要な変更などはできるだけ避け、セ
キュアで一貫した管理を行うことが必要である。

査継続期間が長くなっていくほど、サンプルの代表性の問題が大きくなる。そこで脱落分を補うサ（b）コンタクトの維持

ンプル追加を行うこともある。その追加の方法も、対象者のコンタクト情報は、常に最新の情報へ脱落が多い属性（例えば若年層）だけを補充すると更新する必要がある。例えば1年おきの調査にのか、もともとの母集団を反映した標本を再度抽おいて、1年に一度だけ調査時点のみの接触では、出するのか、状況や調査関心に合わせた方法を採少なからぬ対象者の住所変更を把握できず、そのる必要がある。また追加されたサンプルは当然の結果としての標本脱落の危険性が高まる。そのたことながら、追加された時点からの情報しかない

め、多くのパネル調査では、毎年の調査速報や年ため、使用可能な分析が限られる点にも注意が必

賀状の送付など、調査と調査の間の時期に対象者要である。

にコンタクトをとり、住所変更等を把握する施策

あるいは調査継続期間が長い場合は、当初の調を行っている。ただし、それら方策は予算との兼査対象母集団には含まれなかった新規コーホート

ね合いもあり、やみくもに回数を増やすことがでの追加が必要になることもある。この点についてきない場合も多い。そのため調査ごとに、対象者も、調査の関心ごとに具体的な追加方法は異なるの特質なども考慮しつつ、適切な方法を用いる必であろうが、調査関心に合わせた適切な補充が必

要がある。

要なことは言うまでもない。

例えば、調査設問の一つとして「引越し予定」
を尋ね、引越し予定がある対象者に限って、引3. パネルデータの管理をめぐる課題
パネル調査のデータは、一時点のクロスセクショ

越し先の住所その他連絡先を教えてもらうための特別なコンタクトをとるなどの方法もあろう。その際、英国の代表的なパネル調査 The British

ナルなデータと異なり、調査自身が継続し、さらHousehold Panel Survey（BHPS）が行っていに継続Waveの調査が行われるたびに、そのデー

るように、引越し先住所の連絡にギフト券を送る

タ自体も増えていく。そのため、パネル調査におなども良い方策と思われる。

けるデータ管理には独自の注意点が存在する。

また対象者の住所等の名簿面でのコンタクト確
保だけでなく、対象者との人間関係的な側面の維（1）パネル対象の管理持も重要である。その点、調査員を用いる場合は、（a）対象者の個人情報保護

同じ調査員を毎年派遣することで、調査へのコン

対象者の住所と氏名は個人情報保護法の対象とタクトを、調査員に対する信頼感や安心感を基になる「個人情報」であり、どんな社会調査であっ維持することも、地味ながら有効な方策と言えるても対象者名簿の管理に細心の注意を払う必要がであろう。

あることは言うまでもない。それでもクロスセク
ショナルな調査であれば、調査終了後即廃棄する（2）データクリーニングの問題など、流出の可能性を最小限に減らすことができる。 （a）Wave間の情報の整合性
しかしパネル調査の場合、継続調査のためには、

一般的な社会調査においても、調査後のデータ

それら情報を保持し続けなければならない。そののクリーニングについては多大な労力を要する。

ため、そのような対象者氏名や住所等コンタクト

しかしパネルデータに関しては、同一対象を継続に必要な個人情報の管理と保護を徹底するために的に追跡することから生じる独自の問題として、も、前述の調査インフラ面の安定性は非常に重要

Wave間の情報の整合性が問題となる。例えば著である。個人情報を管理する組織の安定性に加え、者も関わった調査でもデータ納品段階では、毎年74日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討

数名の「性転換者」と「生年月日変更者」が存在を検出した上で、ケースを単位として担当し、そした。それらは「配偶者の代理回答」（回答の性のケースに生じている論理エラー全体を一括して別が変わる）や「家族内の別人の代理回答」（生処理していく、という方法である。確かにこの方年月日が変わる）が原因と推察されるが、このよ法であれば、前期設問分担の方法に比して、処理

うな同一対象の回答であるかの同定問題が、パネ間の矛盾や処理の順番の問題も生じにくい。ただル調査に独特なクリーニング必須事項である。さし、全ての論理エラーを検出するプログラム作成

らにこの点は、どんなクリーニング作業にも優先のコストや、ケース単位で分担可能なだけの分担して行い、必要ならば再調査を行う必要のある問者の確保など、理想的方法ではあるが、その課題題である。

も少なくない。

同一対象の回答であってもWave間をまたがる

この点については、同じく保田（2012: 92-93）

情報の矛盾は、パネル調査では度々発生している。

で述べられているように、論理エラーを検出する

例えば、記憶違いによって父母の年齢が「若返る」

プログラムを組み込んだCAI導入によって、
エラー

ことや、
既婚者が（離別や死別ではなく）「未婚者」の発生を未然に防ぎ、かつケースごとに調査現場になることなどである。このようにパネル調査でで対象者とともに修正することが、事後的な負担は、追加Waveが実施されるたびに、過去のデー

軽減や正確な修正という意味でも、最善の方策でタも含めたクリーニングが必要になることも多い。

ある。

そのため、複数年度をまたがるクリーニング作業を矛盾なく実施するためには、リスト化された詳（3）データファイルの管理形式

細な作業記録とログの作成は必須である。

（a）変数名
変数名は、内容を示す名前とするか、調査票の（b）クリーニングの方法
前述のようなさまざまな矛盾のクリーニング作

問番号とするかの2通りの方法が考えられる。パ
ネル調査では意味ある変数名とした場合、それに業は、担当設問を決めて分担して行う方法が採用

加えてWave番号などを付与しておけば、多くのされることが多い。その利点としては、担当者の統計ソフトウェアでそれらを「パネル化された変専門性が生かせることや、作業工程を分割するた数」として認識させることが容易であり、パネル

め作業の一部に遅れがあっても他の部分のデータ

データとして活用しやすくなる。例えば、年齢には利用できることなどである。しかし欠点も多く、関する変数は「age」と命名し、実際の変数名と分担箇所をまたぐ矛盾の処理について処理同士のしては第1波であれば「age01」、第2波であれば矛盾が生じたり、処理の順番によって処理をした「age02」とするなど、「有意味な変数名＋Wave

以外の箇所に新たな矛盾を発生させたりする。そ番号」という管理方式である。

れを防ぐためには、作業手順や作業状況に関する

しかし実際に分析に用いる場合には、調査票

綿密な全体的統括が不可避となり、その管理コスとの対応関係がないため、整理されたデータイン

トも少なくない。

デックスがない場合、使用時に不便が生じる。あそのため保田（2012）は、Fellegi-Houtの原則

るいは内容を示す名称といっても多くの統計ソフ（Fellegi and Hout 1976）をクリーニングの一般

トウェアでは変数名の文字数や文字種が限られる哲学として再考すべきと主張する。特に上記のため、短縮形の英語名をつける必要があるが、そ設問分担方式に対して、原則3の「データの修正の点で命名自体に少なからぬ労力が必要となる。

はそれぞれのルール毎に考慮するのではなく、全一方、調査票の問番号を用いる場合は、初期のルールの適用結果を見てケース単位で修正を考慮

データ処理や管理が容易である。例えば婚姻状態

しなければならない」（保田 2012: 92）に則り、ケーに関する変数が第1波の問25ならば「01q25」、第ス単位の処理を推薦する。
「全ての論理エラー」

2波では問32なら「02q32」などとする命名法で75

季刊家計経済研究

2013

AUTUMN

No.100ある。そのような変数名であれば、命名に悩むこ

一方、累積データの利点としては、Wave間をまとは少なく、また調査票との対応関係も単純であたぐパネル分析にそのまま利用できることや、先る。しかしそれらを「パネルデータ」として用い

述のWave間をまたぐ情報の整合性のクリーニン

る場合には、毎年の調査票の構成が全く同じでな

グなどにも利用しやすい。しかし、複数Waveに

い限り、対応する問番号が違い、変数名が異なる

同時に修正がされた場合のデータバージョンの管ことから、まずは変数名をパネル化された変数と理が難しく、また年数を重ねた調査ではデータがして変更した上で処理する必要が出てくる。

膨大で利用したい変数を見つけにくくなる。そのように一長一短であることから、用途に合わせた（b）変数リスト

管理が必要となる。

パネル調査は、詳細な情報を得る分、1つの次にデータ形式として、ワイド形式か、ロン

Waveでも変数の数が多くなりやすい傾向がある。

グ形式か、という点も一考する必要がある。1

そのもともと多い変数が、Waveを重ねることでつのケースの回答が横へ横へと入力されていき累積的に増えていく。仮に全く同じ設問のみを尋横に幅が伸びていく形式はワイド形式と呼ばれる。

ね続けるならば、Waveが異なる同内容の変数のそれに対してパネルデータの分析手法の多くは、増加であり、特に問題はない。しかしほとんどの別時点の回答を別のケースとして縦に並べていく

パネル調査では、年度ごとに調査票の練り直しがロング形式を用いる。この点については、多くの行われ、新規項目や逆に削除項目、あるいは一部

パネルデータの分析手法がロング形式のデータを変更される項目など、Waveごとに質問項目が異前提としているため、パネルデータ特有の成果をなっている。そのため、Waveごとに含まれる変得るためには、ロング形式のデータを利用するの数と含まれない変数、あるいはWaveをまたぐ変は確かに近道である。

数の比較可能性を確認する必要が出てくる。

しかし、ロング形式のデータにもいくつか問題

それらを確認・管理するためには、適切な変数点が存在する。まず、パネルデータの分析手法に

リストの作成が必要となる。そのリストについて

よっては（例えば成長曲線モデルのような構造方

はExcelなどの表形式でも対応は可能であるが、程式モデリングを用いる分析など）ワイド形式の可能であれば変数リストと調査票がリンクするよ

データの方が望ましい。またロング形式はデータ

うな、ハイパーリンク形式（Webページの構成のが肥大化しやすい傾向がある。例えば5,000人をようなもの）で作成すれば、拡張性が良いだろう。

対象とした調査の20年分の調査データであれば、

加えて、パネルデータの基礎的な理解の助けとな（脱落がない理想的な状態を仮定した場合である

る項目ごとの基礎集計、特にWaveごとの集計をが）ロング形式では5,000×20=10万行分のデー軌跡として表示するような機能等は、後に述べる

タが縦に並ぶこととなる。つまり、ロングデータ

ユーザビリティと関連して望まれるものである。

はそれだけデータサイズが肥大化しやすい傾向がある。過剰なデータ量は分析者の認識にも負担を（c）データ形式の問題

かけることにもなる。また先述のクリーニングの

データをどのようなデータ形式で管理していく

段階では、Waveごとの回答を別ケースとして扱

かも、パネル調査では考慮が必要な問題である。

うロング形式よりも、同ケースとして扱うワイド

この点は後に述べる提供データ形式とも関連する。

形式の方が作業しやすい。

まずWaveごとか、複数Waveの累積か、とい

そのため、累積させたワイド形式のデータからう問題がある。単年度ごとであれば、ファイルサ

パネルデータとして分析に用いる変数だけを取りイズも比較的小さく、また1Waveごとの修正など出し、その上でロング形式に変換するという方法を反映したデータ更新などにも対応しやすい。しが、利便性や効率性の面で最適ではないか、と思

かし利用に際しては、データ合併の手間がかかる。

われる。

76

日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討（4）データリリースや公開に関する問題（a）秘匿性の問題

まずデータ提供の仕組みとして、データアーカ
イブ（以下「DA」と略記）に寄託することで配ここまで述べてきたように、パネル調査はその布するか、もしくは独自にデータ提供するか、とデータを獲得し、科学的分析に堪える水準までいう選択が必要となる。DAに寄託した場合、種々整えることに多大な資金と労力を必要とする。だの事務的作業はDA側に依存できる。しかし独自からこそ、そのデータが広く研究者コミュニティ

公開に比べると、データの変更などがあった場合に開放され、多くの研究者が利用することでそのの対応は遅くなる。

データから得られる知見を生産的に増産する必要

また独自配布を行う場合は、データの提供方式がある。そのため、ほとんどのパネル調査は、一についてもCDなどの媒体を郵送で送付するのか、定期間の後に自らの組織を通じて、あるいはデー

それともインターネットを通じた配布を行うのか、

タアーカイブ等の専門機関を通してデータを公開など選択肢は少なくない。さらに提供するデータしている。

形式についても、最も汎用性が高いのはCSVそその公開に際して考慮すべき問題となるのの他テキスト形式であるが、その場合は変数名そは、データの秘匿性である。秘匿性とは英語のの他のメタ情報は別添となる。あるいは特定の統

confidentialityの訳語であり、統計的調査の調査

計ソフトウェアに対応した形式での提供となれば、対象者の個人が特定されないという「秘密保持契

そのソフトウェア利用者以外には使いにくいデー

約」といっても良いだろう。調査対象者は、個人

タともなる。よってより広い利用を促すためには、を特定されないことを大前提として調査に協力し複数の形式でのデータ提供を準備することが望まている。そのため、万が一にもパネル調査データ

しい。

に秘匿性の問題があって個人が特定された場合、それは広くパネル調査全体の対象者と調査者の間の信頼関係に甚大な悪影響を与える可能性がある。

（c）データのユーザビリティの問題
年々巨大化していくデータをどのような形で提その秘密保持については横断調査データでも考供するのか。データをたとえ提供しても、それが慮すべき点は少なくないが、パネル調査の場合、実際に容易に使える形でなければ、分析成果にも継続した期間の回答が蓄積していく分だけ、個人結びつきにくいだろう。この点は、脱落防止の節

特定の危険性が高まっていく。1時点の情報ではでも述べたように、ただ利用者に利するというこ

なく、変化を伴う情報は、その分個人を特定しうとではなく、データの適切な利用による良質な成る危険性が高まる。特にWave間をまたぐ情報集

果は調査の高評価へとつながり、それがひいては積によって起こりうる個人特定の危険性に配慮し対象者が調査に参加することの「動機付け」にもつつ、秘匿化処理を行う必要がある点を強調してなっていく。そのことでさらに良質なデータが生おこう。

まれることで、質の高い成果が生まれる。そのよ
うな好循環のためにも、ユーザビリティは決して（b）公開方法の問題

疎かにできない問題なのである。

貴重なデータであるからこそ、パネル調査はこの点については、これまで述べてきた変数リ

データを公開し、多くの研究者が二次分析できる

ストやデータの形式、あるいは公開方法など総合ようにデータを提供することが、半ば義務となっ的に勘案しつつ、利用者にとって利用しやすいている。ただし、その公開方法についても、少な

データの提供を目指すべきである。

からぬオプションが存在する。さらにパネル調査
は追加Waveがくるたびに、データの修正が行われることがある。その場合、その修正データの配布方法も問題となる。

4. おわりに
本稿では、パネルデータの収集や管理の課題に77

季刊家計経済研究

2013

ついてのTailored Designを目指すため、一定程度網羅的に諸問題を列挙した。それら全体に通底する問題は、継続的な調査を支えるためのインフラの不在ではないか、と思われる。そのため、個々のパネル調査は個別諸問題に適切な対処を行いつつ、同時に望ましい調査インフラの構築を進めていくことが必要不可欠である。
本稿が、今後パネル調査を始めようと考える人たちの参考となるだけでなく、現在パネル調査に携わっている人々にとっても、自分たちの営みの課題を検討する一助となれば幸いである。さらにはパネルデータのユーザーにとっても、使用するデータの背景にある諸問題を理解することが、よりよいデータ利用につながることを希望する。
注1）CAIの日本での実用例としては、早稲田大学21世紀
COEの一環として行われた「日本人の社会意識に関する世論調査」や、独立行政法人経済産業研究所と一橋大学、東京大学が共同で行っている「くらしと健康の調査」などがある。ただし、前者については政治学的関心に基づく調査であるため、選挙前と選挙後のような短い
2時点のパネル調査であり、後者も今のところ2007年・2009年・2011年の3Waveで、比較的実施回数は少な
いままである。
2）CAIの導入に関し、パネル調査独特の注意点も存在する。
CAIでは多くの場合、評価項目の順序による順序効果
バイアスを除去するため、選択肢や質問項目を自動的にランダムに入れ替える「ランダマイゼーション」が用いられる。しかし仮にパネル調査で調査ごとにランダマイ
ゼーションを行い、同じ対象者でもWaveごとに選択肢
や質問項目の配置が異なってしまうと、評価基準点が最初の項目に依存する「アンカリング効果」が変わり、パネルデータとして利用できなくなる危険性が指摘されている（西澤 2012）。
3）パネル調査ではないが、日本における代表的な社会調査の1つ日本版総合的社会調査（JGSS）では、半額を前渡し、半額分を後渡しという方法を用い、回収率が向上したという（保田ほか 2008）。これは前渡しによって「受け取ったものへは何かを返さないといけない」と感じる人々の互酬性の規範を利用した方策である。確かに回収率向上の効果は高いが、パネル調査で活用する場
合、継続的に用いることが対象者との信頼関係に与える影響を慎重に見極める必要があるであろう。

78

AUTUMN

No.100文献
北村行伸・金子隆一，2013，「縦断調査の厚生労働政策への応用に向けて」『厚生の指標』60（2）: 38-49．
坂口尚文・チャールズ ユウジ ホリオカ，2009，「アメリ
カ の パ ネ ル 調 査（2） ――National Longitudinal
Surveys（NLS）」『季刊家計経済研究』81: 52-64．
「
消費生活に関するパネル調査」の現坂口尚文，2011，「
状と課題」『中央調査報』647: 5707-5711．
（http://
www.crs.or.jp/backno/No647/6471.htm）
西澤由隆，2012，「Computer Assisted Personal Interview
におけるランダマイゼーションの是非」『政策科学』19（3）: 461-481．
野村総合研究所，2012，『日本におけるパネルデータの整備に関する調査報告書』．
村上あかね・チャールズ ユウジ ホリオカ，2008，「ア
メリカのパネル調査 ――Panel Study of Income
Dynamics」『季刊家計経済研究』79: 55-61．
保田時男・宍戸邦章・岩井紀子，2008，「大規模調査の回収率改善のための調査員の行動把握――JGSSにおける訪問記録の分析から」『理論と方法』23（2）: 129136．
保田時男，2012，「パネルデータの収集と管理をめぐる方
法論的な課題」『理論と方法』27（1）: 85-98．
Dillman, Don A., 2007, Mail and Internet Surveys:

The Tailored Design Method - 2007 Update withNew Internet, Visual, and Mixed-Mode Guide ,Hoboken: Wiley.
Fellegi, I. P. and D. Hout, 1976, “A Systematic
Approach to Automatic Edit and Imputation,”
Journal of the American Statistical Association ,71: 17-35.

たなべ・しゅんすけ 早稲田大学文学学術院 准教授。主な著書に『外国人へのまなざしと政治意識――
社会調査で読み解く日本のナショナリズム』（編著，
勁草書房，2011）。経験社会学、社会意識論専攻。