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To develop a standard survey method for measuring the subjective security in���������
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政策と調査第12号（2017年3月）

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from 42,768 respondents living in 46 prefectures. The results of multilevel analyses
show that prefecture-level proportions of those who participated in the survey at a��������������������������������������������������������������������������������������
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security was not linked to prefecture-level variables. These results suggest that the
proposed survey protocol is useful for measuring subjective security in Japanese society.
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No.12 (March
2017)
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存在していない。

．はじめに：「全国統一治安意識調査」におそこで、全国の市民の治安に関する意識

けるサンプリングをどのように考えるかを調査することを目的とした「住民の意識

．背景

調査に関する有識者研究委員会」では、都犯罪学においては、実際の犯罪被害を対道府県間比較や時系列的な比較が可能な標象とした研究だけでなく、体感治安や犯罪

準的な調査項目および調査方法を開発する

不安についても多くの研究が蓄積されてきために、運転免許試験場等にて「インターた。体感治安や犯罪不安は、犯罪被害とはフェイス型調査」を実施した。本稿は、ラ異なる理由によって人々や社会に弊害をもンダムサンプリングを用いない本調査手法

たらす。たとえば、犯罪不安はうつの発症が回答者の属性・調査結果に与える影響にや身体機能の低下と関連する（6WDIIRUG

ついて検討し、日本社会の治安を測定する&KDQGROD 0DUPRW）。また、地域にための手法として妥当性を有するかを検証おける高い犯罪不安は住民の主観的健康をすることを目的とした。

低減し、これが健康の地域間格差の一部を説明する（&KDQGROD）。犯罪被害およ．インターフェイス型調査

び体感治安・犯罪不安に関連する社会的要

近年郵送調査において、回答者の個人情因は必ずしも同じではないため（:LNVWURP

報保護意識の高まりから、回収率の低下が

'ROPHQ）、体感治安や犯罪不安は、問題となっている。
一般的な郵送調査では、犯罪被害とは独立した、犯罪学研究におけ回答者の抽出は住民基本台帳や選挙人名簿

る主要な目的変数となっている。

からのランダムサンプリングを用いて行わ

従来から日本においては実際の刑法犯認れるため、調査データの統計学的分析の前

知件数と体感治安の乖離が大きいことが知提となる母集団の代表性は、サンプリング

られており（2(&'）、 年時点のの段階では満たされている。
しかしながら、

統計では、日本では急激に刑法犯認知件数

系統的な理由により回収率が低くなる場合が減少し続けていたにもかかわらず（法務には（たとえば、教育年数が長い人ほど個

省法務総合研究所）、人々の体感治安

人情報流出を心配して返送しない、など）、が低い水準で維持されていたことが示され選択バイアスが生じ、母集団の姿を適切にている（内閣府）。すなわち、犯罪の推測することが困難となってきているのが実態と地域住民の体感治安の間にはズレが現状の問題である。

あり、そのため、適切に社会の体感治安を

上記のような状況を考慮し、「住民の意識

評価し、体感治安に特異的に関連する要因

調査に関する有識者研究委員会」
では、


を明らかにすることが重要となる。しかし年  月  日～ 月  日の間、運転免許証更ながら、現在のところ、日本社会全体で標新のために運転免許試験場・センターや警準的な方法で、体感治安を測定しその時系

察署を訪れた一般市民を対象に、体感治安

列的変化を観察するための調査手法や、地や警察への信頼についての自記式質問紙調

域間の比較を行えるような調査の枠組みは査を行う「インターフェイス型」の「全国43政策と調査 第12号（2017年3月）

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政策と調査第12号（2017年3月）

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政策と調査第12号（2017年3月）

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48
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性別を被説明変数とした分析結果を表 に示す。0RGHO において、0RGHO（ヌル

年齢を従属変数とした分析（表 ）におモデル）で示された都道府県間の分散が大いては、ヌルモデル（0RGHO）で示された

幅に減少した（ から ）。0RGHO

分散成分は地域レベル変数を投入した

では、都道府県レベルの日曜日回答者割合、

0RGHO において大幅に減少することが示

試験場・センター回答者割合、違反区分回された（ から ）。日曜日回答者

答者割合が性別と関連を持つことが示され

割合、試験場・センター回答者割合、違反た。このうち試験場・センター回答者割合

区分回答者割合はそれぞれ年齢と負の関連と違反区分回答者割合は、各都道府県の免を持っており（0RGHO）、これらのうち試許保有者人口全体から算出された男性割合、 験場・センター回答者割合と違反区分回答
平均年齢、違反区分者割合、センター更新

者割合は、免許保有者人口統計の変数、お者割合、および人口密度を調整してもなおよび人口密度を調整しても、統計学的に有性別との統計学的に有意な関連を示した意であった（0RGHO）
表 性別を被説明変数としたマルチレベルポアソン（ロバスト標準誤差）モデル
被説明変数：
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個人レベル変数
日曜日ダミー
教室・講習室ダミー
試験場・センターダミー
違反区分ダミー㻔㻜㻚㻥㻡㻘㻌㻝㻚㻜㻡㻕㻔㻜㻚㻤㻢㻘㻌㻝㻚㻜㻤㻕㻔㻜㻚㻥㻣㻘㻌㻝㻚㻝㻥㻕㻔㻝㻚㻞㻟㻘㻌㻝㻚㻟㻝㻕㻔㻜㻚㻥㻡㻘㻌㻝㻚㻜㻡㻕㻔㻜㻚㻤㻢㻘㻌㻝㻚㻜㻤㻕㻔㻜㻚㻥㻣㻘㻌㻝㻚㻝㻥㻕㻔㻝㻚㻞㻟㻘㻌㻝㻚㻟㻝㻕

都道府県レベル変数
日曜日回答者割合
教室・講習室回答者割合
試験場・センター回答者割合
違反区分回答者割合
免許統計_男性割合
免許統計_平均年齢
免許統計_センター更新者割合
免許統計_違反区分者割合
人口密度（人口/km㻞）
分散成分
㻜㻚㻜㻝㻟
㻼㻾㻦㻌㻼㼞㼑㼢㼍㼘㼑㼚㼏㼑㻌㼞㼍㼠㼕㼛㻖 㼜 㻨㻚㻜㻡

㻝㻚㻝㻟 㻖 㻔㻝㻚㻜㻞㻘㻌㻝㻚㻞㻡㻕㻝㻚㻜㻜㻔㻜㻚㻥㻡㻘㻌㻝㻚㻜㻠㻕㻝㻚㻜㻤 㻖 㻔㻝㻚㻜㻝㻘㻌㻝㻚㻝㻡㻕㻝㻚㻥㻞 㻖 㻔㻝㻚㻡㻟㻘㻌㻞㻚㻠㻜㻕㻔㻜㻚㻜㻜㻣㻘㻌㻜㻚㻜㻞㻠㻕㻜㻚㻜㻜㻡㻔㻜㻚㻜㻜㻞㻘㻌㻜㻚㻜㻝㻣㻕㻝㻚㻜㻟㻔㻜㻚㻤㻥㻘㻌㻝㻚㻝㻥㻕㻜㻚㻥㻥㻔㻜㻚㻥㻡㻘㻌㻝㻚㻜㻟㻕㻝㻚㻝㻠 㻖 㻔㻝㻚㻜㻠㻘㻌㻝㻚㻞㻡㻕㻝㻚㻤㻡 㻖 㻔㻝㻚㻡㻢㻘㻌㻞㻚㻝㻥㻕㻝㻚㻞㻝㻔㻜㻚㻝㻟㻘㻌㻝㻝㻚㻟㻝㻕㻝㻚㻜㻝㻔㻜㻚㻥㻤㻘㻌㻝㻚㻜㻟㻕㻜㻚㻥㻜㻔㻜㻚㻣㻣㻘㻌㻝㻚㻜㻡㻕㻜㻚㻢㻥㻔㻜㻚㻟㻟㻘㻌㻝㻚㻠㻢㻕㻝㻚㻜㻜㻔㻝㻜㻜㻘㻌㻝㻜㻜㻕㻜㻚㻜㻜㻡 㻔㻜㻚㻜㻜㻝㻘㻌㻜㻚㻜㻝㻤㻕

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
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


49

政策と調査 第12号（2017年3月）

表 年齢を被説明変数としたマルチレベル順序ロジットモデル
被説明変数
Model 1 (ヌルモデル)㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

年齢カテゴリ（順序尺度）
㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻞
㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻟
㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

㻙㻜㻚㻟㻡㻢
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㻙㻝㻚㻢㻤㻝
㻙㻝㻚㻝㻥㻥
㻙㻜㻚㻞㻥㻢

個人レベル変数
日曜日ダミー
教室・講習室ダミー
試験場・センターダミー
違反区分ダミー㻖 㻔㻙㻜㻚㻟㻥㻥㻘㻌㻙㻜㻚㻟㻝㻟㻕㻖 㻔㻙㻝㻚㻣㻤㻤㻘㻌㻙㻝㻚㻡㻣㻡㻕㻖 㻔㻙㻝㻚㻟㻟㻤㻘㻌㻙㻝㻚㻜㻢㻞㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻟㻠㻡㻘㻌㻙㻜㻚㻞㻠㻤㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻟㻥㻥㻘㻌㻙㻜㻚㻟㻝㻟㻕㻖 㻔㻙㻝㻚㻣㻤㻣㻘㻌㻙㻝㻚㻡㻣㻠㻕㻖 㻔㻙㻝㻚㻟㻟㻣㻘㻌㻙㻝㻚㻜㻢㻜㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻟㻠㻡㻘㻌㻙㻜㻚㻞㻠㻤㻕

都道府県レベル変数
日曜日回答者割合
教室・講習室回答者割合
試験場・センター回答者割合
違反区分回答者割合
免許統計_男性割合
免許統計_平均年齢
免許統計_センター更新者割合
免許統計_違反区分者割合
人口密度（人口/km㻞）分散成分
㻖 㼜 㻨㻚㻜㻡

㻙㻜㻚㻟㻥㻡 㻖 㻔㻙㻜㻚㻢㻣㻝㻘㻌㻙㻜㻚㻝㻝㻥㻕㻙㻜㻚㻜㻡㻝
㻔㻙㻜㻚㻞㻟㻤㻘㻌㻜㻚㻝㻟㻢㻕㻙㻜㻚㻢㻡㻤 㻖 㻔㻙㻝㻚㻜㻤㻡㻘㻌㻙㻜㻚㻞㻟㻜㻕㻙㻝㻚㻜㻞㻞 㻖 㻔㻙㻝㻚㻡㻢㻝㻘㻌㻙㻜㻚㻠㻤㻟㻕㻜㻚㻜㻣㻥㻔㻜㻚㻜㻡㻝㻘㻌㻜㻚㻝㻞㻝㻕

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次に、都道府県レベルの指標が調査の測最後に、警察への信頼を被説明変数とし定項目と関連するかを検討するために、体た分析結果を表  に示す。0RGHO より、日感治安を被説明変数とした分析を行った。

曜日回答者割合、試験場・センター回答者

表  の 0RGHO では都道府県レベルの日曜割合、違反区分回答者割合が警察への信頼

日回答者割合が治安認識と統計学的に有意と負の関連を持つことが示された。これら

な負の関連を示したが（FRHIILFLHQW －のうち試験場・センター回答者割合と違反）、性別と年齢を調整した 0RGHO に

区分回答者割合は、性別と年齢を調整しておいてはその関連は有意とならなかった。

もなお統計学的に有意であった（0RGHO）。


表 体感治安を被説明変数としたマルチレベル順序ロジットモデル
被説明変数：
Model 1（ヌルモデル）㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

体感治安（順序尺度）
㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻞
㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻟
㻯㼛㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻥㻡㻑㻌㻯㻵

個人レベル変数
性別（男=1, 女=0）
年齢10歳代・20歳代
30歳代
40歳代
50歳代
60歳代
70歳以上
日曜日ダミー
教室・講習室ダミー
試験場・センターダミー
違反区分ダミー㻜㻚㻟㻜㻟 㻖 㻔㻜㻚㻞㻢㻤㻘㻌㻜㻚㻟㻟㻥㻕㻙㻜㻚㻜㻣㻜
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㻙㻜㻚㻜㻥㻡
㻙㻜㻚㻝㻝㻡

㻾㼑㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻖 㻔㻙㻜㻚㻟㻝㻝㻘㻌㻙㻜㻚㻞㻜㻜㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻝㻡㻝㻘㻌㻙㻜㻚㻜㻟㻥㻕㻖 㻔㻜㻚㻜㻡㻝㻘㻌㻜㻚㻝㻣㻜㻕㻖 㻔㻜㻚㻞㻠㻣㻘㻌㻜㻚㻠㻣㻤㻕㻖 㻔㻜㻚㻝㻝㻢㻘㻌㻜㻚㻞㻟㻜㻕㻔㻙㻜㻚㻜㻣㻤㻘㻌㻜㻚㻜㻝㻜㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻞㻣㻜㻘㻌㻙㻜㻚㻜㻡㻥㻕㻔㻙㻜㻚㻞㻟㻜㻘㻌㻜㻚㻜㻠㻝㻕㻖 㻔㻙㻜㻚㻝㻢㻣㻘㻌㻙㻜㻚㻜㻢㻠㻕㻙㻜㻚㻞㻢㻥
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都道府県レベル変数
日曜日回答者割合
教室・講習室回答者割合
試験場・センター回答者割合
違反区分回答者割合
人口密度（人口/km㻞）分散成分
㻖 㼜 㻨㻚㻜㻡

㻙㻜㻚㻡㻜㻤 㻖 㻔㻙㻜㻚㻤㻡㻝㻘㻌㻙㻜㻚㻝㻢㻢㻕㻜㻚㻜㻥㻟㻔㻙㻜㻚㻝㻟㻤㻘㻌㻜㻚㻟㻞㻡㻕㻙㻜㻚㻝㻥㻣
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Policy & Research No.12 (March 2017)㻔㻜㻚㻜㻢㻟㻘㻌㻜㻚㻝㻠㻢㻕

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50

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政策と調査第12号（2017年3月）

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No.12 (March
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