ISSN 2186−411X

政策と調査
第 11 号
第６回 世論・選挙調査研究大会特集号
2016 年（平成 28 年）11 月

目次
巻頭言 ………………………………………………………………………

松本

正生

…

1

〔パネルディスカッション〕
ＲＤＤ調査の現状と今後―携帯電話番号を対象にする場合の課題―………… 福田 昌史、江口 達也、大隈 慎吾、佐藤 寧 …

5〔論文〕
1．インセンティブの違いが調査協力および回答内容に及ぼす影響― 金券と寄付の事例 ―

大隈 慎吾

…

39

2．年代・エリアを限定したネット調査の課題― 18・19 歳×中部エリアの事例 ―

弓削 雅人

…

51

3．ＰＣ・スマホの調査画面における回答方法の考察― アイトラッキングによる検証 ―齊藤 ひとみ
二瓶 哲也

…

59

4．インターネット調査によるセンチメント観測― 消費動向･景気見通しからみえる傾向 ―

村上 智章
萩原 雅之

…

67

5．第 24 回参議院選挙の議席数予測を振り返る― Yahoo! JAPAN ビッグデータレポート ―

安宅 和人

…

75

〔資料〕
「さいたま市民政治意識調査(2016.8)」結果 …………………………………………

83

埼玉大学社会調査研究センター

巻 頭 言
 埼玉大学社会調査研究センターが主催する「第 6 回世論・選挙調査研究大会」
は，「課題への挑戦 ―郵送・電話・ネット調査での取り組み―」をテーマに，2016 年 9 月 16 日（金），JR サピアタワーにおいて開催された．参加者数は，
約 150 名と盛況を得ることができた．会場に関しては，今回も，関西大学東京センターのご協力を頂戴した．記して謝意に代えたい．
 われわれの研究大会では，例年，新しい企画や試みを紹介してきた．第 1 部（発表の部）では，毎日新聞（大隈慎吾氏）や中日新聞（弓削雅人氏）など新聞社の世論調査担当者に加えて，インテージ（齊藤ひとみ氏），マクロミル（村上智章氏）などインターネット・リサーチャーの方々から，ネット調査に関する新規の事例報告をしていただいた．さらに，今回は，いわゆるビッグデータ
解析による選挙予測に注目し，ヤフー株式会社の安宅和人氏に「Yahoo! Japan
ビッグデータレポート」をお願いした．
 第 2 部のハネルディスカッションでは，「RDD 調査の現状と今後 ―携帯電話番号を対象とする場合の課題―」と題して，福田昌史（読売新聞社），江口達也（朝日新聞社），大隈慎吾（毎日新聞社），佐藤寧（日経リサーチ）各氏をパネラーに，新聞各社およびリサーチ会社の実務者による議論を行った．
 周知の通り，本年，読売新聞社，日本経済新聞社，朝日新聞社は，相次いで携帯電話をも対象とする全国世論調査を開始した．ディスカッションでは，本研究センターの松田映二准教授の話題提供を受けて，１．携帯電話調査に着手した経緯，２．カバレッジに関する調査フレームの問題，３．回答者のレスポ
ンス状況，４．回答の精度や信頼度の判定基準，そして，５．調査のコストなど，多岐にわたる論点に関して議論が展開された．時間的な制約が口惜しい質
的密度だった．
 本誌には，第 1 部の 5 本の報告の加筆修正版と，第 2 部のディスカッションでの議論とを掲載している．本誌の構成上，掲載の順序が，研究大会のプログ
ラムとは逆になっている点は，ご寛恕願いたい．自社の貴重なデータを快く開示いただいた各社のみなさまに深謝する次第である．AAPOR（アメリカ世論調査学会）においては，トランスピアレンシー（transparency：透明性）をキー
ワードに，関係機関がデータを公開し，それによって調査の精度を高めていくという相乗効果が存在しているように思われる．
 そんなことを考えている矢先に「トランプショック」が起こった．世論調査
に関する信頼性を損なう事態だ．報道によれば，大きな要因として，シャイ・
トーリーならぬ「隠れトランプ」の存在が指摘されている．そうなのだろうか．
Likely Voter(s)を正確に見積もれなかったということだとすれば，予測のノウ

1政策と調査 第11号 (2016年11月)

ハウもさることながら，世論調査の方法，すなわち，カバレッジやノンレスポ
ンス，今回はとりわけノンレスポンス・バイアスの問題に起因するだろう．ア
メリカの世論調査結果には，「誤差」が表示されてきたが，今後いつまで続けることができるのだろうか．
 翻って日本では，世論調査の品質表示は回収率(ないし回答率)というのが通り相場だ．対象者の代表性にかかわる(サンプリング)誤差ではなく，回答者の代表性が重視されてきたのだろう．確かに，世論調査の回答結果のような真の値が分からないものには，「誤差」のいう概念は馴染まない．
しかしながら，レスポンスの比率が品質表示として通用するのは，対象者の代表性は所与として確保されているという，面接調査時代の，いわば前世紀の遺物にすがっているに過ぎない ．世論調査の 限界 が白日のもとに晒された今 ，「回収率とは何か」を社会に明示する説明責任は，極めて重い．
本誌巻末には，埼玉大学社会調査研究センターが定例（アニュアル）で実施
する「さいたま市民政治意識調査（16.8～9）」の結果を掲載している．自記式の郵送調査による同調査も，今回で 6 回を数えることとなった．回答を寄せてくださった，さいたま市民のみなさまに感謝申し上げるとともに，今後の継続を許容していただければ幸甚である．

最後になってしまったが，『政策と調査』の編集委員会の副委員長を務めてい
ただいていた同志社大学大学院総合政策科学研究科教授の今川晃氏が ，本年 9月 24 日に逝去された．心からお悔やみを申し上げるとともに，ご冥福をお祈りしたい．

                             2016 年 11 月
 
埼玉大学社会調査研究センター長
    松本 正生

Policy & Research No.11 (November 2016)2
第６回世論・選挙調査研究大会
主催：埼玉大学社会調査研究センター
大会テーマ：「課題への挑戦 ―郵送・電話・ネット調査での取り組み―」
日時：２０１６年９月１６日（金）１３：００～１７：３０

会場：東京駅サピアタワー９階 ■第１部 発表（１３：００－１５：３０ 発表は各２５分）
１）「インセンティブの違いが調査協力および回答内容に及ぼす影響―金券と寄付の事例―」
大隈慎吾（毎日新聞社）
（２）「年代・エリアを限定したネット調査の課題―１８・１９歳×中部エリアの事例―」
弓削雅人（中日新聞社）
（３）「ＰＣ・スマホの調査画面における回答方法の考察―アイトラッキングによる検証―」
齊藤ひとみ・二瓶哲也（インテージ）
（４）「インターネット調査によるセンチメント観測―消費動向・景気見通しからみえる傾向―」
村上智章・萩原雅之（マクロミル総合研究所）
（５）「第  回参議院選挙の議席数予測を振り返る－<DKRR-$3$1 ビッグデータレポート－」
安宅和人（ヤフー）
＜休 憩 １０分＞



■第２部 パネルディスカッション（１６：００－１７：３０）
「ＲＤＤ調査の現状と今後
―携帯電話番号を対象にする場合の課題―」
読売新聞、日経新聞、朝日新聞が、携帯電話番号も対象にした全国世論調査を始めた


固定電話を持たずに携帯電話だけを持つ携帯限定層の増加に対応した形である

なぜいま携帯電話番号も対象にしなければならないのか（カバレッジ・エラー対応）



携帯電話番号も対象にすると回収率が低下するのでは（ノンレスポンス・エラー対応）



固定電話と携帯電話では運用手順が変わる（メジャーメント・エラー対応）
調査誤差にかかわる課題について各報道機関の調査法開発担当者と議論する＜オーガナイザー＞ 松田映二（社会調査研究センター）
＜パネリスト＞   福田昌史（読売新聞社）、江口達也（朝日新聞社）


大隈慎吾（毎日新聞社）、佐藤寧（日経リサーチ）

＜司会＞      松本正生（社会調査研究センター長）

3

政策と調査 第11号 (2016年11月)

第６回㻌 世論・選挙調査研究大会の様子

松本正生（埼玉大学社会調査研究センター長）㻌

大隈慎吾（毎日新聞社）

弓削雅人（中日新聞社）

村上智章（マクロミル総合研究所）

Policy & Research No.11 (November 2016)

安宅和人（ヤフー株式会社）4齊藤ひとみ（インテージ）

松田映二（埼玉大学社会調査研究センター准教授）

パネルディスカッション

ＲＤＤ調査の現状と今後―携帯電話番号を対象にする場合の課題―            

5

政策と調査 第11号 (2016年11月)

○松本（司会） 時間が押していて， 時半までには絶対に終わらせないといけないので，第  部を始めたいと思います．ちょっと窮屈で申しわけないのですけれども，一番前が全部あいていますので，
どうぞそちらに座っていただいて．テーブルがないところはちょっと窮屈で済みません，よろしくお願いします．
 それでは，あまり前置きせずに第  部にいきたいと思います．
 現状として，この  月から各社が携帯電話番号を対象にする 5'' 調査を実施されたので，その問題を少し当事者の方たちと話し合いをしていこうということです．
 私どもの松田が，ここにオーガナイザーと書いてありますけれども，きょうはもうファ
シリテーター兼ストーリーテラーというか，全部やってくれるので，私はここに立っているだけなのですけれども，まずはパネリストの方を紹介したいと思います．この順番になっていません．今，松田に聞いたら，携帯 5'' を始めた順番に並んでもらっているということなので，他意はありません．
 まずは読売新聞社の福田昌史さんです．よろしくお願いします．何か一言あれば，どうぞ．
○福田 読売新聞の福田といいます． 年から読売新聞の世論調査の全般にかかわっております．携帯の世論調査についても， 年に実験調査を  社でやったときからか
かわっております．きょうはよろしくお願いします．
（拍手）
○松本（司会） 次は，ここでは一番最後ですけれども，日経リサーチの佐藤寧さんです．
○佐藤 日経リサーチの佐藤です．ほかの  名と違うのは，日経リサーチは日経新聞社から調査を受託して実施しているというところで，調査会社の立場ということで，ちょっと立場が違いますので，話せる範囲でぜひ情報提供できたらなと思っています．どうぞよろしくお願いします．
（拍手）
○松本（司会）  番目が，朝日新聞社の江口達也さんです．
○江口 朝日新聞社の江口と申します． 年に朝日新聞社に入社して以来，基本的にはずっと世論調査部で，松田さんの下でずっと働いていました．携帯調査に関しては，私は政治部に  年ほど出ていまして，メインではかかわっておりませんが，一応勉強はしてまいりましたので，その範囲でお話しさせていただければと思っています．よろしくお願
いします．
（拍手）
○松本（司会） 最後が毎日新聞社の大隈慎吾さんです．毎日新聞社は，ご存じのように，
携帯では，まだなのか，今後もなのか，お話があると思いますけれども，やられていません．どうぞ．
○大隈 毎日新聞の世論調査室，大隈でございます．第１部の発表でも失礼いたしました．
 年に毎日新聞に入社いたしまして，それ以来，世論調査の業務をやっております．
今現在は主任という立場で，世論調査の設計と企画，あと実査の統括をやっております．
よろしくお願いいたします．
（拍手）

Policy & Research No.11 (November 2016)6

○松本（司会） では最初に，簡単に，うちの松田のほうから解説というかレクチャーをお願いします．○松田 埼玉大学の松田です．では，まず基本情報を皆さんと情報共有してから議論を始めたいと思います．時間が押していますので，ちょっとスピードを上げさせていただきます．
 皆さんの抄録にこういう紙（， 頁掲載の資料）が入っていたと思います．画面が見にくければこちらのほうを見てください．それから，裏面のほうは，郵送調査で携帯限定層を調べた新聞社から細かな情報提供をしていただいています．貴重なデータだと思いますので，参考にしてください．
〔スライド１〕ＲＤＤ調査の現状認識（携帯限定層の影響）

初報

読売新聞社

日経新聞社

朝日新聞社

毎日新聞社

2016年4月4日（月）2016年5月2日（月）2016年7月14日（木）消費増税「延期を」65%
内閣支持、53%に上昇
参院選 自公改選過半数の
見出し 内閣支持50%
熊本地震対応に評価
理由「首相の政策評価」15%
固定では891世帯の中から 固定電話と携帯電話あわせ 固定は、有権者がいる世帯
526人、携帯では応答のあっ て2210件を対象とし、991件 と判明した番号は1880件、た1346人の中から584人の の回答を得た。固定電話と 有効回答975件。回答率
調査方法 計1110人の回答を得た。回 携帯電話を合わせた全体の 52%。携帯は、有権者につなから抜粋 答率は、固定59%、携帯43%。 回答率は44.8%。集計では固 がった番号は2203件、有効（９面）
定電話と携帯電話の使用状 回答1132人。回答率51%。
況にあわせて比率を補正し （４面）ている。（２面）
４月の電話調査の内閣支持 携帯電話での回答層と固定 ９月定例調査で内閣支持率 2015年郵送調査の全回答と率は、固定で５１％、携帯で 電話の回答層それぞれを見 は52%。固定調査では50%、 携帯限定層を除いた回答の５０％とほぼ同じ。ただ、携 ると回答傾向に若干の違い 携帯調査では54%だった。さ 比率を比較したところ、31質
帯限定層の増加によって、 がみられるが、ウエイトをか らに、携帯調査で携帯限定 問370項目のうち、比率の差
携帯限定
固定のみの調査では、将 けて合算すると、固定電話 層（固定電話を持っていない が１ポイント未満の項目は層が回答 来、国民意識を正しく把握で 単独での調査結果の傾向か 人）に絞ってみると、内閣支 314（全項目中85％）、差が1
結果に及 きなくなる可能性がある。 ら大きくは変わらない。
持率は57%だった。一方、前 ポイント以上 ２ポイント未満
ぼす影響 （2016年4月8日朝刊より）回８月定例調査で内閣支持 の項目は49（全項目中率は48%。固定調査は45%、 13％）、２ポイント以上は7
携帯調査は50%。携帯限定 （全項目中2％）。
層の内閣支持率は50%。
携帯電話への調査をするこ 携帯電話も調査対象とする 郵送では携帯限定層と非限 2015年郵送調査では、携帯とで、これまでより若年層の ことで、年代別の回収サンプ 定層で内閣支持の差は出て 限定層を含めた集計と除い回答を多く得られるように ルの偏りが大きく改善され いないが、９月定例では差 た集計の差が2013年から僅なった。（同）た。ただし、年代別に相当大 がみられる。こうした差異が かに増加したが、それでも、きな意見の違いがある設問 妥当なものなのか、今後も この程度の差ならばRDDに
RDD調査
でなければ現時点では影響 郵送調査と比較するなどし よる推定値が大きく偏るとはへの評価は小さい。実際の調査結果 て注視していかなければな 考えにくい。
への影響は小さくても、調査 らない。
に対する信憑性の向上にプラスの影響があると考えている。

7

政策と調査 第11号 (2016年11月)

【スライド１の「調査方法から抜粋」参照】
 先ほど松本のほうから話がありましたが，最初に携帯電話を併用したＲＤＤ調査を実施したのが，福田さんがいる読売新聞社， 年  月  日掲載です．次に日経新聞， 月 日．その後少しおくれて朝日新聞社， 月  日という形になっています．
 一体どういう内容の調査だったのだろうというのは，内部の人でないとなかなかわかりませんが，新聞には調査方法というのが出ています．そこの調査方法の中から幾つか見えてくることがあります．
 読売新聞社は固定電話の有効票が ，携帯電話は ，ほぼ半々です．日経新聞社はまとめて  件ですから，中味はわかりません．朝日新聞社は，固定電話は ，携帯電話は ，携帯のほうがやや多いですけれども，まあ半々．
 これまで私どもの議論では，携帯だけしか持っていない人に調査できていないじゃないかという批判に対して，携帯電話調査を始めようということなのに，あまりにも携帯の有効数が多いじゃないか，どういった調査をしたんだろうというような疑問が１つ出てくるかと思います．【スライド  の「携帯限定層が…」「5'' 調査への評価」参照】
 各新聞社の方に，現状の携帯限定層の影響と現在の 5'' 調査の評価というのを答えてもらっています．小さな字ですけれども，皆さんのものにはこういう形で印刷されています（， 頁掲載の資料）． 日経新聞社と読売新聞社は，固定電話を対象にした調査と携帯電話を対象にした調査で内閣支持率とかにあまり差がなかったと答えています．一方，朝日新聞社は，携帯と固定電話で内閣支持率に多少の差が出たといったような形が出ています［注 ］． 実際に，これからそういったところも含めて議論を進めていただければと思います．
【スライド  の「米国の 5'' 調査の回収率」参照】
 さて，こういった議論は日本だけの話ではなく〔スライド２〕米国のＲＤＤ調査の回収率

て，アメリカではもっと先に問題になっています．
画面の一番右下にある という数字が，アメリカの携帯を併用した 5'' 調
査の回収率です．もはや
％を切っています．それが， 年にピュー
リサーチセンターが情報

Policy & Research No.11 (November 2016)8

開示したのです．今やもうアメリカの調査機関がやっている 5'' 調査の回収率は ％ありません．日本はどうかという状況を，アメリカの状況も含めて見ていきたいと思います．
【グラフをポップアップ】
 この低下している青い線が回収率で，55 とい
うのは 5HVSRQVH5DWH の略称です．&32 というのが &HOO3KRQH2QO\，携帯限定層です．情報を開示したのがピューリサーチセンターの 6FRWW
.HHWHU．その部下の &RXUWQH\.HQQHG\ が，携帯を対象にした調査の方法論というのをアメリカの世論調査学会とかでどんどん発表しています．そういった情報を取り入れて，各新聞社の方が独自開発しているということかと思います．
こういった方々がいます［注 ］．ここにいらっしゃる  名のパネリストの方々は，これらの方々と同じような取り組みを，今，皆さんの見えないところでやっているということになるかと思います．
【スライド  の「携帯限定層の推移①米国」参照】
 実際に，アメリカの，携帯だけしか持っていな〔スライド３〕携帯限定層の推移①米国



い人の割合の推移がこれです．強烈です．今，携帯だけしか持っていない
人の割合は ％です．

ＣＤＣ（米国疾病対策センター）㻌
㻌 㻌 㻌 㻺㻴㻵㻿（㻺㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻴㼑㼍㼘㼠㼔㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻵㼚㼠㼑㼞㼢㼕㼑㼣㻌㻿㼡㼞㼢㼑㼥）㻌
面接調査結果を補正して推計㻌【スライド ・ の「携帯限定層の推移②③年代
別・米国」参照】
 しかも，年代別で見てみましょう．日本だと，
 代，若者だけが多いというようなイメージがありますが，よく見てみると， 代前半というのが ～ 歳をもう上回っています．
代前半は，もう少しするとトップの割合になるという形ですね．しかも， 代後半から
 代前半が，さらに若者を追い抜く情勢になっています．さらにすごいのはこの辺のと9政策と調査 第11号 (2016年11月)

ころ，中年以降の人たちの伸び率がものすごいです．
 昔はこの辺のほうが高かったのに，最近はこっちのほう，中年以降の人たちの伸び率がものすごく高くなっていて，ぎゅっと下がるのではなくて，膨らんでいる形になりますね．
これがアメリカの状況です．日本もこうなるのかどうかということを見据えなければいけないということかと思います．
〔スライド５〕携帯限定層の推移③年代別・米国

〔スライド４〕携帯限定層の推移②年代別・米国【スライド  の「携帯限定層の推移〔スライド６〕携帯限定層の推移④・日本

④・日本」参照】
 さて，先ほど，各新聞社の郵送調査によって調べた携帯限定層の割合を，いただいたデータをプロットしたのがこれです．アメリカの
％に対し，日本は約 ％．伸
び率はとても低い．この状況で，今，5'' の併用調査を導入しているという形になります．
【スライド  の「携帯限定層の推移⑤年代別・日本」参照】
 新聞社の開示してくれたデータの年代別の移り変わり，黒いのが一番最近です．薄いのは昔やったもののトレンドになります． 代， 代がわーっと上がっているにもかかわ

Policy & Research No.11 (November 2016)10

らず，まだ  代， 代あるいは  代も含めてあまりアメリカのように上がっていない．
（固定電話対象の調査をすれば）若者だけが圧倒的にとれていない，そんな状況です．こういった基本情報をまず共有していただいて，ここから，各新聞社の携帯限定層の現状について，まず話していただきたいというような形にしたいと思います．
〔スライド７〕携帯限定層の推移⑤年代別・日本○松本（司会） 私に代わらなくても，もう質問してもらってもいいのですけれども．
これでもわかるのですけれども，今，松田が示したアメリカとは，日本の場合，ちょっと事情が違うのかなと．そういう中で， 番目の質問は，今の時点で，どういう現状認識のもとで，5'' の中で携帯も含める形で調査をおやりになることになったのかということをちょっと聞きたいと思います．
 我々がはたから見ていて感じていたのは，どっちかというと，先ほど松田が示した割合
が少ないものというと，今までは携帯限定層の影響というのはそれほど大きくないのだと．
トータルに見た場合，固定の 5'' でそれほどゆがみはないよということをずっと各社さんとも説明されてきたように感じるのですけれども，そういう中で，今の時点でおやりにな
ったのはなぜか，そこが一番聞きたいところの本筋なのですけれども．こういうふうに並んでいますので，おやりになった順番の早いほうから，福田さんから済みません，お願いします．
○福田 読売新聞の福田です．固定と携帯の結果はずれていないと言っているのに，なぜ今になって導入したのかというお話についてですが，確かに今の固定電話調査はそんなにずれていないのだろうとは思います．ただ，今スライドで見ていますように，このグレー

11

政策と調査 第11号 (2016年11月)

の線は  年， 年ですかね，このぐらいのときは  代の携帯限定層の割合が突出して高かったのですが，最近になって  代や  代の携帯限定層の割合がどんどん伸びてきています．そしてこれからは，それより右側のより高い年齢のほうに確実に広がっていくと思いますので，いつかは固定電話の調査だけではいけないだろうという意識はありました．
 そんな中で，今年の  月，選挙権年齢が  歳に引き下げられました．それによって若い人たちの意識を捉える重要性はより高まっていると考えたのが，調査方法変更の大きなきっかけの  つです．また， 年に日経リサーチさんや朝日新聞，毎日新聞と一緒に実験調査をしました．その後も独自の実験調査を重ねて，集計をどうすればよいかというもう  つの問題があったのですが，その問題のクリアにもめどがつきましたので，導入したということです．
○松本（司会） 一通りお聞きしたいので，では，佐藤さん．
○佐藤 会社の判断というより私の意見というふうになりますけれども， つは，先ほど福田さんが言ったように，実験調査をやった結果，携帯 5'' の調査って問題なくできるんだなというのがわかったということで，できるのであれば，逆にやらない理由があるのかなというのは  個あると思います．
 それから，もう  つ，携帯 5'' を導入する意義として，データでは確かに全体値はそん
なに変わらないというような感想は今でも私は持っていますけれども，調査にとって大事なもう  つのものとして，最近，信憑性というものが大事だなと，ちょっと思うようになってきていまして，これは何かというと，よく調査の信頼性というのは，科学的な調査という意味で専門家の間では使われるわけですけれども，世論調査を目の当たりにする一般の人は，結構それとは違う視点で見ている．この調査って何かねつ造されているんじゃな
いかとか，そんな調査いいかげんなんじゃないのというのを，科学的でない視点で見ることがあって，その１つが，「携帯電話にも調査していない，固定電話にしか調査していな
いなんて信頼できないんじゃないの」というふうに見られちゃっている．その結果，せっかくしっかりとした世論調査のデータを出しても，その結果を受けとめてもらえないというマイナス点があるというのがあったと思います．それがまずなくなるというか，携帯電話にもちゃんと調査をしていますよということができた時点で，実際にはデータは変わらないかもしれないけれども，そうやった結果でもこうですよと示せることは，調査を見てもらえるというところでは非常に意義があるなと思っているところ
でございます．
○松本（司会） ありがとうございました．
では，江口さん．
○江口 私も，全体値としては，固定だけでも今もそんなに問題ないと考えています．松田さんが配っている資料  のほうを見ていた
だくと，内閣支持や政党支持では，携帯限定層とあまり違いがあり

Policy & Research No.11 (November 2016)12

ません．ですが，年代別に見ていくと，これが大きく変わってきます．
松田さん，僕のスライドをちょっと出してください．
これは，ことしの  月に固定 5'' と携帯 5'' と郵送調査を並行調査したときのデータ
で，年代別に内閣支持と政党支持を切ったものです． 代， 代を見ていただく

13

政策と調査 第11号 (2016年11月)

と結構違いがあるなというのは何となくわかっていただけるかなと思います．やはり固定
5'' だと  代，最近では  代もなかなかとれない．カバレッジの問題に加えて当然ノンレスポンスの問題も含まれていますけれども，そういうことがあって結構違いがあると考えられます．  代， 代になると，まだ違いは多少ありますけれども， 代ほどではない． 代，
 歳以上になるとほとんど変わらない．郵送は自記式でモードが違いますから，単純に比較はできないですけれども，大体変わらないなというのは，見ていただくとわかると思います．
 このように年代別に見たときに数字が暴れるというか，紙面で分析する際には  代は使えないというストレスはありました．ですから，実験調査をやった結果，携帯調査をやると若者が結構とれるということは１つメリットになると考えているということです．
○松本（司会） どうもありがとうございました．
 では，大隈さん，やらないという判断の理由を．
○大隈 毎日新聞は，やらないということではなくて，やるかどうかを現在検討中ということです．
○松本（司会） わかりました．
 時間が押しているので僕があまり質問したくないのですけれども，佐藤さんから，要す
るに社会に対するエクスキューズみたいな話が出て，そうであるならば，紙面上しか僕は見ていないのですけれども，もう少し調査方法が変わることに関しての説明を丁寧にされPolicy & Research No.11 (November 2016)14

ても各社ともよかったのではないのかなという印象を持っていて．逆から言えば，通常は，こういう調査の変更というのは，要は世論調査のトピックというかハイライトは内閣支持率ですので，現状からいうとそこまで待てないということなのかもしれないけれども，5'' に切りかえるときは，たしか小泉内閣の成立みたいなところで節目にしたと思うのですけれども，そういうことの判断とか議論というのはなかったのかなというのもちょっと疑問なのだけれども，どなたか答えられますか．
○福田 もうちょっと説明すべきではなかったかという点に関しては，読売の  月の調査
記事では，冒頭で「切り替えました」ということを言っていたかと思います．それと，何日か後に解説記事も載せて，きちんと説明しました［注 ］． あと，内閣の切れ目でやってもいいのではということに関しては，それも  つのやり方だと思うのですが，安倍内閣がいつ終わるかというのはちょっと分かりませんし，もう少し続きそうです．一方で，有権者の年齢は  歳まで下がりますから，そこで調査の対象
範囲が変わってしまう．そうすると，その前後で少し対象者が変わってしまうということ
で，（前後の比較可能性が途切れる）．であれば，（調査対象の  歳以上への引き下げと同時に）導入してもいいのではないかと考えました．
○松本（司会） ありがとうございます．佐藤さん，何かつけ加えることがあれば．
○佐藤 我々は調査を受託している側なので，なかなか我々の判断で動いていないところがあるので．ただ，これまでも日経リサーチのホームページで情報提供をできるだけしようとは思っていましたので，その点については検討しているところです［注 ］．○松本（司会） では，江口さん．
○江口 我々も，内閣が切りかわるタイミングで変えたいというのが本音ではありますけ
れども，福田さんがおっしゃったように，いつ終わるかわからない．多分長く続くだろうという観測のもと，待っていたらいつまでも切りかえられない．そこで， つのタイミン
グとして，参院選が終わった後はどうだろうかという議論だったと思います．
 調査方法の切りかえの説明については，参院選の直後調査からうちは切りかえているのですけれども，そこで記事を当然用意していましたが，あのときに天皇陛下の生前退位の意向が 1+. の速報で流れて，紙面が飛んでしまって，紙面での説明はほとんどできない状態になってしまったという事情があります［注 ］．○松本（司会） どうもありがとうございます．大隈さんは一回お休みで．済みません．
 一つ一つの話題は，現状でどういう判断でどうされたのかということと，それから今回
は，次にもあるように，やはりカバレッジの問題とレスポンスの問題の  つが論点になると思いますので，それぞれに質的には違う問題なのですけれども，時間の関係もあるので，一通り話をしてから皆さんからの質問をお受けするという形にしたいと思いますので，次の話をお願いします．

15

政策と調査 第11号 (2016年11月)

○松田 私ども，世論調査に〔スライド８〕携帯限定層の推移⑤年代別・日本

かかわっている人間は，その調査の精度をはかるための幾つかの指標があります．
 これまでは，回収率が高いのがいい調査であるという感じでしたが，アメリカのミシガン大学を主流とする教科書には，この  つのエラーで，トータルで評価してくれということが教えられています．
  つは &RYHUDJH(UURU．文
章は書いてありますから読んでくださいね．もう  つは 1RQ5HVSRQVH(UURU，これは回収率の高い低いにかかわるものです．それから，6DPSOLQJ (UURU は悉皆調査でない限りは必ず発生しますので，今回は議論しません．最後に 0HDVXUHPHQW(UURU．この場合，固定に出る人と携帯に出る人で性格が違うのではないかというようなことも後でちょっと議論したいと思います．
 まず一番重要なところ．有権者のほうから新聞社の世論調査セクションのほうに「携帯電話を対象にしていないものは世論調査と言えないんじゃないか」という苦情電話は，私が朝日新聞社にいたときも結構かかってきました．これはカバレッジの問題です．全体をカバーするために，ここには  つの提案があります．
〔スライド９〕カバレッジ・エラー対応
スクリーニング方式（デュアルフレーム）

オーバーラップ方式（デュアルフレーム）

シングルフレーム方式

従来（固定電話）調査に不 固定電話と携帯電話の両方 固定番号と携帯番号のすべ足している携帯限定層のみ に調査して、固定も携帯も てをリスト化し、等間隔で抽所有する人（オーバーラッ 出する
方針 追加するプ）の回答を特定の比率で
案分する

概念図
携帯限定層の比率（信頼で 重複部分の加算を調整

抽出確率による調整

加算の きる統計値）に合わせて加 （固有・携無）＋α （固有・携 有権者数＆固定電話数＆有）＋（１－α ）（固有・携有） 携帯電話数で電話により接工夫 算＋（固無・携有）
触できる確率が計算できる
携帯番号のリスト（または有 固定、携帯のリスト（または 番号選定は等間隔（等確効回答数）の割合をどうする 各有効回収数）の割合は？ 率）抽出がよいか。
か？
オーバーラップ部分の加算
課題
割合をどうするか？
固定限定、携帯限定層、両利用の正確な割合が分かっているのか（公式統計は）？

Policy & Research No.11 (November 2016)16

【スライド  の「カバレッジ・エラー対応」参照】
 一番左側はスクリーニング方式．赤いのが固定電話，青いのが携帯電話です．携帯電話
しか持っていない青い部分の三日月形のところだけ追加して調査をすればいいじゃないかというタイプ．ただし，その場合は，携帯電話にかけて「お宅に固定電話はありますか」という質問をして，「ある」と言った人には「失礼します」といってガチャッと切らなけ
ればいけないという煩わしい問題があります．
 もう  つはオーバーラップ方式．これは固定電話と携帯電話で，あらかじめかける番号を幾つか用意しておこうと．重なってもしようがない．固定電話も携帯電話も持っている人は，どちらかでかかってしまう，それはしようがない．でも，そこをそのまま足し算す
ると２倍になってしまいます．そこの重なった部分をどうやって足し算するか，全く半々で足し算をするのか，絵の下のほうにαと書いてありますが，＋ で足し算するのか，＋ で足し算するのか，そういったようなところの検討が必要になりますよと．
 それから，一番右側のシングルフレームはもうちょっと単純です．オーバーラップと少し似ているイメージを持つ方もいるかもしれませんが，そもそも可能性のある固定電話の番号を全部リストアップしてしまおうと．携帯電話の可能性のある番号も全部予定してリストアップしてしまおう，それを全部一列に並べてしまおうと．その後，世論調査をやっている方にはおなじみの，等間隔で選べばいいじゃないかと．何もオーバーラップする必
要はないぞというやり方．ただし，固定電話も携帯電話も持っている人は当たりやすくな
ります．ですから，その辺の，選ばれる確率を調整して回答を足し算しなければいけません．この辺のところを確率調整というふうに私どもは呼んでいますが，「加算の工夫」のところに書いてありますね．
 大きく分けて，この  つのタイプがあります．
 それぞれに課題があります．先ほどの携帯限定層だけ，一番左側のものの課題は，携帯番号のリストの割合を幾つ用意するのだと．あるいは今，先ほどの日本の携帯限定層の割
合は ％ぐらいならば，全体に対して ％に水増ししてやればいいというような補正が必要になります．
 真ん中のものはもう少し複雑になってきます．固定と携帯のリストの数をどれだけ用意するのだと．携帯の番号のほうを多くするのか，固定の番号の数を多くするのか．先ほど言ったように，オーバーラップの部分の加算を ＋ にするのかどうかという問題があります．
 一方，シングルフレームは，本当に等間隔でいいのかといったような疑問が１つ出てきます．
 さて，もう  つは，先ほど各新聞社の郵送調査の数字で携帯限定層が ％ぐらいと言いましたけれども，それが本当に正しい数字かどうかはわかりません．公的統計がありま
せん．郵送調査の回収率は，各新聞社のものは ％ぐらいです．残り ％の人たちの中に携帯限定層がかなりいたら，携帯限定層が ％よりも増えるはずです．その ％で調

17

政策と調査 第11号 (2016年11月)

整していいのかどうかという問題も，公的統計がないがゆえに今問題になっているはずです．課題としてはそういう課題があります．
○松本（司会） ありがとうございました．
 カバレッジの方法なのですけれども，僕の認識が間違っていなかったら，おやりになった  社の中で，多分，スクリーニング方式を採用されているところはないと思うのです．
多分それでいいと思うのですけれども．それぞれに，ご自分のところが，オーバーラップとシングルフレームのどちらを採用しているのか．それを採用した理由．裏返しで言うと，他の方式を選ばなかった理由ということになると思うのですけれども，それをそれぞれお答えいただいて．
 せっかく座っていらっしゃるので，大隈さんは，どれが一番いいと思うかという話を聞きたいなと思います．では，福田さんからお願いします．
○福田 読売新聞はオーバーラップ方式でやっておりまして，携帯電話と固定電話の両方持っている人は携帯の調査からも回答してもらうし，固定電話の調査からも回答してもらいます．
 この方式を選択した理由は幾つかあります．まず  つ目は，比較の可能性です．両方持っている人でも，固定電話でつかまる人と携帯電話でつかまる人と意識が同じなのかどうか．今までの結果からすると，大体同じなのだろうということが想像できますが，それは長い時間をかけて，いろいろな質問をしていった上で検証する必要があると考えています．
スクリーニング方式だとそういうことができなくなってしまいますので，まず１つ目が，比較可能性を残しておいて，後から検証をしたいということです．
 次は，やはり若者からの回答をきちんと集めたいということです．せっかく携帯を導入したのに，全体の ％しかいない携帯限定層だけにしか携帯調査をしなかったら，サンプルに占める若者の割合は小さくなってしまって，何のために携帯を導入したのかわからなくなってしまうというのがもう  つの理由です．
 それと，スクリーニング方式というのは調査員に負担がかかる方法だろうと考えています． 年の実験調査では，調査でつながる  人に  人が携帯限定層，携帯しか持っていない人でした．なので，（もしスクリーニング方式で調査した場合，）相手につながると 人に  人はごめんなさいと言って切らなければいけないということが発生する．今の固定電話の調査でも，せっかくつながって，「お願いします」と言って，「わかりました」となった後に，「じゃあ  番目の人に」と言うと，「えっ？」となる場合がありますよね．
「せっかく協力してあげようと思ったのに答えるのは自分じゃないのか」というようなやりとりがあって，すごく残念な感じになりますよね．つながった  分の  がそうなってしまうわけですから，やはり調査員の負担は大きいのだろうと思います．ですので，つながって，そのまま聞き取るのが良いだろうと考えて，オーバーラップ方式を採用したのです． あと，スクリーニング方式はコストもかかるのではないかなと思っています． 分の を捨てるわけですから，捨てるまでに，携帯電話の対象者には固定を持っているかどうか

Policy & Research No.11 (November 2016)18

と聞くわけです．そのやりとりのための通信料もかかるわけで，少し無駄な通話が増えるのかなと思って，この方式を採用しました．
○松本（司会） ありがとうございます．では，佐藤さん．
○佐藤 日経リサーチでやっている日経新聞のやり方はシングルフ
レームというやり方に相当しますが，実質的にはそんなに変わるのかな，真ん中とほとんど変わらないんじゃないのかなとは思っていますが，どういう考えでといいますと，実は従来のやり方と何も変えていない，固定電話でやっているやり方と変えないということをそのまま踏襲しているということです．日経リサーチの固定電話での従来の世論調査のやり方は，総務省が発表している全ての可能性のある電話番号から無作為抽出するというやり方で，そこに携帯電話も含めて番号をセットするように変えたというところだけで，それ以外は基本的には変わっていないのです． 例えば固定電話だと，固定電話を  台持っている人は  倍の確率でかかるから  分の のウエートをかけるとか，世帯が  人いると，その人の世帯で対象になる確率は  分の になってしまうからウエートを  倍かけるという確率補正をすることで世論調査，世の中の世論の縮図に持っていくわけですが，それに携帯を足されても，考え方は全く同じです．
 携帯電話もその人が持っているのであれば，固定でも携帯でもつながる可能性がある．
ただし，仮に固定電話も携帯電話も同じ確率で抽出しているとすれば，一人世帯で固定電話を持っていて，かつ携帯電話も  台であれば，その人は  倍の確率でつながるわけですから，当然  分の  だと．携帯電話を  台持っていれば  分の ．また，世帯に何人も住んでいて携帯電話を持っていると，それも確率は当然計算できます．そのようにすると，要は重なっている人の対象となる確率は一人一人別個に計算が可能なので，そのように補正すれば，それは今までやっていたことなのですが，それで十分だろうということです．
 そこのやり方を，ウエートをかけたり，ウエートバック集計，性年代を補正したりとかといった考えもありますが，日経新聞の調査は，これまでウエートバック集計をかけず，確率補正だけでやってきていて，それを変えることで調査の手法が，がらっと変わってし
まうと，それはまた調査の結果の時系列性を変えることにもつながるので，そうではなく同じやり方を踏襲した結果，自然とこの選択が最良だろうなということです．
 この後，実は皆さんに聞きたいなと思っていたのは，オーバーラップ方式は重なる確率を，私たちが考えていた以外の方法で一体どうやって厳密に計算できているんだというのは逆に知りたいぐらいです．
○松本（司会） 多分，江口さんのところはオーバーラップだと思うので，それも含めて．
○江口 朝日新聞社も読売さんと同じ，オーバーラップ方式でやっています．スクリーニ
ング方式をとらない理由としては，読売さんと同じく，やはりコストと手間の問題です．
やはり  分の  を捨てるというのは非常に負担感が大きいと思います．
 では，なぜシングルフレームではないかというと，固定電話の 5'' は，日経さんと違っ19

政策と調査 第11号 (2016年11月)

て，うちは %DQN 方式で，日経さんは %DQN 方式です．電話番号の作り方がちょっと違う．固定電話のやり方まで変えてしまうというのは，さらにそこでコストがかかってしまいますから，やはり固定のやり方はそのまま継続させたいということで，オーバーラップ方式になっています［注 ］． 重なり部分のウエートはネックにはなるのですが，弊社のウエートづけの考え方を簡単にかいつまんでご説明します．固定，携帯，それぞれの中で抽出確率の補正は当然やっています．あとは重なりのところですが，単純に ， しても，結果はそんなに実は変わらないのですが，そこは，固定と携帯のそれぞれの精度を見て，精度の高いほうの重みを増して足し合わせるという考え方のウエートづけをしております．
○松本（司会） ありがとうございます．では，大隈さん，感想も含めて．
○大隈 どれが一番と迷いますね．ただ，それぞれ利点とデメリットがあるのだと思うのですが，うちの場合は，結局コストパフォーマンスが一番気になるところなので，現状で，どれとも言いがたいですね．というのは，電話の実査を委託しているので，番号作成から含めてそこと相談しないと，済みません，この場では判断できないですね．ただ，方針として，うちとしてはコストを重視しますということです．
○松本（司会） わかりました．後でコストの話をしたいとは思うのですけれども，ありがとうございます．
 一通りいきたいと思うので，次は，要は実査の後のノンレスポンス・エラーの話．松田
さん，お願いします．
【スライド  の「ノンレスポンス・エラー対応」参照】
 先ほどの  つのエラーの中の  番目に重要なノンレスポンス・エラー，回収率ですね．
今，固定電話の 5'' 調査の回収率，各新聞社の紙面が１面に出たら，大体， 面か  面か
 面あたりを探していただくと，小さなスペースで調査方法というのが出ています．そこに回収率をきちんと計算して書いてある新聞社もあります．％とか ％とか，えっというぐらいに高い数字が出ていますが，実際は ％を割っているはずです．私の感覚ですと，％程度かなという感じです．
 これは固定電話です．さて，もし携帯電話だけを対象にした場合の回収率はどうなるかなというと，もっと低くなるのではないでしょうか．そうすると，固定と携帯を合わせてやったら，固定のこれまでの回収率よりも低くなるはずですね．調査の良し悪しを判断す
るのは，カバレッジがいいことがまず第一条件ですけれども，当然，回収率が高いことも条件として必要です．携帯電話を合わせると全体の回収率が下がってしまう．この辺の問
題提起，考え方をちょっと確認したいなと思いました．

Policy & Research No.11 (November 2016)20

 細かく書いてありますが，課題のところは，今ちょっとわかりやすく説明させていただ
きました．
〔スライド１０〕ノンレスポンス・エラー対応
スクリーニング方式（デュアルフレーム）〇
携帯限定層の割合
回収率 が小さいため全体の固定ＲＤＤ 回収率が大きく低下と比較して低くなるか しない

オーバーラップ方式（デュアルフレーム）

シングルフレーム方式

固定電話
のみ

△

△

〇

固定と携帯の用意番号数の割合をどうするか
携帯の用意番号数が多くなるほど全体の回収率は低下する

固定電話の数は３０００万 回収率はほ件を下回る。携帯電話の かに比べて数は１億５０００万件を上高くなる回る。ＩＰ電話等を含めても、携帯の用意番号数がどうか極端に多くなるため、回収率も激減する
固定番号フレームの 重複部分で携帯番号調査 携帯電話で回答する人た 若年層が回
若年層の回収が低 から若年層が回収できる ちの意識は固定電話で回 収できない
いままだがよいか？ ことは長所だが、その若年 答する人たちの意識と差 ことへの対
どのように対応する 層は重複部分の若年層の 異は「ある」か「ない」か？ 応は？
課題 か？
意識を代表しているか？ もし「ある」なら、単純加算
固定回答と携帯回答で意 ではなく、別の補正が必要
識差はないのか？
なのでは？
ノンレスポンス・エラーの 補正をどうするのか？補正変数に何を使っているか？
①携帯回収標本のほうは回収率が低くなりすぎて、代表性が担保できるのか？
疑問 ②代表性よりは属性構成（若年層の回答を得る）を重視した方法か（割当法に近いか）？

 疑問①，携帯の回収率はどの辺か．私ももう朝日新聞社を離れていますから知りません．内部にいればわかります．いれば恐らくこういうところで開示していたと思います．
何％かと，私の性格からすれば．恐らく言えないと思いますが，低いだろうということは想像ができます．そうすると，合わせるとかなり低くなって，問題意識はどの辺にあるのかということはちょっと確認したいところだなというのが  つあります．
 それから，私が朝日新聞社にいたときに有権者の問い合わせ電話に対する説明あるいは
今，大学で教えている社会調査法をとる学生に対する説明の中で，女性の回答をとるのに
昼間だけ電話をかけてしまったら，主婦ばかりとれて偏るじゃないか，数は  人とらな
ければいけないというけれども，昼間だけかけていれば主婦だけの女性になっちゃうじゃないか，そういうのは代表性のある調査と言わないんだよというふうに説明をしています．
 それでは，先ほどちょっと触れましたが，携帯で答える人と固定で答える人，若者にしても，ちょっと性格が違うのではないか．固定では  代はあまりとれないから，携帯で 代がとれればいいや，これも確かにオーケーです．でも，携帯でとれた  代をそのま
まオーバーラップ部分で，固定で聞いた人の意見と同じような形で足し算するみたいなイ
メージでいいのだろうかというような疑問が少しあります．この辺のところは完全には言21

政策と調査 第11号 (2016年11月)

える部分と言えない部分がありますので，あるいは私の疑問の持ち方がおかしいと逆に批判していただいても構いません．
【スライド  の「ノンレスポンス・エラー対応（捕捉）」参照】
 例えば，先ほど冒頭で，今の朝日新聞社と読売新聞社の固定電話〔スライド１１〕ノンレスポンス・エラー対応と携帯電話の有効数がほぼ同じですよと言いました．同じになるよ
うにしているのです． ここで，もし固定電話の回収率が実質 ％だとしましょう．携
帯 5'' の回収率が実質もっと低くて ％だとしましょう．大体 
サンプル・ サンプルあるいは サンプル・ サンプルとるという設計だとしましょう．
回収率はわかりますから，実際に用意している番号がこういう形でものすごく多くなります．
 全体の用意した番号，発信リストに対する有効数がこの囲んだところ．これが ％になります．もし固定の回収率が ％，携帯の回収率が ％だったら，報道されている
5'' 調査の実質の回収率は ％になる．携帯電話を含めるということ，それから携帯の回収率が悪ければ，かなり回数率が低い調査になりますよと．カバレッジは改善されたけれ
ども，回収率が低くなっていいのかどうかという疑問提起になります．
○松本（司会） もう一度前のスライドに．この一番下のところですよね．質問は，１番目が，携帯回収標本のほうの回収率が低くなり過ぎる，だから全体の回収率を下げてしまうねという話．それから，②の，代表性よりは属性構成という，要するにレスポンス，回答が違うのではないか，そうすると割当法に近い発想だよねという疑問ですよね．それから，もう  つ，この  つ上も聞きたいことで，結局，ノンレスポンス・エラーの補正というのはしているのですかという話ですね．
 この  点を，では済みません，今度は江口さんから．
○江口 回収率については，松田さんが想定されているより固定の回収率はもっと悪くなっていると私はみています．携帯は大体 ％というのは，そんな感じというところですね．
 では，本当に携帯 5''，固定 5'' も含め代表性はどうなのかということなのですけれど
も，スライドをいいですか．
先ほども紹介した固定と携帯と郵送を並行比較調査をしたデータなのですが，まず携

Policy & Research No.11 (November 2016)22

帯限定層をちゃんと携帯調査でとれているのかを確認するのがこのデータで，オレンジ色
が携帯調査の携帯限定層，グレーのほうが郵送の携帯限定層になります．内閣支持，政党
支持，それぞれ  代， 代を見ていただいても，郵送は自記式なので単純には比較できませんけれども，大体一致しているというのは，ぱっと見てわかっていただけるかなと思います．そういう意味で，携帯調査でとれている携帯限定層は，郵送が絶対的に正しいかと言われてしまうとそこまでなのですが，今，携帯限定層をカバーしているのは郵送しかありませんから，これで見るとほぼ一致しているということです．
今度は非携帯限定層の代表性はどうなのかというのを見ると， 代， 代を見ていた
だくとかなり違います．固定調査で  代はほとんどとれていません．ですから，郵送とかなり違いがあります．携帯も，郵送にぴったりかと言われるとちょっと違いますが，それでも固定よりは郵送に近い状況です．
 代も， 代ほどの暴れはないですが，そういう傾向があります．
 代， 代については，逆に今度は固定のほうが郵送に近い．携帯がちょっとずれているかなという感じです．
 代， 代になると， 手法ほぼ全て一致するというような形になっています．

23

政策と調査 第11号 (2016年11月)



Policy & Research No.11 (November 2016)24○松本（司会） では，佐藤さん．
○佐藤 回収率の話ですけれども，各社が発表しているデータだと，今，固定電話だと五十数％，携帯だと四十数％というデータで回収率が出ていると思うのですが，5'' 調査の場合は，結局この分母が何なのかというところにかなり影響されますけれども，同じ基準にそろえた場合，恐らく世帯だろうというものを仮に分母にすると，固定も ％台ぐらいになるのです．実感としては，携帯も固定も実質的な回収率は多分同じぐらいだろうなと．これはオペレーションの現場で調査対象者に当たったときの断られ具合とか，そのあたりを見ても，携帯のほうがどんどん断られているというような感じでは全くなく，むしろ携帯のほうが調査しやすいというオペレーターもいるぐらい．これは，固定だと世帯人数を聞いてまたアポをとらなければいけないとかという煩わしさがないので，いいところもあり，いろいろトータルするとそんなに悪くないなというのがまず第一の感想です．真の回答率はわからないですが，我々の実感的には， はいかないかもしれないですけれども，％台は携帯も固定もキープしているという状況ではなかろうかなと想像しているところです．
 それから，仮に携帯の回収が低いということがあったとしても，固定はよくて携帯がち
ょっと低くて，悪い調査がまざるから調査の質が落ちるのかということですけれども，先ほど江口さんのああいうのに出てきたのと似ていますけれども，考えとしては，携帯でとれる層と固定でとれる層は属性からして全然違って，若い層が携帯で，固定でとれない人

25

政策と調査 第11号 (2016年11月)

たちが携帯でとれたり，逆に携帯でとれない人が固定でとれるという補った関係にあるので，それは単純に，平均すると低いというよりは，足し合わせて，これは回収率よりカバ
レッジの話かもしれませんが，回収できる層がより増えているという質の向上のほうがはるかに大きいのかなと思っているところです．
○松本（司会） では，福田さん．
○福田 携帯の回収率が少し低いのは，ある程度仕方がないのかなと思っております．というのは，例えば調査に協力的な人でも，移動中であれば電話に出られないから協力できないわけでして，つまり，携帯のほうが，偶然その調査に参加できないという場合が多いと思うのです．固定でも自宅でトイレに入っていたりすることがあるかもしれませんが，携帯の場合はいろいろな場面にいる人につながるから，偶然出られないことがある．こういう偶然による調査への非協力というのは，調査の結果に影響しないと思います．
 このほか，偶然でない非協力もあると思います．例えば実験調査でも，男性より女性の回答率が低かったという結果がでて，これは各社とも課題だと思います．これに関しては，去年のこちらの大会で発表したのですけれども（福田，），郵送調査で，「あなたは知らない番号からかかってきた電話に出ますか，出ませんか」という質問をしたところ，やはり固定は，出る率は男女変わらなかった一方で，携帯については女性のほうが出る割合が低かった．やはり警戒心が高いのだろうということがわかったのです．では，それで出る人と出ない人で意識の差があるのかどうかを見たところ，それほどでもなく，傾向は似ていたという結果だったので，回収率は多少低かったとしても，そんなに調査結果をゆがめるほどにはなっていないのではないかなと認識しています［注 ］．○松本（司会） ありがとうございます．
 では，大隈さん．補正に対する考え方は社によって多分スタンスは違うのだろうけれど
も，固定の 5'' でも同じ問題だから，何かあったら．
○大隈 うちは携帯の実験調査をしているわけでもないですから，データとしては６社で共同実験したデータのみです．そういった意味では，松田先生とほぼ同じ立場でして，松田先生がまとめてくださったようなことがまさに課題だなと考えておりました．社内でも，そういった課題があるにもかかわらず，大きなコストをかけて導入するのかというところ
でコンセンサスがとれていないということなのですが，逆に，ちょっと他社の方の話を聞
くと，いや，これは課題じゃないんだ，携帯は全然劣っていないんだというふうに聞こえてしまったので，今正直驚いているところです．
○松本（司会） ありがとうございます．
 ちょっとこの辺で突っかかりたいところがあるのだけれども，次の外的基準の話にいってもらえますか．あと，最後に，固定の 5'' に比べて本当にコストってどうなのという話は聞きたいなと思うので，答えられる範囲ですけれども，松田さんから外的基準のスライドをお願いできますか．

Policy & Research No.11 (November 2016)26

○松田 私が朝日新聞社にいたとき，面接調査から電話調査に切り〔スライド１２〕外的基準による検証は？

かえる，面接，電話から郵送調査に切りかえる，そのときに，新しい調査方法がうまくいくかどうかというときの判断として，必ず選挙でその新しい方法を試してきました．得票率がうまく予測できているか，当落がうまく予測できているか．要するに，正解のあるものをうまく予測できるかということですね．内閣支持とか政党支持って，本当の値がわからないんですよ．だから，固定電話と携帯電話であまり違いがないとかというところはそれでいいかもしれませんが，でも，それが本当の値かどうかわかりませんね．ですから，
選挙の数字と比較することによって，この新しい方法がうまくいくのかどうかということがチェックできます．
 これが今回，特に，朝日新聞社は選挙が終わってから内閣支持率を，携帯電話を使った調査を発表した．もしかして選挙のときに１回試して，オーケーとなったからやったのかなという確認をしたら，どうも選挙で試していないのかもしれないというような疑問が１
つ．
 もう１つ問題は，日本の携帯電話の番号は地域を特定できません．ですから，狭いエリアの選挙区の調査ができないということで，そういったテストができないのだろうと思います．その場合に，何か選挙の結果以外の正解を見つけて，それとうまく一致するかどうかみたいな検証はやったのだろうかという疑問が１つ．あるいは，これからやってみたいと思われているのかな，もしそれならば，どういった外的基準でチェックしたいと思われているのかなといったようなことを，もし可能ならばお答えいただければなと思っています．
○松本（司会） ありがとうございます．今の質問は，僕が補足する必要はない，そのま
まの質問を  人に．江口さんからお願いします．
○江口 先ほどからお見せしているように，我々は，完全な正解ではないですけれども，擬似的な正解として郵送調査というものをベンチマークにして実験調査をしました．本来であれば，選挙調査でやるべきだというのは，考え方としてはそのとおりだと思いますが，どうしても携帯電話は選挙区の特定ができませんので，そういった方法はとりませんでした．
○松本（司会） 追加で聞きたいのは，どうやっても，要するに，結局，携帯で選挙予測はできないのかという疑問がついて回るので，そこをどうするつもりなのか．要するに定例の全国調査だけ今こういう形でやって，当面それでしのぎますみたいな話なんですかと

27

政策と調査 第11号 (2016年11月)

いう質問でもあるのですけれども．
○江口 選挙調査を携帯でやるかという話ですか．今のところ，そういう話にはなっておりません．携帯電話併用にしているのは全国調査だけで，個別の首長選とか，今度，衆議院の補選などもありますが，それは引き続き固定の 5'' でやります．
○松本（司会） ありがとうございます．では，佐藤さん．
○佐藤 日経では郵送調査もやっていないというか，できないというか，やっていません
けれども，基本的には既存の固定 5'' と携帯 5'' を比較したりするという検証です．冒頭
から出ているように，固定電話の 5'' がもう劣化して使えなくなっている状態になると，そこと比較してもちょっとなとなると思いますが，幸いなことに今はまだそういう状況には至っていなくて，固定の 5'' もまだ元気だと．そのうちに携帯もぶつけて併用してできるように検証していこうということがあったと思うので，そういう意味では，固定と携帯の並行調査みたいな実験は重ねた上で，こういうふうにやれば問題ないだろうという検証をしたと．
 選挙の調査は，もちろん固定電話でやっているわけですけれども，そこでの固定電話で実施している選挙の予測事態は当然今もうまくいっているわけですから，そういう意味では，間接的に比較検証していることには，直接的に選挙調査を携帯でやっているわけでは，
先ほど江口さんが言ったのと同じ事情で，やりたくてもできる話ではないので，導入した時期からしてもできているわけではないのですけれども，そういうことで，検証としては問題がないかなと思っています．
 今後，いかんせん地域の特定ができないということはかなり大きいので，携帯をもって何かの地方選をやるとか，都道府県単位の調査でも結構，要はスクリーニングすると東京
都以外の人は対象外でしたとかという，そんな調査は成り立つのかという話になりますので，それはちょっと現実的でないのと，世論という意味でも，まだ固定電話で大丈夫なのに，選挙に行く人だけをある意味特定して予測すればよい選挙調査だと，まだまだ携帯がなきゃだめという状況にはすぐにはならないのではないのかなと，個人的には思っています．
○松本（司会） ありがとうございます．では，福田さん．
○福田 選挙で検証したかということですけれども，朝日新聞さんも，選挙の結果とぴったり同じだから固定 5'' にゴーサインを出したということではないと思うのです．選挙は半分ぐらいの人
しか行きませんし．つまり，何が大事かというと，調査の安定性だと思うのです．
 前回やった電話の情勢調査から作った予測の式を今回当てはめたらうまく当たった，ということが理想だと思うので，安定した調査ができるかというところが問題だと思うのです．安定した調査というのは，つまり同じやり方で調査すれば同じ結果が出てくるという意味で，その再現性がやはり重要だと思っていて，もちろん標本誤差はありますから多少

Policy & Research No.11 (November 2016)28

のずれはあっていいのですが，ずれが小さいということが重要だと思っています．
 携帯調査を導入するに当たっては複雑なウエートの計算をしますから，そのウエートによって誤差幅が大きくなることが心配だったので，ウエートによってどのくらい誤差が拡大するかというのを計算しました．理想的なサンプリングと言われる単純無作為サンプリングをした場合と比べてウエートによって何倍の誤差になるかを計算した上で，それが許容範囲で，誤差幅はほとんど大きくならないということが確かめられたので，今回導入したということです．
 あと，地方選挙での選挙調査については，やはり携帯調査の実施は難しいかなと思っております．
○松本（司会） ありがとうございました．
 時間に限りがあって， 時半には絶対に終えなきゃいけないので，この先に進めたいのです．皆様から，当然，限りがある中でいろいろご質問，ご意見をいただきたいのですが，済みません，あえて司会者の特権で，仲間外れにしていた共同通信さんにぜひともこの話に関してはちょっと話を聞きたいので，池田さん，済みません．
○池田 共同通信の池田です． 年前からこちらに寄せていただいているのですけれども，
大体こういう順番で当たるという流れになっておりまして，いつも各社の皆さんの貴重な情報を公開していただきまして，こちらとしては何も公開できるものがなく心苦しいということをこの  年間繰り返しております． 携帯をどうするかということについては，考えていないわけではないのですが，１つは，携帯と固定はどのみちミックスしなければいけないわけですから，どういう理屈でミックスするかということについての理屈がなかなか立たないということと，今までの各社の皆さんのお話ですと，まだまだ郵送と比べて固定はそれほどだめではないということになっておりましたので，それに意を強くして固定を続けているという状況です． ただ，先ほどの朝日さんのお話でもあるように， 代， 代，まあ  代もそうかもしれませんけれども，固定電話を持っている人と携帯限定層の中で，例えば内閣支持とかということ，要するに物事の考え方が違うということであれば，やはり固定電話の 5'' を続けていくということは調査の信頼性が落ちるであろうということと，あと，日経の佐藤さんがおっしゃったように，％とはいえ，自分たちは調査対象ではないという人たちがいるわけで，そういう人たちの前で共同通信の全国電話世論調査ですといつまで言い切れるかという問題がありますので，その辺を総合的に考えながら，携帯の導入については考えているというのが現実です．
○松本（司会） ありがとうございました．
 では，皆さんのご質問を．済みません，再三言いますけれども， 分で切らせてもらいますので．―鈴木さん，どうぞ．
○鈴木 日経リサーチの鈴木です．たくさんのことを言わなければいけないけれども，１個だけ言わなければいけないことは，大体多くの課題設定は耳が痛いのですけれども，最29

政策と調査 第11号 (2016年11月)

後の「外的基準による検証」は必要がないと思うのです．選挙が正しいということなのですけれども，選挙予測と世論調査は違うということが１つと，選挙は ％の有権者が行くわけではなくて，～ 割の投票者が行っているだけで，世論調査はそれと同じである
ことは求めていなくて，報道機関が，これが有権者の意見だと報道しているのは，有権者の意見だというのは建前で，投票者に合わせているわけではないということで，内的基準にだけ重要性があるのですね．外的基準を選挙において検証なんかしちゃだめで，あくま
で内的基準を追求する必要があって，それが科学的手順だということなので，そこの課題
だけはちょっと注意しておいたほうがいいのかなと．あとはずっと耳が痛いので，耳を塞ぐ期間がもうちょっと続くので，許していただきたいということです．
○松田 鈴木さんのご指摘はもっともで，選挙は，極端なことを言うと投票に行く人だけをうまく調べられればいいというようなイメージですよね．ですから，世論の正確さを調べたことにはならないよということですね．確かにそのとおりだと思います．
 ただ，過去の歴史でいえば， 年のアメリカ大統領選で，リテ
ラリー・ダイジェストが外してギャラップが当てるとか，それから最近のアメリカの世論調査でも，携帯電話を併用した 5'' 調査の予測がことごとく外れ，インターネット調査のほうが正確，<RX*RY とかそういうところのほうが正確といったようなところも含め，まず，では世論調査でなくても，「選挙も当てられないのに世論が正確なの？」というような立場も当然あっていいと思うのです．その意味
で，選挙を当てれば全てということではなくて，選挙でもやはりトライすべきではないかというスタンスです．
○鈴木 選挙が当たれば全てとは言っていない．
○松田 全てとは言っていません．それはそのとおりです． それから，先ほど松本から指摘がありましたけれども，皆さんが課題を抱えるんですよ．
過去に電話帳に載っている電話番号を対象に調査していた我々が大外れをします．それで5'' 法に切りかえたんですよね．今回，携帯を含めた調査でやって，選挙が外れる．選挙は固定電話でずっとやらなければいけない．それで外れたといったときに，どういう方法に変えるのか，そこを松本が指摘したのだと思います．
 内閣支持率を調べるのならいいけれども，では選挙はどうするのと．できないのならば，
ネット調査も考えなければいけないんじゃないのと．考えなければいけないということは，
先ほど弓削さんが言った， 歳， 歳のサンプルがないよと．マクロミルさんが言ったように，東京都知事選はうまく当たったじゃないかと．
 そういうことでいうと，電話調査で選挙ができないという状況が目前に迫っているときにどうするかという課題が  つ大きくあるねということはやはり言っておきたいなと思いました．
○今村 たびたび済みません，毎日新聞の今村です．細かいところで申しわけないのです

Policy & Research No.11 (November 2016)30

が，朝日の江口さんに質問があります．ウエートづけのところで，固定は固定，携帯は携帯で，精度の高いほうの重みづけを増していると言われていたのですが，そのあたりがち
ょっと理解できなかったので，もう少し詳しく説明していただけますでしょうか．
○江口 先ほど福田さんがちらっとおっしゃったウエート値のばらつきという話と同じ考え方です．要はウエートのばらつきが大きいということは精度が悪いという考え方で，その値を使って重みづけをしています．
○今村 質問ごとという理解でよろしいですか．
○江口 いや，質問ごとではないです．全体です．
○松本（司会） ほかにどうぞ．―よろしいですか．
 第  部もありますけれども，では，聞き逃した質問で，固定の 5'' に比べて携帯の 5''のコストはどうなのですか．答えられる範囲で，済みません，福田さんから．
○福田 いくら払っていますというのはここでは言えないのですが，例えば同じ  人
を固定だけで調査する場合，携帯だけで調査する場合は大体同じぐらいなのではないかなと思っています．というのは，実験調査からも分かったことですが，固定の場合はとれる
時間ととれない時間の波があるのに対して，携帯の場合はずっと同じぐらい，効率的にとれたわけです．ですので，費用は同じぐらいか，もしかすると固定のほうが少し安いかもしれないぐらいだと思います．通話料金の額までは知らないのですが，大体そのような認識です．
○松本（司会） ありがとうございます．佐藤さん．
○佐藤 コストに関して，他社でどうかがわからないので，無責任なことは言えないのですけれども，一番初めは，携帯ってすごいお金がかかるんじゃないかなと想像していたのですが，やってみればそうでもないんだというような感想です．
 今のうちに  点，伝えたいことを言っておきたいと思うのですけれども，きょうの話を皆さん聞かれて，携帯 5'' って結構できるんだなという，もしかしたら簡単なのかなという印象を持たれたかもしれないのですけれども，きょうは，どちらかというと，できるという側面からしか話ができなかった
かなと思っていて，一番大事な調査の運用に当たるところが話せていないのですね．
 実際には，先ほど言いましたけれ
ども，電話すると，どんな状況の方に当たるかわからなくて，もちろん，運転中というのは一番，我々，実験調査のときも気にしましたけれども，運転中に電話に出て，ドンと事故ったら一体誰が責任を持つんだと．も31

政策と調査 第11号 (2016年11月)

ちろん，それ以外のところも，仕事中の方にがんがん電話がいってしまうとどれだけ迷惑がかかるかとか，いろいろなことがあって，かなりちょっと気をつけなければならない［注 ］．
 今の段階では，あまり携帯電話での世論調査は世の中全般されていないので，そんな話
題にはなっていないですけれども，これがちょっと無責任に，どんどんみんなが調査だ，調査だと携帯を使い始めると，そういうことが評判になり始めちゃうと，いわゆる携帯電
話の調査環境も下手をすると劣化していくということが出てきちゃわないかなということをものすごく気にしています．
 固定電話も，どちらかというとオレオレ詐欺とかそっちのほうで，どんどん答えてもらえなくなったという歴史があるのですけれども，携帯電話もそういうところをはらんでいるので，ちょっと本当に，簡単にできる―サンプリングとかいろいろなところでは確かにできるのだけれども，運用というのは本当に我々は気を遣ってやっている部分ですので，そこはちょっとご認識いただいて，もし導入しようかなと思われる場合には，本当に重大責任を持ってやるものなのだという，本当に一歩間違えると大変なことになりかねな
いという．固定電話は必ず家の中なので，そこで事故に遭うことは多分ないのですけれど
も，それとは違うということだけちょっとお伝えしておきたいと思います．
○松本（司会） 大切なことをどうもありがとうございます．江口さん．
○江口 コストのことですが，読売さんと同じく，携帯と固定はほとんど変わらないです．
うちは，全部で  サンプル，固定 ，携帯  ずつでやっていますが，数％多
いかなぐらいで，ほぼ変わらないレベルです．要因としては，固定は夜のマックスのブー
ス数が多くなってしまいますから，その分かなりコストがかかりますが，携帯調査は，オ
ペレーターの数がフラットにできますので，その分費用が少なくて済むということです．
○松本（司会） ありがとうございました．
 そろそろ締めなければならないので，お１人だけですけれども，限定で．よろしいです
か．済みません，長時間にわたって．
 最後に，ちょっと口はばったいことを言いますけれども，先ほど 6FRWW.HHWHU 氏の写真が出たと思うのですけれども，$$325 などでは，こういう形で，これもそうですけれど
も，キーワードとしては透明性というのですか，公開性というのですか，トランスペアレ
ンシーというのだと思いますけれども，これが１つの柱になって各社がデータを公開する．
それで精度が上がっていくというのでしょうか，高めていくという相乗効果があるような気がします．
 ですから，我々としても，きょう，耳の痛いところを，答えにくいところを盛んにつついたわけですけれども，趣旨としては，我々の世論調査というのは当然，聞いた社会に結果をお返しするというところで成り立っているわけですから，公開性というのを前提に成り立っている以上，公共性を持たざるを得ないわけです．
 予測をするかしないかの是非は別にして，必然的に公共性を持つので，その点からいう

Policy & Research No.11 (November 2016)32

と，こうやっていとわずにか，ご本人たちは，携帯の 5'' に着手することに関して個人的にはいろいろな思いがあったと思いますけれども，今は多分社を代表してしゃべらざるを得ないところがあるので，その辺はこちらとしてはそんたくしておきたいと思うのですけ
れども，いろいろデータを公開してくださいまして，どうもありがとうございました．今後ともそういう形でおつき合いいただければ．
 それから，できる限り我々のこういう研究会の内容というのは，我々のできる範囲でウ
ェブとか紙ベースで公開したいと思いますので，ご協力できればと，皆さんに還元できればと思っていますので，今後とも懲りずによろしくおつき合いいただければと思います．
 きょうはどうもありがとうございました．
（拍手）











33

政策と調査 第11号 (2016年11月)

脚注〔１〕使用されなかったス
ライドだが，この部分に関係するので江口氏の許可を得て掲載させていただく．（右上
図は内閣支持率，右下は政党支持率での比較．「固定」は固定電話番号調査，「携帯」
は携帯電話番号調査の結果，「携帯限定」は携帯電話調査
で固定電話を「持っていない」と答えた層，全体は「固定」と「携帯」の調査結果に補正を加えて合算したもの．
［２］下の  枚のスライドを掲示してアメリカの  人の調査者および調査統計学者を紹介した．6FRWW.HHWHU は，


年 

月 の $$325（$PHULFDQ$VVRFLDWLRQIRU
3XEOLF2SLQLRQ5HVHDUFKア
メリカ世論調査学会）の年次
大会で $$325$ZDUGを受賞した．本文〔スライド 〕のように調査情報を開示するなど透明性（7UDQVSDUHQF\）を優先した活動が評価された．











Policy & Research No.11 (November 2016)34 その .HHWHUは部下の &RXUWQH\.HQQHG\ の仕事ぶりを称賛し，.HQQHG\ が「なぜ，携帯電話調査をしないのか，と私に詰め寄った」と述べている．.HQQHG\ は 携帯番号併用
5'' 調査の研究成果および仕様を論文や :HELQDU（オンラインセミナー）などで開示している．
0LFKDHO%ULFNは，5'' 調査の統計的仕様による研究・論文を多く発表している．初期のカバレジ問題で「下  桁乱数発生によるカバレッジの低下は，全体に大きな影響を及ぼさない」という論文を発表し，多くの調査者がこれを基に下２桁乱数発生を正当化してきた．しかし，インターネット回線や法人回線の増加にともなう社会変化の影響を受けて下 桁乱数発生方式のカバレッジ低下が大きくなったところで，自らこの論文の「正当性」
を取り消している．自説よりは真説に注力する誠実な研究者・調査者である．固定電話番号と携帯電話番号による 'XDO)UDPH の取り扱いの論文発表や $$325 年次大会などでのセミナー（ショートコース）も多数実施している．
6WDQLVODY.ROHQLNRYは，いま調査関係学会（$$325 や $6$ の調査セクション）で
指導的な役割を果たしている．非確率抽出標本への対応など最新の統計技術を利用した補
正方法の情報開示と普及に尽力している．5'' 調査はもはや確率標本ではないという見方に立てば，.ROHQLNRY や彼の仲間の研究成果は今後の貴重な指針となる．
［３］読売新聞社は  年  月  日（月）朝刊で携帯電話番号併用 5'' 調査による報道をしたときに「調査方法」で簡易説明したほか， 日（金）掲載の紙面で福田氏が導入の経緯を解説している．朝日新聞社は江口氏の発言にあるように解説記事を掲載できなかったが，「『5''』方式とは」（KWWSZZZDVDKLFRPVSHFLDOUGGKWPO）に簡易説
明が掲載されている．日経新聞社の 5'' 調査の内容については，「日経電話世論調査」で検索すれば見つかる（日経リサーチの +3）．新聞社の電話調査の中でも，日経が唯一，「調査結果一覧」の頁で計画標本，回収標本，有権者のいる世帯，非回収の内訳の実数を公表しているが， 年  月  日現在，「※  年  月より，標本の抽出枠に携帯電
話番号を追加して実施しています． 月分以降の調査概要数値については，後日改めて掲載する予定です．
」との断りが掲示されている．
［４］%DQN とは電話番号の下  桁を乱数発生させるやり方，%DQN は下  桁を乱数発生させるやり方である．総務省は実際に利用されているすべての電話番号の頭  桁（下  桁の家庭用番号を除いたもの）の番号だけを情報開示している．そのため，この開示された
頭  桁に  桁の乱数を付加させる %DQN 方式は利用されている可能性のあるすべての番号を網羅しているため，カバレッジ・エラーが極めて小さい．ただし，下  桁で識別される
エリアは広くなり衆院選の選挙区など狭いエリア内を調査するのは難しくなる．%DQN 方
式は電話帳に掲載されている  桁の番号を用いて掲載番号のうち活用されている頭  桁の番号をリストアップして，それらの番号に下  桁の乱数を付加して調査する．電話帳に35

政策と調査 第11号 (2016年11月)

掲載されていない頭  桁のグループが存在するためカバレッジ・エラーが大きくなるが，対象エリアが狭くなるためきめ細かい運用ができる．衆院選での小選挙区対象の調査では，報道各社はほとんど %DQN を用いている．
［５］福田氏の発言内容は，以下の論文で確認できる．
福田昌史  電話に“出ない人”は調査を偏らせるか政策と調査‐［６］佐藤氏の発言にある運用の問題については，時間が足りずに議論できなかった．
これまでの固定電話のみ対象の 5'' 調査でさえ，総選挙の時には各報道機関が一斉に調査を実施するため，複数社から電話がかかってくる世帯が多くなり，運用上の問題が発生している．総選挙（衆院選）の小選挙区は狭くて地域情報が付加されていない携帯電話で調査することは難しいが，もし携帯電話番号も対象にする選挙調査が行われれば交通や仕事などに大きな支障が生じることが予想される．同類の危機感から，アメリカでは携帯電話
番号へのコンピューターを利用した自動発信は禁止されている．
〔スライド１３〕メジャーメント・エラー対応

メジャー
メント

スクリーニング方式（デュアルフレーム）

オーバーラップ方式（デュアルフレーム）△〇

シングルフレーム方式 固定電話のみ○△

携帯電話では、携帯 携帯対象者には固定電 抽出確率の調整のた 固定電話では、限定層でなければ調 話所有、固定対象者に めに固定電話所有
世帯内有権者
査を打ち切らねばな は携帯電話所有かどう 数、世帯内有権者数、 数を聞いて対象
運用 らないか質問しなければなら 携帯電話所有数を聞 者を特定しなけない（重複者の確認） かなければならない ればならない
携帯電話では、その人が対象者になるのでトークがしやすい
携帯限定層でない人 運転中、公共交通利用 左に同じ
固定電話に出たへの対応と、調査員 中、仕事・授業中などのがらない人に対
課題 のモチベーション維 対応をどうするか。何かする接触・説得
持策をどうするか？ 工夫はあるか？
をどうするか？
①携帯へも調査することで、固定の方の運用が弱くなり回収率がさらに低下する？
疑問 ②米国では携帯電話への自動発信は禁じられている。日本はまだ制限はないが…。
③携帯電話は通話料が高いので、調査費用は高くなるのではないか？

コスト 固定の約何倍？

固定の約何倍？



Policy & Research No.11 (November 2016)

36

固定の約何倍？

㻝【資料１】調査概要と携帯限定層の定義 … 報道各社が郵送調査で携帯限定層の割合を確認
読売新聞社
調査テーマ 参院選
調査対象 全国の有権者（20歳以上）
抽出枠 選挙人名簿
調
調査手法 郵送法
査調査日
2016年3月30日～5月6日
情
標本サイズ
㻞㻜㻜㻜
報
有効回答数
㻝㻟㻠㻥
有効回収率
㻢㻡㻑
報道（掲載日）2016年5月10日朝刊
あなたのご家庭に、固定電話はありますか、ありませんか。
① ある 82【質問A】② ない 18
固定電話の （ DK
1）
有無

朝日新聞社
毎日新聞
日経新聞（日経リサーチ）
憲法、政治意識時事問題
全国の有権者
全国の有権者
選挙人名簿
選挙人名簿
郵送法
郵送法
2016年3月16日（水）～4月25日（月）2015年10月21日（水）～12月7日（月）
㻟㻜㻜㻜
㻞㻠㻜㻜
㻞㻜㻝㻜
㻝㻠㻢㻤
㻢㻣㻚㻜㻑
㻢㻝㻚㻞㻑
2016年5月3日朝刊
2013年12月23日朝刊
あなたのお宅には、家庭用の固定電話があ あなたのご自宅にある通信・通話・情報機器
りますか。
はどれですか。（いくつでも番号に◯） 㻖㻝①ある…84%①固定電話…81.0%②ない…14%②携帯電話…63.7%（無回答…2%）③スマートフォン…61.0%④タブレット端末…25.8%⑤パソコン…66.1%（無回答…3.9%）
あなたは、携帯電話やスマートフォンを使って ご自分の家の中で、あなたが電話で人と話 あなたは家から電話をかける時、主に固定
いますか、使っていませんか。
すときには、「ご家庭の固定電話」と「携帯電 電話を使いますか、携帯電話やスマートフォ① 使っている 89話」のどちらをおもに利用していますか。あ ンを使いますか。（１つだけ番号に◯）② 使っていない 10
なたの利用状況に一番近いものを選んでく ①固定電話…33.4%
（ DK
1）
ださい。
②携帯電話・スマートフォン…64.4%①携帯電話しか利用していない…25%③電話をかけない…1.2%
携②ほとんど携帯電話を利用し、たまに固定電 （無回答…1.0%）
帯 【質問B】
話を利用…36%
限 電話の使用③どちらかといえば携帯電話の利用が多い…
定 （利用）状況
㻝㻞㻑
層④どちらかといえば固定電話の利用が多い…
な㻝㻜㻑
ど⑤ほとんど固定電話を利用し、たまに携帯電の話を利用…7%定⑥固定電話しか利用していない…8％
義⑦その他…2%㻖㻞
固定保有層＝質問Ａ①…82%
固定保有層＝質問Ａ①…84%
固定電話限定層＝質問Ａで①が◯、かつ②と携帯限定層＝質問Ａ②Ｂ①…16%
携帯限定層＝質問Ａ②…14%③が両方☓…5.1%
携帯依存層＝質問Ｂ①②…61%
携帯電話限定層＝質問Ａで①が☓、かつ②と携帯中心層＝質問Ｂ①②ー質問Ａ②…47% ③のいずれか、あるいは両方が◯…15.1%
両方持ち（固定メイン）＝質問Ａで①が◯、か
つ②と③のいずれか、あるいは両方が◯で、分析上の質問Bが①…30.5%
定義
両方持ち（携帯メイン）＝質問Ａで①が◯、か
つ②と③のいずれか、あるいは両方が◯で、質問Bが②…48.4%
両方なし＝質問Ａで①②③が全部☓…0.0%
その他＝質問Bで③または無回答…2.2%（無回答＝質問Ａで無回答…1.0%）
２０１１年１～２月調査の９％から徐々に増え 携帯限定層は近年微増傾向
携帯限定層は直近で微増傾向ている。（2016年4月8日朝刊より）
7%（2008.06-07郵送）→7%（2009.02-03郵送） 13.9%（2013.10-12郵送）→14.2%（2014.10-12→7%（2009.06-07郵送）→8%（2010.02-03郵 郵送）→15.1%（2015.10-12郵送）
送）→9%（2010.04-05郵送）→10%（2010.0910郵送）→9%（2011.02-03郵送）→10%（2011.11-12郵送）→10%（2012.02-03郵送）
携帯限定層→11%（2012.07-08郵送）→11%（2012.08-09の増加傾向郵送）→11%（2013.03-04郵送）→12%（2013.05-06郵送）→13%（2013.10-11郵送）→13%（2014.02-03郵送）→14%（2015.03-04
郵送）→14%（2016.03-04郵送）
携※全国20代郵送調査(2013.11-12)では、20代
帯の携帯限定層は36%
限
４月の電話調査の内閣支持率は、固定で５ ９月定例調査で内閣支持率は52%。固定調査 2015年郵送調査の全回答と携帯限定層を除 携帯電話での回答層と固定電話の回答層そ定
１％、携帯で５０％とほぼ同じ。ただ、携帯限 では50%、携帯調査では54%だった。さらに、携 いた回答の比率を比較したところ、31質問370 れぞれを見ると回答傾向に若干の違いがみら層の 携帯限定層 定層の増加によって、固定のみの調査では、 帯調査で携帯限定層（固定電話を持っていな 項目のうち、比率の差が１ポイント未満の項 れるが、ウエイトをかけて合算すると、固定電影 が回答結果 将来、国民意識を正しく把握できなくなる可能 い人）に絞ってみると、内閣支持率は57%だっ 目は314（全項目中85％）、差が1ポイント以上 話単独での調査結果の傾向から大きくは変わた。
２ポイント未満の項目は49（全項目中13％）、 らない。
響 に及ぼす影 性がある。（同）
一方、前回８月定例調査で内閣支持率は２ポイント以上は7（全項目中2％）響
48%。固定調査は45%、携帯調査は50%。携帯限定層の内閣支持率は50%。
携帯電話への調査をすることで、これまでより 郵送では携帯限定層と非限定層で内閣支持 2015年郵送調査では、携帯限定層を含めた 携帯電話も調査対象とすることで、年代別の若年層の回答を多く得られるようになった。 の差は出ていないが、９月定例では差がみら 集計と除いた集計の差が2013年から僅かに 回収サンプルの偏りが大きく改善された。ただ（同）れる。
増加したが、それでも、この程度の差ならば し、年代別に相当大きな意見の違いがある設
RDD調査へこうした差異が妥当なものなのか、今後も郵 RDDによる推定値が大きく偏るとは考えにくい 問でなければ現時点では影響は小さい。実際の評価
送調査と比較するなどして注視していかなけの調査結果への影響は小さくても、調査に対ればならない。
する信憑性の向上にプラスの影響があると考
えている。

37

政策と調査 第11号 (2016年11月)

【資料２】携帯電話が各階層のカバレッジに及ぼす影響 … 報道各社の郵送調査による特性
読売新聞社
固定

構成比 保有率
内
閣
支
持

朝日新聞社
携帯
限定率

支持する
支持しない

自民
民進
無党派
性 男性
別 女性
20代
30代
年 40代
代 50代
60代
70歳以上
 大都市
都 中核都市
市 中都市
規 小都市
模 町村











































給与所得者


























小中学校
高校










学 大学・短大
歴
大学院















北海道・東北
関東
地 中部
域 近畿
中国・四国
九州






















携帯
限定率

携帯
依存率

支持する
支持しない










自民
民進 㻖㻡
無党派
性 男性
別 女性
20代
30代
年 40代
代 50代
60代
70歳以上
大都市
都
市
中都市
規
小都市
模
町村


























































政
党
支
持



毎日新聞社

固定

構成比 保有率
内
閣
支
持

政
党
支
持

商工自営業・自由業

職 農林水産業
業 専業主婦
学生
無職

携帯
依存率

事務・技術職層
製造・サービス従事者層

自営業者層







職
農林漁業者層
業
主婦層










無職・その他







小・中学校
高校
専門学校
学
短大・高専
歴
大学
大学院






















上の上
生 上の下
活 中の上
レ 中の中
ベ 中の下
ル 下の上
下の下
１人暮らし
家 ２人
族 ３人
人 ４人
数 ５人
６人以上
北海道
地 東北
域 関東
ブ 甲信越・北陸
ロ 東海
ッ 近畿
ク 中国・四国
九州



































































固定

構成比 保有率 内 支持する閣
 支 支持しない
持 関心がない 政 自民党
 支 民主 持 支持なし
 性 男性
 別 女性

20代

30代
 年 40代
 代 50代

60代

70歳以上

大都市
都
市

中都市
規

小都市
模

町村部

お勤め



自営業主・自由業者

家族従業職
農業・林業・漁業業
専業主婦（夫）
学生

無職
その他







上
㻖㻢

中の上
社

中の下
会

下の上
レ

下の下
ベ

わからない
ル


賃貸
 住 持ち家
 居 それ以外
 形
 態


北海道

東北

北関東

南関東
衆

東京
院

北陸信越
ブ

東海
ロ
 ッ 近畿
中国
ク
四国
九州

携帯
限定率

携帯
依存率





















































































































































































































注）*1 構成比はＤＫ/ＮＡも含めた割合*2 読売の都市規模分類は、大都市＝東京23区と政令指定市／中核都市＝人口30万人以上の都市／中都市＝人口10万人以上の都市／
小都市＝人口万人未満の都市／町村。朝日は、大都市＝東京23区と政令指定市／中都市＝有権者10万人以上／小都市＝それ以外の市／町村*3 職業分類は比較しやすいよう各社の選択肢配置を整理した
読売の選択肢掲示順は、「農林水産業／商工自営業・自由業／給与所得者／専業主婦／学生／無職・その他」
毎日の選択肢掲示順は、「お勤め／自営業主・自由業者／家族従業／専業主婦（夫）／学生／その他／無職」*4 学歴は「短大」と「専門学校」の分類が各社で異なる*5 調査票では「民主党と維新の党が合流してできる党」*6 質問文「今の日本社会を以下に挙げる五つの層に分けたとすると、あなた自身はどれに入ると思いますか。」→上／中の上／中の下／下の上／下の下／わからない

Policy & Research No.11 (November 2016)38

インセンティブの違いが調査協力および回答内容に及ぼす影響 －金券と寄付の事例－


The Impact of Change in Survey Incentives on Cooperation and Response Content:
Case of Monetary Rewards and Charity






大隈 慎吾
6KLQJR2KNXPD

１．はじめに
２．調査への協力状況は変化したか
３．寄付群と謝礼群で回答者の属性は異なるか
４．寄付群と謝礼群で回答者の意識は異なるか
５．終わりに
要旨!
毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センタ－が  年に実施した郵送世論調査では，
回答の見返りに謝礼を受け取るか同額の寄付をするかを回答者自身が選択した．集計の結果，本調査では謝礼を選んだ方が少数派となった．さらに，謝礼を選んだ回答の傾向から生活に不満をもち将来に不安があるが，政治や社会には無関心な都会の若者といった特徴をもつ層が比較的多いことがわかった．そのような層は生活するのに手いっぱいなので，機会損失の補償として謝礼を要求した可能性がある．また，謝礼を選んだ回答と公募モニタ－によるインタ－ネット調査の回答に類似性がみられた．
In a mail survey conducted by The Mainichi Newspapers Co., Ltd and Saitama
University's Social Survey Research Center in 2015, a portion of the respondents
received money for answering, while other respondents donated the same amount ofmoney to charity. The former accounted for a minor portion of the respondents in thissurvey. The stereotypical respondents who receive money were urban youth, who are
dissatisfied with their lives and feel fear about their futures. However, they are notgenerally interested in politics and society. Since they are very busy with theirbusiness and family lives, it is speculated that they claimed the reward ascompensation for opportunity loss. Furthermore, there are many similarities between
their answers and those of online surveys that use a self-selected panel.

39

政策と調査 第11号 (2016年11月)

１．はじめに 毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センタ－は，時事問題に関する全国世論調査「日本の世論」を  年から郵送法で毎年実施している． 年までは，回答者に謝礼の金券を贈る代わりに，謝礼相当額を病気や災害の遺児などへ寄付する仕組みを採用してきた．
 年の調査からは，寄付をするか金券を受け取るかを回答者が自由に選択できるようにした．
  年の調査結果に関して，寄付を選んだグル－プ（以下，「寄付群」）と謝礼を選んだ
グル－プ（以下，「謝礼群」）の回答の違いをひとまず大隈（）で報告した．しかし，あくまでも簡潔な速報的報告であったため，寄付群と謝礼群の回答者像について詳細な考察ができなかった．本稿ではそれらを補完し，加えて，調査に対する回答者の協力度が変化したかについても分析を行う．具体的には，謝礼の受け取りを選択可能にした前後で調査対象者全体の回答行動が変わったかどうかを比較検討する．その上で，寄付群と謝礼群のペルソナ（象徴的な人物像）にどのような違いがあるのかを明らかにするよう試みる．

２．調査への協力状況は変化したか 郵送調査を開始した  年以降の，世論調査「日本の世論」の調査概要を図表  に示す．

図表１ 「日本の世論」の調査概要
2015年

2014年

2013年

240地点から各10で計2400

時事問題に関する世論調査
全国の有権者
180地点から各10で計1800

240地点から各10で計2400

調査目的
調査対象
標本サイズ

層別2段無作為抽出
抽出方法

全国の投票区を都市規模で層化して地点を抽出、抽出した地点の選挙人名簿から系統抽出で対象者を選出。
郵送法

調査方法

調査インセンティブ

郵便物は、依頼はがき、調査票、督促はが 郵便物は、依頼はがき、調査票、督促はがき、調査票、謝礼の金 き、調査票、寄付報告書（内容は慈善団体ご券または寄付報告書の との寄付総額等）の順に5回発送。
順に5回発送。
調査票と一緒に受け取るボールペン、金券
調査票と一緒に受け取るボールペン、慈善団（500円分の図書カー
体への500円分の寄付。
ド）または慈善団体への同額の寄付。



Policy & Research No.11(November 2016)40

前述したように  年から謝礼か寄付かを選択可能にしたが，それに合わせて調査票の該当部分を図表  のように変更した．

図表２ 調査票におけるインセンティブ選択の設問箇● 年の寄付関連設問


なお、寄付先 については、回答者ご自身が お選びいただけます。 下記からご希望の団体をどちらか 選んで○をつけてください。 

１．あしなが育英会 ：
KWWSZZZDVKLQDJDRUJ 







災害や病気、事故などで親を失った遺児への奨学金支給、遺児の心のケア、遺児が住める学生寮の運営、アフリカ遺児の教育支援などの活動をしています
。





 ２．毎日新聞東京社会事業団 ：
KWWSZZZPDLQLFKLFRMSVKDNDLMLJ\R




 



東日本大震災の遺児への奨学金支給、チャリティ ーコンサートによる小児がん征
圧募金、
海外の紛争や飢餓の難民救援、障害児キャンプなどの活動をしています。 ● 年の寄付および謝礼関連設問
寄付先の団体は、あなた様に お選びいただけます。 下記の選択肢のなかから、 一つだけ 選んで 㻌
番号に ○をおつけください。 㻌 㻌（中略） 㻌
１．あしなが育英会 
KWWSZZZDVKLQDJDRUJ 
災害や病気などで親を失った遺児への奨学金貸与 、遺児の心のケア、遺児が住める学 㻌 㻌 㻌
生寮の運営、アフリカ遺児の教育支援などの活動をしています。
㻌㻌
２．日本赤十字社   KWWSZZZMUFRUMS 
国内外の人々の命と健康・尊厳を守る ために、 㻌 災害救護や国際活動をはじめ救急法 㻌などの講習普及・医療・献血・社会福祉事業など幅広い活動をしています。
㻌
３．毎日新聞東京社会事業団 
KWWSZZZPDLQLFKLFRMSVKDNDLMLJ\R
東日本大震災の遺児への奨学金支給、チャリティーコンサートによる小児がん征圧募
金、㻌 海外の紛争や飢餓の難民救援、障害児キャンプなどの活動をしています。
㻌
４．寄付ではなく謝礼 
寄付のかわりに、お答えくださった方に５００円の図書カードをお送りします。
㻌
図表  からもわかる通り， 年からは寄付先を指定する選択肢の末尾に謝礼の選択肢を追加している． 年以降の郵便物の発送・返送，調査対象者からの接触等に関する実績値を図表  に示す．もし図表  で，謝礼（金券）を導入した  年の値が前年までとは明らかに異なっていれば何らかの変化があったことが考えられる．特に，接触者数，拒否41

政策と調査 第11号 (2016年11月)

と無効の数に変化があれば，調査対象者の協力度に変化が生じた可能性が出てくる．なぜなら，協力度低下の原因を調査に対する無関心と拒絶意識と考えれば，接触者数や返送数が多いなら少なくとも無関心ではないと思われるし，拒否数や無効数が少なければ接触・返送のあった中では拒絶意識が高くなかったと思われるからである．

図表３ 発送・返送，調査対象者からの接触等に関するデ－タ
インセンティブ
調査対象者数
返送計①うち有効回収数
うち１次調査票の返送
うち督促調査票の返送②うち無効（白票による返送など）③うち郵送での調査不能・拒否
うち調査不能（死亡や長期不在など明記）
うち拒否（回答拒否の意思を明記）
郵便事故
電話での調査不能・拒否
うち調査不能（死亡や長期不在など連絡）
うち拒否（回答拒否の意思を表明）
接触者数（電話or郵送による接触があった数）

2015年

2014年

2013年

金券か寄付を選択

寄付のみ(1800) 100.0%(1093)
60.7%(1054)
58.6%
(933)
51.8%
(121)
6.7%
(22)
1.2%
(17)
0.9%
(7)
0.4%
(10)
0.6%
(25)
1.4%
(16)
0.9%
(4)
0.2%
(12)
0.7%
(1109)
61.6%

寄付のみ(2400) 100.0%(1585) 66.0%(1497) 62.4%(1364) 56.8%
(133)
5.5%
(51)
2.1%
(39)
1.6%
(20)
0.8%
(19)
0.8%
(21)
0.9%

(2400)(1550)(1468)(1387)
(136)
(55)
(27)
(14)
(13)
(32)
(30)
(21)
(9)
(1580)

100.0%
64.6%
61.2%
57.8%
5.7%
2.3%
1.1%
0.6%
0.5%
1.3%
1.3%
0.9%
0.4%
65.8%

※（）内は件数，％表示は調査対象者数に対する比率を表す．


図表  を見ると， 年の返送計の比率（以下，返送率）が前年の  年よりも上がっている．ただし， 年の比率と比較すると若干低下しているか，または同程度である．
 年と  年の調査は寄付しかできないという点で同条件であるにもかかわらず返送
率に差が生じたのは，調査対象者の規模が異なる点が影響した可能性を排除できない．となると， 年と  年の差も標本サイズの差に由来する可能性がある．したがって，
インセンティブの変更に由来する数値の変化があったとは言い切れない．これは，有効回収の比率（以下，有効回答率）や返送のうちの無効の比率でも同様である．また，返送のうちの拒否の比率については ％未満なので，変化幅が誤差の範疇で評価は困難である．
接触者数の比率は前年よりも上昇しているが，実査運用の手順が今とは異なるため 年値がなく，返送率や有効回答率のこともあるため何とも言えない．
 では，返送計の水準からは何とも言えないとしても，返送が蓄積していく過程については何か違いが見られないだろうか．それを確認するために，返送期間中の返送数の増減を示したのが図表  である．図表  を見ると， 年の曲線の形状は  年と少し違いが見られるものの， 年と同条件であるはずの  年とではほとんど違いが見られない．
つまり，上の返送率と同じ状況であり，変化があったとは言い切れない．

Policy & Research No.11(November 2016)42

以上から総合すると，調査への協力状

図表４返送調査票の受付状況（累積比率）

況については変化があったともなかった

70%とも言い切れない．明確に変化が生じた

60%という証左があったかと問われれば否と

50%
40%

いうことになろうが，はっきりした結論

30%を出すには来年以降の調査でも引き続き

20%

図表 3 のような数値の観測を続けていく

10%0%

ほかない．

第1週

第2週

第3週

2015年調査



第4週

第5週

2014年調査

第6週

第7週

2013年調査

３．寄付群と謝礼群で回答者の属性は異なるか では，回答の内容，つまり回答傾向についてはどうだろうか．寄付群と謝礼群というイ
ンセンティブが異なる回答群の間では回答傾向に違いがあるだろうか．また，寄付しか選べなかった前年の  年調査の回答傾向は， 年調査では寄付群の方に類似しているのだろうか．それとも，寄付群と謝礼群に無回答をあわせた全回答者に類似しているのだ
ろうか．本節では，この問題について，性別や年齢，職業といった属性に関する設問の回
答傾向から考える．
 その前に，分析対象となる回答者グル－プの定義と構成を改めてここで整理しておく．
まず， 年調査の全回答者を「全体群」と定義する．全体群のうち，図表  の設問で寄付先の慈善団体を選んだ回答者を「寄付群」，謝礼を選んだ回答者を「謝礼群」とする．全体群に対して寄付群と謝礼群がどのくらいの割合を占めているのかを図表  に示す．
図表  からもわかる通り， 年調
査では寄付群の方が多数派であり，謝図表５ 年調査における各回答群の構成

14.4%

礼群は少数派であった．ただし，だからといって回答傾向においても謝礼群が少数派であるとは限らない．
例えば，

19.7%

ある設問に関して回答比率が最も高くなる選択肢が寄付群と謝礼群で共通し65.9%ていれば，その設問に関しては両群ともが多数派となる．

寄付

謝礼

無回答

 加えて，
本稿では  年調査に対する 年調査の全回答者を「前回群」と定義する．以降の分析では，前回群の回答者が寄付しか選択できなかった点に留意されたい．
 以上，全体群，寄付群，謝礼群，前回群を定義したが，それらの属性に関する回答比率を比較可能なように併記したのが図表  である．
それぞれの群の類似性と差異については，
次の小節から具体的な分析を行う．


43

政策と調査 第11号 (2016年11月)

図表６ 回答者群×回答者属性のクロス集計
設問
Ｆ１ 性別



















選択肢
全体群 寄付群 謝礼群 前回群
設問
選択肢
全体群 寄付群 謝礼群 前回群
男性
㻠㻢㻑
㻠㻢㻑
㻠㻢㻑
㻠㻤㻑 Ｆ８ 自宅にある 固定電話
㻤㻝㻑
㻤㻡㻑
㻣㻟㻑
㻤㻞㻑
女性
㻡㻠㻑
㻡㻠㻑
㻡㻠㻑
㻡㻞㻑
機器
携帯電話
㻢㻠㻑
㻢㻣㻑
㻡㻣㻑
㻢㻣㻑
Ｆ２ 年齢
20代
㻝㻜㻑
㻣㻑
㻝㻤㻑
㻝㻜㻑 （いくつでも選択可） スマートフォン
㻢㻝㻑
㻢㻜㻑
㻣㻟㻑
㻡㻟㻑
30代
㻝㻟㻑
㻝㻝㻑
㻞㻝㻑
㻝㻞㻑
タブレット端末
㻞㻢㻑
㻞㻣㻑
㻞㻢㻑
㻞㻜㻑
40代
㻝㻥㻑
㻝㻤㻑
㻞㻟㻑
㻝㻤㻑
パソコン
㻢㻢㻑
㻢㻥㻑
㻢㻥㻑
㻢㻡㻑
50代
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
無回答
㻠㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻟㻑
60代
㻞㻜㻑
㻞㻟㻑
㻝㻜㻑
㻞㻝㻑 Ｆ９ 主たる通話 固定電話
㻟㻟㻑
㻟㻡㻑
㻞㻣㻑
㻠㻝㻑
70代以上
㻞㻟㻑
㻞㻠㻑
㻝㻝㻑
㻞㻟㻑
機器
携帯電話・スマートフォン
㻢㻠㻑
㻢㻠㻑
㻣㻜㻑
㻡㻡㻑
F3 職業（職種） お勤め
㻠㻣㻑
㻠㻢㻑
㻡㻥㻑
電話をかけない㻝㻑㻝㻑㻞㻑㻞㻑
仕事をしていない
㻝㻥㻑
㻝㻥㻑
㻝㻞㻑
無回答
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
専業主婦( 夫)
㻝㻢㻑
㻝㻤㻑
㻝㻡㻑
Ｆ10a インター 情報の検索や収集
㻢㻣㻑
㻢㻤㻑
㻤㻝㻑
自営業主、自由業者㻤㻑㻤㻑㻢㻑
ネットを使用
映像や音楽を視聴する
㻟㻠㻑
㻟㻟㻑
㻠㻡㻑
その他
㻟㻑
㻞㻑
㻜㻑
する際に何を 人とのコミュニケーション
㻡㻜㻑
㻠㻥㻑
㻢㻟㻑
学生
㻞㻑
㻞㻑
㻠㻑
するか
買い物
㻟㻟㻑
㻟㻞㻑
㻠㻢㻑
農業・林業・漁業㻞㻑㻞㻑㻞㻑
（いくつでも選択可） ゲーム
㻞㻞㻑
㻞㻜㻑
㻟㻠㻑
家族従業
㻞㻑
㻞㻑
㻜㻑
インターネットは使用しない
㻝㻣㻑
㻝㻤㻑
㻝㻜㻑
無回答
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
無回答
㻝㻜㻑
㻥㻑
㻢㻑
F3 職業
経営者、役員、管理職
㻞㻜㻑
㻞㻝㻑
㻝㻢㻑
㻞㻝㻑 Ｆ10b コミュニケーメール
㻠㻟㻑
㻠㻟㻑
㻡㻠㻑
（雇用形態）
正社員、正職員
㻠㻢㻑
㻠㻠㻑
㻡㻟㻑
㻠㻞㻑
ションには何を フェイスブック
㻝㻟㻑
㻝㻞㻑
㻝㻣㻑
パート、アルバイト、契約
利用するか
ツイッター
㻣㻑
㻣㻑
㻝㻜㻑
社員、臨時職員、嘱託職
㻞㻤㻑
㻞㻥㻑
㻞㻣㻑
㻞㻥㻑 （いくつでも選択可） ライン（ LINE）
㻟㻠㻑
㻟㻟㻑
㻠㻢㻑
員
インスタグラム
㻠㻑
㻠㻑
㻢㻑
派遣社員
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻟㻑
ミクシィ
㻞㻑
㻝㻑
㻟㻑
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻠㻑
その他
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
無回答
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻝㻑
無回答
㻡㻜㻑
㻡㻝㻑
㻟㻣㻑
Ｆ４ 昨年の世帯 300万円未満
㻟㻢㻑
㻟㻠㻑
㻟㻞㻑
㻟㻠㻑 都市規模
大都市
㻞㻣㻑
㻞㻤㻑
㻞㻥㻑
㻞㻣㻑
年収
300万円以上、600万円未満
㻟㻥㻑
㻠㻝㻑
㻠㻞㻑
㻟㻤㻑
中都市
㻞㻡㻑
㻞㻢㻑
㻞㻢㻑
㻞㻟㻑
600万円以上
㻞㻝㻑
㻞㻞㻑
㻞㻞㻑
㻞㻟㻑
小都市
㻟㻥㻑
㻟㻤㻑
㻟㻢㻑
㻠㻝㻑
無回答
㻠㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻢㻑
町村部
㻤㻑
㻣㻑
㻥㻑
㻥㻑
Ｆ５ 子どもの有無いる
㻣㻝㻑
㻣㻠㻑
㻢㻟㻑
㻣㻞㻑 １１ブロック
北海道
㻡㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻡㻑
いない
㻞㻤㻑
㻞㻡㻑
㻟㻢㻑
㻞㻣㻑
東北
㻤㻑
㻤㻑
㻡㻑
㻣㻑
無回答
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
北関東
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻝㻑
㻝㻞㻑
Ｆ６ 今の住まい方１人世帯
㻝㻠㻑
㻝㻞㻑
㻝㻠㻑
南関東
㻝㻞㻑
㻝㻞㻑
㻝㻟㻑
㻝㻝㻑
１世代世帯（夫婦だけ）
㻞㻢㻑
㻞㻤㻑
㻝㻥㻑
東京
㻝㻜㻑
㻥㻑
㻝㻠㻑
㻥㻑
２世代世帯（親と子）
㻠㻢㻑
㻠㻡㻑
㻡㻟㻑
北陸信越
㻣㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻣㻑
３世代世帯（親と子と孫）
㻝㻞㻑
㻝㻝㻑
㻝㻝㻑
東海
㻝㻞㻑
㻝㻞㻑
㻝㻞㻑
㻝㻠㻑
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻝㻑
近畿
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻣㻑
㻝㻢㻑
無回答
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
中国
㻣㻑
㻣㻑
㻢㻑
㻣㻑
Ｆ７ 住居形態
賃貸
㻞㻞㻑
㻝㻥㻑
㻞㻥㻑
㻞㻝㻑
四国
㻟㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
持ち家
㻣㻡㻑
㻣㻥㻑
㻢㻡㻑
㻣㻠㻑
九州
㻝㻜㻑
㻝㻝㻑
㻣㻑
㻝㻜㻑
それ以外
㻟㻑
㻞㻑
㻡㻑
㻞㻑
無回答
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑


３－１．属性に関する差異の全体像
分析の手始めとして，図表  の各群の回答比率

図表７各群の属性に関する回答比率
の差（絶対値）の全体|全体群－寄付群| |全体群－謝礼群| |寄付群－謝礼群| |全体群－前回群| |前回群－寄付群| |前回群－謝礼群|
図の差を可視化する．図表  は，各群の同じ設問，
同じ選択肢同士で回答比率の差の絶対値をとり，その大きさに応じてグラデ－ション化したものである．それぞれのセル（マス目）が表す設問と選択肢の組み合わせは，図表  の同じ位置にあるセルと対応している．
図表  を俯瞰すると，全体群と寄付群の差を表す列の色が全体的に薄いことがわかる．それに対して，全体群と謝礼群の差，寄付群と謝礼群の差を表す列の色は総じて濃い．色が濃いほど回答比率の差が大きいことを表すので，全体群と回答傾向が最も類似しているのは寄付群ということになる．寄付群と謝礼群，前回群と各々の群の差についても同様の見方ができるが，その結果をまとめると以下のようになる．

Policy & Research No.11 (November 2016)

44

差が1ポイント未満
差が1ポイント以上2ポイント未満
差が2ポイント以上3ポイント未満
差が3ポイント以上4ポイント未満
差が4ポイント以上5ポイント未満
差が5ポイント以上6ポイント未満
差が6ポイント以上7ポイント未満
差が7ポイント以上8ポイント未満
差が8ポイント以上9ポイント未満
差が9ポイント以上10ポイント未満
差が10ポイント以上

これは言い換えると，回答者属性に関して，謝礼群を除いた回答グル－プの回❖寄付群と謝礼群の回答傾向には明確な違いがある❖回答傾向が全体群と近いのは寄付群
❖前回群の回答傾向は全体群と近い

答傾向はどれも類似しており，謝礼群だけが特異な回答傾向をもつということだ．次の小節では，謝礼群の特異性とは具体的に何なのかを検証する．

３－２．謝礼群の属性に関する特異性 図表  を改めて眺めてみると，全体群と寄付群は同じぐらいの比率であるのに，謝礼群の比率だけが乖離している項目がいくつかあることに気づく．具体的な例としては，「職業（職種）」が挙げられる．選択肢の中で，謝礼群の「お勤め」の比率だけが頭一つ抜け出ており，逆に「仕事をしていない」の比率は謝礼群だけが低い．このことから，職業（職種）に関する謝礼群の特異性は，他群と比べ「賃金所得者が多く，無職が少ない」という風に表現することができる．表中の他の項目についても同じように見ていくと，回答者属性に関する謝礼群の（他群と比べた際の）特異性を下のようにまとめることができる．
このうち ～ については， と ，つまり「～ 代」「親子  世代」という特性に包摂される可能性が高い．そのような条件に当てはまる

若年層  代， 代， 代 が多く，高齢層  代以上 が少ない親子２世代の世帯が多く，夫婦１世代が少ない賃金労働者が多く，無職が少ない
正社員が多く，経営者・管理職が少ない中所得が若干多く，低所得が少ない賃貸が多く，持ち家が少ない
,7・ネットリテラシ－が高い
東京に多く，東北・九州では少ない

子育て中の若年層世帯であるならば，賃金労働者で中所得の正社員，賃貸住宅に住み（彼らの親世代よりも）,7 ツ－ルやインタ－ネットを使いこなすと思われるからだ．
上の ～ に当てはまるペルソナとしては「東京の賃貸マンションに住む，子どもがいる  代夫婦のサラリ－マン世帯」などが考えられる．これに該当する世帯は謝礼群に比較的多く全体群や寄付群では少ないだろう，という意味で，謝礼群を特徴づける世帯の典型
例，代表例と言える．
 こうした謝礼群の特性が全体群にまで影響していないのは，謝礼群が回答者全体の中で％しかおらず少数派であることに加え，謝礼群の中であっても ～ に当てはまる回答
者が決して多いわけではない（他群よりは多いものの）という事情によると考えられる．

４．寄付群と謝礼群で回答者の意識は異なるか
本小節では，各群の回答傾向の差異や類似性について，内閣支持や政党支持，さまざまな政治・社会トピックに対する考え方や態度といった回答者の意識に関する設問を考える．
まずは回答者属性の時と同様に，全体群，寄付群，謝礼群，前回群の意識に関する回答比率が比較可能となるように，図表  に併記する．

45

政策と調査 第11号 (2016年11月)

図表８．回答者群×意識のクロス集計
設問
問１ 安倍内閣を支持するか

選択肢
支持する
支持しない
関心がない
無回答
問２ 支持政党 自民党
民主党
公明党
維新の党
共産党
おおさか維新の会
社民党
生活の党
次世代の党
日本を元気にする会
新党改革
その他
支持する政党はない
無回答
問３ 生活満足度 大いに満足している
ある程度満足している
あまり満足していない
全く満足していない
無回答
問４ 幸福実感度 大いに感じている
ある程度、感じている
あまり感じていない
全く感じていない
無回答
問５ 10年後の 思う
日本は今より 思わない
住みやすい国 わからないになっている
無回答
問６ 民主的な とても悪くなった政治について、 少し悪くなった
安倍内閣に
変わらない
なって
少し良くなった
おおいに良くなった
無回答
問６ 暮らし・
とても悪くなった経済について、 少し悪くなった
安倍内閣に
変わらない
なって
少し良くなった
おおいに良くなった
無回答
問６ 日本の
とても悪くなった
国際的地位に 少し悪くなった
ついて、
変わらない
安倍内閣に
少し良くなった
なっておおいに良くなった
無回答
問６ 文化・芸術 とても悪くなった・スポーツに
少し悪くなった
ついて、
変わらない
安倍内閣に
少し良くなった
なっておおいに良くなった
無回答
問６ 医療・介護 とても悪くなった
・福祉について、 少し悪くなった
安倍内閣に
変わらない
なって
少し良くなった
おおいに良くなった
無回答
問７ 自分は上
日本社会の中の上
どの層に入るか 中の下
下の上
下の下
わからない
無回答
問８ バスや電車、 騒音だと感じる
近所の公園
騒音だとは感じないなどでの子ども どちらともいえないの声は無回答
問９ 去年の増えた今ごろと比べ減った
ひと月に使う
変わらない
お金が
無回答
問10 あなたの 健康であること「幸せ」にとって 暮らしていけるお金があ
最も重要なのは ること
家族や友人がいること
社会的地位や評価があること
生きがいや夢中になれ
るものがあること
無回答

全体群 寄付群 謝礼群 前回群
㻠㻜㻑
㻠㻝㻑
㻟㻤㻑
㻠㻠㻑
㻟㻥㻑
㻠㻝㻑
㻟㻥㻑
㻟㻝㻑
㻝㻥㻑
㻝㻢㻑
㻞㻞㻑
㻞㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻟㻡㻑
㻟㻤㻑
㻟㻜㻑
㻟㻤㻑
㻤㻑
㻤㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻜㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻠㻑
㻞㻑
㻜㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻜㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻜㻑
㻟㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻜㻑
㻠㻝㻑
㻟㻤㻑
㻠㻥㻑
㻠㻟㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻠㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻣㻑
㻡㻤㻑
㻢㻝㻑
㻡㻠㻑
㻡㻤㻑
㻞㻥㻑
㻞㻤㻑
㻟㻟㻑
㻞㻤㻑
㻤㻑
㻢㻑
㻥㻑
㻣㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻥㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻞㻑
㻢㻢㻑
㻢㻤㻑
㻢㻠㻑
㻢㻠㻑
㻞㻝㻑
㻝㻥㻑
㻞㻝㻑
㻞㻜㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻥㻑
㻥㻑
㻡㻥㻑
㻡㻥㻑
㻢㻟㻑
㻢㻣㻑
㻟㻝㻑
㻟㻜㻑
㻞㻤㻑
㻞㻟㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻜㻑
㻞㻑
㻝㻟㻑
㻝㻟㻑
㻝㻠㻑
㻝㻥㻑
㻞㻞㻑
㻝㻢㻑
㻠㻤㻑
㻠㻣㻑
㻡㻡㻑
㻝㻝㻑
㻝㻞㻑
㻝㻜㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻢㻑
㻡㻑
㻟㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻤㻑
㻞㻡㻑
㻞㻢㻑
㻞㻟㻑
㻠㻠㻑
㻠㻡㻑
㻠㻠㻑
㻝㻣㻑
㻝㻣㻑
㻝㻤㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻢㻑
㻝㻥㻑
㻞㻜㻑
㻝㻤㻑
㻠㻣㻑
㻠㻣㻑
㻡㻝㻑
㻝㻤㻑
㻞㻜㻑
㻝㻢㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻡㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻡㻠㻑
㻡㻟㻑
㻡㻢㻑
㻞㻥㻑
㻟㻝㻑
㻞㻢㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻢㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻞㻞㻑
㻞㻠㻑
㻞㻟㻑
㻡㻟㻑
㻡㻠㻑
㻡㻡㻑
㻝㻜㻑
㻝㻝㻑
㻤㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻝㻥㻑
㻞㻝㻑
㻝㻡㻑
㻝㻤㻑
㻟㻣㻑
㻟㻤㻑
㻟㻥㻑
㻠㻝㻑
㻞㻠㻑
㻞㻠㻑
㻞㻠㻑
㻞㻟㻑
㻢㻑
㻢㻑
㻥㻑
㻡㻑
㻝㻜㻑
㻥㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻝㻞㻑
㻝㻜㻑
㻣㻝㻑
㻣㻡㻑
㻢㻝㻑
㻢㻥㻑
㻞㻜㻑
㻝㻤㻑
㻞㻡㻑
㻝㻥㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻠㻝㻑
㻠㻝㻑
㻠㻟㻑
㻠㻤㻑
㻝㻥㻑
㻝㻥㻑
㻝㻣㻑
㻞㻞㻑
㻟㻤㻑
㻟㻥㻑
㻟㻥㻑
㻞㻥㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻡㻝㻑
㻡㻠㻑
㻠㻝㻑
㻝㻤㻑

㻝㻣㻑

㻞㻟㻑

㻝㻥㻑

㻝㻥㻑

㻞㻠㻑

㻝㻑

㻜㻑

㻝㻑

㻤㻑

㻤㻑

㻤㻑

㻟㻑

㻞㻑

㻟㻑

Policy & Research No.11(November 2016)

設問
問11 渋谷区と世田谷区の同性カップル
公認制度を
問12 あなたが不安に思っていることがらは何か

選択肢
全体群 寄付群 謝礼群 前回群
評価する
㻠㻞㻑
㻠㻞㻑
㻠㻥㻑
評価しない
㻞㻢㻑
㻞㻣㻑
㻞㻝㻑
わからない
㻞㻥㻑
㻞㻥㻑
㻞㻤㻑
無回答
㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
就職
㻞㻡㻑
㻞㻢㻑
㻞㻣㻑
㻟㻡㻑
失業
㻞㻝㻑
㻝㻥㻑
㻞㻢㻑
㻞㻞㻑
所得
㻟㻢㻑
㻟㻢㻑
㻠㻞㻑
㻠㻜㻑
年金
㻤㻝㻑
㻤㻞㻑
㻤㻣㻑
㻤㻡㻑
（いくつでも選択可） 医療
㻡㻜㻑
㻡㻜㻑
㻡㻟㻑
㻠㻥㻑
教育
㻞㻢㻑
㻞㻤㻑
㻞㻤㻑
㻞㻣㻑
治安
㻟㻝㻑
㻟㻞㻑
㻟㻞㻑
㻞㻥㻑
１人暮らし
㻞㻞㻑
㻞㻞㻑
㻞㻜㻑
㻞㻠㻑
インターネット社会
㻞㻢㻑
㻞㻤㻑
㻞㻠㻑
㻞㻠㻑
原発・エネルギー
㻟㻥㻑
㻠㻞㻑
㻟㻢㻑
㻠㻝㻑
地球温暖化・異常気象
㻠㻠㻑
㻠㻣㻑
㻠㻜㻑
㻡㻜㻑
巨大地震
㻠㻢㻑
㻠㻢㻑
㻡㻜㻑
㻠㻣㻑
自然災害
㻠㻣㻑
㻠㻤㻑
㻠㻢㻑
㻠㻡㻑
外交
㻞㻢㻑
㻞㻤㻑
㻞㻢㻑
㻞㻡㻑
憲法改正
㻟㻟㻑
㻟㻢㻑
㻟㻜㻑
㻞㻠㻑
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻠㻑
㻟㻑
無回答
㻟㻑
㻝㻑
㻟㻑
㻝㻑
問13a 日本国
改正すべきだ㻝㻣㻑㻝㻢㻑㻞㻜㻑
憲法第9条1項 改正すべきではない
㻡㻣㻑
㻢㻝㻑
㻡㻟㻑
を
わからない
㻞㻠㻑
㻞㻝㻑
㻞㻢㻑
無回答
㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
問13b 日本国
改正すべきだ㻞㻟㻑㻞㻟㻑㻞㻢㻑
憲法第9条2項 改正すべきではない
㻠㻢㻑
㻡㻜㻑
㻠㻞㻑
を
わからない
㻞㻤㻑
㻞㻡㻑
㻟㻜㻑
無回答
㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
問14 戦後日本 かなり役立った
㻟㻠㻑
㻟㻤㻑
㻞㻢㻑
に今の憲法は ある程度役立った
㻡㻞㻑
㻡㻜㻑
㻢㻜㻑
あまり役立っていない
㻥㻑
㻣㻑
㻝㻜㻑
全く役立っていない
㻞㻑
㻝㻑
㻞㻑
無回答
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
問15 あなたが １人世帯
㻡㻑㻠㻑㻢㻑
最も暮らしたい １世代世帯（夫婦だけ）
㻞㻞㻑
㻞㻟㻑
㻞㻡㻑
と思う住まい方 ２世代世帯（親と子）
㻟㻢㻑
㻟㻠㻑
㻠㻟㻑
は
３世代世帯（親と子と孫）
㻟㻞㻑
㻟㻠㻑
㻞㻝㻑
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻟㻑
無回答
㻞㻑
㻞㻑
㻝㻑
問16 国内労働 出生率の向上をはかる
㻟㻣㻑
㻟㻣㻑
㻟㻣㻑
力を今後確保 外国からの移民を増や㻟㻑㻟㻑㻠㻑
していくのにす
最も有効仕事を持たない人の雇
㻠㻣㻑
㻠㻥㻑
㻠㻡㻑
なのは
用を促す
仕事を持っている人の生
㻢㻑
㻡㻑
㻝㻜㻑
産性を上げる
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻝㻑
無回答
㻠㻑
㻟㻑
㻟㻑
問17 女性が配偶者控除の撤廃
㻡㻑
㻡㻑
㻢㻑
働きやすい
指導的地位に就く女性㻢㻑㻢㻑㻠㻑
環境をつくるの割合を増やすために最も待機児童の解消
㻞㻝㻑
㻞㻝㻑
㻞㻠㻑
重要なのは
長時間労働の是正
㻝㻝㻑
㻝㻞㻑
㻝㻝㻑
在宅勤務など柔軟な勤
㻞㻠㻑
㻞㻡㻑
㻞㻡㻑
務体系の導入産休や育休をとりやすく
㻞㻡㻑
㻞㻡㻑
㻞㻠㻑
する
その他
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
無回答
㻡㻑
㻠㻑
㻠㻑
問18 民主的な とても悪くなった㻠㻑㻠㻑㻟㻑
政治について、 少し悪くなった㻤㻑㻤㻑㻥㻑
戦後70年で
変わらない
㻞㻟㻑
㻞㻝㻑
㻞㻣㻑
日本社会は
少し良くなった㻠㻜㻑㻠㻝㻑㻠㻜㻑
おおいに良くなった
㻝㻥㻑
㻞㻝㻑
㻝㻤㻑
無回答
㻢㻑
㻡㻑
㻠㻑
問18 暮らし・
とても悪くなった㻟㻑㻞㻑㻠㻑
経済について、 少し悪くなった
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻥㻑
戦後70年で
変わらない
㻝㻞㻑
㻝㻞㻑
㻝㻝㻑
日本社会は
少し良くなった㻠㻜㻑㻠㻜㻑㻠㻞㻑
おおいに良くなった
㻟㻜㻑
㻟㻞㻑
㻟㻜㻑
無回答
㻢㻑
㻠㻑
㻠㻑
問18 日本のとても悪くなった
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
国際的地位
少し悪くなった
㻥㻑
㻤㻑
㻝㻜㻑
について、
変わらない
㻞㻟㻑
㻞㻟㻑
㻞㻠㻑
戦後70年で少し良くなった
㻠㻞㻑
㻠㻡㻑
㻠㻜㻑
日本社会は
おおいに良くなった
㻝㻤㻑
㻝㻤㻑
㻞㻜㻑
無回答
㻢㻑
㻡㻑
㻟㻑
問18 文化・芸術 とても悪くなった㻝㻑㻝㻑㻝㻑
・スポーツに
少し悪くなった
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
ついて、
変わらない
㻝㻣㻑
㻝㻢㻑
㻞㻝㻑
戦後70年で少し良くなった
㻠㻢㻑
㻠㻥㻑
㻠㻟㻑
日本社会は
おおいに良くなった
㻞㻣㻑
㻞㻤㻑
㻞㻤㻑
無回答
㻢㻑
㻠㻑
㻠㻑

46

設問
選択肢
問18 医療・介護 とても悪くなった
・福祉について、 少し悪くなった
日本社会は
変わらない
少し良くなった
おおいに良くなった
無回答
問19a 日本の増やすべきだ
原発について 今のまま維持すべきだ
あなたの考え 減らすべきだに最も近いなくすべきだのは無回答
問19b 原発に
太陽光や風力などの再かわるエネル 生可能エネルギーを増ギーについて やす
あなたの考え 石油や石炭などの化石に最も近い燃料を増やすのは節電などで電力需要を
減らす
その他
無回答
問20 首都圏の 賛成
中高年層に
反対
地方移住を
わからない
促すのに
無回答
問21 現在、平等にある
地位や豊かさ 平等にはないを得る機会は 無回答
問22 将来、平等にある
地位や豊かさ 平等にはないを得る機会は 無回答
問23 あなたは 親しみを感じる
今の天皇に親しみを感じない
どちらともいえない
無回答
問24 地元地方 果たしている
議会は首長や 果たしていない
行政へのチェッ わからない
ク機能を
無回答
問25 これからの 米国
日本が関係を 中国
最も深めていく 韓国
べき国や地域 インド
は
ロシア
東南アジア諸国
ヨーロッパ諸国
その他
無回答
問26 日米安保 これまで以上に強化すについてべきだ
あなたの考え これまで通り維持すれば
に最も近い
よい
のは
将来はなくすべきだ
ただちになくすべきだ
わからない
無回答
問27ａ 米国に１ （親しみを感じない）
感じる「親しみ」 ２
度は
３ （どちらともいえない）
４
５ （親しみを感じる）
無回答
問27ａ 中国に１ （親しみを感じない）
感じる「親しみ」 ２
度は
３ （どちらともいえない）
４
５ （親しみを感じる）
無回答
問27ａ 韓国に１ （親しみを感じない）
感じる「親しみ」 ２
度は
３ （どちらともいえない）
４
５ （親しみを感じる）
無回答
問27ａ ロシアに １ （親しみを感じない）
感じる「親しみ」 ２
度は
３ （どちらともいえない）
４
５ （親しみを感じる）
無回答
問27ｂ 10年後の １ （悪くなっている）
日米関係の
２
改善度は
３ （変わらない）４５ （良くなっている）
無回答

全体群 寄付群 謝礼群 前回群
㻟㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻝㻑
㻝㻣㻑
㻝㻢㻑
㻝㻥㻑
㻠㻟㻑
㻠㻢㻑
㻠㻞㻑
㻞㻝㻑
㻞㻞㻑
㻞㻞㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻟㻑
㻟㻜㻑
㻞㻣㻑
㻟㻡㻑
㻟㻥㻑
㻠㻝㻑
㻟㻣㻑
㻞㻡㻑
㻞㻣㻑
㻞㻞㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻤㻡㻑

㻤㻡㻑

㻤㻢㻑

㻝㻑

㻞㻑

㻝㻑

㻝㻜㻑

㻝㻝㻑

㻥㻑

㻟㻑
㻝㻑
㻟㻡㻑
㻞㻟㻑
㻠㻜㻑
㻝㻑
㻞㻣㻑
㻣㻞㻑
㻞㻑
㻞㻢㻑
㻣㻞㻑
㻞㻑
㻢㻡㻑
㻤㻑
㻞㻢㻑
㻞㻑
㻝㻝㻑
㻠㻟㻑
㻠㻠㻑
㻝㻑
㻡㻠㻑
㻣㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻝㻥㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻡㻑

㻞㻑
㻜㻑
㻟㻣㻑
㻞㻡㻑
㻟㻤㻑
㻝㻑
㻞㻢㻑
㻣㻟㻑
㻝㻑
㻞㻢㻑
㻣㻞㻑
㻝㻑
㻢㻥㻑
㻣㻑
㻞㻟㻑
㻞㻑
㻝㻝㻑
㻠㻡㻑
㻠㻟㻑
㻝㻑
㻡㻠㻑
㻣㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻞㻝㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻡㻑

㻟㻑
㻝㻑
㻟㻠㻑
㻞㻞㻑
㻠㻞㻑
㻞㻑
㻞㻠㻑
㻣㻡㻑
㻝㻑
㻞㻝㻑
㻣㻣㻑
㻞㻑
㻡㻤㻑
㻝㻞㻑
㻞㻥㻑
㻝㻑
㻤㻑
㻠㻟㻑
㻠㻣㻑
㻝㻑
㻡㻤㻑
㻡㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻝㻠㻑
㻢㻑
㻡㻑
㻠㻑

㻝㻟㻑

㻝㻟㻑

㻝㻡㻑

㻡㻤㻑

㻢㻜㻑

㻡㻠㻑

㻝㻝㻑
㻞㻑
㻝㻡㻑
㻞㻑
㻟㻑
㻢㻑
㻞㻥㻑
㻟㻢㻑
㻞㻟㻑
㻟㻑
㻠㻤㻑
㻞㻣㻑
㻝㻢㻑
㻟㻑
㻝㻑
㻡㻑
㻟㻠㻑
㻞㻥㻑
㻞㻟㻑
㻣㻑
㻞㻑
㻡㻑
㻟㻥㻑
㻟㻡㻑
㻝㻤㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻡㻑
㻞㻑
㻣㻑
㻠㻢㻑
㻞㻢㻑
㻝㻠㻑
㻡㻑

㻝㻞㻑
㻞㻑
㻝㻟㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻢㻑
㻞㻥㻑
㻟㻤㻑
㻞㻟㻑
㻞㻑
㻠㻣㻑
㻟㻜㻑
㻝㻣㻑
㻟㻑
㻝㻑
㻟㻑
㻟㻠㻑
㻟㻝㻑
㻞㻠㻑
㻣㻑
㻞㻑
㻟㻑
㻟㻥㻑
㻟㻣㻑
㻝㻤㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻟㻑
㻝㻑
㻤㻑
㻠㻡㻑
㻞㻤㻑
㻝㻠㻑
㻠㻑

㻥㻑
㻟㻑
㻝㻤㻑
㻝㻑
㻡㻑
㻤㻑
㻞㻣㻑
㻟㻡㻑
㻞㻞㻑
㻞㻑
㻡㻣㻑
㻞㻝㻑
㻝㻡㻑
㻞㻑
㻝㻑
㻟㻑
㻠㻜㻑
㻞㻡㻑
㻞㻞㻑
㻣㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻠㻞㻑
㻟㻠㻑
㻞㻜㻑
㻝㻑
㻜㻑
㻟㻑
㻟㻑
㻣㻑
㻡㻝㻑
㻞㻜㻑
㻝㻢㻑
㻟㻑

設問
選択肢
問27ｂ 10年後の １ （悪くなっている）
日中関係の
２
改善度は
３ （変わらない）４５ （良くなっている）
無回答
問27ｂ 10年後の １ （悪くなっている）
日韓関係の
２
改善度は
３ （変わらない）４５ （良くなっている）
無回答
問27ｂ 10年後の １ （悪くなっている）
日露関係の
２
改善度は
３ （変わらない）４５ （良くなっている）
無回答
問28 市区町村 １位
議会議員選挙 ２位
の関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問28 市区町村 １位
長選挙の
２位
関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問28 都道府県 １位
議会議員選挙 ２位
の関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問28 都道府県 １位
知事選挙の
２位
関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問28 衆議院
１位
議員選挙
２位
の関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問28 参議院
１位
議員選挙
２位
の関心度の
３位
順位は
４位
５位
６位
無回答
問29 あなたが 候補者名を書く「小選挙
重視する
区」
投票は
政党名を書く「比例代表」
どちらともいえない
無回答
問30 選挙制度 今のままでよい
改革について 小選挙区の比重を増やあなたの考え すべきだに最も近い
比例代表の比重を増やのはすべきだ
小選挙区だけにすべきだ
比例代表だけにすべきだ
中選挙区制に戻すべき
だ
その他
無回答
問31 小選挙区 小選挙区で落選した候と比例の重複 補者が、比例代表で救立候補につい 済されるのは良いことだてあなたの小選挙区で落選したの考えに近いに、議員になれるのはお
かしい
のは
わからない
無回答

㻟㻑
㻢㻑
㻟㻞㻑
㻟㻟㻑
㻞㻟㻑
㻟㻑
㻡㻝㻑
㻞㻣㻑
㻝㻟㻑
㻟㻑
㻞㻑
㻠㻑
㻟㻤㻑
㻞㻤㻑
㻞㻜㻑
㻣㻑
㻟㻑
㻠㻑
㻟㻡㻑
㻟㻢㻑
㻞㻜㻑
㻠㻑
㻝㻑
㻠㻑
㻞㻑
㻣㻑
㻠㻡㻑
㻞㻤㻑
㻝㻡㻑
㻠㻑



47

全体群 寄付群 謝礼群 前回群
㻞㻢㻑
㻞㻠㻑
㻟㻢㻑
㻞㻢㻑
㻟㻞㻑
㻟㻠㻑
㻞㻤㻑
㻟㻠㻑
㻞㻥㻑
㻟㻜㻑
㻞㻣㻑
㻞㻤㻑
㻢㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻡㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻞㻜㻑
㻝㻥㻑
㻟㻜㻑
㻞㻟㻑
㻟㻜㻑
㻟㻞㻑
㻞㻤㻑
㻟㻞㻑
㻟㻠㻑
㻟㻡㻑
㻞㻤㻑
㻟㻝㻑
㻥㻑
㻥㻑
㻥㻑
㻣㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻟㻑
㻡㻑
㻝㻣㻑
㻝㻢㻑
㻝㻣㻑
㻝㻞㻑
㻞㻥㻑
㻟㻝㻑
㻞㻣㻑
㻟㻞㻑
㻠㻞㻑
㻠㻟㻑
㻠㻢㻑
㻠㻞㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻤㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻝㻑
㻞㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻠㻑
㻢㻑
㻝㻠㻑
㻝㻠㻑
㻝㻟㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻟㻑
㻝㻜㻑
㻝㻝㻑
㻥㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻜㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻞㻤㻑
㻞㻤㻑
㻟㻟㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻞㻞㻑
㻞㻞㻑
㻝㻥㻑
㻝㻣㻑
㻝㻣㻑
㻝㻣㻑
㻝㻠㻑
㻝㻡㻑
㻝㻝㻑
㻝㻢㻑
㻝㻢㻑
㻝㻥㻑
㻝㻤㻑
㻝㻣㻑
㻝㻥㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻞㻑
㻢㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻝㻣㻑
㻝㻤㻑
㻝㻟㻑
㻟㻝㻑
㻟㻞㻑
㻟㻜㻑
㻝㻥㻑
㻝㻥㻑
㻞㻞㻑
㻝㻤㻑
㻝㻥㻑
㻝㻥㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻝㻟㻑
㻝㻟㻑
㻝㻠㻑
㻝㻠㻑
㻝㻡㻑
㻝㻢㻑
㻟㻠㻑
㻟㻠㻑
㻟㻤㻑
㻝㻣㻑
㻝㻥㻑
㻝㻠㻑
㻥㻑
㻥㻑
㻣㻑
㻢㻑
㻢㻑
㻠㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻟㻤㻑
㻠㻜㻑
㻟㻥㻑
㻝㻞㻑
㻝㻝㻑
㻝㻟㻑
㻝㻝㻑
㻝㻝㻑
㻝㻞㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻞㻟㻑
㻞㻟㻑
㻞㻝㻑
㻡㻑
㻡㻑
㻟㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻠㻑
㻣㻑
㻞㻤㻑
㻟㻜㻑
㻞㻣㻑
㻥㻑
㻥㻑
㻝㻞㻑
㻝㻞㻑
㻝㻟㻑
㻝㻝㻑
㻤㻑
㻥㻑
㻢㻑
㻟㻜㻑
㻟㻝㻑
㻞㻥㻑
㻣㻑
㻡㻑
㻤㻑
㻢㻝㻑

㻢㻡㻑

㻡㻢㻑

㻝㻡㻑

㻝㻡㻑

㻝㻣㻑

㻞㻞㻑
㻞㻑
㻟㻜㻑

㻝㻤㻑
㻞㻑
㻞㻤㻑

㻞㻡㻑
㻞㻑
㻟㻝㻑

㻞㻞㻑

㻞㻟㻑

㻞㻡㻑

㻡㻑

㻢㻑

㻢㻑

㻝㻣㻑

㻝㻤㻑

㻝㻢㻑

㻞㻑

㻝㻑

㻟㻑

㻝㻠㻑

㻝㻣㻑

㻣㻑

㻡㻑
㻠㻑

㻠㻑
㻟㻑

㻣㻑
㻡㻑

㻝㻜㻑

㻝㻝㻑

㻥㻑

㻢㻤㻑

㻣㻜㻑

㻢㻤㻑

㻞㻜㻑
㻞㻑

㻝㻣㻑
㻝㻑

㻞㻝㻑
㻞㻑

政策と調査 第11号 (2016年11月)

４－１．意識に関する差異の全体像
右の各項目は，回答者属
性に倣い，図表  と同様の手順で意識に関する各群の❖寄付群と謝礼群の回答傾向には明確な違いがある❖回答傾向が全体群と近いのは寄付群
❖前回群の回答傾向と全体群には違いがある

差異を可視化して（図表 ），その意味するところをまとめたものである．

図表９各群の意識に関する
回答比率の差 絶対値 の全体図
|全体群－寄付群|

項目の上  つについては，回答者属性
に関する結果と同じである．しかし，前回群と（今回の）全体群に違いが見られる点は，回答者属性の時とは異なる．
 意識に関する設問の代表格は「内閣を支持するか」であるが，主要メディアが毎月実施する世論調査でも刻々と水準が変化することを考えれば，一年前の内閣支持に関する回答比率と今年の比率が同じくらいの水準であると考える合理的な理由はない．他の意識に関する設問についても，その年の政局や社会的事件が回答者心理に大きく影響すると考えられる
ので，意識に関しては前回群の回答傾向
が他群よりも特異になるのはやむを得ない．その特異性の中に謝礼（金券）を導入した影響に由来するものが含まれていたとしても，ここで述べたように意識の回答傾向自体が経年的に変化しやすい特性をもつ以上，分離して定量化することはできなさそうである．したがって，謝礼を導入する前後で回答者の意識に変化が生じたかどうかについては結論を出すことができない．
 それを除けば，意識についても全体群と寄付群の回答傾向は類似しており，この中では謝礼群だけが特異な回答傾向をもつということは，回答者属性の時と変わらない．

Policy & Research No.11(November 2016)48|全体群－謝礼群||寄付群－謝礼群||全体群－前回群||前回群－寄付群||前回群－謝礼群|

４－２．謝礼群の意識に関する特異性
ここでは図表  から，全体群や寄付群に比した謝礼群の特異性について，－ 節と同様にインプリケ－ションを引き出すことを試みる．その結果は右の通りである．
右の ～ に当てはまる典型的，代表的なペルソナとしては「現状に不満で将来に不安があるが，政治をはじめとする社会問題には関心がない」
といった意識（心理）をもった人物が想定される．

内閣支持に関心がない
無党派層が多い生活に不満がある社会階層は下流を自認将来の暮らし向きや公平性を悲観各種社会問題に対しては現状維持，「どちらともいえない」「わからない」が多い

５．終わりに 本稿では，それまで寄付しか選べなかった郵送調査「日本の世論」で， 年調査から寄付をするか金券を受け取るか（いずれも  円分）の選択制を採用したことの影響が，調査対象者の協力度や回答内容にまで及ぶか否かを検証した．
その結果，協力度については影響を受けたと判断できるほどの変化は観測できなかった
ものの，最終的な結論を出すには今後も継続して観測を続ける必要があることがわかった．
 回答内容については，回答者全体と寄付群の回答傾向にあまり違いは見られなかった．
したがって，寄付を選んだグル－プのペルソナは国民全体の平均的な特性をもつ，いわゆる標準型ペルソナとでもいうような人物像に近いと言えるだろう．一方，謝礼群の回答傾向と回答者全体には明確な違いが見られ，さらに，寄付しか選択できなかった前回調査とも異なっていた．このことから謝礼を選んだグル－プのペルソナは他のどれとも似ていな
い特異なものと考えられ，その具体的なイメ－ジを属性の設問と意識に関する設問の回答
分析によって得られた結果からまとめると以下のようになる．

,東京の賃貸マンションに住む，子どもがいる  代夫婦のサラリ－マン世帯
,,現状に不満で将来に不安があるが，政治をはじめとする社会問題には関心がない
こういった特性をもつ人々が寄付よりも謝礼を選ぶ背景には，次のような理由があると考えられる．上のⅠから推測すれば，当該のペルソナが置かれている環境は，一般に管理職になる前の世代で富裕層ほどは所得が高くなく，子育てと仕事に忙殺されている状況と想像される．おそらく上のⅡはそういった環境で副次的に生じたものなのではないか．つまり，生活するのに手一杯なので不満・不安は当然ある．しかし，だからといって社会問題に関心を持つほどの時間的・経済的な余裕がないということだ．もしそうであるならば，社会問題について答えねばならないアンケ－トに回答するモチベ－ションは，他の回答者
グル－プ（Ⅰ，Ⅱに当てはまらない回答者）よりも相当に低いはずである．謝礼群の人々は，それにもかかわらず回答をしたのであるから，その補償として金銭的対価，つまり謝礼を要求したいという心理が働いたのではないか．

49

政策と調査 第11号 (2016年11月)

 これは現段階では仮説にすぎない．今後の調査で追加的かつ継続的に検証していく必要がある．具体的には，過去に調査していない，余暇時間や家事等に関する生活実態を問う
設問，「日本の世論」自体への回答モチベ－ションを問う設問，機会損失の補償を何に求めるか（金銭か，余暇時間か，名声か等）を問う設問を追加すること等が考えられる．
 本稿で明らかにした謝礼を選んだグル－プの特性と類似した回答群について報告している先行研究がある．本多（）は，公募モニタ－を使った複数のインタ－ネット調査の回答と従来型調査（無作為抽出した標本による訪問面接調査と留め置き調査）の回答を比較し，ネット調査の回答の相違点をまとめている．そのうち主なものが下の項目である．
これを，本稿における謝礼を選んだグ
ル－プの特性と比較してみると，回答
者属性については，①と②が明らかに異なっているが，③は謝礼群の「中所得が若干多く，低所得が少ない」，④は「,7・ネットリテラシ－が高い」と通じるものがある．意識に関しては，生活意識の⑥が異なるが，⑦と⑫は謝礼
群の「生活に不満がある」，⑧は「社会
階層は下流を自認」，⑨と⑪は「将来の暮らし向きや公平性を悲観」との類似性が見られる．⑤と⑩については，仮に寄付ではなく謝礼を選ぶ回答者の心理だと考えてみても違和感がない．つまり，属性はともかく意識については①自営業，派遣社員が多い②単身世帯，夫婦のみ世帯が多い
③本人の収入がやや高い④ 割以上がインタ－ネットを毎日利用
⑤インタ－ネット調査への協力理由は
「謝礼・景品がもらえる」がトップ
⑥生活意識については「現状維持志向」が
大幅に少ない⑦仕事満足度が大幅に低い
⑧階層帰属意識は「中の上」「中の下」
「下」が多い⑨「不公平感」を感じている人が多い⑩生活重視度では，収入，財産を重視
する者が大幅に多い⑪生活不安については，ほとんどの項目で
不安感が強い．特に，老後生活に不安感を持っている人が多い⑫生活満足度が低い．
内閣支持に関心がない

本多（）で報告されたネット調査のサンプルと本稿の謝礼群はかなり似通っている．
以上を勘案すると，ネット調査の公募モニタ－と謝礼群の母集団は意識という点では同一の母集団から抽出された可能性がある．
 無論，
この仮説を実証するためにはネット調査と連動した郵送調査を行う必要があろう．
これも今後の課題となるが，もし実証されれば，なぜ無作為抽出したサンプルによる調査と公募モニタ－によるネット調査の結果が乖離するのかを説明する一助となるだろう．
（毎日新聞社 世論調査室）
参考文献!
大隈慎吾「調査インセンティブとしての謝礼と寄付の比較 ─全国世論調査「日本の世論2014」のデ－タから─」『政策と調査』10，37－40，2016
資料リンク!
本多則惠「インタ－ネット調査は社会調査に利用できるか－実験調査による検証結果－」『労働政策研究報告書』17， http://www.jil.go.jp/institute/reports/2005/documents/017.pdf，2005

Policy & Research No.11(November 2016)50

年代・エリアを限定したネット調査の課題
 －１８・１９歳×中部エリアの事例－
Issues with Online Polls for Young People in the Local Area: A Study ofYoung People Aged Eighteen to Nineteen Years in Central Japan弓削 雅人0DVDKLWR<XJH

１はじめに
２調査設計
３準備段階
４．実査段階５．課題点

要旨!
第  回参議院通常選挙の投票では、選挙権年齢が  歳から  歳にまで引き下げられた．メディアが利用する 5'' 調査では若い対象者からの回収が極めて悪いため、選挙情勢を見極める補足手段として、インターネット・パネルの若者（～ 歳）の選挙意識を調べた．早期回答よりは後期回答で、夜間回答よりも昼間回答で「投票に行った」割合が高いことなどが明らかになった ．ただし、地方では ～ 歳の若者を調査するのに十分な数のパネルが確保されていない．
今後の利用のためには、若年層のパネル構築が必要とされる．
The minimum voting age was revised from twenty to eighteen years for the
24th Upper House election. However, sample response rates for young
persons through the Random Digit Dialing polls were very low; hence, wehave used online panels for eighteen- to nineteen year-olds to predict andanalyze election results. This article reports that the rate answered “I voted.”
was higher in late respondents than early respondents, and similarly more
people responded in the day voted than in the after-dark. However, we
could not achieve a large-enough sample of eighteen- to nineteen-year-olds
for analysis owing to the difficulty of reaching young respondents. We needto find ways to improve access to young people on databases in the online
research industry.

51

政策と調査 第11号 (2016年11月)

１はじめに 第  回参議院通常選挙（ 年  月  日公示， 月  日投開票）では，選挙権年齢の満  歳以上への引き下げが大きな話題となった．新たに対象となる有権者をメディアとしてどう取材し，政治参加への意思いわば「・ 歳世論」
をどう調査するかを模索する中で，インターネット調査に注目した．従来の電話調査（固定・携帯，5'' 方式）では，この年齢層に意見を聴くどころか接触することさえ困難であり， 人規模を対象にした世論調査でさえ，・ 歳の回答者が  人未満という有様．若年層を対象にした電話調査の有効性に危惧を抱いていたからである．
ただ，あくまでメディアの取材手法の一つとして，対象者への直接・個別の意見聴取と組み合わせる中での俯瞰性ある要素として実施したということを付記する．こうした経緯で実施した中日新聞（名古屋，浜松，金沢本社）発行地
域を対象にした「 歳選挙権ネット調査」の実例と今後進めていこうとしている分析を報告し，年代・エリアを限定したネット調査について考える問題提起としたい．
２調査設計 調査対象は参院選の投票日と想定した  月  日を基準にして，この日に ・ 歳で新有権者となる調査会社登録モニターの 〜 歳．地域は全国に広げず，発行エリアの中部  県（愛知，三重，岐阜，長野，福井，滋賀，石川，富山，
静岡）に限定した．また，若年層有権者の選挙に向けた（投票日後までの）意
識変化を探るため，複数回の調査を設定． 年  月， 月（改正公選法施行時）， 月（選挙後）に行った（図表 ）．
図表１  歳選挙権ネット調査
fig 1. 18歳選挙権ネット調査

期間

回答総数

男性

女性

第1回 2/25～29  

第2回 6/13～17  

第3回 7/12～19  

 最重要と考えたのは回答数で，調査報道としての信用度を高められる最低ラインとして  サンプルの確保を前提とした．ただ，調査会社の選定時に，全Policy & Research No.11 (November 2016)

52

国を対象にすれば確保は可能とする社が多数で，中部エリアに限定した若年層
 サンプルの取得はハードルが高いことが分かった．結局，可能と回答したのは  社だけだった．実査段階での問題点でも指摘するが，実際，目標回答数の達成までに予想外の時間を費やすことになった．
３準備段階 インターネット調査でよく用いられるマトリクス表示型の質問票を採用した（図表 ）．電話調査では質問数を増やすことに限界があるが、ネット調査では効率的に実現した．大まかな設問数は  問としつつ，マトリクス表示による質問設定で  設問ごとに回答者にストレスがないと思われる  問程度まで問うことができた．また，第  回調査では選択肢を選んだ理由を自由記述してもらう
設問も用意した（図表 ）．
 質問内容は，対象年齢層（選挙時 ･ 歳）の選挙に向けた意識変化を探るという点から，政治課題への関心度とその項目などに関するものはできる限り
継続・共通化させた．同時に，公示日前週の第  回調査では，より投票行動や政治選択が読み取れるように，投票日に実施する出口調査の質問に近い内容を盛り込んだ．さらに，事後検証とも言える第  回調査は，実際に投票に行ったかどうかで質問の分岐を設定するなどして政治参加への意識変化を対比させられるような工夫をした．
 実施までの過程で課題となったのが，電話世論調査では当然だった政治的な質問（支持政党など）ができるかどうか．実査を委託するネット調査会社と回答者になる登録モニター間の規約等に絡むことで ，当初は一部制約を受けた ．
「安倍内閣を支持するか」「どの政党に関心があるか」との設問について交渉した結果，第  回調査では質問全体の冒頭に内閣の支持に関する質問があるとの「お断り」を示し，実際の質問にも「答えたくない」の選択肢を掲げた．ただし，第  回調査では「答えたくない」の選択肢付けたが，回答者の投票行動をより深く探るため，「政党への関心」から「支持」に踏み込んだ質問も設けた．
これは実施時期が公示日前週の  月中旬で，すでに多くのメディアなどがこの種の質問を新有権者に対して行っており，この調査が現実社会に照らし突出して政治志向を問う内容ではないとの判断，初回調査時よりも，対象者の政治的な意思が具体化しているであろうとの認識が，中日側，調査会社側双方に共有されたためだと推察している．
また， 回を通じて新聞紙面に掲載する際には，調査会社名を明記せず「民間のインターネット調査会社」とするよう条件提示があった．


53

政策と調査 第11号 (2016年11月)

図表２ マトリックス表示型質問（第  回調査）

図表３ 自由記述質問（第２回調査）



Policy & Research No.11 (November 2016)54４実査段階
実査では，設定した有効目標の 

図表４ 回答者の地域別内訳（ 第 １ 回 調 査 ）サンプル到達に思いの外，時間を要することを実感させられた．メディア
他社の全国対象ネット調査では２日程度で約  サンプルを集めているようだったが，第  回，第  回とも実
質  日間，延べ  日間，第  回は実査
立ち上がりこそ回収が多かったものの，最終的には延べ  日間かかった．
前提として調査対象はエリアの ・
歳全員というわけではなく，あくまで調査会社の登録モニターということがある．委託会社の場合，このエリアのうち愛知，三重，岐阜  県の該当モニター数は約  人で， 県の回答者数は 
回調査の平均で約  人だから「回収率」は１桁台．通常のネットを利用した
マーケティング調査などでの  代の回答率は ～ 割程度との見方がある中，さらに対象年齢を絞って  サンプルを集めることの厳しさを痛感した．
登録モニター属性の面から見ると、回答者の県別構成比は同年齢の人口比とほぼ一致した．一方，男女比はモニター母数（愛知，三重，岐阜３県）の属性
では女性がおよそ  分の  で，計  回の調査では女性の占める比率がさらに高くなった．実施時期も結果に反映したとみられる．第  回は  月下旬で受験時期だった影響か  歳高校生の比率が多く， 回目以降は大学生中心の構成となった．

図表５ 実査日数と回答数の推移
600
500
400
300

1回目

200

2回目

100

3回目

1日目

2日目

3日目

4日目

5日目

55

6日目

7日目

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

18～21

6～9

12～15

0～3

0

8日目

政策と調査 第11号 (2016年11月)

図表６ 早期回答者と後期回答者の差（第３回調査、早期回答者 ＝１日目～２日目  時  分 上段は実数、下段％ ）

＊投票に行ったか＊18歳投票権になりよかった

行った 行かなかった
早期回答者
後期回答者
計

計





































大いに

ある程度

あまり





























































早期回答者
後期回答者
計

全く

計

図表７ 昼型と夜型の差（第３回調査、夜型＝ 時～翌６時に回答した人、昼型＝６時～ 時に回答した人）上段は実数、下段は％

*18歳投票権になって良かった*投票に行ったか
行った 行かなかった
夜型
昼型
計

大いに

計





































夜型
昼型
計

ある程度

あまり 全く

計















 





































 

 回答の仕方と結果との関係についていくつかの側面から分析してみる．まず
実査期間中の回答のタイミングが早いか遅いかで回答者に意識差があるかどうかについて確認する．松田（）は郵送調査の事例を示し「政治調査では，遅めに回答する層ほど政治への関心がない」としている．今回のネット調査では，参院選の投票へ行った割合は早めに回答した層 ％，遅めに回答した層
％で，遅めに回答した層が高くなっている．選挙権が  歳まで下げられたことについては，「大いによかった」「ある程度よかった」と答えたのは早めに回答した層では ％で遅めに回答した層では ％となっており，遅めの層の方が選挙への関心度・参加度の意識が高いことがうかがえるPolicy & Research No.11 (November 2016)56

 次に、回答したタイミングを昼型（ 時～ 時）と夜型（ 時～ 時）として比べると，投票に行った割合は昼型が ％で夜型が ％となり，昼型の方が投票した割合が高かった．投票権が  歳まで引き下げられたことについて
は，意識差が見られなかった．
 先述したが．第  回調査では回答に自由記述を設けた．具体的には，投票時に重視する政策課題について，経済，憲法，原発などの選択肢から複数可で選び，そのうち最も重視する項目を１つだけ選択してもらい，さらにその選択理
由を  字以内で答えてもらった（図表 ）．前段階の設問で「投票に行くつもりがない」と答えた人にも，行くと想定して回答してもらった．自由記述の欄に記入なしでは次の質問へ進めない設定としたということはあるが，「戦争は嫌い」など端的な回答は少なく， 字以上の回答が全体の  割を超え， 字以上
は ％に達した．
ネット調査に応じるこの世代が自由記述質問にどのくらい回答してくれるか．
そうした事前の悩みは杞憂で，予想外の記述量を手に入れた．
ネット調査でのパネル構成の限界と同時に，多様な情報収集手段という可能性にも気づかされた．弱点の克服と利点の有効活用に向けて，提供者も利用者
もインターネット調査の運用と活用を再考してみる必要性があることを指摘しておきたい．
５課題点
今回調査は，中部＝中日新聞発行エリアの新有権者の意識を測る

図表８ 参院選で投票に行くか（中日新聞の第２回調査）

視点で実施したものである．結果
は回答者母体の地域的な特性を反映したものか，あるいは全国対象で同様の調査を実施した場合は違いがあるのかを検証しなければならない．
共同通信が中日新聞と公示前 
月 中 旬 の同時期に実施した ・
歳対象のネット調査と比較してみる と ，「 投票に行くか」との質問に対して「必ず行く」「できれば行こうと思う」（共同通信の選択肢は「行くつもりだ」）を合わせた「投票へ前向きな回答」をした人は中日が ％、共同通信
が ％で約  ポイントの差．中日新聞の「投票したい候補者や政党がある」に対応する「投票先を決めている」「だいたい決めている」の合計値を比べると、

57

政策と調査 第11号 (2016年11月)

中日 ％，共同通信は ％で約  ポイントの差．回答傾向に大きな隔たりはなく，年齢層に共通した政治に対する意識があると読み取れる．
他方，全国調査では東京など人口の多い大都市圏の声が回答結果に色濃く映る．中日新聞エリアで報道するという視点では，全国調査では中部地域ならでは意見を十分に捉えられないのではないかという懸念もある．地域調査と全国調査をどう組み合わせていくかが課題となりそうだ．
複数回にわたって意識の変化を追う調査は，報道する立場では，よく用いている．例えば，単一の高校での複数回の意識調査などを実施している．今回のネット調査では，中部エリア限定で選挙時に ・ 歳という条件で対象者を選定したが， 回連続で回答した人は  人で約  割程度だった．ネット調査はパネルの構築方法により，無作為抽出による世論調査のような代表性は担保されないことが多いが，上述した高校生調査のようなものと比べると回答者属性の画一化を回避しているという点で，一定の意義があると考えられる．
選挙権年齢引き下げは今回だけの注目点となるが，「投票に行った」と回答した ・ 歳で「次回も投票に行く」と答えた人はこの調査で ％に上っている．
彼らが次回，そして次回選挙で  歳が政治参加をどう感じるか．対象年齢を限定させたネット調査がそれを探る手法の１つとして活用できるか，さらに事例を積み上げていく必要がある．
（中日新聞名古屋本社 選挙調査室）
参考文献!
松田映二 2010 郵送調査の回答特性―謝礼・調査テーマ・調査主体が調査に及ぼす影響―行動計量学37(2), 159-188.

Policy & Research No.11 (November 2016)58

ＰＣ・スマホの調査画面における回答方法の考察
－アイトラッキングによる検証－A Discussion of How Questionnaires Are Answered on Smartphones and PC Devices:
A Validation Survey Implementing Eye Tracking齊藤 ひとみ①二瓶 哲也②+LWRPL6DLWR7HWVX\D1LKHL
１．はじめに
２．検証方法
３．検証結果と考察
４．まとめと今後の課題

要旨!
世論調査や選挙予測報道においては，インターネット調査の活用に向けた議論が始まっている．既にマーケティングリサーチの分野においては，インターネット調査が主流となっているが，近年はスマートフォン（以下，スマホと表記）の急速な普及を背景に，スマホと 3& の両方のデバイスに対応した調査票を設計する必要に迫られている．そこで，スマホと 3& それぞれのデバイスの特性を明らかにするため，
アイトラッキングを用いた検証調査を行い，回答者が実際に調査へ回答している際の視線の動きと停留状況を分析した．その結果，「最初の選択肢よりも後の選択肢の方が注視時間が短い」という現象が 3& だけでな
く，スマホでも生じることが示された．また，視線の動きや停留状況はデバイスによって共通する部分と異なる部分があることが確認できた．
Discussions have begun on the implementation of online surveys in public opinion polls
and predictive election reporting. Online surveys are already a mainstream
methodology in the marketing research field, and with the rapid proliferation ofsmartphones in recent years, we now face the need to design questionnaires
compatible with both smartphones and PC devices. To this end, a validation survey
implementing eye tracking was conducted to clarify the respective features ofsmartphones and PC devices, analyzing the movement of line of sight and stopping
when respondents actually responded to surveys on both devices. The survey results
indicate that the phenomenon of “respondents focusing on later selections less thaninitial selections” occurs not only with PCs, but also with smartphones. Commonalities
and differences in the movement of line of sight and stopping between devices werealso confirmed.

59

政策と調査 第11号 (2016年11月)

１．はじめに 日本の世論調査や選挙予測報道においては，これまでインターネット調査の活用が進んでこなかった．しかし，近年では訪問調査や従来型の 5'' 方式の電話調査の限界が見え始めており，インターネット調査の本格的な活用に向けた議論が始まっている（松田）．
既にインターネット調査が主流となっているマーケティングリサーチの分野においては，
スマートフォン（以下，スマホと表記）の急速な普及を背景にインターネット接続手段が大きく変化しており，
スマホと 3& の両方のデバイスに対応した調査票を設計する必要に迫られている．しかしながら，とくにスマホについては，まだ研究知見が少なく，最適な調査画面のデザインについて統一された見解が出ていない．
本稿では，スマホと 3& のそれぞれのデバイスに対して，回答者が実際に回答している
状況についてアイトラッキングを使って検証した結果を紹介する．3& での回答についてア
イトラッキングを用いた先行研究では，「最初の選択肢よりも後の選択肢の方が注視時間が短い」，「後半の選択肢では視線がスキップされることがある」ということを示し，「初頭効果」として知られる「最初の選択肢が選ばれやすい」という現象が生じる原因について考察を行っている(Galešic, Tourangeau, Couper and Conrad,2008)．
スマホでの回答においても同様に「後半の選択肢の注視時間が短くなったり，視線がスキップされる現象」が生じるのか，また，3& での回答方法と比べて，スマホでの回答方法
はどのように異なるのかを検証する．さらに検証結果を踏まえ，3& でもスマホでもデータ精度を落とさないための調査画面デザインについて，考察を行う．

２検証方法
調査期間
㻔アンケート回答とインタビューの時間を合わせ，1名あたり1時間)

PC回答者

スマホ回答者

2015年3月28日

2014年12月18日～20日

・20～59歳男女個人・無糖茶飲料を週に1回以上飲んでいる・無糖茶飲料の認知銘柄が9個以上であるキューモニターに対し，
Webでスクリーニング調査を実施 ・普段「パソコン(タブレットPCを除・通話以外で1日30分以上スマホをし，以下の条件に合致する人をく)」でアンケート回答することが多い 利用しているそれぞれ抽出した)・複数のモニター会社に登録してい ・週に2～3回くらいスマホでアンる
ケートに回答・普段スマホでアンケート回答するこ
とが多い
合計5名
合計12名
対象者数
男性：「20～30代社会人」
男性：「学生」「40～50代社会人」×各1名「20～30代社会人」
女性：「学生」「40～50代社会人」 ×各2名
「 20～30代」
女性：「学生」「40～50代」 ×各1名
「20～30代 」「40～50代」 ×各2名
対象者にアイトラッキング用のアイグラスを装着した状態で回答してもら
調査内容
い，回答後にその視線の動きを見ながらデプスインタビューを行った．なお，アンケートはふだん回答しているデバイス（PC／対象者自身のスマホ）で行った．質問数は20問程度，回答所要時間は15分程度であった

対象者条件

㻔インテージ社の保有するパネル

Policy & Research No.11(November 2016)60

３．検証結果と考察
１ 回答するときのスマホの向き
スマホ回答者のうち，ほとんどの人はスマホを縦に持ってアンケートに回答し，最後まで縦のままであった（スマホを傾けても画面が横向きにならないように画面を固定している人も見られた）．一部，横スクロールが必要なマトリクス形式の質問のところだけ，スマホを横に向ける人がいた．

２ テキスト＋画像の選択肢を見るときの視線
様々な飲料の銘柄について「最近  か月以内に店頭で見たことのある銘柄（複数回答可）」を「 列」のレイアウト，「今後買いたいと思う銘柄（複数回答可）」を「 列」のレイアウ
トでそれぞれ回答させ，視線の動きと停留状況を計測し，選択肢がどのように見られているのかを確認した．
①視線の動き：スキャンパスで確認
一部の対象者のスキャンパス（視線の停留，動きをそれぞれ丸と線で表したもの）を図表 （ 列の場合），図表 （ 列の場合）に示した．

図表１ 選択肢  列の場合の視線の動き

図表２ 選択肢  列の場合の視線の動き

１１3&     １２スマホ

（画面を  つに分割して掲載）



２１3&  ２２スマホ



































































61

政策と調査 第11号 (2016年11月)

選択肢が  列の場合は，3&・スマホ回答者ともに，上から左右ジグザグに下に降りて行くように視線を動かして選択肢を見ていた（図表 ）．また， 列・ 列（図表 ）ともに，一度画面下までスクロールした後に再度上に戻って選択肢を見直すという動きはほとんど見られなかった．画面が縦に長い場合には，上の選択肢から順番にジグザグで選択肢を見ていくことにより，視線の動きをできる限り減らして回答を進めていると推察される．
②視線の停留状況：ヒートマップ（視線の停留時間で色が変わる）で確認 列， 列ともに，主に画面中央より下の方で，視線が停留しづらくなる箇所が認められた（図表 ・）．とくに  列の場合は，ほとんど視線停留がない選択肢もある．この結果は，過去の 3& を対象にした先行研究(Galešic et al., 2008)と一致する結果であり，スマホでの回答においても同様の現象が生じることが示された．また，スマホと3& の視線の動きを比較すると，スマホは 3& に比べてとくに注視時間が短くなったり，
視線のスキップが多くなったりするわけではないことも明らかになった．
実務上は，画面が縦に長い設問になると，位置によっては注視時間が短くチェックが入りにくい選択肢が出てくることが予測されるため，選択肢の数を増やしすぎないようにする，選択肢が多い場合はランダマイズをかける，などの必要があるだろう．


図表３  列の場合の視線の停留状況

図表４  列の場合の視線の停留状況

（画面を  つに分割して掲載）

３１3&（全員分）３２スマホ（全員分）

４１3&（全員分） ４２スマホ（全員分）

























































Policy & Research No.11(November 2016)62

３ テキストのみの選択肢を見るときの視線の動き：スキャンパスで確認
飲料の銘柄イメージ（複数回答可）について， 個の選択肢を縦  列のレイアウトで回答させ，視線の動きを 3&・スマホそれぞれで確認した．一部の対象者のスキャンパスを図
表  に示している．スマホ（図表 －）回答者は，テキスト＋画像の時と同様に上から左
右ジグザグに下に降りて行くように視線が動いていた．これに対し，3&（図 －）回答者
は最初に左側の  列を上から縦に見ていった後，右側の列を縦に見ており，スマホとは異なる視線の動きが見られた．
スマホでは，テキスト＋画像の選択肢の設問と同様，選択肢が  つの画面に収まっていないため，上から左右ジグザグに視線を降ろして回答していると考えられる．3& の場合，
この設問においては，選択肢がほぼ  画面に収まっており，縦スクロールの必要がないため，異なる視線の動きが生じた可能性がある．

図表５ テキスト  列の選択肢での視線の動き
５１3&                 ５２スマホ























63

政策と調査 第11号 (2016年11月)

４ マトリクス形式の画面を見る際の視線の停留状況と動き
3& での回答を前提としたアンケートでは，マトリクス形式の設問（表頭が選択肢・複数回答可）が用いられることがある．マトリクス形式の設問について，3&・スマホそれぞれの回答行動を観察し，視線の停留状況と動きを確認した．
対象者の回答行動を観察すると，
3& の場合は表頭の選択肢がほぼ  画面に収まっており，
縦スクロールで表側を上から下へ順に見ていくような形で回答していた．一方スマホの場
合はマトリクスが一画面に収まるように縮小された形で表示されているため，最初にマト
リクス部分を拡大し，選択肢の文字が読めるサイズにしてから回答を始めるという行動が見られた．
加えて，スマホで回答する場合，マトリクス部分を選択肢の文字が読めるレベルに拡大すると画面からはみ出して全体が見えなくなってしまうため，縦スクロールだけでは回答
できず，横スクロールや拡大縮小を繰り返しながらの回答行動となっていた．

図表６ マトリクス形式での視線の停留状況（ヒートマップ）
６１3& での視線の停留状況（部分）    ６２スマホでの視線の停留状況（部分）














 次に画面上の視線の停留状況について確認すると，3& では（図表 ），ほぼまんべんな
く表頭の選択肢に視線が届いていた．これに対し，スマホで回答する場合（図表 ），視線が全体的にマトリクスの左側に偏り，選択肢の中央部から右側にかけて視線の届いていない（見られていない）箇所が増えていた．
スクロールしなくても見える左側には視線が届いているものの，縦横のスクロールを繰り返しながらの回答行動の途中で選択肢の見落としが起こっていることが主な要因であると考えられる．

Policy & Research No.11(November 2016)64また，スマホ，3& ともに，表側ごとに横に視線をスライドし，上から  行ずつ回答しており（図表 ），表側同士を比較して回答するような動きはほとんど見られなかった．


図表７ マトリクス形式での視線の動き（スキャンパス）
７１ 3& での視線の動き（部分）       ７２ スマホでの視線の動き（部分）


４．まとめと今後の課題
検証調査から，3&，スマホそれぞれで回答するとき，視線の動きや停留状況は 3&・スマホ回答者で共通する部分と，異なる部分があることが確認できた．共通する部分は，「テキスト＋商品画像」のような選択肢で回答画面に縦スクロールが発生する場合の視線の動きである．
縦スクロールが必要な画面においては，選択肢の列数にかかわらず，視線は画面上から下に向かって動き，一度下まで見たら再び上に戻ることはなかった．また，画面をスクロールしながら回答する中で，主に画面中央より下の方で視線が停留していない個所が発生しており，先行研究でも指摘されている「初頭効果」がスマホにおいても生じることが示唆された．

65

政策と調査 第11号 (2016年11月)

テキスト  列の選択肢の場合，スマホでは「テキスト＋画像」の時と同様の動きであった．これに対し，縦スクロールが必要ない 3& では縦に  列ずつ見るという視線の動きの違いが見られた．
また，スマホで見たときに横スクロールの必要なマトリクス形式の質問は，選択肢の見落としが発生しやすくなることが確認された．選択肢の見落としはデータ精度が著しく低下する要因となる可能性があるため，スマホで見た場合にも横スクロールが発生しないよ
うなレイアウトが望ましい．
スマホ利用者が増えている中で，調査画面の作り・レイアウトもよりスマホに対応した
形にすることが求められている．とくにスマホでアンケート回答する場合，画面が 3& よりも縦長で，上から下へ視線が動くことを踏まえ，「横スクロールの必要がない」「一度下までスクロールしたら，対象者は上に戻って見直すことはない」，ことなどを前提に画面を作成することが重要である．
今後は，アイトラッキングで確認したことについての定量的な裏付けに加え，今回確認した以外の様々なパターンの質問形式・内容におけるスマホでの回答実態・傾向の確認や検証を進めることが必要であろう．
（①株式会社インテージ カスタムリサーチ事業統括部 サービス統括グループ）（②株式会社インテージ リサーチプラットフォーム企画部,7 企画グループ）


参考文献!
*alešic, M., Tourangeau, R., Couper, M.P., & Conrad, F.G. (2008). Eye-tracking data:
New insights on response order effects and other cognitive shortcuts in survey
responding. Public Opinion Quarterly, 72 , 892–913 .
松田映二 2015 インターネット調査の新しい可能性－調査史にみる教訓と情報の共有－政策と調査9, 5-18.

Policy & Research No.11 (November 2016)

66

インターネット調査によるセンチメント観測 －消費動向・景気見通しからみえる傾向－An Observation of Sentiment by Online Survey: Movement Trends of Consumption
and Economic Outlook
村上 智章①   萩原 雅之②
7RPRDNL0XUDNDPL 0DVDVKL+DJLKDUD
１．はじめに

２．マクロミル定点観測調査について
３．消費者動向と景況感
４．景況感と政治意識
５．おわりに
要旨!
多くのインターネット調査は調査会社のアクセスパネルに登録している人を対象に実施しているため，世論調査や社会調査に求められる一般市民の代表性がない．しかしながら、
アクセスパネルが偏っていることを受け入れながらインターネット調査による定点観測を続けることで，世の中の変化をつぶさに知ることができる．
本研究ではインターネット調査による定点観測データ（0DFURPLOO:HHNO\,QGH[）を用いて，過去  年の週単位での消費金額や景況感の動きを外部データと比較して，高い相関性があることを確認した．また，内閣支持や支持政党によって消費や景況感に違いが生じていることを明らかにした．

Many online surveys have been conducted on the people who are registered with theaccess panels of research companies, and they are not representative of the generalpublic, which is a requirement for both public opinion and social surveys. However, bycontinuing a fixed-point observation of online surveys, while accepting that the accesspanel is biased, it is possible to determine world changes immediately. In this study,
by using fixed-point observation data from an online survey (Macromill Weekly Index),
as compared to the movements of consumption amounts and business confidence on a
weekly basis for the past three years as well as external data, it was confirmed that
there is a high correlation. It was also revealed that the differences in consumption
amounts and economic outlook are caused by the Cabinet’s support and politicalsupport parties.

67

政策と調査 第11号 (2016年11月)

１．はじめに
マーケティングリサーチ業界においてネットリサーチの需要は年々高まってきている．
ネットリサーチのアドホック調査の売上市場規模は  年度にはわずか しかなかったが， 年度には実に を占めるようになった．

図表１ マーケティングリサーチの手法別売上高構成比の推移


登録型のアクセスパネルを調査対象としたネットリサーチには，日本国民の代表性があるとは言えない．従来型の紙の調査からネットリサーチへの移行が進んできた理由の多くには実査費用の削減と実査期間の短縮が挙げられる．しかしそれだけの理由ではこれほどまでにネットリサーチが重宝されてこなかっただろう．マーケティングリサーチにおいて
ネットリサーチはある一定の偏りが存在するものの，測定手法としての安定性・再現性が認められたからこそ普及したのだ．
萩原（DE）はネットリサーチを「観測装置」として捉えた世論観測の可能性を提唱したが，本論では消費行動や消費マインドとともに景況感と政治意識との関係性について分析する．

２．マクロミル定点観測調査について
マクロミルでは  年  月より生活者の消費支出や購買品目などを把握するための「マ
クロミル定点観測調査」 0DFURPLOO:HHNO\,QGH[，以下 0:, を開始した． 年  月からは景況感や政治への関心度，内閣支持，政党支持などの項目を追加した．本論では調査
票がリニューアルした  年  月  日から  年  月  日までの計  週分のデータを用いて集計分析を行った．

Policy & Research No.11(November 2016)68図表２ マクロミル定点観測調査の概要



調査方法

インターネット調査 約  問

調査対象

全国 f 歳男女  サンプル

割付方法

エリア×性別×年代の人口による割付

調査日程

毎週水曜日実施（ 年  月２日開始，継続中）
※政治関係の項目を追加したのは  年  月より調査機関株式会社マクロミル


３．消費者動向と景況感
３－１．消費マインドと個人消費金額
0:, では，回答者が過去  週間に支出した実際の「消費金額」（固定支出を除く）の平均
値と，今後消費を増やすかどうかをたずねる「消費マインド」を公表している．
消費金額については季節性があり，年末年始，お盆・*: の年  回の山ができている．
図表３ 消費金額の推移

このような金額ベースで消費支出を把握できるものとしては家計調査がある．
図表  は，家計調査（二人以上世帯）の日別データを 0:, と同じ週区切りとなるようにして  週間あたりの消費金額で比較したものである．両者は調査方法も違えば，個人と世帯という調査
対象も違う．しかし，0:, の個人消費金額と家計調査の世帯消費支出の挙動はかなり類似したものになっており（相関係数 ），データの公表に時間がかかる家計調査データに先立って国民の消費動向を知るための判断材料にできる可能性がある．


69

政策と調査 第11号 (2016年11月)

また，図表  に示す消費マインドは，今後１ヶ月の消費量が増えるか減るかという予想を  段階でたずね， から  のインデクスで示したものである． よりも大きければ消費量が増え，小さければ消費量が減ると考える消費者が多いことを意味している．消費金額同様に，ほぼ毎年，年末年始・お盆・*: に向けて同じタイミングで同じ水準まで消費意
欲が高まることがわかる．例外は  年で， 月の消費税増税直後には消費マインドが大きく低下した．その後は平年並みに持ち直している．

図表４ 消費マインドの推移
そして，この消費マインドは短図表５ 消費マインドと個人消費金額

期的な実際の消費金額の先行指標となっており，調査の  週間後の個人消費金額との相関関係がみられる．二つの指標の関係を図表 に示した．
直接消費が増えるか減るかを尋ねることによって，その後の実際の消費の動向をある程度予見することは可能と思われる．
３－２．景況感による消費変動
景気を測るための経済指標には，*'3 や消費者物価指数，日銀短観，有効求人倍率など様々なものが存在する．その一つにアンケートによって消費マインドをみる内閣府の消費者態度指数がある．0:, でも，～ ヶ月先の景気の見通しを，「良くなる」から「悪くなる」までの  段階でたずねて指数化している．図表  で 0:, による景況感 ', と消費者態度指数，日経株価平均の動きを比較した．

Policy & Research No.11(November 2016)70

0:, の景況感', も消費マインドと同様に年 月の消費増税により大きく低下した．
こうした景況感 ', の動きは，スコアの絶対値こそ違うが，消費者態度指数の動きとも連動
している（相関係数 ）．また日経株価平均の動きは 0:,，消費者態度指数の動きとは異なっており，株価の動きと消費者のマインドの連動性は見られない．

図表６ 景況感 ', の推移
図表  に示すように景況感 ', と消費金額との関係をみれば、先行きの景気を「良くなる」と感じている消費者は実際の消費金額も高くなる傾向がある．国民全体の景況感が浮揚すれば，消費行動の活性化に繋がるということになる．

図表７ 景況感と消費金額（四半期平均）




71

政策と調査 第11号 (2016年11月)

４ 景況感と政治意識
４－１．安倍内閣の支持率の推移
0:, は消費だけではなく，政治に関わる内容も定点観測を行っている．0:, における安倍内閣支持率は，報道各社が実施する 5'' 電話世論調査に比べると，支持率は  ポイント
程度低くなっている．これは調査対象者の違いや「わからない」という選択肢を呈示していることによる．
ただし，図表  に示すように各社の電話調査との相関係数は  前後とかなり高く，ネットリサーチでも内閣支持率の変化については読み取れるとみていいだろう．

図表８ 電話世論調査と内閣支持率比較
４－２．景況感と内閣支持

図表９ 景況感 ', と安倍内閣支持率の変遷

図表  は  年  月～ 年  月までの景況感 ', とその週の安倍内閣支持率の変化をプロットしたものである．
 年  月が景況感 ', と安倍内閣の支持率が最も高い時期であった．そして 
年  月の消費税 導入決定するまでの過程で景況感 ', と内閣支持率がともに低下した．しかし， 年  月以降は安倍内閣の支持率の低下は収束し，景況感', のみが低下していった．このように景況感と内閣支持の時系列的変化を追うことができるのも 0:, の特徴の一つである．


Policy & Research No.11(November 2016)72

４－３．支持政党による景況感
では景況感 ', と支持政党との関係はどうだろうか．図表  では支持政党ごとに景況感', を集計したものである．サンプルサイズの関係から個別の政党ごとではなく，「与党支持層」と「野党支持層」，そしてどちらにも属さない「無党派層」ごとに集計した．
これをみると全期間を通して与党支持層の景況感 ', が野党支持層や無党

図表  支持政党別にみた景況感

派層よりも  ポイント程度高い状態が続いている．さらに野党支持層は無党派層よりも景況感が低い傾向が続いている．現状の身の回りの景気に満足していない人ほど，野党を支持している様子がうかがえる．

４－４．支持政党別にみた政策関心領域
0:, では国民がどのような政策領域に関心を持っているのかも測定している．支持政党
によっても関心のある政策領域に違いがあるかどうかを示したものが図表  である．

図表  支持政党別にみた関心のある政策領域





73

政策と調査 第11号 (2016年11月)

いずれの支持政党によっても相対的に関心の強い政策領域は「経済・金融政策」や「社会保障制度改革」である．消費税が再び増税されるのか，マイナス金利が導入されることによって国民生活がどうなるのか――といったように国民生活に直結するものであるので，関心が高まるのは当然のことだろう．
また「外交・安全保障政策」や「憲法改正」への関心の変化を支持政党別にみると、「外
交・安全保障政策」への関心が高いのは与党支持層で，常に無党派層よりも  ポイント程
度高い．安倍内閣は  年  月に憲法  条の解釈を変更し， 年  月に安全保障関連法を成立させてきた．このような大きな動きと連動して野党支持層の「憲法改正」への関心が大きく振れていることがわかる．

５．おわりに
0:, のような定点観測調査は，地道に同じ調査票を用いて調査し続けることに価値がある．調査項目を使い消費と政治に関する項目を組み合わせることで，これまでにない視点
からの消費者観測や世論観測を行うことができた．
定点調査では，常に最新のデータが追加されているが，それをすぐにビジュアライゼー
ションによって可視化できるようになれば，データの利活用につながるだろう．0:, は調
査翌週には最新データの集計結果を公開しているが，今後も引き続き改善し，政治と経済に何が起こっているのかを把握するという要望に応えていきたい．
（①株式会社マクロミル・マクロミル総合研究所）
（②マクロミル総合研究所所長／トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長）

参考文献!
萩原雅之 (2011). 世論調査の弱点を補うネットによる世論観測の試み, Journalism, 248(2011.1),
28-35.
―――― (2015a). 選挙報道のデータ解析から見えてくる有権者意識の隠れた変化とは，
Journalism, 299 (2015.4), 36-44.
―――― (2015b). インターネット調査による世論観測の試み―「空気」の変化を詳細・迅速に捉えるための発想と実践―, 政策と調査 第9 号 (2015.11)，51-58.
本多則惠・本川明 (2005). インターネット調査は社会調査に利用できるか―実験調査による検証結果―，労働政策研究報告書 No.17，労働政策研究・研修機構．
菅原琢 (2010). 曲解された世論－民主の敗因は「消費税」ではなかった，週刊エコノミスト，2010
年9 月21 日号．


Policy & Research No.11(November 2016)74

第  回参議院選挙の議席数予測を振り返る －<DKRR-$3$1 ビッグデータレポート－

Revisiting the Big Data-Driven Forecast of Japan’s 24th Upper House Election by
Yahoo! JAPAN
安宅 和人.D]XWR$WDND 参議院議員選挙の結果と予測との比較
前提条件と実際の結果の比較検証振り返りのまとめ
要旨!
ヤフーにおける検索クエリデータ（注目度）をもとに第  回参院選の予測を行った．前回の参院選は の一致だったが、今回は ％の一致に終わった．ズレの  割は野党連合による勝利を当てられなかったことによるものだった．党別の検索ボリュームと獲得票数の相関は低下したが、データに基づきコンバージョン補正を行ったところほぼ成功した．選
挙前の注目度の盛り上がりはどの党もほぼ予測どおりであった．注目度の多寡によるベースライン補正は今回の選挙でも有効だった．公明党の得票率には周期性があるが今回は乖離が大きく、選挙区においては候補者数と得票率が直結していることを発見した．

We conducted a forecast of Japan’s 24th Upper House election based on Yahoo! JAPAN’s
search query data. The result was 91% match, lower than 96% match achieved in the2013 election. Opposition alliance was a major cause of the mismatch. Conversion
correction by party, as well as base-line adjustment by total related query volume
worked fine. We also found that ballot earning rate of New Komeito in
non-proportional district highly correlated with the number of candidates.

75

政策と調査 第11号 (2016年11月)

 月  日（日）に第  回参議院選挙が行われました．それに先立ち，ビッグデータレ
ポートでは「ビッグデータが導き出した第  回参議院選挙の議席数予測」の中で今回の参議院選挙の獲得議席数予測を実施し，その数値を発表しました．今回のレポートでは，予測結果の数値と実際の選挙結果の数値を比較したいと思います．１ 参議院議員選挙の結果と予測との比較
まずは実際の選挙結果を確認してみましょう．
与党はそれぞれ改選前に比べて議席数を増加させ，自民党が  議席増加の  議席，公明党は  議席増加の  議席となりました．一方，野党は民進党が改選前の  議席から大幅減の  議席となりましたが，共産党は  議席増加の 

図１ 参議院議員選挙の結果

議席，おおさか維新の会は 
議席増加の  議席といった結果となりました．
次に，ビッグデータレポー
トの予測と選挙結果の比較です．
一致率は，比例区で ％，選挙区で ％（全体で ）となり，選挙区予測での乖離（資料：参議院 +3，選挙結果データ）が大きい結果となりました 年の参院選では の一致 ．今回のビッグデータレポートでは，過去の分析結果から導き出された次の前提に基づき予測数値を算出しております．
図２ 参院選最終予測と結果比較（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）

Policy & Research No.11(November 2016)

76


前提
公示日から投票日前日までのネット上の注目度は，政党の得票数に直接的に相関する

前提 ネット上の注目度が政党の得票にどの程度つながるかは，一部の例外を除き党ごとに一定である
前提
前提  で表したつながりやすさは，自民党が上昇傾向に，共産党が下降傾向にある
前提公明党の得票率はネット上の注目度に影響されず，一定幅の中で周期的に変動する前提 投票日までの注目度の盛り上がり度合いは党によって一定である
前提 予測の基準としている選挙と比べて公示後の注目度にズレがあった場合は，
基準としている選挙と同水準の注目度になるようベースラインを補正する必要がある
この前提条件に当てはめて予測を行いましたが，結果との乖離があったということはい
ずれかの前提条件に変化が生じた，
もしくは適用に問題があった可能性を示唆しています．

２前提条件と実際の結果の比較検証
過去の分析結果から導き出された  つの前提条件に対して検証を行いました．

前提１：公示日から投票日前日までのネット上の注目度は，政党の得票数に直接的に
相関する
議席数予測において，もっ図３ 参院選の注目度と得票率の関係とも重要な要素なのがこの前
提  の条件です．第一回目のビッグデータレポートで公開したこの条件が今回の選挙にも当てはまっているのかを確認しました．その結果，図 に見るとおり，自民党と共産党が相関を表す回帰直線から大きく乖離している（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）

ことがわかりました．


図４－Ａ比例区における注目度と得票率の関係の推移

本来は  年
参院選のグラフのようにすべてのプ
ロットが直線上か
誤差のほとんどない近い位置に並ぶという結果になるはずでしたが，比例区・選挙区とも（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）

77

政策と調査 第11号 (2016年11月)

に自民党と共産党が

図４－Ｂ選挙区における注目度と得票率の関係の推移

大きく乖離しました．

その傾向は前回の 年衆院選の時にも若干見られていましたが，今回の 年参院選ではさらに大きく広がっており，この前提条
件とのズレが予測を（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）困難にしたことがわ
かりました．
前提 ：ネット上の注目度が政党の得票にどの程度つながるかは，一部の例外を除き
党ごとに一定である

図５自民，共産以外の主要政党のつながりやすさの予測と結果
（主要政党のつながりやすさの平均値＝ とした指数）（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）


一部の例外政党を除き，各政党のネット注目度がどの程度得票数につながるかは一定であるという前提条件は果たしてどうでしょうか．
図  に見るとおり，自民党，共産党，公明党を除いた主要政党はほぼ一定であり，大きなズレは見られませんでした．そのため，つながりやすさの予測値と選挙結果の間にも大Policy & Research No.11(November 2016)78
前提 ：前提  で表したつながりやすさは，自民党が上昇傾向に，共産党が下降傾向にある
きな相違はありませんでした．ただし，

図６自民と共産のつながりやすさの予測と結果
（主要政党のつながりやすさの平均値＝ とした指数）

民進党の選挙区でのつながりやすさは下がる予想をしていましたが結果は横ばいとなり，これが選挙区における民進党の議席数を過少に予測した一因となりました．
自民党と選挙区の共産党については，
図  に見るとおり，
今回の選挙でも前提条件通りの傾向が確（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）

認されました．しかし，自民党の比例区においては結果は予測以上に上昇をし，選挙区では予測ほどは伸びない結果となりました．選挙区の共産党についても同様に，下降傾向を盛り込んだ予想をしましたが，結果は予想以上に下がりました．
結果，図  のように自民党の上昇傾向，共産党の下降傾向は予測に盛り込んでいたものの，その上昇・下降度合いについてズレが生じた結果となりました．


図７政党別にみた注目度の得票へのつながりやすさ
（主要政党のつながりやすさの平均値＝ とした指数）







（※公明党は別ロジック「前提 」で予測しているため割愛）
（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）

79

政策と調査 第11号 (2016年11月)

前提 ：公明党の得票率はネット上の注目度に影響されず，一定幅の中で周期的に変動する
前回の  年衆院選の振り返りレポートで発見したこ

図８公明党の得票率の予測と結果：比例区（単位：％）の前提は，今回の選挙にも当てはまったのかも見てみました．
図  のとおり，比例区の予
測値 ％に対して結果は
％となり，周期性からのズレが発生しましたがゆらぎの範囲内には収まったため，（資料：選挙結果データ）

サンプル数が増えていくほど精度が高まりそうです．

図９公明党の得票率の予測と結果：選挙区（単位：％）

図  のとおり，選挙区は予
測 値  ％ に 対 し て 結 果
％と大きく乖離し，ゆらぎの範囲からも外れる結果となりました．しかし，選挙区に関しては今回新たな発見がありました．
参院選の選挙区では，公明党の候補者数と得票率の間に高い相関（5＝）があることがわかりました．これはつ（資料：選挙結果データ）

図公明党の選挙区における候補者数と得票率の関係

まり，選挙区で候補者を擁立すればその擁立人数に比例して選挙区の総得票数に占める
公明党の得票率も増えるという公明党の強い組織力を示しています．プロットした点もほぼ一直線上に並んでおり，
興味深い発見といえます．
（資料：選挙結果データ）

Policy & Research No.11(November 2016)80
前提 ：投票日までの注目度の盛り上がり度合いは党によって一定である
公示日以降の注目度の盛り上がり度合いは， 年衆院選では予測とほぼ合致した条件です．今回の選挙でも合致したのかを検証しました．
チャートから見てもわかるとおり，この前提条件は今回の参院選でもほぼ合致しました．
全体の傾向としては， 図 公示後注目度の盛り上がり度の予測と結果
（各党の公示前注目度＝ とする指数）
共産党以外は盛り上がりが予測よりも若干上回りましたが，共産党だけは逆に予測よりも少し下回っていました．これも選挙区における共産党の過剰予測の要因となりました．

（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）
前提 ：予測の基準としている選挙と比べて公示後の注目度にズレがあった場合は，
基準としている選挙と同水準の注目度になるようベースラインを補正する
必要がある
最後の前提はベースライン補正です． 年衆院選の注目度を基準にして，ベースラインを補正して適用しました．
結果として，予測で実行した補正の値は実際に必要だった補正値と大きな乖離がなかったことがわかりました．
図 ベースライン補正値の予測と結果（主要  政党の注目度計）振り返りのまとめ
また，前提条件以外のところでも注目すべき点がありました．それは，選挙区の一人区の予測値と選挙結果との比較です．
図  に見るとおり，
自民党が当選した一人区の一致率は ％と高い値となりましたが，一方で野党連合勝利となった選挙区の一致率は ％に留まりました．これが（資料：「<DKRR検索」データ）

81

政策と調査 第11号 (2016年11月)

今回の選挙区予測のズレの 

図  参院選選挙区予測の一致率分の  に該当します．また，
一人区で野党連合が勝利した
選挙区は得票数でみても接戦が多かったこともわかっており，それも予測が難しかった一因でした．野党連合という形態に対する予測方法や，接（接戦の定義：当落の得票率の差が ％未満）

戦が予想される場合の予測方（資料：「<DKRR検索」データ，選挙結果データ）法についての課題がみえてきました．


以上が，第  回参院選の議席数予測レポートの振り返りになります．前提条件の振り返りでは，前提条件そのものがずれてしまっているものと合致しているものがあることがわかりました．その中でも主として前提  の変化に伴い，選挙予測の基礎となっている前提  にズレが生じていることが予測値に大きな影響を与える結果となっていることがわかりました．これは，総じて言えば自民安定政権での信頼度の向上，共産党の支持層の変化を数量的に示していると言えます．また，公明党の立候補者数と得票の関連は組織としての強さを示しています．
このように，<DKRR-$3$1 ビッグデータレポートではさらなる仮説検証を続ける中で，新たなデータ視点での知見を提供していければと考えております．
（ヤフー株式会社 チーフストラテジーオフィサー&6）

この抄録は「<DKRR-$3$1 ビッグデータレポート」に掲載されたものを整形して再録したものである．
参考リンク!
Yahoo!JAPAN,「Yahoo! JAPANビッグデータレポート（前編）」
http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/ ，(July 12, 2016)．
―――――――，「Yahoo! JAPAN ビッグデータレポート（後編）」，
http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/ ，(August 9, 2016)．

Policy & Research No.11(November 2016)

82

〔資料〕
「さいたま市民政治意識調査(2016．8～9)」結果（解題）
埼玉大学社会調査研究センターでは，「さいたま市民政治意識調査」を 2016 年 8～9 月に実施した．同調査はトータルで 6 回目，毎年実施する定例調査となってからは 5 年目に相当する．調査対象者は，さいたま市の有権者名簿から，各区の有権者数に比例する形で抽出した 1,000 人，調査方法は郵送法を採用している．今回の有効回答数は，622（回収率 62％）であった（調査票と単純集計結果，および属性別クロス集計結果は後掲）．
われわれ埼玉大学社会調査研究センターの郵送調査は，現在標準化されている回答者への謝礼は使用せず，調査への協力はがきと調査期間中の督促はがき（１回のみ）を送付している．定例実施となった 2012 年以降の有効回収率は，12 年＝64．1%，13 年＝69．4%，
14 年＝61．6%，15 年＝61．0%，16 年＝62．2%と，安定した比率を確保し続けている．
本年は，第 24 回参議院議員通常選挙が実施されたことから，調査の実施時期を例年の 5月から変更し，参院選の投票行動の追跡質問を中心に調査票を構成した．
「参院選で投票したか・しなかったか」に関しては，「投票した」が 70％(実際の投票率は 53．55％)，「投票しなかった」は 29％だった．
「投票した」人たちの特徴としては，「期日前投票をした」の比率が，18 歳～29 歳の 41%を筆頭に全体でも 3 割を占め，全年代に広がってきたことが明らかとなる（後掲の年齢別クロス集計表を参照されたい）．
「投票しなかった」人たちへの理由質問では，70 歳以上の 62%が「病気や体調が良くなかったから」と回答した．
いわゆる投票弱者の増加が示唆される．今回のハイライトであった「18 歳選挙権」については，「ちょうどいい」という肯定的評価が過半数を占めた．一方，被選挙権年齢の引き下げについては，「今のままでよい」とする回答が 63%で，「引き下げるべきだ」とする比率を大きく上回った．
さいたま市民政治意識調査では，固定の継続質問をいくつか採用しており，経年変化を確認することができる．例えば，「使用する電話の種類」に関する回答の推移を見てみよう．
「携帯電話だけを使う」とする回答は，2012 年＝18%，13 年＝19%，14 年＝20%，15
年＝21%，16 年＝24%と年々増加し，これに「主に携帯電話」を加えた，携帯電話派の比率は 12 年＝54%，13 年＝58%，14 年＝56%，15 年＝61%，16 年＝65%とついに 2/3 を占めるに至った．また，13 年調査から加えた「現在スマートフォンを持っているか」という質問をみると，所有者の比率は，13 年＝39%，14 年＝45%，15 年＝54%，16 年＝61%と急増している．しかも，年齢別のクロス結果においては，18～29 歳は 100%がスマホを所有しており，30 代でも 94%，40 代が 87%，50 代が 67%と，すでに標準装備となったことが判明する．
「固定か携帯か」というよりも，携帯自体が，折りたたみ式の携帯電話（ガラケイ）からスマホへと，急速にシフトしている．世論調査の方法にとって，社会における情報環境やコミュニケーション形態の変容への対応が迫られる所以にほかならない．       （文責：松本 正生）

83

政策と調査 第11号 (2016年11月)



整理番号

    622/1000(62.2%)  

埼玉大学社会調査研究センター「政治に関する意識調査」2016 年 8 月  
 埼玉大学社会調査研究センターでは、毎年、さいたま市の市民のみなさまを対象に調査を実施し、いまの政治の見方や選挙への対応などについて、ご意見をお聞きしています。調査の結果は、埼玉大学社会調査研究センターのホームページで公表するとともに、埼玉新聞などでも報道されております。
さいたま市内 10 区の選挙人名簿から、無作為に 1000 人の方を抽出したところ、あなた様にご協力をいただくことになりました。ぜひ、ご意見をお聞かせください。回答いただいた内容は、統計的に処理して「○○に賛成△△％」といった形で分析しますので、お名前や具体的な回答内容が外部に出ることはありません。また、ご記入の調査票は裁断し、情報管理を徹底します。
この調査には、ご本人様がご回答ください。右上にある「整理番号」は、調査票が返送されたかどうかの確認や集計を匿名で行うためのものです。お名前を書いていただく必要はありません。
誠に恐縮ですが、９月９日（金）までに、同封の封筒にてご返送くださいますようお願いいたします。

お問い合わせ＞埼玉大学社会調査研究センター（担当・菱山＝ひしやま） 7HO)$;
月～金午前１０時から午後５時まで          HPDLOVVUF#JUVDLWDPDXDFMS






Ｑ４．あなたは、安倍内閣を支持しますか。１つ選んで番号に〇をつけてください。

１．大いに支持する  6% (6%)
２．ある程度支持する47% (45%)
３．あまり支持しない27% (30%)
４．まったく支持しない14% (17%)
５．その他 6% (2%)

Ｑ５．あなたは、上田清司・埼玉県知事を支持しますか。
１つ選んで番号に〇をつけてください。

１．大いに支持する4% (4%)
２．ある程度支持する 51% (51%)
３．あまり支持しない 22% (23%)
４．まったく支持しない 6%(6%)
５．その他17% (14%)

＊（％）は  年の回答結果です。

この下のＱ１からお答えください 
Ｑ１．あなたは国や地方の政治にどの程度関心をもっていますか。１つ選んで番号に〇をつけてください。

１．非常に関心がある15% (14%)
２．ある程度関心がある61% (61%)
３．あまり関心がない19% (20%)
４．全く関心がない 2%(3%)
５．わからない 2%(2%)
Ｑ２．あなたは、自分自身の生活と政治とはどの程度関係していると思いますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．非常に関係している26%２．ある程度関係している 49%３．あまり関係していない20%
４．全く関係していない 2%
５．わからない 2%

Ｑ３．あなたは、現在の政治に対してどの程度満足
していますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．大いに満足している 0%
２．だいたい満足している23%
３．やや不満足である44%
４．大いに不満足である25%
５．わからない8%
Policy & Research No.11(November 2016)

Ｑ６．あなたは、清水勇人・さいたま市長を支持しますか。
１つ選んで番号に〇をつけてください。

１．大いに支持する6% (6%)
２．ある程度支持する52% (49%)
３．あまり支持しない 20% (22%)
４．まったく支持しない8% (7%)
５．その他14% (15%)

次のページのＱ７に進んでください841

Ｑ７．あなたは、７月１０日に実施された参議院議員
選挙で投票しましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．投票した70%

ここからは全員への質問です
Ｑ８．今回の参議院議員選挙で、あなたが見たり聞いたりしたものが下の中にありますか。あれば
すべて選んで番号に○をつけてください。


２．投票しなかった 29%３．わからない-

１．「選挙公報」27%



２．候補者や政党の新聞広告 36%「１．投票した」と回答した人への質問

３．政党のテレビＣＭ（コマーシャル）27%


Ｑ７Ａ．投票日当日に投票しましたか、それとも期日前投票（または不在者投票）をしましたか。
１つ選んで番号に○をつけてください。
  １．当日投票をした 69%

４．新聞やテレビの選挙報道番組 56%
５．政党や選挙管理委員会のホームページ 4%
６．LINE や Twitter(ツイッター)などの SNS 6%
７．掲示板にはられた候補者や政党のポスター 48%

２．期日前投票（不在者投票）をした 30%

８．候補者や政党による駅や街頭での演説 25%

Ｑ７Ｂ．あなたは、選挙区の立候補者の中で誰を選ぶか決める時、候補者の所属する政党を重視して投票しましたか。それとも候補者個人を重視して投票しましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．政党を重視して
61%

９．候補者や政党のビラやパンフレット 27%
．候補者や政党からの電話による依頼 7%
 選挙カーの連呼運動 25%
 どれも見たり聞いたりしなかった 4%わからない 1%

２．候補者個人を重視して 22%
３．どちらともいえない
Ｑ９．あなたは、どのような環境であれば投票しやすいと感じますか。あてはまるものを２つまで選んで番号に○をつけてください。

１．自分の通う学校で投票できる7%

12%

４．わからない0%

Ｑ７Ｃ．今回の参議院選挙にあたり、あなたは、選挙公約などで各党の政策の比較をしましたか。
 つ選んで番号に〇をつけてください。

２．自分がよく行く施設や店で投票できる36%
３．どこの投票所でも投票できる35%


１．（比較を）した

62%

４．朝早くから深夜まで投票できる18%

２（比較を）しなかった 31%

５．郵便で投票できる19%
６．パソコンやスマートフォンから投票できる37%

「２．投票しなかった」と回答した人への質問

７．その他（             ） 4%


Ｑ７Ｄ．あなたが投票しなかったのは、なぜですか。
あてはまるものを２つまで選んで、番号に○をつけてください。


８．わからない㻌 3%㻌



１．他の用事（勉強や部活など）があったから31%
２．病気や体調が良くなかったから 21%

(34%)
(56%)
(6%)
%
Ｑ１１．今回から「選挙権」が  歳になりました。
 歳という年齢で選挙権を持つのは早いと思いますか。それとも遅いと思いますか。
 つ選んで番号に〇をつけてください。


３．投票所が遠かったから 3%
４．面倒（めんどう）だったから 11%
５．選挙に関心がなかったから 17%
６．誰を（どの政党）を選んでいいのかよくわからなかったから 31%

１早い28%

７．自分一人が投票しても意味がないから 11%２ちょうどいい 53%

８．今住んでいるところに選挙権がなかったから-

３遅い2%

９．その他（            ）9%４わからない16%

 わからない -2

Ｑ１０．あなたには、支持している政党がありますか。
１つ選んで番号に○をつけてください。
１  ２  ３あ る 38%  な い51%  わからない 9%85

次に右上のＱ１２に進んでください
政策と調査 第11号 (2016年11月)

Ｑ１７．今の日本の政治を実際に動かしているのは誰
だと思いますか。 つ選んで番号に○をつけてください。

１．国会議員15%

Ｑ１２．一方、選挙に立候補できる「被選挙権」は、都道府県知事と参議院議員では  歳以上、それ以外では  歳以上となっています。あなたは、被選挙権についてどうするべきだと思いますか。１つ選んで番号に○をつけてください。


２．官僚43%

１．選挙権と同じ 18 歳以上にするべきだ 4%

３．首相11%

２．引き下げるべきだが、選挙権と同じ年齢まで引４．国民一人一人8%

き下げる必要はない 22%

５．大企業5%

３．今のままでよい 63%

６．マスコミ3%
７．その他（         ） 3%

４．わからない 10%

８．わからない9%

Ｑ１８．あなたは、政治に関する情報を何から得ていますか。また、それはどの程度ですか。次のＡからＣについて、それぞれ１つ選んで番号に○をつけてください。

Ａ．テレビで政治のニュースを見る
１．ほぼ毎日見ている54%


Ｑ１３．日本の政治家（国会議員、地方議員、首長など）を考えた時、あなたは、政治家について
どんな印象を持っていますか。 つ選んで番号に〇をつけてください。
１．とても信頼できると思う0% ２．ある程度信頼できると思う 27%
 ３．あまり信頼できないと思う 54% ４．全く信頼できないと思う

２．週に  回以上見ている25%

13%5%
 ５．わからない
Ｑ１４あなたは、日本の将来はどうなると思いますか。
１つ選んで番号に○をつけてください。


３．あまり見ない 17%４．まったく見ない 3%
５．わからない0%

２．あまり変わらないと思う44%

Ｂ．新聞で政治の記事を読む
１．ほぼ毎日読んでいる26%

３．悪くなると思う41%

２．週に  回以上読んでいる21%

１．良くなると思う 6%

３．あまり読まない27%

４．わからない9%

４．まったく読まない21%


Ｑ１５．あなたは、家族と政治の話をすることがありますか。１つ選んで番号に○をつけてく
ださい。
１．よくある５．わからない 1%
Ｃ．インターネットで政治のニュースを読む
１．ほぼ毎日読んでいる22%

8%

２．ときどきある 46%

２．週に  回以上見ている20%

25%

３．あまり見ない23%

３．あまりない

４．まったく見ない28%

４．ほとんどない 19%
５．わからない

５．わからない 2%0%


Ｑ１９．ところで、あなたは、社会についての情報を何から得ていますか。多くの情報を得ているものを２つまで選んで番号に〇をつけてください。

１．テレビ80% (78%)

Ｑ１６．あなたは選挙での投票について、次の中のどれに近い考えをお持ちですか。 つ選んで番号に○をつけてください。
 
１．投票することは国民の義務である26%

２．ラジオ6% (8%)

２．投票することは国民の権利であるが、棄権す

３．新聞40% (50%)

べきではない38%



４．インターネット>7ZLWWHU ツイッター なども含む@41%

３．投票する、しないは個人の自由である32%

５．家族や友人からの話8% (8%)

４．わからない4%

(34%)

６．その他0% (2%)






次のページのＦ１に進んでください
Policy & Research No.11(November 2016)

863

Ｆ７．あなたにはお子さんがいますか。
  １．いる 67%◆最後に、今回の調査結果を統計的に処理するために、
いくつかおうかがいします。

Ｆ１．あなたは男性ですか、女性ですか。
  １．男性 47%(292)  ２．女性53%(330)

  ２．いない32%


Ｆ２．あなたのお年は満でおいくつですか。年齢をお書きください。           18~29
   歳10%(65)   30
 代 13%(83)40
代
20%(126)50
代 15%(96)        歳 
60
代
17%(108)70
歳以上
23%(142)Ｆ３．あなたが最後に在籍した（または現在在籍している）学校を１つだけ選んで番号に〇をつけてくだ
さい。
  


Ｆ８．あなたのご自宅から投票所へ行くのには、何分くらいかかりますか。１つ選んで〇をつけてください。

１．５分未満29%
２．１０分未満 50%３．２０分未満15%
４．２０分以上3%

  ３．高専・短大・専修学校24%

５．わからない2%
 
Ｆ１１．あなたのお宅には、家庭用の固定電話がありますか。（携帯電話のみの方は「２ない」に○を）
  ４．大学（旧制高専含む）33%

１．ある 86% (85%)  ２．ない13% (14%)

  ５．大学院（修士・博士）4%


Ｆ１２．あなたは現在、スマートフォンを持っていますか。


１．中学校（旧制高等小含む） 8%
  ２．高校（旧制中学含む）31%

  ６．わからない0%

Ｆ４．あなたの職業は何ですか。次の中から１つだけ選んで番号に〇をつけてください。


１．はい 61%(54%)  ２．いいえ38%(45%)

Ｆ１３．最後に、あなたは、ご自宅で電話を使う場合、次のどれに当てはまりますか。次の中から１つだけ選んで番号に〇をつけてください。
  １．経営者、役員、管理職 12%
  ２．正社員、正職員24%
  ３．派遣社員2%

  １．固定電話だけを使う9%  ４．パート、アルバイト、契約、臨時、嘱託22%

(11%)

  ２．携帯電話だけを使う24% (21%)

  ５．専業主婦（夫）17%

  ３．両方使うが主に固定電話17% (19%)

  ６．学生4%

  ４．両方使うが主に携帯電話41% (40%)

  ７．仕事をしていない18%

Ｆ５．あなたの現在のお住まいは、次のうちどれですか。
１つだけ選んで番号に〇をつけてください。
  ５．両方とも同じ程度使う 7%(8%)

  ６．両方とも使わない1%


(1%)



ご協力ありがとうございます。㻌  １．持ち家（一戸建て）57%
  ２．持ち家（マンションなどの集合住宅）20%
  ３．賃貸住宅（一戸建て）1%
  ４．賃貸住宅（マンション、アパートなどの集合住宅）
17%
  ５．社宅・寮3%

この回答用紙は、返信用封筒（切手が貼られているもの）に入れ、９月９日（金）までに、ご返送くだ㻌 さい。早めにご投函いただければ幸いです。㻌
この調査について、ご意見やご要望があれば、下の余白にご記入ください。㻌

  ６．その他 2%

Ｆ６．あなたは一人住まいですか。それとも親や家族と同居されていますか。
    １．一人住まい12%
  ２．親や家族と同居83%
  ３．その他5%


4

87

政策と調査 第11号 (2016年11月)

さいたま市民調査クロス集計表
性別・年齢×Q1 政治への関心

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

非常に
関心がある
㻞㻠㻑㻔㻢㻥㻕
㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻣㻑㻔㻢㻕㻝㻝㻑㻔㻝㻠㻕
㻥㻑㻔㻥㻕㻞㻢㻑㻔㻞㻤㻕
㻝㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻡㻑㻔㻥㻠㻕

ある程度関心がある㻡㻡㻑㻔㻝㻢㻝㻕
㻢㻣㻑㻔㻞㻞㻜㻕
㻠㻞㻑㻔㻞㻣㻕
㻣㻜㻑㻔㻡㻤㻕
㻢㻝㻑㻔㻣㻣㻕
㻢㻣㻑㻔㻢㻠㻕
㻡㻤㻑㻔㻢㻟㻕
㻢㻠㻑㻔㻥㻝㻕
㻢㻝㻑㻔㻟㻤㻝㻕

あまり関心がない㻝㻢㻑㻔㻠㻤㻕
㻞㻞㻑㻔㻣㻞㻕
㻟㻠㻑㻔㻞㻞㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻢㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻞㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻝㻟㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻞㻜㻕

全く
関心がない
㻞㻑㻔㻣㻕
㻝㻑㻔㻠㻕
㻞㻑㻔㻝㻕
㻡㻑㻔㻠㻕
㻡㻑㻔㻢㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻝㻝㻕

わからない
㻞㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻣㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻟㻑㻔㻠㻕
㻞㻑㻔㻝㻞㻕

性別・年齢×Q2 自分の生活と政治との関係

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

非常に
関係している㻞㻡㻑㻔㻣㻠㻕
㻞㻣㻑㻔㻤㻥㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻡㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻥㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻜㻕
㻟㻡㻑㻔㻟㻤㻕
㻞㻟㻑㻔㻟㻟㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻢㻟㻕

ある程度関係している㻠㻣㻑㻔㻝㻟㻤㻕
㻡㻜㻑㻔㻝㻢㻡㻕
㻠㻞㻑㻔㻞㻣㻕
㻢㻜㻑㻔㻡㻜㻕
㻠㻤㻑㻔㻢㻝㻕
㻡㻠㻑㻔㻡㻞㻕
㻠㻞㻑㻔㻠㻡㻕
㻠㻣㻑㻔㻢㻣㻕
㻠㻥㻑㻔㻟㻜㻟㻕

あまり
全く関係していない 関係していない㻞㻞㻑㻔㻢㻡㻕
㻟㻑㻔㻥㻕㻝㻤㻑㻔㻢㻜㻕
㻞㻑㻔㻡㻕㻞㻟㻑㻔㻝㻡㻕
㻟㻑㻔㻞㻕㻝㻢㻑㻔㻝㻟㻕
㻡㻑㻔㻠㻕㻝㻣㻑㻔㻞㻞㻕
㻞㻑㻔㻞㻕㻞㻟㻑㻔㻞㻞㻕
㻞㻑㻔㻞㻕㻝㻥㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻑㻔㻞㻕㻞㻟㻑㻔㻟㻟㻕
㻝㻑㻔㻞㻕㻞㻜㻑㻔㻝㻞㻡㻕
㻞㻑㻔㻝㻠㻕

わからない㻝㻑㻔㻠㻕㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻢㻑㻔㻠㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻠㻑㻔㻢㻕
㻞㻑㻔㻝㻡㻕

性別・年齢×Q3 政治満足度
やや
不満足である㻠㻟㻑㻔㻝㻞㻣㻕
㻠㻠㻑㻔㻝㻠㻡㻕
㻟㻝㻑㻔㻞㻜㻕
㻠㻝㻑㻔㻟㻠㻕
㻠㻡㻑㻔㻡㻣㻕
㻡㻟㻑㻔㻡㻝㻕
㻠㻝㻑㻔㻠㻠㻕
㻠㻢㻑㻔㻢㻢㻕
㻠㻠㻑㻔㻞㻣㻞㻕

大いに不満足である㻞㻤㻑㻔㻤㻝㻕
㻞㻟㻑㻔㻣㻡㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻞㻣㻑㻔㻟㻠㻕
㻞㻢㻑㻔㻞㻡㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻟㻕
㻝㻥㻑㻔㻞㻣㻕
㻞㻡㻑㻔㻝㻡㻢㻕

ある程度
支持する㻠㻠㻑㻔㻝㻞㻥㻕
㻠㻥㻑㻔㻝㻢㻞㻕
㻠㻥㻑㻔㻟㻞㻕
㻡㻟㻑㻔㻠㻠㻕
㻠㻤㻑㻔㻢㻜㻕
㻠㻟㻑㻔㻠㻝㻕
㻠㻥㻑㻔㻡㻟㻕
㻠㻟㻑㻔㻢㻝㻕
㻠㻣㻑㻔㻞㻥㻝㻕

あまり支持しない㻞㻢㻑㻔㻣㻡㻕
㻞㻤㻑㻔㻥㻝㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻟㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻢㻑㻔㻟㻟㻕
㻟㻡㻑㻔㻟㻠㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻕
㻟㻟㻑㻔㻠㻣㻕
㻞㻣㻑㻔㻝㻢㻢㻕

まったく
支持しない
㻝㻣㻑㻔㻠㻥㻕
㻝㻞㻑㻔㻟㻥㻕
㻝㻝㻑㻔㻣㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻢㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻥㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻝㻑㻔㻝㻢㻕
㻝㻠㻑㻔㻤㻤㻕

Policy & Research No.11(November 2016)

88

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

大いに
満足している
㻝㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻜㻑㻔㻞㻕

だいたい
満足している㻞㻞㻑㻔㻢㻡㻕
㻞㻟㻑㻔㻣㻣㻕
㻞㻥㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻣㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻕
㻞㻢㻑㻔㻟㻣㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻠㻞㻕

わからない㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻝㻜㻑㻔㻟㻟㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻜㻑㻔㻤㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻤㻑㻔㻠㻥㻕

性別・年齢×Q4 安倍内閣を支持するか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

大いに
支持する
㻥㻑㻔㻞㻢㻕
㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻥㻑㻔㻢㻕
㻣㻑㻔㻢㻕
㻡㻑㻔㻢㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻥㻑㻔㻝㻟㻕
㻢㻑㻔㻟㻥㻕

その他
㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻣㻑㻔㻞㻠㻕
㻝㻝㻑㻔㻣㻕
㻝㻜㻑㻔㻤㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻢㻑㻔㻟㻣㻕

性別・年齢×Q5 上田知事を支持するか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

大いに
支持する
㻠㻑㻔㻝㻞㻕
㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻣㻑㻔㻢㻕
㻟㻑㻔㻠㻕
㻙㻔㻜㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻞㻟㻕

ある程度
支持する㻠㻥㻑㻔㻝㻠㻟㻕
㻡㻟㻑㻔㻝㻣㻢㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻟㻣㻑㻔㻟㻝㻕
㻢㻜㻑㻔㻣㻢㻕
㻢㻟㻑㻔㻢㻜㻕
㻠㻠㻑㻔㻠㻣㻕
㻡㻢㻑㻔㻤㻜㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻝㻥㻕

あまり支持しない㻞㻡㻑㻔㻣㻟㻕
㻝㻥㻑㻔㻢㻞㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻤㻑㻔㻞㻟㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻜㻕
㻞㻣㻑㻔㻟㻥㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻟㻡㻕

まったく
支持しない
㻤㻑㻔㻞㻠㻕
㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻤㻑㻔㻡㻕
㻣㻑㻔㻢㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻟㻕
㻡㻑㻔㻣㻕㻢㻑㻔㻟㻣㻕

あまり支持しない㻞㻟㻑㻔㻢㻤㻕
㻝㻤㻑㻔㻡㻤㻕
㻤㻑㻔㻡㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻝㻢㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻜㻕
㻞㻥㻑㻔㻠㻝㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻞㻢㻕

まったく
支持しない
㻝㻜㻑㻔㻞㻤㻕
㻢㻑㻔㻝㻥㻕
㻤㻑㻔㻡㻕㻝㻝㻑㻔㻥㻕㻞㻑㻔㻟㻕㻢㻑㻔㻢㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻠㻕
㻢㻑㻔㻥㻕㻤㻑㻔㻠㻣㻕

その他
㻝㻟㻑㻔㻟㻥㻕
㻞㻜㻑㻔㻢㻢㻕
㻟㻡㻑㻔㻞㻟㻕
㻟㻝㻑㻔㻞㻢㻕
㻝㻣㻑㻔㻞㻝㻕
㻝㻟㻑㻔㻝㻞㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻝㻕
㻣㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻜㻡㻕

性別・年齢×Q6清水市長を支持するか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

大いに
支持する
㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻢㻑㻔㻝㻥㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻡㻑㻔㻠㻕
㻣㻑㻔㻥㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻢㻑㻔㻥㻕
㻢㻑㻔㻟㻡㻕

ある程度
支持する㻡㻜㻑㻔㻝㻠㻡㻕
㻡㻟㻑㻔㻝㻣㻢㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻕
㻠㻣㻑㻔㻟㻥㻕
㻡㻣㻑㻔㻣㻞㻕
㻡㻣㻑㻔㻡㻡㻕
㻠㻠㻑㻔㻠㻣㻕
㻡㻟㻑㻔㻣㻡㻕
㻡㻞㻑㻔㻟㻞㻝㻕

その他
㻝㻝㻑㻔㻟㻟㻕
㻝㻣㻑㻔㻡㻣㻕
㻞㻥㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻣㻑㻔㻞㻞㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻟㻕㻤㻑㻔㻥㻕㻡㻑㻔㻣㻕㻝㻠㻑㻔㻥㻜㻕

性別・年齢×Q7 参院選で投票したか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

投票した

投票しなかった㻣㻟㻑㻔㻞㻝㻠㻕
㻢㻣㻑㻔㻞㻞㻞㻕
㻢㻟㻑㻔㻠㻝㻕
㻢㻠㻑㻔㻡㻟㻕
㻢㻣㻑㻔㻤㻠㻕
㻢㻣㻑㻔㻢㻠㻕
㻤㻝㻑㻔㻤㻣㻕
㻣㻡㻑㻔㻝㻜㻢㻕
㻣㻜㻑㻔㻠㻟㻢㻕

㻞㻡㻑㻔㻣㻞㻕
㻟㻟㻑㻔㻝㻜㻤㻕
㻟㻣㻑㻔㻞㻠㻕
㻟㻡㻑㻔㻞㻥㻕
㻟㻟㻑㻔㻠㻝㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻞㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻠㻑㻔㻟㻠㻕
㻞㻥㻑㻔㻝㻤㻜㻕

性別・年齢×Q7A 当日投票か、期日前投票（不在者投票）か
当日投票をした
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

㻣㻠㻑㻔㻝㻡㻤㻕
㻢㻡㻑㻔㻝㻠㻡㻕
㻡㻢㻑㻔㻞㻟㻕
㻢㻢㻑㻔㻟㻡㻕
㻣㻠㻑㻔㻢㻞㻕
㻣㻡㻑㻔㻠㻤㻕
㻢㻤㻑㻔㻡㻥㻕
㻣㻝㻑㻔㻣㻡㻕
㻢㻥㻑㻔㻟㻜㻟㻕

期日前投票（不在者投票）をした㻞㻢㻑㻔㻡㻢㻕
㻟㻠㻑㻔㻣㻢㻕
㻠㻝㻑㻔㻝㻣㻕
㻟㻠㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻢㻑㻔㻞㻞㻕
㻞㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻟㻞㻑㻔㻞㻤㻕
㻞㻥㻑㻔㻟㻝㻕
㻟㻜㻑㻔㻝㻟㻞㻕

89

政策と調査 第11号 (2016年11月)

性別・年齢×Q7B 選挙区の投票した際の基準
政党を重視して男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

㻢㻡㻑㻔㻝㻠㻜㻕
㻡㻣㻑㻔㻝㻞㻣㻕
㻢㻝㻑㻔㻞㻡㻕
㻢㻠㻑㻔㻟㻠㻕
㻢㻜㻑㻔㻡㻜㻕
㻢㻟㻑㻔㻠㻜㻕
㻢㻣㻑㻔㻡㻤㻕
㻡㻢㻑㻔㻡㻥㻕
㻢㻝㻑㻔㻞㻢㻣㻕

候補者個人を重視して㻝㻤㻑㻔㻟㻥㻕
㻞㻢㻑㻔㻡㻤㻕
㻞㻠㻑㻔㻝㻜㻕
㻤㻑㻔㻠㻕㻝㻤㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻥㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻟㻕
㻞㻞㻑㻔㻥㻣㻕

どちらともいえない㻝㻞㻑㻔㻞㻢㻕
㻝㻞㻑㻔㻞㻣㻕
㻝㻞㻑㻔㻡㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻞㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻟㻑㻔㻞㻕㻝㻜㻑㻔㻥㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻝㻕
㻝㻞㻑㻔㻡㻟㻕

性別・年齢×Q7C 公約などで各党の政策の比較をしたか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

（比較を）した（比較を）しなかった㻢㻜㻑㻔㻝㻞㻥㻕
㻢㻠㻑㻔㻝㻠㻞㻕
㻣㻟㻑㻔㻟㻜㻕
㻡㻤㻑㻔㻟㻝㻕
㻢㻣㻑㻔㻡㻢㻕
㻡㻥㻑㻔㻟㻤㻕
㻢㻞㻑㻔㻡㻠㻕
㻡㻤㻑㻔㻢㻝㻕
㻢㻞㻑㻔㻞㻣㻝㻕

㻟㻞㻑㻔㻢㻥㻕
㻟㻝㻑㻔㻢㻤㻕
㻞㻠㻑㻔㻝㻜㻕
㻟㻠㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻣㻑㻔㻞㻟㻕
㻟㻜㻑㻔㻝㻥㻕
㻟㻣㻑㻔㻟㻞㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻡㻕
㻟㻝㻑㻔㻝㻟㻣㻕

性別・年齢×Q7D 投票しなかった理由

他の用事 病気や体
選挙に
投票所
面倒
（勉強や部 調が良く関心がが遠かっ （めんどう）
活など）が なかった
なかった
たから だったから
あったから
から
から
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

㻞㻥㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻠㻕
㻠㻢㻑㻔㻝㻝㻕
㻠㻤㻑㻔㻝㻠㻕
㻟㻣㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻤㻑㻔㻥㻕
㻝㻝㻑㻔㻞㻕
㻝㻞㻑㻔㻠㻕
㻟㻝㻑㻔㻡㻡㻕

㻝㻤㻑㻔㻝㻟㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻡㻕㻙㻔㻜㻕㻙㻔㻜㻕㻝㻣㻑㻔㻣㻕
㻝㻟㻑㻔㻠㻕
㻞㻢㻑㻔㻡㻕
㻢㻞㻑㻔㻞㻝㻕
㻞㻝㻑㻔㻕

㻟㻑㻔㻞㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻠㻑㻔㻝㻕
㻣㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻝㻕
㻟㻑㻔㻡㻕

Policy & Research No.11(November 2016)㻝㻠㻑㻔㻝㻜㻕
㻤㻑㻔㻥㻕㻞㻥㻑㻔㻣㻕
㻞㻝㻑㻔㻢㻕㻡㻑㻔㻞㻕㻟㻑㻔㻝㻕㻝㻢㻑㻔㻟㻕
㻙㻔㻜㻕㻝㻝㻑㻔㻝㻥㻕

㻞㻝㻑㻔㻝㻡㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻞㻝㻑㻔㻡㻕
㻞㻠㻑㻔㻣㻕
㻝㻜㻑㻔㻠㻕
㻞㻤㻑㻔㻥㻕
㻝㻢㻑㻔㻟㻕
㻥㻑㻔㻟㻕㻝㻣㻑㻔㻟㻝㻕

90

誰を自分一人 今住んで（どの政党）
が投票し いるところを選んでても意味 に選挙権 その他
いいのかがないか がなかっ
よくわからならたからかったから㻞㻥㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻠㻕
㻞㻥㻑㻔㻣㻕
㻞㻤㻑㻔㻤㻕
㻟㻞㻑㻔㻝㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻠㻞㻑㻔㻤㻕
㻞㻝㻑㻔㻣㻕
㻟㻝㻑㻔㻡㻡㻕

㻝㻝㻑㻔㻤㻕
㻝㻝㻑㻔㻝㻞㻕
㻠㻑㻔㻝㻕㻝㻣㻑㻔㻡㻕
㻡㻑㻔㻞㻕㻝㻟㻑㻔㻠㻕
㻡㻑㻔㻝㻕㻞㻝㻑㻔㻣㻕
㻝㻝㻑㻔㻞㻜㻕

㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕

㻝㻜㻑㻔㻣㻕
㻤㻑㻔㻥㻕
㻤㻑㻔㻞㻕
㻣㻑㻔㻞㻕
㻝㻡㻑㻔㻢㻕
㻥㻑㻔㻟㻕㻝㻝㻑㻔㻞㻕
㻟㻑㻔㻝㻕㻥㻑㻔㻝㻢㻕

性別・年齢×Q9 どのような環境が投票しやすいのか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

自分が
どこの 朝早くから
自分の
よく行く
投票所
深夜ま
通う学校で 施設やでも投票 で投票でき投票できる 店で投票
できる
る
できる

郵便で
投票
できる

パソコンや
スマート
フォンから
投票できる

その他

わから
ない

㻣㻑㻔㻞㻝㻕
㻢㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻟㻕
㻝㻑㻔㻝㻕㻤㻑㻔㻝㻜㻕㻙㻔㻜㻕㻡㻑㻔㻡㻕㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻣㻑㻔㻠㻝㻕

㻝㻡㻑㻔㻠㻠㻕
㻞㻟㻑㻔㻣㻣㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻝㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻝㻢㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻞㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻜㻑㻔㻞㻤㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻞㻝㻕

㻠㻝㻑㻔㻝㻝㻥㻕
㻟㻠㻑㻔㻝㻝㻞㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻕
㻡㻣㻑㻔㻠㻣㻕
㻡㻝㻑㻔㻢㻠㻕
㻠㻣㻑㻔㻠㻡㻕
㻟㻜㻑㻔㻟㻞㻕
㻣㻑㻔㻝㻜㻕
㻟㻣㻑㻔㻞㻟㻝㻕

㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻟㻑㻔㻞㻕
㻢㻑㻔㻡㻕
㻡㻑㻔㻢㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻠㻑㻔㻞㻡㻕

㻞㻑㻔㻢㻕㻟㻑㻔㻝㻜㻕
㻢㻑㻔㻠㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻡㻑㻔㻣㻕
㻟㻑㻔㻝㻢㻕

㻟㻞㻑㻔㻥㻟㻕 㻟㻠㻑㻔㻥㻥㻕 㻝㻤㻑㻔㻡㻠㻕㻟㻥㻑㻔㻝㻟㻜㻕 㻟㻢㻑㻔㻝㻝㻤㻕 㻝㻤㻑㻔㻡㻤㻕㻟㻝㻑㻔㻞㻜㻕 㻝㻣㻑㻔㻝㻝㻕 㻟㻞㻑㻔㻞㻝㻕㻟㻠㻑㻔㻞㻤㻕 㻞㻥㻑㻔㻞㻠㻕 㻞㻟㻑㻔㻝㻥㻕㻟㻝㻑㻔㻟㻥㻕 㻟㻡㻑㻔㻠㻠㻕 㻝㻤㻑㻔㻞㻟㻕㻟㻡㻑㻔㻟㻠㻕 㻟㻠㻑㻔㻟㻟㻕 㻝㻡㻑㻔㻝㻠㻕㻠㻠㻑㻔㻠㻤㻕 㻠㻞㻑㻔㻠㻡㻕 㻝㻡㻑㻔㻝㻢㻕㻟㻤㻑㻔㻡㻠㻕 㻠㻞㻑㻔㻢㻜㻕 㻝㻟㻑㻔㻝㻤㻕㻟㻢㻑㻔㻞㻞㻟㻕 㻟㻡㻑㻔㻞㻝㻣㻕 㻝㻤㻑㻔㻝㻝㻞㻕

性別・年齢×Q10 支持する政党があるか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

ある

ない

わからない

㻠㻠㻑㻔㻝㻞㻥㻕
㻟㻟㻑㻔㻝㻜㻥㻕
㻞㻤㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻤㻑㻔㻞㻟㻕
㻞㻣㻑㻔㻟㻠㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻞㻕
㻡㻝㻑㻔㻡㻡㻕
㻡㻠㻑㻔㻣㻢㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻟㻤㻕

㻠㻤㻑㻔㻝㻠㻜㻕
㻡㻠㻑㻔㻝㻣㻣㻕
㻡㻣㻑㻔㻟㻣㻕
㻢㻡㻑㻔㻡㻠㻕
㻡㻥㻑㻔㻣㻠㻕
㻡㻠㻑㻔㻡㻞㻕
㻠㻝㻑㻔㻠㻠㻕
㻟㻥㻑㻔㻡㻡㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻝㻣㻕

㻢㻑㻔㻝㻤㻕
㻝㻞㻑㻔㻟㻤㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻜㻕
㻣㻑㻔㻢㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻢㻕
㻤㻑㻔㻤㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻢㻑㻔㻤㻕
㻥㻑㻔㻡㻢㻕

性別・年齢×Q11 選挙権について

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

早い

ちょうどいい遅い

わからない㻞㻢㻑㻔㻣㻢㻕
㻟㻜㻑㻔㻝㻜㻜㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻠㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻞㻢㻑㻔㻟㻟㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻠㻕
㻟㻤㻑㻔㻠㻝㻕
㻟㻜㻑㻔㻠㻞㻕
㻞㻤㻑㻔㻝㻣㻢㻕

㻡㻣㻑㻔㻝㻢㻢㻕
㻡㻜㻑㻔㻝㻢㻢㻕
㻢㻟㻑㻔㻠㻝㻕
㻡㻥㻑㻔㻠㻥㻕
㻠㻣㻑㻔㻡㻥㻕
㻡㻤㻑㻔㻡㻢㻕
㻠㻢㻑㻔㻡㻜㻕
㻡㻠㻑㻔㻣㻣㻕
㻡㻟㻑㻔㻟㻟㻞㻕

㻟㻑㻔㻝㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻞㻕
㻡㻑㻔㻠㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻝㻜㻕

㻝㻟㻑㻔㻟㻣㻕
㻝㻤㻑㻔㻢㻜㻕
㻝㻞㻑㻔㻤㻕
㻝㻝㻑㻔㻥㻕
㻞㻠㻑㻔㻟㻜㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻡㻕
㻝㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻢㻑㻔㻥㻣㻕

91

政策と調査 第11号 (2016年11月)

性別・年齢×Q12 被選挙権について

選挙権と同じ
18歳以上にするべきだ
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

㻡㻑㻔㻝㻡㻕
㻟㻑㻔㻥㻕
㻟㻑㻔㻞㻕
㻢㻑㻔㻡㻕
㻡㻑㻔㻢㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻠㻑㻔㻞㻠㻕

引き下げるべきだが、選挙権と同じ年齢まで 今のままでよい
引き下げる必要はない㻞㻠㻑㻔㻣㻝㻕
㻢㻞㻑㻔㻝㻤㻝㻕
㻞㻜㻑㻔㻢㻣㻕
㻢㻠㻑㻔㻞㻝㻞㻕
㻟㻠㻑㻔㻞㻞㻕
㻠㻥㻑㻔㻟㻞㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻡㻣㻑㻔㻠㻣㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻣㻕
㻢㻞㻑㻔㻣㻤㻕
㻞㻠㻑㻔㻞㻟㻕
㻢㻡㻑㻔㻢㻞㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻟㻕
㻢㻤㻑㻔㻣㻟㻕
㻝㻡㻑㻔㻞㻞㻕
㻣㻜㻑㻔㻥㻥㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻟㻤㻕
㻢㻟㻑㻔㻟㻥㻟㻕

わからない㻤㻑㻔㻞㻠㻕
㻝㻞㻑㻔㻠㻜㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻝㻑㻔㻝㻠㻕㻢㻑㻔㻢㻕㻢㻑㻔㻢㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻜㻑㻔㻢㻠㻕

性別・年齢×Q13 日本の政治家への信頼

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

とても信頼
できると思う
㻝㻑㻔㻟㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻜㻑㻔㻟㻕

ある程度信頼できると思う㻞㻡㻑㻔㻣㻞㻕
㻞㻥㻑㻔㻥㻣㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻢㻑㻔㻟㻟㻕
㻞㻠㻑㻔㻞㻟㻕
㻟㻜㻑㻔㻟㻞㻕
㻟㻤㻑㻔㻡㻠㻕
㻞㻣㻑㻔㻝㻢㻥㻕

あまり信頼できないと思う㻡㻟㻑㻔㻝㻡㻡㻕
㻡㻡㻑㻔㻝㻤㻜㻕
㻢㻞㻑㻔㻠㻜㻕
㻡㻝㻑㻔㻠㻞㻕
㻡㻠㻑㻔㻢㻤㻕
㻡㻤㻑㻔㻡㻢㻕
㻡㻢㻑㻔㻢㻜㻕
㻠㻥㻑㻔㻢㻥㻕
㻡㻠㻑㻔㻟㻟㻡㻕

全く信頼できないと思う㻝㻢㻑㻔㻠㻣㻕
㻝㻜㻑㻔㻟㻟㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻣㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻤㻑㻔㻥㻕㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻝㻟㻑㻔㻤㻜㻕

悪くなると思う

わからない㻠㻝㻑㻔㻝㻝㻥㻕
㻠㻜㻑㻔㻝㻟㻟㻕
㻟㻣㻑㻔㻞㻠㻕
㻠㻤㻑㻔㻠㻜㻕
㻠㻞㻑㻔㻡㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻟㻢㻕
㻠㻠㻑㻔㻠㻣㻕
㻟㻡㻑㻔㻡㻜㻕
㻠㻝㻑㻔㻞㻡㻞㻕

㻥㻑㻔㻞㻢㻕
㻥㻑㻔㻟㻜㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻠㻕
㻣㻑㻔㻢㻕
㻢㻑㻔㻤㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻥㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻠㻕
㻥㻑㻔㻡㻢㻕

性別・年齢×Q14 日本の将来良くなると思う
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

㻣㻑㻔㻞㻝㻕
㻡㻑㻔㻝㻢㻕㻟㻑㻔㻞㻕㻡㻑㻔㻠㻕㻥㻑㻔㻝㻝㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻢㻑㻔㻥㻕
㻢㻑㻔㻟㻣㻕

あまり変わらないと思う㻠㻟㻑㻔㻝㻞㻡㻕
㻠㻡㻑㻔㻝㻠㻥㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻠㻜㻑㻔㻟㻟㻕
㻠㻟㻑㻔㻡㻠㻕
㻡㻠㻑㻔㻡㻞㻕
㻠㻜㻑㻔㻠㻟㻕
㻠㻣㻑㻔㻢㻣㻕
㻠㻠㻑㻔㻞㻣㻠㻕

Policy & Research No.11(November 2016)

92

わからない
㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻢㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻝㻑㻔㻣㻕
㻢㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻡㻑㻔㻟㻟㻕

性別・年齢×Q15 家族と政治の話をするか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

よくある

ときどきある

あまりない

ほとんどない㻣㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻜㻑㻔㻟㻞㻕㻡㻑㻔㻟㻕㻠㻑㻔㻟㻕㻝㻜㻑㻔㻝㻞㻕
㻣㻑㻔㻣㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻠㻕
㻥㻑㻔㻝㻟㻕
㻤㻑㻔㻡㻞㻕

㻠㻟㻑㻔㻝㻞㻣㻕
㻠㻥㻑㻔㻝㻢㻞㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻡㻠㻑㻔㻠㻡㻕
㻠㻠㻑㻔㻡㻢㻕
㻠㻡㻑㻔㻠㻟㻕
㻠㻣㻑㻔㻡㻝㻕
㻠㻤㻑㻔㻢㻤㻕
㻠㻢㻑㻔㻞㻤㻥㻕

㻞㻣㻑㻔㻤㻜㻕
㻞㻟㻑㻔㻣㻣㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻣㻕
㻞㻡㻑㻔㻟㻝㻕
㻟㻞㻑㻔㻟㻝㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻕
㻞㻡㻑㻔㻟㻢㻕
㻞㻡㻑㻔㻝㻡㻣㻕

㻞㻞㻑㻔㻢㻟㻕
㻝㻤㻑㻔㻡㻤㻕
㻞㻥㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻤㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻢㻕
㻝㻢㻑㻔㻝㻡㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻤㻕
㻝㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻞㻝㻕

性別・学年×Q16 投票について投票すること投票する、
投票すること は国民の権
しないは個は国民の義 利であるが、
わからない
人の自由で
務である 棄権すべきで
ある
はない
男性
㻞㻢㻑㻔㻣㻡㻕
㻠㻞㻑㻔㻝㻞㻟㻕
㻟㻜㻑㻔㻤㻣㻕
㻞㻑㻔㻣㻕
女性㻞㻣㻑㻔㻤㻤㻕
㻟㻡㻑㻔㻝㻝㻢㻕
㻟㻟㻑㻔㻝㻝㻜㻕
㻡㻑㻔㻝㻡㻕
18～29歳 㻝㻣㻑㻔㻝㻝㻕㻟㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻡㻕
㻢㻑㻔㻠㻕
30代
㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻠㻞㻑㻔㻟㻡㻕
㻟㻣㻑㻔㻟㻝㻕
㻠㻑㻔㻟㻕
40代
㻞㻥㻑㻔㻟㻢㻕
㻟㻜㻑㻔㻟㻤㻕
㻟㻣㻑㻔㻠㻢㻕
㻡㻑㻔㻢㻕
50代
㻞㻤㻑㻔㻞㻣㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻞㻕
㻟㻤㻑㻔㻟㻢㻕
㻙㻔㻜㻕
60代
㻟㻝㻑㻔㻟㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻠㻝㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻜㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
70歳以上 㻟㻜㻑㻔㻠㻞㻕㻠㻤㻑㻔㻢㻤㻕
㻝㻥㻑㻔㻞㻣㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
全体㻞㻢㻑㻔㻝㻢㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻟㻥㻕
㻟㻞㻑㻔㻝㻥㻣㻕
㻠㻑㻔㻞㻞㻕

性別・年齢×Q17 日本の政治を実際に動かしているのはだれか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

国会議員

官僚

首相

㻝㻡㻑㻔㻠㻟㻕
㻝㻢㻑㻔㻡㻟㻕
㻝㻞㻑㻔㻤㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻤㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻝㻟㻑㻔㻝㻠㻕
㻞㻜㻑㻔㻞㻥㻕
㻝㻡㻑㻔㻥㻢㻕

㻠㻢㻑㻔㻝㻟㻟㻕
㻠㻝㻑㻔㻝㻟㻠㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻡㻕
㻠㻤㻑㻔㻠㻜㻕
㻡㻝㻑㻔㻢㻠㻕
㻠㻞㻑㻔㻠㻜㻕
㻡㻠㻑㻔㻡㻤㻕
㻟㻡㻑㻔㻠㻥㻕
㻠㻟㻑㻔㻞㻢㻣㻕

㻝㻝㻑㻔㻟㻞㻕
㻝㻜㻑㻔㻟㻠㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻡㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻝㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻝㻝㻑㻔㻢㻢㻕

国民
一人一人㻥㻑㻔㻞㻡㻕
㻤㻑㻔㻞㻣㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻢㻑㻔㻡㻕㻤㻑㻔㻝㻜㻕㻟㻑㻔㻟㻕㻠㻑㻔㻠㻕㻝㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻤㻑㻔㻡㻞㻕

93

大企業

マスコミ

その他 わからない㻡㻑㻔㻝㻢㻕
㻠㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻞㻑㻔㻤㻕
㻢㻑㻔㻡㻕
㻢㻑㻔㻤㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻡㻑㻔㻟㻜㻕

㻟㻑㻔㻤㻕㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻥㻑㻔㻢㻕
㻠㻑㻔㻟㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻟㻑㻔㻝㻥㻕

㻠㻑㻔㻝㻝㻕
㻟㻑㻔㻥㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻣㻑㻔㻢㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻟㻑㻔㻞㻜㻕

㻣㻑㻔㻞㻝㻕
㻝㻞㻑㻔㻟㻤㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻣㻑㻔㻢㻕㻝㻜㻑㻔㻝㻟㻕㻥㻑㻔㻥㻕㻣㻑㻔㻤㻕㻤㻑㻔㻝㻝㻕
㻥㻑㻔㻡㻥㻕

政策と調査 第11号 (2016年11月)

性別・年齢×Q18A テレビで政治のニュースをどの程度見るか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

ほぼ毎日
見ている
㻡㻜㻑㻔㻝㻠㻣㻕
㻡㻢㻑㻔㻝㻤㻢㻕
㻟㻞㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻡㻑㻔㻞㻥㻕
㻠㻤㻑㻔㻢㻝㻕
㻡㻢㻑㻔㻡㻠㻕
㻢㻥㻑㻔㻣㻡㻕
㻢㻡㻑㻔㻥㻞㻕
㻡㻠㻑㻔㻟㻟㻟㻕

週に1回以上見ている㻞㻣㻑㻔㻤㻜㻕
㻞㻟㻑㻔㻣㻢㻕
㻟㻞㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻠㻑㻔㻞㻤㻕
㻟㻞㻑㻔㻠㻜㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻞㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻤㻑㻔㻞㻢㻕
㻞㻡㻑㻔㻝㻡㻢㻕

あまり見ない㻝㻣㻑㻔㻠㻥㻕
㻝㻤㻑㻔㻡㻤㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻥㻕
㻝㻢㻑㻔㻞㻜㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻣㻕
㻝㻟㻑㻔㻝㻠㻕
㻝㻡㻑㻔㻞㻝㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻜㻣㻕

まったく見ない㻟㻑㻔㻝㻜㻕
㻞㻑㻔㻣㻕
㻢㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻟㻑㻔㻝㻣㻕

性別・年齢×Q18B 新聞でで政治の記事をどの程度読むか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

ほぼ毎日
読んでいる
㻟㻝㻑㻔㻥㻝㻕
㻞㻞㻑㻔㻣㻞㻕㻟㻑㻔㻞㻕㻣㻑㻔㻢㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻣㻕
㻞㻤㻑㻔㻞㻣㻕
㻠㻝㻑㻔㻠㻠㻕
㻠㻣㻑㻔㻢㻣㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻢㻟㻕

週に1回以上読んでいる㻞㻝㻑㻔㻢㻞㻕
㻞㻜㻑㻔㻢㻢㻕
㻝㻠㻑㻔㻥㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻢㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻥㻕
㻞㻤㻑㻔㻞㻣㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻕
㻝㻢㻑㻔㻞㻟㻕
㻞㻝㻑㻔㻝㻞㻤㻕

あまり読まない

まったく読まない㻞㻡㻑㻔㻣㻞㻕
㻞㻥㻑㻔㻥㻢㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻥㻕
㻟㻝㻑㻔㻟㻥㻕
㻞㻤㻑㻔㻞㻣㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻜㻕
㻞㻡㻑㻔㻟㻡㻕
㻞㻣㻑㻔㻝㻢㻤㻕

㻞㻜㻑㻔㻡㻥㻕
㻞㻞㻑㻔㻣㻠㻕
㻠㻥㻑㻔㻟㻞㻕
㻠㻟㻑㻔㻟㻢㻕
㻞㻣㻑㻔㻟㻠㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻜㻕
㻤㻑㻔㻥㻕㻤㻑㻔㻝㻝㻕
㻞㻝㻑㻔㻝㻟㻟㻕

性別・年齢×Q18C ネットで政治のニュースをどの程度読むか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

ほぼ毎日
読んでいる
㻞㻥㻑㻔㻤㻠㻕
㻝㻡㻑㻔㻡㻜㻕
㻟㻞㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻜㻑㻔㻞㻡㻕
㻟㻜㻑㻔㻟㻤㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻤㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻤㻕
㻥㻑㻔㻝㻟㻕
㻞㻞㻑㻔㻝㻟㻠㻕

週に1回以上読んでいる㻞㻟㻑㻔㻢㻢㻕
㻝㻤㻑㻔㻡㻥㻕
㻞㻤㻑㻔㻝㻤㻕
㻟㻜㻑㻔㻞㻡㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻥㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻠㻕
㻝㻥㻑㻔㻞㻜㻕
㻢㻑㻔㻥㻕㻞㻜㻑㻔㻝㻞㻡㻕

あまり見ないまったく見ない㻞㻜㻑㻔㻡㻤㻕
㻞㻡㻑㻔㻤㻠㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻞㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻟㻜㻑㻔㻟㻤㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻞㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻞㻟㻑㻔㻝㻠㻞㻕

㻞㻠㻑㻔㻣㻜㻕
㻟㻝㻑㻔㻝㻜㻞㻕
㻥㻑㻔㻢㻕㻝㻞㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻠㻕
㻟㻥㻑㻔㻠㻞㻕
㻡㻞㻑㻔㻣㻠㻕
㻞㻤㻑㻔㻝㻣㻞㻕

性別・年齢×Q19 社会についての情報を何から得ているか

テレビ

ラジオ

新聞

㻣㻠㻑㻔㻞㻝㻣㻕
㻤㻡㻑㻔㻞㻤㻝㻕
㻣㻝㻑㻔㻠㻢㻕
㻣㻞㻑㻔㻢㻜㻕
㻣㻤㻑㻔㻥㻤㻕
㻤㻜㻑㻔㻣㻣㻕
㻤㻞㻑㻔㻤㻥㻕
㻤㻥㻑㻔㻝㻞㻣㻕
㻤㻜㻑㻔㻠㻥㻤㻕

㻤㻑㻔㻞㻟㻕
㻡㻑㻔㻝㻡㻕
㻙㻔㻜㻕
㻡㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻣㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻣㻑㻔㻤㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻠㻕
㻢㻑㻔㻟㻤㻕

㻠㻞㻑㻔㻝㻞㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻝㻞㻢㻕
㻤㻑㻔㻡㻕㻝㻣㻑㻔㻝㻠㻕
㻞㻝㻑㻔㻞㻢㻕
㻠㻡㻑㻔㻠㻟㻕
㻡㻢㻑㻔㻢㻜㻕
㻣㻝㻑㻔㻝㻜㻝㻕
㻠㻜㻑㻔㻞㻠㻥㻕

Policy & Research No.11(November 2016)

94

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

インターネット[Twitter(ツイッター)なども含む]
㻠㻡㻑㻔㻝㻟㻜㻕
㻟㻥㻑㻔㻝㻞㻤㻕
㻤㻜㻑㻔㻡㻞㻕
㻣㻞㻑㻔㻢㻜㻕
㻡㻤㻑㻔㻣㻟㻕
㻠㻟㻑㻔㻠㻝㻕
㻞㻟㻑㻔㻞㻡㻕
㻠㻑㻔㻢㻕㻠㻝㻑㻔㻞㻡㻤㻕

家族や友人からの話㻠㻑㻔㻝㻞㻕
㻝㻝㻑㻔㻟㻣㻕
㻝㻡㻑㻔㻝㻜㻕
㻝㻜㻑㻔㻤㻕
㻣㻑㻔㻥㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻢㻑㻔㻥㻕
㻤㻑㻔㻠㻥㻕

性別・年齢×F11 家庭用の固定電話があるか
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

ある
㻤㻢㻑㻔㻞㻡㻜㻕
㻤㻣㻑㻔㻞㻤㻢㻕
㻣㻠㻑㻔㻠㻤㻕
㻢㻝㻑㻔㻡㻝㻕
㻤㻣㻑㻔㻝㻜㻥㻕
㻥㻡㻑㻔㻥㻝㻕
㻥㻠㻑㻔㻝㻜㻞㻕
㻥㻠㻑㻔㻝㻟㻟㻕
㻤㻢㻑㻔㻡㻟㻢㻕

ない㻝㻠㻑㻔㻠㻝㻕
㻝㻞㻑㻔㻠㻝㻕
㻞㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻟㻥㻑㻔㻟㻞㻕
㻝㻟㻑㻔㻝㻣㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻡㻑㻔㻣㻕
㻝㻟㻑㻔㻤㻞㻕

性別・年齢×F12 スマートフォンを持っているか
男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

はい
㻢㻜㻑㻔㻝㻣㻡㻕
㻢㻟㻑㻔㻞㻜㻣㻕
㻝㻜㻜㻑㻔㻢㻡㻕
㻥㻠㻑㻔㻣㻤㻕
㻤㻣㻑㻔㻝㻜㻥㻕
㻢㻣㻑㻔㻢㻠㻕
㻠㻝㻑㻔㻠㻠㻕
㻝㻠㻑㻔㻞㻜㻕
㻢㻝㻑㻔㻟㻤㻞㻕

いいえ㻟㻥㻑㻔㻝㻝㻡㻕
㻟㻣㻑㻔㻝㻞㻝㻕㻙㻔㻜㻕㻢㻑㻔㻡㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻣㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻞㻕
㻡㻤㻑㻔㻢㻟㻕
㻤㻠㻑㻔㻝㻝㻥㻕
㻟㻤㻑㻔㻞㻟㻢㻕

性別・年齢×F13 自宅で電話を使う場合どうするか

男性
女性
18～29歳
30代
40代
50代
60代
70歳以上
全体

固定電話
だけを使う

携帯電話
両方使うが
両方使うが
両方とも
だけを使う 主に固定電話 主に携帯電話 同じ程度使う㻝㻜㻑㻔㻞㻥㻕
㻤㻑㻔㻞㻢㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻠㻑㻔㻡㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻠㻑㻔㻠㻕
㻟㻜㻑㻔㻠㻞㻕
㻥㻑㻔㻡㻡㻕

㻞㻤㻑㻔㻤㻝㻕
㻞㻜㻑㻔㻢㻣㻕
㻡㻡㻑㻔㻟㻢㻕
㻡㻠㻑㻔㻠㻡㻕
㻞㻜㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻥㻑㻔㻝㻤㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻝㻕
㻤㻑㻔㻝㻞㻕
㻞㻠㻑㻔㻝㻠㻤㻕

㻝㻢㻑㻔㻠㻣㻕
㻝㻤㻑㻔㻢㻜㻕㻢㻑㻔㻠㻕㻢㻑㻔㻡㻕㻝㻞㻑㻔㻝㻡㻕
㻞㻢㻑㻔㻞㻡㻕
㻝㻥㻑㻔㻞㻝㻕
㻞㻢㻑㻔㻟㻣㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻜㻣㻕

㻟㻤㻑㻔㻝㻝㻝㻕
㻠㻟㻑㻔㻝㻠㻝㻕
㻟㻡㻑㻔㻞㻟㻕
㻟㻠㻑㻔㻞㻤㻕
㻡㻟㻑㻔㻢㻣㻕
㻠㻡㻑㻔㻠㻟㻕
㻡㻝㻑㻔㻡㻡㻕
㻞㻡㻑㻔㻟㻡㻕
㻠㻝㻑㻔㻞㻡㻞㻕

95㻢㻑㻔㻝㻤㻕
㻤㻑㻔㻞㻣㻕㻟㻑㻔㻞㻕㻞㻑㻔㻞㻕㻥㻑㻔㻝㻝㻕
㻢㻑㻔㻢㻕㻝㻞㻑㻔㻝㻟㻕
㻤㻑㻔㻝㻝㻕
㻣㻑㻔㻠㻡㻕

両方とも
使わない
㻝㻑㻔㻠㻕
㻝㻑㻔㻟㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻝㻑㻔㻣㻕

政策と調査 第11号 (2016年11月)

Policy & Research No.11 (November 2016)

96

■投

稿

規

定■

１．
（ジャンルと枚数）投稿をお願いするのは、次のものです。
・論文
・研究ノート、判例研究、ケース・資料、翻訳
・海外事情
・書評
・その他
以上の投稿原稿の枚数は、論文より翻訳までは 400 字詰原稿用紙 80 枚を、海外事情よりその他までは同 50 枚を限度とします。投稿原稿には、投稿者名を記入せず、「拙稿」「拙著」など投稿者を特定出来るような表現は使用しないでください。
投稿の際はコピーと要約を各一部付けて下さい。
２．
（投稿回数）原稿受付は年１回、原則として 12 月末日とします。
３．
（レフリー制）投稿原稿は、編集委員会の審査を経て採用を決定します。
４．
（投稿資格）投稿は原則として自由です。
５．
（著作権）掲載された論文等の著作権（著作権法第 21 条—第 28 条）は埼玉大学社会調査研究センターに帰属し、投稿者はその電子化による学内外への公開を許諾するものとします。

編集委員会◎松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
外山 公美（立教大学コミュニティ福祉学部教授）
畠山 真一（埼玉県総合調整幹）峰久 和哲（朝日新聞社元世論調査部長）
松田 映二（埼玉大学社会調査研究センター准教授）（◎は委員長）2016 年 11 月 25 日 印刷
2016 年 11 月 30 日 発行

政策と調査
編集発行者

第 11 号
埼玉大学社会調査研究センター〒338−8570
埼玉県さいたま市桜区下大久保 255
電話・FAX048-858-3120

mail: ssrc@mail.saitama-u.ac.jp
URL: http://ssrc.saitma-u.ac.jp

SEISAKU-TO-CHOSA( Policy & Research )No.11

November 2016
Contents

Foreword ………………………………………………………

...

1

Panel Discussion
Issues of Current RDD Telephone Surveys: Evaluation of Cell-Phone-Number added
Sampling Design
Masafumi Fukuda, Tatsuya Eguchi, Shigo Ohkuma, Yasushi Sato...

5

The 6th Annual Conference of Public Opinion & Election Survey Research
Articles1. The Impact of Change in Survey Incentives on Cooperation
and Response Content: Case of Monetary Rewards andShingo Ohkuma
Charity ………………………………………………………

...

39

2. Issues with Online Polls for Young People in the Local Area:
A Study of Young People Aged Eighteen to Nineteen Years inCentral Japan ………………………………………………

...

51

...

59

...

67

3. A Discussion of How Questionnaires Are Answered on
Smartphones and PC Devices: A Validation Survey
Implementing Eye Tracking …………………………………
4. An Observation of Sentiment by Online Survey: Movement
Trends of Consumption and Economic Outlook ……………
5. Revisiting the Big Data-Driven Forecast of Japan’s 24th
Upper House Election by Yahoo! JAPAN ………………

Masao Matsumoto

Masahito Yuge

Hitomi Saito
Tetsuya Nihei
Tomoaki Murakami
Masashi Hagihara

Kazuto Ataka

Materials
Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in August 2016 …………

PublishedbySocial Survey Research Center of Saitama University
255 Shimo-Okubo, Saitama City, Japan

...

...

75

83