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Analysis of Subjective Security and Fear of Crime in ResidentialAreas: The Effect Analysisof ReportedCode Security
Offense Cases
Prefecture-Levelof Penal
Subjectiveand Fear of Crime in ResidentialAreas: The Effect of Reported Penal Code Offense Casesᒣᮏ ຌ
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Since
 the beginning of the 21st century, criminology literature has focused on thediscrepancy
between fearof crime,
subjectivesecurity, andobjective
2015,
Since
the beginningof the21st century,
criminology
literature
hassecurity.
focusedInon
thethe Nationalbetween
Uniformfear
Subjective
Surveywascarriedout security.
by the National
discrepancy
of crime, Security
subjective
security,
andobjective
In 2015,

PoliceAgency.Uniform
This questionnaire
all the wasprefectures
Japanfor National
the first
the National
Subjective compared
Security Survey
carried inout
by thetime. This
study
aims
to observe whether
subjective
security matchedthefornumberof
PoliceAgency.
Thisquestionnaire
compared
all the prefecturesin Japanthe first

reportedcases.
In thissubjective
study, prefecture-level
correlationand ofatime. Thispenal
studycode
aimsoffense
to observe
whether
security matched
the number
multiple
were used
to testfear
of crime, subjective
security
reported regression
penal code analysis
offense cases.
In thisstudy,
prefecture-level
correlationand ofaresidential
areas, andanalysis
reportedwere
penal
codetooffense
cases.
results
revealed
that themultiple regression
usedtest fearof Thecrime,
subjective
securityoffearof crime
and andsubjective
security
significantly
associatedresidential
areas,
reported
penal werecode offensecases. positively
The results
revealed withthat thenumberof reported
penal code
offensewerecases.significantly positively associated with thefear of crimeand subjective
security
number of reported penal code offense cases.

53ᨻ⟇࡜ㄪᰝࠉ➨ྕ㸦ᖺ᭶㸧
政策と調査第12号（2017年3月）

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No.12 (March2017)
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政策と調査第12号（2017年3月）

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Policy & 5HVHDUFKResearch 1R
No.12 (March2017)
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4.10
秋田

4.00

山形島根福井

鳥取宮崎長崎熊本
新潟岩手長野石川青森愛媛
徳島高知
鹿児島
大分
山口 静岡 佐賀福島 山梨 和歌山
富山栃木岐阜
沖縄
宮城 滋賀
北海道
神奈川
奈良 群馬
岡山 三重
広島
香川

3.90
居 3.80住地 3.70域
体感 3.60
治
安 3.50

茨城京都
埼玉

3.40

千葉

福岡

愛知
大阪

3.30
3.20

東京
兵庫

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R² = 0.6692
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人口千人あたり刑法犯認知件数

図  人口あたり刑法犯認知件数と居住地域体感治安 注）居住地域体感治安は、「悪い」1 点～「よい」5 点で測定。点数が高いほど「よい」という評価である。

  社会経済的指標と体感治安・犯罪不   

大阪が突出し、ついで福岡、愛知、千葉、埼玉、京都、茨城が一群をなした。都市的安の相関分析

な府県が多い。逆に刑法犯認知件数が少な

 社会経済的指標と体感治安・犯罪不安とく、体感治安が良好な県として秋田、山形、の相関分析を行った。刑法犯認知件数以外島根、福井、長崎、岩手、青森といった地の体感治安・犯罪不安の規定要因を探索す域が一群をなした。

るためである。

表  社会経済指標と居住地域体感治安・総合的犯罪不安の相関

総合的犯罪不安感
女性割合
昼夜間人口比１人あたり県民所得
ジニ係数
人口あたり生活保護人員
人口あたり在留外国人数

人口あた
居住地域 総合的犯
昼夜間人 １人あた
女性割合
ジニ係数
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


注１）女性割合は、各都道府県のサンプルにおける女性割合である。 注 2）昼夜間人口比は、平成  年国勢調査による。
注 ） 人あたり県民所得は、内閣府経済社会総合研究所「平成  年度県民経済計算」による  年度の数値を用いた。
57

政策と調査 第12号（2017年3月）

注 ）ジニ係数は、総務省統計局「平成  年全国消費生活実態調査」による各都道府県内のジニ係数を用いた。 注 ）生活保護人員は、厚生労働省「被保護者調査（平成  年  月分概数）」を基に、指定都市・中核市をそれぞれの都道府県に組み込んで総保護人員を算出し、都道府県人口で除した数値を用いた。
注 ）在留外国人数は、法務省「在留外国人統計（旧登録外国人統計）統計表（ 年  月末）」を使用し、都道府県人口で除した数値を用いた。

  変数間の相関係数を算出すると、サンも犯罪不安に対してより規定力を有していプルにおける女性割合、１人あたり県民所そうなことが示唆される。

得、人口あたり在留外国人数が有意な相関 人口あたり生活保護人員と体感治安の相となった。 人あたり県民所得が高くなる

関は、S  と有意傾向であった。犯罪不と体感治安が悪化し、犯罪不安が大きくな安と有意な相関関係にはなかった。各都道る。体感治安（U ）よりも犯罪不安（U

府県内のジニ係数は有意とならなかった。

）との相関が高い。人口あたり在留外

国人数が多いほど、体感治安が悪化し、犯 居住地域体感治安と総合的犯罪不安、罪不安が大きくなる。体感治安（U ）を従属変数とした重回帰分析

犯罪不安（U ）とも相関はほぼ同水準

居住地域体感治安を従属変数とした重回であった。社会経済指標は、体感治安より帰分析を行った。その結果が表  である。


表  居住地域体感治安を従属変数とした重回帰分析
人口あたり刑法犯認知女性割合
昼夜間人口比率
１人あたり県民所得
人口あたり生活保護人員
人口あたり外国人数
Ｎ
S値
Ｒ
調整済みＲ モデル１βp値
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
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


モデル２βp値





モデル３βp値



モデル４βp値

モデル５βp値S S S S 
 サンプルにおける女性割合、昼夜間人口

 結果として、まず注目されるのは、他の比は統制変数として強制投入し、刑法犯認変数の如何に関わらず、すべてのモデルに知件数、県民所得、生活保護人員、在留外おいて刑法犯認知件数が頑健にもっとも高国人数を独立変数として投入した。まずモい効果をもっていたことである。社会経済

デル１で全変数を投入し、ついで、県民所指標の如何にかかわらず、居住地域体感治得、生活保護人員、在留外国人の  変数に安を最も規定していたのは当該都道府県のついて探索的に投入／除去したモデルを作刑法犯認知件数であり、このことに鑑みれ成した。なお、重回帰分析にあたって、多ば、人びとの居住地域に関する治安評価は、重共線性の検討のために 9,) をも算出した

かなりの程度正鵠を射ているということでが、いずれも許容範囲内であった。

ある。

Policy & Research No.12 (March 2017)58 ㄪᩚ῭ࡳỴᐃಀᩘࢆཧ↷ࡍࡿ࡜ࠊ᭱ࡶ࠶ᇦయឤ἞Ᏻࡀᝏ࠸ࠋࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽࠊࡑ࠺ࡋ࡚ࡣࡲࡾࡀࡼ࠿ࡗࡓࡢࡣࠊᅾ␃እᅜேᩘ࡜ࡓ♫఍⤒῭ᣦᶆࡼࡾࡶࠊேཱྀ࠶ࡓࡾฮἲ≢࠸࠺ኚᩘࢆ㝖ཤࡋࡓࣔࢹࣝ  ࡛࠶ࡿࠋࡇࡢㄆ▱௳ᩘࡢ᪉ࡀ㧗࠸ຠᯝࢆ᭷ࡋ࡚࠸ࡓࠋࣔࢹࣝ࡟ὀ┠ࡍࡿ࡜ࠊ ே࠶ࡓࡾ┴Ẹᡤᚓ ࡘ࠸࡛ࠊ⥲ྜⓗ≢⨥୙Ᏻࢆᚑᒓኚᩘ࡜ࡋࠊ

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政策と調査第12号（2017年3月）

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No.12 (March2017)
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政策と調査第12号（2017年3月）

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