DP2014-J13

中古住宅購入者の金融リテラシーと住宅ローンおよび住宅瑕疵担保保険等に関する選択行動−実態調査結果に基づく分析−
家森
上山

信善
仁恵

2014 年 12 月 22 日

2014 年 12 月

中古住宅購入者の金融リテラシーと住宅ローンおよび住宅瑕疵担保保険等に関する選択行動－実態調査結果に基づく分析－ ＊神戸大学経済経営研究所教授 家森信善
名古屋学院大学経済学部准教授 上山仁恵

＜要旨＞
わが国の中古住宅市場は諸外国に比べて未発達である。政府は 2012 年に中古住宅市場の活性化を図るために「中古住宅・リフォームトータルプラン」を公表し、最近では、安倍内閣の日本再興戦略にも中古住宅市場の整備が重要政策課題として位置づけられるようになっている。もちろん、これまでも中古住宅市場の活性化のための環境整備は着実に進められてきた。たとえば、中古住宅市場の問題の一つが物件の不具合が買い手にわからないという問題なので、瑕疵のある物件を購入した場合の事後的な救済策として、宅建業者等の売り手の責任を 10 年間に延長する住宅品質確保法が 1999 年に制定されているし、業者の賠償能力を担保するために 2007 年に住宅瑕疵担保履行法が制定されている。現在、わが国の新築住宅については、供託制度か住宅瑕疵担保保険制度かのいずれかによって業者の賠償能力が保証されている。しかしながら、中古物件については、業者からの購入であっても業者の資力確保措置が義務づけられておらず、任意の住宅瑕疵担保保険制度の利用は低調なままである。また、中古住宅市場の成長を阻害している要因の一つが、金融機関の融資態度（典型的には、築年数で単純に担保価値を減価していく融資実務）であるといわれている。
こうした現実を踏まえて、著者は 2014 年９月に、中古住宅を近年購入した一般消費者に対してアンケート調査を実施し、約 600 の回答を得た。このアンケート調査では、①住宅
瑕疵担保保険に関する消費者意識、②中古住宅に関する住宅ローン市場の実態、に加えて、③中古住宅購入者の金融リテラシー、について質問を行っている。本稿は、そのアンケー
ト結果を報告することを目的にしている。
＊

本研究を行うために、家森は、科学研究費・挑戦的萌芽研究「わが国の地域社会が直面する課題を解決するツールとしての不動産金融の萌芽的展開」の支給を受けている。
1１．はじめに
わが国の住宅市場の特徴の一つは、中古住宅市場の規模が新築住宅市場に比べて著しく小さいことである。たとえば、国土交通省・中古住宅流通促進・活用に関する研究会（図 1参照）によると、日本では中古住宅市場は全住宅取引市場の 13.5％にとどまるのに対して、
アメリカでは 90.3％、イギリスでも 85.8％である。また、図 2 に示したように、日本での中古住宅の比率は、
平成初期の５％程度からみると上昇してきているが、2000 年以降は 13％程度の水準で横ばいに推移している。
中古住宅の取引市場が伸び悩む主たる理由としては、わが国の家計には新築選好が強く、供給者側にとっても新築住宅の提供に注力することにメリットがあったことが指摘されている。しかし、中古住宅市場が未発達であるために、多くの家計にとっては家族構成やライフスタイルが変わっても住み替えることが難しいし、リフォームして既存の住宅の性能を維持するよりも、できるだけ長い期間、住宅の補修にお金をかけずに住み、その後は建て替えることが普通の行動であった。このため、わが国の住宅の平均寿命（滅失住宅の平均築年数）が 30 年程度であるのに対して、アメリカでは 66.6 年、イギリスでは 80.6 年と大きな差異が生じている 1。わが国では住宅が消耗品として使い捨てにされるために、個々の家計の観点でもマクロ経済の観点でも資産の蓄積が進まないことを意味する。また、大量の立て替えに伴う廃棄物は環境に大きな負荷をもたらしている。
こうした問題意識を背景に、政府は、新成長戦略（2010 年 6 月 18 日閣議決定）の中で、「中古住宅・リフォーム市場の倍増」を掲げ、国土交通省は 2012 年３月に「中古住宅・リフォームトータルプラン」を公表している。さらに、安倍内閣の「日本再興戦略」（2013 年6 月閣議決定）でも、「フロー拡大からストック充実に向けて質の高い多様な住宅ストックの形成を図るため、既存住宅のインスペクション（検査）や長期優良住宅化のための基準等の整備、既存住宅の建物評価に係る指針策定等を行うことにより、居住面の環境整備を促進する。
」ことが掲げられている。国土交通省では「中古住宅の流通促進・活用に関する研究会」や「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」などを設置して、中古住宅市場の活性化の具体策の策定に取り組んでいる。
家森はこれらの国土交通省の研究会や検討委員会に参加する機会を得たが、住宅瑕疵担1

国土交通省「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」第二回委員会資料。
http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf
2保保険や住宅ローンを含めて中古住宅に関しての一般消費者の意識を確認しておく必要性を感じた。また、そうした消費者の行動が金融リテラシーの観点から特徴付けられないかについても関心を持った。そこで、2014 年９月 26 日から 29 日に、楽天リサーチのサービスを使って、消費者向けのアンケート調査を実施することにした。本稿は、そのアンケー
ト結果を報告することを目的としている。
本稿の構成は、次の通りである。第２節では、中古住宅市場活性化を巡る政府の動向を簡単に紹介する。その際、一般になじみの薄い住宅瑕疵担保保険の状況についても説明する。第３節は本アンケート調査の実施概要を説明する。第４節が本稿の主たる部分であり、アンケート結果を詳細に紹介する。第５節は、本稿のまとめである。

図 1（出所）国土交通省・中古住宅流通促進・活用に関する研究会『報告書』資料編（2013 年６月）
。

3

図 2

（出所）国土交通省・中古住宅流通促進・活用に関する研究会『報告書』資料編（2013 年６月）。

２．中古住宅市場の活性化への取り組み（１）中古住宅・リフォームトータルプラン
政府は、2012 年 3 月に「中古住宅・リフォームトータルプラン」を策定し、2022 年までに市場規模の倍増を目指した取組を始めた。同プランにおいて国土交通省は「中古住宅流通・リフォーム市場整備の意義」を次の５点にまとめている。
○ 無理のない負担でニーズに応じた住まいの確保○ 住み替えによるライフサイクルに応じた住まいの確保○ 住宅の質の向上、資産価値の維持・増大○ 低炭素・循環型の持続可能な社会の実現○ 住宅投資の活性化による内需拡大
さらに、わが国で中古住宅市場が発達しない理由を国土交通省は以下のように整理している。以下、「中古住宅・リフォームトータルプラン」から抜粋する形でまとめておこう。

4

○ 中古住宅の品質・性能に対する不安
中古住宅は、新築時の品質や性能の違いに加えて、その後の維持管理や経年劣化の状況により物件ごとの品質等に差があることから、消費者は、その品質や性能に不安を感じている。中古住宅を購入する際のサービスとして、安心できる物件かどうかの判断ができる診断サービスや、その物件がいつどのように建てられ、いつどのようにリフォームをしたか等の住宅履歴がわかるサービスが求められている。
取引時点における中古住宅の性能や品質等の物件の状態について第三者が客観的に検査・調査する仕組みとしては、これまで住宅品質確保法に基づき既存住宅性能表
示制度が整備されてきているところであり、また、民間事業者独自のノウハウによるインスペクションサービスも提供されている。これまで既存住宅として性能評価を受けたものは年間 300 戸程度、累計でも約 2,900 戸に留まっているが、新築時点で性能評価を受けている住宅は累計で約 130 万戸に達しており、今後は、これらの住宅が中古住宅として取引される際に、新築時点の評価情報を基に中古住宅の性能評価を活用することも考えられ、その活用の促進が重要となってくる。
一方、現在、民間事業者により実施されているインスペクションは、現場で検査・調査を行う者の技術力や評価基準等は事業者ごとに様々であり、また、インスペクシ
ョンの結果について問題が発生した場合の責任や保証の内容等が明確になっているとは言えない状況にあるなど、その普及に向けて課題がある。また、住宅の新築時やリフォーム時に作成される設計図書や施工内容等の情報を住宅履歴情報として蓄積し、活用できる仕組みの整備が進められてきており、住宅履歴情報サービス機関により構成される住宅履歴情報蓄積・活用推進協議会の会員における履歴の蓄積総数は約７９万件（平成 22 年度末）となっている。住宅履歴情報については、住宅所有者が、計画的な維持管理やリフォームを実施することができるようになるとともに、その住宅を売買する際の適切な評価につながることから、その蓄積・活用の取り組みをさらに普及していくことが必要である。

○ 中古住宅の物件情報の不足
中古住宅については条件に合う物件がなかなか見つからないと考えている消費者が多い。物件の立地、規模、設備等の品質や価格等に加え、消費者の関心が高まっている災害等に対する安全性に関する情報等も含め、消費者が物件を探す上で比較検討5を行いやすい形で情報提供の充実を図ることが必要である。また、購入に際して物件価格の妥当性を確認するためには、実際に行われた取引価格の情報を参考にすることが必要になると考えられる。

○ 購入した住宅の保証
中古住宅の品質・性能に対する不安の裏返しとして、購入した中古住宅に瑕疵があった際に保証が受けられる制度を求める消費者が多い。アンケート調査では、業者選定理由として「保証がしっかりしていること」（55.0％）や「アフターサービスのよさ」（52.2％）をあげる消費者が多い。一方、中古住宅の取引では、宅地建物取引業
者が自ら売主となる場合には、原則として、２年間の瑕疵担保責任が義務付けられているが、個人等が売主となる場合には、実際の取引では２カ月程度に設定されているケースが多く、十分な保証となっていないケースが少なくない。現在、中古住宅の売買に係る瑕疵に対する既存住宅売買瑕疵保険が提供されているが、消費者の認知度が低く、また、シロアリ被害が対象外となっているなど住宅購入者のニーズに十分対応
できていないといった面もあり、その充実と活用促進が課題である。

○ 住宅の質の資産評価への反映
住宅の市場価値は、木造住宅の場合に築 20 年で価値がゼロと評価されることもあるなど、建築後長期間維持されない傾向がみられ、住宅の質的向上のインセンティブを欠く一因となっていると考えられる。適切な維持管理やリフォームよる住宅の質の向上が、市場において住宅の資産価値として適切に反映されるようにすることが必要である。

これらの課題に対して、とくに「中古住宅の品質の確保」という観点では、国土交通省
は、「中古住宅の選択に際して、消費者が住宅の品質に関する客観的な情報を把握し、良質な住宅の選択が可能となる環境の整備を図る」ことをあげ、①インスペクションの普及促
進、②住宅の性能評価・表示の充実・普及促進、③住宅履歴情報の蓄積・活用の促進、の３つの施策を実施していくこととしている。また、「中古住宅の売買におけるトラブルの解決」という観点では、①売買瑕疵保険の充実・普及促進、②紛争処理体制の整備、の２点を上げている。瑕疵担保保険制度に関しては、「建築士による建物検査（インスペクション）
6

と住宅の瑕疵に対する保証が一体となった既存住宅売買瑕疵保険、売買契約前に建物検査を行い、改修が必要な箇所のアドバイスを行う事前インスペクションタイプの瑕疵保険について、地方公共団体等と連携して消費者への効果的な周知を図る。また、ローン等支援措置との連携により保険加入の要件化を進める。さらに、中古住宅売買に際して消費者ニーズの高い、シロアリ被害の保険対象への追加、保険期間の長期化、保険検査の合理化等
消費者・事業者の利用しやすい保険商品の開発を促進する。」として、「制度開始後間もな
いため、平成 22 年度の申込実績は約 2,200 戸にとどまっているが、これらの取組を通じて一層の普及を図り、平成 32 年度までに中古住宅流通量に占める割合を 20％とすることを目指す。
」という数値目標も掲げている。
さらに、「住宅の品質に応じた価格形成の促進」という観点では、「適切な管理やリフォームによる住宅の品質の維持・向上が住宅の資産価値として適正に評価され、市場において住宅の品質に応じた価格形成が促進されるよう環境整備を進めることとし、住宅履歴情
報、住宅性能評価、インスペクション結果やリフォームの実施等による質の向上を建物評
価に反映させることのできる価格査定マニュアルの活用、普及促進を図る。
」こととしている。

（２）住宅瑕疵担保保険制度
住宅市場の取引を阻害する問題の一つは、住宅の買い手と売り手の間の情報格差の問題である。そのために、図 3 に示したように、何か問題が発生した場合に補償してくれる制
度へのニーズは非常に高いし、「安心できる物件かどうかの判断ができる診断制度（中古住宅診断制度）」への要望も強い。
1999 年制定の住宅品質確保促進法によれば、新築住宅の売主等は、構造耐力上主要な部
分及び雨水の浸入を防止する部分について、10 年間の瑕疵担保責任を負うこととされ、こうした消費者の要望にある程度応える政策対応がとられている。その後、構造計算書偽装問題が起こり、責任のある者が賠償責任を負えずに、被害者が泣き寝入りせざるを得ない状況が発生し、2007 年に住宅瑕疵担保履行法が制定された。同法では、新築住宅の売り主
等は、瑕疵担保責任履行のための資力確保が義務付けられ、具体的には、保証金を供託す
るか、住宅瑕疵担保保険に加入することが義務づけられた。その結果、わが国では、新築住宅に関しては、瑕疵担保責任の履行の確保はある程度、担保されていると考えられる。

7

図 3

注）第２回

住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会説明資料 http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf（３）中古住宅市場向けの住宅瑕疵担保保険
一方で、情報の非対称性が大きく、相対的に資力の弱い中小業者が介在することの多い
中古住宅に関しては、瑕疵担保責任履行のための資力確保の義務づけは行われていない。
現在、任意の既存住宅売買瑕疵保険が提供されているが、既存住宅に関しての瑕疵担保保険の利用は低調である。表 1 をみると、例えば、2013 年度（平成 25 年度）に宅建業者の関与する既存住宅の売買に関して保険に加入したのは 2228 戸に過ぎない。
既存住宅売買瑕疵保険（宅建業者販売タイプ）は、既存住宅の買取再販等における売買契約に関する保険で、概要は図 4 の通りである。この制度では、住宅瑕疵担保責任保険法
人による検査を受けて保険に加入する。そして、当該住宅の構造耐力上主要な部分等に瑕
疵が発見された場合に、その修補費用（調査費用や仮住居・転居費用等を含む）を補填す
8

る。売主（宅建業者）への補填率は 80％であり、逆に言えば、修理費用の 20％は宅建業者が負担する仕組みになっている。しかし、売り主が倒産してしまっている場合は、売り主が 20％を負担することは期待できないので、買主（消費者）に対して 100％が支払われる。
（もちろん、保険金額の上限まで）。
同様に、既存住宅売買瑕疵保険（個人間売買タイプ）の概要を図 5 に示している。こちらでは、売り手が保険に加入するのではなく、売り手ないし買い手から依頼を受けて既存住宅の検査・保証を行った検査会社が保険に加入し、補修費用が必要になった場合、保証を行う検査会社（倒産している場合には、買主）に対して 100％の保険金が支払われる仕組みとなっている。
既存住宅保険の利用が低調な理由の一つとして、保険料の高さがネックになっているとの指摘があり、2013 年度に従来の保険期間５年ものに加えて、保険期間２年（宅建業者）
あるいは１年（個人間）のライト版が認可された。表 2 に示したように、保険期間の短縮化や保険金額の引き下げの結果、ライト版保険の保険料は数万円ほど低廉となっている。

表 1

任意型の住宅瑕疵担保保険の加入動向（出所）国土交通省「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」第二回委員会資料。http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf

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図 4

既存住宅売買瑕疵保険（宅建業者販売タイプ）（出所）国土交通省「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」第二回委員会
資料。http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf

図 5

既存住宅売買瑕疵保険（個人間売買タイプ）（出所）国土交通省「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」第二回委員会
資料。http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf

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表 2

任意型の住宅瑕疵担保保険の保険料（出所）国土交通省「住宅瑕疵担保履行制度のあり方に関する検討委員会」第二回委員会資料。http://www.mlit.go.jp/common/001055834.pdf

３．アンケート調査の実施概要（１）調査の実施時期と事前スクリーニング
本稿で紹介するアンケート調査は、楽天リサーチ株式会社の web 調査を利用したものである。調査は、2014 年９月 26 日に楽天リサーチに登録している人を対象に、スクリーニン
グ質問への勧誘メイルを送信し、われわれの設定した条件に合致する者のみに本質問を回答してもらうこととした。本質問への回答の回収は、９月 29 日までで予定していた回答数に達したために打ち切った。
スクリーニングの条件は次の通りである。まず、①2011 年以降に中古住宅（戸建て・マンションの両方を対象）を購入した者とした。本調査では、中古住宅市場の全体像を調査するために、マンションと一戸建ての両方を対象にすることにした。また、制度の改正が続いているので、最近の状況を知ることが重要であること、および、あまり昔のことになると回答者の記憶がしっかりしないこと、住宅購入時と現在の所得状況等が大きく変わっ11ていることが予想されることなどから、最近の住宅購入者に絞ることにした。しかし、たとえば 2013 年以降とすると、（一定のスクリーニング対象数では）期待するサンプル数を集めることが難しいことが事前調査で予想されたために、2011 年以降と決定した。②住宅ローンを利用して購入した者を対象にした。中古住宅購入における住宅ローン市場の状況を知るという調査目的から自然な選択肢であろう。③夫婦、または夫婦と子供がいる世帯を対象とした。たとえば、単身者や３世代家族などさまざまな世帯構成が考えられるが、世帯構成によって調査結果が影響を受ける可能性があるが、そうした違いをコントロールするだけのサンプル数を集めることが難しいために、最も標準的な世帯構成に限定した。
④信頼性のある回答を得るため、住宅購入時において最終決裁者である人を選定するために、設問項目として「最終決定をする立場」を選択した人を調査対象としている。

（２）回答者の属性
本調査の回答サンプル数は全体で 612 であり、戸建て居住のサンプルが 272（44.4％）、
マンション居住のサンプルが 340（55.6％）である（表 3 を参照）。

表 3

居住形態

居住形態

全体
612

全体
持家・中古戸建て
持家・中古マンション(100%)
272(44.4%)
340(55.6)

そして、表 4 は、回答者の住宅の購入時期を調査した結果である。表 4 を見ると、2014年については調査期間が他の年次より短いため、該当サンプル数が他の年次の半分以下と少なくなっているが、2011 年から 2013 年の他の年次についてはほぼ均等である。
ちなみに、住宅の購入時期について、居住地別、居住形態別（戸建て・マンション）、性別、年齢別で統計的な差は見られなかった。

12

表 4

住宅の購入時期

購入時期

全体
612
(100%)
169(27.6%)
187(30.6%)
170(27.8%)
86(14.1%)

全体
2011 年
2012 年2013 年
2014 年表 5（図 6）は、回答者の世帯構成についてまとめたものである。表 5（図 6）を見ると、子供がいる世帯が全体の約 7 割（66.7％）、夫婦のみの世帯が約 3 割（33.3％）であり、子供がいる世帯のサンプル数が 3 分の 2 を占めている。
そして、居住形態別（戸建て・マンション）で世帯構成を比較すると、戸建てに居住している世帯の内、子供がいる世帯が約 7 割（73.9％）と多くなっている（マンションに居住している世帯では、夫婦のみの世帯が多くなる）。この結果については、戸建ての方がマンションより延べ面積が広いため、世帯人数が増えると戸建居住を選好する傾向が伺える 2。
なお、居住地別で世帯構成に統計的な差は見られない。

表 5 回答者の世帯構成（全体・居住形態別）
世帯構成／居住形態
全体
夫婦・パートナーのみ
夫婦・パートナー＋子供

全体

戸建て

マンション

612
(100%)
204(33.3%)
408(66.7%)

272(100%)
71(26.1%)
201(73.9%)

340(100%)
133(39.1%)
207(60.9%)

2

総務省『平成 25 年 住宅・土地統計調査』の速報値を見ると、持家の一戸建て平均延べ面積は 132.2 平
米、マンションが 73.5 平米である。

13

図 6 回答者の世帯構成（全体・居住形態別）
全体

戸建て

夫婦・パートナーのみ 33.3%

夫婦・パートナー＋子供 66.7%

26.1%

ﾏﾝｼｮﾝ

73.9%

39.1%

60.9%

回答者の性別で世帯構成の違いを見たものが表 6（図 7）である。表 6（図 7）を見ると、男性の回答者の世帯構成は子供がいるサンプル数が 70.4％と多くなり、逆に、女性の回答者の世帯構成は子供がいない（夫婦のみの）サンプル数が半数近く（46.7％）を占める。本調査の様々な調査の性別による違いは、世帯構成の違いも留意しなければならない。

表 6

回答者の世帯構成（全体・回答者の性別）

世帯構成／性別全体
夫婦・パートナーのみ
夫婦・パートナー＋子供

図 7

全体

男性

女性

612
(100%)
204(33.3%)
408(66.7%)

477(100%)
141(29.6%)
336(70.4%)

135(100%)
63(46.7%)
72(53.3%)

回答者の世帯構成（回答者の男女別）

全体

夫婦・パートナーのみ 33.3%

夫婦・パートナー＋子供 66.7%

男性

29.6%

70.4%

女性

46.7%

53.3%

14

表 7（図 8）は回答者の年齢層と性別についてまとめたものである。表 7（図 8）を見ると、平均年齢は 43.4 歳（標準偏差は 8 歳）であり、25 歳から 68 歳までが回答している。
男女の比率は、男性が 8 割（78％）
、女性が 2 割（22％）と男性回答者が多い。

表 7
年齢／性別
全体
20 代
30 代
40 代
50 代
60 代
平均年齢
標準偏差
最小年齢
最高年齢

回答者の年齢層と性別
全体

男性

女性

612
(100%)
14(2.3%)
193(31.5%)
258(42.2%)
126(20.6%)
21(3.4%)
43.4
8.1
25
68

477
(100%)
4(0.8%)
124(26.0%)
218(45.7%)
113(23.7%)
18(3.8%)
44.6
7.8
25
68

135
(100%)
10(7.4%)
69(51.1%)
40(29.6%)
13(9.6%)
3(2.2%)
39.2
7.9
25
65

図 8 回答者の年齢層（全体・性別）

全体

20代
2.3%

男性0.8%

女性

7.4%

30代
31.5%

40代
42.2%

26.0%

45.7%

51.1%

29.6%

50代
20.6%

60代
3%

23.7%

3.8%

9.6% 2.2%

本調査が住宅購入者を対象としているため、30 代と 40 代の回答者が多く、40 代が全体の 4 割弱（42.2％）、30 代が全体の 3 割弱（31.5％）である（30 代と 40 代で約 7 割（73.8％）を占める）。次いで 50 代が 2 割（20.6％）であり、20 代と 60 代は 2～3％程度である。
なお、性別で年齢層を比較すると、女性の回答者は 30 代が多く半数（51.1％）を占める。
15

男性については、40 代の回答者が多い（45.7％）。年齢層について、居住形態別（戸建て・マンション）で統計的な差は見られなかった（居住地別でも有意な差は無い）。
最後に、年齢別で世帯構成を比較する（表 8・図 9 を参照）
。表 8（図 9）を見ると、40代では子供がいる回答者が多く（72.9％）、60 代では夫婦のみの回答者が半分以上（61.9％）
を占める。

表 8
世帯構成／年齢全体

年齢別世帯構成の比較

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

14

193
(100%)
63(32.6%)
130(67.4%)

258(100%)
70(27.1%)
188(72.9%)

126(100%)
52(41.3%)
74(58.7%)

21(100%)
6

夫婦・パートナーのみ(42.9%)
8

夫婦・パートナー＋子供(57.1%)

図 9

年齢別世帯構成の比較

20代夫婦のみ 42.9%

夫婦＋子 57.1%

30代

32.6%

67.4%

40代

27.1%

50代
60代

72.9%

41.3%

58.7%
61.9%

38.1%

16

(100%)
13(61.9%)
8(38.1%)

４．アンケート調査の回答結果（１）回答者の基本的な属性
Q1．あなたの居住地として、下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 9

回答者の居住地（全体・居住形態別）

Q1. 居住地

全体
612

全体

2．上記を除く人口 10 万人以上の市

マンション

272

340
(100%)

66(40.4%)

244(24.3%)(39.9%)(53.2%)
133(40.8%)
78(16.7%)(39.1%)
24(28.7%)
17(3.1%)(100%)
181

111

19

4．町および村

戸建て

247

102

3．人口 10 万人未満の市

全体

マンション

(100%)

1．東京都区部および政令指定都市

図 10

戸建て

(7.1%)
2(6.3%)(0.6%)

回答者の居住地（全体・居住地別）

東京都区部＋政令指定都市 40.4%

24.3%

左を除く人口10万 人口10万人未満の町および村
人以上の市 39.9%
市 16.7%
3.1%

40.8%

53.2%

28.7%

39.1%

6.3%

7.1% 0.6%

表 9（図 10）は、回答者の居住地について調査した結果である。 表 9（図 10）を見ると、東京都区部および政令指定都市に居住する人が全体の 4 割（40.4％）、都市部を除く人
口 10 万人以上の市が約 4 割（39.9％）、人口 10 万人未満の市が約 17％（16.7％）である。
町や村のサンプルは全体の 3％（3.1％）である。

17

表 10
エリア別居住形態

66

小都市等

244

121
(100%)

111(26.7%)

181

マンション

(100%)
95(45.5%)
133(73.3%)

図 11

小都市等

中都市

(100%)

戸建て

中都市

大都市
247

全体

大都市

居住地別（3 分類）居住形態(78.5%)
26(54.5%)(21.5%)

居住地別（3 分類）居住形態

戸建 26.7%

マンション 73.3%

45.5%

54.5%

78.5%

21.5%

表 10 は、居住エリアを「大都市（Q1 で回答選択肢 1 の東京都区部および政令指定都市を選択したサンプル）」、「中都市（Q1 で回答選択肢 2 を選択したサンプル）」、「小都市等（Q1
で回答選択 3 と 4 を選択したサンプル）」に分類したものである。
居住地を 3 分類した場合、小都市等（人口 10 万未満の市と町・村）居住のサンプルは約 2 割（19.8％）となる。
そして、居住地別（3 分類）で居住形態（戸建て・マンション）を比較する。表 10（図 11）を見ると、大都市ではマンション居住が約 7 割（73.3％）であり、中都市では半分以上（54.5％）、小都市では 2 割弱（21.5％）である。都市部ほど、中古住宅の購入はマンションが主流を占めるが、小都市では、中古住宅の購入は戸建が主流である。以下、各調査結果を居住地別で議論する場合、戸建て・マンションの比較にもなることに留意しなければ
ならない。

18

Q2．あなたのご職業として、下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 11 回答者の職業（全体・居住地別）
Q2. 回答者の職業／居住地
全体
1．農林漁業者
2．自営業者（中小企業の経営者を含む）
3．公務員
4．大企業の正規従業員（役員を含む）
5．中小企業の正規従業員（役員を含む）
6．派遣社員・契約社員
7．年金受給者
8．無職（主婦・主夫を含む）
9．その他

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
0(0%)
43(7.0%)
40(6.5%)
153(25.0%)
264(43.1%)
31(5.1%)
4(0.7%)
55(9.0%)
22(3.6%)

247(100%)
0(0%)
19(7.7%)
16(6.5%)
73(29.6%)
97(39.3%)
11(4.5%)
0(0.0%)
22(8.9%)
9(3.6%)

244(100%)
0(0%)
18(7.4%)
16(6.6%)
60(24.6%)
110(45.1%)
13(5.3%)
2(0.8%)
19(7.8%)
6(2.5%)

121(100%)
0(0%)
9(5.0%)
8(6.6%)
20(16.5%)
57(47.1%)
7(5.8%)
2(1.7%)
14(11.6%)
7(5.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」
は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

表 11 は、回答者の職業を調査した結果である。表 11 を見ると、全体では中小企業の正規従業員が 4 割弱（43.1％）を占め、次いで大企業の正規従業員が 25％である。その他の職業については、いずれも 1 割未満となっている。
そして、居住地別（3 分類）で比較してみると、大企業の正規従業員と中小企業の正規従業員で違いが見られる（表 11 の太枠部分を参照）。大都市ほど大企業の正規従業員が多くなり、小都市部ほど中小企業の従業員が多くなる。
なお、居住形態別（戸建て・マンション）における回答者の勤務企業規模の違いについては、居住地と居住形態の対応から、マンション世帯では大企業の正規従業員が多くなり、戸建て世帯では中小企業の正規従業員が多くなる（表 12 より）
。

19

表 12

回答者の職業（全体・居住形態別）

Q2. 回答者の職業／居住形態

全体
612

全体

戸建て

マンション

272

340

(100%)
0

1．農林漁業者(100%)
0

0

(0%)
43

2．自営業者（中小企業の経営者を含む）

(0%)
20

(7.0%)(8.5%)

5．中小企業の正規従業員（役員を含む）
6．派遣社員・契約社員

24(5.9%)

60

93(22.1%)
128(47.1%)(27.4%)
136(40.0%)

31

11

20

(5.1%)(4.0%)
4(0.7%)(0.0%)
31(9.0%)(8.8%)(9.1%)

10

12(3.6%)

表 13(1.2%)

24

22

9．その他

(5.9%)

055

8．無職（主婦・主夫を含む）(7.1%)

153(25.0%)
264(43.1%)

4

7．年金受給者(5.9%)

16(6.5%)

4．大企業の正規従業員（役員を含む）

(0%)

23

40

3．公務員

(100%)(3.7%)(3.5%)

回答者の職業（全体・性別）

Q2. 回答者の職業／性別
全体
1．農林漁業者
2．自営業者（中小企業の経営者を含む）
3．公務員
4．大企業の正規従業員（役員を含む）
5．中小企業の正規従業員（役員を含む）
6．派遣社員・契約社員
7．年金受給者

全体

男性

女性

612
(100%)
0(0%)
43(7.0%)
40(6.5%)
153(25.0%)
264(43.1%)
31(5.1%)

477(100%)
0(0%)
39(8.2%)
37(7.8%)
141(29.6%)
229(48.0%)
13(2.7%)

135(100%)
0(0%)
4(3.0%)
3(2.2%)
12(8.9%)
35(25.9%)
18(13.3%)

4

4

0(0.7%)
55

8．無職（主婦・主夫を含む）(0.8%)
4(9.0%)
22

9．その他

10
(3.6%)

20(8.8%)(0%)
51(37.8%)
12(2.1%)(8.9%)

表 13 は、性別で回答者の職業を比較したものである。表 13 を見ると（太枠の部分を参照）、女性回答者については無職（主婦）の比率が高く 37.8％である。また、派遣社員や契約社員についても女性の比率が男性より多い（男性は 2.7％、女性は 13.3％である）。男性
については中小企業の正規従業員の比率が高く、半数近く（48％）を占める。従って、各調査について性別の比較を行う際には、女性について正規雇用ではない立場の人が半数近くいることに考慮する必要がある。本調査では住宅ローンを借り入れている世帯を対象にしており、金融機関の審査を通っているはずなので、回答者が無職であるとしても世帯としては一定の所得があることになる。

表 14
Q2. 回答者の職業／年齢
全体
1．農林漁業者
2．自営業者（中小企業の経営者を含む）
3．公務員
4．大企業の正規従業員（役員を含む）
5．中小企業の正規従業員（役員を含む）
6．派遣社員・契約社員
7．年金受給者
8．無職（主婦・主夫を含む）
9．その他

回答者の職業（年齢別）
20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

14
(100%)
0
(0%)
0
(0%)
1
(7.1%)
1(7.1%)
6(42.9%)
2(14.3%)
0(0%)
3(21.4%)
1(7.1%)

193(100%)
0(0%)
7(3.6%)
11(5.7%)
36(18.7%)
91(47.2%)
9(4.7%)
0(0%)
27(14.0%)
12(6.2%)

258(100%)
0(0%)
19(7.4%)
18(7.0%)
74(28.7%)
115(44.6%)
7(2.7%)
0(0%)
19(7.4%)
6(2.3%)

126(100%)
0(0%)
14(11.1%)
9(7.1%)
38(30.2%)
48(38.1%)
10(7.9%)
0(0%)
4(3.2%)
3(2.4%)

21(100%)
0(0%)
3(14.3%)
1(4.8%)
4(19.0%)
4(19.0%)
3(14.3%)
4(19.0%)
2(9.5%)
0(0%)

最後に、年齢別で回答者の職業を比較する（表 14 を参照）。表 14 を見ると、20 代では無職が多く、約 2 割（21.4％）が無職である（無職には、主婦・主夫を含む）。表 7 を見ると、20 代のサンプルの内、約 7 割（71.4％）が女性であるため、主婦が大部分を占めているとも考えられる。また、40 代や 50 代は、他の年代に比べて大企業の正規従業員の比率が高く、中小企業の正規従業員は、40 代以下で多い。特に、30 代では女性の回答者が多いた

21

め、女性比率の多さが中小企業従業員の比率の高さの要因になっているかもしれない。派
遣や契約社員は 20 代や 60 代に多く、自営業者については、年齢が高くなるほど多くなる傾向である。

Q3．世帯全体の昨年の年収として、下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 15

回答者の世帯年収（全体）Q3. 回答者の世帯年収
全体

7 分類

3 分類

612

595
(100%)(100%)(10.9%)
176(28.8%)
148(24.2%)
97(15.8%)
97(15.8%)
10(1.6%)
17(2.8%)

243(39.7%)

67

1．400 万円未満
2．400 万円以上～600 万円未満
3．600 万円以上～800 万円未満
4．800 万円以上～1,000 万円未満
5．1,000 万円以上～2,000 万円未満
6．2,000 万円以上
7．わからない245(40.0%)

107(17.5%)

表 15 は、回答者の世帯年収について調査した結果である。表 15（7 分類）を見ると、400 万円以上から 600 万円未満が 3 割近くと多く（28.8％）、次いで 600 万円以上から 800
万未満で約 4 分の 1（24.2％）を占める。
年収のカテゴリーを大まかに 3 分類にして見ると、600 万円未満が全体の約 4 割（39.7％）、
600 万円以上 1000 万円未満が 4 割（40％）と均等に分布しており、1000 万円以上が約 2 割（17.5％）である。
なお、各階級の中央値を取った平均値を算出すると 769 万円である（「7．わからない」と回答したサンプルは除外している）。総務省『家計調査年報（2013 年版）』から二人以上勤労者世帯かつ住宅ローン返済中世帯の平均年収を見ると 754 万円（世帯主平均年齢 45.9
歳）である。本調査のサンプルの年収は『家計調査』とほぼ同じであり、年収についてサ22

ンプルバイアスは見られない。
そして、表 16（図 12）は、居住地別（3 分類）で世帯年収を比較したものである（年収については 3 分類で比較）。表 16（図 12）を見ると、大都市では年収 600 万円以上の回答
者が 7 割近く（70.6％）と多くなり、特に 1000 万円以上の人が約 3 割（30.2％）に増加する。中都市・小都市になるほど 600 万未満の回答者が増加し、小都市における年収 600 万未満の人は約 6 割（56.8％）である。この傾向は統計的に有意と言える（表 17 を参照）。
なお、大都市におけるマンション世帯の多さに対応し、マンション世帯の年収が高い（マンション世帯の 67.3％が年収 600 万円以上であり、内、21.5％が年収 1000 万円を超える）。

表 16

回答者の世帯年収（居住地別）

Q3. 回答者の世帯年収／居住地
全体

大都市

中都市

小都市等

235

242

118

(100%)

1～2．400 万円未満～600 万未満
3～4．600 万円以上～1000 万円未満

69
(29.4%)
95(40.4%)
71

5～6．1000 万円以上

(30.2%)(100%)
107(44.2%)
104(43.0%)
31(12.8%)(100%)
67(56.8%)
46(39.0%)
5(4.2%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

図 12 世帯年収（全体・居住地別・居住形態別）
全体

大都市

中都市

600万未満
40.8%

29.4%

1000万以上
18.0%

30.2%

40.4%

44.2%

小都市等

43.0%

56.8%

戸建て

マンション

600万～1000万未満
41.2%

12.8%

39.0%

50.9%

35.5%

32.7%

45.8%

23

4.2%

13.6%

21.5%

表 17 世帯年収のχ2 乗検定結果（居住地別）
Q3. 回答者の世帯年収／居住地

大都市

中都市

小都市等

－

1～2．400 万円未満～600 万未満＋

3～4．600 万円以上～1000 万円未満＋

5～6．1000 万円以上－

Pearson のχ2 乗統計量－

51.5***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

（２）回答者の金融リテラシー
Q4．あなたご自身は、「金融に関しての知識」をどの程度お持ちとお考えですか。
下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 18

金融に関する知識の自己評価

Q4. 金融に関する知識（自己評価）
全体

6 分類

4 分類

612

612
(100%)(100%)(4.6%)

122(19.9%)

28

1．平均よりもかなり詳しい

94

2．平均よりも詳しい(15.4%)
259(42.3%)
116(19.0%)
88(14.4%)
27(4.4%)

3．平均的
4．平均よりも少し劣る
5．平均よりもかなり劣る
6．わからない259(42.3%)
204(33.3%)
27(4.4%)

表 18 は、金融に関する知識の自己評価について調査した結果である。表 18（6 分類）
を見ると、「平均的」と回答した人が１番多く 4 割弱（42.3％）である。
なお、回答選択肢 1 と 2 をまとめた「平均よりも詳しい」のカテゴリーと、4 と 5 をまと24

めた「平均より劣る」のカテゴリーを比較すると（表 18 の 4 分類を参照）、「平均より劣る」と回答した人が 3 割弱（33.3％）と多く、「平均より詳しい」と回答した人は約 2 割（19.9％）である。傾向としては、金融に関する知識について自信を持たない人の方が多い。
ちなみに、大阪大学グローバル COE「くらしの好みと満足度についてアンケート」調査（以下「SLPS」と呼ぶ）で同様の調査が実施されており、2010 年の結果を見ると、平均より詳しいと回答した人は 5.6％、平均的が 23.3％、平均より劣るが 71％である 3。SLPS の結果と比較すると、本調査の結果は、平均より詳しい（あるいは平均的）と自己評価している人がかなり多い。おそらく、本調査では最近住宅ローンを利用して住宅を購入した人たちであり、金融についての勉強をする機会があったことを反映しているのであろう。
そして、表 19（図 13）は、居住地別（3 分類）で金融知識の自己評価を比較したものであり、表 20 はχ2 乗検定の結果である。
なお、χ2 乗検定結果の調整済み残差とは、各カテゴリーの期待度数と実測値との差を、期待度数と標準偏差で調整した統計量である。期待度数とは、このケースでは平均知識の自己評価と居住地とは独立であると仮定した度数を意味し、例えば、大都市居住サンプル
数が 247、平均より詳しいと回答したサンプルが全体の 19.9％であることから、大都市で平均より詳しいと回答する期待度数は 247×19.9％＝49 人となるはずである。しかし、実際に観察されたサンプル数は 63 人であり、期待度数と実測値の差（残差）が生じる。この残差を期待度数の平方根や標準偏差で調整し、正規分布に当てはめたものが調整済み残差であり、絶対値が 1.96（約 2）を超えた場合、5％水準で統計的に差が出ていると解釈できる。すなわち、「＋」と記載されている場合、5％水準で期待度数より有意に多いと解釈され、「－」と記載されている場合、5％水準で期待度数より有意に少ないと解釈される。符号が何もない場合、有意な差が無いことを意味する。
そして、χ2 乗統計量は調整した残差を 2 乗して合計したものであり、クロスで議論している 2 変量に統計的な差があるか否かを判定するものである。
それでは、居住地別で金融知識の自己評価を比較する。表 19（図 13）を見ると、大都市に居住している場合、4 人に 1 人が「平均よりも詳しい」と回答しており（25.5％）、中都市・小都市になるほど平均より詳しいと回答する比率が下がり、小都市では平均より詳しいと回答する人は 1 割弱（12.4％）である。
3

SLPS の結果については、Sekita,S.,”Financial literacy and retirement planning in Japan”, Journalof Pension Economics and Finance, Vol.10, issue 04, 2011, pp.637-656 を参照。

25

表 20 のχ2 乗検定結果を見ると、居住地別で金融知識の自己評価については 10％水準の差であり、それほど強い差があるとは言えない。ただし、調整済み残差を見ると、「平均よりも詳しい」の回答選択肢では居住地別で有意に差が出ており、大都市居住の人は平均よ
り詳しいと回答する人が有意に多く、小都市居住の人は有意に少ないと言える。

表 19 金融に関する知識の自己評価（居住地別）
Q4. 金融に関する知識（自己評価）
全体

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(100%)

1～2．平均よりも詳しい
3．平均的
4～5．平均よりも劣る
6．わからない(100%)

63

44(25.5%)
100(40.5%)
73(29.6%)
11(4.5%)(18.0%)
104(42.6%)
84(34.4%)
12(4.9%)(100%)
15(12.4%)
55(45.5%)
47(38.8%)
4(3.3%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

図 13

全体

平均より詳しい
19.9%

大都市

中都市

小都市等

金融に関する知識の自己評価（全体・居住地別）
平均的
42.3%

25.5%

18.0%

12.4%

40.5%

42.6%

45.5%

26

平均より劣る
33.3%

わからない
4.4%

29.6%

4.5%

34.4%

4.9%

38.8%

3.3%

表 20 金融知識の自己評価のχ2 乗検定結果（居住地別）
Q4. 金融に関する知識（自己評価）

大都市

中都市

小都市等

＋

1～2．平均よりも詳しい

－

3．平均的
4～5．平均よりも劣る
6．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

10.9*注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

次に、性別で金融に関する自己評価を比較する（表 21・図 14 を参照）
。表 21（図 14）を見ると、男性は「平均的」と回答する比率が多く（44.4％）、女性は「平均より劣る」と回答する比率が多い（44.4％）。

表 21 金融に関する知識の自己評価（性別）Q4. 金融に関する知識（自己評価）

男性
477

全体

女性
135

(100%)
102(21.4%)
212(44.4%)
144(30.2%)
19(4.0%)

1～2．平均よりも詳しい
3．平均的
4～5．平均よりも劣る
6．わからない(100%)
20(14.8%)
47(34.8%)
60(44.4%)
8(5.9%)

図 14 金融に関する知識の自己評価（性別）全体平均より詳しい
19.9%

男性

21.4%

女性

14.8%

平均的
42.3%

平均より劣る わからない
33.3%
4.4%

44.4%

34.8%

30.2%

44.4%

27

4.0%

5.9%

表 22 のχ2 乗検定結果を見ると、性別で金融に関する知識の自己評価は 1％水準で有意な差がある。調整済み残差を見ると、男性は平均的と回答する人が有意に多く、女性は平均より劣ると回答する人が有意に多くなる。

表 22 金融知識の自己評価のχ2 乗検定結果（性別）Q4. 金融に関する知識（自己評価）

男性

女性

3．平均的

＋

－

4～5．平均よりも劣る－＋

1～2．平均よりも詳しい

6．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

11.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

ただし、男女別で金融知識の自己評価については有意な差が出ているが、職業をコントロールすると（すなわち、職業を統一して男女で比較すると）、いずれの職業についても性別で有意な差は見られなかった。性別で職業を比較した場合（表 13 を参照）、女性は無職（専業主婦）や派遣の比率が多い。従って、金融知識の自己評価に対する男女の差は、社会進出（あるいは社会的な責任の度合い）の差を反映しているとも考えられる。
さらに、年齢別で金融知識の自己評価を比較する（表 23・図 15 を参照）
。表 23（図 15）を見ると、20 代のサンプル数が少ないことには留意しなければならないが、平均よりも詳しいと回答する比率が高い（50％）
。それ以外の年齢については、平均的と回答する比率が高く、特に、50 代・60 代の回答比率が高くなっている（50 代では 50％、60 代では 52.4％である）。表 24 のχ2 乗検定結果を見ると、年齢別で金融知識の自己評価は 5％水準に有意な差があり、調整済み残差から、20 代は平均より詳しいと回答する人が有意に多く、50 代は平均的と回答する人が有意に多くなっている。なお、50 代では、平均より劣ると回答す
る人は有意に少ない。

28

表 23

金融に関する知識の自己評価（年齢別）

Q4. 金融に関する知識（自己評価）
全体

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

14

193
(100%)
39(20.2%)
77(39.9%)
70(36.3%)
7(3.6%)

258(100%)
52(20.2%)
103(39.9%)
94(36.4%)
9(3.5%)

126(100%)
23(18.3%)
63(50.0%)
31(24.6%)
9(7.1%)

21(100%)
7

1～2．平均よりも詳しい(50.0%)
5

3．平均的(35.7%)
2

4～5．平均よりも劣る(14.3%)
0

6．わからない

(0%)

図 15

1
(4.8%)
11(52.4%)
7(33.3%)
2(9.5%)

金融に関する知識の自己評価（年齢別）

平均より詳しい
50.0%

20代(100%)

平均的
35.7%

平均より劣る
14.3%

30代

20.2%

39.9%

36.3%

3.6%

40代

20.2%

39.9%

36.4%

3.5%

50代

18.3%

50.0%

60代 4.8%

24.6%

52.4%

表 24

わからない
9.5%

33.3%

金融知識の自己評価のχ2 乗検定結果（年齢別）

Q4. 金融に関する知識（自己評価）

20 代

1～2．平均よりも詳しい

＋

30 代

40 代

50 代

3．平均的

＋

4～5．平均よりも劣る

－

60 代

6．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

22.4**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

29

1.7%

最後に、年収別で金融知識の自己評価を比較する（表 25・図 16 を参照）
。表 25（図 16）を見ると、年収が高いほど平均より詳しいと回答する比率が高くなり、年収が低いほど平均より劣る、あるいは、わからないと回答する比率が多くなる。
表 26 のχ2 乗検定結果を見ると、年収別で金融知識の自己評価には 1％水準で有意に差があり、年収 1000 万以上では平均より詳しいと回答する人が有意に多く、年収 600 万未満
では、平均より劣ると回答する人が有意に多くなっている。

表 25

金融に関する知識の自己評価（年収別）

Q4. 金融に関する知識（自己評価）

600 万未満243

全体

600-1000 万未満
245(100%)
29

1～2．平均よりも詳しい

52

91

114

110
(45.3%)

6．わからない(35.5%)
48(46.5%)
71

13(100%)
38(21.2%)(37.4%)

4～5．平均よりも劣る

107(100%)(11.9%)

3．平均的1000 万円以上(44.9%)
19(29.0%)
8(5.3%)(17.8%)
2(3.3%)(1.9%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

図 16

600万未満平均より詳しい
11.9%

1000万未満

21.2%

1000万以上

金融に関する知識の自己評価（年収別）
平均的
37.4%

平均より劣る
45.3%

46.5%

35.5%

29.0%

44.9%

30

わからない
5.3%

3.3%

17.8%

1.9%

表 26

金融知識の自己評価のχ2 乗検定結果（年収別）

Q4. 金融に関する知識（自己評価）

600 万未満1～2．平均よりも詳しい

－

3．平均的

－

4～5．平均よりも劣る＋

600-1000 万未満

1000 万円以上＋－－

6．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

45.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q5．100 万円の現金を 1 年満期の銀行預金（年利子率 2％）に預けて、5 年間、同条件で更新しながら運用したら、5 年後にはいくら受け取れると思いますか。
（税率はゼロと考えてください）。下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 27（図 17）は、金融に関する知識のうち、金利（複利計算）の理解について調査した結果である。この設問の正解は「1.110 万円よりも多い」であるが、正答率は全体で約半分（54.2％）であり、単利と解釈したと想定されるサンプル（選択肢 2 を選択した人）が 1
割弱（12.4％）である。全体で見ると、約半分の人（45.8％）が金利（複利計算）を理解していない。
大阪大学調査 SLPS の結果と比較すると、SLPS の正答率は 70.5％である。SLPS の結果と比較すると、本調査のサンプルの正答率は低い。Q4 の主観的な評価では SLPS よりも本調査の回答者は金融知識があると回答しているのと対照的である。（なお、後述するように、イ
ンフレや分散投資に関しての正答率は、本調査のほうが高く、主観的な評価と一致している。
）本調査で対象を中古住宅購入者に限定していることが、このような結果にどのように影響しているのかは興味深い。
次に、様々な属性別で金利（複利計算）の理解度を比較する。まず、居住地別、居住形
態別、年齢別で統計的な差は見られなかった。有意な差が見られた属性は、性別と収入である。
表 27（図 17）は、性別で金利（複利計算）の理解度を比較したものである。表 27（図3117）を見ると、男性の方が正答率が高く（60.4％）、女性の正答率は男性のほぼ半分である（32.6％）。また、女性については「わからない」と回答した比率が男性より高い。
表 28 のχ2 乗検定結果を見ると、男性の正答率が有意に多く、女性の正答率は有意に少ない。また、女性については、正解以外の回答選択肢を選ぶ人も有意に多くなっている。
ただし、金利（複利計算）の理解度の性別の違いについては、社会進出度（社会的責任の度合い）の違いを反映している可能性もある。従って、職業別・性別で正答率を比較す
ると（表 29 を参照）
、大企業・中小企業の正規従業員、派遣・契約社員で、男性の方が女性よりも正答率が有意に高い。金利（複利計算）については、職業をコントロールしても、女性の方が理解度は低いと言える。

表 27

金融に関する知識（金利：複利計算）（性別）

Q5. 金融に関する知識（金利）

全体
612

全体
1．110 万円よりも多い（正解）2．ちょうど 110 万円
3．110 万円よりも少ない
4．わからない

図 17

女性

477

135

(100%)(100%)

332(54.2%)
76(12.4%)
150(24.5%)
54(8.8%)

288(60.4%)
51(10.7%)
102(21.4%)
36(7.5%)(100%)
44(32.6%)
25(18.5%)
48(35.6%)
18(13.3%)

金融に関する知識（金利：複利計算）（性別）全体110万円より多い（正解） 54.2%

男性

60.4%

女性

男性

32.6%

110万
12.4%

110万より少ない わからない
24.5%
8.8%

10.7%

18.5%

32

35.6%

21.4%

7.5%

13.3%

表 28

金融知識（金利：複利計算）χ2 乗検定結果（性別）Q5. 金融に関する知識（金利）男性

女性

1．110 万円よりも多い（正解）＋－2．ちょうど 110 万円－＋

3．110 万円よりも少ない－＋

4．わからない－＋

Pearson のχ2 乗統計量

32.8***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 29

職業別・性別の金利（複利計算）正答率増減の比較

Q5. 金融に関する知識（金利）男性女性

χ2 乗統計量1．農林漁業サンプル無2．自営業者

2.31

3．公務員

選択肢 2 が－選択肢 2 が＋

11.7***

4. 大企業の正規従業員＋－

8.10**

5. 中小企業の正規従業員＋－

11.9***

6. 派遣・契約社員

＋

－

6.75*

7. 年金受給者

女性サンプル無8．無職（主婦・主夫を含む）

2.68

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 30（図 18）は、収入別で金利（複利計算）の理解度を比較したものである。表 30（図18）を見ると、収入が高くなるほど正答率は高くなり、1000 万円以上の収入がある人の正答率は 7 割近く（66.4％）である。
表 31 のχ2 乗検定結果を見ると、収入別で金利（複利計算）の理解度は 1％水準で有意に差がある。調整済み残差から、年収 600 万円以上における正答率が有意に多く、600 万円
未満の人は、ちょうど 110 万円になると回答する人が有意に多い。

33

表 30

金融に関する知識（金利：複利計算）（年収別）

Q6. 金融に関する知識（金利）600 万未満600-1000 万未満

243

全体

245

107

(100%)
113

1．110 万円よりも多い（正解）(100%)
71(46.5%)(59.2%)
8(16.9%)(9.4%)(7.5%)

6220(26.3%)
25

4．わからない(66.4%)

2364

3．110 万円よりも少ない(100%)

145

41

2．ちょうど 110 万円

1000 万以上(25.3%)(18.7%)

158(10.3%)(6.1%)(7.5%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

図 18

金融に関する知識（金利：複利計算）
（年収別）

600未満

110万より多い（正解） 45.6%

1000万未満

59.2%

1000万以上

110万
16.9%

110万より少ない わからない
10.3%
26.3%

9.4%

66.4%

7.5%

25.3%

6.1%

18.7%

7.5%

表 31 金融知識（金利：複利計算）χ2 乗検定結果（年収別）
Q6. 金融に関する知識（金利）600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

1．110 万円よりも多い（正解）

－

＋

＋

2．ちょうど 110 万円＋

3．110 万円よりも少ない
4．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

18.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

34

Q6．インフレ率が年率 5％であり、銀行預金の年利子率が 3％であるとします。1 年間、銀行預金をしておくと、1 年後に預金で買える財やサービスの量は一般的にどうなると思いますか。下記から当てはまるものを一つお選びください。

表 32 金融に関する知識（インフレの理解）（全体・性別）
Q6. 金融に関する知識（インフレ）

全体

男性

612

全体
1．減少する（正解）2．変わらない
3．増加する4．わからない

女性

477

135

(100%)(100%)

402(65.7%)
49(8.0%)
41(6.7%)
120(19.6%)

342(71.7%)
36(7.5%)
32(6.7%)
67(14.0%)(100%)
60(44.4%)
13(9.6%)
9(6.7%)
53(39.3%)

図 19 金融に関する知識（インフレの理解）（全体・性別）変わらない 増加する わからない
19.6%
8.0%
6.7%

減少する（正解）
65.7%

全体

男性

71.7%

女性

7.5% 6.7%

44.4%

表 33

9.6%

6.7%

39.3%

金融知識（インフレの理解）χ2 乗検定結果（性別）Q6. 金融に関する知識（インフレ）

男性

女性1．減少する（正解）

＋

－

－

＋

2．変わらない
3．増加する4．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

46.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

35

14.0%

表 32（図 19）は、金融に関する知識のうち、インフレーションの理解（具体的には、実質金利（名目金利から物価上昇率を差し引いた金利）の理解）を調査した結果である。
この設問の正解は「1.減少する」であり、全体で約 3 分の 2（65.7％）の人が正解しており、
Q5 の金利（複利計算）の概念より正答率が高くなっている。ただし、金利（複利計算）の問題と比較して、「わからない」と回答した比率は増加している（全体で 19.6％）。
なお、大阪大学 SLPS の調査結果と比較すると、SLPS の正答率は 58.8％である。金利（複利計算）の結果では、本調査の正答率は SLPS より低いが、インフレーションの理解については、本調査の正答率の方が SLPS より高い。
次に、様々な属性別でインフレーションの理解を比較する。まず、居住地別、居住形態別、年齢別で統計的な差は見られなかった。Q5 の金利（複利計算）の理解と同様、有意な差が見られた属性は、性別と収入である。
表 32（図 19）を見ると、インフレーションの理解については、男性の正答率が 71.7％と高く、女性の正答率は 44.4％である。特に、女性については、「わからない」と回答した
比率が高く、約 4 割（39.3％）の人がわからないと回答している。この質問について「変わらない」や「増加する」と回答した人は 1 割未満であり、正解を選択するか、あるいは、わからないと回答するか、どちらかに分かれている。
ただし、金利（複利計算）の場合と同様に、性別のよる差は職業による差を反映している可能性も考えられる。従って、職業別に性別の正答率を比較すると（表 34 を参照）、男性の正答率が有意に多い職業は中小企業の正規従業員である。大企業の正規従業員については 1％水準で有意に差があるが、男性の正答率が多いわけではない（大企業の女性従業員
が「変わらない」と回答した比率が高くなっている）。単純に男女で比較すると 1％水準で有意な差が出ているが、職業別で見ると、性別の差が出る職業は限られている。

36

表 34 職業別・性別のインフレ理解正答率増減の比較
Q6. 金融に関する知識（インフレ）

男性

女性

χ2 乗統計量1．農林漁業サンプル無2．自営業者

2.68

3．公務員

1.08

4. 大企業の正規従業員

選択肢 2 が－選択肢 2 が＋

12.7***

5. 中小企業の正規従業員＋－

15.3***

6. 派遣・契約社員

1.64

7. 年金受給者

女性サンプル無8．無職（主婦・主夫を含む）

2.17

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 35（図 20）は、収入別でインフレの理解について比較したものである。表 35（図 20）を見ると、収入が高くなるほど正答率は高くなり、1000 万以上では約 8 割（79.4％）の人が正解している。表 36 のχ2 乗検定結果を見ると、収入別でインフレの理解については 1％
水準で有意な差がある。特に、600 万円以上の正答率は有意に高く、600 万未満については、「変わらない」あるいは「わからない」と回答した人が有意に多くなっている。

表 35

金融に関する知識（インフレの理解）（年収別）

Q6. 金融に関する知識（インフレ）
全体1．減少する（正解）2．変わらない
3．増加する4．わからない

600 万未満243

600-1000 万未満
245(100%)
135

176(11.1%)

85(79.4%)
6(5.7%)

18(8.6%)

60(100%)(71.8%)
14

21(5.6%)
2(7.3%)
37(24.7%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

37

107
(100%)(55.6%)
27

1000 万以上(1.9%)
14(15.1%)(13.1%)

図 20

金融に関する知識（インフレの理解）
（年収別）

600未満

減少する（正解）
55.6%

1000万未満

71.8%

1000万以上

表 36

変わらない
11.1%

増加する
8.6%

わからない
24.7%

5.7% 7.3%

79.4%

15.1%

5.6% 1.9% 13.1%

金融に関する知識（インフレの理解）χ2 乗検定結果（年収別）

Q6. 金融に関する知識（インフレ）

600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上1．減少する（正解）

－

＋

＋

2．変わらない＋－

3．増加する＋4．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

26.7***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q7．一般的に、一社の株式を購入する方が、株式投資信託（多くの会社の株式に投資）を購入するよりも、投資収益は安定すると思われますか。下記の中から一つお選びください。

表 37（図 21）は、金融に関する知識のうち、リスク（分散投資）の理解について調査した結果である。この設問の正解は「2.そう思わない」であるが、正答率は全体で 6 割弱
（63.9％）であり、Q6 のインフレーションに対する正答率とほぼ同じである。しかし、「わからない」と回答した比率は 3 割近くあり（26.8％）、Q5～Q7 の金融に関する知識を測る設問の中で１番「わからない」の回答率が高い。
なお、大阪大学 SLPS の調査結果と比較すると、分散投資の問題に対する正答率は 39.5％
38である（わからないと回答した比率は 56.1％）。SLPS の結果と比較すると、本調査の正答率は高い。また、SLPS では、金利の正答率が１番高く、リスク（分散投資）の正答率が１番低いが、本調査の結果は逆であり、金利の正答率が 1 番低く、インフレの正答率が 1 番
高い。

表 37

金融に関する知識（リスクの理解）（全体・性別）Q7. 金融に関する知識（リスク）

全体
612

全体

2．そう思わない（正解）3．わからない

全体

そう思う
9.3%

男性

9.9%

女性

7.4%

女性

477
(100%)

1．そう思う

図 21

男性

135
(100%)

57

47(9.3%)
391(63.9%)
164(26.8%)(9.9%)
321(67.3%)
109(22.9%)(100%)
10(7.4%)
70(51.9%)
55(40.7%)

金融に関する知識（リスクの理解）（全体・性別）

そう思わない（正解） 63.9%

わからない
26.8%

67.3%

51.9%

22.9%

40.7%

次に、様々な属性別でリスク（分散投資）の理解について比較する。
まず、居住地別、居住形態別で統計的な差は見られなかった。有意な差が見られたのは、
性別、年齢、収入である。金利やインフレーションの理解とは異なり、リスク（分散投資）の理解では、年齢別で統計的な差が表れている。
表 37（図 21）を見ると、金利やインフレーションの理解と同様、男性の正答率は 67.3％と高い。女性が「わからない」と回答した比率は 4 割（40.7％）に上る。
表 38 のχ2 乗検定結果を見ると、性別でリスク（分散投資）の理解には 1％水準で有意な差がある。調整済み残差を見ると、男性の正答率は有意に多いが、一方で、不正解であ39

る「そう思う」の選択も女性より有意に多い。「わからない」と回答した人は女性の方が有意に多くなっており、金利やインフレの問題についても同様のことが言えるが、男性が「わからない」を選択する比率は女性より低い。回答に自信が無い問題に対し、女性は「わからない」を選択するが、男性については「わからない」の選択は避ける傾向が見られる。
なお、金利やインフレの理解と同様に、性別による差は職業による差を反映している可能性も考えられる。職業をコントロールした上で、リスク（分散投資）の理解について比較する（表 39 を参照）
。表 39 を見ると、インフレーションの理解と同様、男性の方が正答率の高い職業は中小企業の正規従業員である。
Q5～Q7 より、金利・インフレ・リスクの金融知識を総合すると、男性の方が女性より正答率は高いが、職業をコントロールすると、性別による差はあまり見られなくなる。
ただし、金利（複利計算）については、職業をコントロールしても、男性の方が女性よ
り理解しており、また、中小企業勤務に限定すると、男性の方が女性より全般的に金融に対する理解度は高い。

表 38 金融知識（リスクの理解）χ2 乗検定結果（性別）Q7. 金融に関する知識（リスク）

男性

女性

1．そう思う＋－2．そう思わない（正解）＋－3．わからない－＋

Pearson のχ2 乗統計量

17.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

40

表 39 職業別・性別のリスクの理解正答率増減の比較
Q6. 金融に関する知識（リスク）男性

女性

χ2 乗統計量1．農林漁業サンプル無2．自営業者

1.30

3．公務員

1.08

4. 大企業の正規従業員

0.91

＋

5. 中小企業の正規従業員－

6. 派遣・契約社員

13.9***
0.40

7. 年金受給者

女性サンプル無8．無職（主婦・主夫を含む）

0.26

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 40（図 22）は、年齢別でリスク（分散投資）の理解について比較したものである。
表 40（図 22）を見ると、正答率が高い年代は 40 代であり（68.6％）、60 代の正答率は 42.9％と 1 番低い。表 41 のχ2 乗検定結果を見ると、年齢別のリスクに対する理解は 5％水準で有意な差があり、40 代で正答率が高く、50 代と 60 代はリスク（分散投資）に対して間違った解釈をしている人が有意に多い。
なお、大阪大学 SPLS の調査と比較すると、金利・インフレ・リスクのいずれの知識についても、年齢別の正答率は hump-shaped の傾向であり（年齢が高くなるにつれ正答率が高くなるが、65 歳以上で正答率が下がる）、本調査のリスクに対する正答率についても SPLSの結果と同様なことが言える。

表 40

金融に関する知識（リスクの理解）（年齢別）

Q7. 金融に関する知識（リスク）全体
1．そう思う2．そう思わない（正解）3．わからない

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

14

193
(100%)
16(8.3%)
123(63.7%)
54(28.0%)

258(100%)
17(6.6%)
177(68.6%)
64(24.8%)

126(100%)
18(14.3%)
75(59.5%)
33(26.2%)

21(100%)
1(7.1%)
7(50.0%)
6(42.9%)

41(100%)
5(23.8%)
9(42.9%)
7(33.3%)

図 22
20代

そう思う
7.1%

30代

8.3%

40代

6.6%

50代

14.3%

60代

金融に関する知識（リスクの理解）（年齢別）
そう思わない（正解） 50.0%

わからない
42.9%

63.7%

28.0%

68.6%

59.5%

23.8%

表 41

24.8%

26.2%

42.9%

33.3%

金融知識（リスクの理解）χ2 乗検定結果（年齢別）

Q7. 金融に関する知識（リスク）

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

1．そう思う－＋＋2．そう思わない（正解）＋－3．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

15.8**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 42（図 23）は、収入別でリスク（分散投資）の理解を比較したものである。表 42（図23）を見ると、金利やインフレの理解と同様、収入が高くなるほど正答率は高くなっている。表 43 のχ2 乗検定結果を見ると、1000 万円以上で正答率が有意に高く、600 万円未満
で正答率が有意に低い。また、600 万円未満では、わからないと回答する人が有意に多い。

42

表 42

金融に関する知識（リスクの理解）（年収別）

Q6. 金融に関する知識（リスク）

600 万未満243

全体

600-1000 万未満
245(100%)
22

1．そう思う(100%)
8(9.1%)(10.2%)(7.5%)

166(58.0%)

80

3．わからない107(100%)

25

141

2．そう思わない（正解）1000 万以上

79(67.8%)(73.8%)

54(32.9%)

20(22.0%)(18.7%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

図 23

金融に関する知識（リスクの理解）（年収別）

そう思う
9.1%

600未満

そう思わない（正
解）
58.0%

わからない
32.9%

1000万未満

10.2%

67.8%

22.0%

1000万以上

7.5%

73.8%

18.7%

表 43

金融知識（リスクの理解）χ2 乗検定結果（年収別）

Q6. 金融に関する知識（リスク）

600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

1．そう思う2．そう思わない（正解）－3．わからない＋

Pearson のχ2 乗統計量＋

12.2**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

以上、金融に関する知識の理解度について、金利（Q5）・インフレーション（Q6）・リスク（Q7）の 3 つの観点から計測した。ここで、3 つの設問の正答状況について総合的に検証する。表 44（図 24）は、3 問の金融知識の理解度について、正答率を比較したものである。
表 44（図 24）
を見ると、全問正解した比率は 35.1％、2 問正解が 27.9％、1 問正解が 22.5％、
43

全問不正解は 14.4％である。なお、全問不正解の内、全問「わからない」と回答した比率
は 6.7％占める。
大阪大学 SPLS 調査と比較すると、
SPLS の調査で全問正解した比率は 27％、
全問不正解の比率は 17.6％である。SPLS 調査と比較すると、本調査のサンプルの金融理解度は若干高い。
次に、性別と収入別で 3 問の正答率を比較する（性別と収入別で比較する理由は、Q5～
Q7 のいずれの調査でも統計的な差が見られたためである）。
表 44（図 24）を見ると、男性の全問正解した比率は 40.7％であり、女性の正答率（15.6％）の 2 倍以上である。女性の正答率としては 1 問正解した人が多い（34.8％）。

表 44 金融に関する知識（総合）（全体・性別）Q5～7. 金融に関する知識（総合）全体
全問（3 問）正解
2 問正解
1 問正解
全問不正解（「わからない」を含む）
内、全問「わからない」と回答

全体
612

男性

女性

477

135

(100%)(100%)

215(35.1%)
171(27.9%)
138(22.5%)
88(14.4%)
41(6.7%)

194(40.7%)
139(29.1%)
91(19.1%)
53(11.1%)
25(5.24%)(100%)
21(15.6%)
32(23.7%)
47(34.8%)
35(25.9%)
16(11.9%)

図 24 金融に関する知識（総合）（全体・性別）全体

3問(全問)正解
35.1%

男性

女性

2問正解
27.9%

40.7%

15.6%

1問正解
22.5%

29.1%

23.7%

34.8%

44

全問不正解
14.4%

19.1%

11.1%

25.9%

表 45 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解は男性に有意に多く、女性は 1 問正解、あるいは全問不正解が有意に多い。
ただし、Q5～Q7 での議論と同様に、性別の差は社会進出の差を反映している可能性も考えられる。従って、職業をコントロールした上で（各職業別で）、金融知識（総合）の男女差を検証する（表 46 を参照）
。表 46 を見ると、男女で有意な差が見られた職業は、Q5～
Q7 の各問に対する結果と同様、中小企業である。中小企業以外の職業（あるいは無職）に限定すれば、性別による金融知識の差は見られないが、中小企業勤務者については、男性の方が女性より金融知識の水準が高い。

表 45 金融に関する知識（総合）χ2 乗検定結果（性別）Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）／性別

男性

女性

＋

－

1 問正解

－

＋

全問不正解（「わからない」を含む）－＋

全問（3 問）正解
2 問正解

Pearson のχ2 乗統計量

47.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 46 職業別・性別の金融知識正答率増減の比較
Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）男性女性

χ2 乗統計量1．農林漁業サンプル無2．自営業者

4.64

3．公務員

1.05

4. 大企業の正規従業員

3.52

＋

5. 中小企業の正規従業員
6. 派遣・契約社員－

19.5***
3.67

7. 年金受給者

女性サンプル無8．無職（主婦・主夫を含む）

4.03

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

45

表 47（図 25）は、収入別で金融知識（総合結果）を比較したものである。表 47（図 25）を見ると、収入が高くなるほど全問正解する比率は高くなり、1000 万円以上では半分（52.3％）の人が全問正解している。
表 46 のχ2 乗検定結果を見ると、1000 万円以上で全問正解の人が有意に多く、600 万円
未満では、全問正解の人が有意に少ない。また、年収 600 万円未満では、1 問正解、あるいは全問不正解の人が有意に多い。

表 47

金融に関する知識（総合）（年収別）

Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）600 万未満600-1000 万未満

243

全体

245

107

(100%)
64

全問（3 問）正解(100%)
94(26.3%)
63

2 問正解
1 問正解

78

(29.2%)

全問不正解（「わからない」を含む）(52.3%)
28(31.8%)
49

45(100%)
56(38.4%)(25.9%)
71

1000 万以上(26.2%)
11(20.0%)
24(10.3%)
12(18.5%)(9.8%)(11.2%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

図 25

600万未満1000万未満

1000万以上

金融に関する知識（総合）
（年収別）

全問正解
26.3%

2問正解
25.9%

38.4%

31.8%

52.3%

20.0%

26.2%

46

全問不正解
18.5%

1問正解
29.2%

10.3%

9.8%

11.2%

表 48

金融知識（総合）χ2 乗検定結果（年収別）

Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

－

＋

1 問正解

＋

－

全問不正解（「わからない」を含む）＋

全問（3 問）正解
2 問正解－

Pearson のχ2 乗統計量

36.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

以上、性別と年収別で金融知識の総合理解について比較したが、その他の属性について比較する。
まず、Q7 のリスク（分散投資の理解）については年齢別で有意な差が見られたが、Q5（金利）と Q6（インフレーション）で有意な差が見られなかったため、総合的に年齢別で有意な差は見られない。また、居住形態別（戸建て・マンション）でも有意な差は見られなかった。なお、居住地別では 3 分類（大都市・中都市・小都市等）で有意な差は見られなかったが、大都市とそれ以外（2 分類）では有意な差が見られた（表 49・図 26・表 50 を参照）。これについては、大都市において年収 1000 万円以上の人が有意に多いため（表 17 を参照）
、大都市居住者の全問正解率が有意に高くなっている。

表 49

金融に関する知識（総合）（居住地（2 分類）別）Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）
全体

大都市

大都市以外

247

365
(100%)

全問（3 問）正解
2 問正解
1 問正解
全問不正解（「わからない」を含む）

103(41.7%)
65(26.3%)
47(19.0%)
32(13.0%)

注）大都市とは東京区部および政令指定都市を指す。

47(100%)
112(30.7%)
106(29.0%)
91(24.9%)
56(15.3%)

図 26

全問正解
41.7%

大都市

大都市以外

表 50

金融に関する知識（総合）（居住地（2 分類）別）

30.7%

2問正解
26.3%

1問正解
19.0%

29.0%

全問不正解
13.0%

24.9%

15.3%

金融に関する知識（総合）のχ2 乗検定結果（居住地（2 分類）別）Q5～Q7. 金融に関する知識（総合）／居住地
全問（3 問）正解

大都市

大都市以外

＋

－

2 問正解
1 問正解
全問不正解（「わからない」を含む）
Pearson のχ2 乗統計量

8.34**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

次に、Q4 で調査した金融知識の自己評価と、Q5～Q7（金利・インフレ・リスクの理解度）で調査した実際の金融の理解度との関係を検証する。表 51（図 27）は、自己評価別に金融知識の設問の正答数を比較したものである。表 51（図 27）を見ると、Q4 の自己評価において、「平均より詳しい」と回答した人の半分以上（59.8％）が全問正解しており、自己評価が下がるにつれ（「平均的」もしくは「平均より劣る」と回答した人ほど）、正答率は下がっている。
表 52 のχ2 乗検定の結果を見ると、自己評価と実際の理解度については 1％水準で有意に差がある。調整済み残差では、「平均より詳しい」あるいは「平均的」と回答した人ほど全問正解する人が有意に多く、逆に「平均より劣る」と回答した人ほど、全問不正解か 1
問のみの正解になる人が多い。統計的に見ても、金融に関する自己評価と実際の理解度についてはおおむね合致していると言える。

48

表 51

金融知識の自己評価（Q4）と実際の理解度（Q5～Q7：総合）

自己評価と実際の理解度

平均より詳しい

平均的

122

全体

259
(100%)
105(59.8%)(28.7%)(18.5%)
5(28.4%)(18.5%)

62(22.0%)

24(3.3%)

5(15.7%)(28.2%)

4(100%)

58

57(8.2%)

全問不正解（「わからない」含む）

27(100%)

32

73

10

1 問正解

204

(40.5%)

35

2 問正解

わからない

(100%)

73

全問(3 問)正解

平均より劣る9(30.4%)(33.3%)

52(9.3%)

8(25.5%)(29.6%)

注)「平均より詳しい」は Q4 で回答選択肢 1 と 2 を選択した人、「平均的」は回答選択肢 3 を選択した人、「平均より劣る」は Q 回答選択肢 4 と 5 を選択した人、「わからない」は回答選択肢 6 を選択した人である。

図 27

金融知識の自己評価（Q4）と実際の理解度（Q5～Q7：総合）
全問正解
59.8%

平均より詳しい

平均的

2問正解
28.7%

40.5%

平均より劣る

15.7%

わからない

18.5%

表 52

28.2%

28.4%

1問正解
8.2%

22.0%

30.4%

18.5%

[値]

[値]

全問不正解
29.6%

33.3%

金融知識の自己評価と実際の理解度のχ2 乗検定結果

自己評価と実際の理解度
全問(3 問)正解

平均より詳しい

平均的

平均より劣る

＋

＋

－

わからない

2 問正解
1 問正解

－

全問不正解（「わからない」含む）－＋－

Pearson のχ2 乗統計量＋103.5***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

49＋

なお、Q4 で調査した金融知識の自己評価と、Q5～Q7（金利・インフレ・リスクの理解度）で調査した実際の金融の理解度との関係から、「自信過剰（過大評価）な人」と「自信過小（過小評価）な人」を抽出する。
まず、「自信過剰な人」を、Q4 の設問で「1.平均より詳しい」と回答したにも関わらず、
Q5～Q7 の設問に対し、1 問のみの正解、あるいは全問不正解の人と定義する。表 51 の左下の太枠に該当するサンプルであり、該当者は 14 名（平均より詳しいと回答した人の 11.5％、全サンプルの 2.3％）である。逆に、「自信過小な人」を、Q4 の設問で「1.平均より劣る」と回答したにも関わらず、Q5～Q7 の設問に対し、全問正解した人と定義する。表 51 の右上の太枠に該当するサンプルであり、該当者は 32 名（平均より劣ると回答した人の 15.7％、全サンプルの 5.2％）である。
それでは、どのような属性の人が自信過剰か、あるいは自信過小なのか比較する。
まず、自信過剰な人の属性で有意な差が見られたのは年齢別である。表 53 を見ると、20代において自信過剰な人が有意に多く、40 代で自信過剰な人が有意に少ない。
性別については 10％水準で有意のため、統計的に強い差があるとは言えないが、女性の方が男性より自信過剰な人が多い傾向は見られた。また、職業別では 5％水準に有意な差があり、年金受給者において自信過剰な人が有意に多いと出たが、サンプル数が 4 人のため、サンプルバイアスも考慮される。居住地別や収入別では有意な差は見られない。また、自信過小な人については、いずれの属性別で有意な差は見られなかった。

表 53 自信過剰度のχ2 乗検定結果（年齢別）
自己評価と実際の理解度

20 代

30 代

自信過剰サンプル

＋

－

それ以外

－

＋

Pearson のχ2 乗統計量

40 代

50 代

60 代

28.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

50

Q8．世帯としての生活設計（ライフイベントを見据えた将来の収支を含めたライフプラ
ンの策定）を意識しておられますか。下記の中から、該当するものを一つ選んでくだ
さい。

表 54

生活設計に対する意識

Q8. 生活設計
全体

5 分類

3 分類

612

612
(100%)(100%)(11.1%)
328(53.6%)
136(22.2%)
39(6.4%)
41(6.7%)

396(64.7%)

68

1．かなり考えている
2．少しは考えている
3．ほとんど考えていない
4．全く考えていない
5．わからない

175(28.6%)
41(6.7%)

表 54 は、生活設計（ライフイベントを見据えた将来の収支を含めたライフプランの策定）に対する意識について調査した結果である。表 54 を見ると、約半数（53.6％）が「少しは考えている」と回答しており、「かなり考えている」が 1 割弱（11.1％）、「ほとんど考えていない」が 2 割弱（22.2％）である。
「1.かなり考えている」と「2.少しは考えている」を同じカテゴリーとし、「3．ほとんど考えていない」と「4．全く考えていない」を同じカテゴリーとすると、「考えている（回答選択肢 1 と 2）」は 6 割弱（64.7％）、「考えていない（回
答選択肢 3 と 4）
」が約 3 割（28.6％）である。
なお、金融広報中央委員会による『家計の金融行動に関する世論調査（二人以上世帯調
査）（2013 年）』の結果と比較すると、「生活設計を立てている」と回答した人は 37.7％であり、「現在は立てていないが今後は立てるつもり」と回答した人が 41.1％、「現在も立てていないし今後も立てるつもりがない」と回答した人が 19.9％である。金融広報中央委員
会調査と比較すると、本調査の回答者においては生活設計を考えている人が多い。これについては、本調査の調査対象者が、最近（3 年以内）に住宅を購入した人であり、高額な支出をしていることが反映していると考えられる。
次に、様々な属性別で生活設計の意識を比較する。
51

まず、居住地別（2 分類・3 分類）、居住形態別（戸建て・マンション）、年齢別で統計的な差は見られなかった。また、金融知識の自己評価と実際の理解度から計測した自信過剰な人や自信過小な人においても、生活設計に対する意識の違いは見られない。
なお、性別は 1％水準で統計的な差が見られたが、有意に差がある項目は「5.わからない」の選択肢であり、女性の方が「わからない」と回答している比率が有意に高い（男性は「わからない」が有意に少ない）。
統計的に有意な差が見られたのは、家族構成と年収、そして、金融知識（総合理解）である。
まず、家族構成別で生活設計の意識の違いを比較する（表 55・図 28 を参照）
。表 55（図28）を見ると、子がある夫婦世帯の方が、夫婦のみの世帯より、生活設計に対して「かなり考える」や「少し考える」の回答比率が若干高くなっている。ただし、表 56 のχ2 乗検定の結果を見ると、子がある世帯の方が夫婦のみの世帯より、生活設計に対して考えている人が有意に多いとは言えない。そして、夫婦のみの世帯の方が、生活設計に対してほとんど考えていない人が有意に多いが、生活設計に対して全く考えていない人は、子がある
夫婦世帯の方が有意に多くなっている。

表 55 生活設計に対する意識（家族構成別）
Q8. 生活設計
全体

夫婦のみ

夫婦＋子

204

408
(100%)

20

1．かなり考えている(100%)
48(9.8%)
105

2．少しは考えている(11.8%)
223(51.5%)
56

3．ほとんど考えていない(54.7%)
80(27.5%)
5

4．全く考えていない(19.6%)
34(2.5%)
18

5．わからない(8.8%)

52(8.3%)
23(5.6%)

図 28 生活設計に対する意識（家族構成別）
かなり考える
夫婦のみ
9.8%

夫婦＋子

少し考える
51.5%

11.8%

ほとんど考えない
全く考えない
わからない
27.5%
2.5%
8.8%

54.7%

19.6%

8.3% 5.6%

表 56 生活設計に対する意識のχ2 乗検定結果（家族構成別）
Q8. 生活設計／家族構成

夫婦のみ

夫婦＋子

3．ほとんど考えていない＋－

4．全く考えていない－＋1．かなり考えている
2．少しは考えている

5．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

13.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 57（図 29）は、収入別で生活設計に対する意識の違いを比較したものである。
表 57（図 29）を見ると、いずれの年収のカテゴリーでも、生活設計に対して「2.少しは考えている」と回答する比率が多く、50％を超えている。そして、年収が高くなるほど、生活設計に対して考える比率が高くなる。生活設計に対して「1.かなり考えている」と「2.
少しは考えている」をまとめると、年収 1000 万以上では 7 割以上（74.8％）になる。
また、年収が低くなるほど、「3.ほとんど考えていない」の比率が高くなり、年収 600 万未満の 4 人に 1 人（24.3％）がほとんど考えていない。なお、「4.全く考えてない」人は、年収別で大きな差は見られない。
表 58 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収 1000 万以上がかなり考えている人が有意に多く、年収 600 万未満では、わからないと回答する人が有意に多くなっている。

53

表 57 生活設計に対する意識（年収別）
Q8. 生活設計／年収600 万未満243

全体

600-1000 万未満
245(100%)
15

1．かなり考えている(13.1%)

5960(54.3%)(56.1%)

53(24.3%)

1720(21.6%)(18.7%)

15(7.0%)

23

5．わからない(18.7%)

133(53.1%)

4．全く考えていない(100%)
20(6.2%)

3．ほとんど考えていない

107(100%)

32

129

2．少しは考えている

1000 万以上

6(6.1%)(5.6%)

12(9.5%)

1(4.9%)(0.9%)

図 29 生活設計に対する意識（年収別）
かなり考える
600万未満6.2%

1000万未満

1000万以上全く考えない わからない
ほとんど考えない
9.5%
7.0%
24.3%

少し考える
53.1%

13.1%

18.7%

54.3%

21.6%

56.1%

6.1% 4.9%

18.7%

5.6%
0.9%

表 58 生活設計に対する意識のχ2 乗検定結果（年収別）
Q8. 生活設計／年収
1．かなり考えている

600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

－

＋

＋

－

2．少しは考えている
3．ほとんど考えていない
4．全く考えていない
5．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

22.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

54

最後に、金融知識別で生活設計の意識に対する違いを比較する（表 59・図 30 を参照）。
表 59（図 30）を見ると、金融知識が高い（正解率が高い）ほど、生活設計をしている比率が高くなり、全問正解している人の 8 割以上（83.3％）が考えている（「かなり考えている」と「少しは考えている」の計）と回答している。逆に、全問不正解の人については、
約 3 割の人が生活設計について考えていない（36.4％：「ほとんど考えていない」と「全く考えていないの計」）、あるいは、わからない（29.5％）と回答している（回答選択肢 3～5を合わせると 65.9％である）。金融知識のレベルで、将来のライフプランに対する考え方は対照的である。
表 60 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解の人が「かなり考えている」「少しは考えている」と回答した人が有意に多く、１問正解している人は「ほとんど考えていない」と回答した人が有意に多い。また、全問不正解の人は「全く考えていない」、あるいは「わからない」と回答する人が有意に多くなっている。

表 59
Q8. 生活設計／金融知識全体
1．かなり考えている
2．少しは考えている
3．ほとんど考えていない
4．全く考えていない
5．わからない

生活設計に対する意識（金融の知識別）
全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

215

171

138

88

(100%)(100%)

35

25(16.3%)(100%)
7(14.6%)

144

91(67.0%)(5.1%)
64(53.2%)

29

43(13.5%)
11(2.8%)(46.4%)

1(0.5%)(31.2%)

55(23.9%)
11(8.0%)
13(0.6%)(33.0%)
21

11(6.4%)

1(1.1%)
29

43(25.1%)

6(100%)
1(12.5%)
26(9.4%)(29.5%)

図 30

全問正解

かなり考える
16.3%

2問正解

14.6%

表 60

少し考える
67.0%

ほとんど考えない 全く考えない
13.5%
2.8%

53.2%

1問正解 5.1%

全問不正解 1.1%

生活設計に対する意識（金融の知識別）

25.1%

46.4%

33.0%

31.2%

23.9%

12.5%

6.4% 0.6%

8.0%

9.4%

わからない, 29.5%

生活設計に対する意識のχ2 乗検定結果（金融の知識別）

Q8. 生活設計／金融知識

全問正解

1．かなり考えている＋

2．少しは考えている＋

3．ほとんど考えていない－

4．全く考えていない－

5．わからない－

Pearson のχ2 乗統計量

2 問正解

1 問正解

全問不正解

－

－
－

＋
＋
－

＋
150.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

ところで、金融知識と生活設計に対する考え方について、生活設計に対する考え方の違い別で金融知識のレベルを比較してみる（表 61・図 31 は、表 60・図 30 の軸を逆に見たものである）。
表 61（図 31）を見ると、生活設計についてかなり考えている人の半分（51.5％）の人が全問正解しており、金融知識のレベルは高い。そして、生活設計についてわからないと回答した人の 6 割弱（63.4％）が全問不正解であり、金融知識の水準は低い。将来の収支を含めたライフプランを策定している人ほど、資産運用を考え、様々な金融知識を習得する傾向が読み取れる。一方、生活設計に対して考えていないという人よりは、わからない（すなわち立場を明確にできない）人の金融知識の水準が低いと言える。
56

表 61

かなり
考えている
68
(100%)
35(51.5%)
25(36.8%)
7(10.3%)
1(1.5%)

金融知識／生活設計
全体
全問正解
2 問正解
1 問正解
全問不正解

図 31

少し考える

全く考えない

少し
考えている
328
(100%)
144(43.9%)
91(27.7%)
64(19.5%)
29(8.8%)

全く考えない
39(100%)
6(15.4%)
11(28.2%)
11(28.2%)
11(28.2%)

2問正解
36.8%

43.9%

21.3%

1問正解
10.3%
19.5%

27.7%

31.6%

15.4%

わからない 2.4%
2.4%

ほとんど
考えない
136
(100%)
29(21.3%)
43(31.6%)
43(31.6%)
21(15.4%)

金融の知識（生活設計に対する意識別）
全問正解
51.5%

かなり考える

ほとんど考えない

金融の知識（生活設計に対する意識別）

31.6%

28.2%

28.2%

31.7%

15.4%

28.2%

全問不正解, 63.4%

57

8.8%

わからない
41
(100%)
1(2.4%)
1(2.4%)
13(31.7%)
26(63.4%)

（３）購入住宅とリフォームについて
Q9．購入された住宅の購入時の価格として、下記の中から、該当するものを一つ選んで
ください。

表 62
Q9. 住宅購入額

回答者の住宅購入額（全体・居住地別）
全体
612

全体

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(100%)

1．1,000 万円未満
2．1,000 万円台
3．2,000 万円台
4．3,000 万円台
5．4,000 万円台
6．5,000 万円以上
7．わからない(100%)

55

12(9.0%)
181(29.6%)
190(31.0%)
91(14.9%)
48(7.8%)
35(5.7%)
12(2.0%)(100%)
24(4.9%)
45(9.8%)
82(18.2%)
78(33.6%)(31.6%)(32.8%)(18.6%)(14.3%)(13.4%)(8.3%)
2(5.3%)
7(10.9%)
6(26.4%)
1013

27(44.6%)
32

35

33(15.7%)
54

80

46(100%)
19(1.7%)
1(2.9%)
3(2.4%)(0.8%)
3(1.2%)(2.5%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

図 32

全体

1000万未満
9.0%

大都市

4.9%

中都市

9.8%

小都市等

15.7%

回答者の住宅購入額（全体・居住地別）

1000万台
29.6%

18.2%

2000万台
31.0%

31.6%

33.6%

3000万台 4000万台5000万台
14.9%
7.8%
5.7%

[値]

18.6%

32.8%

44.6%

14.3%

26.4%

58

10.9%

5.3%2.9%

8.3%1.7%

表 62（図 32）は、回答者の住宅購入額を調査した結果である。表 62（図 32）を見ると、全体では 1000 万円台（29.6％）と 2000 万円台（31.0％）が多い。なお、階級の中央値を取った平均値では 2502 万円である（「わからない」と回答した 12 サンプルは除く）。
居住地別（3 分類）で比較すると、大都市では 3000 万円以上の物件購入が増加し、半分近くを占め（42.9％）、逆に小都市では、1000 万円台の物件購入が 4 割を超える（44.6％）。
表 63 のχ2 乗検定の結果を見ると、居住地別で住宅購入額には 1％水準で有意な差があり、都市部では 3000 万円以上の物件購入が有意に多く、中都市では 5000 万円以上の物件購入は有意に少ない。また、小都市では、1000 万円までの物件購入が有意に多く、3000 万円以上の物件購入が有意に少ないことがわかる。
なお、居住形態別（戸建て・マンション）で、住宅購入額に有意な差は見られなかった（年齢別でも有意な差は見られない）。

表 63

住宅購入額のχ2 乗検定結果（居住地別）

Q9. 住宅購入額／居住地

大都市

中都市

小都市等

1．1,000 万円未満－＋

2．1,000 万円台－＋

4．3,000 万円台＋－

5．4,000 万円台＋－

6．5,000 万円以上＋

3．2,000 万円台－－

7．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

78.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 64（図 33）は、年収別で住宅の購入額を比較したものである。表 64（図 33）を見ると、年収 600 万円未満の人は、1000 万円台の物件購入が多く、2000 万円台までの物件を購入する人が 9 割（90.1％）を占める。収入が高くなるほど、3000 万円以上の物件購入は増え、年収 1000 万円を超える人については、約 4 分の 1（24.3％）の人が 5000 万円以上の物件を購入している。表 65 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収 600 万未満の人は 1000 万59

円台までの物件購入が有意に多く、3000 万円台を超える物件購入は有意に少ない。年収 600
万以上 1000 万未満の人については 3000 万円台の物件購入が有意に多く、年収 1000 万円以
上の人については 3000 万円以上の物件購入が有意に多くなっている。
なお、収入を反映し、職業別で住宅購入額には 1％水準で有意に差があり、大企業勤務者の 3000 万円台以上の物件購入者が有意に多く、中小企業勤務者の 3000 万円台以上の物件
購入者が有意に少なくなっている。
表 64
Q9. 住宅購入額／年収

回答者の住宅購入額（年収別）
600 万未満243

全体

600-1000 万未満
245(100%)

1．1,000 万円未満

38
(15.6%)

6475(30.9%)

4．3,000 万円台(20.8%)(2.1%)

6．5,000 万円以上
7．わからない(24.3%)
21(9.0%)
6(0.8%)
4(23.4%)
26

22

2(6.5%)
25(35.5%)(5.3%)

5．4,000 万円台

7

51

5

(0.9%)(26.1%)
87

13(100%)
1(6.1%)(43.6%)

3．2,000 万円台

107(100%)

15

106

2．1,000 万円台

1000 万円以上(19.6%)
26(2.4%)
0(1.6%)(24.3%)
1(0%)(0.9%)

注）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

図 33

600万未満1000万未満
15.6%

1000万未満

6.1%

26.1%

1000万以上0.9%
6.5%

23.4%

回答者の住宅購入額（年収別）
1000万台
43.6%

35.5%

24.3%

60

19.6%

2000万台30.9%

3000万台5.3%

20.8%

4000万台9.0%

5000万台24.3%[値]

表 65 住宅購入額のχ2 乗検定結果（年収別）
Q9. 住宅購入額／年収600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

1．1,000 万円未満

＋

－

－

2．1,000 万円台＋－－

3．2,000 万円台
4．3,000 万円台－

5．4,000 万円台－

6．5,000 万円以上

－

＋

＋
＋

－

＋

7．わからない
Pearson のχ2 乗統計量200.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）年収について「6.わからない」の回答サンプルを除く。サンプル数 595。

Q10．住宅を購入後に、リフォームをされましたか。リフォームをされた方は、そのおおよその金額として、下記の中から該当するものを一つお選びください。

表 66

リフォームの実施状況（全体・居住形態別）

Q10. リフォーム実施状況／居住形態
全体
1．リフォームをしていない
2．100 万円未満のリフォームをした
3．100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした
4．300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした
5．600 万円以上のリフォームをした

61

全体

戸建て

マンション

612
(100%)
249(40.7%)
128(20.9%)
134(21.9%)
66(10.8%)
35(5.7%)

272(100%)
96(35.3%)
47(17.3%)
66(24.3%)
40(14.7%)
23(8.5%)

340(100%)
153(45.0%)
81(23.8%)
68(20.0%)
26(7.6%)
12(3.5%)

図 34

全体

戸建て

マンション

図 35

リフォームの実施状況（全体・居住形態別）

実施せず
40.7%

35.3%

100万未満
20.9%

17.3%

45.0%

300万未満
21.9%

24.3%

23.8%

600万未満 600万以上
10.8%
5.7%

14.7%

20.0%

8.5%

7.6% 3.5%

他調査での中古住宅のリフォームの実施状況

注）直接の出所。http://www.mlit.go.jp/common/000205796.pdf

表 66（図 34）は、購入した物件のリフォーム実施状況を調査した結果である。表 66（図34）を見ると、全体で 4 割（40.7％）の人がリフォームを実施していない。約 6 割（59.3％）の人がリフォームを実施しているが、リフォームを実施した人の支出金額を見ると、100 万円から 300 万円未満のリフォームを実施した人が約 2 割（21.9％）と 1 番多く、100 万円未満のリフォームも 2 割弱
（20.9％）である。
300 万円以上のリフォームを実施した人は 16.5％である。
62

図 35 は他の調査でリフォームの実施状況であるが、自らリフォームをしたとの回答は 4割であり、本調査の方が相当高い。2010 年と 2014 年の間にリフォーム市場が成長してきたことも一因であろう。
次に、様々な属性別にリフォームの実施状況を比較する。
まず、居住地別（2 分類・3 分類）や収入別（3 分類、7 分類）、職業別で統計的な差は見られなかった。生活設計に対する意識の違いでも有意な差は見られない。
統計的に有意な差が見られたのは、居住形態別（戸建て・マンション）、物件価格、築年数、金融の知識である。以下、統計的に差が見られた項目について、χ2 乗検定の結果のみを用いて比較する。
まず、表 67 は、居住形態別（戸建て・マンション）におけるリフォーム実施状況のχ2乗検定の結果である。表 67 を見ると、マンション購入者の方がリフォームを実施していない人が有意に多く、マンション購入者でリフォームを実施している人でも 100 万円未満のリフォームが有意に多い。一方、戸建て購入者についてはリフォームを実施していない人が有意に少なく、マンション購入者と異なり、300 万円以上のリフォームを実施する人が有意に多くなっている。

表 67

リフォーム実施状況のχ2 乗検定結果（居住形態別）

Q10. リフォーム実施状況／居住形態

戸建て

マンション

1．リフォームをしていない－＋

2．100 万円未満のリフォームをした－＋

4．300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした＋－

5．600 万円以上のリフォームをした＋－

3．100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした

Pearson のχ2 乗統計量

21.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 68 は、住宅の購入価格別におけるリフォーム実施状況のχ2 乗検定の結果である。表68 を見ると、3000 万円台の物件価格を購入した人がリフォームを実施していない人が有意63

に多く、5000 万円以上の物件を購入した人は、600 万円以上のリフォームをしている人が多くなっている。
なお、リフォーム実施状況と購入価格の関係について、コレスポンデンス分析からも検証する（図 36 を参照。金額の前に「R」が付いているものがリフォーム実施状況（リフォーム支出金額）であり、付いていないものが住宅の購入価格を表している）。
ところで、コレスポンデンス分析とは、各回答選択肢の平均回答率からの距離をベースに、回答選択肢間の相関の度合いを視覚的な距離から解釈できるものである。クロス表では個別セルの選択肢の集中度合しか検証できないが、コレスポンデンス分析では選択肢間の距離から相互関係の強弱が判明できる分析手法である。なお、ここではコレスポンデンス分析として、対称的正規化法を用いる（行および列のカテゴリー間の差または類似性を分析するものである）。
図 36 を見ると、物件価格 2000 万円台から 4000 万円台がリフォームを実施していない傾向があり、物件価格が 1000 万円台までの場合、100 万円未満か 100 万円を超えても 300 万
円未満のリフォームを実施する傾向がある。そして、5000 万円以上の物件で 600 万円以上のリフォームを実施する傾向が強い。すなわち、低い物件価格、あるいは、高い物件価格については、物件価格に比例したリフォームを実施する傾向があるが、3000 万前後の物件価格についてはリフォームを実施しない傾向である。

表 68

リフォーム実施状況のχ2 乗検定結果（購入価格別）
1000
未満

Q10. リフォーム実施状況／購入価格

1000
万台

2000
万台

3000
万台

1．リフォームをしていない＋

2．100 万円未満のリフォームをした

－

4000
万台

5000
以上

3．100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした
4．300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした＋

5．600 万円以上のリフォームをした
Pearson のχ2 乗統計量

37.0**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q9 の物件価格で「7.わからない」は除く（サンプル数 600）。

64

図 36

リフォーム実施状況と物件価格の関係（コレスポンデンス分析結果）

注）「R」はリフォーム実施状況（リフォーム支出金額）を表し、R がない価格は住宅購入価格を表す。

次に、購入物件の築年数別にリフォーム実施状況を比較する（表 69 を参照）。表 69 の
χ2 乗検定の結果を見ると、築年数が 10 年未満の比較的新しい物件を購入した場合、リフ
ォームを実施しない人が有意に多い。そして、築年数が経つにつれ、リフォームを実施する人が多くなり、築 30 年以上の物件を購入した場合、300 万円以上のリフォームを実施する人が有意に多くなっている。
さらに、コレスポンデンス分析から詳細に検証すると（図 37 を参照）、築年数とリフォームの金額には正の相関があることがわかる。

65

表 69 リフォーム実施状況のχ2 乗検定結果（築年数別）
Q10. リフォーム実施状況／購入時築年数
1．リフォームをしていない

5 年未
満

5～10
年

＋

＋

10～
15 年

15～
20 年

20～
30 年

－

＋

2．100 万円未満のリフォームをした
3．100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした－－

5．600 万円以上のリフォームをした－

Pearson のχ2 乗統計量－－

4．300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした

30 年
以上

＋
－

＋
＋

＋

94.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q11 の築年数で「7.わからない」は除く（サンプル数 602）。

図 37 リフォーム実施状況と築年数の関係（コレスポンデンス分析結果）

注）「R」はリフォーム実施状況（リフォーム支出金額）を表し、「築」は築年数を表す。

最後に、金融の知識別でリフォームの実施状況を比較する（表 70 を参照）。表 70 のχ2乗検定の結果を見ると、全問不正解の人がリフォームを実施していない人が有意に多く、全問正解の人は 600 万円以上のリフォームを実施している人が多い。これについては、年収の高い人が金融知識は高く（表 48 を参照）
、年収の高い人の住宅購入価格が高いことを66

反映しているものと考えらえる（表 65 を参照）。
なお、金融知識とリフォーム実施状況については 5％水準で有意な差が見られるが、金融知識の自己評価とリフォーム実施状況については統計的な差は見られなかった。

表 70 リフォーム実施状況のχ2 乗検定結果（金融の知識別）
Q10. リフォーム実施状況／金融知識

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

－

＋

＋

－

1．リフォームをしていない
2．100 万円未満のリフォームをした
3．100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした
4．300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした＋

5．600 万円以上のリフォームをした
Pearson のχ2 乗統計量

25.8**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q11．購入された住宅の築年数（購入時）として該当するものを、下記の中から一つお選びください。
表 71 購入時住宅築年数（全体・居住地別）
Q11. 住宅築年数（購入時）
全体1．5 年未満
2．5 年以上～10 年未満
3．10 年以上～15 年未満
4．15 年以上～20 年未満
5．20 年以上～30 年未満
6．30 年以上
7．わからない

全体
612

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(100%)
66(100%)
27(10.8%)
125(20.4%)
135(22.1%)
86(14.1%)
111(18.1%)
79(12.9%)
10(1.6%)(100%)
32(10.9%)
55(13.1%)
45(22.3%)
57(18.4%)(23.1%)
32(16.6%)

25(16.0%)(13.4%)(25.6%)
10(14.8%)
2(2.0%)(20.7%)
31

365(16.5%)(13.1%)
39

33(20.7%)
20(23.8%)(11.7%)
41(5.8%)
25

58

29(100%)
7(8.3%)
3(0.8%)(2.5%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市
等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

67

図 38 購入時住宅築年数（全体・居住地別）

全体

5年未満
10.8%

5～10年
20.4%

大都市

10.9%

22.3%

中都市

13.1%

18.4%

小都市等 5.8%

20.7%

10～15
22.1%

15～20
14.1%

20～30
18.1%

30年以上
12.9%

11.7%

16.6%

[値]

13.1%

16.0%

[値]

25.6%

[値]

23.1%

23.8%

16.5%

20.7%

表 71（図 38）は、住宅購入時の購入物件の築年数を調査した結果である。表 71（図 38）を見ると、5 年未満の築年数が約 1 割（10.8％）、
5 年以上 10 年未満の物件が約 2 割（20.4％）、
10 年以上 15 年未満の物件も約 2 割（22.1％）であり、20 年未満の物件が約 7 割（67.4％）を占める。20～30 年の物件が 2 割近く（18.1％）、30 年以上の物件が 1 割弱（12.9％）となっている（すなわち、築年数 20 年以上の物件が約 3 割である）。日本においては、住宅の平均寿命は 26 年と言われているが、20 年以上の物件も、中古住宅市場で取引されていることが確かめられる。
なお、居住地別（3 分類）で築年数を比較すると、小都市において築年数 20～30 年の物件が多い（25.6％）。表 72 のχ2 乗検定の結果を見ると、小都市において 5 年未満の新しい物件の購入が有意に少なく、15 年以上 30 年未満の築年数の購入が有意に多くなっている。

68

表 72 購入時住宅築年数χ2 乗検定結果（居住地別）
Q11. 築年数／居住地

大都市

中都市

小都市等

－

1．5 年未満
2．5 年以上～10 年未満
3．10 年以上～15 年未満
4．15 年以上～20 年未満
5．20 年以上～30 年未満
6．30 年以上
7．わからない
Pearson のχ2 乗統計量＋＋200.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

次に、購入した物件の築年数について、様々な属性別で比較する。まず、居住形態別（戸建て・マンション）や年齢については統計的な差は見られなかった。統計的に有意な差が見られたのは、収入と住宅の購入価格である。以下、χ2 乗検定の結果のみを用いて比較する。
表 73 は、年収別で築年数を比較した結果である。表 73 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収別で築年数には 1％水準で有意な差があり、年収 1000 万円以上の人が、築年数 5 年未満の比較的新しい物件を購入する人が有意に多く、年収 600 万円未満の人が、築年数 20 年以上の物件を購入している人が有意に多い。これについては、築年数と物件価格に有意な負の相関があり（表 74 を参照）
、購入物件価格と年収に有意な正の相関があるためと考えられる（表 65 を参照）。

表 73

購入時住宅築年数χ2 乗検定結果（年収別）

Q11.築年数／年収
1．5 年未満
2．5 年以上～10 年未満
3．10 年以上～15 年未満
4．15 年以上～20 年未満
5．20 年以上～30 年未満
6．30 年以上
7．わからない
Pearson のχ2 乗統計量

600 万未満600-1000 万未満

1000 万円以上

＋
－

＋
＋

－
－
42.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）年収について「6.わからない」、築年数について「7.わからない」のサンプルを除く。
サンプル数 588。

69

最後に、住宅の物件価格別に築年数を比較する（表 74 を参照）
。表 74 のχ2 乗検定の結果を見ると、住宅の物件価格と築年数には 1％水準の有意な差あり、4000 万円以上の物件
価格について、築 5 年未満の新しい物件が多く、2000 万円台から 3000 万円台の物件では築年数 5 年以上 10 年未満の物件が多い。また、1000 万台までの物件では、築年数 20 年以上が有意に多く、物件価格と築年数には有意な逆相関が見られる。

表 74

購入時住宅築年数χ2 乗検定結果（購入価格別）

Q11. 築年数／購入価格（購入時）

1000
未満

1000
万台

2000
万台

3000
万台

－

1．5 年未満
2．5 年以上～10 年未満－

3．10 年以上～15 年未満－

4．15 年以上～20 年未満＋

5．20 年以上～30 年未満＋＋

6．30 年以上＋＋

Pearson のχ2 乗統計量

－

＋

＋

4000
万台

5000
以上

＋

＋

＋

－
－

－

－
132.7***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q9 の物件価格で「7.わからない」、Q11 の築年数で「7.わからない」は除く（サンプル数 595）。

（４）住宅の不具合とインスペクション
Q12．住宅購入後、予想していなかった建物の不具合がありましたか。

表 75（図 39）は、住宅購入後の建物の不具合を調査した結果である。表 75（図 39）を見ると、全体で約 6 割（63.7％）の人が不具合はなかったと回答しており、
約3割（32.4％）の人が不具合があったと回答している。深刻な不具合があったと回答した人は 1.8％である。
居住地別（3 分類）で建物の不具合の発生状況を比較すると、小都市において不具合があったと回答する人が多い（43％）
。表 76 のχ2 乗検定の結果を見ると、小都市において、不具合があったと回答する人が有意に多く、不具合はなかったと回答した人は有意に少な70

いことがわかる。

表 75 建物の不具合（全体・居住地別）
Q12. 建物の不具合

全体
612

全体

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(100%)(100%)

11

1．深刻な不具合があった

6(1.8%)
198(32.4%)
390(63.7%)
13(2.1%)

2．不具合があった
3．なかった4．わからない(100%)(100%)

2(2.4%)

3(0.8%)

73

73(29.6%)
165(66.8%)
3(1.2%)(29.9%)
160(65.6%)
9(3.7%)(2.5%)
52(43.0%)
65(53.7%)
1(0.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

図 39 建物の不具合（全体・居住地別）
全体

深刻
1.8%

不具合あり
32.4%

大都市 2.4%

不具合あり
29.6%

中都市0.8%29.9%

小都市等 2.5%

不具合なし
63.7%

1.2%

66.8%

65.6%

43.0%

表 76

わからない
2.1%

3.7%

53.7%

0.8%

建物の不具合のχ2 乗検定結果（居住地別）

Q12.不具合／居住地

大都市

中都市

小都市等

1．深刻な不具合があった
2．不具合があった＋

3．なかった－Pearson のχ2 乗統計量

9.65**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）不具合について「わからない」と回答したサンプルを除く。サンプル数 599。

71

次に、居住形態別（戸建て・マンション）で建物の不具合の発生状況を比較する（表 77・
図 40 を参照）。表 77（図 40）を見ると、マンション購入者の方が不具合はなかったと回答する人が戸建て購入者と比較して 10％程度多く、戸建て購入者の方が不具合があったと回答する人が多い。戸建て購入者における深刻な不具合の発生は、マンション購入者の 2倍以上である。
表 78 のχ2 乗検定の結果を見ると、居住形態別で不具合発生状況については 10％水準の低い有意性であるが、調整済み残差を見ると、マンション購入者において不具合がなかったと回答した人が有意に多くなっている。

表 77

建物の不具合（全体・居住形態別）

Q12. 建物の不具合
全体(100%)
4(2.6%)(35.7%)
159(58.5%)
9(3.3%)

4．わからない

マンション 1.2%

340

97

3．なかった

深刻
2.6%

272
7

2．不具合があった

戸建て

マンション

(100%)

1．深刻な不具合があった

図 40

戸建て

(1.2%)
101(29.7%)
231(67.9%)
4(1.2%)

建物の不具合（全体・居住形態別）

不具合あり
35.7%

不具合なし
58.5%

29.7%

67.9%

72

わからない
3.3%

1.2%

表 78 建物の不具合のχ2 乗検定結果（居住形態別）
Q12.不具合／居住形態

戸建て

マンション

－

＋

1．深刻な不具合があった
2．不具合があった
3．なかったPearson のχ2 乗統計量

5.38*注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、築年数別で住宅の不具合の発生状況を比較する（表 79 を参照）
。表 79 のχ2 乗
検定の結果を見ると、築年数 5 年未満の物件で、不具合がなかったと回答する人が有意に多く、築 15 以上 20 年未満の物件購入者において、不具合があったと回答している人が有意に多くなっている。
なお、購入物件価格と不具合の発生状況、及び、リフォーム実施状況と不具合の発生状
況には統計的な差は見られなかった。

表 79

建物の不具合のχ2 乗検定結果（築年数別）
5 年未
満

Q12. 建物の不具合／購入時築年数

5～10
年

10～
15 年

15～
20 年

20～
30 年

30 年
以上

1．深刻な不具合があった
2．不具合があった－＋

3．なかった＋－Pearson のχ2 乗統計量

18.0*注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q11 の築年数で「7.わからない」、Q12 の不具合で「4.わからない」サンプルは除く（サンプル数 591）。

Q13．住宅の購入に際して、建物・住宅診断（インスペクション）を実施しましたか。
下記の中から、該当するものを一つお選びください。

73

表 80

インスペクションの利用状況（全体・居住形態別）

Q13. インスペクション利用状況
全体
1．売り主がインスペクションを実施した物件を購入した
2．自身でインスペクションを専門家に依頼した
3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった
4．インスペクション制度を知らなかった
5．その他／わからない

図 41

全体

戸建て

マンション

戸建て

マンション

612
(100%)
82(13.4%)
27(4.4%)
160(26.1%)
274(44.8%)
69(11.3%)

272(100%)
41(15.1%)
18(6.6%)
78(28.7%)
106(39.0%)
29(10.7%)

340(100%)
41(12.1%)
9(2.6%)
82(24.1%)
168(49.4%)
40(11.8%)

インスペクションの利用状況（全体・居住形態別）

実施済 依頼13.4% 4.4%

15.1%

全体

6.6%

12.1% 2.6%

知らない
44.8%

利用無
26.1%

28.7%

39.0%

24.1%

49.4%

わからない
11.3%

10.7%

11.8%

表 80（図 41）は、インスペクションの利用状況について調査した結果である。表 80（図41）を見ると、インスペクション制度を知らないと回答した人は 4 割以上であり（44.8％）、
知っているが利用しなかったと回答した人が 26.1％である。インスペクション済みの物件を購入したケースが 1 割弱（13.4％）であり、自身で依頼したケースは 4.4％となっている。
次に、様々な属性別でインスペクションの利用状況を比較する。
まず、居住地別や収入別、年齢、職業等でインスペクションの利用状況に統計的な差は見られなかった。また、建物の物件価格や築年数、建物の不具合やリフォーム実施状況についても有意な差は見られない。
インスペクションの利用状況で統計的な差が見られた属性は、居住形態別（戸建てとマンション）、及び、金融知識や生活設計に対する考え方である。以下、χ2 乗検定の結果のみを用いて比較する。
74

まず、居住形態別でインスペクションの利用状況を比較する（表 81 を参照）
。表 81 の
χ2 乗検定の結果を見ると、戸建て購入者の方が自身でインスペクションを専門家に依頼した人が有意に多い。また、インスペクション制度を知らない人は、マンション購入者の方が有意に多くなっている。
そして、金融知識別にインスペクションの利用状況を比較する（表 82 を参照）。表 82のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解の金融知識の高い人は、インスペクション制度を知っているが利用しなかったと回答した人が有意に多い。

表 81

インスペクションの利用状況のχ2 乗検定結果（居住形態別）

Q13.インスペクション実施状況／居住形態

戸建て

マンション

＋

－

－

＋

1．売り主がインスペクションを実施した物件を購入した
2．自身でインスペクションを専門家に依頼した
3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった
4．インスペクション制度を知らなかった
Pearson のχ2 乗統計量

11.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q13 で「5.わからない」回答のサンプルを除く。サンプル数 543。

表 82

インスペクションの利用状況のχ2 乗検定結果（金融知識別）

Q13.インスペクション実施状況／金融知識

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

1．売り主がインスペクションを実施した物件を購入した－

2．自身でインスペクションを専門家に依頼した
3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった

＋

－

－

4．インスペクション制度を知らなかった－

5. その他／わからない
Pearson のχ2 乗統計量＋
49.7***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

75

最後に、生活設計別（将来の収支を含めたライフプランの策定）でインスペクションの利用状況を比較する（表 83 を参照）
。表 83 のχ2 乗検定の結果を見ると、生活設計に対して「かなり考えている」人ほどインスペクション実施済みの物件を購入している人が有意に多く、「少し考えている」人が、インスペクション制度は知っているが利用しなかった人が多くなっている。また、生活設計について「ほとんど考えていない」人が、インスペク
ション制度を知らない人が有意に多い。

表 83

インスペクションの利用状況のχ2 乗検定結果（生活設計別）

Q13.インスペクション実施状況／生活設計

かなり
考える

1．売り主がインスペクションを実施した物件を購入した

＋

少し
考える

ほとんど
考えない

＋

－

全く考え
ない

わから
ない

2．自身でインスペクションを専門家に依頼した
3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった－

4．インスペクション制度を知らなかった＋－

5. その他／わからない
Pearson のχ2 乗統計量－＋

73.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q14．前問で「2．自身でインスペクションを専門家に依頼した」を選んだ方にお伺いします。建物・住宅診断（インスペクション）の利用することを決めるのに影響のあったものがあれば、下記の中から全てお選びください。（いくつでも）

表 84（図 42）は、Q13 で「2．自身でインスペクションを専門家に依頼した」を選択した人を対象に、インスペクションの利用に影響を受けたものを調査した結果である。自身
でインスペクションを利用したサンプルが 27 と少ないことは考慮しなければならないが、
選択肢 1 の不動産や建設会社の紹介・アドバイスを受けたケースが 44.4％と多い。

76

表 84

インスペクションの選択基準（インスペクションを利用者のみ）
Q14. インスペクションの選択基準

27

全体(複数選択)

1．不動産仲介業者・建設会社等の紹介・アドバイス
2．家族や知人がインスペクションを実施していた
3．住宅専門誌やホームページなどの記事
4．ファイナンシャルプランナーなどの専門家の助言

12(44.4%)
8(29.6%)
7(25.9%)
0(0.0%)
1

5．ローンを組んだ金融機関の助言(3.7%)
2

6．その他

図 42

全体

(7.4%)

インスペクションの選択基準（インスペクションを利用者のみ）
44.4%
29.6%
25.9%

全体
0.0%

業者の紹介
知人の紹介
雑誌やHP
FPの助言

3.7%

金融機関の助言その他

7.4%

Q15．前問で「3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった」を選んだ方にお伺いします。なぜ利用しなかったのですか。下記の中で当てはまるものを全てお選
びください。
（いくつでも）

表 85（図 43）は、Q13 で「3．インスペクション制度を知っていたが利用しなかった」と回答した人を対象に（160 人：全サンプルの 26.1％）、その理由について調査した結果である。表 85（図 43）を見ると、費用と時間、および、楽観的な考えが理由として大部分を占めている。具体的には「1．費用がかかる」の回答が１番多く（52.5％）、次いで「4．
検査をしなくても大丈夫」が 43.8％、そして「2.時間がかかるから」が 38.1％である。
77

表 85 インスペクション未利用の理由（インスペクション未利用者のみ）
Q15. インスペクション未利用の理由

全体
160

全体

(複数選択)

84

1．費用がかかるから(52.5%)
61

2．時間がかかるから(38.1%)
7

3．売り手との関係が壊れるのが心配だから(4.4%)
70

4．検査をしなくても大丈夫だと思ったから(43.8%)
12

5．不動産仲介業者が言い出さなかったから(7.5%)
15

6．誰に頼んで良いのかわからなかったから(9.4%)

7．売り手や仲介業者が行っていると思っていたから

5(3.1%)
14

8．上記以外の理由(8.8%)

図 43 インスペクション未利用の理由（インスペクション未利用者のみ）
52.5％
38.1％

時間
信頼関係

4.4%
43.8%

全体

費用

7.5%

する必要無
言われなかった
依頼先不明

9.4%

実施済と思った

3.1%

その他
8.8%

それでは、様々な属性別でインスペクションを利用しなかった理由の選択について検証する。
まず、年齢やリフォーム実施状況別でインスペクション未利用の理由に統計的な差は見られなかった。
また、居住形態別（戸建て・マンション）や年収、築年数については 10％水準で統計的な差は見られた。マンション購入者の方が、「4.検査をしなくても大丈夫と思ったから」を選択する人が有意に多く、年収 1000 万円以上の人は、「1.費用がかかるから」を有意に選78

択する人が少ない。また、築年数 5 年以上 10 年未満の物件購入者は、「4.検査をしなくても大丈夫と思ったから」を選択する人が有意に多くなっている。
5％水準以上で有意な差が見られたのは、住宅の購入価格である。以下、χ2 乗検定の結果のみを用いて比較する。
表 86 のχ2 乗検定の結果を見ると、1000 万円未満の物件を購入した人について、「1.費用」や「2.時間」を理由にインスペクションを利用しなかった人が有意に多い。また、5000万円以上の物件購入者については、「4.検査をしなくても大丈夫と思ったから」を選択する人が有意に多くなっている。

表 86

インスペクション未利用の理由のχ2 乗検定結果（購入価格別）

Q15.インスペクション未利用の理由／購入価格

1000 万未満

1.費用がかかるから＋

2.時間がかかるから＋

1000 万台

5000 万
以上

－

χ2 乗
統計量
12.7**
11.9**－

4.検査をしなくても大丈夫と思ったから

3000 万台＋

16.8***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

（５）住宅瑕疵担保履行制度について
Q16．全員の方にお尋ねします。住宅瑕疵担保履行法に基づき、2009 年から住宅の売り
主（建築業者など）は、補償のための資力確保措置を義務づけられています。その柱になる制度が住宅瑕疵担保保険制度です。同保険制度について、当てはまる項目を全て選んでください。
（いくつでも）79

表 87

住宅瑕疵担保保険制度の認知度

Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度

全体

全体
1．
「新築住宅を消費者に供給する建設業者や宅建業者は、保険加入または供託が義務付けられている。
」ことを知っている2．
「大手会社は、供託制度を利用して住宅瑕疵担保責任の履行能力を保証していることが多い。
」ことを知っている
3．「中古住宅については、住宅瑕疵担保保険は任意の制度である。」ことを知っている
4．
「住宅瑕疵担保保険に加入するには、検査を受けなければならない。
」
ことを知っている
5．住宅瑕疵担保保険の名称は知っているが具体的な内容は知らなかった
6．住宅瑕疵担保保険の名称も知らなかった

図 44

3 分類

612

612

(複数選択)(複数選択)

113(18.5%)
77(12.6%)
119(19.4%)
75(12.3%)
149(24.3%)
266(43.5%)

197(32.2%)

149(24.3%)
266(43.5%)

住宅瑕疵担保保険制度の認知度

新築義務

18.5%

供託制度あり

12.6%

中古は任意

19.4%
全体

検査必要

12.3%

詳細は知らない
24.3%
初耳
43.5%

表 87（図 44）は、住宅瑕疵担保保険制度に対する認知度について調査した結果である。
表 87（図 44）
を見ると、住宅瑕疵担保保険の名称を知らないと回答した人が 4 割弱
（43.5％）と多く、知っていても具体的な内容は知らないと回答した人も 2 割弱（24.3％）である。
瑕疵担保保険制度について知っている人（回答選択肢 1～4 のいずれかを選択した人）は全体の 32.2％である。
それでは、様々な属性別で住宅瑕疵担保保険制度の認知度について比較する。
まず、居住地別や居住形態別（戸建て・マンション）、年齢別で統計的な差は見られなかった。また、リフォームの実施状況や購入した住宅の不具合の発生状況でも瑕疵保険の認知度について有意な差は見られない。統計的に有意な差が見られたのは、職業別、性別、80

収入別、金融知識の自己評価、実際の金融の知識、インスペクション利用状況である。
なお、築年数については知らない等を含む全体では有意性は見られなかったが、住宅瑕疵保険を知っている人を対象（選択肢 1～4 を選択した人）に限定すると有意性が見られたため、最後に補足する。
まず、職業別で瑕疵担保保険制度の認知度のχ2 乗検定の結果を見ると、大企業の正規従
業員の人が、「5.具体的な内容は知らないが聞いたことがある」と答えた人が有意に多く、無職（主婦・主夫を含む）の人が、「6.名称も知らない」と回答した人が有意に多い（図表は省略する）。
次に、性別で住宅瑕疵担保保険の認知度を比較する（表 88 を参照）。表 88 を見ると、女性については約半分（49.6％）の人が名称を知らないと回答しているが、一方、瑕疵担
保保険について内容も含めて知っていると回答した人も女性の方が多い。表 89 のχ2 乗検
定結果を見ると、瑕疵保険について知っている、あるいは、名称も知らないと回答した人に性別の差は見られないが、具体的な内容は知らないが名称は聞いたことがあると回答した人は、男性の方が女性より有意に多いと言える。
なお、金融知識の議論と同様、住宅瑕疵保険の認知度の性別による差は、職業（社会進出・社会的責任の度合い）の差を反映していることも考えらえる。従って、職業別・性別
で住宅瑕疵保険の認知度を比較すると、5％水準以上で性別に有意性が見られた職業は、大企業の正規従業員のみである（金融知識とは異なり、中小企業の正規従業員で性別の差は見られない）。大企業勤務の男性の方が、「6.名称は聞いているが具体的な内容は知らない」と回答した人が有意に多くなっている。

表 88

住宅瑕疵保険の認知度（性別）Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度

男性
477

全体

女性
135

(100%)
151

瑕疵担保保険について知っている(100%)
46(31.7%)（Q16 の 1～4 のいずれかを選択）

名称は聞いているが具体的内容は知らない

127(34.1%)
22(26.6%)（Q16 の 5 を選択）

199

名称も知らない(41.7%)（Q16 の 6 を選択）

81

(16.3%)
67(49.6%)

表 89

住宅瑕疵保険制度の認知度のχ2 乗検定結果（性別）Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度

男性

女性

＋

－

瑕疵担保保険について知っている
名称は聞いているが具体的内容は知らない
名称も知らない
Pearson のχ2 乗統計量

6.35**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、収入別で住宅瑕疵保険の認知度を比較する（表 90 を参照）。表 90 を見ると、
年収 600 未満の人の半分以上（54.3％）の人が名称も知らないと回答している。年収 600
万以上 1000 万未満と 1000 万以上で、瑕疵保険の認知度について大きな差は見られない。
表 91 のχ2 乗検定の結果を見ると、
年収 600 万未満の人が名称を知らない人が有意に多く、年収 600 万以上 1000 万未満の人が、名称は聞いたことがあると回答した人が有意に多くな
っている。
なお、
住宅瑕疵保険の認知度の内容（回答選択肢 1～4 のいずれを認知しているかどうか）について検証してみると、年収 600 万以上 1000 万未満の人が、回答選択肢 2 の供託制度について知っていると回答した人が有意に多くなっている。

表 90 住宅瑕疵保険の認知度（年収別）
Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
全体瑕疵担保保険について知っている

600 万未満243(100%)(100%)(27.6%)

132(34.3%)

82(38.3%)
30(29.8%)
88(54.3%)(100%)
4173(18.1%)（Q16 の 6 を選択）

1000 万以上
107

84

44

（Q16 の 5 を選択）

名称も知らない245

67（Q16 の 1～4 のいずれかを選択）

名称は聞いているが具体的内容は知らない

600-1000 万未満(28.0%)
36(35.9%)(33.6%)

表 91 住宅瑕疵保険制度の認知度のχ2 乗検定結果（年収別）
Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度

600 万未満600-1000 万未満

瑕疵担保保険について知っている－

名称は聞いているが具体的内容は知らない－＋

名称も知らない＋－

Pearson のχ2 乗統計量1000 万以上－

22.8***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

次に、金融の知識に対する自己評価別に住宅瑕疵保険制度の認知度を比較する（表 92 を参照）
。表 92 を見ると、金融の知識に対して「平均より詳しい」（「平均よりもかなり詳しい」と「平均よりも詳しい」の計）と意識している人の半分以上（55.7％）の人が、瑕疵担保保険制度について知っている内容があると回答している。
逆に、金融の知識に対して「平均より劣る」（「平均よりも少し劣る」と「平均よりもかなり劣る」の計）と意識している人の半分以上（58.3％）が瑕疵担保保険制度の名称も聞いたことがないと回答している。金融の知識に対する自己評価と、住宅瑕疵担保保険制度に対する認知度には正の相関が見られる。
表 93 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融の知識に対する自己評価と住宅瑕疵担保保険制度の認知度には 1％水準で有意な差が見られる。そして、表 92 で見られた関係は、統計的にも有意であることが裏付けられている。

表 92 住宅瑕疵保険の認知度（金融知識の自己評価別）
Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
全体瑕疵担保保険について知っている（Q16 の 1～4 のいずれかを選択）

名称は聞いているが具体的内容は知らない（Q16 の 5 を選択）

名称も知らない

平均より
詳しい
122
(100%)
68(55.7%)
29(23.8%)
25(20.5%)

平均的
259(100%)
87(33.6%)
64(24.7%)
108(41.7%)

平均より
劣る
204
(100%)
36(17.6%)
49(24.0%)
119(58.3%)

わからない27(100%)
6(22.2%)
7(25.9%)
14(51.9%)（Q16 の 6 を選択）
注)「平均より詳しい」は Q4 で回答選択肢 1 と 2 を選択した人、「平均的」は回答選択肢 3 を選択した人、「平均より劣る」は Q 回答選択肢 4 と 5 を選択した人、「わからない」は回答選択肢 6 を選択した人である。

83

表 93

住宅瑕疵保険制度の認知度のχ2 乗検定結果（金融知識の自己評価別）

Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
瑕疵担保保険について知っている

平均より
詳しい

平均的

平均より
劣る

＋

－

－

＋

わからない

名称は聞いているが具体的内容は知らない
名称も知らない
Pearson のχ2 乗統計量

61.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、実際の金融知識別に住宅瑕疵保険制度の認知度を比較する（表 94 を参照）。
表 94 を見ると、正答率が高くなるほど、「5.具体的な内容は知らないが名称は聞いたことがある」と回答する人が多くなり、逆に、正答率が低いほど、「6.名称も知らない」と回答した人が多くなっている。
「5.名称は聞いたことがある」、あるいは、「6.名称も知らない」と回答した人を見ると、全問正解と全問不正解の人で 2 倍近くの差がある。
なお、金融知識の問題に対し、1 問以上正解した人について比較すると、正答率と「1.
瑕疵担保保険について知っている」と回答した比率に大きな差は見られず 3 割弱である。
表 95 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解の人が名称は聞いたことがあると回答した人が有意に多く、全問不正解の人が名称も知らないと回答した人が有意に多くなっている。
ところで、金融の知識に対する自己評価別と実際の理解度別で住宅瑕疵担保保険制度の認知度を比較すると、金融の知識に対して平均より詳しいと回答した人の 55.7％が瑕疵保
険について知っている内容があると回答しているが、全問正解の人が瑕疵保険について知っている内容があると回答した人は 34.9％である。すなわち、実際の金融知識の水準は自己評価より高くないが、瑕疵担保保険を知っていると回答した人がある程度存在している。
ただし、χ2 乗検定から検証した結果、統計的に見て、自信過剰な人が（表 51 を参照）、
瑕疵保険について知っていると回答した人が多いとは言えなかった。

84

表 94 住宅瑕疵保険の認知度（金融の知識別）
Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
全体瑕疵担保保険について知っている（Q16 の 1～4 のいずれかを選択）

名称は聞いているが具体的内容は知らない（Q16 の 5 を選択）

名称も知らない（Q16 の 6 を選択）

表 95

全問正解

2 問正解

1 問正解

215
(100%)
75(34.9%)
63(29.3%)
77(35.8%)

171(100%)
57(33.3%)
47(27.5%)
67(39.2%)

138(100%)
47(34.1%)
25(18.1%)
66(47.8%)

全問不正解
88(100%)
18(20.5%)
14(15.9%)
56(63.6%)

住宅瑕疵保険制度の認知度のχ2 乗検定結果（金融の知識別）

Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

－

瑕疵担保保険について知っている
名称は聞いているが具体的内容は知らない＋－

名称も知らない－＋

Pearson のχ2 乗統計量

24.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

なお、住宅瑕疵保険について知っている内容があると回答した人について、項目別（回答選択肢 1～4）の認知度について検証する（表 96 を参照）
。表 96 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解の人は、回答選択肢 1 の「新築については義務付けられている」ことを知っている人が有意に多くなっている。

表 96

住宅瑕疵保険制度（項目別）の認知度のχ2 乗検定結果（金融の知識別）

Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
1. 新築は義務

全問正解

2 問正解

＋

2. 供託制度あり

1 問正解

全問不正解

χ2 乗統計量－

9.69**－

8.81**
3.34

3. 中古は任意
4. 加入には検査が必要

＋

4.50

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

85

次に、インスペクション制度の利用状況別に住宅瑕疵保険制度の認知度を比較する（表97 を参照）。表 97 を見ると、インスペクションの認知度と住宅瑕疵担保保険の認知度については正の相関が見られる。表 98 のχ2 乗検定結果を見ると、インスペクション制度を知らない（わからない）人ほど名称も知らないと回答する人が有意に多く、インスペクショ
ンを知っている人は、瑕疵担保保険制度の内容も含めて知っていると回答している人が有意に多くなっている。
なお、インスペクション制度を知っている人が、住宅瑕疵担保保険のどの項目（回答選
択肢 1～4）について認知しているかを検証する（表 99 を参照）。表 99 を見ると、自身でインスペクション制度を依頼した人や、インスペクション制度を知っているが利用しなかった人は、いずれの項目についても知っている人が多くなっている。インスペクション実
施済の物件を購入した人は、その他のインスペクション制度を知っている人に比べ、知っている内容は限られているようである。

表 97 住宅瑕疵保険の認知度（インスペクションの利用状況別）
Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
全体瑕疵担保保険について知っている（Q16 の 1～4 のいずれかを選択）

名称は聞いているが具体的内容は知らない（Q16 の 5 を選択）

名称も知らない（Q16 の 6 を選択）

表 98

実施済購入
82

自身で依頼
27

(100%)(100%)

37(45.1%)
22(26.8%)
23(28.0%)

16(59.3%)
4(14.8%)
7(25.9%)

利用無し

知らない

160
(100%)
83(51.9%)
44(27.5%)
33(20.6%)

274(100%)
52(19.0%)
64(23.4%)
158(57.7%)

わからない69(100%)
9(13.0%)
15(21.7%)
45(65.2%)

住宅瑕疵保険制度の認知度χ2 乗検定結果（インスペクションの利用状況別）

Q16. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度
瑕疵担保保険について知っている

実施済購入

自身で依頼

利用無し

知らない

わからない

＋

＋

＋

－

－

－

＋

＋

名称は聞いているが具体的内容は知らない
名称も知らない－

Pearson のχ2 乗統計量

100.38***注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

86

表 99

住宅瑕疵保険制度の認知度（項目別）χ2 乗検定結果（インスペクション利用別）

Q16. 瑕疵保険の認知度

実施済購入

自身で依頼

利用無し

知らない

わからない

χ2 乗統計＋＋－－40.8***

1. 新築は義務
2. 供託制度あり

＋

＋

＋

－

－

49.3***

3. 中古は任意

＋

＋

＋

－

－

60.1***

＋

＋

－

－

59.0***

4. 加入には検査が必要

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、購入した物件の築年数別に住宅瑕疵担保保険制度の認知度を比較する。なお、
築年数別に住宅瑕疵担保保険の認知度（名称のみ認知や名称も知らないを含む 3 分類）では統計的な差は見られなかったが、住宅瑕疵担保保険制度の内容項目別（選択肢 1～4）に限定して検証すると、5％水準以上で有意な差が見られる項目が見られた（表 100 を参照）。
表 100 を見ると、築年数が 5 年以上 10 年未満の物件購入者については、住宅瑕疵保険制度
は新築には義務付けられていること、あるいは、供託制度について知っている人が有意に多く、築年数 20 以上 30 年未満の築年数の物件購入者については、中古住宅については任
意加入であることを知っている人が多い傾向である。

表 100
Q16. 瑕疵保険の認知度

住宅瑕疵保険制度の認知度のχ2 乗検定結果（築年数別）
5 年未満

5-10 年10-15 年15-20 年20-30 年

30 年以上χ2 乗統計

1. 新築は義務＋－

16.9***

2. 供託制度あり＋－

13.0**＋

3. 中古は任意

11.7*
5.15

4. 加入には検査が必要
注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準で、*＊は 5％水準で、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

87

Q17．購入された住宅は、住宅瑕疵担保保険制度に入っていますか。下記の中から、該当するものを一つ選んでください。

表 101

住宅瑕疵担保保険制度の加入状況

Q17. 住宅瑕疵担保保険制度の加入状況

全体
612

全体

(100%)
94

1．入っている(15.4%)
240(39.2%)
278(45.4%)

2．入っていない
3．わからない

表 101 は、住宅瑕疵担保保険制度の加入状況について調査した結果である。表 101 を見ると、5 割近く（45.4％）の人が住宅瑕疵保険に加入しているかどうかわからないと回答している。住宅瑕疵保険に加入している人は 1 割弱（15.4％）であり、加入していない人は 4
割近く（39.2％）である。
それでは、様々な属性別で住宅瑕疵保険の加入状況について比較する。
まず、居住地別（3 分類・2 分類）や居住形態別（戸建て・マンション）で住宅瑕疵保険
制度の加入の有無に統計的な差は見られなかった。また、収入別や家族構成別、性別や年齢別でも有意な差は見られない。住宅の購入価格や築年数でも有意な差は見られなかった。
統計的な差が見られた属性は、住宅瑕疵担保保険の認知度、インスペクション制度の利用状況、リフォーム実施状況、生活設計に対する考え方、金融の知識水準である。
表 102（図 45）は、住宅瑕疵担保の認知度別に加入状況を比較したものである。表 102（図 45）を見ると、瑕疵保険について内容も含めて知っていると回答している人ほど、瑕
疵保険に加入している人が多くなるが、同時に、加入していない人も多くなる。当然のことながら、瑕疵保険について初めて聞いたと回答している人が、加入状況についてもわからないと回答している人が多い（初めて聞いたと回答した人の 68.2％が、加入状況についてわからないと回答している）。
表 103 のχ2 乗検定の結果を見ると、住宅瑕疵保険の認知度と加入状況については 1％水準で有意な差がある。調整済み残差を見ると、住宅瑕疵保険を知っていると回答している
88

人ほど瑕疵保険に加入している人が有意に多くなる 4。瑕疵保険の名称については聞いたことがある人については、瑕疵保険の加入状況に統計的な違いは見られない。

表 102

住宅瑕疵保険加入状況の関係（瑕疵保険認知度別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況
全体
1. 瑕疵保険入っている
2. 瑕疵保険入っていない
3. わからない

図 45

内容も理解

名称は認知

知らない 2.3%

瑕疵保険
知っている
197
(100%)
63(32.0%)
109(55.3%)
25(12.7%)

瑕疵保険
聞いたことあり
149(100%)
25(16.8%)
52(34.9%)
72(48.3%)

瑕疵保険
初めて聞いた266(100%)
6(2.3%)
79(29.7%)
181(68.0%)

住宅瑕疵保険加入状況の関係（瑕疵保険認知度別）
入っている
32.0%

16.8%

入っていない
55.3%

34.9%

わからない
12.7%

48.3%

29.7%

68.2%

注）「内容も理解」は Q16 で回答選択肢 1～4 のいずれかを選択した人（住宅瑕疵保険について内容も知っている人）、「名称は認知」は Q16 で回答選択肢 5 を選択した人（住宅瑕疵保険の名称は聞いたことがあるが、内容は知らない人）、「知らない」は Q16 で回答選択肢 6 を選択した人（住宅瑕疵保険の名称も知らない人）を意味する。

4

住宅瑕疵保険を知っていると回答している人については、瑕疵保険に加入していないと回答している比率も有意に多くなっているが、これは、保険についての知識がある人は、加入の有無について「わからない」を選ぶことが少ないためである。
89

表 103

住宅瑕疵保険加入状況のχ2 乗検定結果（瑕疵保険認知度別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況

瑕疵保険
知っている

瑕疵保険
聞いたことあり

瑕疵保険
初めて聞いた1. 瑕疵保険入っている＋－

2. 瑕疵保険入っていない＋－

3. わからない－＋

Pearson のχ2 乗統計量

162.0***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**＊は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 104（図 46）は、インスペクション制度の利用別に、住宅瑕疵担保保険の加入状況を比較したものである。表 104（図 46）を見ると、インスペクション実施済みの物件を購入している人の約 4 割（39％）が住宅瑕疵担保保険に加入している。しかし、インスペクシ
ョン実施済みの物件を購入した人については、約 4 割（40.2％）の人が、住宅瑕疵保険の加入についてわからないと回答している。
一方、自身でインスペクション制度を依頼した人、あるいは、インスペクション制度を知っているが利用しなかった人の半分以上の人が、住宅瑕疵担保保険に加入していない。
インスペクション制度を知っている人の住宅瑕疵保険の加入状況は、インスペクション実
施済の物件購入か否かで大きな違いが見られる。
また、インスペクション制度を知らない（わからない）人の約 6 割が、住宅瑕疵担保保険に加入しているかどうかわからないと回答している。さらに、インスペクションの「利用無し」の場合、住宅瑕疵担保保険に加入することはできないはずであるが、17.5％の回答
者は「瑕疵担保保険に入っている」と回答している。保険の加入の有無は間違いにくいと思われるので、インスペクションについて十分に認知できていないものとも考えられる。
表 105 のχ2 乗検定の結果を見ると、インスペクション実施済みの物件購入者が瑕疵保険に加入している人が有意に多く、インスペクション制度を知っているが利用しなかった人が、瑕疵保険に加入していない人が多くなっている。

90

表 104

住宅瑕疵担保保険加入状況（インスペクション利用別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況

実施済購入
82

全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

図 46

知らない

わからない

表 105

(100%)
5(18.5%)
15(55.6%)
7(25.9%)

利用無し

知らない

160
(100%)
28(17.5%)
94(58.8%)
38(23.8%)

274(100%)
21(7.7%)
97(35.4%)
156(56.9%)

わからない69(100%)
8(11.6%)
17(24.6%)
44(63.8%)

住宅瑕疵担保保険加入状況（インスペクション利用別）
入っていない
20.7%

18.5%

利用無し

27

(100%)
32(39.0%)
17(20.7%)
33(40.2%)

入っている
39.0%

実施済購入

自身で依頼

自身で依頼

17.5%

7.7%

35.4%

11.6%

24.6%

わからない
40.2%

55.6%

25.9%

58.8%

23.8%

56.9%

63.8%

住宅瑕疵担保保険加入状況のχ2 乗検定結果（インスペクション利用別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況

実施済購入

1. 瑕疵担保保険に入っている＋

2. 瑕疵担保保険に入っていない

－

自身で依頼

利用無し

知らない

わからない

－
＋
－

3. わからない
Pearson のχ2 乗統計量

－

－
＋

＋

103.5***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 106（図 47）は、リフォーム実施状況別に住宅瑕疵保険の加入状況を比較したものである。表 106（図 47）を見ると、リフォームをしていない人が住宅瑕疵保険に加入している比率が高い（18.5％）。そして、300 万円以上のリフォームを実施した人が、瑕疵保険に加入していない傾向が伺える。
91

表 107 のχ2 乗検定の結果を見ると、リフォームの実施状況と住宅瑕疵保険加入状況に
は 5％水準で有意な差が見られる。調整済み残差を見ると、300 万円以上 600 万円未満のリフォームを実施した人が、瑕疵保険に加入していない人が有意に多くなっている。

表 106

住宅瑕疵担保保険加入状況（リフォームの実施状況別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況
全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

図 47
未実施

100 万未満

300 万未満249(100%)
46(18.5%)
77(30.9%)
126(50.6%)

128(100%)
20(15.6%)
57(44.5%)
51(39.8%)

134(100%)
18(13.4%)
53(39.6%)
63(47.0%)

600 万未満66

35(100%)(100%)

64(9.1%)
36(54.5%)
24(36.4%)(11.4%)
17(48.6%)
14(40.0%)

15.6%

入っていない
30.9%

わからない
50.6%

44.5%

39.8%
47.0%

300万未満13.4%

600万未満

9.1%

54.5%

36.4%

600万以上

11.4%

48.6%

40.0%

表 107

600 万以上

住宅瑕疵担保保険加入状況（リフォームの実施状況別）

入っている
18.5%

100万未満

未実施

39.6%

住宅瑕疵担保保険加入状況のχ2 乗検定結果（リフォームの実施状況別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況

未実施

100 万未満

300 万未満600 万未満

1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない－

3. わからない＋＋

Pearson のχ2 乗統計量

17.8**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

92

600 万以上

次に、生活設計（将来の収支を含めたライフプランの策定）に対する考え方の違いによる住宅瑕疵保険の加入状況を比較する（表 108・図 48 を参照）。
表 108（図 48）を見ると、生活設計について考えている人ほど、住宅瑕疵保険の加入率は高くなる。同時に、住宅瑕疵保険の非加入率も高くなるが、これは「わからない」が少ないためである。生活設計についてかなり考えている人を見ると、住宅瑕疵保険に加入している人は 25％であり、加入していない人は約 4 割（44.1％）である。
表 109 のχ2 乗検定の結果を見ると、生活設計に対する考え方と住宅瑕疵担保保険制度の加入状況には 1％水準で有意な差がある。
そして、生活設計についてかなり考えている人が住宅瑕疵担保保険に加入している人が有意に多く、生活設計について少し考えている人が、住宅瑕疵担保保険に加入していない人が有意に多くなっている。ただし、生活設計について考えている人については「わからない」と回答した人が有意に少ないため、相対的に加入していない人の比率が高く出ていることが考えられる。
なお、生活設計に対してほとんど考えていない、あるいは、わからないと回答した人が、住宅瑕疵担保保険制度に加入しているかどうかわかならないと回答する人が多くなってい
る。

表 108

住宅瑕疵担保保険加入状況（生活設計別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況
全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

かなり
考えている
68
(100%)
17(25.0%)
30(44.1%)
21(30.9%)

少し
考えている
328
(100%)
52(15.9%)
144(43.9%)
132(40.2%)

93

ほとんど
考えない
136
(100%)
14(10.3%)
45(33.1%)
77(56.6%)

全く考えない
39(100%)
5(12.8%)
11(28.2%)
23(59.0%)

わからない41(100%)
6(14.6%)
10(24.4%)
25(61.0%)

図 48 住宅瑕疵担保保険加入状況（生活設計別）
かなり考える

少し考える

入っている
25.0%

入っていない
44.1%

15.9%

わからない
30.9%

43.9%

40.2%

ほとんど考えない

10.3%

33.1%

56.6%

全く考えない

12.8%

28.2%

59.0%

わからない

14.6%

24.4%

61.0%

表 109 住宅瑕疵担保保険加入状況のχ2 乗検定結果（生活設計別）
Q17. 住宅瑕疵保険加入状況
1. 瑕疵担保保険に入っている

かなり
考えている

少し
考えている

全く
考えない

わからない

＋
＋

2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

ほとんど
考えない

－

－

－

Pearson のχ2 乗統計量＋＋

26.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、金融知識の水準別に住宅瑕疵保険の加入状況を比較する。表 110（図 49）は、
Q5～Q7（Q5 は金利、Q6 はインフレ、Q7 はリスク）の金融に関する問題の正答率別で住宅瑕疵保険の加入状況を比較したものである。表 110（図 49）を見ると、住宅瑕疵保険の加入が多いカテゴリーは、金融に関する問題で 2 問正解した人であり、約 2 割（21.1％）の人が加入している。そして、加入していない人が多いカテゴリーは、全問正解している人であり、半分近く（45.6％）の人が加入していない。また、1 問のみ正解した人についても加入していない人が 4 割近く（40.6％）である。なお、全問不正解した人については、約 6割（60.2％）の人が加入状況はわからないと回答している。
表 111 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融に関する問題の正答率別で住宅瑕疵保険の加入状況については 1％水準で有意な差がある。調整済み残差を見ると、全問正解している人

94

が瑕疵保険に加入していない人が多くなり、2 問正解した人が、瑕疵保険に加入する人が多くなっている。ただし、「わからない」の大半が「入っていない」だと想定すると、全問正解者で「入っていない」が多いのは、正しく状況を把握できているので、「わからない」と答えずに、「入っていない」と回答しているためだと思われる。
表 110

住宅瑕疵保険加入状況の関係（金融の知識別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況
全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

図 49

2 問正解

1 問正解

215
(100%)
31(14.4%)
98(45.6%)
86(40.0%)

171(100%)
36(21.1%)
64(37.4%)
71(41.5%)

138(100%)
14(10.1%)
56(40.6%)
68(49.3%)

全問不正解
88(100%)
13(14.8%)
22(25.0%)
53(60.2%)

住宅瑕疵保険加入状況の関係（金融に関する問題の正答率別）

全問正解

入っている
14.4%

2問正解

21.1%

1問正解

入っていない
45.6%

14.8%

わからない
40.0%

41.5%

37.4%

10.1%

全問不正解

表 111

全問正解

40.6%

49.3%

25.0%

60.2%

住宅瑕疵保険加入のχ2 乗検定結果（金融に関する問題の正答率別）

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

＋

1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない＋－

3. わからない－＋

Pearson のχ2 乗統計量

19.8***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

以上、金融の知識と瑕疵保険加入状況について関係が見られたため、具体的な金融知識95

と瑕疵保険加入状況について検証する。
まず、Q5 の金利（複利計算）の理解度と瑕疵保険加入状況について検証する。表 112 はQ5 の金利（複利計算）の正解・不正解（不正解には「わからない」を含む）と瑕疵保険加入状況の関係を表したものである。表 112 を見ると、金利（複利計算）の理解の有無で瑕疵保険の加入状況は大きくは変わらない。実際、χ2 乗検定結果を見ても、金利（複利計算）の正解・不正解で瑕疵保険加入状況に統計的な差は見られなかった。

表 112

金利の理解度（金利：複利計算）と瑕疵保険加入状況の関係
Q17. 住宅瑕疵保険加入状況／金利
全体

1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

正解

不正解

332
(100%)
53(16.0%)
136(41.0%)
143(43.1%)

280(100%)
41(14.6%)
104(37.1%)
135(48.2%)

次に、Q6 のインフレーション（実質金利）の理解度と瑕疵保険加入状況の関係を検証する（表 113 を参照）
。表 113 を見ると、インフレーション（実質金利）の理解度で、瑕疵保険に加入している比率は変わらないが（どちらも 15％）、インフレーション（実質金利）を理解している人の方が、住宅瑕疵保険に加入していない比率が高い（42％）
。
ただし、χ2 乗検定結果を見ると、実質金利の理解度と瑕疵保険加入状況に統計的な有意な差は見られなかった。

表 113

インフレーション（実質金利）理解度と瑕疵保険加入状況の関係
Q17. 住宅瑕疵保険加入状況／インフレ
全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

96

正解

不正解

402
(100%)
62(15.4%)
169(42.0%)
171(42.5%)

210(100%)
32(15.2%)
71(33.8%)
107(51.0%)

最後に、Q7 のリスク（分散投資）の理解度と瑕疵保険加入状況の関係を検証する（表 114
を参照）。表 114 を見ると、リスク（分散投資）を理解している人の方が理解していない人に比べ、瑕疵保険に加入している比率は若干高いが（16.4％）、加入していない比率は分散投資を理解していない人に比べて 10％以上多い（44.2％）。
表 115 のχ2 乗検定の結果を見ると、リスク（分散投資）の理解度と瑕疵保険の加入状
況には 1％水準に有意に差がある。調整済み残差を見ると、リスク（分散投資）を理解している人ほど、瑕疵担保保険に加入していない人が有意に多くなっている。

表 114

分散投資理解度と瑕疵保険加入状況の関係

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況／リスク
全体
1. 瑕疵担保保険に入っている
2. 瑕疵担保保険に入っていない
3. わからない

表 115

正解

不正解

391
(100%)
64(16.4%)
173(44.2%)
154(39.4%)

221(100%)
30(13.6%)
67(30.3%)
124(56.1%)

分散投資理解度と瑕疵保険加入状況のχ2 乗検定結果

Q17. 住宅瑕疵保険加入状況／リスク

正解

不正解

2．瑕疵担保保険に入っていない＋－

3．わからない－＋1．瑕疵担保保険に入っている

Pearson のχ2 乗統計量

16.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

以上を総合すると、金融の知識のレベルは瑕疵保険の加入状況の把握度合いに影響を与えている。金融に関する知識が不十分である人ほど、瑕疵保険に加入しているか否か把握していない。金融に関する知識が十分であれば瑕疵保険に加入しているとは限らない。

97

金融に関する知識が備わっているほど、瑕疵保険に加入していない人が多いが、これはわからないとの回答が少なくなっているためのようである。したがって、「わからない」というのも一つの金融リテラシーであるとみると、分散投資の理解の有無と相関が最も強く、次いでインフレの理解度との相関が強い。預貯金での資産運用に重点を置いている人より、証券投資を含めた資産運用を考えている人が、瑕疵保険の加入の選択について考えている可能性が高い。

（６）住宅ローンに関する調査結果
Q18．住宅購入に当たって利用された住宅ローンの金利タイプについて、下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 116

住宅ローン金利タイプ

Q18. 住宅ローン金利タイプ

全体
612

全体
1．変動金利型
2．固定期間選択型（固定期間 5 年以内）
3．固定期間選択型（固定期間 5 年超）
4．全期間固定型
5．上記以外図 50

全体(100%)
328(53.6%)
89(14.5%)
110(18.0%)
63(10.3%)
22(3.6%)

住宅ローン金利タイプ

変動
53.6%

固定5年以内 固定5年以上,全期間固定
それ以外
14.5%
18.0%
10.3%
3.6%

98

表 116（図 50）は、住宅購入に当たり利用した住宅ローンの金利タイプについて調査した結果である。金利の低さを背景に、半分以上の人が変動金利を選択している（2014 年 11月現在、主要都市銀行金利の中央値を見ると、変動金利が 2.475％、固定金利期間選択型（3年）が 3.05％、固定金利期間選択型（10 年）が 3.45％である（住宅金融支援機構より））。
なお、選択する金利タイプは、本調査の様々な属性別で統計的な差は見られなかった（具体的に検証した項目は、居住地別（2 分類・3 分類）、居住形態別（戸建てとマンション）、
購入価格、築年数、年齢、職業、年収、生活設計に対する意識、金融知識、自信過剰や自信過小の度合であるが、いずれも統計的な差は見られない）。

Q19．住宅購入に当たっての住宅ローンを借入れた金融機関の業態について、下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 117（図 51）は、住宅ローン借入先の金融機関の選択について調査した結果である。
全体で見ると、5 割近く（46.1％）が都市銀行・信託銀行からの借入れであり、次いで、地方銀行・第二地方銀行からの借入れが 3 割近く（28.3％）である。

表 117 住宅ローン借入先（全体・居住地別）
Q19. 住宅ローン借入先
全体
1．都市銀行・信託銀行
2．地方銀行・第二地方銀行
3．その他の銀行（ネット銀行等）
4．信用金庫・信用組合
5．労働金庫、JA バンク
6．その他

全体
612

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(100%)(100%)(100%)

282(46.1%)
173(28.3%)
41(6.7%)
46(7.5%)
54(8.8%)
16(2.6%)

148(59.9%)
54(21.9%)
24(9.7%)
13(5.3%)
6(2.4%)
2(0.8%)

106(43.4%)
78(32.0%)
10(4.1%)
23(9.4%)
20(8.2%)
7(2.9%)(100%)
28(23.1%)
41(33.9%)
7(5.8%)
10(8.3%)
28(23.1%)
7(8.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」
は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

99

図 51 住宅ローン借入先（全体・居住地別）
都市銀行
46.1%

全体

大都市

地方銀行
28.3%

59.9%

中都市

21.9%

43.4%

小都市等

23.1%

ネット銀行
信用金庫JA等
6.7%
7.5% 8.8%

32.0%

33.9%

9.7% 5.3%

4.1% 9.4%

5.8% 8.3%

8.2%

23.1%

そして、居住地別（3 分類）で比較すると、大都市に居住する人ほど都市銀行からの借入れが多くなり（59.9％）、中都市・小都市等に居住する人ほど、地銀や JA バンク等からの借入れが多くなる。なお、小都市居住の人の労働金庫や JA バンクからの借入れは特に多い（23.1％）。表 118 のχ2 乗検定の結果を見ると、住宅ローンを借入れする金融機関は居住地別で 1％水準に差がある。調整済み残差を見ると、大都市に居住している人は、都市銀行
やネット銀行等からの借入れが有意に多く、小都市に居住している人は、労働金庫や JA バ
ンクからの借入れが有意に多い。中都市居住の人については、有意に多い項目は見られな
いが、ネット銀行からの借入れは有意に少なくなっている。

表 118

住宅ローン借入先のχ2 乗検定結果（居住地別）

Q19. 住宅ローン借入先

大都市

1．都市銀行・信託銀行＋

2．地方銀行・第二地方銀行－

3．その他の銀行（ネット銀行等）

＋

中都市

小都市等

－

－

4．信用金庫・信用組合
5．労働金庫、JA バンク

－

＋

6．その他

－

＋

Pearson のχ2 乗統計量

86.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

100

なお、居住地別で統計的な差が出ているのと同様に、居住形態（戸建て・マンション）
別でも借入先金融機関に有意な差が見られる（大都市ほどマンション居住が多いことと、小都市ほど戸建て居住が多いことが対応している）。
また、居住地別と年収との対応から（表 17 を参照）
、年収 1000 万円を超える人が都市銀行からの借入れが多く、年収 600 万円未満の人が、信用金庫や JA バンクからの借入れが多くなっている。物件価格の比較も、居住地別の比較と同じである（大都市に居住する人ほど、購入する住宅価格が高い）。
なお、築年数で借入先に有意な差は見られなかった。年齢や職業、金融知識別でも借入先に有意な差は見られない。

Q20．住宅購入資金総額のうち、金融機関からの借入金の比率はどの程度ですか。下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 119

住宅ローン借入比率

Q20. 住宅ローン借入比率
全体1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満
3．20％以上～40％未満
4．40％以上～60％未満
5．60％以上～80％未満
6．80％以上～100％未満
7．100％以上（全て借入あるいは、その他の付随費用も借入）

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
0(0%)
86(14.1%)
53(8.7%)
74(12.1%)
137(22.4%)
177(28.9%)
85(13.9%)

247(100%)
0(0%)
30(12.1%)
20(8.1%)
37(15.0%)
64(25.9%)
67(27.1%)
29(11.7%)

244(100%)
0(0%)
31(12.7%)
27(11.1%)
23(9.4%)
58(23.8%)
68(27.9%)
37(15.2%)

121(100%)
0(0%)
25(20.7%)
6(5.0%)
14(11.6%)
15(12.4%)
42(34.7%)
19(15.7%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10万人未満の市、町・村を指す。

101

図 52

住宅ローン借入比率20%未満 20-40% 40-60%
14.1%
8.7%
12.1%

60-80%
22.4%

大都市

12.1%

8.1%

15.0%

25.9%

中都市

12.7%

11.1%

9.4%

23.8%

5.0% 11.6%

12.4%

全体

小都市等

20.7%

80-100%
28.9%

27.1%

27.9%

34.7%

100%以上
13.9%

[値]

[値]

[値]

表 119（図 52）は、住宅購入資金総額のうち、金融機関からの借入比率について調査した結果である。表 119（図 52）を見ると、80％以上 100％未満の借入比率が多く、3 割近く（28.9％）を占め、次いで、60％以上 80％未満での借入れが 2 割弱（22.4％）である。
なお、20％未満の借入比率も 1 割弱（14.1％）あり、逆に 100％を超える借入れをする人も1 割弱（13.9％）いる。
次に、様々な属性別で住宅ローン借入比率について比較する。
まず、居住形態別（戸建てとマンション）や年齢別で借入比率に統計的な差は見られなかった。また、選択する金利タイプや生活設計に対する意識の違いについても、有意な差は見られない。
統計的に差が見られた属性は、居住地別（3 分類）、職業別、年収別、購入価格別、築年数別である。金融機関別では 10％水準で有意な差が見られた（JA バンクから借入れした場
合、100％以上の借入比率が有意に多く、地銀から借入れした場合、80～100％の借入比率が有意に多い）。また、職業別は 5％水準で有意であり、派遣や年金受給者の場合は、20％未満の借入比率が有意に多くなっている。
まず、居住地別（3 分類）で借入比率を比較する。表 119（図 52）を見ると、小都市に居住する場合の借入比率に特徴が見られる。小都市の場合、他の都市と比較して 20％未満の借入比率が多く（20.7％）、80～100％未満の借入比率も多い（34.7％）。表 120 のχ2 乗
検定の結果を見ると、小都市については 20％未満の借入比率が有意に多いことが言える。
102

なお、大都市や中都市については、借入比率に有意な差は見られない。

表 120

住宅ローン借入比率χ2 乗検定結果（居住地別）

Q20.住宅ローン借入比率／居住地別

大都市

中都市

小都市等

1．0％（金融機関借入なし）＋

2．0％超～20％未満
3．20％以上～40％未満
4．40％以上～60％未満－

5．60％以上～80％未満
6．80％以上～100％未満
7．100％以上
Pearson のχ2 乗統計量

21.7**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 121（図 53）は、年収階級別で住宅ローン借入比率を比較したものである（年収は 3分類を用いている）。表 121（図 53）を見ると、年収 600 万円未満の人で 8 割以上の借入比率が多くなる（選択肢 6 と 7 で 49.4％を占める）。しかし、2 割未満の借入比率が多いカ
テゴリーも年収 600 万円未満であり、年収 600 万円未満のサンプルでは 2 極化している傾向が伺える。年収 600 万円以上（1000 万円未満）と 1000 万円以上のカテゴリーで大きな違いは見られないが、年収 1000 万円以上のカテゴリーでは、2 割未満の借入れを行う人は少ない（5.6％）。

103

表 121

住宅ローン借入比率（年収階級別）

Q20.住宅ローン借入比率
全体1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満
3．20％以上～40％未満
4．40％以上～60％未満
5．60％以上～80％未満
6．80％以上～100％未満
7．100％以上

年収600 万未満243(100%)
0(0%)
46(18.9%)
12(4.9%)
27(11.1%)
38(15.6%)
76(31.3%)
44(18.1%)

年収600-1000 万未満
245(100%)
0(0%)
32(13.1%)
27(11.0%)
29(11.8%)
64(26.1%)
64(26.1%)
29(11.8%)

年収1000 万以上
107(100%)
0(0%)
6(5.6%)
11(10.3%)
15(14.0%)
32(29.9%)
32(29.9%)
11(10.3%)

注）全サンプル 595（年収について「わからない」と回答したサンプルは除く）

図 53

住宅ローン借入比率（年収階級別）

600万未満

20%未満
18.9%

20-40% 40-60%
4.9% 11.1%

1000万未満

13.1%

11.0%

1000万以上 5.6% 10.3%

14.0%

11.8%

60-80%
15.6%

26.1%

29.9%

80-100%31.3%

100%以上
18.1%

26.1%

11.8%

29.9%

10.3%

表 122 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収 600 万未満の人ほど、100％以上借入れをする
人が有意に多くなるが、同時に 2 割未満の借入れをする人も有意に多い。年収 600 万円以
上（1000 万未満）のカテゴリーでは、2 割以上 4 割未満の借入比率が多く、年収 1000 万円
以上では、6 割以上 8 割未満の借入比率が多くなる。

104

表 122 住宅ローン借入比率χ2 乗検定結果（年収別）
Q20.住宅ローン借入比率／年収

600 万未満1000 万未満

1000 万以上

1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満＋

3．20％以上～40％未満－－＋

4．40％以上～60％未満－

5．60％以上～80％未満＋

6．80％以上～100％未満＋

7．100％以上
Pearson のχ2 乗統計量

31.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）*＊*は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、購入価格別で借入比率を比較する。表 123 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収の議論と同様、1000 万未満の購入価格で借入比率は 2 極化しており、20％未満の借入れをする人と 100％以上の借入れをする人が有意に多い。1000 万円台の物件の購入者については、100％以上の借入れが多く、5000 万円以上の物件購入者については、6 割以上 8 割未満の借り入れをする人が多くなっている。

表 123

住宅ローン借入比率χ2 乗検定結果（購入価格別）

Q20.住宅ローン借入比率／購入価格

1000
未満

1000
万台

2000
万台

3000
万台

4000
万台

5000
以上

1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満＋

3．20％以上～40％未満
4．40％以上～60％未満
5．60％以上～80％未満

－

－

＋

＋

＋

6．80％以上～100％未満
7．100％以上
Pearson のχ2 乗統計量

55.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q9 の物件価格で「7.わからない」は除く（サンプル数 600）。

105最後に、築年数別で借入比率を比較する。表 124 のχ2 乗検定の結果を見ると、築年数 5年未満の物件購入者については、2 割以上 4 割未満の借入れをする人が多く、築年数 30 年以上の物件購入者については、100％以上の借入れをする人が有意に多くなっている。

表 124

住宅ローン借入比率χ2 乗検定結果（築年数別）

Q20.住宅ローン借入比率／築年数

5 年未
満

5-10
年

10-15
年

15-20
年

20-30
年

30 年
以上

1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満
3．20％以上～40％未満＋

4．40％以上～60％未満
5．60％以上～80％未満
6．80％以上～100％未満
7．100％以上－

Pearson のχ2 乗統計量＋
41.8**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q11 の築年数で「7.わからない」は除く（サンプル数 602）。

Q21．住宅ローンを完済する期間（当初の約定期間）は何年でしたか。下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 125（図 54）は、住宅ローンの完済期間を調査した結果である。表 125（図 54）を見ると、30 年超のローンを組んでいる人が全体の 4 割近く（36.6％）と 1 番多く、次いで20 年超 30 年以下の人が約 3 割（28.9％）、15 年超 20 年以下の人が 2 割近く（17.3％）である。大まかに見ると、15 年を超えるローンを組む人が 8 割を占め（選択肢の 4～6 の合計
は 82.8％である）、10 年超 15 年以内や 10 年以下、あるいは 5 年以内のローンを組む人は 1割に満たない（特に、5 年以内の完済期間の人は全体の 2％程度である）。
次に、様々な属性別で住宅ローンの完済期間の選択について比較する。ここでは、居住地別、年齢別、年収別、購入価格別で比較する。
106なお、居住形態別（戸建・マンション）や購入物件の築年数、リフォームの利用状況別については統計的な差は見られなかった。金融の知識別や生活設計に対する意識の違いについても有意な差は見られない。
表 125（図 54）を見ると、大都市や中都市に居住する人ほど 30 年を超えるローンを組む人が多くなっている。30 年を超えるローンの比率を比較すると、小都市では 3 割を切るが（29.8％）、中都市では 3 割弱（34.8％）、大都市では 4 割を超える（41.7％）。
表 126 のχ2 乗検定の結果を見ると、居住地別で住宅ローン完済期間には 5％水準で有意な差があり、大都市に居住している人は 30 年を超えるローンを組む人が有意に多く、小都
市では 5 年超 10 年以内のローンを組む人が有意に多い。

表 125

住宅ローン完済期間（全体・居住地別）

Q21. 住宅ローン完済期間
全体
1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内
6．30 年超

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
13(2.1%)
36(5.9%)
56(9.2%)
106(17.3%)
177(28.9%)
224(36.6%)

247(100%)
5(2.0%)
5(2.0%)
26(10.5%)
41(16.6%)
67(27.1%)
103(41.7%)

244

121(100%)

5(100%)
3(2.0%)
18(2.5%)
13(7.4%)
21(10.7%)
9(8.6%)
37(7.4%)
28(15.2%)
78(23.1%)
32(32.0%)
85(26.4%)
36(34.8%)(29.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

107

図 54
全体

5-10年 10-15年
6%
9.2%

住宅ローン完済期間（全体・居住地別）
15-20年
17.3%

20-30年
28.9%

16.6%

27.1%

30年超
36.6%

5年以内
2.1%
大都市 2.0%
2% 10.5%

中都市 2.0% 7%

8.6%

小都市等 2.5% 11%

表 126

7.4%

15.2%

41.7%

32.0%

23.1%

34.8%

26.4%

29.8%

住宅ローン完済期間のχ2 乗検定結果（居住地別）
大都市

Q21.住宅ローン完済期間／居住地
1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内
6．30 年超Pearson のχ2 乗統計量

中都市

－

小都市等

＋

＋
21.0**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 127（図 55）は、年齢別で住宅ローン完済期間を比較したものである。表 127（図 55）を見ると、年齢と完済期間には逆相関の傾向が見られる。若い人ほど 30 年を超えるローンを組む人が多く、20 代の半分（50％）や 30 代の半分以上（55.4％）が 30 年を超えるローンを組んでいる。そして、高年齢になるほど、短い期間のローンを組む人が多くなり、特に、5 年以内のローン、または 10 年超 15 年以内、15 年超 20 年以内の完済期間のローンを組む人が多くなる。
表 128 のχ2 乗検定の結果を見ると、年齢別で住宅ローン完済期間には 1％水準で有意な差が見られ、30 代では 30 年を超えるローンを組む人が有意に多く、50 代や 60 代では 20
年以内のローンを組む人が有意に多くなっている。

108

表 127
Q21. 住宅ローン完済期間
全体

住宅ローン完済期間（年齢別）

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

14

193

258

126

21

(100%)
0

1．5 年以内0

3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内

1(28.6%)(7.1%)(50.0%)

図 55
10-15年
7.1%
7.1%

15-20年
28.6%

30代

4% 4.7% 8.8%

26.9%

18.2%

5-10年
10%

20.6%

5年以内
19.0%

9.5%

50代 4.8%(10.3%)
26(5.8%)(9.5%)
5(20.6%)

47(8.8%)(19.0%)
2

31(18.2%)(23.8%)
7(24.6%)

52

79

42

(26.9%)
107(55.4%)(30.6%)
102(39.5%)

8(33.3%)
3(33.3%)(14.3%)
0(6.3%)(0%)

住宅ローン完済期間（年齢別）

20代

40代 1.2%
5% 5.8%(4.8%)(4.7%)(4.7%)
17(100%)
4

13

15(7.1%)

16(1.2%)(4.1%)
94(100%)

12(7.1%)

7

6．30 年超(0%)
8

1(100%)
3(0%)

2．5 年超～10 年以内

60代(100%)

20-30年
7.1%

30年以上
50.0%

55.4%

39.5%

30.6%

24.6%

23.8%

109

33.3%

33.3%

6.3%

14.3%

表 128

住宅ローン完済期間のχ2 乗検定結果（年齢別）

Q21.住宅ローン完済期間／年齢

20 代

30 代

40 代

－

1．5 年以内

50 代

60 代

＋

＋

＋

2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内－

4．15 年超～20 年以内

－

＋

＋

－

＋

＋

＋

－

－

5．20 年超～30 年以内
6．30 年超Pearson のχ2 乗統計量

27.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 129（図 56）は、年収階級別（3 分類）で完済期間を比較したものである。表 129（図56）を見ると、年収が低い人ほど 30 年を超えるローンを組む人が多い。年収 600 万未満の人では、4 割弱（44.4％）の人が 30 年を超えるローンを組んでいるが、年収 600 万以上（1000万未満）の人では 3 割弱（34.3％）、1000 万円以上の人で 25.2％である。年収が高くなる
につれ、15 年超 20 年以内のローンを組む人が多くなり、年収 600 万未満の人で 15 年超 20
年以内のローンを組む人は約 1 割（11.1％）であるが、1000 万以上の人では約 3 割（29％）に増加する。
表 130 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収階級別で完済期間に 1％水準で有意な差が見られる。調整済み残差を見ると、年収 600 万未満の人は 30 年超のローンを組む人が有意に多くなり、年収 1000 万円以上の人で 30 年を超えるローンを組む人は有意に少なく、15 年超
20 年以内のローンを組む人が多くなっている。

110

表 129

住宅ローン完済期間（年収別）

Q21. 住宅ローン完済期間

600 万未満243(100%)
5(2.1%)
13(5.3%)
17(7.0%)
27(11.1%)
73(30.0%)
108(44.4%)

全体
1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内
6．30 年超1000 万未満
2451000 万以上
107(100%)
6(100%)
1(2.4%)
18(0.9%)
5(7.3%)
27(4.7%)
9(11.0%)
44(8.4%)
31(18.0%)
66(29.0%)
34(26.9%)
84(31.8%)
27(34.3%)(25.2%)

注）全サンプル 595（年収について「わからない」と回答したサンプルは除く）

図 56

住宅ローン完済期間（年収別）

30年以上
44.4%

20-30年
30.0%

15-20年600万未満 2.1%5%10-15年
11.1%
7.0%

5-10年 10-15年
1000万未満 2.4%
7%
11.0%

18.0%

1000万以上0.9%5% 8.4%

29.0%

26.9%

34.3%

31.8%

111

25.2%

表 130

住宅ローン完済期間のχ2 乗検定結果（年収別）

Q21.住宅ローン完済期間／年収

600 万未満1000 万未満

1000 万以上

1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内

－

＋

＋

－

5．20 年超～30 年以内
6．30 年超Pearson のχ2 乗統計量

27.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、購入価格別に住宅ローン完済期間を比較する（表 131 を参照）
。表 131 のχ2 乗
検定の結果を見ると、購入価格と住宅ローン完済期間には 1％水準で有意に差があり、1000
万円未満の物件を購入した人は、完済期間は有意に短くなり、5 年超 15 年以内のローンを組む人が有意に多くなる。ただし、購入価格が高いほど、完済期間が長くなるとは言えないようである。

表 131

住宅ローン完済期間χ2 乗検定結果（購入価格別）

Q21.住宅ローン完済期間／購入価格

1000
未満

1000
万台

2000
万台

3000
万台

4000
万台

5000
以上

1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内＋

3．10 年超～15 年以内＋－

4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内
6．30 年超－Pearson のχ2 乗統計量60.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q9 の物件価格で「7.わからない」は除く（サンプル数 600）。

112

Q22．返済期間はどのように選ばれましたか。下記の中から当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）

表 132

住宅ローン返済期間選択基準（全体・居住地別）

Q22. 返済期間選択基準
全体
1．金融機関が認める範囲の中で、最長とした
2．金融機関が指定してきた3．年間の返済可能額を元にして決めた
4．年齢を考えて決めた
5．中古物件のために、短くなった
6．上記に当てはまるものはない

全体

大都市

中都市

小都市等

612

247

244

121

(複数選択)(複数選択)(複数選択)(複数選択)

245(40.0%)
59(9.6%)
197(32.2%)
196(32.0%)
32(5.2%)
17(2.8%)

111(44.9%)
22(8.9%)
68(27.5%)
71(28.7%)
8(3.2%)
9(3.6%)

9341(38.1%)

26(33.9%)
11(10.7%)
78(9.1%)
51(32.0%)
84(42.1%)
41(34.4%)
18(33.9%)
6(7.4%)
6(5.0%)
2(2.5%)(1.7%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10万人未満の市、町・村を指す。

図 57

住宅ローン返済期間選択基準（全体・居住地別）
40.0%
9.6%
32.2%
32.0%

全体
5.2%
2.8%

最長期間
44.9%
8.9%

金融機関指定
27.5%
28.7%

大都市

年間返済可能額

3.2%
3.6%

年齢
38.1%
10.7%

中古のため
32.0%
34.4%

中都市

それ以外

7.4%
2.5%
33.9%
9.1%
42.1%

小都市等

33.9%
5.0%
1.7%

113

表 132（図 57）は、住宅ローンの返済期間を決定した理由について調査した結果である。
全体で見ると、「1.金融機関が認める範囲の中で最長とした」と回答した比率が 4 割と１番多く、次いで「3.年間の返済可能額を元にして決めた（32.2％）」と「4.年齢を考えて決めた（32％）」が多くなっている。
次に、様々な属性別で住宅ローン返済期間の選択基準を比較する。
まず、居住形態別（戸建て・マンション）で統計的な差は見られず、職業や収入、金融の知識別でも有意な差は見られなかった。
5％水準以上で有意な差が見られた属性は、居住地別、年齢別、購入価格別である。
まず、居住地別（3 分類）で比較する（表 132・図 57 を参照）
。表 132（図 57）を見ると、大都市や中都市居住では「1.金融機関の認める範囲で最長とした」と回答する人が多く（大都市で 44.9％、中都市で 38.1％）、小都市居住では「3.年間の返済可能額を元にして決めた」と回答した人が多い（42.1％）。
表 133 のχ2 乗検定の結果を見ると（5％水準以上で有意に差があった項目のみを表示している）、居住地別で有意な差が見られた項目は、回答選択肢は 1 と 3 である。大都市に居住する人ほど、住宅ローン返済期間は金融機関が認める範囲で最長を選択する人が有意に多く、小都市では、年間の返済可能額を元に返済期間を決定する人が多い。住宅ローン借入可能額については、年収の 35％を上限としている民間金融機関が多く、年収の水準が高い都市部では、年間の返済負担率は選択基準にはならないが、大都市では物件価格が高い
ため、返済期間は最長とする傾向が伺える。

表 133 居住地別住宅ローン返済期間選択基準のχ2 乗検定結果
Q22. 居住地別住宅ローン返済期間選択基準

大都市

1．金融機関が認める範囲の中で最長とした＋

3. 年間の返済可能額を元にして決めた

－

中都市

小都市等

χ2 乗統計量
4.76*＋

7.96**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

114

次に、年齢別で住宅ローン返済期間の選択基準を比較する（表 134 を参照）。表 134 のχ2 乗検定の結果を見ると、年齢別で有意な差が見られた項目は、
回答選択肢 1 と 4 である。
30 代では、金融機関が認める範囲で最長を選択した人が有意に多く、50 代では年齢が選択基準となる人が有意に多くなっている。

表 134 住宅ローン返済期間選択基準χ2 乗検定結果（年齢別）
Q22. 居住地別住宅ローン返済期間選択基準

20 代

30 代

40 代

50 代

60 代

χ2 乗

1．金融機関が認める範囲の中で最長とした＋－

19.7***

4. 年齢を考えて決めた－＋

14.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、購入価格別で住宅ローン返済期間の選択基準を比較する（表 135 を参照）。表 135のχ2 乗検定の結果を見ると、購入価格別で有意な差が見られた項目は、回答選択肢 1 と 5である。1000 万未満の物件を購入した場合、中古物件のために短くなったと回答した人が有意に多い。また、2000 万円台の物件を購入した人が、金融機関が認める範囲で最長としたと回答する人が有意に多くなっている。

表 135 住宅ローン返済期間選択基準χ2 乗検定結果（購入価格別）
Q22. 住宅ローン返済期間選択基準

1000
未満

1000
万台

2000
万台

1．金融機関が認める範囲の中で最長とした

－

－

＋

5. 中古物件のために、短くなった

＋

3000
万台

4000
万台

5000
以上

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。
注 3）Q9 の物件価格で「7.わからない」は除く（サンプル数 600）。

115

χ2 乗
14.4**
16.8***

Q23．今から 10 年後に、住宅ローンの返済負担が家計に対してどの程度の重みとなっていると予想されますか。下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 136

10 年後の住宅ローン返済負担

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担

全体
612

全体

(100%)
128

1．その頃までには返済を終えている(20.9%)
103

2．負担は小さいと予想している(16.8%)
302

3．ある程度の負担となるが、心配のない範囲である(49.3%)
51

4．相当の負担となり、心配している(8.3%)
28

5．まだ考えていない、もしくは、わからない

図 58
全体

600万未満1000万未満

1000万以上10 年後の住宅ローン返済負担（全体・年収別）

返済終了
20.9%

12.8%

(4.6%)

負担小
16.8%

15.2%

24.9%

31.8%

心配あり 不明
8.3% 4.6%

心配無い 49.3%

52.3%

15.9%

11.9%

49.4%

24.3%

7.8%

6.9%2.9%

41.1%

1.9%
0.9%

表 136（図 58）は、10 年後に住宅ローンの返済負担が家計に対してどの程度の重みになっているかについて調査した結果である。表 136（図 58）を見ると、全体では「3.ある程度の負担となるが、心配のない範囲である」と回答した人が約半分（49.3％）と多い。一方、「1.10 年以内には返済は終えている（20.9％）」と「2.負担は小さい（16.8％）」を合わせると（負担を意識していない人は）37.7％である。「4.相当の負担となり心配している」
116

と回答した比率は 1 割近く存在する（8.3％）。
それでは、様々な属性別で住宅ローンの返済負担を比較する。
まず、職業別や性別では統計的な差は見られなかった。
そして、居住地別では、3 分類（大都市・中都市・小都市等）では 5％以上の有意性は見られなかったが、2 分類（大都市とそれ以外）では 5％水準で差が見られた。大都市に居住する人は、回答選択肢 3（ある程度の負担となるが心配のない範囲）を選択する人が有意に少なく、大都市以外では、回答選択肢 3 の選択が有意に多くなる。大都市以外の居住者は、心配のない範囲であるが、ある程度の負担を意識している人が多いようである。
その他、5％水準以上で有意な差が見られたのは、年収別、選択した金利タイプ、住宅ロ
ーン借入比率、住宅ローン完済期間、金融知識、生活設計に対する意識、居住形態（戸建て・マンション）、年齢、返済期間選択基準である。
まず、年収階級別で住宅ローン返済負担に対する意識を比較する（表 137・図 59 を参照）。
表 137（図 59）を見ると、年収が高くなるほど、「1.返済は終えている」や「2.負担は小さい」と回答する人が多くなり、年収が低くなるほど、「3.ある程度の負担となるが心配の無い範囲」や「4.相当の負担となる」と回答する人が多くなる。特に、年収 600 万円未満の人では、「相当の負担となる」と意識している人が 1 割弱（11.9％）存在している。
表 138 のχ2 乗検定の結果を見ると、年収階級別で返済負担に対する意識には 1％水準で有意な差がある。調整済み残差を見ると、年収 600 万円未満の人は、「相当の負担となり心配している」、あるいは、「わからない」と意識している人が有意に多い。一方、年収 1000
万円以上の人については、「10 年後には返済を終えている」あるいは「負担は小さい」と意識している人が多く、「相当な負担となり心配」と意識する人は有意に少ない。

117

表 137

住宅ローン返済負担（年収別）
年収600 万未満243(100%)
31(12.8%)
37(15.2%)
127(52.3%)
29(11.9%)
19(7.8%)

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担／年収全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲である
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない

年収600-1000 万未満
245(100%)
61(24.9%)
39(15.9%)
121(49.4%)
17(6.9%)
7(2.9%)

年収1000 万以上
107(100%)
34(31.8%)
26(24.3%)
44(41.1%)
2(1.9%)
1(0.9%)

注）全サンプル 595（年収について「わからない」と回答したサンプルは除く）。

図 59

10 年後の住宅ローン返済負担（年収別）

1000万以上

返済終了
31.8%

600-1000万

24.9%

600万未満

12.8%

表 138

負担小
24.3%

心配無い
41.1%

15.9%

49.4%

15.2%

1.9%

6.9%2.9%

心配あり 不明
11.9%
7.8%

52.3%

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（年収階級別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担／年収
1．その頃までには返済を終えている

600 万未満1000 万未満

1000 万以上

－

＋

＋
＋

2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲である
4．相当の負担となり、心配している＋－

5．まだ考えていない、もしくは、わからない＋－

Pearson のχ2 乗統計量

41.6***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

118

表 139（図 60）は、選択した金利タイプ別で住宅ローン返済負担に対する意識を比較したものである。表 139（図 60）を見ると、全期間固定金利を選択している人については、他の金利タイプに比べ、「2.負担は小さいと予想している」と回答した人が少なく（7.9％）、「3.ある程度の負担となるが心配のない範囲である」と意識している人が多い（58.7％）。
「4.相当の負担となり心配している」と意識している人については、固定期間選択型の金利タイプを選択している人が多く、1 割弱いる（固定期間 5 年以内が 13.5％、5 年超が 12.7％である。「それ以外」の金利タイプは除く）。
変動金利の場合はもちろんのこと、固定金利選択型の場合でも、（10 年超の固定期間を選択する例は稀であるので）10 年後の時点での適用金利はわからない。金利が高騰していれば、負担は大きくなる。したがって、全期間固定以外のタイプを選んでいる人たちは、将来金利が大きく上昇するリスクをあまり感じていないようである。
表 140 のχ2 乗検定の結果を見ると、変動金利を選択している人は「相当の負担となり心配している」と意識している人は有意に少なく、全期間固定タイプを選択している人は「負担は小さいと予想している」と意識している人が有意に少ない。また、固定期間 5 年を超える金利タイプや全期間固定金利タイプを選択している人については、将来の住宅ロ
ーン返済負担について、考えていない、あるいはわからないと意識している人が有意に多くなっている。

表 139 住宅ローン返済負担（金利タイプ別）
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない

変動金利

固定 5 年以内

328(100%)
77(23.5%)
56(17.1%)
170(51.8%)
17(5.2%)
8(2.4%)

89(100%)
20(22.5%)
18(20.2%)
36(40.4%)
12(13.5%)
3(3.4%)

119

固定 5 年超

全期間固定

その他

110
(100%)
17(15.5%)
21(19.1%)
48(43.6%)
14(12.7%)
10(9.1%)

63

22(100%)

11(17.5%)
5(7.9%)
37(58.7%)
4(6.3%)
6(9.5%)(100%)
3(13.6%)
3(13.6%)
11(50.0%)
4(18.2%)
1(4.5%)

図 60
変動金利

固定5年以内

返済終了
23.5%

負担小
17.1%

心配無い
51.8%

22.5%

20.2%

40.4%

固定5年超

15.5%

全期間固定

17.5%

それ以外

10 年後の住宅ローン返済負担（金利タイプ別）

13.6%

19.1%

13.5%

43.6%

7.9%

6.3%

50.0%

3.4%

9.1%

12.7%

58.7%

13.6%

心配あり
5.2%

わからない
9.5%

4.5%

18.2%

表 140 住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（金利タイプ別）
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担

変動金利

固定 5 年以内

固定 5 年超

全期間固定

その他

1．その頃までには返済を終えている－

2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している－

5．まだ考えていない、もしくは、わからない－＋

Pearson のχ2 乗統計量＋

35.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 141（図 61）は、住宅ローン借入比率（対購入価格）別で住宅ローン返済負担に対する意識を比較したものである。表 141（図 61）を見ると、借入比率が 60％未満までと、60％を超えた場合で返済負担に対する意識が大きく異なっている。借入比率が 60％未満の場合、返済負担に対しては「10 年後には返済を終えている」あるいは「負担は小さい」と意識している人が半分近くを占めるが、借入比率が 60％を超えると、「ある程度の負担となる」と意識する人が半分以上を占める。また、借入比率が大きくなるほど、「相当の負担となり心配」と意識する人が増加し、借入比率が 80％を超えると、1 割弱の人が相当の負担となり心配であると意識している。

120

表 141

住宅ローン返済負担（住宅ローン借入比率別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない

20％未満

20-40％

40-60％

60-80％

80-100％100％以上86(100%)
21(24.4%)
21(24.4%)
35(40.7%)
4(4.7%)
5(5.8%)

53(100%)
20(37.7%)
9(17.0%)
20(37.7%)
1(1.9%)
3(5.7%)

74(100%)
25(33.8%)
17(23.0%)
24(32.4%)
6(8.1%)
2(2.7%)

137(100%)
25(18.2%)
13(9.5%)
83(60.6%)
13(9.5%)
3(2.2%)

177(100%)
25(14.1%)
30(16.9%)
95(53.7%)
18(10.2%)
9(5.1%)

85(100%)
12(14.1%)
13(15.3%)
45(52.9%)
9(10.6%)
6(7.1%)

図 61 住宅ローン返済負担（住宅ローン借入比率別）

20％未満

返済終了
24.4%

20-40％

37.7%

40-60％

60-80％

負担小
24.4%

33.8%

18.2%

心配無い
40.7%

心配あり
5.8%
4.7%

17.0%

37.7%

1.9%

5.7%

23.0%

32.4%

8.1% 3%

9.5%

60.6%

9.5%

53.7%

10.2% 5.1%

80-100％

14.1%

16.9%

100％以上

14.1%

15.3%

52.9%

2.2%

10.6% わからない
7.1％

表 142 のχ2 乗検定の結果を見ると、住宅ローン借入比率と返済負担の意識については1％水準で有意な差がある。借入比率が 20％以上 60％未満の人は「10 年後には返済を終えている」と意識しており、借入比率が 20％未満の人は「負担は小さい」と意識している人が多い。そして、借入比率が 60％以上 80％未満の人は「ある程度の負担である」と意識しており、80％以上 100％未満の人は「10 年後には返済を終えている」と意識する人が有意に少なくなっている。

121

表 142

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（住宅ローン借入比率別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担

20％未満

1．その頃までには返済を終えている

20-40％

40-60％＋＋

60-80％

100％以上－＋2．負担は小さいと予想している

80-100％－－3．ある程度の負担となるが心配のない範囲＋

4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

49.8***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 143（図 62）は、住宅ローン完済期間別で住宅ローン返済負担に対する意識を比較したものである。表 143（図 62）を見ると、当然のことであるが、完済期間が 10 年以下の人は、「10 年後は返済を終えている」と意識する人が多く、完済期間が長くなるほど、「ある程度の負担となるが心配のない範囲である」と意識する人が多くなる。完済期間 10 年を超えると、「相当の負担となり心配」と意識する人は完済期間で大きな違いは見られず、約1 割存在する。

表 143

住宅ローン返済負担（住宅ローン完済期間別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、わからない

5 年未満

5-10 年10-15 年15-20 年20-30 年

30 年超

13
(100%)
10(76.9%)
2(15.4%)
0
(0%)
0
(0%)
1
(7.7%)

36(100%)
22(61.1%)
4(11.1%)
7(19.4%)
0(0%)
3(8.3%)

56(100%)
26(46.4%)
7(12.5%)
15(26.8%)
6(10.7%)
2(3.6%)

106(100%)
25(23.6%)
22(20.8%)
50(47.2%)
8(7.5%)
1(0.9%)

177(100%)
21(11.9%)
31(17.5%)
98(55.4%)
20(11.3%)
7(4.0%)

224(100%)
24(10.7%)
37(16.5%)
132(58.9%)
17(7.6%)
14(6.3%)

122

図 62 10 年後の住宅ローン返済負担（住宅ローン完済期間別）
返済終了
76.9%

5年以内

5-10年

負担小心配あり心配無い
7.7%
15.4% 0.0%
0

61.1%

10-15年

11.1%

46.4%

15-20年

23.6%

12.5%

19.4%

26.8%

20.8%

8.3%

10.7% 3.6%

47.2%

7.5% 0.9%

20-30年

11.9%

17.5%

55.4%

11.3% 4.0%

30年超

10.7%

16.5%

58.9%

わからない
7.6%
6.3%

表 144 のχ2 乗検定の結果を見ると、住宅ローン完済期間と返済負担に対する意識は 1％水準で有意な差があり、完済期間が 15 年未満までは、10 年後には返済を終えていると意識している人が有意に多く、ある程度の負担と意識する人は少ない。一方、完済期間が 20 年以上になると、10 年後には返済を終えていると意識する人は少なくなり、完済期間が 30 年を超えると、ある程度の負担となり心配と意識する人が有意に多くなっている。

表 144

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（住宅ローン完済期間別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
1．その頃までには返済を終えている

5 年未満

5-10 年10-15 年

＋

＋

＋

－

－

－

15-20 年20-30 年

30 年超

－

－

2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲＋

4．相当の負担となり、心配している－

5．まだ考えていない、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

122.5***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

123

表 145（図 63）は、金融の知識別で住宅ローンの返済負担に対する意識を比較したものである。表 145（図 63）を見ると、金融の知識が高い（正答率が高い）人ほど、「1.10 年後には返済を終えている」と意識する人が多く、全問正解の人の内、10 年後には返済を終えていると意識する人は 25.6％であり、全問不正解の 13.6％と比べるとほぼ 2 倍である。
金融の知識別で「負担は小さい」あるいは「ある程度の負担はある」と意識する人に大きな違いは見られないが、「相当の負担であり心配」と意識する人は、1 問のみ正解した人に多く、15.2％存在する。また、金融の知識が低い（正答率が低い）人ほど、返済負担に対して考えていない（わからない）と意識している人が多い。表 146 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解の人が 10 年後には返済を終了していると意識している人が有意に多く、
1 問正解者は、相当な負担となり心配と意識している人が多くなっている。また、全問不正解の人は、考えていない（わからない）と意識する人が有意に多い。
表 145 住宅ローン返済負担（金融の知識別）
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、わからない

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

215
(100%)
55(25.6%)
40(18.6%)
109(50.7%)
8(3.7%)
3(1.4%)

171(100%)
37(21.6%)
27(15.8%)
88(51.5%)
14(8.2%)
5(2.9%)

138(100%)
24(17.4%)
22(15.9%)
62(44.9%)
21(15.2%)
9(6.5%)

88(100%)
12(13.6%)
14(15.9%)
43(48.9%)
8(9.1%)
11(12.5%)

図 63 住宅ローン返済負担（金融の知識別）
全問正解

返済終了
25.6%

2問正解

21.6%

1問正解

全問不正解

17.4%

13.6%

負担小
18.6%

心配あり
3.7%

心配無い 50.7%

15.8%

51.5%

15.9%

44.9%

15.9%

48.9%

124

8.2%

15.2%

9.1%

2.9%

6.5%

不明
12.5%

表 146 住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（金融の知識別）
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

＋

1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している－

5．まだ考えていない、わからない－＋＋

Pearson のχ2 乗統計量

39.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 147（図 64）は、生活設計別で住宅ローンの返済負担に対する意識を比較したものである。表 147（図 64）を見ると、生活設計（将来の収支を含めたライフプランの策定）について、かなり考えている人については、返済負担を意識している人が少なく、約 4 割（39.7％）の人が、10 年後には返済を終えていると意識している。
逆に、生活設計について全く考えていない人については、相当の負担となり心配と意識している人が多く、2 割近く（17.9％）の人が、かなりの負担を意識している。生活設計を考えない人ほど、住宅ローン返済に対して相当な負担だと意識する人が多くなっている。
なお、生活設計について、わからないと回答した人の 3 割近く（26.8％）の人が、住宅ローン返済負担についても考えていない（わからない）と回答している。

表 147
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
全体
1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、わからない

住宅ローン返済負担（生活設計別）
かなり
考えている
68
(100%)
27(39.7%)
14(20.6%)
25(36.8%)
2(2.9%)
0
(0%)

125

少し
考えている
328
(100%)
63(19.2%)
63(19.2%)
178(54.3%)
20(6.1%)
4(1.2%)

ほとんど
考えない
136
(100%)
24(17.6%)
16(11.8%)
69(50.7%)
19(14.0%)
8(5.9%)

全く考えない
39(100%)
7(17.9%)
2(5.1%)
18(46.2%)
7(17.9%)
5(12.8%)

わからない
41(100%)
7(17.1%)
8(19.5%)
12(29.3%)
3(7.3%)
11(26.8%)

図 64

住宅ローン返済負担（生活設計別）

返済終了
39.7%

かなり考える

少し考える

19.2%

ほとんど考えない

17.6%

11.8%

全く考えない

17.9%

5.1%

わからない

17.1%

負担小
20.6%

19.2%

心配無い
36.8%

心配あり
2.9%

54.3%

6.1%

50.7%

46.2%

19.5%

29.3%

5.9%

14.0%

17.9%

12.8%

不明
26.8%

7.3%

表 148 のχ2 乗検定の結果を見ると、生活設計に対する考え方と住宅ローンの返済負担に対する意識との関係は 1％水準で有意な差がある。そして、生活設計についてかなり考えている人が「10 年後には返済を終えている」と意識する人が多く、少し考えている人が「ある程度の負担となるが心配ない」と意識する人が有意に多くなっている。
逆に、生活設計に対してほとんど考えていない、あるいは全く考えていない人が、住宅ローン返済負担に対して「相当の負担であり心配」と意識している人が多くなっている。

表 148

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（生活設計別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担
1．その頃までには返済を終えている

かなり
考えている

少し
考えている

ほとんど
考えない

全く
考えない

＋
－

2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲

わから
ない

－

＋

4．相当の負担となり、心配している－

5．まだ考えていない、わからない－

Pearson のχ2 乗統計量－＋＋103.2***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

126

＋
＋

次に、居住形態別と年齢別による住宅ローン返済負担に対する意識の違いを比較する（なお、χ2 乗検定の結果のみから検証する）。
まず、表 149 のχ2 乗検定の結果を見ると、居住形態別で住宅ローン返済負担に対する意識の違いには 5％水準で有意な差がある。マンション世帯の方が戸建世帯より「負担は小さい」と意識している人が有意に多い。

表 149

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（居住形態別）

年収別住宅ローン借入比率／居住形態

戸建て

マンション

－

＋

1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲である
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

13.1**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、表 150 のχ2 乗検定の結果を見ると、年齢別で住宅ローン返済負担に対する意識の違いには 5％水準で有意な差が見られる。50 代では「10 年後に返済を終えている」と意識している人が多く、「ある程度の負担となるが心配のない範囲」と意識している人が少ない。また、30 代では「10 年後には返済を終えている」と意識する人が少なくなる。

表 150

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（年齢別）

Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担

20 代

30 代

40 代

－

1．その頃までには返済を終えている

50 代

60 代

＋

2．負担は小さいと予想している－

3．ある程度の負担となるが心配のない範囲
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

29.9**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

127

最後に、Q22 の住宅ローン完済期間の選択基準別に、住宅ローン返済負担に対する意識の違いを比較する。Q22 の完済期間の選択基準別で、住宅ローン返済負担に対する意識に 5％水準以上で統計的な差が見られた項目は、Q22 の回答選択肢「1．金融機関が認める範囲で最長とした」を選択した人と、回答選択肢「5．中古物件のために短くなった」を選択した人である。
まず、表 151 は、完済期間選択基準において、金融機関が認める範囲で最長を選択した人とそうではない人について、住宅ローンの返済負担に対する意識の違いをχ2 乗検定した結果である（表 151 は、回答選択肢 1 を選択した人のみを表示している）。表 151 を見ると、金融機関が認める範囲で最長を選択した人は、住宅ローン返済負担について「相当の負担であり心配している」と意識している人が有意に多い。
同様に、表 152 は、完済期間選択基準において、中古物件のために短くなったと回答した人とそうではない人について、住宅ローンの返済負担に対する意識の違いをχ2 乗検定した結果である（表 152 は、回答選択肢 5 を選択した人のみを表示している）。表 152 を見ると、中古物件のために短くなったと回答した人は、「10 年後には返済を終えている」と意識している人が有意に多くなっている。
表 151

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（完済期間選択基準・回答選択肢 1）
Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担「1.金融機関が認める範囲で最長」選択－

1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲である＋

4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

21.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 152

住宅ローン返済負担のχ2 乗検定結果（完済期間選択基準・回答選択肢 5）Q23. 10 年後の住宅ローン返済負担「5.中古物件のため短くなった」選択＋

1．その頃までには返済を終えている
2．負担は小さいと予想している
3．ある程度の負担となるが心配のない範囲である
4．相当の負担となり、心配している
5．まだ考えていない、もしくは、わからない
Pearson のχ2 乗統計量

128

9.83**

Q24．住宅ローンを借りるにあたって、実際に借り入れている先も含めていくつの金融機関のローンを比較しましたか。下記の中から当てはまるものを一つ選んでください。

表 153

住宅ローン借入先金融機関の比較数（全体・居住地別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
全体1．1 社（借り入れたところのみ）
2．2 社
3．3 社
4．4 社
5．5 社以上

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
314(51.3%)
151(24.7%)
118(19.3%)
14(2.3%)
15(2.5%)

247(100%)
113(45.7%)
58(23.5%)
59(23.9%)
8(3.2%)
9(3.6%)

244(100%)
133(54.5%)
63(25.8%)
41(16.8%)
3(1.2%)
4(1.6%)

121(100%)
68(56.2%)
30(24.8%)
18(14.9%)
3(2.5%)
2(1.7%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」
は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

図 65
全体

大都市

住宅ローン借入先金融機関の比較数（全体・居住地別）
1社
51.3%

2社
24.7%

45.7%

23.5%

3社
19.3%

23.9%

4社
2.3%

3.2%

5社以上
2.5%

3.6%

中都市

54.5%

25.8%

16.8%

小都市等

56.2%

24.8%

14.9% 2.5%
1.7%

1.2%
1.6%

表 153（図 65）は、住宅ローンを借りるにあたり、実際の借入先も含めていくつの金融機関のローンを比較したかを調査した結果である。表 153（図 65）を見ると、全体では、実際に借り入れた金融機関の 1 社のみが半数を占め（51.3％）、
2～3 社の比較が 4 割弱
（44％）
である。4 社以上比較した人は全体の 4.8％である。
129

次に、様々な属性別で住宅ローン借入先金融機関の検討数を比較する。
まず、居住形態別（戸建て・マンション）、年齢別、収入別、職業別で統計的な有意な差は見られなかった。また、住宅の購入価格や築年数、住宅ローン借入比率や完済期間でも有意な差は見られない。
なお、居住地別では 3 分類（大都市・中都市・小都市等）では有意な差は見られなかったが、2 分類（大都市とそれ以外）では 5％水準で有意な差が見られた。調整済み残差を見ると、大都市に居住する人ほど「3 社」比較する人が有意に多くなり、大都市以外の居住では、「1 社（借り入れた金融機関のみ）」の人が多くなっている。
ちなみに、居住地別と金融機関比較数の関係について、コレスポンデンス分析から検証してみる（図 66 を参照）
。図 66 を見ると、大都市では 3 社比較する傾向が強く、中都市（大都市を除く 10 万人以上の市）では、1 社または 2 社比較する傾向が強くなっている。

図 66

居住地と借入先金融機関比較数との関係（コレスポンデンス分析結果）

住宅ローン借入先金融機関の比較数において、5％水準以上で有意な差が見られた属性は、金融知識の自己評価、実際の金融知識別である。
表 154（図 67）は、金融知識の自己評価別で住宅ローン借入先金融機関の検討数を比較したものである。表 154（図 67）を見ると、金融知識について詳しい（「平均よりもかな
130

り詳しい」と「平均よりも詳しい」の計）と意識している人については、1 社のみ（借り入れた金融機関のみ）で比較していない人が少なく（41％）、金融知識の自己評価が下がるにつれ、1 社のみで比較しない人が増えている。
表 155 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融知識について詳しい（平均よりもかなり詳し
い・平均よりも詳しいの計）と意識している人は、5 社以上比較した人が有意に多く、平均的と意識している人は 3 社、平均より劣る（平均よりも少し劣る・平均よりもかなり劣るの計）と意識する人は 1 社のみ（比較しない）人が有意に多くなっている。ただし、後述
するように多数の金融機関を比較した人の中には、金融機関から断られたために、複数の金融機関に申し込んでいる例が含まれていることに注意しておかねばならない。

表 154 住宅ローン借入先金融機関の比較数（金融知識の自己評価別）
Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
全体1．1 社（借り入れたところのみ）
2．2 社
3．3 社
4．4 社
5．5 社以上

図 67
詳しい

平均的

劣る

わからない

平均より
詳しい
122
(100%)
50(41.0%)
38(31.1%)
22(18.0%)
4(3.3%)
8(6.6%)

平均より劣る
204(100%)
119(58.3%)
46(22.5%)
33(16.2%)
4(2.0%)
2(1.0%)

平均的
259(100%)
128(49.4%)
60(23.2%)
60(23.2%)
6(2.3%)
5(1.9%)

わからない27(100%)
17(63.0%)
7(25.9%)
3(11.1%)
0
(0%)
0
(0%)

住宅ローン借入先金融機関の比較数（金融知識の自己評価別）
1社
41.0%

2社
31.1%

49.4%

3社
18.0%

23.2%

58.3%

23.2%

22.5%

63.0%

25.9%

131

4社
3.3%

5社以上
6.6%

2.3% 1.9%

16.2%

2.0%
1.0%

11.1%

表 155

住宅ローン借入先金融機関比較数のχ2 乗検定結果（金融知識の自己評価別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
1．1 社（借り入れたところのみ）

平均より
詳しい

平均より
劣る

平均的

－

わからない

＋

2．2 社
3．3 社

＋

4．4 社
5．5 社以上＋

Pearson のχ2 乗統計量

24.6**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 156（図 68）は、実際の金融の理解度別に住宅ローン借入先金融機関検討数を比較したものである。表 156（図 68）を見ると、金融の知識水準（正答率）と金融機関比較数には正の相関が見られる。
1 社のみ（すなわち比較していない）人は、全問正解した人では 4 割近く（38.1％）であるが、全問不正解の人では 2 倍近くの 65.9％である。全問正解した人は、少なくとも 2 社
以上は比較している人が多い（全体の 61.9％）。なお、2 問正解した人と、1 問正解した人
では、金融機関比較数に大きな違いは見られない。
表 157 のχ2 乗検定の結果を見ると、全問正解した人は、3 社もしくは 5 社比較する人が有意に多く、1 社のみの（比較しない）人は少ない。逆に、全問不正解の人は、1 社のみの（比較しない）人が有意に多くなっている。

表 156

住宅ローン借入先金融機関比較数（金融に関する問題の正答率別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
全体1．1 社（借り入れたところのみ）
2．2 社
3．3 社
4．4 社
5．5 社以上

全問正解

2 問正解

1 問正解

215
(100%)
82(38.1%)
62(28.8%)
55(25.6%)
5(2.3%)
11(5.1%)

171(100%)
98(57.3%)
39(22.8%)
28(16.4%)
4(2.3%)
2(1.2%)

138(100%)
76(55.1%)
34(24.6%)
22(15.9%)
5(3.6%)
1(0.7%)

132

全問不正解
88
(100%)
58(65.9%)
16(18.2%)
13(14.8%)
0(0%)
1(1.1%)

図 68 住宅ローン借入先金融機関比較数（金融に関する問題の正答率別）

1社
38.1%

全問正解

2社
28.8%

3社
25.6%

4社 5社以上
2.3%
5.1%

2問正解

57.3%

22.8%

16.4% 2.3% 1.2%

1問正解

55.1%

24.6%

15.9%

全問不正解

表 157

65.9%

18.2%

3.6%
0.7%

14.8% 0.0%
1.1%

住宅ローン借入先金融機関比較数のχ2 乗検定結果（金融の知識別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
1．1 社（借り入れたところのみ）

全問正解

2 問正解

1 問正解

－

全問不正解

＋

2．2 社
3．3 社

＋

4．4 社
5．5 社以上＋

Pearson のχ2 乗統計量

35.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q25．前問で金融機関のローンを比較したと回答した方にお伺いします
具体的には、どのような比較をしましたか。下記の中から当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）

表 158（図 69）は、Q24（住宅ローン借入期間比較数）において、回答選択肢 1 以外を選択（すなわち、2 社以上比較）した 298 名を対象に、その比較手段を調査した結果である。
133

表 158（図 69）を見ると、各社のホームページを閲覧した人（選択肢 1）が 42.3％と 1
番多く、次いで、金融機関を訪問するケース（選択肢 4）が 35.9％である。インターネッ
ト比較サイトを利用した人（選択肢 2）は 28.2％である。

表 158

住宅ローン借入先金融機関比較手段（全体・居住形態別）

Q25. 住宅ローン借入先金融機関比較手段
全体
1．インターネットの各社のそれぞれの HP を個別に比較
2．インターネットの比較サイトを利用
3．電話により、金融機関に問い合わせ
4．訪問して、金融機関に問い合わせ5．ファイナンシャルプランナーなどの専門家に相談
6．新聞や雑誌などの記事を参考にした
7．その他

全体

戸建て

マンション

298

131

167

(複数選択)(複数選択)(複数選択)

126(42.3%)
84(28.2%)
39(13.1%)
107(35.9%)
49(16.4%)
10(3.4%)
33(11.1%)

41(31.3%)
32(24.4%)
18(13.7%)
55(42.0%)
19(14.5%)
6(4.6%)
13(9.9%)

85(50.9%)
52(31.1%)
21(12.6%)
52(31.1%)
30(18.0%)
4(2.4%)
20(12.0%)

注）Q24 で回答選択肢 1 以外を選択した人のみを対象（サンプル数：298）

次に、回答者の属性別で住宅ローン借入先金融機関検討手段を比較する。
まず、居住地別では統計的な差は見られなかった。5％水準で有意な差が見られた属性は、居住形態別（戸建て・マンション）、金融機関比較数である。
まず、居住形態別（戸建て・マンション）で住宅ローン借入先金融機関検討手段を比較する（表 158・図 69 を参照）
。表 158（図 69）を見ると、マンション購入者については、
選択肢 1 や選択肢 2 のインターネットを比較手段としている傾向が高い。マンション購入者の約半分（50.9％）が各社の HP を個別に比較している。一方、戸建て購入者については、
選択肢 4 の金融機関に訪問する人が 1 番多く、4 割弱（42％）である。
中古マンションの物件検索については、最近ではインターネットを介した情報量も豊富になっており、物件検索とローン比較の手段が合致する傾向があるかもしれない（中古戸建ての物件検索については、まだそれほどインターネットでの情報量は多くなく、直接販売業者に問い合わせる傾向がある）。
134

なお、表 159 のχ2 乗検定の結果を見ると、居住形態別（戸建て・マンション）で比較
手段に有意な差が見られた項目は、選択肢 1（各社 HP を比較）と選択肢 4（訪問）である（5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみを表示している）。表 159 を見ると、選択肢
1（各社 HP を比較）はマンション購入者の方が戸建て購入者より有意に多い。一方、選択肢 4（訪問）については、全体では 10％水準の有意性であるが、戸建て購入者の方が金融機関を訪問する傾向が伺える。

図 69 住宅ローン借入先金融機関比較手段（全体・居住形態別）
42.3%
28.2%
13.1%

全体

35.9%
16.4%
3.4%

各社HP

11.1%

ネット比較サイト

31.3%

電話

24.4%
13.7%

戸建て

訪問

42.0%
14.5%

FP相談

4.6%

新聞・雑誌

9.9%
50.9%
31.1%
12.6%

マンション

31.1%
18.0%
2.4%
12.0%

135

その他

表 159

住宅ローン借入先金融機関比較手段のχ2 乗検定結果（居住形態別）
Q25. 借入先金融機関比較手段

戸建て

マンション

χ2 乗統計量

1．インターネットの各社のそれぞれの HP を個別に比較－＋

11.6***

4．訪問して、金融機関に問い合わせ

＋

－

3.75*

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、住宅ローン借入先金融機関の検討数別でその手段を比較する（表 160 を参照。5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみを表示している）。表 160 のχ2 乗検定の結果を見ると、5 社以上比較している人については、選択肢 1（各社 HP を比較）や選択肢 2（インターネット比較サイトを利用）している人が有意に多い。

表 160

住宅ローン借入先金融機関比較手段のχ2 乗検定結果（金融機関選択数別）

Q25. 借入先金融機関比較手段

2社

1．インターネットの各社のそれぞれの HP を個別に比較

－

3社

4社

2．インターネットの比較サイトを利用

5 社～

χ2 乗統計量＋

8.60**＋

17.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、金融の知識別（正答率別）に住宅ローン借入先金融機関の比較手段を比較する（表 161 を参照。5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみを表示している）。表 161 を見ると、全問正解している人は、選択肢（各社 HP を比較）する人が有意に多く、全問不正
解の人は有意に少ない。金融知識の水準が高い人が、インターネットを比較手段として情報を収集している傾向が伺える。

表 161

住宅ローン借入先金融機関比較手段のχ2 乗検定結果（金融知識別）

Q25. 借入先金融機関比較手段

全問
正解

1．インターネットの各社のそれぞれの HP を個別に比較

＋

2問
正解

1問
正解

全問
不正解

χ2 乗統計量－

24.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

136

Q26．先程、金融機関のローンを比較したと回答した方にお伺いします
借り入れ先を決めた理由として当てはまるものを、下記の中から全て選んでください。
（いくつでも）

表 162

住宅ローン借入先決定基準（全体・居住地別）

Q26. 住宅ローン借入先決定基準

全体

全体
1．金利が安い
2．繰上返済が便利であったり、その手数料が安い
3．付加される保険や付帯サービスが魅力的
4．住宅・販売事業者（営業マンなど）が勧める
5．家族や友人が勧める
6．金融機関の担当者が親切で、相談にのってくれる
7．給与振り込み口座や主たる資金運用のための口座がある
8．営業店の立地が便利（たとえば、自宅や勤務先の近所にある）
9．金融機関のブランドイメージが高い
10．その他

大都市

中都市

小都市等

298

134

111

53

(複数選択)(複数選択)(複数選択)(複数選択)

224(75.2%)
112(37.6%)
35(11.7%)
80(26.8%)
12(4.0%)
46(15.4%)
47(15.8%)
37(12.4%)
29(9.7%)
23(7.7%)

101(75.4%)
65(48.5%)
22(16.4%)
31(23.1%)
5(3.7%)
14(10.4%)
23(17.2%)
18(13.4%)
17(12.7%)
13(9.7%)

85(76.6%)
35(31.5%)
10(9.0%)
38(34.2%)
6(5.4%)
23(20.7%)
18(16.2%)
16(14.4%)
10(9.0%)
8(7.2%)

38(71.7%)
12(22.6%)
3(5.7%)
42(20.8%)
1(1.9%)
9(17.0%)
6(11.3%)
3(5.7%)
2(3.8%)
2(3.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

表 162（図 70）は、Q24（住宅ローン借入期間比較数）において、回答選択肢 1 以外を選択（すなわち、2 社以上比較）した 298 名を対象に、借入先の金融機関を決めた理由を調査した結果である。表 162（図 70）を見ると、選択肢 1 の金利の安さで借入先の金融機関を決定した人が 1 番多く、全体の 75.2％を占める。次いで、選択肢 2 の繰上げ返済の利便性を重視している人が全体の 4 割近く（37.6％）であり、選択肢 4 の販売業者の勧めで決定した人も 3 割近く（26.8％）である。

137

なお、居住地別（3 分類）で借入先の決定基準を比較すると（表 162・図 70 を参照）、
選択肢１の金利選好は、大都市や中都市居住者の方が小都市居住者より若干高い。また、
選択肢 2 の繰上返済や手数料を重視する人は、大都市や中都市の方が多くなっている。

図 70 住宅ローン借入先決定基準（全体・居住地別）
75.2%
37.6%
11.7%
26.8%
全体

4.0%
15.4%
15.8%
12.4%
9.7%
7.7%
75.4%
48.5%

手数料等

16.4%
23.1%
大都市

金利

サービス等

3.7%
10.4%
17.2%
13.4%
12.7%
9.7%

業者推薦
知人推薦
親切度合
76.6%
口座

31.5%
9.0%
34.2%
中都市

立地

5.4%
20.7%
16.2%
14.4%
9.0%
7.2%

ブランド
その他

71.7%
22.6%
5.7%
20.8%
小都市等

1.9%
17.0%
11.3%
5.7%
3.8%
3.8%

138

表 163 のχ2 乗検定の結果を見ると（表 163 は、5％水準で有意に差が見られた選択肢のみを表示している）、大都市居住の人は、繰上返済や手数料（選択肢 2）、及び、付加される保険や付帯サービス（選択肢 3）を重視して決定しており、金融機関担当者の親切度合（選択肢 6）は重視していない。また、中都市居住の人は、販売業者の勧め（選択肢 4）が決定基準となっている人が有意に多くなっている。

表 163

住宅ローン借入先決定基準のχ2 乗検定結果（居住地別）

Q26. 住宅ローン借入先決定基準／居住地

大都市

2. 繰上返済が便利であったり、その手数料が安い＋

3．付加される保険や付帯サービスが魅力的

＋

中都市

小都市等

χ2 乗統計量－

13.6***
5.52*＋

4．住宅・販売事業者（営業マンなど）が勧める
6．金融機関の担当者が親切で、相談にのってくれる

－

5.03*
5.03*

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

その他の属性別では、金融知識別で金融機関の決定基準に統計的な差は見られなかったが、金融機関別では 5％水準以上の有意な差が見られた（表 164 を参照）
。金融機関の比較
は、ある意味、居住地別の比較と類似するものであり、大都市居住者の金融機関決定基準に担当者の親切度合が基準にならない傾向を反映し、都市銀行から借入れしている人においても同様なことが言える。
ただし、中都市や小都市では地銀や信金、JA バンク等の店舗数が多いため、こられの選択基準を比較することが可能である。表 164 のχ2 乗検定の結果を見ると、地方銀行・第二地方銀行から借入れをしている人は、販売業者の勧め（選択肢 4）や立地の利便性（選択肢 8）が決定基準になっている人が多く、信用金庫・信用組合や JA バンク・労働金庫から借入している人は、金融機関担当者の親切度合（選択肢 6）が決定基準になっている人が多くなっている。

139

表 164 住宅ローン借入先決定基準のχ2 乗検定結果（金融機関別）
Q26. 住宅ローン借入先決定基準／金融機関

都銀

地銀

Net

信金

－
＋

＋
－
－
－

－

2. 繰上返済が便利であったり手数料が安い
4．住宅・販売事業者が勧める－

6．金融機関の担当者が親切・相談期待＋

8．営業店の立地が便利

JA他

χ2 乗統計量
22.3***
14.2**＋＋

24.9***
11.1**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q27．住宅ローンを借り入れたことで、その金融機関との取引関係はどうなりましたか。
下記の中から、当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）表 165

住宅ローン借入後の金融機関との関係変化

Q27. 住宅ローン借入後の金融機関との関係変化

全体
612

全体

(複数選択)

1．給与振り込み口座を移した（従来から当該金融機関にある場合を除く）
2．主たる資金運用の口座（定期預金など）を移した

153(25.0%)
58(9.5%)（従来から当該金融機関にある場合を除く）

3．住宅ローン以外のローン（消費者ローンなど）を利用した
4．住宅関連の火災保険の加入先の紹介を受け、加入した
5．当該金融機関の勧めるクレジットカードに加入した
6．当該金融機関の勧める年金、生命保険、投資信託などの運用商品を購入（加入）した

10(1.6%)
108(17.6%)
86(14.1%)
17(2.8%)
10

7．その他の変化があった(1.6%)
315

8．特に変化はない(51.5%)

表 165 は、住宅ローン借入後の金融機関との取引関係の状況について調査した結果である。表 165 を見ると、半分の人は「8.特に変化はない」と回答している（51.5％）。そして、25％の人が、給与振り込み口座を借入先に移しており（選択肢 1）、また、借入先の金融機関の保険や（選択肢 4）、借入先金融機関が勧めるクレジットカードに加入した人（選択肢1405）が 1～2 割いる（保険加入は 17.6％、クレジットカード加入は 14.1％である）。
居住地別（3 分類）で借入後の金融機関との関係変化を比較すると（表 166 を参照）
、都
市の規模が大きくなるほど「8.特に変化がない」と回答した人が多くなり、逆に、都市の規模が小さくなるほど、給与振り込み口座を移した人や、住宅関連の火災保険に加入した人が多くなる。
表 167 のχ2 乗検定の結果を見ると（5％水準以上で統計的に差が見られた項目のみを表示している）、5％水準以上で有意な差が見られた選択肢は 5（クレジットカード加入）と 8（変化無し）である。大都市に居住する人は、借入後の金融機関との関係に変化はないと回答する人が有意に多く、中都市居住の人は、借入先金融機関の勧めるクレジットカードに加入した人が有意に多くなっている。

表 166

住宅ローン借入後の金融機関との関係変化（居住地別）

Q27. 住宅ローン借入後の金融機関との関係変化／居住地
全体
1．給与振り込み口座を移した（従来から当該金融機関にある場合を除く）
2．主たる資金運用の口座（定期預金など）を移した（従来から当該金融機関にある場合を除く）

3．住宅ローン以外のローン（消費者ローンなど）を利用した
4．住宅関連の火災保険の加入先の紹介を受け、加入した
5．当該金融機関の勧めるクレジットカードに加入した
6．当該金融機関の勧める年金、生命保険、投資信託などの運用商品を購入（加入）した
7．その他の変化があった
8．特に変化はない

大都市

中都市

小都市等

247

244

121

(複数選択)(複数選択)(複数選択)

51(20.6%)
22(8.9%)
1(0.4%)
39(15.8%)
25(10.1%)
6(2.4%)
2(0.8%)
149(60.3%)

68(27.9%)
29(11.9%)
5(2.0%)
44(18.0%)
44(18.0%)
9(3.7%)
6(2.5%)
112(45.9%)

34(28.1%)
7(5.8%)
4(3.3%)
25(20.7%)
17(14.0%)
2(1.7%)
2(1.7%)
54(44.6%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

141

表 167

金融機関との関係変化のχ2 乗検定結果（居住地別）

Q27. 住宅ローン借入後の金融機関との関係変化

大都市

中都市

5．当該金融機関の勧めるクレジットカードに加入した－＋

6.36**

8．特に変化はない＋－

13.0***

小都市等

χ2 乗統計量

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

その他、住宅ローン借入後の金融機関との関係変化に影響を与える属性としては、金融
機関別と金融機関比較数である。
まず、表 168 は、金融機関別に借入後の金融機関との関係変化についてχ2 乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意が見られた選択肢のみを表示している）。表 168 を見ると、都市銀行・信託銀行から借入れした人は、特に変化が無いと回答する人が多い。そして、地方銀行・第二地方銀行や信用金庫・信用組合、JA バンク・労働金庫から借入れした人は、給与振込口座を移す人が多く、さらに、地銀から借入した人は、金融機関が勧めるクレジットカードに加入する人も多く、JA バンクから借入れする人は、火災保険に加入している人も多くなっている（ネット銀行から借入している人についても、火災保険加入先の紹介を受け、加入している人が多い）。

表 168 金融機関との関係変化のχ2 乗検定結果（金融機関別）
Q27. 借入後の金融機関との関係変化

都銀

地銀

1．給与振り込み口座を移した－＋

4．住宅関連の火災保険に加入した－

5．金融機関のクレジットカードに加入－＋

8．特に変化はない

＋

－

Net

＋

信金

JA

他

＋

＋

28.9***＋

12.0**

χ2 乗統計量

22.4***－＋

19.4***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

142

最後に、住宅ローン借入先の金融機関検討数と借入後の金融機関との関係変化を比較する。表 169 は、金融機関の比較数別に借入後の金融機関との関係変化をχ2 乗検定した結果である（5％水準以上で有意が見られた選択肢のみを表示している）。表 169 を見ると、3社以上比較した人には、関係の変化が生じている。まず、3 社比較した人については、主たる資金運用の口座を移す人（選択肢 2）が多く、4 社比較した人は、給与振込口座を移している人（選択肢 1）が多い。また、5 社以上比較した人は、住宅ローン以外のローンを利用した人（選択肢 3）が有意に多くなっている。

表 169

金融機関との関係変化のχ2 乗検定結果（金融機関選択数別）

Q27. 借入後の金融機関との関係変化

1社

1．給与振り込み口座を移した－

2．資金運用の口座を移した

－

2社

3社

4社

5社

＋

χ2 乗統計量
11.9**＋

9.76**＋

3．住宅ローン以外のローンを利用した

13.9***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q28．住宅ローンを借り入れた金融機関との取引関係を今後どうしていくつもりですか。
当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）

表 170

住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

Q28. 住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

全体
612

全体

(複数選択)

1．家計のメインバンクとして利用していきたい221(36.1%)

2．今後、借り入れニーズが生じたら、その金融機関に相談・依頼してみたい
3．今後、資金運用する機会があれば、その金融機関に相談・依頼してみたい

111

4．より有利なローン条件を提示する金融機関があれば乗り換えたい

166

5．わからない／当てはまるものはない

143(18.1%)
65(10.6%)(27.1%)
168(27.5%)

表 170 は、住宅ローンを借り入れた金融機関との今後の取引関係の予定について調査した結果である。表 170 を見ると、メインバンクとして利用したいと回答した人（選択肢 1）が１番多く 36.1％であり、借入ニーズがあれば相談したい（選択肢 2）、あるいは資金運用を相談してみたいと回答した人（選択肢 3）は 1～2 割である。
一方で、より有利な住宅ローンを提示する金融機関があれば乗り換えたい（選択肢 4）と回答している人は 3 割近く（27.1％）いる。
なお、借入先の金融機関との今後の取引関係については、居住地別（2 分類・3 分類）で統計的な差は見られなかった。
借入先の金融機関との今後の取引関係について、5％水準以上の有意な差が見られた属性
は、金融機関別、金融機関比較数別、住宅ローン借入比率別（対購入価格）、住宅ローン完
済期間別である。
まず、表 171 は、住宅ローン借入先金融機関別で金融機関との今後の関係についてχ2
乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみ表示している）。
表 171 を見ると、地方銀行・第二地方銀行から借入れした人は、今後の家計としてメインバンクとして利用したいと思っている人が有意に多い。また、JA バンクから借入した人は、今後の関係についてはわからないと回答する人が多くなっている。

表 171 金融機関との今後の関係χ2 乗検定結果（金融機関別）
Q28. 住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

都銀

地銀

Net

1．家計のメインバンクとして利用していきたい＋－

5．わからない／当てはまるものはない

－

信金

JA

＋

他

χ2 乗

－

20.7***＋

34.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

そして、表 172 は、金融機関比較数別で金融機関との今後の関係についてχ2 乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみ表示している）。
表 172 を見ると、4 社、または 5 社以上比較した人は、資金運用する機会があれば相談・144依頼してみたい（選択肢 3）と意識している人が有意に多い。また、1 社（比較していない人）は、住宅ローン借入先金融機関との今後の関係については、わからないと回答している人が有意に多くなっている。

表 172

金融機関との今後の関係χ2 乗検定結果（金融機関選択数別）

Q28. 住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

1社

3．資金運用の機会があれば相談・依頼したい－

4．有利な条件の金融機関があれば乗り換えたい－

5．わからない／当てはまるものはない

＋

2社

3社

4社

5 社～

χ2 乗

＋

＋

17.3***
12.0**－

9.86**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

さらに、表 173 は、住宅ローン借入比率（対購入価格）別で金融機関との今後の関係についてχ2 乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみ表示している）。
表 173 を見ると、借入比率が 80％以上 100％未満の人が、より有利なローン条件があれば乗り換えたい（選択肢 4）と意識している人が有意に多くなっている。

表 173 金融機関との今後の関係χ2 乗検定結果（借入比率別）
Q28. 住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

20%

40%

60%

－

4．有利な条件の金融機関があれば乗り換えたい

80%

100%

100%超

＋

χ2 乗
16.7***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、表 174 は、住宅ローン完済期間別で金融機関との今後の関係についてχ2 乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意性が見られた選択肢のみ表示している）。
表 174 を見ると、完済期間が 15 年超 20 年以下の人は、借入ニーズが生じたら相談したい（選択肢 2）と意識している人が多く、完済期間が 30 年を超える人は、より有利な条件の金融機関があれば乗り換えたい（選択肢 4）と思っている人が有意に多くなっている。
145

表 174 金融機関との今後の関係χ2 乗検定結果（完済期間別）
Q28. 住宅ローン借入先金融機関との今後の関係

5年

10 年

15 年

－

2．借り入れニーズが生じたら相談・依頼したい

20 年

30 年

30 年超

＋

13.8**－

4．有利な条件の金融機関があれば乗り換えたい

χ2 乗

＋

13.3**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

Q29．住宅ローンの手続きに関して、下記に当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）

表 175 住宅ローンの手続きについて
Q29. 住宅ローン手続きについて

全体
612

全体

(複数選択)

1．ほとんど金融機関に任せたのでよくわからない
2．融資申込みが認められなかった金融機関があった
3．様々な書類が必要で準備に手間がかかった
4．住宅ローンの商品内容（金利、保証料、繰り上げ返済の手数料など）はおおむね理解できている
5．住宅ローンの返済が年間どのくらいになるのかは把握している
6．十分納得の上、そのローンを選べた
7．上記に当てはまるものはない

171(27.9%)
69(11.3%)
148(24.2%)
309(50.5%)
327(53.4%)
238(38.9%)
28(4.6%)

表 175 は、住宅ローンの手続きについて調査した結果である。表 175 を見ると、「4.住
宅ローンの商品内容」や「5.住宅ローン返済期間」については半分の人が把握しており、また、4 割近く（38.9％）の人が「6.納得の上、ローンを選べた」と回答している。
146一方で、「1.金融機関任せだった」とする人は 3 割近く（27.9％）である。また、「2.融資申し込みを断られた金融機関があった」と回答する人も存在し、1 割弱（11.3％）の人が借入制約にあっている。
次に、様々な属性別で住宅ローン手続きについて比較する。
まず、表 176 は、金融知識に対する自己評価別に住宅ローン手続きについて比較したものである。表 176 を見ると、金融知識に対して平均より劣る（「平均よりも少し劣る」と「平均よりもかなり劣る」の計）と自己評価している人の半分近く（45.6％）が、住宅ローン
手続きについて、ほとんど金融機関に任せたのわからないと回答している。そして、平均より詳しい（「平均よりもかなり詳しい」と「平均よりも詳しい」の計）と自己評価する人については、金融機関に任せたと回答する人は 1 割に満たない（8.2％）。全体的な傾向として、金融知識に対する自己評価が高い人ほど、住宅ローンの商品内容や住宅ローン年間返済額を理解し（選択肢 4 と 5）
、十分納得の上でローンを選べたと回答する人（選択肢 6）が多くなっている。なお、金融知識の自己評価別で、書類上の手間について回答する人（選択肢 3）に大きな違いは見られない。

表 176 住宅ローン手続きについて（金融知識の自己評価別）
Q29. 住宅ローン手続きについて全体
1．ほとんど金融機関に任せたのでよくわからない
2．融資申込みが認められなかった金融機関があった
3．様々な書類が必要で準備に手間がかかった
4．住宅ローンの商品内容はおおむね理解できている
5．住宅ローンの返済が年間どのくらいになるのかは把握している
6．十分納得の上、そのローンを選べた
7．上記に当てはまるものはない

平均より
詳しい
122

259

平均より
劣る
204

(複数選択)(複数選択)(複数選択)(複数選択)

1059(22.8%)
26(10.0%)
67(25.9%)
143(55.2%)
142(54.8%)
99(38.2%)
17(6.6%)

93(45.6%)
27(13.2%)
45(22.1%)
59(28.9%)
79(38.7%)
55(27.0%)
7(3.4%)

9(8.2%)
15(12.3%)
30(24.6%)
99(81.1%)
95(77.9%)
74(60.7%)
2(1.6%)

平均的

わからない
27

(33.3%)
1(3.7%)
6(22.2%)
8(29.6%)
11(40.7%)
10(37.0%)
2(7.4%)

表 177 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融知識に対する自己評価が高い人ほど、住宅ローンの商品内容や年間返済額を理解し、住宅ローンについて納得している人が有意に多く、147

逆に、自己評価が低い人は、商品内容を理解している人や納得してローンを選べたと回答する人が有意に少なくなっている。また、自己評価の低い人が、ほとんど金融機関に任せたのでわからないと回答している人が有意に多い。

表 177

住宅ローン手続きについてχ2 乗検定結果（金融知識の自己評価別）

Q29. 住宅ローン手続きについて
1．ほとんど金融機関に任せた

平均より
詳しい

平均的

平均よ
り劣る

－

－

＋

わからない

χ2 乗
59.0***

2．融資申込みを断られた金融機関あり

2.85

3．書類作成に手間がかかった

0.97

4．商品内容はおおむね理解できている

＋

＋

－

－

5．年間返済額は把握している＋－

49.0***

6．十分納得の上ローンを選べた＋－

36.6***

90.8***

5.86

7．上記に当てはまるものはない

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準で、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する（符号無しは有意性無し）。

そして、表 178 は、実際の金融の知識水準別に住宅ローンの手続きを比較したものである。表 178 を見ると、全問不正解だった人の 5 割近く（46.6％）が、ほとんど金融機関に任せたと回答しており、正答率が上昇するほど金融機関に任せる人は減少する。そして、正答率が上昇するほど、住宅ローンの商品内容について理解し、納得して住宅ローンを選べたと回答する人が多くなる。
表 179 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融に関する知識と住宅ローンの手続きについてはおおむね 1％水準で有意な差が見られる。調整済み残差を見ると、全問不正解の人は金融機関に任せる人が有意に多く、全問正解の人は、住宅ローンの商品内容について理解し、納得してローンを選択したと回答する人が多くなっている。
ところで、金融知識の自己評価別で、融資申し込みについて断れらた金融機関があったと回答する人に統計的な差は見られなかったが、実際の金融知識の理解度については有意な差が見られる。金融知識の問題に対して 1 問のみ正解した人が、融資申し込みについて断れらた金融機関があったと回答する人が有意に多くなっている。
なお、自信過剰（過大評価）な人とそうではない人で（表 51 を参照）、住宅ローン手続
148

きに対する意識の違いが見られるかどうか検証する。χ2 乗検定の結果、5％水準以上で有意な差が見れらた項目は選択肢 6 であり、自信過剰な人ほど、十分納得の上、住宅ローンを選べたと意識している人が有意に多くなっている。

表 178

住宅ローン手続きについて（金融の知識別）

Q29. 住宅ローン手続きについて
全体

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

215

171

138

88

(複数選択)(複数選択)(複数選択)(複数選択)

38(17.7%)
24(11.2%)
59(27.4%)
147(68.4%)
147(68.4%)
103(47.9%)
5(2.3%)

50(29.2%)
12(7.0%)
39(22.8%)
90(52.6%)
101(59.1%)
76(44.4%)
4(2.3%)

42(30.4%)
25(18.1%)
37(26.8%)
49(35.5%)
53(38.4%)
37(26.8%)
12(8.7%)

41(46.6%)
8(9.1%)
13(14.8%)
23(26.1%)
26(29.5%)
22(25.0%)
7(8.0%)

1．ほとんど金融機関に任せたのでよくわからない
2．融資申込みが認められなかった金融機関があった
3．様々な書類が必要で準備に手間がかかった
4．住宅ローンの商品内容はおおむね理解できている
5．住宅ローンの返済が年間どのくらいになるのかは把握している
6．十分納得の上、そのローンを選べた
7．上記に当てはまるものはない

表 179 住宅ローン手続きについてχ2 乗検定結果（金融の知識別）
Q29. 住宅ローン手続きについて
1．ほとんど金融機関に任せた

全問正解

2 問正解

1 問正解

－
－

2．融資申込みを断られた金融機関あり

全問不正解

χ2 乗

＋

27.0***＋

3．書類作成に手間がかかった

10.0**－

6.19

4．商品内容はおおむね理解できている

＋

－

－

61.1***

5．年間返済額は把握している

＋

－

－

54.2***

6．十分納得の上ローンを選べた

＋

－

－

25.2***

7．上記に当てはまるものはない－＋

12.1***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準で、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する（符号無しは有意性無し）。

149

表 180 は、住宅ローン借入金融機関比較数別に住宅ローン手続きについてχ2 乗検定を行った結果である。表 180 を見ると、1 社のみ（比較していない人）が、ほとんど金融機関に任せたのでわからないと回答した人が多く、商品内容や年間返済額を理解したり、納得の上ローンを選べたと回答したりする人は有意に少なくなる。また、2 社以上比較する人
ほど、ほとんど金融機関に任せたと回答する人は有意に少ない。
ところで、3 社と 4 社を比較した人については、融資申し込みが認められなかった金融機関があったと回答する人が有意に多い。金融機関を複数選択することについては、より有利なローン条件を比較する目的もあるが、同時に、申込みを断られた金融機関があったた
めに、いくつかの金融機関を比較せざる得ない状況があることも考慮しなければならない。

表 180

住宅ローン手続きについてχ2 乗検定結果（金融機関選択数別）

Q29. 住宅ローン手続きについて

1社

2社

3社

1．ほとんど金融機関に任せた

＋

－

－

2．融資申込みが断られた金融機関あり－＋

3．書類作成に手間がかかった－＋

4．商品内容はおおむね理解できている－

5．年間返済額は把握している－

6．十分納得の上ローンを選べた－＋

7．上記に当てはまるものはない

＋

－

4社

5 社～

χ2 乗
17.6***＋

25.4***
8.80*＋

21.1***
10.1**＋

27.2***
9.95**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

表 181 は、金融機関別に住宅ローン手続きについてχ2 乗検定を行った結果である。
表 181 を見ると、ネット銀行から借入している人は、書類作成に手間がかかったと回答する人（選択肢 3）が多いが、同時に、商品内容や年間返済額等を理解していると回答している人も多い。
なお、信用金庫（信用組合）から借入れた人について、融資申し込みが認められなかった金融機関があったと回答する人が有意に多くなっている。つまり、信用金庫が、他の金融機関から断られた顧客の受け皿になっている。信用金庫のリスク管理が優れているのか、
150

他の金融機関とは別の審査観点を持っているからなのか、不良債権が発生しやすくなっていないかなど、信用金庫の住宅ローンに関する行動や成果について今後検討する必要があ
る。

表 181

住宅ローン手続きについてχ2 乗検定結果（金融機関別）

Q29. 住宅ローン手続きについて

都銀

地銀

Net

信金

JA

－

1．ほとんど金融機関に任せた

他

χ2 乗

－

10.3*

＋

2．融資申込みが断られた金融機関あり

13.3**

3．書類作成に手間がかかった＋＋

4．商品内容はおおむね理解できている

＋

8.84

5．年間返済額は把握している

＋

9.38*

－

6．十分納得の上ローンを選べた
7．上記に当てはまるものはない

25.0***

＋

6.50

－

11.2**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、表 182 は、住宅ローン借入比率別に住宅ローン手続きについてχ2 乗検定を行った結果である（5％水準以上で有意な差が見られた選択肢のみを表示している）。
表 182 を見ると、借入比率が 60％超 80％以下の人は、年間返済額は把握していると回答した人が多く、20％未満の人は有意に少ない。なお、融資申し込みが認められなかった金融機関があったと回答した人は、借入れ比率が 80 超 100％以下の人で多くなっている。

表 182

住宅ローン手続きについてχ2 乗検定結果（借入比率別）

Q29. 住宅ローン手続きについて

20%

40%

2．融資申込みが断られた金融機関あり
5．年間返済額は把握している
7．上記に当てはまるものはない

－

60%

80%

100%

－

－

＋

100%超

＋
＋

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、**は 5％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

151

χ2 乗
19.5***
23.0***
11.6**

（７）住宅購入などで必要だった知識について
Q30．住宅の購入や住宅ローンの借入などに関して様々な知識が必要だったと思います。
以下の中から、直接、間接に役立ったと思われるものがあれば、いくつでもお選びください。
（いくつでも）

表 183（図 71）は、住宅の購入や住宅ローンの借入において、直接または間接的に役に立った知識について調査した結果である。表 183（図 71）を見ると、大学までの授業（回
答選択肢 1 と 2）が役に立ったと回答した比率はそれぞれ 1 割未満である。3 の社会人になってから役に立った知識があったと回答している比率は 3 割（30.9％）であり、6 割近くの人が（59.3％）、住宅購入や住宅ローン借入において役に立つ知識が無かったと回答してい
る。

表 183

住宅の購入や住宅ローン借入に関して役立った知識Q30. 住宅ローン借入について役に立った知識全体
1．小学校～高校までの学校での授業
2．専門学校、短大、大学、大学院での授業
3．社会人になってから受けた研修、講演会、公開講座など
4．上の 3 つで役に立つものはなかった

152

全体

男性

女性

612

477

613

(複数選択)(複数選択)(複数選択)

54(8.8%)
40(6.5%)
189(30.9%)
363(59.3%)

48(10.1%)
33(6.9%)
156(32.7%)
271(56.8%)

6(4.4%)
7(5.2%)
33(24.4%)
92(68.1%)

図 71

全体

住宅の購入や住宅ローン借入に関して役立った知識
8.8%
6.5%
30.9%
59.3%
高校までの授業

男性

10.1%
6.9%

大学での授業32.7%

社会人になってから
56.8%
無し

女性

4.4%
5.2%
24.4%
68.1%

次に、性別で住宅購入やローン借入れにおいて役に立った知識を比較する（表 183・図 71を参照）。表 183（図 71）を見ると、女性の方が役に立った知識は無いと回答する人が多く、女性の 7 割近く（68.1％）が役に立つ知識は無いと回答している（男性については 56.8％である）。
表 184 のχ2 乗検定の結果を見ると、男性の場合、高校までの知識が役に立ったと回答する人（選択肢 1）が有意に多く、女性の場合、役に立つ知識は無かったと回答する人（選択肢 4）が有意に多くなっている。
ただし、これまでの議論と同様、職業をコントロールすると、住宅購入や住宅ローン借入れにおいて、役に立つ知識の考え方に統計的な差は見られなかった。

表 184

役に立った知識のχ2 乗検定結果（性別）Q30.購入・借入に役立った知識

男性

女性

χ2 乗統計量

1. 小学校～高校までの授業＋－

4.13**

2. 大学等での授業

0.52

3. 社会人になってから

3.36*

－

4. 役に立つもの無し＋

5.60**

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）**は 5％水準、*は 10％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

153

表 185（図 72）は、金融知識別で役に立った知識の回答状況を比較したものである。
表 185（図 72）を見ると、金融知識の水準が高い（正答率が上昇する）ほど、役に立つ
知識は無かったと回答する人は減少する。全問不正解の人の 7 割弱（72.7％）の人が、役に立つ知識は無かったと回答しているが、全問正解の人については、役に立つ知識は無かったと回答する人は半分を切る（49.8％）。
また、正答率が上がるほど、社会人になってからの知識が役に立ったと回答している人が増加し、全問正解の人の 4 割近く（39.5％）が社会人になってからの知識が役に立ったと意識している。
ちなみに、大学までの授業で役に立ったと回答している人は、正答率が上がるほど若干増加するが、それほど大きな違いは見られない。
表 186 のχ2 乗検定の結果を見ると、金融の知識別で大学までの知識が役に立ったと意識する人に統計的な差は見られない。なお、全問正解した人は、社会人になってからの知識が役に立ったと回答する人が有意に多く、全問不正解や 1 問しか正解しなかった（金融知識の水準が低い）人は、役に立つ知識がなかったと回答する人が有意に多くなっている。

表 185

住宅購入や住宅ローン借入に関して役立った知識（金融の知識別）

Q30.購入・借入に役立った知識全体
1. 小学校～高校までの授業
2. 大学等での授業
3. 社会人になってから
4. 役に立つもの無し

全問正解

2 問正解

1 問正解

215

171

138

88

(複数選択)(複数選択)(複数選択)(複数選択)

24(11.2%)
20(9.3%)
85(39.5%)
107(49.8%)

17

8

5

154

(9.9%)

全問不正解(5.8%)(5.7%)

11

63(6.4%)
55(32.2%)
97(56.7%)(4.3%)
31(22.5%)
95(68.8%)(3.4%)
18(20.5%)
64(72.7%)

図 72 住宅購入や住宅ローン借入に関して役立った知識（金融の知識別）
11.2%
9.3%

全問正解

39.5%
49.8%
高校までの授業

9.9%
6.4%

2問正解

32.2%

大学での授業

56.7%

1問正解

社会人になってから

5.8%
4.3%

無し

22.5%
68.8%

全問不正解

5.7%
3.4%
20.5%
72.7%

表 186

役に立った知識のχ2 乗検定結果（金融の知識別）

Q30.購入・借入に役立った知識

全問正解

2 問正解

1 問正解

全問不正解

χ2 乗

1. 小学校～高校までの授業

4.38

2. 大学等での授業

5.19

3. 社会人になってから

＋

－

－

16.7***

4. 役に立つもの無し

－

＋

＋

20.3***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準でクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

なお、金融知識に対する自己評価別で役に立った知識についての意識の違いを比較する（表 187 を参照）。
表 187 を見ると、金融知識に対して平均より詳しい（「平均よりかなり詳しい」と「平均より詳しい」の計）と自己評価している人は、社会人なってからの知識が役に立ったと回答する人が有意に多い。なお、10％水準の有意性であるが、平均より詳しいと自己評価する人については、大学での授業が役に立ったと回答する人も多い傾向が伺える。
逆に、金融知識に対して平均より劣る（「平均よりも少し劣る」と「平均よりもかなり劣155

る」の計）と自己評価している人が、住宅の購入やローンの借入れにおいて、役に立つ知識は無かったと回答している人が多い。

表 187

購入・借入で役に立った知識のχ2 乗検定結果（金融知識の自己評価別）

Q30.購入・借入に役立った知識

平均より
詳しい

平均的

平均より
劣る

わからない

χ2 乗
2.04

1. 小学校～高校までの授業
2. 大学等での授業＋

3. 社会人になってから＋－

4. 役に立つもの無し

－

＋

7.45*
23.9***＋

23.5***

注 1）「＋」「－」は調整済み残差から、期待度数と比較して 5％水準で「多い」「少ない」ことを意味し、符号が無いセルは統計的な増減は言えないことを意味する。
注 2）***は 1％水準、*は 10％水準ででクロス表に統計的有意な差があることを意味する。

最後に、その他の属性について検証した結果を紹介する。
まず、居住地別では、住宅購入や住宅ローン借入れにおいて、役に立つ知識に対する意
識に統計的な差は見られなかった。
年齢別では、選択肢 1 について 1％水準で有意な差が見られ、40 代において、小学校から高校までの授業が役に立ったと回答する人が有意に多くなっている。
また、職業別では、選択肢 3 について 1％水準で有意な差が見られ、大企業の正規従業員の人が、社会人になってからの知識が役に立ったと回答した人が有意に多くなっている。

156

４．本調査の結果のまとめ

以上、本調査では、最近、住宅ローンを組んで中古住宅を購入した一般消費者に対して、2014 年９月に実施した意識調査の結果を詳細に報告した。以上の分析の主な結果を再度まとめると、以下のとおりである。

＜金融知識について＞
1. 金融の知識に対する自己評価については、「平均より詳しい」と意識する人が約 2 割、「平均的」と意識する人が約 4 割、「平均より劣る」と意識する人が約 3 割である。
2. 金融知識の自己評価については、年収と正の相関が見られる。また、男性の方が女性
より自己評価が高いが、職業をコントロールすると、性別で統計的な差は見られなくなる。すなわち、男女の差は、社会進出（社会的責任の度合い）を反映しているものと考えられる。
3. 実際の金融の理解度については、金利・インフレ・リスクの 3 つの観点から計測している。各概念の正答率は 5～6 割であり、全問正解した人は 35％、全問不正解の人は（わからないを含む）15％である。なお、大阪大学 SLPS 調査の結果と比較すると、中古住宅購入者のみを対象としている本調査の回答者の方が、金融知識の全体的な水準は高い。
4. 金融に関する知識については、主に性別や年収別で統計的な差が見られ、男性、及び、年収が高い人の方が金融知識の水準が高い。性別に関する議論では、職業をコントロールした場合、金利の理解については、職業をコントロールしても男性の方が理解している傾向は高く、また、中小企業の正規従業員については、男性の方が女性より金
融知識の水準は高いと言える。
5. 金融知識の自己評価と実際の金融知識の理解度とはおおむね合致している。
6. 金融知識の自己評価と実際の金融知識の理解度から、自信過剰（過大評価）な人と自信過小（過小評価）な人を定義したが、20 代で自信過剰な人が多い傾向が見られる。
7. 生活設計については、6 割弱の人が考えており、3 割近くの人が考えていない。金融広報中央委員会の結果と比較すると、3 年以内に住宅購入者を対象としている本調査の回答者の方が、生活設計について考えている人が多い。
8. 収入が高い人や金融知識の水準が高い人の方が、生活設計に対して考えている人が多
157

い。

＜購入した住宅の状況や瑕疵担保保険について＞
9. 戸建て購入者の方がマンション購入者よりリフォームを実施している。また、築年数とリフォームの支出金額には正の相関が見られる。
10. 購入した物件の不具合については、6 割はなかったと回答しているが、3 割弱では不具合が発生しており、特に、小都市で不具合が発生している傾向が高い。
11. インスペクションの認知度については、約 4 割弱の人が知らず、インスペクションを知っていても利用しない人が 3 割いる。その理由としては、費用や時間の問題もある
が、検査をしなくても大丈夫という楽観的な考えも多い。
12. 金融知識の高い人において、インスペクション制度を知っていたが利用しなかったと回答している人が多い。
（ただし、金融知識が乏しい人は「わからない」を選択しているために、相対的に金融知識の高い人の「利用しなかった」の比率が高まっている結果となっている。
）
13. 生活設計についてかなり考えている人は、インスペクション実施済みの物件を購入しており、少し考えている人が、インスペクション制度を知っていたが利用しなかったと回答している人が多い。
14. 住宅瑕疵担保保険制度の認知度は低く、4 割弱の人が名称も聞いたことが無く、2 割弱の人が名称は聞いたことがあるが、具体的な内容は知らないと回答している。
15. 金融知識の高い人ほど、住宅瑕疵担保保険制度の内容を知っている人が多い。
16. インスペクション制度を知っている人は、住宅瑕疵担保保険制度の内容を知っているが、インスペクション実施済みの物件を購入した人よりは、自身でインスペクションを利用した人、あるいは、インスペクション制度を知っているが利用しなかった人の方が、瑕疵担保保険の理解度は広い。
17. 住宅瑕疵担保保険制度に加入している人は 15％であり、加入していない人は 4 割近く、加入しているかどうかわからない人が約半分いる。
18. 住宅瑕疵保険の加入状況はその認知度と関係があるが、瑕疵保険について内容を知っている人については、加入する場合と加入しない場合に分かれる。
19. インスペクション実施済みの物件を購入している人が瑕疵保険に加入しており、インスペクション制度の存在は知っているものの利用しない人が瑕疵保険に加入していな
158

い傾向が伺える。
20. 300 万円以上 600 万円未満のリフォームを実施した人が、瑕疵保険に加入していない傾向がある。
21. 生活設計に対してかなり考えている人が瑕疵保険に加入しており、少し考えている人が瑕疵保険に加入していない傾向が見られる。
22. 金融の知識が高い人が瑕疵保険に加入しない傾向が見られる。特に、リスク（分散投資）を理解している人が瑕疵保険に加入していない傾向があり、預貯金での資産運用に重点を置いている人よりは、証券投資を含めた資産運用について考えている人が、瑕疵保険に加入しないという選択をしている傾向が見られる。ただし、これも「わからない」を加えて評価すると、金融知識と瑕疵担保保険の加入にはそれほど明確な関係が見られない。

＜住宅ローンについて＞
23. 住宅ローンの返済負担については、年収が低い人ほど負担を意識している傾向があり、また、借入比率が高い、あるいは完済期間が長いほど、負担を意識する人が多くなる。
さらに、金融知識の低い人や、生活設計について考えていない人ほど、住宅ローンの返済負担を意識する傾向が高い。
24. 住宅ローン借入先の金融機関の比較数は、金融知識に対する自己評価や実際の理解度と正の相関がある。
25. 借入先金融機関の決定基準としては、大都市では手数料やサービスを重視して決定している傾向が高い。なお、地銀や信金、JA バンク等からの借入れ決定の基準はそれぞれ異なり、地銀では住宅販売業者からの勧め、信金や JA バンクでは担当者の親切の度合いが決定基準になっている傾向が伺える。
26. 住宅ローン借入金融機関との関係については、地銀や信金、JA バンク等で変化が見られる。これらの金融機関から借入れした場合、給与振り込み口座を移したり、火災保険の加入やクレジットカードの加入等が行われている。
27. 住宅ローン借入金融機関との関係については、金融機関を複数比較した人について、給与振り込みの口座変更等の変化が見られる。また、複数比較した人については、今後の関係についても、資産運用等の相談を意識している人が多い。
28. 住宅ローン手続きについては、金融知識の自己評価や実際の理解度が高い人について159

は、商品内容を理解し、納得している人が多い。
29. 住宅ローンの融資申し込みを断られた金融機関がある人は、金融機関を複数比較している。住宅ローンの借入れに当たり、金融機関を複数比較している人については、より有利な条件のローン商品の選定の目的とは別に、融資を断られたために、複数比較
せざる得ない状況も発生していることを考慮しなければならない。
30. 住宅の購入や住宅ローンの借入の際、約 6 割の人が役に立つ知識は無かったと回答しており、3 割の人が社会人になってからの知識が役に立ったと回答している。
31. 金融知識の水準が高い人ほど、社会人になってからの知識が役に立ったと回答しており、金融知識の水準が低い人ほど、役に立つ知識は無かったと回答している。

本調査は、金融リテラシー、住宅瑕疵担保保険制度（インスペクション制度を含む）、および、住宅ローンに関しての 3 つの領域の質問を行っている点に大きな特徴があり、本稿においても、たとえば、金融リテラシーの高い人ほど住宅ローンの借入についてどのような態度をとっているかなどを分析してきた。今回の分析では、クロス集計を中心にして議論しているが、複数の要因が同時に作用している可能性もあり、今後、多重回帰などの別の手法も活用して、より深く分析を行って行く予定である。

＜参考文献＞
家森 信善「地域の観点から見た金融行動と金融リテラシー（１）－金融広報中央委員会「家計の金融行動に関する世論調査」に基づく予備的考察－」
ディスカッションペーパーシリーズ No.DP2014-J10

神戸大学経済経営研究所

2014 年９月。

家森 信善「地域の観点から見た金融行動と金融リテラシー（２）－大阪大学「くらしの好みと満足度についてのアンケート」に基づく考察－」

神戸大学経済経営研究所ディスカッションペーパーシリーズ No.DP2014-J11 2014 年 10 月。
Sekita,S.,”Financial literacy and retirement planning in Japan,” Journal of Pension
Economics and Finance, Vol.10, issue 04, 2011, pp.637-656.

160

＜付録＞
(注 web 調査として実施したために、実際の質問票とレイアウトは異なる。)

問１.

回答者の居住地として、下記から当てはまるものを一つお選び下さい。

1.

東京区部および政令指定市

2.

上記を除く人口 10 万人以上の市

3.

人口 10 万人未満の市

4.

町および村

問２.

回答者のご職業として、下記から当てはまるものを一つお選び下さい。

1.

農林漁業者

2.

自営業者（中小企業の経営者を含む）

3.

公務員

4.

大企業の正規従業員（役員を含む）

5.

中小企業の正規従業員（役員を含む）

6.

派遣社員・契約社員

7.

年金受給者

8.

無職（主婦 主夫を含む）

9.

その他

問３.

世帯全体の昨年の年収として、下記から当てはまるものを一つお選び下さい。

1.

400 万円未満

2.

400 万円以上～600 万円未満

3.

600 万円以上～800 万円未満

4.

800 万円以上～1000 万円未満

5.

1000 万円以上～2000 万円未満

6.

2000 万円以上

7.

わからない

問４.

ご自身は、
「金融に関しての知識」をどの程度お持ちとお考えですか。下記から当161

てはまるものを一つお選び下さい。
1.

平均よりもかなり詳しい

2.

平均よりも詳しい

3.

平均的

4.

平均よりも少し劣る

5.

平均よりもかなり劣る

6.

わからない

問５.

100 万円の現金を１年満期の銀行預金（年利子率２％）に預けて、５年間、同条件で更新しながら運用したら、5 年後にはいくら受け取れると思いますか。
（税率はゼロと考えてください）。下記から当てはまるものを一つお選び下さい。
1.

110 万円よりも多い

2.

ちょうど 110 万円

3.

110 万円よりも少ない

4.

わからない

問６.

インフレ率が年率５％であり、銀行預金の年利子率が３％であるとします。1 年間、銀行預金をしておくと、1 年後に預金で買える財やサービスの量は一般にどうなると思いますか。下記から当てはまるものを一つお選び下さい。
1.

減少する

2.

変わらない

3.

増加する

4.

わからない

問７.

一般に、一社の株式を購入する方が、株式投資信託（多くの会社の株式に投資）を購入するよりも、投資収益は安定すると思われますか。下記の中から一つお選びく
ださい。
1.

そう思う

2.

そう思わない

3.

わからない
162

問８.

世帯としての生活設計（ライフイベントを見据えた将来の収支を含めたライフプランの策定）を意識しておられますか。下記の中から、該当するものを一つ選んで下さい。
1.

かなり考えている

2.

少しは考えている。

3.

ほとんど考えていない

4.

全く考えていない

5.

わからない

＜住宅購入について＞
問９.

購入された住宅の価格として、下記の中から、該当するものを一つ選んで下さい。

1.

1000 万円未満

2.

1000 万円台

3.

2000 万円台

4.

3000 万円台

5.

4000 万円台

6.

5000 万円以上

7.

わからない

問１０. 購入された住宅のタイプとして、下記の中から該当するものを一つ選んで下さい。
1.

中古一戸建て2.

中古マンション

3.

それ以外

問１１. 住宅を購入後に、リフォームをされましたか。リフォームをされた方は、そのおおよその金額として、下記の中から該当するものを一つお選び下さい。
1.

リフォームをしていない

2.

100 万円未満のリフォームをした3.

100 万円以上 300 万円未満のリフォームをした
163

4.

300 万円以上 600 万円未満のリフォームをした

5.

600 万円以上のリフォームをした

問１２. 購入された住宅の築年数（購入時）として該当するものを、下記の中から一つお選び下さい。
1.

５年未満

2.

５年以上～10 年未満

3.

10 年以上～15 年未満

4.

15 年以上～20 年未満

5.

20 年以上～30 年未満

6.

30 年以上7.

わからない問１３. 住宅の購入に際して、建物・住宅診断（インスペクション）を実施しましたか。
下記の中から、該当するものを一つお選び下さい。
1.

売り主がインスペクションを実施した物件を購入した

2.

自身でインスペクションを専門家に依頼した

3.

インスペクション制度を知っていたが利用しなかった4.

インスペクション制度を知らなかった

問１４. 問１３で「２．自身でインスペクションを専門家に依頼した」を選んだ方にお尋ねします。建物・住宅診断（インスペクション）の利用することを決めるのに影響のあったものがあれば、下記の中から全てお選びください。（複数回答可）。
1.

不動産仲介業者・建設会社等の紹介・アドバイス

2.

家族や知人がインスペクションを実施していた3.

住宅専門誌やホームページなどの記事

4.

ファイナンシャルプランナーなどの専門家の助言

5.

ローンを組んだ金融機関の助言

6.

その他

164

問１５. 問１３で「３．知っていたが利用しなかった」を選んだ方にお尋ねします。なぜ利用しなかったのですか。下記の中で当てはまるものを全てお選びください。（複数回
答可）
。
1.

費用がかかるから

2.

時間がかかるから

3.

売り手との関係が壊れるのが心配だから

4.

検査をしなくても大丈夫だと思ったから

5.

不動産仲介業者が言い出さなかったから

6.

誰に頼んで良いのかわからなかったから

7.

売り手や仲介業者が行っていると思っていたから

8.

上記以外の理由問１６. 全員の方にお尋ねします。住宅瑕疵担保履行法に基づき、2009 年から住宅の売り
主（建築業者など）は、補償のための資力確保措置を義務づけられています。その柱になる制度が住宅瑕疵担保保険制度です。同保険制度について、当てはまる項目を全て選んで下さい。
（複数回答可）。
1.

「新築住宅を消費者に供給する建設業者や宅建業者は、保険加入または供託が義務付けられている。
」ことを知っている2.

「大手会社は、供託制度を利用して住宅瑕疵担保責任の履行能力を保証していることが多い。
」ことを知っている。

3.

「中古住宅については、住宅瑕疵担保保険は任意の制度である。
」ことを知っている。

4.

「住宅瑕疵担保保険に加入するには、検査を受けなければならない。
」ことを知っている。

5.

住宅瑕疵担保保険の名称は知っているが具体的な内容は知らなかった。

6.

住宅瑕疵担保保険の名称も知らなかった。

問１７. 購入された住宅は、住宅瑕疵担保保険制度に入っていますか。下記の中から、該当するものを一つ選んで下さい。
1.

入っている
165

2.

入っていない3.

わからない＜住宅ローンに関して＞
問１８. 住宅購入に当たって利用された住宅ローンの金利タイプについて、下記の中から当てはまるものを一つ選んで下さい。
1.

変動金利型

2.

固定期間選択型（固定期間５年以内）

3.

固定期間選択型（固定期間 5 年超）

4.

全期間固定型5.

上記以外

問１９. 住宅購入に当たっての住宅ローンを借入れた金融機関の業態について、下記の中から当てはまるものを一つ選んで下さい。
1.

都市銀行・信託銀行

2.

地方銀行・第二地方銀行

3.

その他の銀行（ネット銀行等）

4.

信用金庫・信用組合

5.

労働金庫、ＪＡバンク

6.

その他

問２０. 住宅購入資金総額のうち、金融機関からの借入金の比率はどの程度ですか。下記の中から当てはまるものを一つ選んで下さい。
1.

０％（全て自己資金）

2.

０％超～20％未満

3.

20％以上～40％未満

4.

40％以上～60％未満

5.

60％以上～80％未満

6.

80％以上～100％未満

7.

100％以上（全て借入あるいは、その他の付随費用も借入）
166

問２１.

住宅ローンを完済する期間（当初の約定期間）は何年でしたか。下記の中から当てはまるものを一つ選んで下さい。
1.

５年以内

2.

５年超～10 年以内

3.

10 年超～15 年以内

4.

15 年超～20 年以内

5.

20 年超～30 年以内

6.

30 年超

問２２.

返済期間はどのように選ばれましたか。下記の中から当てはまるものを全て選んで下さい。
（複数回答可）。
1.

金融機関が認める範囲の中で、最長とした

2.

金融機関が指定してきた3.

年間の返済可能額を元にして決めた

4.

年齢を考えて決めた

5.

中古物件のために、短くなった

問２３.

今から 10 年後に、住宅ローンの返済負担が家計に対してどの程度の重みとなっていると予想されますか。下記の中から当てはまるものを全て選んで下さい。（複数回
答可）
。
1.

その頃までには返済を終えている

2.

負担は小さいと予想している。

3.

ある程度の負担となるが、心配のない範囲である。

4.

相当の負担となり、心配している

5.

まだ考えていない、もしくは、わからない。

問２４. 住宅ローンを借りるにあたって、実際に借り入れている先も含めていくつの金融機関のローンを比較しましたか。下記の中から当てはまるものを一つ選んで下さい。
167

1.

１社（借り入れたところのみ）

2.

２社

3.

３社

4.

４社

5.

５社以上

問２５. 比較した方（問２４で「２」から「５」を選択した方）にお尋ねします。具体的には、どのような比較をしましたか。下記の中から当てはまるものを全て選んで下さい。
（複数回答可）。
1.

インターネットの各社のそれぞれのＨＰを個別に比較

2.

インターネットの比較サイトを利用

3.

電話により、金融機関に問い合わせ

4.

訪問して、金融機関に問い合わせ5.

ファイナンシャルプランナーなどの専門家に相談

6.

新聞や雑誌などの記事を参考にした

7.

その他

問２６. 比較した方（問２４で「２」から「５」を選択した方）にお尋ねします。借り入れ先を決めた理由として当てはまるものを、下記の中から全て選んで下さい。（複数回
答可）
。
1.

金利が安い

2.

繰上返済が便利であったり、その手数料が安い

3.

付加される保険や付帯サービスが魅力的

4.

住宅・販売事業者（営業マンなど）が勧める

5.

家族や友人が勧める

6.

金融機関の担当者が親切で、相談にのってくれる7.

給与振り込み口座や主たる資金運用のための口座がある

8.

営業店の立地が便利（たとえば、自宅や勤務先の近所にある）

9.

金融機関のブランドイメージが高い

10. 上記以外の理由
168問２７. 住宅ローンを借り入れたことで、その金融機関との取引関係はどうなりましたか。
下記の中から、当てはまるものを全て選んで下さい。（複数回答可）。
1.

給与振り込み口座を移した（従来から当該金融機関にある場合を除く）

2.

主たる資金運用の口座（定期預金など）を移した（従来から当該金融機関にある場合を除く）

3.

住宅ローン以外のローン（消費者ローンなど）を利用した

4.

住宅関連の火災保険の加入先の紹介を受け、加入した

5.

当該金融機関の勧めるクレジットカードに加入した

6.

当該金融機関の勧める年金、生命保険、投資信託などの運用商品を購入（加入）した

7.

特に変化はない。

問２８. 住宅ローンを借り入れた金融機関との取引関係を今後どうしていくつもりですか。
当てはまるものを全て選んで下さい。（複数回答可）。
1.

家計のメインバンクとして利用していきたい2.

今後、借り入れニーズが生じたら、その金融機関に相談・依頼してみたい3.

今後、資金運用する機会があれば、その金融機関に相談・依頼してみたい

4.

より有利なローン条件を提示する金融機関があれば乗り換えたい

5.

わからない

問２９. 住宅ローンの手続きに関して、下記に当てはまるものを全て選んで下さい。
（複数
回答可）
。
1.

ほとんど金融機関に任せたのでよくわからない

2.

融資申込みが認められなかった金融機関があった

3.

様々な書類が必要で準備に手間がかかった

4.

住宅ローンの商品内容（金利、保証料、繰り上げ返済の手数料など）はおおむね理解できている。

5.

住宅ローンの返済が年間どのくらいになるのかは把握している。

6.

十分納得の上、そのローンを選べた。
169

7.

上記に当てはまるものはない

問３０. 住宅の購入や住宅ローンの借入などに関して様々な知識が必要だったと思います。
以下の中から、直接、間接に役立ったと思われるものがあれば、いくつでもお選びください。（複数回答可）。
1.

小学校～高校までの学校での授業

2.

専門学校、短大、大学、大学院での授業

3.

社会人になってから受けた研修、講演会、公開講座など

4.

上の３つで役に立つものはなかった

170