ＢＲＩ－Ｈ１８講演会テキスト

住宅・都市の防犯～住宅侵入盗の多いまち・少ないまち～
住宅・都市研究グループ

目Ⅰ

研究員

樋野 公宏

次はじめに
１）背景と目的
２）研究の方法

Ⅱ

地区特性指標の選定
１）“Safer Places”
２）犯罪発生率
３）地区特性指標

Ⅲ

犯罪発生率の説明
１）重回帰分析２）構造方程式モデリング
３）分析結果の解釈

Ⅳ

おわりに
参考文献
資料

Ⅰ はじめに

平成 15 年 7 月、防犯まちづくり関係省庁協議会は、全国 6 地

１）背景と目的区をモデル地区に設定して行ってきた調査研究の結果を、関係近年、市民の犯罪に対する意識の高まりや情報公開の流れを省庁における具体的施策と合わせて「防犯まちづくりの推進に受けて、各町丁の罪種別の犯罪発生状況を表す地図（以下「犯ついて」として取りまとめた。これは、市街地の類型別に望ま罪発生マップ」）を公開する例が見られる。このような情報を住しい対応を示した画期的なものであるが、防犯まちづくりの普民に伝えることで、注意を喚起したり、然るべき対策を促した

及に当たっては、より普遍的かつ客観的な理論が求められる。

りすることができる。しかし、犯罪発生マップは、どのようにそこで本研究では、世帯、人口等の社会指標と、住宅形態、犯罪が起こりにくいまちづくり（以下「防犯まちづくり」）を進土地利用等の空間指標（以下総称して「地域特性指標」）から住めるべきかについて示唆を与えるものではなく、とりうる対策宅侵入盗の発生リスクを予測する因果モデルを構築する。ここも個別の建物・敷地での対策1や一般的対策としてのパトロールで前提とするのは、環境が犯罪を誘発する要素となっていると活動などが中心となっているのが現状である。

考える犯罪機会論である。本研究で構築されるモデルによって犯罪と環境との因果関係が明らかになれば、地域特性に応じた1 このような個別の対策は、開口部の建物部品の改善など対象物の強化（target hardening）に偏りがちであることに、批判も見られる。Schneider ＆ Kitchen (2002)など。

－

防犯まちづくりが可能となる。
地区特性と犯罪発生との関係について調べた既存研究には、

27 －市区の犯罪発生数と社会経済指標との関係について因子分析をプランナー、デザイナー、建築家など実務家の要請に応える形用いて調べたもの（島田・原田、1999a）2、同様に、町丁の犯罪で作成したものである。

発生数と空間構成指標との関係を調べたもの（島田・原田、SP では、防犯理論、都市デザイン理論と過去の実践のレビュ1999b）3がある。町丁の住宅侵入盗発生数や発生率を各種指標かーから防犯まちづくりの 7 原則（以下「SP7 原則」、表 1）が示

ら説明しようとする最近の研究には、土地利用面積との関係をされている。SP7 原則は、実践場面の状況や、場所によって異な調べたもの（樋野、2006）4、防犯環境設計（CPTED）理論を基にる重視されるべき価値とバランスをとりながら防犯対策を進め選んだ社会指標、空間指標との関係を調べたもの（徐・鈴木・るため、多くの研究者の関与のもと従来の理論を集結し、より樋野、2006）5がある。本研究は、これらの研究成果に立脚する実践的にアレンジされている。

ものであるが、社会指標、空間指標の両方から犯罪発生を説明

表 1 に SP7 原則の概要を示す。わが国の各種基準の拠り所にしようとする点、広範かつ詳細な概念を含む”Safer Places”もなっている CPTED 理論の 4 原則と比較すると、概念が広範に（ODPM & Home Office、2003）を基に指標を選定する点、構造なっただけでなく、従来の原則を詳細化したり（『活動』、『維持方程式モデリングにより指標間の因果関係を明らかにする点に管理』など）、上位原則としての『構成』が存在したりする点がおいて既存研究と異なり、より防犯まちづくりに寄与するもの特徴である。と考えられる。
表 1．”Safer Places”の 7 原則の概要
２）研究の方法（1）動線（Access and movement）：歩行者、自転車、自動車が地域は、東京 23 区と隣接 6 市6（武蔵野、三鷹、調布、旧田無、

移動しやすく、犯罪者が接近しづらいように道路・空間・エント旧保谷、狛江）とし、300 世帯以上で、必要なデータが入手できランスが設計されていること。

た 3048 町丁を対象とした。

（2）監視性（Surveillance）：建物のデザイン、適度な人間活動

なお、リスク予測の地理的単位をグリッドではなく町丁とす

により公共空間に人の目が届くこと。照明、防犯カメラの設置基るのは、住民にとって分かりやすく親しみのある地理的単位で準・管理体制について考慮されていること。

あり、住民や自治体等による対策行動としての防犯まちづくり（3）所有意識（Ownership）：場所に対する愛着、責任感、敬意、に結びつけやすいと考えるからである。

コミュニティ等が感じられること。
（4）物理的防御（Physical protection）：被害対象物の強化がⅡ 地区特性指標の選定施され、かつデザイン的にも優れていること。

１）“Safer Places”（5）活動（Activity）：直接的に防犯を意図しない人間活動が適

地区特性指標を仮説的に選定するため、英国の防犯まちづく度に存在することによって、犯罪リスクが削減され、安心感が確りのガイドライン“Safer Places － The Planning System and保されていること。

Crime Prevention”（以下「SP」）を参考にする。SP は、2003 年（6）維持管理（Management and maintenance）：公共空間が適切に副首相府（ODPM）と内務省（Home Office）が、地方計画庁のに維持管理され、バンダリズムなどの反社会的行為を許容しないというメッセージが送られていること。

2 島田貴仁・原田豊「大都市における犯罪と社会経済要因の関連－方法の問題点と GIS による解決」、科学警察研究所報告防犯少年編、vol.39、no.2、1999a
3 島田貴仁・原田豊「都市の空間構成と犯罪発生の関係－GISによる定量的分析」、科学警察研究所報告防犯少年編、vol.40、no.1、1999b
4 樋野公宏「町丁別犯罪発生数と土地利用に関する基礎的考察」、
都市計画報告集、vol.5-1、日本都市計画学会、2006
5 徐鳳教・鈴木勉・樋野公宏「東京区部における主要な窃盗犯罪の地理的分布とその環境的要因」、地域安全学会論文集、no.8、2006
6 周辺 6 市は、犯罪発生率及び 23 区との地理的条件を勘案して選定した。

－（7）構成（Structure）：他の 6 原則を促進するような土地利用、建物の用途や形態が選択、設計、配置されていること。

28 －犯罪発生率２）犯罪発生率 －従属変数＝ ln（住宅侵入盗発生数 ÷ 一般世帯数世帯9 × 1000）

住宅侵入盗の発生数は、被害対象となり得る世帯数が多い町丁ほど多い傾向にある。町丁ごとの住宅侵入盗発生数（平成14-16 年度合計）7と世帯数との相関係数は 0.644 である。この

犯罪発生率は、最小値-1.60、最大値 3.95、平均値 2.29、標ような規模の影響を除くため、本研究では地区特性指標によっ準偏差 0.72 である。犯罪発生数で町丁を分類した図 1 と、犯罪て説明する従属変数に「1000 世帯数当たりの住宅侵入盗発生数」発生率で分類した図 2 を比較すると、前者では杉並、中野、練を用いる。分布の偏りをなくすため下式の通り対数化した値を、馬、江戸川辺りに赤く表示される町丁が集中しているのに対し、本研究では「犯罪発生率」と定義する8。

後者では分散化されていることが見て取れる。

図 1. 犯罪発生数で分類した町丁の分布（左）図 2. 「犯罪発生率」で分類した町丁の分布（下）ともに該当町丁数が等しくなるよう５分類した。

-3
4-9
10-14
15-23
24対象外町丁-1.77
1.78-2.25
2.26-2.55
2.56-2.87
2.88対象外町丁

7 警視庁町丁別犯罪認知件数データにおける空き巣、居空き、忍び込みの合計。
8 対数化に当たり、各町丁の住宅侵入盗発生数の最小値を 0.5 とした。

－

東京都都市計画地理情報システムのデータ（区部：平成 13 年度、市部：平成 14 年度）

929 －３）地区特性指標 －説明変数

Ⅲ 犯罪発生率の説明

SP7 原則を参考に、各町丁の地区特性指標を仮説的に設定した（表 2）。

１）重回帰分析
前章で挙げた地区特性指標を説明変数、犯罪発生率を従属変SP の『動線』に関しては、犯罪企図者にとってのアクセスの数とする重回帰分析を行った。説明変数間の共線性を抑えるたしやすさとして、最寄駅までの距離、都心までの時間距離、道めステップワイズ法（p<.05）を用いたが、除外される変数はな路面積率を指標とした。
『活動』、『監視性』に関しては、住宅やかった。当てはまりのよさを示す R2 乗値（調整済み）は 0.316

地区内の自然監視の多寡に影響する、世帯当たり人員、人口密であり、このモデルによる住宅侵入盗発生数の予測値と実際の度、昼間人口比を指標とした。
『所有意識』に関しては、持ち家値との相関係数は 0.792 だった。これは前章で求めた住宅侵入世帯率など「住宅特性」の指標が影響し、所有意識の高さは『維盗発生数と世帯数との相関係数（0.644）よりも高く、地区特性持管理』の状況にも影響すると考えた。
『構成』に関しては商住を考慮することで、より住宅侵入盗発生数の予測精度が高まっ

面積比と空間密度を指標としたが、『構成』は他の 6 原則の上位たことが分かる。選択された変数の係数、有意確率等を表 3 に項目であり、他の地域特性指標の多くも関係すると考えられる。

示す。

なお、分布の偏りをなくすため、昼間人口比、商住面積比は対数変換した。10

表 3. 重回帰式の係数

表 2. SP を参考に設定した地区特性指標
区分

変数

人口

世帯当り人員
人口密度
昼間人口比11
最寄駅距離12
都心時間距離13道路面積率14
商住面積比15
地区建蔽率16
地区容積率17
持ち家世帯率
公営公団世帯率
民営借家世帯率

アクセス
土地利用
空間密度
住宅特性

ﾃﾞｰﾀｿｰｽ

主に関係するSP の原則

A、B活動・監視性

C

動線

C

動線
構成

C

構成

A

所有意識・維持管理(定数)
世帯当り人員
人口密度
昼間人口比
最寄駅距離
都心時間距離
道路面積率
商住面積比
地区建蔽率
地区容積率
持ち家率
公営公団率
民営借家率

非標準化係数B
標準誤差1.210.29-0.33
0.060.000.00
-0.13
0.03
-0.07
0.02
0.00
0.00
0.95
0.22
-0.10
0.02
1.72
0.22
-0.24
0.04
1.90
0.27
0.81
0.26
2.61
0.26

標準化係数
ﾍﾞｰﾀt
4.18
-0.14 -5.25-0.27 -9.98-0.11 -3.65-0.06 -3.30
0.04
2.20
0.08
4.40
-0.15 -6.01
0.20
7.89
-0.17 -5.94
0.34
6.94
0.18
3.10
0.51 10.07

有意
確率
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.03
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

R2 乗値（調整済み）=0.316、予測値と実測値の相関係数=0.792

A：平成 12 年度国勢調査町丁・字等別集計、B：平成 12 年度国勢調査東京都区市町村別報告
C：東京都都市計画地理情報システムのデータ（区部：平成 13 年度、市部：平成 14 年度）

表 4. 犯罪発生率に対する各変数の直接・間接的影響
階層

地区特性指標

第１階層

最寄駅距離
都心時間距離
道路面積率
商住面積比
地区建蔽率
地区容積率
持家率
公営公団率
民営借家率
世帯当り人員
人口密度
昼間人口比

第２階層

第３階層
10 対数化に当たり、(商業用地面積 / 町丁面積)、(住宅用地面積 /町丁面積)、の最小値をそれぞれ 0.005 とした。

第４階層

11 =ln(昼間人口/人口)
12 町丁の中心点を起点とする距離(m)を対数化。
13 山手線から最寄駅までの電車所要時間(分)
14 =道路面積/町丁面積（自動車の利便性）
15 =ln(商業用地面積 / 住宅用地面積)
16 =∑建物面積/町丁面積
17 =∑(建物面積*建物階数)/町丁面積

－30 －

標準化
総合効果
-0.0640.052-0.1330.012
0.293-0.453
0.264
0.077
0.513
-0.158-0.261-0.186

標準化
直接効果--------0.184-0.190
0.384
0.228
0.553
-0.158-0.261-0.186

標準化
間接効果-0.0640.052-0.1330.012
0.109-0.263-0.120-0.151-0.041-------

２）構造方程式モデリング・「民営借家世帯率」はなかでも犯罪発生率への影響が大き

構造方程式モデリングを用いて、地区特性指標間の因果関係い。SP7 原則に照らすと、低層の賃貸アパートが多い18民を調べる。本研究の地域特性指標のように説明変数同士が並列営借家世帯は、防犯対策（物理的防御）が施されてない点19、な関係にない場合、構造方程式モデリングを用いることで、説所有意識が低い点、維持管理の水準が低い点等が犯罪の起明変数間の因果関係とともに、従属変数に対する間接的な影響こりやすい環境を生んでいると考えられる。
・も知ることができる。

「公営公団世帯率」は、「人口密度」、「世帯当り人員」を経ここで、SP7 原則の関係を踏まえて各地区特性指標を階層化す由して犯罪発生率に(－)の間接効果があり、直接効果とほぼる。まず町丁の立地条件に関する指標を第１階層に位置付け、相殺される。海外では公営住宅のスラム化が防犯上の課題

次に SP の上位概念である『構成』、その上に『所有意識・維持になることも多いが、わが国の住宅侵入盗に関しては、む管理』に関連する指標、『活動・監視性』に関連する指標を位置

しろ公営住宅のリスクの方が低い。その理由として、同質づけた。因果モデルを構成する上での基本的な考え方は下記のの居住者が多いことからコミュニティが形成されやすいこ通りである。と、公的主体により適切に維持管理が行われていることなどが想像される20。

・各階層の変数は、上位の階層の変数と犯罪発生率に影響を・与える。

「持ち家世帯率」も「世帯当り人員」を経由して犯罪発生・第 1 階層の 3 変数には相関関係がある。

率に(－)の間接効果があり、直接効果と合わせた総合効果は、・各階層の各変数の誤差変数間には相関関係がある。

「民営借家率」の半分程度である。先述のとおり、物理的変数間の関係を考慮しつつ、パス係数が 0.1 に満たないパス防御、所有意識、維持管理の差に起因するものと考えられを逐次削除して得られたモデルを図 3 に示す。犯罪発生率に対る。

する各変数の影響を表 4 に示す。適合度指標は、CFI が 0.987、（第 2 階層）RMSEA が 0.072 と、いずれもまずまずの適合度を示した。

・「地区建蔽率」は犯罪発生率に(＋)の直接効果がある。建て詰まった町丁は、見通しが悪かったり、隣接建物経由で侵入できたりするため、犯罪を行いやすい環境になっている

３）分析結果の解釈と考えられる。

以下、SP7 原則を参考に、上位の階層から各地区特性指標の犯・罪発生率との関係について考察する。

「商住面積比」は、犯罪発生率に対する直接効果がない。

（第 4 階層）用途の複合化は住宅地の匿名性を高め、各種犯罪が起こり

・「人口密度」は、地区特性指標のなかで犯罪発生率への(－)

やすいという懸念もあるが、住宅侵入盗を対象とする本研の直接効果が最も大きい。人口密度が高い町丁は、自然な究の分析ではそのような結果は見られない。
「昼間人口比」監視の目が多く、被害リスクが低いと考えられる。に(＋)の直接効果があり間接的に犯罪発生率を低くしてい「世帯当り人員」は、犯罪発生率に(－)の直接効果がある。

るが、すべての間接効果を総合するとほぼ相殺される。

「世帯当り人員」が多い町丁は、単身世帯や共働き夫婦世・ 「地区容積率」は犯罪発生率に対して直接、間接に(－)の帯など留守がちな少人数世帯が多い町丁と比べ、昼間でも影響がある。直接効果は、「地区容積率」の高い町丁には誰かが在宅している世帯が多く、被害リスクが低いと考え階数の高いマンションが多いことから21、防犯対策（物理・られる。
・「昼間人口比」犯罪発生率に(－)の直接効果がある。
「昼間人口比」が大きい町丁は、住宅が留守になりがちで、住宅侵入盗が発生しやすい昼間でも、来街者、通勤・通学者の自然な監視の目が多く、被害リスクが低いと考えられる。

（第 3 階層）
・「持ち家世帯率」、「公営公団世帯率」、「民営借家世帯率」
はそれぞれ犯罪発生率に(＋)の直接効果がある。

－

18「民営借家率」と「低層（2 階建以下）共同世帯率」の相関係

数は 0.494。
19 独立行政法人建築研究所「共同住宅における防犯に関するアンケート調査結果概要」、2006
20 犯罪企図者は合理的選択に基づき行動しており、所得制限のある公営住宅世帯に侵入しても利得が少ないという判断が働いている可能性もある。
21「地区容積率」と「高層（6 階建以上）共同世帯率」の相関係
数は 0.607。

31 －的防御）の進んでいる世帯が多いこと22、接近できる開口（第 1 階層）部の数が少ないことに起因すると考えられる。また、間接・「道路面積率」、「都心時間距離」、「最寄駅距離」は、犯罪効果は、「地区容積率」の高い町丁で「昼間人口比」が高発生率に直接影響しておらず、住宅侵入盗犯にとって交通いことに主に起因する。直接効果と間接効果を合わせた利便性が対象の選定に影響しているとは言えない。直接効(－)の総合効果は、地区特性変数のなかで最も大きい。

果と間接効果を合わせた犯罪発生率に対する総合効果は、道路面積率がやや(－)である。

持ち家率
地区建蔽率

人口密度

道路面積率
公営公団率
商住面積比
世帯当り人員

都心時間距離

民営借家率
最寄駅距離

犯罪発生率

昼間人口比

地区容積率

第１階層

第２階層

第３階層

(立地条件)

構成

所有意識・維持管理

線の幅（ パス係数）

第４階層
活動・監視性

実線/点線

0.1～0.3

正の関係

0.3～0.5

負の関係

0.5～

図 3. 各変数間の因果モデル χ2=368.5 df=22 p=.00 数値は標準化解。誤差変数及び誤差相関は省略した

22 樋野公宏「住宅の防犯性能の評価に関する考察

日英の現状整理と住民意識調査から」、日本建築学会梗概集 F-1、2005－32 －参考文献

Ⅳ おわりに
本研究では、犯罪機会論に基づき、社会特性と空間特性を総・prevention”, Routledge, New York, 2002

合した地域特性から住宅侵入盗の発生リスクを予測するモデルを構築した。さらに、構造方程式モデリングを用いて、地区特Schneider, R.H. and Kitchen, T., “Planning for crime・

島田貴仁・原田豊「大都市における犯罪と社会経済要因の性指標間の因果関係を明らかにした。この分析で得られた主な関連－方法の問題点と GIS による解決」、科学警察研究所

知見は下記のとおりである。

報告防犯少年編、vol.39、no.2、1999a・

人口密度が高い町丁、世帯当り人員、昼間人口の多い町丁による定量的分析」、
科学警察研究所報告防犯少年編、vol.40、住推進、単身世帯対策23などの住宅施策、商店街活性化施策

no.1、1999b
・持ち家世帯の多い町丁と比べ、民営借家世帯の多い町丁は、
物理的防御、所有意識、維持管理などの差により被害リス・察」、都市計画報告集、vol.5-1、日本都市計画学会、2006
・

徐鳳教・鈴木勉・樋野公宏「東京区部における主要な窃盗犯罪の地理的分布とその環境的要因」、地域安全学会論文集、

地区建蔽率と地区容積率には正の相関があるが、犯罪発生

no.8
・・町丁は被害リスクが低い。

ODPM, Home Office, “Safer Places － The Planning
System and Crime Prevention”, 2003て詰まった町丁は被害リスクが高く、高層共同住宅の多い

Clarke, R. and Eck, J., Become a Problem－Solving

住宅用途と商業用途の複合化によって住宅侵入盗のリスク

Crime Analyst”, UCL Jill Dando Institute of Crimeが高まる傾向は見られない。都市活動を活性化し、来街者Science, 2003の目による防犯まちづくりを行う方向性も検討すべきであ・

樋野公宏「町丁別犯罪発生数と土地利用に関する基礎的考クが高い。一方、公営住宅の被害リスクは低い。

率に対する影響は、前者が(＋)、後者が(－)と分かれた。建・

島田貴仁・原田豊「都市の空間構成と犯罪発生の関係－GISには、自然な監視の目が多く、被害リスクが低い。都心居とも連携して進めるべきである。
・・・

樋野公宏・雨宮護「防犯まちづくりの新視点 英国の防犯まる。

ちづくりのガイドライン"Safer Places"」、新都市、vol.59、

電車や自動車の交通利便が高い町丁は犯罪発生数が多いが、no.12、(財)都市計画協会、2005
・犯罪発生率に直接的な影響はない。

ちづくり実態調査報告」、新都市、vol.60, no.4、(財)都市計

これらの知見は、地域住民や自治体が防犯まちづくりを推進

画協会、2006する上で有用であろう。推進に当たっては、本研究で詳説した”Safer Places”にあるように、防犯を住環境の一要素と見なす

樋野公宏・小出治「防犯まちづくりの新視点 英国の防犯ま・

樋野公宏・雨宮護「防犯まちづくりの新視点 "構成"と SaferPlaces の活用」
、新都市、vol.60, no.5、(財)都市計画協会、総合的観点が必要である。

2006
・

独立行政法人建築研究所「共同住宅における防犯に関するアンケート調査結果概要」
、2006

・

樋野公宏「住宅の防犯性能の評価に関する考察 日英の現状整理と住民意識調査から」、日本建築学会梗概集 F-1、
2005

・

安全・安心まちづくり研究会『安全・安心まちづくりハンドブック－防犯まちづくり編』、ぎょうせい、1998

・ 樋野公宏「町丁別犯罪発生数と土地利用との関係」、Science& Technonews Tsukuba、No.79、2006
23 千代田、新宿、文京区などには、条例や要綱によりワンルームマンションの規制が掛けられる地域がある。豊島区でも、ワンルームマンションに対する法定外目的税が掛けられている。

－33 －

（資料）
実測値 ＞ 予測値

地域特性によるモデルの予測の確からしさについて

本研究のモデルでは H14～16 の住宅侵入盗発生率を用いた。
H17 に対象町丁の発生率はどうなっただろう。

Ｈ
17に減
少

まず、H14～16 の実際の住宅侵入盗発生率（以下「実測値」）と本研究のモデルによる予測値との標準化残差を求める（以下「Z 残差」）。Z 残差が大きい町丁は、「（本モデルで考慮しなかっＨ17に増加た要因により）予測値より実測値が多い町丁」、Z 残差が小さい
町丁は、「（本モデルで考慮しなかった要因により）予測値より予測値 ＞ 実測値実測値が少ない町丁」である。
つぎに、下式により H14～16 年と 17 年の実測値を比較する指標を求める（標準化し、以下「Z 発生率増減」）。
図表 A 「Z 残差」と「Z 発生率増減」の関係「Z 増減」＝ Z（（H17 実測値 － （H14～16 年実測値／3）／世帯数）
図表 A は各町丁の「Z 残差」と「Z 発生率増減」をグラフに

図表 B 「Z 残差」と「Z 発生率増減」の関係（正負区分）プロットしたもの、図表 B は「Z 残差」と「Z 発生率増減」の「Z 増減」<00<「Z 増減」

正負によって、該当する町丁の割合を示したものである。ここ「Z 残差」>068%

32%から、「Z 残差」が大きい、すなわち予測値より実測値が多い町

0>「Z 残差」

29%

71%

丁は H17 年に発生数が減少し、「Z 残差」が小さい、すなわち予測値より実測値が少ない町丁は H17 年に発生数が増加している。

図表 C 「Z 残差」と「Z 発生率増減」の関係（正負区分）

特に「Z 残差」の絶対値が大きい町丁で、その傾向は顕著である※「Z 残差」の絶対値が 1 より大の町丁のみ（図表 C）。
このことから、地域特性以外の要因により毎年の犯罪発生率にはブレがあるものの、長期的に見ると、地域特性による影響は大きいものと考えられる。

－

34 －

「Z 増減」<00<「Z 増減」「Z 残差」>181%

19%-1>「Z 残差」

10%90%