Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
区 分	青少年犯罪に対する厳罰化	検定結果
非選択	選 択	合 計
なし	1,132
(51.9)	1,051
(48.1)	2,183
(100.0)	x²(1)=0.310
p=0.578
あり	16
(57.1)	12
(42.9)	28
(100.0)
合計	1,148
(51.9)	1,063
(48.1)	2,211
(100.0)

注 表22の注2～5に同じ。

## 2 ロジスティック回帰分析

次に，有意な関係にあった項目（変数）がそれぞれどのように関係しているのかを分析するため，ロジスティック回帰分析を行う。犯罪被害の有無，犯罪に対する不安及び量刑意見等は，いろいろな要因が複雑に絡み合って決定されるものであり，クロス集計において有意な関係が見いだされたことは，その変数同士に何らかの関係があることを示しているが，その変数同士が他の変数を仲介して有意な関係にある可能性もあり，また，ある変数と有意な関係にある変数のうちどの変数が最も関係があるのかも分析する必要がある。そこで，犯罪被害の有無（被害率），犯罪に対する不安及び量刑意見等を従属変数ととらえ，クロス集計分析で，これらの変数と有意な関係にあった他の変数（独立変数）が，これらの従属変数とどのような関係にあるのかを，多変量解析の手法であるロジスティック回帰分析により分析する。

ここでは，ロジスティック回帰分析のステップワイズ（変数増加法） $ ^{10} $ という手法を用いて，予測（回帰）式に投入した説明変数の中から，最も良く犯罪被害の有無を説明できる変数の組合せ（モデル）を抽出する。従属変数としては，過去5年間の犯罪被害につき，全犯罪被害，世帯犯罪被害及び個人犯罪被害のそれぞれについてモデルを作ることとする。

なお，クロス集計分析で有意な関係にあった項目（変数）が，ロジスティック回帰分析で抽出されないことがあるが，それは，その項目と，他の抽出された項目との役割が重なっていた可能性を示しており，他の項目で十分に説明可能ということを意味している。また，この分析では，それぞれの従属変数を最も適切に説明するためのモデルを探すことを目的として，モデルを分かりやすく示すため，クロス集計分析の残差分析を基に，独立変数のカテゴリーを更に統合し，できるだけ二分割となるようにした。そのため，全体としてのモデルの予測精度はある程度犠牲にしている。

## (1) 犯罪被害の有無に与える要因

表29は，全犯罪被害を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比 $ ^{11} $ を示したものである $ ^{12} $ 。
クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，抽出された順に示すと，表29—①のとおり，①警察の防犯活動に関する認識，②都市規模，③世帯当たりの人員，④世帯犯罪被害に対する不安，⑤世帯収入，⑥個人犯罪被害に対する不安，⑦夜間外出頻度の合計七つであり，いずれかの犯罪被害の有無は，これらの変数（項目）で最もよく説明できるということになる。

もっとも，犯罪不安に関する変数は，因果関係の方向性として，犯罪被害を予測する指標というよりは，むしろ犯罪被害が，犯罪不安を高める可能性があり，犯罪被害を説明するための独立変数として採ることは不適切であるとも考えられるので，犯罪不安に関する変数を独立変数として投入せずに，ロジスティック回帰分析を行ったが，その結果は表29－②のとおりである。抽出された変数を順に示すと，①警察の防犯活動に関する認識，②世帯収入，③都市規模，④世帯当たりの人員，⑤警察の親切さに関する認識，⑥夜間外出頻度の合計六つであり，警察の親切度に関する認識と夜間外出頻度が新たに加わっている。つまり，警察の防犯活動が不十分だという認識をもち，世帯収入が平均よりも高く，大都市に居住し，世帯当たりの人員が多く，警察が親切でないという認識をもち，夜間の外出頻度が高いものが犯罪被害に遭う確率が高いということがいえる。

表29 ロジスティック回帰式（全犯罪被害）

①犯罪不安に関する変数を含む

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)	-0.552	0.000	0.576
2	都市規模(13大都市/その他の市町村)	0.534	0.000	1.705
3	世帯当たりの人員(2人以下/3人以上)	-0.355	0.010	0.701
4	世帯犯罪被害に対する不安(あり得る/あり得ない)	0.296	0.015	1.344
5	世帯収入(758万円より低い/758万円より高い)	-0.302	0.015	0.739
6	個人犯罪被害に対する不安(安全/危険)	-0.333	0.021	0.716
7	夜間外出頻度(週1回未満/週1回以上)	-0.299	0.036	0.741
【定数項】	0.654

②犯罪不安に関する変数を除く

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)	-0.588	0.000	0.555
2	世帯収入(758万円より低い/758万円より高い)	-0.381	0.001	0.683
3	都市規模(13大都市/その他の市町村)	0.562	0.000	1.754
4	世帯当たりの人員(2人以下/3人以上)	-0.425	0.001	0.654
5	警察の親切さに関する認識(親切/不親切)	-0.312	0.040	0.732
6	夜間外出頻度(週1回未満/週1回以上)	-0.285	0.040	0.752
【定数項】	0.819
表30は，世帯犯罪被害を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，抽出された順に示すと，表30－①のとおり，①警察の防犯活動に関する認識，②世帯当たりの人員，③世帯犯罪被害に対する不安，④都市規模，⑤夜間外出頻度及び⑥世帯収入の合計六つであり，世帯犯罪被害の有無は，これらの変数（項目）で最もよく説明できるということになる。

また，全犯罪被害の場合と同様に，犯罪不安に関する変数を独立変数に投入せずに，ロジスティック回帰分析を行った結果が，表30－②である。抽出された変数を順に示すと，①警察の防犯活動に関する認識，②世帯当たりの人員，③都市規模，④世帯収入，⑤夜間外出頻度及び⑥警察の親切さに関する認識の合計六つであり，警察の親切さに関する認識が新たに加わっている。つまり，警察の防犯活動が不十分だという認識をもち，世帯当たりの人員が多く，大都市に居住し，世帯収入が平均より高く，夜間の外出頻度が高く，警察が親切でないという認識をもつものが，世帯犯罪の被害に遭う確率が高いということがいえる。

## 表30 ロジスティック回帰式（世帯犯罪被害）

①犯罪不安に関する変数を含む

独 立 変 数	係 数	P 值	オッズ比
ステップ	変数名 (変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識 (良くやっている/不十分である)	-0.549	0.000	0.578
2	世帯当たりの人員 (2人以下/3人以上)	-0.407	0.003	0.665
3	世帯犯罪被害に対する不安 (あり得る/あり得ない)	0.343	0.004	1.409
4	都市規模 (13大都市/その他の市町村)	0.417	0.004	1.518
5	夜間外出頻度 (週1回未満/週1回以上)	-0.280	0.043	0.756
6	世帯収入 (758万円より低い/758万円より高い)	-0.207	0.091	0.813
【定数項】	0.243

②犯罪不安に関する変数を除く

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)	-0.551	0.000	0.577
2	世帯当たりの人員(2人以下/3人以上)	-0.440	0.001	0.644
3	都市規模(13大都市/その他の市町村)	0.407	0.003	1.502
4	世帯収入(758万円より低い/758万円より高い)	-0.299	0.011	0.742
5	夜間外出頻度(週1回未満/週1回以上)	-0.271	0.043	0.763
6	警察の親切さに関する認識(親切/不親切)	-0.252	0.090	0.777
【定数項】	0.623
②犯罪不安に関する変数を除く

表31は，個人犯罪被害を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，表31－①のとおり，①警察の親切さに関する認識，②年齢，③個人犯罪被害に対する不安，④婚姻関係，⑤男女及び⑥教育歴の合計六つであった。これら六つの変数のうち，警察の親切さに関する認識，個人犯罪被害に対する不安，婚姻関係及び男女の四つは，統計上は，いずれも有意確率が5％水準以下で，個人犯罪被害の有無と有意な関係にあるが，この抽出されたモデルで，実際に回帰式を作って，データを当てはめてみると，個人犯罪被害の有無に関し，被害に遭ったとするものをほとんど予測することができなかった。その意味で，これら採用された変数は，個人犯罪被害の有無と有意な関係にはあるが，これらの変数だけで，犯罪被害の有無を十分に説明することは困難であるといえる。

また，全犯罪被害及び世帯犯罪被害の場合と同様に，犯罪不安に関する変数を独立変数に投入せずに，ロジスティック回帰分析を行った結果が，表31－②である。抽出された変数を順に示すと，①警察の親切さに関する認識，②年齢，③男女，④婚姻関係，⑤教育歴及び⑥警察の防犯活動に関する認識の合計六つであり，警察の防犯活動が不十分で，警察が親切だと認識していない，20代で高学歴の独身女性が，犯罪被害に遭う確率が高いということがいえる。しかし，一方，この回帰式に，データを当てはめても，被害に遭ったとするものをほとんど予測することができなかった。

表31 ロジスティック回帰式（個人犯罪被害）

①犯罪不安に関する変数を含む

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の親切さに関する認識(親切/不親切)	-0.650	0.004	0.522
2	年齢(歳)	-0.015	0.057	0.985
3	個人犯罪被害に対する不安(安全/危険)	-0.665	0.004	0.514
4	婚姻関係(独身等/既婚)	0.640	0.006	1.896
5	男女(男/女)	-0.479	0.032	0.620
6	教育歴(年)	0.078	0.074	1.081
【定数項】	-1.992

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の親切さに関する認識(親切/不親切)	-0.537	0.035	0.585
2	年齢(歳)	-0.015	0.058	0.985
3	男女(男/女)	-0.557	0.011	0.573
4	婚姻関係(独身等/既婚)	0.585	0.012	1.794
5	教育歴(年)	0.075	0.085	1.078
6	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)【定数項】	-0.412	0.100	0.662
以上，犯罪被害の有無と調査回答者の属性等各項目間の関係をロジスティック回帰分析を行ったところ，全犯罪被害，世帯犯罪被害及び個人犯罪被害のいずれにおいても，統計上有意なモデル（予測式）が抽出されたが，この予測式に本調査データを当てはめて，犯罪被害の有無を判別してみると，個人犯罪被害などで正答率は必ずしも良くなかった。これは，犯罪被害に遭うかどうかを決定する要因が本調査項目にない要因又は偶然によって決定されることが仮説として考えられる。その意味で，本分析においては，犯罪被害に有意に影響を与える要因を分析するという観点から，各変数の統計的有意性に着目することが重要であると思われる。また，犯罪に対する不安や警察活動に関する認識については，関係の方向性（因果関係）が単方向ではなく，犯罪被害の有無と相互に影響し合う関係にあると考えられ，解釈に当たっては注意が必要であろう。

## (2) 犯罪に対する不安に与える要因

ロジスティック回帰分析を用いて，犯罪に対する不安に関する二つの質問項目である，①個人犯罪被害に対する不安，及び②世帯犯罪被害に対する不安を，それぞれ従属変数にとって回帰モデルを作ることにする。

表32は，個人犯罪被害に対する不安を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，抽出された順に示すと，①警察の防犯活動に関する認識，②男女，③全犯罪被害の有無，④婚姻関係，⑤個人犯罪被害の有無 $ ^{13} $ の合計五つであった。つまり，警察の防犯活動が不十分だという認識をもち，既婚の女性で，過去に犯罪被害に遭ったことがあるものが，居住地域における夜間の一人歩きを危険であると認識する確率が高いということがいえる。

表32 ロジスティック回帰式（個人犯罪被害に対する不安）

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)	-1.234	0.000	0.291
2	男女(男/女)	-0.642	0.000	0.526
3	全犯罪被害の有無(あり/なし)	-0.327	0.016	0.721
4	婚姻関係(独身等/既婚)	-0.479	0.001	0.619
5	個人犯罪被害の有無(あり/なし)	-0.411	0.076	0.663
【定数項】	0.412

表33は，世帯犯罪被害に対する不安を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，抽出された順に示すと，①警察の防犯活動に関する認識，②教育歴，③世帯犯罪被害の有無及び④夜間外出頻度 $ ^{14} $ の合計四つであった。つまり，警察の防犯活動が不十分だという認識をもち，高学歴で夜間外出頻度が多く，過去に犯罪被害に遭ったことがあるものが，不法侵入に遭う危険性が高いと認識する確率が高いということがいえる。
表33 ロジスティック回帰式（世帯犯罪被害に対する不安）

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	警察の防犯活動に関する認識(良くやっている/不十分である)	0.809	0.000	2.245
2	教育歴(年)	-0.101	0.000	0.904
3	世帯犯罪被害の有無(あり/なし)	0.313	0.010	1.367
4	夜間外出頻度(週1回未満/週1回以上)	0.245	0.088	1.278
【定数項】	0.650

## (3) 量刑意見等に与える要因

ロジスティック回帰分析を用いて，量刑意見及び青少年犯罪対策に関する意見についての質問項目である，①不法侵入・窃盗の事例（二度目の侵入盗でカラーテレビ1台を窃取）に対する量刑意見，及び②青少年犯罪対策における厳罰化を，それぞれ従属変数にとって回帰モデルを作ることとする。なお，モデルを分かりやすくするため，それぞれ変数が二分割となるよう，量刑については，徳役刑を選択するか，又はそれ以外の刑を選択するか，青少年犯罪対策に関する意見については，厳罰化を選択するか否かとして，再定義した上で分析した。

表34は，不法侵入・窃盗の事例（二度目の侵入盗でカラーテレビ1台を窃取）に対する量刑意見を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数は，抽出された順に示すと，①年齢，②婚姻関係，③個人犯罪被害に対する不安，④警察の親切さに関する認識，⑤世帯犯罪被害に対する不安 $ ^{15} $ の合計五つであった。つまり，警察の親切さが不十分だという認識をもち，犯罪に対する不安が強く，比較的若い独身者が，徴役刑を選択する確率が高いということがいえる。なお，この予測式は，与えられた事例に対して徴役刑を選ばないものを予測するよりも，徴役刑を選択するものを予測する場合により精度が高い。

表34 ロジスティック回帰式（量刑意見）

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	年齢(歳)	-0.019	0.000	0.982
2	婚姻関係(独身等/既婚)	-0.318	0.024	0.727
3	個人犯罪被害に対する不安(安全/危険)	-0.302	0.036	0.739
4	警察の親切さに関する認識(親切/不親切)	-0.362	0.010	0.696
5	世帯犯罪被害に対する不安(あり得る/あり得ない)	0.225	0.061	1.252
【定数項】	1.735
表35は，青少年犯罪対策における厳罰化を従属変数にとった場合の，予測（回帰）式，採用された変数とその有意確率（P値）及びオッズ比を示したものである。

クロス集計で有意な関係にあった変数等の中で，予測モデルを構築するために抽出された変数を，抽出された順に示すと，①年齢，②婚姻関係及び③都市規模 $ ^{16} $ の合計三つであった。つまり，20・30代の既婚者で，大都市に居住しているものが，青少年犯罪対策に対して厳罰化を選択する確率が高いということがいえる。ただし，この抽出されたモデルで，実際に回帰式を作って，データを当てはめても，厳罰化の選択の有無をほとんど予測することができず，抽出された変数が，厳罰化と有意に関係しているということはいえても，これで青少年犯罪対策に対して厳罰化を選択するかどうかを説明することはできない。

表35 ロジスティック回帰式（青少年犯罪対策に関する意見）

独立変数	係数	P值	オッズ比
ステップ	変数名(変数の概要)
1	年齢(歳)	-0.015	0.000	0.985
2	婚姻関係(独身等/既婚)	-0.336	0.004	0.714
3	都市規模(13大都市/その他の市町村)	0.210	0.084	1.234
【定数項】	0.766
## 3 まとめ

表36は，クロス集計分析及びロジスティク回帰分析によって，抽出された項目（変数）を，各従属変数ごとにまとめたものである。

表36 クロス集計により抽出された項目（変数）

項目(変数)	犯罪被害の有無	犯罪被害に対する不安	量刑意見等
全犯罪被害の有無	世帯犯罪被害の有無	個人犯罪被害の有無	個人犯罪被害に対する不安	世帯犯罪被害に対する不安	量刑意見	青少年犯罪対策に対する意見
都市規模	**	**	**	*	**	*
住居形態	-	-	-	-
世帯収入	**	**	**
世帯当たりの人員	**	**	-	-	-
男女	-	**	**
齢	**	-	**	**	**	**	**
就業状況	**	-	*	**
婚姻関係	*	-	**	*	**
教育歴	**	-	**	**	**
夜間外出頻度	**	**	*	**	-	-
警察の防犯活動に関する認識	**	**	**	**	**	**
警察の親切さに関する認識	**	**	**	**	**	**	*
防犯設備	-	-	-	-	-
個人犯罪被害に対する不安	**	-	**	-	-	**	**
世帯犯罪被害に対する不安	**	**	-	-	-	**
全犯罪被害の有無(過去5年間)	-	-	-	**	**
世帯犯罪被害の有無(過去5年間)	-	-	-	**	**	*
個人犯罪被害の有無(過去5年間)	-	-	-	**	**
全犯罪被害の有無(1999年)	-	-	-	**	**	**
世帯犯罪被害の有無(1999年)	-	-	-	**	**	**
個人犯罪被害の有無(1999年)	-	-	-	**	**

注 1 *はP<.05，**はP<.01で有意な関係が見られたものを示し，空欄は有意な関係がないものである。また，一は非該当であることを示す。

2 は，有意であったもののうち，ロジスティック回帰分析で抽出された変数であることを示す。

「犯罪被害の有無に与える要因」の分析においては，全犯罪被害及び世帯犯罪被害で，都市規模，世帯収入，世帯当たりの人員，警察の防犯活動に関する認識などの変数が有意に犯罪被害の有無に影響を与えているとして抽出された。また，個人犯罪被害では，年齢，婚姻関係，警察の親切さに関する認識，個人犯罪被害に対する不安などの変数が抽出された。

「犯罪に対する不安に与える要因」の分析においては，個人犯罪被害に対する不安で，男女，婚姻関係，警察の防犯活動に関する認識，犯罪被害の有無などの変数が有意に犯罪に対する不安に影響を与えているとして抽出された。また，世帯犯罪被害に対する不安では，教育歴，夜間外出頻度，警察の防犯
活動に関する認識，犯罪被害の有無などの変数が抽出された。犯罪に対する不安は，警察活動に関する認識及び犯罪被害の有無と有意な関係にあることが認められた。

「量刑意見等に与える要因」の分析においては，不法侵入・窃盗に対する懲役刑の選択で，年齢，婚姻関係，警察の親切さに関する認識，犯罪に対する不安などの変数が有意に量刑意見に影響を与えているとして抽出された。また，青少年犯罪対策に対する厳罰化の選択では，年齢，婚姻関係などの変数が抽出された。量刑意見等は，犯罪被害の有無よりも，むしろ年齢や婚姻関係が有意な関係にあることが認められた。

ロジスティック回帰分析の解釈の仕方として，ある変数が，犯罪被害の有無と有意な関係にあり，ロジスティック回帰分析でも説明変数として抽出されたということは，それによって犯罪被害の有無を説明するためのモデル（予測式）を構築することができるということを意味している。しかし，そのモデルが有意であるからといって，そのモデルで犯罪被害の有無を完全に予測できるわけではない。特に，本調査においては，犯罪被害の有無，犯罪に対する不安及び量刑意見等を従属変数として分析を行い，いずれの場合も統計的に有意なモデルを構築することはできたが，このモデルに本調査データを当てはめて，犯罪被害の有無等を判別してみると，個人犯罪被害等において正答率が必ずしも良くないなど，それぞれの従属変数を説明・予測するという意味では，十分なモデルが構築できたわけではない。その原因として考えられることは，これらのモデルは，本調査で得られた変数の中で，最も良く従属変数を説明できたにすぎず，従属変数と密接に関係している変数が調査項目に含まれていなかった可能性が考えられる。また，もう一つの仮説として，我が国のように比較的治安の良い国では，結局のところ犯罪被害に遭うかどうかは偶然によるところが大きいということも考えられる。つまり，これらのモデルによって，犯罪に遭いやすいものを推定することはできるが，そうしたもののほとんどが，現実には犯罪に遭わないため，犯罪被害に遭ったことがある人を予測できるという意味において，モデルの適合度が悪くなっているということである。いずれにせよ，こうした仮説を検証するためには，更に犯罪被害の有無と関係があると思われる項目を質問紙に加えて繰り返し調査を実施していくことが必要となる。
## 第 4 1989年調査との比較

1989年に財団法人都市防犯研究センターが，第1回ICVSの質問紙をおおむね採用して実施した同種調査の結果 $ ^{17} $ を，本調査結果と，比較可能な質問項目について比較する。1989年に実施された調査は，1988年1年間の犯罪被害率並びに1987年以前5年間の犯罪被害率及び警察への申告率を調査している。そこで，本編では，①1988年と1999年，それぞれ1年間の被害率の比較，②1987年以前5年間と1999年以前5年間の被害率（世帯犯罪被害及び個人犯罪被害）及びそのうち直近の事件についての警察への申告率の比較，③不法侵入の被害に遭う不安についての比較を行うこととする $ ^{18} $ 。なお，自動車盗，車上盗及び自動車損壊については，自動車所有者中の被害率を比較したが，バイク盗及び自転車盗については，1989年調査結果に所有者中の被害率が含まれていないため，全調査回答者中の被害率を比較した。

図4は，1987年以前5年間と1999年以前5年間の被害率を比較したものである。自動車盗がほぼ横ばいであるほかは，すべての罪種において被害率が2～3倍に上昇している。

図４ 被害率の経年比較（過去５年間の被害率）

| 1987年以前 | 1999年以前
自動車盜 | 0.8 | 0.7
車上盜 | 2.6 | 5.7
自動車損壊 | 5.0 | 16.8
バイク盜 | 1.7 | 4.0
自転車盜 | 9.0 | 22.1
不法侵入 | 2.2 | 4.1
不法侵入未遂 | 0.6 | 2.6
強盜 | 0 | 0.6
窃盜 | 0.8 | 2.7
性的暴行 | 1.8 | 2.7
暴行・脅迫 | 0.6 | 2.1
図 5 は，1988年と1999年の，それぞれ1年間の被害率を比較したものである。自動車盗及び暴行・脅迫の被害率が若干低下し，強盗及び性的暴行が横ばいであるほかは，すべての罪種で被害率が上昇している。

図 5 被害率の経年比較（過去 1 年間の被害率）
図6－①は，世帯犯罪被害について，1987年以前5年間と1999年以前5年間における直近の事件の警察への申告率を見たものである。車上盗及び自動車損壊が横ばいであるほかは，すべての罪種において，申告率が10ポイント以上低下している。特に，不法侵入及び同未遂において，申告率の低下が顕著である。

図6－②は，個人犯罪被害について1987年以前5年間と1999年以前5年間における直近の事件の警察への申告率を見たものである。性的暴行及び暴行・脅迫の申告率は，それぞれ約9%，約21％とかなり低い状態で横ばいとなっており，窃盗の申告率は約25％低下している。なお，強盗については，1987年以前の被害率が0であり，比較ができない。

全体的に，1988年及び1999年における犯罪被害率は，世帯犯罪被害及び個人犯罪被害ともに，上昇している一方で，被害の警察への申告率が低下しているといえる。

図6 罪種別・世帯犯罪被害及び個人犯罪被害における申告率の経年比較

## ①「世帯犯罪被害」

②「個人犯罪被害」
表37は，1988年及び1998年について，刑法犯における警察の認知件数及びその変化を見たものである。本調査の対象犯罪と認知件数の対象犯罪は，その内容，定義において，必ずしも同一ではなく，単純な比較は困難であるが，侵入盗を除いて，本調査と同様の傾向を示している $ ^{19} $ 。もっとも，本調査結果によれば，対象犯罪のほとんどすべてで申告率も低下しており，それが認知件数に影響を与えていると考えられる。

表37 刑法犯における認知件数の比較（1988年・1998年）

1988年	1998年	増加率
自動車盜	33,936	35,884	5.7%
車上狙い	186,960	252,092	34.8%
バイク盜	209,444	246,364	17.6%
自転車盜	325,326	423,183	30.1%
侵入盜	259,566	237,703	-8.4%
スリ	18,298	21,019	14.9%
ひったくり	8,993	35,763	297.7%
暴行	10,004	7,367	-26.4%
脅迫	1,102	971	-11.9%
強姦	1,741	1,873	7.6%
強制わいせつ	2,867	4,251	48.3%

注 警察庁の統計による。

図7は，不法侵入の被害に遭う不安を比較したものである。将来1年間に不法侵入の被害に遭う危険性があると回答したものは，1989年調査では25.2%であるのに対し，本調査では33.9%と8.7ポイント上昇しており，不法侵入の被害に関する危険性の認識が高まったといえる。

図７ 不法侵入の被害に遭う不安の比較（1988年・1999年）

非常にあり得る	あり得る	あり得ない	わからない
1988年	2.2 23.0	73.7	1.1
1999年	1.9 32.0	52.8	13.3

以上をまとめると，前回調査結果と比べると，自動車盗等一部の犯罪被害を除き，被害率が上昇し，犯罪に対する不安も増加している一方，警察への申告率が低下しているといえる。
世帯犯罪被害及び個人犯罪被害のそれぞれについて，本調査結果と第3回ICVSの参加国における犯罪被害率を比較する。本調査は，第4回ICVSに参加する形で実施されたものであるが，参加国すべての調査がまとまるのは本年末の予定であるので，今回調査とほぼ同一の質問紙を用いて実施された第3回ICVSの調査結果と比較することとする。

ここでは，本調査結果と第3回ICVSに参加したアメリカ等の8か国の調査結果とを，①他国における1995年と我が国における1999年の，それぞれ1年間の犯罪被害率，②それぞれの調査における直近の被害の警察への申告率，③犯罪に対する不安，④警察の防犯活動に関する認識の4点について比較する。なお，被害率については，被害の延べ件数ではなく，1年間に1回以上被害に遭ったことの有無(Prevalence Rateといわれる。）を指標として使用する。

## 1 被害率

表38は，罪種別・国別に，①世帯犯罪被害（自動車盗，車上盗，自動車損壊，不法侵入，不法侵入未遂）及び②個人犯罪被害（強盗（未遂を含む），窃盗，性的暴行，暴行・脅迫）の被害率を見たものであり，図8は，これを罪種別にグラフ化したものである。

世帯犯罪被害について見ると、自動車盗では、スイスよりは被害率が高いが、アメリカ、カナダ、イギリス、フランス等よりはかなり低くなっている。車上盗及び自動車損壊（バンダリズム）では、我が国の被害率が最も低い。逆に、バイク盗の被害率は、イギリス、フランス、オランダよりは低いものの、アメリカ、カナダよりはかなり高く、自転車盗も、アメリカ、カナダ、イギリス、フランス等よりも被害率が高い。不法侵入及び不法侵入未遂の被害率は、我が国は、いずれもアメリカ、カナダ、イギリス、フランス及びオランダよりもかなり低く、スイスやスウェーデン、フィンランドといった北欧とほぼ同水準である。

個人犯罪被害について見ると，性的暴行で，フランスよりも若干高くなっているほかは，いずれの罪種においても，他の国と比較して被害率はかなり低い。強盗，窃盗及び暴行・脅迫では，被害率が他の国の10分の1程度となっている。

図 9 は，1 年間に上記いずれかの犯罪に遭った被害率を示したものであるが，我が国が15％と最も低くなっている。
表38 国別の世帯犯罪被害及び個人犯罪被害の被害率

①「世帯犯罪被害」

自動車盜	車上盜	自動車損壊	バイク盜	自転車盜	不法侵入	不法侵入未遂
日本	0.2	1.6	4.8	2.8	7.9	1.2	0.8
アメリカ	2.1	8.2	7.3	1.0	5.1	2.6	3.0
カナダ	1.7	6.9	7.0	0.8	4.7	3.4	2.8
イギリス	3.0	9.7	12.5	2.3	6.0	3.0	3.4
フランス	1.8	8.3	9.5	4.2	4.4	2.4	2.2
オランダ	0.4	6.6	12.0	3.2	10.2	2.6	3.3
スイス	0.1	3.7	8.7	4.3	9.0	1.3	1.1
スウェーデン	1.5	6.0	5.7	2.3	9.7	1.3	1.1
フィンランド	0.6	3.7	5.3	1.3	5.6	0.6	0.7

②「個人犯罪被害」

強盜	窃盜	性的暴行	暴行・魯迫
日本	0.0	0.5	1.0	0.4
アメリカ	1.3	3.9	2.5	5.7
カナダ	1.2	5.7	2.7	4.0
イギリス	1.4	5.0	2.0	5.9
フランス	1.0	4.0	0.9	3.9
オランダ	0.6	6.8	3.6	4.0
スイス	0.9	5.7	4.6	3.1
スウェーデン	0.5	4.6	2.9	4.5
フィンランド	0.5	3.2	2.6	4.1

注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第3回ICVS）である。
図 8 罪種別・国別の被害率

①自動車盜
0.0	2.0	4.0	6.0	8.0	10.0	12.0	14.0	(%)
日本	0.2
アメリカ	2.1
カナダ	1.7
イギリス	3.0
フランス	1.8
オランダ	0.4
スイス	0.1
スウェーデン	1.5
フィンランド	0.6
⑧強盗
0.0	2.0	4.0	6.0	8.0	10.0	12.0	14.0	(%)
日本	0.0
アメリカ	1.3
カナダ	1.2
イギリス	1.4
フランス	1.0
オランダ	0.6
スイス	0.9
スウェーデン	0.5
フィンランド	0.5
注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第4回ICVS）である。
図 9 国別の全犯罪被害の被害率

注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第4回ICVS）である。
## 2 申告率

表39は，罪種別・国別に，①世帯犯罪被害（自動車盗，車上盗，自動車損壊，不法侵入，不法侵入未遂）及び②個人犯罪被害（強盗（未遂を含む），窃盗，性的暴行，暴行・脅迫）における警察への申告率を見たものであり，図10は，これを罪種別にグラフ化したものである。

世帯犯罪被害について見ると，不法侵入未遂を除くすべての罪種において，申告率が他の国と比較して最も低くなっている。

個人犯罪被害について見ると、暴行・脅迫において、申告率が他の国と比較して最も低く、強盗及び性的暴行においては、2番目に低くなっている。窃盗の申告率は、他の国とほぼ同程度で、アメリカ、カナダ、フランス等よりは高くなっている。

表39 国別の世帯犯罪被害及び個人犯罪被害の申告率

## ①「世帯犯罪被害」

自動車盜	車上盜	自動車損壊	バイク盜	自転車盜	不法侵入	不法侵入未遂
日本	62	42	21	73	36	61	36
アメリカ	90	66	51	88	47	68	52
カナダ	88	62	47	85	56	85	47
イギリス	85	67	39	97	79	93	52
フランス	96	61	47	81	47	78	44
オランダ	90	72	43	88	64	85	49
スイス	98	85	31	87	75	88	43
スウェーデン	90	75	63	88	59	71	43
フィンランド	-	71	47	88	52	71	34

②「個人犯罪被害」

強 盗	窃 盗	性的暴行	暴行・魯迫
日 本	31	43	10	21
ア メ リ カ	66	36	28	45
カ ナ ダ	50	32	17	40
イ ギ リ ス	55	49	20	38
フ ラ ン ス	57	40	30	30
オ ラ ン ダ	70	57	14	42
ス イ ス	24	37	16	32
スウエーデン	81	56	12	28
フインランド	39	43	8	27

注 1 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第3回ICVS）である。

2 「自動車盗」におけるフィンランドの数値は，不明である。
図10 罪種別・国別の申告率
注 1 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第3回ICVS）である。

2 「自動車盜」におけるフィンランドの数値は，不明である。
## 3 犯罪に対する不安

図11は，居住地域を暗くなってから，一人で歩くことの安全性の認識（居住地域における夜間の一人歩きに対する不安）に関する質問において，危険（「やや危ない」及び「危ない」）と回答したものの比率を比較したものである。我が国は，イギリス，カナダ，アメリカに次いで高く，フランス，オランダ等よりも危険であると認識しているものの比率が高い。

図11 国別の「居住地域における夜間の一人歩きに対する不安」

注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第4回ICVS）である。
図12は，これから12か月間に不法侵入の被害に遭う危険性の認識（不法侵入の被害に遭う不安）に関する質問において，危険性がある（「非常にあり得る」及び「あり得る」）と回答したものの比率を比較したものである。これも，フランス，イギリスに次いで高く，アメリカ，カナダ等よりも，不法侵入に遭う危険性が高いと認識しているものの比率が高い。

図12 国別の「不法侵入の被害に遭う不安」

注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第4回ICVS）である。
## 4 警察の防犯活動に関する認識

図13は，「警察の防犯活動に関する認識」に関する質問において，良くやっている（「非常に良くやっている」及び「まあまあ良くやっている」）と回答したものの比率を比較したものである。我が国は，アメリカ，カナダ等よりは低く，フランス，スイス等と同水準にある。

図13 国別の「警察の防犯活動に関する認識」

| 値 (%)
日本 | 54
アメリカ | 77
カナダ | 80
イギリス | 68
フランス | 56
オランダ | 45
スイス | 55
スウェーデン | 62
フィンランド | 55

注 日本の数値は1999年の被害率（第4回ICVS）であり，他の国の数値は1995年の被害率（第3回ICVS）である。
これらの結果をまとめると，我が国は，犯罪に遭う被害率が，例えば不法侵入の被害率において，アメリカ及びカナダの半分以下であるにもかかわらず，不法侵入の危険性が高いと認識しているものの比率が両国より高くなっている。また，個人犯罪被害の被害率も他の国と比較するとかなり低いにもかかわらず，夜間の一人歩きを危険だと認識しているものの比率が比較的高くなっているなど，実際の被害率以上に犯罪に対する不安が高いといえる。また，被害の警察への申告率，及び警察の防犯活動を良くやっていると認識しているものの比率は，全般的に他の国と比較して低い。
おわりに

現在，我が国の犯罪の発生量を示す指標としては，警察の認知件数が広く使用されているが，認知件数は，犯罪動向を示す指標の一つではあっても，社会で発生している犯罪すべてを正確に表している数値ではない。英米を始めとする欧米先進国では，犯罪動向を示す指標として，警察機関によって集計された認知件数に加え，「犯罪被害実態調査」（Crime Victimisation Survey）の数値を使用しており，これら二つの統計が，いわば犯罪統計の両輪として，お互いを補い合う形で利用されている。犯罪被害実態調査は，認知件数よりも正確に犯罪発生率（被害率）を示すといわれているが，殺人事件のように被害者が死亡している場合や，薬物事件等被害者のいない犯罪に関する統計を生み出すことはできないなど，それだけで，すべての犯罪被害を網羅することはできない。そのため，ある社会における犯罪動向を知るためには，認知件数等の公的な統計と，犯罪被害実態調査に基づく数値を上手に組み合わせて利用することが必要である。

犯罪被害実態調査は，アンケート調査の多くがそうであるように，単純集計された数値だけを見ても，それ自体で意味をもっているわけではない。その数値を，一定の基準の中で評価したり，他の数値と比較することにより初めて意味をもつものとなる。また，同種の調査を，毎年実施し，その結果を経年で比較することにより，犯罪動向を評価することが可能となるし，各国で同種調査を実施することにより国際比較が可能となる。本報告書の目的の一つは，こうした犯罪被害実態調査結果のもつ応用可能性と意義を示すことにあり，そのため，経年比較や国際比較を行った。さらに，今回は，十分な説明力をもった変数を抽出し得なかったため，必ずしも十分なモデルが構築されたとはいえないが，総合的分析で行ったように，こうした数値（データ）を応用し，数字を統計的に加工し，各変数ごとのクロス集計分析を行ったり，多変量解析を行うことにより，犯罪被害に遭うことの有無や犯罪に対する不安を喚起する原因となる要因を分析することができ，犯罪理論の構築に役立てることもできる。

このように，それ自体では意味を持たない数値も，適切な目的や仮説といった理解の枠組みをもって調査を実施し，その結果を利用することにより，いろいろな意味を持ち，刑事政策等への応用価値ももち得るのである。本調査でも，経年でみると，幾つかの罪種において犯罪被害率が上昇する一方で，国際的にみると，我が国の犯罪被害率は決して高くはないことが明らかになった。また，犯罪に対する不安が増加し，国際的に見ても他の国と同水準にあるが，他方，犯罪被害の申告率が低下し，国際的に見ると低い水準にあることが認められた。

しかし，本調査結果からだけでは，これらの原因を推測することはできても，正しく分析することはできない。そのためには，理論的な仮説をもち，それを検証するために，必要な変数を調査に盛り込み，犯罪被害実態調査を継続的に実施することが必要である。犯罪被害実態調査の，本当の価値は，これを継続して実施することにあり，そうなって初めて，認知件数と共に，犯罪動向を示す重要な指標として利用し得るものとなろう。特に，犯罪被害実態調査は，サンプル調査の結果から全体を推計するため，常に統計的なサンプル誤差の可能性があり，サンプル数は多ければ多い方がよい。その意味で，将来的には英米のように，1万件を超えるサンプルで，この調査を継続，発展させていくことが望まれるところであろう。
## 参考文献

警察庁（編）「昭和63年の犯罪」，1989

警察庁（編）「平成10年の犯罪」，1998

財団法人都市防犯研究センター（編）「犯罪の被害者発実態に関する調査報告書」，JUSRI ポート VOL.1 No.1, 1990

財団法人都市防犯研究センター(編)「92犯罪の被害と防犯意識等に関する調査研究(全国版)」，JUSRI リポート No.4, 1993

総務庁統計局（編）「貯蓄動向調査報告」，1999

Hough, M. & Mayhew, P., The British Crime Survey : first report, Home Office Researche Study, No. 76. 1983

Hough, M. & Mayhew, P., Taking Account of Crime: key findings from the second British Crime Survey, Home Office Researche Study, No. 85. 1985

Mayhew, P., Elliott, D. & Dowds, L., The 1988 British Crime Survey, Home Office Research Study, No. 111. 1989

Mayhew, P., Aye Maung, N. & Mirrlees-Black, C., The 1992 British Crime Survey, Home Office Researche Study, No. 132. 1993

Mayhew, P. & van Dijk, J.J.M., Criminal Victimisation in Eleven Industrialised Countries: Key findings from the 1996 International Crime Victims Survey, Onderzoek en beleid, 162. 1997

Mirrlees-Black, C., Budd, T., Partridge, S. & Mayhew, P., The 1998 British Crime Survey, England and Wales, Home Office Statistical Bulletin, No. 21. 1998
注

現在は，国連ウィーン本部国際犯罪防止センター所長代行（Officer in charge of the Centre for International Crime Prevention）。

$ ^{2} $ 総務庁統計局の「貯蓄動向調査」における、世帯の年間収入四分位値を使用した。

この比率は，過去5年間に自家用車を所有していた世帯を母数としており，1999年には保有していなかった可能性のある世帯も含めた母数に対する比率である。以下，車上盜，自動車損壊，バイク盜，自転車盜において同じ。

$ ^{4} $ 参考までに，「わからない」を除くと88.9%である。

5 各クロス集計表には，構成比のほかに，残差を示している。残差は，標準偏差と考えると分かりやすく，2を超えると，その項目（セル）が有意と考えることができる。統計量としては， $ \chi^{2} $ 値，P値を示した。また，期待度数が5未満のセルがあり， $ \chi^{2} $ 検定を使用することが適当でない場合には，正確確率検定（モンテカルロ法）を用いてP値を出している。

6 世帯当たりの人員が増加すると、自動車等の所有台数が増加する可能性があり、その結果世帯犯罪被害の被害率が上昇することも考えられることに留意する必要がある。

この関係については，統計的には，警察の防犯活動が不十分であると認識しているものほど，犯罪被害に遭いやすいという関係の方向性も考え得る。つまり，警察の防犯活動に関する認識が，防犯活動の実態や地域の治安と密接な関係にあった場合，治安の悪い地域で，警察の防犯活動が不十分な地域に居住しているものほど犯罪被害に遭いやすいという仮説も成り立つ。

8 ただし，同時点での調査であるため，因果関係の方向性としては，犯罪不安の強いものの方が，犯罪被害に遭いやすいという可能性も完全には否定できない。つまり，犯罪に対する不安が，地域の治安と密接に関係しているとした場合，治安の悪い地域に居住しているものは犯罪被害に遭いやすいという仮説が成り立つ。

9 ロジスティック回帰分析とは，従属変数にも，独立変数（予測変数ともいわれる。）にも質的データ—アンケート調査などで，複数の選択肢（「はい」，「いいえ」，「わからない」等）の中から回答を選ばせたような場合のデータのことで，大きさや長さのように量的価値や順序性をもたないデータのことである—を用いることのできる多変量解析の一つで，量的データにおける判別分析に相当するものである。これまでは，質的データを分析する場合には，数量化Ⅱ類などが用いられていたが，パソコンの処理能力の向上により，最近では，米国を中心に，より分析に汎用性のあるロジスティック回帰分析が多く用いられるようになった。ロジスティック回帰分析は，例之ば，ある少年が将来犯罪を犯すかどうかなどを予測するなど，予測のための理論的モデルを構築するためによく用いられ，従属変数を予測・説明するために最も効果的な独立変数及びその組合せを見つけ出すことができる。

10 最も予測精度が高いか，当てはまり度の良いモデル（回帰式）を作るためには，考え得るすべての変数を投入する方法が考えられるが，それでは必要のない変数までもがモデルに組み込まれる可能性があるため，ステップワイズ法では，最も説明力の高い変数を順番に投入して，これ以上他の変数を投入しても，モデルの当てはまり度が向上しない，最適とされる変数の組み合わせを見つけ出す。ただし，真の意味での最適なモデルを作るためには，すべての変数の組合せを試してみるほかない。ここでは，ステップワイズにおける変数の抽出基準は有意確率10％とした。

$ ^{11} $ その変数が一単位変化することで，従属変数が0（被害体験なし）から1（被害体験あり）に変化する確率で，この値が1から遠いほど良いとされる。
$ ^{12} $ なお，ロジスティク回帰分析は，何かを予測したい場合，又は，理論的モデルを作りたい場合に使用されるが，目的によって，使用する統計量がやや異なる。一般的には，予測を目的としている場合には，係数，オッズ比の大きい変数が予測に貢献していると考えることができ，理論的モデルを作りたい場合には，それらよりもP値が有意であるかどうか（0.05以下）が重要となる。

$ ^{13} $ 個人犯罪被害の有無の指標を示す変数は,従属変数である夜間の一人歩きに対する不安とは有意な関係にはないが,この変数を入れることで,モデルの当てはまり精度が向上する。

$ ^{14} $ 外出頻度は，従属変数である世帯犯罪被害に対する不安とは有意な関係にはないが，この変数を入れることで，モデルの当てはまり精度が向上する。

$ ^{15} $ 犯罪に対する不安の指標であるこの変数は，従属変数である量刑意見とは有意な関係にはないが，これらの変数を入れることで，モデルの当てはまり精度が向上する。

16 犯罪に対する不安の指標であるこれらの変数は,従属変数である青少年犯罪対策に関する意見とは有意な関係にはないが,これらの変数を入れることで,モデルの当てはまり精度が向上する。

この調査は，同財団が，ICVSの質問紙を採用して第1回ICVSの結果と，我が国の結果を比較することを目的として，ICVSの質問紙の質問事項をおおむね採用して実施したもので，1989年10月に，層化二段抽出法によってサンプリングされた20歳以上の男女3,000人を対象として，質問紙留置法によって実施され，回収率は80.4%である（財団法人研究センター（編）「犯罪の被害者発生実態に関する調査報告書」，JUSRIリポートVOL.1 No.1を資料とした。）。

$ ^{18} $ この比較は，1980年代後半と1990年代後半という約10年間の犯罪被害率の比較であるが，いわゆるバブル経済の時期と，バブルがはじけた後の被害率の比較という観点から見ると興味深い。

$ ^{19} $ ちなみに，同時期，犯罪被害実態調査では被害率が上昇しているのに，認知件数は減少している，不法侵入の認知件数から申告率を基に実犯罪件数を推計すると，約32万件から，約39万件に上昇していることになり，犯罪被害実態調査の結果と同様の傾向を示している。
## 東日本大震災に際しての諸外国等からの物資支援・寄附金一覧

2012年2月6日現在

★現時点で計163の国・地域及び計43の機関が支援意図を表明（一般的な支援表明、人的支援・物資支援・寄附金分）

★以下のとおり計126の国・地域・機関から物資・寄附金を受領（物資：63、寄附金：93（総額約175億円以上）・一部重複）

※本表は、外国政府等からの物資支援・寄附金をまとめたもの（注：民間団体や個人からの支援は含まない）

国・地域・機関	物資支援・寄附金	日本への受入れ日	受入れ場所
米国	米国際開発庁から緊急物資(寝袋、簡易ベッド、石油ストーブ、灯油等)、放射線防護服1万着。米軍から食料品約280トン並びに水770万リットル、燃料約4.5万リットルを配布(貨物約3,100トンの輸送)、消防車2台、ポンプ5機、核・生物・化学兵器対処用防護服99セット、ホウ素約9トン、大型放水用ポンプ1式、バージ船に積載した淡水(2隻分)、バージ船2隻、ゲルマニウム半導体検出器3台。米国防総省より放射線線量計3万1,000枚。イリノイ州から個人線量計2,000個ほか	随時	岩手県、宮城県、福島県ほか
寄附金
国連児童基金(ユニセフ)	水(約5万5,000本)、子供用下着(約27万枚)、靴、おもちゃ、ぬいぐるみ、教育キット、レクリエーションキット、絵本、通学鞄(文房具入り)、ランドセル、防犯ブザー、椅子、テーブル、バソコン、コピー・FAX複合機、プリンター、軽自動車、仮設トイレ、移動式黒板等	随時	宮城県、岩手県、福島県
中国	12人用テント500張、6人用テント400張、毛布2,000枚、手提げ式応急灯200個	3月14日	宮城県
水6万本、使い捨てゴム手袋325万組	3月28日	茨城県、宮城県ほか
仮設トイレ60個、厚手ゴム手袋1万組、スニーカー2.5万足	3月31日	宮城県
ガソリン1万トン	4月2日	各地
ディーゼル油1万トン	4月3日	各地
香港	食料(缶詰約2万個)	4月9日	福島県
食料(缶詰約1万個)	4月19日	福島県
靴下(約3万足)	4月20日	宮城県
靴下(約7万足)	4月27日	岩手県
台湾	発電機688台、毛布2,099箱、寝袋2,587箱、スリーピングマット236箱、衣類(防寒具、レインコート、手袋、マフラーを含む)4,671箱、食品(クッキー、ポップコーン、米、缶詰などを含む)16.5トン+1万2,577箱、暖房器具(石油ストーブなど)953台、マスク404箱、カイロ150箱、飲料(水を含む)1,125箱、寝具(マットレス、キルト、枕等を含む)457箱、粉ミルク895箱、衛生用品(ナプキン、ティッシュ、トイレットペーパー、タオル等)112箱、懐中電灯6箱、納体袋24箱	3月14日～28日	宮城県、福島県、岩手県、新潟県、山梨県、茨城県、千葉県、埼玉県
寄附金(※台湾との実務交流窓口は交流協会)
モンゴル	毛布(約2,500枚)、セーター・靴下等の防寒衣(計約800着・足)	3月14日、15日	宮城県
寄附金
インド	毛布(2万6,740枚)	3月16日～30日	栃木県ほか
水(750ml×約1万3,000本(約10トン分))	3月23日	宮城県
ビスケット(約10トン)	3月28日	宮城県
カナダ	毛布(約2.5万枚)、放射線サーベイメーター78個、個人線量計75個、放射線線量計(5,000枚)、放射線線量計の読取装置5個	3月17日4月6日	宮城県、山形県、神奈川県、福島県ほか
寄附金
タイ	毛布3万6,750枚、毛布2,864枚、缶詰2万8,800個、缶詰17箱、マスク9万4,000枚、寝袋1,000個、コーンフレーク108箱、ポロシャツ24箱、防寒具420箱、防寒具400着、インスタントラーメン約2万1,000食、インスタントラーメン300箱、サバイバルキット4,710セット、懐中電灯2,162本、懐中電灯68箱、水30万7,600本、コップ3箱、水筒1,650個	3月17日～6月14日	北海道、岩手県、宮城県、茨城県、栃木県、山形県、東京都、神奈川県、NGOほか