Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
2 - 2 - 2 - 6 図 婚姻状况別

## ⑦ 教育年数别

2 - 2 - 2 - 7 図 教育年数別

注 学生を除く。

## 2 污職

今回の調査では，第2回調査（2004年）と同様，「汚職」を公務員から賄賂を求められることとし，「公務員からわいろを要求されたり，期待されたりしたことがありますか」と質問した。調査前年（1年間）に賄賂を供与するよう要求されたことがあると回答した人は3人（0.1%）であり，捜査機関に届け出た人はいなかった。
## 第 3 章 犯罪被害の有無に影響を与える要因

犯罪被害の有無等と個々の属性等との関係についてはクロス集計によって見てきたが，年齢と就労状況，都市規模と住居形態など，属性同士にも関わりがあり，また，ある犯罪被害の有無に関係している属性が複数ある場合，特にどの属性が最も強く関係しているかを分析する必要がある。本章では，以上のような点を明らかにしつつ，犯罪被害の有無に対して，各属性がどのように関係しているかを分析するため，ロジスティック回帰分析と，補足的に CHAID（Chi-Squared Automatic Interaction Detection）分析を行う。

## 第1節 分析の手順

ロジスティック回帰分析については，犯罪被害の有無を目的変数とし，都市規模，住居形態，性別，年齢などの属性等に関する項目を説明変数とした。回帰式への投入は，増減法という手法を用いた(抽出基準は0.05)。説明変数の中から，最もよく目的変数を説明できるものを採用し，組み合わせることで，どの属性等（説明変数）がどのくらいの強さで犯罪被害の有無（目的変数）に関係しているかを示した。

本章の分析で用いた変数とそのカテゴリの分割は，次のページのとおりである。カテゴリは，クロス集計で用いたカテゴリをまとめた形にした。なお，世帯の犯罪被害に関する属性等を目的変数とする場合は，個人属性を除き，世帯の属性のみを説明変数として投入した。自動車等の乗り物の台数に関する説明変数は，その乗り物に関する被害が目的変数となっている場合のみ投入した。「世帯収入」，「16歳以上の男性の人数」などについては，不明の者が多く，分析に支障をきたすため，説明変数から除外している。

CHAID 分析では，各目的変数（犯罪被害の有無等）を説明する変数としてどの変数が有力か，目的変数の値を大きくする（又は小さくする）説明変数の組合せはどのようなものかということを探る。目的変数と各説明変数とのクロス集計を行い，検定の結果，カテゴリ間の違いが大きくなるものを選択しながら，重層的に各変数間の関係性を検討し，その検討結果（決定木）を図示する。使用する変数は，ロジスティック回帰分析で用いるものと同じである（ただし，ロジスティック回帰分析では除外した「わからない」など一部のカテゴリについても分析に加える。ツリーの最大の深さは3，親ノード最小ケース数100，子ノード最小ケース数50に設定した。）。

## ● 目的变数：

・ 被害態様別被害の有無（「あり」1，「なし」0）
全犯罪被害，世帯犯罪被害 $ ^{*} $ ，個人犯罪被害，自動車盜 $ ^{*} $ ，車上盜 $ ^{*} $ ，自動車損壞 $ ^{*} $ ，バイク盜 $ ^{*} $ ，自転車盜 $ ^{*} $ ，不法侵入 $ ^{*} $ ，不法侵入未遂 $ ^{*} $ ，強盜，個人に対する窃盜，暴行・脅迫，性的事件

## ☑ 說明変数：

• 都市規模（政令指定都市／人口10万人超／人口10万人以下） $ ^{*} $

• 住居形態（アパート・マンション・テラスハウス・長屋／一戸建て住宅）*

• 世帯人数（1人／2～3人／4人以上） $ ^{*} $

· 性别（女性／男性）

年齢（39歳以下／40～59歳／60歳以上）

・就業状況（働いている／学生／無職・定年・主婦等）

婚姻関係（独身／既婚・同棲／離婚・別居・死別）

• 教育年数（13年以上／12年以下）

• 夜間外出頻度（週1回以上／週1回未満）

・防犯設備（あり／なし） $ ^{*} $

自動車台数，バイク台数，自転車台数（1台，2台，3台，4台，5台以上） $ ^{*} $ は，世帯犯罪に関する変数である。
## 第2節 全体

## 1 全犯罪被害

目的変数中の犯罪被害のうち，どれか一つでも被害に遭う（全犯罪被害）要因についてロジスティック回帰分析を行ったところ（2－3－2－1表），①「学生」又は「働いている」，②世帯人数が「4人以上」である，③60歳未満である，④夜間外出頻度が「週1回以上」である，⑤教育年数が「13年以上」である，⑥婚姻状況が「離婚・別居・死別」である，⑦「女性」である，⑧防犯設備が「あり」であるということが被害ありに影響を及ぼすことを示している。

2－3－2－1表 全犯罪被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
世帯人数	1人／(4人以上)	-0.664	0.188	12.454	0.000	0.515	0.356	0.745
2～3人／(4人以上)	-0.252	0.080	9.858	0.002	0.778	0.665	0.910
防犯設備	あり／(なし)	0.178	0.075	5.666	0.017	1.195	1.032	1.384
性別	女／(男)	0.184	0.079	5.460	0.019	1.201	1.030	1.401
年齢	39歳以下／(60歳以上)	0.393	0.124	9.993	0.002	1.481	1.161	1.889
40～59歳／(60歳以上)	0.382	0.103	13.900	0.000	1.466	1.199	1.792
就業状況	働いている／(無職・定年・主婦等)	0.289	0.095	9.289	0.002	1.336	1.109	1.609
学生／(無職・定年・主婦等)	0.727	0.205	12.543	0.000	2.068	1.383	3.093
婚姻状況	独身／(離婚・死別)	-0.655	0.184	12.654	0.000	0.520	0.362	0.745
既婚・同棲／(離婚・死別)	-0.337	0.151	5.006	0.025	0.714	0.531	0.959
教育年数	13年以上／(12年以下)	0.277	0.079	12.129	0.000	1.319	1.129	1.541
夜間外出	週1回以上／(週1回未満)	0.381	0.090	18.126	0.000	1.464	1.229	1.746
定数	-1.065	0.177	36.330	0.000	0.345

注 1 「教育年数」については,「学生」は「非該当」であるが, ロジスティック回帰分析を行う際には,「学生」を分析対象とするため, 回答者の年齢から調査時の教育年数を推定して分析に加えている。

2 分析に使用したケース数は，3,540件である。

3 「都市規模」及び「住居形態」は，モデルに採用されなかった。

次に，これらの各属性等がどのように関係すると「被害あり」の割合が高くなるのかということについて，CHAID分析により検討した（2－3－2－2図）。全犯罪被害の有無に最も影響を与えるものは年齢であった。ロジスティック回帰分析における結果同様，60歳未満の方が「被害あり」の比率が高い。しかし，サブグループ別に見ると，「被害あり」の人の割合が最も多かったのは，「60歳以上で，教育年数が高く（13年以上），夜間週1回以上外出をしている人」であり，このグループの総数は60人と少ないが，うち31人（51.7%）が「被害あり」であった。このグループとその他を比較した場合，自動車損壊（「被害あり」
2－3－2－2図 全犯罪被害の有無

调整 P 值=0.000，力 Y 乘=82.488，自由度=1

60歳以上
の比率24.5%，その他12.6% p=0.020（フィッシャーの直接法による。以下同じ。），不法侵入（16.7%，その他は3.8% p=0.016），不法侵入未遂（8.5%，その他は3.1% p=0.038）の被害に遭っている人の比率が高かった。

そのほか，全犯罪被害の有無に影響を与えるものとしては，教育年数，世帯人数，夜間外出頻度が挙げられる。全体の1／3を占める「60歳未満で，世帯人数が4人以上の人」の「被害あり」の比率は41.2％であり，先に挙げた60歳以上のサブグループに次いで「被害あり」の比率が高かった。

世帯人数については，全犯罪被害が個人の犯罪被害を含むため，1世帯の人数が多いほど，被害に遭った人を含む可能性が高くなることも影響を与えているのではないかと思われる。

## 2 世帯犯罪被害

世帯犯罪被害については，世帯にかかわる属性変数のみを分析に使用しているが，その中で，ロジスティック回帰分析では，①世帯人数が「4人以上」である，②住居形態が（「一戸建て住宅」と比較して）「アパート・長屋等」である，③防犯設備が「あり」であることが「被害あり」に影響を及ぼしている（2－3－2－3表）。

CHAID 分析においても同様の変数が影響を与えるという結果が出ており，「世帯人数 4 人以上」のグループは，「世帯犯罪被害あり」の比率が最も高かった (36.2%)。次いで「世帯人数 2～3 人でアパート・長屋等に居住している」人の比率が32.5%と高かった（2－3－2－4 図）。

世帯人数が多く，住居がアパート等である場合に，乗り物盗，不法侵入などの世帯に対する犯罪に遭う可能性が高いと考えられる。

防犯設備については，設置した時期が被害に遭う前か後か不明であるものの，参考として，防犯設備の設置の有無（回答なしを除く。）を目的変数として CHAID 分析を行い，防

2－3－2－3 表 世帯犯罪被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
住居形態	一戸建て／(アパート・長屋等)	-0.248	0.095	6.878	0.009	0.780	0.648	0.939
世帯人数	1人／(4人以上)	-0.918	0.170	29.264	0.000	0.399	0.286	0.557
2～3人／(4人以上)	-0.533	0.076	48.847	0.000	0.587	0.505	0.681
防犯設備	あり／(なし)	0.228	0.074	9.427	0.002	1.256	1.086	1.452
定数	-0.479	0.107	20.078	0.000	0.619

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 分析に使用したケース数は，3,637件である。

3 「都市規模」は，モデルに採用されなかった。
２－３－２－４図　世帯犯罪被害の有無

犯設備を設置している人の特徴を見た。防犯設備の有無に最も影響を与える変数は教育年数であった。防犯設備を設置している人の比率が最も高かったのは，教育年数が高く（13年以上），中・大規模都市に住み（10万人超・政令指定都市），世帯人数2人以上のグループであった（該当する918人中64.6％が設置）。

## 3 個人犯罪被害

一方，個人犯罪被害については，ロジスティック回帰分析によると，①「学生」又は「働いている」，②「女性」である，③夜間外出頻度が「週1回以上」である，④住居形態が（「一戸建て住宅」と比較して）「アパート・長屋等」である，⑤教育年数が「13年以上」である，ということが被害ありに影響を及ぼすことを示している（2－3－2－5表）。
2－3－2－5 表 個人犯罪被害の有無

説明変数	変数の概要
(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準
誤差	Wald
統計量	有意
確率	オッズ
比	オッズ比の
95%信頼区間
(下限/上限)
住居形態	一戸建て／(アパート・長屋等)	-0.377	0.173	4.779	0.029	0.686	0.489	0.962
性別	女／(男)	0.814	0.164	24.587	0.000	2.256	1.636	3.112
就業状況	働いている／(無職・定年・主婦等)	0.433	0.183	5.611	0.018	1.542	1.078	2.207
学生／(無職・定年・主婦等)	1.075	0.281	14.699	0.000	2.931	1.692	5.080
教育年数	13年以上／(12年以下)	0.324	0.156	4.290	0.038	1.382	1.018	1.878
夜間外出	週1回以上／(週1回未満)	0.551	0.165	11.230	0.001	1.736	1.257	2.396
定数	-3.721	0.250	221.335	0.000	0.024

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 「教育年数」については，「学生」は「非該当」であるが，ロジスティック回帰分析を行う際には，「学生」を分析対象とするため，回答者の年齢から調査時の教育年数を推定して分析に加えている。

3 分析に使用したケース数は，3,540件である。

4 「都市規模」，「世帯人数」，「防犯設備」，「年齢」及び「婚姻状況」は，モデルに採用されなかった。

CHAID 分析では，年齢，性別，夜間外出頻度が個人犯罪被害の有無に影響を与える変数として挙げられている（2－3－2－6図）。就業状況の変数は見られないが，「学生」は，年齢の区分では全て「39歳以下」に含まれていることに留意する必要がある。

調査対象者全体で見ると、「被害あり」の人の比率は5.5％と高くないが，「39歳以下の女性で週1回以上夜間外出する」人（214人）の中では，41人（19.2%）が個人犯罪被害に遭っており，サブグループの中で最も高い比率となっている。女性であることのほかに，夜間外出頻度が多いことなど，行動の範囲が比較的広いことが個人に対する被害の有無に影響を及ぼしていると思われる。
2－3－2－6 図 個人犯罪被害の有無

## 4 属性同士の関係

全犯罪，世帯犯罪，個人犯罪のどの区分においても，「都市規模」が影響を及ぼすものとして採用されていない点が特徴的である。ただし，「都市規模」は，住居形態や世帯人数と関係しており（大規模な都市ほどアパート・長屋等の住宅が多く，単身者が多いなど），住居形態や世帯人数が被害の有無に影響を及ぼす場合は，都市規模も間接的に関係していると考えられる。
2－3－2－7表都市規模と住居形態の関係

区 分	アパート／マンション	テラスハウス・長屋	一戸建て住宅	その他	計	検定結果
政令指定都市	286(32.8)[14.1]	27(3.1)[2.1]	545(62.6)[-14.4]	13(1.5)[1.8]	871(100.0)	x2(6)=250.893p=0.000**
人口10万人超	249(15.8)[-1.8]	35(2.2)[0.0]	1,285(81.4)[2.2]	9(0.6)[-2.1]	1,578(100.0)
人口10万人以下	99(7.8)[-10.8]	20(1.6)[-1.9]	1,135(89.5)[10.6]	14(1.1)[0.6]	1,268(100.0)
計	634(17.1)	82(2.2)	2,965(79.8)	36(1.0)	3,717(100.0)

注 1 （）内は，構成比であり，[ ] 内は，調整済み残差である。

2 検定結果欄における「*」は有意水準5％以下で，「**」は有意水準1％以下でそれぞれ有意であることを示す。

3 「その他」には，「公共の施設（病院，老人ホーム）」を含む。

2－3－2－8 表 都市規模と世帯人数の関係

区分	1人	2人	3人	4人	5人以上	计	檢定結果
政令指定都市	85
(9.8)
[3.1]	206
(23.7)
[-1.1]	218
(25.0)
[1.8]	212
(24.3)
[1.8]	150
(17.2)
[-4.3]	871
(100.0)	x2(8)=58.497
p=0.000**
人口10万人超	122
(7.7)
[0.7]	428
(27.1)
[2.4]	369
(23.4)
[0.7]	329
(20.8)
[-1.6]	330
(20.9)
[-2.1]	1,578
(100.0)
人口10万人以下	67
(5.3)
[-3.5]	300
(23.7)
[-1.5]	260
(20.5)
[-2.4]	282
(22.2)
[0.1]	359
(28.3)
[6.0]	1,268
(100.0)
計	274
(7.4)	934
(25.1)	847
(22.8)	823
(22.1)	839
(22.6)	3,717
(100.0)

注 1 （）内は，構成比であり，[ ] 内は，調整済み残差である。

2 検定結果欄における「*」は有意水準5％以下で，「**」は有意水準1％以下でそれぞれ有意であることを示す。

3 「その他」には，「公共の施設（病院，老人ホーム）」を含む。
## 第 3 節 被害態様別

ここでは、被害態様別に被害の有無に影響を及ぼす要因を見る。

## 1 世帯犯罪被害

## (1) 乗り物盗・車上盗・自動車損壊

まず，ロジスティック回帰分析の結果を要約する（2－3－3－1表～2－3－3－5表）。自動車盗，車上盗，バイク盗及び自転車盗に共通した特徴としては，人口10万人以下の市町村に比べて，政令指定都市に居住している場合，被害に遭いやすい。その他の被害態様との関連性を見ると，都市規模が被害の有無に影響している場合はほとんどないので，都市規模の影響は，乗り物盗などに特徴的な傾向であると思われる。

自動車盜及び車上盜の CHAID 分析の結果は，2－3－3－6 図及び2－3－3－7 図のとおりである。ともに所有台数が影響していることが分かる。自動車盜については，ロジスティック回帰分析の結果同様，都市規模も影響している。

自動車の所有と都市規模の関係を見ると（第2編第1章第1節 2－1－1－1表参照），自動車を所有していない世帯の割合は，政令指定都市は244人(28.0%)，人口10万人以下の市町村は，108人（8.5%）である。政令指定都市は，自動車を所有していない世帯が多いにもかかわらず，自動車盗の被害に遭いやすいということが分かる。

また，自動車損壊，バイク盜及び自転車盜については，住居形態も被害の有無に影響を及ぼしていると考えられる。自動車損壊等については，「一戸建て住宅」よりも「アパート・長屋等」に居住している場合に，被害に遭う可能性が高いことが分かる。

2－3－3－8図のとおり，CHAID分析においても，自動車損壊の被害に遭った人の比率が最も高かったグループは，「自動車を2台以上所有し，住宅に防犯設備がなく，アパート・長屋等に住んでいる」人のグループであった(22.5%)。バイク盗においても，最も「被害あり」の比率が高かったのは，住居形態が「アパート・長屋等」のグループであった（2－3－3－9図）。自転車盗被害については（2－3－3－10図），自転車の所有台数や世帯人数が影響のある変数とされているが，同じ条件（自転車1台のみ所有，世帯人数3人以下）のグループのうち，住居形態が「アパート・長屋等」の方が，「一戸建て住宅」よりも「被害あり」の比率が高い。

住居形態と被害の有無の関係について理解するために，住居形態と被害場所について検討する。

住居形態別に自動車損壊の被害場所を見ると（第2編第1章第1節　2－1－1－21表参照），①「アパート・長屋等」に居住している71人について，自宅・自宅付近で自動車損壊の被害に遭ったと回答した人は43人（60.6%），②「一戸建て住宅」に居住している299人について，自宅・自宅付近で被害に遭った人は120人（40.1%）であった。バイク盗につ
いては，住居形態と被害場所との明確な関係は見られなかったが，自転車盗の住居形態と被害場所の関係（第2編第1章第1節2-1-1-33表参照）については，①「アパート・長屋等」に居住している108人について，自宅・自宅付近で被害に遭った人は76人（70.4%），②「一戸建て住宅」に居住している375人について，自宅・自宅付近で被害に遭った人は156人（41.6%）であった。

このことから自動車損壊と自転車盗については，「アパート・長屋等」に居住している場合，被害場所が自宅・自宅付近であることが多いことが分かる。住居形態と被害の有無の関係性が推測される。

2－3－3－1 表 自動車盗被害の有無

表明変数	変数の概要
(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準
誤差	Wald
統計量	有意
確率	オッズ
比	オッズ比の
95%信頼区間
(下限/上限)
都市規模	政令指定都市/(人口10万人以下)	1.850	0.545	11.525	0.001	6.357	2.185	18.492
人口10万人超/(人口10万人以下)	0.802	0.516	2.412	0.120	2.230	0.811	6.134
自動車所有	台数	0.733	0.146	25.250	0.000	2.082	1.564	2.771
定数	-7.400	0.662	124.789	0.000	0.001

注 1 分析に使用したケース数は，3,052件（全て自動車を所有している者）である。

2 「住居形態」，「世帯人数」及び「防犯設備」は，モデルに採用されなかった。

2－3－3－2 表 車上盗被害の有無

説明変数	変数の概要
(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準
誤差	Wald
統計量	有意
確率	オッズ
比	オッズ比の
95%信頼区間
(下限/上限)
都市規模	政令指定都市/(人口10万人以下)	0.686	0.226	9.194	0.002	1.986	1.275	3.095
人口10万人超/(人口10万人以下)	0.213	0.194	1.198	0.274	1.237	0.845	1.810
自動車所有	台数	0.317	0.068	21.902	0.000	1.374	1.203	1.569
定数	-3.853	0.239	259.057	0.000	0.021

注 1 分析に使用したケース数は，3,047件（全て自動車を所有している者）である。

2 「住居形態」，「世帯人数」及び「防犯設備」は，モデルに採用されなかった。
2－3－3－3 表 自動車損壊被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
住居形態	一戸建て/(アパート・長屋等)	-0.455	0.150	9.243	0.002	0.634	0.473	0.851
防犯設備	あり／(なし)	0.269	0.111	5.835	0.016	1.309	1.052	1.628
自動車所有	台数	0.174	0.048	12.853	0.000	1.190	1.082	1.308
定数	-2.059	0.158	168.987	0.000	0.128

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 分析に使用したケース数は，3,038件（全て自動車を所有している者）である。

3 「都市規模」及び「世帯人数」は，モデルに採用されなかった。

2－3－3－4表 バイク盗被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
都市規模	政令指定都市/(人口10万人以下)	1.083	0.394	7.548	0.006	2.955	1.364	6.400
人口10万人超/(人口10万人以下)	0.698	0.361	3.734	0.053	2.010	0.990	4.082
住居形態	一戸建て/(アパート・長屋等)	-0.838	0.328	6.514	0.011	0.433	0.227	0.823
定数	-2.531	0.405	39.080	0.000	0.080

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 分析に使用したケース数は，828件（全てバイクを所有している者）である。

3 「世帯人数」，「防犯設備」及び「バイク所有台数」は，モデルに採用されなかった。

2－3－3－5表 自転車盗被害の有無

説明変数	変数の概要
(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準
誤差	Wald
統計量	有意
確率	オッズ
比	オッズ比の
95%信頼区間
(下限/上限)
都市規模	政令指定都市/(人口10万人以下)	0.388	0.138	7.933	0.005	1.475	1.125	1.932
人口10万人超/(人口10万人以下)	0.185	0.122	2.316	0.128	1.204	0.948	1.528
住居形態	一戸建て/(アパート・長屋等)	-0.362	0.129	7.902	0.005	0.696	0.541	0.896
自転車所有	台数	0.394	0.042	87.229	0.000	1.483	1.365	1.611
定数	-2.334	0.173	181.468	0.000	0.097

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 分析に使用したケース数は，2,818件（全て自転車を所有している者）である。

3 「世帯人数」及び「防犯設備」は，モデルに採用されなかった。
## 第 3 回犯罪被害実態（暗数）調査

2－3－3－6図 自動車盗被害の有無

2－3－3－7図 車上盗被害の有無
2－3－3－8図 自動車損壊被害の有無
2－3－3－9図 バイク盗被害の有無
自転車盜

自転車盗被害の有無

2 - 3 - 3 - 10 図

2台
## (2) 不法侵入・不法侵入未遂

ロジスティック回帰分析において，不法侵入及び不法侵入未遂被害に共通して影響している要因として，防犯設備の有無が採用された（2－3－3－11表，2－3－3－12表）。ただし，これは，防犯設備の設置時期が被害に遭った時期の前か後か不明である点について留意する必要があることは前述のとおりである。また，不法侵入未遂については，人口10万人以下の市町村と比べて，政令指定都市や人口10万人超の都市の方が，被害に遭う可能性が高いことを示している。

CHAID 分析においても, 不法侵入について防犯設備の有無が影響を与え, 不法侵入未遂について都市規模が影響を与えていることが分かる（2－3－3－13図, 2－3－3－14図）。

2－3－3－11表 不法侵入被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
防犯設備	あり／(なし)	0.537	0.179	9.056	0.003	1.711	1.206	2.428
定数	-3.491	0.145	579.725	0.000	0.030

注 1 分析に使用したケース数は，3,616件である。

2 「都市規模」，「住居形態」及び「世帯人数」は，モデルに採用されなかった。

2－3－3－12表 不法侵入未遂被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
都市規模	政令指定都市/(人口10万人以下)	0.659	0.263	6.258	0.012	1.932	1.153	3.236
人口10万人超/(人口10万人以下)	0.533	0.241	4.895	0.027	1.703	1.063	2.730
防犯設備	あり/(なし)	0.397	0.196	4.108	0.043	1.488	1.013	2.185
定数	-4.043	0.230	308.549	0.000	0.018

注 1 分析に使用したケース数は，3,593件である。

2 「住居形態」及び「世帯人数」は，モデルに採用されなかった。
2－3－3－14図 不法侵入未遂被害の有無

## 2 個人犯罪被害

## (1) 強 盗

ロジスティック回帰分析においては，強盗の被害の有無について影響を与えるものとして，婚姻状況が採用された。これは，「既婚・同棲」の人と比べて，「離婚・別居・死別」の人のほうが被害に遭いやすいということを示している（「既婚・同棲」と「独身」を比較した場合はこの限りではない。）。

この原因について考えるために，比較する対象を変えて，「独身」と比べて，「既婚・同棲」，「離婚・別居・死別」の影響はどうか分析してみた。「既婚・同棲」に比べると，「独身」は強盗の被害に遭いやすい傾向を示すが，この差は，「離婚・別居・死別」と比べて明確ではない。強盗の被害に遭ったことのある「離婚・別居・死別」の人は，6人と少ないこともあって，強盗の被害に遭ったことのない「離婚・別居・死別」の人と比較することによる特徴は得られず，その他の属性との関係性も明らかにならなかった。

CHAID 分析においては，影響があるものとして採り上げられた変数はなかった。
2－3－3－15表 強盗被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
婚姻状況	独身／(離婚・死別)	-0.558	0.561	0.991	0.320	0.572	0.191	1.717
既婚・同棲／(離婚・死別)	-1.180	0.487	5.879	0.015	0.307	0.118	0.798
定数	-3.954	0.412	92.061	0.000	0.019

注 1 分析に使用したケース数は，3,526件である。

2 「都市規模」，「住居形態」，「世帯人数」，「防犯設備」，「性別」，「年齢」，「就業状況」，「教育年数」及び「夜間外出頻度」は，モデルに採用されなかった。

## (2) 個人に対する窃盗

ロジスティック回帰分析においては，乗り物盗や不法侵入などの窃盗以外の個人に対する窃盗（すり等）の被害は，「無職・定年・主婦等」に比べて，「学生」の方が被害に遭いやすいこと，「一戸建て住宅」に比べて，「アパート・長屋等」に住んでいる人の方が被害に遭いやすいことが判明した。

就業状況について，比較する対象を「無職・定年・主婦等」から「働いている」に変えて比較したところ，「働いている」人よりも，「学生」の方が被害に遭いやすいことが分かった。

CHAID 分析においても，就業状況が個人に対する窃盗の有無に影響を与えるものとして挙げられており，その他の就業状況の人よりも「学生」の方に被害に遭っている人の比率が高い。

これらのことから学生が，個人に対する窃盗の被害に遭いやすいと考えられる。

さらに住居形態と個人窃盗の被害場所について調べたところ，自宅付近で被害に遭った人の割合は，「アパート・長屋等」居住者は，37.5%，「一戸建て住宅」居住者は，13.5%であった。自宅での被害の割合については，両者に大きな差がないことから，住居形態そのものよりも，住居の近くの環境が影響するのではないかと推測される。

2－3－3－16表 個人に対する窃盗被害の有無

説明変数	変数の概要
(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準
誤差	Wald
統計量	有意
確率	オッズ
比	オッズ比の
95%信頼区間
(下限/上限)
住居形態
就業状況	一戸建て／(アパート・長屋等)	-0.598	0.287	4.341	0.037	0.550	0.313	0.965
働いている／(無職・定年・主婦等)	0.588	0.324	3.300	0.069	1.801	0.955	3.396
学生／(無職・定年・主婦等)	1.448	0.457	10.054	0.002	4.255	1.738	10.414
定数	-4.114	0.349	139.221	0.000	0.016

注 1 「住居形態」については，公共の施設などは分析から除外している。

2 分析に使用したケース数は，3,519件である。

3 「都市規模」，「世帯人数」，「防犯設備」，「性別」，「年齢」，「婚姻状況」，「教育年数」及び「夜間外出頻度」は，モデルに採用されなかった。
2－3－3－17図 個人に対する窃盗被害の有無

2－3－3－18表 住居形態別個人に対する窃盗の被害場所

区 分	自 宅	自宅付近	市町村内	職 場	その他国内	国 外	計	検定結果
アパート／マンション長屋等	4(25.0)[-0.9]	6(37.5)[2.0]	1(6.3)[-1.5]	3(18.8)[1.5]	1(6.3)[-1.2]	1(6.3)[1.5]	16(100.0)	(m)p=0.035*
一戸建て住宅	14(37.8)[0.9]	5(13.5)[-2.0]	9(24.3)[1.5]	2(5.4)[-1.5]	7(18.9)[1.2]	- (0.0)[-1.5]	37(100.0)
計	18(34.0)	11(20.8)	10(18.9)	5(9.4)	8(15.1)	1(1.9)	53(100.0)

注 1 それぞれの区分において不詳の者を除く。

２ （　）内は，構成比であり，［　］内は，調整済み残差である。

3 検定結果欄における「*」は有意水準5％以下で，「**」は有意水準1％以下でそれぞれ有意であることを示す。

4 検定結果欄の「m」はモンテカルロ法による算出であることを示す。

5 住居形態が「テラスハウス・長屋」の者は，「アパート／マンション，長屋等」に含む。

6 住居形態の「公共の施設」及び「その他」は分析から除外している。

## (3) 暴行·脅迫

ロジスティック回帰分析の結果，暴行・脅迫の被害は，夜間の外出頻度が「週1回未満」よりも「週1回以上」の人の方が暴行・脅迫の被害に遭う可能性が高いことが分かる。

夜間外出頻度別の暴行・脅迫の加害者を見ると，「週1回以上」外出する人（20人）については，「配偶者・恋人」1人（5％），「その他の知人」が3人（15％），「家族・親戚」はいなかった。一方，「週1回未満」しか外出しない人（36人）については，「配偶者・恋人」2人（5.6％），「家族・親戚」5人（13.9％），「その他の知人」が7人（19.4％）であった。夜間外出が「週1回未満」の人の加害者は，身近な人・知人である割合が約4割であり，「週1回以上」の2割と比べて高かった。
CHAID 分析においては，影響があるものとして採り上げられた変数はなかった。

2－3－3－19表 暴行脅迫被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
夜間外出	週1回以上/(週1回未満)定数	0.685-4.388	0.2860.175	5.736627.641	0.0170.000	1.9850.012	1.133	3.478

注 1 分析に使用したケース数は，3,520件である。

2 「都市規模」，「住居形態」，「世帯人数」，「防犯設備」，「性別」，「年齢」，「就業状況」，「婚姻状況」及び「教育年数」は，モデルに採用されなかった。

## (4) 性的事件

ロジスティック回帰分析の結果, 性的事件の被害については, 男性と比べて女性の方が, 性的な被害に遭いやすく, 60歳以上と比較すると59歳以下, 特に39歳以下の方が被害に遭う可能性が高かった。

CHAID 分析においては，年齢が最も影響を与えるものとして挙げられている。「39歳以下の女性で，世帯人数 2～3 人」の人の性的事件の被害に遭った比率が最も高い。

2－3－3－20表 性的事件被害の有無

説明変数	変数の概要(括弧内は参照カテゴリ)	係数	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間(下限/上限)
性別	女／(男)	2.970	0.592	25.156	0.000	19.497	6.108	62.238
年齢	39歳以下／(60歳以上)	2.176	0.387	31.546	0.000	8.807	4.122	18.816
40～59歳／(60歳以上)	0.761	0.441	2.978	0.084	2.140	0.902	5.080
定数	-7.490	0.666	126.571	0.000	0.001

注 1 分析に使用したケース数は，3,481件である。

2 「都市規模」，「住居形態」，「世帯人数」，「防犯設備」，「就業状況」，「婚姻状況」，「教育年数」及び「夜間外出頻度」は，モデルに採用されなかった。
2－3－3－21図 性的事件被害の有無

性の事件
統計 1 - 46 危険物関係法令違反の検挙状況 (平成15～19年)

区分	15	16	17	18	19
件数(件)	人員(人)	件数(件)	人員(人)	件数(件)	人員(人)	件数(件)	人員(人)	件数(件)	人員(人)
原子炉等規制法	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1
放射線障害防止法	1	1	0	0	1	1	0	0	0	0
消防法	79	115	85	119	49	68	69	80	75	83
石油コンピナート法	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0
高压ガス保安法	106	128	154	178	239	281	262	313	345	411
液化石油ガス保安法	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
ガス事業法	2	1	2	4	2	3	2	2	1	4
第2次大戦後、日本は、米国や世界銀行をはじめとする国際社会からの支援・融資を受けながら、自助努力の精神に基づき、戦禍で疲弊した国土の再建に努力しました。日本のこのような経験は、その後の日本の東アジア支援の経験に裏打ちされ、自助努力支援という日本の援助哲学の基本を形成したことはよく指摘されているところです。

## 米国からの救済・復興支援

第2次世界大戦の終結当時、米国は世界で最も大きな援助供与能力を有していました。米国は占領地域に対して、ガリオア（占領地域救済政府基金: Government Appropriation for Relief in Occupied Area Fund）、エロア（占領地域経済復興基金: Economic Rehabilitation in Occupied Area Fund）という2つの基金を持っており、日本は、これらの基金から救済・復興支援を受けました。日本に対しては1946年よりガリオア基金、1949年からはエロア基金の2つを通じて合計18億ドル（現在価値で約12兆円相当、内13億ドルは無償）が供与されました。これらの見返り資金注）は通貨安定、国鉄、電気通信、電力、海運、石炭などインフラをはじめとする経済復興用低利融資の原資となりました。

## 世界銀行の融資

1945年の第2次世界大戦終結に先立ち、連合国内では大戦後の世界経済のあり方と復興支援について検討が進められ、1944年7月、連合国44か国が参加し、ブレトン・ウッズ協定が締結されました。大戦で疲弊した世界経済はこの協定のもとに復興がはかられ、1945年に創設された国際通貨基金（IMF: International Monetary Fund）と国際復興開発銀行（IBRD: International Bank of Reconstruction and Development、通称世界銀行）がその中心的役割を担うこととな

ガリオア基金により開始された小学校の給食（写真提供：共同通信社）

東海道新幹線開通式の様子

(写真提供：共同通信社)

りました。日本は、1953年より世界銀行の借款受入を開始し、1966年までの間に、計34件、合計8億6,290億ドルの借款契約を締結しました。

当時の日本は復興のための資金が不足しており、世界銀行の融資は戦後の日本経済発展の基礎となった重要なインフラ及び基幹産業、特に道路、電力、鉄鋼各セクターの整備に大きく貢献しました。例えば、黒部第四水力発電（黒四ダム）、愛知用水、東海道新幹線、東名・名神高速道路などは世界銀行の融資により建設されました。

日本は1954年から援助を開始していますが、海外に援助をしながら世界銀行の借款を受け入れ、自らの経済発展の基礎を築き上げたのです。1966年の東京－静岡間高速道路へ供与を最後に、日本は世界銀行の借款から卒業し、その後は主要な援助国として成長していくことになります。日本がこれらの世界銀行の債務を完済したのは、1990年7月と、比較的最近のことです。

日本が今日において、多様な援助形態の重要性を主張し、特に、他の援助国とは異なり、円借款という譲許的な借款という援助形態を有効に活用していることの背景には、まさに日本が世界銀行から受けた支援の有効性の経験があるわけです。
## 家庭用品の安全対策

## 概要

## 有害物質を含有する家庭用品の規則制度の概要

衣類の繊維製品、洗浄剤、エアゾール（内容成分を微粒子にして空気中に噴霧するもの）製品等の家庭用品に含まれる化学物質による健康被害を防止するため「有害物質を含有する家庭用品の規制に関する法律」に基づき、有害物質を指定し、さらに有害物質を含有する家庭用品についてその含有量等の規制基準を設定し、家庭用品の安全性の確保を図っている。

(注) 家庭用品衛生監視員の数は平成19年4月1日現在。

※ ---- 消費生活用製品安全法に基づく業務
平 成 25 年 度 皇 室 費

# 一般会计得出予算補正(第1号)各目明細書

第 186 回 国 会 (常 会) 提 出
嵐出予算補正各目明細書
組織・項・事項	目の区分	平成25年度成立予算額(千円)	補正要求	改平成25年度予算額(千円)	積算内訳
追加額(千円)	修正減少額(千円)	差引額(千円)
皇室費	6,077,616	0	40,167	40,167	6,037,449
002宮廷費
95宮廷に必要な経費	5,492,841	0	40,167	40,167	5,452,674
95011-2123-09 庁費	1,748,241	0	1,119	1,119	1,747,122
95011-2204-15 施設整備費	2,008,054	0	39,048	39,048	1,969,006
95011-2129-06 諸謝金外5目	1,736,546	0	0	0	1,736,546
(その他の項)	584,775	0	0	0	584,775
皇室費合計	6,077,616	0	40,167	40,167	6,037,449
## 第2章 先進国同時景気後退と今後の世界経済

### 1. アメリカの景気は後退

● アメリカでは、2007年12月から景気後退。個人消費が減少するなど内需が低迷する一方、外需が景気を下支えする「外需依存型」に。

● 先行きを見ていく上では、以下の4つが重要なポイント。

(i)金融危機が金融機関の貸出行動を通じて実体経済に与える影響:金融機関の家計向け、企業向け貸出態度の厳格化（第2-1-3図、コラム図3）

(ii)住宅市場の調整：住宅価格低下で住宅取得環境は改善しているが、金融機関の住宅ローンの貸出態度は厳格化、差押物件増加により供給過剰（コラム図1）

(iii) 雇用情勢の悪化: 雇用悪化のスピードが速く、S & L危機による景気後退（1990年代初め）に迫る勢い（第2-1-16図）

(iv)家計のバランスシート調整:家計の債務残高の可処分所得比は1980年代平均の約2倍と高水準、債務負担感の増加から個人消費は更に抑制(第2-1-22図)

● アメリカ経済の見通しとリスク要因

(1)2009年はマイナス成長。金融危機の影響が2009年中に収束すると仮定すると、2009年の終わりには、景気は緩やかに持ち直す見込み。

(2)ただし、以下のような下振れリスクの可能性が圧倒的に大きく、その場合は、2010年になっても回復スピードは遅く、L字型の景気回復パターンとなる。

(i)金融危機と実物経済の悪循環

(ii) デフレのリスク（第2-1-28図）等

第 2−1−3 図 金融機関の貸出態度

コラム図3 新車販売における自動車ローンの利用割合

（備考）連邦準備制度理事会（FRB）より作成。
コラム図1 地域別ケース・シラー住宅価格指数と名目可処分所得の推移

第2−1−16図 雇用者数、失業率及び賃金の推移

第 2−1−22 図 家計のバランスシートの状況

（備考）連邦準備制度理事会（FRB）より作成。

第 2−1−28 図 ブルーチップにおける消費者物価指数(CPI)の見通し

（備考）"Blue Chip Economic Indicators"（12月10日号）より作成。
### 2. ヨーロッパの景気は後退

● ユーロ圏では 2007 年秋から景気後退。(i)住宅バブル（第 2-2-2 図）の崩壊、(ii)個人消費の冷え込み、(iii)輸出の鈍化が要因。

● EU拡大で新規加盟諸国への直接投資が増大し（第2-2-14図）、ヨーロッパの金融機関の対外貸出も増加、証券化も進展（第2-2-8図）。

● ユーロ圏の見通しとリスク要因

（1）2009年はマイナス成長。金融危機の影響が2009年中に収束すると仮定すると、2009年の終わりには、景気は緩やかに持ち直す見込み。

（2）ただし、以下のような下振れのリスクの可能性が上振れよりも大きい。

(i)金融危機の長期化・深刻化

(ii)世界経済全体の回復の遅れによる輸出の停滞等

英国の見通しとリスク要因

（1）住宅バブル崩壊（第2-2-24図）と金融危機の影響はユーロ圏より大きく、景気後退は深く、長い。景気が緩やかに持ち直すのは2010年になってから。

（2）しかも、ユーロ圏と同様の下振れリスクに加え、デフレとなるリスクが2010年7～9月期に30%程度の見込み（第2-2-33図）。

第2–2–2図 住宅価格と名目賃金の伸びの推移
## 第2−2−8図 ヨーロッパにおける証券化の動向

ヨーロッパにおける証券化商品の発行シェア（07年）

(10億ドル) 第2–2–14図 E U 新規加盟国への直接投資（フロー）

第2–2–24図 住宅価格と名目GDPの伸び

第2–2–33図 イングランド銀行（BOE）消費者物価上昇率見通し
### 3. アジアの景気は減速

● 中国は、5年連続の二けた成長の後、一けた台の成長に鈍化。GDPの4割を占める投資は、不動産開発投資の減速と過剰設備の問題に直面。

● 中国の見通しとリスク要因

（1）今後は、欧米の景気後退に伴う輸出の減速は避けられないものの（第2-3-5図）、堅調な個人消費や財政拡大に支えられて大幅な減速は回避し、09年の成長率は8％台を維持する見込み。

(2) ただし、輸出が予想以上に大きく減速した場合、過剰設備や雇用の問題が顕在化する下振れリスクもある（第2-3-11図）。

● 中国以外のアジア経済も、景気減速が鮮明に。NIEs、ASEAN諸国は輸出依存度が高いことから、欧米の景気後退の影響を強く受けて更に減速（第2-3-16図）。本格的な回復は世界経済が持ち直す2010年からになる。

第2−3−5図　中国：輸出の動向と国・地域別寄与度
第2−3−11図　中国：在庫（主要業種別）の推移

(備考) 1. 中国国家統計局より作成。

2. 数值は08年8月の前年比伸び率。

第2−3−16図 NIEs、ASEANの輸出動向

（1）输出全体

（備考）1. 各国・地域統計より作成。

2. 米ドルベースの金額の伸び率。
● 2009 年の世界経済は 1% 程度の成長へ落ち込む見込み (第 2-4-3 表、第 2-4-4 表)。欧米の景気後退とアジアの減速が更に深刻化・長期化すれば、世界同時不況に陥る可能性もある。

● 過去の世界同時不況（第1次・第2次石油ショック後）との相違点

(1) BRICs 等の成長著しい新興国の存在。ただし、世界経済に占めるシェアがまだ小さく、米欧日の成長率低下分をこれら新興国が補って世界全体の成長率を維持・拡大するのは容易でない（第 2-4-2 図）。

(2)金融危機の存在。景気後退が銀行システムの混乱を伴う場合はより深刻化・長期化する（IMFによれば平均7.6四半期を要する）。

● 世界同時不況からの回復時には、消費、特にアメリカの消費が世界全体の回復をけん引した（第2-4-1図）。しかしながら、今回は、アメリカの消費の早期回復は期待できず、世界の景気をけん引するエンジンに乏しい状況が続く可能性が高い。

第 2−4−3 表 国際機関による 主要国・地域別経済見通し

第 2−4−4 表 民間機関による 主要国・地域別経済見通し

<世界经济>

実質経済成長率

(前年比、%)

国際機関名	2006年(実績)	2007年(実績)	2008年(実績)見込み	2009年見通し
[08年 I] (前回)	[08年 I] (今回)
IMF（市場レートベース）	3.9	3.7	2.6	(2.6)	1.1
IMF（購買力平価ベース）	5.1	5.0	3.7	(3.8)	2.2
欧州委員会	5.0	5.0	3.7	(3.6)	2.3

<個別国（3機関 $ ^{*} $ ）平均）>

(前年比、%)

国/地域名	2006年
(実績)	2007年
(実績)	2008年
(実績
見込み)	2009年見通し
(08年1
(前回))	(08年11
(今回))
アメリカ	2.8	2.0	1.4	(0.8)	▲ 0.7
アジア	韓国 (*)	5.1	5.0	4.2	(4.9)	2.9
中国 (*)	11.4	11.9	9.7	(9.3)	8.2
ASEAN 5 (*)	5.7	6.3	5.4	(6.0)	4.2
ヨーロッパ	ヨーロッパ4 (*)	2.6	2.4	0.9	(1.2)	▲ 0.6
ユーロ圏	2.9	2.6	1.1	(1.4)	▲ 0.3
(参考) 日本	2.4	2.1	0.5	(1.4)	▲ 0.2

（備考）1．国際機関は、IMF（08年11月6日）、OECD（08年11月24日）、欧州委員会（08年11月3日）。

2．「ASEAN5」は、インドネシア、マレーシア、フィリピン、タイ、ベトナム。

「ヨーロッパ4」は、ドイツ、フランス、イタリア、英国。

3. 個別国の実績、見通しは国際機関（3機関）の単純平均値による。

ただし、「韓国」はOECD・欧州委員会、「中国」はIMF・欧州委員会、「ASEAN5」はIMFの見通しを使用。「ヨーロッパ4」は4か国の値を名目GDP（07年実績）でウェイト付けしたもの（各機関のそれぞれの値を単純平均）。

実質経済成長率

(前年比、%)

国/地域名	1998～2007年
(過去10年)
(実績)	2006年
(実績)	2007年
(実績)	2008年
(実績
見込み)	2009年見通し
(08年I
(前回))	(08年II
(今回))
世界経済
(32か国・地域)	3.5	4.1	3.9	2.5	(3.1)	0.6
北米・中南米	アメリカ	2.9	2.8	2.0	1.3	(2.0)	▲1.0
カナダ	3.3	3.1	2.7	0.6	(2.3)	▲0.1
メキシコ	3.3	4.9	3.2	1.7	(3.5)	0.3
ブラジル	2.8	3.8	5.4	5.1	(4.2)	2.5
アジア・大洋洲	北東アジア	7.8	9.6	9.8	7.6	(7.8)	5.8
うち中国	9.5	11.6	11.9	9.5	(9.3)	7.8
ASEAN	3.7	5.9	6.3	4.8	(5.5)	3.4
インド	7.0	9.8	9.3	7.2	(7.7)	6.7
オーストラリア	3.6	2.5	4.4	2.6	(2.9)	1.3
ヨーロッパ	ヨーロッパ4	2.1	2.6	2.3	0.8	(1.7)	▲0.8
ユーロ圏	2.2	3.0	2.6	1.0	(1.7)	▲0.6
ロシア	5.7	7.4	8.1	6.9	(6.2)	3.9
(参考)日本	1.2	2.0	2.4	0.3	(1.6)	▲1.0

（備考）1．日本を除く各国の実績は各国統計、見通しは民間機関見通し（08年10～12月発表）の平均値による。民間機関は、BLUE CHIP（08、09年48社）、Economist Intelligence Unit、OXFORD ECONOMICS、JP Morgan、三菱東京UFJ銀行、野村證券、三菱総研、みずほ総研、国際金融情報センター。日本の実績は内閣府国民経済計算部公表値（08年12月）、見通しは社団法人経済企画協会「ESPフォーキャスト調査（08年12月）」の暦年予測値。

2. 「世界経済（32か国・地域）」は、北米・中南米（4か国）+アジア・大洋州（10か国及び台湾）+ヨーロッパ（17か国）。「北東アジア」は、中国、韓国、台湾、香港。「ASEAN」は、シンガポール、インドネシア、タイ、マレーシア、フィリピン。「ヨーロッパ4」は、ドイツ、フランス、イタリア、英国。「ユーロ圏」は加盟15か国（08年1月1日時点）。

3. 「世界経済」の欄は、32か国・地域の実質経済成長率に名目GDP（07年実績）のウェイト（市場レートベース）を乗じて算出した値の合計値。「北東アジア」、「ASEAN」、「ヨーロッパ4」も同様に算出。名目GDPのウェイトは、32か国・地域の名目GDP総額に占める各国・地域の割合。
## 第2-4-2図 I M Fによる各国・地域の実質経済成長率見通しと世界経済へのインパクト

(1)2008年 実質経済成長率見通し

(2)2009 年 実質経済成長率見通し

（備考）1. I M F “World Economic Outlook Database, October 2008” 及び “World Economic Outlook; Update, November 2008” より作成。

2. 図の横軸は、各国・地域の世界経済に占める名目GDPシェア（括弧内、市場レートベース、07年）

3. ブラジル、ロシア、インドの実質経済成長率見通しは、3国の07年の名目GDPシェア（同上）で加重平均して算出。

4. その他には、中東、アフリカ、南米、ロシアを除くCIS諸国等合計140か国程度が含まれる。

第 2−4−1 図 世界同時不況からの回復をけん引したアメリカの個人消費

(前年比、%)

(前年比、%)