Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（２）①平成２３年度に実施した事業評価（平成２４年度概算要求を行った新規・拡充事業）結果の政策への反映状況

事業名【1】グローバル人材育成推進のための初等中等教育の充実等【主管課：初等中等教育局国際教育課】【関係課：初等中等教育局教育課程課】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：1,514百万円 平成24年度予算案：428百万円

事業名【2】高校生に対する給付型奨学金事業【主管課：初等中等教育局高校教育改革PT】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。平成24年度要求額：10,167 百万円平成24年度予算案：0 百万円
事業名【3】新たな時代を拓くグローバル人材育成のための大学改革の新展開【主管課：高等教育局大学振興課】【関係課：高等教育局高等教育企画課、高等教育局学生・留学生課】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。平成24年度要求額：87,599 百万円平成24年度予算案：64,109 百万円

事業名【4】医学部・大学病院の教育研究活性化及び地域・へき地医療支援人材の確保【主管課：高等教育局医学教育課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。平成24年度要求額：1,521 百万円平成24年度予算案：913 百万円
事業名【5】奨学金事業【主管課：高等教育局学生·留学生課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：84,301百万円 平成24年度予算案：75,784百万円

事業名【6】大学発新産業創出拠点プロジェクト【主管課：科学技術・学術政策局産業連携・地域支援課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。平成24年度要求額：1,510百万円平成24年度予算案：1,300百万円
事業名【7】世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）【主管課：研究振興局基礎研究振興課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：10,053百万円 平成24年度予算案：8,925百万円

事業名【8】 SACLA 重点戦略課題の推進【主管課：研究振興局基盤研究課量子放射線研究推進室】【関係課：研究振興局ライフサイエンス課】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。平成24年度要求額：1,300百万円平成24年度予算案：1,000百万円
事業名【9】再生医療の実現化プロジェクト【主管課：研究振興局ライフサイエンス課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：5,250百万円 平成24年度予算案：4,499百万円

事業名【10】気候変動リスク情報創生プログラム【主管課：研究開発局環境エネルギー課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：1,800百万円 平成24年度予算案：835百万円
事業名【11】グリーン・ネットワーク・オブ・エクセレンス（二酸化炭素削減技術分野）【主管課：研究開発局環境エネルギー課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：2,936百万円 平成24年度予算案：0百万円

事業名【12】新・元素戦略プロジェクト【主管課：研究振興局基礎基盤研究課ナノテクノロジー・材料開発推進室】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：3,000百万円 平成24年度予算案：2,250百万円
事業名【13】ナノテクノロジープラットフォーム【主管課：研究振興局基礎基盤研究課ナノテクノロジー・材料開発推進室】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：3,600百万円 平成24年度予算案：1,800百万円

事業名【14】ナショナル競技力向上プロジェクト【主管課：スポーツ・青少年局競技スポーツ課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：4,140百万円 平成24年度予算案：3,214百万円
事業名【15】メディア芸術発信支援事業【主管課：文化庁文化部芸術文化課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：1,330百万円 平成24年度予算案：0百万円

事業名【16】地域発・文化芸術創造発信イニシアチブ【主管課：文化庁文化部芸術文化課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：3,006百万円 平成24年度予算案：3,215百万円
事業名【17】ミュージアム国際発信事業【主管課：文化庁文化財部美術学芸課】【関係課：】
評価結果の政策への反映状況	【政策への反映】○予算への反映 評価結果を踏まえ、平成24年度予算概算要求を行った。 平成24年度要求額：2,112百万円 平成24年度予算案：0百万円
(2)②平成23年度に実施した事業評価（平成24年度税制改正要望を行った新規・拡充事業）結果の政策への反映状況
【名称：子ども・子育て新システムの構築のための税制上の所要の措置】
【担当課：初等中等教育局 幼児教育課、高等教育局私学部私学行政課】
評価結果の政策への反映状況	政策評価結果を踏まえ、平成24年度税制改正要望を行った結果、要望が認められ、子ども・子育て新システムに基づく給付について、所要の法整備が行われ、税制上の措置が必要となる場合には、所得税、個人住民税を課さず、また、税金の滞納処分による差押えを禁止することとされた。

【名称：試験研究を行った場合の法人税額等の特別控除(上乗せ措置の恒久化)】
【担当課：科学技術・学術政策局基盤政策課】
評価結果の政策への反映状況	政策評価結果を踏まえ、平成24年度税制改正要望を行った結果、上乗せ措置の恒久化は認められなかったものの、我が国の持続的成長における研究開発の重要性に鑑み、2年間の延長（平成26年3月31日まで）は認められた。

【名称：史跡等の土地を国又は地方公共団体に対して譲渡した場合に係る所得税の特別控除額及び法人税の損金算入限度額の拡充】
【担当課：文化庁文化財部記念物課】
評価結果の政策への反映状況	政策評価結果を踏まえ、平成24年度税制改正要望を行った結果、史跡等の土地を国又は地方公共団体に対して譲渡した場合に係る所得税の特別控除額及び法人税の損金算入限度額の拡充については認められなかった。
## 第7 障害者支援の総合的な推進

障害児・障害者の社会参加の機会の確保と地域社会における共生を支援するため、平成27年度障害福祉サービス等報酬改定による職員の処遇改善など障害福祉サービスの充実、地域生活支援の着実な実施や就労支援、精神障害者や発達障害者などへの支援施策を推進する。

1 障害福祉サービスの確保、地域生活支援などの障害児・障害者支援の推進 1兆5, 247億円(1兆4, 715億円)

## (1) 良質な障害福祉サービスの確保 9, 330億円(9,072億円)

障害児・障害者が地域や住み慣れた場所で暮らすために必要な障害福祉サービスを総合的に確保する。

また、平成27年度報酬改定においては、福祉・介護職員の処遇改善、物価の動向、障害福祉事業者の経営状況等を踏まえ、±0％の改定率とする。併せて、グループホームにおける重度者支援の充実や地域移行に向けた支援の充実、就労移行後の定着実績の評価、工賃向上に向けた取組の推進、計画相談支援の強化、強度行動障害を有する者に対する適切な対応などを行うこととしている。

(参考)【平成26年度補正予算案】

## ○ 障害児・者に対するサービスの充実にかかるシステムの改修等 14億円

安心して利用できる障害福祉サービスの構築に向け、障害者総合支援法の施行後3年を目途とした制度の在り方等の検討に給付費データ等を活用するため、早期のシステム改修により、統計機能の拡充等を図るほか、給付費データだけでは捉えきれない障害福祉サービス等事業所や利用者の実態調査等を行う。

## (2) 障害児の発達を支援するための療育などの確保 1,120億円 (897億円)

障害のある児童が、できるだけ身近な地域で、障害の特性に応じた療育などの支援を受けられるよう、それに係る必要な経費を確保する。

また、報酬改定においては、福祉・介護職員の処遇改善を行うとともに、児童発達支援や放課後デイサービスにおける支援の質の確保のための職員配置の評価などの障害児支援の充実を行うこととしている。

## (3) 地域生活支援事業の着実な実施【一部新規】

464億円(462億円)
### (2) 発達障害児・発達障害者の支援手法の開発や支援に携わる人材の育成など 1. 2億円 (2億円)

## ①支援手法の開発、人材の育成

発達障害児・発達障害者等を支援するための支援手法の開発、関係する分野との協働による支援や切れ目のない支援等を整備するためのモデル事業を実施する。

また、国立障害者リハビリテーションセンター等で、発達障害者の就労支援に関する支援手法の開発に取り組むとともに、発達障害児・発達障害者支援の地域マネジメントに携わる者や強度行動障害者支援に携わる者に対する研修を行い、人材の専門性の向上に取り組む。

## ②発達障害に関する理解の促進

全国の発達障害者支援センターの中核拠点としての役割を担う、国立障害者リハビリテーションセンターに設置されている「発達障害情報・支援センター」で、発達障害に関する各種情報を発信し、支援手法の普及や国民の理解の促進を図る。

また、「世界自閉症啓発デー」（毎年4月2日実施）など、自閉症をはじめとする発達障害に関する正しい知識の浸透を図るための普及啓発を行う。

## (3) 発達障害の早期支援

## 地域生活支援事業(464億円)の内数

市町村で、発達障害等に関して知識を有する専門員が保育所等を巡回し、施設のスタッフや親に対し、障害の早期発見・早期対応のための助言等の支援を行う。

## 4 障害者への就労支援の推進

143億円(138億円)

（地域生活支援事業計上分を除く）

## (1) 障害者などの就労推進 (再掲・34ページ参照)

①障害特性に応じた就労支援の推進等 132億円（127億円） 63億円（62億円）

②地域就労支援力の強化による職場定着の推進 77億円(68億円)

③中小企業に重点を置いた支援策の実施 16億円（13億円）

## (2) 就労支援事業所等で働く障害者への支援【一部新規】

11億円及び地域生活支援事業(464億円)の内数

①工賃向上のための取組の推進

一般就労が困難な障害者の自立した生活を支援する観点から、経営改善や商品開
# ESRI Discussion Paper Series No.317

# 著名人の自殺に関する報道が自殺者数に与える影響： 警察庁の自殺統計を用いた分析

上田 路子

February 2015

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。
# 著名人の自殺に関する報道が自殺者数に与える影響：警察庁の自殺統計を用いた分析 $ ^{1} $

上田路子 $ ^{2} $

## 要旨

芸能人などの著名人の自殺に関する報道の後に自殺者数が増加する現象は「ウェルテル効果」と呼ばれ、各国でその存在が確認されている。しかし、データの制約もあり、日本における「ウェルテル効果」については研究が進んでいないのが現状である。特に、どのような属性を持つ人が自殺報道の影響を受けやすいのかについては明らかになっていない。本研究は、自殺者数の日別データを用い、著名人の自殺に関する報道がなされた直後に自殺者数がどのように変化するかについて他の要因の影響を排除した上で推定する。なかでも報道後に自殺した人の属性ごと（男女別、年齢階級別、未遂歴別、自殺の原因・動機別、職業別）に分析をすることによって日本における「ウェルテル効果」の特徴を明らかにする。分析に用いた自殺者数のデータは2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票データを内閣府自殺対策推進室が特別集計したものである。

自殺者の年齢グループ別に分析を行った結果、海外における研究では若者が自殺報道を受けて模倣行為に走ると言われてきたが、本研究ではむしろ中高年の自殺者数のほうが報道後に増加するという結果が得られた。また、職業別分析によって、自営業者、被雇用者、そして無職者（なかでも年金・雇用保険等生活者）の自殺者数が自殺報道後に増加する傾向にあることが明らかになった。さらに、著名人のタイプ（職業グループ）別に分析を行ったところ、政治家と芸能人の自殺に関する報道の影響が大きく、また影響を受ける傾向の強いグループも著名人のタイプによってかなり異なることが明らかになった。例えば、政治家の自殺が報じられた後には「被雇用者・勤め人」や60代の自殺者数が増える一方、芸能人の自殺報道の後には、40代、50代の主婦や年金・雇用保険等生活者の自殺者数が増加する傾向が確認された。
# Who is most affected by media reporting of suicide? -- Evidence from Japan.

Michiko Ueda

## Abstract

A growing body of literature has shown that the number of suicide attempts tend to increase following media reports of suicide by prominent figures, including celebrities. However, relatively little is known about the characteristics of individuals who are most likely to be affected by media reporting of suicide, partly due to the scarcity of detailed information on the deceased. This paper analyzes data on suicide deaths collected by the National Policy Agency of Japan in order to understand the characteristics of the most vulnerable demographic groups. The data collected by the National Police Agency include age, sex, and occupation of the deceased, reasons/motives behind suicide (based on police investigation), and the presence of previous suicidal attempts by the deceased. The analysis uses daily counts of suicide in the period from 2009 to 2013. Included in the analysis were 30 prominent figures whose death by suicide was reported in the media.
現代の日本において、自殺は最も深刻な社会問題の一つである。毎年2万5千人を超える人々が自ら命を絶つという事態は、様々な形で日本の社会に重要な影響を与えている。特に、自殺がもたらす「負の外部性」の規模は大きい。例えば、鉄道自殺が引き起こす列車遅延は鉄道会社や多数の旅客の日常活動に対して多大な負の外部性を生み出しており、また自殺によって社会の構成員を失うことは、大規模な社会経済的損失をもたらしている（澤田、上田、松林2013）。本研究ではこのような自殺の「負の外部性」の中でも、自殺に関する報道がさらなる自殺を誘発する可能性に注目し、自殺報道の影響についての実証分析を行う。

著名人の自殺や一家心中、いじめ自殺などの大きく報道されるような自殺の場合、報道をきっかけに自殺が広がっていく可能性がある。著名人の自殺の後に一般の人の自殺が増える傾向は社会学者のPhillipsによって「ウェルテル効果」と名づけられ、1970年代以降世界各国の研究で確認されている。しかし、日本における「ウェルテル効果」についての研究は、データの制約もあり、進んでいないのが現状である。本研究は、これまでの研究をさらに発展させ、著名人の自殺が報じられた後にどのような属性を持つ自殺者が増加するかについて分析する。これにより、どのようなメディアにおける報道に特に配慮が必要であるか、そして著名人の自殺が報道された後にどのような人々の自殺の危険に注意すべきか、といった点が明らかになるであろう。

自殺に関するセンセーションナルな報道はいまだに多くなされていること、著名人の自殺報道は非常に大きな負の外部性を持つ可能性を持つことを考えると、報道が自殺者数に与える影響を分析し、さらにその結果をもって今後の報道のあり方を考察することは社会的に意義のある研究であると考えられる。

## 2 先行研究

ある人物の自殺が何らかの媒体によって発表・報道されたことを契機に自殺者数が増加することは、200年以上前にゲーテの「若きウェルテルの悩み」出版をきっかけに知られるようになったと言われているが、学術的な研究が進んだのは過去50年くらいのことである。

一連の研究の嚆矢であると考えられる Motto (1967,1970)は、新聞がストライキなどの理由で一定期間発行されなかった（つまり自殺に関する記事が一定期間掲載されなかった）事実を利用して、新聞が発行されない間自殺率が低下する場合もあることを明らかにした。それとは逆のアプローチを取ったのが Phillips(1974)で、彼は新聞に自殺に関する記事が大きく掲載された後に自殺率が上がるかどうかを検証している。具体的には、米ニューヨークタイムス紙の一面に自殺に関する記事が載った月とそうでない月を比較し、記事が掲載された月には自殺者数が増える傾向にあることを示し、Phillips はそれを「ウェルテル効果」と名付けた。
Phillips論文がその後の研究に与えた影響は非常に大きく、70年代後半からは彼の論文の発展、改善を中心にして研究が進んでいった（代表的なものとして、Wasserman 1984; Stack 1987,1990）。その後研究の対象は、新聞だけでなく、テレビ、本（自殺の方法についての本）、インターネットなどにも広がっている。2010年1月までに少なくとも97の論文が発表されており、一連の研究はほぼ「ウェルテル効果」の存在を示唆するものとなっている（Pirkis and Blood 2010）。複数の論文の結果をまとめて分析したメタ分析の結果も、同様の結果を示している（Stack 2000,2005,2009; Niederkratenthaler et al. 2012）。例えば、10の論文で得られた結果を合わせて分析（メタ分析）したNiederkratenthaler et al.(2012)によると、著名人の自殺に関する報道があった後に、自殺率（人口10万人当たり自殺者数）は0.26上昇するという結果となった。

また、一般の人の自殺に関する記事よりも、著名人の自殺に関する記事のほうが影響は大きいことが知られている（例えばWasserman 1984; Stack 1987）。実際、これまでの研究のほとんどが著名人の死、なかでも芸能人の死に関する報道を分析の対象としている。また、報道後には比較的若い人の自殺率が増加すること、また男女によって異なる影響が見受けられること、そして報道での取り上げられ方が大きければ大きいほど影響力が強いことも多くの研究によって報告されている（Pirkis and Blood 2010）。研究は主にアメリカのデータを用いて行われてきたが、他国においても「ウェルテル効果」の存在は確認されており、これまでに少なくともドイツ、カナダ、韓国、台湾、香港、日本、オーストラリアで自殺に関する報道の後に自殺率が上昇すると報告されている（Ishii 1990; Stack 1996; Tousignant et al. 2005; Pirkis et al. 2006; Yip et al. 2006; Cheng et al. 2007; Fu and Yip 2009; Niederkrotenthaler et al. 2009; Chen et al. 2010; Chen et al. 2012; Chen, Chen, and Yip 2011; Hegerl et al. 2013; Fu and Chan 2013）。

自殺に関する報道の後に自殺が増加する傾向は、これまで主に社会的学習理論(social learning theory)によって説明されてきた(Blood and Pirkis 2001)。例えば、以前に自殺を考え、何らかの理由で思いとどまった人が、著名人の自殺が美化されて報道されたのを見て、自殺を社会的に許容されるものと「学習」し、自分も自殺に及ぶというのはその一例である。この理論の前提として、模倣自殺をする人はモデル（例えば自殺をした著名人）に何らかのかたちで同一化、あるいは共鳴（identify）していると考えられている。モデルの対象としては、対象が自分より優れている人の場合（vertical identification、例えば芸能人）、そして自分と似た人、あるいは似た悩みを抱える人の場合（horizontal identification）が考えられている。芸能人の自殺に関する報道の影響が一般の人の自殺に関する報道よりも大きいのはvertical identificationによって説明されるが、この二つは必ずしも相互排他的なものではなく、両方の要素に影響を受ける可能性はあると指摘されている(Lee et al. 2014)。

一連の研究に関してはいくつかの課題が指摘されている。一つは、ほとんどの研究が月次データを用いているため、報道のタイミングと自殺率増加のタイミングを正
確に把握することが困難であるという点である。したがって、報道より後に自殺率が上がっていることを示すことが困難であり、自殺報道が自殺者数の増加をもたらしているという因果関係を示すことができないことが多い。ただ、自殺者数の日別データを用いた場合、報道と自殺者数増加のタイミングを正確に比較できるため、この問題はほぼ解決することができる。

もう一つの問題点は報道後に自殺した人々が実際に報道に接していたのか不明であるという点である。確かに、これまでの研究は個人データではなく、集計データを用いてきたため、この点について確認することは不可能であるし、仮に個人データが入手できたとしても、自殺で亡くなった人が生前報道を見ていたことを検証することはほぼ不可能であろう。しかし、この点についても、日別データを用いて報道のタイミングと自殺のタイミングが正確にわかれば、ある程度問題は解決すると思われる。この意味で、日別データを分析に使用することは非常に重要である。

過去の研究は主に海外で行われてきたが、日本の自殺を対象とした先行研究も存在する。その主なものは Ishii (1990)と Stack (1996)である。両者とも月次データを用い、新聞に自殺に関する記事が載った月に自殺率が増えることを確認している。しかし、他の研究と同様に、自殺者に関するデータが月次データであり、自殺者数がどのタイミングで増えるかは不明のままであった。また、両論文の分析対象となったデータはかなり昔のものであり、彼らの知見が現在でも当てはまるかどうかについては明らかでない。

日本における自殺報道の影響について検証した最新の論文はUeda, Mori, and Matsubayashi(2014)である。この論文は1989年から2010年に自殺で亡くなった109人の「著名人」（定義については後述）を取り上げ、これら109名の自殺についての報道後に自殺者数が平均してどの程度増加しているかを分析している。自殺者数のデータとしては、人口動態統計に基づく日別データを用いており、その結果自殺報道の報道後10日間に自殺者数は5.5パーセント上昇することが明らかになっている。また、著名人の職業別に影響を見ると、政治家（分析対象は7名）の自殺に関する報道の影響が一番大きく、報道後10日に平均して14.8パーセント自殺者数が増加することが示されている。地方自治体の長、企業経営者の自殺についての報道後も6-7パーセント自殺者数が増加し、芸能人が自殺で亡くなった場合、増加率は4.7パーセントであった。

彼らの論文では字数の制限もあり、どのような属性を持つ人たちが自殺報道の影響を受けやすいかについては触れられていない。先に見たように、海外の研究では、例えば報道後には若年層の自殺率が特に増加しやすいなどの知見も得られている。そこで、本論文は自殺報道の後にどのような属性を持つ人たちの自殺が増えるのかを中心に検討する。具体的には、年齢別、職業別、未遂歴別、原因・動機別に集計した日別の自殺者数を自殺報道の有無によって説明する。特に、詳細な職業情報、自殺未遂歴、自殺の原因・動機については人口動態統計では調査されておらず、警察庁の自殺統計によってしか分析することができない貴重なものである。さらに、人口動態統計の死亡票は死亡統計であるため、死亡日しか記載されていないが、警
察庁の自殺統計原票には死亡日だけでなく、自殺日も記載されている。したがって、人口動態統計よりも正確に報道の影響のタイミングを把握することができると考えられる。

## 3 データとモデル

### 3.1 著名人の自殺のデータ

本分析を行うにあたっては、まず研究対象となる「著名人」の定義をする必要がある。これまでの研究では「著名人」が明示的に定義されている例は少なく、多くの場合研究者が特定の著名人（多くは芸能人）の死をなんらかの理由で選び、その影響を測るといった方法が取られていた。しかし、この方法は影響が大きいと予想される著名人の死を研究者が取り上げることが多いと思われることから、報道の影響の大きさが過大に評価される可能性がある。本稿では、Ueda, Mori, and

Matsubayashi (2014)と同様に、著名人を「（最低限）訃報が全国紙に載った人」と定義し、著名人の選定に用いる全国紙としては記事データベースが充実している読売新聞を採用した。

Ueda, Mori, and Matsubayashi (2014)においては、読売新聞の記事データベースを「自殺」というキーワードを用いて検索し、1989年から2010年に掲載された自殺関連の記事をすべて集めている。文化面に掲載された記事や死亡者の年齢が載っていない記事を排除する（有名人の死亡記事には必ず年齢が載るため）などして、最終的に残った3600余りの記事を著者3人がすべて読み、自殺によって亡くなった109名の「著名人」のリストを作成するという方法が取られている。この際、計報が全国紙に載ったとしても、本人が有名でないケース（例えば政治家の秘書）や犯罪行為のみによって名が知られている人などは「著名人」として扱わないこととされた。

このようにして作成された著名人のリストと、Wikipedia の「自殺・自害・自決した日本の著名人一覧」というページの「自殺した日本の著名人一覧」欄³に掲載されている著名人を比較したところ、新聞記事をもとにしたリストよりも Wikipedia に掲載された数のほうが多く（204 人）、Wikipedia に載っていて我々のリストに残らなかった人物は 100 名いた。それらはほとんどが地方版にしか訃報が載らなかったケースであった。反対に、同期間中その自死が読売新聞に載っていて Wikipedia に載っていなかった人物は 5 名であるが、そのうち 2 人は「その自殺に強い疑義がある者」として同ページの別の欄に載っており、他のものについては漢字の表記間違いであった。つまり、Wikipedia のリストのほうがより多くの著名人について掲載されており、ほぼ掲載漏れがないと考えられる。
本研究で使用する著名人のリストについては、2009年より2010年の2年間に自殺によって亡くなった人物のリスト（11名）についてはUeda, Mori, and Matsubayashi(2014)で作成したものをそのまま利用した。2011年から2013年については、上記のようにWikipediaリストはかなり正確であることから、Wikipediaに載っている人物名を「ヨミダス」で検索し、読売新聞に死亡記事が掲載されたかどうかを確認した。2011年から2013年に自殺で死亡したとWikipediaに掲載されている人物32人のうち、読売新聞に計報が掲載されていなかった13名については排除した。この方法で、2011年から2013年に自殺によって亡くなった19名のリストを作成した。

最終的に本稿の分析中に含まれる30人の「著名人」には、政治家（主に国会議員、5人）、地方自治体の長（1人）、芸能人（15人）、スポーツ選手（1人）、会社経営者（5人）、ジャーナリスト・評論家（3人）が含まれている。なお、Ueda, Mori, and Matsubayashi (2014)と同様に、死亡時にその職についていたかどうかは問わなかったため、これら30名の中には例えば長く芸能活動を停止していた芸能人や元政治家なども含まれている。

### 3.2 自殺者数のデータ

本研究で用いた自殺者数のデータは警察庁の自殺統計原票データを内閣府自殺対策推進室が特別集計したものである。自殺者の発見日ベースではなく、死亡日ベースの全国データを使用した。2009年1月から2013年12月のそれぞれの日付における自殺者数の合計を属性別（性別、年齢階級別、原因・動機別、職業別、未遂歴別など）に集計したデータを内閣府経済社会総合研究所経由で提供を受けた。

分析期間中の一日の平均自殺者数は79.05（標準偏差15.72）であり、そのうち54.67人が男性であった。一日の自殺者数は一番少ない日で21人、一番多い日で145人であった。属性別の記述統計は表1に掲載されている。

表 1：記述統計

平均	標準偏差	最小值	最大值
自殺者數(総数)	79.05	15.72	21	145
自殺者數(男性)	54.67	12.69	11	116
自殺者數(女性)	24.38	5.86	9	56
20歲未満	1.55	1.33	0	9
20-29歲	8.35	3.22	1	23
30-39歲	11.17	3.96	0	26
40-49歲	12.89	4.21	1	33
50-59歲	14.09	5.07	1	38
60-69歲	14.23	4.44	2	31
70-79歲	9.86	3.41	0	22
80歲以上	6.60	2.79	0	18
自营業者・家族従業者	6.98	3.24	0	19
被雇用者・勤め人	21.58	6.64	5	54
学生・生徒	2.54	1.69	0	9
無職者	46.58	9.45	13	95
主婦	5.87	2.60	0	19
失業者	4.45	2.52	0	15
年金・雇用保険等生活者	16.48	4.63	2	33
その他の無職者	19.48	5.34	6	49
自殺未遂歴あり	15.44	4.42	3	37
自殺未遂歴なし	46.68	10.48	11	90
自殺未遂歴不詳	16.93	5.32	3	40
原因・動機：家庭問題	11.22	3.93	1	29
原因・動機：健康問題	39.35	8.83	11	79
原因・動機：経済・生活問題	16.57	7.22	2	49
原因・動機：勤務問題	6.71	3.24	0	21
原因・動機：男女問題	2.81	1.75	0	11
原因・動機：学校問題	1.05	1.20	0	8
原因・動機：その他	4.06	2.15	0	13
原因・動機：不詳	20.04	5.72	5	48

### 3.3 モデル

自殺報道後における自殺者数の変化を分析するために、従属変数として日別の自殺者数を用いた。従属変数は、分析の種類により、全自殺者数、男性の自殺者数、年齢が20代の自殺者数など属性別に集計された結果を使用する。分析単位は各年月日であり、5年間分の日別データであるので観察数は1826である。自殺者数はポアソン分布に従うことから、推定にはポアソンモデルを使用した。

説明変数は各著名人について自殺報道初日を含む10日間に1の値を取るダミー変数である。例えば、仮に2010年1月1日に自殺で亡くなった著名人がいるとすると、2010年1月1日から1月10日までの日付が1となり、その前後は0となる。このダミー変数は自殺報道がなかった時期に比べて報道後10日間に平均してどれだけ自殺者数が変化しているかを示している。もし報道以降に自殺者数が増えるのであれば、ダミー変数の係数は正になるはずである。なお、自殺についての第一報以降でないと影響はないと考えられるため、ダミー変数の始まりは著名人が死亡した日ではなく、報道初日となっている。なお、報道後10日という基準は、報道後約10日間影響が続くというUeda, Mori, and Matsubayashi (2014)の結果によっているが、報道後21日間の影響を見ても基本的な結論は変わらない。

自殺者数は季節や曜日によって変動し、また失業率など経済状況にも影響を受けるため、モデルに年月、日付、曜日のそれぞれの固定効果（ダミー変数）を含めることによって、これら他の要因の影響を可能な限り排除した。例えば、2011年1月の
固定効果はその月の属性（例えば失業率や天候）の自殺者数への影響を統制している。さらに、これら固定効果は、人口の年齢構造の変化の影響も制御している。つまり、推定の際には、自殺者数に影響を与えると考えられる他の要因を可能な限り排除した上で、自殺報道の自殺者数への影響を測っていることになる。

## 4 結果

### 4.1 全著名人を分析に含めた結果

上記のモデルを全年齢の自殺者について全数、男女別に推計したものを表2の左上に掲載する。本節では、分析期間中に自殺によって亡くなった30人すべてを分析に含めている。したがって、推定される係数は、これら30人の自殺に関する報道の後、平均してどれだけ自殺者数が変化したかを示している。

解釈がしやすいよう、係数はIncidence Rate Ratio (IRR)に変換し、表に掲載された係数に100をかければ変化率になるように表示してある。結果によると、著名人についての自殺報道があった後10日間に、総自殺者数は自殺報道がなかったときに比較して平均で4.6%増加する。推定値の大きさはUeda, Mori, and Matsubayashi (2014)で得られたものよりも若干小さいが同規模である。男女別に見ると、男性の自殺者数は4.42%、女性の自殺者数は5.09%増加するという結果となった。いずれの結果も統計的に有意である（p<0.01）。

表 2 には年齢階級別の分析結果も掲載されている。これは従属変数を各年齢階級の自殺者数としたものであり、説明変数はこれまでと同じく自殺報道後 10 日間のダミー変数、及び各種固定効果である。男女合わせた総自殺者数の結果によると 20 代、50 代、60 代の自殺者が報道後に統計的に有意に増加するという結果を得た。男女別に見ると、特に 60 代の男性の自殺者数は報道後 10 日間に平均して 9.29% 増加すると推定された。20 代、50 代に関しては、男女別に推定すると統計的に有意な結果とはならないが、これは男女別に分けるとそれぞれのグループの自殺者数が少なくなってしまうことが理由の一つであると思われる $ ^{4} $ 。
表 2：著名人の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（全年齢、年齢階級別）

全年齡	20歲未滿	20-29歲	30-39歲
総数	0.0461** (0.00931)	-0.0328 (0.0668)	0.0592* (0.0286)	0.0419 (0.0248)
男性	0.0442** (0.0112)	-0.0285 (0.0818)	0.0446 (0.0342)	0.0326 (0.0297)
女性	0.0509** (0.0167)	-0.0453 (0.116)	0.0921 (0.0524)	0.0629 (0.0450)

40-49歲	50-59歲	60-69歲	70-79歲	80歲以上
総数	0.0316 (0.0231)	0.0510* (0.0220)	0.0672** (0.0218)	0.0473 (0.0264)	0.0250 (0.0327)
男性	0.0124 (0.0269)	0.0396 (0.0255)	0.0929** (0.0261)	0.0506 (0.0335)	0.0437 (0.0444)
女性	0.0837 (0.0447)	0.0849 (0.0435)	0.00846 (0.0397)	0.0426 (0.0428)	0.00287 (0.0484)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。分析期間中に自殺で亡くなった著名人30人すべてを分析に含む。**p<0.01,* p<0.05.

次に職業別に分析をすることを通じて報道に影響を受ける傾向のある人の属性をさらに明らかにしていく。警察庁の職業分類別に従って自殺者数を見ると、一番多いのは「無職者」の自殺であり、期間中一日平均で46.58人が亡くなっている（表1参照）。ここでの「無職者」とは、失業者、主婦、利子・配当・家賃等生活者、年金・雇用保険等生活者、浮浪者、その他の無職者を合わせた人たちを指したものである。次に多いのが、「被雇用者・勤め人」（一日平均21.58人）となっている。このカテゴリーには、専門・技術職、管理的職業、事務職、販売従事者、サービス業従事者、技能工、保安従事者、通信運輸従事、労務作業者、及びその他の被雇用者・勤め人、の多様な職種が含まれている。表1に掲載されているように、「自营業者・家族従業者」及び「学生・生徒」の自殺者数は比較的少ない。なお、「自营業者・家族従業者」とは農・林・漁業、販売店主、飲食店主、土木・建築業自营、不動産業自营、製造業自营、その他の自营業主のことを指す。

表3 は職業別に推定を行った結果である。表3 によると、自殺報道後10日間に自营業者・家族従業者の自殺者数が増加し、総数では10.3パーセント、男性の場合9.44パーセント上昇する。両者とも統計的に有意な結果となっている。女性については自营業者・家族従業者の自殺者が少ないこともあり（一日当たり平均自殺者数0.75人）、影響はほとんど見られない。被雇用者・勤め人に関しては、全体で報道後10日間に4.27パーセント上昇するという結果を得た。
表 3：著名人の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（職業別）

自営業者・家族従業者	被雇用者・勤め人	学生・生徒
総数	0.103**
(0.0308)	0.0427*
(0.0178)	-0.0366
(0.0526)
男性	0.0944**
(0.0326)	0.0412*
(0.0196)	-0.0144
(0.0623)
女性	0.178
(0.0945)	0.0502
(0.0432)	-0.0912
(0.0977)

無職者	主婦	失業者	年金・雇用保險等生活者	その他の無職者
総数	0.0458** (0.0121)	0.0188 (0.0392)	0.0532** (0.0206)	0.0348 (0.0187)
男性	0.0431** (0.0158)	0.0128 (0.0411)	0.0603* (0.0261)	0.0407 (0.0230)
女性	0.0499** (0.0189)	0.0829* (0.0337)	0.104 (0.131)	0.0424 (0.0334)	0.0226 (0.0325)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。分析期間中に自殺で亡くなった著名人30人すべてを分析に含む。男性の主婦は計上されていない。**p<0.01,* p<0.05.

また、無職者への影響も大きい。無職者全体を見ると、平均で報道後に自殺者数は4.58パーセント上昇する。男女別に見ても、同様の結果を得た（すべて統計的に有意な結果）。無職者のうち、さらに内訳を見ると、年金・雇用保険等生活者の自殺者数が報道後に増えることがわかる（利子・配当・家賃等生活者、浮浪者については数が少ないため、別途推定していない）。これは先に見た報道後の60代の自殺者数の上昇傾向とも整合的である。失業者については、推定された係数自体は大きいものの、統計的に有意な結果とはなっていない。これは失業者の自殺者数が少ないこととも関係があると思われる（一日当たり平均自殺者数4.45人）。しかし、同様に数としては少ない主婦の自殺者数（一日当たり5.87人）が報道後に8.29パーセント上昇するのは注目に値する（p<0.01）。学生・生徒に関しては影響がほとんど見られないないようである。

次に、自殺者の過去の自殺未遂歴別に推定を行う。未遂歴については「なし」の自殺者が半数以上を占めている（表1参照）。未遂歴が「あり」及び「不詳」の割合はほぼ同じくらいである。表4に未遂歴別に自殺者数を集計し、それを従属変数として分析を行った結果を掲載する。表4によると、未遂歴がなかった総自殺者数も、以前に自殺未遂をしたことのある総自殺者数も同程度の増加傾向を示してい
る。ただ、男女別に見ると、未遂歴のない女性が報道後10日間に一番増えており、7.46パーセントの増加率となっている。

表 4：著名人の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（過去の自殺未遂歴別）

あり	なし	不詳
総数	0.0436*	0.0525**	0.0302
(0.0210)	(0.0121)	(0.0203)
男	0.0593*	0.0446**	0.0333
(0.0293)	(0.0142)	(0.0234)
女	0.0269	0.0746**	0.0207
(0.0302)	(0.0231)	(0.0407)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。分析期間中に自殺で亡くなった著名人30人すべてを分析に含む。**p<0.01,* p<0.05.

最後に、自殺の原因・動機別に分析を行う。原因・動機に関しては、遺書等の自殺を裏付ける資料により明らかに推定できる原因・動機を3つまで計上可能としているため、同じ人物が複数回推定に含まれている可能性に注意が必要である。自殺の原因・動機として一番割合が多いのは、「健康問題」であり、次に「経済・生活問題」となっている（表1参照）。また表1によると、原因・動機が不明な自殺者の数も多い。自殺者の未遂歴別に推定した結果を掲載した表5によると、著名人の自殺報道の後には「健康問題」を原因・動機とした自殺者が一番増えるようである。「健康問題」には「病気の悩み（身体の病気）」、「病気の悩み・影響（うつ病）」、「病気の悩み・影響（統合失調症）」などが含まれる。このような背景を持つ自殺者の数は報道後10日間で男女とも約8パーセント増加する。

さらに、表5によると「家庭問題」を原因・動機とした自殺者数も報道後に7-8パーセント増加すると推定されている。「家庭問題」とは「親子関係の不和」、「夫婦関係の不和」、「家族の死亡」、「家族の将来悲観」、「介護・看病疲れ」などである。特に、男性の場合増加傾向が強い（8.81パーセント、統計的に有意な結果）。対照的に、「経済・生活問題」や「勤務問題」など他の原因・動機を持つ自殺者数は報道後に増加傾向を認めなかった。自殺の原因・動機が不詳な自殺者については、報道後に約5パーセント増加するという結果を得た。
表 5：著名人の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（原因・動機別）

家庭問題	健康問題	経済・生活問題	勤務問題
総数	0.0788**
(0.0245)	0.0802**
(0.0132)	0.0289
(0.0203)	-0.0313
(0.0322)
男性	0.0881**
(0.0308)	0.0810**
(0.0174)	0.0329
(0.0214)	-0.0371
(0.0343)
女性	0.0637
(0.0402)	0.0791**
(0.0202)	-0.00383
(0.0629)	0.0140
(0.0937)

男女問題	学校問題	その他	不詳
総数	-0.0365
(0.0503)	-0.0282
(0.0816)	0.00704
(0.0409)	0.0457*
(0.0185)
男性	-0.0259
(0.0642)	0.0103
(0.0940)	-0.00195
(0.0491)	0.0495*
(0.0215)
女性	-0.0558
(0.0810)	-0.136
(0.165)	0.0287
(0.0739)	0.0354
(0.0360)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。分析期間中に自殺で亡くなった著名人30人すべてを分析に含む。原因・動機は遺書等の自殺を裏付ける資料により明らかに推定できる原因・動機を3つまで計上可能としているため、同じ人物が複数回推計に含まれる可能性がある。

### 4.2 著名人の職業グループ別推定

前節の分析では、分析期間中に自殺によって亡くなった30名の著名人をすべて分析に含めていたが、著名人のタイプ（職業）によって影響の大きさが異なる可能性は高い。前述したように、海外の先行研究では芸能人の自殺に関する報道後に特に大きな増加傾向が見出されることがわかっているし、日本のケースでは芸能人だけでなく、企業経営者、政治家の自殺に関する報道も大きな影響があることが明らかになっている（Ueda, Mori, and Matsubayashi (2014)）。

そこで、本節では30名の著名人のうち、著名人の生前の職業グループ（タイプ）別に分析を行う。著名人の職業グループの分類はUeda, Mori, and Matsubayashi (2014)に従い、「政治家」（主に国会議員、裁判官も含む、5人）、「地方自治体の長」（1人）、「芸能人」（15人）、「スポーツ選手」（1人）、「企業経営者」（5人）とした。「芸術家」、「大学教授」については該当者がいなかった。加えて、「ジャーナリスト・評論家」（3人）のカテゴリーを追加した。Ueda, Mori, and Matsubayashi (2014)の場合、109人の著名人を分析対象としていたため、それぞれのカテゴリーに十分な人数がいたが、本論文の分析対象は30人とそれより少なく、「地方自治体の長」及び「スポーツ選手」についてはそれぞれ一人しかいなかったため、この節では分析の対象外とした。
著名人のタイプ別に前節と同じモデルを推定した結果が表6である。タイプ別分析の場合、従属変数は以前と同じく自殺者数であり、説明変数が特定のタイプの著名人の死についての報道後10日間のみ1の値を取るダミー変数となる。まずは全体的な傾向を確認すると、政治家の自殺が報じられた後平均して自殺者数は7.69パーセント上昇する。男性に対する影響は特に顕著であり、男性の自殺者数は報道後に通常よりも9.31パーセント上昇する。芸能人の自殺に関する報道も自殺者数の増加を伴うが、係数の大きさとしては政治家の場合に比較して小さいという結果を得た。これはUeda, Mori, and Matsubayashi (2014)と同様の結果である。ただ、これはあくまで自殺者の総数に注目した結果であり、女性に関しては芸能人の自殺報道の後に自殺者数が平均して8.55パーセント上昇するという点に注意が必要であろう。

さらに、企業経営者については統計的に有意な負の係数となっている。Ueda, Mori, and Matsubayashi (2014)では企業経営者（分析対象は19人）の自殺の報道後10日間に平均で6.6パーセント自殺者が増えるという結果が報告されており、本論文の結果とは対照的である。理由については必ずしも明らかではないが、本論文が分析対象とする企業経営者は5名と少ないため、推定値が安定的でない可能性が考えられる。したがって、本稿でのタイプ別分析のように分析対象となる著名人の数が少ない場合には、結果の解釈に注意が必要である。ジャーナリスト・評論家の自殺についての報道については、自殺者数への影響をほとんど認められなかった。

表 6：著名人の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（著名人のタイプ別）

政治家・裁判官	芸能人	企業経営者	ジャーナリスト・評論家
総数	0.0769** (0.0193)	0.0567** (0.0113)	-0.0916** (0.0198)	-0.0479 (0.0295)
男性	0.0931** (0.0233)	0.0438** (0.0136)	-0.0777** (0.0240)	-0.0466 (0.0357)
女性	0.0425 (0.0344)	0.0855** (0.0202)	-0.120** (0.0353)	-0.0526 (0.0523)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。それぞれのカテゴリーの人数は政治家（主に国会議員、裁判官も含む）5人、芸能人15人、企業経営者5人、ジャーナリスト・評論家3人である。スポーツ選手、地方自治体の長はそれぞれ一人ずつであったため、分析の対象外とした。

政治家と芸能人の自殺に関する報道後に自殺者数が増えることが確認されたため、次に政治家と芸能人に関してのみ、自殺者の属性別に分析を行う。まずは政治家についてのみ詳細な分析を行った結果が表7-1と表7-2である。自殺者の年齢別に見ると（表7-1）、60代の男性に強い影響を認め、他には20歳未満男性、そして70代男性にも統計的に有意な自殺者数の増加を認めることができる。職業別に見ると、「被雇用者・勤め人」の自殺者数が政治家の自殺に関する報道の後に増加する
という結果を得た（表7-2）。60代に影響があることから、無職者についても詳細に分析したが、無職者のうち「年金・雇用保険等生活者」を含むいずれのカテゴリーにおいても統計的に有意な増加は認められなかった。なお、表には掲載していないが、未遂歴別、原因・動機別にも分析を行ったが、著名人全員を分析に含めたときに得られた結果（表4及び表5）と特に異なる特徴は認められなかった。

表 7-1：政治家の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（自殺者の年齢階級別）

20 歲未 満	20-29 歲	30-39 歲	40-49 歲	50-59 歲	60-69 歲	70-79 歲	80 歲以 上
総数	0.293*	0.0743	0.0160	0.0508	0.0834	0.109*	0.101	0.0358
(0.127)	(0.0587)	(0.0524)	(0.0496)	(0.0467)	(0.0452)	(0.0531)	(0.0652)
男性	0.357*	0.0764	0.00643	0.0573	0.0650	0.171**	0.143*	0.0389
(0.150)	(0.0714)	(0.0643)	(0.0581)	(0.0543)	(0.0539)	(0.0666)	(0.0875)
女性	0.128	0.0711	0.0398	0.0319	0.137	-0.0346	0.0288	0.0335
(0.244)	(0.103)	(0.0905)	(0.0950)	(0.0915)	(0.0834)	(0.0878)	(0.0978)

注：2009年から2013年の警察庁の自殺統計原票に基づく日別データを用い、ポアソン回帰分析で得られた係数をIncidence rate ratioとして表示。括弧内は標準誤差。年月、曜日、日付に関する固定効果が推定には含まれているが表には掲載していない。観察数はすべて1826。分析対象となった政治家の人数は5人。

表 7–2：政治家の自殺に関する報道後 10 日間の自殺者数の変化（自殺者の職業別）

自営業者・家族従業者	被雇用者・勤め人	学生・生徒	無職者
総数	0.0900(0.0660)	0.133** (0.0371)	0.161(0.104)	0.0451(0.0251)
男性	0.0873(0.0700)	0.141** (0.0409)	0.189(0.124)	0.0542(0.0329)
女性	0.122(0.197)	0.0960(0.0878)	0.0988(0.193)	0.0327(0.0390)

注：同上

次に芸能人の自殺についての報道後にどのような属性を持つ自殺者が増えるかを検証した結果が表8-1と表8-2である。年齢階級別の分析結果を掲載した表8-1によると、特に50代、60代の自殺者数が報道後に増えるという結果を得た。統計的には若干弱い結果ではあるものの、30代の自殺者数も増加する。男女別に分けてみると、40代、50代の女性の自殺が芸能人の自殺に関する報道後に増えるという推定結果を得た。さらに、女性の場合と比べて若干統計的に弱い結果ではあるが、男性に関しては50代、60代、80歳以上の自殺者数が芸能人の自殺報道の後に増加する傾向にあるようである。