Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
後の課題である。

### 4.2 リスク態度

再分配政策を公的な所得保険制度と考えると、リスク回避度が高い人々は再分配政策を支持するはずである。この点を検証するために、アンケートの設問「ふだんあなたがお出かけになるときに、天気予報の降水確率が何％以上の時に傘をもって出かけますか？」に対する回答からリスクに対する態度の指標を作成した。この指標の問題点として、雨に降られるという事象のコストの大きさが、年齢、性別、所得などによって異なる可能性がある。しかし多重回帰の推定においては、それらの個人属性の変数を式に含めることでその影響を取り除くことができる。この指標のメリットは、設問が多くの日本人にとって理解しやすいリスク環境を設定していること、また回答が降水確率という単純な変数で得られることである。

具体的には、我々はリスク回避度の指標として、「1 - （雨傘を携行する最低降水確率）/100」という変数を使用している。表2によると、その係数は1％水準でプラスに有意である。最低降水確率がリスクに対する回答者の態度の代理変数として有効であると考えるならば、この推定結果は、所得水準その他で制御してもなお、リスク回避度の高さと再分配政策の支持との間に正の相関があることを示している。リスク回避度が10％ポイント高くなると、再分配を支持する可能性が2％ポイント上昇することがわかる。

実証研究において、自営業主ダミーがリスク回避度の代理変数として用いられることがある。たとえば Alesina and La Ferrara(2001) では、再分配政策の是非を従属変数として、自営業ダミーの係数が有意に負であることが示されている。一方我々の推定によると、自営業ダミーは有意な負の係数をもっているが、それは変数 RiskAvs で制御したうえでも成り立っている結果である。両変数は同時に有意な係数をもっている。それゆえ、RiskAvs がリスク回避度のよい代理変数であると信じるならば、自営業ダミーはリスク回避度以外の要素を代理している可能性が高い。これについて Alesina and La Ferrara(2001) は、自営業主は政府の再分配政策から受ける恩恵が相対的に少ない、また元来彼らが個人主義あるいは自助努力を尊ぶ性向の強い人々である、という可能性を指摘している。

### 4.3 失業

表 2 で示した推定結果には、失業経験と失業不安の変数も含まれている。所得や資産
の変数で制御してもなお、失業は再分配政策への選好に影響を与えているであろうか。失業経験を示す変数（過去5年間に失業を経験したか否か）をダミー変数UnemplPastとして推定式に含めている。その係数は有意な正の符号を持っている。再分配支持への推定限界効果をみると、過去に失業している回答者は、そうでない回答者に比して、所得平準化政策を求める傾向が約8.1％ポイント強い。失業の不安の影響については、「今後2年間で回答者あるいはその家族の誰かが失業する可能性」を問い、ダミー変数UnemplFutureをつくった。推定された係数はやはり正符号を持ち、1％水準で有意である。この変数の再分配政策支持への限界効果は8.3％となっている。すなわち、ある回答者が過去5年間に失業しているか、近い将来の失業の不安を感じている場合、彼/彼女が再分配政策の支持者である傾向は約8％ポイント高くなる。これは回答者が最低所得層から最高所得層へ上昇することによって再分配に否定的になる効果（10.5％ポイント）より若干小さいが、後者の効果をかなりの程度打ち消すほどの大きさではある。

こうして、所得や資産で制御してもなお、失業の変数が所得再分配政策支持へ与える影響力は大きいことがわかった。また、主観的厚生（「幸福度」「生活満足度」など）の研究によると、失業はやはり収入の変数で制御してもなお厚生に負の影響を与えている（Frey and Stuzer, 2002b, 大竹文雄・富岡淳、2002、参照）。これらの結果は、所得や消費によってのみ人々の厚生を評価する方法が深刻な過小評価バイアスを伴っている可能性を示唆している。

もっとも、所得水準をコントロールしても失業が所得再分配政策の支持へ影響するという事実には2つの理由が考えられる。第一に、失業が現在の所得の低下だけではなく生涯所得をより大きく低下させる場合である。たとえば、以前勤務していた企業で勤続・賃金プロファイルの勾配が急であり、再就職企業における勤続・賃金プロファイルが平坦であったとすれば、現在時点でのその時点の所得はそれほど大きく低下しないかもしれないが、失職に伴う生涯所得の低下は大きい。第二に、失業そのものが金銭的なショック以外に、自尊心や集団への帰属心理に対するショックをもたらすため、それが再分配の強化への支持につながる可能性がある。これらの点については、以下で将来所得の変化や消費変化についてもコントロールすることで識別する。

### 4.4 年齢と失業

職を失うことのコストが年齢層によって異なるならば、失業と再分配支持の関係も回答者の年齢によって異なっているかもしれない。そこで回答者を年齢層で分け、年齢層と失業の交差項をみてみる。表3によると、20歳代の回答者は失業経験が強く再分配支持に結びついているが、それ以上の年齢層ではそうではない。失業不安は、30歳代および40歳代の人々において再分配強化へつながっている。50歳代および60歳代の人々は、失業不安や失業経験があっても再分配支持を強めない。

同じ推定を世帯所得の二つの世帯所得階級別に行った結果が、表3の第2列と第3列に示されている。所得階級の中位所得以下の世帯グループに関する推定が第2列にしめ
されている。低所得グループでは、失業経験は20歳代と50歳代で、再分配支持を強める。しかしながら、失業不安については、低所得グループの係数は統計的には有意ではない。

第3列に中位所得以上の世帯所得に属する個人に関する推定結果を示している。20歳代の失業経験者の限界効果は大きいものの、全ての年齢層において失業経験は統計的に有意な影響をもっていない。一方、失業不安については、30歳代、40歳代について大きな影響をもち、40歳代における失業不安をもった人々は、有意に強く再分配政策の強化を支持する。

全体として、60歳代の人々は、失業経験の有無や失業不安の有無は、再分配政策の支持と無関係になる。つぎに、年令ダミーそのものの効果に注目する。前述のとおり、階層上昇性は低所得層が再分配政策を支持しない要因の一つであるが、一定の年齢をこえると加齢とともに階層上昇の見込みが少なくなるとすれば、低所得の中高年層には再分配支持者が多いはずである。実際、表3をみると、低所得層においてのみ、加齢と共に再分配支持が有意に強まっていることがわかる。最後に、表3の第2列に示した低所得グループでは、女性が男性に比して再分配にとくに否定的ではない。再分配政策に否定的なのは、高所得グループの女性であることが、表3の第3列からわかる。

### 4.5 消費・所得水準の変化

前の節で、失業経験、失業不安は金銭的要素以外の何かを代理している、という解釈を述べた。しかし失業の変数は、将来所得の「変動」の代理指標である可能性も考えられる。そのような変動は、所得や資産の絶対水準の変数では捕捉されていない可能性が高い。そこで、所得と消費の変化を説明変数にいた結果を表4に示した。

「一昨年の消費水準に比して去年の消費水準は何%変化したか」を変化率のレンジで訊ね、回答から変数 ConsChange を作成した。これは-7%、-2.5%、0%、2.5%、7%の5種類の値をとる。推定された係数は5%水準で有意なマイナスの係数をもっている。最近消費水準が下がった回答者は再分配政策支持へ傾くことがわかる。他方、所得水準の変化についても同様の変数 IncChange を作成しているが、消費の変化と同じ方向の係数を持ってはいるものの、有意ではない。厚生の指標としては所得よりも消費が適当であるという動学的消費理論の示唆に照らしたとき、この結果は理解しやすい。将来の所得変動については、所得一定の予想のダミー（FincStable）および所得上昇の予想（FincUp）がともにマイナスの係数をもっており、前者は10%水準で有意である。つまり、所得減少を予想する人々に比して、一定ないし上昇を予想する人々は再分配政策の強化に否定的な傾向がある。一方、失業の変数は依然として有意かつ大きな限界効果を持っている。これらの結果を考慮すると、前述した可能性、すなわち失業の変数は消費・所得の変動以外の要素（たとえば様々な心理的コスト）を代理しているという仮説
は、一層説得的である。 $ ^{10} $ この結果は、所得や消費によってのみ人々の厚生を評価する方法が深刻な過小評価バイアスを伴っている可能性を示唆している。

なお、ロシアのデータを分析した Ravallion and Lokshin (2000)は、将来の厚生水準が上昇ないし不変であると予想する人々は、所得平準化政策に否定的であると論じている。我々のデータからも同様の傾向が観察できた。

### 4.6 所得階層間の流動性

所得格差が大きい社会であっても、階層上昇の可能性が高い（と信じられている）ならば、将来の損失を考慮して、低所得層ですら再分配政策を求めないかもしれない。この点を検証するため、日本における階層上昇の可能性に関するいくつかの設問を利用する。

階層上昇性の変数 PoorGotRich は「過去 5 年間日本社会で低所得者が高所得者になる可能性が高まったか否か」について、回答者の認識を示すダミー変数である。また、「過去 5 年間で豊かな人が貧しくなる可能性が高まったか」という問いから階層下降性のダミー変数 RichGotPoor を作成し、推定式に加えた。表 4 によると、これらはそれぞれ対称的に、負、正の係数が推定された。階層上昇性の増大は再分配の不支持につながり、階層下降性の増大は再分配の支持につながっているという意味で、移動性と再分配政策は代替的にとらえられている。しかし、この二つの推定値は統計的には有意ではない。

他方、「過去5年間に貧困家庭やホームレスの増大したか」との質問への回答からダミー変数 MorePoor（＝1で「増大した」）をつくったところ、その係数は1％水準で正に有意であり、限界効果は13.4％ポイントとなっている。

このように、「低所得層から高所得層へ上昇するチャンスが増えた」という認識も、「近年裕福な階層から下降して貧しくなる例が多くなった」との認識も、人びとの再分配をめぐる選好には影響を与えていない一方、最下層である貧困家庭やホームレスの増加（MorePoor）は再分配支持と密接な関係をもっている。言い換えれば、社会一般の所得階層間移動の程度についての認識は再分配政策への支持に対してはっきりした影響をもたないのに対し、貧困やホームレスなど、通常の社会生活が破壊されるような状況が発生する確率が高まるという認識は、再分配政策支持につながっている。貧困の増大が犯罪や社会不安の増加をもたらす。そのような貧困増加の外部性の存在が、再分配政策の直接の受益者ではない所得階層も再分配政策から間接的な便益を得ることを示している可能性がある。

なお、自分と親との教育水準の差や、育った家庭の生活水準と現在の生活水準の差といった、個人の階層移動の履歴についても説明変数に入れて分析を行ったが、いずれも有意な影響はなかった。
### 4.7 所得階層別推定

表 4 は、所得の変動を含むモデルを世帯収入の上下 50％ごとに推定した結果も示している。所得階層間で個人属性の再分配政策の支持に対する影響に大きな違いがある。年代、既婚ダミー、リスク回避度は低所得層でのみ有意である。

高所得層の自営業者は再分配強化に強く反対しているが、低所得の自営業者の係数は統計的に有意ではない。失業についても対称性がみられ、過去の失業経験から再分配支持へ向かっているのは低所得層、逆に将来への不安から再分配を支持しているのは高所得層である。消費水準の変動と再分配強化の支持に負の相関があるのは高所得層のみである。これは、高所得者層は借り入机制約に直面していないものが多いと考えられるため、消費の変化が将来所得の予想外の変化を表しているのに対し、借り入机制約に直面しているものが多いと考えられる低所得層においては、消費の変化が予想外の将来所得の変化ではなく予想されたものも含めて今期の所得の変化を表しているという理由が考えられる。

階層移動性と所得平準化政策支持との関係については、すでにみた全サンプルでの推定結果と同様であり、所得階層間で差がない。すなわち、「階層上昇の可能性が増えた」との認識（PoorGotRich=1）は、高低どちらの所得階層でも負の符号をもっており、階層下降性については逆である。その意味で、階層移動性の高さと再分配政策強化が代替的であることを示唆しているが、推定された係数の有意性は10%水準でも棄却される。一方、貧困層の拡大は両階層で再び有意に正の係数が推定されている。

### 4.8 格差の認識

記述統計でみたように、5割前後の人々が、種々の経済格差はここ数年で拡大したと答えている。このような認識は、彼らを所得再分配強化の支持へと促しているだろうか。表5の第1列めに、回答者が認識した限りでの、さまざまな経済格差の過去5年間の推移が、所得平準化政策強化への支持とどのような関係にあるかを推定した結果を示した。所得格差が過去5年間で拡大したと認識している人々は、再分配政策を支持ししている。

### 4.9 失業の理由、利他主義

近年失業率が高まったことの原因に関する考え方が再分配政策の支持に与える影響を検討しよう。失業が非自発的なものであると人々が考えているならば、再分配政策の強化を望ましいと考えるであろう。失業率上昇の理由に関して、回答者の考え方を表す4つのダミー変数を作成した。すなわち、（1）「新技術の産業構造の変化に適応できない人が増えた」（NotAdapt）、（2）「能力もありやる気もあるが、不景気で仕事の数が足りないため働く場所が見つからない人が増えた」（NoJobs）、（3）「能力がない人やまじめに働く気のない人が増えてきた」（LazyInabil）、（4）「失業保険や生活保護の支給が増えたため働かない人が増えた」（BenDepend）である。
このうち、NotAdapt と NoJobs は、非自発的失業の増加が原因とみなしていることになり、このような認識をもった回答者は再分配政策を支持すると予想される。一方、LazyInabil および BenDepend という認識をもった人々は、再分配政策の強化に否定的であると考えられる。表 1 の記述統計によれば、NoJoBs の平均が 86.6%、NotAdapt の平均が 54.5% であり、過半数の人々は、失業増が非自発的であると認識している。しかし、LazyInabil(50%)、BenDepend(28.8%)という自発的な失業増であるという認識をもった人々も多い。表 5 の第 2 列の推定結果は、符号については、予想通りであることを示している。しかし、統計的にはどれも有意な影響を与えていない。

次に、「生活に困っている人たちを社会で助けるべき」という利他主義的考えに賛成する回答者（HelpOthers=1）の再分配政策に対する態度に与える影響を検討しよう。利他主義的考え方をもっている人々は、所得再分配強化を支持する傾向が強いことが見て取れる。なお、この HelpOthers の平均は、約 67% と高い値である

### 4.10 機会の平等と階層上昇性

同じく表 5 には、経済的成功の要因をめぐって理想と現実にギャップを感じているか否かを説明変数にした結果を示している。これらは、「日本において人々の所得がどのように決まっているか」という一連の質問への回答と、「どのように決まるべきか」という同様の問への回答から作成したものである。実態と規範にギャップがあると感じている回答者は、所得再分配政策に賛成する傾向がある。たとえば、「社会的成功にとって出身家庭の階層が重要であってはならないが、現実にはそれは重要である」と感じている人々（FamilyNR=1）は、そのようなギャップを感じていない人々よりも再分配政策を支持している。また、「階層上昇の可能性は高くなくてはならない」と回答し同時に「実際には高くない」と答えた人々（MobilNR=1）は、やはり再分配を肯定する傾向が強い。これらの結果は、「機会の不平等」を「結果の平等」で補償することを求めているものと解釈できる。換言すれば、「機会の平等」と再分配政策を代替的に見ている。この意味では、Alesina and La Ferrara (2001)の結果と同様である。

### 5. おわりに

本稿では、独自のアンケート調査を用いて、再分配政策強化に対する支持・不支持を決定する個人属性を計量経済学的に明らかにした。再分配政策強化への支持が強いのは、所得階層であると低所得者の方であった。その意味では所得平準化政策による現時点での純便益は、人々の選好をある程度説明している。しかし同時に、所得階層に関係なく利他主義的な考えは再分配支持につながっている。性別では、低所得層において、女性より男性が再分配強化に積極的であった。これは先進諸国の先行研究とは反対の結果であり、その背景の解明は今後の課題である。

再分配をめぐる選好がその人の所得水準だけでは説明しえない大きな理由は、動学的な考慮が働いているためであることがわかった。雨傘を携行する最低降水確率で測った
リスクに対する態度の指標を用いると、リスク回避度が高い人ほど所得再分配の強化を支持している。これは、社会的セーフティ・ネットとして再分配政策を求めているものと解釈できる。一方で、このリスク態度をコントロールした上でも、自営業者は賛成しない傾向が強かった。

所得や資産保有額でコントロールしてもなお、失業経験、失業不安をもった回答者は、再分配強化政策を支持している。これは、厚生評価の方法について興味深い含意をもっているといえる。ただし高齢者は、失業経験や失業の不安があったとしても、それは所得平準化を求める態度につながってはいなかった。労働市場からの退出が間近であることがこの理由として考えられる。消費水準の落ち込みや、予想所得変動は、再分配政策支持と負の相関が見出された。

5 割前後の人びとがさまざまな経済格差の拡大を実感しているものの、それらの格差自体が所得平準化政策への選好を左右してはいない。また日本社会の全体的な階層上昇性および下降性の高まりは有意でなかったが、最底辺層の拡大、すなわち貧困家庭・ホームレスの増加を認識している人々は、再分配の強化に賛成する確率がかなり高い。これは、通常の社会生活が破壊されるような現象に対しては、人々の意識が敏感になっているものと解釈できる。あるいは、人々は貧困が社会不安をもたらすという外部性をもつため再分配政策に賛成している可能性もある。他方、日本社会における機会の平等や階層移動性は、それ自体では有意な影響力をもたないが、「階層移動性は高い方がよいにも関わらず、実際には低い」といった「規範と現実のギャップ」を感じている人々は、結果の平等としての所得平準化を求める傾向があった。この意味では、機会の平等と再分配政策の間に代替性が想定されているといえよう。
## 参考文献

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橘木俊詔（1998）『日本の経済格差』岩波新書

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変数の説明

Redistr. ダミー変数。「（税制や社会保障制度を用いた）豊かな人から貧しい人への所得の

再分配の強化」という政策を行う場合に、「1．賛成、2．どちらかというと賛成、

3．どちらともいえない、4．どちらかというと反対、5．反対」という5つの選択

肢による回答を用いて、「賛成」および「どちらかというと賛成」を所得再分配強化

政策への支持者（１）、それ以外を不支持者（０）とした。

age20s：回答者が20歳代であれば1をとるダミー変数。同様に、30歳代、40歳代、50歳代、

60歳代の年齢階級ダミーをage30s, age40s, age50s, age60sとした。

NoMarried: 回答者が未婚であるときに 1 をとるダミー変数。

FemNoMarried: 女性で未婚の時に 1 をとるダミー変数

DivSep: 配偶者と離婚あるいは死別の時１をとるダミー

Female：女性の場合に1をとるダミー

College：大卒 = 1

GradSchool: 大学院卒 = 1

Estate: 持ち家・土地の価値（百万円）

Saving: 金融資產（百万円）

HousInc: 世帯年間所得（百万円）

IncQRN: 第N 3 分位世带所得階級。（N = 1, 2, 3）

RiskAvs：リスク回避度の代理変数：1 - （雨傘を携行する最低降水確率）/100 「あなた

は普段、天気予報の降水確率が何％以上の時に傘をもって出かけますか」という質問

に対する回答から算出。

SelfEmployed: 自営業=1

ConsChange：過去一年間の消費額の増加率

IncChange：過去一年間の所得の増加率

FIncUp: これから 5 年間所得が上昇するこるダミー

FIncStable: これから 5 年間所得がほとんど変化しないことを予想している場とを予想し

ている場合に１をと合に１をとるダミー
UnemplPast: 過去 5 年間に失業を経験した場合に 1 をとるダミー

UnemplFuture：家族の誰かがこれから2年以内に失業する可能性を感じている場合に1をとるダミー

UnP_ageN: UnemplPast と ageN の交差項.

UnF_ageN: UnemplFuture と ageN の交差項

Unemployed 回答者が現在失業している場合 1 をとるダミー変数

Rich: 世帯所得が中位所得以上の場合 1 をとる変数

PoorGotRich: 過去 5 年間で貧しい人が豊かになる可能性が高くなった、との回答の場合 1 をとるダミー

MorePoor: 過去 5 年間で貧困家庭やホームレスが増えたとの回答で 1 をとるダミー

RichGotPoor：過去5年間で豊かな人が貧しくなる可能性が高くなった、との回答の場合1をとるダミー

IncomIneq: 過去5年間で所得や収入の格差が拡大したとの回答で1をとるダミー

WealthIneq 過去 5 年間で貯蓄・株式・土地住宅などの資産保有額の格差が拡大した、と回答した場合 1 をとるダミー

IneqSchool: 過去 5 年間で学歴の違いによる所得格差が拡大した、と回答した場合 1 をとる

ダミー

IneqPart：過去5年間で正社員と非正社員（パート・契約社員など）の格差が拡大した、と回答した場合1をとるダミー

IneqFamily: 過去 5 年間で出身家庭の階層の違いによる格差が拡大した、と回答した場合 1 をとるダミー

FutIncDec: 今後 5 年間の世帯収入が上昇する、と回答した場合 1 をとるダミー

NotAdapt：失業者が増えたのは、技術革新や不況が理由である

BenDepend: 高失業率が「社会保障が手厚くなったため」と考えている人々

LazyInabil: 高失業率は勤勉さや能力が欠如している人々が増えたためであると考えている人々

Nojobs：高失業率は不景気のため仕事が少なくなったためであると考えている人々
HelpOthers：「生活に困っている人たちを社会で助けるべき」という利他主義的考えに賛成する回答者

FamilyNR：「社会的成功にとって出身家庭の階層が重要であってはならないが、現実にそれは重要である」と感じている人々

MobilNR：「階層上昇の可能性は高くなくてはならない」と回答し同時に「実際には高くない」と答えた人々

IncomeIneqFut: これから 5 年間で所得格差拡大と予想している場合に 1 をとるダミー変数

WealthIneqFut: これから 5 年間で資産格差が拡大すると予想している場合に 1 をとる変数

IneqSchoolFut: これから 5 年間で学歴間所得格差が拡大すると予想している場合に 1 をとるダミー変数

IneqPartFut: これから 5 年間で正社員とパートの間の賃金格差が拡大すると予想している場合に 1 をとる変数

IneqFamilyFut: これから 5 年間で出身家庭の階層の違いによる格差が拡大する、と回答した場合 1 をとるダミー

NotAdapt: 失業者が増えた原因は、新技術や産業構造の変化に対応できない人が増えたためと回答した場合に1をとるダミー

LazyInabil: 失業者が増えた原因は能力がない人やまじめに働く気のない人がふえてきたため、と回答した場合に1をとるダミー.

NoJobs: 失業者が増えた原因は、能力もありやる気もあるが不景気で仕事の数が足りないため働く場所が見つからない人が増えたためであると回答した場合1をとるダミー変数

BenDepend: 失業者が増えた原因は、失業保険や生活保護の支給が増えたために働かない人が増えたためであると回答した場合に1をとるダミー変数

HelpOthers: 生活に困っている人たちを社会で助けるべきである、という意見に賛成した場合に 1 をとるダミー変数

FamilyNR: 望みの収入や地位が得られるかどうかは出身家庭の階層によってきまるべきでないが実際にはそうなっていると考えている場合に1をとるダミー変数

MobilNR: 貧しい人が豊かになれる可能性が高い社会であるべきであるが、実際にはそうなっていいなと回答した場合に1をとるダミー変数
表 1 記述統計量

变数	Obs	Mean	Std. Dev.	变数	Obs	Mean	Std. Dev.
Redistr	1043	0.52	0.50	IncChange	1043	-0.83	3.613
Female	1043	0.39	0.488	ConsChange	1043	0.674	3.815
NoMarried	1043	0.25	0.433	FIncStable	1043	0.293	0.456
FemNoMarried	1043	0.114	0.318	FIncUp	1043	0.198	0.398
age30s	1043	0.186	0.389	PoorGotRich	1043	0.102	0.302
age40s	1043	0.235	0.424	RichGotPoor	1043	0.562	0.496
age50s	1043	0.291	0.454	MorePoor	1043	0.852	0.355
age60s	1043	0.137	0.344	IncomIneq	1037	0.663	0.473
College	1043	0.318	0.466	WealthIneq	1032	0.54	0.499
GradSchool	1043	0.025	0.156	IneqSchool	1036	0.229	0.42
Estate	1043	2.39	2.998	IneqPart	1018	0.501	0.50
Saving	1043	10.28	11.60	IneqFamily	1026	0.205	0.404
HInc2	1043	0.326	0.469	IncomIneqFut	1038	0.753	0.431
HInc3	1043	0.267	0.442	WealthIneqFut	1034	0.62	0.486
RiskAvs	1043	0.491	0.201	IneqSchoolFut	1038	0.268	0.443
SelfEmployed	1043	0.082	0.275	IneqPartFut	1035	0.485	0.5
UnemplPast	1043	0.153	0.361	IneqFamilyFut	1029	0.202	0.402
UnemplFut	1043	0.382	0.486	NotAdapt	1034	0.545	0.498
UnP_age20	1043	0.035	0.183	LazyInabil	1039	0.5	0.50
UnP_age30	1043	0.035	0.183	NoJobs	1042	0.866	0.341
UnP_age40	1043	0.026	0.159	BenDepend	1037	0.288	0.453
UnP_age50	1043	0.034	0.18	HelpOthers	1041	0.678	0.467
UnP_age60	1043	0.025	0.156	FamilyNR	1040	0.248	0.432
UnF_age20	1043	0.065	0.247	MobilNR	1041	0.486	0.5
UnF_age30	1043	0.073	0.26
UnF_age40	1043	0.064	0.245
UnF_age50	1043	0.131	0.338
UnF_age60	1043	0.048	0.214
表 2 基本モデルの推定結果

限界效果	標準誤差
Female	-0.063 $ ^{*} $	0.038
NoMarried	0.065	0.058
FemNoMrried	-0.024	0.079
age30s	0.114 $ ^{**} $	0.053
age40s	0.065	0.057
age50s	0.207 $ ^{***} $	0.060
age60s	0.272 $ ^{***} $	0.057
College	0.020	0.035
GradScool	-0.119	0.104
Estate	-0.003	0.006
Saving	-0.004 $ ^{**} $	0.002
HInc2	-0.019	0.037
HInc3	-0.105 $ ^{**} $	0.047
RiskAvs	0.200 $ ^{**} $	0.079
SelfEmploye	-0.079	0.057
UnemplPast	0.081 $ ^{*} $	0.045
UnemplFuture	0.083 $ ^{***} $	0.032
Number of obs	1122
Pseudo R2	0.0515
Loglikelihood	-7360.682

注: *** は 1% 水準で有意, ** は 5% 水準で有意, * は 10% 水準で有意であることを示す。
表 3 失業経験と年齢に関する交差項を含んだ推定結果

全サンプル	中位所得以下サンプル	中位所得以上サンプル
限界効果	標準誤差	限界効果	標準誤差	限界効果	標準誤差
Female	-0.066*	0.039	0.011	0.052	-0.148***	0.055
NoMarried	0.068	0.060	0.091	0.068	-0.060	0.116
FemNoMrried	-0.023	0.079	-0.048	0.091	-0.044	0.142
age30s	0.111	0.066	0.108	0.080	0.075	0.154
age40s	0.046	0.073	0.139	0.091	-0.138	0.132
age50s	0.224***	0.071	0.217**	0.085	0.113	0.139
age60s	0.310***	0.065	0.317***	0.072	0.186	0.162
College	0.024	0.035	0.022	0.047	0.055	0.055
GradScool	-0.101	0.104	-0.047	0.146	-0.143	0.140
Estate	-0.003	0.006	-0.004	0.010	0.0026	0.007
Saving	-0.004**	0.002	-0.004*	0.002	-0.0027	0.002
HincClass2	-0.014	0.037
HincClass3	-0.095**	0.047
Household Inc	0.001	0.013	-0.022**	0.010
RiskAvs	0.203***	0.079	0.176*	0.104	0.201*	0.120
SelfEmployed	-0.078	0.057	-0.028	0.075	-0.189**	0.086
UnP_age20s	0.213**	0.079	0.216**	0.079	0.323	0.181
UnP_age30s	0.044	0.091	0.100	0.104	-0.112	0.159
UnP_age40s	-0.012	0.096	0.042	0.135	-0.072	0.123
UnP_age50s	0.091	0.084	0.177*	0.092	-0.09	0.150
UnP_age60s	0.063	0.121	0.126	0.127	-0.020	0.294
UnF_age20s	0.013	0.085	-0.038	0.102	0.125	0.142
UnF_age30s	0.119*	0.061	0.086	0.067	0.216	0.139
UnF_age40s	0.195***	0.064	0.146	0.084	0.249**	0.102
UnF_age50s	0.049	0.055	0.073	0.080	0.041	0.080
UnF_age60s	-0.021	0.086	-0.120	0.109	0.142	0.159
Number of obs	1122	661	461
Pseudo R2	0.0564	0.0459	0.0946
Loglikelihood	-732.895	-431.158	-287.490

注: *** は 1% 水準で有意, ** は 5% 水準で有意, * は 10% 水準で有意であることを示す。
表 4 不平等に関する認識を含んだ推定結果

全サンプル	中所得以下サンプル	中位所得以上サンプル
限界効果	標準誤差	限界効果	標準誤差	限界効果	標準誤差
Female	-0.084**	0.040	-0.001	0.054	-0.192***	0.059
NoMarried	0.071	0.062	0.102	0.071	-0.052	0.118
FemNoMrried	0.006	0.079	-0.039	0.092	-0.019	0.160
Age30s	0.142**	0.055	0.152**	0.061	0.092	0.131
Age40s	0.071	0.060	0.177**	0.070	-0.139	0.126
Age50s	0.216***	0.065	0.269***	0.066	0.038	0.129
Age60s	0.295***	0.059	0.310***	0.067	0.165	0.144
College	0.034	0.037	0.032	0.050	0.052	0.061
GradScool	-0.148	0.111	-0.077	0.163	-0.173	0.148
Estate	-0.004	0.006	-0.011	0.010	0.005	0.008
Saving	-0.003*	0.002	-0.003	0.003	-0.002	0.002
HInc2	-0.013	0.039
HInc3	-0.089*	0.049
Houseinc	0.004	0.013	-0.021**	0.010
RiskAvs	0.141*	0.081	0.116	0.109	0.117	0.123
SelfEmploye	-0.111*	0.059	-0.069	0.076	-0.183*	0.087
UnemplPast	0.096*	0.049	0.169***	0.057	-0.039	0.083
UnemplFuture	0.054	0.037	0.016	0.045	0.112*	0.058
IncChange	-0.004	0.005	0.000	0.006	-0.005	0.009
ConsChange	-0.010**	0.005	-0.004	0.006	-0.020***	0.007
FIncStable	-0.076*	0.039	-0.073	0.048	-0.060	0.066
FIncUp	-0.034	0.046	-0.077	0.059	0.023	0.073
PoorGotRich	-0.072	0.058	-0.072	0.073	-0.108	0.088
RichGotPoor	0.025	0.034	0.034	0.043	0.027	0.054
MorePoor	0.134***	0.044	0.142**	0.061	0.150**	0.067
Number of obs	1043	607	436
Pseudo R2	0.072	0.059	0.1197
Loglikelihood	-670.496	-390.550	-264.239

注: *** は 1% 水準で有意, ** は 5% 水準で有意, * は 10% 水準で有意であることを示す。
表 5 格差の動向と失業増の原因に関する考え方と再分配政策

専用効果	標準誤差	専用効果	標準誤差
IncChange	-0.003	0.006	-0.001	0.005
ConsChange	-0.009*	0.005	-0.008*	0.005
FincStable	-0.077*	0.043	-0.053	0.041
FincUp	-0.012	0.048	0.011	0.046
IncomIneq	0.108**	0.052
WealthIneq	0.003	0.047
IneqScool	0.009	0.058
IneqPart	-0.011	0.045
IneqFamily	0.060	0.054
IncomInqFut	-0.054	0.061
WealthInqFut	-0.025	0.051
IneqScoolFut	-0.093*	0.055
IneqPartFu	0.037	0.046
IneqFamilyFut	0.077	0.054
NotAdapt	0.007	0.032
LazyInabil	-0.011	0.036
NoJobs	0.071	0.051
BenDepend	-0.023	0.040
HelpOthers	0.292***	0.038
FamilyNR	0.059	0.040
MobilNR	0.071**	0.034
Number of obs	902	1030
Pseudo R2	0.0698	0.127
Loglikelihood	-581.303	-622.455

注：表 5 で示された変数に加えて、表 2 の推定モデルに用いられた変数(e.g., Female, NoMarried, FemNoMrried, age30s, age40s, age50s, age60s, College, GradScool, Estate, Saving, HInc2, HInc3, RiskAvs, SelfEmploye, UnemplPast, UnemplFuture).が加えられている。

*** は 1% 水準で有意, ** は 5% 水準で有意, * は 10% 水準で有意であることを示す。
図 1 世帯所得 4 分位階級別再分配政策支持率

図 2 年齢階級別再分配政策支持率
図 3 性别再分配政策支持率

図 4 失業と再分配政策支持率
## 被保護者調査（平成25年度（月次調査確定値））結果の概要

## (1) 被保護世帯数

平成 25 年度の1か月平均の「被保護世帯数」は、1,591,846 世帯(過去最高)で、前年度に比べ 33,336 世帯(2.1%)増加した。

被保護世帯数を世帯類型別にみると、「高齢者世帯」が719,625世帯(6.2%増)と最も多く、次いで「傷病者・障害者世帯計」で464,719世帯(2.2%減)となっている。

また、「その他の世帯」は、288,055 世帯(1.1%増)となっている。(図1、表1)

図1 世帯類型別被保護世帯数（1か月平均）

資料:被保護者調査(平成23年度までは「福祉行政報告例」)

注: 総数には保護停止中の世帯も含む。(各世帯類型別の世帯数には保護停止中は含まれていない。)

表1 世帯類型別被保護世帯数の年次推移(1か月平均)

平成21年度	22年度	23年度	24年度	25年度	対前年度
構成割合(%)	構成割合(%)	構成割合(%)	構成割合(%)	構成割合(%)	増減数	増減率(%)
総 数	1,274,231	-	1,410,049	-	1,498,375	-	1,558,510	-	1,591,846	-	33,336	2.1
高齢者世帯	563,061	44.3	603,540	42.9	636,469	42.6	677,577	43.7	719,625	45.4	42,048	6.2
母子世帯	99,592	7.8	108,794	7.7	113,323	7.6	114,122	7.4	111,520	7.0	△2,602	△2.3
傷病者・障害者世帯計	435,956	34.3	465,540	33.1	488,864	32.8	475,106	30.6	464,719	29.3	△10,387	△2.2
その他の世帯	171,978	13.5	227,407	16.2	253,740	17.0	284,902	18.4	288,055	18.2	3,153	1.1

資料：被保護者調査（平成23年度までは「福祉行政報告例」）

注：総数には保護停止中の世帯も含む。（各世帯類型別の世帯数は保護停止中は含まれていない。）
## (2) 被保護実人員及び保護率

平成25年度の1か月平均の「被保護実人員」は2,161,612人(過去最高)で、前年度と比べ25,904人(1.2%)増加している。

保護の種類別に扶助人員をみると、「生活扶助」が1,941,036人と最も多く、次いで「住宅扶助」が1,835,940人、「医療扶助」が1,745,615人となっている。(図2、表2)

また、保護率(人口百対)は 1.70(%)となっている。(表2)

図2 被保護実人員・保護の種類別扶助人員(1か月平均)

資料:被保護者調査(平成23年度までは「福祉行政報告例」)

注：「その他の扶助」は、「出産扶助」「生業扶助」「葬祭扶助」の合計である。

表2 被保護実人員・保護の種類別扶助人員及び保護率の年次推移(1か月平均)

平成21年度	22年度	23年度	24年度	25年度	対前年度
割合(%)	割合(%)	割合(%)	割合(%)	割合(%)	増減数	増減率(%)
被保護実人員	1,763,572	100.0	1,952,063	100.0	2,067,244	100.0	2,135,708	100.0	2,161,612	100.0	25,904	1.2
保護率(人口百対)(%)²	1.38	1.52	1.62	1.67	1.70
生活扶助	1,586,013	89.9	1,767,315	90.5	1,871,659	90.5	1,928,241	90.3	1,941,036	89.8	12,795	0.7
住宅扶助	1,459,768	82.8	1,634,773	83.7	1,741,888	84.3	1,811,575	84.8	1,835,940	84.9	24,365	1.3
医療扶助	1,406,456	79.8	1,553,662	79.6	1,657,093	80.2	1,716,158	80.4	1,745,615	80.8	29,457	1.7
介護扶助	209,735	11.9	228,235	11.7	248,100	12.0	269,793	12.6	290,174	13.4	20,381	7.6
教育扶助	144,339	8.2	155,450	8.0	159,372	7.7	159,038	7.4	154,014	7.1	△5,024	△3.2
その他の扶助¹⁾	48,648	2.8	56,040	2.9	59,718	2.9	61,602	2.9	60,870	2.8	△732	△1.2

注：1)「その他の扶助」は、「出産扶助」「生業扶助」「葬祭扶助」の合計である。

2) 保護率は、各年度について1か月平均の被保護実人員を総務省統計局発表の人口推計「各年10月1日現在推計人口（総人口）」で除して算出した。

ただし、平成22年度は「平成22年国勢調査人口等基本集計」の総人口で除した。
## (3) 保護開始・廃止の主な理由

平成 25 年度の保護開始の主な理由を構成割合でみると、「貯金等の減少・喪失」が 29.4% と最も多く、次いで「傷病による」が 26.4%、「働きによる収入の減少・喪失」が 23.5% となっている。(図3)

また、平成25年度の保護廃止の主な理由を構成割合でみると、「死亡」が33.1％と最も多く、次いで「その他」を除くと、「働きによる収入の増加」が19.0％、「失そう」が8.6％となっている。(図4)

図3 保護開始の主な理由別世帯数の構成割合

資料: 被保護者調査(年度累計)、平成23年度までは福祉行政報告例(各年9月分)

図4 保護廃止の主な理由別世帯数の構成割合

資料: 被保護者調査(年度累計)、平成23年度までは福祉行政報告例(各年9月分)
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	政府調達に係る苦情処理とその周知・広報
評価方式	実績	政策目標の達成度合い	目標達成	番号	3-①
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	3,374	3,079	3,247	2,943	2,969
補正予算(千円)	-102	0	0	0
繰越し等(千円)
計(千円)	3,272	3,079	3,247
<3,272>	<3,079>	<3,247>
執行額(千円)	1,488	0	1,643

政策評価結果の概算要求への反映状況	概算要求においては、苦情申立てに対して適切に対応できるよう、苦情申立てが行われた際に苦情検討委員会を開催する上で最低限必要となる所要額を要求した。また、政府調達苦情処理体制の周知を図るため、パンフレット作成経費(印刷製本費等)を要求した。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	対日直接投資の推進
評価方式	実績	政策目標の達成度合い	相当程度進展あり	番号	3-②
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	8,573	8,573	9,238	12,163	12,048
補正予算(千円)	-39	0	0	0
繰越し等(千円)
計(千円)	8,534	8,573	9,238
<8,534>	<8,573>	<9,238>
執行額(千円)	6,386	2,190	3,082

政策評価結果の概算要求への反映状況	「外国企業の日本への誘致に向けた5つの約束」の決定等、国内事業環境の改善に資する取組を推進し、相当程度の進展があったと判断したことから、引き続き、本事業の司令塔である「対日直接投資推進会議」の運営に必要な経費のほか、セミナーやシンポジウム等の広報活動に必要な経費等を要求した。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	道州制特区の推進
評価方式	実績	政策目標の達成度合い	進展が大きくない	番号	3-③
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	1,591	1,179	1,161	1,140	1,024
補正予算(千円)	-16	0	0	0
繰越し等(千円)
計(千円)	1,575	1,179	1,161
<1,575>	<1,179>	<1,161>
執行額(千円)	259	304	250

政策評価結果の概算要求への反映状況	平成25年度の政策評価結果では「引き続き道州制特区を推進する」としており、概算要求においては必要な経費を精査しつつ、実施状況調査等に必要な経費を要求している。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	民間資金等活用事業の推進(PFI基本方針含む)
評価方式	総合・実績・事業	政策目標の達成度合い	相当程度進展あり	番号	3-④
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	39,339	97,359	100,249	139,637	246,901
補正予算(千円)	6,470	△1,149	△2,134
繰越し等(千円)
計(千円)	45,809	96,210	98,115
<45,809>	<96,210>	<98,115>
執行額(千円)	30,271	81,827	64,623

政策評価結果の概算要求への反映状況	政策評価で示した「次期目標等への反映の方向性」(できるだけ税財源に頼ることなく、民間にとっても魅力的な事業を推進することにより、民間投資を喚起し、必要なインフラ整備・更新と地域の活性化、経済成長につなげていくことが必要であることから、地方公共団体を支援し事業化を促進するなど、引き続き、PFIの推進を行っていく。)に基づいて、概算要求を行った。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	競争の導入による公共サービスの改革の推進(公共サービス改革基本方針含む)
評価方式	実績	政策目標の達成度合い	目標達成	番号	3-⑤
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	27,203	22,243	19,650	18,238	0
補正予算(千円)	-17
繰越し等(千円)
計(千円)	27,203	22,226	19,650
<27,203>	<22,226>	<19,650>
執行額(千円)	17,840	16,170	15,538

政策評価結果の概算要求への反映状況	競争の導入による公共サービスの改革の推進に係る施策については、平成24年度～27年度までの予算の減額を続け、可能な限り合理化を行ってきたところである。平成28年度においては、総務省において要求を行った。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	市民活動の促進
評価方式	総合(実績)事業	政策目標の達成度合い	相当程度進展あり	番号	3-⑥
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	144,402	122,925	129,623	131,061	185,920
補正予算(千円)
繰越し等(千円)
計(千円)	144,402	122,925	129,623

執行額(千円)	77,301	83,749	113,406

政策評価結果の概算要求への反映状況	政策評価結果を踏まえ、引き続き、NPO法人データベースの改修のための予算を計上し、国民に分かりやすい情報発信をめざし、システムの強化に努める。また、改正特定非営利活動促進法の施行後の制度周知を引き続き行い、所轄庁と密に連携しながら、法の円滑な施行に取り組んでいく。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	NPO等の「絆力（きずなりよく）」を活かした復興・被災者支援の推進
評価方式	総合・実績・事業	政策目標の達成度合い	目標に向かっていない	番号	3-⑦
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算（千円）	-	-	-	-	216,335
補正予算（千円）
繰越し等（千円）
計（千円）	0	0	0
<0>	<0>	<0>
執行額（千円）

政策評価結果の概算要求への反映状況