Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ストレンジャー型単独強姦と同様，本類型の加害者全体のうちで何らかの前科等を持つ者は約6割に上り，保護処分歴だけに限っても15.1%存在する。性犯罪の前科等を有する者は4人に1人となっており，粗暴犯の前科を有する者が1割（12.8%）を占める。これらについては18歳未満加害群と18歳以上加害群との間には統計的有意差は見られない。なお，何らかの前科等を有する者の平均初発年齢は22.8歳であり，これについても両群に統計的有意差は見られない（n=175,18歳未満加害群23.9歳＞18歳以上加害群22.5歳，t=-.885,df=57.698,p=.380）。本類型の加害者全体のうち性犯罪の前科等を有する者の性犯罪の平均初発年齢は27.5歳であり，これについても両群に統計的有意差は見られなかった（n=82,18歳未満加害群28.6歳＞18歳以上加害群27.0歳，t=-.570,df=33.275,p=.574）。

犯行時間については，午後６時〜午前５時台である場合が本類型全体の７割を占める。１８歳以上加害群の４件に１件が午前２時〜午前５時台に行われるのに対し，１８歳未満加害群の場合は当該時間帯の犯行が１割未満で，午後６時〜午後９時台の犯行が３割を超すなど，両群のあいだには犯行のピークをめぐってストレンジャー型単独強姦と同様の差異が見られる。他方で，本類型では休日の午後２時〜午後５時台の犯行がほとんど存在せず，この点については両群に統計的有意差が見られない。また，１８歳以上加害群の約半数が休日に犯行を行っているのに対し，１８歳未満加害群では４件に３件が平日の犯行となっている。

なお，本類型もストレンジャー型単独強姦同様，夏期（6～8月）で32.6％と最も高くなっており，他の季節では20％程度で横並びとなっているなど，季節間に統計的有意差が見られる $ \chi^{2}=10.591,\ df=3,\ p=.014 $ ）。18歳未満加害群と18歳以上加害群との間には，犯行季節において統計的有意差は見られなかった $ (p=.199) $ 。

犯行場所については「道路上」が全体の4割を占め，「被害者方」が約2割となっている点はストレンジャー型単独強姦と同様だが，それと比べると「自動車内」や「その他屋外」の割合が低く，カラオケ店や飲食店などの「その他屋内」の割合が高くなっている。18歳未満加害群について言えば，「被害者方」が圧倒的に低い点はストレンジャー型単独強姦と同様であるが，ストレンジャー型単独強姦の4件に1件が「その他屋外」で生起するのに対し，本類型においては1割に満たない（本類型8.2％＜ストレンジャー型単独強姦26.5%，p = .017）。18歳未満加害群では「道路上」での犯行が過半数を占めているが，この点についてはストレンジャー型単独強姦との間に5％水準の統計的有意差は見られない（本類型50.7％＞ストレンジャー型単独強姦32.4%，p = .096）。

18 歳未満加害群においては平日の放課後（午後２時～午後５時台）や平日の夜の比較的早い時
間帯（午後6時～午後9時台）に「道路上」で犯行に及ぶ場合が4件に1件を占める点が特徴的である（18歳未満加害群21.9%＞18歳以上加害群2.7%，p = .000）。

犯行態様については，ストレンジャー型単独強姦の約3割が凶器を使用するのに対し，本類型では1割以下となっている。18歳以上加害群では3人に1人以上の加害者が飲酒を行っている一方，18歳未満加害群では2割を切るなどの統計的有意差が見られた。

執行猶予とならずに実刑判決が言い渡されるケースは本類型全体で3件に1件程度であり，ストレンジャー型単独強姦より50pt以上低い。この点については18歳未満加害群と18歳以上加害群の間に統計的有意差は見られなかった。実刑判決を受けた109人のうち5年以上の刑期となった者は11.9%であり，その者も含めて3年以上の懲役刑を科された者の割合は31.2%となっている。これらの点についても両群で統計的有意差は見られなかった。

## イ 電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつ

本調査データにおいては, 電車・バス内における単独強制わいせつの96.5％をストレンジャー型単独強制わいせつの類型が占め, 面識のあるケースは極めて稀である。

本類型の女性人口100万人当たりの年齢層別被害者数は「13～17歳」が21人と最も多くなっており，以下「18～19歳」17人，「20～29歳」6人の順となっている。本類型の加害者全体の犯行時の平均年齢は39.6歳であり，18歳未満加害群と18歳以上加害群の間に統計的有意差は見られない（18歳未満加害群38.5歳＜18歳以上加害群40.5歳，t=.939, df=110.094, p=.350）。全体的に年齢層が高い点において前項の電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつよりも，むしろ後述のストレンジャー型痴漢に近くなっている。

本類型においては加害者全体の約4割が大卒以上である点で，大卒以上が1割程度であるストレンジャー型単独強姦や電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつと大きく異なる。学歴の高さについて18歳未満加害群と18歳以上加害群の間に統計的有意差は見られない $ (t=-1.209,\ df=117.242,\ p=.229) $ 。

本類型では加害者全体の9割を有職者が占め，4割弱は大卒の有職者であること，既婚者も過半数を超えていることなど，他の性犯罪類型と比べて経済的・社会的犯罪抑制要因となりうる条件を有する者が多く含まれている。本類型の加害者全体の6割には前科等があるが，そのほとんどは性犯罪に関するものであり，性犯罪の前科（罰金以上によるものであり，条例違反を含む）が2回以上ある者の割合が25.6%である一方，粗暴犯の前科は5.8%にすぎない。性犯罪の前科の有無や2回以上の性犯罪の前科を有するかについては，18歳未満加害群と18歳以上加害群との間には,統計的有意差は見られない（2回以上の性犯罪の前科がある者:18歳未満加害群27.3%
>18 歳以上加害群 24.2%, p = .835。全前科等を見た場合は 18 歳未満加害群の方が初犯者がやや高い傾向にあるが 5% 水準で統計的に有意ではない $ (p = .063) $ 。

3表 電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつの実態

事件数
(18歳未满
群の数
:内数)	加害者
全体
(%)	18歳未满
加害群
(%)	18歳以上
加害群
(%)	Fisher's
exact test
p
加害者属性
中卒	120(55)	4.2	1.8	6.2	.373
高校中退	120(55)	5.8	3.6	7.7	.451
高卒(在学中を含む)	120(55)	48.3	50.9	46.2	.714
大卒以上(在学中を含む)	120(55)	41.7	43.6	40.0	.714
有職	119(53)	90.8	90.6	90.9	1.000
大卒有職者	121(55)	37.2	36.4	37.9	1.000
未婚	121(55)	40.5	43.6	37.9	.579
既婚	121(55)	51.2	47.3	54.5	.468
離別(死別を含む)	121(55)	8.3	9.1	7.6	1.000
前科前歷・保護処分歴あり	121(55)	60.3	50.9	68.2	.063
性犯罪・性非行あり	121(55)	47.9	43.6	51.5	.466
犯行時間
休日(土・日・祝日)	121(55)	14.0	5.5	21.2	.017
学校長期休業期間	121(55)	5.0	1.8	7.6	.219
午前6時～午前9時台	121(55)	67.8	72.7	63.6	.332
平日の同時間帯	121(55)	63.8	70.9	57.6	.184
午後2時～午後5時台	121(55)	2.5	1.8	3.0	1.000
休日の同時間帯	121(55)	.0	.0	.0	-
午後6時～午後9時台	121(55)	17.4	21.8	13.6	.335
平日の同時間帯	121(55)	14.0	20.0	9.1	.115
午後10時～翌1時台	121(55)	5.8	1.8	9.1	.125
午前2時～午前5時台	121(55)	.8	.0	1.5	1.000
犯行場所(犯行場所が複数の場合は着手場所)
被害者方(敷地内含む)	121(55)	.0	.0	.0	-
道路上	121(55)	.0	.0	.0	-
自動車内	121(55)	.0	.0	.0	-
電車・バス(駅・停留所を含む)	121(55)	100.0	100.0	100.0	-
その他屋内	121(55)	.0	.0	.0	-
その他屋外	121(55)	.0	.0	.0	-
犯行態様
凶器使用	121(55)	.0	.0	.0	-
加害者飲酒	121(55)	7.4	3.6	10.6	.180
侵入	121(55)	.0	.0	.0	-
拉致・監禁・拐取	121(55)	.0	.0	.0	-
裁判内容
実刑	121(55)	19.0	20.0	18.2	.820

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, † p<.1
何らかの前科等を有する者の初発年齢の平均は29.0歳であり，18歳未満加害群と18歳以上加害群との間には，統計的有意差は見られない（n=73，18歳未満加害群28.6%＜18歳以上加害群29.2%，t=-.214,df=65.800,p=.832）。性犯罪の前科等を有する者の性犯罪初発年齢の平均は31.1歳であり，これについても両群に統計的有意差は見られなかった（n=58，18歳未満加害群31.8%＞18歳以上加害群30.6%，t=-.433,df=54.748,p=.667）。

本類型の特徴は犯行の9割弱が平日に行われており，中でも朝の通勤ラッシュ時に当たる平日の午前6時～午前9時台に6割が集中している点である。次に多い時間帯は平日の午後6時～午後9時台（14.0%）であり，午後10時以降に犯行のピーク時刻を迎える電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつやストレンジャー型単独強姦とは発生時間の面でも大きく異なっている。

なお，本類型では秋期（9月～11月）の犯行が29.8％とやや高くなっているが，季節において統計的有意差は見られない（ $ \chi^{2}=2.405,\ df=3,\ p=.493 $ ）。また，18歳未満加害群と18歳以上加害群では，季節による統計的有意差は見られない（p=.671）。

本類型では処器を使用した加害者はおらず，飲酒して犯行に及んだ者も1割未満である。前述の電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつでは執行猶予付きの判決となる場合が6割程度であったのに対し，本類型では8割以上が執行猶予付きの判決である点なども特異である。犯行態様や裁判内容については18歳未満加害群と18歳以上加害群との間に統計的有意差は見られない。実刑判決を受けた23人に3年以上の刑期の者が含まれない点も前項の電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつと大きく異なる。

## （３）ストレンジャー型痴漢

ストレンジャー型痴漢は，迷惑防止条例違反で懲役刑（執行猶予含む）の有罪判決が確定した者であるが，本類型の加害者全体の70.5％が2回以上の性犯罪の前科（罰金以上によるものであり，条例違反を含む）を有しているなど性犯罪を繰り返す中で懲役刑に至ったケースが多数含まれている点に注意が必要である。また，本類型の加害者全体の8割（225人，82.2%）は電車・バス内において犯行に及んだものであるが，「道路上」などそれ以外の場所で行われた場合も49人（17.8%）含まれており，前述のストレンジャー型単独強制わいせつが電車・バス内か否かによって区別されていたのとは対象が異なる点についても留意されたい。なお，本調査データにおいては，痴漢の98.7％がストレンジャー型痴漢であり，電車・バス内における単独強制わいせつと同様に，面識のあるケースは極めて稀だといえる。
## 4 表 ストレンジャー型痴漢の実態

事件数
(18歳未满
群の数
:内数)	加害者
全体
(%)	18歳未满
加害群
(%)	18歳以上
加害群
(%)	Fisher's
exact test
p
加害者属性
中卒	268(78)	16.0	14.1	16.8	.715
高校中退	268(78)	8.2	6.4	8.9	.627
高卒(在学中を含む)	268(78)	49.3	47.4	50.0	.788
大卒以上(在学中を含む)	268(78)	26.5	32.1	24.2	.223
有職	270(78)	73.0	79.5	70.3	.133
大卒有職者	275(80)	20.7	25.0	19.0	.326
未婚	271(79)	56.8	57.0	56.8	1.000
既婚	271(79)	28.0	30.4	27.1	.656
離別(死別を含む)	271(79)	15.1	12.7	16.1	.577
前科前歷・保護処分歴あり	275(80)	94.9	95.0	94.9	1.000
性犯罪・性非行あり	275(80)	88.4	91.3	87.2	.411
犯行時間
休日(土・日・祝日)	275(80)	22.2	17.5	24.1	.266
学校長期休業期間	275(80)	5.8	3.8	6.7	.412
午前6時～午前9時台	275(80)	47.3	55.0	44.1	.112
平日の同時間帯	275(80)	43.6	51.3	40.5	.110
午後2時～午後5時台	275(80)	9.8	8.8	10.3	.825
休日の同時間帯	275(80)	4.4	1.3	5.6	.190
午後6時～午後9時台	275(80)	21.5	23.8	20.5	.628
平日の同時間帯	275(80)	16.7	20.0	15.4	.376
午後10時～翌1時台	275(80)	10.5	2.5	13.8	.004
午前2時～午前5時台	275(80)	.0	.0	.0	-
犯行場所(犯行場所が複数の場合は着手場所)
被害者方(敷地内含む)	275(80)	.0	.0	.0	-
道路上	275(80)	7.3	10.0	6.2	.307
自動車内	275(80)	.0	.0	.0	-
電車・バス(駅・停留所を含む)	275(80)	82.2	78.8	83.6	.386
その他屋内	275(80)	8.0	7.5	8.2	1.000
その他屋外	275(80)	1.8	2.5	1.5	.630
犯行態様
凶器使用	275(80)	.0	.0	.0	-
加害者飲酒	275(80)	13.1	2.5	17.4	.000
侵入	275(80)	.0	.0	.0	-
拉致・監禁・拐取	275(80)	.0	.0	.0	-
裁判内容
実刑	275(80)	53.5	51.3	54.4	.690

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, † p<.1

さて，本類型の女性人口100万人当たりの年齢層別被害者数は，「18～19歳」が35人と最も多くなっており，以下「13～17歳」31人，「20～29歳」18人の順となっている。本類型の加害者
全体の犯行時の平均年齢は 41.6 歳であり，前項の電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつと近く，ストレンジャー型単独強姦と比べると 10 歳程度高くなっている。この点については，18 歳未満加害群と 18 歳以上加害群との間に統計的有意差は見られない（18 歳未満加害群 40.8 歳＜18 歳以上加害群 41.8 歳，t = .671, df = 156.657, p = .504）。

本類型の加害者全体では，高卒が半数を占め，中卒（高校中退を含む）と大卒以上がそれぞれ4人に1人ずつとなっている点で，大卒以上が4割を占める電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつと大きく異なっている。学歴の高さに関しては18歳未満加害群と18歳以上加害群の間で統計的有意差は見られない（ $ t = -1.200,\ df = 144.443,\ p = .232 $ ）。その他，本類型の加害者全体においては有職者が7割であるものの，大卒の有職者が2割に留まっていること，未婚者が6割を占めるなどの点でも，前項の電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつと大きく異なっている。

本類型の特徴は，加害者全体の約9割に性犯罪の前科等があり，前述のとおり本類型の加害者の70.5％が2回以上の性犯罪の前科（罰金以上によるものであり，条例違反を含む）を有している点である。なお，粗暴犯の前科を有する者は12.7%，保護処分歴のある者は6.9％となっている。これらについては18歳未満加害群と18歳以上加害群の間で統計的有意差は見られない（2回以上の性犯罪の前科がある者：18歳未満加害群75.0％＞18歳以上加害群68.7%，p=.313）。

何らかの前科等を有する者の初発年齢の平均は28.9歳であり，18歳未満加害群と18歳以上加害群との間に統計的有意差は見られない（n=261，18歳未満加害群28.2歳＜18歳以上加害群29.2歳，t=.772，df=128.587，p=.442）。性犯罪の前科等を有する者の性犯罪初発年齢の平均は32.1歳であり，これについても両群に統計的有意差は見られなかった（n=243，18歳未満加害群30.2歳＜18歳以上加害群32.7歳，t=1.678，df=152.142，p=.095）。

本類型も電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつと同様に平日の犯行が非常に多く，犯行の約8割が平日に行われているが，この点については18歳未満加害群と18歳以上加害群との間に統計的有意差は見られない。さらに言えば，本類型の4割は朝の通勤ラッシュ時に当たる平日の午前6時〜午前9時台に集中しており，次に多い平日の午後6時〜午後9時台も2割となっているが，電車・バス内以外の犯行場所を含むこともあり，電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつほどの時間的集中は見られない。18歳以上加害群では午後10時〜翌1時台の犯行が1割以上であるのに対し，18歳未満加害群は当該時間帯の犯行がほとんど存在しない。なお，季節による犯行の偏りに関しては統計的有意差は見られない（ $ \chi^{2}=1.669,\ df=3,\ p=.644 $ ）。この点については18歳未満加害群と18歳以上加害群との間にも同様に統計的
有意差は見られなかった $ p = .945 $ 。

本類型では処器を使用した加害者はおらず，飲酒して犯行に及んだ者も1割程度である。加害者の飲酒については，18歳以上加害群の2割近くが飲酒をしているのに対し，18歳未満加害群では2.5%（2件）のみである。前述の電車・バス内での強制わいせつでは執行猶予付きの判決が8割程度であるのに対し，本類型では5割程度である。裁判内容については18歳未満加害群と18歳以上加害群との間に統計的有意差は見られなかった。実刑判決を受けた147人のうち刑期が3年以上となった者は，前科があり，住居に侵入して窃盗と痴漢を行った1人（0.7%）のみであった。

なお，本類型を「電車・バス内における痴漢」226人（ここでは駅やバス停留所なども含む）と，「それ以外の場所で行われた痴漢」49人（その44.9％は「その他屋内」）に区別した場合，両群の間には，ストレンジャー型単独強制わいせつにおける「電車・バス内の場合」と「それ以外の場合」のそれと類似した差異が見られる。具体的には，「電車・バス内における痴漢」の加害者の方が高卒以上の者（電車・バス内79.4%＞電車・バス以外57.8%，p=.004），有職者（電車・バス内75.3%＞電車・バス以外61.7%，ただしp=.070），既婚者（電車・バス内31.4%＞電車・バス以外12.5%，p=.008）のそれぞれの割合が高い。また，「電車・バス内における痴漢」は平日の午前6時〜午前9時台に犯行の過半数が集中する（電車・バス内51.8%＞電車・バス以外6.1%，p=.000）。また，「電車・バス内における痴漢」の94.7％に性犯罪の前科等があるのに対し，「電車・バス以外における痴漢」の場合は59.2％に留まっているなどである（p=.000）。

## 4 考察

本稿で扱ったストレンジャー型性犯罪4類型は，犯行場所に基づいて「電車・バス内における単独強制わいせつ・痴漢」（n=347）と「電車・バス内以外における単独強姦・単独強制わいせつ・痴漢」（n=489）に差異化することが可能である。

例えば, 前者では高卒以上の学歴の者が8割以上であるのに対し, 後者では6割未満である(電車・バス内83.1%＞電車バス以外58.5%, p = .000)。無職者の割合は前者が約2割, 後者が約3割であり(電車・バス内19.3%＜電車・バス以外28.8%, p = .002), 大卒の有職者についても前者が3割近いのに対し後者は1割未満である(電車・バス内28.0%＞電車・バス以外9.0%, p = .000)。既婚者も前者においては4割近いのに対し, 後者においては3割以下である(電車・バス内38.4%＞電車・バス以外28.2%, p = .003)。18歳未満が被害者である場合が多いのも前
者である（13～17歳の被害者の割合：電車・バス内34.0%＞電車・バス以外25.4%，p=.007）。

両者は，犯行時間においても大きく異なる。犯行時間に関しては，前者では平日の朝夕のラッシュ時に4件中3件の犯行が集中するのに対し（「平日の午前6時～午前9時台」55.9%＋「午後6時～午後9時台」17.0%），後者ではむしろ休日に犯行の4割が生起しており，犯行時間帯については午後10時～翌1時台を中心として7割以上が夜間に集中する（「午前2時～午前5時台」20.7%＋「午後6時～午後9時台」19.2%＋「午後10時～翌1時台」29.7%）。

また, 夏期に犯行が生起する割合について見ると, 前者が低下するのに対し, 後者は上昇する。厳密に言えば, 1 図に見られるとおり, 7 月から前者と後者の差が開き始め (7 月発生率: 電車バス内6.9% < 電車バス外11.9%, p = .018), 8 月に前者と後者の差が最大となる (8 月発生率: 電車バス内3.5% < 電車バス外12.9%, p = .000)。7 〜 8 月に強姦などの性的加害が増加する傾向はアメリカの調査研究でも観察されるものである (Michael & Zumpe, 1983)。

さらに，「電車・バス以外における単独強姦・強制わいせつ」に関して言えば，18歳以上加害群が8月に14.0%でピークであるのに対し，18歳未満加害群では7月に16.9%でピークを示し，8月は9.7%であった。7月下旬から8月にかけては全国的に中学・高校の夏休み期間中であり，被害者の活動範囲・活動時間上の変化や学校制服の非着用等によって，犯罪被害の抑制や転移が生起している可能性が考えられる。

他方，「電車・バス内における単独強制わいせつ・痴漢」については7月～8月の間，18歳未満加害群のみが減少するのではなく，18歳以上加害群においても同様の減少が見られる。この点については被害者の大半を占める10代～20代前半の女性が夏休みのためにラッシュ時に乗り合わせにくくなることや，夏休み期間中の通学者の減少・盆休みによる一時的な電車内の混雑緩和などの理由が考えられる。
1図 被害者年齢層別・月別ストレンジャー型性犯罪発生率

ストレンジャー型性犯罪4類型間の共通性を規定している要因の一つとして考えられるのが類型間の連続性である。例えば，電車・バス内における痴漢（迷惑防止条例違反）と単独強制わいせつの境界をめぐっては，下着に手を入れたり下着の上から陰部を弄んだりしたか否かが分水嶺となる場合が多いと指摘されている（田中，2014:114-115）。したがって，犯行のどの段階で加害が制止されるかによっても罪名は変化することになる。

また，あくまで推測ではあるが，強姦と強制わいせつに関しても，面識のない被害者に対する複数の犯罪事実を持つ単独強姦加害者の45.7％に単独強制わいせつが共起しており，強姦を目的としながら未遂に終わった事件が犯行態様や姦淫目的の立証の困難性によって強制わいせつ事件として扱われている場合もあるものと考えられる。犯行時年齢が若い者ほど身体的侵襲の度の強い性犯罪を犯す傾向にあるという本分析の結果は，加害者年齢によって姦淫目的の有無が異なるのみならず，姦淫の意図を達成しやすいだけの体力を有するという点によっても生起しているものと思われる。
## 5 おわりに

今回の分析では，ストレンジャー型性犯罪のみを分析対象としたこともあり，18歳未満加害群と18歳以上加害群の差異をめぐって犯行時間や場所などの犯罪機会的要因が存在感を発揮することとなった。しかしながら，それ以外にも「女子高生」「制服少女」ブランド（宮台，1994）のような文化的要因，あるいは文化的要因と進化生物学的要因の両視点を統合する理論的試行もなされており（Marshall et al.，2006：Chap.10），今後それらの分析枠組みに基づいたより詳細な分析が望まれる。

また，本稿では扱うことができなかったが，加害者と被害者の間に面識のある性犯罪は今回取り上げた性犯罪と比較して全体的に13～17歳の被害者が多い傾向にある一方，加害者属性や犯行態様に関して18歳未満加害群と18歳以上加害群での差異があまり見られなかった。これは被害者・加害者の個別の関係性が犯行態様等を強く規定するからであろう。

いずれにせよ被害者の年齢や学齢段階による罪名や犯行態様等の差異について今後より詳細に検討することが性犯罪の実態解明と予防・再犯防止に資するものと思われる。

## 文献

法務省法務総合研究所編（2015）『平成27年版 犯罪白書：性犯罪者の実態と再犯防止』日経印刷.

宮台真司（1994）『制服少女たちの選択』朝日新聞社.

田中嘉寿子（2014）『性犯罪・児童虐待捜査ハンドブック』立花書房.
(136 人/141 人)，痴漢の 98.7% (311 人/315 人)，ストレンジャー型性犯罪 3 種全体の 80.8% (1,142 人/1,414 人) を占める（なお，面識のある被害者と面識のない被害者の両方を対象とする者 11 人は母数から除外している）。

$ ^{3} $ 犯行事実数・被害者数が1である869人のうち，少数かつ特異な特徴を有する「男性が被害者となったケース」「加害者が女性あるいは来日外国人のケース」「13歳未満に対する痴漢のケース」計33件については分析から除外している。その結果，前述の3種の性犯罪のうち最終的に分析対象となった者の割合は，単独強姦で50.2%（142人/283人），単独強制わいせつで76.5%（419人/548人）（電車・バス以外72.3%（298人/412人），電車・バス内88.9%（121人/136人）），痴漢で88.4%（275人/311人）であり，ストレンジャー型性犯罪3種全体では73.2%（836人/1,142人）である。単独強姦のケース数が減少した主たる理由は，単独強姦タイプの加害者の中に複数の犯罪事実を持つ者が127人（うち単独強制わいせつとの共起がある者58人）存在するからである。

$ ^{4} $ 本稿の対象は前述のとおり 2008 年 7 月 1 日からの 1 年間に性犯罪を含む罪で執行猶予の有無にかかわらず懲役刑が確定した者の全数であるが，データ化されるまでの過程に含まれる誤差や調査期間の短さによるケース数の制約の存在を念頭に置き，比較に当たっては統計的検定を用いている。

$ ^{5} $ この値はあくまでも本データにおける各類型の年齢層別被害発生率を検討するためのものであり, 暗数や罰金刑などを含む性犯罪被害の全貌を量的に表したものではない。また, 低年齢であるほど犯罪が暗数化しやすいなどの理由によって実態的順序から乖離している可能性がある点には注意が必要である。

「学校長期休業期間」は学校によって異なるが，本稿では夏季休業期間＝7月21日～8月31日，冬季休業期間＝12月26日～1月7日，春季休業期間＝3月26日～4月5日の計65日としている。
法務総合研究所研究部報告 55

平 成 28 年 3 月 印 刷

平 成 28 年 3 月 発 行

東京都千代田区霞が関1-1-1

編集兼法務総合研究所発行人

印刷所 株式会社キタジマ
平 成 2 8 年度歲出概算要求額明細表
9101東日本大震災復興特別会計(內閣·復 第1係(金融庁))
要求番号	事 项	前 年 度 額	2 8 年 度 概算要求額	对 前 年 度 比較增△減	備 考
1	01 東日本大震災復興31 復 興 庁010 復 興 庁158 金融機能安定·円滑化復興政策費	244,497	207,559	△ 36,938	2 4 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 算 額	( 756,681)( 756,681	461,944)( 461,944	305,863)305,863
决 算 額	186,108	153,683	64,740
不 用 額	570,573	308,261	241,123
05-95 金融機能安定確保必要な經費001 金融機能強化法に基づく資本增強の審査等に必要な経費95016-129-06-0110 諸 謝 金	20,000	20,000	0	(說 明)金融機能強化法に基づく資本增強の審査等に必要な経費24 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 算 額	( 80,000)( 80,000	80,000)( 80,000	41,143)41,143
决 算 額	7,560	0	0
不 用 額	72,596	80,000	41,143
·資本增強に関するFA契約【繊越明許費】	20,000(	20,000)
2	10-95 金融サービス向上推進に必要な経費001 個人債務者の私的整理に係る支援に必要な経費95062-405-16-3001 個人債務者私的整理支援事業費補助金	224,497	187,559	△ 36,938	(說 明)個人債務者の私的整理に係る支援に必要な経費24 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 算 額	( 633,083)( 633,083	345,752)( 345,752	240,006)240,006
决 算 額	144,946	121,927	42,540
不 用 額	488,137	223,825	197,466
·個人債務者私的整理支援事業費補助金(說 明)被災地支援施策に係る周知広報に必要な経費24 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 算 額	( 2,008)( 2,008	888)( 888	913)913
決 算 額	363	629	505
不 用 額	1,645	259	408
·被災者支援施策に係る周知広報経費	913(	913)
3 復興特

要求番号	事 项	前 年 度 28 年 度 28 年 度
# 『家計調査』個票をベースとした世帯保有資産額の推計 $ ^{*} $

一推計手順と例示的図表によるデータ紹介一

岩本光一郎・新関剛史・濱秋純哉・堀雅博・前田佐恵子・村田啓子 $ ^{a\cdot b} $

## <要旨>

人口・世帯構造が急変し、経済社会の高齢化が進展する下で、世帯間のバラつき、またそれが世帯の経済行動に与える影響を検討することの重要性が高まっている。本稿では、そうした検討作業の基礎とすべく、我々「個票データ分析による家計行動の研究」ユニットが整備（推計）を進めてきた我が国世帯の資産保有状況に関するデータ・セットについて、その推計の概略を示すとともに、推計データが描き出した世帯資産保有の姿の一端を紹介している。

高山他（1989）が『全国消費実態調査』に用いた推計手法を『家計調査』個票に適用することで構築した世帯資産データからは、①我が国家計の保有資産価値の大きな部分を住宅・宅地資産が占めており、過去四半世紀における世帯保有資産価値の変動の大半は住宅・宅地資産価値（地価）の変動に由来していたこと、②こうした変動は特にバブル期前後の首都圈世帯において顕著（バブル期の首都圏持ち家世帯のキャピタル・ゲインは千万単位）で、バブル期には資産保有の世帯間のバラつきも最大化していたこと、③土地バブルの影響は世帯（主）の生涯を通じた資産蓄積パターンにも及んでおり、多くのコホートでバブル崩壊期に保有正味資産の目減りが見られたこと、等が読み取れた。

JEL Classification Number: D31, E21

Key Words: 家計調査、個票、住宅・宅地資産、資産分布、バブル、日本
# Estimation of Real Assets Holdings by Japanese Households Based on the Microdata from the Family Income and Expenditure Survey: Estimation Methods and Illustrative Tables and Figures

By Junya HAMAAKI, Masahiro HORI, Koichiro IWAMOTO, Saeko MAEDA, Keiko MURATA, and Takeshi NIZEKI

## Abstract

Japan is facing sweeping demographic changes, population aging, and lower fertility, all of which are posing an unprecedented challenge to the Japanese economy. Among others, growing economic inequality and its impact on consumer behavior are becoming topics of increasing importance for economists and policymakers alike.

Against this background, a team studying microdata analysis on household economics, Economic and Social Research Institute (ESRI), has been developing a micro-level dataset on asset holdings by Japanese households. While there is an official estimate on household asset holdings based on the National Survey of Family Income and Expenditure (NSFIE), the NSFIE-based estimate is not suited for the detailed analysis of household economic responses to the changing assets distribution, since it is available only every five years. By basing on the Family Income and Expenditure Survey (FIES), we could construct a dataset covering all years from 1983 to 2012 continuously. This paper first outlines our methodology to estimate real (residential) assets holdings by individual households, then presents a variety of tables and figures to illustrate some interesting facts that are revealed by our FIES-based data set.

JEL Classification Number: D31, E21

Key Words: Family Income and Expenditure Survey, Micro data, Asset distribution, Bubble economy, Japan
### 1. はじめに

少子・高齢化の進展、晩婚化・非婚化等を背景に、我が国の人口・世帯構造は急激に変化している。また、経済の自由化・グローバル化は経済・社会構造の変化を引き起こし、成長の鈍化、ないし停滞の長期化の下で「格差」や「貧困」が我が国経済・社会の現状を論じる際の一つのキーワードにもなっている。こうした状況下において、日本経済の今後について確かな展望を持ち、あるべき政策・制度の方向性を打ち出すためには、マクロ計数の単純な延長という従来の発想が不十分かつ不適切になっていることは明らかで、「多様なミクロ経済主体の置かれた環境、及びその行動パターンを把握した上での人口構造を踏まえた加重和」という視点が欠かせない。しかし、日本では統計やアンケートの個票（ミクロ）データの利用環境の整備が遅れており、ミクロ経済主体の行動を把握し、それらの総合ないし相互作用の結果としてマクロ経済・社会の展望を行ったり、経済政策の効果を評価したりする分析はあまり進んでこなかった。

こうした問題意識の下、内閣府経済社会総合研究所の「個票データ分析による家計行動の研究」ユニットでは、各種世帯調査の個票データを収集してミクロのデータ・ベースを構築し、1980年代以降の我が国経済で生じた世帯構造や所得・資産分布の変化を捉えた上で、それが家計（世帯）の経済行動や種々の政策がもたらす効果に与えた影響を分析することを目的とした研究プロジェクトに取り組んでいる。その際、複数の統計調査の個票や、更にはプロジェクトで独自に実施したアンケート調査の回答も組合せ、単一の統計だけでは読み取れない家計経済の姿を浮き彫りにすることに重きを置いた。本稿では、そうした研究ユニットの取組の下で構築した我が国世帯の資産保有データセットについて、データの推計方法の概略を説明するとともに、推計データが描き出した我が国世帯の資産保有の姿を紹介したい。

### 1.1 世帯保有資産データを推定する意義

個別世帯が保有する資産に関するデータの収集は、個人情報やプライバシーへの意識の高まりもあり、（特に近年）容易ではなくなっている。我が国において個々の世帯が保有する資産額を包括的に調査できたのは1970年の『国富調査』が最後であり、それ以降については、『貯蓄動向調査』（現『家計調査（貯蓄・負債編）』）及び『全国消費実態調査』（以下、『全消』と表記）が家計の金融資産保有額をサンプル調査し公表しているものの、個別世帯の実物資産保有額を直接調査している公的統計は（我々の把握する限り）見当たらない $ ^{1} $ 。そのため、『国民経済計算』におけるマクロでみた（個人企業を含む）家計部門に関する保有資産の推計値があるものの、「世帯間格差」を議論するベースにできるような資産保有の個票データは別途推計を行わない限り、存在しないことになる。
こうした事情から、我が国では所得を軸に「格差」の議論を行うことが多いが、特に高齢化が進んだ昨今の状況下では、計測される所得と資産の関係がパラレルではなくなっている可能性が否定できない（例えば、引退した高齢世帯は、フローの所得は低いものの、資産持ちである場合が少なくない）。本来、「格差」は一時点の所得ではなく、生涯を通じた利用可能資産（三人的資産＋金融資産＋実物資産）で評価すべきものだが、世帯単位の資産データの入手が容易でないため、利用可能資産の一部である人的資産の更に一部に過ぎない（一時点の）所得のみで判断せざるを得なくなっているわけである。加えて、引退年齢比率が高まる高齢社会では、利用可能資産＝金融資産＋実物資産という近似が成立する世帯数が急増している。そうした状況に消費行動の標準理論である「恒常所得／ライフ・サイクル仮説」の枠組みを当てはめて考えるなら、世帯の資産保有状況を捉えるデータの重要性は、家計の経済行動（やそれに影響を与える諸政策）の分析を行う上で、非常に高まっていると言えよう。

個々の世帯が保有する資産額データを収集する最も直截な方法は新規調査の実施である。例えば、調査の関心が資産保有のバラつき（格差）のみにある場合、(現実に実施可能であるか否かはさて置き）『国富調査』を土地資産等も含む形で新たに実施すればほぼ完全なデータが入手できる。しかし、関心の対象がもう少し広く、例えば資産保有が世帯の経済行動に与える影響にもある場合、一回限りの資産保有調査で分かることは限られており、世帯の資産保有状況と併せ、同じ世帯の消費や労働供給等の経済行動を継続的に調査していくことが必要になる。だが、そうした新規調査実施の費用は多額に上り、また分析目的に応え得る情報の蓄積に要する期間も相当に及ぶだろう。本稿で紹介する『家計調査』個票をベースにした過去四半世紀における我が国個別世帯の保有資産（＝金融資産＋実物資産）の推計は、既存統計を有効活用して新規調査のそうした限界を打破するための取組である。

### 1.2 先行推計・既存調査とその限界

既存統計を有効活用して我が国における世帯保有資産の推計を行った最も先駆的な事例は経済企画庁総合計画局編（1975）である。同局の要請で設置された「所得分配に関する研究会」では、所得及び各種資産に関する広範な分析の一環として、『家計調査』個票に基づく世帯の土地・家屋保有データを推計しており、1970～73年当時の日本の実物資産分布の状況を明らかにしている。

世帯保有資産の推定は、その作業コストもあり、その後しばらくは試みられることがなかったが、経済におけるストック変数の役割への関心が高まったバブル期に、高山他(1989)が『全国消費実態調査（全消）』の個票をベースとした（1984年に関する）推計を公表した。『全消』は我が国世帯の収入・支出及び貯蓄・負債等をカバーする総合的調査であり、標本数も大きい。高山他の影響もあってか、近年では、『全消』の実施主体である総務省統計局による世帯保有実物資産の推計値も公表されるようになっている。
表1－1 我が国における世帯所得・支出・資産関連調査

調査名	国富調査	全国消費実態調査	家計調査	消費生活に関する
パネル調査	慶応義塾家計パネル
(進1)	暮らしの好みと満足度につ
いてのアンケート
調査主体	経済企画庁	総務省統計局	総務省統計局	家計経済研究所	慶応義塾大学	大阪大学
調査開始年	不定期	1959年	1953年	1993年(注2)	2004年(注2)	2003年(注2)
調査頻度	5年に一度	毎月	年1回(10月)	年1回(1月)	年1回(1～3月頃)
最終調査年	1970年	2014年	2014年	2014年	2014年	2013年
標本概数	57000世帯程度	毎月9000世帯程度	2000程度	4000程度	2000～9000程度
構造	クロス・セクション	クロス・セクション	月次パネル(6ヶ月迄)	年次パネル	年次パネル	年次パネル
消費支出	-	月平均(家計簿^ース)	月次(家計簿^ース)	調査前月分(記憶^ース)	調査月分(記憶^ース)	前年月平均(記憶^ース)
調査月数(調査月)	-	最大3ヶ月(9～11月)	最大6ヶ月(1～12月)	1ヶ月分(9月)	1ヶ月分(1月)	月平均(1～3月頃)
収入	-	月次/前年年収	月次/前年年収	月次/前年年収	前年年収	前年年収
金融資産	あり	あり	あり(注3)	あり	あり	あり
負債	あり	あり	あり(注3)	あり	あり	あり
住宅資産	あり	推計可能(注4)	推計可能(注4)	あり(注5)	あり(注6)	あり
宅地資産	なし	推計可能(注4)	推計可能(注4)	あり(注5)	あり(注6)
耐久消費財資産	あり	あり	なし	あり	なし	なし

（注1）慶応義塾家計バネル調査と同時に、同大学では「日本家計バネル調査」を2009年より実施している。初年度に4000程度の世帯を抽出し、同一世帯に継続して調査を行っている。ここに掲げた項目については、慶応義塾家計バネルと同様の質問項目となっている。

（注2）調査初年度を記載。その後、JPSCは1997、2003、2008、2013年に、KHPSは2007、2012年に、暮らしの好みと満足度についてのアンケートは2004、2006、2009年に新規コーポートを追加。（注3）金融資産、及び負債については2000年まで貯蓄動向調査による。

（注4）質問項目で住宅や土地の価値を直接尋ねているわけではないが、住宅宅地の所在地のほか、家屋の築年数や構造等や敷地面積等の質問項目から資産価値を推計することができる。なお、家計調査については、現住居・現居住地のみの情報に限られる。

（注5）現住居の取得価格と時価（回答者の推定）、1年以内に購入したセカンドハウスの取得価格。

（注6）現在住居・居住地のみ（取得価格と現在の市場価格（回答者の推定）。

『全消』に基づく個別世帯資産の推計は、(時点を固定した) クロス・セクションの関係（格差等）に関して言えば我が国で最も包括的かつ信頼すべき情報源である。ただ、そうした関係の背後にある構造を分析することまで考えると問題点も少なくない。例えば、『全消』の調査月は年間の一定の季節（二人以上世帯では9月～11月、単身世帯では10月～11月）に限定されており、これは収入・支出等について季節性の影響を免れないことを意味する $ ^{2} $ 。また『全消』の調査頻度は5年に一度に限られるため、調査のインターバルが長すぎて政策や資産価格変動が世帯の経済行動に与える影響を純粋な形で取り出して分析することは難しい。

世帯の保有資産については、近年、民間主体が実施するようになったパネル調査（例えば、家計経済研究所の『消費生活に関するパネル調査』、慶応義塾大学の『慶応義塾家計パネル調査』、大阪大学の『くらしの好みと満足度についてのアンケート』等）でも調査項目に含められるようになっている。そのこと自体は大きな進歩だが、それらの調査は年次ベースの調査であるため、支出等の記載は、家計簿ベースの『家計調査』や『全消』とは異なり、記憶に基づく前年1年間の数値、ないし特定月1月分の値に止っており、精度に疑問が残る。また、そうした民間調査は、調査開始からまだ日が浅い（せいぜい90年代半ば以降のものである）ため、資産価格変動が顕著でその影響が最も注目されるバブル期を分析対象に含められないという限界がある。
### 1.3 『家計調査』個票をベースとした推計

こうした先行研究・既存データの限界を念頭に、本稿では、推計のベースを1983年～2012年に実施された『家計調査』の調査世帯に置いて、過去四半世紀における我が国の個別世帯の保有資産の推計を試みた $ ^{3} $ 。『家計調査』は、2001年迄単身世帯を調査対象にしていないという問題 $ ^{4} $ の他、2002年以降についても単身世帯の金融資産額を調査していない、実物資産については現住居・現居住地の住宅・宅地資産を推計する情報しか得られない、等の制約があり、世帯保有資産の包括的把握という意味では『全消』に及ばない点がある。他方、家計簿ベースの精密な収入・支出データが年間を通じて得られるため、データの季節性を考慮した分析が可能である他、年単位（更に細かく見るなら月単位）の時間的変動も追跡可能であることで、『全消』データでは行い得ない政策効果分析や世帯消費行動に関する仮説の検証も可能になると期待できる。

『家計調査』個票をベースとする世帯資産保有推計のこうした特性（メリット／デメリット）を踏まえるなら、その真価は、得られた推計データ（個票）を用いた政策効果分析や世帯の経済行動に関する仮説の検証において問われるものだろう。とは言え、我々のプロジェクトは未だ作業途上にあり、最終報告にはまだ時間を要する。次節以下では、そうした中間生産物としての性格を踏まえつつ、我々がこれまでに取り組んできた世帯資産推計作業について、その方法を概説する（第2節）とともに、得られたデータが描き出す我が国世帯の資産保有の姿を紹介する（第3節）ことにしたい。

### 2. 推計方法

前節で触れたように、『家計調査（貯蓄・負債編）』の調査項目には、対象世帯が保有する金融資産額及び負債が含まれている $ ^{5} $ 。よって、同じ世帯の保有する実物資産の額を推計できれば、個別世帯の資産保有に関するミクロ・データが手に入ることになる。世帯の保有する実物資産は多種多様に亘るが、本稿の推計では、作業の基にした『家計調査』の調査項目の制約もあり、対象を（世帯保有実物資産の大半を占めると考えられる）現住居・現居住地の住宅・宅地資産に限定している $ ^{6} $ 。以下では、住宅資産価値、宅地資産価値の推計方法について順次説明（2.1項、2.2項）した後、『家計調査』個票の分布を我が国全体の分布に近づけるために我々が採用した抽出率調整について説明する（2.3項）。
### 2.1 住宅資産（建物）価値の推計

『家計調査』の個票データを活用すると、個別調査世帯の居住地をある程度のレベルまで推測できるほか、保有する住宅の延べ面積（ $ m^{2} $ ）、住宅の構造、及び建築年等の情報を得ることができる。我々は、高山他（1989）が『全消』の個票を活用して実施した世帯保有住宅資産の推計方法を参考としつつ、これらのデータを国土交通省『建築統計年報 $ ^{7} $ 』（1953－2012年）から得られる工事費予定額とマッチすることにより、個別世帯が保有する住宅資産（建物）の価値を推計した。具体的な推計手順は以下の通りである。

まず、『建築統計年報』からは、市区町村別 $ ^{8} $ 、建物の構造別床面積（ $ m^{2} $ ）及び工事費予定額（以下工事費）が得られるため、工事費を床面積で割ることで、建築年毎に、市区町村別、建物の構造別の $ 1\ m^{2} $ 当たりの工事費を算出することができる。このうち建物の構造については、『家計調査』の区分に合わせる必要があるため、表2－1のように『建築統計年報』側の種類を集約した。

表2—1 住居の構造の対応関係

家計調査	建築統計年報
木造・防火木造	←→	木造
ブロック造	←→	コンクリートブロック造
その他	←→	その他
鉄筋・鉄骨コンクリート造	←→	鉄骨鉄筋コンクリート造 鉄筋コンクリート造 鉄骨造

『家計調査』の個票データからは、持ち家世帯について居住地、住居の構造、建築年⁹、及び住宅の延べ面積（ $ m^{2} $ ）の情報が得られるため、作成した市区町村及び建物の構造別の1 $ m^{2} $ 当り工事費データを建築年毎にマッチし、延べ床面積と掛け合わせることにより、個別世帯毎に建築年における住宅の名目資産価値を計算できる。例えば、『家計調査』側に札幌市中央区の調査世帯が存在し、1990年に建築した120 $ m^{2} $ の木造住宅を保有している場合、1990年の札幌市中央区における木造家屋の1 $ m^{2} $ 当りの工事費は約14.2万円であるため、建築時の住宅（建物）の名目価値は120 $ m^{2} $ ×14.2万円/ $ m^{2} $ =1,704万円と推定される。更に、建
物の価値は時間とともに減耗すると考えられるため、「減価償却資産の耐用年数等に関する省令」から得られる以下の耐用年数を用い、耐用年数経過後の残存率が建築時の価値の10％となるよう減耗率を設定した。

表2－2 建物の種別耐用年数

建物の種別	木造・防火木造	ブロック造・その他	鉄筋・鉄骨コンクリート造
耐用年数	22年	38年	47年
減耗率	9.9%	5.9%	4.8%

注）耐用年数は「減価償却資産の耐用年数等に関する省令」による。なお、便宜上、「防火木造」は「木造」に、「その他」は「ブロック造」に含めてある。

上記の札幌市中央区の例であれば、調査年を2012年とすると、居住住宅の築年数が22年（＝耐用年数）に達するため、名目建物価値は建築時の10％まで低下し、170万円となる $ ^{10} $ 。

### 2.2 宅地資産価値の推計

宅地 (土地) 資産については、『家計調査』調査世帯のおおよその居住地を推測した上で、そこから最も近い国土交通省『地価公示』調査地点における地価を当該宅地の価格とみなし、個別世帯の保有土地の価値を推計した $ ^{11} $ 。具体的には以下の通りである (表2－3参照)。

表2—3 家計調査標本世帯の居住地特定プロセス（例）

家訂調宜個景情報	家訂調宜單位区通知表(1983年)	家訂調宜(1980年)調宜区一見表
調查年	都道府県番号+市町村コード	単位区符号
標本世帯A	1983	1202	011	→	北海道(01)	函館市(202)	011	1561	1562	北海道	函館市
北海道(01)	函館市(202)	041	1711	1712	北海道	函館市
(以下省略)	(以下省略)	(以下省略)

注）1983年に北海道函館市に在住していた標本世帯Aの居住地を、北海道函館市〇〇二丁目と特定する例を示した。ここで例示に挙げている世帯、調査区番号、及び所在地情報は全て架空のものである。

まず『家計調査』の標本世帯には、居住する自治体を表す都道府県番号・市町村コードのほか、各世帯に単位区符号が付与されている。単位区符号とは、3桁の数字からなり、上2桁は当該単位区の調査開始月を、下1桁は単位区の通し番号を表している。例えば、
ある調査年及び市区町村における『家計調査』調査世帯の単位区符号が011ならば、その単位区は当該調査年及び市区町村において1月から調査が始まった最初（1番目）の単位区ということになる $ ^{12} $ 。

この単位区符号が総務省『国勢調査』のどの調査区番号に対応しているかは、『家計調査単位区通知表』を参照すれば判別できる。調査区とは『国勢調査』における調査対象地域を表す区分であり、1 調査区当たり約 50 世帯を含むように設定されており、面積は最大でも 1 km² となっている。また、1 つの単位区には、通常複数の調査区番号が対応しているため、ここでは該当調査区番号のうち、最も番号が小さいものを当該単位区に対応する調査区番号とみなした。これにより、『家計調査』の各調査世帯が属する『国勢調査』における調査区番号が識別できたことになる。最後に、各調査区番号がどの住所に対応するかが記載されている総務省『国勢調査調査区一覧表』を参照し、各世帯の居住地情報を推測した。なお、『国勢調査調査区一覧表』の調査区番号には、複数の住所表記が対応している場合がある。前述の通り、1 つの調査区に対応する面積はそれほど大きくはないため、ここでは最初に登場した住所を当該調査区番号に対応する住所とした。以上の作業により、『家計調査』調査世帯の居住地域をおよそではあるが特定できたことになる。

続いて、『家計調査』調査世帯の居住地域に最も近い『地価公示』データを抽出する作業に移る。ある2地点間の距離を計測するため、ここでは2地点の情報を緯度・経度に直し、その上で、2地点間の距離を測定するStataのadoファイル「vincenty.ado」を用いて距離の測定を行なった。この際、『地価公示』には各調査地点の緯度・経度情報が付与されているが、我々が特定した『家計調査』調査世帯の居住地は住所として表記されているため、まずは後者を緯度・経度情報に修正する作業を行なった。ここでは、東京大学空間情報科学研究センターが提供している「CSVアドレスマッチングサービス」を用いて各住所における緯度・経度を入手した。「CSVアドレスマッチングサービス」は、CSV形式の住所一覧をウェブ上で読み込ませると、個々の住所に対応する緯度・経度情報を付与してくれるシステムである。その際、地名の変更により、『国勢調査区調査区一覧表』上の住所が、現在どこの住所に対応しているか不明なため、緯度・経度情報が入手できなかったサンプルは分析から除外した。なお、『国勢調査調査区一覧表』は昭和55年、60年、平成2年、7年、12年、17年の6回分を用いている $ ^{13} $ 。

以上の準備の下、『家計調査』調査世帯の居住地から当該都道府県内におけるすべての『地価公示』調査地点（住宅地のみ）までの距離を計算し、最短距離にある『地価公示』調査地点を、当該居住地における1 m²当たりの名目地価とみなした¹⁴（以下、この手法を「最