Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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

図２で年代別にみると、高齢者は再分配支持が多いが、年齢に応じた線形の相関があるとは言いがたい。図３で男女別にみた場合、７.５％ポイント程度、男性に再分配の支持者が多い。これは他の先進国での調査結果とは逆である。図４をみると、失業者が再分配政策を強く支持していることがわかる。図４の数字は、失業者の代わりに、「過去５年間で失業した経験があるか」、または「今後２年間で自分か家族の誰かが失業する不安を感じているか」、を用いた場合でもほとんど同じである。

表 1 には推定に用いる各変数の記述統計を一覧にまとめている。平均年齢は 45 歳で既婚者が 76% を占める。リスク回避度 RiskAvs は約 50% が平均。過去 5 年間で失業経験のある回答者（UnemplPast=1）は 15.3%、今後 2 年間で失業する可能性を感じている回答者
（UnemplFut=1）は38.2%にものぼっている。所得分布に関する質問をみると、階層上昇性が高まったと答えた（PoorGotRich=1）のは全体の10%であるのに対して、逆に高所得層からの下降傾向が強まった（RichGotPoor=1）との見方は56%の人々がもっている。「貧困家庭、ホームレスが増加した」（MorePoor）は実に85%の回答者がYesと答えている。過去5年間の格差に関する問いに移ると、所得格差（IncomIneq）、資産格差（WealthIneq）、正社員・非正社員間の格差（IneqPart）は50%から66%の人々が拡大したと認識している。学歴による格差が広がったとの回答は23%である。全体として、所得分布の変動を多くの人々が意識していることがわかる。

### 4. 推定結果

### 4.1 基本モデル

表 2 に、個人属性の影響だけを説明変数に入れて、再分配政策の強化に対する賛否を説明変数としたモデルの推定結果を示した。表には、限界効果と標準誤差が示されている。

ダミー変数 female の係数は有意にマイナスであり、女性は男性に比して再分配に否定的であることがわかる。これはアメリカやロシアでの結果とは逆である。既婚か否かで経済状態が変わってくるならば、それに対応して再分配への支持も変わってくる可能性があるが、独身および離死別者のダミー変数 NoMarried は正の符号が推定されたものの有意ではない。女性の独身・離死別者も有意な係数を持っていない $ ^{10} $ 。

次に年齢の効果をみる。将来の階層上昇を期待できる場合には、現在所得水準が低い人であっても必ずしも再分配政策を支持しないという前出のPOUM仮説のもとで、もしある程度の年齢を超えると将来における所得階層上昇の可能性が小さくなっていくとすれば、加齢とともに再分配政策を支持する傾向が強まると考えられよう。特に低所得層において、年齢が高くなると再分配支持の傾向が強まる、との仮説をたてることができる。この予想はおおむね正しく、推定結果を見ると、年代ダミー（落とされているカテゴリーは20代）は40代で若干再分配の支持が落ち込むものの、基本的に年を重ねるほど支持が強まっていることがわかる。この傾向は低所得層においてのみ観察されることを後に所得階層別の推定結果で確認する。

学歴は有意ではない。世帯の住宅土地資産についても有意な係数が推定されていない。これに対して世帯の貯蓄水準が高い回答者は所得再分配強化政策を支持しない確率が高い。また、世帯収入の階層ダミーをみると（落とされているカテゴリーは最低所得層）階層が高いほど再分配強化を支持しない傾向が顕著になっている。また自営業主は反対する傾向があるが、ここでは有意な大きさではない。

所得や貯蓄に関する以上の結果は、標準的な利己的経済人の仮定にもとづく予想とおおむね合致している。先行研究の結果ともほぼ同じであり、本稿のデータと推定方法が基本
的に信頼しうるものであることを示唆している。

表２ 基本モデルの推定結果

限界効果	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 R $ ^{2} $	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。

ただし、男性と高齢者に再分配政策に対する支持が強いという結果は、海外の研究結果と反対である。Alesina and La Ferrara (2001) は、アメリカでは女性の方が再分配政策強化に対する支持が強いという結果を示し、これに女性の多くは機会の均等が満たされていないと感じているため、との解釈を与えている。Ravallion and Lokshin (2000) によると、ロシアでも女性は所得平準化をより強く支持している。Edlund and Pande (2002) は近年アメリカで女性の民主党支持者が増加している背景として、離婚によって女性の所得が低下する場合が多いことをあげている。日本の研究結果との違いを明らかにするのは今後の課題である $ ^{11} $ 。
### 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。たとえば、所得水準の高い回答者は、単に衣服が高価であるため雨に濡れることを嫌うのかもしれない。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 $ ^{12} $ 。表2によると、その係数は5％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 $ ^{13} $ 。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、自営業ダミーは負の係数をもっているが有意ではない。ただし、後にみる表3では、高所得自営業者については有意な大きさの負の係数が推定されており、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。したがって、RiskAvsがリスク回避度の適切な代理変数であれば、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、短期的変化は小さいかもしれないが、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支持へつながっている。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。
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。

同じ推定を世帯所得の二つの世帯所得階層別に行った結果が、表3の第2列と第3列に示されている。所得階層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、年齢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特に否定的ではない。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 $ ^{14} $ 。

### 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れた結果を表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べて、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 $ ^{15} $ 。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が増大したか」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。これは、利他主義的動機に由来するものかもしれないが、自分が貧困層に陥る可能性が増したために、再分配強化を求めている可能性もある。また、貧困の増大は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。
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。

### 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、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。前に触れた通り、この結果は低所得層については利他主義、当事者意識、または負の外部性への対処として、高所得層については利他主義と外部性への対処として解釈できよう。

### 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列とるに、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（IncomIneq=1）は、再分配政策を支持している。これは公平性意識に由来するもの、あるいは自らの所得リスク上昇への懸念に基づくものとも解釈できよう。

### 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）「新技術や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、怠惰と能力の無さ（LazyInabil）および福祉依存（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
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

モデル(1)	モデル(2)
限界効果	標準誤差	限界効果	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。

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%)など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。ただし、この回答が社会的な負の外部性への対処などの利己的動機に由来する可能性は排
除できない。なお、この HelpOthers の平均は、約 68% と高い値である。

### 4.10 機会の平等と階層上昇性

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」という同様の質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、有意ではないが正の係数が推定されている。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、再分配を肯定する傾向が有意に強い。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、所得階層でみ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、自营業者は賛成しない傾向が強かった。

世帯所得や金融資産保有額などの変数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、再分配政策支持と正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

Alesina, Alberto and Eliana La Ferrara(2001) "Preferences for Redistribution in the Land of Opportunities," NBER Working Paper 8267

Alesina, Alberto, Edward Glaesern and Bruce Sacerdote (2001) "Why Doesn't the United State Have a European-Style Welfare State?" Brookings-Papers on Economic-Activity, pp.187-254

Alesina, Alberto, Rafael Di Tella, and Robert MacCulloch(2001) "Inequality and Happiness: Are Europeans and Americans Different?" NBER Working Paper, No. 8198

Atkinson, A. B. and F. Bourguignon, eds. (2000a) Handbook of Income Distribution, vol.1, Elsevier, Amsterdam.

Atkinson, A. B. and F. Bourguignon (2000b) “Introduction: Income Distribution and Economics” in Atkinson and Bourguignon (2000a)

Benabou, A. and E. Ok (2001) “Social Mobility and the Demand for Redistribution” The Quarterly Journal of Economics, 116(2), 447-87

Cowell, F.A. (2000) "Measurement of Inequality" in Atkinson and Bourguignon (2000a).

Cowell, FrancA. And Erik Schokkaert (2001) “Risk Perceptions and Distributional Judgments,” European Economic Review 45, 941-952.

Edlund, Lena and Rohini Pande (2002) “Why Have Women become Left-Wing? The Political Gender Gap and the Decline in Marriage,” Quarterly Journal of Economics, 117, 917-961.

Frey, B.S. and A. Stuzer (2002a) Happiness and Economics, Princeton University Press, Princeton

Frey, B.S. and A. Stuzer (2002b) “What Can Economists Learn from Happiness Research?” Journal of Economic Literature, 40(2).

Meltzer, A. and S. Richards (1981) “A Rational Theory of the Size of Government” Journal of Political Economy, 89, 914-27

Piketty, T. (1995) “Social Mobility and Redistributive Policies”, The Quarterly Journal of
Economics, 110, 551-84

Ravallion and Lokshin (2000) "Who Wants to Redistribute? The Tunnel Effect in 1990 Russia" Journal of Public Economics, 76: 87-104

Sen, Amartya and James E. Foster (1997) On Economic Inequality. Oxford: Clarendon Press.

Wooldridge, Jeffrey M. (2001) Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.

石川経夫（1999）『分配の経済学』東京大学出版会

大竹文雄・斉藤誠（1999）「所得不平等化の背景とその政策的含意：年齢階層内効果，年齢階層間効果，人口高齢化効果」『季刊　社会保障研究』、第35巻第1号

大竹文雄・富岡淳（2002）「幸福度と所得格差」大阪大学

大竹文雄・富岡淳(2003)「誰が不平等化を認識しているのか」日本経済学会春季大会報告論文

佐藤俊樹（2000）『不平等社会日本』中公新書

セン、アマルティア（1999）『不平等の再検討』岩波書店

橘木俊詔（1998）『日本の経済格差』岩波新書

盛山和夫他（1999）『日本の階層システム』全6巻、東京大学出版会
## 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）

HincN: 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: 自营業=1

ConsChange: 過去1年間の消費額の増加率

IncChange: 過去 1 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とを予想している場合に 1 をとるダミー

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

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ないと回答した場合に1をとるダミー変数
## 第4節 水産物の消費・需給をめぐる動き

## (1) 水産物需給の動向

## (我が国の魚介類の生産・消費構造)

平成24（2012）年度における我が国の魚介類の国内消費仕向量（原魚換算ベース）は817万トン（概数）であり、このうち80%（652万トン）が食用消費仕向け、20%（166万トン）が非食用消費仕向け（飼肥料）となっています。国内の食用消費仕向量は、国内生産量と輸入量がともに減少したことから、平成19（2007）年度と比べ10%（75万トン）減少しています（図Ⅱ－4－1）。

図Ⅱ－4－1 我が国の魚介類の生産消費構造とその変化

資料：農林水産省「食料需給表」

注：1）純食料ベースの供給量を除き、数値は原魚換算したもの。鯨類及び海藻類は含まない。

2）純食料ベースの国民1人1年当たり供給量については、消費に直接利用可能な形態（例：カツオであれば頭部、骨、ひれ等を除いた形態）に換算。

## (我が国の食用魚介類自給率)

平成24（2012）年度の我が国の食用魚介類の自給率は前年度と同じ58%になりました。これは、国内供給量が減少している中、国内生産量が減少し、輸入量及び輸出量が増加したためです（図Ⅱ－4－2）。

自給率は国内需要量に対する国内生産量の割合であるため、国内生産量が減少しても水産物需要量がそれ以上に減少すると自給率は上昇します。このため、実のある自給率向上のためには、魚介類の消費拡大に向けた取組も併せて強化し、我が国周辺の水産資源を有効かつ適切に活用することが重要です。
図Ⅱ－4－2 食用魚介類の自給率等の推移

資料：農林水産省「食料需給表」

## （２）我が国の水産物の輸出入の動向

## (我が国の水産物輸入の動向)

我が国の水産物輸入量（製品重量ベース）は平成13（2001）年に過去最高（382万トン）となった後、国内消費の低下等に伴っておおむね減少傾向で推移しています。平成25（2013）年の水産物輸入量は、最近の為替相場の動向や世界的な水産物需要の高まり及びエビ類での病気等による生産量の減少に伴う水産物価格の上昇から大きく減少し、前年比9％減の249万トンとなりました。一方、輸入金額は水産物価格の上昇等を反映し、前年比5％増の1兆5,797億円となりました（図Ⅱ－4－3）。なお、平均輸入単価は、前年比15％上昇しました。

品目別ではサバ及びイカ類は輸入量・額ともに増加しましたが、サケ・マス類及びエビ類は輸入量は減少し輸入額は増加しました。カツオ・マグロ類及びカニ類、ウナギ調整品は輸入量・額ともに減少しました。

図Ⅱ－4－3 我が国の水産物輸入量・輸入金額の推移と国別金額内訳

資料：財務省「貿易統計」
図Ⅱ－4－4 我が国の主な輸入水産物の国・地域別内訳（平成25（2013）年）

資料：財務省「貿易統計」

注：エビについては、このほかエビ調製品が757億円輸入されている。

## (輸入水産物の安全性等に関する監視体制)

輸入水産物については、他の食品と同様に空港や港等の水際で検査し、我が国の食品衛生基準上不適切な食品については輸入を認めない措置を採っています。諸外国の衛生基準は我が国と異なるほか、輸送中の温度管理の不備等により、基準値以上の添加物、抗生物質又は細菌類が検出される例が見受けられます（表Ⅱ－4－1）。

表Ⅱ－4－1 平成24（2012）年度輸入食品監視実績

食品衛生法の違反件数	うち
水産食品・加工品等に関するもの
有毒・有害物質及び病原微生物等	253件	4件
微生物規格	214件	129件
残留農薬	191件	15件
添加物	184件	20件
残留動物用医薬品	117件	115件
腐敗、変敗、異臭及びカビの発生	65件	0件
その他（器具、容器の素材等）	64件	0件

資料：平成24（2012）年度輸入食品監視指導計画に基づく監視指導結果（厚生労働省）に基づき水産庁で作成

## (我が国の水産物輸出の動向)

平成25（2013）年の我が国の水産物輸出量（製品重量ベース）は、最近の為替相場の動向を背景に前年比25％増の55万トンとなり震災前の水準を回復しました。また、平成25（2013）年の輸出金額は、前年比30％増の2,216億円となり5年ぶりに2,000億円台を回復しました（図Ⅱ－4－5）。

品目別にみると、特にホタテガイの輸出が拡大したほか、サバ、イワシ及びサケ・マス類の輸出が拡大しています。
図Ⅱ－4－5 我が国の水産物輸出量・輸出金額の推移と国・地域金額内訳

資料：財務省「貿易統計」

農林水産物総輸出金額に占める割合：40.3%

図Ⅱ－4－6 我が国の主な輸出水産物の国・地域別内訳（平成25（2013）年）

資料：財務省「貿易統計」

注：1）ホタテガイについては、このほか、ホタテガイ調製品（142億円）等が輸出されている。

2）ナマコ（乾燥以外）の調製品。このほか、ナマコ（乾燥）が98億円、ナマコ（調整品以外）が27億円輸出されている。

## (世界における日本産水産物への評価と流通状況)

日本料理は世界中に浸透しており、アジア・欧米の主要7国・地域での調査 $ ^{*1} $ においても、「好きな外国料理」の1位を占めています（図Ⅱ－4－7）。中でも寿司、刺身、天ぷらといった、水産物が中心となる料理が人気です（図Ⅱ－4－8）。日本産食材のうち人気のある食材を産品ごとに見ても、水産物が最も人気のある産品になっています（図Ⅱ－4－9）。

しかし、寿司、刺身の中で人気の食材では、主にノルウェーやチリ等で生産されるサケ（サーモン）が最も人気があり、日本産ではない食材で調理された日本食が人気になっている状況です。また、2位はマグロですが、日本からのマグロ類の輸出額は世界の輸出額の4%（平成21（2009）年）にすぎません。このように、海外で人気となっている日本食の普及が、必ずしも日本産水産物の需要拡大につながっているとはいえない状況です（図Ⅱ－4－10）。
和食は日本産食材をもとに発達してきたものであり、日本産水産物の更なる輸出促進を図ることが、真の和食の世界的普及につながると考えられます。その意味からも、日本産水産物の輸出促進を図る必要があります。

図Ⅱ－4－7 好きな外国料理

資料：日本貿易振興機構（ジェトロ）「日本食品に対する海外消費者意識アンケート調査」

注：1）質問「好きな料理かつ外食で食べる外国料理はどれですか（複数回答可）」に対する回答結果（n（回答個数）=11,139）。2）回答者数に対する回答個数の割合を示した。

図Ⅱ－4－8 好きな日本料理メニュー

資料：日本貿易振興機構（ジェトロ）「日本食品に対する海外消費者意識アンケート調査」

注：1）質問「好きな日本料理メニューはどれですか（複数回答可）」に対する回答結果（n（回答個数）=24,277）。

2）回答者数に対する回答個数の割合を示した。

3）調査対象国の自国料理は回答選択肢から除外した。

図Ⅱ－4－9 好きな日本産の食材

資料：日本貿易振興機構（ジェトロ）「日本食品に対する海外消費者意識アンケート調査」

注：1）質問「日本産清酒、日本産緑茶以外で、過去1年間のうち消費経験のある日本産食品の中から好きなものを1つ挙げ、その具体的品目名を教えてください。料理ではなく食材を回答ください。」に対する回答結果（n（回答品目個数）=3,373）。

2）回答品目個数の割合を示した。