Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 5. 実験結果

5.1 ファンネルガラス

粒度	<45	$ \mu $ m
Pb 含有量	206000	mg/kg

5.2 試料調製

項目	分析値
PbG 中含有量	Pb	206000	mg/kg
混合割合	PbG	0.460	kg
CaCl₂·2H₂O	0.469	kg
Ca(OH)₂	0.0710	kg
合計	1.000	kg
調整試料中の含有量	Pb	95	mg/kg
456	mmol/kg
Cl	226	mg/kg
6390	mmol/kg
Ca(OH)₂	958	mmol/kg
モル比	Cl/Pb	14.0
Ca(OH)₂/Cl	0.15

Pb 含有量分析条件：PbG 微粉砕試料 0.2g に 10% フッ化水素・硝酸溶液 50ml を加えて超音波分解 2 時間、溶液中の Pb を ICP-AES で定量

混合方法：試料調整方法を参照

5.3 烧成条件

烧成温度	1100	℃
烧成時間*	1	時間
試料投入方法	90	g/10分
試料投入量	1.08	kg/時間
投入回数	18	回
Pb投入量	8.5	g/10分
(Pb換算)	102	g/時間
吸引压	-5～-3	Pa

*投入口から排出口までの移動時間が1時間

5.4 処理物の分析結果

全含有量	有効含有量	溶出試驗
環告19号*	環告46号**	環告13号***
Pb	Pb	Pb	pH	EC	Pb	pH	EC
mg/kg	mg/kg	mg/kg	(mS/m)	mg/kg	(mS/m)
排出物	-	-	-	-	-	-	-	-
炉内残留物(炉床1)	-	-	-	-	-	-	-	-
炉内残留物(炉床2)	844	224	0.012	11.7	153	0.016	11.7	140
基準值	-	150	0.01	-	-	0.3	-	-

*環告 19 号分析条件：試料 6g に 1NHC1200ml を加えて 2 時間振とう、20 分間静置、0.45μm メンプレンフィルターでろ過、ろ液中の Pb を ICP-AES で定量

**環譽46号分析条件：試料5gに超純水50mlを加えて6時間振とう、3000rpmで20分間遠心分離、0.45μmメンプレンフィルターでろ過、ろ液中のPbをICP-MSで定量***

**環譽13号分析条件：試料5gに超純水50mlを加えて6時間振とう、3000gで20分間遠心分離、1.00μmメンプレンフィルターでろ過、ろ液中のPbをICP-MSで定量***
5.5 処理物中の Pb 残留量

投入量	1.08	kg/時間	Pb含有量	Pb残留量
総投入量	1.62	kg	mg/kg	mg
処理物の発生量の推計	867	g	-	-
排出物	-	g	-	-
炉床残留物1	-	g	-	-
炉床残留物2	474	g	844	400
(炉内損失*)	393	g	844	331
合計	731

* 炉内損失：回収できずに、炉内で損失した重量。含有量は、排出口残留物の値を準用

5.6 石英冷却管回收物

重量/g	重量/g	水量/L	Pb含有量	Pb質量/mg	Pb回收量/mg
石英管	回収物	11.7	—	699000	mg/kg	8180	8410
水（洗净液）	—	0.5	461	mg/L	230

### 5.7 スクラバー水分析結果

重量/g	水量/L	Pb含有量	Pb質量/mg	実験開始時のPb量	Pb回収量/mg
スクラバーA	沈殿物	84.7	-	570000	mg/kg	48200	2270	46000
水(ろ液)	-	52.5	0.404	mg/L	21.2
スクラバーB	水	-	200	17.0	mg/L	3400	7.4	3390
スクラバーC	水	-	80	15.8	mg/L	1270	312.24	953

5.8 排ガス分析

平均風速	7.67	m/s
断面積	0.0177	m²
運転時間の合計	1.5	時間
排ガス排出時間	100	分
排ガス量	0.131	Nm³/s
排ガス中のPb濃度	8.99	mg/m³
Pb排出量	7080	mg

5.9 物質收支/Pb

Pbの分配	時間当たり	分配割合
/g	g/min	/%
投入量	153	1.70	100
处理物	0.73	0.00813	0.48
冷却工程	95.0	1.06	62.0
(石英管)	8.41	0.0934	5.49
スクラバーA	46.0	0.511	30.0
スクラバーB	3.39	0.0377	2.21
スクラバーC	0.95	0.0106	0.62
排ガス	7.08	0.0786	4.62

*冷却工程：[投入量]-[処理物]-[スクラバー(A, B, C)]-[排ガス]
### 6. 運転記録

日付	時間	イベント	(1) 炉内温度 ①(℃)	(2) 炉内温度 ②(℃)	(3) 炉内温度 ③(℃)	(4) 炉内差压 (Pa)	(5) 石英冷却 管入口 (℃)	(6) 石英冷却 管出口 (℃)	(7) 刀分' -A 入口 (℃)	(8) 刀分' -A 出口 (℃)	(9) 刀分' -A pH (pH)	(10) 刀分' -A 水温 (℃)	(11) 刀分' -A 水温 (m/s)	(12) 刀分' -A 口风速 (m/s)	(13) 空気取入 口风速 (m/s)	(14) 空気取入 口温度 (℃)	(15) 排気風速 (m/s)	(16) 排気温度 (℃)
2月24日	09:04	ヒーター ON	10	8	10	4	3	3
10:38	スクラバー A NaOH (240g)、C (160g) 追加	600	598	598	7	18	9
10:43	昇温開始 (600℃→1100℃)	603	604	601	7	11	9	16.0	6.0	12.59	18.0	0.29	7.3	0.16	7.6
10:45	スクラバー B C ON	605	603	595	-1	11	10	15.6	6.8	12.65	18.2	11.60	6.1	7.90	7.5
11:42	炉庄調整	1024	1049	1018	-2	463	302	110.2	23.7	12.67	25.0	11.50	7.1	7.80	9.3
12:10	試料投入1回目、排ガス測定開始	1103	1103	1105	-1	468	295	95.9	25.9	12.58	27.4	11.20	7.2	7.70	9.0
12:15	試料投入2回目	1103	1103	1106	-1	471	294	98.2	26.3	12.56	27.8	11.60	7.2	7.70	9.0
12:20	試料投入3回目	1103	1104	1105	-1	474	296	99.8	26.9	12.53	28.3	11.60	8.0	7.70	9.0
12:25	試料投入4回目	1103	1103	1105	-1	479	299	102.3	27.3	12.51	28.7	11.50	7.5	7.70	8.9
12:30	試料投入5回目	1103	1103	1105	0	481	300	103.1	27.9	12.48	29.2	11.80	7.6	7.70	8.9
12:35	試料投入6回目	1103	1103	1105	0	483	301	104.1	28.3	12.44	29.7	11.40	7.7	7.70	8.9
12:40	試料投入7回目	1103	1103	1105	-1	485	302	104.5	28.8	12.41	30.1	11.80	7.6	7.70	8.9
12:45	試料投入8回目	1103	1103	1105	-1	485	301	103.6	29.3	12.37	30.6	11.50	7.2	7.70	8.9
12:50	試料投入9回目	1103	1103	1105	0	484	301	103.3	29.8	12.34	31.0	11.80	8.3	7.70	8.9
12:55	試料投入10回目	1103	1103	1105	0	485	301	103.2	30.2	12.30	31.4	11.40	7.8	7.70	8.9
13:00	試料投入11回目	1103	1103	1105	-1	485	301	102.6	30.5	12.26	31.8	11.60	7.7	7.60	8.9
13:05	試料投入12回目	1103	1104	1105	-2	488	302	102.9	31.0	12.21	32.2	11.80	8.2	7.70	8.9
13:10	試料投入13回目	1103	1104	1105	-1	490	303	104.4	31.5	12.16	32.6	11.60	8.1	7.60	8.9
13:11	投入口つまり清掃	1104	1104	1104	-1	494	304	105.0	31.6	12.16	32.7	11.40	8.3	7.60	8.9
13:15	試料投入14回目	1104	1104	1105	-1	490	303	104.0	31.8	12.11	33.0	11.90	8.5	7.60	8.9
13:20	試料投入15回目、排ガス測定終了	1104	1104	1105	-1	491	303	103.9	32.1	12.06	33.4	11.50	8.0	7.60	8.9
13:25	試料投入16回目	1104	1104	1105	-1	490	301	103.0	32.6	12.00	33.7	12.00	7.9	7.60	8.9
13:30	試料投入17回目	1104	1104	1105	-1	492	301	102.8	32.8	11.93	34.1	11.50	8.1	7.60	8.9
13:35	試料投入18回目	1104	1104	1105	-1	491	300	102.2	33.1	11.86	34.4	11.60	8.3	7.70	9.0
13:38	投入口つまり清掃	1104	1104	1105	1	494	300	102.2	33.3	11.82	34.6	11.90	8.3	7.70	9.0
14:45	ヒーター停止	1103	1103	1104	-1	488	303	100.5	35.2	11.06	36.6	11.30	8.7	7.70	9.1
# 【課題番号:3J142001】 廃CRTファンネルガラス等の無害化技術の実証化研究 実施期間 :平成26〜27年度

研究代表者:門木秀幸、所属:鳥取県衛生環境研究所 リサイクルチーム

## 研究開発目的

廃CRTファンネルガラス

● Pbを高濃度に含有

● 水平リサイクルは、テレビの需要の転換により将来的な持続が困難

● ファンネルガラスはPbを含有するため他用途への再利用が困難

● ガラスから鉛を分離し、無害化する技術が必要

塩化揮発法により、ブラウン管ファンネルガラスから鉛を揮発分離し、ガラスを無害化しリサイクルする技術について実証する。併せて、有用な金属を含有する焼却残渣（落じん灰）へ適用

実証施設の概要 回転炉床式焼成炉

特徴 ①ガラスと塩化材の混合物を定量的に供給 ②混合物を急速加熱(~1100℃)

③連続的に熱処理(ガラスと耐火物が融着せず、又は容易に剥離すること)

④処理時間: 最長2時間で熱処理

⑤処理後のガラスが連続的に排出が可能

## 成果の概要

1. 連続処理（連続投入・連続排出）の実施

- 回転炉床式焼成炉による連続処理（連続投入・連続排出）の成功

2. ガラスからのPbの除去・無害化

- 処理物（処理後のガラス）の溶出試験、含有量試験により環境安全性を確認

- XRD分析による化学形態分析

Pb除去処理後の処理物

3. Pbの分離回収と品質確認

- 焼成炉、排ガス処理工程でのPbの物質収支

- 回收Pbの化学形態分析

- 冷却工程の回收量が大きく重要

4. 処理ガラスの再生製品(断熱材)試作

処理物を再生した製品（断熱材）の試作試験を実施処理物を添加した材料による発泡・成形に成功試作品の物性評価から有効性を確認

試作した断熱材

5. 経済性（処理経費）の評価

実証試験の結果、実証試験機の設計を元に処理コストを試算

6. 塩化揮発法の応用（焼却残渣への適用）

落じん灰からの塩化揮発法により有用金属の揮発分離に成功

Cu、Zn、Pb、Auは揮発率が高く選択的な分離が可能

一般廃棄物焼却灰に含まれる金属の資源化技術としての応用が期待
[英文概要]

Demonstration Scale Study of Detoxification Technology for Waste CRT Funnel Glass

Principal Investigator: Hideyuki MONGI

Institution: Tottori Pref. Inst. of Public Health and Environmental Science

526-1 Minamidani, Yurihama-cho, Tottori, 6820704, Japan

Tel: +81-858-35-5416 / Fax: +81-858-35-5413

E-mail: eiseikenkyu@pref.tottori.jp

## [Abstract]

Key Words: CRT Funnel glass, Rotary Hearth Furnace, Chloride Volatilization, Lead, Riddling Ash, Metal Recovery

Cathod ray tube(CRT) glass used CRT type TV consist of two glass primary : Funnel glass, Panel glass. Funnel glass is lead glass contained 20 %~30% of Pb. Environmental consideration is important for recycling of lead glass.

The objective of this study is to demonstrate the technology of detoxification of funnel glass by using chloride volatilization method. The method of demonstration plant was rotary hearth type heat-treating furnace. The finely milled funnel glass was mixed with chlorinating agent and the Pb was separated by heating and chlorinating.

The results of demonstration test, the continuous Pb removal treatment of fannel glass was carried out successfully. The fannel glass (Pb:20.6%) was heat treated and the Pb of treated materials was analyzed. Under the condition of that addition of $ CaCl_{2}\cdot2H_{2}O $ was Cl/Pb=14, addition of $ \mathrm{Ca(OH)_{2}} $ was $ \mathrm{Ca(OH)_{2}/Cl=0.15} $ and the input was 1.08kg/hr, The result of Pb contains (JLT19) was 59mg/kg and met the standard value of Soil Contamination Countermeasures Act. The 0.21% of Pb was remained in treated materials and the rate of Pb removal from funnel glass was estimated to be about 99.8%.

The volatilized $ PbCl_{2} $ was recovered at off-gas treatment process. The 65% of Pb was recovered at off-gas cooling process and the 30% of Pb was recovered at first scrubber.

Insulator material was produced experimentally by using treated materials. The addition of treated materials led to an increase in the mechanical intensity of insulator materials. The treated material was useful as an addition agent for insulator material.

The costs of funnel glass treatment were estimated on the basis of these achievements.

The application of the chloride volatilization method to the metal separation technique for the riddling ash in municipal solid waste incineration process was studied.
The ridding ash contains valuable metal: Fe, Cr, Mn, Ni, Cu, Zn, Pb, Au. The volatilization rates of these metals were analyzed by chloride volatilization test. As the result, the volatilization rates of Cu, Zn, Pb and Au were more than 90% and selective separation was possible. It is expected that the chloride volatilization method was used as recycling technology of ridding ash.
## 様式1

## 政策ごとの決算との対応について(総括表)

(所管)内閣府 (組織)金融庁

(单位: 千円)

政策評価体系	一般会计	特别会计	備考
蔵出予算額	前年度線額	予備費使用額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	蔵出予算現額	支出減出額	翌年度線額	差引額	蔵出予算額	前年度線額	予備費使用額	予算認則の規定による縮費增額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	蔵出予算現額	支出減出額	翌年度線額	差引額
Ⅰ 経済成長の礎となる金融システムの安定	355,132	-	-	-	-	355,132	145,810	-	209,321	20,000	-	-	-	-	-	-	20,000	-	-	20,000
Ⅱ 利用者の視点に立つた金融サービスの質の向上	84,749	-	-	-	-	84,749	56,017	-	28,731	224,497	-	-	-	-	-	224,497	33,142	-	191,354
Ⅲ 公正・透明で活力ある市場の構築	3,282,835	-	-	-	-	3,282,835	945,729	2,182,811	154,294	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ⅳ 機断的施策	403,411	-	-	-	-	403,411	253,074	-	150,336	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

合計	4,126,127	-	-	-	-	4,126,127	1,400,633	2,182,811	542,682	244,497	-	-	-	-	-	244,497	33,142	-	211,354

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「−」で表示している。
## 政策ごとの決算との対応について(個別表)【一般会計】

## 様式2

(所管)内閣府 (組織)金融庁

(单位:千円)

政策評価体系	組織	項	事項	蔵出予算額	前年度線越額	予備費使用額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	蔵出予算現額	支出減出額	翌年度線越額	差引額	備考
Ⅰ 経済成長の礎となる金融システムの安定	金融庁	計	355,132	-	-	-	-	355,132	145,810	-	209,321
金融政策費	金融機能安定確保に必要な経費	355,132	-	-	-	-	355,132	145,810	-	209,321
Ⅱ 利用者の視点に立った金融サービスの質の向上	金融庁	計	84,749	-	-	-	-	84,749	56,017	-	28,731
金融政策費	金融サービス向上推進に必要な経費	84,749	-	-	-	-	84,749	56,017	-	28,731
Ⅲ 公正・透明で活力ある市場の構築	金融庁	計	3,282,835	-	-	-	-	3,282,835	945,729	2,182,811	154,294
金融政策費	金融市場整備推進に必要な経費	3,282,835	-	-	-	-	3,282,835	945,729	2,182,811	154,294
Ⅳ 横断的施策	金融庁	計	403,411	-	-	-	-	403,411	253,074	-	150,336
金融政策費	金融政策推進に必要な経費	284,713	-	-	-	-	284,713	137,241	-	147,471
経済協力に必要な経費	118,698	-	-	-	-	118,698	115,833	-	2,864

合計	4,126,127	-	-	-	-	4,126,127	1,400,633	-	542,682

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「─」で表示している。
## 様式3

## 政策ごとの決算との対応について(個別表)【特別会計】

（所管）內閣府（金融庁）東日本大震災復興特別会計

(单位:千円)

政策評価体系	組織	項	事項	歳出予算額	前年度線越額	予備費使用額	予算総則の規定による経費増額	流用等増△減額	予算決定後移替増△減額	歳出予算現額	支出減出額	翌年度線越額	差引額	備考
Ⅰ 経済成長の礎となる金融システムの安定	(金融庁)	計	20,000	-	-	-	-	-	20,000	-	-	20,000
金融機能安定・円滑化復興政策費	金融機能安定確保に必要な経費	20,000	-	-	-	-	-	20,000	-	-	20,000	復興庁所管から移替20,000(千円)
Ⅱ 利用者の視点に立った金融サービスの質の向上	(金融庁)	計	224,497	-	-	-	-	-	224,497	33,142	-	191,354
金融機能安定・円滑化復興政策費	金融サービス向上推進に必要な経費	224,497	-	-	-	-	-	224,497	33,142	-	191,354	復興庁所管から移替224,497(千円)

合計	244,497	-	-	-	-	-	244,497	33,142	-	211,354

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「−」で表示している。
# ESRI Discussion Paper Series No.337

# 日本の子どもの貧困分析

明坂弥香、伊藤由樹子、大竹文雄

April 2017

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）。
# 日本の子どもの貧困分析 $ ^{*} $

2017年4月

明坂弥香 a 伊藤由樹子 b 大竹文雄 c

## 要約

本研究は、日本の子どもの貧困について、世帯属性の特徴とその変化を明らかにするため、『就業構造基本調査』を用いた分析を行った。本研究では、貧困指標として「相対的貧困」と「絶対的貧困」の2種類を用いた。この2種類の貧困状態をもとに、どのような特性を持つ世帯が貧困状態にあるのか、また、どのような要因によって貧困率が変化しているのかを明らかにした。さらに、貧困リスクと子どもの高校就学の関係についても分析した。

本研究の結果から、次の三点が明らかになった。第一に、子どもが貧困になっている確率が高い世帯の特徴は、1歳以下の小さな子どもがいる、世帯主が女性、世帯主の年齢が低い、世帯主の学歴が低い、子どもの数が多い、大人が一人の場合であった。第二に、1997年と2012年の間で貧困率の変化を要因分解すると、世帯属性の分布の変化は貧困率を引き下げる影響を与えた。一方、同一世帯属性での貧困確率の変化は貧困率を引き上げる影響を与えた。第三に、貧困リスクが高い子どもほど、高校就学率が低く、就業率が高い傾向にあった。ただし、高校生の年齢層における非就学・就業の割合は、1997年以降低下傾向にある。
### 1. はじめに

1980年代後半以降、『国民生活基礎調査』で計測した日本の相対的貧困率は上昇し続けている（図1参照）。2012年における日本の相対的貧困率は16.1%であり、OECD加盟国の平均11.4%を上回っている $ ^{1} $ 。日本では、相対的貧困率の上昇が進んでいるだけではなく、年齢別の貧困率に、近年大きな変化があった。大竹・小原(2011)は、『全国消費実態調査』を用いて、年齢グループ別の相対的貧困率の推移を計測している。1980年代においては、日本において貧困率が最も高い年齢層は70歳以上の高齢者であった。しかし、2000年代に入って貧困率が最も高いグループになったのは、10歳未満の子どもであった。子どもの年齢階層の貧困率が高まったのは、その親の年齢層である20代、30代の貧困率が高まったためである。就学前の教育環境の重要性は、Heckman(2012)をはじめとする一連の研究で明らかにされてきた。日本のデータを用いたOshio et al.(2010)でも、子ども時代に貧困を経験することは、成人後の経済的アウトカム、幸福度、健康状態等へ、長期的な負の影響を与えることが示されている。したがって、どのような世帯の子どもが貧困状態に置かれているのかを把握する必要がある。ところが、日本では子どもの貧困について、未だ十分な研究が行われていない。特に、親の学歴との関連について明らかにした研究は少ない。それは、貧困率推定に用いられる代表的統計である『国民生活基礎調査』では2010年調査から学歴の質問項目が入れられたばかりであり、学歴別の影響の変化を分析できなかったことにも一因がある $ ^{2} $ 。本研究は、18歳未満の子どものうち、世帯主の学歴や就業状態に加え世帯の属性が貧困に与える影響が大きいのか、どのような理由で貧困率が上昇したのか、を明らかにした。また、貧困が高校生の年齢層の子どもの就学・就業に与える影響についても分析した。さらに、生活保護受給対象となる年収以下の所得で貧困を定義した絶対的貧困 $ ^{3} $ を用いた分析も行った。
## 【図１ 挿入】

貧困には大きく分けて、相対的貧困と絶対的貧困という二つの尺度が存在する。相対的貧困とは、ある国や地域の中で、平均的な生活レベル（中位所得）よりも、著しく低い水準に置かれている状態を言う。先進国で暮らす人々の貧しさについて考える場合には、主に相対的貧困の概念を用いており、OECDやEUの国際比較統計で採用されている。一方で絶対的貧困とは、その国で人間が文化的な生活をするのに必要な最低限の所得が満たされていない状態のことを言う。日本の場合、本研究では、生活保護の受給資格を満たす所得水準より所得が低ければ、絶対的貧困状態だと定義する $ ^{4} $ 。低所得層の所得水準が変わらない場合でも、中位所得者の所得が上昇すれば、相対的貧困率は上昇する。同じ状況の場合でも、絶対的貧困率ではそのような変化は生じない。絶対的貧困率は、所得水準が低い人の増減により変動する。どちらが、貧困の指標としてふさわしいかは、人々が相対的な生活水準の差に影響されるのか、絶対的な生活水準にのみ影響されるのか、ということに依存する。本研究では、相対的貧困率と絶対的貧困率を用いて、日本の子どもの貧困の実態と変化について明らかにする。

これまでの日本の貧困研究では、就業状態と貧困の関係が特に注目されてきた。失業率の上昇や非正規労働の増加がその背景にある。例えば、橘木・浦川(2007)は、世帯主の職業スライタスと貧困状態との関係を分析し、世帯主が無職、1年未満の契約の雇用者の世帯、自营業主だった場合に貧困である確率が高いことを報告している。また、四方・駒村(2011)は、40代・50代の中年齢層の男性が失業によって、貧困状態に陥るリスクを推定している。しかし、子どもの貧困を考えた場合、労働市場の変化だけでなく、核家族化やひとり親世帯の増加なども大きな要因として考えられる。本研究では、世帯構成員の就業状態を表す変数だけでなく、世帯の状態を表す変数を多く設け、貧困状態にある世帯の特徴を明らかにする。そのためのデータとして1997・2002・2007・2012年の『就業構造基本調査（就調）』個票を使った。なぜなら、就調は世帯収入も調査しているほか、学歴に関する情報と就業に関する情報が詳しいためである。ただし、就調の世帯収入は階級値によって回答されているため、本研究では回帰分析手法を用いて、個別世帯の収入額を推計した。

## 2 ．貧困率の定義

本研究では、各個人が貧困状態にあるか否かを、相対的貧困と絶対的貧困の2種類の貧困線を用いて判断する。相対的貧困とは、国内の中位所得との相対的所得格差に注目する指標である。一方で絶対的貧困とは、当該地域で必要最低限の生活水準を維持するための購買力から定められた貧困指標であり、中・上位の所得分布などの変化からは独立している。

『就業構造基本調査』では、世帯所得が階級値によって報告されているため、その所得階
級区間の期待所得を次の方法で推定した。世帯主の年齢・世帯主の所得・家族類型・家族の人数（対数値）・家庭内での労働者の数（対数値）・主な収入の源泉ダミー・都道府県ダミー・都道府県の40代男性失業率・都道府県の40代男性平均賃金を説明変数として用いた区間回帰分析を行い、その区間別期待値によって各世帯所得を表すものとした $ ^{5} $ 。以下、相対的貧困、絶対的貧困ともに、この所得の期待値をもとに、貧困状態の定義を行う。

(相対的貧困)

本研究では、相対的貧困の定義として、OECD 基準を用いる。OECD 基準の貧困線は、「世帯の可処分所得を世帯人員数の平方根で除して求められた所得」（等価可処分所得）の中央値の半分の所得水準によって定義される。(図2参照)

## 【図２挿入】

ただし、『就業構造基本調査』では税引き前所得しか調査されていない。そこで本研究では、税引き前所得を世帯人員の平方根で割った税引き前等価所得（以下、等価所得とする）をもとに、貧困線の計算を行う。そして、この貧困線を下回る世帯や人々を、相対的貧困状態にある者や世帯と定義する。

## (絶対的貧困)

本研究では、絶対的貧困を、生活保護制度における生活保護基準額（以下、最低生活費）を貧困線として、それより低い所得を得ているものとして定義する。公式に貧困線が定められている国もあるが、日本では貧困線の所得が定められていないので、生活保護制度の最低生活費を貧困線として用いる。

生活保護制度における最低生活費とは、「健康で文化的な最低限度の生活」を営むために必要な費用とされるもので、居住都市の級地・世帯人数によって異なる基準が設けられている。本稿では、戸室(2013)・戸室(2016)が、最低生活費を都道府県別・世帯人数別に算出した値を利用した。戸室(2013)・戸室(2016)は、1997、2002、2007年については『被保護者全国一斉調査』を、2012年については『被保護者調査』をもとに、最低生活費を算出している。 $ ^{6} $ その内訳は、生活扶助、住宅扶助、教育扶助、一時扶助額の合計値であり、現物給
付の医療扶助は含まれていない。最低生活費は、可処分所得、すなわち税引き後の所得によって計算されている。しかし、『就業構造基本調査』では税引き前所得に関する情報しか得られないため、世帯所得には税引き前所得を用いている。

先進国では、社会保障制度が充実しているので、生存のための最低限の生活水準である絶対的貧困状態にあることが少ない。そのため、先進国においては、相対的貧困によって人々の貧しさを測定することが多い。それにも関わらず、本研究が絶対的貧困の指標を用いるのは、次のような理由がある。1990年代後半から、日本では平均所得の低下が続き、同時に相対的貧困線の低下が生じた。図3は、『国民生活基礎調査』をもとに、ちょうど貧困線にあたる等価可処分所得額の推移を示した図である。貧困線にあたる等価可処分所得は、1997年をピークに低下し、2012年には1997年と比較して、約30万円も低くなっている。物価調整を行ってもなお、貧困線の等価可処分所得は、1997年と比較して2012年では、約20万円低くなっている。そのため、相対的貧困は、近年における人々の生活の困難さを、過少に評価している可能性がある。そこで本研究は、相対的貧困だけでなく、絶対的貧困状態についても考慮するものとした。

## 【図3 挿入】

### 3. データ

## （１）『就業構造基本調査』について

本研究では、総務省統計局によって収集が行われている『就業構造基本調査』を用いる。当該調査は、全国及び地域別の就業・不就業の実態を明らかにすることを目的として、5年ごとに、10月1日の状況を質問した世帯調査である。調査の対象は、全世帯から抽出した約44万世帯に住む15歳以上の世帯員で、毎回約100万人が調査の対象とされる。本研究が分析に用いるのは、『就業構造基本調査』の1997、2002、2007、2012年の4年分の調査データである。『就業構造基本調査』は、調査年ごとに独立にサンプル抽出が行われているため、分析データは逐次クロスセクションデータの形式にある。本研究が対象にする大半の子ども（個人）は、15歳未満であるため、調査の直接的対象にはなっていない。しかし、『就業構造基本調査』では、各世帯に対して、0～14歳がそれぞれ何人暮らしているのかが、質問されている。そのため、調査の対象世帯に暮らす子どもを対象として、サンプルを構成

1人	2人	3人	4人	5人以上
青森	1,010,666	1,619,448	2,388,773	2,958,985	3,747,707
東京	1,436,799	2,200,874	3,042,087	3,608,207	4,281,457
大阪	1,348,638	2,127,237	3,023,142	3,623,143	4,321,929
沖縄	1,106,331	1,728,430	2,466,091	3,071,737	3,909,299

单位·円
することができる。

本研究で『就業構造基本調査』で求められた貧困率と、貧困分析によく用いられる『国民生活基礎調査』の貧困率を比較する。7次に示す図4は、『就業構造基本調査』から計測した相対的貧困率と、『国民生活基礎調査』で計測された相対的貧困率の推移を表したものである。（A）は、子ども（個人）の貧困率の推移を、（B）は、子どものいる世帯の貧困率の推移を表している。（B）では、子どものいる世帯を、大人が一人の世帯と、大人が二人以上いる世帯の2種類に分類し、貧困率の水準を比較している。この結果、『就業構造基本調査』と『国民生活基礎調査』から計算された貧困率は、ほぼ等しく、『就業構造基本調査』を用いた貧困率を推定しても、税引き前所得であることで生じる問題は大きく無いと考えられる。ただし、『国民生活基礎調査』で計測した子どもの貧困率は2007年以降上昇したが、『就業構造基本調査』から計測した子ども貧困率には上昇傾向がみられない。

本研究が、貧困の分析を行うにあたり、『国民生活基礎調査』ではなく、『就業構造基本調査』を用いる利点として、次の二点がある。第一に、学歴に関する情報の利用可能性である。『国民生活基礎調査』では、2009年調査まで学歴に関する質問が行われておらず、2010年調査から質問を開始した。そのため、学歴情報を用いて、貧困率の長期の変化とその要因について分析することは『国民生活基礎調査』では不可能である。第二に、就業に関する質問の豊富さである。『就業構造基本調査』では、15歳以上であれば、就労実態に関して詳細な質問が行われている。本研究では、『就業構造基本調査』のこの特性を利用し、15歳以上18歳未満の子どもの就学状況や就労実態についても、分析を行った。

## （２）分析データの構築

本研究では、学齢 18 歳未満を子どもと定義し、留年等が無ければ高校に通っている年齢以下の子どもを、分析の対象としている。そして、子どもを対象にした、つぎの 3 種類のデータセットを構築した。

① 0歳から 18歳未満の子どもを対象としたデータセット（以下、個人データとする。）

② 0歳から 18歳未満の子どもが属する世帯を対象としたデータセット（以下、世帯データとする。）

③ 15歳以上18歳未満の高校に通う年齢の子どもを対象としたデータセット（以下、高校就学年齢のデータセットとする）

①、②のデータセットは、貧困状態にある子どもや世帯がどのような特性を持ち、貧困率変動がどのような要因によって生じているのかを明らかにする際に利用する。①と②のように、個人データと世帯データを分けて推定する理由は、貧しい世帯ほど子どもの数が多い場合、個人データを使った貧困率は過大推定され、裕福な世帯ほど子どもの数が多いような場合には、個人データによる貧困率は過小推計されるためである。そして、③のデータは、貧困状態と子どもの就学・就業との関係を分析する際に利用する。
表 1 の記述統計では、①の個人データと②の世帯データについて、変数とその平均値を報告している。最初の 2 行に、それぞれのサンプルにおける相対的貧困率と絶対的貧困率を報告している。相対的貧困率は、1997 年～2012 年の間では、13%～14%付近に安定しているが、絶対的貧困率は8%台から16%台まで上昇している様子が分かる。

表 1 には、年齢ダミーの平均値が示されている。①の個人データには、「子どもの年齢ダミー」が含まれる一方、②の世帯データには「世帯にいる子どもの年齢ダミー」が含まれる。①と②の年齢ダミーの違いは、①の年齢ダミーは、年齢を表すダミー変数のうち、本人の年齢に当てはまるダミー変数、一つしか1を取らない。そのため、各年齢階級ダミーの平均値は、子ども年齢分布を意味する。これに対し、②の世帯にいる子どもの年齢ダミーは、複数回1を取る可能性がある。例えば、世帯に3歳と7歳の子どもが一人ずついれば、2,3歳ダミーと、6,7歳ダミーの2回で1を取る。一方で、二人子どもがいる場合でも、双子や年齢が1歳しか違わないきようだいであれば、1回だけ1を取る。

表 1 において、年齢ダミー以降の変数は、世帯の特徴を表すもので、同じ世帯に属しているきょうだい等がいれば、全く同じ値を取るよう、変数を作成している。世帯の特性を表す変数として、最初に示されているのは、世帯主の属性を表す変数群である。8世帯主が女性であることを表すダミー変数と、世帯主の年齢ダミー、学歴ダミーから構成される。観察期間中に、世帯主の女性率が上昇し、高学歴化が進んだ様子が分かる。世帯の特性を表す次の変数は、世帯人数の構成を表す変数群であり、世帯人数、65歳以上の高齢者の人数、子どもの人数である。世帯人数、高齢者の人数、子どもの人数は、ともに平均値の上で、観察期間中に減少している。

その次に示されている変数は、世帯の就労状態を表す変数である。就業状態を表す変数は、18歳以上の世帯構成員のうち、正規社員の人数、非正規社員の人数、自営業の人数、失業者の人数、非労働力の人数をそれぞれ表している。ただし、18歳未満の子どもが就業していた場合でも、非労働力として人数を数える。観察期間中、これらの変数の平均値は、正規社員の人数はわずかに減少し、非正規社員の人数が大幅に増加している。自営業と非労働力の人数も大きく減少している。最後に、4種類の家族類型を表すダミー変数を作成した。夫婦と子どもの2世代の世帯ダミー、夫婦と親と子どもの3世代の世帯ダミー、大人が一人と子どもの世帯ダミーとその他である。記述統計表から、観察期間中に3世代の割合が減少し、大人一人と子どもの世帯の割合が増加していることが分かる。

表 2 は、③の高校就学年齢のデータセットについて、相対的貧困率、絶対的貧困率に加え、非就学ダミー、就業ダミー、年 100 日以上就業ダミーの平均を報告している。表 2 によれば、非就学者、就業者、年 100 日以上就業している者の割合は、観察期間中にいずれも減少している。
## 4 ．推定方法

## （1） モデルの定式化

本研究の分析では、はじめにロジット分析によって、貧困状態を決定づける要因について明らかにする。(1)式における、 $ Y_{it} $ は、個人iが、t年に貧困状態にあるかどうかを表すダミー変数である。 $ X_{it} $ には、観察可能な個人の属性を表し、年齢ダミー、世帯主の属性を表す変数、世帯の人口構成を表す変数、世帯の就業状態を表す変数、世帯類型を表す変数、居住地域ダミー等が含まれる。

$$ Y_{it}=1\left\{X_{it}\beta_{t}+\varepsilon_{it}\geq0\right\}for t=1997,2002,2007,2012\cdot\cdot\cdot\cdot(1) $$

(1)式では、 $ 1(\cdot) $ は指示関数を表し、誤差項 $ \varepsilon_{it} $ は、ロジスティック分布に従う。

## (2) Blinder-Oaxaca 分解の非線形モデルへの適用

Blinder-Oaxaca 分解(以下、Oaxaca 分解とする)とは、異なる二つのグループの間で観測される、平均的なアウトカムの差を、グループ属性の違いが原因で生じる部分と、制度や環境の差が原因で生じる部分へと分解する手法である。そして、Oaxaca 分解は、関心のあるアウトカムが線形モデルによって定まると想定することで、要因の分解を行っている。例えば、A と B という二つのグループがあり、このグループ間の差を分解する際には、グループ B に属する個人がグループ A の環境に置かれた際に得られる仮想的なアウトカム：$\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{A}$ を利用する。（2）式のように、グループ間のアウトカムの差に対し、$\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{A}$ を差し込むことで、グループ間のアウトカムの差を、属性の差による部分（Explained Part）と、係数の差による部分（Unexplained Part）へと分解することができる。

$$ \begin{aligned}\bar{Y}_{A}-\bar{Y}_{B}&=\bar{X}_{iA}\hat{\beta}_{A}+\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{B}\\&=\bar{X}_{iA}\hat{\beta}_{A}-\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{A}+\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{A}+\bar{X}_{iB}\hat{\beta}_{B}\\&=\underbrace{(\bar{X}_{iA}-\bar{X}_{iB})\hat{\beta}_{A}}_{\left.\begin{array}{c}\\\hline\end{array}\right]}+\underbrace{\bar{X}_{iB}(\hat{\beta}_{A}-\hat{\beta}_{B})}_{\left.\begin{array}{c}\\\hline\end{array}\right]}\cdot\cdot\cdot(2)\\ Exploined Part&:Unexplained Part:\\ 属性の差 & で説明可能な部分 係数の差が原因で生じる部分 \end{aligned} $$

一方、本研究の目的は、年度間の貧困率の差を分解することである。貧困率決定の背景にあるのは、各世帯（または、個人）の貧困状態を表すダミー変数を被説明変数とした非線形モデルである。この時、線形回帰モデルを前提とした、標準的なOaxaca分解を利用することはできない。そこで、本研究では、Yun (2004)が提案した、Oaxaca分解を非線形関数に適用する方法を用いた。

貧困率は、次のように、説明変数と回帰係数を線形結合したものを代入した、ロジスティ
ック関数によって定まるものと定義する。

$$ Y=F(X\beta) $$

グループ A,B 間の差の分解は、通常の Oaxaca 分解とは異なり、（3）のように仮想的な変数をロジスティック関数に代入し、出てきた値の平均値を代入することで行う。

$$ \begin{aligned}\overline{Y}_{A}-\overline{Y}_{B}&=\overline{F(X_{A}\beta_{A})}+\overline{F(X_{B}\beta_{B})}\\&=\begin{bmatrix}\overline{F(X_{A}\beta_{A})}-\overline{F(X_{B}\beta_{A})}\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\overline{F(X_{B}\beta_{A})}-\overline{F(X_{B}\beta_{B})}\end{bmatrix}\cdots\quad(3)\\&\underbrace{\quad\quad\quad\quad}\quad\underbrace{\quad\quad\quad\quad}\quad\\&Explained Part:\\& 属性 \begin{aligned} 差 & で & 説明 & 可能な \end{aligned}部分 \quad&Unexplained Part:\quad& 係数 \begin{aligned} 差 & が & 原因 & で & 生 & じ &る & 部 & 分 \end{aligned}\end{aligned} $$

さらに複雑なのが、各パートを要素へ分解する方法である。Yun (2004)では、 $ \bar{X}_{A}\beta_{A} $ 及び、 $ \bar{X}_{B}\beta_{B} $ まわりで（3）式をテイラーの一次線形近似することで、ウェイトを作成し、それを掛け合わせることで、要素分解することを提案している。k個の説明変数があり、それぞれの働きが、属性の差による部分と係数の差による部分でどれだけ影響を与えているのか、分解して示すことを考える時、次のようなウェイトを用いる。

$$ \begin{aligned}& 属性の差による部分 (Explained) のウェイト :W_{\Delta X_{k}}=\frac{\beta_{A_{k}}(\bar{X}_{A_{k}}-\bar{X}_{B_{k}})}{\sum_{k=1}^{K}\beta_{A_{k}}(\bar{X}_{A_{k}}-\bar{X}_{B_{k}})}\\ &\\ & 係数の差による部分 (Unexplained) のウェイト :W_{\Delta\beta_{k}}=\frac{\bar{X}_{A_{k}}(\beta_{A_{k}}-\beta_{B_{k}})}{\sum_{k=1}^{K}\bar{X}_{A_{k}}(\beta_{A_{k}}-\beta_{B_{k}})}\\ \end{aligned} $$

ただし、$\sum_{k}W_{\Delta X_{k}}=\sum_{k}W_{\Delta\beta_{k}}=1.0$ である。

最後に、このウェイトを属性の差による部分と係数の差による部分にそれぞれ掛け合わせることで、各要素へ分解することができる。

$$ \begin{aligned}\bar{Y}_{A}-\bar{Y}_{B}&=Explained+Unexplained\\&=\sum_{k=1}^{K}W_{\Delta X_{k}}*Explained+\sum_{k=1}^{K}W_{\Delta\beta_{k}}*UnExplained\\&=\sum_{k=1}^{K}Explained_{k}+\sum_{k=1}^{K}UnExplained_{k}\end{aligned} $$
## 4 ．推定結果

## （１）貧困状態にある子どもと世帯の特徴

はじめに、表3、4の結果から、貧困状態に置かれるリスクの高い、子どもやその世帯の特徴を明らかにする。表3は、個人データを対象に、貧困状態を表すダミー変数（以下、貧困ダミーとする）をロジット分析した結果を報告している。表4は、表3と同様の推定を、世帯データを対象に行った結果である。表3、表4において、(1)～(4)は相対的貧困ダミーを、(5)～(8)は絶対的貧困ダミーを被説明変数としている。そして、それぞれ1997年と2012年のデータを分析に用いた。

表 3 の結果から、貧困確率が高いのは、子どもの中でも、より年齢層の低い子どもたちだということが分かる。具体的には、14, 15 歳ダミーを基準とした時、0,1 歳から 8,9 歳までの子どもの貧困確率が、統計的に有意な確率で、高くなっている。次に、世帯主の属性を表す変数の限界効果を見る。世帯主が女性である場合、男性である場合よりも、相対的貧困率は 6~9%、絶対的貧困率は 4~10% 高くなる。世帯主の学歴を表すダミー変数からは、世帯主の学歴が高いほど、貧困確率が低くなることが分かる。世帯主の年齢を表すダミー変数からは、世帯主の年齢が高いほど、貧困確率が低くなることが分かる。次に、世帯の人口構成を表す変数の限界効果を見ると、世帯人数が多いほど、貧困確率が低くなっている。世帯に子どもの人数が多いと、貧困確率は高くなる。高齢者の人数が貧困確率に与える影響は、1997 年には貧困確率を上げる効果が見られたが、2012 年には貧困確率を下げる効果が見られる。次は、世帯の就業状態を表す変数の限界効果を見る。就業状態を表す変数には、非正規雇用の人数、自营業の人数、失業者の人数、非労働力の人数の対数値をコントロール変数としている。この時、推定される限界効果は、コントロール変数に含まれていない、正規社員の影響と比較した際に、貧困率へ与える限界効果と言える。最後に世帯類型が貧困リスクに与える影響を見ると、大人一人と子どもで構成される世帯は、夫婦と子どもで構成される世帯と比べて、相対的貧困率が 6~7% ポイント、絶対的貧困率が 3~5% ポイント高くなっている。

表 3、表 4 では、1997 年と 2012 年の限界効果しか報告していないが、図 5、図 6 から、4 年分の限界効果の変遷が分かる。図 5、図 6 は、4 年分のデータに対して、貧困への限界効果を推定し、その限界効果と 95% 信頼区間を図に表したものである。

## 【表 3 揮入】

## 【図 5 挿入】

図5を見ると、女性ダミーや自营業の就業人数が貧困へ与える限界効果は、1997年以降上昇していることが分かる。世帯の就業状態を表す他の変数でも、限界効果は上昇しており、特に1997年から2002年の上昇が大きい。また、世帯類型の違いによる限界効果は、2007年から2012年の間に、3世代の世帯では減少し、大人一人と子どもの世帯では限界
効果が増加している。

次に、表4から世帯データを用いて、貧困確率を分析した結果を考察する。（2）章で説明したように、個人データと世帯データでは、子どもの年齢を表すダミーの設定に違いがある。世帯データには、それぞれの年齢ダミーに該当する子どもが、世帯にいることを表すダミー変数が含まれている。世帯にいる子どもの年齢が、貧困率に与える限界効果を見ると、表3で見た場合よりも、低い年齢のダミーだけが、有意に貧困確率を高める効果が表れている。具体的には、0,1歳ダミーだけが、正で統計的に有意な限界効果を持つ。個人データを使った分析（表3）の結果で、もう少し高い年齢まで正の限界効果が表れていた理由は、1歳以下の妹や弟がいる子どもの影響を反映しているものと予想される。それ以外の変数が持つ限界効果は、個人データを使った分析の結果とほとんど変わらない。

## 【表 4 揮入】

## 【図6 挿入】

## （２）貧困率上昇の要因分解

この節では、貧困率が変化する原因について、Oaxaca分解の応用手法を利用し、要因分解した結果を報告する。近年の貧困率上昇は、非正規雇用における就業や、一人親世帯の増加が原因だと考えられることが多い。もし、このように非正規雇用やひとり親世帯の増加が、貧困率上昇の原因となっているならば、Oaxaca分解を行った際、貧困率上昇のうち、属性の変化によって説明できる部分が大きく現れるはずである。

表 5 では、非線形関数に対する要因分解の結果を考察する。推定結果の最初の行にある割合の差とは、1997 年と 2012 年の貧困率の差を表している。例えば、相対的貧困率を被説明変数とした場合、その貧困率の差は -0.0026 であり、1997 年から 2012 年の間に、それだけ貧困率が低下したということが分かる。その次の行にある「属性の差による部分」とは、貧困率の変化のうち、説明変数の平均値の差によって説明できる部分の大きさを表す。さらに次の行にある「係数の差による部分」とは、貧困率の変化のうち、説明変数の平均値の差では説明がつかない部分の大きさを表す。結果表は 2 列で 1 組となっており、最初の組である (1)、(2) 列は 1997 年と 2012 年の比較を、1997 年を基準年として要因分解した結果を報告している。これは、要因分解の過程で、1997 年の係数、すなわち 1997 年の制度的な環境のもと、2012 年の属性分布が生じた時にどのようなアウトカムが得られるかを想定したものである。2 番目の組である (3)、(4) 列では、最初の組と同じ 1997 年と 2012 年の貧困率の比較を行うものの、要因分解の際に用いる基準年に違いがある。2 番目の組では、2012 年の係数のもと、1997 年の属性分布が生じた時にどのようなアウトカムが得られるかを想定し、要因分解を行っている。3 番目の組である (5)、(6) 列では、1997 年と 2007 年の貧困率の差を、1997 年を基準年として分解している。4 番目の組である (7)、(8) 列では、2002 年と 2012 年の貧困率の差を、2002 年を基準年として分解している。