法執行機関が犯罪認知件数に与える影響の分析

• Project/Area Number: 23K12488
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07050:Public economics and labor economics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 大津 優貴 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (50913240)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 法執行機関 / 警察 / 認知件数

Outline of Research at the Start

本研究はデータに基づいて、警察の不祥事と認知件数の関係を分析することで、「警察組織が治安をよく見せようとしているのか」、言い換えると「市民からの評価を気にしているのか」検証する。一般的には犯罪認知件数が少ないほど治安が良いと解釈されるが、認知件数は警察側の裁量に依存する部分が大きい。そのため、警察としては認知件数を少なく抑えることで治安をよく見せられるというメリットがあると考えられる。本研究によって、警察組織の活動評価及びそのための適切な指標についての示唆が得られることが期待される。

Outline of Annual Research Achievements

犯罪認知件数は警察側の裁量によって決まる部分も多く、認知件数を少なく抑えることで治安をよく見せられるというメリットがあると考えられる。本研究はデータに基づいて、警察の不祥事と認知件数の関係を分析することで、「警察組織が治安をよく見せようとしているのか」検証することおよびその原因について検証することを目的としている。そのような検証を通じて、公表されている犯罪認知件数の解釈の仕方についての理解に資することができると考えられる。
その目的を達成するため、不祥事に関するデータおよび認知件数のデータを収集し、データ化したのち、差分の差分など因果推論の手法を用いて検証する。
本年度は先行研究を整理しつつ、主に分析に用いるデータの収集を中心に進めてきた。不祥事に関するデータについて、当初利用を想定していたデータが入手困難であることが分かり、バックアッププランとして検討していたデータを用いることとなった。具体的には、警視庁の懲戒処分に関する書類を、情報公開請求手続きを通して取得し、データ化したのち分析するという方針で進めることとなった。ただし、この方法で取得したデータについても、プライバシー保護のためデータに含まれる情報が限定的であるという問題があった。そのため、新聞記事などの他の情報ソースと組み合わせて、補完しつつ分析を進めることとなった。認知件数のデータについてはパネルデータ化をすすめ、検証できるように準備してきた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は先行研究の整理とデータの収集を中心に進めてきた。
不祥事に関するデータについて、当初利用を想定していたデータが入手困難であることが分かり、バックアッププランとして検討していたデータを用いることとなった。データ取得に時間がかかったものの、データ処理に必要な時間は想定よりも少ないことが分かったため、進捗に大きな影響を及ぼさないと考えられる。また認知件数はパネルデータ化できており、分析を進めていくうえで支障はない。

Strategy for Future Research Activity

データ収集に目途が立ったため、本年度中にデータの整理・分析を行い、来年度以降学会報告できる形にまとめる予定である。また理論的分析についてはデータ分析結果を踏まえた上で検討する。