目次 1. 研究背景 2. 研究目的 3. 使用データ概要 4. 分析概要 5. クラスター分析 6. 主成分分析 7. 結果 8. 改善策 9. まとめ参考文献 APPENDIX 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 2

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1 待機児童減少のための現状分析 東海大学情報通信学部経営システム工学科 小澤美穂

2 目次 1. 研究背景 2. 研究目的 3. 使用データ概要 4. 分析概要 5. クラスター分析 6. 主成分分析 7. 結果 8. 改善策 9. まとめ参考文献 APPENDIX 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 2

3 1. 研究背景 待機児童が増加傾向 [1] 女性の社会進出により共働き世帯が増加 [2] 都市部への人口集中 [2] 保育関連施設や保育士の不足 [2] 図 1. 保育園等待機児童数と年度途中の数 働きたくても働けない人が増加?? 待機児童を減少させるにはどうすればよいか 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 3

4 2. 先行研究 保育人材確保に関する現状と課題保育士雇用環境アンケート調査の結果から 保育士の やりがい を計測するために雇用環境における やりがい に関する質問項目を設定して保育現場で保育士として従事している人たちを対象にアンケート調査を実施し相関分析をした 待機児童は全国的に減少していない 先行研究では保育士に対する研究だったため本研究で対象を広げて研究を進める 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 4

5 3. 研究目的首都圏近郊に待機児童が多い! 地方は待機児童が少ない傾向が見られる 図 2. 都道府県別待機児童数都道府県別に保育所数や従事者数などを分析して待機児童減少の改善策を提案する 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 5

6 4. 使用データ概要 提供元 統計局 [4] 保育士就活バンク [5] 使用データ 都道府県及び保育所平成 26 年 [4] 保育所数, 従事者数, 在所児数 都道府県別人口推計平成 26 年 [4] 0~4 歳人口 待機児童数平成 26 年 [4] 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 6

7 5. 分析概要 クラスター分析 都道府県と保育所数, 従事者数, 在所児数,0~4 歳人口, 待機児童数を変数とする 各特徴のあるグループ分けをする 主成分分析 階層クラスターで振り分けられたグループごとに主成分分析をかける 分析によって出たグループごとの特徴を考察する 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 7

8 Height 6. クラスター分析 0 2*10^5 4*10^5 6*10^5 8*10^5 10^6 Ward 法によるクラスター分析 東京 主要都市の近郊 グループ 3 主要都市と近郊都市 北海道千葉兵庫福岡埼玉 神奈川愛知大阪青森石川岩手宮崎富山奈良大分山口愛媛長崎秋田福井山形香川和歌山佐賀山梨島根高知鳥取徳島宮城福島滋賀栃木沖縄三重鹿児島群馬岐阜岡山長野熊本新潟京都茨城広島静岡 地方都市 グループ 1 グループ 2 図 3. クラスター分析 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 8

9 7. 主成分分析 グループ 1 主要都市と近郊都市 第 2 主成分の累積寄与率が 80% 以上なので採用する 成分 表 1. グループ 1 の主成分分析 初期の固有値 合計分散の % 累積 % E E 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 9

10 7. 主成分分析 グループ 1 成分 1: 保育環境はあるが待機児童数が多い 成分 2: 保育園に預けられる人数が限られている 表 2. グループ1の回転後の成分行列 a 回転後の成分行列 成分 1 2 0~4 歳人口 待機児童数 従事者数 ( 常勤換算 ) 保育所数 在所児数 子供を預ける環境は充実しているが保育園に入るまでが負担 図 3. グループ 1 の主成分分析 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 10

11 7. 主成分分析 グループ 2 地方都市 第 2 主成分の累積寄与率が 80% 以上なので採用する 成分 表 3. グループ 2 の主成分分析 初期の固有値 合計 分散の % 累積 % 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 11

12 7. 主成分分析 グループ 2 成分 1: 保育環境が整っている 表 4. グループ 2 の回転後の成分行列 a 回転後の成分行列 成分 1 2 在所児数 従事者数 ( 常勤換算 ) 保育所数 ~4 歳人口 待機児童数 成分 2: 待機児童が多い 保育環境は整っているが待機児童が多い 図 4. グループ 2 の主成分分析 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 12

13 7. 主成分分析 グループ 3 主要都市の近郊 第 2 主成分の累積寄与率が 80% 以上なので採用する 成分 1 2 表 5. グループ 2 の主成分分析 初期の固有値分散合計の % 累積 % E E E E 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 13

14 7. 主成分分析 グループ 3 成分 1: 保育施設が整っている 成分 2: 待機児童と待機児童予備軍がいる 表 6. グループ2の回転後の成分行列 a 回転後の成分行列 成分 1 2 保育所数 従事者数 ( 常勤換算 ) 在所児数 待機児童数 ~4 歳人口 保育環境は整っているが待機児童と待機児童予備軍がいる 図 5. グループ 1 の主成分分析 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 14

15 8. 分析結果 グループ 1 グループ 1 は保育環境は充実しているが保育園に預けられる人数が限られているので待機児童が減少しない原因ではないか グループ 2 グループ 2 は保育環境が整っているが待機児童が多い グループ 3 グループ 3 は保育環境は整っているが待機児童数と 0~4 歳人口が多いので待機児童予備軍がいると考えられる 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 15

16 9. 改善策 グループ 1 保育園等の従事者数増加をすることで在所児数の数も増加させることができる グループ 2 保育所を増加して待機児童数を減少させる グループ 3 待機児童数とともに 0~4 歳人口が多いので早めに保育環境を充実させることが重要 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 16

17 10. 課題 待機児童減少のためには各グループごとに違ったアプローチをしなければならない 横浜市は就学前児童をもつ保護者の皆様へのアンケートをしてニーズを徹底的に調べ 3 年間で待機児童を 0 人にしたので待機児童が一番多い東京はお手本にするべき [5] 働き方の希望は多様になってるので多くの方々にフィットする政策をしていかなければならない [5] 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 17

18 11. まとめ 待機児童問題の理解を深めることができた グループ 3 の累積寄与率の値が高かったのでクラスター分析でのグループ分けを細分化する S-plus を使用して英語表記の部分は苦労したが動かすことができた 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 18

19 参考文献 [1] 厚生労働省 ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) [2] 待機児童問題 ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) [3] 工藤歩, 久保隆志, 髙木博史 : 保育人材確保に関する現状と課題 - 保育士雇用環境アンケート調査の結果から -, 日本福祉大学社会福祉学部,pp (2017) ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) [4] 統計局 ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) [5] 保育士就活バンク ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) [6] 週刊朝日 ( 最終閲覧日 2017 年 10 月 12 日 ) 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 19

20 APPENDIX 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 20

21 言葉の定義 待機児童 : 保育所への入所申請がなされていて入所条件を満たしているが 保育所に入所できない状態にある児童のこと 従事者数 : 働いている人の数 在所児数 : 保育園等に入所している児童の数 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 21

22 クラスター分析 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 22

23 主成分分析グループ 1 princomp(x = ~ ` 保育所数 ` + ` 従事者数. 常勤換算.` + ` 在所児数 ` + `X0.4 歳人口 ` + ` 待機児童数 `, data = ` 待機児童グループ 2`, scores = TRUE, cor = FALSE,na.action = na.exclude) 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 23

24 主成分分析グループ 2 princomp(x = ~ ` 保育所数 ` + ` 従事者数. 常勤換算.` + ` 在所児数 ` + `X0.4 歳人口 ` + ` 待機児童数 `, data = ` 待機児童グループ 3`, scores = TRUE, cor = FALSE, na.action = na.exclude) 2017 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 24

25 主成分分析グループ 3 princomp(x = ~ ` 保育所数 ` + ` 従事者数. 常勤換算.` + ` 在所児数 ` + `X0.4 歳人口 ` + ` 待機児童数 `, data = ` 待機児童グループ 1`, scores = TRUE, cor = FALSE, na.action = na.exclude) Relative Importance of Principal Components Variances 0 10^9 2*10^9 4*10^9 6*10^ Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp 年 S-PLUS&VISUAL R PLATFORM 学生研究奨励賞 25

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