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スポーツにおける「見る」と「する」の違い

１１０２６７５B 中村彰太 １．はじめに ここ最近のスポーツ界では、2020 年の東京オリンピック開催決定をはじめと

して、テニスの錦織圭選手やフィギュアスケートの羽生結弦選手など、世界で

活躍する日本人選手の影響が日本全国でフィーバーをもたらしている。そんな

中、日本ではスポーツへの関心度が高まっていると言える。本論文では、そう

したスポーツを取り上げ、スポーツにおける「見る」と「する」の違いをテー

マとして扱う。 スポーツにおける「見る」と「する」の違いというテーマを選んだ理由につ

いて述べると、私の場合は、テニスサークルに所属しており、テニスを「する」

人であると同時に、テレビや試合会場でテニスの試合を観戦したことのある「見

る」人でもある。しかし、私のサークルのメンバーには、テニスはするけれど

も、試合を見たことがない人もいる。また、野球やサッカーを観戦することが

好きな人でも、実際にそのスポーツをやったことがないという人もいる。要す

るに、私たちが「する」スポーツと「見る」スポーツは必ずしも一致するわけ

ではないと言える。自分がやっているスポーツを見るかと言えば、必ずしもそ

うではないし、自分が見るスポーツをやるかと言えば、必ずしもそうではない。 そこで、本論文の目的としては、私たちはスポーツにおける「見る」と「す

る」との間にどのような差があると考え、何をもって「見る」スポーツを選び、

何をもって「する」スポーツを選ぶのかということを明らかにすることである。 その方法として、２つの回帰分析によって、「見る」と「する」の違いを明ら

かにしていきたいと思う。１つは、直接観戦人口を決定する要因は何であるの

かを分析するための「見る」を決定する要因は何であるのかに関する分析、も

う１つが実施人口を決定する要因は何であるのかを分析するための「する」を

決定する要因は何であるのかに関する分析である。 本論文の構成は以下の通りである。まず第 2 節では、スポーツにおける「見

る」と「する」それぞれの現状について触れ、それぞれの行為が指す行動につ

いて述べる。次に第 3 節では、本論文において私がたてた仮説について説明し、

先行研究の紹介を行う。第４節では、分析方法について説明する。第５節では、

分析に用いたデータや変数について詳しい説明を行うとともに、その変数を用

いた理由についても触れる。第６節では、「見る」を決定する要因は何であるの

かに関する分析と「する」を決定する要因は何であるのかに関する分析の 2 つ

の回帰分析を行い、その結果と考察について述べる。第７節では、2 つの回帰分

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析について、私なりの解釈を加えながらまとめ、生じた課題やその解決方法に

ついて述べる。第８節では、追加分析として、６節にて行った 2 つの回帰分析

で生じた課題を解決するための分析を行い、その結果や反省点について述べる。

最後に第９節では、全体のまとめと反省について述べ、今後のスポーツについ

て考える。 ２．「見る」と「する」について ２．１ 現状について 一言にスポーツと言っても、スポーツへの携わり方は様々である。実際にそ

のスポーツを行う人、見る人、支える人など多くの人たちが多様な関わり方を

している。さらに詳しく見てみると、行う人には、競技として行う人もいれば、

趣味や遊びの一環としてやったことがあるという程度の人もいる。また、見る

人には、実際に会場に足を運んで観戦する人もいれば、テレビなどのメディア

を通じて観戦する人もいる。このように多くの関わり方がある中で、本論文で

は、データを集めることができた利用可能な指数として実施人口と直接観戦人

口の２つをメインの分析に用いるので、この２つの現状について見てみること

にする。２つの指数についての詳しい説明は後述する。 図 1

（資料）笹川スポーツ財団「スポーツライフ・データ」（2000,2010）

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図 2

（資料）社会生活基本調査

図１は、実際にどれくらいの割合の人がスポーツの会場に足を運んで観戦を

行ったのかをスポーツの種目ごとに、2000 年と 2010 年とを比較して表したグ

ラフである。図２は、競技としてではなく、そのスポーツをやったことがある

かどうか、その経験の有無をスポーツの種目ごとに、2001 年と 2011 年とを比

較して表したグラフである。この２つのグラフを比較してみると、例えば野球

では、観戦率は他のスポーツよりも高い値をとっているが、実施は他のスポー

ツと比べてもそれほど高い値であるとは言えない。このような観戦と実施の人

気の差が生まれる理由を本論文では明らかにしていきたい。 ２．２ 「見る」について 分析を始める前に、ここで言う「見る」とは何であるのかを説明しておく。

まず、本論文における「見る」とは観戦のことであり、スポーツ観戦といえば、

実際に会場に足を運んで生で観戦するものと、テレビなどの中継を通して行う

ものとの２種類に分けられる。笹川スポーツ財団を参考にすると、前者を直接

観戦、後者をテレビ観戦という形で表しているが、本論文では、スポーツにお

ける「見る」という行為を直接観戦人口という形で測定することにする。その

理由は、テレビ観戦というのは、放送していたから見るという受動的な面が強

いのに対して、直接観戦は自分が見たいと思って主体的に見るという能動的な

面が強いと考えられ、直接観戦の方がより、その行動を行うに至るまでに、何

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らかの要因が関係していると考えられるからである。要するに、直接観戦のほ

うが、テレビ観戦に比べて、観戦意欲が強いものであり、より強い動機をもっ

た行動であると考えられ、他の何かからの影響を強く受けるものであると推測

されるからである。 ２．３ 「する」について 次に、ここで言う「する」とは何であるのかを説明しておく。「する」につい

てだが、スポーツ人口については、笹川スポーツ財団の資料によると、競技人

口と実施人口という２つの分類があることがわかった。競技人口とは、定期的

にそのスポーツに取り組む人の数であり、部活動や選手としてなど、比較的真

剣にスポーツに取り組む人がこちらの競技人口に含まれる。そして、実施人口

とは、調査を実施した年に１度でもいいので、その競技を行ったことがある人

の数であり、頻度は問わず、経験の有無のみを問うものである。そこで、スポ

ーツにおける「する」という行為を競技人口と実施人口のどちらで測定するか

についてだが、本論文の目的は、一般の人たちが何をもって「見る」スポーツ

や「する」スポーツを選択しているかを明らかにすることなので、一般に広く

当てはまると考えられる実施人口をその指標として採用する。 ３．仮説と先行研究

３．１ 仮説 ２つの回帰分析を進めていく上で、仮説について触れておく。本論文の目的

である私たちは何をもって「見る」スポーツを選び、何をもって「する」スポ

ーツを選ぶのかということに対して、私は、仮説として以下の 2 つをたてた。

１つ目が「そのスポーツの規模や影響力が大きければ大きいほど、そのスポー

ツを実施する人も観戦する人も増える」、２つ目が「そのスポーツに触れる機会

が多ければ多いほど、そのスポーツを実施する人も観戦する人も増える」であ

る。 ３．２ 先行研究 先行研究としては、渋倉，小泉（1996）による『スポーツ参与に関する一考

察一学生のスポーツ実施に及ぼす影響の観点から一』がある。この論文は、現

在のスポーツ実施を規定する要因は何なのかというテーマを取り上げたもので

ある。現在のスポーツ実施を規定する要因について、過去のスポーツ参与経験

を意識の面から捉え、記憶として残されたスポーツに関わる過去の経験と現在

のスポーツに関する価値意識及びスポーツ実施との関連から検討することを主

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題としている。ここで言うスポーツ参与とは、直接的なスポーツ参加だけでは

なく、「見たり、聞いたり」といった間接的なスポーツ参加をも含む概念であり、

前者を「直接的（1 次的）スポーツ参与（primary involvement）」、後者を「間

接的（2 次的〉スポーツ参与（secondary involvement）」と呼んでいる。こう

した要因を通じて、現在のスポーツ実施を規定する要因である過去のスポーツ

参与経験を、直接的スポーツ参与と間接的スポーツ参与との両者の側面から検

討するものである。 この論文に用いられている分析手法χ２検定であり、上記の主題に対していく

つかのχ２検定を行っているのだが、ここでは私の研究と関連の深いものだけを

紹介したい。１つ目が小中学校時代の体育授業の好き嫌いと現在のスポーツ実

施との関連、２つ目が小中学校時代のスポーツ参与経験における記憶の記入の

有無と現在のスポーツ実施との関連、３つ目が現在のスポーツに対する価値意

識と過去のスポーツ参与経験の記入の有無との関連、そして４つ目がスポーツ

の価値と現在のスポーツ実施との関連である。 これらの分析の結果として、小中学校時代の体育授業は、現在のスポーツ実

施に大きく影響していること、過去においてある程度スポーツを経験し、その

経験を明確に記憶している者は、現在もスポーツに対して関心が高く、スポー

ツへの実施率も高くなっていることが明らかになった。 渋倉，小泉（1996）を先行研究として紹介したのは、この論文では、スポー

ツ参与を直接的なスポーツ参加だけではなく、「見たり、聞いたり」といった間

接的なスポーツ参加も含めたものとして扱っている点が私の研究に通ずると考

えたからである。スポーツ実施を規定する要因として、メディアを介した「見

る」という行為を考慮に入れ、「する」を決定する要因の中に「見る」を含んで

いる点が私の研究の参考になった。 しかし、渋倉，小泉（1996）の問題点として、回帰分析ではなく、χ２検定を

用いている点が挙げられる。χ２検定だけでは、それぞれの要因同士に関係があ

るという程度の段階に留まり、１対１の関係のみで、複数の要因がどのように

してスポーツ実施の規定に影響を与えているのかについては明らかにされてい

ない。そこで、私の研究では、重回帰分析を用いることによって複数の要因が

どのようにスポーツ実施を規定しているのかを明らかにするとともに、スポー

ツ観戦にも注目し、スポーツ観戦を規定している要因についても分析を行うこ

ととする。

４．分析方法 本論文での分析手法は重回帰分析を用いる。回帰分析には、単回帰分析と重

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回帰分析の２種類がある。三土(1997)によると、単回帰分析とは、Y=a+bX とい

う一次関数を考えたとき、この式を Y の X への回帰式と呼び、Y を被説明変数、

X を説明変数とした、１つの被説明変数と１つの説明変数のみの回帰分析のこ

とである。しかし、被説明変数と説明変数の一対一の関係で説明できないケー

スがほとんどであり、そこで、複数の説明変数によって一つの被説明変数を説

明するものが重回帰分析である。重回帰分析では、Y＝a+bX1+cX2+dX3…とい

う重回帰式を用いて分析を行う［三土(1997)］。 本論文では、上記の重回帰分析を用いることによって、私たちは何をもって

「見る」スポーツを選択するのかに関する分析と、何をもって「する」スポー

ツを選択するのかに関する分析という２種類の分析を行うことにする。前者の

分析を「見る」を決定する要因に関する分析、後者を「する」を決定する要因

に関する分析と呼ぶことにする。 分析に用いた使用データや変数についての説明は次節において詳しく行うこ

とにするが、「見る」を決定する要因に関する分析では、被説明変数に推計直接

観戦人口をおき、説明変数として、推計実施人口、前回調査時の推計直接観戦

人口、１大会あたりの賞金総額、テレビ観戦率を用い、さらにスポーツの種類

によるダミー変数を用いる。 また、「する」を決定する要因に関する分析では、被説明変数に推計実施人口

をおき、説明変数として、推計直接観戦人口、前回調査時の推計実施人口、１

大会あたりの賞金総額、テレビ観戦率を用い、さらにスポーツの種類によるダ

ミー変数を用いる。

５．使用データと変数 ５．１ 使用データについて ここでは、どのようなデータを集め、分析に用いたのかを説明する。まず、

扱うスポーツについてだが、一言にスポーツと言っても、その種類は多岐に渡

り、すべてを把握することはできないので、本論文で扱うスポーツは、男女と

もに人気があり、観戦している人も実施している人も多いスポーツに限ること

にした。その結果、私は、テニス、ゴルフ、野球、サッカー、バレーボール、

バスケットボール、マラソン、競馬の計８種目を研究対象とすることにした。 データは、笹川スポーツ財団発行の「スポーツライフ・データ 2004」、「スポ

ーツライフ・データ 2006」、「スポーツライフ・データ 2010」、「スポーツライ

フ・データ 2012」から集め、上記８種類のスポーツを男女別に分類し、さらに

2004 年度、2006 年度、2010 年度、2012 年度の年度別に分類したものを用いる。

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以上のデータの中から実際の分析に使用したサンプル数は 41 個である。 さらに、このデータにおける人口に関する説明をしておく。用いたデータは、

笹川スポーツ財団が実施したアンケートに基づくものである。本論文で用いた

数値は、アンケートによって算出された、各項目にどのくらいの割合の人が該

当するのか、そのパーセンテージに日本の人口を掛け合わせたものである。例

えば、2010 年男性のテニスにおける推計実施人口を見てみる。アンケートによ

ると、その年にテニスを実施したことがある男性は全体の 4.4％であったので、

この値にその年の男性の人口 50196856 人を掛ける。その値が 2208662 人とな

り、この 2208662 人が 2010 年男性のテニスにおける推計実施人口となる。日

本の人口に関しては、2004 年度の男性が 49274813 人、女性が 52456152 人、

2006 年度の男性が 49670810 人、女性が 52966151 人、2010 年度の男性が

50196856 人、女性が 53627666 人、2012 年度の男性が 50236397 人、女性が

53737434 人である。その中から笹川スポーツ財団がアンケート調査を実施し、

その調査対象が 2004 年度は男女合わせて 2288 人、2006 年度は 1867 人、2010年度と 2012 年度は 2000 人である。 また、使用したデータには、潜在的な問題点が含まれていると考えられるの

で、その点に関する注意点を挙げておく。まず、サッカーに関して、直接観戦

とテレビ観戦の対象は男女ともＪリーグであるが、実施の対象はＪリーグに関

係なく一般的なサッカーである。次に、野球に関して、直接観戦とテレビ観戦

の対象は男女とも日本プロ野球であるが、実施の対象は日本プロ野球に関係な

く一般的な野球である。競馬に関しては、実施人口の対象は競馬ではなく、乗

馬とする。賞金総額については、団体競技のスポーツはチーム全体への賞金の

みで、ＭＶＰなどの個人への賞金は含まない。こうした問題点が含まれている

ので、それについての課題や改善方法などの詳しい説明は７節で行う。

５．２ 被説明変数について まず、「見る」を決定する要因に関する分析における被説明変数は推計直接観

戦人口である。直接観戦人口については、２節で挙げたが、ここでは推計とな

っている理由について述べる。笹川スポーツ財団が行った調査では、直接観戦

人口が割合(％)表示であったため、それを実際の人口比の人数にする必要があっ

た。そのため、５．１で述べたように人口は、男女別の人口とアンケートによ

る割合の積により求められた人数であるため、表記を推計直接観戦人口とした。 次に、「する」を決定する要因に関する分析における被説明変数は推計実施人

口である。実施人口についても、２節で挙げた通りであり、推計という表記を

しているのも直接観戦人口の場合と同様である。

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５．３ 説明変数について ここでは、なぜ本論文において上記の説明変数を選んだのかについて理由を

述べておく。まず、「見る」を決定する要因に関する分析において推計実施人口

を、「する」を決定する要因に関する分析において推計直接観戦人口をそれぞれ

説明変数とした理由だが、やはり、「見る」と「する」の間には何らかの関係性

があり、お互いに影響を与えているのではないかと推測されるからである。し

かし、この点において、被説明変数と説明変数の間には相関関係は無いもので

あるとする回帰分析の前提に反するものであったことが後にわかったのだが、

その点については、７節において詳しく説明する。 他の説明変数についてだが、２つの分析において前回調査時のデータを用い

たのは、時系列のデータを扱う上で、過去との関係を無視することはできない

と考えたからである。その時々の流行のスポーツや活躍したスポーツ選手の影

響などによって、スポーツの人気が大きく変わることも予想されたので、過去

が現在や未来に与える影響についても明らかにするという目的もある。 私がこの研究の中で最も見たかった変数が１大会あたりの賞金総額とテレビ

観戦率である。１大会あたりの賞金総額については、大会の規模を表すために

用いたものであり、そのスポーツにはどれほどの影響力があるのかを測ること

を目的とする変数である。スポーツの影響力が大きければ大きいほど、そのス

ポーツを実施する人も観戦する人も増えるのではないかという仮説の下で説明

変数として採用した。 テレビ観戦率については、先行研究の紹介でも触れたが、スポーツにおける

「見る」と「する」というテーマにおいて、メディアの影響は大きく、間接的

なスポーツ参与としてのテレビ観戦というものがどれだけ実際の実施や直接観

戦に影響を与えるのかを明らかにするために説明変数として用いた。テレビと

いう私たちの生活にとって非常に身近で、かつ影響力の大きいものがどのよう

にして関係してくるのかが気になったというのがその理由である。スポーツに

触れる最も身近な機会としてテレビの存在があり、テレビ観戦率が高ければ高

いほど、そのスポーツへの興味が大きいことを意味し、それが実施や直接観戦

にプラスの影響を与えるという仮説が考えられる。しかし、それと同時に、テ

レビ観戦率が高いということは、観戦という行為がテレビ観戦のみで完結し、

実際に会場に足を運んで観戦する機会が減る、つまり、テレビ観戦率が高けれ

ば高いほど、直接観戦にはマイナスの影響を与えるのではないかということも

考えられる。 ダミー変数については、５．４において説明を行うこととするが、分析結果

はスポーツの種類によって差が生まれることが考えられたので、ダミー変数を

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用い、基準を１つ決めることによって、他のスポーツとの比較を行うことを目

的としている。 各説明変数のデータについて述べる。「見る」を決定する要因に関する分析に

おいて用いた説明変数のうちの推計実施人口と前回調査時の推計直接観戦人口、

「する」を決定する要因に関する分析において用いた推計直接観戦人口と前回

調査時の推計実施人口はそれぞれ、被説明変数についての説明と同様である。

また、前回調査時というのは、2006 年度分のデータの場合は 2004 年度時のデ

ータ、2010 年度分の場合は 2006 年度時のもの、2012 年度分の場合は 2010 年

度時のもののことを指す。 さらに、両分析に共通して用いた説明変数である１大会あたりの賞金総額と

テレビ観戦率について説明する。まず、１大会あたりの賞金総額について、こ

の説明変数は大会の規模を数値化するために用いたものであり、日本国内で行

われているツアーやリーグ、大会のうち最大規模の１大会における賞金総額を

表す。各種目で該当するツアーやリーグ、大会は表１の通りである。 表１ 賞金総額に該当する大会

スポーツの種類 大会

テニス 全日本選手権

http://alljapantennis.jp/nikke85th/pdf/alljapan85th.pdf http://alljapantennis.jp/nikke87th/pdf/alljapan87th.pdf

ゴルフ 日本オープンゴルフ選手権

http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2006/08-0/outline.html http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2010/08-0/outline.html http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2012/08-0/outline.html

サッカー男子 ヤマザキナビスコカップ

http://www.jsgoal.jp/2006nabisco/resume/ http://www.jsgoal.jp/2010nabisco/outline/ http://www.jsgoal.jp/2012nabisco/outline/

サッカー女子 なでしこリーグ

http://www.nikkansports.com/soccer/news/f-sc-tp0-20120322-921478.html

野球 ペナントレース

バレー プレミアリーグ

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%9F%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B0_%28%E3%83%90%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%9C%E

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3%83%BC%E3%83%AB%29

バスケットボール 全日本総合選手権

http://www.japanbasketball.jp/alljapan/2012/profile/

マラソン 東京マラソン

http://www.metro.tokyo.jp/INET/OSHIRASE/2010/02/20k2p502.htm

競馬 日本ダービー

http://jra.jp/datafile/seiseki/g1/derby/result/derby2006.html http://jra.jp/datafile/seiseki/g1/derby/result/derby2010.html

次に、テレビ観戦率について、この説明変数はスポーツに触れる機会として

のメディアの役割を数値化するために用いたものであり、テレビでそのスポー

ツを観戦したことがある人の割合を表す。データは、笹川スポーツ財団発行の

「スポーツライフ・データ 2004」、「スポーツライフ・データ 2006」、「スポー

ツライフ・データ 2010」、「スポーツライフ・データ 2012」から集めた。

５．４ ダミー変数について 以上の説明変数に加え、複数あるスポーツの違いを捉える変数として、スポ

ーツの種類のダミー変数を用いる。ダミー変数とは以下の通りである。西内

(2013)によれば、回帰分析を行う上で、数字で大小が表される量的なデータが必

要不可欠であるが、性別などの量的に表現することが不可能な質的なデータを

扱わなければならない場合もある。そんな時に、質的なデータをある項目に当

てはまっていれば１、そうでなければ０という量的なデータに置き換える手法

が存在する。こうした質的なデータを表現するための０か１かの二値変数をダ

ミー変数と言う。また、例えば、性別などの最初から２分類できる変数の場合

は、男性ならば１、女性ならば０としても、女性ならば１、男性ならば０とし

ても結果に大きな影響はない。しかし、３カテゴリー以上に分けられるもので

は、基準カテゴリーを１つ決め、その基準となるダミーを説明変数から除いて

分析を行う必要がある。そうすることによって、その基準と比べてそれ以外の

カテゴリーはどうなのかを判断することができる［西内(2013)］。 「見る」を決定する要因に関する分析と「する」を決定する要因に関する分

析の両分析において、スポーツの種類のダミー変数を用いた。本論文では、サ

ッカーダミーを除くデータを用いることによって、サッカーが基準となり、他

のスポーツダミーがサッカーに比べてどうなるのかという結果を導いた。サッ

カーを基準としたのは、サッカーが日本で最もメジャーなスポーツの一つであ

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り、直接観戦人口や実施人口の面から見ても、最も人気のスポーツであると判

断でき、基準として妥当であると考えたからである。

６．回帰分析による結果 ６．１ 「見る」を決定する要因に関する分析 推計直接観戦人口を被説明変数とする重回帰分析を行った結果について説明

する。 表２ 分析結果

結果は表２に示されている。この結果から得られる回帰式は以下の通りであ

る。 推計直接観戦人口=216886.5291 +0.347413167*推計実施人口 +0.373800001*前回推計直接観戦人口 -36.51494241*賞金総額

回帰統計重相関 R 0.978264441重決定 R2 0.957001317補正 R2 0.940691472標準誤差 685083.7979観測数 41

分散分析表

自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F回帰 11 3.0293E+14 2.75391E+13 58.67629702 8.83671E-17残差 29 1.36109E+13 4.6934E+11合計 40 3.16541E+14

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 216886.5291 601282.9467 0.36070627 0.720933297 -1012875.177 1446648.235 -1012875.177 1446648.235推計実施人口(人) 0.347413167 0.124267212 2.795694555 0.009092892 0.093258182 0.601568152 0.093258182 0.601568152前回推計直接観戦人口(人) 0.373800001 0.146862131 2.545244295 0.016499226 0.073433217 0.674166785 0.073433217 0.674166785賞金総額(万円) -36.51494241 36.93497856 -0.988627687 0.331022752 -112.0554554 39.02557057 -112.0554554 39.02557057テレビ観戦率(%) 30722.55599 25315.36436 1.213593277 0.234695005 -21053.17761 82498.28958 -21053.17761 82498.28958スポーツダミー（ゴルフ） -5383495.656 1703417.634 -3.16040855 0.003670808 -8867375.894 -1899615.418 -8867375.894 -1899615.418スポーツダミー(テニス) -1073257.799 598854.0473 -1.792185933 0.083543055 -2298051.848 151536.2495 -2298051.848 151536.2495スポーツダミー（野球） 2030153.167 997332.8758 2.035582318 0.051020283 -9621.59338 4069927.928 -9621.59338 4069927.928スポーツダミー（バレー） -415136.8928 653053.9881 -0.635685411 0.529966405 -1750782.267 920508.4816 -1750782.267 920508.4816スポーツダミー（バスケットボ -389653.3737 615096.6353 -0.633483182 0.531382922 -1647667.245 868360.4977 -1647667.245 868360.4977スポーツダミー（マラソン） -1910083.823 860406.8543 -2.21997746 0.034396375 -3669813.426 -150354.2205 -3669813.426 -150354.2205スポーツダミー（競馬） 704738.075 1060411.682 0.664589128 0.511563808 -1464047.33 2873523.48 -1464047.33 2873523.48

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+30722.55599*テレビ観戦率 -5383495.656*ゴルフダミー -1073257.799*テニスダミー +2030153.167*野球ダミー -415136.8928*バレーボールダミー -389653.3737*バスケットボールダミー -1910083.823*マラソンダミー +704738.075*競馬ダミー まず、補正 R2 が 0.94 と１に近い値を取っており、これは当てはまりの良さ

があることを意味し、この回帰方程式は説明力が高いと言える。 ここで、結果の解釈について述べる。上記の回帰式において、説明変数とな

る推計実施人口や前回推計直接観戦人口、ゴルフダミーなどの係数が意味する

ものは、それぞれの説明変数が１増えたときの推計直接観戦人口の増減である。

しかし、同時に有意性についても検討する必要があり、たとえ数値の上では係

数が０ではないとしても、有意でないものの場合は係数が０の可能性が高く、

影響を与えない説明変数であると考えるべきである。 次に、その有意性を見る。統計上の有意性については表の p 値の部分を見る。

有意水準を５％とすると、推計実施人口、前回推計直接観戦人口、ゴルフダミ

ー、マラソンダミーの４つが有意であると判断できる。 この結果が何を意味しているのかを説明変数ごとに見てみる。第１に、推計

実施人口が１人増えると推計直接観戦人口は 0.35 人増える。これは、スポーツ

を「する」人が増えると「見る」人も増えるということを意味する。第２に、

前回推計直接観戦人口が１人増えると推計直接観戦人口は 0.37 人増える。これ

は、スポーツを「見る」人が増えていけば、将来も増え続けることを意味する。

第３に、種目がサッカーの場合と比べると、種目がゴルフであれば推計直接観

戦人口は 5383495.66 人減り、種目がサッカーの場合と比べると、種目がマラソ

ンであれば推計直接観戦人口は 1910083.82 人減ると判断できる。これは、基準

としたサッカー観戦の人気はゴルフやマラソンよりも高いことを意味する。 こうした結果から、メインテーマの１つである「私たちは何をもって見るス

ポーツを選んでいるのか」や私がたてた仮説、説明変数を選んだ理由で触れた

疑問に対する答えを導く。まず、判明したことをまとめると、スポーツを「す

る」人が増えると「見る」人も増えること、「見る」人が増えていけば、将来も

増え続けること、そして、種目に関して言えば、基準としたサッカー観戦の人

気はやはり、他の種目よりも高いことが確認された。つまり、直接観戦を規定

する要因として、実施経験の有無や過去の直接観戦の有無、さらに、実施や観

13

戦の人数から判断されるそのスポーツの人気というものが挙げられる。 しかし、仮説としてたてた「そのスポーツの規模や影響力が大きければ大き

いほど、そのスポーツを観戦する人も増える」、「そのスポーツに触れる機会が

多ければ多いほど、そのスポーツを観戦する人も増える」という２つを考えて

みると、規模や影響力の大きさを表す指標として用いた賞金総額やスポーツに

触れる機会を表す指標として用いたテレビ観戦率には有意性が見られなかった。

この２つの説明変数が直接観戦に与える影響というものが私としては最も見た

かったのだが、それを明らかにする結果とはならなかった。 ここで、賞金総額やテレビ観戦率に有意性が見られなかった理由として考え

られるのは２つである。１つは、データや分析方法に問題があった可能性、も

う１つが、この２つの説明変数は本当に直接観戦に影響を与えない可能性であ

る。 ６．２ 「する」を決定する要因に関する分析 推計実施人口を被説明変数とする重回帰分析を行った結果について説明する。 表３ 分析結果

回帰統計重相関 R 0.989754358重決定 R2 0.979613689補正 R2 0.971880951標準誤差 688106.4608観測数 41

分散分析表

自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F回帰 11 6.5982E+14 5.99836E+13 126.6839269 1.9462E-21残差 29 1.37312E+13 4.73491E+11合計 40 6.73551E+14

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 -14705.97188 591281.1036 -0.024871371 0.980327919 -1224011.612 1194599.668 -1224011.612 1194599.668推計直接観戦人口(人) 0.368574245 0.154683884 2.382757895 0.023956111 0.052210181 0.684938309 0.052210181 0.684938309前回推計実施人口(人) 0.650200532 0.137043186 4.744493689 5.15833E-05 0.369915745 0.930485318 0.369915745 0.930485318テレビ観戦率(%) -17937.59695 23774.41443 -0.754491641 0.456637595 -66561.73406 30686.54017 -66561.73406 30686.54017賞金総額(万円) 69.38877719 33.27453519 2.085341742 0.045948354 1.334711481 137.4428429 1.334711481 137.4428429スポーツダミー（野球） -1113440.135 1065417.191 -1.04507431 0.304622014 -3292462.955 1065582.685 -3292462.955 1065582.685スポーツダミー（ゴルフ） 4240399.216 2057593.073 2.060854147 0.048385734 32148.87199 8448649.56 32148.87199 8448649.56スポーツダミー（テニス） 609989.2313 635540.0221 0.959796724 0.345092032 -689836.0607 1909814.523 -689836.0607 1909814.523スポーツダミー（競馬） -2085327.372 906519.0107 -2.300368054 0.02881366 -3939366.924 -231287.8203 -3939366.924 -231287.8203スポーツダミー（バスケットボ 260717.3044 619998.673 0.420512681 0.677210779 -1007322.36 1528756.969 -1007322.36 1528756.969スポーツダミー（バレー） 271424.0939 651530.023 0.416594914 0.680042175 -1061104.422 1603952.61 -1061104.422 1603952.61スポーツダミー（マラソン） 1869502.813 803909.4185 2.325514255 0.027243892 225323.4405 3513682.185 225323.4405 3513682.185

14

結果は表３に示されている。この結果から得られる回帰式は以下の通りであ

る。

推計実施人口=-14705.97188 +0.368574245*推計直接観戦人口 +0.650200532*前回推計実施人口 +69.38877719*賞金総額 -17937.59695*テレビ観戦率 +4240399.216*ゴルフダミー +6099892313*テニスダミー -1113440.135*野球ダミー +271424.0939*バレーボールダミー +260717.3044*バスケットボールダミー +1869502.813*マラソンダミー -2085327.372*競馬ダミー まず、補正 R2 が 0.97 と１に近い値を取っており、これは当てはまりの良さ

があることを意味し、この回帰方程式は説明力が高いと言える。 結果の解釈は６．１のものと同様である。 次に、有意性を見る。統計上の有意性については表の p 値の部分を見る。有

意水準を５％とすると、推計直接観戦人口、前回推計実施人口、賞金総額、ゴ

ルフダミー、マラソンダミー、競馬ダミーの６つが有意であると判断できる。 この結果が何を意味しているのかを説明変数ごとに見てみる。第１に、推計

直接観戦人口が１人増えると推計実施人口は 0.37 人増える。これは、スポーツ

を「見る」人が増えると「する」人も増えることを意味する。第２に、前回推

計実施人口が１人増えると推計実施人口は 0.65 人増える。これは、スポーツを

「する」人が増えていけば、将来も増え続けることを意味する。第３に、賞金

総額が１万円増えると推計実施人口は 69.39 人増える。これは、スポーツの賞

金総額が高くなるとそのスポーツを実施する人が増えることを意味する。第４

に、種目がサッカーの場合と比べると、種目がゴルフであれば推計実施人口は

4240399.22 人増え、種目がサッカーの場合と比べると、種目がマラソンであれ

ば推計実施人口は 1869502.81 人増え、種目がサッカーの場合と比べると、種目

が競馬であれば推計実施人口は 2085327.37 人減る。これは、実施対象としての

サッカーはその人気がゴルフやマラソンよりも劣り、競馬よりも勝るというこ

とを意味する。 こうした結果から、メインテーマの１つである「私たちは何をもってするス

15

ポーツを選んでいるのか」や私がたてた仮説、説明変数を選んだ理由で触れた

疑問に対する答えを導く。判明したことをまとめると、「見る」人が増えると「す

る」人も増えること、「する」人が増えていけば、将来も増え続けることが確認

された。また、種目に関して言えば、「見る」を決定する要因に関する分析とは

異なり、実施対象としてのサッカーはその人気がゴルフやマラソンよりも劣り、

競馬よりも勝るということがわかった。さらに、賞金総額が実施人口に影響を

与えることがわかり、スポーツの賞金総額が高くなるとそのスポーツを実施す

る人が増えるという結果となった。 この分析では、私がたてた「そのスポーツの規模や影響力が大きければ大き

いほど、そのスポーツを実施する人も増える」という１つ目の仮説は支持され

たことになる。その理由として、大会やツアー、リーグの規模が大きければ、

それだけ魅力的であり、そこから実施してみようと思う人が増えるということ

が考えられる。 しかし、この分析でも、「見る」を決定する要因に関する分析と同様、テレビ

観戦率には有意性が見られなかった。ここでも６．１の結果と同様、その理由

として考えられるのは２つである。１つは、データや分析方法に問題があった

可能性、もう１つが、この説明変数は本当に実施に影響を与えない可能性であ

る。 ７．まとめと課題 ２つの分析を行った結果をもとに、メインテーマである「私たちが何をもっ

て、見るスポーツを選び、するスポーツを選ぶのか」に対する答えやそのメイ

ンテーマに関する「そのスポーツの規模や影響力が大きければ大きいほど、そ

のスポーツを実施する人も観戦する人も増える」、「そのスポーツに触れる機会

が多ければ多いほど、そのスポーツを実施する人も観戦する人も増える」とい

う２つの仮説に関する考察をまとめ、生じた課題についての解決策を考えてみ

る。

７．１ 「見る」と「する」の関係 まず、「見る」スポーツについて考えてみると、直接観戦を決定する要因は、

実施経験の有無や過去の直接観戦の有無、さらに、実施や観戦の人数から判断

されるそのスポーツの人気であると言える。 次に、「する」スポーツについて考えてみると、実施を決定する要因は、直接

観戦経験の有無や過去の実施経験の有無、さらに、スポーツの規模や影響力の

大きさであると言える。

16

この「見る」と「する」を決定する要因を比べてみる。実施は直接観戦に影

響を与え、直接観戦は実施に影響を与えるという結果になったのだが、ここで

問題となるのが、回帰分析において、被説明変数と説明変数の間には相関関係

は無いという前提が存在するということである。この点に関して、被説明変数

と説明変数の間に相関関係が存在する場合の手法を現時点では学んでいないの

で、その解決法として、「見る」を決定する要因に関する分析では、説明変数の

１つを推計実施人口としていたものを前回調査時の推計実施人口に、「する」を

決定する要因に関する分析では、説明変数の１つを推計直接観戦人口としてい

たものを前回調査時の推計直接観戦人口にそれぞれ変更することによって、被

説明変数と説明変数の間にある相関関係を無くす分析を８節において行うこと

にする。 また、「見る」と「する」ともに過去の影響受けるということが確認された。

ここから、過去にその行為を行ったことのある人は将来もその行為を行う傾向

があると考えられ、スポーツを「見る」行為と「する」行為というのはその面

白さから魅力的に感じている人が多いと推測できる。

７．２ 外的要因 ７．１は「見る」と「する」の相関や過去との関係といった観戦と実施の２

つだけの要因であるが、ここからはスポーツの種類や賞金総額、テレビ観戦率

といった、いわば外的な要因について述べる。 まず、スポーツの種類について、「見る」を決定する要因に関する分析では、

サッカーの直接観戦の人気はゴルフやマラソンよりも勝ることがわかり、「する」

を決定する要因に関する分析では、サッカーの実施の人気は競馬には勝ってい

るが、ゴルフやマラソンよりも劣ることがわかった。ここで興味深いのは、サ

ッカーはゴルフとマラソンに比べると、その人気が直接観戦では勝り、実施で

は劣るという点である。この点から、私が最初に挙げた例のように、私たちが

「する」スポーツと「見る」スポーツは必ずしも一致するわけではないという

状況を支持する結果が得られ、やはり「見る」と「する」との間には何らかの

違いがあることがわかる。 ここでは、サッカーとゴルフ、マラソンを比べた場合のみだが、そうした違

いが生じる理由について私なりの見解を述べたいと思う。サッカーというのは、

非常に運動量の多い、激しいスポーツであると言え、チーム戦という点からも

盛り上がりや見せ場の多いスポーツである。なので、会場に足を運んで観戦す

る直接観戦の対象としては、サポーターという言葉があるように、非常に興奮

を感じることのできるスポーツであるという点で人気が高いと考えられる。逆

に、趣味や遊びとしての実施対象として考えると、年齢や体力面での制限があ

17

るため人気が落ちると思われる。ゴルフやマラソンというのは、サッカーとは

違い、個人で自分のペースで行うことのできるスポーツであると言え、個人戦

という点からもスポーツの中ではどちらかと言えば、淡々と進んでいくもので

ある。よって、直接観戦の対象としては、競技のすべてを直接観戦によって観

戦することが難しいこともあって人気が低く、実施の対象としては、趣味など

でとっつきやすいスポーツであるという点で人気が高いと考えられる。 次に、賞金総額について、有意性が見られたのは「する」を決定する要因に

関する分析のみであったが、この分析では、賞金総額が高ければ、つまり大会

の規模が大きければ、実施人口も増えるという結果が得られた。 しかし、この賞金総額という指標についてだが、スポーツの規模や影響力を

数値化するために用いたものであるが、用いたデータでは、個人スポーツの賞

金総額はすべて個人に与えられるものであるのに対し、団体スポーツの賞金総

額はＭＶＰなどの個人への表彰を除いてチームに与えられるものであるという

違いが生じた。また、野球に関しては、ペナントレース自体に賞金制度がなく、

サッカー男子に関しても、用いたデータがリーグ戦ではなく、カップ戦である

ということからも、賞金総額によって純粋にスポーツの規模を表せたかと言え

ば、そうではないと言わざるを得ない。 最後に、テレビ観戦率について、２つの分析の両方において有意性が見られ

ないという結果となってしまった。ただ、この結果に関しては、テレビ観戦率

は本当に直接観戦や実施に影響を与えないのか、それとも、分析手法やデータ

が不十分であったために有意性なしという結果になってしまったのかの判断が

できない。しかし、これだけテレビなどのメディアが普及している中で、スポ

ーツにおける「見る」と「する」の両方ともに、テレビというものが影響を与

えないという状況に、私は納得できない。なので、やはり、分析手法やデータ

の方に何らかの問題があったのだと私は思う。 考えられるデータの問題点としては、テレビ観戦率というものの捉え方が挙

げられると思う。笹川スポーツ財団が行ったアンケート調査におけるテレビ観

戦率というのは、そのスポーツをテレビで観戦したことがある人の割合である。

つまり、１年間でそのスポーツを１度でもテレビで見ていればテレビ観戦者と

みなされることになる。ここで問題となるのが、あるスポーツが１年間に何試

合も行われていた場合、そのすべての試合をテレビで観戦した人とたった１度

だけテレビで観戦した人とが同じ扱いになるということである。要するに、テ

レビ観戦という１つのくくりの中には、そのスポーツに非常に関心があり、熱

心に見ている人から、それほど関心はないが、テレビで放送していたのでたま

たま観戦したという程度の人まで、さまざまな種類の人がいることになる。こ

れでは、テレビ観戦率が増えれば、実施人口や直接観戦人口も増えるというこ

18

とにはならないのかもしれない。 また、テレビ観戦という以上、そもそものテレビ中継の有無が大きな影響を

持っていると言える。当然のことながら、テレビ中継の数が多ければテレビ観

戦率も上がるし、逆に、テレビ中継の数が少なければテレビ観戦率も下がる。

仮に、すべてのスポーツのテレビ中継数が同じであったとすれば、どれだけの

人が観戦していたのかというデータには有意性があったのではないかと考えら

れる。しかし、すべてのスポーツのテレビ中継数が同じであるという状況は無

いに等しい。そこで、この点における問題を解決する方法として考えられるの

は、１つのスポーツから、テレビ中継された１つの試合だけをピックアップし、

その視聴率をデータとして用いることである。この方法では、純粋にスポーツ

の種類による観戦率の違いを明確にすることができると考えられる。

７．３ 全体の課題 分析全体の課題としては、直接観戦人口、実施人口、賞金総額、テレビ観戦

率という要因の対象に少しばらつきがあったことが挙げられる。例えば、サッ

カーに関して、直接観戦とテレビ観戦の対象はＪリーグ、実施の対象は単なる

サッカー、賞金総額の対象はヤマザキナビスコカップという具合に、その対象

が同じサッカーでも異なる種類のものとなってしまった。これは、データが集

まらなかったというのが大きな原因である。 もうひとつ、説明変数の多様性が挙げられる。テーマがスポーツにおける「見

る」と「する」の違いということで、それぞれを決定する要因は何なのかを明

らかにすることを目指したので、もう少し観戦や実施とは違った要因を含める

ことができれば、さらなる結果が得られたのではないかと考えられる。例えば、

スポーツをテーマとして取り上げた論文によく見られるアンケート調査の実施

などができればよかった。笹川スポーツ財団が行ったアンケート調査の結果は

本論文でも用いたのだが、私なりのアンケート用紙を作成し、独自の調査を行

うことができれば、さらに信頼できる結果を得られるかもしれない。 ８．追加分析 ７節で触れたが、６節で２つの回帰分析を行った結果、被説明変数と説明変数

の間に相関関係が生まれてしまった。簡単に説明すると、直接観戦人口は実施

人口に影響され、実施人口は直接観戦人口に影響されるということが明らかと

なった。この原因は、「見る」を決定する要因に関する分析で用いた被説明変数

である推計直接観戦人口と説明変数である推計実施人口、「する」を決定する要

因に関する分析で用いた被説明変数である推計実施人口と説明変数である推計

19

直接観戦人口のデータがすべて同じ年度のものであったことである。このよう

に、同じ年度のデータ同士なので影響し合う結果となった。そこで、２つの分

析において、説明変数を過去のデータのものとすることによって、直接観戦人

口が過去の実施人口に影響され、実施人口が過去の直接観戦人口に影響される

という結果になったとしても、過去の実施人口と将来の実施人口、過去の直接

観戦人口と将来の直接観戦人口はそれぞれ別物なので、被説明変数と説明変数

の間に相関関係が生まれることはなくなる。この方法によって以下２つの追加

分析を行う。 ８．１ 「見る」を決定する要因に関する追加分析 ６．１で行った分析において説明変数として用いた推計実施人口を前回調査

時の推計実施人口に置き換えた分析結果を説明する。 表４ 分析結果

結果は表４に示されている。この結果から得られる回帰式は以下の通りであ

回帰統計重相関 R 0.973567933重決定 R2 0.947834521補正 R2 0.928047615標準誤差 754584.2235観測数 41

分散分析表

自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F回帰 11 3.00029E+14 2.72753E+13 47.90210918 1.39868E-15残差 29 1.65125E+13 5.69397E+11合計 40 3.16541E+14

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 160789.3717 663752.2329 0.24224306 0.810296816 -1196736.37 1518315.114 -1196736.37 1518315.114前回推計実施人口(人) 0.201078067 0.173290351 1.160353509 0.255368577 -0.153340496 0.55549663 -0.153340496 0.55549663前回推計直接観戦人口(人) 0.418567613 0.186080482 2.249390198 0.032249754 0.037990295 0.799144932 0.037990295 0.799144932賞金総額(万円) -15.10268779 41.67017196 -0.362434016 0.719655754 -100.3277587 70.12238311 -100.3277587 70.12238311テレビ観戦率(%) 35788.01585 27871.81069 1.284021919 0.209298503 -21216.23755 92792.26924 -21216.23755 92792.26924スポーツダミー（ゴルフ） -3788632.841 2539482.778 -1.491891527 0.14652694 -8982458.295 1405192.613 -8982458.295 1405192.613スポーツダミー(テニス) -879782.59 703247.0332 -1.251029224 0.220922807 -2318084.268 558519.0879 -2318084.268 558519.0879スポーツダミー（野球） 1664664.204 1152173.936 1.444802865 0.159232552 -691796.0834 4021124.491 -691796.0834 4021124.491スポーツダミー（バレー） -207087.2538 726898.1149 -0.284891719 0.777751787 -1693760.825 1279586.318 -1693760.825 1279586.318スポーツダミー（バスケットボ -238703.3791 689538.5854 -0.346178422 0.731707702 -1648968.133 1171561.375 -1648968.133 1171561.375スポーツダミー（マラソン） -1519235.731 991724.1136 -1.531913675 0.136381166 -3547539.285 509067.8227 -3547539.285 509067.8227スポーツダミー（競馬） -14383.95073 1205062.552 -0.011936269 0.9905582 -2479013.603 2450245.701 -2479013.603 2450245.701

20

る。 推計直接観戦人口=160789.3717 +0.201078067*前回推計実施人口 +0.418567613*前回推計直接観戦人口 -15.10268779*賞金総額 +35788.01585*テレビ観戦率 -3788632.841*ゴルフダミー -879782.59*テニスダミー +1664664.204*野球ダミー -207087.2538*バレーボールダミー -238703.3791*バスケットボールダミー -1519235.731*マラソンダミー -14383.95073*競馬ダミー まず、補正 R2 が 0.93 と１に近い値を取っており、これは当てはまりの良さ

があることを意味し、この回帰方程式は説明力が高いと言える。 次に、有意性を見る。統計上の有意性については表の p 値の部分を見る。有

意水準を５％とすると、有意となるのは前回推計直接観戦人口のみである。 この結果から、前回推計直接観戦人口が１人増えると直接観戦人口は 0.42 人

増えることがわかる。これは、直接観戦という行為が過去の直接観戦経験の影

響を強く受け、「見る」人が増えていけば、将来も増え続けることを示している。 しかし、この分析では、私が最も見たかったテレビ観戦率や賞金総額には有

意性が見られず、さらに、スポーツの種類における違いも見られなかった。 ８．２ 「する」を決定する要因に関する追加分析 ６．２で行った分析において説明変数として用いた推計直接観戦人口を前回

調査時の推計直接観戦人口に置き換えた分析結果を説明する。

21

表５ 分析結果

結果は表５に示されている。この結果から得られる回帰式は以下の通りであ

る。 推計実施人口=-78853.21465 -0.00525072*前回推計直接観戦人口 +0.807640799*前回推計実施人口 +54.21958145*賞金総額 +9010.028653*テレビ観戦率 +1411739.858*ゴルフダミー +176298.8367*テニスダミー -58872.10652*野球ダミー +302078.0783*バレーボールダミー +206156.1997*バスケットボールダミー

回帰統計重相関 R 0.987736407重決定 R2 0.975623209補正 R2 0.966376841標準誤差 752444.6829観測数 41

分散分析表

自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F回帰 11 6.57132E+14 5.97393E+13 105.5142001 2.55557E-20残差 29 1.6419E+13 5.66173E+11合計 40 6.73551E+14

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 -78853.21465 658053.1831 -0.119828027 0.905445684 -1424723.091 1267016.661 -1424723.091 1267016.661前回推計直接観戦人口(人) -0.00525072 0.182922779 -0.02870457 0.977296844 -0.379369809 0.36886837 -0.379369809 0.36886837前回推計実施人口(人) 0.807640799 0.165621341 4.876429543 3.57604E-05 0.468907124 1.146374475 0.468907124 1.146374475テレビ観戦率(%) 9010.028653 28031.518 0.321424928 0.750193648 -48320.86288 66340.92018 -48320.86288 66340.92018賞金総額(万円) 54.21958145 38.54901759 1.406510071 0.170198882 -24.62201199 133.0611749 -24.62201199 133.0611749スポーツダミー（野球） -58872.10652 1158839.861 -0.050802625 0.959831111 -2428965.742 2311221.529 -2428965.742 2311221.529スポーツダミー（ゴルフ） 1411739.858 2493672.708 0.566128768 0.575661413 -3688393.482 6511873.198 -3688393.482 6511873.198スポーツダミー（テニス） 176298.8367 682908.9199 0.258158638 0.798107824 -1220406.729 1573004.403 -1220406.729 1573004.403スポーツダミー（バスケットボ 206156.1997 677730.3159 0.304186186 0.763158112 -1179957.932 1592270.331 -1179957.932 1592270.331スポーツダミー（バレー） 302078.0783 720275.9442 0.419392152 0.678020105 -1171051.633 1775207.79 -1171051.633 1775207.79スポーツダミー（マラソン） 808222.9282 961179.2567 0.84086597 0.407303076 -1157609.379 2774055.235 -1157609.379 2774055.235スポーツダミー（競馬） -1643721.836 1136405.187 -1.446422328 0.158781455 -3967931.411 680487.738 -3967931.411 680487.738

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+808222.9282*マラソンダミー -1643721.836*競馬ダミー まず、補正 R2 が 0.97 と１に近い値を取っており、これは当てはまりの良さが

あることを意味し、この回帰方程式は説明力が高いと言える。 次に、有意性を見る。統計上の有意性については表の p 値の部分を見る。有意

水準を５％とすると、有意となるのは前回推計実施人口のみである。 この結果から、前回推計実施人口が 1 人増えると実施人口は 0.81 人増えるこ

とがわかる。これは、実施という行為が過去の実施経験の影響を強く受け、「す

る」人が増えていけば、将来も増え続けることを示している。 しかし、８．１の分析同様、この分析でも、私が最も見たかったテレビ観戦

率や賞金総額には有意性が見られず、さらに、スポーツの種類における違いも

見られなかった。 ８．３ 追加分析のまとめ ６節で行った分析において生じてしまった被説明変数と説明変数の間にある

相関関係を無くすために追加分析を行った。その方法として、「見る」を決定す

る要因に関する分析では、説明変数の１つを推計実施人口としていたものを前

回調査時の推計実施人口に、「する」を決定する要因に関する分析では、説明変

数の１つを推計直接観戦人口としていたものを前回調査時の推計直接観戦人口

にそれぞれ変更することにした。 追加分析の結果からわかったことは、「見る」と「する」ともにその人数が増

えていけば、将来も増え続けるということのみであった。回帰分析における被

説明変数と説明変数との相関関係を無くすことはできたが、結果として得られ

たものは不十分なものとなってしまった。 追加分析から導く本論文のメインテーマである「私たちが何をもって、見る

スポーツを選び、するスポーツを選ぶのか」に対する答えは、過去の経験のみ

であった。また、メインテーマに関する「そのスポーツの規模や影響力が大き

ければ大きいほど、そのスポーツを実施する人も観戦する人も増える」、「その

スポーツに触れる機会が多ければ多いほど、そのスポーツを実施する人も観戦

する人も増える」という２つの仮説は支持されない結果となった。 以上の結果から、この追加分析から見えてきた課題や反省について述べる。

まず、被説明変数と説明変数の間に相関関係があるという課題を解決すること

はできたが、それ以外の７節で述べた課題の解決には至らなかった。分析方法

についての課題はクリアすることができたが、本論文を通じての最大の反省点

は説明変数とそのデータ集めにあったと思う。７節でも述べたが、多様な説明

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変数と分析にふさわしいデータを集めることができていれば、より信頼できる

結果が得られたことと思う。 ９．終わりに 本論文ではスポーツにおける「見る」と「する」の違いを見出すことを目的

とし、私たちが何をもって、「見る」スポーツを選び、「する」スポーツを選ぶ

のかを明らかにするために重回帰分析を行った。「見る」を決定する要因に関す

る分析と「する」を決定する要因に関する分析という２種類の回帰分析を行っ

た結果、スポーツを「する」人が増えると「見る」人も増え、「見る」人が増え

ると「する」人も増えること、「見る」と「する」の両方ともその行為をする人

が増えていけば、将来も増え続けること、スポーツの種類を比べたときに、観

戦人気は高いが実施人気が低いものや、観戦人気は低いが実施人気が高いもの

があること、テレビ観戦率は、観戦と実施の両方ともに影響しないこと、 賞金

総額は、観戦には影響しないが、実施には影響を与えることといったことが明

らかとなった。 「見る」と「する」の違いというテーマで分析を行ったのだが、違いとして

は、大会の規模を表す賞金総額が実施人口にのみ影響を与えるという点、サッ

カーを基準としたダミー変数を用いた結果、「見る」スポーツと「する」スポー

ツの人気は異なるという点の２点に留まってしまう結果となった。これでは、

違いは何なのかという問いに対して十分に答えることができていないと言える

かもしれない。 しかし、細かく見てみると、６節で行った２つの分析を比べたときと８節で

行った２つの分析を比べたときの両方の場合において、直接観戦と実施という

行為それぞれの過去の経験からの影響の大きさに違いがあることがわかった。

具体的に言うと、６節の結果からは、前回推計直接観戦人口が１人増えると推

計直接観戦人口は 0.37 人増えることと、前回推計実施人口が１人増えると推計

実施人口は 0.65 人増えることがわかった。この 0.37 と 0.65 という値から、実

施は直接観戦よりも過去の経験の影響を約 2 倍多く受けると言える。また、8節の結果からは、前回推計直接観戦人口が１人増えると直接観戦人口は 0.42 人

増えることと、前回推計実施人口が 1 人増えると実施人口は 0.81 人増えること

がわかった。この 0.42 と 0.81 という値からも同様に、実施は直接観戦よりも過

去の経験の影響を約 2 倍多く受けると言える。ここから、「見る」と「する」の

違いは何なのかという問いに対する答えの 1 つとして、それぞれの行為が受け

る過去の経験からの影響力が挙げられる。「する」という行為と「見る」という

行為を比べたとき、「する」の方が「見る」よりも過去の経験から約 2 倍の影響

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を受けるのだ。 最後に、最初に触れた日本のスポーツの現状について考えてみる。現在のス

ポーツ界は東京オリンピックという大きな舞台に向けて準備を進めている段階

だと思うが、今後の日本のスポーツ界にとって、さらには経済界にとっても 2020年東京オリンピックというのは大きなイベントであることは間違いない。本論

文で取り上げた「見る」、つまり直接観戦人口は観客数の増加や海外からの観光

客誘致という点で大きな経済効果を持っていると考えられ、スポーツビジネス

という点において、いかにして観戦者数を増やし、オリンピック関連のビッグ

ビジネスにつなげていくかが重要になってくる。「する」、つまり実施人口は増

加することによって競技人口の増加にもつながり得ると考えられ、スポーツ強

化という点において、いかにして実施人口を増やし、スポーツの裾野を広げる

かが焦点になってくる。こうした観点から学問的研究がスポーツ強化やスポー

ツビジネスを大きく動かす動力となることを願っている。 【参考文献】 笹川スポーツ財団(2004) 「スポーツライフ・データ２００４」 笹川スポーツ財団(2006) 「スポーツライフ・データ２００６」 笹川スポーツ財団(2010) 「スポーツライフ・データ２０１０」 笹川スポーツ財団(2011) 「スポーツライフ・データ２０１２」 西内哲(2013) 「統計学が最強の学問である」ダイヤモンド社 三土修平(1997) 「初歩からの多変量統計」日本評論社 渋倉崇行, 小泉昌幸(1996)

「スポーツ参与に関する一考察 一学生のスポーツ実施に及ぼす影響の観点

から一」 ニッケ全日本テニス選手権８５ｔｈ （http://alljapantennis.jp/nikke85th/pdf/alljapan85th.pdf） ニッケ全日本テニス選手権８７ｔｈ （http://alljapantennis.jp/nikke87th/pdf/alljapan87th.pdf） 日本オープンゴルフ選手権競技２００６ （http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2006/08-0/outline.html） 日本オープンゴルフ選手権競技２０１０ （http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2010/08-0/outline.html） 日本オープンゴルフ選手権競技２０１２ （http://www.jga.or.jp/jga/jsp/2012/08-0/outline.html）

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ヤマザキナビスコカップ２００６ （http://www.jsgoal.jp/2006nabisco/resume/） ヤマザキナビスコカップ２０１０ （http://www.jsgoal.jp/2010nabisco/outline/） ヤマザキナビスコカップ２０１２ （http://www.jsgoal.jp/2012nabisco/outline/） なでしこリーグ （ http://www.nikkansports.com/soccer/news/f-sc-tp0-20120322-921478.h

tml） プレミアリーグ （ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%9F%

E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B0_%28%E3%83%90%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%AB%29）

全日本総合バスケットボール選手権２０１２ （http://www.japanbasketball.jp/alljapan/2012/profile/） 東京マラソン （http://www.metro.tokyo.jp/INET/OSHIRASE/2010/02/20k2p502.htm） 日本ダービー２００６ （http://jra.jp/datafile/seiseki/g1/derby/result/derby2006.html） 日本ダービー２０１０ （http://jra.jp/datafile/seiseki/g1/derby/result/derby2010.html）

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