ジャパン・スポットライト 2018 年 7/8 月号掲載（2018 年 7 月 10 日発行）（通巻 220 号）
英文掲載号 https://www.jef.or.jp/jspotlight/backnumber/detail/220/
山澤成康氏（跡見学園女子大学マネジメント学部 教授）
コラム名：Special Article 4（日本語版）

統計改革の取組みについて
政府統計への批判と統計改革
本稿では、政府統計の改革の現状と今後を概観したい。政府統計への批判が高まったきっ
かけは、2015 年 10 月の経済財政諮問会議での麻生財務大臣の発言である。麻生大臣は「毎月勤労統計」の賃金指数が、サンプル替えの時に大きく変動すること、「家計調査」の消費支出の動きと「商業動態統計」の小売業販売の動きが違うことなどを指摘した。
政府統計の改善を指揮する統計委員会は、それぞれの統計についての改善策を示した。しかし、統計への不信感は払拭できず、2016 年 8 月、山本幸三大臣が「国内総生産（GDP）は信用できない」と発言したことから、政府全体で統計改革への機運が盛り上がった。
GDP の信頼性の低さは、速報公表後の改定幅の大きさに表れている。OECD のエコノミストの分析によると、日本の四半期 GDP（前年比）は速報公表後（3 年後）の改定幅が、ノルウエーに次いで 2 番目に大きい。改訂の具体例をみると、リーマンショック時の 2008 年 7－9 月期の実質 GDP 前期比成長率は、1 次速報値ではマイナス 0.4％と小幅なマイナスだったが、時を追うごとにマイナス幅が広がり、最終的にはマイナス 6.5％にまで下方修正された。
2016 年 12 月に管官房長官を議長とした統計改革推進会議が設置され、2017 年 6 月に「統計改革の最終とりまとめ」が発表された。最終取りまとめでは、「GDP 統計を軸とした経済統計の改善」方針を打ち出し、各種基礎統計の拡充、改善を図るとともに、GDP の作成方法の見直しを図ることで GDP 統計の精度向上を目指している。2018 年には「最終取りまとめ」の方針に沿って統計法の改正が予定されている。統計委員会はこれまで統計の変更点があるときだけその統計について審議してきた。いわば受け身の形だったが、統計法が改正されれば自らの問題意識で統計の改善が可能になり、各省庁に改善を勧告することもできるようになる。
2016 年に麻生大臣が提起した問題への対応も進んだ。
「毎月勤労統計」は、サンプルを総替えする方法から 3 分の１（移行期は 2 分の１）ずつ替える方法へと変更し、サンプル替えしなかった継続サンプルを使った数値も発表することとした。2018 年 1 月分から新方式になった。
「家計調査」では GDP 統計の消費の概念に近い CTI（消費動向指数）を計算して 2018年 1 月分から発表することになった。

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不適切な統計の改善
統計改革推進会議が設置され、政府が統計改革に取り組もうとしている矢先の 2016 年 12月に「繊維流通統計」で不適切な処理がみつかった。回答者からの回答がなかったにもかかわらず、前月と同じ数値を長期にわたって使いまわしていたことなどがわかった。その後も「繊維流通統計」以外の政府統計で、計数の誤りがあったり、計数チェック体制が甘かったり、回収が基準に達していなかったりというさまざまな問題が起こった。
こうした問題を体系的に処理していくことも統計委員会の役割である。統計委員会は2017 年度、統計精度を向上するために基幹統計のすべてについて横断的に検査をし、2018
年 3 月に、「統計精度向上に向けた審議結果報告書」を公表した。その中で、欠測値補完の問題を取り上げている。未回答の項目があった場合、統計的な手法を使ってそれをどう埋めるかという対応である。さまざまな統計の対処法を検討し、望ましい事例について紹介した。
そのほかにも、政府統計には技術的にさまざまな課題がある。その一つは統計調査における消費税の扱いである。事業所をくまなく調べる「経済センサス活動調査」の 1 回目は「平成２４年調査」（2011 年の計数を対象）、2 回目は「平成 28 年調査」
（2015 年の計数を対象）である。売上高は、2011 年の 1336 兆円から 2017 年の 1603 兆円へと約 20％（年率５％）増加している。GDP の概念に近い付加価値額でも 245 兆円から 295 兆円へと 20％（年率５％）増である。対応する名目 GDP の伸びは年率２％増なのでかなり伸びが高い。1 回目の調査では「消費税込み」、2 回目は、「消費税抜き、税込み選択式」と調査法が変わったことが大きく影響した。1 回目は税込みで記入すべきところだが、会計上は消費税抜きで計算されるため、消費税抜きと回答した企業が多かった可能性が指摘された。1 回目が過少評価された分、伸びが高くなったということである。
こうした問題はさまざまな統計に起こりえるもので、経済環境が変わると新たな問題がでてくる可能性もあり、絶えず統計の妥当性を検証していく必要がある。
カバレッジの拡大
次の課題は、情報量の充実だ。さまざまな企業統計のベースになるのは、日本全国にある実際の事業所の数（母集団）である。事業所数の把握はこれまで「経済センサス基礎調査」として行われてきた。事業所は、調査員が一つ一つ歩いて確認する。しかし、最近は外から見ただけでは普通の住宅で、企業が活動しているかどうかわからない場合もある。また、インターネット関連企業では、定期的にメンテナンスをすれば無人でも事業を展開することができる。
こうしたことから、母集団としての企業の把握がうまくできてないのではないかという懸念があった。確かに、法人企業統計調査のサンプル数は 281 万社だが、経済センサス基礎調査では 157 万社で乖離がある。
実際には稼働していない企業が入っている可能性があり、税務統計の 255 万社が現実に近い。それでも経済センサス基礎調査では 80 万社近くを把握できてないことになる(図 1)。
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図1

今後は、経済センサス基礎調査で事業所数を把握するのではなく、随時サンプル数を、事業所母集団データベースで把握する方式に変わる。大企業についてはプロファイリングを行い、決算情報やニュースなども含めてさまざまな情報を入手して活動を把握する。その他の企業についても、地域を決めてくまなくしらみつぶしに企業を把握していくことを繰り返すローリング方式に切り替える予定だ。
インターネット企業など、目に見えにくい企業を把握するには税務情報が有用だ。現状、税務統計を統計に使えるようにはなっていないが、母集団情報として事業所情報を使用して母集団情報をチェックすることが予定されている。
投入産出構造の精緻な把握
従来、GDP 統計は産業連関表をベースに作成されてきた。GDP は各産業の生産を積み上げて作ることができるため、理想的には産業連関表を使って GDP を作成することが望ましい。
しかし、GDP は付加価値であるため、生産額とともに費用構造を把握する必要がある。しかし、費用構造を毎年つかむことは難しく、投入比率を一定だとして付加価値額を推計している。また、5 年に 1 度の産業連関表ですら推計に頼る部分が多かった。産業を細分化すればするほど、統計を収集するのが難しくなり、統計として得られない部分は推計していたためだ。
産業連関表は理想的なツールだが、実測するのが難しいため、日本以外の G７各国は、計測のしやすい使用供給表（SUT）をベースに GDP 統計を作成している。今回の改革で日本もSUT をベースにしたものに変更することになった。また、基準の SUT を 5 年に 1 度作るとともに、企業調査をビジネスサーベイという名前で充実させて、毎年 SUT に近いものを作成することも予定されている。
これにより、日本の GDP の精度が上がることが期待できる(図 2)。
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図2

また、GDP 作成の基礎統計のうち精度向上が期待できる分野について重点的に改善を促すことになった。建設・不動産、医療・介護、教育で 5 分野と呼んでいる。建設業では、建設補修（リフォーム・リニューアル）分が含まれていなかったが、「建築物リフォーム・リニューアル統計」が作成され、2020 年に予定される基準改定で GDP に含まれるようになる。
不動産業では、土地売買の仲介手数料、中古住宅・非住宅の売買マージンが GDP に含まれていない。医療・介護分野では、医薬品の GDP の把握が問題だ。医薬品の産出額はわかっても中間投入が年次統計としてわからない状態だ。金額が大きいだけに改善が望まれる。教育分
野については、公立学校の費用総額が詳細にわからない状態であり、改善が望まれる。
産業連関表から SUT 体系への移行は想像以上に時間がかかる。SUT のベースとなるのは全数調査である経済センサスだが、その変更は大事業だ。日本にある全産業の分類を再検討し、なるべく企業の負担にならないように業種に応じた調査票を作成することは、通常の統計調査の変更とは段違いの作業量となる。次の経済センサスでサービス業に関する SUT を作成し、その後のセンサスで全産業の SUT を作成する見通しだが、それだけでも 10 年かかる。
長期的な見通しをもって統計改革を進めていかなければならない。
サービスの価格とアウトプット
GDP 統計作成上の重要なテーマに価格指数がある。実質 GDP は名目 GDP を価格指数で割って計算するためだ。
価格の統計は、値段を調べれば済むというわけではない。価格指数は「品質が一定のもとで、どれだけ価格が変化をしたか」を表す必要がある。パソコンの値段はあまり変動していないように見えるが、計算速度が速くなったり、記憶容量が増えたりして性能はどんどん上がっている。価格指数として必要なのは、同じ処理能力のパソコンの価格であり、品質を考4

慮すると価格は大幅に低下していることがわかる。パソコンの見た目の価格は変動がないように見えても、品質の向上＝価格の低下として表現する必要がある。
パソコンに限らず、品質が変わるものについては調整する必要がある。これまでの統計で検討が遅れていたのは、サービス分野の品質調整だ。たとえば、家賃についてである。GDP統計では、たとえ持家であっても家の所有者が自分自身に家賃を払うという「帰属計算」を行うことになっている。このため、消費全体に占める家賃の比率はかなり大きい。同じ物件でも新築の家賃と築 10 年の家賃とは、経年劣化が含まれている分安くなるはずである。経年劣化した物件が増えるということは品質が落ちることを表し、物価指数としては上昇するはずである。これを統計に織り込む必要がある。2018 年に総務省が発表した資料によれ
ば、経年劣化の効果は１％程度である。これが消費者物価全体に及ぼす影響を今後計算する必要がある。品質調整は教育分野、医療分野などさまざまな分野で検討する必要がある。
QE の抜本見直し
民間エコノミストの間で最も注目される統計は、四半期別 GDP 速報（QE）だ。しかし、QEの統計には批判が多い。根本的な問題は、発表された後に数値が大幅に改定されるということだ。改訂が多いことには理由がある。推計に使う統計が異なるためである。同じ統計内で、内容を精査して数値が変更することとはわけがちがう。
5 年ごとの基準年改定では産業連関表がベースになるが、年次推計値は、「工業統計」中心に作成されている。しかし、1 年目の年次推計に「工業統計」が間に合わないので「生産動態統計」を使っている。
一方で、QE は「生産動態統計」も使っているが、需要面の統計も使っている。なかでも、家計統計では総務省の家計調査、企業統計では財務省の法人企業統計の影響力が大きい。
「家計調査」は、家計約 8000 世帯に調査して、それを集計したものだ。毎月家計簿をつける必要があり、調査負担が多いと言われている。調査に応じるのは高齢者や公務員が多く、サンプルに偏りがあるのではないかと言われている。家計簿をつけることを厭わない家計は、節約への意識も高いため、消費支出としては実態より低めに出る可能性がある。また、若年層や高齢層に多い単身者世帯のサンプル数が少ないが問題点として挙げられる。
法人企業統計の問題は発表の遅さである。90 日後の 1 次 QE の公表時に統計は間に合わず「生産動態統計」などで推計し、2 次 QE で初めて「法人企業統計」を使う。統計改革推進会議などの提言で、企業からのデータ提供を早期化することになった。企業の負担が増えるのは確かだが、法人企業統計のデータを 1 次 QE に使うことで、2 次 QE での修正が減少する可能性がある。
シェアリングエコノミー
統計作成上気を付ける必要があるのは、経済社会の新しい動向に乗り遅れないことだ。シェアリングエコノミーの統計への取り込みもその一つである。
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シェアリングエコノミーは、個人の遊休資産を活用することが目的の事業で、インターネットを使ったマッチング機能を使うことも特徴となっている。民泊や遊休自動車の活用、不要品の売買（モノのシェア）、衣装の貸し出し、クラウドファンディングなどがその例だ。
民泊の例では、民泊のマッチングをする企業が、個人営業の宿泊先を登録し、ユーザーがそのサイトを使って予約して利用するというシステムだ。
統計上の問題は、個人が宿泊サービスを営むということだ。企業については個人企業でも法人企業でも把握するシステムが確立されているが、個人がどの程度シェアリングエコノミー関連の活動をやっているかについては把握できていない。個人が宿泊業をやっても、付加価値は増えるため GDP 統計に算入する必要がある。今後は、宿泊業に限らず個人が営む事業を統計に盛り込む形に統計を変えていく必要がある。シェアリングエコノミーの規模は現在それほど大きくはないが、急速に拡大している。統計を整備しないと GDP を過小評価してしまう可能性がある。
また、SNS（ソーシャル・ネットワーク・サービス）の無償サービスをどのように GDP に取り込むかも課題である。SNS を使えば、気軽に知人と連絡をとることができ、意見の交換も行える。サービスによって豊かさはふえている。しかし、それが無償であれば支出はゼロなので消費が増えるわけではない。SNS の広告によって消費が増えればその分だけが GDP の増加分になる。これに対して、払ってもよいと思う値段と実際との値段の差（消費者余剰）を計算して GDP に組み入れるべきだという考え方がある。まだ、研究段階ではあるが、GDPの考え方を大きく変える取組みとなる(図 3)。
図36

地方公共団体との協力
国と地方の問題も大事だ。政府統計は中央官庁が作成するものだが、実際の調査は都道府県などの地方統計機構に頼っている面が大きい。
たとえば、「家計調査」は総務省の統計だが、実際に各家庭を巡って調査する調査員の管理は自治体が行っている。
最近は調査員をめぐる状況が悪化している。都道府県で国の統計調査に従事する統計専任職員数は、国の定員合理化計画に準じて一貫して減少している。平成 29（2017）年度の定員は、平成 16（2004）年度の 24％減の 1702 人である(図 4)。また、調査員の高齢化も進んでおり、61 歳以上の登録調査員の割合は、平成 17 年度の約４割から 27 年度には約６割に上昇した。
図4

個人情報保護意識の高まりで、調査員調査は困難になってきている。マンションなどでは入り口がオートロックで入ることができず、一棟まるごと統計調査ができないという事態も発生した。
これに対して、政府が作成する基本計画では改善の取組みを支援する姿勢を示し、対策に応じて統計職員を多く配置する取り組みを進めている。大学生統計調査員の活用に向けた大学等との連携（青森県、千葉県）、オートロックマンション等対策に向けた管理組合などとの協議（埼玉県、岡山県）、調査員育成システム構築（青森県）、統計調査改善に向けた研究会の開催等（長崎県）などが試行的に行われている。
都道府県別の統計表象も大きな課題である。調査員が苦労して集めたデータを全国の集計値だけ発表することは都道府県のやる気をそぐことになる。都道府県別の統計は、東日本
7大震災や熊本地震など地域に大きな災害が起きた時にも重要となる。災害の状況やその後の復興状況を知ることは、全国値では無理である。都道府県別ではサンプル数が少なく統計精度上の問題がある場合もあるが、できる限り都道府県別の統計を作ることが望まれる。
（了）

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