PRIOpen Campus～財務総研の研究・交流活動紹介～

DINA（Distributional NationalAccounts）とは何か：国際比較可能な不平等の計測に向けた取り組み
＊1

大野 太郎
財務総合政策研究所総務研究部 前研究員 三箇山 正浩

財務総合政策研究所総務研究部 総括主任研究官

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財務総合政策研究所に所属する研究者は、様々な観通の手法を用いて計測する方法を提示しています。

連載

点から財政・経済に関する調査や研究を行っていま

本稿では、特に所得分布の計測方法に焦点を当てます。今月の PRI Open Campus では、その研究テーマす。まず、DINA では、所得の概念について、既に国の一つである「我が国の所得統計における DINA ガイ際的な統一基準を有している SNA に依拠することを前ドラインの適用」について、「ファイナンス」の読者提としています。また、所得分布の作成にあたり、分の方々にも関心を持っていただけるように、どのよう布に関するデータや個別の家計・個人単位の情報（個な問題意識に基づく研究なのか、研究から得られる示票データ）を利用します＊2。その際、一般的な統計調査唆は何かをわかりやすく紹介します。のデータでは、超高所得層の所得に関する情報が正確PRI Open
Campusに記入されていないことが多くあります。他方、税務

１．はじめに 1＊に関する行政記録情報においては、超高所得層の所得に関する情報をより正確に捉えることができると考え

トマ・ピケティが 2014 年に「21 世紀の資本」（ピケられます。そこで、DINA では、統計調査のデータと、ティ 2014）を公刊してから、経済的な所得や資産の税務に関するデータを接合することにより、超高所得不平等に対して、改めて学術的な関心が高まってきま層に関する情報をより正確に反映するように補正されした。ジニ係数などの所得格差の大きさについては国た分布を作成することを提唱しています。このようにごとに計測され、例えば OECD.stat などを利用すれば整理された DINA の体系に基づく所得分布の計測は、国別の水準を把握することができます。しかし、計測学術的にも高い関心が寄せられており、経済学分野のされた指標の作成方法の体系は必ずしもすべての国のトップジャーナルにも様々な国における計測の結果が間で共通しているわけではないため、所得の定義や調掲載されています。例えば、Piketty et al.（2018）は査対象の範囲（サンプルの代表性）などについては、

The Quarterly Journal of Economics 誌で米国の所得本来、さまざまな違いがあります。それを考慮すれば、分布と不平等について、Garbinti et al.（2018）は格差の国際比較は、単純に数字を比較すればそれでよ

Journal of Public Economics 誌でフランスの所得分いというほど簡単なことではありません。こうした中、布と不平等について、それぞれ計測方法と結果を報告

Paris School of Economics においてトマ・ピケティしています。

らが組織する World Inequality Lab（以下、「WIL」

また、WIL は、DINA ガイドラインで提示される統と呼ぶ）では、所得や資産の分布を国際比較すること一的な手法にしたがって、主要国における所得・資産を目的として Distributional National Accounts（以分布についてチームで推計した結果について、World下、「DINA」（ダイナ）と呼ぶ）という体系を整理し、Inequality Database を 整 備 し、World Inequality

所得・資産分布について、共通の考え方に基づき、共Report で概要を公表しています。例えば、所得や資＊1） 本稿の内容は全て筆者の個人的見解であり、財務省および財務総合政策研究所の公式見解を示すものではありません。
＊2） 個票データとは、調査主体（アンケート調査に協力した世帯や個人など）が回答した結果について、匿名性を確保した上で利用する集計前のデータのことを指します。例えば、家計関連の調査の場合は世帯単位もしくは個人単位のデータを意味します。

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ファイナンス2023 Dec.

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産 の 不 平 等 の 指 標 と し て、Top 1％ シ ェ ア や Top

所得を計算することは比較的容易に行うことができま

10％シェアなど、上位層が保有する所得や資産の割すが、日本のように、個人単位課税を採用する国にお合を示しています。

いては、税務データから equal-split adults 基準によ本稿では、まず、国際比較可能な不平等の計測に向る個人単位の所得の計算を直接に行うことはできませ

けた取り組みとして、DINA ガイドライン（Alvaredoん。なお、DINA ガイドラインでは、母集団である成et al. 2021）の内容を紹介します。具体的には、（1）人（adults）について「居住者かつ 20 歳以上の成人DINA で不平等度を計測する対象とされる所得の概念、人口」を使用することを推奨しています。

（2）統計調査データと税務データの接合による個票

次に、所得の範囲について、DINA ガイドラインでデータの補正方法、（3）接合されたデータには含まれは、SNA の基準にしたがって計測される一国全体の国ていない所得項目に関する調整方法について説明しま

民純所得（Net National Income; NNI）がどのようにす。また、国・地域ごとに所得の不平等の大きさにつ各個人に分布しているかを計測することを原則としていて、World Inequality Database に含まれているデーいます。国民純所得は国民所得から固定資本減耗を除タを紹介します。その上で、財務総合政策研究所のスいたものです。また、一口に所得と言っても、税や社タッフが、DINA ガイドラインに沿って、日本の所得会保障による再分配の前と後とでは、所得の分布が当分布に関する計測を行った研究の結果を紹介します。

然異なります。そのため、所得分布を計測する際には、

２．DINA ガイドラインの内容観測単位と所得概念ります。そのために、DINA ガイドラインでは、4 つの異なる所得の段階を定めています。具体的には、（1）
課税前要素所得（pretax factor income）、（2）課税前WIL では、世界各国における所得や資産に関する移転後所得（pretax post-replacement income）、（3）

分布を推計し、各種の不平等指標を World Inequality

課税後可処分所得（post-tax disposable income）、（4）

Database に掲載しています。その計測結果が経年的課税後国民所得（post-tax national income）です。

かつ国家間で比較可能なものとなるように、計測に用「（1）課税前要素所得」は、当初に稼得される所得いられるデータや計測の手順をまとめたものが（雇用者所得や事業所得など）、「（2）課税前移転後所「DINA ガイドライン」です。

得」は（1）に主として年金の給付を加え、そのため所得分布の計測を行うにあたっては、はじめに、比に徴収される保険料を除いた所得を指します。「（3）較する所得に関する定義を行うことが必要です。まず課税後可処分所得」は、（2）から所得等に課されるは、所得を「世帯」について比較するのか、それとも税の支払い額を除き、社会扶助の現金給付を加えた所「個人」について比較するのかによって、必要とされ得を指します。「（4）課税後国民所得」は、（3）に現るデータや結果も異なります。DINA ガイドラインで物給付（医療、教育）や他の公的支出を加えた金額では、まず、「個人」の所得の分布を比較するという原す。DINA ガイドラインでは、これらのうち、所得分則を掲げた上で、ある世帯に含まれる個人の所得は、布の計測にあたって、「（2）課税前移転後所得」をベ世帯全体の所得を均等に配分することによって計算すンチマークとして使用することを推奨しており、可能る方法（equal-split adults 基準）を採用することがであれば他の所得段階についても計測することを推奨

ベ ン チ マ ー ク と し て 推 奨 さ れ て い ま す。 し か し、しています。

PRI OpenCampus２.１

連載

再分配をどの段階まで行ったかを明確にする必要があ

equal-split adults 基準を適用することが困難な場合には、世帯の中でそれぞれの個人が得た所得の金額を２.２データの接合そのまま用いる方法（individualistic adults 基準）を次に、個人の所得に関する統計調査データと税務採用することも許容しています。例えば、所得税制にデータの利用方法について説明します。異なるデータおいて夫婦や世帯を単位とする世帯単位課税を採用すを接合するために、まずはできる限りデータ間で観測る国であれば、equal-split adults 基準で個人単位の単位や所得の定義を合わせる必要があり、そのためにファイナンス

2023 Dec.

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は統計調査の方法や税制を踏まえることが重要です。

純に集計しても、全国の所得分布（母集団）を再現す

例えば、所得に関する統計調査データとして、日本でることはできません。データ上、各個人にはそれぞれは『全国家計構造調査』の個票データを利用すること集計用ウェイトが割り当てられており、集計の際にそが可能ですが、そこで調査対象とされている所得や収れを利用しますが、「ウェイトの再調整」とはこの集入がどのような定義によるものかを正確に理解する必計用ウェイトを変更することを指します。他方、 y＊

要があります。また、税務データについては、国税庁よりも所得水準が低い領域では、各所得水準の度数をが公表している『統計年報』や『申告所得税標本調査』低下させるようにウェイトの再調整を行います。のデータや、税務大学校において実施されている共同研究の結果として利用可能となっているデータを用い作業上はこれらの調整を行いながら連続的な所得分y （これを布となるように、接合点となる所得水準 -ることが可能ですが、それぞれのデータが、どのようmerging point を呼ぶ）、置き換え後の所得水準、調な範囲の所得や収入を対象としているものなのかを、整後のウェイトを求めたのち、超高所得層を含むよう税制等を踏まえて、正確に理解する必要があります。に補正された統計調査データを構築します。

前に述べたように、統計調査データでは超高所得層の所得が正確に記入されていない傾向がある一方、税

図 1：統計調査データと税務データの接合に関するイメージ

務データでは超高所得層についてより正確な情報を得

𝑓𝑓𝑌𝑌 𝑦𝑦 , 𝑓𝑓𝑋𝑋 𝑦𝑦

連載られることから、「データの接合」を行い、合わせて𝑓𝑓𝑋𝑋 𝑦𝑦

1 つの分布にするものです。具体的には、Blanchet

PRI OpenCampuset al.（2021）において示されているように、統計調査データの個票データに対して「観測値の置き換え（replacing）」と「ウェイトの再調整（reweighting）」という 2 つの作業を行います。
図 1 は 2 つのデータの接合方法のイメージを表して、縦軸は当該所得の該当います。横軸は所得水準（y）者数（度数）を表しています。実線で表された f（X y）

０𝑦𝑦ത 𝑦𝑦 ∗𝑓𝑓𝑌𝑌 𝑦𝑦income 𝑦𝑦

出所：Alvaredo, et al.（2021）, Figure 5.2
注：横軸は所得水準、縦軸は度数を表す。青い実線は統計調査データを使用した場合の所得分布 f（X y）を表す。赤い点線は税務データを使用した場合の所得分布f（Y y）を表す。

は統計調査データを使用した場合の所得分布、点線で表された f（Y y）は税務データを使用した場合の所得分その他の所得布を表しています。税務データは高所得層のみ観察可

DINA ガイドラインでは、国際比較を可能にするた能ですが、高所得層については調査統計よりも正しくめ、一国全体の国民純所得に関する分布を計測するこ把握できるため、所得水準が y＊よりも高い領域におととしています。しかし、2.2 節で述べたプロセスにいては、税務統計の度数は調査統計の度数よりも高くおいて用いられる統計調査データや税務データは、そなります。 y＊ は調査統計の所得分布 f（X y）と税務統のままミクロ（個人）の所得を集計しても、マクロの計の所得分布 f（Y y）が交差するときの所得水準です。

国民純所得とは一致しません。それは、統計調査デー

この y＊よりも所得水準が高い領域と低い領域で別途タや税務データには含まれていない家計の収入（資本の作業を行います。 y よりも所得水準が高い領域で所得など）や、帰属計算によって推計される家計所得は、まず超高所得層の個人（観測値）が欠落している（持ち家の帰属家賃）があるほか、家計に直接配分さことを補完するため、標本調査のサンプルとなっていれない法人企業の内部留保なども、国民純所得には含る各個人の所得水準を高めるような置き換えまれるからです。それゆえ、2.2 節で計算されたデー（replacing）を行います。また、税務統計の所得分布タに、さらにこれらの所得項目を加算していく必要がを反映するように、各所得水準の度数を上昇させるよあります。

＊58

２.３

うにウェイトの再調整（reweighting）を行います。

表 1 は DINA ガイドラインで列挙されている所得項

標本調査ではサンプルとなっている各個人の所得を単目と、そこで推奨している所得の各個人への振り分け

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方法を表しています。基本的に、国民純所得に含まれここでは、World Inequality Database を利用して、る様々な所得について、一国全体のマクロ的な金額を国・地域ごとに所得の不平等の大きさについて見ていSNA のデータから把握した上で、一定の配分方法をきます。WIL の問題意識は特に所得に関する上位層用いて各個人に振り分けていきます。例えば、法人のの集中度合いにあるため、不平等の指標として Top

内部留保については、一国全体の総額を、（各個人の）1％シェアや Top 10％シェアなどの所得シェアを使用

資本所得の分布に基づいて各個人に配分します。同様するのが特徴です。

づいて各個人に配分します。また、統計調査の個票（2021 年）を表しています。この図が示すように、データの中に含まれる世帯の家族構成、所得、実物資

Bottom 50％の人々が稼得する所得は、世界全体の所産（住宅関連）などに関する情報を用いて、現実の税得のうち、わずか 8％にすぎません。これに対して、制や社会保障制度に基づくフォーミュラ（計算式）をTop 10％の人々が稼得する所得は世界全体の中の当てはめることによって、社会保険料の金額を推計す53％であり、半分以上を占めています。また、Topることができます。また、世帯の住宅関連に関する情1％の人々が稼得する所得は世界全体の中の20％です。

報を利用することによって、持ち家の帰属家賃の金額次に、図 3 は世界の地域ごとにおける所得の不平等を推計することができます。DINA ガイドラインではの大きさ（2021 年）を表しています。図では左から所得項目ごとに簡便な推計方法と精緻な推計方法が紹Top 10％の所得シェアが低い順に並べています。し介され、推奨される推計方法は必ずしも一つに限定さたがって、欧州、東アジア、北アメリカなどは相対的れているわけではありません。に Top 10％の所得シェアが低く、これに対してアフこのようなその他の所得に関する振り分けを行った

リカやラテンアメリカなどは相対的に Top 10％の所結果のデータを用いて、所得分布や上位層の所得シェ得シェアが高くなっています。このことから、高所得アなどを計測し、国際的に比較することが可能となりの地域ほど所得の不平等は小さいという傾向を見て取ます。

ることができ、World Inequality Report は「所得のPRI Open
Campus

図2は世界全体で捉えた所得の不平等の大きさ

連載に、政府の財産所得についても、課税前要素所得に基高さと不平等の高さの間にはトレード・オフはない」

３．所得の不平等に関する国際比較（Chancel et al. 2021, p.30）と述べています。
しかし、所得が高いからと言って、不平等が小さいWIL はそのホームページ上では、世界の国・地域ごとは限りません。このことは主要国における所得の不とに所得・資産の不平等の大きさについて計測結果が平等の大きさからも見て取れます。表 2 は所得の不平公開されています。なお、国によっては、必要な統計等の大きさ（2021 年）について国家間で比較したもの利用可能性が異なるため、完全に DINA ガイドライのを表しています。ここでも Top 10％の所得シェアンに沿って計測されたものではないこともあります。

を左から低い順に並べており、フランスやイギリスは

表 1：DINA ガイドラインによる他の所得の割り当て方法
SNA の概念

SAN コード

簡便な推計方法

社会保険負担（家計）D61（S14）賃金に基づき配分
B2の一部消費もしくは賃金に基づき配分帰属家賃（家計）
財産所得（家計）
D4（S14, 受取）総所得に基づき配分
投資所得（家計）
D44（S14）
資本所得に基づき配分
D441（S14）
保険契約者に帰属する投資所得
年金受給権に関する投資所得
D442（S14）
投資ファンドシェア保有者に帰属
D443（S14）
する投資所得
内部留保（法人）
B5（S11＋S12）
資本所得に基づき配分
家計シェア
資本所得に基づき配分
政府シェア
課税前要素所得に基づき配分生産に課される税（政府）
D2－D3（S13）
課税前要素所得に基づき配分
財産所得（政府）
D4（S13）
課税前要素所得に基づき配分
D61－D621＋D622（S13） 課税前要素所得に基づき配分
社会保険の純貸出／純借入（政府）

精緻な推計方法
調査統計の情報にヘドニックアプローチを適用して推計
調査統計の情報から推計など

賃金に基づき配分賃金に基づき配分
法人株保有に基づき配分など
法人株保有に基づき配分など課税前要素所得に基づいて配分
課税前要素所得に基づいて配分など課税前要素所得に基づいて配分
賃金および年金に基づき配分

出所：Alvaredo, et al.（2021）, Table 5.4 を元に筆者作成。

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59相対的に所得シェアが低く、これに対してカナダやアなり、フランスよりも大きいですが、イギリスよりもメリカは相対的に所得シェアが高くなっています。特

小さい状況です。にアメリカに注目すると、Top 10％の人々が稼得する所得は国全体の中の 45.6％であり、半分近くを占４．おわりにめています。また、Top 1％の人々が稼得する所得は国全体の中の 19.0％であり、上位層における所得集

これまで述べてきたように、DINA（Distributional中の度合いは世界全体で捉えた状況に近く、また比較National Accounts）は、国際的に比較可能な所得・的高いと言えます。

資産の分布を推計することを目的として、所得・資産

なお、日本における所得の不平等度については、近の概念に関する定義や計測方法を提示しています。ま年の計測結果は、利用可能なデータに制約があることた、World Inequality Report ではこの DINA ガイド

から、信頼度の高いかたちでは更新・発表されていまラインで提示される統一的な手法にしたがって、主要せん。こうした中、Mikayama et al.（2023）は利用国における所得・資産の不平等の度合いが公表され、可能な最新の統計調査データや税務データを用い、そこでは上位層の集中度を示す上位所得シェア（例えDINA ガイドラインに沿って日本の所得分布を計測しばトップ 1％やトップ 10％の所得シェアなど）などがました。具体的には総務省統計局『全国家計構造調示されています。

連載
PRI OpenCampus査』（旧『全国消費実態調査』）の個票データを活用し日本に関しては、World Inequality Report において、2014 年時点と 2019 年時点の所得シェアを報告て、十分なデータを用いた推計が行われておらず、過しています。2019 年の結果によれば、日本の Top 1％去からの所得分布の推移に関しては、Moriguchi andの人々が稼得する所得は国全体の中の 8.4％を占めてSaez（2008）における推計の結果を参照する必要がおり、これを World Inequality Database の数値と比あります。この研究では、主に税務データ（『申告所較すると、G7 の中で最も低い水準です（表 2）。Top

得税標本調査』と『民間給与実態統計調査』）が使用

10％の人々が稼得する所得は国全体の中の 33.8％とされており、1886 年から 2005 年までの長期間にわ

図 2：世界全体で捉えた所得の不平等（2021 年）
60%53%

図 3：所得の不平等：地域間比較（2021 年）
70%
60%

50%

50%

39%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

8%

10%
0%

20%

Bottom 50%

0%Middle 40%

Top 10%欧州

東アジア 北アメリカ ロシア・中央アジア

Top 1%

Bottom 50%

出所：World Inequality Database より筆者作成

南・東南 サブサハラ
アジア

Middle 40%

Top 10%

出所：World Inequality Database より筆者作成

表 2：所得の不平等：国家間比較（2019 年および 2021 年）
フランス
2021
Bottom 50％
Middle 40％
Top 10％
Top 1％
2019
Bottom 50％
Middle 40％
Top 10％Top 1％

イギリス

イタリア

ドイツ

カナダ

アメリカ

23.2％
45.7％
31.2％
9.0％

20.3％
43.9％
35.8％
12.7％

16.6％
46.4％
37.0％
12.2％

18.6％
43.6％
37.8％
13.3％

16.3％
44.1％
39.7％
13.9％

13.8％
40.6％
45.6％
19.0％

22.6％
44.9％
32.4％
10.0％

20.3％
43.9％
35.8％
12.7％

16.5％
46.2％
37.3％
12.4％

18.8％
43.8％
37.5％
13.1％

16.3％
44.1％
39.7％
13.9％

13.6％
40.7％
45.7％
19.1％

出所：日本以外の国の数値は World Inequality Database より筆者作成。日本の数値は Mikayama et al.（2023）より引用。

60

ファイナンス2023 Dec.

中東・ラテンアフリカ 北アフリカ アメリカ

日本

14.7％
51.5％
33.8％
8.4％

Top 1%

PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～

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たるトップ 1％の所得シェアの推移など、日本における不平等の大きさとその推移について重要な情報が提供されています。財務総合政策研究所のスタッフは、
この研究を参考にしつつ、DINA ガイドラインに沿って、近年の所得分布の動向を計測する研究を行っており、2023 年 10 月、その成果を財務総合政策研究所のデ ィ ス カ ッ シ ョ ン・ ペ ー パ ー（Mikayama et al.
2023）として公表しています。近年の所得分布の動向にご関心がある方は、ご覧いただければ幸いです。
参考文献
1．Alvaredo, F., A. B. Atkinson, T. Blanchet, L. Chancel, L.

連載
PRI OpenCampusE. Bauluz, M. Fisher-Post, I. Flores, B. Garbinti, J.
Goupille-Lebret, C. Martinez-Toledano, et al.（2021）,
Distributional National Accounts Guidelines Methods
and Concepts Used in the World Inequality Database ,World Inequality Lab.
2．Blanchet, T., I. Flores and M. Morgan（2022）, The
Weight of the Rich：Improving Surveys Using Tax Data ,The Journal of Economic Inequality , 20, pp.119-150
3．Chancel, L., T. Piketty, E. Saez and G. Zucman（2021）,
World Inequality Report 2022 , World Inequality Lab.
4．Garbinti, B., J. Goupille-Lebret and T. Piketty（2018）,
Income Inequality in France, 1900-2014：Evidence
from Distributional National Accounts（DINA）, Journalof Public Economics , 162, pp.63-77
5．Mikayama, M., T. Imahori, T. Ohno, Y. Yoneta and J.
Ueda（2023）, Top Income Shares in Japan from 2014
a n d 2 0 1 9 S u r v e y a n d Ta x D a t a：F o l l o w i n g t h eDistributional National Accounts Guidelines , PRI
Discussion Paper Series, No.23A-04
6．Moriguchi, C. and E. Saez（2008）, The Evolution ofIncome Concentration in Japan, 1886-2005：Evidence
from Income Tax Statistics , The Review of Economicsand Statistics , 90（4）, pp.713-734
7．Piketty, T., E. Saez and G. Zucman（2018）, Distributional
National Accounts：Methods and Estimates for theUnited States , The Quarterly Journal of Economics ,133, pp.553-609
8．トマ・ピケティ（2014），「21 世紀の資本」みすず書房

プロフィール

大野 太郎

財務総合政策研究所 総務研究部 総括主任研究官

2008 年に一橋大学大学院を修了（経済学博士）。その後、尾道市立大学経済情報学部准教授や信州大学経法学部教授を経て、2022 年4 月より現職。専門は公共経済学、地方財政。財務総研では税制や所得格差に関する研究に従事。

三箇山 正浩財務総合政策研究所 総務研究部 前研究員

2016 年 4 月に株式会社横浜銀行に入行し、5 年間法人営業を担当。
2021 年 10 月より財務総研の研究員として、配偶者控除や所得格差に関する研究に従事。

財務総合政策研究所

POLICY RESEARCH INSTITUTE, Ministry Of Finance, JAPAN

過去の「PRI Open Campus」については、財務総合政策研究所ホームページに掲載しています。
https://www.mof.go.jp/pri/research/special_report/index.html

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