所内研究報告第 104 号

2023 年 3 ⽉ 31 ⽇

国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
⼀般会計プロジェクト

令和4年度 研究報告書

令和 5(2023)年 3 ⽉

国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
⼀般会計プロジェクト

国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト

⽬

次

研究組織
業績⼀覧
調査票情報等の⼆次利⽤

Ⅰ

個別研究報告私的消費の季節性調整
福⽥ 節也・増⽥ 幹⼈・鈴⽊ 貴⼠ ·································· 33税と社会保険料の推計改善に関する中間報告：
15 ⾃治体の料率検証による NTA 推計精度向上の試み
鈴⽊ 貴⼠・福⽥ 節也 ·························································
31
施設居住者に関する医療・介護⽀出の補正⽅法の検討
佐藤 格・中⽥ ⼤悟 ·····························································49
CFX(教育・医療以外の個⼈消費)⾼齢部分の補正に関する検討
鈴⽊ 貴⼠・福⽥ 節也 ·························································
59
就学前児童への公的⽀出の計算⽅法の検討
佐藤 格 ·················································································
75

Ⅱ

学会等報告資料“The Future Demand-Supply Gap in Unpaid Work in Japan and the UK: How
Population Ageing Affects Intergenerational Transfers of Unpaid Work?”(報告者：Setsuya FUKUDA) ·····················································································
87

Ⅲ

研究会議資料
第 1 回 (R4.5.20) ·······································································································
107
第 2 回 (R4.10.5) ·······································································································
143
第 3 回 (R5.3.10) ·······································································································
203

研究組織
○ 担当部⻑
坂本 ⼤輔

社会保障基礎理論研究部⻑

○ 所内メンバー佐藤 格

社会保障基礎理論研究部第 1 室⻑

福⽥ 節也

企画部第 2 室⻑※リーダー

鈴⽊ 貴⼠ 社会保障基礎理論研究部研究員○ 所外委員(五⼗⾳順)
市村 英彦 (東京⼤学⼤学院経済学研究科/アリゾナ⼤学経済学部 教授)
⼩川 直宏 (アジア開発銀⾏研究所 客員研究員)
⾦⼦ 隆⼀ (明治⼤学政治経済学部 特任教授)
寺⽥ 和之 (創価⼤学経済学部 専任講師)
中⽥ ⼤悟 (独⽴⾏政法⼈経済産業研究所 上席研究員)
深井 太洋 (筑波⼤学⼈⽂社会系 助教)
増⽥ 幹⼈ (駒澤⼤学経済学部 准教授)
松倉 ⼒也 (⽇本⼤学経済学部 准教授)

業績⼀覧
1

刊⾏論⽂等

なし

2

学会報告等

(1) Fukuda, Setsuya and Rikiya Matsukura. “Intergenerational Transfer of Care Work: How
Technology would Meet with Future Care Demand in Japan and the UK?”, The 2022
WFRN (Work-Family Researchers Network) Conference, New York City, The UnitedStates of America, 2022 年 6 ⽉ 24 ⽇
(2) Fukuda, Setsuya and Rikiya Matsukura. “Intergenerational Transfer of Care Work: How
Technology would Meet with Future Care Demand in Japan and the UK?”, The 34th
Annual SASE (Society for the Advancement of Socio-Economics) Meeting, Amsterdam,
The Netherlands, 2022 年 7 ⽉ 10 ⽇
(3) Fukuda, Setsuya and Rikiya Matsukura. “The Future Demand-Supply Gaps in Unpaid
Work in Japan and the UK: How Much Technology Do We Need?”, ANU Japan Institute
Seminar Series, Semester Two 2022, online, 2022 年 11 ⽉ 9 ⽇(4) Fukuda, Setsuya and Rikiya Matsukura. “The Future Demand-Supply Gap in Unpaid
Work in Japan and the UK: How Population Ageing Affects Intergenerational Transfersof Unpaid Work?”, Building Sustainable Generational Economies: The 14th Global
Meeting of the NTA Network, University of Paris - Dauphine, 2023 年 2 ⽉ 15 ⽇

(5) Matsukura, Rikiya and Setsuya Fukuda, “Shall We Be Released from Housework?: The
Economic Impact of Automation in Unpaid Work”, Building Sustainable Generational
Economies: The 14th Global Meeting of the NTA Network, University of Paris Dauphine, 2023 年 2 ⽉ 15 ⽇

調査票情報等の⼆次利⽤

所内メンバー(統計法第 33 条第 1 項第 1 号)
1. 全国消費実態調査

調査票情報

全国単⾝世帯収⽀実態調査
全国家計構造調査

昭和 59、平成元、6、11、16、21、26 年

平成 21、26、令和元年

各 1 ファイル

令和元年(遡及分を含め追加申請)



利⽤期間



利⽤者：福⽥、佐藤、鈴⽊

利⽤場所・保管場所提供を受けた⽇(令和 3 年 7 ⽉ 19 ⽇) 〜

令和 6 年 3 ⽉ 31 ⽇

1) 国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所企画部 621 号室(DVD 保管)
2) 国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所社会保障基礎理論研究部 605 号室

公表予定

論⽂：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 DP 等

令和 6 年 3 ⽉

報告書：「国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト」報告書

令和 4、5、6 年 3 ⽉

学会・研究会等：プロジェクト研究会での報告
令和 4 年 6、9、12 ⽉、令和 5 年 3、6 ⽉
学会誌等に掲載：Demographic Research、 Journal of the Economics of Population
Aging、⼈⼝学研究等

令和 6 年 12 ⽉

＊公表の際は「総務省統計局『全国消費実態調査』の調査票情報を独⾃集計したものである。」旨注記し、⼗分な説明が⾏えるよう、資料等を整備し保存する。


利⽤後の処置

調査票情報及び中間⽣成物は、当該⽬的以外に利⽤しないこととし、利⽤終了後直ちに消去し、また、紙媒体は裁断する。なお、提供された調査票情報(電⼦媒体)は返納
し、処置については利⽤期間終了後、速やかに報告する。
2. 社会⽣活基本調査(調査票 A)調査票情報

昭和 51、56、61、平成 3、8、13、18、23、28 年(令和 3 年は申請中)
社会⽣活基本調査(調査票 B)調査票情報

平成 13、18、23、28 年(令和 3 年は申請

中)各 1 ファイル


利⽤期限 提供を受けた⽇(令和 3 年 8 ⽉ 2 ⽇) 〜 令和 6 年 3 ⽉ 31 ⽇

利⽤者：福⽥、佐藤、鈴⽊

利⽤場所・保管場所
1)国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所企画部 621 号室(DVD 保管)

2)国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所社会保障基礎理論研究部 605 号室

公表予定

論⽂：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 DP 等

令和 6 年 3 ⽉

報告書：「国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト」報告書

令和 4、5、6 年 3 ⽉

学会・研究会等：プロジェクト研究会での報告
令和 4 年 6、9、12 ⽉、令和 5 年 3、6 ⽉
学会誌等に掲載：Demographic Research、 Journal of the Economics of Population
Aging、⼈⼝学研究等

令和 6 年 12 ⽉

＊公表の際は「総務省統計局『社会⽣活基本調査』の調査票情報を独⾃集計したものである。」旨注記し、⼗分な説明が⾏えるよう、資料等を整備し保存する。


利⽤後の処置

調査票情報及び中間⽣成物は、当該⽬的以外に利⽤しないこととし、利⽤終了後直ちに消去し、また、紙媒体は裁断する。なお、提供された調査票情報(電⼦媒体)は返納
し、処置については利⽤期間終了後、速やかに報告する。
3. 家計調査 調査票情報

昭和 59、60、平成元、2、6、7、11、12、16、17、21、22、26、27、31、令和元、2 年

国勢調査 調査票情報

昭和 55、60、平成 2、7、12、17、22、27、令和 2 年

就業構造基本調査 調査票情報

昭和 57、62、平成 4、9、14、19、24、29 年
各 1 ファイル



利⽤期限



利⽤者：福⽥、佐藤、鈴⽊

利⽤場所・保管場所提供を受けた⽇(令和 4 年 5 ⽉ 31 ⽇) 〜

令和 6 年 3 ⽉ 31 ⽇

1)国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所企画部 621 号室(DVD 保管)
2)国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所社会保障基礎理論研究部 605 号室

公表予定

論⽂：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 DP 等

令和 6 年 3 ⽉

報告書：「国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト」報告書

令和 4、5、6 年 3 ⽉

学会・研究会等：プロジェクト研究会での報告
令和 4 年 6、9、12 ⽉、令和 5 年 3、6 ⽉
学会誌等に掲載：Demographic Research、 Journal of the Economics of Population
Aging、⼈⼝学研究等

令和 6 年 12 ⽉

＊公表の際は「総務省統計局『家計調査』『国勢調査』『就業構造基本調査』の調査票
情報を独⾃集計したものである。」旨注記し、⼗分な説明が⾏えるよう、資料等を整備し保存する。『家計調査』及び『就業構造基本調査』は標本調査であることか
ら、特に標本数の少ない集計区分では標本誤差に留意が必要であり、結果公表の際には、この旨を明記する。



利⽤後の処置

調査票情報及び中間⽣成物は、当該⽬的以外に利⽤しないこととし、利⽤終了後直ちに消去し、また、紙媒体は裁断する。なお、提供された調査票情報(電⼦媒体)は返納
し、処置については利⽤期間終了後、速やかに報告する。



所外メンバー(統計法第 33 条第 1 項第 2 号)
1. 全国消費実態調査

調査票情報

昭和 59、平成元、6、11、16、21、26 年

全国家計構造調査 令和元年
全国単⾝世帯収⽀実態調査

平成 21、26、令和元年

社会⽣活基本調査(調査票 A)調査票情報

昭和 56、61、平成 3、8、13、18、23、28 年

社会⽣活基本調査(調査票 B)調査票情報

平成 13、18、23、28 年

家計調査

調査票情報

昭和 59、60、64、平成 2、6、7、11、12、16、17、21、22、26、27、31 年、令和 2 年(差し替え中)

国勢調査

調査票情報

就業構造基本調査

昭和 55、60、平成 2、7、12、17、22、27、令和 2 年

調査票情報

昭和 57、62、平成 4、9、14、19、24、29 年
各 1 ファイル



利⽤期間



利⽤者：増⽥(申請者)、松倉、市村、⼩川、寺⽥、中⽥、深井(敬称略)

利⽤場所・保管場所提供を受けた⽇(令和 4 年 5 ⽉ 31 ⽇) 〜

1)駒澤⼤学経済学部

令和 6 年 3 ⽉ 31 ⽇

増⽥幹⼈研究室(駒沢キャンパス第 2 研究館 2418 号室)(DVD

保管)
2)⽇本⼤学経済学部

松倉⼒也研究室(⽔道橋キャンパス第 28 号館第 301 号室)

3)東京⼤学⼤学院経済学研究科 市村英彦研究室(経済学研究科棟 1004 号室)4)アジア開発銀⾏研究所
5)創価⼤学経済学部

⼩川直宏研究室(霞が関ビル 8 階 5519 号室)

寺⽥和之研究室(⼋王⼦キャンパス中央教育棟 AE864)

6)独⽴⾏政法⼈経済産業研究所

中⽥⼤悟研究室(経済産業省別館 11 階 1138)

7)筑波⼤学⼈⽂社会学系 深井太洋研究室（⼈⽂社会学系棟 A304）


公表予定

論⽂：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 DP 等

令和 6 年 3 ⽉

報告書：「国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト」報告書

令和 4、5、6 年 3 ⽉

学会・研究会等：プロジェクト研究会での報告
令和 4 年 6、9、12 ⽉、令和 5 年 3、6 ⽉
学会誌等に掲載：Demographic Research、 Journal of the Economics of Population
Aging、⼈⼝学研究等

令和 6 年 12 ⽉

＊公表の際は「総務省統計局『全国消費実態調査』の調査票情報を独⾃集計したものである。」旨注記し、⼗分な説明が⾏えるよう、資料等を整備し保存する。


利⽤後の処置

調査票情報及び中間⽣成物は、当該⽬的以外に利⽤しないこととし、利⽤終了後直ちに消去し、また、紙媒体は裁断する。なお、提供された調査票情報(電⼦媒体)は返納
し、処置については利⽤期間終了後、速やかに報告する。

Ⅰ 個別研究報告― 1 ―私的消費の季節性調整
福田 節也（企画部）
増田 幹人（駒澤大学・経済学部）
鈴木 貴士（社会保障基礎理論研究部）

1. はじめに
NTA の私的消費の推計においては、総務省が実施している『全国消費実態調査』（令和元（2019）年以降は『全国家計構造調査』）の個票データを用いる。したがって、全消の個票データから作成される各 NTA 変数の性、年齢別のプロファイルは、全消における回答値に依存しており、その正確性は全消における回答値が全国ならびに年間を通じた消費を代表する値であることが前提となる。
全消の回答特性における重要な問題として、季節性の存在が指摘されている。全消の調査期間は二⼈以上の世帯では 9 月 1 日〜11 月 30 日の 3 か月間、単⾝世帯では 10 月 1
日〜11 月 30 日の 2 か月間であり、通年における消費を記録しているわけではない。NTAにおける推計では、便宜上、調査期間中における月平均の消費を計算し、それを 12 倍することで対象年度における性、年齢別の消費プロファイルの推計を⾏う。そのため、調査期間以外の月で行われた消費が、特定の性別・年齢グループにおいて⼤きなウェイトを占める場合、プロファイルの推計にバイアスが生じる。例えば、季節性により影響を受ける NTA の消費変数として代表的なものに、教育のための私的消費（CFE：private
consumption, education）が挙げられる。これは、高校や大学の入学年齢における入学金が全消では捕捉できていないためである。その他にも、私立の学校や大学、専門学校等の授業料の支払いは前期一括もしくは前後期の分納であることが一般的であることから、9 月から 11 月の 3 か月間の調査で年度の推計値を得ることは容易ではない。同様に、気温と疾病との関係に季節性があり、しかもその季節性が性別や年齢で異なる場合には、保健医療のための私的消費（CFH：private consumption, health）についても年齢プロファ
イルの推計に歪みが生じることが考えられる。これらの「特定の性・年齢において生じる定期的ではない消費」については、NTA の性、年齢別プロファイルの推計にバイアスを与える可能性があり、その程度が大きい場合には季節性の調整が必要となる。
本報告においては、総務省が実施する『家計調査』のデータを用いて NTA の私的消費変数である教育（CFE）、保健医療（CFH）、介護（CFL）、保育（CFC）そしてその他消費（CFX）の 5 つの変数について季節性調整を行う方法について解説し、その結果を示す。

2. データと補正方法
2-1

データ

本稿では NTA の私的消費変数の推計には、平成 26（2014）年に総務省統計局により実― 3 ―施された『全国消費実態調査』の個票データを用いる。また、推計された私的消費変数の季節性調整には、同じく総務省統計局により毎月実施されている『家計調査』の個票デー
タを用いる。両調査の概要を表１に示す。両調査は共に世帯における家計収支の実態を把握することを目的として実施されており、ほぼ同一の支出項目分類を用いて世帯における消費金額を収集しているという特徴がある。全消では、二人以上世帯約 50,000 世帯より 9
月から 11 月における支出項目別の月平均消費額のデータを、単身世帯約 5,000 世帯については 10 月から 11 月における支出項目別の月平均消費額のデータを得ている。一方で家計調査からは、二人以上世帯約 8,000 世帯、単身世帯約 700 世帯より、毎月の支出項目別月平均消費額のデータを得ている。そのため、家計調査のデータを使えば、NTA の私的消費変数の推計に用いる支出項目の消費が 1 年間を通じてどのように変動しているのか、また全消が実施されている 9 月から 11 月（単身世帯については 10 月から 11 月）における月平
均消費額が 1 年間の月平均消費額と比べてどの程度乖離しているのか、を知ることができる。なお、全消の調査時点が 9～11 月と年度の中間時点であることから、また社会保障制
度の給付と負担に関するデータの多くが年度ベースで報告されていることから、NTA の推
計は年度ベースで行う。そのため、季節調整についても年度ベースで行う必要がある。以下では、平成 26 年 4 月から平成 27 年 3 月までの家計調査データを用いて、平成 26 年全消
データの季節調整を行う方法について示す。
表１

目的

平成 26 年全国消費実態調査と家計調査の概要
全国消費実態調査

家計調査

国民生活の実態について、家計の国民生活における家計収支の実態を収支及び貯蓄・負債、耐久消費把握し、国の経済政策・社会政策の

財、住宅・宅地などの家計資産を立案のための基礎資料を提供するこ

総合的に調査し、全国及び地域別と。また、その主な目的は全国平均の世帯の消費・所得・資産に係るの家計収支の時系列の動きを明らか

水準、構造、分布などを全国及びにすること

地域別に明らかにすること
実施主体

総務省統計局

総務省統計局

調査周期

昭和 34 年から 5 年ごと毎月（現在の標本設計となったのは
昭和 37 年 7 月）

対象世帯

全国の世帯

全国の世帯

ただし、以下の世帯は、世帯としての収入と支出を正確に計ることが難し
いことなどの理由から調査の対象から除外(1) 学生の単身世帯（１）二人以上の世帯
a)料理飲食店又は旅館を営む併
用住宅の世帯(2) 病院・療養所の入院者、矯正施設の入所者等の世帯― 4 ―b)下宿屋又は賄い付の同居人の(3) 料理飲食店、旅館又は下宿屋（寄宿舎を含む。）を営む併用住宅のいる世帯c)住み込みの雇用者が4人以上世帯(4) 賄い付きの同居人がいる世帯

いる世帯(5) 住み込みの営業上の使用人が 4d)外国人世帯人以上いる世帯(6) 世帯主が長期間（3 か月以上）不（２）単身世帯a)二人以上の世帯の対象除外（

在の世帯

a，b及びd）に該当する者(7) 外国人世帯b)学生の単身者
c)15歳未満の単身者
d)雇用者を同居させている単身者e)社会施設及び矯正施設の入所者f)病院及び療養所の入院者
g)自衛隊の営舎内居住者
季節調整に二人以上世帯：

二人以上世帯及び単身世帯

用いるデー

平成 26 年 9 月 1 日〜11 月 30 日

平成 26 年 4 月 1 日

タの調査年

単身世帯：

月

平成 26 年 10 月 1 日〜11 月 30 日

平成 27 年 3 月 31 日

調査世帯数*

二人以上世帯：51,656 世帯

二人以上世帯：8,076 世帯×12 か月

単身世帯：4,696 世帯

単身世帯：673 世帯×12 か月～*：家計調査については、調査単位区は、1 年間継続して調査し、毎月 12 分の 1 ずつが新たに選定した単位区と交替する。調査世帯は、二人以上の世帯については 6 か月、単身世帯については 3 か月継続して調査され、順次、新たに選定された世帯と交替する仕組みになっている。
単身の寮・寄宿舎単位区については、1 単位区から 3 か月ごとに 6 世帯を抽出し、3 か月継続し
て調査する

総務省

家計調査の概要 https://www.stat.go.jp/data/kakei/1.html#kakei_1

総務省

平成 26 年全国消費実態調査の概要

https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/cgaiyo.html#a2-2

私的消費変数の推計に用いる消費支出項目

はじめに、NTA の私的消費変数の推計に用いる全消及び家計調査の消費支出項目について確認する。表 2 に、私的消費変数の推計で使用する消費支出項目及び各支出項目の具体― 5 ―的な消費内容について示した。表 2 は全消の収支項目分類をベースに作成しているが、家計調査もほぼ同様の収支項目分類により消費支出を収集している。全消、家計調査ともに、
消費支出は品目分類と用途分類の 2 体系の分類を用いて集計している。品目分類は世帯が購入したものを同一商品は同一項目に分類する方法であり、用途分類は世帯が購入したもののうち、世帯以外の人のために贈答又は接待を目的として購入したものについては「交際費」として分類し、その他のものについては品目分類で分類する方法である。品目分類と用途分類の各項目の結果の差は、交際費として支出した分のみ生じており、消費支出の合計は両分類で一致する（総務省「平成 26 年全国消費実態調査

用語の解説より」）。NTAの私的消費は、世帯における各世帯員の消費を対象としているため、私的消費の推計で用いるのは、このうちの用途分類による消費支出となる1。NTA のマニュアルでは、用途分類
による消費支出のうち「教育」、「保健医療」、「その他」の私的消費について推計を行っているが、本稿ではわが国における政策的重要性に鑑み、「介護」と「保育費用」についても推計を行った。「その他」の消費は、各世帯における全消費支出からこれらの私的消費、移転支出、耐久財支出を引いた額として計算される。通常の NTA における推計では、
全消から得られるこれらの消費支出項目を使って、世帯単位の値を世帯員個人に分割し、年額に変換した後、マクロコントロールによる調整を行い、性、年齢別のプロファイル（平均値）を計算する。
表２

私的消費変数の推計に用いる消費支出項目
使用項目

1. 私的消費：教育（CFE）

内容例示

用途分類

原則として，学校教育法に定める学校で受ける「教育」

教育並びにその学校の主要科目の補習に必要な商品及びサービスに関するもの。各種学校の費用は除く。
＊ただし、３歳以上の幼児に関する保育所費用，こども園費用，通信教育の費用，学校で行う
臨海・林間学校の費用も含む。また、国内の予備校へ通学する者を対象とした教科書及び学習参考教材を含む。（筆者注）

2. 私的消費：医療（CFH）

用途分類

健康の維持，疾病の治療，身体の矯正のために「保健医療」

必要な商品及びサービスへの支出。なお，世帯の額から「耐が実際に支出した金額のみとする。

1

令和元（2019）年から新たに実施された『全国家計構造調査』では、原則として品目分
類データのみの提供となっていることから、私的消費変数の推計に当たっては、用途分類との比較や新たな推計方法について検討する必要がある。平成26年の全消データで用途分
類と品目分類を比較してみたところ、両者の差は総じて僅少であることが示されている（付録参照）。

― 6 ―久財：保健医療」の額を引いた額
3. 私的消費：介護（CFL）

用途分類

介護サービスのうち，自宅で受けられるサービ＊家計調査については、右記3「訪問介護・

スや施設に通って受けるサービスに対し支払う項目を合計した「介護サービス

通所サービス

費用。デイケア・デイサービスでの食事・送迎」が品目分類にのみ存在。

等費用」

バス代は除く。
○訪問介護

訪問入浴介護

訪問看護

訪問リハビリテーション○通所介護（デイサービス）

通所リハビリテーション○短期入所生活介護（福祉系ショートステイ）○短期入所療養介護（医療系ショートステイ）

用途分類

介護サービスのうち，施設などに入所して受け「介護施設費るサービスに用」

対し支払う費用。
○介護老人福祉施設（特別養護老人ホーム）
介護老人保健施設（老健）

介護療養型医療施設○特定施設入居者生活介護（有料老人ホーム
軽費老人ホーム

サービス付高齢者向け住宅等）○認知症対応型共同生活介護（グループホーム
）

― 7 ―

用途分類

介護サービスのうち，介護機器等の貸与に対し「介護機器等支払う費用。

レンタル料」○車いす

特殊寝台（電動ベッド）

歩行器

床ずれ防止用具
950～958の項目に分類されない他の諸雑費。
○各種登録料

証明書代○各種手数料 振込手数料（銀行，ゆうちょ銀
行など）○セキュリティサービス（セコムなど）○興信所調査費 弁護士依頼費

ＮＰＯ会費○コインロッカー代 貸金庫代

福袋（福箱

宝袋）
○老人ホームでの入浴料（公的介護保険サービ
ス以外）

4. 私的消費：保育（CFC）

用途分類○延長保育料（幼稚園 保育園）

「保育費用（○二重保育科

二人以上世帯

×３歳以上の保育料（保育園 保育所）

のみ）→

学童クラブ費

幼児教育費用へ＊家計調査については品目分類のみ

5. 私的消費：その他の消費

用途分類

（CFX）

2-3

消費支出から上記の私的消費、移転支出、耐久財支出を引いた額

私的消費変数の季節性調整方法

本報告では、NTA の私的消費変数について、以下の 3 つのステップにより季節性調整を行った。
ステップ１：各私的消費変数の下位項目（細目）について季節性調整係数を算出
ステップ２：細目ベースで算出した季節性調整係数で全消の世帯単位の消費額を調整
ステップ３：通常の NTA の手法により個人に各私的消費の額を割り振る
はじめに、家計調査を用いて、各私的消費変数の推計に用いる消費支出項目の下位項目（細目））について季節性調整係数を算出した。例えば、表 2 にある「教育」支出は大分類であり、その値は「授業料等」、「教科書・学習参考教材」、「補習教育」の 3 項目に― 8 ―対する支出の合計として計算されている。さらに「授業料等」は国公私立の別ならびに学校種類により 11 の支出項目に分かれており、その合計値として計算されている。「補習教育」についても「幼児・小学校補習教育」、「中学校補習教育」「高校補習教育・予備校」の 3 項目の値の合計である。各世帯における「教育」支出の季節性の程度は、①教育支出の細目の季節性と、②各世帯における各細目支出の金額に依存している。ステップ１では、各私的消費変数の細目ベースで季節性調整を行い、各世帯における私的消費支出の値を補正した。補正の際に計算した季節性調整係数は、2014 年 9～11 月の平均値が 2014 年度の平均値からどれくらい乖離しているのかを表す係数で、次の式によって表すことができる。

𝑅＝

𝑋
𝑋

𝑋：2014年度における12か月の支出額の平均値
𝑋 ：2014年度における9～11月の支出額の平均値（単身世帯については10～11月）
次に、ステップ２において、家計調査で計算した季節性調整係数を全消の対応する細目にかけ合わせて季節調整を行う。季節性調整係数は、二人以上世帯と単身世帯で別々に計算して調整を行った。私的消費変数の各消費支出項目とその細目及び全消と家計調査における収集状況について表 3 にまとめた。表中の〇は、用途分類、品目分類ともに収集されていることを表し、△は品目分類のみ収集されていることを、×は用途分類、品目分類ともに収集されていないことを意味する。また、保育費用や子供の授業料等は単身世帯では支出がないことから、一部の支出細目については二人以上世帯でのみ収集されている。このような項目には＊を付している。
表３から明らかなように、細目の中には品目分類でしか収集されていないものがある。
例えば、教育の中分類である「授業料等」は、学校種類及び国公私立の別により幼児教育
から大学までの小分類に分けて支出をとることができるが、これらの細目は全消、家計調
査ともに品目分類のみで収集されている。そのため、授業料等の細目の季節調整は家計調査の品目分類の値を用いて計算する必要がある。また、全消においても「授業料等」の細目は品目分類の値しかないため、「授業料等」の細目については、本来使うべき用途分類
ではなく、品目分類の値を季節調整して CFE の計算に組み込む形となる2。
2

別の方法として、例えば、各世帯における「授業料等」の細目の構成割合を品目分類ベースで計算し、その割合を使って用途分類の「授業料等」の値を分割して、用途分類ベースの「授業料等」の細目を再構成する、という案も考えられる。全消の各世帯における「授業料等」の品目分類と用途分類の値を比較したところ、およそ9割の世帯で両者は一致していたことから（付録参照）、今回はこのような処置を行っていない。しかし、孫の教育資金への贈与が相続税の控除対象となる等の動きもあり、今後教育費を巡る移転が頻繁に生じてくると、品目分類と用途分類の差が拡大することも考えられる。そのため、以後の推計においては、上記案により推計することが望ましい。

― 9 ―一方、保健医療（CFH）のように全消と家計調査の双方に用途分類の細目がある場合には、用途分類による季節調整を行った。また、全消の細目には用途分類があるものの、家計調査には品目分類しかない場合（全消〇、家計調査△の組み合わせ）には、家計調査の品目分類で季節性調整係数を算出し、それを全消の用途分類の値に掛けて季節調整を行った。「その他消費（CFX）」については、多種多様な細目を取ることが可能であるが、本報
告では表３に記載のある細目について季節調整を行い、調整済みの値を得た。なお、介護サービスと保育費用については、家計調査では細目が収集されておらず、細目による季節調整を行うことができなかったため、私的消費変数そのものについて季節調整を行った。
この場合、介護サービスと保育費用には全世帯一律の季節調整係数をかける形となるため、プロファイルの推計に与える影響はかなり限定的であるものと思われる3。
表３

私的消費変数の推計に用いる消費支出項目とその細目
及び全消、家計調査における収集状況
全消

家計調査

教育（CFE）

〇

〇

全消

家計調査

〇

授業料等

〇

〇*

〇

医薬品

〇

国公⽴⼩学校△〇△*

健康保持⽤摂取品

〇

私⽴⼩学校

〇

△

△*

保健医療⽤品･器具＊〇〇

国公⽴中学校△△*

保健医療サービス

〇

〇

私⽴中学校

△

△*

*：眼鏡・コンタクトレンズを除く。

保健医療（CFH）

国公⽴⾼校

△

△

〇

△

私⽴⾼校

△

△*

訪問介護・通所サービス等費⽤

〇

×

国公⽴⼤学

△

△

介護施設費⽤

〇

×

私⽴⼤学

△

△

介護機器等レンタル料〇

×

幼児教育費⽤

△△*幼児教育費⽤（国公⽴）

△

×

〇

△*

幼児教育費⽤（私⽴）

△

×

専⾨学校

介護サービス（CFL）

保育費⽤（CFC）

〇

△

〇

△

教科書・学習参考教材〇〇**

その他の消費（CFX）
消費⽀出

〇

〇

補習教育

〇

〇*

移転⽀出

〇

〇

幼児・⼩学校補習教育

〇

△

贈与⾦

〇

〇

中学校補習教育

〇

△

仕送り⾦

〇

〇

⾼校補習教育・予備校

〇

△

耐久財⽀出

〇

△

住居

耐久財

〇

△

〇：⽤途分類・品⽬分類ともにあり

家具

耐久財

〇

△

△：品⽬分類のみあり

保健医療 耐久財〇△

×：⽤途分類・品⽬分類ともなし

交通・通信

〇

△

＊：⼆⼈以上世帯のみ

教養娯楽耐久財〇△＊＊：⽤途分類は⼆⼈以上世帯のみだが、品⽬分類は単⾝世帯もあり諸雑費 耐久財〇△

耐久財

なお、全消の回答世帯について詳しく見ると、全世帯が 3 か月間ないし 2 か月間の消費情報を提供しているわけではない。調査対象月の一部において消費情報が欠落している世帯がある。こうした欠票の状況を示したのが表４である。表４では全消の二人以上世帯と3

ただし、介護サービスについては、二人以上世帯に比べ、単身世帯において、季節調整
係数による一人当たりの金額の変動が大きいものと思われる。そのため、年齢別の単身世帯の構成割合に応じてプロファイルの推計にも影響があるものと思われる。

― 10 ―

単身世帯のそれぞれについて、回答月別の世帯数の分布を示している。二人以上世帯、単身世帯共に 9 割以上の世帯が、すべての調査対象月において消費支出を回答している。しかし、ひと月分あるいはふた月分の消費情報が欠落している世帯もわずかにみられる。消費情報が一部欠落している世帯については、調査月すべてに回答している世帯とは季節性の程度が異なると考えられる。これらの一部欠落世帯については回答があった月をベースにした季節性調整係数を別途算出し、その数値により季節性調整を行った。
表４

全消サンプルの回答月別世帯数の分布（％）
回答⽉⼆⼈以上世帯単⾝世帯

1 9⽉、10⽉、11⽉

91.2

0.0

2

10⽉、11⽉

3.7

96.0

3

9⽉、10⽉

1.2

0.0

4

9⽉、11⽉

0.4

0.0

5

9⽉

2.0

0.0

6

10⽉

0.3

1.7

7

11⽉

1.2

2.3

100

100

51,768

4,654

合計
サンプル数

最後に、ステップ３では、通常の NTA の手法（福田 2022）に従い、各世帯における季節性調整済みの上記支出項目の値を各世帯員に割り振り、年額への変換、マクロコントロールによる調整、スムージングを行い、性、年齢別のプロファイル（平均値）を計算した。
上記の方法による季節性調整では、全消と家計調査の双方において、各消費支出の値はそれぞれ各調査時点における全国の二人以上世帯、単身世帯の値を反映しているものであることを仮定している。この仮定を満たすためには、両データにおけるウェイトの利用が必須である。この点について、両データのウェイト設計はほぼ同じであり、母集団の同じ特性に対してウェイト補正が行われている。このことは今回の季節性調整を行う上で大きな利点であると言える。一方で、今回の季節性調整においては、世帯間の異質性は考慮していないという点が挙げられる。二人以上世帯・単身世帯の別のみならず、もう少し詳細な世帯属性の組み合わせ別（例えば、地域や世帯主の年齢、家族構成、就業者や就学者の数など）に季節性調整を行うという方法も考えられよう。しかし、「授業料等」の支出に典型的なように、少なくとも一部費目の季節性は世帯属性よりも各費目の消費特性に依存する部分が大きいように思われる。また、家計調査のサンプル数は 8000 世帯程度とそれほど大きくはないことから、世帯属性の組み合わせでみた時に、各セルで十分なサンプル
サイズを確保することは困難であるものと思われる。そのため、今回の推計では、世帯属
性は「二人以上世帯・単身世帯の別」のみを考慮し、各細目の季節性を調整することで年― 11 ―

齢プロファイルにどのような影響がみられるのかについて検証を行う。
次節においては、各細目の季節性についてジニ係数と季節性調整係数（以後、調整係数と呼ぶ）の 2 つの指標で確認する。

3. ジニ係数と調整係数による NTA 私的消費変数の季節性の確認
3-1

ジニ係数と調整係数の定義

ここでは、2014 年度の家計調査のデータを用い、ジニ係数と調整係数という二つの指標から NTA 私的消費変数の季節性の確認を行う。まず、これら二つの指標の性質を示し、本分析での位置づけを明らかにする。
ジニ係数は格差分析等で良く用いられる指標であり、ここでは家計調査の 2014 年度における 12 か月の支出額を用いてジニ係数を計算する。ジニ係数は、以下の式で示される。
𝐺＝

1
2𝑛 𝑋

｜𝑋 －𝑋 ｜＝＝

𝑋：2014年度における12か月の支出額の平均値
𝑋 ：2014年度におけるi番目の月の支出額
𝑋 ：2014年度におけるj番目の月の支出額
n：2014年度における月数
支出額の平均差を平均値で相対化した指標であり、12 か月の支出額の分布が平均的な水準よりもずれているほどジニ係数は大きくなる。0～1 の範囲を示す指標なので、1 に近いほど季節性が大きいことを示す。
なお、12 か月の支出額の季節性を求めることのできる季節性指標はジニ係数以外にも存在している。例えば、12 か月中最も大きな値に対する平均値の比率や変動係数（標準偏差／平均値）等がある（Lundtorp 2001, Rau 2007, Karamustafa and Ulema 2010, Shimamoto 2019,
Martín et al. 2020）4 。ただし、ジニ係数が季節性を測る上で最も広く使用されているとの指摘があるため（Martin et al. 2020）、ここではジニ係数を用いることとする。
他方で、本節の冒頭で示した調整係数とは、特定月の季節性を測る指標である。前節においても示したが、調整係数は以下の式で示される。
𝑅＝

𝑋
𝑋

𝑋：2014年度における12か月の支出額の平均値
𝑋 ：2014年度における9～11月の支出額の平均値（単身世帯については10～11月）
これも 2014 年度の家計調査のデータを用いて計算する。この式を見れば分かるように、この調整係数はジニ係数等とは異なり、2014 年度における特定月（9～11 月もしくは 10～114

季節性の指標は主に、観光業の季節性を把握する際に使用されている。

― 12 ―

月）の季節性を測る指標である。そして、1 を基準としてそれよりも大小方向に絶対値で大
きいか小さいかで季節性の大小を測ることになる。すなわち、1 よりも大きいほど、もしくは 1 よりも小さいほど季節性は大きいと判断する。
また、この指標は、実際に全国消費実態調査の支出額の季節性を調整するために用いられる指標でもある。すなわち、この家計調査から計算された調整係数を全国消費実態調査の支出額に乗じれば、全国消費実態調査の季節性を補正することができる。先に示したよ
うに、2 人以上世帯と単身世帯では全国消費実態調査で把握している対象月が異なるので、前者の場合は 9～11 月の季節性を計算した指標、後者であれば 10～11 月の季節性を計算した指標を乗じることになる。また、調整係数が 1 を上回っていれば（もしくは下回っていれば）特定月の支出額が年度平均よりも小さい（もしくは大きい）ことを意味するので、それに全国消費実態調査の支出額を乗じることにより、全国消費実態調査の支出額は過小（過大）であった状態から調整されることになる。
なお、ジニ係数、調整係数を用いて季節性の確認、調整等を行う際に留意すべき点がある。それは、ここで行う季節性の検証では、家計調査の支出額の年間推移と全国消費実態調査の支出額の年間推移が同じであるという前提に基づいているということである。単純に両調査の同月の同費目の支出額を比べると、費目によっては、家計調査と全国消費実態調査との間に大きな差が生じているものもあるが5 、ここでは全国消費実態調査の支出額が家計調査の支出額と同じような年間推移であるという前提のもと、全国消費実態調査の
季節性の検証を、代わりに家計調査で行うこととする。

3-2

ジニ係数、調整係数による季節性の確認

次に、NTA の推計に直接関係のある費目について、家計調査の 2014 年度データを用いてジニ係数と調整係数を計算することにより季節性を確認する。なお、ここでは消費支出の回答に欠落月があるケースは想定せず、二人以上世帯では 9～11 月の 3 か月、単身世帯
では 10～11 月の 2 か月にすべて回答した場合の季節性について示す。
また、保育費用、教育と介護の支出については、支出対象ではない世帯を除いて計算を行った。支出対象ではない世帯とは、例えば保育費用や教育を例に挙げると当該支出の対象となる子どもがいないケースであり、介護を例に挙げれば当該支出の対象となる高齢者等がいないケースである。この場合、こうした世帯の当該支出額はゼロとなるが、一方で対象となる世帯員がいて当該月の当該支出を必要としない世帯の支出額もゼロとなる。このようなケースにおいて、支出対象でない世帯を除かずに計算を行うと、季節性指標は本来表したい季節性を適切に反映することが難しくなると考えられる。すなわち、季節性の指標は、季節に応じて必要とする当該支出がどれだけ変動するかを見るものだが、そもそも当該支出の対象とならない世帯の支出額をゼロとして計算した場合、その季節性指標の5

ただし、大きな差が生じている費目の数は多くない。家計調査と全国消費実態調査の支出額の乖離が倍率で1.2以上あるのは（ただし2倍を超える費目は存在していない）、2人以上世帯、単身世帯合わせて20費目となっている（教育の単身世帯は除く）。

― 13 ―

結果は本来示したい結果から乖離すると考えられる。そこで、季節性を確認する際には、保育費用、教育と介護については支出対象となる世帯に限定してジニ係数や調整係数を計算することとする6。
それでは、ジニ係数と調整係数を費目別に見ていく。上述の通り、保育費用、教育と介護については支出対象となる世帯に限定して計算したものである。まず、ジニ係数について見ていく。
図１は、NTA の推計に直接関係のある費目ごとに（全体の消費支出も含む）世帯類型別にジニ係数を示したものである7。ただし、保育費用と教育については、単身世帯の支出が基本ゼロなので、2 人以上世帯についてのみ掲載している（図は大中分類と細目分類に分けている）。
ここで、図１からジニ係数の大小を議論するため、大小の基準を設けることにする。費目の中で最も大きなジニ係数が 0.6 程度であることから、0 から 0.6 のおおよそ中間の 0.3を基準とし、この値より大きい場合をジニ係数が大きく、この値を下回る場合をジニ係数が小さいと捉えることにする。
この基準に基づくと、ジニ係数が大きい費目は、2 人以上世帯だと「教科書・学習参考教
材」、「専門学校」「大学」の授業料等、単身世帯だと「保健医療用品・器具」となっている。総世帯に該当費目はない。
次に、調整係数について見ていく。図２は、図１と同じ要領で費目ごとに世帯類型別に調整係数を示したものである。ここでも、ジニ係数と同様に図２から調整係数の大小を議論するため、大小の基準を設けることにする。先に示したように、調整係数は 1 を基準として、その大小方向いずれについても季節性が大きいと判断できる範囲が存在する。このため、ここでは恣意的に 1 を基準として大小 20％の範囲に収まっていれば季節性が小さい、その範囲を超えていれば季節性が大きいと判断することとした。具体的には、調整係数が 0.8 超 1.2 未満であれば季節性が小さい、0.8 以下もしくは 1.2 以上であれば季節性が大きいと判断する。この基準に基づくと、調整係数が大きい費目は、2 人以上世帯だと「教科書・学習参考教材」、「大学」の授業料等、単身世帯だと「健康保持用摂取品」、「保健医療用品・器具」、「介護サービス」となっている。総世帯に該当項目はない。

6 NTAを推計する際の季節性調整においても、支出対象となる世帯に限定して調整係数を計算することとする。
7
示し方として、費目により用途分類や品目分類の違いがある（費目名の後の「用途」は用途分類を、「品目」は品目分類を指している）。これは図２～図５も同じである。

― 14 ―

消費⽀出
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

保健医療_⽤途

医薬品_⽤途

健康保持⽤摂取品_⽤途

0.60

0.60

0.60

0.50

0.50

0.50

0.40

0.40

0.40

0.30

0.30

0.30

0.20

0.20

0.20

0.10

0.10

0.10

0.00

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

0.00
2⼈以上⽐較

保健医療⽤品・器具_⽤途

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

0.60

0.60

0.60

0.50

0.50

0.50

0.40

0.40

0.40

0.30

0.30

0.30

0.20

0.20

0.20

0.10

0.10

0.10

0.00

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

単⾝⽐較

総世帯

0.50

0.40
0.40
0.30
0.30
0.20
0.20
0.10
0.10
0.00
0.00

その他の消費
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

図１

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

保育費⽤、教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）
0.60

0.50

総世帯

0.00
2⼈以上⽐較

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）
0.60

単⾝⽐較

介護サービス_品⽬

保健医療サービス_⽤途

費目・世帯類型別にみたジニ係数― 15 ―

総世帯

消費⽀出
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

保健医療_⽤途

健康保持⽤摂取品_⽤途

医薬品_⽤途

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

単⾝⽐較

総世帯

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
2⼈以上⽐較

総世帯

単⾝⽐較

介護サービス_品⽬

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

2⼈以上⽐較

保健医療サービス_⽤途

保健医療⽤品・器具_⽤途

単⾝⽐較

総世帯

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

保育費⽤、教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）
1.80

1.80

1.60

1.60

1.40

1.40

1.20

1.20

1.00

1.00
0.80

0.80

0.60

0.60

0.40

0.40

0.20

0.20

0.00

0.00

その他の消費
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

図２

費目・世帯類型別にみた調整係数

前述の通り、ジニ係数は 2014 年度における 12 か月の季節性を表す指標であるのに対して、調整係数は 12 か月のうちの特定月（9～11 月もしくは 10～11 月）の季節性を表す指標である。このため、両者の季節性の大小が必ずしも一致するとは限らない点には留意する必要がある。そこで、以上の各指標の大小の議論をまとめる意味でも、調整係数の大小とジニ係数の大小の 4 通りの組み合わせごとに費目をまとめてみる。
図３～図５は、これら 4 通りの組み合わせを 4 象限として図式化し、そこに該当する費目を示したものである。これを見ると明らかなように、2 人以上世帯については、調整係
数、ジニ係数いずれも大きい費目は、「教科書・学習参考教材」、「大学」の授業料等と― 16 ―

いう結果となっている。「専門学校」の授業料等は、調整係数では小さいがジニ係数では大きい。調整係数、ジニ係数いずれも小さい費目は多い。単身世帯については（教育は非掲載）、調整係数、ジニ係数いずれも大きい費目は、「保健医療用品・器具」のみとなっている。「健康保持用摂取品」、「介護サービス」は、調整係数では大きいがジニ係数では小さい。調整係数、ジニ係数いずれも小さい費目は多い。総世帯については（教育は非掲載）、費目はすべて調整係数、ジニ係数いずれも小さいという結果となっている。
なお、ここで参考として、教育と介護について、支出対象に限定しないで計算したジニ係数と調整係数の結果も示し、支出対象に限定して計算した結果と比較してみる。図６、図７は、教育と介護について支出対象に限定しないで計算したジニ係数と調整係数の結果である。これを見ると明らかなように、調整係数、ジニ係数いずれも大きい費目は 2 人以
上世帯の「教科書・学習参考教材」、「専門学校」「大学」の授業料等であり、調整係数は大きいがジニ係数は小さい費目は 2 人以上世帯の「高校」の授業料等、単身世帯の「介護サービス」となっている。

⼤

2⼈以上世帯調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）

・教科書・学習参考教材_品⽬
・⼤学_品⽬・専⾨学校_品⽬

ジニ係数

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

⼩・消費⽀出_⽤途
・保健医療_⽤途
・医薬品_⽤途・健康保持⽤摂取品_⽤途・保健医療⽤品・器具_⽤途
・保健医療サービス_⽤途
・教育_⽤途・教育_品⽬・授業料等_品⽬・幼児教育費⽤_品⽬・補習教育_品⽬・幼児・⼩学校補習教育_品⽬・中学校補習教育_品⽬

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

・⾼校補習教育・予備校_品⽬・保育費⽤_品⽬・介護サービス_品⽬・(再掲)教育関係費_⽤途・教育費以外の教育関係費_品⽬・その他の消費・⼩学校_品⽬・中学校_品⽬・⾼校_品⽬

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

該当なし

調整係数

⼩

図３

調整係数の大小・ジニ係数の大小別に見た費目（2 人以上世帯）― 17 ―⼤

⼤

単⾝世帯（教育除く）
調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

・保健医療⽤品・器具_⽤途

該当なし

ジニ係数
調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

・消費⽀出_⽤途
・保健医療_⽤途
・医薬品_⽤途・保健医療サービス_⽤途
・その他の消費調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

・健康保持⽤摂取品_⽤途・介護サービス_品⽬

⼩
調整係数

⼩

図４

⼤

調整係数の大小・ジニ係数の大小別に見た費目（単身世帯）

⼤総世帯（教育除く）
調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

該当なし

該当なし

ジニ係数
調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

・消費⽀出_⽤途
・保健医療_⽤途
・医薬品_⽤途・健康保持⽤摂取品_⽤途・保健医療⽤品・器具_⽤途
・保健医療サービス_⽤途
・介護サービス_品⽬・その他の消費

該当なし

⼩
調整係数

⼩

図５

調整係数の大小・ジニ係数の大小別に見た費目（総世帯）― 18 ―

⼤保育費⽤、教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）
0.60

0.60

0.50

0.50

0.40

0.40

0.30

0.30

0.20

0.20

0.10
0.10
0.00
0.00

介護サービス_品⽬
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
2⼈以上⽐較

図６

単⾝⽐較

総世帯

費目別にみた保育費用、教育、介護のジニ係数［支出対象世帯の限定なし］

保育費⽤、教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）
1.80

1.80

1.60

1.60

1.40

1.40

1.20

1.20

1.00

1.00

0.80

0.80

0.60

0.60
0.40

0.40

0.20

0.20

0.00

0.00

介護サービス_品⽬
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

図７

単⾝⽐較

総世帯

費目別にみた保育費用、教育、介護の調整係数［支出対象世帯の限定なし］

教育と介護の支出対象世帯に限定しない結果と、先に示した支出対象世帯に限定した結果をまとめたものが表５である。これを見ると明らかなように、両者の間で、2 人以上世帯の「専門学校」「高校」の授業料等について、調整係数の大小・ジニ係数の大小別に見た際に違いが出ていることが分かる。「専門学校」の授業料等は、支出対象世帯に限定したケースでは「調整係数小・ジニ係数大」であったが、限定しないケースでは「調整係数大・ジニ係数大」であった。また、「高校」の授業料等は、支出対象世帯に限定したケース― 19 ―

では「調整係数小・ジニ係数小」であったが、限定しないケースでは「調整係数大・ジニ係数小」であった。支出対象世帯に限定することにより、季節性の調整に一定程度の違いが生じることが分かる。
次節では、これらの各費目の季節性を踏まえ、季節性調整の前後で NTA の私的消費変数のプロファイルにどのような差がみられるのかを示すこととする。

表５

支出対象世帯に限定したケースと限定しないケースとの比較
調整係数大
ジニ係数大

支出の対象となる世帯に限定する ・大学
ケース・教科書・学習参考教材

・大学支出の対象となる世帯に限定しな
・専門学校
いケース
・教科書・学習参考教材

調整係数小
ジニ係数大

・専門学校

該当なし

調整係数大
ジニ係数小

調整係数小
ジニ係数小

・介護サービス（単身世帯）

・教育
・授業料等
・補習教育
・幼児教育費用
・幼児・小学校補習教育
・中学校補習教育
・高校補習教育・予備校
・保育費用
・(再掲)教育関係費
・教育費以外の教育関係費
・小学校
・中学校
・高校
・介護サービス（2人以上世帯）
・介護サービス（総世帯）・高校・介護サービス（単身世帯）

・教育
・授業料等
・幼児教育費用
・補習教育
・幼児・小学校補習教育
・中学校補習教育
・高校補習教育・予備校
・保育費用
・(再掲)教育関係費
・教育費以外の教育関係費
・小学校
・中学校
・介護サービス（2人以上）
・介護サービス（総世帯）注）括弧付きで世帯類型が示されていない費目は、2 人以上世帯の費目であることを表す。

4. 私的消費変数プロファイルの季節性調整前後の比較
ここでは、（1）私的保育費用（CFC）、（2）私的教育（CFE）、（3）私的保健医療（CFH）、（4）私的介護（CFL）、そして（5）私的その他消費（CFX）の 5 つの私的消費変数のプ

ロファイルについて、季節調整前後の相違について確認していく。なお、私的保健医療
以外のプロファイルについては、支出対象世帯に限定した季節性調整による結果を示した。
はじめに、私的保育費用 CFC（図８-１～図８-３）については、季節性調整の前後でプロファイルに全く差がみられなかった。保育費用には細目がなく、対象世帯も二人以上世帯に限定されるため、保育費用の支払いがある全世帯に一律に調整係数が掛けられた形となる。そのため、年齢別のプロファイルの推計には影響がみられなかった。
また、調整係数をみても、保育費用はほぼ 1 であり、CFC はそもそも季節性調整が必要ない項目であることが分かった。

― 20 ―

図８-１

私的保育費用（CFC）の季節性調整前後の比較：性別合計

図８-２

私的保育費用（CFC）の季節性調整前後の比較：男

図８-３

私的保育費用（CFC）の季節性調整前後の比較：女― 21 ―

次に、私的教育 CFE（図９-１～図９-３）についてみると、CFC とは対照的に、季節性調整の前後でプロファイルの形状が大きく変化している。調整後のプロファイルでは、調整前にあった 20 歳（女性は 19 歳）のピークがなくなり、男女ともに 15 歳及び 18 歳にピークがくる形にシフトしている。15 歳や 18 歳では、高校への進学や大学、短大、専門学校への進学が発生するので、この年齢にピークがくるのは自然である。むしろ、調整前にあった 20 歳前後のピークが不自然であったのであるが、これについては全消の 3 か月の調査期間中に子供が高等教育学校に通う多くの世帯において、半年分の授業料の支払いが発生していたため、月平均にすると年度平均の 2 倍近くの授業料が計上されていたためと考えられる。このことは図２で大学の授業料の調整係数が 1 を大きく割り込んでいた（＝年度平均値＜9～11 月平均値）ことからも明らかである。今回、季節性調整を行うことで高等教育年齢における過大推計が改善されたのは重要な成果であるといえる。
私的保健医療 CFH（図 10-１～図 10-３）については、季節性調整の効果は非常に限定的である。調整後に男性の高齢部分がわずかに下がり、女性の高齢部分がわずかに上がっているが、プロファイルの形状にはほぼ影響がない。CFH の一部細目については、単身世帯で調整係数が高い（全消の値が過少）傾向が認められたが（図２）、全体に与える影響は微細であった。
私的介護 CFL については、単身世帯において 10～11 月における介護サービス利用額が年度平均よりも過大である傾向が認められた（図２）。図 11-１～図 11-３のプロファイ
ルでは、調整後に男性の介護サービス利用が増加し、女性は 80 歳未満で多少減少する傾向が認められた。こちらも CFH と同様に、プロファイルに若干の変化が認められるものの、その形状を大きく変化させるほどの効果はなかったといえる。
最後に、その他の消費 CFX についてみると、季節調整によって男女ともに 0～20 歳までの若年層の CFX がわずかに上昇し、女性 70 歳代以降における値が減少している。全体的に調整後には外れ値が減少し、プロファイルの形がスムーズな形となっている。CFX については、他の消費変数とは異なり、特定の費目の季節変動というよりは、上記の消費変数の他、移転支出や耐久財支出など複数の費目の変動による複合的な影響を受けているた
め、調整前後の変動要因を特定するのが難しい。しかし、プロファイルの外れ値が除去されることは、NTA の推計上は望ましい効果であるといえる。

― 22 ―

図９-１

私的教育（CFE）の季節性調整前後の比較：性別合計

図９-２

私的教育（CFE）の季節性調整前後の比較：男

図９-３

私的教育（CFE）の季節性調整前後の比較：女― 23 ―

図 10-１

私的保健医療（CFH）の季節性調整前後の比較：性別合計

図 10-２

私的保健医療（CFH）の季節性調整前後の比較：男図 10-３

私的保健医療（CFH）の季節性調整前後の比較：女― 24 ―

図 11-１

私的介護（CFL）の季節性調整前後の比較：性別合計

図 11-２

私的介護（CFL）の季節性調整前後の比較：男図 11-３

私的介護（CFL）の季節性調整前後の比較：女― 25 ―

図 12-１

その他の消費（CFX）の季節性調整前後の比較：性別合計

図 12-２

その他の消費（CFX）の季節性調整前後の比較：男図 12-３

その他の消費（CFX）の季節性調整前後の比較：女― 26 ―

5. まとめ
本報告では、家計調査のデータを用いて、NTA の私的消費変数の季節性調整について検討を行った。各私的消費変数の細目の季節性について検討したところ、二人以上世帯では大学授業料（短大・高専も含む）、教科書・学習参考教材、単身世帯では健康保持用摂取品、保健医療用品・器具、介護サービスについて、全消からの値が過大もしくは過少であることが明らかとなった。また、季節調整の結果、私的教育 CFE のプロファイルが大きく改善されることが明らかとなった。一方で、季節調整が保育費用 CFC、私的保健医療 CFH、介護費用 CFL のプロファイルに与える影響は限定的であった。その他の消費 CFX については、大きくプロファイルの形状を変えるものではないものの、10 代の値が上昇するとともに、外れ値が消えるという結果を得た。今回我々が行った季節調整の結果は、概ね良好であり、今後 NTA の私的消費の推計に組み入れていくことについて、研究会においても了解を得た。保健医療や介護については、世帯属性による季節性が存在する可能性が否定できないが、これについてはその検証方法や補正方法について引き続き研究ベースでの検討を行い、一定の成果・結論を得た時点で NTA の推計に組み入れていくこととしたい。

参考文献
Karamustafa, Kurtulus and Sevki Ulama, (2010) “Measuring the seasonality in tourism withthe comparison of different methods,” Euro Med Journal of Business, 5(2), 191-214.
Landtorp, Svend, (2001) “Measuring Tourism Seasonality,” in Baum, Tom and Svend Lundt
orp eds., Seasonality in Tourism, 23-50, Taylor & Francis, Howick Place.
Martín, José María Martín, Jose Antonio Salinas Fernández, José Antonio Rodríguez Martín
and María del Sol Ostos Rey, (2020) “Analysis of Tourism Seasonality as a Factor Li
miting the Sustainable Development of Rural Areas,” Journal of Hospitality & Tourism
Research, 44(1), 45-75.
Rau, Roland (2007) “Measuring Seasonality,” Seasonality in Human Mortality: A Demograp
hic Approach, 39-81, Springer, Berlin.
Shimamoto, Kenichi (2019) “Examining the Seasonality of Travel-Related Expenditure by Travel Purpose: The Case of Japan,” Academica Turistica, 1, 55-72.
福田節也（2022）「『全国消費実態調査』による NTA 変数の推計について：推計における課題と妥当性の検証」一般会計プロジェクト『国民移転勘定（NTA）プロジェクト』令和 3 年度報告書， pp.3-28.

― 27 ―

付録
全消 2014 の消費支出における用途分類と品目分類の差額（＝用途分類－品目分類）

付図１

付図２

教育

授業料等

― 28 ―

付図３

保健医療

付図４

保育費用

付図５

介護サービス― 29 ―

税と社会保険料の推計改善に関する中間報告：
15 自治体の料率検証による NTA 推計精度向上の試み鈴木貴士（社会保障基礎理論研究部）
福田 節也（企画部）

1. はじめに国民移転勘定（National Transfer Accounts: NTA）は、私的部門（世帯や企業）や公的部
門（政府）における消費や移転を数量的に示す加工統計である。わが国において世帯における消費を測定している代表的な統計調査に総務省が実施する『全国消費実態調査』（以下、全消と呼ぶ）がある。NTA では全消のデータを用いて、世帯における消費及び世帯
内及び世帯間の移転に関する推計を行っている。全消は昭和 34（1959）年から平成 26（2014）年まで 5 年に 1 度の頻度で実施されてきたが、令和元（2019）年からは『全国家計構造調査』（以下、全国家計と呼ぶ）と改称し、若干の変更を伴いつつも、全消と同様に世帯消費に関する調査が実施されている（全消と全国家計の共通点や相違については本
報告書に収録されている令和 4 年度「国民移転勘定プロジェクト」第 1 回研究会の鈴木資料を参照されたい）。
全消では 9～11 月の 3 ヵ月間における世帯の消費状況について、調査対象世帯の回答者
が家計簿に記入する形式で情報を得ている。税や社会保険料の支払いについても、他の消費と同様に家計簿に記録されることとなっている。しかし、全消において税や社会保険料の記入率が必ずしも高くないこと、自営業者の記入が欠落していること1が指摘されている（福田 2022a）。NTA はマクロコントロールによる調整をおこなうため、この欠落が性、年齢（あるいはその他の属性について）に対してランダムに生じている場合には問題はないが、これが非ランダムに欠落している場合には、税や社会保険料の支払いのプロフ
ァイル推計に大きな歪みを生じさせることとなる。また、税や社会保険料の支払いにおける各種の控除や軽減処置は、所得再分配の仕組みを反映するものであり、これらを正しく
NTA に反映させることは、世代間移転の全体像を示す上で極めて重要である。そこで我々が行う NTA の推計においては、全消家計簿に記入されている（世帯単位の）税や社会保険料の値を用いるのではなく、世帯員各自の収入や世帯構成から各世帯員が支払っている税や社会保険料を推計する方法を採用している2。
我々が NTA において対象とする税及び社会保険料の一覧は表 1 の「税・社会保険料」
列を参照されたい。わが国における税と社会保険料は自治体ごとに同一のものもあれば異1全消の調査期間が9～11月のため、自営業者など勤労世帯以外については一括納付などで別の時期にまとめて納付していると、税や社会保険料の支払いが欠落してしまう。
2
総務省統計局においても世帯構成と世帯員の年収から年間の非消費支出（税・社会保険料の支払い）の推計を行っている（総務省統計局 https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2
019/pdf/hishouhi_suikei.pdf）。

― 31 ―

なるものもある。例えば、「国民年金」は全国一律であるが、「国民健康保険」は全国約1700 の市区町村ごとに異なり、「後期高齢者医療制度」は 47 都道府県ごとに異なる。自治体ごとに料率が異なる費目について、令和 4（2022）年 3 月の段階においては、暫定的に静岡県浜松市の値を用いて料率を計算した結果を示した（福田 2022a）。本報告の目的は、本来、自治体毎に異なる税と社会保険料の料率の算出に関して、複数の自治体の料率を用いることで「税と社会保険料の支払い」プロファイルが料率の違いによってどの程度変化するか検証すると共に、より全国の実態を反映した値を推計する方法について検討することである3。

2. NTA 算出に用いる税と社会保険料のまとめ
表 1 では、今回推計を行う税と社会保険料について、その一覧を示すとともに、それぞれの料率決定の地域単位を示した。また、各種税と社会保険料について、「前回の推計」の欄には昨年度末の推計で料率を参照した自治体を記載しており、「今回の推計」の欄には本報告で料率を参照した自治体を記載している。
表 1 を見ると、料率決定の地域単位として全国、市区町村、都道府県、組合が挙げられる。組合によって料率が異なる税・社会保険料としては、被用者の健康保険およびそれに付随する介護保険第 2 号被保険者（国保以外）がある。より正確には組合ごとに料率が異なるが、「協会けんぽ」の値を用いることで対応している。
本報告で推計する税・社会保険料については表 1 内の太字であらわした。具体的に下記①～⑤で確認する。

3

本研究で用いたNTA推計プログラムは創価大学の寺田和之講師が作成したものがベースとなっている。また、本研究の元となったアイデアについては、本プロジェクト研究会での所外委員の先生方との議論や、東京大学／アリゾナ大学の市村英彦教授が主催するNTA
ミーティングの議論に依るところが大きい。記して感謝申し上げる。

― 32 ―

表1

税・社会保険料の料率決定の地域単位および NTA 推計における参照自治体

税・社会保険料

料率決定の
地域単位

前回の推計

今回の推計

所得税

全国

全国

全国

住民税

所得割：全国
均等割：自治体ごと

所得割：全国
均等割：2021 年度
浜松市

所得割：全国
均等割：2021 年度
浜松市

雇用保険

全国

全国

全国

国民年金

全国

全国

全国

厚生年金

全国

全国

全国

児童手当事業主負担分

全国

全国

全国

国民健康保険（75 歳未満）市区町村

2021 年度

後期高齢者医療制度（75 歳以上）

都道府県（後期高齢者医療広域連合）

2014-2015 年度における全国平均2014-2015 年度における全国平均

健康保険

組合ごと

協会けんぽ

協会けんぽ

介護保険第 2 号被保険者
国保（40 歳以上 65 歳未満）

市区町村

2021 年度

介護保険第 2 号被保険者
国保以外（40 歳以上 65 歳未満）

組合ごと

協会けんぽ

協会けんぽ

介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）

市区町村

2021 年度浜松市

2022 年度
15 自治体の値

浜松市

浜松市

2022 年度
15 自治体※の値

2022 年度
15 自治体の値※15 自治体は表 2「今回推計で採用」列で〇が付いている自治体であり、北から滝川市、札幌市、仙台市、足立区、調布市、横浜市、金沢市、名古屋市、七宗町、富田林
市、大阪市、広島市、福岡市、鳥栖市、那覇市となっている。
① 住民税の内の「均等割」
住民税は市区町村が一括して徴収するものの、市区町村によって大きな違いはない。控除済所得に対して 10%が課される「所得割」と、1 人当たり 5,000 円が課される「均等割」とで構成される。
所得割の 10%は市町村 6%（政令市の場合 8%）と道府県民税 4%（政令市の場合 2%）に分解されるが、計 10%の料率は各自治体で基本的には変わらない。均等割の 5,000 円は 3,500円の市町村民税と 1,500 円の道府県民税・都民税に分解される。また、均等割は自治体によって 500～2000 円程度上乗せされているケースが散見される。現状では令和 3（2021）
年の浜松市の値を用いているが、今後の課題として各自治体の均等割の違いを反映させた
NTA プログラムを用意する必要がある。

― 33 ―

② 国民健康保険（75 歳未満）
職場の健康保険（表 1 における「健康保険」）に加入している人や生活保護を受けている人を除く全ての人が対象となる。典型例は自営業主である。全国約 1700 市区町村ごとに料率や軽減措置が異なっている。保険料率の算出方法として、所得に対して一定の料率をかける「所得割」、一世帯あたり一定金額が発生する「平等割」、加入者一人につき一定金額が発生する「均等割」からなる（自治体によって一部異なるケースもある）。また、一世帯につき賦課限度額も設定されている。
また、本来であれば、医療費のための「医療分」、後期高齢者医療制度のための「支援分」、介護保険事業のための「介護分」が一体的に国民健康保険料となっているが、本報告においては「医療分」「支援分」を「国民健康保険（75 歳未満）」とし、「介護分」は「介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）」「介護保険第 1 号被保険者（65歳以上）」に分類している。
③ 後期高齢者医療制度（75 歳以上）
後期高齢者（75 歳以上）については、国民健康保険ではなく後期高齢者医療制度の対象となる。保険者は都道府県ごとに設置された後期高齢者医療広域連合（以下、広域連合と呼ぶ）であるため、47 都道府県ごとに料率等が異なっている。保険料率の算出方法については国民健康保険と似通っており、所得割、均等割などが設定されている。
現状では平成 26-27（2014-2015）年における全国平均値を用いている。後述するが、今後の課題として 47 都道府県の各種料率を反映させた NTA 作成プログラムを用意する必要がある。
④ 介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）②「国民健康保険（75 歳未満）」で述べたが、介護保険第 2 号被保険者の国保分については国民健康保険と一体的に徴収がされているため、市区町村単位である点や仕組みは同様である。所得割、平等割、均等割などが設定されている。
⑤ 介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）
65 歳以上になると介護保険は第 1 号被保険者に移行する。介護保険第 2 号被保険者は、医療保険と一体的に徴収がされるため、国民健康保険加入者（上記④）と国保以外の場合とで徴収方法が異なっていたが、第 1 号被保険者となると市区町村からの徴収で一本化される。
しかし、国保と一体的に徴収されていた上記③とは料率の算出方法が大きく異なる。自治体によって異なるが、年間所得に応じた 10 段階前後の保険料区分が設定される方式となる。保険料区分の決定において、本人もしくは世帯全体において住民税が非課税か否かという点も考慮される。

― 34 ―

3. 検証方法と結果
3-1. 前回推計における対応：静岡県浜松市の値を適用
表 1 および、第 2 節①～⑤において、自治体によって異なる税と社会保険料について確認してきた。第 1 節でも触れたが、これら自治体によって異なる項目について、従来の方法では令和 3（2021）年の静岡県浜松市の数値を一律で用いていた（福田 2022b）。暫定的に静岡県浜松市の値を用いていたのは、静岡県が「全国市場に近い特性をもっている」な
どの理由により、テストマーケティングの好適地といわれているためである（エリアマー
ケティング 2009）。しかし、全国約 1700 市区町村は政令市から小規模な町村まで多様性に富んでいる。テストマーケティングの好適地だとしても、浜松市は人口 79 万人の政令市であり（総務省 2020）、税と社会保険料の料率においてわが国の代表的な値かどうか課題があった。

3-2. 自治体の選定：JSTAR 調査を参考に 15 自治体を選定
前節では、政令市である浜松市の値がわが国の代表的な値なのか否かについて課題があったと述べた。しかし、わが国には約 1,700 市区町村があり、全ての自治体の料率を実装することは現実的ではない。そこで、『くらしと健康の調査（JSTAR：Japanese Study of Agingand Retirement）』（Ichimura et al. 2009）（以下、JSTAR 調査と呼ぶ）で調査対象となった
10 の自治体をベースとして全国から 15 の自治体を選定した。「JSTAR 調査」では日本全国の政令市、中核市、市、町村など規模が異なる 10 自治体を調査対象としている。その 10
自治体とは表 2「JSTAR 調査の対象」列に〇が付いている自治体であり、具体には北海道
滝川市、宮城県 仙台市、東京都 足立区、東京都 調布市、石川県 金沢市、岐阜県 白川町、
大阪府 富田林市、広島県 広島市、佐賀県 鳥栖市、沖縄県 那覇市である。本報告では、
これらの 10 自治体をベースに、以下の入替・追加をおこなった。
第 1 に、岐阜県 白川町ではなく、岐阜県 七宗町を採用した。白川町では国民健康保険の料率算出において「資産割」といった固定資産税額に料率を掛け合わせる方式を採用している。国民健康保険が創設された昭和 30 年代においては加入者の多くが農林水産等の自営業者が多くを占めていたために合理的であったが、近年、資産割を廃止する自治体が増えている（滝川市 2010）。また、資産割に用いるのは自治体内の固定資産税額であるため、全消で把握することはできない。そのため、資産割を採用している白川町ではなく、資産割を採用していない七宗町を用いることとした。七宗町は白川町と同じく岐阜県中農地域に属する「町」である。七宗町の平成 27（2015）年の人口は 3,876 人と白川町（8,392 人）と小規模な点で共通しており、地理的にも両町は近接しているため、両町は極めて近い特― 35 ―

徴をもっていると思われる。
第 2 に、大規模自治体は日本に占める人口の割合が大きく影響も大きいため、人口規模が大きな自治体の特徴を反映することを目的に、政令市の中でも人口規模が大きい札幌市、横浜市、名古屋市、大阪市、福岡市の 5 市を加えることとした4。最終的に表 2「今回推計で採用」に〇がついている 15 自治体の税・社会保険料の料率を用いて推計を行った。
表2

JSTAR 調査対象自治体および今回推計で用いた自治体一覧
自治体規模

JSTAR 調査の対象

今回推計で採用

市

〇

〇

政令市

―

〇

宮城県 仙台市

政令市〇〇

東京都 足立区

東京 23 区〇〇

東京都 調布市

市〇〇

神奈川県 横浜市

政令市

―

〇

石川県 金沢市

中核市〇〇

愛知県 名古屋市

政令市

―

〇

岐阜県 白川町

町村〇―

岐阜県 七宗町

町村―〇

大阪府 富田林市

市〇〇

大阪府 大阪市

政令市

―

〇

政令市

〇

〇

政令市

―

〇

佐賀県 鳥栖市

市〇〇

沖縄県 那覇市

中核市

〇

〇

自治体名
北海道 滝川市
北海道 札幌市

広島県 広島市
福岡県 福岡市3-3. 検証方法：自治体ごとに年齢別プロファイルを作成
表 1 に掲載した、料率が自治体によって異なる税・社会保険料のうち「国民健康保険（75歳未満）」「介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）」「介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）」5について、令和 4（2022）年の 15 自治体の値をそれぞれ適用させ、
年齢プロファイルに差異が生じるのか検証をおこなった。具体的には、平成 26（2014）年
全消の個票データと、各種マクロコントロールの値を用いて算出している。
4

令和5（2023）年3月10日におこなわれた本プロジェクト第3回研究会でいただいた意見を元にした。関係者には感謝申し上げる。
5
後期高齢者医療制度および住民税の均等割については、今回の推計に含めることができなかったため、本報告では推計の対象外とする。これらについては令和5（2023）年度に対応する予定である。

― 36 ―

目的は、15 自治体の料率の違いによって、各種保険料の年齢プロファイルの歪みがどの程度発生するか確認するとともに、NTA の推計精度向上のための方策を検討することである。

3-4. 国民健康保険（75 歳未満）の検証
本節での検証対象となるのは、労働収入が 130 万円未満で 75 歳未満の個人である。ただし、労働収入が 130 万円未満であっても労働収入が 130 万円以上の者に扶養されている者を除いている。ここで想定されるのは自営業者やその家族、もしくは定年した高齢者である。
国民健康保険の料率は下記が基本的な算定式である。本来、国民健康保険は世帯単位で支払う形であるが、下記式では個人単位の算定式として表している。
（所得－基礎控除額）×所得割＋均等割×1 人+平等割÷世帯人数
また、上限値として賦課限度額が設定されている。基礎控除額、所得割、均等割、平等割、賦課限度額について、自治体ごとに令和 4（2022）年の数値を各自治体のウェブページ
から取得しまとめたのが表 3 である。なお、本来は医療分と支援分の料率がそれぞれ設定されているが、計算上一体化されているため、表 3 では両者を合わせて掲載している。
表 3 を見ると、基礎控除額は 43 万円で共通である一方、所得割、均等割、平等割のそれ
ぞれについて自治体ごとに異なることがわかる。また、足立区・横浜市・名古屋市は平等
割が 0 円である（より正確には設定がない）。なお、足立区のみならず東京 23 区において平等割は基本的には設定が無い。

― 37 ―

表3
自治体名

国民健康保険（75 歳未満）の各自治体ごとの料率（令和 4（2022）年値）
基礎
所得割
控除額（円）

均等割（円） 平等割（円） 賦 課 限 度 額
（円）

滝川市

430,000

11.90%

29,70029,700850,000

札幌市

430,000

11.56%

39,73022,960850,000

仙台市

430,000

10.14%

30,79031,520850,000

足立区

430,000

9.44%

55,3000850,000

調布市

430,000

11.47%

40,90030,400850,000

横浜市

430,000

9.77%

45,7200850,000

金沢市

430,000

9.98%

34,32026,520820,000

名古屋市

430,000

9.76%

55,3620850,000

七宗町

430,000

7.90%

32,50028,400850,000

富田林市

430,000

11.19%

43,77030,610820,000

大阪市

430,000

11.46%

36,45537,366820,000

広島市

430,000

8.64%

32,23731,808850,000

福岡市

430,000

9.93%

30,19829,155850,000

鳥栖市

430,000

11.47%

30,40040,900850,000

那覇市

430,000

11.29%

21,50030,700850,000

図 1：国民健康保険の 15 自治体別年齢プロファイル― 38 ―

図 1 は 15 自治体について、マクロコントロール調整済の国民健康保険料の年齢別プロフ
ァイルを描いたものであり、支払いがない者も含めた値となっている。これらは、平成 26（2014）年全消個票データに対し、15 自治体の料率をそれぞれ適用させた場合の値であり、
全消個票データの居住地情報は用いていない。すなわち、図１では、人口・世帯構成、収入が同じ場合、自治体の料率のみで支払いのプロファイルがどの程度異なるのかを表している。自治体の料率の違いによってプロファイルの歪みの程度を把握するとともに、今後の推計方法について検討することを目的としている。
図 1 を見ると、60 歳頃から急激に金額が上昇しているが、退職した後に国民健康保険に加入することが背景だと考えられる。自治体別にみると概ね同じ動きをしているが、グラフの違いが分かりにくい若年層部分にも着目するため図 2・3 を作成した。図 2 は 10 歳時における、図 3 は 74 歳時における国民健康保険のプロファイルである。10 歳時のプロフ
ァイルを見ると、那覇市が少なく、名古屋市が多くなっている。那覇市は所得割の率が11.29%と相対的に高い一方、1 人につき発生する均等割が相対的に低い。子どもは所得が無いため、那覇市のような料率の自治体だと相対的に低くなることが考えられる。名古屋
市は那覇市の特徴の逆である（所得割の率が低く、均等割が高い）。しかしながら、子どもの国民健康保険の支払いは図 1 を見て分かるように相対的に非常に小さい。また、74 歳時のプロファイル（図 3）を見ると、各自治体で目立った差異は見られない。

図 2：国民健康保険 10 歳時プロファイル

図 3：国民健康保険 74 歳時プロファイル

15 自治体ごとにプロファイルを計算した結果、暫定的な結論として、次の事が述べられる。年齢別プロファイルの差は自治体ごとに大きくない。10 歳時のプロファイルを確認す
ると自治体間で差が見られるが、子どもの国民健康保険の支払いは相対的に少ない。
今回の方法による国民健康保険の推計について、限界を 2 点述べる。第 1 に、国民健康― 39 ―

保険は所得に応じた負担軽減措置が存在するが、実装できていない。今回示した年齢プロ
ファイルは負担軽減措置によって変化する可能性がある。特に、高齢者層で低所得世帯が多い場合を想定すると、今回の推計では高齢者のプロファイルが過大である可能性がある
第 2 に、各自治体のウェブサイトから料率の情報を取得したため、料率が令和 4（2022）
年度のものとなっている。本来であれば全消データに合わせて、平成 26（2014）年度の料率を用いる必要がある。各自治体に照会をおこない、対象年次の料率に更新する必要がある。なお、これらの限界（負担軽減措置の未実装と料率年次のずれ）については、後述の検証においても共通である。

3-5. 介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）の検証
本節での検証対象となるのは、労働収入が 130 万円未満の 40 歳以上 65 歳未満の個人である。ただし、労働収入が 130 万円未満であっても労働収入が 130 万円以上の者に扶養されている者を除いている。ここで想定されるのは自営業者やその家族、もしくは（比較的早期に）退職した高齢者である。
介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）は実際には国民健康保険と一体的に徴収されており、料率が異なる点を除けば計算方法や仕組みも同一である。そのため、本節で詳細な説明は割愛する。
表 4 で介護保険第 2 号被保険者 国保の自治体ごとの料率を示した。国民健康保険と同様に平等割が無い自治体もあり、滝川市、足立区、横浜市、名古屋市、富田林市が該当する。
図 4 では 15 自治体について、マクロコントロール調整済の介護保険第 2 号被保険者 国保の年齢別プロファイルを描いたものである。ただし、マクロコントロールについては、
現時点で仮の値を入れているため、プロファイルの水準については今後変化する予定である。ここではプロファイルの絶対水準ではなく、形状について確認を行うこととする。3-4
節で見た国民健康保険の時と同様、平成 26（2014）年全消個票データに対し、15 自治体の料率をそれぞれ適用させた場合の値であり、全消個票データの居住地情報は用いていない。
図 4 を見ると、退職が増える 50 代後半から急激に金額が上昇し、65 歳で 0 円となる様子が見て取れる。国民健康保険（図 1）の時と同じく、自治体間でほぼ差がみられない。しかし、50 代前半及び 60 代前半において若干の違いが見られるため、図 5・6 にて、55 歳／
64 歳時の介護保険第 2 号被保険者の年齢別プロファイルを確認した。滝川・札幌・横浜において 55 歳時に若干高く、64 歳時に若干低くなっている。

― 40 ―

表4

介護保険第 2 号被保険者 国保の各自治体ごとの料率（令和 4（2022）年値）

自治体名

基礎
所得割
控除額（円）

均等割（円） 平等割（円）

賦課限度額
（円）

滝川市

430,000

2.30%

12,0000

170,000

札幌市

430,000

2.44%

7,270

5,310

170,000

仙台市

430,000

2.77%

9,860

7,520

170,000

足立区

430,000

2.34%

16,6000

170,000

調布市

430,000

2.40%

10,3006,100

170,000

横浜市

430,000

2.90%

14,9800

170,000

金沢市

430,000

2.34%

11,8806,000

170,000

名古屋市

430,000

2.58%

17,0090

170,000

七宗町

430,000

2.05%

10,7008,300

170,000

富田林市

430,000

2.54%

16,6900

170,000

大阪市

430,000

2.69%

16,739741

170,000

広島市

430,000

1.77%

7,765

5,885

170,000

福岡市

430,000

2.77%

9,497

7,356

170,000

鳥栖市

430,000

2.40%

10,3006,100

170,000

那覇市

430,000

1.56%

7,700

4,600

170,000

図 4：介護保険第 2 号被保険者 国保の 15 自治体別年齢プロファイル― 41 ―

図 5：介護保険第 2 号 55 歳時プロファイル

図 6：介護保険第 2 号 64 歳時プロファイル

3-6. 介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）の検証
第 2 号被保険者は健康保険と一体的に徴収されるが、65 歳以上が対象となる介護保険第1 号被保険者は年金からの差し引き等で徴収がおこなわれる。各自治体の介護サービスの総額などによって基準額が決定され、所得段階別（自治体によるが 10 段階前後）に金額が設定される。また、低所得者に関しては本人／世帯の住民税非課税か否かによって料率軽減措置が設定されている。このように、第 2 号被保険者とは料率計算の方法が異なる。そのため、本節での検証対象となるのは、65 歳以上が全て対象者となる国民健康保険および介護保険第 2 号被保険者 国保とは異なる。第 1 号被保険者においても、令和 4（2022 年）の数値を各自治体ウェブサイトから取得した。
表 5 にて金沢市の料率を示した。表 5 を見ると、所得によって 1～13 段階まで細かく段階が設定されていることがわかる。また、第 1～5 段階に設定されるには、本人／世帯全体の住民税非課税状況が判明する必要がある。なお、自治体によって異なるのは、「段階」「年額保険料」「所得」の部分であり、基本部分は変わらない。表 5 で示したのは金沢市の料率であるが、15 自治体の料率を全て示すことはページ数の都合により割愛する。
図 7 は 15 自治体について、介護保険第 1 号被保険者の年齢別プロファイルを描いたものである。ここでも全消個票データに対し、一律で各自治体の料率を掛け合わせて計算している。図 4 と同じく仮のマクロコントロールを用いているが、プロファイル確認には支障はない。介護保険第 1 号被保険者は 65 歳以上が対象のため、図 5 でも 65 歳から金額が発生している。15 自治体を同時に描いているが、グラフがほぼ重なっており、プロファイルに大きな差がないことがわかる。しかし、念のため図 8・9 にて、65 歳／90 歳時の介護保― 42 ―

険第 1 号被保険者の年齢別プロファイルを確認した。介護保険第 1 号被保険者においても各自治体でほぼ同じ水準であることが確認できる。

表5段階

介護保険第 1 号被保険者の金沢市料率（令和 4（2022）年値）
年額保険料
（円）

住民税非課税世帯
か否か
本人非課税

第 1 段階19,970

第 2 段階31,632

第 3 段階51,402

第 4 段階67,218

第 5 段階

79,080

第 6 段階90,942

本人課税

第 7 段階

98,850

本人課税

第 8 段階110,712本人課税

第 9 段階118,620

本人課税

第 10 段階

138,390

本人課税

第 11 段階

158,160

本人課税

第 12 段階

170,022

本人課税

第 13 段階

181,884

本人課税

世帯非課税

課税年金収入と合計所得金額の計
80 万円以下

本人非課税

80 万円～

世帯非課税

120 万円以下

本人非課税
世帯非課税
本人非課税
世帯課税
本人非課税
世帯課税

120 万円を超える
80 万円以下
80 万円を超える
120 万円未満
120 万円以上
210 万円未満
210 万円以上
320 万円未満
320 万円以上
500 万円未満
500 万円以上
800 万円未満
800 万円以上
1000 万円未満
1000 万円以上
1500 万円未満
1500 万円以上― 43 ―

その他条件
生活保護受給者等

図 7：介護保険第 1 号被保険者の 15 自治体別年齢プロファイル

図 8：介護保険第 1 号 65 歳時プロファイル

図 9：介護保険第 1 号 90 歳時プロファイル― 44 ―

3-7. 税・社会保険料の支払いにどのように 15 自治体の情報を反映させるか
ここまで、「国民健康保険（75 歳未満）」「介護保険第 2 号被保険者 国保（40 歳以上
65 歳未満）」「介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）」について下記の検証を行った。平
成 26（2014）年全消個票データに対し、令和 4（2022）年の 15 自治体の料率をそれぞれ適用させ、人口・世帯構成、収入が同じ場合、自治体の料率のみで支払いのプロファイルにどのような差異が生じるのか検証をおこなった。その結果、自治体ごとに大きなプロファ
イル差は見られなかった（図 1、図 4、図 7）。国民健康保険（75 歳未満）の 10 歳時に自治体間でプロファイル差が見られたが、相対的な金額は大きくない（図 2）。大きなプロフ
ァイル差は確認されなかったものの、NTA 推計の改善のためには自治体間で異なる料率を組み込む必要がある。では、NTA 推計の改善にどのように 15 自治体の情報を反映させればよいだろうか。下記 2 案を検討した。
① 15 自治体を元に統一的な料率を人口重みづけなどで作成する。
② 個票の居住自治体の規模に合わせて都市規模別に料率を適用する。例えば、個票が政令市の場合、各政令市の料率の平均値を採用する。
①は 15 自治体を人口規模で重みづけし、統一的な料率を作成する方法である。単一の率が決まることがメリットではあるが、全消回答者の居住自治体における料率と大きく異なる可能性があることがデメリットである。特に、各自治体の料率が、その自治体における居住者の人口・世帯構成や収入構造などと関連している場合このデメリットは無視できないものと思われる。そのため、今後②の方式で料率を当てはめて、税・社会保険料の支払いについて推計を行うことが妥当であると考えられる6。

4. まとめ
本報告では自治体によって料率が異なる「国民健康保険（75 歳未満）」「介護保険第 2号被保険者 国保（40 歳以上 65 歳未満）」「介護保険第 1 号被保険者（65 歳以上）」について、令和 4（2022）年の 15 自治体の料率を用いて年齢プロファイルを算出した。その結果、自治体ごとに、大きなプロファイル差は見られなかった。ただし、より精緻な NTA 推計のためには、唯一つの自治体の値を用いるのではなく、複数の自治体の料率を用いることが有効と考えられる。
一方、本報告の課題として下記 3 点が挙げられる。
第 1 に、使用した料率情報の年次が NTA 推計に用いる平成 26（2014）年のものではな
く令和 4（2022）年のものを使用している点が挙げられる。令和 5（2023）年 3 月現在での各自治体ウェブページに掲載されている情報を用いたためであり、今後は各自治体に過去
6②の方法は令和5（2023）年3月10日におこなわれた本プロジェクト第3回研究会でも承認された。

― 45 ―

の料率を問い合わせる必要がある。
第 2 に、後期高齢者医療制度および住民税の均等割について調査ができていない。後期高齢者医療制度については、都道府県ごと（正確には広域連合ごと）に料率が決まっているため、都道府県別に料率を調べ、適用する必要がある。住民税の均等割については、総務省ウェブサイト『市町村税課税状況等の調』の「第２表令和２年度個人の市町村民税の納税義務者等に関する調」ファイルより、自治体ごとの 1 人当たり均等割納税額が計算できる可能性がある7。
第 3 に、低所得者の負担軽減措置について検討することができていない。各種社会保険・税に関して、所得に応じた負担軽減措置が存在し、これらの措置は所得再分配政策の要であるといえる。これらの負担軽減措置を実装しない場合、税・社会保険料の支払いの年
齢プロファイルにはバイアスがあるものと思われる。例えば、高齢者層で低所得世帯が多い場合を想定すると、高齢者のプロファイルが過大推計されてしまうだろう。負担軽減措置についても各自治体によって異なるため、負担軽減措置を実装する自治体に照会をおこない、当時の負担軽減措置について情報収集する必要がある。その際、低所得者の負担軽減措置については、まず 15 自治体の情報で比較を行い、もしこれらに大きな相違がないのであれば、人口規模に応じて各種の軽減処置を実装する方法ではなく、標準的な負担軽減処置を行っている代表的な自治体をひとつ取り出して、その自治体における負担軽減処置を実装する形が効率的であると思われる。
また、本稿には掲載しなかったものの、税・社会保険料の支払いについて、昨年度末の時点から改善を加えた点について、「6. 付録」に一覧を付す。令和 5（2023）年度には上記課題に取り組み、なるべく早い時期に、これらの推計方法について一定の結論を得たいと考えている。

参考資料
ICHIMURA Hidehiko, SHIMIZUTANI Satoshi, HASHIMOTO Hideki. (2009).
JSTAR First Results 2009 Report. RIETI Discussion Paper Series 09-E-047.
エリアマーケティング（2009 年 9 月 14 日）「静岡県がテストマーケティングの好適地といわれるワケ」https://misuzukaru.blog.fc2.com/blog-entry-109.html（閲覧：2023 年 3 月 21 日）
総務省（2020）「令和 2 年国勢調査」
滝川市（2010）「参考資料（1）資産割のあり方について」https://www.city.takikawa.hokkai
do.jp/200soumubu/01soumu/01soumu_g/03shingikai/simin/files/20100125-1201kokuhounnei02sir
you01.pdf（閲覧：2023 年 3 月 21 日）
独立行政法人経済産業研究所「JSTAR（くらしと健康の調査）」https://www.rieti.go.jp/jp/pr7

本アイデアについて創価大学寺田和之講師よりご意見いただいた。記して感謝申し上げる。

― 46 ―

ojects/jstar/（閲覧：2023 年 3 月 21 日）
福田節也（2022a）「『全国消費実態調査』による NTA 変数の推計について：推計における課題と妥当性の検証」一般会計プロジェクト『国民移転勘定（NTA）プロジェクト』令和 3 年度報告書， pp.3-28.
福田節也（2022b）「世帯における個人の税・社会保険料支払いについて」一般会計プロジ
ェクト『国民移転勘定（NTA）プロジェクト』令和 4 年度第 2 回研究会発表資料
その他、15 自治体のウェブサイトにて 2022 年の各種料率を取得した（閲覧：2023 年 3 月
21 日）

付録：税・社会保険料の支払いについて、昨年度末の時点から改善を加えた点① 所得税と住民税
上記について、社会保険料控除を実装した。社会保険料は金額も大きく、控除の影響は大きいと考えられる。
② 国民年金厚労省年金局資料『平成 26 年度の国民年金の加入・保険料納付状況』に基づき年代別納付率を実装した。国民年金は若年層ほど未納率が高い傾向にある。
③ 厚生年金標準報酬月額の上限値を実装した。

― 47 ―

施設居住者に関する医療・介護⽀出の補正⽅法の検討
佐藤格1
中⽥⼤悟2

1. はじめに

NTA の構築にあたっては、年齢別の⽀出額を把握することが不可⽋である。そのためにさまざまなデータを⽤いており、⽇本においては、「全国家計構造調査 3」「全国消費実態調査」が中⼼的な役割を果たすこととなる。全国消費実態調査は細分化された消費項⽬が⽰されている⾮常に重要な調査であるが、⼀⽅で NTA の構築には補正が必要な部
分も存在する。その 1 つが、本稿で取り上げる施設居住者の問題である。全国消費実態調査では調査対象が⼀般世帯のみとなっており、施設等の世帯については調査の対象外である。これは、年齢別の⽀出額を把握するにあたっては問題が⽣じうるものと考えられる。具体的には、⾼齢者の医療・介護に対する⽀出額にゆがみが発⽣する可能性である。
⾼齢になれば医療や介護に対する需要が増加する。したがって、⾼齢期における医療・介護⽀出額は、若年期と⽐較して多くなることが予想される。居住の状況に⽬を向ければ、若年期にも寮などで⽣活している者はいるものの、その数はわずかである。⼀⽅⾼齢期になれば、病院や⽼⼈ホーム等の施設に⼊居する者が増加する傾向がある。したがって、若年期においては施設居住者の⽀出額を把握できないことから発⽣する問題はそれほど⼤きくないと考えられる⼀⽅で、⾼齢期の施設居住者の⽀出を把握できないことは、
NTA の構築にあたっては問題となる可能性がある。
本稿ではこのような観点から、集計されたデータと「国勢調査」の⼀般世帯・施設等の世帯の⽐率を利⽤することにより、全国消費実態調査の医療・介護に関する⽀出額の補正の⽅法を検討する。

1

国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所

2

独⽴⾏政法⼈経済産業研究所

3「全国家計構造調査」は、2014年まで「全国消費実態調査」として実施されていたが、2019年から調査内容を⼀部変更するとともに、名称を「全国家計構造調査」と改めた。なお本稿では2014年の値をもとに計算しているため、2014年に実施された「全国消費実態調査」を⽤いているため、以下では「全国消費実態調査」の名称で記述する。

― 49 ―

2. データと計算

2.1 国勢調査の世帯分類

⼀般世帯と施設等の世帯の⽐率を求めるにあたって、まずは国勢調査を確認しよう。
国勢調査では、総世帯、⼀般世帯、施設等の世帯の 3 種類の世帯が⽰されている。ここ
で、施設等の世帯の定義を確認しておこう。「統計表で⽤いられる⽤語，分類の解説 24」によれば、1985 年以降の国勢調査では、⼀般世帯として
1) 住居と⽣計を共にしている⼈の集まり⼜は⼀⼾を構えて住んでいる単⾝者
2) 上記の世帯と住居を共にし，別に⽣計を維持している間借りの単⾝者⼜は下宿屋などに下宿している単⾝者
3) 会社・団体・商店・官公庁などの寄宿舎，独⾝寮などに居住している単⾝者の 3 種類を、また施設等の世帯として、
1) 寮・寄宿舎の学⽣・⽣徒─学校の寮・寄宿舎で起居を共にし，通学している学⽣・⽣
徒の集まり
2) 病院・療養所の⼊院者─病院・療養所などに，既に 3 か⽉以上⼊院している⼊院患者の集まり
3) 社会施設の⼊所者─⽼⼈ホーム，児童保護施設などの⼊所者の集まり
4) ⾃衛隊営舎内居住者─⾃衛隊の営舎内⼜は艦船内の居住者の集まり
5) 矯正施設の⼊所者─刑務所及び拘置所の収容者並びに少年院及び婦⼈補導院の在院者の集まり
6) その他─定まった住居を持たない単⾝者や陸上に⽣活の本拠(住所)を有しない船舶乗組員などの 6 種類を挙げている。本稿において特に着⽬したいのは施設等の世帯のうちの 2)と 3)
であるが、2)と 3)を、それ以外の施設と分割することは困難である。ただし、⾼齢者は
主に 2)と 3)に該当すると考えられるため、ここでは施設等の世帯のさらなる分割を試みることは⾏わない。
表 1 に⽰したのは 2005 年以降の総数・⼀般世帯にいる者、施設等の世帯にいる者の⼈数である。85 歳以上がまとめられているために⼤きく⾒えるという⾯はあるにしても、
4https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2000/guide/3-02.html― 50 ―

⾼齢期に施設等の世帯にいる者の⼈数が増⼤していることがわかる。
表1
2005
総数

世帯の分類と⼈数
2010

⼀般世帯

総数【⼈】 127,285,653 124,973,207

施設等の世帯2,312,446

総数

2015
⼀般世帯

128,057,352 125,545,603

施設等の世帯2,511,749

総数

⼀般世帯

127,094,745 124,296,331

施設等の世帯2,798,414

0〜4歳

5,578,087

5,569,877

8,210

5,296,748

5,289,120

7,628

4,987,706

4,981,244

6,462

5〜9歳

5,928,495

5,915,395

13,1005,585,661

5,574,149

11,512

5,299,787

5,290,067

9,720

10〜14歳6,014,652

5,988,775

25,877

5,921,035

5,896,580

24,4555,599,317

5,576,656

22,66115〜19歳6,568,380

6,379,931

188,449

6,063,357

5,897,072

166,285

6,008,388

5,837,332

171,056

20〜24歳7,350,598

7,205,032

145,566

6,426,433

6,298,535

127,898

5,968,127

5,847,931

120,196

25〜29歳8,280,049

8,216,653

63,396

7,293,701

7,238,041

55,6606,409,612

6,359,850

49,76230〜34歳9,754,857

9,697,075

57,782

8,341,497

8,296,527

44,9707,290,878

7,252,207

38,67135〜39歳8,735,781

8,683,313

52,4689,786,349

9,733,973

52,376

8,316,157

8,275,041

41,11640〜44歳8,080,596

8,029,906

50,6908,741,865

8,690,226

51,6399,732,218

9,678,414

53,80445〜49歳7,725,861

7,669,850

56,011

8,033,116

7,980,730

52,386

8,662,804

8,607,566

55,23850〜54歳8,796,499

8,721,049

75,4507,644,499

7,587,654

56,8457,930,296

7,873,081

57,21555〜59歳

10,255,164

10,156,225

98,9398,663,734

8,583,881

79,8537,515,246

7,450,617

64,62960〜64歳8,544,629

8,445,840

98,78910,037,249

9,929,022

108,227

8,455,010

8,361,606

93,40465〜69歳7,432,610

7,322,313

110,297

8,210,173

8,095,573

114,600

9,643,867

9,513,570

130,297

70〜74歳6,637,497

6,487,485

150,012

6,963,302

6,816,379

146,923

7,695,811

7,543,084

152,72775〜79歳5,262,801

5,047,093

215,708

5,941,013

5,708,519

232,494

6,276,856

6,047,014

229,84280〜84歳3,412,393

3,122,486

289,907

4,336,264

3,987,212

349,052

4,961,420

4,570,978390,44285歳以上

2,926,704

2,314,909

611,795

3,794,933

2,970,141

824,792

4,887,487

3,792,126

1,095,361

出典：「国勢調査」各年版

さらにここから⼀般世帯の割合・施設等の世帯の割合を計算すると、次のようになる。
割合にすることで、この傾向を⼀層強く確認することができる。40 歳代から増加を始める施設等の割合は、75 歳あたりから激増する。繰り返しになるが、施設等にいる⾼齢者
は、主に病院や診療所への⼊院、あるいは⽼⼈ホーム等への⼊所と考えられることから、本稿で⾏うような補正が必要となると考えられる。

― 51 ―

表2

⼀般世帯・施設等の世帯の⼈数⽐

⼀般の割合

施設等の割合

2005

2010

2015

2005

2010

2015

総数【⼈】

0.982

0.980

0.978

0.018

0.020

0.022

0〜4歳

0.999

0.999

0.999

0.001

0.001

0.001

5〜9歳

0.998

0.998

0.998

0.002

0.002

0.002

10〜14歳

0.996

0.996

0.996

0.004

0.004

0.004

15〜19歳

0.971

0.973

0.972

0.029

0.027

0.028

20〜24歳

0.980

0.980

0.980

0.020

0.020

0.020

25〜29歳

0.992

0.992

0.992

0.008

0.008

0.008

30〜34歳

0.994

0.995

0.995

0.006

0.005

0.005

35〜39歳

0.994

0.995

0.995

0.006

0.005

0.005

40〜44歳

0.994

0.994

0.994

0.006

0.006

0.006

45〜49歳

0.993

0.993

0.994

0.007

0.007

0.006

50〜54歳

0.991

0.993

0.993

0.009

0.007

0.007

55〜59歳

0.990

0.991

0.991

0.010

0.009

0.009

60〜64歳

0.988

0.989

0.989

0.012

0.011

0.011

65〜69歳

0.985

0.986

0.986

0.015

0.014

0.014

70〜74歳

0.977

0.979

0.980

0.023

0.021

0.020

75〜79歳

0.959

0.961

0.963

0.041

0.039

0.037

80〜84歳

0.915

0.920

0.921

0.085

0.080

0.079

85歳以上

0.791

0.783

0.776

0.209

0.217

0.224

出典：「国勢調査」各年版より作成。

なお、補正は医療・介護ともに同様の⼿順で⾏っているが、利⽤するデータはそれぞれ異なるため、補正⽅法は別々に説明する。

2.2

医療

医療については、全国消費実態調査によれば、⼀般世帯 1 ⼈当たりの医療⽀出の額は次のようになる。また、1 ⼈当たりの本⼈負担額を「医療保険に関する基礎資料」により求めると、次のようになる。
まず、⼀般世帯 1 ⼈当たりの医療⽀出額に⼀般世帯の⼈数を乗じたものを計算してみよう。計算結果は表 2 の「⼀般のみ」の欄に⽰される。次に、「医療保険に関する基礎資料」との差を施設居住者の医療⽀出額と仮定する。この計算結果は表 2 の「施設のみ」の欄に⽰される。この額を、医療保険に関する基礎資料の額から控除することにより、施設
居住者の医療⽀出総額を計算することができる。さらにこの値を施設居住者の⼈数で除― 52 ―

算すれば、施設居住者の 1 ⼈当たり医療⽀出額を計算することができる。最後に、⼀般世帯と施設等世帯の 1 ⼈当たり医療⽀出を加重平均することで、全世帯の 1 ⼈当たり医療⽀出額を計算する。この結果を全国消費実態調査の結果と⽐較したものが図 1 である。
全国消費実態調査をもとにしたプロファイルでは、特に 10〜14 歳の⽀出額などが過⼩推計されていると思われ、また事前の予想と反して、⾼齢期の医療⽀出については総世帯の 1 ⼈当たりの⽀出額が⼀般世帯の 1 ⼈当たりの⽀出額を下回る結果となった。プロフ
ァイルを含めて、さらに精査が必要であると考えられる。
表3

総数

⼀般世帯・施設等の医療⽀出(利⽤者負担額)の補正

総数

⼀般

施設

(⼈)

(⼈)

(⼈)

127,094,745 124,296,331 2,798,414

利⽤者負担

⼀般世帯

計

1⼈当たり

(100万円)(円)

4,045,578

⼀般のみ

施設のみ

(100万円)(100万円)

6,195,648-2,150,070

施設

利⽤者負担

総世帯

1⼈当たり

1⼈当たり

1⼈当たり

(円)

(円)

(円)
48,4640〜4歳

4,987,706

4,981,244

6,462

154,368

38,374

191,151-36,783-5,692,134

30,950

5〜9歳

5,299,787

5,290,067

9,720

108,817

6,695

35,41673,401

7,551,519

20,53232,152

10〜14歳5,599,317

5,576,656

22,661

93,0830093,083

4,107,630

16,624

26,03215〜19歳6,008,388

5,837,332

171,056

76,337339

1,979

74,358434,700

12,70519,89520〜24歳5,968,127

5,847,931

120,196

82,872

12,247

71,620

11,252

93,61013,886

21,74425〜29歳6,409,612

6,359,850

49,762

112,373

16,278103,523

8,850

177,844

17,532

27,45330〜34歳7,290,878

7,252,207

38,671

144,164

32,022

232,232-88,068-2,277,358

19,77330,96335〜39歳8,316,157

8,275,041

41,116

182,731

38,754

320,693-137,962-3,355,425

21,97334,40840〜44歳9,732,218

9,678,414

53,804

227,890

47,026455,138-227,248-4,223,631

23,416

36,66745〜49歳8,662,804

8,607,566

55,238241,138

58,177500,764-259,626-4,700,139

27,836

43,58950〜54歳7,930,296

7,873,081

57,215272,268

59,022

464,687-192,419-3,363,080

34,33353,76255〜59歳7,515,246

7,450,617

64,629328,615

63,681

474,461-145,846-2,256,659

43,726

68,47260〜64歳8,455,010

8,361,606

93,404473,108

84,156703,678-230,570-2,468,527

55,956

87,62265〜69歳9,643,867

9,513,570

130,297

567,472

92,415879,199-311,727-2,392,437

58,84392,14370〜74歳7,695,811

7,543,084

152,727

361,869

70,928535,013-173,144-1,133,680

47,022

73,63275〜79歳6,276,856

6,047,014

229,842

251,877

79,413

480,210-228,333-993,434

40,12862,83780〜84歳4,961,420

4,570,978390,442220,064

97,293444,724-224,660-575,399

44,35569,456

85歳〜

4,887,487

3,792,126

1,095,361

146,532

79,417301,160-154,628-141,166

29,981

46,948

出典：筆者作成。

― 53 ―

図1

医療⽀出(利⽤者負担額)の⽐較

出典：筆者作成。

2.3

介護

次に介護である。全国消費実態調査によれば、⼀般世帯 1 ⼈当たりの介護⽀出の額は次のようになる。また、「介護給付費実態調査5」によれば、年齢別の利⽤者負担額は次のようになる。
まず、⼀般世帯 1 ⼈当たりの介護⽀出額に⼀般世帯の⼈数を乗じたものを計算してみよう。計算結果は表 4 の「⼀般のみ」の欄に⽰される。次に、介護給付費実態調査との差を施設居住者の介護⽀出額と仮定する。この計算結果は表 4 の「施設のみ」の欄に⽰される。なお、全国消費実態調査では 40 歳未満でも介護⽀出が発⽣しているため、40 歳未
満の施設居住者の介護⽀出額がわずかにゼロを下回る。この額を、介護給付費実態調査の額から控除することにより、施設居住者の介護⽀出総額を計算することができる。さらにこの値を施設居住者の⼈数で除算すれば、施設居住者の 1 ⼈当たり介護⽀出額を計算することができる。最後に、⼀般世帯と施設等世帯の 1 ⼈当たり介護⽀出を加重平均することで、全世帯の 1 ⼈当たり介護⽀出額を計算する。この結果を全国消費実態調査の結果と⽐較したものが図 2 である。施設居住者が急増する 75 歳以降、84 歳までの間において、補正後の 1 ⼈当たり介護⽀出が、全国消費実態調査の値を上回っていることがわかる。
5

現在は「介護給付費等実態統計」という名称になっているが、2014年のデータを⽤いているため、当時の名称である「介護給付費実態調査」としている。

― 54 ―

表4

総数

総数

⼀般

(⼈)

(⼈)

⼀般世帯・施設等の介護⽀出(利⽤者負担額)の補正

127,094,745 124,296,331

利⽤者負担

⼀般世帯

計

1⼈当たり

(⼈)

(100万円)(円)

2,798,414

816,321

施設

⼀般のみ

施設のみ

(100万円)(100万円)

124,700

691,621

施設

利⽤者負担

総世帯

1⼈当たり

1⼈当たり

1⼈当たり

(円)

(円)

(円)

0〜4歳

4,987,706

4,981,244

6,462

0

3

16

-16

-2,4640

0

5〜9歳

5,299,787

5,290,067

9,720

0

1

4

-4

-384

0

0

10〜14歳5,599,317

5,576,656

22,661

0

4

20

-20

-880

0

0

15〜19歳6,008,388

5,837,332

171,056

0

32

189

-189

-1,1050

0

20〜24歳5,968,127

5,847,931

120,196

0

56

328

-328

-2,7270

025〜29歳6,409,612

6,359,850

49,762

0

68

431

-431

-8,6660030〜34歳7,290,878

7,252,207

38,671

0

53

381

-381

-9,8550035〜39歳8,316,157

8,275,041

41,116

0

13

108

-108

-2,6270040〜44歳9,732,218

9,678,414

53,804

3,447

9

90

3,357

62,401354

6245〜49歳8,662,804

8,607,566

55,238

3,447

27

235

3,213

58,159398

69

50〜54歳7,930,296

7,873,081

57,215

3,447

42

330

3,118

54,488435

76

55〜59歳7,515,246

7,450,617

64,629

3,447

153

1,142

2,305

35,670459

80

60〜64歳8,455,010

8,361,606

93,404

3,447

304

2,545

902

9,659

408

71

65〜69歳9,643,867

9,513,570

130,297

24,082

1,238

11,782

12,30094,4032,497

435

70〜74歳7,695,811

7,543,084

152,727

46,215

1,262

9,522

36,693

240,254

6,005

1,046

75〜79歳6,276,856

6,047,014

229,842

89,712

1,825

11,03678,676342,307

14,293

2,489

80〜84歳4,961,420

4,570,978390,442

170,511

4,402

20,122

150,389

385,176

34,367

5,985

85歳〜

4,887,487

3,792,126

1,095,361

468,564

17,51566,421

402,143

367,133

95,87016,696

出典：筆者作成。

図2

介護⽀出(利⽤者負担額)の⽐較

出典：筆者作成。

― 55 ―

3

まとめ

本稿では、全国消費実態調査では捉えることのできない施設居住者の医療・介護⽀出について、国勢調査をはじめとするデータを⽤いて補正することを試みた。本稿の計算の結果、介護⽀出については、施設居住者が急増する 75 歳以降で⼀般世帯のみの⽀出額を総世帯の⽀出額が上回り、全国消費実態調査では過⼩となっていたと考えられる⽀出額を補正できた。⼀⽅で医療⽀出については、むしろ全国消費実態調査では⽀出額が過⼤になっていたと考えられる。ただし、全国消費実態調査をもとにしたプロファイルでは、特に 10〜14 歳の⽀出額などに⾒られるように過⼩推計されていると考えられる部分もあり、さらなる検討が必要である。
最後に今後の課題について述べておこう。本稿の結果は 2014 年の全国消費実態調査に基づくものである。2019 年の NTA 構築にあたっては、2019 年の全国家計構造調査ならびに 2019 年の消費プロファイル、2020 年の国勢調査のデータをもとに、同様の⽅法による計算が必要である。この点については、新たなデータを⼊⼿次第改めて計算を⾏う
予定である。
また補論に⽰す通り、⽀出額の補正は重要であるが、補正によって⽀出額が変化すれば、個⼈の予算制約を満たすためには、収⼊や移転の項⽬が変化する必要がある。こちらについても、現在は補論に⽰す理論的な枠組みを整理した段階であり、実際にどのような値になるのかということについても計算を⾏うことが必要である。

補論

施設居住者の補正に付随する要素の検討

前節までの補正の結果、施設居住者の⽀出は、⼀般世帯のみの⽀出とは異なる値になることが⽰された。このとき、収⽀を均衡させるためには、労働収⼊、移転、貯蓄などの項
⽬の増減が必要である。したがって、これらの要素の増減について、NTA のマニュアルにある均衡式にしたがいつつ検討を⾏う。
ここでマニュアル 29 ページの(2.2)式における年齢xについて、便宜的に若年はy、施設に⼊っていない⾼齢者はo1、施設に⼊っている⾼齢者はo2として書き換える6。

C(y) − Y l(y) = τ +(y) − τ −(y) + Y A(y) − S(y)6(1)(2.2)式において本来括弧内に⼊る変数xは年齢である。したがって、本稿において個⼈の性質によって

y、o1、o2としている部分は、実際の計算に当たっては各年齢が⼊り、年齢別のプロファイルが決定されることになる。

― 56 ―

C(o1) − Y l(o1) = τ +(o1) − τ −(o1) + Y A(o1) − S(o1)(2)

C(o2) − Y l(o2) = τ +(o2) − τ −(o2) + Y A(o2) − S(o2)(3)

ここで、Cは消費、Y lは労働収⼊、τ +は移転のInflow、τ −は移転のOutflow、Y Aは資本収⼊と財産収⼊の和、Sは貯蓄を表す。施設居住者についての補正を⾏っていなかったと
きには、o1とo2が区別されていない状態であったと考えることができる。すなわちo1とo2が区別されていない状態では、施設居住者も⾮施設居住者も、⽀出・収⼊・移転などの額は同⼀とみなしていたということになる。
ここで施設居住者の⽀出を補正し、従来よりも⽀出C (o2 )が⼤きくなったとすれば、(3)式を均衡させるには、Y l (o2 )、τ + (o2 )、τ − (o2 )、Y A (o2 )、S (o2 )といった変数のいずれか、あるいはいくつかの値が変化しなければならない。そこで、これらの変数がどのように変化すると考えられるのかを順に検討することとする。なお、Sは調整項⽬であり、最終的に両辺を均衡させるように決定される変数である7。まず左辺第 2 項のY l (o2 )であるが、⾼齢の施設居住者については、労働収⼊はほぼゼロであると考えられる。したがって、Y l (o2 ) = 0とする。
次に右辺第1項、第2項のτ +(o2)とτ −(o2)である。ここで移転τについては、InﬂowとOutﬂowが総額として均衡しているのであれば、次の式が成⽴する。

τ +(y) + τ +(o1) + τ +(o2) = τ −(y) + τ −(o1) + τ −(o2)(4)

移転のOutﬂowの総額については、補正することは適切ではない。これは次の理由による。施設居住の⾼齢者からの移転は無視しうる程度の額であると想定できる。したがって、移転のOutﬂowは若年あるいは⾮施設居住の⾼齢者によってなされているものと考えられる。その場合、移転総額は全国消費実態調査で得られている値で過不⾜はなく、さらに補正を掛けることは、移転を⼆重計上することになると考えられる。

τ −(o2)、すなわち施設居住の⾼齢者からの移転はほぼゼロであると考えれば、(4)式は 、 τ +(y) + τ +(o1) + τ +(o2) = τ −(y) + τ −(o1) と書き換えることができる。さらに

τ +(y)、τ +(o1)、τ −(y)、τ −(o1)が全国消費実態調査などのデータから明らかになっているのであれば、τ +(o2)は残差として求めることができる8。最後にY A (o2 )については、施設居住者と⾮施設居住者での相違が明らかではないことから、同⼀の値であるものと仮定する。
したがって、補正により増加した施設居住者に関する⽀出は、施設居住の⾼齢者への移7

もちろん、Sによって調整がなされることが、他の変数が調整の役割を果たさないことを意味するもの

ではない。
8

問題点として、海外との取引があった場合には移転のInﬂowと Outﬂowが均衡するとは限らないこと、

またマクロコントロールを掛ける前の値で計算することが適切かどうか明らかでないことが挙げられる。

― 57 ―

転τ +(o2)と、調整項⽬である貯蓄S(o2) によりまかなわれると考えられる9。なお、実際に τ +(o2) と S(o2) がどのような値になるのかということは、次年度改めて検討する。

参考⽂献・資料

厚⽣労働省 「医療保険に関する基礎資料 平成26年度」
厚⽣労働省 「平成26年度介護給付費実態調査」
総務省統計局 「平成26年全国消費実態調査」
総務省統計局 「平成27年国勢調査」
United Nations(2013) National Transfer Accounts Manual, United Nations publication.

9

既に述べたように、施設居住の⾼齢者の労働収⼊Y l (o2 )と、施設居住の⾼齢者からの移転τ − (o2 )はゼロと仮定している。

― 58 ―CFX（教育・医療以外の個人消費）高齢部分の補正に関する検討鈴木貴士（社会保障基礎理論研究部）
福田 節也（企画部）

1. はじめにわが国における国民移転勘定（National Transfer Accounts: NTA）の構築では、世帯における消費を測定する際に『全国消費実態調査』（以下、全消と呼ぶ）を用いる。全消は調査対象となった世帯に調査員が訪問し、調査票を配布・回収する形で調査が行われる。しかし、以下の世帯は「世帯としての収入と支出を正確に計ることが難しいことなどの理由から調査の対象から除外」されている（総務省 2014）。除外されている世帯は、二人以上の世帯の内「料理飲食店又は旅館を営む併用住宅の世帯」「下宿屋又は賄い付の同居人のいる世帯」「住み込みの雇用者が 4 人以上いる世帯」「外国人世帯」、単身世帯の内「二人以上の世帯の対象除外」「学生の単身者」「15 歳未満の単身者」「雇用者を同居させている単身者」「社会施設及び矯正施設の入所者」「病院及び療養所の入院者」「自衛隊の営舎内居住者」である。NTA を推計する上で課題となり得るのが、高齢者の「社会施設及び矯正施設の入所者」（施設居住者）「病院及び療養所の入院者」（入院者）である。平成 27（2015）年『国勢調査』によれば、施設居住者や入院者を含む施設等世帯の居住者の割合は、80～84 歳の男女で 7.9%、85 歳
以上では 22.4%となっており、高齢になるほど大きな割合となっている（総務省 2015）。
NTA の推計のためには年齢別に私的消費の額を把握する必要があるが、全消で調査対象となっていない施設等世帯居住者の割合が高齢ほど高いことを考慮すると、高齢部分の私的消費の推計結果に何らかの歪みが生じている可能性が考えられる。
本報告書では、CFX（教育・保健医療以外の私的個人消費）について、年齢別人口に占める施設等居住者の割合を考慮した補正について検討を行う1。具体的には、「社会施設居住者」と「入院者」のそれぞれについて、「食費」「居住費」「生活費」を推計し、これらを施設等居住者の CFX として計算した。この値を性、年齢別の施設等居住者割合に応じて按分し、全消から計算された CFX の値を補正した結果について示す。なお、推計においては、高齢者のみならず全年齢について補正をおこなっている。ただ、施設居住者や入院者の多くは高齢者であるため、補正による効果は主に高齢者において大きい結果となっている。なお、本報告書で扱わない CFX 以外の補正方法については、本研究報告書掲載の佐藤・中田の報告書『施設居住者に関する医療・介護支出の補正方法の検討』を参照されたい。

2. CFX のプロファイルと施設等世帯居住人口
2-1. CFX のプロファイル
1

本報告書の元となったアイデアについては、本プロジェクト研究会での所外委員の先生方との議論や、東京大学／アリゾナ大学の市村英彦教授が主催するNTAミーティングの議論に依るところが大きい。
記して感謝申し上げる。

― 59 ―

はじめに、平成 26（2014）年全消を用いて推計された NTA から MC 調整前の性、年齢別
CFX の値を確認する（図１）。図１を見ると、CFX の値は 20 代以降、概ね年間 100 万円を超える金額である。CFX の値は私的消費の中で最も大きく、そのプロファイルは私的消費全体のプロファイルの形状を大きく左右する。CFX の値は、80～84 歳を一つの山として 85 歳以降に低下しているが、この高齢部分における低下が施設等世帯の居住者を含まないことによりどの程度影響を受けているのか検証する必要がある。

図１：平成 26（2014）年 NTA における性、年齢（5 歳階級）別 CFX の値（MC 調整前）2-2. 国勢調査による施設等世帯居住人口
次に、年齢別の施設等世帯居住人口について確認する。表１では、平成 27（2015）年国勢調査を用いて施設居住者（施設等の世帯）の総人口に占める割合を年齢別に示した。総人口に占める施設居住者の割合は年齢計の総数では 2.2%である。しかし年齢別に見ると、高齢になるほど施設居住者の割合が高く、75～79 歳：3.7%、80～84 歳：7.9%、85 歳以上：22.4%となっている。特に高齢者で全消の調査対象になっていない施設居住者の割合が高く、補正の必要性が高いことが伺える。高齢者の施設居住者を施設別に見ると、病院・療養所の入院者と社会施設の入所者が割合として非常に高い。75～79 歳で見ると、それぞれ 27.3%、71.4%で、合計
で 98.7%となっている。85 歳以上で見ると、それぞれ 14.7%、85.2%で、合計で 99.9%となっている。そのため、高齢者の施設居住者の補正に当たっては病院・療養所の入院者と社会施設の入所者について検討すれば、施設居住者分をほぼカバーすることができる。
本報告においては、社会施設の入所者及び病院・療養所の入院者の双方について、施設居住者あるいは入院者一人当たりの CFX を推計し、表１の性、年齢別社会施設居住者割合あるいは病院・療養所入院者割合で案分することにより、CFX（特に高齢者の CFX）の補正を行う
2。次節以降では、これらの方法について解説する。

2

なお、高齢者以外について確認すると、若年層において寮・寄宿舎の学生・生徒やその他の割合が高くなっている。例えば、15～19歳の総人口に占める施設居住者の割合は2.8%である。その多くは寮・寄宿舎の学生・生徒であり、15～19歳の施設居住者に占める割合は82.6%となっている。25～29歳の場合、15～19歳よりも施設居住者の割合が小さく（0.8%）、施設居住者に占める割合が高いのは「その他」（― 60 ―

表１：平成 27（2015）年国勢調査による施設等世帯の居住状況

総人口（人）
総数（年齢） 127,094,745

施設等
世帯の
居住者
（数）

施設等
世帯の
総人口に
占める割合

寮・寄宿舎
病院・
社会
の学生・
療養所の
施設の
その他
生徒
入院者
入所者
施設等世帯に占める割合（%）

2,798,414

2.2%

8.4%

19.6%

65.4%

6.6%

15歳未満

15,886,810

38,843

0.2%

18.5%

7.9%

73.3%

0.2%

15～19歳6,008,388

171,056

2.8%

82.6%

0.8%

8.7%

7.9%

20～24歳5,968,127

120,196

2.0%

61.2%

1.7%

7.4%

29.7%

25～29歳6,409,612

49,762

0.8%

16.4%

6.6%

21.6%

55.5%

30～34歳7,290,878

38,671

0.5%

5.5%

13.0%

35.7%

45.8%

35～39歳8,316,157

41,116

0.5%

1.6%

18.3%

45.9%

34.1%

40～44歳9,732,218

53,804

0.6%

0.5%

22.7%

49.8%

27.0%

45～49歳8,662,804

55,238

0.6%

0.3%

28.1%

47.7%

23.9%

50～54歳7,930,296

57,215

0.7%

0.1%

35.7%

46.6%

17.6%

55～59歳7,515,246

64,629

0.9%

0.1%

40.1%

47.8%

12.1%

60～64歳8,455,010

93,404

1.1%

0.0%

43.5%

47.6%

8.9%

65～69歳9,643,867

130,297

1.4%

0.0%

41.4%

52.5%

6.1%

70～74歳7,695,811

152,727

2.0%

0.0%

34.7%

62.0%

3.2%

75～79歳6,276,856

229,842

3.7%

0.0%

27.3%

71.4%

1.3%

80～84歳4,961,420

390,442

7.9%

0.0%

20.0%

79.7%

0.4%

85歳以上

4,887,487

1,095,361

22.4%

0.0%

14.7%

85.2%

0.1%

年齢「不詳」

1,453,758

15,811

1.1%

6.6%

22.7%

45.7%

25.0%

出典：平成 27（2015）年国勢調査より報告者作成

3. 社会施設居住者の CFX の推計
はじめに、社会施設居住者（入所者）の CFX の推計方法について述べる。国勢調査における「社会施設」は「老人ホーム，児童保護施設などの入所者の集まり」（総務省 2015）と定義される。高齢の「社会施設」居住者に関する統計として厚生労働省が実施する『介護サービス施
設・事業所調査』（以下、介サと呼ぶ）と『社会福祉施設等調査』（以下、施設等調査と呼ぶ）がある。このうち居住者の 1 日当たりの食費・居住費を取得できるのは介サのみであるため、本報告では介サから推計した介護施設における食費・居住費を基に社会施設居住者の CFX を推計する。

3-1. 『介護サービス施設・事業所調査』による食費と居住費の推計
介サは公的な介護施設に関する統計であり、「介護老人福祉施設」（特別養護老人ホームの名称で知られる）「介護老人保健施設」「介護療養型医療施設」が対象である。施設居住者の数や、施設ごとの 1 日当たり平均の「食費」「居住費」が性、年齢別に把握可能である。しかし、CFX を構成する要素である食費、居住費以外の「生活費」については情報が得られな「自衛隊営舎内居住者」「矯正施設の入所者」「その他」の合計）（55.5%）となっている。

― 61 ―

い。生活費については、後述する別調査より補完する。
表２は性、年齢ごとに介護施設の平成 25（2013）年の入居者（居住者）数を示したものである。総数で約 80 万人がこれらの介護施設に居住している。内訳は男性が約 20 万人、女性が約 60 万人と女性の方が多くなっており、女性の平均寿命が長いためと考えられる。

表２：平成 25（2013）年 介護施設の入居者数
性別

総数

男性

女性

年齢
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上

介護老人
介護老人 介護療養型
医療施設
保健施設
福祉施設
(人）
(人）
(人）
4,990
6,509
1,594
8,703
8,329
1,807
20,687
16,0123,201
44,871
31,864
6,562
84,03460,450
11,581
113,428
79,35015,077
162,054
96,644
20,448
2,819
4,137
902
4,244
4,965
1,018
8,956
7,938
1,650
15,084
11,927
2,642
20,904
17,485
3,738
19,28816,903
3,441
16,333
12,732
2,489
2,171
2,371
692
4,459
3,365
788
11,7318,074
1,552
29,786
19,937
3,920
63,13042,966
7,843
94,14062,447
11,636
145,721
83,911
17,959

3施設
合計(人）
13,093
18,83939,90083,297156,065
207,855
279,146
7,858
10,227
18,54429,65342,127
39,632
31,554
5,234
8,612
21,35753,643113,939
168,223
247,591

出典：平成 25（2013）年介護サービス施設・事業所調査より報告者作成

続いて、平成 26（2014）年の介サを用いて各施設の 1 日当たりの食費・居住費を一覧にした（表３）。

表３：介護施設の一人・1 日当たり食費・居住費（円）

出典：平成 26（2014）年介護サービス施設・事業所調査より報告者作成

食費と居住費の合計費で 1 日当たりかかる費用は各介護施設とも約 2,000～3,000 円である。
1 年間 365 日を掛けると、それぞれ約 70～100 万円となる。この金額は各介護施設に 1 年間居住していた場合に発生する食費・居住費であるが、各介護施設の居住者が 1 年間生存することを仮定している。実際には各介護施設の居住者は要介護の高齢者が多いために 1 年間の間に亡くなるリスクが高い事が予想され、今後の課題として生存率を考慮する必要がある。

― 62 ―

3-2. 『高齢者施設入所者の家計の把握』報告による生活費の推計
介サにて食費、居住費について把握できたため、続いて生活費の推計を行う。前述のように
介サには生活費についての情報がない。そのため、生活費の推計には、総務省統計局が令和 3（2021）年 3 月にインテージリサーチ社に委託実施した『高齢者施設入所者の家計の把握』報告（総務省 2021）の値を用いる。同報告で実施された「入居・入所者票」による調査では、
高齢者施設に入居・入所している高齢者の個人的支出が「平均 2 万円／月」と示されている。
この調査の回収率は 11.1%、サンプルサイズが 544 と少ないものの、他に類似する調査が見当たらないため、ここではこの数値を使うこととし、生活費として各施設共通で「一人当たり年間 24 万円」と仮定する。

3-3. 社会施設居住者の CFX の推計
以上の介護施設における食費、居住費、生活費の年間の一人当たり推計値について表４に整理した。

表４：介護施設における居住者一人当たりの年間食費・居住費・生活費（円）

出典：報告者作成

表４で示した各介護施設における食費・居住費の値ならびに前述した施設居住者の生活費を
表２の各介護施設の居住者数に掛け合わせることで、介護施設における性、年齢別 CFX の合計値（人口計の値）を算出することができる（表５）。

表５：介護施設における「その他の消費（CFX）」金額（性・年齢別人口計）
性別

総数

男性

女性

年齢
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上
40 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上

介護老人
福祉施設
(億円）
65
113
267
580
1,086
1,466
2,095
36
55
116
195
270
249
211
28
58
152
385
816
1,217
1,884

介護老人 介護療養型
3施設
保健施設
医療施設
合計
(億円）
(億円）
(億円）
77
16
157
98
18
229
189
32
488
376
65
1,021
713
115
1,915
936
150
2,552
1,140
203
3,438
49
9
94
59
10
124
94
16
226
141
26
362
206
37
514
199
34
483
150
25
386
28
7
63
40
8
105
95
15
262
235
39
659
507
78
1,401
737
116
2,069
990
179
3,052

― 63 ―

出典：報告者作成

表５の総数を見ると、年齢が上がるほど推定した CFX の消費金額は大きくなる傾向があり、例えば介護老人福祉施設の 90 歳以上で消費される金額は 2,095 億円と推定される（160,054 人×（105 万円＋24 万円））。また、3 施設合計の CFX の額を見ると、70 歳以降
では男女差が大きく開く傾向があり、80～84 歳では女性の CFX は男性の 2.7 倍、90 歳以上では 7.9 倍となっている。一人当たりの食費、居住費、生活費は性、年齢に関わらず一定である
ため、これらはいずれも介護施設居住者の性、年齢別人口構成を反映している。
続いて、全消から推計した一般世帯居住者の CFX の補正を行うため、表５の「3 施設合計（億円）」の値を表２の「3 施設合計（人）」で割ることで性、5 歳階級別居住者一人当たりの CFX を算出することができる。ここで、この値を𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗とする（i は年齢、j は性別）。
𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗：社会施設の一人当たり CFX

表６：社会施設・全消の一人当たり CFX（性、年齢別）
男性
年齢
0 ～ 4歳5 ～ 9歳10 ～ 14歳
15 ～ 19歳
20 ～ 24歳
25 ～ 29歳
30 ～ 34歳
35 ～ 39歳
40 ～ 44歳
45 ～ 49歳
50 ～ 54歳
55 ～ 59歳
60 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上

CFX_Iij
（万円）
0
0
0
0
0
0
0
0
119.9
119.9
119.9
119.9
119.9
120.8
121.8
122.1
121.9
121.9
122.4

女性
CFX_Zij
（万円）
36.3
44.0
57.1
75.4
92.0
119.6
113.1
95.7
104.6
105.2
118.6
126.5
122.0
124.0
116.8
106.8
112.8
94.8
90.6

CFX_Iij
（万円）
0
0
0
0
0
0
0
0
120.2
120.2
120.2
120.2
120.2
122.1
122.8
122.9
123.0
123.0
123.3

CFX_Zij
（万円）
36.6
43.5
57.0
73.0
96.2
101.8
106.0
95.4
94.2
103.1
111.1
122.9
120.9
124.0
118.8
109.8
118.6
94.6
92.8

出典：報告者作成

𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗は介護施設を基にしているが、老人ホーム等の「社会福祉施設」居住者にも当ては― 64 ―

めることで社会施設全体の値とする。続いて、図１で確認した、平成 26（2014）年全消デー
タから算出した性、年齢（5 歳階級）別 CFX の値を𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗とする。
𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗：全消からの一人当たり CFX
𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗と𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗を一覧にしたのが表６である。表６をみると、70 歳以上において男女ともに𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗が𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗を上回っていることから、図１で見られた 85 歳以上における𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗の低下は、社会施設居住者を含まないことを一因としていることが示唆される。

4. 入院者の CFX の推計
次に、入院者の CFX の推計方法について述べる。入院者についても「食費」「居住費」「生活費」の 3 点を検討する。食費、居住費（の一部）については、『医療保険に関する基礎資料』を用いる。その他居住費として、「特別の療養環境」（いわゆる「差額ベッド」）も検討する。生活費については施設入居者と同様に前述の『高齢者施設入所者の家計の把握』報告（総務省 2021）からの値を用いる。

4-1.「食事・生活療養」費『医療保険に関する基礎資料』（以下、基礎資料と呼ぶ）は「各医療保険制度の事業状況報
告、調査等を基に、各制度の適用・収支・医療費等について、（厚生労働省）保険局調査課において取りまとめた資料」であり、毎年年次報告が報告されている。基礎資料では、「食事・生活療養」の金額が 5 歳階級別に載っており、この値を食事・居住費（の一部）として用いる。総額は 2,419 億円3となっている。性別には分からないため、厚生労働省が実施する『患者調査』のデータを用いて性、年齢別の平均入院期間を推計して按分する（後述する）。

4-2. 居住費としての「特別の療養環境」（いわゆる「差額ベッド」）の検討
特別の療養環境（いわゆる差額ベッド）は健康保険が適用されず全額自己負担となるため、入院者の CFX として計上するのが妥当と考えられるが、前項で確認した基礎資料や、保険診療に要した費用を推計する『国民医療費』からはデータを得ることができない。しかし、「中央社会保険医療協議会 総会」資料「第 337 回の議事次第」中の「主な選定療養に係る報告状況」に差額ベッド代の平均金額と合計病床数のデータを見つけることができる。平成 26（2014）年 7 月 1 日現在の差額ベッドの合計病床数は 263,387 床で、1 日当たり平均徴収額（推計）は 6,129 円である。年間を通じた差額ベッド病床の利用率（病床稼働率）が分かれば、差額ベッド代の年間消費金額を計算することができる。
しかしながら、差額ベッドの病床稼働率に関する直接的なデータは見当たらない。そこで、
3

5歳階級別の数字は下記である。0～4歳：32億円、5～9歳：9億円、10～14歳：10億円、15～19歳：14
億円、20～24歳：18億円、25～29歳：28億円、30～34歳：39億円、35～39歳：47億円、40～44歳：58億円、45～49歳：66億円、50～54歳：83億円、55～59歳：109億円、60～64歳：174億円、65～69歳：220億円、70～74歳：264億円、75～79歳；311億円、80～84歳：361億円、85～89歳：323億円、90～94歳：182
億円、95～99歳：59億円、100歳以上：11億円 なお、単位の都合上、合計値は2,419億円とならない。

― 65 ―

下記 3 つの情報から差額ベッド病床の稼働率について類推する。

① 平成 26（2014）年『医療施設（静態・動態）調査・病院報告』によると、差額ベッドに限らない全病床の病床稼働率は 80.3%であった。
② 平成 26（2014）年『新潟県立病院年報』では、差額病床（ベッド）稼働率は平成 25（2013）年：79.3%、平成 26（2014）年：77.3%であった。
③ 平成 29（2017）年『広島県立病院年報』では、差額病床（ベッド）稼働率は平成 28（2016）年：84.8%、平成 29（2017）年：83.8%であった。

上記①～③は限定的な情報ではあるが、各病床の稼働率は 8 割前後であり、差額ベッドの稼働率もこれと同様であることを示している。そのため、ここでは全病床の稼働率を用いて差額
ベッド代の消費金額を計算する。すなわち、
263,387 床数×365 日×6,129 円×80.3% ＝「4,731 億円」が差額病床の消費金額となる4。

4-3. 性、年齢別入院者数と平均入院期間ここまでで、入院者の食事・居住費（の一部）として 2,419 億円（4-1 項）、入院者の差額ベッド代として 4,731 億円（4-2 項）と推定をおこなってきた。食事・居住費の 2,419 億円については医療保険に関する基礎資料がベースのため年齢別に分かるが、性別には分からないた
め、性別に按分する必要がある。差額ベッド代については総額であるため、性、年齢別に按分する必要がある。特に、差額ベッド代を性、年齢別に案分するためには、「性、年齢別の平均
入院日数×性、年齢別の入院者数」の情報が必要となる。
平均入院日数を把握するには厚生労働省『患者調査』を用いる5。患者調査では、性、年齢別に以下 2 通りの入院期間情報を把握できる。
①「在院日数」：10 月のある 1 日に、その時入院している患者の入院年月日を聴取。入院から調査時点までの日数として定義② 「入院日数」：9 月 1 日～30 日までの 1 か月間に退院した患者の入退院年月日を聴取。ある一時点に退院した患者から聴取した入院から退院までの日数として定義

在院日数は、その時病院に入院している患者を調査するため、ストックデータと言える。長
期入院患者を把握できる一方、「年間の」平均入院期間を計算する際には、短期入院患者を過小評価する傾向にある。例えば、ある病床を入院期間が 7 日間の患者で 1 年間フルに稼働させるとすると、その病床には年間で 52 人の患者を受入れることが可能である。そのため、年間ベースの入院期間を計算する際には、入院日数 7 日の患者を 52 人分算入しなければならな4

令和4（2022）年10月5日に開催された第2回NTA研究会では、差額ベッドの病床利用率として、全病床の利用率である80.3%を用いることが承認された。
5 厚生労働省『病院報告』でも在院日数を把握できるが、病院報告では人口学的情報が不明のため、今回の目的に沿わない。

― 66 ―

い。しかし、10 月のある 1 日に調査をおこなうと、各ベッドに「1 人」しかカウントされないため、本来大部分を占める入院期間が短い患者のウェイトが著しく低くなる。そのため、平均在院期間は、年間の平均入院期間と比べてかなり大きい値となる。
一方、入院日数はある期間に退院した患者の入院期間を調査するため、フローデータと言える。こちらは短期入院患者のウェイトを正確に把握できる一方、長期の入院患者の入院期間を把握しにくい傾向がある。
上記で確認した通り、在院日数、入院日数それぞれにおいてメリット・デメリットが存在する。そのため、本報告では在院日数、入院日数のそれぞれのパターンで補正 CFX を算出し、両者の違いについて検討する。今回の結果を基に、在院日数と入院日数のどちらを用いるかについて、そもそもの目的である入院者数を性、年齢別に分解する、という観点に基づき整理を行う予定である6。
なお、全消では 3 か月以上不在の家族は非同居（別世帯）と定義して、同居世帯における消費支出を収集している。そのため、定義上は、入院期間が 3 か月以内の入院者の消費は、全消において把握されていることとなる。そのため、以下においては在院日数、入院日数のそれぞれについて 3 か月間以上の者の性、年齢別人口割合を推計し、その割合を用いて CFX の補正を行う7。

4-4. 入院者の CFX の推計
入院者の CFX については、下記 5 ステップで補正を行う。

①

患者調査で入院期間別×性、年齢別の在院・入院人数が分かるので、入院期間が 3 か月以上の者について、人数×入院日数で得られる「延べ在院・入院者人日」を性、年齢別に
計算する。

②

差額ベッド代は 4-2 項で見たように性、年齢の合計値となる。①で得た性、年齢別「延べ在院・入院者人日」の割合に従い差額ベッド代を性、年齢別に按分する。

③

食事・居住費は 4-1 項で見たように 5 歳階級ごとの値となっているため、各年齢ごとに性別比を①の「延べ在院・入院者人日」から算出し、その割合に従い食事・居住費を性別に按分する。

④

按分した差額ベッド代および食事・居住費を平成 27（2015）年国勢調査「病院・療養所の入院者」の人口で割ることで、3 か月以上入院者一人当たりの CFX を算出する。

⑤ 生活費として、施設居住者でも用いた『高齢者施設入所者の家計の把握』の一人当たり年間 24 万円の生活費を④に足し上げる。

初めに①から見ていく。4-3 項で確認したように、本報告においては「在院日数」「入院日数」それぞれのパターンで補正をおこなっていく。平成 26（2014）年の患者調査において在6

在院状況の整理について、小山（1989）、橋本他（1995）、村山（2022）などが参考となる。
3か月間以上の入院者について補正をおこなう本方法について、令和4（2022）年10月5日に開催された第2回研究会において承認されている。

7― 67 ―

院日数は「閲覧第 30 表 推計入院患者数」で確認でき、入院日数は「閲覧第 65 表 推計退院患者数」で確認できる。閲覧第 30・65 表は男女別・5 歳階級別に在院・入院人数を確認できる。在院・入院日数の区分に違いがあり、在院日数をあらわす閲覧第 30 表では、「0 日～7日」「8 日～14 日」「15 日～30 日」「1 月～2 月」「2 月～3 月」「3 月～6 月」「6 月～1
年」「1 年～1 年 6 月」「1 年 6 月～2 年」「2 年～3 年」「3 年～5 年」「5 年～10 年」「10年以上」「不詳」となっている。入院日数をあらわす閲覧第 65 表では、「0 日」「1 日」…
（この間 1 日刻み）…「13 日」「14 日」「15 日～19 日」「20 日～24 日」「25 日～29 日」「30 日～39 日」「40 日～49 日」「50 日～60 日」「2 月～3 月」「3 月～4 月」「4 月～5 月」「5 月～6 月」「6 月～1 年」「1 年～1 年 6 月」「1 年 6 月～2 年」「2 年～3 年」「3 年～4年」「4 年～5 年以上」「不詳」となっている。これらから「延べ在院・入院者人日」を計算するにあたり、各区分の平均値を期間の値として用いた。例えば、「3 月～6 月」については
135 日（4.5 か月）として扱った。また、補正するのは年間の消費金額であるので、1 年を超える日数に関しては一律で 365 日とした。これら新たに設定した期間区分に在院・入院人数を掛け合わせ、男女別・5 歳階級別に延べ在院・入院日数の分布を算出したのが表７である。

表７：延べ在院・入院日数（性、年齢別）
（千人）
在院

入院

男性
女性
男性
女性
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
未満
以上
未満
以上
未満
以上
未満
560
120
510
100
11
242
11
200
529
28
515
21
0
42
0
31
675
32
602
26
0
50
0
38
665
46
629
44
0
81
0
68
788
61
702
74
11
102
0
125
1,034
73
788
117
11
100
11
256
1,380
101
1,034
165
38
155
38
359
1,886
149
1,430
172
68
232
38
330
2,760
205
2,022
182
78
291
68
280
3,207
242
2,368
187
89
349
78
286
4,081
316
3,052
213
139
476
78
329
5,246
397
3,668
268
229
675
89
397
8,161
646
5,903
435
374
1,110
213
701
8,837
883
7,219
628
466
1,442
317
1,003
8,403
1,026
8,385
886
667
1,819
525
1,432
7,875
1,193
10,087
1,224
755
1,936
704
1,859
7,734
1,240
13,380
1,660
752
1,900
1,038
2,476
5,749
959
14,814
1,670
670
1,496
1,172
2,520
3,484
486
18,036
1,491
367
769
1,340
2,483

3か月
以上
0～4歳
5～9歳
10～14歳15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳85～89歳
90歳以上

出典：平成 26（2014）年患者調査より報告者作成

表７を見ると、「3 か月以上」「3 か月未満」で大きな差がある。「在院」では「3 か月以上」の延べ人日が多い一方、「入院」では「3 か月未満」の延べ人日が多くなっている。また、「3 か月以上」について「在院」の方が「入院」よりも値が非常に大きい。これは、4-3項で確認したように「在院」が長期入院患者を把握できる一方、短期入院患者を過小評価する事が理由と考えられる。そのため「在院」の場合、3 か月以上（長期入院）の方が 3 か月未満
（短期入院）よりも延べ日数が遥かに長い。これは長期入院が少ないと予想される若年層にお― 68 ―

いても同様であり、例えば、「25～29 歳」「男性」で見ると、3 か月以上が「1,034 千人」、3か月未満が「73 千人」であり、3 か月以上の延べ在院日数の方が非常に長い。
続いて②を見ていく。性、年齢別「延べ在院・入院者人日」の割合に従い差額ベッド代を性、年齢別に按分する。4-2 項で見たように差額ベッド代は 4,731 億円の合計値のみが分かっている。按分方法は下記 (１)～(３) の 3 ステップとなる。

(１) 「在院」「入院」のそれぞれ別々に按分を行うため、下記 (２) (３) は「在院」「入院」ごとに行う。
(２) 表７全体の合計値を算出すると共に、各セル（例：男性、3 か月以上、24～29 歳）ごとに、合計に占める各セルの割合を算出する。
(３) 上記 (２) で求まった割合に差額ベッド代の金額 4,731 億円を掛け合わせる。

上記 (１)～(３) によって差額ベッド代の性、年齢別按分結果が求まる（表８）。表８では算出過程で用いた 3 か月未満も示しているが、4-3 項で確認したように本報告書では 3 か月以上の入院に限定するため、3 か月以上の値のみを用いる。

表８：差額ベッド代の按分結果（性、年齢別）
（億円）
在院
3か月
以上
0～4歳
5～9歳
10～14歳15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳85～89歳
90歳以上

入院

男性
女性
男性
女性
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
未満
以上
未満
以上
未満
以上
未満
14
3
13
3
1
29
1
24
13
1
13
1
0
5
0
4
17
1
15
1
0
6
0
5
17
1
16
1
0
10
0
8
20
2
18
2
1
12
0
15
26
2
20
3
1
12
1
31
35
3
26
4
5
19
5
44
48
4
36
4
8
28
5
40
70
5
51
5
9
35
8
34
82
6
60
5
11
42
9
35
104
8
78
5
17
58
9
40
133
10
93
7
28
82
11
48
208
16
150
11
46
135
26
85
225
22
184
16
57
175
39
122
214
26
213
23
81
221
64
174
200
30
257
31
92
236
86
226
197
32
340
42
92
231
126
301
146
24
377
42
81
182
143
307
89
12
459
38
45
94
163
302

出典：報告者作成

続いて③を見ていく。5 歳階級ごとに性別比を「延べ在院・入院者人日」から算出し、その割合に従い食事・居住費を性別に割り振る。4-1 項で見たように食事・居住費は 2,419 億円であり、5 歳階級別の値が分かっている。按分方法は下記 (１)～(３) の 3 ステップとなる。

(１) 「在院」「入院」のそれぞれ別々に按分を行うため、下記は「在院」「入院」ごとに行う。

― 69 ―

(２) 表８を 5 歳階級別に見る。5 歳階級内の男女合計値を算出し、5 歳階級内の各セルごとに合計に占める割合を算出する。
(３) 上記 (２) の各セルの割合に 5 歳階級別の食事・居住費を掛け合わせる。

上記 (１)～(３)の結果、食事・居住費の性、年齢別按分結果が求まる（表９）。表９では 3
か月未満も示しているが、入院 3 か月以上に限定するため、3 か月以上の値のみを用いる。

表９：食事・居住費の按分結果（性、年齢別）
（億円）
在院
3か月
以上
0～4歳
5～9歳
10～14歳15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳85～89歳
90歳以上

入院

男性
女性
男性
女性
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
3か月
未満
以上
未満
以上
未満
以上
未満
14
3
13
2
1
17
1
14
4
0
4
0
0
5
0
4
5
0
5
0
0
6
0
4
7
0
6
0
0
8
0
7
9
1
8
1
1
8
0
10
14
1
11
2
1
7
1
19
20
1
15
2
2
10
2
24
25
2
19
2
5
16
3
23
31
2
23
2
6
24
5
23
35
3
26
2
7
29
6
24
44
3
33
2
11
39
6
27
60
5
42
3
18
53
7
31
94
7
68
5
27
81
15
51
110
11
90
8
32
98
22
68
119
14
118
12
40
108
31
85
120
18
154
19
45
115
42
110
116
19
201
25
44
111
61
145
80
13
206
23
37
82
65
139
37
5
193
16
19
39
68
126

出典：報告者作成

表 10：「病院・療養所」の入院者の人口（性、年齢別）表 11：入院者の一人当たり CFX（性、年齢別）（人）
病院・療養所の入院者
男

（万円）

女

在院

入院

232,744316,371

15歳未満

1,731

1,354

15歳未満

417

486

36

39

15～19歳

795

630

15～19歳

323

381

24

24

20～24歳

1,166

838

20～24歳

272

331

42

24

25～29歳

1,956

1,318

25～29歳

232

260

35

40

30～34歳

2,945

2,083

30～34歳

211

222

48

58

35～39歳

4,409

3,124

35～39歳

188

200

53

47

40～44歳

7,173

5,024

40～44歳

165

171

46

51

45～49歳

9,298

6,220

45～49歳

150

163

43

50

50～54歳

12,0738,341

50～54歳

147

157

47

43

55～59歳

148

155

54

41

60～64歳

151

153

55

48

65～69歳

136

139

53

49

70～74歳

148

150

69

60

75～79歳

139

142

73

61

80～84歳

131

135

71

62

85歳以上

120

123

74

59

総数（年齢）

55～59歳

15,54010,35060～64歳

23,754

16,88065～69歳

30,056

23,84670～74歳

26,733

26,31975～79歳

27,91934,76280～84歳

29,14948,817

85歳以上

36,550124,379

年齢「不詳」

1,497

2,086

男

出典：平成 27（2015）年国勢調査より報告者作成

出典：報告者作成― 70 ―女

男女

続いて④を見ていく。按分した差額ベッド代および食事・居住費を平成 27（2015）年国勢調査「病院・療養所の入院者」の性、年齢別人口で割ることで、入院者 1 人当たりの CFX を算出する。まず、病院・療養所の入院者の人口を表 10 に示した。
按分した差額ベッド代（表８）と按分した食事・居住費（表９）を足し上げ（3 か月以上のみ用いる）、表 10 の性、年齢別の人口で割ることで、入院者一人当たりの食費・居住費を計算する。
食費・居住費の計算に続いて⑤を行う。生活費として、施設居住者でも用いた『高齢者施設入所者の家計の把握』の一人当たり年間 24 万円の消費金額を④で計算した入院者一人当たりの食費・居住費に足し上げることで、入院者の一人当たり CFX（食費、居住費、生活費）を推計する（表 11）。ここで、入院者の一人当たり CFX を𝐶𝐹𝑋_𝐻𝑖𝑗とする（i は年齢、j は性別）。

5. CFX の補正
これまで第３節で社会施設居住者の CFX を、第４節で入院者の CFX を推計した。本節では、これらを統合し最終的な CFX の補正を行う。まず、社会施設、入院者、全消からの一人
当たり CFX について、当てはめた式を再掲する（i は年齢、j は性別）。

表 12：施設居住者、入院者、全消の一人当たり CFX（性、年齢別）（万円）
男性
CFX_Iij
0 ～ 4歳5 ～ 9歳10 ～ 14歳
15 ～ 19歳
20 ～ 24歳
25 ～ 29歳
30 ～ 34歳
35 ～ 39歳
40 ～ 44歳
45 ～ 49歳
50 ～ 54歳
55 ～ 59歳
60 ～ 64歳
65 ～ 69歳
70 ～ 74歳
75 ～ 79歳
80 ～ 84歳
85 ～ 89歳
90歳以上

0
0
0
0
0
0
0
0
120
120
120
120
120
121
122
122
122
122
122

女性

CFX_Hij
在院
417
417
417
323
272
232
211
188
165
150
147
148
151
136
148
139
131
120
120

CFX_Zij

入院
36
36
36
24
42
35
48
53
46
43
47
54
55
53
69
73
71
74
74

CFX_Iij

36
44
57
75
92
120
113
96
105
105
119
127
122
124
117
107
113
95
91

0
0
0
0
0
0
0
0
120
120
120
120
120
122
123
123
123
123
123

CFX_Hij
在院
486
486
486
381
331
260
222
200
171
163
157
155
153
139
150
142
135
123
123

CFX_Zij

入院
39
39
39
24
24
40
58
47
51
50
43
41
48
49
60
61
62
59
59

出典：報告者作成

𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗：社会施設の一人当たり CFX
𝐶𝐹𝑋_𝐻𝑖𝑗：入院者の一人当たり CFX
𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗：全消からの一人当たり CFX

続いて、上記一人当たり CFX を表 12 で比較可能な形にまとめた。

― 71 ―

37
44
57
73
96
102
106
95
94
103
111
123
121
124
119
110
119
95
93

表 12 をみると、𝐶𝐹𝑋_𝐻𝑖𝑗について「在院」「入院」で値の傾向が大きく異なっている。在院の場合、𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗を上回る傾向が男女、年齢問わず見られる。また、年齢が上昇するごとにCFX が減少している。4-3 項で確認した「長期入院患者を把握できる一方、短期入院患者を過小評価する」在院ベースの傾向によって若年層に過度に CFX が按分されていることが理由と考えられる。一方、入院の場合は在院の傾向と逆に、年齢が上昇するごとに CFX が増加している。また、いずれの性、年齢においても𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗よりも金額が小さくなっている。
ここで、社会施設居住者と入院者の CFX によって補正された最終的な CFX を算出するため、平成 27（2015）年国勢調査の下記人口データを用意する（i は年齢、j は性別）。
𝑃𝑖𝑗：性、年齢別総人口
𝐼𝑖𝑗：社会施設居住者数
𝐻𝑖𝑗：病院・療養所の入院者数

上記人口データについて、表 13 にまとめた。

表 13：性、年齢別総人口、社会施設居住者数、病院・療養所の入院者数（万人）
Pij
総数（年齢）
15歳未満
15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳
85歳以上

男性
6,184
813
309
305
326
368
420
491
435
397
373
415
466
358
279
199
146

Pij - Iij - Hij
女性
6,525
775
292
292
315
361
411
482
431
396
379
430
498
411
349
297
343

男性
6,106
812
308
304
325
367
419
489
433
394
369
410
459
351
270
188
127

Iij

女性
6,365
774
292
292
315
360
410
480
429
394
376
427
493
404
335
269
253

男性
55
2
1
1
1
1
1
2
2
2
2
3
4
5
6
8
16

Hij
女性
128
1
1
0
0
0
1
1
1
1
1
2
3
5
10
23
78

男性
23
0
0
0
0
0
0
1
1
1
2
2
3
3
3
3
4

女性
32
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
2
2
3
3
5
12

出典：平成 27（2015）年国勢調査より報告者作成

社会施設居住者と入院者によって補正された最終的な CFX（𝐶𝐹𝑋_𝐴𝐽𝐷𝑖𝑗）は下記式で求められる（i は年齢、j は性別）。

𝐶𝐹𝑋_𝐴𝐽𝐷

𝐶𝐹𝑋_𝑍

𝑃𝑖𝑗

𝐼𝑖𝑗

𝐻𝑖𝑗

𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗
𝑃𝑖𝑗― 72 ―𝐼𝑖𝑗

𝐶𝐹𝑋_𝐻𝑖𝑗𝐻𝑖𝑗ここでは、表 13 の年齢区分に合わせるため、「85～89 歳」「90 歳以上」の CFX を平均し「85 歳以上」として計算した。
表 14、図２、図３が最終的に補正推計された一人当たり CFX と補正前の値を比較したものである（MC 調整前）。図２・３は表 14 をグラフにしたものである。補正後 CFX は「在院ベース」と「入院ベース」の 2 種類を推計した。
表 14、図２、図３を見ると、補正の影響は小さく、特に、若年層においてはほぼ影響が見られない。若年層において、𝐶𝐹𝑋_𝑍𝑖𝑗が𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗や𝐶𝐹𝑋_𝐻𝑖𝑗と比べて低くないこと（表 12）、社会施設居住者数、病院・療養所の入院者数が少ないこと（表 13）等が理由として考えられる。一方、「85 歳以上」では補正の影響が上方方向に見られる。特に女性において影響が相対的に大きく、理由として高齢層において𝐶𝐹𝑋_𝐼𝑖𝑗が相対的に多い事（表 12）、女性の 85 歳以
上には社会施設居住者や入院者が多い事（表 13）等が考えられる。しかし、全体的にその補正効果は限定的である。

表 14：補正前と補正後の一人当たり CFX（MC 調整前）
（万円）
男性
補正前
CFX
15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳
85歳以上

75
92
120
113
96
105
105
119
127
122
124
117
107
113
93

女性

補正後CFX
在院
75
92
119
113
95
105
105
119
127
122
124
117
107
113
97

入院
75
92
119
113
95
105
105
118
126
122
124
116
107
113
95

補正前
CFX

補正後CFX
在院

73
96
102
106
95
94
103
111
123
121
124
119
110
119
94

73
96
102
106
95
94
103
111
123
121
124
119
110
119
101

入院
73
96
102
106
95
94
103
111
123
121
124
118
110
118
99

出典：報告者作成

図２：補正前と補正後の一人当たり CFX（MC 調整前、男性） 図３：補正前と補正後の一人当たり CFX（MC 調整前、女性）― 73 ―

6. おわりに
本報告書では、全消の調査対象に施設居住者が含まれていない、という問題意識から、社会施設居住者と入院者のそれぞれについて CFX の推定を行った。CFX の補正前後を比較した結果、85 歳以上の年齢について CFX が若干上方方向に補正されたものの、全体の傾向を大きく変えるまでには至らないという結果を得た。
今後の課題として 3 点を挙げる。第 1 に、平成 26（2014）年のデータの補正を行うにあたり、平成 27（2015）年の国勢調査を用いている点である。国勢調査は 5 年に 1 度実施されているため、平成 22（2010）年の調査も使用し、線形補完を行うことでより精度を高められる可能性がある。第 2 に、差額ベッドの病床稼働率に「全病床」の値を用いているため、より妥
当性の高い値の適用可能性について探る必要があろう。第 3 に、国勢調査による「施設等世帯の居住状況」の年齢別情報について、上限が 85 歳以上となっている点である。国勢調査の公表状況の探索を進め、より幅広い年齢層（例：90 歳以上）に補正を適用させる必要がある。

7. 参考資料・文献
厚生労働省「医療保険に関する基礎資料」
厚生労働省「介護サービス施設・事業所調査」
厚生労働省「患者調査」
厚生労働省「国民医療費」
厚生労働省「病院報告」
厚生労働省「中央社会保険医療協議会 総会」資料「第 337 回の議事次第」
小山敦（1989）「患者調査の入院患者及び退院患者の期間別分布を用いた新しい入院期間の指標について」『厚生の指標』36 (7).
総務省（2014）「平成 26 年全国消費実態調査の概要」https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/cg
aiyo.html（閲覧：2023 年 3 月 24 日）
総務省（2015）「平成 27（2015）年国勢調査」
総務省（2021）「高齢者施設入所者の家計の把握」https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/pd
f/20210305_02.pdf（閲覧：2023 年 3 月 24 日）
新潟県「平成 26（2014）年新潟県立病院年報」
橋本修二・藤田利治・小池創一・菅沼伸至・今村知明・福富和夫（1995）「病院報告と患者調査の平均在院日数の意味と性質」『厚生の指標』42 (2).
広島県「平成 29（2017）年広島県立病院年報」
村山令二（2022）「入院から調査日までの入院期間（泊数）の状況～入院期間の長い患者が多い～」『健康保険』2022 年 5 月号.

― 74 ―

就学前児童への公的⽀出の計算⽅法の検討
佐藤格1

1. はじめに

本稿は、⽵沢(2022)で⽰された⽅法にしたがい、2014 年以降の就学前児童の公的⽀出額について計算を⾏った結果を⽰すものである。⽵沢(2022)では、単価に在園児数を乗じて計算する案 1 と、就学前教育・保育の総額を年齢別に按分推計する案 2 が⽰されている。
案 1 は地⽅単独事業分が考慮されず、過⼩推計となる可能性が⾼いと指摘されていることから、本稿では案 2、すなわち就学前教育・保育の総額を年齢別に按分推計する⽅法を採⽤して、2014 年から 2019 年にかけての値を計算する。ただし、データの制約等から、すべての⾯で⽵沢(2022)と同⼀の⽅法を⾏っているわけではない。本稿ではそのような部分も含め、計算の⽅法を明らかにする。
⽵沢(2022)の案 2 では、育児・教育費を計算するにあたっては、次のような計算を⾏っている。
(1) 就学前教育・保育⽀出額の確定(2) 在園児数の確定(3) 1 ⼈当たり年間経費の計算(4) 年齢別の公的⽀出額の計算
本稿では上記の⼿順にしたがい、年齢別の公的⽀出の額を計算する。また、この⽅法では公的⽀出額を直接計算するため、年齢別の保育料・授業料については別に計算する必要がある。本稿ではそちらについても補論にて⽰すこととする。

2. データと計算
2.1

就学前教育・保育⽀出額の確定

まずは就学前教育・保育⽀出額の確定である。本稿では、「社会保障費⽤統計」の額を、
1

国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所― 75 ―

就学前教育・保育⽀出額として扱う。なお、社会保障費⽤統計において就学前教育・保育
⽀出の額が明⽰されるようになったのは 2008 年度以降であり、2007 年度以前の値を計算したい場合には、別の⽅法を検討することが必要である。

2.2

在園児数の確定

次に在園児数である。在園児数については、保育所と幼稚園で、異なるデータを⽤いる必要がある。
まず保育所の場合は、「社会福祉施設等調査」の第 10 表に、保育所の在所者数が記されている。この値を表 1 のように、そのまま保育所の在園児数とする。
表1

在園児数 (⼈) 保育所計

総数

0

1

2

3

4

5

6

2014

2,230,552

51,105

280,023

362,562

423,439449,690442,661

221,0722015

2,295,346

60,885296,213

381,940

425,307460,235

449,426

221,340

2016

2,332,766

62,065308,559

422,632

402,349

458,544453,290

225,327

2017

2,397,504

66,317322,729484,475

364,589

471,485

457,954229,9552018

2,535,964

72,208345,335

520,954

381,642490,070

484,926

240,8292019

2,586,392

74,614352,613488,433

427,583

508,150

486,865

248,1352020

2,624,335

70,104

342,745

497,434

422,181519,610515,211257,0492021

2,643,196

75,686357,195

494,198

423,831514,098

512,986

265,202

出典：「社会福祉施設等調査」

次に幼稚園である。幼稚園の在園児数は、「学校基本調査」をもとに計算する。「学校基本調査」の表 9 設置者別在園者数には、年齢別の在園児数のデータが⽰されている。ただしこのデータは、3 歳児から 5 歳児のデータとなっている。なお、「学校基本調査」は 5
⽉ 1 ⽇時点の年齢を表すものであることから、10 ⽉ 1 ⽇ベースの年齢への変換を⾏っている。具体的には、次のような操作を⾏う。
3 歳児 ＝ 3 歳児の国公私⽴ ÷ 2
4 歳児 ＝ (3 歳児の国公私⽴ ＋ 4 歳児の国公私⽴) ÷ 2
5 歳児 ＝ (4 歳児の国公私⽴ ＋ 5 歳児の国公私⽴) ÷ 2
6 歳児 ＝ 5 歳児の国公私⽴ ÷ 2
このような変換を⾏った在園児数は表 2 のようになる。

― 76 ―

表2

在園児数 (⼈) 公⽴幼稚園・私⽴幼稚園

公⽴

私⽴

3

4

5

6

3

4

5

6

2014

21,787

72,348113,30262,741

199,130

418,850444,512

224,7932015

19,86365,399101,91056,374

179,164

377,834

400,287

201,6172016

19,216

61,407

95,01552,823

172,839

360,939

382,812

194,7122017

18,46756,74386,57548,299166,671346,286

364,247

184,6322018

18,19953,027

77,84843,020160,456

331,449

347,440

176,4472019

17,18348,45769,45838,183

153,927

317,577

332,222

168,5712020

15,143

41,77560,15733,525145,208

301,992

318,741

161,9562021

14,24936,96252,47029,757

136,270

281,933

301,420

155,757

出典：「学校基本調査」をもとに計算。

2.3

1 ⼈当たり年間経費の計算

次に、1 ⼈当たり年間経費の計算を⾏う。1 ⼈当たり年間経費は、保育所・公⽴幼稚園・
私⽴幼稚園でそれぞれ計算⽅法が異なるため、順に説明を⾏う。
2.3.1

保育所

まずは公定価格の計算を⾏う。これは内閣府「特定教育・保育、特別利⽤保育、特別利
⽤教育、特定地域型保育、特別利⽤地域型保育、特定利⽤地域型保育及び特例保育に要す
る費⽤の額の算定に関する基準等の⼀部を改正する告⽰」をもとに計算する2。この告⽰には、地域区分別の単価が⽰されている。⽵沢(2022)にならい、次のような仮定をおく。
・地域区分：20/100 地域、16/100 地域、15/100 地域、12/100 地域、10/100 地域、6/100
地域、3/100 地域、その他地域(⼈件費の地域差を反映した加算がない地域)。
・定員区分：施設型給付については 81〜90 ⼈の定員区分。
・保育認定(2 号・3 号)は保育標準時間(1 ⽇最⻑ 11 時間)。
・加算状況：処遇改善等加算Ⅰ、所⻑設置加算、3 歳児配置改善を仮定。
2

2019年であれば 内閣府告⽰第34号(https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/law/kodomo3houan/pd

f/seisyourei/h310329/tanka-2.pdf)、2018年は内閣府告⽰第57号(https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinse
ido/law/kodomo3houan/pdf/seisyourei/h300330/tanka-2.pdf)、2017年は内閣府告⽰第539号https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/law/kodomo3houan/pdf/seisyourei/h290331/a-2-2-hoikusho.pdf)、2016
年は内閣府告⽰第119号(https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/law/kodomo3houan/pdf/h280401/a2-2-hoikusho.pdf)、2015年は内閣府告⽰第49号(https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/law/kodomo
3houan/pdf/seisyourei/h270331/k49-b2-2.pdf)である。なお、2014年以前については⼊⼿できていない
ため、2014年の値を計算するにあたっては、2015年の値を⽤いている。

― 77 ―

・保育⼠の平均連続年数 8 年を平均経験年数と仮定して、加算率 13%と仮定。
これらの仮定をもとに計算すると、たとえば 2015 年であれば、次のように計算すること
ができる。
表3

公定価格 (円)年齢20/10016/10015/10012/10010/100

6/100

3/100

その他

0

205,870

200,080

198,660

194,290

191,320

185,530

181,290

176,790

1・2

122,630

119,420

118,560

116,090

114,350

111,010

108,680

106,0803

69,57067,81067,39065,79064,84063,08061,85060,3804

53,03051,71051,41050,39049,66048,34047,45046,300

出典：内閣府「特定教育・保育、特別利⽤保育、特別利⽤教育、特定地域型保育、特別利⽤地域型保育、特定利⽤地域型保育及び特例保育に要する費⽤の額の算定に関する基準等の⼀部を改正する告⽰」をもとに計算。

さらにこの公定価格を各地域の在園児数をウェイトとして調整する。各地域区分は、全
国保育協議会の「地域区分⼀覧3」をもとに分類する。また、地域区分ごとの保育所年齢別
在園児数については、「住⺠基本台帳⼈⼝」の市区町村別⼈⼝データを利⽤している。同様に 2015 年を例にとれば、地域区分別の市町村数と、年齢別在園児数は次のようになる。
表4

地域区分別市町村数・年齢別在園児数

20/10016/10015/10012/10010/100

6/100

3/100

その他

市区町村数

23

24

32

25

66

188

221

1,168

0

12,11915,582

12,045

8,906

20,57026,11827,007

48,3901

66,40385,37766,00048,797112,709

143,113

147,984

265,1472

85,976

110,543

85,45563,180145,931

185,296

191,603343,3013

100,412129,104

99,80373,788170,434

216,409

223,775

400,9444

106,637

137,108

105,990

78,363

181,000

229,825

237,648

425,801

出典：住⺠基本台帳⼈⼝をもとに計算。

この結果、保育所の 1 ⼈当たり調整後年間経費は、次のようになる。

3https://zenhokyo.gr.jp/shisan_system2016/pdf/area_classification.pdf― 78 ―

表51 ⼈当たり調整後年間経費 保育所 (円)

0

1

2

3

4

5

6

2014

187,163

111,996

111,996

63,647

48,72848,72848,728

2015

187,235

112,036

112,036

63,67048,744

48,744

48,744

2016

190,180

113,690

113,690

64,572

49,40649,40649,406

2017

192,802115,321

115,32165,52950,15850,15850,158

2018

194,736

116,457

116,457

66,12250,61550,61550,615

2019

194,915

116,713116,713

68,262

51,78751,78751,787

出典：筆者作成。

2.3.2

公⽴幼稚園

公⽴幼稚園については、「地⽅教育費調査」の「在学者・国⺠⼀⼈当たり地⽅教育費」のデータを⽤いる。なお、年齢による教育費の差はないものとする。
表61 ⼈当たり年間経費 公⽴幼稚園 (円)
4

5

6

2014

869,847

869,847

869,8472015

872,942872,942872,9422016

901,039

901,039

901,0392017

944,391

944,391

944,3912018

989,642989,642989,6422019

1,076,601

1,076,601

1,076,601

2020

1,156,735

1,156,735

1,156,735

出典：地⽅教育費調査

2.3.3

私⽴幼稚園

私⽴幼稚園の年間経費は、「今⽇の私学財政」の「事業活動⽀出4」を、私⽴幼稚園の在園児総数で除算することにより求める。公⽴幼稚園と同様、年齢による教育費の差はないものとする。

4「事業活動⽀出」は、2013年までは「消費⽀出」として計上されている。

― 79 ―

表71 ⼈当たり年間経費 私⽴幼稚園 (円)
4

5

6

2014

599,803599,803599,8032015

628,104

628,104

628,104

2016

719,620719,620719,6202017

796,872

796,872

796,8722018

855,568

855,568

855,5682019

925,148925,148925,148

出典：「今⽇の私学財政」をもとに筆者作成。

2.4

年齢別の公的⽀出額の計算

最後に、年齢別の公的⽀出額を計算する。就学前教育・保育⽀出の総額は社会保障費⽤
統計の値を⽤いるため、年齢別に分割するためのウェイトが必要となる。このウェイトは、1 ⼈当たり年間経費と在園児数を⽤いて計算する。1 ⼈当たり年間経費に在園児数を乗じた値を年齢別に計算し、各歳の値と年齢計の値の⽐をウェイトとする。このウェイトを社
会保障費⽤統計の値に乗じることにより、年齢別公的⽀出を求めることができる。
表801

年齢別公的⽀出額 (10 億円)
2

3

4

5

6

合計

2014

56.6

185.6

240.4

159.5

271.4

288.6

146.7

1,348.8

2015

141.0

410.4

529.2

334.9

544.6

573.6

288.9

2,822.5

2016

153.3

455.6

624.1

337.4

565.3

597.5

303.4

3,036.7

2017

179.8

523.3

785.5

335.9

616.7

640.9

326.4

3,408.5

2018

196.0

560.7

845.8

351.8

617.1

642.3

324.8

3,538.4

2019

230.0

650.7

901.4

461.5

715.8

727.6

372.5

4,059.4

出典：筆者作成。

3. まとめ
本稿では、⽵沢(2022)の⽅法をもとに、就学前児童に対する年齢別公的⽀出の額を計算した。保育所、公⽴幼稚園・私⽴幼稚園でそれぞれデータが異なるが、各施設の年間経費と在園児数を利⽤することでウェイトを作成し、社会保障費⽤統計の値に乗じることで、年齢別の公的⽀出額を明らかにした。この結果、⽵沢(2022)で⽰されていた 2018 年の値を参考に、2014 年から 2019 年にかけての年齢別公的⽀出額の計算が可能となった。また補論においては、年齢別の保育料・授業料、すなわち私的な⽀出についても計算を⾏った。

― 80 ―

授業料・保育料については、2019 年 10 ⽉以降の⼀部無償化の影響を受け、2019 年を境に値が⼤きく変化する。このため、授業料そのものの値が得られない保育所と公⽴幼稚園については、強めの仮定をおいて計算を⾏っている。この点は今後の課題であり、新たなデータが得られれば、改めて計算を⾏うことを予定している。

補論

年齢別の保育料・授業料の計算

本稿は年齢別の公的⽀出額の計算にあたり、⽵沢(2022)の案 2 に準拠した計算⽅法を採⽤した。すなわち、公的⽀出額は案 1 のように費⽤総額から私的⽀出を控除することで計算するのではなく、1 ⼈当たり単価に在園児数を乗じることで計算している。したがって、この⽅法であれば、私的⽀出の額を計算する必要はない。そこで参考として、1 ⼈当たり
保育料・授業料の計算⽅法についても触れておこう。
1 ⼈当たり保育料・授業料は、施設によりデータの出所が異なる。まず、毎年の授業料が明らかなものは、私⽴幼稚園である。私⽴幼稚園については、「今⽇の私学財政」に授業料の総額が⽰されている。これを在園児数で除算することにより、1 ⼈当たりの授業料を計算することができる。
次に公⽴幼稚園であるが、こちらは「⼦供の学習費調査」を⽤いて計算する。ただし調査は隔年5であり、毎年のデータが得られるわけではない。さらに後述する保育所とともに、2019 年 10 ⽉からの⼀部無償化の影響を受けているため、強めの仮定をおいて計算することが必要となる。なお、この⼀部無償化では、保育料・授業料のすべてが無償化されたわ
けではなく、年齢や通っている施設、住⺠税の課税状況などに応じては、⼀部負担の発⽣することがある6。
⼦供の学習費調査の「授業料」の項⽬を⾒ると、2018 年に 120,738 円、2021 年に 61,156円となっている。前述の通り 2019 年 10 ⽉に⼀部無償化が⾏われたため、この影響を受けて 2021 年の額がほぼ半分になっているものと考えられる。NTA で⽤いる 2019 年度は、上半期が就園奨励事業、下半期が無償化給付事業となっている。したがって、2019 年度の前半は無償化給付事業開始前、後半は無償化給付事業開始後ということで、2018 年度の値と 2021 年度の値の平均値である 90,947 円を公⽴幼稚園の 1 ⼈当たり授業料と仮定する。
さらに保育所であるが、これは「地域児童福祉事業等調査」に利⽤者負担額(保育料)が⽰されている。ただし、保育料も毎年の値がわかるわけではなく、2000 年度以降 3 年ごとの調査となっている7。また、直近では 2015 年度が最新であり、それ以降は 2019 年度に認5

基本的には偶数年に調査がなされている。ただし2020年はコロナ禍の影響を受け調査が延期されたため、2021年に調査が⾏われている。
6

詳しくは https://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/musyouka/about/index.html を参照されたい。

7

認可外保育施設に限定された値は、2004年以降3年ごとの調査である。

― 81 ―

可外保育施設に限定されたデータが⽰されているだけである。したがって、2015 年度以前
は線形補間等により保育料を計算することにするが、2016 年度以降 2018 年度までは 2015
年度の値が続くものと仮定する。また、保育所も⼀部無償化の影響を受けており、⼦供が0〜2 歳の場合、住⺠税⾮課税世帯かつ保育所/認定こども園に通っているのであれば、利⽤料は無料になる。逆にいえば、住⺠税⾮課税世帯でない場合や、住⺠税⾮課税世帯であっても認可外保育施設等に通っている場合には、利⽤料が⽉ 4.2 万円までは無償になるものの、それ以上は負担しなければならない。認可外保育施設については、「令和元年地域
児童福祉事業等調査」の第 7 表において、9 ⽉、10 ⽉の利⽤料が⽰されており、これにより無償化前後の利⽤料の状況を知ることができる。しかし認可外保育施設への⼊所児童数については、「認可外保育施設の現況取りまとめ」においても 2017 年度以前は調査項⽬となっていないことから、2018 年度以降の値しか得られない。すなわち、⼀部無償化により認可外保育施設の保育料がどの程度減少したかはわかるものの、認可保育施設も含めたすべての保育所について、保育料がどの程度減少したのかは明らかではない。本稿では暫定的に 2019 年 10 ⽉以降の保育料がゼロと仮定した上で、2019 年度全体としては、2018 年
度の値の半分として計算している。
表91 ⼈当たり授業料・保育料 (円)
保育所

公⽴幼稚園

私⽴幼稚園

2014

191,277

119,175

264,8792015

189,228

119,861

251,927

2016

189,228

120,546

266,5902017

189,228

120,642

269,4872018

189,228

120,738

265,460

2019

94,61490,947

188,035

出典：筆者作成。

表 10
0

1

授業料・保育料計 (10 億円)
2

3

4

5

6

2014

9.8

53.6

69.3

81.0

228.5

240.2

121.6

2015

11.5

56.1

72.3

80.5

215.5

225.0

113.0

2016

11.7

58.4

80.0

76.1

209.2

219.3

111.1

2017

12.5

61.1

91.7

69.0

208.6

215.5

109.4

2018

13.7

65.3

98.6

72.2

209.0

216.3

109.2

2019

7.1

33.4

46.2

40.5

126.5

129.8

66.2

出典：筆者作成。

― 82 ―

参考⽂献・資料

⽵沢純⼦(2022)「年齢別就学前教育・保育⽀出の変数の作成⽅法について」『国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト 令和 3 年度 研究報告書』
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所(2021) 「令和元年度社会保障費⽤統計」
厚⽣労働省 「地域児童福祉事業等調査」
厚⽣労働省 「令和元年 地域児童福祉事業等調査」
厚⽣労働省「令和 2 年度 認可外保育施設の現況取りまとめ(全体版)」
厚⽣労働省 「社会福祉施設等調査」
全国保育協議会 「地域区分⼀覧」
総務省統計局 「住⺠基本台帳⼈⼝」
内閣府 「特定教育・保育、特別利⽤保育、特別利⽤教育、特定地域型保育、特別利⽤地域型保育、特定利⽤地域型保育及び特例保育に要する費⽤の額の算定に関する基準等の⼀部を改正する告⽰」
⽇本私⽴学校振興・共済事業団 「今⽇の私学財政」
⽂部科学省 「学校基本調査」
⽂部科学省 「⼦供の学習費調査」
⽂部科学省 「地⽅教育費調査」― 83 ―

Ⅱ 学会等報告資料― 85 ―

ANU Japan Institute Seminar
November 9th 2022 @ Online (zoom)

The Future Demand-Supply Gaps
in Unpaid Work in Japan and the UK:
How Much Technology Do We Need?
Setsuya FUKUDA(National Institute of Population and Social Security Research)
Rikiya MATSUKURA(Nihon University)“The Future of Unpaid Work: AIʼs potential to transform unpaid domestic work in the UK and Japan”,
UKRI-JST Call on Artificial Intelligence and Society (2020.1-2023.12),
P.I. Prof. Nobuko Nagase (Ochanomizu University) & Dr. Ekaterina Hertog (Oxford University)

Background 1• Unpaid work (domestic labour) is important!

See Red Womenʼs Workshop, ca. 1983

― 87 ―

Background 2• Three broad social changes across the globe
1.

Population aging➡ Increasing demand for care and housework for elderly

2.

Gender revolution➡ Women will have less time at home (but, men may have more time at home)

3.

AI/Technology development➡ Automation of work tasks and unpaid work activities may be possible

 How would future of unpaid work look like?

What we do• Estimating future care needs (incl. childcare and housework) inhouseholds in Japan and the UK, by using time-use surveys• Examines how large the gap between the demand and supply of future
domestic unpaid work, assuming that only population structure alonechanges• Discuss how much automation/outsourcing/menʼs contribution isnecessary to fill in the gap― 88 ―

Methods① NTTA (National Time Transfer Accounts)➡ Estimating per capita production (supply) and consumption (demand) of unpaid
work time by sex and single-year age for Japan and the UK around 2015
URL: https://www.countingwomenswork.org/about/methodology② The UN World Population Prospects 2021
➡ Population by sex and 5-year-old age of Japan and the UK in 2015-2060
URL: https://population.un.org/wpp/③ Simulation of future care mismatch (the detail will come later)➡ Combining ① and ②, and see the demand-supply gaps in the futureTime Use Data
• UK time use data 2014-15
 Nationally representative samples of households and individuals in the United
Kingdom Sample size: over 16,000 (men and women age over 10)• Japanese time use data 2016 Nationally representative cross-sectional samples in Japan Sample size: less 20,000 (men and women age over 10)• Both follow the standard method to collect time-use data,that is instructed by the UN.
Access to the UKTUS 2015 is obtained through the UK Data Archive http://doi.org/10.5255/UKDA-SN-8128-1.
Permission to use the data on STULA 2016 was obtained through the Statistics Bureau of Japan based on the Statistics Act (Act No. 53 of 2007),
Article 33― 89 ―

Time Use in Japan and The UK
2016

Per capita values

2014-15

Time Use in Japan (2016) by Gender
Per capita values― 90 ―

Time Use in The UK (2014-15) by Gender
Per capita values

Unpaid Work by Activities in Japan
Per capita values― 91 ―

Unpaid Work by Activities in The UK
Per capita values

Unpaid Work Consumption in Japan
Per capita values― 92 ―

Unpaid Work Consumption in The UK
Per capita values

Net Consumption of Unpaid Work
Net cons. = Consumption ‒ Production (per capita)― 93 ―

Net Consumption of Unpaid WorkPer capita values― 94 ―

― 95 ―

Population
Aggregate
per capita
time use×
pop. by age(and sex)

Simulations• Aim: Obtaining a rough sketch of the future mismatch in the
production (supply) and consumption (demand) of unpaid
work due to the population change• Assumption: The per capita production and consumption of
unpaid work stay the same in the future (Only the population
sizes and age structures change in both countries)• Population data: The UN World Population Prospects 2021
• Period: 2015-2060― 96 ―

The UN Population Projection
JAPAN

THE UK120

millionmillion

140

24.3
29.8

100

80
70
60

30.5
32.7
31.8

80
80.8
72.1

56.6

51.1

20

15.8

41.8

43.7

43.8

44.2

43.7

15.4

15.9

15.4

15.4

15.5

2015

2030

2050

2060

20
10

18.9

14.4

30

65.8

40

21.8

13.3

50
40

60

10.9

8.0

17.1

16.5

15.4

0

0
2015

2030

2040
0‐19

20‐69

2050

2060

70+

2040
0‐19

20‐69

70+

Changes from 2015 to 2060
The UK
Age 0-19: +1.2%
Age 20-69: +4.7%
Age 70+: +97.5%
Total:+15.3%

Japan
Age 0-19: -29.3%
Age 20-69: -36.8%
Age 70+: +30.8%
Total:-22.5%Net Consumption of Total Housework and Care
Japan, pop. aggregated valuesNet
consumptionof unpaid
work in Japan
2015-2060― 97 ―

Net Consumption of Total Housework and Care
The UK, pop. aggregated valuesNet
consumptionof unpaid
work in theUK2015-2050

Net consumption of unpaid workby broad age groups
pop. aggregated values

THE UK

40
30
20
10
0
‐10

2015

2030

2040

2050

2060

20

million person‐hour

million person‐hour

JAPAN
15
10
5
0
‐5

‐20

‐10

‐30

‐15

2015

2030

2040

2050

‐20

‐40
Young

Mid‐age

Young

Old

Young: People at young age whose average net consumption is positive.
Mid-age: People in middle age whose average net consumption is negative.
Old: People in old age whose average net consumption is positive.

― 98 ―

Mid‐age

Old

2060

The amount of unpaid work consumption,
not filled by the production
pop. aggregated values

The amount of unfulfilled unpaid work (positive values) has to be done bysomeone or machines!

The % of additional unpaid work
hours required to fill the gap
Japan

2015

2030

2040

2050

2060

Housework

0

0.3%

0.6%

1.1%

2.5%

Childcare

0

4.6%

7.1%

12.6%

16.2%

Family care

0

3.0%

6.0%

5.7%

11.3%

2015

2030

2040

2050

2060

Housework

0

0.2%

0.4%

0.5%

0.7%

Childcare

0

-5.9%

-7.6%

-7.8%

-7.7%

Family care

0

1.1%

2.8%

4.8%

5.7%

THE UK― 99 ―

Summary:• Varying degrees of gender gaps and age profiles for unpaid workin Japan and the UK.
• Very different demographic future for Japan and the UK.
• Japan will face a much stronger gap in demand-supply of unpaid
work than the UK due to the population ageing and the decline.
• The % of additional unpaid work required to fill the gap in Japan is
2% for HW, 16% for CC, and 11% for FC in 2060.

Discussion
 How can we fill in the gap?
Solution 1: Men, women, or the elderly increase their time use on unpaid work
➡ Gender Revolution / Life Shift is necessary for unpaid work as well!
Solution 2: Making unpaid work more efficient➡ Certain degrees of automation in care work is necessary!
Solution 3: Making unpaid work paid
➡ Outsourcing of unpaid work through the market or public policy― 100 ―

Thank you
Any comments or questions arewelcome!
Setsuya FUKUDA
fukuda-setsuya@ipss.go.jp

This talk should not be reported as representing the views of the IPSS.
The views expressed in this talk are those of the authors, and should not be taken
as those of IPSS or the Japanese government.

Some caveats• People may change per capita time use of unpaid work
• The demographic future of the UK relies much on a large
flow of immigration (and relatively higher fertility)• Possible underestimation of family care due to the nature of
the time-use survey• Creating customized automation scores for unpaid work isunderway― 101 ―

29

Why Japan and the UK?
• The project was a bilateral call for the UK-Japan researchers for collaborative
work on the topic of the “AI and Society”• Both highly developed countries using modern high technologies• But, very different in the cultural settings;
e.g. how unpaid work is shared
what kind of technologies people prefer to accept• Also demographic futures of both countries are different too.
➡ The pace and the impacts of automation of unpaid work would be different?

How to link F & O automation scores with
unpaid work activities?
• Frey and Osborne (2013) Automation score➡ Attaching the automation scores of market jobs to various
unpaid work activities (21 sub-activities)
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4031667― 102 ―

Automation of Unpaid Work in Japan

Automation of Unpaid Work in The UK― 103 ―

Ⅲ 研究会議資料― 105 ―

令和 3-5 年度

⼀般会計事業

国⺠移転勘定（NTA）プロジェクト
令和４年度

キックオフミーティング

2022 年 5 ⽉ 20 ⽇（⾦）（オンライン）
１．プロジェクトメンバー
所内担当
⼩⻄ ⾹奈江（社会保障基礎理論研究部 部⻑）佐藤格（社会保障基礎理論研究部 室⻑）

福⽥ 節也（企画部 室⻑）
鈴⽊ 貴⼠（社会保障基礎理論研究部 研究員）
所外委員（五⼗⾳順）
市村 英彦（東京⼤学⼤学院経済学研究科/アリゾナ⼤学経済学部 教授）
⼩川 直宏（アジア開発銀⾏研究所 客員研究員）
⾦⼦ 隆⼀（明治⼤学政治経済学部 特任教授）
寺⽥ 和之（創価⼤学経済学部 専任講師）
中⽥ ⼤悟（独⽴⾏政法⼈経済産業研究所 上席研究員）
深井 太洋（筑波⼤学⼈⽂社会系 助教）
増⽥ 幹⼈（駒澤⼤学経済学部 准教授）（＊ご⽋席）
松倉 ⼒也（⽇本⼤学経済学部 准教授）
２．本プロジェクトにおける⽬的
⽬的：①NTA 及び NTTA を計算し、継続的に公表する体制を構築すること②作成した NTA 及び NTTA データを⽤いた研究を⾏い、⼈⼝変動や制度変更が、⾃助（労働）、公助・共助（社会保障）、互助（家族や地域・⾎縁）を通じた世代間の⽀え合いに与える影響を解明すること
⽬標：NTA/NTTA の公表および研究成果の発信を通じて、⽇本の⼈⼝と社会経済に関する客観的かつ科学的な情報を国⺠に提供する。
→

⾼齢化の最先端を⾛る⽇本についての研究発信を通じた国際的な学術貢献→「全世代型社会保障」の構築をはじめとする政策の⽴案・評価への貢献→

⺠主主義の根幹である「国⺠の選択」に資するエビデンスを提供― 107 ―

３．社⼈研が⼀般会計事業として NTA/NTTA を実施することで貢献できること①継続的な NTA/NTTA データの構築→

NTA をより普及・深化させていくには、継続的なデータの構築と公開が不可⽋②⽇本の NTA/NTTA に関する「公式な推計⽅法」についての議論の場を提供→

ベースとなる NTA/NTTA データがあってこそ改良・改善についての議論が可能③NTA/NTTA を核とした研究プロジェクトの推進（将来的に）→⇒科研に代わる研究リソース、公的統計の⼆次利⽤開かれた議論・コンセンサスを重視しつつ進めていく

４．プロジェクトの基本⽅針について
１．2023 年 3 ⽉（予定）に 2019 年全国家計構造調査を⽤いたＮＴＡデータを公表する
２．2024 年 3 ⽉（予定）に 2021 年社会⽣活基本調査を⽤いた NTTA データを公表する
３．現時点で国際的に決められている⼿法でＮＴＡ／NTTA の推計を⾏う**：各国によりデータ事情は異なるため、推計上必要な細かい修正は適宜⾏う。また、研究ベースでは、NTA の改善に向けた提案も随時⾏っていく。
＜当初予定＞


1 年⽬：2014 年における NTA 及び 2016 年における NTTA のデータを完成させる。
−基本データとして「全国消費実態調査」、「社会⽣活基本調査」を使⽤−補⾜データとして「家計調査」、「国勢調査」、「就業構造基本調査」を利⽤⇒希望するメンバーで各データの⼆次利⽤を⾏い、本プロジェクトあるいは NTA/NTTA に関連するテーマについての研究を⾏う

2 年⽬：初年度に確⽴した⼿法を⽤いて、2019 年の NTA データセットを作成し、公表を⽬指す。
−2019 年 NTA の作成−NTA/NTTA データ公表のフォーマット（データ・報告書）を完成させる−継続的な構築・公表に向けた体制づくりを⾏う−2014 年 NTA、2016 年 NTTA を⽤いた研究を開始する



3 年⽬：NTA/NTTA データを⽤いた応⽤的研究を⾏う。
−NTA/NTTA のデータを⽤いたシミュレーション研究、NTA/NTTA の⽅法論に関する研究、
NTA/NTTA に関連する個票データを⽤いた深掘り研究など― 108 ―

５．NTA 推計上の課題について
NTA の推計作業においては様々な課題（改善点）があるが、本プロジェクトでは、従来法の枠内において取り組むべき「直近の課題」と、NTA の推計⽅法の変更に関わる「将来的な課題」を分類し、公表データの作成においては「直近の課題」に重点的に取り組む。
・昨年度（R3 年度）取り組んだ課題：「NTA 推計課題への取り組み状況」【資料１】・昨年度（R3 年度）からの宿題となっている課題（2014 年データ）①

公的保育変数の追加②

各種社会保険料の⽀払いプロファイル＆マクロコントロール作成③

児童⼿当の給付プロファイル作成④

⾼齢部分の医療、介護、その他消費、労働収⼊、年⾦の補正⑤

世帯間移転のマクロコントロール精査⑥

新ウェイトの検討・反映⑦

季節性の調整⑧

スムージングの確定＋

2019 年全国家計構造調査を⽤いた NTA の推計【資料２】

６．2014 年全国消費実態調査と 2019 年全国家計構造調査の相違について
１）2014 年全国消費実態調査と 2019 年全国家計構造調査の相違について整理（鈴⽊）【資料３】２）2019 年データで NTA を推計する場合の課題と対処について（福⽥）― 109 ―

【資料４】

７．今年度以降スケジュール（予定）

第１回研究会
5⽉

2019 年データを⽤いた NTA 推計についての検討

１）2014 年全国消費実態調査と 2019 年全国家計構造調査の相違について整理（鈴⽊）２）2019 年データで NTA を推計する場合の課題について（福⽥）6⽉
昨年度からの宿題①〜⑥について、2014 年データに

7⽉
8⽉
9⽉
10 ⽉
11 ⽉

プログラムを反映

第 2 回研究会

上記結果についての報告

１）傾向スコアによる単⾝世帯収⽀実態調査の結合
２）2019 年⽅式のウェイトについて検討
３）家計調査を⽤いた季節性調整*2014 年データをベースとしつつも、適宜 2019 年データも使⽤

12 ⽉
第 3 回研究会

上記結果についての報告

1⽉
2⽉
3⽉
4⽉

2019 年データによる NTA の推計

第４回研究会

上記結果についての報告

2014 年、2019 年 NTA データの公表準備
・データチェック

5⽉

・報告書の執筆・公表にかかる実務 等

７．その他
・⼆次利⽤について、増⽥先⽣を代表者として、本申請の準備が整い次第、申請を⾏う。
＊利⽤環境について再度、ご確認ください。
利⽤データ：
全国消費実態調査（1984-2014）、全国家計構造調査（2019）、社会⽣活基本調査（1981-2016）、家計調査（全消調査年度）、国勢調査（1980-2020）、就業構造基本調査（1982-2017）― 110 ―

【資料１】○ NTA 推計課題への取り組み状況（2022/5/20）

1.

2.

公的保育変数を追加する。
⇒

3 通りの推計⽅法を提⽰（⽵沢）⇒

今年度、推計結果を精査して採択案を決定する。

CFH（私的医療）について、国⺠医療費から⾃⼰負担分の性、年齢別の値を得ることができないか作成部著に確認する。その上で全消から作成したプロファイルと⽐較して調整⽅法について検討する。
⇒

作成部署への確認はしていないが、国⺠医療費と医療給付実態調査から CFH を推定し（佐藤）、全消のプロファイルと⽐較（福⽥）。

⇒3.

調整⽅法について別案あり（【資料２】）、今年度作業予定。

CFE（私的教育）について、⼦どもの学習費調査等から得られるプロファイルと全消から得られるプロファイルを⽐較して調整⽅法について検討する。

4.

⇒

⽐較を⾏った（福⽥）。⼊学⾦による⼭がない。

⇒

季節性調整で、今年度対応予定。

ypp（年⾦）について、事業年報から得られる給付額と全消から得られる給付額でプロファイルを⽐較して調整⽅法について検討する。
⇒

⽐較を⾏った（佐藤・福⽥）。概ね良好な結果を得ているが*、⼥性の⾼齢部分に乖離がみられる（全消が過⼤）。

⇒調整⽅法について別案あり（【資料２】）、今年度作業予定。

*：⽐較した事業年報の⼀⼈当たりの給付額に外れ値（1946 年⽣まれ）があったが、これについては⼈⼝データにおける年央⼈⼝の利⽤が原因と推測される。

5.

Public transfer inflow の otherssb（その他の社会保障給付）、othercash（その他の現⾦給付）について、⼈⼝頭割りとなっているので、このうち⽐率が⾼い費⽬等について個
別のプロファイルの作成を試みる。
⇒

⼦どもの数、年齢、世帯主の年収を考慮して、児童⼿当⽀給対象世帯における児童
⼿当⽀給額を推計（寺⽥・福⽥）。今年度、推計結果を精査する。

⇒

雇⽤保険、育児休業給付、出産関係費（出産⼿当⾦・出産育児⼀時⾦）については未対応（ウェイトが失業や出産に対応していないために困難か？）― 111 ―

【資料１】

6.

Public transfer outflow の sst（社会保険料）のうち、年⾦、医療、介護について、労働収⼊⽐例となっているので、個別プロファイルの作成を試みる。
⇒

家計簿からの値ではなく、就業状態、収⼊、他世帯員状況より、各種保険料（年⾦、医療、介護）や税額（所得税＋住⺠税）を推計し、プロファイルを作成（寺⽥・福
⽥）。

⇒
7.

今年度対応するマクロコントロールを作成し、推計結果を精査する。

世帯ウェイトと個⼈ウェイトの利⽤による推計結果への影響について検証する。
⇒

個⼈レベルではないが、世帯構成や世帯員の就業状態、持ち家、⼈⼝規模、気候区分を利⽤したより詳細な世帯ウェイトを作成（市村・深井）⇒
8.

今年度、2019 年家計構造調査のウェイトと⽐較検討する。

クロスセクションのスムージングとクロスセクション×コーホートのスムージングの⽐較（コーホートデータとして齟齬が出ない形での公表が望ましいため）。
⇒9.

今年度対応予定（市村・深井）

費⽤統計を利⽤した社会保障関係のマクロコントロール作成の可能性について検討する。
⇒

費⽤統計と SNA2008 の 2015 年基準で、マクロコントロールに関連する項⽬にどのような違いがあるのかについて整理する（佐藤）10. CFE、CFH、CFX について家計調査を⽤いて季節性について確認して調整⽅法について検討する。
⇒

今年度対応予定。

11. 世帯間移転のマクロコントロール定義を確定する。
⇒

今年度、現⾏の⽅法を精査する。

― 112 ―

【資料２】〇

⾼齢部分の医療費の補正⽅法メモ（2022/4/7）
作成者：

市村、深井、寺⽥、中⽥、福⽥、佐藤・⾼齢部分（75 歳以上）については、⼊院や施設居住の割合が無視できないほど⼤きいが、これらの者の消費・収⼊のデータが得られないため、全消データからは CFH、CFL、CFX、YL、YPP の正しい値が得られない。
１．CFH の⾼齢部分の補正について
A：「医療保険に関する基礎調査」より、5 歳階級別の患者負担の値（2008 年以降）
B：全消の CFH の年齢別⼀⼈当たりの値（マクロコントロール調整済み？）×施設に⼊っていない⼈の年齢別⼈⼝→5 歳階級に変換

C：（A-B）/年齢（5 歳階級）別施設居住者の数＝年齢（5 歳階級）別施設居住者の CFH
D：B と C を施設居住の有無別⼈⼝で案分して、補正版 CFH を計算
E：2009 年と 2014 年の B と C の⽐率を計算して、過去年次の CFH の補正に利⽤
２．CFL の⾼齢部分の補正について
A：「介護保険事業状況報告」より、性、5 歳階級別の患者負担の値（2004 年以降）
B：全消の CFL の年齢別⼀⼈当たりの値（マクロコントロール調整済み？）×施設に⼊っていない⼈の年齢別⼈⼝→5 歳階級に変換

C：（A-B）/年齢（5 歳階級）別施設居住者の数＝年齢（5 歳階級）別施設居住者の CFL
D：B と C を施設居住の有無別⼈⼝で案分して、補正版 CFL を計算
E：2004 年、2009 年、2014 年の B と C の⽐率を計算＊同時に、野⼝先⽣の介護レセプトデータで計算できるか聞いてみる。

― 113 ―

【資料２】

３．CFX の⾼齢部分の補正について・施設居住者の医療、介護以外の消費については、「介護サービス施設・事業所調査」から
⾷費や居住費が分かるので、それを⼊所⼈数で割って施設居住者⼀⼈値に値を計算する。
この際、年齢は加味しない。⾷費・居住費以外の⽣活費は⽉ 2 万円とする（令和 3 年の消費統計研究会の資料より
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/pdf/20210305_02.pdf）。
・国⺠医療費より⼊院者⼀⼈当たりの⾷費と差額ベッド代を計算してこれを⼊院者の CFXとする。患者調査より年齢別 3 か⽉以上⼊院者の割合もしくは年齢別⼊院期間の分布を得る。退院時には全消からの CFX、⼊院期間中は上記の CFX と仮定して、⼊院期間のWeighted average で CFX を補正する。
＊まずは患者調査の公表集計より、年齢別 3 か⽉以上⼊院者の割合もしくは年齢別⼊院期間の分布がないか調べる。
＊居住費は利⽤する居室形態によって異なるため、年齢によって異なることが予想される。
野⼝先⽣の介護レセプトで精緻化することも検討する。
４．YL 及び YPP の⾼齢部分の補正について
・就調・労調の調査対象者には施設居住が含まれる。就調データより、家計全体の値となっているが、世帯員の配偶関係や年齢から年⾦収⼊は個⼈に識別できる。ただし、資産収⼊は分からない。就調データより、施設居住者の年齢別労働収⼊と年⾦収⼊のプロファイルを作成し、施設居住の有無別⼈⼝で、全消から値と就調からの値を案分する。

以上を通じて、全消だけで推計した時と⾒え⽅がどう変わるかを検証する。

― 114 ―

1

資料3
「全国消費実態調査」と「全国家計構造調査」の違いについて

NTA/NTTA第1回研究会
令和4(2022)年5⽉20⽇
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
任期付研究員 鈴⽊貴⼠

⾃⼰紹介：鈴⽊ 貴⼠• 社⼈研にこの4⽉に⼊所• NTA/NTTAで定員がついたところ、それ以外のプロジェクトも多数…

• 前職は広告データ分析の⼩さな企業• 広告効果の分析など。集計〜多変量解析など幅広に•

駄菓⼦屋経営なども…

• 筑波⼤学⼤学院（東京キャンパス）博⼠課程所属• キャンパスは茗荷⾕で、筑波には⾏ったことがない• 論⽂3本書いて博⼠号取得⽬指す• 経営系の院だが、⼈⼝（結婚や出⽣）やNTA／NTTAで論⽂作りたい•『就業構造基本調査』を⽤いて職業／産業と結婚／出⽣の関係など？

• 使える統計⾔語は「R」
Stata習得中― 115 ―

2

全消2014と家計構造2019の違いを整理する⽬的

3【背景】• 「全国消費実態調査」が2014で終わり、2019から「全国家計構造調査」に⾐替え
 調査設計に様々な変更が• 現在、2014年NTAの作業中
 昨年度の宿題（各種社会保険料の⽀払い等）や季節調整を加える
 その後、2019年NTAの作成をおこなう【整理する⽬的】• 2019年NTAを今後作成する中で2014年との違いを整理することは単純に有益• 2014年／2019年のNTAを公表する中で、接続性に関する説明責任が発⽣しうる 数字の変化に対して、⽇本社会の変化なのか、元データ（調査）の作られ⽅が変化したのか理解しておく必要が

4

参考資料1
「家計構造2019」「全消2014遡及」に⾔及•『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』••『全国家計構造調査の標本設計』••

https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/hyouhon.pdf『2019年全国家計構造調査 家計収⽀に関する結果•

結果の概要』

https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/gaiyou0305.pdf「全消2014従来」に⾔及•『家計調査参考資料第73号 平成26年全国消費実態調査の標本設計』••

https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/pdf/hyohon73.pdf『平成26年全国消費実態調査 ⼆⼈以上の世帯の家計収⽀及び貯蓄・負債に関する結果•

https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/pdf/gaiyo3.pdf― 116 ―

結果の概要』

5

参考資料2 消費統計研究会
全消・家計構造、家計調査に関する検討が年4回程度おこわれている
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/index.html

議題⼀覧について下記Excelにまとめた
Microsoft Excel
ワークシート

参考資料3 平成31年全国消費実態調査分科会
全国家計動向調査2019の実施に向けて分科会が実施されていた
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/index.html

議題⼀覧について下記Excelにまとめた
Microsoft Excel
ワークシート― 117 ―

6

全消家計構造2019の違い

7

概要

2022年3⽉消費統計研究会資料より『2019年全国家計構造調査の実施状況と次回調査の⽅向性について』
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/pdf/20220301_04.pdf※⾚線強調は報告者・鈴⽊による

8

⾮常に⼤まかな全体像
全消2014 ”従来” 全消2014 “遡及”例1：単⾝者統合なし
A. 場合によっては調整・⽐較しうる
例2：家計簿期間3か⽉
変化【主に算出⽅法に
起因】

家計構造
2019

例1：傾向スコアによる単⾝者統合⇒例：2014NTAについても単⾝者を統合

例2：家計簿期間2か⽉⇒例：2014／2019NTAも季節調整をかける

例1：調査項⽬の廃⽌・新設 による変化
B. ⽐較困難な変化【主に調査設計に起因】

例2：データ修正⽅式 による変化

消費増税の影響 2019年10⽉1⽇に8% ⇒10%
⇐⽐較不能⇒― 118 ―

9

全消2014従来／全消2014遡及／家計構造2019の違い『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

上記pdfに基づいて⾒ていく

10

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 119 ―

⽐較困難な変化 (A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの

11■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 実収⼊（勤め先収⼊）のうち「他の世帯員収⼊」の増加

「Ⅱ⼝座への⼊⾦」欄が調査票に新設(2)年収・貯蓄等調査票の「年間収⼊」の内訳の⼊り繰り⇒年間収⼊のうち，「その他の年間収⼊」や「企業年⾦・個⼈年⾦給付」が減少

2019 年調査から年収・貯蓄等調査票の「収⼊の種類」において，項⽬の細分化・明確化や審査の改善（年⾦・社会保障給付⾦の細分化，「その他の年間収⼊」について名称を記⼊してもらい，その内容により適切な項⽬に分類し直す等）が図られた(3) 「⾃営業主」等の年間収⼊の内訳の⼊り繰
り⇒「⾃営業主」について「農林漁業以外の事
業収⼊」が増加し，「勤め先収⼊」は減少している。⼀⽅，「会社などの役員」について「農林漁業以外の事業収⼊」が減少し，「勤め先収⼊」は増加

2019 年調査において，世帯主の従業上の地位と年間収⼊の内
訳記⼊項⽬との整合性審査を⾏った影響(4) 現居住地の宅地資産のうち「借地」資産の増加

世帯票の「地代⽀払の有無」の審査を簡素化したことによる影響『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

⽐較困難な変化 (B) 世帯属性等の分布に差が⽣じているとみられるもの

12■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （B) 世帯属性等の分布に差が⽣じたとみられるもの 」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。
変化

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 世帯主の職業分類「農林漁業従事者」等の「世帯数分布」の増減

世帯票で調査項⽬「勤め先⼜は⾃営事業の名称」を廃⽌(2) 「要介護認定者のいる世帯」の「世帯数分布」の減少

記⼊者負担軽減のため，「要介護・要⽀援認定の状況」を，個⼈単位の調査から世帯単位の調査に変更したことによる影響(3) 「主たる家計維持者が⻑期不在」の「世帯数分布」の減少

家計調査世帯特別調査（家計調査）で「主たる家計維持者が⻑期不在」である世帯が調査対象外であることによる影響(4) 住居の所有関係「寮・寄宿舎」の「世帯数分布」の増加

家計調査世帯特別調査（家計調査）で単⾝世帯に「寮・寄宿舎」単位区を設定して調査(5) 「住宅ローン返済額階級」及び「家賃負担額階級」の世帯数分布の増減2014 年遡及結果と⽐べ 2019 年結果では，「住宅ローン返済額階級」の「4〜6万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「6〜8 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。
また，「家賃負担額階級」の「1〜2 万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「4〜6 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。この差には，2014 年遡及結果は家計簿の記⼊，2019 年結果は主に世帯票の記⼊に基づくものとした影響が含まれているとみられる。
上記、総務省では世帯属性等の分布の差に分類されているが、どちらかというと、前⾴ 「⾦額の記⼊⾃体に差」に近い印象を受ける。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 120 ―

13

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

対象とサンプルサイズの違い

14

家計構造2019
全消2014遡及
全消2014従来

単⾝モニター調査 込

2022年3⽉消費統計研究会資料より『2019年全国家計構造調査の実施状況と次回調査の⽅向性について』
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/pdf/20220301_04.pdf― 121 ―

15

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

傾向スコアを⽤いた単⾝世帯データの統合について

16• 第13回消費統計研究会 資料１『全国家計構造調査と全国単⾝世帯収⽀実態調査の統合集計について』• 全国家計構造調査『結果の推定⽅法（家計収⽀に関する結果）』より
データ：県別の全消の単⾝世帯＋地⽅別全国単⾝世帯収⽀実態調査（モニター調査）
モデル：ロジスティック回帰
⽬的変数：モニター調査世帯で１，基本調査及び特別調査世帯で０をとる変数
説明変数：世帯主の性別，年齢，職業，年間収⼊，住居の所有関係，住居の延床⾯積，
居住する市町村の都市階級＊モニター調査における 80 歳以上の世帯は集計対象外

モデルにより得られた傾向スコアehを⽤いて、以下の⽅法でウェイトを作成。
IPWウェイトの和IPWウェイト― 122 ―

17

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

18

集計⽤乗率の変更■全消2014従来■全消2014遡及・家計構造2019
全消2014遡及及び家計構造2019はより精緻な集計乗率が使⽤されている。
 家計構造2019は精緻な集計乗率
が個票に付いていると想像されるが、全消2014(遡及)の乗率をもらえないか総務省に確認中。
平成26年全国消費実態調査の標本設計
https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/pdf/hyohon73.pdf

結果の推定⽅法（家計収⽀に関する結果）※家計構造2019について記載
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/suitei_k0831.pdf― 123 ―

19

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

家計簿記⼊期間の差異（季節性を巡る問題）

20• 全消2014では3か⽉（9〜11⽉）• 家計構造2019では2か⽉（10〜11⽉）⇒家計調査で季節調整をかければ、解消可能？
• 「消費統計研究会」および「分科会」において全消／家計構造の検討がされている• https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/index.html• 家計構造2019について、「家計調査の季節性を考慮した算式を採⽤し、都道府県別
10 ⼤費⽬の推定値を作成することとされた。」（2022年3⽉消費統計研究会）とある• 情報をウォッチしながら、我々も2014NTAの季節調整をおこなっていく必要• 本⽇は季節調整については割愛― 124 ―

Appendix:家計簿記⼊期間の差異（季節性を巡る問題）21■家計構造2019年の調査時期（10⽉〜11⽉）が消費増税直後という懸念• 2019年10⽉に消費税が増税されている。
• 8⽉・9⽉に駆け込み需要が起こり、10⽉・11⽉は反動減• ⾷料品は軽減税率、幼児教育無償化もあり、品⽬により異なる可能性■季節調整をどう捉えるか• なぜ季節調整をしなければならないか。NTAは最終的にSNAに合わせるため、⾦額の⼤⼩は問題にならない。⼀⽅で、品⽬ごとに季節傾向が異なり、それが年代別（もしくは他の属性）消費パターンに影響を与える場合、季節調整が必要となる• 40代においては⼦どもの教育⽀出が9⽉に多いが、20代においてはそれが⾒られない、など• 更に2019年10⽉より実施の消費増税（8%⇒10%）の影響も。上記と同様、年代別（もしくは他の属性）消費パターンに影響を与える場合、検討が必要となる。

22

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 125 ―

23

現物の集計⽅法の変更

2014 年調査では，現物のうち「現物⽀給」，「⾃家産」，「⾃分の店の商品」を現⾦収⽀ に含めて計上，「もらい物・もてなし」
は「現物⽀出（＝収⼊：もらい物）」として現⾦と は別に計上していた。2019 年調査では現物のうち「⾃分の店の商品」のみの調査とした ことから，2014 年遡及集計では「⾃分の店の商品」のみ現⾦収⽀に計上し，これ以外の 現物は除外して再集計している。

全消2014調査家計簿の記⼊のしかた

家計構造2019調査 家計簿の記⼊のしかた

影響が考えられるケース• ランドセルなどの⾼額な贈答品•消費⽀出としては「⾃家⽤以外」で記載されるが、収⼊としては記載されなくなる•

⼀⽅で、全消2014調査票でどこまで記載されていたのか不明

24

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 126 ―

品⽬分類／⽤途分類について

25

消費⽀出については，「品⽬分類」と「⽤途分類」の⼆つの体系があるが，2014 年遡及集計では 2019 年調査と同様に品⽬分類を基本とした分類を⽤いた。ただし，交際費を特掲とし，⽤途分類による値を⼤分類（費⽬）で再現できるようにしている。

• これまでNTAは「⽤途分類」を基本としてきた• 公表する集計表においては「品⽬分類」が基本となっていく• ⼀⽅、家計構造2019調査票において、⽀出の「⽤途」は聴取されている（次ページで調査票確認）
 個票データを受領しないと確定はしないが、個票データにおいては引き続き「⽤途」
データも確認できる可能性が⾼い ⼀⽅で、全消2014と調査票様式が異なり、⾮標本誤差に留意する必要がある可能性（参考）
7-1．品⽬分類と⽤途分類
消費⽀出は，品⽬分類と⽤途分類の2体系の分類を⽤いて集計している。
品⽬分類は，世帯が購⼊したものを，同⼀商品は同⼀項⽬に分類する⽅法で，⽤途分類は，世帯が購⼊したもののうち，世帯以外の⼈のために贈答⼜は接待を⽬的として購⼊したものについては「交際費」として分類し，その他のものについては，品⽬分類で分類する⽅法である。
例えば，菓⼦を贈答⽤に購⼊した場合，品⽬分類では，「⾷料」のうちの「菓⼦」に分類されるが，⽤途分類では，「その他の消費⽀出」のうちの「交際費」に分類される。このように，⽤途分類では，交際費として⽀出した品⽬を「交際費」に組み替えて集計しているため，品⽬分類と⽤途分類の各項⽬の結果のくい違いは，交際費として⽀出した分のみ⽣じており，消費⽀出の合計
は，両分類で⼀致する。https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/kaisetsu.html

家計構造2019の調査票（と記⼊の⼿引き）より• ⾃家⽤か否か、〇で記⼊する⽅式であり、記⼊者負担が少ない• アフターコーディングも不要で、⾮標本誤差が⼩さくなると予想される― 127 ―

26

27

全消2014の調査票（と記⼊の⼿引き）より• 回答者が⽤途を⼿書きする形式。⼿書きする際の記⼊者負担が⼤きい• おそらくアフターコーディングで判定しており、⾮標本誤差が⼤きい可能性

28

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 128 ―

29

収⽀項⽬分類の組み換え『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf
上記pdfp13〜p21参照

30

COICOP分類の組み換え• 家計調査や全国消費実態調査で⽤いる収⽀項⽬分類は、ILOの1973年基準に準拠• 諸外国においてはCOICOPに準じた基準へ移⾏しつつある• 国連の区分で、品⽬分類に相当• ⽇本でのSNAにおいてもCOICOP分類に従っている• 全消2014からCOICOP分類での公表もおこなわれている• 「全消2014遡及」「家計構造2019」も同様• 品⽬分類からの機械的な組み換えでCOICOP分類は作成されており、新品⽬分類に準拠する形に変更されたという事『COICOP（⽬的別家計消費分類）による組替集計と国際⽐較に向けて』
https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/skenkyu/pdf/28031603.pdf― 129 ―

31

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

家計資産の評価対象の違いの調整

32

2019 年調査では，耐久消費財に関する調査を廃⽌（「耐久財等調査票」等の廃⽌）した。家計資産のうち実物資産の評価対象の違いによる差を調整するため，2014 年遡及集計では，家計資産総額（純資産総額）について「耐久消費財等資産」を除いて再集計している。

全消2014の耐久財等調査票
https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/pdf/taikyu.pdf• 「耐久財等調査票」はNTA計算に使⽤しておらず、現⾏のNTA算出への影響はない• ⼀⽅で、減価償却の収⼊への反映などはNTAマニュアルに記載されている可能性があるが、耐久財等調査票が廃⽌されたため、家計構造2019以降では検討がおこなえない― 130 ―

33

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等
年収・貯蓄等調査票に変更があり、分類項⽬や集計が変更されている「家計構造2019」に無い項⽬は「全消2014遡及」等では集計されない
全国家計構造2019

全消2014― 131 ―

34

年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等
全国家計構造2019

35

全消2014なし

年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等

36

家計構造2019から、推計で算出される年間可処分所得についても「OECD新基準準拠」に変更された『2019年全国家計構造調査年間収⼊・資産分布等に関する結果結果の概要』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/gaiyou0831.pdf

なお、年間可処分所得の推計に⽤いられる「所得に課される税・社会保険料」は『年収・貯蓄等調査票』で直接の聴取はされていない。『世帯票』『年収・貯蓄等調査票』の調査項⽬を基に世帯ごとに推計がおこなわれている（年間収⼊より各種税や保険料を算出する⽅法）。
『年間⾮消費⽀出の推計⽅法』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/hishouhi_suikei.pdf― 132 ―

37

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

世帯票に係る分類項⽬の組替え等
世帯票に変更があり、分類項⽬や集計が変更されている「家計構造2019」に無い項⽬は「全消2014遡及」等では集計されない
複数変更されているが、特に重要と思われる「学歴」の変更点を確認する

全国家計構造2019

全消2014

全国家計構造2019で「卒業」状況について把握できるようになっている― 133 ―

38

39

調整・⽐較しうる変化■下記資料内「Ⅰ 2014 年遡及集計について 」より作表。これらは主に集計⽅法の違いにより調整・⽐較しうる
全消2014”従来”対象『全国消費実態調査』

サンプルサイズ全消2014”遡及”

家計構造2019『全国消費実態調査』 +『全国単⾝世帯収⽀実態調査』『基本調査』等+『家計調査』+『全国単⾝世帯収⽀実態調査』

家計簿をつける⼈ 多

家計簿をつける⼈ 少

1. 傾向スコアを⽤いた統合

全消のみで、統合なし

傾向スコアを⽤いて統合（『全国単⾝世帯収⽀実態調査』と）2. 集計⽤乗率の変更

2014従来より精緻な乗率を使⽤

3. 家計簿記⼊期間

3か⽉（9〜11⽉）

2か⽉（10〜11⽉）

4. 現物の集計⽅法の変更

現物もカウント
現物⽀給や貰い物は基本的に市価換算する

基本的に現物はカウントしない
⾃分の店の商品を⾃家消費等したケースのみ

5. 品⽬分類と⽤途分類「品⽬分類」と「⽤途分類」の2種類。
※NTA2014は⽤途分類で作成

集計公表においては「品⽬分類」を基本とした分類に※未確認だが、個票では「⽤途分類」も⼊⼿可能と思われる

6. 収⽀項⽬分類の組み換え

従来の分類基準2014 年遡及集計においては，別添「2014 年全国消費実態調査収⽀項⽬
分類から 2019 年全国家計構造調査収⽀項⽬分類への組替え表」のとおり収⽀項⽬分類の組み替えを⾏った。

7. COICOP分類の組換え

従来のCOICOP分類

上記収⽀項⽬分類を基準とした新たなCOICOP分類となった

8. 家計資産の評価対象の違いの調整

2014は「耐久財等調査票」の実施

9.年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等2019で「耐久財等調査票」が廃⽌

従来の⽅法

家計資産総額(純資産総額)について「耐久消費財等資産」を除き再集計

全消2014調査票

家計構造2019調査票
OECD新基準での算定が可能

従来の⽅法
10. 世帯票に係る分類項⽬の組替え等共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

全消2014調査票

家計構造2019調査票
学歴が把握可能従来の⽅法

共通項⽬で⽐較可能（2019の⽅が項⽬が詳しい傾向にあるため可能）

11 都道府県内経済圏を構成する市町村

都道府県内経済圏の市町村が2014年版

2019年調査で設定した市町村に変更。詳しくは各年の「標本設計pdf」
参照。⼤きな違いはないと思われる。

12 ⼤都市圏の設定基準

2014年遡及集計における「⼤都市圏」は2010年国勢調査に基づくと記載あり。⼤きな違いはないと思われる。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

⽐較困難な変化 (A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの

40■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 実収⼊（勤め先収⼊）のうち「他の世帯員収⼊」の増加

「Ⅱ⼝座への⼊⾦」欄が調査票に新設(2)年収・貯蓄等調査票の「年間収⼊」の内訳の⼊り繰り⇒年間収⼊のうち，「その他の年間収⼊」や「企業年⾦・個⼈年⾦給付」が減少

2019 年調査から年収・貯蓄等調査票の「収⼊の種類」において，項⽬の細分化・明確化や審査の改善（年⾦・社会保障給付⾦の細分化，「その他の年間収⼊」について名称を記⼊してもらい，その内容により適切な項⽬に分類し直す等）が図られた(3) 「⾃営業主」等の年間収⼊の内訳の⼊り繰
り⇒「⾃営業主」について「農林漁業以外の事
業収⼊」が増加し，「勤め先収⼊」は減少している。⼀⽅，「会社などの役員」について「農林漁業以外の事業収⼊」が減少し，「勤め先収⼊」は増加

2019 年調査において，世帯主の従業上の地位と年間収⼊の内
訳記⼊項⽬との整合性審査を⾏った影響(4) 現居住地の宅地資産のうち「借地」資産の増加

世帯票の「地代⽀払の有無」の審査を簡素化したことによる影響『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 134 ―

現⾦収⼊⼜は現⾦⽀出@全消2014

41■全消2014。ざっくりと記⼊させる。ここに世帯主以外の記⼊をさせるのは厳しい印象

https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/pdf/kakeiboa.pdf

現⾦収⼊⼜は現⾦⽀出@家計構造2019■家計構造。世帯主の配偶者、世帯主との続き柄「42」 など、全消2014と⽐べ記⼊がしやすい

https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/kakeibo1― 135 ―

⽐較困難な変化 (A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの

43■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 実収⼊（勤め先収⼊）のうち「他の世帯員収⼊」の増加

「Ⅱ⼝座への⼊⾦」欄が調査票に新設(2)年収・貯蓄等調査票の「年間収⼊」の内訳の⼊り繰り⇒年間収⼊のうち，「その他の年間収⼊」や「企業年⾦・個⼈年⾦給付」が減少

2019 年調査から年収・貯蓄等調査票の「収⼊の種類」において，項⽬の細分化・明確化や審査の改善（年⾦・社会保障給付⾦の細分化，「その他の年間収⼊」について名称を記⼊してもらい，その内容により適切な項⽬に分類し直す等）が図られた(3) 「⾃営業主」等の年間収⼊の内訳の⼊り繰
り⇒「⾃営業主」について「農林漁業以外の事
業収⼊」が増加し，「勤め先収⼊」は減少している。⼀⽅，「会社などの役員」について「農林漁業以外の事業収⼊」が減少し，「勤め先収⼊」は増加

2019 年調査において，世帯主の従業上の地位と年間収⼊の内
訳記⼊項⽬との整合性審査を⾏った影響(4) 現居住地の宅地資産のうち「借地」資産の増加

世帯票の「地代⽀払の有無」の審査を簡素化したことによる影響『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等
年収・貯蓄等調査票に変更があり、分類項⽬や集計が変更されている「家計構造2019」に無い項⽬は「全消2014遡及」等では集計されない
全国家計構造2019

全消2014― 136 ―

44

年収・貯蓄等調査票に係る分類項⽬の組替え等
全国家計構造201945

全消2014なし

⽐較困難な変化 (A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの

46■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （A) ⾦額の記⼊⾃体に差が⽣じているとみられるもの」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 実収⼊（勤め先収⼊）のうち「他の世帯員収⼊」の増加

「Ⅱ⼝座への⼊⾦」欄が調査票に新設(2)年収・貯蓄等調査票の「年間収⼊」の内訳の⼊り繰り⇒年間収⼊のうち，「その他の年間収⼊」や「企業年⾦・個⼈年⾦給付」が減少

2019 年調査から年収・貯蓄等調査票の「収⼊の種類」において，項⽬の細分化・明確化や審査の改善（年⾦・社会保障給付⾦の細分化，「その他の年間収⼊」について名称を記⼊してもらい，その内容により適切な項⽬に分類し直す等）が図られた(3) 「⾃営業主」等の年間収⼊の内訳の⼊り繰
り⇒「⾃営業主」について「農林漁業以外の事
業収⼊」が増加し，「勤め先収⼊」は減少している。⼀⽅，「会社などの役員」について「農林漁業以外の事業収⼊」が減少し，「勤め先収⼊」は増加

2019 年調査において，世帯主の従業上の地位と年間収⼊の内
訳記⼊項⽬との整合性審査を⾏った影響(4) 現居住地の宅地資産のうち「借地」資産の増加

世帯票の「地代⽀払の有無」の審査を簡素化したことによる影響『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 137 ―

⽐較困難な変化 (B) 世帯属性等の分布に差が⽣じているとみられるもの

47■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （B) 世帯属性等の分布に差が⽣じたとみられるもの 」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。
変化

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 世帯主の職業分類「農林漁業従事者」等の「世帯数分布」の増減

世帯票で調査項⽬「勤め先⼜は⾃営事業の名称」を廃⽌(2) 「要介護認定者のいる世帯」の「世帯数分布」の減少

記⼊者負担軽減のため，「要介護・要⽀援認定の状況」を，個⼈単位の調査から世帯単位の調査に変更したことによる影響(3) 「主たる家計維持者が⻑期不在」の「世帯数分布」の減少

家計調査世帯特別調査（家計調査）で「主たる家計維持者が⻑期不在」である世帯が調査対象外であることによる影響(4) 住居の所有関係「寮・寄宿舎」の「世帯数分布」の増加

家計調査世帯特別調査（家計調査）で単⾝世帯に「寮・寄宿舎」単位区を設定して調査(5) 「住宅ローン返済額階級」及び「家賃負担額階級」の世帯数分布の増減2014 年遡及結果と⽐べ 2019 年結果では，「住宅ローン返済額階級」の「4〜6万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「6〜8 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。
また，「家賃負担額階級」の「1〜2 万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「4〜6 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。この差には，2014 年遡及結果は家計簿の記⼊，2019 年結果は主に世帯票の記⼊に基づくものとした影響が含まれているとみられる。
上記、総務省では世帯属性等の分布の差に分類されているが、どちらかというと、前⾴ 「⾦額の記⼊⾃体に差」に近い印象を受ける。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

⽐較困難な変化 (B) 世帯属性等の分布に差が⽣じているとみられるもの

48■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （B) 世帯属性等の分布に差が⽣じたとみられるもの 」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。
変化

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 世帯主の職業分類「農林漁業従事者」等の「世帯数分布」の増減

世帯票で調査項⽬「勤め先⼜は⾃営事業の名称」を廃⽌(2) 「要介護認定者のいる世帯」の「世帯数分布」の減少

記⼊者負担軽減のため，「要介護・要⽀援認定の状況」を，個⼈単位の調査から世帯単位の調査に変更したことによる影響(3) 「主たる家計維持者が⻑期不在」の「世帯数分布」の減少

家計調査世帯特別調査（家計調査）で「主たる家計維持者が⻑期不在」である世帯が調査対象外であることによる影響(4) 住居の所有関係「寮・寄宿舎」の「世帯数分布」の増加

家計調査世帯特別調査（家計調査）で単⾝世帯に「寮・寄宿舎」単位区を設定して調査(5) 「住宅ローン返済額階級」及び「家賃負担額階級」の世帯数分布の増減2014 年遡及結果と⽐べ 2019 年結果では，「住宅ローン返済額階級」の「4〜6万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「6〜8 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。
また，「家賃負担額階級」の「1〜2 万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「4〜6 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。この差には，2014 年遡及結果は家計簿の記⼊，2019 年結果は主に世帯票の記⼊に基づくものとした影響が含まれているとみられる。
上記、総務省では世帯属性等の分布の差に分類されているが、どちらかというと、前⾴ 「⾦額の記⼊⾃体に差」に近い印象を受ける。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf― 138 ―

⽐較困難な変化 (B) 世帯属性等の分布に差が⽣じているとみられるもの

49■下記資料「Ⅱ 2014 年遡及集計結果を⾒る際の注意点 （B) 世帯属性等の分布に差が⽣じたとみられるもの 」
より作成。調査票設計による違いが多く、⽐較は困難なケースが多い。
変化

全消2014⇒家計構造2019の変化(1) 世帯主の職業分類「農林漁業従事者」等の「世帯数分布」の増減

世帯票で調査項⽬「勤め先⼜は⾃営事業の名称」を廃⽌(2) 「要介護認定者のいる世帯」の「世帯数分布」の減少

記⼊者負担軽減のため，「要介護・要⽀援認定の状況」を，個⼈単位の調査から世帯単位の調査に変更したことによる影響(3) 「主たる家計維持者が⻑期不在」の「世帯数分布」の減少

家計調査世帯特別調査（家計調査）で「主たる家計維持者が⻑期不在」である世帯が調査対象外であることによる影響(4) 住居の所有関係「寮・寄宿舎」の「世帯数分布」の増加

家計調査世帯特別調査（家計調査）で単⾝世帯に「寮・寄宿舎」単位区を設定して調査(5) 「住宅ローン返済額階級」及び「家賃負担額階級」の世帯数分布の増減2014 年遡及結果と⽐べ 2019 年結果では，「住宅ローン返済額階級」の「4〜6万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「6〜8 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。
また，「家賃負担額階級」の「1〜2 万円」以下の各階級の「世帯数分布」が減少，「4〜6 万円」以上の各階級の「世帯数分布」が増加している。この差には，2014 年遡及結果は家計簿の記⼊，2019 年結果は主に世帯票の記⼊に基づくものとした影響が含まれているとみられる。
上記、総務省では世帯属性等の分布の差に分類されているが、どちらかというと、前⾴ 「⾦額の記⼊⾃体に差」に近い印象を受ける。

『2019 年全国家計構造調査 利⽤上の注意（2021 年８⽉ 31 ⽇版※）』
https://www.stat.go.jp/data/zenkokukakei/2019/pdf/riyou0831.pdf

再掲：調査票変更の例（⽐較困難な変化）■全消2014。家計簿の中で記⼊させている■家計構造2019。世帯票の中で記⼊させている

住んでいる住居や世帯についての後の設問であり、流れとしては⾃然。
 全消2014時と⽐べ、記⼊率に良い影響が考えられるが、その結果数値のブレにつながる可能性も。

― 139 ―

50

51

⾮常に⼤まかな全体像
全消2014 ”従来” 全消2014 “遡及”例1：単⾝者統合なし
A. 場合によっては調整・⽐較しうる
例2：家計簿期間3か⽉
変化【主に算出⽅法に
起因】

家計構造
2019

例1：傾向スコアによる単⾝者統合⇒例：2014NTAについても単⾝者を統合

例2：家計簿期間2か⽉⇒例：2014／2019NTAも季節調整をかける

例1：調査項⽬の廃⽌・新設 による変化
例2：データ修正⽅式 による変化

B. ⽐較困難な変化【主に調査設計に起因】

例3：⽤途分類／品⽬分類 の変更
消費増税の影響 2019年10⽉1⽇に8% ⇒10%
⇐⽐較不能⇒⇒実際にどの程度差が⾒られるのか？
全消2014”遡及”と”従来”との「乖離率」を⽐較【全体】※用途分類基づき、2人以上世帯を対象

A
2014年遡及推計_
用途分類（大分類）
食料
住居
光熱･水道
家具･家事用品
被服及び履物
保健医療
交通･通信
教育
教養娯楽
その他の消費支出

支出額
71,212
18,563
20,734
10,254
12,90912,854
43,396
11,65827,994
57,110B
2014年従来推計_
用途分類（大分類）
食料
住居
光熱･水道
家具･家事用品
被服及び履物
保健医療
交通･通信
教育
教養娯楽
その他の消費支出支出額乖離率（=(A-B)/A*100）

72,28017,66020,967
10,136
11,864
12,90745,136
13,387
29,19659,350-1.478
5.113-1.111
1.164
8.808-0.411-3.855-12.916-4.117-3.774

NTAの分類へ集約

A
2014年遡及推計_
用途分類（大分類）
保健医療
教育
その他

支出額
12,854
11,658262,172

B
2014年従来推計_
用途分類（大分類）
保健医療
教育
その他

支出額

乖離率（=(A-B)/A*100）

12,907
13,387
266,589-0.411-12.916-1.657

 保健医療・その他の乖離率は⼩さいが、教育は”従来”よりも”遡及”の⽅が少ない― 140 ―

52

乖離率確認前に、各年代の⽀出⾦額の⼤きさを確認

53• 40〜59歳の「教育」⽀出が多い傾向• 60歳以上の「教育」⽀出は極端に少ない• 「保健医療」⽀出は「教育」ほど年代差は⾒られない• 30歳未満はやや少ない傾向

年代別：全消2014”遡及”と”従来”との「乖離率」⽐較 54• 年代別に波がなければ乖離はSNAに吸収される

⽀出が⼩さい
ので⼤勢に
影響少

“遡及”の
⽅が
⼤きい

“遡及”の
⽅が
⼩さい
※⽤途分類基づき、2⼈以上世帯を対象。年齢階級は世帯主• 保健医療は「30歳未満」で”従来” > “遡及” となっている• それ以外の年代の差異は⼩さい• 教育は全体的に “従来” > “遡及”となっている• 「30歳未満」から「50-59歳」まで⼤きな変動はないように⾒える。
 要因として、調査⽉数（3⇒2か⽉）・乗率の変更などが考えられる。

― 141 ―

【資料４】

2019 年データで NTA を推計する場合の課題と対処について

2014 年から 2019 での変更点
NTA 推計における対処法

⽐較的軽微な修正・チェック

耐久消費財票の廃⽌

現⾏ NTA 推計への影響はなし→

耐久消費財の購⼊は家計簿で把握可能

現物でもらったものの⾦額記⼊廃⽌

NTA 推計への影響をプログラムで確認

他の世帯⽤の消費についての記⼊⽅法変更

他の世帯⽤の消費を個票データで識別できるか確認→

それを使った形にプログラムを変更＊特に世帯間移転への影響をチェック
家計簿情報の現⾦収⽀で聞いていた内容を税⾦・社会保障給付変数の作成プログラム

世帯票や年収票に移設

変更

例：年⾦、その他の社会保障給付、固定資産税、⾃動⾞税、家賃、住宅ローン
ロングフォームとショートフォームの導⼊

変数によって使⽤するサンプルを変えるこ＋家計調査特別調査（単⾝赴任世帯除外）とができるか検討

やや本格的な変更

調査期間の短縮

家計調査を⽤いた季節性の調整

単⾝世帯収⽀実態調査の統合

傾向スコアを⽤いた単⾝世帯収⽀実態調査
の統合

乗率の変更

新しい集計乗率（繰返し⽐例補正法（IPF法））の使⽤＊特に 2014 年について→2014 年遡及集計データのウェイトをもらえるか総務省に確認― 142 ―

令和 3-5 年度

⼀般会計事業

国⺠移転勘定(NTA)プロジェクト
令和４年度 第 2 回研究会
2022 年 10 ⽉ 5 ⽇(⽔) (オンライン)

1. 坂本調整官あいさつ
2. 今年度の⽅針と経緯 (次ページ以降)
3. 福⽥報告 (資料 1)
4. 鈴⽊報告 (資料 2)
5. 佐藤報告 (資料 3)
6. その他― 143 ―

<参考>■本プロジェクトにおける⽬的
⽬的：①NTA 及び NTTA を計算し、継続的に公表する体制を構築すること②作成した NTA 及び NTTA データを⽤いた研究を⾏い、⼈⼝変動や制度変更が、⾃助(労働)、公助・共助(社会保障)、互助(家族や地域・⾎縁)を通じた世代間の⽀え合いに与える影響を解明すること■プロジェクトの基本⽅針について
１．2023 年 3 ⽉(予定)に 2019 年全国家計構造調査を⽤いた NTA データを公表する
２．2024 年 3 ⽉(予定)に 2021 年社会⽣活基本調査を⽤いた NTTA データを公表する
３．現時点で国際的に決められている⼿法で NTA/NTTA の推計を⾏う**：各国によりデータ事情は異なるため、推計上必要な細かい修正は適宜⾏う。また、研究ベースでは、NTA の改善に向けた提案も随時⾏っていく。
＜当初予定＞


1 年⽬：2014 年における NTA 及び 2016 年における NTTA のデータを完成させる。
−基本データとして「全国消費実態調査」、「社会⽣活基本調査」を使⽤−補⾜データとして「家計調査」、「国勢調査」、「就業構造基本調査」を利⽤⇒希望するメンバーで各データの⼆次利⽤を⾏い、本プロジェクトあるいは NTA/NTTA に関連するテーマについての研究を⾏う

2 年⽬：初年度に確⽴した⼿法を⽤いて、2019 年の NTA データセットを作成し、公表を⽬指す。
−2019 年 NTA の作成−NTA/NTTA データ公表のフォーマット(データ・報告書)を完成させる−継続的な構築・公表に向けた体制づくりを⾏う−2014 年 NTA、2016 年 NTTA を⽤いた研究を開始する



3 年⽬：NTA/NTTA データを⽤いた応⽤的研究を⾏う。
−NTA/NTTA のデータを⽤いたシミュレーション研究、NTA/NTTA の⽅法論に関する研究、
NTA/NTTA に関連する個票データを⽤いた深掘り研究など― 144 ―■NTA 推計上の課題について
NTA の推計作業においては様々な課題(改善点)があるが、本プロジェクトでは、従来法の枠内において取り組むべき「直近の課題」と、NTA の推計⽅法の変更に関わる「将来的な課題」を分類し、公表デー
タの作成においては「直近の課題」に重点的に取り組む。
・昨年度(R3 年度)取り組んだ課題：「NTA 推計課題への取り組み状況」
・昨年度(R3 年度)からの宿題となっている課題(2014 年データ)①

公的保育変数の追加②

各種社会保険料の⽀払いプロファイル＆マクロコントロール作成③

児童⼿当の給付プロファイル作成④

⾼齢部分の医療、介護、その他消費、労働収⼊、年⾦の補正⑤

世帯間移転のマクロコントロール精査⑥

新ウェイトの検討・反映⑦

季節性の調整⑧

スムージングの確定＋

2019 年全国家計構造調査を⽤いた NTA の推計― 145 ―

■今年度以降スケジュール(予定)

第１回研究会
5⽉

2019 年データを⽤いた NTA 推計についての検討

１)2014 年全国消費実態調査と 2019 年全国家計構造調査の相違について整理(鈴⽊)２)2019 年データで NTA を推計する場合の課題について(福⽥)6⽉
昨年度からの宿題①〜⑥について、2014 年データに

7⽉
8⽉
9⽉
10 ⽉
11 ⽉

プログラムを反映

第 2 回研究会

上記結果についての報告

１)傾向スコアによる単⾝世帯収⽀実態調査の結合
２)2019 年⽅式のウェイトについて検討
３)家計調査を⽤いた季節性調整*2014 年データをベースとしつつも、適宜 2019 年データも使⽤

12 ⽉
第 3 回研究会

上記結果についての報告

1⽉
2⽉
3⽉
4⽉

2019 年データによる NTA の推計

第４回研究会

上記結果についての報告

2014 年、2019 年 NTA データの公表準備
・データチェック

5⽉

・報告書の執筆・公表にかかる実務 等■前回１)2014 年全国消費実態調査と 2019 年全国家計構造調査の相違について整理(鈴⽊)２)2019 年データで NTA を推計する場合の課題と対処について(福⽥)― 146 ―

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― 183 ―

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11 / 132022 ೥ 10 ݄ 5 ೔

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― 184 ―

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NTAPJ ୈ 2 ճ‫ڀݚ‬ձ

― 185 ―

2022 ೥ 10 ݄ 5 ೔

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2.1.1

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∗ satou-itaru@ipss.go.jp

1 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450463&tstat=000001064713&cycle=8&tclass1=000001152788&tclass2val=0
2 https://www.kyoukaikenpo.or.jp/g7/cat740/sb7200/sbb7200/2022031601/
3 https://www.mhlw.go.jp/wp/yosan/kaiji/dl/nenkin03.pdf
4 ͳ͓ɺ݈߁‫צ‬ఆʹ͸݈߁อ‫ݥ‬ྉͷ΄͔ɺआೖۚॾඅࡒ‫܁ݯ‬ೖͱಠ๏ೲ෇ۚࡒ‫܁ݯ‬ೖʹΑΔऩೖ͕͋Δɻ
5 શࠃ݈߁อ‫ڠݥ‬ձʹ͸݈߁‫צ‬ఆ͔Βͷަ෇ۚͷ΄͔ɺҰൠձ‫͔ܭ‬Βྍཆ‫෇څ‬අ౳ࠃ‫͕͋ॿิݿ‬Δɻ
6 https://www.kyoukaikenpo.or.jp/ /media/Files/honbu/cat740/r2nenpou21.xlsx~― 186 ―

ද 1: ݈߁อ‫ ݥ‬SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

6,650.7
6,819.2
7,251.6
7,428.5
7,682.0
7,997.7
8,369.5
8,756.4
9,102.9
9,553.0
9,419.6

6,734.3
6,885.5
7,315.6
7,487.8
7,734.2
8,046.1
8,414.2
8,797.4
9,142.9
9,593.9
9,461.8ͳ͓ɺࣄ‫ۀ‬೥ใʹࣔ͞ΕΔ஋͸‫ڌ‬ग़૯ֹͰ͋Δ͕ɺ‫ڌ‬ग़͸΄΅࿑࢖ં൒Ͱ͋Γɺ࿑࢖Λ෼ׂ͢Δ
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‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ‫ڠ‬ձ͚ΜΆͷඃอ‫ऀݥ‬͸ https://www.kyoukaikenpo.or.jp/g7/cat710/

sb3160/sbb3162/1960-204/ ʹ͋ΔΑ͏ʹʮద༻ࣄ‫͞༻࢖ʹऀۀ‬Ε͍ͯΔऀ7 ʯͰ͋Γɺอ‫ݥ‬ྉ͸‫ޏ‬ओͱ‫ંͰऀ༻ޏ‬൒͞ΕΔ8 ɻ͕ͨͬͯ͠ɺ15 ࡀ͔Β 74 ࡀ·Ͱͷऀ͕‫ڌ‬ग़Λߦ͍ͬͯΔ΋ͷͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.1.2

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8 ೚ҙ‫ܧ‬ଓඃอ‫( ऀݥ‬ձࣾͳͲΛୀ৬ͯ͠ඃอ‫ऀݥ‬ͷࢿ֨Λࣦͬͨ΋ͷͷɺҰఆͷ৚݅ͷ΋ͱʹඃอ‫ܧͯ͠ͱऀݥ‬ଓ͍ͯ͠Δऀ) ͸‫ޙ‬ड़ɻ
9 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000032201317&fileKind=4― 187 ―

ද 2: ްੜ೥ۚ SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

22,237.3
22,711.4
23,458.5
24,150.1
25,044.2
26,316.0
27,831.0
29,465.3
30,923.2
31,910.4
32,588.3
32,047.4

22,240.9
22,725.2
23,469.9
24,154.9
25,047.2
26,319.6
27,836.2
29,475.4
30,944.2
31,928.7
32,619.7
32,061.2ͳ͓ɺࣄ‫ۀ‬೥ใʹࣔ͞ΕΔ஋͸‫ڌ‬ग़૯ֹͰ͋Δ͕ɺ‫ڌ‬ग़͸࿑࢖ં൒Ͱ͋Γɺ࿑࢖Λ෼ׂ͢Δͱͯ͠΋ɺ1/2 ͣͭͷ‫ڌ‬ग़ͱ͢Ε͹Α͍ͱߟ͑ΒΕΔɻ
‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑඃอ‫ऀݥ‬ͷఆٛ͸ https://www.nenkin.go.jp/service/kounen/tekiyo/
jigyosho/20150518.html ʹ͋ΔΑ͏ʹɺʮްੜ೥ۚอ‫ʹݥ‬Ճೖ͍ͯ͠Δձࣾɺ޻৔ɺ঎ళɺધഫ

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2. ্‫ه‬ͷద༻ࣄ‫ॴۀ‬Ҏ֎ͷࣄ‫ͯͬ͋Ͱॴۀ‬΋ɺै‫ۀ‬һͷ൒਺Ҏ্͕ްੜ೥ۚอ‫ݥ‬ͷద༻ࣄ‫ॴۀ‬
ͱͳΔ͜ͱʹಉҙ͠ɺࣄ‫ۀ‬ओ͕ਃ੥ͯ͠ްੜ࿑ಇେਉͷೝՄΛड͚Δ͜ͱʹΑΓద༻ࣄ‫ॴۀ‬
ͱͳΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
͕ͨͬͯ͠ɺ15 ࡀ͔Β 69 ࡀ·Ͱͷऀ͕‫ڌ‬ग़Λߦ͍ͬͯΔ΋ͷͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.1.3

ࠃຽ೥ۚ

SNA ͱͷൺֱ ࠃຽ೥ۚʹ͍ͭͯ͸ɺʰްੜ೥ۚอ‫ݥ‬ɾࠃຽ೥ۚࣄ‫ۀ‬೥ใʱͷʮ೥࣍ਪҠ (ࠃຽ೥ۚ) 2 อ‫ݥ‬ྉऩೲࡁࡀೖֹ‫ͼٴ‬ೲ෇ঢ়‫گ‬ʯ10 Λࢀর͢Δ͜ͱʹΑΓɺද 3 ͷ௨ΓɺSNA ͱ΄΅Ұக͢Δ஋͕ಘΒΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

10 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000032121596&fileKind=4― 188 ―

ද 3: ࠃຽ೥ۚ SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

1,659.1
1,631.0
1,539.2
1,572.8
1,576.9
1,578.6
1,467.3
1,453.4
1,345.0
1,340.9
1,298.1
1,287.4

1,605.6
1,582.8
1,494.8
1,466.5
1,482.0
1,499.7
1,403.7
1,428.0
1,323.7
1,315.3
1,281.7
1,274.9ͳ͓ɺ‫ޏ‬ओ͸͍ͳ͍ͨΊɺՈ‫ܭ‬ͷΈ͕ෛ୲͢Δ͜ͱͱͳΔɻ‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑඃอ‫( ऀݥ‬ୈ 1 ߸ඃอ‫ )ऀݥ‬͸ɺ20 ࡀҎ্ 60 ࡀະຬͷࣗӦ‫ऀۀ‬ɾ೶‫ͦͱऀۀ‬ͷՈ଒ɺֶੜɺແ৬ͳͲɺୈ 2 ߸ඃอ‫ऀݥ‬ɺୈ 3 ߸ඃอ‫͋Ͱऀ͍ͳͰऀݥ‬Δɻ
͕ͨͬͯ͠ɺ20 ࡀ͔Β 59 ࡀ·Ͱͷऀ͕‫ڌ‬ग़Λߦ͍ͬͯΔ΋ͷͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.2

࿑ಇอ‫ݥ‬

࿑ಇอ‫ݥ‬͸࿑ࡂอ‫༻ޏͱݥ‬อ‫͔ݥ‬ΒͳΔɻ

2.2.1

࿑ࡂอ‫ݥ‬

SNA ͱͷൺֱ ࿑ࡂอ‫ݥ‬͸ʮྩ࿨ 2 ೥౓࿑ಇऀࡂ֐ิঈอ‫ۀࣄݥ‬೥ใ11 ʯΛ͸͡Ίɺ֤೥౓ͷࣄ‫ۀ‬೥ใͷʮอ‫ݥ‬ྉ௃ऩঢ়‫ گ‬ऩೲࡁֹʯΛࢀর͢Δ͜ͱʹΑΓɺද 4 ͷ௨ΓɺSNA ͱ΄΅Ұக͢Δ஋͕ಘΒΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

11 https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/hoken-jigyo/gaiyou/r02_nenpou.html― 189 ―

ද 4: ࿑ࡂอ‫ ݥ‬SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

1,013.4
1,035.9
1,023.3
1,049.6
1,049.8
821.4
771.6
815.4
779.3
797.6
833.8
827.8
842.3
860.9
848.9
856.3
859.1

1,044.7
1,067.6
1,050.3
1,069.0
1,070.9
841.9
784.1
825.4
787.9
802.4
843.4
837.3
852.8
868.6
855.8
862.1
865.3

ͳ͓ɺ࿑ࡂอ‫ݥ‬͸‫ޏ‬ओͷΈ͕ෛ୲͢Δ΋ͷͱͳ͍ͬͯΔɻ‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ࿑ࡂอ‫ݥ‬ͷద༻ର৅ʹ͸ɺhttps://jsite.mhlw.go.jp/osaka-roudoukyoku/
hourei_seido_tetsuzuki/roudou_hoken/hourei_seido/kosin/keizoku/tanni.html ʹࣔ͞Ε

͍ͯΔ௨Γɺ͢΂ͯͷҰൠ࿑ಇऀɺΞϧόΠτɺ೔‫ޏ‬࿑ಇऀ͕‫·ؚ‬ΕΔɻ͕ͨͬͯ͠ɺ15 ࡀҎ্ͷऀ͕ର৅ͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.2.2‫༻ޏ‬อ‫ݥ‬

SNA ͱͷൺֱ ʰ‫༻ޏ‬อ‫ۀࣄݥ‬೥ใ શମ൛12 ʱʹ͓͍ͯɺʮओཁࢦඪ (1) อ‫ݥ‬ྉऩೲࡁֹʯΛࢀ
র͢Δ͜ͱʹΑΓɺද 5 ͷ௨ΓɺSNA ͱ΄΅Ұக͢Δ஋͕ಘΒΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

12 https://www.mhlw.go.jp/bunya/koyou/koyouhoken02/all.html― 190 ―

ද 5: ‫༻ޏ‬อ‫ ݥ‬SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

3,007.8
2,422.3
2,442.5
1,759.6
2,305.6
2,445.9
2,143.8
2,133.3
2,195.0
2,265.3
1,903.3
1,587.7
1,631.7
1,664.5
1,699.7

3,007.2
2,421.8
2,442.0
1,759.2
2,305.2
2,445.4
2,143.3
2,132.8
2,194.5
2,264.8
1,902.9
1,587.5
1,631.5
1,664.3
1,699.5ͳ͓ࣄ‫ۀ‬೥ใͰࣔ͞Ε͍ͯΔ஋͸อ‫ݥ‬ྉऩೲࡁֹ͚ͩͰ͋Γɺͦͷ಺༁͸ෆ໌Ͱ͋ΔɻҰํͰ

SNA Λ‫ݟ‬Δͱɺ‫ޏ‬ओͷෛ୲͕Ո‫ܭ‬ͷෛ୲Λେ্͖͘ճ͍ͬͯΔ͜ͱ͕Θ͔Δɻ͜Ε͸ɺ΄ͱΜͲͷࣄ‫Ͱۀ‬͸ɺ‫༻ޏ‬อ‫ݥ‬͸࿑ಇऀͱࣄ‫ۀ‬ओ͕ 1:2 ͷׂ߹Ͱ‫ڌ‬ग़Λߦ͏͜ͱʹͳ͍ͬͯΔ13 ͜ͱʹΑΔɻ
‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ‫༻ޏ‬อ‫ݥ‬ͷର৅ऀ͸ɺhttps://jsite.mhlw.go.jp/osaka-roudoukyoku/hourei_
seido_tetsuzuki/roudou_hoken/hourei_seido/kosin/keizoku/tanni.html ʹ͋ΔΑ͏ʹ͞·͟·ͳ৚͕݅ఆΊΒΕ͍ͯΔ͕ɺͪ͜Β΋࿑ࡂอ‫ͱݥ‬ಉ༷ʹɺ15 ࡀҎ্ͷऀ͕‫ڌ‬ग़Λߦ͍ͬͯΔͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.3

ࠃຽ݈߁อ‫ݥ‬

SNA ͱͷൺֱࠃຽ݈߁อ‫ݥ‬͸ɺʰࠃຽ݈߁อ‫ۀࣄݥ‬೥ใ ֤೥౓14 ʱͷࣄ‫گ֓ۀ‬15 Λࢀর͢Δ͜ͱʹΑΓɺද 6 ͷ௨ΓɺSNA ͱ΄΅Ұக͢Δ஋͕ಘΒΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

13 https://www.mhlw.go.jp/content/000739455.pdf

14 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450396&result_page=1

15 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450396&tstat=000001165926&result_page=1&cycle=8&tclass1=000001165928&layout=datalist&tclass2val=0― 191 ―

ද 6: ࠃຽ݈߁อ‫ ݥ‬SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

3,241.1
3,227.6
3,155.7
3,200.7
3,224.9
3,271.4
3,235.0
3,152.0
3,116.8
3,030.7
2,939.2
2,880.4
2,819.6

3,241.1
3,227.6
3,155.7
3,200.7
3,224.9
3,271.4
3,235.0
3,152.0
3,116.8
3,030.7
2,939.2
2,880.4
2,830.0ͳ͓ɺࠃຽ݈߁อ‫ʹݥ‬͸‫ޏ‬ओ͕͍ͳ͍ͷͰɺՈ‫ܭ‬ͷΈ͕ෛ୲͢Δ͜ͱʹͳΔɻ
‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑࠃຽ݈߁อ‫ݥ‬͸ɺʮࠃຽ݈߁อ‫౓੍ݥ‬ͷ֓ཁ16 ʯʹ͋ΔΑ͏ʹɺ‫ݪ‬ଇͱͯ͠17ඃ༻ऀอ‫ݥ‬౳ͷద༻ऀҎ֎ͷࠃຽ͢΂ͯΛඃอ‫͢ͱऀݥ‬Δ੍౓Ͱ͋Δɻ͕ͨͬͯ͠ɺ0 ࡀҎ্ 75ࡀະຬͷऀ͕ର৅ͱߟ͑ΒΕΔɻ

2.4‫ऀྸߴظޙ‬ҩྍ

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16 https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/kokumin_nenpou01.pdf
17 ݈߁อ‫ͦݥ‬ͷଞͷඃอ‫ऀݥ‬΍ඃැཆऀɺ‫ऀྸߴظޙ‬ҩྍ੍౓ͷద༻ର৅ऀͳͲΛআ͘ɻ

18 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450390&tstat=000001044948&cycle=0&tclass1=000001044953&tclass2=000001166486&tclass3val=0
19 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000032209156&fileKind=0― 192 ―

ද 7: ‫ऀྸߴظޙ‬ҩྍ SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

836.6
859.4
890.9
909.8
997.1
1021.31065.71069.11134.21192.81237.51293.81378.8

821.3
856.5
890.7
907.3
992.2
1,024.6
1,063.1
1,069.1
1,130.0
1,191.7
1,236.5
1,294.9
1,378.3ͳ͓ɺ‫ऀྸߴظޙ‬ҩྍʹ͸‫ޏ‬ओ͕͍ͳ͍ͷͰɺՈ‫ܭ‬ͷΈ͕ෛ୲͢Δ͜ͱʹͳΔɻ
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2.5‫ࡁڞ‬૊߹

2.5.1

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༷ 15 ࡀ͔Β 74 ࡀ·ͰͷऀͰΑ͍ͷͰ͸ͳ͍͔ɻ

20 https://www.mhlw.go.jp/bunya/shakaihosho/iryouseido01/info02d-35.html

21 https://www.mof.go.jp/policy/budget/reference/kk_annual_report/index.htm― 193 ―

2.5.2஍ํެ຿һ‫ࡁڞ‬૊߹

SNA ͱͷൺֱ ʰ஍ํެ຿һ‫ࡁڞ‬૊߹౳ࣄ‫ۀ‬೥ใ22 ʱΛࢀর͢Δ͜ͱʹΑΓɺද 6 ͷ௨Γɺ௕‫ظ‬‫ܦ‬ཧΛআ͍ͯ͸ SNA ͱ΄΅Ұக͢Δ஋͕ಘΒΕΔ͜ͱʹͳΔɻ
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SNA ͷ஋ͱ΋େ͖ͳဃ཭͕ੜ͍ͯ͡Δɻ͜ͷဃ཭ͷ‫ݪ‬Ҽ͸ࠃՈެ຿һ‫ࡁڞ‬૊߹ͱಉ༷ʹɺෛ୲ۚʹࣄ‫ۀ‬ओෛ୲ۚʹՃ͑ͯެ‫ࡁܦ‬ෛ୲ͱ௥Ճෛ୲͕‫·ؚ‬Ε͍ͯΔ͜ͱʹΑΔ΋ͷͰ͋Δͱਪଌ͞ΕΔ͕ɺʰ஍ํެ຿һ‫ࡁڞ‬૊߹౳ࣄ‫ۀ‬೥ใʱͰ͸ެ‫ࡁܦ‬ෛ୲ͷֹ͕໌Β͔Ͱ͸ͳ͍ɻ‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ௕‫͋Ͱظ‬Ε͹ްੜ೥ۚͱಉ༷ 15 ࡀ͔Β 69 ࡀɺ୹‫͋Ͱظ‬Ε͹‫ڠ‬ձ͚ΜΆͱಉ

༷ 15 ࡀ͔Β 74 ࡀ·ͰͷऀͰΑ͍ͷͰ͸ͳ͍͔ɻ

2.5.3

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1972 ೥౓Ҏ߱ɺ‫ܦ෇څ‬ཧͷࡒ‫ݯ‬͸஍ํٞձٞһͷֻۚʹՃ͑ͯɺ஍ํެ‫ஂڞ‬ମ΋අ༻ͷҰ෦Λෛ୲͢Δ͜ͱͱͳͬͨɻ
஍ํٞձٞһ೥੍ۚ౓͕ഇࢭ͞Εͨ 2011 ೥ 6 ݄ 1 ೔Ҏ‫ޙ‬ͷ‫ʹ෇څ‬ཁ͢Δඅ༻ʹ͍ͭͯ͸ɺ࢒༨ͷੵཱۚΛআ͖஍ํެ‫ஂڞ‬ମ͕ෛ୲͢Δ͜ͱͱ͞Ε͍ͯΔɻඪ४ใुֹ݄ʹ઎ΊΔෛ୲཰͸ 2020 ೥ʹ͓͍ͯ౎ಓ෎‫ݝ‬ٞձٞһ‫ࡁڞ‬ձ͕ 100 ෼ͷ 19.1ɺࢢٞձٞһ‫ࡁڞ‬ձ‫ͼٴ‬ொଜٞձٞһ‫ࡁڞ‬ձ͕

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22 https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/koumuin_seido/jigyou_nenpou.html
23 https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/seibi/2008sna/pdf/20161130_3_2008sna.pdf

24 ‫ࡁڞ࡯ܯ‬૊߹ɾެֶཱߍ‫ࡁڞ‬૊߹ɾ஍ํٞձٞһ‫ࡁڞ‬ձ͸஍ํެ຿һ‫ࡁڞ‬૊߹౳ࣄ‫ۀ‬೥ใʹ‫·ؚ‬Ε͍ͯΔ΋ͷͱਪଌ͞
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― 194 ―

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SNA ͱͷൺֱ૊߹؅ঠ݈߁อ‫ݥ‬͸ɺʰ݈߁อ‫ݥ‬ɾધһอ‫ۀࣄݥ‬ঢ়‫گ‬ใࠂ25 ʱͷʮ(ࢀߟ) ‫ڠ‬ձ͚ΜΆ‫ͼٴ‬૊߹݈อͷିआରরද‫ͼٴ‬ଛӹ‫ॻࢉܭ‬26 ʯͷ͏ͪอ‫ݥ‬ྉऩೖΛࢀর͢Δ͜ͱʹΑΓɺද??
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2.7

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SNA ͱͷൺֱશࠃ݈߁อ‫ڠݥ‬ձ͸ɺʰ݈߁อ‫ݥ‬ɾધһอ‫ۀࣄݥ‬ঢ়‫گ‬ใࠂ27 ʱͷʮ(ࢀߟ) ‫ڠ‬ձ͚ΜΆ‫ͼٴ‬૊߹݈อͷିआରরද‫ͼٴ‬ଛӹ‫ॻࢉܭ‬28 ʯͷ͏ͪ೚ҙ‫ܧ‬ଓඃอ‫ऀݥ‬อ‫ݥ‬ྉऩӹΛࢀর͢Δ
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2.8

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25 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/iryouhoken/database/seido/kenpo_zyoukyou.html
26 https://www.mhlw.go.jp/content/12400000/kenpo_nenpou_sankou_r01.xlsx

27 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/iryouhoken/database/seido/kenpo_zyoukyou.html
28https://www.mhlw.go.jp/content/12400000/kenpo_nenpou_sankou_r01.xlsx― 195 ―

ද 8: ࣇಐख౰‫Ͳࢠͼٴ‬΋ख౰ SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
෇ද 10 ࣄ‫ۀ‬ओ‫ڌ‬ग़ۚऩೖ

2007
2008
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2020

‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ

282.7
290.1
281.2
398.5
408.5
421.8
427.2
431.7
436.6
520.6
588.0
704.2
807.4
837.7

207.9
209.3
201.0
200.1
202.2
232.4
237.6
243.0
250.0
335.6
403.2
518.6
623.1
654.6

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2.9

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‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ

2.10‫ݕ‬౼தɻ

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― 196 ―

ද 9: հ‫ޢ‬อ‫ ݥ‬SNA ͱࣄ‫ۀ‬೥ใͷൺֱ
SNAࣄ‫ۀ‬೥ใ

2000
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458.1
427.3
432.7
511.7
579.3
591.6
606.4
576.0
571.6
661.8
723.7
741.3
770.2
859.2
852.8
884.9
958.4
1,004.7
1,106.4
1,166.9720.0
1,276.3
1,465.7
1,616.5
1,738.2
1,858.7
2,161.7
2,233.9
2,233.3
2,253.9
2,352.6
2,440.3
2,800.9
2,908.4
3,059.9
3,287.4
3,364.6
3,471.7
3,690.2
3,753.9
3,770.0

1,051.6
1,734.3
1,893.0
2,049.2
2,249.9
2,438.0
2,753.2
2,840.3
2,809.3
2,825.5
3,014.3
3,164.0
3,542.3
3,678.6
3,919.1
4,140.2
4,249.5
4,430.1
4,694.8
4,860.4
4,936.9

192.0
589.0
805.5
938.4
956.6
982.1
1,260.7
1,320.0
1,356.2
1,388.4
1,400.9
1,410.0
1,748.0
1,822.3
1,891.5
2,139.6
2,196.5
2,240.4
2,423.2
2,391.9
2,353.6

388.4
818.2
1,038.4
1,183.8
1,226.5
1,279.4
1,570.1
1,627.5
1,657.3
1,682.3
1,690.8
1,716.6
2,059.6
2,138.2
2,200.7
2,434.6
2,479.7
2,513.3
2,685.5
2,647.5
2,603.1‫ڌ‬ग़͢Δऀͷଐੑ

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― 197 ―

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国民移転勘定 (NTA) プロジェクト

2022 年度第 3 回研究会
議事次第

2023 年 3 月 10 日
1. 今年度の作業の簡単な振り返り
2. 今回の報告(a) 保育変数、介護保険のマクロコントロール (佐藤)(b) 税・社会保険料の支払い (鈴木)(c) 季節性調整 (福田・増田)
3. その他
 二次利用の進捗 (鈴木) 報告書の執筆とその内容について (佐藤) Robert Gal 氏 (ハンガリー人口研究所) 講演会のお知らせ (福田)
 来年度の予定 (福田)4〜5 月
最終的な推計方法について確認

5〜8 月
8〜11 月12〜1 月
1〜2 月

2014 年データを使った NTA 推計の確立
2019 年データを使った NTA 推計
公表の最終準備 (準備自体は年度初めから継続的に行う。報告書執筆、HP 作成)
公表

 HP についての情報提供 (鈴木)― 203 ―

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― 206 ―

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― 214 ―

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― 215 ―

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― 216 ―

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NTAPJ 2022 ೥౓ୈ 3 ճ‫ڀݚ‬ձ

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2023 ೥ 3 ݄ 10 ೔

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income inﬂows.

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C (x) − Y l (x) = τ + (x) − τ − (x) + Y A (x) − S(x)Y A (x) = Y k (x) + Y p+ (x) − Y p− (x)ࠤ౻֨NTAPJ 2022 ೥౓ୈ 3 ճ‫ڀݚ‬ձ

2023 ೥ 3 ݄ 10 ೔

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(ࢀߟࢿྉ) NTA ͷఆٛࣜ (ϚχϡΞϧ 29ʙ30 ϖʔδ) ʹ‫ݕͮ͘ج‬౼• ߴྸ‫( ظ‬࿑ಇॴಘΛಘ͍ͯͳ͍) Ͱߟ͑Ε͹ɺY l (x) = 0 ͱԾఆͰ͖Δɻ• ͞ΒʹɺҠసͷग़͠खͱͯ͠ͷֹ΋ແࢹͰ͖Δ ⇒ τ − (x) = 0ɻC (x) = τ + (x) + Y A (x) − S(x)• ͜͜Ͱ C (x) ͷ૿Ճ (ࢪઃ‫ॅډ‬ͷߴྸऀʹؔ͢Δิਖ਼) ͕͋ͬͨ৔߹ʹ͸ɺτ + (x) ͷ૿ՃɺY A (x) ͷ૿ՃɺS(x) ͷ‫ݮ‬গͷ͍ͣΕ͔ɺ͋Δ͍͸ͦͷ૊Έ߹ΘͤʹΑͬͯ·͔ͳΘΕͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍ɻ• ‫ʹط‬ड़΂ͨΑ͏ʹɺτ + (x) ʹ͍ͭͯ͸ɺ͞Βʹิਖ਼ͯ͠͠·͏ͱೋॏ‫ͳʹ্ܭ‬Δͱߟ͑
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― 219 ―

2023 ೥ 3 ݄ 10 ೔

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1「税と社会保険料の⽀払い」の進捗

NTA第3回研究会
令和5(2023)年3⽉10⽇
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
鈴⽊貴⼠・福⽥節也※本報告で⽤いた税と社会保険料⽀払いの推計値は、寺⽥和之⽒（創価⼤学経済学部・講師）作成のものをベースにしている。

2

背景• NTAにおいて、税や社会保険料の⽀払いは所得等からそれぞれ算出する仕組みを（現在の所）取っている。
• 第2回研究会において福⽥より『世帯における個⼈の税・社会保険料⽀払いについて』説明済。
Adobe Acrobat
Document• 各社会保険料の料率計算、税計算をおこなっていたところであるが、「国単位」ではなく⾃治体単位のものもあった。

― 220 ―

⾃治体単位で料率が異なるもの

3• 国⺠健康保険（75歳未満）• 「市区町村」単位で料率等が決まっている。

• 国⺠健康保険 後期⾼齢者医療制度（75歳以上）• 広域連合である「都道府県」単位。

• 介護保険 第2号被保険者 国保（65歳未満）• 国⺠健康保険と合わせて徴収されるケースの場合。「市区町村」単位。

• 介護保険 第1号被保険者（65歳以上）• 「市区町村」単位。

• 住⺠税
• 「所得割」と呼ばれる所得に対してかかる料率は全国共通で10%だが、「均等割」と呼ばれる固定部分（数千円）について若⼲の違いが。
4

これまでの対応• 静岡県浜松市の令和3年度の数値を暫定的に使⽤。
• 静岡県は市場調査が頻繁におこなわれる⽇本の縮図的要素。
• しかしながら、浜松市は政令指定都市であり課題が。

• JSTAR（くらしと健康の調査）調査で対象となった10
⾃治体の値を確認する。
• 市区町村は約1800あり、全てを確認することは現実的ではないため。

• 今回は令和4年度の数値を⽤いている。
• ウェブページからの取得のため。

― 221 ―

5

JSTAR10⾃治体• 滝川市（北海道）• 仙台市（宮城県）• ⾜⽴区（東京都）• 調布市（東京都）• ⾦沢市（⽯川県）• ⽩川町（岐⾩県）⇒七宗町（岐⾩県）を使⽤※⽩川町は国⺠健康保険の料率計算において「資産割」と呼ばれる固定資産税額も料率として計算する仕組みを持っており、全消の調査票では完全な対応が難しかったため。
• 富⽥林市（⼤阪府）• 広島市（広島県）• ⿃栖市（佐賀県）• 那覇市（沖縄県）

⾃治体別に計算をしたもの

6• 国⺠健康保険（75歳未満）• 「市区町村」単位で料率等が決まっている。

• 国⺠健康保険 後期⾼齢者医療制度（75歳以上）• 広域連合である「都道府県」単位。

• 介護保険 第2号被保険者 国保（65歳未満）• 国⺠健康保険と合わせて徴収されるケースの場合。「市区町村」単位。

• 介護保険 第1号被保険者（65歳以上）• 「市区町村」単位。

• 住⺠税
• 「所得割」と呼ばれる所得に対してかかる料率は全国共通で10%だが、「均等割」と呼ばれる固定部分（数千円）について若⼲の違いが。

― 222 ―

国⺠健康保険（75歳未満）
MC調整済のR3浜松ベース

MC調整済のR4各⾃治体ベース（Total）

介護保険 第2号被保険者 国保（65歳未満）
MC調整済のR3浜松ベース

7MC調整済のR4各⾃治体ベース（Total）― 223 ―

8

9

介護保険 第1号被保険者（65歳以上）MC調整済のR3浜松ベース

MC調整済のR4各⾃治体ベース（Total）

浜松／各⾃治体でグラフ形状はほぼ同じ• （参考）⾃治体による料率の違い― 224 ―

10

11

精緻化の⽅向性
⽅向性①：10⾃治体のNTAへの組み込みを検討• 2022年ではなく2014年情報を各⾃治体へヒアリング。

• 全消の対象⾃治体（数百）を総務省にヒアリングした上で、個票レベル
で10⾃治体の情報を⽤いることで精度向上を図る。
• （例1）個票が政令市の場合、仙台市と広島市で計算した値の平均値を採⽤。個票が中核市の場合、那覇市の値を採⽤する、等。
• （例2）10⾃治体を元に統⼀的な料率を計算する。⼈⼝の重みづけをどうするかなどで課題。

• ⽅向性②：制度の深堀りの検討• 住⺠税⾮課税世帯の場合は…など、細かい社会保険・税制度を反映できていない部分もあるため、深堀りし精度向上を図る。
12

精緻化の候補• ⾃治体へ問い合わせ実施し、2014年データ収集• 現在はHPで収集した2022年データ使⽤。

• 国⺠健康保険 後期⾼齢者医療制度（75歳以上）• 都道府県単位での実装も検討• 低所得者などの負担軽減措置の実装• ⾃治体によって細かな条件が異なる。

• 住⺠税の⾮課税世帯• 「所得割」の⾮課税は「控除」という形で実装しているが、少額の⼀定⾦額が発⽣する「均等割」の⾮課税について、⾃治体によって条件が異なることもあり実装していない。
• 住⺠税の⾮課税判定は「介護保険 第1号被保険者」の料率にも関係。

― 225 ―

その他、今回の改善点

13• 所得税と住⺠税について、社会保険料控除を実装。
•

社会保険料は⾦額も⼤きく、控除すると税が⼩さくなる。

• 国⺠年⾦について、年代別納付率を実装。
•

厚労省年⾦局資料『平成26年度の国⺠年⾦の加⼊・保険料納付状況』
にて確認。若年層ほど納付率が低い傾向。

• 厚⽣年⾦について、標準報酬⽉額の上限値を実装。

実装した税・社会保険料
•

雇⽤保険

•

国⺠年⾦

•

厚⽣年⾦と児童⼿当拠出⾦•

国⺠健康保険（後期⾼齢者医療制度）•

国⺠健康保険（75歳未満）

•

健康保険

•

介護保険 第2号被保険者 国保分（65歳未満）•

介護保険 第1号被保険者（65歳以上）•

給与所得控除や社会保険料控除

•

所得税

•

住⺠税

•

児童⼿当

― 226 ―

14

国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
令和４年度 国⺠移転勘定（NTA）プロジェクト
令和５年３⽉10⽇（⾦）第３回研究会

私的消費の季節性調整について
福⽥ 節也・鈴⽊ 貴⼠（国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所）
増⽥ 幹⼈（駒澤⼤学）

問題意識• 全国消費実態調査や全国家計構造調査では、1年のうち特定の⽉における消費を測定している
全国消費実態調査（〜2014年）
 2⼈以上世帯：９〜11⽉
 単⾝世帯：10〜11⽉

全国家計構造調査（2019年〜）
 全世帯：10〜11⽉➡私的消費に年齢によって異なる季節性がある場合、Age profileの推計値に偏りが⽣じる
2― 227 ―

補正⽅法
• データ
全消：2014年9〜11⽉（2⼈以上世帯）、同年10〜11⽉（単⾝世帯）
家計調査：2014年4⽉〜2015年3⽉（年度データ）＊全消と家計調査ではほぼ同じ分類項⽬により世帯単位の消費額を収集している➡ 家計調査から算出する各費⽬の季節性調整係数を⽤いて全消の値を補正する• 基本アイデア① 各私的消費変数の下位項⽬について季節性調整係数を算出② 算出した季節性調整係数で全消の世帯単位の消費額を調整③ 通常のNTAの⼿法により個⼈に各私的消費の額を割り振る• 私的消費変数の下位項⽬について
次スライド参照
3

NTA 私的消費変数の下位項⽬⼀覧
⽤途分類の 季節性調整
有無の可否

教育（CFE）

〇

〇

授業料等

〇

〇

国公⽴⼩学校

×

私⽴⼩学校

⽤途分類の 季節性調整
有無

の可否

〇

〇

医薬品

〇

〇

△

健康保持⽤摂取品

〇

〇

×

△

保健医療⽤品･器具＊〇〇

国公⽴中学校×△

保健医療サービス

〇

〇

私⽴中学校

×

△

*：眼鏡・コンタクトレンズを除く。

国公⽴⾼校

×

△

〇

△

私⽴⾼校

×

△

訪問介護・通所サービス等費⽤

〇

×

国公⽴⼤学

×

△

介護施設費⽤

〇

×

私⽴⼤学

×

△

介護機器等レンタル料〇

×

幼児教育費⽤×△

幼児教育費⽤（国公⽴）〇△

保育費⽤（CFC）〇△

幼児教育費⽤（私⽴）〇△
その他の消費（CFX）

〇

〇

〇

〇

教科書・学習参考教材

専⾨学校

〇

〇

補習教育

〇

〇

幼児・⼩学校補習教育〇△

中学校補習教育〇△

⾼校補習教育・予備校〇△△：品⽬分類でのみ季節性調整可。

保健医療（CFH）

介護サービス（CFL）△：品⽬分類でのみ季節性調整可。

*授業料における国公・私⽴の別は2019年データよりなくなる。
*介護サービス、保育費⽤、その他消費には季節調整可能な下
位項⽬なし。
4― 228 ―

補正⽅法 つづき
• 各費⽬の季節性について、世帯間の異質性は考慮していない
季節性は世帯属性よりも各費⽬の消費特性に依存している可能性
家計調査のサンプルサイズの制約➡各⽉の家計調査のサンプルサイズは8,500世帯程度＋⼊れ替わり
世帯員の情報が⽋損していたため（総務省側のミス）、世帯属性を細かく定義することができなかった➡

各私的消費の下位項⽬の季節性を調整することで、どの程度
プロファイルに影響が出るのかを検証
5

家計調査2014年度データを⽤いた
私的消費変数（およびその下位項⽬）の季節性確認と調整係数の算出

6― 229 ―

①

ジニ係数

→家計調査の⽀出額を⽤いて計算
𝐺＝

1
2𝑛2 𝑋

𝑛

𝑛

｜𝑋𝑖 −𝑋𝑗 ｜𝑖 ＝1 𝑗 ＝1

𝑋：2014 年度における 12 か⽉の⽀出額の平均値
𝑋𝑖 ：2014 年度における i 番⽬の⽉の⽀出額
𝑋𝑗 ：2014 年度における j 番⽬の⽉の⽀出額
n：2014 年度における⽉数

②

調整係数

※実際に季節性を調整する際に使⽤→家計調査の⽀出額を⽤いて計算
𝑅＝

𝑋
𝑋𝑛

𝑋：2014 年度における 12 か⽉の⽀出額の平均値
𝑋𝑛 ：2014 年度における 9〜11 ⽉の⽀出額の平均値※単⾝世帯については 10〜11 ⽉の⽀出額の平均値

①

7

ジニ係数

教育

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）

教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）

0.50
0.50
0.40
0.40
0.30
0.30
0.20
0.20
0.10
0.10
0.00
0.00

8

― 230 ―

①

ジニ係数

保健医療・介護
保健医療_⽤途

医薬品_⽤途

健康保持⽤摂取品_⽤途

0.50

0.50

0.50

0.40

0.40

0.40

0.30

0.30

0.30

0.20

0.20

0.20

0.10

0.10

0.10

0.00

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

0.00
2⼈以上⽐較

保健医療⽤品・器具_⽤途

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

保健医療サービス_⽤途
0.50

0.50

0.40

0.40

0.40

0.30

0.30

0.30

0.20

0.20

0.20

0.10

0.10

0.10

0.00

0.00
単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

介護サービス_品⽬

0.50

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

9

①

ジニ係数

消費⽀出_⽤途

教育、保健医療・介護以外

0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
2⼈以上⽐較

⽉謝類_⽤途
0.50

0.50

0.40

0.40

0.40

0.30

0.30

0.30

0.20

0.20

0.20

0.10

0.10

0.10

0.00

0.00
単⾝⽐較

総世帯

総世帯

⾃動⾞教習料_品⽬

⽉謝類_品⽬0.50

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

その他の消費
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10

10

0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯― 231 ―

②

調整係数

教育

教育_細⽬分類（2⼈以上世帯）

教育_⼤中分類（2⼈以上世帯）
1.80

1.80

1.60

1.60

1.40

1.40

1.20

1.20

1.00

1.00

0.80

0.80

0.60

0.60
0.40

0.40

0.20

0.20

0.00

0.00

11

②

調整係数

保健医療・介護
保健医療_⽤途

健康保持⽤摂取品_⽤途

医薬品_⽤途

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

保健医療サービス_⽤途

保健医療⽤品・器具_⽤途

単⾝⽐較

総世帯

単⾝⽐較

総世帯

介護サービス_品⽬

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

2⼈以上⽐較

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

12

― 232 ―

②

調整係数

消費⽀出_⽤途
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

教育、保健医療・介護以外

単⾝⽐較

2⼈以上⽐較

⽉謝類_品⽬

⽉謝類_⽤途

⾃動⾞教習料_品⽬

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
単⾝⽐較

2⼈以上⽐較

総世帯

総世帯

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

その他の消費
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

13
2⼈以上⽐較

単⾝⽐較

総世帯

⼤

2⼈以上世帯注）教育は⻩⾊、保健医療・介護は緑ハイライト

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）
該当なし

・専⾨学校_品⽬・教科書・学習参考教材_品⽬
・⼤学_品⽬ジニ係数

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

⼩・消費⽀出_⽤途
・中学校補習教育_品⽬・保健医療_⽤途
・⾼校補習教育・予備校_品⽬・医薬品_⽤途
・保育費⽤_品⽬・健康保持⽤摂取品_⽤途・介護サービス_品⽬・保健医療⽤品・器具_⽤途 ・(再掲)教育関係費_⽤途
・保健医療サービス_⽤途
・教育費以外の教育関係費_品⽬・教育_⽤途・⽉謝類_⽤途・教育_品⽬・⽉謝類_品⽬・授業料等_品⽬・⾃動⾞教習料_品⽬・幼児教育費⽤_品⽬・その他の消費・補習教育_品⽬・⼩学校_品⽬・幼児・⼩学校補習教育_品⽬ ・中学校_品⽬⼩

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

調整係数― 233 ―

・⾼校_品⽬⼤⼤

単⾝世帯（教育除く）

注）保健医療・介護は緑ハイライト

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

・保健医療⽤品・器具_⽤途
・⾃動⾞教習料_品⽬

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

・消費⽀出_⽤途
・保健医療_⽤途
・医薬品_⽤途・保健医療サービス_⽤途
・⽉謝類_⽤途
・⽉謝類_品⽬・その他の消費・健康保持⽤摂取品_⽤途・介護サービス_品⽬

ジニ係数

該当なし

⼩
調整係数

⼩

⼤

総世帯（教育除く）

⼤注）保健医療・介護は緑ハイライト

調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼤（0.3以上）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上）、ジニ係数⼤（0.3以上）

該当なし

該当なし

ジニ係数
調整係数⼩（0.8超 and 1.2未満）、ジニ係数⼩（0.3未満）

調整係数⼤（0.8以下 or 1.2以上） 、ジニ係数⼩（0.3未満）

・⽉謝類_品⽬
・消費⽀出_⽤途・⾃動⾞教習料_品⽬・保健医療_⽤途
・その他の消費・医薬品_⽤途・健康保持⽤摂取品_⽤途・保健医療⽤品・器具_⽤途
・保健医療サービス_⽤途
・介護サービス_品⽬・⽉謝類_⽤途

該当なし

⼩
⼩

調整係数

― 234 ―

⼤

全消2014年 私的消費変数プロファイルの季節性調整前後の⽐較

17

保育料

CFC

プロファイル形状に変化なし。
季節性調整前後の差異は、マクロコントロールをかけていないことによるもの。

― 235 ―

18

教育費

CFE

調整前の値が、⼩、専⾨、⼤学で過⼤、中・⾼で過少という傾向を反映してプロファイルが⼤きく変化＊MC調整済み（以降についても同様）
19

保健医療費 CFH

調整後に男性の⾼齢部分が若⼲下がり、⼥性の⾼齢部分が若⼲上がった。主に単⾝世帯における調整の結果。
プロファイルは多少変化（外れ値処理必要？）20― 236 ―

介護費

CFL

調整前は単⾝世帯において介護サービス利⽤が過⼤。プロファイルでは、男性の介護サービス利⽤が調整後に増加。⼥性は80歳未満で多少減少。
21

その他消費 CFX

調整係数が⼩さかったこともあり、プロファイルの形状にはほぼ変化なし。
22― 237 ―

まとめ
私的消費変数の季節変動について、NTAの推計上重要なのは、
全消調査⽉の値が年度間平均からどれだけ乖離しているか。
家計調査において確認された季節性が全消にも当てはまるとするならば、

授業料、教科書・学習参考教材、単⾝世帯の保健医療、介護サービスについて乖離が⼤きい• CFEのプロファイルは⾼等教育部分のピークが中等教育部分に削られる形に変化• CFHやCFLについても、若⼲プロファイルが変化する• CFXについては変化なし➡

今回の形で季節性調整を⾏い、推計を⾏う形で良いか？
23― 238 ―