【経済データ活用研究会】 EBPMに向けた経済データ分析飯塚信夫神奈川大学経済学部教授／東京財団政策研究所政策データラボアドバイザー小巻泰之大阪経済大学経済学部教授大塚芳宏東北学院大学経済学部教授平田英明法政大学経営学部教授山澤成康跡見学園女子大学マネジメント学部教授東京財団政策研究所THE TOKYO FOUNDATION FOR POLICY RESEARCH No.9 2021
経済データ活用研究会の
3年間を振り返って
経済データ活用研究会は、東京財団が東京財団政策研究所に改組されたことを機に、2018年4月に始まった。
近年、重要性が高まっている、EBPM（Evidence Based Policy Making、証拠に基づく政策立案）に資する研究を行うことが目的であった。研究会の成果を研究所の論考(政策データウォッチ)として発表するほか、独自のデータベース整備を行ってきた。発足して3周年を迎えるにあたり、本REVIEWをまとめる次第である。 2018年4月に本研究会が始まった際の名称は、「リアルタイムデータ等研究会」であった。リアルタイムデータとは、「政策なと意思決定した時点で利用可能な情報」である(政策データウォッチ(2))。国内総生産(GDP)、鉱工業生産など各種の経済データは事後的に改定される。例えば、消費税率が10％に引き上げられた2019年10～12月期の実質GDP成長率は、公表当初(1次速報)ではマイナス1.6%であったが、本稿執筆時点(2020年7～9月期2次速報)はマイナス1.9％である。プラスマイナスの符号が変わることも珍しくない。リアルタイムデータは、公表時点ごとに経済データを整理することで、過去に行われた政策決定の是非などを分析できるようにしたものである。海外では中央銀行などで整備が進められているが、日本においては継続的・組織的な整備が行われていなかった。そこで、本研究会では、GDP、鉱工業生産、第3次産業活動指数のリアルタイムデータを整備し、ホームページで公開するとともに、日本におけるリアルタイムデータ研究の第一人者である小巻泰之・大阪経済大学教授のデータベースへのリンクも提供している。小巻氏は本研究会メンバーでもあり、リアルタイムデータの意義、活用事例に関連した論考も多く執筆している。
景気の転換点をいち早く判断
本研究会がスタートした2018年は、日本の景気が転換点に近づいた時期でもあった。内閣府は2020年7月30日の景気動向指数研究会において、2018年10月が景気の転換点(景気の山)であり、その後は景気後退局面であるとようやく認定したが、それまで政府は景気拡大が戦後最長になったとアピールしていた。こうした中で、本研究会の発足当初のもう一つの課題は景気の転換点をいち早く判断することであった。このタスクは、計量分析を専門とする大塚芳宏•東北学院大学教授が一手に担ってきた。論考において景気後退確率の推計方法について解説した後、2019年4月に公表したその検証において、2018年5～6月にかけて景気後退確率が50%を超えたことを示している(政策データウォッチ(9))。政府の認定より1年以上も早いタイミングである。その後も、大塚氏は、大量のデータ(大規模データ)を利用した景気判断の是非などについて論考を通じて発信を続けている。本研究会初年度の2018年度は、厚生労働省の毎月勤労統計調査をめぐる不正問題も発生した。本来、500人以上の規模の事業所において全数調査しなければならず、対外的にもそう表明しているのに、こっそり標本調査に切り替え、かつ、その統計処理も正しく行われていなかったという問題である。賞金などの実績値が過去にさかのぼって訂正され、政府統計に対する信頼が失われかねない事態に陥った。これに対し、本研究会のメンバーであり、日本銀行において物価統計作成の経験もある平田英明•法政大学教授が、経済統計作成の現場の視点から論考を発信した(政策データウォッチ(6))。この論考をきっかけに、平田氏と飯塚が「統計不正問題と再発防止を考える」緊急記者懇談会を東京財団政策研究所において2019年2月28日に開催することになった。同年3月14日には日本記者クラブでも同様のテーマのセミナーを開催した。本研究会において統計改革もカバーする必要に迫られたことから、2019年4月からは、政府の総務省統計委員会担当室長の経験もある山澤成康・跡見学園女子大学教授もメンバーに加わり、現在の体制となった。山澤氏は、拡大するシェアリングエコノミーをいかに経済統計に反映するかなど経済統計改革の課題を発信している(政策データウォッチ(11))。本研究会2年目の2019年は、10月の10%への引き上げを控え、“消費税イヤー”となった。本研究会でも、「消費税ウォッチ」と銘打って、複数の論考を発表した。例えば、小巻氏は消費税増税の延期判断の是非について、リアルタイムデータの意義を踏まえた検証を行っている(政策データウォッチ(12))。また、消費税の影響をいち早くとらえるには、政府統計だけでは限界がある。そこで、株式会社ナウキャストが提供する「日経CPINow」データベースを導入し、飯塚は、従来の消費税率引き上げ局面との違いなとについて、論考で逐次報告した(政策データウォッチ(17)、(19)、(21))。
2020年度から「経済データ活用研究会」に
本研究会がカバーする内容が広がりを見せる中、3年目の2020年から研究会の名称を現在の「経済データ活用研究会」に変更した。それと相前後して発生し、現在もなお、日本および世界経済の重荷となっているのがコロナウイルスである。本研究会においてもコロナ禍関連の発信が増えている。小巻氏は、1918年のスペイン風邪までさかのぼり、感染症対策の効果に関する定量的分析の課題について発信した(政策データウォッチ(30))。また、Go Toトラベルなどの緊急経済対策の効果について、欧州の先行事例などを用いて分析している(政策データウォッチ(35))。大塚氏は、コロナ禍の影響が各地域にとのように広がっていったかを、まだデータが少ない段階において計量分析の手法を用いて明らかにした(政策データウォッチ(31))。山澤氏は、政府統計、民間統計など様々なデータを駆使して、コロナ禍で進む、新しい生活様式を確認した(政策データウォッチ(32))。 2020年9月には、戦後最長となった安倍晋三政権が終了。安倍政権において導入され、菅義偉・現首相が総務大臣時代に導入したふるさと納税の功罪について、平田氏は様々な観点から分析した(政策データウォッチ(24))。また、飯塚は、安倍政権スタート時に打ち出された第2の矢である財政政策について、予算と決算のズレなどに注目して検証した(政策データウォッチ(33))。以上、本研究会の3年間を振り返ってみると、様々な時代の変化にデータで切り込んでいったことが改めて確認できた。以下の一覧表で示したように、上記で紹介した以外にも幅広いテーマに取り組んできたと自負している。本REVIEWでは、研究会メンバーが特に注目しているテーマについて論考をまとめている。ご商覧いただければ幸いである。 AN策データラボアドバイザーんの時短要請の検証から政策の意思決定と評価を考察する
COVID-19に関するEBPMは
可能な状況なのか?
小巻泰之大阪経済大学経済学部教授
2020年秋以降、COVID-19の感染拡大を抑えるため、再び飲食店への営業時間短縮要請(以下、時短要譜)が実施された。 2度目の緊急事態宣言(2021年1月8日発出)に至るまでの時短要譜の効果について、2020年春頃に実施された休業要請との対比および、要請前後のCOVID-19を巡る新聞報道をもとに検証する。
/ 2020年春は飲食店へ休業要請
5県の自治体では実施せず
2020年3月頃の感染拡大では、国はマスク着用、手洗いやうがい等の啓蒙活動、学校休業および外出自粛(人と人との接触機会を[最低7割、極力8割削減」)を促し、4月7日には緊急事態宣言(4月16日に全国へ拡大)を発出した。このような中で各自治体は緊急事態措置を発出し、自治体の保有施設の休館や地域住民への不要不急の外出自粛の要請に加え、商業施設への休業要請や営業時間の短縮などを実施してきた。飲食店については、接待を伴う飲食店の休業要請を中心に、その他の飲食店は時短営業が要請された。株式会社Agoopの流動人口データをもとに3月下旬と4月下旬との外出率(それぞれ10日間平均)の変化幅をみると、札幌市43.2%、東京都48.2%、大阪市55.0%、福岡市51.6%と大きく減少した。ただし、すべての自治体で飲食店の休業要譜が実施されたわけではない。徳島県や岡山県は未実施であり、愛媛県、鳥取県、島根県も実質的に未実施であった。このような対応の違いは、外出率の減少幅の格差として確認できる(小巻[2020])。
2020年秋は地域限定
時短要請、20県は実施せず
2度目の緊急事態宣言発出前における状況でみると、今回の要請は、①地域限定、②接待を伴うか、酒類提供の飲食店限定となっている。また、③20県は時短要請していない(図表1)。最も早く対応したのは弘前市であり、すべての飲
(出所)都道府県の公表資料をもとに筆者作成。
ている①飲食店への時短営業要請の実施日の4週間前から2週間前の20時台の外出率(2020年1月18日～2月14日の平日･休日の平均外出人口を基準日とする変化率)の平均値を基準として用いる。 ②時短営業要請問始日以降の2週間について、要請問始前の平均外出率をもとに、外出率の増減率を算出する。 (出所)株式会社Agocp「斉鮑人口データ」株式会社NTTドコモ「モバイル空間統計」(青森駅のデータのみ)、各地域の時短営業に関する公表資料をもとに筆者推計。食店を対象とする休業要譜という、当時としては最も厳しい要請を行った。北海道は、札幌市すすきの地区の接待を伴う飲食店および酒類提供を行う飲食店について22時から早朝5時までの営業自粛要請を行い、その後、札幌市全域に対象範囲の拡大など強化・延長をしている。大阪でも繁華街のキタ(北区)とミナミ(中央区)に限定して、札幌市より1時間長い時短要譜が実施され、その後、大阪市全域に拡大・延長されている。広島市は、5時から20時までの時短要諸に加え、酒類提供は19時までと、時短要諸では厳しい内容とした。ただし、各地域とも「不要不急の外出自粛」は要請しつつも、具体的な目標は示されていない。その他、劇場やパチンコ店などの遊戯施設へ要請はされず（一部は協力依頼と弱めの要節）、図書館などの公共施設を閉鎖する自治体も多くない。前出の株式会社Agoopの流動人口データをもとに、 Difference in Difference法を用いて、①時短営業要請前後2週間における20時台外出率の比較および、②時短要請の影響を受けていない15時台と20時台との比較から、外出率について統計的に有意な差異が
確認できるかを検証する。
外出料の減少は酒類提供時間の短縮が効20時台の外出率の推計結果をみると、営業時間が短い、酒類の提供時間を示す要譜ほと、外出率の減少効果が高いことが確認できる(図表2)。すべての飲食店に対して休業要請を行った弘前市の場合、20時台の外出率は要譜前よりは33.0％減少とかなり大きな効果が確認できる。対象外の青森駅と比較(15時台)しても、16.3％も弘前の方が減少している(図表3)。また、酒類提供を19時までとした広島市でも、 20.5%と大きな減少を示している。すすきの地区に限定した札幌市は17.0%減、大阪市は北区および中央区に限定した要請で概ね10%を超える減少と一定の効果が確認できる。ただし、両地域とも時短要譜の延長の中で、12月10日あたりから減少率が鈍化している様子が確認できる。特に、大阪のミナミは顕著である。他方、東京都の場合、外出率は減少ところか、池袋駅、新宿駅、六本木駅、銀座駅のような繁華街では増加していることも統計的に有意に確認できる。また、東京都隣接の3県では、時短営業の要請をしなかった千葉県のみ外出率が増加している。このように、要譜内容としては北海道や大阪市と同等であるが、首都圏では時短要譜の外出率への効果が弱い。 (出所)株式会社Agoop「流動人口データ」より筆者作成。
『外出抑制の必要性への期待形成が
その後の外出率を決定する
時短要請の効果に影響を与えた要因について、感染症対策に関する新聞報道から検討する(図表4)。弘前市は、10月12日に域内初の感染が確認され、その後クラスターまで発生したことから、住民のCOVID-19への懸念が共有されていたのではなかろうか。札幌市、大阪市および広島市については、感染拡大につれて対策強化に関する発信が続けられており、地域住民にいずれ時短要請ありとの期待形成が行われたのではなかろうか。さらに、その効果を強化させたのは、時短や酒類提供の時間制限にあったと考えられる。特に、広島市については、年末にかけても外出抑制効果を保ち続けた点が特徴的である。他方、東京でも警戒レベルを引上げ注意喚起していたものの、当時、飲食店への時短要譜の効果を否定するような発言や、「Go Toトラベル」停止を巡る国との意思疎通を欠いた交渉などから、外出抑制すべきとの期待形成を弱めた可能性が考えられる。福岡市では12月12日の「福岡コロナ警報」のみで時短要請はなく、外出率はほとんど変化していない。このように時短要譜だけでなく外出抑制の必要性に関する期待形成が、実際の政策効果を高めたと考えられる。ただし、大阪や札幌では12月10日前後から外出率の減少が鈍化している。この頃、当初要請の延長が示された時期であり、また、国や自治体のリーダー的な方々の多人数での会食報道もあった。 [要譜]疲れなのか、時短要譜のメッセージ性が低下したのか、この点は別途分析が必要である。
(出所)日経テレコン、間蔵IIビジュアルでの記事検索から、その見出しなどをもとに筆者が要約したもの。
/ COVID-19に関するEBPMは
可能な状況にあるのか
[Go Toトラベル]の運用見直しを巡って、感染状況への影響に関する「エビデンス」をもとに判断するとされた。しかしながら、政策評価に耐えられるエビデンスは利用可能なのであろうか。 Anzai and Nishiura (2021)は、24県(静岡、岡山など)のみで把握可能な新規感染者の「県境を越える移動」の有無に関するデータをもとに分析し、「Go Toトラベル」開始後に新規感染者が増加したと示している。また、友知•河野(2021)は、都道府県別の日次新規感染者のデータをもとに時系列的ダイアグラムを示し、 [Go Toトラベル]により大都市圏から全国および沖縄県へ飛び火したと指摘している。ただし、ここでのデータは県外移動に関するデータではない。このように先行研究では、新規感染者の旅行かとうかの目的を含む行動履歴ではなく、その情報公開も半数の地域となっているなど、かなり不完全な状況下で努力されている。また、本論で用いた時短要譜に関する資料も同様である。各自治体の感染症対策に関するHistoricalな情報は、地域によってはファイルの上書きにより、当初の策定状況に関する資料が入手困難な場合もある。さらに入手できたとしても、公表内容や表章形式、さらにファイル形式(エクセルファイル、pdfファイルなど)はバラバラである。
エビデンスを後世にも残り
リアルタイムデータの整体
仮に、エビデンスが揃っていたとしても、政策の意思決定や評価を行うことはさらに難しい。 COVID-19の場合、いろいろな対策の効果が確認できるのは14日間程度かかるとされている。つまり、外出が減少しても即座に感染者数が減少するわけではない。政策効果を把握できるまでの時間的なラグは、適切な政策決定を難しくさせる。また、2度目の緊急事態宣言では、病床のひっ迫具合や療養者数なと6つの指標が重視されている。しかし、指標が多くなると、その重み付けが難しくなる。このようなラグを伴う判断や、複数の指標での判断では、試行錯誤を続けながら、過去の成功・失敗の経験の積み重ねによって、より良い政策を決定できるようにすべきであろう。その場合、感染症に関する情報を後世のために利用しやすい形で、意思決定時点に用いた統計情報だけでなく、意思決定に関する議論の経過に関する資料(リアルタイムのデータベース)を残すことが重要ではNないかと考える。岐坊.失敗の経験の積み重ねもと政狭し活か小巻拳之(こまき・やすゆき) ●1962年生まれ。2001年筑波大学大学院博士課程単位取得退学。ニッセイ基礎研究所、大蔵省財政金融研究所客員研究員、日本大学経済学部教授などを経て、2018年より大阪経済大学経済学部教授。専門は経済統計、経済政策、地域経済。主な著書に「経済データと政策決定──遠報値と確定値の間の不確実性を読み解く」 (日本経済新聞出版社、2015年)、 [世界金融危機と欧米主要中央銀行——リアルタイム・データと公表文書による分析」(共著、晃洋書房、2012年)など。 ...しい●小巻泰之(2020) 「今こそエビデンスに基づくソーシャルディスタンスの検討を〜感染症対策の効果に関する定量的分析の必要性〜」、東京財団政策研究所(政策データウォッチ(30) ) ●小巻泰之(2020) [ソーシャルディスタンス(社会的距離の確保)の経済への影響」、ニッセイ基礎研究所「基礎研レボート」2020年7月16日© Anzai and Nishiura (2021) "Go To Travel" Campaign and Travel- Associated Coronavirus Disease 2019 Cases: A Descriptive Analysis, July–August 2020, Journal of Clinical Medicine, 10 (3) : 398. ●友知政樹·河野光雄(2021) [COVID-19の数理モデルⅢ一日本におけるCOVID-19拡散の時系列ダイアグラムー」、沖縄国際大学ワーキングベーパー大塚芳宏東北学院大学経済学部教授界的な新型n口ナウイルス感楽拡大が県気もと押しFげまず、前節でも触れた景気動向指数であるCIの動きを見ていく。CIは、先行・一致・遅行の3種類がESRIより公表されている。それらの中で、最も重要視されているのは、景気の現状を表すとされる一致指数である。ここでは、まず一致指数を説明していく。一致指数は、鉱工業生産指数、小売・卸売販売額、有効求人倍率など生産、販売、雇用など景気動向に敏感に反応する10種類の経済統計を合成し、作成されている。一致指数の構成系列は景気の山や谷なと転換点時に見直しがなされており、2020年7月に景気の山が暫定設定された際に、輸出数量指数が追加された。そして、景気の山や谷などの転換点時点を示す景気基準日付は、CIの動きと構成系列から作成されるヒストリカル・ディフュージョン指数(以下、 HDI）などを用いて、総合的に判断される。図表1は、1985年から2020年11月までのCI(上段)とHDI " (下段)の推移を描いたものである。上段の影部分は、ESRIの景気動向指数研究会で定められた景気基準日付に基づく景気後退期を表す"。下段のHDIは、50%を基準に下回る直前の月が景気の山、逆に上回る場合は谷に対応するとされている。上段の影部分と下段のHDIの動きを比較すると、景気基準日付の判断と概ね対応していることがわかる。 2018年以降、HDIは下落基調にあり、2019年6月以降は0の値となっている。上段のCIは2020年5月を底に反発しているものの、HDIはBry-Boschan法の運用ルール™上、まだ反映されていない。HDIによる判断は、もう少しデータの蓄積を要するだろう。次に、図表1下段のHDIで注目すべき箇所は、 2014年4月から2016年2月にかけてHDIが50％を下回る期間が存在していることである。この期間は消費税率の8%引き上げや貿易赤字と円安進行などが起きた時期であった。CIも緩慢な下落となっている。この時期が景気後退期にならないのかという点に対して、ESRIは2017年6月15日の「第15循環の景気の谷以降の状況について」という文書"で、「HDIが50%を下回る期間におけるCI一致指数の量的な変化をみると、1980年以降、低下幅が最も小さかった第10領環の景気局面より大きいものの、過去の後退局面と比べて小さい」とコメントし、この期間で景気の転換点はなかったと判断している。本稿では、CIに輸出数量指数など構成入れ替えがあったことから、この点について改めて検証を行った。図表2は、各循環の後退局面におけるCIの下落率についてまとめたものである。景気後退が疑われる2014年3月から16年2月までの下落率は6.01%であり、第15循環の6.54%より小さいことがわかる。これにより、データを更新しても、判断は変わらないものと考えられる。本節の最後として、景気動向指数の統計的分析の
もう一点は、2020年7月30日に、内閣府経済社会総合研究所(Economic and Social Research Institute、以下、 ESRI)が主催する景気動向指数研究会が、2018年10月を暫定的に景気の山としたことである。これにより2012年12月から始まったとされる長期景気回復局面は71ヵ月で、戦後最長とならずに終焉を迎えた。コンポジット・インデックス(Composite Index、以下、CI）の一致指数など景気の量的な動きを測る景気動向指数は、2020年5月を底に上昇基調となり、ショックからの立ち直りが期待される。しかし、ESRIの景気に対する基調判断は、2021年１月速報段階で、下げ止まりから上方への局面変化に変わったものの、谷に関する言及は無い。2018年10月の暫定的な景気の山認定を真であると仮定すると、我が国は景気後退期の中でCOVID-19ショックを受けたことになる。景気後退とパンデミックの08混乱が混在した下降期である現在、状況は諸外国より深刻である。 COVID-19の国内新規感染者数は、2020年の年間累計で23万人を超える状況となっている。1日の新規感染者数の推移からみると、夏季に感染が増加した第2波を超える第3波が11月より到来し、2021年1月から首都圏を中心に緊急事態宣言が発令されており、依然、先行き不透明な状態が続いている。現在、政府はCOVID-19の感染拡大防止、ポストコロナに向けた経済構造の転換などを主軸に対策を打ち出している。景気の動向を適切に把握することは、適切なマクロ経済政策の前提となる重要な課題であることから、本稿は、筆者が東京財団政策研究所の経済データ活用研究会や政策データウォッチで取り上げた内容を振り返りつつ、足元の景気状況について、データ分析の観点から特徴をまとめていく。そして、政府より4月に緊急事態宣言が発令され、多くの産業で休業を強いられる未曾有の事態となった。宣言解除後も対面サービスが基本である飲食業や観光業などへの客足は遠退き、サービス業全体に大きな打撃を与えている。こうした生産活動の減少は、失業の増加を引き起こし、景気を押し下げる一因となっている。日本の景気動向を分析する上で、2020年は非常に重要な年となった。まず、世界的な新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大による混乱が挙げられる。 COVID-19はヒトからヒトに強い感染力を持つことから、感染防止策は、マスク着用などで飛沫の拡散を防ぐほか、物理的な接触を避けるという経済活動の制限であった。現状について紹介していく。これまで筆者は、研究会や政策データウォッチの論考で、マルコフ切替モデルという統計モデルを用いて、景気循環の推定を行ってきた。実証分析では、上記の2014年から2016年で後退期を抽出し、ESRIの判断と齟齬が生まれていた。ここでは、ESRIの転換点を測るルールであるBry-Boschan法を景気動向指数に適用することを考える。図表3は、CIの先行・一致・遅行のすべての指数に対して山と谷を推計した結果である"。先の後退が疑わしき期間では、すべての指数で景気の山谷が観測されている。これよりデータ・ドリプンな分析を行う場合には、発生し得る事象であると考えられる。この点については、景気判断の基準を再検証するか、データと判断を埋める統計モデルの更なる改善が必要であろう。 C O V前節では、経済活動の結果から得られる統計情報を基に分析を行った。本節では、サーベイ・データと呼ばれる意識調査から見える景気の動きについて紹介していく。祭気に関する代表的な意識調査は、日本銀行が実施する全国企業短期経済観測調査(以下、日銀短観)や内閣府の景気ウォッチャー調査などが挙げられる。こうした意識調査から、国内では短観ディフュージョン・インデックス(Diffusion Index、以下、短親DI) nや景気ウォッチャー指数といった、実感の面から景気の方向性を示す指標が作成されている。本節では、上記の短親DIではなく、大塚(2019)で用いた因子モデルという統計モデルを用いて、全体の景況感を表す景況感指数(Business Survey Index: BSI)と変動リスクの抽出を行う。統計モデルを用いる利点は、第一に、短親DIで切り捨てられていた「さほと良くない」という回答の大部分を占めていた情報も利用する。第二に、定式化することで時間的な構造を明らかにし、予測などに応用することができるなどが挙げられる。そして、変動リスクはボラティリティとも呼ばれ、ここでは回答のばらつき、不安のようなものを表す。ここで用いるデータは、業種別(製造業・非製造業)と企業別(大・中堅・中小)の計6種類である。また、データの期間は、2004年3月調査から2020年12月調査までとし、現況に関する回答項目を利用した。結果は図表4にまとめられている。図表4は、BSI 88、BSIの95%信用区間(lowは下限、 upperは上限)を示している。信用区間上限が負の値を取った期間は、合計4回あった。具体的には、2008年金融危機、2011年東日本大震災、2012年第15領環景気後退期、2020年3月期であった。震災を除く過去2回については、概ね公的な景気後退期と対応している。足元の動向では、2020年3月期から3期連続で上限の値がマイナスで推移していたが、12月期にはプラス圏に転じている。このことから、企業サイドの全体での景況感からみると、2020年6月期を底として景気の現状に関する意識は、回復傾向にあるといえる。 D - 19によネ経済的被事は現在進行形本稿は、過去に開催した研究会や東京財団政策研究究所のホームページにアップロードされている論考のトピックスを取り上げ、足元の日本の景気動向についてまとめたものである。 COVID-19による経済的被害は現在進行形で続いており、経済分析に携わる者は、日々の変化に振り回されながらも分析や予測を行っていかなければならない。景気に関する情報は、政府の政策決定だけでなく企業の意思決定における判断材料になり得ることから、より精微な分析が求められる。これまでの研究会やコラムでは、データの選び方で変わる景気の見え方、景気の実感を捉えるなど様々な実証分析の結果を提示してきた。こうした蓄積が今後の我が国における景気循環分析の基礎となれば、幸いである。 Atてとトいる●大塚芳宏(2019) 「ビジネス・サーベイ・インデックスと企業の景況感の推定」 [東北学院大学経済学論集]第192号、2019年12月、1-24頁...注釈i  標成系列それぞれにBry-Boschan法を適用し、山と谷を設定する。そして、谷から山に至る期間をプラス、山から谷までの期間をマイナスとする。各月におけるプラスの割合をディフュージョン指数としていベii 11月のCIが公表された時点で、構成系列の営業利益が9月分までしか公表されていない。これによりHDIは、1985年1月から2020年9月まiv Bry-Boschan法で転換点を定義する際には、利用データの端点から6カ月以上離れていない転換点は除外するなどのルールがある。詳しくは.https://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/hiduke.htmlを参照されたい。 v詳細については、景気動向指数研究会の第17回資料(参考URL: https:// www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di_ken.html）を参照されたい。 vi図の下三角は景気の山を意味し、丸の点は谷を意味する。 viiインテックスの作成方法として、楽況に関する選択肢が「良い」「さほど良くない」「悪い」の3択であれば、良いと回答した割合から悪いと回答した割合を引いたものである。 vii BSIは2015年平均を1に基準化して、指数にしている。大塚芳宏(おおつか・よしひろ) ●1979年東京都生まれ。2006年千葉大学修士(経済学)。金融機関の営業・調査部に勤務。2012年一樋大学経済学研究科で博士号取得後、北海道大学大学院経済学研究院助教、長崎県立大学経済学部講師を経て、2015年から現職。主な著書に[Large Shocks and the Business Cycles in Japan] (Journal of Business Cycle Research, Springer, 2019年)など。景気循環分析、時空間計量経済学に関する論文や記事を多数執筆。 ... 10
平田英明法政大学経営学部教授経済分析におけ我女はデlタ利用の新パラダイムの中した存在してしいス例えば、海外と日本の経済活動を比較するような国際的な視点を持つ場合、同じ基準のもとで作られたデータでないと適切な比較ができず、TDに一日の長がある。実際には国内総生産(以下、GDP)であれ、消費者物価指数であれ、失業率であれ、各国のデータの作成方法は完全に画一のものではなく、微妙な違いが出てくる。だが、基本コンセプトは概ね同様のため、一定の注意さえすればデータを横並びで比較できる。また、データの継続性という意味でもADに比べるとTDには強みがある。特に1990年代以降、旧共産諸国なども西側的なTDを作る取り組みを進め、今では世界200カ国以上のGDPとそのコンポーネントを比較することが可能となってきている。しかし、それ以前から直近にかけてGDPを継続的に取得可能な国々は案外限られ(図表1)、それだけTD作成には統計作成機関が多くの手間をかけていることが示唆される。 ADに関しては、同じ基準で各国を比較することは案外難しい。例えば、携帯電話の位置情報データを用いるとしても、各携帯電話会社の市場シェア次第で結果は異なる可能性もあるし、計測方法が各会社で共通化されているわけでもない。公的統計が国全体の動向を捕捉すべく様々な工夫を凝らして一定のルールの下で作成されているのに比べ、携帯電話情報は各社の顧客に限られた情報であり、様々な偏りがある可能性が否定できない」。さらにその偏りに関する情報はプラックポックスのケースが多い。 Wデータ時代のータ・ブラットフォーム以上の通り、Wデータ時代となり、ユーザーに(注)世界銀行統計や各国統計を用いて、実質GDP並びにその支出国のコンポーネント（消費、投資、政府支出）が継続的に取得可能な国々（赤塗り）。 (出所) Hirata et al. (2013)、平田(2019)を元にmapchart.netを用いて筆者作成。とってのデータ環境も大きく変わってきており、変化への順応が必要となってきている。以下では、変化への順応という観点から、①プラットフォームサービス、②分析とデータの境界線、③データ頻度についての考え方という3つのトピックについて触れていきたい。最近では、様々なデータベンダー会社、シンクタンク、中央銀行などによって、①ADの収集や作成、 ②ADとTDを同じ仕組みで一緒にダウンロードできるような、ユーザー・フレンドリーなプラットフォームの提供、などについてサービスの乱立が起きている。いわばデータに関するNetflixのような存在が次々登場している状況となっている"。この動向は、筆者のように四半世紀にわたって経済分析をしている人間からすると、驚くべき変化だ。 90年代まではTDを印刷物から手入力でデジタル化することが当たり前であった。それ以降、大半のデータがデジタル化され、簡単にダウンロードできるようになってきた。さらに、近年の（とくにCOVID-19禍での)取り組みは、デジタル化されたデータをいかに使いやすくするか、という部分で付加価値を提供しようとする動きだと評することができる"。この動きは基本的には歓迎すべきものであるが、日本銀行調査統計局(2020)でも指摘されるように、データ提供側がデータに加え、データのメタデータ(データの利用や解釈のために必要な情報)も提供していくことが肝要である。メタデータは、とくにユーザーが分析的な視点から必要とする情報であり、ADメーカーはユーザー側のニーズを把握できていない可能性がある。これは、ADの元データが、ビジネスの副産物であること、メタデータの作成に手間がかかること、等々が一因であろう"。この5年程は、経済分析(特に景気判断などの時系列的なマクロ経済分析)におけるデータの変革期として、3つの理由から専門家の間では記憶に残る時期になるだろう。第一に、2018～19年に連日報道された、いわゆる統計不正問題である。厚生労働省作成の毎月勤労統計の作成過程で不正があった問題であり、公的統計の質について疑義が呈されるきっかけになった。第二に、政府統計のような一定のルールに基づき厳格に作られるデータと比べ、企業が経済活動を行う中で生成される情報を、いわば副産物として活用することが急速に増えた。いわゆるビッグ・データもしくはオルタナティプ・データ(以下、AD)と呼ばれるもので、例えば、携帯電話の位置情報を使った混雑度合いのデータは典型例である。第三に、特に一部のADについて、極めて高頻度なデータをタイムリーに活用できるようになってきたことである。その結果、日次の物価データを用いた今井(2020)の分析が示すように、ミクロレベルでの動きを追うことで、これまでわからなかった集計値としての物価の変側が見えてくるといったメリットが出てきた。では、公的統計などの伝統的に利活用されてきたデータ(以下、TD：トラディショナル・データ)は、もはや無力なのであろうか。そのようなことは一切ない。 TDにも様々な課題があるが、ADにもデータ定義に関する画一性や継続性(＝長期間のデータの取得可能性や将来的なデータの利用可能性)の限界•課題が残るからだ。つまり、TDとADが補完的・相互的に活用される、データ利用の新パラダイムの中に我々は存在しているといってよいだろう。以下、これを「Wデー海目すめれるポタもと集約紹介GDPは世の中の経済活動を悉皆的に捕捉するために幅広い一次統計等を集約して作成されているのに対し、景気動向指数は複数の一次統計等を組み合わせて集計することで、景気局面や景気動向の量的な把握を狙う。このため、景気動向指数については[悉皆性]は重要ではなく、何らかのデータを使って「景気を当てる」ことが重要となる。すなわち、統計によっては調査•分析的な傾向の強いものも少なからず存在し、素材たる一次統計とはかなり色合いを異にする。この傾向は、ADに関しても基本的に同様である。例えば、米国ダラス連邦準備銀行の作成するMobility and Engagement Indexは、人々の移動状況や仕事を行う場所を捉えるための二次統計であり、7 (出所)ニューヨーク連鎖、アトランタ連鎖、BEA (アメリカ合衆国商務省経済分析局)。つのADに主成分分析を適用して推定される"。このような複数のADの主成分(エッセンス)を抽出して大きな動きを高頻度で捉えていくタイプのデータは、今後も増えていくだろう。古い話になるが、日銀では物価統計を毎旬発表していた。だが、ニーズの低さを踏まえて2001年に発表を取りやめた。当時、他の統計で毎旬のデータがほぼなく、組み合わせて分析に活用できないこと、そこまで高頻度で物価動向を見る必要がなかったこと、等が主な理由であったと聞く。データの種類にもよるが、ADはとにかく高頻度かつ茶早く憎報が利用できることが強みではある。しかし、分析サイドからすれば、利用するかどうかは、分析の問題意識、一緒に活用できるデータの利用可能性、高頻度故に得られる知見の有無次第となる。例えば、COVID-19禍での繁華街の混雑度合いを見るとき、データは秒単位で存在しているはずだが、敢えて頻度を落として日次で見ることが多い。昨今のADの多くは、これまで殆ど利用できなかった実体的な(＝非金融の)経済活動の超高頻度データという側面を持つ"。そして、四半期や月次の実体経済データの多くは季節性を有し、季節性を取データ(統計)といっても、様々な種類がある。その中でも基本的な種類の区分として、一次統計と二次統計という区分がある。一次統計は経済状態そのものをダイレクトに調べた統計であり、雇用者数や小売物価が典型例といえる。一次統計はいわば茶材であるのに対し、二次統計は惣菜であり、一次統計(や二次統計)に何らかの加工がなされる。加工の度合いは様々であり、典型例はGDPや景気動向指数である。する機北果たすペTDやADの議論から少し脱線するが、近年はGDP成長率の予測を目的とした「ナウキャスティング」の推定結果のデータも様々な形で活用されている。米国アトランタ連邦準備銀行(アトランタ連銀)のGDPナウは、成長率に関連するデータ(例:ISM製造業景況指数.貨易統計、小売売上高)を用いて成長率を推定する。推定には主成分分析と最小二乗法が用いられる。他方、米国ニューヨーク達邦準備銀行(ニューヨーク達銀)のナウキャストは、雇用者数などGDPの構成要素とは直接ならないデータも使いながら、動学ファクターモデルにより複数経済指標の動向の背後にある共通因子を推定し、成長率を予測する。図表2は2020年第3四半期に関する推定結果の時系列推移である。2020年第3四半期は前期の大きな落ち込みからの大きなリバウンドがみられた時期で、予測が難しい時期ではあったが、両データにはかなりの差が見られ、推定結果のデータとしての有用性に関して懐疑的な見方も一部にはある。ただし、これは推定方法や変数選択という分析的な部分での問題に起因するものであることに注意を要する。つまり、データと分析の境界線が専門家以外にはわかりにくくなってきており、利用に際しては両者の境界線を理解しておくことが大切である。り除いて分析する必要があることが知られる。だが、現段階では、そもそも高頻度実体経済データに関する季節性の有無や特徴については、専門家ですらよくわかっていない。また、高頻度データを使った分析にも、慣れていない専門家が多く、実体経済のADが広くTDのように恒常的に活用されていくには、しばらくの時間を要するであろう。 Wデータ時代の今、従来のTDに関するガイドプック(経済統計書籍)だけでは、ユーザーにとってデータに関する情報•知識が不十分な時代となっている。本研究会でもリアルタイムデータベースを公共に供しているが、このようなTDの枠組みを超えるデータ(≒広義でのAD)が様々な主体から発表され、活用される時代が到来している。換言をすれば、適切なデータの活用には、従来以上にデータユーザーの注意深いデータの利用姿勢が求められる時代となった。中立性のある政策シンクタンクは、各種の注目されるデータを、メタデータを含めて集約・紹介していく機能を果たすことが可能であろう。これにより、質の高い研究を生み出しやすい環境を提供し、適切な形で政策への影響を与えていくことが政策シンクAtタンクの現代的役割として期待される。平田英明(ひらた・ひであき) ●1974年東京都生まれ。1996年慶應義塾大学経済学部卒業、日本銀行入行。調査統計局、金融市場局でエコノミストとして従事。2005年法政大学経営学部専任講師、 2012年より現職。IMF（国際通貨基金）コンサルタント、世界銀行コンサルタント、日本経済研究センター研究員などを歴任。経済学博士(米プランダイス大学大学院)。主な著作はJournal of Economic Dynamics and Control, Journal of Banking and Finance, Journal of Small Business Management等に掲載。 ... ●今井聡(2020) [オルタナティブテータは現実の何を捉えているのか？] [経済セミナー] 2020年10-11月号●厚生労働省(2019) 「毎月勤労統計調査結果の主な利用状況」 ●辻中仁士·西内落(2021) 「此較基準年の変更で生じるデータのバイアス] https://v-resas.go.jp/articles/24 ●日本銀行調査統計局(2020) [東京大学金融教育研究センター ·日本銀行関査統計局共催ビッグテータフォーラムの模様」 ●平田英明(2019) 「グローバル化の下で世界経済の運動性は高まっている」と言えるか(政策データウォッチ(4)〉 ● Hirata, Hideaki, Ayhan M Kose, and Chris Otrok. 2013. "Regionalization vs. Globalization." in Global Interdependence, Decoupling, Recoupling, 87-130. MIT Press.注釈i  辻中・西内(2021)では、日本のAD界の先駆けである株式会社ナウキャストの日経CPINow (旧東大日次物価指数)やJCB消費NOWを例に、具体的な事例を紹介している。 ii Netflixは他社の作成する様々な過去のテレビドラマや映画を配償するだけでなく、同社自体でドラマや映画自体も製作・配償している。 ii筆者のアクセスできるCEIC、ユーロモニター、Wind Economic Databaseのいずれもこのような取り組みを行っている。 ivビジネス上の理由からデータの計測方法を変更した場合、ADのデータ定義の継続性が失われることになる。TDでは計測方法の変更は分析結果に大きな影響を及ぼしうるため、変更前に周知してから行われる。 v丸一日スマートフォン等が自宅を離れた割合、3～6時間自宅以外の決まった場所にいるスマートフォンの割合、日中自宅で過ごす時間等々のデータを用いて算出される。 vi金融市場や商品市場については、超高頻度のデータ(ティックデータ)が以前から用いられてきたが、市場のアノマリー (1月効果や週末効果)を除くと、季節性はあまり重視されてこなかった。をGDP統計の改善はどこまで進んだか山澤成康跡見学園女子大学マネジメント学部教授済活動の進化に政府統計が追し0かなしい新たな経済活動の反映経済活動は日々進化しており、政府統計がそれに追いついていない場合がある。その例がAirbnb Global Services Limited (エアビーアンドビー)やUber Technologies, Inc.(カーバー)に代表される「シェアリングエコノミー」である。シェアリングエコノミーは、個人が所有するモノを他の人と共有するサービスである。仲介業者（プラットフォーム企業)が、サービスを提供したい個人とサービスを利用したい個人とをアプリなどでマッチングする(図表1)。シェアリングエコノミーの新しいところは、「消費者が生産者になる」というところである。アルビン・トフラーの[第三の波]には[生産＝消費者（プロシューマー）」という言葉が出てくる。生産者(プロデューサー)と消費者(コンシューマー)を合わせた言葉である。シェアリングエコノミーで起こっていることはまさにプロシューマーの登場である。これまでGDP統計では、家計は消費する主体として扱っていたが、生産面からの把握も必要となった。しかし、個人が稼いだお金は完全には把握されていない。サラリーマンが車を貸し出したり、ホームページ作成を代行したりしてお金を稼いでも、その金額はGDPには反映されない。シェアリングエコノミー全体の把握に関しては、まだ要をつかむような状態だが、一点突破はできた。内閣府は2020年末に発表したGDP統計から、いわゆる合法民泊をGDP統計に実装した。価格情報に関しては、「訪日外国人消費動向調査」がある。2018年度の[有料での住宅宿泊]の宿泊費は一人一泊あたり4,500円である。数量情報としては、親光庁の「住宅宿泊事業法の宿泊実績」がある。この統計で民泊を使った延べ宿泊者数の動きがわかる(図表2)。本来2020年度は、オリンピックの開催による宿泊需要で民泊での宿泊が大きく増えるはずだったが、新型コロナウイルスの感染拡大で利用者が大きく減った。シェアリングエコノミーについては、統計的な把握の第一歩を踏み出したがほかにも課題がある。新型コロナウイルスの感染拡大で、Uber Eatsなどフードデリバリーサービスが増えた。デリバリーサービス提供者は形式上「生産＝消費者（プロシューマー）」で統計上把握できていない。さらに大きな課題としては、ゲーグルなどの無償サービスの問題もある。グーグルやインスタグラムなど無償で使えるサービスが増え、それらは生活を豊かにしている。しかし、それらの価値がGDPにすべては反映されていないのではないか、という問題だ。 GDPは経済政策を実行する際の重要なモニタリング装置としても機能している。しかし、その精度が悪ければ現状判断がうまくできない。日本のGDPはその改定幅が大きいことで知られており、改定幅縮小は喫緊の課題の一つとなっている。 GDP統計は、対象四半期終了後、45日程度で発表され、1次QEと呼ばれる。QEはQuick Estimateの略で速報値のことである。1次QEのひと月後に2次QEが発表される。さらに、毎年年末には年次推計値が発表され、5年ごとに統計概念の変更など大幅な改定(基準年改定)が行われる。国内総生産(以下GDP)統計は、国内の経済活動を包括的に示すもので、国民の生活を映す鏡として最も重要な統計の一つである。ただ、「GDP統計調査」といったGDPを直接調べる調査は存在せず、生産動態統計など一次統計(調査で作られる統計)を総動員して作る、巨大な建築物のようなものだ。GDPを改善するには、素材に相当する一次統計の精度を上げることも必要なうえ、工法に相当する一次統計の使い方も重要で、様々な改善の余地がある。 GDPを含めた政府統計の改善の機運は、2015年から2017年にかけて経済財政諮問会議や統計改革推進会議を中心として高まった。統計法が改正され、 2018年度から2022年度の5年間を対象とする第III期基本計画が作成された。本稿では、計画期間の半ばを超えたGDP統計の改善の取り組みを紹介したい。 16 2018年度の実質GDP成長率は発表された当初0.6%だったが、2020年2月現在では0.3%である（図表3)。2019年度は1次QEとして発表された2020年5月時点では、マイナス0.1％だったが、年末には基準年改定があり、2020年12月時点ではマイナス0.3％となっている。改定幅が大きければ、QEへの信頼性が落ち、「オオカミ少年」のように、数値を誰も信用しなくなる。新型コロナウイルス感染拡大によって、GDP速報の推計にも問題が生じた。GDP統計は毎四半期計算されるが、すべての統計が1次QEに問に合うわけではない。飲食店、宿泊サービスなといくつかの月次統計は、1四半期(＝3ヵ月)のうち2ヵ月分はわかっても、うヵ月目がわからない。 ３ヵ月目を何らかの方法で推計する必要がある。平時なら、1、2ヵ月と同じ傾向と仮定して3月分を推計できたが、3ヵ月目に大幅なデータの変動が予想される場合は1、2ヵ月目の平均を使うわけにはいかない。例えば、2020年4-6月期である。4月と5月は緊急事態宣言下で多くの企業の売上高は大きく落ち込むが、6月はそれなりに改善したはずである。4月、5月の平均で6月を推計することは明らかに誤った推計となる。そこで、内閣府は業界データや代替できる政府統
計を探し、できる限り実績値が発表されているデータを使って推計した(図表4)。これは成功を治め、1次QEから2次QEへの改定値がかなり小さくなった。4-6月期の消費全体（名目、前年同期比）としてみても、2次QEの結果マイナス11.8%に対し、1次QEはマイナス12.1%と公表しており、改定幅が小さく抑えられた。従来方法ではマイナス13.0％だった。 1次QEや2次QEと年次推計の数値が改定される理由の一つは、素材である一次統計が変わることが挙げられる。QEでは需要側統計が使われるが、年次推計の多くは供給側統計で推計される。需要側統計とは、「とのくらい使ったか」を調査する統計で、供給側統計は「とのくらい作ったか」を調査する。供給側の統計の方が精度は高いが、発表が遅いため需要側統計を使ってきたという経緯がある。最近は「サービス産業動向調査」など供給側統計の充実で、QEでも供給側統計を使うことが増えてきており、現在では需要側統計での推計は消費全体の10%程度になっている。一方で、「家計調査」に代表される需要側統計にも重要な情報があるのではないかという意見もある。シェアリングエコノミーは供給側からは捉えられないが、サービスを利用した側の統計である「家計調査」では捉えられる。違った角度から悄報を集めることには意味がある。しかし、サンプル数が8,000と少ないことや発表時期の遅さ、推計を複雑にすることなど「家計調査」を使うデメリットも大きい。今後解決すべき課題の一つである。需要側統計としては、財務省が発表する「法人企業統計」も注目されている。「法人企業統計」はGDP統計に関しては設備投資の基礎統計として重要だ。問題は発表が遅いことで、1次QEには間に合わず、2次QEから採用される。このため、2次QEで設備投資が大幅に修正されることがあり、問題になっていた。経済財政諮問会議で法人企業統計の速報化が提案され、政府の公的統計に関する基本計画でも速報化が工程表に組み込まれた。2019年度は試験調査の段階で、22年度までに結論を出すことになっている。法人企業統計の速報化は画期的だが、企業の調査負担も大きく、大企業中心に設備投資など主要項目だけを調べることになっている。2020年10月、統計委員会(国民経済計算体系的整備部会のQEタスクフォース)に、財務省は2019年度の試験調査を報告した(図表5)。結果は思わしくない。速報調査の回収率が本調査に比べてかなり低い。また、本調査値に比べて、過大推計になっている。2021年1-3月期は新型コロナウイルス感染拡大下での調査なので、例外と考えることができるが、その他の期に関しても誤差は大きい。速報値は本調査値に比べて2割から3割設備投資額が多い。これは無視できない大きさで、これをそのまま適用すると、1次QEから2次QEへの改定幅がこれまで以上に大きくなる。早期に設備投資額を発表できるのは業績の順調な企業が多い。それ以外の企業の設備投資は、もう少し低いと見積もり、設備投資額を修正する統計的手法も考えられる。工夫すれば速報値と本調査値のかい雛が縮小する可能性はあるが、早期化への課題は多い。これまで紹介した改善策はほんの一部で、内閣府は様々な課題をこなしてGDP統計の改善を続けている。とはいえ、検討すべき課題が山嶽しているのも事実である。最も重要なものは、生産面、分配面のGDPの四半
(注)透報値と本調査値とのかい媒字= (透報値－本調査値)／本調査値×100, (出所)財務省「法人企業統計講査附帯講査の結果を踏まえた検討(中間報告)」統計委員会国民経済計算体系的整備部会QEタスクフォース資料、2020年10月23日。検討外しれる分配G D Pの四半期化公表の実現1 1そが必期化である。GDPの推計法には、生産、分配、支出の3つがある。登山に例えると、GDPという山頂にたとりつく方法が3通りあるということだ。日本の四半期GDPは、支出側から計算されているが、多くの国では、生産面、分配面からの四半期GDPも発表されている。支出面からのGDPのみを発表しているのは日本くらいで、国際的に後れをとっている状況は好ましくない。生産面、分配面のGDPの四半期化は基本計画にもスケジュールされていて、2019年度までには目途をつける予定だった。生産面からみたGDPについてはかなり検討が進み、公表への目途がたった。分配面のGDPに関しては公表が難航している。10年前から研究論文が発表されているが、実用化には至っていない。研究段階から公表段階へと早く移行することが望まれる。分配面のGDPが重要なのは、支出面や生産面のデータとは性質の違うデータを使ってQEを推計するためだ。足元の経済を見る場合、支出面からのGDPだけでは一面的すぎる。生産面のGDPも重要だが、基礎統計は支出面のGDPと大きく変わらない。しかし、分配面のGDPは雇用者報酬と営業余剰の和を基本として作成され、GDPを別の角度から照らし出すものだ。四半期GDPについて、より多くの情報が得られるようになることを期待する。経済学入門」 (日本評論社、2004年)、「統計危機と改革:システム劣化からの復活」（共著、日本経済新聞出版、2020年）など。 18飯塚信夫神奈川大学経済学部教授／東京財団政策研究所政策データラボアドバイザー国税庁ホームページに掲載されている統計情報は、日本の税収動向などを調べるために用いられることが一般的であろう。しかし、最近は税務データを経済統計作成(推計)に用いようという試みも現れている。経済活動を通じて得た質金や利益の一部を税金として納めていることを考えれば、ある意味当然のことでもあろう。本稿では、国内総生産（以下、GDP）の推計を例に、税務データ活用の可能性と課題について論じてみたい。 iTが進レ税ホI務タを経済統計作成に用いる試マクロ経済学の教科書に必ず出てくるGDPの三面等価。一国経済の付加価値の大きさを示すGDPは、生み出される過程(生産面、産出－中間投入)、分配される過程(分配面)、消費や投資に使われる過程(支出面)の三面で等しくなるというものだ。しかし、推計に用いる各種データ(基礎統計)が異なるため、現実のデータは必ずしも等しくはならない。実際、日本のGDPでも生産面と支出面にはかい離がある（統計上の不突合と呼ばれる)。一方、生産面と分配面は等しいとみなして推計されている。分配面のGDPは、給与なとの総額(属用者報酬)、企業の利益(営業余剰混合所得)、減価償却費(固定資本減耗)、間接税等(生産・輸入品に課される税－補助金)で構成されるが、企業の利益は生産面のGDPから他の3項目を差し引いた残りとして算出される。これに対し、分配面のGDPを直接推計することを試みたのが藤原・小川(2016)である「。税務統計を用いて雇用者報酬の内訳である賃金・俸給"を、法人企業統計や税務統計を用いて営業余剰を推計し、他の項目を積み上げることで分配面のGDPを算出した。結果として、実績値としては減少となっている2014年のGDPは増加していた可能性があることを指摘している。この論文をきっかけに、生産面と等しいとみなすことなく、分配面のGDPを推計する可能性について検討が始まっている。2020年度には内閣府が「生産・支出・分配の三面の整合性に関する研究会」を発足させた。現状は「毎月勤労統計調査」（厚生労働省）で得られる質金と「労働力調査」(総務省)で得られる属用者数の掛け算などで算出されている質金・俸給を、税務統計など他の方法で推計することや、営業余剰の推計方法などについて検討を行っている"。 ß金・俸給の推計に用いる給与収入を把握できる税務データは3種類ある。第1は、「統計年報」(国税庁)の源泉所得税データである。給与所得、退職所得の支払金額、源泉徴収税額が、官公庁とその他（すなわち民間)別で示され"、データは、全数調査により調査、集計されている。第2は、「民間給与実態統計調査」(国税庁)である。民間の事業所における年間の給与の実態を、給与階級別、事業所規模別、企業規模別等に明らかにすることを目的としている。所得税の有無を問わず、民間の事業所に勤める給与所得者を対象としたサンプル調査で"、給与総額が把握できる3つのデータの中では最も早く公表される。第３は、「市町村税課税状況等の調」(総務省)である。各年7月1日における全市町村の課税の状況等を集計・編さんしたもので、企業が行っている年末調整だけでなく、確定申告を反映して複数の企業から所得を得ている人については名寄せされている。給与収入金額の階層別に、納税義務者数、給与収入額なとが得られるが、個人住民税関連データなので、課税対象は前年所得となっており、公表されるまで時間がかかる。本稿執筆時点(2021年2月初旬)で、他の2つの税務データは2019年までの実績値が公表されているが、「市町村税課税状況等の調」は2018年までしか公表されていない。また、納税義務者以外の給与収入額は含まれていない。 3つの税務データで把握する給与収入を比較したのが図表1である。「統計年報(源泉所得税)」で示されている給与収入が他の2つのデータに比べて大きいことがわかる。 [市町村税課税状況等の調]に比べて40兆円から57兆円多い。「統計年報(源泉徴収税)」には納税義務者以外の給与収入が含まれているとしても、かい雛が大き過ぎる。納税義務者以外の給与収入も含む「民間給与実態統計調査」と「統計年報(源泉所得税)]の民間部門を比べても22兆円から33兆円多くなっている。一方、「民間給与実態統計調査」と「統計年報(源泉所得税)」の民間部門の源泉徴収税額を比較すると、近年(2018、19年)を除いてほぼ同水準であ税庁)をもとに筆者作成。り、近年はむしろ「民間給与実態統計調査」の源泉徴収税額の方が大きい(図表2)。 [統計年報(源泉所得税) ]は、質金・俸給の推計に使いにくい。このため、藤原・小川(2016)では、「市町村税課税状況等の調」を用いて納税義務者の給与収入を把握する一方で、「民間給与実態統計調査」や「労働力調査」(総務省)の情報を用いて、納税義務のない人の給与収入を推計している。しかし、「市町村税課税状況等の調」の公表が遅いことが、GDPの推計に用いるうえで課題になる。第1次年次推計に間に合わないためだ。また、「生産・支出・分配の三面の整合性に関する研究会」では、「民間給与実態統計調査」を用いた質金・俸給の試算が示されているが、デメリットとして「暦年調査であり、四半期分割には別の統計を用いる必要がある」(内閣府経済社会総合研究所、 2021)と指摘されている。この点で、森信ほか(2021)が提言する「給与情報を迅速かつ正確に把握する行政インフラの整備」は、税務データによる賃金・俸給の推計にも役立つと考えられる。「事業主は、給与が支払われる都度（リアルタイム)、従業員１人ひとりの給与情報をその金額にかかわらず1つの行政機関に報告する（ワンスオンリー、包括的)」(森信ほか、2021)ことが提言されているためだ。毎月報告が無理でも四半期単位での報告が実現すれ(出所) [統計年報] (国税庁)、「民間給与実態税計調査」(国税庁)をもとに筆者作成。ば、GDP速報時点から質金・俸給の推計に活用できる可能性も出てくる。 G D P推計の精皮もと高あタために極的な情報提供このため、藤原・小川(2016)では、「法人企業統計調査年報」(財務省)の営業利益を用いて、GDPベースに概念調整することで営業余剰を算出。この際、法人企業統計が標本調査であることを踏まえ、法人企業統計における税額と実際の法人税収のズレを用いて営業利益を調整した。税務データを直接用いるのではなく、間接的に用いている。飯塚(2019)では、① [法人企業統計調査年報]の税Fujwara and Ogawa (2018)の考え方を用いて筆者推計。賃金・体給は、内閣府「国民経済計算年報」引前当期続利益を、概念調整した「会社標本調査」の法人所得"、②GDP統計の民間法人企業の「第１次所得バランス＋法人企業の分配所得(支払)」と、「法人企業統計」の経常利益を比較している。一方、「生産・支出・分配の三面の整合性に関する研究会」の資料(内閣府経済社会総合研究所、2021)に示されているように、米国では最新年度以外の年度推計において、歳入庁の税務データを基にGDPベースの営業余剰等を推計している。日本の法人税の申告においても、「所得の金額に関する明細書」において当期利益(欠損)の金額の記入を求めている。統計表として公開しないまでも、GDP推計を行っている内閣府の求めに応じて情報提供する余地はあるのではないだろうか。最後に、最新データを利用して飯塚(2019)の結果を1年延長することで、税務データを用いた賃金俸給の推計値などとGDP統計を比較してみよう。図表3は、貨金・俸給の推計額とGDP統計の実績値を比較したもので、藤原・小川(2016)の手法を用いる。質金・俸給の実績値は、2020年12月に公表された2019年度年次推計である。この年次推計に(出所)財務省「法人企業税計年報」内閣府「国民経済計算年次推計」を基に筆者作成。おいて、GDP推計の基準年は2015年に変更されている。図表中の給与収入(納税義務者)は、「市町村税課税状況等の調」に掲載されている給与収入の実績値である。貸金・俸給はこれを上回っているものの、非納税義務者の給与収入の推計額も含めると、各年で5.4～9.6兆円下回る。GDP統計の質金・俸給には、税務データでカバーしている現金給与等(現金給与、役員報酬、議員歳費等)と雇用者ストックオプションのほかに、現物給与、給与住宅差額家賃も含まれている。推計額より実績値が大きくなることが期待されるが、逆になっている。図表4は、法人企業統計調査年報における税引前当期純利益と「会社標本調査」の法人所得を概念調整した値を比較している。 [会社標本調査]の法人所得は、法人企業統計調査年報の税引前当期純利益より少ない。これは、国内からの受取配当の益金不算入額を加えなかったことが一因と考えられる。国内からの受取配当の益金不算入額は、企業が子会社や関連会社から受け取った配当金を課税所得に不算入とすることができる制度であり、二重課税(子会社、親会社の双方で法人税が課税される)の回避を目的とした仕組みとなっている。星野(2018)はこのデータを利用して、法人企業統計調査年報の経常利益において二重計上が生じている可能性を示した。ただし、 2013～18年度の平均伸び率は、税務統計は6.6％、良い。図表5は、GDP統計における民間法人企業の「第1次所得バランス＋法人企業の分配所得(支払)」と、法人企業統計調査年報の経常利益を比較している。 2013～18年度の平均伸び率は法人企業統計調査年報では5.5%であるのに対し、GDP統計では4.2%である。2020年12月の基準改定反映前のGDP統計は2.3%であった。両者のかい雛はだいぶ縮まったものの、まだGDP統計の方が過小となっている。飯塚信夫(いいづか・のぶお) ●1963年東京都生まれ。1986年一概大学社会学部卒業、日本経済新聞社入社。編集局経済解説部記者、日本経済研究センター主任研究員などを経て、2011年神奈川大学経済学部准教授、2014年より現職。2004年千葉大学で修士(経済学)取得。専門は日本経済論、経済予測論、経済統計。主な著書・論文に「入門・日本経済(第6版)」 (共編著、有斐閣、2020年)、「GDP速報改定の特徴と、現行推計の課題について」（旧本経済研究」No.74、2017年）など●飯塚償夫(2019) 「労働分配率は低下しているのか一税務統計との比較による検討ー」、Kanagawa University Economic Society Discussion Paper No. 2019-1、2019年8月●藤原裕行·小川泰克(2016) 「税務データを用いた分配例GDPの試算」日本銀行ワーキングベーバーシリーズ、No.16-J-9、2016年7月。星野卓也(2018) [日本の企業利益に10兆円超の二重計上？～法人企業統計で膨らむ実態との乖離～」第一生命経済研究所Economic Trends、 2018年8月●内閣府経済社会総合研究所(2021) [ (生産・支出・分配の三面の整合性に関する研究会」に関する中間報告(第3回研究会について)」統計委員会·第25回国民経済計算体系的整備部会の資料4、2021年2月4日https://www.soumu.go.jp/main_content/000731596.pdf ▶森償茂樹·土居丈朗·佐藤主光·小黒一正·小塩隆士·西沢和彦(2021) 「税・社会保障改革共同論考[緊急提言:そろそろボスト・コロナの財政、税制、社会保障の議論を」最終回」、東京財団政策研究所、2021年2月2日© Fujiwara, H. and Ogawa, Y. (2018), Estimating Compensation of Employees Based on Taxation Data, The Japanese Economic Review 69, 4 pp394-413注釈i 雇用者報酬の推計部分は、Fujiwara and Ogawa (2018)として公刊されれている。 ii 羅用者報酬は、賃金·傣給と雇主の社会負担に分けられる。後者は、年金保険や健康保険などの事業主負担分である。 iii筆者もこの研究会のメンバーである。本稿では、統計委員会に報告された研究会の中間報告資料も用いる。 iv 退職所得のデータは、羅主の社会負担に含まれる退職一時金の推計に用いられている。 ν民間の事業所に勤務していても、全従業員に源泉所得税の納税がない事業所の従業員や日雇いで働いている人は対象外となっている。 vi税務統計における法人所得は、企業の税引前当期純利益から、繰越欠損金などを減算、交際費等の損金不算入額を加算して算出されている。この過程を逆に行うことで、公表されている法人所得から、税引前当期純利益を推定している。を除く)を対象とした標本調査である。営業余剰•混合所得の推計に用いる企業収益を税務データから把握することは、給与収入よりさらにハードルが高い。企業関連の税務データとしては、 「統計年報」の法人税データと「会社標本調査」(国税庁)があるが、ともに、申告所得金額や法人税額などは示されているものの、企業の利益額そのものは掲戒されていないためだ。「統計年報」の法人税データは、法人税課税状況、法人数を全数調査により調査、集計している。「会社標本調査」は、内国普通法人（休業、清算中の法人並びに一般社団・財団法人及び特殊な法人積東京財団政策研究所the tokyo foundation for policy research東京財団政策研究所Review   No.9, 2021 2021年3月発行【発行元】公益財団法人東京財団政策研究所〒106-6234東京都港区六本木3-2-1六本木グランドタワー34階TEL：03-5797-8403 https://www.tkfd.or.jp info@tkfd.or.jp掲載写真の一部は、 Shutterstock.comのライセンス許諾により使用しています