Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
都 市 開 発 資 金 融 通 特 別 会 計損 益 計 算 書
損
科 目	昭和52年度決算額(円)	昭和53年度予定額(円)	昭和54年度予定額(円)	科 目	昭和52年度決算額(円)	昭和53年度予定額(円)	昭和54年度予定額(円)
支 払 利 子	6,324,414,266	7,221,998,000	8,475,837,000	利 子 収 入	5,836,383,854	6,802,935,000	8,420,977,000
事 務 取 报 費	1,650,080	1,601,000	1,632,000	一 般 会 計 占 収 入
予 備 費	0	0	17,790,000	借入金利子等財源受入	576,210,000	275,975,000	0
本 年 度 利 益	86,529,508	-	-	雑 収 入	0	0	10,000
本 年 度 損 失	-	144,689,000	74,272,000
合 計	6,412,593,854	7,223,599,000	8,495,259,000	合 計	6,412,593,854	7,223,599,000	8,495,259,000
都 市 開 発 資 金 融 通 特 別 会 計償 借 対 照 表
借
科 目	昭和52年度末決算額(円)	昭和53年度末予定額(円)	昭和54年度末予定額(円)	科 目	昭和52年度末決算額(円)	昭和53年度末予定額(円)	昭和54年度末予定額(円)
現 金 預 金	332,438,457	373,958,875	875	借 入 金	99,341,679,000	114,603,737,000	132,384,706,000
償 付 金	108,430,228,000	124,930,101,582	144,010,756,582	一 般 会 計 占 収 入
本 年 度 損 失	-	144,689,000	74,272,000	償 付 金 財 源 受 入	9,202,026,000	10,626,051,000	11,626,051,000
繰 越 利 益	132,431,949	218,961,457	74,272,457
本 年 度 利 益	86,529,508	-	-
合 計	108,762,666,457	125,448,749,457	144,085,029,457	合 計	108,762,666,457	125,448,749,457	144,085,029,457
## コード番号について

## 1 コード番号設定の目的

コード番号設定の目的は、予算の内容について、その分析を多角的に行うため、経費の性質、分類等を明らかにすることにある。

## 2 コード番号の読み方

（１）各特別会計に付した５桁の数字は、左から２桁は特別会計の所管のコード番号（一般会計の所管と同一のコード番号。ただし、共管のものは９０。）であり、次の３桁は同一所管内における特別会計のコード番号である。なお、この３桁のうち、末尾の１桁の１から始まる数字は特別会計ごとに付した勘定のコード番号である。

(2) 各特別会計(勘定区分のあるものは勘定。)の歳入の款項目別区分の表及び歳入歳出予定額科目別表の歳入に付した6桁の数字は、左から款(2桁)、項(2桁)、目(2桁)をあらわすコード番号である。

（３）歳出の事項別説明の表及び歳入歳出予定額科目別表の歳出の各項に付した２桁の数字は、特別会計(勘定区分のあるものは勘定。)ごとに付した項のコード番号である。

(4) 歳入歳出予定額科目別表の歳出の各目に付した5桁又は3桁の数字は、

イ、5 桁の場合(国民経済計算上「一般政府」に分類される特別会計(勘定)の場合。)は、左から経済性質別(2 桁)、使途別(1 桁)の各分類及び一般会計と同一基準による目番号(2 桁)を、

ロ、3 桁の場合(国民経済計算上「公的企業」に分類される特別会計(勘定)の場合。)は、左から使途別(1 桁)の分類及び一般会計と同一基準による目番号(2 桁)を、

それぞれあらわすコード番号である。

(5) 各種分類のコード番号は次のとおりである。

（イ）特別会計

90000	電源開発促進対策	11010	厚生保険
09010	造幣局	11011	健康勘定
09020	印刷局	11012	日雇健康勘定
09030	資金運用部	11013	年金勘定
09040	国債整理基金	11015	児童手当勘定
09060	外国為替資金	11014	業務勘定
09070	産業投資	11020	船員保険
09090	地震再保険	11030	国立病院
90010	交付税及び議与税配付金	11031	病院勘定
90020	石炭及び石油対策	11032	療養所勘定
90021	石炭勘定	11040	へん
90022	石油勘定	11050	国民年金
90030	特定国有財産整備	11051	国民年金勘定
10010	国立学校	11052	福祉年金勘定
11053	業務勘定	12072	治山勘定
12010	食糧管理	12090	特定土地改良工事
12011	国内米管理勘定	13010	アルコール専売事業
12012	国内麦管理勘定	13020	輸出保険
12013	輸入食糧管理勘定	13030	機械類信用保険
12014	農產物等安定勘定	14020	自動車損害賠償責任再保険
12015	輸入飼料勘定	14021	保険勘定
12016	業務勘定	14022	保障勘定
12017	調整勘定	14023	業務勘定
12020	農業共済再保険	14030	港湾整備
12021	再保険金支払基金勘定	14031	港湾整備勘定
12022	農業勘定	14032	特定港湾施設工事勘定
12023	家畜勘定	14040	自動車検査登録
12024	果樹勘定	14050	空港整備
12025	園芸施設勘定	15010	郵政事業
12026	業務勘定	15020	郵便貯金
12030	森林保険	15030	簡易生命保険及郵便年金
12040	漁船再保険及漁業共済保険	15031	保険勘定
12041	漁船普通保険勘定	15032	年金勘定
12042	漁船特殊保険勘定	16030	労働保険
12043	漁船乗組員給与保険勘定	16031	労災勘定
12044	漁業共済保険勘定	16032	雇用勘定
12045	業務勘定	16033	徵収勘定
12050	自作農創設特別措置	17010	道路整備
12070	国有林野事業	17020	治水
12071	国有林野事業勘定	17021	治水勘定

17022	特定多目的ダム建設工事勘定	17030	都市開発資金融通

## (☐) 経済性質別分類

10	經 常 支 出	73	海 外 移 転
11	雇 用 者 所 得	80	対 地方 政 府 補 助 金
12	中 間 消 費	81	経 常 支 出
13	間 接 税	82	資 本 形 成
14	無 基 金 雇 用 者 福 祉 給 付	83	社 会 保 障 給 付
15	児 童 手 当	84	社 会 扶 助 金
20	資 本 形 成	85	経 常 補 助 金
30	会 計 間 重 複	86	そ の 他
40	経 常 補 助 金	90	そ の 他
50	社 会 保 障 給 付	91	財 産 所 得 支 払
60	社 会 扶 助 金	92	資 本 移 転
70	そ の 他 の 経 常 移 転	93	公 務 員 宿 舍 施 設 費
71	対 家 計 民 間 非 営 利 団 体 へ の 移 転	94	土 地 無 形 資 産 購 入
72	他 に 分 類 さ れ な い 国 内 経 常 移 転	95	そ の 他

(備考)

1. この分類は、国民経済計算上の政府支出を算出する場合の便宜に供するためのものである。

2. 国民経済計算上「公的企業」に分類される特別会計(勘定)については、損益計算書の固定資産の減価償却費に資本形成を明らかにするコード番号20を付し、また、貸借対照表の資本形成に該当する項目については、その全額が資本形成となるのではなく、前年度額に対する当該年度額の増(減)額が資本形成となるので、これを明らかに
するためコード番号20の上に・を付して20と表示した。
(八) 使途別分類
1	人 件 費	5	補 助 費・委 託 費
2	旅 費	6	他 会 計 へ 繰 入
3	物 件 費
4	施 設 費	9	そ その 他
(参考) 歳入歳出予定額科目別表の歳出の各目に付したコード番号の読み
方の例
[設例1]「一般政府」に分類される特別会計
科目	昭和54年度予定額(千円)	前年度予算額(千円)	比較増△減額(千円)
01 道 路 事 業 費	1,272,543,000	1,131,756,715	140,786,285
204-00 一般国道直轄改修費	446,921,000	397,875,715	49,045,285
20 4 - 00
(1) (2) (3)
(1) 経 済 性 質 別 → 資 本 形 成
(2) 使 途 別 → 施 設 費
(3) 従来の目番号
## はしがき

我が国の犯罪情勢は，刑法犯の認知件数が平成14年に戦後最多を記録した後，国民と政府が一体となって治安の回復に取り組むなどした結果，刑法犯の認知件数は大きく減少するなど，一定の改善傾向が見られるが，凶悪な殺傷事件の発生が後を絶たないほか，特殊詐欺やサイバー犯罪，危険ドラッグに係る犯罪の発生等，依然として予断を許さない状況にある。犯罪者の動向について見ると，平成26年における一般刑法犯の検挙人員は戦後最少を記録し，初犯者や初入者の人員が減少傾向にある一方で，検挙人員に占める再犯者の比率や入所受刑者に占める再入者の比率は上昇し続けている。平成19年版犯罪白書では，約3割の再犯者によって，約6割の犯罪が行われていることが明らかにされており，平成25年12月に閣議決定された「「世界一安全な日本」創造戦略」が示すように，我が国の良好な治安を確保し，国民が安全で安心して暮らせる国であることを実感できる「世界一安全な国，日本」を創り上げるためには，対象者の特性に応じた指導や支援の強化等の再犯防止対策の重要性がますます高まっている。

こうした中，法務総合研究所においても，平成24年に犯罪対策閣僚会議が決定した「再犯防止に向けた総合対策」を踏まえ，再犯防止に関する各種研究を実施しているところである。本白書では，平成26年を中心とした最近の犯罪動向と犯罪者処遇の実情を概観するとともに，国民が身近に不安を感じ，社会的関心の高い犯罪の一つである性犯罪に着目し，「性犯罪者の実態と再犯防止」と題して特集を組むこととした。

性犯罪に関しては，平成18年版犯罪白書において，性犯罪の動向や性犯罪者の実態，再犯状況等を分析するとともに，同年度から実施されることになった「性犯罪者処遇プログラム」の概要等を紹介し，平成22年版犯罪白書においても，重大事犯の一つとして強姦の動向や再犯状況を分析したが，その後も，悪質な性犯罪の発生は後を絶たず，強姦や強制わいせつの検挙人員に占める再犯者の比率も5割前後で推移している状況にある。

性犯罪は，被害者の心身に深刻な被害を与える犯罪の一つであり，前記総合対策において，性犯罪者に対する指導・支援の強化が重点施策の一つとして掲げられていることからも，性犯罪者の再犯を防止し，新たな性犯罪の発生を抑止するためには，近年における性犯罪者の実態や再犯状況を改めて分析し，その処遇の在り方について検討しておくことが重要である。そこで，本白書の特集では，強姦や強制わいせつを中心とする性犯罪の動向のほか，性犯罪者の再犯防止に向けた各種の取組の実情を紹介するとともに，法務総合研究所の特別調査による性犯罪者の実態や再犯状況に関する分析結果を紹介し，性犯罪者の処遇の充実に向けた展望を試みた。

本白書が，性犯罪者の処遇に関する各種施策を検討する際の基礎資料として利用され，また今後の再犯防止施策を進めるに当たり，多少なりとも寄与することができれば幸いである。
## 目次

第1編 犯罪の動向
1 刑法犯 …… 1
2 特別法犯 …… 4
3 各種の犯罪 …… 6

第2編 犯罪者の処遇
1 概要 …… 8
2 検察 …… 9
3 裁判 …… 9
4 成人矯正 …… 10
5 更生保護 …… 11

第3編 少年非行の動向と非行少年の処遇
1 少年非行の動向 …… 12
2 非行少年の処遇 …… 13

第4編 各種犯罪者の動向と処遇
1 再犯・再非行 …… 14
2 薬物犯罪者 …… 16
3 高齢犯罪者 …… 18

第5編 犯罪被害者 …… 20

第6編 性犯罪者の実態と再犯防止
1 性犯罪の動向 …… 22
2 再犯防止に向けた各種施策等 …… 32
3 特別調査 …… 33
4 おわりに …… 44
# 犯罪被害者に対する心理療法・カウンセリングに関する 実態調査ウェブアンケート集計結果（医師）

1 回答者（66人）の属性（問1～4）

(1) 性别 男性43人、女性23人

(2) 年齡 50代26人、40代21人、30代10人、60代以上9人、20代0人

(3) 専門診療科目 精神科50人、児童精神科9人、心療内科3人、小児科3人、その他1人

(4) 医師としての臨床経験年数 20年以上42人、15～19年11人、5～9年7人、10～14年6人、5年未満0人

2 現在の職場（問5）【重複回答あり、上位3つ】

病院（精神科単科以外）31人、診療所（精神科・心療内科）23人、病院（精神科単科）16人

3 精神療法・心理力ウンセリングを実施したことのある犯罪被害者の人数（問6）「1～9人」29人、「20人以上」14人、「10～19人」12人、「0人」11人

4 平成26年4月1日から回答日までにおける犯罪被害者の精神療法・心理カウンセリング(問7～11)【問7、8及び11は重複回答あり、上位3つ】

(1) 犯罪被害者の精神療法・心理力ウンセリングを実施していた職場（問7）

病院（精神科単科以外）20人、診療所（精神科・心療内科）19人、病院（精神科単科）8人

(2) 犯罪被害者の精神療法・心理力ウンセリングを実施していた主たる職場が所在する都道府県（問8）大阪府8人、東京都6人、兵庫県4人

(3) 医療機関等で精神療法・心理力ウンセリングを実施した犯罪被害者の実人数（問9）「10人以上」8人、「2人」6人、「5人」6人

(4) 医療機関等で精神療法・心理力ウンセリングを実施した犯罪被害者の犯罪種類別実人数(問10)

ア 性犯罪

「2人」12人、「1人」11人、「0人」7人

イ 生命・身体を脅かす故意の犯罪

「1人」15人、「10人以上」6人、「2人」5人

ウ その他の犯罪（交通事故、医療事故等）

「0人」19人、「1人」11人、「2人」3人

(5) 問10の診療形態（問11）

・保険診療（医師面接のみ）33人

・保険診療（医師面接と診療補助者（臨床心理士等）の心理面接）18人

・医療機関以外の相談機関等で医師として心理カウンセリングを実施10人

「自由診療（医師面接のみ）」、「自由診療（医師面接と診療補助者（臨床心理士等）の心理面接）」及び「自由診療（医師面接）と外部の心理相談室で心理面接を実施」については該当なし。

(6) 問10の診療形態別①人数、②自由診療分の1回の平均面接時間・③面接料、④精神療法（問11）

ア 保険診療（医師面接のみ）

① 「1人」11人、「10人以上」6人、「3人」5人、「4人」5人

②③ -
④・被害者への心理教育や情報提供を含む支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）29人

・上記以外の支持的精神療法（一般的な心理力ウンセリングを含む。）13人

· 認知処理療法（CPT）5人

・眼球運動による脱感作と再処理法（EMDR）5人

## イ 保険診療（医師面接と診療補助者（臨床心理士等）の心理面接）

① 「1人」4人、「2人」4人、「3人」3人

② ③ -

④・被害者への心理教育や情報提供を含む支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）17人

・上記以外の支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）9人

・眼球運動による脱感作と再処理法（EMDR）3人

## ウ 保険診療（医師面接）と外部の心理相談室で心理面接を実施

①「1人」4人、「2人」1人、「5人」1人、「9人」1人

② ③ -

④・被害者への心理教育や情報提供を含む支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）7人

・上記以外の支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）4人

・認知処理療法（CPT）2人

## エ医療機関以外の相談機関等で医師として心理カウンセリングを実施

①「1人」4人、「7人」2人、「2人」1人、「6人」1人、「9人」1人、「10人以上」1人

② 50分以上60分未满3人、60分以上70分未满3人、0分以上10分未满1人、

30分以上40分未滿 1 人、40分以上50分未滿1人、90分以上100分未滿1人

③（平均面接料）1,000円未満8人、3,000円台1人、4,000円台1人

（初回面接料）1,000円未満8人、3,000円台1人、5,000円以上1人

④・被害者への心理教育や情報提供を含む支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）10人

· 長時間曝露療法（PE）3人

・上記以外の支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）2人

・子どもを対象としたトラウマフォーカスト認知行動療法（TF-CBT）2人

## 5 犯罪被害者に対する自由診療による精神療法の実施経験の有無・平均的面接頻度（問12）

## (1) 有無

ない141人、ある2人

## (2) 犯罪被害者に自由診療を行った場合の平均的な面接頻度

ア 初回相談後3か月まで 週1回1人、月2回1人

初回相談後4か月以降6ヶ月まで 月2回1人、月1回1人

ウ 初回相談後7か月以降1年まで 月1回1人、月1回未満1人

## 6 犯罪被害によるPTSDに対して実施している心理治療技法（問13）【重複回答あり、上位3つ】

• 被害者への心理教育や情報提供を含む支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）44人

上記以外の支持的精神療法（一般的な心理カウンセリングを含む。）16人

・眼球運動による脱感作と再処理法（EMDR）15人

・ ストレス・マネジメント法15人
## 7 これまで治療を行った犯罪被害者から、精神療法の治療費に関する公的支援制度がないことへの困惑や意見を聞いたことがあるか。（問14）

いい1え39人、はい16人

→ 「はい」の内容（一部抜粋・要約）

○ 被害に遭ったことと、それによる症状に苦しんでいることに加えて、時間的経済的負担をしなければならない理不尽さやり切れなさを聴くことが多い。

○ 犯罪被害者の方は仕事に出るのが困難で、治療の必要性がありながら収入が乏しいため医療費を払うことができない。

○ 東京都の総合相談窓口制度による無料での精神的援助の対象者はいいが、都民以外でカウンセリングを希望する場合は、保険診療外の有料精神療法を案内することになるため、相談をためらったり、「公費の補助はないのか」と訊かれることがある。

## 8 これまで治療を行った犯罪被害者のうち、精神療法の費用がネックとなり、通院をやめたり、本来受けた方がよい治療を受けられなかった者はいたか。（問15）

いい1え35人、はい120人

→ 「はい」の内容（一部抜粋・要約）

○ 保険診療内かどうかに関わらず、EMDRやCPTなどを行っている医療機関・相談機関が近くにないため(知らないだけの可能性もある)、それらの良い適応だろうと思われるケースにもそういう治療ができなかったことは多かった。

PE等は研究として実施して無料にしているので可能になっている。しかし電話相談の段階で費用を聞いて辞める人はいる。通院費に事欠く人もいるので、おそらく今やっている治療をみな有料にすれば来られる人は激減するだろう。自由診療ではとても成り立たない。

○ 経済的困窮のために来院しなくなった方が数名いる。

## 9 犯罪被害者の支援や精神的ケアに関する研修や講義を受けたことがあるか。(問16) ある44人、ない122人

10 これまでに受講した研修の内容（問17）【重複回答あり、上位3つ】

・ 犯罪被害者の心理、犯罪被害者支援28人

• 長時間曝露療法（PE）22人

・眼球運動による脱感作と再処理法（EMDR）20人

11 犯罪被害給付制度による被害者への給付内容の概要について知っているか。(問18)

・ 知らない132人

知っているが、犯罪被害者の患者に制度を紹介したことはない121人

知っていて、犯罪被害者の患者に制度を紹介したことがある13人

## 12 犯罪被害者に対する経済的支援についての御意見（問19）
(一部拔粋・要約)

必要な治療が受けられるように治療費の給付や補助はあった方が良いと思う。支援が有効に機能するためには、効果が確認されている治療法であることや回数（期間）制限も必要ではないかと思う。支援対象の範囲など、考えるべきことは多いとは思いが、被害者の損失を重ねないために、速やかに治療開始できる環境を整えることは必要だと考える。

○ 当院では、他の相談機関（カウンセリング）と連携しながら、通常の短い診察時間内での心理教育、支持的精神療法をしている。保険診療内の場合は、公費の自立支援の制度を利用できるので、被害者にとっても経済的負担は比較的少ないのかと思う。保険診療内で、PE、EMDRなど、PTSDに特化した専門的精神療法を実施することが、通常の診療所レベルでは経済的、時間的にも困難。やるならば、医師が自由診療でするか、心理職に自費のカウンセリングをしてもらうかの方法になるが、その場合、被害者への負担は非常に大きなものになるので、公費負担は必須。医師の自由診療での公費補助は困難とすると、保険診療でのこのような専門的治療（精神療法の時間が60分から90分？）への加算を考えてほしい。

病院では自由診療は現実的に出来ないため、いくら時間と労力がかかっても、保険診療内でしか請求できない。保険診療で専門的な心理療法が算定できるようになると、犯罪被害者が専門治療を受ける機会が増えると思う。

犯罪被害後に精神変調を来たし、来院された方へのケアに対して、経済的支援が必要だと思う。また、身体的な治療等で有給を使いきってしまい、精神的な治療は仕事をしながらの通院となる患者もおり、来院日数も限られてしまうので、会社等の協力を得ることも必要だと思う。さらに、PE療法は当方の通常の診療時間内で対応することが難しく、やむを得ず土曜の朝の7時からスタートして枠を確保するなど、医療機関側の問題点もある。当方は勤務医なので、患者1人に当てられる時間に限界があり、一般診療の枠で対応しきれない部分については勤務時間外で対応している。1人当たりの診療に1時間半ほどの時間がかかることを考えると、診療報酬上にも別途の手当が必要だと思う。

経済的支援は必要だと思うが、支援の対象となる療法を限定した場合、地理的に支援を受けられなくなる人が生まれる可能性があり不公平である。療法を限定するのであれば、例えば、地元で専門的な医療や心理療法が受けられない場合に専門的な治療を受けることができる大都市までの交通費を補助するなど、交通費の助成を合わせて行うべき。交通費助成がないのであれば、対象となる療法や医療機関は限定すべきでない。

○ 被害者の多くが必要としているのは、特別に専門的な治療だけではなく、一般的な心理力ウンセリングなので、回数限定でもよいので、そういった心理力ウンセリングに対しても公費負担制度があるとよいと思われる。

○ 犯罪被害者に対する経済的支援の周知徹底を期待する。

○ 経済的支援は必須だと思う。また、同時に、早期のケアが必要であることの啓発も必要である。

診療時間は、数分で終わるものではない。1時間から1時間半をかける場合がしばしばであり、そういったことに対する経済的な支援がなければ、診療所は成立しない。こういった患者が一度に数名まとめて来た場合、診療所は破産する。現在は患者数を制限しながらなんとか細々とやっているが、ニーズが増えてきたら困ると思っており、その対策がないことがまた私たちの不安を高めている。
# 我々は日本の経済予測専門家のサーベイ調査から何を学んだか $ ^{*} $

-ESPフォーキャスト調査の4年間を振り返る-

小峰 隆夫**

伴 金美

河越 正明

吉田 博

## <要旨>

本稿は ESP フォーキャスト調査について、2004 年の発足以来の 4 年間を振り返って総括することを目的とする。コンセンサス予測のパフォーマンスを評価すると、個々の予測に比べてよい成績を残している。これは例えば米国では知られた事実であったが、ESP フォーキャスト調査を用いることによっておそらく初めて日本で確認された。また、コンセンサス予測は、少なくともごく短期間の予測期間においては、Pesaran and Weale (2006) が定義する「平均的な形での合理的期待」となっている。残された課題としては、リアル・タイム・データを用いた予測の更新の分析、予測値の予測者の主観的な分布についての分析、非専門家の予測の分析、リーマン・ショック後の予測の変化に関する分析などが上げられる。

Key words: 経済予測サーベイ、コンセンサス予測、予測の不確実性

JEL classification: C53、E17、E37
# What Have We Learned from a Survey of Japanese Professional Forecasters?

Taking Stock of Four Years of ESP Forecast Experience

By Takao KOMINE, Kanemi BAN, Masaaki KAWAGOE and Hiroshi YOSHIDA

## Abstract

This paper aims to take stock of four years of ESP forecast experience since its launch in 2004. The consensus performs well, compared to individual forecasters, which is confirmed probably for the first time in Japan. It satisfies the average form of rational expectations hypothesis defined in Pesaran and Weale (2006) at least in short forecast horizon. Remaining promising research agenda includes real-time data analysis of updating forecasters, subjective distribution, non-specialists' forecasts, and changes in forecasts due to the Lehman shock.

Key words: survey forecast, forecast combination, forecast uncertainty

JEL classification: C53, E17, E37
## 1 はじめに

日本の経済予測専門家を対象にした月次調査である ESP フォーキャスト（以下、「ESPF」と呼ぶ。）は、2004年に開始された。同様の調査は過去、アドホックには行われていたが、ESPFはエコノミストの予測をとりまとめ定期的に公表する初めての調査である。このような動きは概ね歓迎され、貴重な情報ソースとなっている。例えば、日本銀行は毎月公表している「金融月報」の中のグラフでESPFをしばしば取り上げている。本稿は、内閣府経済社会総合研究所（以下、「ESRI」と呼ぶ。）の委託調査として行われた3年間の研究プロジェクトを概観する。ESRIは経済予測データに含まれる政策含意を探るべく、学界におけるESPFデータベースの研究を奨励してきた。本稿の構成は以下の通りである。次節ではESPFの特徴や詳細について論ずる。第3節では毎年行われるコンセンサス予測についての成績評価の主な結果をまとめた。第4節では合理的期待形成について検討し、第5節では今後の研究課題について述べる。第6節は結びである。

## 2 ESPF とは何か

### 2.1 簡単な経緯

ESPF が始まるまでは、マクロ経済予測において信頼できる「アンカー」となるものはなかった。メディアが伝える情報は、10 人程度の少数のエコノミストを対象に、アドホックに行った調査の結果にすぎなかった。政府経済見通しは一定の役割を果たしていたかもしれないが、政府の「公式」な見通しという性格から、市場のニーズに応えられていなかったように思われる。1 年に 1 度、12 月に来年度予算案を策定することを目的に政府経済見通しが策定されるが、例えば補正予算が検討されない限り、年度途中に見通しが改定されることはない $ ^{1} $ 。さらには、景気後退時には財政支出を拡大させようとする政治的压力に対抗するために、意図的に楽観的な予測を出すのではないか、中立的ではないのではないか、という懸念も存在しよう。ESPF の開始はこうした潜在的なニーズに応える価値ある一歩であった。

ESPF は 2004 年 4 月の試行を経て、5 月に正式に発足した。(社)経済企画協会は毎月 25 日前後に予測参加者に質問票を配布し、翌月の 10 日前後に結果を公表している。予測参加者は 16 の変数の今年度及び翌年度について、個人的な予測値 $ ^{2} $ を回答している。16 の変数のうち、GDP 統計関連が 7 つ、金融指標が 5 つをそれぞれ占める。四半期予測については、
3 項目のマクロ指標しかカバーしていない（表 2-1 参照） $ ^{3} $ 。また、予測者はいくつか景気判断に関する質問に答えることになっている $ ^{4} $ 。予測参加者は開始時点では38人であったが、毎年数名が脱落する一方で新たな参加があり、2009年1月時点で同数となっている $ ^{5} $ 。

表 2-1 ESPF の質問項目

変数名	備考
(1)年度予測
1 名目GDP	対前年度比、%
2 実質GDP	対前年度比、%
3 実質民間最終消費支出	対前年度比、%
4 実質民間企業設備投資	対前年度比、%
5 実質財貨・サービスの輸出	対前年度比、%
6 実質財貨・サービスの輸入	対前年度比、%
7 鉱工業 生産指数	対前年度比、%
8 経常收支	兆円
9 消費者物価(生鮮食品除く総合)	対前年度比、%
10 完全失業率	%
11 ユーロ円TIBOR (3ヶ月物)	営業日平均
12 国債流通利回り(10年物)	営業日平均
13 日経平均株価	営業日平均
14 マネー・ストック(M2)	対前年度比、%
15 円相場(対米ドル)	営業日平均
16 米国実質GDP(暦年)	対前年比、%
(2)四半期予測
1 実質GDP	季節調整済前期比年率
2 消費者物価(生鮮食品除く総合)	対前年同期比
3 完全失業率	季節調整値、%
(3)その他
1 実質GDP成長率の主観的分布	年度予測、0.5%ポイント幅の選択肢に確率を記入
2 CPI上昇率の主観的分布	年度予測、0.25%ポイント幅の選択肢に確率を記入
3 名目GDP成長率がマイナスとなる確率	年度予測、確率を記入
4 この先12ヶ月以内に景気が転換点を迎える確率	確率を記入
5 日本銀行が政策目標金利を変更する時期及びその方向(引上げまはた引下げ)	何月に引上げまたは引下げがあるかを特定

### 2.2 他の調査との比較及び質問項目の変遷

他の予測に関するサーベイ調査と比較すると（表2-2参照）、ESPFとブルーチップが似ていることがよく分かる。実際、ESPFはブルーチップを基に設計されたものである。これは、月次で結果を公表することや、特に年度予測における予測項目の選択、2年間という予測期間などに現れている。違いは、四半期の予測項目がESPFはブルーチップに比べてずっと少ないという点である。これは、ESPFの開始時に、過重な負担をかけると予測者が参加しな
表 2–2 ESPF と他の予測調査の比較

Name	conducted by	the number of participants	Questions asked # of Qs, forecast period annual/quarterly	Frequency	launched in	anonymity	subjective distribution	long-term forecasts	other questions
Y/N	Questions about	Y/N	Questions about
Japan
ESP Forecast (1)	Economic Planning Association	36	16, FY 2007 and 2008; 3, up to 2009Q1	monthly	May, 2004	Y	Y	annual real GDP and CPI growth rates	n.a.	n.a.	monetary policy changes, recession (or recovery)
USA
Blue Chip Economic Indicators (1)	Randell Moore (editor) Aspen Publisher	53	15, CY 2007 and 2008; 12, up to 2008Q4	monthly	1976	N (4)	n.a.	n.a.	biannually (March and October)	15 items for each of the coming 5 years, and average of 6 to 10 years	five to six questions are asked every time.
Survey of Professional Forecasters (2)	FRB Philadelphia (ASA/NBER by 1990)	49	22, CY 2007 and 2008; 22, 2008Q1.	quarterly	1968Q4	Y	Y	probabilities of negative growth rate, real GDP growth rate, and 3 inflation rates measured by GDP deflator, CPI and PCE.	once a year (Jan.) except for CPI and PCE inflation rates surveyed every month	5 year average for CPI and PCE inflation rate, and 10 year average for 7 items
NABE Outlook Survey (2)	National Association of Business	47	27, CY 2007 and 2008; 5, up to 2008Q4.	quarterly	1965	Y	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	recession probability, oil prices, etc.
Livingston Survey (3)	FRB Philadelphia (Mr. Livingston by 1989)	39	16, CY 2007 and 2008; 16, 06Q4-07Q2, 07Q2-07Q4 and 07Q4-08Q2.	biannually (June and December)	1946	Y	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
UK
Inflation Report (2)	Bank of England	22	4, 2008Q1 and 2009Q1.	quarterly	1993Q1 (5)	Y	Y	real GDP growth rate and RPIX inflation rate for 2009Q1 and 2010Q1.	n.a.	n.a.

Note

(1) As of January, 2007, in principle.

(2) As of 2007Q1, in principle.

(3) As of June, 2007, in principle.

(4) Forecast institutions' names are disclosed for annual forecasts.

(5) RPIX inflation only. Real GDP growth rate in 1997Q3, and interest rate and exchange rate in 1999Q3.
いのではないかという懸念があり、四半期予測については本当に重要にものだけに限定したためである。

またブルーチップと異なり、ESPFは匿名調査であり、誰がどのような予測をしたかは明らかにしていない。これは、予測者に個人的見解を回答してもらっていることに関連している。たとえば、予測者の所属する機関は、その機関としての予測は3ヶ月毎とESPFよりも少ない頻度でしか更新されないかもしれない。この場合は、予測者はその機関予測を個人的に修正する形で予測を行っていることが多いと考えられる。どこの誰がどんな予測をしているかを明らかにしてしまうと、そうした予測者を困らすことになりかねない。 $ ^{6} $

表 2-2 はまた、ESPF が予測参加者数や予測対象変数の点から見て中規模の調査であることを示している。つまり、ブルーチップや SPF (Survey of Professional Forecasts)、NABE Outlook Survey よりも小さく、英国中央銀行が Inflation Report で行っている調査よりは大きいといえる。

ESPF の質問票はこれまで、特別な質問が加わって拡充されてきた。政策目標金利が次にいつどのように変更されるかという問題が2006年10月に導入され、2008年1月には次の景気転換点を尋ねる問題が追加された。こうした質問は、その時々の政策の鍵となるようなことに光を当てようという趣旨で設けられており、ブルーチップのみならず NABE Outlook Survey でもよく用いられているものである。さらに最近の新機軸としては、SPF を参考に実質 GDP 成長率や CPI 上昇率について予測者の主観的な分布を尋ねる問題が設けられたことである。

ESPF で欠けているのは長期予測に関する項目であるが、実はこれは SPF では通常の質問となっている。特に金融政策に対する含意を考えると、長期インフレ予測に関する設問が導入されることは非常に重要である。Croushore (1993, p.8) によれば、長期インフレ予測に関する情報を得ることがフィラデルフィア連銀が SPF を ASA (American Statistical Association) 及び NBER (National Bureau of Economic Research) から 1990 年に引き継いだ大きな動機となっているという。日本においては、日本銀行「生活意識に関するアンケート調査」が家計に対して 5 年先の物価見通しを尋ねているが、予測専門家にこのような質問を設けることは依然重要であろう。
## 3 予測成績の年次評価

### 3.1 評価の仕組み

(社)経済企画協会は個々の予測者のパフォーマンスについて評価を行って毎年上位5位の予測者名を公表し、予測参加者に自分のパフォーマンスを改善する動機付けとしている。5変数 $ ^{10} $ についてRMSE (Root Mean Squared Errors)を計算し評価している。年度については、実質・名目GDP成長率の2変数、四半期については実質GDP成長率(季節調整済前期比年率)、CPI上昇率(対前年同月比)、失業率(季節調整値)の3変数である。

評価に当たっては、まずはじめに、予測参加者の情報集合を明らかにする必要がある。予測参加者は、例えば5月分の予測を行う際には、5日前後が予測提出締切日となるのが通例であり、4月末に明らかになる3月の月次統計の実績値を観察することができる。この観測ラグは、GDP統計の四半期速報になるともっと長くなる。前の例に続ければ、直近の観測値は3月中旬に入手できる第4四半期の2次速報値である。第1四半期の第1次速報の公表は、5月10日前後まで待たねばならない $ ^{11} $ 。

ここで我々の評価手法を示そう。予測者iが指標kについてt-j期で作成したt期についての予測値を $ f_{ijt}^{k} $ とし、その実現値を $ y_{t}^{k} $ とする。図3-1～3-3は、年度と四半期のGDP成長率、四半期のCPI上昇率について、それぞれ実績値と予測値を示したものである。

図 3-1 年度実質経済成長率の予測と実績値

$ ^{10} $ 表 3-1 にある通り 2004 年度と 2005 年度の評価においては、年度の名目 GDP 成長率を除く 4 つの変数が用いられている。

$ ^{11} $ ただし、四半期速報の公表早期化について取り組むことが2010年2月1日に明らかにされた。
図 3-2 四半期実質経済成長率の予測と実績値

図 3−3 四半期 CPI 上昇率の予測と実績値
予測誤差は以下のように示される。

$$ e_{ijt}^{k}\equiv y_{t}^{k}-f_{ijt}^{k} $$

この予測誤差にウェイト $ w_{jt}^{k} $ を乗ずることにより、予測者が予測期間が違っても直面する不確実性の大きさが一定となるように調整する。例えば、2007年度の成長率の予測を2008年5月に行うのは容易なはずである。なぜなら、実績値が2007年第4四半期まで利用可能であるので、予測しなければならないのは2008年第1四半期だけだからだ。しかし、予測時点が2007年1月であれば、2007年度全ての四半期の数値を予測しなくてはならないので、予測は難しくなる。かけあわせるウェイトは、ダイナミックなモデルの推計結果から計算して求めた $ ^{12} $ 。

年度及び四半期の計5変数について、評価式は以下の通りである。

$$ RMSE_{it}^{k}=\left(\frac{1}{17}\sum_{j}\left(w_{jt}^{k}e_{ijt}^{k}\right)^{2}\right)^{1/2},\quad k=RGDPY,NGDPY. $$

$$ RMSE_{it}^{k}=\left[\frac{1}{4}\sum_{Q\in t}\left(\frac{1}{6}\sum_{j}\left(w_{jQ}^{k}e_{ijQ}^{k}\right)\right)\right]^{1/2},k=GDPQ,CPIQ,UNQ. $$

年度の RMSE は 1 月から翌年の 5 月までの 17 回の回答を元に計算した。四半期予測については、もっと多くの観測が利用可能ではあるが、直近 6 回の回答を用いている。パフォーマンス全般について順位を付けるために、上で求めた 5 変数の RMSE を集計する必要がある。ただし、実質 GDP の四半期成長率は CPI 上昇率よりもふれが大きいことに注意が必要である。そこで全体評価をする際の指標として、(4)式のように各予測者の 5 項目それぞれに算出した偏差値の平均を計算することとした。この式から明らかなように、TTL の値が小さいほどパフォーマンスがよいことになる。

$$ TTL_{it}=\frac{1}{5}\sum_{k}\left(50+10\times\frac{RMSE_{it}^{k}-Mean\left(RMSE_{t}^{k}\right)}{Std\left(RMSE_{t}^{k}\right)}\right) $$

予測者の中には、必ずしも毎月全項目について予測値を提出しない人がいる。欠損値が頻繁にある場合 $ ^{13} $ 、その変数については評価を行わない。各予測者の全体評価には、5変数全てで評価されることが必要である。ただ、欠損値の数が比較的少なければ、その変数の評価を行うこととするが、一種のペナルティとして、提出された予測値からウェイト付き
の MSE、 $ \left(w_{jt}^{k}e_{ijt}^{k}\right)^{2} $ を計算し、それを 1.5 倍にしたものを用いる。

### 3.2 コンセンサス予測の評価

コンセンサス予測の予測誤差 $ e_{cjt}^{k} $ について(2)～(4)式を当てはめると、毎年評価の対象となる約30の参加予測者の中で5～10位の成績を残しており、成績が良いことが分かる(表3-1参照) $ ^{14} $ 。河越(2007a)では、この結果が予測誤差のウェイト付けを変えても、予測変数のRMSEの集計の仕方を変えても結果が変わらない、頑健なものであることを確認している。コンセンサス予測が相対的に良い成績を残すことは、米国でもよく知られた事実である。しかし、日本でこの事実を実証的に確認したのは、ESPFのパフォーマンス評価がおそらく初めてであろう。

表 3-1 コンセンサス予測のパフォーマンス

Fiscal Year	forecast for FY figure	forecast for quarterly figure	overall evaluation
real GDP growth rate	nominal GDP growth rate	real GDP growth rate (s.a.a.r.)	CPI y-o-y growth rate	unemployment rate (s.a.)
2004 H	ranking	35	—	26	34	35	36
T-score	60.63	—	52.47	62.15	63.75	59.75
consensus	ranking	10	—	8	16	11	5
T-score	44.57	—	41.70	44.53	43.71	43.63
L	ranking	14	—	27	17	15	15
T-score	45.23	—	55.63	46.19	45.26	48.05
2005 H	ranking	6	—	2	6	27	5
T-score	41.60	—	38.76	40.47	51.69	43.13
consensus	ranking	16	—	14	6	13	8
T-score	46.92	—	45.15	42.10	44.80	44.74
L	ranking	34	—	37	35	31	35
T-score	56.32	—	66.81	66.82	55.37	61.33
2006 H	ranking	33	31	23	31	28	30
T-score	68.71	66.45	53.83	66.37	55.99	62.27
consensus	ranking	17	15	8	7	4	6
T-score	46.59	47.62	42.08	41.91	38.03	43.26
L	ranking	1	1	32	17	30	13
T-score	29.35	33.41	62.17	46.78	59.47	46.24
2007 H	ranking	33	32	1	3	25	21
T-score	65.47	64.86	30.07	37.04	62.82	52.05
consensus	ranking	8	12	11	13	6	9
T-score	43.85	45.48	45.17	47.47	41.04	44.60
L	ranking	1	1	29	29	13	17
T-score	34.62	29.56	71.29	68.32	46.04	49.97

Note: H: average of 8 highest forecasts.

L: average of 8 lowest forecasts.

T-score: score based on normal distribution with mean of 50 and std. of 10.

(source) performance evaluation results published by Economic Planning Association in Sep., 2006, Oct., 2007 and Sep., 2008.

コンセンサス予測の長所は、理論的にはポートフォリオ理論のリスク分散で示される利点と同じである。完全な予測というものはなく、どの予測にも何か見落としている点がある。このような場合、予測の精度を上げるための方法として、「予測のポートフォリオ」を組むことは有効である。ただ、コンセンサス予測のように、予測値に付すウェイトを全て等しくしなければならない理由はない。予測ポートフォリオの最適ウェイトを理論的に求
めることは可能であるが、Clemen (1989) や Diebold and Lopez (1996)、Timmermann (2006) といったサーベイが示すように、最適ウェイトのポートフォリオはコンセンサス予測ほど成績が良くないのが通常である。この点は、我々が知る限り、日本では検討されていない。もう一つ検討すべきことは、RMSE を集計する際に、予測した変数の誤差項の分散共分散行列を考慮することである。なぜなら、これらの変数は独立に動いているわけではなく、恒等式や、フィリップス・カーブ、オークンの法則といった何らかのメカニズムによって相互に結びついているからだ。

## 4 合理的期待形成仮説(REH)の検定

本節では合理的期待形成仮説、すなわち $ E\left(e_{ijt}^{k}\middle|\Omega_{ijt}\right)=0 $ の検定を行おう。ただし $ \Omega_{ijt} $ は、t-j 時点において予測者 i がもつ情報集合である。Ban (2009) では、ESPF のデータを用いて、次式により 四半期 GDP 成長率について不偏性と効率性の 2 種類の仮説検定を行っている。

$$ y_{t}=\beta_{i0}+\beta_{i1}f_{ijt}+\beta_{i2}Z_{ijt}+\nu_{ijt} $$

不偏性については、$\beta_{i2}=0$ を前提に帰無仮説 $(\beta_{i0},\beta_{i1})=(0,1)$ をテストし、効率性については、$Z_{ijt}\in\Omega_{ijt}$ である任意の変数に対して帰無仮説 $(\beta_{i0},\beta_{i1},\beta_{i2})=(0,1,0)$ をテストする。注意すべきは、これらの仮説検定は、個々の専門家予測が同質であること(microhomogeneity)が満たされない限りは、各予測者それぞれの回帰式において行わねばならないことである。

ここで Z として、予測する時点で利用可能な直近 4 四半期分の実質 GDP 成長率を考えよう。表 4-1 が示す通り、33 人の予測者のうち、3 分の 2 で不偏性、90% 程度で効率性についてそれぞれ棄却された。しかし興味深いことに、予測期間が短くなるにつれ、棄却されるケースが減少する。とりわけ予測期間が 0,1,2 ヶ月のそれぞれでテストすると、棄却される数が数名にまで減少する。また、効率性仮説の棄却は、予測者は予測にあたって伝統的な時系列モデルとは異なるモデルを用いている可能性を示唆しているように思われる。

予測者33人の同質性、つまり$\beta_{i0}=\beta_{0}$ かつ$\beta_{i1}=\beta_{1}$ を確認した上で、Ban(2009)はプール・データにおける両仮説のテストに進んでいる。さもなければ、(1/N)$\Sigma_{i}\beta_{i1}=\beta_{1}$ といった自明な場合を除けば、不偏性を確認できないであろう。プール・データでは、全ての予測期間で両仮説が棄却された(表4-1)。予測期間が短い場合に前と異なる結果となるのは、プール・データにおいて実現値が被説明変数として使用されると、これはクロス・セクションでみて変化しないので偏りのある推計値を生み出してしまうことに影響されている可能性がある(Zarnowitz, 1985)。Zarnowitz(1985)の議論は、たとえ予測者が同質であっても、全ての変数が定常データである限り妥当することに、注意が必要である(Bonham and Cohen,
2001)。

表 4-1 各予測者の予測に対するテスト結果

j month before	unbiasedness	efficiency
# of rejections	pooled data	# of rejections	pooled data
F test	P value	F test	P value
j = 0	0	26.64	0.00	1	35.97	0.00
j = 1	4	60.56	0.00	0	36.11	0.00
j = 2	8	93.64	0.00	2	59.59	0.00
j = 0 to 2	23	146.04	0.00	31	110.10	0.00
j = 3 to 5	17	111.45	0.00	31	142.10	0.00
j = 6 to 8	20	177.88	0.00	22	113.13	0.00
j = 9 to 11	18	145.68	0.00	33	293.14	0.00
j = 12 to 14	33	1486.79	0.00	33	884.04	0.00

(source) Ban (2009)

コンセンサス予測の利用には注意が要する点がある。個々の予測者の同質性を確保したとしても、依然プライベート情報バイアスによるリスクがある (Bonham and Cohen, 2001)。Fingleski and Watchel (1983) が示しているように、コンセンサス予測を説明変数 (すなわち $ f_{ijt}=f_{cjt} $ ) として含む (5) 式を OLS で推計すると、不偏推定量は得られない。なぜなら、プライベート情報が存在するために、説明変数 $ f_{cjt} $ と攪乱項 $ v_{cjt} $ の間に相関が生じてしまうからである。そこで Ban (2009) では、予測時点における過去 8 四半期分の実質 GDP 成長率を操作変数とする操作変数法によってコンセンサス予測の不偏性を検定している。表 4-2 が示すように、帰無仮説が棄却されるのは、予測期間がもっとも長いケースについてのみである。

表 4-2 コンセンサス予測のテスト結果

j month	unbiasedness	efficiency
before	F test	P value	F test	P value
j = 0	0.79	0.47	1.62	0.23
j = 1	0.83	0.45	0.92	0.52
j = 2	1.82	0.20	0.85	0.56
j = 0 to 2	1.30	0.28	3.18	0.01
j = 3 to 5	0.10	0.90	3.66	0.00
j = 6 to 8	1.03	0.37	3.44	0.01
j = 9 to 11	0.25	0.78	6.28	0.00
j = 12 to 14	18.25	0.00	14.60	0.00
(source) Ban (2009)

つまり、コンセンサス予測を用いて行った不偏性のテストの結果から、個々の予測者の回帰式についての結果を類推するときわめてミスリードなのである。にもかかわらず、我々