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国税收纳金整理资金受拟计算书 (3)

[歳入組入額内訳]
区 分	金 額(円)	備 考
123	(国税収納金等歳入組入額)歳入組入資金収納済額本年度分還付金支払決定済額差引歳入組入額(1-2)	29,565,144,488,367889,228,036,67628,675,916,451,69127,953,221,481,22327,953,196,617,77024,863,453134,551,513,10038,122,928,71196,428,584,389458,273,745,367129,869,712,001127,300,000,0002,569,712,001240,477,691240,457,23220,459	国税収納金整理資金に関する法律(昭和29年法律第36号)第14条第1項の規定により次のとおり各会計の歳入へ組入れ済み
(1)一般会計歳入仏一般会計各税組入金口滞納処分費等組入金(2)電源開発促進対策特別会計歳入仏電源開発促進対策特別会計(電源立地勘定)組入金口電源開発促進対策特別会計(電源多様化勘定)組入金(3)交付税及び議与税配付金特別会計歳入交付税及び議与税配付金特別会計各税組入金(4)石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計歳入石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石炭勘定)組入金口石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石油及び石油代替エネルギー勘定)組入金(その他の歳入組入額)還付金時効益等組入金一般会計組入金交付税及び議与税配付金特別会計組入金	458,273,745,367129,869,712,001127,300,000,0002,569,712,001240,477,691240,457,23220,459	国税収納金整理資金に関する法律第14条第3項の規定により次のとおり各会計の歳入へ組入れ済み
受 拟 额 科 目 別 表

1 受 入
款 · 项 · 目	徵 收 决 定 济 额 (円)	收 纳 济 额 (円)	不 纳 欠 损 额 (円)	收 纳 未 济 额 (円)
歳 入 组 入 資 金 受 入	30,456,968,736,258	29,565,144,488,367	7,629,086,248	884,195,161,643
各 税 受 入 金	30,456,943,455,147	29,565,119,624,914	7,629,080,588	884,194,749,645
源 泉 所 得 税 受 入 金	9,864,613,388,741	9,819,576,302,256	1,839,565,207	43,197,521,278
申 告 所 得 税 受 入 金	2,828,181,433,652	2,739,803,773,956	2,666,594,212	85,711,065,484
法 人 税 受 入 金	9,386,174,654,407	9,102,026,538,263	2,309,467,067	281,838,649,077
相 统 税 受 入 金	718,669,805,285	558,972,006,075	48,432,670	159,649,366,540
酒 税 受 入 金	1,666,867,682,804	1,666,072,872,001	50,670,303	744,140,500
砂 糖 消 費 税 受 入 金	41,428,666,195	41,428,624,595	0	41,600
石 油 税 受 入 金	447,702,734,590	409,144,376,990	0	38,558,357,600
物 品 税 受 入 金	1,276,419,441,026	1,169,762,306,076	536,317,902	106,120,817,048
卜 ラ ン プ 類 税 受 入 金	482,919,785	476,078,623	62	6,841,100
取 引 所 税 受 入 金	15,788,128,744	15,787,664,400	464,344	0
有 価 証 券 取 引 税 受 入 金	309,078,320,767	309,078,125,467	0	195,300
通 行 税 受 入 金	67,117,169,806	67,115,742,976	0	1,426,830
入 場 税 受 入 金	6,307,735,874	6,237,223,358	40,517,523	29,994,993
旧 税 受 入 金	29,924,401	25,285,734	4,638,667	0
電 源 開 発 促 進 税 受 入 金	134,551,637,700	134,551,637,700	0	0
揮 発 油 税 及 地方道路税受入金	2,034,917,364,639	1,867,881,593,292	131,024,247	166,904,747,100
石 油 ガ ス 税 受 入 金	31,152,517,555	29,929,273,713	0	1,223,243,842
自 動 車 重 量 税 受 入 金	555,314,510,466	555,314,483,966	12,600	13,900
航 空 機 燃 料 税 受 入 金	59,065,742,978	59,048,241,758	117,400	17,383,820
と ん 税 及 特 別 と ん 税 受 入 金	19,287,615,960	19,287,615,960	0	0
関 税 受 入 金	817,930,718,215	817,927,465,330	955,585	2,297,300
国税收纳金整理资金受拟计算书 (5)

款 项 目	微 吸 决 定 济 额 (円)	收 纳 济 额 (円)	不 纳 欠 损 额 (円)	收 纳 未 济 额 (円)
印 纸 吸 入 受 入 金	175,861,341,557	175,672,392,425	302,799	188,646,333
滞 纳 処 分 費 等 受 入 金
滞 纳 処 分 費 等 受 入 金	25,281,111	24,863,453	5,660	411,998
歳 入 组 入 外 資 金 受 入	48,206,015,416	48,205,967,415	1	48,000
各 税 送 金 資 金 返 纳 金
関 税 送 金 資 金 返 纳 金	8,200	8,200	0	0
還 付 加 算 金 等 返 纳 金
一般国税等還付加算金等返纳金	3,043,500	2,995,499	1	48,000
還付加算金及同償還金支払資金受入金	9,791,143,000	9,791,143,000	0	0
一般会计還付加算金等支払資金受入金	9,791,127,000	9,791,127,000	0	0
交付税及び讓与税配付金特別会計還付加算金等支払資金受入金	10,000	10,000	0	0
石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石炭勘定)還付加算金等支払資金受入金	4,815	4,815	0	0
石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石油及び石油代替エネルギー勘定)還付加算金等支払資金受入金	1,185	1,185	0	0
前 年 度 繰 越 資 金 受 入 金
前 年 度 繰 越 資 金 受 入 金	38,411,820,716	38,411,820,716	0	0
合 計	30,505,174,751,674	29,613,350,455,782	7,629,086,249	884,195,209,643
2 支 拟
款 项 目	支 拟 决 定 济 额	支 拟 命 令 济 额 (円)	歳 入 组 入 額
本 年 度 分 (円)	過 年 度 分 (円)	計 (円)	国税収納金等歳入組入額 (円) - - -
還 付 金	889,228,036,676	37,759,620,932	926,987,657,608	29,531,937,120
各 税 還 付 金	889,228,036,676	37,759,619,932	926,987,656,608	29,531,936,120
源 泉 所 得 税 還 付 金	482,250,579,214	32,967,094,773	515,217,673,987	26,417,126,774
申 告 所 得 税 還 付 金	96,752,225,578	4,347,216,313	101,099,441,891	98,484,315,528
( 6 ) 国税収納金整理資金受払計算書

款 项 目	支 执 决 定 济 额	支 执 命 令 济 额 (円)	支 执 命 令 未 济 额 (円)	歳 入 组 入 额
本 年 度 分(円)	過 年 度 分(円)	計 (円)	国税収納金等歳入 组入額	その他の歳入組入 額	計 (円)
法人税還付金	279,576,401,488	279,170,196	279,855,571,684	279,544,502,120	311,069,564	-	-	-
相続税還付金	6,848,582,003	57,601,480	6,906,183,483	6,841,687,739	64,495,744	-	-	-
酒税還付金	2,161,154,485	396,838	2,161,551,323	2,161,072,163	479,160	-	-	-
砂糖消費税還付金	18,733,004	66,504	18,799,508	18,794,904	4,604	-	-	-
石油税還付金	37,667,900	0	37,667,900	37,667,900	0	-	-	-
物品税還付金	12,745,194,852	34,254,245	12,779,449,097	12,746,417,307	33,031,790	-	-	-
トランプ類税還付金	680,340	71,000	751,340	742,740	8,600	-	-	-
有価証券取引税還付金	179,532,133	1,624	179,533,757	179,532,733	1,024	-	-	-
通行税還付金	4,200	12,564	16,764	16,764	0	-	-	-
入場税還付金	96,465,000	1,354,091	97,819,091	95,832,650	1,986,441	-	-	-
旧税還付金	1,710,000	367,453	2,077,453	1,942,000	135,453	-	-	-
電源開発促進税還付金	124,600	0	124,600	124,600	0	-	-	-
揮発油税及地方道路税還付金	7,692,380	371,961	8,064,341	7,782,280	282,061	-	-	-
石油ガス税還付金	8,884,871	267,500	9,152,371	9,096,846	55,525	-	-	-
自動車重量税還付金	18,516,200	1,382,900	19,899,100	18,633,700	1,265,400	-	-	-
航空機燃料税還付金	11,829,424	37,967	11,867,391	11,778,424	88,967	-	-	-
とん税及特別とん税還付金	5,198,360	0	5,198,360	5,198,360	0	-	-	-
関税還付金	6,847,308,375	0	6,847,308,375	6,847,308,375	0	-	-	-
印紙収入還付金	1,659,552,269	69,952,523	1,729,504,792	1,642,726,142	86,778,650	-	-	-
滞納処分費等還付金
滞納処分費等還付金	0	1,000	1,000	0	1,000	-	-	-
還付加算金及同償還金
還付加算金及同償還金	9,792,743,329	283,319,481	10,076,062,810	9,920,723,014	155,339,796	-	-	-
一般国税等還付加算金等	9,792,715,729	283,319,481	10,076,035,210	9,920,695,414	155,339,796	-	-	-
石油ガス税還付加算金等	1,000	0	1,000	1,000	0	-	-	-
自動車重量税還付加算金等	500	0	500	500	0	-	-	-
航空機燃料税還付加算金等	20,100	0	20,100	20,100	0	-	-	-
原重油関税還付加算金等	6,000	0	6,000	6,000	0	-	-	-
国税收纳金整理资金受拟计算书（7）

款 项 目	支 执 决 定 济 额	支 执 命 令 济 额 (円)	支 执 命 令 未 济 额 (円)	歳 入 组 入 額
本 年 度 分(円)	過 年 度 分(円)	計 (円)	国税収納金等歳入 组入額 (円)	その他の歳入組入 額 (円)	計 (円)
組 入 金	-	-	-	-	-	28,675,916,451,691	240,477,691	28,676,156,929,382
一般会計各税組入金	-	-	-	-	-	27,953,196,617,770	-	27,953,196,617,770
源泉所得税組入金	-	-	-	-	-	9,337,325,723,042	-	9,337,325,723,042
申告所得税組入金	-	-	-	-	-	2,643,051,548,378	-	2,643,051,548,378
法人税組入金	-	-	-	-	-	8,822,450,136,775	-	8,822,450,136,775
相続税組入金	-	-	-	-	-	552,123,424,072	-	552,123,424,072
酒税組入金	-	-	-	-	-	1,663,911,717,516	-	1,663,911,717,516
砂糖消費税組入金	-	-	-	-	-	41,409,891,591	-	41,409,891,591
石油税組入金	-	-	-	-	-	409,106,709,090	-	409,106,709,090
物品税組入金	-	-	-	-	-	1,157,017,111,224	-	1,157,017,111,224
トランプ類税組入金	-	-	-	-	-	475,398,283	-	475,398,283
取引所税組入金	-	-	-	-	-	15,787,664,400	-	15,787,664,400
有価証券取引税組入金	-	-	-	-	-	308,898,593,334	-	308,898,593,334
通行税組入金	-	-	-	-	-	67,115,738,776	-	67,115,738,776
入場税組入金	-	-	-	-	-	6,140,758,358	-	6,140,758,358
旧税組入金	-	-	-	-	-	23,575,734	-	23,575,734
揮発油税組入金	-	-	-	-	-	1,583,179,321,103	-	1,583,179,321,103
石油ガス税組入金	-	-	-	-	-	14,960,194,421	-	14,960,194,421
自動車重量税組入金	-	-	-	-	-	416,471,975,825	-	416,471,975,825
航空機燃料税組入金	-	-	-	-	-	49,953,887,360	-	49,953,887,360
とん税組入金	-	-	-	-	-	8,569,963,378	-	8,569,963,378
関税組入金	-	-	-	-	-	681,210,444,954	-	681,210,444,954
印紙収入組入金	-	-	-	-	-	174,012,840,156	-	174,012,840,156
電源開発促進対策特別会計(電源立地勘定)組入金
電源開発促進税組入金	-	-	-	-	-	38,122,928,711	-	38,122,928,711
電源開発促進対策特別会計(電源多様化勘定)組入金
電源開発促進税組入金	-	-	-	-	-	96,428,584,389	-	96,428,584,389
（8）国税收纳金整理资金受拟计算书

款 项 目	支 执 决 定 济 额	支 执 命 令 济 额 (円)	支 执 命 令 未 济 额 (円)	蔵 入 组 入 额
本 年 度 分(円)	過 年 度 分(円)	計 (円)	国税収纳金等蔵入 组入額 (円)	その他の蔵入組入 额 (円)	計 (円)
交付税及び譲与税配付金特別会計各税組入金	-	-	-	-	-	458,273,745,367	-	458,273,745,367
地方道路税組入金	-	-	-	-	-	284,694,579,809	-	284,694,579,809
石油ガス税組入金	-	-	-	-	-	14,960,194,421	-	14,960,194,421
自動車重量税組入金	-	-	-	-	-	138,823,991,941	-	138,823,991,941
航空機燃料税組入金	-	-	-	-	-	9,082,524,974	-	9,082,524,974
特別とん税組入金	-	-	-	-	-	10,712,454,222	-	10,712,454,222
石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石炭勘定)組入金
原重油関税組入金	-	-	-	-	-	127,300,000,000	-	127,300,000,000
石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策特別会計(石油及び石油代替エネルギー勘定)組入金
原重油関税組入金	-	-	-	-	-	2,569,712,001	-	2,569,712,001
滞納処分費等組入金
滞納処分費等組入金	-	-	-	-	-	24,863,453	-	24,863,453
還付金時効益等組入金	-	-	-	-	-	-	240,477,691	240,477,691
一般会計組入金	-	-	-	-	-	-	240,457,232	240,457,232
交付税及び譲与税配付金特別会計組入金	-	-	-	-	-	-	20,459	20,459
還付加算金及同償還金支払資金戻入金
還付加算金及同償還金支払資金戻入金	5,848,276	0	5,848,276	5,848,276	0	-	-	-
一般会計戻入金	5,844,981	0	5,844,981	5,844,981	0	-	-	-
交付税及び譲与税配付金特別会計戻入金	3,295	0	3,295	3,295	0	-	-	-
合計	899,026,628,281	38,042,940,413	937,069,568,694	907,382,291,778	29,687,276,916	28,675,916,451,691	240,477,691	28,676,156,929,382
## 一 給与勧告の仕組みと本年の勧告のポイント一

平成27年8月

人事院
## 目 次

1 給与勧告の仕組みと本年の給与改定
① 給与勧告の対象職員 …… 1
② 給与勧告の手順 …… 2
③ 民間給与との比較方法(ラスパイレス比較) …… 3
④ 民間給与との較差に基づく給与改定 …… 4
⑤ 本年の給与改定 …… 5
⑥ 国家公務員(行政職(一)及び指定職)モデル給与例 …… 6
⑦ 給与勧告の実施状況(行政職(一)関係) …… 7

2 給与制度の総合的見直し
① 給与制度の総合的見直しの概要 …… 8
② 俸給表水準の引下げに伴う経過措置(激変緩和措置) …… 9

3 フレックスタイム制の拡充について …… 10

4 高齢層職員の能力及び経験の活用 (雇用と年金の接続) …… 11
## 1 —① 給与勧告の対象職員

公務員には、国家公務員約58.3万人と、地方公務員約274.9万人がいます。このうち、人事院の給与勧告の対象となるのは、「一般職の職員の給与に関する法律（給与法）」の適用を受ける一般職の国家公務員約27.5万人です。

給與法適用職員約27.5万人

一般行政職員、外交官、

稅務署職員、刑務官、

海上保安官、医師、

看護師等
## 1 —② 給与勧告の手順

人事院では、国家公務員と民間の4月分の給与（月例給）を調査した上で、精密に比較し、得られた較差を埋めることを基本に勧告を行っています。

また、特別給についても、民間の特別給（ボーナス）の過去1年間（前年8月から当年7月まで）の支給実績を精確に把握し、民間の年間支給割合に国家公務員の特別給（期末・勤勉手当）の年間支給月数を合わせることを基本に勧告を行っています。
## 1 —③ 民間給与との比較方法(ラスパイレス比較)

月例給の民間給与との比較（ラスパイレス比較）においては、個々の国家公務員に民間の給与額を支給したとすれば、これに要する支給総額（A）が、現に支払っている支給総額（B）に比べてどの程度の差があるかを算出しています。

具体的には、以下のとおり、役職段階、勤務地域、学歴、年齢階層別の国家公務員の平均給与（注1）と、これと条件を同じくする民間の平均給与（注2）のそれぞれに国家公務員数を乗じた総額を算出し、両者の水準を比較しています。

（注1）平成27年国家公務員給与等実態調査の結果を基に算出

（注2）平成27年職種別民間給与実態調査の結果を基に算出
## 1 —④ 民間給与との較差に基づく給与改定

本年の民間給与との較差 1,469円（0.36%）を解消するため、以下のとおり俸給を引き上げるとともに、給与制度の総合的見直しにおける地域手当の支給割合の引上げを実施することとしました。
## 1 —⑤ 本年の給与改定

## 1 俸給表

（1）行政職俸給表（一）

初任給は、民間との間に差があることを踏まえ 1 級の初任給を 2,500 円引上げ。若年層についても同程度の改定。その他は、給与制度の総合的見直し等により高齢層における官民の給与差が縮小することとなることを踏まえ、それぞれ 1,100 円の引上げを基本に改定（平均改定率 0.4%）

## （２）その他の俸給表

行政職俸給表（一）との均衡を基本に改定。指定職俸給表は、行政職（一）の引上げを踏まえ、各号俸1,000円の引上げ

## 2 初任給調整手当

医師に対する初任給調整手当について、医療職俸給表(一)の改定状況を勘案し、医師の処遇を確保する観点から、所要の改定

## 3 地域手当

給与制度の総合的見直しを円滑に進める観点から、支給割合について給与制度の総合的見直しによる見直し後の支給割合と見直し前の支給割合との差に応じ、0.5～2％引上げ

## 4 期末手当·勤勉手当

民間の特別給の支給割合との均衡を図るため、支給月数を0.1月分引き上げ、4.20月に改定（現行4.10月）民間の支給状況等を踏まえ、勤務実績に応じた給与を推進するため、引上げ分を勤勉手当に配分

## 5 实施時期

俸給表、初任給調整手当及び地域手当：平成27年4月1日 期末手当・勤勉手当：法律の公布日
## 1 —⑥ 国家公務員(行政職(一)及び指定職)モデル給与例

職務段階	年齡	家族構成等	勧告前	勧告後	年間給与額の差
月額	年間給与	月額	年間給与
係員	18歳	独身(一般職試験(高卒)初任給)	142,100	2,279,000	144,600	2,334,000	55,000
22歳	独身(一般職試験(大卒)初任給)	174,200	2,794,000	176,700	2,852,000	58,000
25歳	独身	184,400	2,958,000	186,900	3,017,000	59,000
30歳	配偶者	232,000	3,703,000	234,400	3,763,000	60,000
係長	35歳	配偶者、子1人	287,100	4,631,000	288,300	4,679,000	48,000
40歳	配偶者、子2人	320,500	5,163,000	321,700	5,213,000	50,000
地方機関課長	50歳	配偶者、子2人	441,600	6,999,000	442,700	7,057,000	58,000
本府省課長補佐	35歳	配偶者、子1人	453,026	7,312,000	456,201	7,410,000	98,000
本府省課長	45歳	配偶者、子2人	722,632	11,809,000	726,997	11,957,000	148,000
行政職(一)平均	-	-	408,996	6,606,000	410,465	6,665,000	59,000
本府省局長	-	-	1,054,920	17,127,000	1,060,575	17,291,000	164,000
事務次官	-	-	1,385,320	22,491,000	1,392,375	22,701,000	210,000

（注）モデル給与例の月額及び年間給与は、俸給、地域手当、俸給の特別調整額、扶養手当及び本府省業務調整手当を基礎に算出

○ 地方機関課長：俸給の特別調整額（46,300円）

○ 本府省課長補佐：地域手当（勧告前18.0%、勧告後18.5%）及び本府省業務調整手当（39,200円）

○ 本府省課長：地域手当（勧告前18.0%、勧告後18.5%）及び俸給の特別調整額（130,300円）

☐ 本府省局長·事務次官：地域手当（勧告前18.0%、勧告後18.5%）
1－⑦ 給与勧告の実施状況(行政職(一)関係)

月例給	特別給(ポーナス)	行政職(一)職員の
平均年間給与
勧告率	年間支給月数	対前年比増減	増減額	率
平成11年	0.28%	4.95月	△ 0.30月	△ 9.6万円	△ 1.5%
平成12年	0.12%	4.75月	△ 0.20月	△ 7.0万円	△ 1.1%
平成13年	0.08%	4.70月	△ 0.05月	△ 1.6万円	△ 0.2%
平成14年	△ 2.03%	4.65月	△ 0.05月	△ 15.2万円	△ 2.3%
平成15年	△ 1.07%	4.40月	△ 0.25月	△ 16.5万円	△ 2.6%
平成16年	-	4.40月	-	-	-
平成17年	△ 0.36%	4.45月	0.05月	△ 0.4万円	△ 0.1%
平成18年	-	4.45月	-	-	-
平成19年	0.35%	4.50月	0.05月	4.2万円	0.7%
平成20年	-	4.50月	-	-	-
平成21年	△ 0.22%	4.15月	△ 0.35月	△ 15.4万円	△ 2.4%
平成22年	△ 0.19%	3.95月	△ 0.20月	△ 9.4万円	△ 1.5%
平成23年	△ 0.23%	3.95月	-	△ 1.5万円	△ 0.2%
平成24年	-	3.95月	-	-	-
平成25年	-	3.95月	-	-	-
平成26年	0.27%	4.10月	0.15月	7.9万円	1.2%
平成27年	0.36%	4.20月	0.10月	5.9万円	0.9%
## 2 —① 給与制度の総合的見直しの概要

## I 地域間の給与配分の見直し

① 民間賃金の低い地域における官民の給与差を踏まえ、俸給表の水準を平均で2%引下げ

②俸給表水準の引下げに伴い、地域手当の支給割合を見直し（3％～最高20%）

〈民間賃金の低い地域の場合〉〈東京都特別区の場合〉

## Ⅱ 世代間の給与配分の見直し

☐ 50歳台後半層では公務員給与が

民間給与を上回っていることから、

俸給表の水準を平均2%引き下げる中で、

50歳台後半層の職員が多く在職する号俸を

最大4%引下げ

55歳を超える職員(行政職(一)6級相当以上)に対する俸給等の1.5%減額支給措置の廃止

(平成30年3月31日をもって廃止)

50歳台後半

## Ⅲ 職務や勤務実績に応じた見直し

① 広域異動手当

60km以上300km未満は5%（見直し前3%）、300km以上は10%（見直し前6%）に引上げ

② 单身赴任手当

· 基礎額（見直し前23,000円）を30,000円に引上げ

・加算額(見直し前年間9回の帰宅回数相当)を12回相当の額(70,000円限度)に引上げ

## ③本府省業務調整手当

係長級は基準となる俸給月額の6%相当額（現行4%相当額）、係員級は4%相当額（現行2%相当額）に引上げ

## ④ 管理職員特別勤務手当

災害への対処等の臨時又は緊急の必要によりやむを得ず平日深夜に勤務した場合、勤務1回につき6,000円を超えない範囲内の額を支給

## Ⅳ 経過措置等

① 新俸給表の俸給月額が切替日の前日（平成27年3月31日）に受けていた

俸給月額に達しない職員に対しては、平成30年3月31日までの3年間に限り、

その差額を支給

② 初年度(平成27年度)の制度改正原資を確保するため、平成27年1月1日の昇給に限り、昇給幅の1号俸抑制を実施

③ 諸手当の見直しについては、平成27年度から段階的に実施し、平成30年度（平成30年4月1日）に完成
## 2 －②俸給表水準の引下げに伴う経過措置(激変緩和措置)

給与制度の総合的見直しにより俸給表水準の引下げとなった職員で、引下げ後の俸給月額が、切替日の前日（平成27年3月31日）に受けていた俸給月額に達しない職員に対しては、平成27年4月1日から平成30年3月31日までの3年間に限り、経過措置としてその差額を支給しています。

早期に経過措置の対象者でなくなる場合

3年間、経過措置の対象者である場合
## 3 フレックスタイム制の拡充について

## 拡充の必要性

○ 近年、ワーク・ライフ・バランスの重要性についての意識が我が国全体で高まっており、価値観やライフスタイルの多様化とともに働き方に対するニーズが多様化

○ 「国家公務員の女性活躍とワークライフバランス推進のための取組指針」(平成26年10月)の中で、各府省等における適切な公務運営を確保しつつ、幅広い職員がより柔軟な働き方が可能となるようなフレックスタイム制の導入について、本院に対し、検討の要請

○ 職員に柔軟で多様な勤務形態の選択肢を用意することは、職員がその能力を十分に発揮し、高い士気をもって効率的に勤務できる環境を整備することとなり、公務能率の一層の向上にも資する。また、職員の仕事と育児や介護等との両立を推進するとともに、人材確保にも資する

→ 適切な公務運営の確保に配慮しつつ、原則として全ての職員を対象にフレックスタイム制を拡充することが適当

## 拡充の概要等

○ 原則として全ての職員を対象とし、適用を希望する職員から申告が行われた場合、公務の運営に支障がない範囲内において、始業及び終業の時刻について職員の申告を考慮して、勤務時間を割り振る

組織的な対応を行うために全員が勤務しなければならない時間帯(コアタイム)等を長く設定するなど、適切な公務運営の確保に配慮

○ 育児又は介護を行う職員については、より柔軟な勤務形態とする（コアタイムの短縮。日曜日及び土曜日に加えて週休日を1日設定可能）

○ 超過勤務が増加しないようにするのみでなく、縮減する方向での働き方の推進が重要

## 制度のイメージ

割振り単位期間（4週間。育児・介護職員については1～4週間）の中で1週間当たりの勤務時間数が38時間45分となるように割り振る（4週間の場合155時間）1週間当たりの勤務時間数は、通常の勤務と変わらない

通常の勤務

(1日7時間45分)

拡充するフレックスタイム制

①一般の職員

←フレキシブルタイム→

コアタイム(注1)

毎日5時間

フレキシブルタイム (注2)

②育児又は介護を行う職員

フレキシブルタイム

コアタイム

毎日2時間以上4時間30分以下

フレキシブルタイム

## コアタイムは全員が勤務

フレキシブルタイムは、その範囲内で、育児や介護等を含めた職員の様々な事情に応じて、勤務時間帯を早める(遅らせる)こと

1日の勤務時間を短く(長く)して、その分、他の日の勤務時間を長く(短く)すること等が可能

(注1)…全員が勤務しなければならない時間帯

(注2)…始業及び終業時刻を設定できる時間帯
## 4 高齢層職員の能力及び経験の活用(雇用と年金の接続)

雇用と年金の接続については、平成23年の意見の申出を踏まえ、適切な措置が講じられる必要。公務の再任用は短時間勤務中心であり、民間同様のフルタイム中心の勤務実現を通じた再任用職員の能力・経験の活用が必要。このため、定員事情や人員構成の特性等を踏まえ計画的な人事管理に努める等一層の工夫が必要。人事院としては関連する制度を含め適切な措置がとられるよう引き続き必要な対応

## 国家公務員の再任用の状況

## 再任用職員数の推移

○ 平成27年度再任用職員の総数は9,741人であり、昨年度比12.1%（一昨年度比41.9%）増加

○ 平成26年度定年退職者 (4,048人) のうち53.7% (2,172人) が再任用を希望

## 勤務形態・就いているポスト（行（一））

○ 再任用職員のうち短時間勤務職員は83.0%。平成26年度定年退職者に限ると短時間勤務職員は70.1%（この短時間勤務職員のうち、希望に反して短時間勤務となっている者が約27%）

一方、民間の再雇用者は、92.0%がフルタイムで勤務

○ 再任用職員のうち定年前より職責が低い主任級又は係長級（2・3級）に就いている者が82.9%

「再任用実施状況調査」(内閣人事局・人事院)より作成(平成27年度再任用職員は年度内予定者を含む)、民間は平成26年「民間企業の勤務条件制度等調査」
ESRI Discussion Paper Series No.251

金利の期間構造モデルによる景気一致指数の予測

- アフィン型マクロ・ファイナンスモデルによる接近-

市川 達夫、飯星 博邦

October 2010

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 金利の期間構造モデルによる景気一致指数の予測

-アフィン型マクロ・ファイナンスモデルによる接近-*

市川達夫 $ ^{†} $ 飯星 博邦 $ ^{‡} $

## 概要

本研究では、長短スプレッドが景気循環に対して約24ヶ月の先行した周期性をもつという特徴を利用して、アフィン型の金利の期間構造モデルによる景気一致指数の予測モデルの提案と評価をおこなう。そのためにAng, Piazzesi, and Wei (2006) のマクロ・ファイナンスモデルを改良し、これにValle e Azevedo, Koopman and Rua (2006) が提案した位相偏移をもつ多変量バンドパスフィルターを取り込こんだ予測モデルを提案する。Ang et al. (2006) の手法はVAR(1) モデルを利用した予測法であり短期の予測には適しているが長期の予測には適していない。これに対し本研究が提案する手法はマクロ経済変数がもつ周期性と変数間のサイクルのズレ (位相偏移) を利用した予測法を採用することで、1～2年先の長期予測には適している。日本における景気一致指数 (月次データ) で検証した結果、12～24ヶ月先の長期予測では本研究で提案する予測モデルは、より一層の予測精度の向上が図れることが判明した。注目すべき点はOLS推定での一致指数の12～24ヶ月先の長期予測では長短金利差の係数は負になるがマクロ・ファイナンスモデルでは正になることである。
# Forecasting of Coincident Composite Index from an Affine Term Structure Model: A Macro-Finance Approach

Tatsuo Ichikawa

Morgan Stanley MUFG Securities Co., Ltd. / Graduate School of Social

Science, Tokyo Metropolitan University

Hirokuni Iiboshi

Graduate School of Social Science, Tokyo Metropolitan University

## Abstract

In this paper, we propose and evaluate the forecasting model of Coincident Composite Index (CCI) using Affine Term Structure Model of interest rates that consider the tendency of term spread leading business cycle by approximately 24 months. Our forecasting model modified the macro finance model introduced by Ang, Piazzesi and Wei (2006) by incorporating multivariate Bandfilter with phase shift, introduced by Valle e Azevedo, Koopman and Rua (2006). The forecasting method of Ang e al. (2006) is VAR(1) and is suited of short term forecasts but not for long term forecasts. On the other hand, our model is suited for 1-2 year forward forecasts as we consider the phase shift between the cyclicality in the macro factors and variables. The empirical results using monthly CCI data shows our model dramatically improves accuracy in 12-24 month ahead forecasts. We also note that the CCI forecasting using the OLS estimation in 12-24 months ahead shows the coefficient of term spread is negative, but the macro finance model gives positive coefficient. It induces to the big difference of performance of forecasting between macro-finance models and OLS.
## 1 はじめに

金利の期間構造あるいはイールドカーブと景気循環の関係について多くの実証研究がなされており、それらの多くは金利の期間構造が景気予測に有用な情報を有することを報告している。欧米の実証研究では、イールドカーブの勾配に該当する長短金利差(スプレッド)の現在の値から将来のGDP成長率を回帰分析する研究が盛んに行われている。例えば、この代表的なものとして、Estrella and Hardouvelis (1991)やEstrella and Mishikin (1997), Estrella and Mishikin (1998), Hamilton and Kim (2002)などがあげられる。彼らの研究から現在の長短スプレッドの拡大が将来のGDPの成長率の上昇をもたらすことがわかってきている。また、Estrella and Hardouvelis (1991)とEstrella and Mishikin (1998)は、米国において長短スプレッドが景気後退期の予測にも有用な情報を有していることをプロビットモデルなどの2項モデルを利用して示している。

日本における実証研究には、例えば、Hirata and Ueda (1998) や Nakaota(2005)、高岡・藤井 (2010) がある。Hirata and Ueda (1998) は 1987 年から 1997 年までのスプレッドの GDP 成長率に対する予測力を検証している。彼らによると一定の予測力はあるが米国ほどではないことを報告している。また、Nakaota(2005) は、現在のスプレッドと将来の GDP 成長率の関係に 1991 年 7 月に構造変化があったこと、さらにスプレッドを短期金利の期待値の変化分とプレミアムリスクに分離し前者の中に将来の GDP の成長率に関する情報が含まれていることを報告している。高岡・藤井 (2010) は Nelson and Siegel (1987) のモデルを使いイールドを水準、勾配、曲率の 3 つの因子を分解して、これらの因子を説明変数として 2 項モデルから将来の GDP 成長率を予測した。その結果、水準には景気予測に関する情報は含まれていないが、勾配 (長短スプレッド) の拡大は 24 ヶ月程度までの景気拡大と関係があることが報告された。

このように、欧米や日本における先行研究から、将来の経済成長率と現在のイールドの長短スプレッドの間には頑健な正の相関関係があることが実証されている。しかし、経済成長の因子であるトレンド成分を除いた景気循環(サイクル)成分と長短スプレッドとの間の関係はどうであろうか。先行研究は主にGDPの成長率に対して行われ四半期データを利用していたが、本研究では、月次データである景気一致指数に焦点をあて、このデータから日本における景気循環と金利の期間構造の関係を考察することにしたい。まず、時系列分析の観点から、景気一致指数(一致CI)と長短スプレッドの関係を見てみよう。図1(a)のように、飯星(2010)により、1980年1月から2010年5月までの景気一致指数と長短金利差の月次データから多変量バンドパスフィルタを使って推定したところ、景気拡張期にはスプレッドは拡大し後退期には縮小することが示された。これを
イメージとして示せば、図1(b)のように長短金利差は景気一致指数のサイクルより周期が1/4程度(約23〜27ヶ月)ほど先行している正のサイクルを有することを意味する。この推定結果は先にあげた高岡・藤井(2010)の「長短スプレッドの拡大が24ヶ月程度までの景気拡大と関係がある」とする報告と整合するものである。本研究の特色のひとつは、景気一致指数と長短スプレッドの2つの変数間が同一の周期性をもち、単にそれらのサイクルの位相がずれているだけだと想定し、その位相のずれた長さ(位相偏移)から景気循環を予測しようというものである。

さらに本研究のもう一つの特色は、景気一致指数の予測をマクロ-ファイナンスからアプローチするという点である。Ang and Piaszzeki (2003) から始まった金利の期間構造モデルとマクロ経済変数の関係を分析するマクロ-ファイナンスモデルの研究は、現在、脚光を浴びているところである。特に彼らのマクロ-ファイナンスモデルで注目すべきは、金利の期間構造モデルとしてアフィン型モデルを利用していることである。従来、採用されてきた Vasicek モデルや CIR モデルが2因子モデルであったのに対して、アフィン型モデルは因子数の制約がなく、さらにイールドと因子の関係を線形モデルで扱えるという特徴があり、この因子の中にマクロ変数を組み込むというマクロ-ファイナンス分析にとっては核をなすモデルである。アフィン型モデルを利用したマクロ-ファイナスの研究としては、例えば、Dewatcher and Lyrio (2006) がある。彼らはドイツのイールドとマクロ経済変数からカルマンフィルタを使ってアフィン型金利の期間構造モデルを推定したところ、イールドカーブの「水準 (level)」は長期インフレ率に、「勾配 (slope)」は景気循環に、「曲率 (curvature)」は金融政策にそれぞれ依存することを報告している。(図2を参照)

このアフィン型モデルを利用して、金融市場の無裁定条件により導出された長短スプレッドの理論値から将来のGDP成長率の予測力を検証している研究が、Ang, Piazzesi, and Wei (2006)である。本研究は、米国の四半期データを利用しているAng, Piazzesi, and Wei (2006)のマクロ-ファイナンスの研究を基盤として、この手法による日本の月次データへの応用を試みるものである。さらに、本研究では彼らの手法に上で述べた長短スプレッドのサイクルが景気循環のサイクルより先行しているという位相偏移の統計的性質を織り込むことで、予測力が向上するのかを検証する。このために、Ang, Piazzesi, and Wei (2006)のマクロ-ファイナンスモデルを改良し、これにValle e Azevedo, Koopman and Rua (2006)が提案した位相偏移をもつ多変量バンドパスフィルタを取り込こんだ予測モデルを提案しこのモデルの予測力を評価することとする。

ここで、本論で示される検証結果を簡単にまとめておこう。Ang, Piazzesi, and Wei (2006) の研究では長短スプレッドが有する将来の GDP 成長率の予測力を否定的に捉え
る検証結果であったが、本研究では、長短スプレッドは短期における予測力はほとんどないに等しいが、長期の景気循環の予測力は高いことが検証された。というのも、図1のように長短スプレッドは景気一致指数に対して23から27ヶ月程度の先行する周期性を有しているからである。これは、2つの系列の直近の値の相関係数は著しく低いが、景気一致指数の24ヶ月先の将来の値と長短金利差の現在の値とは高い相関性を持つことを意味する。このような結果の相違が生じる理由は、Ang, Piazzesi, and Wei (2006)の手法ではVAR(1)モデルを利用した予測法であり、短期の予測には適しているが長期の予測には適していないからだと思われる。これに対し、本研究が提案する手法はマクロ経済変数がもつ周期性に着目し、2つの変数間のサイクルの先行性・遅行性を位相偏移という尺度で計測し、これを彼らの予測法に織り込むことで、18ヶ月から24ヶ月先の長期予測には適しているからだと思われる。また、本研究で注目すべき検証結果は、OLS推定での12〜24ヶ月先の景気一致指数の長期予測では長短スプレッドを説明変数にした場合、この係数は負になるが、マクロ・ファイナンスモデルでは正になる点である。

日本におけるマクローファイナンスの研究は多くない。たとえば、Oda and Ueda (2007)やIchiue and Ueno (2006)などがあるが、著者の知る限り、本研究のように金利の期間構造から景気循環の予測力を行う研究は皆無であろう。ここでは本論に進む前に見通しを良くする為、本研究に先立つ2つの先行研究について概説しておこう。一つは前出したAng, Piazzesi, and Wei (2006)のマクロ-ファイナンスモデルによるGDP成長率の予測モデルであり、もう一つは、モデルベースの単変量バンドパスフィルターモデルである一般化バターワースフィルタである。本論で見る多変量バンドパスモデルは、これを拡張したものである。

(1) マクロファイナンスモデルによる GDP 成長率の予測 (Ang, Piazzesi, and Wei, 2006)

Ang, Piazzesi, and Wei (2006) は、金利の期間構造が将来の実質 GDP の成長率に対してどの程度の予測力を有するのかを、アフィンモデルから推定した。その結果は、「実質 GDP の成長率」の予測力を持っているのは、「長短金利差 (Term Spread) $ y_{t}^{(n)} - y_{t}^{(1)} $ 」ではなく、「短期金利 $ y_{t}^{(1)} $ 」であることを指摘している。これは従来の実証研究の報告とは反対の実証結果である。

Ang, Piazzesi, and Wei (2006) は、彼らの実証結果の理由を次のように説明している。「長短金利差 (Term Spread) $ y_{t}^{(n)} - y_{t}^{(1)} $ 」は、以下の式のように EH-spread (EH: 期待仮説) とリスクプレミアムに分離できる。
$$ y_{t}^{(n)}-y_{t}^{(1)}\;=\;\underbrace{E_{t}\bigg[\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}y_{t+i}^{(1)}\bigg]-y_{t}^{(1)}}_{E H-s p r e a d}\;+\;\underbrace{y^{(n)}-E_{t}\bigg[\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}y_{t+i}^{(1)}\bigg]}_{R i s k\;P r e m i u m}, $$

さらに、短期金利 $ y_{t}^{(1)} $ は EH-spread と高い相関をもつ一方で、長短金利差 $ y_{t}^{(n)} - y_{t}^{(1)} $ はリスクプレミアムと高い相関をもつことが言われている。したがって、彼らの実証結果から導き出したインプリケーションは EH-spread は実質 GDP 成長率に対して予測力をもっているのに対して、リスクプレミアムには予測力がないということである。

なお、期待仮説（Expectation Hypothesis）とは、以下の数式が成り立つとするものである。

$$ y_{t}^{(n)}\;=\;E_{t}\bigg[\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}y_{t+i}^{(1)}\bigg] $$

ここで、 $ y_{t}^{(n)} $ は満期が n 期のイールドであり、このイールドはちょうど 1 期から n 期までの各期のフォワードレート $ E_{t}[y_{t+i}^{(1)}] $ の平均となっている。(図 3 を参照) たとえば、Dai and Singleton (2002) はアフィンモデルを使ってこの期待仮説が成立しない理由をリスクプレミアムに求めている。

## (2) 一般化バターワースフィルタ (Harvey and Trimbur, 2003)

Harvey and Trimbur (2003) は、Gomez(2001) のバターワースフィルタの利点を生かし、カルマンフィルターと最尤法を採用した Harvey and Jaeger (1993) のモデルを拡張することで、時系列モデルの観点から解釈可能な一般化バターワースフィルタを提案した。この一般化バターワースフィルタは、次数 (m,l) をもつ構造時系列 (Structural Time Series) モデルであり、以下のような (1.2), (1.3), (1.4) から構成される。

(1) 観測方程式

$$ y_{t}=\tau_{t}^{(m)}+c_{t}^{(l)}+\varepsilon_{t},\quad\varepsilon_{t}\sim N(0,\sigma_{\varepsilon}^{2}), $$

(2) 確率トレンドモデル (Lowpass Filter)

$$ \tau_{t}^{(1)}=\tau_{t-1}^{(1)}+\eta_{t},\quad\tau_{t}^{(i)}=\tau_{t-1}^{(i)}+\tau_{t-1}^{(i-1)},\quad\eta_{t}\sim N(0,\sigma_{\eta}^{2}),\quad i=1,2,\cdots,m, $$

(3) 確率サイクルモデル (Bandpass Filter)

$$ \left[\begin{array}{c}c_{t}^{(1)}\\ c_{t}^{*(1)}\end{array}\right]=\rho\left[\begin{array}{c c}\cos\lambda_{c}&\sin\lambda_{c}\\ -\sin\lambda_{c}&\cos\lambda_{c}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}c_{t-1}^{(1)}\\ c_{t-1}^{*(1)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\kappa_{t}\\ \kappa_{t}^{*}\end{array}\right],\quad\kappa_{t},\kappa_{t}^{*}\sim N(0,\sigma_{\kappa}^{2}) $$

$$ \left[\begin{array}{c}c_{t}^{(j)}\\ c_{t}^{*(j)}\end{array}\right]=\rho\left[\begin{array}{c c}\cos\lambda_{c}&\sin\lambda_{c}\\ -\sin\lambda_{c}&\cos\lambda_{c}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}c_{t-1}^{(j)}\\ c_{t-1}^{*(j)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}c_{t-1}^{(j-1)}\\ c_{t-1}^{*(j-1)}\end{array}\right],\quad j=2,\cdots,l. $$
ここで、 $ y_{t} $ は観測されるマクロ経済変数の時系列データである。他方で、 $ \tau_{t}^{(m)} $ , $ c_{t}^{(l)} $ , $ c_{t}^{*(l)} $ は潜在変数であり、 $ \tau_{t}^{(m)} $ は m 次のトレンドであり、 $ c_{t}^{(l)} $ は l 次のサイクルである。また $ c_{t}^{*(l)} $ はこれと対をなすサイクル因子であり、 $ c_{t}^{l} $ と比較して $ \pi/2 $ ラジアン (90 度) の大きさの位相偏移をもつ (すなわち、 $ c_{t}^{*(l)} $ は先行している)。 $ \rho $ は振幅の減衰速度、 $ \lambda_{c} $ は周波数を表す。（したがって、 $ 2\pi/\lambda_{c} $ は周期をあらわす。）

確率トレンドモデルの式(1.3)で、トレンドの次数がm=2の場合は、以下の(1.5)式のように、 $ \tau_{t}^{(1)} $ がドリフト項(またはトレンドのスロープ)である $ \beta_{t} $ に該当する。このパラメータ $ \beta_{t} $ はランダムウォークする確率変数でありトレンド成分 $ \tau_{t} $ の平均成長率を意味する。

$$ \tau_{t}=\tau_{t-1}+\beta_{t} $$

$$ \beta_{t}=\beta_{t-1}+\zeta_{t},\quad\zeta_{t}\sim N(0,\sigma_{\zeta}^{2}), $$

(1.3) 式から推定された $ \tau_{t}^{m} $ または (1.5) 式の $ \tau_{t} $ がローパスフィルタにより抽出されたトレンド成分である。また、確率サイクルモデル (1.4) 式から推定された $ c_{t}^{(l)} $ とこの対である $ c_{t}^{*(l)} $ がバンドパスフィルタにより抽出されたサイクル成分に該当する。本論では、長短スプレッドや景気一致指数の l 次のサイクル成分 $ c_{t}^{l} $ を抽出して、2 つの系列のサイクルの先行性・遅行性を計測し、これから長短スプレッドの予測力を検証していくこととなる。

## [図 1—図 3]

本稿の構成は以下のとおりである。2 節では金利の期間構造のアフィン型モデルについて解説し、3 節では Ang, Piazzesi, and Wei (2006) の研究に基づいた VAR(1) 型マクロ・ファイナンスモデルによる景気動向指数の予測方法について説明する。4 節では多変量バンドパスフィルターとマクロファイナンスモデルへの応用方法を扱う。5 節では、3 節と 4 節で説明した手法を使って OLS と比較しながら実際の日本の景気一致指数へ適用を行い、この検証結果を説明する。6 節は結論である。7 節は補論としてゼロクーポン金利の期間構造の推定法である Vasicek and Fong (1982) の解説を行う。