Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 8, to indicate that the full insurance hypothesis is often rejected for income decreases than income increase, though it is not necessarily true for the log-form regressions.

### 5. Sources of Consumption Insurance

Next, the sources of insurance will be investigated in order to make a quantitative assessment of what sources of income mitigate changes in consumption. Dynarski and Gruber investigated spouse’s earnings and government transfers such as unemployment insurance and tax payments. The specification is as follows.

$$ \Delta I_{_{t}}=\boldsymbol{\alpha}+\boldsymbol{\beta}\Delta Y_{_{t}}+\mathbf{X}_{_{h}}^{^{\prime}}\boldsymbol{\delta}+\boldsymbol{\varepsilon}_{_{,t}} $$

where $ \Delta I_{t} $ is change in sources of income for household h (spouse's income, social security transfer and tax paid), $ \Delta Y_{t} $ is change in the head of household income for household h and $ X_{h} $ is change in the number of family members and indicator variable for each year and month. The equation (3) will be estimated in both levels and logs by ordinary least squares.

Table 10 reports the results. First, the coefficients on spouse’s income are positive and significant but the change in spouse’s income in response to head of household income is small $ ^{7} $ : only 2 yen to 4 yen per 100 yen change in head’s income. This sharply contrasts with the results of Dynarski and Gruber for the U.S., which showed that the coefficient is not significantly different from zero or negatively significant. This might be puzzling, but the different frequency of data between this paper and their paper might partly explain it. A spouse without a job needs time to search for a job and she might not be able to find her job within such a short period. Moreover, in the case that both head of household and spouse are employed, macroeconomic factors might affect both head of household income and spouses’ income in the same direction. In the short run, spouse’s income does not compensate for head of household income in Japan $ ^{8} $ .

Second, most of the coefficients on social security transfers are not significantly different from zero and even when significant, are very small. This is also clearly different from the results of Dynarski and Gruber, who report negative and significant coefficients on transfer payments. This difference also might be accounted for by the different frequency of the data. The FIES covers only a six-month panel, and the sub-sample of unemployed in six months is very small. Dynarski and Gruber point out that most of increase in transfer in the U.S. comes from unemployment insurance $ ^{9} $ . $ {}^{10} $
Third, on the contrary, the coefficients on tax payments are always positive and significant. The change in tax paid is 12-13 yen in response to a 100 yen change in head of household income. Although the coefficient is larger in the U.S. $ ^{11} $ , tax payments play significant and sizable role to mitigate change in head of household income.

These findings are even true if dividing the samples into income increases and decrease (Table 11). Moreover, to detect the effect of these sources in a longer period, we run equation (3) using the average of change in sources over six months and the average of change in head of household income (Table 16). The results are consistent with those mentioned above.

Based upon the results discussed above, the net effect of tax payments in mitigating changes in income is 7 yen to 10 yen since spouse's income decreases when head of household income decreases. Together with the results showed in Table 2 and Table 3, the response of saving is implied to be 4 yen to 8 yen in response to change of 100 yen in head of household income, which is also much smaller than the U.S. case of 20 - 25 cents to each dollar in change in head's income.

The findings in this section indicate that the main source of consumption insurance is tax payment. Other sources including spouse’s income, social security transfer and saving play smaller roles in compensating for changes in head of household income in Japan.

### 6. The Full Consumption Insurance Hypothesis and Liquidity Constraints

In this section, the effects of liquidity constraints on individual households are investigated. There is surprisingly little empirical work on liquidity constraints in Japan, partly due to the unavailability of consumers' data on both consumption and assets, which is necessary for a test of the effects of liquidity constraints. Fortunately, the Family Savings Survey (henceforth, FSS) collects financial asset data on December 31 in every year from the same households surveyed in the FIES entering into the sample in August, September and October. The FIES and FSS have the same identifying codes for the same individuals, which makes complete matching possible. The FSS has no land asset data, but financial assets represent an individual's total liquidity position since land is considered to be an illiquid asset.

The basic approach follows Zeldes (1989) and successive research. The criteria for a liquidity constraint is exogenously determined. In this paper, the households in the sample are divided
following (ad hoc) criteria: the share of gross total financial assets $ ^{12} $ relative to previous year’s pretax annual income. The first is the case that the ratio is 1.0 and the share of those who are not under liquidity constraint versus those who are is approximately three to two. The second is the case that the ratio is 0.5 and the share of people not under liquidity constraint to those who are is about four to one.

Table 12 reports the results based on the Dynarski/Gruber specification and Table 13 indicates those based on the Mace/Cochrane method. In most cases, the coefficients on the changes in head of household income are larger for households with liquidity constraints than those without. The fact that the changes in head of household income have larger effects for households under liquidity constraints is true across all types of goods and services. However, the difference is fairly small. The difference is just 2 or 3 yen per 100 yen change in head of household income.

Moreover, Table 14 reports sources of insurance by liquidity constraints. In most cases, the coefficient on spouse’s income is larger for households with liquidity constraints and the coefficient on tax payments is larger for those without liquidity constraints. There is no systematic trend for social security transfers. The savings response is larger for those without liquidity constraints while almost zero for the group under liquidity constraint. Again, the difference between households with and without liquidity constraints is small.

### 7. Conclusion

This paper explores the relationship between income variability and consumption in the 1990s in Japan, using the micro-level data of the Family Income and Expenditure Survey to empirically test the full consumption insurance hypothesis as well as examine sources of insurance quantitatively. The consumption full insurance hypothesis is strongly rejected for both total consumption and consumption by type of goods, which implies that Japanese households fail to smooth consumption. However, the deviation from full insurance is small; there is only a 1 yen to 6 yen change in total consumption per 100 yen change in head of household head income, which is comparable to the U.S. case. The main source of insurance to compensate for changes in head of household income is tax payments and the change in tax paid is 12-13 yen in response to a 100 yen change in head of household income. Other sources, including spouse’s income, social security transfers and savings play a smaller role in compensating for changes in head of household income. These findings hold across households with different liquidity constraints.
What are the macroeconomic implications of these findings? Macro-level tests of the full consumption insurance hypothesis using the quarterly original data after 1990 are as follows $ ^{13} $ .

(Absolute change) $\Delta C_{t}=2645+0.30\Delta Y_{t}+\varepsilon_{t}$, Number of Observations = 37,

$$ \left(668\right)\left(0.07\right)\quad SEE=995,R\ squared\ (adj.)=0.95, $$

$$ \begin{aligned}(Log change)\Delta C_{_{t}}&=0.03+0.59\Delta Y_{_{t}}+\varepsilon_{_{t}},\quad Number of Observation=37,\\&(0.01)\quad(0.13)\quad SEE=0.01,R squared(adj.)=0.94,\end{aligned} $$

where $ \Delta C_{t} $ is the change in aggregate consumption compared to that in the previous quarter and $ \Delta Y_{t} $ is the change in GDP compared to that in the previous quarter. $ \Delta Y_{t} $ is instrumented by one period lag, two period lag of $ \Delta Y_{t} $ and one period lag of $ \Delta C_{t} $ .

The full insurance hypothesis is strongly rejected as in the results using micro-data but the deviations are larger. This might be partly accounted for by the different frequency of data (quarter vs. month) and the different level of data (macro vs. micro). However, comparing with the results using the sample in the entire 1980s and the 1990s, the deviation became larger in the 1990. A one percent change in GDP leads to 0.6% change in aggregate consumption.

Nevertheless, a utility loss might not be large as showed in the following “willing to pay” calculation. Suppose that there is a 0.5 chance of an increase in consumption an individual finds and a 0.5 change of an decrease in consumption of the same amount. The amount to avoid the gamble relative to certainty equivalent is obtained as $ \beta $ in the following equation.

$$ \left(4\right)0.5^{*}U\left(C(1+\alpha)\right)+0.5^{*}U\left(C(1-\alpha)\right)=U\left(C(1-\beta)\right) $$

Following the lines of Lucas (1987), the utility function is assumed to be

$$ (5)U(C)=\frac{1}{1-\sigma}(C^{1-\sigma}-1) $$

where $ \sigma $ is the constant coefficient of relative risk aversion. Substituting (4) into (5),
$$ (6)\beta=1-[0.5(1+\alpha)^{1-\sigma}+0.5(1-\alpha)^{1-\sigma}]^{\frac{1}{1-\sigma}} $$

Based on the results in Table 2, $ \alpha $ ranges from 0.01 to 0.06. $ \sigma $ is assumed to be 5,10,20 following Lucas. The value of estimated $ \beta $ range from $ 0.0003(\alpha=0.01 \&\ \sigma=5) $ and $ 0.03(\alpha=0.06 \&\ \sigma=20) $ , which are small.

Note that the benchmark in this paper is national consumption insurance, using cross-sectional deviations from the full insurance in Japan. The analysis presumes that all aggregate changes in domestic consumption are uninsured. Therefore, these findings should not imply that the “Lost Decade” had low cost but that the cost was borne relatively evenly across the population.

A fruitful agenda for future research would be to test the full insurance hypothesis using annual data. Although the micro-level data of the FIES has plenty of useful information on household earnings and expenditure, the limitation of this research comes from the short panel. Analysis using annual data would make it possible to compare the behavior of U.S. and Japanese consumers more precisely.
## References

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Zeldes, Stephen. (1989) “Consumption and Liquidity Constraints: An Empirical Investigation.” Journal of Political Economy, vol.97, no 2.
Table 3: Test of Full Insurance Hypothesis [Dynarski/Gruber Specification] (Logs)

Panel Period	Total Cons.	Durables	Semi Durables	Non Durables	Services	Panel Period	Total Cons.	Durables	Semi Durables	Non Durables	Services
All samples	0.100 (0.001)	0.301 (0.011)	0.190 (0.004)	0.061 (0.001)	0.083 (0.002)	July-December	0.095 (0.007)	0.336 (0.080)	0.163 (0.020)	0.042 (0.004)	0.102 (0.011)
Number of Obs.	346,448	59,783	334,159	346,448	346,147	Number of Obs.	30,391	5,425	29,427	30,391	30,371
R² (adjusted)	0.08	0.01	0.04	0.18	0.02	R² (adjusted)	0.09	0.01	0.05	0.21	0.01
s.e.e.	0.42	1.54	1.18	0.24	0.67	s.e.e.	0.46	2.43	1.32	0.27	0.74
January-June	0.077 (0.008)	0.215 (0.096)	0.156 (0.024)	0.022 (0.004)	0.087 (0.013)	August-January	0.097 (0.007)	0.171 (0.090)	0.115 (0.021)	0.050 (0.004)	0.096 (0.012)
Number of Obs.	29,673	4,654	28,576	29,673	29,658	Number of Obs.	27,361	4,885	26,502	27,361	27,336
R² (adjusted)	0.04	0.01	0.03	0.04	0.01	R² (adjusted)	0.17	0.02	0.08	0.37	0.02
s.e.e.	0.47	2.41	1.35	0.25	0.75	s.e.e.	0.47	2.42	1.31	0.27	0.74
February-July	0.061 (0.005)	0.042 (0.063)	0.149 (0.015)	0.017 (0.003)	0.067 (0.009)	September-February	0.097 (0.007)	0.272 (0.091)	0.167 (0.021)	0.049 (0.004)	0.109 (0.012)
Number of Obs.	30,360	5,017	29,242	30,360	30,329	Number of Obs.	27,436	) 4,849	26,497	27,436	27,412
R² (adjusted)	0.04	0.01	0.03	0.05	0.01	R² (adjusted)	0.15	0.01	0.09	0.37	0.02
s.e.e.	0.48	2.48	1.32	0.25	0.76	s.e.e.	0.47	2.35	1.32	0.28	0.75
March-August	0.064 (0.005)	0.201 (0.056)	0.112 (0.013)	0.015 (0.003)	0.066 (0.008)	October-March	0.104 (0.007)	0.166 (0.086)	0.148 (0.022)	0.049 (0.004)	0.116 (0.012)
Number of Obs.	30,657	5,192	29,605	30,657	30,620	Number of Obs.	25,764	4,780	24,864	25,764	25,745
R² (adjusted)	0.03	0.01	0.02	0.03	0.01	R² (adjusted)	0.18	0.03	0.09	0.39	0.03
s.e.e.	0.47	2.41	1.29	0.26	0.77	s.e.e.	0.46	2.39	1.36	0.28	0.73
April-September	0.051 (0.005)	0.160 (0.056)	0.124 (0.013)	0.018 (0.003)	0.047 (0.008)	November-April	0.100 (0.008)	0.265 (0.086)	0.145 (0.022)	0.044 (0.004)	0.107 (0.012)
Number of Obs.	30,122	5,081	29,004	30,122	30,102	Number of Obs.	26,608	5,044	25,604	26,608	26,589
R² (adjusted)	0.02	0.01	0.02	0.03	0.01	R² (adjusted)	0.18	0.02	0.09	0.37	0.03
s.e.e.	0.47	2.47	1.29	0.26	0.74	s.e.e.	0.47	2.44	1.38	0.28	0.75
May-October	0.062 (0.005)	0.232 (0.057)	0.124 (0.013)	0.027 (0.003)	0.059 (0.007)	December-May	0.079 (0.009)	0.424 (0.106)	0.110 (0.025)	0.033 (0.005)	0.104 (0.014)
Number of Obs.	30,882	5,228	29,757	30,882	30,860	Number of Obs.	26,638	4,485	25,555	26,638	26,610
R² (adjusted)	0.03	0.02	0.03	0.03	0.01	R² (adjusted)	0.09	0.01	0.04	0.24	0.02
s.e.e.	0.46	2.49	1.29	0.26	0.74	s.e.e.	0.48	2.44	1.37	0.27	0.78
June-November	0.063 (0.005)	0.236 (0.063)	0.125 (0.015)	0.025 (0.003)	0.055 (0.009)
Number of Obs.	30,556	5,143	29,526	30,556	30,515
R² (adjusted)	0.03	0.01	0.03	0.02	0.01
s.e.e.	0.48	2.51	1.29	0.26	0.75
Aug-Jan	B1	1.484(0.287)	0.829(0.291)	1.561(0.324)	1.042(0.316)	0.869(0.198)	1.267(0.207)	1.123(0.119)	0.993(0.108)	1.158(0.253)	0.849(0.271)
B2	0.059(0.007)	0.048(0.007)	0.013(0.005)	0.007(0.005)	0.011(0.001)	0.011(0.002)	0.014(0.001)	0.015(0.001)	0.020(0.004)	0.014(0.004)
*	40.21(0.00)	23.64(0.22)	5.26(0.01)	0.91(0.40)	30.59(0.00)	21.98(0.00)	147.86(0.00)	149.77(0.00)	13.69(0.10)	7.33(0.00)
N R²see.	13,830(0.05)	14,355(0.03)	13,830(0.01)	14,355(0.00)	13,830(0.04)	14,355(0.03)	13,830(0.33)	14,355(0.27)	13,830(0.01)	14,355(0.01)
Sep-Feb	B1	0.951(0.220)	1.138(0.264)	1.154(0.342)	0.987(0.405)	0.889(0.158)	1.269(0.267)	0.810(0.082)	0.932(0.094)	1.084(0.265)	1.134(0.361)
B2	0.054(0.006)	0.059(0.007)	0.009(0.004)	0.010(0.004)	0.012(0.002)	0.010(0.002)	0.013(0.001)	0.014(0.001)	0.020(0.004)	0.025(0.005)
*	36.54(0.00)	35.31(0.89)	2.71(0.07)	2.68(0.07)	33.49(0.00)	12.49(0.00)	114.38(0.00)	102.29(0.67)	11.86(0.13)	14.06(0.12)
N R²see.	15,931(0.04)	12,333(0.04)	15,931(0.00)	12,333(0.00)	15,931(0.04)	12,333(0.02)	15,931(0.29)	12,333(0.29)	15,931(0.01)	12,333(0.01)
Oct-Mar	B1	0.997(0.201)	0.603(0.313)	1.186(0.324)	0.559(0.444)	0.923(0.144)	0.593(0.188)	0.873(0.093)	0.879(0.102)	0.859(0.257)	1.147(0.347)
B2	0.061(0.006)	0.050(0.007)	0.006(0.005)	0.003(0.004)	0.016(0.002)	0.014(0.002)	0.015(0.001)	0.016(0.001)	0.024(0.004)	0.015(0.005)
*	45.46(0.00)	26.88(0.22)	1.07(0.34)	0.69(0.50)	51.43(0.00)	43.70(0.00)	176.36(0.00)	161.80(0.00)	19.18(0.15)	5.98(0.00)
N R²see.	14,773(0.05)	11,602(0.06)	14,773(0.00)	11,602(0.00)	14,773(0.05)	11,602(0.05)	14,773(0.31)	11,602(0.36)	14,773(0.01)	11,602(0.01)
Nov-Apr	B1	1.121(0.174)	0.858(0.158)	1.249(0.251)	1.202(0.188)	1.068(0.163)	0.866(0.187)	0.840(0.096)	0.988(0.081)	0.851(0.243)	0.518(0.293)
B2	0.054(0.007)	0.060(0.007)	0.008(0.005)	0.017(0.004)	0.014(0.002)	0.014(0.002)	0.014(0.001)	0.014(0.001)	0.018(0.004)	0.014(0.004)
*	32.28(0.00)	40.82(0.00)	1.80(0.17)	8.75(0.00)	43.95(0.00)	36.89(0.00)	117.52(0.00)	112.73(0.00)	10.01(0.10)	6.41(0.12)
N R²see.	13,435(0.05)	13,780(0.06)	13,435(0.00)	13,780(0.01)	13,435(0.06)	13,780(0.04)	13,435(0.30)	13,780(0.32)	13,435(0.01)	13,780(0.01)
Dec-May	B1	0.822(0.207)	1.040(0.147)	0.330(0.268)	1.404(0.210)	0.975(0.162)	1.004(0.133)	0.827(0.108)	0.987(0.072)	0.954(0.259)	0.672(0.188)
B2	0.010(0.018)	0.046(0.007)	-0.018(0.013)	0.008(0.005)	0.006(0.004)	0.009(0.002)	0.004(0.002)	0.012(0.001)	0.022(0.012)	0.016(0.004)
*	0.52(0.59)	20.34(0.00)	4.14(0.02)	3.17(0.04)	1.13(0.32)	15.29(0.00)	3.42(0.03)	99.89(0.00)	1.78(0.17)	8.25(0.00)
N R²see.	10,564(0.02)	16,984(0.04)	10,564(0.00)	16,984(0.00)	10,564(0.02)	16,984(0.03)	10,564(0.13)	16,984(0.31)	10,564(0.01)	16,984(0.01)
2.9e+5	2.9e+5	2.0e+5	2.0e+5	59.975	64.536	31.079	33.944	1.8e+5	1.8e+5
Table 13: Test of Full Insurance Hypothesis by Asset Levels [Mace/Cochrane Specification] PANEL A (Level) PANEL B (log)

ALL	AUGUST-JANUARY	SEPTEMBER-FEBRUARY	OCTOBER-MARCH	ALL	AUGUST-JANUARY	SEPTEMBER-FEBRUARY	OCTOBER-MARCH
# 第 20 回公正取引委員会契約監視委員会議事概要

1 日時 平成27年6月4日（木）14：00～15：30

2 場所 中央合同庁舎第6号館B棟11階 公正取引委員会 官房第2会議室

3 出席者

（委員）小西委員，田中委員，田辺委員

## 4 議事概要

（1）開会

（２）調達案件の審議

平成26年10月1日から平成27年3月31日までの間に締結した契約のうち，各委員が抽出した調達案件5件について審議が行われた。審議の概要は別紙のとおり。

（3）閉会
别紙

意見・質問	説明・回答
○ 物品の運送委託（随意契約案件）
・複数の見積り提出者の中から契約相手方の選定に当たって基準とした理由は何か。	・提出された見積金額を比較し，より契約金額が低い方を契約の相手方として選定した。
・本件の契約単価については，一般的な運送費からしても妥当な範囲に落ち着いているという印象を受ける。
・運送車両の追加が必要となった場合，業者は速やかな対応が可能なのか。	・本件を単価契約としているのは，運送する対象物品が当初の想定より多くなる場合や作業時間が増える場合などに備えるためである。
・契約相手方が下請事業者に再委託してしまうおそれはないのか。	・見積り依頼の段階から，仕様書で記した台数から増減する可能性は伝えており，契約締結に当たっては実質上，運送車両の増加に対応できることを条件としている。
○ 公正取引委員会LAN用ネットワークスイッチの借入（入札案件）
・本件が低価格入札であったのは，予定価格の設定が高かったためとは考えられないか。同種調達の前例と比較してどうだったのか。	・本件は低入札価格調査の対象となったものであるが，契約対象物件について，現在に至るまで特段の問題は生じていない。
・入札であるので競争効果が働いたことは十分に考えられる。難しいとは思うが，予定価格を設定するに当たっては，競争による価格低減も踏まえる必要があろう。そうでないと，望ましい競争効果が生じているのに，低入札価格調査のような余分な手間やコストが掛かってしまう。
· 参考見積りの価格が高かったことが原因とは考えられないか。	· 参考見積りは，機器の設置作業等を行うベンダーから徴収したものであるが，ベンダーと入札参加者であるリース会社とで，積算の構成が違ったのかもしれない。ただし，入札参加者間でも大きな価格差があるので，一概に参考見積りの価格が高かったとは言い切れないのではないか。
· 参考見積りを入札参加者であるリース会社ではなく，ベンダーから徴した理由は何か。	· 参考見積りの段階では，業者からの提案を受けて仕様を調整することもあるので，ネットワークの構造や機器に精通しているベンダーの方が適していると考えている。リース会社に参考見積りを依頼したとしても，結局ベンダーに話が回り，ベンダーと打合せを行うことになるので，最初からベンダーに依頼した方が効率的である。
· 調達内容がリース契約であるのであるから，ベンダーから参考見積りを徴するのは少し奇異な感じがする。	· 作業内容や作業時間については，実際の機器の設置作業等を行うベンダー方が実態に近い積算が行えると考えた。
· 低入札価格調査は，具体的にどのようなことを行うのか。	· 基本的には，当該入札価格で仕様内容の履行が可能かという観点から，追加資料の提出を受け，ヒアリングを実施するなどして，積算内容の検証を行う。今回は，ネットワーク機器であったので，情報セキュリティや技術に詳しいCIO補佐官も調査に参加した。
○ セキュリティ機能付きUSBメモリー式の調達（入札案件）
· 本件を審議の対象とした理由は，落札率が高かったからであるが，調達の対象であるUSBメモリーの価格の見当がつきやすいことから落札率が高くなったものと思われる。
· そもそも通常のUSBメモリー比べ，高額となっているのではないか。	· アンチウィルスや情報暗号化等のセキュリティ機能を備えた場合，やはり高額となってしまう。予定価格の参考として，店頭販売価格を確認しているところ，通常のUSBメモリーと比して，同程度に高額であった。
○ ネットワークプリンタ49台の調達（入札案件）
· 落札金額が予想を大幅に下回る価格であったが，契約対象物件について，現在に至るまで特段の問題は生じていない。本件が低価格入札となったのは，業者が仕様に合う旧型機
種で入札してきたからである。
·本件が低入札価格調査には該当しないのは, 売買契約であるからか。	·然り。
·本件は,優良な事例といえるのではないか。 I T関係の調達はオーバースペックになり気味であるが,要求する機能からすれば,必ずしも最新型にこだわる必要はない。	·当方も,まさにその発想を持って仕様を作成した。
·旧型機種であることにより,交換部品の保管期限との関係でメンテナンス上の問題は生じないのか。	·本件で更新する前に使用していたプリンターでは,およそ購入から6年経過した頃から故障が目立ち始めたが,本件プリンターも同程度であれば,交換部品の保管期限でカバーされる。
○ I T資産管理ソフトウェアライセンスの調達(入札案件)
·本件を審議の対象とした理由は,1者入札であったことによる。
·調達対象品を取り扱う業者が限られている場合には,競争入札を実施したとしても適正な競争が働かないことがあり得る。それより,随意契約にして個別に価格,条件等の交渉を行った方が適切な契約内容となるのではいか。もちろん,随意契約が行える範囲が限られているのは承知しているが,全体の方向性として提案しておきたい。	·会計法令は,国にとって最も経済的な契約とするため,一般競争入札を原則としているが,競争に付すことが不利となるような場合には,随意契約により価格,条件等を交渉することも方法としては採り得るとは考えられる。随意契約の適正化の各府省庁共通の方針を踏まえつつ,事案ごとに検討していきたい。
·本件は,入札に参加しなかった業者からのヒアリングの結果を受け,その後の仕様書の検証等によって何か判明したことはあるか。	·本件は,調達対象品を取扱う業者が少なかったことが原因と考えられる。今回,仕様書において,入札参加者が過度に制限されるような条件等は認められなかったが,今後,仕様書の作成においては注意していきたい。
# 昭 和 52 年 度 一 般 会 計 暫 定 予 算

(昭和52年度一般会計暫定予算参照書添付)

第 80 回 国 会 (常 会) 提 出
## 総目録

## 昭和52年度一般会計暫定予算

予算総則

甲号歲入歲出暫定予算

(添付)

昭和52年度一般会計暫定予算参照書

昭和52年度一般会計歳入

暫定予算明細書

昭和52年度一般会計各省各庁暫定予算予定経費要求書

(参考)

予定経費要求書中の項の索引
## 昭和52年度一般会计暫定予算目録

序
建 設 省 所 管

24

自治省所管 24
## (添 付)

## 昭和52年度一般会计暫定予算参照書目錄

昭和52年度一般会计歳入暫定予算明細書
27

巌入暫定予算部款項
目別表
29

国 会 主 管
31

裁 判 所 主 管
32

会 計 檢 查 院 主 管
33

内 閣 主 管
34

総 理 府 主 管
35

法 務 省 主 管
37

外 務 省 主 管
38

大 藏 省 主 管
39

文 部 省 主 管
41

厚 生 省 主 管
42

農 林 省 主 管
43

通 商 座 業 省 主 管
44

運 輸 省 主 管
45

郵 政 省 主 管
46

労 働 省 主 管
47

建 設 省 主 管
48

自 治 省 主 管
49

昭和52年度一般会计各省各厅暫定予算
予定經費要求書
51

暫定予算予定經費要
求書主要經費別表
53

皇 室 費
55

甲号暫定予算予定經費
要求書
55

国 会 所 管
57

甲号暫定予算予定經費
要求書
57

衆 議 院
57

参 議 院
59

国 立 国 会 図 書 館
61

裁 判 官 訴 追 委 員 会
62

裁 判 官 彈 劾 裁 判 所
63

裁 判 所 所 管
65
甲号暫定予算予定經費要求書65宮内庁88裁判所65行政管理庁89檢察審查会68北海道開発庁91会計檢查院所管69防衛本庁95甲号暫定予算予定經費要求書69防衛施設庁97会計檢查院69経済企画庁99內閣所管71科学技術庁101甲号暫定予算予定經費要求書71環境庁103內閣官房71沖縄開発庁105內閣法制局71国土庁109人事院73法務省所管111国防会議74甲号暫定予算予定経費要求書111総理府所管75法務本省111甲号暫定予算予定経費要求書77法務総合研究所113総理本府77法務局114青少年対策本部78検察庁115北方対策本部81矯正官署116日本学術会議82更生保護官署118公正取引委員会83地方入国管理官署119警察庁84公安審査委員会121公害等調整委員会85公安調査庁122外務省所管87外務省所管123
甲号暫定予算予定經費要求書123地方医務局157外務本省123麻薬取締官事務所158在外公館126農林省所管159大蔵省所管127甲号暫定予算予定經費要求書159甲号暫定予算予定經費要求書127農林本省160大蔵本省127農林水產技術会議165財務局131農林本省試驗研究機関166税関132農林本省檢查指導機関167国税厅133地方農政局168文部省所管135北海道統計情報事務所170甲号暫定予算予定經費要求書135食糧庁171文部本省135林野庁172文部本省所轄機関140水産庁174文化庁142通商産業省所管177厚生省所管145甲号暫定予算予定經費要求書177甲号暫定予算予定經費要求書145通商産業本省177厚生本省146通商産業本省檢查機関180厚生本省試驗研究機関153工業技術院181檢疫所154資源エネルギー庁183国立らい療養所155特許庁184国立更生援護機関156特許庁184
中 小 企 業 厅 185 甲号暫定予算予定經費要求書 207
通 商 座 業 局 186 另 働 本 省 207
鉱山保安監督官署 187 另 働 本 省研究機関 211
運 輸 省 所 管 189 中央 労 働 委員 会 212
甲号暫定予算予定經費要求書 189 公共企業体等労働委員会 213
運 輸 本 省 189 另 働 保 護 官 署 214
運輸本省試驗研究機関 192 職 業 安 定 官 署 215
運輸本省教育機関 193 建 設 省 所 管 217
海 運 局 194 甲号暫定予算予定經費要求書 217
港 湾 建 設 局 195 另 設 本 省 218
陸 運 局 196 国 土 地 理 院 221
地 方 航 空 局 197 建設本省試驗研究機関 222
船 員 労 働 委員 会 198 另 建 設 官 署 223
海 上 保 安 厅 199 自 治 省 所 管 225
海 難 審 判 厅 200 另 暫定予算予定經費要求書 225
気 象 厅 201 自 治 本 省 225
郵 政 省 所 管 203 消 防 厅 227
甲号暫定予算予定經費要求書 203 (參 考)
郵 政 本 省 203 (参 考)
電 波 研 究 所 205
地方電波監理局 206 予定經費要求書中の項の索引 229
労 働 省 所 管 207
昭 和 52 年 度 一 般 会 計 暫 定 予 算