Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
anyδ > 0), there exists a $ \sigma_{1} > 0 $ such that $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ is strictly increasing in x on $ (\delta,1-\delta) $ for all $ (\sigma,\rho) \in (0,\sigma_{1}]\times[\rho_{1},1] $ (resp. $ (\sigma,\rho) \in (0,\sigma_{1}]\times[0,1] $ ).

Proof of lemma 3. $ u(x, I_{(x,1]}, \alpha, \sigma) $

$$ \begin{align*}=&\frac{1}{\int_{x-\sigma}^{x+\sigma}f(\frac{x-\theta}{\sigma})g(\theta)d\theta}\int_{x-\sigma}^{x+\sigma}\left[\rho\left(1-F(\frac{x-\theta}{\sigma})\right)+(1-\rho)\alpha\right\}y(\theta)-c(\theta)]f(\frac{x-\theta}{\sigma})g(\theta)d\theta\\=&\frac{1}{m(x)}\int_{-1}^{1}dzH(x,z,\alpha)f(z)g(x-\sigma z),\end{align*} $$

where $ m(x) = \int_{-1}^{1} dz f(z) g(x - \sigma z) $ ,

and $ H(x,z,\alpha)=\{\rho(1-F(z))+(1-\rho)\alpha\}y(x-\sigma z)-c(x-\sigma z) $ .

$$ \begin{aligned}Then\ \frac{d}{dx}u(x,I_{(x,1]},\alpha,\sigma)=&\frac{1}{m^{2}}[\int_{-1}^{1}\ dz(\frac{\partial H}{\partial x}g(x-\sigma z)+Hg^{^{\prime}}(x-\sigma z))f(z)]m\\&-[\{\int_{-1}^{1}dzHg(x-\sigma z)f(z)\}\{\int_{-1}^{1}dzg^{^{\prime}}(x-\sigma z)f(z)\}]]\end{aligned} $$

Since $ H,\frac{\partial H}{\partial x},g,g',f $ are uniformly continuous in $ x,z,\sigma $ on

$$ [\underline{{\theta}}-\sigma_{_{0}},1-\delta]\times[-1,1]\times[0,\sigma_{_{0}}],\frac{d}{d x}u(x,I_{(x,1]},\alpha,\sigma)\mathrm{c o n v e r g e s t o} $$

$$ \begin{aligned}\frac{d}{dx}u(x,1_{(x,1]},\alpha,0)=&\int_{-1}^{1}{\ d}z[\{\rho(1-F(z))+(1-\rho)\alpha\}y^{^{\prime}}(x)-c^{^{\prime}}(x)]f(z)\\ =&\{\frac{1}{2}\rho+(1-\rho)\alpha\}y^{^{\prime}}(x)-c^{^{\prime}}(x)\end{aligned} $$

uniformly for all $ x \in [\delta,1-\delta] $ as $ \sigma \to +0 $ .

Hence, the conclusion follows from
$$ \frac{d}{dx}u(x,1_{(x,1]},\alpha,0)>\{\min_{0\leq x\leq1}y^{^{\prime}}(x)\}(\frac{1}{2}\rho_{1}-\max_{0\leq x\leq1}\frac{c^{^{\prime}}(x)}{y^{^{\prime}}(x)})>0 $$

for $ x\in[\delta,1-\delta] $ and $ \rho\in[\rho_{1},1] $ when $ \alpha=0 $ , and

$$ \frac{d}{dx}u(x,1_{(x,1]},\alpha,0)\geq\{\min_{0\leq x\leq1}y^{^{\prime}}(x)\}(\frac{1}{2}-\max_{0\leq x\leq1}\frac{c^{^{\prime}}(x)}{y^{^{\prime}}(x)})>0 $$

for $ x \in [\delta, 1 - \delta] $ and $ \rho \in [0, 1] $ when $ \alpha = 1 $ .

Lemma 4: When $ \alpha=0 $ ( $ \alpha=1 $ ), there exist $ \delta,\sigma_{2},\rho_{1} $ with $ \delta>\sigma_{2}>0 $ and $ 1>\rho_{1}\geq\frac{2c(1)}{y(1)(1-F(0))} $ (resp. $ \delta,\sigma_{2} $ with $ \delta>\sigma_{2}>0 $ ) such that $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ is positive uniformly in $ x,\sigma,\rho $ on $ [1-\delta,1)\times(0,\sigma_{2})\times[\rho_{1},1] $ (resp. $ [1-\delta,1)\times(0,\sigma_{2})\times[0,1] $ ).

Proof of lemma 4. We prove only the case of $ \alpha=0 $ . It is shown in the same way for the case of $ \alpha=1 $ .

By the uniform continuity of g, we choose $ \sigma_{2}>0 $ such that $ \left|x_{1}-x_{2}\right|\leq\sigma_{2} $ means $ \left|g(x_{1})-g(x_{2})\right|\leq\varepsilon<\min_{0\leq x\leq1}g(x) $ . Further, we choose $ \delta>\sigma_{2} $ such that $ y(1-\delta-\sigma_{2})>\frac{2}{\rho_{1}}\frac{c(1)}{1-F(0)} $ .

Then, when $ \alpha=0 $ , for any $ (x,\sigma) $ such that either $ 1-\delta\leq x\leq1-\sigma_{2},0<\sigma\leq\sigma_{2} $ or $ \sigma<1-x,0<\sigma\leq\sigma_{2} $ ,

$$ \begin{align*}u(x,I_{(x,1]},\boldsymbol{\alpha},\boldsymbol{\sigma})\\>&\frac{\int_{-1}^{1}dz[\{\boldsymbol{\rho}(1-F(z))y(1-\boldsymbol{\delta}-\boldsymbol{\sigma})\}-c(1)](g(x)-\boldsymbol{\varepsilon})f(z)}{\int_{-1}^{1}dz(g(x)+\boldsymbol{\varepsilon})f(z)}\\\geq&\min_{0\leq x\leq1}\{\frac{g(x)-\boldsymbol{\varepsilon}}{g(x)+\boldsymbol{\varepsilon}}\}[\frac{1}{2}\boldsymbol{\rho}_{1}y(1-\boldsymbol{\delta}-\boldsymbol{\sigma})-c(1)]>0.\end{align*} $$

$$ As\quad for\quad any\quad(x,\sigma)\quad such\quad that\quad0<1-x\leq\sigma\leq\sigma_{2}\quad,\quad noting $$
$$ \begin{aligned}\int_{\frac{x-1}{\sigma}}^{1}&F(z)f(z)dz=\frac{1}{2}(1-F(\frac{x-1}{\sigma})^{2})\text{we have}&\\&u(x,I_{(x,1]},\alpha,\sigma)\\ &\\&\geq\min_{0\leq x\leq1}\{\frac{g(x)-\mathfrak{e}}{g(x)+\mathfrak{e}}\}[\frac{1}{2}\mathfrak{p}_{1}(1-F(0))y(1-\mathfrak{d}-\mathfrak{o}_{2})-c(1)]>0.\\ \end{aligned} $$

Proposition 4 is straightforward from the following lemma.

Lemma 5: When either $ \alpha=0 $ , $ \rho\in(\rho,1] $ or $ \alpha=1 $ , $ \rho\in(0,1] $ , $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ has a unique zero point $ k(\alpha,\sigma,\rho) $ in $ (0,1) $ , and $ s=I_{(k(\alpha,\sigma,\rho),1]} $ is an optimal strategy for individuals of type B. In particular, that $ \alpha=1 $ and $ 0<\rho<\overline{\rho} $ is necessary and sufficient in order that $ s=I_{(k(1,\sigma,\rho),1]} $ is a unique optimal strategy for type B.

Proof of lemma 5. By lemma 3 and lemma 4, when either $ \alpha=0 $ , $ \rho\in(\underline{\rho},1] $ or $ \alpha=1 $ , $ \rho\in(0,1] $ , there exist $ \delta,\sigma_{3}>0 $ such that $ \delta<\underline{\theta}-\sigma_{3} $ , $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma)>0 $ for $ (x,\sigma)\in[1-\delta,1)\times(0,\sigma_{3}) $ and $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ is strictly increasing on $ (\delta,1-\delta) $ . This shows $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ has a unique zero point $ k(\alpha,\sigma,\rho) $ in $ (0,1) $ since $ u(x,1_{(x,1]},\alpha,\sigma) $ is continuous on $ (0,1) $ and negative on $ (0,\delta) $ .

The optimality of $ s = I_{(k,1]} $ is proved by the exact same argument as lemma 2,

since $ \lim_{x\to1-0}u(x,I_{(k,1]},\alpha,\sigma)>0 $ by lemma 4.
For the second part, it is easily shown from

$$ \begin{aligned}&u(1,s,1,\sigma)=\frac{\displaystyle\int_{1-\sigma}^{1}\ (1-F(\frac{1-\theta}{\sigma}))g(\theta)d\theta}{\displaystyle\int_{1-\sigma}^{1}\ (1-F(\frac{1-\theta}{\sigma}))g(\theta)d\theta}\cdot\\ &\\ &\frac{[\{\rho(\int_{\theta-\sigma}^{1}\frac{1}{\sigma}s(y)f(\frac{y-\theta}{\sigma})dy+(1-F(\frac{1-\theta}{\sigma})s(1))+(1-\rho)\}y(\theta)-c(\theta)]}{1}\\ \end{aligned} $$

that $ \alpha=1 $ and $ 0<\rho<\overline{\rho} $ is necessary and sufficient in order that $ u(1,s,1,\sigma) $ is uniformly positive for all s and $ \text{all }(\sigma,\rho_{1})\in(0,\sigma_{4})\times(0,\rho] $ for some $ \sigma_{4}>0 $ . This implies that $ \alpha=1 $ and $ 0<\rho<\overline{\rho} $ is necessary and sufficient in order that $ s=I_{(k(1,\sigma,\rho),1]} $ is a unique optimal strategy.

Proof of proposition 5. We first note that $ \alpha $ should be taken as the following continuous function of x in Case 2:

$$ \alpha(x)=\frac{\displaystyle\int_{-1}^{1}dzf(z)g(x-\sigma z)(1-F(\frac{\boldsymbol{\Theta}_{T}-x}{\boldsymbol{\sigma}}+z))if}{\displaystyle\int_{-1}^{1}dzf(z)g(x-\sigma z)}if\begin{array}{ll}0&0\leq x\leq\boldsymbol{\Theta}_{T}-2\boldsymbol{\sigma}\\ if\boldsymbol{\Theta}_{T}-2\boldsymbol{\sigma}0. $

Further, $ u(x,1_{(x,1]},\alpha(x),\sigma) $ is strictly increasing in x on $ (\delta,1-\delta)\setminus[\theta_{T}-2\sigma,\theta_{T}+2\sigma] $ by lemma 3. Therefore, the first part of the proposition follows from lemma 5 if we show that $ u(x,1_{(x,1]},\alpha(x),\sigma) $ never has
any zero point in $ [\theta_{T}-2\sigma,\theta_{T}+2\sigma] $ for any sufficiently small $ \sigma>0 $ . But this easily follows from that $ u(x,1_{(x,1]},1,\sigma) $ ( $ u(x,1_{(x,1]},0,\sigma) $ ) converges to $ (1-\frac{1}{2}\rho)y(x)-c(x) $ (resp. $ \frac{1}{2}\rho y(x)-c(x) $ ) uniformly in x.

The second part also follows from lemma 5 since $ u(x,1_{(x,1]},\alpha(x),\sigma) $ coincides

with $ u(x,1_{(x,1]},1,\sigma) $ in the neighborhood of 1.
## References

[1] Carlsson, H., van Damme, E., 1993, Global Games and Equilibrium Selection, Econometrica 61, 989-1018.

[2] Chamley, C., 1999, Coordinating Regime Switches, Quarterly Journal of Economics 114, 869-905.

[3] Cooper, R., John, A., 1988, Coordinating Coordination Failures in Keynesian Models, Quarterly Journal of Economics 103, 441-463.

[4] De Long, J.B., Shleifer, A., Summers, L.H., Waldmann, R.J., 1990, Noise Trader Risk in Financial Markets, Journal of Political Economy 98, 703-738.

[5] Diamond, P.A., 1982, Aggregate Demand Management in Search Equilibrium, Journal of Political Economy 90, 881-894.

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[9] Morris, S., Shin, H.S., 1998, Unique Equilibrium in a Model of Self-Fulfilling Currency Attacks, American Economic Review 88, 587-597.

[10] Morris, S., Shin, H.S., 2001, Global Games: Theory and Applications, Cowles Foundation Discussion Paper No. 1275R.

[11] Salanié, B., 1997, The Economics of Contracts, MIT Press.

[12] Vega-Redondo, F., 1996, Evolution, Games, and Economic Behaviour, Oxford-University Press.
## むすび

## 環境とともに創る地域社会・地域経済

本年の白書の第1部では、「環境とともに創る地域社会・地域経済」をテーマとして、地域における環境問題の解決が経済・社会的課題の解決にも資すること、そして、環境問題に関する取組を行う上で、その地域に本来備わっている地域資源を有効活用することが、経済・社会的課題の解決の処方箋ともなり得ることを明らかにしてきました。

改めて見ると、私たちの周りには、様々な地域資源に溢れていることに気付かされます。太陽光、風力、地熱、バイオマスなどの再生可能エネルギー資源はもちろんですが、身の回りに当たり前にある木の葉、星の見える夜空、山林、その地域で当たり前に食べられている魚や野菜などの食材、近くの神社にある鎮守の森、あるいは地域の伝統行事やイベントなど、今回の白書で取り上げたものはその一例に過ぎません。しかしながら、普段からその地域に住んでいる方々にとって、その存在はあまりに“当たり前過ぎる”存在であるため、見落としてしまいがちなことも事実です。

そこで、こうした地域資源の存在を把握して有効活用していくための手法の一例として、今回、地域経済循環分析を紹介しました。しかし、地域資源の存在を把握して有効活用するための手法は、これに限られるものではありません。例えば、地域の実情を最もよく知る地域住民の方々の幅広い参加による話し合いの中から見えてくることもあるでしょうし、Iターン・Uターンにより地域に移り住んだ住民の、言わば外部の目を通じて地域資源に気付かされることもあるでしょう。そうした多様な主体が関わることで、地域資源を把握することができます。

特に、地方には、里地里山を始め多くの自然環境と豊富な自然の恵みが、すぐ手の届くところに残っています。こうした自然環境を地域資源として保全し、向上させるとともに、持続可能な形で活用することは、環境問題の解決につながるのみならず、地域の振興にもつながると考えられます。

今回の環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書が、身の回りの地域資源の存在の気付きのきっかけとなり、地域の活性化と持続可能な社会づくりにつながる一助となれば幸いです。
## 震災と統計のシンポジウム

一橋大学経済学研究科・政策大学院 佐藤主光（もとひろ）
## 経済学のアプローチ

▶ ロジック＝理論とエビデンス＝実証に基づく分析

エビデンスには統計データが不可欠

▶ 被害額・影響、負担の数量化

理念ではなく、数字を起点とした政策論が必要
## 震災のマクロ経済効果
## 本研究の試算

▶ 東北関東大震災が日本経済・財政に及ぼす効果を試算

試算の範囲:2011年～20年

経済変数
マクロ経済	GDPギャップ国内総生産(実質)経済成長率(実質)インフレ率
財政	基礎的財政收支(国・地方)国債利子率公債残高公債発行比率(＝公債残高/個人金融資産)
## 試算の前提

簡単なケインズ(需要主導)型マクロ経済モデルに拠る。

分析手法: 小黒・佐藤(2011)「首都直下地震がマクロ経済に及ぼす影響についての経済分析」経済分析

震災後もマクロ経済構造(日本経済の実力)は不変と仮定

－震災＝資本ストック・労働力の毀損、

被災地の需要減

▶ 生産設備の被災が他地域に及ぼす外部効果(サプライチェーン)は捨象
## 試算の位置づけ

マクロ経済構造
変化なし震災＝一時的ショック	変化震災＝経済構造に影響
震災の影響	被災地の損失	1次災害＝本試算	3次災害＝震災による打撃が長期的に継続
他地域への波及	2次災害＝サプライチェーン

不確定要因：

·東電福島原発事故·電力不足(輪番停電)

・海外投資家・企業のリスク認知

・サプライチェーン

⇒ 影響の長期化・経済構造の変化
図表 1.4：試算の前提

阪神淡路大震災	今回（ケース 1）	今回（ケース 2・3）
直接被害額（兆円）	9.9	16	25
死亡者数（万人）	0.6	2.4	2.4

震災関連復興事業（追加事業のみ、単位：億円）

1年目	608	5,773	9,021
2年目	2,964	1,961	3,064
3年目	1,213	1,736	2,712
4年目	1,074	1,338	2,090
5年目	827	1,103	1,723
6年目	682	1,036	1,618
7年目	640	863	1,349
8年目	534	714	1,116
9年目	442	566	884
10年目	350	542	847
11年目	335	—	—
## 試算の結果

東北・関東大震災がマクロ経済に及ぼす影響は限定的

-GDPギャップは改善

-経済成長率は短期的に僅かに上昇

-インフレ率の上昇も僅か

財政(基礎的財政收支・公債残高)は震災後、僅かに悪化

ただし、財政破綻確率(公債発行比率90%以上)は上昇

参考: モンテカルロ法による平均・分布の試算
図表 1.3.: マクロ経済・財政の推移

実質経済成長率	インフレ率
年	震災前	震災後	震災前	震災後
ケース1	ケース2	ケース3	ケース1	ケース2	ケース3
2011	1.4%	2.2%	2.4%	1.4%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
2012	1.8%	1.3%	1.1%	1.9%	▲0.1%	0.2%	0.2%	0.0%
2013	2.1%	1.7%	2.1%	2.4%	0.0%	0.1%	0.2%	0.1%
2014	1.9%	2.1%	1.8%	2.0%	0.1%	0.2%	0.2%	0.2%
2015	2.0%	1.6%	1.6%	1.4%	0.1%	0.3%	0.3%	0.4%
2016	1.8%	1.1%	1.5%	1.4%	0.2%	0.3%	0.3%	0.4%
2017	1.0%	1.4%	1.1%	1.1%	0.3%	0.3%	0.4%	0.3%
2018	1.3%	1.2%	1.3%	1.1%	0.2%	0.3%	0.3%	0.3%
2019	1.3%	0.9%	0.9%	0.8%	0.2%	0.2%	0.4%	0.3%
2020	1.0%	1.1%	0.8%	1.0%	0.2%	0.2%	0.3%	0.2%
基礎的財政收支(対GDP)	公的債務(対GDP)
年	震災前	震災後	震災前	震災後
ケース1	ケース2	ケース3	ケース1	ケース2	ケース3
2011	▲5.50%	▲6.32%	▲7.06%	▲7.64%	199%	199%	199%	199%
2012	▲5.55%	▲6.11%	▲6.23%	▲6.14%	207%	207%	208%	209%
2013	▲5.89%	▲6.04%	▲6.18%	▲6.08%	215%	215%	215%	217%
2014	▲6.22%	▲6.34%	▲6.44%	▲6.32%	222%	224%	224%	226%
2015	▲6.13%	▲6.54%	▲6.62%	▲6.47%	230%	233%	234%	235%
2016	▲6.40%	▲6.66%	▲6.80%	▲6.81%	238%	243%	246%	245%
2017	▲6.35%	▲6.67%	▲6.85%	▲6.76%	250%	255%	258%	257%
2018	▲6.75%	▲6.83%	▲6.93%	▲6.96%	262%	268%	271%	269%
2019	▲6.72%	▲6.77%	▲6.63%	▲6.91%	275%	280%	284%	283%
2020	▲6.62%	▲6.80%	▲6.81%	▲6.77%	287%	294%	297%	296%
- 財政破綻＝公債残高が家計金融資産に占める割合が90%以上(公債の国内消化が困難)

## ⇒2020年時点の破綻確率が2倍以上に

図表 1.5: 財政破綻確率の試算結果

2020年	2030年
震災なし	12%	100%
震災後	ケース1	25%
ケース2	32%
ケース3	30%
## 国・地方の財政負担
## 今後の財政負担は？

財政負担の見通し

一経済モデル・データに基づく「予測」

一政治的意図による「目標」

一そうであって欲しいという「願望」

可能な限り、客観的な見通しが不可欠

さもなければ……

一需要主導＝新たなバラマキ ⇒ 財政の膨張

一供給主導＝財政制約優先 ⇒ 不十分な復興
表1.費用項目と被害指標
項目	指標	被災自治体の推計方法
災害救助・応急対策	死者・行方不明者数

災害復旧事業
公共土木施設災害復旧事業
道路	社会資本:道路、治水・治山	道路実延長(国県道、市町村道の合計)
治山・治水	面積
港湾	社会資本:港湾	港湾区域面積(特定重要、重要、地方港湾の合計)
農林水産業施設等災害復旧事業	社会資本:農地	耕地面积
その他(文教施設など)	社会資本:社会保险・社会福祉施設・学校・病院・一般行政資産のうち専売公社以外	人口

災害復興
インフラ整備	市街地面積
生活再建	人口

被災者支援	死者・行方不明者数

注: 市街地面積と人口は被災自治体で計算。社会資本はすべて都道府県。
## 東日本大震災の被害指標の推計

## ▶ 災害救助·応急対策

▶ 災害救助等には死者・行方不明者を指標とした。

死者・行方不明者数は、2011年6月18日時点

## 公共土木施設災害復旧

社会資本は都道府県データなので、道路は被災地域の道路実延長（2008年）、治山・治水は被災地面積（2010年）、港湾は港湾区域面積（2010年）（特定重要港湾、重要港湾、地方港湾）を用いて被災地域の社会資本額を推計。

浸水地域は、費用を2倍で計算(「月例経済報告等に関する関係閣僚会議 震災対応特別会合資料-東北地方太平洋沖地震のマクロ経済的影響の分析-」(内閣府)の計算方法を参考)。

☐ 道路の浸水割合：「幹線交通用地浸水率」（「津波浸水域の土地利用別面積（暫定値）について」（国土地理院））

☐ 治山・治水の浸水割合: 浸水面積(同資料)より計算した「浸水率」

☐ 港湾はすべて浸水
## 農林水產業施設等災害復旧

被災地の耕地面积を耕地面积(2010年)より算出して、被災地の社会資本額を推計。

▶ 津波による流失・冠水地域については費用を2倍。

☐ 流失割合：「流失・冠水等被害推定面積率」（「津波により流失や冠水等の被害を受けた農地の推定面積」（農林水産省））

## その他の災害復旧

人口(就学者数や高齢者数の代理変数)で被災地の社会資本を推計。

## 災害復興:インフラ整備

被害指標:市街地面積(市町村)

浸水地域については費用を2倍。

☐ 浸水域率:「建物用地浸水率」(「津波浸水域の土地利用別面積(暫定値)について」(国土地理院))

## ▶ 災害復興:生活再建

被害指標: 人口(市町村)

栃木県、茨城県、千葉県の被害額

▶ 災害救助法が適用されていても、人的・物的被害が小さい地域が多い。

阪神・淡路大震災の「全壊棟数」と比較することで被害額を調整。
## 阪神淡路大震災の復興費用をベースに試算

表3.東日本大震災における都道府県別事業費、国と地方負担
災害救助・応急対策	災害復旧事業	復興事業	被災者支援	合計
事業費	1,730,623	14,799,279	10,687,208	1,058,616	28,275,726
青森県	297	396,659	854,487	181	1,251,624
岩手県	542,692	4,438,014	1,650,645	331,963	6,963,314
宮城県	1,038,522	5,177,691	6,024,502	635,260	12,875,975
福島県	145,405	4,772,880	2,153,440	88,944	7,160,669
茨城県	1,854	9,761	2,951	1,134	15,699
栃木県	297	1,638	687	181	2,803
千葉県	1,557	2,635	496	952	5,641

単位は100万円
災害救助·応急対策	災害復旧事業	復興事業	被災者支援	合計

国負担	1,058,480	12,411,262	2,738,685	916,728	17,125,154
青森県	181	328,237	218,961	157	547,537
岩手県	331,920	3,735,976	422,975	287,469	4,778,341
宮城県	635,179	4,331,125	1,543,770	550,115	7,060,189
福島県	88,932	4,004,254	551,816	77,022	4,722,024
茨城県	1,134	8,082	830	982	11,028
栃木県	181	1,368	193	157	1,900
千葉県	952	2,219	139	825	4,135

地方負担	672,143	2,388,017	7,948,524	141,889	11,150,572
青森県	115	68,422	635,526	24	704,087
岩手県	210,772	702,038	1,227,670	44,494	2,184,973
宮城県	403,343	846,566	4,480,732	85,145	5,815,786
福島県	56,473	768,626	1,601,624	11,921	2,438,645
茨城県	720	1,678	2,121	152	4,671
栃木県	115	270	494	24	903
千葉県	605	417	356	128	1,505
注:単位100万円。
震災と構造改革
## * 現状を正しく把握する

「震災だから」ではなく「震災以前」から構造改革が迫られていた分野も数多い

被災者・被災企業の支援のためにも、彼らの実態を把握する必要あり

▶ 情報の欠如の起因する二つのエラー

タイプエラー＝救済すべき個人・企業を救済できない

⇒復興・再建の遅れ

タイプIIエラー＝救済すべきではない(必要のない)個人・企業を救済する

⇒復興財源の膨張・新たなばら撒き＝構造改革の遅れ
## $ ^{*} $ 震災を契機とした変化

▶ 震災を契機とした社会・経済構造の変化

社会連帯への意識の変化？

▶ 災害リスクへの認知の変化

⇒地震保険・耐震化の促進の契機

▶ 防災意識の変化

⇒災害に強い街づくりに向けた合意形成の機会

⇒土地の利用規制・地域再編成

▶ 震災を前後とするNatural experiment
## 参考文献

小黒一正・佐藤主光(2011)「首都直下地震がマクロ経済に及ぼす影響についての分析」「経済分析」184号

宮崎毅・佐藤主光(2011)「政府間リスク分担と東日本大震災の復興財政」 フィナンシャル・レビュー 財務省財務総合政策研究所 近刊

宮崎毅(2010)「首都直下地震における地方財政への影響」ESRI Discussion Paper Series、No. 241 内閣府経済社会総合研究所
## 第3－（1）－10図就業形態別5年間の労働移動状況の推移(各期間末において30歳以上55歳未満の者)

○ 雇用者の離職率は、男女とも1990年代末以降高まったが、正規雇用労働者に限れば、近年離職率は低下している。また、正規雇用への転職率はおおむね横ばいで推移している一方、1990年代末以降、非正規雇用への転職率が上昇しているが、その多くは、正規雇用への転職を希望していない者である。

☐ 非正規雇用労働者の5年間の離職率は男女とも50％を超えているが、徐々に低下している。また、男性では、5年間で2割程度が正規雇用へ移行している。

自営業主・家族従業者の5年間離職率は上昇傾向にあるが、男女とも雇用者に比べて低い水準にある。また、男性では、離職者の半分程度は正規雇用に移行している。

（前職雇用者、男性）

(前職雇用者、女性)
第3－（1）－11図 初職からの転職経験、転職希望理由別転職希望者比率(役員又は正規の職員・従業員、30歳以上55歳未満)

○ 男女とも、転職経験の多い者ほど更なる転職を希望する割合が高く、この傾向は大企業の従業員でもおおむね変わらない。

(男性)

(女性)

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）現職が初職である者を「転職経験なし」、前職が初職である者を「転職経験1回」、その他が初職である者を「転職経験2回以上」とした。

## ● 大企業では少ない転職経験者

それでは、正規雇用労働者の中で転職をする者、しない者にはどのような特徴があるのだろうか。

第3－（1）－12図により、企業規模別に正規雇用労働者（役員を含む）のうち、現職が初職である者の割合をみると、1,000人以上規模の大企業では初職から当該企業で就業し続けている者の割合が30歳以上で約7割、300人以上1,000人未満規模企業では約6割となっており、300人未満規模の企業に比べて明らかに高くなっている。

このことは、転職者の転職先は、相対的に大企業より中小企業が多く、大企業の中では、一つの企業でキャリアを形成する者が大勢であることを示している。

実際、平成19年就業構造基本調査の調査票情報を独自集計して、企業規模別に55歳未満の正規雇用労働者（役員を含む）の離職率をみると、男性では10人未満規模企業を除いて、企
## 第3－(2)－3図 女性が職業をもつことについての考え方(2002年、2012年)

女性が職業をもつことについて、2002年は、30歳台、50歳台を除く女性では、再就業コース「子どもができたら職業をやめ、大きくなったら再び職業をもつ方がよい」が継続就業コース「子どもができても、ずっと職業を続ける方がよい」を上回っていた。

☐ 2012年は、30歳台以降の女性について、継続就業コースを回答する割合が再就業コースを上回っている。

☐ 男性は、2002年、2012年とも、いずれの年齢階級においても、継続就業コースを回答する割合が再就業コースを上回っている。

①2002年

②2012年

| (男性) | (女性) | 結婚するまでは職業をもつ方がよい | 子どもができるまでは、職業をもつ方がよい | 子どもができたら職業をやめ、大きくなった再び職業をもつ方がよい | その他
年齢計 | 31.8 | 40.6 | 38.0 | 40.9 | 37.5 | 38.4
20～29歳 | 28.8 | 40.1 | 37.5 | 45.5 | 40.1 | 39.7
30～39歳 | 34.0 | 45.1 | 38.4 | 40.1 | 39.7 | 42.2
40～49歳 | 29.3 | 50.0 | 36.5 | 57.5 | 50.0 | 31.3
50～59歳 | 30.7 | 50.2 | 35.7 | 58.6 | 50.6 | 31.3
60～69歳 | 26.1 | 50.2 | 32.9 | 50.0 | 50.0 | 32.8
70歳以上 | 26.0 | 39.9 | 34.2 | 33.0 | 30.8 | 37.0

資料出所 内閣府「男女共同参画社会に関する世論調査」

## 2 出産・育児と就業

## ● 6歳未満の子どものいる世帯でも30歳台女性の有業率は上昇

前掲第3－（2）－2図により、我が国の女性の年齢階級別労働力率の特徴をみたが、この長期的な変化を概観するため、第3－（2）－4図によりコーホート（同一の世代集団）の分析をしてみると、近年のコーホートになるにつれ、労働力率は全体的に上向くとともに、M字カーブの底（30～34歳）も上昇し、1978～82年生まれ女性の30～34歳時の労働力率は68.6％となっている。この要因としては、法制度面での充実によって仕事と育児が両立できる環境が整っていったことに加え、社会経済的な背景、女性の社会進出意識が大きく変化してきたことが指摘されているが、大きな要因としては、晩婚化の進展 $ ^{85} $ や未婚率の上昇 $ ^{86} $ があげられる。
女性は、再就職をしやすいとの研究結果がある $ ^{97} $ ように、継続就業の場合のみならず再就職する場合にも、出産前の職業キャリアが有効であることが考えられる。

厚生労働省では、育児により仕事から離れていた労働者が職場復帰への不安を解消できるよう、相談・情報提供を始めとする再就職に向けた総合的な支援を行うこととしている。

第3−(2)−10図 母の就業状況の変化

○ 出産後の女性が常勤として復帰する割合は大きく上昇しない。一方、子どもの成長に伴って、パート・アルバイトとして復帰する割合は大きく上昇している。

| 出座1年前 | 第1回調查 (出座半年後) | 第2回調查 | 第4回調查 | 第5回調查 | 第6回調查 | 第7回調查 | 第8回調查 | 第9回調查 | 第10回調查 | 第11回調查
出座1年前 | 32 | 18 | 15 | 15 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 20
第1回調查 (出座半年後) | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第2回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第4回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第5回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第6回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第7回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第8回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第9回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第10回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18
第11回調查 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18

勤め（常勤）勤め（パート・アルバイト）自営業・家業、内職、その他家事（専業）、無職、学生不詳

資料出所 厚生労働省「21世紀出生児縦断調査」

（注）1）調査対象は、2001年に出生した子。調査回における対象児の年齢は、第1回が月齢6か月、以後、第6回の月齢5歳6か月まで1歳刻み。第7回は7歳（小学1年生）、以後、第11回の11歳（小学5年生）まで1歳刻み。

2）第1回調査（2001年）から第11回調査（2012年）まですべて回答を得た者のうち、子どもがずっと「母と同居」の者を集計。

3）第3回調査は母の就業状況を調査していない。

## 3 介護と就業

## 介護に伴う職業キャリアの中断や調整

高齢化の進行等に伴い、介護を必要とする高齢者も増加している。労働者が家族の介護を担う事例も多く、仕事と介護の両立が課題となっている。

前述したとおり、家族の介護・看護を理由とする離職者は、55～64歳層を中心とする比較的高齢の層が多くなっている。介護・看護を理由として離職した者の再就職の状況を第3－（2）－11図によりみると、介護・看護のために離職した者は、出産・育児、結婚のために離職した者に次いで、離職期間が2年以上の割合が高くなっている。

また、三菱UFJリサーチ&コンサルティング（株）「仕事と介護の両立支援に関する調査」（2012年度厚生労働省委託事業）によると、40歳台及び50歳台が介護等を機に仕事を辞めた場合、経済面に加えて、精神面や肉体面でも負担が増したと回答する割合が高く、それぞれ74.9%、64.9%、56.6%となっている。

このように、介護は仕事の継続に影響を与えると考えられるが、介護によって離職を経験し
# 第3節 労働者のキャリアアップに向けた課題

本章第1節で分析したように、職業キャリア形成の在り方は雇用形態によっても異なってくる。その中でも、非正規雇用労働者については、勤続を重ねても賃金が比較的低水準であること、また、第2章第3節で分析したように、職場内外での教育訓練機会が乏しいことから、人的資本の蓄積に課題があること等が指摘されているが、特に、正規雇用を希望しながらそれがかなわず、非正規雇用で働く者（不本意非正規）は重要な労働問題であり、正規雇用への転換のための支援が求められる $ ^{105} $ 。

そこで、本節では、これまでの非正規雇用労働者の動向とともに、不本意非正規の産業・職業等の分布特性について分析する。さらに、非正規雇用から正規雇用へと移行する際の規定要因を分析することを通じて、移行を可能とするための有効な取組等について検討する。

## ● 労働供給側からみた非正規雇用を選択する理由

第2章では、グローバル化、ITを始めとする技術革新の進展、また経済の不確実性等の要因により、労働需要に質的な変化が生じ、非正規雇用の需要が高まるとともに、企業の人材活用が多様化していることを確認してきた。

一方、非正規雇用の増加は、こうした労働需要側の要因だけでなく、労働供給側の要因も相まって起こってきていると考えられる。厚生労働省「就業形態の多様化に関する総合実態調査」（第3－（3）－1図）をみると、非正規雇用という雇用形態を選んだ理由としては、「自分の都合のよい時間に働けるから」「家計の補助、学費等を得たいから」「通勤時間が短いから」「家庭の事情（家事・育児・介護等）や他の活動（趣味・学習等）と両立しやすいから」が主な理由としてあげられており、自らの生活スタイルに合わせた働き方として選択されていることが分かる。また、1999年から2010年にかけて大きく高まっている項目としては「専門的な資格・技能を活かせるから」「自分の都合のよい時間に働けるから」があげられ、労働者個々の特性や事情に応じた働き方が更に浸透している状況がうかがえる。

しかしながら、非正規雇用という雇用形態の選択は、家庭生活や生活リズムとのバランス、また、自由度を重視したいという価値観のみから生じているものではない。その時々の経済状況や何らかの理由から正規雇用に就きたかったものの、非正規雇用に就いている者、いわゆる不本意非正規が存在しており、我が国の労働問題における大きな課題といえる。実際に、1999年から比べると、「正社員として働ける会社がなかったから」という理由が上昇しており、自らの希望で非正規雇用を選んでいない者が増加していることが分かる。
第3−(3)−1図 非正規雇用の働き方を選んだ理由

非正規雇用の働き方を選んだ理由としては、「自分の都合のよい時間に働けるから」「家計の補助、学費等を得たいから」が多いが、「正社員として働ける会社がなかったから」が、1999年から2010年にかけて大きく増加した。

資料出所 厚生労働省「就業形態の多様化に関する総合実態調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）1）1999年と2010年において調査項目が比較可能なものについて掲載している。（複数回答（2010年は3つまで複数回答））

2）非正規雇用の労働者：「契約社員」「嘱託社員」「出向社員」「派遣労働者」「臨時的雇用者」「パートタイム労働者」「その他」を含む。

## 雇用契約期間別にみた非正規雇用労働者の増大

それでは、非正規雇用労働者はどのように増加してきたのであろうか。パート、アルバイト、契約社員、派遣社員等職場での「呼称」による分類と契約期間上の属性を一度に聞いている総務省統計局「就業構造基本調査」から、非正規雇用の拡大についてみていこう。

まず、就業構造基本調査における雇用契約期間の定義を確認しておくと、2007年調査までは「臨時雇」が1年以内1ヶ月以上の契約とされ、「日雇」が1ヶ月未満の契約とされてきた。「常雇」については、「役員を除く雇用者のうち、「臨時雇」及び「日雇」以外の者」とされており、他の分類以外という意味で「1年を超える契約」と考えるのが自然であろう。なお、我が国では、1年を超える雇用契約期間が認められるのは2004年の労働基準法改正以降であることから、2002年までは常雇と区分される者の大部分は期間の定めのない雇用契約を結んでいたと解釈できる。一方、2012年については、常雇に1年を超える契約の者が含まれるようになっており、厳密な時系列比較とはならないことに注意が必要である。

第3－（3）－2図により、契約期間別・呼称別の雇用者割合の推移をみると、1982年から2012年にかけて、正規雇用労働者の割合は89.8％から72.6％に低下している一方で、常雇・非正規の割合は、3.8％から15.9％へと高まっている。結果として、契約ベースでみると長期の雇用契約が大多数であることはおおむね変わっていない。他方、臨時日雇の非正規雇用労働者についてみると、2002年以降高まりをみせており、1982年の6.5％から2012年においては11.5％まで上昇している。
## 第3－(3)－2図 雇用契約期間別・職場での呼称別の雇用者割合の推移

○ 1992年以降の非正規雇用の増加は、雇用契約期間別にみると、「臨時日雇」でも非正規雇用者割合が上昇する一方、「常雇」の非正規雇用者割合が大きく上昇している。

正規 ☐ 常雇·非正規 ☑ 臨時日雇·非正規

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）「臨時日雇」は、雇用契約期間が1年以下の者。「常雇」については、2012年調査では雇用契約期間が1年以下ではない者について集計している（具体的には、期間に定めがある者のうち「1年超3年以下」「3年超5年以下」「その他」、さらに「雇用契約期間に定めがない」「わからない」を加えている）。

2）ここでは「仕事をおもにしている」有業者に限っている。

3）図の「正規」、「非正規」は、それぞれ、同調査における「正規の職員・従業員」、「パート」「アルバイト」「労働者派遣事業所の派遣社員」「契約社員」「嘱託」「その他」を表す。

## ● バブル崩壊以降、若年層で非正規雇用労働者は増加したが、近年では高齢層の増加が顕著

雇用契約期間別に非正規雇用労働者が増加している事実を確認したが、年齢別にみたときに、これらの者がどのような層に生じてきたのか確認してみよう。まず、第3－（3）－3図①により、常雇・非正規雇用労働者の推移について、1982年から10年おきにその動きを確認すると、1992年から2002年にかけて、男女ともに急激に増加したことが分かる。この時期は、バブル崩壊と金融危機を経て、2000年初頭からのデフレ期の始まり $ ^{106} $ であり、国全体で総需要が不足していた時期に一致する。こうした時期に、労働費用の節約や変動費化を目指した企業側において、非正規雇用労働者の活用が進んだことが、常雇・非正規雇用労働者増加の主な要因と考えられる。

2002年から2012年の常雇の非正規雇用労働者の動きをみると、15歳から24歳層ではほとんど増加がない中で、1992年から2002年にかけて増加した層（15歳から34歳層）が、上の年齢階層（25歳から44歳層）にシフトする形の動きがみられる。これまでにも指摘されてきたこと $ ^{107} $ であるが、2000年前後の高失業状態の労働市場で就職活動を余儀なくされた世代が、現在においても、非正規雇用で仕事をしている可能性が示唆される。また、前節でも確認したように、60歳以上層の労働力率は近年高まっているが、これは、2004年の高年齢者雇用安定法の改正を受けて、増加したと考えられる。同様に臨時日雇・非正規雇用労働者の増加にも寄与していると考えられる。
また、第3－（3）－3図②により、雇用契約期間が1年以下である臨時日雇の非正規雇用労働者の推移をみると、おおむね同じような傾向がみられるが、2002年から2012年にかけては、25歳から54歳層の女性の増加が目立っている。前節でもみてきたように、女性の未婚化の進展とともに、出産・育児後の女性の労働参加が進んでいることが背景にあるものと考えられる。

## 第3−(3)−3図① 年齢階級別の常雇・非正規雇用労働者数の推移

○ 1992年から2002年にかけて、男女ともに15歳から34歳層で大きく増加。

○ 2002年から2012年では25歳から44歳層で増加するとともに、60歳以上の高齢層でも大きく増加。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）「臨時日雇」は、雇用契約期間が1年以下の者。「常雇」については、2002年調査までは定義は無いが、2012年調査からは細かい雇用契約期間が調査されるようになったことから、ここでは雇用契約期間が1年以下ではない者について集計している（具体的には、期間に定めがある者のうち「1年超3年以下」「3年超5年以下」「その他」、さらに「雇用契約期間に定めがない」「わからない」を加えている）。

2）ここでは「仕事をおもにしている」有業者に限っている。

## 第3－(3)－3図② 年齢階級別の臨時日雇・非正規雇用労働者数の推移

○ 年齢別の傾向は常雇の非正規雇用労働者の推移とあまり変わらないが、臨時日雇の場合、女性の伸びが顕著になっている。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）1）「臨時日雇」は、雇用契約期間が1年以下の者。

2）ここでは「仕事をおもにしている」有業者に限っている。
## ● 不本意非正規の推移と分布

これまで、非正規雇用がどのように進展してきたかをみてきた。こうした非正規雇用の多くは自らの生活スタイルに合わせた働き方として選択されているが、前掲第3－（3）－1図にあるように、およそ2割の者は不本意非正規となっている。

そこで、ここからは本節の主眼である、非正規雇用労働者の中でも、正規雇用を望む者がどのような取組によって、その希望を実現することができるのかを分析していく。このため、まずは、このような希望を持つ非正規雇用労働者がどの程度存在しているか、更に詳しく把握していこう。

前出「就業形態の多様化に関する総合実態調査」では正社員になりたい非正規雇用労働者の割合を時系列で比較することができる。第3－（3）－4図によると、非正規雇用労働者が長期的に増加してきた中で、正社員を希望する非正規雇用労働者の割合も上昇傾向にあり、特に、契約社員と派遣労働者でその割合が急激に高まっている。

また、総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」では雇用形態別・年齢階級別に不本意非正規の分布をとらえることができる。第3－（3）－5図によると、非正規雇用に就いた理由が「正規の職員・従業員の仕事がないから」と回答した者は2013年で341万人となっているが、その分布としては25歳から44歳までの年齢階級で156万人となっており、多くが集中している。また、雇用形態別にみると、パート・アルバイト（179万人）で最も多く、続いて契約社員（86万人）、派遣・嘱託・その他（76万人）が続いている。

一方、雇用形態別・年齢階級別の非正規雇用労働者総数に占める割合（不本意非正規割合）でみると、この様相は異なってくる。具体的には、パート・アルバイトの母数が多いことから不本意非正規割合が低くなっているのに対し、契約社員、派遣社員等は母数が少ないことから、その割合が高くなっていることが分かる。

## 第3－（3）－4図 正社員になりたい非正規雇用労働者の割合

○ 非正規雇用労働者のうち、正社員になりたい者の割合は上昇傾向にある。

資料出所 厚生労働省「就業形態の多様化に関する総合実態調査」

（注）1）「非正規雇用の労働者のうち正社員になりたい者の割合」は、非正規雇用の労働者のうち「現在の会社又は別の会社で他の就業形態で働きたい」と答えた者の割合×うち「正社員になりたい」と答えた者の割合、により算出したもの。

2）契約社員：特定業種に従事し、専門的能力の発揮を目的として雇用期間を定めて契約する者

バートタイム労働者：正社員より1日の所定労働時間が短いか、1週間の所定労働日数が少ない者で、雇用期間が1ヶ月を超えるか、又は定めがない者

沖縄大学：労働法に基づいて応募し、沖縄に沖縄大学の調査効果を沖縄大学の調査効果を沖縄大学

派遣労働者：労働者派遣法に基づく派遣元事業所から調査対象事業所に派遣された者

3）1999年のパートタイム労働者は、「短時間のパート」と「その他のパート」（短時間でないパート）の選択肢があり、そのうち「短時間のパート」について集計したもの。

4）計には嘱託社員、出向社員が含まれる。