Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ウハウが確立でき、四半期表の開発に目途が付いていたからであろう。こうした状況を見ると、QNAの充実、ないしはQSUTの整備が重要な役割を果たしていることがわかる。次にQSUT導入後のQNA推計方法の変化について述べる。結論としては四半期表が整備された場合でも、バランスシステムの役割は大きく変化しない。また、現行推計で問題となっている不突合は、A3において解消するようにバランスされる。その際に四半期表が存在しなかった場合に比べて大きく作業が変化するのは、四半期系列の厳しい推計チェックを設定せざるを得ないということであろう。バランスにおいて暦年データに比べて、四半期データは季節性を有して安定していないため、バランスの難易度が高い。

図 20 は、年次表と四半期表との関係を示したものである。四半期表にはバランスシステムは存在しないため、四半期表は年次表のバランスの影響を受けて年次表の四半期分割が行われる。この図では、例えば A3（t-3 年、つまり確々報の翌年）の計数に関してバランスした後、年次表の計数を四半期分割して四半期表の計数を入れ替える場合を想定して作成している。現在が 2010 年だとすると、A1 の推計対象年 t 年は 2009 年となる。

SNA の推計実務において、必ずどこかの部門で基礎統計が不十分な状況に置かれる。すなわち、推計実務に必要な分析に応じて（若干ではあるが）裁量の余地が残されている。特に四半期系列の分割は、多くの場合基礎データが十分にない状況にある。つまり、推計作業上、必ず真値とは異なる計数を設定する恐れがある。こうした計数に関する様々な問題は、（後でそれが判明する場合に）バランスステムにおいて事後的に修正される $ ^{67} $ 。

日本以外の欧米主要国がたどって

図 20 A3 前と後の SUT 年次表と四半期表との関係
A3 前	A3 後
t-2年	バランス前A3年次表	四半期表	t-2年	バランス後A3年次表
t-2年1-3月期	バランス前四半期表	t-2年1-3月期	バランス後四半期表
t-2年4-6月期	バランス前四半期表	t-2年4-6月期	バランス後四半期表
t-2年7-9月期	バランス前四半期表	t-2年7-9月期	バランス後四半期表
t-2年9-12月期	バランス前四半期表	t-2年9-12月期	バランス後四半期表
t-1年	バランス前A2年次表	t-1年	バランス前A2年次表
t-1年1-3月期	バランス前四半期表	t-1年1-3月期	バランス前四半期表
t-1年4-6月期	バランス前四半期表	t-1年4-6月期	バランス前四半期表
t-1年7-9月期	バランス前四半期表	t-1年7-9月期	バランス前四半期表
t-1年9-12月期	バランス前四半期表	t-1年9-12月期	バランス前四半期表
t年	バランス前A1年次表	t年	バランス前A1年次表
t年1-3月期	バランス前四半期表	t年1-3月期	バランス前四半期表
t年4-6月期	バランス前四半期表	t年4-6月期	バランス前四半期表
t年7-9月期	バランス前四半期表	t年7-9月期	バランス前四半期表
t年9-12月期	バランス前四半期表	t年9-12月期	バランス前四半期表
きた道のりは、SUTの開発後、四半期表の開発を実施し、QNAを充実するというものであった。現在一般的なQNAは、GDP（生産側・分配側）速報、制度部門勘定速報を含んでいる。バランス後年次表も備えたSUTの完全なフレームは、こうした指標を作成できる環境を整え、短期的に豊富なデータを社会に提供することに大きく寄与する。QNAの充実は、経済政策をはじめ、様々な政策や分析に対して利用可能となるため、一旦QNAが利用可能となると、その指標が幅広い影響力を持つようになる。

幾つかの方向性がある中で、GDP（生産側）に焦点を当てるのは、それがないと他のQNAの指標を作成できないからである。GDP（支出側）とGDP（生産側）、SUT四半期表の3つはQNAの中核で、四半期表やQNAとSUTとの関係を議論する際に、どれも欠けることは許されない。既にGDP（支出側）は整備されている上、四半期表もGDP（生産側）の整備に必要だから作成するという状況を考えると、GDP（生産側）に関して検討することがSUTとQNAとの関係をまとめる上で重要となろう。

国によって様々な環境にある SUT と QNA との密接な関係を明らかにすることは困難であるが、補論 1 で紹介するように大まかに類推するということは可能である。特に GDP（生産側）速報は、SUT 年次表の構成を利用して推計する。QNA の整備に SUT が不可欠な事実は、特に GDP（生産側）の整備を考えると容易に理解することができる。こうした SUT と QNA との連携を示す一つの事例として、現在日本で整備されていない GDP（生産側）の基本的な設計を取り上げる。

OECD は、ユーザー向けに主要国における速報の推計方法をまとめたサーベイとして、OECD[作成年不明]を公表している。いずれの国でも SUT を改定する情報は不足していることから、GDP（生産側）の推計は原則として SUT 年次表（バランス前あるいはバランス後）の構造を利用して推計されている。各国とも SUT と QNA に関する具体的な推計方法は、あまり公開していないが、フランスは比較的分かりやすい資料を公開している。INSEE[2004]は、フランスにおいて QNA の推計方法を詳しく説明した解説書である。INSEE[2004]は、一旦実質ベースの四半期表を推計した後で、価格を掛けて価額ベースの四半期表を推計し、QNA を推計する

という方法を説明している。

四半期表の推計にあたり、供給表と使用表の構造を変化させる方法として基準年産出表に相対価格の変化を反映して毎年改定する方法がある。これは第5章第1節で説明した中間投入表を毎年改定する方法と同じ方法である。基準年の産出表（供給表のうち産出部分のマトリックス）と使用表の中間投入マトリックスに延長年にお

図 21 産出及び中間投入構造の変化の反映

供給表
產業A	產業B	產業C	產出計
生產物1	○11	○12	○13
生產物2	○21	○22	○23
生產物3	○31	○32	○33
產出計	1	1	1

產業A	產業B	產業C	中間投入計
生產物1	i11	i12	i13
生產物2	i21	i22	i23
生產物3	i31	i32	i33
中間投入計	1	1	1
ける生産物別価格の相対価格の変化（前期比変動率）を反映する。

図21では、oを産出額ウェイト、iを中間投入額ウェイト、pを産出価格、qを中間投入価格、tを基準年とする。

この方法の最大の問題点は、物価指数の頻繁な改定に合わせて、その度に新しい改定表を作成しなければならないため、推計負担が重いことである。

四半期表を作成する際には、データの不足を補うため、このような方法や部分的な RAS 法を利用した改定を行わざるを得ない。ただし、精度の高い四半期の産出構造及び中間投入構造は推計が難しいため、基本的には年次表の構成比に近い計数を利用する以外にない。

図 22 支出法に基づく産業別産出額の推計

産出と中間投入の構造が決まった段階で産業別産出額は、3種類の方法で推計する。

QNA における供給表四半期表は、図 22 にあるように支出法に基づき原則として生産物別産出額から産業別産出額を導出することで推計する。日本は産業別産出額を導出する際に、四半期で改定された産出マトリックスのウェイトを利用して産業別産出額を求める。ただし、QNA では生産物から産業別産出額を求めるよりも、直接物量ベースの計数を利用

産出額推計に関する3手法

支出法 t 期生産物別産出額 = 生動等の前期比変動率 × t-1 期産業別産出額

t 期産業別産出額 = t 期生産物別産出額 × 前年（あるいは基準年）生産物別産業別産出額 ウェイト

産出法 t 期産業別産出額 = t 期産業別物量計数の前期比変動率 × t 期産業別物価変動率 × t-1 期産業別産出額

所得法 t 期産業別産出額 = t 期産業別雇用者報酬変動率（あるいはt期産業別労働時間の前期比変動率 × t期産業別時間当たり賃金変動率） × t-1 期産業別産出額

して実質産業別産出額を求める産出法が優れているケースがあるかもしれない。あるいは、実質雇用者報酬や労働時間などの分配側からの計数を利用して実質ベースの産業別産出額を延長推計する方法（所得法）もある。所得法で雇用者報酬以外にも計数が得られれば、柔軟に推計に利用する。

日本が GDP（生産側）を検討する場合、これらの3つの手法を

組み合わせて実際のパフォーマンスの比較分析を実施し、産業別に最も優れた計数が得られる方法を採用するのが、無難だろう。産業別に3つの手法を組み合わせるとしても、おそらく最も緻密な推計が可能な支出法の構成割合が最も高くなるのではないかと予想される。
中間投入に関する2手法
産出法 t期産業別中間投入額=t期産業別物量計数の前期比変動率×t期産業別物価指数の前期比変動率×t-1期産業別中間投入額
支出法 t期生産物別中間消費額=生動等の前期比変動率×t-1期産業別中間消費額
t期産業別中間投入額=t期生産物別中間消費額×t期中間投入マトリックス構成比
所得法 t期産業別中間投入額=所得法で導く産業別産出額×t-1年産業別中間投入率

日本で実際に産出額を推計する場合、QNAでは、A1やA2で利用するプロ法を利用できないため、速報用の簡易的なプロ法を利用して産出額を求めるのが良いだろう。パフォーマンス比較を行って、産出法や所得法を部分的に利用する選択肢はあるかもしれないが、多くの個所をそれらの推計方法で網羅することはQNAとA1との改定値を拡大させる要因となり、あまり望ましいことではないだろう。

産業別中間投入額は、所得法の推計が無いため3種類の推計方法から最も有効な方法を選択するのが良いだろう。産出法は、名目値よりも実質値で産業別産出・中間投入比率を固定する方が優れている。そこでA1の時の実質中間投入比率を固定し、速報時の実質産出額を掛けることで実質中間投入額を求める。名目中間投入額は、実質値にデフレータを掛けて求める。

$ X_{t}^{i} $ を t 年の第 i 産業の名目産出額、 $ P_{t}^{Xi} $ を t 年の第 i 産業の産出デフレータ、 $ U_{t}^{i} $ を t 年

の第i産業の名目中間投入額、 $ P_{t}^{Ui} $ をt年の第i産業の中間投入デフレータとする。名目産出額、産出額デフレータは、速報時点においても推計できるため、実質産出額を推計する。そして、次のように実質産出額から実質中間投入を導く。

速報時の名目中間投入額＝実質中間投入比率×速報の実質産出額×速報時の価格指数

$$ U_{_{t+\frac{1}{4}}}^{i}=\frac{\frac{U_{_{t}}^{i}}{P_{_{t}}^{U1}}}{\frac{X_{_{t}}^{i}}{P_{_{t}}^{Xi}}}\times\frac{X_{_{t+\frac{1}{4}}}^{i}}{P_{_{t+\frac{1}{4}}}^{Xi}}\times P_{_{t+\frac{1}{4}}}^{Ui} $$

中間投入デフレータは、速報でも生産物別に求められるため、延長年（あるいはt年）中間投入マトリックスのウェイトを利用して産業別デフレーターを作成し、実質値に掛けることで名目中間投入額 $ U_{t+\frac{1}{4}}^{i} $ を求めることができる。実質

中間投入比率は、長期的に安定的であることが

図 23 支出法による中間投入の推計
A 産業	B 産業	中間投入計	不突合	中間消費計	最終需要	総需要
生産物1	3	2	1
生産物2
中間投入計	4
付加価値
産出
t 期総需要 = t 期総供給

t 期生產物別中間消費額 = t 期生產物別総需要 - t 期生產物別最終需要

$$ t 期生産物別中間消費額 \emptyset 対前期比変動率 =t 期生産物別中間投入額 \emptyset 対前期比変動率 $$

$$ t 期生產物別中間投入額 =t 期生產物別中間投入額 \begin{aligned} の対前期比変動率 \times t-1 期生產物別中間投入額 \end{aligned} $$

$$ t 期産業別中間投入額 =t 期生産物別中間投入額 \times t 期中間投入マトリックス生産物別構成比 $$

仮定されている。しかし、実際には長期的に安定的であるという保証などない。実質中間投入比率が季節変動することがあった場合でも実際に捕捉できないため、仮定せざるを得ないと考えられる。

中間投入に関する支出法も所得法と同じで特殊な推計方法である。推計手順は、上図に示す通りで、最初に速報用のプロ法によって総供給＝総需要という仮定を置いて総需要を推計する。次に総需要から最終需要を引いて中間消費を推計する。中間消費の対前期比変動率を計算し、それを中間投入の対前期比変動率と同じであることを仮定する。ここで国によってバランスシステムを動かして不突合を処理する例があるかもしれないが、日本が将来 QNA を整備したとしても四半期の不突合は放置せざるを得ないかもしれない。中間投入額と中間消費額の差額が生じることになるが、対前期比変動率が同じであることを仮定すれば、不突合が生じていても中間投入を推計することは可能となる。最後に前期生産物別中間投入額にその対前期比変動率を掛けて当期生産物別中間投入額から使用表年次表の中間投入マトリックスを利用して産業別中間投入を求める。

所得法は、産出に関する所得法で産出を求め、前年の中間投入率を掛けることで、中間投入を求める。この方法は前年中間投入率を用いるので、中間投入の計数はとても安定する一方、短期的な中間投入の計数変化を追うことができないため、経済変動が安定していない時期には、QNAから年次推計にかけて改定差が出やすくなる。

3 種類の推計方法の長所と短所をまとめると、表 41 のとおりとなる。日本が GDP（生産側）速報を設計する場合、中間投入の推計では産出法が原則となるが、それで網羅できない部分を支出法、所得法で検討するのがよいだろう。代替推計の中間投入の推計では、法人企業統計を利用したため、本来は速報でも同じように法人企業季報を利用することができればそれが望ましい。しかし、法人企業季報は、現在 1 ヶ月と 2 週間程度で公表される GDP（支出側）1 次速報の公表タイミングに間に合っていないため、GDP（生産側）速報を構築した場合でも、最初の速報では利用は難しいと考えられる。2 次速報を構築する場合には、法人企業季報を利用することは可能となるが、季報は年報よりも得られる情報に制約があることに留意する必要がある。
表 41 QNA における中間投入推計方法の比較

方法	長所	短所
産 出法	支出法に比べて早く正確に推計できる。	網羅的な一時統計のデータを得ることが難しいので、すべての推計値をこの方法で推計することはおそらく困難である。事実上実質中間投入比率を固定せざるを得ないので、実質中間投入比率の季節変動やファンダメンタルズの変動を捕捉することができない。
所 得法	支出法に比べて比較的早く推計できる。中間投入の系列が安定しやすい。	営業余剰・混合所得を短期的に正確に推計することは困難で、概念差を考慮した場合に雇用者報酬や労働時間などの変化で産出が変動しやすい産業でないと適用が難しい。
経済変動が激しい場合に、大きな改定差が出ると思われるため、所得法の利用はできるだけ避けるべきである。
支 出法	産出法や所得法と比べて網羅的な推計ができる。	産出法や所得法と比べて少なくとも1次速報で推計できず、推計に時間と手間がかかる。

ここでは QNA 構築の際に SUT（バランス後年次表及び四半期表）の利用に関する一例として、GDP（生産側）速報の設計と SUT（バランス後年次表及び四半期表）の構造の利用方法に関して考察してきた。次に QNA の一例として GDP（生産側）速報が実現された場合の社会への影響に関して考察する。

GDP（生産側）速報が実現している国では、支出側速報よりも早期に公表される。バランス後年次表を含めた完全なSUTとQNAを保有する場合、GDP（生産側）が現在よりも注目される可能性もある。GDP（生産側）の計数が、公表されるようになれば、政府の経済財政担当者や金融政策担当者でなくとも、第三者でも容易に日本経済の現状を理解できるようになるかもしれない。GDP（生産側）は、製造業だけではなく、民間のサービス業や政府・非営利の動向も含まれている。公表されたGDP（生産側）において企業生産の拡大が明白であるならば、金利を引き上げるとの予想が市場に広がり、期待を通じて長期金利を引き上げ、通貨を強気にする効果が波及するかもしれない。つまり、GDP（生産側）があれば、マクロの経済・金融政策の置かれた環境が大きく変わる可能性があるということだ。GDP（支出側）には在庫が含まれ、これが短期的に分からないので判断のかく乱要因となり得る。しかし、GDP（生産側）で早期により安定的な情報が提供されれば、GDP（支出側）の改定幅は現在よりも問題視されなくなるだろう。短期の基礎統計が十分にない以上、日本が将来導入しようと考えるGDP（生産側）もGDP（支出側）も誤差を持つことは確かだが、二面以上で計測することで誤差による問題を軽減することに役立つのである。

このようにバランス後年次表を含めた完全な SUT を開発するということは、QNA の開
発と共に短期のマクロ経済政策の手法に影響を与え、市場にも重要で広範囲な影響を及ぼすことになるだろう。年次表自体は、短期の景気判断に重要な影響力は持っていないのだが、QNAと連結することで年次表が社会にとって重要な存在であることが分かるのである。これと同じことは、産業連関表やサテライトにも言えるだろう。

SUT 年次表は、産業連関表（ただし、SUT 年次表からの情報を有効活用するもの、例えば SNA 産業連関表）、研究開発（R&D）サテライト、ICT(Information and Communications Technology)サテライト、SEEA（SEEAW、SEEAE）、NAMEA、無償労働サテライト、年金サテライト、観光旅行サテライトといった一連のサテライトを推計する際の重要なソースデータを構成する。バランス後年次表を含めた完全な SUT の開発は、サテライトの社会における役割の地位向上に役立ち、人々がよりサテライトを有効に利用することにつながるだろう。

中でも産業連関表との連携は、将来今日よりもより一層重要となるだろう。中間投入調査の改善（生産物×産業あるいは生産物×事業所）は、ベンチマーク年使用表の中間投入構造を捕捉することにつながり、SUT年次表や延長表の中間投入構造の捕捉や技術仮定を置いて産業連関表の中間投入にも利用することに生かされるだろう。中間投入調査で計数が得られない場合、過去の計数やSUT年次表や延長表からの部分的な情報で産業連関表を推計することになるが、そうした事態は避けるべきだろう。改善する余地があるならば、その努力は追求されるべきである。

日本の SNA は、産出額推計において産業連関表と親和性の高い方法を選択することとなるが、中間投入との連携のように、ベンチマーク年において中長期的な判断が SUT 年次表の設計にも影響すると考えられる。

## 第 2 節 年次表に基づく SNA 産業連関表

前節では、QNA 推計に必要な QSUT の設計と SUT 年次表との関係に関して触れた。年次表が作成には、短時間で捕捉した包括的なマクロ情報をいかに効率的に産業連閥分析に生かすかということが重要な課題となる。そこで第 2 節では年次表と SNA 産業連閥表との関係をまとめる。

マクロ経済政策にとってマクロ計量モデルに基づく将来予測は、政策立案の重要な根拠となっている。日本も経済見通しや中期的な経済予測を行う計量モデル、短期マクロ経済モデルなど多くの分析ツールを使い分けている。これらは同時方程式モデルを利用し、比較的精度の高い予測を行えるという利点があるが、常にミクロの状況をマクロと整合的になるように説明できないという短所を抱えている。その点で産業連関モデルは、一次方程式群という制約があるものの、ミクロとマクロを整合的に説明できる一般均衡分析を容易に行うことが可能である。ただし、現行の産業連関表は計数の公表まで4年かかり、利用する際に経済構造が変化しているということが少なくない。SUTは、直接の観測値ではないものの、経済構造を反映した産業連関モデルをユーザーに速やかに提供できるという利
点を有している。このことによってユーザーは、短期においてもマクロ計量モデルに基づく経済予測が可能となるだけではなく、ミクロの状況も説明可能となり、さらに政策効果もあるレベルで捕捉することが可能となる。

現在日本では、当該期間終了後1年でSNA産業連関表と経済産業省の簡易延長表が公表される。そして2年後に経済産業省の延長表が公表される。簡易延長表と延長表は、原則として物価変動による構造の変化だけを捕捉し、それ以外はラグランジュ未定乗数法による結果に任される。その際に在庫が残差で捕捉される。簡易延長表と延長表において、構造変化や在庫変動が激しい部門の計数は十分に捕捉できていない可能性があるが、部門分類が細かいというメリットがある。SNA産業連関表の場合、部門分類数は少ないが、SNAの計数に整合的で毎年投入構造の変化を反映できるというメリットがある。表42は、2系統の延長年産業連関表の特徴をまとめたものである。

表42 SNA産業連関表と簡易延長表・延長表
表の種類	長所	短所
SNA産業連関表	中間投入が観測値に基づいている。	部門分類数が粗い。配分比率が変化しない。
簡易延長表・延長表	部門分類数が細かい。配分比率が変化する。	在庫を残差で求めている。

さて、ここで取り上げることは、SUT が存在している場合の産業連関表の推計方法である。また、SUT から作成される産業連関表（Input-Output Table）に関しても簡単に触れることとする。

産業連関表は、金額表、物量表、時間表（あるいは雇用表）の3種類あり、さらに金額表には3種類あることが知られている。第1に生産物×生産物産業連関表である。第2に産業×産業産業連関表である。この表はあまり利用されないため、作成事例が少ない。理論的には、生産物×生産物表の方が、産業×産業表よりも同質的（つまり計数が基礎資料との親和性が高く、観測値に近い）とされるため、ユーザーに好まれる傾向にあるからである。第3にSUTである。SUTには、産出使用表（Make-Use Tables，通称V表、U表）も含まれる。もちろんこれらの表に、付帯表やサテライト表が付けられることもあるが、その議論はここでは省く。

世界的な潮流としてこれら３つの表の関係は、生産物×生産物産業連関表が作成可能であれば、それが優先され、作成できなければSUTベンチマーク表及び年次表を推計するというものである。したがって、欧米諸国ではSUTだけが推計されて、生産物×生産物産業連関表が公表されないことも多い。欧米において生産物×生産物産業連関表は、原則としてユーザーが自前で推計すべきものとされる。欧米の一般的な産業連関分析はSUTから生産物×生産物産業連関表を導き、経済効果波及分析を行うというもので、日本のケースよりも分析にたどり着くまでの過程が長いことで知られる。
産業連関表の推計方法は、1970年代から個別にはよく知られてきたが、Konijn[1994], Thage[2002], Thage[2005], Thage and ten Raa[2006]らの一連の理論研究によって推計方法毎に特徴が比較できるようになった。その結果、それぞれの推計方法を比較してその長所や短所が明確になった。これらの研究が出てくるまでは、レオンチェフ教授が生前日本の産業連関表を褒めていたように直接分解法に大きなメリットがあると暗黙のうちに研究者たちに信じられていた。しかし、一連の研究が登場したことによって、各国で試行錯誤を続けてきた時代が終わり、精度の高いSUTを効率的に作成し、波及効果分析につなげるという欧米流のフレームが大いに強化された。こうした成果は、直ちに欧米諸国に吸収され、Eurostat[2008]11章を通じて各国に普及することとなった。

現在世界に産業連関表の中間投入マトリックスの推計方法は、7種類あることが知られている。第1に直接分解法である。この方法は、観測値から直接A表を推計するというもので、日本の産業連関表、延長表、簡易延長表の推計方法が該当する。この方法の長所は、直接観測値を記録できるということで、直接観測可能な方法は世界にこの直接分解法しかない。しかし、直接分解法の問題点は、大まかな計数しか得られないということである。直接分解法に基づく投入調査では、十分に計数を得られないため、

従業員の人数で計数を分割したり、過去の計数を何度も使用するという恣意的な計数の操作を多く行わなければならない。これが計数をゆがめることにつながっている。

観測値有無	前提となる仮定	推計対象	特徴
直接分解法	直接観測値	なし	生産物×生産物	観測値だが、推計方法が恣意的になる。
モデルA	モデル推計	生産物技術仮定	生産物×生産物	負の係数が出現する。
モデルB	モデル推計	産業技術仮定	生産物×生産物
モデルC	モデル推計	固定産業販売構造仮定	産業×産業	負の係数が出現する。
モデルD	モデル推計	固定生産物販売構造仮定	産業×産業
モデルE	モデル推計	AとBのハイブリッドモデル	生産物×生産物	負の係数が出ない。
モデルF	モデル推計	Almonの推計方法(生産物技術仮定)	生産物×生産物	負の係数が出ない。

ここからは、便宜上 Eurostat が用いている用語をそのまま用いてモデルを定義する。直接分解法以外の 6 つの方法は、それぞれモデル A～F と呼ぶことにしよう。

モデル A は、SUT から生産物技術仮定を利用して中間投入マトリックスを求めるもので、世界の多くの国ではこの方法を利用している。モデル B～F は、表 43 のとおりであるが、モデルによる推計で最も好まれるのはモデル A とモデル E である。生産物技術仮定は、最も精度が高い推計として知られている最有力な推計方法である。生産物技術仮定は、生産物の技術計数が固定されていることが前提となる。産業技術仮定は、変化が激しい今日の実態に即さないが、生産物技術仮定は一定期間であれば安定していると考えられるため、こちらの方が好まれる。

ただし、生産物技術仮定を利用した場合、負の計数が出現することからそれへの対処が求められる。Eurostat[2008]によると、負の計数は4つの原因に起因する可能性があることが分かっている $ ^{68} $ 。第1に異なったプロセスで同一の生産物を生産するような事例があった場合、生産物技術仮定に基づくと負の計数を生じることがありうる。新日鉄が高炉で鉄
を作り、同一生産物を東京製鉄が電炉で作るといったケースである。

第 2 に経済取引が技術を表すものではないということである。一つの企業が、生産プロセスの大半を下請けに出し、別の下請け企業が自社内で製造する場合、2つの企業が異なった投入構造をもって負の計数を生じさせうる。

第 3 にデータと分類が同質的でない場合である。そして第 4 にデータの誤差である。これら 2 つは自明であることから説明を省く。

負の計数の対処は、原則としてその原因（例、新たな生産物が出てきた場合は、それを反映した計数を作るなど）を究明し、計数の修正に努めるというシンプルなルールが勧められる。分析を行えば、計数の修正や生産物分類の修正を検討するべきだということが分かるかもしれない。しかし、それが分かったからといって SUT を作成する段階でできることは限られることもありうる。そこで数学的操作によって負の計数を消してしまうということも検討事例となるが、SUT を歪めてしまうことになりかねない。ただ、SUT を有する国では、最終的に残った負の計数は機械的に調整を行うアルゴリズムを利用して対処する。元の計数を修正して負の計数が出ないようにすることが理想であるが、必ず負の計数が出ないようにすることは難しい。そこで、一般的にはモデル A を用いる代わりに、一部の計数でモデル E が用いられる。部分的に生産物技術仮定と産業技術仮定を利用する部分を組み合わせて負になることを防ぐ。現在日本の SNA の付加価値法や SNA 産業連関表は、ハイブリッドモデルに基づいているわけではないと考えられるが、2つの技術仮定を組み合わせるという意味ではよく似た方法を採用している。モデル F は、2000年にメリーランド大学の Clopper Almon によって開発された方法(Almon[2000])である。モデル F も E 同様に生産物技術仮定を使用しているが、段階的な手順によって負の計数が出現しないように工夫する方法として知られている。

モデル D の利点は、矩形の SUT から中間段階を経ずに直接正方行列として中間投入マトリックスを導くことができるというものである。金融連関表分析は、この特性を利用して

いる。モデル A～D は、それぞれ仮定を有している。表 44 は、Eurostat[2008] で説明されている仮定をまとめたものである。モデル A の仮定は、「ある生産物は、それがどの産業で生産されようとも同一の投入構造を持つ」というものである。モデル B の仮定は、「ある産業はその生産物構成がどのようなものであっても、同一の投入構造を持つ」というものである。

モデル A それぞれの生産物は、その生産物特有の方法で生産され、産業とは無関係である。

モデル B それぞれの産業は特有の生産方法を有し、プロダクトミックスとは無関係となる。

モデル C それぞれの産業は特有の販売構造を有し、プロダクトミックスとは無関係となる。

モデル D それぞれの生産物は、特有の販売構造を持ち、産業とは無関係である。

次に日本において今後 SUT に基づく産業連関表の

推計方法を検討する。現在 SNA 産業連関表は、毎年時系列で作成され、生産物×生産物産業連関表の名目表、実質表、逆行列表が推計される。基本的に生産物技術仮定を利用して図 24 のように推計される。
この図において、Uは使用表、Sは供給表、BはUの投入計数行列、Cはプロダクト・

この図において、Uは使用表、Sはミックス（産業の産出生産物構成比（生産物×産業））、AはXの生産物構成比、Xは生産物×生産物産業連関表である。Uは、現在公表されていない延長年U表、Sの代わりにV表転置行列が利用され、XがSNA産業連関表に位置している。SNA産業連関表の利用メリットは、時系列でSNAと整合的な計数を利用できるということと、比較的推計が簡単にできるため、延長表や簡易延長表より早期に利用が可能なことが挙げられる。一方でデメリットとして、SNA産業連関表は観測値ではないということと、不突合は計数に含まれないという2点がある。

仮に日本で SUT が利用可能な場合、SUT バランス後表（ベンチマーク表あるいは年次表）が利用できる

図 24 生産物技術仮定による生産物×生産物産業連関表の導出

部分は、バランス後年次表を利用して SNA 産業連関表を推計できる。バランス後の計数がない場合は、バランス前年次表を利用することとなる。SUT がある場合、ない場合、いずれも作成時期は特に変える必要がないと考えられる。バランス後年次表を含めた SUT 年次表の完全なフレームが整備された場合に、SNA 産業連関表からみたメリットは、これまでよりもバランス後の整合性が向上した計数を利用できるということである。また、産出額推計が同じにもかかわらず、それぞれの統計間で計数に大きな差がある場合、生産物技術仮定で説明できない問題があると考えられる。それぞれの統計間で最終的に計数が一致することは考えられないが、より整合性が問われることによって、対象となる統計表の推計精度が向上するかもしれない。

SNA 産業連関表の作成方法は、これまで通り生産物技術仮定と産業技術仮定を組み合わせることも可能であるが、モデル E のハイブリッド技術仮定、あるいはモデル F の利用も可能となる。ただし、Eurostat[2008]や研究の原典を調べても、モデルケースしか載っていないため、これまでと異なる手法を利用する場合には、各国の推計ノウハウを吸収し、キャッチアップする必要がある。

なお、SNA産業連関表などユーザーのための分析表は、国際比較上産業分類の統一が課題となる。2008SNAに向けた議論でも集計産業分類として、ISIC Rev.4に合わせて設計さ
れた SNA/ISIC が取り上げられた。集計産業分類に関して決定的なことは特に国際的に決められていないが、今後 2015 年以降各国で国際的に 2008SNA 導入が進めば、集計分類の統一が課題として取り上げられることは十分に考えられる。日本としても国際比較をフォローしておき、必要に応じて対処することが今後求められることだろう。

1993SNA⇌ISIC Rev.3⇒日本標準産業分類 JSIC(Rev.11,Rev.12)

2008SNA ⇔SNA/ISIC ⇔ISIC Rev.4

## 終章

本研究は、SUT 年次表の導入に向けて理論的なフレームと実現可能な試算を行い、日本の SNA との関係を整理してきた。バランス前年次表が定義可能で、試算することができるということが第3章までに分かったことである。

バランス前年次表は、すでに日本が V 表・U 表を推計しているため、現行方式と重なる部分での改良が主な内容と言ってよい。現行の GDP 推計は、経済統計体系の変更が視野に入っていない他、産出額等の推計で簡易な方法を採用している。これを産業連関表の推計の考え方に基づいて再度整理する必要がある。プロ法や付加価値法は、経済センサス-活動調査や SUT 年次表への対応を考慮して推計方法を変えることが必要となるだろう。経済学で重視される、市場における需給均衡の状況はプロ法によって明らかとされる。プロ法は、生産物別に産出から総供給まで、そして総需要から需要項目別に流通経路を押さえることで経済規模を正確に捕捉する方法である。このプロ法に付加価値法を加えることで、産業別産出と中間投入から GDP（生産側）を導くことができる。プロ法によって求まる GDP（支出側）と付加価値法によって求まる GDP（生産側）によって、SUT の大部分を高い精度で推計することが可能となる。

第3章でテーマとなった68SNAから93SNAへの様式切り替えは、技術的にそう難しくない作業であることが分かった。供給表は、V表を転置し、輸入マトリックスを加えた表を作成するだけでよい。使用表は、U表に消費と投資の内訳及び輸出を突合することで作成できる。第2章に第3章の内容を加えることで、SUTバランス前年次表を中心としたGDPの推計過程を定義することができた。本研究はバランス前年次表を付表1と付表2として試算した。

これらの表によって中間投入と中間消費が突合され、生産物別に不突合を参考にすることができるようになった。バランス前年次表の様式は、現行の V 表・U 表と大きく変わりはないが、不整合な計数を見ることができるようになった。

第 4 章においてバランスシステムの代表例として EU 型をモデルとし、バランスシステムの基本原則を取り上げた。しかし、情報の制約で EU のシステムを移植できないことが分かった。ただ、日本でも独自のバランスシステムを構築することで、バランス後年次表
を作成することが可能なことが第5章までの成果として分かった。日本のバランスシステムは、十分な情報を欠いているため、EU型の仕組みよりも独自の方法に頼る他に選択肢が無かった。EU型と大きく異なるのは、VATの情報を前提とできないことであった。そのため、精度の高い情報に基づいて整合性分析を行う手順が複雑化した。生産分配調整サイクルと需給調整サイクルという2つの過程は、精度の高い情報をベースに整合性をチェックし、計数の修正を行うフレームである。分析後、本研究は支出側バランス以降である程度省力的にバランスする方法を提起した。こうした作業によって、バランス後年次表の推計が可能となった。本研究では、付表3をバランス後使用表として簡易的に試算した。

ここまでの過程で、SUT年次表の試算フレームは理論的・実証的に示すことができた。この成果には幾つかのメリットがある。第1に不奨合を分析して、より整合的なSNAを作成することが可能となるだろう。第2にこれまで精度の高いGDPの捕捉に産業連関表を経由してきたが、バランス後年次表によって3～4年程度で精度の高いGDPを捕捉可能な技術的な基盤が整うだろう。第3にバランス後年次表の作成によって、SUT四半期表を作成できるようになり、QNAを充実させることが可能となるだろう。

バランスで改定された計数による影響を、日本のSNA全体から包括的に検討することで、影響の範囲を特定したのが第6章の成果である。これによって、バランスによって生じる計数の改定を体系のある範囲に収めるなど、計数を管理することができる。バランスシステムは、計数の改定を通じて勘定全体に大きな影響を与える。計数の改定は、主に制度部門別生産勘定を通じて経常勘定、蓄積勘定、貸借対照表まで影響する。本研究によって日本の統計上の不突合は、バランスシステムを利用することで整合的な計数を実現すると共に解消し、特にバランス項目の推計精度を向上させることにつながることが示されたと考えられる。第6章において日本の勘定体系におけるSUTの位置付けを示すことができた。

SUTは、統計作成のためのフレームとして産業連関表やサテライト勘定など広範囲な応用分野と密接に関わっている。中でもSUT四半期表を作成することによって、QNAの構築が可能となる。また年次表に基づいて作成されるSNA産業連関表や、生産性に求められる対応など、SUTには多くの分析に向けた接点が考えられるのである。

第7章までの検討によって、日本の国民経済計算体系において SUT 年次表の理論的・実証的フレームをほぼ構築することができたと考えられる。本研究では検討できなかったが、SUT 年次表の構築の先には、QNA の開発という重要なプロセスが考えられる。そこで、本研究は補論1においてイギリスにおける SUT と QNA との関係を、公表される統計表をベースにサーベイした。本研究全体で SUT 年次表を体系の内外に合わせて定義することができたと言えよう。特に第7章の検討で見たように、SUT はサテライトなど他の統計との連携によって、社会に役立つ重要な情報を数多く供給することが可能となる。例えば、経済活動によって分野別に CO₂ がどの程度生じているかという情報は、SUT に基づいて環境勘定を作成すれば、詳細に分かるようになる。生産性分析や多くあるサテライトなど GDP と関連付けることで有効となる分野は数多く存在している。それらは、SUT の精度向上による
ってすべて恩恵を受けることとなる。SUT は体系の内外に拡張して始めて社会に有効な分析を示すことが可能となる。本研究が示したのはそうした SUT に関する一部の情報に限られるが、日本がマクロ経済の指標を充実させるのに従って SUT 年次表の役割はより一層重要となることが期待される。

例えば具体例として SUT 年次表の整備の将来を検討する。GDP 速報は、諸外国では一般的に GDP（支出側）よりも GDP（生産側）が早く公表されるため、日本でも QNA の整備がなされれば、GDP（生産側）の整備と早期公表につながるかもしれない。SUT 年次表が整備される場合、日本は QNA を整備することができる。QNA の整備は年次よりも早くマクロの包括的状況を知ることを可能にする。現在 GDP（生産側・分配側）や制度部門勘定の一部は先進国で日本だけが推計が遅く、国際比較することが困難となっている。それが国際比較可能な状況となり、生産性などの指標や OECD などの各種国際的データベースへのデータ提供が早くなり、政策への利用も可能となるだろう。

バランス前年次表の整備によって、年次推計において不突合と向き合う分析が必要となり、その結果を必要に応じて A1 や A2 で計数の修正に反映させなければならなくなるだろう。つまり、A1 や A2 の各種計数の推計精度はこれまでよりも向上し、不突合はトレンドを持って拡大することは少なくなるだろう。GDP（生産側）や貯蓄率などの計数の精度は向上すると考えられる。

さらにバランス後の年次表の整備によって、これまで10年掛って得てきたGDPのより精度の高い計数は、3〜4年程度で得られるようになるだろう。その結果、貯蓄率などのバランス項目の推計精度は大きく上昇し、そうしたデータを用いた分析により良い影響を与えるだろう。現在は、基準改定後延長年の計数確定に当該年から最大で10年掛けているため、分析や政策に対して精度の高い計数を提供するまで時間が掛っている。そうした問題はバランス後年次表の成立によって解決することが可能となろう。

このように現在の日本の現状と比較して、SUT年次表の整備は統計に対してだけでなく、マクロ経済分析やマクロ経済政策など非常に広範囲に好影響を及ぼすといえる。あくまでここでは一例を示すにすぎないが、SUTは拡張性に富んでいるため、拡張する程度が広いほどこの好影響は広い範囲に及ぶといえる。

一方、本研究には多くの課題が残されている。基本計画で求めていた内容と比較して一国として対処しなければならない課題が多い。本研究と関連して特に大きな課題は、SUTベンチマーク表の作成であろう。本研究は、ベンチマーク表に先行してまずは相対的には取り扱いが容易な年次表の課題を取り扱うことで、将来的なベンチマーク表の作成にも資する方法論を探るという方針を採った。このため、本研究は基本計画のSUTに関する課題全体を網羅するものではないが、何らかの有益な情報を提供し得るものと考える。

日本として特に重要となる課題は、基本計画を進める上での経済統計体系の再設計であろう。SUTは、経済統計体系の設計に合わせてある程度柔軟に設計されなければならない。本研究が行った検討は、そうした経済統計体系の一つの具体的イメージの提示となってい
る。依然として統計改革の大きな方向性にも多くの選択肢があるため、方向性によってこのベンチマーク表と年次表の設計は全く変わってしまう。日本が最優先に取り組まなければならないのは、この大きな方向性に必要な一定の検討を終わらせ、SUT整備を今よりもやりやすくすることである。長期的に進めるベンチマーク表の整備によって、将来年次表の課題も本研究の基礎的な段階から、より高度な内容に変化するだろう。基本価格ベースのベンチマーク年供給表が検討されるようであれば、年次表も基本価格ベースで整備せざるをえなくなる。したがって、ベンチマーク表の整備の方針は、年次表の設計を大きく左右する。ベンチマーク表の整備に必要な情報を統計調査から得なければならない。ベンチマーク表の設計方針は、経済センサス-活動調査など多くの調査の設計に重要な影響を与えることにもなろう。

一方、年次表に限った課題も依然多く残されている。本研究は、依然として研究レベルの検討に過ぎないため、実際に日本の国民経済計算に SUT 年次表を組み込もうとするならば、実務的な段階で慎重な検討が求められる。特に研究として行った本研究の試算精度は、それに掛ける手間の度合いに応じて向上させることは可能である。本研究は公表値だけを利用して試算したが、内閣府が同じ作業を実施する場合より多くのデータを利用することも一次統計などの部局との連携も可能であろう。そうした情報は、年次表の精度向上に大きく役立つと考えられる。例えば、本研究は、SUT 年次表として基本的な表として生産者価格表示の供給表と購入者価格表示の使用表を試算した。今後は、購入者価格表示の供給表や 2128 生産物×85 産業の SUT 拡大表、IO7 桁生産物分類×85 産業分類の産業連関表との整合性を見ることができる特殊表、生産者価格から購入者価格への転換に必要なマージン表など様々な種類の基本表の他に、付帯表も今後検討課題となりうる。SUT 年次表の整備には、依然として技術的には多くの選択肢があるため、日本として政策上の重要性に応じて判断が必要となろう。SUT 年次表の導入に向けた基本的な課題は、本研究においてほぼ解決されたと考えられるが、残された問題のうち、特に延長年におけるマージン表の開発が重要となるだろう。本研究は、マージン表を介さずに簡易的にバランスしているため、概念上少なからず不整合な計数を調整せざるを得なかった。産業連関表付帯表のマージン表を延長年で試算できれば、中間投入マトリックスを生産者価格から購入者価格へ容易に転換でき、バランス前表とバランス後表の両方の推計精度を大きく向上させることが可能となる。このような本研究において残された多くの問題は、今後の課題としたい。

## 謝辞

本研究を行うに当たり、内閣府経済社会総合研究所には2006年に海外研究のため、国際所得国富学会に派遣させていただくなど、長年に渡って本研究に関してご支援を頂いた。岩田一政・前所長、中藤泉・前次長、黒田昌裕・元所長、広瀬哲樹・元次長、私市光生・前総括政策研究官、中村洋一・客員研究官（法政大学教授）、大貫裕二・元企画調査課長、
長谷川秀司・前企画調査課長、二上唯夫・前国民生産課課長、二村秀彦・企画調査課課長、木滝秀彰・企画調査課課長補佐、鈴木孝介・企画調査課課長補佐、細川光之・企画調査課研究専門職、野木森稔・企画調査課政策調査員、熊谷章太郎・企画調査課政策調査員、内閣府経済社会総合研究所内の職員並びに関係者には様々なご指導・助言をいただいた（肩書は本稿執筆時点のもの）。

菊地進・立教大学教授、岩崎俊夫・立教大学教授、黒木龍三・立教大学教授、北川和彦・立教大学教授、池田毅・立教大学准教授、藤原新・立教大学准教授を始め、経済学部プロジェクト（国民経済計算の理論的フレームワークとその利活用に関する研究）の方々に大変お世話になった。

なお、研究を進めるに当たってデンマーク統計局 Michael Osterwald-Lenum 前資本ストック課長にお世話になった。デンマーク統計局は、IMF ROSC(Report on the Observance of Standards and Codes)調査の際に Bent Thage 氏を通じて専門的技術指導を行い、日本側の SUT 研究の啓発と SNA 改善のきっかけを作った。その後筆者は、Lenum 氏にデンマークにおける SUT 推計システムと運用に関して情報提供いただき、研究を進める上で大変お世話になった。また 2009 年 3 月 5 日に行ったカナダ統計局が ESRI に対して行った産業連関表推計に関する報告やニュージーランド統計局等との意見交換も本研究の検討に際して役立った。

作間逸雄・専修大学教授、李潔・埼玉大学教授を始めとする専修大学の研究グループにも大変お世話になった。本研究を通じてお世話になった方々に感謝の意を表したい。

## 略語一覽

ANA（国民经济计算年次推計） Annual National Accounts

SUT（供給使用表 [ベンチマーク表、年次表、年次供給使用表推計（ASUS）を含む]） Supply and Use Tables

BOP（国際収支統計） Balance of Payments

CGPI（企業物価指数）Cooperate Goods Price Index

CIF/FOB（運賃・保険料込み条件/本船渡し条件） Cost, Insurance Freight, Free On Board

CSPI（企業向けサービス価格指数） Corporate Service Price Index

CT Control Totals

ESA （ヨーロッパ勘定体系） European System of Accounts

ESRI（経済社会総合研究所） Economic and Social Research Institute

EU（ヨーロッパ連合） European Union

Eurostat（ヨーロッパ委員会統計局）Statistical Office of the European Communities

FISIM（間接的に計測される金融仲介サービス） Financial Intermediation Services Indirectly Measured

GDP（国内総生産） Gross Domestic Products
IMF（国際通貨基金） International Monetary Fund

JSIC（日本標準産業分類） Japanese Standard Industrial Classification

IIP（鉱工業指数） Indices of Industrial Production

IOT（產業連閱表） Input-Output Table

ISIC（国際標準産業分類） International Standard Industrial Classification of All Economic Activities

I-O SUT（產業連閱 - 供給使用表） Input - Output Supply and Use Tables

JSNA（日本の国民経済計算体系） Japanese System of National Accounts

NAMEA National Accounting Matrix including

NBER（全国経済調査協議会） National Bureau of Economic Research

OECD（經濟協力開発機構） Organisation for Economic Cooperation and Development

QE（四半期别 GDP 速報） Quarterly Estimate

QNA（四半期国民勘定） Quarterly National Accounts

QSUT（供給使用表四半期表）Quarterly Supply and Use Tables

SEEA System of Environmental-Economic Accounting

SNA（国民経済計算体系） System of National Accounts

SUT（供給使用表、供給使用表推計） Supply and Use Tables

UN（国際連合）United Nations

VAT（付加価值税） Value Added Tax

## 参考文献

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との関係を中心に〜」経済統計学会全国研究大会 2009 年 9 月 6 日報告資料

許憲春著、作間逸雄監修、李潔訳者（代表）[2009]『中国 GDP 統計—MPS から SNA へ』新曜社

倉林義正・作間逸雄[1980]『国民経済計算』東洋経済新報社

栗林世・村上浩一・根本博・工藤容[1978]「プロ法における配分比率・マージン率・運賃率」『季刊国民経済計算』第41号

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http://www5.cao.go.jp/statistics/sna/sna_11/sna_11.html