Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
るような計数に関して、機械的バランスを用いることは正確で、しかも省力化を可能とする。したがって、機械的バランスは、国民経済計算を推計する部局によって頻繁に利用される $ ^{51} $ 。先に取り上げたVのケースのように、中間投入にも最終需要にも開差を割り振ることが難しければ、機械的バランスは有効な選択肢となろう。本研究が提起しているバランスシステムに機械的バランスを適用しようとする場合、中間投入構造と支出側系列の一部だけでマトリックスを形成し、そこで割り振ることとなる。つまり、支出側バランシングにおいて機械的調整を利用するため、中間投入が修正されて、不整合な計数はなくなる。したがって、最後の生産側・分配側バランシングは、おそらく行う必要が無くなると見込まれる。表30は機械的バランスを支出側バランシングに適用する前のイメージである。

機械的バランスの方法として、RAS 法、修正 RAS 法、ラグランジュ未定乗数法など多くの方法がありうる $ ^{52} $ 。どれも真値は分からないことから、本来決定的な方法というものはないが、国連が発行する産業連関ハンドブック（United Nations[1999]）は、修正 RAS 法の利用を勧めている。これは、2 つの理由に基づいている。第 1 に Miller and Blair[1985]などの研究によって、通常の RAS 法よりも修正 RAS 法の方が望ましい結果を示すことが分かっている。第 2 に Morroson and Thurman[1980]によって RAS 法は、一定条件の下でのラグランジュ未定乗数法よりも良い結果をもたらすとされる一方で、ラグランジュ未定乗数法が RAS 法や修正 RAS 法に対して、客観的に優れていることを示す明確な根拠を示すことができていないからである。一方、ラグランジュ未定乗数法は負の計数が出現するような状況などでも、安定的に用いることができるという利点がある。

いずれのバランス方法においても、必ずこれを用いなければならないということは国際的なルール上無いため、日本にとって運用に自信がある、信頼できる方法を選択すればよい。経済産業省においてラグランジュ未定乗数法は、長年利用されているため、日本では同法の利用が最も良い選択と考えられる。

本来は、推計データを直接利用して細かい分析を行うことが望ましいが、本研究では機械的バランスのイメージを示すことを目的としているため、ごく単純化した例を取り上げる。機械的調整を利用するためには、Vのケースからさらに多くの試行錯誤を伴う分析プロセスを経る必要があろう。そして、手調整での固定部門に加えて、さらに一部の部門を固定する必要がある。列部門では、銀行の帰属サービスは固定である。行部門でも、例えば鉱業、繊維、パルプ・紙、窯業・土石製品、一次金属、卸・小売業、政府サービス生産者、
対家計民間非営利サービス生産者といった範囲で、固定する部門を特定しなければならない。本研究では、公表値を利用しているため、制約がある。そこで、Ⅰ～Ⅴのプロセスを一旦省いて、機械的調整に任せた場合を想定する。

固定部門では、得られる情報によって一部中間投入ウェイトを改定することができない限り、基本的に物価だけでウェイトを変化させざるをえず、基準年の構造を引きずった中間投入表を作成せざるを得ない。

表 31 と表 32 は、機械的調整実施前の表のイメージと機械的調整を支出側バランシングに適用した場合をイメージしたもので、(簡単化のために) RAS 法に基づいた機械的調整後の計数を入れている。公表値を用いて丁寧な調整は省いていることから、計数に多くの課題が生じているが、簡易推計として作業のイメージしやすくすることが目的である。実際には、財・サービス別に相当な作業が発生することから、以下で実現している計数表よりもはるかに望ましいものを作成できるであろう。
表 31 機械的調整前支出側バランシングのイメージ

財貨・サービス \ 経
済活動	(1)農林水産業	(2)鉱業	(3)製造業

財貨・サービス 〜 経
済活動	(4)建設
業	(5)電
気・ガス・
水道業	(6)卸
売・小売
業	(7)金
融・保険
業	(8)不
動産業	(9)運
輸・通信
業	(10)
サービス
業	2.政府
サービス
生産者	3.対家計
民間非営
利サービス
生産者	国内家計
最終消費
支出	総固定資
本形成	総合計
(1)農林水産業	250.1	1.7	1605.1	0.0	0.7	4.9	1933.7	149.5	64.4	6451.5	168.2	21110.7
(2)鉱業	1037.0	2336.4	3.5	0.0	0.0	10.3	3.5	3.2	1.3	0.0	-5.8	33403.5
a 食料品	0.5	0.7	274.6	0.0	0.3	11.6	8973.6	479.9	137.7	44991.4	0.0	64549.0
b 繊維	106.1	1.0	45.8	0.4	0.1	23.8	141.4	12.2	6.7	265.1	167.1	2333.0
c パルプ・紙	327.8	4.6	706.7	84.9	12.4	235.1	558.3	78.0	62.4	635.1	0.0	10341.3
d 化学	468.9	94.7	28.3	1.1	2.2	37.9	8627.2	193.7	76.5	5165.8	0.0	38843.6
e 石油・石炭製品	1822.4	1133.6	1379.8	99.4	105.4	2265.8	1405.2	718.8	97.0	9691.7	0.0	38373.3
f 窯業・土石製品	6629.0	12.3	57.3	0.9	5.1	41.6	376.7	70.8	20.7	368.6	0.0	9279.8
g 一次金属	2241.3	14.4	10.0	0.0	0.0	60.0	141.4	12.2	1.0	26.5	315.6	49105.8
h 金属製品	8703.0	20.5	331.7	3.0	24.0	117.9	278.8	221.2	8.4	549.3	388.9	14985.3
i 一般機械	659.5	5.8	110.4	0.0	0.1	79.2	1701.1	51.8	0.1	140.1	21102.6	32650.7
j 電気機械	1017.4	3.0	121.8	7.2	2.0	74.0	1301.7	452.6	1.4	11155.4	11951.7	48091.6
k 輸送用機械	0.6	0.6	120.7	0.1	0.0	767.3	1823.0	1097.3	0.1	10231.9	10047.2	49440.2
l 精密機械	9.8	0.6	210.0	2.9	0.3	4.0	492.3	54.6	9.0	1432.4	2843.9	6107.3
m その他の製造業	6741.7	377.6	2305.7	1317.7	103.5	982.3	7243.4	2454.6	816.4	17179.9	2002.6	57148.0
(4)建設業	208.1	1131.2	554.8	160.1	2831.7	590.0	867.8	1002.8	244.0	0.0	61196.0	68728.0
(5)電気・ガス・水道業	500.4	1335.1	1128.4	220.5	214.0	1080.9	3922.5	2131.5	249.4	7951.8	0.0	26122.1
(6)卸売・小売業	0.0	0.0	672.0	0.0	0.0	0.0	1.2	0.0	0.0	500.0	270.2	1985.6
(7)金融・保険業	480.4	224.5	1723.5	1150.0	413.1	790.0	1237.2	248.4	116.2	11598.9	0.0	20346.9
(8)不動産業	286.4	216.0	2851.6	652.3	406.4	1033.2	2296.3	96.0	95.4	59682.1	0.0	68593.8
(9)運輸・通信業	1501.1	274.7	4587.3	1436.4	131.6	6501.3	3566.3	1788.5	285.7	21246.9	0.0	40556.1
(10)サービス業	7504.1	2651.1	10636.1	7233.4	2257.5	7782.8	24875.1	5756.8	1182.8	62976.1	10855.0	163528.3
2.政府サービス生産
者	86.1	32.8	195.3	41.5	43.1	410.5	1114.6	113.5	26.6	3118.5	0.0	5566.4
3.対家計民間非営利
サービス生産者	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.1	0.0	0.0	8591.3	0.0	8592.0
中間投入計	37169.5	15777.7	28716.0	13215.7	6732.8	25056.8	80324.4	16650.2	4038.4	281229.3	120140.8	879782.3

注：中間投入計と総合計に開差（中間投入－中間消費）を割り振っている。背景部分は開差を割り振っていない。銀行の帰属サービスは、対象としていない。
## 第 4 節 不突合の最終調整

ここでは最終需給バランシングと最終バランシングの2つの過程を説明する。最終需給バランシングは、中間投入と中間消費の開差を解消するための最終的な計数調整のプロセスである。この最終需給バランシングの段階を終えると、中間投入と中間消費は一致するが、依然として不奨合が残ることはありうる。それを最終バランシングで解消する。

支出側バランシングで機械的調整を利用した場合、もしくは支出側バランシングの後で、中間投入と中間消費が一致するところまで調整された場合、推計結果は、クロスセクションチェック、時系列チェックにかけられる。中間消費と中間投入が一致していないなど、計数の不整合はクロスセクションチェックで判明する。

時系列チェックをかけた結果、時系列データにおいて明らかにファンダメンタルズとかい離した計数が実現している場合、異常値の再調整を行って一部の再計算を繰り返さざるをえない。(配分比率を活用する将来も含めて)GDPの多くが、このバランシングにおいて確定するため、時系列チェックは入念に行われなければならない。時系列チェックは推計対象期間当時の事実を列挙して、グラフを何度も書くという原始的なチェックが重要となる。A1やA2で行われる時系列チェックと同じ作業である。

表 33 支出側バランシング後の使用表の一部（本研究付表 3 抜粋）

財貨・サービス、経済活動	中間投入・
僅出計(B)	不突合
(C)=(A-B)	中間消費
計(A)	政府最終
消費支出	民間最終消費支出	総固定資
本形成	在庫品
增加	輸出
(F.O.B.価
格)	総需要
国内家計最
終消費支出	対家計民間非営利
団体最終消費支出
1.産業	433101.9	0.0	433101.9	27292.0	263536.4	263536.4	0.0	129033.6	1373.6	55241.3	909578.9
(1)農林水産業	14405.2	0.0	14405.2	0.0	7295.8	7295.8	0.0	205.5	794.9	83.4	22784.7
(2)鉱業	11053.3	0.0	11053.3	0.0	0.0	0.0	0.0	-4.4	53.7	20.3	11122.8
(3)製造業	225089.5	0.0	225089.5	46.3	108516.4	108516.4	0.0	51659.1	525.0	49422.0	435258.3
a.食料品	17941.0	0.0	17941.0	0.0	49077.8	49077.8	0.0	0.0	618.7	215.0	67852.5
b.繊維	2805.2	0.0	2805.2	0.0	247.7	247.7	0.0	188.8	-12.5	625.6	3854.8
c.パルプ・紙	9577.7	0.0	9577.7	0.0	1812.2	1812.2	0.0	0.0	41.6	294.6	11726.1
d.化学	26838.3	0.0	26838.3	0.0	5399.2	5399.2	0.0	0.0	-44.6	3796.3	35989.2
e.石油・石炭製品	14125.3	0.0	14125.3	0.0	4606.1	4606.1	0.0	0.0	455.4	308.6	19495.4
f.窯業・土石製品	10571.7	0.0	10571.7	0.0	587.2	587.2	0.0	0.0	-96.2	693.6	11756.3
g.一次金属	26380.1	0.0	26380.1	0.0	-6.2	-6.2	0.0	-4.9	-36.6	2619.4	28951.8
h.金属製品	15057.1	0.0	15057.1	0.1	657.5	657.5	0.0	466.8	-70.5	559.1	16670.2
i.一般機械	10251.2	0.0	10251.2	0.0	151.5	151.5	0.0	19130.1	-410.0	7969.4	37092.3
j.電気機械	25695.0	0.0	25695.0	0.0	12856.9	12856.9	0.0	17363.2	591.8	16894.6	73401.5
k.輸送用機械	22977.4	0.0	22977.4	0.0	9234.2	9234.2	0.0	8964.3	-51.1	12110.4	53235.2
l.精密機械	1608.2	0.0	1608.2	0.0	1651.2	1651.2	0.0	2438.2	-34.8	1391.6	7054.4
m.その他の製造業	41261.5	0.0	41261.5	46.2	22862.0	22862.0	0.0	2491.1	-426.1	1943.7	68178.5
(4)建設業	9095.7	0.0	9095.7	0.0	0.0	0.0	0.0	68881.2	0.0	0.0	77976.9
(5)電気・ガス・水道業	17455.0	0.0	17455.0	0.0	7139.2	7139.2	0.0	0.0	0.0	10.5	24604.7
(6)卸売・小売業	677.2	0.0	677.2	0.0	905.9	905.9	0.0	495.2	0.0	252.9	2331.2
(7)金融・保険業	31275.9	0.0	31275.9	0.0	11697.4	11697.4	0.0	0.0	0.0	353.9	43327.2
(8)不動産業	9164.5	0.0	9164.5	0.0	55242.9	55242.9	0.0	0.0	0.0	79.3	64486.7
(9)運輸・通信業	23878.7	0.0	23878.7	0.7	18795.8	18795.8	0.0	0.0	0.0	2888.6	45563.8
(10)サービス業	91007.0	0.0	91007.0	27245.0	52464.2	52464.2	0.0	9276.0	0.0	2130.4	182122.5
2.政府サービス生産者	2303.9	0.0	2303.9	57649.7	3207.9	3207.9	0.0	0.0	0.1	4.4	63166.0
3.対家計民間非営利
サービス生産者	0.4	0.0	0.4	0.0	12444.0	7051.2	5392.8	0.0	0.0	10.1	12454.5
居住者家計の海外での直
接購入	0.0	0.0	0.0	0.0	2819.4	2819.4	0.0	0.0	0.0	0.0	2819.4
非居住者家計の国内での
直接購入	0.0	0.0	0.0	0.0	-262.9	-262.9	0.0	0.0	0.0	262.9	0.0
中間投入計	435406.2	0.0	435406.2	84941.7	280266.0	274873.2	5392.8	130512.5	1373.7	55518.7	988018.8

例えば、表 33 は平成 12 年（基準年）において支出側バランシングの突合結果を受けて、調整した使用表の一部をイメージして作成した表である。実際に多くの計数が、バランス
前使用表に基づいている。

このように不整合な計数は、繰り返し調整サイクルの中で計数が修正され、支出側バランシングで突合される。非常に厄介な問題として、GDP（支出側）とGDP（生産側）の開差が大きい場合でも支出側を調整せざるを得ない課題が生じる。時系列データとしてGDP（支出側）が不連続になる課題が出てきた場合、中間投入や営業余剰・混合所得の計数に課題が残っていると判断せざるを得ない。事前に調整する際の上限値の設定やノウハウの蓄積を十分に行って、産出額を修正する事態だけは防がなければならない $ ^{53} $ 。

支出側バランシングにおいて、不整合な計数の出現は、運輸・商業マージンにおける計測誤差が原因と考えることも可能である。運輸・商業マージンは、法人企業統計の計数で全体を捕捉し、個別の計数は商業販売統計などで捉えている。しかし、粗い推計をしているので、個別の計数に相当な計測誤差が存在している恐れがあると考えることも可能である $ ^{54} $ 。しかし、仮に事実がそうだとしても運輸・商業マージンを調整する選択肢を残しつつも、実際に調整することは極力避けるべきだ。一次統計が少ない対象について調整すると、結局真値から離れるリスクもあり、調整がさらなる不整合な計数を生む繰り返し作業を招く恐れがあるからである。

通常は、支出側バランシングの結果、不整合な計数は、配分比率を修正して国内家計最終消費支出と総固定資本形成を変更する。このように SUT はどうしても GDP（生産側）がメインとして数値を修正するため、支出側にとってしばしば不連続なデータの調整結果となる可能性があり、それを回避する必要がある。それはこれまでの推計と異なる特徴となる。支出側バランシングの結果、ファンダメンタルズに基づかない時系列段差が多く発生するようであれば、中間投入と営業余剩の改定以外に選択肢がないと考えることが良いだろう。

ここまでで中間投入と中間消費が一致して、使用表の計数はすべて確定しているとしよう。ここからの最後のバランスの工程を最終バランシングと呼ぶ。

産業連関表では、すべて手による調整であり、最終的なバランスは分類不明と営業余剰
において、計数調整を行うというルールとなっている。この作業と同じように、最終的な計数確定には、生産＝分配＝支出が成り立つように分類不明産業の分類不明生産物の中間投入、分類不明産業の営業余剰・混合所得の修正を行う。

本研究では、最終的に調整できなかった4348億円をこの段階において調整している。本研究では簡易試算であるため、通常プロ法プログラムで自動調整する範囲のことでも調整できず、この段階での計数が残る。プロ法は、最終的に運輸・商業マージンを自動調節し、整合的な計数を確定するため、最終バランシングの工程の必要性は本研究のケースほど高くないかもしれない。

この論文では税務情報や行政情報を利用できない前提で、公表値を用いた簡易的なバランスを見てきた。仮にこの前提がない場合には、分析できるレベルがより詳細となり、計数の調整方法が大きく異なると推測される。税務情報の利用はかなり制限された情報が紹介されるため、結局のところ利用できる情報の制約に合わせてかなり利用方法が異なる。（数少ない事例として）国際統計協会のダブリン大会では、セッション STS003 において税務情報と統計に関する各国の事例が紹介された $ ^{55} $ 。税務情報にも様々な制約があるため、個人所得税、法人所得税、財・サービス税（VAT）といった税務情報の種類や制約に応じて利用方法が異なる。例えば所得税の情報が利用できる場合、ビジネスレジスターの捕捉制度が上がるだけでなく、産業別の雇用者報酬、営業余剰、中間投入の状況を一部捕捉できるようになるため、生産・分配側の計数の分析がより緻密に行えるようになる。VAT の情報を利用した場合、総供給や支出側計数の一部を捕捉できる可能性がある。こうした情報源が利用可能な国の場合、バランスの設計をより高度に設定できる。

さて、以上のバランスシステムに関する議論は、作業量が膨大となることから、本研究では延長年においてバランス後年次表を公表値に基づいて簡易的に試算した。その理由は、バランス前年次表及びバランス後年次表を毎年作成することは、論理的に可能であることを示すためである。年次推計に基づく本格的な試算を行う場合、本研究の試算結果よりも精度は大幅に上げることが可能となり、おそらく巨大な試算表の作成も可能となるだろう。その際に生じる作業負担を減らし、極力効率的な試算を行う方法を考案することが求められる。しかし、そうした課題は長期的に考えるべきことで、本研究は本格的なSUT年次表の試算に向けた長期的な議論は省くこととする。

## 第6章 供給使用表年次表と各勘定との整合性

## 第1節 年々拡大する不突合

SUT 年次表の試算に際して、日本の SNA における位置付けが課題となる。その年次表の位置付けに際して、考慮すべきポイントが 3 つある。第 1 にこれまで年々拡大してきた
不突合の問題を日本の体系に照らしてどう考えるかということである。第2に年次表のSNAにおけるSUT年次表と制度部門勘定との関係である。第3にベンチマーク表を通じて基礎統計との関係で提起すべき課題である。それらのポイントは、それぞれ第1節～第3節に分けて第6章で見ていくことにしたい。最初に取り上げる不突合の発生問題への分析は、前章のバランスシステムの設計と表裏一体のものである。

図 19 は、日本の不突合と不突合率について平成 12 年からの推移をまとめたものである $ ^{56} $ 。平成 12 年から年々 GDP（支出側）が、GDP（生

図 19 不突合の推移

出典：平成21年国民経済計算年次推計より筆者作成

産側）よりも大きくなり、不突合が拡大している。ここでは不突合の原因のうち、輸出入の問題と配分比率が事実上基準年固定となっている問題、プロ法と付加価値法の差、概念の差という4点を取り上げる。

第1に不突合の一部

は、輸出入における概

念差、支出側推計とプ

ロ法という2つの輸出

入推計方法の差に基づ

いている。

付加価値法で用いる産出額もプロ法で推計するが、これには輸入が全く含まれていないので、GDP（生産側）は CIF/FOB 調整による影響や輸出入の推計に関する影響はない。

## 輸入による不突合発生原因

A プロ法では、現在 CIF/FOB 調整の方法が国際標準的な手法と異なっており、輸出側で調整を行う、産業連関表と同じアプローチを採用している。

B プロ法の輸出入は、産業連関表の推計概念に原則として従っており、BOP に基づく支出側推計の計数と財・サービスそれぞれにおいて計数が異なる。

A によって（国際基準では二重計上を回避するため、控除項目として輸入に計上される）国内運輸・保険業者の財輸入に関わる運賃保険料がプロ法で計算される輸出に計上されるため、総供給は BOP を前提としたベースよりも大きい推計値が実現している（ただし、輸出も BOP の値よりも大きい推計値が実現するため、国内総供給でみた場合には過大供給になるとは限らない）。

一方 B に起因する、BOP ベースとコモベースの純輸出入の概念差・推計値の違いが、統計上の不突合につながる。
結果として輸入において推計上の問題は、家計消費などを通じて GDP（支出側）の過大推計を招く。輸入による問題だけで少なくない不突合が生じていると考えられる。ただし、輸出入で示される不突合は、不突合全体の傾向と一致していない。また、本研究はあくまで公表された生産物分類の配分比率を用いて、簡易に試算したものであることから、実際にどの程度不突合を縮小できるか厳密には分からない。表 34 は、輸出入における概念差によって発生したと考えられる不突合を簡易試算したものである。年々拡大するグローバル経済の影響によって、輸入推計から発生する不突合は、年々拡大を

続けている。ただ、今日でも輸出入の推計を原因とする不突合は、あまり大きくないので、不突合の発生の主原因ではない。

暦年	輸出入の推計による不突合(A=B+C)	不突合(D)	輸出入で説明できる程度(A/D)	調整後不突合(D-C)
輸入を原因とする不突合(B)	(控除)輸出を原因とする不突合(C)
2000	-494.4	1000.6	-1495.0	2621.9	-18.9%	3116.3
2001	-1134.2	1114.0	-2248.2	5563.4	-20.4%	6697.6
2002	-981.7	1167.2	-2148.9	3828.7	-25.6%	4810.4
2003	-1114.4	1210.6	-2325.0	3107.3	-35.9%	4221.7
2004	-1252.2	1270.6	-2522.8	4826.5	-25.9%	6078.7
2005	-946.5	1235.3	-2181.8	1902.1	-49.8%	2848.6
2006	-939.8	1334.7	-2274.5	4137.7	-22.7%	5077.5
2007	318.0	1279.7	-961.7	6346.7	5.0%	6028.7
2008	105.6	1409.8	-1304.2	9512.8	1.1%	9407.2

第 2 に基準年に固定された配分比率でも実際の計数とずれて、不奨合を生んでいる。例えば 2000 年段階での半導体や液晶テレビのような製品は、付加価値率が高く、消費や投資への配分比率が高くなり、GDP（支出側）を実態以上に高くしている可能性がある。逆に付加価値率の低下を反映している、GDP（生産側）から計算される一連の勘定では、計数が低く評価されている可能性もある。このように、財・サービス別に配分比率発生の状況は全く状況異なることから、配分比率の調整が定期的に実施されることが望ましい。

平成 12 年基準改定のように新たな配分比率を用いて GDP（支出側）が下方修正され、消費支出が下方改定されることで家計貯蓄率が上方改定されるという動きが出ることは避けるべきである。本来使用表のバランスシステムによって不突合の分析を行うべきところを、日本は X 表上でのバランスに任せている。バランスシステムを持っていないことが、不突合が大きくならざるを得ない原因の一つとなっている。

先に支出側バランシングにおいて、サービス業で比較的大きな不突合が発生している可能性を指摘した。不突合が大きくなる原因は、おそらく産業連関表とSNAでの調整方法の違いに起因している可能性が高く、例えば配分比率の設定にも一因があるかもしれない。幸い不突合を相殺する開差が多く出ていることで、より大きな不突合が出ることを回避できている。

第 3 にプロ法と付加価値法の推計上の扱いが異なる推計項目がある場合、その対処に応
じて不突合が生まれる原因となる $ ^{57} $ 。実はその不突合が生まれる程度はこれまで実証されていないが、プロ法と付加価値法の推計上の扱いの差に伴う金額が巨額に上ると推測されるため、それを原因とする不突合が生まれている。基準年に限らず、延長年においてもプロ法と付加価値法の対処の違いがあれば、不突合が生じる原因となる。

以上 3 つの不突合の発生原因を検討してきた。このように不突合という形で整合性が確保されないことを通じて、営業余剰・混合所得、可処分所得、貯蓄、貯蓄投資差額、資金過不足といった、後の勘定に連なるバランス項目が上方、又は下方に（基準改定後に）改定される可能性がある。日本は現在基準改定を実施しているが、産業連関表作成に 4 年以上かかるため、短期での対応は難しい状況となっている。計数の大きな変更は、多くの政策上の対応にも影響することから、バランスシステムを整備して実態の把握に努めることが望ましい。整合性を見る上で SUT の推計フレームの整備が重要となっているのである。

ただし、日本の不突合は国際的に突出して大きいわけではなく、むしろ小さいと考えてよい。例えばイギリスは、ビジネスレジスター制度、VAT などの行政記録を収集する能力を持ち、SNA の研究やシステムの点でも世界を大きくリードする国として知られている。ところが Mahajan[2006]P.9 では、バランス処理する不突合は最大で GDP（生産側）2.8% に達していることを報告しており、精度の点で大きな問題を抱えている。GDP の 3% 近くが誤差だという事実は、0.7% や 0.9% 程度で社会問題となる日本に当てはめた場合にとても受け入れられない結果である。イギリスの場合、3 年目の SUT でバランスしてしまうため、日本が 10 年近くかけて GDP 比 2% に達した事実に対してイギリスの 2.8% は短期間に達している。我々は産業連関表上で一度バランスした結果を用いて推計するため、厳密な意味で単純比較が難しいが、日本の不突合が主要国の中では比較的小さいという一例である。これは成長率が低いということと、統計の作成環境が充実しているという 2 つの特徴に支えられているものと考えられる。

## 第 2 節 不突合解消による体系全体への影響

第 2 節では 2 つの問題を取り上げることで、日本の体系における年次表の位置付けをまとめる。最初に SUT（特にバランス後年次表）と制度部門勘定との関係に関して検討を行い、次にバランス後の計数修正に伴う体系全体への影響を概観する。本研究で検討している SUT 年次表に関して、日本の SNA の既存の勘定との関係を整理することが重要となる。既に本研究「表 6 SUT 年次表と関連する推計」において、6 番に SUT と直接関連する制度部門勘定との役割を簡単に明示した。SUT と制度部門勘定との関係は、既に本研究「図 15 バランスの全体像」において示した。バランスステムによって調整された計数は、生産・所得（分配）・支出の各 GDP 推計に利用され、次に制度部門勘定に行くこととなる。表 35 は、GDP 三面推計を示す表である。本来この表はバランス後の計数を示すべきだ
表 35 SUT と密接に関係する GDP 三面アプローチ

生産	所得	支出
産出額	998938.4	雇用者報酬	263822.1	民間最終消費支出	291750.7
-中間投入額	483041.1	+営業余剰・混合所得	83821.8	+政府最終消費支出	93374.6
=付加価値額	515897.3	+固定資本減耗	108151.9	+総固定資本形成	117753.3
+輸入品に課される税・関税	5945.2	+生産・輸入品に課される税-補助金	39803.3	+在庫品増加	1497.7
-総資本形成に係る消費税	3610.3	+財貨・サービスの輸出	88493.7
-帰属利子	22633.1	-財貨・サービスの輸入	87758.1
+統計上の不突合	9512.8	+統計上の不突合	9512.8
=GDP	505111.9	=GDP	505111.9	=GDP	505111.9

$ ^{*} $ 平成 21 年国民経済計算年次推計 2008 暦年計数 单位：10 億円

SUT が関連する勘定は、財・サービス勘定、生産勘定、所得の分配・使用勘定、蓄積勘定であるが、接続されるのは蓄積勘定を除く残りの3つの勘定である。伝統的にこの3つの勘定との接続は、重要視される。Eurostat[2008]に基づいて用語を定義すると、SUTは、産業連関アプローチ(input-output approach)によって作成される。一方制度部門勘定は、制度部門アプローチ(institutional sector approach)によって作成される。したがって、SUTと制度部門勘定の接続するこのエリアにおいて、産業連関アプローチと制度部門分析アプローチの2つの解釈が求められる。

Eurostat[2008]Table10.4 は、これら 2 つのアプローチの違いをよくまとめている。表 36 に示すように 2 つのアプローチは、伝統的に金融と実物の二分法の問題として知られてきたものである $ ^{58} $ 。93SNA では、体系の投入・産出構造を示す部分に限って経済活動分類で示し、多くの勘定は制度部門で示している。産業連関アプローチが事業所分類を使用し、制度部門分析アプローチは企業を部門に格付けて用いている。

表 36 2つのアプローチの比較

産業連関アプローチ	制度部門アプローチ
目的	生産関係
財・サービスフロー
(源泉と使途の均衡)	意思決定主体及び、本質的
機能・分類・目的の観点か
らの同質性に伴う単位に関
する経済データの記録
勘定	財・サービス勘定
生産勘定
所得の発生勘定
(産業連関フレームワーク
との連結)	完全な勘定体系(所得、支
出、金融フロー、貸借対照
表)
単位のタイプ
基本単位	生産単位(アクティビティ型
単位など)	制度単位(家計、企業など)
集計事項	産業(アクティビティ部門)	制度部門

Eurostat[2008]P.281 によると、産業連関アプローチの単位は生産の単位、活動単位の地域区分、同質的生産単位といった技術経済的関係を反映して選ばれる。一方、制度部門ア
プローチの単位は、法的社会的権利の形式において制度単位という一般的で経済的な活動を反映して選ばれる。制度部門と機能は、

表 37 に分類できる。

制度部門毎の役割が異なっていることから、計上される計数は制度部門毎に大きく異なる。上記表の機能は、ESA95 の例であるが、日本の SNA においても同じ表を適用可能である。

次に SUT と制度部門が接続される 3 つの勘定において、それまで産業連関アプローチによって作成されてきたデータを制度部門アプローチに転換しなければならない。そのためには SUT と制度部門との接続表と呼ばれ、表 38 に示すクロス表を作成する必要がある。このクロス表は、表側に制度部門（非金融法人企業、金融機関、

一般政府、家計、対家計民間非営利団体）毎の計数をとり、表頭に産業をとった巨大な表である。

日本の場合、現在バランス前年次表と生産勘定は、一国全体だけでつながっている。制度部門別生産勘定は、このクロス表を満たすことが難しいということで、制度部門別に作成されていない。

次に SUT の計数修正によって体系全体への影響に関して簡略に説明する。日本の SNA のバランス前年次表を改善し、バランスシステムを導入するなどバランス後年次表の計数を修正した場合、日本の SNA における公表系列への影響は、広範囲に及ぶと予想される。計数の修正は、原則として不突合の修正に伴って示されるが、基礎資料自体を修正するか、推計の方法の見直しがあれば不突合と関係なく、より精度の高い公表値が示されることとなる。したがって、計数の修正のうち、大半は不突合の修正に伴うものかもしれないが、不突合だけが要因ではない。

付図 2 は、日本の SNA における勘定とバランス項目を示している。バランス項目は、勘定にお

表 37 制度部門と機能

部門	生産のタイプ	主な活動及び機能
非金融法人企業	市場生産者	市場財及び非金融サービスの生産
金融機関	市場生産者	保険を含む金融仲介、管理的な金融活動
一般政府	公的その他非市場生産者	集合的個別的消費、国民所得及び国富の再分配を意図した処理の実行のためのその他非市場産出の生産及び供給
消費者としての家計	生産者ではない	消費
事業家としての家計	市場生産者あるいは自己最終使用のための私的生産者(帰属家賃)	市場産出物及び自己最終使用のための産出物の生産
対家計非営利団体	私的その他非市場生産者	個人消費のためのその他の非市場産出の生産及び供給
注:その他非市場産出というのは、市場と自己使用のための産出以外の非市場産出ということを意味する。

表 38 SUT と制度部門の接続に必要なクロス表

産業	合計
1	2	…	n
制度部門
1.非金融法人企業
産出合計
市場産出
自己消費使用のための産出
その他の市場産出
中間消費
付加価値合計(GVA)
雇用者報酬
その他の生産に課される純稅
固定資本減耗
営業余剩(純)
総固定資本形成
2.金融機関
…
3.一般政府
…
4.家計
…
5.対家計民間非営利団体
…
6.合計
…

出典：Eurostat $$ 2008 $$ Table10.5 より筆者作成
いて残差として示されるため、所属する勘定の変動によって改定される。本研究では、総供給、国内家計最終消費支出など支出側項目、営業余剰・混合所得などの計数を大きく変更した場合の議論を行っている。計数の改定は、バランス項目を通じて経常勘定、蓄積勘定、貸借対照表まで計数変更が行われる。

本研究が、バランス前年次表を作成し、バランスシステムを簡易的に計算した限りでは基準年から一貫して配分比率の誤差が問題となっている。2000暦年バランス前年次表から支出側バランシングまでの計数を概観すると、サービス業生産物のように配分比率の精度が相対的に低いと考えるものについては、延長年推計を行った個所は、後になって不突合が発生している。また経済のグローバル化が著しく進んでいるにもかかわらず、輸入財が中間投入として利用される場合、中間投入が過小に計上され、逆に不突合を相殺することとなる。

例えばサービス業生産物の配分比率の調整が必要な場合、基準改定において中間需要と最終需要といった複数の配分先に行く項目は、配分比率を設定することが難しい。配分先が複数にわたるサービスなどの場合、配分を厳密に特定することが難しいため、今後はバランス前表を利用するなど配分比率の設定に工夫がいるかもしれない。

ただし、仮にサービス業の不突合だけを調整した場合でも、他の生産物によって不突合に悩まされていたことだろう。バランスシステムではなくても、部分的な配分比率修正を行うことが望ましい。

ここまで私案をベースにバランスシステムの手順を説明してきた。バランスシステムの要点をまとめると、不突合自体を追うのではなく、ヨーロッパでは最初にセットするところの目標値が分からない状況の下で整合性に応じて計数を逐次修正する作業を繰り返していくうちに、相対価格の変化やプロダクト・ミックスの変化を捕捉できていない中間投入構造の歪み、異常値を含む営業余剰・混合所得、配分比率を固定していることによって生じる中間消費・家計消費・総固定資本形成の（上方あるいは下方への）偏りなどSUTを構成する計数の異常値が修正され、当初バランス前年次表に存在した不整合な公表系列が、整合的な計数に置き換わるというものである $ ^{59} $ 。ある年のバランスによって、バランス対象年以降の系列も不整合な問題の多くが解消した系列となる。バランスシステムは日本のSNAの推計維持可能性を高める上で有効な武器となろう。

バランス前年次表の改善とバランスシステムを通じて、筆者が最も強調したいことは、既存の推計システムを再編するだけで、現行SUTの機能を大きく高め、推計環境の改善につなげることが可能となるということである。バランスシステムは、現行にはない推計で
あるが、これも現在のフレームの延長線上に位置する推計過程である。

## 第 3 節　年次表の精度向上に必要な経済統計体系

ここでは、中長期的課題としてベンチマーク年に関連して、SUT作成環境に向けた一次統計の整備を取り上げる。年次表の精度向上には、特にベンチマーク表の精度向上が不可欠である。その点で年次表の検討は、以下では主としてベンチマーク表と一次統計との関係で論じることが多くなる。

産業連関表と SUT に関してベンチマーク年及び年次推計における基礎統計整備に向けた課題は、内閣府統計委員会[2008]に包括的にまとめられている。その中で SUT を考慮する上で、最も重要となる課題は、経済統計体系のうち経済センサスと投入調査の設計をどうするかという課題である。

SUT を作成する際に、推計しなければならない対象に対して、柔軟に経済統計体系を設定することが可能である。その選択肢は数多くあるが、現在主要国において概ね経済センサス方式と統合方式という２つの方式のいずれかに集約されている $ ^{60} $ 。

第 1 に経済全体を経済センサスによって網羅的に捕捉し、それをベースに延長年の調査と推計方法を設計する方式である。仮にこの方式をアメリカ経済センサス方式と呼ぶとしよう。この方式の代表的な事例は、アメリカの V 表（Make Table）・ U 表(Use Table)（アメリカは 68SNA の体裁を採用している）と経済センサスである $ ^{61} $ 。アメリカ経済センサスのポイントは、68SNA に従った SUT ベンチマーク表から見て、特に重視される情報を経済センサスで捕捉しているという点である。

この経済センサス方式の特徴は、全数で詳細な調査を実施するので調査負担が非常に重く、アメリカ以外では調査の導入が困難だということである。中国は、アメリカ経済センサスを参考に、2004年と2008年に経済センサスを実施した。この中国経済センサスの設計は、日本の経済センサスとよく似て複数の全数調査を同時実施するものであり、SUTの捕捉を目的としていない。そのため、中間投入を詳しく調査したものの、SUTや産業連関表の推計には十分とは言えず、調査票の種類も規模別に数十種類に絞っている。また第2回調査は、自营業など規模の小さい事業者を除いて実施した。

経済センサスの設計は、ビジネスレジスターとして事業所・企業の捕捉を重視するか、費用構造の捕捉を重視するかで調査の設計が大きく変化する。中国の経験は、SUT ベンチマーク表を考慮した経済センサスをアメリカ以外で実施することが、難しいという事実を示している。日本の経済センサス-活動調査は、中国経済センサスよりも調査票が簡素化されているものの、全数の捕捉と中間投入構造の捕捉の両方を目指している。

第 2 にビジネスレジスターを捕捉する全数調査、個別産業を捕捉する産業別全数調査、
中間投入調査を組み合わせて経済統計体系を構成する方式である。これを仮に統合方式と呼ぶならば、多くの国ではこの方式に従っている。日本と中国も中間投入構造の捕捉を別途行わなければならないという点から考えると、経済センサス方式ではなく、広い意味で統合方式に属している。

統合方式のメリットは、調査負担が軽いということである。SUT ベンチマーク表の精度向上という点から考えれば、アメリカ経済センサスは理想的なのだが、中間投入を全数で捕捉することは調査負担が重く、実施が難しい。また重い調査を無理に実施して誤った回答を高頻度で得るよりも、ある範囲であっても精度の高い情報を得ることの方がマクロ経済の捕捉と言う意味では有用となる。SNA（SUT を含めて）は全数が望ましいが、必ずしも全数でなくても推計は可能である。ビジネスレジスターが正確であれば、中間投入も含めたすべての計数は分析に基づいて全数に近い動向を復元することはできる。日本も含めた多くの先進国では、多くの財・サービスの動向を知ろうとするならば、大企業の動向だけである程度の概要を掴むことが可能となっている。例えばカナダ統計局では、上位1000社の動向を知るだけで概ねGDPの動きを知ることができる。中国のように幾つかの統計調査を統合して経済センサスを実行する方が、調査負担が軽くて済むと考えもありうるかもしれないが、一般的には統合方式の方が、中間投入の捕捉を標本調査にできる分だけ調査負担が軽くなる。ビジネスレジスターの整備が目的である調査は、全数を調査しなければならないが、加工統計に用いる計数は全数で回収率が極端に低い情報を得るよりも、サンプルもしくは裾切で信頼できる情報を得る方が十分公表に耐える加工統計を作成できる。

United Nation[1999]は統合方式に基づいた解説を提示している。SUT あるいは、産業連関表と基礎統計との関係を参考にする際に、United Nations[1986]が勧められている。国際的に推奨される基礎統計の充実に関する内容は、先進国ばかりが対象ではないので緩やかな内容に落ち着きがちである。

第2ワーキンググループ報告書では、多くの課題を指摘している。そのほとんどは、本研究においても課題のまま残されている。年次推計は、ベンチマーク年よりも情報が少ない環境に置かれるが、ベンチマーク年と同様に延長年の統計の充実が望ましい領域は存在している。ベンチマーク年における基礎統計の課題は、ベンチマーク年産業連関表だけではなくSUTの計数もゆがめる恐れがある。次に第2ワーキンググループ報告書に関連して、SUTから見た基礎統計に関する課題を取り上げる。

供給表に関して国税当局や行政情報から得られる情報が少ないことと、供給表における副次的生産物の捕捉や、使用表の中間投入構造を定期的に捕捉できる調査がない点が課題となる。

第 1 に消費税に関して得られる情報が限られていることがあげられる。統計作成部局が税務情報を欧州諸国のように活用するに至っていない。このように税務情報が活用されれば、バランスシステム設計の余地がより広がると考えられる。
産業連関表においては過去に平成12年や17年表では、あまり精度は高くないものの、

消費税表の試算の取り組みが進められた経緯がある。産業別消費税を生産物別に展開する試みで、実用化するめどは立っていない。

第2に供給表において、副次的生産物の捕捉が重要課題となっている。経済センサスの創設当初の構想において、主要生産物と副次的生産物の両方を捉えるということは加工統計関係者にとって悲願の一つであった。最も詳細な調査票を有してきた工業統計においても、主要生産物を捕捉できているに過ぎず、副次的生産物の状況が十分に分からないままⅤ表を推計してきている。例えば、製造業が、製造品と共にサービスを展開する動きを捕捉する場合、

表 39 副次的生産物の産出に占める割合

2000	2001	2002	2003
ベルギー	11.9	14.7	15.2	-
スロバキア	16.5	-	13.6	-
ドイツ	5.4	5.4	5.4	-
スペイン	4.9	-	-	-
フランス	1.9	1.8	-	-
イギリス	6.1	6.0	5.8	5.5
EU連合	6.3	6.3	6.8	7.4
(参考)日本	0.9	0.9	0.9	0.9

出典：Eurostat[2008]Table11.8 及び平成21年国民经济計算年次推計 V 表より筆者作成

日本の統計では基礎資料が不足してきた。経済センサス・活動調査でも、この問題は対処されない見通しとなっており、精度の高い供給表を作成する際に課題となる。

表 39 は、ヨーロッパ諸国と日本の副次的生産物の産出に占める割合を比較したものである $ ^{62} $ 。ベルギーとスロバキアは特に副次的生産物をよく捕捉できているため、掲載表に載せた。日本は、2000年以降毎年0.9％となっている。ヨーロッパにおける近年の状況は不明であるが、日本が際立って低いということが分かるだろう。しかもこの比率は（わずかであるが）年々低下傾向にあり、一層捕捉できなくなっている。

第 3 に中間投入調査は、産業連関表作成時に多く実施されているが、生産物×生産物という調査を実施しているので、使用表における中間投入構造は分からない。経済センサス-活動調査は、各省が実施する中間投入調査を取り込まなかったので、一部の計数を除いて構造を捕捉することはできない見通しである。本研究のバランスシステムは、中間投入調査を全く実施しない場合を想定して議論しているが、もし一部でも調査できるのであれば、その方が望ましいだろう。

使用表における課題に関して、2点取り上げる必要がある。第1に第2ワーキンググループ報告書が取り上げるように家計消費、政府消費の3部門に関してCOICOP、COFOGへの対応の徹底 $ ^{63} $ と、政府財政統計（Government Finance Statistics, GFS）との整合性がバランスシステムへの負荷を下げることにつながると考えられる $ ^{64} $ 。COFOGでは、平成17年基準改定での対応で分類を細分化することで現状推計を改善する見込みである。

第 2 に第 2 ワーキンググループ報告書が一次統計の整備に関して指摘する課題は、本研究においてもそのまま残されており、バランスシステムへの負荷につながる。同報告書で
も一部指摘を受けているように、バランスシステムの調整項目の捕捉は、できるだけ捕捉されることが望ましい。バランスシステムは、統計の弱い部分を補うように構成される。その際営業余剰・混合所得、中間投入、在庫品増加、運輸・商業マージンといった調整計数は、本来統計調査において丁寧に捕捉できることが望ましい。日本ではVATによる情報が得られないので、できるだけの情報を統計調査で補わなければならない。

しかし、財政問題に起因する近年の統計リソースの急激な削減は、今後も緩められる見通しはない。現行の厳しい制約の下で SUT を作成する以上、限りある資源を有効に生かしつつ、その環境の整備を図る以外に選択肢はないであろう。基礎統計が十分でないとしても、バランスシステムはその状況に合わせて、不利な部分を補うように柔軟に運用しなければならない。

## 第 7 章 拡張性に富む供給使用表年次表

## 第 1 節　年次表に基づく四半期国民勘定

SUT 年次表は、短時間で精度の高い情報を捕捉できるという利点がある。このため、SUT 年次表の有効性を生かすためには、連結する多くの勘定を整備することが重要となる。また、年次表は拡張する程度に応じて大きく有効性が異なってくる。

現状を見ると、バランス後年次表を備えた体系であっても、SUTは高度に加工された統計を利用するための基盤技術に過ぎず、SUTの潜在的有効性は、SUTを拡張する程度に左右されている。日本に限らず、国家が中長期的な視野を持った政策を検討する場合、目的に合わせた包括的な情報を利用しなければならない。SUTを応用する場合の政策は、必ずしも経済政策ばかりではなく、環境政策や女性の労働といった経済と関係がある社会問題も多く含まれる。環境勘定であれば、経済活動の成長に合わせてCO $ _{2} $ などの排出物が増加し、環境が破壊される。それをどうすれば元に戻せるか、SUTを通じて考えるのが環境サテライトSEEAの役割である。CO $ _{2} $ 削減目標を25%に設定した場合に、どの程度日本経済が悪影響を受けるのか考える場合も環境勘定に基づいて考えることとなろう。無償労働のように女性の社会における貢献を経済活動から推計する際にもSUTは利用される。重要なことは、社会における問題とそれを解決するための道筋を考えるということで、SUTはそうした政策に対して様々な包括的な情報を供給する情報源となる。

そうした SUT の拡張の方向性は多岐に渡っている。社会問題が、包括的な情報を背景に解決される必要がある場合、SUT は活用されるべきである。つまり、問題の数だけ SUT の拡張の方向性があることから、拡張の方向性は無数にあるといってよい。そこで、本研究では、有効な分析として特に社会的に重要となる QNA や産業連関表の充実、生産性指標の拡充という 3 つの課題に焦点を絞る。第 7 章は、第 1 節から第 3 節に分けて年次表の拡張性のうち、四半期国民勘定（QNA）、SNA 産業連関表、生産性分析のための産業分類という 3 分野について取り上げる。
SUT は、QNA 及びサテライトと連結されることによって、重要な情報を追加的に供給することができる。SUT は拡張されるためにある表と言っても過言ではない。そこで、この第 7 章では、拡張性に富む SUT 年次表の特徴を幾つかの側面で検討することにしたい。最初に第 1 節では四半期国民勘定（QNA）拡充に向けた検討を行い、次に実際の例として GDP（生産側）速報の事例を扱う。

SUT のフレームが十分に整っている社会では、SUT を通じて目的に合わせて豊富な情報に接することで、政策の実現に向けて包括的な情報を利用できるようになる。ここでは、SUT の拡張性の中でも最も重要な QNA の整備とマクロ経済政策に関して取り上げる。

QNA を充実するためには、SUT の完全なフレームの開発は避けて通れない課題となる。

QNA マニュアル（Bloem, Dippelsman, and Mæhle[2001]）を要約すると、「QNA は年次推計よりも迅速に、価格指数、工業生産指数などの短期指標よりも包括的に経済動向を描写するものであり、現在の経済動向の評価、分析、監視を行うために役立つ。また時系列データは、景気循環の分析や経済モデルングの基礎データとして使われる」としている $ ^{65} $ 。例えば、近年起きたサブプライム問題のように、短期的経済変動を迅速に記録することができれば、迅速で適切な経済政策を実施することが可能となる。

QNA の整備状況を見ると、表 40 にあるように現在主要国の QNA で GDP を 1 側面で計測している国は日本だけとなっており、多くの国では三面の計測を実現している。

GDP（生産側・分配側）速報の開発を検討する場合、SUT 四半期表（Quarterly Supple and Use Tables, QSUT）や四半期系列を考慮したバランスシステムの構築が望ましい。もっとも四半期表は、基礎統計がないので作成することは困難であるため、速報系列を充実させる目的で年次系列を援用して部分的な四半期表を作成することになろう。

Bloem, Dippelsman, and Mæhle[2001]は、2.24～2.29において QNA と四半期表との役割に関して言及しており、実際にカナダ、デンマーク、フランス、オランダ、ノルウェーなど QNA が充実している国においては四半期表が作成されている $ ^{66} $ 。

SUT 四半期表は、SUT 年次表と整合的に作成されることが、バランスシステムの設計において重要となる。欧米主要国が1990年代に QNA を充実できたのは、SUT 年次表におけるノ

## 表 40 OECD 各国の QNA 推計手法の比較

生産	支出	所得
カナダ	○	○	○
アメリカ	○	○
日本	○	△※
オーストラリア	○	○	○
ニュージーランド	○	○
オーストリア	○	○(1)
デンマーク	○	○	○(2)
フィンランド	○	○(1)	○(2)
フランス	○	○(1)	○(2)
ドイツ	○	○(1)	○(2)
イタリア	○	○(1)
オランダ	○	○(1)
ノルウェー	○	○(1)	○(2)
スペイン	○	○(1)
スウェーデン	○	○
スイス	○(3)	○(1)
トルコ	○	○
イギリス	○	○	○

(1) 在庫品増加は主に残差として引き出され

(2) 営業余剩は主に残差として引き出され

(3) 生産手法はGDPを推計するために用いられるが、経済活動別に分かれていない。

※日本の所得アプローチは、雇用者報酬のみである。

出典：OECD “Quarterly National Accounts” table1