Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 ．安定的な四半期系列推計に向けた改善案 $ ^{22} $

## (現在の季節調整)

現在、SNA 等で行われている季節調整の特徴は、第一に、推計段階は原系列で行い、季節調整は最後の集計度が高い段階になった所で適用する、どうものである。その発想には、(イ)統計が持つ「本当の」情報は調査結果(統計原票)にあるとするもの $ ^{23} $ であり、単純集計 $ ^{24} $ だけが「本当の」情報を保存すると考える、(口)季節調整は人工的なものであり、方法も唯一絶対のものでない、(ハ)加工することは、本当の情報に「混ぜ物」を加え、結果を見やすくしただけのものである、などが考えられる。このような発想が、できる限り基礎となる統計を生かそうとすることに繋がるため、原統計の持つ変動に対する積極的な対処を抑制するように作用してきたと考えられる。

現行の手法が持つ統計実務上のメリットとして、(イ)長い一様な系列を必要としない、(ロ)推計に用いるデータを柔軟に加工することができる、(ハ)高い集計段階で季節調整することで、不規則変動のキャンセル・アウトが期待できる等を上げることができる。季節調整の結果を概観すれば、原系列が持つ一次統計に起因する大きな変動に比べ、季節調整を施すことにより曲がりなりにも前期比変化率を分析できる程度に滑らかにしているといえる。しかし、季節調整系列は、他国と比較すると先の米国だけでなく、二つの意味で変動が激しいと評価されることに繋がっている。まず、期が追加されることで変化率も大きく変更されること、また、一次QE、二次QE、確報(一年遅れ、年次推計)、確々報(二年遅れ、同)と頻繁に、かなり大きく変更されることが指摘されている。

第二は、一次統計に起因する(不規則)変動が大きく、これに対して十分に対処していないことである。原系列(CSI)は、季節調整を行うことで季節調整系列(CI)となる。このとき、統計から得られる情報を考えると趨勢・循環要因(C)と不規則変動要因(I)の比率、いわば、シグナルとノイズの比率(S/N比率)が重要となる。不規則変動には、政策変更や天変地異など発生以降の経済活動に影響を与える突発的な事件が含まれる。また、同時に、統計作成上のサンプルの入れ替え、調査項目の変更、少サンプルの問題等一次統計の技術的な事柄から生ずる不規則な変動も含まれて
いる。不規則変動のうち、後の活動に影響を与える変動のみ取り出し、技術的な変動を除くことが大切である。先の分析に見たように、日本のGDP等を見ると、米国と比較して決してS/N比率が高いといえるものではないことが分かる。

第三は、特殊要因の処理を避けていることである。米国では、一次統計の段階で勤労感謝の日(Labor's day)や感謝祭(Thanks' Giving Day)などもイースターと同じく特殊処理を行う項目としている。加えて、営業日調整や曜日調整も行うことで「平年度ベース」の経済実態を捉えることに力点が置かれている。実際、センサス局法 X12 にはそのオプションがある。日本では、一次統計段階では殆どの処理がなされていない $ ^{25} $ 。二次（加工）統計である GDP 等の段階でも、極めて限定的にしか用いられていない。例えば、SNA の四半期統計では、消費税引き上げダミー（1997年1-3月期と4-6月期）を除くと体系的な適用例 $ ^{26} $ がないように見える。基本商品・目的分類別のうるう年処理や経済対策なども行っていない。一見季節性があるように見える要因（経済対策は1-3月期予算が決定され、4-6月期に公共投資を急増させる）に季節調整をしないことで、政策のレジームが変化すること（最近までのように、財政支出を伴う経済対策を行わなくなること）により逆に季節調整系列の歪みを長期にわたり残してしまうことになる。

第四は、残差や比例配分で推計している項目、特に、民間設備投資の処理に改善の余地があることである $ ^{27} $ 。最大の制度別投資主体である民間法人企業の投資は、一次QEの時には事実上残差で、二次QEのときは比例配分で推計している。このため、自身の一次統計が持つ変動の大きさに加えて、他の一次統計が持つ変動にも影響されることになる。その際、影響の大きさとして参考となる数値が、季節調整値(CI)を分解し、趨勢・循環(C)と不規則変動(I)とに寄与度を分解した場合の相対的大きさを測ることによって得られるシグナル・ノイズ比率の値である。例えば、日本のGDPと米国のそれについて比較してみる。興味深いことは、日本では趨勢・循環変動(C)対不規則変動(I)の比率が1対1程度であるのに対して、米国では4対1程度と大きく異なることである。

以上、現在の季節調整が果たす役割は極めて大きい。逆にいえば、過大な役割を担わされている恐れも強い。推計方法や統計理論に基づく処理(期待値が異なる統計の合成や分散が異なる場合の期待値の合成方法の適用)により、より小さな変動の推定値を得るように改良すべきでもある。
( 積上方式」の推計方法(案))

当論文の検討は、最終的に得られる SNA の系列が「滑らかで、安定的 (な季節指数 )」である推計方法の開発を目標とする。このため、第一段階では、同じ大項目 (母集団) に属する小項目 (部分集合、標本) を用いて目標に沿った形で複数の小項目系列の合計で大項目の各期を推計する方法を検討する $ ^{28} $ 。季節調整法は、また一部では系列の推計方法についても、検討内容を明確化するために対前期比変化率に変換して分析する。月次統計や四半期統計を用いた推計に年次系列の情報を用いる手法は、第二段階で検討する。

まず、第一段階で、同じ大項目に属する小項目の月次統計等、同一期の系列どうしを基準時点のウェートで集計することにより大項目の系列を推計する手法について検討する。例えば、サービス、非耐久財、半耐久財、耐久財に区分された小項目を集計して、大項目である民間消費支出を推計する場合を考えてみよう。区分の小項目で t 期における季節調整値の対前期比年率伸率を $ R_{t}^{i} $ 、上付き変数 i が無い対前期比年率伸率 $ R_{t} $ を大項目の同伸率を表すものとする。 $ m^{i} $ が基準時点の i 区分のウェートであり、また、Σ が合計を表す操作変数、各 i 区分の伸率は小文字 r で表し、趨勢・循環要因 C の伸率を $ r_{C_{t}^{i}} $ とし、不規則変動要因の伸率を $ r_{I_{t}^{i}} $ とする。標準分散を最小とする条件を満たすようなウェート $ w_{t}^{i} $ を求め、これを用いることによって集計された系列が提案する第一段階の案である。

現在行われている推計方法を数式で表すと、区分の伸率は、趨勢・循環要因と不規則変動要因の伸率を組み合わせることで、以下のように表せる。

$$ \mathbf{R}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}}=\mathbf{r}_{\_}\mathbf{C}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}}+\mathbf{r}_{\_}\mathbf{I}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}} $$

$$ \dot{i}{=}1,2,\ddots,\ddots,n $$

大項目の伸率 $ R_{t} $ は、各区分のウェート $ m^{i} $ と伸率 $ R_{t}^{i} $ の関係から、

$$ \begin{aligned}\mathrm{R}_{\mathrm{t}}=&\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}\mathrm{R}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}}\\=&\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}(\mathrm{r}_{\_}\mathrm{C}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}}+\mathrm{r}_{\_}\mathrm{I}_{\mathrm{t}}^{\mathrm{i}})\end{aligned} $$

$$ \dot{i}{=}1,2,\ddots,\ddots,n $$

大項目の伸率が持つ統計的特性は、i 区分の平均伸率を $ \mu^{i} $ 、標準偏差を $ \sigma^{i} $ とし、趨勢・循環要因、不規則変動要因のそれらを $ \sigma_{C^{i}} $ 、 $ \sigma_{I^{i}} $ とすると

$$ \begin{aligned}\mathrm{E}(\mathbb{R}_{\mathrm{t}})=&\mathrm{E}(\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}\mathrm{r}_{-}\mathrm{C}^{\mathrm{i}})\\ =&\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}\mathrm{E}(\mathrm{r}_{-}\mathrm{C}^{\mathrm{i}})\\ =&\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}\upmu^{\mathrm{i}}\end{aligned} $$

$$ \text{：}\mathrm{E}(\mathrm{r}\_\mathrm{I}^{\mathrm{i}}_{\mathrm{t}})=0 $$

$$ \mathrm{Var}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})=\mathrm{Var}(\Sigma\mathrm{m}^{\mathrm{i}}\mathrm{R}^{\mathrm{i}}_{\mathrm{t}}) $$
$$ \begin{aligned}&=[1/\sqrt{(\Phi)}]\Sigma\{\ [1/\sqrt{(\mathbf{m}^{\mathrm{i}})^{2}}\sqrt{((\sigma_{-}\mathbf{C}^{\mathrm{i}})^{2}+(\sigma_{-}\mathbf{I}^{\mathrm{i}})^{2})}]\mathbf{m}^{\mathrm{i}}\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}}\}+\mathrm{E}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})\\&=[1/\sqrt{(\Phi)}]\Sigma\{(1/\mathrm{m}^{\mathrm{i}})[1/\sqrt{((\sigma_{-}\mathbf{C}^{\mathrm{i}})^{2}+(\sigma_{-}\mathbf{I}^{\mathrm{i}})^{2})}]\mathbf{m}^{\mathrm{i}}\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}}\}+\mathrm{E}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})\\&=[1/\sqrt{(\Phi)}]\Sigma\{\ [1/\sqrt{((\sigma_{-}\mathbf{C}^{\mathrm{i}})^{2}+(\sigma_{-}\mathbf{I}^{\mathrm{i}})^{2})}]\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}^{\wedge}}\}+\mathrm{E}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})\\ &\\ \mathrm{E}(\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}})&=\mathrm{E}[1/\sqrt{(\Phi)}]\Sigma\{\ [1/\sqrt{((\sigma_{-}\mathbf{C}^{\mathrm{i}})^{2}+(\sigma_{-}\mathbf{I}^{\mathrm{i}})^{2})}]\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}^{\wedge}}\}+\mathrm{E}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})\\&\quad=[1/\sqrt{(\Phi)}]\Sigma\{\ [1/\sqrt{((\sigma_{-}\mathbf{C}^{\mathrm{i}})^{2}+(\sigma_{-}\mathbf{I}^{\mathrm{i}})^{2})}]\mathrm{E}(\mathbf{R}^{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}^{\wedge}})\}+\mathrm{E}(\mathrm{R}_{\mathrm{t}})\\&\quad=\mathrm{E}(\mathbf{R}_{\mathrm{t}})\\ &\\ \mathbf{V}^{\ast}&=\Sigma(\mathbf{w}^{\mathrm{i}})^{2}\mathbf{V}_{\mathrm{i}}\\&=\Sigma(1/\Phi\mathbf{V}_{\mathrm{i}})\mathbf{V}_{\mathrm{i}}\\&=\Sigma(1/\Phi)\\ \end{aligned} $$

1-11 式で示されるウェート $ w^{i} $ が持つ内容を明示するため、2区分の場合で具体例を計算してみる。標準分散を最小とするウェートは、

$$ \begin{aligned}&\mathbf{V}^{*}=(\mathbf{w}^{1})^{2}\mathbf{V}_{1}+(\mathbf{w}^{2})^{2}\mathbf{V}_{2}\\ &\Phi=(1/\mathbf{V}_{1}+1/\mathbf{V}_{2})\\ &\mathbf{w}^{1}=1.0/\sqrt{(\Phi\mathbf{V}_{1})}=1.0/\sqrt{(\mathbf{V}_{1}/\mathbf{V}_{1}+\mathbf{V}_{1}/\mathbf{V}_{2})}=\sqrt{\mathbf{V}_{2}}/\sqrt{(\mathbf{V}_{1}+\mathbf{V}_{2})}\\ &\mathbf{w}^{2}=1.0-\mathbf{w}^{1}=\sqrt{\mathbf{V}_{1}}/\sqrt{(\mathbf{V}_{1}+\mathbf{V}_{2})}\\ \end{aligned} $$

1-15、16 式で表される状況を図示すると、以下の図7である。特徴は、標準分散の小さい区分のウェー 単大きく(原点から最適点までの長さが長く)、同の大きなもののウェー 単小さく(X 軸の1.0から最適点までの長さが短く)することで最小分散となるウェー が得られることである。

図 7 最小分散となるウェート(概念図)
以上、第1段階の提案を民間消費支出に適用した結果が以下の図8である。新旧の季節調整値(CI)の対前期比変化率は、平均値が新旧ともほぼ同じ0.17%と0.16%であり標準偏差が0.76%であったものが0.36%と縮小(標準分散で測れば1/4に縮小)している。現行の方式と新方式の相違は、新方式では前期比で平均から1.0%ポイント以上乖離しているものが無くなっており滑らかな'系列となっていることを示している。

図８ 民間消費支出の推計法(新旧比較)

## (年次系列の利用と四半期系列等の推計法)

第二段階として検討している推計方法は、年次系列の平均と分散の情報を四半期、月次の推計にも利用するものである。年次系列は、他の月次、四半期系列よりも同じ毎集団に対して標本数も多く、より真の値に近い、分散の小さな推定値をもたらすと考えられる。こうした観点から、これまでも四半期系列の推計にあたっては年平均の情報を用いてきた。今回、年次系列が持つ分散についても利用することで、より小さい分散の推計値を得ようとするものである。
本来、SNA の支出、付加価値系列の正式系列は、暦年の年次推計による系列であると考えられてきた。このため、四半期で推計された系列は、年次系列を推計するための暫定値であったり四半期の動向を捉えるための補助系列と位置付けられたりしてきた。四半期系列は、原系列の前年までの年合計値 $ ^{31} $ が次推計系列の値になるよう修正されている。このため年計値(平均値)には、年次推計系列が持つ平均に関する情報が用いられていると考えられる $ ^{32} $ 。問題は、今日利用されていない分散の情報をいかに用いるかである。新たな推計方法の提案は、概要、以下のように要約できる。

前年(確報)までの年次推計系列が確定しているとき、以降の月次や四半期系列を推計する場合、各系列について、(1)各期変化率の平均値が年次系列のそれの範囲となること(各期の平均変化率が年次変化率の不偏推定量となること)、(2)各期変化率の標準偏差が年次系列の変動範囲となること(各期の平均変動率が年次の変動率の不偏推定量となること)が実現するように年次の情報を活かすことにより四半期系列の情報量が高まることになる。これは、現在のように不規則変動が何期かの平均を取ることで相殺することを期待する手法と比較して、追加的に年次系列が持つ統計情報を滑らかで、安定的な四半期系列となるように推計に活用しようとするものである。

具体的には、年次系列が持つ標準偏差の情報を活用する余地があることである。現在でも、平均値は利用されている。年次系列（確報）が利用できる一年前までの期間については、四半期系列の平均値が年次系列に合致するように、最新の確報値が得られた段階で、修正している。修正によって、四半期系列の変化率は、平均的に年次系列の変化率になる。この手法は、四半期系列の変化率が年次系列の不偏推定量になるように修正する推計手法の一つであるといえる。しかしながら、標準偏差については、年次の情報を利用していない。

四半期(月次)系列の標準偏差を年次系列の標準偏差と同じすることで、四半期に生起する事象が入る信頼区間が狭くない。滑らかで、安定的な推計に寄与する余地がある。確率論に基づけば、基準時点から乖離するほど分散が拡大するという理解もありうる。しかし、より大きな標本に基づくことで、滑らかで、安定的な推計をもたらすのであれば、四半期(月次)系列について、年次の平均値や標準偏差を推計に利用することがより良い推計方法をもたらす可能性があると考えられる。このため、年次の情報を、四半期や月次推計に用いることで各四半期(月次)系列の固有平均、同標準偏差が平均的に年次の値に収束するよう修正する推計方式の導入を提案する。

1994 年から 2007 年確報までの情報に基づくと、たとえば、年次の名目民間消費支出は、平均成長率 0.6%、標準偏差 1.0% ポイントとなっている。これが、需要側の四半期情報では、年率、平均成長率 0.8%、標準偏差 2.12% ポイント、また、月次情報では、年率、平均成長率 0.84%、標準偏差 4.57% ポイントとなっている。
平均成長率では、多頻度統計に基づく推計が年率0.20%程度上方バイヤスを持っていることになる。変動については、たとえば、月次の民間消費支出(季節調整値：CI)の標準分散を趨勢・循環要因（C）不規則変動要因（I）毎に分解すると、季節調整値の標準分散1.75%のうち、趨勢・循環要因（C）が0.03%、不規則変動要因（I）が1.71%となる。約98%の要因が不規則変動要因（I）から生じていることが分かる。つまり、月次情報が四半期、年次と集計されることで主に不規則変動要因（I）が相殺され、季節調整値の変動が小さくなっている。逆に、年次情報を用い、主に不規則変動要因（I）を修正する方法が有効であることを示唆している。

$ R_{y,i} $ を y 年 i 期の四半期(月次)系列で季節調整値の対前期比年率伸率、 $ R_{y} $ を y 年の年次系列の前期比伸率とする。また、同期の趨勢・循環変動要因の年率伸率を $ R_{-}C_{y,i} $ とし、同、不規則変動要因のそれを $ R_{-}I_{y,i} $ とする。これらの関係は、以下の式のように示すことができる。

$$ R_{y,i}=R_{-}C_{y,i}+R_{-}I_{y,i}\quad:\;i=1,2,3,4 $$

$ R^{*}_{y} $ を別途推計される年次系列の前期比伸率の期待値、 $ R^{*}_{y,q} $ を同、四半期系列の前期比年率伸率の期待値とすると、

$$ \begin{aligned}\mathrm{E}_{\mathrm{y}}(\mathrm{R}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})&=\mathrm{E}(\Sigma_{\mathrm{i}}(\mathrm{R}_{\mathrm{y},\mathrm{i}}))\\&=\mathrm{E}[\Sigma_{\mathrm{i}}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{C}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})\quad+\quad\Sigma_{\mathrm{i}}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{I}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})]\\&=\mathrm{R}^{*}_{\mathrm{y},\mathrm{q}}\\&\rightarrow\mathrm{R}^{*}_{\mathrm{y}}\end{aligned} $$

趨勢・循環変動要因の伸率、不規則変動要因の伸率について、以下の各々の先験的制約がある：

$$ \begin{aligned}&\mathrm{E}_{\mathrm{yi}}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{I}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})=0\\&\mathrm{E}_{\mathrm{yi}}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{C}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})=\mathrm{R}^{*}_{\mathrm{y},\mathrm{q}}\rightarrow\mathrm{R}^{*}_{\mathrm{y}}\\ \end{aligned} $$

$ V^{*}_{y} $ を別途推計される年次系列の前期比伸率の標準分散とすると、 $ V^{*}_{y,q} $ を同、四半期系列の前期比年率伸率の標準分散とすると、

$$ \begin{aligned}\mathrm{Var}(\mathrm{R}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})&=\mathrm{Var}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{C}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})+\mathrm{Var}(\mathrm{R}_{\_}\mathrm{I}_{\mathrm{y},\mathrm{i}})\\&=\mathrm{V}^{*}_{\mathrm{y},\mathrm{q}}\\&\rightarrow\mathrm{V}^{*}_{\mathrm{y}}\end{aligned} $$

当該ケースは、四半期(月次)系列が補助的に、年次系列より詳しい動向を示すために用いられている場合である。つまり、「補助系列」の平均値(期待値)や分散は、年次系列のそれと一致しないのが一般的である。このため、年次系列の平均値や分散の情報を利用することは、各々の値に一致するように修正することを意味する。つまり、平均については、不規則変動要因の平均は0であることを利用して、年次系列との相違分を趨勢・循環変動
図 9 推計結果の比較 (民間消費支出の場合)

$$ \begin{aligned}\mathbf{R}_{-}\mathbf{I}_{\mathrm{y,i}}^{\sim}&=\mathbf{R}_{-}\mathbf{I}_{\mathrm{y,i}}*\sqrt{\mathbf{B}_{\mathrm{y0}}^{\sim}}\end{aligned} $$

不規則変動の平均はゼロのままであるが、趨勢・循環系列の平均は2-10式のように年次系列と四半期系列の平均の乖離分だけ修正されていることに留意する必要がある。また、2-18、-19式による修正によって、両系列の平均周りの変動が年次・四半期系列の標準偏差の相違の大小に応じて修正される新たな系列になることを、新推計方法として提案していることになる。

以上の検討を踏まえ、第二段階では、年次統計の利用可能な年まで、各四半期(月次)系列の固有平均、同標準偏差が平均的に年次統計の平均、標準偏差になるように、割り引いて集計する修正を適用することを提案している。

図9がその提案に基づいて試算した民間消費支出についての暫定値(系列、新-2)である。これは、年次の情報を用いることによって、平均前期比年率伸率が0.62%、標準偏差が1.02%と平均的に」は年の平均成長率と分散(標準偏差の二乗)にほぼ一致している。試算結果の他の特徴は、(1)(現行に近い)季節調整系列や第一段階の修正系列よりもよい滑らかな系列となっている。(2)(標準)分散は、現行方式の1/9第一段階のそれの1/2となっており意図した滑らかな系列が推計されている。
## (現在の季節調整処理の個別改善案)

第一に、うるう年の処理は、影響の有無を基本商品・目的分類別に検討した後、実施するよう変更するべきである。うるう年処理は、やる・やらない事前に決めるのではなく、うるう年の2月を観測した後、影響があるかどうか実際に有意性を検討してみて、有意と判定された基本商品・目的分類についてうるう年処理するように方式を変更するべきである。

第二に、季節調整は月次系列から行い、四半期系列の推計の基本商品・目的分類で処理するべきである。くわえて、最終的な報告からも原系列の数値を落とすようにするべきである。前年比は季節調整値の4四半期前との比率として表記するようにすべきである。

第三に、最近、影響を増している中国、韓国、東南アジアの旧正月(春節)の処理である。同は、太陰暦に基づいて決まることから、毎年、1月、2月のいずれかに発生する $ ^{34} $ が、暦の上では動くことになる。中国では、輸出、輸入業務が1週間程度滞るため、日本の輸出、輸入が直接影響を被っ
たい 停滞を見越した前倒し、後送りが発生したりする。対中依存度を高める生産(生産指数)も同様に影響を受けるものと考えられる。中国との依存関係が強まっている韓国、東南アジア諸国も同じ影響が発生する。これをカソリック国におけるイースターと同様の処理をすることが良案であり少なくとも季節調整処理をすることが望まれる。

第四に、住宅投資については、1997年の消費税引上げ時点、また、(検討の余地がありえるであろうが)2008年の新建築基準改正法の導入時点以降の数ヶ月などがdummy処理の対象として考えられようその他のGDP構成項目についても一時的な制度変更や2008年4月の石油諸税法延長関係の影響についても、検証の上、積極的に特殊処理を検討することが望ましい。これは、異常値処理をして季節指数を歪めるのではなく、安定的な季節指数を推計するためのものである。
## おわりに

当該論文では、主に、国民経済計算(SNA)の四半期系列を通して経済に関連した統計の現状をレビューし、月次や四半期で公表される統計を用いて経済動向や政策判断を行う場合、季節変動を除去する必要があることを再確認した。その上で、より包括的な年次統計の情報を、月次や四半期統計に基づく経済指標の作成に利用することで、情報の内容が向上する可能性のあることを検証している。

まず、現在の利用可能な統計情報では、米国との国際比較で判断すると、日本の経済関係の統計は、より大きな時系列の変動を含んでいる。変動の多くは、季節変動や不規則変動によって生じており経済動向や政策の判断向上に寄与する情報を殆ど含んでいない。

この状況の改善には、統計の調査設計の改良や信頼度の向上をもたらす標本数の増加が最善の道であるが、予算拡大というコストも伴う。他方、年次統計をより高度に利用したり構成項目間の変動の差を反映させる方法で対処する場合には、既存の推計手法等を改良することが不可欠であるものの、滑らかで、安定的な統計を実現できるメリットがある。さらに、将来、統計の改善が実現したときには、その成果をそのまま活用することができる利点もある。

(以上)
## 参考図

1．サービス消費の変動を同一変化率で、日米で表示

• 両国とも、安定したサービス消費の動向を示している。

米国のそれは、より安定しているだけでなく、伸率も高い。
### 2. 非耐久財の場合

両国とも、サービスより変動が強くなっている。

米国では、趨勢・循環系列(C)が日本より緩やかな循環を描いている。
### 3. 耐久財の場合

・日本の耐久財消費は変動の激しいものであることを示している。

米国の方が大きな変動にもかかわらず、滑らかな変化となっている。
## 参考文献

阿部・伊藤・丸山・他、1971、季節変動調整法』、研究シリーズNo.22、経済企画庁経済研究所

奥本佳伸、2000、季節調整法の比較研究 センサス局法 X-12-ARIMA の我が国経済統計への

適用』、経済分析 政策研究の視点シリーズ 17、経済企画庁経済研究所

木村武、1998、経済分析と季節調整、『オペレーションズ・リサーチ』。

同、1995、季節調整の方法とその評価について」，陰融研究』，日本銀行金融研究所

経済企画庁 国民経済計算部、1997、季節調整法の改善に係る検討結果について、 mimeo、経済企画庁

内閣府 国民経済計算部、各年、国民経済計算、経済社会総合研究所(インターネット)

内閣府 国民経済計算部、2006、季刊国民経済計算、No.132、平成18年8月

溝口敏行・刈屋武昭、1983、経済時系列分析入門、日本経済新聞社

Bureau of Economic Analysis, 2007, NIPA un-seasonally adjusted series, Internet.

Mood, A., and F. Graybill, 1963, Introduction to the Theory of Statistics 2nd, McGraw-Hill, NY.

Statistics Canada, 1999, X11ARIMA version 2000, Statistics Canada.

U.S. Census Bureau, 2007, X-12-ARIMA Reference Manual, U.S. Government.
## Ⅱ 予算に関する情報

○ 平成21年度補正予算(特第2号)(登記特別会計)

## ・歳入歳出予算の概要

(单位:百万円)

歳 入	当初予算額	補 正	改予算額
追 加 額	修正減少額
一般会計より受入	68,468	△ 2,374	66,094
合 計	68,468	△ 2,374	66,094

※「法務省施設のデジタル基盤整備推進」の執行停止による既定予算の執行停止額及びその他既定予算の不用額を修正減少することに伴い，登記事務費の財源に充てるための一般会計からの受入見込額の修正減少

歳出	第1次補正後予算額	補正	改予算額
追加額	修正減少額
事務取扱費	162,201	0	△ 4,539	157,662
事務取扱いに必要な経費	91,858	0	△ 3,292	88,566
登記事務処理に必要な経費	17,928	0	△ 843	17,085
登記情報システムの最適化実施に必要な経費	38,006	0	△ 272	37,734
地図管理業務・システムの最適化実施に必要な経費	14,407	0	△ 131	14,276
合計	162,201	0	△ 4,539	157,662

※「法務省施設のデジタル基盤整備推進」の執行停止に伴う事務取扱いに必要な既定予算の執行停止額の修正減少及びその他事務取扱い等に必要な既定予算の不用額の修正減少

※百万円未満切り捨てのため，合計が一致しないことがある。

登記特別会計に関するお問い合わせ先 法務省民事局総務課登記情報管理室

TEL 03-3580-4111 内2417
# 第1章 東日本大震災からの復興の先に目指す豊かな地域社会の実現に向けて

## 第1節 放射性物質に汚染された地域の復興に向けた取組

東京電力福島第一原子力発電所の事故によって、環境中に放出された放射性物質は、甚大な環境汚染を引き起こし、同原子力発電所を中心に大きな影響がありました。事故の影響は発災から2年以上がたった今も続いています。「子供達が安心して暮らせるようにしたい」、「伝統行事を開催したい」、「大事に育ててきた農作物を安心して食べてほしい」といった声が多くあがっています。

こうした地元の声を踏まえ、我が国としては、復興を進めていくための着実な取組を進めています。

## 1 東京電力福島第一原子力発電所事故による影響

写真：環境省

東京電力福島第一原子力発電所の事故によって環境中に放出された放射性物質は広範囲に拡散しました（図1-1-1）。その後、物理的減衰やウェザリング効果、さらには除染による効果等により、被災地の空間放射線量は低減してきていますが、依然として多くの放射性物質が一般環境中に残存しています。

図1-1-1 航空機による放射性物質のモニタリングの結果（左：地表面から1m高さの空間線量率、右：放射性セシウムの沈着量）

資料：原子力規制委員会 第6次航空機モニタリング結果（平成24年11月16日）
また、東京電力福島第一原子力発電所事故は社会的にも大きな影響を及ぼしました。同事故の発生以降、市町村は、国の指示に基づき、同原発から20km以内の地域を警戒区域に、事故発生から1年の期間内に積算線量が20ミリシーベルトに達するおそれがある地域を計画的避難区域に設定してきました。避難指示区域等からの避難者数は、平成25年3月時点で約10.9万人となっています。福島県全体で見ると、避難者数は全体で約15.4万人に上り、福島県内への避難者数は約9.7万人、福島県外への避難者数は約5.7万人となっています(図1-1-2)。また、富岡町、双葉町など警戒区域に位置していた自治体は、県内外に自治体機能を移しています。

図1-1-2 東日本大震災の影響による被災3県の人口移動

（備考）1．岩手、福島、宮城の各県内人口については総務省「平成22年国勢調査人口等基本集計」より作成。

2. 転入者数は、転入する市町村の長に対し、住民票移動の届出をした者を集計している。

3. 棒グラフ（左軸）は転入超過数、折れ線グラフ（右軸）は転入超過率（対県内人口比率）。

資料：総務省「住民基本台帳人口移動報告」より環境省作成

産業の復興状況については、被災地域の鉱工業生産能力は震災前の水準にほぼ回復しましたが、業況は経済動向の影響を受けています(図1-1-3)。農業・水産業・観光業も改善が見られますが、本格的な復興は今後の課題となっています。特に第一次産業は、風評被害や出荷規制などにより、大きな影響を受けました。福島県における米の作付面積及び収穫量は大きく減少し、同県産の野菜等の価格も落ち込んでいます(図1-1-4、図1-1-5)。

## コラム

## ベクレルとシーベルト

体が被ばくすることで受ける影響の程度は、Sv（シーベルト）という一つの単位で表されています。外部被ばくでも内部被ばくでも、数値が同じであれば体が受ける影響も同じです。一方、放射線に関してしばしば使われる単位Bq（ベクレル）は放射性物質から放射線を出す能力そのものを表しています。
図1-1-3 全国と福島県の鉱工業生産指数の変化

資料：復興庁

図1-1-4 福島県産水陸稲（計）の作付面積と収穫量の推移

※平成21年産の値を100とした時の福島県産の価格資料：農林水産省統計部『作物統計』より環境省作成

図1-1-5 福島県産農作物の価格指数の推移

（備考）1．東京築地市場における全産地の加重平均価格を100とした時の福島県産の価格。

2. 全国シェアは全国の収穫量に対する福島県の収穫量が占める割合。農林水産省「作況調査」(2010年産)より作成。

資料：農林水産省「青果物卸売市場調査（旬別結果）（産地別）」より環境省作成

## 2 事故前の環境を取り戻し、前に進んでいくための取組

東京電力福島第一原子力発電所事故によって放出された放射性物質による環境の汚染が生じており、これによる人の健康又は生活環境に及ぼす影響を速やかに低減することが喫緊の課題となっています。

子供の健康への影響を考慮すれば、学校や公園など子供の生活環境の放射線量を下げることを最優先で行う必要があります。また、住宅とその周辺の放射線量を下げていくこと等が求められています。

## (1) 放射性物質対策

我が国では、「平成二十三年三月十一日に発生した東北地方太平洋沖地震に伴う原子力発電所の事故により放出された放射性物質による環境の汚染への対処に関する特別措置法」（平成23年法律第110号。以下「放射性物質汚染対処特措法」という。）に基づいて、除染が行われています。

## ア 除染特別地域の除染

国が除染の計画を策定し除染事業を進める地域を「除染特別地域」として定めています。現在、福島県内の楢葉町、富岡町、大熊町、双葉町、浪江町、葛尾村及び飯舘村の全域並びに田村市、南相馬市、川俣町及び川内村の区域のうち警戒区域又は計画的避難区域に指定された区域の計11市町村を除染特別地域として指定しています。平成25年3月時点では、9市町村で実施計画を策定し、順次除染作業を行っています。我が国と
しては、平成24、25年度の2カ年で除染を実施することとしていますが、計画期間の半年前である平成25年夏頃を目処に実施状況を点検し、必要に応じて、スケジュール等を見直すこととしています。

## イ 汚染状況重点調査地域の除染

除染特別地域以外の地域についても、放射性物質汚染対処特措法に基づいて「汚染状況重点調査地域」を指定しています。指定した市町村等は、除染の実施計画を策定します。国、都道府県、市町村等は、それに基づいて、除染等の措置等を実施しています。

汚染状況重点調査地域については岩手県、宮城県、福島県、茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県内の合計101市町村が指定されています（平成24年12月現在）。平成25年3月現在、94市町村が計画を策定済みであり、除染作業が進められています。

## (2) 子供達の生活環境に安心を取り戻すための取組

子供達が日々生活する学校の校庭、通学路なども放射性物質に汚染されました。小中学校、幼稚園・保育所など子供の生活環境における除染を優先的に進めています。

例えば、福島県福島市では、平成24年3月時点で市内のほぼすべての小中学校等の除染を終了し、公園や運動場などの除染を引き続き実施しています。

## (3) 安心して生活を送れる環境を取り戻すための取組

住宅の除染は地権者の同意等を取りながら進められています。

住宅の除染が進んでいる例として、平成25年3月時点で、川内村ではすでにほぼ全戸、広野町では約9割の除染が完了しています。

## コラム

## 伝統行事を開催するために

人々の日常の中で欠かせないのが、地域における年中行事である「祭り」です。福島県内の放射性物質に汚染された多くの地域では、屋外で祭りを行うことができなくなりました。東京電力福島第一原子力発電所の事故は何百年も続いてきた伝統行事の存続自体を危うくさせたのです。

福島県南相馬市等で行われている「相馬野馬追」は、福島県の夏祭りを代表する国指定の重要無形民俗文化財です。千年以上続くといわれるこの伝統の祭りも平成23年は、緊急時避難準備区域だった祭場地での神旗争奪戦や甲冑(かっちゅう)競馬を中止にするしかありませんでした。住民の「今年こそは通常どおり開催したい」という想いを受けて除染を実施し、平成24年に2年ぶりに

1年ぶりに開催された相馬野馬追

写真：福島県・環境省「除染情報プラザ」

通常開催されました。神事が行われた3日間には、県内外から15万人以上もの観光客が訪れました。

また、福島市岡島の鹿島神社では840年続くという福島県指定の重要無形民俗文化財、「水かけ祭り」が毎年10月に行われていました。平成23年は神社敷地内の放射線量が心配され、子供の参加も多いことからやむを得ず祭りが中止となりました。福島市の当初の除染実施計画では、鹿島神社の除染は平成25年度に実施される予定でした。しかし、「これ以上中止が続くと、祭りを守ること自体が難しくなる。今年は何としても実施したい」と、伝統を担う若い世代から声が上がり、平成24年度に除染のスケジュールを繰り上げて優先的に除染を行ったところ、平成24年10月には2年ぶりに祭りを開催することができ、多くの子供達も参加しました。
## コラム

# 除染のその先へ～福島県川内村を訪ねて～

東京電力福島第一原子力発電所事故後に全村が避難した福島県川内村は、平成24年1月に「帰村宣言」を行い、村外に避難された村民に「戻れる人から戻ろう」と呼びかけています。遠藤雄幸村長は、「除染はすべてのスタート。徹底的に進めていくことが戻ろうとする人たちの動機付けになると思っています。除染の結果、空間放射線量は4割から6割程度下がりました。自然減衰もありますが、意図的に技術力をもって除染をしていくことはやはり効果があると思っています。客観的な数字を見て村への帰還を判断する人たちもいます。そういう人たちは、除染を徹底的にやってほしいと考えていると思うんです。」と語ります（以下、「」内は村長の言葉。）。除染に最優先で取り組み、平成24年3月に学校など子供達の生活環境の除染は終了、平成25年3月には住宅の除染もほぼ終了しました。「村も除染を徹底的にやろうという方針で進めてきました。これからも長期戦だと思います。森林除染など残っているところをやらないという選択肢はないと思っています。きちんと自分たちでやれるところは自分たちがやるし、国の方も直轄でやらなければいけないところはしっかりやってほしいと思います。」

村民約3000人のうち、戻ってきたのは完全に帰村した村民と週4日以上村に戻ってきている村民をあわせて4割程度。「もっと時間がかかると思っていました。（戻ってきた人数は）想像以上に多かったと思います。」帰村のために、医療環境、子供の教育環境、身近なところで買い物ができるか、など本当に必要最低限なインフラの復旧に取り組んでいます。「事故前は自分の村にないものを、近隣の自治体で補っていました。隣の自治体はしばらく戻っ

写真：環境省

川内村に戻ってきた子供達

写真：川内村

てこないという現実の中で、必要最低限な分は自分たちで完結していかないとなりません。」

村内の小中学校、幼稚園には計40人の子供達が戻ってきました。「子供がいない自治体は消滅します。子供達が戻るためには、医療環境、親である若い人たちの雇用、身近なところで買い物ができるか、などあらゆることが関わってきます。」事故前は隣の自治体に頼っていた雇用を村内で創出するために、民間企業の工場の誘致を進め、野菜工場も建設しました。商業施設の建設も計画中です。「住民が戻らない中で既存のお店が再開できず、帰還した人も買い物ができない状況です。既存の店の人たちと力をあわせて商業施設を作ろうという話になりました。」

東日本大震災の前には戻れないが、新たな川内村をつくっていくことが村の復興だと語る遠藤村長。除染と村のインフラ整備をしっかりと一つひとつチェックしながら進めています。「戻らない理由は色々ありますが、基本的にはみんな戻りたいと思っています。私たちはその気持ちを受け止めて、帰還を判断するための材料を整えていく作業をしているんです。」

現在、戻ってきている住民の多くは高齢者で、20代以下の若者の帰還はこれからです。「私の最大の使命は、子供達が戻れる環境をどうつくっていくか。今戻ってきた子供達が、学校や家庭で生き生きと楽しく過ごせるようになったら、その嬉しそうな表情が、避難されている人たちが戻ってくるきっかけになると良いなと思っています。」
## コラム

# 除染のその先へ～福島県広野町を訪ねて～

福島県浜通りの海岸沿いに位置する広野町では、現在も多くの町民が町外に避難されています。平成24年3月に役場の機能を町内に戻し、町民の帰還を呼びかけています。除染をいち早く進め、子供達の生活環境では平成24年8月に、住宅でも平成25年3月時点でほぼすべて、農地も60～70％が終了しました。山田基星町長は「何とかして町民が元の生活に戻れるようしたい。そのために今やれることを一歩一歩進めていきます。」と語ります（以下、「」内は町長の言葉。）。

町長は「一人でも多くの子供達に学校に戻ってきてもらいたい。」とも語ります。安心して子供を育てられる環境にするために学校の除染を最優先で行いました。帰還を呼びかける中で、震災前の5分の1程度の100名の子供達が町に戻ってきています。

帰還のためには、除染のみならず、生活の場や医療、教育などの機能を整えることが必要となります。地震や津波で家を失った町民が住む場を提供するための災害公営住宅の整備が帰還の第一歩と考え、進めています。また、帰還後も健康管理を受ける体制を整えるなど医療環境の充実も急務となっています。

「除染が終わった農地に水を張って、田植えをして緑の色が見えるようになったら、少しはホッとするでしょうね。」広野町は米の栽培や温州ミカンなど農業が盛んな町でした。平成25年は、100軒以上の稲作農家が作付けを行うことにしており、町は種もみも配布しました。直売所も再開します。「いっぱい実ってほしいと思っています。まずは、畑作や稲作ができるようにしていくこと

広野町 山田基星町長

写真：環境省

体育館での運動会

写真：広野町

で帰還する人も増えてくるのではないでしょうか。収穫物も、全数調査をするから、これ以上安心な物はないと売り出していきたいですね。」と山田町長は期待をにじませます。

「復興のために取り組みたいことはたくさんあります。少しでも希望が持てるように、町民の不安を払拭していかなければなりません。」広野町は浜通りの双葉郡の市町村の中でも放射線量が比較的低いため、復興に向けた取組を率先して進めています。今後、他の市町村の復興が進んでいくためにも「まずは広野がやらなければ。」と強い決意で町の復興に臨んでいます。

## 3 放射線の中長期的な健康影響に対する不安と向き合う取組

我が国では、低線量被ばくへの不安はいまだに大きな課題として残されています。

福島県では、全県民を対象に中長期的な健康管理を行うため「県民健康管理調査」を実施し、各個人の行動記録の調査に基づいて被ばく線量を把握するとともに、震災時に18歳以下であった全県民に甲状腺超音波検査や健康診断等を行っています。このほかに、体内の放射性物質の量を測定して内部被ばく線量を測定するホールボディカウンターを使用する検査や、中学生以下の子供及び妊婦に対する個人線量計（ガラスバッジ等）の貸与などを実施しています。

国では、福島県民の中長期的な健康管理を可能とするため、平成23年度第二次補正予算により、福島県が創設した「福島県民健康管理基金」に782億円の交付金を拠出し、県を支援しています。

東京電力福島第一原子力発電所の事故発生による被災者をはじめとする国民が抱える放射線による健康不安については、これまでもさまざまな取組を講じてきました。

しかしながら、次のような問題があり、依然として不安を十分に解消できていない状況が明らかになって
きました。 $$ 1 $$ 被災者等の不安を十分に踏まえた情報発信をしていたか (平易な用語の使用等)、 $$ 2 $$ 不安を感じている被災者等との双方向のコミュニケーションが不足していなかったか (専門家等からの一方的な情報発信に偏っていなかったか)、 $$ 3 $$ 不安解消のためのコミュニケーションを行う人や場 (拠点を含む) が十分に確保されていたか。

関係省庁等がこうした問題意識を共有した上で、必要となる施策の全体像を明らかにし、我が国が一丸となって健康不安対策の確実な実施に取り組むべく、平成24年4月20日に、環境大臣を議長とする「原子力被災者等の健康不安対策調整会議」を設置し、同年5月31日にアクションプランを策定しました。このアクションプランでは、[1]関係者の連携、共通理解の醸成、[2]放射線影響等に係る人材育成、国民とのコミュニケーション等、[3]放射線影響等に係る拠点の整備、連携強化、[4]国際的な連携強化、を進めることとしています。

図1-1-6 福島県県民健康管理の概要

## コラム

チェルノブイリ原子力発電所事故後の周辺国の健康不安への取組

1986年 (昭和61年) に起きたソビエト連邦 (現在のウクライナ) のチェルノブイリ原子力発電所の事故では原子炉が爆発し、大量の放射性物質が周辺地域に広範に降下しました。後に国際原子力事象評価尺度では最悪のレベル7（深刻な事故）に分類されました（東京電力福島第一原子力発電所の事故は暫定的にレベル7）。チェルノブイリ原発事故の後、周辺のウクライナ、ベラルーシ等では住民の移住が行われましたが、依然として近隣住民の健康影響に対する不安は続いています。こうした不安解消に向けて行われている取組を紹介します。
## ウクライナの取組

ウクライナでは、緊急事態省が1994年 (平成6年) から2000年（平成12年）にかけて社会心理復帰・情報提供支援センターを同国内に5か所設置しました。これは国連開発計画（UNDP）とウクライナ緊急事態省が共同で行う、「チェルノブイリ復興開発計画」の一環で設置されました。同センターでは、放射能汚染や被曝防護に関する情報提供、住民の社会的・心理的リハビリ支援、放射能汚染に関する問題調査などを実施しました。

主な事業としては、[1] 住民の個別カウンセリング、[2] トラウマをもつ住民等へのグループワークによる心理的サポート、[3] 子供の心のケアのためのプレイパークの設置・運営、[4] 放射線防護に関する教師向け手引書の作成、[5] 国連、国際原子力機関（IAEA）と連携したスタッフ養成のためのセミナーの実施[6] 子供の親、教師などキーパーソンが発信する情報に誤りがないか確認し、誤りがある場合には修正、などを行いました。

子供のためのプレイパークで使用されている教材

写真：「第1回原子力被災者等の健康不安対策会議」配布参考資料

## 2 ベラルーシの取組

ベラルーシでは、2つの取組が行われました。

1994年（平成6年）から1995年（平成7年）にEUが実施した「ETHOSプロジェクト」は、ベラルーシのストレイン地区オルメイン村（人口1,265人の農村）で住民と専門家がワーキンググループをつくり、住民が主体的に参加して自ら問題発見を行い、その解決によって環境改善を行うプロジェクトです。

同プロジェクトの中で、母親たちが身の回りの放射線レベルを把握していなかったことから、同プロジェクトの中で、育児室等子供の生活環境の放射線量や食品の放射能濃度を住民自身が測定し、子供が気をつけるべき放射線量の目安を住民自身が議論して決定しました。また、汚染された牛乳による子供への健康影響が懸念されていたため、自家用牛乳の放射能濃度を個人酪農家自

資料：「第1回原子力被災者等の健康不安対策会議」配布参考資料

身が測定したり、自主的に参加した牛乳生産者が「牛乳汚染マップ」を作成するなどし、汚染されていることが分かった牧草地から生産された飼料の品質改善にも取り組むことができました。

2003年(平成15年)から2008年(平成20年)には、ベラルーシと国連開発計画(UNDP)等が協力して、4つの地区で「COREプロジェクト」を行いました。このプロジェクトでは生活の改善や汚染地域の発展のため、妊婦に向けて被ばく低減のための方法を教える取組等に対して資金提供者を募るとともに、専門的支援を行いました。
## 第2節 災害廃棄物を処理するための取組

## 1 東日本大震災により生じた災害廃棄物の処理

## （1） 進捲狀況

東日本大震災により、東日本の13道県245市町村において、約1,965万トンの災害廃棄物と6県36市町村において約1,015万トンの処理を必要とする津波堆積物が発生したものと推計されています。このうち、特に産人仮音をヌりた石子宗、呂城宗、価島宗の仮声町付にわいし、岩手県で約366万トン、宮城県で約1,046万トン、福島県で約170万トンの災害廃棄物が発生し、それぞれ通常の一般廃棄物の排出量の8年分、13年分、2年分に相当する膨大な量と推計されています。

震災からの復旧復興は、災害廃棄物等の迅速な処理が大前提です。処理は、現場からの撤去、仮置場への搬入、中間処理、再生利用、最終処分という手順で行われます。

居住地近傍にある震災後に発生した災害廃棄物の仮置場への搬入は、福島県内の警戒区域を除くすべての地域で平成23年8月末までに完了し、家屋等の解体時に発生する災害廃棄物を含めて、平成24年度末までに仮置場への搬入は約91％完了しました。

国は、災害廃棄物について、[1]平成25年3月末までに岩手県と宮城県において約6割を中間処理・最終処分すること、[2]平成26年3月末までに中間処理・最終処分を完了させることを目標として進めてきました。これまで、3県沿岸市町村の災害廃棄物推計量約1,582万トンのうち、924万トンの処理が完了しました(岩手県180万トン(49%)、宮城県676万トン(65%)、福島県68万トン(40%))。岩手県及び宮城県の災害廃棄物の進捗状況は61％となり、両県合計の中間目標(59%)を達成しました。一方、津波堆積物の進捗状況は37%であり、処理は進んできているものの、中間目標(42%)は未達成となりました。岩手県及び宮城県の災害廃棄物等については、目標期間内で、できるだけ早期の処理完了を目指し、着実な処理を実施します。そのため、平成25年度の中間時点（平成25年9月末）の処理量の見込みを設定し、きめ細やかな進捗管理を実施します。また、福島県の災害廃棄物等について

写真1-2-1 災害廃棄物の手選別

写真：環境省

写真1-2-2 岩手県山田町における仮置場の様子（平成24年10月時点）

写真：環境省

資料：環境省