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## 要旨

日本経済は、過去10年以上にわたって1-2%の低成長下にある。この小さな変化の中で経済動向を判断するためには、滑らかで、安定的な統計情報が不可欠である。しかし、それを支えるべき統計情報の精度には厳しいものがある。

まず、通常利用可能な統計は、季節変動を含む原系列と呼ばれる統計であるが、季節変動が大きく、季節調整(季節変動の除去)無しでは動向を判断するのが困難である。最も広範な指標である経済成長率でも同じことが言える。また、日本の変動は、米国と比較しても大きく、信頼度維持に厳しい統計環境を作り出している(第1章)。

季節調整を行うことによって、変動が大幅に縮小する。また、趨勢・循環的な変動と不規則変動とが分離できる。経済動向の判断には、趨勢・循環変動とこれに衝撃を加え、変化させる(一部の)不規則変動の特定が必要である。しかし、現実の統計では季節調整値の変動の多くは、偶々生じた不規則変動と考えられるものである。つまり統計環境が現状のままであれば、季節調整処理だけでは、滑らかで、安定的な統計を得るには不十分である(第2、3章)。

以上を踏まえて、より滑らかで、安定的な統計を得るために、不規則変動をどの程度反映させるのが統計的に望ましいのかを吟味し、(1) いくつかの構成要素を用いて集計値を推計する場合には構成要素の標準分散の相違を反映させる推計方法で、(2) 年次推計と対応した項目では、年次推計が持つ、平均と標準分散の情報を用いて四半期系列を推計する、という2つの提案を行う第4章)。
(Abstract)

# Searching for “Smooth” and “Stable” Quarterly Series of the SNA in Japan (A Proposal of New Estimation Method)

We review the present state of economic statistics by analyzing monthly data and quarterly series of the SNA. A long period of stagnation and low growth rates in Japan demand finer statistical information to judge business cycles and statistics more resistant to minor irregular movements. Japanese statistics do not necessary prove to live up to the demands. Actually, none of the two seems to be satisfied now.

We have not only more seasonal movements but also irregular ones in a comparable statistical series such as the SNA in Japan, twice as volatile as those of the U.S. Without seasonal adjustment one cannot identify changes in growth trends or changes in the direction of cycles (Chapter 1).

With seasonal adjustment fluctuations in the series reduce noticeably. One can separate trend and cycle movement from irregular movements. To understand the present economic situation, one needs to know a trend-cycle movement in addition to some “innovations”: shocks to the economic system that sometimes move economic activities forward. However so, most of innovations or irregular movements are produced by accidents. Realizing “smooth” and “stable” statistical series by just seasonal adjustment is not enough under the present statistical environment (Chapter 2 and 3).

By analyzing those series in the SNA from the above mentioned standpoints, we propose two statistical estimation methods to realize “smooth” and “stable” statistical series by reflecting (1) differences in respective series’ means and standard variations; (2) yearly estimates of means and standard variations (Chapter 4).
## はじめに

最近10数年、日本経済には低成長が定着した。成長率が1から2%でも圧常と理解される。これを測る統計、SNA (System of National Accounts :国民経済計算)には、3つの大きな変更があった。まず、編纂基準が1993年版SNA基準に移行(2000年)され、四半期の速報、QE(Quick Estimation)に供給側情報も反映した推計法が採用された(2002年)。最後に、実質化法に連鎖指数が採用された(2004年)。

SNA の四半期系列には、供給側の情報の反映と連鎖指数の採用が大きい影響を持つ。後者は、価格変動をより正確に捉えた結果、約 0.5% ポイント程度の成長率の低下に繋がったと考えられる。低成長率下では、このような変動でも重要な影響を持つ。これは、観測時点が追加されて変化しても、季節調整による変更でも、無視できない影響なのである。

現状の低成長を反映して、滑らかで、安定的な四半期系列(成長率)へのニーズは、これまでになく強い。高度成長期に、成長率が10%を越えていたような環境では、1%ポイントに満たない変更が大きな影響を与えるとは考えられなかった。このような経済環境で、日本の主要統計は整備されてきた。環境が大幅に変わった今日、ニーズに答えるには、統計を時代に合致するように再整備するか、または、成長率の推計方法を改善するかの2つの大きなアプローチが考えられる。

1 - 2%の低成長下で経済が拡大しているのか、縮小しているのかを判断するには、少なくとも前期比0.2 - 0.4% (年率、1.0% - 2.0%) 誤差比0.002 - 0.004の精度が必要である。このような月次、四半期統計は、殆ど存在しない。では、推計方法では対応方法があるのかというのが問題意識である。

本論文は、経済動向を判断するのに利用可能な環境が現在どのようなものであるかの確認(第1章)した後、現在の季節調整法の成果を概観(第2章)し、課題の整理を行い(第3章)、最後に、年次系列等の分散に関する情報も活かす新たな四半期系列の作成方法を提案する(第4章)。
## 1 ．季節調整の位置付け——季節変動要因

## (SNA と季節調整)

SNA には、極めて単純化すれば、2つの主要な役割がある。それらは、(1)経済・社会統計を一体的・整合的に提示すること、(2)経済全体の動向を示すこと、と要約できよう。SNA の季節調整処理と関係するのは、後者である。ここでは、特に断らない限り後者について検討する。

経済活動の中で“動向”が重要な要素であることは、言うまでもない。特に、最近の動向がどのようになっているか、(イ)趨勢が変化しているのか、(ロ)不変なのか、もし、趨勢が変化しているとすると(ハ)どの方向に、(ニ)どの程度の速さで変化しているのか等に答えることが求められる。しかし、通常得られる経済活動の情報は「ノイズ」で一杯である。特に、趨勢的成長率が年率1%から2%で成長する経済では、このノイズの大きさ(変化率)は趨勢的成長率を大きく上回っている。

このため、まず、利用可能な統計が最近の動向(月単位の変化、四半期の変化等)を捉えられるほどの精度を持っているかどうかを見る。次に、捉えることが可能と仮定して、変化を示す数値が何を表しているのか、全て“動向(方向と速さ)”とみなして良いのかどうかを見る。後に分析結果で示めすように、SNAでは四半期原系列のGDP前期比変化率の内、約9割が「ノイズ」となっている。つまり、方向も速さも統計そのものから把握するのが極めて困難であることを示している。「ノイズ」の処理方法の如何によって、予想されるような速さ(変化率)が決まってくるだけでなく、多くの場合、方向も決まってくる可能性が高い。ここに、季節調整法の重要性がある。

## (季節変動と検討課題)

現在の経済活動が気候、年間行事等に影響を受け続ける限り四半期、月次単位の高頻度情報は、不可避的に季節性を持つことになる。また、会計年度、四半期決算等経済活動に組み込まれた様々な制度的要因も大きな影響を持つ。これらを総称する用語が季節性である。経済動向を知るには、こうした季節性という覚乱「要因(一つの「ノイズ」)」を除去し、経済の趨勢・循環要素を抽出し、感度良く数値に反映させる必要がある。元々の情報は、言わば季節変動という大きな騒音(ノイズ)の中で小さい音を発しており「フィルタリング」しないと情報と理解されない。季節性が12ヶ月単位で厳密に繰り返されるなら、その対応は容易である。単に、前年と比べた後、前期と差をとれば良いからである。現実は、大きく異なる。最近20年を見ても、趨勢的な成長率は下方へ屈折し
国内要因の影響が薄くなり、海外の影響が強まっている。季節性が変化しているのである。

問題は、現在のわが国の統計体系がこうした課題に答え、精度を保つように調査設計され、情報を提供するようになっているかどうかである。さらに、統計の調査・作成者、利用者も共通の問題意識を持っているかどうかである。現状の正しい理解が出発点であり統計情報に対するニーズの把握が解決への方向付けである。

SNA のように原則として、各種“公式”統計を利用し統一概念で再集計する統計は、必然的にこれら各種統計の精度、情報の質に依存する。そのため、経済動向をより正確に計測しようとすれば、基本的には元々の統計全般の改善が必要となる。対象が変化しているとすれば、統計調査の設計自身の見直しが求められる。SNA 等統計利用側にも推計方法の改善努力が必要であろうが、元々の統計情報の精度を越えることはないという意味で、限界があることになろう。

統計と経済変動の計測に係る課題の所在を量的に明らかにするために、第一に、原系列の変動の大きさと季節調整処理の関係を取り上げることにする。この課題は、SNA の構成要素を用いて例示的に検討し、量的に重要性を示すことで明らかになる。日本の統計が持つ特徴を理解するための準備作業という位置付けである。

第二に、統計の精度と統計設計との関係が重要な論点となる。この課題では、特に、対前期(月)比を推計できるほどの精度を持つのに十分なサンプルを持っているかどうかが論点となる。統計報告の難易度や規模別にサンプル抽出度を変更することが持つ含意が、例えば不偏推定量を得るとの観点等から十分かどうかがその例示となる。また、小規模な調査対象を“裾切り”することの実務的意義と標本バイヤスの関係が十分整理されているかどうかなど、統計実務上の論点もあろう。以下では、調査設計の基本に関する問題を季節調整の観点に限定して、例示的に検討する。

第三に、季節調整値が得られたとすると、どのような問題が残っているのかが課題となる。これが第2章の議論となる。統計学の教科書のように、趨勢・循環要因の周りを攪乱項のように不規則変動が小さい変動で分布しているといえるのかを、SNAを用いて検討する。

統計の精度と統計設計との関係については、長期にわたり議論が行われている。ここでは存在する問題の一部を提起する。これまでも、統計調査の実務が理論家との対話が乏しいまま、また、利用者との問題意識が共有されない状態で、実務家主導で統計設計され、調査が実施されているのではないかと指摘されてきた。

数え上げれば各問題について、個別事例に限りは無い。例えば、月次統計等高頻度の統計では年途中のサンプリング替え等が調査項目の経済的特性とは(殆ど)無関係に行われているのではないか $ ^{3} $ という課題がある。サンプルの入替が、事前事後のサンプルで平均、分散が同一かどうか確
認した後に(異なれば、必ず同一になるよう修正した上で)公表されるわけではないことは、一部の統計学者を除き、十分な問題意識が共有されていないのではないかとの論点がありえる。継続調査の重要性と統計実務上の利便性の比較考量を行った上で益が優るとの評価を得て行うべきであることが認識されていないのではないかとの問題意識である。さらに、サンプリングの入れ替え時や報告書作成のため標本集計時に調査設計で前提とした分布仮説が成立しているかどうかを検証しているかどうか、検証する必要性を十分認識しているかどうかもポイントである。

そもそも単純な標本理論が当てはまりにくい経済統計の場合、サンプル調査において不偏推定量など統計的に望ましい性質を得ることが統計実務上も必要であるとの共通認識がどれだけあるか議論がある。また、そのためには単純集計では不十分で特別の統計処理 $ ^{4} $ が必要であると認識されているかどうかより深い議論があろう。こうした標本設計が統計理論で前提となる標本の原子性を満たしているかどうか、繰り返し標本抽出が可能となる条件はどうか、また、現実経済における企業活動のように大きさが影響する規模性の存在との整合性の問題がある。対前期比の情報は、再現性が無いため、対応する十分な標本のサンプル調査が必要であるが、再現性を前提とする理論と現実の乖離を埋めるのに必要な調査設計や標本設計が経済統計に特別に必要であるとの認識 $ ^{5} $ が十分存在するかどうか議論があるう。これらは、様々な面で指摘されてきた問題点の一部である。

## (季節変動の要因)

経済変数は、その時系列の変動を経済循環論に倣って区分することで、理解が容易になると考えられる。一般に、経済変動については超長期を議論する立場もあるが、ここで検討する20年以内の時間的視野では、(1)投資循環に対応すると考えられる10年程度の動向を表す、趨勢変動(トレント)、(2)在庫循環に対応する2、3年程度の循環変動(C:cycle,サイクル)、(3)1年内のサイクルで規則的に変動が生ずる、季節変動(S:seasonality)、(4)それ以外の異常気象や新製品の大流行など一時的変動で生じた、基本的にランダム・ウォークのような動きや“ホワイト・ノイズ”となるような不
規則変動 $ ^{6} $ (I:irregularity)の4構成要素に区分できる $ ^{7} $ 。しかしながら、ここでは最近の慣習に従って、(1)と(2)の要因を合わせて趨勢・循環変動(C)と略称する。趨勢変動と循環変動とを一体化するのは、現在利用可能な手法では区分することが困難であることも影響している。

このうち、趨勢変動は、投資と資本ストックとの関係から、また、循環変動は、生産、販売、在庫投資と在庫残高との関係からチェックが可能であり、変動寄与度も統計的にある程度の幅を推計できる。季節変動は、3構成要素の中でも結果的に見れば決して小さくない寄与度を持つ。しかしながら、季節変動の寄与度を事前に知ることは困難である。また、一次統計の特質に応じて、季節変動の規模も異なる。

たとえば、SNA は多様な一次統計を利用して推計しているが、その四半期系列から得られる情報から分析してみよう。四半期系列である QE の公表値で、四半期原系列の対前期比変化率、同の季節調整値を試算してみると、季節変動の規模が小さくないことが明らかとなる。英国、その他ではそもそも四半期統計の原系列が存在しない（推計しない）ため、原系列を事後的に推計して公表している米国を比較対象に、日本の一次統計の特質を知るため、相互比較を行うことで統計環境の確認を行うことにする。

## (四半期 SNA と変動要因)

名目 GDP とその構成要素、同様に、実質 GDP とその構成要素の対前期比(前期の四半期対今期の四半期)変化率を原系列(季節調整を行っていない系列)と季節調整系列との間で比較する。便宜的に、各原系列と季節調整系列との差分を季節変動要因、合計値であるGDPの構成要素の相対的貢献度を季節変動寄与度と定義する。分析結果を概観すれば、以下のようなことが言える。

日本の SNA の四半期系列で季節調整の分析ができるような一様な系列は、現時点では 1994 年 1-3 月期以降に限定される。これは、最近の部分のみ“93SNA”と呼ばれる新しい統計体系で 4 半期系列が公表されているからである。それ以前については異なる概念で推計されているからであつまた、実質化にあたり連鎖指数を用いていない等基本的な相違があるからである。

名目 GDP とその構成要素では、1994 年 1-3 月期から2008 年 4-6 月期の間では、趨勢・循環要因、季節変動、不規則変動(C×S×I)で構成される原系列の対前期比伸率は、平均絶対変化
率 $ ^{9} $ でみると5.3%(年率、約20数%。また、平均値は0.4%、標準偏差が6.5%ポイントの変化率となる。2002年1-3月期以降の今期の拡張期に限っても、平均絶対変化率は4.7%となる。名目GDPの趨勢変動は前期比伸率で0.25%(年率1%)程度とされているとき、前期比で平均約5%変化するのでは、個々の原系列四半期情報から変化方向や変化速度といった趨勢を判断することは不可能と言える数値である。

季節調整の効果を見ると、季節調整処理によって季節変動 S が取り除かれることで、季節調整値 CI が推定される。1994 年 1-3 月期以降、季節調整値の名目 GDP の対前期比は、平均絶対変化率で 0.6%（年率、2% 強。また、平均値は 0.4%、標準偏差が 1.1% ポイントとなり、原系列 (CSI) から除かれた平均絶対変化率でみた季節変動要因 S は、4.7% ポイント (S = 5.3-0.6) という極めて大きな値となる。

表 1 原系列、名目 GDP の前期比変化率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	5.31%	2.95%	5.50%	14.45%	17.34%	21.51%	3.66%	3.73%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	20.47	2.43	26.53	38.11	11.95	6.38	5.87
同、順位	3	7	2	1	4	5	6

表 1 - 1 季調値、名目 GDP の前期比変化率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	0.56%	0.55%	3.14%	2.08%	0.80%	3.37%	2.73%	3.29%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	31.33	11.32	31.14	14.29	15.34	38.74	42.16
同、順位	3	7	4	6	5	2	1

注 $ ^{1} $ 平均絶対前期比変化率。

注2 平均絶対変化率に GDP の構成比を掛けた割合 (\%)で計算したもの。

原系列の平均絶対変化率について、個別の要因を見ると表1 $ ^{10} $ にあるように、特に、公的部門、民間設備投資の季節要素が大きい。いずれも年度予算や大企業の決算制度、あるいは、ボーナスや正月期があるなど、制度的要因が作用していることが窺え、予想されるような内容である。公的部門には、景気対策や社会保障の制度改革、あるいは、公務員賃金の改定など、対前期比でみれば、一過性の要因が作用していると考えられる分野である。季節変動要因を個別の要因で見ると、政府消費、設備、公的資本などでは変化率が大きいだけでなく、寄与度も大きい。このため、公
的部門の季節変動要因をできる限り明確に抽出し、一過性のものも可能な限り特定し、個別要因として処理することが安定的な季節性の抽出や滑らかな季節調整後系列を取り出すことにつながるといえる。

表 1 - 2 名目 GDP の季節変動率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变動率 $ ^{(1)} $	4.75%	2.40%	2.36%	12.37%	16.54%	18.13%	0.93%	0.44%
寄与度	100.00	19.36	2.06	27.48	38.45	11.83	3.35	2.52
同、順位	3	7	2	1	4	5	6

(注 1) 値は、季節変動相当分(〓原系列 - 季節調整値)を定義的に求めたもの。

(注2) 政府消費、公的資本、設備投資の季節性が特に大きい。季節性が的確に捉えられれば、前期比の安定度が増す。特異項を抽出するのも一案。経済対策、社会保障、公務員給与改定等変更をダミー処理？

実質 GDP で同様な検討を行うと、以下のようなことが分かる。1994 年 1-3 月期以降、原系列の対前期比は平均絶対変化率で 3.3%(年率、約 12% 強。平均値は 0.4%、標準偏差が 4.1% ポイントとなり名目 GDP に比べ縮小している。2002 年 1-3 月期以降に限れば 2.6% となる。実質 GDP の趨勢変動が前期比 0.5%(年 2%)程度のとき、前期比で平均 3% 強変化するのであるから、実質 GDP の場合でも原系列 1 期の追加情報で趨勢を判断するのは極めて困難である。

表 2 原系列、実質 GDP の前期比変化率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	3.29%	2.86%	5.53%	14.53%	1.86%	21.17%	3.29%	2.67%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	29.37	3.48	41.31	6.04	16.81	8.28	5.29
同、順位	2	7	1	5	3	4	6

表 2 - 1 季調値、実質 GDP の前期比変化率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	0.65%	0.60%	2.99%	2.06%	0.68%	3.36%	2.34%	1.99%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	29.95	9.04	28.14	10.66	12.87	28.28	18.95
同、順位	1	7	3	6	5	2	4

実質 GDP の場合、季節調整の効果は、1994 年 1-3 月期以降、対前期比を平均絶対変化率で表して、0.7%（年率、約 3% 弱。また、平均値は 0.3%、標準偏差が約 0.7% ポイントとなり原系列(CSI)から除かれた季節変動要因 S は、2.6% ポイント(S = 3.3-0.7) という大きな値となる。表 2 にあるように、特に、民間設備投資や公的投資の季節変動要因では変化率が大きく、寄与度も高いという特徴がある。
名目 GDP の季節変動要因と対比して、実質 GDP の場合に見られる顕著な変化は、(実質の)政府消費の季節変動要因が極めて小さな変化率になっていることである(表 1 - 2 対表 2 - 2)。背景には、(実質の)政府消費の対前期比変化率自身が極めて小さく(表 1 の名目政府消費では 17.34% であったものが、表 2 に対応した実質政府消費では 1.86% と約 1/9 に)なったことがあげられる。

表 2 - 2 実質 GDP の季節変動率

GDP	民間消費	住宅	設備	政府消費	公的資本	輸出	輸入
变動率 $ ^{(1)} $	2.64%	2.25%	2.54%	12.47%	1.18%	17.81%	0.95%	0.68%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	29.01	3.18	41.91	6.02	17.68	6.25	4.05
同、順位	2	7	1	5	3	4	6

(注 $ ^{1} $ ) 平均絶対前期比変化率。

(注2) 平均絶対変化率に GDP の構成比を掛けた割合 (\%)。

つまり 政府消費は、消費する財が非市場的な生産による財であるため、コストの積み上げで名目額が推計されている。実質化するために用いるデフレータもコストを積み上げて推計されている。このため、前者を後者で除したものが季節性を相殺することになり、対前期比変化率も小さくなったというテクニカルな要因が作用している。とわけ、主要なコスト要因である賃金は、公務員の夏冬のボーナスによる変動を反映して顕著な季節性をもっている。実質化する(名目生産額をデフレータで割る)ことで生産の側とデフレータの側の両者の季節性が打ち消しあい、実質政府消費は、意図せざる季節調整が生じため、季節変動要因が大幅に縮小したと考えられるのである。

公的資本は、工事発注が予算制度や災害復旧・経済対策のような一時的、突発的な要因の影響を受ける一方、工事の進捗そのものは民間企業が実施するため市場を経由する生産に依存している。このため、工事額そのもの変化(原系列名目額の前期比変化率)に強い季節性があり、これが公的資本に大きな変動をもたらしていると考えられる。実質化するプロセスではデフレータがコスト積み上げであるにも拘らず、市場を経由する一般的な財であることで、公的資本固有の支出パターンが残り、季節変動と一時的変動要因を作り出している。このため、発注側の変動要因をより多く特定することなしに、より滑らかな季節調整値を得ることは困難である。改良の余地は、一時的変動要因の特定化にあることになる。

民間設備(投資)の変動は、(1)投資が持つそもそもの変動の激しさがある $ ^{11} $ 。加えて、(2)推計に用いる統計資料の不安定さ(統計要因)、(3)結果として住宅投資・公的資本・個人企業投資等投
資部門の残渣として推定されるという推計方法上の問題(推計方法要因)が加重される。これらが(原系列の)前期比変化率を大きくしていると考えられる。しかしながら、1990年代以降は投資活動が低調なときである。季節調整法の見直しのみによる滑らかな季節調整値を求めるだけでなく、統計要因、推計方法要因の2つの制約を克服するような改善も対応方法の中で重要と考えられる。

以上の検討から、原系列の変動の大きさと季節調整処理の関係について整理すれば、(1)季節変動率(名目、実質 GDP の表 1-2 表 2-2を参照)は、制度的制約の大きな公的部門と民間設備投資で大きな値を持つ、(2)制度的要因は、しかし、政府消費のように季節調整によってかなりの程度平準化される、(3)それでも季節調整によって平準化できる範囲は限定されている。例えば、民間設備投資では、平均変化率が 0.22% のとき、標準偏差が 2.80% と大きく、用いる原統計の変動を反映しているなどの特徴がある。このため、滑らかな季節調整値を得るには、原統計の精度向上が避けて通れないことを示唆している。

## (米国の事例)

米国では、SNA の四半期系列に関して、季節調整値と原系列を公表している。その内容は名目GDP とその構成要素だけであり、原系列の実質GDP とその構成要素は公表していない。このため、名目GDP について、日本の名目GDP と同様な検討を行うことにする。概観すれば、以下のようなことが分かる。

表 3 米国、原系列、名目 GDP の前期比変化率 $ ^{(3)} $ 、 $ ^{(4)} $

GDP	民間消費	住宅	設備	地方政府	連邦政府	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	3.33%	3.91%	14.46%	5.73%	2.83%	7.88%	2.93%	4.24%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	55.83	13.69	20.39	6.86	9.66	6.81	13.25
同、順位	1	3	2	6	5	7	4

1994 年 1-3 月期以降、名目原系列の前期比変化率は、平均絶対変化率で 3.3%(年率、約 13% 強。また、平均値は約 1.5%、標準偏差が 3.2% ポイントと試算される。日本で大きな変動を見せた公的支出のうち、連邦政府の支出は、戦費支出など地方政府のように均衡財政制度に制約されない支出が大きなウェートを占めるため、相対的に大きな変動を作り出している。民間企業設備は、設備投資特有の不確実性を反映して、全体の平均である GDP より大きな変動を作り出しているが、特に大きいとまでは言えない。他方、住宅投資は、地域の広がり亜熱帯から極地までの多様性や冬の工事進捗が困難となる事情、また、金利感応度の高さなどから、最も大きな変動を作り出している。
季節調整値(表3-1)では、名目GDPの対前期比は平均絶対変化率で1.3%(年率、約5%強。また、平均値は約1.3%、標準偏差が0.5%ポイントとなる。原系列に比べ、標準偏差の縮小(原系列の3.2%ポイントが季調値で0.5%ポイント)が著しい。名目GDPの趨勢変動が前期比1.25%(年5%程度)のとき、期間を通じて前期比がほぼプラスであったこと、また、標準偏差が0.5%と平均成長率の半分以下であることなどから、安定的な数値となっている。つまり季節調整値で判断すれば、1、2期の変動からでも趨勢やその変化を見定めるのはそれほど困難ではなくなるものとなっている。また、個別の項目でも、住宅投資の3%弱の変化率が最大で、輸入などが続くが、いずれも小さな平均変化率を保っている。

表 3 - 1 米国、季調値、名目 GDP の前期比変化率 $ ^{(3)} $ 、 $ ^{(4)} $

GDP	民間消費	住宅	設備	地方政府	連邦政府	輸出	輸入
变化率 $ ^{(1)} $	1.28%	1.38%	2.82%	1.79%	1.49%	1.84%	2.59%	2.81%
寄与度 $ ^{(2)} $	100.00	62.01	11.21	18.93	11.38	8.32	17.59	29.44
同、順位	1	6	3	5	7	4	2

表 3 - 2 米国、名目 GDP の季節変動要因

GDP	民間消費	住宅	設備	地方政府	連邦政府	輸出	輸入
变動率(5)	2.05%	2.53%	11.64%	3.94%	1.34%	6.04%	0.34%	1.42%
寄与度(6)	100.00	50.17	20.43	18.35	4.54	12.07	1.01	6.58
同、順位	1	3	2	5	4	7	6

注 $ ^{1} $ 平均絶対前期比変化率

注2 平均絶対変化率に GDP の構成比を掛けた割合 (\%)

注3 制度要因の影響(年度会計、予算主義)の影響が小さい。特に、設備、地方・中央政府。

注4 実質値には原系列がない。これは、デフレータ(価格指数)に原系列が存在しないため。

注5 平均絶対前期比変化率。各値は、定義で求めている(=原系列-季節調整値)

注6 平均絶対変化率に GDP の構成比を掛けた割合 (\%)。加重平均値は、GDP で 4.34%

## (日米の季節調整効果の比較)

日米の名目 GDP で見た統計の変動幅(原系列の対前期比変化率)は、日本 5.31% に対して米国(3.33% と約 1.5 倍程度大きく見える。よ) に確認的に評価するために、趨勢変動の大きさの差を考慮する指標(標準偏差) で見ると日本の方が 2 倍程度大きい(日本が 6.5% ポイント 米国が 3.2% ポイント) にとって分かる。
1994 年以降、日本では 10 年以上にわたって経済停滞に陥っており、諸統計でも成長に伴う大きな変動を内包しているとは考え難い。これに対して、米国はよい（名目）成長率を保っており、大きな景気変動が生じた 10 年であった。これらを考慮すると、両者の相違、特に、変動の大小は、経済的要因のみでは理解し難いものがある。説得力のある説明として考えられるものは、日本の統計が経済実態とは必ずしも関連のない要因で大きな変動を持つために生じているとする仮説である。こうした説明は、GDP の構成要素についても当てはまる。構成要素の原系列前期比変化率について、標準偏差で見ると、米国は住宅投資が 2.5 倍大きい他は、いずれも日本と同等かそれより小さいものとなっている。これは、GDP 全体についてと同様、日本の方が経済変動の小さい期間でより大きな変動となっていることと同じ説明が成り立つ。以上から示唆されることは、日本の統計の変動幅を全体として小さくするには、統計整備から始めることであろう。

日本と米国の GDP の変動要因を個別構成要素で比較すると、既に明らかになったように、予算制度等制度の制約を受けやすい公的部門の影響では米国の方が小さい。特に、米国の地方政府の変動が前期比変化率でもその標準偏差でも顯著に小さい。日本のようなボーナス制度がないことや均衡予算制度であること、多年度予算であることなどが短期の変動を小さくすることに寄与していると考えられる。米国では、住宅投資と連邦政府の季節性(季節変動要因)が構成要素の中で高い。設備投資も同様に高い方に属する。日本の特徴は、住宅と輸出、輸入の変動が米国と比較して小さいことである。
## 2 ．季節調整値と滑らかさ」

(現在の GDP 構成要素の 滑らかさ!)

原系列が持つ季節性を除去した後、季節調整値（CI）には、趨勢・循環要因（C）と不規則変動要因（I）が含まれている。望ましくは、季節調整値が経済変動要因を完全に含む一方、一時的、非経済的要因等から生ずる不規則変動が小さなランダム・ウォークとなることであろう。図1がそうした状況を例示したものである。ITバブルの崩壊（2000年）、"September 11th"（2001年）という大きな波及効果を持つ不規則変動を除けば、小さなランダム・ウォークと看做し得る不規則変動が残る望ましい季節調整値といえそうなものである。対象期間に生じた変動の大きさにも係わらず、経済変動要因を成す趨勢・循環要因と特殊な事件が捉えられている。他方、残された変動は確率分布とも言えるものである。

図 1 米国の名目 GDP(不規則変動)

図1を取り上げた理由は、目標とする滑らかで、安定的な季節調整値がどのような特性を持っているか、対応する日本の統計ではどのような性質を示すのか、を示すためである。日本のGDP $ ^{13} $ では、季節調整によって原系列が持っていた変動 $ ^{14} $ に比べれば滑らかな季節調整値が得られている。この滑らかさの度合いは、大きいのかどうか、米国と比較してみる。
日本では、最近の10数年で季節調整値(CI)の成長率は小さい(日本の平均成長率(年率)が0.80%、米国が5.08%)ものの、変動率では大きい(日本の標準分散(年率)が2.12%、米国0.80%)といず特徴を持つ。この傾向は、趨勢・循環変動(C)で見ても、変動率で日本が2倍程度大きい(日本の標準分散が0.88%、米国のそれが0.48%)と変わらない。不規則変動(I)では、変動率で日本が3倍強大きい(同様に、日本が0.92%、米国が0.28%)。さらに、季節調整値(CI)対趨勢・循環変動(C)、趨勢・循環変動(C)対不規則変動(I)の変動率比率を各々の国で計算すると、米国では前者が1.75倍、後者が1.71倍となる。日本では、前者が2.41倍となり、後者が0.96倍となっている。

図 2 日本の名目 GDP(不規則変動)

日本の GDP は、趨勢・循環 (C) 変動が大きいことに加えて、不規則変動要因 (I) による影響を米国の 2 倍弱受けていることになることから、日本の GDP が不安定であるとの指摘を裏付ける結果となっている。このため、季節調整値で見ても日本の GDP では変動が激しく、経済動向だけでなく趨勢も見通し難くなっていると考えられる。また、季節調整 GDP のシグナル・ノイズ比率 (趨勢・循環変動 (C) の変動率対不規則変動 (I) の変動率との比率) は、日本で 0.96 米国で 1.71 と日本ではノイズの方が大きくなっている。日本の GDP 統計が全般的に変動が大きく、かつ、ノイズ比率が高いという特徴を示しており、ノイズ・ドリブンとなっていることを示唆する内容となっている。つまり、趨勢・循環要因 (C) の周りを (相対的に小さな) 一時的変動要因 (I) が分布するという望ましい季節調整値の分布というイメージとは異なる分布を現在の GDP が示しているのである。

## (GDP の構成要素と変動)

それでは、どの GDP の構成要素の持つ趨勢・循環要因 (C) と不規則変動要因 (I) が変動率を高めているのかを検討する。前章で既に見たように、名目 GDP の季節調整値の変動寄与度を高
める要因には、大きさの順に、(1)輸出入、(2)民間消費、(3)民間設備等が寄与している。第一に、輸出については、両国の統計は良く似た特性を持つが、不規則変動が大きいため日本の方が2倍以上ノイズの多い結果となっている。日本の名目輸出では、季節調整値(CI)の平均が1.36%で、標準偏差が2.98%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が1.33%で、標準偏差が2.23%となる。シグナル・ノイズ比率は、1.63である。これを米国で見ると、米国の名目輸出は、季節調整値(CI)の平均が1.41%で、標準偏差が2.47%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が1.39%で、標準偏差が2.18%となる。シグナル・ノイズ比率は、4.48である。つまり、日米の名目輸出は、季節調整値や趨勢・循環値では殆ど同じ統計としての性質を持つ。両国とも季節調整値を用いて経済動向を判断することができるが、米国の統計の方が2倍以上の精度を持つと考えられる結果となっている。ただし、全数調査に基づく統計であることから、抜本的な推計方法の改善の可能性は乏しい $ ^{15} $ と考えられる。

第二に、民間消費を見ると、日本の統計が約2倍程度変動の大きなものとなっている。日本では、季節調整値(CI)の対前期比変化率の平均が0.20%で、標準偏差が0.73%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が0.20%で、標準偏差が0.40%となる。シグナル・ノイズ比率は、0.51である。これを米国の統計で見ると、米国の名目民間消費は、季節調整値(CI)の平均が1.37%で、標準偏差が0.54%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が1.37%で、標準偏差が0.26%となる。シグナル・ノイズ比率は、0.37である。つまり、日米の民間消費は、季節調整値や趨勢・循環値では、対前期比変化率で、平均が6分の1以下のとき、変動が約2倍程度大きいという特徴を持つ。日本では、一期データが追加された場合にも、得られた変化から変化方向(増加が減少か)を読み取ることが統計的に困難であることを示唆している。日本では、5千分の一から一万分の一のサンプリングに基づく統計を加工して推計しており、統計調査の改善、推計方法の改善に余地がありそうである。

第三に、民間設備投資では、投資変動の激しさを反映して両国とも振れが大きいが、平均伸率を除けば、日米の統計がほぼ同じ統計的特性を示すものとなっている。日本では、季節調整値(CI)の対前期比変化率の平均が0.20%で、標準偏差が2.72%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が0.19%で、標準偏差が1.83%となる。シグナル・ノイズ比率は、1.06である。これを米国の統計で見ると、米国の名目民間設備投資は、季節調整値(CI)の平均が1.56%で、標準偏差が2.93%となる。趨勢・循環変動(C)では、平均が1.51%で、標準偏差が1.98%となる。シグナル・ノイズ比率は、1.01である。日本の民間設備投資は、季節調整値や趨勢・循環値では、対前期比変化率で、米国の平均の7分の1以下となっている。変動率では若干ながら小さく、シグナル・ノイズ比率では若干ながら大きいという特徴を持つ。推計方法の改善も考えられる。

以上、3種類の GDP 構成要素についての検討から、最も大きな変動要因をもたらしている構成要素は、民間消費であると考えられる。これを日米比較のグラフで見てみよう。両者の上下の変動
幅は、3%ポイントと同一に設定されている。期間は、4年間米国が短い。日本のグラフの特徴は、短期の循環が多いこと、消費税導入の影響(1997年1-3月期、同4-6月期)を除いても、不規則変動が大きな規模で生じていることなどである。一方、米国では、IT Bubble 崩壊や September 11 $ ^{th} $ など明確な理由のあるところで、大きな不規則変動が生じているものの、趨勢・循環変動は相対的に安定しており、GDP全体の変動を安定化させることに寄与していると考えられる。

図 3 日本の名目消費(不規則変動要因)

図 4 米国の名目消費(不規則変動要因)

## (一次統計との関係)
わが国の民間消費については、現在、四半期の数値を供給側統計と需要側統計を合成して推計している。以下では、原統計(一次統計)との関係が明瞭な需要側推計を用いて、四半期推計値と一次統計との関係を検討する。

まず、同じ一次統計を用いて、現在の四半期の数値を推計する手法 $ ^{16} $ をそのまま月次推計の手法として当てはめて得られた月次数値を分析する。この推計値を対前期(月)比変化率で、四半期の値と同し変化幅となるY軸に表示したのが図5である。1994年2月から2008年6月までの間、月次民間消費の季節調整値(CI)変化率の平均、標準偏差を四半期換算して数値化すると、平均値で0.21%、標準偏差で3.75%となっている。趨勢・循環要因(C)では、四半期換算の平均値で0.21%、標準偏差で0.57%となる。つまり、季節調整値の98%の変動が不規則変動によって生じている(シグナル・ノイズ比率が0.02)のである。

同じ民間消費を四半期に集計した後、対前期比変化率を表示したのが図6である。季節調整値(CI)の対前期比変化率は、平均値で0.20%、標準偏差で1.10%となっている。趨勢・循環要因(C)は、平均値で0.21%、標準偏差で0.50%となる。シグナル・ノイズ比率は、0.31となり、不規則変動の影響が趨勢・循環変動の3倍以上あることを示している。

図 5 月次の変動要因 : 日本の民間消費の事例

図 5と図 6を用いて、月次系列と四半期のそれとを比較すると、一見して明らかなように、3ヶ月の
平均を取ることで、季節調整値（CI）の標準偏差が約3分の一以下に減少している。図5と図6は、四半期に換算してY軸が同じ尺度となるよう表示した図であるので、ばらつきが縮小しているのが分かる。しかし、趨勢・循環要因（C）は、四半期化したことによって大きな変化が見られない。平均値で変化がない（月次が0.21%、四半期が0.20%）だけでなく、標準偏差でも月次で0.57%あったものが0.50%に若干変化しているだけである。月次系列でドミナントであった不規則変動（I）が3ヶ月の平均によりそうさいすることで変動が大幅に減少したと考えられる。確認するために、月次統計の不規則変動（I）について自己回帰分析を行うと、かなり長期（12ヶ月）でもラッグ項が1.0前後の係数でマイナスで有意になる（つまい不規則変動は今期プラスであれば来期がマイナスになる傾向を持つ、一時的不規則変動であるとの含意）。このことから、不規則変動（I）は3ヶ月平均を取ること（四半期化）で相殺し合ったことが変動を小さくすることになったといえる。

図 6 四半期化による不規則変動要因の動き

わが国の SNA の民間消費は、4区分の項目で構成されている $ ^{17} $ 。各々の季節調整値 (CI) について、上記のような検討を行うと、月次統計ではサービス、非耐久財、半耐久財、耐久財の順にばらつきが大きくなる。四半期に換算した標準偏差の値は、順に、4.6%、5.0%、10.0%、16.7%となっている。単純合計値のそれは、3.74%となっている。季節調整値の月次統計を単純に四半期合計し、前期比変化率を再計算して見ると、標準偏差は、1.0%、1.5%、2.7%、4.3%と順に大きさがほぼ1/4に縮小している。4区分の単純合計値のそれは、1.06%となっている。

以上の検討によって、単純合計は、月次、四半期とも標準偏差の加重平均値よりも小さくなって
いることが分かった。つまり(1)4区分を集計して単純合計」にする、(2)月次値を四半期へ合計するという2つの集計によって、不規則変動要因は偶然により相殺することで、ばらつきが顕著に縮小する結果をもたらしている。

## (日米の比較)

日米の民間消費の財別動向を比較するため、相互比較可能な四半期系列で、米国の区分に合わせたサービス、非耐久財、耐久財の3分類に再集計し、季節調整値、不規則変動要因について、平均伸率、分散を財区分検討した $ ^{18} $ 。

集計した民間消費支出の動向は既に述べたとおりであるが、3区分においても、(1) 米国の平均伸率は3分類の全ての区分で日本より高い、(2) 同様に、米国の方が標準偏差 (変動) は小さい、(3) シグナル・ノイズ比率は、先の分析で集計値では米国が高いという結果が得られていたが、サービスで米国が顕著に高い、(4) 日米ともサービスでは変動が小さく、耐久財では変動が大きいという共通の傾向が確認された。

この他、日本では趨勢・循環要因の変動がいずれの区分でも米国より大きい。これは、日本の消費パターンの方が不安定で、短期で変わりやすいことを示唆していることになる。また、日本では平均約6四半期で一回の循環が生じているように見えるが、一般的に信じられている10四半期程度よい短い。これが経済の構造なのか、一次統計の特徴なのかより深い分析が必要である。
### 3. 季節調整法の評価

## (統計設計と季節変動の除去)

SNA は、いわば様々な統計を利活用して、経済の全体像を一定の枠組みの下で把握する情報体系である。こうした事情は各国とも同じである。わが国の様々な統計は、元々、年次統計の作成を意図して整備が図られて来たとされる。年次統計の中には多くの業務統計が含まれている。これが経済に関連した統計では、年次以上に公表頻度の高い、四半期、月次の統計の整備も行われたが、補足的な性格で行われて来た（と見られる）。業務統計でも月次統計が基準となるのは、通関統計 $ ^{19} $ が例外として上げられるくらいである。

年次統計と月次、四半期統計では調査項目、対象が異なるもの(工業統計表 vs. 生産動態統計等)、性格を異にするもの(法人企業統計年報 vs. 同季報等)、サンプル数が異なるもの(法人企業統計等)などが存在する。統計資源の面でも、年次統計に割く予算・人員は、高頻度統計より大きいのが一般的である。他方、経済等の動向を遅滞無く把握するには、年次統計では情報の入手が遅く、認知ラッグが生じてしまうため、タイムリーな月次等の統計を多用することになる。カナダなどの月次 GDP の推計などはこうしたニーズを反映したものと言える。

課題は、サンプル数、集計項目や季節性の問題を考慮したうえで、どのレベルで調査することが統計学的に望ましいか、利用者のニーズに適合するかを、どのように判断しているのかである。これらの判断には、(1)標本数と信頼区間の問題、(2)元データ（原系列）の扱いと調査目的の関係、(3)(うるう年等)特殊要因の取出し方法等を検討する必要がある。

経済統計では、実際の季節調整を実施するにあたって、特に重要な課題は、サンプリング理論に基づきながら、変化率の滑らかさ、季節指数の安定性など(1)統計として望ましい性質をもたらす集計度をどのレベルとするか、(2)抽出された季節性が追加情報の下でも、また区分変更にあっても安定的となるかである。つまり、季節調整(と異常値処理)で実現すべき目標を明確化することでもある。

わが国の統計設計では、人口統計の影響を強く残していると考えられる。第一に、高頻度統計に対して優先度が低いことである。最大の統計でもある国勢調査は、5年毎(大規模調査は10年)に人口を中心に、スナップショットでその時点(10月1日現在)の状況を把握する。国勢調査の手法は、全数調査を重視する傾向、調査区を設定し区内に存在する標本を調査するなど、大規模(実験)計画法に則った調査法の開発を主導してきた。他方、内在的制約として、
人口統計として頻度の観点からスナップショットであるため、自然増減には対応できるとしても、変化の激しい社会増減への対応には自ら限界がある。金融のように動きの激しいものでは、「動画」を持たないと情報収集にならないとも言われることから、対応できない等の制約もある。

第二に、標本設計の点でも応用範囲が限定されていることである。標本としての人口は、原子性を持つ例外的な経済情報である。失業者数、就業者数等には適用可能である。他方、国勢調査の調査設計でその他の経済統計がカバーできるかというと、標本の原子性 $ ^{20} $ や一様性 $ ^{21} $ が保証されないことから、限界がある。また、業務統計が代わりになるかというと、調査目的の相違から必用な情報を欠いていたり、標本設計が目的に合わなかったりなどということが生ずる。大規模企業を中心とする調査になっていたり、前期比を中心に測ったりしているにもかかわらず、継続調査で無いなど、統計設計段階で問題を持つ統計が少なくない。

## (SNA における季節調整の評価)

現在、SNA という経済・社会統計の体系の多くは、年次統計として編纂されることを目指している。また、SNA における四半期統計の取扱いは、(正しい数値と考えている)年次統計の数値を四半期分割して、特定の利用者(経済変動を分析する目的)のために、“暫定的に”提供するという発想が未だ残っている(と考えられる)。この発露の一例が、推計時における原系列の数値重視の発想であり、四半期の数値作成時に四分の一分割を手法として用いることであり、また、四半期原系列の存在といえる。

原系列重視の思想は、より基本には、統計そのものに対する発想に起因している(と見られる)。会計年度など予算制度の影響を強く受ける公的部門の統計においては、この発想が極めて強く感じられる。逐次入手される進捗数値は、季節性が顕著であるにもかかわらず、業務報告・統計などを平年度化して業務の年度内の動向を見る(季節調整値で変化を考える)発想は乏しい。代わりに、目標(予算の値)との関係を知るため、累積値と進捗度合いを見る意識が強い。こうした思想は、公式統計における全数(“悉皆”)調査至上主義や決算重視に極まる。標本調査の軽視と標本調査の利用時における推計誤差、加工方法に伴う誤差の拡大等リスクの無視にも表れている。これらが背景となって、月次統計等公表頻度の高い統計を年次統計の補助と理解する傾向にも繋がると見られる。

月次統計や四半期統計等は、変動を早期に把握する(対前期比を求める)には不可欠であるとする発想が一方にある。他方、あくまでも年次統計を中核におくべきとする考え方がある。よい高い
精度で年平均値を把握する目的で、少標本でも中間時点で繰り返し調査し、高い精度の年平均値を得る便法として多頻度統計があるとする発想も根強い。両者の発想は、根本的に異なるものである。

前者にたてば、季節調整は不可欠である。原系列は直接前月の数値と比較できない、いわばノイズが一杯詰まった音のようなものである。正確な動向把握には音からノイズを取り除く必要がある（それでも楽音になる保証は無いが）。季節調整や異常値（アウトライヤー）の除去等は正確な比較に不可欠である。また、統計設計も、毎月の統計調査が千分の1、2のオーダー（前期比、0.1%から0.2%、年率1%から2.5%）の変化率を利用できるほど十分な信頼度を有するよう標本数の確保等を図る必要がある。最大の集計数値のみが適合するのか、細目に渡る数値も利用が可能とするのか、どの程度の信頼度が得られるか十分吟味した上で統計の利用方針を事前に設定することになる。

後者の発想に立てば、しかし、話は異なる。月次統計は、年次統計を得るため(年12回の)繰り返しサンプリングの一回に過ぎず、月次の平均値を用いることが年次の数値を得るための補助的調査であるとする立場に立つ。この論理を敷衍すれば、公表頻度が高いとも、また、前年との比較情報(前年比X.Y%减等)があったとしても、あくまで年平均を得るための補助的統計であることになる。さらに、論理から言えば、これらの統計は、経済等のニーズのように年より短い周期の変動を把握する目的はそもそも持たない(と言い切る必要がある)。究極には、たとえ短期変動の重要性が明白としても、年次統計は、(動向を把握するための)月次統計とは別に調査する必要がある(と言い出す)ことになる。各統計は、その限定された目的に合致したサンプル数、集計手法しか手当てされていない(と厳密に論理に沿って主張する必要もある)。

## (ニーズに答える統計へ)

主要な統計は、(一部の研究者のための情報として存在するのでなく)公共財として、広く国民の利用に供するために存在し、調査対象の範囲(分野)や調査する頻度など統計が具備すべき特質は、社会や政策のニーズによって判断すべきものである。1か、さもなければ0、という判断を下すというより先優先度を与えて整備するものとすべきである。

歴史的経緯からは、まず、統計の整備は対象「分野」の拡充から始まったといえる。明治期の“雇用対策”を目的とした統計整備の時代から、第二次大戦までの規格・大量生産を基本とした時代に、時のニーズに答えるため、農林業、水産業、鉱工業分野を中心に、現在も存在する大多数の(年次)統計が整備されてきた。経済活動を把握するためとし、所管業務統計の色彩の強い、商品毎の生産数量の把握を主目的とする統計であった。また、各分野の網羅性よりも代表性を重視した、要すれば統制に必要な情報収集のための統計となっていたと考えられる。
大戦後、統計制度整備の進展も図りながら平仄を合わせるように、変化する社会の実相を的確に把握するため、多数の標本(サンプリング)統計が追加して整備されることになった。家計行動、企業活動、雇用物価統計、動向調査等経済活動を多面的に把握するため、年次より頻度の高い、また、業務統計を補完する色彩の濃い統計整備を行った。その後、半世紀が経ち、現在ではサービス分野の経済活動が経済全体の過半を占めるまでに変化している。しかし、統計面では、現在でもサービスは生産、雇用、財務等の各側面で把握度の最も低い分野となっている。経済変動が著しいとき、統計体系の現状が今日の社会や政策のニーズに答えているかが正に問われている。

調査の頻度の面では、国勢調査の10年(5年毎の補完調査)等センサス統計を除けば、業務統計の性格もあって年度ごとの統計が主であった。統計として考えれば、5年ごとに把握する人口関係の情報があれば良しとできるのか、1年ごとの事業報告・会計報告が重要なのか、より頻繁に経済・社会変動を把握することの方に重要度があるのか、等の判断が先ず必要である。特に、現時点で統計整備を考えれば、必要とする統計作成の頻度を選択し、その後にどのような分野の統計により多くの資源を割き、(一般に考えられるように)一年以下の単位で用いる統計情報を正確に把握するにはどうすれば良いかを課題として解決する必要があることになる。

これらについては、先進国では、答えが出ているといえる。統計先進国では、社会・経済分野では政策効果を測る分野を優先とし、動向の面では月次 GDP の開発が優先されている。このように、わが国でも政策判断に生ずる情報の遅れを最小にすること、統計の“ノイズ”を最小限にすることまた、リアルタイムの情報と事後的情報の乖離を最小限にすることなどを統計整備のより優先度の高い分野としている。