Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
の共分散行列を V, 変数 $ \Delta TC_{2n} $ と変数ベクトル $ Z_{n} $ の $ (1 \times (1 + 2q)) $ 共分散ベクトル $ \mathrm{Cov}(\Delta TC_{2n}, \mathbf{Z}_{n}) $ を用いて

$$ \mathbf{E}[\Delta X_{2n}^{(a)}|\mathbf{Z}_{n}]=\xi_{2n}+\mathbf{Cov}(\Delta T C_{2n},\mathbf{Z}_{n})\mathbf{V}^{-1}\left[\begin{aligned}\Delta T C_{1,n}-\xi_{1n}\\ \Delta T C_{1,n-1}-\xi_{1,n-1}\\ \Delta T C_{2,n-1}-\xi_{2,n-1}\\ \vdots\\ \Delta T C_{1,n-q}-\xi_{1,n-q}\\ \Delta T C_{2,n-q}-\xi_{2,n-q}\end{aligned}\right] $$

により構成すればよい。こうした予測方法はラグを増やすことにより一般化することが可能である。このとき予測の平均二乗誤差は

$$ MSE_{5}=\left[\sigma_{\xi_{2,n}\xi_{2,n}}+2\sigma_{22}\right]-\left[\mathbf{Cov}(\Delta TC_{2n},\mathbf{Z}_{n})\mathbf{V}^{-1}\mathbf{Cov}(\Delta TC_{2n},\mathbf{Z}_{n})^{\prime}\right] $$

で与えられる。以上の議論を次のようにまとめておく。

定理 2：変数誤差モデル (4.1) において条件 (i), 条件 (ii) を仮定する。現在・過去のトレンド・循環成分および不規則成分に基づく予測の平均二乗誤差を最小にする予測量は (4.11) で与えられ、予測の平均二乗誤差は (4.12) となる。

直観的にはノイズ成分の相関が小さくトレンド・循環成分の自己相関がある程度あれば不規則変動の影響を取り除くことによりより良い予測を行える可能性がある。

予測を巡る注意事項3：

(i) ここでの予測の方法は同時点の情報と過去の情報を取り込むことを同時に考慮したものである。例えば経済の循環変動の存在などが存在するので3節で述べたように原理的にはより良い予測方式を考えることができる。

(ii) さらにここでは真の季節性を除去できていることを仮定していることを注意する必要があろう。X-12-ARIMA の運用を前提とすると全体として整合的に季節調整
を行うことはそれほど容易なことではない。Reg-ARIMA モデルで表現することが困難な場合には在庫4系列を統合した後に和系列に対して季節調整をほどこすことにより安定的な系列を得る可能性が高い。

## 在庫投資系列の分析結果

ここで利用した原データ 1980Q1 ~ 2009Q2 間の実質民間在庫品増加（原材料）・実質民間在庫品増加（仕掛品）・実質民間在庫品増加（製品）・実質民間在庫品増加（流通）の4系列である。最初の2系列は1次速報段階では未知であるが残りの2系列の最新値は既知である。まずDecompを利用して系列の変動要因を分解し、抽出した成分を用いて分析した結果の概略を報告する。在庫の系列についてはその作成方法の変更などがあるとのことなので、我々の分析において実際に統計的モデルの推定や予測において利用したのは1994Q1 ~ 2009Q2の期間のデータである。したがって統計的な時系列の予測問題としてはデータ数はあまり多くない。関係者にとっては当然の事であろうが、設備投資に比較すると、在庫投資の予測可能性についてはかなりの困難性を確認した。

(i) 在庫系列はいずれも季節性の寄与が大きいが、その季節性は Decomp により比較的容易に抽出することが可能であることが分かった。トレンドの寄与は非常に小さいので残りは循環成分と不規則成分の予測が問題である。Decomp で推定された不規則成分には明らかに循環的成分が残っているが、これは ARIMA モデルでは推定できない、循環的成分の存在をうかがわせる。

(ii) 在庫 4 系列を原材料と仕掛品は云わば風上と判断されるが、これを製品と流通という云わば風下の在庫から予測することはかなりの困難性が予想される。同時点の相関を計算すると非常に小さく検出されたので同時点の情報を利用して予測を行うことのメリットはあまり考えられない。

(iii) 現状では各変数についての Reg-ARIMA モデルを利用して予測を行っている。これに加えて他の在庫系列から求めたトレンド・循環成分を利用することを検討した。試行錯誤の結果、原材料在庫には流通在庫の過去値、仕掛品在庫には製品在庫
の過去値がある程度は予測力を上げてくれることがわかったが、その程度は大きくない。

(iv) 在庫系列の1次速報値・2次速報値を見るとかなり過去にさかのぼって変化しているケースなどが見られる。したがって予測力の良さの定義が問題となるが、あくまで$\Delta X_{2n}^{(a)}$ の事前的な予測力を比較した。

(v) 1 次速報・2 次速報における在庫系列のかい離を予測方法を改善することでより小さくすることはかなり困難である。2 次速報の在庫系列の数値にも不規則変動部分の実現値が含まれていると解釈すると、別の方法も考えられよう。

### 5. 季節調整についてのコメント

GDP 統計では季節調整には X-12-ARIMA を利用している。この場合には系列の推定と全体として季節調整とを整合的に行うことが重要である。X-12-ARIMA プログラムにより季節調整を繰り返すと、内部の X-11 移動平均フィルターにより時系列に対しある種の平滑化 (smoothing) が施されるが、他方、不必要なノイズを混入させる可能性が高い。

第一に、設備投資では需要サイドの系列と供給サイドの系列に別々に季節 ARIMA モデルを利用して系列を作成している。その後、合成した系列に対して再び異なる季節 ARIMA モデルを利用している。時系列分析では二つの異なる ARIMA モデルの合成系列は一般により高次の ARIMA モデル $ ^{17} $ により表現されることが知られている。したがって首尾一貫な季節調整を行っているとは考えにくい。また在庫投資推計の方法においても季節性の扱いにおいて改善可能性がある。

第二に、現行の季節調整の実務では細かな分類項目において季節Reg-ARIMAモデルを識別し、選んだARIMAモデルを所与として個別に季節調整を行い、季節調整値を合計している。例えばARIMAモデルによる表現が適切とは思われないような系列に対してこうした作業を繰り返すと、改訂作業においてノイズを加えてしま
う可能性がある。したがってどの程度まで集計した水準において季節調整を行うかなどを検討する必要があろう。特に乗法モデルを仮定して変換値に対し季節調整を行い、割り戻した系列を加重平均して再び季節調整を行っていることについての整合性が検討課題であろう。

第三に、多くのマクロ時系列モデルはここ数年間においてそれまでとは異なる大きな変動を見せている。系列の中にはこうした変動が一段落したものもあるが $ ^{18} $ 、設備投資系列や在庫投資系列などはなお安定した季節パターンを再現するに至っていない。したがってこうした近年の変動についての今後の動向を注視し、X-12-ARIMAを利用するのであればReg-ARIMAモデルを改定していく必要があろう。

第四には季節調整の頻度の選択問題がある。現在のGDP速報における季節調整は年一度X-12-ARIMAプログラムで利用するReg-ARIMAモデルを識別し、毎期そのReg-ARIMAモデルを用いて季節調整を行っている。一般に毎期、統計的に最適な状態推定を行っているのであれば、新しい情報が入るたびに状態の推定値をそのつど更新することが望ましいことは学術的には明らかである。しかしながら、より現实的にX-12-ARIMAプログラムによる季節調整法の現在の運用を前提とすると、例えば計算途中で特定の時系列モデルを仮定して推定しているので、データを新たに更新した時に、母数の推定値の変更などを通して、毎回得られる季節調整値は継続性の観点から若干不安定化する可能性は否定できない。GDP全体から見れば一つの実例にすぎないが4節で議論したように在庫投資系列のトレンド・循環成分の表現がReg-ARIMAにより適切に表現されているとは判断できない $ ^{19} $ 。

このことは特に近年のマクロ経済において経験した大きな変動の中では重要な問題と認識する必要がある。したがって、詳細に数値的な実験を行ったわけではないが、少なくとも1次速報と2次速報で用いるReg-ARIMAモデルの推定値を変更す
る理由がそれほどあるとは言い難い。むろんこうした操作が煩雑な場合には代替的な案としては季節指数を1年間程度固定化して年1回の季節調整モデルの更新方式も考えられる。いずれにしても結果として得られる季節調整系列はより安定化する可能性が高いと判断する。

### 6. 状態空間モデルによる表現

本節では3節・4節で述べた問題を一般的な状態空間モデルを巡る統計的問題として考察する。複数の時系列 $ (y_{1i}, y_{2i}) $ が観察可能、これらの時系列を構成する（直接には観測できない）構成要素としてトレンド・循環成分、季節成分、不規則成分という状態変数 $ (TC_{1i}, TC_{2i}, S_{1i}, S_{2i}, I_{1i}, I_{2i}) $ の系列の変動を同時に考察することが必要である $ ^{20} $ 。観測される時系列が(観測できない)複数の成分から構成されている場合、推定される成分には必ず推定誤差が発生することを考慮することが重要である。また、3節のGDPの設備投資モデルでは供給サイドと需要サイドのトレンド・循環成分が同一なので制約条件 $ TC_{1i} = TC_{2i} = TC_{i} $ を置く必要がある。

## 比率 k の解釈

需要側・供給側データを同時に利用する内閣府モデルでは需要側・供給側の設備投資データから設備投資系列を構成するには二つの系列のウェイトを決定する必要が生じる。ここで需要側のウェイトを k(供給側を 1-k)、設備投資系列 $ X_{i}=kX_{di}+(1-k)X_{si}\ (i=1,\cdots,n) $ としておこう。状態空間モデルの観点からは供給側と需要側から得られる観測値の差は季節性と不規則変動によると解釈される。したがって制約条件の下では $ kTC_{di}+(1-k)TC_{si}=TC_{i}\ (i=1,\cdots,n) $ より TC 系列の合成値は需要側・供給側のウェイトには依存しないことになる。むろん観察される原系列および (推定する対象である) 季節調整済系列では季節成分と不規則変動成分がそれぞれ $ S_{i}=kS_{di}+(1-k)S_{si}, I_{i}=kI_{di}+(1-k)S_{si} $ より $ X_{i}^{(a)}=X_{i}-S_{i}=TC_{i}+I_{i}\ (i= $
$ 1,\cdots,n) $ と表現するとその数値は比率 k に依存する $ ^{21} $ 。供給側と需要側の季節性、循環成分、不規則変動の時系列変動の分析からは二つの系列の変動の大きさはほぼ同等であることが推定された。現在の設備投資系列の構成方法を所与とすると二つの系列の加重和比率の見直しは不規則変動成分の構成を変化させるので慎重に検討すべき、ということになろう $ ^{22} $ 。

状態空間モデル

観測可能な二次元時系列の変動を表現するために、観測変数ベクトル $ \mathbf{y}_{i} = (y_{1i}, y_{2i})' $
状態変数ベクトル $ \mathbf{x}_{i}^{'}=(TC_{i},S_{1i},S_{1,i-1},S_{1,i-2},S_{2i},S_{2,i-1},S_{2,i-2}),\mathbf{v}_{i}=(v_{1i},v_{2i},v_{3i})' $

$$ \left(\begin{array}{c}{{{T C_{i}}}} \\{{{S_{1i}}}} \\{{{S_{1,i-1}}}} \\{{{S_{1,i-2}}}} \\{{{S_{2i}}}} \\{{{S_{2,i-1}}}} \\{{{S_{2,i-2}}}}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c c c c c c}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{-1}}}&{{{-1}}}&{{{-1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{-1}}}&{{{-1}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}} \\\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{{{T C_{i-1}}}} \\{{{S_{1,i-1}}}} \\{{{S_{1,i-2}}}} \\{{{S_{1,i-3}}}} \\{{{S_{2,i-1}}}} \\{{{S_{2,i-2}}}} \\{{{S_{2,i-3}}}}\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c c c}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{{{v_{1i}}}} \\{{{v_{2i}}}} \\{{{v_{3i}}}}\end{array}\right) $$

と置けば

$$ \mathbf{x}_{i}=\mathbf{F}\mathbf{x}_{i-1}+\mathbf{G}\mathbf{v}_{i} $$

という状態方程式 (state equation) を得る (行列 F, G は上で定義する)。観測方程式 (observation equation) は行列

$$ \mathbf{H}=\left(\begin{array}{c c c c c c}{1}&{1}&{0}&{0}&{0}&{0}&{0}\\ {}&{}&{}&{}&{}&{}&{}\\ {1}&{0}&{0}&{0}&{1}&{0}&{0}\\ \end{array}\right), $$

不規則変動 $ \mathbf{I}_{i} = (I_{1i}, I_{2i})' $ と置けば、結局の所

$$ \mathbf{y}_{i}=\mathbf{H}\mathbf{x}_{i}+\mathbf{I}_{i} $$

と表現できる。なおここでトレンド・循環成分モデルとして$\Delta TC_{i}=v_{1i}$，季節成分モデルとして$\sum_{j=0}^{3}S_{1,i-j}=v_{2i},\sum_{j=0}^{3}S_{2,i-j}=v_{3i}$を仮定した。ここで変数誤差モデルにおける基本的な確率変数ベクトルは

$$ \mathbf{w}_{i}=(v_{1i},v_{2i},v_{3i},I_{1i},I_{2i}) $$

であるので5次元の確率分布が必要となる。3節では季節成分 $ (v_{2i}, v_{3i}) $ を所与としたのであたかも3次元モデルのように扱った。同様に4節の議論は二つのトレンド・循環成分があるので6次元モデルを説明した、季節成分を除くと最小でも4次元モデルとなる。一般には状態変数ベクトル $ x_{i} $ はそれぞれ7次元と8次元である。
こうした状態変数が高次元で観測誤差を含む時系列の分析はしばらく前までは非常に困難であった。したがって X-12-ARIMA モデルに代表されるような実用的ではあるが理論的には明確でない方法が実務的に開発されたのである。近年の計算統計学の進歩の中ではこうした問題を状態空間モデルとして定式化し、状態を推定することは可能である。例えばトレンド・循環成分の期待値は一定、季節成分と不規則成分に対応するノイズの期待値はゼロとして、基本的な変動要因を表現する確率変数ベクトル $ w_{i} $ が互いに独立に多次元正規分布 $ N_{5}(\mu,\Sigma) $ にしたがうと仮定しよう。このとき尤度関数は 2 次元の条件付密度関数 $ ^{23} $ $ f_{i}(\mathbf{y}_{i}|\mathcal{F}_{i-1},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma}) $ により

$$ L(\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma},\mathbf{y}_{0}|\mathbf{y}_{1},\cdots,\mathbf{y}_{n})=\prod_{i=1}^{n}f_{i}(\mathbf{y}_{i}|\mathcal{F}_{i-1},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma}) $$

と表現できる。ここで $ F_{i-1} $ は i-1 時点において利用可能な情報 $ ^{24} $ を表すが、(6.3)をより正確に議論するには同時密度関数 $ f(\mathbf{w}_{1},\cdots,\mathbf{w}_{n},\mathbf{x}_{1},\cdots,\mathbf{x}_{n}|\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma}) $ より状態変数ベクトルを積分により消去して同時密度関数 $ f(\mathbf{y}_{1},\cdots,\mathbf{y}_{n}|\mathbf{y}_{0},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma}) $ を導く必要がある。さらに初期値 $ y_{0} $ を設定すれば、尤度関数を最適化することにより母数(対称)行列 $ \Sigma $ を推定することができる。Gauss 分布の場合には母数が与えられれば(例えばフィルタリング分野ではよく知られている)古典的なカルマン・フィルターを利用して7次元の状態変数ベクトル $ \mathbf{x}_{i}\ (i=1,\cdots,n) $ を推定・更新、さらには予測を相互に矛盾することなく行うことが可能である $ ^{25} $ 。

近年ではさらに非ガウス分布や非線形時系列モデルを仮定した場合の状態推定の問題も様々に研究されている。したがって、政府統計にとり重要なBenchmark問題、異常値問題、構造変化問題、など公表マクロ時系列をめぐる様々な扱いが必要とされる時にも、首尾一貫して分析を行うことが可能であることにも言及しておく。本節ではもっともGDP統計にとり有用と判断した範囲に限って説明した。
### 7. 結論

本稿ではGDP統計の作成における1次速報と2次速報の乖離について改善可能性について論じた。比較的容易に実現できる方法としてトレンド・循環成分をより積極的に利用すればよいことを説明した。1次速報公表時点で利用可能でない原データを推定しようとすると予測誤差が発生する。予測誤差を分解すると季節変動成分による予測誤差、トレンド・循環成分による予測誤差、不規則変動成分による予測誤差が考えられる。

第一に季節変動成分が安定して推定できれば第一の誤差は小さくなるので、適切な季節調整の問題が重要となる。第二に不規則変動成分はその定義から予測可能ではないので、予測可能でないことを認めた上で議論することが議論を混乱させないために重要である。第三にトレンド・循環変動成分の中では近年の日本のように潜在成長率が低くなるとトレンド成分の影響が以前よりも小さくなり循環成分の影響がより大きくなる、循環変動についての統計的な時系列予測の役割が重要になる。その際、不規則変動成分とトレンド・循環成分との分離と予測への利用が重要であることが本稿の議論の主要な結論である。

次にこうした当面の論点に加えて、根本的には GDP 統計における各系列の処理においてトレンド・循環成分を状態変数としてとらえ、利用可能な現在・過去の推定値を利用、更新していくことの重要性を指摘しておく。例えば政府関係者やエコノミストの関心がGDP水準の変動ではなく、GDP変化率の変動であれば、GDP速報におけるGDP変化率の推定には不規則変動を除いたトレンド・循環成分に基づいて計算することがより安定的な推定に結びつくことが予想される。さらに、直近の伸び率を予測するには利用可能な情報よりトレンド・循環成分を利用することが重要であるが、同時に予測の発射台としての候補を前期の実現値に限定しなければ、前期のトレンド・循環成分水準の推定値の精度も問題となりうるであろう。トレンド・循環成分という状態に関する直近の推定値はかなり誤差を伴うことが予想されるので、そうした状態推定の誤差も考慮した推定方法を開発する必要がある $ ^{26} $ 。
最後になるが、本稿で議論した GDP 速報の推定問題は多次元の変数誤差モデルにおける状態推定、多次元時系列における最適フィルタリングと予測の問題としてとらえることが自然であることを再び強調しておく。現在の GDP 速報は内閣府国民経済計算部が時代の要請に合う形を目指して需要側と供給側において利用可能な統計を統合する形で開発してきた。例えば需要側の統計と供給側の統計の結合比重などについて時代と共にどの様に変更させていくか、と言った幾つかの解決すべき問題がある $ ^{27} $ 。こうした問題に関連して現行の季節調整法である X-12-ARIMA とは必ずしも整合的でない、ことに注意すべきであろう。毎期観測されている多くの経済時系列が様々な変動成分から構成されているとすると、事前の情報によっては予測することが困難な部分が存在することを認め、それを不規則変動成分、あるいは観測誤差として統計的に処理することで季節的変動成分やトレンド・循環成分を状態変数として推定、予測、更新していく系統的な方法を開発すべきであろう。本稿では GDP に関する当面の課題を例として説明したが、6 節で説明した状態空間モデルを用いれば理論上は多くの問題は容易に解決できるが、計算を数値的に実現するには課題もあるので、今後さらなる検討が必要であろう。
## 参考文献

[1] 北川源四郎（2005）「時系列解析入門」，岩波書店。

[2] 国友直人「季節調整法 X-12-ARIMA と日本の官庁統計」2006, CIRJE-R-5(研究報告), 東京大学日本経済国際共同研究センター (CIRJE)。

[3] 高岡慎・国友直人 (2010) 「最近のマクロ経済変動と季節調整 (貿易統計を題材に)」, CIRJE DP-J-219 (http://www.e.u-tokyo.ac.jp/cirje/research)。

[4] 佐藤整尚・国友直人 (2010) 「景気判断と平滑化問題 (GDP 公表値を巡って)」，CIRJE DP-J-218 (http://www.e.u-tokyo.ac.jp/cirje/research)。

[5] 内閣府・国民経済計算部 (2010) 「四半期別 GDP 速報の推計方法」, (平成 18 年 7 月改定)。

[6] 山本拓 (1987) 「経済の時系列分析」 (創文社)。
## 付録：幾つかの図

ここでは Decomp プログラムを利用した推定結果の図を示しておく。いずれも原系列（original）に対し加法的に成分分解モデルを適用して得られた図である。trend はトレンド成分, seasonal は季節成分, noise は不規則成分, AR process は循環成分, Adjusted は季節調整系列を表している。TC 成分は（トレンド成分）+（AR 成分）, 季節調整系列は（原系列）-（季節成分）により求めている。

図 3.1 は設備投資系列の分析結果、図 4.1-4.4(Fig 4.1-4.4) は在庫投資系列を構成する 4 系列、図 4.5(Fig 4.5) は在庫投資の集計系列の分析結果に対応している。最後の図は設備投資に関して行った予測力の比較の図である。
Fig. 4-3
Fig. 4-4
Fig. 4-5
Fig5.1: 前期比(2006Q3-2009Q4)
## 第1章 若者を取り巻く社会経済の変化

若者が生きる現在の社会はどのような特徴があるのだろうか、また、過去と比較してどのような変化が生じているのだろうか。

この章では、人口の推移や経済雇用情勢、世界経済における日本の位置づけ、さらにはインターネットの進展などに着目して若者を取り巻く社会経済状況の変化を見ていくこととしたい。

必要に応じて、団塊世代が30歳代前半であった1980（昭和55）年時点や諸外国との比較などを通じて変化の動きも追ってみたい。

## 第1節 急速な人口減少社会への移行

まず初めに、我が国の人口の推移と今後の状況について見ていきたい。

## 1 人口减少社会∧

総務省「人口推計」によると、2012（平成24）年の我が国の総人口は約1億2,752万人となり、前年比約28万人の減少となった。

時間軸を広げて歴史の中での我が国の総人口の推移をみると図表1-1-1のようになる $ ^{*1} $ 。これを見ると、日本の総人口は、明治維新以降から近年に至るまでほぼ一貫して増加し続けてきた。江戸時代後半の人口は3千万人強でほぼ安定していたが、明治維新以降、急激な人口増加が起こり、第2次大戦後に7千万人強であった後も同様の急勾配の増加が続いたことがわかる。

しかしながら、1970年代後半以降人口増加率は低下し、2005（平成17）年前後にはついにマイナスを記録した。今度は一転して人口減少社会となり、急勾配の「下り坂」を降りていくことになる。これまで誰も経験したことのないような人口減少社会の入口に現在の若者は立っているのである。

一方、約30年前の1980（昭和55）年を振り返ってみると、総人口は約1億1,706万人であり、総人口は増加していたものの、既に少子高齢化の影響により人口増加率は低下傾向にあった。

さらに、約60年前の1950（昭和25）年まで遡ると、戦後のベビーブーム（第1次ベビーブーム）によりいわゆる団塊世代（1947（昭和22）～1949（昭和24）年生まれ）が誕生し、1年間の出生数は200万人を超えていた。
図表1-1-1 日本の長期人口すう勢

資料：1920年より前：鬼頭宏「人口から読む日本の歴史」

1920～2010年：総務省統計局「国勢調査」、「人口推計」

2011年以降：国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口(2012年1月推計)」出生3仮定・死亡中位仮定。一定の地域を含まないことがある。

図表1-1-2 日本の人口推移と将来推計人口

資料：2010年までは総務省統計局「国勢調査」、2015年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（2012年1月推計）中位推計」

(注) 1945年は沖縄県を除く。

## 2 生産年齢人口の高齢化とこれからの社会保障の支え手の減少

次に、人口構成割合を見てみると、2012（平成24）年は年少人口（0～14歳）が13%、生産年齢人口（15～64歳）が63%、老年人口（65歳以上）が24％となっている。
1980（昭和55）年を見てみると、それぞれ23%、68%、9%となっている。1980年と2012年とを比較すると、約30年の間に老年人口は189%増加し、年少人口は40%減少している。

生産年齢人口全体の数は2012年の方が1980年よりわずかに多いが、生産年齢人口の年齢構成は変化している。すなわち、1980年には15～39歳までの構成割合が39%（45,128千人）となっていたが、2012年には29%（36,623千人）と低下して40～64歳までの構成割合（34%）を下回っており、生産年齢人口の高齢化が進んでいることがわかる。

また、年少人口の数も1980年の方が多く、これから学校を卒業して社会に出てくる層にある程度の厚みがあり、社会全体では「若い」社会であった。

図表1-1-3 人口構成割合の変化

資料：1950年・1980年は総務省統計局「国勢調査」、2012年は総務省統計局「人口推計（各年10月1日現在）」。

さらに、約30年前と約60年前を比較して、人口ピラミッドの変化を見てみたい $ ^{*2} $ 。

1950（昭和25）年の人口ピラミッドはいわゆる富士山型であり、第2次世界大戦の終戦を経て1946（昭和21）年に本格化した復員 $ ^{*3} $ の約1年後に当たる1947（昭和22）～1949（昭和24）年までの3年間に起きた第一次ベビーブームにより、1～3歳までの人口が大きく膨らんでいる。

30年後の1980年の人口ピラミッドを見ると、30歳代となった団塊世代の膨らみの下に、団塊世代が出産適齢期に達したことによる第二次ベビーブームにより、いわゆる団塊ジュニア世代が出現している。さらに、1973（昭和48）年生まれをピークとして、出生数は減少傾向にあることも見てとれる。また、中高年の死亡率低下を反映してピラミッドの上半分が円みを帯びて釣鐘に似た形をしている。

2012年の人口ピラミッドでは、山型のパターンはすっかり消失し、中高年層の部分が増大している。60歳代後半に第一次ベビーブーム世代（団塊世代）、30歳代後半には第
二次ベビーブーム（団塊ジュニア世代）の突出などが見られ、著しい凹凸があるものの、全体としては中高年層の厚いつぼ型の形状をしている。団塊ジュニア世代以降では、少子化を反映してピラミッドの底辺が小さくなり、若いほど数が減っている様子もわかる。若い年齢層の人口減少は、今後の社会保障の担い手の減少も意味している。

図表1-1-4 人口ピラミッドの変化

資料：1950年及び1980年は総務省統計局「国勢調査（年齢不詳の人口を各歳にあん分して含めた。）」2012年は総務省統計局「人口推計」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成

## コラム

## 乳児死亡率の低下

新生児集中治療室（NICU）の整備といった周産期医療体制の整備や、栄養状態や衛生状態の改善等によって、乳児、新生児の死亡率は低下している。

2012（平成24）年の数字では、生後1年未満の赤ん坊である乳児の死亡率は出生1,000人あたり2.2人、生後約1か月未満の赤ん坊である新生児については出生1,000人あたり1.0人が亡くなっている。一方、1980（昭和55）年ではそれぞれ7.5人、4.9人であり、亡くなる比率は現在の3～4倍となっている。さらに1950（昭和25）年まで遡るとそれぞれ60.1人、27.4人であり、約25倍となっている。

夫婦やその親など関係者にとっては心配の尽きない出産だが、昔と比べると、乳児で死亡することが少なくなっている。
乳児死亡率・新生児死亡率の推移

## 3 諸外国との比較

## (1) 世界人口の推移

世界人口は1950（昭和25）年の25億3千万人あまりから、50年後の2000（平成12）年には60億人を超え、2010（平成22）年には69億人に達する勢いで増加した。この間の人口増加は主として開発途上地域 $ ^{*4} $ と呼ばれる国々での人口増加の影響が強かった。

国連による推計によれば、今後の世界人口は100億人程度で定常化すると予想されている。

2050年代～2060年代にかけては、前述の開発途上国の人口増加がピークを過ぎ、代わって現在の後発開発途上国において人口増加が起きると予想されている。
図表1-1-5 世界人口の推移

資料：国際連合 World Population Prospects, the 2010 Revisionに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

(注) 1. 2015年以降の数値は出生率中位による推計値。

2. 先進地域、開発途上地域、後発開発途上国の各分類は、国際連合World Population Prospects, the 2010 RevisionにおけるMore Developed Regions、Less developed regions, excluding least developed countries、Least developed countriesにおける集計対象国／地域の定義にそれぞれ従った。

## (2) 人口構成

2010（平成22）年時点の年齢層別構成を諸外国と比較してみると、日本は15～64歳の生産年齢人口の比率が最も低いことに加え、15歳未満の若年層の比率も最も低くなっている。

また、65歳以上人口は、調査対象各国でおおむね増加傾向にある。1950（昭和25）年から2010年までの期間でみると、一貫してアメリカが最も多く、日本が続いている。また、増加率で見てみると韓国、日本が他国と比較して増加傾向が強い $ ^{*5} $ 。
图表1-1-6 年龄構成（2010年）

資料：OECD．Statに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

图表1-1-7 65歲以上人口

資料：OECD. Statに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

## (3) 人口ピラミッド

次に、人口ピラミッドを比較すると、アメリカ、英国、フランス、スウェーデンはいわゆる「釣鐘型」に近く、日本、ドイツ、韓国はいわゆる「つぼ型」に近い。

一般に釣鐘型は人口の増減が少なく、安定している状態を示すことが多いとされ、つぼ
型は出生数の減少から、将来人口の減少が予想される。

## 図表1-1-8 人口ピラミッド諸外国比較（2010年）

英国

資料：UN World Population Prospects, the 2010 Revisionに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。
## 第2節

## 長引く厳しい経済雇用情勢

次に、経済雇用情勢について、高度経済成長期から現在までの推移を追って見ていくこととする。

## 1 長引く厳しい経済情勢

## (1) 高度経済成長からバブル崩壊まで

1955（昭和30）年から2011（平成23）年までの我が国全体の経済の規模の推移を実質GDP（国内総生産）の成長率の推移で見てみると、実質GDPは、第一次オイルショックの影響でマイナスに転じた1974（昭和49）年 $ ^{*6} $ を除いて、アジア通貨危機後の1998（平成10）年にマイナスとなる $ ^{*7} $ までは毎年プラスを示していたことがわかる。さらに、1950年代後半の実質経済成長率は年率で7.7%、1960年代は10.5%と高かった。1968（昭和43）年には国内総生産がアメリカに次ぎ世界第2位となった。

一方、1970年代に入ると、1973（昭和48）年の変動相場制への移行や、同年に勃発した第四次中東戦争を発端とした第一次オイルショック、1979（昭和54）年のイラン革命を発端とした第二次オイルショック等を背景として、高い成長率は大きく低下し、1970年代の実質経済成長率は年率で5.2%となった。1950年代半ばから1970年代半ばまでが高度経済成長期に当たる。全国の世帯が購入する財及びサービスの価格の変動を示す消費者物価上昇率（持家の帰属家賃を除く総合）は、1960年代に年率で5.3%、1970年代は、「狂乱物価」 $ ^{*8} $ と呼ばれる急激な物価上昇の影響もあり、年率で9.1%となった。我が国の経済は1970年代前半に高度経済成長期から安定成長期へと移行した。

1980年代に入ると、1985（昭和60）年5月のプラザ合意により急激な円高となり、景気は後退過程に入った。これに対して積極的な内需振興策がとられ、1986（昭和61）年末には景気が回復過程に入り、1980年代の実質経済成長率は年率で4.4％となった。なお、この過程で株価や地価などの資産価値が急騰し、後にバブルと呼ばれる状況を呈した。
図表1-2-1 実質 GDP 成長率・消費者物価上昇率の推移と傾向

一 実質 GDP 成長率 ▪ 消費者物価上昇率（持家の帰属家賃を除く総合）

資料：内閣府「国民経済計算」及び総務省統計局「消費者物価指数」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成。

(注) 1956～1980年は、「1998年度国民経済計算確報（1990年基準・68SNA）」、

1981～1994年は、「2009年度国民経済計算確報（2000年基準・93SNA）」、

1995年以降は、「四半期別GDP速報2013年1～3月期（2次速報値）に基づく。

図表1-2-2 株価の長期推移

資料：日本経済新聞社
図表1-2-3 公示地価（全用途平均）の年次推移

資料：国土交通省「公示地価」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成。（注）1980年を100として算出。

## (2) バブル崩壊後～失われた20年～

1990年代に入ると、いわゆるバブル崩壊によって状況は一変した。日本経済は「失われた20年」と呼ばれるように長期にわたり低迷することになる。株価は1989（平成元）年末をピークに下落し、地価は1991（平成3）年以降、大都市圏でも下落に転じた。さらに、1997（平成9）年のアジア通貨危機の影響もあって、実質経済成長率は、1990年代で年率1.5％となり、それまでと比べ大きく低下した。また、消費者物価上昇率（持家の帰属家賃を除く総合）は1990年代で年率1.1％となったのに対し、現金給与総額は1990年代前半で1.9%、後半で0.1％となり、1990年代後半に実質賃金の低下が見られるようになったことがわかる。

2002（平成14）年から日本経済は長期の景気拡張過程に入り、2000年代前半の実質経済成長率はやや高まったものの、消費者物価上昇率（持家の帰属家賃を除く総合）は年率で-0.6%、現金給与総額は-0.7%となるなど、賃金・物価の停滞傾向は続いた。

さらに、2007（平成19）年夏のアメリカのサブプライム住宅ローン問題 $ ^{*9} $ の表面化、2008（平成20）年9月のリーマン・ブラザーズの破綻（いわゆるリーマンショック）を契機に「100年に一度」といわれたほどの景気後退に陥り、世界経済全体が急速に悪化した。

その後、2009（平成21）年後半から持ち直しの動きを示し始めた後、2011（平成23）年3月に生じた東日本大震災により再び落ち込みをみせた。その後は、消費の反動増や復興需要による公需（政府消費及び公共投資）の伸びが寄与したことなどにより、景気は緩やかに回復してきた。
図表1-2-4 GDPの規模（1980・2000・2012年）

資料：内閣府「国民経済計算」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成。

(注) 1. 单位は10億円

2. 1980年は「「2009年度国民経済計算確報（2000年基準・93SNA）」、2000年及び2012年は「2013年1～3月期四半期別GDP速報（2次速報値）」に基づく。

図表1-2-5 賃金上昇率の推移

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「毎月勤労統計調査」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成。（注）事業所規模30人以上。

## こうした経済状況の変遷をいくつかの世代別に見てみると、

団塊世代は、小学校時代に高度経済成長期に入り、学校を卒業して成人し社会人となって間もなくオイルショックを経験した後、30歳代後半でバブル期を、40歳代前半でバブル崩壊を迎えている。高度経済成長の記憶を有し、成人後にオイルショックやバブル崩壊などを経験している。

バブル世代は、高度経済成長期に生まれ、安定成長期に小学校、中学校、高校時代を過ごし、バブル期に成人している。実質GDP成長率が相対的に高く、育ってきた過程
がおおむね好況期であり、日本の国際的地位が高まった時代の記憶を有する世代と言える。

本白書で対象とする現在の若者（15～39歳）は、その幅が広いため差異が大きく、安定成長期、バブル期、バブル崩壊を迎えた時期が異なる。小学校時代を安定成長期で過ごし、中学生時代から青年期にバブル期を経験し、バブル崩壊後の就職水河期に就職する時期を迎えている年代や、誕生から成人までをバブル崩壊から始まるいわゆる「失われた20年」を主として過ごした年代も含まれている。このように、差異はあるものの、就職する時期や学生時代などにおいて「失われた20年」の影響を強く受けて成長した層と言える。

図表1-2-6 経済状況と各世代の関係（イメージ）

## 2 長引く厳しい雇用情勢

## (1) 完全失業率と有効求人倍率の推移

高度成長期から現在までの雇用情勢の変化を見てみる。

高度経済成長期から1970年代前半までは、完全失業率が1％台という状況であり、こうした就業の長期的安定の中で「終身雇用」「年功序列賃金」といった日本型雇用慣行が広がり、定着していった。

その後、完全失業率は長期的に上昇傾向を示し、1980年代末のバブル期には低下する局面も見られたが、バブル崩壊以降には再び上昇に転じ、特に長期失業者や若者の失業者が増加した。また、雇用形態においては、非正規雇用の労働者が増加し、日本の雇用の在り方は変容した。

なお、完全失業率は2012（平成24）年の4.3％に対して1980（昭和55）年時点では2.0％となっている。
また、主要国との比較で見てみると、他の先進諸国と比べて低水準で推移しているものの、1990年代半ばのバブル崩壊以降、その差は小さくなっている。

図表1-2-7 完全失業率と有効求人倍率の推移

資料：慫務省統計局「勞動力調查」、厚生労働省職業安定局「職業安定業務統計」

(注) 1. 有効求人倍率は、新卒者を除きパートタイムを含む。また、年平均の数値である。

2. 完全失業率の2011年の数値は総務省統計局による補完推計値である。

図表1-2-8 失業率の推移（諸外国比較）

資料：OECD.Statに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。
図表1-2-9 長期失業者数の推移

資料：1980年から2001年までは、総務省統計局「労働力調査特別調査」、2002年以降は総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」

(注) 1. ここでいう長期失業者は、失業期間が1年以上の失業者をいう。

2. 長期失業者割合＝長期失業者数／完全失業者数×100（%）

3. 2011年は、東日本大震災により調査が困難となった3月から8月まで補完推計し、2010年国政調査結果を基準とする推計人口で溯及推計した値である。

図表1-2-10 長期失業者の年齢構成

資料：1980年及び2000年は、総務省統計局「労働力調査特別調査」2005年及び2012年は、総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」

失業期間が1年以上の長期失業者数の推移を見てみると、1990年代以降、大幅に増加しており、2010（平成22）年には100万人を超えるに至った。
これを年齢階級別にみると、1980年は55歳以上の占める割合が33.3％と最も高かったが、2012年には25～34歳が24.3％となり、55歳以上と並んで多くなるとともに、35～44歳の割合も増加している。

このように、長期でみると、45歳以上の全体に占める割合が低下する一方、44歳以下の割合が上昇しており、長期失業者が低年齢化していると言える。

図表1-2-11 年齢階級別完全失業率の推移

(%)

[男性]

(%)

[女性]

資料：総務省統計局「労働力調査（基本集計）」

(注) 1. 1972年までは沖縄県を含まない。

2. 2011年の数値は総務省統計局により補完的に推計した値である。
次に、完全失業率を年齢階級別に見てみると、若年層の完全失業率はバブル崩壊以降、特にアジア通貨危機後の1998～1999年に急激に上昇し、中でも15～24歳の男性の上昇幅が大きい。

1980年代を見てみると、15～24歳と55～64歳の完全失業率が高かったが、1990年代からは25～34歳の完全失業率が上昇し、2000（平成12）年頃からは55～64歳の数値を上回るようになった。

1980年時点、2000年、2012年の15～24歳、25～34歳の完全失業率を取り出して比較してみると図表1-2-12のようになる。

図表1-2-12 若者の年齢階級別失業率の推移（1980・2000・2012年）

資料：慫務省統計局「労働力調査（基本集計）」

## (2) 非正規雇用の増加

経済のグローバル化に伴うアジアの新興国などとの市場競争の激化やサービス業の拡大、他方では、多様な働き方を求める労働者側のニーズがあったことを背景に、1990年代から2000年代にかけて、労働者に占める非正規雇用の労働者の比率が大幅に増加し、現在、非正規雇用で働く労働者は全体の3割を超える状況にある。

とりわけ非正規雇用で働く若者の割合は増加しており、15～24歳までの非正規雇用率は、1991（平成3）年に9.5%であったのに対し、2010（平成22）年には30.4%と大幅に上昇している。35～44歳までの非正規雇用率の変化が、1991（平成3）年の20.2%から2010年の27.4%であるのと比較すると、非正規雇用がより若い世代において特に拡大していることがわかる。

非正規雇用については、正規雇用に比べて、雇用が不安定、賃金が低い、能力開発の機会が乏しいなど様々な課題があり、非正規雇用の労働者の増加は、所得格差の拡大や生活不安の増大の一因となっている。
図表1-2-13 正規雇用と非正規雇用の労働者の推移

資料：2000年までは総務省統計局「労働力調査（特別調査）」（2月調査）、2005年以降は総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」（年平均）

(注) 1. 実数の下の（）は前年差、棒グラフの上の [ ] は非正規の職員・従業員の割合である。

2. 2005年以降の実数及び割合は2010年国勢調査の確定人口に基づく推計人口（新基準）で遡及集計した数値を用いている。

2011年の実数及び割合は総務省統計局による補完推計値であり、前年差は補完推計値を用いて計算した参考値。3. 雇用形態の区分は、勤め先での「呼称」によるもの。

図表1-2-14 年齢階級別非正規雇用比率の推移

(注) 15～24歳は在学中を除く

資料：2001年までは総務省統計局「労働力調査特別調査」

2002年以降は総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」
## コラム

## 賃金カーブで見る変化

我が国の雇用システムの特徴の一つである、いわゆる「年功賃金」も変化している。

2012（平成24）年の賃金構造基本統計調査によると、年齢の上昇に応じて賃金が上がる度合いは少なくなってきている。

企業規模1,000人以上でみると、1980（昭和55）年には50歳代前半の大卒・大学院卒男性の賃金は、20歳代前半の大卒・大学院卒男性の賃金の4.1倍だったが、2012年には3.0倍に低下している。

また、正社員と正社員以外の間の賃金格差は顕著であることがわかる。さらに、正社員では、定年を迎える前の50歳代までは年齢を重ねるに従って賃金が上昇しているのに対し、正社員以外では年齢をかさねても賃金はほとんど上昇していない。

年齢階級別年収格差の推移

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「賃金構造基本統計調査」より政策統括官付政策評価官室作成。

(注) 1. 企業規模 1,000 人以上、男性、大学・大学院卒。

2. 20～24歳を100として算出。

3. 年収＝きまって支給する現金給与額（毎年6月の額）×12＋前年1年間の年間賞与その他特別給与額。

雇用形態別の賃金カーブ

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「賃金構造基本統計調査」(2012年)

(注) 1. 賃金は所定内給与額。

2. 「正社員・正職員」とは、一般労働者のうち事業所において正社員・正職員になろうとする者。

3. 「正社員・正職員以外」とは、一般労働者のうち正社員・正職員に該当しない者。
## 第3節

## 国際的な経済競争の激化

## 1 世界経済における日本のプレゼンスの低下

世界経済における我が国のプレゼンスはどのように変化しているのだろうか。

1980年代以降の経済状況を名目GDPの推移で見てみると、我が国は1980年代半ばから1990年代半ばにかけてGDPを大きく拡大させていったものの、1990年代半ば以降、マイナス成長を経験するなど経済が停滞する一方、中国を始めとする新興国は著しい経済成長を続けている。

これまでアメリカに次いで世界第2位で推移してきた我が国の名目GDPは2010（平成22）年に中国に抜かれ、第3位となった。

図表1-3-1 主要国の名目 GDP の推移

資料：IMF「World Economic Outlook, Apr. 2013」に基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

世界に占める名目GDPのシェアも1980（昭和55）年に10%、2000（平成12）年には15％を占めていたが、2012（平成24）年には8％にまで縮小している。

さらに、1人当たり名目GDPについても1980年には第22位であったものが、順位を上げ、2000年には第3位であったが、その後年々順位を落とし、2008（平成20）年には第23位にまで後退した。ただし、2009（平成21）～2011（平成23）年にかけて第17位に上昇し、2012年には第13位まで順位を戻している。

2000年から2010年の10年間で、日本を含むG8 $ ^{*10} $ の世界に占めるGDPシェアは、66％から53％に減少したのに対し、G20 $ ^{*11} $ のうち新興国（G8以外のG20メンバー国）
図表1-3-2 日本の名目GDPのシェアの推移

資料：IMF「World Economic Outlook, Apr. 2013」に基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

図表1-3-3 日本の一人当たり名目GDPの順位の推移

1980年	2000年	2001年	2002年	2003年	2004年	2005年	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年
1位	アラブ首長国連邦	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク	ルクセンブルク
2位	カタール	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー	カタール
3位	クウェート	日本	アメリカ	スイス	スイス	スイス	アイスランド	カタール	カタール	カタール	カタール	カタール	ノルウェー
4位	スイス	スイス	スイス	アメリカ	アイララルド	アイララルド	カタール	アイララルド	アイララルド	スイス	スイス	スイス	スイス
5位	ルクセンブルク	アメリカ	日本	デンマーク	デンマーク	デンマーク	スイス	スイス	アイララルド	デンマーク	デンマーク	デンマーク	豪州
6位	サウジアラビア	アラブ首長国連邦	デンマーク	アイララルド	アメリカ	アイララルド	アイララルド	アイララルド	スイス	アイララルド	アイララルド	豪州	アラブ首長国連邦
7位	スクエーデン	アイララルド	アイララルド	アイララルド	アイララルド	カタール	デンマーク	デンマーク	デンマーク	アラブ首長国連邦	オララル	アラブ首長国連邦	デンマーク
8位	ノルウェー	デンマーク	アイララルド	日本	スクエーデン	アメリカ	アメリカ	アメリカ	スクエーデン	アイララルド	アラブ首長国連邦	スクエーデン	スクエーデン
9位	アイララルド	カタール	カタール	カタール	オララル	スクエーデン	スクエーデン	スクエーデン	オララル	オララル	アメリカ	カタグ	カタグ
10位	デンマーク	スクエーデン	スクエーデン	スクエーデン	日本	オララル	オララル	オララル	アメリカ	スクエーデン	オララル	オララル	シンガボール
11位	フランス	アイララルド	オララル	英国	カタール	英国	英国	英国	フィンランド	フィンランド	豪州	アメリカ	シンガボール
12位	リビア	香港	英国	オララル	フィンランド	フィンランド	フィンランド	フィンランド	アラブ首長国連邦	オララル	フィンランド	アイララルド	オララル
13位	オララル	英国	香港	フィンランド	英国	日本	オララル	カナダ	英国	豪州	スクエーデン	オララル	オララル
14位	ベルギー	オララル	フィンランド	オララル	オララル	オララル	ベルギー	オララル	オララル	アメリカ	ベルギー	シンガボール	オララル
15位	アメリカ	カナダ	オララル	ドイツ	ベルギー	ベルギー	豪州	アラブ首長国連邦	豪州	ベルギー	フランス	フィンランド	アメリカ
16位	カナダ	オララル	カナダ	ベルギー	フランス	フランス	日本	ベルギー	カナダ	フランス	ドイツ	ベルギー	ベルギー
17位	フィンランド	フィンランド	ドイツ	フランス	ドイツ	ドイツ	カナダ	豪州	ベルギー	フランート	日本	日本	日本
18位	豪州	ドイツ	フランス	香港	カナダ	豪州	フランス	フランス	フランス	カナダ	カナダ	フランス	ドイツ
19位	ドイツ	シンガボール	ベルギー	カナダ	豪州	カナダ	ドイツ	ドイツ	ドイツ	ドイツ	アイララルド	ドイツ	フランス
20位	オララル	ベルギー	アラブ首長国連邦	アラブ首長国連邦	イタリア	イタリア	アラブ首長国連邦	日本	シンガボール	英国	シンガボール	アイララルド	フランート
21位	英国	フランス	シンガボール	豪州	アラブ首長国連邦	アラブ首長国連邦	イタリア	シンガボール	イタリア	シンガボール	イタリア	英国	アイララルド
22位	日本	パマ	イララル	イタリア	香港	シンガボール	シンガボール	イタリア	日本	イタリア	英国	イタリア	ブルネイ
23位	パマ	イララル	イタリア	シンガボール	シンガボール	スペイン	クウェート	クウェート	クウェート	日本	スペイン	クウェート	英国
24位	パレーン	豪州	豪州	パマ	スペイン	香港	NZ	ブルネイ	スペイン	ブルネイ	クウェート	NZ	NZ
25位	イタリア	イタリア	パマ	イララル	NZ	NZ	スペイン	スペイン	ブルネイ	スペイン	香港	イタリア	香港

資料：IMF「World Economic Outlook, Apr.2013」に基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。
が占める割合は、24％から34％へと増加し、実額にすると7.7兆ドルから21.8兆ドルへ2.8倍に増加した。更に、2018（平成30）年には割合で40％、実額では2010年時点の1.6倍に増加するものと予測されている。

世界経済の成長の源泉は様々な新興国に広がっており、その多極化が急速に進んでいる。

図表1-3-4 G20（G8以外）の経済規模の推移

資料：IMF「World Economic Outlook, Apr. 2013」に基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

また、アジア地域は、2000年代を通じて「世界の工場」としての地位を確立し、2008年の世界経済危機からもいち早く回復を遂げるとともに、好調な内需を背景に「世界の市場」としても期待されている。

図表1-3-5 世界GDP成長率（実質）見通し

資料：IMF「World Economic Outlook, April 2013」に基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成。

(注) 新興アジアとは、中国、インド、インドネシア、マレーシア、タイ、ベトナム、フィリピン、その他からなる。ASEAN-5とは、インドネシア、マレーシア、フィリピン、タイ、ベトナムからなる。