Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### Appendix-1. 線型フィルター

線型フィルターは，バックシフト・オペレーター B を用いて次のように表される．

$$ G(B)=\sum_{k=-p}^{q}g_{k}B^{k} $$

ここでウェイト $ g_{i} $ は実数であり，時間に依存せず， $ \sum g_{i}^{2} < \infty $ を満たすとする． $ g_{i} $ のウェイトの合計が 1 になるとき， $ G(B) $ は移動平均フィルターと呼ばれる $ ^{23} $ ．

系列 $ \{x_{t}\} $ に $ G(B) $ のフィルターを掛けると，次のような過程 $ \{y_{t}\} $ が生成される．

$$ y_{t}=G(B)x_{t}=\sum_{k=-p}^{q}g_{k}x_{t-k} $$

入力系列 $ \{x_{t}\} $ が定常確率過程であると仮定すると，系列 $ \{x_{t}\} $ の確率的特性はフィルター $ G(B) $ を通じて出力系列 $ \{y_{t}\} $ に伝達されるのである．また，入力系列 $ \{x_{t}\} $ と出力系列 $ \{y_{t}\} $ のスペクトラムをそれぞれ $ f_{x}(\omega) $ ， $ f_{y}(\omega) $ と表記すれば，(63) 式の関係式から次式が得られる．

$$ f_{y}(\omega)=G(e^{-i\omega})G(e^{i\omega})f_{x}(\omega)=\left|G(e^{-i\omega})\right|^{2}f_{x}(\omega) $$

ここで， $ G(e^{-i\omega}) $ （複素数）は $ ^{24} $ ，フィルターの周波数応答関数（frequency response function）と呼ばれる．その絶対値 $ \left|G(e^{-i\omega})\right| $ （実数）をフィルターのゲイン（gain）と呼び，さらに，ゲインの二乗 $ \left|G(e^{-i\omega})\right|^{2} $ をフィルターの伝達関数（transfer function）と呼ぶ $ ^{25} $ ．

### Appendix-2. AGF とスペクトラム

確率過程の Wold 表現は

$$ y_{t}=\Psi(B)a_{t}\quad,\quad a_{t}\sim w.n.(0,\sigma^{2}) $$

ただし，Ψ(B)は，バックシフト・オペレーター B の多項式である．(65)の AGF(Autocovariance Generating Function)は

$$ \begin{align*}\gamma(B,F)\quad&=\quad\Psi(B)\Psi(F)\sigma^{2}\\&=\quad\{\gamma_{0}+\sum_{j}\gamma_{j}(B^{j}+F^{j})\}\sigma^{2}\end{align*} $$

$ F = B^{-1} $ は，フォワードシフト・オペレーター．また， $ \gamma_{0}\sigma^{2} $ は過程 $ \{y_{t}\} $ の分散を表し， $ \gamma_{j}\sigma^{2} $ は j 次の自己共分散を表している．(66) を $ B = e^{-i\omega} $ で置換，すなわち，フーリエ変換すれ
ば，この過程のスペクトラムが得られる（ここで，ωは周波数である）.

$$ \begin{align*}g(\omega)\quad&=\quad\Psi(e^{-i\omega})\Psi(e^{i\omega})\sigma^{2}\\&=\quad\{\gamma_{0}+\sum_{j}\gamma_{j}(e^{-ij\omega}+e^{ij\omega})\}\sigma^{2}\\&=\quad\{\gamma_{0}+2\sum_{j}\gamma_{j}cosj\omega\}\sigma^{2}\end{align*} $$

例. ARMA(1,1) モデルの場合

Wold 表現は

$$ y_{t}=\frac{1-\theta B}{1-\phi B}a_{t} $$

AGF は

$$ \begin{aligned}\gamma(B,F)\quad&=\quad\frac{(1-\theta B)(1-\theta F)}{(1-\phi B)(1-\phi F)}\sigma^{2}\\&=\quad\sigma^{2}\{1+\theta^{2}-\theta(B+F)\}\{1+\phi B+\phi^{2}B^{2}+\cdots\}\times\\&\quad\times\{1+\phi F+\phi^{2}F^{2}+\cdots\}\\&=\quad\frac{\sigma^{2}}{1-\phi^{2}}\{1+\theta^{2}-\theta(B+F)\}\{1+\phi(B+F)+\\&\quad+\phi^{2}(B^{2}+F^{2})+\cdots\}\end{aligned} $$

スペクトラムは

$$ g(\omega)=\sigma^{2}\frac{1+\theta^{2}-2\theta cos\omega}{1+\phi^{2}-2\phi cos\omega} $$

ここで，例えば（70）式で $ \phi = 0 $ と置けば，MA(1) モデルの分散が $ (1 + \theta^{2})\sigma^{2} $ ，1 次の自己共分散が $ -\theta\sigma^{2} $ となることを確かめられる．

### Appendix-3. AR 項の根の割当て

観測系列の ARIMA モデルの AR 項は次式とする。

$$ \Phi(B)\Phi_{s}(B^{s})\Delta^{d}\Delta_{s}^{D} $$

ここで

$ \Phi(B) $ : レギュラーの AR 項

$ \Phi_{s}(B^{s}) $ ：季節 AR 項

$$ \Delta^{d}=(1-B)^{d}\quad:\quad\mathrm{レギュラーの階差項} $$

$ \Delta_{s}^{D}=(1-B^{s})^{D} $ : 季節階差項
1. $ \Delta^{d} = (1 - B)^{d} = 0 $ の根

トレンド・サイクルに割当てられる

2. $ \Delta_{s}^{D}=(1-B^{s})^{D}=0 $ の根

因数分解すると，$\Delta_{s}^{D}=(\Delta S)^{D}$．ただし，$S=1+B+B^{2}+\cdots+B^{s-1}$

Δ = 0 の根は, トレンド・サイクルに割当てられる

S = 0 の根は, 季節コンポーネントに割当てられる

以下では，AR 項が次式の場合について説明する．

$$ \Phi(B)=(1+\phi_{1}B+\phi_{2}B^{2}+\cdot\cdot\cdot+\phi_{p}B^{p}) $$

$$ \Phi_{s}(B^{s})=1+\phi_{s}B^{s} $$

ここで, $ z = B^{-1} $ と置いて, 次式で表される z の多項式の根について考える.

$$ \Phi(z)=\left(z^{p}+\phi_{1}z^{p-1}+\phi_{2}z^{p-2}+\cdots+\phi_{p}\right) $$

$$ \Phi_{s}(z)=z^{s}+\phi_{s} $$

### 3. $ \Phi(z) $ の根

– 正の実根の場合

* 根の絶対値 ≥ k のとき，トレンド・サイクル・コンポーネントに割当てられる

* 根の絶対値 < k のとき，トランジトリー・コンポーネントに割当てられる

## – 負の実根の場合

$ ^{*} $ $ s \neq 1 $ , 根の絶対値 $ \geq k $ のとき, 季節コンポーネントに割当てられる

* $ s \neq 1 $ , 根の絶対値 < k のとき, トランジトリー・コンポーネントに割当てられる

s = 1 のとき, トランジトリー・コンポーネントに割当てられる

複素根の場合

根の周波数を $ \omega $ と表記する。

$ ^{*} $ $ \omega \in $ [季節周波数 $ \pm \delta $ ] のとき, 季節コンポーネントに割当てられる

*その他の場合は，トランジトリー・コンポーネントに割当てられる

4. $ \Phi_{s}(z) $ の根

$ (- \phi_{s})^{\frac{1}{s}} $ の正の実根を $ \tilde{\phi} $ と表記すれば, $ \Phi_{s}(z) $ は次のように因数分解することができる.

$ (z-\tilde{\phi})(z^{s-1}+\tilde{\phi}z^{s-2}+\tilde{\phi}^{2}z^{s-3}+\cdots+\tilde{\phi}^{s-1}) $

$ -\tilde{\phi}\geq k $ のとき，

$ ^{*} $ AR の根 $ (1-\tilde{\phi}B) $ がトレンド・サイクルに割当てられる

$ ^{*} $ その他の s-1 個の根が季節コンポーネントに割当てられる

$ -\tilde{\phi}
図1:

(a) $ 2 \times 4 $ MA

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ (1 - \alpha(B))\beta_{2}(B) $

(e) 5-term henderson MA

(f) 7-term henderson MA
図 2: seasonal filter(with 5-term henderson)

(a) default

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ 3 \times 9MA $

(e) $ 3 \times 15MA $
図 3: seasonal filter(with 7-term henderson)

(a) default

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ 3 \times 9MA $

(e) $ 3 \times 15MA $
図 4: seasonal adjustment filter(with 5-term henderson)

(a) default

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ 3 \times 9MA $

(e) $ 3 \times 15MA $
図 5: seasonal adjustment filter(with 7-term henderson)

(a) default

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ 3 \times 9MA $

(e) $ 3 \times 15MA $
(a) default

(b) $ 3 \times 3MA $

(c) $ 3 \times 5MA $

(d) $ 3 \times 9MA $

(e) $ 3 \times 15MA $
図 10: スペクトラム (細線＝第 1 の許容解のトレンド, 太線＝canonical トレンド)

図 11: スペクトラム (細線＝第 1 の許容解の季節コンポーネント, 太線＝canonical 季節コンポーネント)
(a) original series

(b) canonical trend component

(c) canonical seasonal component

(d) irregular component

(e) seasonal adjustment series
図 13: WK filter(transfer function)

(a) trend filter

(b) seasonal filter

(c) irregular filter

(d) seasonal adjustment filter
図 14: 季節調整値の比較/国内家計最終消費支出 (名目)

図 15: 季節調整値前期比成長率の比較/国内家計最終消費支出 (名目)
図 16: 季節調整値の比較/国内家計最終消費支出 (実質)

図 17: 季節調整値前期比成長率の比較/国内家計最終消費支出 (実質)
図 18: 季節調整値の比較/民間企業設備投資 (名目)

図 19: 季節調整値前期比成長率の比較/民間企業設備投資 (名目)
図 20: 季節調整値の比較/民間企業設備投資 (実質)

図 21: 季節調整値前期比成長率の比較/民間企業設備投資 (実質)
図 22: X-12-ARIMA の安定性/国内家計最終消費支出 (名目)

図 23: TRAMO-SEATS の安定性/国内家計最終消費支出 (名目)
図 24: X-12-ARIMA の安定性/国内家計最終消費支出 (実質)

図 25: TRAMO-SEATS の安定性/国内家計最終消費支出 (実質)
図 26: X-12-ARIMA の安定性/民間企業設備投資 (名目)

図 27: TRAMO-SEATS の安定性/民間企業設備投資 (名目)
図 28: X-12-ARIMA の安定性/民間企業設備投資 (実質)

図 29: TRAMO-SEATS の安定性/民間企業設備投資 (実質)
図 30: X-12-ARIMA の加法性/名目系列

図 31: TRAMO-SEATS の加法性/名目系列
図 32: X-12-ARIMA の加法性/実質系列

図 33: TRAMO-SEATS の加法性/実質系列
表 13: X-12-ARIMA の加法性/実質系列

(1) DFCR(SA)+PER(SA)	(2) DFCR+PER.(SA)	(1) 2(2) 0差の絶対値
(単位:10 億円)	前期比成長率(%)	(単位:10 億円)	前期比成長率(%)
1994/1-3.	72371.7	72748.5	376.8
4-6.	72894.4	0.72	72809.9	0.08	84.4
7-9.	73980.0	1.47	73712.6	1.22	267.4
10-12.	73400.6	-0.79	73391.3	-0.44	9.4
1995/1-3.	72974.8	-0.58	73313.4	-0.11	338.6
4-6.	74716.9	2.33	74571.8	1.69	145.1
7-9.	74975.6	0.35	74800.2	0.31	175.4
10-12.	75405.7	0.57	75415.3	0.82	9.7
1996/1-3.	75062.2	-0.46	75230.8	-0.25	168.5
4-6.	76502.9	1.88	76383.6	1.51	119.3
7-9.	77409.5	1.17	77314.5	1.20	95.0
10-12.	78552.5	1.46	78489.4	1.50	63.1
1997/1-3.	80889.8	2.89	81107.3	3.23	217.5
4-6.	78732.7	-2.74	78652.4	-3.12	80.2
7-9.	79415.7	0.86	79362.5	0.89	53.2
10-12.	79544.8	0.16	79359.2	-0.00	185.5
1998/1-3.	79355.4	-0.24	79601.8	0.30	246.4
4-6.	78709.2	-0.82	78725.6	-1.11	16.4
7-9.	78932.2	0.28	78863.8	0.18	68.4
10-12.	78015.2	-1.18	77977.6	-1.14	37.7
1999/1-3.	77257.5	-0.98	77337.0	-0.83	79.5
4-6.	77465.6	0.27	77513.4	0.23	47.9
7-9.	77746.0	0.36	77700.3	0.24	45.7
10-12.	78276.1	0.68	78169.9	0.60	106.2
2000/1-3.	79129.5	1.08	79299.5	1.42	170.0
4-6.	79268.9	0.18	79275.3	-0.03	6.4
7-9.	80357.8	1.36	80360.7	1.35	2.9
10-12.	82370.1	2.44	82057.1	2.07	313.0
2001/1-3.	82136.4	-0.28	82378.0	0.39	241.6
4-6.	82173.7	0.05	82164.3	-0.26	9.3
7-9.	81448.6	-0.89	81419.0	-0.92	29.6
10-12.	80588.7	-1.07	80549.1	-1.08	39.6
2002/1-3.	80561.5	-0.03	80525.8	-0.03	35.7
4-6.	81070.0	0.63	81206.4	0.84	136.4
7-9.	82276.2	1.47	82148.1	1.15	128.1
10-12.	82595.6	0.39	82559.4	0.50	36.3

表 14: TRAMO-SEATS の加法性/実質系列

(1) DFCR(SA)+PER(SA)	(2) DFCR+PER.(SA)	(1) $ \theta $	(2) $ \theta $
(单位:10 億円)	前期比成長率(%)	(单位:10 億円)	前期比成長率(%)	差の絶対值
1994/1-3.	72325.8	72444.7	119.0
4-6.	73021.0	0.95	73097.5	0.89	76.5
7-9.	73882.3	1.17	73592.2	0.67	290.1
10-12.	73453.6	-0.58	73505.3	-0.12	51.7
1995/1-3.	73022.3	-0.59	73034.3	-0.64	11.9
4-6.	74825.4	2.41	74932.7	2.53	107.4
7-9.	74801.2	-0.03	74676.7	-0.34	124.5
10-12.	75425.1	0.83	75449.7	1.02	24.6
1996/1-3.	75151.3	-0.36	74939.7	-0.68	211.6
4-6.	76659.8	1.97	76790.3	2.41	130.5
7-9.	77247.9	0.76	77265.9	0.62	18.0
10-12.	78507.5	1.60	78442.8	1.50	64.7
1997/1-3.	80928.1	2.99	80798.9	2.92	129.2
4-6.	78882.6	-2.59	79003.4	-2.27	120.8
7-9.	79271.2	0.49	79328.4	0.41	57.2
10-12.	79495.7	0.28	79287.0	-0.05	208.7
1998/1-3.	79398.3	-0.12	79514.8	0.29	116.5
4-6.	78792.5	-0.77	78844.6	-0.85	52.1
7-9.	78787.4	-0.01	78831.3	-0.02	43.9
10-12.	77945.0	-1.08	77900.2	-1.20	44.8
1999/1-3.	77351.2	-0.77	77370.9	-0.68	19.8
4-6.	77566.6	0.28	77533.9	0.21	32.8
7-9.	77603.6	0.05	77674.6	0.18	71.0
10-12.	78102.9	0.64	78119.8	0.57	17.0
2000/1-3.	79254.2	1.45	79311.4	1.50	57.2
4-6.	79410.0	0.20	79245.8	-0.08	164.2
7-9.	80250.2	1.05	80378.3	1.41	128.0
10-12.	82118.0	2.27	82060.1	2.05	57.9
2001/1-3.	82251.3	0.16	82331.6	0.33	80.3
4-6.	82300.3	0.06	82097.4	-0.29	202.9
7-9.	81303.3	-1.23	81420.6	-0.83	117.3
10-12.	80435.0	-1.08	80584.6	-1.04	149.6
2002/1-3.	80731.7	0.37	80535.8	-0.06	195.9
4-6.	81233.8	0.62	81135.1	0.74	98.7
7-9.	82103.2	1.06	82138.4	1.22	35.2
10-12.	82413.1	0.38	82552.9	0.50	139.7

DFCR=国内家計最終消費支出（実質），PER=民間企業設備投資（実質）

DFCR(SA)+PER(SA)=国内家計最終消費支出（実質）の季節調整値+民間企業設備投資（実質）の季節調整値

DFCR+PER.(SA)={国内家計最終消費支出(実質)+民間企業設備投資(実質)}の季節調整値
Community Life Support Services and Individual Benefits

Community life support services	Individual benefits
Characteristics	Services that can be implemented by local governments in a flexible manner according to the actual situation in regions	Benefits that correspond to specific and individual needs such as nursing care, training for employment, etc.
Flow of costs	Implemented by municipalities (municipalities shall implement services for themselves or by delegating to businesse operators, etc.)	Benefits to individual users (business operators receive benefits by procuration in practice)
Users	Discretion of implementing body	Recognition of classification of disability levels (for long-term care benefits, recognition is required only for persons aged 18 and older; unnecessary for benefits for training, etc.) and grant decision are necessary
Usage fee	Discretion of implementing body	Financial burden according to the amount of income
Criteria of service implementation	Discretion of implementing body (management criteria partly apply: community activity support centers, welfare homes)	Designated criteria (criteria of staff, facility, and management), etc. shall be applied
Financial resource	Subsidy (local allocation tax measures partly apply) subsidy ratio: National up to 50% for prefecrural services National up to 50%, prefecture up to 25% for municipal services	Subsidy (burden ratio: national 50%, and prefectures and municipalities 25% each)

* Classification of disability levels was revised to classification of disability support in April 2014.
## Welfare Measures for Persons with Physical Disabilities

## Overview Outline of Institutional Welfare Measures for Persons with Physical Disabilities

Detailed Data 1 Number of Persons with Physical Disabilities by Disability Type (In-Home)

Detailed Data 2 Changes in Number of Persons with Physical Disabilities by Age Group (per 1,000 population)

Year	Total	Age 18-19	Age 20-29	Age 30-39	Age 40-49	Age 50-59	Age 60-64	Age 65-69	70 or older
1955	14.5	5.3	7.1	14.5	16.0	20.6	25.4	25.4	29.4
1980	23.8	3.5	4.9	7.0	16.0	33.7	55.8	68.7	87.6
2006	32.7	4.5	4.1	6.1	11.6	24.4	48.9	58.3	94.9
2011	35.2	4.3	4.2	6.0	10.0	19.8	44.1	53.5	105.4

Source: “Survey on Persons with Physical Disability” and “Survey on Difficulty in Living, etc.”, Department of Health and Welfare for Persons with Disabilities, Social Welfare and War Victims' Relief Bureau, MHLW

(Note) The population aged 18 or older taken from the “National Census” and “Population Estimate” of Statistics Bureau, Management and Coordination Agency was used as the base population for calculating the number of persons with physical disabilities per 1,000 population.
## Welfare Measures for Children with Disabilities and Persons with Mental Retardation

Overview Structure of Outpatient/Inpatient Support for Children with Disabilities (As of February 2014)

Support	Number of establishments	Number of users	Support content
Day care support for children with disabilities (municipalities)	Developmental support for children	2,623	65,328	Provide instructions on basic moves in daily life, training on acquiring knowledge and skills, adaptive training for group living, and any other necessary support
Medical type developmental support for children	103	2,672	Provide instructions on basic moves, training on acquiring knowledge and skills, adaptive training for group living, and any other necessary support and treatment
After school day services	4,132	70,955	Provide trainings required that improves their capacity to lead a normal life, opportunities for intercommunication with society, and any other necessary support after school or during off school days
Visiting services to day care centers	258	1,288	Provide children with disabilities with specialized support for adapting to group living and any other necessary support by visiting day-care centers, etc.
Welfare type facilities for children with disabilities	189	1,908	Provide children with disabilities at facilities with protection, daily life instructions, and training on acquiring knowledge and skills necessary for to lead an independent and self-supporting life
Medical type facilities for children with disabilities	182	2,074	Provide children with disabilities at facilities with protection, daily life instructions, training on acquiring knowledge and skills necessary to lead an independent and self-supporting life, and treatment

* The number of offices and users were extracted and counted on the basis of actual payment data of the Federation of National Health Insurance Associations as of February 2014.

## Detailed Data

Changes in Number of Children/Adults with Mental Retardation by Age Group (per 1,000 Population)

Age 0-9	Age 10-19	Age 20-29	Age 30-39	Age 40-49	Age 50-59	60 or older
1995	2.8	4.1	4.1	2.1	1.7	1.2	0.5
2005	4.9	6.6	5.7	4.8	2.8	1.6	0.7
2011	5.4	9.6	8.2	7.0	4.6	2.6	2.1

Source: “Survey on Persons with Intellectual Disability” and “Survey on Difficulty in Living, etc.”, Department of Health and Welfare for Persons with Disabilities, Social Welfare and War Victims' Relief Bureau, MHLW

(Note) The population aged 18 or older taken from the “National Census” and “Population Estimate” of Statistics Bureau, Management and Coordination Agency was used as the base population for calculating the number of children/adults with mental retardation per 1,000 population.
Mental Health and Medical Welfare Measures

Overview Outline of Mental Health and Medical Welfare System

(Note) In this table, the following terms shall be abbreviated as follows:

Act on Mental Health and Welfare for the Mentally Disabled (Act No.123 of 1950): MHWMDA,

Act on Comprehensive Support for Social and Daily Living of Persons with Disabilities (Act No.123 of 2005): SSPDA.

In the table, the term “prefectural governors” shall be deemed to be replaced with “prefectural governors or mayors of designated cities”.
Changes in Number of Hospitals with Mental Beds, Number of Mental Beds, Number of Inpatients and Bed utilization Rate at the End of Month

(As of the end of June of each year)

Year	Number of hospitals with mental beds	Total number of mental beds	Number of inpatients at the end of month	Bed utilization rate at the end of month (%)
1965	1,069	164,027	177,170	108.0
1970	1,364	242,022	253,433	104.7
1975	1,454	275,468	281,127	102.0
1980	1,521	304,469	311,584	102.3
1985	1,604	333,570	339,989	101.9
1990	1,655	358,251	348,859	97.4
1995	1,671	362,154	340,812	94.1
1996	1,668	361,073	339,822	94.1
1997	1,669	360,432	336,685	93.4
1998	1,670	359,563	335,845	93.4
1999	1,670	358,609	333,294	92.9
2000	1,673	358,597	333,328	93.0
2001	1,669	357,388	332,759	93.1
2002	1,670	356,621	330,666	92.7
2003	1,667	355,269	329,555	92.8
2004	1,671	354,923	326,613	92.0
2005	1,671	354,313	324,851	91.7
2006	1,668	352,721	321,067	91.0
2007	1,671	351,762	317,139	90.2
2008	1,667	350,353	314,251	89.7
2009	1,667	348,129	312,681	89.8
2010	1,671	347,281	311,007	89.6
2011	1,655	345,024	306,064	88.7
2012	1,657	342,709	303,521	88.6

Source: “Hospital Report”, Statistics and Information Department, Minister's Secretariat, MHLW
# Measures for Persons with Developmental Disorders

## Overview

# Outline and Aims of the Act on Support for Persons with Developmental Disorders

## I Aims

Definition of developmental disorders and promotion of its understanding

Promotion of support for persons with developmental disorders throughout their lives

Achieve close cooperation among mutual section in charge of support for persons with developmental disorders

## I I Outline

Definition:

Developmental disorders: Brain dysfunction that is generally expressed during earlier age such as Pervasive developmental disorders (autism, etc.), Learning disabilities, Attention deficit hyperactivity disorders, etc.

Preschool age (infant)

Early development support

Early detection by health examination for infants

School attendance age (school child)

☐ Physical Examinations for Newly

☐ Establishment of appropriate educational support and support system

☐ Use of after-school child sound upbringing services

☐ Specialized development support

## After graduate age (middle-aged and young people)

Achieve adequate employment opportunities according to the respective characteristics of persons with developmental disorders

○ Community life support

○ Advocacy for the persons with developmental disorders

Developmental disorder support centers, Ensure specialized medical institutions (prefectures)

Ensure human resources who have professional expertise, Research study (national government)
# 教養娯楽価格が出産に与える影響 $ ^{*} $

湯川 志保**

## <要旨>

近年、趣味娯楽を重視するために子どもを持たない若い世代が一定数存在することや、出産年齢の遅れに対して趣味娯楽時間の増加が観察されている。これらのことから、本稿では、出産に影響を与える要因として、新たに趣味娯楽を享受するための費用である教養娯楽価格に注目した。教養娯楽価格が、出産・育児に対する相対価格を通じて出産にどのような影響を与えるかについて、(公財)家計経済研究所が実施している「消費生活に関するパネル調査」の個票データを用いて、出産と就業が相互に影響することを考慮した二変量プロビットモデルと個人固有の要因を考慮した変量効果プロビットモデルで分析を行った。

分析の結果、教養娯楽価格の低下は出産を抑制させることが示された。つまり、教養娯楽価格が低下すると、子どもを産むことではなく趣味娯楽を選択する。教養娯楽価格が低下することで、それに対する子どもを育てるための相対価格が上昇し、出産を抑制したと考えられる。しかし、すでに子どもがいる家計では、教養娯楽価格の低下が出産を促進されるという逆の影響が確認された。これは、教養娯楽の品目の中に学習机や月謝といった養育費と解釈できる項目も含まれていることから子どもが多い家庭では教養娯楽価格の中の養育費の要素が影響を与えており、このような結果になったと考えられる。

本稿の結果から、教養娯楽価格の低下による出産の抑制を回避するためには、子育てにかかる財の価格を低下させ、相対価格を変化させないような政策が重要であることが示唆される。

JEL Classification Number : J13, J16, J22

Key Words：教養娯楽相対価格、出産、余暇の需要
# The Effect of Recreational Goods Price on Fertility

By Shiho YUKAWA

## Abstract

In recent years, many young Japanese choose to avoid or delay childbirth, because they desire to enjoy their leisure time. This trend is consistent with the observed increase in leisure time and decrease in fertility rates.

Using the household data from the Japanese Panel Survey of Consumers conducted by the Institute for Research on Household Economics, this paper examines whether the price of recreation goods affects childbirth in Japan through change in the opportunity cost of child rearing. I find that the decrease in price of recreation goods is associated with the decline in childbirth. This observation implies that women enjoy leisure instead of childbirth when price of recreation goods decreases. The decrease in price of recreation goods increases the relative child rearing costs and has a negative effect on childbirth. On the other hand, if women already have children, such price decrease is associated with an increase in childbirth. Since recreation goods include child-rearing items such as desks and monthly tuition fees, this result implies that child-rearing items will be the main component of recreation goods if women have many children.

Our results suggest that a policy that decreases the prices of child rearing items while keeping the relative price of recreation goods constant is effective to prevent decrease in fertility rates.

JEL Classification Number: J13, J16, J22

Key Words: price of recreation goods, childbirth, leisure demand
## １．はじめに

近年、少子化の進行が日本や先進諸国で問題となっており、その要因を明らかにするための研究が多く行われてきた。これまでは、女性の社会進出や子育て環境を中心に議論されてきたが、女性や家庭内の時間配分を通じた影響も重要であると考えられる。そこで本稿では、家庭内の時間配分の中でも余暇に注目し、それを享受するための費用である教養娯楽価格が出産にどのような影響を与えるかについて分析を行う。

教養娯楽価格に注目した理由としては、以下が挙げられる。第1に、近年では子どもを産むよりも、趣味娯楽を楽しみたいという考え方が特に若い世代で一定数存在する点が挙げられる。例えば、国立社会保障・人口問題研究所が行った「出生動向基本調査」にて、予定子ども数が理想子ども数を下回る理由を質問している。調査結果によると、「子育てや教育にお金がかかりすぎるから」を理由として挙げている割合が最も多い。しかし、「自分や夫婦の生活を大切にしたいから」という回答も存在し、特に25歳以上34歳未満では2割近い人がこのように回答している。子どもを産むかどうかということに関して、趣味娯楽を重視するために子どもを産まないという回答が無視できない程度に存在することがわかる。

第2に、出産年齢の遅れと同時に趣味娯楽時間の増加が観察される点が挙げられる。図1-1は第1子の年次別母の平均年齢の推移と女性の仕事と家事、第3次活動時間の推移を表したものである。この図から、第1子の平均出産年齢が年々上昇傾向にあることや、仕事や家事時間の減少に対して第3次活動時間の増加が観察される。加えて、Kuroda（2010）では、正規労働者である女性の家事時間は減少し、余暇時間が増加したことを示している。このことから、女性が出産を遅らせると同時に、一生の時間の中で育児以外に時間を多く割いている可能性が考えられる。

第3に、趣味娯楽が出産や就業に与える効果についての研究が極めて少ない点が挙げられる。趣味娯楽を享受するための費用である教養娯楽価格と労働時間に関する研究については、Owen（1971）とGonzalez-Chapela（2004、2007）、Vandenbroucke（2009）が存在する。これらの研究では、教養娯楽価格が労働供給に影響を与えることを示している。また、Kopecky（2011）は高齢者の退職に与える影響について分析を行い、教養娯楽価格が高齢者の退職に影響を与えることを確認している。しかし、教養娯楽価格の変化が出産に与える影響の実証分析や、教養娯楽価格が日本人女性の就業や労働時間に与える影響の分析は行なわれていない。また、就業以外の時間は、家事・育児と趣味娯楽時間に配分されるという側面があり、出産は教養娯楽価格の変化によっても影響を受けると考えられるが、この点を考慮した分析は行われていない。

第1と第2の理由から、これまでの研究では注目されていなかった、趣味娯楽を享受するための費用である教養娯楽価格の低下が、出産を抑制しているという仮説が立てられる。教養娯楽価格が低下すると、それに対する子どもを育てるための相対価格が上昇すること
で、出産を抑制すると予測される。また、第3の理由として挙げたように先行研究ではまだ扱われていない視点である。そこで、本稿では、個人の属性に関する情報が豊富な日本のミクロデータを使用して、この仮説を検証する。

本稿の分析結果を事前に述べると、教養娯楽価格が低下すると、出産を抑制させるという結果を得た。これは、上述の仮説が確認されたことを意味する。しかし、すでに子どもがいる家計では、教養娯楽価格の低下が出産を促進されるという逆の影響が確認された。また、同時に分析を行った就業に対する効果については、教養娯楽価格の低下は妻の就業を促進させているという結果を得た。これは、就業と労働時間という違いがあるものの、Gonzalez-Chapela（2004）と同様の結果である。また、すでに子どものいる家計では、教養娯楽価格の低下が就業を抑制させることが明らかになった。

本稿の構成は以下のとおりである。2 節では、先行研究のサーベイを行い、これらの先行研究と本稿の分析の相違点を述べるとともに、教養娯楽価格が出産に影響するメカニズムについて理論モデルを用いて説明を行う。3 節ではデータの特性と推定方法について述べる。4 節では推定結果について論じる。5 節では結果をまとめ、今後の残された課題について述べる。

図1－1 第1子の年次別母の平均年齢と女性の仕事と家事、第3次活動時間の推移

出所：厚生労働省「人口動態統計年報」、総務省総務省「社会生活基本調査報告」より作成。

注1）第2子と第3子に関しても第1子と同様の傾向が観察された。

注2）第3次活動時間とは、趣味娯楽やくつろぎ・休養などの時間を示す。

注3）右軸は平均年齢、左軸は各時間(仕事、家事、第3次活動。単位：分)である。

## 2 ．先行研究と教養娯楽価格が出産に影響を与えるメカニズム

### 2.1 先行研究

これまでの研究では、出産に影響を与える要因として、育児の機会費用（Butz and Ward
(1979)、Di Tommaso（1999）、Kalwij（2000）、Bratti（2003） $ ^{1} $ や育児支援（Del Boca（2002）、駿河・張（2003）、滋野・松浦（2003） $ ^{2} $ 、子育て費用（森田（2004） $ ^{3} $ などが指摘されてきた。育児の機会費用や子育て費用の増加は出産を抑制させ、育児支援は出産を促進せることが確認されている。本稿は、これまでの研究では注目されてこなかった教養娯楽価格と出産の関係について分析を行う。図1-1で示されているように近年の余暇時間（第3次活動時間）の増加と家事時間の低下が観察されることや前述したアンケート調査の結果から、余暇への需要拡大が出産に影響する可能性も十分にあると考えられるが、この点に注目した研究は極めて少ない。

教養娯楽価格と出産に焦点を当てた数少ない研究の一つとして、Galindev（2011）がある。Galindev（2011）は、技術革新による教養娯楽価格の低下が、それに対する子どもを持つことの相対的な費用を上昇させ、出生率が低下したことを理論モデルで説明している。しかし、実証的に教養娯楽価格と出産の関係を分析した研究は著者が知る限り存在せず、本稿でその確認を試みる。また、教養娯楽価格が出産に与える影響を分析した研究は非常に少ない一方で、出産以外の家計の行動に対する影響については、いくつかの研究が存在する。教養娯楽価格と労働時間の関係に注目した研究として Owen（1971）と Gonzalez-Chapela（2004, 2007）、Vandenbroucke（2009）が存在する。Owen（1971）は、1901－1961 年までのアメリカ人男性の労働時間の減少の 25%を教養娯楽価格の低下で説明できることを確認している。Gonzalez-Chapela（2004, 2007）では、教養娯楽価格が男性（Gonzalez-Chapela（2007））と女性（Gonzalez-Chapela 2004）それぞれの労働時間に与える影響に注目して分析を行い、教養娯楽価格の低下は男性の労働時間を減少させるが、女性の労働時間は増加させることを明らかにした。また、Vandenbroucke（2009）は、20 世紀前半のアメリカの労働時間の低下が技術革新による教養娯楽価格の低下と賃金の上昇によって引き起こされたことを理論モデルで示した。さらに、シミュレーション分析によって、教養娯楽価格の低下は、労働時間の減少の 7％を説明できることを示している。Kopecky