Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table A1. List of JPSC Expenditure Items

0	Total expenditure	7
1	Food	8
2	House and land rents	9
3	Fuel, light and water	10
4	Furniture and household utensils	11
5	Clothes and footwear	12
6	Medical care	13
Source: JPSC survey sheet (1998)

In this appendix, I estimate formulation (2), which is the extended Euler equation based on Dynan (2000), by the data of JPSC expenditure items and compare these estimation results to each other for the consideration about the effect of durability.

### A2. Data

Since 1998, the JPSC has surveyed household consumption expenditures by category of expense items every September, they are based on the FIES's and the NSFIE's 10 major expense items. In this appendix, though the JPSC has 13 expense items (see Table A1), I transform these 13 items to 10 based on the FIES's and the NSFIE's classification.

Table A2. Basic Statistics of JPSC's expense items

Expenditure items (nominal, thousand yen)	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max	(Zero Obs)	(Overflow Obs)
Food	7,107	62.5	30.22	1	170	0
House and land rents	7,107	25.4	44.94	0	998	3,647	2
Fuel, light and water	7,107	20.1	12.53	0	280	407
Furniture and household utensils	7,107	5.5	17.89	0	620	3,728
Clothes and footwear	7,107	10.3	14.34	0	320	2,116
Medical care	7,107	7.2	17.25	0	550	2,517
Transportation and communication	7,107	30.3	52.99	0	1,010	240	11
Education	7,107	19.9	38.76	0	931	2,379
Reading and recreation	7,107	11.2	22.08	0	811	2,790
Other living expenditure	7,107	59.6	67.65	0	1,090	661	2
(Married sample)
Food	6,640	64.6	29.89	2	170
House and land rents	6,640	23.9	45.55	0	998
Fuel, light and water	6,640	20.8	12.54	0	280
Furniture and household utensils	6,640	5.6	18.17	0	620
Clothes and footwear	6,640	10.2	14.06	0	320
Medical care	6,640	7.3	17.56	0	550
Transportation and communication	6,640	31.1	54.58	0	1,010
Education	6,640	21.1	39.74	0	931
Reading and recreation	6,640	11.2	21.81	0	811
Other living expenditure	6,640	61.9	69.11	0	1,090

Table A2 reports basic statistics of the JPSC's transformed expense items. Several
expense items have overflow observations, which means that expenditure amount is more than 998,000 yen. $ ^{15} $ On the overflows of transportation and communication, influences of purchasing automobiles are suspected. And, the existence of many zero values, which are not missing values, is more remarkable. Perhaps this is one influence of a short-period (one month) survey.

Table A3. Component Percentages of Consumption Expenditure

JPSC	FIES	NSFIE
Food	24.0%	22.2%	23.2%
House and land rents	8.9%	8.6%	8.1%
Fuel, light and water	7.7%	6.5%	6.0%
Furniture and household utensils	2.1%	3.2%	3.0%
Clothes and footwear	3.8%	4.9%	4.9%
Medical care	2.7%	3.5%	3.5%
Transportation and communication	11.5%	14.6%	14.5%
Education	7.8%	5.7%	6.5%
Reading and recreation	4.2%	10.7%	10.0%
Other living expenditure	23.0%	19.8%	20.3%

notes:

JPSC : Married sample (Wife's age 25–45), 1998–2004

FIES : 2-or-more-person Households (Household head's age 25-49), 2000-2004

NSFIE: 2-or-more-person Households (Household head's age 25–49), 1999 and 2004

Table A3 presents the list of expenditure component ratios using data from the JPSC, the FIES, and the NSFIE. These ratios are not exactly same; for example, the JPSC's ratios of "reading and recreation" and "transportation and communication" are lower than those of the FIES and the NSFIE's. However, on the whole, those ratios have only very small differences. This result of comparison means that the JPSC, which is a recall-based (from memory) survey, could have the same accuracy as the FIES or the NSFIE, which are diary-based surveys.

### A3. Estimation Results

In this appendix, I estimate the Euler equation allowing habit formation by the data shown in Table A2, except for food and other living expenditures. $ ^{16} $ Estimation method, dependent variables except for the lagged consumption change, $ ^{17} $ and instruments are the same as those in the main article.
Table A4. Results of Estimations

Method: System GMM	Full sample (4,152 obs)	Married sample (3,190 obs)
House and land rents	COEF of a1	-0.388 ***	-0.380 ***
S.D.	(0.041)	(0.041)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.514	0.684
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.667	0.771
Fuel, light and water	COEF of a1	-0.381 ***	-0.385 ***
S.D.	(0.039)	(0.038)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.171	0.114
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.462	0.722
Furniture and house-hold utensils	COEF of a1	-0.424 ***	-0.431 ***
S.D.	(0.047)	(0.052)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.293	0.226
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.367	0.184
Clothes and footwear	COEF of a1	-0.349 ***	-0.344 ***
S.D.	(0.052)	(0.041)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.437	0.110
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.234	0.084
Medical care	COEF of a1	-0.346 ***	-0.355 ***
S.D.	(0.099)	(0.103)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.533	0.399
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.270	0.300
Transportation and communication	COEF of a1	-0.252 ***	-0.266 ***
S.D.	(0.085)	(0.055)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.068	0.140
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.733	0.343
Education	COEF of a1	-0.335 ***	-0.316 ***
S.D.	(0.124)	(0.116)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.265	0.460
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.542	0.536
Reading and recreation	COEF of a1	-0.466 ***	-0.491 ***
S.D.	(0.045)	(0.056)
Arellano-Bond test for AR(2) p-value	0.563	0.814
Hansen test of overid. Restrictions p-value	0.125	0.196

Respectively, $ ^{***} $ indicate significance at the 10,5,1% levels.

Table A4 reports the estimation results of habit formation parameters, which is the $ a_{1} $ of formulation (2). This table shows that all habit formation parameters are negatively significant at the 1% level. $ ^{18} $ And all 95% confidence intervals are also within negative zone. Therefore, all of my estimation results are consistent with durability, as are the main article's results.

From comparison among expense items, we can observe the following facts about absolute values of estimated parameters: “Furniture and household utensils” and “Reading and recreation,” which contain durable goods, are closest to value 1; “Education,” which doesn’t contain durable goods, are far from 1; “Fuel, light and
water,” which doesn’t contain durable goods, is close to 1; “Transportation and communication,” which contains durable goods, is farthest from 1. The former two facts are consistent with the vision that durability cancels out the effect of habit formation. But the latter two facts are inconsistent with this vision. I must say that my results are difficult to explain. Finally, there are few differences between the full-sample’s estimation results and those of married sample.

### A4. Conclusion

From Table A4, I conclude as follows: All results are consistent with durability of consumption goods, not habit formation; From comparison among expense items, I can get results that are both consistent and inconsistent with the vision that durability cancels out the effects of habit formation.

Table A5. Estimation Results by Monthly Macro-data

122obs
Food	-0.274 ***	Medical care	-0.501 ***
(0.09)	(0.08)
House and land rents	-0.581 ***	Transportation and communication	-0.497 ***
(0.07)	(0.08)
Fuel, light and water	-0.188 **	Education	-0.350 ***
(0.09)	(0.09)
Furniture and house-hold utensils	-0.435 ***	Reading and recreation	-0.512 ***
Clothes and footwear	-0.489 ***	(0.09)
(0.08)

notes : Respectively, $ * $ , $ * $ , $ * $ , $ * $ , indicate significance at the 10,5,1% levels.

Standard Deviations are in parentheses.

Table A5 shows the results of my estimation using the formulation (A1) $ ^{19} $ and macro-data. This table is made for comparison with Table A4. I use the FIES's monthly macro-data (2-or-more persons and workers' households, January2000-April2010, Deflated by CPI, Seasonally adjusted by X12ARIMA).

All of my results of macro-data estimations are consistent with durability as well as Table A4 and Hayashi (1986), which showed that durability was detected in not only durable goods but also non-durable goods. But unlike Table A4, there is a strong tendency that absolute values of estimated parameters of "Food," "Fuel," and
“Education,” which don’t contain durable goods, are relatively smaller than ones of expense items that do contain durable goods. This fact is consistent with Hayashi (1986)’s vision that differences of durability of consumption goods have influence on household activities, and this influence is reflected in the value of parameters of lagged consumption changes.

On the whole, Tables A4 and A5 yield no evidence of habit formation. But they could show two possibilities: 1) durability, which cancels out the effect of habit formation, influences household consumption, and 2) at the micro level, other some factors have impacts on the results of estimations. So, for the exact analysis, these factors should be controlled. Further empirical analyses to identify these factors may be needed.

## References

Alessie, R. and F. Teppa (2002) "Saving and Habit Formation: Evidence from Dutch Panel Data," Tinbergen Institute Discussion Papers 02-076/3, Tinbergen Institute.

Attanasio, O. and G. Weber (1993) "Consumption Growth, the Interest Rate and Aggregation," Review of Economic Studies, 60(3).

Blundell, R. and T. M. Stoker (2005) “Heterogeneity and Aggregation,” Journal of Economic Literature, 43(2).

Braun, P. A., G. M. Constantinides and W. E. Ferson (1993) "Time non separability in aggregate consumption: International evidence," European Economic Review, 37.

Browning, M. and M. D. Collado (2007) "Habits and heterogeneity in demands: a panel data analysis," Journal of Applied Econometrics, 22(3).

Campbell, J. Y. and A. Deaton (1989) "Why is consumption so smooth?," Review of Economic Studies, 56(3).

Carrasco, R., J. M. Labeaga and J. D. Lopez-Salido (2005) "Consumption and Habits: Evidence from Panel Data," Economic Journal, 115(500).

Carroll, C. D. and D. N. Weil (1994) "Saving and growth: a reinterpretation," Carnegie Rochester Conference Series on Public Policy, 40(1).

Cherry, T. L. and J. A. List (2002) "Aggregation bias in the economic model of crime," Economics Letters, 75(1).

Constantinides, G. M. (1990) "Habit Formation: A Resolution of the Equity Premium Puzzle," Journal of Political Economy, 98(3).

— D. Duffie (1996) "Asset Pricing with Heterogeneous Consumers," Journal of Political Economy, 104(2).
Deaton, A. (1987) "Life-Cycle Models of Consumption: Is the Evidence Consistent with the Theory?," Advances in Econometrics, Fifth World Congress, vol. 2.

Dynan, K. E. (2000) "Habit Formation in Consumer Preferences: Evidence from Panel Data", American Economic Review, 90(3).

Ferson, W. E. and G. M. Constantinides (1991) "Habit persistence and durability in aggregate consumption: Empirical tests," Journal of Financial Economics, 29(2).

Flavin, M.A. (1981) “The Adjustment of Consumption to Changing Expectations about Future Income,” Journal of Political Economy, 89.

Garrett, T. A. (2002) "Aggregated vs. disaggregated data in regression analysis: implications for inference," Working Papers 2002-024, Federal Reserve Bank of St. Louis.

Goodfriend, M. (1992) "Information-Aggregation Bias," American Economic Review, 82(3).

Guariglia, A. and M. Rossi (2002) "Consumption, habit formation, and precautionary saving: evidence from the British Household Panel Survey," Oxford Economic Papers, 54(1).

Hall, R.E. (1978) “Stochastic Implications of the Lifecycle-Permanent Income Hypothesis: Theory and Evidence,” Journal of Political Economy, 86.

— F.S. Mishkin (1982) “The Sensitivity of Consumption to Transitory Income: Estimates from Panel Data on Households,” Econometrica, 50.

Hayashi, F. (1985) “The Permanent Income Hypothesis and Consumption Durability: Analysis Based on Japanese Panel Data,” Quarterly Journal of Economics, 100.

Hayashi, F. (1986) “The Extension and Test for LCPIH,” Economic Analysis, 101. (In Japanese)

Houthakker, H.S. and L. D. Taylor (1966) Consumer demand in the United States, 1929-1970; analyses and projections, Harvard University Press.

— - (1970) Consumer demand in the United States, analyses and projections, 2nd and enl. ed., Harvard University Press.

Iwamoto, K. (2010) “Can the LCPIH explain a household behavior? : A literature survey,” New ESRI Working Paper series, No.14. (In Japanese)

Iwata, K. and K. Shimotsu (1996) “Asset Pricing and Consumption: Durability/Habits and multi goods,” The Quarterly Journal of Housing and Land Economics, 1996 spring. (In Japanese)

Jones, A. M. and J. M. Labeaga (2003) “Individual Heterogeneity and Censoring in Panel Data Estimates of Tobacco Expenditure,” Journal of Applied Econometrics, 18(2).

Kitamura, Y. (2005) Panel Data Analysis, Iwanami Shoten Publishers. (In Japanese)

Kuismanen, M. and L. Pistaferri (2006) "Information, habits, and consumption behavior - evidence from micro data," Working Paper Series 572, European Central Bank.

Maki, A. (1983) Consumer Preferences and Demand Measurement, Yuhikaku Publishing. (In Japanese)

Naik, N. Y. and M. J. Moore (1996) “Habit Formation and Intertemporal Substitution in Individual
Food Consumption," The Review of Economics and Statistics, 78(2).

Pesaran, H. M. (2003) "Aggregation of linear dynamic models: an application to life-cycle consumption models under habit formation," Economic Modelling, 20(2).

Pollak, R. A. and T. J. Wales (1969) “Estimation of the Linear Expenditure System,” Econometrica, 37(4).

Pagano, P. (2004) “Habit persistence and the marginal propensity to consume in Japan,” Journal of the Japanese and International Economies, 18(3).

Shintani, M. (1996) “Excess smoothness of consumption in Japan,” Japanese Economic Review, 47(3).

Spinnewyn, F. (1981) “Rational habit formation,” European Economic Review, 15(1).
図5-1-3 クロルデンのモニタリング調査の経年変化

資料：環境省

## 第2節 化学物質の環境リスク評価

## 1 化学物質の環境リスク評価の推進

環境施策上のニーズや前述の化学物質環境実態調査の結果等を踏まえ、化学物質の環境経由ばく露に関する人の健康や生態系に有害な影響を及ぼすおそれ（環境リスク）についての評価を行っています。その取組の一つとして、平成25年度に環境リスク初期評価の第12次取りまとめを行い、14物質について健康リスク及び生態リスクの初期評価を実施しました。その結果、健康リスク初期評価について1物質、生態リスク初期評価について1物質が、相対的にリスクが高い可能性があり「詳細な評価を行う候補」と判定されました。

なお、生態系に対する影響に関する知見をさらに充実させるため、経済協力開発機構（OECD）のテストガイドラインを踏まえて実施している藻類、ミジンコ、魚類等を用いた生態影響試験を、平成25年度は1物質について行いました。

また、化学物質審査規制法に基づき、すべての化学物質から優先評価化学物質を絞り込むためのスクリーニング評価及びそれに基づく優先評価化学物質についての環境リスク評価を実施しました。

さらに、ナノ材料については、環境・省エネルギー等の幅広い分野で便益をもたらすことが期待されている一方で、人の健康や環境への影響が十分に解明されていないことから、国内外におけるナノ材料に対する取組に関する知見の集積を行うとともに、ナノ材料の生態影響と環境中挙動を把握するための方法論を検討しました。

## 2 化学物質の内分泌かく乱作用問題に係る取組

化学物質の内分泌かく乱作用問題については、その有害性など未解明な点が多く、関係府省が連携して、
環境中濃度の実態把握、試験方法の開発、生態系影響やヒト健康影響等に関する科学的知見を集積するための調査研究を、OECDにおける活動を通じた多国間協力や二国間協力など国際的に協調して実施しています。

これまでの調査研究においては、魚類において、4物質で、環境中の濃度を考慮した濃度で内分泌かく乱作用を有することが推察されていますが、哺乳類においては、ヒト推定ばく露量を考慮した用量で、明らかな内分泌かく乱作用が認められた物質はありません。

環境省では、平成22年に取りまとめた「化学物質の内分泌かく乱作用に関する今後の対応-EXTEND 2010-」に基づき、これまでに得られた知見や開発された試験法を活用し、評価手法の確立と評価の実施のための取組を進めています。25年度は、一部の化学物質について試験管内試験を実施しました。

厚生労働省では、厚生労働科学研究において、小児や妊婦（胎児）など化学物質に対して脆弱と考えられる集団に関して、疫学調査を通じた知見の集積を継続するとともに、これら集団に特有の有害性発現メカニズムの解明を通じ、新たな毒性概念を確立し、これら高感受性集団に対する作用を検出可能な評価手法の開発に資する研究を推進しています。

さらに、水環境中の内分泌かく乱作用を有すると疑われる化学物質の存在状況を把握するため、全国109の一級河川を対象に、水質及び底質の調査を引き続き実施しました。

## 第3節 化学物質の環境リスクの管理

## 1 化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律に基づく取組

化学物質審査規制法に基づき、平成25年度は、新規化学物質の製造・輸入について549件（うち低生産量新規化学物質については234件）の届出があり、事前審査を行いました。

また、持続可能な開発に関する世界サミット（WSSD）における「2020年（平成32年）までに、化学物質による人の健康や環境への著しい悪影響を最小化する」という目標を踏まえて、平成21年5月に化学物質審査規制法が改正され、既存化学物質も含め、スクリーニング評価により人の健康に係る被害等を生ずるおそれがあるものかどうかについて優先的に評価を行う優先評価化学物質を絞り込んだ上でリスク評価を段階的に実施するという、効果的・効率的、かつ包括的な化学物質管理体系を導入しました。これを受けて、スクリーニング評価を行い、これまでに優先評価化学物質169物質が指定されています（図5-3-1）。また、優先評価化学物質については段階的に詳細なリスク評価を進めており、現在までに25物質について「リスク評価（1次）評価Ⅱ」に取り組んでいます。

POPs条約において新たに廃絶対象とすることが決定されたエンドスルファン及びヘキサブロモシクロドデカンについては、平成26年3月に化学物質

## 図5-3-1 化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律のポイント

## ☐リスクの高い化学物質による環境汚染の防止を目的 ☐化学物質に関するリスク評価とリスク管理の2本柱

### 1. リスク評価

· 新規化学物質の製造・輸入に際し、①環境中での難分解性、②生物への蓄積性、③人や動植物への毒性の届出を事業者に義務付け、国が審査。

### 2. リスク管理

・難分解性・高蓄積性・長期毒性のある物質は第一種特定化学物質に指定。

・リスク評価等の結果、指定された特定化学物質について、性状に応じた製造・輸入・使用に関する規制により管理。

·難分解性・高蓄積性物質・毒性不明の既存化学物質は監視化学物質に指定。

その他の一般化学物質等（上記に該当しない既存化学物質及び審査済みの新規化学物質）については、製造・輸入量や毒性情報等を基にスクリーニング評価を行い、リスクがないとはいえない物質は優先評価化学物質に指定。

区分	措置
監視化学物質 (38物質※)	·製造·輸入の実績の届出·有害性調査の指示等を行い、長期毒性が認められれば第一種特定化学物質に指定
優先評価化学物質 (169物質)	·製造·輸入の実績の届出·リスク評価を行い、リスクが認められれば、第二種特定化学物質に指定

区分	規制
第一種特定化学物質(PCB等28物質※)	·原則、製造·輸入、使用の事実上の禁止·限定的に使用を認める用途について、取扱いに係る技術基準の遵守
第二種特定化学物質(トリクロロエチレン等23物質)	·製造·輸入の予定及び実績の届出·(必要に応じ)製造·輸入量の制限·取扱いに係る技術指針の遵守

※エンドスルファン及びヘキサブロモシクロドデカンについては、平成26年3月に化学質審査規制法の第一種特定化学質に指定する改正政令を公布（同年5月1日施行。施行後は、第一種特定化学質は30物質、監視化学質が37物質となる。）。

注：各物質の数は平成26年4月1日現在資料：厚生労働省、経済産業省、環境省
した。なお、新たに指定された対策地域以外では、これまでに5地域がダイオキシン類土壌汚染対策地域に指定され、対策計画に基づく事業が完了しています。

さらに、ダイオキシン類に係る土壌環境基準等の検証・検討のための各種調査を実施しました。

## (3) その他の取組

## ア ダイオキシン類の測定における精度管理の推進

「ダイオキシン類の環境測定に係る精度管理指針」又は「ダイオキシン類の環境調査に係る精度管理の手引き（生物検定法）」に基づいて実施するダイオキシン類の環境測定を伴う請負調査について、測定に係る精度管理を推進するために、申請に係る負担軽減に配慮しつつ、測定分析機関に対する受注資格審査を行いました。

## イ 調査研究及び技術開発の推進

ダイオキシン法附則に基づき、臭素系ダイオキシン類の毒性やばく露実態、分析法に関する情報を収集・整理するとともに、臭素系ダイオキシン類の排出実態に関する調査研究等を進めました。

また、環境中でのダイオキシン類の実態調査などを引き続き実施しました。

## 4 農薬のリスク対策

農薬は、生理活性を有し、意図的に環境中に放出されるものであり、正しく使用しなければ、人の健康や生態系に悪影響を及ぼすおそれがあることなどから、農薬取締法（昭和23年法律第82号）に基づき規制されており、農林水産大臣の登録を受けなければ製造、販売等ができません。農薬の登録を保留するかどうかの要件のうち、作物残留、土壤残留、水産動植物の被害防止及び水質汚濁に係る基準（農薬登録保留基準）を環境大臣が定めています。

特に、水産動植物の被害防止に係る農薬登録保留基準及び水質汚濁に係る農薬登録保留基準は、個別農薬ごとに基準値を設定しており、平成25年度は、水産動植物の被害防止に係る登録保留基準について53農薬に基準値を設定し、13農薬を基準値設定不要としました。水質汚濁に係る農薬登録保留基準については25農薬に基準値を設定し、12農薬を基準値設定不要としました。

また、農薬登録保留基準について、国内外の知見や国際的な動向を考慮して、その充実を図るための検討を行いました。

特定農薬については、「特定防除資材（特定農薬）指定のための評価に関する指針」に基づき、個別資材の指定に向けた検討を行いました。平成26年3月には、「エチレン」及び「次亜塩素酸水（塩酸又は塩化カリウム水溶液を電気分解して得られるものに限る）」を新たに特定農薬として指定しました。

さらに、農薬の環境リスク対策の推進に資するため、農薬使用基準の遵守状況の確認、農薬の各種残留実態調査、農薬の生態影響調査、農薬の大気経由による影響に関する調査等を実施しました。また、「ゴルフ場で使用される農薬による水質汚濁の防止に係る暫定指導指針」及び「住宅地等における農薬使用について」を改正したほか、「公園・街路樹等病害虫・雑草管理マニュアル優良事例集」を公表するなど、地方自治体や農薬メーカー等において、適切なリスク管理措置が講じられるような取組を実施しました。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	宇宙空間の開発・利用の戦略的な推進
評価方式	総合・実績・事業	政策目標の達成度合い	相当程度進展あり	番号	7
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	10,751,792	107,851,792	12,948,293	15,037,547	19,361,073
補正予算(千円)	-11,812	14,814,894	6,877,414
線越し等(千円)	-10,267,851	-14,820,339	9,092,535
計(千円)	472,129	107,846,347	28,918,242
<472,129>	<107,846,347>	<28,918,242>
執行額(千円)	233,712	10,674,104	28,853,987

政策評価結果の概算要求への反映状況	政策評価結果を踏まえ、引き続き適切な予算要求を行うことを目指している。
## 別紙(10−3)

## 政策評価調書（個別票2）

【政策に含まれる事項の整理】

政策名	宇宙空間の開発・利用の戦略的な推進	番号	7	(千円)
予算科目	予算額	政策評価結果の反映による見直し額(削減額)合計
整理番号	会計	組織/勘定	項	事項	27年度当初予算額	28年度概算要求額
対応表においてとなっているもの	●	1	一般	宇宙開発利用政策費	宇宙開発利用の推進	415,100	486,236
●	2	一般	宇宙開発利用政策費	実用準天頂衛星システムの開発・整備・運用の推進	14,622,447	18,874,837
●	3
●	4
小計	15,037,547	19,361,073
## 政策評価調書（個別票3）

【見直しの内訳・具体的な反映内容】

政策名	宇宙空間の開発・利用の戦略的な推進	番号	7	(千円)
事務事業名	整理番号	予算額	政策評価結果の反映による見直し額(削減額)	政策評価結果の概算要求への反映内容
27年度当初予算額	28年度概算要求額	増△減額
該当なし
平成26年度実施施策に係る政策評価書

(内閣府26−33(政策9−施策①))

政策名	宇宙開発利用に関する施策の推進
施策名	宇宙開発利用の推進
施策の概要	宇宙利用拡大を図るための施策の策定を重点的に行うため、民間事業者の能力を活用して、諸外国における宇宙政策の動向、防災対策に関するニーズ、国内での衛星データ利用拡大方策等の調査・分析を行う。
達成すべき目標	宇宙利用の拡大
施策の予算額・執行額等	区分	24年度	25年度	26年度	27年度
予算の状況(百万円)	当初予算(a)	-	-	93	302
補正予算(b)	-	-	-	-
線越し等(c)	-	-	-
合計(a+b+c)	-	-	93
執行額(百万円)	-	-	88
施策に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	第百八十九回国会における安倍内閣総理大臣施政方針演説:二 改革断行(改革推進のための行政改革)「・・
測定指標	宇宙インフラを活用した防災システムの海外展開を支援するための戦略策定調査	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
26年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
新興国の国情やニーズ等を調査	-	-	-	-	実施済	新興国の国情やニーズ等を調査
年度ごとの目標	-	-	-	-	新興国の国情やニーズ等を調査
スペースデブリ等宇宙状況監視に関する調査	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
26年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
政府全体としての宇宙状況監視体制、PFI導入可能性の検討	-	-	-	実施済	実施済	政府全体としての宇宙状況監視体制、PFI導入可能性の検討
年度ごとの目標	-	宇宙状況監視システム体制整備に資する各種情報の把握	政府全体としての宇宙状況監視体制、PFI導入可能性の検討
宇宙政策動向及び宇宙政策の評価手法等に関する調査	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
26年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
欧米等の宇宙利用先進国における宇宙政策の動向・評価手法等に関する調査分析	-	-	-	-	実施済	欧米等の宇宙利用先進国における宇宙政策の動向・評価手法等に関する調査分析
年度ごとの目標	-	-	-	-	欧米等の宇宙利用先進国における宇宙政策の動向・評価手法等に関する調査分析
評価結果	目標達成度合いの測定結果	(各行政機関共通区分) 目標達成(判断根拠) 各測定指標について、すべての実績が設定目標を達成したため。
施策の分析	·宇宙利用方策開拓調査については、関連学会や民間事業者などへのヒアリング等を通じて、我が国の宇宙開発利用に資する新たな活用事例及び宇宙に関連した技術や製品・サービスなどの動向を調査した。また、宇宙利用への関心を高める啓発活動としてセミナーを計5回(東京2回、札幌、仙台、名古屋)実施し、世間ではあまり知られていない宇宙技術等を紹介した。セミナー参加者数は前年度の77人から131人となり、所定の年度目標を達成した。·宇宙インフラを活用した防災システムの海外展開を支援するための戦略策定調査については、ASEAN、中東、南米等の新興国の国情や防災分野における宇宙利用ニーズについて調査を行い、宇宙インフラを利用した海外防災システムの導入に向けた総合的なパッケージプログラム案を策定し、所定の年度目標を達成した。·スペースデブリ等宇宙状況監視に関する調査については、宇宙状況監視の業務内容の定義、業務フロ-、運用所要人数、部外委託範囲や、PFI導入可能性など、我が国の宇宙状況把握に必要となるSSA関連施設及び運用体制の構築検討に必要な項目について、網羅的に調査・分析し、所定の年度目標を達成した。·宇宙政策動向及び宇宙政策の評価手法等に関する調査については、欧米等の宇宙ベンチャー企業の業界動向や宇宙ベンチャー企業の振興を後押しした欧米政府等の制度と成果について調査を実施するとともに、欧米のロケットの開発管理手法などの情報を收集し、所定の年度目標を達成した。
次期目標等への反映の方向性	【施策】「宇宙基本計画」(平成27年1月9日宇宙開発戦略本部決定)に基づき、衛星データの活用可能性等の検討や調査分析・戦略立案機能の強化など、宇宙開発利用の推進に資する施策に取り組む。【測定指標】宇宙基本計画(平成27年1月9日宇宙開発戦略本部決定)の本文・工程表及び宇宙政策委員会中間取りまとめ(平成27年7月3日宇宙開発戦略本部報告)の策定・推進に活用するとともに、宇宙基本計画の進捗状況等を踏まえて、宇宙開発利用の更なる推進のために適切な測定指標及び目標を設定する。
学識経験を有する者の知見の活用	—
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	·宇宙戦略室:http://www8.cao.go.jp/space/
担当部局名	宇宙戦略室	作成責任者名	頓宮参事官	政策評価実施時期	平成27年8月
平成26年度実施施策に係る政策評価書

政策名	宇宙開発利用に関する施策の推進
施策名	実用準天頂衛星システムの開発·整備·運用の推進
施策の概要	測位衛星の補完機能(測位可能時間の拡大)や、測位の精度や信頼性を向上させる補強機能等を有する実用準天頂衛星システムを開発·整備·運用することにより、産業の国際競争力強化、産業·生活·行政の高度化·効率化、アジア太平洋地域への貢献と我が国プレゼンスの向上、日米協力の強化及び災害対応能力の向上等広義の安全保障に資する。
達成すべき目標	2010年代後半を目途にまずは4機体制を整備する。将来的には、持続測位が可能となる7機体制を目指すこととする。
施策の予算額·執行額等	区分	24年度	25年度	26年度	27年度
予算の状況(百万円)	当初予算(a)	10,597	10,552	12,499	14,622
補正予算(b)	-	14,820	6,880	-
繰越し等(c)	△10,268	△14,820	△15,996
合計(a+b+c)	329	10,552	3,383
執行額(百万円)	174	10,493	28,431
施策に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	第百八十六回国会における安倍内閣総理大臣施政方針演説:七 イノベーションによって新たな可能性を創り出す「…海洋や宇宙、加速器技術への挑戦は、未来を切り拓きます。」

測定指標	準天頂衛星システム事業の推進	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
24年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	30年度
事業着手	-	-	事業着手済	総合システム設計中	基本·詳細設計中	運用開始
年度ごとの目標	-	-	事業着手	総合システム設計完了	基本·詳細設計完了

目標達成度合いの測定結果	(各行政機関共通区分) 相当程度進展あり
(判断根拠)
評価結果	施策の分析	準天頂衛星システムは、産業の国際競争力強化、産業・生活・行政の高度化・効率化、アジア太平洋地域への貢献と我が国プレゼンスの向上、日米協力の強化及び災害対応能力の向上等広義の安全保障に資するものである。具体的には、実用準天頂システムの運用が推進されると以下の利点がある。まず準天頂衛星が日本の天頂付近に配置されることで、山間部やビル陰でも受信できる可能性が高く、従来のGPSのみと比較して測位可能な時間、場所が拡大する。またGPSによる単独測位精度は10m程度だが、準天頂衛星システムから送信される独自の補強信号を利用することで、サブメータ級、センチメータ級の測位精度を可能にすると同時に、信頼性を向上させる。さらに簡単なメッセージを送信する機能があり、災害時に活躍する。 (課題等) 当該施策は主に「達成手段(1)地上システムの整備・運用」と「達成手段(2)衛星システムの開発」の2事業からなる。地上システムはPFIによる民間活力を利用した整備とし、衛星システムは国による委託事業での開発・整備としている。この2つの事業は、受託企業が異なり、両者の持つノウハウ等を活用し、効果的に連携して進めることにより、全体としてより良い総合システム設計が行われるという利点がある反面で、両者の調整に時間を要する傾向があるという問題点も挙げられる。 (有効性、効率性) 達成手段(1)、(2)とも連携しつつ衛星システム及び地上システムの基本／詳細設計を進めており、平成26年度に基本／詳細設計の完了を見込んでいたところ、一部を除き完了している。本衛星システム及び地上システムの基本／詳細設計は、施策の目標である「4機体制の整備」を達成するため、重要なプロセスであり、2つの事業を効果的に連携して進めることにより、より良い総合システム設計が行われており、当該2つの達成手段が、目標へ有効かつ効率的に寄与していると評価できる。 (外部要因等事前に想定できなかったことにより実績に与えた影響) 達成手段(1)、(2)については、前年度までに実施した総合システム設計の完了において技術検討に時間を要したことによる遅延に伴い、衛星システム及び地上システムへの機能・性能要求事項の整理が遅れたことが要因として考えられる。しかし、総合システム設計と並行して衛星システム及び地上システムの設計については、着手可能な設備から着手することで全体的なスケジュールインパクトが最少となるような取り組みを図った。平成27年度以降は、これらの要因による作業の遅れの影響が少なくなることが見込まれる。
次期目標等への反映の方向性	【施策】「宇宙基本計画」(平成27年1月9日宇宙開発戦略本部決定)に基づき、平成29年度の4機体制確立、平成30年度からのサービス開始に向けて開発・整備・運用を推進する。また平成32年度に寿命が到来する初号機(みちびき)後継機について、平成27年度に概念検討に関する調査を行う。さらに持続的測位を可能にする7機体制確立のため追加3機について平成29年度をめどに開発に着手し、平成35年度をめどに運用を開始する。 【測定指標】平成27年1月9日宇宙開発戦略本部会合において宇宙基本計画が決定された。ここで宇宙政策を巡る環境変化を踏まえ、「国家安全保障戦略」に示された新たな安全保障政策を十分に反映し、また産業界の投資の「予見可能性」を高め産業基盤を維持・強化するため、今後20年程度を見据えた10年間の長期的・具体的整備計画として新たな「宇宙基本計画」を策定するとされた。そのため、宇宙基本計画における10年間の長期的・具体的整備計画を次期目標へ反映していく。
学識経験を有する者の知見の活用
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	事業の進捗を把握し、効率性な観点からも業務内容を精査し、実績を確定することとしている。また、事業の執行に当たっては、外部有識者による事業推進委員会を設置し、所見も得つつ、事業を進めることとした。
担当部局名	宇宙戦略室	作成責任者名	参事官守山 宏道
担当部局名	宇宙戦略室	作成責任者名	参事官守山 宏道
平成26年度実施施策に係る政策評価書

(内閣府26−35(政策9−施策③))

政策名	宇宙開発利用に関する施策の推進
施策名	広域災害監視衛星ネットワーク関係調査事業
施策の概要	防災等のためのリモートセンシング衛星の複数機の一体的な整備・運用に関し、関係行政機関や民間事業者等のユーザニーズの抽出及びそれを満たす衛星システムの具体的仕様を検討するための調査等を実施する。
達成すべき目標	防災等のためのリモートセンシング衛星の複数機の一体的な整備・運用の立案に寄与する。
施策の予算額・執行額等	区分	24年度	25年度	26年度	27年度
予算の状況(百万円)	当初予算(a)	-	-	250	-
補正予算(b)	-	-	-	-
繰越し等(c)	-	-	-
合計(a+b+c)	-	-	250
執行額(百万円)	-	-	242
施策に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	第百八十六回国会における安倍内閣総理大臣施政方針演説:七 イノベーションによって新たな可能性を創りだす「・・・海洋や宇宙、加速器技術への挑戦は、未来を切り拓きます。」

測定指標	ユーザニーズの抽出	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
26年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
-	-	-	-	-	実施済	ユーザニーズの明確化及びこれを満たし得る衛星システム案(複数)の抽出
年度ごとの目標値	-	-	-	-	ユーザニーズの明確化及びこれを満たし得る衛星システム案(複数)の抽出。
衛星システム構成の検討	基準	施策の進捗状況(実績)	目標	達成
26年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
-	-	-	-	-	実施済	上記複数案のうち、有効性・技術的実現可能性に関する検討を踏まえた最適な衛星システムの検討
年度ごとの目標	-	-	-	-	関係行政機関や民間事業者等のユーザニーズを満たす衛星システムの複数案のうち、有効性・技術的実現可能性に関する検討を踏まえた最適な衛星システムの検討