Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 1. Current state of ICT use and application in regional areas

MIC has conducted surveys of local governments across the country since 2009 to ascertain the state of ICT use and application in regional areas. In this section, we examine the survey results and verify just how much ICT use and application has progressed in regional areas.

## (1) State of ICT use and application by field

The survey began by asking whether local governments or related organizations operated, or participated or collaborated in some form in operating, specific services making use of ICT systems in FY 2014. Questions were asked for each administrative field, such as medical care and nursing, social security, and education. Specific ICT systems were presented in the survey—such as electronic medical record coordination, electronic maternity health records, and electronic blackboards or digital textbooks—and the respondents were asked about the state of each system's implementation in their jurisdiction.

Comparing the implementation rates of ICT-based services over the years, it is possible to confirm that rates are on an upward trajectory on the whole. In particular, the tourism field's implementation rate jumped by nearly 5 percent in FY 2014, suggesting that local governments are pushing forward with efforts that use ICT to bring in tourists (Figure 3-3-1-1).

## (2) Application of the My Number system

With the introduction of the My Number system, we asked the respondents about what services they were interested in using the My Number system with. The most common response for services they were interested in and currently studying was “reduction in cross-checking operations and site surveys, etc. done by administration” (14.7 percent), but even this response did not reach the 20-percent mark. When adding responses for “interested but have not studied,” the response rate was over 80 percent for all services. This suggests that many local governments are interested in applying the My Number system but have yet to reach the study stage (Figure 3-3-1-2).

## (3) Fields for future big data use

The survey asked respondents in which fields they would like to make use of big data. Interest was highest in the “disaster-preparedness field” (63.9 percent) and the “tourism field” (62.9 percent) (Figure 3-3-1-3).

Figure 3-3-1-1 Yearly comparisons

(Source) "Study Report on the Current State of ICT Use and Application in Regional Areas," MIC (2015)

Figure 3-3-1-2 Application of the My Number system

(Source) "Study Report on the Current State of ICT Use and Application in Regional Areas," MIC (2015)

Figure 3-3-1-3 Fields for future big data use
## (27) 必要準備

$$ \begin{array}{l}(\text{Ⅳ}-27)\\\quad R E S R=2.5697+1.8652(q\ 1\cdot D D/100)+1.3009(q\ 2\cdot D T/100)+13.4317D R R\ 1\\\quad\begin{array}{l}(3.21)\quad(12.84)\\\quad-5.2833D R R\ 2+5.0637D R R\ 3\ $ 2.82)\quad(2.82)\end{array}\\\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.983\quad s=1.768\quad D.W.=1.12\\ 期间 \quad1968:I-1977:IV\end{array}\end{array} $$

これは，要求払い預金と定規性預金の残高より，法定準備率を通して必要準備にブリッジする統計式である。

## (28) 借入準備

$$ \begin{array}{l}(\mathrm{IV}-28)\\\quad R E S B/N W=\begin{array}{c}-0.0257+0.0014R D I S+0.0006\left(R E U D+f p\right)+0.1275R E R S R/\left(D D+D T\right)\ $ 3.99)\quad(2.82)\quad(2.28)\quad(5.59)\\+0.0550G N P V/N W-0.5304\left(G F X+N G P\right)/N W+0.4613\left(R E S B/N W\right)_{-1}\ $ 7.40)\quad(7.75)\quad(6.27)\\-0.0034D R B1\\\quad(2.39)\end{array}\end{array} $$

$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}=0.920\quad s=0.003\quad D.W.=1.85\\& 期間 \quad1968:I-1977:IV\\ \end{aligned} $$

銀行部門の需要で定式化を行なうのではなく，この需要式を前提として通貨当局がマネー・マーケットの繁閑に応じて供給量をコントロールするとみなして定式化を行なった。したがって，外貨準備の変動によるマネー・マーケットの繁閑は，短期的にはその変動の約半分が，長期的にはその全てが，借入準備の変動で相殺される。

$$ \begin{array}{l}(29)\quad コール \cdot レート (90 日 )\\\quad(IV-29)\\\quad RC=\begin{array}{cc}-2.6063+0.7748RDIS+0.2929(REUD+fp)+25.1785RESR/(DD+DT)\ $ 1.14)\quad(6.91)\quad(3.94)\quad(4.87)\end{array}\\\quad-0.3751RMOR+3.0122GNPV/NW-5.6599(GFX+NGP+RESB)/(DD+DT)\\\quad(1.72)\quad(4.00)\quad(1.38)\\\quad+3.1298DRC1+0.2883RT_{-1}\\\quad(6.69)\quad(2.50)\end{array} $$

理論モデルで検討した利子率は，短期国債の流通利回り（TBレート）であった。しかし，実際の推定では，TBレートのかわりにコール・レートを用いている。これは，TBレートが規制金利であり，金融市場で自由に動く利子率ではないからである（第Ⅳ-1図）。コール・レートは，銀行内部の取引で銀行部門全体を統合した場合，資産・負債とも相殺され明示的に市場が示されない。しかし，そのコール市場での超過需要はマネタリス

$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}=0.966\quad s=0.537\quad D.W.=1.73\\& 期間 \quad1968:I-1977:IV\\ \end{aligned} $$

一・ベースの需給の状況—ここでは，必要準備の需給—によって強く影響を受けることはいうまでもない。そこで，ここではコール・レートを理論モデルで用いていたT Bレートのかわりとしている。その推定結果はかなり満足のいくものである。このコール・レートの関数には，法定必要準備率と公定歩合および公開市場操作といった三つの金融政策の手段が組み込まれており，この金融プロックでのキー関数となっている。
(30) 3月定期預金金利

$$ \begin{aligned}RT=0.4192+0.5582RC-0.8936(GNPV/NW)+0.0635RSEC+0.3161RT_{-1}\ $ 0.38)\quad(9.42)\quad(1.64)\quad(0.50)\quad(3.76)\\\overline{R}^{2}=0.954\quad s=0.53\quad D.W.=1.06\\ 期間 \quad1968:I-1977:IV\end{aligned} $$

定期性預金金利は理論モデルでは政策変数であり，外生的に決められると考えてきた。しかし，西ドイツにおいては1970年からこの規制がとかれ自由に動くことができるようになった。そこで裁定関係の強いコール・レートを中心に需要と供給を考え，その誘導形とした（第VI-2図）。ここで国民所得の符号が負なのは，国民所得の増加が定期性預金の需要を増大させるので，銀行部門が同じ資金量を確保するにはより低い利子水準でも対応できるからである。

(31) 抵当貸付金利

$$ \begin{aligned}(IV-31)\\RMOR=&-8.4310+\frac{12}{(2.43)}i=0\alpha_{i}RC_{-i}+12.5487(WPI)^{e}\\&\overline{R}^{2}=0.956\quad s=0.137\quad D.W.=1.89\quad\rho=0.477\\& 期間 \quad1968:II-1977:IV\end{aligned} $$

\[a_{i}\cdots
第Ⅵ - 2 図 短期利子率の推移

$ a_{i} $ 0.1227 (9.94) 0.0889 (11.60) 0.0640 (12.93) 0.0468 (12.20) 0.0358 (10.45) 0.0298 (9.73) 0.0274 (10.21) 0.0272 (10.51) 0.0281 (9.46)

$ a_{i} $ 9 10 11 12 計

$ a_{i} $ 0.0285 (8.10) 0.0273 (7.12) 0.0230 (6.49) 0.0143 (6.07) 0.5638

長期利子率の決定についても資産選択の一般均衡理論に基づくなら長期債券市場の需給を考えるべきであることはいうまでもない。しかしここではモデル規模等の制約からそのような方法はとれないので，利子率の期間構造分析について検討した。

Modigliani and Shiller [40] によれば, 満期の長さが違うという点を除き同質的な長期債券と短期債券を比較すると, それぞれの利子率, 長期利子率 (RL) と短期利子率 (RS) との間には

$$ \begin{aligned}&\left(1+R L(t)\right)^{n}=\left(1+R S\left(t\right)\right)\left(1+R S^{e}\right.\\ &\left.(t+1)\right)\cdots\cdots\left(1+R S^{e}\left(t+n-1\right)\right)\\ \end{aligned} $$

という関係が成立する。 $ RS^{e} $ はそれぞれの時点 $ (t+1, \cdots, t+n-1) $ に成立していると t 期に予想される短期利子率の期待値である。また，来期の期待短期利子率は短期利子率の過去の系列に依存しており，それらの系列の線型関数で表現できると仮定する（これに加えて，人々の期待が整合的であることも仮定すれば，期待利子率は過去の利子率の加重平均として表わすことができる）。以上から長期利子率は，過去の短期利子率の加重平均として表わすことができるというものである。

この利子率の期間構造分析は，最近アメリカ等の実証研究でも満足すべき推定結果が得られておらず，また理論的にもB. Friedmanらにより期待形成のあり方等を中心に批判がなされている。われわれもこの期間構造が成立するような条件はかなり厳しいとは考えている
第Ⅳ - 3 図 長期利子率の推移

が，すでに述べてきたようなモデル上の制約から一応これを試みた。その結果，一応満足のいく結果がえられた。これは西ドイツにおいてこの推定期間中，インフレの進行が緩かで期待形

(32) 公社債利回り

成に混乱をあたえるようなことがあまりなかったことによると考えられる。ここでの採用式はこの利子率の期間構造にインフレ期待を加え，フィッシャー効果も含めたものとしている。

$$ \begin{aligned}(IV-32)\\RSEC=-0.5934+0.0234RC+0.1947\left(GNPV/NW\right)+0.5862RMOR+0.4279RSEC_{-1}\ $ 0.90)\quad(0.57)\quad(0.61)\\\overline{R}^{2}=0.949\quad s=0.28\quad D.W.=1.13\\ 期間 \quad1968:I-1977:IV\end{aligned} $$

これについても住宅低当利回り（RMOR）と同様に期間構造（term structure）に基づく定式化を試みたが，よい結果が得られなかった。そこで，ここでは裁定関係の強い住宅低当利回りを中心にインプリシットにその需給を考え定式化を行なった（第IV-3図）。ここでの国民所得の符号は正となっている，これは，国民所得の増加が取引機会の増加を意味し，長期資産から短期資産へと代替が進み，長期資産の需要が減少し，長期債券の価格が下落すると考えられるからである。

(33) 商品輸出額（実質）

(IV - 33)

$$ ln(XG) = -1.5512 + \sum_{i=0}^{5} \alpha ln(PXG) - i + \sum_{i=0}^{5} b ln(PEIW) - i + \sum_{i=0}^{3} c ln(FXS) - i + \sum_{i=0}^{3} d ln(TWM) - i $$
$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}=0.983\quad s=0.029\quad D.W.=1.99\\& 期間 \quad1966:I-1977:IV\\ \end{aligned} $$

a_{i}, b_{i}, c_{i} d_{i} \cdots \cdots \cdots \cdots \

ここでは，輸出の価格効果はシャープに推定されている。西ドイツの輸出価格の弾力性は，短期では-2.230，長期では-0.836と高い。しかし，非競争商品も含まれているので，価格弾力性の有意性は少し低い。為替レートの商品輸出への効果は速やかに現われ，

(34) 商品輸入額（実質）

為替レート切下げの短期弾力性は0.178である。世界輸入量の西ドイツの商品輸出に対する影響は，短期弾力性で0.575，長期弾力性で1.143と明白な効果が認められる。Krelle等〔33〕の計測では1.349であるから，われわれの長期弾力性がほぼそれに等しい。

$$ \begin{aligned}(IV-34)\\ln(MG)&=-2.1247+0.3200ln\left(IFP+II\right)+0.8700ln\left(GNP-IFP-II+M\right)\\&\quad(1.65)\quad(11.02)\quad(4.32)\\&+\sum_{i=0}^{\frac{3}{}}a_{i}ln\left(PMGD\cdot FXS/PA\right)_{-i}-0.1098DMG1+0.0058TIME\\&\quad(8.24)\quad(2.54)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.993\quad s=0.020\quad D.W.=1.56\\& 期間 \quad1967:I-1977:IV\end{aligned} $$

\[\begin{aligned}&a_{i}\text{……}\text{

所得弾力性については，西ドイツのGNPのうち，変動の激しい設備投資と在庫投資は分離して推定されている。その結果，これらの投資を除くGNPに関する弾力性は0.870であるのに対し，投資に関するそれは0.320であるから，大きな差異が認められる。

価格弾力性については，輸出の場合と違って相対価格によって計測されているが，短期では -0.218，長期では -0.401 である。した(35)サービス受取り（実質）

がって，輸出の場合と同様に短期弾力性（絶対値）はほぼ0.2であるが，価格への調整が輸出の場合よりも速やかであることが分かる。なお，Krelle等〔33〕の価格弾力性は -0.92 と大きい絶対値で推定されているが，それは彼らが国内価格の指標として敏感に輸入に影響する食料品価格を用いたのに対し，われわれは国内アブソープション・デフレーター（PA）を用いているためであろう。

$$ \begin{array}{l}(IV-35)\\\quad XS=12.3914-73.7728(P X S/(P C F\cdot F X S))+0.2283X G+0.3919X S_{-1}\ $ 5.52)\quad(7.73)\quad(8.62)\quad(5.21)\\\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.964\quad s=2.083\quad D.W.=1.83\\ 期间 \quad1966:I-1977:II\end{array}\end{array} $$
これは，商品輸出に比例するサービスの流出と価格効果を計測した簡単な式である。どちらの効果も強く検出されている。

$$ \begin{aligned}(36)\quad サービス支払い ( 実質 )\\ (IV-36)\\ln(MS)=-4.6812-1.1025ln(PMS/PC)+1.0924ln(GNP+M)+0.2537ln(MS_{-1})\ $ 7.48)\quad(12.36)\quad(9.23)\quad(4.44)\\\overline{R}^{2}=0.987\quad s=0.043\quad D.W.=1.88\\ 期間 \quad1966:I-1977:VI\end{aligned} $$

所得効果と価格効果を検出する典型的な特定化となっている。どちらの弾力性も非常に高く，短期ではほぼ1.0，長期ではほぼ1.47と計測されている。

## (37) 移転収支

$$ \begin{aligned}&(IV-37)\\\quad&BPTR=\begin{array}{cc}-1.0345&0.0226GNPV+0.0011ln(GNPVF\cdot FXS-GNPV)\ $ 0.53)&(9.10)\\\end{array}\\&\quad\\\quad&\overline{R}^{2}=0.915\quad s=1.319\quad D.W.=1.82\\&\quad\\& 期間 \quad1966:IV-1977:IV\end{aligned} $$

移転支出については，データの関係上，受取りと支払いの区別がつかないので，バランスについて，西ドイツと外国の所得で説明する式を採用し，一応満足できる結果が得られた。

## (38) 民間長期對外資產残高

$$ \begin{aligned}&(IV-38)\\&\begin{array}{l}ln\left(KLP A/NW\right)=-0.7830-0.0149RSEC+0.0191RLUS-0.3422ln\left(GNPV/NW\right)\\\quad(5.48)\quad(2.42)\quad(1.87)\quad(2.72)\\\quad+0.7240ln\left(KLP A_{-1}/NW\right)\\\quad(10.57)\end{array}\\&\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.995\quad s=0.011\quad D.W.=1.58\\ 期间 \quad1973:I-1977:IV\end{array}\end{aligned} $$

理論モデルで検討した自国の民間部門の対外債券への需要式を基に定式化を行っている。ただし，理論モデルでは満期によっての区分はなく一括して取り扱っていたが，ここではフレックス方式の利点も勘案して満期の違いによって債券を分類している。また，利子率については，国内資産について検討したのと同様にそれぞれの代表的な利子率を用いることにしているが，推定期間を変動為替レート制移行後に限ったこともあって，同じ満期の自国と外国の債券の代替を主に考え定式化を行なった。これにより，長期利子率を用いたことや長期債券の運用は3カ月をこえて長いと考えられることなどから，ここで用いている3カ月先物によるカバーは考えていない。また，投機的プレシアムについても，長期債券の平均運用期間にあう期待系列を作成することが困難なため用いていない。これらのことは負債についても同様である。

推定結果についてみると利子弾力性は自国利子率については短期で0.13%，長期で0.47%であり，外国の利子率についてはそれぞれ0.16%，0.57%となっている。また取引機会の変化に対する弾力性は，それぞれ0.34%，1.24%と高い値を示しており，取引機会の増大は自国の流動性の高い資産へと代替が進むことを示している。
(39) 民間長期対外負債残高

$$ \begin{array}{l}(\mathrm{IV}-39)\\ln\left(KLPL/NW\right)=-\begin{array}{cc}8.4553+0.0237R M O R-0.0487R L U S+1.5054l n\left(G N P V/N W\right)\ $ 5.08)\quad(2.90)\quad(4.62)\quad(4.34)\end{array}\\+0.9750l n\left(N W\right)+0.3526l n\left(K L P L_{-1}/N W\right)\ $ 4.97)\quad(2.92)\end{array} $$

$$ \overline{R}^{2}=0.963\quad s=0.010\quad D.W.=2.12 $$

理論モデルで検討した外国の自国債券への需要として定式化できる。しかし，ここでは，外国の正味資産を西ドイツへの資本流入の量に応じて加重平均することが困難なことや，モデル操作上の観点から外生変数が少ないことが望ましいことなどから，対外長期負債を自国の負の資産として考え，自国の正味資産をスケール変数として用いて定式化を行なった。

その結果，利子弾力性は自国利子率および外国の利子率についてそれぞれ短期で0.21%，0.40%，長期で0.32%，0.62%となる(40)非銀行民間部門短期対外純負債残高ている。

また自国の取引機会の変化に対する弾力性は短期で1.51%，長期で2.33%と高い値を示し，取引機会の増大により積極的に外国の長期資金を取り入れることが分かる。

また，正味資産の符号が正となるが，このような定式化を行なった場合，理論的には逆の符号が期待される。これは上記の簡単化の仮定によるところが大きいと考えられる。しかし，パラメーターが短期的には比較的小さいことからこれを用いている。

$$ \begin{aligned}(IV-40)\\KSNN/NW&=0.0453+0.0013RC-0.0039RMOR-0.0014REUD\ $ 10.02)\quad&(5.34)\quad(4.60)\quad(2.70)\\&\overline{R}^{2}=0.846\quad s=0.002\quad D.W.=2.65\\& 期間 \quad1973:I-1977:IV\end{aligned} $$

これも自国民間の負の資産として定式化を行ない，自国の長期資産および外国の短期資産との代替を主な説明要因としている。ここでは一応先物プレミアムやリグレッシブな期待の変化なども検討してみたが，有意な結果は得られなかった。

また，ここでの推定結果は利子率につい（41）銀行部門短期対外資産残高

ては符号条件を満足しているが，正味資産の符号（定数項の符号）は理論で期待されるものとは逆になっている。これは本来外国の資産であり，外国の正味資産等を用いて推定すべきところを簡単化のため自国の負の資産とみなしたことから発生した問題とも考えられる。

$$ \begin{aligned}(IV-41)\\K S B A/\left(D D+D T-R E S R\right)&=0.0227-0.0042R T+0.0055R E U D+0.0022f p\\&\quad(0.70)\quad(2.17)\quad(4.88)\quad(2.29)\\&\quad-0.0003G\text{∧}(F X S)\cdot400+0.8498K S B A_{-1}/\left(D D+D T-R E S R\right)\\&\quad(3.43)\quad(9.23)\\&\quad+0.0262D K A\text{∧}1+0.0398D K A\text{∧}2+0.0239D K A\text{∧}3\\&\quad(4.57)\quad(5.14)\quad(3.93)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.989\quad s=0.005\quad D.W.=2.18\\&\quad 期間 \quad1973;I-1977;IV\end{aligned} $$
理論モデルで検討した銀行部門の外国債券への需要をもとに定式化を行なった。そこで，ここでは，民間部門とは異なって，スケール変数として銀行部門の運用可能な資金量を用いている。また，ここで為替レートの前期変化率は，リグレッシブな期待を表わす変数として用いている。

この推定結果から，銀行部門はその運用可能

## (42) 銀行部門短期對外負債残高

な資金の限界的な1単位の上昇のうち，短期で2.27%を，長期では15.1%を対外短期資産の形で運用しているといえる。また，利子率の変化に対しては，自国の利子率の1％ポイントの上昇は，この形での運用を短期で0.42%，長期で2.8%減少させ，逆に外国のカバー付き期待収益率の1％ポイントの上昇は，それぞれ0.6%，3.7%づつこの運用を増加させる。

(IV - 42)

$$ \begin{aligned}(1V-42)\\K S B L/(D D+D T-R E S R)&=\begin{array}{cc}-0.0917+0.0081R T-0.0042R E U D-0.0021f p\ $ 2.14)\quad(2.81)\quad(1.67)\quad(1.25)\end{array}\\&-0.1111B P X G/(D D+D T-R E S R)\\&(1.65)\\&+0.3452B P M G/(D D+D T-R E S R)+0.0323D K S L\\&(3.25)\quad(1.61)\\&+0.3437(K S B L/(D D+D T-R E S R))_{-1}\\&(2.25)\end{aligned} $$

これは，理論モデルでは検討しなかった，外国からの自国銀行への預け金といえる。しかし，ここでは他の対外負債と同様に，銀行部門が積極的に他の資産で運用するために外国の短期資金の取入れを行なうと考え，定式化を行なった。また，ここで輸出入金額を説明変数として用いているが，これは輸出入業者に発生する短期の対外債権・債務を銀行が肩がわりしてファイナンスしていることを示している。また，ここではリグレッシブな期待は有意でなかったので用いていない。

$$ \overline{R}^{2}=0.849\quad s=0.018\quad D.W.=2.29 $$

$$ 期間 \quad1968:I-1977:IV $$

この推定結果から，銀行部門は運用可能資金の限界的な1単位の増加により，その増加額の9.17%を短期で，長期では14.0%を外国の短期資金の返済にあてる。また，自国利子率の1％ポイントの上昇は自国資金のコスト高となることから，外国資金の取入れを進め，短期で0.81%，長期で1.23%この比率を高める。逆に，外国の利子率の1％ポイントの上昇は，運用可能な資産の収益率の低下となり，外国の資金取入れを減らし，この比率を短期で0.42%，長期で0.62%低くする。

第Ⅳ－2表 民間対外長期資産・負債の諸弾力性

RMOR	RSEC	RLUS	GNPV
KLPA	短期	-	$ \Delta $	0.13	0.16	$ \Delta $	0.34
长期	-	$ \Delta $	0.47	0.57	$ \Delta $	1.24
KLPL	短期	0.21	-	$ \Delta $	0.40	1.51
长期	0.32	-	$ \Delta $	0.62	2.33

（注）利子弾力性は平均的な利子弾力性。
第Ⅳ－3表 銀行部門対外短期資産・負債の利子率等の変化による影響

RT	REUD	DD + DT - RESR
限 界	平 均
KSBA	短 期	△ 0.42	0.55	2.27	22.98
长 期	△ 2.80	3.66	15.11
KSBL	短 期	0.81	△ 0.42	△ 9.17	△ 25.81
长 期	1.23	△ 0.62	△ 13.97

（注）利子率が1％ポイント上昇した場合の運用可能資金に対するシェアの変化幅。

(43) 最適外貨準備残高

$$ \begin{aligned}(IV-43)\\ln(GFX^{*}/GFX_{-1})&=2.1858-0.4142ln(FXS/FXS_{-1})-0.4892ln(GFX_{-1})\ $ 2.97)\quad&(2.36)\\\overline{R}^{2}&=0.464\quad s=0.040\quad D.W.=1.43\\ 期間 \quad&1973:I-1977:V\end{aligned} $$

(44) 先物プレミアム

$$ \begin{array}{l}(\mathrm{IV}-44)\\\quad f p=\begin{array}{c}-0.1443+1.0531(R C-R E U D)\ $ 0.80)\quad(14.37)\end{array}\end{array} $$

先物市場での輸出入業者，裁定業者，投機業者による需要・供給が一致する点で先物プレミアムは決定される。しかし，ここでは，明示的に期待為替レートを取り扱っていないので，投機業者の先物市場での超過需要を考えることができない。そこで，裁定業者の行動が先物市場では支配的であると考え，内外利子差のみで説明している。その結果は一応満足のいくものである。

$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}=0.919\quad s=0.475\quad D.W.=1.79\\& 期間 \quad1974:I-1977:III\\ \end{aligned} $$

補論Ⅳ - 1 稼働率の系列について

稼働率の系列は次のようにして求めた。まず，鉱工業生産指数（OECD〔44〕）をグラフに書き，ウォートン・スクール方式（峰と峰を結ぶ方式）によって，仮の稼働率を求めた。これをXOPとする。

次に，1 次同次のコブ・ダグラス型生産関数を仮定して，次の式を推定する。

$$ \begin{aligned}&(A IV-1)\\&\quad ln(IOP/(LE\cdot H))=\beta_{0}+\beta_{1}ln((XOP\cdot KFP)/(LE\cdot H))\\& ここで ,IOP は鉱工業生産指数である。推定結果は ,\\&(A IV-2)\\&\quad ln(IOP)=-8.63759+0.790781ln((XOP\cdot KFP)/(LE\cdot H))+(1-\quad\cdot0.790781)ln(LE\cdot H)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.970\quad s=0.030\end{aligned} $$

この式によるIOPの予測値を$\widehat{IOP}$とする。

さらに，(A IV - 2) 式において，H の値を過去最高の労働時間（1965：IV の 44.5 H）に固定し，また，XOP を 100 に固定したときの IOP を求めた。その値を $ \widehat{IOP}^{*} $ とする。
しかる後， $ \widehat{IOP/IOP^{*}} \cdot 100 $ を稼働率とした。最終的には，最高の稼働率の値を100として計算し直したものを稼働率の系列とした。

補論Ⅳ - 2 期待インフレ率の系列について

## 1 GF(PC)⁶ の系列

まず，消費デフレーターを過去の消費デフレーターと貨幣ストックのラグ分布で説明する式

$$ GE(PC)=f\left[\sum GF(PC)_{-},\sum GF(M2)_{-}\right] $$

を推定する。推定結果は（Ⅳ - 21）の通りである。次に，この結果から得られる1期先の予測値を当期に形成される来期の消費者物価期待上昇率の系列とする。このようにして得られた期待インフレ率と現実のインフレ率をプロットしたのが，第Ⅳ - 4図である。

## 2 $ GF(WPI)^{e} $ の系列

まず，卸売物価指数を過去の卸売物価指数と貨幣ストックのラグ分布で説明する式

$$ \begin{aligned}&(AIV-4)\\ &GF(WPI)=f\left(\sum GF(WPI)_{-i},\sum GF(MZ)_{-i},\right)\\ \end{aligned} $$

を推定する。推定結果は（Ⅳ - 22）の通りである。次に，この結果から得られる1期先の予測値を当期に形成される来期の卸売物価期待上昇率の系列とする。このようにして得られた期待インフレ率と現実のインフレ率をプロットしたのが第Ⅳ - 5図である。

第IV - 4 図 消費者物価上昇率 (GF(PC))
第IV - 5 図 卸壳物価上昇率 (GF(WPI))

V フレックス方式による為替レートの決定

世界経済モデルに基づいて，各国経済間の相互波及を考慮しながら予測やシミュレーション分析を行なうためには，為替レートが内生化されることが一つの要件である。マクロ計量経済モデルの中で為替レートを内生化するに際しては，少なくとも二つのアプローチが存在している。一つは，ほとんどの他の内生変数と同様に，為替レートを説明する1本（あるいは数本）の方程式を特定化して，いくつかの変数で説明する方式である。この方式は，説明変数の観測値が十分多くあり，その為替レートの決定関係が安定的であるならば，正統的なアプローチとして考慮に値するであろう。われわれも，第III章で述べたこのようなアプローチに関する式の推定をいくつか試みた。しかし，現在の管理変動レート制は1973年第1四半期以後にワーキングしているために，その観測値の数も多くないし，裁量的にとられている介入政策を考慮することは難しい。これに対して，われわれが採用する第2のアプローチはこれらの問題を避けることができる。

ここで用いられる方式は天野明弘教授によって開発されたもので，フレックス方式と呼ばれている。この方式の基本的な考え方は，為替レートは毎期外国為替の超過需要をクリアーするように，あるいは国際収支を均衡化させるように決定される。ここでは，一定の為替レートに対してモデルが国際収支の諸項目を決定できると期待され，為替レートはまた，モデルの中で定式化される外国為替市場が安定的であるという仮定の下にくり返し手続きで決定される。その場合に，政策当局によってとられる為替レート制度や，為替レートや為替準備に対する政策目標が考慮されるようになっている。したがって，為替レートや公的介入の水準は他の内生変数と同時的に決定されるようになっている。

西ドイツ・モデルにおけるフレックス方式
# 女子中高生及びそれ以上の年齢層を対象とする ストレンジャー型性犯罪の実態 -『平成27年版犯罪白書』特別調査データに基づく分析

山本 宏樹（東京理科大学）

## 1 はじめに

『平成27年版犯罪白書』では13歳未満の被害者を含む小児強姦・小児わいせつとそれ以上の年齢層を被害者とする強姦・強制わいせつの差異について検討がなされているが，13歳以上の被害者を対象とする性犯罪に限った場合においても，中高生段階に当たる13～17歳を被害者とする場合 $ ^{1} $ と，18歳以上の年齢層を被害者とする場合とでは，加害者の属性や犯行態様・裁判内容等に関する差異の存在が考えられる。そこで本稿では『平成27年版犯罪白書』の特別調査のデータに基づき，上記の点について限られた範囲ではあるが，性犯罪の類型ごとにいかなる差異と共通性が存在するか検討したい。なお，本稿中，意見にわたる部分は，筆者の個人的見解である。

## 2 分析対象と方法

特別調査（以下「本調査」という。）が調査対象とするのは2008年7月1日からの1年間に性犯罪を含む罪で執行猶予の有無にかかわらず懲役刑の有罪判決が確定した加害者1,791人である。本稿では，紙幅の都合上，その大半を占める3種のストレンジャー型性犯罪，すなわち「面識のない者による単独強姦」（以下「ストレンジャー型単独強姦」という。），「面識のない者による単独強制わいせつ」（以下「ストレンジャー型単独強制わいせつ」という。），「面識のない者による痴漢」（以下「ストレンジャー型痴漢」という。）について扱う²。データの性質上，被害者が複数の場合には被害者属性や犯行態様の特定が困難であるため，本稿では分析対象を犯罪事実数・被害者数が共に一つ（一人）の加害者に限定している。また「ストレンジャー型単独強制わいせつ」については，路上・屋外等で行われる場合と電車・バス内で行われる場合とで無視できない差異が存在するため，本稿では両者を区別して扱う。

以下では，13～17歳の被害者を加害した群（以下「18歳未満加害群」という。）と18歳以上の被害者を加害した群（以下「18歳以上加害群」という。）の間に見られる差異を視野に入れな
がら，「ストレンジャー型単独強姦」142件，「電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつ」298件，「電車・バス内におけるストレンジャー型単独強制わいせつ」121件，「ストレンジャー型痴漢」275件のストレンジャー型性犯罪の4類型間の差異を検討していく $ ^{3} $ 。

分析対象となる調査項目は，加害者属性・犯行時間・犯行場所（性犯罪に着手した場所と性犯罪に及んだ場所が異なる場合には，着手した場所をいう。以下同じ。）・犯行態様・裁判内容である。分析に際しては，本稿で扱う上記4類型のそれぞれについて，加害者全体・18歳未満加害群・18歳以上加害群の比率を表に列記し，フィッシャーの正確確率検定によって18歳未満加害群と18歳以上加害群間の統計的有意差を検定する。また，それ以外の群間年齢差や学歴差などの母平均の差についてはウェルチのt検定，犯行の季節差については等比性に関するカイニ乗検定を行い，その結果を本文中に括弧書きで記載する $ ^{4} $ 。

## 3 分析結果

## （１）ストレンジャー型単独強姦

本調査のデータにおいては，単独強姦の69.8％をストレンジャー型が占めている。

本類型の女性人口100万人（住民基本台帳2008年10月1日現在，以下同じ）当たりの年齢層別被害者数は「18～19歳」16人，「13～17歳」13人，「20～29歳」10人の順となっている $ ^{5} $ 。加害者の犯行時の平均年齢は31.9歳であり，20代の加害者が半数（50.0%）を占める。そのうち18歳未満加害群の平均年齢は28.9歳で，18歳以上加害群と比較して4歳ほど低くなっている（18歳未満加害群28.9歳＜18歳以上加害群32.9歳，t=2.248, df=62.067, p=.028）。

学歴に関しては，1表のとおり，本類型の加害者全体の約4割が中卒者あるいは高校中退者であるが，18歳未満加害群では中卒者の割合が高く，4割に迫っている。ただし，学歴の分布全体を見た場合，学歴の高さに関して18歳未満加害群と18歳以上加害群の間では，統計的有意差は見られない（ $ t = .896,\ df = 48.313,\ p = .375 $ ）。就労面では無職者が本類型の加害者全体の3割以上を占めており，大卒の有職者は1割未満となっている。婚姻状況に関しては18歳以上加害群の未婚率が5割であるのに対し，18歳未満加害群の未婚率は7割に迫るなど統計的に有意に高くなっている（ただし10%水準である）。

ストレンジャー型単独強姦を行った者のうち，犯行時に何らかの前科前歴・保護処分歴（以下「前科等」という。）を有していた者は本類型の加害者全体の6割以上を占め，保護処分歴は19.0%，暴行や脅迫などの粗暴犯の前科を有する者は10.6％となっている。性犯罪に関する前科等を有する者は4人に1人である。これら前科等については両群に統計的有意差は見られない。
何らかの前科等を有する者の犯罪の平均初発年齢は20.8歳であり，18歳未満加害群と18歳以上加害群の間に統計的有意差は見られない（n=86，18歳未満加害群20.5歳＜18歳以上加害群20.9歳，t=.322, df=63.943, p=.748）。性犯罪の前科等を有する者の性犯罪初発年齢の平均は26.1歳であり，これについても両群に統計的有意差は見られなかった（n=34，18歳未満加害群25.1歳＜18歳以上加害群26.4歳，t=.569, df=31.642, p=.573）。

犯行時間については，ストレンジャー型単独強姦の約8割が午後6時〜午前5時台に集中しているが，被害者の年齢層によって犯行時間帯のピークは大きく異なる。18歳以上加害群の犯行が最多となる時間帯は午前2時〜午前5時台であり，この間に全犯行の3件に1件が集中している。なお，1表のデータをより詳しく見た場合，土日祝日の同時間帯に全体の2割（21.3%）が生起しており，平日（245日）の同時間帯を1とした場合，休日（120日）の同時間帯の犯行は2.9倍となっている。

それに対して，18歳未満加害群の場合，1表のとおり当該時間帯の犯行は全体の1割未満に留まっており，午後6時～午後9時台に全犯行の4割近く，平日の同時間帯に全犯行の3割が行われている。さらに言えば，18歳未満加害群の犯行の6割以上は午後6時～翌1時台に集中しており，特に平日の同時間帯に18歳未満加害群の犯行の過半数が集中している（18歳未満加害群52.9%＞18歳以上加害群28.7%，p=.013）。また18歳未満加害群では休日の午後2時～午後5時台の間の犯行も15%程度存在している。

季節別に見た場合，ストレンジャー型単独強姦は夏期（6～8月）で31.7％と最も高くなり，冬期（12～2月）で12.7％と最も低くなっている（ $ \chi^{2}=12.085,\ df=3,\ p=.007 $ ）。こうした季節間の犯行動向をめぐっては，18歳未満加害群と18歳以上加害群の間に統計的有意差は見られない（p=.820）。

犯行場所については，18歳以上加害群の場合，約4割が「被害者方」（住居マンションの階段踊り場などの敷地内を含む）であり，「夜間＋被害者方＋侵入」が18歳以上加害群の28.7％を占めている。それに対し，18歳未満加害群ではそうした手口は1件も存在せず，午後2時から翌1時台までの12時間に「道路上」や公園や空き地など「その他屋外」で犯行に及ぶ場合が半数を占めている（18歳未満加害群50.0％＞18歳以上加害群11.1%，p = .000）。なお，被害者が18歳未満か否かにかかわらず犯行場所の17%程度は「自動車内」となっている。これは同場所が約4割を占める集団強姦と比べると低いが，後述する「電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつ」の5.4％と比べると10pt以上高い（p = .000）。
## 1 表 ストレンジャー型単独強姦の実態

事件数
(18歳未满
群の数
:内数)	加害者全体
(%)	18歳未满
加害群
(%)	18歳以上
加害群
(%)	Fisher's
exact test
p
加害者属性
中卒	140(34)	25.0	38.2	20.8	.067	†
高校中退	140(34)	18.6	8.8	21.7	.128
高卒(在学中を含む)	140(34)	47.1	41.2	49.1	.438
大卒以上(在学中を含む)	140(34)	9.3	11.8	8.5	.517
有職	139(31)	66.2	54.8	69.4	.138
大卒有職者	142(34)	7.0	5.9	7.4	1.000
未婚	142(34)	54.2	67.6	50.0	.079	†
既婚	142(34)	26.8	17.6	29.6	.190
離別(死別を含む)	142(34)	19.0	14.7	20.4	.618
前科前歴·保護処分歴あり	140(34)	61.4	64.7	60.4	.691
性犯罪·性非行あり	142(34)	23.9	23.5	24.1	1.000
犯行時間
休日(土·日·祝日)	142(34)	40.1	38.2	40.7	.843
学校長期休業期間6	142(34)	9.2	14.7	7.4	.303
午前6時～午前9時台	142(34)	7.0	5.9	7.4	1.000
平日の同時間帯	142(34)	4.2	.0	5.6	.336
午後2時～午後5時台	142(34)	8.5	20.6	4.6	.008	**
休日の同時間帯	142(34)	4.9	14.7	1.9	.009	**
午後6時～午後9時台	142(34)	21.1	38.2	15.7	.008	**
平日の同時間帯	142(34)	15.5	29.4	11.1	.015	*
午後10時～翌1時台	142(34)	27.5	26.5	27.8	1.000
午前2時～午前5時台	142(34)	29.6	8.8	36.1	.002	**
犯行場所(犯行場所が複数の場合は着手場所)
被害者方(敷地内含む)	142(34)	31.0	.0	40.7	.000	***
道路上	142(34)	17.6	32.4	13.0	.018	*
自動車内	142(34)	16.9	17.6	16.7	1.000
電車·バス(駅·停留所を含む)	142(34)	1.4	2.9	.9	.423
その他屋内	142(34)	9.2	8.8	9.3	1.000
その他屋外	142(34)	12.7	26.5	8.3	.014	*
犯行態様
凶器使用	142(34)	28.2	20.6	30.6	.285
加害者飲酒	142(34)	26.1	11.8	30.6	.042	*
侵入	142(34)	26.8	.0	35.2	.000	***
拉致·監禁·拐取	142(34)	21.1	32.4	17.6	.090	†
裁判内容
実刑	142(34)	87.3	88.2	87.0	1.000

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, † p<.1
また，犯行場所と関連して18歳未満加害群では「拉致・監禁・拐取」が3割を占める一方で「侵入」が1件も存在しないなど，18歳以上加害群との間に犯行態様上の統計的有意差が見られた。なお，ストレンジャー型単独強姦の約3割で凶器が使用されているが，これについては両群の間に統計的有意差は見られなかった。飲酒をしていた加害者は18歳以上加害群では3割を超すのに対し，18歳未満加害群では1割に留まる。

ストレンジャー型単独強姦の9割近くが実刑判決を言い渡されているが，この点について被害者が18歳未満加害群と18歳以上加害群との間には，統計的有意差は見られなかった。実刑判決を受けた124人のうち刑期が10年以上の者は7.3%であり，この点についても両群に統計的有意差は見られない $ (p=1.000) $ 。刑期が10年以上の者も含めて5年以上の者の割合は50.0%であるが，18歳未満加害群が30.0%であるのに対し18歳以上加害群は56.4%と統計的に有意に高くなっている $ (p=.020) $ 。

## （２）ストレンジャー型単独強制わいせつ

## ア 電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつ

本調査データにおいては，電車・バス内以外における単独強制わいせつの74.5％をストレンジャー型単独強制わいせつの類型が占めている。

本類型の女性人口 100 万人当たりの年齢層別被害者数は「18～19 歳」34 人，「13～17 歳」28 人，「20～29 歳」21 人の順となっている。本類型の加害者全体の犯行時の平均年齢は 34.0 歳であり，18 歳未満加害群と 18 歳以上加害群との間に統計的有意差は見られない（18 歳未満加害群 32.8 歳＜18 歳以上加害群 34.3 歳，t = .925, df = 115.132, p = .357）。学歴に関しては，本類型の加害者全体の約半数が高卒であり，高校中退者の割合について 18 歳未満加害群の方が 10pt ほど高いものの，18 歳未満加害群と 18 歳以上加害群の間に統計的有意差は見られない（t = .328, df = 133.356, p = .743）。

本類型の加害者全体のうち，4人に1人は犯行時に無職であり，大卒の有職者は1割である。婚姻状況については，ストレンジャー型単独強姦の場合と同様に18歳以上加害群では未婚者が半数ほどであるのに対して，18歳未満加害群は65%程度と高くなっており，逆に18歳以上加害群では離別者が2割であるのに対し，18歳未満加害群では1割に満たないなど，統計的有意差が見られる。
2表 電車・バス内以外におけるストレンジャー型単独強制わいせつの実態

事件数
(18歳未满
群の数
:内数)	加害者
全体
(%)	18歳未满
加害群
(%)	18歳以上
加害群
(%)	Fisher's
exact test
p
加害者属性
中卒	294(73)	20.4	16.4	21.7	.403
高校中退	294(73)	20.1	28.8	17.2	.042	*
高卒(在学中を含む)	294(73)	46.3	43.8	47.1	.685
大卒以上(在学中を含む)	294(73)	13.3	11.0	14.0	.558
有職	293(71)	75.1	73.2	75.7	.753
大卒有職者	298(73)	9.7	6.8	10.7	.495
未婚	296(73)	51.7	64.4	47.5	.015	*
既婚	296(73)	32.3	28.8	31.4	.663
離別(死別を含む)	296(73)	16.9	6.8	20.2	.007	**
前科前歷・保護処分歴あり	298(73)	58.7	58.9	58.7	1.000
性犯罪・性非行あり	298(73)	27.5	28.8	27.1	.765
犯行時間
休日(土・日・祝日)	298(73)	41.3	28.8	45.3	.014	*
学校長期休業期間	298(73)	10.7	11.0	10.7	1.000
午前6時～午前9時台	298(73)	12.1	15.1	11.1	.409
平日の同時間帯	298(73)	5.7	11.0	4.0	.039	*
午後2時～午後5時台	298(73)	9.1	11.0	8.4	.490
休日の同時間帯	298(73)	3.0	1.4	3.6	.694
午後6時～午後9時台	298(73)	18.1	34.2	12.9	.000	***
平日の同時間帯	298(73)	13.4	26.0	9.3	.001	**
午後10時～翌1時台	298(73)	32.6	23.3	35.6	.062	†
午前2時～午前5時台	298(73)	19.8	8.2	23.6	.004	**
犯行場所(犯行場所が複数の場合は着手場所)
被害者方(敷地内含む)	298(73)	19.1	5.5	23.6	.000	***
道路上	298(73)	39.6	50.7	36.0	.028	*
自動車内	298(73)	5.4	8.2	4.4	.235
電車・バス(駅・停留所を含む)	298(73)	4.4	8.2	3.1	.093	†
その他屋内	298(73)	18.5	13.7	20.0	.297
その他屋外	298(73)	4.7	8.2	3.6	.115
犯行態様
凶器使用	298(73)	7.4	11.0	6.2	.199
加害者飲酒	298(73)	32.2	17.8	36.9	.002	**
侵入	298(73)	12.8	5.5	15.1	.042	*
拉致・監禁・拐取	298(73)	6.7	6.8	6.7	1.000
裁判内容
実刑	298(73)	36.6	35.6	36.9	.889

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, † p<.1