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## 4 区分別収支計算書の内容に関する明細

## (1) 財源の明細

## ① 主管の収納済歳入額の明細

(单位：百万円)

款	項	相手先	金額
官業收入	病院收入	45
小計	45
国有財産処分收入	国有財産堯払收入	1,271
小計	1,271
回収金等收入	貸付金等回収金收入	4,021
小計	4,021
国有財産利用收入	国有財産貸付收入	823
国有財産使用收入	28
利子收入	1
小計	852
納付金	雑納付金	法人等	117,028
小計	117,028
諸收入	特別会計受入金	自動車安全特別会計	115
許可及手数料	0
弁償及返納金	1,356
東日本大震災復興弁償及返納金	70
物品売払収入	320
雑入	100
小計	1,964
合計	125,183

## (2) その他歳計外現金・預金の増減の明細

(单位：百万円)

内容	金额
前年度末残高	83
本年度受入	42
本年度払出	109
本年度末残高	16
## 参考情報

## 1 内閣府の所掌する業務の概要

内閣府は、内閣機能強化の観点から、「内閣官房を助けて内閣の重要施策に関する企画立案及び総合調整」、「内閣総理大臣が担当することがふさわしい行政事務の処理」等を行うことを任務とする機関であり、内閣府本府の他、宮内庁、公正取引委員会、国家公安委員会、特定個人情報保護委員会、金融庁及び消費者庁という外局等から構成されています。

なお、所掌事務は、次のとおりです。

## 【内閣府本府】

内閣府本府は、本府、重要施策に関する会議（中央防災会議等）、特別の機関（北方対策本部等）及び地方支分部局（沖縄総合事務局）等からなり、主な事務として、短期及び中期の経済運営、男女共同参画社会の形成の促進、消費生活及び市民活動に関係する施策を中心とした国民生活の安定及び向上、沖縄の振興及び開発、北方領土問題の解決の促進及び災害からの国民の保護等に関する企画及び立案並びに総合調整を行っています。

## 【宫内庁】

宮内庁は、皇室関係の国家事務及び天皇の国事に関する行為に係る事務等を処理しています。

## 【公正取引委员会】

公正取引委員会は、独占禁止法を運用するために設置された機関で、独占禁止法の補完法である下請法の運用も行っています。

## 【国家公安委员会·警察厅】

国家公安委員会は、警察庁を管理（大綱方針を定め、それに即して監督すること）し、警察庁は、広域組織犯罪に対処するための警察の態勢、犯罪鑑識、犯罪統計等警察庁の所掌事務について都道府県警察を指揮監督しています。

## 【特定個人情報保護委員會】

特定個人情報保護委員会は、社会保障・税番号制度における特定個人情報（マイナンバーをその内容に含む個人情報）の有用性に配慮しつつ、その適正な取扱いを確保するために必要な指導・助言等の措置を講ずることを任務としています。

## 【金融厅】

金融庁は、金融制度に関する企画立案や、銀行、保険会社、証券会社等に対する検査・監督等を通じて、わが国金融の機能の安定を確保し、預金者、保険契約者、有価証券の投資者等の保護を図るとともに金融の円滑化を図っています。

## 【消費者庁】

消費者庁は、消費者の利益の擁護及び推進、商品及び役務の消費者による自主的かつ合理的な選択の確保並びに消費生活に密接に関連する物資の品質に関する表示に関する事務を行っています。
内閣府組織図 (平成25年度)定員2.273人 (平成25年度末)	内閣府
宮内庁組織図（平成25年度末）
## 公正取引委員會組織図(平成25年度)

(定員は平成25年度末現在)
## 国家公安委员会組織図(平成25年度)
## 特定個人情報保護委員會組織図(平成25年度)

(委員長1名, 委員1名)
金融庁組織図(平成25年度)

（注1）数字は、平成25年度末定員。 （注2）審議官、参事官及び次長のうち、それぞれ1人は充て職。
消費者庁組織図(平成25年度)

消費者庁
長官
次長
審議官（3）
参事官（1）
(內部部局)
総務課	消費者政策課	消費者制度課	消費生活情報課	地方協力課	消費者安全課	取引対策課	表示対策課	食品表示企画課
3 内閣府における会計・独立行政法人等の間の財政資金の流れ

一般会計	独立行政法人国立公文書館運営費交付金(1,944百万円)	独立行政法人国立公文書館
独立行政法人国立公文書館施設整備費補助金(37百万円)	独立行政法人国立公文書館
沖縄科学技术術大学院大学学園補助金(10,087百万円、89百万円)	沖縄科学技术術大学院大学学園
沖縄科学技术術大学院大学学園施設整備費補助金(2,004百万円)	沖縄科学技术術大学院大学学園
沖縄振興開発金融公庫補給金(73百万円)	沖縄振興開発金融公庫
沖縄振興開発金融公庫出資金(600百万円)	沖縄振興開発金融公庫
独立行政法人北方領土問題対策協会一般業務勘定運営費交付金(1,235百万円)	独立行政法人北方領土問題対策協会
北方地域旧漁業権者等貸付事業費補助金(153百万円)	独立行政法人北方領土問題対策協会
預金保険機構出資金(-)	預金保険機構
独立行政法人国民生活センター運営費交付金(4,186百万円)	独立行政法人国民生活センター
## 4 平成 25 年度一般会計の歳入歳出決算の概要

(单位：百万円)

歳 入	歳 出
歳入予算額	124,429	歳出予算額	718,147
雑納付金	118,494	内閣本府	396,929
貸付金等回収金収入	3,915	警察庁	255,692
国有財産売払収入	409	金融庁	21,774
弁償及返納金	326	消費者庁	11,324
その他	1,283	沖縄総合事務局	10,211
その他	22,215
徴収決定済額	126,089	前年度線越額	1,552,560
雑納付金	117,845	内閣本府	1,490,513
貸付金等回収金収入	4,021	警察庁	61,781
国有財産売払収入	1,271	その他	266
弁償及返納金	1,438	予備費使用額	537
その他	1,512	公正取引委員会	537
予算決定後移替増減額	△1,397,225
内閣本府	△1,397,225
歳出予算現額	874,020
収納済歳入額	125,183	内閣本府	490,217
雑納付金	117,028	警察庁	317,473
貸付金等回収金収入	4,021	金融庁	21,934
国有財産売払収入	1,271	消費者庁	11,324
弁償及返納金	1,356	沖縄総合事務局	10,318
その他	1,506	その他	22,752
支出済歳出額	626,669
内閣本府	277,799
不納欠損額	651	警察庁	286,240
雑納付金	648	金融庁	20,665
その他	2	宮内庁	10,043
沖縄総合事務局	9,658
公正取引委員会	8,613
北方対策本部	1,569
収納未済歳入額	254	日本学術会議	897
雑納付金	168	国際平和協力本部	483
弁償及返納金	81	官民人材交流センター	177
その他	4	消費者庁	10,490
特定個人情報保護委員会	31
翌年度線越額	199,999
内閣本府	182,518
歳入予算額と収納済歳入額との差	754	警察庁	17,079
雑納付金	△1,465	その他	401
貸付金等回収金収入	106	不用額	47,351
国有財産売払収入	861	内閣本府	29,900
弁償及返納金	1,029	警察庁	14,152
その他	222	金融庁	1,268
消費者庁	257
沖縄総合事務局	569
その他	1,202
## 5 公債関連情報

一般会計の公債の発行・管理は財務省の所掌する業務であるため、公債及び利払費等については財務省に計上されている。しかし、各省庁の業務実施の財源の一部は公債で調達されていることから、各省庁の負担と考えられる公債関連の計数を複数の仮定計算に基づき算定し、公債関連情報として開示している。仮定計算に基づく数字であるため、各省庁の省庁別財務書類に負債計上するものではない。

① 財務省において計上されている会計年度末の公債残高、当該年度に発行した公債額（借換債を除く。）及び当該年度の利払費は以下のとおりである。

・会計年度末の公債残高 7,078,807 億円

・当該年度に発行した公債額 ___ 408,509 億円

・当該年度の利払費 ___ 75,504 億円

② 財務省において計上されている①の計数を公債発行対象経費及び歳出決算額を基礎として各省庁に配分を行った場合、当省に配分される額は以下のとおりである。

・会計年度末の公債残高のうち内閣府配分額 100,884 億円

・当該年度に発行した公債額のうち内閣府配分額 5,493 億円

・当該年度の利払費のうち内閣府配分額 1,075 億円
# 利用者のために

## 1 調査の目的

牛乳乳製品統計調査は、牛乳及び乳製品の生産、出荷、在庫等に関する実態を明らかにし、畜産行政の資料を整備することを目的とする。

## 2 調査の根拠

本調査は、統計法（平成19年法律第53号）第9条第1項に基づく基幹統計調査である。

## 3 調查機関

本調査は、農林水産省大臣官房統計部及び農林水産大臣が委託した民間事業者（以下「民間事業者」という。）を通じて実施した。

## 4 調査の体系

## 5 調査の対象

調査対象工場・処理場は全国の牛乳処理場及び乳製品工場とした。

なお、乳製品工場のうち、アイスクリームのみを製造する工場で年間製造量が5万リットルに満たないものは除く。

## 6 調査対象工場・処理場数

(1) 基礎調査

全国の牛乳処理場及び乳製品工場を調査対象工場・処理場とし、605工場に対して調査を実施した。

## (2) 月別調査

平成25年1月の調査対象工場・処理場数は387工場である。

なお、月別調査における調査対象工場・処理場数は、廃業や新設等の理由により変動することがある。

月別調査の調査対象工場・処理場は以下の基準により選定した。

ア 全国の乳製品工場

前年（平成24年）の基礎調査結果における12月の県内・県外生産者及び県内・県外工場からの受乳量（以下「生乳受乳量」という。）が300トン以上の牛乳処理場

ウ 前年（平成24年）の基礎調査結果における12月の生乳受乳量が300トン未満
の牛乳処理場のうち、県外から受乳している牛乳処理場及び飲用牛乳等を県外へ出荷している牛乳処理場

エイ及びウの工場では12月の生乳受乳量が都道府県計の80％に満たないものについて、カバレッジが80％を超えるまでの牛乳処理場

## 7 調查期間

平成25年（1月～12月）の1年間を調査期間とし、基礎調査は12月末日現在、月別調査は毎月末日現在で実施した。

## 8 調査事項

## (1) 基礎調査

経営組織及び常用従業者数、生乳の送受乳量及び用途別処理量、牛乳等の種類別生産量並びに飲用牛乳等の県外出荷の有無、容器容量別生産量、生産能力、乳製品の種類別生産量及び年末在庫量

## (2) 月別調査

生乳の集乳先別受乳量及び仕向け先別送乳量、生乳の用途別処理量、牛乳等の種類別生産量、飲用牛乳等の仕向け地域別出荷量、乳製品の種類別生産量及び月末在庫量

## 9 調査方法

## (1) 基礎調査

民間事業者が調査対象工場・処理場に郵送により調査票を配布・回収する自計調査（被調査者が自ら回答を調査票に記入する方法）、政府統計共同利用システムオンライン調査システム（以下「オンライン調査システム」という。）により調査対象工場・処理場が作成した電子調査票を民間事業者がオンラインにより回収する自計調査及び民間事業者が調査対象工場・処理場への聞き取りにより行う他計調査（民間事業者が被調査者への聞き取りにより回答を調査票に記入する方法）として実施した。

## (2) 月別調査

オンライン調査システムにより調査対象工場・処理場が作成した電子調査票を民間事業者がオンラインにより回収する自計調査（被調査者が自ら回答を調査票に入力する方法）として実施した。

なお、調査対象工場・処理場がオンラインによる調査に協力できない場合は、民間事業者が調査票を郵送で配布・回収する自計調査（被調査者が自ら回答を調査票に記入する方法）として実施した。

## 10 集計方法

## (1) 基礎調査

都道府県別の数値は、各都道府県の乳製品工場・牛乳処理場の調査結果を合計して算出し、全国計は都道府県ごとの計を合計して算出した。

## (2) 月別調査

「牛乳等向け処理量」、「牛乳等向けのうち、業務用向け処理量」、「欠減」、「牛乳生産量」、「牛乳のうち、業務用向け生産量」、「牛乳のうち、学校給食用生産量」、「加工乳・成分調整牛乳生産量」、「加工乳・成分調整牛乳のうち、
業務用生産量」、「加工乳・成分調整牛乳のうち、成分調整牛乳生産量」、「乳飲料の生産量」、「はっ酵乳生産量」及び「乳酸菌飲料生産量」の各項目の都道府県計は、調査対象工場・処理場の調査値と調査対象工場・処理場以外の推計値を合計して算出した。

なお、調査対象工場・処理場以外の処理量（生産量）は、月別調査対象工場・処理場の結果を基に以下の方法により推定した。

〔調査対象工場・処理場以外の処理量（生産量）推定方法〕

$$ 調査対象工場・処理場以外の処理量 ( 生産量 ) $$

$$ = 調查対象工場 \cdot 処理場 \emptyset 処理量 ( 生産量 )\times 推定係数 $$

$$ 推定係数 =\frac{ 調查対象工場 \cdot 処理場以外 \of{ 前年 } \of{ 基礎調査 } \of{ 処理量 }( 生産量 )}{ 調査対象工場 \cdot 処理場 \of{ 前年 } \of{ 基礎調査 } \of{ 処理量 }( 生産量 )} $$

また、全国計は、各都道府県の計を合計して算出した。

イ 上記ア以外の項目

各都道府県の計は、月別調査対象工場・処理場の調査結果を合計して算出し、全国計は各都道府県の計を合計して算出した。

ウ 乳製品工場・牛乳処理場の新設又は季節操業があった場合は、6の(2)に該当するものを調査対象工場・処理場とし、廃業又は操業期間の終了をもって調査中止とした。

## 11 目標精度

本調査において、目標精度は設定していない。

## 12 用語の解説

本調査における牛乳及び乳製品の定義は、「乳及び乳製品の成分規格等に関する省令」（昭和26年厚生省令第52号）（以下「乳等省令」という。）を基にしており、主要な品目の定義は次のとおりである。

生 乳

搾乳したままの人の手を加えない乳用牛の乳をいう。

牛 乳 等

飲用牛乳等に乳飲料、はっ酵乳及び乳酸菌飲料を加えたものを総称して牛乳等という。

乳等省令では、乳飲料、はっ酵乳及び乳酸菌飲料は乳製品に分類しているが、これらは製造過程及び施設が飲用牛乳等と同一又は類似していること、また、流通も同一であることから、本調査では牛乳等として分類した。

飲用牛乳等

直接飲用に供する目的又はこれを原料とした食品の製造若しくは加工の用に供する目的で販売する牛乳、成分調整牛乳及び加工乳をいう。
牛 乳	生乳以外のものを混入することなく、直接飲用又はこれを原料とした食品の製造若しくは加工の用に供する目的で、乳等省令に定める成分規格並びに製造及び保存の方法の基準に沿って製造されたものをいう。
加 工 乳	なお、脂肪調整のための脂肪乳を混入した場合は、加工乳となるのでここに含めない。
成分調整牛乳	生乳、牛乳若しくは特別牛乳又はこれらを原料として製造した食品を加工したもの（成分調整牛乳、はっ酵乳及び乳酸菌飲料を除く。）をいう。
乳 飲 料	生乳から乳脂肪分その他の成分の一部を除去したものをいう。
はっ 酵 乳	生乳、牛乳、特別牛乳及びこれらを原料として製造した乳製品を主原料とした飲料で、乳及び乳製品以外のもの（ビタミン、カルシウム、果汁、コーヒーなど）を加えたものをいう。
乳 酸 菌 飲 料	生乳及び乳製品を原料として、これを乳酸菌又は酵母ではっ酵させ、糊状又は液状にしたものをいう。
乳 製 品	生乳及び乳製品を原料として、これを乳酸菌又は酵母ではっ酵させ、糊状又は液状にしたものを主原料として、これに水を加えて薄めた飲料をいう。
全 粉 乳	れん乳、粉乳、バター、クリーム、チーズ及びアイスクリーム等をいい、本調査では加糖れん乳、無糖れん乳、脱脂加糖れん乳、全粉乳、調製粉乳、脱脂粉乳、バター、クリーム、チーズ及びアイスクリームに区分した。
脱 脂 粉 乳	生乳からほとんど全ての水分を除去して粉末状に乾燥したものをいう。加工乳や缶コーヒーなどの原料として使用される。
調 製 粉 乳	無脂肪乳からほとんど全ての水分を除去して粉末状に乾燥したものをいう。製菓、製パン、還元牛乳、アイスクリームなどの原料として使用される。
生乳又は乳製品に、乳幼児に必要な栄養素及び母乳の組成に類似させるために必要な栄養素を混和し、粉末状にしたものをいう。
バター	生乳から分離した乳脂肪（クリーム）をかき混ぜること（チャーニング）により脂肪を塊状に集め、これを更に練り上げ（ワーキング）で成形したものをいう。 菓子原料等の業務用や家庭用として使用される。
クリーム	生乳から乳脂肪分以外の成分を除いたものをいう。 本調査では、製菓原料や家庭用として生産販売する目的で脂肪分離したものに限定し、脂肪分離（脂肪率45～50%）した時点で生産量を把握し、脂肪率換算は行わない。 したがって、バター、チーズを製造する過程で製造されるクリーム及び飲用牛乳等の脂肪調整用の抽出クリームは除外する。 なお、牛乳処理場であっても、クリームを生産する目的で脂肪分離を行った場合はクリームの生産量に計上する。 乳等省令では添加物を一切加えてはならないと定められており、植物油脂や乳化剤等を加えたものは除外する。
チーズ	生乳及び生乳を原料とする製品を乳酸菌ではゥ酵させ、又は生乳に酵素を加えてできた凝乳から乳清（ホエイ）を除去したものをいう。 チーズはナチュラルチーズとプロセスチーズに大別され、ナチュラルチーズは、生乳、クリーム、低脂肪乳等を凝固させ熟成したものであり、その種類は400種以上あるといわれている。主なものとしてチーズ、ゴーダ（細菌による熟成）、カマンベール、ブルー（カビによる熟成）、クリーム、モッツアレラ（非熟成）などがある。 プロセスチーズは、一種又は数種のナチュラルチーズを粉砕混合し、これに乳化剤等を加えて加熱、乳化、殺菌し、成形したものである。我が国で生産消費されるチーズの大部分をプロセスチーズが占めているが、原料用のナチュラルチーズはチェダーとゴーダがほとんどであり、その大部分が輸入されている。 本調査では、国内で生産されたナチュラルチーズ及びプロセスチーズのうち直接消費されるもののみを計上する。したがって、プロセスチーズ原料用ナチュラルチーズは除く。
直接消費用 ナチュラルチーズ	業務用（菓子原料用等）及び家庭用として直接販売されるナチュラルチーズをいう。 これには、カマンベールチーズ、カッテージチーズ、クリームチーズなどがある。 生乳に16～17%のしょ糖を加えて2.5分の1の割合で濃縮
加糖れん乳
無糖れん乳	したものをいう。製菓原料、アイスクリーム原料、家庭用として使用される。
脱脂加糖れん乳	生乳を真空で約2.1分の1～2.5分の1の割合で濃縮し、均質操作を行い、缶詰充てん後、高压滅菌したものをいう。
アイスクリーム	生乳の乳脂肪分を除去したものに16～17%のしょ糖を加えて2.5分の1の割合で濃縮したものをいう。製造方法は、原料乳から脂肪分を除去するほかは、加糖れん乳と同じである。
生乳の移出(入)量	生乳又は乳製品にしょ糖、香料、乳化剤等を加えてかくはんしながら凍結させたもので、乳脂肪分8％以上のハードアイスクリームを対象とする。
生乳処理量	工場・処理場が県外の生産者又は工場・処理場から受乳した生乳量を移入量といい、生産者又は工場・処理場が県外の工場・処理場へ送乳した生乳量を移出量という。
牛乳等向け	生乳の都道府県間の移出（入）量を把握することによって、都道府県別の生乳の生産量及び処理量を明らかにする。
業務用向け	牛乳等及び乳製品を製造するために仕向けた生乳の量等をいう。
乳製品向け	牛乳等に仕向けたものをいう。
チーズ向け	牛乳等向けのうち、製菓用や飲料用等の食品原料用（製造・加工用）として仕向けた牛乳、成分調整牛乳及び加工乳をいう。
クリーム等向け	生乳のまま乳製品に仕向けたものをいう。
その他向け	乳製品向けのうち、チーズを製造するために仕向けたものをいう。
欠減	乳製品向けのうち、クリーム、濃縮乳、脱脂濃縮乳を製造するために仕向けたものをいう。
欠減	輸送や牛乳乳製品の製造工程で減耗したもの等をいう。なお、自家飲用及び子牛のほ乳用等で処理したものもここに含める。
乳製品工場

乳製品を製造する施設をいう。

牛 乳 処 理 場

生乳又は牛乳を処理して牛乳等を製造する施設であって、

乳製品工場以外のものをいう。

## 13 統計表の見方等

## (1) 統計表の地域区分

全国農業地域区分及び地方農政局の区分は、次のとおりである。

## ア 全国農業地域

全国農業地域	細 分	所属都道府県名
北海道	-	北海道
東北陸	-	青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島
関東・東山	-	新潟、富山、石川、福井
北関東	茨城、栃木、群馬
南関東	埼玉、千葉、東京、神奈川
東山	山梨、長野
東海	-	岐阜、静岡、愛知、三重
近畿	-	滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山
中國	-	鳥取、島根、岡山、広島、山口
四国	-	徳島、香川、愛媛、高知
九州	-	福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島
沖縄	-	沖縄

注：統計表中の「関東」とは、上記区分の「関東・東山」地域の細分にある「北関東」及び「南関東」を併せたものである。

## 地方農政局

地方農政局名	所属都府県名
東北農政局関東農政局北陸農政局東海農政局近畿農政局中国四国農政局九州農政局	上記の東北に同じ茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、長野、静岡上記の北陸に同じ岐阜、愛知、三重上記の近畿に同じ鳥取、島根、岡山、広島、山口、徳島、香川、愛媛、高知上記の九州に同じ

注：統計表中は、全国農業地域と区分の違う「関東農政局」、「東海農政局」及び「中国四国農政局」を掲載している。
(2) 統計数値については、表示単位未満を四捨五入したため、合計値と内訳が一致しない場合がある。

## (3) 統計表に用いた記号

統計表に用いた記号は次のとおりである。

「0.0」・・・単位に満たないもの（例：0.04%→0.0%）

「ー」・・・事実のないもの

「…」・・・事実不詳又は調査を欠くもの

「ｘ」・・・個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの

「nc」・・・計算不能

## (4) 秘匿措置

統計調査結果について、調査対象工場・処理場数が2以下の場合には調査結果の秘密保護の観点から、当該結果を「x」表示とする秘匿措置を施している。

なお、全体（計）からの差引きにより、当該結果が推定できる場合には、本来秘匿措置を施す必要のない箇所についても「x」表示としている。

## 14 お問合せ先

農林水産省 大臣官房統計部

生產流通消費統計課消費統計室 食品產業動向班

電話 （代表） 03-3502-8111 内線3717

（直通） 03-3591-0783

FAX 03-3502-3634
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(重要施策に関する広報)
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	2-①
25年度	26年度	27年度	28年度	29年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	4,235,542	4,534,567	4,534,037	4,539,170	5,238,506

補正予算(千円)	1,813,857	1,899,073	1,837,334

線越し等(千円)	-531,623	-349,508	-304,056

計(千円)	5,517,776	6,084,132	6,067,315
<0>	<0>	<0>
執行額(千円)	5,475,617	6,014,175	6,086,607

政策評価結果の概算要求への反映状況	より効率的かつ効果的な広報の実施のため、特に主力媒体であるテレビ、新聞、インターネットについて効果を検証している。政策評価の結果、テレビ、新聞の「理解度」については目標をほぼ達成し、政府広報オンラインの「ページビュー数」についても目標を大きく上回り、高い訴求効果を得ることができていると考えられ、相当程度進展ありとした。したがって、政府が推進する重要施策の、効果的な広報を引き続き実施していくことにより、一層、国民の理解を深められるよう努めていく。なお、来年度は、クロスメディア広報を行うべき重要広報テーマが、今年度より多く想定されることから増額を要求している。また、平成28年度行政事業レビュー公開プロセスでの指摘を踏まえ、各広報媒体の位置づけ等について再検討を行い、クロスメディア広報を重点的に活用するよう、概算要求に反映させている。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(国際広報の強化)
評価方式	総合(実績)事業	政策目標の達成度合い	進展が大きくない	番号	2-②
25年度	26年度	27年度	28年度	29年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	0	1,802,889	3,603,149	3,598,016	3,956,546

補正予算(千円)	0	600,632	979,796

線越し等(千円)	0	-560,631	-282,584

計(千円)	0	1,842,890	4,300,361
<0>	<0>	<0>
執行額(千円)	0	1,813,152	4,251,795

政策評価結果の概算要求への反映状況	国際広報の強化については、平成26年度から新たに政策評価の対象としており、平成26年度における「我が国に対する理解度」及び「我が国に対する好感度」の数値を翌年以降の基準値としている。平成27年度以降、同数値の推移を調査するとともに、広報効果の想定が可能な指標を追及することで、予算額に見合った効果を得ているか分析、把握し、今後の概算要求に適切に反映させていく。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(世論の調査)
評価方式	総合(実績)事業	政策目標の達成度合い	番号	2-③
25年度	26年度	27年度	28年度	29年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	158,443	160,487	160,426	160,426	160,426

補正予算(千円)
繰越し等(千円)
計(千円)	158,443	160,487	160,426
<0>	<0>	<0>
執行額(千円)	155,129	152,479	136,966

政策評価結果の概算要求への反映状況	世論の調査については、国民の意見や提言を聴取し、政府施策の企画立案に資することを目標としているところ、政策評価の結果、所期の目標を達成しているため、次年度も引き続き適切に事業を実施し、より多くの政府施策の企画立案に資するよう、効率的に進めていく。※政策評価は目標未達成時に実施することとなっており、設定した目標値を達成したため、政策評価を実施していない。よって、政策目標の達成度合いについては未記入。
## 政策評価調書（個別票2）

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(重要施策に関する広報)	番号	2-①	(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	28年度当初予算額	29年度概算要求額
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
対応表においてとなっているもの	○	1	一般	内閣本府	政府広報費	政府広報の実施等に必要な経費	< 4,539,170 >	< 5,238,506 >
○	2	< >	>
○	3	< >	>
○	4	< >	>
小計	4,539,170 <4,539,170> の内数	5,238,506 <5,238,506> の内数
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
合計	4,539,170 <4,539,170> の内数	5,238,506 <5,238,506> の内数
## 政策評価調書（個別票2）

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(国際広報の強化)	番号	2-②	(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	28年度当初予算額	29年度概算要求額
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
対応表においてとなっているもの	○	1	一般	内閣本府	政府広報費	政府広報の実施等に必要な経費	< 3,598,016>	< 3,956,546>
○	2	< 3,956,546>
○	3	< 3,956,546>
○	4	< 3,956,546>
小計	3,956,546<3,956,546>	3,956,546
対応表においてとなっているもの	●	1
●	2
●	3
●	4
小計
合計	3,598,016<3,598,016>	3,956,546<3,956,546>	3,956,546
## 政策評価調書（個別票2）

政策名	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進(世論の調査)	番号	2-③	(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	28年度当初予算額	29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	内閣本府	政府広報費	政府広報の実施等に必要な経費	160,426	160,426
●	2
●	3
●	4
小計	160,426<160,426>の内数	160,426<160,426>の内数
対応表においてとなっているもの	◆	1
◆	2
◆	3
◆	4
小計
対応表においてとなっているもの	○	1
○	2
○	3
○	4
小計
対応表においてとなっているもの	◆	1
◆	2
◆	3
◆	4
小計
合計	160,426<160,426>の内数	160,426<160,426>の内数
## 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	政府広報・広聴による政府施策の理解、協力の促進	番号	2	(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
28年度当初予算額	29年度概算要求額	増△減額
該当なし
# 失職経験が所得低下に及ぼす影響 $ ^{*} $

佐藤 一磨 $ ^{**} $

## <要旨>

本稿の目的は、『慶應義塾家計パネル調査』を用い、非自発的理由による失職経験が所得に及ぼす影響を検証することである。我が国ではバブル崩壊以降、「失われた10年」と言われるほどの長期不況を経験し、多くの非自発的な理由による失職者を生み出した。この失職が所得をどの程度低下させるのか、そして、その低下がどの程度持続するのかといった点に関して海外では数多くの研究があるものの、国内ではあまり研究がない。他の先進国と比較して、転職市場の規模が小さく、長期雇用の傾向が強い我が国の場合、この失職による所得低下の影響が大きいと考えられるが、その実態は明らかになっていない。そこで、本稿ではPropensity Score Matching法を用い、男女別、年齢別に失職経験が所得に及ぼす影響を検証した。この分析の結果、次の3点が明らかになった。

1 点目は、男女別に失職が所得に及ぼす影響の違いを検証した結果、いずれの年齢層でも男性の所得低下額の方が女性よりも大きい傾向にあった。しかし、所得低下率(%)はほとんどの場合、女性の方が男性よりも若干大きかった。2 点目は、男性について分析した結果、全年齢層では失職時から失職3年後まで持続的に継続就業者よりも所得が低く、失職3年後時点でも60万円以上所得が低かった。年齢別にみると、所得低下幅が最も大きいのは41歳以上の中高齢層であり、この背景には失職による就業率の低下とそれまで蓄積した人的資本の喪失が大きな影響を及ぼすと考えられる。3 点目は、女性について分析した結果、全年齢層では男性と同様に失職時から失職3年後まで持続的に継続就業者よりも所得が低く、失職3年後時点でも30万円以上所得が低かった。年齢別にみると、40歳以下の場合、少なくとも失職1年後までは所得低下が確認されるが、41歳以降の中高齢層になると失職3年目まで持続的に所得が低下する傾向にあった。

JEL Classification Number : J31, J63, J64

Key Word : 失職、所得低下、Propensity Score Matching 法
# The Impact of Job Displacement on Earnings Losses

By Kazuma SATO

## Abstract

The purpose of this paper is to examine the impact of job displacement on earnings losses by using the Keio Household Panel Survey (KHPS). During the long-term recession known as the “Lost Decade,” many Japanese workers experienced involuntarily unemployment. Although many studies have attempted to estimate the extent and persistence of earnings losses due to job displacement, there are only a few such studies focusing on Japan. When compared with other industrialized countries, the Japanese job change market is small and lifetime employment is still prevalent. Therefore, the earnings losses of displaced workers are generally considered to be large. However, the actual magnitude of these losses has not been clarified. We will examine the impact of job displacement on earnings losses by sex and age using the propensity score matching method. Three key points emerge from this analysis. First, after examining the results of an analysis by sex at all age groups, we find that earnings losses are larger among men than women. However, the earnings losses ratio is larger among women than men for most age groups. Second, an analysis of men of all age groups finds that the earnings of displaced workers are lower than those of continuous workers from the year of displacement to 3 years afterward. These earnings losses total over ¥600,000 at 3 years after the time of displacement. The cost of this displacement is greater for those in the middle and older age groups. This is caused by the decrease in the employment rate after displacement and the loss of human capital. Third, the analysis of women of all age groups also shows that the earnings of displaced workers are lower than those of continuous workers from the year of displacement to 3 years afterward. Here, earnings losses amount to over ¥300,000 at 3 years after the time of displacement. For workers under the age of 40 years, earnings losses persist for at least 1 year after the time of displacement. For workers over the age of 41 years, earnings losses persist for 3 years after the time of displacement.

JEL Classification Number : J31, J63, J64

Key Word : Job Displacement, Earnings Losses, Propensity Score Matching Method
### 1. 問題意識

バブル崩壊以降、我が国は「失われた10年」と言われるほどの長期不況を経験してきた。この間、労働市場の需給状況は急速に悪化し、リストラや倒産といった理由で失職する労働者数が上昇した。実際に総務省『労働力調査』から非自発的理由による失職者数を見ると、1990年には134万人であったが、2000年には320万人、2010年には334万人と大きく上昇している。

このような失職 $ ^{1} $ は、家計全体に影響を及ぼすと考えられるが、何よりも失職を経験した本人の所得を大幅に低下させると考えられる。失職の場合、自発的な理由による離職よりも求職活動の開始時期が遅れるため、求職活動期間が伸びることとなる。また、再就職できたとしても勤続年数がリセットされるため、賃金プロファイルが下方ヘシフトし、賃金が低下する恐れがある。これらの理由から、失職は所得に負の影響を及ぼすと考えられる。実際に海外の研究を見ると、失職は、その発生時に大きく所得を低下させるだけでなく、失職後数年間にわたって効果が持続することが明らかになっている (Jacobson, Lalonde and Sullivan 1993, Couch and Placzek 2010)。この傾向は、Jacobson, Lalonde and Sullivan(1993)のアメリカの研究例のみならず、カナダ(Zagorsky 1995)、フランス(Margolis 1999)、ドイツ(Couch 2001)、スウェーデン(Eliason and Storrie 2006)、ポルトガル(Carneiro and Portugal 2006)といった多くの先進国で確認されている。これに対して我が国では失職が所得をどの程度押し下げるのか、そして、その影響はどの程度持続するのかといった点に関する研究は少ない。しかし、近年のように失職者数が増加していることを考慮すると、この点に関する実証分析の蓄積が望まれる。

そこで、本稿では『慶應義塾家計パネル調査(以下、KHPS)』を用い、失職が所得に及ぼす影響を検証する。先行研究と比較した場合の本論文の特徴は、KHPSといったパネルデータを利用し、失職後の数年間にわたって所得がどのように変化するのかを検証している点と男女別、年齢別にサンプルを分割し、失職の影響の違いを検証している点である。海外の先行研究では女性よりも男性ほど(Jacobson, Lalonde and Sullivan 1993)、若年層よりも高齢層ほど(Kletzer and Fairlie 2003)、失職による所得低下の規模が大きいと指摘されており、我が国でも同様の傾向が見られるかどうかを検証する。

我が国において、失職が所得に及ぼす影響に関する研究が少なかった背景にはそもそも失業率が他の先進国と比較して低く、社会に及ぼす影響が限定的だと考えられてきた側面がある。しかし、バブル崩壊以降、失業率は上昇し、近年のリーマンショックの影響もあり、実際に失職を経験する労働者が増加しているため、社会に及ぼす影響も拡大していると考えられる。また、我が国の労働市場の特徴を考えると、失職による所得低下が他の先進国よりも大きい可能性がある。我が国では長期雇用を前提としているため、外部労働市場を通じた労働移動が活発ではない傾向があると同時に、企業特殊的人的資本を重視する
傾向がある (Hashimoto and Raisian, 1985、Mincer and Higuchi 1988)。このため、失職した場合、転職市場の規模が小さいため再就職することが困難となり、失業を継続するか、仮に再就職できても前職で蓄積した企業特殊的人的資本を活用できないため、以前よりも労働条件が悪化する恐れがある。これらの理由から、失職による所得低下が我が国ではより深刻な可能性があり、その規模や持続性を検証することは、今後の雇用政策を考えていく上でも重要だと考えられる。

本稿の構成は次のとおりである。第2節では先行研究を概観し、本稿の位置づけを確認する。第3節では使用データについて説明する。第4節では推計手法について述べていく。第5節では推計結果について述べ、最後の第6節では本稿の結論と今後の研究課題について説明する。

### 2. 先行研究

失職した場合、なぜ労働者の賃金は大幅に低下するのだろうか $ ^{2} $ 。もちろんその最大の理由は、失職後に失業を継続した場合、賃金を得ることができないためである。また、仮に再就職できた場合でも失職以前より所得が低下すると先行研究で指摘されており、この理論的背景について Jacobson, Lalonde and Sullivan(1993)は次の3つの理由を指摘している。

1 つ目は、失職による人的資本の喪失である。失職によって今まで就業していた会社を辞めざるをえない場合、その企業内で蓄積された人的資本、特に企業特殊的人的資本が失われることになる。この結果、再就職できたとしても前職と同等の生産性を発揮することができないため、所得も低下する。また、もし失職後の再就職に時間がかかってしまう場合、今まで蓄積した人的資本が陳腐化したり、潜在的なOJTの機会を失う恐れがあるため、所得低下につながると考えられる。2 つ目は、労働組合、産業、企業規模による賃金プレミアムの喪失である。失職前の企業において、労働組合、産業、企業規模による生産性以上の賃金プレミアムがあった場合、失職後に再就職できたとしてもその分だけ所得が低下することとなる。この場合、労働者の生産性が失職前後において変化しなくても、前職における賃金プレミアムの分だけ所得が減少する。3 つ目は、失職による勤続年数のリセットである。我が国のように勤続年数に応じて賃金が上昇し、長期勤続を促す年功賃金制度が利用されている場合、失職によって勤続年数がリセットされると勤続年数の低下のみならず、前職において継続就業した場合に得られたであろう賃金上昇分も失うことになる。このため、勤続年数のリセットは長期的な所得の低下につながる。

以上の理由から失職は短期的のみならず、長期的な所得低下へとつながる。この点についてはアメリカを中心に数多くの実証分析の蓄積がある。研究成果についてまとめると、失職は長期的な所得低下を引き起こすといった点でコンセンサスが得られているが、所得低下の大きさについてはデータの種類、期間、個人属性等によって違いがみられると言え
る。例えば、Displaced Workers Survey (DWS)やPanel Study of Income Dynamics (PSID)を使用した分析結果を見ると、継続就業者と比較した場合の長期的な所得低下の平均値は8～16％となっていた(Topel 1990; Ruhm 1991; Farber 1993; Neal 1995; Stevens 1997)。これに対して、ペンシルベニア州の行政データを用いたJacobson, Lalonde and Sullivan(1993)の分析結果を見ると、失職直後に約40％の所得低下を経験し、失職6年後でも25％の所得低下が続いていた。また、コネチカット州の行政データを使用したCouch and Placzek(2010)の分析結果では失職直後に32～33％ほどの所得低下を経験し、失職6年後だと13～15％の所得低下となっていた。Couch and Placzek(2010)では同じ種類の行政データを使用したJacobson, Lalonde and Sullivan(1993)と所得低下の規模が異なる理由として(1)製造業やサービス業の比率といった産業構造の違い、(2)分析時の景気状況の違いが大きな影響を及ぼしていると指摘している。これらの研究以外にアメリカ全土の行政データを使用した研究にvon Wachter, Song and Manchester(2009)があり、Jacobson, Lalonde and Sullivan(1993)とほぼ同一の結果を得ている。

次に労働者の個人属性別の所得低下に関する研究を見ると、労働者の年齢層によって所得低下の規模が違うことを指摘する研究が多い。例えば、Health and Retirement Surveys (HRS)を用い、高齢層の失職による長期的な所得低下を計測した研究を見ると、DWS や PSID を用いた研究結果よりも所得低下の規模が大きくなっていた(Chan and Stevens 1999)。これに対して、National Longitudinal Survey of Youths (NLSY)を用いて若年層の失職による長期的な所得低下を計測した研究を見ると、失職によって所得が大幅に低下するものの、その規模や持続性は他の年齢層よりも小さいものであった(Kletzer and Fairlie 2003)。その他の個人属性について見ると、勤続年数が長く、人的資本の蓄積が大きい労働者ほど失職による所得低下が大きい傾向がみられた(Topel 1990; Farber 1993)。また、失職後の産業や職種の違いについて見ると、前職と同一の産業や職種についた労働者ほど産業や職種に起因した人的資本の損失が小さいため、所得低下が抑制される傾向があった(Jacobson, Lalonde and Sullivan 1993; Neal 1995)。さらに、失職後の景気との関連を見ると、景気後退期の方が再就職するまでの期間が長期化するため、失職による所得低下が大きくなる傾向があった(Farber 2005; Couch and Placzek 2010)。

以上の先行研究から明らかなとおり、失職は長期的な所得低下を引き起こす。ただし、その規模や持続性はデータの種類、期間、個人属性等によって違いがみられる。それでは我が国における失職は所得にどのような影響を及ぼしているのだろうか。この点について分析した貴重な研究に玄田(2002)、阿部(2005)、Bognanno and Kambayashi(2007)、勇上(2005)がある。玄田(2002)は厚生労働省『雇用動向調査』を用い、離職理由別の賃金変化を分析しており、転職前後で同一職種や同一産業に再就職できた場合ほど賃金の低下幅が縮小することを明らかにしている。この点は玄田(2002)と同じデータを使用した阿部(2005)でも指摘されており、転職前後において同一産業に再就職する場合、産業特殊的人的資本の損失が少なく、賃金の低下幅も小さいことを明らかにした。また、同じく『雇用動向調査』を
使用した Bognanno and Kambayashi(2007)は、若年層と比較して高齢者ほど非自発的な理由によって転職すると賃金の低下幅が大きいことを明らかにした。これ以外にも、転職によって産業、職種が変化した際の賃金低下幅が近年になるほど縮小したことを明らかにしており、この背景には企業の訓練量の低下が存在すると指摘している。勇上(2005)は労働政策研究・研修機構の『求職活動に関する調査』の個票データを用い、失職理由別の賃金変化と再就職過程について分析した。分析の結果、倒産・廃業による離職者と比較して、自発的な離職者は転職前後に賃金が上昇するが、希望退職者だと賃金に違いは見られないことを明らかにした。

以上、国内、海外の先行研究を簡単に概観したが、海外と比較して国内における研究蓄積はまだ十分とは言えない。国内の研究ではクロスセクションデータを用いた研究が多く、失職がどの程度持続的に所得に影響を及ぼすのか明らかになっていない。また、失職者の個人属性によって失職による所得低下の規模や持続性がどのように異なっているのかといった点も海外の研究と比較するとあまり分析されていない。そこで、本稿ではこれらの点を考慮したうえで失職が所得に及ぼす影響を検証する。

### 3. データ

使用データは KHPS である。この調査は慶應義塾大学大学院経済学研究科・商学研究科・京都大学経済学研究所連携グローバル COE プログラム「市場と質に関する理論形成とパネル実証分析」プロジェクトによって行われており、第1回目の2004年1月31日時点において満20歳〜69歳の男女4005名を調査対象としている。現時点では2012年調査が最新年度となっている³。本稿では2012年までのデータを分析に利用する。以下では2004年から2012年までのデータをKHPS2004-KHPS2012と呼ぶ。なお、KHPS2007及びKHPS2012では新規にサンプルが追加されているが、本稿ではパネルデータとしての特性を活用した推計を使用するため、KHPS2012の新規追加サンプルは分析対象外とした。また、対象者が有配偶である場合、その配偶者に対しても同一の質問項目が用意されており、この配偶者も分析対象サンプルとして活用している。

分析対象は59歳以下の男性、女性であり、失職を経験したサンプルと継続就業しているサンプルに分けられる。前者の失職経験サンプルは、失職1年前に雇用就業についており、失職後にそのまま失業の状態にあるか、雇用就業に再就職したサンプルとなっている $ ^{4} $ 。なお、定年退職によって失業した場合、分析対象から除外している。後者の継続就業サンプルは、パネル期間中に一度も失職を経験しなかった雇用就業者であり、同一企業で就業し
続けているか、もしくは他の会社・経営組織へ出向したサンプルとなっている $ ^{5} $ 。分析では継続就業サンプルの所得と比較して、失職サンプルの所得がどのように変化するのかを検証していく。なお、自营業や家族従業者は雇用就業者と所得の決定方法が異なると考えられるため、分析対象から除外した。また、官公庁に勤務している労働者も我が国ではほとんどの場合、失職を経験しないため、分析対象から除外した。

### 4. 推計方法

失職が所得に及ぼす影響を検証する場合、近藤(2010)での確に整理されているように困難が伴う。それは失職を経験する労働者と継続就業者の間に存在する元々の個人属性の違いである。失職経験者と継続就業者では学歴、企業規模、所得水準等で違いが見られ、特に失職経験者の方が失職以前から所得が低い傾向にあることが指摘されている(Jacobson, Lalonde and Sullivan 1993; Kletzer and Fairlie 2003)。このような失職以前から所得の差が存在している場合、失職による効果と元々の労働者間の個人属性の違いの効果を併せて計測してしまうため、その効果を過大推計する恐れがある $ ^{6} $ 。この問題を解決するには、失職を経験した労働者の所得と失職を経験した労働者が失職を経験せずに継続就業した場合の所得を比較するといった方法をとる必要がある。しかし、前者の所得については実際に観測可能であるが、後者については仮想現実の値となるため、観測不可能となる。

この点に対して Jacobson, Lalonde and Sullivan(1993)は政策評価の方法を応用し、可能な限り失職経験者と属性の近い継続就業者を抽出し、分析している。具体的には勤続年数が6年以上のサンプルに限定したり、失職経験者と同一企業で雇用され続けた労働者を用い、固定効果モデルで分析している。これに対して Couch and Placzek(2010)は近年よく政策評価で活用される Propensity Score Matching 法を用い、この問題を解決している。Propensity Score Matching 法では、失職経験者と似通った属性を持つ継続就業者を統計的手法によってマッチングすることで、元々の個人属性の違いに起因する問題を解消する。本稿では Couch and Placzek(2010)に倣い、Propensity Score Matching 法を用いる。特に本稿では失職と観察できない個人属性の相関によって発生するバイアスを考慮することができる Difference in Differences(DID) マッチング推計法(Heckman, Ichimura and Todd 1997)を使用する。このような Propensity Score Matching 法の利点は、比較的小さいサンプルサイズでも似通った個人属性をもつサンプルを抽出しやすい点にある $ ^{7} $ 。以下では Propensity Score Matching 法による ATT(Average Treatment effect on the Treated) の推計方法について説明する。