Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ハ)個人税の1,000億円減税

期
项目	1	Q	2	Q	3	Q	4	Q	5	Q	6	Q	7	Q
V	13.24	33.13	45.85	56.11	65.29	72.17	76.09
C	14.74	26.19	35.03	41.84	47.28	51.96	55.64
IH	0.24	8.11	8.81	9.17	9.61	9.96	10.37
IP	0.99	4.02	8.76	14.42	20.94	26.47	29.50
JP	-0.04	1.82	4.16	6.02	7.46	8.25	8.69
IG	-0.05	-0.02	-0.13	-0.43	-0.87	-1.37	-1.83
CG	-0.15	-0.49	-0.87	-1.44	-2.19	-2.98	-3.80
EC	-1.09	-2.53	-3.56	-4.55	-5.40	-6.18	-6.79
MC	1.17	3.23	5.04	6.94	8.99	10.80	12.00
O	0.01	0.03	0.06	0.09	0.12	0.14	0.15
W	0.06	0.17	0.36	0.58	0.82	1.12	1.44
VA	0	0	0	0	0	0	0
UR	0	0	0	0	0	0	0
P	0.00	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05
PC	0.00	0.00	0.00	0.01	0.02	0.02	0.03
PI	0.00	0.00	0.00	0.01	0.01	0.02	0.02
PJ	0.00	-0.00	0.00	0.01	0.01	0.02	0.03
PIG	0.00	0.00	0.00	0.01	0.01	0.02	0.03
PEC	0.00	-0.00	0.00	0.00	0.01	0.01	0.02
V'	24.08	59.82	87.68	114.63	141.65	166.78	187.88
Y	22.46	55.61	80.96	105.03	128.80	150.36	167.95
YW	5.89	16.11	30.52	47.32	64.64	83.30	101.78
YC	6.89	20.35	22.92	22.87	26.02	27.06	25.32
YD	107.66	118.80	133.75	150.83	167.12	184.30	200.93
YR-DI	1.59	3.97	7.18	10.82	13.89	16.74	19.35
YU	0.14	-0.76	-2.21	-3.88	-5.80	-7.63	-9.39
T	-98.23	-94.08	-88.57	-81.85	-74.03	-66.40	-59.80
TP	-99.84	-99.00	-97.52	-95.55	-93.08	-90.31	-87.44
TC	-0.00	0.77	2.75	5.45	8.68	11.64	13.86
M2S	11.51	21.45	33.81	47.37	61.46	75.84	89.91
(单位：10 億円)

8	Q	9	Q	10	Q	11	Q	12	Q	1年度平均	2年度平均	3年度平均
78.37	79.25	79.18	78.36	77.27	37.08	72.98	78.51
58.41	60.71	62.52	63.81	64.78	29.45	53.32	62.96
10.69	10.81	10.86	10.89	10.87	6.58	10.16	10.86
31.45	32.29	32.29	31.45	30.08	7.05	27.09	31.53
8.47	7.76	7.03	6.28	5.55	2.99	8.22	6.65
-2.15	-2.33	-2.43	-2.48	-2.45	-0.16	-1.56	-2.42
-4.50	-5.25	-5.95	-6.51	-6.96	-0.74	-3.37	-6.17
-7.13	-7.47	-7.71	-7.82	-7.73	-2.93	-6.37	-7.68
12.75	12.91	12.92	12.71	12.34	4.09	11.14	12.72
0.16	0.16	0.16	0.16	0.15	0.05	0.14	0.16
1.74	2.01	2.29	2.53	2.73	0.29	1.28	2.39
0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0
0.06	0.07	0.08	0.09	0.09	0.01	0.04	0.08
0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.00	0.03	0.07
0.03	0.03	0.03	0.03	0.03	0.00	0.02	0.03
0.03	0.04	0.04	0.04	0.04	0.00	0.02	0.04
0.03	0.03	0.03	0.04	0.04	0.00	0.02	0.03
0.02	0.03	0.03	0.03	0.03	0.00	0.02	0.03
205.98	221.03	233.46	243.72	252.20	71.55	175.57	237.60
182.62	193.90	203.15	210.47	216.29	66.02	157.43	205.95
118.14	131.57	144.02	154.02	161.37	24.96	91.97	147.75
26.54	26.90	25.90	24.47	24.24	18.26	26.23	25.38
214.59	226.92	238.33	248.21	255.75	127.76	191.74	242.30
21.38	23.07	24.32	25.47	26.57	5.89	17.84	24.86
-11.47	-11.77	-11.70	-10.90	-9.96	-1.68	-8.57	-11.08
-54.40	-50.32	-47.25	-45.20	-43.70	-90.68	-63.65	-46.61
-84.66	-82.04	-79.63	-77.51	-75.64	-97.98	-88.87	-78.71
15.31	15.96	15.99	15.49	14.84	2.24	12.37	15.57
103.61	117.02	130.15	142.91	155.41	28.54	82.71	136.37
二)世界輸入（日本を除く、ドル表示 1970 年価格）の 1% 増加

期项目	1	Q	2	Q	3	Q	4	Q	5	Q	6	Q	7	Q
V	219.85	286.17	345.54	391.20	430.61	445.71	456.25
C	12.01	26.22	39.44	53.06	67.15	79.31	89.75
IH	0.24	6.64	11.99	15.91	18.71	21.41	23.19
IP	9.38	38.67	72.87	110.24	151.88	170.40	178.28
JP	-0.04	28.96	41.16	48.52	50.01	51.03	49.95
CG	-1.80	-4.89	-7.83	-12.22	-17.46	-21.96	-26.10
IG	-0.15	-1.96	-4.58	-7.12	-10.39	-13.62	-15.58
E	221.37	231.32	246.43	251.22	252.94	250.96	254.84
M	21.16	38.79	53.94	68.40	82.23	91.82	98.08
EC	219.74	228.54	242.86	247.73	248.75	246.68	250.51
MC	17.91	31.62	43.04	53.55	64.44	71.41	75.43
O	0.31	0.51	0.69	0.87	1.06	1.12	1.16
W	0.76	1.92	3.07	4.45	6.15	7.85	9.44
VA	-0.00	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01
UR	-0.00	-0.00	-0.00	-0.00	-0.00	-0.00	-0.00
P	-0.07	-0.06	-0.03	0.00	0.04	0.09	0.14
PC	0.00	0.02	0.06	0.11	0.16	0.22	0.27
PJ	0.00	0.04	0.09	0.14	0.18	0.22	0.25
PE	-0.09	-0.07	-0.03	-0.03	0.02	0.04	0.05
PM	0.01	0.02	0.02	0.01	0.01	0.01	0.00
V'	296.00	413.57	542.96	664.83	781.28	868.63	943.01
E'	303.30	311.81	334.32	343.41	343.65	336.84	341.09
M'	43.41	77.43	108.07	137.12	162.57	175.68	190.61
BA(D)	8.69	8.05	7.71	7.22	6.58	6.05	5.68
Y	274.77	380.64	496.37	602.71	701.94	771.81	829.33
YW	68.19	154.26	243.04	336.61	435.06	525.77	605.40
YC	95.34	85.13	81.90	94.59	100.93	87.59	83.84
YD	87.99	173.17	258.52	337.74	423.62	501.96	564.62
YU	6.88	-1.42	-9.60	-22.56	-29.24	-33.22	-39.94
M2S	16.12	42.26	73.37	107.97	145.25	181.80	216.75
(单位：10 億円)

8	Q	9	Q	10	Q	11	Q	12	Q	1年度平均	2年度平均	3年度平均
461.86	477.99	495.07	515.78	539.55	310.69	448.61	507.10
99.20	108.33	117.35	125.50	133.71	32.68	83.85	121.22
23.84	24.08	24.52	25.34	26.05	8.69	21.79	25.00
181.27	180.41	177.20	174.81	173.77	57.79	170.46	176.54
44.68	39.74	37.55	36.34	35.96	29.65	48.92	37.40
-29.22	-32.74	-36.00	-38.64	-41.12	-6.69	-23.68	-37.12
-16.59	-16.84	-16.88	-16.86	-16.71	-3.45	-14.04	-16.82
260.17	278.04	295.81	315.50	336.19	237.59	254.73	306.39
101.48	103.02	104.48	106.21	108.30	45.57	93.40	105.50
255.79	273.50	291.14	310.70	331.27	234.72	250.43	301.65
77.10	77.81	78.71	79.98	81.64	36.53	72.10	79.54
1.16	1.17	1.18	1.19	1.22	0.60	1.12	1.19
10.92	12.30	13.67	14.88	16.07	2.55	8.59	14.23
0.01	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01
0.00	0.00	0.01	0.01	0.01	-0.00	-0.00	0.01
0.17	0.19	0.21	0.22	0.22	-0.04	0.11	0.21
0.32	0.37	0.40	0.44	0.46	0.05	0.24	0.42
0.26	0.27	0.27	0.27	0.26	0.07	0.23	0.26
0.05	0.06	0.07	0.07	0.07	-0.05	0.04	0.07
0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.01	0.01	0.00
1,004.00	1,070.19	1,133.21	1,197.91	1,264.23	479.34	899.23	1,166.39
347.39	369.08	390.13	412.88	436.37	323.21	342.24	402.11
200.29	206.46	212.70	219.70	227.66	91.51	182.29	216.63
5.55	6.13	6.69	7.29	7.87	7.92	5.96	7.00
874.49	921.15	968.07	1,016.98	1,067.76	438.62	794.39	993.49
674.09	732.98	790.30	841.89	892.81	200.52	560.08	814.50
82.51	83.32	77.19	73.47	71.36	89.24	88.72	76.33
616.47	667.72	720.95	770.96	820.50	214.35	526.67	745.03
-45.70	-42.90	-37.68	-31.40	-25.92	-6.67	-37.03	-34.48
250.87	285.04	319.92	355.49	392.33	59.93	198.67	338.19
ホ）輸入価格の10%上昇

期
项目	1	Q	2	Q	3	Q	4	Q	5	Q	6	Q	7	Q
V	-663.51	-882.23	-1,979.21	-2,638.07	-3,133.30	-3,482.03	-3,784.47
C	-62.93	-384.71	-545.95	-720.74	-843.28	-1,021.16	-1,139.33
IH	0.24	160.77	-27.67	-118.65	-174.48	-194.29	-242.69
IP	102.36	-164.05	-372.08	-588.86	-884.24	-1,124.38	-1,372.24
JP	-0.04	641.39	-45.03	-340.35	-422.86	-448.22	-459.00
IG	-274.35	-332.95	-315.29	-310.26	-332.28	-337.06	-330.29
CG	-73.81	-143.05	-167.97	-172.46	-179.13	-143.07	-114.00
EC	-332.89	-500.10	-534.29	-541.63	-552.58	-553.85	-557.16
MC	189.72	254.62	53.32	-59.90	-143.80	-208.24	-276.36
O	-0.17	-0.12	-2.66	-4.30	-5.75	-6.83	-7.90
W	31.54	21.51	30.24	28.52	30.55	15.97	6.45
VA	0.08	0.02	0.02	-0.04	-0.07	-0.09	-0.09
UR	-0.03	-0.05	-0.03	-0.01	0.01	0.01	0.01
P	0.58	2.16	2.79	3.02	3.11	3.06	2.75
PC	1.74	3.16	3.62	3.92	4.00	4.02	3.76
PI	4.37	5.28	5.19	5.02	4.86	4.66	4.44
PJ	7.23	7.88	7.61	7.41	7.23	6.98	6.73
PIG	4.73	5.75	5.68	5.51	5.36	5.18	4.96
PEC	3.98	5.82	6.36	6.40	6.30	6.09	5.86
V'	-529.96	697.62	-490.16	-1,397.20	-2,109.76	-2,757.19	-3,634.09
Y	-577.30	527.60	-555.29	-1,387.21	-2,024.94	-2,592.42	-3,361.78
YW	2,069.93	1,328.59	1,077.79	482.46	71.44	-856.01	-1,567.33
YC	-6,747.95	-867.42	-560.64	-747.89	-906.62	-726.90	-707.69
YD	3,290.32	1,696.38	970.76	375.92	136.59	-644.41	-1,299.52
YR-DI	416.33	206.73	-49.59	-244.44	-389.63	-478.12	-553.35
YU	886.02	356.63	202.47	426.47	628.57	781.75	826.18
T	179.15	543.67	450.33	297.04	7.45	-467.39	-740.35
TP	131.81	202.94	248.19	272.06	150.65	57.66	-37.33
TC	-0.00	208.46	204.61	115.81	15.00	-310.53	-419.69
M2S	-359.88	-789.32	-1,147.91	-1,386.53	-1,263.29	-1,263.51	-1,162.53
(单位：10 億円)

8	9	10	11	12	1年度平均	2年度平均	3年度平均
-4,000.75	-4,180.02	-4,335.05	-4,487.43	-4,641.99	-1,540.76	-3,600.14	-4,411.12
-1,248.30	-1,349.50	-1,452.10	-1,544.73	-1,631.93	-428.58	-1,063.02	-1,494.56
-269.87	-284.99	-296.71	-310.45	-321.22	3.67	-220.33	-303.34
-1,514.47	-1,598.23	-1,638.94	-1,661.03	-1,664.24	-255.66	-1,223.83	-1,640.61
-478.76	-458.71	-434.04	-412.13	-395.57	63.99	-452.21	-425.11
-327.14	-324.37	-325.29	-327.89	-333.15	-308.21	-331.69	-327.67
-82.46	-55.56	-27.04	-2.31	20.05	-139.32	-129.67	-16.22
-571.84	-634.84	-709.07	-791.70	-885.86	-477.22	-558.86	-755.37
-317.73	-338.55	-350.66	-358.10	-360.18	109.44	-236.53	-351.87
-8.57	-8.97	-9.20	-9.37	-9.50	-1.81	-7.26	-9.26
-4.38	-15.21	-27.34	-37.99	-48.07	27.95	12.15	-32.15
-0.09	-0.09	-0.08	-0.07	-0.07	0.02	-0.08	-0.08
-0.00	-0.02	-0.03	-0.05	-0.07	-0.03	0.01	-0.04
2.42	2.16	1.95	1.76	1.62	2.14	2.83	1.87
3.48	3.20	2.94	2.67	2.44	3.11	3.82	2.81
4.32	4.26	4.26	4.27	4.33	4.97	4.57	4.28
6.61	6.58	6.60	6.65	6.75	7.53	6.89	6.64
4.84	4.79	4.80	4.84	4.93	5.42	5.08	4.84
5.72	5.64	5.62	5.63	5.67	5.64	5.99	5.64
-4,414.36	-5,023.64	-5,573.38	-6,100.36	-6,592.00	-429.92	-3,228.85	-5,822.34
-4,032.73	-4,532.48	-4,977.35	-5,401.22	-5,794.03	-498.05	-3,002.97	-5,176.27
-2,268.71	-2,897.08	-3,517.13	-4,054.27	-4,536.91	1,239.69	-1,155.15	-3,751.35
-797.60	-810.76	-770.45	-716.97	-710.59	-2,230.97	-784.70	-752.19
-1,841.30	-2,322.51	-2,827.89	-3,285.93	-3,687.28	1,583.34	-912.16	-3,030.90
-606.99	-639.13	-656.65	-671.45	-683.31	82.26	-507.02	-662.64
945.76	1,022.41	1,061.02	1,068.32	1,079.07	467.90	795.57	1,057.70
-920.15	-1,075.45	-1,190.75	-1,289.55	-1,368.59	367.55	-530.11	-1,231.08
-134.81	-240.65	-336.26	-424.27	-506.53	213.75	9.04	-376.93
-448.15	-459.33	-446.98	-428.72	-400.35	132.22	-290.84	-433.85
-1,115.87	-1,073.71	-1,084.89	-1,077.98	-1,085.29	-1,494.09	-1,201.30	-1,080.47
第Ⅳ−5表 IG' の 長 期 乗 数

項目	衝擊乘数	動学乘数の最大値	最大値までの期間	周期
V'	1.12	3.39	10	あと単調に減少
V	1.21	2.40	6	66
C	0.10	0.86	15	あと緩やかに単調減少
IH	0.00	0.15	7	36
IP	0.18	1.03	6	66
JP	0.00	0.31	5	62
E	-0.45	-0.86	5	60
M	0.11	0.42	7	あと単調に減少
Y	1.04	2.82	9	あと単調に減少
P	0.03	0.25	12	あと単調に減少

(備考) 周期はピークからピークまでの長さによって求められないとき，ピークからボトムまでの期間をとり，これを2倍して求めた。またのPの乗数については指数表示であらわしている。

第Ⅳ─7表 長期乗数の推移

乘数年度	$ \frac{\Delta V'}{\Delta IG'} $ (名目)	$ \frac{\Delta V}{\Delta IG} $ (実質)
41 年 度	1.70	1.55
42 年 度	3.05	2.34
43 年 度	3.37	2.23
44 年 度	3.27	2.00
45 年 度	3.10	1.91
46 年 度	2.96	1.86
47 年 度	2.82	1.83
48 年 度	2.68	1.82
49 年 度	2.45	1.73
50 年 度	2.24	1.64

(備考) 実質の乗数は V, IG の推計値から求めた。
## 付論 1 過剰決定体系の解法

SP－18 では過剰決定体系を解くために，産業連関モデルで各部門と全体の整合性を保つために使用されてきた「合計調整」の手法を，分配ブロックに適用している。ここでは消費関数が総消費関数と3費目別消費関数から構成される場合を例に「合計調整」の説明を行うこととする。スペシフィケーション自体は議論の本質には無関係なので，ここでは簡単に，総消費関数がマクロ変数の関数として(1)式のように定式化され，費目別消費関数が総消費とその費目の相対価格の関数として(2)式のように定式化されているとする。ただし，いずれの関数も定数項つきのスペシフィケーションをとるものとする。

$$ C=f_{0}\ (Y D\diagup P C,\ C_{-1})\quad\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(1) $$

$$ C_{i}=f_{i}\ (C,\ PC_{i}\ne PC)\quad(i=1,\ 2,\ 3)\ \cdots\cdots(2) $$

総消費と費目別消費の間には制約条件

$$ C=\sum_{i=1}^{3}C_{i} $$

が存在するが，(1)(2)の式で C, C_{1}, C_{2}, C_{3} を決定するとき，(3)の制約が満たされる保証はない。すなわち，YD, PC, PC_{1}, PC_{2}, PC_{3} を外生変数と考えると，4 個の未知数 C, C_{1}, C_{2}, C_{3} を決定するための方程式が 5 本存在し，1 本が redundant である。

このような場合， $ C_{1} $ ， $ C_{2} $ ， $ C_{3} $ のうち 1 つを残差として決定することが標準的な対応である。たとえば， $ C_{1} $ を残差として決定することにすれば，体系は

$$ \left\{\begin{aligned}&C=f_{0}\setminus(Y D\big/\/P C,\setminus C_{-1})\\ &C_{i}=f_{i}\setminus(C,\setminus P C_{i}\big/\/P C)\quad(i=2,\setminus3)\\ &C_{1}=C-\sum_{i=2}^{3}C_{i}\\ \end{aligned}\right. $$

となり，過剰決定は解消する。この方法は SP モデルでの YU 残差方式や YC 残差方式に対応するものであり，その欠点は方程式によって決定される変数の誤差が，残差として決定される変数に内包されるということである。

このため，体系を次のように変換することによって過剰決定を解消する，「合計調整」の方法が行われてきた。

$$ \begin{cases}C=f_{0}\ (YD\big/\ PC,\ C_{-1})\\C_{i}=f_{i}\ (C,\ PC_{i}\big/\ PC)\quad(i=1,\ 2,\ 3)\\\theta=\frac{C}{\displaystyle\sum_{i=1}^{3}C_{i}}\\C_{i}^{*}=\theta\times C_{i}\ (i=1,\ 2,\ 3)\\C^{*}=\displaystyle\sum_{i=1}^{3}C_{i}^{*}\end{cases} $$

変換された体系において，未知数は C, C_{1}, C_{2}, C_{3}, θ, C_{1}^{*}, C_{2}^{*}, C_{3}^{*}, C^{*} の 9 個，方程式の数は 9 本である。ここで，θ は合計調整の係数，C_{i} は合計調整前，C_{i}^{*} は合計調整後の各費目別消費である。合計調整は事後的には C_{i} を C_{i}^{*} にコンスタント修正していると解することができる。

この体系は非線形であるから，ガウス・ザイデル法等の反復計算によって解くことが必要である。そうすると合計調整後の各費目別消費 $ C_{i}^{*} $ に着目すれば，収束の極限において

$$ C^{*}=\sum_{i=1}^{3}C_{i}^{*}=\theta\times\sum_{i=1}^{3}C_{i}=C $$

が成立するから，総消費と費目別消費の間の制約条件が満されることになる。

SP－18 では乖離体系において，標準解の統計上の不突合（SD）を外生的に与えることによって決定される国民所得

$$ \begin{aligned}Y=V^{\prime}-DP-DH-DG-TI+SB-SD\\ \cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(4)\end{aligned} $$

と構成項目を積上げることによって決定される国民所得

\[\begin{aligned}Y&=YW+YU+\quad(YR-DI)\quad+YC+YG\\&

との過剰決定を解消するために，国民所得の各構成項目に合計調整を適用している。

すなわち，国民所得 Y はこれを(4)によって与え，外生変数である YG は調整の対象から除かれるので，合計調整の係数 θ を

$$ \theta=\frac{Y-YG}{YW+YU+\ \left(YR-DI\right)\ +YC} $$

と定義する。

さらに，YW，YUはそれぞれ $ YW=LW\times $
W, $ YU=LU\times WU $ と定義式によって決定されるが，調整の対象となるのは，構造方程式によって決定される変数であることを考慮すると合計調整後の国民所得構成項目は

$$ \left\{\begin{aligned}LW^{*}&=\sqrt{\theta}\times LW\\W^{*}&=\sqrt{\theta}\times W\\YW^{*}&=LW^{*}\times W^{*}\\LU^{*}&=\sqrt{\theta}\times LU\\WU^{*}&=\sqrt{\theta}\times WU\\YU^{*}&=LU^{*}\times WU^{*}\\&(YR-DI)^{*}=\theta\times(YR-DI)\\YC^{*}&=\theta\times YC\end{aligned}\right. $$

と定義される。

以上の調整をガウス・ザイデル法の反復計算のなかで行い，各国民所得構成項目については，調整後の変数について収束の判定を行っている。

ここで，収束の極限値を考えると

$$ \begin{aligned}&YW^{*}+YU^{*}+\ (YR-DI^{*})\ +YC^{*}\\&\quad=\theta\times\ [YW+YU+\ (YR-DI)\ +YC]\\&\quad=Y-YG\\ \end{aligned} $$

したがって。

$$ Y{=}YW^{*}{+}YU^{*}+\left(YR{-}DI\right){^{*}}+YC^{*}{+}YG $$

となる。

ところで，このような解法を使用して政策シミュレーションや乗数計算を行うことが正当化

第 IV−8 表 標準解と乖離体系による解の比較 (50 年度第 4 四半期)

項目	標準解	乖離体系による解	差
YW	82181.61	82181.64	-0.03
YU	21493.44	21493.45	-0.01
YR-DI	16176.06	16176.06	0.0
YC	14673.35	14673.32	0.03
YW+YU+ (YR-DI) +YC+YG	133285.66	133285.67	-0.01
Y	133285.66	133285.67	-0.01
V'	156599.18	156599.20	-0.02
V	95816.82	95816.82	0.0
C	50661.35	50661.36	-0.01
IP	15059.90	15059.88	0.02
PC	174.85	174.85	0.0
PJ	162.58	162.58	0.0

されるためには，外生変数に全く変更を加えることなく乖離体系を解いた時に，標準解と同一の乖離体系による解が得られることが必要である。そこで，41年度スタートのファイナル・テストについて，この実験を行ってみたのが第Ⅳ－8表である。これはファイナル・テストの最終対象期である50年度第4四半期における主要な変数の値を示したものであるが，標準解と乖離体系による解の差はきわめて小さく，この解法は十分使用に耐えるものと判断される。

## 付論 2 コンスタント修正の自動化

## (1) 自動コンスタント修正の方法

計量モデルを予測シミュレーションに用いる場合には，しばしばコンスタント修正が行われる。これは直接的には定数項のパラメータの値を修正することによって行われるが，誤差項の期待値に0でない値を想定してモデルを解くことと考えることができる。コンスタント修正の目的はイ）データの改訂や構造変化に起因する誤差項の系列相関を処理すること，ロ）モデルに導入されていない最近の情報を利用することの2つに大別される。残差に系列相関が現われるのは方程式自体の説明力の問題もあるが，四半期モデルの場合には，データ改訂の問題がかなり大きい。最新時点において予測シミュレーションを行う場合には，四半期別国民所得統計速報（QE）を初めとして，速報値を先決変数として使用すること，季節調整に推定季節指数を使用することなどから，推定に使用したデータと予測に使用するデータの接続が不完全になる可能性があるからである。

SP モデルにおいても，予測シミュレーションの際にはコンスタント修正を行ってきた。しかし，従来は，実績値の既に出ている期間を含めてシミュレーションを行い，その期間における残差を観察することによって予測期間のコンスタント修正量を決定する手順をとっていたため，現実には，予測結果をみながらコンスタント修正量が決定されることになり，結果的にコンスタント修正が恣意的になるという危険性があった。
そこで，SP−18 では，シミュレーションを機動的に行うとともに，予測結果から恣意性を排除するために，自動コンスタント修正（automatic constant adjustment）あるいは機械的コンスタント修正（mechanical constant adjustment）といわれる方法を用いることとした。一般に，自動コンスタント修正とは，予測期間のすべてにわたって一定の公式によってコンスタント修正量を与える方式のことであるが，次の2つが広く知られている。

## ) AR - CA (average residual constant adjustment)

これはワートン・EFU モデルにおいて使用されてきた方法で，予測期間直前の n 期間における残差の平均値をコンスタント修正量とする方式である。

$ e_{t} $ を初期時点における単一方程式残差とし， $ ACON_{t+i} $ を第 i 予測期間のコンスタント修正量とする。ここで初期時点とは予測期間直前の期であり，単一方程式残差とは構造方程式の右辺にすべて実績値を代入したとき得られる残差，換言すれば，パーシャル・テストの残差である。

このとき，AR−CA によるコンスタント修正量は

$$ A C O N_{t+i}=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}e_{t-j+1}\qquad(i=1,2,\cdots) $$

と表わされる。このコンスタント修正量は予測期間を通じて一定の値である。（ただしワートン・EFU モデルでは被説明変数が1階の差分として定式化されている方程式についてはこの調整の対象から除いている。）ここで，nを何期間にとればよいかについて，クラインは高々6期間と述べているが，決定的なことは理論的にも経験的にもわかっていないと言えよう。

## ☐) GG-CA (Goldberger-Green constant adjustment)

これはゴールドバーガーの誤差項が1階の自己回帰過程に従うときの最良線形不偏予測量の理論を発展させてG. R. グリーンが提案したもので，誤差項の系列相関を補正するようにコンスタント修正量を与える方式である。GG－CAによるコンスタント修正量は

$$ A C O N_{t+i}=r^{i}\bigg(\frac{e_{t}+r e_{t-1}}{2}\bigg)\quad(i=1,\ 2,\ \cdots) $$

と表わされる。r は推定期間の単一方程式残差から計算された自己相関係数である。ここで，0
正のための項 $ ACON(i, K) $ を付加することにすれば, たとえば $ ENDV(2, K) $ などを説明変数とする式は

$$ \begin{aligned}ENDV\ (i,\ K)=PARA\ (i,\ 1)\\+PARA\ (i,\ 2)*ENDV\ (2,\ K)\\+\cdots\cdots\\+ACON\ (i,\ K)\end{aligned} $$

と書かれる。

シミュレーションは予測期間の4四半期前から開始し，初期時点（KAUTOと表わす）まで，すなわち，K.LE.KAUTOのときには，反復計算のループの中に，すべての構造方程式に対応して，実績値と推計値の差を調整する式

$$ \begin{aligned}&A C O N\ (i,\ K)=A C O N\ (i,\ K)\\ &\quad+\ (A C T\ (i,\ K)\ -E N D V\ (i,\ K))\ *R A T E\\ \end{aligned} $$

を加えて収束計算を行うこととする。

そうすると，構造方程式によって決定される変数はすべて実績値に収束し，したがって定義式によって決定される変数についても実績値に収束することになる。すなわち，すべての内生変数が実績値に一致することから， $ ACON\ (i,\ K) $ には，単一方程式残差が得られるとともに，先決内生変数にはすべて実績値がセットされる。（なおRATEには通常0.05を与えているが，オーバーシュートするおそれがある時は調整すればよい。）さらに，予測期間すなわちK. GT. KAUTOのときには，予測期間直前4四半期の平均残差がコンスタント修正量として与えられる。それはプログラムでは，次のように書かれる。

$$ \begin{aligned}ACON\ (i,\ K)&=(ACON\ (i,\ KAUTO)\\+ACON\ (i,\ KAUTO-1)\\+ACON\ (i,\ KAUTO-2)\\+ACON\ (i,\ KAUTO-3)&)*0.25\end{aligned} $$

SP－18 によって実際の予測シミュレーションを行う際には，自動コンスタント修正によるシミュレーションのみではなく，全くコンスタント修正を行わないシミュレーションも並行して行い，両方の結果を比較検討している。個々の関数のもつ問題点は全くコンスタント修正を行わないシミュレーションによって鮮明になるからである。

また，予測シミュレーションに自動コンスタント修正を用いることは，外部情報を取り入れることを目的とするコンスタント修正を否定するものではない。SP－18においても，外生変数として組込まれていない政策手段については，それを数量化してコンスタント修正を行っている。しかし，これは恋意的にコンスタント修正を行うこととは全く別の問題である。

自動コンスタント修正の採用は SP モデルにおいては初めての試みであり，今後とも多くの検討を重ねていく必要がある。最後に，いくつかの問題点を上げておくこととする。

第一に，自動コンスタント修正を行うためには，初期時点までの構造方程式によって決定される内生変数の値および外生変数の値が既知であることが必要であるが，雇用者所得を除く分配所得の速報数値は公表までに時間がかかる。これに対しては，さまざまなサイド・インフォメーションを活用して対応してきた。自動コンスタント修正の採用により，これらの想定値が予測期間のコンスタント修正量を決定するための土台となるわけであり，これらの想定値の誤りが予測結果に与える影響については今後とも検討が必要である。

第二に，SP－18では予測期間直前の4四半期の平均残差を適用したが，何期間の平均残差をとればよいかについて，必ずしも十分な検討が加えられたわけではない。この問題は予測の初期時点をいつにとるかということと独立ではない。たとえば，石油ショックのような異常年を初期時点とする時に，予測期間直前の4四半期の平均残差を適用するのは適切ではないことは明らかであろう。この問題については，方法自体についての最適性の議論は困難であり，経験を積重ねていくことによって解決していく他はないようにおもわれる。
## 国の債権に係る情報の公表

国土交通省 （自動車安全特別会計保障勘定）

歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移

(单位:百万円)

平成19年度	平成20年度	平成21年度
管理对象债権額	消滅額	管理对象債権額	消滅額	管理对象債権額	消滅額
前年度以前発生未消滅債権分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分	前年度以前発生未消滅債権分	本年度發生分	前年度以前発生分	本年度發生分	前年度以前発生未消滅債権分	本年度發生分	前年度以前発生分	本年度發生分
5号不納欠損額	5号不納欠損額	5号不納欠損額	5号不納欠損額	5号不納欠損額	5号不納欠損額
合 計	58,214	54,013	4,200	3,489	852	513	2,636	0	59,145	54,725	4,419	3,393	792	557	2,601
備 考	【前年度以前發生分】	【前年度以前發生分】	【前年度以前發生分】	【前年度以前發生分】
[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]
自動車損害債権保障保險事業賦課金債権 2,068	自動車損害債権保障保險事業賦課金債権 2,068	自動車損害債権保障事業賦課金債権 1,809
[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]	[本年度發生分]

※消滅額の項中「うち不納欠損額」は、歳入徴収官事務規程（昭和二十七年大蔵省令第百四十一号）第二十七条第一項各号に該当する金額の合計額であり、消滅額の内数。

## 歳入金債権の年度末現在額の推移

(单位: 百万円)

平成19年度末現在額	平成20年度末現在額	平成21年度末現在額

※1. 計数はそれぞれ単位未満切り捨てによってので、端数において合計とは合致しないものがある。

自動車損害賠償保障事業特別会計の平成十九年度末における権利義務は、本特別会計の本勘定に帰属した。
I 調 查 結 果 の 概 要
## 1 平成26年産花きの作付（収穫）面積及び出荷量の動向

作付（収穫）面積は、切り花類が1万5,090ha、球根類が379ha、鉢もの類が1,764ha、花壇用苗もの類が1,491haで、前年産に比べてそれぞれ290ha（2％）、35ha（8％）、32ha（2％）、40ha（3％）減少した。

出荷量は、切り花類が39億4,900万本、球根類が1億810万球、鉢もの類が2億3,360万鉢、花壇用苗もの類が6億9,240万本で、前年産に比べてそれぞれ1億1,700万本（3％）、400万球（4％）、1,050万鉢（4％）、1,850万本（3％）減少した。

表 1 平成26年産花きの類別作付（収穫）面積及び出荷量（全国）

類別	作付(収穫)面 積	出 荷 量	対 前 年 産 比
作付(収穫)面 積	出 荷 量
ha	万本(球·鉢)	%	%
切	り	花	15,090	394,900	98	97
球	根	類	379	10,810	92	96
鉢	も	の	1,764	23,360	98	96
花	壇	用	苗 も の 類	1,491	69,240	97

注：1 球根類及び鉢もの類は、収穫面積である。

2 出荷量の単位は、切り花類及び花壇用苗もの類が万本、球根類が万球、鉢もの類が万鉢である。

## 2 類別・品目別の作付（収穫）面積及び出荷量の動向

## (1) 切り花類

作付面積は1万5,090ha、出荷量は39億4,900万本で、前年産に比べてそれぞれ290ha（2％）、1億1,700万本（3％）減少した。

品目別にみた出荷量の構成割合は、きくが40%、カーネーション及びばらが7％となっており、この3品目で全体の5割以上を占めている。

図１ 切り花類の品目別出荷量割合

図２ 切り花類の作付面積及び出荷量の推移
表 2 平成26年産切り花類の作付面積及び出荷量（全国）

品目	作付面積	出荷量	対前年産比	参考
作付面積	出荷量	産出額(平成25年)
切り花類	ha	万本	%	%	億円
15,090	394,900	98	97	2,079
うちきく	5,007	157,300	98	98	654
うち輪ぎく	2,627	85,520	97	99	…
スプレイぎく	728	24,170	100	96	…
小ぎく	1,651	47,630	99	98	…
カーネーション	326	28,300	94	93	128
ばら	378	27,650	96	96	187
りんどう	440	8,520	97	104	36
洋ラン類	141	1,790	93	94	46
スターチス	189	11,730	98	99	46
ガーベラ	93	16,500	98	100	45
トルコギキヨウ	424	10,000	98	98	108
ゆり	772	14,410	98	97	211
アルストロメリア	85	6,030	96	101	37
切り葉	714	13,760	101	97	43
切り枝	3,667	20,950	99	98	138

注：1 切り花類の値は、表章されている内訳品目以外の品目を含んだ合計値である。

2 産出額は、農林水産省統計部『平成25年生産農業所得統計』による（以下の表において同じ。）。

3 「…」は、事実不詳または又は調査を欠くものである

## アきく

作付面積は5,007ha、出荷量は15億7,300万本で、前年産に比べてそれぞれ89ha（2％）、2,600万本（2％）減少した。

都道府県別にみた出荷量の割合（以下「都道府県別」という。）は、愛知県が29%、沖縄県が18%となっており、この2県で全国の約5割を占めている。

図3 きくの都道府県別出荷量割合

図4 きくの作付面積及び出荷量の推移
## イカーネーション

作付面積は326ha、出荷量は2億8,300万本で、前年産に比べてそれぞれ22ha（6％）、2,170万本（7％）減少した。これは、雪害による施設の破損、他品目への転換等による。

都道府県別では、長野県が18%、愛知県が17%、兵庫県及び北海道が11%となっており、この4県で全国の約6割を占めている。

図5 カーネーションの都道府県別出荷量割合

図6 カーネーションの作付面積及び出荷量の推移

## ウ ば ら

作付面積は378ha、出荷量は2億7,650万本で、前年産に比べてそれぞれ17ha（4％）、1,040万本（4％）減少した。これは、燃油価格の高騰に伴う規模縮小等による。

都道府県別では、愛知県が全国の約2割を占めている。

図7 ばらの都道府県別出荷量割合

図8 ばらの作付面積及び出荷量の推移
## エ りんどう

作付面積は440haで前年産に比べて12ha（3％）減少した。これは、労力不足による作付中止があったこと等による。出荷量は8,520万本で、前年産に比べて350万本（4％）増加した。これは、作付面積は減少したものの、生育が良好だったことによる。

都道府県別では、岩手県が全国の約6割を占めている。

図9 りんどうの都道府県別出荷量割合

図10 りんどうの作付面積及び出荷量の推移

注：平成19年産から平成24年産までは調査対象品目の見直しを行ったことから調査を実施していない。

## オ 洋ラン類

作付面積は141ha、出荷量は1,790万本で前年産に比べてそれぞれ11ha（7％）、120万本（6％）減少した。これは、雪害による施設の破損、他品目への転換等による。

都道府県別では、福岡県及び徳島県が16％となっており、この2県で全国の約3割を占めている。

図11 洋ラン類の都道府県別出荷量割合

図12 洋ラン類の作付面積及び出荷量の推移
## カ スターチス

作付面積は189ha、出荷量は1億1,730万本で前年産に比べてそれぞれ3ha（2％）、130万本（1％）減少した。

都道府県別では、和歌山県が全国の約5割を占めている。

図13 スターチスの都道府県別出荷量割合

図14 スターチスの作付面積及び出荷量の推移

## キ ガーベラ

作付面積は93haで前年産に比べて2ha（2%）減少、出荷量は1億6,500万本で前年産並みとなった。

都道府県別では、静岡県が38%、福岡県が15%となっており、この2県で全国の約5割を占めている。

図15 ガーベラの都道府県別出荷量割合

図16 ガーベラの作付面積及び出荷量の推移
## ク トルコギキョウ

作付面積は424ha、出荷量は1億本で前年産に比べてそれぞれ7ha（2％）、210万本（2％）減少した。

都道府県別では、長野県が13%、熊本県が12%、福岡県が10%となっており、この3県で全国の約4割を占めている。

図17 トルコギキョウの都道府県別出荷量割合

図18 トルコギキョウの作付面積及び出荷量の推移

## ケゆり

作付面積は772ha、出荷量は1億4,410万本で前年産に比べてそれぞれ17ha（2％）、430万本（3％）減少した。これは、冬期の低温及び夏期の日照不足により生育の停滞がみられたこと等による。都道府県別では、埼玉県が18%、高知県が12%、新潟県が11%となっており、この3県で全国の約4割を占めている。

図19 ゆりの都道府県別出荷量割合

図20 ゆりの作付面積及び出荷量の推移
## コ アルストロメリア

作付面積は85haで前年産に比べて4ha（4％）減少した。これは、雪害による施設の破損、他作物への転換等による。出荷量は6,030万本で、前年産に比べて70万本（1％）増加した。これは、作付面積は減少したものの、生育が良好だったことによる。

都道府県別では、長野県が34%、愛知県が18%、北海道及び山形県が12%となっており、この4県で全国の約8割を占めている。

図21 アルストロメリアの都道府県別出荷量割合

図22 アルストロメリアの作付面積及び出荷量の推移

## サ 切り葉

作付面積は714haで前年産に比べて4ha（1%）増加した。出荷量は1億3,760万本で、前年産に比べて360万本（3%）減少した。これは、台風被害等による。

都道府県別では、東京都が35%、沖縄県が22%、鹿児島県が13%となっており、この3県で全国の約7割を占めている。

図23 切り葉の都道府県別出荷量割合

図24 切り葉の作付面積及び出荷量の推移
## シ 切り枝

作付面積は3,667ha、出荷量は2億950万本で前年産に比べてそれぞれ51ha（1％）、480万本（2％）減少した。

都道府県別では、静岡県が15%、茨城県が14%となっており、この2県で全国の約3割を占めている。

図25 切り枝の都道府県別出荷量割合

図26 切り枝の作付面積及び出荷量の推移

## (2) 球根類

収穫面積は379ha、出荷量は1億810万球で、前年産に比べてそれぞれ35ha（8％）、400万球（4％）減少した。これは、生育は良好だったものの、需要の減少に伴う栽培規模の縮小等による。

都道府県別では、鹿児島県が23%、新潟県が21%、富山県が18%となっており、この3県で全国の約6割を占めている。

表 3 平成26年産球根類の収穫面積及び出荷量（全国）

品 目	收 穫 面 積	出 荷 量	对 前 年 產 比	参 考
收 穫 面 積	出 荷 量	產出額(平成25年)
球 根 類 計	ha	万球	%	%	億円
379	10,810	92	96	24

図27 球根類の都道府県別出荷量割合

図28 球根類の収穫面積及び出荷量の推移
## (3) 鉢もの類

収穫面積は1,764ha、出荷量は2億3,360万鉢で、前年産に比べてそれぞれ32ha（2％）、1,050万鉢（4％）減少した。

品目別にみた出荷量の構成割合は、花木類が21%、観葉植物が18%、シクラメンが8%、洋ラン類が7％となっている。

表 4 平成26年産鉢もの類の収穫面積及び出荷量（全国）

品目	収穫面積	出荷量	対前年産比	参考
収穫面積	出荷量	産出額(平成25年)
鉢もの類	ha	万鉢	%	%	億円
うちシクラメン	1,764	23,360	98	96	980
洋ラン類	194	1,860	96	97	92
観葉植物	210	1,590	96	98	311
花木類	315	4,290	98	95	123
424	4,820	100	96	179

注：鉢もの類の値は、表章されている内訳品目以外の品目を含んだ合計値である。

図29 鉢もの類の品目別出荷量割合

図30 鉢もの類の収穫面積及び出荷量の推移
## アシクラメン

収穫面積は194ha、出荷量は1,860万鉢で、前年産に比べてそれぞれ9ha（4％）、60万鉢（3％）減少した。これは、規模縮小、雪害による施設の破損等による。

都道府県別では、長野県が15%、愛知県が11%となっており、この2県で全国の約3割を占めている。

図31 シクラメンの都道府県別出荷量割合

図32 シクラメンの収穫面積及び出荷量の推移

## イ 洋ラン類

収穫面積は210ha、出荷量は1,590万鉢で、前年産に比べてそれぞれ9ha（4％）、30万鉢（2％）減少した。これは、生育は良好だったものの、需要の減少に伴う栽培規模の縮小等による。

都道府県別では、愛知県が22%、熊本県が10%となっており、この2県で全国の約3割を占めている。

図33 洋ラン類の都道府県別出荷量割合

図34 洋ラン類の収穫面積及び出荷量の推移
## ウ 観葉植物

収穫面積は315ha、出荷量は4,290万鉢で、前年産に比べてそれぞれ8ha（2％）、240万鉢（5％）減少した。これは、燃油価格の高騰で加温を控えたため生育が停滞したこと等による。

都道府県別では、愛知県が全国の約5割を占めている。

図35 観葉植物の都道府県別出荷量割合

図36 観葉植物の収穫面積及び出荷量の推移

## 工 花木類

収穫面積は424haで前年産並み、出荷量は4,820万鉢で前年産に比べて190万鉢（4％）減少した。これは、生育不良、台風被害等による。

都道府県別では、愛知県が29%、新潟県が19%となっており、この2県で全国の約5割を占めている。

図37 花木類の都道府県別出荷量割合

図38 花木類の収穫面積及び出荷量の推移
## (4) 花壇用苗もの類

作付面積は1,491ha、出荷量は6億9,520万本で、前年産に比べてそれぞれ40ha（3％）、1,850万本（3％）減少した。

都道府県別では、愛知県が9％、千葉県及び埼玉県が8％、福岡県及び奈良県が5％となっている。

表 5 平成26年産花壇用苗もの類の作付面積及び出荷量（全国）

品目	作付面積	出荷量	対前年産比	参考
作付面積	出荷量	産出額(平成25年)
花壇用苗もの類	ha	万本	%	%	億円
うちパンジー	1,491	69,240	97	97	323
294	14,440	98	96	58

注：花壇用苗もの類の値は、表章されている内訳品目以外の品目を含んだ合計値である。

図39 花壇用苗もの類の都道府県別出荷量割合

図40 花壇用苗もの類の作付面積及び出荷量の推移

このうちパンジーの作付面積は294ha、出荷量は1億4,440万本で、前年産に比べてそれぞれ6ha（2％）、610万本（4％）減少した。これは、雪害による施設倒壊、台風被害等による。

都道府県別では、埼玉県が8％、神奈川県が7％、奈良県及び愛知県が6％、茨城県及び千葉県が5％となっている。

図41 パンジーの都道府県別出荷量割合

図42 パンジーの作付面積及び出荷量の推移
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	安心できるIT社会の実現
評価方式	実績評価	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)	223,945	239,395	220,474	229,703	315,047
<115,955,580>	<104,147,348>	<110,563,330>	<116,796,012>	<140,594,358>
補正予算(千円)	178,832	142,945	85,473
<48,538,901>	<12,706,990>	<12,116,438>
繰越し等(千円)	0	175,800	0
<27,895,574>	<42,746,493>	<10,179,006>
計(千円)	402,777	558,140	305,947
<192,390,055>	<159,600,831>	<132,858,774>
執行額(千円)	191,344	484,880	253,320
<129,590,740>	<139,208,144>	<116,241,880>
政策評価結果の概算要求への反映状況	既存の施策を引き続き実施すべきであるとされた政策評価結果を踏まえ、情報セキュリティの確保とネットワーク利用犯罪等サイバー犯罪の抑止に必要な経費を概算要求した。