Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 省庁別連結財務書類について

### 1. 作成目的

財務省の業務と関連する独立行政法人等を連結した財務状況を開示。

### 2. 作成方法

「省庁別財務書類の作成基準」に基づき作成（省庁別財務書類と独立行政法人等を合算し、財務省と独立行政法人等の債権債務等を相殺消去）。

### 3. 連結の範囲等

（連結対象法人）

·株式会社日本政策投資銀行

・株式会社日本政策金融公庫(国民一般向け業務勘定)

·株式会社日本政策金融公庫（信用保険等業務勘定）

·株式会社日本政策金融公庫（危機対応円滑化業務勘定）

·株式会社国際協力銀行

・輸出入・港湾関連情報処理センター株式会社

·独立行政法人酒類総合研究所

·独立行政法人造幣局

·独立行政法人国立印刷局

(連結対象法人と財務省の業務関連性)

独立行政法人酒類総合研究所については、財務省から運営費交付金を受けている。

その他法人については、資本金として政府が出資している。

(連結の基準)

財務省が所掌している業務と関連する事務・事業を行っている独立行政法人等を連結（監督権限及び財政支出の有無により判断）。

(使用財務諸表)

特殊法人等及び認可法人のうち、行政コスト計算書を作成している法人については、民間企業仮定財務諸表により連結。

4. 省庁別連結財務書類の留意点

連結に際して、連結対象法人の会計処理を省庁別財務書類の会計処理に統一していない。

- 連結に際して、連結対象法人の会計処理を省庁別財務書類の会計処理に統一していない。

連結対象法人特有の会計処理については、連結に際して修正を行っている。

## 財務省 平成26年度省庁別連結財務書類の概要

貸借対照表

省庁ベース	連結ベース	差額
＜資産の部＞
現金・預金	17,669	19,201	1,531
有価証券	158,896	162,005	3,109
未収金等	5,841	5,912	71
貸付金	146,585	159,103	12,517
他会計繰戻未収金	18	18	-
貸倒引当金	△ 120	△ 452	△ 332
有形固定資産	6,512	7,220	707
出資金	23,307	14,770	△ 8,536
その他の資産	3,472	7,179	3,707

資産合計	362,183	374,959	12,775

業務費用計算書

(单位:十億円)

省庁ベース	連結ベース	差額
人件費	583	691	108
退職給付引当金等繰入額	54	62	8
正味支払保険金	-	317	317
(再)保険費	3	3	-
補助金等	70	70	△ 0
委託費等	91	92	1
庁費等	181	160	△ 21
公債事務取扱費	25	25	-
減価償却費	91	107	15
責任準備金繰入額	120	229	108
支払利息	9,412	9,521	108
公債償還損益	46	47	1
資産処分損益	△ 199	△ 238	△ 39
資産評価損	15	2	△ 12
その他の業務費用	164	373	208
本年度業務費用合計	10,662	11,467	804

(单位:十億円)

省庁ベース	連結ベース	差額
＜負債の部＞
未払金等	3,074	3,149	75
政府短期証券	117,934	117,934	-
公債	880,646	879,070	△ 1,576
独立行政法人等債券	-	8,298	8,298
借入金	41	1,418	1,377
預託金	31,090	28,543	△ 2,547
退職給付引当金等	960	1,131	170
その他の負債	8,481	13,882	5,401
負債合計	1,042,229	1,053,428	11,198
＜資産・負債差額の部＞
資産・負債差額	△ 680,045	△ 678,469	1,576
負債及び資産・負債差額合	362,183	374,959	12,775

資產・負債差額増減計算書

(单位:十億円)

省庁ベース	連結ベース	差額
前年度末資産・負債差額	△ 675,103	△ 673,604	1,498
本年度業務費用合計(A)	△ 10,662	△ 11,467	△ 804
財源合計(B)	△ 12,138	△ 11,338	800
租税及印紙收入	53,970	53,970	-
他省庁への財源の配賦	△ 72,566	△ 72,566	-
独立行政法人等収入	-	1,026	1,026
その他の財源	6,456	6,229	△ 226
無償所管換等	△ 205	△ 203	2
資産評価差額	4,042	4,087	45
為替換算差額	14,200	14,348	148
その他資産・負債差額の増減	△ 177	△ 291	△ 113

本年度末資產·負債差額	△ 680,045	△ 678,469	1,576
（參考）(A) + (B)	△ 22,801	△ 22,805	△ 4

区分別收支計算書

(单位:十億円)

省庁ベース	連結ベース	差額
業務収支	32,223	33,047	823
財源	364,039	373,267	9,227
業務支出	△ 331,815	△ 340,809	△ 8,993
業務活動によるキャッシュフロー	-	589	589
財務収支	△ 14,279	△ 13,571	708
公債発行等収入	933,168	928,151	△ 5,016
公債償還等支出	△ 947,448	△ 941,723	5,724
本年度収支(業務収支+財務収支)	17,943	19,476	1,532
余裕金の運用	△ 31,549	△ 31,549	-
資金残高等	31,275	31,275	△ 0
本年度末現金・預金残高	17,669	19,201	1,531

## 省庁ベースとの主な相違

(注)省庁ベースは、省庁別財務書類(一般会計・特別会計)を指す。

### 1. 貸借対照表

(資產)

有価証券…株式会社日本政策投資銀行

+2 兆 147 億円

貸付金…株式会社国際協力銀行

+14 兆 4,329 億円

出資金…相殺消去

△8 兆 5,366 億円

(負債)

公債…相殺消去 $ \triangle1 $ 兆 5,761 億円

独立行政法人等債券

…株式会社日本政策投資銀行

+4

+4 兆 5,693 億円

…株式会社国際協力銀行

+3 兆 494 億円

預託金…相殺消去

△2 兆 5,478 億円

### 2. 業務費用計算書

正味支払保険金…株式会社日本政策金融公庫

（信用保険等業務勘定）

+3,175 億円

責任準備金繰入額…株式会社日本政策金融公庫 （信用保険等業務勘定）

+1,087 億円

3. 資產·負債差額增減計算書

本年度業務費用合計と財源合計との差額(財源不足)

△22 兆 8,059 円

(左記(A) + (B)により算出)

⇒企業会計の「当期純損失」に相当

独立行政法人等收入

…株式会社日本政策投資銀行 +3,397 億円

4. 区分别收支计算书

業務収支…有価証券の売却・償還による収入株式会社国際協力銀行

+6 兆 5,495 億円

有価証券の取得による支出株式会社国際協力銀行

△6 兆 6,289 億円

財務収支…預託金の受入による収入(相殺消去)

△4 兆 4,788 億円

預託金の払戻による支出(相殺消去)

+4 兆 7,758 億円
## 財務省一般会計 平成26年度省庁別財務書類の概要

## 一 般会計省庁別財務書類について

1. 作成目的

財務省の一般会計の財務状況を開示。

2. 作成方法

「一般会計省庁別財務書類の作成基準」に基づき作成。

3. 各財務書類の表す財務情報

(貸借対照表)

資産及び負債の状況を開示。

(業務費用計算書)

本年度に発生した費用の状況を開示。

(資産・負債差額増減計算書)

貸借対照表の前年度末資産・負債差額と本年度末資産・負債差額の増減を要因別に開示。

(区分別収支計算書)

歳入歳出決算の財政資金の流れを区分別に開示。

財務省の業務等の概要

### 1. 業務の概要

予算の編成、租税の賦課徴収、国庫金の管理運用、財政融資資金の管理運用、金融危機管理の企画・立案、国有財産の管理、国際金融上の諸問題の処理等

### 2. 定員数

70,673 人 (平成26年度予算定員)

3. 主な財政資金の流れ

対国債整理基金特別会計

…公債等の償還金、利子等の繰入

対東日本大震災復興特別会計

…復興債の償還金等

### 4. 歳入歳出決算の概要

嵌入决算

## 参考情報

公債関連情報(仮定計算により算定)

公債発行対象経費及び歳出決算額の累計額等を基礎として配分される本年度末公債残高476,008億円、本年度公債発行額19,463億円、本年度利払費4,924億円

前年度	26年度	增減
<資産の部>
現金·預金	7,140	7,964	824
未収金等	5,152	5,015	△ 136
貸付金	70	446	376
他会計繰戻未収金	488	18	△ 469
貸倒引当金	△ 108	△ 120	△ 11
有形固定資産	6,526	6,512	△ 13
出資金	7,042	7,361	318
国債整理基金	35,803	42,452	6,648
その他の資産	878	908	29
資産合計	62,995	70,560	7,565

業務費用計算書

(单位:十億円)

貸借対照表

前年度	26年度	增減
人件費	538	580	41
退職給付引当金等線入額	46	53	7
補助金等	67	70	3
委託費等	105	91	△ 14
東日本大震災復興特別会計へ線入	2,969	1,687	△ 1,282
庁費等	168	178	9
公債事務取扱費	25	23	△ 2
減価償却費	93	89	△ 3
支払利息	8,090	8,112	22
資產処分損益	△ 50	21	71
資產評価損	193	12	△ 181
その他の業務費用	146	150	4

(单位:十億円)

前年度	26年度	增減
< 負債の部 >
未払金等	1,942	2,797	854
公債	739,441	770,997	31,555
借入金	14,083	13,404	△ 679
退職給付引当金等	1,014	957	△ 57
他会計繰戻未済金	551	754	203
その他の負債	5,128	5,110	△ 18
負債合計	762,162	794,020	31,858
< 資産・負債差額の部 >
資産・負債差額	△ 699,166	△ 723,459	△ 24,292
負債及び資産・負債差額合計	62,995	70,520	7,565

資產・負債差額増減計算書 （单位:十億円）

前年度	26年度	增減
前年度末資産·負債差額	△ 664,105	△ 699,166	△ 35,061
本年度業務費用合計(A)	△ 12,395	△ 11,072	1,323
財源合計(B)	△ 23,671	△ 14,093	9,577
租税及印紙收入	46,952	53,970	7,017
他省庁への財源の配賦	△ 73,705	△ 70,721	2,983
その他の財源	3,080	2,656	424
無償所管換等	△ 39	△ 230	190
資産評価差額	1,339	1,280	59
その他資産·負債差額の増減	△ 294	△ 176	118
本年度末資産·負債差額	△ 699,166	△ 723,459	△ 24,292
(参考)(A)+(B)	△ 36,066	△ 25,166	10,900

区分別收支計算書 (单位:十億円)

前年度	26年度	增減
業務收支	△ 17,149	△ 11,165	5,983
財源	△ 12,915	△ 8,183	4,732
業務支出	△ 4,233	△ 2,982	1,250
財務收支	23,004	17,031	5,973
公債発行収入	43,454	38,492	4,961
公債償還等支出	△ 20,449	△ 21,461	1,011
本年度収支(業務収支+財務収支)	5,855	5,865	9
資金残高等	1,284	2,099	814
本年度末現金·預金残高	7,140	7,964	824

主な科目の内訳

（カッコ内は前年度からの増減額）
（貸借対照表）
・未収金等	5 兆 159 億円	(△1,369 億円)
未収税額	5 兆 57 億円	(△1,362 億円)
・有形固定資産	6 兆 5,128 億円	(△139 億円)
国有財産	6 兆 5,050 億円	(△143 億円)
・国債整理基金	42 兆 4,522 億円	(+6 兆 6,483 億円)
貸付金	14 兆 2,578 億円	(+5 兆 4,898 億円)
有価証券	27 兆 844 億円	(+1 兆 2,268 億円)
・公債	770 兆 9,972 億円	(+31 兆 5,559 億円)
特例国債	478 兆 5,778 億円	(+29 兆 9,442 億円)
建設国債	262 兆 6,936 億円	(+2 兆 7,513 億円)

主な増減内容

### 1. 貸借対照表

(資產)

国債整理基金…貸付金の増加

(負債)

+5 兆 4,898 億円

公債…特例国債の増加…建設国債の増加

+29 兆 9,442 億円

+2 兆 7,513 億円

### 2. 業務費用計算書

東日本大震災復興特別会計へ繰入の減少

△1 兆 2,820 億円

3. 資產·負債差額增減計算書

本年度業務費用合計と財源合計との差額(財源不足)

△25 兆 1,660 億円

(左記(A) + (B)により算出)

⇒企業会計の「当期純損失」に相当

4. 区分别收支计算书

業務收支…租税及印紙收入の増加

+7 兆 177 億円

財務収支…公債発行収入の減少

△4 兆 9,616 億円
特定個人情報等の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）の位置付け等について

### 1. 個人情報保護法等に基づくガイドライン等の枠組み

## (1) 行政機関向け

個人情報保護法第7条に基づく基本方針（閣議決定）（以下「基本方針」という。）において、総務省が「行政機関の保有する個人情報の適切な管理のための措置に関する指針」を策定するとされている。（基本方針2(1)）

（注1）総務大臣は、行政機関個人情報保護法において、行政機関の長に対し、法律の施行の状況についての報告の徴求（行個法49条）、資料の提出及び説明の求め（行個法50条）、意見を述べる（行個法51条）ことができるとされている。また、行政機関が個人情報ファイルを保有しようとするときは、総務大臣に通知しなければならない（行個法10条）。

## (2) 独立行政法人等向け

基本方針において、総務省が「独立行政法人等の保有する個人情報の適切な管理のための措置に関する指針」を策定するとされている。（基本方針4）

（注2）総務大臣は、独立行政法人等個人情報保護法において、独立行政法人等に対し、法律の施行の状況についての報告を徴求することができる（独個法48条）とされている。

## (3) 地方公共団体向け

基本方針において、地方公共団体の保有する個人情報の保護対策については、上記(1)(2)のような指針の作成についての規定はないが、個人情報保護法第11条第1項の趣旨を踏まえ、個人情報に関する条例の制定に取り組む必要があるとされている。(基本方針3(1))

各地方公共団体は条例及びその取扱規定等を策定している。

(注3)個人情報保護法第5条において、地方公共団体は、個人情報の適正な取扱いを確保するために必要な施策を策定しこれを実施する責務を有するとされている。また、基本方針において、地方公共団体は、地方独立行政法人について適切な個人情報の保護措置が講じられるように取り組むことが求められている。（基本方針5）

## (4) 事業者向け

基本方針において、各省庁が、それぞれの事業等の分野の実情に応じたガイドライン等の策定・見直しを検討するものとするとされている。（基本方針2（3）①）

（注4）個人情報保護法において、主務大臣は、個人情報取扱事業者に対し、報告徴求（個法32条）、助言（個法33条）、勧告及び命令（個法34条）を行うことがで
きるとされているほか、各業法においては事業者に対し立入検査等を行う権限を有している。

2．特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）の位置付け等

(1) 番号法と個人情報保護法等との関係

## ① 行政機関等及び事業者

番号法は個人情報保護法等の特別法であり（番号法1条）、具体的には、特例としての保護措置について、条文を新たに書き起こしているほか、番号法第29条、第30条により、個人情報保護法の適用となる個人情報取扱事業者が保有する特定個人情報に関し、個人情報保護法の適用関係を明らかにしており、適用しない条文や読み替える条文を規定している。行政機関個人情報保護法及び独立行政法人等個人情報保護法の適用関係も同様に規定されている。

また、番号法第 32 条から第 35 条までにおいて、個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者に対する特定個人情報の保護措置が規定されている。

（注5）個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者とは、事業の用に供する個人情報データベース等を構成する個人情報によって識別される特定の個人の数の合計が過去6月以内のいずれの日においても5千を超えない者（個人情報保護法施行令で規定）

（注6）番号法においては、このほかに、特定個人情報と共に管理されている個人情報の取扱いについて、特定個人情報保護委員会による指導・助言に関する規定がある（番号法50条）。（下記②の地方公共団体が保有する個人情報についても適用。）

## ② 地方公共团体等

番号法における各種保護措置の対象は、行政機関や事業者などの主体ごとに区分されておらず、地方公共団体についても個人番号利用事務等を実施する場合には同様に適用される。

ただし、番号法第31条において、地方公共団体は、個人情報保護法等及び番号法の規定により行政機関の長等及び個人番号取扱事業者が講ずることとされている措置の趣旨を踏まえ、当該地方公共団体及び地方独立行政法人（以下「地方公共団体等」という。）が保有する特定個人情報の適正な取扱いが確保され、並びに当該地方公共団体等が保有する特定個人情報の開示、訂正、利用の停止、消去及び提供の停止（番号法第23条第1項及び第2項に規定する記録に記録された特定個人情報にあっては、その開示及び訂正）を実施するために必要な措置を講ずるものとするとされている。

(2) 特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）の位置付け等

① 特定個人情報保護委員会は、個人番号を取り扱う者に対して、指導及び助言（番
号法 50 条）、勧告及び命令（番号法 51 条）、報告徴求及び立入検査（番号法 52 条）の権限を有している。特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）（以下「本ガイドライン」という。）は、番号法の運用の統一性、法適合性を確保する立場にある特定個人情報保護委員会として、こうした権限に基づき、特定個人情報の適正な取扱いを確保するための具体的な指針として策定し、告示等として公表することとしたい。

また、本ガイドライン策定に当たっては、個人情報保護法に基づくガイドライン等の整合性についても確保することとする。

② 地方公共団体の保有する個人情報の取扱いについては、それぞれ個人情報保護条例で規定しており、条例に関する取扱規定等についても区々となっているが、番号法においては、地方公共団体についても特定個人情報を取り扱う場合には同様に適用される。このため、本ガイドラインの取扱いについても、保護措置の内容の中核の部分については同様に適用することとする。

③ 本ガイドラインにおいては、独立行政法人等については基本的に行政機関と同様の位置付けとするが、地方独立行政法人については地方公共団体がその監督権限により、必要な措置を講ずることとされている（番号法31条）ことから、監督者としての対応について記述することも検討することとしたい。

## 3 ．本ガイドラインの記載内容等

本ガイドラインは、条文を分かりやすく記述するとともに、特定個人情報の適正な取扱いを確保するため、最低限守るべき事項を記述することとし、必要に応じ、より万全な対応を行うことが望ましい事例や条文の理解を助けるための事例等を記述することも検討することとしたい。

一方、本ガイドライン作成後も具体的なケースに即した特定個人情報の取扱いに関する質問が寄せられることが考えられ、そのうち汎用性のあるものについては質問・回答として適宜公表することが適当である。また、保護措置の内容の理解をより深めるための解説や、一部の個人番号を取り扱う者が対象となるような事例なども必要であることから、FAQ等を別途作成することとしたい。
$$ \mathrm{E}_{t}\left\{\sum_{\tau=0}^{\infty}(\alpha\delta)^{\tau}\left[\tilde{p}_{H,t}-p_{H,t}-\sum_{s=1}^{\tau}\pi_{H,t+s}-\left(w_{t+\tau}-p_{H,t+\tau}\right)\right]\right\}=0 $$

ただし、 $ w_{t} \equiv \ln W_{t} $ 、 $ \tilde{p}_{H,t} \equiv \ln \tilde{P}_{H,t} $ を示す。(2.25)は次の様に書き直すことが出来る。

$$ \hat{\pi}_{H,t}=\delta\mathrm{E}_{t}\hat{\pi}_{H,t+1}+\beta_{\lambda}\left(w_{t}-p_{H,t}\right) $$

ただし、$\beta_{\lambda}\equiv\frac{(1-\alpha)(1-\alpha\delta)}{\alpha}<1$ である。(2.26)は実質限界費用の上昇(下落)はPPIインフレ率の上昇(下落)を招くことを示している。

(2.6)、(2.10)を線形化することで次式が得られる。

$$ c_{t}+I_{t}=w_{t}-p_{H,t}+\omega t_{t} $$

$$ y_{t}=a_{t}+I_{t} $$

ただし、 $ I_{t} \equiv \ln L_{t} $ 、 $ a_{t} \equiv \ln A_{t} $ である。実質限界費用の決定は開放経済の仮定の下では消費と産出およびPPIとCPIのそれぞれが必ずしも一致しないため閉鎖経済でのそれとは若干異なる。(2.22)、(2.23)、(2.27)を(2.26)へ代入することで次式が得られる。

$$ \hat{\pi}_{H,t}=\delta\mathrm{E}_{t}\hat{\pi}_{H,t+1}+\beta_{\lambda}\bigg(1+\frac{1}{\beta_{\theta}}\bigg)y_{t}+\beta_{\lambda}\beta_{\eta}y_{t}^{*}-\beta_{\lambda}a_{t} $$

ただし、\beta_{\eta}=1-\frac{1-\omega}{\beta_{\theta}} である。(2.28)は総供給曲線である $ ^{19} $ 。(2.28)はPPIインフレ率は自国の産出、外国の産出それぞれの増加関数であることを示している。

(2.19)を線形化することで次式が得られる。

$$ \hat{i}_{t}=\sum_{k=1}^{j}\phi_{k}^{i}\hat{i}_{t-k}+\sum_{k=0}^{j}\phi_{k}^{\pi}\hat{\pi}_{H,t-k}+\sum_{k=0}^{j}\phi_{k}^{y}y_{t-k}+\xi_{t} $$

ただし、 $ \phi_{k}^{i} $ 、 $ \phi_{k}^{\pi} $ 、 $ \phi_{k}^{y} $ はそれぞれ名目利子率の過去の名目利子率、現在および過去のPPIインフレ率および産出の反応係数を示す。

全体のシステムは総需要曲線(2.24)、総供給曲線(2.28)、フィードバックルール(2.29)から構成される。カバーなし金利平価式は明示的にシステムに現れないが国際的な最適リスクシェアリング条件(2.15)はカバーなし金利平価式(2.14)が成立してはじめて得られる条件である。したがってカバーなし金利平価はシステム内で依然として成立することが仮定されている。

### 3. 実証分析

ここで、以下の手順について触れておく。まず、インフレターゲティング導入前のフィードバックルールを推定する。次に推定されたフィードバックルールの制約の下でのシステムを推定する。最後に推定されたモデルを用いてインフレターゲティングが導入されなかった
場合の金融政策、つまり非インフレターゲティング金融政策の下での産出、PPIインフレ率、名目利子率のパスをシミュレーションする。

### 3.1 データ

データとして、イギリスの季節調整済み名目 GDP、GDP デフレーター、3 ヶ月物政府短期証券金利を用いた $ ^{20} $ 。データ期種はすべて四半期で、出所は Datastream。データ期間は 1981 年第 2 四半期から 2003 年第 2 四半期まで。名目 GDP は GDP デフレーターを用いて 1997 年第 1 四半期価格に実質化した。

こうして得られた実質 GDP は自然対数をとった。イギリスの実質 GDP を自国の産出として扱う。PPI は対数差分をとり 4 半期ベースの変化率を得た。これを自国の PPI インフレ率として取り扱う。金利は 4 で割り四半期ベースに引き直し自国の名目利子率として扱う。

システム全体の推定は1981年第3四半期から1992年第2四半期までの期間が対象となった。期首が1期繰り上がるのはPPIからその変化率を得たためで、期末が1992年第2四半期なのはイギリスでインフレターゲティングが導入されたのが1992年10月のためである $ ^{21} $ 。フィードバックルールについてはこの期間以降の1992年第3四半期から2003年第3四半期も推定の対象にした。期末が2003年第3四半期なのは直近のデータが2003年第3四半期までそううためである。フィードバックルールが2つの期間において推定されるのはインフレターゲティング導入前後のBOEの金融政策の変化を見るためである。

### 3.2 フィードバックルールの推定

この節では[Rotemberg and Woodford, 1997: 300-307]にしたがってフィードバックルールの推定とそれに関連してデータの変換について触れる。データは対数をとっただけではモデルに対して整合的にはならず、また非定常なままである。そこで、自国の産出、PPIインフレ率、名目利子率の長期の値を得て、そこからのそれぞれのデータの乖離、つまり定常状態からの乖離率を求める。なお、以下では長期の値を定常状態の値と定義する。まず次式のようなVARシステムを推定する。

$$ A_{1}Z_{t}=M+A_{0}Z_{t-1} $$

ただし、 $ Z_{t}=\left[i_{t}\quad\pi_{H,t+1}\quad y_{t+1}\right]^{\prime} $ は状態変数のベクトル、M は定数項のベクトル、 $ A_{0} $ 、 $ A_{1} $ は $ 9\times9 $ の係数行列である。 $ A_{0} $ 、 $ A_{1} $ を推定することで次式のように (3.1) の誘導型が得られる。

$$ \overline{Z}=\left(I-A_{1}^{-1}A_{0}\right)^{-1}A_{1}^{-1}M $$
ただし、\bar{Z} は状態変数の定常状態の値のベクトル、I は単位行列を示す。状態変数の実際の値と定常状態の値の差をとることで状態変数の定常状態からの乖離率を得ることが出来る $ ^{2223} $ 。この状態変数の定常状態からの乖離率こそモデルにおける\hat{I}_{t}、\hat{\pi}_{t}、y_{t}である。そしてここで得られた値を用いて[Rotemberg and Woodford, 1997; 303-305]にしたがってj=2 の制約の下でのフィードバックルール(2.29)を推定する $ ^{24} $ 。j=2 の制約の下でのフィードバックルールとはt 期の名目利子率をt-1、t-2 期の名目利子率、t、t-1、t-2 期のPPIインフレ率および産出のそれぞれに反応するようなフィードバックルールのことを指す。

推定の結果、BOEはインフレターゲティング導入以前、つまり1982年第1四半期から1992年第2四半期にかけてはt-2期の産出に反応して名目利子率を調整していたのに対して1993年第1四半期から2003年第2四半期にかけてはt期のPPIインフレ率に対して反応させていることが分かった(表3-2、3-3) $ ^{2526} $ 。ただし、1982年第1四半期から1992年第2四半期にかけて名目利子率はt-2期の産出に対して有意に反応するものの産出の長期の反応係数は有意ではないため、そもそも産出はフィードバックルールの中であまり重要なものではなかったと考えられる $ ^{27} $ 。なお、1982年第1四半期から1992年第2四半期において名目利子率がPPIインフレ率に有意に反応しないという本稿の推定結果は1979年から1990年までのCPIインフレ率を説明変数に含むイギリスのフィードバックルールを推定した[Clarida, Gali and Gertler, 1998: 1052-1065]がBOEはこの期間インフレ抑制に積極的で無かったと指摘していることと一致する。CHOWテストの結果、両期間のフィードバックルールから構造変化が検出されたため、インフレターゲティング導入後はPPIインフレ率に対して短期金利を調整するような金融政策のスタンスの変更があったと言える $ ^{28} $ 。なお、飽くまでBOEのターゲットはPPIではなくPRIXである。したがってより厳密に政策スタンスの変更を議論するためにはPRIXを用いて検討しなければならない。イギリスのフィードバックルールの変遷をPRIXインフレ率を用いて検討している[Nelson, 2001: 8-14]は、イギリスの政府短期証券金利は1992年以降はそれ以前に比べてより強くPRIXインフレ率に反応するようになったことからインフレターゲティング導入後、フィードバックルールの変化があったことを
表3-1：記述統計量

期間	変数	平均	中央値	最大値	最小値	標準偏差
1981:3-1992:2	$ \hat{i}_{t} $	0.0007	-0.0003	0.0106	-0.0074	0.0065
$ \hat{\pi}_{H,t} $	0.0010	0.0007	0.0138	-0.0114	0.0071
$ y_{t} $	0.0031	0.0044	0.0272	-0.0264	0.0171
1992:3-2003:2	$ \hat{i}_{t} $	0.0009	0.0011	0.0116	-0.0049	0.0032
$ \hat{\pi}_{H,t} $	0.0005	-0.0007	0.0167	-0.0108	0.0055
$ y_{t} $	0.0016	0.0018	0.0133	-0.0112	0.0061

表3-2：1982:1-1992:2における推定されたフィードバックルール

係数	推定量	標準誤差	t統計量	P值
$ \phi_{t-1}^{i} $	0.6521	0.1596	4.0848	0.000
$ \phi_{t-2}^{i} $	0.0662	0.1608	0.4114	0.683
$ \phi_{t}^{\pi} $	0.1165	0.0845	1.3788	0.177
$ \phi_{t-1}^{\pi} $	-0.0161	0.1009	-0.1592	0.874
$ \phi_{t-2}^{\pi} $	-0.0893	0.0945	-0.9447	0.351
$ \phi_{t}^{V} $	0.0650	0.0782	0.8315	0.412
$ \phi_{t-1}^{V} $	0.0717	0.0894	0.8024	0.428
$ \phi_{t-2}^{V} $	-0.1550	0.0697	-2.2230	0.033

Durbin's h 0.1400 $ \bar{R}^{2} $ 0.6134

表3-3：1993:1-2003:2における推定されたフィードバックルール

パラメータ	推定量	標準誤差	t統計量	P值
φi-1	1.3326	0.0976	13.6505	0.000
φi-2	-0.4032	0.0843	-4.7838	0.000
φπ	0.0610	0.0265	2.2999	0.028
φπ-1	-0.0273	0.0274	-0.9985	0.325
φπ-2	0.0386	0.0260	1.4848	0.147
φY	-0.0089	0.0323	-0.2760	0.784
φY-1	0.0102	0.0392	0.2614	0.795
φY-2	0.0114	0.0316	0.3617	0.720

Durbin's h 1.4565 $ \bar{R}^{2} $ 0.8965
指摘している。本稿で得られた結果は[Nelson, 2001:8-14]で得られた結果 PPI インフレ率を用いた検討で再確認したと言える。

また、1997年5月以降 BOE の独立性が制度的に向上したことを踏まえて1993年第1四半期～1997年第2四半期、1997年第4四半期～2003年第2四半期の二つの期間の間でフィードバックルールに構造変化が見られたかを検定した $ ^{29} $ 。CHOW テストの結果、両期間で有意な相違は見られないことが分かった $ ^{30} $ 。一般に中央銀行の独立性は金融政策を運営する上で重要な要素と考えられているが現時点でのイギリスのケースの分析結果からは少なくともそれはフィードバックルールの変更までに影響を及ぼすほどのものではなかったことが示唆された $ ^{31} $ 。

### 3.3 システムの推定とショックの識別

次に推定されたフィードバックルールの下での(2.24)、(2.28)で構成されるシステム全体の推定を行う。推定を行うパラメータはαおよびωである。主観的割引因子δは[Boivin and Giannoni, 2003: 21-24]にしたがって0.99の制約を課した。推定に当たっては先ほど得られた状態変数の定常状態からの乖離率と外国の産出の定常状態からの乖離率を用いる。3.1節で述べたように外国の産出の定常状態からの乖離率は外国のPPIインフレ率、名目利子率を用いて(3.1)のようなVARシステムを推定することで得られる。推定期間は先に述べた通り1982年第3四半期から1992年第1四半期でt-1時点の名目金利、PPIインフレ率、産出のそれぞれを操作変数として一般化積率法(GMM)で推定する $ ^{32} $ 。

推定の結果、αは1%水準で有意な結果が得られた(表3-4)。ここで得られた推定量は推定期間におけるイギリスの総供給曲線の傾き、つまりβは0.0976であり、価格改定に要する期間が3.78四半期であることを示唆している。イギリスのニューケインジアンフィリップス曲線を推定している[Nelson and Nikolov, 2002: 7-15]はその傾きは1979年から1990年にかけては0.222、1990年から2000年にかけては0.078であったと報告している。本稿の推定量は[Nelson and Nikolov, 2002: 7-15]の両期間の推定量の範囲内に収まっている。さらに[Nelson and Neiss, 2002: 22-23]では1961年から2000年までのニューケインジアンフィリップス曲線の傾きは0.349であったと、本稿とは推定期間がかなり異なるが本稿の結果より傾きが急であることを報告している。ωは10%水準で有意な結果が得られた(表3-4)。[Gali and Monacelli, 2002: 19]はωを経済の開放度と解釈して、カナダの輸入財のGDP比を用いてカリブレーシ
ヨンを行っている。これに倣い推定期間のイギリスの輸入財のGDP比を求めたところ0.2640であった。本稿でのの推定結果はこれを反映したものと言える。

表3-4: 推定されたシステム

パラメータ	推定量	標準誤差	t統計量	P值
α	0.7357	0.0316	23.2847	0.000
ω	0.2498	0.1282	1.9492	0.051

本稿の構造モデルには経済変動を引き起こす金融政策、外国の産出、生産性の3つのショックが存在する。これらのショックは構造モデルのパラメータが与えられることで以下に示す [Rotemberg and Woodford, 1997: 323-328] や [Boivin and Giannoni, 2003: 32-35] と同様の手法で VAR 残差から識別できる。

(3.1)の両辺に $ A_{1}^{-1} $ をかけることで次式が得られる。

$$ Z_{t}=B_{0}Z_{t-1}+B_{e}e_{t} $$

ただし、 $ B_{0} $ 、 $ B_{e} $ は VAR モデルの係数行列、 $ e_{t} $ は VAR 残差を含むベクトルを示す。一方、(2.24)、(2.28)、(2.29)で構成されるシステムは次式で示される。

$$ C_{1}Z_{t}=C_{0}Z_{t-1}+C_{\varepsilon}\varepsilon_{t} $$

ただし、 $ C_{1} $ 、 $ C_{0} $ 、 $ C_{\varepsilon} $ は構造モデルの係数行列、 $ \varepsilon_{t} $ は3つのショック $ \left[\xi_{t}\quad a_{t}\quad y_{t}^{*}\right]^{\prime} $ を含むベクトルである。[Rotemberg and Woodford, 1997: 323-328]と同様に、VARモデルの予測値と構造モデルの予測値は等しいことを仮定する。このとき、(3.3)、(3.4)式より構造モデルの3つのショックは次式の様に識別される。

$$ \varepsilon_{t}=\left(C_{1}C_{\varepsilon}^{-1}B_{0}-C_{\varepsilon}^{-1}C_{0}\right)Z_{t-1}+C_{1}C_{\varepsilon}^{-1}B_{e}e_{t} $$

こうして得られたショックを外生変数として扱うことでイギリスの金融政策のシミュレーションが可能となる。

### 3.4 非インフレターゲティング金融政策のシミュレーション

この節ではモデルの説明力のテスト、つまり内挿テストを先ず行い、その説明力を踏まえて1992年10月以降、BOEがインフレターゲティングを採用せず金融政策を変更することなくかつての金融政策を踏襲したときに実現したであろうマクロ経済のパス、つまり非インフレターゲティング金融政策の下でのマクロ経済のパスをシミュレーションし、1992年10月以降実際に採用された金融政策、つまりインフレターゲティングの下でのマクロ経済の変動とを比較する。
内挿テストの結果、モデルの説明力は非常に高いと考えられる (図3-1) $ ^{33} $ 。シミュレーションのパスは実際のデータが示すパスをちょうど1期リードしてトレースしている。1期のリードが生じるのはt期に利用可能な情報を用いてt期の消費、労働、価格を決定しているとの仮定によるものであろう。[Rotemberg and Woodford,1997: 297-346]ではt-1期およびt-2期にt期にとるべき行動を決定するという仮定の下できれいな結果を示していた。しかし、t-1期およびt-2期に意思決定を行う根拠は乏しいため本稿では純粋な合理的期待を仮定してモデルを構築した。これが本稿と[Rotemberg and Woodford, 1997: 297-346]の一つの違いである $ ^{34} $ 。しかし1期のリードを伴うにせよモデルの説明力は十分に高いと考えられるため、この結果はそのまま非インフレターゲティング金融政策の下でのマクロ経済のパスと考えて差し支えないであろう。1992年第3四半期以降について非インフレターゲティングとインフレターゲティングとは明らかな差があることが分かる (図3-2)。産出の違いは顕著で、非インフレターゲティングのもとでの産出は大きな変動を見せている。産出について言えばその分散は6.8036e-5とインフレターゲティングの下での分散である4.1838e-5よりも大きくなっている (表3-5)。PPIインフレ率についても同じことが言え、非インフレターゲティングが1.2043e-4とインフレターゲティングの2.5688e-5よりも大きくなっている。インフレターゲティングによるインフレ率の安定化の効果については、多分に外生的な要因、例えば財政赤字の縮小などが寄与しているのであって、決してインフレターゲティングによるものではないという意見もある $ ^{35} $ 。しかし、3.2節で推定されたフィードバックルールは政策スタンスの変更を示唆するものであり、少なくともイギリスのインフレ率の安定化はインフレターゲティングがもたらした可能性がある。したがって、インフレターゲティングがインフレ率の安定化を通じて産出も安定化させた可能性がある。この結果はインフレ率が限界費用あるいはGDPギャップの増加関数であることを理論的に示した[Benigno and Benigno, 2001b: 1-25]、[Gali and Monacelli, 2002:1-35]、[岡野, 2004: 68-91]でのインプリケーションと整合的である。

表3-5：1993:3-2002:4における状態変数の分散

変数	インフレターゲティング(実際のデータ)	非インフレターゲティング(シミュレーション)
$ \hat{\pi}_{H,t} $	2.5688e-005	1.2043e-004
$ y_t $	4.1838e-005	6.8036e-005
$ \hat{i}_t $	5.9415e-006	6.3515e-006
図3-1：1982:3-1992:1における内挿テスト
図3-2:1993:3-2003:1におけるインフレターゲティング(実際のデータ)と非インフレターゲティング(シミュレーション)の比較

PPIインフレ率

名目利子率
### 3. 木材利用の動向

木材の利用は、快適で健康的な住環境等の形成等に寄与するのみならず、地球温暖化の防止、森林の多面的機能の持続的な発揮及び地域経済の活性化にも貢献する。

以下では、木材利用の意義とその普及啓発について記述するとともに、住宅分野における木材利用、公共建築物等の木造化及び木質バイオマスのエネルギー利用の各分野について、最新の動向を記述する。

## (1) 木材利用の意義

## (建築資材等としての木材の特徴)

木材は我が国の気候や風土に合い、その歴史及び文化を培ってきた資材であり、古くから建築や生活用品等の様々な用途に利用されてきた。資材としての木材は、軽くて強いだけでなく、無数の細胞からなり、そのひとつひとつに熱を伝えにくい空気を含むため、コンクリート等に比べ高い断熱性を有し、冬は木質化した室内が暖かく感じられる。空気中の湿度が高い時は水分を吸収し、湿度が低いときには水分を放出するという調湿作用もある。また、独特のぬくもりや弾性を持ち、結露や、カビやウイルスの繁殖を抑制するとともに、木の抗菌作用でダニの繁殖も抑える。さらに、木材は目に有害な紫外線をよく吸収するほか、音を適度に吸収するなど、人に心地よい感覚を与える素材である。

このほかにも、木材を多く使った施設では、インフルエンザにかかったり、転んで骨折をしたりする入居者が少ないという報告や、木の香りにはリフレッシュ効果や鎮静効果等があり、木造の室内が鉄筋コンクリート造の室内と比べて気力の減退が少ないなど、健康や精神面に良いという報告もある(資料V−30)。

一方、木造建築物は火災や震災に弱いというイメージがあるが、木材自体は可燃性はあるものの断熱性は高い素材であり、近年は耐火性能が高い木材製品の開発も進められている。

## (木材利用は地球温暖化の防止にも貢献)

木材は、炭素の貯蔵、エネルギー集約的資材の代替、化石燃料の代替の3つの面で、地球温暖化の防

資料V－30 木造と鉄筋コンクリート造校舎が健康・精神面に与える影響の比較 —教師の蓄積的疲労について—

t 檢定有意差：☑☑☑：危險率0.1%以內、☑☑：危險率1%以內、☑：危險率5%以內で有意

注：危険率とは、現実の標本が示す結果が、母集団間に差がない場合に発生する確率。

資料：「木造校舎が生徒の健康面に与える影響－木材利用推進マニュアル－」一般財団法人日本木材総合情報センター

資料V－31 住宅1戸当たりの炭素貯蔵量と材料製造時の二酸化炭素排出量

資料：岡崎泰男, 大熊幹章（1998）木材工業, Vol.53-No.4: 161-163.
止に貢献するとされている $ ^{*} $ 100。

樹木は、光合成によって大気中の二酸化炭素を取り込み、木材の形で炭素を貯蔵している。したがって、木材を住宅や家具等に利用することは、大気中の二酸化炭素を低減することにつながる。例えば、木造住宅は、鉄骨プレハブ住宅や鉄筋コンクリート住宅の約4倍の炭素を貯蔵していることが知られている（資料V−31）。さらに、住宅部材等に使用されていた木材をパーティクルボード等に加工して家具等に再利用すれば、炭素を木材の形で貯蔵する時間を延ばすこともできる（資料V−32）。

また、木材は、鉄やコンクリート等の資材に比べて製造や加工に要するエネルギーが少ないことから、木材の利用は、製造及び加工時の二酸化炭素の排出削減につながる。例えば、住宅の建設に用いられる材料について、その製造時における二酸化炭素排出量を比較すると、木造は、鉄筋コンクリート造や鉄骨プレハブ造よりも、二酸化炭素排出量が大幅に少ないことが知られている(資料V−31)。

さらに、木材のエネルギー利用は、大気中の二酸化炭素濃度に影響を与えない「カーボンニュートラル」な特性を有しており、資材として利用できない木材を化石燃料の代わりに利用すれば、化石燃料の燃焼による二酸化炭素の排出を抑制することにつな

資料V-32 木材利用における 炭素ストックの状態

注：1 haの林地に植林されたスギが大気中からCO₂を吸収して体内に炭素として固定し、伐採後も住宅や家具として一定期間利用されることで炭素を一定量固定し続けることを示している。

資料：大熊幹章（2012）山林，No.1541：2-9.

がる。例えば、化石燃料と木質バイオマス燃料について、原材料調達から製品製造、燃焼までの全段階における温室効果ガス排出量を比較した場合、木質バイオマス燃料による単位発熱量当たりの温室効果ガス排出量は、化石燃料よりも大幅に少ないという報告がある $ ^{*101} $ (資料V−33)。

## (国産材の利用は森林の多面的機能の発揮等に貢献)

我が国の森林は、人間によって植え育てられてきた人工林が4割を占めており、国産材が利用され、林業生産活動にその収益が還元されることによって、伐採後も植裁等を行うことが可能となり、「植える→育てる→使う→植える」というサイクルが維持される。これによって、森林の適切な整備及び保全を続けながら、木材を再生産することが可能となり、森林の有する多面的機能を持続的に発揮させることにつながる。

また、国産材が製材工場、工務店等を経て住宅等の様々な分野で利用されることで、木材産業を含めた国内産業の振興と森林資源が豊富な農山村地域の活性化にもつながる。

現在の我が国では、戦後に造林した人工林を中心に高齢級の森林が増え、森林蓄積は平成24(2012)年には約49億m²となり、森林資源として本格的な利用期を迎えている。これに対し、国産材供給量は

資料V-33 燃料別の温室効果ガス排出量の比較

注：それぞれの燃料を専用の熱利用機器で燃焼した場合の単位発熱量当たりの原料調達から製造、燃焼までの全段階における二酸化炭素排出量。

資料：株式会社森のエネルギー研究所「木質バイオマスLCA 評価事業報告書」（平成24（2012）年3月）.
近年回復傾向にあるものの、平成24（2012）年には1,969万㎡となっており、木材の需要量は減少傾向にある上、木材自給率は平成24（2012）年には27.9％と依然として低い水準にある。

こうした現状にある中、我が国の森林資源の有効利用、森林の適切な整備及び保全と多面的機能の発揮、林業・木材産業と農山村地域の振興といった観点からみれば、国産材の利用の拡大が求められる状況と言える。

## (「木づかい運動」を展開)

林野庁は、平成17(2005)年度から、広く一般消費者を対象に、国産材利用の意義を広め、国産材利用を拡大していくための国民運動として「木づかい運動」を展開している。同運動では、ポスター等による広報活動や先進的な木材製品の展示による普及活動、国産材を使用した製品等に添付し国産材利用をPRする「木づかい運動ロゴマーク」の普及活動等を行っている。「木づかい運動ロゴマーク」は、平成25(2013)年3月末時点で324の企業や団体で使用されている。

平成25 (2013) 年度には、「木材利用ポイント事業」とともに木材利用の意義等について、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌といった様々な媒体を通じて PRを行った。

また、毎年10月を木づかい推進月間として、シンポジウムの開催や木材の利用拡大に顕著な功績があった団体等に対する木づかい運動感謝状の贈呈等を行っている。近年では、地方自治体や民間団体が主体的に「木づかい運動」に取り組んでおり、平成25(2013)年度は「木づかい推進月間」中に各都道府県で様々なイベントが開催された。平成22(2010)年に農林水産省が実施した「森林資源の循環利用に関する意識・意向調査」では、消費者を対象に、身の回りに木材製品を取り入れたいかどうか聞いたところ、回答した者の99%が「木材製品を生活に取り入れたい」と回答した。回答者が取り入れたいと答えた木材製品を種類別にみると、回答数が多い順に、家具(41%)、内装(35%)、おもちゃ・遊具(12%)であった。取り入れたい理由(2つまで複数回答可)としては、「香り、手触り、見た目などが良い」(70%)、「安全・安心、健康に良い」(54%)、「伐採後の植林を行うなど、適切に管理された森林から生産された木材を使うことで、地球温暖化防止などの環境貢献に役立つ」(39%)等が挙げられた $ ^{*} $ 102。

こうした中、平成25(2013)年8月には、「一般社団法人日本プロジェクト産業協議会(JAPIC)」が、国産材の利用促進と消費者の製品選択に資するため、丸太や製材等の木材製品に国産材率を明記する「国産材マーク」制度を創設した。平成26(2014)年3月現在、68社がマークの使用の許可を受けている。

もくいく

(「木育」等の取組の広がり)

近年では、「木づかい運動」の一環として、「木育」の取組も広がっている。木育とは、子どもから大人までを対象に、木材や木製品とのふれあいを通じて、木への親しみや木の文化への理解を深めて、木材の良さや利用の意義を学んでもらうための教育活動である $ ^{*} $ 103。

林野庁では、平成22（2010）年度から、「東京おもちゃ美術館」が厳選した木のおもちゃのセットを各地に運び、子どもたちが木のおもちゃに触れる機会を全国に広める「木育キヤラバン巡回事業」を支援している。また、木育の取組を全国に普及するための拠点を設置し、木育インストラクターの養成、木育円卓会議、各地域で新生児に木製玩具をプレゼントするなどの「ウッド・スターート」を支援している。平成24（2012）年度からは、木材に関する授業と森林での間伐体験や木工体験を組み合わせた小学生向けの「木育プログラム」の開発を支援している。

平成24 (2012) 年9月には、全国の木工業者約30社が「木育全国生産者協議会」を結成した。同協議会では、国産材を使った玩具、教材、食器、遊具等の研究及び開発や広報及び宣伝を行っていくこととしている。

また、木育の実践的な活動として、「日本木材青壮年団体連合会」等が、児童及び生徒を対象とする木工工作のコンクールを行っており、平成24
(2012)年には約20,000点の応募があった。

平成25 (2013) 年11月には、「東京おもちゃ美術館」が新たに沖縄県国頭郡国頭村に「やんばる森のおもちゃ美術館」を開設した。

このほか、平成25(2013)年から公共建築の木造化・木質化の促進に資するため、学識経験者からなる「木の良さをまとめる委員会」において、木材の効能等の情報提供に向けた検討が行われている。

## (木材利用に係る環境貢献度の評価)

木材を含む各種資材の環境負荷低減への貢献度等を数値化する「見える化」の取組の一つとして、「カーボンフットプリント」がある。「カーボンフットプリント」は、ライフサイクルアセスメント $ ^{*104} $ の一種で、原材料調達から廃棄、リサイクルまでの製品のライフサイクルにおける二酸化炭素の排出量を製品に表示する取組である。平成24(2012)年度からは、「一般社団法人産業環境管理協会」が、新たに「カーボンフットプリントコミュニケーションプログラム」として、カーボンフットプリント制度を本格運用している。

木材については、二酸化炭素の排出削減や有限資源の節約等により環境負荷の低減に貢献しており、平成25(2013)年12月末現在、「木製製品」分野で1製品、「木材・木質材料」分野で17製品が対象製品として登録され、カーボンフットプリントマークの使用が許可されている。

また、平成13(2001)年度から、産学官が連携し、建築物等の環境性能を総合的に評価する「建築環境総合性能評価システム(CASBEE $ ^{*105} $ (キャスビー))」の開発が行われている。CASBEEによる評価では、省エネルギーや環境負荷の少ない建材の使用といった環境配慮に加え、室内の快適性や景観への配慮等も評価される。このうち、CASBEE戸建等では、地域で産出される木材資源の活用や、間伐材や合法性、持続可能性が証明された木材等の使用を評価することとしている。また、都道府県や市町村のうち24自治体では、CASBEEの評価基準を独自の考え方や地域特性に応じて変更して、建築物の環境評価の届出制度等に活用している $ ^{*106} $ 。

## (2) 住宅分野における木材利用

## (住宅分野は木材需要に大きく寄与)

我が国における木材需要の約4割、国産材需要の過半が建築用材であり $ ^{*107} $ 、住宅を中心とする建築用材の需要拡大が木材全体の需要拡大に大きく貢献する。特に、木造住宅の着工動向が木材需要全体に大きな影響を与えるが、我が国では新設住宅着工戸数の約半分が木造となっている $ ^{*108} $ 。一方、平成23(2011)年に内閣府が実施した「森林と生活に関する世論調査」によると、今後住宅を建てたい、買いたいといった際にどんな住宅を選びか聞いたところ、「木造住宅(在来工法又はツーバイフォー工法など)」と答えた者が81％となり、「非木造住宅(鉄筋、鉄骨、コンクリート造りのもの)」と答えた者の15％を大きく上回った。

我が国における木造住宅の主要な工法としては、「在来工法(木造軸組工法)」、「ツーバイフォー工法(枠組壁工法)」及び「木質プレハブ工法」の3つが挙げられる $ ^{*109} $ 。平成24(2012)年における工法別のシェアは、在来工法が75%、ツーバイフォー工法が22%、木質プレハブ工法が3%となっている $ ^{*110} $ 。このうち、在来工法による木造戸建て住宅の年間供給別戸数の約半数が年間供給戸数50戸未満の中小の大工・工務店により供給されたものであり $ ^{*111} $ 、住宅