Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
レーションから算出された合理的予想下での為替レート予想変化率（ $ FXSER_{t} - FXSR_{t} $ ）/ $ FXSR_{t} $ を為替レート予想変化率（ $ FXSE_{t} - FXSt $ ）/ $ FXSt $ のデータとして使って，資産需（給）関数を再推定していった。フェアーの方法が収束して最終的に得た推定式は表5-4にまとめてある。

各関数毎に，以上の推定の過程を報告しよう。

## ◎ KLPA 関数の推定

当初 $ FXSE_{t} $ に実績値 $ FXS_{t+1} $ を使って推定を行った。いくつかの試行の後，(2.19)式〔表5-5参照〕を得た。 $ (BPXG+BPXS)/(NW*FXS) $ は，輸出にともなうわが国の延払信用供与を考慮に入れたものである。また右辺のLOG $ (NW/PGNP) $ は需要関数の総資産に対する弾力性が必ずしも先験的に1とは言えないことを考慮したものである。右辺最後のDTR804は1980年Q3までをゼロ，それ以後を1とする新外為法施行ダミーである。1980年前後から邦銀は国際的な金融仲介業務に進出し，ユーロ市場等で短期資金を調達し，途上国等へ長期融資を行なうようになった $ ^{注1} $ 。最後の項はこの邦銀の行動にともなう対外資産保有をとらえるために入れた $ ^{注2} $ 。なお，当初は内外金利および為替レート予想変化率を別々の説明変数として推定を行っていたが，3つの係数がすべて符号条件をみたし，有意となることはほとんどなかった。そこで内外資産の期待収益率格差という意味で，内外金利差+為替レート予想変化率を説明変数とした。

KLPA 関数の初期値に（2.19）式を採用してフェアーのシミュレーションを開始したところ，推定の繰返しにつれ，内外資産の期待収益率格差をはじめとして多くの変数の係数が有意でなくなったり符号条件をみたさなくなった。また誤差項の系列相関が顕著になった。

ダービン = ワトソン比を改善すべくコイックラグを導入し, また FXSE_{t} に回帰式による理論値 FXSEO_{t} を用いることにした。この過程で長短金利差と LOG (NW / PGNP) が落とされ, 最終的に (2.20) 式を得た。

（2.20）式を含むモデルを初期値としてフェアーの方法を試みたが，LOG（BPXG + BPXS）*FXS / NW が有意でなくなり落とされた。また LOG(NW / PGNP)を復活させた。こうしてフェアーの方法の初期値としては最終的には，（2.9）式が採用された。

## ◎ KLPL 関数の推定

当初 $ FXSE_{t} $ に実績値 $ FXS_{t+1} $ を使ってみたが，金利差 + 予想為替変化率の係数推定値は符号条件を満たさなかった。正しい符号に推定されるようになったのは， $ FXSE_{t} $ に回帰式（2.1）の理論値 $ FXSEO_{t} $ を用いてからであった。フェアーの方法の初期値として採用したのは，（2.10）式である。説明変数に政府赤字累積額（SBG）が使ってあるのは，国債残高の増加につれてわが国債券市場の整備，自由化が進み，これにともなって非居住者の対日投資が増えたと考えられるためである。

## ◎ KSNN関数の推定

$ FXSE_{t} $ に実績値 $ FXS_{t+1} $ を使うか，回帰式の理論値 $ FXSEO_{t} $ を使うかにかかわらず，内外短期金利差 + 予想為替変化率は説明変数として符号条件を満たさなかったり t 値が非常に低かったりした。これは短期資本移動のうちかなりの部分が先物力バー付きで行われているためと思われる。

そこで最終的には，内外資産期待収益率格差を落とした（2.11）式をフェアーの方法の初期値として採用した。この式には為替レート予想が含まれていないから経常収支関数と同様に，フェアーの繰返し計算中にこの式が再推定され
ることはない。

なお，財・サービスの輸出・入が説明変数として使ってあるのは，貿易金融及び貿易業者の手許流動性を考慮に入れるためである。

## ◎ KSBL 関数の推定

当初の定式化による推定は（2.21）式のとおりである。内外短期金利差，為替レート予想変化率ともに，符号条件さえみたしていない。その後，推定期間を1983年Q4まで伸ばす，ドルの長短金利差と新外為法施行ダミーを説明変数に加える，為替レート予想に回帰式の理論値を使う，等の改訂を行った。その結果，（2.12）式をフェアーの方法の初期値に採用した。

## ◎ KSBA 関数の推定

当初， $ FXSE_{t} $ に実績値 $ FXS_{t+1} $ を使い，また内外短期金利と為替レート予想変化率を別々の変数扱いした。しかし，為替レート予想変化率の係数の t 期は低かった。そこで， $ FXSE_{t} $ に回帰式の理論値 $ FXSEO_{t} $ を使い，また内外短期金利差 + 為替レート予想変化率を一つの説明変数として推定を行い，良好な結果を得た。次にフェアーのシミュレーションに入ったが，当初説明変数の一つとしていた $ LOG(FNW/PGNP) $ はフェアーの繰り返しの途中で有意でなくなり，最終的にはおとされた。こうしてフェアーの方法の初期値としては最終的には（2.13）式が採用された。説明変数に KSBL を入れたのは，為銀が対外短期債務残高に応じて，手許流動性を調整するだろうと考えたためである。

資産需（給）関数を推定するにあたり，為替レート予想変化率(FXSE - FXS)/FXSのデータとして，回帰式（2.1）の理論値(FXSEO - FXS)/FXSを使った場合の推定結果〔表5-3〕と，フェアーの方法により合理的予想(FXSER - FXSR)/FXSRを使った場合の推定結果〔表5-4〕を比較すれば，一般的には次のように言えよう。

一般にフェアーの方法の方が ,内外資産収益率格差の係数の推定値は大きくなる傾向がある。ただし4本の推定式のうち KLPA のみは係数が小さくなった。係数が3本の式で大きくなったことは,フェアーの方法のデータの方が現実の投資家の為替レート予想に近いためかもしれない。

また，フェアーの方法の方がコイックラグの係数は小さくなること，二つの方法の間で，内外資産収益率格差とコイックラグ以外の係数については大きな違いはないこと，等が言えよう。なお，新外為法施行ダミーのうち，統計的に有意で最後まで残ったのは，わが国の対外負債であるKLPL，KSBL関数においてのみで

図 5 - 2
あることは興味深い。この結果によれば,新外為法施行は資本流入を促進し円高をもたらしたことになる。

### 2.4 モデルの為替レ - ト説明力

次にフェアーの方法により算出された為替レート理論値 FXSR と為替レート予想 FXSER について検討しよう。

為替レート理論値 FXSR は,図 5-2 に見られるように,現実の為替レートの動きをかなりうまく説明している。

では，我々の合理的予想にもとづく FLEX モデルによれば，過去の為替レートの上昇と下降の原因は何だったと考えられるのであろうか。この問題に答えることは，第4章のように為替レート決定メカニズムを一本の誘導形で推定しているのであれば簡単である。為替レートの変動がどの説明変数の動きによって生じたかは，推定された誘導形の係数にもとづいて要因分解を行えば，知ることができる。これに対してわれわれの FLEX モデルでは，非線型の同時方程式体系であるため，このような要因分解は困難である。

しかし合理的予想 FLEX モデルの理解を深めるため，直観的にではあるが，為替レート変動の原因について検討してみよう。なお，以下の議論では3節で報告する外生変数変化が内生変数に与えるインパクトを調べたシミュレーション1の結果も先どりして参考にした。

1 節で説明したように，FLEX モデルが前提とする外為市場均衡条件は，基本的には，第4章で議論したアセットアプローチにもとづく均衡条件と同じである。従って非常に単純化していえば，為替レートに影響を与える要因は大きく3つに分類できよう。

## (1) 累積經常收支要因

外為市場が均衡するには過去の経常収支黒字の累積だけの為替リスクを自国投資家がドル建資産保有の形で負うか，外国投資家が円建負債供給の形で負う必要がある。累積経常収支が増加した時外為市場の均衡が回復されるには，現在の為替レートが十分に円高になって将来の円

図 5 - 3 日本実質累積経常収支の推移

（注）日本実質累積経常収支：1978年末の対外純資産（362億1400万ドル）に経常収支を加算した名目累積経常収支を，アメリカのGNPデフレーター（1972年=1）で割ることにより実質化した。

（出所）アメリカ GNP デフレーター：OECD， Main Economic Indicators. 経常収支：日本銀行「経済統計月報」

反落を人々が予想し,自国投資家のドル建資産需要が増えるか,外国投資家の円建負債供給が増える〔円建資産需要が減る〕必要がある。わが国累積経常収支の推移は図5-3のとおりである。

## （2） 内外（名目）金利差 $ ^{注} $

米国金利がわが国金利に比べ高くなると，自国投資家のドル建資産需要が増え，外国投資家の円建資産需要が減るため，円安になる。合理的予想のもとでは，将来米国金利がわが国金利に比べ高くなるとの予想も，現在の円安をもたらす。内外金利差の推移は図5-4，図5-5のとおりである。
図 5 - 4 内外名目長期金利差（米国金利 - 本邦金利：年率）

図 5 - 4 内外名目長期金利差（ドル金利 - 円金利）

（３）アンカー要因（経常収支に影響を与える外生変数の将来値に関する予想）

たとえば将来原油価格が上昇し，わが国経常収支が赤字化すれば，将来の為替レートは円安になる。投資家がこれを予想すれば，現在時点でドル買い円売りが行われ円安が生じるだろう。われわれのFLEXモデルでは，経常収支に影響する主な外生変数としては，輸出価格の決定要因と考えている在庫投資デフレーターPIIP，輸入デフレーター（ドル）PMGBP，実質世界輸入（除日本）TL_TW&，世界工業品輸出価格指数（除日本，ドル）PWMU，輸入を左右する国内景気要因としての鉱工業生産指数O等がある。なお，第4章の深尾モデルでは，経常収支を均衡させる実質為替レート一定と仮定しているため，経常収支に影響を与える外生変数の予想要因としては，内外の物価水準のみが分析の視野に入っている。これに対して本章の合理的予想FLEXモデルではより多くの要因を考慮に入れているわけである。

われわれのモデルにおいて以上の3要因によって為替レートの過去の大きな変動がどのように説明されているかを推測してみよう。

1973, 74 年および 1980 年の円安については次のように説明できよう。石油危機によるドルベース輸入価格の上昇は, わが国経常収支を悪化
させ，累積経常収支減少を通じて円安をもたらした。また将来の経常収支赤字予想はそれだけで円安をもたらしたものと考えられる（アンカー要因）。

なお，本章のフェアーのシミュレーションにおいては，投資家は外生変数の将来値を完全に予見できる〔実現値を知っている〕ものと仮定したが，これは石油危機のような外生変数の突然の変化については現実的な想定とはいえないかもしれない。たとえば1978年Q4のイラン革命をきっかけとする原油価格上昇は，1978年Q3以前から予見されていたとは考えにくいだろう。このような問題意識からわれわれは，すべての外生変数につきARモデルを推定しておき，t期のフェアーのシミュレーションを行なう際にはt-1期までの外生変数実現値を既知としてARモデルを使って将来の外生変数理論値を算出し，これをシミュレーションにおける外生変数予想値として使うという方法も試みた。しかしこの方法では繰返し計算が収束しなかったり，資産需（給）関数の内外資産期待収益率格差の係数の推定値の多くが符号条件をみたさなかったり，為替レート理論値が異常に実績値と離れた値になったりした。このためわれわれは結局，外生変数に関する完全予見の仮定を採用せざるをえなかった。

図 5 - 2 の Fair=Taylor 法による為替レート理論値 FXSR の動きの中で，上記の完全予見の仮定の問題点が一番よくあらわれているのは 1974 年および 1979 年において理論値が現実値と乖離している部分であるう。1974 年の理論値 FXSR が現実値 FXS より円安なのはおそらく第一次石油危機発生当時実際には，高い原油価格が恒久的なものが，また石油危機による世界景気の落ち込みがどれほど深刻かについて，投資家の間に一部楽観論もあったのに対し，われわれのモデルでは実際には非常に深刻な影響があったとの後知恵を使って理論値と算出しているためであろう。また，1979 年の理論値が現実値より円高なのは，第一次石油危機の経験に基づいて，投資家は 1979 年当時，第二次石油危機の影響を非常に深刻に予想していたのに対し，われわれのモデルではこれが考慮されていないためであろう。

フェアーのシミュレーションにおいて，投資家による外生変数予想値データをどのように作成するかという問題はまた，フェアーの方法による FLEX モデルを使って為替レート予測を行なう際には困難な障害となろう。たとえば1986年 Q4 の時点において，1988年 Q4 の為替レートを予測したい時には，われわれのように k=19, h=1 とすれば，1987年 Q1 から 1991年 Q4 の間の外生変数の実現値，およびこれに関する投資家の予想を想定しなければならない。これに対して現在の世界経済モデルの FLEX 方式のように為替レート予想データとして回帰式（1.3）の理論値を使う場合には，1988年 Q4 までの外生変数を想定すれば足りるのである。

さて，二度の石油危機時の円安以外の為替レートの動きについては，モデルでどのように説明できるだろうか。

1977, 78 年の円高については, 当時内外の景気のすれ違い等によりわが国経常収支が黒字を続け累積経常収支が増加したことにより説明できよう。

一方 1981 年以降の円安については，米国高金利とこれに起因する世界輸入の縮小，また 1982 年 Q3 以降の円安については米国金利はやや下ったものの累積債務問題や欧州通貨安のため世界工業品価格が低迷したことによって説明できよう $ ^{注} $ 。

1980 年後半の円高については 残念ながらわれわれのモデルでは十分に実績値を迫っていない。当時の内外短期金利差の急激な縮小はモデルにおいても円高に作用していると思われるが、それでも理論値が円高にならないのは、1981年以降の円安要因が、予想を通じて1980年の理論値に作用しているためであろう。

次にフェアーの方法により算出された投資家
図 5 - 6

図 5-7 フェアーの方法による為替レート予想変化率

図 5-8 回帰式による為替レート予想変化率
の為替レート予想値 $ FXSER_{t} $ につき検討しよう。図 5-6 は t 期に形成される $ t+1 $ 期の為替レートに関する予想 $ FXSER_{t} $ と $ t+1 $ 期の為替レート実績値 $ FXS_{t+1} $ を比較したものである。フェアーの方法を採用している以上当然のことながら， $ FXSER_{t} $ はモデルによる $ t+1 $ 期の理論値 $ FXSR_{t+1} $ とかなり似た動きを示している。 $ FXSR_{t+1} $ に比べて $ FXSER_{t} $ の方が実績値 $ FXSR_{t+1} $ へのフィットが多少悪いが，これは $ FXSR_{t+1} $ 算出の際には t 期までの内生変数は実績値を使い $ t+1 $ 期以降を内生化するのに対し， $ FXSER_{t} $ 算出の際には，2.1 節で述べたように，t-1 期までの内生変数に実績値を使い t 期以降を内生化しているためである。つまり $ FXSER_{t} $ と $ FXSR_{t+1} $ の乖離は，t 期の内生変数実現値が投資家にとって未知と仮定するか既知と仮定するかの違いに起因している。

図 5 - 7 は Fair=Taylor 法にもとづく為替レート予想変化率 $ (FXSER_{t}-FXSR_{t})/FXSR_{t} $ にしたし年率に換算してあると，為替レート変化率の実績値を比較した図である。一方図 5 - 8 は回帰式（2.1）にもとづく為替レート予想変化率 $ (FXSEO_{t}-FXS_{t})/FXS_{t} $ にしたし年率換算と実績値を比較した図である。Fair=Taylor 法による為替レート予想変化率よりも回帰式にもとづく為替レート予想変化率の方が実績値へのフィットは良いようだが，その理由は明らかである。回帰式（2.1）はもともと，為替レート変化率実績値の動きをできるだけうまく追うように説明変数を選び，また最小 2 乘法で係数を決めた式だからである。このことを割引けば Fair=Taylor 法による為替レート予想変化率はかなり現実の為替レート変化率に近い動きをしており，合理的予想の名に恥じないと言えるのではないだろうか。またわれわれの最終的な資産需要関数推定結果〔表 5 - 4〕は，為替レート予想変化率のデータとしてこの $ (FXSER_{t}-FXSR_{t})/FXSR_{t} $ を使っているわけであるが， $ (FXSER_{t}-FXSR_{t})/FXSR_{t} $ がもっともらいい動きをしていることから見て，表 5 - 4 の推定結果にも信頼がおけると言えるのではないだろうか。

なお，先に次のような議論をした。すなわち図5-2において1973～74年と1980年に為替レート理論値が実績値に比べかなり円安なのはFair=Taylor法の場合将来の円安要因を前もって理論値が織り込んでしまうためであろうというのである。このことは，図5-7のFair=Taylor法による為替レート予想変化率の動きによっても裏づけられるように思われる。すなわち，図5-7に見られるようにフェアーのシミュレーションの最終段階での為替レート理論値算出においては，1973～74年と1980年後半に，過去最も強い円の減価予想が作用しているからである。

### 3. シミュレーション結果

われわれが作成したフェアーの方法にもとづく FLEX モデルの特性を知るため，外生変数の様々な変化を想定してシミュレーションを行ってみた。

### 3.1 シミュレーション 1 - 乗数表の作成 -

われわれはまず，主な外生変数がそれぞれ一定率だけ変化した場合につきシミュレーションを行ない，内生変数である為替レートと経常収支が標準ケースからどれだけ乖離するかを調べた。その結果をまとめた乗数表が表 5-6 である。シミュレーションでは外生変数の変化は一時的ショックの場合 1976 年 Q1 に起きるものとし，恒久的ショックも 1976 年 Q1 に始まるものとした。また円・ドルレートと経常収支への影響は 1976 年 Q1～1981 年 Q4 につき見ることにした。外生変数の変化は 1975 年 Q4 以前には予見されなかったものとしている。

表 5-6 を見ると，為替レートと経常収支の反応はすべて常識的なものではあるがシミュレーション結果の特徴として次のことがいえよう。

。一般に一時的ショックに比べ恒久的ショックの方が為替レートに格段に大きい影響を与える。

。実質世界輸入，鉱工業生産指数，世界工業品
入）输入価格指数（通関ベース，ドル）
PMGBPが1976年Q1以降10%上昇
YEAR	TERM	円・ドルレート	経常収支	円・ドルレート	経常収支	円・ドルレート	経常収支	円・ドルレート	経常収支	円・ドルレート	経常収支	円・ドルレート
76	1	-0.051892	-6275.3	0.0018077	48.771	0.030694	850.21	-0.018384	-274.6
2	-0.074041	-5571.7	-0.0013039	-74.831	0.033024	306.94	-0.021294	34.659
3	-0.084531	-4680.8	-0.0010071	-24.205	0.032386	-247	-0.021709	321.11
4	-0.087783	-3704.3	-0.00070326	10.091	0.030197	-721.84	-0.020882	624.94
77	1	-0.086753	-2766.6	-0.00044163	25.046	0.027334	-1094.9	-0.019293	938.88
2	-0.083358	-2063.8	-0.00023313	32.853	0.024379	-1374.9	-0.017157	1206.5
3	-0.078944	-1547.8	-0.000084957	33.631	0.021753	-1543.5	-0.01498	1393.2
4	-0.074242	-1163.1	0.000011672	30.38	0.01959	-1620.4	-0.012952	1523.4
78	1	-0.070095	-964.67	0.00006741	25.798	0.017821	-1683	-0.011321	1621.6
2	-0.067646	-935.07	0.000092976	21.147	0.016233	-1769.4	-0.010174	1723.5
3	-0.064899	-994.32	0.00010358	16.209	0.015298	-1802.8	-0.0092891	1772.3
4	-0.063106	-1157.8	0.00010429	12.077	0.014558	-1865.8	-0.008658	1898.9
79	1	-0.062145	-1304.5	0.000099858	8.4373	0.013939	-1908.6	-0.008077	1934.1
2	-0.060991	-1608.6	0.000093677	5.3351	0.013718	-1955.6	-0.0078498	1967.3
3	-0.060194	-2132.5	0.000088992	2.9405	0.01351	-2065.2	-0.0075321	2082.8
4	-0.060441	-2529.9	0.000084544	1.184	0.013143	-2169.7	-0.0071039	2164.5
80	1	-0.06042	-3041	0.000080856	-0.10416	0.012925	-2330.4	-0.0066448	2330.9
2	-0.061127	-3049.9	0.00007646	-1.8744	0.012571	-2309.9	-0.0060222	2151.1
3	-0.062906	-3108.2	0.000071459	-2.5748	0.01211	-2408.9	-0.0060439	2304.3
4	-0.064002	-3098.4	0.000066209	-3.2045	0.011945	-2467.1	-0.0060273	2435.2
81	1	-0.067596	-3230.8	0.000066982	-3.3742	0.010515	-2456.8	-0.0046136	2377.6
2	-0.070401	-3258.2	0.000065782	-3.7108	0.0092894	-2453	-0.0035177	2460.9
3	-0.072511	-2893.2	0.000063943	-3.9096	0.0081418	-2376.9	-0.0023562	2357.4
4	-0.073757	-2493.3	0.00006151	-4.3521	0.0072009	-2276.2	-0.0013694	2261
2 平成26年主要災害種類別被害概況
## (1) 1月以降の降雪等による農作物被害

1月以降の降雪等により、ビニールハウスの倒壊による農作物の損傷等が発生し、被害面積は4,030ha、被害見込金額は198億円となった。

## ア 気象概況

1月以降において、東日本では、1月下旬から2月はじめを除いて、寒気に覆われることが多く、平均気温が平年より低かった一方で、北・西日本では平年並みであった。

2月上旬と中旬にそれぞれ1度、低気圧が発達しながら日本の南岸を通過し、太平洋側では広い範囲で大雪となった。特に、2月14日から16日にかけては、関東甲信地方を中心に過去の最深積雪の記録を大幅に上回る記録的な大雪となった。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、きゅうり等の野菜が158億円（被害総額の80%）と最も大きく、次いでゆり等のその他農作物が22億8,000万円（同12%）、ぶどう等の果樹が17億3,000万円（同9%）となった。

## ウ 都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、群馬県が87億3,000万円（被害総額の44%）と最も大きく、次いで埼玉県が60億7,000万円（同31%）、栃木県が22億円（同11%）、山梨県が10億1,000万円（同5%）となった。

表 1－1 被害概况（総括表）

区 分	被 害 面 積	被 害 量	被害見込金額	構 成 比	主な被害地域
30%以上
総 数	ha	ha	t	100万円	%
4,030	1,850	54,400	19,800	100
13,200 千本
9,970 千鉢
18 千球
麦 類	472	-	75	5	0	埼玉、千葉
野 菜	2,590	1,280	49,700	15,800	80	群馬、埼玉、栃木
果 樹	726	447	4,550	1,730	9	山梨、秋田、栃木
工 芸 農 作 物	19	2	8	3	0	山梨、京都、東京
その他農作物	220	118	1	2,280	12	群馬、埼玉、栃木
13,200 千本
9,970 千鉢
18 千球

2 その他農作物は、切り花類、種苗・苗木類等である（以下の各表において同じ。）。

3 被害量の単位は、切り花類及び種苗・苗木類は千本、鉢物類は千鉢、球根は千球、切り葉は千枚、それ以外の作物は t である（以下の各表において同じ。）。
## (2) 梅雨前線に伴う6月上旬の降雨による農作物被害

梅雨前線に伴う6月上旬の降雨により、麦類の穂発芽等が発生し、被害面積は7,330ha、被害見込金額は19億2,000万円となった。

## ア 気象概況

6月2日頃から6日頃の間に、九州から東北北部にかけて梅雨入りした。6月2日から8日にかけて、低気圧が本州南岸をゆっくりと東進した。

6月上旬の降水量は、平年より、東日本太平洋側でかなり多く、北・西日本太平洋側で多かった。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、二条大麦等の麦類が18億1,000万円（被害総額の94%）と最も大きく、次いでしうが等の野菜が7,500万円（同4%）、水稲が1,700万円（同1%）となった。

## ウ都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、栃木県が16億6,000万円（被害総額の86%）と最も大きく、次いで茨城県が9,500万円（同5%）、群馬県が8,300万円（同4%）、宮崎県が3,400万円（同2%）となった。

表 2－1 被害概况（総括表）

区 分	被 害 面 積	被 害 量	被害見込金額	構 成 比	主な被害地域
30%以上
総 数	ha	ha	t	100万円	%
7,330	6,550	20,700	1,920	100
11 千鉢
水 陸 稻	119	15	68	17	1	宮崎、埼玉、高知
麦 類	6,990	6,530	20,100	1,810	94	栃木、群馬、茨城
か ん し よ	0	0	11	1	0	宮崎
雑 殼 • 豆 類	0	-	0	0	0	宮崎
野 菜	192	0	472	75	4	茨城、高知、宮崎
果 樹	0	-	0	0	0	宮崎
工 芸 農 作 物	4	-	19	3	0	群馬
飼 肥 料 作 物	31	9	55	8	0	宮崎
その他農作物	0	0	11 千鉢	0	0	宮崎
## (3) 台風第8号及び梅雨前線に伴う大雨等による農作物被害

台風第8号及び梅雨前線に伴う大雨等により、浸水、冠水等が発生し、被害面積は28,700ha、被害見込金額は15億円となった。

## ア 気象概況

台風第8号は、7月8日に沖縄県を通過し、7月10日に鹿児島県阿久根市付近に上陸した後、九州及び四国沖を通過し、和歌山県南部に再上陸した。その後、東海沖を東進して、7月11日に千葉県富津市付近に再々上陸し、関東の東の海上に抜けた。これに伴い、梅雨前線に向かって暖かく湿った空気が流れ込んだため、北日本からの西日本にかけて局地的な大雨等が発生した。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、さとうきび等の工芸農作物が6億5,000万円（被害総額の43%）と最も大きく、次いでオクラ等の野菜が4億8,100万円（同32%）、マンゴー等の果樹が1億9,400万円（同13%）となった。

## ウ 都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、沖縄県が9億3,100万円（被害総額の62%）と最も大きく、次いで鹿児島県が3億6,100万円（同24%）、山形県が1億円（同7%）となった。

表 3－1 被害概况（総括表）

区 分	被 害 面 積	被 害 量	被害見込金額	構 成 比	主な被害地域
30%以上
総 数	ha	ha	t	100万円	%
28,700	123	{27,200	1,500	100
794 千本
53 千枚
水 陸 稲	4,050	86	461	107	7	山形、沖縄、鹿児島
か ん し 上	62	-	21	3	0	沖縄、鹿児島
雑 穀 · 豆 類	558	10	85	10	1	新潟、山形、鹿児島
野 菜	1,010	13	1,490	481	32	沖縄、鹿児島、長崎
果 樹	634	6	380	194	13	沖縄、愛媛、山形
工 芸 農 作 物	21,600	1	23,700	650	43	沖縄、鹿児島、長崎
飼 肥 料 作 物	827	4	1,100	17	1	鹿児島、山形、新潟
その 他 農 作 物	11	3	794 千本	36	2	山形、鹿児島、沖縄
53 千枚
## （4） 台風第12号、第11号及び前線に伴う大雨等による農作物被害

台風第12号、第11号及び前線に伴う大雨等により、浸水、冠水等が発生し、被害面積は35,000ha、被害見込金額は33億8,000万円となった。

## ア 気象概況

台風第12号は、8月1日に鹿児島県徳之島の西北西を通過し、東シナ海を北進した。これに伴い、南から暖かく湿った空気が流れ込んだため、四国地方の太平洋側では8月1日から5日までの総降水量が1,000mmを超えた。

また、台風第11号は、8月10日に高知県安芸市に上陸し、同日に兵庫県赤穂市に再上陸した後、日本海に抜けて北進した。これに伴い、沖縄・奄美及び西日本で暴風雨となり、四国地方から東海地方にかけて、8月7日から11日までの総降水量が500mmから1,000mmとなるなど大雨となった地域があった。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、しようが等の野菜が13億1,000万円（被害総額の39%）と最も大きく、次いで水稻が7億9,100万円（同23%）、さとうきび等の工芸農作物が5億6,200万円（同17%）となった。

## ウ 都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、高知県が9億4,400万円（被害総額の28%）と最も大きく、次いで徳島県が6億6,600万円（同20%）、新潟県が4億4,400万円（同13%）となった。

表 4－1 被害概况（総括表）

区 分	被 害 面 積	被 害 量	被害見込金額	構 成 比	主な被害地域
30%以上
総 数	ha	ha	t	100万円	%
35,000	962	32,800	3,380	100
1,440 千本
13 千鉢
水 陸 稲	16,000	450	3,260	791	23	新潟、徳島、高知
麦 類	79	14	37	2	0	北海道
か ん し よ	170	-	41	11	0	徳島、京都
雑 殼・豆 類	2,020	274	429	83	2	北海道、三重、兵庫
野 菜	1,820	93	4,010	1,310	39	高知、徳島、北海道
果 樹	3,650	21	1,790	493	15	高知、徳島、長野
工 芸 農 作 物	10,200	87	21,700	562	17	沖縄、鹿児島、岩手
飼 肥 料 作 物	1,030	20	1,560	13	0	北海道、兵庫、香川
その他農作物	7	3	1,440 千本	108	3	徳島、高知、愛媛
13 千鉢
## (5) 台風第18号による農作物被害

台風第18号に伴う大雨等により、浸水、冠水等が発生し、被害面積は24,500ha、被害見込金額は14億円となった。

## ア 気象概況

台風第18号は、10月4日に沖縄県大東島地方に最接近した後、10月5日に鹿児島県奄美地方に接近し、本州南岸を北東方向に進んだ。その後、10月6日に静岡県浜松市付近に上陸した後、東海地方から関東地方を通過し、茨城県から東の海上に抜けた。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、さとうきび等の工芸農作物が6億400万円（被害総額の43%）と最も大きく、次いでキャベツ等の野菜が4億400万円（同29%）、そば等の雑穀・豆類が1億2,700万円（同9%）となった。

## ウ 都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、鹿児島県が6億4,400万円（被害総額の46%）と最も大きく、次いで茨城県が2億300万円（同15%）、静岡県が1億2,400万円（同9%）となった。

表 5－1 被害概况（総括表）

区分	被害面積	被害量	被害見込金額	構成比	主な被害地域
30%以上
総数	ha	ha	t	100万円	%
24,500	356	32,300	1,400	100
877 千本
水陸稲	2,460	28	440	106	8	宮崎、静岡、鹿児島
かんしょ	938	0	599	33	2	鹿児島、静岡、東京
雑穀・豆類	4,500	245	522	127	9	茨城、静岡、岡山
野菜	3,220	80	3,380	404	29	茨城、千葉、静岡
果樹	1,480	1	432	96	7	鹿児島、和歌山、静岡
工芸農作物	11,400	1	26,600	604	43	鹿児島、沖縄、静岡
飼肥料作物	514	-	263	3	0	宮崎、鹿児島
その他農作物	18	1	877 千本	30	2	千葉、鹿児島、静岡
## (6) 台風第19号による農作物被害

台風第19号に伴う大雨等により、浸水、冠水等が発生し、被害面積は34,600ha、被害見込金額は20億6,000万円となった。

## ア 気象概況

台風第19号は、10月11日から12日にかけて沖縄本島付近を通過した後、10月13日に鹿児島県枕崎市付近に上陸し、その後、高知県宿毛市付近及び大阪府岸和田市付近にそれぞれ上陸して東進し、10月14日に東北南部から東の海上に抜けた。

## 作物别被害

作物別の被害見込金額は、さとうきび等の工芸農作物が10億8,000万円（被害総額の52%）と最も大きく、次いでだいこん等の野菜が4億3,400万円（同21%）、きく等のその他農作物が1億5,400万円（同7%）となった。

## ウ 都道府県別被害

都道府県別の被害見込金額は、鹿児島県が12億8,000万円（被害総額の62%）と最も大きく、次いで沖縄県が4億6,300万円（同22%）、宮崎県が1億6,900万円（同8%）となった。

表 6－1 被害概况（総括表）

区 分	被 害 面 積	被 害 量	被害見込金額	構 成 比	主な被害地域
30%以上
総 数	ha	ha	t	100万円	%
34,600	203	55,100	2,060	100
5,020 千本
132 千枚
水 陸 稻	4,770	-	556	134	7	宮崎、鹿児島、長崎
か ん し 土	2,000	-	1,830	104	5	鹿児島、沖縄、京都
雑 穀 • 豆 類	1,930	44	164	43	2	岡山、茨城、宮城
野 菜	3,040	100	3,360	434	21	鹿児島、沖縄、宮崎
果 樹	1,600	4	442	99	5	鹿児島、沖縄、愛知
工 芸 農 作 物	20,200	20	48,200	1,080	52	鹿児島、沖縄、香川
飼 肥 料 作 物	551	27	533	5	0	鹿児島、宮崎
その他農作物	432	8	5,020 千本	154	7	沖縄、鹿児島、香川
132 千枚
# 長時間介護はなぜ解消しないのか？ $ ^{*} $

# －要介護者世帯への介護サービス利用調査による検証－

清水谷 諭**

野口 晴子

## <要約>

2000 年に導入された公的介護保険の最も重要な目的の 1 つは、介護保険を通じた家族以外の介護サービスの利用を通じた「介護の社会化」によって、「介護地獄」といわれる過度な家族負担を解消することにあった。しかし、驚くべきことに、これまでのところ、介護保険の導入によって長時間介護が解消したかどうかは、全く検証されていない。

本論文は内閣府が独自に実施した要介護者世帯への介護サービス利用調査によって、まず長時間介護の実態を明らかにした。その結果、主として介護を担っている介護者の介護時間は若干減少したものの、要介護者の介護に必要な介護時間に占める割合はあまり低下していないことがわかった。さらに、長時間介護世帯では、要介護者の健康状態が悪く、介護者の健康も蝕まれている可能性があるなど、物理的な時間の長さだけでなく、健康面においても介護負担が深刻である。

長時間介護が解消しない理由として、（1）制度がまだ定着していない、（2）施設サービスが供給不足である、（3）家族介護は外部の介護サービスでは代替できない、（4）1割の自己負担が需要を低下させた、（5）家族介護が遺産動機と結びついている、の5つの仮説を検証した。検証の結果、長時間介護は、1割の自己負担を避けるために、家族介護を行わざるを得ないこと、家族介護が外部の介護サービスと代替できないという仮説を棄却できないことがわかった。さらに、長時間介護が12時間以上に及ぶと家族介護が遺産動機と結びついている可能性がある。

## JEL Classification: I10, I18

Key words: 長時間介護、介護負担、介護の社会化、要介護者、パネルデータ
# What Accounts for the Onerous Care Burden at Home in Japan? Evidence from Household Data

## Abstract

One of the most important purposes of Japan’s introduction of public long-term care insurance in 2000 was to diminish the care burden at home, which traditionally depends heavily on women. This study takes advantage of unique micro-level information to examine whether the care burden has decreased for the first time. Moreover, we investigate what factors determine the care burden in individual households.

Our empirical findings suggest that total care hours of the main caregiver at home slightly decreased after the introduction of the long-term care insurance. Still, the number of care hours worked by the main caregiver—mostly women—increased. If the sample is divided into those who work more than eight hours and less than eight hours, the share of households with longer care hours has not substantially declined. Both care receivers and care givers are in worse health conditions in the case of longer care hours. In other words, the care burden takes a serious toll both in hours spent and on physical condition.

We propose several hypotheses to explain why the care burden at home is still enormous, even several years after the introduction of public care insurance. We found that this is partly explained by (1) an increase in the monetary burden to use care services for low-income households, (2) care by caregivers at home cannot be replaced by outsourcing, and (3) strategic bequest motives in the case that care hours are extremely long (more than 12 hours per day).

JEL Classification: I10, I18

Key words:
### 1. 序論

2000 年 4 月に公的介護保険制度が導入されてから、すでに 3 年が経過した。この改革は、創設以来「措置」制度の支配下に置かれていた福祉サービス分野に市場メカニズムを導入したという点で、先駆的な実験だった。介護保険の導入は、訪問介護市場への営利法人の参入と利用者による業者の自由な選択を可能にした。

介護保険制度は、所得に応じて決められる被保険者（40歳以上）から徴収した保険料と公費によってまかなわれ、要介護者は、市町村による要介護認定を受ければ、所得にかかわらず、原則1割負担で介護サービスを利用できるようになった。但し、低所得者に対する減免措置や所得に応じて高額の自己負担に対する上限額も同時に設けられた。

このため、低所得者に限定され事実上無料で利用できた措置制度時代とは異なり、利用者層が格段に広がることとなった。実際、これまでの約3年半の間、確かに新規参入も進み、介護サービス需要も順調に増加した。その意味では介護保険の導入はある程度成功したといってよい。しかし、そうした介護サービスの供給面・需要面の量的増加だけで、介護保険の当初の目的は達したといえるのだろうか？

介護保険の導入にはいくつかの目的があったことは知られている $ ^{1} $ 。中でも、いわゆる寝たきり・痴呆老人の介護負担が、特に女性に対して精神的にも肉体的にも過重にのしかかり、極端な場合には家庭崩壊や自殺、凶悪犯罪を招くいわゆる「介護地獄」がマスコミなどでもセンセーションナルに取りあげられ、社会問題化していたことは記憶に新しい。国民の多くが自分もそうした悲惨な状況を経験するかもしれないという不安感が、「介護の社会化」を掲げる公的介護保険の導入の大きな流れを作ったといっても過言ではない。

ところが驚くべきことに、公的介護保険導入が、介護者の介護負担をどの程度軽減したかについては、これまで全く明らかにされていない。特に、特定の介護者が1日のかなり多くの時間を介護に費やさなければならない「長時間介護」（一定の時間の場合には「介護地獄」と呼ばれる）が少しでも改善したかどうかについても、客観的に検証されていない。介護保険導入が目指した「介護の社会化」によって介護負担がどの程度軽減されたのかについて、真摯な評価なしに、成功・不成功を論じても、「デンマーク王子のいないハムレット」といわれても仕方ないであろう。

これまで長時間介護の実態について検証が行われてこなかった大きな理由は、マクロの集
計データだけでは明らかにすることができないからである。介護サービスの利用者（要介護者及び介護者）の異質性が高いために、全体の集計量の把握だけは、なかなか実態が解明しない課題が多い。特に、長時間介護が解消したかどうかを実証的に迫ろうとすれば、要介護者を抱える世帯から、介護時間の実態、要介護者や介護者の特徴などについてミクロレベルのデータを収集し、客体による異質性が排除した上で、検証する以外に方法はない。

そこで、内閣府では本邦初といえる要介護者を抱える世帯への介護サービス利用調査（「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」）を独自に行った。本論文はそのミクロデータをもとに、長時間介護の実態を世帯ベースのデータではじめて明らかにする。中には、複数年にわたって追跡したサンプルも含まれている。我々の知る限り、要介護者を抱える世帯に対してこれほどの詳細な内容を調査したものは他にない。

本論文の構成は次の通りである。次節では、本論文で用いるデータの解説を行う。第3節では、単純集計結果をもとに、介護時間の時系列的な変化を検証し、長時間介護の実態を明らかにする。第4節では、長時間介護をもたらす要因について、いくつかの仮説を提示し、その予備的考察を行う。第5節では、前節の仮説を定量的に検証する。最終節では、結論として得られた結果をまとめ、政策的インプリケーションについて議論する。

## 2 ．「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」の調査概要

本論文で用いるデータは、内閣府が独自に行った「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」の個票である（以下では「要介護者世帯調査」と呼ぶ）。この調査は2001年と2002年の2回にわたって行われた。

第1回の調査は内閣府国民生活局物価政策課に設置された「介護サービス価格に関する研究会」（座長：西村周三京都大学教授）により、2001年11月20日から12月末日にかけて郵送法により行われた。対象としたサンプルは、社会調査会社²の全国モニター対象13万6349世帯である。

このモニターは住民基本台帳からランダムに対象を抽出してモニター契約を依頼しているため、国勢調査に極めて近いサンプルとなっている。まずそれぞれの世帯に要介護者の有無を尋ねるスクリーニング調査を行った。そのうち、要介護者が1人の世帯に絞り、ランダム抽出した³。この場合の「要介護者」とは、日常生活において家族などの介護を必要としている者である。中には、要介護状態にありながら、要介護認定を受けていない者も含まれる。また、対象世帯は要介護者と同居している世帯なので、要介護者が施設に入所し、別居している場合は対象サンプルから除かれている。回答世帯数は1005サンプル（有効回答率77.1%）である。

第2回の調査は内閣府経済社会総合研究所により、2002年10月1日から11月末にかけ
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	科学に関する重要事項の審議及び研究の連絡
評価方式	実績	政策目標の達成度合い	相当程度進展あり	番号	20-①
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)	438,763	501,026	480,947	467,312	570,668

補正予算(千円)	-226	0	0	0
繰越し等(千円)
計(千円)	438,537	501,026	480,947
<0>	<0>	<0>
執行額(千円)	415,253	446,798	446,847

政策評価結果の概算要求への反映状況
## 政策評価調書（個別票2）

政策名	科学に関する重要事項の審議及び研究の連絡	番号	20-①	(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	●	11	一般	日本学術会議	日本学術会議	科学に関する重要事項の審議等に必要な経費	467,312	570,668	-
## 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	科学に関する重要事項の審議及び研究の連絡	番号	20-①	(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
### 6. 地域パターンの評価とシミュレーション

### 6.1 収束パターンと評価

## 結果を評価する諸前提

収束パターンを評価する前に、評価に用いる基本的な指標についての説明を加えておこう。

パターン強度は対応するパターンのエネルギーの絶対値であり、構造としてのそのパターンが持つ強度あるいは安定性をあらわしている。したがってある地域のパターン強度が相対的に高い場合はモデルに登場する諸指標がそのパターンを持って変化する傾向が相対的に強い。ここでの分析の場合、各地域に用いられているデータの種類は同じであるので、地域ごとのパターン強度の比較は意味を持っている。

さらに、ここでユニット負荷という分析指標を定義しておこう。ユニット負荷とは、対応するユニットに他のユニットから入力する値、すなわち他のユニットの保持している値とウェイトの積をとった値の合計である。すなわち、いま第iユニットのユニット負荷Liは次のように定式化される。

$$ Ls=\sum_{j\neq j}v_{j}w_{j j} $$

あきらかにこのユニット負荷はパターン強度と強い関係を持っている。具体的には、パターン強度をP、エネルギーをEとすると、次の関係が成立している。

$$ \mathcal{P}=|\mathcal{E}|=\frac{1}{2}\sum_{j=j}^{n}u_{i}L_{i} $$

すなわち、値1を保持するユニットのユニット負荷をすべて合計したもの半分の値がパターン強度となっているのである。このことは、ユニット負荷が対応するユニットのパターン強度への貢献度をあらわしていることを意味している。ユニット負荷は、ある構造的パターンにおけるユニットの占める重要度をあらわしているのである。ただし、以下の結果の表示において、0のユニットに対するユニット負荷は負の形であらわすことにする。すなわちそれは、増加率の低さの確からしさをあらわしているのである。

ネットワークの収束パターンは（表2－9）および（表2－10）にまとめている。いずれも、期間中の平均の伸び率よりも大きいか小さいか0，1の判定規準にして、その系列に関する相関でウェイトをつくったネットワークを用いている。（表2－9）は3期分（3年分）の変化の動態パターンに関するもので（表2－10）は1分の変化のパターンに関する収束結果をあらわしている。すなわち、（表2－10）が1年ごとの短い変動に関するパターンをあらわし、（表2－9）はそれよりもある程度長い変動の傾向に対するパターンをあらわす。（表2－9）の場合、3期のうち増大傾向のあらわれたユニットの数を示している。分析は基本的に（表2－9）にあらわれたより長い期間の動態パターンに関しておこない、必要に応じて（表2－10）に言及するという形で進める。

二つの表ともに、経済の拡大基調と思われるパターンを示している。すでに述べたように、ちょうどこれとまったく逆になるパターンを基本的に同様のパターン強度で持っているが、それについて特別問題がない限り言及しない。また、地域別の収束パターンの他に世界という集計した全体をデータに関するパターンも示している。一つの規準としてみることができる。
## アフリカ：自立性の低い不安定な経済基盤

（表2－9）にあらわれたアフリカ地域の動態パターンの最も重要な特徴は、輸出、輸入のユニット負荷の高さである。これは、経済の変化のパターンの中で輸出、輸入が規定している度合いの強さをあらわしている。国内の工業的基盤は増大傾向にあるものの、それらのユニット負荷にあらわれているように弱々しく、いずれも人口のユニット負荷の値を超えることができていない。また、農業生産と工業生産が協調して拡大していく傾向より、相互に逆行的な関係で動いている傾向を確認することができる。さらに、エネルギー多消費的な拡大パターンも持っていないことがあらわれている。

以上のような点を総合すると、アフリカにおいては地域内の自立的な発展パターンを十分に持っていない状況であることをみることができる。アフリカにおける環境問題は、地域的な貧困の問題と不可分の関係にある。アフリカは貧困が環境に対する強い搾取を余儀なくさせ、環境がさらに劣化するという悪循環、貧困が人口増加への圧力を生みだしさらにさらに貧困を生み出すという悪循環をかかえているのである。環境問題のために、アフリカの自立的経済発展の道を探ることは切実な課題である。

## アジア：自律的工業化の胎動

アジアのパターンとして最も特徴的なのは、工業生産と電力消費のユニット負荷の高さである。この分析におけるアジアの分類はNIE'sなどの諸国から産油国、社会主義国から低開発国まで多様な国家群をかかえるものとなっているが、それらの全体としての傾向が工業化による経済的拡大にあることをネットワークはとらえている。工業化の中で、人口増加率の低さが大きなユニット負荷となってあらわれているが、これは中国の人口抑制がきいている。農業生産と工業化との逆行関係はアフリカよりも強い形であらわれている。全体のパターン強度も世界と比べていくらか上回っていて、拡大パターンの相対的安定性を示している。全体としてアジアは、工業化の胎動にある事実をみることができるが、より詳細な分析のためには、より細かい地域分割が必要である。

## ヨーロッパ：成熟期に向かう安定した経済

ヨーロッパの動態パターンの最も重要な特徴は、経済拡大における全体的なバランスのよさと安定性の強さである。電力の伸びが需要の成熟で弱くなり、物価上昇が強く抑制されていることを除けば、全体として実物経済は相対的に高いユニット負荷での拡大を示している。その中でも注目すべきは、エネルギー関係のユニット負荷の高さである。これは経済の拡大におけるエネルギー要素の必要性の高さを示していると考えられる。環境問題を考える場合、エネルギー使用の抑制は避けて通ることができないが、この点でヨーロッパは困難をかかえる可能性を示唆している。農業生産が他の地域に比較して最も高いユニット負荷で経済的拡張の中で安定した位置を占めていることも注目しなければならない。全体としてヨーロッパは成熟期に向かいながら拡張を続けている経済、地域であるとみることができる。

## 日本：拡張する経済と停滞する農業

ヨーロッパと比較した日本の特徴は農業とくに穀物生産の停滞（実態的には減少）が強い傾向としてあらわれていることである。また、エネルギー消費のユニット負荷が相対的に低い点も注目してよい。その他の傾向はおよそヨーロッパと共通している。また、輸入と比較した輸出に関するユニット負荷が相対的に高い。全体の経済の拡大傾向において輸出が相対的に強く関連していること