Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
かと思っておりますが、この点は御意見があれば伺いたいと思います。

2 番目の質問は、情報連携基盤の接続のルールというものが恐らくできるだろうということで、それを前提とした質問で、そういったものにのっとっていない特別な方式を取るのであれば、この後の質問がどうであろうと、全項目評価をやるべきではないかという考え方です。

その他、質問3で、大事故が過去にあったかというようなことを書いております。

質問 4、質問 5 は人数の問題でありまして、質問 4 はその個人情報を取り扱う人たちがどれぐらいいるのか。質問 5 はそこで取り扱われる情報に関わる人の数はどれくらいかということを聞きまして、御想像のとおりかと思いますけれども、数が多いほど必要度は高いという考え方を取っております。

最後に、これに基づいて、行政上の処分行為を行うのかといった質問を設けておりまして、これは言ってみれば御提案でございますので、全体として御意見をいただければ幸いであります。

ちなみに5ページ以降、御参考ということで今の質問票を実際のシステムに当てはめてみたものであります。その当てはめの対処ですけれども、第1回の資料で1枚めくっていただきますと、そこからずっと付いているんですが、情報保護評価の対象となり得る機関とそのシステムを掲げさせていただいています。

2 ページ以降に、実際に事務局のものがヒアリングを行って、そのシステムの詳細をとりまとめることができたものが 56 ほど並んでおりまして、こういった具体的なデータがあるものについて、一定の過程を置いてやってみましたところ、5 ページのところに数字がありますように、対象外が7で、情報保護評価が重点項目は必要性が中程度というのが3で、必要性が高いものが 46 ということになりまして、かなりちゃんとした評価をやるというものが多い結果になっているのです。

これは事情もございまして、あくまで事務局の方で取り急ぎ個別にヒアリングを行うことができた機関でございますので、当然、全国レベルの組織であるなどの理由で、もともと関係者の数が大きいようなシステムになっておりますので、恐らくこういう結果が出たのだろうと思います。

現にこれもすべてを網羅できておりませんけれども、そのほかにもある程度の団体について、この別紙2という情報保護評価の対象となり得る機関の加入者数等ということで、詳細までは調べるに至らないんですけれども、この加入者などの数を一つの目安として、これもざっと調べられる範囲で調べていましたところ、先ほどの考え方でやってみた場合に、この対象人数というところで、かなり対象が重要度が高いというのではなくて、中程度というところに該当すると思われる例がかなり出てきておりますので、実際には割合的にすべての評価をきちんとやるというものが山のように出てくる基準ではないだろうと考えているところであります。

それでは、論点の資料3に戻っていただきまして、こういった形で必要性の判断をし
た後、その必要性に応じてどうやっていくかということについてですが、参考資料3の方も適宜ごらんいただきながら、お聞きいただければと思います。

10 ページで、対象外となったというものについては、対象外ということですので、情報保護評価はそれ以上は基本的にしないという考え方にしております。実際にこの質問票も言ってみれば、簡単に事実を答えるだけで弾き出されるものになっていますので、国民の意見を聞くとか第三者機関の審査をするとか、そういったことも特段必要はないのではないかと思います。ただ、そういうしきい値評価をやって対象外としたという、そのことについては公開をしたらどうかということもございますので、この点については御意見をいただければ幸いであります。

次に、必要性が高くない中程度であると評価されたものについては、前回はしきい値評価をやると簡単に評価もできるというような形でつくるという御提案にしておりましたけれども、ここはやや軌道修正をいたしまして、重点項目評価ということで、言わば簡易な評価というものをやることにしてはどうだろうかということであります。

この簡易な重点項目評価については、各機関はいわゆるパブリック・コメントなどの手法で広く国民の意見を求めることを自らの判断でやるというようにしてはどうか。また、第三者機関の方では、重点評価に対して、すべてではないけれども、何らかの手法でサンプリングを行って、幾つかのものは評価をするといったことにして、最後に重点項目評価とその前提となるしきい値評価をやったということの公開は、すべて対象となったものをやるという案を考えていましたので、特にこの参考資料3で△と書いてあるところについては、御議論をいただければ幸いであります。

最後に、必要性が高いとされたものにつきましては、当然自らがきちんとした情報保護評価をやって、第三者機関の審査もすべてやって公開もするということでありますけれども、この国民の意見を聞くことに関して、一つの考え方としては、第三者機関が専門的な見地からチェックをするので、例えば必要性が高いものと同じように裁量でやればいいという考え方もあるかと思いますが、プライバシー保護のことを考える必要性が高いシステムなのであれば、全権国民の意見を聞いた方がいいとも考えられると思いますので、この点についても御議論をいただければ幸いであります。

その他、細かい部分で前回から変更している部分もございますが、基本的な発想を変えてはおりませんので、質問等がありましたらお答えしたいと存じます。以上です。

(略)

（新保委员）

では、9 ページの「（2）必要性の判断」、しきい値評価について、まず1点ございます。しきい値評価を行うことは当然必要になってくると思いますので、各国におきましても、まずはしきい値評価を行って、本当に情報保護評価を実施すべきかどうかを判断
することは不可欠であります。しかし、このしきい値をどのように設定するかによって、具体的に対象になる、対象にならないシステムが出てくるわけでありますけれども、問題は対象外となった場合と必要性が高くないと判断されて、重点項目評価を行うという場合に、果たしてその評価、その判断が適切であったかどうかをどのように確認するのかという点にあるかと思います。

例えば既にこの点について評価を行っているものとしては、住民基本台帳ネットワークに係る地方公共団体の評価が行われているわけでありますけれども、自治体が実施しているこの評価の項目については、現在、既に行っているということだけでなく、今後実施するという項目についてもOKが出ているという状況がございますので、例えば安全管理措置について、必ずしも現段階で完全に行われていると限られない場合であっても、今後実施することで対応はOKという評価になっているわけであります。

この点について、すべての項目を例えば第三者機関が確認することは不可能であります。また、主観的にその評価を行ったことについては、それを主観的に評価することも不適切ではありません。そうなりますと、先ほど自治体の取組みといたしまして、オンライン結合に係る場合に、審査会・審議会がその際に関与をするという仕組みの御紹介があったわけでありますけれども、例えばこのような仕組みと連動して、条令における個人情報保護審議会・審査会等の判断において、結果的にこのしきい値評価において、対象外または必要性が高くないと判断されたものについて、審議会が関与することも案として一つあるのではないかと思っております。

これがまず1点目でありますけれども、ここで一度区切った方がよろしいですね。

## (宇賀座長)

今、しきい値評価との関連で御意見をいただきました。こうした形で分類すること自身は妥当であるけれども、分類そのものが適切に行われているかどうかについて、何らかのチェックの仕組みが必要だろうという御意見です。

それについて、ほかの委員の方はいかがでしょうか。

## (玉井座長代理)

ただ、今日の参考資料2で出ている案ですと、かなり機械的。例えば取り扱う人の数とか対象になる人の数、それ以前にこのナンバーシステムを扱うかどうかが基本的なふるいになっていますけれども、多分意図としては主観的なものが入らないで、非常に単純と言えば、単純な基準でしきい値を決めようということなのではないかと思いますが、どうでしょうか。

## (水町補佐)

事務局といたしましては、玉井先生の御指摘のとおり、参考資料2のしきい値評価基
準については、簡単に評価できるような、質問に応えるところで迷わないような質問を当初案としております。

## (宇賀座長)

ほかにいかがでしょうか。10 ページに書いてありますしきい値評価報告書を公開すべきかということですけれども、これは公開するべきということですね。

## （新保委员）

はい。しきい値評価については、これは定量的な形式的な確認が可能かと思いますので、公開しても差し支えはないかと思います。

## (玉井座長代理)

今のしきい値評価に関連して、細かい話ですけれども、11 ページに、必要性が高くないものに関しては、サンプリングチェックを行うという案が載っております。私の理解は、サンプリングは評価報告書が出されて、それのうちの幾つかをサンプルして、第三者機関が評価をすると思いましたけれども、ここに書いてあることはしきい値で出たことと、後でそごがないかを書いてあるということは、このサンプリングをするのは報告書が出てからではなくて、しきい値評価の段階でやるというふうにも読めるんですが、その辺は事務局の意図を伺いたいと思います。

## (水町補佐)

わかりにくい記述となっておりまして、申し訳ございません。サンプリングチェックにつきましては、重点項目評価を実施した後に、重点項目評価報告書を各機関の方で作成します。それを第三者機関の方で幾つかの報告書を選んで、サンプリングチェックするというふうに考えております。

11 ページ目の「また」以下の段落につきましては、サンプリングチェックから外れたもの、第三者機関がチェックしない重点項目評価報告書につきましても、報告書が出たオンタイムでは第三者機関は審査をしないものの、そういったものについても何らかの問題か後で発生した際に、重点項目評価報告書を見ていくことで、問題の解決の糸口となるのではないかという記載としております。

## (玉井座長代理)

そうしますと、ここに書いてある何らかの問題というのは、例えばどんなようなことが想定されているのですか。

(水町補佐)
例えば、漏洩事故等が起こったり、具体的な問題が発生した際に第三者機関が一般的な立入調査権限等に基づいて、調査を行っていくかと思いますけれども、その際に立入調査をして、すべてを網羅的に調査するという前に、まずこの重点項目評価を確認することで、機関のプライバシーに対する考え方やそのシステムがどうなっていて、どういうプライバシー保護の取扱いがなされているかを確認するために、この重点評価項目所が有効な手段になるのではないかという意図でございます。

(玉井座長代理)

意味がわかりました。

(宇賀座長)

ほかにいかがでしょうか。

（宮内委員）

この質問4と5につきましては、実は4が先にあって、その結果で5をやるかどうか決まっているとなっておりますが、実際にはこの2つの質問の内容は、マトリクス的に考えるべきではないかと私は思います。

特に今の人数が適当かどうかという論点は勿論あろうかと思いますけれども、例えば現在の枠組みでいくとしますと、対象人数が1,000人未満のときには、取扱職員が1万人以上かどうかで、対象外と全項目と分かれてしまうのは必ずしも適当ではないかもしれないと思うようなところがまずございまして、ここはマトリクスでもう少し分析していく必要があるかなと思っています。

ただ、現在はまだ全項目といっても、その全項目が何か、重点項目は何かというのは固まっていない状態ですので、そちらが固まった段階でもう一回マトリクスで見て、どういう内容が適当かをもう一回見直す必要があるのかなと考えております。

(宇賀座長)

ありがとうございました。ほかにいかがでしょうか。どうぞ。

（新保委员）

今の宮内委員の御指摘に全く同感でありまして、後ほどお話ししようと思っていた点ですけれども、このしきい値評価の参考資料2の項目については、これでそもそもよいかということについては、本日の検討会で結論は恐らく出ないと思われますので、とりわけ各項目について、精査が必要と思う点だけ意見を述べさせていただきます。

今、御指摘のあった数値でありますけれども、質問4の職員外部委託先第三者提供の人数の1万人以上であれば、情報保護評価全項目を実施するという一方で、対象人数が
例えば 1,000 人未満であれば対象外とするということについて、現行では個人情報保護法では 5,000 という数字があって、行政機関個人情報保護法では 1,000 という数字がありますので、この点の整合性が取れていないことからも、どこでしきい値をまさに置くかということが問題になるわけであります。

1 つ例を申し上げますと、今回の情報保護評価はプライバシーという観点からの評価を行うという観点からしますと、例えば1,000人未満の自治体で全住民が対象となる情報システムがある場合には、これは当然プライバシーへの影響があると考えられる場合もあるわけであります。ですから、必ずしも対象人数が1,000人未満であれば、対象外という一律にしきい値評価で区切ってよいかということについては、今後検討が必要と思われます。
## （中村企画官）

資料2から4という形で実際にどういう報告書に記載してもらうかというものをお示しております。

まず、資料2のしきい値評価のための事実報告書ですが、これは情報保護評価の判断レベルを決定するための報告書ということで、3ページで流れを書いていますが、この流れにはまるように1ページ、2ページ目の様式をつくっています。

考え方としては、これまでに何らか取扱いに問題があったかどうかとか、その関係する職員など取り扱う人の規模、それからその情報としての対象の人数はどれぐらいかといった意味の規模、こういったものを判断基準として、一応機械的に、このしきい値評価のみで終わるもの、重点項目評価にいくもの、全項目評価にいくものというものを振り分けられるような形でつくっております。

詳細な質問項目としてどういうものを設けたということについては4ページと5ページに整理をしておりますが、説明は省略させていただきます。

(略)

## （新保委员）

情報保護評価の報告書の記載事項について、全項目評価の資料4を参考に幾つか意見を述べさせていただきたいと思います。

今回、非常に細かく報告書の記載事項の案を策定していただきまして、実際に行政機関が情報保護評価を実施する際に統一的、体系的に調査を実施することができるということで、非常によい内容だと思いますけれども、全体についてというよりも、細かい点について、今後事務手続上このような報告書を作成するときに、従前の行政機関個人情報保護法に基づく個人情報ファイル簿の届出の項目などとの整合性を確保するということも当然必要になってくると思いますので、この点についてまず1つ目に用語について「収集」、「取得」なのか、「保存」なのか「保有」なのかとか、原案ではまだ必ずしも平仄がとれていない部分があると思います。
## (新保委员)

検討事項につきましては、今回の資料3並びに添付資料のしきい値評価の評価書の記載についてであります。こちらにつきましては、しきい値評価のとりわけこのフローに基づくしきい値評価の実施の内容についてでありますが、1点目の引き続き検討を行うべきではないかと思っている点でありますが、今年度は諸外国の調査も含めてこの素案についての検討を継続していただけるということでありますので、より細かく精緻なしきい値評価の基準等も最終的なとりまとめに向けて検討が必要ではないかと思っております。

この点につきまして、第3回の委員会議事録を御確認いただきますと、私の発言といたしまして、情報保護評価のしきい値評価について例えば対象人数が1,000人未満であっても対象外という形で一律にしきい値評価で区切ってしまってよいかということについて、今後検討が必要という意見を述べさせていただいた結果、原案としては質問項目での記載事項につきまして、「なお社会保障・税分野の情報は概して機微性の高い情報であるため、情報の種類を判断基準とするのは困難であると考えられることから、情報の量のみを質問項目とした」という形で現在の案になっております。

つまり、しきい値評価においては特定の機微な個人情報を取り扱うか否かといった文字どおりのプライバシーに該当する情報を取り扱うかどうかということについては、しきい値評価の基準にはなっていないわけであります。その理由は、今、申し上げたとおりということでありますけれども、そうしますと、今後の検討に当たって、この基準についてかなり厳密にしきい値評価の基準を定めておくということやその解釈についても厳密にしておく必要があるのではないかと思っております。

具体的には、漏えい等に関する重大事故という形の基準がございますが、この重大な事故というものはどの範囲の事故を含むのかといったことについては、現在では余り明らかになっていない点であります。更に、重大な事故だけではなく、軽微な事故も含めて事故をどの範囲の事故を認識することができているのかということについて、現状、事故であっても認識していないという場合が多々あるわけであります。

例えば具体的に自治体における事例として、後ほど自治体の部分の論点も出てまいりますけれども、某システムインテグレーターが納入した図書館システムにおいて、そのシステムをかなりの図書館に同じシステムを納入した結果、委託先において本来その委託先のシステムインテグレーターが確認すべきシステムの個人情報の残存状況等について確認を怠った結果、結果的に納入先にも元の発注元の個人情報、貸出記録とかですが、そういったものが結果的にそのまま引き継がれて納入されてしまったという事案がございます。

これはシステムインテグレーターとしてはとんでもないことをしでかしたわけであ
りますけれども、こういった事案について納入先の自治体などがそれを個人情報の不正な保有であるとか漏えいであるとか、そういった問題として認識していないということが既に報道されているわけであります。

このように、認識していないという場合には、結果的に漏えい事故などを起こしていないということになってしまうわけですから、結果的に正直な組織のみが対象となってしまう、又はそのような漏えい等についてのきちんとした知見を有する組織のみがこの部分について確認するということになってしまいますので、そうしますと、逆にいうと何も対策がとられておらず、漏えいさえ認識していないような組織にはついては漏えいを発生させたことすら認識していないというおそれがあります。

そうなると、ここについては発生させたか、いいえということになってしまう可能性がある。

特定個人情報を取扱う職員の数につきまして、原案では職員、外部委託先、第三者提供先など合計人数が1万人以上ということになっているわけでありますが、この点につきまして、人数に比例して漏えいのリスク、不正利用のリスクなど、つまり人が多くなれば悪いことをする人も多くなるだろうということの思想に立ってこの人数になっているわけでありますけれども、昨今の個人情報の不正利用、漏えい等の事案を見てみますと、必ずしも人数が多い、大規模な組織であるからといって漏えい事故又は不正利用が多発しているということではないという状況があるわけです。ですから、こういったことについてかんがみますと、この1万人という数字によって、一律にそこを切ってしまいますと、少人数の規模の事業者であって大量の個人データを取扱っているような第三者提供先とか委託先も含めて考えるとも、結果的にこの人数で切ってしまうと漏れてしまうという部分もあるのではないか。

よって、この基準については、そもそもこの基準を入れるかどうかということ、並びにこの基準も従業者なのか従業員なのかということによっても数字が変わってくるといった論点がございます。

更に対象人数についても、現在では1,000人未満10万人以上という数字をそれぞれ挙げているわけでありますが、これについても、恐らく引き続き検討すべき事項かと思いますが、そのときにカウントの仕方についても、この点はまだ十分に詰めていない点であります。現行の行政機関個人情報保護法の本人の数が政令で定める数というものは1,000人に満たないものという形になっていますけれども、この点につきまして、現行の法解釈で大きく3つこのカウントの方法が分かれているわけです。

1つは、個人情報としてカウントする場合。どういうことかといいますと、生存する個人に関する情報であって、個人識別性があるもの。なお、行政機関について容易照合性がありませんので、識別できるものはすべて個人情報となります。よって、民間部門とは異なり容易照合性がないものも個人情報ということになりますと、非常に膨大な量の情報が個人情報としてカウントされる。
2 番目は、保有個人情報という形にくくった場合には、行政職員が職務上作成し、又は取得した情報ということ。

3つ目は、個人情報ファイルに記録される個人情報、これを行政機関等個人情報保護法では記録情報と呼んでいるわけでありますけれども、恐らくここにいう対象人数は記録情報、行政機関等個人情報保護法にいう本人の数が1,000人に満たないという場合の記録情報に該当するものと想定されますが、そうしますと、1つ問題として個人情報ファイルの通知公表義務の対象外として1年以内に消去されることとなる記録情報のみを記録するものについては、個人情報ファイルには記録しない個人情報となりますので、作成、通知の義務が発生しません。

そうしますと、たとえ対象者数が10万を超える場合であって、個人のプライバシーに与える影響がある情報であっても、記録情報に該当しないということになりますと、自動的にこれは対象外になってしまうのではないかということで、結果的に10万という数字を持っても1年以内に消去されることとなる記録情報のみを記録する場合には、対象外になってといった可能性もあるということで、以上を踏まえまして、こちらのしきい値評価につきましては、今後、この個人情報保護検討ワーキンググループにおいても原案としてこの部分について御提案をいただくということにはなると思いますけれども、今、申し上げた点も含めて引き続きこの点についてはより精緻なしきい値評価を行う上での基準の設定、解釈については引き続き検討が必要な部分もあるということについて、確認させていただきたいと思います。

(略)

## (水町参事官補佐)

新保先生に御意見いただいたとおり、まだしきい値評価の方は固まっていない部分もございますので、来年度以降、より精緻化する方向で検討していきたいと思っております。

ただ、しきい値評価で重点項目評価又は全項目評価を実行しないでよいと判断されてしまいますと何も評価しないということになってしまいますので、プライバシーインパクトがあるものを重点項目評価又は全項目評価で捕捉できるようなしきい値にしたいと思っておりますので、例えば従業者又は従業員という点につきましては、従業者と考えていきたいと思っておりますし、対象人数についてもよりプライバシーインパクトがあるものがきちんととらえられるような方法でカウントしていきたいと考えております。
## (宇賀座長)

ほかの委員の方、いかがでしょう。

宮内委員、どうぞ。

## （宮内委員）

このしきい値評価の評価書というものは、一応公開することが前提となっているというものだということですけれども、マイナンバー法案の15条1項のところによりますと、この評価書を公示するに当たって次の各号に書かれる事項を評価したと書いてあるわけです。これが1号から7号が書いてあって、これがフローチャートに入っていないということは、法案の趣旨からすると漏れてしまう可能性もあるのかなと思っているのです。

つまり、ここに書かれていることはフローチャートに何らかの形で影響するというのが本来ではないかと考えるのですが、そういう意味で、今のフローチャートは最終形ではないと思いますけれども、この1～7号はそれなりに判断が入ってくるという形で考え直した方がいいのかなと思います。

## (水町参事官補佐)

15 条 1 項の各号につきまして、15 条自体が全項目評価を念頭に置いた条文となっております関係で、しきい値評価というよりは全項目評価の内容となっております。

ただ、先生がおっしゃられるように、しきい値評価と密接に関係してくる部分も書いてございまして、特に1～3号等はしきい値評価に密接に関係してくるものと思われますが、全項目評価の中でこの1～3号につきましても、従業者の数を必要最小限度に絞っているかですとか、個人情報ファイルの取扱い状況を踏まえて、事故の再発防止策をどのようにとっているかということを全項目評価書の中で記載させることとしておりますので、しきい値評価と関係してくる部分につきましても、その対策をどうしているか、そのインパクトをどう軽減しているかということを全項目評価書で書かせるという想定の条文となっております。
## （中村参事官）

まず、しきい値評価基準についてでありますが、現在、中間整理におきまして、しきい値の評価質問項目案が大きく5つありまして、情報提供ネットワークシステムの接続規定に則るかから始まって、あとは重大な事故を1年以内に発生させたか、取り扱う職員の数がどれぐらいか、対象人数はどれぐらいか、どれぐらいの個人情報を集録しているかということ。それから、特定個人情報は行政処分の対象として用いられるものなのかどうかといったことでございます。

このうち 重大な事故というものについて、どれぐらいのものを重大事故と扱うかを改めて考えてみたものが「②重大な事故について」でございます。この重大事故という質問項目を設けた私どもとしての趣旨でありますけれども、総論の2つ目のつに書いてありますように、何らかの重大な事故を発生させた場合は、それが報道などを通じて国民の皆様方にも知られるところとなり、その情報保有機関に対して国民の懸念の大きくなることが考えられますので、特定個人情報ファイルの取扱いについての透明性を増して、国民の信頼を確保するという目的からして、きちんと評価を実施していただく必要が高まるのではないかと考えたわけであります。

漏えい等の事故の実情を簡単に調べてみたのが（2）ですが、2ページや3ページに総務省がとりまとめております行政機関などの事故のデータも載せておりますけとれども、大体緑で塗ってあるところが数が相対的に多いものであります。全て申し上げませんけれども、案件の種類としては誤送付、誤送信や紛失というものが多くて、規模から申し上げると表2なのですが、大部分が50人より少なく、5人以下でも4分の3とか8割、それぐらいになります。通り相場としては、ごく不注意で少ない人数の方の情報を何らか漏らしてしまったというものが大部分と受け止めております。

また、ちなみに民間も含めた例も4ページに出ておりますけれども、このような例を見ても不注意のたぐいが多いし、こちらは500人以下で切られておりますが、非常に大規模な流出の例は少ないことがうかがえるかと思っております。

こういったものを見ながら検討をいたしましたが、4ページの一番下から5ページにかけてですけれども、めり張りのある仕組みをそもそも考えていた中で、あえて全項目評価をやらせる基準ということで重大事故を考えたわけでございますので、こういった実状を踏まえてどういったものがプライバシーインパクトが高いと思うかということなのだろうと思っております。

具体的にこうした視点から考えましたのが5ページの真ん中の枠囲みでありまして、当該機関の職員以外の特定個人情報を含むものを漏えいしていたものであって、なおかつ、その職員以外の情報の本人とされる者の数が101人以上と考えました。101人ということに関しては何か客観的な基準を申し上げるのも難しいところもございますが、
通常、一般国民の目から見て3けたのレベルになるような事件が起きるというのは、単なる不注意とかそういうことを越えて、その機関に何らかの構造的な問題があると思われてもおかしくはないレベルではないかということで設定をさせていただきました。(略)

## (玉井座長代理)

極めて単純な質問ですけれども、101人以上とした場合に前の方に件数のデータがありますが、何件ぐらいが該当するのですか。

## (水町参事官補佐)

こちらに付けさせていただいている表は、一般の個人情報に係る表でして、行政機関個人情報保護法における個人情報と独立行政法人等個人情報保護法における個人情報と、個人情報保護法に基づく個人情報、これらの表ですので、このうちどれが特定個人情報になるのかという割合が現時点では判明しておりませんので、何とも確定した回答は申し上げられません。

ただ、一般の個人情報であれば例えば3ページの表をごらんいただければ、行政機関であれば101人以上が平成22年度ですと3.8%、1001人以上が1.4%ですので、合計5.2%。独法であれば、2.5%プラス1.3%ですので、3.8%と考えられます。

(玉井座長代理)

わかりました。

## (宇賀座長)

ほかは、いかがでしょうか。

## （新保委员）

しきい値評価基準の重大事故については、以前から基準をどうするかということについて事務局も相当悩まれて101人という数字をお考えになったと思いますけれども、引き続きどういう基準にするかは継続的に検討が必要な事項だと思います。なかなか101という数字についても今、3けたという御説明がありましたけれども、「3けた（みけた）」だと重大事故を「見つけた（みっけた）」みたいに、その根拠は3けたという根拠ですということになってしまうと、説得力の点ではどうしてこの数字なのかということについて、なかなか説明が難しい部分があるかと思います。

この点につきまして、引き続き検討が必要と申し上げた理由は、例えば現在、諸外国におきましてもセキュリティーブリーチ・ノーティフィケーション、情報漏えいに当たっての通知についての義務づけが進んでおります。米国では現在46の州まで拡大して
おりまして、46 の州及び4 地域が既にセキュリティーブリーチ・ノーティフィケーションの法律を制定しております。EUにおきましても、EU の個人データ保護規則が現在、案として出ておりますけれども、こちらにつきましても同じく通知を 24 時間以内に行うことと併せて課徴金の額も定められております。

この基準については次第に基準が明確になりつつある部分でありますけれども、ここで私から意見としては、今の動向としてどういう傾向にあるかといいますと、基準は情報の質と量という観点から判断を行う傾向がございます。質ということについては細かくいろいろな例がありますけれども、例えば非常に早い段階からノーティフィケーションを導入したカリフォルニアの事例などを見てみますと、カリフォルニアでは暗号化されたデータは除外されている。日本では実は暗号化されたデータであっても、経済産業分野における個人情報保護ガイドラインを始めといたしまして、各省庁の個人情報保護ガイドラインにおいても、解釈上、暗号化されたデータであっても個人情報であると解釈しています。厳密には個人データまたは個人情報に当たるということで、たとえ暗号化されていても我が国の場合には総務省などの処分事例を見ていただいてもおわかりのとおり、個人データの漏えいに当たるという判断になっております。

一方、諸外国においてはこのように暗号化されたデータについては除外をするという、質の面から例えば除外をしている例とか、その一方でマイナンバー法の大綱におきましても一番最後の行には「情報の機微性に応じた特段の措置」ということで、医療分野について現在、医療情報の取扱いについては法制を番号法と併せて整備するということで、特段の措置について検討を行っているわけであります。

そうしますと、私の提案といたしましては機微性と見読性、こういった観点から必ずしもそのデータが漏えいした場合に機微性が低いのではないか、見読性がないのではないかということも、これは今後、検討の対象に含めて考える事項ということになるかと思います。ただし、今回はあくまで情報保護評価のしきい値評価基準における重大事故という判断基準になっているわけでありますが、この点について対象情報が個人情報と特定個人情報では事情が違うということです。

つまり、今回のカウントをするに当たっても個人情報、厳密には個人情報保護法にいう個人データ、行政機関等個人情報保護法にいう保有個人情報、これらについては氏名とIDなどの非常にシンプルな情報で、たとえIDが1万件漏えいてもそれほど大きな影響はないわけですけれども、その一方でセンシティブ性が非常に高い情報もある。個人情報については、非常に幅が広いという面があります。

一方、特定個人情報、つまり、マイナンバー法案にいう特定個人情報については社会保障、税分野における情報となりますので、その多くは機微性が高く幅が非常に狭い情報になるわけであります。ですから、前の個人情報が1件漏えいするのと後者の特定個人情報が1件漏えいするのではプライバシーインパクトは全く異なるということです。

ですから、この点からいたしまして、件数のカウントについても、個人情報と特定個
人情報では事情が違うということについても当然、考慮が必要になってくるかと思います。この点については、諸外国の動向と情報の質と量についての、あくまでこれは基準といっても1件ずつ厳密にこれは個人情報か、特定個人情報かを区別するというところまでは必要はないと思います。たとえ1件でもシビアな情報の漏えいではないかという場合には、それも含めるということも何らかの基準として加えることはできないかと思っております。

ただし、最終的な課題としては現行の法制度の範囲内では、私が申し上げた基準、情報の質と量については現行の個人情報保護法では全くこの点については基準はございません。併せてマイナンバー法案も含めて、現行の法制度においてここの判断をする基準はないわけであります。ですから、最終的にはこの点も含めてこういったことについては個人情報保護法本体の改正によらなければ適切に判断することはできないと考えております。

## (宇賀座長)

ありがとうございました。

資料５につきまして、ほかにいかがでしょうか。

## (水町参事官補佐)

ちょっと補足させていただければと思います。

新保先生がおっしゃられたとおり、特定個人情報については税、社会保障分野の情報であるということと、特定個人情報であるからにはマイナンバーが入っているということ。これらのことから、特定個人情報は、全て機微性の高い情報であると考えております。また、暗号化された情報であれば、仮に漏えいしてしまった場合でも、たしかに平文が漏れるよりは、という点もございますので、検討させていただければと思います。

101 人というのは、確かになかなか基準として出すのは難しいところもございますが、勿論、そういった機微性の高い特定個人情報が1件であっても漏えいするのは大変な問題であると思います。ですので、現行の行政機関個人情報保護法等でも、またマイナンバー法でもそういった事案があれば、総務大臣なり委員会に知らせて、施行状況調査でこういう事案がどの程度あったというのを一般に公表しているところです。1件でも非常に重大な問題であることを認識しております。

ただ、ここにおいて101人としたのは100人以下のものが重要ではないという趣旨ではなくて、しきい値評価では、重大事故に該当すると、ほかのしきい値評価の質問項目を満たすか満たさないかを問わず、重大事故に該当してしまえば必ず全項目評価を実施するものですので、これを起こしたという1点だけをもって全項目評価を実施するほどの必要性があるインパクトが強いものという意味で101人にしておりますので、その点だけ補足させていただきました。
## (宇賀座長)

宮内委員、どうぞ。

## （宮内委員）

今、言及されました暗号化をどうするかという問題はありますけれども、確かに経済産業分野におけるガイドラインにおいても暗号化されていても個人情報であるとされていますが、ガイドラインの中身につきましては高度な暗号化がされている情報の漏えいについては扱いをいささか違えているという面もございますので、この辺りも御参考にされたらよろしいのではないかと思います。

以上です。

## (宇賀座長)

ありがとうございました。

ほかにいかがでしょうか。

大谷委員、どうぞ。

## (大谷委員)

非常に細かな話なのですけれども、過去1年間の特定個人情報を含むものの漏えい事案ということになりますと、最初の個人情報保護評価のときにはだれも特定個人情報はまだ扱っていない段階ですので、経過措置的に情報保護評価の重大事故基準は最初の段階では何か読み替えをしていかなければいけないだろうと思いまして、細かいことですが、言い添えさせていただきました。
表3-14 産業別実質資本ストック成長率(年率、%)

JIP産業分類	70-75年	75-80年	80-85年	85-90年	90-95年	95-98年
1 米麦生産業	7.9	9.8	8.0	5.7	3.7	4.1
2 その他の耕種農業	2.5	4.2	6.1	5.1	4.6	3.4
3 畜産・養蚕業	7.3	3.8	2.5	2.0	0.7	0.1
4 獣医業・農業サービス	5.6	3.5	3.2	4.1	1.5	0.5
5 林業	11.3	10.4	4.2	-0.3	1.4	0.5
6 漁業	7.5	7.7	3.4	1.7	-0.3	-3.3
7 石炭・亜炭鉱業	17.6	0.8	-1.2	-1.2	0.6	-1.1
8 金属鉱業	27.0	-2.1	-5.3	-4.0	-0.7	12.3
9 原油・天然ガス鉱業	-3.5	3.5	4.3	-2.6	2.4	17.2
10 その他の鉱業	23.3	-2.5	-2.4	-1.3	1.3	0.5
11 畜産食料品製造業	9.1	6.0	3.8	4.5	3.0	0.3
12 水産食料品製造業	0.8	0.8	1.3	3.7	1.4	-0.7
13 精穀・製粉業	8.4	7.3	7.2	0.8	2.0	0.3
14 その他の食料品製造業	14.0	6.0	4.8	4.9	3.3	0.5
15 飲料製造業	12.3	1.2	6.5	8.8	1.2	3.0
16 たばこ製造業	8.6	13.9	4.0	0.6	2.7	3.2
17 天然機維紡積業	17.2	-2.8	-2.0	1.7	0.6	-3.7
18 化学機維紡積業	10.9	-3.8	-2.6	2.2	0.0	-3.0
19 機物・その他の機維製品製造業	13.0	-1.7	0.0	4.4	2.0	-0.8
20 身蝸品製造業	10.2	0.5	3.3	7.5	3.3	-1.2
21 製材・木製品製造業	16.5	-1.1	-0.4	4.7	2.1	1.4
22 家具製造業	9.5	-0.1	2.6	7.5	4.1	1.6
23 パルプ・紙・紙加工業	11.0	2.3	0.9	9.1	3.2	3.2
24 印刷・出版業	7.3	4.1	9.5	13.2	5.3	4.2
25 皮革・皮革製品・毛皮製造業	7.4	3.1	10.8	8.7	1.6	-2.0
26 ゴム製品製造業	9.4	2.2	5.5	7.1	3.8	2.3
27 基礎化学製品製造業	11.8	2.0	3.2	4.2	2.8	1.9
28 化学機維製造業	3.8	-1.4	-0.1	0.8	0.5	-0.7
29 その他の化学工業	8.3	3.2	4.4	7.8	5.9	4.1
30 石油製品製造業	14.1	1.4	-0.7	-1.0	5.0	0.3
31 石炭製品製造業	20.2	2.0	-0.7	0.4	-0.9	-2.0
32 窯業・土石製品製造業	6.1	2.8	3.7	3.3	1.2	0.0
33 製鉄業	8.8	-5.4	-4.7	-3.8	-1.8	-1.4
34 その他の鉄銅業	34.5	16.8	5.7	5.9	2.4	-2.6
35 非鉄金属製造業	7.0	1.8	4.6	2.0	2.1	4.0
36 金属製品製造業	9.5	-1.2	2.1	7.1	3.6	0.6
37 一般機械器具製造業	9.0	5.5	10.1	8.3	5.4	3.9
38 産業用電気機械器具製造業	8.0	2.1	15.4	15.6	5.7	2.2
39 民生用電気機械器具製造業	29.2	12.0	12.8	13.4	8.3	5.5
40 その他の電気機械器具製造業	9.2	7.3	14.6	10.7	4.7	5.5
41 自動車製造業	14.9	5.6	5.8	7.5	4.5	3.4
42 船舶製造業	27.9	-3.4	2.1	-1.7	4.3	-0.1
43 その他の輸送用機械製造業	27.5	6.9	7.1	4.9	1.9	1.3
44 精密機械器具製造業	13.4	12.6	10.7	6.2	2.1	3.6
45 その他の製造業	19.3	3.1	9.3	5.7	1.7	1.3
46 建築業	14.8	0.3	2.4	6.0	3.5	-1.0
47 土木業	8.2	5.9	7.2	1.8	1.7	-0.8
48 電気業	14.3	15.8	4.6	3.2	4.0	2.5
49 ガス・熱供給業	16.0	10.0	2.4	4.2	5.0	2.3
50 上水道業	15.0	9.7	5.5	4.2	3.4	3.0
51 工業用水道業	8.6	5.0	2.5	2.1	1.5	0.7
52 廃棄物処理	46.0	27.3	13.5	13.5	9.5	4.3
53 卸売業	25.9	6.1	3.5	4.4	1.2	3.8
54 小売業	20.6	6.3	2.1	3.3	0.8	-2.1
55 金融業	8.2	4.6	0.9	5.6	-0.1	2.5
56 保険業	1.9	3.4	8.0	10.6	5.6	2.2
57 不動産業	18.5	8.5	9.3	10.7	3.7	1.4
58 住宅	20.7	9.1	3.2	3.5	3.0	2.3
59 鉄道業	9.2	7.6	4.3	4.0	3.4	2.2
60 道路運送業	14.7	10.4	10.0	7.4	2.2	3.2
61 水運業	24.7	2.4	4.8	0.6	0.5	-0.1
62 航空運輸業	39.6	9.6	6.9	7.4	1.3	0.3
63 その他運輸業・紬包	6.2	-0.7	8.8	18.7	9.3	10.7
64 電信・電話業	16.8	6.9	3.5	3.7	4.2	7.3
65 動便業	3.7	7.0	5.3	5.9	7.7	8.2
66 教育(民間・非営利)	1.9	6.4	9.8	7.0	3.8	2.3
67 研究	14.3	4.0	13.0	10.3	9.3	0.9
68 医療・保健衛生(民間)	25.6	16.6	13.8	12.8	4.0	4.7
69 その他公共サービス	22.2	0.0	0.7	-0.7	6.6	11.9
70 広告業	36.7	10.7	11.7	7.7	16.9	4.8
71 業務用物品質貨業	35.0	10.4	17.2	24.7	9.3	9.2
72 その他の事業所サービス	35.8	10.9	15.2	9.6	5.0	9.5
73 娛楽業	21.5	8.0	7.1	10.6	7.5	6.9
74 放送業	9.0	7.2	6.2	7.7	6.3	7.8
75 飲食店業	26.8	9.8	5.7	2.5	-0.6	-2.8
76 旅館業	6.1	4.9	8.8	9.8	1.9	-0.8
77 洗濯・理容・浴場業	16.0	6.6	1.3	1.7	0.5	-1.3
78 その他の対個人サービス	23.4	13.1	12.7	10.4	2.5	4.4
79 教育(政府)	8.6	9.0	3.9	-1.3	0.0	-1.1
80 医療・保健衛生(政府)	9.2	24.2	24.1	5.5	-0.9	-6.1
81 その他(政府)	20.6	8.8	5.3	4.7	6.1	3.4
82 医療・保健衛生(非営利)	-1.7	9.8	11.0	11.2	12.2	5.5
83 その他(非営利)	6.6	7.4	12.5	5.6	7.9	8.3
84 分類不明	-	-	-	-	-	-
T 産業計	15.3	7.6	5.2	5.5	3.6	2.7
表3-16 実質資本ストック:5年間の年平均伸び率の比較

1970-75	1975-80	1980-85	1985-90	1990-95	1995-98
JIPデータベース	15.3	7.6	5.2	5.5	3.6	2.7
KEOデータベース	13.9	6.2	4.2	5.4	-	-
環太平洋産業連関分析学会	12.3	5.9	6.2	6.4	3.5	-
JIPデータベース(住宅を除く)	13.8	7.1	5.9	6.1	3.8	2.8
KEOデータベース(住宅を除く)	14.8	6.8	5.4	6.0	-	-
SNA民間企業資本ストック	10.8	6.5	6.9	7.0	5.3	4.5

(单位:%)

## $ ^{注} $

1. JIPデータベース、KEOデータベース、環太平洋産業連関分析学会は純資本ストック、SNAは粗資本ストック(進捗ベース)。

2. KEOデータベースは1985年価格。その他は1990年価格。

3. それぞれのデータベースがカバーする産業の範囲が異なることから厳密な意味での比較にはならない。ここでいうKEOデータベースの範囲は、民間産業部門十公的産業部門十住宅（民間、公的）+社会資本ストックのうち「港湾」と「空港」である。「産業連閣型動学的計量モデル研究会」のカバーしている範囲は、81産業分類で、住宅を含むが、狭義の社会資本は含まない。
図3-1 JIP産業別設備投資総額のSNAとの比較

☐ ☑ ☒ ☒

図3-2 JIP産業別設備投資総額のSNAとの比較(乖離率)

図3-3 JIP産業別設備投資総額のSNAとの比較(伸び率)

- - 彙 - - 產業別設備投資（政府系3部門を除く）—- SNA（一般政府部門を除く4部門合計）
# 第3章 モデルの動学的特性とマクロ政策の効果

本章では本モデルの全体系あるいは部分体系を用いたいくつかのシミュレーションを通じて，本モデルの動学的特性を明らかにするとともに，各種政策変数や外生変数の効果を定量的に検討する。マクロ政策の経済効果を理論的に解明したプロトタイプモデルとして補論3節で詳細に述べるマンデルーフレミングモデルがあるが，そこで述べるように，財政支出の拡大が国際収支（固定為替レートの場合），あるいは為替レート（変動レートの場合）にいかなる影響を与えるか，また財政支出の拡大は金利の上昇等を通じてGNPをどの程度クラウドアウトするかという問題等のいくつかの政策効果の方向や大きさはIS，LM，BP曲線の傾きの相対的大きさに依存しており，きわめてエンピリカルな問題である。

当世界モデルグループはYoshitome et. al〔1984〕および吉富，新村ほか〔1985〕において，第2次EPA世界経済モデルの各国モデルが内在しているIS，LM，BP曲線の形状を明らかにし，このフレームワークの中で，財政支出のクラウドアウト効果等を比較分析し，次のような結論を得ている。

(イ) 財政政策のクラウディング・アウト効果は日本の場合，アメリカや西独に比して小さい。

（口）これは，日本の場合，貨幣需要の利子弾力性が大きいことから，LM曲線がきわめてフラット（利子弾力的）であることおよびIS曲線の傾きが相対的に立っている（利子非弾力的）であることによるものである。（八）変動為替相場制の場合と固定相場制の場合のクラウディング・アウト効果を比較すると，日本を含む大部分の国で変動相場制の場合の方がクラウディング・アウト効果が大きくなっている。

また，Yashiro, Sadahiro et. al [1986] は以上の分析で用いた第2次EPAモデルに若干の手なおしをほどこしたモデルを用いて，財政支出の拡大が円レートを減価させるか増価させるかというきわめて政策的にインプリケーションの多いトピックスを分析し，

（二）1982年までを標本期間とするEPAモデルによれば，日本のLM曲線はBP曲線よりも利子弾力的となっており，財政支出の拡大は円レートを減価させる。

（ホ）しかしながら，他方1973年～1978年を標本期間とした場合と1979年～1982年を標本期間とした場合では後者の推計期間から得られる対外長期資産の利子率に関する弾力性は前者の場合に比して約2倍になっている。

という観測結果をふまえ，「与えられた財政ショックに対して円レートがどちらの方向に変化するかについては明確な結論をうることができないものの，最近の情報がモデルの構造により反映されるならば，財政拡大によって円レートが増価するというSachsモデルの結論（Ishii-Mckibbin-Sachs〔1985〕）を必ずしも否定しえない。」とし，この問題を今後のモデル改定の際の重要課題の1つとして将来にゲタをあずけている。

そこで，ここでは上記のような当グループの一連の研究の延長作業の一環として，今回改定された日本モデルによって再度これらの問題にスポットライトをあててみよう。

主な分析のポイントは次のとおりである。

(a) IS曲線の形状が旧版モデルに比してどの程度変化しているかを明らかにする。

（b）これまでの研究ではLM曲線は日本の場合，きわめてフラットであることが明らかにされているが，この理由は貨幣需要の利子弾力性によるものか，あるいは貨幣供給の利子弾力性によるものかを検討する。こ
の際，貨幣供給関数の利子弾力性に関する種々の仮定によって，LM曲線の勾配は著しく異ってくることが明らかにされる。

(c) IS - LM - BP曲線の分析を踏まえ，財政支出の拡大による為替レートへの効果を分析する。

(d) これまでの研究では比較的明示されていなかった金融政策（金利下落）の効果を国際収支プロックの特性を用いて分析する。

## 第1節 IS - LM - BP曲線とマクロ政策の効果（I）

1. マクロ政策変数，とくに財政支出の効果をいくつかのモデル間で比較する場合，きわめて重要な前提は金融変数の扱い方である。財政支出拡大の効果は bond finance か money finance かによって異なってくることは言うまでもない。また，bond financeによるnon-accommodatingな金融政策を前提にしている場合においても，いかなる基準をもってnon-accommodatingとするかによって財政政策の効果の方向および大きさは異なってくる。たとえば財政支出拡大のシミュレーションにおいて，公定歩合を外生とするか，unborrowed monetary base $ M_{0} $ (MBU)を外生とするか，あるいは広義のマネーサプライ（たとえば $ M_{2} $ ）を外生とするかの各ケースによって財政乗数やクラウディング・アウトの大きさそして為替レートへの効果は異なってくることは言うまでもたい。

Sachs教授は Ishii-Mckibbin-Sachsモデル〔1985〕を用いて，日本の財政支出の拡大は円レートを増価させるとのシミュレーション結果を提示し，日本の財政支出の拡大は円レートを減価させるとのEPAモデルの結論を批判しているが，ここで注意すべきは両者の財政支出拡大シミュレーションにおいて金融変数の取り扱い方にちがいが見られることである。すなわちSachs教授の場合は，マネーサプライM₂が外生変数となっているのに対して，EPAモデルの財政シミュレーションにおいてはM₀（MBU）が外生変数であり，M₂は内生変数となっているのである。後に詳細にみるように，このような金融変数の取り扱い方のちがいによってLM曲線の勾配そして円レートへの効果は著しく異なってくるのである。

第3・1・1表 財政シミュレーションにおける金融変数の取り扱い

金融変数ケース	公定歩合(RDIS)	非借入マネタリーベース(MBU)	マネーサプライ(M2)	国内金利(RBRA,RSEC,RLB)
IGケース 1	外生	外生(不胎化)	内生	内生
IGケース 2	外生	-	外生	内生
IGケース 3	内生	外生(不胎化)	内生	内生
IGケース 4	外生	外生(不胎化)	内生	短期金利(RBRA)関数の自由準備の係数を10倍
IGケース 5	国内金利外生

2. そこで，本節の分析の出発点として，財政支出拡大の効果から検討することとするが，まず最初に用いるモデルは末尾に揚げたモデルである。

以下の議論にとってきわめて重要であるので，このモデル（以下IGケース1とよぶ）における金融変数の扱い方をもう一度述べておこう。（第3・1・1表参照）。

このモデルは，以下で述べる政府支出拡大シミュレーションの基本型とよびうるモデルであり，公定歩合（RDIS），非借入マネタリーベース（MBU）の2つの金融政策変数を外
第3・1・2表 実質公共投資増大の効果（シミュレーション期間1978Q1～1984Q4）

FIX モ デ ル	FLEX モ デ ル
実質GNP
(%)	長期金利
(RSEC)
(%ポイント)	外国為替の
超過供給
(REFE)
(10億ドル)	実質GNP
(%)	長期金利
(RSEC)
(%ポイント)	直物為替
レート
(FXS(%)
IGケース 1
(不胎化)	1期目	1.05	0.08	△0.24	1.05	0.08	0.02
1年目	1.14	0.07	△1.01	1.16	0.09	0.31
3年目	1.37	0.26	△2.05	1.47	0.30	1.06
7年目	1.20	0.49	△5.21	1.33	0.50	1.16
IGケース 2
(M2外生)	1期目	0.96	0.60	5.29	0.91	0.45	△1.49
1年目	0.94	0.85	0.92	0.83	0.67	△2.12
3年目	0.74	1.09	△1.47	0.65	0.92	△1.50
7年目	0.57	1.34	△5.02	0.36	1.18	△0.82
IGケース 3
公定歩
合内生	1期目	1.04	0.14	0.39	1.03	0.12	△0.16
1年目	1.12	0.18	△0.69	1.11	0.17	△0.06
3年目	1.25	0.43	△1.98	1.26	0.46	0.38
7年目	1.11	0.62	△5.18	1.11	0.66	0.69
IGケース 4
(短期金利
需給感応型)	1期目	1.01	0.29	1.95	0.99	0.23	△0.58
1年目	1.05	0.45	0.06	1.01	0.37	△0.86
3年目	1.01	0.73	△1.90	0.94	0.69	△0.56
7年目	0.93	0.87	△5.13	0.77	0.90	△0.01
IGケース 5
国内金
利外生	1期目	1.06	0	△0.55	1.07	0	0.31
1年目	1.16	0	△1.17	1.20	0	0.66
3年目	1.51	0	△2.18	1.78	0	2.36
7年目	1.53	0	△5.35	1.96	0	2.89

((注))1．実質GNP，直物レートは乖離率（%），長期金利，外国為替の超過供給は乖離差である。

2. FIXモデルは期待為替レート（FXSE），直物レート（FXS）とも外生化モデル，FLEXモデルは両者とも内生化モデルである。

3. 直物レートのマイナス（ $ ^{△} $ ）は増価を示す。

生変数とし，マネーサプライ（およびその構成項目）および金利については内生変数としたモデルである。換言すれば，このモデルにおいては，公定歩合と非借入マネタリーベースを外生変数とすることをもって通貨当局はnon-accommodatingな金融政策のスタンスを維持していると想定していることになる。そしていうまでもなく，このモデルにおいてはマネーサプライ（ $ M_{2} $ ）は政府支出の増大によって変化（増大）する。なお，以下におけるすべてのシミュレーションにおいては特別のことわりがないかぎり，外貨準備の変動がnet foreign asset（NFA）を通じてMBU（非借入マネタリーベース）に通ずる経路を遮断した不胎化された金融政策を仮定する。

このような金融変数の扱いを前提にすれば本モデルの金融セクターにおけるマネーサプライと金利の決定メカニズムは次のように単純化して考えることができる。

ここで，(i) マネーサプライは現金（CUR）と預金（D）からのみ成っている，(ii) 現金対預金比率（currency deposit ratio, cd）は一定である。（iii）預金対マネーサプライ比率（dm）も一定とする。（iv）必要準備（RES）は預金の一