Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 - 3 石油危機以降のわが国製造業にかんする超過雇用モデルの結果（1974年～1979年）

計測式

$$ \begin{aligned}&\text{∵}\ln\mathcal{M}_{z}-\ln\mathcal{M}_{i-1}=\operatorname{Constant}(=\ln y)+\alpha\left\{\ln\mathcal{M}_{i-1}-\ln\left(\frac{1}{\hat{\alpha}_{i}}X_{i-1}/\mathcal{S}H_{i-1}\right)\right\}\\&\quad+\hat{b}_{0}\left\{\ln X_{i-12}-\ln X_{i-1}\right\}+\sum_{i=1}^{m}\hat{b}_{i}\left\{\ln X_{i+i-12}-\ln X_{i+i-13}\right\}+\mathcal{A}\left\{\ln X_{i-1}-\ln X_{i-13}\right\}\\&\quad+\sum_{i=1}^{n}C_{i}\left\{\ln X_{i-j}-\ln X_{i-j-1}\right\}\\ \end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \Delta $	c_1	c_2	R^{2}
( $ \overline{R}^{2} $ )	d.w.
S	計測期間
サンプル
サイズ
イ)食 料 品	( )	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
口)繊 維	0.0029
(1.15)	-0.168
(-6.92)	( )	( )	( )	( )	0.109
(3.93)	( )	0.456
(0.423)	1.87
0.010	'74.1~'79.12
72
ハ)木材・木製
品	-0.0050
(-1.32)	-0.095
(-2.21)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.112
(0.073)	2.12
0.019	"
"
ニ)パルプ・紙	0.0020
(0.72)	-0.055
(-2.84)	( )	( )	( )	( )	0.152
(5.27)	( )	0.431
(0.397)	2.00
0.010	"
"
ホ)化 学	0.0032
(1.65)	-0.053
(-2.76)	( )	( )	( )	( )	0.066
(2.23)	( )	0.203
(0.156)	1.91
0.007	"
"
ヘ)石油・石炭	-0.1280
(-2.56)	-0.058
(-2.59)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.149
(0.111)	2.05
0.016	"
"
ト)ゴ ム	-0.0043
(-2.85)	-0.048
(-2.47)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.204
(0.169)	2.29
0.007	"
"
チ)皮 革	0.0042
(0.76)	-0.115
(-2.35)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.092
(0.052)	2.58
0.026	"
"
リ)窯業・工石	-0.0029
(-1.41)	-0.039
(-2.05)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.126
(0.087)	1.97
0.009	"
"
ヌ)鉄 鋼	-0.0029
(-2.93)	-0.025
(-1.97)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.069
(0.028)	1.96
0.005	"
"
ル)非鉄金属	0.0022
(0.80)	-0.061
(-3.16)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.218
(0.183)	2.18
0.012	"
"
ヲ)金属製品	0.0055
(1.61)	-0.090
(-4.24)	( )	( )	( )	( )	0.079
(2.95)	( )	0.354
(0.316)	1.97
0.013	"
"
ワ)一般機械	0.0054
(1.56)	-0.063
(-3.87)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.196
(0.161)	2.71
0.012	"
"
カ)電気機械	0.0052
(1.31)	-0.110
(-3.61)	0.079
(3.39)	( )	( )	0.056
(2.07)	0.098
(3.99)	0.102
(4.30)	0.537
(0.487)	1.63
0.014	"
"
ヨ)輸送用機械	-0.0035
(-2.45)	-0.053
(-2.08)	0.022
(1.91)	( )	( )	0.041
(2.13)	0.027
(1.96)	0.039
(3.29)	0.329
(0.255)	2.21
0.007	"
"
タ)精密機械	-0.0042
(-1.77)	-0.055
(-2.12)	( )	( )	( )	( )	0.073
(3.28)	0.075
(3.26)	0.346
(0.297)	1.82
0.012	"
"

注（1）（　）内はt-値。

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの計測値は表から除外した。
と同様決定係数が必ずしも高くない。特に，石油危機以降の計測期間では，重相関係数の有意性のF検定を行うと，皮革と鉄鋼の2産業ではそれが5%の有意水準で有意でない。従ってこの2産業は今後の議論の対象から除外する。この他のケースについては，いづれも重相関係数は5％有意水準で有意である。また，ダービン＝ワトソン比はいづれも概ね良好な値をとっている。

さて超過雇用が雇用調整に与える影響を示すパラメター $a$ の大きさであるが，これについてはその石油危機の前と後での比較を中心に次の小節でやや詳しく吟味してみることにする。そこでその前に，〔表2〕，〔表3〕における将来の期待生産変動の影響を示すパラメター $b_{i}$ と過去の生産変動の影響を示すパラメター $c_{j}$ の計測結果について見ておくことにしよう。〔表2〕に示される石油危機以前の期間では，$b_{i}$ は $a$ が有意に負となった15産業中わずか1産業で $b_{0}$ までが有意に正となるにすぎず。また $c_{j}$ も同じく15産業中7産業で有意に正となるだけで，しかもそのうら5産業では $c_{1}$ までである。〔表3〕に示される石油危機以降の期間について見てみると，$b_{i}$ は $a$ が有意に負となった15産業中2産業で $b_{0}$ まで有意に正となるにとどまり，一方 $c_{j}$ は同じく15産業中7産業で有意に正となって，そのうち3産業では $c_{2}$ まで有意に正となる。

## B 雇用調整の石油危機前後での比較

この小節では，超過雇用が超過雇用に与える影響を示すパラメターaの大きさを，石油危機以前と以降についてそれぞれ概観し，その石油危機の前と後とでの比較を行う。

そのためにまずパラメター a の大きさを，先の〔図17〕と同様の数直線上に示してみる。〔図18〕が石油危機以前の1969年から1973年の期間についてのa，〔図19〕が石油危機以降の1974年から1979年の期間についてのaである。

そこでまず〔図18〕に示された石油危機以

図18 石油危機以前（1969年～1973年）の $ ^{a} $ の産業

前の期間における各産業のaの分布範囲を見てみよう。この期間ではそれが最も小さい鉄鋼の0.068から最も大きい皮革の0.204の間にあることが分る。つまりこの期間では，一回の雇用調整で手持ちの超過雇用の約7パーセントから約20パーセントが解消されていたことになる。
図19 石油危機以降（1974年～1979年）の $ ^{a} $ の産業別分布

一方この期間のaの分布を，その産業別の相対的位置関係に注目して見ると，aの比較的大きい方に労働集約的な軽工業，反対にaの比較的小さい方に装置産業的な重化学工業，そしてその中間に各種機械，ゴム，金属製品等の産業が分布するという，先に〔図17〕で見た1970年代を通じてのaの産菜別分布と同様の特性が見られる。

次に〔図19〕に示された石油危機以降の期間における各産業のaの分布範囲を見てみると，この期間では最も小さい窯業・土石の0.039から最も大きい繊維の0.168の間に分布している。すなわちこの期間には，一回の雇用調整で，手持ちの超過雇用の約4パーセントから約17パーセントが解消されていたことになる。一方aの分布の産業別の相対的位置関係については，aと産業特性の関係は前の〔図17〕，〔図18〕ほどにはきれいに出ていない。

さて以上の〔図18〕と〔図19〕において，

| a | の分布をそれぞれ石油危機の前と後で概観した。そこで次にこれを使って，石油危機の前と後とで | a | の比較を行ってみることにしよう。

先に述べたように各産業別のaの分布範囲は，石油危機以前の1969年から1973年では0.068から0.204，石油危機以降の1974年から1979年では0.036から0.168というように，全体的に前の期間に比べて後の期間の方が下方にある。そこでこれをさらに詳しく見るために，石油危機の前でも後でもaが有意に負となった産業について，同一産業間でのaの比較をしてみよう。この比較のためにまず〔図20〕のような図を作ってみる。〔図20〕では石油危機以前の1969年から1973年の期間のaを横軸に，石油危機以降の1974年から1979年の期間のaを縦軸にとっている。そこでいま〔図20〕に，破線で示されるような原点からの45度線を引くと，各産業のaはいづれもこの45度線の下にあることが分る。

これはどの産業についても，石油危機以前の$\left[\begin{array}{l}a\end{array}\right]$の方が，石油危機以降の$\left[\begin{array}{l}a\end{array}\right]$よりも大きいことを意味する。そこで次に，これを統計的により厳密に吟味するため，石油危機の前と後でパラメター$a$が統計的に有意に異なるかどうか（計測式の他のパラメターについては制約を加えない）の検定を行ってみると，これが5%有意水準で有意に異なるのは，石油・石炭，ゴム，輸送用機械，精密機械の
図20 aの値の石油危機前後での比較

4産業である $ ^{11} $ 。従ってこれらの産業のaの大きさaは石油危機以前で石油危機以降よりも大きく，しかもそのaが統計的に有意に異なるから，これら4産業ではaが石油危機以前で石油危機以降に比べ統計的に大きかったということができる。

注）11）ここで行った検定は，2つの計測式の中の1変数のパラメターが有意に異なるか否かの検定である。すなわちいま，2つの超過雇用モデル，

(石油危機以前)

$$ \begin{aligned}\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Const.&+a\Big(\ln M_{t-1}-\ln M_{t-1}^{e}\Big)+\sum_{i=0}^{m}b_{i}\Big(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\Big)\\&+\sum_{j=1}^{n}c_{j}\big(\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\big)\end{aligned} $$

(石油危機以降)

$$ \begin{aligned}\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Const.&+a^{*}\left(\ln M_{t-1}-\ln M_{t-1}^{e}\right)+\sum_{i=0}^{m^{*}}b_{i}*\left(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\right)\\&+\sum_{j=1}^{n^{*}}c_{j}*\left(\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\right)\end{aligned} $$

で，帰無仮説 $ a=a^{*}(b^{i}\ \&\ b^{i*}, C_{j}C_{j^{*}} $ については等しいという制約を加えず，また， $ m\ \&\ m' $ ， $ n\ \&\ n' $ も等しい必要はないが，検定統計量算出の手順の中で $ a=a^{*} $ と制約して石油危機前後のデータをプールして回帰式を計測する場合には， $ m\ \&\ m' $ ， $ n\ \&\ n' $ で長い方に合わせる。）を検定する。検定統計量の算出等の詳細な検定方法については，Chow（1960），あるいは佐和（1979）を参照されたい。検定のための自由度は， $ b_{i} $ や $ c_{j} $ が有意となるし，j の長さによって独立変数の個数が異なるため産業ごとに違うが，その範囲は自由度（1,117）から（1,123）の間にあり，自由度が（1,120）より大きいケースでは自由度（1,120）のF分布の5％有意水準である3.92，自由度が（1,120）より小さいケースでは自由度（1,100）のF分布の5％有意水準である3.94と検定統計量を比べた。この結果，石油・石炭の検定統計量が5.31（自由度1,122），ゴムが3.99（同（1,122）），輸送用機械が15.78（同（1,117），精密機械が8.44（同（1,122））でいづれも5％有意水準よりも大きく，これらの産業について帰無仮説が棄却された。しかしこの他の産業では検定統計量がいづれも5％有意水準よりも小さく，帰無仮説は棄却されなかった。なおこの検定作業にかんして，新居玄武氏（新潟大学）の御教示に負うところが大きかったことを記して感謝したい。
さて超過雇用モデルで，同一産業のaが石油危機以降よりも石油危機以前で大きいということは，同じ技術特性を持つ産業でも，石油危機以前の方が雇用調整コストが小さかったということを意味する。従って，その雇用調整コストの差は，技術特性の差ではなく，石油危機の前と後という期間のちがいによると考えることができる $ ^{12} $ 。そしてこの石油危機の前後という期間のちがいによる調整コストの差は，一つには石油危機以前の雇用調整が概して雇用を増やすかあるいは増やさないまでも自然減耗を補充するという形での人を雇い入れる方向でなされることが多かったのに対して，石油危機以降の雇用調整が逆に人減らしという形でなされたということに起因するのではなかろうかと思われる。

すなわち企業にとって，人を増やすという雇用調整（負の超過雇用の解消）は，人を減らすという雇用調整（正の超過雇用の解消）に比べて調整コストが小さくてすむということである。そこでこのことを，まず石油危機の前でaが統計的にも大きいことが確かめられている石油・石炭，ゴム，輸送用機械，精密機械で見てみよう。

先のⅡに掲げた〔図-6-イ〕と〔図-15-イ〕はそれぞれわが国の石油・石炭と輸送用機械の2つの産業における雇用変動を示すが，この2産業は，石油危機以前には雇用を増やし，石油危機以降には雇用を減らすという上述の雇用変動パターンの典型を示すことが分る。また〔図-7-イ〕と〔図-16-イ〕に示されるゴムと精密機械についても，ゴムでは石油危機にも雇用がかなり減っているが，精密機械についてはほぼ上述のパターン（但し石油危機後でも最近は再び雇用は増勢に転じている）が見られる。従って雇用調整コストの大小を示すと考えられるパラメターaの大きさが石油危機以降に比べて石油危機以前で統計的に大きかった上記4産業のうち3つの産業で，小さな変動はあるものの概して石油危機以前に雇用を増やし，石油危機以降に雇用を減らすという雇用変動パターンが見られたことになる。そしてこれは雇用を増やす方向での雇用調整が雇用を減らす方向での雇用調整よりも調整コストが小さいのではないかという先述のわれわれの解釈と整合的である。

また，この他の産業にかんしても，それが統計的に有意ではないものの先の〔図20〕に見るように，パラメターaの大きさは石油危機の前で大きく，しかも先にⅡで見たようにそれらの雇用変動には石油危機以前で微増ないしは停滞，石油危機以降は減少というパターンが多く見られるから，これらの産業についての観察事実も，先のわれわれの解釈と少くとも矛盾はしない。つまり，以上の事実は，雇用調整に伴う摩擦コストといっても，雇用を増やす場合の雇い入れ等にかかるコストの方が，雇用を減らす場合の長期雇用契約の制約や人的資本の損失等のコストに比べて安いのではないかということを示唆しているといえる。

但しこの解釈については，計測に用いた「毎月勤労統計」のデータが，従業員30人以上規模の事業所のみを対象としている点に留意しなくてはならない。というのは，篠塚（1980）がいうように，従業員30人以下規模のような小企業では，石油危機以前には人を雇い入れるのが非常にむつかしく，雇用を増やす方向での調整コストが大企業に比べ高かったと考えられ，逆に小企業では常時自発的退職が多いのが一般であるから，雇用を減らす方向での調整コストは相対的に小さくて済むと考えられるからである。従って上述のわれわれの解釈は，石油危機以前の人手不足の時期でも比較的雇用誘引力があり，石油危機以降の人員過剰の時期に，長期雇用契約の制約や，企業特殊な人的資本の損失を防ぐために
かなりの余剰人員を抱えた，比較的規模の大きな企業に限定したものと考えるのが妥当であろう。

## V I 雇用調整の日米比較

## A アメリカにかんする計測結果の概要

〔表4〕は，(15)式の形での超過雇用モデルを，アメリカ製造業中分類産業中の15産業について，石油危機を間に含む1969年から1979年末までの月次データで計測した結果である。〔表4〕の見方は，〔表1〕と同様である。そこでまず〔表4〕から超過雇用モデルの有効性についてみると，計測を行った15産業の中で電気機械，輸送用機械を除く13産業において超過雇用が雇用調整に有意な影響を与えており，1970年代を通じて見たアメリカ製造業にかんして超過雇用モデルが有効であることが分る。

このことは同じ期間のわが国製造業について同じ定式化の超過雇用モデルをあてはめた先のVに示した計測結果と同様，アメリカの製造業産業の雇用調整を分析するにも超過雇用モデルが有効であることを示す。決定係数の値は，先の〔表1〕に示すわが国のケースよりもよくなっている産業が多いが，ダービン・ワトソン比はわが国の計測結果に比べて劣る。

さて〔表4〕の中で本稿の分析目的から最も興味深いパラメターは，超過雇用が雇用調整に与える効果を表すパラメターaである。〔表4〕に示された各産業のaの推定結果から，各産業のaが0.061から0.187の間に分布していることが分る。つまり一回の雇用調整によって，1970年代を通じてのアメリカ製造業産業では，約6パーセントから約19パーセントの超過雇用が解消されたことになる。

そこで次に先のVと同様，このaの産業別分布の特性をより見やすくするために，〔図21〕のごとく各産業のaを数直線上に示してみた。Vに示したわが国のケースでは，aの比

図2 1970年代を通じての|a|の産業別分布

0.187 0.186 0.147 0.124 0.120 0.115 0.094 0.091 0.084 0.082 0.066 0.061 0	リ）窯業・土石 イ）食料品 ヲ）金属製品 ト）ゴム タ）精密機械 ハ）木材・木製品 ニ）パルプ・紙 チ）皮革 ロ）繊維 ワ）一般機械 へ）石油・石炭 ヌ）～ル）一次金属 ホ）化学

較的大きい方に軽工業，aの比較的小さい方に重化学工業，その中間に各機械製造業，ゴム，金属製品があるというように，aの値と産業類型の間にかなり系統的な関係が観察された。しかし〔図21〕に示されたアメリカの製造業中分類産業間でのaの分布には，必ずしもそのようなきれいな関係が見られない。特に，aの最も大きい産業に窯業・土石がきたり，逆に皮革や繊維のような軽工業でaが比較的小さいというように，先にわが国の計測結果から発見された事実と
表 - 4 1970年代のアメリカ製造業にかんする超過雇用モデルの計測結果（1969年～1979年）

計測式

$$ \begin{aligned}&\because\ln M_{i}-\ln M_{i-1}=Constant(=\ln y)+\alpha\left\{\ln M_{i-1}-\ln\left(\frac{1}{\hat{\alpha}_{i}}X_{i-1}/SH_{i-1}\right)\right\}\\&\quad+b_{0}\left\{\ln X_{i-12}-\ln X_{i-1}\right\}+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\left\{\ln X_{i+i-12}-\ln X_{i+i-13}\right\}+\mathcal{A}\left\{\ln X_{i-1}-\ln X_{i-13}\right\}\\&\quad+\sum_{i=1}^{n}c_{i}\left\{\ln X_{i-j}-\ln X_{i-j-1}\right\}\\ \end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \lambda $	c_1	c_2	R^2
( $ \overline{R^2} $ )	d.w.	計測期間
イ)食 料 品	-0.0105
(-2.33)	-0.186
(-2.97)	0.638
(11.02)	0.408
(7.21)	( )	0.546
(6.19)	( )	( )	0.637
(0.622)	1.36	'69.2~'79.12
131
口)繊 維	-0.0046
(-3.10)	-0.091
(-4.29)	0.138
(9.56)	( )	( )	0.131
(8.66)	( )	( )	0.442
(0.424)	1.37	"
"
ハ)木材・木製
品	-0.0021
(-0.97)	-0.115
(-3.81)	0.056
(2.28)	( )	( )	0.058
(2.24)	( )	( )	0.168
(0.141)	1.06	"
"
ニ)パルプ・紙	-0.0082
(-4.54)	-0.115
(-5.04)	0.068
(3.74)	( )	( )	0.061
(3.27)	( )	( )	0.225
(0.200)	1.97	"
"
ホ)化 学	-0.0035
(-2.70)	-0.061
(-2.51)	0.075
(2.50)	( )	( )	-0.078
(2.61)	( )	( )	0.114
(0.086)	2.04	"
"
ヘ)石油・石炭	-0.1888
(-1.89)	-0.082
(-1.90)	0.331
(6.69)	0.323
(7.33)	0.157
(3.64)	0.185
(3.54)	0.080
(1.80)	( )	0.506
(0.477)	1.75	"
"
ト)ゴ ム	-0.0027
(-0.88)	-0.124
(-2.31)	0.177
(4.33)	( )	( )	0.155
(3.69)	( )	( )	0.137
(0.110)	1.78	"
"
チ)皮 革	-0.0002
(-0.07)	-0.094
(-2.50)	0.272
(11.00)	( )	( )	0.268
(8.33)	( )	( )	0.512
(0.497)	2.05	"
"
リ)窯業・土石	-0.0153
(-4.33)	-0.187
(-4.43)	0.287
(7.87)	( )	( )	0.261
(8.00)	( )	( )	0.487
(0.471)	1.13	"
"
ヌ)-ル)一次
金属	-0.0013
(-0.83)	-0.066
(-2.94)	0.051
(2.48)	( )	( )	0.057
(2.83)	( )	( )	0.156
(0.129)	1.66	"
"
ヲ)金属製品	-0.0104
(-3.28)	-0.147
(-2.88)	0.254
(6.04)	( )	( )	0.271
(6.35)	( )	( )	0.308
(0.286)	1.77	"
"
ワ)一般機械	-0.0068
(-3.46)	-0.084
(-2.60)	0.169
(5.09)	( )	( )	0.206
(6.51)	( )	( )	0.353
(0.332)	1.76	"
"
カ)電気機械	( )	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	"
"
ヨ)輸送用機械	( )	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	"
"
タ)精密機械	-0.0058
(-3.34)	-0.120
(-2.75)	0.190
(4.65)	( )	( )	0.217
(5.57)	( )	( )	0.318
(0.300)	1.61	"
"

注（1）（　）内はt - 值。

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの計測値は表から除外した。
はむしろ反対の結果も見られる。ただ，aの最も小さい産業に一次金属や化学といった重化学工業があり，軽工業的な食料品のaが大きく，中間の産業には機械製造業やゴムがあるという事実もあるから，必ずしもすべてがわが国の製造業にかんする観察事実と反対となっているわけではない。しかしいずれにせよアメリカの製造業中分類産業にかんしては，超過雇用が雇用調整に与える効果を示すパラメターaの大きさと産業類型の間に，わが国の場合ほど系統的な関係を見い出せなかったことになるから，この点について今後その原因を吟味する必要があろう。

さて〔表4〕において $ b_{i} $ ， $ c_{j} $ はそれぞれ将来の期待生産変動と過去の生産変動が雇用調整に与える影響を示すパラメターであるが， $ b_{i} $ はaが有意に負となった産業全部で $ b_{0} $ まで有意に正となり，そのうち食料品では $ b_{1} $ ，石油・石炭では $ b_{2} $ まで有意に正とでいる。しかし $ c_{j} $ の方は，aが有意に負となった産業中，わずかに石油・石炭で $ c_{1} $ まで有意に正となっているにすぎない。

さて今度は，計測期間を，石油危機の前と後に分けたケースについて見てみよう。すなわち〔表5〕が石油危機以前の1969年から1973年，〔表6〕が石油危機以降の1974年から1979年にかんする計測結果の一覧である。

まず〔表5〕,〔表6〕から石油危機の前と後とでの超過雇用モデルの有効性を見てみよう。表の見方は〔表1〕と同様である。

そうするとまず〔表5〕に示された石油危機以前の期間では，超過雇用が雇用調整に有意な効果を与えているのが，計測を行った15産業中7産業にすぎないことが分る。すなわち島田他(1981)で見たわが国のケースとは異なり，(15)式で定式化された超過雇用モデルは，石油危機以前のアメリカ製造業産業の雇用調整を分析するのに必ずしも有効でないことが分る。一方，〔表6〕に示された石油危機以降の期間については，計測を行った15産業中12産業において超過雇用が雇用調整に有意な効果を与えており，

図22 石油危機以前（1969年～1972年）のaの産業別分布

(15)式の超過雇用モデルはこの期間のアメリカ製造業の雇用調整を分析するのに有効であるということがいえる。また〔表5〕,〔表6〕に示された
表 - 5 石油危機以前のアメリカ製造業にかんする超過雇用モデルの計測結果（1969年～1973年）

$$ \begin{aligned} 計測式 :&\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Constant(=\ln\gamma)+a\Bigg\{\ln M_{t-1}-\ln\bigg(\frac{1}{\hat{\alpha}_{t}}X_{t-1}/SH_{t-1}\bigg)\Bigg\}\\&+b_{0}\big(\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1}\big)+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\big(\ln X_{t+i-12}-\ln X_{t+i-13}\big)+A\big(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13}\big)\\&+\sum_{j=1}^{n}c_{j}\big(\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\big)\end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \Lambda $	c_1	c_2	R²
(R²)	d.w.	計測期間
イ)食 料 品	0.0029
(0.32)	-0.213
(-2.44)	0.693
(7.52)	0.425
(4.78)	( )	0.157
(0.60)	( )	( )	0.655
(0.630)	1.32	'69.2~'73.12
59
口)繊 維	-0.0044
(-2.12)	-0.055
(-2.02)	0.115
(6.72)	( )	( )	0.125
(5.16)	( )	( )	0.500
(0.472)	2.41	"
"
ハ)木材・木製
品	-0.0045
(-1.59)	-0.100
(-2.31)	0.171
(3.66)	( )	( )	0.288
(4.78)	( )	( )	0.324
(0.287)	1.06	"
"
ニ)パルプ・紙	-0.0083
(-2.46)	-0.095
(-2.40)	0.078
(2.60)	( )	( )	0.100
(2.27)	( )	( )	0.160
(0.114)	2.59	"
"
ホ)化 学	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
ヘ)石油・石炭	-0.2549
(-1.92)	-0.113
(-1.94)	0.459
(6.27)	0.409
(6.89)	0.241
(4.10)	0.177
(1.92)	0.097
(1.64)	0.080
(1.37)	0.633
(0.582)	2.22	"
"
ト)ゴ ム	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
チ)皮 革	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
リ)窯業・土石	-0.0287
(-4.73)	-0.367
(-4.90)	0.293
(8.81)	0.106
(2.83)	0.144
(3.84)	0.197
(4.97)	( )	( )	0.650
(0.617)	1.74	"
"
ヌ)-ル)一次
金属	-0.0003
(-0.16)	-0.074
(-2.29)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.085
(0.069)	1.74	"
"
ヲ)銀 製 品	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
ワ)一般機械	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
カ)電気機械	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
ヨ)輸送用機械	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
タ)精密機械	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )

注（1）（　）内はt - 值。

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの計測値は表から除外した。
表 - 6 石油危機以降のアメリカ製造業にかんする超過雇用モデルの計測結果（1974年～1979年）

$$ \begin{aligned} 計測式 &:\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Constant(=\ln\gamma)+a\left\{\ln M_{t-1}-\ln\left(\frac{1}{\hat{a}_{t}}X_{t-1}/SH_{t-1}\right)\right\}\\&+b_{0}\left\{\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1}\right\}+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\left\{\ln X_{t+i-12}-\ln X_{t+i-13}\right\}+A\left\{\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13}\right\}\\&+\sum_{j=1}^{n}j=1C_{j}\left\{\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\right\}\end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \Delta $	c_1	c_2	R²
(R²)	d.w.
S	計測期間
サンプル
サイズ
イ)食 料 品	-0.0091
(-2.36)	-0.298
(-2.73)	0.697
(8.06)	( )	( )	0.674
(5.54)	( )	( )	0.500
(0.470)	1.36
0.02392	'74.1~'79.12
72
ロ)繊 維	-0.0003
(-0.11)	-0.133
(-4.09)	0.162
(7.29)	( )	( )	0.158
(6.59)	( )	( )	0.461
(0.427)	1.13
0.01330	"
"
ハ)木材・木製
品	-0.0070
(-1.58)	-0.125
(-3.56)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.196
(0.173)	1.03
0.02173	"
"
ニ)パルプ・紙	-0.0070
(-2.93)	-0.091
(-3.88)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.220
(0.198)	1.84
0.01123	"
"
ホ)化 学	-0.0046
(-2.55)	-0.083
(-3.00)	0.093
(2.89)	( )	( )	0.075
(2.18)	( )	( )	0.226
(0.180)	1.28
0.00743	"
"
ヘ)石油・石炭	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	"
"
ト)ゴ ム	-0.0094
(-1.54)	-0.221
(-2.62)	0.192
(3.27)	( )	( )	0.126
(2.01)	( )	( )	0.187
(0.139)	1.67
0.02804	"
"
チ)皮 革	0.0035
(0.68)	-0.121
(-2.17)	0.305
(8.91)	( )	( )	0.304
(7.37)	( )	( )	0.558
(0.532)	1.96
0.02331	"
"
リ)窯業・土石	-0.0196
(-3.58)	-0.197
(-3.38)	0.297
(6.81)	( )	( )	0.243
(4.72)	( )	( )	0.477
(0.446)	0.92
0.01574	"
"
ヌ)-ル)一次
金属	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	"
"
ヲ)金属製品	-0.0217
(-4.84)	-0.288
(-4.59)	0.230
(4.88)	( )	( )	0.189
(3.72)	( )	( )	0.444
(0.411)	1.83
0.01196	"
"
ワ)一般機械	-0.0099
(-3.51)	-0.120
(-3.14)	0.170
(3.92)	( )	( )	0.170
(2.83)	( )	( )	0.348
(0.309)	1.94
0.01066	"
"
カ)電気機械	-0.0174
(-3.98)	-0.195
(-2.54)	0.177
(3.48)	( )	( )	0.119
(2.39)	( )	( )	0.321
(0.281)	1.15
0.01396	"
"
ヨ)輸送用機械	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	"
"
タ)精密機械	-0.0063
(-3.04)	-0.213
(-3.42)	0.190
(3.77)	( )	( )	0.192
(3.89)	( )	( )	0.360
(0.321)	1.61
0.00903	"
"

注（1）（　）内はt - 值。

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの計測値は表から除外した。
図23 石油危機以降（1974年～1979年）のaの産業別分布

決定係数，ダービン，ワトソン比については〔表4〕のそれと大きく異ることはなかった。そこで次に〔表5〕，〔表6〕におけるパラメターの吟味であるが，まず分析の興味の中心である超過雇用が雇用調整に与える効果を示すパラメターaについて見てみよう。そのために，石油危機の前と後の期間について，それぞれ〔図22〕，〔図23〕のようにaが有意に負となった産業にかんするaの大きさaを数直線上に示しておくことにする。先にも述べたようにこのaは，一回の雇用調整で解消される手持ちの超過雇用の比率でもある。

そこでまず〔図22〕に示された石油危機以前の期間における各産業のa分布を見てみると，この期間ではそれが最も小さい繊維の0.055から最も大きい窯業・土石の0.367の間にあることが分る。つまりこの期間では，一回の雇用調整で手持ちの超過雇用の約6パーセントから約37パーセンートが解消されていたことになる。

一方，〔図23〕に示された石油危機以降の期間における各産業のaは，最も小さい化学の0.083から最も大きい食料品の0.298の間に分布していて，この期間では一回の雇用調整で手持ちの超過雇用の約8パーセントから約30パーセントが解消されていたことになる。

さて☑a☐の値と産業類型との関係であるが，石油危機以前ではaが有意になった産業が少なく何ともいえない。また石油危機以降については多くの産業でaが有意になったが，この期間についても☑a☐と産業類型の間には日本について見られたような系統的な関係は見られなかった。

次に〔表5〕,〔表6〕において将来の期待生産変動が雇用調整に与える効果を表すパラメタ-b_{i}と，過去の生産変動が雇用調整に与える効果を示すパラメターc_{j}について見てみよう。まずb_{i}については，石油危機以前の一次金属と石油危機以降の木材・木製品，パルプ・紙を除けば，aが有意に負となった産業ではいずれも少くともb_{0}までは有意に正となり，そのうち石油・石炭と窯業・土石ではb_{2}まで，食料品ではb_{1}まで有意に正となっている。一方c_{j}について見ると，これは石油危機以前の期間における石油・石炭でc_{2}までが有意に正となっただけであった。
## B 雇用調整の日米比較

前節では，超過雇用モデルをアメリカの製造業中分類産業について1978年代全体と，それを石油危機の前後に分けた期間で計測した結果の概要を示した。ここでは，そこで得られた超過雇用が雇用調整に与える効果を示すパラメターaを使って，雇用調整の日米比較を行ってみることにする。その際に比較する日本の製造業産業についてのパラメターaは，日本の製造業中分類産業について同じ定式化の超過雇用モデルを同じ期間であてはめた先のVに示した計測結果である。そこで〔図24〕，〔図25〕を使って，それぞれ1970年代を通じての期間と石油危機以降の期間で，日米共にパラメターaが有意に負となった産業についてのそのaの大きさを比較してみよう。但し，アメリカについて石油危機以前の期では超過雇用モデルが必ずしも有効でないから，この期間は日米比較の対象としない。

〔図24〕,〔図25〕では縦軸に日本の製造業産業にかんするaの大きさaをとり，横軸にアメリカの製造業についてのそれをとっている。従っていま，〔図24〕，〔図25〕に破線で示されるような原点からの45度線を引いたとき，その45度線よりも右下に位置する産業は，同一産業においてアメリカでのaの方が日本でのそれよりも大きい産業であることを示している。〔図24〕では繊維，石油・石炭，皮革の3産業以外の産業が，そして〔図25〕では繊維を除く他の産業が45度線よりも右下に位置する。

すなわち，同一期間の同一製造業産業について日米の $ a $ を比べて見ると，一見したところほとんどの産業でアメリカにおける $ a $ の方が日本におけるそれよりも大きいということができる。そこで次に，これを統計的により厳密に吟味するため，日米でパラメター $ a $ が統計的に有意に異なるかどうか（計測式の他のパラメターについては制約を加えない）の検定を行ってみると，〔図24〕に示した1970年代全体の期間ではこれが5％有意水準で有意に異なるケースは

図24 1970年代を通じての|a|の値の日米比較
図25 石油危機以降（1974年～1979年）におけるaの値の日米比較

無いが,〔図25〕に示した石油危機後の期間では,パルプ・紙,ゴム,窯業・土石,金属製品,一般機械の5産業で,日米のaが5％有意水準で有意に異なる $ ^{13)} $ 。従って〔図25〕から分るように石油危機以降の期間でこれら5産業のaの大きさ|a|は一見したところアメリカの方が日本よりも大きく。しかも日米でaが統計的に有意に異なるから,この期間については上記5産業の|a|が,アメリカで日本よりも統計的に大きいということができる。

さて，超過雇用モデルにおいて，同一産業で見た $ |a| $ がアメリカで日本よりも大きいということは，産業特性をコントロールしてもなお，アメリカの方が雇用調整コストが小さいということを意味する。従ってその $ |a| $ の差は，主として日米の労働市場における雇用制度の違いによるものと考えることができる。

そうした雇用調整に影響を与える日米の雇用制度の違いとして重要と思われるものに，アメリカで広く行なわれているレイ・オフ制度がある。特に，雇用を減らす方向での雇用調整を行う場合には，レイ・オフが制度として定着しているアメリカの方が日本に比べて調整コストが安くつくと考えられる。そしてこのことは，アメリカにおけるaが日本のそれよりも統計的に大きくなる産業のあったのが，両国で石油危機に伴う大幅な雇用削減が行なわれた石油危機以降の期間であったということからも，さらにうかがえる。
ところで上述の日米比較については，先にIVで述べたように，日本での計測に用いた「毎月勤労統計」が従業員30人以上の事業所の常用労働者に限られるのに対し，アメリカにかんする計測に用いたEmployment and Earningsには小規模事業所も非常用労働者も含まれる，ということに注意しなくてはならない。というのは日本では，企業規模が大きいほど，また非常用労働者であるよりは常用労働者である方が，雇用の変動は小さいから，この日米2つのデータを比べるということは，日本における平均よりも雇用変動の小さい層の雇用変動をアメリカの平均的な雇用変動に対比させることになるからである。このためaについては，もともとアメリカの方が大きく計測される傾向のあることが否定できない。従って上述のような日米の雇用調整の比較の結果を見る場合，それが日本の比較的規模の大きい企業の常用労働者とアメリカの平均的労働者との雇用調整比較であつて，たとえそこでアメリカのaが大きくなっていたこしても，そこから直ちにアメリカの平均的労働者の雇用調整コストが日本の平均的労働者のそれよりも安いとはいえないということに留意しておかなくてはならない。

## V II 発見事実と残された問題点

以上本稿では1970年代の日米製造業産業の雇用調整をIII - Dの(15)式に示す特定化による超過雇用モデルで分析した。先にわれわれは(15)式とはいくつかの点で異なる特定化による超過雇用モデルを1970年代の日本の製造業産業にあてはめたが，今回の計測では先の計測モデルにIIIで述べたような修正を加えて，超過雇用モデルが有効である産業の範囲を拡げ，先の分析では十分でなかった石油危機前後での雇用調整の比較を行った。そして，新たに同じ期間のアメリカ製造業産業について同様の特定化による計測を行い，雇用調整の日米比較を試みた。

計測の結果から得られた発見事実をまとめれば次のようになる。すなわちまず第一に，本稿で特定化した超過雇用モデルによれば，企業の手持ち超過雇用は，日米両国の製造業産業の雇用調整に有意な影響を与えている。特に日本の場合にはその有意性は計測期間を石油危機の前後に分けても変らない。但し，石油危機以前の期間のアメリカにかんしては，手持超過雇用が雇用調整に有意な影響を与えていないケースが計測を行った産業の半数以上にのぼり，必ずしもここでの特定化による超過雇用モデルが有効でない。

さて超過雇用モデルの中で，超過雇用にかかるパラメターaは超過雇用が雇用調整に与える影響を示すが，その大きさはまた，一回の雇用調整で解消される手持ち超過雇用の比率を示す。そして一般に，この比率が大きいほど，他の条件一定にして雇用調整コストは小さいと考えることができる。そこでこのパラメターaの大きさによって，主として雇用調整コストの大小という観点から，日米製造業産業の雇用調整を吟味することができる。

まず，このパラメターaの大きさを産業別にならべてみると，日本の製造業ではそれが大きい方の産業に軽工業が，逆に小さい方の産業に重化学工業が多く，その中間に各機械製造業が入るという傾向がある。これは先の島田他（1981）でも同様に見られた傾向であって，雇用調整コストが，産業の技術特性や雇用制度の特性と系統的な関係にあることを示唆する。但しアメリカの製造業にかんしては，この関係は必ずしもきれいて出ていない。

次にパラメター a の大きさを石油危機の前後で比べてみると，日本の場合には石油危機以前の方が石油危機以降よりも大きい。但し，このことが統計的にも有意に言える産業は必ずしも多くない。パラメター a の大きさが石油危機以降に比べて石油危機以前で大きいということは，雇用を減らす方向での雇用調整に比べて，雇用を増やす雇用調整の方が雇用調整コストが小さかったということを示唆する。アメリカにかんしては，石油危機以前の期間で，超過雇用モデルが有効となる産業
業が少なかったので，石油危機前後での雇用調整比較は今後の課題として，ここでは行なわなかった。

一方，パラメター a の大きさを日米で比べてみると，見たところではほとんどの産業についてもアメリカの方が大きい。しかしこれが統計的に有意に言えるのは，石油危機以降の期間で 5 産業あるにすぎない。同じような雇用調整局面の同一産業でパラメター a が日本よりもアメリカで大きいということは，アメリカの雇用制度が日本の雇用制度に比べて雇用調整コストを小さくしているのではないかということを示唆する。

以上が本稿における主たる発見事実であるが，最後にここで残された課題を述べておくことにしよう。まず第一に，本稿の計測結果からいくつかのことが示唆されたが，この段階ではそれらはいづれも経験的な発見事実にすぎず，今後そこで示唆された関係を厳密に吟味してみる必要がある。特に上述の，雇用調整コストと産業特性，雇用調整局面，および日米の雇用制度の差異との関係の吟味が望まれる。また，雇用調整コストと産業特性との関係が日米で必ずしも一致しない点についての検討も必要である。

計測技術上の問題点としては，今回の特定化では超過雇用モデルが必ずしも有効でなかった石油危機以前の期間のアメリカ製造業にかんする計測を改善すべく，モデルの修正が望まれる。また，日米間でより厳密な比較を行うためには，IV-Bで触れたような日米両国のデータのズレをできるだけ縮小するようなデータの再編集も必要となろう。今後こうした点を中心に分析の発展が期待される。
Ball, R. J. and St. Cyr

“Short Term Employment Functions in British Manufacturing Industry” The Review of Economic Studies, Vol. 33, No. 95 (July, 1966).

Chow, Gregory C.

“Tests of Equality between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions”, Econometrica, Vol. 28, No. 3 (July, 1960)

Fair, Ray C.

“The Short - run Demand for Workers and Hours” Amsterdam. London : North - Holland Publishing Company, 1969.

村松久良光

「雇用調整の決定要因」『日本労働協会雑誌』Vol. 23, No. 1（1981年1月。

佐和 隆光

『回帰分析』朝倉書店，1979年。

細川豊秋

『労働市場機構の研究』経済企画庁経済研究所，研究シリーズ第37号。

篠塚 英子

『企業規模別に見た最近の雇用調整』中村隆英・西川俊作編『現代労働市場分析』総合労働研究所，1980年。

Soligo, Ronald

“The Short Run Relationship between Employment and Output”, Yale Economic Essays, Vol. 6 No. 1 (Spring, 1966).

Solow, Robert M.

“Short - run Adjustment of Employment to Output”. Value, Capital and Growth, Wolf, J. N. ed., Edinburgh University Press, 1968
## 「経済分析」最近号

## 第67号（昭和52年4月）

〔分析〕 賃金所得分配の分析（貝塚啓明・石山行忠・石田祐幸）

〔分析〕金融のマクロ・モデルとクラウディング・アウト効果の計測（馬場孝一・藤井正志）

## 第68号（昭和52年10月）

〔分析〕家計の資産需要方程式の計測（斎藤光雄・大鹿隆）

## 第69号（昭和52年11月）

〔分析〕短期経済予測モデル S P - 18（馬場孝一・吉岡昭子・河出英治・新保生二・小峰隆夫・藤井正志・松尾泰秀・前田大蔵・大平純彦）

## 第70号（昭和53年2月）

〔分析〕 労使組織と賃金（隆矢憲一・吉岡昭子・小西和彦）

## 第71号（昭和53年3月）

〔分析〕地方財政における意思決定の分析（野口悠紀雄・新村保子・竹下正俊・金森俊樹・高橋俊之）

## 第72号（昭和53年6月）

〔分析〕マネタリスト・モデルによるスタグフレーションの分析（新保生二・小西和彦・大平純彦）

## 第73号（昭和53年6月）

〔分析〕予算編成のシミュレーション・モデル（野口悠紀雄・新村保子・竹下正俊・金森俊樹・高橋俊之）第74号（昭和54年1月）

〔分析1〕貯蓄行動の要因分析（斉藤光雄・大鹿隆）

〔分析2〕資産選択の要因分析（斉藤光雄・大鹿隆）

〔分析 3〕消費支出と価格（斉藤光雄・松尾泰秀）

## 第75号（昭和54年6月）

〔分析〕勤労者の定年退職後の生計収支の推計（丹羽清之助・佐々木展樹）

## 第76号（昭和54年8月）

〔分析1〕わが国中小工業における企業移動の分析（楠田義・横倉尚・根来正人）

〔分析2〕わが国製造業における参入障壁の分析（楠田義・池俊広・根来正人・横倉尚）

〔分析3〕市場構造・行動・成果の同時決定モデルによる産業組織分析（楠田義・横倉尚・根来正人）

〔分析４〕製造業の価格変動要因分析（楠田義・池俊広）

## 第77号（昭和54年9月）

〔分析〕内部組織の状態空間モデル - 公企業の動学的効率分析 - （榊原英資・薬師寺泰蔵・新村保子・井上弘光・山本裕一）

## 第78号（昭和54年10月）

〔分析〕道路投資の動学的意思決定過程の分析（榊原英資・薬師寺泰蔵・新村保子・井上弘光・山本裕一・高橋俊之）

## 第79号（昭和55年3月）

〔分析〕労働力構造と就業行動の分析・個票による家計の就業行動の横断面分析－（島田晴雄・酒井幸雄）第80号（昭和55年3月）

〔分析〕世界経済モデルにおける貿易連関サブ・モデルについて（天野明弘・栗原英治・Lee Samuelson）第81号（昭和56年3月）

〔分析〕世界経済モデルにおけるアメリカ経済の短期予測モデル（天野明弘・貞広彰・穴井二三徳・美添泰人）第82号（昭和56年4月）

〔分析〕世界経済モデルにおける日本経済の短期予測モデル（吉富勝・加藤裕己・佐久間隆・升本裕紳・笠原裕博・新居玄武）

## 第83号（昭和56年5月）

〔分析〕世界経済モデルにおける西ドイツ経済の短期予測モデル（豊田利久・加藤裕己・押谷正樹・伊東順一・菊池純一）
Q1－8 支払調書の中には、支払金額が所管法令の定める一定の金額に満たない場合、税務署長に提出することを要しないとされているものがあります。支払金額がその一定の金額に満たず、提出義務のない支払調書に個人番号を記載して税務署長に提出することは、目的外の利用として利用制限に違反しますか。

Q1－9 個人情報保護法が適用されない個人番号取扱事業者は、個人番号の利用目的の特定をする必要がありますか。

Q1－10 行政機関等から個人番号利用事務の委託を受けた事業者が、「委託に関する契約の内容に応じて、『特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（行政機関等・地方公共団体等編）』が適用されることとなる。」とは、どういうことですか。

Q1－11 従業員等が個人番号関係事務実施者として扶養親族の個人番号を扶養控除等申告書に記載して、勤務先である事業者に提出する場合に、事業者は番号法上の監督義務を負いますか。

Q1－12 従業員等が、国民年金法の第3号被保険者（第2号被保険者である従業員等の配偶者）に関する届出を行うことは個人番号関係事務に該当しますか。

2：特定個人情報ファイルの作成の制限

Q2－1 次の①～⑤のケースについては、個人番号関係事務を処理するために必要な範囲内として、特定個人情報ファイルを作成することはできますか。

Q2－2 既存のデータベースに個人番号を追加することはできますか。

Q2－3 個人番号をその内容に含むデータベースを複数の事務で用いている場合、個人番号関係事務以外の事務で個人番号にアクセスできないよう適切にアクセス制御を行えば、その個人番号関係事務以外の事務においては、当該データベースが特定個人情報ファイルに該当しないと考えてよいですか。

Q2－4 個人番号が記載された書類等を利用して、個人番号関係事務以外の事務で個人情報データベース等を作成したい場合は、どのように作成することが適切ですか。
Q3−13 クラウドサービスが番号法上の委託に該当しない場合、クラウドサービスを利用する事業者が、クラウドサービスを提供する事業者に対して監督を行う義務は課されないと考えてよいですか。……8

Q3−14 特定個人情報を取り扱う情報システムの保守の全部又は一部に外部の事業者を活用している場合、番号法上の委託に該当しますか。また、外部の事業者が記録媒体等を持ち帰ることは、提供制限に違反しますか。……8

Q3−14−2 特定個人情報の受渡しに関して、配送業者、通信事業者等の外部事業者による配送・通信手段を利用する場合、番号法上の委託に該当しますか。……9

Q3−15 委託の取扱いについて、個人情報保護法と番号法の規定の違いはありますか。……9

## 4 ：個人番号の提供の要求

Q4-1 事業者は、「内定者」に個人番号の提供を求めることはできますか。……9
Q4-2 不動産の使用料等の支払調書の提出範囲は、同一人に対するその年中の支払金額の合計が所得税法の定める一定の金額を超えるものとなっていますが、その一定の金額を超えない場合は個人番号の提供を求めることはできませんか。……10
Q4-3 親会社が、子会社の従業員に対しストックオプションを交付している場合、親会社は、従業員が子会社に入社した時点で個人番号の提供を求めることはできますか。……10
Q4-4 従業員持株会は、従業員が所属会社に入社した時点で、その従業員に個人番号の提供を求めることはできますか。……10
Q4-5 人材派遣会社は、派遣登録を行う時点で、登録者の個人番号の提供を求めることはできますか。……10

5：個人番号の提供の求めの制限、特定個人情報の提供制限
Q5-1 「他人」の定義における「同一の世帯」とは、住民票上における同じ世帯と解釈してよいですか。……11
Q5-1-2 税や社会保障の手続に関して個人番号関係事務実施者となる事業者は、平成28年1月（個人番号の利用開始）以前に、従業員等から個人番号を収集することは可能ですか。……11