Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 第26表 所得額階級別、

所得額階級	年金收入のある者数	年金收入総額	(再掲)均等割
全体	2割軽減
年金收入のある者数	年金收入総額	年金收入のある者数	年金收入総額
総 数(所得不詳を除く)	15,154,265	千円	9,388,999	千円	1,199,632	千円	1,895,330,952
所得なし～10万円未満	7,960,464	5,378,608,829	6,355,762	4,308,547,273	394,804	290,955,170
10万円以上～20	～	510,213	577,213,998	435,383	494,640,119	25,306	29,463,494
20	～	410,387	497,491,483	348,837	427,588,792	18,640	22,961,888
30	～	361,944	461,879,716	302,500	393,842,149	14,941	19,256,894
40	～	373,865	466,093,082	294,764	385,105,058	15,188	18,436,615
50	～	276,776	401,437,499	233,002	344,041,681	9,727	13,711,620
60	～	277,813	414,997,662	228,791	351,583,931	11,382	14,298,626
70	～	257,112	419,919,375	216,015	360,057,886	29,336	27,044,006
80	～	259,617	448,917,198	219,393	388,118,538	99,143	166,292,396
90	～	260,345	480,912,232	205,352	407,307,629	133,269	266,389,145
100	～	267,980	522,385,925	148,646	306,156,308	76,795	155,341,626
110	～	282,554	569,587,975	89,544	188,815,259	85,257	183,641,680
120	～	291,280	631,137,002	93,233	209,731,217	90,486	205,683,311
130	～	280,684	633,807,962	90,696	214,280,542	88,301	210,870,536
140	～	278,471	658,117,395	89,223	223,243,465	87,362	220,491,315
150	～	273,378	674,299,986	19,456	48,697,439	17,974	46,385,946
160	～	278,665	699,885,304	2,650	3,823,675	444	1,053,574
170	～	265,113	702,640,483	1,719	3,113,270	419	1,063,252
180	～	241,113	656,585,529	1,584	2,659,168	312	811,902
190	～	209,927	588,021,593	1,103	1,995,208	229	621,391
200	～	176,463	497,009,512	1,060	1,454,233	56	106,838
210	～	139,823	402,036,165	713	1,048,751	37	68,865
220	～	131,943	392,049,571	614	893,597	31	59,536
230	～	99,123	293,436,971	592	834,115	23	42,580
240	～	81,680	234,610,202	678	789,337	19	27,005
250	～	64,780	190,831,931	415	533,137	17	32,704
260	～	55,595	163,698,026	321	392,819	13	23,599
270	～	48,776	143,299,762	312	371,229	9	17,377
280	～	41,301	120,107,579	284	338,186	10	20,670
290	～	38,402	109,224,637	355	403,234	14	26,183
300	～	33,846	98,809,971	233	256,045	9	19,225
350	～	132,464	382,397,150	1,034	1,108,714	32	48,264
400	～	91,723	263,732,513	745	748,743	14	16,758
450	～	64,502	173,251,915	551	541,642	13	19,930
500	～	46,659	116,603,735	401	365,624	8	9,089
600	～	61,904	141,975,626	584	528,648	7	13,143
700	～	41,417	88,523,280	449	369,109	2	3,146
800	～	29,883	61,481,446	294	248,297	2	1,056
900	～	22,848	45,483,505	207	165,243	—	—
1,000	～1,000	17,943	34,558,170	203	173,405	1	597
1,500	～1,500	50,228	96,480,385	512	407,829	—	—
1,500	～	65,261	122,487,251	789	576,327	—	—

注1）本報告書における年金収入額とは、前年の老齢又は退職を支給事由とする公的年金等の収入金額（公的年金等控除前の額）のことである。

2）本報告書における所得は、収入から各種所得控除を差し引く等して得られた所得（基礎控除前）であり、「所得なし」は所得額が0の被保険者であって、3）本表は、所得不詳の被保険者を除いて集計している。

4）所得の大部分が専従者給与である被保険者においては、負担区分の判定に使用する所得額には専従者給与を含むが、均等割軽減判定の世帯所得には専従者
## 年金収入の状況

軽減被保険者	(再揭)所得割軽減被保険者
5割軽減	8.5割軽減	9割軽減
年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入の
ある者数	年金收入
総額
1,214,545	千円
1,669,708,076	2,654,821	千円
2,879,424,870	4,320,001	千円
2,631,432,974	1,531,495	千円
2,441,323,093
371,162	284,489,693	1,518,424	1,409,495,194	4,071,372	2,323,607,216	-	-
32,250	38,030,531	306,017	345,512,101	71,810	81,633,993	-	-
24,121	29,786,125	256,210	313,311,638	49,866	61,529,142	-	-
19,383	24,594,545	229,913	299,938,910	38,263	50,051,800	-	-
48,081	44,526,146	199,508	281,483,423	31,987	40,658,873	210,402	278,125,936
79,681	98,411,250	125,016	204,272,261	18,578	27,646,550	258,258	373,848,878
202,579	318,084,547	4,058	3,532,646	10,772	15,668,112	267,107	399,403,319
181,103	326,243,481	1,442	1,588,086	4,134	5,182,314	253,054	414,826,304
115,680	216,516,757	1,614	1,670,853	2,956	3,638,532	256,750	445,394,068
68,724	136,829,275	1,142	1,385,034	2,217	2,704,175	258,191	478,290,288
69,124	147,501,465	958	1,206,963	1,769	2,106,254	27,733	51,434,300
699	1,215,049	1,969	2,151,797	1,619	1,806,733	-	-
530	1,065,269	931	1,400,240	1,286	1,582,397	-	-
323	639,033	1,022	1,495,562	1,050	1,275,411	-	-
122	192,863	813	1,417,237	926	1,142,050	-	-
119	189,756	584	1,152,786	779	968,952	-	-
140	221,470	1,231	1,631,087	835	917,543	-	-
129	219,678	595	1,135,584	576	694,755	-	-
90	155,683	628	1,025,130	554	666,453	-	-
74	134,702	339	723,979	461	515,136	-	-
51	73,171	471	754,188	482	520,037	-	-
47	77,022	245	470,084	384	432,780	-	-
46	77,706	195	376,896	342	379,459	-	-
45	78,172	227	394,321	297	319,042	-	-
41	59,178	247	326,637	371	376,517	-	-
17	35,228	101	186,222	280	278,983	-	-
18	33,378	90	148,883	200	186,959	-	-
13	17,715	82	135,454	208	200,682	-	-
21	27,151	54	102,354	199	188,011	-	-
15	22,968	75	116,356	251	237,727	-	-
15	16,870	44	64,402	165	155,548	-	-
42	56,686	228	327,122	732	676,642	-	-
21	32,985	143	191,840	567	507,160	-	-
10	11,711	56	93,345	472	416,655	-	-
3	4,093	34	46,975	356	305,467	-	-
13	18,383	44	60,153	520	436,968	-	-
7	9,126	26	29,759	414	327,079	-	-
1	1,074	13	13,835	278	232,332	-	-
1	775	9	14,490	197	149,978	-	-
2	4,529	7	14,647	193	153,632	-	-
2	2,838	13	21,369	497	383,622	-	-
-	-	3	5,030	786	571,296	-	-

必ずしも収入額がないということではないことに留意が必要である。

給与を含めないこととなっていることや、元被扶養者は均等割9割軽減となるため、均等割軽減に該当する高所得者が存在する。
第27表 資格証明書等を交付されている被保険者数

全被保険者数	短期被保険者証を交付されている被保険者数	資格証明書を交付されている被保険者数
全 被 保 険 者	15,950,356	36,296	-
(再掲)均等割軽減被保険者	全 体	9,989,452	19,194	-
2 割	1,224,209	3,184	-
5 割	1,246,997	3,643	-
8.5 割	2,702,726	4,810	-
9 割	4,815,520	7,557	-
(再掲)所得割軽減被保険者	1,560,326	5,096	-

第28表 负担区分别、被保険者数

全被保険者	(再掲)均等割軽減被保険者	(再掲)
所得割軽減
被保険者
計	2割軽減	5割軽減	8.5割軽減	9割軽減
総数	15,950,325	9,989,437	1,224,209	1,246,992	2,702,719	4,815,517	1,560,323
低所得Ⅰ	2,962,269	2,936,999	5,384	6,225	6,297	2,919,093	179
低所得Ⅱ	3,528,702	3,317,512	210,964	583,882	2,078,115	444,551	567,728
一般所得	8,442,656	3,710,379	1,007,615	656,560	616,972	1,429,232	964,087
現役並み所得者	1,016,698	24,547	246	325	1,335	22,641	28,329

注）所得の大部分が専従者給与である被保険者においては、負担区分の判定に使用する所得額には専従者給与を含むが、均等割軽減判定の世帯所得には専従者給与を含めないこととなっていることや、元被扶養者は均等割9割軽減となるため、均等割軽減に該当する現役並み所得者が存在する。
平成28年5月19日 印刷

平成28年5月23日 発 行

平 成 27 年 度

後期高齡者医療制度被保險者実態調査報告

印刷·発行 厚生労働省保険局

印刷 大和綜合印刷株式会社
## 別紙 3

## 実施要領

### I. 人事評価記録書の作成・送付

実施権者は、評価期間の開始に際し、別紙１「人事評価記録書」に、付属「評価項目及び行動・着眼点一覧表」から職員の職位に対応した評価項目及び行動、着眼点を記載した上で、当該職員に配布するものとする。

## Ⅱ．業績評価に係る目標設定等の留意事項

別添を参照し、業績評価に係る期首面談を行うものとする。

## Ⅲ．自己申告における記載事項

被評価者は、評価者から自己申告の指示を受けた後、速やかに人事評価記録書の自己申告欄に以下の事項について記載し、当該人事評価記録書を評価者に提出するものとする。

① 能力評価：評価項目及び行動ごとに自らが該当すると思料する評語及び期中にとった行動事実等

② 業績評価：設定した目標ごとの達成状況、重点事項や特に留意すべき事項等を踏まえどのような役割を果たしたか、又は目標として設定していない事項であっても自らが果たした役割として特記すべき事項（突発事態への対応や研修への取組状況）等

なお、評価者は評価を行う前に、当該自己申告欄に記載された事項について、必要に応じ、被評価者に確認することができる。

## Ⅳ．評価、調整及び確認の実施

### 1. 評価

評価者は、評価者自身が当該評価期間において把握した被評価者の職務遂行状況等を踏まえ、人事評価記録書の評価者欄に個別評語・全体評語及びそれぞれの評語を付した理由その他参考となる事項（以下、「所見」という。）について記載し、調整者に送付する。

<評価に当たっての留意事項>

（1）能力評価

① 個別評語：着眼点として示した事項を参考に、評価項目及び行動に示された職務行動を安定してとることができていたかどうかについて、別紙2「評語等の解説」に従って評語を付す。

② 全体評語：評価項目及び行動ごとの評価を踏まえ、評語等の解説に従って全体評語を付す。

③ 所見：以下の点を参考として記載する。
例えば、評語を付した根拠となる、当該評価期間において職員がその職務遂行で実際にとった具体的な行動及びそれに基づく評価・見解や、今後、被評価者が開発すべき能力等や改善を期待する点といったいわば指導・助言の材料となる事項等が考えられる。

## （2） 業績評価

① 個別評語：評価者と被評価者の間で設定した目標等がどの程度達成できたか、貢献できたかを判断し、評語等の解説に従って評語を付す。なお、評語を付すに当たっては、必要に応じて「困難度」を考慮する。

② 全体評語：目標ごとの評価（必要に応じ目標ごとの「重要度」の差も考慮）及び目標等以外の業務の達成状況も加味し、総合的に当該評価期間に求められた役割を果たしたかどうかの観点から、評語等の解説に従って全体評語を付す。

③ 所見：以下の点を参考として記載する。

期首に設定した目標を達成するためのプロセスや質的な到達水準に至るまでの対応及び目標以外の顕著な取組、期中に突発した事案への対応状況や研修等の達成状況及び取組状況等、評価を行うに当たり特記すべき事項や期首に目標設定が困難であることから当該期の業務遂行に当たっての重点事項や留意事項を明らかにしていた場合には、それらを踏まえて業務遂行したか等について被評価者の自己申告の内容も参考にして、所見欄に記載する。なお、当該所見は、被評価者からの申告の有無にかかわらず、評価者において全体評語に反映すべきと考えられる事項について記載する。

### 2. 調整

（１）調整者は、評価者による各被評価者の評価（下記（２）②イ・３（３）の再評価・評価を含む。）について、以下の観点から審査を行う。

① 自己の把握する事実と評価者の評価とが大きく食い違っていないか。

② 特定の部分に重きを置きすぎ、バランスを欠く評価になっていないか。

③ 全体的な水準から見て、評価の甘辛などの偏りがないか。

（２）審査の結果、能力評価又は業績評価それぞれの全体評語について、以下のいずれかにより調整を行う。

## ① 不均衡等が見られない場合

評価者と同じ全体評語を調整者欄に記載するとともに、氏名・調整の日付を記載する。

## ② 不均衡がある場合

自ら事実等を把握している場合には、調整者欄に自ら全体評語を付すとともに、氏名・調整の日付を記載する。

証価者による評価結果に甘辛等の偏りがある場合には、評価者に再評価を行わせる。
（３）調整者は、調整を行うとともに、所見を記載し（（２）①の場合を除く）、人事評価記録書を実施権者に送付する。

### 3 \. 確認

（1）実施権者は、調整者による調整（下記（2）・（3）の再調整・調整を含む。また、調整者を指定していない場合は、評価者による評価）を審査し、適当と認める場合は、実施権者欄に氏名・確認の日付を記載する。

（２）実施権者は、調整者による調整が適当でないと認める場合には、調整者に再調整を（調整者を指定していない場合は、評価者に再評価を）行わせる。

（３）苦情処理の結果、評価結果が適当でないと判断された場合には、実施権者は、再び評価者に評価又は調整者に調整を行わせた後に、再び（１）の手続を行う。

## V ．特别評価

① 全体評語：評価項目及び行動ごとの評価を踏まえ、評語等の解説に従って全体評語を付す。

② 所見：以下の点を参考として記載する。

特別評価においては、その結果が職員を正式任用とするかの判断に用いられることを踏まえ、その判断に資すると考えられる事項を、Ⅳ「評価、調整及び確認の実施」の1（1）③を参考に出来る限り記載する。

### V I. その他

### 1. 評価期間中に職員が異動する場合

## （１）評価者が異動する場合

前任者は、後任者に対して必要な事項を引き継ぐこととし、後任者が評価を行う。具体的な取扱いは、例えば以下のとおり。

## ① 能力評価

前任者は、期中の被評価者の職務行動でプラス評価又はマイナス評価の材料となる特筆すべきものがある場合には、所見欄に記入する。

イ 前任者は、可能であれば個別評語のほか全体評語を仮記載する。

ウ 後任者は、着任後の期間の被評価者の行動を観察し、申し送り事項がある場合にはそれも参考に、必要に応じ前任者の意見も聴いて、評価を行う。

## ② 業績評価

前任者は、目標ごとにそれまでの業務の遂行状況に関し把握している事項を所見欄に記載する。

イ 前任者は、既に業務が完結している目標については可能な限り評語を仮記載する。

ウ 前任者は、目標以外で顕著な取組があった場合には、所見欄に記載する。

エ 後任者は、被評価者の業務内容や目標等の変更を行う場合には、目標変更の面
談を行い、業務内容や達成目標を加除訂正させる。また、困難度・重要度の変更を行う場合には、面談等を通じて、被評価者と認識の共有を図る。

オ 後任者は、個別目標について評語を付けるとともに、目標以外の取組や①ウの申し送り事項を参考に、必要に応じ前任者の意見も聴いて、評価を行う。

## （２）被評価者が異動する場合

異動前の評価者は、異動先の評価者に対して必要な事項を申し送ることとし、異動先の評価者が評価を行う。具体的な取扱いは、例えば以下のとおり。

## ① 能力評価

異動先の評価者は、（１）①を参考に、評価を行う。

## ② 業績評価

被評価者は、異動先において評価者と面談を行い、例えば前任者の目標等を参考にするなどし、残期間の目標等を設定する。その際、必要に応じて困難度・重要度を設定（変更）する。

目標設定が困難な場合にあっては、業務遂行に当たっての重点事項や留意事項等について明確にし、期末に振り返る形で評価することをあらかじめ確認するなど、果たすべき役割の確定を行う。

評価者は、当該被評価者に係る異動前の評価者からの申し送り事項等があれば、それらも勘案して評価を行う。

なお、異動前の評価者による異動先の評価者への申し送りは、例えば以下のとおり。

異動前に立てた目標ごとに個別評語を仮記載するほか全体評語を仮記載する。（目標等に対し異動時点での達成状況が低い場合もあると思われるが、「目標達成に向け、その時点で求められる進捗状況にあるかどうか」という観点から評価する。）

イ 目標以外で顕著な取組があった場合には、「2．目標以外の業務への取組状況等」欄に記載する。

## 2 ．併任の職員

## （1） 仮評価

併任先の上司は、本務の了解を得た上であれば、当該併任者に係る個別評語、全体評語及び所見の仮記載（以下「仮評価」という。）並びに面談（評価結果の開示を除く。）を実施することができる。なお、この場合、人事評価記録書は、併任先の官職に係る様式を用いることができる。

## （２）本務への伝達

併任先の上司は、仮評価を行った場合、速やかに当該人事評価記録書を当該併任者の本務の評価者に送付しなければならない。

## （３）本務での評価
本務における評価に際しては、当該併任者の本務の官職に係る人事評価記録書を用いて行わなければならない。

## （４）他省庁等との併任

他省庁等との併任については、相手先と適宜調整の上、実施する。

## 3 ．休職中の職員その他人事管理上配慮が必要な職員

① 定期評価における能力評価又は業績評価の評価期間の全てにおいて休職している職員については、当該定期評価を実施しないものとする。

② 定期評価における能力評価又は業績評価の評価期間において一定期間休職していた職員については、実際に勤務した期間について評価を行うものとする。

なお、評価期間が極端に短い場合、あるいは、評価期間内に人事評価に係る一連の手続を完了することが困難と認められる場合は、その期間に応じた取扱いとする。

③ 心が不健康な状態にあること等により人事管理上配慮が必要と考えられる職員については、自己申告・開示・面談等の手続については、実施権者の指示を受けつつ、当該職員に係る健康管理医等の助言等も踏まえ、当該職員の状態に配慮した取扱いをするものとする。

④ 地方公共団体等で国の人事管理における人事評価の対象となっていない勤務先との異動については、定期評価における能力評価及び業績評価の評価期間が極端に短い場合、あるいは、評価期間内に人事評価に係る一連の手続を完了することが困難と認められる場合は、その期間に応じた取扱いとする。
# 業績評価に係る目標等の設定における留意事項

### 1. 目標等の設定

目標は、当該評価期間において被評価者が果たすべき役割を明確化・共有化するために目に見える形にするものである。評価者は目標の設定に当たり、組織目標との整合性や、超過勤務の縮減などの業務をより効率的に行う観点等に留意し、できるだけ具体的に（何を、いつまでに、どのように、どの程度まで）設定することが求められる。

また、職務内容によっては、期首面談の段階で具体的な目標の設定が困難なものもあり、抽象的な記述にならざるを得ない場合もあることから、あらかじめ職務遂行に当たって留意すべき事項等を定めておき、期末時点で被評価者の職務遂行状況を振り返って評価を行うことも考えられる。

以上を踏まえ、目標等の設定に当たっては、以下留意事項を念頭に置きつつ、期首面談に取り組むものとする。

## 2 ．評価者は、以下の点について留意すること。

## ① 職位にふさわしい目標か

目標レベルを低位に置いて達成度を上げ、高評価を得ようとすることを回避するため、被評価者が安易な目標に流れないようチェックし、不十分な場合には改善を指導すること。

## ② 組織目標との整合性がとれているか

被評価者が、組織として目指すべき方向性を考慮しない目標、安易な目標等に固執するような場合には、評価者が適正な目標等を定めて、本人に伝達すること。

③ 抽象的な目標にならざるを得ない場合にどのように評価するか

質的な目標や、到達すべき段階を想定した具体的な目標設定が困難な場合は、例えば、当該評価期間中の職務を進めるに当たっての重点事項や特に留意すべき事項等の当該期間中に意識を集中させるべきポイントを明確化すること。この場合には、期末時点で被評価者の職務遂行状況を振り返って、結果的にどのような職務を成し遂げたか、貢献できたかという観点から評価すること。

④ 評価補助者を置いた場合には、被評価者の記載した目標が、実際の業務分担に照らして適当かどうか助言を求めることもできる。

## 3 ．困難度・重要度の設定

複数の目標を設定した場合、それぞれの内容により、困難な目標、容易な目標、業務上に占めるウェイトの高い目標など様々なものがあり得る。それらについて、評価を行う際に考慮することができるよう、必要に応じ、困難度・重要度を設定することができる。

評価者は、困難度・重要度を設定した場合には、人事評価記録書の該当箇所に困難度・
重要度を示す記号を付すものとする。

## ① 困難度

目標等が被評価者の属する職位における一般的な目標と比べて困難度が特に高いと認められる場合に「◎」を、一般的な目標と比べて容易に達成が可能なものに「△」を記載する。特に必要がない場合には記載しない。

困難度の設定に当たっては、

ア「質」: 前例がない新たな業務

イ「量」: 通常の業務量に比して、著しく莫大な業務量となるもの

ウ「速度」: 通常の処理に要する期間より著しく短期に仕上げる必要があるもの

等を考慮することが考えられる。

## ② 重要度

職務上に占めるウェイトが特に高い目標に「◎」を、特に低い目標に「△」を記載する。特に必要がなければ記載しない。

## ③ 設定の仕方等

困難度・重要度は、期首において目標等を確定する際に、評価者においてその要否も含め判断し、設定することを基本とする。

評価者は、面談等を通じ、評価者と被評価者の困難度等に関する認識を共有するよう努めることとする。

なお、困難度等は、状況の変化により変わり得るものであるため、期中又は期末にあらためて設定又は変更することもできる。

### 4. その他

職務内容や被評価者の属する職位によっては、例えば以下のような目標設定が考えられる。

## ① 短期で成果が出せない業務

中長期的な成果を意識した上で、当該評価期間中の到達水準を目標とする。

②期首の段階で具体的（定量的）な目標が定められない業務

期首の目標は抽象的（定性的）とし、期末に振り返って成果を検証する。

## ③ ルーティン業務

効率化や業務改善など当該評価期間における重点事項、留意事項に着目した目標とする。

## ④ チームで取組む業務

個々の役割を明確にする形で細分化し、当該評価期間の取組みなどにどのように貢献したか、期末に振り返って成果を検証する。
働の intensity の調整）に求められるべきである．(3) 大部分の技術的ショックは資本に体化されたものであると考えられ，このようなショックを本格的にモデルに取り込む努力が為されるべきである．このようなショックは同時点内では総需要ショックとして現れる．(4) 名目価格の硬直性を導入することのメリットは大きいと考えられる．このような硬直性がある時，貨幣的ショックが一つの重要な景気の変動要因となる．また，このような硬直性のもとで財市場で総生産が総需要側で決定されるとすると，(3) でみたような総需要ショックが直接に総生産の変動をもたらすことになる．

### 6.2 景気循環特性の日米比較

前節では，実物的景気循環理論が，アメリカの景気循環の特性を反映したモデルを構築したい，という動機のもとに発展してきたことを見た．しかし，そのような景気循環の特性は，先進国経済一般に当てはまる，普遍的なものなのであろうか．それとも，日本の景気循環はまったく異なる特徴を持っていて，日本のための景気循環モデルはアメリカで発展してきたものとは別に新たに構築する必要があるのであろうか．本節では，実物的景気循環理論の研究者たちがアメリカ経済を分析するのに用いたのと同じ手法を使って，日本の景気循環の特性を検証する．それをアメリカの特徴と比較することを通して，「日本固有の景気循環モデル」を構築する必要がどの程度あるのかを検討することとしたい．

#### 6.2.1 トレンド除去の手法について

すでに前節で見たように，実物的景気循環理論の研究者たちはしばしば，経済変数からトレンドをまず除去し，残された部分，すなわち循環部分の特性を検討する，という手法をとる．したがって，そこから得られる景気循環の特性は，どのような手法を用いて循環部分を推定したかに大きく依存することになる．これまで最も多く用いられてきた手法がHodrick-Prescottのフィルタであった(Hodrick and Prescott (1980))．ただし最近，Baxter and King (1999)による，近似的なBand Passフィルタと呼ばれる手法も有力になってきている．ここではこの両者を簡単に紹介する．
Hodrick-Prescott フィルタ（以下，H-P フィルタと略す）の考え方は，次のとおりである．ある変数， $ y_{t} $ （ただし $ 1 \leq t \leq T $ ）があったとしよう．この変数をそのトレンド部分， $ y_{t}^{G} $ と，循環部分， $ y_{t}^{C} $ に分割することを考える．ただし， $ y_{t} = y_{t}^{G} + y_{t}^{C} $ である．次の値を最小化するように $ y_{t}^{G} $ を選ぶ．

$$ V=\sum_{t=1}^{T}(y_{t}^{C})^{2}+\lambda\cdot\sum_{t=1}^{T}\left[(y_{t+1}^{G}-y_{t}^{G})-(y_{t}^{G}-y_{t-1}^{G})\right]^{2} $$

ここで，λは研究者自身が選択するパラメータである．その値が大きいほど，トレンド部分の推定値が滑らかになり，循環部分の長期的な変動が大きくなる．一方，近似的なBand Passフィルタ（以下，B-Pフィルタと略すが，あくまで近似であることに注意）の基本は，周波数領域の考え方によっている．研究者はある時系列から自分が取り出したい周波数の上限と下限を設定する．それぞれに対応する周期を $ a_{U} $ ， $ a_{L} $ と書くことにすると，この研究者は範囲 $ a_{U}\leqq a\leqq a_{L} $ の周期を「景気循環の周期」とみなす，という判断を下していることになる．理想的には，系列をまず周波数領域に変換し，この間の周期に対応するサイクルを抽出してやって，時間領域に戻してやればよい．現実には，そのような抽出方法は，無限期間のデータが存在しない限り不可能である．そこで，そのような理想的なフィルタを有限期間のデータの上で近似する方法をBaxter and King (1999)が提唱している．この考え方を，彼らの論文に依拠しつつ，簡単に紹介したい．ここでは，ある周波数の上限ω以下の周波数の循環のみを取り出すLow Passフィルタの考え方を概説する．ある上限と下限の間の周波数の循環のみを取り出すBand Passフィルタは，この簡単な応用である．いま，ある系列 $ y_{t} $ にLow Passフィルタをかけることを考える．ここでは，フィルタをかける，とは，元の系列のある加重移動平均を取ることを意味している．すなわち，フィルタをかけた後の系列を $ y_{t}^{*} $ と書くことにすると，

$$ y_{t}^{*}=\sum_{k=-K}^{K}a_{k}\cdot y_{t-k}=a(L)y_{t} $$

ただし,

$$ a(L)=\sum_{k=-K}^{K}a_{k}L^{k} $$
である．ここで $ a_{k} $ はウェイトをあらわしており， $ a_{k}=a_{-k} $ （ただし $ k=1,\ldots,K $ ）でありかつ

$$ \sum_{k=-K}^{K}a_{k}=0 $$

でなければならないものとする。さて，元の系列 $ y_{t} $ の周波数領域における表現を

$$ y_{t}=\int_{-\pi}^{\pi}\xi(\omega)d\omega $$

とし，フィルタをかけた後の系列 $ y_{t}^{*} $ の周波数領域における表現を

$$ y_{t}^{*}=\int_{-\pi}^{\pi}\alpha(\omega)\cdot\xi(\omega)d\omega $$

としよう。ただし，$\alpha(\omega)$ は「周波数応答関数」と呼ばれるものであり，$\alpha(\omega)=\sum_{h=-K}^{K}a_{h}e^{-i wh}$ かつ$\alpha(0)=0$ である。理想的な（近似でない）Low Pass フィルタの持つ周波数応答関数$\beta(\omega)$ は，$|\omega|\leqq\underline{\omega}$ のときには$\beta(\omega)=1$ ，そして$|\omega|>\underline{\omega}$ のときには$\beta(\omega)=0$ という性質を満たさなくてはならない。この周波数応答関数に対応するフィルタのウェイトを

$$ b(L)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}b_{k}L^{k} $$

と書くことにすると， $ b_{0}=\underline{\omega}/\pi $ かつ $ b_{h}=\sin(h\underline{\omega})/h\pi $ （ $ h=1,2,\ldots $ ）となることを Baxter and King（1999）は示している．ここから明らかなように，この理想的なフィルタは無限期間の加重移動平均として表現される．このようなフィルタを現実のデータにかけることは不可能である．そこで，Baxter and King（1999）は有限期間の加重移動平均でこの理想的なフィルタを近似することを提唱している．彼らは，そのようなフィルタは $ a_{h}=b_{h}+\theta $ （ $ h=0,1,\ldots,K $ について）， $ a_{h}=0 $ （ $ h\geqq K+1 $ について）によって与えられることを示している．ただし，θは，ウェイトの和が0になることを保証するために加えられる定数である．

#### 6.2.2 2つのフィルタの比較：応用例

このように，いずれのフィルタも，研究者が主観的に選ぶパラメータの値によって結果が変わってくる．B-P フィルタのほうが2種類のパラメータを選ぶ分
だけよりフレキシブルであり，またパラメーターの持つ意味合いも直感的に分り易い．以下では，この2つの手法を日本のデータに応用した例を示す．図6.2.1は日本の鉱工業生産指数（対数値）を四半期データに変換したものに，この2種類のフィルタをかけた結果を表している．データはX-12ARIMAによって季節調整をかけた上で，各期の平均を取って四半期データに変換したものである．上のパネルはH-Pフィルタの結果を表しており，λの値は1600に設定されている．この1600という値はアメリカでは四半期データを用いた分析で通常用いられており，統計パッケージRATSに付属するプロシージャ，”HPFILTER.SRC”でもこの値がデフォルトとして設定されている．下のパネルはB-Pフィルタにおいて $ a_{L} $ を32， $ a_{U} $ を2に設定した結果を示している．これらの値もやはりアメリカの研究では広沢に用いられているものである．RATS専用のプロシージャ，”BPFILTER.SRC”でもこれらの値がデフォルトとなっている（このプロシージャはhttp://www.estima.com/procindx.htm#Miscellaneousより入手可能である）．推定にはこのRATSプロシージャを用いた．この図の上下のパネルを比較すると，少なくとも四半期データに限っては両手法のもたらす結果に大きな差がないことがわかる．B-Pフィルタの強みが発揮されるのは，月次データの場合である．このことを示すために，図6.2.2では，鉱工業生産指数を四半期データに変換せずに，月次データのままH-Pフィルタをかけている．月次データの問題点は，四半期データの場合と異なり， $ \lambda=1600 $ というような経験的に妥当とされるパラメータ値が知られていないことである．そこでこの図では， $ \lambda=1600 $ ，3200，16000，80000の4つのケースを試している．第1の1600のケースが周期の短いサイクルに比重を置きすぎる結果になっているのは明らかである．第4の80000のケースあたりになってようやく，景気循環らしい動きを示すようになっている．これに対して図6.2.3ではB-Pフィルタを用いている．この手法の強みは，パラメータの値の選び方にナチュラルな方法が存在することである．すなわち，四半期データを加工する際に $ a_{L}=32 $ ， $ a_{U}=2 $ を選んだのであれば，月次データの場合はそれらを単に3倍するのが自然である．そこでこの図では， $ a_{L}=96 $ ， $ a_{U}=6 $ と設定している．図6.2.2の第4パネルと図6.2.3を比較すると，B-Pフィルタの方が，周期のごく短い（1四半期以内程度の）サイクルをかなりの程度除去できる，という利点があることがわかる．
B-P filtered

図6.2.1：四半期データを用いた場合：上，H-Pフィルタ，下，B-Pフィルタ

図 6.2.2: 月次データを用いた場合: H-P フィルタ
図6.2.3: 月次データを用いた場合: B-Pフィルタ

#### 6.2.3 GDP と各支出項目

ここから先はB·Pフィルタをかけた四半期データ（ただし，パラメータの値はRATSの既定値に設定）の特性を日米間で比較することで，景気循環の特徴の違いを検証する．この節では，最も基本的なデータであるGDP・消費・投資と，その間の関係を見る．表6.2.1はアメリカ，表6.2.2は日本に関する結果を表している．いずれもサンプル期間は1955年第2四半期から2000年第4四半期であり，季節調整済みの実質値を用い，フィルタをかける前に対数値を取っている．

二つの表を比較すると，両国の景気循環の基本的な特徴はかなり似通っていることがわかる．特に，消費・投資はともにGDPと高い相関を持っており，投資のほうが消費よりもはるかに標準偏差が大きい点は同じである．相違点としては，日本の方が投資とGDPの相関が弱いこと，および米国の住宅投資の標準偏差の大きさが際立っていること，が挙げられる．
表6.2.1: アメリカのGDP統計の循環特性

GDP	消費	投資	(住宅)	(非住宅)
標準偏差(%)	1.55	1.23	6.88	(9.48)	(4.51)
GDPとの相関	—	0.87	0.90	(0.64)	(0.77)

表6.2.2: 日本のGDP統計の循環特性

GDP	消費	投資	(住宅)	(企業設備)
標準偏差(%)	1.56	1.37	6.94	(6.21)	(6.87)
GDPとの相関	—	0.81	0.76	(0.51)	(0.71)

#### 6.2.4 GDP と労働変数

6.1で見たように，実質変数のうちで実物的景気循環理論が最も説明に苦労するのが，労働変数の循環のパターンである．そこでここでは，次の5種類の労働関連の変数を取り上げる：総労働時間，雇用者数，1人あたり平均労働時間，労働生産性，時間あたり実質賃金 $ ^{1} $ ．いずれも季節調整済みの月次データを平均をとって四半期データに変換したものである．労働時間のデータはアメリカが1週間あたり，日本が1か月あたりのものを用いている．労働生産性はGDPを総労働時間で割ったものである．表6.2.3がアメリカに関する結果を表しており，サンプル期間は1964年第1四半期から2001年第4四半期である．日本に関する結果は表6.2.4にまとめられており，サンプル期間は1955年第2四半期から2001年第1四半期である．なお注意すべきは，日本の労働データは規模30人以上の事業所の常用労働者を対象とした調査に基づいており，しかもサービス業を除いた値になっている点である．この意味で日本のデータはややカバーする範囲が狭くなっている．

2つの表を比較すると，両国間のいくつかの重要な違いが浮かび上がってく
表6.2.3: アメリカのGDPと労働変数

GDP	総時間	雇用者数	平均時間	生産性	賃金
標準偏差(%)	1.55	1.75	1.21	0.40	0.80	1.13
GDPとの相関	-	0.89	0.81	0.73	-0.02	0.53

表6.2.4: 日本のGDPと労働変数

GDP	総時間	雇用者数	平均時間	生産性	賃金
標準偏差(%)	1.54	1.32	1.07	0.84	1.41	1.44
GDPとの相関	—	0.53	0.28	0.45	0.60	0.26

る．まず，総労働時間，雇用者数，平均労働時間の3変数から見ていこう．標準偏差を比較すると，アメリカのほうが総労働時間の変動が大きく，より伸縮的に生産要素投入量の調整が行われていることが伺える．にもかかわらず，1人あたり労働時間の標準偏差に関してはアメリカは日本の半分以下である．これは，アメリカでは雇用者数の調整に頼った生産調整を行っているという，一般的に持たれているイメージと整合的な結果である．GDPとの相関に目を移すと，労働投入量に関する3つの指標はいずれも日本のほうが相関がはるかに低い（ただしこれは先に述べたようにデータのカバーする範囲が狭いためかもしれない）．特に雇用者数の相関の低さは際立っている．次に労働生産性について見ると，アメリカのほうはGDPと総労働時間がほとんど同じような動きをすることを受けて，両者の比である労働生産性はほぼ完全にacyclicalとなっている．一方，日本のほうは，GDPが増えたときに労働投入は大きくは増えないために，労働生産性はアメリカとはうって変わってpro-cyclicalになっている．その割には賃金とGDPの相関が低いのも日本のデータの特徴である．

これらのことから，日本のデータの特徴と整合的な景気循環モデルを構築するためには，おそらく企業による労働保蔵を明示的にモデルに導入することが重要となるであろうことが推測される（大日・有賀（1995））。労働保蔵が存在するときには，総労働時間の調整は主に1人あたり労働時間の調整によって達成される。
#### 6.2.5 GDP と名目変数

やはり6.1で見たように，近年の景気循環の研究では実質変数だけでなく名目変数の循環的特性を説明しようとするものが目立ち始めている．そこでここでは，GDPと名目変数の間の関係を検証してみよう．ここでは，次の6種類の名目変数を取り上げる：M2+CD（アメリカの場合はM2），CPI，WPI（アメリカの場合はPPI），CPI上昇率，WPI（もしくはPPI）上昇率，短期利子率．短期利子率にはアメリカに関してはフェデラルファンド金利，日本に関してはコールレートを用いた．M1，CPI，日本のWPIについては季節調整済みデータを用い，短期利子率とアメリカのPPIについては季節調整を行わなかった $ ^{2} $ ．ここでもやはり月次データの平均をとって四半期データに変換している．また，利子率以外は対数値または対数階差であり，利子率は%表示のものを100で割った．表6.2.5がアメリカに関する結果を表しており，サンプル期間は1959年第2四半期から2001年第4四半期である．日本に関する結果は表6.2.6にまとめられており，サンプル期間は1967年第2四半期から2001年第1四半期である．

表6.2.5: アメリカのGDPと名目変数

GDP	M2	CPI	PPI	ΔCPI	ΔPPI	利子率
標準偏差(%)	1.55	1.50	1.28	2.41	1.71	4.24	2.27
GDPとの相関	—	0.38	-0.44	-0.14	0.35	0.36	0.41

表6.2.6: 日本のGDPと名目変数

GDP	M2+CD	CPI	WPI	$ \Delta $ CPI	$ \Delta $ WPI	利子率
標準偏差 (%)	1.54	2.26	2.07	4.03	3.32	6.43	5.33
GDPとの相関	—	0.37	-0.45	-0.17	0.14	0.30	0.04

表中の $ \Delta $ は上昇率を表している．2つの表から，両国は最も重要な点において共通していることがわかる．まず，景気循環の過程において，GDPと貨幣供給の相関は正である．GDPと物価指数のレベルの相関は負であるが，GDPと物価
上昇率の相関は正である点も共通している．後者は，いわゆるinflation-output trade-offが，アメリカだけでなく日本でも存在していることを示している．ただし，GDPとCPI成長率の間の相関は，日本のほうがかなり弱い．また，GDPと短期利子率の相関は，両国で正であるが，日本のほうが極端に低くなっている．上の2つの表から見られる両国の間のもうひとつの違いは，日本のほうが全般的に名目変数の標準偏差が大きくなっていることである．

さらに両国の間の共通点，相違点を見るために，名目変数とGDPの時差相関に注目してみよう．まず，GDPとM2(+CD)の相関を見てみると，アメリカにおいては，両者の同期間内の相関よりも，今期のGDPと2期前のM2の相関のほうが強い（相関係数0.53）という，よく知られている結果を確認することが出来た．一方，日本に関しては，同期間内の相関がもっとも強いという違いがあることを発見した．次に，GDPとCPI上昇率，利子率の時差相関について，詳しく見ていこう．

表6.2.7: GDP(t)とΔCPI(t+i)の相関

i	-4	-3	-2	-1	0	1	2	3	4
アメリカ	-0.29	-0.13	0.00	0.17	0.35	0.45	0.46	0.48	0.45
日本	-0.26	-0.20	-0.01	0.04	0.14	0.42	0.39	0.42	0.39

表6.2.8: GDP(t)と利子率 $ (t+i) $ の相関

i	-4	-3	-2	-1	0	1	2	3	4
アメリカ	-0.43	-0.27	-0.08	0.18	0.41	0.56	0.59	0.56	0.49
日本	-0.12	-0.10	-0.03	-0.01	0.04	0.17	0.33	0.38	0.38

表 6.2.7 から，GDPとCPI上昇率の間の相関関係は，表6.2.5と表6.2.6の同期間内相関の結果から推察されたよりもはるかに，両国間で似通っていることがわかる．どちらの国でも，GDPが増加するのに先立ってはインフレ率は低い状態にあるが，GDPが上昇し始めると急激にインフレ率が上昇する，という特徴は共通している．両者の主な違いは，日本のほうが相関係数が上がり始めるタイミングがやや遅いこと，この一点である．

表6.2.8も，アメリカと日本の類似性をより強調する結果となっている．どちらの国でも，GDPが上がり始める前は利子率は低いが，GDPが上がり始める
と利子率も上昇し始める，という点では同じである．両者の違いは，主に，日本のほうがマイナス方向にもプラス方向にも相関係数の絶対値が小さい，という点にある．

#### 6.2.6 利率と貨幣・物価上昇率

最後に，景気循環の過程における名目変数同士の相関関係をチェックしておこう．この場合に限り，フィルタをかける前の変数同士の相関と，フィルタをかけた後の相関を列記する．

表6.2.9: 名目変数間の相関係数

フィルタの有無	アメリカ	日本
ΔM2vs利子率	なし	0.05	0.48
同上	あり	-0.53	-0.12
ΔCPIvs利子率	なし	0.69	0.44
同上	あり	0.59	0.22

どちらの国でも，貨幣成長率と短期利子率の関係は傾向としては似通っている．両者の相関係数はフィルタをかけない場合には正であるが，フィルタをかけて循環過程における相関関係に注目すると符号が反転してマイナスになる．前者の結果は，貨幣供給の増加が予想インフレ率の上昇をもたらし Fisher 効果から名目利子率が上昇する，という古典派的な考え方と整合的であるが，後者の結果はこの考え方では充分に説明できない．アメリカの多くの経済学者はこのような関係を見て金融政策の流動性効果の存在を主張するに至ったわけであるが，日本にも似たような関係が見られることがわかった．ただし，相関係数の絶対値に注目すると，日本のほうは，フィルタをかけない場合のプラスの相関が極めて強く，フィルタをかけた後の負の相関は比較的弱い．ここから，日本では流動性効果が存在するとしてもそれはあまり強いものではないのではないか，むしろ Fisher 効果が重要な役割を果たしているのではないか，ということが類推される．

次に，物価上昇率と利子率の関係は，フィルタをかけた場合でもかけない場
合でも，正である．これは，金融政策が引き締められて利子率が上昇したときには物価上昇率が低下する，という考え方とは逆である．この正の相関には二つの説明を与えることが可能である．第一は，インフレ率の高いときには，中央銀行は利子率を引き上げて引き締め気味の政策運営を行う，というもの．第二は，この相関は景気循環の過程においてもFisher効果が主導的な働きをしていることをあらわしている，というものである．

#### 6.2.7 総括

以上をまとめると，アメリカと日本の景気循環特性は，ある程度共通している．両者の最大の違いは，労働変数の動きにある．大日・有賀(1995)に見られるように日本の労働市場の特徴を考慮したモデルを構築することで，より日本のデータの特徴に則した結果を得ることができるであろう．
## ４．３大国についての補足

(1) 減税の影響

イ）アメリカの個人税を名目GNPの1％相当額減税した場合

ロ）日本の個人税を名目 GNP の 1％ 相当額減税した場合

(2) マネー・サプライ増加の影響

イ）アメリカのマネー・サプライ（ $ M_{2} $ ）を2％増加した場合

口）日本のマネー・サプライ（ $ M_{2} $ ）を2％増加した場合

(3) 公定歩合引下げの影響

イ）アメリカの公定歩合を 1％ポイント引下げた場合

口）日本の公定歩合を1％ポイント引下げた場合

(4) 為替レート減価の影響

イ）ドルが円・欧州通貨に対して10％減価した場合

ロ）円が他の全ての通貨に対して10％減価した場合

ハ）マルクが他の全ての通貨に対して10％減価した場合

(5) 原油価格上昇の影響

原油価格が20％上昇した場合

(6) シミュレーション解のマネー・サプライ（ $ M_{2} $ ）を、標準解のそれと同一とする条件下での、財政政策の影響

イ）アメリカの政府支出（実質）を実質GNPの1％増加した場合

口）日本の政府支出（実質）を実質GNPの1％増加した場合