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## 図表4-1-17 高年齢退職予定者キャリア人材バンク

平成28年度予算額2.6億円

生涯現役社会の実現に向けて、(公財)産業雇用安定センターにおいて、高齢退職予定者のキャリア等の情報を登録し、その能力の活用を希望する事業者に対してこれを紹介することにより、高齢者の就業促進を図る。

## 实施概要

企業等より高年齢者雇用確保措置の終了を予定する65歳前の者のキャリア・能力・就業希望等の情報を受け、産業雇用安定センターにおいて、高年齢退職予定者キャリア人材バンクを構築し、マッチングを実施。

○地方自治体などの公的機関や民間の人材サービス機関及びハローワークに高年齢退職予定者キャリア人材バンクの登録情報を、本人の認める範囲内で広く提供し、各機関等においてマッチングを実施。

## (雇われて働くのみならず、自ら起業する高齢者の支援も実施)

また、既存の企業による雇用の拡大だけでなく、起業によって高齢者の雇用を創出していくことも重要である。このため、同じく2016年度から、高齢者がいわゆるベンチャー企業の創業を行う際に、従業員の募集・採用や教育訓練の経費の一部を助成する「生涯現役起業支援助成金」を創設し、支援を開始した（図表4-1-18）。
## 関係法令等

## ○日本国憲法（昭和二十一年十一月三日憲法）

## 第三章 国民の権利及び義務

第十三条 すべて国民は、個人として尊重される。生命、自由及び幸福追求に対する国民の権利については、公共の福祉に反しない限り、立法その他の国政の上で、最大の尊重を必要とする。

## 〇個人情報の保護に関する法律（平成十五年五月三十日法律第五十七号）

## 第一章 総則

(目的)

第一条 この法律は、高度情報通信社会の進展に伴い個人情報の利用が著しく拡大していることにかんがみ、個人情報の適正な取扱いに関し、基本理念及び政府による基本方針の作成その他の個人情報の保護に関する施策の基本となる事項を定め、国及び地方公共団体の責務等を明らかにするとともに、個人情報を取り扱う事業者の遵守すべき義務等を定めることにより、個人情報の有用性に配慮しつつ、個人の権利利益を保護することを目的とする。

(基本理念)

第三条 個人情報は、個人の人格尊重の理念の下に慎重に取り扱われるべきものであることにかんがみ、その適正な取扱いが図られなければならない。

## 〇個人情報の保護に関する基本方針（平成十六年四月二日閣議決定）

1 個人情報の保護に関する施策の推進に関する基本的な方向

## (2) 法の理念と制度の考え方

法第3条は、個人情報が個人の人格と密接な関連を有するものであり、個人が「個人として尊重される」ことを定めた憲法第13条の下、慎重に取り扱われるべきことを示すとともに、個人情報を取り扱う者は、その目的や態様を問わず、このような個人情報の性格と重要性を十分認識し、その適正な取扱いを図らなければならないとの基本理念を示している。関係の各主体においては、この基本理念を十分に踏まえるとともに、以下に掲げる制度の考え方を基に、個人情報の保護に取り組む必要がある。
## ① 個人情報の保護と有用性への配慮

法は、経済・社会の情報化の進展に伴い個人情報の利用が拡大している中で、法第3条の基本理念に則し、プライバシーの保護を含めた個人の権利利益を保護することを目的としており、他方、情報通信技術の活用による個人情報の多様な利用が、個人のニーズの事業への的確な反映や迅速なサービス等の提供を実現し、事業活動等の面でも、国民生活の面でも欠かせないものとなっていることに配慮しているところである。

個人情報の保護と有用性に関するこの法の考え方は、実際の個人情報の取扱いにおいても、十分に踏まえる必要があり、個人情報の保護に万全を期すことこそが、個人情報の利用に関する社会の信頼を高め、ひいては、国民一人一人がその便益を享受できる健全な高度情報通信社会の実現を可能とするものである。

## ○解說 行政機関等個人情報保護法（総務省行政管理局）

## (目的)

第一条 この法律は、行政機関において個人情報の利用が拡大していることにかんがみ、行政機関における個人情報の取扱いに関する基本的事項を定めることにより、行政の適正かつ円滑な運営を図りつつ、個人の権利利益を保護することを目的とする。

## 【解說】

## 三 「行政の適正かつ円滑な運営を図りつつ、個人の権利利益を保護すること」

本法の目的である「行政の適正かつ円滑な運営を図りつつ」と「個人の権利利益を保護すること」とは並列ではなく、「個人の権利利益を保護すること」が一次的ないしは主たる目的である。

（１）「行政の適正かつ円滑な運営を図りつつ」

行政機関の保有する個人情報は、適正かつ円滑な行政運営の基礎となるデータであるとともに、その処理へのＩＴの活用は、多様化する行政需要に対応した行政サービスの向上や行政運営の効率化などに不可欠なものである。「行政の適正かつ円滑な運営を図りつつ」とは、基本法第一条における「個人情報の有用性に配慮しつつ」との規定に対応したものであり、個人情報の保護と利用は、本来、対立的な関係にあるべきではなく、調和すべきものであるとの趣旨で用いているものである。

（２）「個人の権利利益を保護すること」

本法で保護することを目的としている「個人の権利利益」とは、個人情報の取扱いによって侵害されるおそれのある、個人の人格的、財産的な権利利益である。本法は、このような権利利益の侵害を未然に防止することを目的として立案されたものである。

## （参考）「プライバシー権」及び「自己情報コントロール権」について

「プライバシー権」という文言は、我が国社会において定着しつつあり、また、プラ
イバシーとして議論されるもののうち、前科等をみだりに公表されない利益などを法的保護に値する利益と認める判例（ノンフィクション「逆転」事件等）もみられる。

しかしながら、「プライバシー権」について、判例から一義的な法概念を見出すことは困難である。プライバシーといわれるものの中には個人情報の取扱いに直接関係しないものも多く存在しており、近年では、「プライバシー権」として主張される内容は極めて多様かつ多義的なものとなっている（例えば、勝手に写真を撮られて雑誌に掲載されない、覗き見されない等。論者によっては、堕胎といった私事についての「自己決定権」や、地下鉄内の商業宣伝放送といった聞きたくない音を聞かされない自由もプライバシー権として議論されている。）。

「自己情報コントロール権」は、情報化の進展した社会において、個人情報の保護を十分なものとするため、従来消極的な権利として理解されてきたプライバシー権を、より能動的、積極的に理解しようとするものであるが、これについても、論者によって様々な考え方がみられる。

本法は「プライバシー権」や「自己情報コントロール権」という文言を用いず、あくまで個人情報の取扱いに伴い生ずるおそれのある個人の人格的、財産的な権利利益に対する侵害を未然に防止することを目的として、個人情報の取扱いに関する規律と本人関与の仕組みを具体的に規定するものである。
ている方程式の順序である。この順序は，モデル全体に対する開発担当者の莫然とした因果序列を表わすことが多い。一般によく用いられる順序として，最終需要プロック→生産・雇用プロック→賃金・物価プロック→所得分配プロック→金融プロック→国際収支プロックという順序がある。これは，経済全体における因果フローの一つの重要な経路と考えられているものであり，経済的因果序列とよばれることがある。

表1.2は構造解析の結果を比較したものである。西独モデルと日本モデルのいずれも，前方三角ブロック・中間ブロック・後方三角ブロックに分割されている。さらに，中間ブロックはスパイク列に対応するループブロックと，三角部分に対応するコアブロックに分割される。表1.13～1.18は，構造解析の手法ごとに各ブロックに属する変数を，並べ替えられた順序に従って示したものである。一方，図1.7～1.9および図1.11～1.13は，並べ替えられた順序に従って方程式体系を再構成したものの構造図である。以上の諸結果から次の点が明らかとなる。

1. 中間ブロック（コア＋ループ）に属している変数の数は，全ての手法に関して同一であり，西独モデルで71個，日本モデルで113個である。従って非中間ブロック（プロローグ＋エピローグ）に属している変数の数も全ての手法で同一であり，西独モデルで13個，日本モデルで39個となっている。

2. 中間ブロックおよび非中間ブロックに属している変数は，全ての手法で同一である。これは,表1.13～1.18から明らかである。

3. 方程式の順序は，全ての手法で異なる。

4. スパイク列に対応するループ変数の数は，西独モデルではStewardの方法で最も少なく10個である。一方，日本モデルでは，Nepomiastchy・Ravelliの方法で最も少なく16個である。Hellerman・Rarickの方法は，いずれのモデルについてもループ変数の個数が最も多くなる。

5. Hellerman・RarickとNepomiastchy・Ravelliは,前方三角化と後方三角化の方法が同じであるが,西独モデルと日本モデルではプロローグ部分とエピローグ部分が異なる。これは,前方三角化と後方三角化のいずれを先にするかの違いであり,先に行なう部分により多くの変数が属している。

6. 計算時間は，Stewardの方法が最も多い。

7. ループ変数の数と計算時間を基準にすれば，Nepomiastchy・Ravelliの方法が西独モデル，日本モデルのどちらについても優れている。

再順序付けられたモデルの特徴は, ストック変数とそれに対応するフロー変数が, プロローグ・エピローグの非中間ブロックに多く属していることである。これらのストック変数は, ラグを伴って次期以降に他の内生変数へ影響を及ぼす。一方, ループ変数には国民総生産のような集計された最終需要の他に金利などの金融変数も含まれている。これは, 両モデルともに金融面を重視して開発されたことを裏付けるものである。
大規模計量経済モデルの構造解析・解法・推定について

表1.12 構造解析の比較表

方法	Steward	Hellerman Rarick	Nepomiastchy Ravelli
簡単な日本モデル	プロローグ	0	0	0
コア	8	8	8
ループ	2	2	2
エピローグ	1	1	1
C P U 時間	5	1	1
西独モデル	プロローグ	1	1	3
コア	61	54	55
ループ	10	17	16
エピローグ	12	12	10
C P U 時間	10,729	53	34
日本モデル	プロローグ	11	5	14
コア	93	92	97
ループ	20	21	16
エピローグ	28	34	25
C P U 時間	93,470	144	111

ブロック名は、Nepomiastchy・Ravelli による。

(注) CPU時間はミリ秒単位。
表1.13 西独モデルの構造解析表(1)

—Stewardの方法—

变	数	名
プロローグ	PMG
コア	BPTR	CU	PGNP	FP	U	UR	H	WPI	PC	PA
CURP	DD	RSEC	RT	DT	M2	WPLE	PCE	TRGE	TRG
TTI	TTD	TAX	YD	PXG	PXS	RESR	XG	KLPA	BPXS
KLPL	BPMS	MS	MG	KSNN	BPXG	BPMG	BPT	BPS	BPC
FXSE	KSBA	KSBL	FLPA	FLPL	BLPC	BLPC	BPB	FSNN	FSBA
FSBL	BSCB	BPA	BPO	GFX	IFP	IHP	XS	X	XV
MV
ループ	RMOR	W	LE	CCAV	C	M	RC	NW	GNP	GNPV
エピローグ	KFP	KHP	KP	PX	PM	RESB	RESE	RESF	GFX@	FGFX@
ESFE	FXF

表1.14 西独モデルの構造分析表(2)

—Hellerman・Rarickの方法—

变数	名
プロローグ	PMG
コ	ア	UR	TRGE	TRG	BPTR	CU	PGNP	PXG	XG	BPXG
MV	MS	XV	BPS	BPC	FP	FXSE	KSBA	KSBL
FSBL	BSCB	XS	X	PCE	WPIE	RMOR	DT	RSEC
KLPA	KLPL	KSNN	FLPA	FLPL	BLPC	BPLC	BPB	FSNN
BPO	GFX	CURP	DD	RSER	W	H	PC	TTI
TTD	TAX	YD	IHP
ループ	CCAV	M	C	LE	PA	NW	M2	PXS	RT	RC
BPXS	BPMS	BPMG	WPI	GNP	GNPV	U
エピローグ	FXF	GFX@	FGFX@	ESFE	RESB	RESE	RESF	PM	PX	KHP
KFP	KP

表1.15 西独モデルの構造分析表 (3)

— Nepomiastchy · Ravelli の方法 —

変数	名
プロローグ	PMG	GFX@	FGFX@
コア	BPMG	PCE	U	UR	W	CU	WPI	PXG	XG	BPXG
BPMS	PXS	BPXS	C	IFP	IHP	XV	MV	GNPV	BPTR
BPT	BPS	BPC	NW	CURP	DD	DT	RESR	RC	FXSE
MS	XS	TTI	X	M	CCAV	TRGE	TTD	TRG	H
WPIE	KSNN	KSBA	KSBL	FLPA	FLPL	BLPC	BPLC	BPB	FSNN
FSBA	FSBL	BSCB	BPA	BPO
ループ	GNP	YD	TAX	LE	PA	PC	PGNP	RT	RMOR	RSEC
M2	MG	KLPA	KLPL	FP	GFX
エピローグ	RESB	RESE	KHP	KFP	FXF	ESFE	RESF	PM	PX	KP
表1.16 日本モデルの構造分析表(1)

—Stewardの方法—

变数	名
プロローグ	RFMBPTR	RFNM	RFP	CCAP	CCAC	CCAH	CCAV	TRA	KIG	IIGV
コア	KLPA	BPLA	MMFC	PGNP	TIC	KLPL	BPLL	BPLC	CURP	DD
SEC	MSV	MV	BPMG	BPMS	PC	PXG	U	VA	LW
LE	LSE	YSE	YC	ULC	RDT	YPR	RESR	XSV	XV
BPXGBPSC	BPXSBPA	BPT	BPS	BPC	BPB	RC	KSNN	KSBA	KSBL
XG	YR	BPBA	BPBL	BPBC	BPO	GFX	NFA	RESF	O
RLB	Y	IVAC	IVAS	TYP	YD	C	IIP	PIFP	PIHP
TIM	TS	CF	MRFC	PMS	MS	M	MMGC	PMG	TYC
BNC	BC	IFM	IFNM	PXS	XS	X	FXF	PCG	PIG
IFPV	KIP	CGV	IGV	TAX	SG	BG	SBG	CV	IHPV
ループ	LF	WSE	RBRA	XGV	IVAP	YDV	IHP	DT	W	IFP
PIIP	YW	PA	MGV	FP	MG	FNM	GNP	RSEC	GNPV
エピローグ	CNF	CAFM	CAFNM	KHPNV	KFM	KFNM	KFP	KFPNV	BA	UR
PX	PM	SD	IVA	SP	SSP	SC	SSC	NW	M1
M2	GFX@	FXSE	BPDA	BPDL	BPDC	FGFX@	ESFE

表1.17 日本モデルの構造分析表 (2)

—Hellerman・Rarickの方法—

变数名
プロローグ	CCAC	TRA	KIG	IIGV	BPTR
コア	PC	PXG	XSV	XV	BPXG	BPXS	KIP	IVAP	IIPV	IVAC
IVAS	PIHP	PIG	IGV	TYC	BPT	BNC	BC	BPMS	BPS
BPC	FNW	SBG	RC	FXF	FP	KSNN	KSBA	BPSC	BPBA
KLPA	BPLA	CURP	DD	SEC	KLPL	KSBL	BPLL	BPLC	BPB
BPA	BPBL	BPBC	BPO	GFX	NFA	RDT	YPR	YR	RESR
RLB	RESF	MMFC	PGNP	TIC	CV	U	LE	LW	LSE
PCG	ULC	YW	CGV	TYP	YD	CF	IHP	IHPV	VA
YC	WSE	Y	XG	MRFC	IFM	IFNM	IFP	IFPV	PMG
MG	MGV	MSV	PXS	XS	X	PMS	MS	M	TIM
TAX	SG
ループ	MMGC	TS	O	PA	YSE	W	LF	C	GNP	DT
GNPV	RSEC	RBRA	BG	MV	BPNG	YDV	PIFP	IIP	XGV
PIIP
エピローグ	GFX@	FGFX@	ESFE	BPDL	BPDA	BPDC	FXSE	M1	M2	SC
SP	NW	SSC	SSP	IVA	CCAP	CCAV	SD	CCAH	PM
PX	UR	BA	KFPNV	RFNM	KFNM	RFM	KFM	KFP	RFP
KHPNV	CAFNM	CAFM	CNF
表1.18 日本モデルの構造分析表 (3)

— Nepomiastchy · Ravelli の方法 —

变数	名	KIG	IIGV
プロローグ	RFMBPTR	RFNMBPDA	RFPBPDL	CCAPBPDC	CCAC	CCAH	CCAV	TRA
コア	RC	PGNP	TIC	LW	YW	PIHP	TS	IFM	IFNM	IFP
IHP	O	PXG	XG	PC	CF	MMFC	MRFC	MMGC	PMG
MG	XGV	MGV	BPXGBPMG	BPMG	FXF	FP	C	IIP	IVAP
IVAC	YC	U	LE	PCG	PIG	YDV	RDT	YPR	IVAS
TYP	CGV	IGV	TAX	SG	BG	XSV	XV	BNC	BC
FNW	BPXS	BPMS	KLPA	KLPL	KSNN	KSBA	KSBL	BPT	BPC
BPC	BPLA	BPLL	BPLC	BPB	BPSC	BPA	BPBA	BPBL	BPBC
BPO	GFX	DD	SEC	RESR	PMS	PXS	MSV	CV	IHPV
IFPV	KIP	IIPV	XS	X	MS	VA	LSE	WSE	ULC
YR	Y	SBG	CURP	RLB	NFA	RESF
ループ	M	MV	GNP	GNPV	LF	PIIP	PIFP	W	PA	YSE
YD	TYC	TIM	DT	RBRA	RSEC
エピローグ	GFX@	FGFX@	M1	SC	SP	KFNM	KFM	ESFE	FXSE	M2
NW	SSC	SSP	IVA	SD	PM	PX	UR	BA	KFPNV
KFP	KHPNV	CAFNM	CAFM	CNF
図1.6 西独モデルの構造図 —初期状態—

1	C	A	X	X	X	X
図1.7 西独モデルの構造図

—Stewardの方法—

3D	PMG	X
図1.8 西独モデルの構造図

—Hellerman・Rarickの方法—

30	PNG	X
図1.9 西独モデルの構造図

— Nepomiastchy · Rawelliの方法—

30	PMG	X
図1.10 日本モデルの構造図 —初期状態—

1 C 2 CNF 3 CNF 4 IHP 5 CAFM 6 CAFM 7 IFM 8 CAFNM 9 IFNM 10 IIP 11 XG 12 XSV 13 MRFC 14 MAFC 15 MMGC 16 MG 17 MSV 18 O 19 CV 20 IHPV 21 KMPNV 22 RFM 23 KFM 24 RFNM 25 RFP 26 KFNM 27 KFP 28 IFP 29 IFPV 30 KFPNV 31 KIP 32 IJPV 33 XS 34 X 35 XGV 36 XV 37 MS 38 M 39 MGV 40 MV 41 GNP 42 GNPV 43 BA 44 VA 45 LF 46 U 47 LW 48 LE 49 UR 50 LSE 51 PIP 52 PC 53 PCG 54 PIHP 55 PIFP 56 PIG 57 PXG 58 PXS 59 PMS 60 PMG 61 W 62 WSE 63 ULC 64 PGNP 65 PA 66 PX 67 PM 68 YDV 69 RDT 70 YPR 71 YC 72 CCAP 73 CCAC
図1.11 日本モデルの構造図 —Stewardの方法—
図1.12 日本モデルの構造図 —Hellerman・Ravickの方法—
図1.13 日本 モ デル の 構 造 図 —Nepomiastchy・Ravelli の方法—
## 個人識別符号及び要配慮個人情報の定義規定(案)一覧

法律	政令(骨子案)	委員会規則(骨子案)	備考
個人識別符号	「個人識別符号」とは、次の各号のいずれかに該当する文字、番号、記号その他の符号のうち、政令で定めるものをいう。(1)特定の個人の身体の一部の特徴を電子計算機の用に供するために変換した文字、番号、記号その他の符号であって、当該特定の個人を識別することができるもの	個人識別符号は、次に掲げるものとする。(1)次に掲げる身体の特徴のいずれかを電子計算機の用に供するために変換した文字、番号、記号その他の符号であって、特定の個人を識別するに足りるものとして個人情報保護委員会規則で定める基準に適合するもの(ア)DNAを構成する塩基の配列(イ)顔の骨格及び皮膚の色並びに目、鼻、口その他の顔の部位の位置及び形状によって定まる容貌(ウ)虹彩の表面の起伏により形成される線状の模様(エ)発声の際の声帯の振動、声門の開閉並びに声道の形状及びその変化(オ)歩行の際の姿勢及び両腕の動作、歩幅その他の歩行の態様(カ)手のひら又は手の甲若しくは指の皮下の静脈の分岐及び端点によって定まるその静脈の形状(キ)指紋又は掌紋	(1)身体の特徴を電子計算機の用に供するために変換した符号のうち個人識別符号に該当するものの基準は、特定の個人を識別することができる水準が確保されるよう、適切な範囲を適切な手法により電子計算機の用に供するために変換することとする。	·身体の特徴については、政令で掲げられたもののうち、特定の個人を識別するに足りるものの要件を法令上明確にする必要があるところ、技術の進歩に応じて頻繁に見直しを行う可能性があることから、個人情報保護委員会規則でその基準を定めることとした。
法律	政令	委員会規則	備考
個人識別符号	(2)個人に提供される役務の利用若しくは個人に販売される商品の購入に関し割り当てられ、又は個人に発行されるカードその他の書類に記載され、若しくは電磁的方式により記録された文字、番号、記号その他の符号であって、その利用者若しくは購入者又は発行を受ける者ごとに異なるものとなるように割り当てられ、又は記載され、若しくは記録されることにより、特定の利用者若しくは購入者又は発行を受ける者を識別することができるもの	(2)旅券の番号、基礎年金番号、運転免許証の番号、住民票コード及び個人番号(3)国民健康保険、後期高齢者医療制度及び介護保険の被保険者証にその発行を受ける者ごとに異なるものとなるように記載された個人情報保護委員会規則で定める文字、番号、記号その他の符号(4)上記(1)～(3)に準ずるものとして個人情報保護委員会規則で定める文字、番号、記号その他の符号	(2)個人識別符号に加えるものは、次に掲げるものとする。(ア)国民健康保険の被保険者証の記号、番号及び保険者番号(イ)後期高齢者医療制度及び介護保険の被保険者証の番号及び保険者番号(ウ)健康保険の被保険者証等の記号、番号及び保険者番号、公務員共済組合の組合員証等の記号、番号及び保険者番号、雇用保険被保険者証の被保険者番号並びに特別永住者証明書の番号等	·各種被保険者証の番号等の根拠規定は、それぞれの省令にあるため、政令で規定するにはなじまないことから、個人情報保護委員会規則で定めることとなった。·第5回委員会資料にある「国家資格の登録番号」については、実態として広い範囲の事業者に取り扱われていないため、個人識別符号として定める必要性に乏しいことから、規定しないこととしてはどうか。
法律	政令	委員会規則	備考
要配慮個人情報	この法律において「要配慮個人情報」とは、本人の人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪の経歴、犯罪により害を被った事実その他本人に対する不当な差別、偏見その他の不利益が生じないようにその取扱いに特に配慮を要するものとして政令で定める記述等が含まれる個人情報をいう。	要配慮個人情報に加えるものは、次に掲げる事項のいずれかを内容とする記述等を含む個人情報とする。(ア)身体障害、知的障害、精神障害(発達障害を含む。)その他の個人情報保護委員会規則で定める心身の機能の障害があること。(イ)本人に対して医師その他医療に関連する職務に従事する者により行われた健康診断その他の検査の結果(ウ)健康診断その他の検査の結果に基づき、又は疾病、負傷その他の心身の変化を理由として、本人に対して医師その他医療に関連する職務に従事する者により心身の状態の改善のための指導又は診療若しくは調剤が行われたこと。(エ)本人を被疑者又は被告人として、逮捕、捜索、差押え、勾留、公訴の提起その他の刑事事件に関する手続が行われたこと。(オ)本人を非行少年又はその疑いのある者として、調査、観護の措置、審判、保護処分その他の少年の保護事件に関する手続が行われたこと。	要配慮個人情報と位置付けられる心身の機能の障害は、次に掲げる障害とする。(ア)身体障害者福祉法における身体上の障害(イ)知的障害者福祉法における知的障害(ウ)精神保健及び精神障害者福祉に関する法律における精神障害(エ)治療方法が確立していない疾病等による障害の程度が厚生労働大臣が定める程度であるもの	·第10回委員会資料にある「ゲノム情報」については、遺伝子検査を実施する者は「医師その他医療に関連する職務に従事する者」に含まれ、また、その結果は政令(イ)の「健康診断その他の検査の結果」及び政令(ウ)の「診療」にも含まれ、重ねて規定する必要はないことから、政令には明記されないこととしている。
法律	政令	委員会規則	備考
要配慮個人情報	個人情報取扱事業者は、次に掲げる場合を除くほか、あらかじめ本人の同意を得ないで、要配慮個人情報を取得してはならない。(ア)法令に基づく場合(イ)人の生命、身体又は財産の保護のために必要がある場合であって、本人の同意を得ることが困難であるとき。(ウ)公衆衛生の向上又は児童の健全な育成の推進のために特に必要がある場合であって、本人の同意を得ることが困難であるとき。(エ)国の機関若しくは地方公共団体又はその委託を受けた者が法令の定める事務を遂行することに対して協力する必要がある場合であって、本人の同意を得ることにより当該事務の遂行に支障を及ぼすおそれがあるとき。(オ)当該要配慮個人情報が、本人、国の機関、地方公共団体、第七十六条第一項各号に掲げる者その他個人情報保護委員会規則で定める者により公開されている場合	要配慮個人情報が次に掲げる者により公開されている場合にも、当該要配慮個人情報を本人の同意なく取得することができることとする。(ア)外国政府、外国の政府機関、外国の地方公共団体又は国際機関(イ)外国において報道機関、著述を業として行う者、学術研究を目的とする機関、宗教団体又は政治団体に相当する者
(力)その他前各号に掲げる場合に準ずるものとして政令で定める場合	要配慮個人情報を本人の同意なく取得することができる場合に加えるものは、次に掲げる場合とする。(ア)本人を目視し、又は撮影することにより、その外形上明らかな要配慮個人情報を取得する場合(イ)委託、事業承継又は共同利用に伴って個人データの提供を受ける場合において、要配慮個人情報の提供を受けるとき。
## 労働経済ユニットワークショップにおけるコメント

本書の各章は、2002年9月27日、内閣府にて行われた労働経済ユニット報告に関するワークショップにおける下記のコメントに基づき改訂されたものである。各コメントに対してどのような改訂がなされたかを個々には記さないが、各章では出来得る限りの改訂および加筆・修正を行なった。討論者の方々ならびにワークショップにてご意見をいただいた浜田宏一内閣府経済社会研究所所長、原田泰総括政策研究官ならびに参加者の方々に感謝申し上げる。

なお、以下で掲載されたページ番号ならびに図表番号などは、ワークショップにて提出された当時の各章のものである。

討論者

阿部正浩（獨協大学）

大竹文雄（大阪大学）

大橋勇雄（一橋大学）

中村二朗（東京都立大学）

## 第 I 部 雇用創出・喪失編

## 第1章 雇用からみた「失われた10年」

毎月勤労統計調査、労働力調査では1992年が雇用水準のピークになっているが、図1-1では1997年が雇用者数のピークになっている。これはどうしても理解できない。表1-1では、雇用喪失率が雇用創出率を上回っているからである。おそらく規模区分変更の問題があるのではないか。

- 雇用創出率を採用率、配置転換、出向に分解しており、長期的な雇用創出率の低下が主として採用率の減退によってもたらされているという指摘がなされているが、雇用創出率に占める採用率の割合に大きな変化はない。この点を考慮すると、雇用創出率の低下と採用率との関係についてどのように考えればよいのか。また、7ページ上から4行目に「90年代後半に限ってみれば、・・・離職率の上昇がむしろ影響していることがわかる」との表現があるが、結局、雇用創出率の低下には採用率の減退と離職率の上昇のど
ちらが重要なのか。

## 第 2 章 労働移動と雇用機会

2章の部分で様々な概念の定義がなされているが、できれば1章の部分でこのような定義を行ったほうがよいのではないか。また、「推計乗率」、「雇用拡大部門」、「雇用縮小部門」等の言葉には定義がなされていないが、このような言葉にも定義を行ったほうがよいのではないか。

・ 雇用創出・喪失、雇用流入・流出についておもしろい発見をしており大変興味深いが、結果の解釈がもう少しあったほうがよいのではないか。つまり、離職率は企業にとって外生的な変数であり、これを前提として企業は雇用政策を行うと考えれば、得られた結果は全て説明がつくのではないか。

採用率（HR）と離職率（QR）の効果が強いことをミクロショックと表現しているが、むしろこれは企業の構造的な要因なのではないか。例えば、ある企業が業界の下位にいる場合には離職率が高く、このような企業は常に雇用調整しなければならない。このように考えれば、HRとQRの効果が強いことはショックという考え方ではなく、企業の構造的な側面を捉えているという考えた方にも配慮する必要があるのではないか。ショックという表現は少し気になる部分がある。

表 6 について、企業規模ダミーと事業所規模ダミーは非常に相関が強いと考えられるので、マルチコの影響が気になる。

推計乗率は重要なポイントであるため、この概念についてもう少し説明をした方がよい。

14 ページの上から 1 行目に「採用と離職が、事業所への労働者の流出入の・・・考え方には合致しないという点である」とあるが、これは規模の効果が大きく反映しているのではないか。つまり、分析の対象が全事業所規模であるため、雇用者数 7 割・事業所数 9 割を占める中小企業が大きく影響しているのではないか。また、もしそうであれば、長期的雇用慣行という言葉をどう使うかということも重要ではないか。

表6について、採用率と離職率が1対1に対応しているということだが、雇用を創出している事業所と雇用を喪失している事業所とでは、行動パターンが異なる可能性がある。雇用を創出している事業所のグループと雇用を喪失している事業所のグループに分けて推計を行うと、採用率と離職率の関係はどのようになるのか。

表6について、全産業に対するマクロショックがあった場合には、そのマクロショック
はどのように現れるのか。また、変数で説明できないことについては個別の要因の影響と考えるのならば、個別の要因というのは一体何なのか。

## 第3章 事業所レベルでみたパートタイム雇用の変動

問題としては興味深く、我々が知りたいテーマに取り組んでいるが、議論が整理されていないため、どのように考えたらよいのかわからないところがある。

パートタイム労働者のバッファー機能について、パートタイム労働者の雇用創出率・雇用喪失率の水準そのものが大きいことからパートタイム労働者はバッファー機能を果たしているという表現や、11ページ上から5行目の「第5節の分析では・・・パートタイム労働者が雇用のバッファーとして使われている可能性を示唆している」という表現がある一方で、10ページ下から6行目の「フルタイム労働者の・・・ここでは逆の結果が得られた」という表現があり、パートタイム労働者のバッファー機能についてどのように考えたらよいのかわからない。

8ページ上から8行目の「まず図4-aより、・・・生じる部分が大きくなっていることがわかる」という表現からは、フルタイム労働者がパートタイム労働者によって代替されていると理解することができるが、ここでは割合で議論をしているので、ストレートに代替されているという議論までいかないのではないか。また、割合で議論していることの意味を明確にする必要があるのではないか。

6 ページ上から 4 行目の「パートタイム労働者の雇用は拡大しているが、雇用者全体の 5 分の 1 に満たないことがわかる」という表現について、一般的には、パートタイム労働者が 20% を超えると言われていると思うが、これとの整合性はどうなっているのか。

7ページ上から15行目の「したがって1990年代後半の雇用の流動化は、パートタイム労働者の雇用拡大による部分が大きいと考えられる」という表現があるが、1990年代は雇用が流動化しているわけではない。

パートタイム労働者の定義について、臨時日雇名義を指すのかあるいは労働時間が通常より短い労働者を指すのかどちらなのか。きちんと定義を明示すべきである。

分母に雇用者数全体を使っている指標と、雇用形態別の雇用者数を使っている指標の2つがあるが、これら2つの指標の意味は異なっているのではないか。これら2つの指標の意味についてきちんと書くべきである。

表 3 について、従属変数に事業所タイプを使っているが、これは何を分析しようとして
いるのかよくわからない。9ページ下から3行目に「以上の結果より、1995年以降パートタイム労働者の・・・反映であることがわかった」という表現があるが、表3を見る限りこのようなことは言えないのではないか。例えば、もっと直接的に、パートタイムの採用率等を変数に使って分析したほうがよいのではないか。

高齢者就業実態調査をみると、年金制度改正や再雇用制度導入のため高齢者の短時間労働者が増えている。この点を考慮すると、フルタイム労働者のパートタイム労働者による代替という議論は、代替ではなく、単に制度上労働時間が短時間になっているだけということにすぎないのではないか。

• 本章では、パートタイム労働者の雇用拡大が正社員の雇用の減少と同一事業所で生じて正社員からパートへの代替が生じているのではないか、という仮説を雇用創出・喪失分析を用いて検証しており、その仮説に否定的な結論を導いている。しかし、評者が読んだ限りでは、パートと正社員の代替についてもう少し検討すべき点があるように思える。

正社員が減っている事業所でパートが増えているわけではないことをもって、正社員からパートへの代替が小さいという指摘をすることはできない。事業所全体として雇用者数が減っている場合には、全体の雇用者数の減少に較べて、パート労働者の減少スピードが小さいか否かが重要である。

また、正社員の雇用が減少しているのが建設業と製造業であり、パートの雇用が低下していないのがサービス業であることから、同一事業所での代替が生じている訳ではないという指摘にも留保が必要である。近年、急増している構内請負の多くは、産業でみるとサービス業で働いているが、事実上の職場は製造業である。

- パートを雇用していないところでの正社員の雇用喪失が生じていることには、2つの点が重要である。第1に、既に述べた構内請負や派遣の影響であり、第2に労働組合の影響である。労働組合の組織率が高く、派遣が認められてこなかった製造業において、正社員の雇用が低下することはそのまま製造業の衰退につながり、より規制が緩和されており、組合の組織率が低いサービス業で非正規従業員を中心とした雇用の創出が行われたという可能性が考えられる。本論文で議論が欠けている点があるとすれば、労働組合の役割である。Autor（1999）は、解雇規制が厳しい州であるほど、労働組合の組織率が高い州であるほど、派遣労働者の増加率が高いことを示している。同じ特徴は、日本において産業別の雇用創出の動きでも観察できるのではないか。
## 第 4 章 年齢構成と雇用変動

「置換効果」という言葉は、中高年が存在しているため若年者の雇用が減退していることを意味しているが、中高年化が進むということは出口の部分がスムーズに行かなくなっているという制度疲労も影響しているのではないか。そのように考えると「置換効果」というのはミスリーデイングではないのか。

45 歳以上の比率の計数が年毎に大きくなっているのはどのように解釈すればよいのか。なぜ90年代後半にそのようなことが高まってきたのか。

表 4 - 1 について、45 歳以上の労働者を一人辞めさせると何人の若者を雇うことができるのか。

## 第II部 失業・転職分析編

## 第 5 章 労働力フローデータによる就業および失業の分析

- 非常に貢献度が高い。この章はあくまでも実態整理という位置付けにし、分析的な部分は他の章にゆだねるのがよいのではないか。

世代効果の分析をしているが、これは世代効果の分析になっていない。世代効果についてはここでは触れない方がよいのではないか。

表 2 について、OLS で分析しているが、これは不均一分散になるので GLS を使うべきである。もし分析するのであればきちんと分析すべきである。

フローデータの加工については大変な貢献である。このようなフローデータの加工方法は初めてだと思うが、従来の加工方法との違い、原データと加工したデータとの違い、を整理すべきである。

ないものねだりになるが、就業から就業について失業を経ないで転職する人について、同じ企業に継続就業する人たちと、転職して他の企業に就業する人たちに分けることはできないか。もしこの分析ができれば、後の話と非常に結びつきやすい。

分析を他の章にゆだねるなら話は変わるが、もしゆだねないならば、結論から何が言えるのかということをもう少し整理すべきである。例えば、構造的失業が増えているのかどうかという議論があるが、フローデータからみたときにこういう問題に対してどういうことが言えるのか、つまり、マクロ的な課題に対してどのように応えることができる
のかということを整理すべきではないか。

• 本章は、「労働力調査」をもとに詳細なフロー分析を行った貴重な研究である。データの取り扱いが丁寧に行われており研究の水準は高い。90年代に日本の労働市場の動態的な動きが活発化し、失業プールへの流入、そこからの流出ともに急増したこと、失業プールへの流入が流出を上回るようになったことが90年代の失業率上昇の原因であることが明確に示されている。若年層における新規参入過程における失業確率の上昇がいかに深刻であるかも明らかにされている。

「3.1.2 EU 確率における「世代効果」の検証」については、「学卒時点の就職状況が悪かった世代は、その後の離職率が高い」という「世代効果」を失業確率で分析している。しかしながら、15ページの（1）式において「世代効果」の検証に使われているのは、就職時点の労働市場の状況でも学卒時点の労働市場の状況でもなく、「前年の失業率」である。「前年の失業率」が今期の失業確率に影響を与えるか否かは、卒業年齢の次の年齢の労働者にとっては、「世代効果」を表すが、それ以外の労働者にとっては、様々な理由が考えられる。世代効果の検定のためには、データをパネル構造にして、学卒時点の失業率が各世代に永続的な失業確率上昇効果を持つか否かを検定すべきではないだろうか。前年の失業率の効果だけでありその係数が1より小さければ、失業率の影響はやがて消えてしまい、「世代効果」とは言えないのではないか。その意味で、この分析で、「世代効果」を検証しているという主張はミスリーディングであると感じた。

学歴別のフロー分析について、性別、年齢別のフロー分析は行われているが、学歴別の動きについても分析あれば、労働市場のフローにおける教育の役割とその変化に関して明らかにできたのではないか。

19ページの UE 確率の推定結果に関して、「労働市場の受給が逼迫しているときには、失業者はより良い条件の仕事とマッチすることができる」という指摘は正しい。それを引き起こす理由についても議論してはどうか。求職者がより多くの求人の中から職を選ぶ方が、その逆よりも効率的なマッチングが行える、という可能性がある。もう一つは、大企業で賃金が固定的であり、中小企業で伸縮的な二重労働市場になっていて、総需要が増えると大企業の雇用が増加し、逆に総需要が低下すると大企業の採用が低下することが、よりよい仕事を見つけることにつながるというストーリーである。

- 定常状態の分析について、フロー分析を行って労働状態の推移確率を時期別に求めているのであれば、そのような状況が続いた場合に定常状態での失業率はどのように変化する
るのか、というシミュレーションを行ってみてはどうか。失業率の上昇傾向は続くのかどうか、どの程度まで上昇するのか、一時的な失業増ショックの影響はどうなるのか、といったシミュレーションは可能であるし、政策的にも重要である。

## 第 6 章 高齡化・中高年労働者・長期失業

高卒のブルーカラーと大卒のホワイトカラーの失業が長期化しているが、なぜ長期化しているのか。サービス業の雇用は伸びているのにこのような人たちはなぜそこへ行かないのか、さらに追って分析すべきである。

実態整理と分析がうまくかみ合っていない。例えば、4ページ上から11行目から多項ロジット分析を行っているが、どういうことを考えてこのような分析を行っているのか。これは条件付確率の問題ではないのか。理論的な枠組みが異なれば推定結果も変わってくる。このような分析では、これまでのフロー分析との関連がよくわからなくなってしまうのではないか。実態整理なのかそれとも分析なのかもう少しメリハリをつけたほうがよいのではないか。

6 ページ下から 9 行目の「長期失業者と離職理由」について、図 6-7 をみると「その他の会社都合」で「短期失業者」が多くなっているがこれはどのように解釈すればよいのか。論文の中で早期退職者に触れている箇所が多くあるが、早期退職者はどの離職理由にはいるのか。

人口高齢化が、失業率の上昇を見かけ上抑えていたことを Katz and Krueger(1999)の手法に基づいて明らかにしている。この点は、中高年者の方が失業が深刻で、中高年化によって日本の失業率が上昇しているのではないか、という多くの日本人がもつ先入観が間違っていることを明らかにしているという意味で重要である。大企業管理職の中高年の失業者の増加と製造業の中高卒労働者の失業増加が重要な点が明らかにされたことも大きい。簡単な手法であるが、日本の失業構造の変化をストックデータから明らかにしたという貢献は大きい。第5章のフローデータによる分析と第6章におけるストックデータによる分析の連関をもっとはっきりさせると、よりよい分析になったと考えられる。

## 第7章 自営業のダイナミズム

• 本章は「労働力調査」のフローデータをもとに、自营業の開業率と廃業率の変化と決定要因を明らかにした貴重な分析結果である。第5章において、自营業の廃業率が上昇し
たことが失業率の上昇要因として明らかにされていることから、自営業の開廃業の分析は重要である。その結果、開業率よりも廃業率が90年代に上昇したことがまず明らかにされている。しかしながら、表6の推定結果や図8をみても、なぜ廃業率が90年代に上昇したのか、地域的な差はどこから生じているのかははっきりしない。開業確率に較べて廃業確率の説明力は低い。表6において100～499人の規模自営業の廃業確率が高いというのは、サンプルに異常値が含まれていたのか、この時期の特色であるのか検討が必要ではないか。都道府県の固定効果を分析するのも興味深い。例えば、大阪府の失業率がなぜ高いのかについては、自営業の影響が大きいように筆者は感じているが、地域特性の差を検証することは有益であろう。また、表5と表6をみると、有効求人倍率の低下は自営業の開業を抑制し、廃業には影響を与えない。その結果、翌年の自営業数を低下させるため、それは自営業比率の低下をもたらす。自営業比率の低下は、開業率を低下させ、廃業率を上昇させる。その意味で、労働市場の需給状態の変化は、長期的に大きく自営業比率を変化させる。こういった議論も付け加えることができるのではないか。

## 第 8 章 経営上の都合で離職した 45−59 歳の雇用動向

離職理由と入職経路の内生性の問題に留意すべき、失業給付の制度的な枠組みを考慮すれば、休職期間と離職期間はあまり簡単に結び付けない方がよい、という点に気をつけるべきである。

• 本章は、リストラされた中高年の状況について、雇用動向調査を駆使して分析したものであり、中高年のなかでどのような人たちが最も深刻であるかについてデータをもとに明らかにした分析である。信頼できる分析である上、メッセージも明確である。コメントは次の2点である。

図8・1は経営上の離職者にしめる出向の割合が低下してきたことを見事に示した図である。しかし、出向の量的役割が低下したのか否かはこれでは分からない。そのためには、労働者にしめる経営上の離職者の比率の推移と労働者に占める経営上の都合による出向者の比率の推移を示す必要がある。仮に、労働者に占める出向者の比率が大きく変わらないとすれば、量的な重要性はさほど変わっていないが、経営上の離職者が大きく増加したことがこのグラフをもたらしているのかも知れない。逆に、経営上の離職の増大はそれほどでもないが、出向が大きく低下したのかもしれない。両者の意味するとこ
ろは大きく異なる。

表 8・4 において、入職経路が就職確率に与える影響が推定されている。この推定で気になるのは、入職経路の内生性である。通常、ここで用いられているのは、最終的な就職の入職経路だけである。就職に際してどのような経路を利用して最終的には、どの経路で就職に成功したかを示している。そうすると長期の就職活動が必要だったものは、安定所が重要だったという逆の因果関係を示している可能性がある。むしろ、表 8・5 に示された内容を統計的に分析し、どのような人が、どの就職経路を最終的に利用しているかを明らかにし、労働者のターゲット別に職業紹介機能を強化するための参考となるような資料を作成してはどうか。

## 全体に対するコメント

・ 非常に詳細にわたった研究により日本の労働市場が浮き彫りになった。

一般の人にわかりやすくするために、数字の羅列についてはディスクにしてプリントしないといったことや、インタビューについてはどこがクルーシャルのなのかということをわかるようにすべきである。

・事実を知ろうとしても無限にある。そのため何らかの枠組み（モデル）を使ってみていくことが必要である。作業仮説を作るべきである。

・ フィリップス曲線やビバレッジ曲線というアイディアはなぜ出てこないのか。もっと視野を広げてマクロ経済等の普通の議論と結び付けるべきである。
## 3 税制上の措置

林業に関する税制について、

① 森林経営計画制度の見直しに伴い、見直し後の認定基準により認定を受けた計画についても、引き続き森林計画特別控除等の措置の対象とすること(所得税、相続税等)

② 中小企業者等に該当する林業者等が特定機械装置等を取得した場合の特別償却又は税額控除制度について、取得する特定機械装置等が生産性向上設備投資促進税制の生産性向上設備に該当する場合については、即時償却又は7%（資本金3,000万円以下は10%）の税額控除の選択適用ができることとした上で、適用期限を3年間延長すること（所得税、法人税）

③ 農林漁業用軽油に対する石油石炭税（地球温暖化対策のための課税の特例による上乗せ分）の還付措置の適用期限を3年間延長すること等の措置を講じた。

森林の取得や木材の加工及び流通施設等の整備を行う林業者等に対する利子助成を実施した。

## (3) 木材產業等高度化推進資金制度

東日本大震災により被災した林業者等に対する利子助成を実施するとともに、無担保・無保証人貸付けを実施した。

株式会社日本政策金融公庫資金の林業関係資金については、造林等に必要な長期低利資金について、貸付計画額を229億円とした。沖縄県については、沖縄振興開発金融公庫の農林漁業関係貸付計画額を50億円とした。

## (2) 林業・木材産業改善資金制度

## (1) 株式会社日本政策金融公庫資金制度

経営改善等を行う林業者・木材産業事業者に対し、都道府県から無利子資金である林業・木材産業改善資金の融通を行った。

木材の生産又は流通の合理化を推進するために必要な資金等を低利で融通した。

その貸付枠は、100億円とした。

その貸付枠は、600億円とした。

## 4 金融措置

## (4) 独立行政法人農林漁業信用基金による債務保証制度

林業経営の改善等に必要な資金の融通を円滑にするため、独立行政法人農林漁業信用基金による債務保証の活用を促進した。

## (5) 林業就業促進資金制度

東日本大震災により被災した林業者・木材産業者に対する保証料等の助成を実施した。

新たに林業に就業しようとする者の円滑な就業を促進するため、新規就業者や認定事業主に対する研修受講や就業準備に必要な資金の林業労働力確保支援センターによる貸付制度を通じた支援を行った。その貸付枠は、5億円とした。

## 5 政策評価

効果的かつ効率的な行政の推進、行政の説明責任の徹底を図る観点から、「行政機関が行う政策の評価に関する法律」(平成13年法律第86号)に基づき、平成22(2010)年8月に定めた「農林水産省政策評価基本計画」（5年間計画）及び毎年度定める「農林水産省政策評価実施計画」により、事前評価(政策を決定する前に行う政策評価)や事後評価(政策を決定した後に行う政策評価)を推進した。
# 世界経済モデルによる政策シミュレーションの研究

経済研究所は昭和54年度に世界経済モデルの開発に着手し57年度に完成した。同年第1回世界経済モデルに関する国際シンポジウムを開催し、同モデルによる政策シミュレーションを行った。その後58年度にはデータの更新によるモデルの再推定を行い、その分析結果は本年3月の第2回国際シンポジウムにおいて、内外の学者および専門家から高い評価を得たところである。今回の作業は、この世界経済モデルを用いて、今後2カ年の世界経済における一定の政策課題について、学術的な見地から、計量的な政策シミュレーションを試みたものである。

## I 世界経済モデルの概要

1 世界経済モデルはわが国およびわが国との経済関係の緊密な9カ国（日本、アメリカ、西ドイツ、イギリス、フランス、イタリア、カナダ、オーストラリア、韓国）の国別モデル、およびこれら諸国とその他6地域（アジア、中東、ラテン・アメリカ、その他ヨーロッパ、社会主義国、その他世界）を結ぶ貿易連関モデルからなる四半期モデルである。

2 国別モデルにおいては、従来の消費・投資等の需要項目および物価・賃金に加えて、金利、マネー・サプライ等の金融部門、経常収支・資本収支各項目や為替レートに関する国際収支部門を強化した点に特徴がある。これにより、国内資金需給から金利を決定し、外国為替の需給から為替レートを決定することができることとなった。

3 このように世界経済モデルは、各国間の相互依存関係および各部門間の相互依存関係を

昭和 59 年 11 月

経済企画庁経済研究所

可能な限り現実の姿に即してモデル化したものである。財・サービスの貿易および資本の国際移動を通じて経済関係の極めて緊密となった現在の世界経済においては、一国のマクロ経済政策が他国の経済に大きな影響を与え、また円滑な財・サービス・資本の流れが維持されなくなる場合には、世界的な影響が生ずることとなる。世界経済モデルにより、このように相互依存の強まった世界経済が直面する政策課題について計量的な分析を行うことが可能となる。

## I I 今回の作業の目的と主要な結論

1 現時点において 1985、86 の今後 2 カ年の世界経済を見通す際に重要な点は、アメリカの政策が 1984 年の世界経済の拡大に寄与するところが大であった一方、アメリカの財政赤字および経常赤字の拡大に伴って生じているアメリカの金利の高止まりが、為替減価懸念から各国の金融緩和策をとる自由度を制約し、また、その需要抑制効果が、景気後退を導く可能性があることを如何に評価するか、ということである。こうした問題、および世界経済が安定的な成長を維持するための仮説としてのいくつかのポリシー・ミックスを探ることが本作業の主要目的である。本作業はこのような政策課題についての政策シミュレーションの研究であり、予測ではないことに留意すべきである。

2 そこで第 1 に各国が現在の経済政策を不変に維持した場合のシミュレーション（コントロール・ソルーション、単純外挿ケース）を
行った。それによれば、85年においては、アメリカの成長はかなり鈍化するものの、それが直ちにその他各国の成長率の大幅な鈍化を引き起こすことにはならないであろうとの結果となった。しかしながら、高金利がアメリカにおいても、その他各国においても内需を抑制する要因として働き続けるため、86年においては、世界貿易が急速に鈍化するとともに、各国経済の成長率は次第に鈍化し、とくにヨーロッパ諸国においては一層成長率の低下が生ずる結果となる。そこで次にこのような世界経済の先細りを防ぐための政策面の変化として、アメリカの拡張的財政政策と抑制的ないし中立的金融政策という現在のポリシー・ミックスの変更と、それに対応するその他各国の政策変更という、国際的な政策協調を想定してみた。

表 各国別単純外挿ケース一覧表

実質GNPの推移（増加率，%）

1984	1985	1986
アメリカ	7.0	3.4	3.2
日本	5.8	4.1	3.5
西ドイツ	2.2	2.1	1.7
イギリス	2.1	3.0	2.2
フランス	1.4	2.0	2.3
イタリア	2.7	2.6	2.0
カナダ	5.2	3.6	3.1
オーストラリア	6.3	3.9	2.4
韓国	8.3	8.6	9.2
以上9カ国の計	5.1	3.2	2.9
参考：世界貿易	7.6	7.8	4.6

経常収支の推移

1984	1985	1986
アメリカ	△1,020	△1,200	△1,360
日	330	350	350
西ドイツ	140	250	380
イギリス	△9	6	31
フランス	△150	△250	△200
イタリア	7	△5	△25
カナダ	49	23	△6
オーストラリア	△69	△78	△94
韓国	△16	△16	△15

短期金利の推移 (%)

主要国の財政収支の推移

(対GNP比, %)
1984	1985	1986
アメリカ	△3.3	△3.8	△4.2
日	△3.9	△3.4	△3.1
西ドイツ	1.1	1.3	1.4
イギリス	△3.2	△3.1	△3.0
フランス	△3.8	△3.5	△3.2
イタリア	△7.6	△7.4	△6.6

1984	1985	1986
アメリカ(T B レート)	10.0	10.1	10.1
日	本(現先レート)	6.4	6.5	6.7
西ドイツ(ヨールレート)	5.9	5.9	5.8
イギリス(ベースレート)	9.1	9.4	9.1
フランス(ヨールレート)	12.1	11.1	11.0
イタリア(T B レート)	15.6	14.2	14.1
カナダ(金融手形レート)	10.9	11.3	10.7
オーストラリア(金融手形レート)	11.8	12.3	13.5
韓国(私債市場レート)	2.2	2.2	2.2

（注）年利，韓国のヌ月利。

3 すなわち第2に、このような各国協調政策の効果の分析として、イ）アメリカが財政赤字の大幅削減、および口）それによるデフレ効果を相殺するために必要な限度において金融緩和を行うというポリシー・ミックスを導入した場合の金利や成長率等に対する影響、さらに八）各国がアメリカの金利低下によるドルの減価から生ずる自国の輸出の減少分を、自国の内需拡大によりどの程度補うことができるか、について政策シミュレーションを行った。

これによれば、アメリカが財政赤字の大幅