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業績目標達成のために行った施策	○ 防犯性能の高い建物部品の開発・普及の促進【行政事業レビュー対象事業：4 生活安全警察執務資料作成等】
警察庁、経済産業省、国土交通省及び建物部品関連の民間団体で構成する防犯性能の高い建物部品の開発・普及に関する官民合同会議において、一定の防犯性能があると評価した建物部品(CP部品)の開発・普及に努め、26年3月末現在、17種類3,252品目を掲載した防犯性能の高い建物部品目録をウェブサイトで公表している。
○ 非行少年の立ち直り支援に係る施策の推進【行政事業レビュー対象事業：2 児童ボルノ対策・少年非行防止対策の推進、4 生活安全警察執務資料作成等、25-2 集団的不良交友関係対策を効果的に推進するためのシステムの構築】
各都道府県警察において、問題を抱えた個々の少年に積極的に連絡をとり、地域住民や関係機関・団体等と連携して、各種体験活動等を通じた非行少年の立ち直り支援活動を行った。さらに、非行防止教室の開催等を通じた小学生等の規範意識の醸成を図るとともに、非行少年の立ち直りの大きな阻害要因となっている不良交友関係の解消に向けた集団的不良交友関係の実態の把握及び分析等の取組により、非行少年を生まない社会づくりを推進した。
○ 風俗営業等の規制及び業務の適正化等に関する法律の確な運用を始めとする繁華街・敏楽街を再生するための総合対策の推進
全国会議等において、様々な形態で営業する違法風俗店等につき、組織犯罪対策部門等の関係部門と連携して実態解明を進めるなどすることにより、取締りを一層推進するよう、都道府県警察に対し指示した。
○ 人身取引事犯の取締りの強化【行政事業レビュー対象事業：4 生活安全警察執務資料作成等】
全国会議等において、各種法令を適用して悪質な雇用主やプローカーの摘発に重点を置いた取締りや被害者の適切な保護等、人身取引事犯に対する取組を一層強化するよう、都道府県警察に対し指示した。
○ 猟銃等の所持者に対する指導の強化及び講習会の充実
全国会議等において、猟銃所持不適格者の適切な排除の推進、猟銃許可所持者に対する猟銃等の適正な保管等に関する指導を徹底するよう、都道府県警察に対し指示した。また、実際に発生した事故を基にした資料を新たに作成し、都道府県警察に対し当該資料を活用して猟銃等講習会等を効果的に実施するよう指示した。

評価結果	目標の達成状況	各行政機関共通区分	○相当程度進展あり
判断根拠	業績指標①のうち、25年度中の重要犯罪の認知件数については、過去5年間の平均値と比較して低い水準を維持したものの、強森、強制わいせつ等の認知件数の増加により、前年度より289件、2.0パーセント増加したことから、目標の達成が十分とは言い難い。業績指標①のうち、25年度中の住宅対象侵入犯罪の認知件数については、前年度より15,538件、6.8パーセント減少し、この減少率は刑法犯認知件数(参考指標①)の減少率(4.0パーセント)を上回ったこと、過去5年間の平均値と比較しても低い水準を維持したことから、目標を達成した。したがって、業績目標については、相当程度進展あり、認められる。
達成状況の分析	業績指標①のうち、重要犯罪の認知件数については、上記の業績目標達成のために行った施策が目標の達成に十分有効に寄与したとは言い難いものの、重要犯罪のうち殺人及び強盗の認知件数は前年度より減少するとともに、刑法犯認知件数(参考指標①)全体は前年度に引き続き減少した状況を勘案すれば、これらの施策が認知件数の減少に一定の寄与をしていると考えられる。業績指標①のうち住宅対象侵入犯罪の認知件数については、目標の達成状況の要因を一概に述べることは困難であるが、上記の業績目標達成のために行った施策のうち、防犯ボランティア団体数(参考指標②)が増加したことや、防犯性能の高い建物部品の開発、普及を促進したこと等が、目標の達成に有效に寄与したと考えられる。
目標の達成状況及びその分析を踏まえた総括	目標の見直しの方向性	業績目標及び業績指標】今後も、市民生活の安全と平穏の確保を目指すため、地域住民等の安全を脅かしている犯罪の認知件数を減少させる必要があることから、引き続き、現在の業績目標及び業績指標を26年度の業績目標及び業績指標として設定する。
[達成目標】少子高龄化の急速な進展や人口減少社会の到来、地域の連帯感の希薄化等、社会情勢が変化する中、地域コミュニティ主体的に取り組む防犯ボランティア活動等を持続可能な形で維持、拡大していくことが必要であることから、平成26年度には、新たな達成手段として、特続可能な安全、安心まちづくりの推進を掲げることしている。このような犯罪抑止対策に係る施策は長期的なスパンで実施していく必要があり、その効果が直ちに認知件数の減少として発現するとは限らないこと、また、短期的な認知件数の変動には、施策の効果以外の影響が多く含まれ得ることを踏まえ、施策の効果を適正に評価するため、現在の達成目標である地域住民等の安全を脅かしている犯罪の認知件数を前年度よりも減少させる。を見直し、平成26年度の達成目標を地域住民等の安全を脅かしている犯罪の認知件数について、過去5年間の平均値よりも減少させる。とすることとした。
評価結果の政策への反映の方向性	[説説を推進】強森、強制わいせつ等の認知件数が増加していることを踏まえ、引き続き、地域の犯罪情勢に即した犯罪抑止対策を推進するとともに、子供女性安全対策班が行う先制・予防的活動等の子供と女性を性犯罪等の被害から守るための取組を推進する。
学識経験を有する者の知見の活用	26年6月13日に開催した第28回警察庁政策評価研究会において有識者の意見を聴取した上で作成した。
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	○平成25年の犯罪情勢」26年6月警察庁)○少年非行情勢(平成25年1～12月)」26年2月警察庁生活安全局少年課)○平成25年中における風俗関係事犯の取締状況等について」26年3月警察庁生活安全局保安課)
政策所管課	生活安全企画課、少年課、保安課	政策評価実施時期	25年4月から26年3月までの間
平成25年度実績評価書

基本目標 1 業績目標 2

基本目標	市民生活の安全と平穏の確保
業績目標	地域警察官による街頭活動及び初動警察活動の強化
業績目標の説明	地域警察官の執行力の強化、交番機能の強化等により地域警察官による街頭活動の一層の推進を図るとともに、通信指令機能の強化を中心とした初動警察活動の強化を図る。
基本目標に関係する予算額 執行額等	区分	23年度	24年度	25年度	26年度
予算の状況(千円)	当初予算(a)	190,841	78,841	114,698	134,915
補正予算(b)	0	0	0	0
繰越し等(c)	0	0	0
合計(a+b+c)	190,841	78,841	13,567,467
182,431,819	193,038,895
執行額(千円)	177,822	60,553	129,799,690
※ 上段には生活安全警察費を、下段には複数の基本目標に係る共通経費を、それぞれ計上した(基本目標1・業績目標1の再掲)。
業績目標に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	○ 犯罪に強い社会の実現のための行動計画2008」20年12月犯罪対策閣僚会議決定)第1 身近な犯罪に強い社会の構築2 犯罪に強いまちづくりの推進⑦ 地域警察活動の強化
○ 「世界一安全日本」創造戦略」(平成25年12月10日閣議決定)Ⅲ 戦略の内容5 活力ある社会を支える安全 安心の確保(4) 公共空間における街頭犯罪や住宅等における侵入犯罪等への対策の推進⑦ 地域警察活動の強化
業績指標	業績指標①	項目	基準	実績
刑法犯及び特別法犯の総検举人員に占める地域警察官による検举人員の割合	総検举人員(人)	20年度	21年度	22年度	23年度	24年度	20~24年度(平均)	25年度
うち地域警察官による検举人員(人)	345,371	345,170	324,428	309,175	275,888	320,006	250,107
占める割合(%)	82.9	83.0	82.9	81.8	79.3	82.1	76.9
※ 25年度は暂定値
達成状況:◇	達成目標	刑法犯及び特別法犯の総検举人員に占める地域警察官による検举人員の割合について、過去5年間並の高水準を維持する。
参考指標 参考事例	参考指標①	項目	20年度	21年度	22年度	23年度	24年度	20~24年度(平均)	25年度
地域警察官による刑法犯及び特別法犯の検挙状況	刑法犯(人)	287,182	285,188	270,480	258,051	229,590	266,098	207,511
特別法犯(人)	58,189	59,982	53,948	51,124	46,298	53,908	42,596
計	345,371	345,170	324,428	309,175	275,888	320,006	250,107
※ 25年度は暂定値
参考指標②	項目	20年	21年	22年	23年	24年	20~24年(平均)	25年
警察本部の通信指令室で直接受理した110番通報に対するリスポンス、クイム	リスポンス・クイム	6分59秒	6分58秒	6分53秒	6分54秒	7分1秒	6分57秒	6分57秒
(26年4月地域課作成)
業績目標達成のために行った施策	○ 管内実態に即したパトロール全国会議等において、犯罪の多発する時間帯・地域を重点に管内実態に即したパトロールを行い、犯罪の抑止及び検挙に努めるよう都道府県警察に指示した。
○ 職務質問技能の伝承職務質問技能伝承の効果的推進について(通達)」(平成20年4月18日付け警察庁丙地発第13号)、職務質問技能伝承体制の拡充整備等の推進について」(平成20年4月18日付け警察庁丁地発第54号)、に基づき、全都道府県警察本部に設置されている職務質問技能指導班による指導、専科教養の実施、研修会の開催等、地域警察官の職務質問技能の伝承に関する取組を推進した。
○ 交番相談員の増配置平成25年度地方財政計画に基づき、交番相談員の増員要求を行った結果、25年4月1日現在、24年4月と比べ24人の増員が行われた。
○ 初動警察刷新強化施策の定着化初動警察刷新強化のための指針」(平成20年12月10日付け初動警察強化推進委員会決定)、初動警察刷新強化の取組の定着化について(通達)」(平成24年5月24日付け警察庁丙地発第19号)等に基づき、重点施策の定着化を図るよう都道府県警察に指示した。
評価の結果	目標の達成状況	各行政機関共通区分	○相当程度進展あり
判断根拠	業績指標①については、25年度の実績値が、過去5年間の平均値と比較して5.2ポイン低下したものの、依然として80パーセントに近い高水準を維持したことから、目標をおおむね達成した。したがって、業績目標については、相当程度進展ありと認められる。
達成状況の分析	業績指標①については、25年度の実績値が過去5年間の平均値より低下した要因を一概に述べることは困難であるが、地域警察においては、近年の大量退職・大量採用により、実務経験が浅く、特に検挙に必要な職務質問技能等を十分に習得していない若手警察官を多く擁していることも一因と考えられる。そのため、上記の業績目標の達成のために行った施策である職務質問技能伝承制度の効果的な運用や、職務質問に秀でた自動車警ら隊による同行指導等、様々な教養制度を拡充し、若手警察官の育成及び現場執行力の強化に努めたことや、地域の安全・安心確保のため、犯罪の多発時間帯・地域に重点を置いた効果的なパトロールの実施や、積極的な職務質問等による犯罪の抑止・検挙活動等を推進したことが、目標の達成におおむね有効に寄与したと考えられる。
目標の達成状況及びその分析を踏まえた総括	目標の見直しの方向性	業績目標、業績指標及び達成目標】今後も、市民生活の安全と平穏の確保を目指すため、総検挙人員に占める地域警察官による検挙人員の割合について高水準を維持する必要があることから、引き続き、現在の業績目標等を26年度の業績目標等として設定する。
評価結果の政策への反映の方向性	引き続き、管内実態に即したパトロールの実施による犯罪の抑止及び検挙に努めるとともに、事件事故に迅速的確に対応できるよう、若手地域警察官の早期育成、街頭活動及び初動警察活動の強化に向けた取組を推進する。
学識経験を有する者の知見の活用	26年6月13日に開催した第28回警察庁政策評価研究会において有識者の意見を聴取した上で作成した。
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	○平成25年(1月～11月)の110番通報の概要等について」26年1月警察庁生活安全局地域課)
政策所管課	地域課	政策評価実施時期	25年4月から26年3月までの間
平成25年度実績評価書

基本目標１ 業績目標３

基本目標	市民生活の安全と平穏の確保
業績目標	良好な経済活動等の確保及び環境破壊等の防止
業績目標の說明	経済活動を侵害し、国民の日常生活に影響を及ぼす犯罪及び環境犯罪の取締りとそれら犯罪への対策を推進することにより、良好な経済活動等を確保するとともに、環境破壊等を防止する。
区分	23年度	24年度	25年度	26年度
予算の状況(千円)	当初予算(a)	190,841<103,367,889>	78,841<116,268,682>	114,698<112,061,442>	134,915<110,699,410>
補正予算(b)	0<59,467,300>	0<48,874,639>	0<13,567,467>
線越し等(c)	0<19,596,630>	0<27,895,574>
合計(a+b+c)	190,841<182,431,819>	78,841<193,038,895>
執行額(千円)	177,822<136,600,031>	60,553<129,799,690>
※ 上段には生活安全警察費を、下段には複数の基本目標に係る共通経費を、それぞれ計上した(基本目標1栄績目標1の再掲)。
業績目標に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	○ 犯罪に強い社会の実現のための行動計画2008」(20年12月犯罪対策閣僚会議決定)第1 身近な犯罪に強い社会の構築4 消費者の目線に立った生活経済事犯への対策の強化第4 犯罪組織等反社会的勢力への対策5 組織的に敢行される各種事犯への対策○ 世界一安全な日本創造戦略(25年12月10日閣議決定)Ⅲ 戦略の内容4 社会を脅かす組織犯罪への対処(6) 組織的に敢行される各種事犯への対策5 活力ある社会を支える安全安心の確保(3) 生活経済事犯への対策の強化
業績指標	業績指標①	項目	基準	実績
経済犯罪等(注1)の検挙事件数及び検挙人員	利殖動誘事犯(注2)	検挙事件数(事件)	22	29	31	35	41	20~24年(平均)	25年
特定商取引等事犯(注3)	検挙事件数(事件)	117	125	110	184	196	146	189
検挙人員(人)	142	152	193	161	124	154	172
検挙人員(人)	279	371	430	314	259	331	418
ヤミ金融事犯(注4)	検挙事件数(事件)	437	442	393	366	325	393	341
検挙人員(人)	860	815	755	666	470	713	523
食の安全に係る事犯(注5)	検挙事件数(事件)	37	66	46	39	41	46	40
検挙人員(人)	91	132	85	76	73	91	80
達成目標	経済犯罪等について、次のとおり取締りを推進する。i 利殖動誘事犯 検挙事件数及び検挙人員について、前年よりも増加させる。ii 特定商取引等事犯 検挙事件数及び検挙人員について、前年並の水準を維持する。iii ヤミ金融事犯 検挙事件数及び検挙人員について、前年並の水準を維持する。iv 食の安全に係る事犯 検挙事件数及び検挙人員について、24年中の検挙事件数及び検挙人員の前年比増減傾向を踏まえた水準を維持する。
達成状況:○	項目	基準
業績指標②	項目	20年	21年	22年	23年	24年	22~24年(平均)	25年
犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供件数(注6)	件数(件)	14,351	23,938	29,086	22,458	33,680
注6利殖動誘事犯、特定商取引等事犯及びヤミ金融事犯に関するものに限る。26年4月生活経済対策管理官作成)
達成状況:®	達成目標	犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供件数を前年よりも増加させる。
業績指標③	項目	基準
産業廃棄物事犯の検挙事件数及び検挙人員	20年	21年	22年	23年	24年	20~24年(平均)	25年
検挙事件数(事件)	1,225	1,228	1,174	1,038	1,007	1,134	922
検挙人員(人)	1,940	1,893	1,820	1,609	1,485	1,749	1,408
達成状況:△	達成目標	産業廃棄物事犯の検挙事件数及び検挙人員について、産業廃棄物の不法投棄件数」(参考指標②)の平成24年度中の投棄件数の前年度比増減傾向を踏まえた水準を維持する。
参考指標参考事例	参考指標①	項目	20年	21年	22年	23年	24年	23～24年(平均)	25年
经济犯罪等の相談件数	利殖勧誘事犯の相談件数(件)	-	-	-	11,233	7,366	9,300	3,594
特定商取引等事犯の相談件数(件)	-	-	-	4,051	3,550	3,801	2,784
項目	20年	21年	22年	23年	24年	21～24年(平均)	25年
ヤミ金融事犯の相談件数(件)	-	1,879	1,342	1,122	1,049	1,348	841
※利殖勧誘事犯の相談件数及び特定商取引等事犯の相談件数は、いずれも全国消費生活情報ネットワークシステム(PIO-NET)に26年1月15日までに登録された相談のうち、既に金銭を支払ってしまったこと及び契約時期が年月まで判明したもの。また、ヤミ金融事犯の相談件数は、全国消費生活情報ネットワークシステム(PIO-NET)に26年1月15日までに登録された相談のうち、ヤミ金、ヤッ及び金、又は、間金、のいずれかの文言を含み、かつ、既に金銭を支払ってしまったこと及び契約時期が判明したものを当所で抽出したもの。
項目	20年度	21年度	22年度	23年度	24年度	20～24年度(平均)	25年度
食品表示110番、への相談件数(件)	26,222	27,356	24,916	24,288	21,233	24,803	16,242
(農林水産省 食品表示110番の実績について)
参考指標②	項目	20年度	21年度	22年度	23年度	24年度	20～24年度(平均)	25年度
産業廃棄物の不法投棄件数	不法投棄件数(件)	308	279	216	192	187	236
25年12月環境省 産業廃棄物の不法投棄等の状況(平成24年度)について)
参考指標③	項目	20年	21年	22年	23年	24年	20～24年(平均)	25年
知的財産権侵害事犯の検挙事件数及び検挙人員	検挙事件数(事件)	385	364	398	450	510	421	524
検挙人員(人)	710	620	583	647	846	681	716
26年4月生活経済対策管理官作成)
○犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供の推進利殖勧誘事犯を始めとする経済犯罪等の被害拡大防止及び被害回復を図るため、犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供を推進した。
○经济犯罪等の取締りの推進関係機関・団体と連携しつつ、国民の生活を脅かす利殖勧誘事犯、特定商取引等事犯、ヤミ金融事犯等の経済犯罪等の取締りを推進した。
○関係機関・団体との連携の推進環境犯罪対策推進計画」(平成11年4月5日付け警察庁丙生環発第15号別添)に基づき、関係機関と連携しつつ、悪質な環境事犯に対する取締りを推進した。

評価の結果	目標の達成状況	判断根拠	業績指標①のうち、25年中のi利殖勧誘事犯の検挙事件数及び検挙人員については、いずれも前年より減少したものの、利殖勧誘事犯の相談件数(参考指標①)が51.2パーセント減少)した中、前年比の減少率がそれぞれ9.8パーセント、3.6パーセントにとどまったこと、過去5年間の平均値と比較して増加したことから、おおむね目標を達成した。業績指標①のうち、25年中のi特定商取引等事犯及び並々金融事犯については、検挙事件数及び検挙人員が前年より増加したことから、目標を達成した。業績指標①のうち、i/v食の安全に係る事犯については、24年中は前年比で、検挙事件数が5.0パーセント増加し、検挙人員が3.9パーセント減少し、25年中は前年比で、検挙事件数は2.4パーセント減少し、24年中の前年比傾向を踏まえた水準を維持できなかったものの、検挙人員が9.6パーセント増加したことから、おおむね目標を達成した。このため、業績指標①については、おおむね目標を達成した。業績指標②については、25年中の実績値が前年より増加したことから、目標を達成した。業績指標③については、産業廃棄物の不法投棄件数(参考指標②)の24年度中の不法投棄件数が、前年度比で2.6パーセント減少した中、25年中は前年比で、検挙事件数及び検挙人員がそれぞれ8.4パーセント及び5.2パーセント減少しており、24年度中の不法投棄件数の前年度比減少率を上回って減少したことから、目標の達成が十分とは言い難い。以上のとおり、業績指標③については目標が達成されたものの、主要な業績指標である業績指標①についてはおおむね目標を達成するとともに、業績指標②については目標を達成した。したがって、業績目標については、相当程度進展あり、認められる。
達成状況の分析	業績指標①については、上記の業績目標達成のために行った施策のうち、犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供を推進したこと及び経済犯罪等の取締りを推進したことが、目標の達成におおむね有効に寄与したと考えられる。業績指標②については、上記の業績目標達成のために行った施策のうち、犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供を推進したことが、目標の達成に有効に寄与したと考えられる。また、関係機関・団体との連携を推進したことについては、事件に関する端緒情報の入手につながる場合があること及び関係機関等からの情報を金融機関への情報提供に活用していることから、目標の達成に有効に寄与したと考えられる。業績指標③については、廃棄物処理法の改正による規制の強化を始め、不法投棄等の未然防止、拡大防止のための様々な施策の実施等により、産業廃棄物の不法投棄件数(参考指標②)が20年度から毎年度減少しており、産業廃棄物の不法投棄事案の減少がうかがわれる。このため、上記の業績目標達成のために行った施策が目標の達成に寄与していないとまではいえないと考えられる。
目標の達成状況及びその分析を踏まえた総括	目標の見直しの方向性	[業績目標、業績指標及び達成目標]今後も、市民生活の安全と平穏の確保を目指すため、経済犯罪等の取締りの推進等が必要であることから、引き続き、現在の業績目標等を26年度の業績目標等として設定する。
評価結果の政策への反映の方向性	[引き続き推進]経済犯罪等については、早期の事件化を図るとともに、関係機関・団体と連携しつつ、犯罪の予防及び被害拡大防止を図るため、引き続き、犯罪利用口座凍結のための金融機関への情報提供及び広報啓発等に取り組む。また、環境事犯については、引き続き、悪質な事犯に重点を置いた取締りを実施するとともに、関係機関との連携を図る。
学識経験を有する者の知見の活用	26年6月13日に開催した第28回警察庁政策評価研究会において有識者の意見を聴取した上で作成した。
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	○ 平成25年中における生活経済事犯の検挙状況等について」Q6年2月警察庁生活安全局生活経済対策管理官）○ 食品表示110番の実績について」Q6年1月農林水産省）○ 産業廃棄物の不法投棄等の状況(平成24年度)について」Q5年12月環境省）
政策所管課	生活経済対策管理官	政策評価実施時期	25年4月から26年3月までの間
特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）について

### 1. 個人番号関係事務実施者を対象とするアンケート・ヒアリング及び主務官庁への協力要請

① 個人番号関係事務実施者を対象とするアンケート・ヒアリングの実施（4～5月）

特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）作成の参考とするために、金融機関及び健保組合を含む個人番号関係事務実施者700～800社程度を対象に個人番号関係事務の実態についてのアンケートを行う（主なアンケート項目は別添）とともに、必要に応じてヒアリングを実施する。

② 主務官庁（個人情報保護法上の主務大臣）への協力要請（4～5月）

主務官庁に対しガイドライン作成に関する説明及び協力要請を行うとともに、必要に応じて主務大臣としての意見を聴取する。

### 2. ガイドラインの検討・作成

（1）アンケート及びヒアリング終了後、個人番号関係事務実施者向けガイドライン（金融機関向けガイドラインを含む。）及び行政機関等向けガイドラインの原案を作成する（6月目途）。

(2) 関係機関を含む分野別検討会において、原案に対する意見を聴取する（6〜7月）。

① 個人番号関係事務実施者（民間事業者）検討会

個人番号関係事務実施者（民間事業者）向けガイドライン（金融機関向けガイドラインを含む。）について意見を聴取する。

メンバー：委員会事務局、経済団体、事業会社等（3 社程度）、金融機関、IT 関係団体、内閣官房（社会保障改革担当室）、金融庁

② 行政機関等検討会（関係省庁連絡会）

各ガイドライン原案に対し意見を聴取するとともに、監視・監督の連携体制について協議を行う。

メンバー：委員会事務局、内閣官房（社会保障改革担当室）、消費者庁、各省庁（個人情報保護法上の主務大臣）等

③ 地方公共団体検討会

行政機関等向けガイドラインについて意見を聴取する。

メンバー：委員会事務局、内閣官房（社会保障改革担当室）、総務省、地方公共団体（6団体程度）、IT関係団体

3．パブリックコメント実施等（8～9月）

検討会における検討の結果を踏まえ委員会で検討し、必要に応じてガイドラインを修正、パブリックコメントを実施する。

（注）上記スケジュールは、番号法別表第1、2に係る各省庁の省令の公布状況によって調整が必要となる可能性がある。
## 主要なアンケート項目

○ 給与関係事務、支払調書作成事務、健康保険組合の保険給付関係事務等を対象

○ 従業員等の個人情報を取り扱う事務に関し、社内ルールや事務の実態について選択方式で質問

・取得

・保管、管理

・利用

・廃棄、消去

○ 個人情報の取扱いに関する現状に関し、以下の点を選択方式で質問

·組織的安全管理措置

· 人的安全管理措置

· 物理的安全管理措置

·技術的安全管理措置

· 外部委託先の監督 等
# 家計の金融資産選択と公的金融 $ ^{*} $

松浦克己**

橘木俊詔

井村浩之

**）松浦克己（経済研究所主任研究官）橘木俊昭（同客員主任研究官、京都人経済研究所教授）井村浩之（同委嘱調查員、東洋信託銀行）

**）松浦克己（経済研究所主任研究官）橘木俊昭（同客員主任研究官、京都人経済研究所教授）井村浩之（同委嘱調查員、東洋信託銀行）
# 「家計の金融資産選択と公的金融」要旨

### 1. 研究の目的と特色

## (1) 目的

財政投融資 - 公的金融 - に関しては、「初めに原資ありき」と言われる。財投の主たる原資は、郵貯、簡保、厚生年金等である。この中でも郵貯、簡保は市場メカニズムを通じて調達され、家計の金融資産においても重要な地位を占めている。このため、本研究においては、家計の金融資産選択行動の分析により郵貯や簡保に対する選択の特徴を明らかにする。この分析にあたって、総務庁「貯蓄動向調査」(84～88年)の個票データを用いている。

## (2) 研究の特色

本研究の特色は以下の6点である。

イ）分析対象の金融資産として、郵貯や簡保のみならず銀行預金、生保、株式等10種類を取上げて、家計の金融資産選択行動全般について分析すると共に資産選択の相互比較を通して郵貯や簡保の選択に対する特徴を解明したこと。

☐）保有関数（ある金融資産を持つか持たないかの保有確率）と需要関数（ある金融資産を保有する場合、その需要金額）の双方を推計したこと。そのために、Tobit model type 2 と言われる計量手法を採用したこと。

八）個票データを利用することにより、世帯主年齢、家族数、就業者数等の家計の属性を明示的に考慮したこと。

二）5年分のデータを用いることにより、

単年度データでは分析が困難な金利の影響を明示的に考慮したこと。

ホ）負債総額を説明変数に入れ、住宅ローンをはじめとする負債の影響を考慮したこと。

へ）店舗指標を取り入れることにより、家計の金融サービスへのアクセスの程度、あるいは店舗政策の影響を考慮したこと。

## 2 家計の金融資産選択の全体的な特徴

家計の金融資産選択の特徴として、以下の4点があげられる（表1参照）。

(1) まず保有関数と需要関数とで説明変数の符合がかなりのケースで逆転しており、家計の金融資産選択にあたり保有行動と需要行動で差があることがあげられる。この理出の一つとして、低中所得者では安全資産やミドルリスク・ミドルリターンの金融資産を選択するがリスク負担や取りコスト負担能力の高い高所得者層では収益性の高い危険資産を選好すること等が考えられる。

他の理由としては、郵貯や簡保のように預入限度額や加入限度額の制約で高所得者層、資産家層の需要が他の金融資産へシフトすることが考えられる。

(2) 第二に所得や資産、負債、ライフサイクルに関する事項（年齢、持家の有無、家族人員、家族内の就業者数）が多くの場合に、保有行動や需要行動に有為に影響していることがあげられる。特にライフサイクルに関する説明変数が有意であることは、金融資産の選択とライフサイクルの密接な関係を示唆するものといえる。また、負債総額が多くの場合に有意であると言うことも住宅ローンや実物投資が金融資産選択に影響していることを示すものである。

(3) 第三に金利については、選択する資産の自己名目金利を説明変数として採用すると、保有関数については 7 種類で有意に正の符合、需要関数については 5 種類で有意に正
家計の金融資産の保有・需要関数 (自己名目金利・自己店舗指標の場合)

被说明变数	郵	银行	提金	相 银 等 预 金	借	保	生	保
说明变数	保 有	保 有	保 有	保 有	保 有	保 有	保 有	保 有
年	0.065(2.011)	0.030(5.137)	0.044(10.577)	0.022(1.953)	0.061(2.019)	0.070(5.942)	0.111(3.816)	0.079(14.490)
家族人員	0.031(0.434)	0.002(0.117)	0.003(0.036)	0.063(3.049)	0.156(2.165)	0.105(3.712)	0.885(12.311)	0.537(17.580)
就業者数	0.477(4.037)	0.240(9.932)	0.736(A5.512)	0.211(5.847)	1.556(13.223)	1.300(7.179)	0.820(7.102)	0.456(14.518)
持家有無	0.130(6.611)	0.046(10.395)	0.009(0.392)	0.008(1.403)	0.354(18.251)	0.386(8.315)	0.199(10.286)	0.133(16.330)
金融資產残高	0.408(25.521)	0.011(4.367)	0.261(14.688)	0.167(51.580)	0.085(8.516)	0.104(11.673)	0.136(14.642)	0.016(4.766)
負債残高	0.145(10.512)	0.029(8.766)	0.010(0.505)	0.005(1.623)	0.020(1.589)	0.048(11.237)	0.020(1.673)	0.025(11.364)
40歲未満	0.030(1.146)	0.003(0.478)	0.164(5.542)	0.041(5.266)	0.072(2.772)	0.082(7.244)	0.388(15.110)	0.215(15.060)
40~54歲	0.051(2.225)	0.010(2.318)	0.055(2.166)	0.035(5.475)	0.051(2.291)	0.056(6.115)	0.185(8.412)	0.094(13.217)
店舖指標	0.095(2.077)	0.043(4.754)	0.091(1.827)	0.002(0.018)	0.236(7.130)	0.219(7.056)	0.016(0.354)	0.064(0.555)
被说明变数	郵	银行	金	相 银 等 预 金	生 保

注）t値検定で**は1%、*は5%で有意であることを示す（後の表同じ）。 注）株式分散は、株式投資リスクの代理変数。東証一部上場株式月間収益率の分散/100。 注）MILLS' RATIOは対数正規分布関数の微分した値。需要関数の計測に必要な説明変数。
家計の金融資産の保有・需要関数 (自己名目金利・自己店舗指標の場合)

被说明变数	株式	債券	株式	投信	公社債投信	信	託
说明变数	保有	需要	保有	需要	保有	需要	保有	需要
年	0.542(15.869)	0.297(8.048)	0.223(5.878)	0.041(1.399)	0.250(6.179)	0.111(3.693)	0.293(6.984)	0.042(0.889)
家族人員	0.193(2.115)	0.299(2.991)	0.575(5.482)	0.278(3.041)	0.288(2.264)	0.019(0.217)	0.485(4.019)	0.116(1.213)
就業者数	2.060(13.660)	2.393(13.529)	1.018(6.063)	0.365(2.580)	0.661(3.277)	0.124(0.897)	0.877(4.511)	0.225(1.376)
持家の有無	0.041(1.600)	0.052(1.708)	0.076(2.584)	0.012(0.449)	0.091(2.449)	0.055(1.974)	0.086(2.556)	0.074(2.971)
金融資產残高	0.0436(32.957)	0.067(66.523)	0.343(29.897)	0.150(15.342)	0.244(22.279)	0.007(0.663)	0.156(10.695)	0.001(0.078)
負債残高	0.054(3.495)	0.043(2.584)	0.076(4.595)	0.034(2.319)	0.068(3.512)	0.046(2.924)	0.758(3.624)	0.002(0.084)
40歲未満	0.060(1.766)	0.124(3.271)	0.096(2.575)	0.052(1.568)	0.112(2.418)	0.0001(0.004)	0.009(0.199)	0.006(0.229)
40~54歲	0.066(2.537)	0.179(6.167)	0.112(3.704)	0.084(3.338)	0.062(1.832)	0.010(0.390)	0.035(0.949)	0.002(0.072)

店舖指標	0.325(2.810)	0.550(4.550)	0.396(3.191)	0.015(0.154)	0.432(2.848)	0.067(0.686)	0.228(1.541)	0.242(2.607)
被说明变数	株式	券	株式	股	信	公社	信	信	信	<nl>
の符合が得られており、自己名目金利の上昇が保有確率を高める、あるいは需要金額を増加させるという、理論的予想をまずまず満たす成果が得られている。これに対し、自己実質金利を採用すると、保有関数で有意に正の符合が得られているのは1種類、需要関数では同じく3種類と必ずしも満足のいく結果とはなっていない。これからすれば人々は自己名目金利を見て金融資産選択を行っているように思われる。計測期間中は戦後最も物価が安定していた時期であるという点に留意を要するが、この計測の限りではフィッシャー効果（インフレ期待率は名目利子率に反映される）は余りみられない。ただし、インフレヘッジ機能という意味でフィッシャー効果が最も期待される株式については、自己実質金利は保有・需要両関数で有意に正なっていることが注目される。

(4) 第四に店舗指標（当該金融機関店舗数／都道府県面積）は、当該金融サービスに対するアクセスの容易さを示すものであり、当該金融資産に対する保有確率を高めるので保有関数については正の符合となることが期待される。推計結果でも保有関数については5種類で有意に正の値が得られ、まずまず理論的予想を満たしている。

## 3 郵貯・簡保等の個別の金融資産の選択について

個別の金融資産選択の分析は 10 種類について行った（表 1 参照）。ここでは公的金融の一角をなす郵貯・簡保を中心に述べる。

(1) 郵貯

郵貯については、店舗指標を他のケースと同一パターンの郵便局数／都道府県面積によって他、郵便局が金融サービスのアクセスを確保する観点から過疎地等にも設置されているという、郵便局展開の公益性の効果についてより極め細かくみるため郵便局数／市町村面積のパターンも作成し、二通りの推計を行った。ここでは後者について述べる（表 2 参照）。

年収の符号が保有関数、需要関数でともに負（需要関数について有意）というのは他の金融資産の選択に見られない特徴である。その理由としては郵貯には預入限度額があるため、低中所得層では多く利用されるが、高所得層では預入限度額の制約のない銀行預金へシフトすることが考えられる。

保有関数で金融負債残高の係数が有意に負となり、かつその値も銀行預金等に比べて大きいのは、住宅ローン等の消費者ローンをほとんど取り扱ってない郵貯から、それらを扱う民間金融機関へ預金がシフトしているためと考えられる。就業者数の係数については保有関数で負、需要関数で正という有意な結果が得られている。これは銀行預金にも共通するものである。就業者数の増加は共働きの増加と解されるので、主婦の就業による忙しさから取引先金融機関を集約し、それが保有確率の低下につながったものとみられる。金利の係数については保有関数で有意な正となっているものの、需要関数では有意に負となり、その値も△0.96とかなり大い。サンプル期間が金利低下局面にあったことに留意を要するが、これは金利に反応する層の需要額が減少していることを示唆しているとみられる。店舗指標については、保有関数で全く非有意で郵便局の展開が郵貯の保有確率の上昇につながっていないこと、また、需要関数で有意に負でむしろ需要額の減少が見られるというのは、効率性と言うよりは金融サービスへのアクセスを確保するという公益的観点から、郵便局が展開されていることを示唆している。

推計結果から郵貯の将来動向をみると次のことが指摘される。保有確率については、有意な説明変数の中で金融資産残高（0.4）の値が負債残高（ $ ^{\triangle} $ 0.15）の値を上回っていること等からすればネットの金融資産の上昇に伴って徐々に上昇するとみられる。需要金額
については、有意な説明変数の中で金融資産残高（0.1）の値と年収（ $ ^{\triangle} $ 0.08）の値がほぼ打ち消しあっていること等からすれば、大きな変動は予測しにくいと言える。しかし、より厳密な予測のためには所得階層毎、資産階級毎の所得、資産の予測が必要であること、また預入限度額の影響を考慮する必要もあること等に留意しなければならない。

表 2 郵貯の保有・需要関数

(店舗指標を市町村単位で作成したケース、自己名目金利)

保有閱数	需要閱数
係数	(t值)	係数	(t值)
年 収	△0.030	(△0.925)	△0.077	(△4.792)
家族人員	0.257	(3.634)	0.516	(16.028)
就業者数	△0.354	(△3.000)	0.684	(11.386)
持 家	0.133	6.727	△0.173	(△11.739)
金融資產残高	0.413	(25.974)	0.105	(12.404)
負債残高	△0.151	(△10.933)	0.0004	(0.043)
40歲末滿	0.001	(0.054)	△0.258	(△18.581)
40~54歲	0.073	(2.754)	△0.103	(△8.329)
店舖指標	0.001	(0.085)	△0.077	(△7.064)
金 利	0.068	(2.505)	△0.964	(△166.384)
定 数 項	△0.549	(△3.270)	5.707	(73.002)
Mills'Ratio	0.582	(9.418)
对数尤度	△16120
R²	0.897

## (2) 簡保

簡保については、年収の係数が保有関数で有意に負となっている。この理由としては簡保の加入限度額が1,300万円と制約され、低所得者層では利用されるものの、加入限度額の水準が高所得者の遺族の生活保障等の観点からすれば不十分で、その保有確率が低下していることがある。この点、所得の上昇が保有確率や需要額の増加にストレートに結びついている生保とは対照的である。

金融資産残高の係数も保有関数で正、需要関数で負と有意に符号が逆転している。これに対し生保については両関数で有意に正である。この相異も年収の場合と同様に加入限度額の制約によると解される。

年齢については40歳末満、40～54歳のいずれの層でも、保有関数で負、需要関数で正の有意な結果が得られ、この点も生保とは全く逆の現象であり、年齢層別の利用において簡保と生保が代替関係にたつことを示唆している。

推計結果をもとに簡保の将来動向をごく簡単に定性的に述べる。保有確率については、年収の係数値（ $ ^{\triangle} $ 0.1）と金融資産残高の係数値（0.1）とが打ち消しあっていること等からすれば、横バイで推移すると考えられる。需要額については、年収（0.08）による増加の影響が金融資産残高（ $ ^{\triangle} $ 0.02）による低下の影響を上回っていること等からすれば、今後増加することが予想される。しかし、年収と金融資産残高の係数が保有関数と需要関数で有意に逆転していることにみられるように、
加入限度額の水準が保有確率、需要額の決定に大きく影響しているとみられるので、その点について留意が必要である。（要旨 終）

## 1 ．1 家計の金融資産選択について

財政投融資 — 公的金融 — に関し、しばしば言われるのは「初めに原資ありき」ということである。

財投の主たる原資は郵便貯金（「郵貯」）簡易保険・郵便年金（「簡保」）厚生年金・国民年金である。このうち郵貯、簡保は市場メカニズムを通じて資金が調達されている点で厚生年金等とは異なっている。郵貯、簡保は家計の金融資産の中で無視しえない比重を占めている。そこで、家計の金融資産選択に関する分析を行い、郵貯や簡保に対する選択要因について研究する。

本研究では総務庁の「貯蓄動向調査」の個表が用いられている。これにより、郵貯や簡保に限らず銀行預金や株式等の金融資産に関する分析が可能となり、家計の金融資産について幅広く研究を行った。それにより各種の資産に対する選択と郵貯や簡保に対する選択の比較が可能となり、両者の特徴が一層明解となっている。更に、従来のアグリゲートされたデータに基づく計量では十分に把握することが困難であった高齢化、核家族化、共働きの増加という家計の属性と密接に結びつく社会事象と金融資産選択の関係についても検討する。

これらにより、郵貯や簡保の公的金融資産のみならず、金融資産全般に対し、所得、資産、負債という通常分析に用いられる変数以外に家計属性、更に店舗やクロスセクションの分析では通常とり入れることが困難な金利をも盛りこんだことが本研究の特徴である。

本論文の構成を述べると次の通りである。

1. 2. で本研究と同様にクロスセクション・データの個票を用いて行なわれた先行研究について紹介する。あわせて本研究の特徴を取り上げる。2. で本研究で採用している計量理論であるトービット・モデルの骨格について示し、あわせてトービット・モデルの中でtype2と言われる方法を用いる根拠について述べる。3. で分析対象となっているデータについて説明する。ここでは計量の対象となる金融資産のアグリゲートの仕方、及びデータ解釈上の注意点（特に複利貯金を主体とする郵貯と金融資産としての保険の取扱い）等について示す。4.1.では、プロビット方程式（保有関数）と回帰方程式（需要関数）の具体的な定式化を示す。4.2.では所得、資産、負債を世帯単位で把握する理由、換言すれば個人単位（あるいは税込年収ではなく、家計貯蓄率の推計では必要となる、可処分ベースの年収によること）の困難性について述べる。4.3.では金利の取扱い方、具体的には金融機関の支払った平均金利を本研究で採用する背景を示す。4.3.では、店舗サービスと資産選択の関係、また店舗サービスの指標として何が適当であるかを考察する。

5.1. では、説明変数の金利と店舗の組合せにより4通りの推計を行ったことを示す。5.2.では、推計結果の全体的な特徴についてイ）トービットtype2の妥当性、口）説明変数の有意性、八）金利、二）店舗指標、の4点を中心に解説する。5.3.では本研究の被説明変数となった10種類の金融資産毎に、推計結果から得られた特徴について述べる。

6．では、全体的なまとめと今後残された研究課題について述べる。

### 1.2 クロスセクション・データによる 資産選択の研究の先行例

1．クロスセクション・データを用いた家計の資産選択に関する研究としては、「貯蓄動向調査」の70年～74年のデータを用いた斉藤・大鹿 $ ^{[77]} $ がある。

斉藤・大鹿は Brainard, To bin[68]のポートフォリオ・モデルを用い分析している。計量的にも不均一分散をチェックしている。しかし、推計の手段として OLS によっており、
Tobin[58]により指摘され、その後 Amemiya[73]等によって展開された Tobit モデルによっていない。そのため、その分析は不適切なものになっている（「零」保有を含むデータの分析に OLS を用いることの誤りについて、たとえば Amemiya[84]参照）。

2．最近 Tobit モデルを用いて、金融資産の選択に関する一連の研究が発表された。それは、日経「金融行動調査」を用いて分析されている。斉藤[86]、Amemiya, Saito, Shimono[87]、谷川・橘木[88]、橘木・谷川[89], Shimono, Tachibanaki[89]である。計量的にみると、このうち橘木・谷川[89]は単一方程式モデルをtype 2 Tobit で、斉藤[86]が単一方程式モデルをtype Tobit で推計している。Amemiya, Saito, Shimono[87]谷川・橘木[88], Shimono, Tachibanaki[89]は連立方程式モデルである。

モデルの内容としては、年収、ライフステージ(年齢、世帯人員等)をとりいれているのは共通であるが、谷川・橘木では税引後金利を導入することにより、金利の資産選択に与える影響を分析しているのが特徴である。

3. 本研究は、単一方程式で type2 Tobit で推計している点では、橘木・谷川 $ ^{[89]} $ と共通している。本研究の特徴はモデルの定式化を工夫したことと対象とする金融資産を広げたことにある。その主要な点は次の四点である。

イ）5 年分の「貯蓄動向調査」(84～88 年)を用いることにより、金利を説明変数にいれている。

口）負債総額を説明変数にいれ、負債の影響をみている。

八）店舗指標を説明変数にいれることにより、店舗政策が資産選択にどう影響したか、見方をかえれば各金融機関の資金吸収にとりどの程度の効果があったのかをみている。

二）10個と比較的多くの金融資産を取り上げている。特に銀行預金を都・地銀の普通銀行と相銀等とに業態別に区分したこと、生命保険を取りあげ、かつ簡保と生保（民間保険）に区分したこと、及び投信を株式投信と公社債投信に分げたこと、により個別のちがいをみている。

## 2 ．トービット・モデルについて

1. 我が国では、経済主体がある行動を選択するかしないかというような、被説明変数が 0，1,2 と離散形になる qualitative varia-bles (質的変数) や被説明変数を直接観察することができない limited dependent varia-bles (LDV) について説明された文献やテキストは少ない。

たとえば、計量経済に関するテキストについてみると、佐和[79]，蓑谷[83]，岩田[82]，[83]ではこれらの問題はふれられていない。わずかに伴・中村・跡田[88]がプロビットとロジットについて紹介し、コンピューターのプログラミングに関し、和合・伴[88]が解説している程度である。

米で、Chow[83] , Amemiya[85] , Maddala[88] , Judge , G.G , et a11[88] のテキストが質的変数や LDV に章をさいているのと比べると対象的である。

質的変数や LDV による計量分析の有用性、とりわけ計量分析で最も用いられることが多い OLS を零保有を含むサンプルの分析に用いた場合、線型の仮定をみたさないのでその結果が不適当であること、また本論文がトービット・モデルに依拠していることから、ここではトービット・モデルを中心に紹介する。

2. 質的変数や LDV については、Maddala [83]が総合的に解説している。質的変数については Amemiya[81] ，トービット・モデルについては Amemiya[84]が秀れたサーベイを行っており、これらは Amemiya[85]にまとめられている。これらの文献から適宜に要約する。

(1) Truncated 回帰モデル

Maddala は、Truncated 回帰モデルの例
図 2 - 1 データが truncated している場合の分布

として、負の所得税のケースを取り上げている。負の所得税はある一定水準以下の所得者に対し補助を行うものであるが、所得水準の決定のために所得の回帰を行うに際しては、被説明変数がある点で切断されている(truncated)ことを考慮にいれなければならない。その水準をこえるものはサンプルに含まれないことになる。この場合、OLSを使うと推計値にバイアスが生じ一致性が保たれない。

$ yi=\beta\ Xi+Ui\cdot\cdot\cdot\cdot $ (1)

$ X \cdot \cdot $ 説明変数

$ Ui \cdot \cdot IN(0, \sigma_{2}) $

とする。

yi については、ある一定の値 C に関し、

yi ≤ C の場合のみ観察しうるだけである。これは、β Xi + Ui ≤ C 又は Ui ≤ C - β Xi を意味する。従って、E(Ui ∥ Ui ≤ C - β Xi)が零になることはない。Xi の関数である。

また、残差は説明変数と相関関係をもっている。従って、OLS の推計値は一致性のないものとなる。これは

E(OLS の推計値) = （含まれた変数の真の係数）

+ （落とされた変数の真の係数）

× （含まれた変数に関する除かれた変数の回帰から求められる係数）

という点からもたしかめられる。

## (2) censored 回帰モデル

ある金融資産や耐久消費財は人によって

は全く保有していないということはしばし

ばみられる。この零オブザベーションが存在することにより、連続密度関数を仮定することができず、線形モデルではバイアスが生じる。

y をある耐久消費財の支出，y*をその耐久消費財の最低価格、いき値(threshold value)とする。

$ y = X\beta + U $

$ y^{*} = Zr + V $

観察されるのは

$ y \geq y^{*} $

の場合のみである。

このようにデータがtruncatedしている場合、あるいはcensoredしている場合の分析のために開発されたのがトービット・モデルである。

3．トービット・モデルの類型

Amemiya[84], [85]はトービット・モデルをその尤度関数により5つに類型化している。Amemiyaは実際に用いられるトービット・モデルの95%は、この5つの類型に含まれるとしている。次表は、Amemiyaによる5種類を取りまとめたものである。

なおトービット・モデルの解決としてはHeckman[76]の二段階推計法、EM アルゴリズム、Amemiya[73]のトービット最尤法等が知られているが、本研究では二段階推計法によっている。

### 4. type 2 トービットの採用について

金融資産選択において type2 トービットを採用する理由として、橘木・谷川[89]は、取引費用の存在を一つの理由としてあげている。

表 2 - 1 の typel と type2 を比較すると、type1 ではプロビット方程式と回帰式の関数が同一であり、その説明変数の符号は同一となる。これに対し type2 では、異なる符号をとりうることがわかる。

すなわち type1を採用す場合、資産保有関数（プロビット方程式）で正の効果を有する説明変数は、資産需要関数（回帰方程式）で
表2-1 Tobit Modelの5つの類型

Type1	Type2	Type3	Type4	Type5
$ Y_{i}=X_{i}\beta+U_{i}, i=1,2,\ldots,n $	$ Y_{1i}=X_{1i}\beta_{1}+U_{1i} $	$ Y_{1i}=X_{1i}\beta_{1}+U_{1i} $	$ Y_{1i}=X_{1i}\beta_{1}+U_{1i} $	$ Y_{1i}=X_{1i}\beta_{1}+U_{1i} $
$ Y_{2i}=X_{2i}\beta_{2}+U_{2i}\ldots(2,1) $	$ Y_{2i}=X_{2i}\beta_{2}+U_{2i}\ldots(3,1) $	$ Y_{2i}=X_{2i}\beta_{2}+U_{2i}\ldots(4,1) $	$ Y_{2i}=X_{2i}\beta_{2}+U_{2i} $	$ Y_{2i}=X_{2i}\beta_{2}+U_{2i} $
$ Y_{2i}=Y_{2i} $	$ Y_{2i}=Y_{2i} $	$ Y_{2i}=Y_{2i} $	$ Y_{2i}=Y_{2i} $	$ Y_{2i}=Y_{2i} $
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