Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 2.14: Granger 因果性テスト

Wald統計量

說明变數
Y	R	E
被說明变數
Y_{t}	-	17.642	10.218
(0.007)	(0.116)
R_{t}	29.725	-	24.072
(0.000)	(0.001)
E_{t}	8.283	6.466	-
(0.218)	(0.373)

かっこ内はp値

Wald統計量

說明变數
Y	R	U
被說明变數
Y_{t}	-	10.221	7.680
(0.017)	(0.053)
R_{t}	10.072	-	14.731
(0.018)	(0.002)
U_{t}	62.632	4.230	-
(0.000)	(0.238)

かっこ内はp値

凡例：1%有意水準で有意 ___

5%有意水準で有意 ___

以上の分析から，雇用リスクが増大すると将来所得が減少するという期待を形成していたとは認められなかった．このことから，雇用リスクの増大が期待将来所得（恒常所得）の減少を通じて貯蓄を増やすという影響は，わが国の貯蓄動向に反映していたとは考えにくいといえる．よって，先の分析で明らかにされた雇用リスクの増大が貯蓄に与える影響は，主に雇用リスクの増大が将来所得の不確実性を高め，これが予備的貯蓄を促すルートによるものと考えられる．

ただし，ここで気をつけたいことは，上記の結果が恒常所得仮説そのものを否定するものではない，ということである．本書第1章で示されているように，理論的には予備的貯蓄仮説は恒常所得仮説（家計の生涯効用最大化行動）に含まれる仮説と理解できる．この節の問題意識は，貯蓄の増加をもたらす雇用リスクの増大に関する解釈が，予備的貯蓄仮説と無関係のものである（単純な恒常所得仮説で説明しうるもの）か否かを問うたものであり，その分析結果は予備的貯蓄動機を伴った恒常所得仮説と整合的に説明しうることを示したものである
### 5. まとめ

最後に，近年における日本の貯蓄動向をよりよく説明する要因について，本稿での分析から得られた結果をまとめることとしたい．まず，近年における日本の貯蓄動向は，所得リスク $ (s_{Y}) $ によって説明される予備的貯蓄仮説では必ずしもうまく捉えることができなかった．これに対して，雇用環境の予測の期待値 $ (m_{E}, m_{U}) $ で測った雇用リスクによって説明される予備的貯蓄仮説が説明力を持つことを明らかにした．

雇用リスクの増大が貯蓄に与える影響として，雇用リスクの増大が将来所得の不確実性を高め，これが予備的貯蓄を促すルートと，雇用リスクの増大が期待将来所得（恒常所得）の減少をもたらし，これが貯蓄を増やす（単純な恒常所得仮説が想定している）ルートの2つのルートを通じた影響が考えられる．この両者について検討したところ，後者を支持する結果が得られなかったため，雇用リスクの高まりが貯蓄に与える影響としては，予備的貯蓄を促したものであると考えられる．

また，本稿では，勤労者世帯全体でのフローの名目貯蓄総額のうち，雇用リスク要因による名目貯蓄総額の規模を推計した．雇用リスク要因による名目貯蓄総額は，1980年代後半に減少し，1990年代中葉以降増加して，1990年代後半には約4～7兆円であることがわかった．この額は，当時の日本のGDPの1～2％に相当する．さらに，1990年代における雇用リスクが1980年代程度であったとして，雇用リスク要因によるフローの貯蓄額が消費に充てられた場合どの程度GDPを押し上げたかを定量的に示すと，経済全体で雇用リスクによる予備的貯蓄が約1兆円なされていたことがわかった．当時の雇用不安を沈静化できていれば，この予備的貯蓄が消費に回れば，当時のGDPを0.2～0.25％程度押し上げる影響があったと考えられる．

本稿での分析にも，いくつか留意すべき点がある．本稿の分析で用いたデータは『家計調査』のものである点にも，注意が必要である．岩本・尾崎・前川(1995,1996)などで述べられているように，『家計調査』と『国民経済計算年報』におけ
る家計貯蓄率の動向には乖離がある．また，『家計調査』にはデータの性質上問題点があることも指摘されている．したがって，本稿での分析結果は，問題があるといえども『家計調査』のデータで捕捉できる真の家計貯蓄のある程度の部分において，予備的貯蓄仮説が説明力を持つと述べたものと理解すべきである．もちろん，本稿の分析から家計貯蓄率の動向の全て（真の家計貯蓄率の動向）について，雇用リスクによって説明される予備的貯蓄仮説が説得力をもつといえるわけではないが，『家計調査』のデータは問題点を含むから本稿の分析ではわが国の近年の貯蓄動向を全く説明したことにならないというわけでもない．岩本・尾崎・前川(1995, 1996)などでは，この両者の乖離の要因を十全には解明できていないことが明らかにされているから，この両者の乖離を埋めるデータの公開が待たれる．

別の留意点として，ここでの分析は，集計データによるマクロ，コーホートの貯蓄率関数の推定である．消費・貯蓄（率）関数の近年での文脈は，個票データによるミクロの消費・貯蓄関数の推定が主流である．その意味においては，ミクロレベルの家計の貯蓄動向を本稿での分析によってきめ細かく解明できたとは言いがたい．ただ，林(1992)でも述べられているように，マクロデータで観察される現象が，ミクロデータで観察される現象で全てを説明できるわけではない．また，ミクロデータでの分析は，個別ショックの影響を分析できる点で利点を持っているが，マクロ（共通）ショックは定数項に吸収されてしまい，明示的に分析できない．マクロショックによる貯蓄行動への影響を分析するには，集計データによる分析が必要である．

マクロショックの効果を分析する方法としては，集計データ以外にも，パネルデータによる分析も考えられる．しかし，わが国の統計では，所得，消費，貯蓄，リスクに関するある同一の個人のデータが，分析に耐えうる程度に長い期間調査されているものは存在しない．したがって，パネルデータによる分析は，本稿では用いられなかった．以上の点から，集計データ，あるいはコーホート・データによる分析方法を本稿では採用したが，より洗練された分析方法については，今後の検討課題である．
補論 A カールソン・パーキン法による雇用リスク・所得リスクの計測について

ここでは，本稿における貯蓄率関数の推定に用いた雇用リスク・所得リスクの計測法について述べる．本稿では，いわゆるカールソン・パーキン法（Carlson and Parkin (1975)）に多少の修正を加えた小川(1991)の計測法にしたがった．カールソン・パーキン法は，ある経済変数の変化の方向の予想について質的なサーベイ・データが与えられているとき，一定の仮定のもとで，母集団全体の平均的な予測値を求める方法である．このカールソン・パーキン法により母集団全体の平均的な予測値のみならず，個々の経済主体の予測値の分散も求められることに着目したのが小川(1991)の計測法の特徴である．

まず本稿では,所得リスクを小川(1991)の定義に従って計測した.所得リスクの定義は,実質可処分所得成長率の予測値の世帯間分散として捉えることとし,データの制約から小川(1991)の方法と同様に,

（実質可処分所得成長率の予測値の世帯間分散）

$ =\left(\text{期待インフレ率の世帯間分散}\right)+\left(\text{名目可処分所得成長率の予測値の世帯間分散}\right) $

とし，上式にある期待インフレ率の世帯間分散と名目可処分所得成長率の予測値の世帯間分散を別々に計測し，所得リスクを両者の和として求める．

また，雇用リスクを１）完全失業率の予測値の世帯間平均値，あるいは２）有効求人倍率（逆数）の予測値の世帯間平均値，と定義した．本稿では，この２つを別々の雇用リスクの指標として作成する．

ここでは，完全失業率，有効求人倍率（の逆数），物価上昇率，名目所得上昇率の4つの変数について，勤労者世帯における各変数の期待値の世帯間平均および分散を計測したい $ ^{19} $ ．また，これらの変数は四半期データであるが，貯蓄率関数で用いるデータが原系列（季節調整していない）データであるため，こ
れに合わせて以下でも原系列データを用いる。

次に，完全失業率の予測値を例として，具体的な計測の手続きを説明する．手続きは基本的に小川(1991)によっているが，ここではその説明を必要に応じて補足する．まず，各家計が認識する失業率の騰落に関する予測について，下記の仮定をおく．

仮定1：各家計は失業率の騰落についての共通の臨界点（$\delta_{t}$）をもつ．

仮定 2：各家計がもつ予想失業率についての主観的確率分布の中央値は，正規分布 $ \mathrm{N}(\mu_{\mathrm{t}},\sigma_{\mathrm{t}}^{2}) $ に従う．

予想失業率の主体間平均μ_{t}，標準偏差σ_{t}は次のように与えられる．

$$ \upmu_{\mathrm{t}}=\mathrm{u}_{\mathrm{t}}-\updelta_{\mathrm{t}}\{\left(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}+\mathrm{b}_{\mathrm{t}}\right)/\left(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}-\mathrm{b}_{\mathrm{t}}\right)\} $$

$$ \sigma_{\mathrm{t}}=2\delta_{\mathrm{t}}/\left(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}-\mathrm{b}_{\mathrm{t}}\right) $$

$$ \mathbf{a}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\Phi}^{-1}(1-\mathbf{A}_{\mathrm{t}}) $$

$$ \mathbf{b}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\Phi}^{-1}(\mathbf{B}_{\mathrm{t}}) $$

ただし， $ u_{t} $ は総務省（旧総務庁）『労働力調査』による完全失業率の実績値， $ A_{t} $ は経済企画庁『消費動向調査』において「雇用環境が悪くなる（やや悪くなるも含む）」と答えた家計のシェアであり，失業率の上昇を予想する家計のシェアを示している． $ B_{t} $ は「雇用環境がよくなる（ややよくなるも含む）」と答えた家計のシェア，Φは標準正規分布の累積分布関数である． $ ^{20} $ 臨界点 $ \delta_{t} $ は， $ \mu_{t} $ ， $ \sigma_{t}^{2} $
についての合理的期待の仮定から次のように与えられる．

$$ \delta_{\mathrm{t}}=\{\mathrm{C}_{\mathrm{t}}+(\mathrm{C}_{\mathrm{t}}^{2}+16\mathrm{D}_{\mathrm{t}})^{1/2}\}/8 $$

ただし C, D は

$$ \begin{aligned}&C_{t}=E[(q_{t}-u_{t})(a_{t}^{2}-b_{t}^{2})|\Omega_{t-1}]\\&D_{t}=E[(q_{t}-u_{t})^{2}(a_{t}-b_{t})^{2}|\Omega_{t-1}]\\ \end{aligned} $$

で，\Omega_{t-1} は t 期における過去の失業率に関する情報集合，q_{t} は t+1 期以降 1 年間（4 四半期）の完全失業率の実績値である． $ ^{21} $ ここで用いる失業率の実績値は四半期データなので q_{t} は，

$$ \mathbf{q}_{\mathrm{t}}=(\mathbf{u}_{\mathrm{t}+4}+\mathbf{u}_{\mathrm{t}+3}+\mathbf{u}_{\mathrm{t}+2}+\mathbf{u}_{\mathrm{t}+1})\big/4 $$

と定義する。

毎期の $ q_{t} $ ， $ u_{t} $ がすべて正規分布に従うとすれば， $ C_{t} $ ， $ D_{t} $ の最尤推定値は

$$ C_{t}=\frac{\sum\limits_{k=m}^{t}(q_{k}-u_{k})(a_{k}^{2}-b_{k}^{2})}{t-m+1} $$

$$ [\{\mathbf{q}_{\mathrm{t}}-\mathbf{u}_{\mathrm{t}}+\delta_{\mathrm{t}}(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}+\mathbf{b}_{\mathrm{t}})/(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}-\mathbf{b}_{\mathrm{t}})\}^{2}|\Omega_{\mathrm{t}-1}]=\sigma_{\mathrm{t}}^{2} $$

$$ =\sigma_{t}^{2} $$

$$ \{\{\delta_{\mathrm{t}}(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}+\mathrm{b}_{\mathrm{t}})/(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}-\mathrm{b}_{\mathrm{t}})\}^{2}|\Omega_{\mathrm{t}-1}] $$

$$ \mathrm{=E[(q_{t}-u_{t})^{2}+2(u_{t}-q_{t})\{q_{t}-E(q_{t})\}+{q_{t}-E(q_{t})}^{2}|\Omega_{t-1}]} $$

$$ =\mathrm{E}[(\mathrm{q}_{\mathrm{t}}-\mathrm{u}_{\mathrm{t}})^{2}+2\mathrm{u}_{\mathrm{t}}\{\mathrm{q}_{\mathrm{t}}-\mathrm{E}(\mathrm{q}_{\mathrm{t}})\}-2\{\mathrm{q}_{\mathrm{t}}^{2}-\mathrm{q}_{\mathrm{t}}\mathrm{E}(\mathrm{q}_{\mathrm{t}})\}+\{\mathrm{q}_{\mathrm{t}}-\mathrm{E}(\mathrm{q}_{\mathrm{t}})\}^{2}|\Omega_{\mathrm{t}-1}] $$

$$ \mathrm{E}[\{2(\mathbf{q}_{\mathrm{t}}-\mathbf{u}_{\mathrm{t}})^{2}(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}-\mathbf{b}_{\mathrm{t}})^{2}+2(\mathbf{q}_{\mathrm{t}}-\mathbf{u}_{\mathrm{t}})\delta_{\mathrm{t}}(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}^{2}-\mathbf{b}_{\mathrm{t}}^{2})\}\big/\left(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}-\mathbf{b}_{\mathrm{t}}\right)^{2}|\Omega_{\mathrm{t}-1}]=2\mathbf{\sigma}_{\mathrm{t}}^{2} $$

$$ \left(\mathbf{a}_{\mathrm{t}}-\mathbf{b}_{\mathrm{t}}\right)^{2}=4\boldsymbol{\delta}_{\mathrm{t}}^{2}/\boldsymbol{\sigma}_{\mathrm{t}}^{2} $$

$$ 2\mathrm{E}[(\mathrm{q}_{\mathrm{t}}-\mathrm{u}_{\mathrm{t}})^{2}(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}-\mathrm{b}_{\mathrm{t}})^{2}|\Omega_{\mathrm{t}-1}]+2\mathrm{E}[(\mathrm{q}_{\mathrm{t}}-\mathrm{u}_{\mathrm{t}})(\mathrm{a}_{\mathrm{t}}^{2}-\mathrm{b}_{\mathrm{t}}^{2})|\Omega_{\mathrm{t}-1}]\delta_{\mathrm{t}}=8\delta_{\mathrm{t}}^{2} $$
$$ D_{t}=\frac{\sum\limits_{k=m}^{t}(q_{k}-u_{k})^{2}(a_{k}-b_{k})^{2}}{t-m+1} $$

のように与えられる．ここで，mは，情報集合$\Omega_{t-1}$ にどこまで過去の失業率が含まれるかを意味している．(A-8)式を(A-5)式に代入すれば$\delta_{t}$ の最も推定量も与えられる．小川(1991)では，$\delta_{t}$ について，世帯の予想形成に過去何期前までの失業率が用いられるかにより，4つのケースについて計算されている．ここでも，小川(1991)に従い，アンケートに回答する際に回答者が感知する失業率に関する期待形成について，標本期間中一定であると仮定する場合がケース1(よって，$\mathrm{C_{t}}$ は全標本期間の平均値となる)，過去1年間の失業率を基に期待形成をしていると仮定する場合がケース2(よって，$\mathrm{m}=\mathrm{t}-3$)，過去2年間の失業率を基に期待形成をしていると仮定する場合がケース3(よって，$\mathrm{m}=\mathrm{t}-7$)，過去3年間の失業率を基に期待形成をしていると仮定する場合がケース4(よって，$\mathrm{m}=\mathrm{t}-12$)とする．

予想失業率の平均値の計算において，『消費動向調査』における雇用環境についてのサーベイ・データが1983年第1四半期から利用可能であり，予想形成に過去3年間のデータを参照するケース4が存在するために，雇用リスクの推計値は1986年第1四半期から1998年第1四半期までとなっている．なお，有効求人倍率の実績値は，労働省『職業安定業務月報』から取り，計測期間や方法は失業率と同じである．

所得リスクの計測については，消費者物価指数および勤労者世帯の可処分所得を総務省（旧総務庁）『家計調査月報』によって，また，インフレ率と名目可処分所得の予測の期待値と分散については，『消費動向調査』の勤労者世帯における「物価の上がり方」，「収入の増え方」に関するサーベイ・データを用いた．サーベイ・データは，1971年第1四半期から利用可能であるが，ケース4の存在により，所得リスクの推計値は1974年第1四半期から1998年第1四半期までとなっている．
## 補論 B 家計が保有する金融資産と負債の残高データの構築について

本稿で用いたデータは次のように作成した．金融資産，負債の残高データは，『家計調査』には掲載されていない．ただ，家計調査と附带して実施している貯蓄動向調査から，毎年12月31日現在での家計が保有する貯蓄，負債の残高（現在高）のデータが入手できる．貯蓄動向調査は，家計調査と同一の定義，調査方法で行われているため，それぞれのデータには整合性がある（両者の調査世帯には差異があるもののその差異は大数の法則が働いて小さいと考えられる）．この貯蓄動向調査にある，「貯蓄」（『貯蓄動向調査報告』の用語法では「貯蓄」となっているが，以下では用語法の混乱を避けるため「金融資産」を表現する）残高と「負債」残高のデータは，家計調査と整合性があるため，そのまま毎年第4四半期末の残高として採用できる．

残る問題は，第1～3四半期末の金融資産と負債の残高である．これらの残高は，『家計調査』に掲載されている金融資産と負債のフローの額（純増額）から整合的に推計することにした．貯蓄動向調査における残高と，家計調査における純増額は，定義が同一であるため，こうした推計が妥当であるといえる．

まず，貯蓄動向調査における各年末の残高の差額と，家計調査における各年のフローの額とは，通常一致しない（これは，調査対象や抽出における差異に起因していると考えられる）。そこで，残高の水準については貯蓄動向調査に合わせるものの，その四半期ごとの増減の進歩は家計調査のフローの額に合わせて按分することとした。つまり，

とした（残高については『貯蓄動向調査報告』のデータで，純増額については『家計調査』のデータである）.

世帯の区分については，いずれも，本稿が対象とする勤労者世帯のデータを用いている．所得階級別のデータは，世帯の年間収入の階級に関して，貯蓄動向調査と家計調査の間には若干の差異があるが，ここではその差異は小さいと
判断し，掲載されている5分位の階級区分をそのまま採用した．『貯蓄動向調査報告』には，勤労者世帯の1世帯当たり平均の金融資産（貯蓄）残高と負債残高が掲載されている．また，『家計調査』には，勤労者世帯の1世帯当たり平均の金融資産（貯蓄）純増額と負債純増額が掲載されている．2節での推定には，これらの勤労者世帯の1世帯当たり平均額を用いて構築したデータを使用した．さらに，3節における所得階級別のコーホート分析では，各統計書にある年間収入5分位階級別1世帯当たりの額を用いて構築したデータを使用した．

金融資産と負債の残高データは，『家計調査』で金融資産と負債の純増額が1979年以降しか得られないため，1978年第4四半期末以降について構築した．これは，勤労者世帯の1世帯当たり平均額についても，年間収入5分位階級別1世帯当たりの額についても同じである．

ちなみに，『貯蓄動向調査報告』における「貯蓄（本稿の用語法では金融資産）」には，郵便局・銀行・その他金融機関への預貯金，生命保険・積立型損害保険の掛金，株式・債券・投資信託・金銭信託等の有価証券，社内預金，勤め先の共済組合などの金融機関外への貯蓄が含まれる．貯蓄動向調査における「負債」には，郵便局・銀行，生命保険会社，住宅金融公庫などの金融機関からの借入金，勤め先の会社，共済組合，親戚・知人（土地・建物関係に限る）からの借入金並びに月賦・年賦など金融機関外からの借入金が含まれる．

## 補論 C Toda and Yamamoto (1995)の VAR モデルについて

Toda and Yamamoto (1995)の VAR モデルとこのモデルで行う Granger 因果性テストは,次の通りである.まず,n 個の変数(の流列)のベクトル表示を, $ \left\{y_{t}\right\}_{t=-k+1}^{\infty} $ $ (k\geq1) $ とし, n 変数の VAR モデルを

$$ \mathbf{y}_{t}=\mathbf{b}_{0}+\mathbf{b}_{1}\mathbf{t}+\mathbf{b}_{2}\mathbf{t}^{2}+A_{1}\mathbf{y}_{t-1}+\boldsymbol{\Lambda}+A_{k}\mathbf{y}_{t-k}+\boldsymbol{\Lambda}+A_{l}\mathbf{y}_{t-l}+\boldsymbol{\varepsilon}_{t}. $$

$$ \mathbf{y}_{t}\equiv\begin{bmatrix}y_{1t}\\ y_{2t}\\ \mathbf{M}\\ y_{nt}\end{bmatrix},\quad A_{i}\equiv\begin{bmatrix}a_{11}^{i}&a_{12}^{i}&\boldsymbol{\Lambda}&a_{1n}^{i}\\ a_{21}^{i}&a_{22}^{i}&&\\ \mathbf{M}&\mathbf{O}&\mathbf{M}\\ a_{n1}^{i}&\boldsymbol{\Lambda}&a_{nn}^{i}\end{bmatrix}, $$
のように設定する．ただし， $ A_{i}\ (i=1,2,\ldots,k,\ldots,l) $ は係数行列 $ (n\times n) $ ，tはタイムトレンドのベクトル， $ \varepsilon_{t} $ は誤差項のベクトルとする．いま， $ y_{t} $ に含まれる変数の中で，和分の次数が最も大きい変数が持つ和分の次数を $ d_{max} $ と表すとする $ ^{22} $ ．

最初に，VAR モデル(C-1)のラグの長さを決定する作業を行う．Toda and Yamamoto (1995)によると，次のような帰無仮説

$$ \begin{aligned}H_{0}^{\prime}&:A_{m+1}=\cdots=A_{1}=0,\\& ただし \ k\leq m\leq l-1\end{aligned} $$

とし，m を $ d_{max} $ 以上（等号含む）の数に設定し，(C-1)式を通常の最小二乘法で推定して，上記帰無仮説について通常通りの Wald 検定を行う．この Wald 検定統計量は，漸近的に自由度 $ n^{2}(1-m) $ の $ \chi^{2} $ 分布に従う．この検定により，帰無仮説 $ H_{0} $ が棄却される最大の m を p と表して，p をこれ以降用いる VAR モデル(C-1)のラグの長さと決定する．したがって，

$$ \mathbf{y}_{t}=\mathbf{b}_{0}+\mathbf{b}_{1}\mathbf{t}+\mathbf{b}_{2}\mathbf{t}^{2}+A_{1}\mathbf{y}_{t-1}+\boldsymbol{\Lambda}+A_{k}\mathbf{y}_{t-k}+\boldsymbol{\Lambda}+A_{p}\mathbf{y}_{t-p}+\boldsymbol{\varepsilon}_{t} $$

と表される。

次に，(C-2)式において Granger 因果性テストを試みる．この VAR モデル(C-2)において，もし，次のような帰無仮説

$$ \mathrm{H}_{0}\colon a_{\mathrm{ji}}^{1}=\ldots=a_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{p}}=0. $$

が棄却できなければ, $ y_{t} $ の第 i 変数 $ y_{it} $ , は $ y_{t} $ の第 j 変数 $ y_{jt} $ , に対して Granger の意味で因果がないことを意味する. Toda and Yamamoto (1995)は, この帰無仮説 $ H_{0} $ を, (C-2)式を通常の最小二乘法で推定して通常通りの Wald 検定で検定することによって, (変数が何次の和分の次数を持っていても, あるいは共和分関係を持っても) Granger 因果性テストが正しく行えることを証明した. この Wald 検定統計量は, 漸近的に自由度 p の $ \chi^{2} $ 分布 (ただし $ p \geq k + d_{max}, k \geq 1 $ である必要がある) に従う.

上記のような手順によって，本稿で用いるデータが何次の和分の次数を持っていても，あるいは共和分関係を持っていても，変数間における因果関係を明
らかにすることができる。

## 参考文献

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的に $ d_{max} $ と与える．本稿では， $ d_{max}=2 $ を採用した．
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図III - 1 - 14 民間資本と社会資本の限界生産性（コブ・ダグラス型）1988年

図III - 2 - 1 MPKとMPG : 北海道

図III - 2 - 2 MPKとMPG : 青森県
図III - 2 - 3 MPKとMPG：岩手県

図III - 2 - 4 MPKとMPG：宮城県

図III - 2 - 5 MPKとMPG : 山形県
図III - 2 - 6 MPKとMPG：福島県

図III - 2 - 7 MPKとMPG：新潟県

図III - 2 - 8 MPKとMPG：茨城県
図III - 2 - 9 MPKとMPG：栃木県

図III - 2 - 10 MPKとMPG：群馬県

図III - 2 - 11 MPKとMPG : 埼玉県
図III - 2 - 12 MPKとMPG : 千葉県

図III - 2 - 13 MPKとMPG:東京都

図III - 2 - 14 MPKとMPG : 神奈川県
図III - 2 - 15 MPKとMPG : 山梨県

図III - 2 - 16 MPKとMPG：長野県

図III - 2 - 17 MPKとMPG: 静岡県
図III - 2 - 18 MPKとMPG：富山県

図III - 2 - 19 MPKとMPG: 石川県

図III - 2 - 20 MPKとMPG：岐阜県
図III - 2 - 21 MPKとMPG：愛知県

図III - 2 - 22 MPKとMPG : 三重県

図III - 2 - 23 MPKとMPG : 福井県
図III - 2 - 24 MPKとMPG : 滋賀県

図III - 2 - 25 MPKとMPG: 京都府

図III - 2 - 26 MPKとMPG：兵庫県
図III - 2 - 27 MPKとMPG : 奈良県

図III - 2 - 28 MPKとMPG：和歌山県

図III - 2 - 29 MPKとMPG：鳥取県
図III - 2 - 30 MPKとMPG：島根県

図III - 2 - 31 MPKとMPG : 岡山県

図III - 2 - 32 MPKとMPG : 広島県
図III - 2 - 33 MPKとMPG : 山口県

図III - 2 - 34 MPKとMPG : 香川県

図III - 2 - 35 MPKとMPG : 愛媛県
図III - 2 - 36 MPKとMPG : 高知県

図III - 2 - 37 MPKとMPG：福岡県

図III - 2 - 38 MPKとMPG：佐賀県
図III - 2 - 39 MPKとMPG：長崎県

図III - 2 - 40 MPKとMPG : 熊本県

図III - 2 - 41 MPKとMPG：宮崎県
図III - 2 - 42 MPKとMPG : 鹿児島県

図III - 3 - 1 民間資本と社会資本の限界生産性（2 次関数）：1975年

図III - 3 - 2 民間資本と社会資本の限界生産性（2 次関数）：1976年
資料3

# 第 45 回アジア太平洋プライバシー執行機関（APPA）フォーラム出張報告

平成 28 年 8 月 5 日

個人情報保護委員會

○平成28年7月21日（木）及び22日（金）に、シンガポール共和国において開催された第45回APPAフォーラムに、委員及び事務局職員が参加した。今回は、日本が正式メンバーとして参加した初めての会合。

〇会議の冒頭において、委員から、独立委員会として当委員会が設置されたこと、委員会及び事務局の体制、各国との連携について、ステートメントを発表した。さらに、我が国からは個人情報保護法の改正内容等について説明を行った。

○当会議では、前回(平成27年12月)からの約半年間における個人情報保護に係る各国の制度改正、情報漏えい事案への対応、広報・啓発に関する議論等が行われた。

○次回は、平成28年11月にメキシコ合衆国のマンサニージョで開催される予定である。

（参考）アジア太平洋プライバシー執行機関フォーラム

○当会議は、アジア太平洋地域のプライバシーに係る執行機関が、協力関
係の構築や情報交換を行うことを目的として、年2回開催されている。

〇今回は、15の国及び地域から20機関が参加。
# 特定個人情報保護評価書(全項目評価書)

評価書番号	評価書名
1	東京都情報サービス産業健康保険組合適用、給付及び徵収関係事務 全項目評価書

[平成28年1月 様式4]
I 基本情報

1.特定個人情報ファイルを取り扱う事務
①事務の名称	適用、給付及び徴収関係事務
②事務の内容※	<制度内容>当組合は、健康保険法(大正11年法律第70号)及び行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律(平成25年法律第27号。以下「番号法」という。)等に基づき、医療保険の運営の効率化、給付の内容及び費用の負担の適正化並びに加入者の健康の維持・増進、加入者が受ける医療の質の向上を図ることを目的としている。その目的を達成するため当組合では、事業主と被保険者の代表による事業・運営計画の策定、保険料の徴収、保険給付、診療報酬明細書の内容審査、健康診査や体力づくりなどの保健事業、加入者への広報活動、健診センターや保養施設の運営などを行っている。また、他の医療保険者等と共同して「被保険者等に係る情報の収集又は整理に関する事務」及び「被保険者等に係る情報の利用又は提供に関する事務」を社会保険診療報酬支払基金(以下「支払基金」という。)に委託することができる旨の規定が健康保険法に盛り込まれ、加入者の資格履歴情報と被保険者枝番の採番管理、地方公共団体等と情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供、加入者の本人確認に係る事務、その事務処理に必要な情報提供ネットワークシステムに接続する医療保険者等向け中間サーバー等(以下「中間サーバー等」という。)及び住民基本台帳ネットワークシステムに接続するためのサーバーの運用・管理を支払基金に一元的に委託することが可能になった。当組合の加入者は、東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県、茨城県、栃木県、群馬県、新潟県及び山梨県に所在するア・電子計算機の利用技術の研究、開発販売を主たる業とする事業所イ・電子計算機による計算受託を主たる業とする事業所ウ・電子計算機の入力媒体のせん孔受託を主たる業とする事業所エ・電子計算機及び電子計算機の入力媒体のせん孔等の要員派遣、養成を主たる業とする事業所オ・前各号に該当する事業主を主たる構成員とする団体の事務所及び健康保険組合の事務所カ・組合設立事業所との間で、証券取引法(昭和23年法律第25号)の規定に基づき定められている財務諸表等の用語、様式及び作成方法に関する規則(昭和38年大蔵省令第59号)第8条第3項又は第5項に規定する「親会社」、「子会社」又は「関連会社」と同様な関係にある事業所の①事業所の従業者である被保険者及びその被扶養者(一般加入者)、②事業所を退職するまで2ヶ月以上被保険者であった期間があり任意に継続加入を申し出した者及びその被扶養者(任意継続加入者)で、いずれも後期高齢者医療保険制度の適用年齢75歳に到達すると加入者の資格を喪失する。
<事務内容>当組合が行う事務のうち、番号法別表第1の第2項「健康保険法による保険給付の支給、保健事業若しくは福祉事業の実施又は保険料等の徴収に関する事務であって主務省令で定める」事務について、加入者の個人番号など特定個人情報を以下の範囲で利用する。1.適用事務(加入者への保険給付や保険料徴収に当たって適用する資格関係情報等を取り扱う事務)(1)平成28年10月から、資格を有する加入者の個人番号を事業所又は加入者から収集し登録する事務(2)被保険者資格取得、資格喪失、被扶養者の異動などによる資格の認定、資格関係情報変更の事務処理に係る個人番号の確認及び個人番号による資格関係情報等の参照(3)事業所又は加入者から個人番号が取得できない場合や個人番号又は基本4情報を確認する必要がある場合、住民基本台帳法第30条の9の規定に基づき支払基金を介して地方公共団体情報システム機構から個人番号や基本4情報を取得(※1)(4)平成29年5月以降、情報連携のために加入者の個人番号及び資格関係情報を中間サーバー等に登録して、被保険者枝番を取得し、資格喪失や異動など資格関係情報に変更があった場合、中間サーバー等の登録情報を更新(5)他の保険者から新規加入してきた被保険者やその被扶養者の資格認定にあたり確認情報が必要な場合は、情報提供ネットワークシステムを利用して従前の保険者に情報照会し、資格喪失していることを確認(※2)(6)健康保険被保険者証の再発行や高齢受給者証などの発行・管理事務に係る個人番号による対象者の確認及び資格関係情報等の参照(7)月額変更、算定、賞与などの標準報酬に係る届書に個人番号が記載されている場合の個人番号の確認及び個人番号による資格関係情報等の参照(※1)地方公共団体情報システム機構からの個人番号取得は、平成28年10月から平成29年3月の間は電子記録媒体で行い、平成29年4月以降は中間サーバー等を介して即時照会又はファイル一括照会する。本人確認の基本4情報は平成29年4月以降、中間サーバー等を介して即時照会又はファイル一括照会する。なお、地方公共団体からの機構保存本人確認情報の取得は、支払基金を経由して行う。(※2)情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供は、支払基金を経由して行う。
2. 給付事務(加入者への給付決定に係る資格関係情報等を取り扱う事務)(1)傷病手当金、出産育児一時金、埋葬料等の法定給付及び付加給付に係る申請書に個人番号が記載されている場合の個人番号の確認及び個人番号による資格関係情報等の参照(2)法定給付金及び付加給付金の計算に係る個人番号による計算条件等の情報索引(3)給付の決定にあたり給付要件の確認が必要な場合、情報提供ネットワークシステムを利用して他の機関に照会し確認(※3)(4)情報連携のために、加入者の給付に係る副本情報を中間サーバー等に登録(5)限度額適用認定証などの給付関係証書類や医療費のお知らせなどの発行・管理事務に係る個人番号による対象者の確認及び資格関係情報等の参照(※3)情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供は、支払基金を経由して行う。3. 徵収事務(保険料等の徴収に係る資格関係情報等を取り扱う事務)(1)任意継続被保険者の保険料等の計算に係る個人番号による計算条件等の情報索引(2)任意継続被保険者の保険料徴収や未納管理、資格喪失時還付金等の保険料徴収に係る事務について、個人番号による資格関係情報等の参照
③対象人数	[30万人以上]
2.特定個人情報ファイルを取り扱う事務において使用するシステム
システム1
①システムの名称	健康保険組合システム(以下「基幹システム」という。)
②システムの機能	基幹システムは、既存の(1)適用業務機能、(2)給付業務機能、(3)徴収業務機能と新規の(4)個人番号管理機能の4つの機能で構成される。(1)適用業務機能・既存加入者の個人番号初期収集、登録、変更、削除・加入者の資格取得、喪失、異動、その他加入者情報の審査、登録、変更、削除・加入者及び加入者情報の検索、参照・その他、健康保険被保険者証、高齢受給者証、資格喪失証明書など資格関係証書の発行、管理など(2)給付業務機能・法定給付及び付加給付申請の審査、登録、変更、削除・法定給付金及び付加給付金計算・その他、限度額適用認定証など給付関係証書の発行、管理、医療費のお知らせなどの作成(3)徴収業務機能・月額、算定、賞与など標準報酬に係る届の審査、登録、変更・保険料計算・保険料の徴収、収納管理(4)個人番号管理機能・個人番号と既存システムで用いている資格ID(※)との紐付けテーブルの作成、変更、削除・個人番号の重複登録のチェック(※)「資格ID」は、既存システムで被保険者および被扶養者を特定するために証記号、証番号、続柄、枝番、取得日をもとに基幹システムで発番した一意の番号である。
③他のシステムとの接続	[ ]情報提供ネットワークシステム[ ]庁内連携システム[ ]住民基本台帳ネットワークシステム[ ]既存住民基本台帳システム[ ]宛名システム等[ ]税務システム[ O ]その他 (新総合受付システム、レセプト管理分析システム)
システム2
①システムの名称	中間サーバー等
②システムの機能	中間サーバー等は、医療保険者等全体又は医療保険制度横断で資格管理等を行う際に必要となるシステムであり、(1)資格履歴管理事務に係る機能、(2)情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供事務に係る機能、(3)地方公共団体情報システム機構に対して住民基本台帳ネットワークシステムを通じて機構保存本人確認情報の提供を求める機能を有する。中間サーバー等は、支払基金及び国民健康保険中央会(以下「取りまとめ機関」という。)が運営する。(1)資格履歴管理事務に係る機能新規加入者の基本4情報(又はその一部)、資格情報(個人番号含む。)を中間サーバー等に登録する。(2)情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供事務に係る機能(i)機関別符号取得他の機関へ情報照会・提供を行う際、個人を特定するために必要となる機関別符号を取得する。(ii)情報照会情報提供ネットワークシステムを通じて、特定個人情報の情報照会及び照会した情報の受領を行う。(iii)情報提供情報提供ネットワークシステムを通じて、情報照会要求の受領及び当該特定個人情報の提供を行う。(iv)情報提供等記録生成情報提供ネットワークシステムを通じて、他の機関へ情報照会・提供を行った記録を生成する。(3)本人確認事務に係る機能(i)個人番号取得基本4情報(又はその一部)を基に、地方公共団体情報システム機構から本人確認情報(個人番号)を取得する。(ii)基本4情報取得個人番号を基に、地方公共団体情報システム機構から本人確認情報(基本4情報等)を取得する。
③他のシステムとの接続	[〇]情報提供ネットワークシステム[〇]住民基本台帳ネットワークシステム[〇]宛名システム等[〇]その他( )	[〇]庁内連携システム[〇]既存住民基本台帳システム[〇]税務システム)
システム3
①システムの名称	新総合受付システム
②システムの機能	新総合受付システムは、紙で提出された届出をスキャンし、パンチ委託業者へデータを提供の上パンチデータを作成し、パンチ委託業者から受領したデータを基幹システムに取り込むためのシステムであり、以下2つの機能で構成される。(1)基幹システム適用情報入力補助機能·紙届出をスキャンし、暗号化した上でパンチ委託業者へデータを提供。·委託先でスキャンデータを元にパンチデータを作成、暗号化の上当組合にて受領。·パンチデータ内容を審査し、必要に応じて修正する。·基幹システムに取り込める形式でファイルを出力する。(2)受付管理機能·郵送又は窓口で受け付けた日付を記録管理。·スキャンデータを参照することで受付内容を確認する。
③他のシステムとの接続	[〇]情報提供ネットワークシステム[〇]住民基本台帳ネットワークシステム[〇]宛名システム等[〇]その他(基幹システム)	[〇]庁内連携システム[〇]既存住民基本台帳システム[〇]税務システム)
3.特定個人情報ファイル名
健康保険基幹情報ファイル
4.特定個人情報ファイルを取り扱う理由
①事務実施上の必要性	「特定個人情報ファイルを取り扱う事務」に示した事務で、基幹システムにおける加入者の資格関係情報や給付関係情報、徴収関係情報の検索・照会、情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供を正確かつ効率的に実施するため、個人番号及び被保険者枝番と既存システムで用いている資格IDを紐付けて管理する必要があることから、健康保険基幹情報ファイルを特定個人情報ファイルとして保有する。
②実現が期待されるメリット	(1)個人番号を利用することにより、加入者の資格関係情報、給付関係情報及び徴収関係情報のより正確かつ効率的な更新、検索・照会が可能になり、誤った相手に対する資格関係の変更・異動や給付、保険料の賦課・徴収等を行うリスクが軽減できる。(2)被保険者の事業所異動により既存システムで用いている資格IDの変更が行われた後も、個人番号を利用することにより異動前後の給付関係情報、徴収関係情報をより正確かつ効率的に名寄せして検索・照会することができ、情報の連続性が損なわれるリスクが軽減できる。(3)加入者が当組合に申請届出をする際に添付することが定められている他の機関発行の書類について、中間サーバー等を通じて情報提供ネットワークシステムで情報照会することにより、書類の添付を省略することができる。
5.個人番号の利用※
法令上の根拠	·番号法 第9条第1項(利用範囲) 別表第1 項番2番号法別表第1の主務省令で定める事務を定める命令 第2条·住民基本台帳法 第30条の9(国の機関等への本人確認情報の提供)
6.情報提供ネットワークシステムによる情報連携※
①実施の有無	<選択肢>1)実施する2)実施しない3)未定
②法令上の根拠	·番号法 第19条第7号(特定個人情報の提供の制限)(照会)別表第2 項番3番号法別表第2の主務省令で定める事務及び情報を定める命令 第3条(提供)別表第2 項番1、2、3、4、5、9、12、15、17、22、26、27、33、39、42、43、58、62、78、80、87、93、97、106、109、120番号法別表第2の主務省令で定める事務及び情報を定める命令 第1条、第2条、第3条、第4条、第5条、第8条、第19条、第20条、第25条、第33条、第43条、第44条、第46条、第49条、第53条(委託の根拠)健康保険法 第205条の4 第1項及び第2項当組合は、健康保険法の規定に基づき、支払基金に情報提供ネットワークシステムを通じた情報照会・提供事務を委託する。情報提供ネットワークシステムを通じて取得した情報を保険給付の支給等の事務に活用するのは当組合であるが、情報提供ネットワークシステムに接続する主体は支払基金である。
7.評価実施機関における担当部署
①部署	適用グループ
②所属長	マネジャー 柏倉 正光
8.他の評価実施機関
なし
(備考)
※図中の情報提供等記録ファイルについては、当組合が統合専用端末画面で参照することが可能であるが、参照できる範囲は、当組合からの委託により、支払基金が情報照会及び情報提供したものに限られる。※図中の本人確認ファイルについては、当組合が統合専用端末画面で参照することや電子記録媒体で入手することが可能であるが、参照できる範囲は、当組合からの委託により、支払基金が情報照会したものに限られる。※当組合直営の東中野保健センターの1Fに窓口受付業務機能を設けており、個々の被保険者についての適用申請書の受付、内容審査、健康保険被保険者証の発行及び給付の申請書の受付のみ実施している。基幹システムサーバとの拠点間通信が発生するが、通信内容の秘匿、盗聴防止の措置を講じた回線を利用している。※図中の「資格ID」は、既存システムで被保険者及び被扶養者を特定するために証記号、証番号、続柄、枝番、取得日をもとに基幹システムで発番した一意の番号である。※個人番号を格納する「個人番号専用格納ファイル」と、資格IDを連携キーとして「適用ファイル」、「給付ファイル」、「徴収ファイル」、「委託区画ファイル」、「副本区画ファイル」が紐付くため、これらのファイルを一つの特定個人情報ファイル（健康保険基幹情報ファイル）としている。ただし、「委託区画ファイル」及び「副本区画ファイル」においては、医療保険者等ごとに論理的に区分された区画に情報が保存されることとなっており、各医療保険者等は自らの区画に保存された情報のみ保有する。新総合受付システムのパンチデータは、適用ファイルの副本として一体のものとして評価する。※図中の「個人番号管理機能」は新規に開発するシステムであり、「適用業務機能」「給付業務機能」「徴収業務機能」は、個人番号管理機能開発に伴い改修を行うシステムである。※「基幹システムへの登録」とは、基幹システムの専用端末を用いて各種情報を登録する行為である。また基幹システムの専用端末とは、基幹システムに情報を登録するための、インターネット閲覧やメールの送受信等ができないように制御された端末である。※図中の「統合専用端末」とは、中間サーバー等と地方公共団体情報システム機構に接続可能な端末を統合し、どちらにも情報照会を行うことができる端末である。1. 既存被保険者・被扶養者の個人番号の初期収集の流れ1. ① 個人番号カード又は個人番号通知カード及び本人確認書類を元に、被保険者は紙により事業主へ個人番号の提示を行う。被扶養者がいる場合は、被保険者が被扶養者の本人確認を行い、被保険者は事業主へ紙による個人番号の提示を行う。1. ② 任意継続被保険者の場合は、被保険者が当組合に対し紙による個人番号の届出を行う。1. ③ 事業主は、被保険者から提示された個人番号の確認を行い、当組合に対して紙又は電子記録媒体にて個人番号を届け出る。1. ④ 当組合にて、紙又は電子記録媒体にて届け出された個人番号を基幹システムの専用端末で基幹システムに登録する。1. ⑤ 当組合は、事業主へ紙による個人番号の登録件数や登録エラー等の報告を行い、登録エラーは事業主が被保険者に確認・再提示を求める。1. ⑥ 任意継続被保険者の登録エラーの場合は、当組合が直接被保険者へ確認・再届出の要請書を送付する。1. ⑦ 事業主又は被保険者から個人番号が取得できない場合や個人番号又は基本4情報を確認する必要がある場合、地方公共団体情報システム機構に対して照会する。照会は、統合専用端末においてオンライン又は電子記録媒体により支払基金に情報照会依頼を行い、その後、支払基金が地方公共団体情報システム機構に情報照会を行った結果を、統合専用端末においてオンライン又は電子記録媒体により受領の上、電子記録媒体やフラッシュメモリにより基幹システムの専用端末から基幹システムに登録する（電子記録媒体による情報照会は、平成28年10月～平成29年3月の間で、平成29年4月以降は統合専用端末で中間サーバー等を介して即時照会又はファイル一括照会を行う。）。
<個人番号を取り扱う事務の流れ>2. 適用事務2. ① 被保険者は事業主に対し、被保険者資格取得等の異動認定に関する申請を行う。被扶養者の場合は、被保険者が被扶養者の本人確認を行い、被保険者は各種異動認定に関する申請を行う。また取得認定処理の場合は、個人番号カード等の証明書類を添付の上、被保険者は事業主へ個人番号の提示を行う。2. ② 任意継続被保険者の場合は、被保険者が当組合へ直接紙の申請書を提出する。2. ③ 事業主は、個人番号が記載された被保険者資格取得や異動、月額賞与関連等の各種届出書を作成し、当組合へ紙又は電子記録媒体にて提出する。2. ④ 当組合は取得認定に関する処理の場合、統合専用端末においてオンラインにより委託区画ファイルに個人番号、基本4情報（又はその一部）及び資格情報を登録して被保険者枝番を取得し、統合専用端末で確認した上で電子記録媒体やフラッシュメモリに保存する。2. ⑤ 当組合は、紙又は電子記録媒体による届出書に記載された個人番号を確認し、各種届出書情報を基幹システムの専用端末で基幹システムに登録する。紙による届出書の一部は新総合受付システムを通じ、パンチ委託業者にて基幹システムへ一括で取込可能な形式にデータ化し、基幹システムの専用端末で基幹システムに登録する。取得認定に関する処理の場合は、紙又は電子記録媒体による届出書に記載された個人番号と2－④で電子記録媒体やフラッシュメモリに保存した被保険者枝番を基幹システムの専用端末で基幹システムに登録する。また必要に応じて、当組合は健康保険被保険者証の発行を行う。さらに情報連携のために資格関係情報を、統合専用端末から副本区画ファイルに登録する。2－⑥ 当組合は事業主を経由し、発行した健康保険被保険者証を被保険者へ交付する。2－⑦ 任意継続被保険者の場合は、当組合が直接被保険者に対して、健康保険被保険者証を交付する。
3. 徴収事務
3－① 任意継続被保険者の資格喪失時において、被保険者は紙にて個人番号を記載した納付済保険料の
還付請求書の作成を行い、当組合へ提出する。
3－② 当組合は、受領した紙の還付請求書に記載された個人番号が正しいことを確認し基幹システムの専用端末で
還付金計算を行い、基幹システムに保険料還付情報を登録する。
3－③ 当組合は金融機関に対し、被保険者への保険料還付金の振込処理を行う。
3－④ 当組合は被保険者に対し、紙による還付保険料振込の通知を行う。
4. 給付事務
4－① 被保険者は個人番号を記載した紙の給付金支給申請書の作成を行い、当組合へ提出する。なお傷病手当金又は
出産手当金の場合、被保険者は事業主へ紙の給付金支給申請書を送付して出勤状況等事業主証明欄の記載を受け、
事業主から被保険者に返送し、被保険者が給付金支給申請書を当組合へ提出する。
4－② 当組合は、情報提供ネットワークシステムを通じて情報照会を行う場合、統合専用端末においてオンラインにより支払
基金に情報照会依頼を行い、支払基金が情報提供ネットワークシステムに情報照会を行った結果を、統合専用端末で
確認した上で電子記録媒体やフラッシュメモリに保存する。
4－③ 当組合は、紙による給付金支給申請書に記載された個人番号を確認し、基幹システムの専用端末で基幹システムに
申請書情報の登録を行う。また、情報連携のために給付関係情報を、統合専用端末から副本区画ファイルに登録
する。さらに、4－②で電子記録媒体やフラッシュメモリに保存した情報照会の結果を基幹システムの専用端末で基幹
システムに登録する。
4－④ 当組合は金融機関に対し、被保険者への給付金振込処理を行う。
4－⑤ 当組合は被保険者に対し、紙による給付金支給決定通知書を送付し、給付金振込内容の通知を行う。
<基幹システムと接続している他のシステムについて>
·基幹システムと接続しているレセプト管理分析システムは、インターネットに接続する情報系システムから分離している。
·レセプト管理分析システムは識別番号を利用して適用ファイルから証記号、証番号等を利用するが、個人番号専用格納ファイル
は利用できない。
·レセプト管理分析システムから個人番号専用格納ファイルは参照できないようシステム的に制御する。