Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表2-3 世帯類型別に見た世帯消費支出額に現れる「調査疲れ」効果

世带人数	世带内最年少者属性	世带主職業	1回→2回	1回→3回	1回→4回	1回→5回	1回→6回
二人	就学以下	勤労者	0.25%	-0.90%	-1.86% ***	-2.45% ***	-3.96% ***
二人	就学以下	官公職員	3.39%	-0.45%	2.74%	0.94%	-0.14%
二人	就学以下	自營業等	-0.25%	0.00%	-3.75% **	-5.62% ***	-1.73%
二人	就学以下	無職·日雇	-0.18%	0.00%	0.49%	-2.09% *	-4.48% ***
二人	非就学	勤労者	0.50%	0.01%	-1.24% ***	-2.10% ***	-3.21% ***
二人	非就学	官公職員	0.82%	-1.21% *	-2.45% ***	-3.08% ***	-3.99% ***
二人	非就学	自營業等	-0.93% ***	-1.40% ***	-2.98% ***	-3.08% ***	-2.94% ***
二人	非就学	無職·日雇	0.12%	-0.63% ***	-1.28% ***	-2.04% ***	-2.26% ***
三人以上	幼児	勤労者	0.69%	0.17%	-0.71% ***	-1.47% ***	-2.87% ***
三人以上	幼児	官公職員	0.94%	0.61%	0.13%	-0.41%	-2.02% ***
三人以上	幼児	自營業等	-0.44% *	-1.27% ***	-2.09% ***	-3.16% ***	-2.94% ***
三人以上	幼児	無職·日雇	-0.58%	-1.64% *	-1.85% **	-4.83% ***	-4.20% ***
三人以上	就学	勤労者	0.86%	0.25%	-0.80% ***	-1.74% ***	-3.01% ***
三人以上	就学	官公職員	1.13%	0.74%	0.27%	-0.75% ***	-2.02% ***
三人以上	就学	自營業等	-1.41% ***	-2.08% ***	-3.34% ***	-3.92% ***	-3.82% ***
三人以上	就学	無職·日雇	-0.08%	-1.36% *	-2.30% ***	-3.75% ***	-4.51% ***
三人以上	非就学	勤労者	0.51%	-0.34%	-1.28% ***	-2.32% ***	-2.76% ***
三人以上	非就学	官公職員	-0.45%	-0.40%	-1.13% **	-2.26% ***	-2.73% ***
三人以上	非就学	自營業等	-0.38%	-1.69% ***	-2.75% ***	-3.52% ***	-3.22% ***
三人以上	非就学	無職·日雇	0.67%	-0.65% *	-1.39% ***	-2.04% ***	-3.13% ***
单身	勤労者	-1.75% ***	-3.51% ***
单身	官公職員	-0.27%	-4.11% ***
单身	自營業等	-2.52% ***	-2.90% ***
单身	無職·日雇	-0.89% ***	-1.26% ***	1.5%以上の減少

注）表中の数値は、調査1回目からn回目への記入支出総額の変化率を各世帯で計算し、その平均値を示したもの。表中の***、**、*は、その変化率が統計学的に有意に（1%、5%、10%水準で）マイナスになっていることを意味する。

このような調査回を追った支出額の減少が文字通りの「調査疲れ」によるものかどうかについては更なる検証も必要だが、我々が世帯年間消費支出額を推定する基礎にしている『家計調査』個票において、調査回を追った（平均）記入額の有意な低下が見られることは事実である。この事実に鑑み、本稿では、世帯年間消費支出額の推計において、観察された世帯属性毎の平均支出減少率をベースとした補正をかけることにした。ただ、本補正による支出総額の拡大率はさほど大きくはなく、二人以上世帯平均で0.92%程度、単身世帯でも1.05%程度（有業単身世帯でも1.45%）の大きさに止まっている。

### 2.5 抽出率調整

我々が、『家計調査』個票をベースとしつつ、世帯年間消費支出額を推定しようとしている作業の最終的な目的の一つは、精度の高い世帯消費データを基に、我が国全体の生涯利用可能資産（生涯所得）の分布を観察することにある。前号の世帯保有資産の推計の際にも述べた点だが、『家計調査』個票の世帯分布は、我が国全体で見た場合の真の世帯分布とは必ずしも一致していないことから、構築したデータで我が国全体での分布を議論するためには、標本抽出率を考慮した調整を施す必要がある。

抽出率調整は、まず日本全体を何らかの基準に基づく区画（セル）に分割し、その個別区画に属する『家計調査』世帯標本数と『国勢調査』世帯数の比率（抽出率）を計算した上で、全区画中最高の抽出率を上回る水準で一定率（便宜的に「基準抽出率」と呼ぶ）を定め、その他の区画も含めた全ての区画からの抽出率がその定めた「基準抽出率」と等しくなるまで再抽出（リサンプリング）で世帯数を膨らませるという形で行った。こうした調整の結果は、言うまでもなく、最初に設定する区画（セル）の選択に依存することにな
るが、本稿の作業では、前号で報告した世帯資産の推定作業と一貫性を保つ意味もあって、調査年、都道府県、住居の所有関係（持ち家か否か）、戸建てか共同住宅・長屋建てか、及び世帯主年齢の組み合わせ（二人以上世帯9360区分、単身世帯2805区分）で区画分割を行っている。

こうした再抽出作業を経て、我々のデータセットに含まれる世帯数は、『家計調査』個票から得られていた二人以上世帯約49万、単身世帯3万弱から、それぞれ1034万、165万程度まで増加した。表2-4には、『家計調査』個票から得られた標本数を反映したデータセット、及び再抽出作業後に構築された拡張データセットのそれぞれについて、主要変数の基本統計量を計算した結果を掲載した $ ^{18} $ 。

表2-4 データセットの標本世帯数と基本統計量

2-4-1 再抽出作業前の『家計調査』個票データ $ ^{注1} $

金額は万円

二人以上世带(1983～2012年)	单身世带(2002～2012年)
標本世带数	平均值	標準偏差	中央值	標本世带数	平均值	標準偏差	中央值
世带主年齡(歲)	486,663	51.8	14.2	51.0	28,680	60.6	18.3	66.0
世带人数(人)	486,663	3.3	1.2	3.0	28,680	1.0	0.0	1.0
前年年收	486,663	643.8	429.6	550.0	28,680	289.8	222.1	231.0
正味資產	196,648	3,221.2	4,185.7	2,206.7
可処分所得(注2)	373,782	463.3	265.9	428.0	24,528	200.2	181.3	175.1
総消費支出	486,663	428.9	218.3	383.3	28,680	249.7	142.3	220.7
サービス支出	486,663	119.5	95.7	97.9	28,680	83.2	72.4	66.8
非耐久財支出	486,663	128.6	46.6	122.5	28,680	65.4	29.5	60.5
半耐久財支出	486,663	34.5	36.8	25.2	28,680	16.9	27.4	8.3
耐久財支出	486,663	20.0	52.5	4.9	28,680	9.5	32.8	0.4

2-4-2 無作為再抽出で構築した拡張データセット

二人以上世带(1983～2012年)	单身世带(2002～2012年)
標本世带数	平均值	標準偏差	中央值	標本世带数	平均值	標準偏差	中央值
世带主年齡(蔵)	10,342,567	52.3	14.1	52.0	1,648,425	50.0	19.9	51.0
世帯人数(人)	10,342,567	3.3	1.2	3.0	1,648,425	1.0	0.0	1.0
前年年收	10,342,567	659.4	440.3	564.0	1,648,425	335.3	234.4	280.0
正味資産	4,446,575	3,278.3	4,347.3	2,201.7
可処分所得(注2)	7,965,493	466.6	268.4	432.7	1,445,339	259.8	188.0	253.1
総消費支出	10,342,567	438.9	221.3	392.8	1,648,425	254.8	138.7	229.0
サービス支出	10,342,567	125.7	100.6	102.8	1,648,425	101.2	72.1	87.4
非耐久財支出	10,342,567	129.5	47.0	123.3	1,648,425	59.6	28.1	55.1
半耐久財支出	10,342,567	34.9	37.6	25.3	1,648,425	20.4	29.7	11.1
耐久財支出	10,342,567	20.1	53.3	5.0	1,648,425	9.9	32.9	0.4

（注1）再抽出作業前データは、『家計調査』個票をベースに、帰属家賃、季節性等の調整を加えた本稿の推計データ。

（注2）可処分所得は勤労者世帯および無職世帯のみのもの。

世帯保有資産の推計の際にも同様であったが、抽出率調整によるバイアス修正の効果は、単身世帯標本において最も顕著に読み取れる(『家計調査』の単身世帯標本には明らかな高齢・低所得バイアスがある)。また、二人以上世帯についても、抽出率調整で所得や資産、消費支出の平均が若干拡大することが読み取れる。
### 3. 推計データが描き出す世帯年間消費支出額の姿

本節では、前節の方法に則って推計した『家計調査』個票ベースの世帯年間消費支出額データを用い、過去四半世紀における我が国世帯の消費支出の有り様を概観していく。

### 3.1 既存統計との比較

図 3-1-1 は、構築したデータセットに基づいて（平均値に世帯数を掛け合わせて）計算した集計ベースの家計消費支出額とその内訳（消費4分類＋その他）である。『家計調査』が単身世帯をカバーするようになったのは2002年以降に限られるため、1983年から描いてある積み重ねグラフは二人以上世帯のそれである。この図によれば二人以上世帯による家計消費支出額は90年代半ば頃までは年々増加していたが、それ以降は拡大がほぼ停止した状態にあることが分かる。図の2002年以降部分に描いた黒実線は、二人以上世帯の総消費額（破線）に単身世帯の総消費を加えた（全世帯ベースの）家計消費支出額となっており、概ね横ばいのパターンは単身世帯を含めても変わらないことが分かる。

図3-1 集計ベースの家計消費支出と内訳四分類の推移

3-1-1 本稿推計に基づく総消費支出

3-1-2『国民経済計算』における国内家計最終消費支出

90 年代半ば以降のマクロ消費の停滞は SNA の国内家計最終消費支出（図 3-1-2）でも同様に確認できるが、両統計の推計方法の違い（需要側世帯個票（ミクロ）の積み上げ vs. 供給側情報等に基づく推計）もあり、我々の集計値は、単身世帯分を含めた値でも SNA の7割程度に止まる。ミクロの積み上げが過小推計に陥る一因として、先行研究（高山・白石（2010）、宇南山（2015）等）は『家計調査』や『全国消費実態調査』の耐久財消費が過小である点を指摘しているが、我々の推計結果を SNA と比較する限り、確かにその程度は耐久財で大きい（漏れの割合が他の支出の2倍に及ぶ）ものの、耐久財以外でも SNA の値より相当程度小さくなることに変わりはないようである $ ^{19} $ 。
表 3-1 では、『全国消費実態調査』の集計値が入手可能な最新年次である 2009 年について、公表統計と我々の推計データの対応計数（平均値）を比較している。

表3-1 本稿推計データと消費関連公表統計との比較: 2009年調査ベース

本稿推計データ	『家計調査』	『全国消費実態調査』
（抽出率調整後）	（抽出率調整前）	（原データ単純集計）	（公表値）	（公表値）
総世帯	うち勤労世帯	総世帯	うち勤労世帯	総世帯	うち勤労世帯	総世帯	うち勤労世帯	総世帯	うち勤労世帯
前年の年間収入	530	613	595	685	595	685	535	628	553	632
可処分所得	n.a.	524	n.a.	580	n.a.	506	n.a.	461	n.a.	428
消費総額	380	406	416	451	339	377	304	340	316	345
消費四分類
サービス	193	209	200	220	126	148	119	141	128	146
非耐久財	107	104	123	124	123	124	109	109	107	107
半耐久財	26	30	27	31	27	31	25	29	25	28
耐久財	18	21	20	23	20	24	18	21	17	19
その他	34	39	42	50	42	49	35	41	38	44

注）世帯平均値。金額は万円単位。公表統計部分については、年間収入を除き、月次平均値の12倍。

表を右から見ていくと、『家計調査』と『全国消費実態調査』の公表値については、それぞれが抽出率を調整していることもあり、目立った違いは見られない。年間収入は勤労者世帯で概ね630万円程度、全世帯だと500万円台半ばとなる。個票原データを単純集計した結果（表の右から5、6列目）はサンプルの偏りのためか、どの項目も公表値より大きめの金額になっている。

その個票に前節で概説した各種の調整（抽出率以外のもの）を加えた結果が本稿推計データの抽出率調整前の列である。平均値で見る限り、ここで顕著な変化が生じているのはサービス消費（及びそれを部分として含む総消費）部分であり、帰属家賃の考慮が世帯の消費水準に大きな意味を持つことがわかる。最後に、抽出率調整を加えると、公表値の場合同様、世帯平均値は下方修正されており、前年の年収が勤労者世帯で613万円、全世帯で530万円、消費総額ではそれぞれ406万円、380万円となった（表の左2列）。帰属家賃の補正分を別にすれば、我々の推計データの平均値は概ね既存公表統計のそれと一致している。
### 3.2 世帯当たり年間消費支出額の推移

図 3-2-1 は推計データについて、世帯当たり平均の年間消費額（実質値 $ ^{20} $ ）が標本期間（1983～2012年）にどう変化しているかを見たものである。マクロの家計消費は図3-1で見たように90年代半ばからほぼ横ばいであったが、世帯当たりの消費は90年代前半から少しずつ減っていく様子が読み取れる。これには、世帯の核家族化、単身化によって我が国世帯の平均世帯員数が減少していることが作用している。世帯員数の変化を考慮に入れるため、図には支出額を世帯員数の平方根で除した等価消費も示してある。これを見ると、世帯年間等価消費（実質）も微減はしているものの、2000年代には概ね横ばいで推移していることが読み取れる。当然予想されるように、単身世帯を含めた結果（2002年～）を見ると、世帯平均の消費額は一定程度低下するが、等価消費ではそうした低下は見られない。

図3-2 世帯年間消費及び同等価消費の平均値の経年推移

3-2-1 年間総消費支出

3-2-2 非耐久財消費

図3-2-2には、図3-2-1で世帯年間消費支出について描いたのと同様の図を世帯の年間非耐久財消費支出について描いてある。これは、耐久性を持つ財は非耐久財に比べて購入頻度が低くなり、世帯当たりの期間が6カ月あるとはいえ、その調査期間中にたまたま購入している（ないしいない）といった違いによって消費額の多寡が（世帯の恒常所得と関係なく）変動してしまう可能性を排除するための試みである。また、前項でも触れたように、ミクロ調査では（その理由は解明されていないが）耐久財消費の記入が過小気味であることが知られており、その影響を回避する意味でも、非耐久財消費の動向を見る意味があると考えた。非耐久財に限定した図では、世帯年間消費額の90年代初頭をピークとした増減が幾分緩和されている印象はあるが、等価消費の推移等、その他の点では基本的に同様のメッセージが読み取れる。
図3-3 各種世帯属性別にみた年間消費(a)と年間等価消費(b)の平均値の経年推移

図3-3-1a 世帯主年齢区分別年間消費

図3-3-1b 世帯主年齢区分別年間等価消費

図3-3-2a 世帯主職業別年間消費

図3-3-2b 世帯主職業別年間等価消費

図3-3-3a 居住地別年間消費

図3-3-3b 居住地別年間等価消費

図3-3では、図3-2-1で見た世帯年間消費、及び同等価消費の経年変化を①世帯主年齢階層、②世帯主職業、③世帯居住地（首都圈 vs.その他）の三つ世帯属性別に見た。経年変化のパターンは属性を分ける前と基本的に同じと言ってよいが、属性①では、世帯消費水準は40～59歳の中年層が、39歳以下の若年層や60歳以上の高齢層よりも高くなっていること、等価消費で見ると中年層と高齢層の水準差は相当程度緩和されること、属性②では、世帯平均消費水準に、勤労世帯＞自营世帯＞無職世帯の大小関係が見られるが、等価消費で見るとその違いはかなり小さくなること、属性③では、首都圈居住世帯の消費は、水準で見ても等価消費で見ても、その他地域の居住者のそれを上回っていること、等が分かった。
### 3.3 世帯年間消費支出額の世帯間でのバラつき（格差）

前項で見た世帯年間消費支出額（平均値）の推移には興味深い点もあるが、そのメッセージの大半は、本稿で用いたような大規模個票を用いずとも、SNA等のマクロ計数だけである程度導き出し得る類のものである。そこで以下では、本稿で構築したデータセットのメリットが発揮されるポイントとも言える世帯間のバラつきを見ていこう。

図3-4 世帯年間消費及び同等価消費の標準偏差の経年推移

3-4-1 年間総消費支出

3-4-2 非耐久財消費

図 3-4-1 には、推計データの個票を用いた世帯年間総消費額、及び同等価総消費額について、世帯間での標準偏差を調査年別に計算した結果が描いてある。図 3-4-2 はその非耐久消費財版である。年間総消費の図の形状は、平均値について描いた図 3-2-1 のそれとよく似ており、殆んどフラットな下で、90 年代初頭以降に非常にゆっくりと低下している。これは、消費額（及び等価消費額）のバラつきが相当程度水準（平均）に比例的に定まる（水準が高い時にはバラつきも大きくなる）ことを示唆していると思われる。一方、非耐久財の結果（図 3-4-2）は若干異なっており、少なくとも等価非耐久財消費は 1980 年代半ばから 2000 年代初頭までバラつきの拡大が続き、2000 年代に入ってからは概ね横ばい状況であることが読み取れる。

図3-5 世帯年間消費及び同等価消費のジニ係数の経年推移

3-5-1 年間総消費支出

3-5-2 非耐久財消費
図 3-5 には、我々のデータを用いて調査年毎にジニ係数を計算した結果を描いた。年間総消費のジニ係数は我々の観測期間（1983～2012年）を通じてほぼ一定と言えそうだ。一方、非耐久財消費の方は、標準偏差で見た場合同様、特に等価消費で見た場合にジニ係数に緩やかな上昇トレンドが（2000年代初頭迄）あったことが確認できる。これだけの事実を以て、バブル崩壊後に日本経済で世帯間格差の拡大があったと言うのは早計に過ぎようが、今後、本稿の推計データで「格差」を精査する上での一つのポイントになるだろう。

### 3.4 年齢別・コホート別世帯年間消費支出

前項までに見た年代別の消費支出額（平均）や標準偏差の推移は、消費行動の有り様を日本経済全体でマクロ的に捉える意味において有益だが、個別世帯（ないし同一世帯群）の消費支出がそのライフステージを通じて変化する様子迄を明らかにするものではない。そこで今度は、消費が世帯主の年齢とともにどう変化しているかを世帯主の誕生年コホート別に描き出してみた。

図 3-6 世帯主年齢別・コホート別に見た世帯平均年間消費支出(a)と世帯平均年間等価消費(b)

3-6-1a 総消費

3-6-2a 非耐久財消費

3-6-1b 総等価消費

3-6-2b 非耐久財等価消費

世帯平均消費(a)と同等価消費(b)を描いた図3-6-1を見ると、ライフステージを通じた消費の経路はコホートの違いにかかわらず驚くほど安定的であり、概ね50歳前後のピークまで単調に増加した後単調減少に転じるというこぶ型のパターンが読み取れる。非耐久財(図3-6-2）でも同様のこぶ型が現れているが、若年期における消費水準について、若い世代程高い消費を享受しているというコホート間の相違も読み取れる。
図3-7 世帯主年齢別・コホート別に見た世帯平均年間消費支出(a)と世帯平均年間等価消費(b)の標準偏差

3-7-1a 総消費

3-7-2a 非耐久財消費

3-7-1b 総消費

3-7-2b 非耐久財消費

図 3-7 には世帯間の標準偏差が世帯主年齢とともにどう変化したかをコホート別に描いてみた。総消費（及び等価総消費）について標準偏差を計算した図 3-7-1 では、標準偏差は世帯主の年齢とともに拡大し、概ね 55 歳前後でピークを迎えた後、緩やかに縮小するパターンが読み取れる。コホート間の差は比較的小さいが、40 歳未満の若年期の標準偏差は若いコホート程大きめになっているという結果となった。一方、非耐久財に関する図 3-7-2 では、コホート間の差は目立たないものの、55 歳前後でのピークは消え、世帯主が高齢になる程バラつきが拡大するという姿になった $ ^{21} $ 。

図 3-8 では、世帯間消費分布について計算したジニ係数について同様の年齢別・コホート別の図を描いてみた。ある程度予想されたことだが、読み取れるメッセージは標準偏差に関するそれ（図 3-7）と大差なく、総消費の場合（図 3-8-1）は55歳から60歳頃をピークとしたこぶ型となっている一方、非耐久消費財の場合（図 3-8-2）では、世帯主が高齢になるに従いジニ係数が高まる（格差が大きくなる）という結果が確認できた。
図3-8 世帯主年齢別・コホート別に見た年間消費支出(a)と年間等価消費(b)のジニ係数

3-8-1a 年間総消費

3-8-2a 年間非耐久財消費

3-8-1b 年間等価総消費

3-8-2b 年間非耐久財等価消費

### 3.5 世帯貯蓄率、消費と所得・資産の関係

本稿の力点は（個別）世帯の年間消費支出額の推計にあり、本節でのデータ紹介もここまで専ら推計された消費データの描き出す姿を紹介してきた。しかし我々のプロジェクトは、前号掲載の世帯保有資産の推計等も見て頂ければわかるように、我が国世帯の経済行動をより包括的に捉えるデータセットの構築を意図したものである。そこで本稿の最後に、今回推計した世帯消費と、同様に推計作業を進めてきた世帯可処分所得、また世帯資産等との関係を見た幾つかの図を紹介したい。

図 3-9-1 では、推計した世帯年間消費と同様に推計した世帯年間可処分所得を使って、勤労者世帯と無職世帯について定義した世帯貯蓄率（三（世帯年間可処分所得－世帯年間消費）÷世帯年間可処分所得）の中央値 $ ^{22} $ を80年代、90年代、2000年代の三つの年代別に描いてみた。当然予想される通り、年代に依らず、勤労/無職世帯貯蓄率は60歳前後（おそらくは退職の年齢）を境に急激に下落するパターンを描く。ただ貯蓄率水準自体は年代毎に異なっており、現役時の貯蓄率は80年代には2割弱であったものが、90年代以降は3割近くまで高まっていることが読み取れる。一方、引退後の取り崩しについては、80年代に明瞭に見られたものが90年代に一時的に消失した（引退年齢でありながら貯蓄率が正という）状態を生じた後、近年は60歳から70歳の期間限定で復活していることが読み取れる。
図 3-9-2 では、世帯可処分所得を便宜的に前年所得で置き換えた場合に得られる世帯の貯蓄比率を全世帯について描いてみた。前年所得には税払い等も含まれるため、得られた比率が全年齢で正となる等、文字通り貯蓄率と解することは正しくないが、60歳前後で貯蓄割合が急激に低下することは自営世帯を含めて確認できたと言えよう。

図 3-9 年代別に見た世帯主年齢別貯蓄率の中央値

3-9-1 可処分所得で定義した

3-9-2 前年年収で定義した全世帯の貯蓄比率

図3-10では、同じ定義の世帯主年齢別貯蓄率、貯蓄比率を世帯主コホート別に描いてみた。この図でも退職年齢前後で貯蓄率が急激に低下するという基本パターンは変わらないが、貯蓄率水準自体はコホート毎に変化が見られ、若年期の貯蓄率は若いコホート程高い傾向が見られる一方、40～50歳代半ばの中年期では一部逆転現象も見られ、更に60歳を超えた高齢期になると若いコホート程貯蓄率が低い（より急激な取り崩しを行っている）というパターンが浮かび上がった。

図 3-10 世帯主コホート別に見た世帯主年齢別貯蓄率の中央値

3-10-1 可処分所得で定義した

3-10-2 前年年収で定義した全世帯の貯蓄比率

図3-11では、所得が月次(家計簿)ベースで入手できた勤労者世帯と無職世帯について、推計した世帯年間可処分所得と世帯年間消費支出の相関関係を、現役世帯（60歳未満世帯
主世帯）と引退世帯（60歳以上世帯主世帯）に分けて描いた結果である。多くのミクロデータで確認されているように、世帯可処分所得と世帯消費には強い相関（0.6～0.7）が確認できる。その相関は現役世帯でより高く、高齢世帯については低下することもわかる。

図3-12では、月次ベースの所得が取れなかった自営世帯も含め、前年年収（税込）と我々が推計した世帯年間消費支出の相関を見ている。前年所得にしていることで、所得と消費の相関は僅かに低下するようだが、現役時代に相関が高く、高齢になるとそれが低下するという基本パターンはここでも確認できる。

図3-11 世帯可処分所得と世帯消費の関係

傾き:0.495

相関係数:0.658

サンプル数:3,286,010

傾き:0.473

相関係数:0.546

サンプル数:1,015,505

図3-12 世帯前年年収と世帯消費の関係

傾き:0.393

相関係数:0.619

サンプル数:4,224,597

傾き:0.412

相関係数:0.630

サンプル数:2,808,525

傾き: 0.357

相関係数: 0.563

サンプル数: 1,416,072

最後に、前号で紹介した世帯資産保有データセットから得られる世帯正味資産額について、世帯年間消費支出との関係を見た。

傾き:0.018

相関係数:0.280

サンプル数:1,594,488

図3-13 世帯正味資産と世帯消費の関係

傾き:0.025

相関係数:0.332

サンプル数:998,655

傾き:0.020

相関係数:0.373

サンプル数:595,833
これは予想されるところだが、横軸を資産にすると散布図の傾きは大幅に低下する。相関係数も所得の場合に比べ若干小さい0.3程度となったが、資産の場合の相関は（所得の場合とは逆で）世帯主年齢が高くなるほど大きくなっていることが分かった。

### 4. おわりに

人口・世帯構造の急変や我が国経済の自由化・グローバル化等が家計に与える影響は個別世帯毎に異なっており、世帯間のバラつき、またそれが世帯の経済行動に与える影響を検討することの重要性は日々高まっている。本稿では、我々が、そうした検討・議論の基礎とすべく整備(推計)を進めてきた我が国世帯の経済行動に関するデータセットのうち、特にその年間消費支出の部分について、その推計方法の概略を紹介するとともに、推計データから読み取れる家計消費行動の姿の一端を紹介した。

推計方法に関して言えば、先行研究にはあまり見られないオリジナルな試みも少なくなかったため、試行錯誤を経てたどり着いた部分も多く、今後改善が必要になる可能性は残されているものの、過去四半世紀の日本経済について全ての年次で連続して比較可能な世帯年間消費のデータベースを構築できた。この成果は、前号で報告した世帯資産保有額に関するデータ等とも統合した上で、今後、種々の政策が家計経済に与える影響や世帯間格差の詳細な分析を行っていく上での大きな財産となることが期待されている。

一方、推計データが描き出した姿からは、①世帯当たり消費は90年代前半から緩やかに減少していたが、これには世帯内人員数の減少（核家族化や単身世帯数の増加）が影響しており、等価消費は2000年代に入りほぼ横ばい状態にあること、②世帯消費のバラつきについては、総消費ベースだと概ね横ばい状況だが、非耐久財に関する等価消費について、2000年代初頭まで拡大する傾向が見られたこと、③ライフステージを通じた平均消費経路はコホートによらず安定的な（50歳台ピークの）こぶ型であること、④世帯間の消費のバラつきは世帯主年齢が高まる程大きくなる傾向が存在すること、⑤年齢別の貯蓄率パターンはコホート毎に変化しており、若いコホートの若年期の貯蓄率が高まっている一方、引退後の取り崩し傾向も若いコホート程顕著になっていること、等が読み取れた。

前号論文の末尾でも述べたことだが、本稿は我々の取り組みの紹介であり、中間生産物としての性格を有している。そのため、報告内容は推計データに基づく事実の描写に止まっているが、プロジェクトの最終目標は、あくまで推計データを用いた政策効果分析や家計経済に関連する諸仮説の検証にある。その目的に向け、今後には、構築したデータセットを活用した多くの分析・検証作業が計画されており、そうした作業の進捗についても追って報告する機会を設けたい。
## 参考文献

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大竹文雄、小原美紀（2005）「消費税は本当に逆進的かー負担の「公平性」を考えるー」『論座』127号、pp.44-51。

大竹文雄、小原美紀（2010）「所得格差」樋口美雄編『労働市場と所得分配』（バブル／デフレ期の日本経済と経済政策6）第8章、253～285頁。

佐野晋平、多田隼士、山本学（2015）「世帯調査の方法と調査世帯の性質—世帯構成、年収、学歴に関する比較—」『フィナンシャル・レビュー』通巻第122号（平成27年第2号）、4～24頁。

高山憲之、白石浩介（2010）「我が国世帯における消費税の負担水準」CIS Discussion paper series No. 491、世代間問題研究機構、一橋大学経済研究所。

多田隼士、三好向洋（2015）「家計収入の把握」『フィナンシャル・レビュー』通巻第122号（平成27年第2号）、25～39頁。

浜田浩児（2003）「SNA家計勘定の分布統計」『経済分析』第167号、1～145頁。

浜田浩児（2012）「2009年SNA分布統計の推計—2000年代後半における国民経済計算ベースの所得・資産分布—」『季刊国民経済計算』平成24年度第2号（No.148）、1～60頁。

林文夫（1986）「恒常所得仮説の拡張とその検証」『経済分析』第101号、1～23頁。

前田佐恵子、梅田政徳（2013）「SNA分布統計における消費・貯蓄についての再検討」『季
刊国民経済計算』平成25年度第1号（No.150）、59～74頁。

Abe, Naohito (2008) “Volatility in Panel Data of Household Expenditure,” Hi-Stat Discussion Paper Series, 18.

Fukushige, Mototsugu (1989) “A New Approach to the Economic Inequality Based upon the Permanent Income Hypothesis,” Economics Letters 29, 183-187.

Fukushige, Mototsugu (1996) “Annual Redistribution and Lifetime Redistribution,” Economics Letters 52, 269-273.

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Ohtake, Fumio and Makoto Saito (1998) “Population Aging and Consumption Inequality in Japan,” Review of Income and Wealth, Vol.44(3), 361-281.

Stephens, Melvin Jr. and Takashi Unayama (2011) “The Consumption Response to Seasonal Income: Evidence from Japanese Public Pension Benefits,” American Economic Journal: Applied Economics, Vol.3, 86-118.
## 補論Ⅰ 帰属家賃（家賃関数）の推計

本補論Ⅰでは、帰属家賃を推計するために我々が採用した方法について概略を述べる。言うまでもなく、我々に必要だったのは『家計調査』の個別標本世帯それぞれについての（帰属）家賃データである。しかし本文で述べたように『家計調査』では、借家世帯の標本数が多くないこと、家賃関数の重要な説明変数である（借家の）築年数データが手に入らなかったこと等から、5年に一度実施されている『住宅土地統計調査』の賃貸住宅に係る個票データを用いて家賃関数を推定し、それに『家計調査』の個票情報を当てはめて帰属家賃を計算した。その具体的な手順は以下の通り。

## <推計手順>

① 家賃（正確には、家賃・間代＋共益費等）を決定する基本要因（家賃関数の説明変数）として、a)住居の広さ、b)築年数、c)構造、d)建て方、e)所有主体（貸主）、及びf)住宅の所在地を考えることとし、『家計調査』及び『住宅土地統計調査』で入手可能な該当情報を確認したところ、下の補Ⅰ表1に示す通り、借家の「築年数」以外については、2つの調査に共通する変数として入手可能であることが分かった。

補Ⅰ表1 家賃関数の説明変数と『家計調査』、『住宅土地統計調査』における情報入手可能性

家質に影響する要素	変数の中身	『家計調査』	『住宅土地統計調査』
住居の延床面積	(面積 $ m^{2} $ )	○	○
住居の築年数	(年数)	×(注)	○
住居の構造	木造 or 防火木造 or 鉄筋鉄骨コンクリート or プロック造他	○	○
住居の建て方	一戸建て or 共同住宅 or 長屋他	○	○
住居(惜家)の所有主体	公営 or 公団 or 民营 or 給与(民) or 給与(官)	○	○
住居の所在地	都市規模 県庁所在市 or 30万以上市 or その他市 or 郡部	○	○
都道府県	都道府県(北海道 or 青森 or 岩手 or 秋田 or ⋯)	○	○

（注）『家計調査』個票で住宅の築年数情報が得られるのは、持ち家世帯に限られている。

② そこで『住宅土地統計調査』の借家世帯について上記変数データを収集し、家賃の対数値を被説明変数、延べ面積（対数値）、建築後年数とその2乗、住宅の建て方ダミー、所有主体ダミー、都市規模ダミー、都道府県ダミーを説明変数とする家賃関数を、「構造」4区分（木造/防火木造/鉄筋・鉄骨コンクリート/その他）別、『住宅土地統計調査』実施年別に（要すれば、4構造×6時点=24パターンで）推定した。

③ 推計結果は補Ⅰ表2に示す通り。一部を除いて殆ど全ての説明変数に係るパラメータが有意に推定されており、自由度調整済み決定係数も0.5～0.8とクロスセクション回帰としては十分高い値となった。

④『住宅土地統計調査』ベースの家賃関数（の説明変数）に『家計調査』の該当個票情報を代入して得られる予測値を世帯の帰属家賃とみなすのが我々の戦略である。その際、『家計調査』では得られない借家（民営、公営、給与住宅等）の築年数情報につい
⑤ 回帰を行った6時点（『住宅土地統計調査』年）に属する標本については、④で計算した予測値をそのまま（帰属家賃として）使用するが、（調査と調査の間の）空白年分のサンプルについては、以下（補Ⅰ表3）に示すように、標本の調査年を挟む『住宅土地統計調査』2回分の回帰式を利用し2つの予測値を計算し、その加重平均で帰属家賃を定義した。

## 補Ⅰ表3加重平均による帰属家賃の計算

標本世帯(A)の調査年(t)が、例えば平成15年と平成20年の『住宅土地統計調査』年に挟まれていた場合、2つの家賃関数(回帰式)それぞれに個票情報を当てはめることで、2つの予測値が計算できる。この世帯に関する帰属家賃は、その調査年と『住宅土地統計調査』実施年との相対関係に基づき、以下のウェイトで加重平均を計算する。

家計調査年(t)	平成15年調査ベースの予測値	平成20年調査ベースの予測値
平成15年	(住宅土地調査実施年)	100
平成16年	1年後	80	20年前
平成17年	2年後	60	40年前
平成18年	3年後	40	60年前
平成19年	4年後	20	80
平成20年	100	(住宅土地調査実施年)

補Ⅰ図では、上記の手順に従って推計した世帯の帰属家賃の（世帯属性別・年代別の）平均値を、同じ世帯の家賃等に関する『家計調査』への記入値の平均と比較してみた。当然予想される通り、『家計調査』の持ち家世帯では、家賃関連支出の平均記入額はほぼゼロ近傍にある一方、推定された帰属家賃は90年代半ば以降、7万円台で推移していることがわかる。推定モデルの妥当性を確認するために計算した民間借家に関する推定帰属家賃と『家計調査』での記入額との比較では、帰属家賃が、『家計調査』の家賃記入額と概ね合致した水準になっていることがわかる（ただ、より細かく見れば、木造の場合の家賃が若干過小推定である一方、非木造の場合の家賃は少しだけ過大推定になっているようにも見える）。公団住宅や公営住宅の（『家計調査』への記入に反映された）家賃は、予想される通り、帰属家賃より低く、給与住宅の場合には、民間企業、官公庁を問わず、その程度が一層大きくなっている（要するに、相当額の家賃補助が行われていると理解できる）ことが分かる。
補Ⅰ図 推計帰属家賃と『家計調査』での家賃関連支出

推計帰属家賃と『家計調査』の家賃関連支出のそれぞれの平均値を、住宅の所有者・構造、及び年代別に比較した。（縦軸、金額の単位は円。）

『家計調査』側の平均については、該当する全ての世帯の回答の平均と併せて、非ゼロ世帯（家賃関連支出をゼロで回答した世帯を除いた世帯）平均の額も示してある。

2. 平均家賃（全国・民間（木造））

4. 平均家賃（全国·公団住宅）

3. 平均家賃(全国·民間(非木造))

5. 平均家賃（全国·公営住宅）

6. 平均家賃(全国·給与(民間))

7. 平均家賃（全国·給与（官公））
## 補論Ⅱ 所得（収入）の季節性

本稿では、『家計調査』個票をベースとした世帯支出の推計に焦点を当てた記述を行ってきたが、世帯所得（ないし収入）についても同様の問題は存在する。以下では、その中でも、所得の季節性の問題に限定して、我々が行った調整の概略を紹介する（3.5節で紹介した勤労者世帯の貯蓄率等の計算では、以下に略述する世帯の年間実収入額、及び年間可処分所得額（三実収入額－非消費支出額）の推計結果が活用されている）。

世帯所得（収入）にも支出同様に世帯毎の季節性があるが、季節性が生じる要因は支出のそれとはだいぶ異なっている。所得に季節性が生じる要因中でも最大級のものの一つはボーナスの存在だろう。ボーナス受領世帯では、支給月の所得はそれ以外の月の2～3倍（世帯によってはそれ以上）に跳ね上がる。また、年金が主たる所得となっている世帯の場合、年金支給月とそれ以外の月で大きな収入差が生じる。こうした考察は、所得の季節性の場合（支出のそれとは異なり）家族の構成よりも（主たる）所得の出所如何が世帯を所得の季節性で区分する場合の大きな手掛かりになることを示唆している。

補Ⅱ図 世帯類型毎の世帯の実収入変動（年間収入に占める各月収入のシェア）

補Ⅱ図は、大括りでみた世帯主の職業等に基づいて標本を分割し、その世帯類型毎の世帯の実収入変動を年間の季節性として描画したものである。これによれば、世帯収入の季節性は大きく給与所得者、年金生活者、（年金受取のない）日雇労働者＋無職の3群で大きく異なっていることが分かる。また、給与所得者でも、官公職員か民間職員か、また労務者かで、年金生活者でも日雇い等の仕事をしているか否かで収入の季節性に差が生じていることがわかる。更に、『家計調査』個票から得られる世帯主の職業が属する産業や企業規模、及び同居世帯員の年収の有無等に着目し、季節性の相違について比較検討した結果、収入サイドの季節性に関する世帯類型として、次表に記載した16区分を採用することとした。右上三角行列の色（塗られたセルの組み合わせは、世帯類型間で収入の季節性が統計学的に有意に（5%水準で）異なっていることを意味する）から読み取れるように、世帯実収入の季節性は世帯類型毎に顕著に異なっている。
補Ⅱ表 世帯実収入の季節性に関する世帯類型区分と個別類型間の季節性の相違に関する検定結果

ID	職業	産業	規模	同居者年収	# obs.
1	民間&労務	鉱業 建設業 その他 農林漁業	1～99人+不詳	137,986
2	100～999人	26,088
3	1000人以上	22,653
4	製造業 卸売小売業	1～99人+不詳	297,449
5	100～999人	156,408
6	1000人以上	171,732
7	電気ガス 運輸通信業 不動産業 サービス業	1～99人+不詳	272,032
8	100～999人	110,147
9	1000人以上	112,105
10	金融保険業	1～99人+不詳	20,317
11	100～999人	15,908
12	1000人以上	51,002
13	官公職員+産業[公務]+企業規模[官公]	296,932
14	日雇&無職	69,109
15	日雇&無職(年金あり)	100万未滿(单身込)	434,298
16	100万円以上	35,184
17	(自當他)	611,519

世帯年間可処分所得のデータは、こうして定めた世帯実収入に関する16世帯区分を、世帯実収入、及び世帯非消費支出の双方に当てはめた上で、消費支出について2.3.2で説明した方法と基本的に同様の季節調整を行って、個別世帯に関する年間実収入、及び年間非消費支出を算出し、最後に、世帯年間可処分所得三世帯年間実収入－世帯年間非消費支出、の形で定義して導出した。
平成27年度

# 首都圏整備に関する年次報告

第190回国会（常会）提出
## 目 次

第1章 首都圏をめぐる最近の動向

第1節 少子・高齢化の進展……2
第2節 安全・安心への対応……10
第3節 首都圏の活力の維持……15
第4節 環境問題等への対応……22
第5節 多様な個性を持つ地域間の対流促進を通じた国際競争力のある安全・安心な首都圏の実現に向けて……26

第2章 首都圏整備の状況

第1節 人口等の状況……30
1．人口……30
（1）首都圏の人口推移……30
（2）首都圏の年齢別構成……32
（3）首都圏の一般世帯数等……32
2．就業者数……33

第2節 産業機能の状況……34
1．首都圏の経済状況……34
2．首都圏における諸機能の展開……35
（1）首都圏の事業・業務環境……35
①国際的な企業活動から見た首都圏……35
②最近のオフィス需要動向……35
（2）首都圏における各産業の動向……35
①起業の動向……35
②工業機能……36
③研究開発機能……37
④交流・文化機能……38
⑤大学等高等教育機能……39
⑥商業機能……40
⑦交通・物流機能……41
⑧農林水産機能……42

第3節 個人主体の多様な活動の展開……44
1．首都圏のNPO法人等の動向……44
（1）NPO法人の動向……44
（2）NPO法人への支援……45
（3）多様な主体の参加による共助社会の実現と首都圏づくり……46
2．女性・高齢者等の社会的活動に対する支援……47
（1）女性の社会進出の支援……47
（2）高齢者等の社会参加の支援……47
（3）外国人の活動しやすい環境づくり……48

第4節 環境との共生……49
1．首都圏の自然環境の状況……49
（1）自然環境の保全・再生……49
（2）緑地の保全・創出……49
①都市公園の整備及び緑地保全の状況……49
②市民農園の面積の推移……50
（3）水環境・水循環の保全・回復……50
①首都圏の指定湖沼……50
②東京湾再生に向けた取組……51

2．環境負荷の低減……53
（1）新エネルギー等……53
（2）交通分野における取組……53

第5節 安全・快適で質の高い生活環境の整備……55
1．安全、安心の確保……55
（1）震災対策……55
①首都直下地震対策特別措置法の制定及びこれに基づく取組……55
②南海トラフ巨大地震・首都直下地震対策本部における取組状況……56
③帰宅困難者対策における取組状況……56
④広域的防災体制の構築に向けた国及び都県の整備状況……57
⑤密集市街地の現状及び整備状況……58
（2）治山治水等……60
①治山事業……60
②治水事業……61

2．良好な市街地や住宅・住環境整備等による魅力ある居住環境の整備……63
（1）再開発の推進とニーズに応じた良質な宅地の供給……63
（2）住宅及び住環境の整備……63
①住宅のストックの動向……63
②分譲マンションの供給動向……65
③高齢者向け住宅の供給状況……66
（3）居住環境の整備……66
①良好な都市景観の創出……66
②教育・文化施設の整備……67
③都市公園等の整備……68
④保健・医療・福祉施設の整備……68
⑤農山村地域の整備……68

第6節 将来に引き継ぐ社会資本の整備……70
1．交通体系の整備……70
（1）陸上輸送に関する状況……70
①高規格幹線道路の整備等……70
②都市高速道路の整備……70
③ITS（高度道路交通システム）の活用による交通の円滑化……73
④鉄道の混雑緩和や利便性向上……74
⑤安全対策の推進……75
⑥広域的な鉄道事業の推進……75
⑦空港へのアクセス強化……76

（2）航空輸送に関する状況……76
①首都圏の都市間競争力アップにつながる羽田・成田強化……76
②東京国際（羽田）空港の整備……77
③成田国際空港の整備……77

（3）海上輸送に関する状況……78
①首都圏におけるコンテナ取扱状況……78
②国際コンテナ戦略港湾……78
③京浜港の整備……79

2．情報通信体系の整備……79
（1）個人が活用できる情報環境の整備……79
①固定系ブロードバンドサービスの契約数……79
②世帯カバー率……80

3．水供給体系の整備……80
（1）生活用水……80
（2）工業用水……81

4．エネルギー供給体系の整備……81

5．下水道・廃棄物処理体系の整備……83
（1）下水道……83
（2）産業廃棄物の状況……83

6．沿岸域の利用……83
（1）東京湾沿岸域の役割と今後の展開……83
（2）周辺沿岸域の状況……84

7．都市再生施策の進捗状況……84
（1）都市再生緊急整備地域の指定等……84
（2）都市再生緊急整備地域内における民間都市再生事業計画の認定……85
（3）国家戦略特区の取組……85

首都圏整備の推進……86

1．首都圏整備制度……86
（1）首都圏整備計画……86
（2）政策区域等に基づく諸施策の推進……86
（3）業務核都市の整備……87
（4）近郊緑地保全制度……87
2．国土形成計画……88
3．大深度地下の適正かつ合理的な利用の推進……89
4．筑波研究学園都市の整備……90
（1）筑波研究学園都市の現状……90
（2）研究学園地区・周辺開発地区の整備について……90
（3）つくば国際戦略総合特区……90
5．国会等の移転に関する検討……91
6．国の行政機関等の移転……92

都圈整備に関する各種データ
## はじめに

現在、我が国は本格的な人口減少社会を迎え、少子化と団塊の世代が高齢者となったことにより、生産年齢人口の減少と高齢人口の増加が進み、近年、高齢化が急速に進展している。

国際的な都市間競争の激化の中で、今後も我が国が存在感を発揮していくには、首都圏、とりわけ東京圏が日本経済を牽引し、経済成長の原動力であるイノベーションが各地で幅広く創出することが不可欠であり、イノベーションの創出を促す「対流促進型国土」及び「コンパクト＋ネットワーク」の形成を進め、交通ネットワークを最大限「賢く使い」、ヒト、モノ、情報等の新たな対流を創出することが重要である。

一方、東京圏への一極集中により、日本経済全体のリスクが高まっており、東京圏の防災力の向上を図り、確固たる安全・安心を確立していく必要がある。

また、首都圏はエネルギーの大消費地であり、エネルギーのクリーン化、分散化、再生可能エネルギーの利活用等にも積極的に取り組みつつ、地球温暖化対策を率先して進めていく必要がある。

このような状況を踏まえ、第1章においては、「多様な個性を持つ地域間の対流促進を通じた国際競争力ある安全・安心な首都圏の実現に向けて」と題し、首都圏の現状についての分析を行うものである。

## 少子・高齢化の進展

### 1. 生産年齢人口の減少と少子化

我が国の総人口は2008年を頂点として減少を始め、本格的な人口減少社会を迎えた。なお、首都圏はまだ人口減少期には入っていないものの、いわゆる団塊世代が高齢者に移行したことも合わせ、高齢者数は増加しており、生産年齢人口は今後、減少することが見込まれている（図表1-1-1、1-1-2）。

高齢者1人当たりの生産年齢人口は、2010年と比較して、2040年では1人未満の市町村が都心部から概ね50km以上離れた縁辺部に多数出現すると推計されている。また、都心部においても2010年には生産年齢人口2人以上で高齢者1人を支える状況にあるが、2040年には一部を除くほとんどの地域において2人未満になる（図表1-1-3）。

首都圏における生産年齢人口の減少をもたらしている背景には出生率の低さがあり、首都圏、とりわけ東京圏の合計特殊出生率は、全国値より低く1.2程度を推移している（図表1-1-4）。国立社会保障・人口問題研究所の「人口統計資料集2015」によると、仮に、今後全国の合計特殊出生率が人口置換水準といわれる2.07まで回復したとしても、回復後の数十年間は総人口の減少が避けられないと見込まれている。
また、有効求人倍率はここ10年、全職種で1を上回ることはほとんどなかったが、運輸、建設、社会福祉等の職種では、1を上回る状況が続いており、生産年齢人口の減少もあいまって、今後、職種によっては労働力の不足が懸念される（図表1-1-5）。

一方、社会の成熟化、国民の価値観の多様化の中で、結婚や出産後も仕事を継続しキャリアを積んでいくことを希望する女性や、退職後も健康であれば働き続ける意向を持つ高齢者が増加しているため、足下では労働力人口は増加しており、今後も、女性活躍の促進、高齢者参画社会の構築、ユニバーサル社会の実現など、誰もが働きやすい環境づくりを社会全体で進めることが重要であり、これらに取り組むことは結果として、生産年齢人口減少にともなう労働力不足問題に寄与することも期待される。

図表1-1-1 将来推計人口の動向（全国）

資料：2010年までは「国勢調査」（総務省統計局）、2015年以降は「日本の地域別将来推計人口（2013年3月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）をもとに国土交通省都市局作成。

図表1-1-2 将来推計人口の動向（首都圏）

資料：2010年までは「国勢調査」（総務省統計局）、2015年以降は「日本の地域別将来推計人口（2013年3月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）をもとに国土交通省都市局作成。
図表1-1-3 高齢者1人あたりの生産年齢人口の変化（2010→2040）

注：図中の同心円の1目盛は10kmを表す。

資料：「日本の地域別将来推計人口（平成25年3月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）の中位推計をもとに国土交通省都市局作成。

図表1-1-4 合計特殊出生率の推移

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 (年)

注：国勢調査年については、国籍不詳及び年齢不詳を按分している。

資料：「人口動態調査」（厚生労働省）、国勢調査年の人口は「国勢調査」（総務省）、国勢調査年以外の人口は「人口推計」（総務省）をもとに国土交通省都市局作成。

全国の職業別有効求人倍率の推移・関東市場圏の職業別有効求人倍率

職業別有効求人倍率の推移（全国・年計）

一 建設の職業 一 介護サービスの職業

一 社会福祉専門の職業 一 運輸の職業

一 全職種

職業別有効求人倍率の比較（平成27年12月）

職種	全 国	関東市場圈 $ ^{*} $
建設の職業	3.34	4.13
運輸の職業	2.06	1.97
介護サービスの職業	3.08	3.18
社会福祉専門の職業	2.42	3.47
全職種	1.21	1.13

※関東市場圈：東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県、山梨県

注：『運輸の職業』は、厚生労働省編職業分類における「鉄道運転」、「自動車運転」、「船舶・航空機運転」、「その他の輸送」（H23年以前は「その他の運輸」）を対象に算出した。

資料：「一般職業紹介状況」（厚生労働省）、「関東市場圈職種別有効求人・求職状況（一般常用）」（厚生労働省東京労働局）をもとに国土交通省都市局作成。