Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
家計が保有する各種の資産に関するデータはどの国においてもあまり整備されていない。日本もその例外ではない。日本で個々の家計に着目して資産保有額を包括的に推計したデータは、経済企画庁によって実施された1970年の『国富調査』が最後であった。それ以降については金融資産についてのみ総務庁『貯蓄動向調査』が各家計の保有額を毎年調べているだけで、実物資産については各家計がどの程度保有しているかまったく不明のままである。ただし実物資産保有額のマクロ集計値は経済企画庁『国民経済計算』(各年版)によって一応知ることができる。

近年、日本においてはフローの充実よりもむしろストックの充実が求められ、国民の目もフローばかりでなくストックにも向けられるようになった。とくに1986年から1987年にかけて土地と株式の値上がりは激しく、その合計額がGNPを上回るような事態が発生するにおよんで(注1)、人びとのストックへの関心は著しく高まった。その中で消費の資産効果に着目する議論が起ったり、資産格差の拡大を憂慮する声があがったりした。

また日本においては、これまで所得を基軸にして公平が議論されてきた。しかるに所得と資産との関係が必ずしもパラレルでないとすれば、これまでの議論には無理があることになる。今日、われわれの公平観念には「揺らぎ」がみられるのではないだろうか。

いったい今日、日本の各家計はどの程度の資産額を保有しているのか。資産格差はどの程度あるのか。あるいは、その資産保有額の水準や資産不平等は、諸外国と比較すると、どのように評価されるのか。

家計資産の保有額を個々の家計ベースで推計することができれば、このような基本的質問に対して回答を与えることができる。また上述のような資産効果や拡大する資産格差をめぐる議論に対しても具体的な計数を与えることができる。さらに、消費をめぐるライフサイクル仮説を検証したり、資産の世代間移転についての内実を具体的に知ったりするためにもそのような推計は不可欠の準備作業となる。くわえて、1986年から1987年にかけて東京を中心に資産価格は著しく上昇した。資産の評価益を所得と貯蓄の双方に含めると、この両年において意図せざる貯蓄が巨額に発生し、貯蓄率も結果的に上昇したことになる。土地を中心とする資産インフレによる意図せざる貯蓄率の上昇、およびそれによってもたらされた資産分布の歪みは、家計の消費行動に少なからぬ影響を与え、また資金供給部門としての家計の役割を変化させたに違いない。さらに税制面でもさまざまな影響があったはずである。しかるに家計資産に関する世帯ベースの基本的計数が利用できない段階においては、このような各種の影響や変化を議論しようとしても内容は乏しいものとならざるを得ない。これまでの議論には隔靴搔痒の感をどうしても否めなかった。

本稿は、日本における家計資産を単に金融資産だけでなく実物資産も含めて推計したものである（第1章）。個々の世帯に着目して、その実物資産を推計するという作業は日本ではかつてほとんど試みられなかった。本稿は、そのような空白をうめるためのものである。

本稿では、同時に日本における家計部門の貯蓄率についても資産純増という観点から再推計している（第2章）。貯蓄率については概念上複数の定義を与えることができる。資産純増という切り口は従来のそれとは多少とも異なっている。われわれの推計結果は1984年の一時点に限定されたものであるが、日本人の貯蓄に関する一般的な通念に疑問を投げかけるような内容をもつものであった。

推計にあたり主として利用したのは1984年実施された総務庁『全国消費実態調査』の個票
データである。このデータに関する信頼度を第3章で吟味した。その結果によれば、上記のデータは信頼性という点で総じてかなり高い評価に値している。このよりな評価は『全国消費実態調査』の利用が今後著しく拡大することを約束するものである。

第4章では、資産・所得・消費の推計手順を詳しく解説した。われわれの推計結果はこの手順に大きく依拠しており、その手順を具体的にどうするかについての議論とその確認・修正には多大な時間とエネルギーを要した。

本稿は1984年データを使って推計した。異時点間の比較（1979年データとの比較）や近年の地価上昇にともなう資産格差の拡大については別の機会に議論するつもりである。また生涯賃金・年金資産等の人的資産に関する推計結果についても別の機会に紹介したい。資産データの推計結果を利用すると、たとえば資産相互間の代替関係を調べたり、年金が貯蓄にどのような影響を与えるかを分析したりすることが可能となる。また消費における資産効果を計測することもできる。そもそもストックとフローに関する総合的なマイクロデータを利用すれば、従来の研究では不明であった点を次々に解明することが可能となる。また従来の仮説をチェックして、それを修正することもできる。世帯属性のちがいをコントロールできるからにほかならない。このような研究は、日本ではこれまで誰も試みていない。われわれが作成したデータセットはそれを可能にするものである。ただし作成データを利用したこのような経済分析も他の機会に譲りたい。

(注1)『国民経済計算』によると1986年におけるGNPは331兆円である。一方、土地のキャピタルゲインと株式のキャピタルゲインは同年の一年間にそれぞれ245兆円、121兆円発生し、合計で366兆円に達したと推計されている。また1987年におけるGNPは345兆円、土地のキャピタルゲイン371兆円、株式のキャピタルゲイン106兆円（土地・株式のキャピタルゲインの合計477兆円）であった。
## 要 約

[第1章]

1. （家計資産の種類） 家計資産としては金融資産と実物資産を推計した。金融資産・負債の残高は「全国消費実態調査」(以下、単に『全消』と略称する）に記入されている計数をそのまま用いた。一方、実物資産としてはイ）土地（持家用の宅地）口）住宅（建物のみ）八）賃貸用実物資産二)耐久消費財ストック、の4つを取りあげ、それぞれの保有額を『全消』に主として依拠しながら独自に推計した。

2. （資産保有額の推計結果）農家を含む2人以上の普通世帯が保有する正味資産（金融資産・実物資産の合計から負債を控除した金額）は1984年現在一世帯あたりで平均値2800万円（中央値2000万円）である。この資産額は平均年間収入の5.0倍に相当している。全体としてみると、この正味資産の85%は実物資産であり、とくに土地保有額の占める割合が56%となっていて断然大きい。一方、金融資産は負債控除前後でそれぞれ680万弱、410万円弱（いずれも平均値）となっている。

3. （持家世帯の土地保有額） 日本における持家世帯の割合は 1984 年時点で普通世帯全体の 74% である。持家世帯のみに限定すると、土地資産の保有額は平均値 2000 万円、中央値 1600 万円、最頻値 1000～1500 万円となっている。

4. （アメリカ合衆国の資産保有額との比較）アメリカ合衆国の場合はどうか。Bureau of the Census, Household Wealth and Asset Ownership: 1984（1986年刊）によると、家計の保有する正味資産は平均値10万1900ドル、中央値5万100ドルであった（既婚夫婦世帯の場合）。既婚夫婦世帯の77%が自宅用の土地・住宅資産を保有しており、その評価額は平均値5万3200ドル、中央値4万2600ドルである。1ドル240円（1984年の為替レート）で換算すると、1984年時点で日本家計の保有する正味資産はアメリカのそれを平均値・中央値とも上回っていた勘定になる。

5. （年齢別の資産保有額） 土地資産の保有額は一般に年齢が高いほど大きい。また金融総資産（負債控除前）保有額も一般に年齢が高いほど大きく、60歳前後でピークをうつようである。ちなみに60歳代前半層の金融総資産保有額は平均値1100万円、中央値710万円、最頻値200万円前後となっている。ただし金融純資産（負債控除後）は45歳未満の年齢層に関するかぎり平均値でも200万円に満たず、ほとんど厚みがない。この間に住宅形成等が行われているからである。45歳以上になってようやく金融資産の積みましが可能となる者が多く、それ以後60歳前後までにかけて急速に金融資産増を図っているという姿が一般的である。60歳代前半層の保有する正味資産は、合計で平均値4400万円、中央値3200万円、最頻値2100万円前後となっている。

6.（京浜大都市圈）京浜大都市圈に居住している世帯が保有している正味資産は、三大都市圈以外の地方に在住している世帯のそれより一般に大きい（正味資産の中央値でみて約1.3倍）。例外は自動車をはじめとする耐久消費財の保有額だけである。

7. （勤労者世帯と非勤労者世帯の比較） 勤労世帯の保有する資産額は、すべての資産項目において平均値・中央値とも非勤労者世帯のそれを下回っている。

8. （資産分布のジニ係数） 家計の保有する正味資産の不平等度をジニ係数で測ると、その値は0.52（1984年）であった。一方、アメリカ合衆国における正味資産分布のジニ係数は1983年のSurvey of Consumer Financeによると0.72である。さらにイギリスのそれは
0.78 （1972 年）と推計されている。両者とも日本より資産格差が大きい。

9. （年齢別のジニ係数） 資産分布のジニ係数を年齢階層別にみると、50歳代前半層までに関するかぎり年齢が高いほど値は小さく、資産格差はちぢまる傾向にある。これは、持家世帯の割合が年齢とともに上昇する（30歳代前半では30%たらず、30歳代後半で66%、45歳前後でほぼ80%、55歳を超えると90%）ことと無縁ではない。

10. （正味資産と所得の関係） 所得がほぼ同一であっても保有する正味資産には少なからぬ違いがある。所得と正味資産の関係はかならずしもパラレルではない。

11.（資産分布と所得分布の不平等格差）資産分布は所得分布より不平等度が大きい。また所得分布は消費支出の分布よりも不平等である（ジニ係数でそれぞれ0.30, 0.26）。

12. （資産構成） 正味資産の大小を決めているのは、まずもって持家かどうか（とくに宅地を保有しているかどうか）という点である。正味資産 1000 万円未満の階層では持家保有率が 22% と極端に低い。正味資産 1000 万円以上の階層における最頻値は 1700 万円あまりのところにある。正味資産 1700 万円あまりの平均的な資産構成は、土地 60%・住宅 20%・耐久消費財 13%・金融純資産 7% である。一方正味資産の中央値 2000 万円前後の階層では土地 60%・住宅 20%・耐久消費財 10%・金融純資産 10% の資産構成となっている。正味資産の平均値 2800 万円は、資産分布で上からかぞえてほぼ 3 分の 1 に位置する階層の保有資産に相当している。その構成は、持家資産 67%・金融純資産 15%・賃貸用実物資産 10% 強・耐久消費財 7% である。正味資産を 1 億円以上保有している世帯は 1984 年段階では 3% 強にすぎない。高額資産階層は賃貸用実物資産を保有している例が多い。

## [第2章]

13. （資産純増ベースの貯蓄率） 欧米諸国と比較すると日本の貯蓄率は高いというのが、これまでの通念である。しかるに資産純増ベースの貯蓄率はどうか。R. アイスナー流の TISA（Total Incomes System Accounts）とほぼ同様の問題意識に立脚しつつ、消費・貯蓄・所得の諸概念を整理しなおした上で『全消』の個票データを主として利用しながら1984年における貯蓄率を新たに計算してみた。

14. （概念上の調整） 貯蓄率は、1 マイナス（消費支出）/（可処分所得）に等しい。問題となるのは、消費支出・可処分所得をどのように定義するかという点である。われわれは、家計所得を「家計の保有する資産（人的資産を含む）から生みだされる収益」とサイモンズ流に定義し、また、消費を「一定期間中に消費しつくす財貨・サービスのみならず、実物資産の保有を通じて家計が享受する帰属サービス」をも含む形でとらえることにした。これは概念上、『全消』とは主として次の 5 点で異なっている。

(1) 住宅・土地資産の保有から生じる帰属サービスを所得と消費支出の双方に計上した。

(2) 耐久消費財ストックについても、その保有から生じる帰属サービスを所得と消費支出の双方に計上する一方、耐久消費財購入額を消費支出から控除した。また耐久消費財の減価償却額を所得から控除した。

(3) 親族等への仕送り金を送り手世帯の所得と消費支出から控除し二重計上を避けた。

(4) 社会保险医療の現物給付を所得と消費支出の双方に計上した。

(5) 住宅・土地資産・耐久消費財ストック・株式の評価損益（キャピタルゲイン・キャピタルロス）をそれぞれ所得に計上した。

15.（貯蓄率の推計結果）2人以上の普通世帯における資産純増ベースの貯蓄率は1984年において11.4%であった。このうちキャピタルゲインによる資産増を除くと、貯蓄率は9.2%となった。なお粗貯蓄ベース（住宅・耐久消費財の減価償却分を所得から控除する前）
でみると貯蓄率は22.1%であり、確かに高い。高い粗貯蓄の約半分がこうした減価償却にあてられており、純資産はそれほど増えていないというのが1984年における普通世帯の実態であった。

## [第3章]

16. (『全消』データの吟味) 『全消』の調査精度は総じてかなり高い世帯属性・住宅等の分布は『国勢調査』『住宅統計調査』のそれと概ね近似している。また金融資産・負債の残高に関する計数も業務統計等の対応するデータと比較するかぎり信頼性は低くない。さらに年間収入に関する計数も一部の資産所得を除けば十分に信順できる。なお『全消』の消費支出は『家計調査』のそれを若干ながら上回っている。

## [第4章]

17.（家計実物資産の推計手順）実物資産は次のような手順で推計した。（1）土地資産の保有額は敷地面積に地価を乗じて推計した。敷地面積は、『全消』の床面積に関する計数をベースにし、容積率を別途推計して求めた。また地価については『地価公示』データの中央値（メディアン）を基本的に利用した。（2）持家用住宅資産は、床面積に工事費単価と建設デフレーターを乗じて評価時点おける建設費を推計し、それから減価償却分を控除して求めた。（3）賃費用実物資産は、家賃・地代の計数をベースにして、別途『住宅統計調査』から求めた賃貸住宅資産に関する収益率の逆数を乗じて推計した。（4）耐久消費財ストックの保有額は、主要品目ごとに（数量）×（評価時点の購入単価）を計算し、その積から減価償却分を控除して求めた。

18. （利子・配当収入等の独自推計）『全消』の利子・配当収入には無記入ないしおおまかな記入がかなり認められるので、同調査における「貯蓄調査票」の金融資産現在高に基づいて利子・配当収入を独自に推計した。また株式のキャピタルゲインも同調査票の金融資産現在高（株式保有額）に基づいて独白に推計した。

19.（ローン金利支払額の独自推計）『全消』ではローン金利支払額を無記入にしている例が圧倒的に多い。そこで同調査の金融負債現在高に基づいて独自に推計した。

20. （税金・社会保险料の独自推計）『全消』では税金・社会保险料の年間負担額が調査されていない。そこで同調査の「年間収入調査票」等を利用して所得税・住民税を独自に推計するとともに、社会保险料についても各制度の規定にそって独自に推計した。

21.（実物資産の評価益） 実物資産の評価益は1984年分についてはゼロとした。

22.（帰属家賃） 帰属家賃については、地価・住宅建築費などを明示的にとりいた家賃関数を設定し、新たに推計した。推計結果によると、一住宅資産（建物のみ）に対する年間収益率（名目値）は16%である。この値は割引率5.5%、減価償却率9.6%と仮定したときの数値とほぼ一致している。また土地資産に対する年間収益率は1.6%である。持家の帰属家賃は1984年において全国平均で年額115万円あまりと推計された。また給与住宅等の帰属家賃は全国平均で年額71万円弱（うち支払い分は18万円強）となっていた。

23. （耐久消費財ストックのサービスフロー）

耐久消費財ストックのサービスフローについては、それが機会費用とレンタル料金の和に等しいと考えて推計した。1984年における全国平均値は年額63万円であった。

24. （耐久消費財購入額の取扱い） 耐久消費財購入額は『全消』の「家計収支編」に計上されている耐久消費財支出額に基づいて推計した。ただし、この支出額には自動車購入費等において少なからぬ記入もれが認められた。

25.（住宅の減価償却）住宅資産の減価償却分はそれぞれ木造9.2%、防火木造9.9%、鉄筋
・鉄骨コンクリート造 3.8%、その他 5.0%の定率法で計算した。

26. （耐久消費財の減価償却） 耐久消費財ストックの減価償却分は、資料に制約があるため、平均使用年数を耐用年数（1970年『国富調査』と基本的に同じ年数を採用した）の半分とみなして定率法で推計した。

27.（医療現物給付）医療現物給付分は、窓口負担についての個票データおよび1人あたりの年齢別国民医療費についての厚生省データを利用して推計した。

28.（消費支出の年間計数）『全消』における消費支出は9月から11月までの3カ月データである。そこで『家計調査』を利用して季節調整をおこない、年間計数を算出した。
# 『家計調査』個票をベースとした世帯年間消費支出額の推計 $ ^{*} $

一推計手順と例示的図表によるデータ紹介一

岩本 光一郎・菅 史彦・新関 剛史・濱秋 純哉・堀 雅博・村田 啓子 $ ^{a.b} $

## <要旨>

経済の自由化・グローバル化は経済・社会構造の急激な変化を引き起こしており、停滞の長期化の下で「格差」が日本の現状を理解する際の焦点の一つとして注目されている。本稿では、そうした議論に基礎資料を提供すべく、我々が整備（推計）を進めてきた我が国世帯の年間消費支出額に関するデータセットについて、その推計の概略を示すとともに、推計データが描き出した我が国世帯の消費行動の姿の一端を紹介する。

『家計調査』個票をパネル化し、帰属家賃調整、季節性調整、調査疲れ調整、抽出率調整を加えて推計した我が国世帯の年間消費支出額データからは、①世帯当たり消費は90年代前半から緩やかに減少して見えるが、これには世帯内人員数の減少が影響しており、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いること等が読み取れた。

JEL Classification Number: D12, D30, E21

Key Words: 家計調查、個票、世帯消費支出、所得・支出分布、日本
# Estimation of Annual Consumption Expenditures by Japanese Households Based on the Microdata from the Family Income and Expenditure Survey: Estimation Methods and Illustrative Tables and Figures

By Junya HAMAAKI, Masahiro HORI, Koichiro IWAMOTO, Keiko MURATA, Takeshi NIIZEKI, and Fumihiko SUGA

## Abstract

An issue that has attracted growing attention in Japan is the increasing economic inequality among households against the background of dramatic economic and social changes as a result of liberalization and globalization. This paper presents details on a dataset of Japanese households annual consumption expenditure that we constructed based on the Family Income and Expenditure Survey (FIES) and to provide an overview of our estimation methods. More specifically, we constructed a micro dataset of households' consumption covering all years from 1983 to 2012 making adjustments for imputed rent, consumption seasonality, survey fatigue, and sampling ratio. Our findings based on the dataset can be summarized as follows:

(1) The mean annual consumption expenditure of individual households in Japan has been gradually declining since the early 1990s. A possible explanation is the shrinking of household sizes, since the mean of equivalent consumption appears to have been broadly stable.

(2) While the variance and Gini coefficient of total household consumption look stable throughout our observation period, those for equivalent consumption of non-durable goods increased until the early 2000s.

(3) The shape of the consumption path over households' life-cycle is hump-shaped (with a peak at around age fifty) and stable regardless of the household head cohort.

(4) Consumption inequality among households appears to be greater among households with older heads.

(5) The age-saving rate profiles differ considerably across different cohorts.

JEL Classification Number: D12, D30, E21

Key Words: Family Income and Expenditure Survey, Microdata, Household Consumption, Income/Expenditure Distribution, Japan
### 1. はじめに

経済の自由化・グローバル化は我が国経済・社会構造の急激な変化を引き起こしており、停滞の長期化の下で「格差」や「貧困」が日本経済の現状を理解する際の一つの焦点になっている。そうした問題に正面から取り組み、あるべき政策・制度の方向性を打ち出すためには、マクロ計数に基づく従来的アプローチが不十分になっていることは明らかで、「多様なミクロ経済主体の置かれた環境、及びその行動を把握した分析」が不可欠である。しかし、我が国では、統計やアンケートの個票データの利用環境の整備が遅れており、ミクロデータに基づく実態把握や政策効果分析等はあまり進んでこなかった。

こうした問題意識の下、内閣府経済社会総合研究所の「家計のライフサイクルを通じた所得・資産・消費等に関する研究」ユニットでは、各種世帯調査の個票データに基づくデータベースを構築し、1980年代半ば以降の日本経済に生じた世帯構造や所得・資産分布の変化を捉え、またそうした変化が家計（世帯）の経済行動や種々の政策がもたらす効果に与えた影響を分析することを目的とした研究に取り組んでいる。前号（『経済分析』第189号）の岩本他（2015）では、そうした取り組みの成果として、構築した世帯の資産保有データセットの推計手順を説明し、データが描き出す我が国世帯の資産保有の状況を紹介したが、本稿では、報告第二弾として、我が国世帯の年間消費支出額に係る推計について、その作業の概略を説明するとともに、推計データが描き出した世帯消費の分布や消費と所得や資産との関係について紹介する。

### 1.1 個別世帯の年間消費支出を推定する意義

財貨・サービスの消費は個人（世帯）の厚生水準の最も基本的な決定要因である。個人（世帯）間に見られる消費水準の分布は、経済・社会の領域における多くの重要な政策課題—「格差」や「貧困」等—と密接に関連している。また、消費は総需要の最大の構成項目であり、一国の経済変動の少なからぬ部分がその変動によって説明される $ ^{1} $ 。

前号でも述べた通り、我が国では世帯の所得を軸に「格差」を論ずることが多いが、高齢化が進んだ昨今の状況下では、計測される所得水準と世帯の真の豊かさの関係がパラレルでなくなっている可能性が否定できない（引退世帯では、フローの所得は低くとも資産持ちで消費水準も高い場合が少なくない）。本来、「格差」は一時点の所得ではなく、生涯を通じた利用可能資産で評価すべきものだが、個人（ないし世帯）単位で生涯利用可能資産（生涯所得）を評価するデータを入手することは困難であるため、利用可能資産の一部を反映した所得のみでそれを判断（推測）せざるを得なくなっているわけである。

生涯利用可能資産の分布がどのような状況にあるか（どう変化してきているか）を知る一つの方法は、高山他（1990）のように賃金プロファイルや保有資産情報を活用して生涯
利用可能資産を直接推定することだが、その計算には多岐にわたる項目のデータと計算に当たっての無数の仮定が必要となり、（仮定の妥当性について意見が分かれ得るため）万人が受け入れられる推定値に辿り着くことは難しい。この問題を回避し生涯利用可能資産の分布を測る方法として、福重はその一連の研究（Fukushige（1989,1996等））で、個人（世帯）消費に関する恒常所得／ライフサイクル仮説に立脚し、世帯消費の分布で生涯所得の不平等度を計測する方法を提案している。もし恒常所得仮説が消費行動のよい近似と見儀し得るなら、消費の不平等度は恒常的な所得ショック（生涯利用可能資産を変化させるショック）のみの変動を反映した不平等尺度として機能するはずである $ ^{2} $ 。

このように、個別世帯の消費支出額データは「格差」の評価において決定的重要性を有し得る。また、より身近な政策課題として話題に上ることの多い「消費税の逆進性」の現実妥当性を計量的に評価する等の目的においても、世帯消費額の把握は必須の課題と言える $ ^{3} $ 。そうした重要性にも関らず、次項でも概説する通り、我が国個別世帯の消費支出額に関するデータの収集はあまり進んでいない。本稿で紹介する『家計調査』個票をベースにした我が国世帯の年間消費支出額の推計は、そうした下にあって、既存統計個票情報の最大限の活用を試みた我々の取り組みの成果報告である。

### 1.2 消費支出に関する既存調査とその限界

個別世帯の消費額に係るデータの収集は、そのための作業（具体的には詳細な家計簿の記録等）が煩雑で調査対象世帯に大きな負担となることから、必ずしも容易ではない。我が国における世帯の消費支出額の把握に用いられる公的統計としては、本稿で活用する『家計調査』の他に、『国民生活基礎調査』、『全国消費実態調査』、『家計消費状況調査』が挙げられる。また消費行動の学術研究目的で収集されているパネル調査として、家計経済研究所の『消費生活に関するパネル調査』や慶應義塾大学による『慶應義塾家計パネル』等が知られている。

表1-1 我が国世帯の消費支出に関する主な調査

調査名	国民生活基礎調査	全国消費実態調査	家計調査	家計消費状況調査	消費生活に関するパネル調査	慶應義塾家計パネル(注1)
調査主体	厚生労働省	総務省統計局	総務省統計局	総務省統計局	家計経済研究所	慶應義塾大学
調査開始年	1986年	1959年	1953年	2001年	1993年(注2)	2004年
調査頻度	3年に一度(6,7月) (大規模調査)	5年に一度	毎月	毎月	年1回(10月)	年1回(1月)
標本概数	約40000世帯	約57000世帯	約9000世帯	約20000世帯(注3)	2000程度	4000程度
構造	クロス・セクション	クロス・セクション	月次パネル(6カ月)	月次パネル(12カ月)	年次パネル	年次パネル
消費支出	調査前月分	月平均(家計簿)	月次(家計簿)	月次	調査前月分	調査月分
内訳	総額のみ	詳細品目あり	詳細品目あり	総額・食費・特定48品目	総額と14分類	総額と17分類
世帯当たり調査月数	1カ月分(5月)	最大3カ月月(9～11月)	最大6カ月	最大12カ月	1カ月分(9月)	1カ月分(1月)
所得ノ収入	前年年収	月収/前年年収	月収/前年年収	前年年収	月収/前年年収	前年年収

（注1）慶應義塾家計パネル調査と同時に、同大学では「日本家計パネル調査」を2009年より実施している。

（注2）調査初年を記載。その後、家計研調査は1997、2003、2013年に、慶應パネルは2007年、2012年に新規コホートを追加している。

（注3）家計消費状況調査の調査対象世帯は毎月3万世帯とされているが、調査協力が得られない場合にも完全には代替世帯を確保しておらず、調査実数は2万程度になっている。

これに対し、所得の不平等度はその時点の所得だけの格差を表しており、一時的な所得ショックに大きな影響を受ける。もし一時点の所得の不平等度が大きくても、所得階層間の移動が活発な場合等では、生涯利用可能資産（ぇ消費）の格差は小さくなると考えられ、格差問題はそれ程深刻ではないことになる。

大竹・小原（2005）は、消費の恒常所得仮説に基づいて「消費税の逆進性」に疑問を呈している。高山・白石（2010）は、世帯消費額から我が国世帯の消費税負担の実態を明らかにする試みに取り組んでいる。
これらの調査から得られる個別世帯の消費支出に関する情報は、それぞれの調査の特性や抱える問題を弁えて活用すれば、(例えば特定の経済主体の消費行動決定メカニズムの解明等に）非常に有用足り得るが、本稿の議論で焦点の一つに取り上げている一国経済全体での格差（とその推移）の評価に利用しようとすると少なからぬ問題に突き当たる。まず、民間セクターによる二つのパネル調査については、標本数が少なく、我が国世帯全体での分布を評価する（代表サンプルと見做す）には偏りが無視できない。また、これは『家計調査』、『家計消費状況調査』を除く公的統計にも同様に当てはまるが、年中特定月の支出に限った調査であるため、（本稿後段で示すように）消費の季節性が世帯間で大きく異なる場合 $ ^{4} $ 、その分布が（我々の知りたい）生涯利用可能資産の分布と相当違っている可能性を否定できない。更に、家計簿ベースの『全国消費実態調査』と『家計調査』以外は、ある程度まとまった費目への支出額について記憶をベースに記入を求めるスタイルを採用しているが、給与明細や源泉徴収票、ないし確定申告書をベースに記入できる所得／収入程の正確性は期待できないだろう $ ^{5} $ 。

### 1.3 『家計調査』個票をベースとした推計

こうした整理、及び既存統計の限界を踏まえつつ、本稿では作業ベースを1983年～2012年に実施された『家計調査』の個票に置いて、過去四半世紀における我が国の個別世帯の年間消費支出額の推計を試みた。『家計調査』は、2001年まで単身世帯を調査対象に含んでいない他、(調査一回当たりの)サンプル数や調査区選択の柔軟性等で『全国消費実態調査』に及ばない面もあるが、一年を通じた期間が調査対象となっており、家計簿ベースの詳細な消費支出が個別世帯について6か月間（但し単身世帯では3か月間）に亘り入手可能であることから、変数の季節性を考慮した分析が可能で、年単位（必要なら月単位）の時間的変動の追跡も行える等、他の調査では行い得ない精度での格差分析や世帯消費行動に関する仮説の検証が可能になると期待できる $ ^{7} $ 。

本稿で行う『家計調査』をベースとする年間消費支出額推計の真価は、最終的には、得られた推計データ（個票）を用いた各種の分析、仮説の検証において問われるものである。とは言え、プロジェクトは未だ作業途上にあり、最終的な成果にはまだ時間を要する。次節以下では、そうした中間生産物としての性格に留意しつつ、我々がこれまでに取り組ん
できた世帯年間消費支出額の推計作業について、その方法を概説する（第2節）とともに、得られたデータが描き出す我が国世帯の消費支出の姿を紹介する（第3節）ことにしたい。

### 2. 推計方法

本節では、『家計調査』個票として得られる月次支出情報を活用して我々が世帯の年間消費支出額を推計した手順を段階を追って説明する。

### 2.1 個票のパネル化

世帯年間消費額の推計作業に当たり、我々はまず『家計調査』個票データのパネル化を行った。周知のように、『家計調査』の公表（集計）値は、全国から抽出された約9000の対象世帯の回答を月次のクロスセクションの形でまとめたものである。しかし、調査実務では、世帯の入れ替えが全対象世帯について毎月行われているわけではなく、毎月調査世帯の一部だけを交代させるローテーションパネル方式が採用されている。結果として、二人以上世帯では6カ月、単身世帯でも3カ月、個別世帯が継続して調査対象となっているため、適切に世帯照合を行えばパネルデータの構築が可能になっている。

家計行動の分析、とりわけ個別世帯の意思決定の結果である消費支出の分析において、同一経済主体を複数時点で観察できることには、個別（固定）効果のコントロールが可能になる等、大きな意味がある。加えて、データをパネル化すれば、同一世帯の各月値を累積させることにより一時的ショックに左右され難いより長期間ベース(『家計調査』の場合、二人以上世帯は6カ月ベース、単身世帯は3カ月ベース）の消費支出等が計測できることになり、我々の分析目的で考えてその意義は小さくない。こうした考えから、我々は推計作業のいの一番として、世帯照合を通じた個票データのパネル化作業を行った。

『家計調査』個票に関するパネル化の試みは、林（1986）の先駆的業績以降、幾つかの変更・修正を加えた変種が試みられてきたが、近年になって宇南山（2011b）がその決定版とでも言うべき手続きを提案している。我々が本稿で採用したパネル化手法は、基本的に宇南山の方法をより最近時のデータにまで拡大適用したもので、加えて、宇南山（2011b）では二人以上世帯の照合が論じられているところ、単身世帯についても、一部照合キー変数の欠如や例外サンプル等への対応の後、同様の処理を行っている。

図2-1では、特定月限定、ないし短期間の調査が消費水準やバラつきの推定値に与える影響(歪み)をみるため、『家計調査』データを敢えて単月調査ないし3カ月調査と擬制し、単月調査の場合その月の消費支出額の12倍を、3カ月調査の場合その三カ月平均消費支出額の12倍を、それぞれ世帯年間消費支出額と見做した上で、その場合に得られる世帯平均年間消費支出額及びその標準偏差を、パネル化した『家計調査』に次項以下で概説する諸調整を加えて計算した我々の推計値の平均及び標準偏差と比べてある。改めて確認するまでもなく、単月調査から得られる年間消費額の標準偏差では、世帯消費のバラつきを（1.3
～1.5 倍程度）過大評価することになる。また、特定月限定の調査の場合、消費水準も偏って計算されることになり、既存調査の場合いずれも、消費水準を過小評価することになることがわかる。三ヵ月間を調査している『全国消費実態調査』（図2-1最右翼）の場合、標準偏差の過大評価はある程度（1.1倍位迄）緩和されるが、（平均）消費水準が過小になる点は単月調査とあまり変わらないことがわかる $ ^{8} $ 。

図2-1 单月ないし季節調査に基づく世帯年間消費支出額推計値の偏り（パネル化データに基づく推計値を分母とした比率）

注）単月調査（1,5,9月分も）の推計値は各月に対する回答消費支出額を単純に12倍してもとめている。

9-11月調査の推計値は、3か月間について計算された平均消費額を12倍して求めた値を用いている。

一方、比率の分母には、バネル化後に季節調整等を加えて計算した本稿の世帯年間消費額（推計値）の平均、標準偏差を用いている。

### 2.2 持ち家等に関する帰属サービス消費額（帰属家賃）の推計

『家計調査』等の支出調査の項目には含まれないが、消費水準の世帯間比較において無視できない問題を生じうるのが帰属家賃である。借家（非持ち家）世帯の場合、家賃や地代への支出額は世帯消費支出中の相当割合を占めている（我々のサンプルでは、民間借家世帯の総消費に占める家賃・地代比率は18%程度）。家賃・地代が借家・借地が産み出すサービスを消費することに対する対価であることは言うまでもないが、住宅・土地サービスの消費は持ち家世帯でも同様に発生している。その意味では、消費水準の世帯間比較に先立って、持ち家／非持ち家世帯の扱いを等しくするために、帰属家賃を計算して持ち家世帯のサービス消費支出に加えておく必要がある。

そこで我々は、借家世帯の個票情報を使って家賃関数を推定し、その推定モデルの予測値を活用して持ち家世帯の帰属家賃を推計することにした。家賃関数の説明要因としては、大きく、①住宅の面積、②築年数、③構造（木造か鉄筋か等）、④建て方（一戸建てか共同住宅か等）、⑤所有主体（民間か公営か等）、及び⑥所在地域（都道府県&都市規模）の6要素を考えてある。関数の推定に当たっては、本稿末尾の補論Ⅰで詳しく述べるように、1983年から2008年の『住宅土地統計調査』六回分の個票情報を活用した。推計は『家計調査』個
票の範囲内でも可能に思えるかもしれないが、『家計調査』の非持ち家世帯比率は3割を切る水準にあり、サンプル数を十分確保することが難しくなっている。加えて、『家計調査』の非持ち家（借家）世帯については、我々が家賃決定の第二要素と考えた建物の築年数が入手できない。こうした事情から、我々はひと手間かけて、調査標本数が300万を超え、築年数情報も入手可能な『住宅土地統計調査』の個票を活用することとした。尚、『住宅土地統計調査』は5年に1回の実施であるため、調査の間の4年間は空白期間が発生する。この空白に当たる年次（例えばA年）の家賃は、A年を挟む形で実施されている2回の『住宅土地統計調査』から推計された2本の家賃関数にA年の個票情報をそれぞれ当てはめ、得られる2つの家賃推計値の加重平均値を個別世帯の（帰属）家賃とみなすことにした。

尚、帰属家賃の推計は、持ち家世帯だけでなく、給与住宅や公営住宅に居住する世帯についても計算が必要である。というのも、これら世帯が支払っている家賃地代はその居住する住宅が産みだすサービス価値を大きく下回っており、実際には、現物による所得補填を受けそれを消費している状態にあると解されるからである。そこで我々は、給与住宅や公営住宅に居住する世帯については「(推計された）帰属家賃と支払家賃の差額」をサービス消費支出に加えるという調整を行った。つまり、帰属家賃に係る消費支出の調整では、標本世帯が①推計帰属家賃をそのまま消費に加えた持ち家世帯、②帰属家賃と支払家賃の差額を加えた給与住宅・公営住宅世帯、③帰属家賃調整を行わない民間借家世帯、の3グループに大きく分かれていることになる。

図2-2 帰属家賃補正による年間世帯当たり消費支出額の変化

図 2-2 は帰属家賃補正による平均年間消費支出額の（補正前後の）変化を、持ち家及び借家種類別に描いたものである。全世帯平均の年間消費支出額は補正により 18.4% 大きくなる。この数値は『国民経済計算（SNA）』の家計最終消費支出額に占める帰属家賃相当額（15% 程度）より若干大きくなっている。次に、持ち家、借家種類別に見ると、当然のことながら民間借家世帯については補正がかかることはなく $ ^{10} $ 、他方、持ち家世帯の消費
が最も大きく増加(22.6%)している。これに次ぎ増加率が大きいのが公営借家世帯(17.1%)で、更に給与住宅世帯（15.0%）、公団住宅世帯（8.5%）が続く形になっている。

### 2.3 世帯類型で異なる支出の季節性を考慮に入れた年間支出額の推計

家計の所得や消費に季節変動があることは周知の事実だろう。実際、『家計調査』を実施し、その結果を集計している総務省統計局でも、月次系列では、原数値と併せて季節調整値を公表している。

そうした季節変動のパターンが全ての世帯に共通である場合、季節性は推計結果の（平均）水準には影響しうるものの、分布の形状（さらには「格差」の計測結果）に与える影響は無視できる。しかし現実には、所得や消費の季節性は世帯間で異なっており $ ^{11} $ 、そうした異質性の下では、季節性の考慮を要しない年計値に依るか、異質性を考慮に入れた季節調整済値を推計しない限り、世帯間の比較を行うことは適切ではなくなる。

源泉徴収票や確定申告書が存在する所得／収入と異なり、消費支出の年間額に係る精確な記録を（記憶等に基づいて）入手することは難しい。そこで我々は、家計調査個票から得られる世帯類型毎の（平均的）季節性を用いて、（世帯類型間で）異なる季節性を考慮に入れた消費支出（季節調整値）を推定することにした。世帯類型が同じであれば同じ季節性を有する（世帯類型が異なれば季節性が異なる）という想定には異論もあろうが、先行研究で便宜的に採用されてきた全ての世帯の季節性を同一と見做すというやり方に比べれば、現実性は高い。

#### 2.3.1 消費支出の季節性に係る世帯類型区分

共通の季節性を有する（と見做せる）世帯群をどうまとめるかには、既成の答えはないが、我々は試行錯誤 $ ^{12} $ を経て、『家計調査』個票から得られる以下の5つの世帯属性情報に基づいた分類を採用することにした。

1．世帯人員数：世帯内人員数は消費の季節性に大きな影響を与えうる。例えば、単身世帯と三世代同居の拡大世帯では消費の季節性が異なることは容易に想像できるだろう。こうした可能性に配慮するため、世帯区分の一つの軸として世帯内人員数を採用することにし、「単身」、「二人」、「三人」、「四人以上」の4区分を設けた。

2．世帯内最年少者（世帯主以外）の属性：消費支出の季節性には、子供の有無やその教育段階が与える影響も無視できない。例えば、子供が学校に通っている場合、典型的には年度末ないし年度始めや授業料の支払い月に関連の消費支出が大きく膨らむことも多い。こうした異質性に配慮するため、世帯内最年少者の属性情報「就学前」、「就
学中」、「その他」を二番目の軸に採用した $ ^{13} $ 。

3．居住地域：日本の国土は縦長で、北端と南端では気候も異なるため、光熱費等、居住地によって支出の季節性が異なってくる可能性がある。そこで、『家計調査』個票の居住地情報をもとに全国を11地域に分割して支出の季節性比較（差の検定）を繰り返した結果、日本を「北部（北海道・東北・北信越 $ ^{14} $ ）」、「中央（北関東・南関東・東京・東海・近畿）」、「南部（中国・四国・九州）」の3地域に分割する軸を採用した。

4．世帯主職業：補論Ⅱでも紹介するように、世帯所得（収入）の季節性は世帯主の職業毎に異なっている。我が国世帯の消費支出の過剰感応に関する一連の研究（例えば、Hori and Shimizutani (2009)）は、消費がそうした所得変動に、限定的にではあるが、反応する可能性を示唆している。この影響に配慮するため、『家計調査』の職業12区分をベースに支出の季節性に関する比較を繰り返した結果、最終的に、「民間勤労者」、「官公職員」、「自営ほか」、「無職」の4つに分類することとした。

5．世帯主年齢：家族構成の違いにより生じる消費支出の季節性の差については、上記1、2の区分でもある程度コントロールされているが、それらを補完する軸として、世帯主年齢の影響を考えた。標本を世帯主年齢10歳刻みで区分けして季節性の比較を行った後、「18～39歳」、「40～59歳」、「60歳以上」の3区分を採用することとした。

以上 5 つの属性区分の組み合わせを機械的に考えると、消費の季節性に関する世帯属性類型は、世帯人員数（4 区分）×世帯内最年少者の属性（3 区分）×居住地区分（3 区分）×世帯主職業（4 区分）×世帯主年齢区分（3 区分）=432 類型となる。ただし、実際には、単身世帯のように世帯主以外の最年少者が存在しないケースや、それ以外でもほとんど該当世帯がない類型セルが少なからず発生するため、そうした場合については隣接セルを適宜統合する措置（例えば、「40～59 歳」と「60 歳以上」を併せて「40 歳以上」とする等）を採った。そうした統合の結果、最終的に採用された世帯類型は 216 区分となった。

表 2-1 は、消費支出の季節性について、216 の世帯類型相互間での差異を検証した統計的検定の結果である（但し、行列が大きくなりすぎるため、異なる世帯人員数の世帯間での検定は省略した）。統計学的に（5%水準で）有意な違いを塗潰しセルで示した表から読み取れるように、二人以上の大半の世帯類型の組み合わせにおいて、消費支出の季節性は有意に異なっている（単身世帯の場合、有意な差が検出できた組み合わせは少なくなっているが、これは単身世帯の標本数が少ないことが影響していると考えられる）。これを見れば、全世帯の季節性を同一と考えてきた従来方式の問題は明らかだろう。
表 2-1 消費支出の季節性に関する世帯類型区分と個別類型間での季節性の差の検定結果

2-1-1 单身世带

ID	職業	地域	年齡	# obs.
1	勤労者	北部	39 歲以下	2,412
2	勤労者	北部	40～59 歲	2,335
3	勤労者	北部	60 歲以上	967
4	勤労者	中部	39 歲以下	7,194
5	勤労者	中部	40～59 歲	4,539
6	勤労者	中部	60 歲以上	2,139
7	勤労者	南部	39 歲以下	3,109
8	勤労者	南部	40～59 歲	3,045
9	勤労者	南部	60 歲以上	1,401
10	官公職員	北部	39 歲以下	1,170
11	官公職員	北部	40 歲以上	603
12	官公職員	中部	39 歲以下	1,564
13	官公職員	中部	40 歲以上	645
14	官公職員	南部	39 歲以下	971
15	官公職員	南部	40 歲以上	805
16	自営業等	北部	59 歲以下	583
17	自営業等	北部	60 歲以上	1,230
18	自営業等	中部	59 歲以下	1,264
19	自営業等	中部	60 歲以上	2,466
20	自営業等	南部	59 歲以下	846
21	自営業等	南部	60 歲以上	1,641
22	無職・日雇	北部	59 歲以下	936
23	無職・日雇	北部	60 歲以上	11,467
24	無職・日雇	中部	59 歲以下	1,654
25	無職・日雇	中部	60 歲以上	21,910
26	無職・日雇	南部	59 歲以下	1,504
27	無職・日雇	南部	60 歲以上	14,822

2-1-2 二人世帯

注）右上三角行列中の塗潰されたセルは、該当する世帯類型の組み合わせの間で消費支出の季節性が有意に異なることを意味する。季節性の差の検定は、組み合わせた二つの世帯類型のみを含む回帰式$\Delta\ln(C_{i,t})=\sum_{m=1}^{12}\beta_{m}\mathrm{MonthDum}(m)_{t}+\sum_{m=1}^{12}\gamma_{m}\mathrm{MonthDum}(m)_{t}\times\mathrm{GroupDum}_{i}$ において、全ての$\gamma_{i}$ がゼロに等しいという帰無仮説のF検定で行った。
#### 2.3.2 世帯類型別の季節性を考慮に入れた世帯年間消費支出の推計

以上の分析を踏まえ、以下では消費支出の季節性に関する216世帯類型毎に、その季節性を考慮に入れた世帯年間消費支出を推計する。具体的には、以下の式のように、個別世帯の各月の調整済み消費支出額を計算し、それを（各世帯について）消費支出が観測できた月の数の分だけ足し上げ、その合計値を「12／（その世帯に関する消費の観測月数）」倍したものを当該世帯の世帯年間消費支出金額の推計値とした。

$$ 世帯 (i)\varnothing 的月 (t) における季調後消費支出 =\left(\left[\right] 家計調查 \right]\left.\right] による世帯 (i)\varnothing 的月 (t) における消費支出 ) $$

$$ \begin{aligned}&\div[ 世帯 (i) が該当する世帯類型に属する全世帯の月 (t) における平均消費支出 \\&\div 世帯 (i) が該当する世帯類型に属する全世帯の（全）月平均消費支出 ].\end{aligned} $$

$$ 世帯 (i)\mathcal{O} 的観察された季調後消費支出 =\sum_{t\subset T_{i}}\big(\mathcal{ 世帯 }(i)\mathcal{O} 的月 (t)\mathcal{ における季調後消費支出 \big).^{15} $$

世帯(i)の年間消費支出額＝世帯(i)の観察された季調後消費支出×（12÷世帯(i)の消費の観測月数）.

噛み砕いて言うと、季節性が共通していると想定した世帯類型内世帯の各月の平均支出が同じ世帯類型の世帯の年間平均の月当たり支出の何倍になるか(ある種の「季節調整倍率」)を計算し、その比率で割ることによってある種の季節調整を施した月間消費額を求め、それを観測月数だけ足し上げた上で、年間額に膨らませているわけである。

更に、我々のデータ期間は1983年から2012年と長期間に亘るため、時代によって世帯消費の季節性に変化が生じている可能性もある。そこで、「季節調整倍率」の計算に当たっては、時代を通じたその変化の可能性にも配慮できるよう、全期間平均の倍率ではなく、敢えて対象サンプルの調査年を挟む5年間（調査年＋前後2年間）に限定したデータに基づく倍率を適用することにした $ ^{16} $ 。

表2-2『家計調査』標本世帯の調査年と適用した「季節調整倍率」に用いたデータ期間

標本調査年	1983～1985	1986	1987	（中略）	2008	2009	2010～2012
「季節調整倍率」の計算年	1983～1987	1984～1988	1985～1989	2006～2010	2007～2011	2008～2012
年データ	年データ	年データ	年データ	年データ	年データ

こうした調整を経た世帯年間消費支出の推計値は多くの先行研究で便宜に用いられてきた調整なしの推計値とどの程度異なるだろうか。ここでは我が国に関する消費格差の先行研究でしばしば用いられてきた『全国消費実態調査』ベースのデータに相当する9—
11月調査の月平均支出額を単純に12倍した年間額の推計値と我々の調整済み推計値を比較してみた。ここでは我々の季節性考慮後の推計値を9－11月の平均支出の4倍にした値（調整前値）で割った比率に注目しよう。既に図2-1で確認したように、9－11月平均の4倍で求めた推計値は（マクロ的に捉えうる）季節性によって過小推計になることが分かっているから、この比率は（基本的に）1を超える値になることが予想できる。その上で、もしこの比率が世帯類型にかかわらず概ね一定になっていれば、季節性（の違い）が消費の世帯間分布に与える影響は無視できる。一方、この比率が世帯類型間で異なっている場合、世帯類型間における季節性の違いを考慮に入れない分析は、消費の世帯間分布に関する評価を歪めてしまう可能性を否定できないことになる。

図2-3 季節性の考慮が年間消費支出（推計値）の世帯類型別平均値に与える影響

注）棒グラフの高さは、本稿で推計した世帯年間消費支出額の世帯類型別平均値（調整済値）を季節性を考慮しない調整前値（ここでは、9～11月の消費額の4倍）で割った比率を表している。

図2-3は調整済推計値を調整前値で割った比率を、2.3.1で導入した216世帯類型別に棒グラフ化した結果である。これを見ると、比率は0.95未満から1.10超までばらついており、世帯類型間における季節性の違いを考慮に入れない分析では消費の世帯間分布の評価が歪んでいる可能性があることが確認できた。歪みの方向を具体化するため、図2-4では、同様の比率を、216類型ではなく、その基にした5つの世帯属性区分毎に計算した。

図2-4 季節性の考慮が年間消費支出（推計値）の世帯基本属性別平均値に与える影響

注）棒グラフの高さは、本稿で推計した世帯年間消費支出額の世帯基本属性別平均値（調整済値）を季節性を考慮しない調整前値（ここでは、9～11月の消費額の4倍）で割った比率を表している。
得られている結果が意味するメッセージをごく大雑把にまとめるなら、世帯類型間で異なる季節性を考慮していない従来の推計では、世帯人員数の多い世帯や就学年齢迄の子供がいる世帯、世帯主が公務員を始めとする勤労者である世帯、また60歳未満の世帯の消費レベルを過小評価していた（逆に言えば、単身世帯や子供のいない世帯、無職世帯や高齢世帯の消費を過大評価していた）ことになる。

### 2.4 「調査疲れ（survey fatigue）」とその調整

本稿導入部で紹介した通り、『家計調査』では、世帯の収入と支出が家計簿形式で最大6か月間調査されている。この精緻さは、例えば「平均的な一カ月の食費」等を記憶ベースに問うような他の調査に比べ、政策の基礎資料・研究素材としての『家計調査』の価値を大きく高めている。ただ、この精度の高さは、他の調査に比べて圧倒的に大きくなりかねない調査回答者の負担の上に成り立っていることも忘れてはならない。Stephens and Unayama (2011) は、こうした回答者の負担が引き起こす「調査疲れ（survey fatigue）」の存在に着目し、それが『家計調査』の支出額等に負のバイアスを生んでいる可能性を指摘している。

我々は、この現象が世帯の消費支出額に与える影響の大きさを見るため、『家計調査』標本世帯の支出金額が、1回目調査を基準として、調査回数が進むに連れてどのように変化（減少）していくかを、幾つかの世帯類型（前項の季節性を調整する際に辿り着いた世帯区分から、世帯主年齢と地域による区分をなくし集約したもの）別に確認してみた(表2-3)。世帯類型別に見ているのは、世帯の属性（例えば、単身世帯であること、子供がいること、また世帯主の職等）によって調査負担に対する耐性が異なる可能性があると考えたためである。表から明らかなように、調査回を追うにしたがって支出記載額が減少するという意味での「調査疲れ」は、『家計調査』の支出データに明瞭な影響を与えている。ただ、「疲れ」の効果がはっきり表れるのは、(単身世帯を別にすると）だいたい4回目調査辺りからで、3回目調査位迄はそれ程の減少は生じていないようである $ ^{17} $ 。また、世帯属性別では、(有業)単身世帯におけるそれが最もはっきりしており、2回目調査の段階から「調査疲れ」が顕在化している。一方、世帯主が官公職員の世帯では「疲れ」による記入額の減少はあまり見られないか、あっても調査末期の比較的少額に限られていることが分かった。