Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
キ 8月20日に停滞前線に向かって南から暖かく湿った空気が流れ込んだ影響で、広島県の一部地域において大雨となった。

このため、水稻、かんしょ及び野菜（こまつな等）に土砂流入等の被害が発生した。

表1－7 8月20日の水害

都道府県	総数	水陸稲	かんしょ
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
広島	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
26	24	151	18	16	60	0	0	0

都道府県	野菜
被害面積	被害量
30%以上
広島	ha	ha	t
8	8	91

ク 8月21日に停滞前線の影響で、秋田県の一部地域において大雨となった。

このため、水稲及び雑穀・豆類（大豆等）に浸水等の被害が発生した。

表1－8 8月21日の水害

都道府県	総数	水 陸 稲	雑穀・豆類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
秋田	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
82	0	15	80	-	15	2	0	0

ケ 8月23日から24日にかけて、低気圧の接近で大気が不安定になり、北海道の宗谷、上川、留萌及びオホーツク地域で大雨となった。

このため、水稻、麦類（小麦）、雑穀・豆類（そば等）、野菜（かぼちゃ等）、工芸農作物（てんさい）及び飼肥料作物（牧草）に浸水等の被害が発生した。

表1－9 8月23日～24日の水害

都道府県	総数	水陸稲	麦類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ha t 796 - 711	ha ha ha t 0 - 0	ha ha ha t 1 - 0

都道府県	雑穀・豆類	野菜	工芸農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ha t 15 - 2	ha ha ha t 40 - 53	ha ha ha t 18 - 21

都道府県	飼肥料作物
被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ha t 722 - 635
コ 8月24日に、大気が不安定になり、福島県の一部地域で大雨となった。

このため、雑穀・豆類（そば）及び野菜（はくさい等）に倒伏等の被害が発生した。

表1－10　8月24日の水害

都道府県	総数	雑穀・豆類	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
福島	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
7	5	49	2	-	0	5	5	49

サ　9月10日から12日にかけて、寒気が流れ込んだ影響で、北海道の胆振及び十勝地域において大雨となった。

このため、水稻、雑穀・豆類（いんげん等）、野菜（ブロッコリー等）、工芸農作物（てんさい）及び飼肥料作物（牧草）に浸水等の被害が発生した。

表1－11　9月10日～12日の水害

都道府県	総数	水陸稲	雑穀・豆類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ha t 2,770 73 453	ha ha ha t 14 - 3	ha ha ha t 2,670 69 366

都道府県	野菜	工芸農作物	飼肥料作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ha t 3 - 2	ha ha ha t 3 - 8	ha ha ha t 75 4 74

シ 10月17日に気圧の谷が通過した影響で岩手県の一部地域において強風となった。このため、果樹（りんご）に落果等の被害が発生した。

表1－12　10月17日の風害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
岩手	ha ha t	ha ha t	ha ha t	ha ha t	ha ha t
71 - 14	71 - 14	71 - 14	71 - 14

ス 10月27日から28日にかけて、福島県の一部地域において強風となった。

このため、果樹（りんご）に落果等の被害が発生した。

表1－13　10月27日～28日の風害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
福島	ha ha	t	ha ha	t
85	-	176	85	-	176
11月3日に発達した低気圧が日本海を北進した影響で青森県の一部地域において強風となった。

このため、野菜（トマト及びほうれんそう）に施設損壊による茎葉の損傷等の被害が発生した。

表1－14　11月3日の風害

都道府県	総数	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
青森	ha ha	t	ha ha	ha	t
0 0	0	0 0	0	0
## (2) 降霜による農作物被害情報

ア 4月7日に発生した放射冷却によって低温となったことから、和歌山県及び愛媛県の一部地域において降霜となった。

このため、果樹（かき、キウイフルーツ）の新芽に枯死等の被害が発生した。

表2－1 4月7日の凍霜害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t
369	44	572	369	44	572
和歌山	315	15	259	315	15	259
愛媛	54	29	313	54	29	313

イ 4月15日に発生した放射冷却によって低温となったことから、鳥取県の一部地域において降霜となった。

このため、果樹（日本なし、かき）の新芽に枯死等の被害が発生した。

表2－2　4月15日の凍霜害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
鳥取	ha ha t ha ha t	109 84 949	109 84 949

ウ 4月28日から30日にかけて、北海道の十勝地域において強風が発生し、降霜となった。このため、工芸農作物（てんさい）の苗に枯死等の被害が発生した。

表2－3　4月28日～30日の風害及び凍霜害

都道府県	総数	工芸農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha ta ha ha ta
1,080	160	15,900	1,080	160	15,900
## (3) 降ひょうによる農作物被害情報

ア 4月4日に、関東地方において寒気を伴った気圧の谷が通過したことから、降ひようとなった。

このため、栃木県の一部地域において果樹（日本なし）に落蕾や損傷の被害が発生した。

表3－1　4月4日のひょう害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
栃木	ha ha	t	ha ha	t
47 0	0	47 0	0

イ 4月25日に、大気の状態が不安定になったことから、静岡県中部の中山間地を中心に降ひょうがあった。

このため、工芸農作物（茶）の新芽・新葉に損傷等の被害が発生した。

表3－2　4月25日のひょう害

都道府県	総数	工芸農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
静岡	ha	ha	t	ha	ha	t
218	-	9	218	-	9

ウ　5月9日に、関東地方の上空に強い寒気が入り込んだことから、茨城県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、野菜（ほうれんそう）及び果樹（日本なし、ぶどう等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－3 5月9日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
茨城	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha
21	4	89	1	1	8	20	3	81
5月28日及び29日に、急激な地上気温上昇に加え、上空に強い寒気が入り込んだことから、大気が不安定になり、5月28日には群馬県及び長野県、5月29日には福島県、群馬県、埼玉県、山梨県及び長野県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、麦類（小麦等）、かんしょ、雑穀・豆類（いんげん）、野菜（キャベツ等）、果樹（りんご等）及びその他農作物（ばら等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－4　5月28日、29日のひょう害

都道府県	総数	麦類	かんしょ
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
639	101	3,470	239	7	100	1	1	6
305	千本
福島	19	11	19	-	-	-	-	-	-
群馬	329	42	84	千本
埼玉	106	-	2,780	139	7	90	1	1	6
山梨	19	6	221	千本
長野	166	42	578	-	-	-	-	-	-

都道府県	雑穀・豆類	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
0	0	0	181	30	2,710	206	51	660
福島	-	-	-	5	1	14	4	-	5
群馬	0	0	0	159	24	2,610	28	8	70
埼玉	-	-	-	5	-	9	1	-	1
山梨	-	-	-	12	5	68	7	1	6
長野	-	-	-	-	-	-	166	42	578

都道府県	その他農作物
被害面積30%以上	被害量
総数	ha	ha	千本
12	12	305
福島	10	10	84
群馬	2	2	221
埼玉	-	-	-
山梨	-	-	-
長野	-	-	-
オ 5月30日に、急激な地上気温上昇に加え、上空に強い寒気が入り込んだことから、大気が不安定になり、長野県の一部地域に降ひようがあった。

このため、果樹（りんご等）に果実の損傷等の被害が発生した。

表3－5 5月30日のひょう害

都道府県	総数	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
長野	ha ha	t	ha ha	t
20	-	28	20	-	28

カ　6月3日に、急激な地上気温上昇に加え、上空に強い寒気が入り込んだことから、大気が不安定になり、長野県の一部地域に降ひようがあった。

このため、雑穀・豆類（そば）、野菜（レタス等）及び果樹（りんご等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－6　6月3日のひょう害

都道府県	総数	雑穀・豆類	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
長野	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
457	37	2,360	0	-	0	139	11	1,230

都道府県	果樹
被害面積	被害量
30%以上
長野	ha	ha	t
318	26	1,130
キ 6月12日に、上空に強い寒気が入り込んだことから、大気が不安定になり、京都府及び兵庫県の一部地域に降ひようがあった。

このため、麦類（小麦）、野菜（スイートコーン等）、果樹（ぶどう）及びその他農作物（小ぎく）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－7　6月12日のひょう害

都道府県	総数	麦類	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
22	15	39	17	12	14	5	3	25
0	千本
京都	3	1	11	-	-	-	3	1	11
0	千本
兵庫	19	14	28	17	12	14	2	2	14

都道府県	果樹	その他農作物
被害面積	被害量	被害面積	被害量
30%以上	30%以上
総数	ha	ha	t	ha	ha	千本
0	-	0	0	-	0
京都	0	-	0	0	-	0
兵庫	-	-	-	-	-	-

ク　6月13日に、大気が不安定になり、東京都及び神奈川県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、野菜（さといも等）及び果樹（日本なし等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－8　6月13日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
363	0	76	323	0	0	40	0	76
東京神奈川	362	0	73	323	0	0	39	0	73
1	0	3	0	-	0	1	0	3
ケ 6月21日に、上空に強い寒気が入り込んだことから、大気が不安定になり、福島県の一部地域に降ひようがあった。

このため、野菜（かぼちゃ）、果樹（りんご）、工芸農作物（葉たばこ）及びその他農作物（りんどう）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－9　6月21日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
福島	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t
10	3	44	2	2	14	6	-	28
32	千本

都道府県	工芸農作物	その他農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
福島	ha	ha	t	ha	ha	千本
2	1	2	0	0	32

コ　6月24日に、大気が不安定になり、群馬県、東京都、山梨県及び長野県の一部地域に降ひょうがあった。また、6月25日にも栃木県及び群馬県の一部地域で降ひょうがあった。

このため、雑穀・豆類（いんげん）、野菜（キャベツ等）、果樹（ぶどう等）、工芸農作物（かんぴょう）及びその他農作物（花壇用苗物）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－10　6月24日、25日のひょう害

都道府県	総数	雑穀・豆類	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
249	61	2,180	10	-	1	169	56	2,060
5	千鉢
栃木	16	2	47	-	-	-	13	2	43
群馬	158	49	1,840	10	-	1	147	49	1,840
東京	11	7	210	-	-	-	9	5	173
5	千鉢
山梨	53	3	42	-	-	-	-	-	-
長野	11	0	42	-	-	-	0	0	10

都道府県	果樹	工芸農作物	その他農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	千鉢
68	5	117	2	-	1	0	0	5
栃木	1	-	3	2	-	1	-	-	-
群馬	1	-	3	-	-	-	-	-	-
東京	2	2	37	-	-	-	0	0	5
山梨	53	3	42	-	-	-	-	-	-
長野	11	-	32	-	-	-	-	-	-
サ 7月9日に、大気が不安定になり、長野県の一部地域に降ひようがあった。

このため、雑穀・豆類（大豆）、野菜（トマト等）及び果樹（ぶどう等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－11　7月9日のひょう害

都道府県	総数	雑穀・豆類	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
長野	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t
54	4	160	1	-	0	2	-	10

都道府県	果樹
被害面積	被害量
30%以上
長野	ha ha	t
51 4	150

シ 7月31日に、大気が不安定になり、長野県の一部地域に降ひようがあった。

このため、野菜（レタス等）、果樹（もも等）及び工芸農作物（葉たばこ）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－12　7月31日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
長野	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	6
21 1	51	3 1	44	17	0

都道府県	工芸農作物
被害面積	被害量
30%以上
長野	ha	ha	t
1	-	1
ス　7月31日、8月1日及び8月2日に、大気が不安定になり、福島県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、水稻、雑穀・豆類（ハトムギ等）、野菜（きゅうり等）、果樹（もも等）及び工芸農作物（葉たばこ）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－13　7月31日、8月1日、2日のひょう害

都道府県	総数	水陸稲	雑穀・豆類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
福島	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
168	36	305	121	13	72	8	7	8

都道府県	野菜	果樹	工芸農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
福島	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	6
16 11	152	6 4	67	17	1	1	6

七 8月1日に、大気が不安定になり、群馬県、埼玉県及び長野県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、野菜（きゅうり等）、果樹（りんご等）及び工芸農作物（こんにゃくいも）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－14 8月1日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
13	3	61	5	1	16	7	2	42
群馬	9	2	36	5	1	16	3	1	17
埼玉	2	1	15	0	-	0	2	1	15
長野	2	-	10	-	-	-	2	-	10

都道府県	工芸農作物
被害面積	被害量
30%以上
総数	ha	ha	t
1	-	3
群馬	1	-	3
埼玉	-	-	-
長野	-	-	-
ソ 8月7日に、大気が不安定になり、福島県の一部地域に降ひようがあった。

このため、野菜（きゅうり等）及び果樹（かき等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－15 8月7日のひょう害

都道府県	総数	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
福島	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	1
8	-	26	6	-	25	2	-

夕　8月22日に、大気が不安定になり、山形県、福島県、群馬県及び岐阜県の一部地域に降ひょうがあった。

このため、水稻、雑穀・豆類（大豆）、野菜（だいこん等）、果樹（りんご等）及び工芸農作物（葉たばこ）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－16 8月22日のひょう害

都道府県	総数	水陸稲	雑穀・豆類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
563	58	1,440	188	-	20	0	-	0
山形	330	37	881	-	-	-	-	-	-
福島	205	10	283	188	-	20	-	-	-
群馬	26	10	271	-	-	-	-	-	-
岐阜	2	1	5	-	-	-	0	-	0

都道府県	野菜	果樹	工芸農作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
総数	ha	ha	t	ha	ha	t	ha	ha	t
24	15	438	349	43	981	2	-	1
山形	-	-	-	330	37	881	-	-	-
福島	9	8	214	6	2	48	2	-	1
群馬	15	7	224	11	3	47	-	-	-
岐阜	0	-	0	2	1	5	-	-	-
チ 9月12日に、大気が不安定になり、青森県の一部地域に降ひようがあった。

このため、水稲、野菜（だいこん等）及び果樹（りんご等）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－17　9月12日のひょう害

都道府県	総数	水陸稲	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
青森	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t
781	5	1,030	191	5	101	9	0	46

都道府県	果樹
被害面積	被害量
30%以上
青森	ha ha	t
581	-	886

9月12日から14日にかけて、大気が不安定になり、岩手県の一部地域に降ひょうがあった。このため、水稲、野菜（キャベツ等）及び果樹（りんご）に茎葉や果実の損傷等の被害が発生した。

表3－18　9月12日～14日のひょう害

都道府県	総数	水陸稲	野菜
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
岩手	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t
39	-	13	8	-	0	7	-	4

都道府県	果樹
被害面積	被害量
30%以上
岩手	ha ha	t
24	-	9
テ 9月22日に、大気が不安定になり、北海道の上川地域に降ひようがあった。

このため、水稻、雑穀・豆類（そば等）及び野菜（キャベツ）に茎葉の損傷等の被害が発生した。

表3－19　9月22日のひょう害

都道府県	総数	水陸稲	雑穀・豆類
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害量
北海道	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	ha ha	t	2
259	-	31	210	-	27	47	-	2

都道府県	野菜
被害面積30%以上	被害量
北海道	ha ha t 2 - 2
## (4) その他の農作物被害情報

1月から12月までの桜島の噴火回数は656回で、このうち爆発回数は450回だった。

このため、鹿児島県では、降灰等により主に野菜及び果樹で生育不良等の被害が発生した。

表4 桜島火山活動における降灰等による農作物被害

都道府県	総数	麦類	かんしょ
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
鹿児島	ha ha ha t ha ha t ha ha t 6,770 0 224 4 - 0 334 - 4
都道府県	雑穀・豆類	野菜	果樹
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
鹿児島	ha ha ha t ha ha t ha ha t 237 - 0 1,630 0 86 553 - 58
都道府県	工芸農作物	飼肥料作物
被害面積30%以上	被害量	被害面積30%以上	被害量
鹿児島	ha ha ha t ha ha t 1,800 - 5 2,210 - 71
## 第1章 産業連関表年次系列の作成

深尾京司·岳希明 $ ^{*} $

## 1 はじめに

本章では、JIP データベースのうち産業連関表年次系列の推計について説明する。

JIP データベースが採用した部門分類は基本的に 90 年基準『SNA 産業連関表』89 分類 (以下 SNAIO と呼ぶ) を出発点にしており、1980 年、85 年および 90－98 年の各年については 90 年基準『SNA 産業連関表』をほぼそのまま使うことも可能であった $ ^{1} $ 。

しかし SNAIO が得られない年は総務庁『産業連関表』(以下 IO 表と呼ぶ)、総務庁『接続産業連関表』(以下 IO 接続表と呼ぶ)、経済産業省(旧通商産業省)『産業連関表延長表』(以下 IO 延長表と呼ぶ)等、他の産業連関表をもとに推計する必要があるが、SNAIO と他の 3 つの産業連関表の間には後述するように様々な概念上・方法上の違いがあり、この方法を採用すると、90 年を境にデータに断続が生じる恐れがあると考えられる。また、基礎資料の違いおよび格付けの違い等により、1990 年で比較すると IO と比べ SNAIO は(政府)教育、(政府)医療の生産額が約 1 割小さく、(政府)その他は約 2 割大きい、等の格差が散見される。固定資本マトリックスをベンチマークとした JIP 投資系列や、雇用マトリックスをベンチマークの一つとして利用した JIP 労働投入系列との整合性の視点から判断すると、産業連関表も SNAIO ではなく、総務庁の IO や IO 接続表を使ったほうが望ましいと考えられる。

以上のような理由から我々は、SNAIO を用いるのではなく、原則としてすべての年について IO 表、IO 接続表、IO 延長表の基本表を JIP84 部門分類に集計することにより、産業連関表年次系列を推計することにした。

後述するように総務庁等の産業連関表においては、使用者主義から所有者主義への変更等、時間を通じて作成方法が変化している。我々は異時点間の比較を可能にするため、これらの変更についてできるだけ補正を行った。この他にもJIPデータベース全体の整合性を持たせるため、様々な修正を行った。たとえば、総務庁等の産業連関表では、内生部門として自家活動部門(1985年から記載)および事務用品を別掲しているが、これらの部門はJIP投資系列推計の基礎となった総務庁『産業連関表』固定資本マトリックスに含まれておらず独立して資本ストックを推計することが困難である。このためこれらの部門を削除し、その活動は他部門における財・サービスの投
入として計上した。また、SNA 概念に近づけるため、最終需要部門・粗付加価値部門のうち家計外消費支出を中間投入として扱うなどの調整を行った。

本章では産業連関表年次系列に関する我々の推計作業を説明し、推計結果を報告する。本章の構成は次の通りである。まず次節では我々が設定した基本方針について述べる。第3節では粗付加価値部門および最終需要部門の推計方法を説明し推定結果を報告する。第4節では中間需要・中間投入部門の推計方法を説明し産業連関表全体の推定結果を報告する。

## 2 基本的な方針

本節では、産業連関表年次系列推計にあたって我々が設定した基本方針を述べる。

### 2.1 对象年

JIP データベースとしては本来 1970 年以降の年次系列を作成することが望ましいが、1971、72 年については IO 延長表が作成されていないため、推計することは困難である。このため 1970 年と 73-98 年間の各年について名目値および実質値の推計を行う。全て暦年の値である。

### 2.2 部門分類

内生部門としては JIP 分類 84 部門に従う。JIP 分類は『SNA 産業連関表』89 分類と比較すると、サービス業を中心に投資フローの分離した推定が困難であった一部部門を統合している。一方、住宅部門は賃貸住宅と帰属家賃に分離され、前者は不動産業に含められ、後者は住宅として別掲されている。我々は IO 接続表および IO 延長表の基本表を JIP84 分類に集計して推計を行った。JIP 部門分類と IO 接続表および延長表基本表の間の対応表は、まず 90 年基準『SNA 産業連関表』に掲載された SNAIO と 90 年 IO 基本表列分類の間の対応表を出発点とし、他の年については IO 接続表および IO に記載された異なった基準年の IO 接続表および延長表間の対応表を使って作成する。表 1-1 は 80－85－90 年 IO 接続表基本分類と JIP 分類間の対応表である。他の産業連関表と JIP 分類間の対照表や産業連関表推計結果の詳細は付属の CD-ROM に収録されている。

なお、JIP データベースでは産業連関表年次系列だけでなく、投資系列の推計等にあたっても総務庁『産業連関表』を各部門のコントロール・トータルとして用いている(投資の場合は固定資本マトリックス)。従って、JIP データベースの部門分類は商品およびそれを生産する生産活動(アクティビティ)を単位としたアクティビティ・ベースの分類であり、事業所を「主生産物」により産業に格付け、産業ごとに事業所の活動を集計して作成される産業ベースの部門分類とは異なる。これに対して例えばKEO データベースでは、商品分類55部門別のデータも一部作成されているものの、生産性等に関する最終的な分析は産業ベースの分類43部門別で行われている。

### 2.3 表象
名目、実質ともに部門分類を除き90年基準『SNA産業連関表』89部門表と同一とする。ただし輸入税(関税・輸入品商品税)についてはIO表およびIO延長表から算出した部門別税額をSNAIOの表象に追加する。SNAIOと同じく我々の表象でも輸出はFOBベース、輸入はCIFプラス輸入税ベースであることに注意する必要がある。表1-2と表1-3は我々の表象の概念図である。

### 2.4 実質化の方法

実質値年次系列は基準年の異なる実質値を接続(リンク)し、すべて90年価格とすることにより作成する。基準年は以下のとおりとする。

1970、1973-80 年:1980 年基準

1980-90 年:1990年 基準

1990-98年:1995年 基準

経済成長や生産性の上昇を考える上では、どのような方法で実質化するかは重要な問題である。たとえばある産業の生産物について生産物一個あたりの価格は不変であるものの品質が年々改善する場合には、価格は品質の上昇分だけ下落したとみなすべきであり、この点を考慮しないでデフレーターは一定とみなして実質化を行うと、当該産業について実質生産と生産性の上昇を過小評価することになる。

前述したように JIP データベースでは基本的に『接続産業連関表』で採用されている各部門のデフレーターに基づいて実質化が行われている。デフレーターとして利用された物価統計をはじめとする資料や実質化の方法の詳細は『接続産業連関表』に譲るが、我々の印象を述べれば、多くの部門において、日本銀行の『卸売物価指数』や『企業向けサービス価格指数(CSPI)』など、日本で利用可能な既存統計の中では最良の統計が選択されている $ ^{2} $ 。

『接続産業連関表』における実質化の方法は比較的良質であるが、問題が無いわけではない。最大の問題は、一次産業および製造業と比較して、その他の産業、いわば広義のサービス業についてはその活動の性格上、信頼できるデフレーターや生産指数を作成することが困難な点である。もう一つの問題は、『企業向けサービス価格指数(CSPI)』の作成開始や一部の卸売物価に関するヘドニック・アプローチの導入等により最近年についてはデフレーターが改善されているものの、遠い過去については修正が加えられていない点であろう。なお、『接続産業連関表』の実質化が持つ以上のような問題点は多くの場合、日本の国民経済計算実質系列自身が抱える問題でもある。

我々の研究プロジェクトでは広義のサービス業に関する上記の問題について比較的詳細な検討を行ったが、独自のデフレーターや生産指数を作成するには至らなかった。本章の補論1には今後の参考のため、『産業連関表接続表』や『国民経済計算』における広義のサービス産業に関する
デフレーター・生産指数について批判的に検討した結果を報告しておく。

### 2.5 各年の基礎統計

我々は IO 接続表および IO 延長表を使って全期間を推計する。具体的には

90、95年:85−90−95年 IO 接続表

80、85年:80−85−90年 IO 接続表

70、75、80年:70−75−80年 IO 接続表

その他の年：IO延長表

とする。IO 接続表を利用して推定した末尾が 0 と 5 の年をベンチマーク年、それ以外を中間年と呼ぶこととする。

なお、95年IOおよび97年以降のIO延長表は93SNA準拠である事に注意が必要である。

### 2.6 中間投入・中間需要表の推計について

SNAIO では IO の無い中間年の中間投入・中間需要表(A 表)は U 表にもとづく産業別商品投入係数行列 B と V 表にもとづく産業の産出商品構成比 C を使って商品技術仮定の式である A=B* C-1 から導出している。しかし、詳細な U、V 表が利用できない年次があること、5 年毎には A を商品×商品ベースの詳細な情報にもとづいて推計した IO が利用できることを考慮して、我々はベンチマーク年の中間投入・中間需要表として IO 接続表を JIP 分類に集計した表を使用する。また中間年は中間投入・中間需要表の各セルについてベンチマーク年の値の線形補間を初期値とし、RAS 法によって推定する。

## 3 粗付加価値部門および最終需要部門の推計

前節で述べたように、我々は産業連関表のうちまず粗付加価値部門および最終需要部門を推計し、その後にこれと整合的な中間需要・投入部門をRAS法で推計することとした。本節では推計作業の前半にあたる粗付加価値部門および最終需要部門の推計方法の詳細を説明し、推計結果を報告する。

### 3.1 概念の統一と補正

我々の表象にあわせるため、IO 接続表および IO 延長表を調整する。内生部門のうち自家活動部門(1985 年から記載)および事務用品を削除し、各部門における財・サービスの投入として計上した。90 年以降の企業内研究開発の付加価値は各部門の付加価値に計上した。最終需要部門・粗付加価値部門のうち家計外消費支出は各部門の中間投入として扱った。なお、家計外消費支出のための投入ベクトルはすべての産業で同一と仮定した。

粗付加価値に含まれる消費税額(1989年4月1日導入)は90年IOおよび90年基準の延長表
では(政府サービス生産者および対家計民間非営利サービス生産者部門を除き)営業余剰に含まれていたのに対し、95年IOでは間接税に含まれるようになった。これに対し、SNAIOでは一貫して間接税に含まれている。IO延長表および80－85－90年接続表において消費税が営業余剰に混入している89年から94年までと96年について、我々はSNAIOの情報をもとに営業余剰から消費税分を間接税マイナス補助金へ移した。

80–85–90 年 IO 接続表および 92 年以降の IO 延長表は所有者主義であるため建設機械器具賃貸、産業用機械器具賃貸業が内生部門として立てられているが、それ以外の年については IO や IO 延長表も産業用機械賃貸業、建設用機械賃貸業について使用者主義のため、部門として計上していない。この部門の生産額は経済産業省経済産業政策局調査統計部（旧通商産業省大臣官房調査統計部、以下では経産省調査統計部と略記）『特定サービス産業実態調査』と IO および IO 延長表の「その他賃貸業」の生産額から推計する。他部門の付加価値および最終需要、生産額からこの部門の寄与を剥がすために必要な情報は IO 接続表を線型補間して得た。産業用・建設用機械賃貸業を部門として計上する方法は本章補論2で詳述する。

### 3.2 IO 接続表の JIP84 分類での集計

IO 接続表(名目・実質)のうち

90、95 年:85−90−95 年 IO 接続表

80、85、90 年:80−85−90 年 IO 接続表

70、75、80 年:70−75−80 年 IO 接続表

の取引基本表(生産者価格表示)を第2節で報告した JIP 分類と IO 基本表列分類の対応表を使って JIP84 部門に集計した。

なお、95年基準IOで行われた部門分類の変更によって、95年基準IOおよび対応する97年以降のIO延長表においては90年基準IOの分類における「化学繊維紡績糸」（これはJIP分類18「化学繊維紡績業」に属する）と「その他の紡績糸」（これはJIP分類17「天然繊維紡績業」に属する）を分離できなくなった。我々は補論3に報告する方法で分離を行った。

### 3.3 ベンチマーク年間の接続と実質化

以上のようにして集計した結果は、同じ年・同じJIP分類の名目生産額や名目中間投入額でも、どの接続表を使ったかで比較的小額だが違いが見られた。例えば、1980年に関する70－75－80年IO接続表の集計結果と80－85－90年IO接続表の集計結果は同一ではなかった。我々は、生産額を最も重要な情報とみなし、また80－85－90年IO接続表の集計結果を最も基礎的なデータとするという方針のもとに、70－75－80年IO接続表を集計して得た1970、75年表および85－90－95年IO接続表を集計して得た1995年表における各部門名目生産額を以下のように補正した。

例えば 70 年の場合、

$$ Q^{\prime}70：1970-75-80 年接続表 \emptyset\ 70 年生產額 $$
$$ Q^{\prime}80：1970-75-80 年接続表 \emptyset\ 80 年生產額 $$

$$ Q80：1980-85-90 年接続表 \emptyset\ 80 年生產額 $$

とすると、我々の70年生産額Q70は

$$ Q70{=}Q^{\prime}70{*}Q80/Q^{\prime}80 $$

で計算した。

ベンチマーク年の各部門実質生産額については、異なった基準年価格の実質値を1980、90、95年でリンクすることにより90年価格に統一し、長期実質値系列を作成した。例えば70年の実質生産額(90年価格)であれば、

$$ Q^{\prime}70：1970-75-80 年接続表 \emptyset\ 70 年実質生産額 (80 年価格 ) $$

$$ Q^{\prime}80：1970-75-80 年接続表 \emptyset\ 80 年実質生産額 (80 年価格 ) $$

$$ Q80：1980-85-90 年接続表 \emptyset\ 80 年実質生産額 (90 年価格 ) $$

とすると、我々の70年実質生産額(90年価格)Q70は

$$ Q70=Q^{\prime}70*Q80/Q^{\prime}80 $$

で計算した。

なお、この作業により名目値に関する上記の作業と同じ補正を実質値についても施したことになる。

70、75、95 年については生産額の補正に伴い、部門別中間投入合計、粗付加価値内訳、中間需要合計、最終需要内訳も補正する必要がある。まず部門別中間投入合計、粗付加価値合計について、以下の方法で補正值を作った。例えば1970－75－80年接続表の集計から得た70年表において、ある部門の生産額(補正後でなく接続表のオリジナルの値)に占める中間投入、粗付加価値合計のシェアが、 $ svm' $ 70、 $ svv' $ 70等で与えられるとき、我々の70年の中間投入額vm70、粗付加価値合計vv70等は、それぞれ

$$ \begin{aligned}&vm70=svm^{\prime}70*Q70\\&vv70=svv^{\prime}70*Q70\\ \end{aligned} $$

により推計した。

実質値についても全く方法をとった。

1970、75、95年の中間需要合計、最終需要合計についても同様に、各年のシェアの情報をもとに、生産額の補正に対応した調整を行った。例えば1970－75－80年接続表の70年表において、ある部門の生産額(補正後でなく接続表を集計したオリジナルの値)に占める中間需要、最終需要合計のシェアが、 $ sdm^{70} $ 、 $ sdf^{70} $ （両者の和は定義により1に等しい）で与えられるとき、我々の70年の中間需要額dm70、最終需要額 $ df^{70} $ は、それぞれ

$$ \begin{aligned}&dm70=sdm^{\prime}70*Q70\\&df70=sdf^{\prime}70*Q70\\ \end{aligned} $$

で推計した。実質値についても全く同じである。

上の方法で補正を行うと、中間投入の全産業合計は中間需要の全産業合計と一致せず、また粗付加価値合計(GDP)と最終需要合計(GDE)が一致しないという問題が生じる。そこで、基本的
に中間需要、最終需要については以上の推定結果のままとし、中間投入、粗付加価値について以下の方法で調整を行い、ベンチマーク年の部門別中間投入合計、粗付加価値合計、および付加価値内訳の確定値とした。

今、これまで説明した方法で求めた中間需要の全産業合計を $ \Sigma\left(dm70\right) $ とすると、

$$ \Sigma\ (dm70)=\Sigma\ \left(\left(svm\ ^{\prime}70+z\ast\left(1-svm\ ^{\prime}70\right)\right)\ast Q70\right) $$

を満たす全産業共通の定数 z を求める。そして最終的にこの求めた z を使って

$$ vm70=\left(svm^{\prime}70+z*(1-svm^{\prime}70)\right)*Q70 $$

$$ v v70=(1-(s v m^{\prime}70+z*(1-s v m^{\prime}70)))*Q70 $$

を各産業部門別の中間投入と粗付加価値合計とした。

以上の調整により、国民経済計算と同様に、三面等価(生産・支出・所得の一致)は、JIP データベースの産業連関表年次系列でも満たされている。

粗付加価値の内訳はもともとの1970－75－80年接続表および1985－90－95年接続表における粗付加価値各項目のシェアを用いて上記粗付加価値合計を按分した。

### 3.4 中間年に関する補正と集計

次に中間年について粗付加価値部門および最終需要部門を推計した。

我々はまず 1973-98 年の IO 延長表の生産額、粗付加価値部門表、最終需要部門表を SNAIO 部門分類と IO 基本部門分類の対応表を使って SNAIO89 部門に集計した。この際、接続表の場合と同様に、異なった基準年の延長表間で存在する概念上の違いについて統一と補正を行った。

『KEO データベース』が指摘しているように、延長表は帰属利子を過小評価している可能性が高い。そこで3.1で述べた補正に加えて、IO接続表の帰属利子をSNAの時系列をもとに内・外挿することによりこの点を補正した。帰属利子の産業別振分けもIO接続表の産業別投入データを使った。

生産額、粗付加価値合計、最終需要部門表については実質値の89部門集計も用意した。実質化は、延長表附属のインフレーターを用い、延長表報告書で提案されている方法をもとに取引基本表をまず実質化し、次に集計を行った。

### 3.5 異なった基準年の延長表の接続

IO 延長表の基準年は

1973年—76年：1970年基準

1977年—81年：1975年基準

1982 年—85 年：1980 年基準

1986年—91年：1985年基準

1992 年—95 年：1990 年基準

1996年－98年：1995年基準

となっている。基準年の違いは、単に実質値の価格基準の違いだけでなく、産業分類や使用者主
義か所有者主義か、公的な企業の格付け、等様々な概念上の違いを含んでいる。我々は当初、3.4で作成した実質生産額・中間投入合計・付加価値の89部門集計値について、IO接続表のデフレーターを使って価格基準年の調整のみを行った年次系列を作成してみた。しかしこの系列は基準年変更期にあたる76－77年、81－82年、85－86年等において、一部の業種で非常に高い成長率やマイナス成長等が観察され、大きな断続が見られた。

そこで我々は以下の方法で実質値年次系列を作成した。まず、基準年変更期(つまり76－77年、81－82年、85－86年、91－92年、95－96年)について、実質生産額および実質中間投入合計の成長率を原則として各部門の生産活動指数成長率に等しいものとして推計した。利用した生産活動に関する統計は以下のとおりである。

製造業: 経産省調査統計部『鉱工業生産指数』

建設業: 国土交通省 (旧建設省)『建設総合統計』をもとに経産省調査統計部が推計した『建設業活動指数』

公務: 経産省調査統計部『公務等活動指数』

農林水産業:農林水産省大臣官房統計情報部企画調整室『農林水産業生産指数』

鉱業:経済産業省(旧通商産業大臣官房調査統計部資源エネルギー統計調査室)『本邦鉱業の趨勢』

第三次產業：経産省調査統計部『第3次産業活動指数』

(各種生産活動指数については通商産業大臣官房調査統計部『平成7年(1995年)基準第3次産業活動指数の解説(全産業活動指数を含む)第2版』および経済産業省経済産業政策局調査統計部『平成7年(1995年)基準鉱工業指数の解説』が詳しい)

76－77年、81－82年、85－86年等基準年変更期について上記で算出した成長率を前提として、3.4.で作成した実質生産と実質中間投入の89部門集計値(基準年はほぼ5年毎に異なる)を接続した。接続にあたっては90年基準の延長表系列(92－95年対象)を基点とした。

### 3.6 国民経済計算を基準とした調整

JIP データベースで作成する産業連関表年次系列は推計方法や概念上の違いのため、その総生産額や付加価値の成長率は必ずしも国民経済計算と一致しない。しかし、我々の結果は国民経済計算統計とできるだけ整合的であることが望ましいと考えられる。また、以上のようにして求めた実質生産と中間投入の年次系列は、基準年移行期について生産活動指数を利用しているため、信頼性に欠ける。

そこで我々は 89 部門別の産業別実質生産と中間投入の各年値(90 年基準)について、これを国民经济計算年報で公表されている 24 分類に集計した額が、国民経済計算(90 年基準長期遡及系列)の部門別実質生産額および実質中間投入額と一致するように調整を行った。利用した国民经济計算統計は国民经济計算報告(90 年基準長期遡及系列)付表経済活動別の国民総生産および要素所得(実質)である。
たとえば国民経済計算において83年の電機産業実質生産額がQsna、一方電機産業に対応する89分類の3部門(産業用、民生用、その他)それぞれの生産額をQa、Qb、Qcとあらわすと、

$$ \begin{aligned}&Qa*(Qsna/(Qa+Qb+Qc))\\&Qb*(Qsna/(Qa+Qb+Qc))\\&Qc*(Qsna/(Qa+Qb+Qc))\\ \end{aligned} $$

を調整後の83年の3産業の生産額とした。こうすれば我々のこの段階での実質生産額全産業合計は国民経済計算と完全に一致する。実質中間投入についても全く同じ調整を行った。

### 3.7 ダブルベンチマーク法による年次系列の補正

我々は、3.3で接続表をもとに算出したベンチマーク年に関する産業連関表を体系の統一性の点で最も基礎的な統計と見なし、3.6で延長表をもとに算出した年次系列をダブルベンチマーク法でこれと整合的になるように調整を行った $ ^{3} $ 。

例えばある部門の78年実質生産額 $ Q(78) $ は、以下の方法で算出した。

$$ Q(78)=((80-78)\ Q(75)/Q e(75)+(78-75)\ Q(80)/Q e(80))*Q e(78)/5 $$

ただし $ Q(75) $ と $ Q(80) $ は 3.3 で接続表をもとに算出したベンチマーク年の実質生産額 (90 年基準)、 $ Q_{e}(t) $ は 3.5 で暫定的に算出した実質生産額の系列をあらわす。なお、96 年以降については 95 年のみをベンチマークとしたシングルベンチマークによる調整を行っている。

実質中間投入についても実質生産額と同じ方法で調整を行った。各部門の実質粗付加価値は生産と中間投入の差として算出した。

### 3.8 粗付加価値部門と最終需要部門の内訳に関する年次系列の推計

3.3 で説明したベンチマーク年の場合と同様にして、中間年についても粗付加価値と最終需要の内訳を推計した。すなわち、3.7 で求めた実質粗付加価値を、各年の延長表オリジナルにおける
粗付加価値内訳のシェアを使って按分することにより、部門別粗付加価値内訳の年次系列を作成した。同様に各部門の実質生産額を、各年の延長表オリジナルにおける需要内訳および中間需要合計のシェアを使って按分することにより、最終需要部門内訳の年次系列を作成した。

3.3 の場合と同じように、以上の作業ではまだ、中間投入の全部門合計と中間需要の全部門合計が一致しない。3.3 のように中間需要と最終需要の値を中心にして中間投入、粗付加価値を調整する方法は z 値が大きすぎて問題があったため、ここでは基本的に中間投入、粗付加価値については 3.6 と 3.7 の推定結果のままとし、中間需要、最終需要について以下の方法で調整を行い、中間年の部門別中間需要合計、最終需要合計、および最終需要内訳の確定値とした。

3.6 と 3.7 の方法で求めた中間投入の全産業合計を Σ(vm70) とすると、

$$ \Sigma\left(\mathbf{v}\mathbf{m}70\right)=\Sigma\left(\left(\mathbf{x}*\mathbf{d}\mathbf{m}\quad\mathbf{\varepsilon}70\right)\right. $$

を満たす全産業共通の定数xを求める。そして最終的にこの求めたxを使って

$$ \mathbf{d}\mathbf{m}70=\mathbf{x}*\mathbf{d}\mathbf{m}\quad^{\prime}70 $$

$$ \mathbf{d f}70=\mathbf{Q}70-\mathbf{x}*\mathbf{d m}\quad\text{‘}70 $$

を各産業部門別の中間需要と最終需要合計とした。この方法で調整すると51.工業用水道業と69.その他の公共サービス業では最終需要構成の合計と国内総支出が一致しなくなったため、工業用水道業とその他の公共サービス業の最終需要構成部門値を84.分類不明の部門に移して一致するようにした。

最後に SNA89 部門の統計を JIP84 部門に集計した。なお、SNA 産業分類 38 番不動産については、JIP 分類に従って、帰属家賃に対応する住宅部門とそれ以外の不動産業に分解した。分解方法の詳細については本節の補論4にまとめた。

以上の調整の後も「13. 精穀・製粉業」、「33. 製鉄業」および「34. その他の鉄鋼業」の付加価値は一部の年についてマイナスになっている。

### 3.9 粗付加価値部門と最終需要部門に関する名目値年次系列の推計

まず、異なる基準年の延長表付属インフレーターを接続することにより、各部門の生産額と中間投入について、全期間のインフレーター年次系列を作成した。

次にこれを使って3.8で得た実質系列(90年価格)を名目値に変換した。さらに、3.7と同じように89部門別の産業別名目生産と中間投入の各年値について、これを国民経済計算年報で公表されている24分類に集計した額が、国民経済計算(90年基準長期遡及系列)の部門別名目生産額および名目中間投入額と一致するように調整を行った。利用した国民経済計算統計は国民経済計算報告(90年基準長期遡及系列)付表経済活動別の国民総生産および要素所得(名目)である。

さらに 3.3 で接続表をもとに算出したベンチマーク年に関する名目値をもとに、ダブルベンチマーク法により、上記系列を調整した。

中間年の粗付加価値と最終需要の内訳については実質値の場合と同様にして、接続表や延長表オリジナルの内訳をもとに按分した。
最後に実質値の場合と同様に、中間投入の全部門合計と中間需要の全部門合計が一致するよう調整を行った。

### 3.10 粗付加価値部門および最終需要部門に関する推計結果

以上の作業で得られた粗付加価値部門および最終需要部門の推計結果は表1-4から1-9に報告してある。

図 1-1 は各部門および経済全体について、実質生産額(間接税マイナス補助金を除いた値)と実質粗付加価値の年率成長率および付加価値率（粗付加価値の実質生産額（間接税マイナス補助金を除いた値）に対する比率）を図示している。

一方、表 1-10 は日本経済全体の GDP 成長率について、我々のデータベースの集計値と接続表 IO および SNA 統計の間で比較を行っている。

なお、補論 5 に JIP 産業連関表を SNA 産業連関表等他の統計と比較する際に留意すべき点のうち、本文中で詳しく議論しなかった点についてまとめておく。

## 4 RAS 法による中間投入・需要表(名目・実質)の作成

次に我々は、前節で産出した部門別の中間投入合計額および中間需要合計額(それぞれ名目値と実質値)を前提として、RAS法により中間投入・需要表(名目・実質)を各年について作成した。この作業の詳細は以下の通りである。

### 4.1 RAS 法の初期値とする中間投入・需要表の作成

RAS 法の出発点として使う中間投入・需要表(名目・実質)は、ベンチマーク年については以下の年の IO 接続表集計結果(名目・実質 90 年基準)を用いた。

95 年:85−90−95 年 IO 接続表

## 80、 85、90 年:80−85−90 年 IO 接続表

## 70、 75年:70−75−80年 IO 接続表

なお、70、75年に関する80年基準実質表は、2.4で80-85-90接続IOより作成した90年基準80年生産デフレーターを各列部門のデフレーターとして使うことにより90年基準実質表に変換した。95年については95年基準90年生産デフレーターを各列部門のデフレーターとして使うことにより実質化した。

中間年は各セルについて前後のベンチマーク年の値の線形補間を RAS 法の初期値とした。ただし 96 年以降については 95 年表を RAS 法の初期値とした。

### 4.2 RAS 法の実行

名目値について生産額、粗付加価値部門表、最終需要部門表から中間投入・中間需要表の各行・列のコントロールトータルを得、RAS法を実行した。実質値についても同様の作業を行った。
表 1-11 は以上の作業で得られた中間投入・需要表(内生部門)のうち 90 年の名目表である。