Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
類型Ⅲの合併17事例（水平合併かつ売上高比4倍以内）

①壳上高製造原価比率

②壳上高原材料费比率

③壳上高労務費比率

④壳上高販壳管理費比率

合併前と合併1年後の比較

⑤壳上高人件費比率

⑥壳上高営業利益率

⑦壳上高经常利益率

合併前	合併1年後
平均	-0.025	-0.018
分散	0.023	0.014
觀測数	14	14
自由度	13
t值	-0.330

合併前	合併1年後
平均	-0.017	-0.013
分散	0.016	0.006
觀測数	14	14
自由度	13
t值	-0.190

合併前と合併2年後の比較

合併前	合併1年後
平均	-0.008	-0.011
分散	0.001	0.001
觀測数	14	14
自由度	13
t值	0.838

合併前	合併1年後
平均	0.003	0.001
分散	0.001	0.001
觀測数	17	17
自由度	16
t值	0.683

合併前	合併1年後
平均	-0.001	-0.006
分散	0.000	0.001
観測数	17	17
自由度	16
t值	1.395

合併前	合併1年後
平均	-0.008	-0.005
分散	0.001	0.001
觀測数	17	17
自由度	16
t值	-0.366

合併前	合併1年後
平均	-0.004	-0.002
分散	0.001	0.002
觀測数	17	17
自由度	16
t值	-0.340

合併前	合併2年後
平均	-0.033	-0.022
分散	0.023	0.018
観測数	13	13
自由度	12
t值	-0.489

合併前	合併2年後
平均	-0.024	-0.031
分散	0.016	0.007
觀測数	13	13
自由度	12
t值	0.321

合併前	合併2年後
平均	-0.005	-0.004
分散	0.000	0.001
觀測数	13	13
自由度	12
t值	-0.442

合併前	合併2年後
平均	0.002	0.003
分散	0.001	0.001
觀測数	16	16
自由度	15
t值	-0.341

合併前	合併2年後
平均	0.000	0.003
分散	0.001	0.001
觀測数	16	16
自由度	15
t值	-0.453

合併前	合併2年後
平均	-0.008	-0.012
分散	0.001	0.002
観測数	16	16
自由度	15
t值	0.556

合併前	合併2年後
平均	-0.004	-0.006
分散	0.001	0.003
觀測数	16	16
自由度	15
t值	0.237

合併前と合併3年後の比較

合併前	合併3年後
平均	-0.057	-0.049
分散	0.030	0.017
觀測数	9	9
自由度	8
t值	-0.231

合併前	合併3年後
平均	-0.038	-0.037
分散	0.023	0.007
觀測数	9	9
自由度	8
t值	-0.039

合併前	合併3年後
平均	-0.009	-0.011
分散	0.001	0.000
觀測数	9	9
自由度	8
t值	0.493

合併前	合併3年後
平均	0.002	0.015
分散	0.001	0.002
觀測数	11	11
自由度	10
t值	-1.554

合併前	合併3年後
平均	-0.004	-0.012
分散	0.001	0.001
觀測数	11	11
自由度	10
t值	2.078 $ * $

合併前と合併4年後の比較

合併前	合併3年後
平均	-0.001	-0.001
分散	0.001	0.001
観測数	11	11
自由度	10
t值	-0.070

合併前	合併3年後
平均	0.006	0.001
分散	0.001	0.002
觀測数	11	11
自由度	10
t值	0.708

合併前	合併4年後
平均	-0.059	-0.051
分散	0.046	0.033
觀測数	6	6
自由度	5
t值	-0.110

合併前	合併4年後
平均	-0.046	-0.030
分散	0.036	0.014
觀測数	6	6
自由度	5
t值	-0.236

合併前	合併4年後
平均	-0.010	-0.015
分散	0.001	0.001
観測数	6	6
自由度	5
t值	0.482

合併前	合併4年後
平均	-0.006	0.002
分散	0.001	0.000
觀測数	8	8
自由度	7
t值	-0.803

合併前	合併4年後
平均	-0.007	-0.017
分散	0.001	0.001
観測数	8	8
自由度	7
t值	1.197

合併前	合併4年後
平均	-0.001	-0.004
分散	0.002	0.001
觀測数	8	8
自由度	7
t值	0.238

合併前と合併5年後の比較

合併前	合併4年後
平均	0.008	0.004
分散	0.001	0.001
觀測数	8	8
自由度	7
t值	1.404

合併前	合併5年後
平均	-0.092	-0.026
分散	0.049	0.015
観測数	5	5
自由度	4
t值	-0.974

合併前	合併5年後
平均	-0.072	-0.012
分散	0.039	0.008
觀測数	5	5
自由度	4
t值	-0.864

合併前	合併5年後
平均	-0.011	-0.009
分散	0.001	0.000
觀測数	5	5
自由度	4
t值	-0.284

合併前	合併5年後
平均	-0.006	0.000
分散	0.001	0.001
觀測数	7	7
自由度	6
t值	-0.940

合併前	合併5年後
平均	-0.006	-0.001
分散	0.001	0.001
觀測数	7	7
自由度	6
t值	-0.463

合併前	合併5年後
平均	-0.004	-0.003
分散	0.002	0.000
觀測数	7	7
自由度	6
t值	-0.021

合併前	合併5年後
平均	0.009	-0.002
分散	0.001	0.001
觀測数	7	7
自由度	6
t值	1.081
## シェアの相違の検定結果

合併 1 年前 ~ 4 年前のシェアの中央値と合併後のシェアの相違の検定結果

類型Ⅰの合併35事例（全事例）

合併前中央值	合併1年後
平均	0.254
分散	0.037
観測数	35
自由度	34
t	-2.993

合併前中央值	合併2年後
平均	0.259	0.245
分散	0.040	0.038
観測数	32	32
自由度	31
t	-3.762	***

合併前中央值	合併3年後
平均	0.284	0.268
分散	0.042	0.041
観測数	26	26
自由度	25
t	-2.910	***

合併前中央值	合併4年後
平均	0.275
分散	0.035
観測数	17
自由度	16
t	-2.574

類型Ⅱの合併２０事例（水平合併のみ）

合併前中央值	合併1年後
平均	0.314
分散	0.039
觀測数	20
自由度	19
t	-2.466

合併前中央值	合併2年後
平均	0.315
分散	0.041
觀測数	19
自由度	18
t	-2.960

合併前中央值	合併3年後
平均	0.367
分散	0.037
觀測数	14
自由度	13
t	-2.417

合併前中央值	合併4年後
平均	0.316	0.286
分散	0.030	0.031
観測数	9	9
自由度	8
t	-2.555	**

類型Ⅲの合併１７事例（水平合併かつ売上高比４倍以内）

合併前中央值	合併1年後
平均	0.317	0.303
分散	0.044	0.042
観測数	17	17
自由度	16
t	-2.497	**

合併前中央值	合併2年後
平均	0.318
分散	0.047
觀測数	16
自由度	15
t	-3.250

合併前中央值	合併3年後
平均	0.387
分散	0.043
観測数	11
自由度	10
t	-2.242

合併前中央值	合併4年後
平均	0.312	0.283
分散	0.034	0.035
觀測数	8	8
自由度	7
t	-2.199 $ * $

## 参考资料 5

合併前中央值	合併5年後
平均	0.280
分散	0.038
観測数	15
自由度	14
t	-2.677

合併前中央值	合併5年後
平均	0.336
分散	0.034
觀測数	7
自由度	6
t	-2.488

合併前中央值	合併5年後
平均	0.336
分散	0.034
觀測数	7
自由度	6
t	-2.488
合併 1 年前のシェアと合併後のシェアの相違の検定結果

類型Ⅰの合併35事例（全事例）

合併1年前	合併1年後
平均	0.254
分散	0.038
觀測数	33
自由度	32
t值	-1.619

合併 1 年前 合併 2 年後
平均	0.259	0.252
分散	0.041	0.040
観測数	30	30
自由度	29
t 值	-2.439	**

合併 1 年前	合併 3 年後
平均	0.285
分散	0.043
觀測数	24
自由度	23
t 值	-1.279

合併 1 年前 合併 4 年後
平均	0.277	0.271
分散	0.037	0.038
觀測数	15	15
自由度	14
t 值	-0.816

類型Ⅱの合併20事例（水平合併のみ）

合併1年前 合併1年後
平均	0.314	0.306
分散	0.040	0.038
観測数	19	19
自由度	18
t值	-2.323	**

合併1年前 合併2年後
平均	0.313	0.303
分散	0.043	0.040
観測数	18	18
自由度	17
t值	-2.460	**

合併 1 年前 合併 3 年後
平均	0.370	0.359
分散	0.040	0.039
観測数	13	13
自由度	12
t 值	-1.394

合併1年前	合併5年後
平均	0.282
分散	0.042
觀測数	13
自由度	12
t值	-0.994

合併1年前	合併4年後
平均	0.314
分散	0.035
觀測数	8
自由度	7
t值	-1.702

類型Ⅲの合併１７事例（水平合併かつ売上高比４倍以内）

合併1年前 合併1年後
平均	0.317	0.309
分散	0.046	0.044
觀測数	16	16
自由度	15
t值	-2.300	**

合併1年前 合併2年後
平均	0.317	0.304
分散	0.050	0.047
観測数	15	15
自由度	14
t值	-2.652	**

合併1年前 合併3年後
平均	0.391	0.382
分散	0.047	0.046
観測数	10	10
自由度	9
t值	-1.072

合併1年前 合併4年後
平均	0.310	0.295
分散	0.041	0.040
観測数	7	7
自由度	6
t值	-1.293

合併1年前	合併5年後
平均	0.338
分散	0.042
觀測数	6
自由度	5
t值	-1.715

合併1年前 合併5年後
平均	0.338	0.315
分散	0.042	0.044
觀測数	6	6
自由度	5
t值	-1.715
# 企業結合に関する調査票 A（合併当事者）

☐ 以下について記入してください。

会社名
当委員会からの問い合わせ先(回答責任者)	所属・役職
ふりがな氏 名
電話番号

○ 記入に当たっての御注意及びお願い

1 本調査票は，「貴社が過去において行った企業結合」として，「○○○○○年○月の○○と●●●の合併」についてお聞きします。

2 本調查表の中の問 6 ~ 8 において対象としている商品は「○○○」又は「●●●」です。

3 回答は，設問ごとの指示に従い，本調査票に直接記入してください。
問 1 貴社が当該合併を予定していることを（ア）プレスリリースした年月日はいつですか。また，（イ）プレスリリースの前に合併の事実が一般紙や業界紙に掲載された事実があれば，その年月日も併せてお答えください。

ア	年 月 日
イ	ある	年 月 日
ない

問２ 貴社が合併するに至った背景はどのようなものでしたか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください（複数回答可）。

ア 国内需要の減退

イグローバル競争の激化

ウライバル企業の合併・提携等

エ 取引先の合併・提携等

オ その他（

問３ 貴社が合併を行った主な目的は何ですか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください（複数回答可）。

ア 販売シェアの拡大

イコスト負担の軽減

ウ 研究・技術開発部門の強化

工 製品分野の補完

オ 業界における主導的立場の確保

力市況の安定化

キその他（
問４ 合併前に，貴社は，具体的にどのような項目について，合併後いつごろまでに，どの程度の合理化を見込んでいましたか。また，合併後それは達成されましたか。

合理化を見込んでいた項目については，「見込みの有無」の欄に「○」を付け（複数回答可），合理化達成の目標時期と見込んでいた合理化の割合を記入し，達成状況の欄には，下の選択肢の中から該当する記号を記入してください。下表に掲げた以外の項目について，合理化を見込んでいた場合には，同じ要領で「その他」の欄に具体的にお書きください。

見込みの有無	目標達成時期	見込んでいた合理化の割合	達成状況(下欄参照)
原材料費の削減	合併 年後	%削減
物流費の削減	合併 年後	%削減
人員の削減	合併 年後	%削減
設備の統廃合	合併 年後	%削減
その他	合併 年後

達成状況の選択肢
ア できた。
イ おおむねできた。
ウ あまりできなかった。
エ 全くできなかった。

問 5 合併後，合併前に想定していたとおりの利潤は確保できましたか。合併 1 年後，3 年後及び 5 年後に分けて，それぞれの欄に下の選択肢の中から該当する記号を記入してください。

合併1年後	合併3年後	合併5年後
利潤の確保

選択肢
ア できた。
イ おおむねできた。
ウ あまりできなかった。
エ 全くできなかった。
問6 合併前の販売シェア（合併当事会社双方の合計）と比較して，合併後の販売シェアはどうなりましたか。合併直後～合併1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

○○○	●●●
ア 大幅に拡大した。	ア 大幅に拡大した。
イ 若干拡大した。	イ 若干拡大した。
ウ 特に変わらなかった。	ウ 特に変わらなかった。
エ 若干縮小した。	エ 若干縮小した。
オ 大幅に縮小した。	オ 大幅に縮小した。

問７ 合併後，貴社はどのように価格設定の考え方を変更しましたか。合併直後～合併１年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

○○○	●●●
ア 合併前と比較して,他社との競争を重視した对抗的価格設定を行った。	ア 合併前と比較して,他社との競争を重視した对抗的価格設定を行った。
イ 合併前と比較して,利益確保を重視した価格設定を行った。	イ 合併前と比較して,利益確保を重視した価格設定を行った。
ウ 合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。	ウ 合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。
エ その他(具体的にお書きください。)	エ その他(具体的にお書きください。)
問８ 合併後，貴社はどのように生産数量の設定の考え方を変更しましたか。合併直後～合併１年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

○○○	●●●
ア 合併前と比較して,シェアの維持・拡大を重視した生産数量の設定を行った。	ア 合併前と比較して,シェアの維持・拡大を重視した生産数量の設定を行った。
イ 合併前と比較して,過剰供給の抑制を重視した生産数量の設定を行った。	イ 合併前と比較して,過剰供給の抑制を重視した生産数量の設定を行った。
ウ 合併前後で生産数量の設定についての考え方を特に変更しなかった。	ウ 合併前後で生産数量の設定についての考え方を特に変更しなかった。
エ その他(具体的にお書きください。)	エ その他(具体的にお書きください。)

問 9 合併後,市況はどのように変わりましたか。合併直後～合併 1 年後程度を目途に,以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア需要が減少傾向の中で，合併により競争が激化したため，市況が悪化した。

イ 需要が減少傾向にあったものの，合併により競争力が拮抗したため，思ったほど市況が悪化しなかった。

ウ 需要が減少傾向にあったものの，合併により業界における主導的な立場となり，業界秩序が確立され，思ったほど市況が悪化しなかった。

エ 需要が横ばい又は増加傾向の中で，市況が改善した。

オ 需要が横ばい又は増加傾向にあったものの，合併により競争が激化したため，思ったほど市況は改善しなかった。

カ その他（
問１０　合併後，研究・技術開発の成果の向上等により，長期的に生産性が改善された場合があれば，以下に具体的に記入してださい。

問１１　問１から問１０に対する回答の補足説明及び御意見等がございましたら御自由にお書きください。

質問は以上です。御協力誠にありがとうございました。
○○○・○○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

## 企業結合に関する調査票 B（ライバル企業）

☐ 以下について記入してください。

会社名
当委員会からの問い合わせ先(回答責任者)	所属・役職
ふりがな氏 名
電話番号

○ 記入に当たっての御注意及びお願い

1 本調査票は，「貴社と競合関係にある企業が過去に行った企業結合」として，「○○○○年○月の○○○○と○○○○の合併」についてお聞きします。

2 本調査票において「当該製品」とは，当該合併企業の製品のうち，「●●●」のことをいいます。

3 回答は，設問ごとの指示に従い，本調査票に直接記入してください。
○○○・○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

問１　貴社は，合併当時，当該製品分野について合併企業と競合関係にありましたか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア競合関係にあった。

イ自社は当時，当該製品を製造していなかったため，競合関係になかった。

→ 問9へ

ウ自社は当時，当該合併企業の関連会社であったため，競合関係になかった。

→ 問9へ

※ 以下の問 2 から問 8 までは，問 1 で「ア」と回答した方に伺います。

問２ 合併後，当該合併企業は，どのように価格設定の考え方を変更したとお感じになりましたか。合併直後～1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア合併前と比較して，他社との競争を重視した対抗的価格設定を行った。

イ合併前と比較して，利益確保を重視した価格設定を行った。

ウ合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。

エ その他（

問3 貴社は，問2でお答えいただいた当該合併企業の価格設定方針も踏まえて，どのように価格設定の考え方を変更しましたか。合併直後～1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア合併前と比較して，他社との競争を重視した対抗的価格設定を行った。

イ合併前と比較して，利益確保を重視した価格設定を行った。

ウ合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。

エ その他（

問４ 合併後，当該合併企業は，どのように生産数量の設定の考え方を変更したとお感じになりましたか。合併直後～1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア合併前と比較して，シェアの維持・拡大を重視した生産数量の設定を行った。

イ合併前と比較して，過剰供給の抑制を重視した生産数量の設定を行った。

ウ 合併前後で生産数量の設定についての考え方を特に変更しなかった。

エ その他( )
○○○・○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

問 5 貴社は，問 4 でお答えいただいた当該合併企業の生産数量設定方針も踏まえて，どのように生産数量の設定の考え方を変更しましたか。合併直後～1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア合併前と比較して，シェアの維持・拡大を重視した生産数量の設定を行った。

イ合併前と比較して，過剰供給の抑制を重視した生産数量の設定を行った。

ウ合併前後で生産数量の設定についての考え方を特に変更しなかった。

エ その他（

問6 合併後,貴社の販売シェアはどうなりましたか。合併直後～1年後程度を目途に,以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア大幅に拡大した。

イ若干拡大した。

ウ 特に変わらなかった。

エ 若干縮小した。

才 大幅に縮小した。

問７ 合併後，市況はどのように変わりましたか。合併直後～１年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア需要が減少傾向の中で，合併により競争が激化したため，市況が悪化した。

イ需要が減少傾向にあったものの，合併により競争力が拮抗したため，思ったほど市況が悪化しなかった。

ウ 需要が減少傾向にあったものの，合併により業界における主導的な立場となる企業が出現し，業界秩序が確立され，思ったほど市況が悪化しなかった。

エ需要が横ばい又は増加傾向の中で，市況が改善した。

オ 需要が横ばい又は増加傾向にあったものの，合併により競争が激化したため，思ったほど市況は改善しなかった。

カ その他（

問８貴社にとって，当該合併によるメリットはありましたか（複数回答可）。

ア合併により，合併企業の技術革新が進み，業界全体の技術レベルが向上した。

イ合併により，合併企業が新商品を開発したことで新規市場が開拓された。

ウ 合併により，合併企業の効率性がかえって悪化し，自社が競争上優位に立つことができた。

エ 合併により，業界全体として販売先との間の力関係が改善した。

オ その他（

カ 特にメリットはなかった。
○○○・○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

問9 問1から問8に対する回答の補足説明及び御意見等がございましたら御自由にお書きください。

質問は以上です。御協力誠にありがとうございました。
○○○・○○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

## 企業結合に関する調査票 C（取引先企業）

☐ 以下について記入してください。

会社名
当委員会からの問い合わせ先(回答責任者)	所属・役職
ふりがな氏 名
電話番号

○ 記入に当たっての御注意及びお願い

1 本調査票は，「貴社の主要な設備機材又は貴社製品の原材料等を製造しているメーカーが過去に行った企業結合」として，「○○○○年○月の○○○と○○○の合併」についてお聞きします。

2 本調査票において「当該製品」とは，当該合併企業の製品のうち，「●●●」のことをいいます。

3 回答は，設問ごとの指示に従い，本調査票に直接記入してください。
○○○・○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

問１ 貴社は，当該製品について，合併前にどの企業の製品を直接又は間接的に購入していましたか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア 当該合併企業の製品のみを購入していた。

イ 当該合併企業以外の企業の製品のみを購入していた。

ウ 当該合併企業及びそれ以外の企業の製品双方を購入していた。

工 当該製品を購入していなかった。 → 問6へ

※ 以下の問 2 から問 5 までは, 問 1 で「ア」、「イ」又は「ウ」と回答した方に伺います。

問２ 問１で「ア」又は「ウ」と回答した方に伺います。合併後，当該合併企業は，どのように価格設定の考え方を変更したとお感じになりましたか。合併直後～１年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア 合併前と比較して，価格を引き下げてでも他社との競争上優位に立とうとしていた。

イ合併前と比較して，利潤確保のために価格の引上げ・安定を図ろうとしていた。

ウ 合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。

問3 問1で「イ」又は「ウ」と回答した方に伺います。合併後，当該合併企業以外の企業は，どのように価格設定の考え方を変更したとお感じになりましたか。合併直後～1年後程度を目途に，以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください。

ア 合併前と比較して，価格を引き下げてでも他社との競争上優位に立とうとしていた。

イ合併前と比較して，利潤確保のために価格の引上げ・安定を図ろうとしていた。

ウ合併前後で価格設定の考え方を特に変更しなかった。
○○○・○○○ 合併（○○○○年）

● ● ● (※ 調査対象品目名)

問４ 問２又は問３で「イ」と回答した方に伺います。貴社は，このような価格設定方針に対して，どのように対応しましたか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください（複数回答可）。

ア今まで取引していなかったメーカーの製品の購入を検討した。

イ輸入製品の購入を検討した。

ウ価格交渉力の強化等のため，自社の同業他社との連携を強化した。

エ その他（

オ 特に対応策を採らなかった。

問 5 合併後 ,合併企業とライバル企業の価格競争はどのように変わったと思われますか。以下の選択肢の中から該当する記号に「○」を付けてください（複数回答可）。

ア 合併企業とライバル企業の価格競争が激化した。

イ合併企業とライバル企業の協調的行為により，価格競争が減退した。

ウ 合併企業が業界における主導的立場となり，価格競争が減退した。

エ その他（

オ 特に変化はなかった。

問6 問1から問5に対する回答の補足説明及び御意見等がございましたら御自由にお書きください。

質問は以上です。御協力誠にありがとうございました。
## 政策ごとの予算との対応について(個別表)【東日本大震災復興特別会計】

(所管)復興庁

(会計)東日本大震災復興特別会計

(单位: 千円)

政策評価体系	勘定・組織	項	事項	26年度予算額	27年度予算額	比較増△減額
消費者政策
消費者政策の推進	復興庁	消費生活復興政策費	消費者政策に必要な経費	717,049	482,309	△ 234,740

計	717,049	482,309	△ 234,740

（注）1. 政策評価の対象となる予算及び政策評価の対象外の予算で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 復興庁所管分のうち消費者庁関係のみ掲記している。

3. 26年度予算額は、当初予算額である。
# 利用者のために

## 1 調査の概要

(1) 調査の目的

作物統計調査の被害調査の中の共済減収調査として実施したものであり、共済基準減収量及び共済基準減収量に係る作付面積を調査し、農業災害補償制度（農業共済）における損害の額について国が行う審査・認定の資料を作成することを目的としている。

(2) 調査の根拠

作物統計調査は、統計法（平成19年法律第53号）第9条第1項に基づく基幹統計調査である。

(3) 調査の機構

本調査は、農林水産省大臣官房統計部及び地方組織を通じて実施した。

(4) 調査の体系

作物統計調查

$$ \boxed{ 被害調査 } $$

被 害 応 急 調 查
## (5) 調查対象

## ア 水稲

## (7) 調査対象引受方式

一筆方式及び半相殺方式を調査の対象とした。

引受方式	共済金支払開始損害割合
一筆方式	3割（基準収穫量の7割補償）
4割（Ⅱ 6割補償）
5割（Ⅱ 5割補償）
半相殺方式	2割（基準収穫量の8割補償）
3割（Ⅱ 7割補償）
4割（Ⅱ 6割補償）

## (イ) 調査の対象

共済金額がおおむね50億円以上の都道府県を調査対象都道府県とし、一筆方式又は半相殺方式により引き受けられている地域の筆を調査の対象とした。

## (7) 調査対象筆数

調査の対象の中から選定し、調査を行った調査対象筆数は次のとおりである。

引受方式(共济金支払開始損害割合)	調査対象筆数	うち減収であった筆数(超過被害農家の筆数)
計	減収標本実測筆数	減収標本見積り筆数
一筆方式(3割)	筆50,574	筆7,951	筆42,623	筆20,295
ヲ(4割)	81	13	68	19
ヲ(5割)	804	124	680	253
半相殺方式	5,692	869	4,823	(22)

注：1 減収標本実測筆は、水稲収穫量調査における作況標本筆と共用している。

2 減収標本見積り筆は、減収標本実測筆と同一の単位区内から無作為に抽出した6筆とし、6筆未満の場合は当該単位区内の全ての筆とした。

## イ 麦類

(7) 調査対象引受方式

一筆方式を調査の対象とした。

(イ) 調査の対象

共済金額がおおむね10億円以上の都道府県を調査対象都道府県とし、一筆方式により引き受けられている筆から選定した減収標本筆を調査の対象とした。

## (7) 調査対象筆数

調査の対象の中から選定し、調査を行った調査対象筆数は次のとおりである。

作物	調査対象筆数	うち減収であった筆数
計	減収標本実測筆数	減収標本見積り筆数
麦類	筆1,348	筆270	筆1,078	筆43

注：減収標本見積り筆は、減収標本実測筆と同一の単位区内から無作為に抽出した4筆とし、4筆未満の場合は当該単位区内の全ての筆とした。

## ウ 春植えばれいしょ

(7) 調査対象引受方式

全相殺方式を調査の対象とした。

(イ) 調査の対象

共済引受農家戸数がおおむね100戸以上であり、かつ、共済金額がおおむね1億円以上である
都道府県を調査対象都道府県とし、全相殺方式により引き受けられている農家を調査の対象とした。

## (7) 調査対象農家数

調査の対象の中から選定し、調査を行った調査対象農家数は次のとおりである。

作物	調査対象農家数(うち減収であった農家数)	調査対象筆共済引受面積計	参 考
共済引受面積	共済基準収穫量(共済加入農家計)
春 植 えばれいしょ	戸40(5)	a30,900	a4,370,389	kg1,427,874,973

注：1 参考の数値は農林水産省経営局『農業災害補償制度畑作物共済統計表』による。

2 共済引受面積及び共済基準収穫量（共済加入農家計）は平成24年産の実績値であり、調査対象都道府県（北海道）の数値である。

3 調査農家1戸当たり2筆以上の共済加入がある場合は、減収標本筆を2筆選定した。

## 工 豆類

## (7) 調査対象引受方式

一筆方式及び半相殺方式を調査の対象とした。

## (イ) 調査の対象

共済引受農家戸数がおおむね100戸以上であり、かつ、共済金額がおおむね1億円以上である都道府県を調査対象都道府県とし、調査対象引受方式により引き受けられている筆（農家）を調査の対象とした。

## (ゥ) 調査対象筆（農家）数

調査の対象の中から選定し、調査を行った調査対象筆（農家）数は次のとおりである。

作 物	引受方式	調査対象筆(農家)数(うち減収であった筆(農家)数)	調査対象筆(農家)共済引受面積計	参 考
共済引受面積	共済基準収穫量(共済加入農家計)
大 豆	一筆方式	筆・戸765(293)	a21,000	a1,338,199	kg20,331,490
半相殺方式	180(81)	91,300	272,468	4,824,170
小 豆	半相殺方式	110(63)	49,500	1,889,818	48,658,371
いんげん	半相殺方式	80(40)	29,300	758,721	15,877,055

注：1 参考の数値は農林水産省経営局『農業災害補償制度畑作物共済統計表』による。

2 共済引受面積及び共済基準収穫量（共済加入農家計）は平成24年産の実績値であり、調査対象都道府県の数値を合計したものである。

3 調査対象筆（農家）数の単位は、大豆の一筆方式が筆、それ以外は戸である。

4 半相殺方式は、調査農家1戸当たり2筆以上の共済加入がある場合は、減収標本筆を2筆選定した。

## 才 果樹

## (7) 調査対象引受方式

半相殺方式（減収総合方式又は特定危険方式）及び樹園地単位方式（減収総合方式）を調査の対象とした。

## (イ) 調査の対象

共済引受農家戸数がおおむね100戸以上であり、かつ、共済金額がおおむね1億円以上である都道府県を調査対象都道府県とし、調査対象引受方式により引き受けられている筆を調査の対象とした。

## (7) 調査対象筆数

調査の対象の中から選定し、調査を行った調査対象筆数は次のとおりである。
作 物	引 受 方 式	調査対象筆数
(うち減収で
あつた筆数)	調 査 対 象 筆
共 済 引 受 面 積 計	参 考
共済引受面積	共済基準収穫量
(共済加入樹園地計)
みかん	半相殺方式(減収総合方式)	筆
440(139)	a
10,100	a
268,991	kg
57,095,706
指定かんきつ	半相殺方式(減収総合方式)	110(24)	2,850	31,529	4,540,994
りんご	半相殺方式(減収総合方式)	250(142)	3,470	73,559	15,666,471
半相殺方式(特定危険方式)	85(68)	1,720	826,417	159,271,817
ぶどう	半相殺方式(減収総合方式)	390(125)	4,840	47,695	6,026,706
樹園地単位方式(減収総合方式)	55(9)	640	11,338	1,197,117
なし	半相殺方式(減収総合方式)	610(248)	8,800	98,964	23,383,514
半相殺方式(特定危険方式)	74(68)	748	76,518	21,947,711

注：1 参考の数値は農林水産省経営局『農業災害補償制度果樹共済統計表』による。

2 共済引受面積及び共済基準収穫量（共済加入樹園地計）は平成23年産の実績値であり、調査対象都道府県の数値を合計したものである。

## (6) 調査期日

収穫期に調査を実施した。ただし、果樹のうち減収総合方式にあっては収穫期に、特定危険方式にあっては暴風雨襲来の直後に調査を実施した。

## (7) 調査事項

共済基準減（増）収量及び共済基準減（増）収量に係る作付面積を調査した。

## (8) 調査方法

## ア 水稲

減収標本筆（水稲収穫量調査の標本筆と共用）に対する職員の実測調査及び巡回・見積りにより行った。

## イ 麦類

各都道府県の共済引受状況（共済引受面積等）に基づき選定した減収標本筆に対する職員の実測調査及び巡回・見積りにより行った。

## ウ 春植えばれいしょ

各都道府県の共済引受状況（共済引受面積等）に基づき選定した減収標本筆に対する職員の実測調査により行った。

## 工 豆類

## (7) 半相殺方式

各都道府県の共済引受状況（共済引受面積等）に基づき選定した減収標本筆に対する職員の実測調査により行った。

## (1) 一筆方式

各都道府県の共済引受状況（共済引受面積等）に基づき選定した減収標本筆に対する職員の実測調査により行った。

## 才 果樹

各都道府県の共済引受状況（品種又は栽培方法による区分の割合等）に基づき選定した果樹共済基準筆に対する職員の実測調査により行った。

## (9) 統計値の計上方法及び集計方法

## ア 水稲及び麦類

調査事項について、減収標本実測筆・見積り筆結果及び巡回・見積り結果を集計して取りまとめを行った。

## イ春植えばれいしょ

調査事項について、減収標本筆の実測調査結果を基に集計して取りまとめを行った。
## 夕豆類

## (7) 半相殺方式

調査事項について、減収標本筆の実測調査結果を基に推計した調査農家結果を集計して取りまとめを行った。

## (1) 一筆方式

調査事項について、減収標本筆の実測調査結果を集計して取りまとめを行った。

## 工 果樹

調査事項について、果樹共済基準筆の実測調査結果を集計して取りまとめを行った。

## (10) 目標（実績）精度

各調査における実績精度を標本から推定した標準誤差率（標準誤差の推定値÷指標とした項目の推定値）により示すと、次のとおりである。

## ア 水稲

減収標本実測筆は水稲収穫量調査の標本筆と共用しているため、目標精度は設定していない。

イ 麦類（10 a 当たり 共済減収量）

群馬県で29%、埼玉県で23%であった。

ウ 春植えばれいしょ（10a 当たり 収量）

北海道で3％であった。

## エ 豆類（10 a 当たり 収量）

## (7) 大豆

一筆方式の青森県で6％、岩手県で7％、宮城県で6％、福島県で7％、新潟県で6％、富山県で5％、長野県で7％、滋賀県で4％、京都府で10％、兵庫県で5％、鳥取県で7％、岡山県で7％であった。

半相殺方式の北海道で3％、秋田県で7％、山形県で5％であった。

## (1) 小豆

北海道で3％であった。

## (ウ) いんげん

## 北海道で3％であった。

## オ 果樹（10 a 当たり 収量（りんご及びなしの半相殺方式（特定危険方式）にあっては、減収割合が共済金支払開始損害割合（20%）超であった筆の10 a 当たり減収率））

## (ア) みかん

静岡県で6％、和歌山県で4％、香川県で6％、熊本県で7％、宮崎県で6％であった。

(イ) 指定かんきつ

和歌山県で5％、熊本県で10％であった。

## (ウ) りんご

半相殺方式（減収総合方式）の山形県で6％、福島県で5％、長野県で6％であった。

また、半相殺方式（特定危険方式）の宮城県で4％、群馬県で4％、富山県で3％であった。

## (Ⅰ) ぶどう

半相殺方式（減収総合方式）の山形県で5%、新潟県で4%、山梨県で3%、長野県で6%、岡山県で4%、香川県で5%であった。

樹園地単位方式（減収総合方式）の島根県で4％であった。

## (オ) なし

半相殺方式（減収総合方式）の山形県で6％、福島県で4％、栃木県で6％、埼玉県で3％、千葉県で5％、東京都で7％、神奈川県で4％、新潟県で5％、長野県で8％、鳥取県で7％、福岡県で6％、大分県で11%であった。

半相殺方式（特定危険方式）の新潟県で6％であった。
## 2 用語の解説

## (1) 農業災害補償制度（農業共済）

農業災害補償法（昭和22年法律第185号）に基づいて国の農業災害対策として実施される公的保険制度をいう。

## (2) 共济引受方式

## ア一筆方式

筆ごとの減収量により損害を把握する方式である。

## イ半相殺方式

## (7) 减收総合方式

農家単位で被害筆の減収分のみにより損害を把握する方式である。

## (f) 特定危險方式

最大風速13.9メートル毎秒以上の暴風雨又は最大瞬間風速20.0メートル毎秒以上の暴風雨等の特定の被害による損害が共済の対象となる方式である。

## ウ 樹園地単位方式

## (7) 减收総合方式

筆ごとに損害を把握する方式である。

## (1) 特定危險方式

最大風速13.9メートル毎秒以上の暴風雨又は最大瞬間風速20.0メートル毎秒以上の暴風雨等の特定の被害による損害が共済の対象となる方式である。

## 工 全相殺方式

農家単位ごとに筆の増収分及び減収分を相殺した損害を把握する方式である。

## (3) 指定かんきつ

果樹共済において、はっさく、ぽんかん、ネーブルオレンジ、ぶんたん、たんかん、さんぼうかん、清見、日向夏、セミノール、不知火及び河内晩柑を総称したものである。

## (4) 共济金額

被害が生じた場合に支払われる共済金の最高限度額である。

## (5) 品種又は栽培方法等による区分

果樹共済において引受が行われている区分単位であり、同一の作物であっても、品種等によって収穫時期、被害の発生等に差異があることから、作物ごとに品種等により定めている区分である。

## (6) 共济基準収穫量

その年の天候を平年並みとして、肥培管理なども普通に行われたときに得られる、いわば平年の収穫量であり、筆ごとに定められ、被害があったとき、損害評価や支払共済金の額の算定の基準となるものである。

## (7) 共济基準減収量

被害筆について、当該筆の収穫量が当該筆の共済基準収穫量を下回った数量をいう。

## 3 利用上の注意

## (1) 数值の四捨五入について

統計数値については、下記の方法によって四捨五入しており、合計値と内訳の計が一致しない場合がある。
原数	6桁(10万)	5桁(1万)	4桁(1,000)	3桁以下(100以下)
四捨五入する桁数(下から)	2桁	1桁	四捨五入しない
例	四捨五入する前(原数)	123,456	12,345	1,234	123
四捨五入した後(統計数値)	123,500	12,300	1,230	123

(2) 本書に掲載した表中の記号は、次のとおりである。

「0」：単位に満たないもの（例：0.4ha → 0ha）

「ー」: 事実のないもの

「…」：事実不詳又は調査を欠くもの

「x」：個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの

「△」：負数又は減少したもの

## (3) 秘匿措置について

統計調査結果について、調査対象数が2以下の場合には調査結果の秘密保護の観点から、当該結果を「x」表示とする秘匿措置を施している。

なお、全体（計）からの差引きにより、秘匿措置を講じた当該結果が推定できる場合には、本来秘匿措置を施す必要のない箇所についても「x」表示としている。

## (4) お問合せ先

農林水産省 大臣官房統計部 生産流通消費統計課 普通作物統計班

代表：03-3502-8111 内線3682

直通：03-3502-5687

FAX : 03-5511-8771

農林水産省 大臣官房統計部 生産流通消費統計課 園芸統計班

代表：03-3502-8111 内線3680

直通：03-6744-2044

FAX : 03-5511-8771
# 2016 年 10 月開催 OECD／WPNA 会合出張報告 $ ^{*} $ — 経済のデジタル化への対応や 2008SNA 導入後の各国での話題等を中心に —

日本銀行調査統計局経済統計課企画役

（元内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部価格分析課上席政策調査員）

守屋 邦子

### 1. はじめに

経済協力開発機構（以下、OECDという。）の統計政策委員会に設置されている「国民経済計算に関する作業部会」（Working Party on National Accounts。以下、WPNAという。）は、OECD加盟国および加盟候補国、関係強化国等の国民経済計算担当部局の統計家、更にはOECDを含む各種国際機関の事務局が一同に会し、国民経済計算に関する各国の経験を共有するとともに、新たな統計上の課題について議論を行うために、年一回、秋にパリのOECD本部において開催されているものである。

昨年秋の会合は2016年10月25日から28日にかけて開催され、OECD加盟35か国に加え、インドやロシア、インドネシア、アルゼンチン、南アフリカ、コロンビア、ルーマニア、コスタリカ、ブルガリア、リトアニアといった非加盟国、欧州統計局（以下、Eurostatという。）、欧州中央銀行、国際通貨基金（以下、IMFという。）、世界銀行、国連統計局等が参加した。我が国からは、内閣府経済社会総合研究所より筆者と他一名の計二名のほか、WPNAと合同で開催された「金融統計に関する作業部会」（Working Party on Financial Statistics。以下、WPFSという。）に出席するため日本銀行調査統計局から一名が参加した。

今回の会合では、例年の会合と同様、国民経済計算に関する統計上の課題について議論が広く行われるとともに、各国の経験を共有した¹。今回は、最近の経済のデジタル化（所謂デジタル・エコノミー等）への対応や、昨年からの継続案件である「統計単位」のあり方等、以下の議題（①～⑤）が中心であった。

① 経済のデジタル化（デジタル・エコノミー等）への対応

② 「統計単位」のあり方

③ 行政記録情報等の利用

④ 統計ユーザーとのコミュニケーション

⑤ 2008SNA 導入後の各国の状況等

①は、デジタル技術の発展に伴い提供されるようになった新たなサービス等への対応に関する議論である。具体的には、OECD統計局の副局長であるPaul Schreyerと同Nadim Ahmadが取りまとめたペーパー（Ahmad, N, and P. Schreyer（2016a））に沿ったかたちで経済のデジタル化に伴う新たなサービス等に関する概念整理をした上で、OECDが実施した各国サーベイの結果が共有された。最近、先進国における生産性は低下傾向にあるが、経済のデジタル化はその要因の一つになるのか、国民経済計算に適切に反映されているのか、といった統計精度に関する疑問や批判の声もある²。仮に、こうした経済のデジタル化が国民経済計算に反映されていない場合、それは（a）国民経済計算の定義上の問題なのか、（b）（定義については整理されているものの）実務における計数把握上の問題なのか、という点についてみていくことが重要である。また、先進国における最近の生産性の低下や、経済のデジタル化を踏まえた統計精度の検証等については、政策課題としても取り上げられている。例えば、昨年9月に中国(杭州)で開催されたG20サミットにおける首脳声明でも言及されているところであり、今後も議論が続けられることとなっている。OECDやIMF等の国際機関はこうした課題を検討するためのマンデートが与えられており、上記の各国サーベイもその一環である。

②は、昨年からの継続案件である。生産活動の国際化・多様化等が進む中、国民経済計算の国際基準である『System of National Accounts 2008』（以下、「2008SNA」という。）で定義されている国民経済計算を推計する際
の基礎となる単位（以下、「統計単位」という。）のあり方について、次期国際基準（2008SNAの次の国際基準）も念頭に置きつつ再検討を進めていくというものだが、その第一歩としてOECDが各国に対して実施したサーベイ結果を踏まえた議論等を紹介する。また、③行政記録情報等の利用、④統計ユーザーとのコミュニケーション、⑤2008SNA導入後の各国からのプレゼンテーションのうち、関心が高いと思われる事項をピックアップして紹介することとしたい³。

本稿の構成は以下のとおりである。第2節では、上記のとおり、Ahmad, N, and P. Schreyer（2016a）によるデジタル・エコノミーに関する論点整理ペーパーに沿ったかたちで、足許の経済のデジタル化において新たに提供されるようになったサービス等を紹介するとともに、国民経済計算との関係を整理する。その上で、OECDが各国に対して実施したサーベイの結果のうち、興味深い点に的を絞って説明する。続けて、カナダ、米国からのプレゼンテーションについて簡単に説明した後、パネルディスカッションの模様についても紹介する。第3節では、昨年からの継続案件である「統計単位」のあり方について、OECDが各国に対して実施したサーベイの結果を踏まえた議論のほか、カナダにおける状況を紹介する。第4節では、行政記録情報等の利用について、ポルトガルやノルウェー、フィンランドにおける取り組みを紹介する。第5節では、各国における統計ユーザーとのコミュニケーションの取り方や2008年SNA導入後の各国の状況のうち、メキシコや韓国、英国、アイルランドについて紹介するほか、IMFが取りまとめたシングルデフレーションに関するペーパーについて説明する。第6節はまとめとする。

### 2. 経済のデジタル化（デジタル・エコノミー等）への対応

経済のデジタル化に関する議論は、2つのセッションにわたって行われた。一つ目のセッションでは各国等からのプレゼンテーションが4つ（OECD、カナダ、米国、Eurostat）あり、二つ目のセッションではパネルディスカッションが行われた。以下では、OECDからのプレゼンテーションを重点的に説明した後、カナダ、米国からのプレゼンテーション、パネルディスカッションの模様について紹介する。

（1）OECD からのプレゼンテーション（Measuring GDP in a digitalised economy）

OECD は、経済のデジタル化を把握する際の論点整理と、各国の取り組み状況に関するサーベイ結果（29 か国が回答）について紹介した。論点整理の部分は、OECD 統計局の副局長である Paul Schreyer と同 Nadim Ahmad の共同論文（Ahmad, N, and P. Schreyer（2016a））に基づいている。この論文は、2016 年 4 月に開催された「OECD 統計および統計政策委員会」（CSSP：OECD Committee on Statistics and Statistical Policy）のために取りまとめた内容がベースとなっており、経済のデジタル化に伴う新たなサービス等を把握する際の問題点等を挙げている。尤も、ペーパーでは、これらの新サービス等について、いずれも「（真新しいものではなく）今まで既に存在していたもの（not a new phenomena）」と整理しており、その上で、足許の各種サービスの規模やGDPへの影響を把握することの重要性について強調している。また、ペーパーでは、以下の 8 点を論点として取り上げている。

図表 1 経済のデジタル化に伴う論点

① 家計間の新たな取引形態(New forms of intermediation of peer to peer services)
② 「生産者」としての家計 — 「生産境界」の曖昧化(Consumers as producers : blurring the production boundary)
③ 家計における耐久消費財と投資(Consumer durables and investment)
④ 無料（ないし一部無料）の家計向け生産物(Free and subsidised consumer products)
⑤ 家計により生産された無料の資産(Free assets produces by households)
⑥ 知的財産生産物等（知識等に基づく無形資産）の国際取引(Cross-border flows of intellectual property and knowledge based assets)
⑦ 電子商取引(E-commerce)
⑧ デフレータ一および実質値の計測(Prices and Volumes)

(出所) Ahmad, N. and P. Schreyer (2016a)。訳出は筆者による。
論点毎にその概要と各国のサーベイ結果 $ ^{4} $ を整理すると、以下のとおり。

## ①家計間の新たな取引形態（New forms of intermediation of peer to peer services）

本項目では、法人企業等によりインターネット上に設定されたプラットホームで行われる家計間の取引（経済のデジタル化に伴い各種サービス等を効率的に共同で利用する所謂「シェアリング・エコノミー」）を中心に取り上げており、具体的には、宿泊サービス（エアビーアンドビー（AirBnB）等）、輸送サービス（ウーバー（Uber）等）、商業サービス（イーベイ（e-Bay）等）、金融仲介サービス（クラウドファンディング等）といった新たなサービス形態を中心に説明している。こうしたサービス取引を行うプラットホームを運営する仲介業者は、（事業登録名簿等、統計作成上利用している既存のデータで捕捉済みであれば）現行の統計から当該業者が漏れることは考え難い。一方、クロスボーダー取引（事業登録名簿で捕捉されていない企業（非居住者）と家計との取引等）の場合、捕捉できない可能性がある。また、このプラットホームを通じて取引された生産物（家計による生産活動）をどのように捉えるべきか、という点も論点として挙げられている。

## (宿泊サービス)

宿泊サービス（エアビーアンドビー等）では、家計が自宅（住居）を旅行者等に貸し出すサービス（用語の定義については、国際的にも定まってない状況にあるが、わが国で言えば「民泊」が対応するイメージ）を取り上げている。まず、このような家計間の取引は、以前より存在するもので新しい問題ではない。尤も、今まではこうした取引額が僅少であったため、統計に仮に取り込めていなかったとしても計測誤差上の問題は無視し得る範囲との判断が可能であった。こうした中、足許の新たな仲介業者（インターネット上にプラットホームを設定し家計間取引を仲介する業者）による取引増加に伴い、（このまま捕捉できなければ）過小推計の懸念が増すところだが、実際には（仲介業者の規模が大きくなり、事業登録名簿等、既存の統計調査の対象に含まれるようになれば）家計間取引に関する情報が得られる可能も高まるため、統計の改善が見込まれる、と整理している。

また、現行の国民経済計算との関係では、「帰属家賃」として既に捕捉されている家計の自宅（持家）との兼ね合いに注意が必要としている。即ち、当該宿泊サービスについて計測が必要な部分は、「(旅行者等への)貸出料」から「(既に計上されている)帰属家賃」の「差額」分となる（単純に「(旅行者等への)貸出料」を全額加算すると、既に計上している「帰属家賃」との関係でダブルカウントになってしまうため）。

こうした中、各国へのサーベイ結果をみると、6か国においてインターネットを媒体に行う宿泊サービスの取引額を把握している。このうち3か国は税務記録情報、3か国（ニュージーランド、ノルウェー、米国）は仲介業者等よりデータを入手している。尤も、仲介業者（エアビーアンドビー等）では、宿泊サービスの提供者を「家計」、「企業」といった括りで把握していないため（「帰属家賃」からの控除額を算出する際に必要な「家計分の割合」が判明しないほか、企業がエアビーアンドビー分として報告したデータは、ホテルサービスとして別途報告しているデータと重複しているため）二重計上分の除去を今後の課題として挙げる国もあった（ノルウェー等）。

## (輸送サービス)

輸送サービス（ウーバー等）では、上記の宿泊サービスと同様、インターネット上でプラットホームを設定する仲介業者により運営されるサービスであり、タクシーサービス等、家計（非法人企業）と家計を結び付ける新たなサービスを念頭においている。前述の宿泊サービスと同様、従前より存在する家計間の取引であるが、新たな仲介業者の介在により取引規模が大きくなればなるほど、（事業登録名簿等に当該企業が計上されるようになるため）捕捉し易くなると整理している。ここでの問題としては、家計（非法人企業）がサービスを提供するために使用する乗用車（家計の耐久消費財）の扱いを挙げている（この点は、後述「③家計における耐久消費財と投資」で改めて取り上げる）。

各国へのサーベイ結果をみると、税務記録情報（9か国）、労働力調査（8か国）を利用して情報を収集している国が多かった。また、ウーバー等、個人間の輸送サービスの増加に伴い、既存のタクシー会社の活動が減少しており、（一方で増加している）家計の活動を捕捉する必要性を挙げる国もあった（デンマーク）。