『不況は人災です！』資料(第3章)
第３章 先の景気「回復」の原因とは？
p.62-63
★1 実質GDPは、内閣府 > 統計情報調査結果 > 国民経済計算(SNA)関連統計 > 四半期別ＧＤＰ速報(左メニュー) > 公表履歴 > 平成19年（2007年） > 平成6年1-3月期〜平成19年10-12月期 2次速報値の実額の「実質暦年」を一旦保存してエクセルで開いたときのB列の13行〜20行を使いました。
【図3-1】
★2 雇用者数は、内閣府サイト > 年次報告書等 > 経済財政白書 > 平成21年版（HTML）> 長期経済統計目次（最下部）＞ 人口・雇用より、「雇用者数」の列の当該期間のデータを使いました。
実質GDPは同上。グラフウィザードの「ユーザー設定」で「二軸上の折れ線」を選んで上二者を折れ線グラフにします。
【図3-2】
p.65
★3 ★1と同じ内閣府サイトの寄与度の「実質暦年」。
これを読み込んでエクセル形式に直し、「国内総生産(支出側)」を含む各項目の列を当該期間分選択して、グラフウィザードの「積み上げ縦棒グラフ」で、一旦すべて積み上げ縦棒グラフにします。
その後で、「国内総生産(支出側)」の部分の帯をクリックして、画面一番上の「グラフ」から「グラフの種類」を選び、折れ線グラフに変換して下さい。
あとは各帯を選んでダブルクリックして適当に色を変えて下さい。
すると、このようなグラフがかけます。
家計等の消費関連(「民間最終消費支出」「民間住宅」)は赤系統、企業の投資関連(「民間企業設備」「民間在庫品増加」)は青系統、政府支出関連(「政府最終消費支出」「公的固定資本形成」「公的在庫品増加」)は茶系統の色でまとめ、純輸出は黄緑で表しました。
p.70-71
★4 内閣府ホームページ > 国民経済計算(SNA)関連統計 > 民間企業資本ストック年報
にある暦年・年度計数の「全企業」より。
http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/stock/h20stock_all.xlsの、ワークシート10「純除却額」のF列、J列を、ワークシート7「ストック(暦年, 取付)」のF列、J列でそれぞれ割り(百倍して)、除却率を出して折れ線グラフにしました。
【図3-3】
★5 詳しくは、株式会社第一生命経済研究所「潜在成長率を過小評価する資本ストック統計」
を参照のこと。同稿では、この点を補正した除却率の推計も行っています。
数値はかなり少なくなりますが、この時期の除却率の増加自体には違いがないことを確かめています。
★6 資本ストックと設備投資のデータは、経済産業研究所のホームページより、
> データ・調査 > JIPデータベース2008の、「2.資本／1) 投資データ」
より、「03-2-8」ワークシート「部門別実質純資本ストック（100万円、2000年価格）」と、「03-2-3」ワークシート「 部門別実質投資フロー（100万円、2000年価格）」を使いました。
私のホームページの「アカデミック小品」のコーナーにある、「資本ストック平均年齢計算エクセルファイル」をダウンロードして下さい。
過去の設備投資を、資本ストックの額に達するまで累計し、最も年齢の高いもののはみ出した部分が除却されるものと考え、各設備投資の年齢を、それが資本ストック全体に占める割合で加重して平均年齢を計算しています。
これを折れ線グラフにすると、こうなります。
p.73
★7 たとえば、何度かご紹介した、「経済財政白書」の「長期経済統計」より
金融の「国内銀行貸出約定平均金利」をご覧下さい。
p.75
★8 財務省サイト > 国債等 > 入札関係 > 物価連動国債 > ブレーク・イーブン・インフレ率の推移より06年7月にダウンロード。
ただし、同省ホームページには、> 国債 > 国債関係諸資料 > 過去の入札結果
で、入札時点でついた利回りが公表されています。
この、通常の10年もの普通国債の利回りと10年もの物価連動国債の利回りを、直近の入札時点どうしのもので引き算すれば近い値は出せます。
★9 上記★7の「国内銀行貸し出し約定平均金利」。
p.76
★10 同じく「経済白書」の「長期経済統計」の「国民経済計算」より
国民経済計算（4/5）をご覧ください。
p.77
★11 日本銀行ホームページ > 統計 >「時系列統計データ検索サイト」の、「日本銀行関連（BJ）」より、「マネタリーベース平均残高」(データコード: BJ'MABS1AN11)を1970年〜2005年までダウンロードし、「=100*LN(今期の値/12ヶ月前の値)」として前年同期比の伸び率を出し、1971年1月から2004年12月までを折れ線グラフにしました。
以下の図では、伸び率が分かりやすいように72年〜74年および01年〜03年までは4半期毎の目盛になるように整理しています。
p.79
★12 財務省サイト > 統計情報 > 外国為替平衡操作の実施状況
から、該当期間の毎年の介入額を導出して棒グラフにしました。
【図3-5】
p.81
★13 日本銀行ホームページ、「量的緩和政策とは何ですか？」
★14 日本銀行ホームページ、「金融政策決定会合議事要旨 (二〇〇三年一〇月 九、一〇日開催分)」
の「（別紙一）金融政策の透明性の強化について」に載っている、「量的緩和政策継続のコミットメントの明確化」。
『不況は人災です！』資料（第2章)
第２章 二つの経済成長って？
★2 日本のものは、「経済産業研究所」サイト > データ・調査 > JIPデータベース2009
の「4. 成長会計」のファイル、
の「各生産要素の寄与(付加価値)」ワークシートの13行J列からAK列まで。
ただし、パーセント表記にするために、100倍します。
データは、「寄与度」という表現になっていますが、単純に、ＴＦＰの成長率そのもののことです。
付加価値の成長率のうち、労働成長率に労働分配率をかけたのが、「労働の寄与度」で、資本(機械や工場等)成長率に資本分配率をかけたのが「資本の寄与度」で、この両者を除いた残差が、ＴＦＰの「寄与度」になりますが、これはＴＦＰの成長率のことにほかなりません。
アメリカのものは、上記「JIPデータベース2009」のページの下の方からリンクされている、”EU KLEMS Growth and Productivity Accounts: March 2008 Release”サイトより、”United States (NAICS based)”の、”Basic files”、を使います（「SIC」のデータも基本的に変わらない）。
このうちの、“VAConTFP”ワークシートの、2行K列からAL列まで。この両者をグラフウィザードで通常の折れ線グラフにしたら、次のようになりました。
p.54-55
★3 研究開発費は科学技術政策研究所 > 研究成果 > 調査研究一覧> 調査資料No.170「科学技術指標2009」にある参考資料
表1-1-1、(Ｃ)実質額を参照。
企業設備投資は、内閣府 > 統計情報調査結果 > 国民経済計算(SNA)関連統計 > 四半期別ＧＤＰ速報(左メニュー) > 時系列表(CSV形式) 実質暦年前年比増加率データ
http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/qe101-2/ritu-jcy1012.csvを「名前を付けて保存」する。エクセルで開いて、このG9からG35に1971年から2006年までの企業設備の前年比増加率の列があります。
【図2-2】
★4 エクセルの「分析ツール」の「回帰分析」で、実質研究開発伸び率を実質設備投資成長率で回帰してみて下さい。
重決定係数(R2)が0.591…ですから、そんなに相関は高くはありません。
実際、「観測値グラフの作成」をチェックして散布図をかくと、ややちらばりがあるように見えます。
ただし、「P-値」が切片(=2.86…)については、
設備投資成長率の係数(0.318…)については
と共に非常に小さくなっています。
これは、本当はゼロなのに偶然このような値に観測された確率を表していて、それがこんなに小さいということは、この関係自体は間違いなくあることを示しています。
さらに、「残差」をチェックしておくと、実際の値とこの回帰による予測値との残差が出てくるので、これを使って「ダービン・ワトソン比」が求められます。
これは、「誤差の系列相関」と言われる問題がないかどうか調べるために使われるもので、エクセルでは、SUMXMY2(残差列の二番目から最後まで、残差列の最初から最後から二番目まで)をSUMSQ(残差全体)で割ることで求められます。
今の場合、これは1.895…になりました。これが2に近ければ、「誤差の系列相関」がなく、OKということになります。
今の場合、サンプル数26、独立変数の数1のときに、「系列相関がない」という仮説が棄却されないための1%点は、1.222なので、ダービン・ワトソン比はこれより大きく、系列相関がないとみなしてよいことになります。
★5 実質IＴ投資は、上述の「産業経済研究所 JIPデータベース2009」の「2.資本」の「2) IT投資データ」より、「2-2-2」ワークシートの110行C列からAM列。
このデータを使い、「=LN(今期の値/前期の値)*100」で成長率を出しました。
変化率はこの表現を使った方が、「=(今期の値-前期の値)/今期の値」などとするより便利です。
なぜなら、二変数の積の変化率が各々の変化率の和になる公式が、前者の表現では交絡項なくあてはまるのに対して、後者の表現では交絡項が出るため近似になるからです。
これを実質設備投資成長率と合わせてグラフにすると次のようになります。
★6 上記★4と同様に回帰分析すると、重決定係数は0.329…で若干低めですが、P-値は小数点以下6桁とか4桁とかというほとんどゼロに近い値になりました。
また、ダービン・ワトソン比は1.448…となりましたが、これは、1%点でも5%点でも楽々クリアしており、誤差の系列相関はないと言えました。
p.57
★7 福祉大国であるスウェーデンの2007年の「保健衛生・社会事業」従事者は、65歳以上人口一人当たりにすると、0.46人いる計算になります（鄯）。
2030年の日本で、65歳以上人口3667万人（鄱）に対してこれと同じ割合の人手を確保しようとすると、1687.3万人が必要です。
2030年の推計労働力人口6180万人（鄴）からこれを引くと、4492.7万人が、「保健衛生・社会事業」以外に従事できる計算になります。
ところで、2007年現在の日本の就業者数は6412万人、ここから「保健衛生・社会事業」従事者579万人を除くと、5833万人になります（鄽）。
これを2007年の日本の総人口1億2777万人（酈）で割ると、一人当たりに必要な、「保健衛生・社会事業」以外の従事者数は0.457人となります。
ここに、2030年の推計人口1億1522万人（酛）をかけると、5260.1万人となります。
ここから、人口一人あたりの、「保健衛生・社会事業」以外の財やサービスを減らさないために必要な労働生産性の上昇率を求めると、2007年から2030年までの23年間で、5260.1万を4492.7万で割った1.17倍。
これを1年あたりに直すと、0.7%弱の上昇になります。
（鄯）総務省統計局 > 統計データ > 世界の統計
バックナンバー（下部）にある2009年一括ダウンロード（PDF）して下さい。
第2章「2-7 男女，年齢5歳階級別人口」からスウェーデンの65歳以上人口、第12章「12-3 産業別就業者数」からスウェーデンの「保険衛生・社会事業」の従事者がわかります。
（鄱）国立社会保障・人口問題研究所サイト > 人口統計資料集 > 2009年度版 > Ⅱ．年齢別人口
表2-9「年齢（４区分）別人口の推移と将来推計：1920〜2055年」
の26行F列G列を合計して2030年の65歳以上を求める。
（鄴）同じく「表８―５ 性，年齢（５歳階級）別労働力人口の将来推計：2006〜30年」
の5行E列より。
（鄽）鄯）の同じデータから日本の値も分かります。
（酈）内閣府サイト > 年次報告書等 > 経済財政白書 > 平成21年版（HTML）> 長期経済統計目次（最下部）
> 人口・雇用
（酛）鄱）と同じ。
★8 実質GDPは、内閣府 > 統計情報調査結果 > 国民経済計算(SNA)関連統計 > 四半期別ＧＤＰ速報(左メニュー) > 公表履歴 > 平成19年（2007年） > 平成6年1-3月期〜平成19年10-12月期 2次速報値の実額の「実質暦年」を一旦保存してエクセルで開いたときのB8からBの21を利用。
労働投入は、内閣府サイト > 年次報告書等 > 経済財政白書 > 平成21年版（HTML）> 長期経済統計目次（最下部）
＞ 人口・雇用より、「就業者数」と「総実労働時間」をかけて計算しました。
『不況は人災です！』資料（第1章）
弟1章 よ〜く考えよう、景気は大事だよ
p.29
★1 大卒就職率の最悪記録は2000年の55.1%でした。
各教育機関の就職率の年次データは、文部科学省のサイト > 白書・統計・出版物 > 統計情報 > 学校基本調査 > 統計表一覧 > e-Statデータ
> 年次統計」> 表5の就職率（昭和25年〜）
をご参照下さい。
p.31
★2 詳しい分析は、私の個人サイトをお読み下さい。
経緯は、最初の記事からご覧下さい。
★3 犯罪件数は、総務省統計局のサイト > 統計データ > 日本の長期統計系列
> 28-1「 刑法犯の罪名別認知及び検挙件数（大正13年〜平成16年）」にあるエクセルファイルをダウンロードして下さい。
このデータの「E列」の、「一般刑法犯認知件数」を使います。ただしこれは2004年までで終わっていますので、警察庁サイト > 統計 > 捜査活動に関する統計等の「平成20年の犯罪」の第一刑法犯の「３ 年次別 府県別 罪種別 認知・検挙件数及び検挙人員」にあるエクセルファイル「C列」から2005-08年のデータをコピーペーストして継ぎ足して下さい。
失業率は、総務省統計局サイト > 統計データ > 労働力調査 > 労働力調査 長期時系列データ
の表2の就業状態別15歳以上人口のエクセルファイルをダウンロードして下さい。
以降、この「M列」の「完全失業率」を使います。
前述の完全失業者数のデータは、その隣の「F列」にあります。(ただし、前年の沖縄復帰のため、1973年のデータが二つあるので気をつけて下さい。以下では73年は沖縄県のデータを含む方を使っています。年次に*がついているのが沖縄県を含まないデータです。)
さて、エクセルのグラフウィザードで、「ユーザー設定」の「２軸上の折れ線」を選んでこの両者のデータ列を各系列に選ぶとグラフがかけます。
「項目軸ラベルに使用」のところには、年次の列を入力します。
グラフができたら、左右の縦軸をそれぞれダブルクリックして、目盛の設定タブで、最小値と「X/項目軸との交点」の値を調整して下さい。
以下すべてこの要領でグラフを作っています。
【図1-1】(p.31)
p.32
★4 http://response.jp/article/2009/03/07/121438.html
★5 http://otona.yomiuri.co.jp/life/jikenbo/jikenbo090804.htm
p.33-34
殺人が傾向的に低下していることについては、下のグラフを見て下さい。
「殺人認知件数」は上記★3の統計局の犯罪データのファイルの「G列」にあります。
05年以降のデータはさっきの警察庁のファイルの「A-a」シートから継ぎ足して下さい。
年次と失業率の二変数を説明変数として、殺人認知件数を回帰分析すると、全体的な減少トレンドが得られます。
それは、年平均43.1件ずつ減少する傾向でした。
そこで、この傾向を取り除いて、それ以外の上下だけを取り出してグラフにかくと、下のようになります。
失業率のグラフと重ねると、ご覧の通り、ぴったり合います。
殺人件数の方が失業率の動きを先取りしていることを、奇妙に思われているかたがいらっしゃるかもしれませんが、失業率の公表データは景気に遅れて動く代表的な指標です。
だから公表失業率そのものが直接影響しているわけではなく、何らかの景気の状態が殺人件数に効いていると思えば、このような動きも不思議ではありません。
★6 少年犯罪については、総務省統計局サイト > 統計データ > 日本の長期統計系列 > 第28章
の28-3「一般刑法犯犯罪少年の罪名，年齢別検挙及び補導人員（昭和11年〜平成16年）」
の「C列」を使います。これも04年までなので、警察庁「平成20年の犯罪」より、
第4章年犯罪「101年次別 罪種別 年齢・学職別 検挙人員」の、「6行」から平成17年から平成20年までのデータをコピーして継ぎ足します。
次に、統計局の「日本の長期統計系列」の19-28「男女別新規学校卒業者職業紹介状況（昭和23年〜平成17年）」から、「J列」の「高卒者」の「求人数」を使います。
これも、05年までなので、e-Statで「新規学卒者（高校・中学）の職業紹介状況」を検索 > 平成21年度 > 第2 新規学卒者の職業紹介状況の推移 > 表1 職業紹介主要指標の推移表の「G列」の平成18年から20年のデータを使って補充します。
【図1-2】
★7 http://www.iser.osaka-u.ac.jp/~ohtake/paper/shonen.pdf
★8 山田昌弘さんの『希望格差社会』(筑摩書房)の204ページに載っている次のグラフを見たら一目瞭然です。
p.35
★10 「国立感染症研究所 感染症情報センター」のサイト > 感染症発生動向調査 週報（IDWR）> 感染症発生動向調査事業年報 >
> 2007年（平成19年）> 第20-3表
から、「STD定点」のワークシートの「8行」の「性器クラミジア感染症」の、「定点当たり／女」のデータを、2000年から07年までとって下さい。
これと、前述の失業率統計にある女性完全失業率データで２軸折れ線グラフを作ります。
【図1-3】
★11 なお、サンプル数が少なすぎることは承知しつつ、ゼミの学生の1人が、08年までの8年分について、女性の、失業率、感染症データともに、年齢階層に分けて両者の関係を分析してくれました。
それによれば、20歳代前半、後半、30歳代後半については、極めて相関が高く有意に出ましたが、10歳代後半と30歳代前半については、有意な結果はでませんでした。
30歳代前半については、女性が子育て期で求職活動を行っていない人が増えるため、公表されている失業率では経済的な逼迫度を反映していないのだと思います。
10歳代後半の場合ですが、高校生の性交経験率と高卒予定者の10月時点就職内定率がきれいに逆に動いているという指摘がネットでなされています。
http://d.hatena.ne.jp/ko_chan/20100127/1264522184
p.36-37
★12 総務省統計局のサイト> 統計データ > 日本の長期統計系列 > 第28章> 28-1「刑法犯の罪名別認知及び検挙件数（大正13年〜平成16年）」
★13 厚生労働省ホームページ > 統計調査結果 > 2.保険衛生の「患者調査」>
「平成17年患者調査報告（傷病分類編）」の年次推移表 > 結果の概要
年次推移表を.xls形式でダウンロードして、136行からと160行からをご覧下さい。
★14 厚生労働省のサイト > 統計調査結果 > 分野別一覧 > 人口動態調査（ページ上側）> 統計表一覧 > e-Statデータの「平成20年人口動態統計」の「上巻」にある「死亡/2008年」> 5-12「死因年次推移分類別にみた性別死亡数及び率（人口10万対）」
男性自殺率はAIセルの175行から230行にあります。
＜e-Stat検索＞
主要統計から探す > 人口動態調査 > 平成20年人口動態統計の「上巻/死亡/2008年」> 表5-12の「死因年次推移分類別にみた性別死亡数及び率（人口10万対）」
【図1-4】
★15 http://www.dallasfed.org/research/papers/2006/wp0603.pdf
★16 ★15と同じページより、http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001028897
の「平成20年人口動態統計」の「上巻」にある「死亡/2008年」> 5-15「 性・年齢別にみた死因年次推移分類別死亡数及び率（人口10万対）」自殺による死亡数（最下部）から確認して下さい。
★17 「平成17年人口動態調査」の上記と同じファイルより、自殺による死亡数（最下部）から確認して下さい。
p.38-39
★18 総務省統計局サイト > 統計データ > 日本の長期統計系列 > 第2章
> 2-23-b「人口動態総括表-比率（明治5年〜平成16年）」
★19 ★15と同じページより、
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001028897
の「平成20年人口動態統計」の「総覧」にある「2008年」＞3-2-2「年次別にみた人口動態総覧（率）/CSV」
O列セルの66行から121行を使います。
【図1-5】
なお、離婚率を2年後の失業率で回帰分析したら、とても良好な結果がでますけど、誤差の系列相関があるので、そのままでは使えません。
★20 日本経団連の「社会貢献推進委員会」が09年12月に発表した「2008年度 社会貢献活動実績調査結果」
http://www.keidanren.or.jp/japanese/policy/2009/106/index.html
http://www.keidanren.or.jp/japanese/policy/2009/106/kekka.pdf
によれば、現物寄付、社員の参加・派遣を含む企業の寄付金(ただし被災地支援を除く)は、景気が後退を始めた07年度には早くも減少し出し、08年度には、前年度比一二．五パーセント減となっている。
★21 2009年2月24日日本経済新聞「細る寄付 弱る奨学金」
p.40
★22 http://www.kantei.go.jp/jp/koizumispeech/2001/genova/press.html
『不況は人災です！』資料（はじめに）
（少し長い）はじめに
p.13
★1 2010年3月に新聞でよく報道された「80パーセント」は、就職希望者を分母にとったもの。厚生労働省サイト > 報道発表資料 > 2010年3月 > 2010年3月12日 平成２１年度大学等卒業予定者の就職内定状況調査（平成２２年２月１日現在）についてにある就職内定者数を卒業予定者数で割れば、57.9パーセントになります。
これは、「実質就職率」などと呼ばれ、大学ごとのデータはみんなそれぞれ秘密にしながら、内部ではこっちの数字の方に基づいて就職対策を議論しています。
なぜなら、「就職希望者」となっている人以外にも、本当は就職したいのに諦めて、就職希望を登録しなかったり、「公務員試験準備」だとか「専門学校進学」だとかと届けておいたりする学生が毎年かなりいるからです。
★2 景気「回復」期には、15歳から24歳のフリーターは年々着実に減っていましたが、25歳から34歳のフリーターの減少幅は少なく、2007年からは、25歳から34歳のフリーター数が15歳から24歳のフリーター数を上回るに至っています。
08年で、87万人の25歳から34歳のフリーターがいます。
厚生労働省サイトの右のメニューバナー「若チャレ」 ＞ 若者雇用関連データのページより。
p.14
★3 そういえば、インターネットの「はてなダイアリー」で、id名JD-1976さんが、「だんだん寂しくなっていく風景について」と題したブログ記事を書いておられましたが、お住まいの地方の町でスーパーがつぶれて、中高生のたまり場も消え、お年寄りが困り、ちょっとした買物も不便になっていく様子を描き、「デフレというのは、世界に対する選択肢がなくなっていくことだ」とおっしゃっています。
なんだか描かれている風景がよそ事ではなくて胸に迫るのですが、たぶん日本全国どこでもそうなのだろうと思います。
インターネットを見ることができる読者のみなさんは、是非一度目を通してみて下さい。
『不況は人災です！』資料をアップします
このページは、松尾匡の著書『不況は人災です！──みんなで元気になる経済学・入門』(筑摩書房)の補足ブログのページです。
この本は、筑摩書房のウェブ雑誌「webちくま」(←リンク)にて「景気ってなに？」のタイトルで2009年3月から9月まで計12回にわたり連載したものに、書き下ろしを加え、大幅な加筆修正をしたものです。
ウェブ雑誌の連載は、誰でもウェブ上でダウンロードできるデータだけを用い、グラフは読者が記述に従ってエクセルを操作すれば誰でも再現できるようにするという原則で執筆しました。
しかし、データをウェブ上で入手できるものに限るという原則は、この本でも基本的に終始引き継がれましたが、読者に煩雑な印象を与えることを避けるために、連載時に載せたような、データダウンロードやグラフ作成のための細かな手続きについては割愛しました。
また、連載時に掲載したグラフの中で、ページ数などの関係で掲載を見送ったものもかなりあります。
書き下ろし部分の当初の原稿からも、削除したグラフがあります。
そこで、改めてこのブログにて、この本で使われたデータ・資料類へのリンクと、グラフ作成手順の説明、掲載を見送ったグラフなどを公表することにしました。
高校や大学での演習や授業課題としても是非ご利用下さい。
誤植などの訂正のお知らせも随時載せていきますので、ブックマークはトップページ(←リンク)からお願いします。（松尾匡）
