2019-03-13 第198回国会 衆議院 内閣委員会 第5号
最小自乗法を多段階に適用して、真ん中はブラックボックスだけれども、どういうものがあると結果がどうなるのかというのが人よりも正確に分析できるようになってきている、こういう時代が来ているわけです。
最小自乗法を多段階に適用して、真ん中はブラックボックスだけれども、どういうものがあると結果がどうなるのかというのが人よりも正確に分析できるようになってきている、こういう時代が来ているわけです。
そうすると、あと二つの可能性が学問的にはありまして、この推計方法、一番単純な推計、最小自乗法というんですが、もう少し洗練された手法を使うといい結果が出るケースと、もう一つは、理論的に個別の効果じゃなくて、よくそういう議論がアメリカであるんですが、個別の効果は余りないけれども、バンドルといいますか、束として、政策の束として企業が入れると効果があるという研究結果もあるんですね。
そして、この中で、最小自乗法、大臣も学者でいらっしゃいますから、こうしたものの見方はよく御存じだと思いますが、これを線形的に引いた場合でも、わずかに漸増という形、線形的な関係というものが見られるとまで言っていいんだろうか。
それに対して、私、具体的に運輸省からこの算出方法について教えていただいたところ、どうも単独路線のプロットも全部入れてその中で最小自乗法を使って機械的に線を引いた、こういうことなんですが、そのとおりかどうかということ。その中には、特に報告書で言っていることと違うことをやっているようなんですけれども、そこはどうなのか。その二点を。
○政府委員（黒野匡彦君） 最小自乗法ということでそのプロットした中での平均的な曲線を設定してございますから、その曲線を上下していろいろなばらつきがあるのはこれは事実でございます。ただ、全体として一番いい、数字が集約するところに曲線を引いてあるわけでございまして、トータルで見た場合にコストが高いあるいは標準原価が高いということにはならないと思っております。
これは、やや詳しくなりますが、なぜ行わないのかと申しますと、回帰式のパラメーターの推計に当たりましては、推計に用いたサンプルの実績値と理論値の差、これはもちろんプラスの場合もマイナスの場合もありますので、それをそれぞれ自乗して合計したものを最小にするといういわゆる最小自乗法というのを用いておりますが、この手法によって得られる回帰式のパラメーターはおのおの一つだけ一義的に決定されてしまいます。
こういうふうにこの一覧表を民間の最終消費支出、雇用者所得、それから今おっしゃった雇用者数の伸び、春季賃上げ率、こういうことを最小自乗法による推計方式によってこれは過去の数字を全部計算をしてみるとこういうふうになっておりますが、これらについて関係大臣としてどうお考えになるか、それぞれ関係大臣からお答えを願いたいと思います。
しかし、そのテンポで、それこそ今の農協じゃありませんが、これはまさか最小自乗法を適用するわけにいかないですから、そのままのテンポで進んでいったと仮定をすれば、昭和なんという時代は通り過ぎちゃって何の時代がわかりませんが、どの程度の時代になったら一〇〇％になると見込められますか。
そういった背景のもとで、酒類につきまして消費の均質化の傾向というものを、私どもなりに家計調査を分析してお示ししたわけでございますが、酒類ごとに申し上げますと、清酒の特級、それからウイスキーの特級、一級、これをただいま申し上げました第一分位の世帯と第五分位の世帯で時系列的に、これは最小自乗法で一応消費の動向を分析したものでございますが、顕著な傾向といたしまして、低世帯の清酒特級なりウイスキー特級の消費
そうなってくると、この山田君の試算というのは四十一年から五十七年に至る春闘賃上げ率、雇用者所得、民間最終消費支出というものをそれぞれの政府統計に基づいて挙げて、そして最小自乗法による推計方式でこれに修正を加えながら出したという経緯になっていますね、これは御承知のように。
したがいまして、最小自乗法によって平均化したのではないかというふうに思いますが、雇用者所得と春闘賃上げ率はそのときの景気の情勢によって違ってくるという点が一つあろうかと思います。 それからもう一つは、先生の推計式では、雇用者所得は雇用者の総数が加わっておりますので、いわゆる一人当たりの雇用者所得よりも高く出ているということもございます。
これは最小自乗法という統計の手法を用いまして、そして推計をしてみたわけであります。 そうしますと、ここの２のａｂとありますが、こういう関係が出てきた。つまり雇用者所得につきましては、ａにありますように定数項——これ‐は最小自乗法によって出た数値であります。これとこの係数、これも同じでありますが、これに掛ける春闘の賃上げ率、これと足したものが雇用者所得になる、こういう式が出てきた。
常に引き延ばしでいったのだったら、最小自乗法じゃないが二分の一しか変動要素がないですから、その変動要素を二分の一にして失業者を押さえていくということは、逆に言えば実態に合わなくなる、そういう危険性があるのじゃないかと思うのですが、いかがですか。
○政府委員（小熊鐵雄君） 恩給の場合は、先生御承知のように、公務員給与の行政職（一）の俸給表を用いまして、これがどういう傾向で改善されておるかということを最小自乗法で計算いたしまして、これを仮定俸給に当てはめていくというやり方、これはある意味ではちょっと特別のやり方かどうかわかりませんけれども、そういったやり方をとっておるわけでございます。
で、公務員給与の各等級別の給与をドットしまして、これを最小自乗法で回帰直線——一次直線でございますが、これを理論的に求めまして、これに基づく当てはめをやっておるわけでございます。この回帰方程式の係数部分といいますか、これが三・四％になっております。それから常数部分と申しますか、これが三千二百円になっておりまして、したがいまして、三・四％プラス三千二百円ということでやっております。
一般的に事務量を算定をする方法というのは、最小自乗法でありましたり、あるいはいろんなテクニックがないわけではないと思いますが、どれ一つをとりましでも、ぴたりと当てはまる、どの団体にも当てはまるというのはなかなかむずかしくて、これはないわけでございます。
五カ年の平均値と、最近七カ年の単位当たり収穫量の趨勢値との平均値によっておる、こういうことではなくて、災害のない年の収量によって共済基準収穫量を定める必要があるのではないかという御指摘でございますが、よく御存じのとおり、水稲の都道府県ごとの十アール当たり収穫量は、農林統計の十アール当たりの平年収量によっているわけでございまして、この農林統計の十アール当たりの平年収量は、過去の実績値を用いまして、最小自乗法
ただ単に最小自乗法によって八％上げたとか、九％上げたとかいうようなことではなしに、根本的に地方産業ベースというものがいかに矛盾であるかということが次官、これでよくおわかりでしょう。こういうことをお考えになって、根本的に賃金体系を変えていくような方向に進んでいかれんことをお願いするのでございますが、次官、いかがでございますか。
、一時非常に輸送力がなく、輸送サービスが悪くて、あらゆる貨物輸送のしわを荷主に寄せてしまったために、運賃の高い高等級の貨物がトラックに逃げまして、そうして鉄道に残るのは石炭以下の砂利とかあるいは木材、こういった非常に運賃の安い、しかも足の長いものが鉄道に残るという貨物輸送の中身の変化によりまして、収入自体が非常に能率が悪くなっておる、こういう意味で、いままで昭和三十年以降三十六、七年までは、大体最小自乗法
○曾山政府委員 いま御指摘のありました郵便収入千七百十五億円の算定につきましては、従来の数年間におきます郵便収入の増高傾向を科学的に算定いたしまして、いわゆる最小自乗法という算定方式を私どもやっておりますが、そういう方式によりましてそれを延長いたしましたものと、あわせて、御承知のように昨年の七月一日以降、郵便料金の改正をいたしました。それによって一時的に郵便の利用減というものがございます。
これは三つに分けまして、最小自乗法を使っております。その最小自乗法といいましても、カーブの当てはめ方がございまして、最初の二つの区分につきましては、二十一項式、二次放物線でございまして、在職二十年以上の分は双曲線のカーブを当てはめております。
○山本伊三郎君 最小自乗法で四十年もあるいはもっと前の線が出ますか。国家公務員の場合はグレービル方式をとって、五項式をとってやっているのですが、最小自乗法でそういう線が正確に出ますか。私はしろうとですから、もう一ぺん聞いておきます。
○説明員（堀込惣次郎君） 最小自乗法で、実績のないところは出ませんけれども、推定になりますけれども、実績がありますところは、一番誤差が少ない線を求めるのが最小自乗法のメソッドでございます。グレービルの補正の方法も、やはり考え方は最小自乗法の原理を使って方程式を出したものがあの補正式でございますから、補正力の大小はございますけれども、最小自乗法だから出ないというものではございません。
これは確かにお話のような経済の成長率以外の要素も十分に取り入れなくちゃならないというふうに私ども考えるのでございますけれども、計数的にこれを見まする場合に、非常にむずかしゅうございますので、私どもは過去の経済の成長率と申しますか、国民所得と電話の需要数との相関関係を、最小自乗法を用いまして分析いたしたのでございます。