消費者物価をいかに測るかこのサイトではJavascript機能をOnにしてご利用ください。元ファカルティフェローデフレ脱却は安倍政権の最優先の政策課題の1つである。消費者物価の上昇率は現在ほぼゼロだが、これを2年以内に2%まで引き上げるべく、政府と日銀による壮大な実験が繰り広げられている。物価の現状を正確に知る事がデフレ脱却の第一歩デフレ脱却の第一歩は物価の現状を正確に知ることである。我が国の物価は総務省統計局によって計測されており、そこで作成される消費者物価指数は、日銀が最も注目する指標である。消費者物価指数は、年金支給額の物価スライド幅を決める際に重要な役割を果たすなど、人々の生活にも直結している。物価の計測は決して容易な作業ではない。仮に全ての商品の価格が2%上がっていれば2%の物価上昇である。実際にはそれほど単純ではない。ある商品は上昇する一方で別な商品は下落しているというのが通常の姿だ。そのときに「全体として」価格が2%上がるというのはどういうことなのか。誰にも合点の行く計算手順を決めるのは非常に難しい。消費者物価指数はILOなどの設定する基準に準拠して作成されており、国際的な基準を満たしている。それでも、これが唯一最良の指数かといえば、そうではない。多くの点で改良の余地がある。消費者は少しでも安い店で少しでも安い商品を手に入れようとする。この傾向は長期不況下の日本でとりわけ顕著である。消費者のこうした行動をきちんと追跡するのは非常に難しい。厳しい予算の制約がある中、総務省統計局の価格調査員の数は限られており、全ての消費者の購買行動をモニターすることは到底できない。決められた店で、予め決められた商品の価格を調べるのが精一杯である。10年前であれば策はなかっただろう。コストをかけずに良質の物価指数を作成する方法がある。スイスやオランダなど欧州のいくつかの国ではスキャナーデータを使って消費者物価を作成する試みが行われている。スキャナーデータとはスーパーのレジでバーコードを読み取るときに蓄積されるデータである。これらの国では、流通業者の協力を得てこのデータを入手し、それを用いて物価指数を作成している。スキャナーデータには、消費者が少しでも安い商品を求めて駆け回った痕跡がはっきりと残っており、これを活用することにより、売れ筋商品を確実に捕捉し、物価指数を精度高く計測できる。スキャナーデータは、いわば物価版のビッグデータである。筆者は我が国のスキャナーデータを用いて消費者物価の計測誤差を評価する研究を行ってきた。このデータの最大の特徴は、1988年から2013年まで四半世紀にわたる日次の購買記録が残されているということである。世界中にスキャナーデータは数多く存在するがこれだけ長い期間をカバーするデータは他に例がない。このスキャナーデータの利点を最大限に生かした物価指数である。日本全国の約300のスーパーから、その日の価格と販売数量の詳細な情報を閉店後、送信してもらう。対象となる商品はスーパーで扱う全ての商品(食料品や日用雑貨など)であり、商品の種類にして20万点超である。その情報を処理して指数を作成し、ホームページにアップする。これが基本的なスキームである。店舗からの情報伝送の遅れなどを勘案しても、3日前の物価を知ることができる。現行の消費者物価が1カ月に1度の公表であり、しかもある月の数字が公表されるのは翌月の末である。これと比べればはるかに迅速に物価を知ることができる。大学が統計を作成するという点でも新しい試みである。物価の計測には経済と統計の理論が不可欠であることからすれば、大学が物価指数を作成するのはさほど驚くことではない。実際、米国のMITではマクロ経済学の研究者がインターネット上の価格を収集し、それを用いて物価指数を毎日作成するという試みを2010年から行っており、物価の先行きを予測する材料として金融機関や機関投資家などに広く活用されている。大学ではないが同様の試みとして、Googleは検索機能を使ってネット上の価格を収集し全世界の日次物価指数を作成するプロジェクトを進めている。物価指数は政府機関が作るものという常識は既に過去のものである。物価が経済の「体温」であるとすれば、物価指数は「体温計」である。経済社会の健康を維持し、安定的に運営するには誤差の小さい物価指数が不可欠である。今の日本では、物価上昇率がゼロ近傍にあり、デフレなのかインフレなのかさえ判別困難だ。インフルエンザの高熱を検出するのに高価な体温計は要らないが、微熱をキャッチするには高精度が必要だ。今の日本では高精度の物価指数が欠かせない。Digest(DPワンポイント解説)のコーナーでも「日本のデフレ率」の再計測としてご紹介しています。(http://www.rieti.go.jp/jp/publications/rd/082.html)。6010005005426)当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。"ページの先頭へ戻る。