経済統計の社会的価値を考え直してみよう毎月勤労統計の調査において不正が発覚した。法律によって従業員500人以上の規模の事業所を全て調査すべきところを、1996年より一部の事業所を調査せず、2004年より東京都の分について一部だけを抽出して調査する方法に無断に切り替えていたという。抽出調査が不適切で、2018年以前はその復元処理が行われていなかった事も分かった。全数調査を抽出調査に変更するというのは、ほとんど全てのケースで調査コストを削減する事が第一の目的である。毎月勤労統計の不正も、統計調査のリソースを削減しすぎた事が要因になっているというのはほぼ間違いない。例えリソースに問題があったとしても法を犯してはいけないが、この問題に関して犯人探しをすることは経済統計の質の向上にはあまり意味がない。リソースを削減すれば質は低下するという統計的に捉えるべき事実を、個別の人間の過失で片付けてしまうなら、そういう風潮こそが統計軽視そのものだからである。私がこの問題を機会に日本社会に一番考え直して欲しいのは、経済統計の社会的価値である。増加が注目され政府支出が削減されるなかで、政府の統計に携わる部署でも合理化のプレッシャーが高まったのは想像に難くない。総務省によれば、厚生労働省の統計職員数は2004年の351人から2018人の233人へと大幅に減っているし、都道府県の専任職員数も2004年の2242人から2014年の1811人へと2割減っている。無駄な部分があったのであれば削ることに問題はないが、根本的な問題は、社会に経済統計の重要性が認識されず、なし崩し的にリソースが削減されていることだろう。身近なところで物価統計にはどんな社会的意義があるか考えてみよう。総務省の消費者物価では紙おむつの値段を調べている。皆さんは「紙おむつ」と聞いて何を思いかべるだろうか?私はまず、優しそうなお母さんがかわいい赤ちゃんに微笑むテレビCMの事を思い浮かべ、次に娘が小さい時に安い店を探して紙おむつを買った事を思い出した。私が思い浮かべたステレオタイプは紙おむつ全体の半分でしかない。実際のところ、総務省は乳幼児用の紙おむつと大人用の紙おむつを同じウエイトで調査しているのである。乳幼児用の紙おむつの値段が低迷し、大人用の紙おむつが長期にわたって値上がりしたら、紙おむつのメーカーは何をするだろうか?値段はモノやサービスの需給を反映している。両方のおむつを作っているメーカーであれば、おそらく高齢化によって大人用の紙おむつの需要が増えていて供給が追いついていないと考えて、大人用の生産をすぐにでも増やすだろう。乳幼児用しか作っていないメーカーであれば、しまったと思って、大人用の製品開発を急ぐかも知れない。結果として、大人用おむつ市場で品不足が解消されたり、競争が生まれて値段が下がったり、品質が上がったりするだろう。その結果、社会はより豊かになるのである。マクロ経済全体に関わる問題についても考えてみよう。大企業の経営陣であれば、経済統計を見ることによって、業界全体や景気の動きをみて、自社の投資の方針を決めたりすることになる。やって、例えば車を国全体で作りすぎてしまったり、大盤振る舞いで銀行が貸しすぎてしまったりというような悲劇を最小限に抑えているのである(それでも不幸にして度々起こってしまうのだが)。経済統計がなくても、オムツのメーカーは必死で需給を追うだろうし、大企業や銀行も必死で他社や景気の状態を追うだろう。それぞれの会社が独自に調査をするのは非常にコストがかかるし、調査をせずに感覚で判断すると大抵は判断が遅れるものである。統計は実態に1-2ヶ月遅れるが、人々の意識は数ヶ月から数年遅れるというのが面白いところである。一部の分野では、政府が統計を作らなくても企業が集まって業界団体を作り、集めた調査結果を共有する事もある。この事は、重要な統計の作成は経済的にペイするものであることを示唆している。した統計の社会的意義が一般国民に意識される機会はほとんどない。残念ながら、政治家や予算を取り仕切る官僚であっても、そうした事をきちんと理解している人は少数だろう。一人一人に配られる補助金などと異なり、社会に薄く広くメリットをもたらす業務の価値を把握することは、感覚的にとても難しいことだからだ。確かに、時代と共に役割を終える統計もある。詳細な農業統計の重要性が50年以上前に比べて低下して大幅な合理化が図られたことなどには理由がある。国民の暮らしに大きな影響を及ぼす経済統計については、制度設計と実際の調査の両面で十分な人的資源と財源を投入し続けていく事が国として不可欠なのである。軽自動車などの燃費を水増し偽装していたと報じられた。昨年にはフォルクスワーゲンが排ガス規制逃れの不正をしていたことが報じられており、自動車業界は2年続けて大型スキャンダルとなった。いずれの不正も断じて許されるものではない。自動車メーカーの責任ある者が「良い車を作るため」ではなく「社内で上手く立ち回るため」に働いていたことは大変残念である。日米欧各国の監督官庁の検査手法にも問題があると言わざるを得ない。三菱自、フォルクスワーゲンのスキャンダルはいずれも、実際のデータに基づいて試験を行っていないことが問題を誘発しているからである。一般的に言って、「測定条件の多様性」と「正確な測定」はトレードオフの関係にある。燃費にしろ、排ガスにしろ、実際に道路を何度も走らせてあらゆる条件で測定をすればもっとも包括的な試験になるが、一方で走行した状態(走行速度、道路の形状や起伏、天候、ドライバーのクセなど)のばらつきによって測定誤差は大きくなる。ある車種の燃費を混雑した繁華街で土日にエアコンをかけながら試験し、別の車種を涼しい日に空いた高速道路で試験すれば、もちろん公平ではない。これまで良く言えば監督官庁は、正確な測定を重視して、条件を決められた状態に固定して数値を測ってきた。した哲学をもとにした測定はもはや時代遅れだ。した手法が人為的な不正を誘発するだけでなく、コンピュータによる制御が進んだ現在の自動車では、特定の状態でのみ良い数値を出すような細工はますます簡単になってきているからだ。した測定方法によって、実際の燃費が決してカタログ値に近い値にならないという状態になっているが、これは消費者にとって全くナンセンスである。実際の走行データに基づいて測定を行うのが科学的なアプローチというものだ。実際の走行データに基づいて数値を測定すると条件のばらつきにより誤差が大きくなると書いたが、こうしたデメリットを低減できるのが統計学だ。以下の図はそれを概念的に示したものである。平均走行速度は燃費に影響を与えられると考えられる。図では、実燃費は5km/lから20km/lとかなりの幅があるが、平均速度と燃費の関係を考慮した上で、35km/hで走行した時の平均燃費を公式な燃費とすれば、値が13km/l前後であることが見てとれる。平均速度以外にも多くの条件を統計モデルに取り込めば、誤差ゼロとまではいかないまでも、かなり実体に即した値を推定することができる。数十年前にはより複雑なモデルでこうした推定を行うことは計算上大変であった。現在のコンピューターの計算能力やそれに応じた統計手法の進歩を踏まえれば、こうした推定の精度はかなり上がっている。データの収集面においても、実際のユーザーの車に測定機器を取り付けてデータを送信するような芸当も昔に比べればハードルが下がっているはずだ。国土交通省はすでに燃費試験の見直しを表明しているが、従来の手法の延長に拘泥することなく、統計学などの今日的な知見をもとに、より良い基準づくりを目指して欲しい。不正を行う人間の弱さを直すことはできないかも知れないが、テクノロジーで不正を困難にすることは可能なのだから。0このページのトップへ昭和のままの経済統計のしくみ日経電子版が、「麻生財務相が10月16日の経済財政諮問会議で、消費や賃金といった経済統計の精度を高めるよう提案した」と報じた。これは日本に限った話ではないが、経済統計に関しては集計方法や利用方法があまりに旧態依然としており、経済予測の正確性に悪影響を及ぼしているので、少し解説しておきたい。大局的に見れば、経済統計の正確性が問題になるのは、低成長下でより細かい数字が経済政策の方向性に影響を与えるからだ。経済成長率が10%の時には0.5%ポイントの誤差はあまり問題にならないが、成長率が0.5%の時に0.5%ポイントの誤差は政策の方向性に大きな影響を与える可能性がある。一方で、経済指標の計測が近年難しくなっているという構造的な要因も存在する。個人や企業の経済活動を調査する際、時間に伴う変化を少ないノイズで観測できるのは、選ばれた標本を継続的に調査するパネル調査という方法だ。この方法は、企業の倒産や合併が少なく、新しい産業の勃興が起こらず、個人は同じ会社で正社員として働き続ける、というような安定した社会では調査が容易だが、近年のような世の中の変化の早さと、不安定な雇用の下ではどうしてもノイズが大きくなりやすい。日本の多くの経済統計は1970年頃に整備されたが、安定した時期に作られたこうした経済統計の仕組みは現代にそぐわなくなってきている。それでは、経済統計や経済予測の精度はどのようにして高められるのだろうか。その答えは技術革新にある。役所が事務員に数字を打ち込ませて、何億円もかけたコンピューターシステムに平均だけ計算させて発表する、という旧態依然とした姿を変えなければならない。具体的には以下の通りだ。詳細は情報技術で調査を行う側は基本的に「調査オタク」なので色々な項目を調べようとする。ところが、これは統計の精度向上にはむしろマイナスであることが多い。調査の負担を増やすと、時間などのリソースに余裕のあるグループしか回答しないという問題が生じるが、こうした標本数の減少や偏りを、事後の統計処理でカバーすることは非常に難しいからだ。ボランティアの回答者に丸一日かけて回答させた「仕事の繁忙度について」の調査結果がナンセンスであることはすぐに納得頂けるだろう。米国では、日本よりずっと多くの調査が行われているが、よりきちんとした機関が行う調査ほど項目が少ない。各項目の重要性や相関を統計的に考慮すれば、項目を絞ることができるからだ。全国民を対象にするセンサス調査などはかなり項目を絞っている。詳しい情報を得るためには、企業の会計システムと統計の集計をリンクさせたり、POSシステム、インターネットの検索データ、クレジットカード、携帯電話などから調査目的のデータ取得を進めることが必要だ。誤差を減らすための統計手法の導入を多くの経済統計は、発表される平均値を算出する際に単純に数字を足しあわせて回答数で割っているわけではなく、層化抽出という方法をとっている。人口比では60歳未満と60歳以上の調査対象が半々なのに、回答者は60歳以上が9割というような状況を考えよう。すると回答を単純に平均しても実体に即した値が出ないので、二つのグループ(層)を別々に集計して、あとで人口比を使って平均を取るという具合に集計している。この方法でも対応出来ないことは数多い。年齢の低い程回答率が低いならば、60歳以下の層に分けても回答が比較的高齢層に偏ってしまう。逆に、層を極端に細かく区切ると、回答が欠けた場合の影響が大きくなり、誤差を増幅するという問題が発生する。した問題に対処するためには、集計ロジックの中で、例えば局所回帰分析などより進んだ統計手法を使う必要だが、経済統計の作成部門や、それを補助する集計システムの作成部門は、そこまで統計の専門家にリソースを割いていない。個票データの直接利用を当たり前だが1万人が回答した調査であれば、各項目に1万の数字が集まる。現在の経済統計で行われていることは、この1万の数字から平均というたった一個の数字だけを発表することだ。経済学者は、たった1つの失業率、たった1つのインフレ率、たった一つの平均所得を取ってきて、ああでもないこうでもないと、何ヶ月も分析を重ねている(実際には県ごと、項目ごと、業種ごと等にも集計されるが大雑把に言えば大差ない)。こんな方法では予測の精度の改善は大して望めない。個票データを異なる統計間でひも付けて一カ所に集めた上で、膨大な数字から直接、経済予測を試みるべきである。機密情報の保護が担保できる限りは、個票データを利用しやすい形で(紙ベースや、神エクセルではなく、データベースの形で)一般に公開することも重要である。この公開に関しても、統計的な操作を施して機密性を向上させることが可能だ。データやそのひも付けが充実するほど個別企業や個人の特定は容易になるため、世論がプライバシーの保護にうるさい日本では公開できる範囲は狭くなるだろう。このように見て行くと分かるように、経済統計の質を向上させるために必要なのは技術革新である。数字を聞き取って打ち込む事務員や、その管理職、数字を合計して回答数で割るシステムの細部を徹夜で詰めているシステム屋の尻を叩いても解決しない。統計作成部門がトップレベルの専門家を雇い権限を与えて統計を設計し直す。統計屋とデータサイエンティストを擁するシステム業者を雇って開発させる。政府が組織横断的に統計作成部門と経済予測部門を統合する。経済学者とデータサイエンティストを雇って、協力させて予測を行う。これが、これからの経済統計と経済予測の精度を向上させるために必要なことなのである。0このページのトップへ統計屋はどこまで給料をもらうべきかアカデミアでもビジネスでも統計解析のニーズは高くて、データを分析して欲しいというような依頼は結構くる。分析の対価としてどこまで給料をもらうべきなのか、というのはなかなか難しい問題だ。完全にビジネスとして外注して、博士レベルの統計屋に分析をさせると、単価は1時間で100ドル前後のようだ。以前に、コンサルティング会社が時給75ドルでそういった求人を出していたから、マージンなどを考えれば大体そんなものなのだろう。常勤で統計屋を雇えばもっと安く済む。生活費や給料、健康保険料を払ってもらっていた。厄介なのは、依頼者が案件をあくまで「共同研究」だと考えている場合である。分析者として共著者に名前を入れてもらうことになるが、それが統計屋にとってどれほどの価値があるかは別問題である。無価値ではないが、オリジナルな統計手法のリサーチと同じ価値がある訳でもない。ウィスコンシン大にいた当時、ちょっとした縁から疫学関係のデータの分析をすることになったことがあった。後にその研究者が資金を獲得した際に追加の分析を請け負って、いくらかの報酬をもらった。先日、付き合いで参加した異分野交流会で、医学部の教授が「病院のマーケティング関係のデータを分析したいんだけど」と持ちかけてきた。何かメリットもあるかも知れないのでミーティングのアポを取る。問答無用に呼びつけるところも何だかなぁという感じである。データを用意しておくよう依頼していたが、当日データは無し。既存の手法で解析するだけで済むのでアカデミックにはほぼ価値のない内容だ。私の修士の学生が修論用にデータを探していたので、とりあえず、その学生に分析させてみるということで合意。その学生は私が指導しないといけないので手間は変わらない。「スケジュールが大事だよ。修論用だから特別にタダで分析できるんだよ。」と念を押しておいた。その教授からはいつになってもデータが上がって来ない。データ処理に関わっている人が多すぎる上に、真面目にやっている人が少ないようだ。「はじめてしまえば、4〜5週間でできるけど。」というふざけた返事が。いや、最初に教授に依頼してからもう7週間くらい経ってるんだけど。始めてなかったということが驚きだし、データのダウンロードごときに1ヶ月かかるという神経も理解できない。「学生には学位取得のスケジュールがあるので遅くなるようなら無理。他の学生を捜すことも可能だけど、その場合は、(こちらにはメリットがほとんどないんだから)自分と学生に報酬を払って欲しい。