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2006-07-29
■ [economy]「真の失業率」推計最新版（2006-06現在）
年月 完全 真の 15歳以上 就業者数 完全 真の 失業率 失業率 人口 失業者数 失業者数 1990 2.1% 3.2% 10,089 6,249 134 204 1991 2.1% 2.4% 10,199 6,369 136 155 1992 2.2% 2.2% 10,283 6,436 142 142 1993 2.5% 2.8% 10,370 6,450 166 183 1994 2.9% 3.4% 10,444 6,453 192 228 1995 3.2% 4.0% 10,510 6,457 210 266 1996 3.4% 4.1% 10,571 6,486 225 276 1997 3.4% 3.8% 10,661 6,557 230 262 1998 4.1% 5.1% 10,728 6,514 279 348 1999 4.7% 6.3% 10,783 6,462 317 435 2000 4.7% 7.0% 10,836 6,446 320 485 2001 5.0% 7.9% 10,886 6,412 340 551 2002 5.4% 9.4% 10,927 6,330 359 660 2003 5.3% 10.0% 10,962 6,316 350 700 2004 4.7% 10.0% 10,990 6,329 313 705 2005 4.4% 9.8% 11,007 6,356 294 688 2005/Q2 4.5% 9.1% 11,002 6,402 299 639 2005/Q3 4.3% 8.9% 11,008 6,417 286 628 2005/Q4 4.3% 9.8% 11,015 6,356 287 694 2006/Q1 4.4% 10.9% 11,014 6,283 286 766 2006/Q2 4.2% 9.0% 11,014 6,418 280 631 年月 完全 真の 15歳以上 就業者数 完全 真の 失業率 失業率 人口 失業者数 失業者数 2005/7 4.3% 9.0% 11,005 6,410 289 633 2005/8 4.2% 9.1% 11,006 6,405 284 639 2005/9 4.2% 8.7% 11,014 6,437 285 612 2005/10 4.5% 9.1% 11,016 6,409 304 641 2005/11 4.4% 10.0% 11,016 6,344 292 706 2005/12 4.0% 10.4% 11,012 6,315 265 733 2006/1 4.5% 11.1% 11,013 6,269 292 779 2006/2 4.2% 11.0% 11,006 6,272 277 772 2006/3 4.4% 10.6% 11,021 6,308 289 745 2006/4 4.3% 9.6% 11,002 6,368 284 673 2006/5 4.1% 8.5% 11,015 6,448 277 602 2006/6 4.1% 8.8% 11,025 6,438 278 618 2005/6 4.2% 8.9% 11,003 6,418 280 624 2004/6 4.6% 9.3% 10,982 6,374 309 654 2003/6 5.3% 8.7% 10,971 6,411 361 610 2002/6 5.5% 8.9% 10,929 6,373 368 622 2001/6 5.0% 7.2% 10,882 6,466 338 498 2000/6 4.7% 6.2% 10,837 6,503 321 433 C/(B+C) D/(B+D) A B C D=Ax0.64-B （直近月次ボトム） 5.8% 11.6% -- 6,193 385 818 (03/3,4) (04/2,05/2) (03/2) (03/4) (05/2) （注） ・ソースは総務省統計局の「労働力調査」（http://www.stat.go.jp/data/roudou/2.htm）。 ・月次データは原数値を用いている（季節未調整）。 ・「真の」値は労働力人口比率が0.64（直近ピーク（1992年））であると仮定した場合の値。 ・少子高齢化の進展による労働力人口比率のあり得べき低下は考慮していない。
＃過去の計数は以下のとおりです。
■ [economy]「真の失業率」における高齢化等補正の考え方
「労働力調査 長期時系列データ」を発見いたしましたので、kuma_assetさんの補正を試算できる条件が整ったのですが、実際にデータをみるとなかなか悩ましくあります。というわけで、まずは年齢階層別の労働力人口比率を抜き出すと次のとおりです（webmaster注:強調は期間中のピークです）。
| 全体 | 15〜19 | 20〜24 | 25〜29 | 30〜34 | 35〜39 | 40〜44 | 45〜49 | 50〜54 | 55〜59 | 60〜64 | 65〜69 | 70〜 | |
| 1990 | 63.3 | 18.0 | 73.4 | 79.0 | 74.8 | 80.2 | 83.6 | 84.3 | 80.7 | 72.7 | 55.5 | 39.3 | 16.5 |
| 1991 | 63.8 | 18.4 | 74.1 | 80.0 | 75.5 | 80.0 | 84.1 | 84.7 | 81.1 | 74.0 | 56.8 | 41.0 | 16.9 |
| 1992 | 64.0 | 18.5 | 75.1 | 80.4 | 75.7 | 80.4 | 84.3 | 85.0 | 82.2 | 74.2 | 57.2 | 41.4 | 16.6 |
| 1993 | 63.8 | 18.1 | 74.8 | 80.6 | 75.5 | 80.0 | 84.3 | 84.9 | 82.0 | 74.9 | 57.1 | 40.6 | 16.2 |
| 1994 | 63.6 | 17.8 | 74.5 | 81.0 | 75.7 | 80.1 | 83.9 | 84.5 | 82.1 | 74.8 | 56.6 | 40.1 | 16.4 |
| 1995 | 63.4 | 17.0 | 74.1 | 81.7 | 75.9 | 79.4 | 83.8 | 84.5 | 82.0 | 75.2 | 56.7 | 39.8 | 16.3 |
| 1996 | 63.5 | 17.4 | 74.3 | 82.6 | 76.5 | 79.5 | 83.9 | 84.6 | 82.0 | 75.9 | 56.2 | 39.2 | 16.2 |
| 1997 | 63.7 | 17.9 | 74.1 | 82.6 | 77.3 | 80.2 | 84.7 | 85.0 | 82.6 | 76.4 | 56.6 | 39.5 | 16.3 |
| 1998 | 63.3 | 18.0 | 73.8 | 82.8 | 77.0 | 80.4 | 84.2 | 85.0 | 82.4 | 76.4 | 56.9 | 39.0 | 16.2 |
| 1999 | 62.9 | 17.7 | 72.7 | 83.0 | 77.3 | 79.8 | 83.8 | 84.7 | 82.4 | 76.3 | 56.3 | 38.7 | 16.0 |
| 2000 | 62.4 | 17.5 | 72.8 | 83.2 | 77.7 | 79.8 | 83.7 | 84.7 | 82.3 | 76.1 | 55.5 | 37.5 | 15.5 |
| 2001 | 62.0 | 17.7 | 71.9 | 83.5 | 78.3 | 80.2 | 84.0 | 84.8 | 82.2 | 75.8 | 55.1 | 36.7 | 14.7 |
| 2002 | 61.2 | 17.3 | 70.8 | 83.4 | 78.8 | 79.7 | 84.0 | 84.8 | 82.0 | 75.6 | 54.8 | 35.5 | 14.0 |
| 2003 | 60.8 | 16.8 | 70.0 | 84.0 | 78.7 | 80.1 | 83.9 | 84.8 | 82.0 | 75.9 | 54.8 | 34.7 | 13.8 |
| 2004 | 60.4 | 16.3 | 68.8 | 84.3 | 79.3 | 79.7 | 83.8 | 84.9 | 82.0 | 76.3 | 54.7 | 34.4 | 13.6 |
| 2005 | 60.4 | 16.3 | 69.3 | 84.4 | 79.7 | 80.0 | 84.0 | 85.3 | 82.2 | 76.7 | 54.7 | 34.8 | 13.7 |
ご覧いただければ一目瞭然でしょうけれど、25〜34歳、45〜49歳、55〜59歳は全般に右肩上がりとなっていて、2005年がピークとなっています。年代によってのこの違いが何に由来するのか、思いつくのは女性就労に係る年齢によるM字カーヴの変化によるのでは、ということです。男女別に詳細に見てみましょう。
| 全体 | 15〜19 | 20〜24 | 25〜29 | 30〜34 | 35〜39 | 40〜44 | 45〜49 | 50〜54 | 55〜59 | 60〜64 | 65〜69 | 70〜 | |
| 1990 | 77.2 | 18.3 | 71.7 | 96.1 | 97.5 | 97.8 | 97.6 | 97.3 | 96.3 | 92.1 | 72.9 | 54.1 | 26.3 |
| 1991 | 77.6 | 19.1 | 72.8 | 96.1 | 97.4 | 97.9 | 97.9 | 97.4 | 96.3 | 93.2 | 74.2 | 56.8 | 26.6 |
| 1992 | 77.9 | 19.4 | 74.5 | 96.4 | 98.0 | 98.1 | 98.2 | 98.0 | 97.1 | 93.6 | 75.0 | 56.5 | 26.6 |
| 1993 | 78.0 | 19.0 | 75.2 | 96.5 | 98.0 | 98.3 | 98.3 | 97.9 | 97.2 | 94.1 | 75.6 | 55.3 | 26.3 |
| 1994 | 77.8 | 18.3 | 74.9 | 96.3 | 97.7 | 98.2 | 97.7 | 97.8 | 97.1 | 94.0 | 75.0 | 54.7 | 26.2 |
| 1995 | 77.6 | 17.9 | 74.0 | 96.4 | 97.8 | 98.0 | 97.8 | 97.7 | 97.3 | 94.1 | 74.9 | 54.2 | 26.1 |
| 1996 | 77.7 | 18.4 | 74.6 | 97.0 | 98.0 | 97.9 | 98.2 | 97.7 | 97.4 | 94.6 | 74.5 | 53.1 | 26.1 |
| 1997 | 77.7 | 18.9 | 75.0 | 96.5 | 97.8 | 98.0 | 98.1 | 97.8 | 97.5 | 94.8 | 74.5 | 53.3 | 26.2 |
| 1998 | 77.3 | 18.7 | 74.2 | 96.1 | 97.7 | 98.0 | 97.8 | 97.7 | 97.0 | 94.5 | 74.8 | 52.9 | 25.4 |
| 1999 | 76.9 | 18.5 | 72.8 | 95.6 | 97.5 | 97.7 | 97.7 | 97.5 | 97.1 | 94.7 | 74.1 | 52.6 | 25.3 |
| 2000 | 76.4 | 18.4 | 72.7 | 95.8 | 97.7 | 97.8 | 97.7 | 97.3 | 96.7 | 94.2 | 72.6 | 51.1 | 24.3 |
| 2001 | 75.7 | 17.9 | 71.9 | 95.4 | 97.2 | 97.8 | 97.7 | 97.2 | 96.3 | 93.9 | 72.0 | 50.1 | 23.0 |
| 2002 | 74.7 | 17.8 | 71.4 | 94.6 | 96.9 | 97.3 | 97.4 | 97.1 | 96.3 | 93.8 | 71.2 | 48.1 | 21.8 |
| 2003 | 74.1 | 16.6 | 70.8 | 94.4 | 96.7 | 96.9 | 97.5 | 97.2 | 96.0 | 93.5 | 71.2 | 46.7 | 21.2 |
| 2004 | 73.4 | 16.3 | 68.5 | 94.0 | 96.6 | 96.8 | 97.2 | 97.0 | 95.7 | 93.2 | 70.7 | 45.6 | 20.9 |
| 2005 | 73.3 | 16.2 | 68.6 | 93.6 | 96.4 | 97.0 | 97.0 | 96.7 | 95.7 | 93.6 | 70.3 | 46.7 | 21.1 |
| 直近(2005)／ピーク(1993) | 94.0% | 85.3% | 91.2% | 97.0% | 98.4% | 98.7% | 98.7% | 98.8% | 98.5% | 99.5% | 93.0% | 84.4% | 80.2% |
男性の場合は、例えば直近とピークの比率を見ても、若年層と高齢層が落ち込む凸型の分布ではありますが、男女全体で見られるような特定の年齢層における逆向きの傾向は存在していません。では、女性はどうでしょうか。
| 全体 | 15〜19 | 20〜24 | 25〜29 | 30〜34 | 35〜39 | 40〜44 | 45〜49 | 50〜54 | 55〜59 | 60〜64 | 65〜69 | 70〜 | |
| 1990 | 50.1 | 17.8 | 75.1 | 61.4 | 51.7 | 62.6 | 69.6 | 71.7 | 65.5 | 53.9 | 39.5 | 27.6 | 10.4 |
| 1991 | 50.7 | 17.8 | 75.6 | 63.2 | 52.9 | 62.1 | 70.4 | 72.1 | 66.5 | 55.5 | 40.7 | 28.7 | 10.6 |
| 1992 | 50.7 | 17.6 | 75.6 | 64.0 | 52.7 | 62.4 | 70.5 | 72.0 | 67.6 | 55.6 | 40.7 | 29.3 | 10.7 |
| 1993 | 50.3 | 17.4 | 74.5 | 64.3 | 52.7 | 61.7 | 70.3 | 71.9 | 66.9 | 56.4 | 40.1 | 28.0 | 10.1 |
| 1994 | 50.2 | 17.0 | 74.2 | 65.3 | 53.5 | 61.6 | 69.8 | 71.2 | 67.4 | 56.4 | 39.4 | 27.5 | 10.4 |
| 1995 | 50.0 | 16.0 | 74.1 | 66.4 | 53.7 | 60.5 | 69.5 | 71.3 | 67.1 | 57.0 | 39.7 | 27.2 | 10.3 |
| 1996 | 50.0 | 16.3 | 73.8 | 67.9 | 54.8 | 60.8 | 69.5 | 71.6 | 66.9 | 58.1 | 39.0 | 27.0 | 10.1 |
| 1997 | 50.4 | 16.8 | 73.4 | 68.2 | 56.2 | 62.3 | 70.9 | 72.2 | 67.9 | 58.7 | 39.8 | 27.2 | 10.2 |
| 1998 | 50.1 | 17.3 | 73.4 | 69.2 | 55.8 | 62.2 | 70.2 | 72.4 | 67.8 | 59.1 | 40.1 | 26.5 | 10.4 |
| 1999 | 49.6 | 16.8 | 72.4 | 69.7 | 56.7 | 61.5 | 69.5 | 71.8 | 67.9 | 58.7 | 39.7 | 26.2 | 10.1 |
| 2000 | 49.3 | 16.6 | 72.7 | 69.9 | 57.1 | 61.4 | 69.3 | 71.8 | 68.2 | 58.7 | 39.5 | 25.4 | 9.8 |
| 2001 | 49.2 | 17.5 | 72.0 | 71.1 | 58.8 | 62.3 | 70.1 | 72.7 | 68.2 | 58.4 | 39.5 | 24.4 | 9.4 |
| 2002 | 48.5 | 16.7 | 70.1 | 71.8 | 60.3 | 61.8 | 70.5 | 72.4 | 67.7 | 58.1 | 39.2 | 24.0 | 9.0 |
| 2003 | 48.3 | 16.6 | 69.4 | 73.4 | 60.3 | 63.1 | 70.3 | 72.5 | 68.1 | 58.9 | 39.4 | 23.8 | 8.8 |
| 2004 | 48.3 | 16.3 | 68.9 | 74.0 | 61.4 | 62.4 | 70.4 | 73.0 | 68.4 | 59.6 | 39.7 | 24.0 | 8.7 |
| 2005 | 48.4 | 16.5 | 69.8 | 74.9 | 62.7 | 63.0 | 71.0 | 73.9 | 68.8 | 60.0 | 40.1 | 24.0 | 8.7 |
| 直近(2005)／ピーク(1992) | 95.5% | 93.8% | 92.3% | 117.0% | 119.0% | 101.0% | 100.7% | 102.6% | 101.8% | 107.9% | 98.5% | 81.9% | 81.3% |
25〜59歳までの全ての期間で2005年がピークとなっていますが、とりわけ25〜34歳、55〜59歳の期間で伸びており、最初に掲げた全体の傾向をよく説明できる形になっています。
さて、これらの原データを用いてどのような補正をかけることが適切でしょうか。以前webmasterは3つの補正要因を掲げました。再掲すれば次のとおりです。
- 女性の社会進出の影響（労働力人口比率を引き上げる＝「真の失業率」を上げると考えられます）
- 高齢者の社会進出の影響（労働力人口比率を引き上げる＝「真の失業率」を上げると考えられます）
- 高学歴化の影響（労働力人口比率を引き下げる＝「真の失業率」を下げると考えられます）
これらをどう反映すべきか、正直申し上げてこれといった材料がありませんので、次のような形で試算してはどうか、という私案を書いてみたいと思います。忌憚なきご意見・ご批判をいただければ幸いです。
＃以下、算式の誤り、及びそれに基づく試算値について修正を行いました。（8/30追記）
| 15〜19歳 | 20〜64歳 | 65〜69歳 | 70歳以上 | |
| 男性 | 直近の労働力人口比率を使用（高学歴化の影響を反映しているとみなす） | 年齢階層別に通常の「真の失業率」算式を適用 | 同左 | 直近の労働力人口比率を使用（平均寿命の延びの影響を反映しているとみなす） |
| 女性 | 同上 | この年齢層全体の男性の直近の平均労働力人口比率を1992年の同年齢層の平均労働力人口比率94.3で除して得た数を直近の労働力人口比率に | 同上 | 同上 |
上記の考え方で、前のエントリで試算した本年6月現在の「真の失業率」を補正した場合は、次のようになります。ご参考まで。
| 15〜19 | 20〜24 | 25〜29 | 30〜34 | 35〜39 | 40〜44 | 45〜49 | 50〜54 | 55〜59 | 60〜64 | 65〜69 | 70〜 | ||
| 労働力人口比率（男・1992年） | 8.3 | 71.7 | 96.1 | 97.5 | 97.8 | 97.6 | 97.3 | 96.3 | 92.1 | 72.9 | 54.1 | 26.3 | |
| 労働力人口比率（女・1992年） | 17.8 | 75.1 | 61.4 | 51.7 | 62.6 | 69.6 | 71.7 | 65.5 | 53.9 | 39.5 | 27.6 | 10.4 | |
| 労働力人口比率（男・2006年6月） | 17.6 | 70.0 | 94.3 | 97.0 | 96.7 | 97.0 | 96.9 | 96.0 | 93.8 | 70.8 | 49.6 | 21.0 | |
| 労働力人口比率（女・2006年6月） | 19.7 | 72.6 | 76.3 | 62.3 | 62.5 | 71.7 | 75.3 | 71.3 | 61.6 | 40.1 | 24.2 | 9.0 | |
| 「真の労働力人口比率」（男） | 17.6 | 71.7 | 96.1 | 97.5 | 97.8 | 97.6 | 97.3 | 96.3 | 92.1 | 72.9 | 54.1 | 21.0 | |
| 「真の労働力人口比率」（女） | 19.7 | 27.6 | 9.0 | ||||||||||
| 年齢階層別人口（男・2006年6月） | 330 | 383 | 424 | 492 | 459 | 403 | 385 | 422 | 532 | 390 | 355 | 754 | |
| 年齢階層別人口（女・2006年6月） | 315 | 365 | 405 | 480 | 453 | 399 | 384 | 425 | 544 | 416 | 393 | 1117 | |
| 年齢階層別就業者数（男・2006年6月） | 51 | 245 | 376 | 458 | 430 | 380 | 363 | 392 | 478 | 261 | 168 | 157 | |
| 年齢階層別就業者数（女・2006年6月） | 57 | 245 | 292 | 284 | 271 | 277 | 278 | 297 | 324 | 162 | 94 | 99 | |
| 「真の労働力人口」（男） | 58 | 275 | 407 | 480 | 449 | 393 | 375 | 406 | 490 | 284 | 192 | 158 | 3968 |
| 「真の労働力人口」（女） | 62 | 108 | 101 | 2829 | |||||||||
| 「真の失業者数」（男） | 7 | 30 | 31 | 22 | 19 | 13 | 12 | 14 | 12 | 23 | 24 | 1 | 209 |
| 「真の失業者数」（女） | 5 | 14 | 2 | ||||||||||
| 「真の失業率」 |
無補正の「真の失業率」が2005年で9.8％、2006年6月で8.8％でその差が▲1.0パーセントポイント、一方でkuma_assetさんによる年齢構成補正後「真の失業率」が6.19％で今回算出した5.3％6.5%との差が0.31パーセントポイントですから、この補正もそれほど的外れではないのかな、とあらかじめ予防線を（笑）時系列変化の寄与度を▲1.0パーセントポイントとすれば、こちらでカウントすることとした女性の社会進出効果は、1.3パーセントポイント程度の差をもたらすものだと考えられます。
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正直、原稿完成させないとヤバいので読むのはあと数日はお預けなのだが、以下の新刊はコネタ満載の予感。 Econospinning: How to Read Between the Lines When the Media Manipulate the Numbers 作者: Gene Epstein 出版社/メーカー: John Wiley & Sons Inc 発売日: 20
女性の労働力率に一番大きな影響を与えるのは、子供がいるかどうか、末っ子の年齢がどれぐらいかです（http://takamasa.at.webry.info/200607/article_6.html）。次が、結婚しているかどうか。２２歳未満に限れば学校に行っているかどうかです。
２４歳以下の労働力率の低下はおそらく進学率と不況の影響でしょうし、２５歳から３４歳までの急上昇は未婚、晩婚、晩産化、少子化の影響です。
男性ではこれらの要素の影響は微々たるものなのか、あるいは逆なので、男性に会わせて補正するというのは適切ではないと思います。
といって、いい案もないので・・・。すいません。
本来緩衝地帯であるレバノンで、ガタガタやるヒズボラとシリアが悪い。
米国とイスラエルだけが正常な思考の持ち主だ
中東とのアナロジーに出たと思われると、紛争地域認定→平和維持軍投入、という解決策を想定されてしまうので、うかつに手を出せないのではないでしょうか。
なんだか形を変えた徳政令っぽくなってきたと思うのは私だけでしょうか。
下の本によれば、何度となく同じ歴史が繰り返されてきたということですが。
1人当たり貸付総額150―200万円上限に・金融庁が貸金業規制（日経）
http://www.nikkei.co.jp/news/main/20060730AT2C2804M29072006.html
（参考）
消費者クレジットの世界史
http://www.saysibon.com/pagelivre_8/pl_03718.html
金貸しの日本史
http://www.amazon.co.jp/gp/product/4106100967/503-7555871-5212732?v=glance&n=465392
＞平家さん
男性にあわせての補正は、働きたくても働き口がないので非労働力人口化してしまっている比率の推定ですので、ご指摘の部分の混同はそれほど大きくないのかな、とは思います（直近の労働力人口比率にご指摘の部分は反映されているはずですので）。
ただ、この推定のやり方で正しい値を得られているはずもなく、かといってこれ以外に何か適当な方法が思いつかないというだけの困った状態ではあるのですが・・・。
＞親イスラエルさん
ここではイスラエルのやったことの善悪は論じておりませんので・・・。
＞一国民さん
領土・領海に打ち込んだり、死傷者が出るようなことがなければ、PKFの出番はないのではないか、とは思います。
＞ばたーかっぷさん
日経報道ですが、「貸金業界」といって事業向け貸付がそのような額で抑えられたら商売上がったりでしょうし、かといって消費者金融に限定するなら「消費者金融」の法律上の定義をどうする、といった問題もあり、もし内容が事実であるなら、混乱の極みだなぁとしか申し上げようがありません。金融庁もしっかりしろよなぁ・・・。
bewaardさんの推計方法に変わりうるような案は、今のところ持ち得ていないのですが、例えば女性の労働力について、�〃糞な册阿鉾爾�就業意欲の変動を循環変動、�⊇�性の社会進出の影響をトレンド変動と解釈して、回帰分析の手法を応用し、女性の年齢階級別労働力率を循環要因とトレンド要因に分解、といった推計は出来るように思われます。しかしながら、�，禄朶塚廾�、�△蝋渋ね廾�で、それぞれ特性が異なるので、仮に何らかの推計が出来たとしても、推計の妥当性に問題があると、誤った情勢認識を広める危険性があるかも（e.g. GDPGAPをめぐる現状の議論）、といったあたりが気になるところです。
ご指摘の通り、あくまで日経の記事以外にソースはない状況である事は承知の上で進めさせていただきます。
朝鮮日報の記事以上には調べていなく、さらに住宅担保貸付の話なので正確には消費者信用の問題とパラレルではない事を断った上ですが、韓国って今総量規制をしているみたいなんですよね。
記事を見る限りそれでやはり混乱が起こっているような。
朝鮮日報（重いです）
http://japanese.chosun.com/site/data/html_dir/2006/07/04/20060704000008.html
>その後、金融監督院は各銀行対し、住宅担保貸出の総量規制を始めました。
韓国の例を見るまでも無く、総量規制っていうのは価格規制以上に筋が悪いと思います。
法律上の定義であるとか、立法技術は詳しく存じていませんが、消費者信用は無担保無保証で個人に貸付を行うものというイメージでしょう。
200万円で金利が18％なら、年36万、月3万、一時的な混乱はあるにせよ確かに多重債務は減るんでしょう。
でも、上位数社以外はすべて市場から退出しろって言っているに等しい気もします。
これって自民党主導なのか、金融庁主導なのか知りませんが、政府にそんな事を決める権利があるのかどうか。。。
ＰＳＥの時も思ったのですけど、今市場が存在する以上それは需給が一致していることの証左に他ならなく、それが矛盾を抱えた市場であろうとも、どれだけ小さな市場であろうとも、政府の力で市場ごと潰すなんて事はそう簡単に正当化されないと思ってしまう私は新古典派のドグマに染まっているのですかねえ。
＞rascal/kuma_assetさん
そのあたりになると、そもそも素人のblogの手に余るなぁというような逃げ口上が頭に浮かんだり（笑）。定期的に推計値を発表して、幸運にも注目を集めるようなことがあれば、あとは専門家がきちんと分析してくれることを期待すべきかな、という気がしてきました。しょせん今までも注記で逃げていたわけですし（笑）。
＞ばたーかっぷさん
形式的に定義するだけなら、まあ法制局参事官をクリアできる程度に詰まっていればいいので、何とかなるでしょう。
しかし問題は、それが実質的にどの程度きちんとした定義になるのか、ということです。事業者への縛りとして考えても、登録業種である以上は事業金融をやるか消費者金融をやるかは言い値でしかありませんし、かといって免許業種へと制度を変えてきちんと事前チェックをするような体制整備は、貸金業者の数を考えれば非現実的です。
また、実際の貸付においても、例えば個人事業主に対する運転資金貸付と、その事業主がプライヴェートで使う金の消費者金融としての貸付に区別がつけられるのかといえば、それこそ訴訟対応なら長らく時間をかけて裁判所がやってくれるでしょうけれど、という世界になってしまいます。
個人的には、PSEは過失犯であり今回は故意犯であるという違いがあると思いますが、「政府の力で市場ごと潰すなんて事はそう簡単に正当化されない」というのはおっしゃるとおりだと思います。といいますか、PSEより禁酒法あたりを私は連想します。やたらと倫理的色彩が強いところも共通していますし。
>bewaadさん、女性の結婚、出産に関する行動は１９９０年から２００６年までの間もかなり大きな変化をし、これからも変わっていくと思います。直近の労働力率は、直近の行動を反映しているだけなので、それを基準にすると過去におこった変化、将来のあるであろう変化を反映できないと思います。
>>bewaadさん
なるほど、実効性という論点でみても難しい話はたくさんあるようですね。
追加的に思ったのですが（論点がずれていたらごめんなさい）、こちらは経済産業省所管の割賦販売法だと思いますけど、ゴールドカードは300万くらいまで限度額が増額できるはずです。
個人に対する信用供与という点では同じだと思うのですが、これの整理も問題になりそうですね。
収入と履歴あっての限度額と考えれば、過剰貸付にはならないのかもしれませんけど、バランスを考えると微妙な取り扱いにならざるを得ないような。
結局色々考えると、総量規制というのは実効性という点でも経済に対する歪みという点でも、非常に危険な気がしてきます。
そもそも急激な規制強化でで大量に自己破産者が出たとしたら、日弁連が潤うだけなのではないかという邪推的な考えも・・・
＞平家さん
「直近」の言葉の使い方がまずかったかもしれませんが、例えば2001年のデータで試算する場合には、2001年を「直近」のものとして使うことを想定しています。そのときどきの「直近」で遡及的に過去を補正するのではないので、ご懸念については大丈夫ではないかな、と。
＞ばたーかっぷさん
VIP用のブラックアメックスやダイナース（は今でもステイタス高いのかな?）だと限度額なしなのですから、このあたりのサービスもどうしたものやら、ということはありそうですね。金持ちの事なんか知ったことかということなのでしょうけれど、日弁連の中から反対が出てきたりして（笑）。
＞そもそも急激な規制強化でで大量に自己破産者が出たとしたら、日弁連が潤うだけなのではないかという邪推的な考えも・・・
ご指摘のような経済学的思考で日弁連が主張してくれているなら、よっぽどそうであって欲しいわけですが、単にそういう思考ができないだけにしか見えませんからねぇ・・・。
>bewaadさん。「直近の」と言うのは「当該年の」という意味なのですね。それなら分かりました。
ごまかしの、指数や統計値はもう、飽き飽き
原油高騰ですでに倒産が絶えない
雇用悪化と消費低迷はインフレ
携帯の普及であらぬ噂で民衆パニックが始まる
インフレである
＞平家さん
ミスリードな書き方で失礼致しました。
＞T.Hさん
原油高騰はインフレ要因ですが、雇用悪化や消費低迷はディスインフレ要因です。