第３章 国内の将来市場規模等の推計
I. 推計手法の方針
２． 推計手法の改善
上述の通り、昨年度の推計手法を踏襲しつつ、推計精度を高めるような手法の改善に重きを置 く。推計精度を向上させるために、以下
2
つの改善パターンが考えられる。表
89 国内将来推計の改善パターン
２.１
説明変数の将来推計手法の改善（パターン1）
昨年度は、日本経済研究センターの
GDP
成長率予測値を全産業一律で使用したが、本年度は日 本経済研究センターが発表している2025
年までの産業別の成長率予測値を使用することで、将 来の産業構造変化を反映した推計とする。なお、説明変数に使用している最終需要は、国内需要 に加えて輸出を考慮していることから、説明変数の将来推計においても輸出の成長率を加味する。まず、
2025
年までの産業別最終需要の年平均成長率を算出する。本推計で使用している政府 統計国内最終需要分類と日本経済研究センターの最終需要分類の対応付けを行い、各産業の最終 需要（国内需要＋輸出）の年平均成長率を算出する。ただし、最終需要が1
兆円に満たない産業（鉱業、パルプ・紙など）は、年平均成長率の変化が極めて大きくなるため、全ての成長率を
0%
と設定した。改善パターン 改善内容 推計実施上の
懸念点
パターン１．説明変数の 将来推計手法の変更
パターン１－１．
最終需要を 産業別に将来推計
昨年度は、全産業とも、日本経済研究セ ンターのGDP成長率予測値を使用した。
今年度、産業別の成長率予測値を使用 することで、将来の産業構造変化を反映 した推計とする。
日本経済研究センターが、2025年まで の産業別成長率予測を公表している。
2026年以降の予測方法について検討 が必要。
パターン２．推計手法の 変更
パターン２－１．
人口・最終需要以外の 説明変数の適用
現在の説明変数候補（人口/最終需要）
以外に、最適な説明変数が想定される ものについては、説明変数候補を拡大 する。
（ダミー変数を補助金額に変更する等）
他の説明変数候補があったとしても、
2050年までの将来予測がされているも のはほとんど存在しないと思われる。
また、説明変数に使用するものとして、
最終需要とその他のものを混在させるこ とが妥当かについても検証が必要。
パターン２－２．
異なる推計モデル を使用
成長曲線を用いて普及率の変化を予測 するなど、重回帰分析以外の推計モデ ルを使用ほうが望ましい項目について、
推計モデルを変更する。
個別の推計は可能だが、全体市場規模
を出すために合計する際、異なる手法で
の推計結果を合計することの意味付け
が難しい。
115
表
90
産業別最終需要の年平均成長率 出所）日本経済研究センター資料を基にNRI
作成政府統計国内最終需要分類 日本経済研究センター
（本推計で使用） 産業別最終需要分類 1996-2000 2001-2005 2006-2010 2011-2015 2016-2020 2021-2025
農林水産業 農林水産業 0.42% -0.85% -1.34% -0.47% -0.97% -1.02%
鉱業 鉱業 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
食料品 食料品 0.34% -1.02% -1.29% -0.38% -0.54% -0.79%
繊維 繊維 -4.90% -6.10% -3.25% -0.52% 0.52% 0.00%
パルプ・紙 パルプ・紙・木製品 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
化学 化学 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
石油・石炭製品 石油・石炭製品 2.90% 1.92% -0.61% 1.81% 2.45% 2.87%
窯業・土石製品 窯業・土石 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
鉄鋼 非鉄金属
金属製品 金属製品 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
一般機械 一般機械 0.89% 2.74% -3.43% 2.94% 3.64% 3.33%
産業用電気機器 民生用電気機器 電子計算機･通信機器 半導体･電子部品等 自動車
その他輸送機械
精密機械 精密機械 3.04% 3.13% -0.48% 3.20% 3.50% 3.59%
その他の製造工業製品 その他製造業 -0.29% 0.87% -0.57% -0.29% 3.56% 5.53%
建設 建設 -2.78% -4.83% -6.29% 1.39% -0.97% -1.39%
電力 ガス・熱供給 水道・廃棄物処理 卸売
小売
金融・保険 金融・保険 0.38% 3.52% -3.40% 0.74% 0.36% 0.18%
不動産 不動産 0.91% 0.49% 0.92% 0.07% 0.13% 0.07%
運輸 通信・放送 公務
その他公共サービス 医療・介護等
広告・調査・情報サービス その他の対事業所サービス 対個人サービス
対家計民間非営利サ－ビス (対応なし。第三次産業で代用) 1.54% 1.47% -0.01% 0.41% 0.61% 0.65%
1.38%
サ－ビス
2.51% 0.92% -0.02% 1.94% 1.59%
0.60%
政府サ－ビス
1.33% 1.62% 0.33% -0.51% -0.28% 0.49%
運輸・通信
4.41% 1.80% 1.96% 0.59% 0.85%
-0.48%
卸売・小売
-0.68% 3.05% -1.56% -1.30% -0.10% -0.10%
電気・ガス・水道
4.04% -0.45% 1.12% -1.11% -0.70%
2.16%
輸送用機械
0.88% 3.58% -0.58% 2.39% 2.02% 0.29%
電気機械
5.45% 3.85% 4.60% 2.48% 2.93%
年平均成長率（国内需要＋輸出）
一次金属 6.58% 4.94% 7.03% 4.63% 5.99% 5.60%
116
次に、
2025
年以降の産業別最終需要の年平均成長率を算出する。しかし、日本経済研究セン ターの産業別の成長率予測値は2025
年までしか公表されていないため、2025
年以降は同セン ターのGDP
基準シナリオのGDP
年平均成長率の変化率と同じ変化率で産業別の年平均成長率を 変化させる。表
91 産業別最終需要の 2025
年以降の成長率推計以上のように、本年度は産業別の最終需要の将来推計を行った上で、国内将来推計の回帰分析 において、産業別の最終需要を説明変数として採用する。
2011-2015
2016-2020
2021-2025
2026 -2030
2031-2035
2036-2040
2041-2045
2046-2050
GDP成長率 1.003 1.003 0.998 0.998 0.995 0.995
GDP成長率の変化率
農林水産業成長率 0.995 0.990 0.990 0.990 0.985 0.985 0.982 0.982
食料品成長率 0.995 0.993 0.991 0.991 0.986 0.986 0.983 0.983
繊維成長率 0.994 1.000 1.000 1.000 0.995 0.995 0.992 0.992
… … … …
1.000 0.995 1.000 0.997 1.000
GDP
成長率の変化率を産業別最終需要成長率の 変化率として使用
青：日本経済研究センターの予測値 赤：
NRI
推計値117 ２.２
推計手法の変更（パターン2）
“現在の回帰分析結果が最適でない”と評価される項目について、推計手法の変更を検討する。
回帰分析結果の最適性は、以下
2
つの視点で考える。統計指標
回帰分析の結果の妥当性を評価するために、一般的に、決定係数、
t
値、p
値などの参考 指標が用いられることが多い。昨年度は、定性的な説明変数の選択理由が適切であれば、これら指標での妥当性が低くても最終結果として使用していた。本年度は、結果の妥当性 が低い項目について、説明変数の見直しなどを検討する。
図
37 昨年度の回帰分析検定結果（大気汚染防止分野）
経済動向・政策目標との適合性
特に足元で急成長している分類では、説明変数の選択の仕方によって、将来予測値が大き く異なる。また、現在の急成長は必ずしも将来にわたって同じ回帰式で説明できないケー スも想定される。そこで本年度は、急成長している将来推計分類について、政府の政策目 標や業界団体などの将来推計値や将来目標値を参考に、分析手法の再検討を行う。
図３８ 急成長している分類における昨年度の推計結果例
回帰分析結果 回帰統計
重相関 R 0.591975 切片 石油・石炭製品最終需要 輸送用機械最終需要 重決定 R2 0.350435 係数 4143.7 0.304773729 0.030787558 補正 R2 0.220522 標準誤差 1894.3 0.24066308 0.10402161 標準誤差 861.4009 t値 2.1874 1.266391711 0.295972711 観測数 13 P値 0.0536 0.234075997 0.773305968
決定係数
0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040 2042 2044 2046 2048 2050
省エネルギー建築
0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040 2042 2044 2046 2048 2050
クリーンエネルギー利用
118
２
.
２.
１検定結果の妥当性・信頼性が低い分類の改善（パターン
2
‐1
）(1)
検定結果の確認検討対象分類を抽出するために、昨年度実施した回帰分析結果の妥当性・信頼性を確認す る。一般的に、回帰分析結果の妥当性・信頼性を確認する方法として、以下の項目を確認す ることが多い。ただし、以下の基準はあくまで参考値として使用し、論理的関連性が強い場 合や、その他に適切な選択肢が取れない場合には、基準外の値となってもそのまま使用する ことがある。
決定係数
回帰式のあてはまりの良さを示す指標であり、一般的に、自由度調整済決定係数の 値が
0.5
以上となることが望ましいとされる。t
値t
値は説明変数の係数や定数項の確からしさの度合いを判断する際に使用する数値 であり、t 値の絶対値が大きければ大きいほど、強く有意であると判断できる。一般 的に、t
値の絶対値が2.0
以上であれば有意であると判断される。p
値p
値は係数や定数項の値が偶然である確率を示す。有意水準は、1%、5%、10%な どが使用されているが、本推計では5%
以下であることを目安とする。ただし、t
値とp
値の相関性が高いため、本検討では主にt
値を優先的に確認し、p値は参考値とす る。多重共線性
重回帰分析を行う場合、説明変数間に強い相関がある場合には解析結果が不正確に なる。これを回避するため、各説明変数間の単相関係数が
0.7
以下であることを目安 とする。(2)
検討対象分類の抽出決定係数や
t
値などの検定結果を参考とし、検討対象分類を抽出した。将来推計分類別の 検定結果は以下のとおり。119
表
92
回帰分析による検定結果（昨年度）昨年度の検定結果を確認すると、全
23
将来推計分類のうち、7
分類の決定係数が一般的な 基準値である0.5
を下回っている。また、決定係数が0.5
以上の分類についても、t
値の絶対 値が一般的な基準値である2.0
以下であった。これらの将来推計分類を検討対象として、回帰式の改善を行う。回帰分析の一般的な改善 手法である変数増減法を用いて、説明変数の入替えやダミー変数の追加などを行うことで、
推計値の精度向上を図る。
補正R2
決定係数 説明変数1 説明変数2 説明変数3 説明変数4
fa1 大気汚染防止 0.22 1.27 0.30 ●
fa2 下水、排水処理 0.94 13.35
fa3 土壌、水質浄化 0.46 3.36 ●
fa4 騒音、振動防止 0.77 6.44
fa5 環境経営支援 0.62 4.49
fa6 化学物質汚染防止 0.97 20.24 -3.83
fb1 クリーンエネルギー利用 0.90 6.16 2.97
fb2 省エネルギー建築 0.98 -1.32 6.74 7.64 ●
fb3 省エネルギー電化製品 0.91 0.88 6.41 4.19 ●
fb4 ユーティリティ省エネルギー化 0.50 2.02 -3.54 ●
fb5 省エネルギー輸送機関・輸送サービス 0.31 0.95 1.28 ●
fb6 自動車の低燃費化 0.93 3.43 3.13 3.97 1.55
fb7 排出権取引 0.55 3.93
fc1 廃棄物処理、リサイクル 0.50 1.34 3.72 ●
fc2 リサイクル素材 0.73 2.93 1.51 ●
fc3 資源有効利用製品 0.85 1.41 5.49 ●
fc4 リフォーム、リペア 0.60 4.39 2.38
fc5 リース、レンタル 0.75 2.72 -3.74
fc6 長寿命建築 0.85 8.41
fd1 緑化、水辺再生工事 0.20 -1.94 -2.21 ●
fd2 水資源利用 0.53 3.82
fd3 持続可能な農林水産業 0.94 3.34 13.46
fd4 環境保護意識向上 -0.07 0.48 ●
将来推計分類 t値
分類番号 検討対象