SNOWLOGの日記。

雪とねこが好きです。日々読書、日々学習、日々成長を目指すブログです。

厚生労働省・勤労統計の不正問題。



 樋口美雄先生までもが参考人として

国会で答弁させられそうである。

 問題は何か?

 連日国会で追及されてされていますが、

厚生労働省が作成する統計で、

不正が行われていたことが

判明してから大々的に問題になっています。

 
 統計の不正が問題なのは

連日国会で取り上げられているので

国会中経を見てる方はわかると思います。

 大臣の答弁では統計は「専門的技術的」な分野であり、

何がいったい不正なのかというと

 厚労省が作成した「毎月勤労統計調査」という

統計の不正なのです。

 これは労働者の賃金や労働時間に関する統計で、

調査結果はGDPの算出にも用いられるなど、

政府における基幹統計の一つです。

この統計が正確でないと、

 労働者の賃金が上がったのか下がっているのか

残業が増えたのか減ったのかなど、

労働環境の変化について

正しくわからないです。

 労働者は誰もが働き方改革を口にする世の中になった。

しかし、毎月の勤労統計が不正であったのならば、

働き方改革は進んでいるの遅れているのかについても

わからなくなります。


 統計はあらゆる政策の判断基準になるので、

本来、全数の調査するべきところをサンプル数を抽出して

調査にして、それを補正しなかったことです。

 サンプルの調査は一般的であり、

サンプルの調査を行ったからといって、

それだけで数値が極端におかしくなるのではないです。

 例えば、(あくまで例ですが、)

1000件を調査する必要があったとして、

うち200件だけのサンプルの

調査した場合には、得られた数字に

 ×5をして、1000件分の調査に近い数字が得られるはずです。


 小学生のとき理科で魚卵の粒を

数えたことがあると思います。

魚の卵の粒を数える時に、

いくらはなんとか数えられそうですね、

たらこや筋子は細かいので、その一部、

例えば全体の五分の一程度の部分の粒を数えて

その粒の数を5倍にすれば全体の数がわかるというものです。

 不正が見つかった調査は、

本来全数の調査をしなければならないのに、

サンプルの調査にしてしまった

のでそれがすでに不正なのですが、

数字がおかしくなったのは、

上記の×5のような作業をしていなかったからです。

例えば、本来は1000件分の数字が必要だったのだが、

200件分の数値しかなかったということなので、

×5を忘れたようで、

出てきた賃金の数字は実際よりも低くなってしまいました。

 この不正は2004年からずっと続いていたので、

15年くらい、賃金が低く算出されていたことになります。

 統計の不正が発覚した場合には、

2004年までさかのぼって、訂正しておけばいいのに

 なぜかしら、厚労省はこうした訂正を行わず、

2018年以降のデータだけを訂正してしまう。

このため、2018年からは急に

賃金が上昇したように思われたのでした。

しかもこの全数調査ではなかった、補正をしなかった

さらにはその経緯を説明しなかったのです。

 2018年以降の分の訂正だけにしたのは、

作業を行った人にしかわからないので

なぜそのような不正が行われたのかは

今のところ解明されていません。

 野党は国会で追及していますが、

このことは、

今国会で与党の蹉跌になるかもしれません。

 2004年からすべてのデータを

訂正するのは大変な作業なので、

単に面倒くさいだけなのかもしれません。


 統計をやっているセクションは

あまり人気がないセクションであるようです。

官僚になったら国の政策に

関わっていきたいものでしょう。

 政策にはあまりかかわらない

セクションでは職員のやる気もなくなる。

上司はよくかわるが、上司は統計のことはわからない。

 大臣がいうように「専門的技術的」なのだから、

上司は部下に「お前らにまかせる」ということになるのでしょう。

 現場は専門性はあるのだが、上がそういうからには

今までやってきたことを

無批判にやっていくだけにしようということで

 結果が15年間の統計の不正と

なってしまったのではないでしょうか。

 厚労大臣は違うと答弁しているようですが、

政治家がかかわったとすれば、

幹部級の人物も関与したのではないかと思われます。

大西前統括官は自分ではチェックしていないと

答弁していますが。


 経緯をみまもるしかないですね。


最後まで読んでいただいてありがとうございます。


統計学勉強するのにはいい本です。

統計学入門

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樋口美雄先生の御著書。

格差社会と労働市場:貧困の固定化をどう回避するか

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