経済・企業

今さら聞けない!SDGsと貧困:「エンゲル係数」はなぜ「使えないデータ」なのか=松本健太郎(データサイエンティスト&マーケター)

    エンゲル係数は歴史的使命を終えたのか?

    「日経ビジネス」にてやらせていただいている連載で「不思議な動きをするエンゲル係数 今後も生活水準の指標たり得るか」という記事を公開しました。

    もはやエンゲル係数って歴史的使命を終えたんじゃないか、という所感を書いております。

    今回はその記事の補足をかねて「エンゲル係数」について再考してみたいと思います。

    「エンゲル係数」とは「家計の消費支出」に占める「飲食費」の割合のことで、経済成長にしたがって低下していくと言われています。

    家計調査については定期的にウォッチしており、以前にも私が刊行した「データサイエンス超入門」でその"扱いづらさ"を取り上げています。

    「家計調査」とは、およそ9000世帯を抽出した標本調査です。その標本の中で「収入が下位20%層」「収入が中間20%層」「収入が上位20%層」のエンゲル係数は以下のように推移します。

    図 家計調査(二人以上の世帯)「エンゲル係数」 12カ月移動平均法を使い加工
    図 家計調査(二人以上の世帯)「エンゲル係数」 12カ月移動平均法を使い加工

    約20年分の長期時系列で推移を眺めると、2013年~2016年にかけて、どの層もエンゲル係数が上昇していると分かります。

    一方で、2018年後半から「収入が中間20%層」「収入が上位20%層」は下降傾向にありますが「収入が下位20%層」は横ばいのままだと分かります。

    このデータを見て一番驚いたのは「収入が上位20%層」と「収入が下位20%層」のエンゲル係数の差が、たった約6〜8ポイントしかない点です。「収入が上位20%層」のエンゲル係数が想定より高い。

    そこで消費支出、飲食費の推移を見てみましょう。

    図 家計調査(二人以上の世帯)「飲食費」 12カ月移動平均法を使い加工
    図 家計調査(二人以上の世帯)「飲食費」 12カ月移動平均法を使い加工
    図 家計調査(二人以上の世帯)「消費支出」 12カ月移動平均法を使い加工
    図 家計調査(二人以上の世帯)「消費支出」 12カ月移動平均法を使い加工

    「収入が上位20%層」の飲食費が約9万強! 道理で、エンゲル係数が低くないわけです。近所の高級スーパーの客足が減らないわけだ。良い肉、良い魚、良い野菜食ってんだろうなぁ…。

    ちなみに経済学者の飯田泰之さんは、以下のように述べておられます。

    軽減税率は貧困対策に効果的なのか? | SYNODOS -シノドス-

    「しかし日本では、金持ちになっても食費が占める割合が下がらないんですよ。最も貧しい20%の人口は支出の約25%を食費に当てていて、最も豊かな20%は支出の22%ぐらいを食費にあてている。この程度しか差がないんですね。ついでに言いますと、中間層の方が食費にあてる割合が高かったりします。

     これは日本の場合食べることが生存のために必要な活動であるだけでなく、「食べることが趣味」という人の割合がかなり高いんですね。そう言うと「金持ちは外食でお金を使っているんじゃないか」と思われるかもしれませんが、実は比較的高所得者層のほうが専業主婦の方と結婚されていることもあり、意外と外食が多いのは中の下(と言ったら失礼ですが)の層なんです。」

    こうなると、もうエンゲル係数高い低いの議論って、どこまで有用なんでしょう…と思う次第です。

    「所得の階層別」に見ないとエンゲル係数は役に立たない

    各層の傾向を図にすると、こんな感じ。

    エンゲル係数が下がった層もあれば横ばいの層もあるのが実態です。層別に見ないと、何が原因でエンゲル係数が上がっている・下がっているがよく分かりませんね。

    家計調査約9000世帯の平均が、特定の層の傾向を表すとは限りません。あくまで平均という「実際には存在しない値」で表現しているからです。

    シンプトンのパラドクスに近しい匂いを感じますね。

    シンプソンのパラドックス

    (Wikipediaより)母集団での相関と、母集団を分割した集団での相関は、異なっている場合がある。つまり集団を2つに分けた場合にある仮説が成立しても、集団全体では正反対の仮説が成立することがある。

    そこで層別に見ようと考えると、約9000世帯を分割することになるので、一気に標準誤差が高まります。

    なんだか家計調査って、「帯に短し襷に長し」なんですよね。

    エンゲル係数は、消費支出が少ない層ほど飲食費が占める割合が高いという指数です。

    いわば「世帯の生活水準を示す指数」です。

    そう考えると、特に貧困層・困窮世帯が増税の影響をどれくらい受けたのかを知るのに適した指標だとも言えます。

    しかし母子家庭や高齢者世帯など層を細かく切り刻めば、今度は標本数が一気に減ってしまう。そうなると「抽出した標本がたまたまそうなっているだけで母集団は違うんじゃない?」という反論が当然出てきます。

    たぶん、貧困層・困窮世帯の実態を把握するうえで、エンゲル係数だけを根拠にするのは危険なんでしょうね。

    松本健太郎(まつもと・けんたろう)

    1984年生まれ。データサイエンティスト。

    龍谷大学法学部卒業後、データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院で統計学・データサイエンスを〝学び直し〟。デジタルマーケティングや消費者インサイトの分析業務を中心にさまざまなデータ分析を担当するほか、日経ビジネスオンライン、ITmedia、週刊東洋経済など各種媒体にAI・データサイエンス・マーケティングに関する記事を執筆、テレビ番組の企画出演も多数。SNSを通じた情報発信には定評があり、noteで活躍しているオピニオンリーダーの知見をシェアする「日経COMEMO」メンバーとしても活躍中。

    2020年7月に新刊『人は悪魔に熱狂する 悪と欲望の行動経済学』(毎日新聞出版)を刊行予定。

    著書に『データサイエンス「超」入門』(毎日新聞出版)『誤解だらけの人工知能』『なぜ「つい買ってしまう」のか』(光文社新書) 『グラフをつくる前に読む本』(技術評論社)など多数。

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