@article{oai:chuo-u.repo.nii.ac.jp:02000003,
 author = {櫻本,健 and サクラモト,タケシ and SAKURAMOTO,Takeshi},
 journal = {経済研究所 Discussion Paper, IERCU Discussion Paper},
 month = {Jul, Aug},
 note = {application/pdf, 2025年に国民経済計算体系の改訂が予定されており、デジタル化の中でデータを生産とするかどうかが重要なテーマとなっている。公的統計分野で捕捉されるデジタル化に対してマクロデータ全体の整合性が問われていることがデータの導入に対する機運につながっている。2023年6月現在でデータは生産とする方向で、調整が進められているが、実際の推計では試行錯誤が続き、推計が見通しは立っていない。
推計方法としてアメリカは職業別オルタナティブデータを用いて、機械学習でモデル推計した。一方推計方法として有力視されているのは投入法で数多くの仮定を置いて推計する。アメリカ以外の国々は基本的に職業分類別データを使用して仮定を置き、データ作成を行っている部門を大まかに推計しようとしている。その結果、仮定の厳密さで大きな差が出ることになった。厳密な仮定を置く方向性が有力になるとみられる。この論文では導入に当たっての背景と推計での試行錯誤を説明した。},
 title = {2025年改訂国民経済計算におけるデータの導入に向けた国際的背景},
 volume = {386},
 year = {2023, 2023}
}