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「問題の核心は！？徹底検証・統計不正」 （NHK 2019/2/18）
https://www.nhk.or.jp/gendai/articles/4248/
景気動向や経済政策の指標となる重要な統計が歪められていた厚生労働省の統計不正問題。なぜ長年にわたって不正は続けられたのか？延べおよそ２０００万人にのぼる、雇用保険などの過少給付の実態は？そして、国会での論戦の行方は―。取材班は、当時の厚生労働省の関係者などを徹底取材。問題の核心に迫る。
■ 厚労省関係者が告白！組織の内幕
明らかになった統計不正問題。現場にいた厚生労働省の担当者が、私たちの取材に初めて応じました。
厚生労働省 元統計担当
「とりあえず先輩に言われたことを引き継ぎ事項に従ってやって。自分も担当の係で、ここどうなんだろうと思うことはあった。当時は出世したいという思いがあったので、ミスは許されない。」
さらに担当者は、統計の重要性についての認識が甘かったと明かしました。
厚生労働省 元統計担当
「保険の給付の額にはねる（影響する）というのは、実際、報道を見て初めて知ったので、そこまではねる（影響する）ようなものだと正直思っていなかった。軽視はしていないけど、経済を左右するものだっていうことで自負を持って慎重にやっていましたけど、あそこまで政策にはねる（影響する）ものだとは正直思わなかったので、びっくり。」
なぜ不正は始まり、長年にわたり放置されてきたのか。私たちは、厚生労働省の現役職員やＯＢなど、関係者１５０人以上に取材を試みてきました。注目したのは、問題が発覚するまでの歴代の担当課長の対応です。
不正が始まったのは平成１６年。毎月勤労統計調査は、本来従業員５００人以上の事業所すべてが対象でした。しかし、東京都では、ルールに反しておよそ３分の１を抽出する手法で調査が行われるようになりました。さらに、必要な統計処理もされなかったため、ゆがんだデータが公表され続けたのです。
不正を始めた理由について、当時の担当者は、調査を担う都道府県からの「負担を減らしてほしい」という要望に配慮する必要があったと説明しています。当時の課長は、ルールに反して抽出調査に変更したいという部下からの提案を決裁していました。ところが課長には、重大な決裁だという覚えはなく、後任の課長にも引き継いでいなかったことが取材で分かりました。その後、５人目の課長までは不正を認識することがなかったといいます。
元課長の取材メモ
「本当に驚いた。報道されたときフェイクニュースかと思ったぐらいだ。本来は大事な情報は上げてもらって情報共有して、ということでなくてはいけない。まさに、そこは私に監督責任がある。」
調査が不自然なことに初めて気づいたのは、６人目の課長でした。この課長は専門知識を持っていたため、データを確認した結果、不正に気づいたのです。しかし、課長が行ったのは隠蔽とも取れる行動でした。毎月勤労統計のマニュアルから「抽出調査をしている」という内容を削除。
さらに、外部の有識者が集まる会議でも、「全数調査を行っている」という、うその説明をしていたのです。不正が止まることはありませんでした。ＮＨＫの取材に対してこの課長は「特別監察委員会の調査を受けているので話せることはない」と答えました。
さらに関係者の取材を進めると、続く７人目の課長が不正にどう対応したのか、その詳細も浮かび上がってきました。課長は、前任者からの引き継ぎで、統計の不正について知らされていました。そこで考えたのが、ルールを実態に合わせることでした。総務省に提出する計画にある全数調査という表現に「原則として」を加え、抽出の調査も認められるよう打診します。しかし、総務省とのやり取りの中でこれまでの不正が発覚するのを恐れ、断念しました。
当時の担当者は、特別監察委員会の調査などに対して、こう話しているといいます。
当時の担当者の取材メモ
「総務省側から『何か変えるんですか』と聞かれた。それ以上主張すると『じゃあ今までどうやっていたのか』と聞かれるでしょう。そこでまたウソの上塗りをするわけにはいかない。諦めざるを得なかった。」
その後、調査の制度改正のタイミングで、課長はデータのゆがみを補正する指示を出します。そのことを公表することはなく、上司にも報告していませんでした。
厚生労働省 元統計担当
「（不正を）忖度（そんたく）して言わないという方、前任、前々任に被害が及ぶじゃないですけど、そっちまで迷惑をかけると考える人もいましたので、それで言わない可能性も確かにありますね。組織的不関与、いろんな人がしっかり見て組織に関与していれば、こんなことはなかった。」
(以下略)
-----(引用ここまで)--------------------------------
このように厚労省では、統計の改ざん、隠蔽が常態化しています。
コロナワクチン関連のデータも絶対に信用してはいけません。
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