「社会経済研究」（旧「電力経済研究」改め）「社会経済研究」は、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研究の発展に資する未発表の論文を中心に掲載
し、学術の振興に寄与することを目的とした雑誌です。年１回の刊行を原則とし、広く一般からの投稿を受け入れております。
１．原稿の種類「論文」のみと致します（巻末投稿規程ご参照）。
２．著作権等について原稿の採用、雑誌の編集等については、「社会経済研究」編集委員会がその責任を負います。しかしながら、各論文の内容については、筆者にその責があります。また、本誌に掲載されたすべての原稿の著作権は（財）電力中央研究所に帰属します。他の出版物等に転載を希望する場合には、「社会経済研究」編集委員会の承諾を得てください。

５５号編集委員
浅子和美（一橋大学（ゲスト・エディター））門多治、人見和美＜社会経済研究Ｎｏ．５５＞

２００７．１１目

次

巻頭言 ·························································

谷口武俊 ···· 1＜論文＞『「石油・物価・日本経済」特集』
地域別フィリップス曲線と産業構造································

浅子和美 ···· 3·································································································

小巻泰之

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線····················

加藤久和 ··· 31

輸入原油価格の国内価格波及の日米比較····························

藤川清史 ··· 45·································································································

下田充·································································································

渡邉隆俊

原油価格高騰期の産業別物価変動-極分解法による今次原油高騰期と石油危機時の比較分析 ·············

服部恒明 ··· 63·································································································

人見和美

1990 年代以降の財政政策の効果···································

千田亮吉 ··· 81

.

社会経済研究 №55 2007.11

1

巻

頭

言

このたび、「電力経済研究」をリニューアルし、「社会経済研究」として刊行することとなりました。
「電力経済研究」は 1972 年 8 月の第 1 号から 2005 年 11 月の第 54 号まで、
経済、経営、エネルギー・電力、環境等に関連した研究成果等を掲載し、学術の振興に寄与することを目的とし発行してまいりました。第 1、２号を眺めてみると、電力需要予測モ
デル、電気事業の企業モデル、エネルギーと原子力、人間環境システムの一般理論をめざしてといったタイトルの論文が掲載されており、今も重要なかつ関心の高いテーマが取上
げられていることに改めて、常に問題意識を研ぎすまし、先見性をもち、継続的に探求していくことの大切さを思った次第です。
エネルギー・電力に関わる諸課題は、グローバルかつ複雑化する社会のなか人々の価値観、社会制度・法規制、国内外経済動向、環境、科学技術などと密接につながり、相互に関連する複合的な問題であります。そのため、これら課題の解明・解決にあたっては、社
会科学、工学、政策科学など幅広い分野での深い調査、分析と学術的知見や実務的知見の統合化、社会的な共有化が必要となります。
「社会経済研究」は、エネルギー・電力分野における社会科学、政策科学研究の学術誌として広く研究者や実務者の方々の議論の場を提供していければと考えております。
2007 年 11 月
財団法人電力中央研究所
社会経済研究所長

谷口武俊

.

社会経済研究 №55 2007.11

3

地域別フィリップス曲線と産業構造
Japanese Phillips Curves by Area and Their Industrial Structures
キーワード：フィリップス曲線、ループ、一物一価の法則、地域特化指数、産業構造
浅

子

和

美

小

巻

泰

之

本論文では、日本の地域毎のフィリップス曲線を推計し、物価形成において地域間の相異があるのか否かを検証する。地域経済に関連したデータでは、必ずしも都道府県別の物価や需給変数などが整合的かつ十分に整備されていないために、基本形としては、全国を９地域に分割したデータを用いて計測する。
計測結果は必ずしも頑健とはいえない部分もあるが、基本的には、確かに地域毎にフィリップス曲線の形状は異なり、特に関東・近畿・東海といった都市圏の地域とそれ以外の地方圏の地域での相異が確認される。こうした相異が生じる主な原因としては産業構造の相異があり、とりわけ製造業のシェ
アの違いが大きい。製造業のシェアの高い都市圏では、潜在的にはインフレ率には下方にバイアスがあり、対照的な状況にある地方圏ではインフレ率には上方バイアスがある。
これには別の解釈も可能である。すなわち、国民経済であまねく一物一価法則が貫徹しているとす
れば、景気の跛行性などにより同時点での地域毎の需給 GAP に相異があれば、理論的には地域毎のフィリップス曲線の形状が異なったものでなければならないともいえるのである。
１．はじめに
２．地域別フィリップス曲線の形状
2.1 データの説明
2.2 インフレ率と GAP 変数の関係
３．拡張版フィリップス曲線
3.1 期待インフレを含むフィリップス曲線
3.2 期待インフレ率を含まないモデル

3.3 パネル分析
４．産業構造と地域の特性
4.1 地域特化指数（Ⅰ型とⅡ型）
4.2 地域別産業構造
4.3 産業構造と物価形成
５．結語

１．はじめにの失業率は、（月次データとしては 1980 年代後
半期にも散発的に 3％台を記録したものの）年

日本経済は、バブル経済崩壊後の 1990 年代

次データとしては景気後退期でも２％台止まりの後半期から 2000 年代にかけてデフレを経験であったものが、1995 年に初めて３％台に突入した。経済成長とインフレが共存してきたのが、し 2002 年には 5.4％に達した。失業率の急上昇

戦後の日本経済の「常態」であり、そこに拡張は、グローバル化によって競争が激化した企業期と後退期といった景気のサイクルが繰り返さが従業員のリストラを進めたのが主因とされるれてきた。賃金や物価に下方硬直性や粘着性がが、加えてバブル期の反動としての過剰設備・あるというのが、そうした経済パフォーマンス

過剰雇用・過剰債務の「３つの過剰」の解消がの背景にあった。有賀他（1992）は、常態時代進められたという大きな背景がある。景気対策の日本経済における物価形成メカニズムの「定としての公共事業が抑制されたのも関係しよう。

型化された事実」を解明しているが、名目賃金

こうした物価と失業率の動きは、1970 年代か率や一般物価水準が持続的に下落するデフレはら 80 年代にかけて忘れられ続けたフィリップ

想定外であった。

ス曲線の復活を想起させる。すなわち、インフ

デフレ下の日本経済では、失業率の急上昇もレ率と失業率の間のトレード・オフ関係の成立起こった。すなわち、1990 年代初頭までの日本である。この際、もともとのフィリップス曲線

4

地域別フィリップス曲線と産業構造が原点に関して凸であったことも想起する必要

カールソン・パーキン法を適用して質的データがある。すなわち、失業率が低く推移する領域

から量的指標を構築する。第３点としては、石でのトレード・オフ関係は急なスロープを形成

油価格の変動などの供給ショックを輸入物価のするが、失業率が高い領域ではそのスロープは

動きを通じて取り入れる。このショック自体は穏やかなものになっているというものである。

地域に特有のものではなく全国一律のものであ

この点は、竹田・小巻・矢嶋(2005)や黒田・山ると想定するが、それが地域毎の物価動向に異本（2006）によっても確認されており、近年のなった影響を及ぼしているか否かの検証を行う。

フィリップス曲線の傾きは低下し、確かに局所

第 4 に、地域間の産業構造に注目し、その相異的には水平化してきている。

と地域毎の物価形成の相異との連関性を確認す

デフレ下の日本経済の別の特徴としては、浅子・板・上田（2007）に代表されるアカデミッ

る。この目的のために、地域間の相異性の程度を表す指標を計測する。

クな検証とともに、2007 年 7 月の参議院議員

以下、あらかじめ本論文の分析から得られた

選挙の結果が端的に物語ったように、景気の地

主な結果をまとめると、次の通りである。まず

域間・産業間の跛行性が高まっていることがあ

第 1 に、関東、東海、近畿といった製造業およげられる。地域間格差や産業間格差の拡大と表び大都市商業圏を抱える地域では、近年のフィ

裏一体の関係にある景気の跛行性は、地域間でリップス曲線の傾きの低下が顕著であるものの、の物価変動の様相にも影響を及ぼしている可能北海道をはじめ他の地方圏の地域では、必ずし性がある。本論文の問題意識もそこにあり、フもそうした傾向が有意に確認されるわけではなィリップス曲線の関係が、地域によって異なっい。第 2 に、どの地域においても、1970 年代

たものになっているか否かについて、地域デー

から 80 年代にかけて、フィリップス曲線は厳タをもとに検証する。この際、とりわけ以下の密な曲線上を推移したというよりも、曲線の周４点に注力する。

辺で時計回り（右回り）のループを描いている。

まず第１は、そもそも推計したフィリップス

第 3 に、期待インフレ率を導入した「拡張さ曲線の形状が地域間で異なっているか否かを確れたフィリップス曲線」を推計すると、期待変認する。地域間で形状に差異がないのであれば数が有意な地域と有意でない地域があり、イン

あえて地域毎に推計する必要はないことになる

フレ期待の役割に地域での差異が存在する。第が、本論文ではこれを統計的に検証する。なお、

4 に、期待インフレ率を含まないモデルについ

本論文でのフィリップス曲線としては、一般物て構造変化テストを行うと、1970 年代後半に構価上昇率と有効求人倍率（の逆数）との関係と造変化が生じたことを確認できる。第 5 に、フして理解する。確かに近年の日本の失業率が高ィリップス曲線の説明変数としての需給ギャッ

まり変動も大きくなったとはいえ、1970 年代か

プ変数と供給ショック変数について、地域間でらの通期を考えると、労働市場の需給状態を反のパラメータの同等性が棄却され、地域別の異映する単一の経済指標としては、失業率よりも質性が検証される。特に、需給ギャップに関し

有効求人倍率の方が相対的に勝っていると考えては関東・東海・近畿と、東北、中国、九州にられるからである。

おいてパラメータが有意に異なっている。供給

第２に、地域における期待インフレ率を計測

ショックの影響はどの地域でも有意であるが、する。期待インフレを導入する「拡張されたフ

関東、東海に比べ、北海道、中国、四国、九州

ィリップス曲線」を推計するためであるが、地でその影響が大きくなっている。

域別の期待インフレ率の計測を可能にするデー

以上のように、地域別にフィリップス曲線をタとしては内閣府の『消費動向調査』があり、推定した結果、地域間で異なる物価形成が行わ社会経済研究 №55 2007.11

5

れている可能性が検証され、それは関東、近畿、と供給の法則」を反映したものと説明される。

東海の都市圏とその他の地方圏の地域の間で見したがって、これは労働市場だけではなく生産られ、特に東海地方と地方圏の間で顕著である。

物市場にも容易に拡張可能であり、物価上昇率

このような地域間の相異の源泉としては地域間と生産物市場の需給ギャップ変数との間にも安の産業構造の相異が考えられ、とりわけ産業構

定的な関係が認められる可能性もある。

造に占める製造業のシェアの影響が大きい。た

別の方向の拡張としては、Phillips (1958)以

だし、製造業のシェアを直接地域のフィリップ降の研究が実際に歩んだ道でもあるが、物価上ス曲線のコントロール変数とすると、需給ギャ昇率と失業率の間の関係としての物価版フィリップを代理する説明変数が有意水準を失うとのップス曲線が考えられ、実際多くの国民経済が結果となり、解釈には注意が必要となる。

目指した「インフレの鎮静化と完全雇用の達成」

本論文の以下の具体的構成は次の通りである。

という二大政策目標の間の明示的なトレード・

まず第 2 節では、基本となるデータの説明の後

オフ関係として、政策論争において重要な役割に、地域別のフィリップス曲線を計測する。なを負うことになった。この際の理論的根拠とし

お、第 3 節では、期待インフレを導入した拡張ては、物価決定におけるマークアップ原理を導版のフィリップス曲線を推計する。このために入することによって、物価と名目賃金の間に安必要となる期待インフレ率のデータの構築と、定的な関係があることを示すだけで事足りたの

期待インフレ率をめぐるいくつかの帰無仮説のである。マークアップ率が安定しており、名目検証も行う。第 4 節では、産業構造から地域の賃金上昇率についてのフィリップス曲線を前提

特性を探り、それと地域毎の物価形成の特性ととすれば、物価版フィリップス曲線も観察されの連関性を分析する。第 5 節は、本研究の結語ることになる所以である。

部分である。

本論文で計測するフィリップス曲線は、問題意識の上では物価版フィリップス曲線であるが、２．地域別フィリップス曲線の形状

失業率に代わって有効求人倍率の逆数（以下では需給 GAP 変数として言及）を用いる。労働周知のように、Phillips (1958)がそれまでの市場での需給ギャップと逆相関する需給 GAP

100 年間のイギリスのデータを基に見出した名変数を横軸にとった場合に、その値が大きくな

目賃金上昇率と失業率の間のトレード・オフ関

れば労働市場では賃金の上昇圧力は小さくなり、係がフィリップス曲線であり、それは通常 UV

賃金と物価の間にプラスの相関があるとするマ

分析ないし UV アプローチと呼ばれるメカニズ

ークアップ原理などを援用すれば、縦軸にとる

ムによって理論的にも説明される。ここで、U

物価上昇率も低くなるかマイナスになり、フィは Unemployment、V は Vacancy の頭文字でリップス曲線は右下がりとなる。

あり、失業と求人は共存し負の相関があるとのベバリッジ曲線の関係を踏まえると、結局、失2.1

データの説明業率は労働市場の需給ギャップ（超過需要）率と逆相関する、との観察が出発点となる。

本論文では、全国データを対象としたものに

すなわち、フィリップス曲線は煎じ詰めれば加えて、地域別のデータを利用した分析を行う。

労働市場で超過需要が大きくなれば名目賃金上

この際の地域としては、利用可能な地域データ

昇率が高まり、超過需要が弱まったり超過供給の地域区分に合わせて、北海道、東北、関東、となれば名目賃金上昇率が低まるかマイナスに

北陸、東海、近畿、中国、四国、九州（除く沖転じるというもので、いわば労働市場の「需要

縄県）の９地域を基本とする。これらの地域に

6

地域別フィリップス曲線と産業構造

表 1 地域区分

地域
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
九州

都道府県
北海道
青森
茨城
新潟
静岡
滋賀
鳥取
徳島
福岡

岩手
栃木
富山
岐阜
京都
島根
香川
佐賀

宮城
群馬
石川
愛知
大阪
岡山
愛媛
長崎

秋田
埼玉
福井
三重
兵庫
広島
高知
熊本

含まれる具体的な都道府県名は表 1 にまとめて

山形
千葉

福島
東京

奈良
山口

和歌山

大分

宮崎

2.2

神奈川

山梨

長野

鹿児島

インフレ率と GAP 変数の関係

あるが、関東地方に山梨県や長野県が含まれることに注意する必要がある。なお、一部の分析

フィリップス曲線について、日本経済全体をでは、利用可能なデータの非分割性により北海対象とした竹田・小巻・矢嶋(2005)や黒田・山

道と東北を合体した北海道・東北および中国と本（2006）によると、近年、フィリップス曲線

四国を合体した中国・四国として、合計 7 地域の傾きは低下し、水平化してきている。失業率

を対象とする。サンプル期間は、1971 年 1-3が高い範囲での物価上昇率（下落率）に下方硬月期～2006 年 10-12 月期を基本とする。

直性があり、下落率に下限が存在する状況にな

物価変数は CPI（2005 年基準消費者物価接続指数、総合、原指数、総務省統計局作成）をっているといえよう。これは、地域でも同様であろうか。

用いる。この指数は地域、都道府県別に 1970

既述のように、本論文でのフィリップス曲線

年 1 月から公表されており、地域区分は表１のは、インフレ率（消費者物価上昇率、年率％表通りになっている。推計には、前年同月比伸び示）と需給 GAP 変数（有効求人倍率の逆数）率を使用する。労働市場での需給ギャップの変の間の関係として理解する。失業率と需給 GAP

数としては、失業率の利用も考えられるが、日変数は、物価上昇率との間では定性的には同様

本では 1990 年代央までは長い間失業率の変動の関係が期待されるところであり、労働市場で幅が限られていたこと、地域別のデータとしての需給ギャップと逆相関する GAP 変数を横軸は利用可能な期間が短い（1980 年以降）こと、にとった場合に、フィリップス曲線は対失業率

失業率の水準のデータから需給の変動要因を別の場合と同様に右下がりとなる。

途推計して抽出するのが望まれることから、本

図 1 は、全国と９つの地域（北海道・東北と論文では地域毎のデータとして利用可能な期間

中国・四国をそれぞれ分離）毎に需給 GAP 変が長く、その数値自体がストレートに需給状況数とインフレ率の組合せを全サンプル期間を表す有効求人倍率（新規学卒者を除きパート（1971 年 1-3 月期～2006 年 1-3 月期）についタイムを含む、季節調整値、厚生労働省）を用てプロットしたものであるが、どの地域についいる。ただし、有効求人倍率については時系列ても巻貝やカタツムリのように胴体の上に膨らの形での公表が限られているため、有効求人数

んだ輪ないし楕円の部分があり、文字通りの右を有効求職者数で除することにより算出する。

下がりの曲線としてのフィリップス曲線とはい1973 年以降は沖縄県を含む指数が一般的ではいがたい。しかし、Lipsey（1960）が指摘したあるものの、本論では地域区分は表１の通りにように、本来のフィリップス曲線は失業率の上調整する。

昇時と下落時で、同じ失業率に対する名目賃金上昇率が乖離し、文字通りの曲線というよりも

社会経済研究 №55 2007.11

7

北海道

東北

（％）
30

（％）
30

25

25

20

20

15

15

10

10

5

5

0

0

-5
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

-5

（倍）
3.5

0

0.5

1

1.5

関東
（％）
25

20

20

15

15

10

10

5

5

0

0

-5
0.5

1

1.5

（倍）
2.5

2

0

（％）
30

25

25

20

20

15

15

10

10

5

5

0

0

-5
0.2

0.4

0.6

0.8

3.5

1

1.2

1.4

1.6

（倍）
1.8

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

中国

0

（％）
30

25

25

20

20

15

15

10

10

5

5

0

0

-5

0.5

1

1.5

2

2.5

1

（倍）
2

1.5

2

（倍）
2.5

0

（倍）
3

四国

-5
0.5

1.8

-5

（％）
30

0

（倍）
4

近畿

30

0

3

-5

東海

（％）

2.5

北陸

（％）
25

0

2

0.5

図 1 需給 GAP 変数とインフレ率のプロット図

1

1.5

2

（倍）
2.5

8

地域別フィリップス曲線と産業構造

九州

（％）
30

全国

（％）
25

25

20

20
15
15
10
10
5
5
0

0
-5
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

-5

（倍）
4

3.5

0

0.5

1

1.5

（倍）
2.5

2

図 1 需給 GAP 変数とインフレ率のプロット図（つづき）

曲線の上下（あるいは左右）でループを描いた

結果では、全国を集計したフィリップス曲線の関係として理解され、ここでもその可能性が示

傾きは確かにマイナスでｐ値が 0.000 と強く有唆されるプロット図であるといえよう。

意なものになっている。地域毎に見ると、５％有意水準で、北海道、関東、東海、近畿、中国、

2.2.1

単回帰によるフィリップス曲線が有意にマイナスの符号になっているが、東北、フィリップス曲線の関係を確認するために、

北陸、四国、九州では係数がプラスに計測され定数項を加えた上での単回帰式として、全国おているか、マイナスであっても有意な関係が見よび地域毎のフィリップス曲線の傾きを計測しられない。北海道や中国といった単独では有意たものが、表２である。全サンプル期間（1971

であった地域も、合体した北海道・東北と中国・

年 1-3 月期～2006 年 1-3 月期）についての計測

四国ではともに５％水準では有意とならない。

表２ フィリップス曲線の傾き
全サンプル期間

サブサンプル期間

1971年1-3月期～2006年1-3月期

係数

北海道・東北p値

1971年1-3月期～1980年10-12月期

係数p値

1981年1-3月期～1990年10-12月期

係数p値

1991年1-3月期～2000年10-12月期

係数p値

2001年1-3月期～2006年1-3月期

係数

p値

2.386

0.004

-2.687

0.276

0.303

0.519

-2.1590.000-1.1930.000

北海道-2.9000.005-3.9290.065-0.3390.601-2.1800.000-2.731

0.000

東北

3.212

0.000

-0.616

0.746

0.406

0.342

-2.1240.000-0.5420.006

関東-5.4870.000-5.3170.024-1.0790.245-2.2200.000-0.8140.001

北陸-1.4090.208-3.740

0.157

0.298

0.704

-2.2260.000-1.7560.000

東海-7.1600.000-6.2070.030-1.2320.272-2.6550.000-0.7110.009

近畿-4.1030.000-3.8140.013-0.9140.107-1.8070.000-0.655

0.002
0.001

中国・四国

-1.9550.079-5.4030.004-0.0740.908-3.0380.000-1.187中国-3.1440.005-5.1180.005-0.671

0.361-3.3360.000-0.736

0.027

四国

2.030

0.039

-5.134

0.019

0.730

0.109

-2.8380.000-1.891

0.000

九州

1.429

0.020

-3.707

0.016

0.167

0.593

-1.7140.000-0.9870.000

全国-3.8900.000-4.251

0.037-0.2420.711-2.3150.000-0.8520.000（注）１．計測には、インフレ実績値は消費者物価指数（総合）の前年同期比伸び率（％表示）、需給 GAP として有効求人倍率（逆数）の水準値を用いた。
２．北海道・東北および中国・四国地方の数値は、消費者物価指数は消費支出金額、有効求人倍率は就業者数でそれぞれ加重平均を計算した。
（出所）総務省「消費者物価指数」、厚生労働省「一般職業紹介業況」

社会経済研究 №55 2007.11

9

全サンプル期間を、1971 年 1-3 月期～1980

地域でこの期間のデータはほぼ水平線上にあり、年 10-12 月期、1981 年 1-3 月期～1990 年 10-12

需給 GAP が変動してもインフレ率がほとんど

月期、1991 年 1-3 月期～2000 年 10-12 月期、変動していない。これが、表２において、1980

2001 年 1-3 月期～2006 年 1-3 月期、の４つの年代には単回帰式によるフィリップス曲線の関サブサンプル期間に分割して、フィリップス曲係が有意に確認されない原因である。

線の傾きに相当する係数パラメータの経年変化

さて、1970 年代から 80 年代にかけては全体をみると、基本的に有意になっていない 1980

としてはループを形成している。この際のルー

年代のデータを除いて評価するならば、北海道

プは時計回り（右回り）であり、Lipsey（1960）と東北を例外としてどの地域でもフィリップス

が指摘した反時計回り（左回り）ではない。賃曲線の傾きの低下がみられる。もちろん、全国

金上昇率と失業率の間の関係に戻った場合に、を集計したフィリップス曲線も同様であり、需景気拡張期には賃金上昇率が高い部門に労働が給 GAP 変数の係数の傾きは絶対値で小さくなシフトする一方、景気後退期には賃金下落に下っている。

方硬直性があるならば、もっぱら部門をまたがるマクロの集計問題によって反時計回りのルー

2.2.2

プ は 説 明 さ れ る 。 こ れ に 対 し て 、 Brechlingループ

図 2 は 1970 年代と 80 年代のデータを時系列(1968)や Asako（1981）によれば、時計回りのとして追跡したものであり、図 1 で見たところ

ループはインフレ期待を導入した Friedmanのカタツムリ形に対応するのが、各地域ともに(1968)や Phelps et al. (1970)の自然失業率仮説

もっぱら 1970 年代のデータによるところが確の枠組みで説明可能である。

認される。1980 年代には、全国を含めて全ての
北海道

（％）

東北

（％）

30

30

25

25

20

20
15

15
1981年
1-3月

10

1971年
1-3月

10

1981年
1-3月

1990年
10-12月
5

5

1971年
1-3月

0
0

0.5

1

0

1990年
10-12月 1.5

2

2.5

3

3.5
（倍）

-5

関東

（％）

0

25

20

20

15

15

2.5

3

1971年
1-3月

5

1981年
10-12月

2

3.5

4
（倍）

北陸

1981年
1-3月

1981年
1-3月

1990年
10-12月

0

0
0
-5

1.5

10

1971年
1-3月

5

1

（％）

25

10

0.5

-5

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

0

1.6
（倍）

0.2

0.4

-5

図 2 1970 年代と 80 年代のフィリップス曲線

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8
（倍）

10

地域別フィリップス曲線と産業構造

東海

（％）

30

25

25

20

20

15

15

10

1971年
1-3月

5

近畿

（％）

30

1981年
1-3月

1990年
10-12月

10
5

0

1990年
10-12月

0
0

0.2

0.4

1981年
1-3月

1971年
1-3月

0.6

0.8

1

（倍）

1.2

-5

0

0.5

1

1.5

2

2.5
（倍）

2

2.5
（倍）

-5

中国

（％）

四国

（％）

30

30

25

25

20

20

15

15

10

1981年
1-3月

1971年
1-3月

5

10
5

1990年
10-12月

0

1981年
1-3月

1971年
1-3月
1990年
10-12月

0
0

0.5

1

1.5

2

2.5
（倍）

-5

九州

（％）

0

0.5

1

全国

（％）

30

1.5

-5

25

25

20

20
15
15
1971年
1-3月

10

10

1981年
1-3月

1981年
1-3月

5

5

1990年
10-12月

1990年
10-12月
0

0
0
-5

1971年
1-3月

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0

4
（倍）

0.5

1

1.5

2

2.5
（倍）

-5

図 2 1970 年代と 80 年代のフィリップス曲線（つづき）

いずれにしても、ループを捉えるために、フル期間や 1970 年代、80 年代、90 年代は全国をィリップス曲線の右辺の説明変数として需給含めほぼすべての地域で最低でも 5％水準でプ

GAP 変数（有効求人倍率の逆数）に加えて、そラスで有意になっている。例外としては 1990の変数の今期と前期の差分を追加した重回帰を

年代の北陸と四国があるが、これらでも符号は試みる。この係数パラメータが負だと反時計回

プラスになっており、ループは時計回りになっりのループ、正だと時計回りのループが説明さている。ただし、2000 年代は関東と近畿がマイれることになる。需給ギャップが改善される（横ナスで有意である以外は有意でない。2000 年代

軸が原点に向う）時に、逆の時と比べて、インはサンプル数が少ないこともあるが、デフレ期

フレ率が高まっている（パラメータが負）か低にあり直観的にもインフレ期待の役割が小さい

まっている（パラメータが正）からである。

のも背景にあろう。

推計結果は表３にまとめてあるが、全サンプ

社会経済研究 №55 2007.11

11

表３ フィリップス曲線のループ
全サンプル期間

サブサンプル期間

1971年1-3月期～2006年1-3月期

係数p値

1971年1-3月期～1980年10-12月期

係数p値

1981年1-3月期～1990年10-12月期

係数p値

1991年1-3月期～2000年10-12月期

係数p値

2001年1-3月期～2006年1-3月期

係数

p値

前期差

13.7000.000

23.0860.000

11.458

0.000

4.152

0.020

0.197

0.780

水準

1.978

0.013

-4.8200.019-0.2860.485-2.1510.000-1.2150.000

北海道・東北前期差

11.7210.000

17.074

0.008

4.530

0.018

3.366

0.040

0.170

0.923

水準

-3.3240.001-4.9510.016-0.8280.200-2.2750.000-2.750

0.000

北海道

東北

前期差

7.747

0.001

13.915

0.000

7.290

0.005

4.393

0.014

0.340

0.476

水準

3.006

0.000

-2.335

0.159

0.063

0.875

-2.1230.000-0.5830.006

前期差21.3270.000

39.3700.000

15.993

0.001

4.896

0.000

-3.2400.000

水準-5.7540.000-6.3170.001-1.9790.022-2.0680.000-0.554

0.002

関東
前期差

20.4180.000

37.998

0.000

7.822

0.097

3.300

0.202

-2.0120.099

水準-1.962

0.065-5.787

0.002-0.0940.907-2.2380.000-1.5550.000

前期差

23.0600.000

41.6410.000

12.933

0.012

3.509

0.021

-0.718

0.528
0.020

北陸

東海

近畿

水準

-7.4370.000-7.1760.004-2.0780.061-2.5850.000-0.661

前期差

17.6890.000

29.407

0.000

7.728

0.007

3.885

0.000

-2.3400.012

水準-4.3810.000-4.2560.001-1.4200.012-1.7340.000-0.4950.009

前期差26.3920.000

34.7800.000

11.670

0.010

4.768

0.030

-1.5450.230

水準-2.3490.025-6.0420.000-0.7350.253-3.0070.000-1.0530.003

前期差24.8220.000

34.5820.000

11.429

0.012

3.889

0.050

-0.478

0.728
0.052

中国・四国

中国

四国

九州

水準

-3.5120.001-5.6780.000-1.381

0.064-3.3120.000-0.696

前期差

21.9250.000

29.105

0.000

8.129

0.023

5.059

0.053

-2.280

0.158

水準

1.570

0.088

-6.520

0.000

0.403

0.368

-2.8330.000-1.6540.002

前期差

13.5350.000

21.929

0.000

7.121

0.001

5.228

0.001

-2.726

0.003

水準

1.107

0.057

-4.8400.000-0.2120.467-1.6410.000-0.7650.001

前期差10.561

0.000

17.062

0.001

4.048

0.048

3.007

0.004

-0.4390.427

水準-4.4710.000-5.4950.004-0.6510.326-2.3040.000-0.792

0.001

全国

（注）
１．計測には、インフレ実績値は消費者物価指数（総合）の前年同期比伸び率（％表示）、需給 GAP として有効求人倍率（逆数）の水準及び前期差、の２変数を用いた。
２．北海道・東北および中国・四国地方の数値は、消費者物価指数は消費支出金額、有効求人倍率は就業者数でそれぞれ加重平均を計算した。
（出所）総務省「消費者物価指数」、厚生労働省「一般職業紹介業況」

３．拡張版フィリップス曲線

修正フィリップス曲線）と期待均衡が達成された長期フィリップス曲線の二本立てを提唱した

本節では、フィリップス曲線の関係を拡張し枠組みであり、これは自然失業率仮説としてた枠組みをいくつか検証する。拡張版フィリッ1970 年代から 80 年代にかけての合理的期待革

プス曲線の代表は期待インフレ率を導入するも命に連なり、多くの実証分析を誘発した。そののであり、別の拡張は物価上昇に部分調整メカ

後、価格の粘着性を踏まえた上での最適な価格

ニズムなどを考慮して自己回帰部分を導入する

設定をミクロ的基礎とするニュー・ケインジアものである。

ン・フィリップス曲線の考え方でも、生産物市
場での需給ギャップ変数と同時に期待インフレ

3.1

期待インフレを含むフィリップス曲線率を含むフィリップス曲線が理論的に導出されている。ただし、竹田・小巻・矢嶋(2005)など

まず、期待インフレ率を導入する。フィリッにみられるように、実証分析としてのパフォープス曲線に期待インフレ率を導入した嚆矢は、マンスの上では必ずしも満足が行くものが得らFriedman (1968)や Phelps et al.(1970)の期待れている訳ではなく、インフレ率の自己回帰部

インフレを反映した短期フィリップ曲線（期待分も含めた拡張版フィリップス曲線が、現実妥

12

地域別フィリップス曲線と産業構造当性が高いものになっている。

更新されることになる。
本論文でのカールソン・パーキン法の具体的

3.1.1

期待インフレ率な手順については付録にまとめてあり、結果と内閣府の『消費動向調査』に報告されている、

して推計された全国および地域毎の期待インフ

地域毎の「物価の上がり方」に関する消費者意

レ率の推移は図３としてプロットしてある。こ識をもとに、Carlson and Parkin (1975)によっの図からは、全体にどの地域においてもインフて工夫されたカールソン・パーキン法を適用しレ率を下方に過小評価している傾向が認められて四半期毎の期待インフレ率を計測する。同調る。これは、過去 3 年分のインフレ率の実現値

査は近年では物価の上がり方について、「良く」、の情報を用いた上で今後 1 年間のインフレ率の「やや良く」、「変わらない」、「やや悪く」、「悪分布を正規分布と想定し、その平均値（中央値）

く」の５つの選択肢で回答を求めているが、調を期待インフレ率とする作業の中で生じたもの

査が始まった初期の 1977 年 4-6 月期から 82 年であり、利用可能な情報を最大限効率的に処理

1-3 月期までは「良く」、「変わらない」、「悪く」するという意味での合理的期待形成仮説には適の３つの選択肢で回答を求めており、本論文でっていない可能性はある。

は連続性の観点から「やや良く」を「良く」に、換言するならば、今後 1 年間のインフレ率の「やや悪く」を「悪く」に統合した上で、全サ分布を正規分布としたのが効率的な情報処理でンプル期間を通じて三者択一のアンケートに対はない可能性があり、それが結果的に期待インする回答としてカールソン・パーキン法を適用

フレ率の下方バイアスをもたらしたことが考えする。

られる。もちろん、その際の利用可能な情報がなお、『消費動向調査』の地域区分が前節で利

過去 3 年間のインフレ率と期待インフレ率につ用した統計の地区区分とは異なっており、北海いての情報と今期の「物価の上がり方」に関す

道と東北、および中国と四国は分離できない。

る消費者意識であり、これが毎期更新されるとそこで、ここでは物価上昇率と有効求人倍率にいうのも「結果としての、期待インフレ率の時ついても「北海道・東北」「中国・四国」を合体

系列上の平均値が実現したインフレ率の時系列した区分で作成する。その際には、消費者物価としての平均値に等しい」状況が、長期的に（す指数は地域の消費金額、有効求人倍率は地域のなわち全サンプル期間について）成立しない原就業者数をウエイトとして加重平均して求めた。

因となっている。

カールソン・パーキン法については内在する

図 3 からは、一般に期待インフレ率が下方バ

問題点も含めて加納（2006）が詳しく、ここでイアスをもつのは、どの地域においても相対的の構築法でも「結果としての、期待インフレ率にインフレ率自体が高水準であった 1980 年代の時系列上の平均値が実現したインフレ率の時の前半期や 90 年代の前半期であることが分か系列としての平均値に等しい」といった仮定がる。これらの時期では過去のデータからは、イ

３年刻みで成立するものとして、変化の方向にンフレ率が高い部分での度数分布の重みがある

加えて絶対水準を同定する。この仮定は、当該ことになるが、これらが度数分布形が対称な正期間について合理的期待形成仮説を前提するこ規分布で近似されると、その中心となる平均値とを意味しており、以下の仮説はそれとの複合は実際の重みによる平均値よりも左に、すなわ仮説となる。ただし、ここでの合理性の基準は、

ち過小に計算される。正規分布の平均値がカー

過去 3 年（12 四半期）分の情報を用いた上で潜ルソン・パーキン法による期待インフレ率であ

在的な正規分布の平均値と分散のパラメータをるから、こうして下方バイアスの存在が理解さ推計した上でのものであり、この推計値は逐次れるのである。

社会経済研究 №55 2007.11

（前年比）

13

（前年比）

北海道・東北

0.1

関東

0.1

0.08

0.08

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

0.04
0.02

0.04

0

0.02

-0.02

0

（前年比）

（前年比）

北陸

98
01
20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

82
01

-0.02
80
01

98
01
20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

82
01

80
01

-0.04

東海

0.1
0.08

（前年比）

（前年比）

近畿

98
01
20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

96
01

94
01

80
01

20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

98
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

-0.04
86
01

-0.04

84
01

-0.02

82
01

0

-0.02

92
01

0.02

0

86
01

0.04

0.02

84
01

0.04

80
01

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

90
01

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

82
01

0.08

88
01

0.1

中国・四国

0.1

0.1

0.08

0.08

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

0.04

0.04

0.02

0.02

0

0

-0.02

九州

（前年比）

98
01
20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

96
01

94
01

全国

（前年比）
0.1

0.1

0.08

0.08

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

82
01

20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

98
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

80
01

82
01

-0.04

80
01

-0.02

期待インフレ率
インフレ実績値

0.06

0.04

0.04
0.02

98
01
20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

80
01

20
00
01
20
02
01
20
04
01
20
06
01

98
01

96
01

94
01

92
01

90
01

88
01

86
01

84
01

-0.02
82
01

0

-0.04
80
01

-0.02

82
01

0.02

0

図 3 地域毎の期待インフレ率の推移

3.1.2

期待インフレ率を含む定式化

期待インフレ率を含むフィリップス曲線とし

π t = απ te+1 + βπ t −1 + γGAPt + δMPI t + ε t(1)ては、竹田・小巻・矢嶋（2005）などに従い、と定式化する。ただし、 π t はインフレ率の実

いわゆるニュー・ケインジアン・フィリップス

績値、 π t +1 は t 期に形成する t+1 期の期待イン曲線の定式化を考える。すなわち、一般形としフレ率、 GAPt は需給ギャップ、 MPI t は供給

て

e

14

地域別フィリップス曲線と産業構造ショックを代表する変数である。

この定差方程式の２つの固有根のうち、１つの（1）式では、今期のインフレ率 π t は、一般根の絶対値は１を上回り、もう１つの根の絶対論として次期のインフレ率に関しての期待イン

値は１を下回る必要がある。いま、常識的にα

フレ率 π t +1 、前期のインフレ率の実績値 π t −1 、もβも非負として、固有方程式をおよび当期の需給ギャップ要因と供給ショックf(λ)=α λ －λ＋β=0e

2

要因によって影響を受けるものとしている。需と表すと、そのための必要十分条件は判別式が給ギャップ要因としては、前節同様、需給 GAP

非負（すなわち、αβ≦1/4）であり、かつ f(-1)=

変数である有効求人倍率の逆数を採用し、供給

α＋1＋β＞0 が成立しているので、f(1)=α－1

ショック要因としては輸入物価指数の上昇率＋β≦0、すなわち（2000 年基準、前年同期比、年率％表示、日本

α＋β≦１

（2）

銀行「企業物価指数」）を用いる。輸入物価については公表された地域毎のデータが存在しない
ために、供給ショック要因はどの地域でも同一のものと想定することになる。
（1）式では、理論的には需給ギャップ要因にも地域特有の供給
ショック要因が間接的に反映されていると考えられ、輸入物価の上昇率が代表するのは、地域にとっては外生的な部分の供給ショック要因である。

る場合であり、α＝β＝1/２の時に起こりうる。
なお、（2）の不等号関係が成立する場合には、相加平均と相乗平均の間の関係から明らかなように、αβ≦1/4 は追加的な制約とはならない。
もっとも、もしαとβのどちらかが 0 となる
場合には、話は異なったものとなる。まず、β＝0 で、インフレ率の決定が純粋にフォワー
ド・ルッキングなものとするならば、合理的期推計にあたっては、期待変数を含むこと、およびインフレ率と需給ギャップの同時決定によるバイアスの存在を考慮して操作変数法を用いる。操作変数には、期待インフレ率、インフレ率の実績値、需給 GAP 変数、および輸入物価上昇率の 4 期までのラグを用いた。推計の対象となるサンプル期間は、1980 年 1-3 月期から2006 年 1-3 月期である

待形成経路がユニークに形成されるためには、
α≧１が成立しなければならない。そうでなければ、初期段階にどのように期待形成しようとも、（1）式に従った期待形成経路は収束解で自己実現的なものとなりうるからである。長期の合理的期待形成経路は、本来は期待形成経路が発散するのを防ぐために、初期段階でユニークな期待インフレ率を決めなければならないのでところで、（1）式のフィリップス曲線では、
１期先の期待インフレ率 π

でなければならない。等号は固有根が重根となある。

et +1 と１期前のイン

次に、α=0 でインフレ率の決定が純粋にバッ

フレ率の実績値 π t −1 が同時に右辺の説明変数とクワード・ルッキングな要因のみによって決まして含まれている。したがって、期待インフレ

るとするならば、インフレ率が定常性を満たすがどのように形成されるかにもよるが、仮にカためにはβ＜１とならなければならない。境界ールソン・パーキン法の基底にあるように合理ケースとしてはβ＝１として、時系列的にはイ的期待形成仮説によるとすれば、（1）式でのイ

ンフレ率に単位根が存在する可能性も想定でき

ン フ レ 率 に 関 し て の 自 律 解 （ autonomous

よう。

solution）部分は２階の定差方程式を形成する。

以上の考察をまとめるならば、理論的には合理的期待形成仮説によって形成される期待（2）の条件が等号で成立しているか否かが興

インフレ率がユニークに決定されるためには、

味深いところであり、以下でもαとβの和が１

社会経済研究 №55 2007.11

15

であるという係数制約についての検定を

質性は際立って認められるわけではない結果とWald(1)として行う。この際、なった。敢えて特記するならば、東海地域がと

α＝1、β＝0
α＝0、β＝1
α＝β＝1/2

りわけ過去のインフレ率の影響において他の地域とは異質である可能性を示している。
東海地域は、（1）式の定式化において、需給
GAP 変数の有意性についても他地域とは異なの３つの極端なケースはとりわけ興味深いものった特徴を示している。すなわち、表４から明であり、これらの複合仮説を順に Wald(2)、らかなように、需給 GAP 変数はマイナスにはWald(3)、Wald(4)として検定する。また、推計なっているものの５％水準ではどの地域でも有式全体の頑健性を確かめるために、構造変化テ

意ではなく、p 値としては北陸の 0.071 と東海

ストとして構造変化点（あるとしても１つと仮の 0.093 が目立つ程度である。

定する）未知の Quandt-Andrews 検定も試みる。

需給 GAP 変数が有意でないことから、日本においてフィリップス曲線の関係をどのように表４にまとめられた推計結果では、フィリッ

解釈するのが適切なのかと問いかける必要があ

プス曲線のモデルとしては、極端な値となる結ろう。前節で見たように、細部は地域や時代に合仮説の Wald(2)、Wald(3)、Wald(4)は全国をよって異なるが、表２や表３の推計結果からは、

はじめ全ての地域で棄却されるものの、αとβ

大まかにはフィリップス曲線やフィリップス・の和が１との制約 Wald(1)はどの地域においてループの中では需給 GAP 変数は有意に計測さも棄却されない。これは、竹田・小巻・矢嶋

れたといえる。しかし、（1）式の定式化では最（2005）での全国レベルでの実証結果と同様、早有意性が低下し、むしろインフレ率は時系列

純粋な意味でのフォワード・ルッキングやバッとしての「運動方程式」に従っているかの様でクワード・ルッキングという訳ではないが、どある。

ちらの要素も同時に持つ形でインフレ率が決定

換言するならば、需給 GAP 変数は撹乱項程されていることを示している。構造変化に関す度の役割を果たすのみであり、システマティッ

る検定では、（1）式の定式化に対して、特定のクな意味でインフレ率の形成に貢献することは時点での構造上の変化はとりたてて検出されなないと解釈可能である。さらに敷衍するならば、かった。

需給ギャップの大小にかかわらず、インフレ率

個々の変数のパラメータをみると、北海道・の均斉的な自律解に影響しないということで、

東北、関東、北陸、九州および全国で期待イン

インフレ率へのマクロ安定化政策等によるコン

フレ率および過去のインフレ率がともに５％水

トローラビリティに疑問を呈することにもなる。

準ないしそれ以下の過誤の確率で有意である。

供給ショック要因についても、全国でもどのしかし、東海、近畿、中国・四国では同等の有地域においても総じて需給ギャップ要因よりは意水準で期待インフレ率は有意ではないのに対有意性は高くなっているが、時系列としてのイ

して、過去のインフレ率の実績値は強く有意とンフレ率の「運動方程式」に決定的な影響を及なっている。

ぼす訳ではない。すなわち、推計パラメータのまた、各地域のパラメータに差異があるのか

p 値で判断して、東海の 0.014、中国・四国のについての異質性の検定を行ったところ、対応

0.060、北海道・東北の 0.097 が相対的に有意する地域毎に係数が等しいとの帰無仮説に対す性が高い地域であり、全国を含めて他の地域でるｐ値は、表５のようになった。すなわち、帰は 10％水準でも有意ではない。ただし、地域間無仮説が棄却される地域の組合せは少なく、異の差異性の検定結果ではどの地域間も有意では

16

地域別フィリップス曲線と産業構造

表４ （1）式の推計結果
係数

p値

定数項

0.352

0.052

期待インフレ率

0.459

0.004

北海道・
インフレ実績値
東北
需給GAP

0.608

0.000

-0.0860.404

輸入物価上昇率

0.009

0.097

定数項

0.385

0.069

期待インフレ率

0.434

0.006

関東

北陸

東海

近畿

インフレ実績値

0.615

0.000

需給GAP

-0.1710.258

輸入物価上昇率

0.008

0.109

定数項

0.458

0.005

期待インフレ率

0.399

0.005

インフレ実績値

0.625

0.000

需給GAP

-0.2360.071

輸入物価上昇率

0.008

0.130

定数項

0.536

0.041

期待インフレ率

0.158

0.221

インフレ実績値

0.768

0.000

需給GAP

-0.3930.093

輸入物価上昇率

0.012

0.014

定数項

0.441

0.077

期待インフレ率

0.268

0.149

インフレ実績値

0.704

0.000

需給GAP

-0.1680.243

輸入物価上昇率

0.008

0.145

定数項

0.401

0.034

期待インフレ率

0.282

0.093

中国・四
インフレ実績値
国
需給GAP

0.681

0.000

-0.1900.206

輸入物価上昇率

0.010

0.060

定数項

0.276

0.069

期待インフレ率

0.356

0.018

九州

全国

インフレ実績値

0.652

0.000

需給GAP

-0.0610.393

輸入物価上昇率

0.006

0.234

定数項

0.430

0.064

期待インフレ率

0.357

0.043

インフレ実績値

0.649

0.000

需給GAP

-0.1850.244

輸入物価上昇率

0.009

0.104

Wald(1)

Wald(2)

Wald(3)

Wald(4)

構造変化
テスト

0.416

0.000

0.000

0.005

-

0.559

0.000

0.000

0.031

-

0.722

0.000

0.000

0.017

-

0.495

0.000

0.000

0.000

-

0.763

0.000

0.000

0.010

-

0.691

0.000

0.000

0.007

-

0.912

0.000

0.000

0.009

-

0.945

0.000

0.000

0.022

-

（注）
1) 推計期間は 1980 年 1-3 月期から 2006 年 1-3 月期。操作変数法により推計をおこなった。操作変数には、期待インフレ率、インフレ実績値、需給 GAP、輸入物価上昇率の 4 期ラグの変数を用いた。
2) 期待インフレ率は、内閣府「消費動向調査」の消費者意識をもとにカールソン・パーキン法により推計した。
3) 需給 GAP には有効求人倍率（逆数）を用いた。
4) 輸入物価上昇率には、輸入物価指数（前年比）を用いた
5) Wald(1)は、期待インフレ率とインフレ実績値のパラメータの和が１であるとの係数制約を検定したもの。
数値は p 値。
6) Wald(2)は、期待インフレ率のパラメータが１、インフレ実績値のパラメータが０であるかを検定したもの。
数値は p 値。
7) wald(3)は、期待インフレ率のパラメータが０、インフレ実績値のパラメータが１であるかを検定したもの。
数値は p 値。
8) Wald(4)は、期待インフレ率とインフレ実績値のパラメータがそれぞれ 0.5 であるとの結合仮説を検定したもの。数値は p 値。

社会経済研究 №55 2007.11

17

表５ パラメータ間の差異の検定

北海道・東北

関東

北陸

東海

近畿
中国・四国

期待インフレ率

インフレ実績値

需給GAP

輸入物価上昇率

関東

0.909

0.953

0.642

0.916

北陸

0.776

0.878

0.365

0.920

東海

0.137

0.089

0.226

0.633

近畿

0.430

0.463

0.644

0.895

中国・四国

0.440

0.534

0.568

0.863

九州

0.632

0.706

0.836

0.735

北陸

0.869

0.927

0.743

0.998

東海

0.169

0.104

0.421

0.548

近畿

0.491

0.496

0.988

0.976

中国・四国

0.505

0.574

0.930

0.777

九州

0.715

0.750

0.506

0.809

東海

0.199

0.110

0.553

0.562

近畿

0.569

0.538

0.724

0.975

中国・四国

0.588

0.625

0.814

0.785

九州

0.829

0.813

0.234

0.812

近畿

0.623

0.556

0.408

0.542

中国・四国

0.553

0.351

0.460

0.767

九州

0.310

0.217

0.169

0.408

中国・四国

0.955

0.862

0.916

0.762

九州

0.710

0.694

0.501

0.838

九州

0.741

0.807

0.433

0.610

（注）
1) 表４の推計結果をもとに F 検定。
2) 数値はすべて p 値。

なく、統計的には供給ショックがとりたてて地レ率 π t は１期前のインフレの実現値、今期の需域によって異なったものになっているとはいえ給 GAP および輸入物価上昇率によって決定さない。

れると考える。推計は、（1）式の推計との比較の面や、理論的には１期前のインフレ率を含む

3.2

期待インフレ率を含まないモデル

際の撹乱項の系列相関の可能性を踏まえて操作

期待インフレ率を考慮する場合にはそのデー
タ構築に際しての制約があったが、期待インフ
レの変数を利用しないとすれば、推計期間としては第 1 次石油ショック以前の 1971 年からの分析が可能となる。さらに、地域区分としては変数法によるものとし、インフレ実績値、需給
GAP、および MPI の 4 期ラグまでを操作変数とする。また、推計式全体の頑健性を確かめる
ために、構造変化テストとして、構造変化に関する Quandt-Andrews 検定を行う。この検定

北海道・東北と中国・四国を、第 2 節と同様に法は、表 4 同様構造変化点は未知であり、もしそれぞれに分離して推計する。

あったとしても 1 回限りと仮定した上での検定である。

新しいフィリップス曲線の定式化は

π t = βπ t −1 + γGAPt + δMPI t + ε t

表６にまとめられた推計結果では、全国をは(3)

じめすべての地域で 1 期前のインフレ率はとなる。ただし、前項同様 π t −1 はインフレ率

0.849 から 0.919 の範囲の値をとりｐ値がの 1 期前の実績値、 GAPt は需給 GAP 変数、

MPI t は供給ショックの代理変数としての輸入
物価上昇率である。
（3）式では、今期のインフ

0.000 と強く有意に影響を及ぼし、さらに全国を含めすべての地域で需給 GAP 変数もマイナスとなっている。需給 GAP 変数のｐ値からは、

18

地域別フィリップス曲線と産業構造

表６ （3）式の推計結果
係数

p値

1.633

0.003

インフレ実績値

0.881

0.000

78Q3

需給GAP

-0.6980.009(0.000)

輸入物価上昇率

0.034

0.000

定数項

0.749

0.033

インフレ実績値

0.914

0.000

78Q4

需給GAP

-0.3260.107(0.000)

輸入物価上昇率

0.033

0.000

定数項

1.379

0.000

インフレ実績値

0.872

0.000

78Q1

需給GAP

-0.9160.000(0.000)

輸入物価上昇率

0.026

0.000

定数項

1.164

0.001

インフレ実績値

0.890

0.000

77Q3

需給GAP

-0.8390.003(0.000)

輸入物価上昇率

0.031

0.000

定数項

1.497

0.000

インフレ実績値

0.849

0.000

77Q4

需給GAP

-1.2880.000(0.000)

輸入物価上昇率

0.031

0.000

定数項

1.678

0.000

インフレ実績値

0.877

0.000

78Q1

需給GAP

-0.8550.000(0.000)

輸入物価上昇率

0.023

0.001

定数項

0.998

0.005

インフレ実績値

0.885

0.000

78Q4

需給GAP

-0.6690.018(0.000)

輸入物価上昇率

0.032

0.000

定数項

1.113

0.005

インフレ実績値

0.919

0.000

77Q3

需給GAP

-0.6590.015(0.000)

輸入物価上昇率

0.025

0.001

定数項
北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

全国

構造変化テスト

定数項

0.660

0.062

インフレ実績値

0.905

0.000

78Q4

需給GAP

-0.2220.172(0.000)

輸入物価上昇率

0.032

0.000

定数項

1.505

0.000

インフレ実績値

0.886

0.000

78Q1

需給GAP

-0.9150.000(0.000)

輸入物価上昇率

0.027

0.000

（注）
1) 推計期間は 1971 年 1-3 月期から 2006 年 1-3 月期。操作変数法により推計をおこなった。操作変数には、インフレ実績値、需給 GAP、
輸入物価上昇率の 4 期ラグの変数を用いた。
2) インフレ実績値は、消費者物価指数（総合）の前年同月比伸び率を用いた。
3) 需給 GAP には有効求人倍率（逆数）を用いた。
4) 輸入物価上昇率には、輸入物価指数（前年比）を用いた
5) 構造変化テストとして Quandt-Andrews 検定を行った。カッコ内の数
値は、ｐ値。

社会経済研究 №55 2007.11

九州の 0.172 と東北の 0.107 が 10％水準でも有19

四国（0.162）が挙げられる。

意でないことを示しているが、中国と四国はこれらからは、必ずしも統計的に有意な関係

5％水準で、残りの地域と全国はすべて１％水

ではないものも含まれるが、関東、東海、近畿

準で有意である。供給ショックとしての MPIといった都市圏に対して、北海道、東北、中国、も全国をはじめすべての地域でプラスで強く有四国の地方圏が異質であることを示唆している。

意となっており、ｐ値はすべて 0.000 と計算さ九州は都市圏とも北海道、中国、四国とも異質れている。

であり、多少特殊な面があるが、もともと九州

構造変化の検定からは、構造変化が検出されの需給 GAP 変数は理論通りのマイナスではあなかった表４の結果とは対照的に、1970 年代後

るが、10％水準でも有意ではないという背景も半に構造変化が生じたことが確認できる。1977ある。

年の第 3 四半期に北陸と四国が、第 4 四半期に東海が、78 年第 1 四半期に関東と近畿が、第 3

3.3

パネル分析

四半期に北海道、第 4 四半期に東北、中国、九州が構造変化を経験したことが検出されており、地域間の異質性を検証する別の視点として、

しかもどれも強く有意である。全国での構造変期待変数を含まない（3）式を前提に、パネル化は 1978 年の第 3 四半期になる。1970 年代の分析を行う。表８は、固定効果モデルと変量効

後半期というのは、第２節でみたように、フィ果モデルを比較したものであるが、ハウスマン

リップス曲線が右回りで位相関係を移動させて検定からは変量効果モデルが棄却され固定効果いた時期にあたり、構造変化のタイミングとしモデルが選択される。このことは、地域毎の物ては理解しやすいであろう。

価形成に、定数項の違いに反映された差異が時

表７は、需給 GAP 変数と供給ショック変数

系列を通じて存在することを示している。

について、地域間でそのパラメータが同じでは各地域の固有効果としては、日本全体の平均

なく、統計的に有意に異なっているか否かを検と比べて、潜在的に（すなわち、他の事情にし証したものである。表５と同じく、すべての異て一定として）インフレ率が低くなる傾向があなる地域の組合せについて、対応する地域毎にる地域としては、順に東海、関東、北陸、中国

係数が等しいとの帰無仮説に対するｐ値を示しがある。逆に、潜在的にインフレ率が高くなるたものである。（1）式に対する表５と同様に、傾向がある地域としては、順に九州、北海道、

帰無仮説が棄却される地域の組合せは少なく、東北、四国、近畿となる。前項までの分析と対（3）式の場合にも、総じて地域間の異質性は応させるならば、近畿や中国にはあてはまらな

際立って認められるわけではない結果となった。

いものの、一般論としては都市圏の地域ではイ

５％有意水準で有意に異なるとの検証結果がンフレ率が低くなり、地方圏の地域ではインフ得られているのは、需給 GAP 変数についてでレ率が高くなる。

あり、東北と東海、そして九州地方と近畿、東こうした結果は興味深いものであるが、何故

海、関東の組合せが異質性を示す。九州と北陸

このようなバイアスが生じるかは必ずしも明らも境界上にある。さらに、５％水準では有意でかではない。ただし、次のような仮説は可能ではないものの、相対的にｐ値が小さい地域の組ある。すなわち、まず都市圏と地方圏では景気合せを探すと、東北地方と関東（0.061）、北陸の跛行性もあって需給ギャップに差が生じる。

（0.130）、近畿（0.074）、および東海地方と北たとえば、都市圏では超過需要が高まるが地方

海道（0.162）、中国（0.152）、四国（0.139）、圏では超過供給状態にあるといった事態である。

そして九州地方と北海道（0.124）、中国（0.166）、

すると、都市圏ではインフレ率を高める力が働20

地域別フィリップス曲線と産業構造

くが、地方では本来はインフレ率を高める力は

なに大きく乖離することは無い可能性がある。

働かない。しかし、もしここで労働といった生

財貨・サーヴィスの一物一価の法則が成立する

産要素の移動には制約があったとしても、財可能性である。すると、都市圏ではインフレ率

貨・サーヴィスの移動が容易とすれば、結果とに下方バイアスが働き、地方圏では上方バイア

してのインフレ率には首都圏と地方圏でもそんスが働くのである。

表７ パラメータ間の差異の検定

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国
四国

インフレ実績値

需給GAP

輸入物価上昇率

東北

0.376

0.261

0.937

関東

0.790

0.542

0.395

北陸

0.778

0.710

0.787

東海

0.350

0.162

0.790

近畿

0.909

0.644

0.263

中国

0.888

0.940

0.830

四国

0.290

0.918

0.368

九州

0.485

0.124

0.854

関東

0.277

0.061

0.466

北陸

0.538

0.130

0.859

東海

0.100

0.013

0.861

近畿

0.342

0.074

0.320

中国

0.449

0.318

0.900

四国

0.907

0.319

0.431

九州

0.814

0.687

0.921

北陸

0.598

0.832

0.561

東海

0.513

0.363

0.566

近畿

0.886

0.853

0.739

中国

0.690

0.504

0.529

四国

0.206

0.477

0.899

九州

0.357

0.017

0.527

東海

0.245

0.294

1.000

近畿

0.705

0.962

0.384

中国

0.886

0.664

0.958

四国

0.441

0.638

0.513

九州

0.683

0.052

0.939

近畿

0.432

0.274

0.390

中国

0.291

0.152

0.959

四国

0.066

0.139

0.518

九州

0.126

0.004

0.941

中国

0.805

0.598

0.362

四国

0.263

0.569

0.852

九州

0.439

0.020

0.364

四国

0.356

0.980

0.486

九州

0.439

0.166

0.980

九州

0.711

0.162

0.483

（注）
1) 表６の推計結果をもとに F 検定。
2) 数値はすべて p 値。

社会経済研究 №55 2007.11

21

表８ パネル分析の結果（１）固定効果モデル（２）変量効果モデル

係数

p値

定数項

0.89170.0000

インフレ実績値
（１期前）

0.9018

需給GAP
輸入物価上昇率

ハウスマン
統計量（ｐ値）

係数

p値

定数項

0.56120.00000.0000

インフレ実績値
（１期前）

0.89880.0000-0.47530.0000需給GAP-0.2532

0.00000.03190.0000

輸入物価上昇率

0.03350.0000（個別効果）（個別効果）

北海道

0.2240北海道-

東北0.2029東北-

関東-0.1559関東-

北陸-0.1770北陸-

東海-0.2971東海-

近畿

0.0427近畿-

中国-0.1710中国-

四国-0.0192

四国-

九州

0.3507

九州-

22.893（0.000）（注）1) 推計期間は 1971 年 1-3 月期から 2006 年 1-3 月期2) 需給 GAP には有効求人倍率（逆数）を用いた上の仮説に対しては、地域による強い異質性

４．産業構造と地域の特性が要求されるのではなく、都市圏の景気に地方圏の景気と比べて先行性があればよい。浅子・第３節の推計結果からは、必ずしも統計的に板・上田（2007）は、有効求人倍率や鉱工業生

頑健ではないが、地域間でフィリップス曲線に産指数の動きを基に本論文とほぼ同じ地域分割

相異があり、物価形成が異なっている可能性がに対して、景気の先行性・遅行性を検証してい指摘される。このような相異がみられる要因のる。通常とは異なる先行性・遅行性の定義が用

1 つは、地域間で産業構造に相異があるからといられているのが関係している可能性もあるが、

考 え ら れ る 。 本 節 で は 、 Krugman(1991) や一般論としては、日本で都市圏が先行し地方圏

Hoover(1936)で用いられた産業構造の地域特が遅行するのが「常態」という景気の跛行性の化指数（index of regional specialization）を計

構図が描けるわけではないとしている。しかし測し、それによって示される地域の特性が物価ながら、景気の地域間格差や跛行性が問題とな形成に反映されているかをみる。

る場合には、通念として「都市圏に取り残される地方圏」との構図が定着しているのは否めな
いともいえる。

22

地域別フィリップス曲線と産業構造

4.1

地域特化指数（Ⅰ型とⅡ型）

4.2

地域別産業構造

まず、Krugman(1991)で用いられた地域特化

総務省『労働力調査年報』における地域別産指数（本論文ではⅠ型と呼ぶ）を、地域毎の産業別就業者数を用いて、地域特化指数を算出す

業別の就業構造をベースに計測する。この指数る。地域区分はこれまでの地域区分と同様だが、は、次の(4)式によって計算されるものである。

労働力調査では九州には沖縄県が含まれ、この

Eij

E
− ik
SI jk = ∑Eki =1 E jn

点は注意が必要である。産業区分は農業、建設(4)

業、製造業、卸小売業、サーヴィス業の５業態とする。

ただし、Eij は j 地域における i 産業の就業者数、

なお、2003 年以降の数値については、産業分

E j は j 地域の就業者総数であり、同じく Eik は類の変更からサーヴィス業の範囲が異なったも

k 地域における i 産業の就業者数、 E k は k 地域のとなり比較できないために、計算から除外しの就業者総数を示す。(4)式の地域特化指数（Iた。すなわち、1974-2002 年が全サンプル期間型）は２つの地域における産業構造を就業者数であり、これを 1970 年代（1974-80）、1980 年の産業別シェアによって比較するものであり、代（1981-90）、1990 年代（1991-2000）、2000

理論的には産業別シェアの相異が全くない場合

年代（2001-02）に分割した。

の最小値 0 から、２つの地域がそれぞれ別の産業に特化している場合の最大値２の間の値をと

4.2.1

地域特化指数（Ⅰ型）

る。このような両極端でない中間的なケースの

表９の地域特化指数（Ⅰ型）によれば、地域指数の比較には注意が必要であるが、一般論と間の格差はどのサンプル期間についても、すべしては SI jk が０に近いほど両地域間の差異はての組合せの平均が 0.21 ないし 0.22 となって小さく、 SI jk が２に近づくほど両地域間の格差が大きいということになる。
次に、Hoover(1936)で用いられた地域特化指数（本論文ではⅡ型と呼ぶ）は、次の(5)式によって計算されるものである。

Lij =

Eij

Ej

EiJP

E JP

いる。Kim(1995)によると、アメリカでの計測
結果では地域特化指数（Ⅰ型）は 0.43 から 0.89の間をとっており、それと比べると日本の地域
別産業構造の相異は小さなものとなっている。
全サンプル期間で見て、指数の値が小さいのは順に、北陸・中国（0.08）、関東・近畿（0.09）、(5)

ここで、Eij は j 地域における i 産業の就業者数、E j は j 地域の就業者総数、EiJP は i 産業の日本全体の就業者総数、 E JP は日本全体の全産業の東北・四国（0.10）、中国・四国（0.10）、北海
道・九州（0.12）、東北・中国（0.12）、四国・九州（0.12）、東北・九州（0.13）、北陸・東海（0.15）、東海・近畿（0.15）、東北・北陸（0.17）、
関東・東海（0.17）、北陸・四国（0.17）、中国・九州（0.19）といった組合せであり、逆に指数

就業者総数を示す。(5)式は、日本全体の平均的の値が大きいのは順に、北海道・東海（0.36）、な産業構造と地域間の産業構造を比較するもの

東海・九州（0.33）、北海道・近畿（0.30）関東・で、Lij が１より大きい場合、当該地域の産業が四国（0.30）、東北・関東（0.29）、東北・東海

日本の平均的な産業構造よりウエイトが大きく（0.29）、東北・近畿（0.29）、東海・四国（0.29）、なっていることを意味する。

近畿・四国（0.29）、近畿・九州（0.29）、北海
道・北陸（0.28）、北海道・関東（0.26）、関東・九州（0.26）、となる。

社会経済研究 №55 2007.11

23

表９ 地域特化指数（Ⅰ型）
1974-2002年平均
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
総平均

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

－
－
－
－
－
－
－
－
0.21

0.24
－
－
－
－
－
－
－

0.26
0.29
－
－
－
－
－
－

0.28
0.17
0.16
－
－
－
－
－

0.36
0.29
0.17
0.15
－
－
－
－

0.30
0.29
0.09
0.16
0.15
－
－
－

0.24
0.12
0.21
0.08
0.20
0.20
－
－

0.24
0.10
0.30
0.17
0.29
0.29
0.10
－

0.12
0.13
0.26
0.25
0.33
0.29
0.19
0.12

1974-1980年平均
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
総平均

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

－
－
－
－
－
－
－
－
0.22

0.26
－
－
－
－
－
－
－

0.24
0.34
－
－
－
－
－
－

0.27
0.26
0.12
－
－
－
－
－

0.34
0.36
0.12
0.12
－
－
－
－

0.30
0.39
0.07
0.15
0.12
－
－
－

0.23
0.20
0.14
0.08
0.18
0.20
－
－

0.24
0.11
0.24
0.18
0.28
0.31
0.12
－

0.16
0.11
0.29
0.27
0.36
0.36
0.20
0.10

1981-1990年平均
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
総平均

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

－
－
－
－
－
－
－
－
0.22

0.24
－
－
－
－
－
－
－

0.28
0.30
－
－
－
－
－
－

0.28
0.18
0.16
－
－
－
－
－

0.38
0.30
0.15
0.15
－
－
－
－

0.33
0.31
0.08
0.17
0.16
－
－
－

0.24
0.13
0.20
0.07
0.20
0.21
－
－

0.23
0.09
0.29
0.17
0.28
0.29
0.10
－

0.11
0.15
0.27
0.26
0.36
0.31
0.21
0.13

1991-2000年平均
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
総平均

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

－
－
－
－
－
－
－
－
0.22

0.27
－
－
－
－
－
－
－

0.28
0.30
－
－
－
－
－
－

0.32
0.14
0.21
－
－
－
－
－

0.38
0.27
0.22
0.17
－
－
－
－

0.31
0.26
0.11
0.17
0.16
－
－
－

0.27
0.08
0.27
0.09
0.21
0.21
－
－

0.26
0.10
0.36
0.17
0.30
0.29
0.10
－

0.13
0.15
0.27
0.25
0.32
0.26
0.20
0.14

2001-2002年平均
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
総平均

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

－
－
－
－
－
－
－
－
0.21

0.21
－
－
－
－
－
－
－

0.27
0.29
－
－
－
－
－
－

0.28
0.12
0.24
－
－
－
－
－

0.32
0.23
0.22
0.17
－
－
－
－

0.26
0.23
0.15
0.17
0.18
－
－
－

0.26
0.10
0.29
0.06
0.22
0.20
－
－

0.24
0.11
0.36
0.13
0.29
0.28
0.08
－

0.08
0.14
0.24
0.24
0.29
0.23
0.22
0.17

（注）労働力調査における地域・産業別就業者数より、農業、建設業、製造業、卸小売業、サービス業の５業態のデータをもとに算出したもの。算出方法は、本文の(4)式を参照。
（出所）総務省「労働力調査年報」より作成

24

地域別フィリップス曲線と産業構造

この結果を解釈するならば、個別の地域間で四国の産業構造は似ている。製造業の比率が１

みると、都市圏である関東、東海、近畿と地方を大きく下回る点では九州もほぼ同様であるが、圏である北海道・東北・中国・四国・九州の２

その他の産業では 1 を上回る傾向があり、北海

つのグループの産業構造がそれぞれ近い関係に

道と似ている。

あるといえる。北陸は中間的な存在で、2 つのグループそれぞれに似通った面がある。

北陸はどの産業の指数とも１の回りの値をとっており、平均的な日本に近い。しかし敢えて

経年変化でみた場合の指数の変化には、際立都市圏か地方圏か判断を下すならば、地域間でって目立つものがあるわけではない。しかしな

大きく変動する農業では 1 を下回り、製造業でがら、細部を見ると、都市圏の関東、東海、近は 1 を上回っているという意味では、関東、東畿とその他地域との産業構造の相異は小幅なが海、近畿と同様であり、都市圏に分類されるとら拡大している。たとえば、北海道と関東の指いえよう。

数は、1970 年代に 0.24 であったが 90 年代には 0.28 に、また東海と四国の指数は、1970 年

4.3

産業構造と物価形成

代に 0.18 であったが 90 年代には 0.21 に上昇している。

このような地域間の産業構造の違いは、第３節における地域間の物価変動の相異と同様の関

4.2.2

地域特化指数（Ⅱ型）

係にあり、産業構造の相異が物価変動に影響を

表 10 の地域特化指数（Ⅱ型）をみると、一与えていることを示唆するものである。そこで、般論としては、地域によって指数の値が大きく

最後にフィリップス曲線の関係に製造業比率を異なる産業として農業と製造業が挙げられる反説明変数として加えて、その有意性を分析する。

面、建設、卸小売業、サーヴィス業は地域間の本論文での製造業比率としては、各地域におけ変動はそれほど大きなものではない。しかしなる製造業就業者数が地域就業者数合計に占めるがら、それでも細部ではさまざまなパターンが割合を用いる。製造業比率としては、本来は付ある。

加価値ベースで求めたものが適切な数値であろ

もっとも特徴的なのは東海地方であり、他地

うが、地域別に長期の時系列データを作成する域と大きく異なる産業構造にある。どのサンプ

上では困難な状況にある。サンプル期間は 1975

ル期間についても、東海では製造業の指数のみ

年 1-3 月期から 2006 年 1-3 月期であり、製造が１を大きく超えており、その他の産業は１を

業比率は年次データのみ利用可能であることか

下回っている。この点北海道は正反対であり、ら、四半期データとしては 1 年間変化無しの変製造業のみが 1 を大きく下回り、その他の産業数とした。

は 1970 年代の農業を除きすべて 1 を上回って

製造業比率（％表示）を追加的な説明変数といる。全サンプル期間では、関東は製造業、卸

して表 8 と同様のパネル分析を行った結果が表

小売業、サーヴィス業が、近畿は製造業と卸小11 である。表 8 同様、ハウスマン検定の結果は売業のみが１を上回っており、都市圏の３地域

変量効果モデルが棄却され固定効果モデルが選においても細部では産業構造が異なっているこ択される。製造業比率はプラスで有意となってとが見てとれる。

おり、製造業比率が高い地域ほど、インフレ率

これに対して、サンプル期間によっては多少は高くなる傾向がある。これは一見すると、第の変動はあるものの、農業と建設が 1 を上回る

3 節のパネル分析で得られた「都市圏ではイン一方製造業・卸小売業・サーヴィス業では 1 を

フレ率に下方バイアスが働き、地方圏では上方下回る傾向がある点で、地方圏の東北、中国、バイアスが働く」との観察とは矛盾する。製造

社会経済研究 №55 2007.11

25

表 10 地域特化指数（Ⅱ型）
1974-2005年平均
農業
北海道
1.15
東北
1.87
関東
0.76
北陸
0.95
東海
0.81
近畿
0.45
中国
1.18
四国
1.64
九州
1.66

建設
1.19
1.14
0.99
1.07
0.92
0.87
1.00
0.95
1.11

製造業
0.45
0.80
1.11
1.06
1.37
1.11
0.91
0.73
0.63

卸小売業 サービス業
1.03
1.07
0.88
0.91
1.08
1.11
0.84
0.89
0.97
0.88
1.07
0.98
0.86
0.90
0.84
0.90
0.99
1.05

1974-1980年平均
農業
北海道
0.96
東北
2.06
関東
0.73
北陸
1.01
東海
0.76
近畿
0.45
中国
1.19
四国
1.65
九州
1.72

建設
1.20
1.18
0.93
1.09
0.90
0.88
1.08
1.04
1.16

製造業
0.46
0.68
1.10
1.13
1.33
1.17
0.97
0.78
0.61

卸小売業 サービス業
1.10
1.08
0.88
0.95
1.06
1.03
0.87
0.96
0.94
0.91
1.09
0.98
0.90
0.99
0.88
1.00
0.99
1.08

1981-1990年平均
農業
北海道
1.20
東北
1.95
関東
0.74
北陸
0.92
東海
0.81
近畿
0.45
中国
1.18
四国
1.65
九州
1.66

建設
1.25
1.16
0.98
1.11
0.90
0.85
1.03
0.97
1.12

製造業
0.44
0.80
1.12
1.03
1.35
1.11
0.91
0.75
0.60

卸小売業 サービス業
1.02
1.06
0.90
0.92
1.07
1.09
0.85
0.90
0.97
0.88
1.08
0.98
0.86
0.90
0.85
0.91
1.00
1.06

1991-2000年平均
農業
北海道
1.15
東北
1.78
関東
0.77
北陸
0.93
東海
0.84
近畿
0.48
中国
1.19
四国
1.65
九州
1.64

建設
1.16
1.11
1.03
1.04
0.92
0.89
0.95
0.91
1.06

製造業
0.44
0.86
1.10
1.05
1.38
1.08
0.88
0.71
0.65

卸小売業 サービス業
1.01
1.08
0.86
0.88
1.11
1.16
0.82
0.84
0.99
0.87
1.07
0.97
0.83
0.85
0.82
0.84
0.96
1.02

2001-2005年平均
農業
北海道
1.27
東北
1.64
関東
0.84
北陸
0.97
東海
0.80
近畿
0.40
中国
1.14
四国
1.62
九州
1.64

建設
1.10
1.11
1.03
1.02
0.98
0.88
0.91
0.89
1.08

製造業
0.45
0.84
1.09
1.05
1.46
1.05
0.87
0.68
0.68

卸小売業 サービス業
1.00
1.03
0.90
0.87
1.11
1.17
0.84
0.84
0.98
0.86
1.04
0.96
0.82
0.84
0.80
0.81
1.00
1.04

（注）労働力調査における地域・産業別就業者数より、農業、建設業、製造業、卸小売業、サービス業の５業態のデータをもとに算出したもの。算出方法は、本文の(5)式を参照。
（出所）総務省「労働力調査年報」より作成

26

地域別フィリップス曲線と産業構造

業比率は都市圏で高く、地方圏で低いからであ効果モデルにしろ表 8 と大きく異なるのは、製る。ただし、表 11 の固定効果モデルの推計結造業比率を説明変数に追加すると、需給 GAP

果では、各地域の固有効果としては都市圏の下変数が有意性を失ってしまうことである。すな

方バイアスと地方圏の上方バイアスは（近畿、わち、フィリップス曲線の関係は表面上は消滅

中国、四国地方を例外として）ともに絶対値でしてしまうことになる。しかしこのことは、フ大きくなっており、製造業比率で調整されるイ

ィリップス曲線の関係そのものを否定するもの

ンフレ率の地域間相異が、表 8 での全国共通のと解釈すべきではなく、地域横断的には需給定数項で調整される場合と比べてオーバーシュ

GAP 変数も内生変数として、製造業比率に依存

ートしていることを示している。

する結果と理解すべきであろう。

表 11 において、変量効果モデルにしろ固定
表 11 フィリップス曲線と産業構造（１）固定効果モデル（２）変量効果モデル

係数

p値

定数項

-2.1388

0.0000

インフレ実績値
（１期前）

0.8453

需給GAP

ハウスマン
統計量（ｐ値）

係数

p値

定数項

0.14060.50410.0000

インフレ実績値
（１期前）

0.87530.0000-0.03490.6402

需給GAP-0.0846

0.1924

輸入物価上昇率

0.03640.0000

輸入物価上昇率

0.03370.0000

製造業比率

11.22070.0000製造業比率

0.65610.2936（個別効果）（個別効果）

北海道

1.2384北海道-

東北0.3185東北-

関東-0.2835関東-

北陸-0.5605北陸-

東海-1.1272東海-

近畿-0.5070

近畿-

中国-0.1635

中国-

四国

0.2865四国-

九州

0.7983九州-

48.607（0.000）（注）1) 推計期間は 1975 年 1-3 月期から 2006 年 1-3 月期2) 需給 GAP には有効求人倍率（逆数）を用いた

社会経済研究 №55 2007.11

５．結語

27

メータの同等性が棄却され、地域別の異質性が検証される。特に、需給ギャップに関しては関近年の日本経済の特徴として、関東、近畿、

東・東海・近畿と、東北、中国、九州において

東海といった都市圏とその他の地方圏の地域とパラメータが有意に異なっている。供給ショッの格差が拡大傾向にある。第 4 節で計測した地クの影響はどの地域でも有意であるが、関東、

域特化指数などからは、この地域間格差の源泉

東海に比べ、北海道、中国、四国、九州でそのはもっぱらその地域での産業全体に占める製造影響が大きくなっている。

業のシェアと関連している可能性が高く、日本

以上のように、地域別にフィリップス曲線を経済全体に占める製造業のウエイトがトレンド推定した結果、地域間で異なる物価形成が行わとしては下がっている中では、一見すると格差れている可能性が検証され、それは関東、近畿、拡大とは矛盾する。しかし、格差拡大が景気の東海の都市圏とその他の地方圏の地域の間で見跛行性の高まりの結果であるとするならば、こられ、特に東海地方と地方圏の間で顕著である。

の矛盾は解消する。

このような地域間の相異の源泉としては地域間

景気の跛行性は地域間格差や産業間格差の拡の産業構造の相異が考えられ、とりわけ産業構

大と表裏一体の関係にあるが、これが地域間で造に占める製造業のシェアの影響が大きい。たの物価変動の様相にも影響を及ぼしている可能だし、フィリップス曲線の関係に地域毎の全産性がある。本論文の問題意識もそこにあり、フ業に占める製造業比率を追加的な説明変数としィリップス曲線の関係が、地域によって異なって導入するのは、需給 GAP 変数の有意性を失たものになっているか否かについて、地域デー

わせるという意味での副作用を生じさせることタをもとに検証してきた。

になる。

本論文の分析から得られた主な結果をまとめ

国民経済の観点からは、一物一価の法則が貫ると、次の通りである。まず第 1 に、 関東、徹するならば、地域間の物価水準は同一のもの

東海、近畿といった製造業および大都市商業圏となり、したがってインフレ率も同じになる力を抱える地域では、近年のフィリップス曲線のが働くと考えられる。もしこの観察が正しく、傾きの低下が顕著であるものの、北海道をはじさらにもし地域でのフィリップス曲線がすべて

め他の地域では、必ずしもそうした傾向が有意同形状とし仮にフィリップス曲線の唯一の説明に確認されるわけではない。第 2 に、どの地域変数が需給ＧＡＰとするならば、理論的には地においても、1970 年代から 80 年代にかけて、域間で需給ＧＡＰも同一の値にならなければな

フィリップス曲線は厳密な曲線上を推移したとらない。しかし現実のデータの上では、地域間いうよりも、曲線の周辺で時計回り（右回り）

で需給ＧＡＰが異なったものになっていることのループを描いている。

から、理論的にはフィリップス曲線の形状が地第 3 に、期待インフレ率を導入した拡張され域で異なったものにならなければならないことたフィリップス曲線を推計すると、期待変数がになる。本論文の分析からは、この相異が地域

有意な地域と有意でない地域があり、インフレ

間での産業構造の相異からもたらされている可期待の役割に地域での差異が存在する。第 4 に、能性が高いことが示唆されており、それがまた期待インフレ率を含まないモデルについて構造（同時点での地域間での需給ＧＡＰの相異で代変化テストを行うと、1970 年代後半に構造変化表される）景気の跛行性をも齎していると考えが生じたことを確認できる。第 5 に、フィリッ

られるのである。

プス曲線の説明変数としての需給ギャップ変数と供給ショック変数について、地域間でのパラ

28

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あさこ

かずみ

一橋大学

経済研究所

こまき

やすゆき

日本大学

経済学部

社会経済研究 №55 2007.11

29

（6）、
（7）式は μ p,t と σ p ,t について解くこと
2

付録：Carlson=Parkin 法の算出手順についてができ、α t = φ
カールソン・パーキン法は、インフレ率のようにある経済変数の先行きに関する予想について「上がる、下がる、変わらない」などの３択式の質的なサーベイ・データの集計構成比が与えられているときに、期待の分布に関する幾つかの仮定の下で、対象となる集団の平均値（期はインフレ・リスク）に定量的に変換する手法(1 − At ) および β t = φ −1 (Bt )とすると、期待インフレ率の平均値と分散はそれぞれ（8）、（9）式により与えられる。

αt + βtαt − βtμ p ,t = p t − δ t
σ p ,t =待値、インフレ率の場合は予想インフレ率）とその集団内の分散の推定値（インフレ率の場合

−1

(8)

2δ t
αt − βt（9）

臨 界 点 δt に つ い て は 合 理 的 期 待 仮 説(E (q Ω ) = μ 、var(q Ω ) = σ ) を 仮 定である。
カールソン・パーキン法では２つの大きな仮定が置かれる。以下、インフレ率の場合で言及

t

t −1

p ,t

t

2
p ,t

t

し、下の(10)～(12)式を用いて計算する。ただし qt は 今 後 １ 年 間 の イ ン フ レ 率 の 平 均 値 、のインフレ率の予想を有し、各主体とも t 期に

Ω t −1 は過去のインフレ率からなる情報集合であり、 m は Ω t −1 が何期まで過去のインフレ率

おけるインフレ率の騰落を感知する一定の閾値の情報を含むかの尺度である。本論文では過去（臨界点） δ t を共有しているとする。第 2 に、３年分のインフレ率の情報を含む（すなわち、期待インフレ率に関して、各主体における主観

m = t − 11 ）、ものとして計測する。

する。第 1 に、多数の経済主体間において将来的確率分布の中央値の全体についての分布は、(

正規分布 N μ p ,t , σ2
p ,t) に従うものとする。

δt =これら２つの仮定の下で、竹田・小巻・矢嶋（2005）における算出手順にならって定式化す
ると、各主体間の期待インフレ率 μ p,t およびイ
ンフレ・リスク σ p ,t は正規分布関数の性質から、
2次の（6）、（7）式を同時に満たさなければならない。

⎛ p t + δ t − μ p ,t ⎞⎟ = 1 − At
⎟
σ
p ,t
⎝
⎠

φ ⎜⎜

⎛ p t − δ t − μ p ,t ⎞⎟ = Bt
⎟
σ
p
t
,
⎝
⎠

φ ⎜⎜

（6）

(7)

ただし、 pt は現実のインフレ率、φ (⋅) は累積標
準正規分布関数、 At は「物価が上がる」と回答した人の割合（密度関数の右領域）、 Bt は「物価が下がる」と回答した人の割合（密度関数の左領域）である。

C t + C t2 + 16 Dt

(10)

8

∑ (q − p )(α − β )tCt = k =m

k

k

2
k

2
k

t − m +1t

∑ (q − p )(α − β )Dt = k = m

k

k

k

t − m +1

(11)

2

k

(12)

.

社会経済研究 №55 2007.11

31

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線
An Estimated New Keynesian Phillips Curve for Japan
キーワード：ニューケインジアン、フィリップス曲線、GMM 推定、ハイブリッド型フィリップス曲線

加

藤

久

和

90 年代後半以降のデフレ現象を、将来の需給ギャップやインフレ率に対する期待要因から説明す
るには、フォワード・ルッキングな要素を有するニューケインジアン・フィリップス曲線（NKPC 曲線）の推定が必要になる。本稿では、NKPC 曲線の理論的な背景をレビューした後、GMM 等の手法を用いてNKPC 曲線の構造パラメータを推定し、その結果から得られるインプリケーションをもとに、90 年代後半
以降のデフレ脱却過程を理解しようとするものである。本研究のオリジナリティとしては、構造的パラメータの推定に重点を置いたことと、1980 年代以降の期間を分割し 90 年代の特徴を示したことにある。
NKPC 曲線の推定結果をみると、カルボ型モデルによる価格の粘着確率θはおよそ 0.8 となり、一般的な価格の持続期間はおよそ 15 ヶ月程度となった。また、90 年代のほうが 80 年代に比べ価格変更の頻度が高まったことがわかった。さらに、ハイブリッド型の NKPC 曲線の推定を通じて、フォワード・ルッ
キングな価格設定を行う企業の割合のほうがバックワード・ルッキングな価格設定を行う企業よりも多いことが示唆された。
以上の実証分析の結果を総合的に判断すると、わが国においてもニューケインジアン型のフィリップス曲線が成立していると結論することができる。この点から、デフレからの脱却においては政策当局が行った期待形成が大きな役割を担ったことが示唆される。
１．はじめに２．フィリップス曲線の理論
2.1 伝統的なフィリップス曲線
2.2 ニューケインズ経済学とフィリップス曲線
2.3 ニューケインジアン・フィリップス曲線の理論
2.4 先行研究と本研究の独自性について
３．推定のためのモデル設定とデータ
3.1 推定のためのモデル
3.2 ハイブリッド型ニューケインジアン・フィリ
ップス曲線

3.3 データ
3.4 推定における諸問題
４．ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定4.1 ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定結果
4.2 ハイブリッド型フィリップス曲線の推定結果
4.3 期間別に推定したフィリップス曲線
５．結論と政策的インプリケーション

に対してはさまざまな見方があろう。物価水準

１．はじめにの決定に関する理論では、物価水準の変動は、需給ギャップやインフレ期待、あるいは実質賃

1990 年代後半から続いた継続的な物価の下金の伸びなどによって決定されると考えるのが落は、わが国の経済に深刻な影響をもたらし、一般的である。とりわけ、将来の需給ギャップ

デフレ不況と呼ばれる長期の景気低迷をもたらやインフレ率に対する期待要因が、現在の物価した。最近、ようやく物価は上昇基調に戻った

上昇率決定にはたす役割は大きいと考えられる。

との報道も多くなり、デフレからの脱却も間近

従来の伝統的なケインズ経済学、あるいは古典いという観測も増えてきた1。

的なフィリップス曲線による分析からでは、こ90 年代後半からデフレが長く続いたのはなのような期待を重視した分析の枠組みは難しい。

ぜか、そしてどのような原因によってデフレ不

近年、ケインズ経済学におけるミクロ的基礎

況からの脱却が可能になったのか、などの問いを重視し、かつ新古典派とは異なり価格の粘着

12006 年夏頃の状況である。

性などを取り入れたニューケインズ経済学が注

32

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線

目されている。ニューケインジアン・フィリッ

いま時点 t におけるインフレ率を π t とし、失プス曲線（New Keynesian Phillips Curve、業率などに示される需給ギャップを xt とする。

NKPC）は、このニューケインズ経済学を理論

失業率と実際の GDP における需給ギャップと的根拠として展開されるものであり、将来の期の間に安定的な関係が存在するとすれば（オー

待形成を重視した物価変動と需給ギャップの関クンの法則）、時点 t-1 における期待インフレ率

係を示すものである。本稿は、ニューケインジ（ E t −1π t ）と組み合わせて、インフレ率と需給

アン・フィリップス曲線の推定を通じて、わがギャップの関係は(1)式のように表される。但し、国における需給ギャップと物価変動との関係をEt は期待オペレータであり、またδ＞0 とする。

示すことが目的である。以下、フィリップス曲

これが伝統的なフィリップス曲線である。

線を巡る簡単なサーベイを行った後、ニューケ

π t = Et −1π t + δxt

インジアン・フィリップス曲線に関する理論的(1)

基礎付け、推定のための諸問題について整理す(1) 式 で 期 待 形 成 の 項 が 加 わ ら な い 場 合る。その後、GMM を用いたニューケインジア（ π t = δxt + α ）がサミュエルソンらによる古ン・フィリップス曲線の構造パラメータの推定

典的なフィリップス曲線となる。図 1 は 90 年

結果を紹介し、そこから得られるインプリケー

代以降のわが国における古典的な両者の関係をションを考察する。

示したものである。図 1 をみると、概ねδ＞0が確認される。

２．フィリップス曲線の理論

さて、時点 t-1 の期待インフレ率が静学的期待にしたがう、すなわち E t −1π t = π t −1 であると

フィリップス曲線を巡る議論をサーベイし、しよう。このとき、インフレ率が変化しない

またニューケインジアン・フィリップス曲線がフ（ π t − π t −1 = 0 ）水準における需給ギャップ、ォワードルッキングな性格を持つことを示し、物さらにその需給ギャップに対応する失業率を価変動に関する期待形成の重要性を明らかにする。

NAIRU（Non-Accelerating Inflation Rate ofUnemployment）という。実際の NAIRU 仮説

2.1 伝統的なフィリップス曲線の推定においてはラグ項を n 期まで許容した(2)式を用い、仮説検定によって係数 β i の和が 1

一般的にフィリップス曲線とは物価変動率と失と等しいかどうかによって NAIRU 仮説の成立

業率の関係を示す経験則として知られる。これを検証する。
n

は 1958 年にイギリスの経済学者フィリップス

π t = α + ∑ β i π t −i + γxt + ε tが発見したものであり、当初は賃金上昇率と失

(2)

i =1

業率の関係を示すものであったが、後年、サミ

0.04ュエルソンらによって物価と失業率の関係に修0.03正された。その後、フリードマンらによって自

0.02

インフレ率

0.01

然失業率の概念が持ち込まれ、物価変動と失業需給ギ ャップ
0の間には短期的には負の関係が見られるものの、

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.02

0.03

-0.01

長期的には自然失業率水準でフィリップス曲線-0.02

は垂直になるという仮説が提示された。その後、-0.03

物価上昇率、すなわちインフレ率の動きには期

0.01

-0.04

待形成の役割が重要であるとする見方が一般的（資料）内閣府「国民経済計算」（注）需給ギャップ、インフレ率の定義等については本文参照。

になる。

図１ ９０年代以降のインフレ率と需給ギャップの関係

社会経済研究 №55 2007.11

33

北浦他(2003)などによって NAIRU の推定がめの金融政策ルール（テイラー・ルールなど）、

行われているが、わが国では NAIRU 仮説は成③供給面を示すニューケインジアン・フィリッ

立しないという見方が一般的である。その理由

プス曲線の三つがある。さらに、ニューケイン

のひとつに、期待形成としての適合的期待に関

ジアン・フィリップス曲線の背景には粘着価格

する疑問が考えられる 2。(1)式に静学的期待仮を 説 明 す る 独 占 的 競 争 モ デ ル （ Dixit and説を適用し、これを後方に解いていくと(3)式がStiglitz(1977)型効用関数、生産関数を用いた得られる。

Blanchard and Kiyotaki (1987)など）が存在す∞

π t = ∑ δ i xt −i

(3)

i =0

る。独占的競争モデルでは多数の企業が差別化された財を生産しており、各企業は右下がりの

これはバックワード・ルッキングによるイン需要曲線に直面し、独自の価格設定を行うと仮フレ率の決定方式であり、NAIRU 仮説が成立定される。こうしたモデルセッティングから、しないことは、わが国においてバックワード・

Taylor(1979)や Calvo(1983)によってニューケ

ルッキングな見方が成立しないことの証左とも

インジアン・フィリップス曲線が導出された 4。

みなすことができよう。そのため、デフレ不況

ニューケインジアン・フィリップス曲線につの原因やインフレ率決定のメカニズムを明らかいては以下で詳述するが、伝統的なフィリップにするには、以上のような伝統的なフィリップス曲線や NAIRU 仮説との対比でその特徴を示

ス曲線の理論とは異なる見方を導入する必要がしておこう。(1)式に対応したニューケインジアある。

ン・フィリップス曲線の形状を示すと(4)式のようになる。

2.2 ニューケインズ経済学とフィリップス曲線

π t = Et π t +1 + δxt(4)

伝統的なケインズ経済学にはミクロ的基礎付(4)式では時点 t における翌期のインフレ率の期

けがないとの批判が根強く存在した。一方、新待値が現在のインフレ率を決定している。(4)

古典派的な立場からすると価格調整の瞬時的な式を前方に解くと(5)式が得られる。
∞

プロセスが不可欠だが、しかし現実には価格のπ t = ∑ δ i E t ( xt +i )粘着性がみられ、十分な説得力を有していると

(5)

i =0

はいいがたい。ニューケインズ経済学は、ミク

すなわち、将来の需給ギャップの経路に対するロ的基礎を重視し、かつケインズ経済学や新古期待が現在のインフレ率を決定するというもの

典派理論では説明しきれない短期的な経済事象であり、将来の需給ギャップに対する予想が上の分析を行う枠組みである3。価格の粘着性を説

向けば、インフレ率は上昇するというフォワー

明するためのメニューコスト理論などがその代ド・ルッキングな見方を示すものである。デフ

表例であろう。

レへの対応は、いかにして将来の需給ギャップ

伝統的なケインズ経済学の総需要・総供給分を好転させるかということになり、金融政策等

析と対比して、ニューケインズ経済学の道具立はこうした期待形成に働きかける必要があるこてを概観すると、①総需要の実物面を表す ISとになる。同時に、将来の需給ギャップを左右曲線、②マネーサプライをコントロールするたする情報によってもインフレ率は即座に反応す
ることになる5。

この他、NAIRU の不成立に関しては、ルーカスによる情報の不完全性（island モデル）要因なども考えられる。
3 現実にはニューケインズ経済学の立場も新古典派の立場もそれほど大きく変わるわけではない。長期における分析
では価格の伸縮性は重要な仮定であることも変わりない。
Romer(1993)などが詳しい。
2

4
5

詳細については加藤・川本(2005)などを参照されたい。
詳細な理論的サーベイとして Woodford(2003)がある。

34

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線

2.3 ニューケインジアン・フィリップス曲線の理論として求めることができる。したがって、四半期モデルを前提として、例えば θ = 0.75 とパラ粘着価格を前提としてニューケインジアン・
フィリップス曲線を導出したモデルには大きくメータが推定されれば、価格の粘着期間は 4 四
半期（1 年）となる。

分けてカルボ型モデルとテイラー型モデルがある（加藤涼・川本(2005)参照）。両者の違いは、前者が価格改定のチャンスが不確実であることに対して、後者は事前の契約等で価格改定の機

独占的競争下にある企業は、時点 t におけるn

価格を、その限界名目費用 mct に一定のマークアップ率を乗じて設定しようとする。しかしな会が確定していることである。以下では、カルがら、上記でみたとおり必ずしも期待どおりに

ボ型モデルをもとに、ニューケインジアン・フ

価格を設定できるとは限らない。そこで企業はィリップス曲線を導出する6。

価格改定の可能性を考慮して、将来の期待利潤*2.2 でも述べたように、粘着価格を導くためを最大化する最適価格 pt を設定する。この最適には独占的競争を仮定する必要がある。完全競価格は(7)式で示される。ただし、β は割引率で争の前提では価格は所与であり、個別企業の価ある（以下の導出については Ascari(2003)など

格改定行動を記述することはできない。独占的参照されたい）。

{∞競争において各企業は独自の価格設定が可能と

pt* = (1 − βθ )∑ ( βθ ) k Et mctn+ k

なるが、しかし他企業が生産する財・サービス

}

(7)

k =0

との代替性があるため（Dixit and Stiglitz 型効(7)式で θ = 0 とするとき、すなわち価格は毎期用関数等の仮定）、消費者の需要曲線を無視した改定されるとするならば、 p t = mct となり、価格改定は行えない。さらに独占的競争では十分な数の企業が存在するため個別企業の行動は他企業に影響を与えないとされる。こうした前提に立って Calvo(1983)は粘着価格が生じることを示した。

*

n

企業は価格を現在の限界費用に合わせることになる。価格改定の確率を考慮して、時点 t におけるマクロ経済全体の物価水準を pt とすると、これは(8)式で表すことができる。

pt = θpt −1 + (1 − θ ) pt*

企業は各時点において価格を改定できるチャ(8)ンスを持つとする。但し、価格改定の意思を有していても実際に改定できる確率は 1 − θ であ

さて、インフレ率（物価上昇率）をり、残り θ の確率で価格は改定できないとする。

π t ≡ pt − pt −1 とし、 mct を実質限界費用（正但し、価格改定は直前の価格改定の時期からの経過時間から独立であり、企業によっては毎期価格改定が可能な企業もあれば、長期間価格を維持する企業も存在する7。以上から、価格が固確には企業の実質限界費用がその定常状態からどれだけ乖離したかをパーセンテージで表現した指標）とすると、(7)と(8)を組み合わせて、

π t = λmct + βEt {π t +1 }

定される平均期間は、価格が維持される期間の長さ k と価格が変更されない確率 θ 、さらに最後の期間に価格が変更される確率 1 − θ を考慮すると、が得られる。但し、λ ≡∞(1 + 2θ + 3θ 2 + " + kθ k −1 + ")(1 − θ ) = (1 − θ ) ∑ kθ k −1 =k =0Gali and Gertler(1999)を参考にした。
最後の改定時期からの経過時間と改定の確率が独立であるという仮定はモデルを容易にするためのものである。

6
7

1
1−θ

(9)

(1 − θ )(1 − βθ )

θ
(6)

である。

社会経済研究 №55 2007.11

35(9)式を前方に解くと(5)式に対応する(10)式をいとはいえない。本稿が先行研究に比べて有す得る。

るオリジナリティとしては、①カルボ型モデル∞

π t = λ ∑ β k Et {mct + k }

(10)

k =0

における（ハイブリッド型フィリップス曲線を含め）構造パラメータに焦点を当てていること、

なお、実質 GDP が潜在的な GDP 水準を上回②構造パラメータの推定に関するいくつかのオ

り需給ギャップが拡大すると、労働市場の逼迫

プションを選択し、パラメータの頑健性を確認

を通じて実質賃金を上昇させ、これが実質限界すること、③期間別はニューケインジアン・フ

費用を上昇させることから、実質限界費用は需ィリップス曲線を推定し、パラメータの構造変給ギャップに近似的に比例すると考えていい 8。

化を探ること、④Gali and Gertler(1999)にしいま xt を需給ギャップ（GDP ギャップ）とす

たがい労働分配率を用いた推定を行うこと、なると、 mct = κxt が成立するならば（ κ は限界費どである。

用のアウトプット弾力性）、(9)式は(9)’式で表わされ、これを前方に解いた(10)式は(10)’式となる。

π t = λκxt + βEt {π t +1 }

(9)’

∞

π t = λκ ∑ β k Et {xt + k }

(10)’

k =0

３．推定のためのモデル設定とデータ
ニューケインジアン・フィリップス曲線の理論をもとに推定すべき方程式である(9)式が得られた。ここでは実際に(9)式を推定するために必要な方程式の修正、データの整備、推定に関

2.4 先行研究と本研究の独自性について
フォワード・ルッキングな期待形成を前提とするいくつかの留意点等を整理する。
3.1 推定のためのモデル

して、わが国におけるニューケインジアン・フィリップス曲線の適用可能性を検証した先行研
究は既にいくつか存在する。本稿はカルボ型モデルを利用するが、同様な試みとしては古賀・西崎(2005)、鈴木(2006)などがある。古賀・西崎(2005)では Erceg et al.(2000)を参考に、物価のみならず賃金に関するフィリップス曲線を同時に考慮してシステム推定を行うなどの工夫がなされている。また、竹田他(2004)では供給シ
ョックや金融政策の効果を考慮したフィリップス曲線の推定を行っており、わが国におけるニューケインジアン・フィリップス曲線の成立可能性を支持している。
このような先行研究の多くは、ニューケイン
ジアン・フィリップス曲線の成立可能性の判断に重点を置いており、カルボ型モデルを前提とした場合の構造パラメータについての関心は高8

この前提には労働市場が完全競争的であり、名目賃金が伸縮的との前提がある。その妥当性についてはさらに検討する必要がある。

(9)式を推定するには実質限界費用を求めなければならないが、これは実際には観測される変数ではない。そのため、生産技術に何らかの制約を置いて、実質限界費用の代理変数を作成する必要がある。
マクロ経済全体の生産技術がコブ＝ダグラス型生産関数で記述されるとしよう。いま At を技術水準、 K t を資本ストック、 N t を労働力とす
ると、(11)式が得られる。

Yt = At K tα K N tα N

(11)

これから限界費用（の水準）を求めると、

MCt = (Wt / Pt ) /(∂Yt / ∂N t ) となる。但し、Wtは名目賃金、 Pt は物価水準である。これを計算
すると、

∂Yt
α Y
= α N At K tα K N tα N −1 = N t
Nt
∂N t

(12)

36

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線となる。さらに労働分配率 S t ≡Wt N tを定義す
Pt Yt

ると、労働分配率が実質限界費用と比例することが導かれる。これから、MC t =

業はバックワード・ルッキングな行動を取るとする。このとき、マクロ経済全体の物価水準は(8)’式のように変更される。

pt = θpt −1 + (1 − θ ) pt*

St

(13)

αN

(8)’

pt* は新たな最適価格を示すものとすると、最適価格は(16)式として表現される。

である。なお、労働分配率 S t は実質単位労働費
用（ユニット・レーバー・コスト）となることに留意されたい9。

pt* = (1 − ω ) ptf + ωptb

(16)

となる。

実際の推定においては、労働分配率の定常状
態からの乖離分をパーセンテージで表示した変数を小文字で表し、(13)式をこの乖離率で示した次の(14)式を用いる。

ptf はフォワード・ルッキングな行動を行う企b

業の最適価格であり、 p t はバックワード・ル
ッキングな行動を取る企業の設定価格である。
フォワード・ルッキングな行動を行う企業の価

mct = st(14)

格設定は従前の通りとして(7)’式が成立する。

ptf = (1 − βθ )∑ ( βθ ) k Et {mctn+ k }∞以上から、推定すべき方程式は攪乱項（ε）を含め、(15)式で表される。

π t = λst + βEt {π t +1 } + ε t
なお、 λ =

(1 − θ )(1 − βθ )

θ

(7)’

k =0

一方、バックワード・ルッキングな行動を取る
(15)

である。

3.2 ハイブリッド型ニューケインジアン・フィリップス
曲線
Gali and Gertler(1999)は上で導出したニュ

企業は(17)式のように時点 t-1 の情報に依存している。 π t −1 は修正項であり、バックワード・
ルッキングな企業は過去のインフレ率で修正を行っている。

ptb = pt*−1 + π t −1

(17)

バックワード・ルッキングな企業にあっても、*ーケインジアン・フィリップス曲線に加え、カその価格設定に pt −1 があるので部分的にはフルボ型モデルの拡張として、バックワード・ルォワード・ルッキングな要素を持つことに注意

ッキングな行動をする企業を考慮したハイブリ

しなければならない。以上から(9)式に対応する

ッ ド 型 の フ ィ リ ッ プ ス 曲 線 を 提 案 し た 10 。

インフレ率の決定方程式は(18)式となる。

Ascari(2003)などをもとにこのモデルを示しておこう。
いま、独占的競争に直面する企業のうち、

π t = λmct + r f Et {π t +1 } + rbπ t −1(18)

なお、係数のパラメータは

1 − ω はカルボ型モデルが導くフォワード・ル
ッキングな行動を行うが、残りの ω の割合の企
9

労働分配率は景気と反循環的に動く傾向があるため、実質限界費用として適切かどうかという指摘もある。渕・渡辺(2002)では、この点を踏まえて中間投入を用いて限界費用を計測している。
10 現実的には(15)式のタイプのフィリップス曲線の推定パフォーマンスを向上させるためのものと解釈されている。

λ ≡ (1 − ω )(1 − θ )(1 − βθ )φ −1
r f ≡ βθφ −1

rb ≡ ωφ −1

φ ≡ θ + ω [1 − θ (1 − β )](19)

社会経済研究 №55 2007.11

37である。注意すべきは、(18)式の各パラメータ0.08

は誘導型パラメータであり、推定すべき構造パ

0.06

ラメータはβ、θ、ωの三つである。なお、ω

0.04＝0 とするとこれは(9)式と一致する。

0.02(15)式と同様に、実質限界費用の代わりに労働分配率を用いると、推定すべき方程式は、

π t = λst + r f Et {π t +1 } + rbπ t −1 + ε t

(20)

となる。

0
1981:1 1982:4 1984:3 1986:2 1988:1 1989:4 1991:3 1993:2 1995:1 1996:4 1998:3 2000:2 2002:1 2003:4
-0.02

-0.04

（資料）内閣府「国民経済計算」（注）インフレ率は GDP デフレータの対前年同期比から算出している。

図２ １９８０年代以降のインフレ率の推移

3.3 データ
報酬を雇用者数で割り、一人当たり名目賃金(15)式及び(20)式を推定するために必要なデ（w）を求める。単位労働コスト（ULC）は一

ータはインフレ率と労働分配率である。インフ

人当たり名目賃金を労働生産性で除して得られレ率については消費者物価指数等を用いる場合る。すなわち、 ULC =もあるが、ここでは他のマクロ経済変数との整wである。さらに、Y /L

合性から国民経済計算（SNA）における GDP

GDP デ フ レ ー タ を 用 い て 実 質 化 す る と 、

デフレータを物価水準とし、その対前年同期比の変動率をインフレ率とした。使用したデータ

ULC wL=P
PY からこれが労働分配率と等しくな

は季節調整済みの四半期データである。国民経る12。

済計算を利用する場合、デフレータの計算方式

定常状態の値を求めるために、トレンド（線が問題となる。現在の 2000 年を基準とする国形や二次関数等）を除くほか、しばしばフィル

民経済計算の系列には連鎖方式と固定基準年方

ターをかけてスムーシングを行う方法が取られ式がある。ただし、いずれの方式においてもデる。フィルターにはさまざまなものがあるが、ータが公表されているのは 1994 年以降のみで代表的なものとして、ホドリック・プレスコッ

ある。推定においてはできるだけ多くのデータ

ト・フィルター（HP フィルター）とバンドパを必要とし、また 1980 年代と 90 年代の比較もス・フィルター（BP フィルター）がある。労本研究の目的の一つであるのでこれを使うこと

働分配率を用いた(15)式及び(20)式の推定では、はできない。そのため、最近時のデータは欠落

この二つの方法を用いて結果の違いについてもするものの、1995 年基準の国民経済計算を利用

見ていくこととする。なお、推定に用いる労働

し、1980 年第一四半期から 2005 年第二四半期

分配率は過去 3 期移動平均の値を用いることとまでの固定基準年方式で計算された GDP デフ

し、また参考推定として GDP ギャップを用いレータを利用した11。図 2 は 1981 年第一四半

る推定も行うことから、GDP ギャップに関して期以降のインフレ率の推移を示したものである。

も HP フィルターを利用した定常値を用意した。

労働分配率は以下のように算出した。国民経済

HP フ ィ ル タ ー は Hodrick and Prescott

計算をもとにした実質国内総生産(GDP)を労働(1997)によって提案された、一般的に使用され力調査から計算した就業者数（L）で除して、るスムーシングの方法である。ここではペナル

労働生産性（Y／L）を求める。次に名目雇用者

ティーのパラメータλについては四半期データ

1112

インフレ率を対前年同期比としたため、インフレ率のデータは 1981 年第一四半期以降のものとなる。

これは一般的に言及される労働分配率ではなく、おおよそ国内総生産に占める雇用者報酬の比率に相当する。

38

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線

で一般的に推奨される 1600 を用いている。一とする方法であり、そのためリード変数を活用

方、BP フィルターは、周期的に循環する変数するものである。二つめは Sbordone(2002)によから循環周期を取り出して、主要な循環を定常って示された方法であり、インフレ率と需給ギ状態とし、主要循環からの乖離分を計算する方ャップ（ここでは労働分配率）との VAR モデル法である。これは、ラグ及びリード変数を用いを推定し、その予測値をもって期待インフレ率とた MA モデルを推定することと同値であり、するものである。本稿では前者の方法を用いる。

Baxter and King(1999)によって提案されたも(21)式のように合理的期待形成を前提とするのである。計算を行うためには取り出す循環周と、推定に関して問題が生じる。(15)式にリー期を指定する必要があるが、四半期データでしド変数 π t +1 が加わっている場合に、現在のインばしば用いられている 6 四半期から 18 四半期

フレ率に何らかのショックが生じるケースを考の周期を指定し、またラグ変数及びリード変数

えよう。このショックは撹乱項へのショックとはそれぞれ 6 期としている。

して理解することができる。このショックによ以下で説明するように、(15)式及び(20)式のって現在のインフレ率そのものが変化すること推定には GMM を用いるが、そのためには変数になり、したがって現在の物価水準をもとに計の定常性が重要になる。そのため、インフレ率、算される翌期のインフレ率もまた影響を受ける

労働分配率及び GDP ギャップの定常性を確認ことになる。これは、説明変数としてのリードしておく必要がある。表 1 は、そのために行っ変数と攪乱項との相関が生じることでもあるのた単位根検定の結果である。三つの変数とも検で、例えば最小二乗法などで推定しても一致性

定統計量をみると、単位根を有するという帰無を持つパラメータは推定できない。こうしたこ仮説を 5％有意水準で棄却できる。

とは期待形成を含む推定のケースではしばしば生じることである。このようなために編み出されたのが GMM であり、ここでも GMM を利用

表 1 単位根検定の結果
インフレ率
労働分配率
GDP ギャップ

統計量-3.301-2.543-3.161

5%C.V.
-1.944-1.944-1.944

ラグ次数0
30

して(15)式及び(20)式の推定を行うこととする。
推定のための直交条件は次のようになる。
(15)式の誘導型を用いる場合には、

Et {(π t − λst − βπ t +1 )z t } = 0（注）定数項、トレンド項なしの結果である。

(22)となる。ここで z t は時点 t 以前の変数であり、3.4 推定における諸問題

π t +1 の予測値の予測誤差と独立となる操作変推定のための(15)式を再掲する。

π t = λst + βEt {π t +1 } + ε t数である。(22)式のパラメータを構造型パラメ(15)

ータで書き直すと(22)’式になる。

{(

) }

この方程式に含まれる翌期の期待インフレ率

Et π t − θ −1 (1 − θ )(1 − βθ ) st − βπ t +1 z t = 0

Et {π t +1 } をどのように処理するのかが推定の(22)’

ポイントになる。そのためには二つの方法が用いられている。一つは Gali and Gertler(1999)
による方法であり、合理的期待形成を前提として、Et {π t +1 } = π t +1 + η t +1

(21)

ハイブリッド型フィリップス曲線に相当する(20)式の場合の直交条件は、

Et {(π t − λst − r f π t +1 − rbπ t −1 )z t } = 0(23)となり、同様に構造型パラメータを用いると、

社会経済研究 №55 2007.11

{(

39

) }

Et π t − φ −1 (1 − ω )(1 − θ )(1 − βθ ) s t − θβφ −1π t +1 − ωφ −1π t −1 z t = 0
になる。

(23)’

ーメントの分散共分散行列の逆行列をウエイト行列としても一致性を持つパラメータは推定で４．ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定

き な い 。 一 致 性 を 確 保 す る に は HAC（ Heteroskedasticity

andAutocorrelation

Consistent）分散共分散行列を用いる必要があ
前章で示したニューケインジアン・フィリッ

る。この HAC 分散共分散行列を指定するオププス曲線及びその拡張版であるハイブリッド型

ションには、サンプル・モーメントの分散共分

フィリップス曲線の推定結果を紹介する。全体

散行列のラグ項のウエイトを定めるバンドワイの推計結果の紹介の後、推定期間を前半と後半スの指定があり、一般的に使用されているに分けた場合の比較を行うとともに、構造パラ

Newey-West によって提案された方法（サンプ

メータの推定から考えられるインプリケーショ

ル数の大きさに基づく固定値）、もしくは効率的ンを考察する13。

な推定値を求められるとして Andrews(1991)
によって提案された方法（サンプル・モーメン

4.1 ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定結
果トの分散共分散行列そのものが AR(1)に従うとして推定されたもの）のいずれかを選択することができる。表 2 の推定ではそれぞれ両者を用最初に(22)式及び(22)’式に GMM を適用した

いて推定を行っている。そのため、労働分配率

結果を紹介する。表 2 はその結果をまとめたもに対するフィルターとウエイト行列の選択に応のである。GMM の実行にあたって利用した操

じて①～④の 4 つのケースに分かれる。

作変数 z t はインフレ率、労働分配率及び労働分①のケース（HP＋Fixed）の推定結果をみる

配率の定常状態からの乖離分をパーセンテージと、θの推定量は 0.88、すなわち価格が改定でで表記した各変数の過去 4 期ラグである。表にきない企業の割合はおよそ 9 割にのぼる。また、記されている J 統計量から過剰識別制約の条件

割引率βは 0.96 と一般に受容される水準と考はすべてのケースにおいて満たされている。な

えられる。その結果、誘導型のパラメータλはお、(22)’式の GMM 推定は非線形推定になる。

0.02 であった。標準誤差の大きさから残念ながそのため、収束計算を行っているが、いずれもら有意な結果ではないものの、構造パラメータ50 回未満の計算で収束している。

θとβは 1％水準で有意な結果が得られている。

表 2 には 4 つのケースが示されている。第一②のケース（HP＋Andrews）ではθの推定量

列に HP と記したものは労働分配率の定常状態

は 0.76 と①に比べやや低い値が得られた一方、の値を求める場合に HP フィルターを利用したβの推定値は 0.98 と①に比してやや高く計測

もの、BP と表記しているものは同じく BP フ

された。いずれも有意であり、また理論的にもィルターを適用したものである。

妥当な値であると考えられる。

時系列データを対象に GMM を実行する場合、

BP フィルターを用いた③と④のケースはウエイト行列の選択が重要になる。対象となる

HP フィルターを用いたケースと比較すると、変数に系列相関が疑われる場合、サンプル・モ

ウエイト行列選択の影響は小さい。θの値は③のケースで 0.74、④のケースで 0.73 であった。

以下の推定には EViews5.1 を利用した。非線形推定であるので、利用するソフトウェアによって計算結果が多少変わる場合もありうる。

13

また、βの推定量はいずれも 0.93 であり、統計

40

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線

表 2 ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定①HP+Fixed②HP+Andrews③BP+Fixed④BP+Andrews

θ
0.8807(0.1375)0.7593(0.0726)0.7449(0.0838)
0.7338(0.0845)β0.9634(0.0241)
0.9787(0.0252)
0.9291(0.0202)0.9310(0.0240)λ0.0206(0.0448)0.0814(0.0544)
0.1057(0.0743)
0.1150(0.0796)

adj.R20.8995

J 統計量 サンプル数
推定期間0.152493 1982Q1-2005Q1

0.89940.174393 1982Q1-2005Q1

0.89560.150584 1983Q1-2003Q4

0.8956

0.189484 1983Q1-2003Q4（注） 1) （ ）内は推定されたパラメータの標準誤差である。
2) J 統計量、決定係数は構造パラメータを推定した際のものである。

的に有意な結果が得られている。ちなみに、Gali

が、2000 回の収束計算を実行したが収束させる

and Gertler(1999)で報告されているθの値（アことはできなかった。そのため、βについては

メリカの実証分析の結果）は 0.83～0.88 であり、上記の表 2 に示されているそれぞれのケースご

またβは 0.93～0.94 であった。また、古賀・西との推定値（例えば①のケースであればβ＝崎(2005)でもθの推定値が報告されているが、0.96）を代入し、その制約を前提として推定を1.0 を超えた値であり理論と整合的ではない結行っている。

果が報告されている。

表 3 の各ケースの結果をみておこう。①のケ
ースでは、構造パラメータのθの値は 0.77 とな

4.2 ハイブリッド型フィリップス曲線の推定結果

り、表 2 と比べるとやや小さくなっている。ω
は 0.43 であり有意な結果である。誘導型のパラ

次に、(23)、(23)’式に GMM を適用した推計

メータではλは 0.03 となったが有意な値では

結果をみておこう。表 3 がその結果をまとめた

ない。また、リード変数のパラメータ r f 、ラグ

ものである。操作変数については上記と同様に変数のパラメータ rb はそれぞれ 0.63、0.36 であ

インフレ率、労働分配率及び労働分配率の定常った。②のケースをみると、θは 0.71 と表 2状態からの乖離分を利用したが、推定すべきパに比べやや低下したものの、それほど大きく変ラメータの数が増えたので 1～8 期ラグを用い更されたわけではない。ωは 0.41 と、これもた。そのため、推定期間が表 2 に比べ 1 年間短0.5 を下回っている。誘導型のパラメータはいくなっている。

ずれも有意な結果となっており、λは 0.04、r f(23)、(23)’式を推定するにあたって、当初はは 0.64、また rb は 0.36 となっている。

構造パラメータであるβも同時に推定を行う予BP フィルターを適用した結果をみるとθの定であった。しかしながら、(23)’式の推定は非値については HP フィルターを適用した結果に

線形 GMM 推定になり、収束計算が必要になる比べやや小さくなっている一方、ωの値は大き

表 3 ハイブリッド型ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定①HP+Fixed②HP+Andrews③BP+Fixed④BP+Andrews

ω

θ

λ

φ

rf

rb

adj.R20.4284(0.0858)
0.4055(0.0602)0.5548(0.0642)0.6063(0.0557)

0.7661(0.0705)
0.7086(0.0398)
0.6046(0.0554)0.6143(0.0487)

0.0272(0.0223)
0.0388(0.0193)0.0678(0.0262)0.0462(0.0203)

1.18471.1055
1.1493
1.2094-

0.6329(0.0451)
0.6380(0.0354)0.5067(0.0385)
0.4868(0.0272)

0.3614(0.0422)0.3638(0.0331)0.4850(0.0365)0.5098(0.0258)

0.93890.167889 1983Q1-2005Q1

0.93900.119789 1983Q1-2005Q1

0.93330.178780 1984Q1-2003Q4

0.93330.120080 1984Q1-2003Q4（注） 1) （ ）内は推定されたパラメータの標準誤差である。
2) J 統計量、決定係数は構造パラメータを推定した際のものである。

J統計量 サンプル数

推定期間

社会経済研究 №55 2007.11

41

表 4 GDP ギャップを用いたフィリップス曲線の推定

誘導型
ハイブリッド型

λ-0.1642(0.0415)-0.0473(0.0230)

β0.9878(0.0313)

rf

rb

adj.R2 J 統計量 サンプル数
推定期間0.89040.156681 1985Q1- 2005Q1

0.6122(0.0445)

0.3939(0.0430)

0.93940.175889 1983Q1- 2005Q1（注） 1) （ ）内は推定されたパラメータの標準誤差である。
2) J 統計量、決定係数は構造パラメータを推定した際のものである。

くなり、③、④のケースの双方とも 0.5 を上回

なお、前半と後半の分岐点についてはバブル経っている。θの値は③のケースでは 0.60、④の済以前と以後という見方も可能なように時点をケースでは 0.61、またωの値は③のケースでは設定した。また、推定ケースは HP フィルター

0.55、④のケースでは 0.61 であった。三つの誘を利用した①と②のケースとしている。

導型パラメータはいずれも有意な結果となっている。

表 5 はニューケインジアン・フィリップス曲
線の期間別推定結果を示したものである。前半

以上を整理すると、HP フィルターを利用しにおけるθの推定値をみると 0.78～0.79 と計た場合と BP フィルターを利用した場合ではθ測されたが、後半ではθの推定値は 0.67～0.69とωの値についてその水準にやや差が生じる。

へと低下している。θの値が大きいほど価格持これに対して GMM のウエイト行列の選択に関続期間が長くなると解釈できるが、90 年代は

してはそれほど大きな違いが生じるとはいえな

80 年代に比べ価格の改定頻度が高くなっていい。また、HP フィルターを用いた場合にはωると見ることができる。また誘導型のパラメー

は 0.5 より低く、またリード変数のパラメータ

タλについては、後半期間の方が大きな値が推

r f はラグ変数のパラメータ rb よりも大きいこ

定されており、インフレ率は実質限界費用に対とから、フォワード・ルッキングな行動を行う

してより敏感に反応するようになったと考えら

企業のほうが多いという結論になるのに対し、れる。なお、後半期間のケース①ではβが 1 を

BP フィルターではωは 0.5 を超え、バックワ

超える推定結果もあるが、これは理論と整合的ード・ルッキング行動を行う企業のウエイトがな結果とはいえない。

高いという結論になる。この点については今後
更なる検討が必要であろう14。

表 6 はハイブリッド型フィリップス曲線の期間別推定結果である。これについても表 5 と同様に HP フィルターを用いたケースのみを掲載

4.3 期間別に推定したフィリップス曲線

している。θの値については表 5 ほど前半期間と後半期間の差はみられない。前半では 0.68～以上で推定した結果は推定期間に関係なく頑健なものであろうか。その点を確認するとともに、1980 年代と 90 年代以降のフィリップス曲
線の差異をみるために、推定期間を前半（1992
年第 4 四半期まで）と後半（1993 年第 1 四半期以降）に分割して推定結果をみることとした。

0.72 という値が計測され、後半では 0.70～0.77である。一方、ωについてみると前半期間は0.24～0.25 であるのに対し、後半では 0.41～
0.50 と高い値が推定されている。後半期間ほど
ωの推定値が高くなることは、バックワード・
ルッキングな行動のウエイトが高まったとみる

参考までに GDP ギャップを用いてニューケインジア
ン・フィリップス曲線及びそのハイブリッド型の誘導型の推定を行った。その結果が表 4 である。両ケースのいずれの場合も誘導型パラメータλの値はマイナスとなり、理論とは整合的な結果が得られなかった。

14

ことができよう。誘導型の推定においてもリード変数のパラメータ r f は後半期間のほうが小さくなっていることも同様な理由からであろう。

42

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線

５．結論と政策的インプリケーション

0.7 となり、90 年代のほうが 80 年代に比べ価格変更の頻度が高まったとみることができる。

本研究は、わが国におけるニューケインジア

ハイブリッド型のニューケインジアン・フィン・フィリップス曲線の推定を試みたものであリップス曲線の推定においては、フォワード・

る。先行研究と比べた本研究のオリジナリティ

ルッキングな価格設定行動を企業とバックワー

としては、実質限界費用の代理変数として労働

ド・ルッキングな価格設定行動をとる企業のウ

分配率を採用し、その定常状態を求めるためにエイトを示すωを推定したが、HP フィルター

HP フィルター及び BP フィルターの二つを用を利用した推定結果では、フォワード・ルッキ

い、構造パラメータの推定に重点を置いたことングな価格設定を行う企業の割合のほうが多いにある。また、推定期間を分割し、頑健性を確ことが示唆された。

認するとともに、1980 年代（前半期間）と 90以上の実証分析の結果を総合的に判断すると、年代（後半期間）における企業行動の違いを推わが国においてもニューケインジアン型のフィ察した。

リップス曲線が成立していると結論することが推定の結果をみると、カルボ型モデルによるできる。一方、NAIRU 型仮説の検証を行った

価格の粘着確率θは 0.73～0.88 の範囲となっ

その他の研究では、NAIRU 仮説が成立していた。θが 0.8 であれば、わが国における一般的る可能性は低いとされる結果が多い。ニューケ

な価格の持続期間はおよそ 15 ヶ月程度となる。

インジアン型フィリップス曲線は将来の需給ギ

期間を分けて推定した結果では、θの値は前半

ャップが現在のインフレ率に影響を及ぼすのに期間がおよそ 0.8 であるのに対し、後半期間は対し、NAIRU 仮説ではバックワード・ルッキ

表 5 期間別ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定（前半）①HP+Fixedθβλadj.R2

0.7846(0.0665)
0.7910(0.1110)0.8831(0.0233)
0.9225(0.0303)0.0844(0.0483)
0.0714(0.0743)

J 統計量

サンプル数

推定期間

0.51270.208944 1982Q1-1992Q4

0.54320.289344 1982Q1-1992Q4

0.6926
1.05710.11890.73870.1537(0.0515)(0.0383)(0.0520)②HP+Andrews
0.6746
0.98510.16190.76290.2049(0.0587)(0.0401)(0.0685)（注） 1) （ ）内は推定されたパラメータの標準誤差である。
2) J 統計量、決定係数は構造パラメータを推定した際のものである。

49 1993Q1-2005Q1②HP+Andrews（後半）①HP+Fixed

49 1993Q1-2005Q1

表 6 期間別ハイブリッド型ニューケインジアン・フィリップス曲線の推定（前半）①HP+Fixed②HP+Andrews（後半）①HP+Fixed②HP+Andrews

ω

θ

λ

φ

rf

rb

adj.R20.2429(0.0382)0.2499(0.0404)ω
0.4128(0.0699)
0.5027(0.0817)0.7170(0.0380)0.6834(0.0313)θ
0.7018(0.0555)
0.7722(0.0840)0.0349(0.0178)
0.0863(0.0218)λ0.0178(0.0289)
0.0569(0.0243)0.95470.9281-0.7327(0.0266)
0.7138(0.0260)
rf
0.6306(0.0387)
0.6082(0.0340)0.2883(0.0243)
0.2926(0.0256)
rb
0.3844(0.0381)0.3376(0.0362)0.71910.235540 1983Q1-1992Q4

0.72140.215140 1983Q1-1992Q4

0.85680.247349 1993Q1-2005Q1

0.85850.208549 1993Q1-2005Q1

1.10591.2632-（注） 1) （ ）内は推定されたパラメータの標準誤差である。
2) J 統計量、決定係数は構造パラメータを推定した際のものである。

J 統計量 サンプル数

推定期間

社会経済研究 №55 2007.11

ングな行動が重視されている。これらの点からみて、わが国ではインフレ率、あるいは物価変動に対しては将来の動向に対する期待が重要な役割を担っていることが推察される。もしそうであれば、政策当局は、持続的な物価安定に向けて、将来の期待形成に影響するような政策や政策約束（コミットメント）を行うことが重要であり、フォワード・ルッキングな視点からの政策立案が必要とされることになる。
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謝辞
本誌匿名レフリーから有益な改訂のご指摘をいた
だきました。また、草稿の段階において、浅子和美
教授（一橋大学）、千田亮吉教授（明治大学）、門多治氏（（財）電力中央研究所）他の方々から有益なコメントをいただきました。ここに感謝を申しあげます。その他、本稿におけるあり得べき誤りは筆者の責にあります。

かとう

ひさかず

明治大学

政治経済学部

.

社会経済研究 №55 2007.1145

輸入原油価格の国内価格波及に関する日米比較
A comparative analysis on ripple effect of imported oil price hike in domestic prices
between Japan and the USA
キーワード：原油価格、輸入原油集約度、輸入原油価格感応度、国内生産構造、産業連関分析
藤

川

清

史

下

田

充

渡

邉

隆

俊

2000 年以降原油価格は上昇を続け、2006 年には 1 バレル 70 ドルという歴史的な高値にまで高騰した。しかし、今回の原油価格高騰は、各国に石油ショック時のようなパニックを引き起こさなかった．その一因として、石油ショック以降、先進各国は原油をはじめとする資源節約技術の開発に努めてきたことが挙げられる。本稿では、国内経済の輸入原油集約度および国内物価の輸入原油価格感応度という 2 つの指標を用いて、輸入原油価格の変化が国内物価にどの程度の影響を与えるかシミュレーシ
ョンを行い、日本とアメリカにおける長期での技術構造変化を比較する。
分析の結果から次のようなことが確認された。日米とも、輸入原油集約度は、石油ショック直後に急速に低下したが、1980 年代の後半になると、日本ではほぼ横ばいとなり、アメリカではやや上昇に転じさえしている。ただ、両国でそうした変化の要因は異なる。日本では輸入原油投入率の低下と国内の投入構造の効率化が同時に起こったが、アメリカの場合は国内の生産構造効率化はあまり進展しなかった。輸入原油価格の国内物価への波及をみると、日本では石油ショック直後はその影響はきわめて大きかった。しかしその後、国内物価の輸入原油価格に対する感応度は、石油ショック前と同水準まで劇的に低下した。アメリカは、日本に比べて、そもそも輸入原油価格の国内物価への影響はきわめて限定的であることがわかった。
１．はじめに：本研究の背景と問題意識
1.1 本研究の背景と問題意識
1.2 原油価格の国内物価への影響に関する先行研究
２．モデル
2.1 輸入原油集約度
2.2 国内物価の輸入原油価格への感応度
３．日米の輸入原油集約度

3.1 両国の産業連関表
3.2 両国の輸入原油集約度の推移
3.3 輸入原油集約度変化の要因
４．日米の国内物価の輸入原油価格への感応度
4.1 両国の国内物価の輸入原油価格への感応度の推移
4.2 輸入原油価格感応度変化の要因
５．結びにかえて

１．はじめに：本研究の背景と問題意識であった。石油ショック時の原油価格高騰は、非産油国に大きな経済的打撃を与えたが、その1.1

本研究の背景と問題意識影響がひときわ深刻なのは、自前のエネルギーをほとんど持たない日本であった。エネルギー

図 1 に、日本とアメリカの原油輸入価格(CIF

価格の上昇は、コストプッシュ要因であるから価格)の推移を示した。1970 年初頭に 1 バレル

日本国内の諸物価を引き上げるのはもちろん、2 ドル程度であった原油輸入価格は、1980 年代

同時にこれは日本から海外への所得移転(海外前半には 1 バレル 35 ドルにまで上昇した。こからの課税といっても良い)であるから、強烈なの原油価格高騰が、1973 年の第 1 次石油ショ

デフレ圧力をもたらした1。

ック、1979 年の第 2 次の石油ショックである。

しかしその後、日本をはじめ先進工業国では産油国の結束により、原油価格決定の主導権は様々な省エネ技術が開発され、原油市場におけ

石油メジャーから産油国(OPEC)に移った時期
1 日本は 1974 年に戦後初めてのマイナス成長を記録した。

46

輸入原油価格の国内波及の日米比較小化したこともあるが、製造段階でのエネルギ

USD / Barrel

60

ー利用の効率化が、原油価格高騰が輸入国に与50える影響の大きさを緩和させたと考えられる。

日本
アメリカ

40

図 2 は、日米および欧州 OECD 諸国について、

30

購買力平価換算の実質 GDP あたりの最終エネ

20

ルギー消費量を示したものである。折れ線は右10下がりになっており、マクロベースでのエネル

0
1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

ギー効率の改善が進んだことがわかる。アメリ
カでは、1971 年には 420(toe/100 万ドル)であ（出所）日本エネルギー経済研究所『エネルギー経済統計要覧 2007』省エネルギーセンター

図 1 日米の原油輸入 CIF 価格

ったエネルギー原単位が、2004 年にはその約 6
割 の 245(toe/100 万 ド ル ) に 低 下 し た 。 欧 州OECD 諸国では 1971 年の 237 から 157 へと約る需要超過は徐々に弱まっていく。そして、原

3 分の 2 に低下し、日本でも 1971 年の 205 か

油価格の決定は OPEC の手を離れ、市場での需ら 154 へと約 4 分の 3 に低下した。

給関係を反映して決まるようになる。その結果、

しかし、中国やインドなど新興工業国では、

1985 年以降の原油価格は 1 バレル 20 ドル前後

GDP あたりのエネルギー消費量はむしろ増加にまで低下し、価格は低位で比較的安定した時しているのが現実である。水力・原子力エネル期が続いた。原油の高値が続くと予想した強気

ギーは懐妊期間の長いエネルギー源であり、太の産油国は、当てが外れた格好になった。この

陽光や地熱等の新エネルギー開発(利用)はまだ時期の石油価格の暴落は「逆石油ショック」と発展途上にある。そのため、新興工業国の足元いわれるほどであった。

のエネルギー需要拡大には、化石エネルギー(特ところが、2000 年になると、再び原油価格はに原油・天然ガス)に頼らざるを得ない。この原急騰を始め、原油の最高値を更新するまでにな

油価格の高止まりは当面解消されそうになく、った。近年の原油価格は市場で決まるものであ

輸入原油価格(国内経済にとっては外生変数)のるが、供給側の要因としては、1980 年半ば以降高騰が国内物価(ひいては国内経済)に与える影の石油関連部門での設備投資が不十分であった

響が重大な関心事となる。そこで本稿では、輸こと、アメリカの製油施設がハリケーンの被害

入石油・天然ガスの価格変化が、どのように国をうけたことがあり、また需要側要因としては、(toe / Million USD at 2000 price)

アメリカや新興工業国での原油需要の増加にく450

わえて、中東・南米など原油産出地域での地政400

学的リスクが上昇したため、将来の値上がりを350

期待しての投機的資金が市場に流れているとい300

うのが専門家の見方である2。
今回の原油価格上昇は、値上がり幅では石油ショック時と比肩される大きさである。確かに
世界経済全体に一定の影響を与えているが、石油ショック時のようなパニック状態とはなっていない。消費構造(あるいは産業構造)が軽薄短

500

アメリカ
欧州 OECD
日本

250
200
150
100
1971

1980

1985

1990

1995

2000

（出所）日本エネルギー経済研究所『エネルギー経済統計
要覧 2007』省エネルギーセンター

図 2 GDP あたり一次エネルギー消費
2 例えば、経済産業省(2005)、ジェトロ(2005)、林(2005)などを参照されたい。

2004

社会経済研究 №55 2007.11

47

内物価に影響するかをシミュレーションするこルをリンクした INFORUM モデル3を用いたシとにする。

ミュレーション分析を行っている。シミュレー

本稿は、産業連関分析を応用して、原油利用

ションでは、日本の原油輸入価格が 2004 年のの技術進歩を数量面と価格面の 2 つの側面からバレル当たり 36.4 ドルから 2005 年には 50.7

とらえる。まず、数量面に関しては「輸入原油ドルに(39.3%上昇)上昇すると想定している。結集約度」をとりあげる。輸入原油集約度は、最果は、GDP デフレータと消費デフレータはそれ

終財 1 単位を生産するのに必要な輸入原油の量

ぞれ 0.32%、0.87%の上昇、実質 GDP と実質消を意味する。輸入原油集約度は、省エネ技術の費はそれぞれ 0.48％、0.65％の低下であった。

進展のほかにも、輸入財投入比率の変化や最終小野によると、消費デフレータの原油価格弾力

需要構造にも影響を受ける。本稿では、輸入原性は、0.022(=0.87/39.3)ときわめて小さい値と油集約度が変化した要因についても定量的に評いうことになる。さらに、服部・松江(2006)は、価する。原油市場に大きな変化があった場合、実際の国内生産者物価の変化の中で、原油価格

原油輸入国の国民が直接肌で感じるのは、原油の変化がどの程度重要であったかという視点で価格の国内財価格への影響であろう。価格面に要因分解を行っている。第 2 次石油ショック期

ついては、国内物価の輸入原油価格変化に対す(1978 年上期~1981 年上期まで)では、石油・石る感応度を取り上げる。また価格感応度の変化

炭・天然ガスの輸入価格が 125.1%上昇し、生についても、数量面での分析と同様に、輸入投産者物価は 19.1%上昇した。そのうち賃金要因

入構造の変化、国内生産構造の効率の変化に分が 8.0%であり、石油・石炭・天然ガス価格変化

解して評価することができる。本稿では、国内の要因は 9.2%である。この数字から国内物価の価格の輸入原油価格への感応度が変化した要因

輸入原油価格感応弾力性を計算すると、についても定量的に評価する。

0.074(=9.2/125.1)になる。一方、最近(2002 年
上期~2005 年上期)の原油価格高騰期では、石1.2

原油価格の国内物価への影響に関する先

油・石炭・天然ガスの輸入価格が 62.2%上昇し行研究ているにもかかわらず、生産者物価の上昇はわ
ずかに 1.9%であった。そのうち、賃金は-0.2%

この節では、原油価格の上昇が国内物価に与とマイナス要因、石油・石炭・天然ガス価格変える影響について、産業連関分析を基礎とした化の要因は 1.5%であった。この時期の輸入原油先行研究をいくつか紹介する。

価格感応弾力性は 0.024(=1.5/62.2)と 3 分の 1

原嶋(1993)は 1980 年代を対象として、原油程度に低下する。25 年間に原油価格変動の国内価格が 1%上昇した場合に、(日本の)国内卸売物

物価への影響がかなり軽減したことになる4。

価がどの程度上昇するかを、産業連関分析の均

アメリカを対象とした原油価格の国内価格へ

衡価格モデルを用いて推計している。1980 年での影響に関する研究としてはクライン他(2005)

は 0.09％の国内卸売物価の上昇が、1988 年には約 0.03％と低下するが、それ以降は緩やかに上昇し、1990 年では約 0.04％となっている。
1980 年代後半に原油価格の国内物価への影響が高くなる傾向があるが、これは原油価格の低下とバブル景気による全般的な需要増加によるものだろうと指摘している。また、小野(2004、
2005a、2005b)は、産業連関分析とマクロモデ

3 国際貿易投資研究所と中央大学が共同開発した日本経済モデル。米国メリーランド大学内の INFORUM 研究所の動学的産業連関モデルを基に日本経済モデルとして改訂したもの。
4 この他、産業連関分析ではないが、前田(2005)は一次同次の生産関数と双対な費用関数を考える場合、供給価格の投入財価格の弾力性は当該投入財の名目シェアになることを利用して、国内物価の原油価格感応弾力性を推定している。現在、石油ショック時のような価格変化をもたらすには、原油価格は 1 バレル 25 ドルであったとして、100 ドル
程度の値上がりが必要であるとしている。つまり、現在は国内物価の原油価格感応弾力性が極めて低くなっているということである。

48

輸入原油価格の国内波及の日米比較がある。この研究は各ベンチマーク年の産業連

原材料の一部は輸入でまかなわれるが、輸入関表を基礎に、均衡価格モデルを適用して、原原材料投入のベクトル m は次の(2)式で表され油価格が 1%上昇したと想定した場合の国内物る。MA は輸入原材料の投入係数行列である。

価への影響をシミュレートしている。彼らの推計結果(つまり、国内物価の原油価格感応弾力

m = MAx = MABf d(2)性)は、1977 年で 0.0700、1982 年で 0.1049、

ここで最終需要を正規化し、最終需要 1 単位

1987 年で 0.0380、1992 年で 0.0375、1997 年( fd )を次のように定義しよう。

で 0.0334 であった。1982 年から 87 年こそ原
油価格変動の国内物価への影響が低下したが、(1,",1)fd = ιfd = 1(3)

それ以降はほとんど変化していないと指摘する。

この最終需要 1 単位の生産が必要とする各部門

クライン他は、2004 年の議会報告などに見られの総生産量(x̄)および輸入量(m̄)は、以下の式でる「現在原油価格変化の(アメリカの)物価への表される。

影響はほとんどない」という主張に疑問符を呈している。
以上のように、国内物価の原油価格感応度は、研究者によって見解が異なる。モデルが正確な

x = Bf d(4)

m = MAx = MABf d(5)形でわからない場合もあって、こうした違いがこの m̄を本稿では、最終需要の「輸入集約度」

どういう理由で生じるのかもわかりにくい。そと呼ぶ。本稿の関心事は、最終需要に究極的にこで我々は、日本とアメリカで同じ分析モデル「輸入原油が」どの程度含まれるかである。こを用いて、原油価格の国内物価への影響を比較のベクトルの「原油」に対応する要素が最終需しようと考えた。次節ではその基礎となる分析

要の｢輸入原油集約度｣である。ただし、本研究モデルを紹介する。

での分析においては、データ利用上の制約により、「原油」だけでなく「天然ガス」も含んだ「輸２．モデル

入原油集約度」であることに注意されたい5。
さて、輸入原油集約度が、時間変化とともに

2.1

輸入原油集約度

どのような要因で、どのように変化したかもわ
れわれの関心事である。第 0 期から第 1 期にか次の(1)式は均衡産出量モデルの基本式であけて m の変化は、ウエイトの置き方を変えるこる。列ベクトル f を最終需要、 f d を国内最終需とにより、次の(6a)式から(6f)式までの形であら要、B をレオンチェフ逆行列とすると、国内総わすことができる。

生産(列ベクトル)x は、レオンチェフ逆行列と国内最終需要の積で表わされる。この式は、最終生産物を生産するためには、その生産のために必要な原材料も生産せねばならないことを意味する。ただし、ここで M は輸入係数行列、e は輸出の列ベクトル、I は単位行列を表す。
x = [I − (I − M)A] −1 [(I − M)f + e] = Bf d

(1)5 本研究で用いた産業連関表の分類では「原油・天然ガス」
である。本来は「輸入原油・天然ガス集約度」というべきではあるが、やや長い呼称になるので、本稿では「輸入原油集約度」と呼ぶことにする。国内物価の輸入原油・天然
ガス価格への感応度についても同様「国内物価の輸入原油
価格感応度」と呼ぶ。

社会経済研究 №55 2007.11

49

d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(1)f(1)+ M(0)A(0)[B(1) − B(0)]f(1) + M(0)A(0)B(0)[f(1) − f(0)]d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(0)f(1)+ M(1)A(1)[B(1) − B(0)]f(1) + M(0)A(0)B(0)[f(1) − f(0)]d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(1)f(0)+ M(0)A(0)[B(1) − B(0)]f(0) + M(1)A(1)B(1)[f(1) − f(0)]d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(0)f(0)+ M(1)A(1)[B(1) − B(0)]f(0) + M(1)A(1)B(1)[f(1) − f(0)]d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(1)f(1)+ M(0)A(0)[B(1) − B(0)]f(0) + M(0)A(0)B(1)[f(1) − f(0)]d m = m (1) − m (0) = [M(1)A(1) − M(0)A(0)]B(0)f(0)+ M(1)A(1)[B(1) − B(0)]f(1) + M(1)A(1)B(0)[f(1) − f(0)]

(6a)

(6b)

(6c)

(6d)

(6e)

(6f)

本稿においては、(6a)式から(6f)式の平均である次の(7)式を輸入原油集約度の変化の要因分解式として採用した。
d m = [M(1)A(1) − M(0)A(0)][2B(0)f(0) + B(1)f(0) + B(0)f(1) + 2B(1)f(1)] / 6+ [ [2M(0)A(0) + M(1)A(1)][B(1) − B(0)]f(0) ++ [M(0)A(0) + 2M(1)A(1)][B(1) − B(0)]f(1) ] / 6+ [[2M(0)A(0)B(0) + M(1)A(1)B(0) + M(0)A(0)B(1) + 2M(1)A(1)B(1)][f(1) − f(0)]] / 6(7)(7)式の右辺第 1 項は、輸入品投入技術の要因、

2.2

国内物価の輸入原油価格への感応度

第 2 項は国内生産構造の効率要因、第 3 項は最終需要の構造変化要因を表している。この中でまず、vd を国内付加価値率ベクトル(生産物 1

第 2 項は、直接及び間接の効果を含んでおり、

単位あたりの付加価値)とする。一方、pm を輸

当該産業の生産構造のみならず、国内生産シス

入財価格の行ベクトルとすると、輸入投入財投

テム全体の効率要因と理解されることに注意さ

入率は次のように表される。

れたい。
また、繰り返しになるが、このベクトルの「原油」に対応する要素が、｢輸入原油集約度｣の変化の要因である。

v m = p m MA

(8)

このとき、次の(9)式が均衡価格モデルの基本式となる。国内物価 pd が付加価値率とレオンチェフ逆行列の積で表される。

p d = [ v d + p m MA ][ I − (I − M)A ] − 1 = [ v d + v m ]B d

(9)

50

輸入原油価格の国内波及の日米比較

これは、国内物価 pd が付加価値率とレオンチェフ逆行列の積で表されることを意味する。
本稿の関心事は、輸入原油価格が変化したと

輸入財価格のうち、輸入原油価格のみが変化したとして、この式を計算したものが、国内物
価の「輸入原油価格感応度」である。

きに、国内物価がどれだけ変化するかである。

さて、国内物価の輸入価格感応度が、時間変

そこで、輸入財価格が pm だけ変化したとする。

化とともにどのような要因でどのように変化しこのとき。国内均衡価格の変化は以下の(10)式

たかもわれわれの関心事である。0 期から 1 期が示す p d として表すことができる。これを本稿にかけての p̄d の変化は、ウエイトのおきかたをでは、国内物価の「輸入価格感応度」と呼ぶ。

変えることにより、次の(11a)式から(11f)式まで(10)

pd = pm MAB dの形であらわすことができる。

d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(0)A(0)Bd (0)+ pm (1)[M(1)A(1) − M(0)A(0)]Bd (0) + pm (1)M(1)A(1)[Bd (1) − B d (0)]d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(1)A(1)B d (0)+ pm (0)[M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (0) + pm (1)M(1)A(1)[B d (1) − B d (0)]d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(1)A(1)B d (1)+ pm (0)[M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (1) + pm (0)M(0)A(0)[B d (1) − B d (0)]d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(0)A( 0)B d (1)+ pm (1)[M(1)A( 1) − M(0)A(0)]B d (1) + pm (0)M(0)A(0 )[B d (1) − B d (0)]d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(1)A(1)B d (1)+ pm (0)[M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (0) + pm (0)M(1)A(1)[B d (1) − B d (0)]d pd = pd (1) − pd (0) = [ pm (1) − pm (0)]M(0)A(0)B d (0)+ pm (1)[M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (1) + pm (1)M(0)A(0)[B d (1) − B d (0)]

(11a)

(11b)

(11c)

(11d)

(11e)

(11f)

(11a)式から(11f)式までの右辺第 1 項は、輸入

右辺の第 1 項が、各部門のウエイトの違いに財の初期価格要因6、第 2 項は輸入品投入技術変よる、一般物価への影響度の差への要因である。

化の要因、第 3 項は国内生産構造の効率変化の一方、第 2 項における国内物価の輸入価格感応

要因を表す。前節で述べたように、この項も当度の変化は、(11a)式から(11f)式で示した 6 通り

該産業の生産構造のみならず国内生産システムの形であらわされる。それらの平均を(12)式に全体の効率要因と理解される。

代入すると、次式が得られる。

また、国内一般物価を各部門の国内物価の加重平均で定義するとする。すると、国内一般物
価への影響度の差は、次式で定義される。
w(1) pd (1) − w(0) pd (0) = [w(1) − w(0)][pd (0) + pd (1)] / 2+ [w(0) + w(1)][pd (1) − pd (0)] / 2(12)6 輸入天然資源価格上昇の影響は、鉱業部門の輸入価格を初期価格から 100%上昇させることにより計測している。
したがって、輸入資源価格の上昇幅は、初期価格の水準により異なり、その上昇幅の相違が国内物価の変化の差に影響することになる。

社会経済研究 №55 2007.11

51

w(1) pd (1) − w(0) pd (0) = [w(1) − w(0)][ pd (0) + pd (1)] / 2+ [w(1) − w(0)][ pm (1) − pm (0)][2M(0)A(0)B d (0) + M(1)A(1)B d (0)+ M(0)A(0)B d (1) + 2M(1)A(1)B d (1)] / 12
+ [w(1) − w(0)][ [2pm (0) + pm (1)][M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (0)(13)+ [ pm (0) + 2pm (1)][M(1)A(1) − M(0)A(0)]B d (1) ] / 12
+ [w(1) − w(0)][2pm (0)M(0)A(0) + pm (1)M(0)A(0)+ pm (0)M(1)A(1) + 2pm (1)M(1)A(1)][B d (1) − B d (0)] / 12(13)式が、本稿において採用した国内物価の輸入価格感応度の変化に関する要因分解式とな格)で得られる。
一 方 ア メ リ カ 商 務 省 は 、 1972 年 以 降 、
SNA(System of National Accounts)型の産業る。

連関表を公表している。SNA では、通常の産業

３．日米の輸入原油集約度

連関分析での基礎となっている「1 産業 1 商品」を前提とせず、各産業は主生産物といくつかの

3.1

両国の産業連関表

副産物を生産する形式になっている。つまり、
部門が「産業」と「商品」の 2 基準で分類され本節では本稿で用いた日米の産業連関表につている。SNA 形式の産業連関表は、従来型の産いて概説する。詳細は付録 1「アメリカの産業

業連関表より多くの情報を提供するのであるが、連関表」および付録 2「日本の産業連関表」を伝統的な「産業連関分析モデル」を直接適用す参照されたい。

ることができない。そこで本稿では、日本の産

日米両国は産業連関表を長期に亘り公表して業連関表が商品ベースで作成されていることにいる国として知られている。第 2 次大戦後、日鑑み、アメリカ表を「商品×商品」表に変換し本では 1955 年から、1 桁目が 5 と 0 の年にベて用いることにした。アメリカ表にはもう一点ンチマーク表が公表され、一方アメリカでは問題がある。日本のように接続産業連関表が用1947 年から、原則として 1 桁目が 7 と 2 の年意されていないなので、産業連関表の分類と整にベンチマーク表が公表される。

合的な価格データを得ることができない点であ

日本の統計当局は、産業連関表データの連続る。そこで本稿では、労働省発行の商品別価格

性に真摯に取り組んでおり、経済産業省(旧通商

データおよび一部は産業別付加価値価格データ

産業省)は、ベンチマーク表の作成されない中間を用いて、実質の産業連関表を作成した。

年について、毎年の「延長表」を作成している。
また総務省も、ベンチマーク表が公表されると、3.2

両国の輸入原油集約度の推移

当該期を含めて 3 期分の｢接続産業連関表」を公表し、産業分類を接続している。しかしなが

図 3 が日米両国の輸入原油集約度の時系列変ら、10 年以上の長期の時系列となると、データ化である。図 3 の縦軸が最終需要 1 単位に直の連続性に問題があることは否めない。そこで接・間接に含まれる輸入原油の量(比率)、つま

本稿では、元慶應義塾大学の木地教授作成の産り輸入原油集約度である。

業連関表長期時系列データベースを利用するこ

日本の場合(◆印)、1960 年に約 1%であったとにした。木地データベースでは、45 産業分類のが、石油ショック直前の 1973 年には 3 倍のという粗い産業分類ではあるが、1960-65-70 の約 3%にまで増加している。この時期は高度成

接続産業連関表と 1973~99 年の長期時系列の長期にあたり、日本の産業構造そのものが「重産業連関表が、名目および固定価格(1990 年価化学工業化」した時期である。重化学工業化の52

輸入原油価格の国内波及の日米比較

0.020

0.035

0.003

日本

0.030

0.004

0.015

0.002

アメリカ
0.025

0.001

0.010

0.000

0.020

0.005

-0.001-0.0020.000-0.0030.010-0.004-0.005-0.0050.005-0.010

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）日米の産業連関表等より著者が計算-0.006

60-65
65-70
70-73
73-74
74-75

0.000
1960

最終需要構成の変化
国内投入構造の変化
輸入投入係数の変化
輸入原油集約度の変化
70-73
73-74
74-75
75-76
76-77
77-78
78-79
79-80
80-81
81-82
82-83
83-84
84-85
85-86
86-87
87-88
88-89
89-90
90-91
91-92
92-93
93-94
94-95
95-96
96-97
97-98
98-99

0.015

（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）日本の産業連関表等より著者が計算

図 3 日米の輸入原油集約度の推移

図 4 日本の輸入原油集約度変化の要因分解

過程では、エネルギー革命と呼ばれる「エネル代前半までは、輸入原油集約度が急速に低下す

ギーの石油化」が進行した。そのため、輸入原る。73 年から 85 年までを合計すると輸入原油

油集約度が大きく増加した。しかし、石油ショ

集約度の変化は-1.30%であるが、この低下を主

ックを契機にして輸入原油集約度は低下を始め、導したのは、国内生産構造の効率変化(-0.90%、

1985 年には 2%程度になる。その後は 1999 年

網掛け部分)と輸入品投入技術変化(-0.50%、斜までほぼ横ばいとなるが、これは、図 1 に示し線部分)の 2 要因であった。一方、最終需要の構た原油輸入価格の下落ともほぼ対応している。

成変化は、凸凹があるものの結果的に相対的に次にアメリカの場合(■印)であるが、アメリ大きな要因ではなかった(0.11%、白の部分)。石カの輸入原油集約度は、1977 年から 1982 年に油価格が安値で安定していた 1980 年代後半以かけて、2.7%から 0.9%へと大きく低下するも降の輸入原油集約度はあまり大きく変化しなかのの、その後はむしろ増加傾向に転じ 1992 年

った(0.18%の微増)。その要因のうち、輸入品投には 1.2%となる。輸入原油集約度の推移を日米入技術変化の要因は、安い原油を反映してわずで比較すると、石油ショック以降に大きく低下

かながらプラスに転じたが(0.25%)8、国内生産するという意味で類似の形状をしているといえ構造の効率変化要因は依然としてマイナスであるが、80 年外後半以降、日本ではほぼ横ばいでった(-0.17%)。最終需要の効果は微増であった

あるのに対して、アメリカでは 80 年代後半か(0.10%)。

らやや上昇傾向に転じている点で異なっている。

図 5 にアメリカでの輸入原油集約度の変化の要因を示した。1977~82 年の期間では輸入原油

3.3

輸入原油集約度変化の要因

集約度が大きく低下した。この時期は石油価格が高騰した時期であるので、輸入原油の直接投

図 4 は日本の輸入原油集約度の変化を要因分入率の低下が大きな輸入原油集約度低下要因と解したものである。この図では、各要因の合計は
図 3 で示した輸入原油集約度の変化を表している。
日本の輸入原油集約度は石油ショック以前の時期には増加を続けた。これは、日本の生産構
造全体がより原油利用的に変化したのが主要因であった7。しかし、石油ショック以降、80 年
7 産業構造の変化を数量的に捉える方法に DPG(比例成長からの乖離)分析がある。高度成長期の日本を対象としたものに藤川(1999)がある。1960-70 年の産業変化の大きさを±100(シェアが拡大した産業合計が 100、縮小した産業合計が-100)とすると、農林水産業-47.4、鉱業-1.0、軽工業
10.6、化学工業 14.3、重工業 12.1、建設・公共 13.7、サービス業-2.3 となっている。それを牽引した要因としては、
中間需要増加の効果は大きく、化学工業で 6.1、重鉱業で4.9 であった。
8 2004 年版の環境白書は序文の中でその一例として自動車の大型化を指摘している。乗用車のガソリン 1 リットル
あたりの走行距離は、1989 年に 9.46Km/l であったのが、2002 年には 8.38Km/l と悪化している。

社会経済研究 №55 2007.11

53

４．日米の国内物価の輸入原油価格への
感応度

0.010
0.005
0.000
-0.005
最終需要構成の変化-0.0104.1

輸入投入係数の変化-0.015

両国の国内物価の輸入原油価格への感応
度の推移

国内投入構造の変化
輸入原油集約度の変化-0.020

図 6 に日米両国の国内物価の輸入原油価格へ-0.025
1977-82

1982-87

1987-92

1992-97（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）アメリカの産業連関表等より著者が計算

図 5 アメリカの輸入原油集約度変化の要因分解の感応度の推移を示した。この図示した数字は、
仮に輸入原油価格が 100%上昇した(倍になった)場合、国内物価はどの程度影響を受けるか(つまり、弾性値)を推計したものである。

なっている。ただ、それにも関わらず、国内の日本の場合(◆印)、1973 年での輸入原油価格

生産システムの要因を見てみると輸入原油集約

感応度は 0.014 であったが、第 1 次石油ショッ

度の微増要因となっているのは意外である9。つクの 1974 年には 0.198 にまで急上昇した。1975

まり、輸入原油価格の高騰に対して原油輸入の年から 1979 年は 0.05 弱(0.0473、0.0467、削減努力はしたが、国内の生産構造そのものは0.0466、0.0450、0.0444)で推移するが、第 2必ずしも日本のように効率化しなかったことに

次石油ショック後の 1980 年では再び 0.075 になる。その後、1980 年代以降は、輸入原油集約

上昇する。しかし、その後の日本の輸入原油価

度はやや上昇傾向で推移するが、ここでの国内

格感応度は急速に低下し、1986 年には 0.02 前の生産構造変化の効果は限定的で、原油輸入率後まで低下し、それ以降はほぼ横ばいで推移しの上昇がその主要因であった。

ている。

輸入原油集約度に関して日米の結果を要約す

われわれの推計である近年の日本の輸入原油

ると次のことが言える。日本の場合には、1970

価格感応度 0.02 は、小野(2005)、服部・松江

年代前半の輸入原油集約度は日米ともに高く(2006)の推計結果とほぼ同じであった。この結3%弱であった。その後両国の輸入原油集約度は

果は、現在の日本経済は、原油価格が上昇して低下するが、日本の方がやや高い水準で推移しも国内物価への波及はあまりなく、日本経済がている。輸入原油集約度変動の主要因について

外的な価格ショックに対して頑健性の高い経済

みると、日本の場合は、石油ショック後の全期へと変化したことを示唆している。

間を通じて輸入原油集約度低下を主導したのは、国内の生産構造の効率改善であったが、アメリカの場合、輸入原油集約度変動の主要因は原油

25%
20%
15%
10%
10%
日本

8%

輸入率の低下であり、国内の生産構造そのものの効率改善は見られなかった。

アメリカ

6%
4%
2%

9 DPG 分析では、産業構造の変化を引き起こした要因を数量化することもできる。藤川(1999)によると、産業構造の変化全体を 100 とすると、日本の 1970 年から 80 年では、中間投入総量の増加が 11.8 で輸入中間財の増加が-13.3(減少)であり、国内財中間消費は比例成長よりは減少している。一方で、アメリカでは中間投入総量の増加
が 22.9 で輸入中間財の増加が-20.5(減少)であり、国内財
中間消費は比例成長よりむしろ増加している。

0%
1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）日米の産業連関表等より著者が計算

図 6 国内物価の輸入原油価格感応度（原油価格 100%上昇）

1995

2000

54

輸入原油価格の国内波及の日米比較

25%

4%
国内投入構造の変化

20%1977 年で 0.070、1982 年で 0.1049、1987 年で0.0380、1992 年で 0.0375、1997 年で 0.0334と報告しており、直近ではわれわれの推計の 3

0%

0%

-5%

国内価格感応度の変化

-1%

-10%
-2%

-15%

98-99

97-98

96-97

94-95
95-96

93-94

91-92
92-93

89-90
90-91

88-89

86-87
87-88

85-86

84-85

-3%

-20%

82-83
83-84

(2005)では、アメリカの輸入原油価格感応度を

1%

81-82

この値はかなり小さい 11 。実際、クライン他

5%

79-80
80-81

ればこれよりも数倍大きくはなるが、それでも産業シェアの変化

77-78
78-79

析対象にしているので、国内原油も対象に含め

10%

76-77

ときわめて小さい 10。本稿は輸入原油のみを分

輸入原油初期価格要因
2%

74-75

で 0.0056、1992 年で 0.0081、1997 年で 0.0098

輸入投入係数の変化

15%

73-74

1977 年で 0.0095、1982 年で 0.0112、1987 年

3%

75-76

次にアメリカの輸入原油価格感応度(■印)は、（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）日本の産業連関表等より著者が計算

図 7 国内物価の輸入原油価格感応度の変化の要因分
析(100％上昇、日本)

倍程度大きい。そこでのクライン他(2005)の評
価は「アメリカ経済が原油価格の変化に対してるが、その効果自体には経済的な意味はない。

頑健になってきているといえない」というもの

1973 年から 74 年に輸入原油価格感応度は急上であった。たしかに、輸入原油価格感応度の変昇し、その上昇には、国内投入構造、および輸化がほとんどないという意味ではそうかもしれ

入原油の投入係数の両方のプラスの効果が働いないが、日本と比較してみると、アメリカの輸たことになっている。しかし、1974 年はかなり

入原油価格感応度はさらに小さい。あまり否定混乱した年であるから幾分統計的な誤差も含ま的な見方をする必要はないのではないかと考えれると考えられる。1974 年から 75 年にかけてる。

は、国内投入構造、および輸入原油の投入係数の両方のマイナスの効果が働いている。つまり、

4.2

輸入原油価格感応度変化の要因

資源節約的な生産構造へと変化したことを示している。注目すべきは、国内投入構造の変化の図 7 は、第 1 次石油ショック以降の、日本の要因は、その後の第 2 次石油ショック時期を含

輸入原油価格に対する国内物価の感応度の変化

む 1980 年代半ばまで、輸入原油価格感応度をの要因を示したものである。この図での要因合

抑える要因として寄与している点である。また、計は図 6 で示した輸入原油価格感応度の変化分

輸入原油価格感応度低下要因として輸入投入のを表している。産業連関分析の均衡価格モデル

効率改善も 79~80 年、81~82 年などで比較的大は付加価値率の変化幅に対応して価格の変化幅きく寄与している。これらは、直接的なエネルを計算するモデルである。したがって、ここでギー節約技術進歩のみならず、経済全体での省の計算のように、原油価格の「変化率」をそろ

資源技術進歩の反映であると考えられる。反対えて、その影響の経年変化を見る場合には、原に、1980 年代後半では、石油価格が安値で安定

油の初期価格が均衡価格変化の大きな要素になしたため、わずかではあるが、輸入原油投入の増加が、輸入原油価格感応度を上昇させる要因

10 筆者らは OECD の産業連関表を用いて同様の計算をア
メリカについてしたことがある(稲田他(2006))。ただ、OECD の産業連関表では原油が独立した産業となっておらず｢鉱業｣に含まれている。それを用いて計算すると、感応度は 1972 年で 0.004、1977 年で 0.019 であった。
11 価格決定モデルにおいて、輸入原油の価格変化の国内
物価への影響を取り扱う方法は確立している。一方、国内
産原油価格の変化の国内物価への影響を扱う際には、国内
原油産業の付加価値率(たとえば利潤率)の変化を推定しなければならず、恣意性が入ることを排除できない。そこで、今回は輸入原油の価格変化のみを分析対象とした。

になっている。
図 8 は、アメリカの輸入原油価格に対する国
内物価の輸入原油価格感応度の変化の要因を示したものである。アメリカの輸入原油価格感応
度は大きくは変化していない。しかし、その要因になると対象時期によって異なる。1977-82

社会経済研究 №55 2007.11

55

い。第 1 にアメリカの方が輸入原油の価格変化

2.0%

国内投入構造の変化
輸入投入係数の変化
輸入原油初期価格要因
産業シェアの変化
国内価格感応度の変化

1.5%
1.0%
0.5%

という外的な要因に対しては頑健であるということである。まず、輸入原油集約度については、

0.0%

石油ショック後に大きく低下するという意味で、-0.5%

日米で同じような動きをしているものの、アメ-1.0%

リカの輸入原油集約度の方が小さい。次に、輸-1.5%

入原油価格に対する国内物価感応度についても、-2.0%
1977-82

1982-87

1987-92

1992-97

近年は日米格差が縮まっているものの、アメリ（注）輸入原油には輸入天然ガスも含む（出所）アメリカの産業連関表等より著者が計算カの輸入原油価格感応度は日本に比べて相当程

図 8 「国内物価の輸入原油価格感応度」変化の要因(100％上昇、アメリカ)

度低い。第 2 に、技術進歩のタイプが日米で異なる点である。日本は、原油輸入投入の節約と国内生産構造の効率改善の両面から、輸入原油

年の期間もアメリカの輸入原油価格感応度はほとんど変化しなかったが、輸入品投入係数は相当程度低下したことがわかる。しかし、その後の期間については、輸入投入係数の変化も見られないし、国内の投入構造が効率的になるということも見られていない。
つまり、原油価格上昇に対して、日本は、直接的な原油節約のみならず、資源を節約するよ
うな国内生産構造全体の効率改善を進めてきた。
一方アメリカは、原油価格変化に対して、原油中間投入率のみを削減することで輸入原油価格上昇の影響を軽減してきたようである。この背景としては、国内天然資源の有無があろう。アメリカのように原油のみならずその他の天然資源を国内で産出する国は、外的なショックを国内財で吸収することができる。しかしながら、日本は国内資源で輸入資源を代替できず、国内生産構造そのものの効率改善によって資源を節約するしか選択肢がなかったと考えられる。

５．結びにかえて集約度・輸入原油価格への感応度の低下を促進させてきた。一方、アメリカでは、輸入原油を節約する方向での技術進歩は観察されたものの、国内生産構造の効率改善は日本ほどには進展しなかったようである。天然資源に乏しい日本は、
直接的な原油投入の節約にとどまらず、国内生産技術構造そのものの効率化を促進してきたといえる。
最後に今後の課題について述べる。今回は試
験的な計算ということで、国内産エネルギーの分析が不十分なモデルになっている。本稿のモデルでは、国内産エネルギーの投入効率改善効
果はレオンチェフ逆行列の中に含まれているからである。レオンチェフ逆行列の変化を国内産
エネルギー投入係数の変化による部分とその他の投入係数の変化による部分に分離して、定量的に国産エネルギーの投入効率改善効果を分析することは、特に米国などの国産資源を有する国については意味があると考えられる。さらに、国内物価の輸入原油価格感応度の変化の要因分析については、現在のモデルでは初期価格の影
響を大きく受ける。その影響を受けないような本研究では、日本とアメリカの産業連関表デモデル式の開発を試みたい。

ータベースを用いて、各国の輸入天然資源の節
約技術に関して、数量面(輸入原油集約度)、価

参考文献

格面(輸入原油価格への感応度)の両面から、日本とアメリカとの比較分析をおこなった。
本稿での分析結果から、次の 2 点を指摘した

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56

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原嶋耐治(1993)「エネルギー価格の物価に与える影響」『産業連関-イノベーション&I-O テクニーク-』、
第 4 巻第 1 号。
服部恒明・松江由美子(2006)「原油価格高騰の産業
別物価への影響-2002 年以降高騰期と石油危機時との比較分析-」『電力中央研究所報告』、研究報告
Y05013、電力中央研究所。
前田章(2005)「GDP・物価の国際原油価格弾力性とその変遷」ESRI Discussion Paper Series No.142、
内閣府経済社会総合研究所。
Klein,L.
R.,
V.
G.
DuggalandC.
Saltzman,(2005)“The Sensitivity of the General
Price Level to Changes in the Price of Crude Oil”,
Business Economics, October 2005, pp.74-77.

謝辞
本稿は、2006 年 3 月の環太平洋経済展望国際専門家会合(於関西社会経済研究所)、2006 年 7 月の国際産業連関分析学会(於東北大学)、および 2006 年 10 月の環太平洋産業連関分析学会(於沖縄国際大学)での報告
論文を基礎としています。一橋大学の久保庭眞彰教授、

輸入原油価格の国内波及の日米比較

九州大学の加河茂美教授、電力中央研究所の服部恒明
氏および、2 名の匿名のコメンターの先生をはじめ、多くの研究者より貴重なコメントをいただきました。
記して謝意を表したいと思います。

ふじかわ

きよし
名古屋大学大学院国際開発研究科
しもだ みつる日本アプライドリサーチ研究所
わたなべ たかとし

愛知学院大学

商学部

社会経済研究 №55 2007.11

57

付録 1 アメリカの産業連関表

U = BQA-1 技術仮定(A-2)

これらの基本関係式を用いて、レオンチェフ

日本では、総務省他 10 府省庁が協力して、「商

逆行列を定義するには、各商品の生産に関して、品×商品」表を作成している。さらにその付帯それを供給する産業別構成が一定であると仮定

表として V 表(産業別商品産出構成表)を作成し、する「産業技術仮定」と各産業が生産する商品

それらをベースとして U 表(産業別商品投入表)

構成を一定と仮定する「産業技術仮定」の 2 つを作成している。これに対して、アメリカでは、の方法がよく用いられる。

商務省発行の産業連関表は 1972 年以降 SNA 方【産業技術仮定】

式（まず V 表および U 表を作成し、両表から後に示す産業技術仮定または商品技術仮定に基

商品別の供給産業構成行列を Dij = Vij / x j でづき、間接的に「商品×商品」の産業連関表を定義する。ただし、 X̂ は生産量ベクトルを対角作成する方式）に切り替えられた。SNA 方式の化した行列である。

産業連関表は、部門分類が産業別か商品別かの問題を解消し、特に副産物・副次生産物の扱いを明確にしている点で、経済計算上の長所があるものの、｢産業連関分析｣を行うためには、列合計が行合計と一致する形式に変換する必要がある。ここでは、本稿で行った変換について概説する。

ˆV = DX(A-3)

また、V 表の行和で産業別の生産額を定義する。
ˆ ι = Vι
q=Q

(A-4)

これらを(A-1)に代入すれば、次の式を得る。
ˆ ι + f = BVι + f = BDx + f(A-5)
x = Uι + f = BQ

SNA 方式の産業連関表では、生産物に関してしたがって、次の商品別生産額での均衡産出「商品別」と「産業別」の 2 種類の分類がある。

量決定モデル式を得る。本稿では、このモデル

付表はその雛形である。U 表部分は各産業がど式を用いている。

の商品それだけを投入したかを示し、V 表部分
は各産業がどの商品をどれだけ生産したかを示

x = (I − BD) −1 f

(A-5')

産業技術仮定での産業別生産額での均衡産出す。
付論の図 SNA 方式の産業連関表
商品
商品
産業
付加価値
生産量

産業
U

V
x'

最終需要
f

量決定モデルは、Dfを産業別の最終需要額と考
生産量
x
q

y'
q'

えて、次のように定義される。
q = Dx= D(I − BD) −1 f

SNA 産業連関表では、次の 2 つの基本的関係= D(I − BD) −1 D −1 Dfを用いる。まず、商品別需給均衡は次の式で表= D[D(I − BD)]−1 D−1される。ただし、ι は全要素が 1 からなる集計= D(D − DBD)

ベクトルである。

= [(D − DBD)D −1 ]−1 Df

x = Uι + f(A-1)

次に、産業別の投入係数行列を Bij = U ij / q j

で定義する。Q を産業別の生産量 qj を対角線上においた対角行列とすると、次の関係がえられる。

= (I − DB) −1 Df

Df

(A-6)

58

輸入原油価格の国内波及の日米比較

A-2 実質表の作成と部門統合【商品技術仮定】
産業別の生産商品構成行列を C ji = Vij / qi で務 省Web サイ ト (https://www.bea.gov/Industry/

定義する。
ˆV '= CQ

今回、アメリカの産業連関表は、アメリカ商(A-7)

また、次の式は商品毎の産出額合計を表している。

Index.htm)にて公開されている1977、82、87、92年のベンチマーク表、1997年の延長表を採用した。産業部門数は、1977、82年表で79部門、87年表で90部門、92、97年表で91部門数であx = V' ι

(A-8)

る。

これらを(A-1)に代入すれば、次の式を得る。

ただし、これらは名目表であるため、本稿のx = Uι + f = BQι + f = BC−1V' ι + f = BC−1x + f

分析で必要な固定価格表は、産業別の物価デー(A-9)
したがって、商品別最終需要と商品別産出額の関係は、次のように表される。
x = (I − BC −1 ) −1 f

タでデフレートして作成した。デフレータとして採用する物価データは、同じくアメリカ商務省Webサイトで公表されている92部門の2000
年基準総産出価格としたが、このデータはWeb(A-9')

上では1987年以降しか公表されていない。ただ、また、産業別の生産額に関するモデル式も次の同Webサイトでは、それ以前の価格については、

ように得られる。

1977年から92部門で(2000年基準付加価値価格

q = C −1xではあるが)公表されているので、これを用いた。
1977、82年の価格データは以下の方法で作成し= C −1 (I − BC −1 ) −1 f

た。

= [(I − BC −1 )C]−1 f1) 付加価値価格データの87年から82年の= [CC−1 (I − BC −1 )C]−1 f= [C(I − C −1B)]−1 f = (I − C −1B) −1 C −1f

変化率、87年から77年の変化率を求める。
2) ここで計算された付加価値価格変化率を(A-10)

87年の総産出価格に適用し、総産出価格

さて、本稿では、アメリカ表を産業技術仮定の遡及データとして82年、77年データをでの商品×商品表に変換した。日本の総務省表作成する。

は商品×商品表であるので、アメリカ表もそのこのようにして、1977年以降の約90部門数かようにした。技術仮定については、商品技術仮らなる2000年基準総産出価格データを作成し定・産業技術仮定のいずれの方法も現実を正確た。

に反映しているとはいえず、どちらを採用する

次に、産業連関表の部門統合について概説す

かは、いわば研究者の好みである。しかし、計る。上述のように、今回の分析では、物価デー

算の技術面のみから見れば、商品技術仮定ではタを用いて実質化する必要があるため、物価デ

C行列(産業別生産商品構成行列)の逆行列を用ータの部門と産業連関表の部門を対応させながいるため、C行列が正則行列でなければならな

ら部門統合を行う必要がある。先述した物価デいという制約がある。産業技術仮定の方が、制ー タ （ 総 産 出 価 格 ） は “ North American

約が少ないという意味で、本稿では産業技術仮Industry Classification System(NAICS)”基準定を採用することにした。

で部門分類がなされている。一方、産業連関表
で は 、 産 業 と “ Standard

Industrial

Classification (SIC)”コードの対応表が示されている。

社会経済研究 №55 2007.11

59

アメリカ商務省センサス局のWeb (http://www.

trade」と「Retail trade」があるものの、

census.gov/epcd/www/naics.html)では、NAICS

米国産業連関表では、「Wholesale andとのコード対応表が示されているので、今回はretail trade 」 の 1 つ の 部 門 の み で 、SICコードを介して物価データと産業連関表と「Wholesale trade」と「Retail trade」の対応関係を考慮し、部門統合を行った。最終とに分かれていない。つまり、物価デー

的には各年ともに38部門表となるよう部門統

タ に お い て 、「 Wholesale and retail合を行ったが、以下の3部門で次のような処理

trade」がないので、先のア)とイ)の部門

によって、当初、1977、82年(期間の前半)ではと同様の処理ができない。そこで、この38部門表、1987、92、97年(期間の後半)では44

部門は、全期間を通じて、以下のように部門表を作成した。

物価データを作成し、「Wholesale andア) 「Transportation and warehousing(運retail trade」の1つの部門とすることと輸・倉庫)」部門した。まず、期間の後半では、「Wholesale

この部門は、米国産業連関表において、

trade」と「Retail trade」に関して、ア

前 半 で は 「 Transportation

and

メリカ商務省Webサイトで公表されていwarehousing」しかないが、後半では、る 部 門 別 総 産 出 額 (Gross Output by「Air transportation」他5部門に分かれIndustry)のウエイトを用いて加重平均ている。物価データも前半、後半ともにし、「Wholesale and Retail trade」に統あるので、前半は、「Transportation and

合し、期間の前半では、付加価値価格のwarehousing」1つの部門で、後半は5つ

1987年を基準とした変化率で伸ばした。
以上のように、38部門表と44部門表を作成しの部門とする。
イ) 「 Educational services, health care,

た後、1987、92、97年の44部門表については、and social assistance(教育・医療)」部門

44部門にて名目表と実質表を作成し、最終的にこの部門も、米国産業連関表において、は全期間を通じて38部門となるよう部門統合

前 半 で は 、「 Health, educational, andを行った。部門分類統合表を以下に示す。

socialservicesandnonprofit

organization」しかないが、後半では、「Educational and social services, andmembership organizations」と「Healthservices」の2部門に分かれている。物価データも前半、後半ともにあるので、前半は、「Health, educational, and social
services and nonprofit organization」の1つの部門で、後半は2つの部門とする。
ウ) 「Wholesale and retail trade(卸・小売)」部門
これらの部門は、期間の後半は、米国産業連関表と物価データともに、「Wholesale trade」と「Retail trade」があるので2つの部門とする。一方、期間の前半は、物価データは、「Wholesale

60

輸入原油価格の国内波及の日米比較

米国産業連関表部門分類統合表
1 Farms
2 Forestry, fishing, and related
activities

1
2
3

1977，1982年
Livestock and livestock
Other agricultural products
Forestry and fishery products

1
2
3

4
3 Oil and gas extraction
4 Mining, except oil and gas

5 Utilities

6 Construction

7 Wood products

8 Nonmetallic mineral products
9 Primary metals

10 Fabricated metal products

11 Machinery

Agricultural, forestry, and4fishery services
8 Crude petroleum and natural gas 8
5 Iron and ferroalloy ores mining 5+6
6 Nonferrous metal ores mining 7
7 Coal mining
9+10
9 Stone and clay mining andquarrying
10 Chemical and fertilizer mineralmining68 Private electric, gas, water, and 68A
sanitary services
68B

11 New construction
12 Repair and maintenanceconstruction
20 Lumber and wood products,
except containers
21 Wood containers
35 Glass and glass products
36 Stone and clay products
37 Primary iron and steel
manufacturing
38 Primary nonferrous metals
manufacturing
13 Ordnance and accessories
39 Metal containers
40 Heating, plumbing, andfabricated structural metal
41 Screw machine products andstampings
42 Other fabricated metal products
43 Engines and turbines
44 Farm and garden machinery
45
46
47
48
49
50

52
12 Computer and electronic products 51
56
57
13 Electrical equipment, appliances, 53
and components
54
55
58
14 Motor vehicles, bodies andtrailers, and parts

59

15 Other transportation equipment

60
61

1987年
Livestock and livestock
Other agricultural products
Forestry and fishery products

1
2
3

1992，1997年
Livestock and livestock
Other agricultural products
Forestry and fishery products

Agricultural, forestry, and4fishery services
Crude petroleum and natural gas 8
Metallic ores mining
05+06
Coal mining
7
Nonmetallic minerals mining
09+10

Agricultural, forestry, andfishery services
Crude petroleum and natural gas
Metallic ores mining
Coal mining
Nonmetallic minerals mining

Electric services (utilities)

Electric services (utilities)

68A

Gas production and distribution 68B(utilities)
68C
Water and sanitary services
68C
11+12 Construction
11
12

20+21 Lumber and wood products

35
36
37

Gas production and distribution(utilities)
Water and sanitary services
New construction
Maintenance and repair
construction
20+21 Lumber and wood products

Glass and glass products
35
Stone and clay products
36
Primary iron and steel
37
manufacturing38
Primary nonferrous metals
38
manufacturing
13
Ordnance and accessories
13
39
Metal containers
39
40
Heating, plumbing, and40
fabricated structural metal
41
Screw machine products and41
stampings
42
Other fabricated metal products 42
43
Engines and turbines
43
44+45 Farm, construction, and mining 44+45
machinery
Construction and mining
46
Materials handling machinery 46
machineryand equipment
Materials handling machinery 47
Metalworking machinery and47
and equipment
equipment
Metalworking machinery and48
Special industry machinery and 48
equipment
equipment
Special industry machinery and 49
General industrial machinery49
equipment
and equipment
General industrial machinery
50
Miscellaneous machinery,50
equipment
except electrical
Miscellaneous machinery,51
Service industry machinery52
except electrical
Service industry machines
Office, computing, and52
Computer and office equipment 51
accounting machines
Audio, video, and56
Radio, TV, and communication 56
communication equipment
equipment
Electronic components and57
Electronic components and57
accessories
accessories
Electric industrial equipment
53
Electrical industrial equipment 53
and apparatus
and apparatus
Household appliances
54
Household appliances
54
Electric lighting and wiring
55
Electric lighting and wiring
55
equipment
equipment
Miscellaneous electrical
58
Miscellaneous electrical
58
machinery and supplies
machinery and supplies
Motor vehicles and equipment 59A
Motor vehicles (passenger cars 59A
and trucks)
59B
Truck and bus bodies, trailers, 59B
and motor vehicles parts
Aircraft and parts
60
Aircraft and parts
60
Other transportation equipment 61
Other transportation equipment 61

Glass and glass products
Stone and clay products
Primary iron and steel
manufacturing
Primary nonferrous metals
manufacturing
Ordnance and accessories
Metal containers
Heating, plumbing, andfabricated structural metal
Screw machine products andstampings
Other fabricated metal products
Engines and turbines
Farm, construction, and mining
machinery
Materials handling machineryand equipment
Metalworking machinery andequipment
Special industry machinery andequipment
General industrial machineryand equipment
Miscellaneous machinery,
except electrical
Service industry machinery

Computer and office equipment
Audio, video, andcommunication equipment
Electronic components andaccessories
Electrical industrial equipment
and apparatus
Household appliances
Electric lighting and wiring
equipment
Miscellaneous electricalmachinery and supplies
Motor vehicles (passenger cars
and trucks)
Truck and bus bodies, trailers,and motor vehicles parts
Aircraft and parts
Other transportation equipment

社会経済研究 №55 2007.11

16 Furniture and related products
17 Miscellaneous manufacturing

18 Food and beverage and tobacco
products

1977，1982年
22 Household furniture
23 Other furniture and fixtures
33 Leather tanning and finishing
34 Footwear and other leather
products
62 Scientific and controlling
instruments
63 Optical, ophthalmic, andphotographic equipment
64 Miscellaneous manufacturing
14 Food and kindred products

61

1987年
22+23 Furniture and fixtures

1992，1997年
22+23 Furniture and fixtures

33+34 Footwear, leather, and leather
products
62
Scientific and controlling
instruments
63
Ophthalmic and photographic
equipment
64
Miscellaneous manufacturing

33+34 Footwear, leather, and leather
products
62
Scientific and controlling
instruments
63
Ophthalmic and photographic
equipment
64
Miscellaneous manufacturing

14

14

15 Tobacco manufactures
15
19 Textile mills and textile product 16 Broad and narrow fabrics, yarn 16
mills
and thread mills
17 Miscellaneous textile goods and 17
floor coverings
18 Apparel18
19 Miscellaneous fabricated textile 19
20 Apparel and leather and allied
products
products
21 Paper products
24 Paper and allied products,
24
except containers
25 Paperboard containers and25
22 Petroleum and coal products
31 Petroleum refining and related 31
industries
23 Chemical products
27 Chemicals and selected
27A
chemical products
29 Drugs, cleaning and toilet
27B
preparations
30 Paints and allied products
29A
29B
30
24 Plastics and rubber products
28 Plastics and synthetic materials 28
32
32 Rubber and miscellaneous
plastics products
25 Wholesale and retail trade
69 Wholesale and retail trade
69A
69B
26 Transportation and warehousing 65 Transportation and warehousing 65D
65A
65C
65B
65E
27 Publishing industries (includes
software)26 Printing and publishing

28 Broadcasting andtelecommunications

66 Communications, except radio
and TV
67 Radio and television
70 Finance and insurance

29 Finance and insurance

30 Real estate and rental and leasing 71 Real estate and rental
31 Professional and businessservices

73 Business services

26A
26B
66
67
70A
70B
71A
71B
73A
73B
73C

32 Educational services, health care, 77 Health, educational, and socialand social assistanceservices and nonprofit
33 Arts, entertainment, and
34 Accommodation
35 Food services and drinking
36 Other services, except
government
37 Federal
38 State and local

76 Amusements
72 Hotels; personal and repair
services (except auto)
74 Eating and drinking places
75 Automobile repair and services

73D
77A
77B
76
72A
74
72B

75
78 Federal Government enterprises 78
79 State and local government
79
enterprises

Food and kindred products

Food and kindred products

Tobacco products
15
Broad and narrow fabrics, yarn 16
and thread mills
Miscellaneous textile goods and 17
floor coverings
Apparel18
Miscellaneous fabricated textile 19
products
Paper and allied products,
24
except containers
Paperboard containers and25
Petroleum refining and related 31
products
Industrial and other chemicals 27A

Tobacco products
Broad and narrow fabrics, yarn
and thread mills
Miscellaneous textile goods andfloor coverings
ApparelMiscellaneous fabricated textile
products
Paper and allied products,
except containers
Paperboard containers andPetroleum refining and related
products
Industrial and other chemicals

Agricultural fertilizers and
27B
chemicals
Drugs
29A
Cleaning and toilet preparations 29B
30
Paints and allied products
Plastics and synthetic materials 28
Rubber and miscellaneous
32
plastics products
Wholesale trade
69A
Retail trade
69B
Air transportation
65D
Railroads and related services; 65A
passenger ground transportation
Water transportation
65C
Motor freight transportation and 65B
warehousing
Pipelines, freight forwarders,
65E
and related services
Newspapers and periodicals
26A

Agricultural fertilizers andchemicals
Drugs
Cleaning and toilet preparations
Paints and allied products
Plastics and synthetic materials
Rubber and miscellaneous
plastics products
Wholesale trade
Retail trade
Air transportation
Railroads and related services;passenger ground transportation
Water transportation
Motor freight transportation andwarehousing
Pipelines, freight forwarders,
and related services
Newspapers and periodicals

Other printing and publishing
26B
Communications, except radio 66
and TV
Radio and TV broadcasting67
Finance
70A
Insurance
70B
Owner-occupied dwellings
71A
71B
Real estate and royalties
Computer and data processing 73A
services
Legal, engineering, accounting, 73B
and related services
Other business and professional 73C
services, except medical
Advertising
73D
Educational and social services, 77A
and membership organizations
Health services
77B
Amusements
76
Hotels and lodging places
72A

Other printing and publishing
Communications, except radio
and TV
Radio and TV broadcasting
FinanceInsurance
Owner-occupied dwellings
Real estate and royalties
Computer and data processing
services
Legal, engineering, accounting,and related services
Other business and professional
services, except medical
Advertising
Educational and social services,and membership organizations
Health services
Amusements
Hotels and lodging places

Eating and drinking places
74
72B
Personal and repair services(except auto)
Automotive repair and services 75
Federal Government enterprises 78
State and local government
79
enterprises

Eating and drinking places
Personal and repair services(except auto)
Automotive repair and services
Federal Government enterprises
State and local government
enterprises

62

輸入原油価格の国内波及の日米比較

付録 2 日本の産業連関表
時系列での産業連関表を比較する場合にしばしば利用されるのは「接続産業連関表」であるが、今回の分析においては、慶應義塾大学商学部の木地孝之教授が作成・公表している 45 部
門の接続産業連関表を利用した。木地教授のWeb サイト(http://www.sanken.keio.ac.jp/user/
kiji/)の「I-O の広場」で公開されており 12、長期に遡及可能な産業連関表であるという特長がある(具体的には、1960-65-70 年の接続表と1973 年から 99 年まで毎年)。木地教授のデータ
ベースは名目表と固定価格表(1990 年価格表)の両系列が掲載されており有用性がきわめて高い。
なお、木地教授の産業連関表の産業分類は次に示すとおりである。(1)農業、(2)林業、(3)漁業、(4)石炭・原油・天然ガス、(5)その他の鉱業、(6)
食料品(含：飼料)、(7)飲料・たばこ、(8)繊維製品、(9)木材・木製品・家具・装備品、(10)パル
プ・紙・紙製品、(11)新聞・印刷･出版、(12)化学肥料・農薬、(13)化学中間製品、(14)化学最終製品、(15)石油・石炭製品、(16)ゴム・プラ
スチック製品、(17)皮革・同製品、(18)窯業・土石製品、(19)鉄鋼・同製品、(20)非鉄金属・同製品、(21)金属製品、(22)特殊産業機械、(23)その他の一般機械、(24)民生用電気機器、(25)
その他の電気機械、(26)自動車、(27)その他の輸送機械、(28)精密機械、(29)その他の製造工業製品、(30)建築、(31)土木建設、(32)電力、(33)
ガス･水道・熱供給、(34)下水道・廃棄物処理、(35)商業、(36)金融・保険・不動産、(37)運輸、(38)郵便・通信、(39)対企業サービス、(40)公務、(41)教育・研究、(42)医療・保健、(43)その他のサービス、(44)分類不明、(45)家計外消費支出

12 ただし 2007 年 7 月現在、木地教授の「I-O の広場」はメンテナンス中のため利用不可である。またデータベースの利用には環太平洋産業連関分析学会(PAPAIOS)会員限定での公開等、利用制限がある。

社会経済研究 No.55 2007.11

63

原油価格高騰期の産業別物価変動－極分解法による今次原油高騰期と石油危機時の比較分析－
Japanese Industrial Prices Fluctuation in Soaring Oil Prices Period– Comparative Analysis of Soaring Oil Price Period since 2002 and Oil Crisis Period
by Polar Decomposition Method –キーワード:原油価格高騰、産業別物価、産業連関分析、極分解法
服

部

恒

明

人

見

和

美

2002 年初頭以来、原油価格が高騰し、日本経済への影響が懸念されている。本研究では、今
次原油価格高騰期と第二次石油危機時の 2 つの期間を分析対象として、産業連関分析により、コスト構 造 の面 から、原 油 価 格 を中 心に、輸入物価、賃金、産業構造変化の産業 別物価への総合的な影響を明らかにする。「産業連関均衡価格モデル」を使って両期間における産業別物価の変動 要 因を分 析し、次いで、「極 分解 法」により、両期間の物価変動に関する比較分析を行う。さ
らに、エネルギー関連産業の投入構造変化の物価への影響を分析する。
分析結果によれば、コスト構造を反映した国内生産者価格上昇率（理論値）は、今次原油価格
高騰期では年平均 0.5％で、第二次石油危機時（17.4％）と比べて 16.9％ポイント低い。今次原油
高 騰 期の物 価 上 昇 率が大 幅 に低いのは、賃金上昇率が低いこと（寄与率 45.4％）、原油を含む
輸入物価上昇率が低いこと（同 20.4％）、産業構造が変化したこと（同 34.3％）によるものである。
産 業 構 造 の変 化 が物 価 上 昇 を抑 えているのは、石 油 危 機 以 降 、各 産 業 での石 油 ・石 炭 の投
入 係 数 が名 目 、実 質 ベースともに低 下 したためである。このうち、実 質 投 入 係 数 の低 下 は、電 力
産 業 での原 子 力 発 電への電 源シフト、エネルギー多消費産業での省エネルギー、省石油の進展などによるものであり、今後も、省エネルギー、省石油、脱石油の推進が望まれる。
１．はじめに
２．先行研究での課題
３．接続産業連関表の作成と産業構造の変化
3.1 接続産業連関表の作成
3.2 1975～2000 年間の産業構造変化
４．理論モデル4.1 産業連関均衡価格モデル
4.2 2 時点間比較分析のための極分解モデル
５．第二次石油危機時の産業別物価変動
６．今次原油高騰期の産業別物価変動

７．今次原油高騰期と第二次石油危機時との比較分
析7.1 産業平均での要因分析
7.2 主要産業の比較分析
８．エネルギー関連産業の投入構造変化の影響
8.1 分析方法
8.2 主要産業の比較分析
９．おわりに解明が喫緊の課題となっている。

１．はじめに

本研究では、長期間（1975-2000 年）の接続
産業連関表（名目表、実質表）を作成し、これ国際原油市場における需給逼迫を背景に、と産業連関均衡価格モデルを使って、原油高の2002 年初頭以来、原油価格が高騰している。原

産業別物価への影響を分析する。原油高の影響

油高の影響が懸念されているが、現在のところの分析が中心テーマであるものの、原油以外の物価は安定的に推移しており、日本経済・エネ

その他輸入物価および賃金（労働コスト）の変

ルギー需要への影響はさほど大きくはない。

化の影響をも同時に分析し、投入構造の面から1970 年代の 2 度の石油危機時の物価高騰・経原油価格高騰期の産業別物価変動の総合的な分

済不況と比べて様変わりしており、その要因の

析を行う。

64

原油価格高騰期の産業別物価変動

第二次石油危機時と今次原油高騰期を対象に、 騰に伴う産業別の物価上昇率を計測するにとどエネルギー輸入物価、その他輸入物価、賃金を主要なコスト構成要素として取り上げ、これらの産業別物価への影響を投入構造という視点かまっている2。
産業連関分析により産業別物価変動要因分析を行ったものは、ごくわずかしかない。

ら 分 析 す る 。 そ し て 「 極 分 解 法 」 （ Polar

稲田・下田・藤川・渡邉（2006）では、OECD

Decomposition Method）を適用し、2 つの原油

産業連関表を使って、輸入天然資源集約度およ

高騰期の物価変化率の差異について、エネルギ

び国内物価の輸入天然資源価格への感応度の両ー輸入物価、賃金、産業構造変化などの要因に面について国際比較分析を行っている3。後者に分解し、物価情勢が様変わりとなった要因を明

ついては、均衡価格モデルによる要因分解式にらかにする。さらには、価格波及に大きく影響

基づき日米比較分析している。日本については、するエネルギー関連産業の投入構造の変化の物

1970～90 年間の 5 年毎の変化を計測している。

価への影響を分析し、石油危機以降の省エネル

感応度の上昇は、輸入天然資源価格の変化が国

ギー、省石油、脱石油の進展の経済的な意義や内物価へ波及する度合いが大きくなることを意

重要性を明らかにする。

味する。感応度の変化は、輸入天然資源の初期価格、輸入品投入技術(輸入投入構造変化)、国２．先行研究での課題

内生産構造効率（国内生産構造変化）の 3 つの要因に分解されている。後者の 2 つの要因は、

原油価格高騰の物価・賃金、GDP など、日本経済全体への影響を分析するためには、マクロ

産業構造変化の国内物価への影響を捉えるものである。

経済モデルや多部門計量経済モデルを利用する

分析結果によれば、日本については、感応度のが有効である。この種の分析事例は多数存在

は 1970 年代に上昇し、1980 年代では低下してする1。しかし、マクロ経済モデルでは、産業構いる。1970 年代では輸入天然資源の初期価格要

造変化や産業別の物価動向を捉えられないこと

因が感応度の上昇要因となっているが、1980 年などの問題点がある。

代ではほとんどの要因が感応度の低下要因とし原油価格高騰の産業別の物価への影響を詳して寄与している。特に、1970 年代後半から 1980

く分析するためには、各産業のコスト構造を数

年代前半にかけて、輸入品投入技術要因、国内量的に捉えた産業連関分析（均衡価格モデル）

生産構造効率要因がともに感応度の低下要因とが有効である。本研究はこの分析アプローチになっており、石油ショック以降の産業構造の変属している。この種の分析事例もいくつかある。
しかしながら、そのほとんどは、産業連関分析
により、今次もしくは石油危機時の原油価格高

1

主要な分析結果によれば、原油価格変化のマクロ経済への影響は、石油危機時と比べて大幅に低下していることが確認できる。原油価格 10％上昇の場合に換算して比較しておく（以下、2 年目の変化率）。内田・服部・伊藤（1982）
では、主に 1970 年代のデータで推定したモデルによれば、消費者物価は+1.05％（実質 GDP は-0.33％）である。一方、
1980 年代もしくは 1990 年代以降を推定期間にしたモデルによれば、門多・星野（2001）ではそれぞれ+0.06％（同-0.08％）、服部・門多（2007）では+0.18％（-0.22％）、
増淵・飯島・梅井・岩本（2007）では+0.05％（-0.06％）
である。小野（2005）では、日本産業連関ダイナミックモ
デル（多部門計量経済モデル）によれば、1 年目では+0.22％（-0.12％）である。ただし、分析結果はモデルのタイプや構造、前提条件によっても大きく異なるため、比較検討には十分注意する必要がある。

2 例えば、原嶋（1993）では、SNA 産業連関表を使って、1980、85～90 年を対象に、原油価格 1％上昇の場合の産業別物価上昇率を計測し、1980 年から 86 年にかけて原油高の影響は大幅に低下しているとしている。詳細な数値表は掲載されていない。ニッセイ基礎研究所（2006）では、省
エネルギー税制の効果を探るために、1975、80、85、2004年を対象に、産業連関表を使って、原油価格高騰の産業別
物価への影響を計算している。原油･天然ガス価格 10％上
昇の場合、産業別数値を集計して求めた消費者物価（企業物価）上昇率は、2004 年では 0.21％（0.52％）で、1975
年の 0.41％（1.09％）の 1/2 まで低下している。資源エネ
ルギー庁（2007）では、KEO データベース（長期接続産業
連関表等）を使った産業連関分析により、1965～2004 年間を対象に、原油価格変化の産業別物価への影響分析を行っている（実際の試算は慶應義塾大学産業研究所野村助教授による）。ただし、理論式や数値表など詳しい情報は掲載
されていない。
3 OECD 産業連関表は非競争輸入型であるが、鉱業部門が分割されていないため、原油部門のみの影響は分析できない。名目表と実質表が利用可能である。

社会経済研究 No.55 2007.11

65

化は資源節約型技術進歩を反映しているとしてでのエネルギーの投入構造と非エネルギーの投いる。

入構造の変化を区別して分析することも重要な

また、服部・松江（2006）では、均衡価格モ

課題である。

デルによる分解式を使って、2 度の石油危機時、

本研究では、これらの重要な課題に取り組み、

今次原油高騰期の 3 つの原油高騰期を対象に、接続産業連関表（名目表と実質表）を開発し、産業別国内物価（生産者価格）の変化率を計測

極分解法を適用することによって、服部・松江

し、各期の比較分析を行っている。主要コスト（2006）の分析を精緻化することが大きな目的については、実績データを使用している。原油の一つである。

価格高騰期の比較分析では、物価変化率の差は、賃金、輸入物価、産業構造変化の大別 3 つの要因に分解されている。さらに、輸入物価は石油・３．接続産業連関表の作成と産業構造の変化

石炭・天然ガス輸入物価とその他輸入物価の要
因に、産業構造変化はエネルギー投入係数の変3.1 接続産業連関表の作成

化とその他投入係数の変化の要因に分解されている。産業連関表データには、基本表から集計

本分析には、産業連関表および輸入物価、労した 62 部門の非競争輸入型の名目表（1970、

働コストのデータが必要である4。産業連関表に75、2000 年）を使用している。

ついては、非競争輸入型の 1975-2000 年の接続分析結果によれば、今次原油高騰期では第二産業連関表（名目表、実質表）が必要であるが、次石油危機時と比べて、生産者価格上昇率は

公表データは存在しない5。このため、基本表と17.2％低く、その要因として、賃金要因が 8.6％、接続表を使って、独自に接続産業連関表（50 部

石油・石炭・天然ガス輸入物価要因が 2.7％、そ門、生産者価格表示）を作成した。その作成方の他輸入物価要因が 0.3％、産業構造要因が法は以下の通りである6。

5.6％だけ、それぞれ物価上昇率を抑えている。

① 基本表から、非競争輸入型の 1975 年表

産業構造の変化は、石油危機以降の省エネルギ（541×407 部門）、2000 年表（517×405 部門）

ー・省資源の進展を反映して、物価上昇を抑制を作成する。いずれも名目表である。
② 1970-75-80 年、1980-85-90 年、1990-95-

しているとしている。
以上の価格分析の事例はいずれも産業連関

2000 年の 3 つの接続表から、国内生産額、輸出表の名目表を使ったものである。産業連関価格

額、輸入額、国内需要額について、それぞれイ

分析での大きな問題点の一つは、産業連関表の名目表を使用した分析では、計測された産業構
造変化には実質投入構造変化と相対価格変化の2 つの影響が混在することである。このため、
例えば、石油危機以降の各産業における石油の投入係数の低下について、企業行動としての省エネルギー・省石油を反映した実質投入係数の低下によるものか、経済環境変化としての石油等の相対価格の低下によるものかを区別できない。こうした課題に対しては、産業連関表の実質表の利用が不可欠である。
さらに、産業構造の影響については、各産業

4

従来の卸売物価指数（WPI）は国内企業物価指数（CGPI）に引き継がれている。産業別の輸入物価は「国内企業物価指数年報」もしくは「卸売物価指数年報」からとった。1970
年代の輸入物価指数については、卸売物価指数年報のデータを使った。一方、労働コストについては、国民経済計算（SNA）に計上されている「雇用者報酬等」のデータを使用した。ただし、産業合計値しか公表されていない。国民経済計算は、68SNA から 93SNA データに抜本的に改定されたが、データの遡及措置が不十分であり、1979 年以前については 68SNA の雇用者所得をとった。両者間での数値上の差はほとんどない。以下では、これらのデータを「雇用者所得」と呼ぶことにする。
5 総務省作成の接続産業連関表は接続期間が 10 年間のものしかない。最新のものは 1990-95-2000 年接続産業連関表である。接続産業連関表は競争輸入型であり、非競争輸入型の基本表のように国内品と輸入品が区別されていない。輸入構造の影響を詳しく分析するためには、非競争輸入型の産業連関表が必要である。
6 作成方法については、藤川（2005）を参考にした。使用
したデータは総務省作成のものである。

66

原油価格高騰期の産業別物価変動

ンフレータ（実質値/名目値）を求める。これらは基準年が異なるため、

表1

産業別国内生産額の推移

一物一価が必要であるため、国内生

(6)＝
（4）
（5）
(4)/(5)（1）（2）（3） =(3)/(1) =(3)/(2)2000年
1975年 1975年 2000年 2000年 2000年/1975年
名目値 実質値 名目値 /1975年 /1975年
相対価
名目値 実質値
格
エネルギー産業
4.6%
3.5%
3.4% 0.742
0.964
0.770
石油・石炭
3.0%
2.0%
1.4% 0.460
0.676
0.681
電力
1.4%
1.3%
1.7% 1.265
1.307
0.968
ガス・熱併給0.2%
0.1%
0.3% 1.303
1.801
0.724
非エネルギー製造業
39.0%
31.1%
30.6% 0.785
0.982
0.799
素材産業
12.9%
8.4%
6.9% 0.536
0.826
0.649
パルプ・紙
1.4%
1.1%
0.9% 0.636
0.808
0.788
化学
3.3%
2.2%
2.7% 0.816
1.226
0.666
窯業・土石
1.5%
1.5%
0.9% 0.595
0.584
1.018
鉄鋼
5.8%
2.9%
1.8% 0.310
0.619
0.501
非鉄金属
0.9%
0.7%
0.6% 0.687
0.966
0.711
機械
11.0%
8.1%
13.4% 1.218
1.653
0.737
その他製造
15.0%
14.6%
10.2% 0.682
0.700
0.975
非エネルギー非製造業
56.5%
65.4%
66.0% 1.169
1.010
1.157
その他運輸
5.2%
5.7%
4.3% 0.824
0.761
1.083
産業計
100.0% 100.0% 100.0%
産業計（兆円）
332.2
465.6
958.9
2.886
2.060
1.401

産、輸出、輸入、国内需要について、

注 1） 上表は、産業別国内生産額のシェアを示している。50 部門から集計した

データが重なる年（1980 年、1990年）で接続し、2000 年価格の各年のインフレータを作成する。
③ 接続表と基本表とは産業分類が若干異なるため、両者の対応を図り、1975 年の名目表にインフレータ
を乗じて実質表を作成する。
④ これらを集計して、50 部門の名目表、実質表を作成する。作成した 50 部門表ではインフレータは各セルで異なっている。価格分析には、もの。50 部門は以下の通り。エネルギー産業：石炭・亜炭,原油・天然ガス,石それぞれ統一的なインフレータ（実油･石炭製品,電力,ガス・熱供給。上表の石油・石炭は石炭・亜炭,原油・天質値/名目値）を求め、これを名目表

然ガス,石油･石炭製品の合計。素材産業：上表の 5 産業。機械：一般機械,に乗じて、インフレータの統一を図

電気機械,輸送機械,精密機械。その他製造：食料品,繊維,製材・家具,印
刷・出版,ゴム製品,金属製品,その他の製造品。非エネルギー非製造業：農った実質表を作成する7。

林,水産,その他鉱業,建築,土木,水道・廃棄物処理,卸売,小売,金融,保険,不動産,鉄道,その他運輸,電信・電話,郵便,教育・研究,医療・保健衛生,その他
公共サービス,事業所サービス,娯楽,放送,飲食店,旅館,洗濯・理容・浴場,他

3.2 1975～2000 年間の産業構造変化の個人サービス,自動車・機械修理,分類不明,政府,非営利。
注 2） 実質値は 2000 年価格。(4)～(6)は倍率。(6)の相対価格は各産業の国

まず、作成した接続産業連関表に

内生産デフレータの産業平均に対する比である。ただし、（6）の産業計の数
値は国内生産デフレータの倍率である。

基づき、産業構造の変化を概観しておこう。表 1 は、国内生産額の合計者の比から求めた相対価格も 0.77 倍の水準におよび産業別構成比を示している(産業分類はまで下落している8。ここで、相対価格は国内生

同表参照)。これによれば、国内生産額は 2000

産デフレータの各産業の産業平均に対する比率

年では名目 958.9 兆円である。1975～2000 年であり、相対価格が 1.0 を上回(下回)る産業では、間では、国内生産額は、名目ベースで 2.89 倍、同期間の国内生産デフレータは産業平均の上昇

実質ベースで 2.06 倍にまで増加し、国内生産デ率を上回（下回）っていることを示している。

フレータは 1.40 倍にまで上昇している。

したがって、エネルギー産業のシェアの縮小は

国内生産額の産業別構成比は、エネルギー産

物価変動の影響を除いた実質ベースではわずか

業では、全体でみると、名目ベースで 0.74 倍

なものであったが、エネルギー（特に石油・石（4.6％→3.4％）、実質ベースで 0.96 倍（3.5％炭）の相対価格の大幅な下落によって、名目ベ→3.4％）の水準にまでともに低下しており、両ースのシェアが大幅に縮小したことがわかる。
しかし、同じエネルギー産業の中でのシェアを7 作成した接続産業連関表は、
非競争輸入型の 50 部門表で、1975 年の名目表、実質表（2000 年価格）、2000 年の名目表（＝実質表）である。統合表、国内表、輸入表がある。
部門数が多いほど詳細な分析が可能になるが、細分類では1975 年実質表の一部の部門の付加価値がマイナスになる
ため、50 部門で統合することにした。データ整備については今後の検討課題としたい。

みると、実質ベースでは、石油・石炭のシェア8

ある産業の名目ベースの構成比の変化倍率を実質ベースのそれで割ると、当該産業の国内生産デフレータの産業平均の国内生産デフレータ（ラスパイレス型）に対する比（相社会経済研究 No.55 2007.11

67が大幅に低下する一方で、電力、ガス・熱併給

産業別物価変動を分析するため、一般的な非のシェアはともに大幅に上昇している。このこ

競争輸入型均衡価格モデルを用いた。いま、国とから、1975 年以降では、石油・石炭から電力、産財、輸入財ともに n 部門に区分され、生産要

ガス・熱併給へと、エネルギーのシフトが進行

素は l 部門に区分されているとすると、国産財したことが読みとれる。相対価格の動きからみると、電力価格の上昇率は産業平均並みであったが、石油・石炭、ガス・熱併給の価格は産業
平均の上昇率より 3 割程度低かったことがわかる。
非エネルギー製造業もエネルギー産業と同様な傾向がみられる。全体としてはシェアの縮小
は実質ベースではわずかであるが（31.1％→
30.6％）、相対価格の大幅な下落によって名目価格は以下のように表すことができる。

pd = pd A d + pm A m + pv Av(1)d
ここで、 p は 1 行 n 列の国産財価格ベクトル、
p m は 1 行 n 列の輸入財価格ベクトル、 p v は 1
d
行 l 列の要素価格ベクトル、A は n 行 n 列の国m
産財中間投入係数行列、 A は n 行 n 列の輸入v
財中間投入係数行列、A は l 行 n 列の付加価値係数行列である。いま国産財中間投入係数行列

ベースのシェアは大幅に低下している（39.0％

A d が(1)式の求解の条件を満たすものと仮定す→30.6％）。非エネルギー製造業の中では、名ると、(1)式を p について解いて、次式を得る。

目、実質ベースともに、化学以外の素材産業、その他製造業のシェアが縮小する一方で、機械のシェアが拡大している。相対価格は窯業・土dpd = pmAm (I − Ad )-1 + pv Av (I − Ad )-1= pmAmBd + pv AvBd

(2)

石、その他製造業以外の産業で大幅に下落してここで、 B = (I − A ) である。

いる。

さらに、各国産財の部門別価格を集計した価格

d

d -1

一方、非エネルギー非製造業では、実質ベー指標として表すため、 n 行 1 列の集計ウェイト

スのシェアはわずかしか拡大していないベクトル w を与えると、価格指標 p （スカラ（65.4％→66.0％）が、相対価格の大幅上昇にー）は次式のように計算される。

ddp d = pm A mB d w d + pv Av Bd w d
(3)
m
v
d
d
る（56.5％→66.0％）。非エネルギー非製造業
ここで、短期的には、 A 、 A 、 B 、 w は
mvの中では、農林水鉱、建築・土木、その他運輸
固定されており、輸入財価格 p と要素価格 pvmなど一部の産業では、名目、実質ベースともにのみが変化するものと考える。さらに p と pm
シェアが縮小しているが、大半の産業では、名は独立と仮定すると、輸入財価格 p の変化が価
dv
目、実質ベースともにシェアが拡大し、相対価格指標 p に及ぼす変化と、生産要素価格 p のd
格も大幅に上昇している。
変化が価格指標 p に及ぼす変化は、
このように石油危機以降の産業構造の変化は、 ∂ p d
∂p d
m
d
d
,
=
A
B
w
= A v B d w d (4)「軽薄短小化」｢サービス経済化｣の進展を反映
∂p m
∂p v
よって名目ベースのシェアは大幅に拡大していしていることが確認できる。

４．理論モデル4.1 産業連関均衡価格モデル対価格）の変化倍率が得られる。

として表すことができる。第 1 式は n 行 1 列、第 2 式は l 行 1 列の偏微係数ベクトルである。(4)d式に基づき、 p の全微分は、

dp d = dp m ( A m B d w d ) + dp v ( A v B d w d ) (5)mvと表すことができる。ここで、 dp 、 dp は、それぞれ輸入財価格変化を 1 行 n 列に、要素価
格変化を 1 行 l 列に配列したベクトルである。

68

原油価格高騰期の産業別物価変動

さらにその変化量を国産財の平均価格 p の変いわゆる極分解（Erik Dietzenbacher & Bart

化率で表現すると、

Los(1998)）を行うことにしよう。いま観測時点d

dp d p d = dp m (Pˆ m ) −1 Pˆ m ( p d ) −1 ( A m B d w d )(6)+ dp v (Pˆ v ) −1 Pˆ v ( p d ) −1 ( A v B d w d )と書くことができる。ここで＾は対角行列であˆ は輸入財価格、 (Pˆ ) は輸ることを示す。 Pm −1m

入財価格の逆数をそれぞれ対角成分に持つ対角

ˆ は要素価格、(Pˆ ) は要素価格の逆数
行列、P
v −1

v

をそれぞれ対角成分に持つ対角行列である。表記を簡単にするために、各価格変化率をˆ m )−1 = p m、dpv (Pˆ v )−1 = p v
dpd pd = p d、dpm (Pを基準時点 t = 0 と比較時点 t = 1 の 2 時点とし、右下の添え字 0,1 で示すことにする。このとき、各要因の極分解による近似は以下のようになる。
m m m d d
1 ⎡Δp λˆ 0 A0 B0 w0 ⎤mˆm m d d
δ = dp λ A B w = ⎢⎥2 ⎣⎢+Δp mλˆ1mA1mB1d w1d ⎦⎥
m
p m

m
m m d d1 ⎡p 0 Δλˆ A0 B0 w0 ⎤m ˆm m d dδλm = p dλ A B w = ⎢⎥2 ⎣⎢+p1mΔλˆ mA1mB1d w1d ⎦⎥mmと書くことにし、さらに、輸入財価格と国産財価格の平均価格の比を対角成分に持つ対角行列

ˆ m ( p d )−1 = ˆλ m と書き、各要素価格と国産財をP価格の平均価格の比を対角成分に持つ対角行列= ˆλ v と書くことにする。すると、
p d の短期的変化率 p d は、
(7)p d = p mλˆ m AmBd wd + p v λˆ v AvBd wd

ˆ (p )
をP
v

d −1

d

d

て 2 時点で得られるものとしよう。時点間の価d では、短期的に固定して格指標変化率の差 dpdいると考えた A 、A 、B 、w 、輸入財およmv

び要素価格の相対価格である λ 、 λ も変化す
ることを想定すると、次式のように表すことができる。

dp d = dp m (λˆ mAmBd wd )v

⎡dλˆ mAmBd wd + λˆ mdAmBd wd ⎤
+p ⎢
⎥
m m
d d
m m d
d
⎢⎣+λˆ A dB w + λˆ A B dw ⎥⎦+dp v (λˆ vAvBd wd )
d

d

v v
v d d
1 ⎡p λˆ ΔA B0 w0 ⎤⎥2 ⎢⎣+p1λˆ1ΔAvB1d w1d ⎥⎦δAv = p vλˆ vdAvBd wd = ⎢ 0 0
v v
v

(9)

v
d d
1 ⎡p λˆ A0ΔB w0 ⎤
δBvd = p vλˆ vAvdBd wd = ⎢⎥2 ⎢⎣+p1vλˆ1vA1vΔBd w1d ⎥⎦v v v dd
1 ⎡p λˆ A B Δw ⎤
δwvd = p vλˆ vAvBd dwd = ⎢ 0 0 0 0⎥
2 ⎢⎣+p1vλˆ1v A1vB1d Δwd ⎥⎦v v
0 0と生産要素価格変化の双方に影響する結果、2様の経路で国産財価格に影響を与える。ただし、(8)⎡dλˆ A B w + λˆ dA B w ⎤+p v ⎢
⎥
v v
d d
v v d
d
⎢⎣+λˆ A dB w + λˆ A B dw ⎥⎦vvv v d d1 ⎡p Δλˆ A0B0 w0 ⎤⎥2 ⎢⎣+p1Δλˆ vA1vB1d w1d ⎥⎦国産財中間投入係数変化は、輸入財価格変化

mv

v v v d d
1 ⎡Δp λˆ 0A0B0 w0 ⎤⎥2 ⎢⎣+Δp vλˆ1vA1vB1d w1d ⎥⎦δ pv = dp vλˆ vAvBd wd = ⎢v

いま、短期的な価格指標変化率が(7)式に従っ

dm m m dd
1 ⎡p λˆ A B Δw ⎤⎥2 ⎢⎣+p1 λˆ1 A1 B1 Δwd ⎥⎦δwm = p mλˆ mAmBd dwd = ⎢ 0 0 0 0m m m dδλv = p vdλˆ vAvBd wd = ⎢ 0v

4.2 2 時点間比較分析のための極分解モデル

v

m m m
d d
1 ⎡p λˆ A ΔB w0 ⎤⎥2 ⎢⎣+p1 λˆ1 A1 ΔBd w1d ⎥⎦δBm = p mλˆ mAmdBd wd = ⎢ 0 0 0
m m m

となる。

m

m m
m d d
1 ⎡p λˆ ΔA B0 w0 ⎤⎥2 ⎢⎣+p1 λˆ1 ΔAmB1d w1d ⎥⎦δAm = p mλˆ mdAmBd wd = ⎢ 0 0
m m

v

v

d

d

ここで、各要因変化について離散近似を行う、

国産財中間投入係数変化の影響を把握する際には、両者を区別する必要はないので、両者を合計する。また、同様の理由によって、集計ウェ
イトの変化も集約して取り扱うことにする。すなわち、

社会経済研究 No.55 2007.11

δ B = δ Bm + δ Bv
d

d

69

が変化した国産財中間投入係数行列

d

(10)

輸入財価格変化率の時点間の差 δ p m 、②輸入財

ΔA ne = A1d − A1e と表すと、ΔA d = ΔA e + ΔA ne が成立する。
edd
次に、これらの投入係数 A1 、 A 0 、 A1 に対edd
応した逆行列係数をそれぞれ B1 、 B 0 、 B1 と
e
e
d
ne
d
e
し、 ΔB = B1 − B 0 、ΔB = B1 − B1 と表せ価格の国産財価格に対する相対価格の時点間のば、

δ W = δ Wm + δ Wvdddである。こうした集約の結果、(9)式に示された国産財価格の変化率に関する時点間の差は、①m

差 δ λ m 、③輸入財中間投入係数の時点間の 差mδδ

ΔB d = ΔB e + ΔB ne

（12）

v
、⑤要
p v

が成立する。ここで、 ΔB はエネルギー国産財

素価格の国産財価格に対する相対価格の時点間

投入係数変化にかかる逆行列変化を、ΔB は非の差 δ λ v 、⑥要素投入係数の時点間の差 δ Av 、⑦エネルギー国産財投入係数変化にかかる逆行列

国産財に関するレオンチェフ逆行列の時点間の係数変化を示している。

m、④要素価格変化率の時点間の差
Am

v

v

差 δ B d 、⑧価格指標算出のための集計ウェイトの時点間の差 δ W d の 8 要因に分解される。これene(12)式を(9)式に示された第 4 式に代入することによって、 δ B d はさらに、エネルギー国産財mを式で示すと、投入係数変化による影響 δ B d と非エネルギー国

dp d =δpmm +δλmm +δAmm +δpvv +δλvv +δAvv +δBd +δwd +ε （11)dp

産財投入係数変化による影響

emδ Bm に分解でき

ne

d

る。

となる。ただし、 ε は離散近似に伴う若干の誤

(

)

e
d
⎡ mˆm m⎤1 ⎢p 0 λ 0 A 0 ΔB w 0 ⎥δ =2 ⎢ +p 1m λˆ 1m A1m ΔB e w1d ⎥⎣⎦ned⎡ mˆm m⎤1 ⎢p 0 λ 0 A 0 ΔB w 0 ⎥ne mδ Bd =
2 ⎢ +p 1m λˆ 1m A1m ΔB ne w1d ⎥⎣⎦e差である。生産要素価格については、詳細なデvータが存在しないため、 λ の対角成分を 1.0 と想定し、その影響を中立化した。このため上記
要因⑤は、実際の計算では除外される。
次に、レオンチェフ逆行列の変化について、

m
Bd

( )
( )
( )

(13)

エネルギー部門の国産財中間投入係数行ベクト

同様に、 δ B d もエネルギー国産財投入係数変ル（以下、エネルギー国産財投入係数）の変化化にかかる δ B d と非エネルギー国産財投入係数の影響と、非エネルギー部門の国産財中間投入
係数行ベクトル（以下、非エネルギー国産財投v

e

変化にかかるe係数のみが基準時点から変化した国産財中間投e入係数行列 A1 を考える。当該行列はエネルギー部門（行）のみが比較時点の値をとり、非エネ
ルギー部門（行）は基準時点の値をとる行列で数行列の差を ΔA = A1 − A 0 と表すことにすeedる。さらに、非エネルギー国産財投入係数のみ
9

本稿では、石炭・亜炭、原油・天然ガス、石油・石炭製品、電力、ガス・熱併給をエネルギー部門、その他の部門
を非エネルギー部門と呼んでいる（表 1 参照）。

ded⎡ v ˆv v⎤
1 ⎢p 0 λ 0 A 0 ( ΔB ) w 0 ⎥δ =2 ⎢ +p 1v λˆ 1v A1v ( ΔB e ) w1d ⎥⎣⎦ned⎡ v ˆv v⎤
1 ⎢p 0 λ 0 A 0 ( ΔB ) w 0 ⎥ne v
δ Bd =
2 ⎢ +p 1v λˆ 1v A1v ( ΔB ne ) w1d ⎥⎣⎦ま、比較時点について、エネルギー国産財投入eδ Bv に分解でき、次式のように表

ne

される。

入係数）の変化の影響の 2 つに分解しよう9。いある。この A1 と、基準時点の国産財中間投入係

v

v
Bd

（14）

(13)式および(14)式について、それぞれ、エネル
ギー国産財投入係数変化にかかる逆行列係数変化による影響分と非エネルギー国産財投入係数
変化にかかる影響分で集計しδ B = eδ Bm + eδ Bv 、 neδ B = neδ Bm + neδ Bv と定

e

d

d

d

d

d

d

70

原油価格高騰期の産業別物価変動

義すると、 δ B d = δ B d +δ B が成立する。
m
さらに輸入財中間投入係数の変化の要因 δ A

ステム 10 を使って、原油価格高騰期の産業別物についても、これと同様な手続きにより、2 つ

第二次石油危機時と今次原油高騰期の比較分の要因に分解できる。エネルギー部門の輸入財析を行うため、分析期間については、それぞれ中間投入係数行ベクトル（以下、エネルギー輸

3 年間に統一した。第二次石油危機時の分析期

入財投入係数）のみ変化した輸入財中間投入係

間は、1978 年上期～1981 年上期である。

e

ne

d

m

数行列 ΔA

価変動の要因分析を行う11。

= A1m ,e − A 0m 、非エネルギー部門

コスト要因のうち、輸入物価については、原の輸入財投入係数行ベクトル（以下、非エネル

油・天然ガスは上記の 3 年間で 145.7％（年率

ギー輸入財投入係数）のみが変化した輸入財中35.0％）、石油製品は 116.4％と大幅に上昇し間投入係数行列 ΔAているが、石炭・亜炭は 5.1％の上昇にとどまっ

m ,e

m ,ne

= A1m − A1m ,e と定義すている。エネルギー以外では、基礎化学はると、

ΔA = ΔA
m

m ,e

+ ΔA

m ,ne

110.4％、非鉄金属は 63.5％と上昇率が大きく、（15）となる。これを（9）式の第 3 式に代入し、そ の 他 電 気 機 械 は 12.6 ％ 、 そ の 他 製 造 品 は1 ⎡p mλˆ m( ΔAm,e )B0d w0d ⎤δ = ⎢ 0 m0ˆ mm,ed d
2 ⎣+p1 λ1 ( ΔA )B1 w1 ⎥⎦11.1％と上昇率が小さい。下落しているのは食e mAm1 ⎡p mλˆ m ( ΔAm,ne )B0d w0d ⎤ne m
δAm = ⎢ 0 m0ˆ m
m,ned d
2 ⎣+p1 λ1 ( ΔA )B1 w1 ⎥⎦料品、精密機械のみである。2 大分類では、エネルギー輸入物価は 125.1％、その他輸入物価(16)は 30.8％それぞれ上昇している12。一方、労働コストの一人当たり雇用者所得（以下、賃金とと表すことができる。したがって、(11)式はdp d = δ pm m + δ λmm + e δ Amm + ne δ Amm + δ pv v+ δλvv + δ Av v + e δ B d + ne δ B d + δ w d + ε呼ぶ）は 26.8％増加している13。
表 2 は、これらの輸入物価（産業別）および(17)賃金（全産業平均）の上記 3 年間の変化による
国内生産者価格（以下、生産者価格）の変化率となり、これが分析に用いる最終的な分解式でを示している。使用したモデルは 4.1 で示したあり、10 個の要因に分解される。

通りである 14 。生産者価格は、石油・石炭製品

ここで、8 つの要因は上記と同じものである
10

が、要因③については、③a エネルギー輸入財
e m

投入係数変化の時点間の差 δ Am と、③ｂ非エネ
ne m

ルギー輸入財投入係数変化の時点間の差 δ Amの 2 つの要因に、また、要因⑦についても、⑦aエネルギー国産財投入係数変化に伴うレオンチeェフ逆行列の時点間の差 δBd と、⑦ｂ非エネル
ギー国産財投入係数変化に伴うレオンチェフ逆ne行列の時点間の差 δ B d の 2 つの要因に分解される。

５．第二次石油危機時の産業別物価変動
以上の理論モデルに基づき、産業連関分析シ

当所の産業連関分析システムの開発には、松江由美子教授（東京経営短期大学）から全面的なご協力を賜った。また、一部の計算ソフトの利用では、藤川清史教授（名古屋大学）のご協力を賜った。データベースの作成には、色部伊都子氏（（株）電力計算センター）のご協力を頂いた。
記してお礼申し上げる。
11 本分析は物価の実績動向を対象にするのではなく、産業連関表に基づき、コストが 100％転嫁された場合の価格変化率（理論値）を分析するものである。本節と次節の分析
結果は服部・松江（2006）とわずかながら異なるが、これは主に賃金データの違いによるものである。
12
輸入物価の詳細は服部・松江（2006）を参照されたい。
卸売物価または企業物価統計から、22 部門別の輸入価格の変化率を求めた。本分析では、石炭・亜炭、原油・天然ガ
ス、石油・石炭製品の輸入価格をエネルギー輸入物価、その他の輸入品の価格をその他輸入物価(または非エネルギ
ー輸入物価)と呼んでいる。
13 労働コストについては、服部・松江（2006）では賃金指数をとっていたが、本分析では雇用者所得（雇用者報酬）を採用している。産業別のデータがないため、全産業について産業平均値を使用している。
14
モデルは 4.1 で示した（6）式である。使用した接続産業連関表は第二次石油危機に最も近い 1975 年の名目表である。エネルギー輸入物価、その他輸入物価、賃金の上記 3
年間の変化率をモデルに与えて、ベースとなる諸価格
ˆ m 、Pˆ v ）を 1.0 とみなして計算した。エネルギー（ p d 、P
輸入物価は、石炭・亜炭、原油・天然ガス、石油･石炭製品の 3 部門、その他輸入物価は、農林、水産、その他鉱業の３部門、非エネルギー製造業は 16 部門（食料品～その他の社会経済研究 No.55 2007.11

71

等のエネルギー産業の上昇率が 30～

表2

生産者価格の変化率

90％と圧倒的に大きく、次いで、素材（第二次石油危機時）(鉄鋼、非鉄金属等)、運輸といったエ

要因別寄与度参考
エネル
生産者価
その他輸 企業物価
賃金の影 ギー輸入
格変化率
入物価の （CGPI）の
響
物価の影
影響
変化率
響
8.3%
2.8%
4.0%
1.5%
8.9%
16.7%
6.3%
10.0%
0.4%
27.9%
11.6%
3.8%
3.9%
3.9%
14.1%
17.5%
6.8%
4.9%
5.8%
10.1%
16.3%
5.5%
3.6%
7.2%
22.8%
17.5%
5.9%
6.2%
5.4%
26.4%
23.6%
5.1%
13.8%
4.6%
30.2%
89.7%
1.0%
88.3%
0.4%
95.9%
20.3%
5.9%
12.1%
2.4%
30.2%
30.1%
4.3%
21.5%
4.2%
10.4%
25.3%
4.4%
6.5%
14.3%
29.7%
17.4%
6.3%
8.7%
2.4%
13.8%
14.6%
7.1%
5.8%
1.7%
9.3%
13.9%
6.7%
4.4%
2.8%
3.8%
13.9%
6.5%
5.5%
1.9%
0.9%
12.8%
7.5%
3.7%
1.6%
-0.9%
14.1%
7.0%
4.6%
2.6%
23.2%
36.0%
4.3%
31.4%
0.3%
55.2%
13.3%
6.1%
5.1%
2.0%
14.7%
6.7%
6.7%
1.3%
9.2%
7.4%
1.6%
0.2%
7.2%
5.8%
1.2%
0.2%
2.7%
1.5%
0.9%
0.3%
19.2%
12.8%
5.8%
0.6%
27.9%
6.1%
21.3%
0.5%
8.2%
6.8%
1.2%
0.3%
19.2%
15.9%
3.1%
0.2%
12.7%
9.9%
2.2%
0.6%
11.5%
7.5%
3.0%
1.1%
9.3%
6.0%
2.8%
0.6%
12.8%
7.2%
3.8%
1.7%
17.4%
5.9%
9.5%
2.0%
(100.0%)(33.9%)(54.6%)(11.5%)
22.2%
5.1%
13.9%
3.2%
21.4%
(100.0%)(22.9%)(62.6%)(14.5%)

ネ ル ギー 多消 費 産業 の価 格 上昇 率が20～30％と大きい。
製造業を中心に各産業の価格上昇率
は、企業物価（CGPI）の実績値に近く、計算値は現実の物価動向をよく捉えている。表 2 を行方向に見れば、各産業の価格上昇の要因別の寄与度がわかる。
例えば、石油・石炭については、生産者価格上昇率は 89.7％であり、その要因別寄与度では、エネルギー輸入物価が 88.3％であり、その他輸入物価、賃金の影響はごくわずかである。また、電力・ガス・水道は 36.0％の上昇となっているが、その 9 割近くはエネルギ
ー輸入物価の上昇によるものである。
コスト構造を反映して、エネルギー産業、エネルギー多消費産業では、エネ
ルギー輸入物価の影響の割合が大きい。
第二次石油危機時の特徴としては、エネルギー産業、エネルギー多消費産
業の価格が高騰し 20～90％の上昇率に達したこと、また、その他大半の産業も 10％台の上昇率となり、全体的に

農林水産物
鉱産物
加工食品
繊維製品
製材・木製品
パルプ・紙・同製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機器
電気機器
輸送用機器
精密機器
その他工業製品
電力・都市ガス・水道
建築
土木
卸売
金融
不動産
鉄道
その他運輸
電信・電話
郵便
医療・保健衛生その他公共サービス
事業所サービス
他の個人サービス
全産業平均
同上（寄与率）CGPIベース平均
同上（寄与率）

注1） 上表は、1978年上期～1981年上期の生産者価格変化率および要因別寄与度を示す。いずれも理論値。計算方法は本文参照。
注2） 50部門のうち、CGPIベースに対応して、主要31部門を計上した。

価格は大きく上昇したが、その一方で価格上昇率が 10％に達しない産業もは、賃金の寄与が 3 割強、エネルギー輸入物価あり、産業間のばらつきが大きかったこと、エは 5 割強、その他輸入物価は 1 割強となっていネルギー寡消費の第三次産業の価格上昇率はやる。やはり、エネルギー輸入財の生産者価格上や小幅上昇にとどまっていることが特徴として

昇への寄与が最も大きく、次いで賃金の寄与も指摘できる。

大きい15。

同じ表 2 の下段に示す通り、1975 年の国内生
産額ウェイトで全産業を集計した全産業平均では、生産者価格は、エネルギー輸入物価の上昇により 9.5％、その他輸入物価の上昇により2.0％、賃金の上昇により 5.9％それぞれ上昇し、全体で 17.4％上昇している。要因別の寄与率で製造品）の輸入物価である。したがって、詳細には、22 部門の輸入物価の影響を計算できる。
15 製造業中心の企業物価の品目を対象に 1975 年の国内生
産額ウェイトで集計した CGPI ベース平均では、生産者価
格は、全体で 22.2％上昇している（表 2 参照）。生産者価
格上昇率は CGPI の実績値とほぼ同じで、計算結果は現実の物価動向をよく捉えている。CGPI ベースでは製造業のウェイトが高いため、エネルギー輸入物価の寄与率は 6 割
強と全産業平均の場合より大きく、このため上昇率も全産
業平均より大きい。

72

原油価格高騰期の産業別物価変動

６．今次原油高騰期の産業別物価変動

表3

今次原油高騰期については、2002 年
上期～2005 年上期までの 3 年間を分析期間とした。コスト要因である輸入物価については、原油・天然ガスは、3
年間で 62.4％（年率 17.5％）、石炭・
亜 炭 は 95.7 ％ 、 石 油 ・ 石 炭 製 品 は56.3％の高い上昇率を記録している。
今次原油高騰期での特徴は、石炭輸入価格の上昇率が原油輸入価格を上回っていること、その他の輸入物価の上昇
は鉄鋼などごく一部の産業にとどまっており、大半の非エネルギー輸入物価はほぼ横ばいもしくは下落していることである。2 大分類では、エネルギー
輸入物価は 62.2％上昇しているのに対して、その他輸入物価は 1.6％下落している。一方、賃金（全産業平均）はデフレ進行下で 2.9％下落している。
表 3 は、これらの輸入物価（産業別）
および賃金（全産業平均）の上記 3 年間の変化による生産者価格の変化率を示している。計算方法は前項のものと同じである 16 。各産業の生産者価格変

生産者価格の変化率（今次原油高騰期）

農林水産物
鉱産物
加工食品
繊維製品
製材・木製品
パルプ・紙・同製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機器
電気機器
輸送用機器
精密機器
その他工業製品
電力・都市ガス・水道
建築
土木
卸売
金融
不動産
鉄道
その他運輸
電信・電話
郵便
医療・保健衛生その他公共サービス
事業所サービス
他の個人サービス
全産業平均
同上（寄与率）CGPIベース平均
同上（寄与率）

要因別寄与度参考
エネル
生産者価
その他輸 企業物価
賃金の影 ギー輸入
格変化率
入物価の （CGPI）の
響
物価の影
影響
変化率
響
0.8%
-0.7%
1.1%
0.5%
4.7%
0.8%
-1.3%
1.9%
0.2%
-0.8%
0.7%
-1.0%
0.8%
0.9%
-0.1%
1.1%
-1.5%
1.4%
1.2%
0.3%
0.9%
-1.4%
0.8%
1.5%
1.2%
0.7%
-1.2%
1.7%
0.2%
4.7%
4.3%
-1.1%
3.7%
1.7%
9.3%
29.9%
-0.2%
30.1%
0.0%
32.2%
1.9%
-1.4%
1.8%
1.5%
0.6%
7.1%
-1.2%
2.3%
6.1%
34.0%
10.4%
-1.0%
1.0%
10.4%
19.5%
2.3%
-1.5%
1.0%
2.8%
5.5%
-0.4%
-1.5%
0.7%
0.4%
-2.3%
-2.3%
-1.4%
0.7%
-1.6%
-15.7%
0.2%
-1.5%
0.9%
0.9%
-4.2%
-1.2%
-1.6%
0.6%
-0.3%
-3.7%
0.8%
-1.5%
1.5%
0.7%
-0.1%
5.5%
-1.0%
6.4%
0.1%
-6.7%
-0.3%
-1.7%
0.7%
0.7%
0.2%
-1.7%
1.3%
0.6%
-1.3%
-1.7%
0.4%
0.0%
-1.0%
-1.2%
0.2%
0.0%
-0.2%
-0.3%
0.1%
0.0%
-0.4%
-1.2%
0.8%
0.1%
2.8%
-1.5%
4.3%
0.0%
-0.9%
-1.2%
0.3%
0.0%
-1.5%
-2.2%
0.7%
0.0%
-1.5%
-2.0%
0.5%
0.1%
-1.1%
-1.5%
0.3%
0.0%
-0.4%
-1.1%
0.7%
0.1%
-1.0%
-1.7%
0.6%
0.1%
0.5%
-1.4%
1.5%
0.4%
(100.0%) （-268.5%） (285.8%)(82.7%)
2.4%
-1.2%
2.7%
0.9%
1.0%
(100.0%) （-52.1%） (114.9%)(37.2%)

注1） 上表は、2002年上期～2005年上期の生産者価格変化率および要因別寄与度を示す。いずれも理論値。計算方法は本文参照。
注2） 50部門のうち、CGPIベースに対応して、主要31部門を計上した。

化率は企業物価（CGPI）の実績値と類似しており、全体的にみると現実の物上昇率を示している。次いで、非鉄金属、鉄鋼、

価動向を比較的うまく捉えている。ただし、鉄化学製品、電力・ガス・水道が 4～10％と相対鋼、電力・都市ガス・水道は、両者の乖離がや的に高い上昇率となっている。その一方で、農や大きい17。

林水産、加工食品、電気機械、その他製造や、

今次原油高騰期では、やはりエネルギー産業、大半の第三次産業では、生産者価格変化率はエネルギー多消費産業の物価上昇率が相対的に-2.0～1.0％の範囲にあり、多くの産業では価格大きい半面、価格上昇率が 3 年間で 1％未満のが下落している。価格の変化率は第二次石油危

産業、しかも価格が下落している産業が多いこ機時と比べて全体的に小さく、また、産業間のとが特徴的である。石油・石炭製品は約 30％の相対的な大きさも大きく異なっている。
表 3 を行方向にみると、各産業の価格変化の計算方法は脚注 14 参照。使用した産業連関表は、接続
産業連関表の 2000 年名目表（=実質表）である。
17 鉄鋼、非鉄では中国の高成長などによる国際的需給逼迫化に伴う商品市況の高騰、電力については競争激化の下での料金引き下げを反映していると考えられる。
16

要因別寄与度がわかる。例えば、石油・石炭では、生産者価格上昇のほとんどがエネルギー輸
入物価の上昇によるものである。また、電力・

社会経済研究 No.55 2007.11

73

ガス・水道もほぼ同様の傾向がある。全産業と結果について述べ、次節で主な産業別の結果をも、賃金は価格下落の要因になっている。

紹介する。表 4 は、産業別の変化要因分析の結同じ表 3 の下段に示す通り、2000 年の国内生

果を全産業平均で集計したものである 21 。集計

産額ウェイトで集計した全産業平均では、生産ウェイトには実質の国内生産額の産業別シェア

者価格は、エネルギー輸入物価の上昇によってを使用している22。

1.5 ％ 上 昇 、 そ の 他 輸 入 物 価 の 上 昇 に よ っ て

表 4 によれば、今次高騰期の生産者価格変化

0.4％上昇するが、賃金の減少により 1.4％下落

率は第二次石油危機時と比べて、産業平均ではするため、結局のところ、0.5％のわずかな上昇

16.9％低い（17.4％→0.5％、表 2、表 3 参照；

率にとどまっている 18 。今次原油高騰期では、以下同様） 23 。その要因別の寄与度をみると、エネルギー輸入物価が生産者価格の最大の上昇

賃金要因は-7.7％、輸入物価要因は-3.4％である。

要因となっているものの、石油危機時とは異な

輸入物価要因のうち、エネルギー輸入物価要因って、非エネルギー輸入物価の生産者価格上昇

は-2.8％、その他輸入物価要因は-0.7％であり、効果は小さく、また、賃金が価格下落要因とな

産業構造要因は名目ベースでは-5.8％である。

っていることが大きな特徴である。

このように、いずれの要因も物価上昇を抑えていることがわかる。

７．今次原油高騰期と第二次石油危機時との比較分析

各要因に関する実態経済に即した解釈は以下の通りである。まず賃金要因については、今次
原油高騰期の賃金の増加率が第二次石油危機時

次に、これら 2 期間の変化要因分析を行い、2と比べて 29.7％低いこと(26.8％→-2.9％)の影

つの原油価格高騰期の物価変化率の差異の要因

響により、生産者価格の上昇率は 7.7％だけ低くを明らかにする 19 。要因分析に用いた理論モデなることを、計算結果は示している。

ルは、4.2 で示した極分解モデルである20。

輸入物価要因は、エネルギー輸入物価要因とその他輸入物価要因に区別できる。今次原油高

7.1 産業平均での要因分析

騰期のエネルギー輸入物価の上昇率が第二次石油危機時と比べて 62.9％低かったこと（125.1％

まず、産業平均（産業計）でみた場合の分析→62.2％）により、生産者価格の上昇率は 2.8％だけ低くなる。産業別では、輸入物価要因はエ2000 年の国内生産額ウェイトで集計した CGPI ベース
平均では、生産者価格は全体で 2.4％の上昇にとどまっている（表 6-1 参照）。全産業平均と比べて、輸入物価の影響の大きい製造業のウェイトが高いため、上昇率は全産業平均より大きい。
19 服部・松江（2006）の精緻化を図った点は、極分解法を適用し、新たに作成した接続産業連関表を用いて産業構造変化を実質的変化と相対価格変化に分解したことである。
20 本節では、比較対象の生産者価格変化率として前節の計算結果を使用するため、若干の補足が必要である。前節の計算結果は、いずれも名目の産業連関表を使い、ベースとなる諸価格は 1.0 とみなして計算されている（脚注 14、16参照）。このため、第二次石油危機時については、4.2 で示
した極分解モデルによる計算結果とは異なったものになる。
両者の差は、1975 年の産業連関表について名目表を使うか
実質表を使うか、ベースとなる諸価格について 1.0 とみな
すか実績値を使うかの違いによって生じる。したがって、この差は主に、輸入財と国産財の相対価格の変化、および国産財の産業間の相対価格の変化の影響を表しているため、これを「計算方式の違いに伴う相対価格変化要因」と呼ぶことにする。2 期間を比較する場合、生産者価格変化率について、前節の方式のものをとるか、極分解モデルに即した計算結果をとるかについては、分析目的によって異なる。
この比較検討については今後の課題としたい。
18

ネルギー輸入財を多消費する石油・石炭、電力部門で圧倒的に大きい（産業別は後述の表 5 参
4.2 で示した極分解モデルの要因番号との対応関係は以下の通りである。（a）生産者価格変化率の 2 期間の差：前節の計算結果の 2 期間の差、（b)賃金要因：④、(c)輸入物
価要因：①、(g)実質中間投入係数変化要因：③+⑦、(h)実質エネルギー投入係数変化要因：③a+⑦a、(i)実質非エネル
ギー投入係数変化要因：③b＋⑦b、(j)労働投入係数変化要
因：⑥、(k)集計ウェイト変化要因：⑧、(l)相対価格変化等
要因：②+誤差（ ε ）+（計算方式の違いに伴う相対価格変化要因）（脚注 20 参照）。ただし、実際の計算では (f)名目産業構造変化要因、(l)相対価格変化等要因は残差として、(f)=(a)-(b)-(c)、(ｌ)=(a)-(b)-(c)-(g)-(j)-(k)で求めている。
22 2 期間の比較分析について、名目産業連関表のみを使って計算する場合、集計ウェイト変化は名目ベースのものが採用される。その分析結果は、実質ベースのものと大差はない。名目ベースの場合、集計ウェイト変化の影響は-1.6％、
相対価格変化の影響は-2.1％で、その他の影響は実質ベースの場合とほとんど同じであった。
23 変化率の差については、％ポイントまたはポイントで表示すべきであるが、本稿では簡略的に％で表示している。
21

74

原油価格高騰期の産業別物価変動

表4

今次原油高騰期と第二次石油危機時との比較分析（産業平均）

要 因 別 寄 与 度(a) 2期間の生産者(b) 賃金
価格変化
の影響
率の差

(c) 輸入 (d) エネル(f) 名目産 (g) 実質 (h) 実質 (i) 実質非 (j) 労働投(e) その他(k) 集計ウ (l) 相対価
物価の影 ギー輸入業構造変 中間投入 エネル
入係数の
エネル
輸入物価
エイト変 格変化等
響化の影響 係数変化 ギー投入 ギー投入 変化の影
物価の影の影響
化の影響 の影響
響の影響
係数の変 係数変化 響化の影響 の影響-16.9%

-7.7%

-3.4%

-2.8%

-0.7%

-5.8%

-2.0%

-2.1%

0.1%

0.2%

-0.7%

-3.2%

(100.0%)(45.4%)(20.4%)(16.3%)(4.1%)(34.3%)(11.8%)(12.4%)(-0.6%)(-0.9%)(4.4%)(19.0%)

注）上表は、今次原油高騰期と第二次石油危機時との生産者価格変化率（理論値）の差に関する要因分析の結果を示す。
（）内は要因別寄与率。計算方法は本文参照。

照）。

倒的に大きい。このほか、エネルギー寡消費のその他輸入物価も、今次高騰期では第二次石電気機械、事業所サービスなども価格上昇を抑油危機時より上昇率が 32.4％低く（30.8％→

制している。ガス・熱併給は逆に価格上昇を高-1.6％）、その影響により、生産者価格は 0.7％

める要因となっている。

だけ低くなる。

さらに、実質中間投入係数要因は、実質エネ

物価変化率はこうした賃金や輸入財コストのルギー投入係数要因と実質その他投入係数要因

変化率の違いだけでなく、2 期間における産業の 2 つに分解される。各産業における実質エネ

構造の変化からも大きな影響をうける。前述しルギー投入係数が上昇（低下）すれば、エネル

た通り、本研究の最大の特徴は、接続産業連関

ギー輸入物価の変化に伴う各部門の価格の変化表の作成・利用により、産業構造要因については大きく（小さく）なる。実質その他投入係数

実質的変化と相対価格変化に分解していることについても同様のことがいえる。実質エネルギである。すなわち、名目ベースの産業構造要因

ー投入係数要因は-2.1％、実質その他投入係数については、実質ベースの中間投入係数要因（以要因は 0.1％である。石油危機以降、産業界が中下、実質中間投入係数要因）、労働投入係数要心になって、省エネルギー、省石油、脱石油、因、集計ウェイト要因、相対価格要因に分解し、高付加価値化を推進してきた。こうした経営努

さらには、実質中間投入係数要因を実質エネル

力が実質エネルギー投入係数の大幅な低下もた

ギー投入係数要因と実質非エネルギー投入係数

らし、こうした技術構造変化が物価上昇を抑え要因に分解している。

ている。

これらのうち、実質中間投入係数要因は、技労働投入係数要因は 0.2％と、ごくわずかであ術構造の変化と産業内プロダクトミックス（実る。これは、実質ベースの製品コストに占める質値でみた品目構成）の変化の影響を捉えてい

労働費用の割合は大きく変化しておらず、そのる。中間投入係数要因は、国産財中間投入係数

物価への影響はわずかであることを示している。

要因と輸入財中間投入係数要因に区別できるが、集計ウェイト変化要因は、産業別の生産者価

ここでは一括して計測している。

格変化率を全産業で加重平均する場合に用いる

表 4 に示す通り、実質中間投入係数変化によ

国内生産額ウェイトの変化による影響を示してって、生産者価格は産業平均では 2.0％低下している。石油・石炭のウェイトが低下すれば、石いる。後述する通り、産業別では、この要因が油・石炭の価格上昇率が大きい時期では生産者

価格上昇を抑制している産業には、エネルギー

価格の産業平均値は低下する。当然ながら、価産業、エネルギー多消費産業が多い。特に、石格変化率を産業別に比較する場合、集計ウェイ

油・石炭、電力、鉄鋼の価格上昇抑制効果は圧ト変化の影響はない。産業平均では、集計ウェ

社会経済研究 No.55 2007.11

イト変化の影響は-0.7％であり、生産者価格の75

7.2 主要産業の比較分析

上昇を抑制している。3.2 で示したように、石油 ・ 石 炭 の 実 質 ベ ー ス の ウ ェ イ ト は 1975～

次に、この要因分析の結果を産業別に概観し2000 年間で 32.4％（2.0％→1.4％）低下しておよう。表 5 は、製造業を中心に主要 25 部門をり、主にその影響によるものである。

取り出し、2 つの期間の生産者価格変化率の差

相対価格変化等の影響は、輸入財と国産財との大きい順に、要因分析の結果を並べたものでの相対価格（以下、輸入財相対価格）、ある産ある。石油・石炭製品を筆頭に、電力、その他業の国産財の産業平均に対する相対価格という、 運輸、鉄鋼など、エネルギー産業およびエネル
2 つの相対価格の変化による国内物価への影響

ギー多消費産業が上位にランクしている。そこを捉えている24。相対価格変化等の影響は-3.2％

で、これらのエネルギー関連産業を中心に、そであり、生産者価格の上昇を抑制していることの特徴を簡単にまとめておく。まず、エネルギを示している 25。1985

年秋のプラザ合意以降、

ー産業についてみると、石油・石炭製品では、円高、原油安の傾向が定着し、エネルギー（特第二次石油危機時と比べて今次高騰期の価格上に石油・石炭）の相対価格は輸入財、国産財と昇率は 59.8％低い。要因別では、輸入物価上昇

もに大幅に低下した。このような経済情勢の変率が低かったことの影響により価格上昇率は化を反映して、輸入財相対価格は 1975～2000

38.0％低下しており、輸入物価要因が圧倒的に

年間で 41.6％下落、また、エネルギー相対価格大きいことがわかる。これは同産業のコストのも 23.0％下落（表 1 参照）している。これらのほとんどが石油・石炭であることを反映してい相対価格の低下が、名目ベースの各産業でのエる。

ネルギー投入係数の低下をもたらし、物価上昇

電力の価格上昇率は 38.9％低下している。電を抑制している。後述の通り、産業別では、石力の価格上昇率の低下のうち、輸入物価要因、

油危機以降のエネルギー相対価格の低下を反映

中間投入係数要因がともに 4 割程度を占め、中して、エネルギー産業、エネルギー多消費産業

間投入係数要因も大きい。

を中心に、相対価格変化等の要因が価格上昇を抑制している。
以上の各要因の相対的な大きさを示す寄与率

一方、ガス・熱併給は、他のエネルギー産業
やエネルギー多消費産業と大きく異なり、生産者価格変化率の低下幅はごくわずかである。

は、賃金要因が 45.4％、輸入物価要因が 20.4％

次に、エネルギー多消費産業についてみよう。

（うちエネルギー輸入物価要因が 16.3％）で、その他運輸26の価格上昇率は 25.1％低下してい名目産業構造要因は 34.3％である。いずれの要る。要因別では、賃金要因、輸入物価要因、実因も物価上昇を抑制している。名目産業構造要

質中間投入係数要因がそれぞれ 2～3 割を占め因のうち、実質エネルギー投入係数要因はている。

12.4％、相対価格等要因は 19.0％で、これら 2つの要因の物価上昇抑制効果が大きい。

鉄鋼の価格上昇率は 23.0％低下している。要因別では、実質中間投入係数要因が最も大きく、この要因が 5 割弱を占めている。
鉄道の価格上昇率は 19.5％低下している。要24

輸入財が国産財に対して高く（低く）なるほど、輸入財の価格変化率が同一でも輸入財の国産財への影響はより大きく（小さく）なる。また、国内のエネルギーの相対価格が上昇（低下）すれば、実質ベースの投入係数が変化しな
くても、各産業での名目ベースのエネルギー投入係数が上昇（低下）するため、エネルギー輸入物価の影響は大きく（小さく）なる。
25 表 4 では、相対価格変化等の影響は、これらの相対価格変化の影響のほか、分解式で生じる誤差を含めて計上している（脚注 21 参照）。

因別では、賃金要因が圧倒的に大きく、約 7 割を占めている。賃金要因が大きいのは、コスト
運輸は鉄道、その他運輸に 2 分割されている。その他運輸は道路輸送が主体であるが、倉庫、梱包、運輸付帯サー
ビス部門を含む。鉄道は電力多消費部門、その他運輸は石

26

76

原油価格高騰期の産業別物価変動に占める労働費用の割合が大きいため

表5

今次原油高騰期と第二次石油危機時との比較分析（主要産業）

である。
化学製品の価格上昇率は 19.3％低下
している。化学製品は輸入依存度が大きいため輸入物価要因が約 5 割を占めている。
窯業・土石の価格上昇率は 18.4％低下している。賃金要因が約 4 割、実質中間投入係数要因が約 2 割を占めている。
エネルギー産業を除く非製造業では、コスト構造を反映して、相対的に、賃金要因の影響が大きく、輸入物価要因の影響は小さい。

８．エネルギー関連産業の投入構
造変化の影響
前節では、実質エネルギー投入係数および相対価格の変化が、エネルギー
産業およびエネルギー多消費産業を中心に物価上昇を抑えていることが明らかになった。そこで本節では、別の分析方法にしたがい、これらエネルギー

石油･石炭製品
電力
その他運輸
鉄鋼
鉄道
化学製品
窯業・土石
パルプ・紙
繊維
電気機械
製材・家具
金属製品
一般機械
非鉄金属
その他公共サービス
精密機械
輸送機械
建築
その他の製造品
事業所サービス
食料品
卸売
他の個人サービス
農林
ガス・熱供給産業計

要因別寄与度（産業別）
2期間の
実質中間
相対価格
生産者価 賃金の影 輸入物価 投入係数変化等の格変化率 響
の影響
変化の影
影響
の差
響
-59.8%-1.3%-38.0%-15.8%-4.8%-38.9%-4.2%-14.5%-14.0%-5.9%-25.1%
-8.5%
-8.2%
-6.2%
-2.4%
-23.0%-5.2%-0.4%-10.9%-8.4%-19.5%-14.2%
-2.1%
-1.0%
3.0%
-19.3%
-5.4%
-9.6%
-2.9%
-3.3%
-18.4%
-7.8%
-2.7%
-4.4%
-3.5%
-16.8%
-6.4%
-7.0%
-1.4%
-3.3%
-16.4%
-8.5%
-6.4%
3.4%
-5.2%
-16.2%
-5.8%
-4.1%
-4.5%
-5.1%
-15.4%
-7.9%
-5.1%
1.0%
-3.4%
-15.2%
-8.3%
-1.4%
-2.6%
-3.2%
-15.0%
-8.4%
-2.3%
-2.2%
-2.4%
-14.9%
-5.4%
-1.8%
0.0%
-8.7%
-14.1%-12.0%
-1.2%
-0.1%
-0.1%
-14.1%
-7.6%
-2.0%
-2.9%
-3.5%
-13.7%
-8.0%
-2.3%
-1.3%
-2.5%
-13.6%
-9.2%
-2.3%
-0.6%
-1.7%
-12.9%
-8.0%
-4.8%
3.2%
-3.4%
-12.7%
-8.2%
-3.4%
-6.0%
2.2%
-10.9%
-5.4%
-2.5%
-1.5%
-1.7%
-10.5%
-9.5%
-0.8%
-0.3%
0.0%
-10.3%
-8.7%
-1.5%
0.8%
-1.3%
-6.4%
-3.5%
-2.4%
0.1%
-1.1%
-1.1%
-4.9%
-7.2%
9.4%
0.4%
-16.9%
-7.7%
-3.4%
-2.0%
-3.3%

注 1） 上表は、今回原油高騰期と第二次石油危機時との生産者価格変化率（理論値）の差に関する要因分析の結果を示している。50 部門のうち主要 25 部門を計上した。また、労働投入係数要因は寄与度が小さかったため省略した。
注 2） 計算方法は本文参照。

関連産業を対象に、投入構造変化によ（a）2000 年の投入係数表名目表を使って、る物価への影響を分析し、これらの産業の物価

今次原油高騰期（2002 年上期～2005 年上期）

面へ果たした役割を考えてみよう。

の輸入物価上昇に伴う生産者価格上昇率を計算する。ここでは、中間投入構造変化の影響を調

8.1 分析方法

べるためであるから、賃金変化の影響は考慮しない。このため、均衡価格モデルは、簡略化しある産業の投入構造変化の影響を分析するた B となる。ここで、～
 = p Aて書けば、 p

めには、仮想的な投入係数を設定して分析するは名目表であることを示す。その他の変数記号方法がある。本節では、この比較的簡単な方法

は 4 節と同じものである。

により、以下の手順で分析する27。

d

m

m

d

（b）2000 年の投入係数表のうち、ある一つの産業（例えば石油・石炭）の国産財投入係数

油多消費部門である。
27 前節のエネルギー・非エネルギー投入係数変化の分析では投入係数の行を差し替えて計算するのに対して、本節の分析では 4.1 の均衡価格モデルにしたがい、列を差し替えて計算する。また、前節の計算では、差分の変数以外については、2 時点（第二次石油危機時と今次原油高騰期）の平均値の数値が使用されるのに対して、本節の計算では今次高騰期の数値が使用されること、また、輸入財相対価格
変化の影響は考慮されないことにより、計算結果について

両者を直接比較できないが、産業間の相対的な大きさは両者で相関が高いと考えられる。4.2 と同様な理論式を使って計算することは可能であるが、本節では、投入構造変化による今次高騰期の価格変化率への影響を明らかにすることも目的としているため、前節とは異なる簡単な計算方法をとった。

社会経済研究 No.55 2007.1177

列ベクトルおよび輸入財投入係数列ベクトルを影響に区別できる。電力産業の実質中間投入係

1975 年名目表のものに差し替えた仮想的な投数の変化の影響により、生産者価格の上昇率は入係数行列表を用いて（a）と同様な計算を行う。

電力では 4.14％だけ低下し、その波及により産 B
 = p A
この場合の均衡価格モデルは、p

業平均では 0.17％だけ低下している（同表の④）。

d

m

m*

d*

である。ここで、*は仮想的なデータであること

価格高騰に対応して原子力発電を積極的に推しを示す。
（c）2000 年の投入係数表のうち、ある一つの産業の国産財投入係数列ベクトルおよび輸入
財投入係数列ベクトルを 1975 年実質表のものに差し替えた仮想的な投入係数行列表を用いて（a）と同様な計算を行う。この場合の均衡価格

モデルは、 p

これは、第一次石油危機以降、電気事業が原油d= p m A m* B d* である。

そして、（d）＝（a）―（b）、（e）＝（a）―（c）を求める。（d）、（e）はそれぞれ、ある産業の名目投入係数、もしくは実質投入係数
が 2 時点間(1975～2000 年間)で変化したことによって、今次原油高騰期の輸入物価上昇に伴う産業別の価格上昇率がどれだけ変化したかを示している。また、両者の差（（d）―（e））は、産業間の相対価格変化の影響を捉えている。
8.2 主要産業の比較分析
表 6 は、上記の方法による計算結果（上記の（d）、（e））をまとめたものである。
まずエネルギー産業についてみる。電力産業の名目投入係数の変化の影響により、今次高騰期の生産者価格上昇率は、電力産業では 8.93％
低下し、その波及により他の産業も低下し、産業平均では 0.36％だけ低下している（表 6 の③）。
これは、電力産業の名目の中間投入係数が 1975
年以降低下したことによって、今次原油高騰期
での電力の価格上昇率が大幅に低下していることを示している。

進め、電源構成を石油・石炭から原子力へシフトさせたためと考えられる28。
一方、相対価格変化の影響は、産業間の相対価格変化に伴う電力産業の名目中間投入係数変化の影響を捉えている 29 。この相対価格変化の影響も、電力の価格上昇を抑制している。生産者価格の上昇率は電力では 4.79％、産業平均では 0.19％だけ低くなっている（同③-④：2 つの差、以下同様）。第二次石油危機以降 2002 年頃までの原油価格の下落傾向により、火力発電の燃料となる石油・石炭の相対価格は大幅下落した。この石油・石炭の相対価格の低下が電力産業の名目ベースのエネルギーの投入係数の低下をもたらし、その効果により、電力の価格上昇率が低く抑えられているわけである。
次に、石油・石炭産業についてみよう。石油危機以降の石油・石炭産業での名目中間投入係数の低下によって、今次高騰期の生産者価格上
昇率は石油・石炭産業では 17.03％低下し、その波及により産業平均では 0.54％だけ低下している（表 6 の①）。各産業への影響をみると、
石油・石炭を多消費する電力、ガス、鉄鋼などの価格下落率が相対的に大きい。
ただし、石油・石炭産業の名目中間投入係数
は、中間投入係数自体の低下によるものよりも、付加価値の一部である純間接税（間接税-補助金）の著しい増加がその主因と考えられる30。

わが国の発電電力量に占める電源構成比は、火力が 1975
年度の 74.8％から 2000 年度 56.0％へと低下する一方で、原子力発電は 1975 年度の 6.1％から 2000 年度 34.2％へと上昇している（電気事業連合会統計委員会編（2006））。
29
前節で示した相対価格変化等要因とは異なる。本節の相対価格変化の影響は、輸入財相対価格の変化の影響は考慮
されず、国産財の産業間相対価格（特にエネルギー相対価格）の影響を捉えたものになる。
30 石油・石炭産業の名目中間投入係数は 1975 年の 0.824
が 2000 年では 0.589 へと大幅に低下している。その一方で、純間接税が 1975 年の 1.08 兆円から 2000 年の 4.50 兆円へ
28

当然ながら、電力価格から波及する各産業の価格上昇率の低下は、電力多消費の鉄鋼など素材産業では、他の産業と比べて大きい。
以上の名目の中間投入係数変化の影響は、実質の中間投入係数変化と相対価格変化の 2 つの78

原油価格高騰期の産業別物価変動

表6

エネルギー関連産業の投入構造変化の生産者価格への影響（今次原油高騰期に関する計測結果）

投入構造変化
①石油・ ②石油・
の産業
石炭
石炭
影響を
（名目） （実質）受ける産業エネルギー産業
石油・石炭
電力
ガス・熱併給非エネルギー製造業
窯業・土石
鉄鋼
非鉄金属
機械
その他製造
非エネルギー非製造業
その他運輸
産業計

-7.25%-17.03%-0.64%-0.43%-0.34%-0.49%-0.64%-0.25%-0.21%-0.42%-0.30%-1.96%-0.54%-4.15%-9.75%-0.36%-0.24%-0.20%-0.28%-0.37%-0.15%-0.12%-0.24%-0.17%-1.12%-0.31%

③電力
（名目）

④電力
（実質）

-4.67%-0.11%-8.93%-0.21%-0.35%-0.44%-0.68%-0.43%-0.27%-0.29%-0.16%-0.14%-0.36%-2.17%-0.05%-4.14%-0.10%-0.16%-0.20%-0.32%-0.20%-0.12%-0.14%-0.07%-0.06%-0.17%⑤窯業・ ⑥窯業・⑨非鉄 ⑩非鉄 ⑪その ⑫その⑦鉄鋼 ⑧鉄鋼
土石
土石
金属
金属 他運輸 他運輸（名目） （実質）（名目） （実質）（名目） （実質） （名目） （実質）-0.01%
0.00%-0.02%-0.02%-0.17%-4.31%-0.07%-0.05%-0.07%-0.04%-0.04%-0.01%-0.08%

0.00%
0.00%
0.00%
-0.01%-0.05%-1.12%-0.02%-0.01%-0.02%-0.01%-0.01%
0.00%-0.02%-0.02%-0.01%-0.03%-0.03%-0.76%-0.10%-7.91%-0.04%-0.43%-0.29%-0.05%-0.03%-0.26%-0.02%-0.01%-0.02%-0.03%-0.59%-0.08%-6.10%-0.03%-0.34%-0.23%-0.04%-0.02%-0.20%-0.01%
0.00%-0.02%-0.02%-0.38%-0.05%-0.10%-9.31%-0.28%-0.15%-0.03%-0.02%-0.13%

0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
-0.08%-0.01%-0.02%-2.00%-0.06%-0.03%-0.01%
0.00%-0.03%-0.10%-0.10%-0.10%-0.14%-0.16%-0.32%-0.20%-0.13%-0.13%-0.20%-0.30%-2.96%-0.25%-0.03%-0.03%-0.03%-0.04%-0.05%-0.10%-0.06%-0.04%-0.04%-0.06%-0.10%-0.94%-0.08%

注 1） 上表は、1975～2000 年間におけるエネルギー関連産業の投入係数の変化により、今次高騰期の生産者価格変化率が産業別にどれだけ変化したかを示したものである。いずれも理論値である。
注 2） （名目）は名目投入係数表、（実質）は実質投入係数表を使った計算結果である。したがって、（名目）-（実質）は、同期間における相対価格変化の影響を示している。
注 3） 計算方法は本文参照。

名目中間投入係数変化の影響は、実質中間投技術的な効率改善による投入係数の低下はわず

入係数変化と相対価格変化の影響に区別できる。 かなものであった可能性もある。
実質中間投入係数の変化の影響により、生産者

一方の相対価格変化も、石油・石炭産業の価価格の上昇率は石油・石炭では 9.75％だけ低下

格上昇を抑制している。相対価格変化の影響にし、その波及により産業平均では 0.31％だけ低より、石油・石炭価格の上昇率は 7.28％、産業下している（同表の②）。これは、石油危機以

平均では 0.23％だけ抑制されている（同表の③

降、石油・石炭産業が重質油対策技術の開発や-④）。これは第二次石油危機以降のエネルギー

設備の導入を積極的に推し進め、生産性の向上（特に石油・石炭）の相対価格の大幅な低下にを図ったためと考えられる 31 。ただし、この点よるものである。

については、純間接税の大幅な上昇が、名目の以上のほか、エネルギー産業にはガス・熱併

中間投入係数だけでなく、実質中間投入係数の給産業がある。ガス・熱併給産業は、電力、石低下をも引き起こしている可能性が大きく、か油・石炭産業とは異なり、実質中間投入係数のなり割り引いて考える必要がある32。実際には、変化は物価上昇要因となっている33。
次に、エネルギー多消費産業についてみる。

と急増し、純間接税の投入係数は 1975 年の 0.112 が 2000
年では 0.345 に達している。第一次石油危機以降、石油製品には暫定的に高い税率が課されている。ガソリン税（揮発油税+地方道路税）、軽油引取税は 1975 年と比べて 2000
年では約 2 倍まで上昇し、この税率の引き上げにガソリンや軽油の消費量の増加の効果が加わり、石油製品の純間接税が急増した。
31 省エネルギーを中心とした主要産業の技術動向について
は、通商産業省編（1984）、資源エネルギー庁（2007）などを参照のこと。ただし、特定の技術が省エネルギー、省
石油、効率改善の面でどの程度効果があるかは、産業連関
表では把握できない。この点については、工学的な技術評
価の分析が必要であり、本分析の範囲ではない。
32 石油･石炭産業の実質投入係数については、
同産業の生産
額のインフレータが 1975～2000 年間における純間接税の大幅な増加を正確に捉えていないため、1975 年の石油産業の純間接税（実質）が過小評価され、その結果、実質中間

ここでは投入構造変化の物価抑制効果が大きい
４業種を取り上げる34。同じ表 6 によれば、名投入係数が過大に評価され、その影響により 1975～2000
年間の実質中間投入係数が大幅に低下している可能性が高い。この点は今後の検討課題としたい。
33 ガス・熱併給の価格変化率は、自部門では名目ベースで-2.17％、実質ベースで 3.31％、産業平均ではそれぞれ-0.01％、0.02％である(表 6 注 2 参照)。実質中間投入係数の変化は価格上昇要因となっているが、これは、近年の都市化や分散型エネルギー源の利用拡大を背景に熱併給事業が拡大しており、原材料となる石油・石炭の投入割合が増えているためと考えられる。
34 その他の素材産業では、化学の価格変化率は、自部門で

社会経済研究 No.55 2007.11

79

目、実質ベースともに中間投入係数変化の影響

中間投入係数の低下の影響によるものである。

が大きいのは鉄鋼である。鉄鋼産業の名目中間

実質中間投入係数の影響では、特に、石油・石投入係数の低下によって、今次高騰期の生産者

炭、電力、鉄鋼の 3 業種が大きく、これら 3 業

価格上昇率は鉄鋼産業では 7.91％低下し、その種の実質中間投入係数の影響は、上記の 6 業種

波及により産業平均では 0.26％だけ低下してい合計の 8 割強（＝0.68/0.81）を占めている。

る（同表の⑦）。
実質中間投入係数変化、相対価格変化はとも

９．おわりにに物価を抑制しているが、前者の影響が圧倒的に大きい。実質中間投入係数の変化の影響によ

今次原油価格高騰期の生産者価格上昇率は、り、生産者価格の上昇率は鉄鋼では 6.10％だけ

第二次石油危機時と比べて産業平均では 17％低下し、その波及により産業平均では 0.20％だ

ポイントも低い。本分析によれば、物価上昇率

け低下している（同表の⑧） 35 。これは、石油が大幅に低い要因として、輸入物価上昇率の低危機以降、鉄鋼産業が連続鋳造技術、高炉炉頂いことが約 2 割、賃金上昇率の低いことが 4 割

圧発電などの省エネルギー技術を開発し、新鋭

強、産業構造変化の影響が 3 割強を占め、いず設備を導入したためであると考えられる。

れの要因も物価上昇を抑えている。

非鉄金属は名目中間投入係数変化の影響では

産業構造要因のうち、特に、石油・石炭、電鉄鋼を上回るが、要因別では技術構造変化より力、鉄鋼の 3 業種の投入構造の変化が、今次原

も、相対価格変化の影響のほうが大きい。

油価格高騰の国内インフレーションへの波及を

窯業・土石は、名目中間投入係数変化の影響食い止める大きな作用をしている。石油危機以では鉄鋼に次いで大きいが、その大半が相対価降、電力では石油火力から原子力への電源シフ

格変化の影響によるものである。

ト、鉄鋼では連続鋳造法などの生産工程の変革

その他運輸の価格上昇率の低下幅（名目）はや技術開発を推進してきた。これらの企業努力

鉄鋼の 4 割程度に過ぎないが、産業計の価格上が技術構造変化（主に実質エネルギー投入係数昇率の低下幅(同)は鉄鋼に次いで大きい。これの低下）をもたらし、今次原油高騰期での物価は、その他運輸の国内生産額のシェアが鉄鋼の上昇を抑制していることに注目すべきである。

2 倍以上大きいためである36。その他運輸の実質今後、中国の高成長などを背景に、中長期的中間投入係数変化は、自動車燃費の改善、輸送には国際エネルギー需給は逼迫する可能性が高の効率化によるものと考えられる37。

く、また、地球温暖化問題への対応も喫緊の課以上の分析結果は、前節の結果と整合的であ題である。日本経済の持続的な成長には、引きる。本節の分析によれば、産業構造変化の影響続き、全産業・全部門での省エネルギー・脱石

による物価上昇抑制効果は、エネルギー関連産油を推進する必要があり、特に、電気事業にお業での名目中間投入係数の低下がその主因であいては、地球温暖化への対応もあり、石油火力

り、そのうち半分程度はこれらの産業での実質から原子力発電へのさらなるシフトが最大の課題であろう。

は名目ベースで-0.65％、実質ベースで-1.23％、産業平均ではそれぞれ-0.03％、-0.06％である。紙・パルプの価格変化
率は自部門ではそれぞれ-0.03％、0.00％である。
35 鉄鋼については、石油製品よりも石炭製品の投入係数の低下の影響が圧倒的に大きい。名目投入係数は、石油製品
は 1975 年の 0.013 が 2000 年の 0.003 へ、同様に、石炭製品は 0.076 が 0.012 へ低下している。
36 2000 年の鉄鋼は 1.8％、その他運輸は 4.3％である。
37 投入係数要因が小幅であるのは、自動車の大型化に伴う燃費の悪化要因などもあるためと考えられる（日本エネル
ギー経済研究所計量分析ユニット編（2004））。

80

参考文献
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Erik Dietzenbacher & Bart Los (1998) ,“ Structural Decomposition Techniques: Sense
and Sensitivity, ” Economic Systems Research,
Vol.10,No.4 pp.307-323.

原油価格高騰期の産業別物価変動

謝辞
本稿の作成に際して、匿名査読者 2 名の方から、多くの貴重なご指摘を賜った。また、門多治氏（（財）
電力中央研究所）他の方々からも有益なコメントを頂いた。ここに記して深く感謝申し上げる。もちろん、あり得る誤りは筆者がその責を負うものである。

はっとり
ひとみ

つねあき

電力中央研究所

かずみ
電力中央研究所

社会経済研究所

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81

1990 年代以降の財政政策の効果
The Effects of Fiscal Policy Since the 1990s
キーワード：フォワードルッキングモデル、定常均衡モデル、政府債務残高、消費税率、デフレーション

千

田

亮

吉

本稿では、フォワードルッキングモデルとそれに終端条件を与える定常均衡モデルを用いて、1990
年代以降のわが国における財政政策の効果を定量的に評価した。シミュレーション分析の結果によると、財政支出の拡大や家計直接税の減税はたとえそれが恒久的なものであっても、将来の消費税率の引き上げを織り込んだ消費の減少によってその効果がかなり相殺される。一方、法人税率の引下げ
は定常状態の実質 GDP を上昇させることを通じて将来所得を引き上げ、消費と投資を拡大させる効果がある。
１．はじめに
２．モデルの構造
2.1 フォワードルッキングモデルの概略
2.2 フォワードルッキングモデルの主要方程式
2.3 定常均衡モデル
３．ベースライン解の特徴

４．財政政策の効果に関するシミュレーション分析
4.1 財政支出の一時的拡大
4.2 財政支出の恒久的拡大
4.3 家計直接税率の一時的引き下げ
4.4 家計直接税率の恒久的引き下げ
4.5 法人税率の引き下げ
５．おわりに１．はじめにじられることが多く、また、経済安定化の役割を金融政策ではなく裁量的な財政政策に委ねる

本稿の目的は、1990 年代以降のわが国におけことに関しては否定的な見解が多い 3。ただし、る裁量的な財政政策の効果を定量的に評価する「流動性の罠」あるいは「デフレの長期化」とことである。わが国の 1990 年代の財政政策にいう特異な状況の下での金融政策に焦点を当て

ついては、その効果に関して様々な見解が述べつつ財政政策の有効性に言及している研究もあられている。財政政策の効果が小さいにも関わる 4。

らず支出拡大を行なったことが巨額の政府債務財政政策の短期的な効果についての実証分析をもたらしたという指摘がある一方で、財政拡はすでに数多く行われており、1990 年代に財政大が抑制気味に行なわれたことで、景気回復が政策の効果が低下したという結果が得られてい遅れてしまったという指摘もある1。また、巨額るものが多い5。本稿では、1990 年代以降のマの政府債務のサステナビリティ問題や財政赤字

クロ経済の推移、特にデフレーションの長期化削減のための方策といった中長期的なテーマにを再現できるフォワードルッキング型のマクロついてもさまざまな議論が交わされている2。一方、1990 年代以降の金融政策についての議論の中では、金融政策は財政政策とは切り離して論1 財政政策の効果に関する議論は、岩田・宮川(2003)、浜田・堀内(2004)等で行なわれている。
2 2005 年から 2006 年始めにかけて、経済財政諮問会議でもこの点に関して活発な議論が交わされた。

3

代表的な見解として、新保(2002)を参照せよ。
Krugman(2000)は流動性の罠に陥った原因が一時的なものであれば財政政策は有効であると述べている。また、岩本(2004)はデフレの罠からの脱却が財政政策のスタンスに依存することを理論的に明らかにしている。
5 中里(2005)では財政政策の短期的な効果に関する実証分
析のサーベイが行われている。それによると、無制約 VARモデルあるいは構造 VAR モデルを用いた分析では、多くの場合 1990 年代に財政政策の効果が低下している。また、
マクロ計量モデルを用いた分析例は少ないが、乗数の低下を確認しているものがある。
4

82

1990 年代以降の財政政策の効果

計量モデルによって、財政政策の効果を定量的

２．モデルの構造に明らかにしていく。
近年、マクロ経済を歴史的に評価する際にも本節では、モデルの構造について説明する。

動学的一般均衡モデルが用いられるようになっ

本稿では、内生変数の将来値を含むフォワードてきている6。価格や賃金の粘着性を考慮した動ルッキングモデルを用いてシミュレーション分

学的一般均衡モデルは、実際の時系列データの析を行うが、モデルを解くためには内生変数の推移をかなりトレースできるようになっており、将来値に終端条件を与えなければならない。こ今後は従来マクロ計量経済モデルが担っていたのようなモデルの解法はいくつかあるが、本稿役割を果たしていく可能性は高い7。ただし、依では定常均衡モデルを作成して、定常状態の値

然として highly stylized なモデルであり、具を終端条件として与える 10。政策変更のシミュ

体的な政策分析に用いることが難しい面もある。

レーションでは、まず定常均衡モデルを解きそそこで、IMF の Multimod や日本銀行の JEMの解を終端条件として与えてフォワードルッキのように、動学的一般均衡モデルの基本的な枠

ングモデルを解く。政策が定常状態の人的資産組みを維持しながら、より現実的な政策分析もや限界ｑに影響を与えると終端条件が変化し、行える大型のモデルが開発されてきた8。これら

そこに向かっていく内生変数の経路が変化するのモデルは、定常状態を描写するモデルと短期ため、全求解期間にわたって影響が生じる。さ的な変動を表すモデルを組み合わせた形になっらに、フォワードルッキングモデルを解く際にていて、適用できる範囲は大変に広い9。

は、モデルに対する政策の直接的影響が加わる

本稿のモデルも、経済主体の異時点間の最適ことになる。

化を基礎としながら、従来のマクロ計量モデル

2.1 ではフォワードルッキングモデルの概略

が持つ性質も合わせ持つという意味では、を説明するが、SNA のフローとストックの関係、

Multimod や JEM と同種のモデルである。フォ

財政部門の構造等は定常均衡モデルでも基本的

ワードルッキング変数に関する終端条件は、定に同じである。2.2 ではフォワードルッキング

常均衡モデルを作成して定常状態の値を与える。

モデルを特徴付ける消費と設備投資の決まり方

特徴としては、モデルの特徴としては方程式数を中心に、主要方程式を紹介する。２－３ではが約 150 本と比較的小型であること、SNA の定常均衡モデルの構造を簡単に解説する。

フローとストックの関係、生産、支出、分配の関係を忠実にモデルに取り入れていることをあ

2.1

フォワードルッキングモデルの概略

げることができよう。以下では、まず、第２節
でモデルの構造と主な方程式について解説する。

財政政策の効果を分析するモデルなので、財第３節では、ベースラインケースの特徴を確認

政部門、社会保障部門がかなり詳しくなっていする。第４節では、財政政策の効果に関するいる。使用したデータは基本的に93SNAのデータ

くつかの分析を行い、最後に、第５節で、結果である。部門分割については、SNAの５部門をの要約と今後の展望について述べる。

家計（対家計民間非営利団体＋家計）、法人企

日 本 経 済 を 対 象 と し た 分 析 と し て 、 Hayashi and
Prescott(2002),Fuchi etal.(2005),藤原(2006)がある。
7 このような動学的一般均衡モデルの代表例である
Christiano, Eichenbaum and Evans(2005)では、価格、賃金の硬直性以外に投資の調整費用、可変的な稼働率などが組み込まれている。
8 Multimod については Laxton et al.(1998)、JEM については Fujiwara et al.(2005)を参照せよ。
9 日本銀行の JEM は定常均衡モデル、短期均衡モデル、短期ダイナミックモデルの３つのモデルからなる。

業（非金融法人企業＋金融機関）、一般政府（中6

央政府＋地方政府＋社会保障基金）の３部門に統合した。モデルは暦年モデルで、年度でのみ利用可能なフロー変数は暦年に変換した。各推10 フォワードルッキングモデルの解法については、伴他(2001)に詳しい解説がある。

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83

計式の推計期間は基本的には1980年から2003（６） 家計部門は、労働供給の結果得られる雇年であるが、社会保障関係の式についてはSNA

用者所得および個人企業の営業余剰とのデータの制約から1990年以降のデータで推社会保障給付から消費を行い、また、直計している。

接税、社会保障負担などを支払った後、モデルの主な特徴は以下のとおりである。

純固定資産（大部分は住宅）と土地に対（１） 実質 GDP は需要サイドから決まる。需する投資を行う。家計部門は一貫して資要の大きさを決めるのは、消費関数、設金の供給者であり、残った資金が金融資

備投資関数、住宅投資関数、輸出関数、産の純増になる。

輸入関数で決まる各最終需要項目と政（７） 企業部門は、生産活動の結果得られる付

府支出の大きさである。

加価値から労働費用を家計部門に、直接（２） 供給サイドは産業、政府サービス生産者、税を一般政府部門に支払った後、純固定

対家計民間非営利サービス生産者に分資産と土地に対する投資を行う。これら割した。産業と政府サービス生産者の実の結果発生する資金過不足が金融資産

質生産額はコブ・ダグラス型生産関数で、の増減につながる。

対家計民間非営利サービス生産者の実（８） 一般政府部門は、直接税、間接税、社会

質生産額は人口変数で決まる。需給ギャ保険料が主な受取で、政府消費、社会保

ップは産業部門だけで発生すると仮定

障給付の支払を行い、さらに純固定資産

している。

（公的資本形成）と土地に対する投資を（３） 実質 GDP の潜在的な大きさ（以下では行う。これらの結果発生する資金過不足

潜在 GDP）は、産業において最大限にが金融資産の増減につながる。税収はす稼働される資本ストックから生み出さべて内生変数で、企業や家計の所得、消れる資本サービスの大きさと、潜在的な費水準で説明している11。各種の社会保就業者数が過去の最大値に等しい時間

障給付は６０歳以上人口や物価水準、社の就業をすることにより生み出される

会保障負担は賃金水準や２０歳から６労働サービスの大きさから決まる。資本

５歳人口で説明している12。政府消費、社

ストックの推移は需要サイドの設備投会扶助金、公的資本形成は外生変数である。

資額から説明できる。また、潜在的な就（９） モデルの中では、比率、価格以外の変数

業者数は２０歳から６５歳人口で説明

は、TFP×労働力人口×総労働時間で割した。

った値を用いている。

（４） インフレ率は需給ギャップ、期待インフ
レ率、過去のインフレ率に依存して決まる（ニューケインジアン型フィリップス
曲線）。
（５） 政策金利（コールレート）は、需給ギャ
ップ、インフレ率に依存する（テイラールール）。長期プライムレート（民間金利）はコールレートの将来値の加重平均、国債利回りは（長期プライムレート－リ
スクプレミアム）で決まる（リスクプレ
ミアムは推計によって決める）。

なお、各部門の土地の純取得額、人口変数、海外
11

消費税収は、各最終需要項目に課税対象割合と税率を乗じて計算した。課税対象割合は 1997 年４月の税率引き上げを利用して以下のような簡易計算で求めた。
[1]四半期データを用いて各最終需要項目のﾃﾞﾌﾚｰﾀｰを説明する式を推計する。ただし、1997 年第２四半期以降のダ
ミー変数を入れる。
[2]推定結果より、2%の消費税率の引き上げでﾃﾞﾌﾚｰﾀｰが何%上昇したかがわかる。
例えば、上昇が 1%であれば課税対象割合を 50%という決め方をする。得られた数字は次のとおりである。なお、
住宅投資の割合は１とした。
民間最終消費：0.68 政府最終消費：0.19
公的資本形
成 ：0.77
12 社会保障給付は、厚生年金、国民年金、共済組合年金、雇用保険、国民健康保険、老人医療保険に分割して説明している。また、社会保障負担は、厚生保険の健康保険と厚生年金、国民年金、国民健康保険、共済組合、組合管掌健康保険に分割した。

84

1990 年代以降の財政政策の効果

変数、各種税率、保険料率等は外生変数である。
2.2

α ：労働所得の減少率

フォワードルッキングモデルの主要方程

人的資産のデータは、この推移方程式を利用し式て作成した。作成方法の詳細は補論１で説明している。1982 年から 2003 年の年次データを用

本稿のモデルでは、すべての構造方程式が経いた推定から、θ + p = 0.03, λ = 0.3 が得られた

θ = 0.02, α = 0.03, p = 0.01 と済主体の最適化行動から導出されているわけで14。この結果から、はない。住宅投資関数、輸入需要関数、輸出需仮定して、フォワードルッキングモデルと定常

要関数は従来のマクロ計量モデルと同様の特定均衡モデルを解く際には p + α = 0.04 とした。

化が採用されている。消費関数と設備投資関数
だけが、家計と企業の異時点間の最適化から導設備投資関数

かれる。以下では、フォワードルッキング変数

設備投資関数は、資本ストックの調整に費用を含む方程式を中心に、主要方程式について簡がかかるという仮定の下で、企業の利潤最大化

単に説明する。

行動から以下のように導かれる15。

消費関数
消費関数は Blanchard(1985)の連続型世代重⎞IOP95 tqt
1 (1 − τ z ) PIOP95 t ⎛⎜⎜=− 1⎟⎟ + μ
KGC 95 t −1 κ (1 − τ ) PGDP95 t ⎝ (1 − τ z ) PIOP95 t⎠(3)複モデルから導かれる。家計は、予算制約の下で生涯の期待効用を最大化するが、各時点で一定の死亡確率に直面していると仮定する。また、労働所得は年齢とともに減少するという仮定を置く 13。さらに、一定割合の家計が流動性制約下にあると仮定して、以下の消費関数の推計を行なった。

CP 95 = (1 − λ )(θ + p )( H + A) + λ (YDH / PCP 95)(1)

IOP95 ：実質設備投資
KGC ：実質資本ストック

τ ：法人税実効税率
z ：投資による将来の減価償却の割引現在価値

PIOP95 ：設備投資デフレーター
q ：限界ｑκ , μ ：調整費用関数のパラメーター

CP95 ：実質民間消費 θ ：時間選好率

p ：死亡確率H ：人的資産

また、限界ｑは以下の推移方程式に従う。

A ：非人的資産
λ ：流動性制約下の家計の割合

⎡ ∂F
1
∂G ⎤
qt = (1 − τ ) × PGDP95 t × ⎢
qt +1
−
⎥+
⎣ ∂K t ∂K t ⎦ 1 + it + δ

YDH ：家計の名目可処分所得

PCP95 ：家計の消費デフレーター(4)

上記の消費関数に含まれる変数のうち、人的資

F ：生産関数 G ：調整費用関数
δ ：物的減耗率 i ：名目利子率産は以下の推移方程式に従う。

H t = YDH t +1
H t +1
1 + rt + p + α

YDH ：家計可処分所得

13

(2)

r ：実質利子率

この仮定は、退職後に所得が下がることに対応している。

14 わが国の家計を対象とした流動性制約の分析について
は、竹田・小巻・矢嶋(2005)第 3 章で紹介されている。30%という推計結果は、不況下の 1990 年代を含む推計である
ことを考慮すると、過去のマクロデータを用いた分析結果とほぼ整合的である。
15 導出の詳細は Abel(1980) 、鈴木 (2001)等を参照せよ。

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85

調整費用関数のパラメーターのうち、 μ につい法人企業の労働分配率が等しいと仮定しているては物的減耗率 δ に等しいと仮定して(3)式のことになる18。

推定を行なった。また、限界ｑのデータは 1970

TFP は、以上のデータを用いて生産関数から年の値を初期値として計算した。q t の初期値は逆算することができる。 TFP の成長率は 1980

推定された設備投資関数が観察値を良く説明できる水準に設定した。

年から 1992 年が 1.18%、1992 年から 2003 年が0.68%で、1990 年代以降成長率は半減している。
潜在 GDP に関しては、 TFP を所与として、
就業者数、労働時間数、稼働率の最大値を生産

生産関数、潜在 GDP、TFP の推計
わが国の潜在的な GDP（以下では潜在 GDPと記す）の大きさを計測することはそれ自体が関数に代入して求めた。計測方法の詳細は補論で説明している。

一つの研究目標になるものである 16。観察される GDP と潜在 GDP の差が需給ギャップになる

ニューケインジアンフィリップス曲線
価格の粘着性を前提とした多くの動学的一般

ので、マクロ経済政策に関する判断を行うための重要な変数である需給ギャップの大きさは潜在 GDP の計測結果に依存する。また、潜在 GDPの計測方法には、タイムトレンドの当てはめ、HP フィルターによるトレンドとサイクルの分離、生産関数アプローチなどがあり、どの方法を採用するかによって結果も当然異なる 17。本稿では、マクロモデルの内部で潜在 GDP も内生的に決定されるので、生産関数アプローチを均衡モデルでは、インフレ率の決定はニューケ
インジアンフィリップス曲線と呼ばれる方程式
を用いて価格調整メカニズムを表している。また、IMF の Multimod や日本銀行の JEM といった大型のモデルでも同様のメカニズムが組み込まれている。理論的には、インフレ率は企業の限界費用（伸縮価格ケースとの乖離）と期待
インフレ率に依存することになるが、実際にモデルで採用される定式化は以下のように限界費採用する。
生産関数として以下のようなコブ・ダグラス

用の乖離を需給ギャップで置き換え、一期前のインフレ率を加えたものである19。

型生産関数を想定する。

XTI 95 = TFP × ( H × EWC)α × (CUR × KGC95)1−α

π t = β 0 + β1 log(GDP95 / GDP95P) + β 2π t +1 + β 3π t −1
(6)

(5)

π t ：インフレ率（GDP デフレーター変化率、

XTI 95 ：産業の実質生産額
H ：実労働時間数
EWC ：産業の就業者数
CUR ：稼働率 TFP ：全要素生産性

消費税抜き）

GDP95 ：実質 GDP
期待インフレ率を実際のインフレ率で置き換え、生産関数のパラメーター α は労働分配率を用(6)式を 1982 年から 2002 年のデータを用いていた。労働分配率は雇用者報酬÷（雇用者報酬推定すると、需給ギャップ（ GDP 95 / GDP 95 P )＋固定資本減耗（除、一般政府）＋営業余剰（法が１でインフレ率が一定となると、そのときの人企業））で求めた。個人企業の労働分配率とインフレ率は約 1.6%である。
18

潜在 GDP の主な計測例として、宮尾(2004)、宮川・真木(2004)、貞廣(2005)などがある。本稿の計測方法は、宮尾(2004)に基づいている。
17 貞廣(2005)では、４つの方法による潜在 GDP の計測結果の比較が行われている。
16

労働分配率の計測に関する詳細は鎌田・増田(2001)を参照せよ。
19 ニ ュ ー ケ イ ン ジ ア ン フ ィ リ ッ プ ス 曲 線 に つ い て はWalsh(2003)を参照せよ。また、Gali and Gertler(1999)
は、限界費用の乖離を需給ギャップで置き換えることに関する問題点を指摘している。

861990 年代以降の財政政策の効果

中央銀行の政策反応関数20以上がフォワードルッキングモデルの主要な政策金利であるコールレートは、以下の政策方程式である。モデルの中では、(6)式と(7)式が反応関数によって決定される。モデルの中では、需給調整機能を担う。α 2 > 1 であれば、超過需基本的に以下の式で決まるモデルの解が負のと要（供給）によってインフレ率が上昇（下落）

きには０に置き換えるゼロ制約を課している。

するとそれ以上に名目利子率が上がり（下がり）、

推定結果から、目標インフレ率を 1.6%としたと実質利子率の上昇（低下）を通じて需要は縮小

き、需給ギャップが１であるとコールレートの（拡大）する。推計結果によると、α 2 の値は約

値は約 3.6%になる。

1.3 である。
図１は、モデル全体の構造を示したものであ

IRCRt = α 0 + α 1 ln(GDP95 / GDP95 P) + α 2 (π t − π * )IRCR ：コールレート

る。フォワードルッキング変数は人的資産、限界ｑ、期待インフレ率の３つであるが、このう(7)

ち、期待インフレ率は外生的に値を与えている。

π ：目標インフレ率

残りの２つの変数は内生変数で、モデルを解く*

ためには終端条件を与える必要がある。本稿では、終端条件として 2.3 で説明する定常均衡モ
デルの解を与えている。
実質GDP
将来の可処分所得の割引現在価値

民間消費

将来のキャッシュフローの割引現在価値

民間設備
投資

人口変数

資本ストック

住宅投資
在庫投資
政府集合消費
政府個別消費
公的資本形成
輸出等
輸入等

潜在GDP
GDPギャップ
期待インフレ率
インフレ率
名目利子率
実質利子率

名目所得
各種税率
保険料率

政府収入

財政収支

政府支出

社会保険給付

政府債務
残高

：外生変数
図１ フォワードルッキングモデルの概略

20 日本経済を対象として政策反応関数を推計した例として、地主他(2001)、McCallum(2003)などがある。

社会経済研究 №55 2007.11

2.3

87

定常均衡モデルKGC 95 =(1 − α ) XTI 95(1 + i + δ )(1 − τ ) PGDP95(i + δ − π I ) PIOP95(1 − τ z )フォワードルッキングモデルを解くには、フォワードルッキング変数について終端条件を与える必要がある。本稿では、定常均衡モデルを用いて終端条件を計算する。フォワードルッキ
ングモデルに含まれる３つのフォワードルッキ
ング変数のうち、インフレ率 π については定常均衡モデルでは外生的に与える。また、

q /(1 − τ z ) Pt I は定常均衡では１になるので、限I
界ｑは q = (1 − τ z ) Pt から計算できる。

この均衡資本ストックの水準と外生的に与えられる労働変数から実質 GDP が決定される。
また、インフレ率 π は外生的に与え、すべての価格が同じ比率で変化するという制約を置く。
需要項目のうち、民間消費はフォワードルッキ
ングモデルと同じ消費関数から決定される。また、設備投資は資本蓄積方程式から決定される。
住宅投資、公的資本形成、政府集合消費、輸出は GDP の一定割合を維持すると仮定した。政定常均衡モデルの構造について説明する。ま

府個別消費はフォワードルッキングモデルと同ず、人的資産は、(2)式で H = H t = H t +1 とおく様に老齢人口比率に依存する。最後に生産関数ことにより、以下の式から求めることができる。

から決まる潜在 GDP と各需要項目の差額で輸入が決まる。

1+ r + p + α
H=YDHr + p +α

また、財政変数については、一般政府の純金融資産残高が名目 GDP の一定比率（ベースラI
t +1

また、(11)式で q t = (1 − τ z ) Pt , q t +1 = (1 − τ z ) P

インでは－0.1）となるように必要な税収を計算

とおいて、さらに調整費用が存在しないとする

し、不足分を消費税率で調整した。図２は定常と、均衡実質資本ストックを次のように求める均衡モデルの概略を示したものである。

Iことができる。

実質利子率
２％
民間消費

人口変数

インフレ率
１％

民間設備
投資

定常均衡
資本ストック
定常均衡
限界ｑ

定常均衡
実質GDP

住宅投資
政府集合消費
公的資本形成
輸出等
最終需要
輸入等
：外生変数
図２－１ 定常均衡モデルの概略－マクロ経済部門

定常均衡
人的資産

88

1990 年代以降の財政政策の効果

定常均衡
名目GDP

名目所得

政府債務残高／GDP
目標値 ５０％

直接税率
社会保険料率

政府支出
消費税収以外の
政府収入

必要な
政府収入
必要な
消費税税収
必要な
消費税率

：外生変数
図２－２ 定常均衡モデルの概略－財政部門(2) 債務比率（政府純金融資産の対 GDP 比）

３．ベースライン解の特徴の目標値を 10%とする。モデルを解き始め
本節では、ベースライン解が 1990 年代以降

る 1992 年で実績値は約 13%なので、10%のわが国マクロ経済の問題点を再現できているを採用した。この値を変えても、シミュレ

かどうかを確認する。まず、フォワードルッキ

ーションの結果等に大きな影響はない。

ングモデルの求解期間は 1992 年から 2032 年と(3) 人口変数については国立社会保障・人口問した 21 。したがって、定常均衡モデルは2033

題研究所の中位推計をそのまま用いた。

年までモデルを解く必要がある 22。ベースライ(4) 標準労働時間は 2000 年の水準で一定、標ンケースでの外生変数の設定は 2003 年までは

準稼働率は全期間にわたって一定とした。

基本的に実績値を用いている。2004 年以降の設(5) TFP の成長率は 1992 年から 2003 年の平定は以下の通りである。
(1) 実質利子率を 3％、インフレ率（消費税率分を除く）を 1.6%とする。実質利子率はフ均をとって 0.673%とした。
(6) 年金保険料は厚生労働省による 2003 年の年金再計算の値を用いた。

ォワードルッキングモデルとの整合性を考(7) 法人税、事業税、法人住民税、個人所得税

慮して、試行錯誤によってこの値とした。

の税率は 2003 年の水準で一定とした。

インフレ率については(6)式の推定結果を(8) 公的資本形成、政府集合消費の名目の伸び考慮した。
2032 年までの 40 年間を求解期間としたのは、この期間であればフォワードルッキングモデルの解が安定し、また、２つのモデルの実質 GDP の値がほぼ等しくなるためである。2032 年時点で定常均衡モデルとフォワードルッキング
モデルの実質 GDP の乖離率は約 3.5%で、資本ストックの乖離率は 0.3%である。ただし、GDP の内訳をみると、実質民間消費はフォワードルッキングモデルの値が 14%小さ
く、逆に実質民間設備投資はフォワードルッキングモデルの値が 38%大きい。実質利子率もフォワードルッキングモ
デルでは 3.9%で、定常均衡モデルで仮定した 3%を上回っている。したがって、2032 年では２つのモデルの整合性が完全にとれているとはいえない。
22 実際には、将来人口推計値が利用可能な 2100 年までモデルを解いている。定常均衡モデルについては求解期間を変更してもモデルの解には影響しない。

率は 1%とした。

21以上の前提条件の下で定常均衡モデルを解いた後に、フォワードルッキングモデルでは、まず、定常均衡モデルから計算される消費税率を
外生的に与える 23。また、定常均衡モデルから計算される限界ｑと人的資産を終端条件として、
23 定常均衡モデルから計算される消費税率は徐々に上昇していくが、分析の対象とする 1992 年から 2003 年では6~8%程度である。

社会経済研究 №55 2007.11

89

モデルを解く。その他の外生変数の設定は、定

図５ ベースラインのコールレートの推移％
8常均衡モデルと同じとする。
フォワードルッキングモデルのベースライン

6

解の特徴をみる。図３は実質 GDP、図４はイン

4

フレ率、図５はコールレート、図６は財政収支

2の対 GDP 比の推移を示したものである。ベー0

スラインの実質 GDP はモデルを解き始める-2

1992 年に大きく低下する。これは、フォワード-4

コールレート（実績値）
コールレート（ベースライン）
コールレートの理論値（ベースライン）

1990

ルッキング変数に依存する民間消費と民間設備

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2002

2003

図５ ベースラインのコールレートの推移

投資がともに大きく低下するためである。その大きさは、実質 GDP の実績値の低下よりかなり大きい。同時に需給ギャップが拡大するため、％インフレ率が大幅に低下する。政策反応関数に2

よってコールレートは引き下げられるが、実績

図６ ベースラインの財政収支の推移

4

0
-2

値より早く 1993 年時点でゼロ金利の下限に到達し、その後 2001 年までゼロのままで推移する。政策反応関数から計算されるコールレート

-4
-6
-8

の値はマイナスになっている。したがって、需-12給調整機能が働かず、インフレ率がゼロ以下の-14状態が続いている。

財政収支の対名目GDP比率（実績値）-10

財政収支の対名目GDP比率（ベースライン）

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図６ ベースラインの財政収支の推移

4.8
4.7

図６のベースラインの値は消費税率を現実の4.6値に固定してモデルを解いた結果である。GDP

4.5
4.4

が実績値を下回ることから財政収支の赤字はや

4.3
実質GDP（実績値）

4.2

や過大になっているが、その推移はモデルの解実質GDP（ベースライン）

4.1

潜在GDP（ベースライン）によってほぼトレースされている24。

4
3.9

このベースラインの各変数の推移をみると、

3.8
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

図３ ベースラインの実質 GDP と潜在 GDP の推移

多少タイミングは異なるが、わが国のマクロ経済が 1990 年代に陥った状況をほぼ再現できている。次節では、需給ギャップ解消のために財政政策が有効であるのかどうかを、シミュレー

図４ ベースラインのインフレ率の推移％
2

ション分析によって明らかにする。

インフレ率（実績値）
インフレ率（ベースライン）
1

0

-1

-2

-3

-4
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図４ ベースラインのインフレ率の推移

2002

2003

24 消費税率を内生化した場合もほぼ同様に財政収支の推移を説明できる。

90

1990 年代以降の財政政策の効果

４．財政政策の効果に関するシミュレー
ション分析

また、投資への影響もほとんどない。1993 年から 1996 年まではインフレ率はわずかに上昇するが、その後は低下しており、デフレを解消す

本節では、前節で示したデフレーションの長ることはできない。

期化を財政政策によって解消できるのかどうか

表１には数値が示されていないが、このケーを検証する。ベースラインに対して、次の５ケ

スでは消費税は 1992 年から 1997 年が 3.3%、

ースのシミュレーションを行った。

1998 年からは 6.4%、その後 2017 年から上昇（１）財政支出（公的資本形成）の一時的拡大

し最終的には 7.6%になる。表１の最後の行の数（２）財政支出（公的資本形成）の恒久的拡大

値は、消費税を実績値に固定し、将来まで 5%（３）家計直接税率の一時的引き下げが維持される場合の財政支出拡大の効果を示し（４）家計直接税率の恒久的引き下げたものである。比較するベースラインも消費税（５）法人税率の引き下げ

率を 5%で固定したケースである。効果は消費税が内生的に変化する場合とほとんど変わらな

4.1

財政支出の一時的拡大

い。

1993 年から 1996 年まで名目公的資本形成を

4.2

財政支出の恒久的拡大

１兆円程度増加させる（モデル内の変数では0.05 の増加）。一時的増加なので、定常均衡モ

1993 年以降名目公的資本形成を 0.05（対象

デルの解への影響はほとんどない。1990 年代前

期間では実額で約１兆円）引き上げる。表２は半の財政拡大の規模を大きくすればその後のデ

この結果をまとめたものである。名目 GDP へ

フレは防げたという議論があるが、このシミュの影響はかなり大きく、また、恒久的な拡大でレーションはそれに対応したものである。結果あるので効果は持続する。実質 GDP に対するは表１にまとめられている。

影響は小さいがこちらも持続する。1998 年以降

財政拡大の効果は拡大期間中には認められる

一時的にマイナスになるのは、1998 年に消費税が、その効果は大きくない。名目ベースでは拡が 3.3%から 8.4%に上昇するためである。消費大期間の１年目から４年目まで乗数は１を超え

税率がベースラインよりも早く上がることによているが、実質ベースでは１を大幅に下回ってる人的資産へのマイナスの影響で消費が低下しいる。３割の家計が流動性制約下にあるが、消て、財政拡大の効果を打ち消す。一方、消費税

費デフレーターが上昇することから人的資産への影響を受けない設備投資は増加して潜在の影響はマイナスで、消費も低下する年が多い。

GDP を押し上げる。このため、需給ギャップは

表１ 財政支出の一時的拡大
実質GDP
潜在GDP
名目GDP
人的資産
実質民間消費
実質民間設備投資
インフレ率
コールレート
消費税率を固定
実質GDP

1992
-0.04
0.00
0.10
-0.24
-0.13
0.19
0.14
0.17

1993
0.98
0.02
1.50
-0.27
-0.21
0.23
0.36
0.00

1994
0.83
0.12
1.76
-0.56
-0.40
0.12
0.39
0.00

1995
0.57
0.20
1.77
-0.90
-0.79
0.01
0.26
0.00

1996
0.44
0.27
1.68
-1.13
-0.98
-0.13
0.04
0.00

1997
-0.62
0.32
0.33
-1.18
-1.07
-0.24
-0.27
0.00

1998
-0.48
0.28
-0.09
-0.97
-0.86
-0.27
-0.40
0.00

1999
-0.18
0.26
-0.17
-0.46
-0.35
-0.27
-0.38
0.00

2000
0.02
0.23
-0.28
-0.16
-0.02
-0.24
-0.30
0.00

2001
0.16
0.21
-0.35
0.07
0.23
-0.21
-0.20
0.00

2002
0.20
0.20
-0.42
0.22
0.33
-0.19
-0.12
-0.15

2003
0.22
0.18
-0.44
0.22
0.40
-0.21
-0.05
-0.05

-0.05

0.97

0.82

0.56

0.43

-0.62

-0.53

-0.25

-0.04

0.11

0.17

0.19

注）表中の数値はベースラインとの乖離率(%)、ただし、インフレ率とコールレートは乖離幅(%ﾎﾟｲﾝﾄ)

社会経済研究 №55 2007.11

91

表２ 財政支出の恒久的拡大
実質GDP
潜在GDP
名目GDP
人的資産
実質民間消費
実質民間設備投資
インフレ率
コールレート
消費税率を固定
実質GDP

1992
0.21
0.00
0.44
0.55
0.26
0.73
0.23
0.38

1993
1.22
0.04
1.96
0.60
0.17
0.85
0.49
0.00

1994
0.99
0.16
2.29
0.28
-0.16
0.76
0.53
0.00

1995
0.66
0.26
2.38
-0.11
-0.67
0.66
0.41
0.00

1996
0.44
0.34
2.39
-0.40
-1.02
0.51
0.23
0.00

1997
0.35
0.41
2.33
-0.52
-1.18
0.38
0.03
0.00

1998
-0.03
0.46
2.67
-0.48
-1.78
0.24
-0.19
0.00

1999
-0.12
0.50
2.23
-1.25
-2.05
0.10
-0.34
0.00

2000
0.07
0.54
2.03
-0.89
-1.75
0.03
-0.38
0.00

2001
0.29
0.57
1.88
-0.49
-1.38
0.04
-0.37
0.00

2002
0.36
0.62
1.60
-0.09
-1.29
0.05
-0.35
-0.55

2003
0.43
0.64
1.35
0.02
-1.17
-0.06
-0.32
-0.50

0.32

1.34

1.08

0.74

0.50

0.39

0.36

0.37

0.45

0.57

0.60

0.66

注）表中の数値はベースラインとの乖離率(%)、ただし、インフレ率とコールレートは乖離幅(%ﾎﾟｲﾝﾄ)

むしろ拡大していく。インフレ率がベースライ

4.4

家計直接税率の恒久的引き下げ

ンよりも低下し、2002 年と 2003 年のコールレートもベースラインより低下しているのはその4.3 と同様の家計直接税率の引き下げであるためである。したがって、恒久的な財政拡大はが、ここでは 1993 年以降恒久的に低下させる。

デフレを悪化させていることになる。

表４はその結果を示したものである。当初は人上で述べたように、このケースでは消費税は的資産の増加によってかなり消費が拡大し、イ

1992 年から 1997 年が 3.3%、1998 年以降はンフレ率もわずかながら上昇する。しかし、直2032 年まで 8.4%になる。表２の最後の行の数

接税の減税分だけベースラインよりも消費税が値は、4.1 と同様に消費税を 5%で固定した場合上昇するので、消費税が 8%以上に上昇するの効果を示している。一時的拡大の場合とは異1998 年以降は消費への影響はほとんど認めらなり、恒久的拡大の効果は消費税が内生的に変れなくなる。1998 年以降人的資産の上昇幅が小化する場合と固定された場合でかなり差がある。

さくなり、また、流動性制約下の家計の実質可消費税が将来も 5%で固定されると、全ての年処分所得が低下することが原因である。一方、で実質 GDP に対してプラスの効果がある。ま

当初の実質 GDP の増加に伴って設備投資が増た、デフレへの悪影響も小さくなっている。し加し、潜在 GDP が上昇することから需給ギャたがって、消費税率を固定すると、一時的な拡ップはわずかではあるが拡大していく。

大と恒久的な拡大の効果の差は大きくなる。
4.5
4.3

法人税率の引き下げ

家計直接税率の一時的引き下げ
法人税表面税率を 1993 年から 7.5%引き下げ

家計直接税率はベースラインで約 6.7%である。この結果、法人税実効税率も 6.8%と大幅にるが、これを 1993 年から 1996 年の４年間だけ低下する。結果は表５にまとめられている。法

１%ポイント低下させる。結果は表３にまとめ人税率が設備投資に与える影響はプラスとマイられている。減税の実額では約 3.5 兆円になる

ナスの両面がある。税引き後キャッシュフロー（モデル内の一人当たりの変数では約 0.03）。

の増加は限界ｑを引き上げるが、法人税率の低

減税の期間内は消費が拡大するが、効果は大き下は将来の減価償却の発生による節税分を低下

くない。名目値でみても乗数は１をかなり下回させるマイナスの効果もある。ただし、今回採っている。インフレ率に対する影響も非常に小用した投資関数の特定化では、法人税率の引下

さい。

げは投資を拡大させる。また、本稿のモデルでは定常状態での資本ストックの水準に直接影響92

1990 年代以降の財政政策の効果

表３ 家計直接税率の一時的引き下げ

実質GDP
潜在GDP
名目GDP
人的資産
実質民間消費
実質民間設備投資
インフレ率
コールレート

1992
0.14
0.00
0.23
0.41
0.20
0.36
0.09
0.17

1993
0.42
0.02
0.69
0.45
0.86
0.42
0.18
0.00

1994
0.33
0.03
0.81
0.24
0.73
0.40
0.19
0.00

1995
0.22
0.04
0.86
-0.01
0.55
0.37
0.15
0.00

1996
0.14
0.04
0.86
-0.23
0.43
0.32
0.08
0.00

1997
-0.20
0.04
0.48
-0.39
-0.37
0.28
-0.03
0.00

1998
-0.18
0.04
0.37
-0.36
-0.36
0.26
-0.09
0.00

1999
-0.11
0.05
0.33
-0.24
-0.24
0.23
-0.11
0.00

2000
-0.06
0.05
0.28
-0.14
-0.14
0.21
-0.10
0.00

2001
0.00
0.05
0.25
-0.04
-0.05
0.22
-0.09
0.00

2002
0.02
0.05
0.20
0.05
-0.02
0.23
-0.07
-0.10

2003
0.03
0.05
0.16
0.06
0.00
0.21
-0.05
-0.08

注）表中の数値はベースラインとの乖離率(%)、ただし、インフレ率とコールレートは乖離幅(%ﾎﾟｲﾝﾄ)

表４ 家計直接税率の恒常的引き下げ

実質GDP
潜在GDP
名目GDP
人的資産
実質民間消費
実質民間設備投資
インフレ率
コールレート

1992
0.570
0.010
0.810
1.970
0.970
1.020
0.240
0.530

1993
0.830
0.040
1.480
2.170
1.610
1.210
0.390
0.000

1994
0.620
0.080
1.690
1.910
1.280
1.200
0.400
0.000

1995
0.410
0.100
1.820
1.610
0.930
1.180
0.330
0.000

1996
0.260
0.120
1.880
1.370
0.680
1.100
0.210
0.000

1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
0.200 -0.190 -0.330 -0.190 -0.040
0.040
0.100
0.140
0.150
0.140
0.150
0.150
0.160
0.170
1.900
2.340
1.970
1.860
1.800
1.700
1.630
1.220
1.200
0.250
0.480
0.730
0.970
1.020
0.550 -0.120 -0.500 -0.290 -0.030
0.070
0.190
1.040
0.960
0.870
0.830
0.870
0.910
0.860
0.070 -0.100 -0.220 -0.250 -0.220 -0.180 -0.140
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000 -0.290 -0.200

注）表中の数値はベースラインとの乖離率(%)、ただし、インフレ率とコールレートは乖離幅(%ﾎﾟｲﾝﾄ)を与え、それを引き上げることを通じて定常状

５．おわりに態での実質 GDP を上昇させる25。法人税は資本に対する歪みのある課税とみなすことができ、本稿では、フォワードルッキングモデルと定

このシミュレーションはその歪みを軽減させる

常均衡モデルの二つのモデルを用いて、1990

ものと解釈することができる。

年代以降の財政政策の効果について定量的な分表５をみると、1992 年に大幅に設備投資が増析を行なった。モデルのベースラインは、政策加し、その後も順調に増加を続ける。設備投資金利であるコールレートが長期にわたってゼロの増加は資本ストックの増加を通じて潜在に張り付くなど、1990 年代以降のわが国のマク

GDP も引き上げる。また、人的資産の終端条件

ロ経済の推移をほぼ再現できている。財政政策が引き上げられることから人的資産の将来値のを変更するいくつかのシミュレーションの結果

経路も上方にシフトし消費も拡大に転じる。一は以下のようにまとめることができる。

方、減税にも関わらず、定常均衡モデルで実質（１）一時的な財政支出の拡大や一時的な減税

GDP が増加することから、1998 年以降消費税はその期間だけに限定すると、GDP を押し率がベースラインよりも低下する。ただし、こ上げる効果はある。しかし、乗数は１ある

れらの影響を総合すると、潜在 GDP の拡大がいはそれ以下で、その効果はきわめて限定

実質 GDP の拡大を上回り、インフレ率はわず的である。需給ギャップを解消してデフレ

かであるが低下する。また、このケースは、全を反転させるような大きな効果はない。

ての年で実質 GDP、潜在 GDP、名目 GDP が（２）恒久的な財政支出の拡大や減税も大きな

ベースラインよりも拡大している。

効果はない。初期の消費への影響は（１）の場合と同様に小さく、また、消費税率の25

法人税引下げが設備投資に与える影響を分析した上村・前川(2000)では、いくつかの産業で法人税の引下げが設備投資を抑制するという結果が得られている。ただし、両方の可能性を含むモデルでも法人税の引下げが投資を促進するという結果が得られることが多いので、本稿のモデルの特定化が特に制約の厳しいものではない。

上昇をもたらすことでその効果も相殺されていく。一方、設備投資が上昇して潜在
GDP を引き上げるため、需給ギャップはわ社会経済研究 №55 2007.10

93

表５ 法人税率の引き下げ
実質GDP
潜在GDP
名目GDP
人的資産
実質民間消費
実質民間設備投資
インフレ率
コールレート

1992
1.48
0.02
1.78
-0.14
0.25
9.41
0.30
0.94

1993
0.59
0.34
1.08
0.08
0.18
3.70
0.21
0.00

1994
0.34
0.43
0.91
0.01
-0.21
3.68
0.07
0.00

1995
0.29
0.51
0.82
0.01
-0.27
3.39
-0.04
0.00

1996
0.31
0.57
0.71
0.08
-0.25
3.32
-0.12
0.00

1997
0.35
0.62
0.60
0.22
-0.17
3.19
-0.15
0.00

1998
0.54
0.67
0.39
0.38
0.13
3.21
-0.14
0.00

1999
0.67
0.71
0.41
0.82
0.38
3.36
-0.11
0.00

2000
0.73
0.75
0.38
0.95
0.47
3.53
-0.09
0.00

2001
0.77
0.79
0.34
1.06
0.55
3.50
-0.08
0.00

2002
0.79
0.83
0.28
1.16
0.57
3.61
-0.07
-0.11

2003
0.80
0.87
0.21
1.21
0.59
3.54
-0.08
-0.13

注）表中の数値はベースラインとの乖離率(%)、ただし、インフレ率とコールレートは乖離幅(%ﾎﾟｲﾝﾄ)

ずかではあるが拡大している。

ある。また、長期定常モデルでは需給調整はす（３）定常均衡モデルの実質 GDP の水準に影べて輸入で解消されるが、このような仮定が妥響を与える法人税率の引き下げは、他の政当かどうかの検討も必要である。これらの点は策変更よりも効果は大きい。減税にも関わ今後の課題としたい。

らず消費税率も低下する。しかし、需給ギャップを解消するような大きな効果ではない。

参考文献

本稿のモデルでは、消費関数で流動性制約が考慮されている。また、定常均衡モデルでは需給ギャップが輸入で解消されるため、政府支出の拡大が利子率を押し上げる効果は存在しない。
それにもかかわらず、財政政策の効果は全体としてかなり小さい。GDP の長期的な水準に影響を与える法人税率の引き下げは GDP を持続的に増加させる効果はあるが、かなり大きな引き下げでなければ需給ギャップを解消させることはできない。第３節で述べたように、モデルのなかで大きな需給ギャップが生じたのは、定常均衡モデルから得られる終端条件に依存する消費と投資が低下したためである。定常均衡モデ
ルでは、少子高齢化による人口構成の長期的な変化が織り込まれ、また、TFP 成長率は 1990
年代の非常に低い水準が与えられている。したがって、このギャップを解消するには、長期的な見通しが改善され、終端条件が引き上げられなければならない。財政支出の拡大や家計直接税の減税はこの条件を満たしていない。法人税率の大幅な引き下げや、TFP 成長率を上昇させる政策が必要であろう。
最後に本稿の分析に用いられたモデルの問題点をあげる。まず、第３節で触れたように、定常均衡モデルとフォワードルッキングモデルの間の整合性が完全に取れていないという問題が岩田規久男・宮川努編(2003)『失われた10年の真因は何か』東洋経済新報社
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鎌田康一郎・増田宗人「統計の計測誤差がわが国のGDPギャップに与える影響」『金融研究』pp.123-170
貞廣彰(2005)『戦後日本のマクロ経済分析』東洋経
済新報社
地主敏樹・黒木祥弘・宮尾龍蔵(2001)『1980年代後
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三木谷良一・アダム・S・ポーゼン編『日本の金融危機』第５章新保生二(2002)「金融政策重視か、財政政策重視か」
小宮隆太郎・日本経済研究センター編『金融政策論議の争点』日本経済新聞社
鈴木和志(2001)『設備投資と金融市場－情報の非対称性と不確実性』東京大学出版会
竹田陽介・小巻泰之・矢嶋康次(2005)『期待形成の異質性とマクロ経済政策』東洋経済新報社
中里透(2005)「財政政策の効果」貝塚啓明・財務省
財務総合研究所編『財政赤字と日本経済：財政健全化への理論と政策』
有斐閣
浜田宏一・堀内昭義編(2004)『論争 日本の経済危機』東洋経済新報社

94

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嗣・井原剛志・川出真清・竹田智哉(2001)「東アジアリンクモデルの構築とシミュレーション分
析」『経済分析』第164号
藤原一平(2006)「バブル、過剰投資、時短、失われた１０年」日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No.06-J-08
宮尾龍蔵(2004)「GDPギャップの推計と供給サイドの構造変化」福田慎一・粕谷宗久編『日本経済の構造変化と経済予測－経済変動のダイナミズムを読む』第５章宮川努・真木和宏(2004)「潜在成長力、GDP ギャッ
プと資本ストックの推計」福田慎一・粕谷宗久編『日1990 年代以降の財政政策の効果

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謝辞
本稿の作成にあたっては、浅子和美氏、加藤久和
氏、門多治氏、および本誌レフェリーから有益なコメントを頂いた。記して感謝したい。

本経済の構造変化と経済予測－経済変動のダイナミズムを読む』第６章
Abel,
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ちだ

補論１

りょうきち

明治大学

商学部

人的資産の計算(2)式(p84)を変形すると次の式が得られる。

H t = ( H t −1 − YDH t −1 )(1 + rt −1 + p + α )この式を用いて、1980 年の値を初期値として以下の手順で観察期間の H t の値を計算した。
（１）雇用者所得を実質化（２）1981 年の割引要素を 1.052（1980 年から 1990 年の実質利子率の平均）とする。
（３） 1981 年から 2002 年までの実質雇用者所
得を割引要素で現在価値に変換。
（４） 2003 年以降は実質雇用者所得を一定として、現在価値を計算（５）1980 年から 2003 年まで（３）と（４）の値を合計し、これを 1980 年の人的資本の値とする。
（６）(4)式を使って各年の H t を計算する（実際には(4)式は期首の値、計算したのは期末の値）。

H t の初期値は推計された消費関数が現実の値をうまく説明できるような水準に調整した。 rtのデータは長期国債利回りから現実のインフレ率を引いたものを用いた。また、 p + α はここ
では 2%とした。以上の手順で作成した H t を用いて改めて(1)式を推計した。

社会経済研究 №55 2007.10

補論２

95

ビス従事者 EWG を差し引いた。また、稼働率

潜在 GDP の計測

潜在 GDP については２つの考え方がある。
一つは文字通りの潜在 GDP、つまり、就業者数、労働時間、稼働率の最大値を生産関数に代入して計算される値である。もう一つは、それらの変数の標準的な値を代入して標準的な GDP の大きさを求める方法である。本稿のモデルでは前者の潜在 GDP を用いる。潜在 GDP は以下の式から計測することができる。

XTI 95P = TFP × ( HMAX × EWCMAX )α× (CURMAX × KGC95)1−α(3)
ここで、 HMAX は総労働時間の最大値で、それを所定内労働時間 HSMAX と所定外労働時
間 HOMAX に分解して計算する。
（１） HSMAX ：所定内労働時間については時
短の影響を次の式で表す。

HS = const. + DUMHS1 + DUMHS 2+ DUMHS 3 + DUMHS 4+ time × DUMHS1 + time × DUMHS 3
DUMHS1 ：1987 年から 1993 年まで１、その他は０

DUMHS 2 ：1994 年から 1996 年まで１、その他は０

DUMHS3 ：1997 年から 1999 年まで１、その他は０

DUMHS 4 ：2000 年から 2003 年まで１、その他は０
推定期間は 1976 年から 2003 年、この式から得られる理論値を HSMAX とした。
（２） HOMAX ：所定外労働時間の最大値は、所定外労働時間 HO の 1980 年から 2003 年の期間の最大値（1989 年の値）とした。
産業の就業者の最大値 EWCMAX については、まず就業者数 EW と生産年齢人口

POP2064 （20 歳以上 64 歳以下人口、総務省「推計人口」）の比率を求め、その最大値（1992年）から EWMAX を計算したのちに、政府サー

CUR はその最大値 100（1990 年、ただし年ベースでは 99.7）を用いた。

.

「社会経済研究」投稿規程（旧「電力経済研究」改め）
１．本誌には、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研究の発展に資する論文を中心に掲載いたします。
２．本誌には、当研究所内外の研究者が投稿できます。
３．投稿論文は未発表かつ他の雑誌に投稿していないことを条件といたします。
４．論文の分量は、A4 刷り上り 8～16 ページ程度（１ページ 42 字×40 行、図表含む）（400
字詰め原稿用紙 34～67 枚程度）とします。
５．投稿論文は返却いたしません。投稿を受け付けてから原則として３ヶ月以内に採否を回答いたします。
６．投稿論文の採否は、編集委員会が委任する複数の匿名の査読者の審査を受けて、編集委員会が決定いたします。編集委員会の判断により、査読に回さずに不採用とすることがあります。
７．投稿要領投稿に際しては、完成された論文３部とその電子データを下記宛に送付願います。また、送付に際しては、氏名、所属、役職名、住所、連絡先(電話､ファックス、電子メール等)を明記して下さい。
なお、上記の枚数制限は、図表を含めた本文、表題、英文表題、キーワード、著者名、要旨（600 字以内）、参考文献の総計で適用されます。また、偶数ページになるよう調整をお願いする場合があります。
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電力中央研究所社会経済研究所『社会経済研究』編集委員会

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８．著作権等について原稿の採用、雑誌の編集等については、「社会経済研究」編集委員会がその責任を負います。しかしながら、各論文の内容については、筆者にその責があります。また、本誌に掲載されたすべての原稿の著作権は（財）電力中央研究所に帰属します。他の出版物等に転載を希望する場合には、「社会経済研究」編集委員会の承諾を得てください。
社会経済研究 № 55
2007 年 11 月 印刷発行

発行所 財団法人 電力中央研究所
社会経済研究所〒201-8511 東京都狛江市岩戸北 2-11-1
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印刷：株式会社 ユウワビジネス

＜社会経済研究Ｎｏ．５５＞

２００７．１１目

次

巻頭言 ·························································

谷口武俊 ···· 1＜論文＞『「石油・物価・日本経済」特集』
地域別フィリップス曲線と産業構造································

浅子和美 ···· 3·································································································

小巻泰之

わが国のニューケインジアン・フィリップス曲線····················

加藤久和 ··· 31

輸入原油価格の国内価格波及の日米比較····························

藤川清史 ··· 45·································································································

下田充·································································································

渡邉隆俊

原油価格高騰期の産業別物価変動-極分解法による今次原油高騰期と石油危機時の比較分析 ·············

服部恒明 ··· 63·································································································

人見和美

1990 年代以降の財政政策の効果···································

千田亮吉 ··· 81