社会経済研究 №55 2007.11

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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

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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。

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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

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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