中部圏多部門マクロ計量モデル（2018 年版）- 構造およびシミュレーション結果 -2018 年 4 月
公益財団法人中部圏社会経済研究所
研究部

目次

１．中部圏多部門マクロ計量モデル（2018 年版）の概要 ····················································································· 2
１ １．目的
１ ２．モデルの基本的構造

２．シミュレーション結果 ··············································································································································· 5
２ １．公共投資の乗数シミュレーションの結果
２ ２．為替レートの増価（円高）シミュレーションの結果
２ ３．世界経済成⾧シミュレーションの結果
２ ４．消費税増税シミュレーションの結果
２ ５．リニア中央新幹線の経済効果（「中部圏経済白書」より）

参考 1．データ ··································································································································································· 26

参考 2．推計結果 ······························································································································································· 27

参考３．変数表、方程式体系········································································································································· 61
参考３ １．変数表
参考３ ２．方程式体系1１．中部圏多部門マクロ計量モデル（2018 年版）の概要
１ １．目的公益財団法人中部圏社会経済研究所は、① 中部圏経済の先行きについての予測② 地域、全国あるいは世界規模で発生するさまざまな事象が中部圏経済や一国経済に与える影響についての定量的分析を目的として、「中部圏多部門マクロ計量モデル」を開発し公表する。
本モデルは、一般的なマクロ計量モデルと同様、短・中・⾧期の経済成⾧率の予測や公共投資の乗数、為替や世界経済の影響、増税の影響などを定量的に評価することが可能である。
同時に、県と県、県と地域の間の経済的関係を産業別に記述することにより、特定の地域で発生する特定のイベント（例：リニア中央新幹線の開通）といったより具体的な事象の地域における直接的、間接的（波及的）な効果を把握するのに適している。マクロ計量モデルのなかで県（地域）間の相互関係を産業別に明示的に扱っている点が、モデルの最大の特徴と言える。
１ ２．モデルの基本的構造
モデルは、中部圏の各県（富山県、石川県、福井県、⾧野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県の９県）及び９県を除く全国のマクロ経済について1、全要素生産性（TFP）
や労働力、資本ストックの変動が供給（生産）面に中⾧期的に与える影響と、民間消費、設
備投資、政府支出、移輸出入等の需要面が短期的に与える影響の双方を同時に把握できる構造となっている。需要側と供給側が各々の自律的に変動する結果生じる需給ギャップの調
整は、物価や賃金、金利の変動（価格メカニズム）を通じて行われる。
モデルのパラメータについては、基本的には推計値を用いている。推計においては、19902013 年度の富山県、石川県、福井県、⾧野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県の９県および９県を除く全国についてのパネルデータを利用する。
今回公表する 2018 年版のモデルは、方程式数 312 本（うち推定式 33 本）、マクロ経済部
門（労働市場、金融政策を含む）、税部門、社会保障部門、海外部門などの複数の部門から構成される。モデルの多くの部分については、内閣府「短期日本経済マクロ計量モデル」2
および「都道府県別経済財政モデル」3を参考にしている。
ただし、本モデルの最大の特徴である「産業別の県（地域）間の相互関係の記述」については、独自のアイディアを導入している。基本的な考え方は下記のとおりである4。

1

総和をとると、全国の値となる。

2

http://www.esri.go.jp/jp/prj/current_research/short_macro/index.html を参照。

3

http://www5.cao.go.jp/keizai3/pref_model.html を参照。

4

この部分は、一橋大学経済研究所堤雅彦先生から監修指導を頂いた。詳細は「中部圏多部門マクロ計量モデルのパラ

2

・まず、なんらかのインパクトによって、需要増もしくは生産増が促される。
この時・需要（消費、投資、…）増は産業別に生じる。例えば、県内で公共投資が行われ、県内のマクロの所得が増加してマクロの消費需要増があったとき、その増分はあらかじめ設定
された県ごとのパラメータによってそれぞれの産業の生産物に対する消費需要増に案分される。
・それぞれの産業の生産物に対する需要は、県内のみならず、県外にも一部漏れる。例えば、
上記のようなプロセスで、富山県内において、ある産業の生産物に対する消費需要増があったとき、その増分はあらかじめ設定された県ごとのパラメータによって、県内当該産業の生産物に対する消費需要増、石川県の当該産業の生産物に対する消費需要増、福井県の当該産業の生産物に対する消費需要増、・・・、９県除く全国の当該産業の生産物に対する消費需要増、といったかたちで各県（地域）の当該産業の生産物に対する消費需要増に案分される。
・各産業の生産物に対する需要増は、その産業の生産増を誘発する。
・ある産業の生産増には、県内の当該産業のみならず、他県（地域）の当該産業の貢献（生産増）が含まれる。例えば、富山県のある産業で生産増があったとき、その増分はあらか
じめ設定された県ごとのパラメータによって、県内当該産業の生産増、そこに含まれる石川県の当該産業の貢献（生産増）、福井県の当該産業の貢献（生産増）、
・・・、９県除く
全国の貢献（生産増）、といったかたちで各県（地域）の当該産業の貢献（生産増）に案分される。
というプロセスで、県別産業別に、需要増の他県（他地域）への漏れや生産増に含まれる他県（他地域）の貢献の大きさに応じて、移入（他県（他地域）から見た移出）の大きさが定まることとなる5。
なお、次ページには、中部圏多部門マクロ計量モデルの概念図を示している。図の下にある各県（地域）モデルでは、一般的なマクロ計量モデルと同様、生産関数に基づく潜在 GDPと消費や投資などを合計した需要側 GDP の間のギャップとしての GDP ギャップが計算され、GDP ギャップが労働市場や物価、金融面と相互に影響しつつ、それらが需要側 GDP にも影響を与える。人口や海外経済は外生とし、税部門や社会保障部門は経済状況の影響を受けて内生的に定まると同時に、家計可処分所得を増減させることで需要側 GDP にも影響を与える。以上のような一般的なマクロモデルに、図の上にある、ポイント① ③で示されているような産業別の県（地域）間の相互依存関係（移出入関係）が付加されている。

メターとその設定方法について」（弊所ホームページにて公表）を参照。
5

案分において、固定パラメータを用いる場合、需要の変化に伴う価格変動や生産の増減に伴う労働移動の影響を考慮していないという問題があるが、モデルを極力単純化するために、固定パラメータを利用した方法を採用した。

3

ポイント②
第１産業への需要増は県内（A 県）第 1 産業、県外第１産業への需要増に分解
A 県第１産業への需要増、B 県第１産業への需要増、C 県第１産業への需要増、
・・・

ポイント①

（
「A 県にとっての移入増」＝「B 県、C 県・・・にとっての移出増」）

それぞれの生産増を誘発

需要（消費、投資、…）増を産業別に分解

ポイント③

第１産業への需要（消費、投資、…）増A 県第１産業の生産増に含まれる県外の貢献分（生産増）を計測

第２産業への需要（消費、投資、…）増…

A 県第１産業の生産増に含まれる B 県第１産業の貢献分（生産増）、A 県第１産業の生産増に含まれる C 県第１産業の貢献分（生産増）
・・・※なお、ある産業への需要増は、その産業の生産増のみを誘発（「A 県にとっての移入増」＝「B 県、C 県・・・にとっての移出増」）
その他県（地域）

その他県（地域）

その他県（地域）

・・・

各県（地域）モデル⇒総和をとると全国の値
（供給面）
生産関数（

（需要面）産業別

資本蓄積、就業者数、民間資本ストック、社会資本ストック）⇒潜在 GDP

消費、投資、住宅、⇒（需要側）GDP

（分配面）

労働市場

就業者数、賃金、移輸出、移輸入

雇用者報酬、財産所得⇒家計可処分所得金融部門（全国）

税部門

物価部門

（需要面）に影響
4

社会保険部門

国税 所得税 法人税 消費税

医療・介護 保険料、保険給付

地方税 住民税 その他

年金 保険料、保険給付

２．シミュレーション結果
本章では、中部圏多部門マクロ計量モデルによる、公共投資の乗数シミュレーション、為替レートの増価（円高）シミュレーション、世界経済成⾧シミュレーション、消費税増税シ
ミュレーションの４つのシミュレーション結果ならびにリニア中央新幹線の経済効果についての試算結果を示す6。
4 つのシミュレーション結果については、公共投資の増加、為替レートの増価、世界経済
成⾧率の上昇、消費税増税といったインパクトが加わる前の標準ケースと、インパクトが加わった後のインパクトケースとの各変数の乖離率、あるいは乖離幅を示している。標準ケースの各変数の値は、県内総生産の需要項目（民間最終消費支出、民間企業設備など）、イン
フレ率（GDP デフレータ）、金利などについては 2014 年度の実績値、実績値のない変数については、標準ケースにおける 2014 年度のモデル解に等しい。インパクトケースの各変数の値は、インパクトケースにおける 2014 年度のモデル解に等しい。
また、リニア中央新幹線の経済効果については、後述するリニア中央新幹線開業に伴う工事費、生産性の上昇、開通後の交流関連消費の増加がインパクトとして加わらない標準ケー
スと、インパクトとして加わるインパクトケースとの県内総生産、消費支出の乖離幅を示している。標準ケースの各変数の値は、標準ケースにおける 2018 年度から 2037 年度までのモデル解に等しい。インパクトケースの各変数の値は、インパクトケースにおける 2018 年
度から 2037 年度までのモデル解に等しい。
２ １．公共投資の乗数シミュレーションの結果
本節では、富山県、石川県、福井県、⾧野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県のそれぞれについて実質公的固定資本形成7をそれぞれの実質県内総生産の１％相当分だけ増加した場合の影響をシミュレーションしている。
一般的に、一国において実質公的固定資本形成を実質国内総生産の１％相当分だけ増加した場合に何％実質国内総生産が増加するかについて計測する場合、これを公共投資の乗数と呼ぶ。本シミュレーションは、県単位における公共投資の乗数を計測することになるが、一国全体と県単位では、乗数を考える際には決定的な違いがあることに注意したい。県単位
でなんらかのインパクトによって需要の増加や生産の増加が促される場合、県と県の間には国境のような経済的に強い意味合いをもった境界線が存在するわけではないため、需要増の他県（他地域）への漏れや、生産増に含まれる他県（他地域）の貢献の大きさが無視できないほど大きくなる可能性がある。本モデルによるシミュレーションは、これらの影響も定量的に把握することを可能にしている。

6

リニア中央新幹線の経済効果は「中部圏経済白書 2018～好調が続く中部圏経済、そしてリニア時代に向けて～」からの抜粋であり、使用されているのは、中部圏多部門マクロ計量モデルの暫定版である。
7

橋や道路の建設といった公共工事をイメージしているため、建設を含む「サービス業」への需要と仮定している。

5

富山県において実質公的固定資本形成を実質県内総生産の１％相当分だけ増加した場合（公需＝実質政府最終消費支出＋実質公的固定資本形成が 4.18％増加することになる）、民
間最終消費支出は 0.13％、民間企業設備は 1.87％増加することになり、結果として実質県
内総生産は 1.03％増加する（表２ １ １）
。つまり、乗数は富山県内で考えると、1.03 である。ただし、上記のとおり、富山県における実質公的固定資本形成は、需要増の他県（他地域）への漏れや、生産増に含まれる他県（他地域）の貢献をつうじて、県別産業別の結びつきの強さに応じた移出入のかたちで石川県、福井県、⾧野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県あるいは 9 県除く全国にも少なからず影響を与えている可能性がある。シミュレーションの結果によると、石川県では 0.0022％、福井県では 0.0023％、⾧野県では0.0020％、岐阜県では 0.0019％、静岡県では 0.0024％、愛知県では 0.0020％、三重県で0.0034％、滋賀県では 0.0028％、9 県除く全国では 0.0022％、実質県（域）内総生産が増加する。こうした富山県外に波及した実質県（域）内総生産の増加も合計した場合、実質県（域）
内総生産は富山県の実質県内総生産の 1.27％増加することになる。つまり、乗数は全国で考えれば、1.27 ということになる。同様に、石川県において実質公的固定資本形成を実質県
内総生産の１％相当分だけ増加した場合、実質県内総生産は 0.94％増加する（表２ １２）。つまり、乗数は石川県内で考えると、0.94 と１を下回る。もっとも、全国で考えれば、乗数は 1.13 と１を上回ることになる。以下、福井県は県内の乗数が 0.98、全国で考えれば1.17（表２ １ ３）
、⾧野県は県内の乗数が 0.96、全国で考えれば 1.18（表２ １ ４）、
岐阜県は県内の乗数が 1.02、全国で考えれば 1.21（表２ １ ５）
、静岡県は県内

表２－１－１富山県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

1.03
1.27

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

1.02500.00220.00230.00200.0019民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.13
1.87
4.18

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備公需

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00240.00200.00340.00280.0022

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

6

表２－１－２石川県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

0.94
1.13

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.0021

0.94330.00180.00150.0013

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.11
1.45
4.06

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備公需

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00160.00130.00240.00210.0017

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

表２－１－３福井県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

0.98
1.17

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00130.00120.97810.00100.0008

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.10
1.67
3.64

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備公需

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00100.00080.00150.00130.0012

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

7

表２－１－４⾧野県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

0.96
1.18

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00490.00420.00390.96260.0029民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.12
1.58
4.23

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備公需

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00310.00240.00510.00480.0034

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

表２－１－５岐阜県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

1.02
1.21

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00330.00280.00280.00261.0230

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.12
1.65
4.18

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備公需

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00310.00260.00450.00370.0027

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

8

表２－１－６静岡県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.01370.01100.01150.01080.0112

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備
公需

0.95
1.29

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.95380.01220.02020.01650.0103

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.11
1.66
5.50

0.00
0.01
0.00

0.00
0.02
0.00

0.00
0.02
0.00

0.00
0.01
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

表２－１－７愛知県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.02470.01950.02030.01960.0202

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.01
0.02
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備
公需

1.18
1.43

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.02581.17880.03560.02990.0180

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.02
0.00

0.15
1.54
7.01

0.01
0.03
0.00

0.00
0.03
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

9

表２－１－８三重県内公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00590.00530.00520.00510.0054

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.01
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備
公需

0.90
1.27

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00710.00670.90260.00770.0050

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.01
0.00

0.00
0.01
0.00

0.10
1.28
5.41

0.00
0.01
0.00

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

表２－１－９滋賀県公共投資の乗数シミュレーションの結果
富山県

石川県

福井県

長野県

岐阜県

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00500.00460.00460.00400.0038

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

静岡県

愛知県

三重県

滋賀県

９県除く全国

民間企業設備
公需

0.93
1.31

乗数（県内）
乗数（全国）
実質県（域）内総生産(%)

0.00500.00410.00690.93480.0045

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

0.00
0.00
0.00

0.00
0.00
0.00

0.00
0.01
0.00

0.11
1.74
5.66

0.00
0.00
0.00

民間企業設備公需（出所）弊所試算

10

の乗数が 0.95、全国で考えれば 1.29（表２ １ ６）
、愛知県は県内の乗数が 1.18、全国で考えれば 1.43（表２ １ ７）
、三重県は県内の乗数が 0.90、全国で考えれば 1.27（表２１ ８）、滋賀県は県内の乗数が 0.93、全国で考えれば 1.31（表２ １ ９）となる。
県内でも全国で考えた場合でも乗数が最大となっているのは愛知県であり、経済規模が大きいこともあって、実質公的固定資本形成を実質県内総生産の１％相当分だけ増加した
場合、他県の消費や投資にも少なからず影響を与えている。富山県や三重県では民間最終消費支出が 0.01％増加し、三重県と滋賀県では民間企業設備が 0.03％増加する。
２ ２．為替レートの増価（円高）シミュレーションの結果
本節では、為替レート（実質実効為替レート8）が 10％増価（円高）した場合の影響をシ
ミュレーションしている。先ほどの公共投資の場合とは異なり、為替レートの変化は、ある特定の県で発生するということはなく、国内の全ての県、地域に一斉に影響を与える。シミュレーションの結果によると、外需（純輸出）はどの県（地域）においても経済規模に応じて一様に減少し、民間最終消費支出も 0.04-0.06%程度減少する（表２ ２ １）
。民間企業
設備も 0.38-0.75%程度減少し、結果的に実質県（域）内総生産は 0.30-0.49％程度減少する。
石川県を除き、中部圏の各県は 9 県除く全国よりも実質県（域）内総生産の減少率が大き

表２－２－１為替レートの増価（円高）シミュレーションの結果

実質県（域）内総生産(%)

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

民間企業設備公需

外需 (100万円)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)

実質県（域）内総生産(%)

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

民間企業設備公需

外需 (100万円)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)

富山県
-0.38

石川県
-0.30

福井県
-0.33

長野県
-0.35

岐阜県
-0.40

-0.06
-0.61
0.00
-12,055-0.0001
-0.03

-0.04
-0.39
0.00
-12,096-0.0001
-0.03

-0.04
-0.47
0.00
-7,353-0.0001
-0.03

-0.05
-0.49
0.00
-20,433-0.0001
-0.03

-0.05
-0.56
0.00
-19,551-0.0001
-0.03

静岡県
-0.45

愛知県
-0.46

三重県
-0.49

滋賀県
-0.46

９県除く全国
-0.31

-0.06
-0.69
0.00
-46,936-0.0001
-0.03

-0.06
-0.53
0.00
-120,521-0.0001
-0.03

-0.06
-0.61
0.00
-18,862-0.0001
-0.03

-0.06
-0.75
0.00
-18,007-0.0001
-0.03

-0.04
-0.38
0.00
-1,150,770-0.0001-0.03（出所）弊所試算

8

実効為替レートは、ドルを含む主要通貨との間の為替レートを各国・地域との貿易量などで加重平均して求める相対的な円の実力を測るための指標。実質実効為替レートは、物価変動の影響を考慮して調整したもの。

11

く、為替レートの変動の影響が強く出やすい地域であることが確認できる。なお、為替レー
トの増価（円高）の結果、インフレ率は低下するが、低下幅は非常に小さい。また、緩和的な金融政策がとられることにより、金利は低下する。
２ ３．世界経済成⾧シミュレーションの結果
本節では、世界経済成⾧率が 1％ポイント高まった場合の影響をシミュレーションしている。世界経済成⾧率が高まった場合も、為替レートの変化と同様、国内の全ての県、地域に一斉に影響を与える。シミュレーションの結果によると、外需（純輸出）はどの県（地域）においても経済規模に応じて一様に増加し、民間最終消費支出も 0.13-0.37%程度増加する（表２ ３ １）
。民間企業設備も 1.18-3.40%程度増加し、結果的に実質県（域）内総生産
は 0.98-2.84％程度増加する。世界経済成⾧の影響が最大となるのは愛知県であり、その他、
岐阜県、静岡県、三重県、滋賀県などで、実質県（域）内総生産の増加率は、9 県除く全国を大きく上回る。なお、インフレ率は上昇するが、上昇幅は非常に小さい。また、金融政策
は引き締められ、金利は上昇する。

表２－３－１世界経済成⾧シミュレーションの結果

実質県（域）内総生産(%)

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

民間企業設備公需

外需 (100万円)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)

実質県（域）内総生産(%)

民間最終消費支出

(%)
(%)
(%)

民間企業設備公需

外需 (100万円)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)

富山県
1.57

石川県
0.98

福井県
1.13

長野県
1.27

岐阜県
1.58

0.23
2.45
0.00
47,0740.0005
0.14

0.14
1.18
0.00
29,5240.0003
0.14

0.13
1.56
0.00
20,0940.0003
0.14

0.18
1.72
0.00
60,8750.0004
0.14

0.21
2.20
0.00
73,0770.0005
0.14

静岡県
2.10

愛知県
2.84

三重県
1.83

滋賀県
2.06

９県除く全国
1.27

0.27
3.22
0.00
245,472
0.0006
0.14

0.37
3.38
0.00
921,984
0.0008
0.14

0.23
2.27
0.00
53,3780.0005
0.14

0.26
3.40
0.00
86,0360.0006
0.14

0.18
1.53
0.00
4,540,390
0.00040.14（出所）弊所試算

２ ４．消費税増税シミュレーションの結果
本節では、消費税率が１％ポイント高まった場合の影響をシミュレーションしている。消費税増税の場合も、国内の全ての県、地域に一斉に影響を与える。シミュレーションの結果によると、民間最終消費支出はどの県（地域）においても一様に抑制され、1.43-1.55%程度

12減少する（表２ ４ １）
。消費税増税の民間最終消費支出に与える影響が最大となっているのは、愛知県であるが、それでも、9 県除く全国への影響より小さい。一方、民間企業設
備は緩和的な金融政策がとられることから 0.35-0.80%程度増加する。結果的に実質県（域）
内総生産は 0.63-0.86％程度減少する。なお、インフレ率は、消費税率が１％ポイント高まった場合、0.67-0.70％ポイント程度上昇することになる。

表２－４－１消費税増税シミュレーションの結果

実質県（域）内総生産

(%)

(%)
(%)
公需
(%)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)
民間最終消費支出
民間企業設備実質県（域）内総生産

(%)

(%)
(%)
公需
(%)
インフレ率（GDPデフレータ） (% p.t.)
金利 (% p.t.)
民間最終消費支出
民間企業設備

富山県
-0.74

石川県
-0.72

福井県
-0.75

長野県
-0.80

岐阜県
-0.74

-1.46
0.57
0.00
0.6713
-0.02

-1.43
0.52
0.00
0.7040
-0.02

-1.44
0.55
0.00
0.6781
-0.02

-1.45
0.40
0.00
0.6709
-0.02

-1.44
0.48
0.00
0.6709
-0.02

静岡県
-0.86

愛知県
-0.80

三重県
-0.65

滋賀県
-0.63

９県除く全国
-0.82

-1.47
0.37
0.00
0.6774
-0.02

-1.49
0.35
0.00
0.6819
-0.02

-1.44
0.60
0.00
0.6827
-0.02

-1.44
0.80
0.00
0.6788
-0.02

-1.55
0.36
0.00
0.6734-0.02（出所）弊所試算

２ ５．リニア中央新幹線の経済効果（「中部圏経済白書」より）
本節では、「中部圏経済白書 2018～好調が続く中部圏経済、そしてリニア時代に向けて～」より、中部圏多部門マクロ計量モデル（暫定版）を用いて分析したリニア中央新幹線の経済効果に関するシミュレーション結果を紹介する。分析対象期間は 2018 年度からリニア
中央新幹線開業後 10 年にあたる 2037 年度までである9。
推計の前提として、リニア中央新幹線の工事費 4 兆 5,115 億円を静岡県 1,638 億円、⾧野
県 9,180 億円、岐阜県 1 兆 227 億円、愛知県 5,039 億円、中部圏 9 県以外（東京都、神奈川県、山梨県）1 兆 9,031 億円に案分し、2018 年度からリニア中央新幹線開業の 2027 年度までの 10 年間、毎年度同額の新たな投資が名目ベースで各県（地域）に発生するものとしている。また、リニア中央新幹線開業に伴うイノベーションの向上についても考慮し、リニア

92037 年は名古屋 大阪間の最速での開業が予定されている年でもあるが、本試算では名古屋 大阪間の延伸の経済効果は考慮していない。

13

中央新幹線開業後から３年後、すなわち 2030 年以降、⾧野県では 0.260％、岐阜県では0.304％、愛知県では 1.083％、TFP が高まることとした。さらに、リニア中央新幹線開業の2027 年度以降の交流関連消費の増加についても考慮している。
リニア中央新幹線の経済効果は、以上のような、リニア中央新幹線開業に伴う工事費、生産性の上昇、開通後の交流関連消費の増加がインパクトとして加わらない標準ケースと、インパクトとして加わるインパクトケースとの県内総生産、消費支出の乖離幅として示して
いる（図２

５

１～図２

５

２２）。なお、本モデルのシミュレーションにおいては、

実質県内総生産の累積増加分を産業別に分解することも可能である。
結果的に、全国における、リニア中央新幹線の経済効果は、2037 年度までに累積で 14 兆8,204 億円に達することになる。都道府県別では、⾧野県で 2 兆 1,147 億円、岐阜県で 2 兆
278 億円、愛知県で 2 兆 2,738 億円、富山県で 463 億円、石川県で 390 億円、福井県で 274
億円、静岡県で 3,305 億円、三重県で 1,101 億円、滋賀県で 764 億円、中部圏を除く全国（東京都など）で 7 兆 7,743 億円に達することになる。

14

図２－５－１リニア中央新幹線の経済効果（富山県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
1,000
800
600

前年度まで累積額
年度増加額

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－２リニア中央新幹線の経済効果（富山県、産業別）
（億円）
1,000
800

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

600

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

15（年度）

図２－５－３リニア中央新幹線の経済効果（石川県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
1,000
800
600

前年度まで累積額

年度増加額

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－４リニア中央新幹線の経済効果（石川県、産業別）
（億円）
1,000
800

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

600

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

16（年度）

図２－５－５リニア中央新幹線の経済効果（福井県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
1,000
800
前年度まで累積額
600

年度増加額

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－６リニア中央新幹線の経済効果（福井県、産業別）
（億円）
1,000
800

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

600

400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

17（年度）

図２－５－７リニア中央新幹線の経済効果（⾧野県）
県内総生産増加額
消費支出増加額（億円）
35,00030,00025,00020,000

経済効果（2037年までの累積）
２兆１１４７億円

前年度まで累積額
年度増加額

15,00010,0005,000
02018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－８リニア中央新幹線の経済効果（⾧野県、産業別）（億円）
35,00030,00025,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

20,00015,00010,0005,000
02018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

18（年度）

図２－５－９リニア中央新幹線の経済効果（岐阜県）
県内総生産増加額
消費支出増加額（億円）
25,00020,000

経済効果（2037年までの累積）
２兆２７８億円
前年度まで累積額
年度増加額

15,00010,0005,000
02018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－１０リニア中央新幹線の経済効果（岐阜県、産業別）（億円）
25,00020,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

15,00010,0005,000
02018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

19（年度）

図２－５－１１リニア中央新幹線の経済効果（静岡県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
5,000
4,000
3,000

前年度まで累積額
年度増加額

2,000
1,000
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－１２リニア中央新幹線の経済効果（静岡県、産業別）
（億円）
5,000
4,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

3,000

2,000
1,000
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

20（年度）

図２－５－１３リニア中央新幹線の経済効果（愛知県）
県内総生産増加額
消費支出増加額（億円）
40,000
前年度まで累積額
30,000

年度増加額

経済効果（2037年までの累積）
２兆２７３８億円

20,00010,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－１４リニア中央新幹線の経済効果（愛知県、産業別）（億円）
40,00030,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

20,00010,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

21（年度）

図２－５－１５リニア中央新幹線の経済効果（三重県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
1,200
1,000
前年度まで累積額
800
年度増加額
600
400
200
0

2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－１６リニア中央新幹線の経済効果（三重県、産業別）
（億円）
1,200
1,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

800
600
400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

22（年度）

図２－５－１７リニア中央新幹線の経済効果（滋賀県）
県内総生産増加額
消費支出増加額

（億円）
1,200
1,000

前年度まで累積額

800
年度増加額
600
400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－１８リニア中央新幹線の経済効果（滋賀県、産業別）
（億円）
1,200
1,000

県内総生産累積額
県内総生産累積額（サービス業）
県内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
県内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
県内総生産累積額（輸送機械業）

800
600
400
200
0
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

23（年度）

図２－５－１９リニア中央新幹線の経済効果（中部圏除く全国（東京都など））
域内総生産増加額
消費支出増加額（億円）
100,000
80,000

経済効果（2037年までの累積）
７兆７７４３億円
前年度まで累積額
年度増加額

60,00040,00020,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－２０リニア中央新幹線の経済効果（中部圏除く全国（東京都など）
、産業別）
（億円）
100,000
80,000

域内総生産累積額
域内総生産累積額（サービス業）
域内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
域内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
域内総生産累積額（輸送機械業）

60,00040,00020,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

24（年度）

図２－５－２１リニア中央新幹線の経済効果（全国）
国内総生産増加額
消費支出増加額（億円）
200,000
160,000
120,000

前年度まで累積額

経済効果（2037年までの累積）
１４兆８２０４億円

年度増加額

80,00040,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036

（年度）

（出所）弊所試算

図２－５－２２リニア中央新幹線の経済効果（全国、産業別）（億円）
200,000
160,000

国内総生産累積額
国内総生産累積額（サービス業）
国内総生産累積額（農林水産業、鉱業及び軽工業）
国内総生産累積額（製造業 除輸送機械業）
国内総生産累積額（輸送機械業）

120,000

80,00040,0000
2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036
（出所）弊所試算

25（年度）

参考１．データ
ここでは、モデルの推計に用いたデータについて説明する。
データの大部分については、都道府県別経済財政モデル（平成 28 年度版）
・データベース
10を本モデル用に再集計し、利用した。ただし、県民経済計算から得られるデータについて

は、内閣府「平成 26 年度県民経済計算」を用いている11。また、人口データについては、総務省統計局「国勢調査」、2016 年度以降については、国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口（平成 25 年 3 月推計）」を用いている。金利（基準割引率および基準
貸付利率）、実質実効為替レートについては、日本銀行のデータ、世界成⾧率については世
界銀行のデータを用いている。
最後に、潜在 GDP のデータは、各県および各地域の実質県（域）内総生産をホドリック＝プレスコットフィルターを用いて平滑化することにより作成した。

10

http://www5.cao.go.jp/keizai3/database.html。

11

純輸出については、便宜的に「財貨・サービスの移出入（純）」を用いている。愛知県については、「財貨・サービスの移出入（純）」を単独で公表していないため、名古屋税関の愛知県の純輸出データを用いている。

26

参考２．推計結果
中部圏多部門マクロ計量モデル（2018 年版）では、以降で示す 33 本の方程式のパラメー
タについて、推計値を用いている。推計においては、1990-2013 年度の富山県、石川県、福井県、⾧野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県の９県および９県を除く全国についてのパネルデータを利用する。推計方法は、一本一本の式についてのパネル最小二乗法である12。以下では、それぞれの推計結果を示す。
なお、推計結果の表の見方および表中の記号の意味については下記のとおりである13。
Dependent Variable

被説明変数

Variable

説明変数名

Coefficient

当該説明変数に係るパラメータの点推計値

Std.Error

同標準誤差

t-Statistic

t値

Prob.

p値

(Adjusted) R-squared（自由度修正済み）決定係数

Durbin-Watson stat

ダービンワトソン値

PREF=1

富山県ダミー

PREF=2

石川県ダミー

PREF=3

福井県ダミー

PREF=4

⾧野県ダミー

PREF=5

岐阜県ダミー

PREF=6

静岡県ダミー

PREF=7

愛知県ダミー

PREF=8三重県ダミー

PREF=9滋賀県ダミー

PREF=10

９県除く全国ダミーX(-1)

X の前年度値 ※ただし、X は任意の変数の値

D(X)X の前年度からの階差

LOG(X)

X の自然対数 logeX

DLOG(X)

自然対数の前年度からの階差

X-X(-1)

LOG(X)- LOG(X(-1))

12

単純な最小二乗法による推計であるため、内生性バイアスの問題を回避できていないが、全ての推計式について操

作変数を設定するには相当な作業が必要であり、現実的な対応として最小二乗法を用いている。
13

表の見方の詳細については、計量分析ソフト EViews（IHS Markit 社）のマニュアルを参照されたい。

27

生産関数
被説明変数 GDP：実質県（域）内総生産
説明変数

切片（各県）
KG：社会資本ストック KP：民間企業資本ストック
L：県内就業者数※ただし、推計においては、DLOG(GDP)-DLOG(KG)が被説明変数となっている。これにより、以下のような社会資本を加えた規模に関する収穫一定のコブ=ダグラス型生産関数を推計していることと同じになる。
GDP=A×KPα×KG（1 - α - β）×Lβ
A：全要素生産性（TFP）

Dependent Variable: DLOG(GDP)-DLOG(KG)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2013
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10DLOG(KP)-DLOG(KG)
DLOG(L)-DLOG(KG)-0.001350-0.003868-0.000755
0.003551-0.001953-0.001037-0.000298
0.000317-0.000598
0.000233
0.278530
0.631457

0.007213
0.007167
0.007358
0.007282
0.007402
0.007098
0.006770
0.007312
0.007008
0.0071050.116581
0.134113-0.187230-0.539756-0.102624
0.487617-0.263806-0.146072-0.043991
0.043314-0.085299
0.032732
2.389148
4.708402

0.85170.58990.91840.62630.79220.88400.96500.96550.9321
0.97390.01770.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.2691170.232238
0.027456
0.164339
506.6928
2.073241

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

28-0.024147
0.031335-4.301676-4.122298-4.229319

消費関数
被説明変数 CPN：名目民間最終消費支出
説明変数

切片（各県）YZFK：家計可処分所得 PCP：民間最終消費支出デフレータ
CTAX：消費税率
CPN/YZFK：名目民間最終消費支出／家計可処分所得比率

Dependent Variable: DLOG(CPN)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2013
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10DLOG(YZFK)DLOG(PCP)
D(CTAX/100)
CPN(-1)/YZFK(-1)

0.054205
0.055190
0.056193
0.056227
0.049351
0.056194
0.060264
0.053326
0.061905
0.0570450.240394
0.486103-0.946876-0.039326

0.012616
0.014399
0.013083
0.013170
0.011585
0.012730
0.012238
0.0121080.012255
0.013386
0.043625
0.108801
0.284412
0.011889

4.296479
3.832949
4.295005
4.269456
4.259953
4.414297
4.924517
4.404357
5.051476
4.261661
5.510476
4.467833-3.329241-3.307846

0.00000.00020.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00100.0011R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.462994
0.430674
0.016786
0.060863
620.9238
2.340968

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

29

0.010836
0.022247-5.277598-5.068324-5.193181

投資関数
被説明変数 IP/KP：民間企業設備／民間企業資本ストック比率
説明変数

切片 ラグ項KPPROD：民間企業資本ストック限界生産性
LRATE/100-DLOG(PGDP)：実質金利（LRATE：金利 PGDP：GDP デフレータ）
GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: IP/KP(-1)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2013
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
IP(-1)/KP(-2)
KPPROD*(PREF=1)
KPPROD*(PREF=2)
KPPROD*(PREF=3)
KPPROD*(PREF=4)
KPPROD*(PREF=5)
KPPROD*(PREF=6)
KPPROD*(PREF=7)
KPPROD*(PREF=8)
KPPROD*(PREF=9)
KPPROD*(PREF=10)
LRATE/100-DLOG(PGDP)
D(GDP/GDPP)-0.003151
0.591704
0.225577
0.197510
0.241669
0.229937
0.206716
0.219017
0.257089
0.311601
0.229635
0.203839-0.113906
0.075516

0.003281
0.037409
0.043077
0.034584
0.047614
0.040780
0.038421
0.040476
0.043448
0.052257
0.041972
0.036038
0.029825
0.014355-0.960126
15.81724
5.236632
5.711090
5.075621
5.638520
5.380249
5.411074
5.9171105.962900
5.471169
5.656210-3.819112
5.260732

0.33810.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00020.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.895340
0.889041
0.004274
0.003946
935.5593
142.1402
0.000000

30

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat0.057749
0.012831-8.013559-7.804284-7.929142
1.971641

純輸出関数
被説明変数 NETEXP/GDP：実質純輸出／実質県（域）内総生産比率
説明変数

切片（各県）ラグ項

REXRATE：実質実効為替レート WORLDMP：世界経済成⾧率(CP+IP+IH+CG+IG)/GDPP：内需／潜在 GDP 比率（CP：民間最終消費支出 IP：民間企業設備 IH：民間住宅
CG：政府最終消費支出 IG：公的固定資本形成
GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: NETEXP/GDP
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2014
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
NETEXP(-1)/GDP(-1)
REXRATEWORLDMP/100*(PREF=1)
WORLDMP/100*(PREF=2)
WORLDMP/100*(PREF=3)WORLDMP/100*(PREF=4)WORLDMP/100*(PREF=5)WORLDMP/100*(PREF=6)WORLDMP/100*(PREF=7)WORLDMP/100*(PREF=8)WORLDMP/100*(PREF=9)WORLDMP/100*(PREF=10)
D((CP+IP+IH+CG+IG)/GDPP)

0.015434
0.817835-0.000326
0.922043
0.583940
0.662200
0.708912
0.881757
1.250823
1.898352
0.665498
1.134586
0.934886-0.118335

0.011927
0.032112
0.000101
0.182051
0.211369
0.188042
0.190843
0.184468
0.197378
0.202374
0.183252
0.181073
0.180124
0.082451

1.294083
25.46821-3.221739
5.064739
2.762661
3.521544
3.714642
4.780011
6.337185
9.380410
3.631607
6.265914
5.190240-1.435212

0.19700.00000.00150.00000.00620.00050.00030.00000.00000.00000.00030.00000.00000.1526R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.914196
0.909261
0.022701
0.116464
575.1519
185.2247
0.000000

31

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat0.039099
0.075361-4.676266-4.473229-4.594457
2.159300

民間企業資本ストックの遷移式
被説明変数 KP：民間企業資本ストック
説明変数

ラグ項
IP：民間企業設備※C(1)は、民間企業資本ストックの減耗率を意味する

Dependent Variable: KP
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
KP=(1-C(1))*KP(-1)+IP

C(1)R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.033426

0.000551

60.66636

0.00000.999919
0.999919
2274191.
1.24E+15-3852.957
1.178327

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

32

1.06E+08
2.52E+08
32.11630
32.13081
32.12215

社会資本ストックの遷移式
被説明変数 KG：社会資本ストック
説明変数

ラグ項
IG：公的固定資本形成※C(1)は、社会資本ストックの減耗率を意味する

Dependent Variable: KG
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
KG=(1-C(1))*KG(-1)+IGC(1)R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.014711

0.000243

60.44675

0.00000.999984
0.999984
627461.7
9.41E+13-3543.909
0.184732

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

33

63648539
1.59E+08
29.54091
29.55541
29.54675

インフレ率関数（フィリップス曲線）
被説明変数 PGDP：GDP デフレータ
説明変数

切片（各県）

ラグ項

CTAX：消費税率
GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）
ER：就業率

Dependent Variable: DLOG(PGDP)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1992 2014
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10DLOG(PGDP(-1))
D(CTAX/100)
GDP(-1)/GDPP(-1)
ER-0.296227-0.297772-0.296638-0.298161-0.295361-0.298580-0.298462-0.292713-0.297167-0.294816
0.393441
0.680238
0.266540
0.039551

0.041840
0.041793
0.041890
0.041993
0.041537
0.042148
0.042380
0.041404
0.041471
0.041456
0.055749
0.084299
0.039382
0.027500-7.080056-7.124887-7.081375-7.100293-7.110769-7.084006-7.042510-7.069709-7.165599-7.111573
7.057328
8.069334
6.768111
1.4382040.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.1518R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.570403
0.544548
0.008675
0.016257
772.7381
1.685632

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

34-0.006864
0.012855-6.597723-6.388448-6.513306

インフレ率（民間最終消費支出デフレータ）関数
被説明変数 PCP：民間最終消費支出デフレータ
説明変数

切片（各県）
PGDP：GDP デフレータ

Dependent Variable: DLOG(PCP)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2014
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10DLOG(PGDP)

0.003178
0.002951
0.002269
0.005474
0.002560
0.002842
0.002055-9.63E-05
0.006477
0.002821
0.954606

0.001858
0.001862
0.001856
0.001878
0.001858
0.001864
0.001857
0.001845
0.001884
0.001856
0.042649

1.709832
1.584713
1.222596
2.915320
1.377727
1.524618
1.106440-0.052203
3.437611
1.519436
22.382650.08870.11440.22270.00390.16960.12870.26970.95840.00070.13000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.686599
0.672914
0.009035
0.018692
794.6897
1.421152

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

35-0.002376
0.015797-6.530747-6.371218-6.466469

労働関数
被説明変数 ER：就業率
説明変数

切片（各県）

ラグ項(P1519+P2064)/POP：生産年齢人口／総人口比率（P1519：15 歳以上 19 歳以下人口 P2064：20 歳以上 64 歳以下
人口

POP：総人口）

W/PGDP：実質賃金（W：一人当たり雇用者報酬

PGDP：GDP デフレータ）

GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: D(ER)Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1992 2014
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10
D(ER(-1))
D((P1519+P2064)/POP)
DLOG(W/PGDP)
D(GDP/GDPP)-0.004136-0.002253-0.003354-0.003140-0.003748-0.003072-0.003875-0.002641-0.003526-0.004065
0.330853-0.403107-0.029286
0.0231520.001324
0.001261
0.001251
0.001295
0.001318
0.001313
0.001299
0.001270
0.001205
0.001292
0.057039
0.191284
0.019722
0.017230-3.124562-1.786619-2.681020-2.425594-2.843930-2.339941-2.983786-2.079940-2.926861-3.146702
5.800429-2.107371-1.484978
1.343701

0.00200.07540.00790.01610.00490.02020.00320.03870.00380.00190.00000.03620.13900.1805R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.172364
0.122553
0.005080
0.005574
895.8286
2.091391

36

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

-0.003023
0.005423-7.668075-7.458800-7.583658

賃金インフレ率関数（賃金版フィリップス曲線）
被説明変数 W：一人当たり雇用者報酬
説明変数

切片（各県）

ラグ項

PGDP：GDP デフレータ
GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: DLOG(W)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1992 2014
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10DLOG(W(-1))
DLOG(PGDP)
GDP/GDPP-0.533323-0.531360-0.529650-0.527087-0.531925-0.532695-0.531235-0.531142-0.526605-0.530373
0.089921
0.539211
0.533376

0.076950
0.076931
0.076982
0.076920
0.076967
0.076941
0.076918
0.076958
0.076936
0.076966
0.063190
0.106290
0.076907-6.930810-6.906973-6.880138-6.852431-6.911117-6.923465-6.906495-6.901678-6.844743-6.890971
1.423023
5.073017
6.935385

0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.15620.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.303979
0.265490
0.017389
0.065613
612.2817
2.029470

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

37-0.001095
0.020289-5.211145-5.016819-5.132758

財産所得関数
被説明変数 ZAISAN：財産所得（家計）
説明変数

切片
GDPN：名目県（域）内総生産
LRATE：金利

Dependent Variable: DLOG(ZAISAN)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2014
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
DLOG(GDPN)
D(LRATE)-0.039130
1.667401
0.077765

0.008756
0.284963
0.015879-4.468936
5.851281
4.897353

0.00000.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.185243
0.178368
0.1232413.599615
163.4322
26.94217
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat38

-0.051049
0.135961-1.336935-1.293427-1.319404
1.194199

金融政策関数（テーラールール）
被説明変数 LRATE：金利
説明変数

切片 ラグ項DLOG(JPN_PGDP)：インフレ率（全国）（JPN_PGDP：GDP デフレータ（全国））
JPN_GDP/JPN_GDPP：GDP ギャップ（全国）（JPN_GDP：実質国内総生産 JPN_GDPP：潜在 GDP（全国））

Dependent Variable: LRATE/100
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1991 2013
Periods included: 23
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 230
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LRATE(-1)/100
DLOG(JPN_PGDP)
JPN_GDP/JPN_GDPP-0.096921
0.686250
0.092504
0.098456

0.017871
0.018871
0.025276
0.017833-5.423504
36.36527
3.659813
5.520950

0.00000.00000.00030.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.941587
0.940811
0.002903
0.001904
1019.340
1214.323
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat39

0.008366
0.011932-8.829039-8.769247-8.804920
2.002284税関数（所得税）
被説明変数 K_SHOTOKU：所得税
説明変数

切片
YZFK：家計可処分所得
SZRD1：所得税率ダミー（1990-1994 年度=1）
SZRD2：所得税率ダミー（1995-1998 年度=1）
SZRD3：所得税率ダミー（1999-2005 年度=1、2006 年度=0.5）
YBD：郵便貯金満期ダミー（2000-2001 年度=1）
GZD1：減税ダミー（1994 年度=1）
CTAT：配偶者特別控除ダミー（2004 年度=1）
DIJOU：税源移譲ダミー（2007 年度=1）

Dependent Variable: LOG(K_SHOTOKU)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(YWHZ)
SZRD1
SZRD2
SZRD3
YBD
GZD1
CTAT
DIJOU

-4.582880
1.088898
0.397096
0.125260-0.043776
0.237167-0.157118
0.021803-0.179975

0.196049
0.008463
0.146811
0.146811
0.140155
0.052233
0.063972
0.052233
0.123291-23.37618
128.6662
2.704812
0.853205-0.312341
4.540536-2.456053
0.417424-1.459756

0.00000.00000.00730.39440.75510.00000.01480.67680.1457R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.986687
0.986226
0.180939
7.562686
74.34425
2140.041
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat40

12.57480
1.541699-0.544535-0.414011-0.491944
0.353925税関数（法人税）
被説明変数 K_HJN：法人税
説明変数

切片
GDPN*CORPTRATE：名目県（域）内総生産×法人税率
GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: LOG(K_HJN)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDPN*CORPTRATE/100)
GDP/GDPP-10.97227
1.178794
5.143887

1.360072
0.014758
1.345152-8.067424
79.87493
3.824018

0.00000.00000.0002R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.964329
0.964028
0.311144
22.94417-58.83624
3203.519
0.000000

41

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat12.00458
1.640511
0.515302
0.558810
0.532833
0.289721

税関数（消費税）
被説明変数 K_SHOUHI：消費税
説明変数

切片
GDPN*CTAX：名目県（域）内総生産×消費税率

Dependent Variable: LOG(K_SHOUHI)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDPN*CTAX)-7.270985
1.091289

0.165875
0.009330-43.83410
116.9667

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.982901
0.982829
0.199192
9.443232
47.69563
13681.21
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat42

12.07250
1.520128-0.380797-0.351792-0.369110
0.220073税関数（個人住民税）
被説明変数 L_SHOTOKU：個人住民税
説明変数

切片（各県）YZFK：家計可処分所得
JRD1：住民税ダミー（1990-1996 年度=1）
JRD2：住民税ダミー（1997-1998 年度=1）
JRD3：住民税ダミー（1999-2005 年度=1、2006 年度=0.5）
DIJOU：税源移譲ダミー（2007 年度=1）

Dependent Variable: LOG(L_SHOTOKU)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10
LOG(YWHZ)
JRD1
JRD2
JRD3
DIJOU

-3.242521-3.187333-3.163847-3.225451-3.139748-3.097007-3.053852-3.170090-3.140408-3.003207
0.974050
0.025960-0.060069-0.039192
0.353941

1.429926
1.428296
1.389538
1.486814
1.482422
1.547082
1.622340
1.474641
1.441545
1.870903
0.096900
0.045447
0.047078
0.044663
0.043418-2.267615-2.231563-2.276906-2.169371-2.117985-2.001838-1.882374-2.149737-2.178502-1.605218
10.05210
0.571211-1.275945-0.877515
8.151843

0.02430.02660.02370.03110.03530.0465
0.06110.03260.0304
0.10980.00000.56840.20330.38110.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.997954
0.997826
0.065921
0.977767
319.8295
1.495147

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

43

12.24579
1.413917-2.540245-2.322706-2.452593

税関数（法人住民税）
被説明変数 L_HJN：法人住民税
説明変数

切片（各県）
GDPN：名目県（域）内総生産
GDP/GDPP：GDP ギャップ
（GDP：実質県（域）内総生産 GDPP：潜在 GDP）

Dependent Variable: LOG(L_HJN)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10
LOG(GDPN)
GDP/GDPP-0.739418-0.653846-0.848878-0.376157-0.513490-0.004811
0.676009-0.485799-0.548177
2.017255
0.428814
4.259498

3.563450
3.566026
3.484484
3.696874
3.675386
3.861654
4.038958
3.664522
3.613765
4.653856
0.246196
0.789449-0.207501-0.183354-0.243616-0.101750-0.139711-0.001246
0.167372-0.132568-0.151691
0.433459
1.741758
5.395536

0.83580.85470.80770.91900.88900.99900.86720.89470.8796
0.66510.08290.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.986569
0.985921
0.169418
6.54412791.70327
0.777790

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

44

11.08693
1.427840-0.664194-0.490162-0.594072

税関数（生産に課される税（その他））
被説明変数 L_SEISAN：生産物に課される税（その他）説明変数

切片（各県）
GDPN：名目県（域）内総生産

Dependent Variable: LOG(L_SEISAN)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10
LOG(GDPN)-11.12267-11.04894-10.95900-11.27054-11.18647-11.61055-12.03060-11.12452-11.20788-12.94558
1.392739

2.6501412.651941
2.593578
2.745592
2.730236
2.863331
2.989719
2.722471
2.686156
3.426883
0.172511-4.197011-4.166359-4.225436-4.104958-4.097256-4.054910-4.023991-4.086184-4.172462-3.777654
8.073317

0.00000.00000.00000.00010.00010.00010.00010.00010.00000.00020.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.991030
0.990638
0.127962
3.749696
158.5305
0.170769

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

45

11.20210
1.322497-1.229421-1.069891-1.165142

医療・介護 社会保険料関数（政府（協会）管掌保険料）
被説明変数 SEIKANF：政府（協会）管掌保険料
説明変数

切片
SEIKAND3：政府（協会）管掌保険一般保険料率と雇用者報酬の積

Dependent Variable: LOG(SEIKANF)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(SEIKAND3)-6.316644
0.902982

0.102697
0.005054-61.50760
178.6777

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.992600
0.992569
0.107982
2.775114
194.6484
31925.72
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat46

11.99070
1.252668-1.605403-1.576398-1.593716
0.045714

医療・介護 社会保険料関数（組合管掌保険料）
被説明変数 KUMIAIF：組合管掌保険料
説明変数

切片
KUMIAID3：組合管掌保険一般保険料率と雇用者報酬の積

Dependent Variable: LOG(KUMIAIF)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KUMIAID3)-12.51251
1.174212

0.262488
0.012917-47.66882
90.90446

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.972005
0.9718880.275997
18.12950-30.57346
8263.621
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat47

11.29383
1.646101
0.271446
0.300451
0.283133
0.081501

医療・介護 社会保険料関数（国民健康保険料等）
被説明変数 KOKUHOF：国民健康保険料等
説明変数

切片
KOKUHOC：医療給付（若年給付基金負担を除く）

Dependent Variable: LOG(KOKUHOF)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KOKUHOC)-2.086335
1.037583

0.098189
0.007633-21.24822
135.9375

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.987284
0.987231
0.159505
6.055136
101.0226
18479.00
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat48

11.18761
1.411538-0.825188-0.796183-0.813501
0.051284

医療・介護 社会保険料関数（共済組合（短期経理）保険料）
被説明変数 KYOSAIFS：共済組合（短期経理）保険料
説明変数

切片
KYOSAIFSD：共済組合（短期経理）保険料率と雇用者報酬の積

Dependent Variable: LOG(KYOSAIFS)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KYOSAIFSD)-6.101221
0.994389

0.104409
0.006220-58.43582
159.8607

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.990773
0.990734
0.132763
4.195012
145.0639
25555.44
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat49

10.53334
1.379221-1.192199-1.163194-1.180512
0.134556

医療・介護 社会保険料関数（介護保険料）
被説明変数 KAIGOF：介護保険料
説明変数

切片（各県）KAIGODUMMY：介護ダミー（2000-2001 年度=1）
KAIGOK：介護給付

Dependent Variable: LOG(KAIGOF)
Method: Panel Least Squares
Sample: 2001 2013
Periods included: 13
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 130
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PREF=1
PREF=2
PREF=3
PREF=4
PREF=5
PREF=6
PREF=7
PREF=8
PREF=9
PREF=10
KAIGODUMMYLOG(KAIGOK)

0.074010
0.079629
0.027548
0.089639
0.213433
0.355426
0.615551
0.132948
0.206446
0.639447-0.034305
0.902725

0.327336
0.326292
0.315954
0.343921
0.336589
0.3531410.365897
0.335997
0.321347
0.451406
0.017813
0.029044

0.226098
0.244042
0.087191
0.260637
0.634107
1.006471
1.682307
0.395682
0.642441
1.416566-1.925856
31.08094

0.82150.80760.93070.79480.52720.3162
0.0952
0.6931
0.52180.1592
0.05650.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.998670
0.998545
0.052061
0.319816
206.0283
1.025630

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

50

10.97818
1.365049-2.985051-2.720355-2.877496

医療・介護 社会保険給付関数（若年医療給付（国保・一般、退職者、組合給付分））
被説明変数 RMEDKKK：若年医療給付（国保・一般、退職者、組合給付分）
説明変数

切片
PRMKK4：若年医療給付の標準値
IKOUD：高齢者移行ダミー（2003-2007 年度=1）

Dependent Variable: DLOG(RMEDKKK)
Method: Panel Least Squares
Sample: 1999 2013
Periods included: 15
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 150
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
DLOG(PRMKK4)
IKOUD

0.014063
0.553531
0.050626

0.001621
0.088503
0.002127

8.677086
6.254404
23.80587

0.00000.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.794045
0.791243
0.011824
0.020550
454.3231
283.3740
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat51

0.036675
0.025878-6.017642-5.957429-5.993179
1.279158

医療・介護 社会保険給付関数（若年医療給付（社会保険診療報酬支払基金分））
被説明変数 RMEDKK：若年医療給付（社会保険診療報酬支払基金分）
説明変数

切片
PRMKK4：若年医療給付の標準値
IKOUD：高齢者移行ダミー（2003-2007 年度=1）

Dependent Variable: DLOG(RMEDKK)
Method: Panel Least Squares
Sample: 1999 2013
Periods included: 15
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 150
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
DLOG(PRMKK4)IKOUD-0.010776
0.971847
0.009974

0.003102
0.169421
0.004071-3.473255
5.736281
2.449901

0.00070.00000.0155R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.186881
0.175818
0.022634
0.075308
356.9196
16.892650.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat52

0.002622
0.024932-4.718928-4.658716-4.694466
1.501100

医療・介護 社会保険給付関数（老人保健給付）
被説明変数 RMEDK：老人保健給付
説明変数

PRMKXXX：高齢者医療給付の標準値
IKOUD：高齢者移行ダミー（2003-2007 年度=1）

Dependent Variable: DLOG(RMEDK)
Method: Panel Least Squares
Sample: 1999 2013
Periods included: 15
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 150
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DLOG(PRMKXXX)*(PREF=1)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=2)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=3)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=4)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=5)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=6)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=7)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=8)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=9)
DLOG(PRMKXXX)*(PREF=10)
IKOUD*(PREF=1)
IKOUD*(PREF=2)
IKOUD*(PREF=3)
IKOUD*(PREF=4)
IKOUD*(PREF=5)
IKOUD*(PREF=6)
IKOUD*(PREF=7)
IKOUD*(PREF=8)
IKOUD*(PREF=9)IKOUD*(PREF=10)

1.168150
0.928772
1.074629
1.015113
1.006241
0.949009
1.036300
0.981623
0.976987
1.013612-0.045945-0.038341-0.036260-0.029111-0.034641-0.046134-0.051346-0.036845-0.029647-0.043355

0.102897
0.100134
0.106110
0.105790
0.099464
0.096793
0.088700
0.101827
0.095068
0.097167
0.007394
0.007433
0.007366
0.007366
0.007626
0.007696
0.007871
0.007571
0.007654
0.007677

11.35263
9.275326
10.12752
9.595546
10.11664
9.804479
11.68315
9.640103
10.27674
10.43162-6.213532-5.158259-4.922335-3.952052-4.542541-5.994912-6.523656-4.866634-3.873267-5.647592

0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00010.00000.00000.00000.00000.00020.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.873505
0.855017
0.015325
0.030531
424.6329
2.325792

53

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

0.016299
0.040248-5.395105-4.993687-5.232022

医療・介護 社会保険給付関数（介護給付）
被説明変数 KAIGOK：介護給付
説明変数

P65：65 歳以上人口
NIINTEI：介護保険認定率

Dependent Variable: DLOG(KAIGOK)
Method: Panel Least Squares
Sample: 2001 2013
Periods included: 13
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 130
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DLOG(P65)
DLOG(NINTEI)

1.508568
0.777905

0.083282
0.040149

18.11403
19.37562

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat0.753479
0.751553
0.018766
0.045078
333.3857
1.959659

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

54

0.068792
0.037650-5.098241-5.054125-5.080316

公的年金 社会保険料関数（厚生年金保険料）
被説明変数 KONENF：厚生年金保険料
説明変数

切片
KONENFD：厚生年金保険料率と雇用者報酬の積

Dependent Variable: LOG(KONENF)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KONENFD)-4.814791
0.981879

0.051434
0.002822-93.61033
347.8992

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.998037
0.998029
0.060431
0.869164333.9583
121033.8
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat55

13.02766
1.361267-2.766319-2.737314-2.754632
0.184752

公的年金 社会保険料関数（国民年金保険料）
被説明変数 KOKUNENF：国民年金保険料
説明変数

切片
KOKUNEN*P2064：国民年金保険料（法定年額）
×20 歳以上 64 歳以下人口

Dependent Variable: LOG(KOKUNENF)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KOKUNEN*P2064)-12.71739
0.980142

0.160441
0.006733-79.26504
145.5704

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.988893
0.988847
0.142884
4.858993
127.4317
21190.74
0.000000

56

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10.59950
1.352957-1.045264-1.016259-1.033577
0.046812

公的年金 社会保険料関数（共済組合（⾧期経理）保険料）
被説明変数 KYOSAIFL：共済組合（⾧期経理）保険料
説明変数

切片
KYOSAILD：共済組合（⾧期経理）保険料率と雇用者報酬の積

Dependent Variable: LOG(KYOSAIFL)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(KYOSAILD)-6.705681
0.993766

0.106414
0.005834-63.01520
170.3531

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.991866
0.991831
0.124747
3.703713
160.0111
29020.19
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat57

11.37025
1.380241-1.316759-1.287754-1.305072
0.052439

公的年金 社会保険給付関数（厚生年金保険給付）
被説明変数 KONENK：厚生年金保険給付
説明変数

切片
KONENRO*P65：一人当たり厚生年金給付×65 歳以上人口

Dependent Variable: LOG(KONENK)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(P65*KONENRO)-12.37212
1.007784

0.141496
0.005611-87.43816
179.6143

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.992677
0.992646
0.114892
3.141616
179.7630
32261.29
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat58

13.00759
1.339757-1.481358-1.452353-1.469671
0.048244

公的年金 社会保険給付関数（国民年金給付）
被説明変数 KOKUNENK：国民年金給付
説明変数

切片
KOKUNENRO*P65：一人当たり国民年金給付×65 歳以上人口

Dependent Variable: LOG(KOKUNENK)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(P65*KOKUNENRO)-12.16364
1.016803

0.239750
0.009867-50.73458
103.0552

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.978081
0.977989
0.202704
9.779185
43.50069
10620.38
0.000000

59

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

12.50707
1.366301-0.345839-0.316834-0.334152
0.021811

公的年金 社会保険給付関数（共済組合（⾧期経理）給付）
被説明変数 KYOSAIK：共済組合（⾧期経理）給付
説明変数

切片
KONENRO*P65：一人当たり厚生年金給付×65 歳以上人口

Dependent Variable: LOG(KYOSAIK)
Method: Panel Least Squares
Sample (adjusted): 1990 2013
Periods included: 24
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 240
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(P65*KONENRO)-12.64632
0.975218

0.235189
0.009326-53.77085
104.5685

0.00000.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.978698
0.978608
0.190969
8.679632
57.81393
10934.57
0.000000

60

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11.91325
1.305689-0.465116-0.436111-0.453429
0.049231参考３．変数表、方程式体系
参考３ １．変数表
記号

変数名【人口関連】

POP

人口

P0004

5 歳未満人口P0509

5 歳以上 10 歳未満人口P1014

10 歳以上 15 歳未満人口P1519

15 歳以上 20 歳未満人口P2024

20 歳以上 25 歳未満人口P2529

25 歳以上 30 歳未満人口P3034

30 歳以上 35 歳未満人口P3539

35 歳以上 40 歳未満人口P4044

40 歳以上 45 歳未満人口P4549

45 歳以上 50 歳未満人口P5054

50 歳以上 55 歳未満人口P5559

55 歳以上 60 歳未満人口P6064

60 歳以上 65 歳未満人口P6569

65 歳以上 70 歳未満人口P7074

70 歳以上 75 歳未満人口P7579

75 歳以上 80 歳未満人口P8084

80 歳以上 85 歳未満人口P85

85 歳以上人口P0014

15 歳未満人口

P15

15 歳以上人口P2064

20 歳以上 65 歳未満人口P65

65 歳以上人口61

記号

変数名【マクロ経済部門】

JPN_GDP

国内総生産

GDP

県内総生産

JPN_GDPP潜在 GDP(全国)GDPP

潜在 GDP(県内)

JPN_PGDP

GPD デフレータ(全国)

PGDP

GDP デフレータ(県内)

OLDRATE

高齢化率

CP

民間最終消費支出

IP

民間企業設備

IH

民間住宅

CG

政府最終消費支出IG

公的固定資本形成

NETEXP

純輸出

O

その他の最終需要

PEX

実質移出

PIM

実質移入

GDPN

名目県内総生産

GDPn(ｎ=1～4)

1～4 産業の県内総生産

CPｎ(n=1～4)

1～4 産業の民間最終消費支出

IPｎ(n=1～4)

1～4 産業の民間企業設備

IHｎ(n=1～4)

1～4 産業の民間住宅

CGｎ(n=1～4)

1～4 産業の政府最終消費支出

IGｎ(n=1～4)

1～4 産業の公的固定資本形成

NETEXPｎ(n=1～4)

1～4 産業の純輸出

Oｎ(n=1～4)

1～4 産業のその他の最終需要

PEXｎ(n=1～4)

1～4 産業の実質移出

PIMｎ(n=1～4)

1～4 産業の実質移入

KP

民間企業資本ストック

KG

社会資本ストック

L

県内就業者数CPN

名目民間最終消費支出

CTAX

消費税率

62

YZFK

家計可処分所得PCP

民間最終消費支出デフレータ

KPPROD

民間企業資本ストック限界生産性

LRATE

基準割引率および基準貸付利率

REXRATE

実質実効為替レート

WORLDMP

世界経済成⾧率

ER

就職率

W

一人当たり雇用者報酬

LW

県民雇用者数

RLW

雇用者・就業者比率

YWH

雇用者報酬

ZAISAN

財産所得(家計)

YWHZ

雇用者報酬＋財産所得(家計)

FUTAN

家計負担

NENKINFUTAN

家計負担(年金)

KYUFU

給付(年金)

記号

変数名【税部門】

K_SHOTOKU

所得税

K_HJN

法人税

K_SHOUHI

消費税

L_SHOTOKU

個人住民税

L_HJN

法人住民税

L_KEIJOその他の経常税(非法人)

L_SEISAN

生産に課される税(その他)

SZRD1

所得税率ダミー(1990～1994 年度=1)

SZRD2

所得税率ダミー(1995～1998 年度=1)

SZRD3

所得税率ダミー(1999～2005 年度=1、2006 年度=0.5)

YBD

郵便貯金満期ダミー(2000～2001 年度=1)

CTAT

配偶者特別控除ダミー(2004 年度=1)

GZD1

減税ダミー(1994 年度=1)

DIJOU

税源移譲ダミー(2007 年度=1)

63

CORPTRATE

法人税率

JRD1

住民税ダミー(1990～1996 年度=1)

JRD2

住民税ダミー(1997～1998 年度=1)

JRD3

住民税ダミー(1999～2005 年度=1、2006 年度=0.5)

記号

変数名【社会保障部門】

SEIKAN1

政府(管掌)保険一般保険料率(1990～2002 年度)

SEIKAN2

政府(管掌)保険一般保険料率(2003 年度～)

KOKUHOC

医療給付(若年給付基金負担を除く)

RMEDKKK

若年医療給付(国保・一般、退職者、組合給付分)

RMEDK

老人保険給付KYOSAIFSD

共済組合(短期経理)保険料と雇用者報酬の積

KYOSAIS1

共済組合(短期経理)保険料率(1990～1993 年)

KYOSAIS2

共済組合(短期経理)保険料率(1994～2002 年)

KYOSAIS3

共済組合(短期経理)保険料率(2003 年～)

PRMKK4

若年医療給付の標準値

PCMEDA

一人当たり医療費(0 歳～4 歳)

PCMEDB

一人当たり医療費(5 歳～9 歳)

PCMEDC

一人当たり医療費(10 歳～14 歳)

PCMEDD一人当たり医療費(15 歳～19 歳)

PCMEDE

一人当たり医療費(20 歳～24 歳)

PCMEDF

一人当たり医療費(25 歳～29 歳)

PCMEDG

一人当たり医療費(30 歳～34 歳)

PCMEDH

一人当たり医療費(35 歳～39 歳)

PCMEDI

一人当たり医療費(40 歳～44 歳)

PCMEDJ

一人当たり医療費(45 歳～49 歳)

PCMEDK

一人当たり医療費(50 歳～54 歳)

PCMEDL

一人当たり医療費(55 歳～59 歳)

PCMEDM

一人当たり医療費(60 歳～64 歳)

PCMEDN

一人当たり医療費(65 歳～69 歳)

PCMEDO

一人当たり医療費(70 歳～74 歳)

PRMKXXX

高齢者医療給付の標準値

64

PCMEDP

一人当たり医療費(75 歳～79 歳)

PCMEDQ

一人当たり医療費(80 歳～84 歳)

PCMEDR

一人当たり医療費(85 歳～)

SEIKAND3

政府(協会)管掌保険一般保険料率と雇用者報酬の積

KUMIAID3

組合管掌保険一般保険料率と雇用者報酬の積

KAIGOK

介護給付

PRMKK4

若年医療給付の標準値

RMEDKK

若年医療給付(社会保険診療報酬支払基金分)

IKOUD

高齢者移行ダミー(2003～2007 年度=1)

NINTEI

介護保険認定率

KONENFD

厚生年金保険料率と雇用者報酬の積

KONEN1

厚生年金保険料率(1990～1994 年度)

KONEN2

厚生年金保険料率(1995～2002 年度)

KONEN3

厚生年金保険料率・特別保険料率(1995～2002 年度)

KONEN4

厚生年金保険料率(2003 年度～)

KYOSAILD

共済組合(⾧期経理)保険料率と雇用者報酬の積

KYOSAIL1

共済組合(⾧期経理)保険料率(1990～1993 年度)

KYOSAIL2

共済組合(⾧期経理)保険料率(1994～2002 年度)

KYOSAIL3

共済組合(⾧期経理)保険料率(2003 年度～)

KYOSAIFL

共済組合(⾧期経理)保険料

KONENF

厚生年金保険料

KONENK

厚生年金保険給付

KONENRO

一人当たり厚生年金給付

KOKUNENK

国民年金給付

KOKUNENRO

一人当たり国民年金給付

KYOSAIK

共済組合(⾧期経理)給付

SENINFL

船員保険負担(年金)

SENINK

船員保険給付(年金)NENKINFUTAN

社会保障負担(年金)

KUMIAIF

組合管掌保険料

SEIKANF

政府(協会)管掌保険料

KOKUHOF

国民健康保険料等

KYOSAIFS

共済組合(短期経理)保険料

SENINFS

船員保険負担(疾病)65KAIGOF

介護保険料

KAIGODUMMY

介護ダミー(2000～2001 年度=1)

KONENF

厚生年金保険料

KOKUNEN

国民年金保険料(法定年額)

KOKUNENF

国民年金保険料

KYOSAIFL

共済組合(⾧期経理)保険料

66

参考３ ２．方程式体系
ここでは、中部圏多部門マクロ計量モデル（2018 年版）の方程式体系を詳述する。なお、方程式中に登場する記号の意味は下記のとおりである。
＠SUMSBY(X,YEAR)

X の全県合計値（年度毎）をとる関数※ただし、X は任意の変数の値

その他の記号の意味は「参考２．推計結果」を参照されたい。

【人口関連】
P65 = P6569 + P7074 + P7579 + P8084 + P85

OLDRATE = P65 / POP

P0014 = P0004 + P0509 + P1014

P2064 = (P2024 + P2529 + P3034 + P3539 + P4044 + P4549 + P5054 + P5559 + P6064)

P15 = P1519 + P2064 + P65【マクロ経済部門（全国値）】
JPN_GDP = @SUMSBY (GDP, YEAR)

JPN_GDPP = @SUMSBY (GDPP, YEAR)

JPN_PGDP = @SUMSBY (PGDP*(GDP/JPN_GDP), YEAR)67【マクロ経済部門（生産）】GDP = CP + IP + IH + CG + IG + NETEXP + O + (PEX - PIM)

GDPN = GDP * PGDP

GDP1 = CP1 + IP1 + IH1 + CG1 + IG1 + NETEXP1 + O1 + (PEX1 - PIM1)

GDP2 = CP2 + IP2 + IH2 + CG2 + IG2 + NETEXP2 + O2 + (PEX2 - PIM2)

GDP3 = CP3 + IP3 + IH3 + CG3 + IG3 + NETEXP3 + O3 + (PEX3 - PIM3)

GDP4 = CP4 + IP4 + IH4 + CG4 + IG4 + NETEXP4 + O4 + (PEX4 - PIM4)

IH = IH1 + IH2 + IH3 + IH4

CG = CG1 + CG2 + CG3 + CG4

IG = IG1 + IG2 + IG3 + IG4

O = O1 + O2 + O3 + O4

:EQ_M01_PROD
DLOG(GDP)-DLOG(KG) =-0.0013503996973*(PREF=1) - 0.00386830396083*(PREF=2) - 0.000755126990571*(PREF=3) +0.00355080192608*(PREF=4) - 0.00195266461682*(PREF=5) - 0.00103685540902*(PREF=6) 0.000297804681557*(PREF=7) + 0.000316692867843*(PREF=8) 0.000597805659086*(PREF=9) + 0.000232551624494*(PREF=10) +0.278530316888*(DLOG(KP)-DLOG(KG)) + 0.631457471356*(DLOG(L)-DLOG(KG))の推計結果を用いてGDPP（潜在GDP）、KPPROD（民間企業資本ストック限界生産性）を推計
PROD(1) =0.2785303168877526
PROD(2) =0.6314574713562821
PROD(3) =0.09001221175596519
GDPP = TFP1 * ((KG^PROD(3)) * (KP^PROD(1)) * (LP^PROD(2)))
KPPROD = PROD(1)* TFP* ((KG^PROD(3)) * (KP^(PROD(1) - 1)) * (L^PROD(2)))

ただし、TFPは生産関数の残差としての全要素生産性。TFP1はTFPをホドリック＝プレスコットフィルタ
ーを用いて平滑化したもの。LPは2010年度以降の平均就業率×15歳以上人口（平均的県内就業者数）。

68

【マクロ経済部門（消費）】:EQ_M02_CPN
DLOG(CPN) =0.0542053055128*(PREF=1) + 0.0551897408071*(PREF=2) + 0.0561932220554*(PREF=3) +0.0562271031234*(PREF=4) + 0.0493512694873*(PREF=5) + 0.0561937511944*(PREF=6) +0.0602642334474*(PREF=7) + 0.0533263483655*(PREF=8) + 0.061904571095*(PREF=9) +0.0570452296808*(PREF=10) + 0.240394339797*DLOG(YZFK) + 0.486102532148*DLOG(PCP)- 0.00946875991027*D(CTAX) - 0.0393257633074*CPN(-1)/YZFK(-1)

CP = CPN / PCP

以下で登場するAIJ(P,Q)は、P県の名目民間最終消費支出一単位の増加のうち何割がQ産業の生産物に対する需要増かを示すパラメータである。
したがって、CPN QはQ産業の生産物に対する名目民間最終消費支出を意味する。
CPN1 = CPN * AIJ(1 , 1) * (PREF = 1)
+ CPN * AIJ(4 , 1) * (PREF = 4)

+ CPN * AIJ(2 , 1) * (PREF = 2)

+ CPN * AIJ(5 , 1) * (PREF = 5)

CPN * AIJ(7 , 1) * (PREF = 7) + CPN * AIJ(8 , 1) * (PREF = 8)

+ CPN * AIJ(3 , 1) * (PREF = 3)

+ CPN * AIJ(6 , 1) * (PREF = 6)+

+ CPN * AIJ(9 , 1) * (PREF = 9) + CPN* AIJ(10 , 1) * (PREF = 10)

CPN2 = CPN * AIJ(1 , 2) * (PREF = 1)
+ CPN * AIJ(4 , 2) * (PREF = 4)

+ CPN * AIJ(2 , 2) * (PREF = 2)

+ CPN * AIJ(5 , 2) * (PREF = 5)

CPN * AIJ(7 , 2) * (PREF = 7) + CPN * AIJ(8 , 2) * (PREF = 8)

+ CPN * AIJ(3 , 2) * (PREF = 3)

+ CPN * AIJ(6 , 2) * (PREF = 6)+

+ CPN * AIJ(9 , 2) * (PREF = 9) + CPN* AIJ(10 , 2) * (PREF = 10)

CPN3 = CPN * AIJ(1 , 3) * (PREF = 1)
+ CPN * AIJ(4 , 3) * (PREF = 4)

+ CPN * AIJ(2 , 3) * (PREF = 2)

+ CPN * AIJ(5 , 3) * (PREF = 5)

CPN * AIJ(7 , 3) * (PREF = 7) + CPN * AIJ(8 , 3) * (PREF = 8)

+ CPN * AIJ(3 , 3) * (PREF = 3)

+ CPN * AIJ(6 , 3) * (PREF = 6)+

+ CPN * AIJ(9 , 3) * (PREF = 9) + CPN* AIJ(10 , 3) * (PREF = 10)

CPN4 = CPN * AIJ(1 , 4) * (PREF = 1)
+ CPN * AIJ(4 , 4) * (PREF = 4)

+ CPN * AIJ(2 , 4) * (PREF = 2)

+ CPN * AIJ(5 , 4) * (PREF = 5)

CPN * AIJ(7 , 4) * (PREF = 7) + CPN * AIJ(8 , 4) * (PREF = 8)
* AIJ(10 , 4) * (PREF = 10)

CP1 = CPN1 / PCP

69+ CPN * AIJ(3 , 4) * (PREF = 3)

+ CPN * AIJ(6 , 4) * (PREF = 6)+

+ CPN * AIJ(9 , 4) * (PREF = 9) + CPN

CP2 = CPN2 / PCP

CP3 = CPN3 / PCP

CP4 = CPN4 / PCP

以下で登場するAIJ P(P’,Q)は、Q産業の生産物に対するP県の名目民間最終消費支出一単位の増加のうち何割がP’県Q産業の生産物に対する需要増かを示すパラメータである。
したがって、CPN QP’はP’県Q産業の生産物に対する名目民間最終消費支出を意味する。
CPN11 = CPN1 * (PREF = 1)

* AIJ1(1 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(1 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(1 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

+ CPN1 * (PREF = 7)

* AIJ9(1 , 1)

CPN12 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(2 , 1)

* AIJ9(2 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(3 , 1)

CPN14 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(4 , 1)

CPN15 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(5 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ4(3 , 1)

* AIJ9(5 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(2 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(2 , 1)+

* AIJ2(3 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)
* AIJ7(3 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(3 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(3 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(3 , 1)

* AIJ4(4 , 1)

* AIJ2(4 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)
* AIJ7(4 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(4 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(4 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(4 , 1)

* AIJ4(5 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

CPN16 = CPN1 * (PREF = 1)

* AIJ7(2 , 1)

* AIJ1(5 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(5 , 1)

* AIJ8(1 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(2 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

* AIJ9(4 , 1)

* AIJ2(2 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)

* AIJ1(4 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(4 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ4(2 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

* AIJ9(3 , 1)

* AIJ5(1 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ1(3 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(3 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ7(1 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(1 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

CPN13 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)

* AIJ1(2 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(2 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ4(1 , 1)

* AIJ2(1 , 1)

* AIJ2(5 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)
* AIJ7(5 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(5 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(5 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(5 , 1)

* AIJ1(6 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)70

* AIJ2(6 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ3(6 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(6 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

+ CPN1 * (PREF = 7)

* AIJ9(6 , 1)

CPN17 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(7 , 1)

* AIJ9(7 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(8 , 1)

* AIJ9(8 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(9 , 1)

CPN110 = CPN1 * (PREF = 1)
3)

* AIJ3(10 , 1)

* (PREF = 6)

* AIJ7(7 , 1)

* AIJ4(8 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(7 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(7 , 1)+

* AIJ2(8 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)
* AIJ7(8 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(8 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(8 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(8 , 1)

* AIJ4(9 , 1)

* AIJ2(9 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)
* AIJ7(9 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 3)

* AIJ5(9 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ8(9 , 1)+

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(9 , 1)

* AIJ1(10 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 4)

+ CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ2(10 , 1)

* AIJ4(10 , 1) + CPN1 * (PREF = 5)

* AIJ6(10 , 1) + CPN1 * (PREF = 7)

+ CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ8(6 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(7 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

* AIJ9(9 , 1)

* AIJ2(7 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)

* AIJ1(9 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(9 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ4(7 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

CPN19 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ1(8 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(8 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ7(6 , 1)

* AIJ5(6 , 1) + CPN1 *+ CPN1 * (PREF = 10) * AIJ10(6 , 1)

+ CPN1 * (PREF = 7)

CPN18 = CPN1 * (PREF = 1)

+ CPN1 * (PREF = 5)

* AIJ1(7 , 1) + CPN1 * (PREF = 2)

* AIJ3(7 , 1)

CPN1 * (PREF = 9)

* AIJ4(6 , 1)

+ CPN1 * (PREF =* AIJ5(10 , 1) + CPN1

* AIJ7(10 , 1) + CPN1 * (PREF = 8)

* AIJ9(10 , 1) + CPN1 * (PREF = 10)

CP11 = CPN11 / PCP

CP12 = CPN12 / PCP

CP13 = CPN13 / PCP

CP14 = CPN14 / PCP

CP15 = CPN15 / PCP

CP16 = CPN16 / PCP

71* AIJ10(10 , 1)

* AIJ8(10 , 1)

CP17 = CPN17 / PCP

CP18 = CPN18 / PCP

CP19 = CPN19 / PCP

CP110 = CPN110 / PCP

CPN21 = CPN2 * (PREF = 1)

* AIJ1(1 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(1 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(1 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(1 , 2)

CPN22 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(2 , 2)

* AIJ9(2 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(3 , 2)

CPN24 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(4 , 2)

CPN25 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(5 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ4(3 , 2)

* AIJ9(5 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(6 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(2 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ2(3 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(3 , 2)

* AIJ8(2 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(3 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ4(4 , 2)

* AIJ2(4 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(4 , 2)

* AIJ8(3 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(4 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ8(4 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(4 , 2)

* AIJ4(5 , 2)

* AIJ2(5 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(5 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(5 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ8(5 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(5 , 2)

* AIJ1(6 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(6 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(3 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

CPN26 = CPN2 * (PREF = 1)

* AIJ7(2 , 2)

* AIJ1(5 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(5 , 2)

* AIJ8(1 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(2 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(4 , 2)

* AIJ2(2 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)

* AIJ1(4 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(4 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ4(2 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(3 , 2)

* AIJ5(1 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ1(3 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(3 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ7(1 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 3)

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(1 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

CPN23 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 5)

* AIJ1(2 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(2 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ4(1 , 2)

* AIJ2(1 , 2)

* AIJ4(6 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ2(6 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(6 , 2)72

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(6 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ8(6 , 2)+

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ9(6 , 2)

CPN27 = CPN2 * (PREF = 1)

* AIJ1(7 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(7 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

CPN28 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(8 , 2)

CPN29 = CPN2 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(9 , 2)

3)

* AIJ3(10 , 2)

* (PREF = 6)

* AIJ4(8 , 2)

* AIJ2(8 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(8 , 2)

* AIJ4(9 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(8 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ8(8 , 2)+

* AIJ2(9 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)
* AIJ7(9 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 3)

* AIJ5(9 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ8(9 , 2)+

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(9 , 2)

* AIJ1(10 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 4)

+ CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ2(10 , 2)

* AIJ4(10 , 2) + CPN2 * (PREF = 5)

* AIJ6(10 , 2) + CPN2 * (PREF = 7)

+ CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ8(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(8 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(9 , 2)

* AIJ5(7 , 2) + CPN2 *+ CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ1(9 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(9 , 2)

CPN210 = CPN2 * (PREF = 1)

* AIJ7(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 3)

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(8 , 2)

* AIJ2(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 5)

* AIJ1(8 , 2) + CPN2 * (PREF = 2)

* AIJ3(8 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

* AIJ4(7 , 2)

+ CPN2 * (PREF = 7)

* AIJ9(7 , 2)

CPN2 * (PREF = 9)

+ CPN2 * (PREF = 10) * AIJ10(6 , 2)

+ CPN2 * (PREF =* AIJ5(10 , 2) + CPN2

* AIJ7(10 , 2) + CPN2 * (PREF = 8)

* AIJ9(10 , 2) + CPN2 * (PREF = 10)

CP21 = CPN21 / PCP

CP22 = CPN22 / PCP

CP23 = CPN23 / PCP

CP24 = CPN24 / PCP

CP25 = CPN25 / PCP

CP26 = CPN26 / PCP

CP27 = CPN27 / PCP

73* AIJ10(10 , 2)

* AIJ8(10 , 2)

CP28 = CPN28 / PCP

CP29 = CPN29 / PCP

CP210 = CPN210 / PCP

CPN31 = CPN3 * (PREF = 1)

* AIJ1(1 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(1 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(1 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(1 , 3)

CPN32 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(2 , 3)

* AIJ9(2 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(3 , 3)

CPN34 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(4 , 3)

CPN35 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(5 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ9(5 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(6 , 3)

* AIJ5(2 , 3) + CPN3 ** AIJ8(2 , 3)+

* AIJ2(3 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(3 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ5(3 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ8(3 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(3 , 3)

* AIJ4(4 , 3)

* AIJ2(4 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(4 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ5(4 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ8(4 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(4 , 3)

* AIJ4(5 , 3)

* AIJ2(5 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(5 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ5(5 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ8(5 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(5 , 3)

* AIJ4(6 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(6 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 3)

+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ1(6 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(6 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ4(3 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

CPN36 = CPN3 * (PREF = 1)

* AIJ7(2 , 3)

* AIJ1(5 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(5 , 3)

* AIJ8(1 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(2 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(4 , 3)

* AIJ2(2 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)

* AIJ1(4 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(4 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ4(2 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(3 , 3)

* AIJ5(1 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ1(3 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(3 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ7(1 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(1 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

CPN33 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN3 * (PREF = 5)

* AIJ1(2 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(2 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ4(1 , 3)

* AIJ2(1 , 3)

* AIJ2(6 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(6 , 3)

* AIJ5(6 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(6 , 3)74

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ8(6 , 3)+

CPN37 = CPN3 * (PREF = 1)

* AIJ1(7 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(7 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(7 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(7 , 3)

CPN38 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(8 , 3)

* AIJ9(8 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(9 , 3)

CPN310 = CPN3 * (PREF = 1)
3)

* AIJ3(10 , 3)

* (PREF = 6)

* AIJ4(8 , 3)

* AIJ2(8 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(8 , 3)

* AIJ4(9 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ5(8 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ8(8 , 3)+

* AIJ2(9 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 5)
* AIJ7(9 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

* AIJ5(9 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ8(9 , 3)+

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(9 , 3)

* AIJ1(10 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 4)

+ CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ2(10 , 3)

* AIJ4(10 , 3) + CPN3 * (PREF = 5)

* AIJ6(10 , 3) + CPN3 * (PREF = 7)

+ CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ8(7 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(8 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

* AIJ9(9 , 3)

* AIJ5(7 , 3) + CPN3 *+ CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ1(9 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(9 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ7(7 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 3)

+ CPN3 * (PREF = 10) * AIJ10(7 , 3)

+ CPN3 * (PREF = 7)

CPN39 = CPN3 * (PREF = 1)

+ CPN3 * (PREF = 5)

* AIJ1(8 , 3) + CPN3 * (PREF = 2)

* AIJ3(8 , 3)

CPN3 * (PREF = 9)

* AIJ4(7 , 3)

* AIJ2(7 , 3)

+ CPN3 * (PREF =* AIJ5(10 , 3) + CPN3

* AIJ7(10 , 3) + CPN3 * (PREF = 8)

* AIJ9(10 , 3) + CPN3 * (PREF = 10)

CP31 = CPN31 / PCP

CP32 = CPN32 / PCP

CP33 = CPN33 / PCP

CP34 = CPN34 / PCP

CP35 = CPN35 / PCP

CP36 = CPN36 / PCP

CP37 = CPN37 / PCP

CP38 = CPN38 / PCP

75* AIJ10(10 , 3)

* AIJ8(10 , 3)

CP39 = CPN39 / PCP

CP310 = CPN310 / PCP

CPN41 = CPN4 * (PREF = 1)

* AIJ1(1 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(1 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(1 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

+ CPN4 * (PREF = 7)

* AIJ9(1 , 4)

CPN42 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN2 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(2 , 4)

* AIJ9(2 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(3 , 4)

CPN44 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(4 , 4)

CPN45 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(5 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ9(5 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(6 , 4)

CPN47 = CPN4 * (PREF = 1)
* AIJ3(7 , 4)

* AIJ2(3 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(3 , 4)

* AIJ8(2 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(3 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ4(4 , 4)

* AIJ2(4 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(4 , 4)

* AIJ8(3 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(4 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ8(4 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(4 , 4)

* AIJ4(5 , 4)

* AIJ2(5 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(5 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(5 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ8(5 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(5 , 4)

* AIJ4(6 , 4)

* AIJ2(6 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(6 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(6 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ8(6 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(6 , 4)

* AIJ1(7 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

+ CPN4 * (PREF = 4)

* AIJ5(2 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(3 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

* AIJ9(6 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 3)

+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ1(6 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(6 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ4(3 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

CPN46 = CPN4 * (PREF = 1)

* AIJ7(2 , 4)

* AIJ1(5 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(5 , 4)

* AIJ8(1 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(2 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

* AIJ9(4 , 4)

* AIJ2(2 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)

* AIJ1(4 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(4 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ4(2 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

* AIJ9(3 , 4)

* AIJ5(1 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ1(3 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(3 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ7(1 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 3)

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(1 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

CPN43 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN4 * (PREF = 5)

* AIJ1(2 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(2 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ4(1 , 4)

* AIJ2(1 , 4)

* AIJ4(7 , 4)

* AIJ2(7 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)76

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(7 , 4) + CPN4 *(PREF = 6)

* AIJ6(7 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

+ CPN4 * (PREF = 7)

* AIJ9(7 , 4)

CPN48 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(8 , 4)

* AIJ9(8 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 4)

(PREF = 6)

* AIJ6(9 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ9(9 , 4)

* AIJ3(10 , 4)

* (PREF = 6)

* AIJ2(8 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(8 , 4)

* AIJ4(9 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(8 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ8(8 , 4)+

* AIJ2(9 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 5)
* AIJ7(9 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 3)

* AIJ5(9 , 4) + CPN4 *+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ8(9 , 4)+

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(9 , 4)

* AIJ1(10 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 4)

+ CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ2(10 , 4)

* AIJ4(10 , 4) + CPN4 * (PREF = 5)

* AIJ6(10 , 4) + CPN4 * (PREF = 7)

+ CPN4 * (PREF = 9)+

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(8 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

CPN410 = CPN4 * (PREF = 1)
3)

* AIJ4(8 , 4)

* AIJ1(9 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(9 , 4)

* AIJ8(7 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 10) * AIJ10(7 , 4)

+ CPN4 * (PREF = 7)

CPN49 = CPN4 * (PREF = 1)

+ CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ1(8 , 4) + CPN4 * (PREF = 2)

* AIJ3(8 , 4)

CPN4 * (PREF = 9)

* AIJ7(7 , 4)

+ CPN4 * (PREF =* AIJ5(10 , 4) + CPN4

* AIJ7(10 , 4) + CPN4 * (PREF = 8)

* AIJ9(10 , 4) + CPN4 * (PREF = 10)

CP41 = CPN41 / PCP

CP42 = CPN42 / PCP

CP43 = CPN43 / PCP

CP44 = CPN44 / PCP

CP45 = CPN45 / PCP

CP46 = CPN46 / PCP

CP47 = CPN47 / PCP

CP48 = CPN48 / PCP

CP49 = CPN49 / PCP

77* AIJ10(10 , 4)

* AIJ8(10 , 4)

CP410 = CPN410 / PCP

78

【マクロ経済部門（投資）】:EQ_M03_IP
IP/KP(-1) =-0.00315057362492 + 0.591704279034*IP(-1)/KP(-2) + 0.225577280031*KPPROD*(PREF=1) +0.197510011075*KPPROD*(PREF=2) + 0.24166921135*KPPROD*(PREF=3) +0.229936520357*KPPROD*(PREF=4) + 0.206715962047*KPPROD*(PREF=5) +0.219016643583*KPPROD*(PREF=6) + 0.257088504465*KPPROD*(PREF=7) +0.311601359247*KPPROD*(PREF=8) + 0.229634674813*KPPROD*(PREF=9) +0.203838999921*KPPROD*(PREF=10) - 0.113905834912*(LRATE/100-DLOG(PGDP)) +0.07551557809*D(GDP/GDPP)

以下で登場するBIJ(P,Q)は、P県の民間企業設備（投資支出）一単位の増加のうち何割がQ産業の生産物に対する需要増かを示すパラメータである。
したがって、IP QはQ産業の生産物に対する民間企業設備（投資支出）を意味する。
IP1 = IP * BIJ(1 , 1) * (PREF = 1)
BIJ(4 , 1) * (PREF = 4)
(PREF = 7)

+ IP * BIJ(2 , 1) * (PREF = 2)

+ IP * BIJ(5 , 1) * (PREF = 5)

+ IP * BIJ(8 , 1) * (PREF = 8)

+ IP * BIJ(3 , 1) * (PREF = 3)

+ IP * BIJ(6 , 1) * (PREF = 6)

+ IP * BIJ(9 , 1) * (PREF = 9)

+ IP *+ IP * BIJ(7 , 1) *+ IP * BIJ(10 , 1) * (PREF =10)

IP2 = IP * BIJ(1 , 2) * (PREF = 1)
BIJ(4 , 2) * (PREF = 4)
(PREF = 7)

+ IP * BIJ(2 , 2) * (PREF = 2)

+ IP * BIJ(5 , 2) * (PREF = 5)

+ IP * BIJ(8 , 2) * (PREF = 8)

+ IP * BIJ(3 , 2) * (PREF = 3)

+ IP * BIJ(6 , 2) * (PREF = 6)

+ IP * BIJ(9 , 2) * (PREF = 9)

+ IP *+ IP * BIJ(7 , 2) *+ IP * BIJ(10 , 2) * (PREF =10)

IP3 = IP * BIJ(1 , 3) * (PREF = 1)
BIJ(4 , 3) * (PREF = 4)
(PREF = 7)

+ IP * BIJ(2 , 3) * (PREF = 2)

+ IP * BIJ(5 , 3) * (PREF = 5)

+ IP * BIJ(8 , 3) * (PREF = 8)

+ IP * BIJ(3 , 3) * (PREF = 3)

+ IP * BIJ(6 , 3) * (PREF = 6)

+ IP * BIJ(9 , 3) * (PREF = 9)

+ IP *+ IP * BIJ(7 , 3) *+ IP * BIJ(10 , 3) * (PREF =10)

IP4 = IP * BIJ(1 , 4) * (PREF = 1)
BIJ(4 , 4) * (PREF = 4)
(PREF = 7)

+ IP * BIJ(2 , 4) * (PREF = 2)

+ IP * BIJ(5 , 4) * (PREF = 5)

+ IP * BIJ(8 , 4) * (PREF = 8)

+ IP * BIJ(3 , 4) * (PREF = 3)

+ IP * BIJ(6 , 4) * (PREF = 6)

+ IP * BIJ(9 , 4) * (PREF = 9)

10)

79

+ IP *+ IP * BIJ(7 , 4) *+ IP * BIJ(10 , 4) * (PREF =以下で登場するBIJ P(P’,Q)は、Q産業の生産物に対するP県の民間企業設備（投資支出）一単位の増加のうち何割がP’県Q産業の生産物に対する需要増かを示すパラメータである。
したがって、IP QP’はP’県Q産業の生産物に対する民間企業設備（投資支出）を意味する。
IP11 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(1 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(1 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(1 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(1 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(1 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(1 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(1 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(1 , 1)

* BIJ2(2 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(2 ,+ IP1 * (PREF = 2)

* BIJ2(1 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(1 ,IP12 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(2 , 1)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(2 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(2 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(2 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(2 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(2 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(2 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(2 , 1)

* BIJ2(3 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(3 ,IP13 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(3 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(3 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(3 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(3 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(3 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(3 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(3 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(3 , 1)

* BIJ2(4 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(4 ,IP14 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(4 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(4 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(4 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(4 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(4 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(4 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(4 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(4 , 1)

* BIJ2(5 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(5 ,IP15 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(5 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(5 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(5 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(5 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(5 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(5 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(5 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(5 , 1)

* BIJ2(6 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(6 ,IP16 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(6 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(6 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(6 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(6 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(6 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(6 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(6 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(6 , 1)

* BIJ2(7 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(7 ,IP17 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(7 , 1)1)

* BIJ4(7 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(7 , 1)

+ IP1 * (PREF = 4)

+ IP1 * (PREF = 2)

80

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(7 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(7 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(7 , 1)1)

+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(7 , 1)

+ IP1 * (PREF = 2)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(7 ,* BIJ2(8 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(8 ,IP18 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(8 , 1)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(8 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(8 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(8 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(8 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(8 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(8 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(8 , 1)

* BIJ2(9 , 1) + IP1 * (PREF = 3)

* BIJ3(9 ,IP19 = IP1 * (PREF = 1)

* BIJ1(9 , 1)1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(9 , 1) + IP1 * (PREF = 5) * BIJ5(9 , 1)

+ IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(9 ,1)+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(9 , 1) + IP1 * (PREF = 8) * BIJ8(9 , 1)

+ IP1 * (PREF = 9)

* BIJ9(9 ,1)+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(9 , 1)

IP110 = IP1 * (PREF = 1)

+ IP1 * (PREF = 2)

* BIJ1(10 , 1) + IP1 * (PREF = 2)

* BIJ2(10 , 1) + IP1 * (PREF = 3)*

BIJ3(10 , 1)

+ IP1 * (PREF = 4)

* BIJ4(10 , 1)

+ IP1 * (PREF = 5)

* BIJ5(10 , 1) + IP1 * (PREF = 6)

* BIJ6(10 , 1)

+ IP1 * (PREF = 7)

* BIJ7(10 , 1)

+ IP1 * (PREF = 8)

* BIJ8(10 , 1) + IP1 * (PREF =9)* BIJ9(10 , 1)

+ IP1 * (PREF = 10) * BIJ10(10 , 1)

IP21 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(1 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(1 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(1 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(1 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(1 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(1 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(1 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(1 , 2)

* BIJ2(2 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(2 ,+ IP2 * (PREF = 2)

* BIJ2(1 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(1 ,IP22 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(2 , 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(2 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(2 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(2 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(2 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(2 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(2 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(2 , 2)

* BIJ2(3 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(3 ,IP23 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(3 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(3 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(3 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(3 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(3 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(3 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(3 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(3 , 2)

* BIJ2(4 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(4 ,IP24 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(4 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(4 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(4 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(4 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(4 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(4 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(4 ,

81

2)

+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(4 , 2)

IP25 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(5 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(5 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(5 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(5 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(5 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(5 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(5 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(5 , 2)

* BIJ2(6 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(6 ,+ IP2 * (PREF = 2)

* BIJ2(5 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(5 ,IP26 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(6 , 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(6 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(6 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(6 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(6 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(6 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(6 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(6 , 2)

* BIJ2(7 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(7 ,IP27 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(7 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(7 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(7 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(7 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(7 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(7 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(7 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(7 , 2)

* BIJ2(8 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(8 ,IP28 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(8 , 2)

+ IP2 * (PREF = 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(8 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(8 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(8 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(8 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(8 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(8 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(8 , 2)

* BIJ2(9 , 2) + IP2 * (PREF = 3)

* BIJ3(9 ,IP29 = IP2 * (PREF = 1)

* BIJ1(9 , 2)2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(9 , 2) + IP2 * (PREF = 5) * BIJ5(9 , 2)

+ IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(9 ,2)+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(9 , 2) + IP2 * (PREF = 8) * BIJ8(9 , 2)

+ IP2 * (PREF = 9)

* BIJ9(9 ,2)+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(9 , 2)

IP210 = IP2 * (PREF = 1)

+ IP2 * (PREF = 2)

* BIJ1(10 , 2) + IP2 * (PREF = 2)

* BIJ2(10 , 2) + IP2 * (PREF = 3)*

BIJ3(10 , 2)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(10 , 2)

+ IP2 * (PREF = 5)

* BIJ5(10 , 2) + IP2 * (PREF = 6)

* BIJ6(10 , 2)

+ IP2 * (PREF = 7)

* BIJ7(10 , 2)

+ IP2 * (PREF = 8)

* BIJ8(10 , 2) + IP2 * (PREF =9)* BIJ9(10 , 2)

+ IP2 * (PREF = 10) * BIJ10(10 , 2)

IP31 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(1 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(1 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(1 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(1 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(1 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(1 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(1 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(1 , 3)82

* BIJ2(1 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(1 ,IP32 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(2 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)

3)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(2 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(2 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(2 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(2 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(2 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(2 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(2 , 3)

* BIJ2(3 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(3 ,+ IP3 * (PREF = 2)

* BIJ2(2 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(2 ,IP33 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(3 , 3)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(3 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(3 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(3 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(3 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(3 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(3 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(3 , 3)

* BIJ2(4 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(4 ,IP34 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(4 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(4 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(4 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(4 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(4 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(4 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(4 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(4 , 3)

* BIJ2(5 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(5 ,IP35 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(5 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(5 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(5 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(5 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(5 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(5 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(5 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(5 , 3)

* BIJ2(6 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(6 ,IP36 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(6 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(6 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(6 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(6 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(6 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(6 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(6 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(6 , 3)

* BIJ2(7 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(7 ,IP37 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(7 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(7 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(7 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(7 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(7 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(7 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(7 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(7 , 3)

* BIJ2(8 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ3(8 ,IP38 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(8 , 3)

+ IP3 * (PREF = 2)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(8 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(8 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(8 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(8 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(8 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(8 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(8 , 3)83

IP39 = IP3 * (PREF = 1)

* BIJ1(9 , 3)3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(9 , 3) + IP3 * (PREF = 5) * BIJ5(9 , 3)

+ IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(9 ,3)+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(9 , 3) + IP3 * (PREF = 8) * BIJ8(9 , 3)

+ IP3 * (PREF = 9)

* BIJ9(9 ,3)+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(9 , 3)

IP310 = IP3 * (PREF = 1)

+ IP3 * (PREF = 2)

* BIJ2(9 , 3) + IP3 * (PREF = 3)

* BIJ1(10 , 3) + IP3 * (PREF = 2)

* BIJ3(9 ,* BIJ2(10 , 3) + IP3 * (PREF = 3)*

BIJ3(10 , 3)

+ IP3 * (PREF = 4)

* BIJ4(10 , 3)

+ IP3 * (PREF = 5)

* BIJ5(10 , 3) + IP3 * (PREF = 6)

* BIJ6(10 , 3)

+ IP3 * (PREF = 7)

* BIJ7(10 , 3)

+ IP3 * (PREF = 8)

* BIJ8(10 , 3) + IP3 * (PREF =9)* BIJ9(10 , 3)

+ IP3 * (PREF = 10) * BIJ10(10 , 3)

IP41 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(1 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(1 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(1 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(1 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(1 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(1 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(1 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(1 , 4)

* BIJ2(2 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(2 ,+ IP4 * (PREF = 2)

* BIJ2(1 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(1 ,IP42 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(2 , 4)4)

+ IP2 * (PREF = 4)

* BIJ4(2 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(2 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(2 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(2 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(2 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(2 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(2 , 4)

* BIJ2(3 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(3 ,IP43 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(3 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(3 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(3 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(3 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(3 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(3 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(3 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(3 , 4)

* BIJ2(4 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(4 ,IP44 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(4 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(4 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(4 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(4 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(4 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(4 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(4 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(4 , 4)

* BIJ2(5 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(5 ,IP45 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(5 , 4)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(5 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(5 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(5 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(5 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(5 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(5 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(5 , 4)

* BIJ2(6 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(6 ,IP46 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(6 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)

+ IP4 * (PREF = 2)

84

4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(6 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(6 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(6 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(6 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(6 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(6 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(6 , 4)

* BIJ2(7 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(7 ,IP47 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(7 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(7 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(7 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(7 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(7 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(7 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(7 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(7 , 4)

* BIJ2(8 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(8 ,IP48 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(8 , 4)

+ IP4 * (PREF = 2)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(8 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(8 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(8 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(8 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(8 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(8 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(8 , 4)

* BIJ2(9 , 4) + IP4 * (PREF = 3)

* BIJ3(9 ,IP49 = IP4 * (PREF = 1)

* BIJ1(9 , 4)4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(9 , 4) + IP4 * (PREF = 5) * BIJ5(9 , 4)

+ IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(9 ,4)+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(9 , 4) + IP4 * (PREF = 8) * BIJ8(9 , 4)

+ IP4 * (PREF = 9)

* BIJ9(9 ,4)+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(9 , 4)

IP410 = IP4 * (PREF = 1)

+ IP4 * (PREF = 2)

* BIJ1(10 , 4) + IP4 * (PREF = 2)

* BIJ2(10 , 4) + IP4 * (PREF = 3)*

BIJ3(10 , 4)

+ IP4 * (PREF = 4)

* BIJ4(10 , 4)

+ IP4 * (PREF = 5)

* BIJ5(10 , 4) + IP4 * (PREF = 6)

* BIJ6(10 , 4)

+ IP4 * (PREF = 7)

* BIJ7(10 , 4)

+ IP4 * (PREF = 8)

* BIJ8(10 , 4) + IP4 * (PREF =9)* BIJ9(10 , 4)

+ IP4 * (PREF = 10) * BIJ10(10 , 4)85

【マクロ経済部門（純輸出）】:EQ_M04_NETEXP
NETEXP/GDP =0.015434314681 + 0.817834665291*NETEXP(-1)/GDP(-1) - 0.000326272297861*REXRATE +0.00922043151391*WORLDMP*(PREF=1) + 0.00583940219885*WORLDMP*(PREF=2) +0.00662199612224*WORLDMP*(PREF=3) + 0.00708912413962*WORLDMP*(PREF=4) +0.00881757448074*WORLDMP*(PREF=5) + 0.012508232298*WORLDMP*(PREF=6) +0.0189835186628*WORLDMP*(PREF=7) + 0.00665498091441*WORLDMP*(PREF=8) +0.0113458618169*WORLDMP*(PREF=9) + 0.0093488557263*WORLDMP*(PREF=10) 0.118335296093*D((CP+IP+IH+CG+IG)/GDPP)

以下で登場するEIJ(P,Q)は、P県の純輸出一単位の増加のうち何割がQ産業の生産物に対する需要かを示すパラメータである。
したがって、NETEXP QはQ産業の生産物に対する純輸出を意味する。
NETEXP1 = NETEXP * EIJ(1 , 1) * (PREF = 1) + NETEXP * EIJ(2 , 1) * (PREF = 2)
1) * (PREF = 3) + NETEXP * EIJ(4 , 1) * (PREF = 4)
EIJ(6 , 1) * (PREF = 6)

+ NETEXP * EIJ(5 , 1) * (PREF = 5) + NETEXP *+ NETEXP * EIJ(7 , 1) * (PREF = 7)

NETEXP * EIJ(9 , 1) * (PREF = 9)

+ NETEXP * EIJ(8 , 1) * (PREF = 8)2) * (PREF = 3) + NETEXP * EIJ(4 , 2) * (PREF = 4)

+ NETEXP * EIJ(8 , 2) * (PREF = 8)

3) * (PREF = 3) + NETEXP * EIJ(4 , 3) * (PREF = 4)

+ NETEXP * EIJ(8 , 3) * (PREF = 8)4) * (PREF = 3) + NETEXP * EIJ(4 , 4) * (PREF = 4)

+ NETEXP * EIJ(8 , 4) * (PREF = 8)

+ NETEXP * EIJ(10 , 4) * (PREF = 10)86+ NETEXP * EIJ(3 ,+ NETEXP * EIJ(5 , 4) * (PREF = 5) + NETEXP *+ NETEXP * EIJ(7 , 4) * (PREF = 7)

NETEXP * EIJ(9 , 4) * (PREF = 9)+

+ NETEXP * EIJ(10 , 3) * (PREF = 10)

NETEXP4 = NETEXP * EIJ(1 , 4) * (PREF = 1) + NETEXP * EIJ(2 , 4) * (PREF = 2)

EIJ(6 , 4) * (PREF = 6)

+ NETEXP * EIJ(3 ,+ NETEXP * EIJ(5 , 3) * (PREF = 5) + NETEXP *+ NETEXP * EIJ(7 , 3) * (PREF = 7)

NETEXP * EIJ(9 , 3) * (PREF = 9)+

+ NETEXP * EIJ(10 , 2) * (PREF = 10)

NETEXP3 = NETEXP * EIJ(1 , 3) * (PREF = 1) + NETEXP * EIJ(2 , 3) * (PREF = 2)

EIJ(6 , 3) * (PREF = 6)

+ NETEXP * EIJ(3 ,+ NETEXP * EIJ(5 , 2) * (PREF = 5) + NETEXP *+ NETEXP * EIJ(7 , 2) * (PREF = 7)

NETEXP * EIJ(9 , 2) * (PREF = 9)+

+ NETEXP * EIJ(10 , 1) * (PREF = 10)

NETEXP2 = NETEXP * EIJ(1 , 2) * (PREF = 1) + NETEXP * EIJ(2 , 2) * (PREF = 2)

EIJ(6 , 2) * (PREF = 6)

+ NETEXP * EIJ(3 ,+【マクロ経済部門（移出）】以下で登場するSUMCP QP’は、P’県Q産業の生産物に対する民間最終消費支出の全県総和を意味する。ここから、自県（P’県）分を除いたものは、他県への移出となる。
民間企業設備（投資支出）SUMIP QP’についても同様である。
したがって、PEX Q1はQ産業の生産物に対する移出（の一部）である。
SUMCP11=@SUMSBY(CP11,YEAR)
SUMCP12=@SUMSBY(CP12,YEAR)
SUMCP13=@SUMSBY(CP13,YEAR)
SUMCP14=@SUMSBY(CP14,YEAR)
SUMCP15=@SUMSBY(CP15,YEAR)
SUMCP16=@SUMSBY(CP16,YEAR)
SUMCP17=@SUMSBY(CP17,YEAR)
SUMCP18=@SUMSBY(CP18,YEAR)
SUMCP19=@SUMSBY(CP19,YEAR)
SUMCP110=@SUMSBY(CP110,YEAR)

SUMCP21=@SUMSBY(CP21,YEAR)
SUMCP22=@SUMSBY(CP22,YEAR)
SUMCP23=@SUMSBY(CP23,YEAR)
SUMCP24=@SUMSBY(CP24,YEAR)
SUMCP25=@SUMSBY(CP25,YEAR)
SUMCP26=@SUMSBY(CP26,YEAR)
SUMCP27=@SUMSBY(CP27,YEAR)
SUMCP28=@SUMSBY(CP28,YEAR)
SUMCP29=@SUMSBY(CP29,YEAR)
SUMCP210=@SUMSBY(CP210,YEAR)

SUMCP31=@SUMSBY(CP31,YEAR)
SUMCP32=@SUMSBY(CP32,YEAR)
SUMCP33=@SUMSBY(CP33,YEAR)
SUMCP34=@SUMSBY(CP34,YEAR)
SUMCP35=@SUMSBY(CP35,YEAR)
SUMCP36=@SUMSBY(CP36,YEAR)
SUMCP37=@SUMSBY(CP37,YEAR)87

SUMCP38=@SUMSBY(CP38,YEAR)
SUMCP39=@SUMSBY(CP39,YEAR)
SUMCP310=@SUMSBY(CP310,YEAR)

SUMCP41=@SUMSBY(CP41,YEAR)
SUMCP42=@SUMSBY(CP42,YEAR)
SUMCP43=@SUMSBY(CP43,YEAR)
SUMCP44=@SUMSBY(CP44,YEAR)
SUMCP45=@SUMSBY(CP45,YEAR)
SUMCP46=@SUMSBY(CP46,YEAR)
SUMCP47=@SUMSBY(CP47,YEAR)
SUMCP48=@SUMSBY(CP48,YEAR)
SUMCP49=@SUMSBY(CP49,YEAR)
SUMCP410=@SUMSBY(CP410,YEAR)SUMIP11=@SUMSBY(IP11,YEAR)SUMIP12=@SUMSBY(IP12,YEAR)SUMIP13=@SUMSBY(IP13,YEAR)SUMIP14=@SUMSBY(IP14,YEAR)SUMIP15=@SUMSBY(IP15,YEAR)SUMIP16=@SUMSBY(IP16,YEAR)SUMIP17=@SUMSBY(IP17,YEAR)SUMIP18=@SUMSBY(IP18,YEAR)SUMIP19=@SUMSBY(IP19,YEAR)SUMIP110=@SUMSBY(IP110,YEAR)SUMIP21=@SUMSBY(IP21,YEAR)SUMIP22=@SUMSBY(IP22,YEAR)SUMIP23=@SUMSBY(IP23,YEAR)SUMIP24=@SUMSBY(IP24,YEAR)SUMIP25=@SUMSBY(IP25,YEAR)SUMIP26=@SUMSBY(IP26,YEAR)SUMIP27=@SUMSBY(IP27,YEAR)SUMIP28=@SUMSBY(IP28,YEAR)SUMIP29=@SUMSBY(IP29,YEAR)SUMIP210=@SUMSBY(IP210,YEAR)

88

SUMIP31=@SUMSBY(IP31,YEAR)SUMIP32=@SUMSBY(IP32,YEAR)SUMIP33=@SUMSBY(IP33,YEAR)SUMIP34=@SUMSBY(IP34,YEAR)SUMIP35=@SUMSBY(IP35,YEAR)SUMIP36=@SUMSBY(IP36,YEAR)SUMIP37=@SUMSBY(IP37,YEAR)SUMIP38=@SUMSBY(IP38,YEAR)SUMIP39=@SUMSBY(IP39,YEAR)SUMIP310=@SUMSBY(IP310,YEAR)SUMIP41=@SUMSBY(IP41,YEAR)SUMIP42=@SUMSBY(IP42,YEAR)SUMIP43=@SUMSBY(IP43,YEAR)SUMIP44=@SUMSBY(IP44,YEAR)SUMIP45=@SUMSBY(IP45,YEAR)SUMIP46=@SUMSBY(IP46,YEAR)SUMIP47=@SUMSBY(IP47,YEAR)SUMIP48=@SUMSBY(IP48,YEAR)SUMIP49=@SUMSBY(IP49,YEAR)SUMIP410=@SUMSBY(IP410,YEAR)PEX11 = (SUMCP11-CP11)*(PREF=1) + (SUMCP12-CP12)*(PREF=2)+ (SUMCP13-CP13)*(PREF=3)+ (SUMCP14-CP14)*(PREF=4) + (SUMCP15-CP15)*(PREF=5) + (SUMCP16-CP16)*(PREF=6) +(SUMCP17-CP17)*(PREF=7) + (SUMCP18-CP18)*(PREF=8) + (SUMCP19-CP19)*(PREF=9)+(SUMCP110-CP110)*(PREF=10) + (SUMIP11-IP11)*(PREF=1) + (SUMIP12-IP12)*(PREF=2) +(SUMIP13-IP13)*(PREF=3) + (SUMIP14-IP14)*(PREF=4) + (SUMIP15-IP15)*(PREF=5) + (SUMIP16IP16)*(PREF=6) + (SUMIP17-IP17)*(PREF=7) + (SUMIP18-IP18)*(PREF=8) + (SUMIP19IP19)*(PREF=9) + (SUMIP110-IP110)*(PREF=10)

PEX21 = (SUMCP21-CP21)*(PREF=1) + (SUMCP22-CP22)*(PREF=2) + (SUMCP23-CP23)*(PREF=3) +(SUMCP24-CP24)*(PREF=4) + (SUMCP25-CP25)*(PREF=5) + (SUMCP26-CP26)*(PREF=6) +(SUMCP27-CP27)*(PREF=7) + (SUMCP28-CP28)*(PREF=8) + (SUMCP29-CP29)*(PREF=9)+(SUMCP210-CP210)*(PREF=10) + (SUMIP21-IP21)*(PREF=1) + (SUMIP22-IP22)*(PREF=2) +(SUMIP23-IP23)*(PREF=3) + (SUMIP24-IP24)*(PREF=4) + (SUMIP25-IP25)*(PREF=5) + (SUMIP26-

89

IP26)*(PREF=6) + (SUMIP27-IP27)*(PREF=7) + (SUMIP28-IP28)*(PREF=8) + (SUMIP29IP29)*(PREF=9) + (SUMIP210-IP210)*(PREF=10)

PEX31= (SUMCP31-CP31)*(PREF=1) + (SUMCP32-CP32)*(PREF=2) + (SUMCP33-CP33)*(PREF=3) +(SUMCP34-CP34)*(PREF=4) + (SUMCP35-CP35)*(PREF=5) + (SUMCP36-CP36)*(PREF=6) +(SUMCP37-CP37)*(PREF=7) + (SUMCP38-CP38)*(PREF=8) + (SUMCP39-CP39)*(PREF=9) + +(SUMCP310-CP310)*(PREF=10) + (SUMIP31-IP31)*(PREF=1) + (SUMIP32-IP32)*(PREF=2) +(SUMIP33-IP33)*(PREF=3) + (SUMIP34-IP34)*(PREF=4) + (SUMIP35-IP35)*(PREF=5) + (SUMIP36IP36)*(PREF=6) + (SUMIP37-IP37)*(PREF=7) + (SUMIP38-IP38)*(PREF=8) + (SUMIP39IP39)*(PREF=9) + (SUMIP310-IP310)*(PREF=10)

PEX41= (SUMCP41-CP41)*(PREF=1) + (SUMCP42-CP42)*(PREF=2) + (SUMCP43-CP43)*(PREF=3) +(SUMCP44-CP44)*(PREF=4) + (SUMCP45-CP45)*(PREF=5) + (SUMCP46-CP46)*(PREF=6) +(SUMCP47-CP47)*(PREF=7) + (SUMCP48-CP48)*(PREF=8) + (SUMCP49-CP49)*(PREF=9) + +(SUMCP410-CP410)*(PREF=10) + (SUMIP41-IP41)*(PREF=1) + (SUMIP42-IP42)*(PREF=2) +(SUMIP43-IP43)*(PREF=3) + (SUMIP44-IP44)*(PREF=4) + (SUMIP45-IP45)*(PREF=5) + (SUMIP46IP46)*(PREF=6) + (SUMIP47-IP47)*(PREF=7) + (SUMIP48-IP48)*(PREF=8) + (SUMIP49IP49)*(PREF=9) + (SUMIP410-IP410)*(PREF=10)

以下で登場するDIJ P(P’,Q)は、P県Q産業の生産物一単位の増加のうち何割がP’県Q産業の生産の貢献かを示すパラメータである。P’県の貢献分は、P’県からP県への移出となる。
したがって、PEX Q2はQ産業の生産物に対する移出（の一部）である。
PEX12 = @SUMSBY(DIJ1(1,1)*GDP1*(PREF=1) + DIJ2(1,1)*GDP1*(PREF=2) +DIJ3(1,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(1,1)*GDP1*(PREF=4) + DIJ5(1,1)*GDP1*(PREF=5) +DIJ6(1,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(1,1)*GDP1*(PREF=7) + DIJ8(1,1)*GDP1*(PREF=8) +DIJ9(1,1)*GDP1*(PREF=9) + DIJ10(1,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=1) +@SUMSBY(DIJ1(2,1)*GDP1*(PREF=1) + DIJ2(2,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(2,1)*GDP1*(PREF=3) +DIJ4(2,1)*GDP1*(PREF=4) + DIJ5(2,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(2,1)*GDP1*(PREF=6) +DIJ7(2,1)*GDP1*(PREF=7) + DIJ8(2,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(2,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(2,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=2) + @SUMSBY(DIJ1(3,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(3,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(3,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(3,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(3,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(3,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(3,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(3,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(3,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(3,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=3) + @SUMSBY(DIJ1(4,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(4,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(4,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(4,1)*GDP1*(PREF=4) +90

DIJ5(4,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(4,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(4,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(4,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(4,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(4,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=4) + @SUMSBY(DIJ1(5,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(5,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(5,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(5,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(5,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(5,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(5,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(5,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(5,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(5,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=5) + @SUMSBY(DIJ1(6,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(6,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(6,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(6,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(6,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(6,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(6,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(6,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(6,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(6,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=6) + @SUMSBY(DIJ1(7,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(7,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(7,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(7,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(7,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(7,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(7,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(7,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(7,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(7,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=7) + @SUMSBY(DIJ1(8,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(8,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(8,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(8,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(8,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(8,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(8,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(8,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(8,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(8,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=8) + @SUMSBY(DIJ1(9,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(9,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(9,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(9,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(9,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(9,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(9,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(9,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(9,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(9,1)*GDP1*(PREF=10),YEAR)*(PREF=9) + @SUMSBY(DIJ1(10,1)*GDP1*(PREF=1) +DIJ2(10,1)*GDP1*(PREF=2) + DIJ3(10,1)*GDP1*(PREF=3) + DIJ4(10,1)*GDP1*(PREF=4) +DIJ5(10,1)*GDP1*(PREF=5) + DIJ6(10,1)*GDP1*(PREF=6) + DIJ7(10,1)*GDP1*(PREF=7) +DIJ8(10,1)*GDP1*(PREF=8) + DIJ9(10,1)*GDP1*(PREF=9) +DIJ10(10,1)*GDP1*(PREF=10) ,YEAR)*(PREF=10)

PEX22 = @SUMSBY(DIJ1(1,2)*GDP2*(PREF=1) + DIJ2(1,2)*GDP2*(PREF=2) +DIJ3(1,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(1,2)*GDP2*(PREF=4) + DIJ5(1,2)*GDP2*(PREF=5) +DIJ6(1,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(1,2)*GDP2*(PREF=7) + DIJ8(1,2)*GDP2*(PREF=8) +DIJ9(1,2)*GDP2*(PREF=9) + DIJ10(1,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=1) +@SUMSBY(DIJ1(2,2)*GDP2*(PREF=1) + DIJ2(2,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(2,2)*GDP2*(PREF=3) +DIJ4(2,2)*GDP2*(PREF=4) + DIJ5(2,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(2,2)*GDP2*(PREF=6) +DIJ7(2,2)*GDP2*(PREF=7) + DIJ8(2,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(2,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(2,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=2) + @SUMSBY(DIJ1(3,2)*GDP2*(PREF=1) +91

DIJ2(3,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(3,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(3,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(3,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(3,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(3,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(3,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(3,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(3,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=3) + @SUMSBY(DIJ1(4,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(4,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(4,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(4,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(4,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(4,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(4,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(4,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(4,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(4,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=4) + @SUMSBY(DIJ1(5,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(5,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(5,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(5,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(5,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(5,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(5,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(5,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(5,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(5,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=5) + @SUMSBY(DIJ1(6,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(6,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(6,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(6,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(6,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(6,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(6,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(6,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(6,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(6,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=6) + @SUMSBY(DIJ1(7,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(7,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(7,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(7,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(7,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(7,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(7,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(7,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(7,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(7,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=7) + @SUMSBY(DIJ1(8,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(8,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(8,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(8,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(8,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(8,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(8,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(8,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(8,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(8,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=8) + @SUMSBY(DIJ1(9,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(9,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(9,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(9,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(9,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(9,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(9,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(9,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(9,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(9,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=9) + @SUMSBY(DIJ1(10,2)*GDP2*(PREF=1) +DIJ2(10,2)*GDP2*(PREF=2) + DIJ3(10,2)*GDP2*(PREF=3) + DIJ4(10,2)*GDP2*(PREF=4) +DIJ5(10,2)*GDP2*(PREF=5) + DIJ6(10,2)*GDP2*(PREF=6) + DIJ7(10,2)*GDP2*(PREF=7) +DIJ8(10,2)*GDP2*(PREF=8) + DIJ9(10,2)*GDP2*(PREF=9) +DIJ10(10,2)*GDP2*(PREF=10),YEAR)*(PREF=10)

PEX32 = @SUMSBY(DIJ1(1,3)*GDP3*(PREF=1) + DIJ2(1,3)*GDP3*(PREF=2) +DIJ3(1,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(1,3)*GDP3*(PREF=4) + DIJ5(1,3)*GDP3*(PREF=5) +DIJ6(1,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(1,3)*GDP3*(PREF=7) + DIJ8(1,3)*GDP3*(PREF=8) +92

DIJ9(1,3)*GDP3*(PREF=9) + DIJ10(1,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=1) +@SUMSBY(DIJ1(2,3)*GDP3*(PREF=1) + DIJ2(2,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(2,3)*GDP3*(PREF=3) +DIJ4(2,3)*GDP3*(PREF=4) + DIJ5(2,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(2,3)*GDP3*(PREF=6) +DIJ7(2,3)*GDP3*(PREF=7) + DIJ8(2,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(2,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(2,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=2) + @SUMSBY(DIJ1(3,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(3,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(3,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(3,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(3,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(3,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(3,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(3,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(3,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(3,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=3) + @SUMSBY(DIJ1(4,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(4,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(4,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(4,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(4,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(4,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(4,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(4,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(4,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(4,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=4) + @SUMSBY(DIJ1(5,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(5,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(5,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(5,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(5,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(5,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(5,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(5,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(5,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(5,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=5) + @SUMSBY(DIJ1(6,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(6,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(6,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(6,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(6,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(6,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(6,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(6,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(6,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(6,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=6) + @SUMSBY(DIJ1(7,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(7,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(7,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(7,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(7,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(7,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(7,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(7,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(7,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(7,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=7) + @SUMSBY(DIJ1(8,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(8,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(8,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(8,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(8,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(8,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(8,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(8,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(8,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(8,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=8) + @SUMSBY(DIJ1(9,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(9,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(9,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(9,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(9,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(9,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(9,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(9,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(9,3)*GDP3*(PREF=9) +DIJ10(9,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=9) + @SUMSBY(DIJ1(10,3)*GDP3*(PREF=1) +DIJ2(10,3)*GDP3*(PREF=2) + DIJ3(10,3)*GDP3*(PREF=3) + DIJ4(10,3)*GDP3*(PREF=4) +DIJ5(10,3)*GDP3*(PREF=5) + DIJ6(10,3)*GDP3*(PREF=6) + DIJ7(10,3)*GDP3*(PREF=7) +DIJ8(10,3)*GDP3*(PREF=8) + DIJ9(10,3)*GDP3*(PREF=9) +93

DIJ10(10,3)*GDP3*(PREF=10),YEAR)*(PREF=10)

PEX42 = @SUMSBY(DIJ1(1,4)*GDP4*(PREF=1) + DIJ2(1,4)*GDP4*(PREF=2) +DIJ3(1,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(1,4)*GDP4*(PREF=4) + DIJ5(1,4)*GDP4*(PREF=5) +DIJ6(1,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(1,4)*GDP4*(PREF=7) + DIJ8(1,4)*GDP4*(PREF=8) +DIJ9(1,4)*GDP4*(PREF=9) + DIJ10(1,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=1) +@SUMSBY(DIJ1(2,4)*GDP4*(PREF=1) + DIJ2(2,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(2,4)*GDP4*(PREF=3) +DIJ4(2,4)*GDP4*(PREF=4) + DIJ5(2,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(2,4)*GDP4*(PREF=6) +DIJ7(2,4)*GDP4*(PREF=7) + DIJ8(2,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(2,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(2,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=2) + @SUMSBY(DIJ1(3,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(3,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(3,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(3,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(3,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(3,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(3,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(3,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(3,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(3,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=3) + @SUMSBY(DIJ1(4,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(4,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(4,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(4,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(4,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(4,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(4,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(4,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(4,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(4,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=4) + @SUMSBY(DIJ1(5,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(5,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(5,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(5,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(5,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(5,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(5,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(5,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(5,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(5,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=5) + @SUMSBY(DIJ1(6,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(6,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(6,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(6,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(6,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(6,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(6,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(6,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(6,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(6,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=6) + @SUMSBY(DIJ1(7,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(7,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(7,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(7,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(7,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(7,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(7,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(7,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(7,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(7,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=7) + @SUMSBY(DIJ1(8,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(8,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(8,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(8,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(8,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(8,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(8,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(8,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(8,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(8,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=8) + @SUMSBY(DIJ1(9,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(9,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(9,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(9,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(9,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(9,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(9,4)*GDP4*(PREF=7) +94

DIJ8(9,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(9,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(9,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=9) + @SUMSBY(DIJ1(10,4)*GDP4*(PREF=1) +DIJ2(10,4)*GDP4*(PREF=2) + DIJ3(10,4)*GDP4*(PREF=3) + DIJ4(10,4)*GDP4*(PREF=4) +DIJ5(10,4)*GDP4*(PREF=5) + DIJ6(10,4)*GDP4*(PREF=6) + DIJ7(10,4)*GDP4*(PREF=7) +DIJ8(10,4)*GDP4*(PREF=8) + DIJ9(10,4)*GDP4*(PREF=9) +DIJ10(10,4)*GDP4*(PREF=10),YEAR)*(PREF=10)

PEX1=PEX11 + PEX12
PEX2=PEX21 + PEX22
PEX3=PEX31 + PEX32
PEX4=PEX41 + PEX42

PEX=PEX1 + PEX2 + PEX3 + PEX495

【マクロ経済部門（移入）】
以下で登場するCP QはQ産業の生産物に対する民間最終消費支出を意味する。ここから、自県Q産業の生産物に対する分を除いたものが、他県からの移入である。
民間企業設備（投資支出）IP Qについても同様である。
したがって、PIM Q1はQ産業の生産物に対する移入（の一部）である。
PIM11= (CP1 - CP11) * (PREF = 1)

(CP1 - CP14) * (PREF = 4)

+ (CP1 - CP12) * (PREF = 2)

+ (IP1 - IP11) * (PREF = 1)

+ (CP1 - CP19) * (PREF = 9)

+ (IP1 - IP12) * (PREF = 2)

(IP1 - IP14) * (PREF = 4) + (IP1 - IP15) * (PREF = 5)
(PREF = 7)

PIM21

+ (IP1 - IP18) * (PREF = 8)

= (CP2 - CP21) * (PREF = 1)

(CP2 - CP24) * (PREF = 4)

PIM31

+ (CP2 - CP29) * (PREF = 9)

+ (IP2 - IP22) * (PREF = 2)

+ (IP2 - IP28) * (PREF = 8)

+ (IP2 - IP27) *+ (CP3 - CP32) * (PREF = 2)

+ (CP3 - CP33) * (PREF = 3)

+ (CP3 - CP39) * (PREF = 9)

+ (IP3 - IP32) * (PREF = 2)

+ (IP3 - IP38) * (PREF = 8)+

+ (CP3 - CP310) *+ (IP3 - IP33) * (PREF = 3)

+ (IP3 - IP36) * (PREF = 6)+

+ (IP3 - IP37) *+ (IP3 - IP39) * (PREF = 9)

+ (IP3 - IP310) * (PREF = 10)+ (CP4 - CP42) * (PREF = 2)

+ (CP4 - CP43) * (PREF = 3)+

+ (CP4 - CP45) * (PREF = 5) + (CP4 - CP46) * (PREF = 6) + (CP4 -CP47) * (PREF = 7) + (CP4 - CP48) * (PREF = 8)
+ (IP4 - IP41) * (PREF = 1)

+ (CP4 - CP49) * (PREF = 9)

+ (IP4 - IP42) * (PREF = 2)

(IP4 - IP44) * (PREF = 4) + (IP4 - IP45) * (PREF = 5)
(PREF = 7)

+ (IP2 - IP26) * (PREF = 6)+

+ (CP3 - CP35) * (PREF = 5) + (CP3 - CP36) * (PREF = 6) + (CP3 -= (CP4 - CP41) * (PREF = 1)

(PREF = 10)+ (IP2 - IP23) * (PREF = 3)

+ (IP2 - IP210) * (PREF = 10)+ (IP3 - IP31) * (PREF = 1)

(CP4 - CP44) * (PREF = 4)+

+ (CP2 - CP210) *+ (IP2 - IP29) * (PREF = 9)

(IP3 - IP34) * (PREF = 4) + (IP3 - IP35) * (PREF = 5)

PIM41

+ (IP1 - IP17) *+ (CP2 - CP23) * (PREF = 3)

CP37) * (PREF = 7) + (CP3 - CP38) * (PREF = 8)

(PREF = 7)+

+ (CP2 - CP25) * (PREF = 5) + (CP2 - CP26) * (PREF = 6) + (CP2 -= (CP3 - CP31) * (PREF = 1)

(PREF = 10)+ (IP1 - IP16) * (PREF = 6)

+ (CP2 - CP22) * (PREF = 2)

+ (IP2 - IP21) * (PREF = 1)

(CP3 - CP34) * (PREF = 4)

+ (IP1 - IP13) * (PREF = 3)

+ (IP1 - IP110) * (PREF = 10)(IP2 - IP24) * (PREF = 4) + (IP2 - IP25) * (PREF = 5)
(PREF = 7)

+ (CP1 - CP110) *+ (IP1 - IP19) * (PREF = 9)CP27) * (PREF = 7) + (CP2 - CP28) * (PREF = 8)
(PREF = 10)++ (CP1 - CP15) * (PREF = 5) + (CP1 - CP16) * (PREF = 6) + (CP1 -

CP17) * (PREF = 7) + (CP1 - CP18) * (PREF = 8)
(PREF = 10)+ (CP1 - CP13) * (PREF = 3)

+ (IP4 - IP48) * (PREF = 8)96

+ (IP4 - IP43) * (PREF = 3)

+ (IP4 - IP46) * (PREF = 6)

+ (IP4 - IP49) * (PREF = 9)

+ (CP4 - CP410) *+ (IP4 - IP47) *+ (IP4 - IP410) * (PREF = 10)+

以下で登場するDIJ P(P’,Q)は、P県Q産業の生産物一単位の増加のうち何割がP’県Q産業の生産の貢献かを示すパラメータである。P’県の貢献分は、P県のP’県からの移入となる。
したがって、PIM Q2はQ産業の生産物に対する移出（の一部）である。
PIM12= DIJ1(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

(PREF = 1)

+ DIJ1(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

+ DIJ1(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 1) + DIJ1(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

GDP1 * (PREF = 1)

+ DIJ1(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

DIJ2(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)
+ DIJ2(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

(PREF = 2)

+ DIJ2(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ2(7 , 1) * GDP1 * (PREF =+ DIJ2(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ3(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)

+ DIJ2(10 , 1) * GDP1 *+ DIJ3(3 , 1) *+ DIJ3(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)

1) * GDP1 * (PREF = 3) + DIJ3(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)+

+ DIJ2(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ3(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 3) + DIJ3(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)

GDP1 * (PREF = 3)

+ DIJ1(9 ,+ DIJ2(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ2(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ2(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 2)

+ DIJ1(6 , 1) *+ DIJ1(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

1) * GDP1 * (PREF = 1) + DIJ1(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 1)

2)

+ DIJ1(3 , 1) * GDP1 *+ DIJ3(6 ,+ DIJ3(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)+

DIJ3(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)

+ DIJ3(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 3)

+ DIJ4(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

+ DIJ4(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

+ DIJ4(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

+ DIJ4(4 , 1) * GDP1 * (PREF =4)+ DIJ4(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

(PREF = 4)

+ DIJ4(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

+ DIJ4(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 4) + DIJ4(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 4)

GDP1 * (PREF = 4)

+ DIJ5(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

DIJ5(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)
+ DIJ5(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

(PREF = 6)

+ DIJ5(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

DIJ7(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)
+ DIJ7(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ7(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ8(1 , 1) * GDP1 *+ DIJ8(4 , 1) *+ DIJ8(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)

1) * GDP1 * (PREF = 8) + DIJ8(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)+

+ DIJ7(8 , 1) * GDP1 * (PREF =+ DIJ7(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ8(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)

+ DIJ6(10 ,+ DIJ7(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ8(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 8) + DIJ8(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)

GDP1 * (PREF = 8)

+ DIJ6(7 , 1) *+ DIJ7(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ7(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

+ DIJ7(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)

(PREF = 8)

+ DIJ6(4 , 1) * GDP1 *+ DIJ6(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 6)

1) * GDP1 * (PREF = 6) + DIJ7(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 7)7)

+ DIJ6(1 , 1) * GDP1 * (PREF =+ DIJ6(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 6)

+ DIJ6(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 6)+

+ DIJ5(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

+ DIJ6(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 6) + DIJ6(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 6)

GDP1 * (PREF = 6)

+ DIJ5(3 ,+ DIJ5(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

+ DIJ5(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

+ DIJ6(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 6)

+ DIJ4(10 , 1) *+ DIJ5(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)

1) * GDP1 * (PREF = 5) + DIJ5(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 5)6)

+ DIJ4(7 , 1) * GDP1 *+ DIJ8(7 ,+ DIJ8(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)+

DIJ8(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 8)

+ DIJ9(1 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

+ DIJ9(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

+ DIJ9(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

+ DIJ9(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

+ DIJ9(5 , 1) * GDP1 * (PREF =9)+ DIJ9(6 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

(PREF = 9)

+ DIJ9(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 9)

+ DIJ9(8 , 1) * GDP1 *+ DIJ9(9 , 1) * GDP1 * (PREF = 9) + DIJ9(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 9) + DIJ10(1 , 1) *97

GDP1 * (PREF = 10)+ DIJ10(2 , 1) * GDP1 * (PREF = 10)

DIJ10(4 , 1) * GDP1 * (PREF = 10)(PREF = 10)PIM22+ DIJ10(5 , 1) * GDP1 * (PREF = 10)+ DIJ10(7 , 1) * GDP1 * (PREF = 10)* GDP1 * (PREF = 10)+ DIJ10(8 , 1) * GDP1 * (PREF = 10) + DIJ10(9 , 1)

+ DIJ1(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

+ DIJ1(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

DIJ2(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)
+ DIJ2(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ2(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ2(7 , 2) * GDP2 * (PREF =+ DIJ2(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ3(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)

+ DIJ2(10 , 2) * GDP2 *+ DIJ3(3 , 2) *+ DIJ3(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)

2) * GDP2 * (PREF = 3) + DIJ3(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)+

+ DIJ2(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ3(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 3) + DIJ3(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)

GDP2 * (PREF = 3)

+ DIJ1(9 ,+ DIJ2(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ2(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ2(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 2)

+ DIJ1(6 , 2) *+ DIJ1(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

2) * GDP2 * (PREF = 1) + DIJ1(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

(PREF = 2)

+ DIJ1(3 , 2) * GDP2 *+ DIJ1(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 1) + DIJ1(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

GDP2 * (PREF = 1)

2)

+ DIJ10(6 , 1) * GDP1 *+ DIJ10(10 , 1) * GDP1 * (PREF = 10)= DIJ1(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 1)

(PREF = 1)

+ DIJ10(3 , 1) * GDP1 * (PREF = 10) ++ DIJ3(6 ,+ DIJ3(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)+

DIJ3(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)

+ DIJ3(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 3)

+ DIJ4(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

+ DIJ4(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

+ DIJ4(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

+ DIJ4(4 , 2) * GDP2 * (PREF =4)+ DIJ4(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

(PREF = 4)

+ DIJ4(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

+ DIJ4(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 4) + DIJ4(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 4)

GDP2 * (PREF = 4)

+ DIJ5(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

DIJ5(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)
+ DIJ5(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

(PREF = 6)

+ DIJ5(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

DIJ7(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)
+ DIJ7(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ7(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ8(1 , 2) * GDP2 *+ DIJ8(4 , 2) *+ DIJ8(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)2) * GDP2 * (PREF = 8) + DIJ8(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)+

+ DIJ7(8 , 2) * GDP2 * (PREF =+ DIJ7(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ8(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)

+ DIJ6(10 ,+ DIJ7(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ8(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 8) + DIJ8(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)

GDP2 * (PREF = 8)

+ DIJ6(7 , 2) *+ DIJ7(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ7(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

+ DIJ7(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)

(PREF = 8)

+ DIJ6(4 , 2) * GDP2 *+ DIJ6(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 6)2) * GDP2 * (PREF = 6) + DIJ7(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 7)7)

+ DIJ6(1 , 2) * GDP2 * (PREF =+ DIJ6(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 6)

+ DIJ6(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 6)+

+ DIJ5(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

+ DIJ6(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 6) + DIJ6(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 6)

GDP2 * (PREF = 6)

+ DIJ5(3 ,+ DIJ5(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

+ DIJ5(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)

+ DIJ6(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 6)

+ DIJ4(10 , 2) *+ DIJ5(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)2) * GDP2 * (PREF = 5) + DIJ5(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 5)6)

+ DIJ4(7 , 2) * GDP2 *+ DIJ8(7 ,+ DIJ8(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)+

DIJ8(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 8)

+ DIJ9(1 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)

+ DIJ9(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)

+ DIJ9(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)

+ DIJ9(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)

+ DIJ9(5 , 2) * GDP2 * (PREF =9)+ DIJ9(6 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)

+ DIJ9(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 9)98

+ DIJ9(8 , 2) * GDP2 *(PREF = 9)

+ DIJ9(9 , 2) * GDP2 * (PREF = 9) + DIJ9(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 9) + DIJ10(1 , 2) *GDP2 * (PREF = 10)+ DIJ10(2 , 2) * GDP2 * (PREF = 10)

DIJ10(4 , 2) * GDP2 * (PREF = 10)(PREF = 10)

PIM32+ DIJ10(5 , 2) * GDP2 * (PREF = 10)+ DIJ10(7 , 2) * GDP2 * (PREF = 10)* GDP2 * (PREF = 10)+ DIJ10(8 , 2) * GDP2 * (PREF = 10) + DIJ10(9 , 2)

+ DIJ1(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

+ DIJ1(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

DIJ2(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)
+ DIJ2(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ2(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ2(7 , 3) * GDP3 * (PREF =+ DIJ2(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ3(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)

+ DIJ2(10 , 3) * GDP3 *+ DIJ3(3 , 3) *+ DIJ3(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)

3) * GDP3 * (PREF = 3) + DIJ3(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)+

+ DIJ2(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ3(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 3) + DIJ3(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)

GDP3 * (PREF = 3)

+ DIJ1(9 ,+ DIJ2(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ2(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ2(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 2)

+ DIJ1(6 , 3) *+ DIJ1(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

3) * GDP3 * (PREF = 1) + DIJ1(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

(PREF = 2)

+ DIJ1(3 , 3) * GDP3 *+ DIJ1(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 1) + DIJ1(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

GDP3 * (PREF = 1)

2)

+ DIJ10(6 , 2) * GDP2 *+ DIJ10(10 , 2) * GDP2 * (PREF = 10)= DIJ1(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 1)

(PREF = 1)

+ DIJ10(3 , 2) * GDP2 * (PREF = 10) ++ DIJ3(6 ,+ DIJ3(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)+

DIJ3(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)

+ DIJ3(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 3)

+ DIJ4(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

+ DIJ4(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

+ DIJ4(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

+ DIJ4(4 , 3) * GDP3 * (PREF =4)+ DIJ4(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

(PREF = 4)

+ DIJ4(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

+ DIJ4(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 4) + DIJ4(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 4)

GDP3 * (PREF = 4)

+ DIJ5(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

DIJ5(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)
+ DIJ5(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

(PREF = 6)

+ DIJ5(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

DIJ7(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)
+ DIJ7(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ7(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ8(1 , 3) * GDP3 *+ DIJ8(4 , 3) *+ DIJ8(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)

3) * GDP3 * (PREF = 8) + DIJ8(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)+

+ DIJ7(8 , 3) * GDP3 * (PREF =+ DIJ7(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ8(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)

+ DIJ6(10 ,+ DIJ7(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ8(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 8) + DIJ8(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)

GDP3 * (PREF = 8)

+ DIJ6(7 , 3) *+ DIJ7(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ7(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

+ DIJ7(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)

(PREF = 8)

+ DIJ6(4 , 3) * GDP3 *+ DIJ6(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 6)3) * GDP3 * (PREF = 6) + DIJ7(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 7)7)

+ DIJ6(1 , 3) * GDP3 * (PREF =+ DIJ6(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 6)

+ DIJ6(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 6)+

+ DIJ5(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

+ DIJ6(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 6) + DIJ6(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 6)

GDP3 * (PREF = 6)

+ DIJ5(3 ,+ DIJ5(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

+ DIJ5(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

+ DIJ6(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 6)

+ DIJ4(10 , 3) *+ DIJ5(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)

3) * GDP3 * (PREF = 5) + DIJ5(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 5)6)

+ DIJ4(7 , 3) * GDP3 *+ DIJ8(7 ,+ DIJ8(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)+

DIJ8(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 8)

+ DIJ9(1 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

+ DIJ9(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

+ DIJ9(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

+ DIJ9(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

+ DIJ9(5 , 3) * GDP3 * (PREF =

99

9)

+ DIJ9(6 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

(PREF = 9)

+ DIJ10(2 , 3) * GDP3 * (PREF = 10)

DIJ10(4 , 3) * GDP3 * (PREF = 10)+ DIJ10(8 , 3) * GDP3 * (PREF = 10) + DIJ10(9 , 3)

+ DIJ1(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

+ DIJ1(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

DIJ2(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)
+ DIJ2(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ2(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ2(7 , 4) * GDP4 * (PREF =+ DIJ2(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ3(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)

+ DIJ2(10 , 4) * GDP4 *+ DIJ3(3 , 4) *+ DIJ3(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)4) * GDP4 * (PREF = 3) + DIJ3(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)+

+ DIJ2(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ3(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 3) + DIJ3(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)

GDP4 * (PREF = 3)

+ DIJ1(9 ,+ DIJ2(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ2(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ2(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 2)

+ DIJ1(6 , 4) *+ DIJ1(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

4) * GDP4 * (PREF = 1) + DIJ1(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

(PREF = 2)

+ DIJ1(3 , 4) * GDP4 *+ DIJ1(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 1) + DIJ1(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

GDP4 * (PREF = 1)

2)

+ DIJ10(6 , 3) * GDP3 *+ DIJ10(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 10)= DIJ1(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 1)

(PREF = 1)

+ DIJ10(3 , 3) * GDP3 * (PREF = 10) ++ DIJ10(5 , 3) * GDP3 * (PREF = 10)+ DIJ10(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 10)* GDP3 * (PREF = 10)

PIM42+ DIJ9(8 , 3) * GDP3 *+ DIJ9(9 , 3) * GDP3 * (PREF = 9) + DIJ9(10 , 3) * GDP3 * (PREF = 9) + DIJ10(1 , 3) *GDP3 * (PREF = 10)(PREF = 10)+ DIJ9(7 , 3) * GDP3 * (PREF = 9)

+ DIJ3(6 ,+ DIJ3(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)+

DIJ3(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)

+ DIJ3(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 3)

+ DIJ4(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

+ DIJ4(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

+ DIJ4(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

+ DIJ4(4 , 4) * GDP4 * (PREF =4)+ DIJ4(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

(PREF = 4)

+ DIJ4(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

+ DIJ4(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 4) + DIJ4(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 4)

GDP4 * (PREF = 4)

+ DIJ5(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

DIJ5(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)
+ DIJ5(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

(PREF = 6)

+ DIJ5(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

DIJ7(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)
+ DIJ7(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ7(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ8(1 , 4) * GDP4 *DIJ8(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)

+ DIJ8(7 ,+ DIJ8(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)

+ DIJ9(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)100

+ DIJ8(4 , 4) *+ DIJ8(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)4) * GDP4 * (PREF = 8) + DIJ8(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)+

+ DIJ7(8 , 4) * GDP4 * (PREF =+ DIJ7(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ8(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)

+ DIJ6(10 ,+ DIJ7(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ8(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 8) + DIJ8(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 8)

GDP4 * (PREF = 8)

+ DIJ6(7 , 4) *+ DIJ7(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ7(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

+ DIJ7(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)

(PREF = 8)

+ DIJ6(4 , 4) * GDP4 *+ DIJ6(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 6)4) * GDP4 * (PREF = 6) + DIJ7(1 , 4) * GDP4 * (PREF = 7)7)

+ DIJ6(1 , 4) * GDP4 * (PREF =+ DIJ6(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 6)

+ DIJ6(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 6)+

+ DIJ5(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

+ DIJ6(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 6) + DIJ6(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 6)

GDP4 * (PREF = 6)

+ DIJ5(3 ,+ DIJ5(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

+ DIJ5(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)

+ DIJ6(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 6)

+ DIJ4(10 , 4) *+ DIJ5(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)4) * GDP4 * (PREF = 5) + DIJ5(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 5)6)

+ DIJ4(7 , 4) * GDP4 *++ DIJ9(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)

+ DIJ9(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)9)

+ DIJ9(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)

+ DIJ9(6 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)

(PREF = 9)

+ DIJ9(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 9)

+ DIJ9(8 , 4) * GDP4 *+ DIJ9(9 , 4) * GDP4 * (PREF = 9) + DIJ9(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 9) + DIJ10(1 , 4) *GDP4 * (PREF = 10)+ DIJ10(2 , 4) * GDP4 * (PREF = 10)

DIJ10(4 , 4) * GDP4 * (PREF = 10)(PREF = 10)+ DIJ9(5 , 4) * GDP4 * (PREF =+ DIJ10(5 , 4) * GDP4 * (PREF = 10)+ DIJ10(7 , 4) * GDP4 * (PREF = 10)* GDP4 * (PREF = 10)+ DIJ10(3 , 4) * GDP4 * (PREF = 10) ++ DIJ10(6 , 4) * GDP4 *+ DIJ10(8 , 4) * GDP4 * (PREF = 10) + DIJ10(9 , 4)

+ DIJ10(10 , 4) * GDP4 * (PREF = 10)

PIM1 = PIM11 + PIM12

PIM2 = PIM21 + PIM22

PIM3 = PIM31 + PIM32

PIM4 = PIM41 + PIM42

PIM = PIM1 + PIM2 + PIM3 + PIM4101

【マクロ経済部門（資本蓄積）】:EQ_M06_KP
KP =(1-0.033426031647)*KP(-1)+IP:EQ_M07_KG
KG =(1-0.0147105142145)*KG(-1)+IG【マクロ経済部門（物価）】:EQ_M08_PGDP
DLOG(PGDP) =-0.296226964152*(PREF=1) - 0.297772070331*(PREF=2) - 0.296637627545*(PREF=3) 0.298160963165*(PREF=4) - 0.295361191164*(PREF=5) - 0.29857955784*(PREF=6) 0.298461628085*(PREF=7) - 0.292712531586*(PREF=8) - 0.297167099634*(PREF=9) 0.294816380445*(PREF=10) + 0.393440739272*DLOG(PGDP(-1)) +0.680237779377*D(CTAX/100) + 0.266540071364*GDP(-1)/GDPP(-1) + 0.0395505844637*ER:EQ_M08PLUS_PCP
DLOG(PCP) =0.0031776958676*(PREF=1) + 0.00295105183602*(PREF=2) + 0.00226919853898*(PREF=3) +0.00547358627491*(PREF=4) + 0.00256047999169*(PREF=5) + 0.00284175010098*(PREF=6) +0.00205455582201*(PREF=7) - 9.63242540092E-05*(PREF=8) + 0.00647675851312*(PREF=9)+ 0.00282061825842*(PREF=10) + 0.954605727667*DLOG(PGDP)

102

【マクロ経済部門（労働市場、所得）】:EQ_M09_ER
D(ER) = -0.00413639265557*(PREF=1) - 0.00225342266028*(PREF=2) 0.00335387951294*(PREF=3) - 0.00313998919754*(PREF=4) - 0.00374805257152*(PREF=5) 0.0030723529444*(PREF=6) - 0.00387469858445*(PREF=7) - 0.00264082341268*(PREF=8) 0.00352557982326*(PREF=9) - 0.00406497626037*(PREF=10) + 0.330852588524*D(ER(-1)) 0.403106603294*D((P1519+P2064)/POP) - 0.0292862358111*DLOG(W/PGDP) +0.0231524603347*D(GDP/GDPP):EQ_M10_W
DLOG(W) =-0.533322632873*(PREF=1) - 0.531360238818*(PREF=2) - 0.529649514713*(PREF=3) 0.527086561674*(PREF=4) - 0.531925299214*(PREF=5) - 0.53269505466*(PREF=6) 0.531234943657*(PREF=7) - 0.531142101646*(PREF=8) - 0.526605215386*(PREF=9) 0.530372847274*(PREF=10) + 0.0899207331934*DLOG(W(-1)) +0.539210800045*DLOG(PGDP) + 0.533376487636*GDP/GDPP

L = ER * P15

LW = L * RLW103

【マクロ経済部門（所得）】YWH = W * LW

:EQ_M11_ZAISANDLOG(ZAISAN) =-0.0391304001682 + 1.66740140373*DLOG(GDPN) + 7.77653247206*D(LRATE/100)

YWHZ = YWH + ZAISAN

FUTAN = KUMIAIF+ KOKUNENF+ SEIKANF+ (KYOSAIFL)+ KOKUHOF+ (KYOSAIFS)+ SENINFS+ KAIGOF+ K_SHOTOKU+ K_SHOUHI+ L_SHOTOKU+ KONENF+ L_KEIJO+SENINFLNENKINFUTAN = KONENF

KYUFU = KONENK+ KOKUNENF+ KOKUNENK+ (KYOSAIFL)+ (KYOSAIK)+ SENINFL+ SENINKYZFK = YWHZ - FUTAN + KYUFU【マクロ経済部門（金融政策）】:EQ_M12_LRATELRATE/100 =-0.0969208568919 + 0.686249811025*LRATE(-1)/100 + 0.0925043246261*DLOG(JPN_PGDP) +0.0984563004458*JPN_GDP/JPN_GDPP104【税部門（中央政府）】:EQ_G01_KSHOTOKULOG(K_SHOTOKU) =-4.58287961111 + 1.08889846961*LOG(YWHZ) + 0.397096258686*SZRD1 +0.125260221995*SZRD2 - 0.043776185454*SZRD3 + 0.237166546928*YBD 0.157118177702*GZD1 + 0.0218034564706*CTAT - 0.179974940346*DIJOU:EQ_G02_KHJN
LOG(K_HJN) =-10.9722732978 + 1.17879350645*LOG(GDPN*CORPTRATE/100) + 5.14388652561*GDP/GDPP:EQ_G03_KSHOUHI
LOG(K_SHOUHI) =-7.27098480343 + 1.0912885494*LOG(GDPN*CTAX)105

【税部門（地方政府）】:EQ_L01_LSHOTOKU
LOG(L_SHOTOKU) =-3.2425213917*(PREF=1) - 3.18733281938*(PREF=2) - 3.16384653758*(PREF=3) 3.22545136402*(PREF=4) - 3.13974831997*(PREF=5) - 3.09700728644*(PREF=6) 3.05385158069*(PREF=7) - 3.17008987827*(PREF=8) - 3.14040832244*(PREF=9) 3.00320696195*(PREF=10) + 0.97405002912*LOG(YWHZ) + 0.0259598536406*JRD1 0.06006857362*JRD2 - 0.039192104368*JRD3 + 0.353940763404*DIJOU:EQ_L02_LHJN
LOG(L_HJN) =-0.739418005898*(PREF=1) - 0.653845606502*(PREF=2) - 0.848877618402*(PREF=3) 0.376157122085*(PREF=4) - 0.513490110493*(PREF=5) - 0.00481143204*(PREF=6) +0.676009220478*(PREF=7) - 0.485799344001*(PREF=8) - 0.548176995555*(PREF=9) +2.01725471727*(PREF=10) + 0.428814396335*LOG(GDPN) + 4.25949817277*GDP/GDPP:EQ_L03_LSEISAN
LOG(L_SEISAN) =-11.1226716936*(PREF=1) - 11.0489387713*(PREF=2) - 10.9589974555*(PREF=3) 11.2705388027*(PREF=4) - 11.1864746267*(PREF=5) - 11.6105473301*(PREF=6) 12.0306021208*(PREF=7) - 11.1245181968*(PREF=8) - 11.2078825832*(PREF=9) 12.9455774321*(PREF=10) + 1.39273862772*LOG(GDPN)106

【社会保障部門（医療・介護）】
SEIKAND3= SEIKAN1 * 12 * YWH+ SEIKAN2 * 14.4 * YWHKUMIAID3= SEIKAN1 * 12 * YWH + SEIKAN2 * 14.4 * YWH

KOKUHOC= RMEDKKKKYOSAIFSD= KYOSAIS1 * 12 * YWH / 16

+ RMEDK+ KYOSAIS2 * 12 * YWH / 16

+ KYOSAIS3 * 16 * YWH /16

PRMKK4= P0004 * PCMEDA

P2024 * PCMEDEPCMEDI+ P0509 * PCMEDB+ P2529 * PCMEDF+ P1014 * PCMEDC+ P3034 * PCMEDG+ P4549 * PCMEDJ + P5054 * PCMEDK+ P1519 * PCMEDD+ P3539 * PCMEDH+ P5559 * PCMEDL++ P4044 *+ P6064 * PCMEDM +P6569 * PCMEDN + P7074 * PCMEDOPRMKXXX= P6569 * PCMEDN+ P7074 * PCMEDO+ P7579 * PCMEDPP85 * PCMEDR:EQ_H01_SEIKANF
LOG(SEIKANF) =-6.31664439662 + 0.902982293217*LOG(SEIKAND3):EQ_H02_KUMIAIF
LOG(KUMIAIF) =-12.5125144581 + 1.17421227991*LOG(KUMIAID3):EQ_H03_KOKUHOF
LOG(KOKUHOF) =-2.08633478383 + 1.03758284205*LOG(KOKUHOC):EQ_H04_KYOSAIFSLOG(KYOSAIFS) =-6.10122091374 + 0.994389093818*LOG(KYOSAIFSD)

107+ P8084 * PCMEDQ+

:EQ_H05_KAIGOF
LOG(KAIGOF) = 0.0740099925722*(PREF=1) + 0.0796288102176*(PREF=2) +0.0275483411434*(PREF=3) + 0.0896386301146*(PREF=4) + 0.213433346638*(PREF=5) +0.355426185428*(PREF=6) + 0.615550567968*(PREF=7) + 0.13294816211*(PREF=8) +0.206446385358*(PREF=9) + 0.639447023666*(PREF=10) - 0.0343046918969*KAIGODUMMY +0.902725223918*LOG(KAIGOK):EQ_H06_RMEDKKKDLOG(RMEDKKK) = 0.0140625874077 + 0.553530510704*DLOG(PRMKK4) +0.0506264017813*IKOUD:EQ_H07_RMEDKKDLOG(RMEDKK) =-0.0107755624847 + 0.97184727635*DLOG(PRMKK4) + 0.00997363749371*IKOUD:EQ_H08_RMEDKDLOG(RMEDK) =1.16814966544*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=1) + 0.928771587336*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=2) +1.07462908467*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=3) + 1.01511317768*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=4) +1.00624050706*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=5) + 0.949008964032*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=6) +1.03629973804*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=7) + 0.981623373253*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=8) +0.976987114453*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=9) + 1.01361234066*DLOG(PRMKXXX)*(PREF=10)- 0.045944821585*IKOUD*(PREF=1) - 0.0383412596008*IKOUD*(PREF=2) 0.0362596518129*IKOUD*(PREF=3) - 0.0291110105032*IKOUD*(PREF=4) 0.0346406906351*IKOUD*(PREF=5) - 0.046134350818*IKOUD*(PREF=6) 0.0513455152126*IKOUD*(PREF=7) - 0.036844920367*IKOUD*(PREF=8) 0.0296470390403*IKOUD*(PREF=9) - 0.0433551192143*IKOUD*(PREF=10):EQ_H09_KAIGOKDLOG(KAIGOK) = 1.50856758073*DLOG(P65) + 0.777905268685*DLOG(NINTEI)108

【社会保障部門（年金）】KONENFD = KONEN1 * 12 * YWH / 16

+ KONEN2 * 12 + KONEN3 * 4 * YWH / 16

+ KONEN4 * 16 *YWH / 16KYOSAILD = KYOSAIL1 * 12 * YWH / 16

+ KYOSAIL2 * 12 * YWH / 16

:EQ_N01_KONENF
LOG(KONENF) =-4.81479116849 + 0.981879369728*LOG(KONENFD):EQ_N02_KOKUNENF
LOG(KOKUNENF) =-12.7173911375 + 0.980141633527*LOG(KOKUNEN*P2064):EQ_N03_KYOSAIFLLOG(KYOSAIFL) =-6.70568115005 + 0.993765619207*LOG(KYOSAILD):EQ_N04_KONENKLOG(KONENK) =-12.3721191988 + 1.00778422936*LOG(P65*KONENRO):EQ_N05_KOKUNENKLOG(KOKUNENK) =-12.1636393143 + 1.01680348449*LOG(P65*KOKUNENRO):EQ_N06_KYOSAIKLOG(KYOSAIK) =-12.6463192472 + 0.97521783376*LOG(P65*KONENRO)

109+ KYOSAIL3 * 16 * YWH / 16