PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

タマゴが先かニワトリが先か？ 政府支出と GDP のグレンジャー因果性に関する検討
朴勝俊
2022/6/28
要約
各国のデータに基づいて、政府支出の伸び率と、名目・実質 GDP の伸び率の間には極めて強い相関関係が指摘されていたが、その因果の向きについて議論があった。本稿ではまず、簡単な理論シミュレ
ーションモデルを構築して、因果の方向が明らかに政府支出から名目 GDP に向かっている場合にも、その逆の場合にも、実際に観察されたものと似た散布図が描けることを示した。その上で、OECD 加盟
国 38 か国の 1980 年から 2021 年までのデータを用いて、一般政府支出と名目 GDP、および GDP デフレ
ータの間のグレンジャー因果性を分析したところ、国によって時期によって結果が大きく異なったが、名目 GDP から政府支出への因果性を示唆する結果が多かった。しかし政府支出の統計も SNA と同様に発生主義で作られるため、数値が記録される時点は発注の時点より遅れることになり、「見かけ上の因果性」が観察される可能性がある。そこで、政府支出のリード変数（後の時点の変数）をとってグレンジャー因果性の検定を行うと、結果が変わりうることが分かった。この点についてより詳細に検討する
ために、日本の GDP 統計の四半期データ（1994 年から 2021 年）を用いたところ、2008 年以降の日本では、名目 GDP から政府支出（政府固定資本形成あるいは政府消費）への影響が確認されることは全くなく、逆に説明変数として政府支出のリード変数を用いた分析では、政府支出を増やすと総需要が増える関係にあることが明らかとなった。

図：統計上の政府支出の変化が GDP の変化よりも後に現れる仕組み

1

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タマゴが先かニワトリが先か？ 政府支出と GDP のグレンジャー因果性に関する検討
朴勝俊
2022/6/28
1．はじめに各国の名目および実質の GDP の成長率と、政を見よ）であり、それと異なる名称の手法が使わ

府支出の伸び率の間には、明確な相関関係が見られている場合も因果性の概念は同様である。アトれる（島倉 2018、朴＆シェイブテイル 2020、図キンソンはこの論文に基づき、政府支出を増やせ

表 1）。しかも、これらの図において注目すべき

ば経済は成長するという主張を間違いだと述べたは、回帰直線より著しく左上や右下に点が存在しわけだが、そのように結論づけることはできない。

ないことである。それは「政府支出を増やさなくても GDP が成長している国もなければ、政府支

図表 1：政府支出伸び率と、名目 GDP 成長率(上)出を増やしているのに GDP が成長していない国

および実質 GDP 成長率(下)の相関関係がないこと」あるいは「GDP が増えても政府支出を増やさない国はないこと」を意味している。
ここにおいて日本は、政府支出の伸び率においても、実質および名目の経済成長率においても、世界で最も低い部類である。そのため、現在の日本の不況脱却を重視する積極財政派は、政府支出を増加させるべきだと説く。
それに対してアトキンソン(2022)は、この因果関係の方向に疑義を呈し、「「政府支出を増やせば経済は成長する」と言っている人がいますが、論理が単純すぎます。率直に言うと、この主張は間違いです」と述べ、それに至る論拠として、
Nyasha et al. (2019)のレビューを挙げている（付録
1 に要約した）。このレビューは、政府支出と経済成長の因果性に取りくんだ既存研究を、その結果に応じて、「（1）Keynesian view：政府規模が経済 成 長 の 原因 で あ る 〔6 本 〕」、「（ 2 ） Wagner’s
Law：政府は非効率であり経済成長を促進できず、経済成長による政府サービス需要に応じる形で政府規模が大きくなる〔22 本〕」、「(3) Bidirectionalcausality view：双方向の因果関係がある〔10 本〕」、「(4) Neutrality View：相互に無関係である〔12

出典：

朴勝俊＆シェイブテイル(2020)、p.173

本〕」、という 4 つに区分している。様々な統計手

注意：

データは IMF World Economic Outlook (2019)に含まれる各国の実質・名目 GDP と、一般政府支出(名目)に法 が 用 い ら れ て い る が 、 主 な も の は Granger

ついて、過去 20 年間の平均伸び率を計算したものである。

Causality tests（グレンジャー因果性検定、第 3 節
2PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

まず、因果性の検定結果は（当該レビューの結究が多数存在するとしても）違和感を覚える。

論にあるとおり）国によって、時期によって異な

Wagner（1958, 1883）は「公共部門（とりわけ国る。数の上では(2)の結論が一見妥当であるように家）の活動の拡大の法則」を指摘したが、国民所思われるが、これは多数決で決めるべきものでは得から政府支出に向かう因果関係を指摘したわけない。

ではないためである（→付録 2）。

次に、このレビューに含まれる論文を確認する

本論文ではまず、図表 1 のようなグラフが現れと、アフリカなどの途上国のデータに基づくもの

る メ カ ニ ズ ム を 「 政 府 支 出 →GDP 」 お よ びが圧倒的に多く、しかも研究が必ずしも新しいも「GDP→政府支出」の両方の因果関係を考慮しつのではない（2007 年の世界金融危機以降の先進

つ、簡易な理論シミュレーションモデルを用いて国の十分なデータを扱ったものは皆無である）。

考察する。次に、現在の OECD 加盟国 38 か国のさらに、GDP 統計や財政統計では発生主義な

1990 年から 2021 年の年次データを用いて、全期

いしは現金主義で記録されているが、これは公共間と 2007 年以前、2008 年以降の 3 つに分けて、事業などの発注が行われてからかなり後になって一括してグレンジャー因果性の検定を行う（国に政府支出の金額が記録されることを意味する 1 。

よって利用可能なデータ期間は異なる）。ここでしたがって、政府支出の統計上の金額が増加する

は、政府支出の発注と、その金額が統計に記録さかなり前に、政府から企業への発注が行われ、企れる時点とのタイミングの違いに配慮したときに、業が生産に着手して GDP を増加させた後に、政結果がどのように変化するかについても注意を払

府支出の金額が記録されることで、見かけ上の因う。最後に、2008 年以降の日本に注目して、四果関係（時間的前後関係）が発生しうる（図表

半期データに基づいて、より詳細な因果性の検討

2）。Nyasha et al. (2019)がまとめた既存研究（付録を行う。これらの知見に基づき、最後に結論を述

1）にはこの点に明示的に配慮したものは見られべる。

ないが、これらは結論を見直す必要が生じるかもしれない。

図表 2 統計上の政府支出のタイミングの問題

最後に、経済成長から政府支出増加への因果関係を主張する立場を「Wagner’s Law」と呼んでいることには（この概念整理に基づいて行われた研1

この問題を指摘したのは向井(2010)である。
「田中・安達(2003)は、米国の景気が反転した 1933 年の消費者物価と政府財政収支を月次で比較すると、物価上昇の方が財政赤字の上昇よりも半年ほど早く進行しており、財政出動による景気拡大で物価が上昇するという財政出動有効
出典：筆者作成論はなりたたないという（同書 88 頁、図 4-4）
。しかし、財政収支は支出ベースだが、財政出動の効果は発注段階で発生する。企業は受注と同時に原材料や建設機械等を一括発注し、労働者や関連企業と契約して建設や生産を開始し、それは資材価格や賃金に影響を与える。一方、政府の支出開始は発注から何か月かは遅れ、事後的かつ段階的に行われる」（向井 2010，p. 299）

3

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

2． 政府支出と GDP の関係に関する簡易なシミュ
レーション
本節では、マクロ経済学の常識的な理論に基づを前年の名目 GDP の一定比率としたもの）であいてシミュレーションを行った結果を示し、政府る（横軸は政府支出の伸び率であり、縦軸の支出と名目・実質の GDP の因果関係について考GDP の伸び率は、「▲」が名目 GDP、「○」が実察を行う（詳細は付録 2 を参照）。フィードバッ

質 GDP でみたものである）。いずれの場合でも図

クのない一方向の単純な計算によって、誰もが容表 1 とおおむね同様の図が描けることが分かった。

易に理解できるようシンプルな理論式の体系とし実際のところは、有効需要が不足している時期ている。各国はそれぞれに GDP の供給力（Ys、と、需要が供給力の天井に達している時期とで、実質）を伸ばすが、実際に GDP が発生するのは短期的な因果の方向性に違いが生じている可能性

総需要 (YD、名目の総需要＝消費＋民間設備投資がある。次節においては、複数国の時系列データ＋政府支出)にこたえた分だけである。YD を物価を用いて、時期を分けて、グレンジャーの意味で

指数 (P)で割ったものが実質の総需要である。この因果性を把握する。

れが供給力を上回った場合には、物価上昇が起こって実質の成長が妨げられる。こうした常識的な想定のもとで、仮想的な複数の国々（ここでは3. OECD 諸国のデータによるグレンジャー因果

20 か国）について、パラメタを変化させて 20 年

性検定の試算を行い、結果を比較した。

政府支出の増加が GDP の成長に先行するのか、

図表 3 の左図は、因果関係の方向性を政府支出

その逆なのかを確認するにはグレンジャー因果性から GDP（G→GDP）としたもの（各国は政府支の検定が有用である。例えば Thurman et al. (1988)

出を GDP とは無関係にそれぞれ一定の伸び率では「タマゴが先かニワトリが先か」を時系列デー増やし続けるとしたもの）であり、右図は GDP

タで検証し、農業経済誌に掲載されたものである。

から政府支出（GDP→G）としたもの（政府支出
図表 3 因果の向きを「G→GDP」とした場合 (左) と、「GDP→G」とした場合(右)のグラフ

出典： 筆者による計算
注： 横軸は政府支出伸び率、▲の縦軸は名目 GDP 伸び率、○の縦軸は実質委 GDP 伸び率である
4

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1「はじめに」で紹介した Nyasha et al. (2019)の𝛥𝑥𝑡 = 𝛾0 + 𝛾1 𝛥𝑥𝑡−1 + ⋯ + 𝛾𝑙 𝛥𝑥𝑡−𝑙 + 𝛿1 𝛥𝑦𝑡−1

レビュー（付録 1）では、この種の手法を用いた+ ⋯ + 𝛿𝑙 𝛥𝑦𝑡−𝑙 + 𝜇𝑡

研究が数多く含まれる。ここでは先進国の最近の(式 2)データに注目する意味で、2022 年 6 月時点のOECE 加盟国 38 か国について、グレンジャー因式 1 において係数 𝛽1 = 𝛽2 = ⋯ = 𝛽𝑙 が全てゼロであれば、Δx の過去の値が Δyt に影響を与えない

果性検定を行う。

（グレンジャーの意味で原因ではない）と言うことができ、式 2 において𝛿1 = 𝛿2 = ⋯ = 𝛿𝑙 が全て

3.1. データと分析方法
デ ー タ は 、 IMF の World Economic Outlook

ゼロであれば、Δy の過去の値が Δxt に影響を与え

Database (2022 年 4 月)より、OECD 加盟 38 か国ない（グレンジャーの意味で原因ではない）と言の名目 GDP(Y)、実質 GDP、および一般政府総支うことができる。これは F 検定によって確認する。

出 (G)を用いる2。データの期間は 1980 年～2021

検定の結果によっては、一方向の因果性のみなら年であるが、国によって異なる。名目 GDP を実ず双方向の因果性が確認される場合もあれば、お質 GDP で割ることによって GDP デフレータ(P)を

互いに因果性が見られない場合（独立または中立）求める。

もありうる。

グレンジャー因果性の検定は一般に、以下の数
式に基づいて回帰分析を行い、帰無仮説

それぞれの変数の階差を取っているのは、多く

𝛽1 =の場合、時系列データのレベルの値が単位根を持

𝛽2 = ⋯ = 𝛽𝑙 = 0 、 お よ び 、 𝛿1 = 𝛿2 = ⋯ = 𝛿𝑙 = 0

つ（したがって定常性をもたない）ため、そのまの F 検定を行う。ただし Δ はそれぞれの変数の階ま回帰分析にかけるべきでないが、階差をとるこ

差を意味する記号であり、小文字 l は説明変数のとによって定常となるためである（エンダース

ラグの数である。

2019、p.190）。まずは次項で、それぞれの変数についての単位根検定を行う。

𝛥𝑦𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝛥𝑦𝑡−1 + ⋯ + 𝛼𝑙 𝛥𝑦𝑡−𝑙 + 𝛽1 𝛥𝑥𝑡−1+ ⋯ + 𝛽𝑙 𝛥𝑥𝑡−𝑙 + 𝜀𝑡
2

(式 1)

3.2. 単位根検定
38 か国の GDP デフレータ(P)と、一般政府支出

当該 IMF データベースにおける一般政府総支出(GGX)

は、IMF の Government Finance Statistics (GFS)に基づ(G)、名目 GDP(Y)について、まずは変数の定常性

く。これは中央政府のほかに地方自治体と社会保障基金を確認するために、ADF 検定の手法を用いて単等を含むが、政府企業は含まない(IMF 2014, p. 18)。ま位根検定を行った（エンダース 2019、p. 209）。

た、GDP 統計の政府支出とは異なり、社会保障関係の移ここでは、これらの変数は時間に沿って増加する

転支出が含まれる(IMF GFS database, Tables で確認)。筆

トレンドを持つと考えられるため、ドリフト（定者の意図としては、支出側 GDP の定義式に含まれる政府
支出(政府消費と公的固定資本形成のみ)を使いたかったが、数項）と線形トレンドを含めた定式化を用いる（式 3）。

多数の国を含むデータベースで、それに合致した統計は入手が難しかったため、代わりにこれを用いたものである。なお GGX の定義のコメントには「総支出(total

𝛥𝑦𝑡 = 𝛼0 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝛼2 𝑡 + 𝛽1 𝛥𝑦𝑡−1 + ⋯expenditure)は、総支払(total expence)と、非金融資産の純取得額からなる。注：発生主義であることに加え、総+ 𝛽𝑘 𝛥𝑦𝑡−𝑘 + 𝜀𝑡

支出は非金融資産の処分も考慮するという意味で、
GFSM1986 の総支出の定義とは異なる」と記されている。

5

（式 3）

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

ここで、γ=0 の帰無仮説が棄却できれば単位根している5。

がないと言える。図表 4 はその結果である3。

利用可能な全期間(最大で 1980 年～2021 年)について推定したものが図表 5 であり、世界金融危〔本稿末の図表 4 はここに該当する〕

機前後に分けて、2007 年以前のデータを用いたものが図表 6、2008 年以降のデータを用いたもの

レベルの変数はほとんどが、単位根の存在を棄が図表 7 である。表に示された値は F 検定の p 値

却できないことが分かる。1 階の階差(Δ)をとるである。これらの検討においては、以下の点に留ことによって、大半の変数の単位根がなくなるが、意する。

一部は依然として単位根をもつ。2 階の階差(2Δ)
をとるとほとんどの変数の単位根がなくなるが、〔本稿末の図表 5、6、7 はここに該当する〕

わずかに依然として単位根を有するものが残る。
本論文では、1 階の階差をとった変数でしかグレ

まず、ΔP、ΔG、ΔY の 3 変数から２つを選ん

ンジャー因果性検定を行わない。そのためこれらでペアにしたとき、その２つともが単位根を持たについてのみ、すでに定常な I(0)、さらに一階階ない I(0)変数である場合には、グレンジャー因果差をとると定常になる I(1)、2 階以上の階差をと性の F 検定の結果をそのまま利用し、有意水準

らないと定常にならない I(2)の記号を施している4。

5%で判定した。係数の符号と有意性を確認し、有意な変数が 1 つのときはその符号（＋または－）
を値の前に添えた。また、有意な変数が 2 つで、3.3. グレンジャー因果性検定の実施
38 か国のそれぞれについて、GDP デフレータ

符号が一致している場合はその符号を、異なって(P)と、一般政府支出(G)、名目 GDP(Y)のうち 2いる場合には 1 期、2 期のラグ変数の係数の符号つのペアを選び、それらを式 1 と式 2 に当てはめを順に確認し、（＋－）または（－＋）の記号をて、グレンジャー因果性検定を行った。各国につ添えた。有意な変数がみられないものには「○」いて、因果の向きを「影響を与える変数→影響をの記号を付け注意を促すが、F 検定の結果はその受ける変数」として、「ΔP→ΔG」と「ΔG→ΔP」、まま用いることとした。

「 ΔY→ΔG 」、「 ΔG→ΔY 」、「 ΔY→ΔP 」 お よ び

次に、上記の 2 つの変数のペアのうち一方が「ΔP→ΔY」の、6 種類のグレンジャー因果を確認

I(0)変数で、もうひとつが I(1)変数の場合は、F 検した。この際、利用できる時系列データの期間数

定は利用できないが、t 検定を用いて係数の有意に限りがあるため、推定期間を十分に確保できる性を確認できる（エンダース 2019、p. 294）。こよう、式に含める変数のラグはすべて 2 期までとの場合には表の値の前に「*」記号を付記した。F
検定の結果にかかわらず、ペアの相手変数のラグの係数（式 1 の β1 と β2）の t 検定により、有意水

3

計算は EViews (ver. 12)を使用し、プログラミングを行って全ての国の 3 つの変数を一括して計算させた。その5

さい、それぞれの変数の推計式に含めるラグ変数の数はって、全ての対象国の 3 つのペアについて、2 期のラグを

赤池情報量規準(AIC)を基準に自動選択させた。

含めたグレンジャー因果性の検定を一挙に行わせた。な

2 階の階差をとったものまでしか単位根検定は行ってお

お、EViews には簡易な Granger Causality のビューコマ

らず、ここでは 3 階以上の階差を取る必要がある可能性

ンドがあるが、それと同じ結果が出るようにプログラミがあるものも便宜上 I(2)と表記している。

ングを行った。

4

6

計算は EViews (ver. 12)を使用し、プログラミングを行

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準 5%で判定している。全段落と同様に、符号とここでも、名目 GDP と政府支出の因果関係に注

係数の確認をして記号をつけてある。

目すれば、前者から後者への因果性を示している

さらに、上記の 2 つの変数のペアのうちいずれ

結果の方（3 か国）の方が、その逆の因果関係をもが I(1)変数の場合と、少なくとも一方の変数がしさする結果（1 か国）よりも多い。

I(2)以上の変数（2 階の階差をとっても単位根が以上の結果は期間の区分にかかわらず、Nyasha

残る変数）の場合には、因果性の検定は難しいた

et al. (2019)のレビューの、GDP が政府支出を決定

め検討から外すこととし、セルを黒にした。

づけているケースが最も多いという結果と対応し全期間のデータを用いた結果をまとめた図表 5ているように見える。しかしこれは、「はじめに」によれば、「ΔP→ΔG」の因果が確認されたケーで説明した、統計上の政府支出のタイミングの問スは、検討に利用可能な 28 か国のうち４か国、題（図表 2）によるものかもしれない。この問題「ΔG→ΔP」は 28 か国のうち 3 か国、「ΔY→ΔG」

について、次項で詳しく検討する。

は 28 か国のうち 15 か国、「ΔG→ΔY」は 28 か国のうち 6 か国、
「ΔY→ΔP」は 32 か国のうち 11 か3.4. 一般政府支出(G)のリードをとった分析

国、「ΔP→ΔY」は 32 か国のうち 6 か国である。

前項において、いずれの期間をとった場合にも、したがって、名目 GDP と政府支出の因果関係にグレンジャー因果の方向性として「ΔG→ΔY」

注目すれば、前者から後者への因果性を示していを示したケースよりも、「ΔY→ΔG」を示したケ

る結果が、その逆の因果性を示している結果よりースの方が多かった。しかしこのことは、因果のも多い。

方向性として「ΔY→ΔG」が優勢であることを、

2007 年以前のデータを用いた結果をまとめた必ずしも意味しない。ここでは、一般政府支出

図表 6 によれば、「ΔP→ΔG」の因果が確認された（とりわけ公共事業）が統計に記録されるタイミ

ケースは、検討に利用可能な 27 か国のうち 2 かングの問題に注意して検討を行う。

国 、「 ΔG→ΔP 」 は 27 か 国 の う ち 4 か 国 、IMF の GFS においても、そのタイミングは国「ΔY→ΔG」は 28 か国のうち 12 か国、「ΔG→ΔY」

民経済計算(SNA)と同じであり、発生主義で記録は 28 か国のうち 2 か国、「ΔY→ΔP」は 31 か国のされている（IMF 2014, p.352, A7.6)。SNA におい

うち 10 か国、
「ΔP→ΔY」は 31 か国のうち 4 か国て固定資産は、生産時点ではなく、使用者に所有である。名目 GDP と政府支出の因果関係に注目権が移転した時点で記録される。建設プロジェク

すれば、前者から後者への因果性を示している結トなどの場合、進捗に応じて段階的な支払いが行果が、その逆よりも多い。

われた場合には、一部購入とみなされる(European

2008 年以降のデータを用いた結果をまとめた

Communities et al. 2009, p. 201; 付録 2)。したがっ

図表 7 によれば、「ΔP→ΔG」の因果が確認されたて、政府が建設業者等に公共工事を発注してから、ケースは、検討に利用可能な 28 か国のうち 3 か

実際に段階的な支払いや引き渡しが行われて統計

国 、「 ΔG→ΔP 」 は 28 か 国 の う ち 2 か 国 、に記録されるまでに、相当のタイムラグが発生す「ΔY→ΔG」は 28 か国のうち 3 か国、「ΔG→ΔY」

ることになる。

は 28 か国のうち 1 か国、「ΔY→ΔP」は 32 か国のすなわち、例えば t+1 年に政府支出として金額

うち 5 か国、「ΔP→ΔY」は 32 か国のうち 6 か国が計上される公共事業も、政府が公共事業を計画である。サンプル期間が短いため全体的に、統計し、業者に対して発注が行われるのは t 期か t-1

的に有意な結果が出にくくなったと考えられる。

期であったであろう。その時点で企業は作業に着7

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手するであろうから、人員の雇用や材料等の購入間数）から名目 GDP(Y)への影響（ΔG→ΔY）が行われ、名目・実質の GDP や物価への影響はを確認したものである（いずれも計算は一階階差発生することになる（Yt の増加、Pt の上昇）。その変数によるが、表にΔ記号を記していないのはして、t+1 年に政府支出の金額（Gt+1）が計上されスペースの制約のためである）。

たときには、Yt と Gt+1 には見かけ上の前後関係が発生してしまう（図表 2）。

〔本稿末の図表 8、9、10 はここに該当する〕

この推論が正しければ、これまで行ってきた因果性の検定の結果、「ΔY→ΔG」あるいは「Δ

まず表 8（全期間のデータ）で結果の改善を確

P→ΔG」の因果の方向性が優勢であったとして認する。ここで「改善」とは、リード(k)が 0 のも、それは、統計上の政府支出のタイミングの問場合と比べて、符号条件が正しくプラスとなり、題の現れにすぎないことになる。この場合、一般

なおかつ t 検定の p 値が５％より小さくなった場

政府支出については後の時点の値を使ったほうが、合のことである。なお、この表では国名に 3 字の

政府支出の発注時点で発生する効果を把握するこ

国名コードを用いた。国名コードの横に「0_*」、とになり、グレンジャー因果性検定の結果が改善「*_!」などの記号が印されているが、この点をする可能性がある。

説明しておく。分析に用いた時系列変数がいずれ

そこで、この点を確認するために、ここでは一も I(0)変数である場合には記号は「0」であり、、般政府支出 Gt について、当該時点の値(Gt)と、1I(1)変数と I(0)変数の組み合わせである場合は記年と 2 年のリード(k)をとった変数（Gt+1、Gt+2）

号が「*」であり、そしていずれもが I(1)変数でを用いて、以下の式 4 と式 5 に基づき、結果が改あるか I(2)以上の変数を含むため分析に含めない

善するかどうかを確認した（図表 8、9、10）。

場合の記号が「!」である。そして「0_*」などに含まれる 1 つ目の記号が「ΔG→ΔP」に関するもので、2 つめの記号が「ΔG→ΔY」に関する

𝛥𝑃𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝛥𝑃𝑡−1 + 𝛼2 𝛥𝑃𝑡−2 + 𝛽1 𝛥𝐺𝑡+𝑘−1

ものである。「！」の記号が付けられた分析結果
は、ここでの検討には含めない（セルを黒くして+ 𝛽2 𝛥𝐺𝑡+𝑘−2 + 𝜀𝑡

(式 4)

ある）
。
表の数値はそれぞれ、式 4 と式後の変数 Gt+k-1

𝛥𝑌𝑡 = 𝛾0 + 𝛾1 𝛥𝑌𝑡−1 + 𝛾2 𝛥𝑌𝑡−2 + 𝛿2 𝛥𝐺𝑡+𝑘−1と Gt+k-2 の係数 β1 と β2 ないしは δ1 と δ2 のｔ検定の p 値を示したものである。その前の符号は係数+ 𝛿2 𝛥𝐺𝑡+𝑘−2 + 𝜇𝑡

(式 5)の符号であり、さらにその前の記号「＃」は、その係数が有意水準 5%で有意であることを示してこれらの表で、G(0)、G(1)、G(2)の記号の括いる（セルも明るくしてある）。

弧内の数字はリードの期間数である。「G(0)→P」「ΔG→ΔP」の検定においては、1 期のリーと「G(1)→P」、「G(2)→P」で示された列は、政ドをとった場合には 28 か国（14＋14）のうち 5

府支出 G から物価(P)への影響（ΔP→ΔY）を確

か国（1＋4）で結果が改善していることが分かる。

認したものである（括弧内はリードの期間数）。

また、2 期のリードをとった場合には、28 か国のまた、「G(0)→Y」と「G(1)→Y」、「G(2)→Y」で

うち 8 か国で結果が改善している。したがってこ

示された列は、政府支出 G（括弧内はリードの期

れらのケースでは、発注が行われてから統計に記
8

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録されるまでに、物価の上昇が起こっていた可能るケースが多く見られた。それは t 時点に金額と性が、すなわち「見かけ上の因果関係」が生じてして現れる政府支出は、それ以前の時点で発注がいた可能性がある。

行われ、経済的な効果が発生していたことを示唆「ΔG→ΔY」の検定においては、1 期のリーしている。政府支出を用いる研究では、この点にドをとった場合に、28 か国（13＋15）のうち、7注意する必要があろう。

か国（3＋4）で結果が改善していることが分かる。

本節ではこれ以上、各国の結果の詳細には立ち

また、2 期のリードをとった場合には、28 か国入らない。より詳細な検討は日本の場合に限って、(13+15)のうち 12 か国(5+7)で結果が改善してい次節において行う。

る。すなわちこれらのケースでも「見かけ上の因果関係」が生じていた可能性がある。
表 9（2007 年以前のデータ）と表 10（2008 年
以降のデータ）についても、解釈は同様である。

4. 日本の四半期データを用いた分析

表 9 において、「ΔG→ΔP」の検定では、1 期の

本節では日本の四半期データを用いて、グレン

リードをとった場合に、27 か国（13＋14）のうジャー因果性や、政府支出変数のタイミングの問

ち、4 か国（3＋1）で結果が改善していることが題について、より詳細に検討する。ここで用いる分かる。また、2 期のリードをとった場合には、の は 、 日 本 の GDP 統 計 （ 季 節 調 整 済 み ） の27 か国のうち 7 か国（2+5）で結果が改善してい1994 年第 1 四半期から 2021 年第 1 四半期までのる。
「ΔG→ΔY」の検定においては、1 期のリー

109 期のデータである。変数として、GDP（名目ドをとった場合に、28 か国（13＋15）のうち 1は GDPn、実質は GDPr）、在庫投資を除いた総か国（1＋0）で結果が改善していることが分かる。

需要（名目 Yn、実質 Yr）、GDP デフレータ(P)、また、2 期のリードをとった場合には、28 か国

政府消費支出(GC)、公的固定資本形成(GI)を用(13+15)のうち 12 か国(7+5)で結果が改善していいる（第 3 節で扱った IMF のデータと異なり、る。これらのケースでは「見かけ上の因果関係」

ここでは社会保障給付などの政府からの移転支出が発生していた可能性がある。

は検討に含めていない6）。GDP だけでなく、在表 10 においては、「ΔG→ΔP」の検定では、1庫投資を除いた総需要についても検討しているの期のリードをとった場合に、28 か国（14＋14）は、総需要が減少した場合にも、GDP では売れのうち、3 か国（1＋2）で結果が改善しているこ残りを在庫投資として生産物として記録しており、とが分かる。また、2 期のリードをとった場合に総需要の変化に鈍感であると考えられるためであは、28 か国のうち 2 か国で結果が改善している。

る。

「ΔG→ΔY」の検定においては、1 期のリードをとった場合に、28 か国（13＋15）のうち 2 か6国（1＋1）で結果が改善していることが分かる。

含まれる変数間のグレンジャー因果性であり、G は GDP

また、2 期のリードをとった場合には、28 か国を構成する政府支出であるべきである。G には GC と GI

(13+15)のうち 6 か国(7+5)で結果が改善していが含まれるが、移転支出が含まれない（消費を通じて総本稿の関心は、支出側 GDP の定義式 Y=C+I+G+NX に需要となる）。第 3 節の IMF のデータで、移転支出を含る。これらのケースでも「見かけ上の因果関係」

む一般政府総支出のデータをそのまま用いたのは、このが発生していた可能性がある。

データベースから、政府消費と政府固定資本形成だけの

このように、リードを取ることで結果が改善す

データを入手することができなかったためである。

9

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

分析においては、GC が I(1)変数のため、F 値が4.1. ADF 検定

0.1 を若干超えたものについても、係数の t 検定

まず、これらの変数（全期間）について ADFの符号と p 値を確認し、係数が有意水準 5％であ検定を行った結果を図表 11 に示す。検定においればグレンジャー因果性を認めている。

ては、ドリフト（定数項）とトレンドを含め、

まず、GDP デフレータ（ΔP）に対するΔGI

ADF 検定のラグ変数の個数は AIC に基づいて自の影響を確認したところ（GI->P）、2007 年以前

動 選 択 さ せ た 。 こ の 結 果 に よ れ ば 、 GDPn 、に関しては 1 年のリードをとった場合に結果が改GDPr、Yn、Yr、P、GI は I(1)変数であり、GC善したが、2008 年以降に関してはリードをとっは I(2)変数である。そのため、グレンジャー因果ても改善しない。すなわち、物価は公共事業等の性の検定を行う際は、一階の階差をとった変数を変化に応答しなくなっているようである。ΔGC用いる。

の 影 響 に つ い て は （ GC->P ）、 全 期 間 お よ び2007 年以前の場合には、1 年ないしは 2 年のリ〔本稿末の図表 11 はここに該当する〕

ードをとった場合に結果が改善したが、2008 年
以降に関してはリードをとっても改善しない。こ4.2. グレンジャー因果性のことは、2007 年以前は政府消費がただちに物

図表 12 に、グレンジャー因果性検定の結果を価に影響していたが、2008 年以降はその影響が示した。上段の smpl はサンプル期間を意味してなくなったことを示唆している。

おり、全期間、2007 年以前、2008 年以降の 3 つ

つぎに、政府支出と GDP の関係について、まである。lead は公的固定資本形成(ΔGI)ないしはず名目 GDP をそのまま用いた場合(ΔGDPn)に

政府消費(ΔGC)のリード期間（1 年または 2 年）着目する。「GI→Y」の列を見れば、ΔGI がΔYである（2 年ぶんのラグとリード、および 2019に影響するのは、2008 年以降のデータで、2 年

年 10 月の消費税増税の影響に配慮して、検定にのリードをとった場合のみである。ΔGC がΔY

使用するサンプル期間は制限した）。さらに Y は、に影響するのは、全期間のデータで、1 年か 2 年

名目ないしは実質の総生産を表しているが、次ののリードをとった場合である7。

ように区別がある。左列に注目すれば、ΔGDPn

次に、在庫投資を除く総需要（ΔYn）を用いは名目 GDP の階差を用いた場合であり、ΔYn

た場合の結果を検討する。「GI→Y」の列を見れは名目総需要（在庫投資を除く）の階差を用いた

ば、ΔGI がΔY に影響するのは、2007 年以前の場合である。また、ΔGDPr は実質 GDP の階差データで 2 年のリードをとった場合と、2008 年を用いた場合であり、ΔYr は実質総需要（在庫以降のデータで 1 年ないしは 2 年のリードをとっ投資を除く）の階差を用いた場合である。ΔP はた場合である。「GC→Y」の列を見れば、ΔGC

GDP デフレータの階差である。

がΔY に影響を見せるのは、どの期間についても、1 年ないしは 2 年のリードをとった場合である。

〔本稿末の図表 12 はここに該当する〕
7

説明変数は 2 年分(8 期分)を含めた。結果は F「GC→Y」の関係について、2007 年以前のデータで

ΔGDPn が ΔGI や ΔGC の 2 期のリードをとったものに

検定で、有意水準 10%で判定しており、有意な影響を与える場合が見られたが、この理由はよく分から

結果はセルを白色にしている。ただし GC を含む

ない。

10

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

ここまでの結果は、リーマンショック以降の日去のΔY はΔGI にもΔGC にも全く影響していな

本経済においては、政府による資本形成や消費が、

いことがわかる（各係数はことごとく±0.0（一名目の総需要を押し上げる効果があったことを示

つだけ+0.1）であり、ｔ検定は有意水準 5％で有唆している。

意でない）。この結果は、説明変数にΔGDPn を次に、実質のΔGDPr を被説明変数とした場合用いた場合も同様である。したがって、近年の日に着目する。ΔGI とΔY の関係では、2008 年以本において、政府支出は総需要や GDP の増加に降のデータを用いた場合について、ΔGI に 1 年

応じて増やされたということはなく、独立に外生ないしは 2 年のリードをとった場合に結果が改善

的に決められていると言える。

した。ΔGC とΔY の関係では、全期間のデータそれを受けて、ΔGI からΔYn への、およびΔを用いた場合について、ΔGC に 2 年のリードをGC からΔYn への影響について、どの時期（ラとった場合に結果が改善した。

グまたはリード）の説明変数が有意に効いている

実質のΔYr を被説明変数とした場合を見れば、かを確認したものが図表 14 である。記号「￥」ΔGI とΔY の関係では、2008 年以降のデータをで表した t 期のΔYn に対して、ラグをとった説

用いた場合について、ΔGI に 2 年のリードをと

明変数ΔGI やΔGC はいずれも有意ではない。

った場合に結果が改善した。ΔGC とΔY の関係

つまり政府支出が統計に記録された後で総需要にでは、全期間のデータを用いた場合にはΔGC に影響を与えることはない。

1 年または 2 年のリードをとった場合にまたは結

しかし、リード変数を用いた場合には、ΔGI果が改善した。2007 年以前のデータの場合は、2は同時点のものと、1 期と 2 期のリードをとった

期のリードをとった場合に結果が改善した。

ものが統計的に有意である。これは、ｔ期のΔ

これらの結果は、近年の日本では政府支出が実

Yn に影響する公共事業などの発注が、t 期以前に際に名目・実質の総需要や GDP を押し上げる効

行われ、金額としては t 期以降に記録されている

果があったことを示唆している。

ものと考えることができる。

この点をより詳細に検討するために、2008 年以

政府消費ΔGC の場合は、t 時点のΔGC が同時降のデータによる、ΔYn とΔGI、およびΔYn と点のΔYn に影響したとも、あるいは t 時点のΔ

ΔGC のグレンジャー因果性の推定式に注目する。

GC の金額に影響する発注がその少し前に行われ図表 13 は「ΔYn→ΔGI」の因果性を確認すべく、たとも考えられる。またちょうど 1 年（4 期）のΔY のラグ変数(過去 2 年分、8 期)の係数を確認

リードをとったΔGC も有意である。これは、ｔしたものである。

期のΔYn に対して、ちょうど 1 年後に支払いが行われる政府支出項目の実施が影響を与えている〔本稿末の図表 13 はここに該当する〕のかもしれない。
本節の結果により、2008 年以降の日本経済に

表の右の方に「￥」印で示したのは、リードをおいて、グレンジャー因果の向きは政府支出からとった被説明変数の時点（K、0 年＝同時点、1総需要であることが明らかにされた。

年＝4 期先、2 年＝8 期先）である。金額が統計に記録される以前のどこかの時点で、発注が行われていることを想定したものである（図表 2 と合5. 結論

わせて見ていただきたい）。この表を見れば、過各国のデータに基づいて、政府支出の伸び率と、
11

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

名目・実質 GDP の伸び率の間には極めて強い相るため、数値が記録される時点は発注の時点より関関係が指摘されていたが、その因果の向きにつ遅れることになり、「見かけ上の因果性」が観察いて議論があった。本稿ではまず、簡単な理論シされる可能性がある。そこで、政府支出のリード

ミュレーションモデルを構築して、因果の方向が変数（後の時点の変数）をとってグレンジャー因

明らかに政府支出から名目 GDP に向かっている

果性の検定を行うと、結果が変わりうることが分場合にも、その逆の場合にも、実際に観察されたかった。この点についてより詳細に検討するためものと似た散布図が描けることを示した。その上に、日本の GDP 統計の四半期データ（1994 年

で、OECD 加盟国 38 か国の 1980 年から 2021

から 2021 年）を用いたところ、2008 年以降の日

年までのデータを用いて、政府支出と名目 GDP、本では、名目 GDP から政府支出（政府固定資本

および GDP デフレータの間のグレンジャー因果形成あるいは政府消費）への影響が確認されるこ性を分析したところ、国によって時期によって結とは全くなく、逆に説明変数として政府支出のリ果が大きく異なったが、名目 GDP から政府支出ード変数を用いた分析では、政府支出を増やすとへの因果性を示唆する結果が多かった。しかし政総需要が増える関係にあることが明らかとなった。

府支出の統計も SNA と同様に発生主義で作られ

12

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 4 OECD38 国のデータに対する単位根検定（ADF 検定、ドリフトと線形トレンド）レベル

1 階の階差2 階の階差

P

G

Y

ΔP

ΔG

ΔY

Δ2P

Δ2G

Δ2Y

Australia

0.258

1.000

0.985

[I(0)] 0.014[I(0)] 0.070[I(0)] 0.000

0.000

0.022

0.027

Austria

0.731

0.461

0.980

[I(0)] 0.018[I(0)] 0.000[I(0)] 0.001

0.000

0.001

0.001

Belgium

0.227

0.998

0.195

[I(0)] 0.002[I(0)] 0.015[I(0)] 0.009

0.026

0.036

0.026

Canada

0.169

1.000

0.856

[I(0)] 0.007[I(1)] 0.957[I(0)] 0.000

0.001

0.000

0.081

Chile

1.000

1.000

1.000

[I(0)] 0.042[I(2)] 1.000[I(0)] 0.004

0.053

1.000

0.012

Columbia

0.030

1.000

1.000

[I(0)] 0.042[I(1)] 0.666[I(0)] 0.040

0.476

0.072

0.032

Costa Rica

0.415

0.986

0.145

[I(1)] 0.673[I(0)] 0.002[I(0)] 0.891

0.000

0.883

0.956

Czech Rep.

0.210

0.525

0.024

[I(1)] 0.993[I(0)] 0.043[I(0)] 0.052

0.033

0.000

0.017

Denmark

0.225

0.901

0.830

[I(1)] 0.362[I(0)] 0.013[I(0)] 0.000

0.000

0.041

0.002

Estonia

0.017

0.674

0.611

[I(0)] 0.013[I(1)] 0.287[I(0)] 0.006

0.023

0.020

0.006

Finland

0.162

0.810

0.159

[I(0)] 0.031[I(0)] 0.055[I(0)] 0.001

0.000

0.000

0.000

France

0.307

0.478

0.062

[I(1)] 0.195[I(1)] 0.186[I(0)] 0.000

0.000

0.000

0.050

Germany

0.522

1.000

0.678

[I(0)] 0.031[I(0)] 0.004[I(0)] 0.000

0.234

0.000

0.000

Greece

0.611

0.576

0.541

[I(1)] 0.437[I(1)] 0.139[I(1)] 0.288

0.000

0.000

0.000

Hungary

0.528

0.962

0.905

[I(1)] 0.183[I(1)] 0.305[I(0)] 0.034

0.001

0.000

0.106

Iceland

0.785

0.890

0.998

[I(0)] 0.062[I(0)] 0.000[I(0)] 0.010

0.000

0.000

0.037

Ireland

0.788

0.405

0.904

[I(0)] 0.005[I(0)] 0.000[I(2)] 0.158

0.000

0.000

0.216

Israel

0.363

0.999

0.853

[I(0)] 0.045[I(1)] 0.108[I(1)] 0.211

0.000

0.001

0.000

Italy

0.935

0.208

1.000

[I(0)] 0.002[I(2)] 0.829[I(0)] 0.068

0.001

0.895

0.000

Japan

0.001

0.696

0.722

[I(1)] 0.915[I(1)] 0.437[I(0)] 0.047

0.003

0.000

0.000

Latvia

0.189

0.231

0.055

[I(0)] 0.013[I(1)] 0.240[I(0)] 0.005

0.000

0.017

0.001

Lithuania

0.066

0.202

0.747

[I(0)] 0.053[I(1)] 0.316[I(0)] 0.013

0.006

0.004

0.001

Luxembourg

0.869

1.000

0.757

[I(0)] 0.000[I(1)] 0.846[I(0)] 0.000

0.004

0.027

0.005

Mexico

0.815

0.694

0.886

[I(0)] 0.090[I(0)] 0.000[I(1)] 0.190

0.000

0.000

0.007

Netherlands

0.222

0.342

0.661

[I(0)] 0.100[I(0)] 0.025[I(0)] 0.000

0.000

0.000

0.000

New Zealand

0.369

0.999

1.000

[I(1)] 0.694[I(0)] 0.055[I(0)] 0.002

0.002

0.104

0.054

Norway

0.622

1.000

0.822

[I(0)] 0.001[I(1)] 0.735[I(0)] 0.000

0.000

0.079

0.015

Poland

0.091

0.993

0.491

[I(1)] 0.137[I(2)] 0.988[I(1)] 0.788

0.000

0.984

0.016

Portugal

0.920

0.704

0.606

[I(0)] 0.009[I(1)] 0.186[I(2)] 0.602

0.000

0.000

0.549

Slovakia

0.846

0.114

0.741

[I(1)] 0.186[I(0)] 0.011[I(0)] 0.012

0.041

0.031

0.006

Slovenia

0.779

0.494

0.785

[I(1)] 0.155[I(0)] 0.000[I(0)] 0.017

0.002

0.000

0.001

S. Korea

0.580

0.999

0.037

[I(0)] 0.003[I(1)] 0.179[I(0)] 0.022

0.003

0.000

0.044

Spain

0.405

0.004

0.903

[I(1)] 0.355[I(0)] 0.003[I(0)] 0.001

0.001

0.190

0.021

Sweden

0.212

0.943

0.987

[I(1)] 0.137[I(1)] 0.592[I(0)] 0.000

0.019

0.048

0.002

Sweitzerland

0.587

0.170

0.441

[I(1)] 0.705[I(0)] 0.001[I(0)] 0.000

0.000

0.000

0.000

Turkey

1.000

1.000

0.977

[I(2)] 1.000[I(2)] 1.000[I(2)] 1.000

1.000

0.573

1.000

United Kingdom

0.458

1.000

0.172

[I(1)] 0.324[I(0)] 0.011[I(0)] 0.010

0.000

0.530

0.000

United States

0.832

0.975

0.963

[I(1)] 0.762[I(2)] 0.992[I(0)] 0.000

0.000

0.377

0.004

出典：
注：

筆者による計算
セルの数値はγ=0 の帰無仮説に対する、ADF 検定結果の P 値である。有意水準 10%で棄却できるものを、白色のセルで表している。本稿の分析に用いる 1 階のラグ変数のみ I(0)、I(1)、I(2)の記号を付けた。

13

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 5 OECD38 国のデータに対するグレンジャー因果性検定(全期間データ)
可能な限り長期のデータを使用

ΔP→ΔG

ΔG→ΔP

ΔY→ΔG

ΔG→ΔY

ΔY→ΔP

ΔP→ΔY

Australia

0.4801

Austria0.12080.05630.1388(-+) 0.0041

0.21030.08960.8085(+) 0.0282

0.85460.71460.7352

Belgium

0.59690.9852(+) 0.0011

0.73130.05570.3815

Canada* 0.8664* (+) 0.0000* 0.2583* (+) 0.0002(-+) 0.0001(-)0.0255

Chile!(+) 0.1184!(+) 0.0679! 0.5965!(+) 0.0000(-+) 0.0026(+-) 0.0000

Columbia* 0.0822* 0.4970* (+) 0.0000*(-) 0.0000(-+) 0.0006

0.2793

Costa Rica

* 0.3148* (-) 0.0084!(+) 0.0001!(-+) 0.0000! 0.2231! 0.0291

Czech Rep.

* 0.6763* 0.2867(+) 0.0344

0.2484* 0.2673* 0.6277

Denmark* 0.6404* 0.9381

0.10180.4837* 0.1202* 0.3493

Estonia*(+-)0.0037* 0.3308*(+-)0.0001*(+) 0.0206

0.5800○ 0.0466

Finland0.50330.2843(+) 0.0417(-) 0.0318(+-) 0.0168

0.2383

France! 0.5488! 0.4092* 0.0743* 0.8667* (+) 0.0452* 0.4001

Germany0.11190.38840.26270.50170.68800.4849Greece! 0.7189! 0.4652! 0.0006!(-) 0.0406! 0.2311! 0.9933

Hungary! 0.3876! 0.6543* (+) 0.0194* 0.5977* (+) 0.1808* (+) 0.0516

Iceland0.73710.2170(+) 0.0002

0.14890.18110.2028

Ireland0.15250.9491! 0.3277! 0.6594! 0.2597! (-) 0.0170

Israel

* 0.2995* 0.9529! (+) 0.0068! 0.2733

0.12910.5770Italy! 0.5096! 0.5035! 0.2337! 0.5890(+) 0.0094

0.1616

Japan!(+) 0.0217! 0.8903* 0.1587* 0.5475*(+) 0.0016* 0.8747

Latvia* 0.4402* 0.9278* (+) 0.1103* 0.8234

0.48480.3415

Lithuania* 0.5755* 0.9448* 0.1600* 0.6667

0.90190.7574Luxembourg* 0.3028* 0.7803* 0.1487* 0.5965

0.43910.6419* (+) 0.0437

Mexico0.80200.9751* 0.7125* 0.9335* (-) 0.1101

Netherlands(+) 0.0043

0.6068(+) 0.0001

0.2933(+) 0.0070

0.7236

New Zealand* 0.4031* 0.3420(+) 0.0009

0.1368* 0.8451* (-) 0.0797

Norway* (+) 0.0066* 0.2426* (+) 0.0002* 0.0174

0.71040.8312

Poland! 0.4966! 0.1400! 0.2521! 0.6836! 0.8453! 0.5386

Portugal* 0.0650* 0.1991!(-) 0.0055! 0.5344! 0.5937! 0.1784

Slovakia* 0.9584* 0.2747

0.33820.6405* 0.3754* 0.2535

Slovenia* 0.6203* 0.9508

0.05950.8195* 0.1648* 0.9976

S. Korea* 0.3413* 0.4190* 0.1449* 0.8466

0.32280.1319Spain* 0.2230* (-) 0.0530(+) 0.0001

0.2610* 0.4959* 0.2520

Sweden!(+) 0.0544! 0.9792* (+) 0.0299* 0.5548* 0.9707* 0.2439

Sweitzerland* 0.0040* 0.3037(+) 0.0003

0.6664* 0.9297* 0.2864!(+-) 0.0082! (-+)0.0025!(+) 0.0006!(-) 0.0058!(+) 0.0642! 0.1837

United Kingdom* 0.8904* 0.6193

0.05910.2904* 0.3493* 0.4468

United States! 0.3038! 0.4586! (+) 0.0057! 0.1200* (-) 0.0022* (-) 0.0112

4/28

3/28

15/28

6/28

11/32

6/32

TurkeySIgnificant results

出典：
注：

筆者による計算
各セルの値は F 検定の p 値であり、p>0.1 のセルを白色にしている。各国 1980 年から 2020 年のデータのうち、分析に含めるペアの変数について、前後の欠落を除いて最大限利用可能な期間のデータを使用した。したがって国や変数のペアによって推定期間が異なる場合がある。

14

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 6 OECD38 国のデータに対するグレンジャー因果性検定(2007 年以前のデータ)
2007 年以前のデータを使用

ΔP→ΔG

ΔG→ΔP

ΔY→ΔG

0.3007(+) 0.0018○(+) 0.0072

0.5140Australia
Austria

ΔG→ΔY

ΔY→ΔP

ΔP→ΔY

0.03790.18540.37970.42400.83960.36580.94650.7429Belgium

0.48040.3712(+) 0.1311

0.34860.04590.0963

Canada* 0.5778* 0.3779* (+) 0.0205* 0.2977

0.69820.2934

Chile!(+) 0.0139! 0.3617!(+) 0.0000! 0.6601

0.41540.4835

Columbia* 0.1717* 0.7421* (+) 0.0002* 0.3222(-+) 0.0215

0.1505

Costa Rica

* 0.3844* 0.3344! 0.1447! 0.3920! (+) 0.0830! 0.1872

Czech Rep.

* 0.9222* 0.3530

0.83110.9016* 0.4227* 0.1124

Denmark* 0.7498* 0.8703

0.15850.8835* 0.8365* 0.7639

Estonia* 0.4745* 0.4480* (+) 0.0017* 0.5646(+) 0.0105

0.1856

Finland0.75500.17910.59380.4266(+-) 0.0017(-) 0.0038

France! 0.8212! 0.3423* (+) 0.0040* 0.6488* 0.0523* 0.3586

Germany0.21720.89300.38470.47500.20800.3554

Greece! 0.6022! 0.1482! (+) 0.0014! 0.2079! 0.3555! 0.6584

Hungary! 0.8433! 0.6067* 0.3100* 0.4513* 0.7698* 0.1728

Iceland0.3596

0.9912(+) 0.0068

0.59600.96740.0259Ireland0.6079(+-) 0.0597! 0.0128! 0.0741!(+) 0.0605!(-) 0.0523

Israel

-

-

-

-

-

-

Italy

! 0.4997! 0.6659! 0.3753! 0.5036

0.13010.5595Japan! (+) 0.0063! 0.9474*○ 0.0066* (+) 0.0830* (+) 0.0001* 0.2007Latvia* 0.4336* 0.6579* 0.1559* 0.9063○ 0.0001

0.0787

Lithuania* 0.1511* 0.1692* (+) 0.0109* 0.5407(+) 0.0447(-) 0.0683

Luxembourg* 0.3696* 0.8510* 0.2360* 0.7704

0.47120.1101* 0.5964* (+) 0.0433* 0.9929* 0.5136

0.01150.2046

Mexico0.25170.7126

Netherlands(+) 0.0081

0.3244

New Zealand* 0.7953* 0.3505(+) 0.0008

0.7336

Norway* 0.0387* 0.2467* (+) 0.0011* 0.1765

0.60440.1185

Poland! 0.9726! 0.7869! 0.5536! 0.9527! 0.2285! 0.1732

Portugal* 0.8091* 0.7862! 0.3481! 0.4021! 0.4074! 0.3013

Slovakia* 0.0816* 0.4684

0.55270.6672* 0.8306* 0.1700

Slovenia* 0.5677* 0.5985

0.51600.6355* 0.3154* 0.0197

S. Korea* 0.9961* 0.9533* 0.3092* 0.3923(+-) 0.0477

0.8117Spain* 0.2634* (+) 0.1200(+) 0.0027

0.7585* 0.4526* 0.1522

Sweden! 0.1317! 0.8639* 0.4904* 0.2601* 0.6035* (-) 0.0134

Sweitzerland* 0.0155* 0.3771(+) 0.0030

0.8264* (+) 0.0102* 0.6361

Turkey-United Kingdom
United States
Significant results

出典：
注：

-

* 0.8891--*(+-)0.0360
-

2/25

○

4/25

-

0.00840.0859* 0.6441* 0.3990-

0.12740.5637

-

-

12／25

○

2/25

-

* 0.4755* 0.1062*○ 0.0105* 0.6713

9/27

4/27

筆者による計算
各セルの値は F 検定の p 値であり、p>0.1 のセルを白色にしている。各国 1980 年から 2007 年のデータのうち、分析に含めるペアの変数について、前後の欠落を除いて最大限利用可能な期間のデータを使用した。したがって国や変数のペアによって推定期間が異なる場合がある。

15

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 7 OECD38 国のデータに対するグレンジャー因果性検定(2008 年以降のデータ)
2008 年以降のデータを使用

ΔP→ΔG

ΔG→ΔP

ΔY→ΔG

ΔG→ΔY

ΔY→ΔP

ΔP→ΔY

Australia

0.82170.31550.6026(-) 0.1089

0.21490.1922Austria

0.95790.63830.07600.5616

0.89290.7435

Belgium

0.4586

0.3699(+) 0.1132

0.14040.52990.8107

Canada* 0.8896* (+) 0.0059* 0.7258* 0.1822(-) 0.0227

0.5514Chile! 0.4751!(+) 0.0578! 0.9847!(+) 0.0179

0.1116(+) 0.0009

Columbia* 0.3894* 0.6336* 0.4881* (-) 0.0074(-) 0.0164

0.8015

Costa Rica

* 0.7153* (-) 0.0623! 0.5357! (-) 0.0023! 0.5804! 0.5559

Czech Rep.

* 0.6366* 0.7048

0.16190.2666* 0.1013* 0.6795

Denmark* 0.4925* 0.8559

0.43760.3748* 0.2697* (-) 0.0591

Estonia*(+-) 0.0181* 0.3239* (+) 0.0202* (+) 0.1025

0.1444(-) 0.0034

Finland0.42080.22480.31600.18310.18130.1529France! 0.2852! 0.6808* 0.4839* 0.9343* 0.5876* 0.5730

Germany(+) 0.0666

0.4504(+) 0.0464

0.65260.15860.8733

Greece! 0.6366!(+) 0.0576! 0.1656! 0.0373!(+) 0.0144! 0.1508

Hungary! 0.7079! 0.9224* 0.2522* 0.7412* 0.3694* 0.2424

Iceland

0.74740.71360.15780.77010.88680.4405

Ireland0.47290.8206! 0.8246! 0.8426! 0.4808! 0.1774

Israel

* 0.5344* 0.7550! 0.2295! 0.5306* 0.3233* 0.8012

Italy! 0.5930! 0.6322! 0.4127! 0.6302(+) 0.0180

0.9955Japan! 0.8699! 0.4142* 0.9958* 0.2836* 0.1061* 0.6354

Latvia* 0.5815* 0.9894* 0.2952* 0.4410

0.96220.2650Lithuania* 0.5453* 0.9839* 0.4752* 0.6170

0.92180.3599Luxembourg* 0.4473* 0.9365* 0.1329* 0.5950

0.74830.1053* 0.6140

Mexico0.75020.6728* 0.4975* 0.2931* 0.1940

Netherlands(+) 0.0218

0.8874(+) 0.0017

0.67880.3306

0.9436

New Zealand* 0.4151* 0.3737

0.16370.1936* 0.7411* 0.1990

Norway* 0.8207* 0.8163* 0.4704* 0.5021

0.32090.7286

Poland! 0.4313

0.0484! 0.3789! 0.5671! 0.1532! 0.5156

Portugal* 0.2136* 0.1310! 0.1828! 0.7522! 0.5456! 0.4907

Slovakia* 0.1099* 0.4216

0.55680.4714* 0.4986* 0.2628

Slovenia* 0.5486* 0.9984

0.24180.8840* 0.1384* 0.5992

S. Korea* 0.1693* 0.3313

0.0701* 0.4057

0.6812(+) 0.0251

Spain* 0.1526* 0.3059

0.06930.49020.0877* 0.7189

Sweden! 0.4624! 0.2840* (+) 0.1273* 0.4963* 0.7852* 0.8814

Sweitzerland

!○

*

*

* 0.0245* 0.4846

0.14340.7078* (-) 0.0450* (+) 0.0686!(+) 0.0134!(-) 0.0108!(+) 0.0064!(-) 0.0274! 0.1019! 0.0960

United Kingdom* 0.6038* 0.9988

0.26080.1486* 0.6577* 0.2628

United States! 0.2153! 0.7625! (+) 0.0025!(-) 0.1012* (-) 0.0265* (-) 0.0487

3/29

2/29

3/28

1/28

5/29

6/29

TurkeySignificant results

出典：
注：

筆者による計算
各セルの値は F 検定の p 値であり、p>0.1 のセルを白色にしている。各国 2008 年から 2020 年のデータのうち、分析に含めるペアの変数について、前後の欠落を除いて最大限利用可能な期間のデータを使用した。したがって国や変数のペアによって推定期間が異なる場合がある。

16

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 8 政府支出のリード変数を用いた場合の結果の改善（全期間のデータ）
AUS 0,0
AUT 0,0
BEL 0,0CAN *,*
CHL !,!

G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->YG(2)->Y(-) 0.188(+) 0.270(+) 0.335# (-) 0.003(+) 0.131# (+) 0.027# (+) 0.019(+) 0.736(+) 0.498# (+) 0.007(+) 0.171(+) 0.239(-) 0.762(+) 0.334# (+) 0.014(-) 0.592(-) 0.449(+) 0.730(-) 0.520(+) 0.611(+) 0.065(-) 0.719(-) 0.312(-) 0.911(-) 0.870(+) 0.651(+) 0.649(-) 0.635(-) 0.588# (+) 0.006(+) 0.945(-) 0.874(+) 0.730(-) 0.579(-) 0.796(-) 0.292# (+) 0.000(-) 0.338(-) 0.999# (+) 0.000# (-) 0.001(+) 0.258(-) 0.817(+) 0.158(+) 0.495(-) 0.163(+) 0.102(+) 0.803(+) 0.086# (+) 0.039(+) 0.870# (+) 0.000(-) 0.232(+) 0.814(-) 0.774(-) 0.772(+) 0.505(-) 0.161# (+) 0.017(+) 0.304(+) 0.739(+) 0.633(+) 0.709(+) 0.524(+) 0.065(+) 0.423(-) 0.258(-) 0.977(+) 0.656# (-) 0.000(+) 0.179(+) 0.056# (-) 0.002(+) 0.271(-) 0.686# (-) 0.000(-) 0.949(-) 0.051(+) 0.331# (-) 0.015(+) 0.552# (+) 0.004# (-) 0.000(-) 0.244

CZE *,0(+) 0.179(+) 0.209(+) 0.586(-) 0.469(+) 0.550(+) 0.121(-) 0.441(+) 0.240(+) 0.407(-) 0.118(+) 0.850(+) 0.538

DNK *,0(-) 0.929(+) 0.293(+) 0.504(-) 0.242# (-) 0.024(-) 0.256

COL *,*CRI *,!

EST *,*
FIN 0,0
FRA !, *DEU 0,0
GRC !,!
HUN !,*
ISL 0,0
IRL 0,!
ISR *,!
ITA !,!
改善(+) 0.726(+) 0.964(+) 0.423(-) 0.793(-) 0.294(-) 0.052(+) 0.161(-) 0.780# (+) 0.023# (+) 0.006(+) 0.864# (+) 0.000(-) 0.927(-) 0.655(+) 0.959(-) 0.787(+) 0.756(+) 0.294(-) 0.151(+) 0.132(+) 0.271# (-) 0.021(-) 0.234# (+) 0.013(+) 0.189(-) 0.130(+) 0.890(+) 0.958(-) 0.140# (-) 0.001(+) 0.917# (+) 0.043(+) 0.055(+) 0.931# (-) 0.001# (+) 0.012(-) 0.202(+) 0.962(+) 0.945(+) 0.684(+) 0.489(-) 0.462(+) 0.174(+) 0.119(+) 0.113(+) 0.346(-) 0.451(+) 0.282(+) 0.820(+) 0.736(+) 0.055(+) 0.454(-) 0.926(+) 0.314(+) 0.220# (+) 0.016(+) 0.468(+) 0.706(-) 0.427# (+) 0.000(-) 0.579(-) 0.218# (+) 0.028# (-) 0.026(-) 0.060# (+) 0.005(-) 0.844(+) 0.053(+) 0.159(-) 0.338# (+) 0.001# (+) 0.027(+) 0.364(-) 0.196(+) 0.105(-) 0.652(-) 0.830# (+) 0.001(+) 0.096# (+) 0.006(-) 0.142(-) 0.053# (+) 0.013# (+) 0.001(+) 0.346(+) 0.072# (+) 0.019(-) 0.789# (-) 0.012# (+) 0.000(-) 0.865(-) 0.306(-) 0.095(-) 0.651(+) 0.938(-) 0.246(-) 0.761(-) 0.802(-) 0.108(-) 0.387(-) 0.818(-) 0.794(+) 0.930(+) 0.057(-) 0.148(+) 0.669(+) 0.106(+) 0.100(+) 0.806(-) 0.790# (+) 0.036(-) 0.116(-) 0.210(+) 0.091(+) 0.556# (+) 0.027(+) 0.111(+) 0.889(+) 0.817# (+) 0.005(+) 0.419(+) 0.880(+) 0.137(+) 0.409(+) 0.567(-) 0.535

基準1/14 国4/14 国基準

3/13 国5/13 国G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->Y(-) 0.721(+) 0.515# (+) 0.011(+) 0.625(-) 0.504(+) 0.573(+) 0.913(-) 0.931(+) 0.068(+) 0.281(-) 0.929(-) 0.738(+) 0.909# (+) 0.000(+) 0.878(-) 0.582# (+) 0.000# (+) 0.033(+) 0.766(-) 0.271# (+) 0.000(-) 0.977(-) 0.297# (+) 0.000

JPN !,*
LVA *,*LTU *,*LUX *,*
MEX 0,*
NLD 0,0G(2)->Y(-) 0.986# (+) 0.001(+) 0.179(-) 0.477# (+) 0.004# (+) 0.008(+) 0.740(+) 0.665# (+) 0.002(-) 0.634(-) 0.468# (+) 0.023(+) 0.791(-) 0.695(-) 0.235(-) 0.484(-) 0.145(-) 0.476(+) 0.654(+) 0.481(+) 0.472(+) 0.335(+) 0.273(-) 0.413(-) 0.844(+) 0.115(+) 0.649(+) 0.805(+) 0.149(+) 0.215(+) 0.919(-) 0.702(+) 0.119(+) 0.763(-) 0.100# (+) 0.003(-) 0.421# (+) 0.023# (+) 0.004(-) 0.364(-) 0.951# (+) 0.042(+) 0.556(-) 0.478# (+) 0.026(-) 0.237(-) 0.356(+) 0.625(+) 0.240# (+) 0.032(-) 0.525(-) 0.120# (+) 0.019(+) 0.739(+) 0.952(-) 0.379# (+) 0.031(-) 0.775(-) 0.122(+) 0.161

NOR *,*(+) 0.388(-) 0.867(+) 0.064(+) 0.069(-) 0.584# (+) 0.011(+) 0.998(-) 0.740(-) 0.150(-) 0.681(+) 0.763(-) 0.178

POL !,!

(+) 0.364(+) 0.120(+) 0.902(+) 0.393# (+) 0.003(+) 0.439(+) 0.368(+) 0.972(+) 0.265(-) 0.789(+) 0.471(+) 0.059(-) 0.124(+) 0.287(+) 0.126(+) 0.323(+) 0.906(+) 0.862(-) 0.498(-) 0.108(+) 0.579(-) 0.504(+) 0.930(+) 0.068

NZL *,0

PRT *,!
SVK *,0
SVN *,0
KOR *,*ESP *,0(-) 0.710(+) 0.806(-) 0.426(-) 0.960(+) 0.277(-) 0.171(-) 0.718(-) 0.590(-) 0.611(+) 0.967(-) 0.756(+) 0.226(+) 0.689(+) 0.629(-) 0.607(+) 0.772(-) 0.876(-) 0.755(+) 0.051(-) 0.862(-) 0.522(+) 0.477(-) 0.220(+) 0.766(-) 0.652(+) 0.646(-) 0.609(+) 0.114(-) 0.647(-) 0.596(+) 0.372(-) 0.730(+) 0.320(-) 0.817# (+) 0.002(+) 0.644(-) 0.619(+) 0.094(-) 0.537# (-) 0.047# (-) 0.018(-) 0.910(-) 0.267(-) 0.212(-) 0.349(-) 0.143(-) 0.854(+) 0.102(+) 0.055(+) 0.358(+) 0.115# (+) 0.039(+) 0.505

SWE !,*(+) 0.987(-) 0.331(+) 0.913(-) 0.332(-) 0.719(-) 0.951(-) 0.504(+) 0.091(-) 0.425(-) 0.541(+) 0.141(-) 0.126(+) 0.976(-) 0.621(-) 0.749(-) 0.355(-) 0.948# (-) 0.003# (+) 0.001(+) 0.464# (-) 0.013(+) 0.073# (+) 0.002# (+) 0.002(-) 0.595# (+) 0.030(+) 0.093(+) 0.698(+) 0.090(+) 0.360(+) 0.497(+) 0.287(-) 0.120(+) 0.948(+) 0.621(-) 0.425(-) 0.854(-) 0.953(+) 0.293(-) 0.264(-) 0.395(-) 0.456(-) 0.890# (+) 0.025(+) 0.281(-) 0.075# (+) 0.024(+) 0.223(-) 0.952(-) 0.293(-) 0.050(+) 0.397# (-) 0.016

基準4/14 国4/14 国基準

4/15 国7/15 国CHE *,0
TUR !,!

(-) 0.146(-) 0.427

GBR *,0
USA !,!
改善

出典：筆者による計算
注：表の数値は t 検定の p 値であり、セルの白色（＃記号つき）は有意水準 5％で有意であることを示す。(+)あるいは(-)
はペア相手ラグ変数の係数の符号を示す（上段が 1 期ラグ、下段が 2 期ラグ）
。最下段は係数の符号や有意性が改善した国の数である。検討に使用しないものはセルを濃いグレーにしてある。

17

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 9 政府支出のリード変数を用いた場合の結果の改善（2007 年以前）
AUS 0,0
AUT 0,0
BEL 0,0CAN *,*
CHL !,!
COL *,*CRI *,!
CZE *,0G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->YG(2)->Y#(+) 0.043(-) 0.994(+) 0.114(+) 0.140(+) 0.531#(+) 0.045#(+) 0.012#(+) 0.044(-) 0.960(+) 0.420(+) 0.057(+) 0.562(-) 0.939(+) 0.589#(+) 0.007(-) 0.225(+) 0.717(+) 0.947(-) 0.376(+) 0.461(+) 0.118(+) 0.889(-) 0.239(+) 0.387(+) 0.356(+) 0.282(+) 0.658(+) 0.732(-) 0.983#(+) 0.005(+) 0.193(+) 0.380(+) 0.381(+) 0.155(-) 0.868(+) 0.436(+) 0.671#(+) 0.017(+) 0.070(-) 0.124(+) 0.320#(+) 0.003(+) 0.313(-) 0.846(+) 0.206(+) 0.322(-) 0.123(-) 0.070(+) 0.382(-) 0.496(+) 0.066(-) 0.755(-) 0.320#(+) 0.023(-) 0.173(+) 0.463(-) 0.101(-) 0.552(-) 0.999(-) 0.052(+) 0.491(+) 0.455(-) 0.138(+) 0.341(+) 0.107(+) 0.471(-) 0.585(+) 0.875(+) 0.124(-) 0.315(+) 0.128(+) 0.169(+) 0.357(+) 0.118(-) 0.982(+) 0.540(+) 0.823(-) 0.580(+) 0.278(+) 0.129(+) 0.058(+) 0.238(+) 0.541(+) 0.925(+) 0.638(+) 0.927(-) 0.862(+) 0.671(-) 0.662(-) 0.868(-) 0.256(+) 0.459(-) 0.766(+) 0.943(+) 0.838(-) 0.552

DNK *,0(-) 0.977(+) 0.288(-) 0.639(-) 0.704(+) 0.943#(-) 0.048(-) 0.616(-) 0.739(+) 0.297(+) 0.692(-) 0.765(+) 0.689

EST *,*(+) 0.494#(+) 0.018(+) 0.455(+) 0.382(+) 0.345#(+) 0.010(+) 0.476(+) 0.809(+) 0.065(+) 0.713(+) 0.201(+) 0.985(-) 0.125(+) 0.756(+) 0.569(-) 0.323(-) 0.169(+) 0.121(+) 0.129(-) 0.285(-) 0.798(+) 0.302(-) 0.734#(-) 0.038(+) 0.164#(+) 0.020(+) 0.476(-) 0.359(-) 0.905#(+) 0.042(-) 0.342(+) 0.985(+) 0.056(+) 0.656(-) 0.475(-) 0.420(-) 0.764(+) 0.265(+) 0.803(-) 0.255(+) 0.775(+) 0.137(-) 0.659(+) 0.700(+) 0.287(-) 0.356(-) 0.653(+) 0.313(-) 0.075(+) 0.506(-) 0.653(-) 0.082#(+) 0.002#(+) 0.022(-) 0.490(-) 0.061(+) 0.594(-) 0.758(-) 0.631#(+) 0.000(-) 0.350(-) 0.427(+) 0.829(-) 0.252(+) 0.144(+) 0.220

FIN 0,0
FRA !, *DEU 0,0
GRC !,!
HUN !,*(+) 0.788(-) 0.134(-) 0.764(+) 0.816(-) 0.536#(+) 0.035

ISL 0,0(-) 0.897#(+) 0.046#(-) 0.011(-) 0.691#(+) 0.000(+) 0.370(+) 0.996(-) 0.365#(+) 0.003(-) 0.315(+) 0.108#(+) 0.000

IRL 0,!

#(+) 0.025(-) 0.869(+) 0.529(-) 0.323(+) 0.850(+) 0.122#(-) 0.037(+) 0.431(-) 0.895(-) 0.076(-) 0.164(-) 0.400#(+) 0.025(-) 0.869(+) 0.529(-) 0.323(+) 0.850(+) 0.122#(-) 0.037(+) 0.431(-) 0.895(-) 0.076(-) 0.164(-) 0.400(+) 0.676(+) 0.250(+) 0.576(+) 0.382(+) 0.355(+) 0.450(+) 0.574(+) 0.741(+) 0.311(-) 0.278(+) 0.961(+) 0.552

基準3/13 国2/13 国基準

1/13 国7/13 国ISR *,!
ITA !,!
改善

G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->Y(-) 0.761(+) 0.741#(+) 0.008(+) 0.606(-) 0.458(+) 0.361(-) 0.927(-) 0.963(+) 0.065#(+) 0.035(-) 0.336(+) 0.675(-) 0.223

JPN !,*
LVA *,*

G(2)->Y(-) 0.431(+) 0.169#(-) 0.012(+) 0.815(+) 0.243(-) 0.416(-) 0.573#(+) 0.005(+) 0.925(+) 0.727(+) 0.097

LTU *,*(+) 0.146(+) 0.116(+) 0.253(-) 0.331(+) 0.068#(+) 0.007(+) 0.515(+) 0.293(+) 0.487(+) 0.574(+) 0.975#(+) 0.030

LUX *,*(+) 0.925(+) 0.706(-) 0.398(-) 0.770(-) 0.902(-) 0.156(+) 0.622(+) 0.602(+) 0.487(+) 0.496(+) 0.768(+) 0.960(+) 0.516(+) 0.550(+) 0.980#(+) 0.033(+) 0.154(-) 0.799(-) 0.543(+) 0.792(+) 0.535(-) 0.500#(+) 0.023(+) 0.094

MEX 0,*
NLD 0,0(-) 0.677(+) 0.125#(+) 0.003(-) 0.118(-) 0.362#(+) 0.022(+) 0.254(-) 0.812#(+) 0.010(+) 0.896#(-) 0.049(+) 0.508(+) 0.446(+) 0.480(+) 0.881(+) 0.470(+) 0.474#(+) 0.013(+) 0.754(+) 0.804(+) 0.576(-) 0.681(+) 0.897(-) 0.729

NOR *,*(+) 0.901(+) 0.225#(+) 0.022(+) 0.599(+) 0.369#(+) 0.000(+) 0.187(+) 0.879(+) 0.878(+) 0.232(+) 0.368(+) 0.371

POL !,!

(-) 0.679(+) 0.575(+) 0.431(+) 0.856(+) 0.404(+) 0.073(+) 0.620(-) 0.830(+) 0.810(+) 0.788(+) 0.586(+) 0.716

PRT *,!

(-) 0.585(+) 0.231(+) 0.356(-) 0.339(+) 0.061(+) 0.102(+) 0.544(-) 0.254(+) 0.590(-) 0.466(-) 0.121(+) 0.324(-) 0.452(+) 0.785(-) 0.297(+) 0.467(+) 0.733(-) 0.212(-) 0.233(-) 0.844(+) 0.912(-) 0.962(+) 0.485(-) 0.947(-) 0.340#(+) 0.001(+) 0.605(-) 0.404(+) 0.268(+) 0.102(-) 0.931(-) 0.349#(+) 0.001(+) 0.597(-) 0.761(+) 0.249(+) 0.369

NZL *,0

SVK *,0
SVN *,0
KOR *,*ESP *,0(-) 0.980(+) 0.551(-) 0.979(+) 0.255(+) 0.513(-) 0.769(+) 0.983(+) 0.556(-) 0.644(+) 0.141(+) 0.632#(+) 0.042(+) 0.152(-) 0.379(-) 0.468(-) 0.719#(+) 0.034(-) 0.228(+) 0.949#(+) 0.050(+) 0.887(-) 0.595(-) 0.177

SWE !,*(-) 0.602(+) 0.093#(+) 0.044(-) 0.927(+) 0.381(+) 0.288(+) 0.916(-) 0.273(+) 0.647(-) 0.214(-) 0.177(-) 0.712

CHE *,0(+) 0.527(-) 0.979#(+) 0.032(+) 0.774(-) 0.306(-) 0.946(-) 0.265(+) 0.408(+) 0.782(-) 0.577(-) 0.966(-) 0.303(+) 0.527(-) 0.979#(+) 0.032(+) 0.774(-) 0.306(-) 0.946(-) 0.265(+) 0.408(+) 0.782(-) 0.577(-) 0.966(-) 0.303#(+) 0.014(+) 0.835(-) 0.975(+) 0.489(+) 0.546(+) 0.815#(-) 0.017(+) 0.720(+) 0.590(+) 0.893(+) 0.712(+) 0.416#(+) 0.014(+) 0.835(-) 0.975(+) 0.489(+) 0.546(+) 0.815#(-) 0.017(+) 0.720(+) 0.590(+) 0.893(+) 0.712(+) 0.416

基準1/14 国5/14 国基準

0/15 国5/15 国TUR !,!
GBR *,0
USA !,!
改善

出典：筆者による計算
注：表の数値は t 検定の p 値であり、セルの白色（＃記号つき）は有意水準 5％で有意であることを示す。(+)あるいは(-)
はペア相手ラグ変数の係数の符号を示す（上段が 1 期ラグ、下段が 2 期ラグ）
。最下段は係数の符号や有意性が改善した国の数である。検討に使用しないものはセルを濃いグレーにしてある。

18

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 10 政府支出のリード変数を用いた場合の結果の改善（2008 年以降）
G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->YG(2)->Y(-) 0.474(+) 0.418(+) 0.879#(-) 0.049(+) 0.260(+) 0.425(+) 0.142(+) 0.642(+) 0.269(+) 0.135(+) 0.642(+) 0.592(-) 0.414(+) 0.349(-) 0.872(-) 0.770(-) 0.078(+) 0.597(+) 0.615(-) 0.305(+) 0.383(-) 0.308(-) 0.288(-) 0.317(+) 0.766(+) 0.718(+) 0.448(-) 0.969(-) 0.660(+) 0.391(-) 0.179(-) 0.714(-) 0.835(-) 0.073(-) 0.659(-) 0.228

CAN *,*#(+) 0.003(-) 0.570(+) 0.756(+) 0.073#(-) 0.032(+) 0.334(+) 0.617(+) 0.603(-) 0.544(-) 0.502(+) 0.682(-) 0.295

CHL !,!

#(+) 0.035#(+) 0.021(-) 0.733#(+) 0.010(-) 0.209(-) 0.791(+) 0.314(+) 0.197(+) 0.294(-) 0.949(+) 0.317(-) 0.846

AUS 0,0
AUT 0,0
BEL 0,0

COL *,*CRI *,!
CZE *,0DNK *,0
EST *,*(-) 0.985(+) 0.699(+) 0.654(+) 0.588(+) 0.250(+) 0.596(-) 0.380(+) 0.907(+) 0.478#(-) 0.006(+) 0.301(+) 0.164#(-) 0.024(+) 0.948(-) 0.866#(-) 0.002(-) 0.464(-) 0.238(-) 0.373(-) 0.181(+) 0.874(+) 0.780#(-) 0.004(-) 0.248(+) 0.584#(+) 0.040(+) 0.639(-) 0.479(+) 0.400(+) 0.109(+) 0.519(+) 0.676(+) 0.125(-) 0.144(-) 0.926(+) 0.557(+) 0.824(+) 0.476(+) 0.144(-) 0.203(-) 0.130(-) 0.730(+) 0.606(+) 0.642(+) 0.641(-) 0.447(-) 0.263(-) 0.222(+) 0.157#(-) 0.029(+) 0.322#(+) 0.043(-) 0.795#(+) 0.006(+) 0.870(+) 0.264(-) 0.374(-) 0.813(+) 0.907(+) 0.452

FIN 0,0(+) 0.510(+) 0.283(-) 0.935(-) 0.911(+) 0.782(+) 0.216(+) 0.241(+) 0.972(+) 0.353(-) 0.228(-) 0.272(-) 0.167

FRA !, *(+) 0.585#(+) 0.043(+) 0.236(-) 0.724#(-) 0.021(+) 0.156(-) 0.461(+) 0.234(-) 0.905(+) 0.832(-) 0.998(-) 0.369

DEU 0,0(+) 0.234(+) 0.863(+) 0.071(-) 0.933(-) 0.067(-) 0.760(-) 0.840(-) 0.263(-) 0.720(+) 0.438(+) 0.266(+) 0.466

GRC !,!

#(+) 0.049(+) 0.339(-) 0.769(+) 0.112(-) 0.167#(+) 0.014(+) 0.839(+) 0.553#(+) 0.034(-) 0.184(+) 0.706(+) 0.633(-) 0.997#(+) 0.024(+) 0.213(-) 0.496#(+) 0.014(+) 0.207(+) 0.697(-) 0.479(+) 0.068(-) 0.628(+) 0.738#(+) 0.024(+) 0.456(+) 0.183(-) 0.423(-) 0.528(+) 0.192#(+) 0.003(+) 0.593(+) 0.419(+) 0.623(+) 0.863(-) 0.227#(+) 0.000

IRL 0,!

(-) 0.616(-) 0.474(-) 0.271(-) 0.734(-) 0.969(-) 0.564(-) 0.618(-) 0.628(-) 0.267(-) 0.597(-) 0.854(-) 0.811

ISR *,!

(-) 0.577(-) 0.506(-) 0.615(+) 0.350(+) 0.521(+) 0.860(-) 0.764(-) 0.604(-) 0.573(-) 0.498(+) 0.439(+) 0.473(-) 0.831(+) 0.107(+) 0.497(-) 0.390(-) 0.457#(+) 0.026

HUN !,*
ISL 0,0

ITA !,!
改善(+) 0.413(-) 0.528(+) 0.136(+) 0.511(-) 0.675(-) 0.317

基準1/14 国

0/14 国基準

1/13 国3/13 国G(0)->PG(1)->PG(2)->P

G(0)->YG(1)->Y(-) 0.199(+) 0.961(-) 0.885(+) 0.125(-) 0.066(-) 0.117(-) 0.845(-) 0.249(+) 0.793(+) 0.771(+) 0.251#(-) 0.006(-) 0.887#(+) 0.004(-) 0.191(-) 0.529#(+) 0.004(+) 0.339(+) 0.957(-) 0.358#(+) 0.006(-) 0.430(-) 0.242#(+) 0.005(+) 0.128

JPN !,*
LVA *,*LTU *,*LUX *,*
MEX 0,*
NLD 0,0NZL *,0NOR *,*

G(2)->Y(+) 0.912(+) 0.057(+) 0.705(-) 0.499(+) 0.162(+) 0.879(+) 0.718(+) 0.073(-) 0.513(-) 0.568(+) 0.182(+) 0.783(-) 0.999(-) 0.601(-) 0.328(-) 0.343(+) 0.706(-) 0.168(+) 0.927(-) 0.976(+) 0.712(+) 0.998(-) 0.758(-) 0.391(+) 0.468(+) 0.587(-) 0.163(-) 0.769(+) 0.185(-) 0.614(-) 0.561(+) 0.258(-) 0.198(-) 0.054(+) 0.067(-) 0.910(+) 0.092(+) 0.255(-) 0.926(+) 0.855#(+) 0.015(-) 0.752(-) 0.394(+) 0.351(-) 0.600(-) 0.693(-) 0.268(+) 0.180#(+) 0.038(-) 0.703(-) 0.282(+) 0.119(-) 0.738(-) 0.795(+) 0.972#(+) 0.043(-) 0.398(-) 0.185(+) 0.430(+) 0.539(+) 0.903(+) 0.351(+) 0.262(-) 0.950(+) 0.219(-) 0.792#(-) 0.035(-) 0.224(-) 0.427(-) 0.061(-) 0.248(+) 0.160(+) 0.295(-) 0.225(+) 0.302#(+) 0.020(-) 0.769(+) 0.248(+) 0.564(+) 0.081(-) 0.838(+) 0.581#(+) 0.040(-) 0.251(+) 0.416(+) 0.244(+) 0.622(-) 0.866(-) 0.872(-) 0.107(-) 0.383(+) 0.541(-) 0.547(-) 0.933(+) 0.393

SVK *,0(-) 0.203(-) 0.932(+) 0.106(-) 0.334(+) 0.853(+) 0.345(+) 0.999(-) 0.170(+) 0.665(-) 0.489(-) 0.456(+) 0.983

SVN *,0(+) 0.968(+) 0.241(+) 0.941(+) 0.864(-) 0.618(-) 0.998(+) 0.789

POL !,!
PRT *,!

KOR *,*ESP *,0
SWE !,*(-) 0.987(+) 0.941(+) 0.168(-) 0.735(-) 0.502(-) 0.151(-) 0.694(-) 0.413(-) 0.227(-) 0.344(+) 0.183(-) 0.921(-) 0.475(+) 0.629(-) 0.611(-) 0.515(-) 0.588(+) 0.388(+) 0.827(+) 0.089(-) 0.722(-) 0.294(+) 0.236(-) 0.207(+) 0.470(+) 0.720(-) 0.340(-) 0.477(-) 0.556(+) 0.152(+) 0.787(+) 0.329(+) 0.265(+) 0.098#(+) 0.042(+) 0.809(+) 0.214(+) 0.793(+) 0.949(+) 0.272#(+) 0.050(-) 0.529(+) 0.665(+) 0.465(-) 0.580(+) 0.535(+) 0.390(-) 0.303(-) 0.762(+) 0.232(-) 0.642(-) 0.578(+) 0.271

TUR !,!

#(-) 0.005#(+) 0.003(+) 0.440#(-) 0.040(+) 0.229#(+) 0.018(+) 0.172(-) 0.406#(+) 0.046(+) 0.194(+) 0.805(+) 0.267

GBR *,0(-) 0.965(+) 0.204(+) 0.137(-) 0.109(-) 0.572(-) 0.644(-) 0.994(+) 0.768(+) 0.374(-) 0.385#(-) 0.036(-) 0.391(-) 0.567(+) 0.799(+) 0.083(+) 0.226(-) 0.154(+) 0.081

CHE *,0

USA !,!
改善(+) 0.496(-) 0.758(-) 0.498#(-) 0.045(+) 0.497(-) 0.057

基準2/14 国2/14 国基準

1/15 国3/15 国

出典：筆者による計算
注：表の数値は t 検定の p 値であり、セルの白色（＃記号つき）は有意水準 5％で有意であることを示す。(+)あるいは(-)
はペア相手ラグ変数の係数の符号を示す（上段が 1 期ラグ、下段が 2 期ラグ）
。最下段は係数の符号や有意性が改善した国の数である。検討に使用しないものはセルを濃いグレーにしてある。

19

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 11 ADF 検定の結果
level

lags

1st diff.

lags

GDPn

0.517000.00000GDPr0.099000.00000Yn

0.721210.00000Yr

0.047800.00000P

0.999400.00000GC

0.6263

6

0.1055

5

GI

0.990490.0015

8

出典：

筆者による計算注：

2nd diff.

lags

0.00004

ここでは全期間のデータを用いて、ドリフトとトレンドを含めた定式化による計算を行った。ADF 検定のラグ変数の個数は
AIC に基づいて自動選択させた。

20

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

図表 12 日本の四半期データを用いたグレンジャー因果性検定の結果（一階階差）
smpl
ΔP

1996Q1 2017Q2

1996Q1 2007Q4

2008Q1 2017Q2

smpl
ΔGDPn
1996Q1 2017Q2

1996Q1 2007Q4

2008Q1 2017Q2

smpl
ΔYn
1996Q1 2017Q2

1996Q1 2007Q4

2008Q1 2017Q2

smpl
ΔGDPr
1996Q1 2017Q2

1996Q1 2007Q4

2008Q1 2017Q2

lead

GI->P

P->GI

GC->P

P->GC

0

0.463

0.180

0.184

0.571

1

0.569

0.824

0.057

0.535

2

0.148

0.544

0.073

0.248

0

0.159

0.094

0.595

0.674

1

0.089

0.132

0.021

0.602

2

0.125

0.560

0.037

0.007

0

0.850

0.266

0.152

0.598

1

0.587

0.986

0.864

0.827

2

0.365

0.917

0.737

lead

GI->Y

ΔYr
1996Q1 2017Q2

1996Q1 2007Q4

2008Q1 2017Q2

出典：

GC->Y

0.913
Y->GC

0

0.662

0.508

0.602

0.268

1

0.357

0.754

0.045

0.880

2

0.387

0.522

0.008

0.377

0

0.366

0.044

0.465

0.349

1

0.287

0.272

0.250

0.824

2

0.198

0.074

0.308

0.007

0

0.413

0.184

0.832

0.509

1

0.165

0.729

0.145

0.598

2

0.078

0.936

0.100

0.960

lead

GI->Y

Y->GI

GC->Y

Y->GC

0

0.779

0.387

0.246

0.041

1

0.276

0.644

0.003

0.916

2

0.324

0.495

0.001

0.679

0

0.504

0.063

0.425

0.076

1

0.359

0.155

0.038

0.887

2

0.093

0.042

0.061

(+)0.116

0

0.718

0.161

0.458

0.422

1

0.084

0.521

0.074

0.665

2

0.071

0.853

0.070

lead

GI->Y

Y->GI

GC->Y

0.829
Y->GC

0

0.900

0.503

0.353

0.235

1

0.503

0.793

0.289

0.871

2

0.585

0.665

0.076

0.650

0

0.692

0.097

0.649

0.322

1

0.512

0.322

0.743

0.284

2

0.436

0.120

0.228

0.045

0

0.766

0.049

0.668

0.827

1

0.046

0.490

0.314

0.920

2
smpl

Y->GI

lead

0.011
GI->Y

0.818
Y->GI

0.374
GC->Y

0.955
Y->GC

0

0.990

0.437

0.105

0.162

1

0.754

0.738

0.091

0.761

2

0.630

0.637

0.030

0.641

0

0.702

0.126

0.472

0.282

1

0.491

0.114

0.347

0.283

2

0.329

0.054

0.094

0.160

0

0.988

0.128

0.224

0.864

1

0.155

0.342

0.253

0.873

2

0.064

0.799

0.286

0.832

筆者による計算21

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

注：

表の値は F 検定の F 値であり、有意水準 10％で判定。I(1)変数ΔGC を含む検定の結果は、係数の t 値を確認済み。

図表 13 名目総需要(ΔYn)が公的固定資本形成と政府消費(ΔGI、ΔGC)に及ぼす影響
ラグとリード

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0 (t 期)ΔY→ΔGI (K=0)

+0.0

-0.0

+0.0

+0.0

-0.0

-0.0

+0.0

-0.0

￥

ΔY→ΔGI (K=1)

+0.0

-0.0

+0.0

-0.0

+0.0

+0.0

+0.0

-0.0

ΔY→ΔGI (K=2)

+0.0

+0.0

-0.0

-0.0

+0.0

-0.0

-0.0

-0.0

ΔY→ΔGC (K=0)

-0.0

+0.0

-0.0

-0.0

+0.1

-0.0

+0.0

-0.0

ΔY→ ΔGC(K=1)

-0.0

+0.0

+0.0

-0.0

-0.0

+0.0

-0.0

+0.0

ΔY→ΔGC (K=2)

+0.0

-0.0

+0.0

-0.0

-0.0

+0.0

+0.1

-0.0

1

2

3

4

5

6

7

8

￥
￥
￥
￥
￥

出典：筆者による計算
注：

数値は係数の値。グレーのセルは係数が有意水準 10%で有意でないことを意味する。

図表 14 公的固定資本形成(ΔGI)や政府消費(ΔGC)が名目総需要(ΔYn)に及ぼす影響
ラグとリード

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

1

2

3

+1.6

+0.0

+1.8

+0.1

+1.6

+1.7

-1.0

-3.2

+1.7

-0.2

+1.8

-1.7

+5.1*

-6.4*

+4.2*

-1.8

ΔGI (K=2)

+4.4*

-5.4*

+3.4*

-2.0

ΔYn

￥

ΔYn

0 (t 期)

4

5

6

7

-0.6

-0.6

+1.5

+1.4

+4.2*

+0.8

-0.8

+1.0

￥

ΔGI (K=0)
ΔGI (K=1)

ΔGC (K=0)

+2.3

-2.0

ΔGC (K=1)
ΔGC (K=2)

-1.1

+0.2

-2.2

+3.1

+0.7

-1.5

-1.9

+2.2

+2.9

+1.3

+3.7*

-0.3

+0.4

-3.7

+3.4*

-0.3

+0.2

-2.3

出典：筆者による計算
注：

数値は説明変数の係数の値。グレーのセルは係数が有意水準 10%で有意でないことを意味する。

22

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

付録 1： 政府支出と GDP の因果性を検討した既存研究の一覧（1/4、つづく）
Y→G

著者

入手

国・地域

方法

データ期間

変数

政府発注時点の配慮

1

Bohl (1996)

2

Ansari et al. (1997)

G7 諸国
＊

因果性検定

ガーナ、ケニア、南ア グレンジャー因果性検定、 IFS、年次、ガーナ 1963-88、 実質 1 人あたりの政府支出と国民所
フリカ

Holmes-Hutton 検定なし

ケ ニ ヤ 1964-89 、 南 ア フ リ カ 得
1957-903

Abizadeh et al. (1988)

＊

米国諸州

回帰分析(因果性検定ではな 米国当局、年次、1950-1984
い)4Islam (2001)＊

米国

誤差修正モデル(ECM)

米国当局、年次、1929-1996

名目政府総支出 GNP 比率、一人あなし

たり実質 GNP
5
6

Tang (2001)
Al-Faris (2002)

＊
＊

マレーシア
湾岸協力会議諸国

共和分検定、グレンジャー IFS、年次、1960-1998

実質 1 人あたり GDP、実質 1 人あた

検定

り政府支出

共和分検定、グレンジャー 1970－1997

実 質 1 人 あ た り GDP 、 政 府 支 出

検定GDP 比、1 人当たり経常支出、1 人

なし
なし

あたり資本支出
7

Abu-Bader et al. (2003)＊

エジプト、イスラエ

共和分検定、分散分解

IFS、WDI、US-ACDA、年次、 名 目 政 府 総 支 出 GDP 比 、 軍 事 費

ル、シリア
8

Dritsakis (2004)

9

Loizides et al. (2005)

ギリシャ、トルコ
＊

なし

GDP 比
因果性検定

ギリシャ、英国、アイ 誤差修正モデル(ECM)

各 国 統 計 、 年 次 、 最 長 1948- 実質 1 人あたり GDP、実質政府支

ルランド

1995

出、政府支出 GDP 比、ほかなし

10

Akoitoby et al. (2006)＊

途上国 51 か国

因果性検定

GFS&IFS、年次、1970-2002

実質 GDP、実質の政府支出各項目なし

11

Sideris (2007)

＊

ギリシャ

グレンジャー因果性検定

既存文献、年次、1832-1938

実質 GDP、実質政府支出、人口なし

出典： Nyasha et al. (2019)に含まれる各表を参考に、筆者作成。そのうち論文を入手しえたものは「＊」記号で表す。
略号：ADI: African Development Indicators、ADB: Asian Development Bank、EO: Economic Outlook (OECD)、GFS: Government Financial Statistics (IMF)、IFS: International Financial
Statistics、IFY: International Financial Yearbook、NA: National Accounts、PWT6.2: Penn World Table 6.2、WBDI: World Bank Development Indicators、WDI: World Development
Indicator、ACDA: Arms Control and Disarmament Agency

23

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

付録 1： 政府支出と GDP の因果性を検討した既存研究の一覧（2/4、つづく）
Y→G

著者

入手

国・地域

方法

データ期間

変数

政府発注時点の配慮

12

Narayan et al. (2008)

中国諸省

グレンジャー因果性検定

中 国 当 局 (1952-1989) と 既 存 文 実質 GDP、実質 1 人あたり GDP、
献(1990-2003)

実質政府支出なし

13

Mohammadi et al. (2008)＊

トルコ

ARDL Bounds 検定

自国当局、年次、1951-2005

実質 GNP、実質政府支出、人口なし

14Samudram et al. (2009)

＊

マレーシア

ARDL Bounds 検定

自国当局、年次、1970－2004

実質 GDP、実質政府支出なし

15Tang (2009)

マレーシア

共和分 Bounds 検定ほか

16

Taban (2010)

トルコ

Bounds 検定ほか

17

Lamartina et al. (2011)

OECD 23 か国

パネルデータ分析

18＊

Kumar et al. (2012)

ニュージーランド

ARDL Bounds 検定ほか

EO, GFS & AMECO 、 最 長 名目 1 人あたり GDP、名目政府総支1970-2006

出

IFS、年次、1960-2007

実質政府支出、実質 GDP と GNP、なし
なし

政府支出 GDP 比率または GNP 比率（いずれも成長率）
19

Srinivasan (2013)20

Akinlo (2013)

21

Biyase et al. (2015)

＊

＊

インド

共和分・誤差修正モデル

ナイジェリア

多変量の時系列分析

アフリカ 30 か国

パネルデータ分析

自国当局、年次、1973-2012

実質 GDP、実質中央政府総支出なし

ADI、年次、1990-2005

政府支出 GDP 比、経済成長率(名目なし

か実質か不明）
22

Thabane et al. (2016)＊

レソト

ARDL Bounds 検定

WBDI、年次、1980-2012

24

実質 GDP、政府総支出(名目?)なしPEP DISCUSSION PAPER 2022-1

付録 1： 政府支出と GDP の因果性を検討した既存研究の一覧（3/4、つづく）
G→Y

著者

入手

国・地域

方法

データ期間

GDP 変数と政府支出変数

政府発注時点の配慮

1

Ghali(1988)＊

OECD 諸国

ベ ク ト ル 誤 差 修 正 モ デ ル IFS 、四半期、1970:1-1994:3

なし(VECM)
2
3

Loizides et al. (2005)＊

Dogan et al. (2006)

ギリシャ、英国、アイ 誤差修正モデル(ECM)

各 国 統 計 、 年 次 、 最 長 1948- 実質 1 人あたり GDP、実質政府支

ルランド

1995

なし

出、政府支出 GDP 比、ほか

フィリピン、インドネ グレンジャー因果性検定
シア、マレーシア、シンガポール、タイ

4

Blankenau et al. (2007)＊未定 先進国・途上国（83 か 内生的成長モデル、そのパ WDI、年次、1960-2000
稿国）

ネルデータ分析＊

マレーシア

自己回帰分布ラグ法(ARDL) ADB、1970-2006

実質 1 人あたり GDP 成長率、実質 配慮？ 5 年平教 育 支 出 GDP 比 、 実 質 政 府 支 出

均を採用

GDP 比 ほか
5

Chandran et al. (2011)

実質 GDP、実質政府総支出、実質教なし

育支出、ほか6

Ebaidalla (2013)

＊

スーダン

グレンジャー因果性検定、 自国当局、年次、1970-2008

実質 GDP、実質政府総支出なし

誤差修正モデル
Y↔G
1

著者

入手

国・地域

方法

データ期間

変数

政府発注時点の配慮

Singh et al. (1984)＊

インド

グレンジャー因果性検定

自国当局、年次、1950-1981

1 人当たり GDP、1 人当たり政府支なし

出(名目と実質）
2

Cheng et al. (1997)

韓国

ベクトル自己回帰(VAR)

IFY、年次、1959-1993

実質 GDP、政府支出、マネーサプラ

なし

イ
3

Abu-Bader et al. (2003)＊

エジプト、イスラエ

共和分検定、分散分解

IFS、WDI、US-ACDA、年次、 名 目 政 府 総 支 出 GDP 比 、 軍 事 費

ル、シリア
4

Ahmad et al. (2005)

5

Samurdram et al. (2009)

6

Tang (2009)

＊

なし

GDP 比

D-8 加盟国

グレンジャー因果性検定

マレーシア

ARDL Bounds 検定

マレーシア

共和分 Bounds 検定ほか

自国当局、年次、1970－2004

25

実質 GDP、実質政府支出なし

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

付録 1： 政府支出と GDP の因果性を検討した既存研究の一覧（4/4、つづく）
Y↔G
7

著者

入手

国・地域

方法

Wu et al. (2010)＊世界 182 か国

パネル・グレンジャー因果 PWT6.2、年次、1950-2004

実質 GDP、実質 1 人あたり GFDP、

性検定

実質政府支出、政府支出 GDP 比率

Taban (2010)

トルコ

Bounds 検定ほか

9

Abu-Eideh (2015)

パレスチナ

グレンジャー因果性検定

国・地域

方法

1

変数

政府発注時点
の配慮

8

Y：G

データ期間

著者

入手

データ期間

変数

なし

政府発注時点の配慮

Singh et al. (1984)＊

インド

グレンジャー因果性検定

自国当局、年次、1950-1981

1 人当たり GDP、1 人当たり政府支出なし(名目と実質）2

Afxentiou et al. (1296)＊

拡大欧州連合因果性検定

OECD-NA、年次、1961-1991

政府最終消費・移転・補助金、GDP(1なし

人あたり、名目か実質かは不明)
3

Ansari et al. (1997)＊

ガーナ、ケニア、南ア グレンジャー因果性検定、 IFS、ガーナ 1963-88、ケニヤ 実質 1 人あたりの政府支出と国民所得
フリカ

Holmes-Hutton 検定なし

1964-89、南アフリカ 1957-90

4

Bagdigen et al. (2003)

トルコ

共和分・グレンジャー検定

5

Ahmad et al. (2005)

D-8 加盟国

グレンジャー因果性検定

6

Dogan et al. (2006)

インドネシア、マレー グレンジャー因果性検定
シア、フィリピン、シンガポール、タイ

7

Frimpong et al. (2009)

ガンビア、ガーナ、ナ 共和分・グレンジャー検定
イジェリア

8

Verma and Arora (2010) ＊インド

誤差修正モデル(ECM)
Bounds 検定ほか

IFS-GFS、1950/51-2008/09

実質政府支出、実質 GDP、人口なし

実質 GDP、実質政府支出、人口なし

9Taban (2010)

トルコ

10

Afzal et al. (2010)

パキスタン

グレンジャー＆シムズ検定

11

Rauf et al. (2012)パキスタン

自己回帰分布ラグ法(ARDL)

12

Ray et al. (2012)

インド

因果性検定

13

Huang (2006)

中国、台湾

UECM 推計の Bounds 検定 IFS と台湾当局、1979-2002＊

26

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

付録 1：ワグナーの法則について
Nyasha et al. (2019) では、Wagner (1958, 1883)が参照されていたため、この論文で財政の拡大に関する記述を確認したところ、それは以下の一段落のみであった。これによれば、税収は国家の拡大を制約するものとしても記述されているが、基本的には進歩的な人々の、より大きな政府への欲求が、財政的な困難を克服すると論じられている。これは、経済発展が原因となって政府支出が増加するという因果関係を示したものとは言えない。
「公共部門（とりわけ国家）の活動の拡大の法則」は財政にとっては、財政的要求の拡大の法則となる。行政が分権化され地方政府がよく組織されるほど、国家の要求は増加し、しばしばそれ以上に地方政府の要求が増加する。最近のドイツにおいては、自治体の、とりわけ都市の財政要求が顕著に増大している。この法則は進歩的な国々（少なくとも西欧諸国）における経験的観察の結果である。これに関する説明と正当化、因果性は、社会の進歩のための圧力と、その結果としての民間経済と公共経済（とりわけ義務的な公共経済）の相対的領域の変化である。通常の場合〔訳注：国家活動の拡大が税収を決める〕とは違って、財政的な厳しさによって国家活動の拡大が妨げられ、その結果として国家活動の規模は税収によって決定されることもあるかもしれない。しかし長期的には、進歩的な人々による発展への欲求が、財政的な困難を克服するであろう。
」Wagner (1958, 1883), p. 8

付録 3： 政府支出と GDP の関係に関する簡易なシミュレーションについて
ここでは、政府支出と GDP の関係に関する簡易なシミュレーションの設計と、設定値および結果について説明する。
A3.1. 方程式体系
実質の国内総生産は供給側 GDP(供給力)と需要側 GDP(有効需要)の双方の式によって決定される。それは、実質 GDP の生産は供給側と需要側の少ない方で実現されるものと考える。その際、政策変数としての政府支出 Gt が重要な役割を果たす。租税は考慮しない（消費や民間投資が決定される際に、租税の分は暗黙に差し引きされていると考える）。また、財政収支についても明示的に考慮しない（財政赤字分は政府による貨幣発行によって埋め合わされ、それが過大であれば、名目 GDP が供給力を超えて、物価が上昇するものと考える）。
・供給側実質 GDP（供給力）
YSt=YS0×(1+r)t
ただし、YSt は供給力、YS0 は初期値、r は供給力の伸び率、である。このモデルでは、供給力は外生的に決定され、国によって異なるものとする。政府支出の効果を否定し、「生産性を高めるべきだ」と主張する論者は、このモデルの解釈では、r を高めるべきだと言っていることになる。
・名目 GDP（有効需要）
27

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

Yt=Ct+It+Gt
ただし、Yt は 名目 GDP(有効需要)、Ct は消費、It は民間設備投資、Gt は政府支出、で
ある。
・名目消費
Ct=c×Yt-1
消費(Ct)は、消費性向 c と、前期の GDP（Yt-1）で決定されるものとする。
・名目民間設備投資
It=h×Yt-1×Pt-1+εt
民間設備投資(It)は、投資性向 h と、前期の GDP（Yt-1）と物価(Pt-1)で決定されるものとする。つまり前期の経済が拡大すれば、それに比例して設備投資を増やす。εt は、景気シ
ョックによる投資の変化を表す撹乱項である。
・名目政府支出
Gt=G0×(1+g)t
ただし、 Gt は政府支出、G0 は初期値、g は政府支出の伸び率(0≦g＜1)、である。g は国によってことなる。
・物価指数
Pt=Pt-1×max(1, Yt/(Pt-1×YSt))
前期の物価に基づく名目 GDP でみて、需要超過(Yt>(Pt-1×YSt))の時はそれに応じて物価が上昇し、供給超過(Yt＜(Pt-1×YSt))の時は物価が前期のままとする。すなわち、デフレは想定しない。
・実質 GDPRY =Y ÷Pttt
実際の GDP(RYt)は名目 GDP(Yt)を物価指数で割ったものである。物価上昇によって、消費・設備投資・政府支出の実質価値は同様に縮小する。
A3.2 因果の向きを「G→GDP」とした場合のシミュレーション
この設定では、各国の供給力(YSt)の伸び率(r)と、有効需要の一項目である政府支出(Gt)の伸び率(g)が先に外生的に決定され、実質および名目の GDP は結果的に決まるものと考える。つまり、ここでは政府支出 Gt は、結果としての名目・実質の GDP(Yt、RYt)の影響を受けず、当初に決まった伸び率で伸びてゆくものとする。これは因果の向きを「G→GDP」と想定していることになる。政府支出が外生的なものだと考えれば、妥当な考え方と言える。r については 0%、0.5%、1%、1.5%の 4 段階を設定し、政府支出の伸び率(g)について
は 0%、1%、2％、3％、4％の 5 段階を想定することによって、4×5=20 か国の国々を想定する（国番号は i）。ただし、g については、より多様な伸び率をもって計算がなされるよう、乱数を加える（図表 A3-1）。
図表 A3-1： 20 か国の政府支出伸び率(g)と供給力伸び率(r)の設定値
i
r
g

1
0
0

2
0
1

3
0
2

4
0
3

5
0
4

6
.5
0

7
.5
1

8
.5
2

9
.5
3

10
.5
4

11
1
0

12
1
1

13
1
2

14
1
3

15
1
4

16
1.5
0

17
1.5
1

出典： 筆者の設定。ただし g にはマイナス 0.5 からプラス 0.5 までの一様乱数を加える。

28

18
1.5
2

19
1.5
3

20
1.5
4

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い ず れ の 国 に つ い て も 、 GDP 各 項 目 に 関 す る 初 期 値 を 、 C0=6 、 I0=2 、 G0=2 、
YD0=YS0=Y0=10、と設定する。また、消費性向は c=0.6、投資性向は h=0.2 とする。供給力の伸び率を r、政府支出の伸び率を g とし、これは国によって異なるものとする。さらには、設備投資 It に対しては、前年の Yt-1 に投資性向 0.2 を乗じて決まる部分の他に、マイナ
ス 0.4 からプラス 0.6 までの範囲をとる一様乱数を加えている。それぞれについて、t=1～
20 まで 20 年間のシミュレーションを行った。
図表 A2 に示されているのは、20 年間の平均値に関する散布図である。まず「▲」の散布図から読み取れるのは、政府支出の伸び率と名目 GDP の間の（当然の）強い相関関係である（回帰式の係数は約 0.79 である）。タテ方向の散らばりは、設備投資の変化による（ここでは示さないが、設備投資に乱数を加えなければ、▲の点は直線に並ぶ）。「○」の散布図は政府支出の伸び率と実質 GDP の伸び率との関係である。こちらは、正の相関が見られるものの、当てはまりは名目 GDP の場合より格段に悪くなる。「▲」と「○」のタテの乖離は、同じ政府支出の伸び率の場合の、名目 GDP と実質 GDP の伸びの違いである。
供給力（YS）の伸びが低い時に、それ以上に名目政府支出を伸ばしたときには、名目 GDPが伸びたとしても、物価が上昇するため、実質 GDP は抑制されることが分かる。また、実質 GDP と政府支出の、互いの伸び率の回帰式は、名目 GDP の場合と比べて、決定係数が大幅に低下していることが分かる。
図表 A3-2 は、図表 1 と類似した傾向を示しており、本文の図表 1 のような関係をもたらしたメカニズムの一端を把握しているものと考えられる。次項では、逆の因果関係の場合を考える。
図表 A3-2 因果の向きを「G→GDP」とした場合のグラフ

出典：筆者による計算
注：横軸は政府支出伸び率、▲の縦軸は名目 GDP 伸び率、○の縦軸は実質 GDP 伸び率である。

A2.3.

因果の向きを「GDP→G」とした場合この設定では、前期の名目 GDP に基づいて受動的に、その一定比率として政府支出を決29

PEP DISCUSSION PAPER 2022-1

めるものとする。これは実際の予算決定のメカニズムを考えても、一定の妥当性がある。
これは、因果の向きを「名目 GDP→G」と想定していることになる。
供給力の伸び率 r については、前項と同様に 0%、0.5%、1%、1.5%の 4 段階を設定する。
政府支出の伸び率については、事前の想定を置かず受動的に Gt=0.2×Yt-1 とする。ここでも20 か国を想定する（国番号は i）。いずれの国についても、GDP 各項目に関する初期値を、
C0=6、I0=2、G0=2、YD0=YS0=Y0=10、と設定する。また、消費性向は c=0.6、投資性向は
h=0.2 とする。設備投資 It に対しては、前年の Yt-1 に投資性向 0.2 を乗じて決まる部分の他に、景気変動によるショックを考慮して、マイナス 0.8 からプラス 1.2 までの範囲をとる一様乱数を加えている。この場合には、経済成長をもたらす原動力は設備投資となり、偶然の結果として、設備投資の伸び率の違いによって、名目および実質の GDP や政府支出には大きな差が生じることになる。
それぞれについて、t=1～20 まで 20 年間のシミュレーションを行った結果を、図表 A3-3に示す。こちらについても、政府支出伸び率と名目・実質の GDP については、本文の図表
1 と類似した関係を描くことができる。この場合には、民間設備投資が GDP 成長と政府支出の伸びのドライブとなっており、その伸び率が最大（年率 4.50%）の国では、Y の伸び率は 3.59%、G の伸び率は 3.34%、RY の伸び率は 1.73%、P の伸び率は 1.83%となっている。
民間投資の伸び率が全ての国について大きければ、グラフの分布は縦にも横にも幅広くな
り、逆に民間投資の伸び率が全ての国について小さければ、グラフの分布は縦にも横にも狭くなる（参考として、図表 A3-4 を見よ）。
図表 A3-3 因果の向きを「GDP→G」とした場合のグラフ

出典：筆者による計算
注：横軸は政府支出伸び率、▲の縦軸は名目 GDP 伸び率、○の縦軸は実質 GDP 伸び率である。
民間設備投資の数式に、-0.8～1.2 の範囲をとる一様乱数を付加した場合。
設 備 投 資 の 伸 び 率 が 最 大 の 国 は 年 率 4.50 ％ で あ り 、 こ の と き Y の 伸 び 率 は 3.59 ％ 、
G の伸び率は 3.34％と、RY の伸び率は 1.73%、P の伸び率は 1.83%となっていなっている。

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図表 A3-4

因果の向きを「GDP→G」とした場合のグラフ（設備投資の伸びが小さい場合）

出典：筆者による計算
注：横軸は政府支出伸び率、▲の縦軸は名目 GDP 伸び率、○の縦軸は実質 GDP 伸び率である。
民間設備投資の数式に、-0.4～0.6 の範囲をとる一様乱数を付加した場合。
設 備 投 資 の 伸 び 率 が 最 大 の 国 は 年 率 2.55% で あ り 、 こ の と き Y の 伸 び 率 は 2.17 ％ 、G の伸び率は 2.07％、RY の伸び率は 1.58%、P の伸び率は 0.58%となっている。

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