マクロモデルを使った政策分析

2022年4月19日@財務省

仲田泰祐（東京大学）

自己紹介
 経歴
 シカゴ大学卒業～カンザスシティ連邦準備銀行アシスタントエコノミスト～ニューヨーク

大学Ph.D.~連邦準備制度理事会（FRB）エコノミスト
 2020年4月から東大

 専門
 金融政策、特にゼロ金利制約の理論分析
 最近はコロナ感染対策と経済活動の両立に関するモデル分析
https://sites.google.com/site/taisukenakata/、https://covid19outputjapan.github.io/JP/、https://twitter.com/NakataTaisuke 「学術的研究と政策の交差点」、「リアルタイムEBPM」

本日の予定 Part 1:中央銀行でのモデル分析
 Part II:感染対策と経済のバランスに関するモデル分析

中央銀行でのモデル分析

 中央銀行では「モデル」による分析が多用 経済見通しを立てる：消費モデル・投資モデル・物価モデル・物価の基調モデル・マクロモデル等
 将来のリスクを分析する：マクロモデル・景気後退予測モデル・マクロ変数のTail Riskモデル等
 金融市場を理解する：期間構造モデル等
 金融システムの安定度を定量化する：時系列モデル・資産価格モデル等
 戦略を考える：マクロモデル

 FEDS Noteでそのような「モデル分析」を垣間見れます https://www.federalreserve.gov/econres/notes/feds-notes/default.htm

中央銀行の定期的なモデル分析
リスクの定量化・可視化

政策の選択肢の提示・分析＊https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/fomchistorical2015.htm等

中央銀行の政策枠組みを支える分析

https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/review-of-monetary-policy-strategy-tools-and-communications.htm
https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/review-of-monetary-policy-strategy-tools-and-communications-system-analytical-work.htm

モデルの役割
 定量的
 予測、リスクの定量化、過去の現象の理解（要素Aは減少Xにどの程度寄与しただろうか）

 定性的
 頭の体操、コミュニケーションツール、「寓話」、複雑すぎる現実に対する理解 中央銀行ではマクロモデルを使った分析が浸透 中央銀行でのモデル分析の話は「ゼロ金利制約下での金融政策：FRBの政策運営」で深堀り

日本評論社「経済セミナー」連載中：https://sites.google.com/view/keisemi-zlbfrb/

感染対策と経済のバランスに関するモデル分析

背景
 コロナ危機発生後、多くの人々が「感染症対策と社会経済活動の両立」を模索
 その模索の道しるべとなり得る分析の欠如
 感染症対策に関する分析、コロナ危機に関する経済分析はもちろん数多く存在

 藤井・仲田（2021）
 「疫学マクロモデル」を構築
 両立を考えるための分析をリアルタイムで発信 （ほぼ）毎週火曜日更新：https://covid19outputjapan.github.io/JP/ （ほぼ）毎週Zoomで分析の解説： https://covid19outputjapan.github.io/JP/recording.html

 その他、様々な分析：超過自殺・婚姻・出生・オリンピック
 活動の記録： https://note.com/keisemi/n/n9d8f9c9b72af、 https://note.com/keisemi/n/n7f38099d0fa2、https://note.com/keisemi/n/nd1a6da98f00e 、https://note.com/keisemi/n/n430f8178c663、 https://note.com/keisemi/n/n102f47d723c2

11

政策現場


2021年2月10日：コロナ分科会



2021年3月30日：西村コロナ対策担当大臣



2021年3月7日・3月27日・5月23日・9月5日・10月31日・11月14日：感染症/公衆衛生専門家勉強会、コロナ分科会勉強会



2021年3月31日・6月2日・6月16日・6月30日・11月9日：厚生労働省アドバイザリーボード（AB）



2021年4月7日：小池都知事

2021年4月8日：東京都モニタリング会議



2021年4月28日：加藤官房長官



2021年5月8日・6月22日：菅総理



2021年5月28日・6月17日・8月20日：五輪専門家ラウンドテーブル

2021年6月30日：閣僚会議



2021年7月から内閣官房AI・シミュレーションプロジェクトに参画

https://www.covid19-ai.jp/ja-jp/、https://www.youtube.com/watch?v=kugYNwJ3QyQ

分科会/AB・内閣官房コロナ室・官邸から頻繁に分析依頼

12政策形成プロセス

2021年5月5日：コロナ感染症対策のフォワードガイダンス

2021年7月5日：アドバイザリーボードの中・長期見通し








https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_0812Review_20211119.pdf

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_0812Review_References_20211119.pdf

https://toyokeizai.net/articles/-/470431

2021年12月23日：コロナ禍における内閣官房AI-SIMチームの役割
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_AISimTeam_20211223.pdf

新聞メディアはCOVID-19 をどう報じたか？―全国紙における「接触8 割減」の内容分析―（関西大学・菅原慎悦）


https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Outlook_Slides_20210705.pdf

2021年11月19日： 第6波に向けた分析体制の構築―8月12日の分科会「人流5割削減」提案からの教訓―

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_ForwardGuidance_Slides_20210505.pdf

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Sugawara_20220215.pdf

2021年3月7日：政策と専門知ーアメリカの金融政策と日本のコロナ対策の現場ー

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_20220307.pdf

疫学マクロモデル

標準的な疫学モデル＋*Fujii and Nakata (2021): Covid-19 and Output in Japan**久保田荘(2021):新型コロナウイルス危機のマクロ経済分析

行動制限政策と経済活動*2022年3月15日：コロナ禍における社会経済活動（3月17日基本的対処方針分科会資料）
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/ChibaFujiiNakataSunakawa_20220315.pdf*2022年1月18日：緊急事態宣言に伴う経済活動の停滞
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/NakataSunakawa_SOE_20210118.pdf

シミュレーション（日本全体・今後一年）• 赤：GDP損失1.5％• 黒：GDP損失２％• 青：GDP損失３％具体的な分析内容
 2021年前半の分析
 緊急宣言解除基準

 2021年後半の分析
 ワクチン接種完了後の確保病床数

 「命の価値」分析

https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html

 参考資料
 2021年2月5日の更新


https://covid19outputjapan.github.io/JP/tokyo_20210202.html

 2021年4月6日：次の緊急事態宣言の指針
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Slides_20210406.pdf

 2021年4月26日：4月25日からの緊急事態宣言： 「強い規制を短期間」が何故良いか

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Slides_20210406.pdf

2021年前半の分析

2021年前半の分析とメッセージ 今すぐ解除だと再度緊急事態宣言発令が回避できない 再度宣言発令だと・・・
 死亡者数も経済損失も両方大きい

 感染症対策と経済活動は短期的にはトレードオフの関係
 だが中・長期的には必ずしもそうではない2021年前半の分析とメッセージ 分析する前の予想
 疫学モデルに経済活動を追加したら、疫学モデルで考えているよりかは「早めに解除が望ましい」という結果になるだろう 「発見」
 新規感染者数をある程度下げてから解除することは、感染症対策としてだけではなく、経済活動の視点からも正しい具体的な分析内容
 2021年前半の分析
 緊急宣言解除基準

 2021年後半の分析

 ワクチン接種完了後の確保病床数
 「命の価値」分析

 参考資料
 2021年8月31日：ワクチン接種完了後の世界：コロナ感染と経済の長期見通しhttps://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_LongTermOutlook_20210831.pdf

 2021年1月15日：第6波におけるコロナ政策の指針https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_PolicyOptions_20210115.pdf

https://toyokeizai.net/articles/-/503643

 2022年1月22日：第6波におけるコロナ政策の指針：理論的背景


https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_PolicyOptionsTheory_20210122.pdf

 2022年4月11日：Balancing NPIs and Economic Activitieshttps://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_PolicyOptionsTheory_20210122.pdf

「ワクチン接種完了後の世界」

24

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_LongTermOutlook_20210831.pdf

2021年後半の分析のメッセージ 2回ワクチン接種が国民に行き届く前
社会経済への負の影響

コロナ死者数

政策A：行動制限政策

短期的：大きい
中長期的：必ずしも大きくない

短期的：小さい
中長期的：小さい

政策C：感染拡大許容政策

短期的：小さい
中長期的：必ずしも小さくない

短期的：大きい
中長期的：大きい25

2021年後半の分析のメッセージ 2回ワクチン接種が国民に行き届いた後

社会経済への負の影響

コロナ死者数

政策A：行動制限政策

短期的：大きい
中長期的：大きい

短期的：小さい
中長期的：必ずしも小さくない

政策C：感染拡大許容政策

短期的：小さい
中長期的：小さい

短期的：大きい
中長期的：必ずしも大きくない

このテーブルの元となる分析「（2021年8月31日）ワクチン接種完了後の世界」では、オミクロン株感染の広がりやすさ・オミクロン株の重症化率の低さ・2回目接種による感染予防効果減退・3回目接種の効果等は考慮されていないことに留意。こういった要素が26
どのように分析に影響を与えるかは、後程解説

デルタ株蔓延下における2回目ワクチン接種の追加的価値とオミクロン株
蔓延下における3回目接種の追加的価値

https://www.covid19-ai.jp/ja-jp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article232/27具体的な分析内容
 2021年前半の分析
 緊急宣言解除基準

 2021年後半の分析
 ワクチン接種完了後の確保病床数

 「命の価値」分析

 参考資料


Value of a COVID-19 Death

コロナ死亡回避の経済価値ーコロナ死者数を一人減少させるために社会としてどのくらいの経済犠牲を受け入れるかー

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/VoLslide.pdf

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_VL_20211122.pdf

対コロナ、各国の価値観影響https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD220L60S1A121C2000000/

国（2021Q2まで）*G7＋他5か国。 多様なアウトカムが伝わるように選択（全ての国を提示すると国名が読めなくなるため）。
*経済損失はGDPのトレンドからの乖離。トレンド作成には過去10年のGDP成長率平均を利用。GDPはWorld Bank - Global Economic Monitorを使用。
累計死者数はWHO COVID-19 Dashboardを使用。

30

都道府県（2021M6まで）*多様なアウトカムが伝わるように20都道府県を選択（47都道府県を提示すると都道府県名が読めなくなるため）。
*経済損失はGDPのトレンドからの乖離。トレンド作成には過去5年のGDP成長率平均を利用。 GDPは藤井仲田月次GDPを使用。累計死者数は厚労省データを使用。

31

分析 それぞれの国・地域で高頻度の感染・経済データを基に疫学マクロモデルのパラメターを推定 それぞれの国・地域で「もしも経済をもう少し抑えていたら・回していたら」を計算
国・地域での「制約」の違いを考慮した「条件付きトレードオフ曲線」を算出

 「条件付きトレードオフ曲線」の実現点がそれぞれの国・地域の価値判断を（大雑把にだが）反映していると解釈

経済学の「顕示選好」という考え方の応用

この考え方のもと、それぞれの社会における「コロナ死者数を一人減少させるために払ってもいい経済コスト」を試算「沢山ある選択肢からある特定の選択肢が選ばれたのならば、その選択肢がもたらす効用が他の選択肢よりも大きいはず」という考え方

Willingness-To-Pay (WTP)

分析はBeppu et al. (2021) 「Willingness-to-Pay to Avoid COVID-19 Death」に基づく


分析結果はPreliminaryであることに留意32

「顕示選好」という考え方



左図では予算制約が曲線で効用が直線、右図では予算制約が直線で効用が曲線であることに留意

左図では左下に行くほど効用が高く、右図では右上に行くほど効用が高いことに留意

経済学では基礎的な考え方（最適消費理論）。大学の初級ミクロ経済学のクラスで学習する

33

WTP
 WTPが捉えている（捉えようとしている）ものは広い意味での「人々・社会の価値観」


余命を伸ばすことにどのくらいの価値を置くか



未知のウィルスに対する恐怖

定量化できないリスクに対する態度



後遺症に対する恐怖

同調圧力（個人的にコロナが怖くなくても同調圧力によって旅行を控えている等）

コロナ死特有の悲劇を避けたいという願い 例えば、呼吸困難で苦しい思いをしながら、愛する者から隔離された状態で一生を終えること

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WTP
 WTPを計算する際には広い意味での「環境・制約・政策」に関する要素をコントロールしている

基本再生産数（ウィルスの感染力）


地域によって違う感染力（お辞儀をするか/キス・ハグをするか、手洗いうがいをする習慣があるか、人口密度等）

致死率


地域によって違う致死率（肥満率・基礎疾患がある人々の割合・高齢者割合）

医療体制



経済政策



経済構造




接触の多い職業の割合・テレワークしやすい職種の割合・オンラインに移行しやすいサービス業の割合

こういった「環境・制約・政策」の要素は、それぞれの地域の高頻度データを使って推定される「感染力パラメ
ター、致死率パラメター、感染と人の動きの関係・人の動きと経済活動の関係等」に反映されている


逆に言うと、 WTPはこういったパラメター等に反映されていないものを全て反映している

35

国（Monthly Output）



図・テーブルは2020M12までのデータに基づく

36

都道府県



図・テーブルは2021M6までのデータに基づ
く

37



左図の青い点は「もしアメリカ人が日本人と同じ価値観を持っていた場合」のアメリカでの仮想死者数・経済損失（2020年Q4まで）



右図の赤い点は「もし日本人がアメリカ人と同じ価値観を持っていたら」の日本での仮想死者数・経済損失（2020年Q4ま38で）
 図は2020M12までのデータに基づく

結果
 国・地域によってWTPは大きく違う

様々な「制約」の違いだけではなく、価値判断の違いも国・地域間で「死者数と経済損失」の違いに貢献しているということ

 日本はWTPが相対的に高い


約20億円


多くの国は1億円以下（アメリカ：約1億円、イギリス約0.5億円）



他にもWTPが高い国はある（オーストラリア：約10億円、ニュージーランド：約80億円、シンガポール：約120億円）

 日本の一部地域はWTPが非常に高い


島根：約700億円、鳥取：約600億円

東京・大阪：約5億円

 こういった試算は分析手法に依存する。数字を真に受けすぎないことも重要

自分の価値観を相対化するきっかけ作り。頭の体操。今後どのようにコロナリスクと向き合いたいかを考える際の参考資料
39

分析結果の将来への含意
 国民のコロナ感染リスクに対する態度を所与とすると、今後も（海外と比べて相対的に）
 コロナ感染者数・死者数が抑えられる 経済回復が遅れる

40疫学マクロモデル
A Simple Planning Problem for COVID-19 Lockdown、https://www.nber.org/papers/w26981

A Multi-Risk SIR Model with Optimally Targeted Lockdown、https://economics.mit.edu/files/19698



The Macroeconomics of Epidemics、https://www.nber.org/papers/w26882



Optimal Mitigation Policies in a Pandemic、http://pages.stern.nyu.edu/~tphilipp/papers/CovidGE_RFS_Revision.pdf



新型コロナウイルス感染症と経済学、https://www.ihep.jp/wp-content/uploads/2021/03/Vol.33_No.1_2021_2.pdf



公衆衛生対策において経済学者が果たす役割、https://www.ihep.jp/wp-content/uploads/2022/03/Vol.33_No.2_2021_4-2.pdf



新型コロナウイルス危機のマクロ経済分析、https://www.ihep.jp/wp-content/uploads/2021/03/Vol.33_No.1_2021_2.pdf

 コード、https://www.epi-mmb.com/

その他
 厚生労働省新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの資料

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00333.html

 東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議資料https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1013388/index.html

 大阪府新型コロナウイルス対策本部会議資料
https://www.pref.osaka.lg.jp/kikaku_keikaku/sarscov2/

 基本対処方針分科会、新型コロナウイルス感染症対策分科会https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ful/taisakusuisin.html

 新型コロナウイルス感染症に関する日本の経済学研究の文献リスト
https://covid19.jeaweb.org/

 大竹文雄Note：https://note.com/fohtake/ 岩本康志Blog ：http://iwmtyss.blog.jp/