Momoyama

GakuinUniversity

75

共同研究：南大阪地域の統計調査，計量経済分析，および地域経済情報システムの構築＊

地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析
南大阪地域への応用を中心に

井

田

憲

計＊＊

荒

木

英

一＊＊＊

市町村レベルでの小地域の景気動向分析を試みた。一般に，市町村レベルの経済統
計はほとんど整備されておらず，利用可能なわずかな統計資料から計量分析を行うことは困難な現状にある。そこで，小論では，南大阪地域を例にとり，まず，小地域の鉱工業生産指数を作成するためのノンサーベイテクニックを考察した。｢南大阪」の定義にはいくつかのものを考えうるが，堺市以南の南大阪全域・堺市を除く南大阪地域・臨海工業地帯を除く南大阪地域の各々について，地域内鉱工業生産指数を独自に作成し，さらにこれを用いて，マルコフスイッチング自己回帰モデル（MSAR モデル）を推計した。MSAR モデルは，単一変量モデルとしては経済的含意に富む結論を与えてくれるものであり，経済統計が整備されていない小地域の計量経済分析に適していると思われる。これにより，地域内の潜在的成長率や景気循環パタンの特質について考察を行った。
１ はじめに２ 地域内鉱工業生産指数の推計
３ 地域内景気動向の分析
４ 結びにかえて

１

は

じ

め

に

域」とはいわば「大地域」であり，たとえば大都市圏のなかの小地域，大阪のなかの南大阪と不況の長期化にともない，地域間の景気跛行

いった「小地域」の場合には，景気動向に関す性があきらかになってきた。たとえば失業率なる指標がほとんど利用できない。これは，ひとどの公式指標の値は地域によってかなり大きなえに，市町村レベルの経済統計がほとんど整備差を生じており，地域固有の景気動向分析に対されていない現状によるものである。

するニーズは高まっていると言えるだろう。
しかし，景気動向指数などにあらわれる「地小論の目的は，南大阪とりわけ内陸（地場産業）地域への応用を念頭において，こうした小地域の景気動向を分析するための方法を考察す*小論は，桃山学院大学総合研究所地域社会連携
プロジェクト（02 連 154）｢南大阪地域の統計調査，計量経済分析，および地域経済情報システムの構築」の研究活動の一成果である。庄谷邦幸先
生をはじめプロジェクトメンバーの有益なコメン
トに深謝する。
**大阪府立産業開発研究所***本学経済学部

ることである。
まず２節で，小地域の鉱工業生産指数を，利用可能な統計情報から推計する方法（ノンサー
ベイテクニック）について考察する。３節では，
この方法により実際に作成された南大阪地域の鉱工業生産指数を用いて，小地域の景気動向分

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76

桃山学院大学総合研究所紀要

析を試みる。単一変量モデルとしては経済的含第28巻第２号のものがないため，ではないかと思われる。

意に富む結論を与えてくれるマルコフスイッチ

だがもし仮に同一県内であっても例えば北部

ング自己回帰モデル（MSAR モデル）を用いて，地域内の潜在的成長率や景気循環パタンの地域と南部地域とで景気に温度差が存在したり，特質について考察する。

それを数量化して把握することが望まれよう。

２

地域内鉱工業生産指数の推計

南大阪に限らず，一般に市町村レベルの鉱工業指数は存在しない。ここで用いた手法は，一異なる景気循環が存在したりするのであれば，鉱工業指数はいうまでもなく景気変動を観察するための代表的な統計指標であり，小地域についての鉱工業指数が作成されることの意義は大きい。

般化して述べるなら「大地域とその中に存在す

鉱工業指数には生産・出荷・在庫指数をはじる小地域について，大地域の鉱工業指数および

め在庫率や稼動率など様々な種類があるが，以大・小各地域の工業出荷額という公式統計から， 下では最も基本的な「生産指数（付加価値ベー公表されていない小地域の鉱工業指数をできるス)」を取り上げ，小地域の鉱工業生産指数のだけ的確に推計しよう」という問題に対する一推計方法について述べていく。最終的には南大つの解法である。従ってこのノンサーベイ手法

阪地域の指数を推計したわけであるが，これには，南大阪地域に限らず府内の別の地域や市町は正解がない。そこで，手法の開発にあたって村，あるいは他県における任意の市町村についは，公式統計の存在する大阪府ベースの指数にても適用することが可能である。

ついて，より大地域にあたる近畿地区の指数等

このような小地域における月次景気指標の必のデータから，どうすればより良く大阪の公表

要性・有用性を広く認識していただくとともに， 値を再現できるかという観点から検証を行いつ
その理論的・統計的妥当性について検討していつ推計手法を完成させた。

ただく意味もあって，以下にその推計方法等について記しておく。

２.２ 鉱工業指数の作成方法の確認
あらかじめ，月次の鉱工業生産指数がどのよ２.１

公式統計としての地域ベースの鉱工業

うなものか，について再確認しておこう。一言指数の作成状況で述べるなら，各月の生産の度合いをある基準

国ベースの鉱工業指数（IIP : Indices of Indus-

年（の月平均）を100とした指数でみたもの，

trial Production）は，ご承知のとおり，毎月，ということになる。2002年９月現在，基準年は経済産業省によって作成・公表されている。一1995（平成７）年である。

方，地域ベースのものについては，北海道・東いきなり鉱工業全体の指数が求まるわけでは

北・関東・中部・近畿・中国・四国・九州の全なく，作成方法を順を追って概説すると，まず国８つのブロックについての指数が各経済産業

はじめに個々の品目 について,「生産動態統局において，また都道府県についての指数が各計調査」などから明らかになる毎月 の生産

県統計課において，それぞれ作成・公表されてを，基準年1995年（の月平均）を100といる。

する指数に変換する。

しかし，県より小さな単位，例えば県内の小


















地域あるいは市町村レベルのものは一般に作成

なお，以下では，指数化の際の 


の

されていない。市町村レベルで作成されない理

表記は煩雑になるので省略する。全国ベースの由の１つとして，作成の元になる月次の「生産場合，この品目数は536にも及ぶ。これら 個

動態統計調査」が，経済産業省の所轄統計調査の指数は，一部金額ベースの33品目を除いて基として各経済産業局と都道府県統計課によって本的に数量ベースであり，より大きなくくりで実施されており，市町村の統計課にはデータそ

ある産業中分類（食料品や化学，鉄鋼，電気機

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

械など20数業種）あるいは最終的な鉱工業総合

77

２.３ 小地域の鉱工業指数の推計方法の指数については，基準年の付加価値額でもっさて，以上の国・経済産業局・県といった大てウェイト付けして作成する。基準時固定加重地域ベースでの作成方法をふまえ，市町村など

算術平均いわゆるラスパイレス型の指数である。 小地域ベースで鉱工業生産指数を作成しようと















した場合，大地域の変数を大文字，小地域の変数を小文字で表現すると(2.2)式は以下のよう






になろう。

ここで，基準年の付加価値額  は基本的に






『工業統計』による｡『工業統計』は月次では








 





なく年次の統計であるが，本論で対象とする小地域，県より小さな市町村ベースで産業別の値

ここで  については，上述のとおり,『工業が利用可能である。ただ事業所数が少ないため

統計』での小地域の情報からある程度つかむこ

値が秘匿されることがある。なお『工業統計』とができる。問題となるのは， すなわち「生で一般的な「出荷額」と，これに在庫純増を加産動態統計調査」の結果が小地域ベースでは利えた「生産額｣，そこから原材料等を除いた用できない点である。何らかの方法で「付加価値額」との関係はおおよそ以下のとお計しなければならない。

りである。

を推

筆者たちは，産業中分類別の近畿地区鉱工業

工業統計生産額＝製造品出荷額等

指数のデータから，いかにすれば大阪府ベース＋(製造品在庫額増減

産業総合の鉱工業指数が再現できるかを考えた。

＋半製品仕掛品額増減）

まず初めに試したのは，仮に(2.3)式で 

付加価値額＝工業統計生産額−(原材料使用額等＋内国消費税額＋減価償却費）『工業統計』の集計では，このうち「出荷額」について，西暦末尾０,３,５,８の年には全数分の値が得られるが，それ以外の年については
裾切調査のため従業者規模４人以上分の数値しか得られない。ただ１〜３人層のボリュームは僅かである。１〜３人層は，事業所数について
は特に大阪府で大きく，例えば2000年においても全規模計の40％以上を占めるなど無視できな
いが，こと出荷額に関してはこの層のシェアは全体の２％にも満たない。また「生産額｣，｢付加価値額」については，調査年にかかわらずそれぞれ従業者規模30人以上，10人以上分の値しか得られない。このような事情もあって小地域
ベースでこれら全てのデータを産業別に整理することは労多く現実的ではない。そこで小論では従業者規模４人以上分の「出荷額」でもって他に代替させることを考える。

と置き換えた














である。これは，例えば近畿における電気機械の生産数量変化を大阪における電気機械の生産
数量変化であるとみなした上で，近畿と大阪の業種構成の違いを反映させてウェイトだけを付け直して指数を作成したということに他ならない。なおここでは置き換えのみの評価を行うた
めに，ウェイト 









について
は正解(公表値) のものを用いている。
このようにして推計した大阪の指数は，直近になるほど正解(公表値) との乖離が拡大する傾向にあった。この乖離の原因を探ると，大阪の製造業が一貫して近畿地域内での相対的な地位を低下させているという事実との関連が疑われる。つまり，実際のは伸び悩んでいるのに，間違って  の伸びを適用したことで過大推計となっているのである。この問題を解決す
るには，小地域の大地域に対する生産数量格差

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桃山学院大学総合研究所紀要

第28巻第２号

を的確に  に反映させた の系列を作成する

えられなくないが，国の指数でも業種統合後のことが必要である。

原系列に対して季節調整を施していることを勘その対応策として筆者たちは，毎年の『工業案すると，大地域の各業種の季節調整系列から統計』の「出荷額」の格差を利用することを考直接上記の作業を経て小地域の季節調整系列をえた。すなわち，1995年を基準とした出荷額指推計するというような方法は不適切であると思数の格差でもって を修正してやる。

われる。






 






 







 








 

最後に，業種統合の際に必要となる小地域の各業種のウェイトについては，基準年の工業出






荷額の業種構成比に若干の修正を施してやる。

例えばある年の大阪の電気機械について，

もし仮に大地域内に産業構成が全く同質なミニ

1995年を基準とした出荷額指数での格差が近畿

ュチュア小地域が存在するとすれば IIP 用のの0.9倍であったなら，その年については利用

ウェイトも等しくなってしかるべきだという考する近畿の生産数量の指数も0.9倍にした上でえの下，大地域ベースで基準年の工業出荷額構大阪の生産数量の指数とみなすといった修正を成比と公式 IIP の付加価値ウェイトを対応さ行うのである。これにより，より的確に小地域せるような修正係数を産業中分類別に求めておの生産数量の変化を復元できよう。

き，これを小地域の工業出荷額データにも乗じ

実際，大阪府ベースについて,『工業統計』

ることで小地域の IIP ウェイトを決定した。

出荷額の基準年に対する指数（縦軸）と，鉱工

３

業指数の年平均（横軸）という各年・各産業中
分類別のクロスセクションデータを散布図にしてみると，サンプルはほぼ45度線上に並んでい３.１

地域内景気動向の分析

小論における「南大阪」の定義についてる。このように，工業出荷額は年ベースながら「小地域」の経済分析を行うという小論の目

鉱工業指数推計に活用できる小地域特有の情報的に照らして,「南大阪」をどこからどこまでを有しているのである。この(2.5)式の修正をの地域として定義するのが妥当であろうか。一(2.3)式に代入することで，大阪府ベース IIP

般には，大和川以南を南大阪とすることが多いの再現性はかなり高まる。直近における乖離のが，生活や産業の連関，同質性といった側面に拡大傾向も目立たなくなり，公式値に対する平着目すると，この地域一帯をすべて一括して分

均 平 方 誤 差 RMSE （ 期 間 ： 1993 年 １ 月 か ら

析を行うことには若干のためらいを禁じえない。

2001年12月）でみてもその値は8.1から4.1へと

そこで以下では，便宜上，大和川以南の南大著しく改善された。

阪全域を「南大阪１｣，堺市を除く南大阪地域

なお，実際に(2.5)式の修正を行うには，大を「南大阪２｣，臨海工業地帯を除く南大阪地

地域についての産業中分類別鉱工業指数の長期域を「南大阪３」と呼ぶことにしよう。前節の時系列に加え，産業中分類で大地域と小地域の手法にしたがって，南大阪１,２,３それぞれの工業出荷額データの整備が必要になる。前者に地域区分について，鉱工業生産指数を推計する

ついても，５年に一度の基準改定時にも遡及改ことができる。これらのデータを概観しながら，訂されないかなり過去の部分の指数については， 妥当な「南大阪地域」の定義を考察することか
前回基準の指数にリンク係数を乗じる方法で遡ら分析をはじめよう。
及接続しなければならない。

まず，図１は，南大阪１,２,３各々の鉱工業

また以上は原指数についての作業となるが，生産指数の四半期ベースでの前年同期比成長率推計できた小地域の指数に対して，必要に応じ（対数階差）をプロットしたものである。同様て季節調整を施すことも考えられる。直接季節の上下動を示しているが，近年の動向に着目す

調整系列を格差・ウェイト付けし直すことも考ると，南大阪１→南大阪２→南大阪３の順に，

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

79

図１：鉱工業生産指数（南大阪１,２,３前年同期比成長率×100）
10.0
7.5
5.0
2.5
0.0
−2.5
−5.0
−7.5
−10.0
−12.5
−15.0
1985

1990

1995

2000

成長率の落ち込み傾向が大きい様子が推測でき

地域連関上異質であることを示唆するものと考る。実は，図２に見られるように，南大阪１のえたい。今回のように，南大阪内陸部の，いわ工業生産は，大阪全体の工業生産をむしろ上回

ば「地場産業」に着目したいときには，臨海工る傾向にあることも推測できるのである。

業地帯の大きな存在は，分析結果を歪めるおそ

しかし，堺市あるいは臨海工業地帯を，われれがあると言えるだろう2)。

われの分析対象である「南大阪」に含めない方

こうしたことから，以下では，われわれの分がよいとする妥当な理由がいくつか存在する。

析対象とすべき南大阪地域を「南大阪３」に限

まず，たとえば桃山学院大学が立地する和泉定して，考察を進めることとしよう3)。この限市の場合，田園風景が残るベッドタウンといっ

定によって，南大阪内陸部固有の景気動向をよたイメージが強いが，しかしながら，臨海工業

り鮮明に浮彫りにすることができるであろう。

地帯のベッドタウンとは言いがたい1)。

図３は，このように定義した南大阪地域（南さらに，内陸部では地場産業の生産は昔から大阪３）と大阪全体の鉱工業生産指数の比較で継続しているが，重化学工業の下請工場などをある。また，図４は，全国と大阪の比較である。

見る機会は少なく，堺市や臨海重化学工業地帯

これらを見ると，全国に比べて大阪の工業生産と内陸部との産業連関は乏しいように見える。

の停滞ぶりがうかがえるが，さらに，その大阪

このことは，｢臨海工業地帯」が産業構成上・のなかでも，南大阪地域は停滞の度合いが大き
いと言えそうである。このことを，具体的な時

1) 南大阪の公共鉄道網を見ると，南海電鉄の路線が大阪市内の中心部から，高野線（内陸部を経由して和泉市あるいは高野山方面へ)，和歌山線（臨海工業地帯を経由して和歌山方面へ）と放射線状に伸びているが，この二線は，大阪市内まで戻らないと乗り換えができない。つまり，南大阪
内陸部に住む者が臨海工業地帯へ鉄道で通勤する
場合，いったん大阪市内付近まで出てから，再び
南大阪へ戻る必要がある。

2) ちなみに，2000年時点の工業出荷額でみて，大阪府全体に占める南大阪の構成比はおよそ27％であるが，このうち堺市だけで12％，また堺市・高石市・泉大津市の臨海工業地帯だけで府内出荷額の実に10％を占めているのである。
3) したがって，以下の本文に登場する「南大阪」は，いわゆる「泉州｣＋｢南河内」から臨海工業地帯を除いた部分となる。

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桃山学院大学総合研究所紀要

第28巻第２号

図２：鉱工業生産指数（大阪と南大阪１，前年同期比成長率×100）
10.0
7.5
5.0
2.5
0.0
−2.5
−5.0
−7.5
−10.0
−12.5
1985

1990

系列モデルの推計により確認してみよう。

1995

2000









３.２







の値が異なるとき，経済は異なる景気状態

推計モデル

利用可能な時系列データは鉱工業生産指数のに入っていることになる（それぞれの景気状態

みであるが，こうしたデータ制約のもとで景気を，以下ではレジームと表記する)。たとえば動向の分析を行うには，単一変量のマルコフスのときを不況レジーム，
とすると，AR モデル）
イッチング自己回帰モデル（MSのときを好況レジームと想定できる。つ

が適しているように思われる。このモデルを推まり，分析対象となる地域経済は，それに固有計することにより，地域の潜在的な成長率や好の好況時平均成長率 
と不況時平均成長率

不況の局面分けなどについて考察を進めることを有しており，はこの二つの基準線のができる。

周囲を変動する。好不況のレジーム転換を左右AR モデルは，つぎの以下で推計する MS






 







す る 

の遷移確率（好況の持続確率や不況の持続確率 など）もそのようなものである。

経済に固有の値をとり，モデル内で推計される。





また，現在（ 時点）から振り返って，過去

ここに， は鉱工業生産指数（原系列対数階の あ る 期 が 不 況 レ ジ ー ム で あ っ た 確 率

差×100)，はその平均，は の自 は  時点で利用可能な情
（ 



己回帰を表すラグ多項式，
はその誤差項で，報）もモデル内で推計されるので，景気日付の
の独立な正規分布から生じ

算定資料としても利用しうる。さらに，好不況ると想定する。さらに，
を景気の状態を表すの平均持続期間や生起確率の長期予想，経済の観測不能の状態変数で，１,２,……，の整

長期期待成長率を，これらの推定値より定める

数値をとる確率変数とする。 を条件ことができる。
AR モデルの具体的な推計結
ところで，MS

平均０分散



付き確率の表記として，














果は，レジームの数  と標本期間の選択に，

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

81

図３：鉱工業生産指数（大阪と南大阪３，前年同期比成長率×100）
10

5

0

−5

−10

−15
1985

1990

少なからず左右される。さらに，原系列前年同期比成長率を用いるか，あるいは季節調整済前期比成長率を用いるかといったことによっても，

1995

2000

されるといった指摘がある。
・標本期間を次のふたつの期間に分割して，各期間についてモデルを推計することとする。

推計結果は左右される。そこで，小論では，こ１．1982年第１四半期−1991年第４四半期

れらを次のように設定することとした。

２．1991年第１四半期−2002年第１四半期・モデルのレジーム数を に固定する。

これは，日本全体や大阪全域の工業生産の動き

この場合，各レジームを好況（あるいは高成を見ても，1990年以後の低成長期とそれ以前を長）・不況（あるいは低成長）の二局面に対分離した方がよいという判断による。図５は，応させて考察を進めることができるので，経参考のために とおいて推計した南大阪

済的な意味がとりやすくなるからである。まAR モデルの推計結果である。図中の３．MS

AR モデルをいくつかた，地域ごとに MS

点線がレジームを示すが，1990年前後を境に，推計して比較を行う場合には，モデルのスペ

それ以後はマイナス成長のレジームに貼付いてックを統一した方が比較がしやすい4)。

動かない状態が続いている。期間を分割せずに・推計に用いるデータは，原系列前年同期比成推計を行った場合，1990年代以降がすべてこう

長率（原系列の対数をとりさらに前年同期とした平板な推計結果となり，推計結果の含意がの階差をとる）とする。Hamilton [1989] の貧困になる可能性がある。

ＵＳモデルなどでは季節調整済前期比成長率
Arima などの季が用いられているが，X12

３.３ 推計結果

節調整をあらかじめほどこしたデータを用い

上のような定式化のもとで，南大阪，大阪，

ると調整ファクタが混入して推計結果が左右AR モデルを，期間全国の各地域ごとの MS
１（1982：１−1991：４）と期間２（1991：１

4) のときには推計に要する計算時間が増え，
また推計結果が不安定になる傾向があるように見える。

−2002：１）のそれぞれについて推計した。表１は，その推計結果である。各地域・各期間のモデルについて，不況（低成長）局面（レジー

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82

桃山学院大学総合研究所紀要

第28巻第２号

図４：鉱工業生産指数（全国と大阪，前年同期比成長率×100）

10

5

0

−5

−10

1985

1990

1995

ム１）の平均成長率（）と好況（高成長）

2000

結果を吟味しよう6)。

局面（レジーム２）の平均成長率（)，各レジームの持続確率（)：今期不況で来期も不況にとどまる確率,()：今期好況

３.３.１ 期間１（1982：１−1991：４）
図６と図７は，南大阪地域と全国それぞれの，で来期も好況にとどまる確率)，そして，定常

この期間の推計結果を図示したものである。実

確率（




：長期的に見た場合の好不況

線が実測値，プラス付き点線がモデルの予測値の発生確率）とこの地域経済固有の長期期待成を示す。おおむねモデルのフィットは悪くない

長率（＊）をまとめた5)。

と言えるだろう。

表中の ，， に着目すると，全国また図中の点線は，各期の平均成長率を示し＞大阪＞南大阪という構造が鮮明に浮き出ていている。これは，期にこの経済がレジーム１

ることがわかるが，期間ごとにより詳しく推計）をウエイトにしにいた確率（


＊)

5)「定常確率」は次のように定義して算出している。時点に立って将来の好不況確率を予測する
 
場合を想定すると，任意の初期値 
期までの利 用 可 能 な 情 報 ）




（ は
 
 









から出発して
 
 










 




 

。この 

 





 






は収束し，その収束値を定常確率 
とす








 





。
ると，




 







し た が っ て ， 定 常 確 率 は 



















，
















となる。これらを用いて，さら






を，この地域経済固に
有の「長期期待成長率」としている。


であり，各期た加重平均 
にこの経済がいずれのレジームに属していた可能性が高いかを示す。全国の場合（図７)，
1980年代前半を通じて，６％台の高成長局面（レジーム２）から４％台の安定成長局面（レジーム１）に徐々に移行し，1985年以降はレジ)

6) 推計に用いたデータの単純平均は次表のとおりであるから，成長率格差についてはおおむね妥当な推計結果を得ていると考えてよいだろう。
全国

大阪

南大阪（南大阪３）

期間１3.9642

1.94331.2257

期間２-1.1609-3.7719-4.1446

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

83

図５：推計結果（南大阪３，Ｍ＝３，1982：１−2002：１，前年同期比成長率×100）

5

0

−5

−10

−15

1985

1990

1995

2000

表１：各地域 MSAR モデルの推計結果（成長率の単位は％）不況（低成長）局面（レジーム１)
期間１








南大阪

0.49660.7273大阪

1.8830全国

4.2189










0.62853.2272

0.53870.37151.51120.98620.95293.46780.72040.0471

1.95770.99990.99986.17440.83080.00024.2193








南大阪

-6.5287

0.9999大阪-4.9346

全国-0.5366

長期成長率 ＊


不況（低成長）局面（レジーム１)
期間２

好況（高成長）局面（レジーム２)

好況（高成長）局面（レジーム２)








長期成長率 ＊











0.9991-2.26130.96650.0009-6.5249

0.96110.6359-1.94430.93190.3640-3.8460

0.65940.53791.09020.60350.46210.2151

ーム１に貼り付いていたことがわかるが，南大

きつ戻りつしていたと見ることができるだろう。

阪の場合（図６）には，３％台の好況局面（レ特筆すべきは1986年円高不況時の落ち込みで，ジーム２）と0.5％台の不況局面（レジーム１）

日本全体では０％をわずかに切るマイナス成長を行ったりきたりする不安定な動きを示していにとどまっているのに対して，南大阪では
7％に近い大幅な工業生産の落ち込みがみられる。

る。
日本経済全体が平均４％台の安定成長局面を維持し続けた80年代にも，南大阪経済は１％を切る「不況」局面と３％台の「好況」局面を行

３.３.２ 期間２（1991：１−2002：１）
図８と図９が，期間２の推計結果を図示した

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84

桃山学院大学総合研究所紀要

第28巻第２号

図６：推計結果（南大阪３，Ｍ＝２，1982：１−1991：４，前年同期比成長率×100）

7.5

5.0

2.5

0.0

−2.5

−5.0

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

図７：推計結果（全国，Ｍ＝２，1982：１−1991：４，前年同期比成長率×100）

10

8

6

4

2

0

1983

1984

1985

1986

1987

ものである。

1988

1989

1990

1991

1992

のに対して，南大阪の場合には一貫してマイナ

全国，大阪，南大阪ともに長期成長率の大幅スの平均成長率に貼り付いている。90年代前半

な下落がみられるが，全国0.2％に対して南大中盤を通じて
2.3％低成長局面に貼り付いているが，1998年を境に，一段と低い
6.5％低成長阪は
6.5％の落ち込みとなっている。
全国の場合（図９）には平均成長率が，１％の好況局面と
0.5％の不況局面を循環している局面に移行したとみることができる。
表１より，南大阪の定常確率 





，

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

85

図８：推計結果（南大阪３，Ｍ＝２，1991：１−2002：１，前年同期比成長率×100）

5.0
2.5
0.0
−2.5
−5.0
−7.5
−10.0
−12.5
−15.0
1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

図９：推計結果（全国，Ｍ＝２，1991：１−2002：１，前年同期比成長率×100）

5
2.5
0
−2.5
−5
−7.5
−10
−12.5

1991

1992

1993

1994

1995

1996

今後の長期予想としては，この
6.5％低成長局
面に貼り付いて推移する可能性が高いことが示

1997

1998

1999

2000

2001

2002

向分析を試みた。
一般に，市町村レベルの経済統計はほとんど整備されておらず，利用可能なわずかな統計資されている。

４

結びにかえて小論では，市町村レベルでの小地域の景気動料から計量分析を行うことは困難な現状である。
そこで，小論では，南大阪地域への応用を念頭に，まず，小地域の鉱工業生産指数を作成する

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86

桃山学院大学総合研究所紀要ためのノンサーベイテクニックを考察した。
「南大阪」の定義にはいくつかのものを考え

第28巻第２号（GRP）推計，産業連関表の推計などにも取り組んでいきたいと考えている。

うるが，堺市以南の南大阪全域・堺市を除く南大阪地域・臨海工業地帯を除く南大阪地域の各々について，地域内鉱工業生産指数を独自に作成

参考文献

し，さらにこれを用いて，マルコフスイッチン

J. D. Hamilton , “A New Approach to the Economic

AR モデル）を推計しグ自己回帰モデル（MSAnalysis of Nonstationary Time Series and the Busi-

AR モデルは，単一変量モデルとしてた。MSness Cycle,” Econometrica, 57, 357384, 1989
J. D. Hamilton , “Analysis of Time Series subject toは経済的含意に富む結論を与えてくれるものであり，経済統計が整備されていない小地域の計

Changes in Regime,” Journal of Econometrics, 45,

量経済分析に適していると思われる。これによ39
70, 1990
J. D. Hamilton , Time Series Analysis , Princeton Uni-

り，成長率の単純平均や記述的な景気日付決定versity Press, 1994などの従来手法では明らかにしえない，地域内

H. M. Krolzig , “Econometric Modelling of Markovの潜在的成長率や景気循環パタンの特質についSwitching Vector Autoregressions using MSVAR forて考察を行った。
小論が示した方法は，従来からの官庁統計にあらわれる地域（いわば「大地域｣）をより細かく分割した「小地域」に関する分析の一試み
として，一定の有効性を持つものであろうと考えている。
もちろん，小論でのアプローチが小地域の計
量経済分析として唯一のものではありえない。

OX,” 1998
荒木英一,「地域景気動向のＭＳモデル推計｣，経済
経営論集42巻１号，2000
井田憲計,「地域ＩＯの規模別分割とその応用｣，
環太平洋産業連関分析学会報告，2001
大阪府， (大阪府工業指数年報）大阪の工業動向』
各年版
大阪府， (工業統計調査結果表）大阪の工業』各年
版

分析の前提となる南大阪地域の基礎統計の整理

近畿通商産業局， 平成７年基準近畿地区鉱工業指は言うまでもなく，別途に，地域産業の特徴・

数改訂の概要』1998（および現近畿経済産業局公集積を地理・立地とも絡めて把握・分析するための GIS（地理情報システム）によるアプロ
ーチ，また将来的には，南大阪地域の GDP

表の最新の更新値）
経済産業省， 工業統計表（産業編)』各年版
財団法人日本システム開発研究所,『石油コンビナート地域経済影響調査 ，1984

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地域生産指数の推計と景気動向のモデル分析

87

An Analysis of Small Regional Business Cycles
using Non
Survey Technique

Norikazu IDA
Eiichi ARAKIIn this article, we tried to analyse the business fluctuations in a small regional economy which consistsof a few cities ; the south Osaka regional economy.
Because official statistics are barely available for such small economies, we firstly developed a nonsurvey technique to estimate the IIP, Indices of Industrial Production for those.
Secondly, we estimated some time series of IIP in the south Osaka area using this technique and applied MSAR models (Hamilton [1989]), Markov
Switching Autoregressive models to them. MS
ARmodels seem to be suitable to analyse such economies because they can educe some important featuresof business cycles like potential average growth rates in booms and slumps and provide a measure todate the regime switchig points. With these models, we compared the business cycles in the south
Osaka area with those through the whole area of Osaka or Japan.

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