公益社団法人 日本経済研究センター

Japan Center for Economic Research2018 年 9 月 13 日

景気の山がくる確率、30％超に上昇―70％超えるかに注目―
主任研究員 伊藤由樹子

1．はじめにESP フォーキャスト調査では、次の景気の転換点（山、谷）が過ぎたかどうか、そして過ぎていない場合 1 年以内に転換点がくる確率はどのくらいあるかを、毎月質問している（図表 1）。
2018 年 3 月調査で、その結果に変化がみられた。1 年以内に山がくる確率の予測平均が、低下から上昇に転じたのである。しかもその上昇幅は 3.2 ポイントと、それ以前の動きと比べて大きい。その後も上昇は続き、8 月調査では、この 1 年間で最も高い 30.7％に達した。これは、景気後退についての何らかのシグナルなのだろうか。また、この上昇の背景に何があるのか。
以下では、景気の山がくる確率予測の動きをみたうえで、まず 30％という水準をどう評価すればよいのか、次になぜ 3 月以降その確率が高まったのかを考える。その際、水準は、本調査で景気の転換点に関する質問が開始された 2008 年 1 月からの調査結果の動きと比較する。確率が上昇した背景については、最近 2 ヵ月ごとに調査している景気のリスク要因を取り上げる。
図表 1 景気の転換点に関する質問

Ⅴ．景気の転換点● 政府見解では2012年11月が景気の谷となっています。さらに、17年6月の内閣府委員会で14年3月に景気の山は設定されないことが確認されました。
それ以降、その次の景気の転換点（山）はもう過ぎたとお考えですか。
(1） 「はい」、「いいえ」の一方に"○"を入力してください。
はいいいえ（2）●（1）で「いいえ」の場合にお答え下さい。
(2) ●（1）で「はい」の場合にお答え下さい。

今後1年以内に景気の転換点(山）がくる確率はどの位あると予測していますか。％で記入して下さい。

転換点（山）はいつだったとお考えですか。"年（西暦４ケタ）"と"月"を記入してください。
年月％（注）2017 年 7 月調査以降の調査票。

2．1 年以内に景気の山がくる確率
景気の転換点について、内閣府は 2017 年 6 月に、2014 年の状況は景気の山を設定する要件を満たさず、2012 年 11 月の谷以降、山は設定されないとした。これを受けて、この内閣府の見解発表前に実施した 6 月調査ではフォーキャスターの予想は分かれていたのが、発表後の 7 月調査

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では山は「過ぎていない」に収束した（図表 2）。6 月調査では 10 人が山を「過ぎた」とし、さらにその次の谷も「過ぎた」とする回答者が 8 人いたが、7 月調査では全員「過ぎていない」という回答となった。
図表 2 景気の転換点に関する予測の変化（2017 年 6 月調査と 7 月調査）
2017年6月調査
山谷

2017年7月調査
山「過ぎていない」
29人（24.6％）

山「過ぎていない」
40人(27.6％）「過ぎていない」
2人（20.0％）

「過ぎた」
10人

「過ぎた」
8人（注）人数は回答者数。「過ぎていない」の（「過ぎていない」
8人（25.6％））内の数値は、今後 1 年以内に転換点がくる確率の予測の平均。

その後 1 年間の調査結果をみると、山が過ぎたかどうかについては、「過ぎた」と回答したのは2017 年 8 月調査で 1 人いたのみで、それ以外の月は 0 人である。また、「過ぎていない」という回答者が予測した 1 年以内に山がくる確率の平均は、10 月以降緩やかに低下し、2018 年 2 月には23.8％となった（図表 3）。しかし、3 月に 27.0％へ急上昇してからは、8 月調査の 30.7％まで上昇が続く。
急上昇した 3 月調査を詳しくみると、前月からの上昇幅が平均では 3.2 ポイントだが、高位 8機関の平均では 12.5 ポイントとそれを大きく上回る。これは、それまで回答しなかったサンプルが 3 月調査に加わったことの影響が大きい。図表 3 には、回答の下から 25％にあたる第 1 四分位点と、下から 75％の第 3 四分位点を点線で示しているが、それらと比べると高位平均が 3 月調査でいかに急上昇したかが分かる。
そこで、サンプル構成が変化したことの影響を取り除くために、2 ヵ月継続して回答したサンプルに限って集計した（図表 4）。ただ、これをみても、上昇幅は緩やかになるものの 3 月以降の上昇傾向は変わらない1。

1

2017 年 7 月から 2018 年 8 月まで 14 ヵ月間すべての調査に回答したサンプルに限って集計した場合も、上昇傾向は変わらない。この場合のサンプルサイズは 33。

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図表 3 1 年以内に山がくる確率％60504030201007891011121234201756782018調査月
高位8機関平均
中央値

平均第4四分位

低位8機関平均第1四分位

図表 4 1 年以内に山がくる確率（2 ヵ月継続サンプル）％ 60
5040302010078910

2017
平均
第4四分位

1112123456782018調査月
高位8機関平均中央値

低位8機関平均
第1四分位（注）前月調査から継続して回答したサンプルを集計。サンプルサイズは図表 5 を参照。

図表 5 調査日と回答数
調査月
2017年

6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2018年 1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月

調査日

回答数

6月5日～6月9日
6月26日～7月3日
7月25日～8月1日
9月4日～9月11日
9月25日～10月2日
10月26日～11月1日
12月5日～12月11日
12月27日～1月9日
1月26日～2月1日
3月5日～3月12日
3月27日～4月3日
4月26日～5月7日
6月4日～6月11日
6月25日～7月2日
7月25日～8月1日

3940
40393839
38
39
38
40
39393838
38

2ヵ月継続サンプル
3940
40
39
38
38
37
38
38
38
39
38
38
38
38

（注）2 ヵ月継続サンプルとは、前月調査から継続して回答したサンプル。

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以上は集計値でみたものだが、個々のフォーキャスターの見方はどう変化しただろうか。図表
6 は、2 月調査と 8 月調査の両方に回答した 36 人の予測をプロットしたものだ。8 月に 1 年以内に山がくる確率を 2 月より上昇させたのは 18 人、2 月も 8 月も同じだったフォーキャスターが 18人であった。
図表 6 1 年以内に山がくる確率
2018年8月調査（％）
807060
高位

5040

平均30
中央値20低位

10001020304050607080

2018年2月調査（％）（注）2 月調査と 8 月調査に回答した 36 サンプルから作成。平均、高位、低位、中央値は全サンプル（2 月 38、8 月 38）から計算。

3．30％という水準は高いのか最新予測の 30％超という水準は高いとみるべきなのだろうか。どう評価したらよいか、過去の予測値と比較してみよう。
ESP フォーキャスト調査では、2008 年 1 月から、景気の転換点がくる確率を質問している。質問の仕方は 20 年間で若干変化しているが、基本的に図表 1 のとおりである。まず転換点が過ぎたかどうかを聞き、「過ぎていない」と回答した場合には 1 年以内に転換点がくる確率を尋ねる。次の転換点だけなくその先まで、最多で 4 つの転換点（山→谷→山→谷）について聞いた時期もある。その場合、ここでは図表 7 のように、景気循環の順序によって番号をつけ、それぞれの山と谷を区別した。

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図表 7 景気の転換点
循環
第13循環
第14循環
第15循環
第16循環
第17循環

（注）（谷
1999年1月
2002年1月
谷⑭ （2009年3月）
谷⑮ （2012年11月）
谷⑯

山
2000年11月
山⑭ （2008年2月）
山⑮ （2012年3月）
山⑯
山⑰

谷
2002年1月
谷⑭ （2009年3月）
谷⑮ （2012年11月）
谷⑯谷⑰）内の年月は、内閣府が事後的に設定した日付。

また、次の景気の転換点が「過ぎた」と回答した場合の確率は 100％とし、「過ぎていない」という回答者が予測した確率と合わせて回答者全員の平均値を計算した2。
図表 8 が、長期的にみた景気の転換点がくる確率の推移である。グラフの上に、内閣府が事後的に設定した山・谷の日付とその発表日を付した。
調査を開始してからこれまで、景気の転換点を 4 回（2008 年 2 月、2009 年 3 月、2012 年 3 月、2012 年 11 月）経験している。事後的に設定された転換点に当たる月のリアルタイムの調査結果
は、山が 30％台（2008 年 2 月 39.1％、2012 年 3 月 33.5％）、谷が 40％台（2009 年 3 月 49.7％、2012 年 11 月 46.0％）で、「山」よりも「谷」の方が、転換点がくる確率予測の水準は高い。
今回の 30.7％という水準は、過去 2 回の「山」時点の予測水準に近づいてきていることがわかる。しかし、現在を「山」と想定するのはまだ早い。なぜなら、第 15 循環の山の予測をみると、30％を最初に超えたのは 2009 年 11 月だが、山（2012 年 3 月）まで 2 年 4 ヵ月かかっている。従って、過去の「山」時点の予測水準の 30％台に達したといっても、それから 1 年以内に景気が後退に転じるかどうかは不明だ3。
また、次の転換点となる第 16 循環の山については、2014 年 8 月に 31.1％に達し、2015 年 3 月には 66.3％をつけた。しかし、2017 年 6 月 15 日に内閣府は、景気動向研究会の議論を経たうえで、2012 年 11 月以降「山」は設定されないと発表した。つまり、66.3％をつけても、「山」に設定されないことがあることを示している。
それでは、実際に「山」が設定されたとき、予測水準はどこまで上昇していただろうか。第 14循環の山では、2008 年 7 月に 67.4％、8 月に 96.5％、9 月には 100.0％に達している。第 15 循環の山では、2012 年 11 月に 75.8％、12 月に 90.5％に達し、8 月まで 90％を超える水準が続いた。
つまり、後に公式に確定される「山」時点の 5～8 ヵ月後には 67％を超え、6～9 ヵ月後には 90％を超えている。
以上から考えると、8 月調査の 30.7％は、過去の「山」時点の予測水準に接近しているものの、実際に「山」と設定されるかどうかをみるには、今後 70％を超え、さらに 90％に近づくかどうかに注目していくべきだろう。
景気が現在どの局面にあるかを把握することは、経済政策や企業の経営計画立案の際に重要で

2

図表 3 の通常公表している確率は、「過ぎていない」という回答者の予測平均である。
第 14 循環の山の場合、2008 年 1 月に 33.1％と 30％を超え、事後的に設定された「山」はその 1ヵ月後の 2 月である。ただ、この質問が開始されたのが 1 月であるため、それ以前に調査されていた場合に 1 月より前に 30％超になったか、あるいは 1 月に初めて 30％超になったかは分からない。

3

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日本経済研究センターある。しかし、景気の転換点の日付を内閣府が確定するのは、転換点が過ぎて 2 年半から 3 年半程度、暫定的な設定の場合でも 1 年から 1 年半程度かかる。ESP フォーキャスト調査の予測と、事後的に設定される転換点と何らかの関連性があることがわかれば、今後の景気判断の参考とすることができよう。
図表 8 1 年以内に景気の転換点がくる確率

内閣府の発表山⑭=2007.10

谷⑭=2009.3▼［景気動向指数
研究会開催日］

（暫定）

（暫定）

▼[2009.1.29]▼[2010.6.27]

山⑭=2008.2
谷⑭=2009.3（確定）▼[2011.10.19]

山⑮=2012.4

山⑮=2012.3
谷⑮=2012.11（確定）▼[2015.7.24]

谷⑮=2012.11（暫定）▼ [2014.5.30]（暫定）▼[2013.8.21]

100

景気後退期
山⑮
谷⑯

95.6
100.0

山⑭
谷⑮
山⑰

2012.11以降山は設定されない▼[2017.6.15]

谷⑭
山⑯
谷⑰

80
66.3

60％
49.7

40

32.0

46.0

31.1

30.7

33.5

39.1

200
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7200820092010

2011

2012201320142015201620172018

調査月（注）1．転換点が「過ぎた」という回答の場合、確率は 100％として計算。
2．「山」「谷」の後の丸数字は、図表 7 に示した景気循環の順序による番号。

4．景気後退の確率上昇の背景
1 年以内に景気の山がくる確率は、なぜ 3 月以降上昇しているのか。図表 6 でみたとおり、2月と 8 月を比べると 18 人のフォーキャスターが予測を上昇させている。ただ、この 6 ヵ月間のどの時点に、何回、何パーセント上昇させたかは様々である。例えば、1 回だけ上昇させた場合もあれば複数回にわたって上昇させた場合もあるし、上昇と低下の両方を行った結果上昇している場合もある。
予測を変化させたフォーキャスター数と変化幅を月ごとにみたのが図表 9 である。このうち予測を上昇させたフォーキャスターが、その時点で何を景気のリスクと考えていたかに、ここでは注目する。本来であれば、予測値を上昇させるかどうか、そして上昇させる場合何ポイント変更するかは、何をリスク要因と捉え、それが現実に起こる可能性とその影響の大きさをどう考える

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かに左右されよう。しかし、調査結果からはそこまで分からないため、2 ヵ月ごとに調査している半年から 1 年先にかけて景気上昇を抑える可能性のある要因をみていくこととする4。
図表 9 景気の山がくる確率の前月調査からの変化
3月
前月から予測を変えた
フォーキャスター数 （人）
前月調査からの変化幅の平均 （％）

前月より上昇前月より低下
前月より上昇前月より低下71
8.6-10.0

4月
426.3-5.0

5月
63
7.5-6.7

6月
73
10.0-6.77月

8月

5110.0-20.0

517.0-20.0

図表 10 は、4 月、6 月、8 月調査において各項目をリスクとして挙げた回答者の割合を示している。
「山がくる確率を上昇させた回答者」というのは、当月またはその前月に山がくる確率予測を上昇させたフォーキャスターである。例えば、4 月の「山がくる確率を上昇させた回答者」の棒グラフは、山がくる確率予測について 3 月調査で 2 月調査より、または 4 月調査で 3 月調査より予測値を上昇させたフォーキャスターのうち、4 月調査において各項目をリスク要因とした者の割合を示している。
まず、回答者計についてみると、「円高」が 6 月調査までリスクのトップで、8 月調査で順位を落とすもののなお回答者の 5 割以上が挙げている。8 月に第 1 位に浮上した「保護主義の高まり」
は 4 月以降急増し、8 月には 76.9％まで高まった。また「中国景気の悪化」と「米国景気の悪化」は常に上位に位置している。
「原油価格の上昇」と「IT 部品（電子部品など）の悪化」は、6 月に高まった。
これに対し、山がくる確率を上昇させた回答者は若干異なる傾向がみられる。順位としては、「円高」や「中国景気の悪化」が高く、「保護主義の高まり」が 4 月以降高まって 8 月にトップに上がったのは同じであるが、リスクとして挙げる人の割合は回答者計よりも高い。また、4 月には「IT 部品（電子部品など）の悪化」、6 月には「原油価格の上昇」を挙げる人も多く、それぞれ第 3 位に入っている。
山がくる確率を上げた回答者がこれらの項目を挙げた理由をみると、4 月から 8 月にかけて図表 10 の上位にくる項目に余り変化がなくても、その状況は変化していることがわかる5。

質問は、「半年から 1 年後にかけて、景気上昇を抑える（あるいは景気を反転させる）可能性があるとしたら、要因は何だと思いますか。重要なものに３つまで○を入力してください。また、よろしければ○を付けた理由を右欄にご記入ください。」である。ただし、理由は 4 月調査から聞き始めた。回
答の選択肢は、「①円高、②株安、③金利上昇、④原油価格の上昇、⑤公共投資の減少、⑥米国景気の悪化、⑦中国景気の悪化、⑧ＩＴ部門（電子部品など）の悪化、⑨国内政治の不安定化、⑩国際関係の緊張や軍事衝突、⑪保護主義の高まり、⑫その他（具体的に ）、⑬原因になるものはない。」の 13個。
5 すべての回答者が理由を記入しているわけではない。
4

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図表 10 半年から 1 年先にかけて景気を抑える可能性がある要因
6月

4月
0（回答者の割合、％）

2040

6080

株安
0

山がくる確率を上昇させた回答者

00

100

00

公共投資の減少
米国景気の悪化
中国景気の悪化

ＩＴ部門（電子部品など）の悪化

ＩＴ部門（電子部品など）の悪化

国内政治の不安定化

国内政治の不安定化

国際関係の緊張や軍事衝突

国際関係の緊張や軍事衝突

保護主義の高まり

保護主義の高まり

8月（回答者の割合、％）20406080円高

回答者計
00

山がくる確率を上昇させた回答者（参考）2 月100020（回答者の割合、％）406080100円高

株安

回答者計

金利上昇
公共投資の減少000

米国景気の悪化0

山がくる確率を上昇させた回答者

株安
金利上昇
公共投資の減少

回答者計

0

米国景気の悪化
中国景気の悪化

ＩＴ部門（電子部品など）の悪化

ＩＴ部門（電子部品など）の悪化

000

原油価格の上昇

中国景気の悪化
国内政治の不安定化

80

原油価格の上昇

中国景気の悪化

原油価格の上昇

60

金利上昇

米国景気の悪化

040

株安

回答者計

原油価格の上昇
公共投資の減少（回答者の割合、％）20円高円高金利上昇

0100

国内政治の不安定化

国際関係の緊張や軍事衝突

国際関係の緊張や軍事衝突

保護主義の高まり

保護主義の高まり（注）1．3 つまでの複数回答。
2．「山がくる確率を上昇させた回答者」とは、リスク要因の調査月とその前月に山がくる確率を上昇させた回答者。

「保護主義の高まり」について、6 月には、米国の保護主義的な通商政策とその報復の激化の影響として、輸出の減少、市場のリスク回避が強まることによる円高、企業のコンフィデンスの悪化、米景気の腰折れなどが指摘されていた。8 月には、それに自動車関税引き上げや貿易摩擦の長期化の可能性が加わった。これら 2 点が加わったことは山がくる確率を上昇させる一つの理由であったと考えられるが、それらが単独で有力な理由だったともいえない。なぜなら、「保護主義の高まり」をリスクに挙げた回答者のうち、半数は米国が自動車関税の引き上げまで進むとは考えていないし、4 割は貿易摩擦が「米中間選挙直後まで」で終わると考えている6。一方、4 月

8 月調査では以下の質問もしている；「（1）米国と各国との貿易摩擦はいつまで続くと思いますか。
以下のいずれかに○をつけてください。①米中間選挙以前に収束する、②米中間選挙直後まで続く、③2018 年度末（2019 年 3 月）まで続く、④2019 年 4 月以降も続く、⑤その他、（2）米国の通商政策はどこまで保護主義的になると思いますか。いかに○を入力してください（いくつでも）。①鉄鋼・ア

6

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調査時点で米中間選挙後も米中の技術覇権をかけた中長期の争いが続く可能性を指摘し、8 月調査でそれに自動車関税引き上げの懸念も追加した回答者で、7 月に山がくる確率を上昇させたケースもある。
「円高」については、4 月調査から米国の通商政策を受けたリスク回避の強まりが指摘されたが、そのほか 6 月には米国景気の失速、8 月には米国株の調整という回答があった。
他にも 8 月には 6 月までとはやや異なるコメントがみられた。まず、米国の利上げペースの加速についての懸念が出てきた。それが「金利の上昇」や「株安」へつながるというものである。
「株安」については、それだけでなく、欧州情勢の混乱や米欧の金融政策正常化の過程で世界同時株安が発生する可能性も指摘された。
「中国経済の悪化」は、米国との貿易摩擦による下振れの可能性だけでなく、貿易摩擦にかかわらず既に循環的に減速が始まっていることや、資本流出の加速、想定以上のペースで減速すると負の循環メカニズムが回り始めるという回答があった。また、「国際関係の緊張や軍事衝突」に関して中東情勢の緊迫化や北朝鮮をめぐる不透明感への懸念が示された。
このようにみると、米国が 3 月 1 日に鉄鋼製品、アルミ製品への追加関税を表明してから保護主義的な通商政策を強めていることが景気のリスク要因として強まっていることは確かであるが、山がくる確率を高めているのは単純にそれだけとはいえない。欧州や中東の情勢、北朝鮮をめぐる不確実性のほか、各国の金融政策の動きや経済の循環的な要因もからまっている。
なお、調査票では、リスク項目のうち 3 つまで選んで回答できることになっている。山がくる確率を上昇させた回答者が挙げた項目の組み合わせは多様で、同じ組み合わせは 6 月に 2 人、8月に 4 人しかいなかった7。

5．まとめ
1 年以内に景気の山がくる確率が、2018 年 3 月以降上昇し、8 月には 30.7％に達した。これは、過去２回の「山」時点の調査結果に近い水準であることが分かった。しかし、この水準が 30％を超えてから「山」を迎えるまで 2 年以上かかったこともあれば、66.3％まで上昇しても「山」に設定されないこともあった。今後、1 年以内に景気後退に入るかどうかについては、この確率が70％を超え、90％に近づくかどうか注視する必要がある。もし ESP フォーキャスト調査の予測と事後的に設定される景気の転換点とに何らかの関連性が示されれば、今後、景気判断の一材料として資することになろう。
なお、景気後退の確率の上昇は、米国の保護主義的な通商政策とそれに対する報復の激化の影響だけでなく、欧州、中東、北朝鮮等の状況や各国の金融政策や経済の循環的要因など多くのリスク要因を複合的に考慮した結果と考えられる。

ルミニウムの輸入制限と 340 億ドルの中国製品への高関税（現行）、②自動車関税の引き上げ、③中国の知的財産権侵害に対する制裁関税の追加（最大 2 千億ドル）、④その他」。
7 6 月調査では「円高－国際関係の緊張や軍事衝突－保護主義の高まり」が 2 人、8 月調査では「円高－中国景気の悪化－保護主義の高まり」が 4 人いた。

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