Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 1. 背景

### 1. 1 はじめに

わが国を含む先進国の ODA 支出（disbursement）に関しては、OECD 開発援助委員会（DAC）の場等において、各国の国際貢献度に関する比較検討が行われている。その際には、各国の ODA 純支出 $ ^{2} $ の GDP に対する比率が主たる指標とされ、各国は ODA 純支出の GDP に対する比率（ODA・GDP 比率）を高めることが求められている。国連のミレニアム開発目標においても、指標 32 として、「DAC ドナー諸国の ODA 純量の対 GNI 比（世界 ODA の 0.7% 目標、後発開発途上国向け 0.15% 目標）」が掲げられている。ODA 支出は、GDP の大きさによって決まるということが前提とされている。各国の ODA 支出に影響を与えうる経済指標としては、他にも、財政収支や国際収支なども考えられるが、これまでのところでは、GDP との関係に注意が集中している。これは適当なことであろうか。GDP と ODA 支出との関係に加え、GDP 以外の経済指標と ODA 支出の関係についても分析するとどのような結果になるのだろうか。

GDPとODA支出との関係について、実際のデータを下に、その相関・因果関係を調べれば、他の経済指標をさておきGDPとの関係に注意を集中させることの当否を評価しうる。しかし、これまで、DAC年次報告等DACによる出版物等においては、ODA・GDP比率への言及はなされているが、ODA支出とGDPとの相関・因果関係についての分析は行われていない。政策論議においては、ODA支出のGDPに対する比率が注目されており、対GDP比0.7%など一定の比率が達成されるべき国際的な目標とされている。本論は、政策論議の参考として、ODA支出とGDPをはじめとする各種経済指標との関係について客観的な分析を行うことを目的としている。

GDPはODA支出に影響を与えるのか、財政事情などその他の経済指標はどうか。もし影響を与える場合、その影響力はどのくらいの大きさなのかを分析する。DAC諸国を対象として、この影響力をクロスセクションで過去にさかのぼって分析するとともに、時系列で各国別にも分析する。また、DAC諸国の過去にさかのぼったデータ全体を利用して、パネルデータ分析も行う。

分析は、以下の順序で行う。

（1）ODA支出とGDPを含む各種経済指標との関係（クロスセクション分析）

（２）ＯＤＡ支出とＧＤＰを含む各種経済指標との関係（パネルデータ分析）

（３）ＯＤＡ支出とＧＤＰを含む各種経済指標との関係（時系列分析、VAR モデルを含む）

## 1 ．2先行研究及びDACにおける議論

先進国の ODA に関しては、OECD 開発援助委員会（DAC）が毎年、各国からの報告を取りまとめ、統計集を含む年次報告（OECD Journal on Development : Development Co-operation Report）として発行している。OECD は、同報告書等において、上記 1. の
とおり、各国の ODA 純支出と GNP との比率等を用いて、国際比較を行っている。2007年版DAC年次報告のDAC議長による概観においては、以下のような援助総量に注目した記述が見られる。

“Back in 2003, I suggested two measures of progress on aid volume. The first was that in 2006 donors should deliver at least USD 75 billion (at 2002 prices and exchange rates) in net disbursements, compared to a 2002 baseline of USD 57.5 billion. This headline commitment has been fulfilled: donors reported net ODA disbursements in 2006 which equate to USD 77.8 billion at those prices and exchange rates.

Most, but not all, DAC members have announced medium-term commitments to increase ODA, at least to 2010 (Table 1.1), and there is a common commitment to double ODA to Africa from 2004 to 2010. “

学術論文としては、Michael Beenstock による研究（1980）がある。³ Beenstock は、各国のマクロ経済指標と ODA 支出との因果関係を多変数回帰で分析した。結論として、各国の ODA 支出は、失業、経常収支、財政収支、GNP 成長率を反映しているとしている。この分析では、1960 年から 1976 年までの 17 年間における、カナダ、フランス、ドイツ、日本、英国、米国、オランダ、スウェーデンという 8 カ国のデータを用い、クロスセクションと時系列のデータをプールして分析している。⁴

### 1.3 対GDP比国際目標設定にいたる経緯

現在では、ＯＤＡの対ＧＤＰ比０.７％という目標は所与のものとされ、なぜこの比率が目標とされるのかについての議論は少ない。この目標の過去の経緯について簡単にまとめると次の通りである。１９６０年、国連総会において、先進国全体として、国民所得（national income）の１％の資金を途上国に振り向けるべきであるとの決議が成立した。１９６４年のＵＮＣＴＡＤＩにおいて、この目標は、個々の先進国のそれぞれが達成すべきとされた。１９６８年、ＵＮＣＴＡＤⅡにおいて、「ＧＮＰの」１％が目標であるとの再定義が合意され、ＤＡＣ諸国も原則として受け入れた。この目標の根拠としては、途上国の経済成長等のため必要とされる外部資金が挙げられた。ＤＡＣにおいては、各国の財政負担を公平に測ることに重点が置かれた。そこで公的な資金の流れに限定されることとなった。

1969年のピアソン委員会報告「開発と援助の構想」（わが国からは大来佐武郎氏が参加）は、その勧告の中で、援助量の増大を主張し、途上国が6％の成長を達成するためには、富裕国の国民総生産の1％程度の規模の政府援助ならびに民間投資を含めた外部資源が必要となるので、この1％の目標を1975年までに達成することを勧告している。さらに、同報告は、贈与ベースでの政府開発援助が特に必要であるとして、政府開発援助は、1975年までに供与国の国民総生産の0.70％に高められるべきであり、これは、いかな
る場合にも1980年以前に達成されなければならないとしている。ピアソン委員会報告を受けて、国連総会は、1970年10月、1970年代を第2次国連開発の10年と定める第2次国連開発の10年のための国際開発戦略決議（2626（XXV））を採択した。この決議では、それぞれの先進国は、公的開発援助を漸進的に増加させ、この10年の半ばまでにGNPの0.7%に到達させるよう最善の努力を行う旨定めた。

GNP0．7％目標は、その後も上述の通り、国連ミレニアム開発目標で言及がなされるなど機会あるごとに確認されている。

### 1.4 東西冷戦終了後の経済協力をめぐる世界情勢

1989年のベルリンの壁崩壊に象徴される東西冷戦の終了過程は、欧州における大幅な緊張緩和をもたらした $ ^{5} $ 。その結果、東西両陣営による第三世界における影響力確保のための援助競争は終わりを告げた。ドナー諸国によるODA供与の動機は、政治的側面と経済的側面の双方があり、各国により事情も異なり多面的であるが、多くの国にとっての冷戦期における主要な動機のひとつがその意義を失ったといえる。他方、ソ連邦の崩壊は、ロシアの周縁に数多くの新たな独立国を発生させ、それは新たな援助の需要をもたらした。それを象徴するのが、1991年の欧州復興開発銀行（EBRD）の発足である。

1990年代は、東西対立の重石が外れた新たな国際環境の中で、国際援助の新しい意義が模索された10年であったといえよう。様々な開発課題をテーマとした国際的な大会議（メガ・コンファレンス）が数多く開催された。万人のための教育世界会議（1990年）、国連環境開発会議（1992年）、国連人口開発会議（1994年）、社会開発サミット（1995年）、第4回世界女性会議（1995年）、世界食糧サミット（1996年）、世界教育フォーラム（2000年）などである。これらの会議を通じて形成された国際的な合意は、DACにおいて集約され、成果重視の潮流の下で、数値目標を含む新開発戦略（1996年）として結実した。新開発戦略は、追加的に新たな要素を取り込み、支持基盤をDACメンバー国から国連加盟国へ拡大した上で、国連ミレニアム開発目標へと姿を変えた。国連ミレニアム開発目標は、1990年代を通じた新たなコンセンサス作りの成果といえる。

2001年9月、国連事務総長によるミレニアム開発目標発表とほぼ時を同じくして、米国同時多発テロ事件が勃発した。ナイン・イレブンは、各方面に様々な影響を与えたが、国際援助動向にも大きな影響を与えた。テロの温床となる貧困の撲滅という考え方が影響力を増したことはそのひとつである。DACなどにおける国際的な援助政策協議において、アフリカ開発の問題は中心的な位置を占めている。アフリカ開発に関しては、1990年代前半よりわが国は、アフリカ開発会議（TICAD）プロセスを通じ、国際的な議論に貢献してきている。TICADプロセスの大きな特徴のひとつは、アフリカのオーナーシップの尊重である。第2回アフリカ開発会議（1998年）は、アフリカ開発のための数
値目標を含む優先的政策・行動を明記した東京行動計画を作成した。TICADプロセスに触発され、アフリカのオーナーシップの下に、アフリカ開発のための新パートナーシップ（NEPAD）が成立したのは、2001年10月のことだった。新たな開発の10年の始まりに当たり、MDG、9・11、NEPADという大きな影響力を有する出来事が重なった。

2002年3月、メキシコのモンテレーにおいて国連開発資金国際会議が開催された。この会議に先立ち、国連や世界銀行が、ミレニアム開発目標を実現するためには年間500億ドルのODAを倍増する必要があるとの発表を行った。この会議で採択されたモンテレー合意においては、0.7%目標を達成していない先進国は、同目標達成のため具体的な努力を行うことが要求された。この目標は、2008年のドーハ会議でも確認された。

## 2 ．分析の枠組み

本分析では、DAC 加盟国を分析の対象とする。 $ ^{6} $ いわゆるドナー諸国の中で、中核をなしており、加盟国の間でODAの量や質に関する国際協調が行われている。わが国との比較を行うのに一番適切なのがこれら諸国である。被説明変数としてはODA純支出、説明変数としては、GDP（名目）、GDP成長率（実質）、政府財政収支（対GDP比）、公的債務（グロス、対GDP比）、経常収支（対GDP比）、外貨準備高、租税負担率、失業率の8変数を用いる。 $ ^{7} $ DAC諸国のODA支出についてはDACの統計、GDP、財政収支、公的債務残高、経常収支、租税負担率等の経済指標に関してはOECDの統計(OECD Stat or Economic Outlook）を利用する。外貨準備高についてはIMFの統計を使用する。

ODA支出は、ODA予算を援助実施機関が執行することによって発生する。その際には、ODA吸収（absorption）能力等の相手国の事情も影響を与える。GDPを含む経済指標は、ODA予算を含む政府予算に影響を与え、ODA予算がODA支出に影響を与える。政府予算に影響を与えるものとしては、経済要因に加え、政治要因もある。本論においては、政治要因及び相手国側の事情は分析の対象としない。

ODA支出 = f（GDP、GDP以外の経済要因、政治要因、相手国の事情）

本論では、ODA支出に影響を与える経済的な諸要素のうち、まずこれまで特に注目されているGDPに焦点を当てて、ODA支出とGDPとの相関関係、因果関係を分析する。右に続き、ODA支出とGDPを含む各種経済要因との関係について検討する。

具体的には以下のような関係を想定し、相関関係を調べると共に回帰分析を行う。

分析 1 ODA支出とGDPとの関係
$$ \mathrm{ODA}_{\mathrm{i}_{\mathrm{t}}} = \alpha + \beta \cdot \mathrm{GDP}_{\mathrm{it}} + \varepsilon_{\mathrm{it}} \quad \mathrm{i}=1,\ldots,22, \mathrm{t}=1991,\ldots,2006 \quad (2.1) $$

分析 2 ODAとGDPを含む経済指標との関係

$$ \begin{aligned}&OD Ait\quad=\quad\alpha+\beta_{1}GD P_{it}+\beta_{2}RGDPG_{it}+\beta_{3}TAXR_{it}+\beta_{4}GOVBALR_{it}+\beta_{5}\\&GOVDEBTR_{it}+\beta_{6}CAR_{it}+\beta_{7}INTRES_{it}+\beta_{8}UNEM_{it}+\varepsilon_{it}\quad i=1,\ldots\ldots22,\\&t=1991,\ldots\ldots2006\quad(2.\ 2)\end{aligned} $$

ここで、ODAはODA純支出、GDPは名目GDP、RGDPは実質GDP成長率、TAXRは租税負担率、GOVBALRは財政収支（対GDP比）、GOVDEBTRは公的債務（対GDP比）、CARは経常収支（対GDP比）、INTRESは外貨準備高、UNEMは失業率である。

### 3. クロスセクション分析

### 3.1 ODA支出とGDPとの関係－単回帰分析

本節においては、冷戦終了後の1991年以降の各年について、DAC諸国のODA純支出とGDPとの相関・因果関係に関する分析を行う。上記のような世界情勢の下で、DAC諸国のGDPとODA支出はどのように推移し、両者の間にはどのような関係があったのだろうか。

#### 3.1.1 相関係数による分析

１９９１年から２００６年までの各年における、DAC諸国のGDPとODA支出との相関係数は図３－１の通りである。

$$ 図 \;3-1\quad DAC 諸国の GDP\; 与 ODA 支出との相関係数 $$

相関係数は、1990年代前半に急速に低下し、1995年に底に達した。1990年代後半、かなり持ち直したが、依然として1990年代当初よりかなり低かった。2001年以降、係数は大幅に上昇し、2006年まで高い数値が維持されている。DAC諸国は、全体的傾向として、1990年代においては、GDPの水準とODA支出とをあまり強く関連付けないでいた。この傾向は、2001年以降大きく変化し、2000年代においては、DAC諸国は、全体的傾向として、GDPの水準とODA支出とを強く関連付けるようになったと理解することができる。

#### 3.1.2 回帰分析

1991年から2006年までの各年について、GDPを説明変数、ODA支出を被説明変数とする回帰分析を行う。各年における、GDPの回帰係数及びt統計量並びに各回帰結果の決定係数をまとめると以下の通りである。

$$ 表 3-1\quad クロスセクション回帰分析 (1991-2006 年 ) $$

$$ 図 \;3-2\quad GDP 回帰係数 \emptyset 推移 \;(1\;9\;9\;1-2\;0\;0\;6 年 ) $$

GDPの回帰係数に関するt統計量は、いずれの年においても3を越えており、同係数は1％水準で有意である。回帰係数の推移を見ると、1990年代初頭は、0．0022
すなわち、GDP百万ドルの変化に対してODA支出は2200ドル反応する関係にあった。その後、同係数は低下を続け、1997年には、0.0010すなわちGDP百万ドルの変化に対してODA支出は1000ドルの反応という低い水準になった。この数値は、2002年以降上昇し、2005年には0.0023すなわちGDP百万ドルの変化に対してODA支出が2300ドル反応する水準に至った。

図3－3 決定係数の推移（１９９１－２００６年）

決定係数は、相関係数と同様の推移を示している。1990年代初めと2002年以降、回帰分析モデルの説明力が強く、1990年代は初頭を除き、説明力が比較的に弱い。

#### 3.1.3 分析結果の解釈

以上のようなクロスセクション分析結果は、上記1．4の東西冷戦終了後の経済協力をめぐる世界情勢と平仄が合っている。東西冷戦の終了により、欧米諸国は、それまでの主要な援助動機のひとつを失うことになった。当時は、主要国の援助疲れという言葉が頻繁に聞かれた。こうした援助疲れは、1990年代における各国のGDPとODA支出との相関関係の低下をもたらしたと考えられる。ODA支出は、各国の国内プロセスにおいて、義務的支出ではなく裁量的支出であると考えられる。それを前提とすれば、援助に対する動機付けが弱まれば、GDPの伸びに応じて、ODA支出を伸ばしていくための財政手当てがとりにくくなると考えられる。

こうした援助疲れからの回復を狙って、90年代を通じて、DAC、国連、TICAD プロセス、NEPADなどのフォーラムで様々な動きがあった。こうした援助コミュニティによる努力の下地があった中で、米国における政権交代とそれに機を合わせた9・11の発生とがあいまって、2001年以降、国際援助潮流が大きく変わったと解釈することができる。それを象徴するのが、モンテレー合意である。2001年以降、各国は同合意に基づき、ODA支出の対GDP比率の改善を念頭に援助量の増加に務め、それが結果に現れていると考えられる。

#### 3.1.4 対数変換を用いた単回帰分析

回帰分析においては、はずれ値による影響の有無に注意が必要である。本件分析の場合、米国のケースがはずれ値となって、分析結果に影響を与えている可能性がある。そこで、ODA及びGDPの双方について対数を取り、回帰分析を行った結果をとりまとめると表3－2の通りである。

$$ 表 \;3-2\quad クロスセクション単回帰分析 ( 対数使用 ) $$

GDP の回帰係数は、1992年に0.98に達した後低下し、1997年以降は0.8前後の値を取っている。決定係数は、1994年から1997年にかけて低下し、その後持ち直している。

図 3－4 GDP 回帰係数の推移（対数使用）
図3－7 ODA支出とGDP、外貨準備の相関係数の経年推移

図 3－5　単回帰決定係数の推移（対数使用）

各国別に、ODA・GDP 比率の推移をとりまとめると図3－6の通りである。米国における比率の推移は、対数を使用しない単回帰分析におけるGDP回帰係数の推移と近似している。他方、米国以外の国についても、2000年代に入った後、一様に比率の上昇が見られる（日本は例外）。1990年代においては、比率が低下しているケースが多い。米国の動向が分析結果に影響を与えていることは認められるが、それのみに結果が左右されているとまではいえない。

図 3－6 各国別 ODA・GDP 比率の推移

### 3.2 ODA支出とGDPを含む経済指標との関係 — 重回帰分析

本節においては、1991年以降の各年について、DAC諸国のODA純支出とGDPを含む経済指標との相関・因果関係に関する分析を行う。GDP以外の経済指標を考慮に入れた場合、GDPのODA支出に対する説明力にどのような変化があるだろうか。GDP以外の経済指標として、ここでは、実質GDP成長率、租税負担率、財政収支、公的債務、経常収支、外貨準備、失業率の7変数を取り上げる。上記（2．2）式の想定の下で分析する。

#### 3.2.1 相関係数による分析

1991年から2006年までの各年における、DAC諸国のODA支出と各種経済指標との相関係数は、表3－3の通りである。

## 表3－3 ODA支出と各種経済指標の相関係数

各種指標のうち、GDPと外貨準備の相関係数が高い。これらに関してグラフで表示すると図3－7の通りである。2000年までは、GDP、外貨準備共に高い相関を示しているが、2001年以降、外貨準備の相関係数が急速に低下している。

#### 3.2.2 重回帰分析

1991年から2006年までのDAC加盟国に関するクロスセクション・データを用いて、ODA支出を被説明変数、GDP、外貨準備、GDP成長率、租税負担率、財政収支、公的債務、経常収支、失業率を説明変数とする回帰分析を行う。上記（3.2.1）の相関係数による分析を通じて、各年次ごとに各説明変数の有意性にバラツキがあることが予想される。各年次について、変数減少法 $ ^{8} $ を用いて分析し、各説明変数の回帰係数を求めると以下の表3－4の通りである。有意確率が低く選択された変数の係数はnoneとし
てある。GDP及び外貨準備の回帰係数の推移をグラフにするとそれぞれ図3－8、図3－9、各年次の修正済み決定係数の推移は図3－10の通りである。

表 3−4 クロスセクション重回帰分析

図3－8 GDP の回帰係数（クロスセクション重回帰）

図3－9 外貨準備の回帰係数（クロスセクション重回帰）

図3－10 修正済み決定係数（クロスセクション重回帰）

図3－10の修正済み決定係数をみると、1991年に0．71となったのが最低であり、1997年までは概れ0．7台であるが、1998年以降は大体0．9前後で推移している。モデルの説明力は高い。各説明変数の回帰係数が選択された年次の数を比較すると、GDP（1995年を除くすべての年）、外貨準備（11）租税負担率（5）、GDP成長率、財政収支、経常収支（各1）、公的債務、失業率（各0）の順である。

各回帰係数の符号を見ると、GDP（すべて正）、外貨準備（すべて正）、租税負担率（すべて正）、経常収支（正）については、想定どおり、GDP成長率（負）及び財政収支（負）については、想定とは逆である。

GDPの回帰係数の推移は上記3.1.2の単回帰分析の結果とほぼ同様であるが、1993年から2000年まで（1996年を除く）0.001を下回る低い水準となっている。外貨準備の回帰係数は、1996年以降急激に低下している。

#### 3.2.3 対数変換を用いた重回帰分析

本件データのうち、ODA支出、GDP及び外貨準備は数値データを使用しているが、その他のデータはパーセント表示となっている。このデータのばらつきの違いを改善するため右3変数のデータについて対数変換することにする。対数変換後の散布図と対数変換前の散布図を比較すると、前者のほうがばらつきが良く、回帰分析でも説明力の向上が期待される。

図3－11 対数変換後と変換前の散布図

上記3.2.2と同様に変数減少法を用いて分析した結果を取り纏めると表3－5の通りである。

$$ 表 \;3-5\quad クロスセクション重回帰分析 ( 対数使用 ) $$

対数変換前のモデルと比べて、16年次中3年次を除き決定係数が増加した。1つの年次を除き決定係数は0．8以上の高い値となっている。モデルの説明力は更に増している。説明変数として想定した8変数のうち、採用された年次が少ない外貨準備（4年次）、GDP成長率（2年次）、財政収支（1年次）を除いたモデルは以下の通りである。

$$ \begin{array}{r l r}{\ln\mathrm{O D A_{i t}}}&{=}&{\alpha+\beta_{\mathrm{~1~t~}}\ln\mathrm{G~D~P_{i t}}+\beta_{\mathrm{~2~t~}}\mathrm{T A X R_{i t}}+\beta_{\mathrm{~3~t~}}\mathrm{G O V D E B T R_{i t}}+\beta_{\mathrm{~4~t~}}\mathrm{C A R_{i t}}+}\\ {\mathrm{~}}&{}&{\mathrm{~}}\end{array} $$

$$ \beta_{5^{t}UNEM_{it}+\varepsilon_{it}}\quad i=1,\ldots22,t=1991,\ldots2006\qquad(3.\quad1) $$

上記モデルに残された5つの変数の説明力を比較すると、説明力の強い順に以下の通りである。各変数の符号も想定通りである。その他の変数（外貨準備、GDP成長率、財政収
支）については、選択された年次が4年次以下と有意性が低い。

(i) GDP すべての年次において 1% 水準で有意。符号はすべて正。

(ii) 租税負担率 1つの年次を除き選択されており、9年次において1％水準で有意。符号はすべて正。

(iii) 経常収支 13 年次で選択されており、7 年次において 1% 水準で有意。符号はすべて正。

(iv) 失業率 10 年次で選択されており、6 年次において 1% 水準で有意。符号はすべて負。

(v) 公的債務 8 年次で選択されており、5 年次において 5% 水準以上で有意。符号はすべて負。

## 4 ．パネルデータ分析

## 4 ．1 パネルデータ分析の手順

1991年から2006年までのODA支出及びGDPを含む各種経済指標の数値をパネルデータとみなして分析を行う。まず、以下の通り、説明変数を1つ（GDP）にした場合を取り上げ、概ね以下の通りのパネルデータ分析の手順を4.2で実際に数値を挙げて示す。

$\mathrm{O D A_{i t}=\alpha+\beta G D P_{i t}+\nu i+\varepsilon_{i t}\quad i=1,2,\ldots,22,\quad t=1991,\ldots,2006\quad(4.1)}$ ここで、νiは個体特有の効果、εitはその他の攪乱項。

(1) 固定効果モデルを用いて推定（式4.1を各個体別の平均値からなる式に変換し両式の差分を取った式を最小二乘法で推計）

(2) F 検定により固定効果モデルがプーリング推定に対して正当化されるか確認（ν がすべての固体について等しいとの帰無仮説を検定）。

(3) 変量効果モデルにより推定（個体特有効果は説明変数と相関していないことを仮定）。

(4) ラグランジェ乗数法（Lagrange Multiplier Test）により、変量効果モデルがプーリング推定に対して正当化されるか確認（固体特有効果の分散が0であるとの帰無仮説の検定）。

(5) 固定効果モデルと変量効果モデルをハウスマン検定により選択。個体特有効果が説明変数と無相関であるとの帰無仮説を立て、カイ2乗検定。仮説が棄却されると固定効果モデルが正当化される。

## 4 ．2 ODA支出とGDPとの関係

固定効果モデルを用いて推計した結果は以下の通り。
Fixed-effects (within) regression	Number of obs	=	347
Group variable: stateno	Number of groups	=	22
R-sq: within = 0.4214	Obs per group: min =	11
between = 0.7517	avg =	15.8
overall = 0.6918	max =	16
corr(u_i, Xb) = -0.4689	F(1,324)	=	235.96
Prob > F	=	0.0000

oda	Coef.	Std. Err.	t	P>|t|	[95% Conf. Interval]
gdp	.0020769	.0001352	15.36	0.000	.0018109	.0023429
_cons	761.1546	158.213	4.81	0.000	449.9002	1072.409
sigma_u	2031.3943
sigma_e	1247.2448
rho	.72622851	(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0:	F(21, 324) =	33.00	Prob > F = 0.0000

$$ \mathrm{F} = 33 \quad > \quad \mathrm{F}_{0.05} = 1.52 \quad \text{であり、固体特有効果は同じではない。よって、プーリング推定法は棄却され、固定効果モデルが採択された。} $$

次に変量効果モデルによる推定を行った結果は次の通り。

Random-effects GLS regression Number of obs = 347
Group variable: stateno Number of groups = 22

R-sq: within = 0.4214
between = 0.7517
overall = 0.6918

Obs per group: min = 11
avg = 15.8
max = 16

Random effects $ u_{i} $ ~ Gaussian
corr( $ u_{i} $ , X) = 0 (assumed)

Wald chi2(1) = 289.73
Prob > chi2 = 0.0000

___

$ \min $ 5% median 95% max
0.7954 0.8292 0.8292 0.8292

oda	Coef.	Std. Err.	z	P>|z|	[95% Conf. Interval]
gdp	.0019243	.000113	17.02	0.000	.0017027	.0021458
_cons	908.1867	408.7321	2.22	0.026	107.0865	1709.287
sigma_u	1798.999
sigma_e	1247.2448
rho	.6753727	(fraction of variance due to u_i)

Lagrange Multiplier 検定を行うと、個体特有効果の分散は 0 ではない。従って、プーリング推定法は棄却され、変量効果モデルが採択される。

ハウスマン検定を行うと、5％水準で、検定量はカイニ乗分布の臨界値を越えている。説明変数と個体特有効果との間の相関がないとは言えない。従って、固定効果モデルが採択される。

固定効果モデルによると、GDPの係数は、0．002077、t統計量は15．36、全体的な決定係数は、0．6918である。DAC加盟国全体のGDPが百万ドル増加すると、DAC全体のODA支出は2077ドル増加することになる。

## 4 ．3 ODAとGDPを含む経済指標との関係
次に、GDP以外の経済指標も含め多変数で変数減少法による分析を行う。9

まずGDPに、実質GDP成長率、租税負担率、財政収支、公的債務、経常収支、外貨準備、失業率の7説明変数を加えた8説明変数でパネルデータ分析する。8説明変数を用いた固定効果モデル推定において、回帰係数が5％水準で有意でない4変数（実質GDP成長率、租税負担率、失業率、外貨準備）を除外すると、GDP、財政収支、公的債務、経常収支の4説明変数が残される。上記4.1の手順で検定すると固定効果モデルが選択される。

GDP、財政収支、公的債務、経常収支の4説明変数から1説明変数まで、t値が一番低い変数を1つずつ減少させて計算し、結果を取り纏めると、以下の表4－1の通り。決定係数に大きな違いはないが、1変数（GDP）、4変数（GDP、公的債務、財政収支、経常収支）、3変数（GDP、公的債務、財政収支）、2変数（GDP、公的債務）の順に決定係数が大きい。GDPの回帰係数は、0.2240から0.2077の間の値を取っている。1変数の推定の場合で、GDPが100億ドル増加するとODA支出が2077万ドル増加。4変数の推定の場合で、GDPが100億ドル増加するとODA支出が2240万ドル増加、財政収支の対GDP比が1%改善するとODA支出は9905万ドル減少、公的債務のGDP比が1%増加するとODA支出は3162万ドル減少、経常収支の対GDP比が1%改善するとODA支出は7401万ドル増加する。

表4－1 多変数パネルデータ分析

4变数	3变数	2变数	1变数
GDP	0.223957	0.216984	0.21088	0.207688
t值	16.19	15.97	15.51	15.36
财政收支	-0.99048	-0.70344
t值	-3.71	-2.97
公的债券	-0.31624	-0.26995	-0.22513
t值	-5.27	-4.75	-4.06
经常收支	0.740059
t值	2.28
决定系数	0.663	0.6577	0.6513	0.6918
固定效果	○	○	○	○

## 5 ．時系列分析（VAR モデルを含む）
### 5.1 ODA支出とGDPとの関係 — 単回帰分析

本節においては、各国別に、１９９１年から２００６年までのデータをもとに時系列の分析を行う。

#### 5.1.1 グラフによる分析

DAC加盟各国ごとに、GDPとODA支出との関係を散布図と回帰直線を用いて表現すると図5－1 左側の通りである。両者の相関関係が明らかに見て取れるケースとさほど明らかでないケースとがあることがわかる。回帰直線に沿って分散しているケースもあるが、分散の仕方から、系列相関があることを予期させるケースも多い。

## 図5－1 GDPとODA支出及びODA・GDP比との関係

#### 5.1.2 相関係数による分析

各国別に、GDPとODA支出との相関係数を求め、係数値が大きい順に並べると表5－1の通りである。0．9台の高い相関関係を有する国（ルクセンブルク、ギリシャ、アイルランド、ノルウェー）がある一方、0．1台ないし0．0台の国（フランス、イタリア）もあり、負の相関関係を有する国（日本）もある。各国別による相関係数の相違はきわめて大きい。しかし、DAC加盟国の半数（11カ国）は、0．79以上の高い相関関係を有している。相関係数が0．4以上の国が大半（17カ国、77%）であり、0．4以下の国は、ドイツ、フィンランド、フランス、イタリア、日本の5カ国である。

$$ 表 \;5-1\quad GDP\; 与 ODA\; 支出と \;\emptyset\; 相関係数 \;( 各国別 ) $$

#### 5.1.3 回掃分析

各国別に、GDPを説明変数、ODA支出を被説明変数とする回帰分析を行い、ダービン・ワトソン（DW）統計量を求める。結果を取りまとめ、GDPの回帰係数の大きい順に並べると以下の表5－2の通りである。

$$ 表 \;5-2\quad ODA 支出 \text{と GDP と }の関係 \text{—各国別の回帰分析 } $$

3 カ国（ギリシャ、日本、ポルトガル）を除き、5％水準で系列相関が認められるのでこれらの国については検定は利用できない。日本については、決定係数が小さく、t 統計量も有意ではない。 $ ^{10} $

#### 5.1.4 1次ラグを追加したモデル

以上の結果を踏まえて、説明変数に被説明変数の1次ラグを追加したモデルを導入する。

$$ \mathrm{O D~A_{i~_{t}}~=~\alpha+\beta~\cdot~G~D~P_{i t}+~\gamma~\cdot~O D A_{i t-1}~+~\varepsilon~_{i t}}\quad\mathrm{i=1,.....22,~t=1991,.....2006} $$

これを ODA について解くと、
$$ \begin{array}{r}{\mathrm{O D A}_{\mathrm{i t}}=\mathrm{~\beta~}\Sigma\mathrm{~\gamma~}^{\mathrm{j}}\mathrm{G D P i}_{\mathrm{t-j}}+\mathrm{~\Sigma~}\gamma^{\mathrm{~j~}}\varepsilon_{\mathrm{~i t-j}}+\mathrm{~\alpha~}\Sigma\gamma^{\mathrm{~j~}}}\end{array} $$

ここで、 $ |\gamma|<1 $ ならば、

$$ \begin{aligned}\triangle ODA_{it}&/\triangle GDP=\beta\left(1+\gamma+\gamma^{2}+\gamma^{3}+\cdot\cdot\cdot\cdot\right)=\beta\cdot\left(1-\gamma\right)^{-1}\end{aligned} $$

βは短期的動学乗数、 $ \beta\cdot(1-\gamma)^{-1} $ は長期的動学乗数である。

各国について、上記（5．1）のモデルに関する回帰分析を行い結果をまとめると表5－3の通り。

## 表 5−3 各国別 1 次ラグを含む回帰分析

系列相関に関しては、3カ国（イタリア、スペイン、米国）については確認されるが、その他の国については、必ずしも確認されない（表5－3下部）。修正済み決定係数も3カ国（イタリア、日本、ポルトガル）を除き良好である。モデルの説明力は高い。ODA支出に関する長期的動学乗数（表の1-t gdp）を見ると、0．7％以上の高い値をとっているのは、10カ国（オーストリア、ベルギー、カナダ、デンマーク、フィンランド、ドイツ、ルクセンブルグ、オランダ、ノルウェー、スイス）である。このうち、カナダ、ドイツ以外は、ラグ項を含まないモデルによる分析においても回帰係数が上位12位以内に入っている。カナダとドイツについては、共に短期的乗数が小さい。

#### 5.1.5 まとめ

各国別に時系列データを分析すると、DAC諸国の大半において、GDPとODA支出との間に強い相関関係があることがわかった。他方、ドイツ、フィンランド、フランス、イタリア、日本の5カ国については、相関関係が弱い。日本については、弱い負の相関関係が認められる。各国ごとのGDPの回帰係数を比較すると、係数が大きい国からマイナスの国まで大きな差異があることがわかる。最大は、ルクセンブルクの0．011047であり、同国では、GDPが100万ドル増えると、ODA支出は約11000ドル増加すると推定される。系列相関を考慮して1次ラグを含むモデルを分析した結果を見ると、長期的動学乗数が0．7％以上の高い値を示す国が10カ国ある。

### 5.2 GDPとODA・GDP比との関係

本節においては、各国別に、GDPの変化がODA・GDP比にどのような影響を及ぼすかを検討する。

#### 5.2.1 グラフによる分析

DAC加盟国ごとに、GDPとODA・GDP比との関係を散布図と回帰直線を用いて表現すると図5－1 右側の通りである。国によって、GDPの増加がODA・GDP比の増加につながるケースと、減少につながるケースとがあることがわかる。

#### 5.2.2 GDPとODA・GDP比との関係

例を挙げて考える。上記5.1の回帰分析の結果、オーストリアの場合、GDPとOD
Aの関係は以下の通りと推定される。

ODA=0.0077*GDP-1086

従って、

ODA/GDP=0.0077-1086/GDP

オーストリアの場合、ＯＤＡ・ＧＤＰ比は、ＧＤＰの増加に伴い増加する。一般に、ＧＤＰとＯＤＡとの関係に関する推定式の定数項の符号がマイナスであれば、ＧＤＰの増加に伴いＯＤＡ・ＧＤＰ比は増加する（右上がり）。逆に、推定式の定数項の符号がプラスであれば、ＧＤＰの増加に伴いＯＤＡ・ＧＤＰ比は減少する（右下がり）。

#### 5.2.3 各国別の分析

各国別に、回帰分析の推定式から、定数項を抜き出し、その符号に基づき右上がりか否かを推定した結果は表5－4の通りである。GDPの増加に伴いODA・GDP比が増加する（右上がり）のは、オーストリア、ベルギー、ギリシャ、アイルランド、ルクセンブルク、ニュージーランド、ポルトガル、スペイン、スウェーデン、スイス、英国、アメリカの12カ国である。GDPの増加に伴いODA・GDP比が減少する（右下がり）のは、豪州、カナダ、デンマーク、フィンランド、フランス、ドイツ、イタリア、日本、オランダ、ノルウェーの10カ国である。

表 5−4 GDPとODA・GDP比との関係

### 5.3 ODAとGDPを含む経済指標との関係 — 重回帰分析

本節においては、各国別に、1991年から2006年までのデータをもとに時系列の分析を行う。上記（2．2）式の想定の下で分析を行う。

#### 5.3.1 グラフによる分析

DAC加盟各国ごとに、ODA支出とGDPを含む経済指標との関係を散布図を用いて表現すると図5－2の通りである。ODA支出と各種経済指標との間で相関関係が明らかに見て取れるケースとさほど明らかでないケースとがあることがわかる。相関関係が見られる場合にも、線形の相関が見られるケースと非線形の相関が見られるケースとがある。

図5－2 ODA支出と各種経済指標との関係(散布図)

#### 5.3.2 相関係数による分析

各国別に、ODA支出と各種経済指標との相関係数を求めると表5－5の通りである。GDPについては、強い（0．7を越える）ないし中程度（0．4を越え0.7以下）の正の相関を示している国が22カ国中18カ国ある。GDP以外の各変数について見ると、外貨準備は、強い正の相関を示す国が5カ国ある一方、強い負の相関（－0．7を越える）を示す国が3カ国ある。GDP成長率は、相関関係が弱いないしほとんどない（－0．4以上0．4以下）国が18カ国ある。租税負担率は、強い正の相関を示す国が3カ国、中程度の
正の相関を示す国が2カ国ある一方、中程度の負の相関（-0．7以上－0．4未満）を示す国が7カ国ある。財政収支については、中程度以上の正の相関を示す国が4カ国ある一方、相関関係が弱いないしほとんどない国が15カ国ある。公的債務については、中程度以上の負の相関を示す国が11カ国ある。経常収支については、中程度以上の正の相関を示す国が6カ国、中程度以上の負の相関を示す国が10カ国ある。失業率については、中程度以上の負の相関を示す国が8カ国、中程度以上の正の相関を示す国が3カ国ある。

表 5－5 時系列多変数相関係数

#### 5.3.3 時系列重回帰分析

DAC加盟国それぞれの時系列データを用いて、ODA支出を被説明変数、GDP、外貨準備、GDP成長率、租税負担率、財政収支、公的債務、経常収支、失業率を説明変数とする回帰分析を行う。上記相関係数による分析を通じて、各国ごとに各説明変数の有意性にバラツキがあることが想定される。変数減少法を用いて分析し、各説明変数の回帰係数を求めると以下の表5－6の通りである。有意確率が低く選択された変数の係数はnoneとしてある。 $ ^{11} $ ここで、DW値を見ると、すべての国について、系列相関は否定されるかあるいは未定であり、系列相関が確認されるケースはない。日本については、すべての変数の有意性が低く選択されなかった。日本に関しては、このモデルの説明力は弱い。

## 表 5−6 時系列重回帰分析

決定係数をみると、日本を除き、モデルの説明力は高い。決定係数が0．9以上の国が9カ国（豪州、ベルギー、フィンランド、ギリシャ、ルクセンブルク、ニュージーランド、ノルウェー、スペイン、英国）、0．8台の国が7カ国（カナダ、デンマーク、フランス、ドイツ、イタリア、オランダ、アメリカ）、0．7台の国が4カ国（オーストリア、ポルトガル、スウェーデン、スイス）である。

各説明変数の回帰係数が選択された国の数を比較すると、GDP（15カ国）、租税負担率（11カ国）、経常収支（11カ国）、失業率（10カ国）、公的債務（7カ国）、外貨準備（6カ国）、財政収支（6カ国）、GDP成長率（5カ国）の順である。

各回帰係数の符号を見ると、GDP（1国を除き正）、GDP成長率（すべて負）、経常収支（2カ国を除き負）、失業率（2カ国を除き正）については比較的そろっているが、その他の変数は、国により正と負とに分かれている。

#### 5.3.4 対数変換を用いた時系列重回帰分析

クロスセクション重回帰分析の場合（3.2.3）と同様の理由により、ODA支出、GDP及び外貨準備について対数変換し、各国別に時系列データを変数減少法により分析した結果を取り纏めると表5－7の通りである。
## 表 5－7 時系列重回帰（対数変換）

ここで、DW値を見ると、過半数の国について対数変換前のモデル（上記5.3.3）よりも数値が改善している。すべての国について、系列相関は否定されるかあるいは未定であり、系列相関が確認されるケースはない。日本については、すべての変数が選択されなかった。日本に関しては、このモデルの説明力は弱い。その他の国の決定係数を見ると、2カ国を除き0.7以上である。

各説明変数の説明力をその回帰係数が選択された国の数及び有意水準に基づき比較すると、説明力の強い順に以下の通りである。上位5つの変数はその順位を含め、クロスセクション分析の場合（3.2.3）と同様である。

(i) GDP 14 カ国で選択されており、その全ての国において 1% 水準で有意。符号は、1 カ国を除き正。

(ii) 租税负担率 12 カ国で選択されており、6 カ国で 1％水準、4 カ国で 5％水準で有意。符号は、7 カ国で正、5 カ国で負。

(iii) 経常収支 11 カ国で選択されており、7 カ国で 1％水準、3 カ国で 5％水準で有意。符号は、9 カ国で負、2 カ国で正。

(iv) 失業率 7 カ国で選択されており、その全ての国において 1% 水準で有意。符号は、1 カ国を除き正。

(v) 公的債務 7 カ国で選択されており、6 カ国で 1% 水準で有意。符号は、5 カ国で負、2 カ国で正。

(vi) 外貨準備 7 カ国で選択されており、3 カ国で 1% 水準、4 カ国で 5% 水準で有意。符号は、5 カ国で負、2 カ国で正。

(vii) 財政収支 5 カ国で選択されており、その全ての国において 1% 水準で有意。符号は、4 カ国で負、1 カ国で正。

(viii) GDP 成長率 3 カ国で選択されており、その全ての国において 1% 水準で有意。符号は、全て負。

## 5 ．4．VAR モデルを用いた分析

本節では、回帰分析及びパネルデータ分析において、ODA支出に対する影響力が最も大きいと認められたGDPとODA支出との時系列関係について、VARモデル（ベクトル自己回帰モデル：Vector Autoregressive Model）による分析を試みる。本節においては、VARモデルの特性に鑑み、1970年から2006年までのデータを用いる。

#### 5.4.1 分析の手順

ODA支出及びGDPについて、単位根を持つことを帰無仮説としてADFテスト

（Augmented Dickey-Fuller Test）で検定し、単位根の存在が棄却されなかった場合には階差をとり、再度 ADF テストを行う。これを単位根の存在が棄却されるまで行う。その後、その階差について VAR モデルで推定する。
#### 5.4.2 豪州の場合

豪州の場合を例にとって、分析の手順を以下の通り示す。単位根検定は、5％水準で行うこととする。ODA支出、GDPいずれのデータについてもGDPデフレーター $ ^{12} $ を用いて実質値にし、対数を取る。対数変換実質ODA支出について単位根の有無をADFテスト

（Augmented Dickey-Fuller Test）で検定する。結果は、帰無仮説（単位根を持つ）の確率（P値）が0.29であるので、帰無仮説は棄却できない。対数変換実質GDPについても、帰無仮説の確率が0.95であり帰無仮説は棄却できない。対数変換実質ODA、対数変換実質GDPそれぞれについて階差をとり、ADFテストを行うと帰無仮説のP値はそれぞれ0.001であり、いずれも帰無仮説を棄却できる。ラグ次数は仮に1とし、ラグ次数選択基準で比較すると、AIC(Akaike Information Criterion)などが1次ラグを最適とする結果が出る。そこで、1次の階差VARモデルで推定を行った結果をまとめると以下の通り。

$$ \begin{aligned}\triangle\log ODADEF_{t}=-0.20\triangle\log ODADEF_{t-1}+0.79\triangle\log GDPDEF_{t-1}-0.0034\\ (-1.18)\quad(0.94)\quad(-0.11)\end{aligned} $$

$$ Adj R-squared\quad0.0062 $$

$$ \begin{aligned}\triangle\log GDPDEF_{t}=0.020\triangle\log ODADEF_{t-1}+0.43\triangle\log GDPDEF_{t-1}+0.0067\ $ 0.61)\quad(2.71)\quad(1.13)\end{aligned} $$

$$ \mathbf{A d j R-s q u a r e d}\quad0.15 $$

ここで、logODADEFt及びlogGDPDEFtは、それぞれt期における実質ODA支出及び実質GDPの対数変換値。（）内はt値。

上記推定結果に基づき、インパルス反応分析を行うと、図5－3 Australiaの通り。

$$ 図 \;5-3\quad インパルス反応分析 $$

実質 GDP の階差は、実質 ODA 支出の階差に対し第2期にプラスの影響を与えるが、その後影響力は収束する。実質 ODA の階差は、実質 GDP の階差に対し第2期にプラスの影響を与えるがその後影響力は収束する。右側の図は、累積の効果を表す。いずれの変数も他の変数に累積でプラスの影響を与える。ただし、両変数とも他の変数に対するグレンジャー因果関係は確認できない（表5－8）。

#### 5.4.3 その他の各国の結果とまとめ

その他の諸国に関しても同様の手順で分析し、インパルス反応分析結果をまとめると図5－3の通り。インパルス反応分析において、GDPからODA及びODAからGDPへの影響の符号をグラフから読み取りまとめると、表5－8の通り。GDPからODAへの影響については、プラスの影響が見られる国が多い。これらの国のうち、オーストリア、フィンランド、ニュージーランド、英国、米国についてはグレンジャー因果関係も確認できる。マイナスの影響が見られるのは、カナダ、デンマーク、ノルウェー、スイスの4カ国であ
る。この4カ国の中でグレンジャー因果関係が確認できるのはカナダのみである。ＯＤＡからＧＤＰへの影響についてもプラスの影響が見られる国が多い。これらの国のうち、ベルギー、スウェーデン、英国についてはグレンジャー因果関係が確認できる。マイナスの影響が見られるのは、フランス、イタリア、オランダ、スイス、米国の5カ国である。この5カ国の中でグレンジャー因果関係が確認できるのは米国のみである。

表 5－8 各国別インパルス反応の符号

#### 5.4.4 共和分に関する分析

上記のVAR分析に関して、時系列ODAとGDPが非定常過程でありかつ両者の線形結合が定常である、すなわち共和分関係にある場合に階差VARモデルを用いると、長期均衡関係に関する情報を利用することができない。このような場合には、VEC（Vector Error Correction）モデルを用いる。本節において分析の対象としている17カ国について、Johansenテストにより共和分の有無を検定すると、2カ国（デンマーク及びニュージーランド）を除き共和分関係は無い。デンマークとニュージーランドについてVECモデルにより推定し、インパルス反応分析を行った結果は、図5－4の通りである。この2国のケースについて、グレンジャー因果関係に関する結論はVECモデルによっても変更はない。

図5－4 共和分関係に関する分析

### 5.5 無償援助を被説明変数とする場合

DAC 諸国の中で、日本を含め少数の国は、有償援助の比率が比較的高い。DAC の統計に基づいて、各国の無償援助比率（無償援助/ODA 純支出）の時系列平均値をみると（表 5－9）、同比率が 0．95 以下の国は、比率が低い順に、日本（0.749）、スペイン（0.788）、ポルトガル（0.862）、イタリア（0.932）の 4 カ国である。

表 5−9 各国の無償援助比率

無償援助（GRANTS）を被説明変数とし、GDPとGRANTSの1次ラグを説明変数とするモデルを考える。

$$ \begin{aligned}G R A N T S i_{t}=\alpha+\beta\cdot G D P_{it}+\gamma\cdot G R A N T S_{it-1}+\varepsilon_{it}\quad i=1,\ldots...22,\\ t=1991,\ldots\ldots2006\qquad(5.\ 2)\end{aligned} $$

5.1.4 と同様、βは短期的動学乗数、β・(1-γ)^{-1}は長期的動学乗数である。

各国について、上記（5．2）のモデルに関する回帰分析を行い結果をまとめると表5－10の通り。上記4カ国について、モデルの当てはまり状況を修正済み決定係数でみると、もともと当てはまりがよかったスペインはこのモデルでも当てはまりが良く、その他の3カ国については、大幅に係数が増加しており、4カ国ともこのモデルの方が当てはまりがよい。日本について見ると、短期動学乗数は、0．0016、長期動学乗数は、0．0024となって、正の値を取っている。

表 5－10 各国別 1 次ラグを含む回帰分析（無償）
### 6. 結論

ODAの対GDP比に関する国際目標は、DACによるODAの定義と同じ頃、1960年代末から存在する。開発途上国の開発に必要とされる外部資源を確保するため、国際社会がそうした目標を制定してきた。この目標は、機会あるごとに様々な国際フォーラムにおいて再確認がなされてきている。多くのドナー国は、この目標を受け入れているが、これまでのところ実際に達成した国は限られている。 $ ^{13} $ 本論においては、こうした国際目標が、ドナー国のODA支出とGDPとの関係に注目していることの妥当性、裏を返して言えば、ODA支出とその他の経済指標との関係には注目していないことの妥当性に関して、DAC諸国のデータを用いてODA支出とGDPをはじめとする8経済指標（GDP、GDP成長率、財政収支、公的債務、経常収支、外貨準備高、租税負担率、失業率）との相関関係や因果関係を分析して検証した。

クロスセクション分析では、冷戦終了後の1991年以降の各年について、ODA支出を被説明変数とする回帰分析を行った。各種経済指標について、一部対数変換も用い、変数減少法により分析した。1つの年次を除きすべての年次について修正済み決定係数は0.8以上であり、モデルの説明力は高い。各種説明変数の中では、GDPの説明力が際立って高い。次いで、租税負担率、経常収支、失業率、公的債務の順である。ODA支出とGDPとの間の単回帰分析では、GDPの回帰係数が、1990年代初頭以降1997年まで下降し、その後安定、2002年以降持ち直した趨勢が明らかとなった。このことは、冷戦終了後の経済協力をめぐる世界情勢と平仄が合っている。重回帰分析でもほぼ同様の結果が得られた。国際的な援助理念の変遷がDAC諸国のODA支出に影響を与えるという仮説を裏付ける結果となっている。

パネルデータ分析においては、ODA支出に対して、GDPを含む8つの経済指標で説明するモデルから出発し、変数減少法で分析した。回帰係数が有意な4変数以下のモデルの比較では、GDPのみを説明変数とするモデルの説明力が一番高かった。このモデルのGDPの回帰係数は、0.2077であり、GAC諸国のGDPが100億ドル増加すると、ODA支出が2077万ドル増加することになる。1変数モデルに次いで説明力が高かったのは、GDP、公的債務、財政収支、経常収支の4変数を説明変数とするモデルである。いずれのモデルにおいても、GDPの説明力が際立って高かった。ただし、公的債務、財政収支、経常収支についてもその順序で説明力が認められた。 $ ^{14} $

時系列分析では、ODA支出をGDPとODA支出の1次ラグで回帰したモデルの分析からは、長期的動学乗数が0.7%以上の高い値を示す国が10カ国あることが判明した。このモデルの場合、DW値も2に近い値をとるケースが多く、系列相関の問題は回避され