Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Figure 27: Transition of the number of employees, by employment form

Source: "Labour Force Survey (Special Survey)" (February survey; up to 2000) Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications and "Labour Force Survey (Details Tabulation)" (annual average; in and after 2005) Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications

(Note) 1) The parenthesized figures under the real numbers indicate the differences with the last year; the percentages above the bar charts indicate the ratio of non-regular employees to all employees (the ratio of non-regular workers).

2) The real numbers and ratios in and after 2005 use the figures which are retroactively tabulated by using the estimated population (new criteria) based on the population under the Population Census 2010.

3) The classification of employment form is determined on the basis of how it is called at the workplace.

Figure 28: Transition of the number of employees, by sex, industry and employment form Non-regular workers have drastically increased in the industries of services, wholesale, retail, and restaurants.

Source: Calculated by the Office of Counselor for Labour Policy, MHLW, based on the "Basic Statistical Survey on Employment Structure" Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications

(Note) 1) The number of non-regular employees are calculated by subtracting the number of employees excluding executives (for 1997 and 2002, the number of employees is calculated by subtracting the number of executives from the total number of employees) from the number of regular employees.

2) It must be noted that, among the non-regular employees, the dispatched workers of labour dispatching undertakings are classified into the industries to which the dispatching undertakings belong, for the years until 1997, and are classified into the industries to which the clients' business establishments belong, for the years since 2002.

3) "Others (including non-classifiable ones)" are calculated by subtracting "Construction," "Manufacturing," "Transportation and communication," "Wholesale, retail and restaurants," "Services," and "Public services (which cannot be classified into others)" from the "Total" of all the industries. In 2002 and 2007, "Transportation and communication" is the total of "Information and communication" and "Transportation," and "Wholesale, retail and restaurants" is the total of "Wholesale and retail" and "Restaurants and hotels."
## Figure 29: Analysis on factors for change of the ratio of non-regular workers

The factors for the change of the ratio of non-regular workers can be broken down into the effect of industrial structure change (industrial structure factor) and the effect of change in the ratio of non-regular workers in each industry (intra-industry factor). The contribution of the latter is larger than that of the former.

2) In 2007 and 2002 under the analysis of factors under this Figure, "transportation and communications" is the total of "information and communication" and "transportation," "finance, insurance and real estate" is the total of "finance and insurance" and "real estate," and "services" are the total of "restaurants and hotels," "medical care and welfare," "education and learning support," "composite services," "services (which cannot be classified into others)," in order to adjust the industrial classification in each time of survey of the "Basic Statistical Survey on Employment Structure." In addition, "services" are the total of "restaurants" and "services (which cannot be classified into others)" in and before 1997. Public services are excluded. It must be noted that, although such adjustment was made, the data from one time of a survey may not always be strictly connected with the data from another time of a survey, due to the effect of the industrial classification revision.

3) It must be noted that, among the non-regular staff and employees, the dispatched workers of labour dispatching undertakings are classified into the industries to which the dispatching undertakings belong, for the years until 1997, and are classified into the industries to which the clients' business establishments belong, for the years since 2002.

## Figure 30: Companies’ views on recent transition of work assigned to non-regular workers; views on the future balance between regular workers and non-regular workers

Source: “Survey on the Corporate Management and Human Resources in the Midst of Structural Changes” (2013) Japan Institute for Labour Policy and Training

Figure 31: Breakdown of employees

Looking at the breakdown of employees (the ratio to all employees excluding executives), the ratio of fixed-term contract employees is 28.0%, and the ratio of fixed-term contract employees (excluding students and elderly persons) whose years of tenure are 5 years or longer is estimated as 6.9%. The percentage of non-regular workers under non-fixed term contract is 10.7%. From the viewpoint of the wish for employment, the percentage of persons who are unwillingly working as non-regular workers is 6.8%, and that of the workers who wish to become regular employees (estimate) is 6.6%.
ESRI Discussion Paper Series No.110

短期日本経済マクロ計量モデルにおける

フォワードルッキングな期待形成の導入の試み

by

村田 啓子・青木 大樹

June 2004

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 短期日本経済マクロ計量モデルにおける フォワードルッキングな期待形成の導入の試み

by

村田 啓子・青木 大樹 $ ^{*} $

内閣府経済社会総合研究所

2004 年 6 月

## 要 旨

ゼロ金利下での金融政策や累積財政赤字などを背景に、人々の期待が経済に及ぼす影響への関心が高まっている。本稿では、短期日本経済マクロ計量モデルにフォワードルッキングな期待形成を試験的に導入し、政策効果シミュレーションを行って、従来のバックワードルッキングの期待形成を用いたモデルによる結果との比較を試みる。分析の結果、フォワードルッキングを含んだ期待形成を想定した場合、バックワードルッキングの期待を想定した場合に比べ、政策効果の規模や持続性が異なり、また、政策発動を事前に予見していたか否かによっても、その効果の現出に差がみられる、等の結果が得られた。

本分析は、短期日本経済マクロ計量モデルを用いた試験的なものであり、フォワードルッキングな期待形成を導入したモデルのさらなる開発は、財政・金融政策や各種ショック等の効果分析の評価に有意義なツールを提供すると考えられる。
## 短期日本経済マクロ計量モデルにおける フォワードルッキングな期待形成の導入の試み

## 目次

1. はじめに……1

2. モデルの構造及びシミュレーションの前提……1
2.1 フォワードルッキングな期待形成導入の背景……1
2.2 短期日本経済マクロ計量モデルの基本構造……3
2.3 短期日本経済マクロ計量モデルへのフォワードルッキングな期待の導入……3
2.4 シミュレーションの前提……5
2.4.1 モデルの解法及び終端条件……5
2.4.2 ポリシールール……6
2.4.3 非予見ケースと予見ケース……7

3. シミュレーション結果……7
3.1 財政政策シミュレーション……7
3.1.1 実質公的固定資本形成の継続的拡大……7
3.1.2 法人所得税減税……9
3.2 金融政策シミュレーション……9
3.3 一時的ショックと恒久的ショック……10
3.3.1 実質公的固定資本形成の一時的拡大……10
3.3.2 マネーサプライの一時的縮小……11

4. 結論および今後の課題……11

参考文献……12

付属資料 I 短期日本経済マクロ軽量モデルの方程式体系（フォワードルッキング）

付属資料 II 短期日本経済マクロ計量モデルの変数名（フォワードルッキング）
### 1. はじめに

日本政府、少なくとも内閣府（旧経済企画庁）が過去に公表したマクロモデルでは、過去の経験のみに基づく後ろ向きの期待、言い換えれば、バックワードルッキング型期待形成が標準装備となっており、期待形成が将来を見越した前向きの性質を有する可能性（フォワードルッキング型期待形成）への取り組みは永年の懸案とされてきた。日本においてフォワードルッキング型マクロモデルの取り組みが遅れた背景としては、フォワードルッキング型の純粋型とも言える「合理的期待」仮説の現実性・妥当性に対する疑問・抵抗が強かったことに加え、フォワードルッキング型モデルを計量的に解くソフトウェアの遅れが背景にあったこと等も指摘されている（増測ほか[1995]、伴ほか[2002]、Hori et al.[2002]）。

本稿では、Hori et al.(2002)にならい、一つの試みとして、内閣府・経済社会総合研究所の短期日本経済マクロ計量モデルにフォワードルッキングな期待形成の要素を導入し、政策シミュレーションを行い、従来のバックワード型モデルでのシミュレーション結果との比較検討を行う。構築されたモデルは、「合理性」を厳密な意味では貫徹しておらず、暫定的な試みに止まるが、期待形成に前向きの要素を取り込むことにより、例えば、「将来にわたる中長期的な財政再建政策において期待される長期金利引下げ効果は、政策から直接的に生じる総需要削減効果をどの程度相殺できるか」といった、従来のバックワード型モデルでは分析できなかった事例（将来における政策や外的ショックの影響）を分析することが可能になる。実際、本稿の先行事例に当たるHori et al.(2002)では、前向きの期待を導入したモデルにより、通常の効果が望みにくい名目金利の非負制約下においても、期待の変化をもたらすことにより金融政策に効果が生じ得るという結果を得ている。

本稿では、現在、内閣府経済社会総合研究所が公表している最新の短期モデル（堀・青木[2003]）をベースに、期待が特に重要な役割を果たすと考えられる7つの構造方程式にフォワードルッキング変数を導入したモデルを構築し、従来の短期モデルが公表している標準的な政策シミュレーションの幾つかを行って、期待形成の如何が政策効果にもたらす相違を検討した。

なお、今回の作業は、経済社会総合研究所が公表している短期日本経済マクロ計量モデルに前向きの期待を部分的に導入し政策の波及メカニズムの相違を確認する試みであり、導かれる数値の絶対水準自体を評価することが目的ではない点に留意を頂きたい。

### 2. モデルの構造及びシミュレーションの前提

### 2.1 フォワードルッキングな期待形成導入の背景

現代の経済理論では、家計や企業等の経済主体は、現時点だけではなく、将来を踏まえ異時点間にわたる動学的最適化を行うという考え方が標準になっている。その際、期待形
成の表現が一つの課題となるが、話を理論に限定すれば、合理的期待の「仮定」がもっともポピュラーなものだろう。合理的期待形成が登場する以前のマクロ経済学では、経済主体は過去の経路情報（のみ）に依存して適応的（adaptive）に期待を形成すると仮定するバックワードルッキング・モデルの考え方が一般的であった。それに対し、合理的期待のモデルでは、経済主体は経済モデルの構造を完全に理解しており、期待は過去・現在及び将来展望から得られる全ての情報を用いて形成される。もし経済主体がモデル作成者と同様にモデル構造を熟知していれば、彼らが形成する期待値は経済構造モデルで計算導出される値と一致するだろう。こうした観点から、合理的期待形成は、「モデル整合的期待形成（model-consistent expectations）」としても知られている。

マクロ計量モデルが隆盛を極めたのは1960年代から70年代にかけてだが、当時の経済モデルは、専ら適応的期待を前提としたバックワードルッキング・モデルであった。この流れに一石を投じたのが、いわゆるルーカス批判（Lucas[1976]）である。ルーカスは、1)経済主体の科学的な分析における将来期待形成に関する合理的な仮定の必要性、2)動学的な合理性を仮定する上で必要な、一般均衡理論的モデル構築、等を指摘し、そうした条件を満たさないマクロモデルの推定パラメータは政策に伴う経済主体の反応に影響されるため安定的でなく、それに基づく政策分析等には意味がないという強力な批判を展開した。ここで経済モデルにおける伝統的な期待の扱い方について、大きな疑問が投げかけられたわけである。

この批判に対する計量モデル作成者の反応は様々なものがあったが（例えば、伴[1991]を参照）その一つとして、80年代以降の欧米では合理的期待形成を強く意識した計量モデルの構築が一般化し、学者、国際機関、欧米主要国の中央銀行、またEU委員会等において、学術研究、政策分析、予測等、多様な目的のために活用されている $ ^{1} $ 。合理的期待等、フォワードルッキング変数を含むモデルを用いれば、現在の政策変更や外的ショックのみならず、バックワードルッキング・モデルでは分析し得なかった将来予想される政策変更や外的ショックが期待の変化を通じて経済主体の現在の行動に及ぼす影響の分析も可能になる。つまり、フォワードルッキング型モデルは、政策当局が個別経済主体の反応にも配慮しつつ政策（ルール）の選択を考える際に有益なツールとなる。

日本におけるフォワードルッキング型モデルの開発事例は未だ限定的である。先駆的な例としては、伴（1983）刈屋ほか（1986）等があり、最近では、伴ほか（2002）が東アジアリンクモデルを構築している他、日本銀行からは動学的一般均衡（DGE）モデルに基づく日本経済モデルが開発・公表された（Fujiwara et al. [2004]）。

なお、本稿で繰り返し用いる「フォワードルッキング」という用語は、期待形成が現在及び過去の情報だけでなく、(現在得られる)将来の情報も踏まえて「前向きに」行われる
という広い意味で用いるものであり、厳密な意味での合理的期待を意味するものではない。

### 2.2 短期日本経済マクロ計量モデルの基本構造

「短期日本経済マクロ計量モデル」は、四半期ベースの推定パラメータ型計量モデルであり、最新のバージョンは、昨年秋に公表された(堀・青木[2003])。モデルの規模は、必要以上の複雑化は避ける一方で、各種政策等の効果が各部門に及ぼす影響をシミュレーションにより評価することができるよう、操作性の高いコンパクトなモデル(方程式総数 146 本、うち推定式 46 本)となっている。推定期間は原則として 1985 年から 2001 年(または 2002 年)である。

理論面では、財貨・サービス市場、労働市場、貨幣市場、及び外国為替市場の4市場から構成されている。このうち労働市場はオークン法則(生産関数)による財貨・サービス市場との表裏関係を基礎とする構造であり、モデルのベースは伝統的なIS-LM-BP型のフレーム・ワークである。価格は期待修正フィリップス曲線で内生化されており、その意味で、モデルは「価格調整を伴う開放ケインジアン型」ということもできる $ ^{2} $ 。

各推計式は、変数間の短期的な関係と長期的な関係の双方を説明し、いわゆる見せかけの相関を回避する観点から、エラーコレクションモデルを多用している。また、連立方程式における同時性バイアスの問題を考慮し、操作変数法により推計している。

### 2.3 短期日本経済マクロ計量モデルへのフォワードルッキングな期待の導入

本研究では、Hori et al. (2002)にならい、特に期待変数が重要な役割を果たすと思われる金利、為替、株価、地価、物価(キーデフレータ)のほか、民間経済主体として、消費関数における生涯所得(人的資本)、設備投資関数における資本のユーザーコストにフォワードルッキングな期待形成を組むこととした $ ^{3} $ 。これら7変数の具体的な定式化は以下の通りである。

## 1 ) 物価

キーデフレータである GDP デフレータは、フィリップス曲線に基づき、バックワードルッキング・モデルでは、バックワードの期待物価と、GDP ギャップで定式化される。これに対し、フォワードルッキング型モデルでは、期待物価の一部にリード変数を用いる。

$$ \Delta\ln\mathrm{P}_{\mathrm{t}}=\mathrm{f}\left(\Delta\ln\mathrm{P}_{\mathrm{t}+\mathrm{l}},\Delta\ln\mathrm{P}_{\mathrm{t}-\mathrm{l}},\mathrm{GAP}_{\mathrm{t}},\mathrm{MK}_{\mathrm{t}}\right)+\mathrm{e}_{\mathrm{t}} $$
P: GDP デフレータ、GAP: GDP ギャップ、MK: マーシャルの K（移動平均）

## 2 ) 長期金利

バックワードルッキング・モデルにおける長期金利式は、過去の金利及び過去の物価から形成される期待により定式化されていた。これに対し、フォワードルッキング型モデルでは、以下の期間構造式とした。ここで、θ₁はモデル内での制約として扱われるリスクプレミアムを示している。

$$ i_{_{l_{t}}}=\frac{i_{_{s_{t}}}+i_{_{s_{t+1}}}+i_{_{s_{t+2}}}+\cdots+i_{_{s_{t+39}}}}{40}+\boldsymbol{\theta}_{_{l_{t}}} $$

$ i_{1} $ ： 長期金利(国債金利、10年)、 $ i_{s} $ 短期金利

## 3 )名目為替レート

名目為替レートは、バックワードルッキング・モデルでは、アセットアプローチをベースにリスクプレミアムを考慮した定式化を用いている。これに対し、フォワードルッキング型モデルでは、カバーなしの金利平価式にリスクプレミアム $ \lambda_{i} $ を加味した形により決定される。

$$ \log_{e}(e_{t+1}/e_{t})+(i_{_{s_{t}}}^{^{*}}-i_{_{s_{t}}})=\lambda_{_{t}}+\mathbf{e}_{_{t}} $$

e: 名目為替レート、 $ i_{s}^{*} $ ：外国の短期金利、 $ \lambda_{t} $ ：リスクプレミアム

## 4 ) 株価、地価

東証株価指数(TOPIX)、市街地地価指数は、将来にわたる名目 GDP の割引現在価値と並行に推移していく定式化とした。

$$ \ln PSHARE_{t}=f(R_{t})+\varepsilon_{t} $$

$$ \ln PLAND_{t}=f(R_{t})+\varepsilon_{t} $$

PSHARE: 株価、R: 将来にわたる名目 GDP の割引現在価値、PLAND: 地価

## 5 )人的資本

恒常所得仮説に基づく消費関数において、エラーコレクション項の中に人的資本(HK)を使用している。バックワードルッキング・モデルでは過去の労働所得から期待生涯所得が形成されるが、フォワードルッキング型モデルでは将来の労働所得から求められる。
$$ H K_{t}=Y D_{t}+H K_{t+1}/(1+\mathsf{\uprho}) $$

HK: 人的資本、YD: 実質可処分所得、ρ: 割引率

## 6 )資本の使用者費用

バックワードルッキング・モデルでは、資本の使用者費用に含まれる実質利子率を、事後的な変数で定義した。フォワードルッキング型モデルにおいては、実質利子率を $ r_{t}=i_{l_{t}}-100\times(P_{t+4}-P_{t})/P_{t} $ として前向きの期待物価上昇率で実質化している。企業収益の現在価値として定義される資産価格の将来期待もまた資本の使用者費用を通じて投資に影響を与える。

$$ U C C_{_{t}}=\frac{(1-P V D P_{_{t}}*\tau\tau_{_{t}}-T I N C R_{_{t}})\big(R R F P_{_{t}}+(1-\tau\tau_{_{t}})r_{_{t}}-\Delta\ln P I F_{_{t+1}}\big)P I F_{_{t}}}{1-\tau\tau_{_{t}}} $$

UCC: 資本の使用者費用、PVDP: 法定減価償却の割引現在価値、τ：法人税率

TINCR: 投資税額控除率、RRFP: 資本の減価償却率、r: 利子率、

PIF: 民間企業設備投資デフレータ

### 2.4 シミュレーションの前提

#### 2.4.1 モデルの解法及び終端条件

モデルにリード変数を含むフォワードルッキング型モデルでは、t期の変数の予測作業を行う際に、 $ t+1 $ 期の値が既知であることが必要になる。その $ t+1 $ 期を求めるには、 $ t+2 $ 期がわかっていなければいけない。更に進めて考えると、t期の予測を行うには、 $ t+1 $ 、 $ t+2 $ 、……を全て求める必要があり、結局、終端条件を置いた上で全ての期を同時に解くことが必要になる。こうして解かれた解では、経済主体が形成した将来の期待変数とモデルの解として与えられる各期の値が一致することは明らかだろう。

モデルを実際に解くためには、上記の解法の構造から、終端条件（遠い将来に関する想定値）の設定が必要になる。今回の作業では、暫定的試みとして、モデルにリード変数として登場する変数だけで構成した誤差修正多变量自己回帰モデル（以下、ECVARと略記する）を構築し、そのシミュレーションから得られた80四半期（20年）先の予測値を終端条件の値として活用することにした。

より具体的には、まず1)モデルに必要な外生変数（終端条件は含まない）を全て設定し、2)ECVARで7変数について80四半期にわたる将来値を計算した上で、3)7変数の値が

ECVARの予測値と等しくなるようにフォワード変数を含む日本経済マクロ計量モデルのシミュレーションを行い、その結果を標準解（ベースライン）とした $ ^{4} $ 。政策シミュレーションでは、この標準解とインパクトを与えた場合の解を比較することで政策評価を行っている。なお、フォワードルッキング型モデルの解法としてはスタック・タイム法を用いている。
る $ ^{5} $ 。

#### 2.4.2 ポリシールール

シミュレーションの結果は、財政金融政策の前提（ルール）に依存する。また、政策ルールの仮定は、経済主体の将来期待を形成する上で重要な役割を果たす。すなわち、フォワードルッキング型モデルでは、各経済主体が将来の経済状況に対して財政金融当局が行う政策を事前に予測し、それを踏まえた行動を取るため、政策ルールに基づく将来の政策当局の行動が、経済主体の現在の行動に影響を与える。

## (1) 財政政策ルール

フォワードルッキング型モデルでは、財政支出(実質)一定のもとで、財政赤字または累積財政赤字がECVARモデルで求められた均衡解から乖離すると、税率(法人税率、個人所得税率、消費税率、関税、その他関税率)が調整される形での政策反応関数を設定した。

$$ \Delta\mathfrak{r}_{_{t}}=\mathrm{f}\Big(S B G V_{_{t}}-S B G V_{_{t}}^{*},B G V_{_{t}}-B G V_{_{t}}^{*}\Big) $$

τ：税率、SBGV：一般政府累積財政赤字、SBGV*：均衡一般政府累積財政赤字、

BGV：一般政府財政バランス、BGV*：均衡一般政府財政バランス

これにより、例えば、財政赤字により将来税率が引き上げられることが予測される場合、家計の人的資本(生涯所得)を引き下げることから消費を抑制する効果が働く一方、企業に対しては、将来の企業所得が引き下げられることが株価低下を通じて設備投資を抑制する、というメカニズムが働く。

これに対し、バックワードルッキング・モデルでは、これまでの経済社会総合研究所の短期日本経済マクロ計量モデルによる財政支出拡大シミュレーションの慣例に従い、財政支出（実質）を外生とし、税率も（財政赤字の値に関係なく）外生を仮定している。

## (2) 金融政策ルール
フォワードルッキング型モデルによる金融政策ルールは、これまでのバックワードルッキング・モデルと同一とした。すなわち、金融当局のスタンスを反映する政策反応関数により短期金利が決定され、その金利水準の下で、貨幣需要を満たすように貨幣供給量が定まる(貨幣供給は、需要に応じて完全にアコモデートされる)。具体的には、金融当局が、物価安定を図るため、物価上昇率の均衡からの乖離及び景気の状況(GDP デフレータ上昇率のトレンドからの乖離と稼働率で代替)に応じて短期金利をコントロールすることを前提としている。

$$ i_{_{s\mathrm{t}}}=\mathrm{f}\left(\Delta\ln P_{_{t}}-\Delta\ln P^{*}{_{t}},G A P_{_{t}}\right) $$

$ \Delta \ln P^{*} $ ：均衡 GDP デフレータ上昇率

#### 2.4.3 非予見ケースと予見ケース

フォワードルッキング型モデルでは、政策などの外的ショックが予め予見されていた場合の効果を分析することが可能となる。そこで、フォワードルッキング型モデルでは、非予見ケースと予見ケースの2ケースについてシミュレーションを行った。

非予見ケースでは、シミュレーションの開始期と政策ショック期が同一であり、経済主体が予めショックを予想して行動することを想定していない。これに対し、予見ケースでは、シミュレーションを政策ショック期より以前（本稿では4四半期前）に開始する。これにより、経済主体が政策ショック以前から将来の政策ショックを予見して行動する効果をみることが可能となる。

### 3. シミュレーション結果

上記を踏まえ、以下では、各シミュレーションについて、非予見ケース、予見ケース、及び比較の観点からバックワードルッキング・モデルを用いた場合についても行った。

### 3.1 財政政策シミュレーション

#### 3.1.1 実質公的固定資本形成の継続的拡大

## (1) 非予見ケース

実質公的資本形成を標準ケースの実質 GDP の 1% 相当分だけ恒久的に増加した場合、第 1 期目の実質 GDP へ効果はそれほど変わらないものの、以後その効果の減衰の程度(速度)は、実質 GDP、GDP ギャップともにバックワードルッキングに比べ大きくなる(図 1)。これはフォワードルッキングの場合、将来時点での税率の上昇による生涯所得の減少などの要因が、現在の消費の低下に強く働くことによる。設備投資への影響は、フォワードルッキ
ングの場合では、長期金利の上昇がバックワードルッキングと比較して小幅にとどまるため、資本の使用者費用の上昇も同様に小さくなり、設備投資の減少幅は小幅にとどまる。

GDP デフレータの動きをみると、フォワードルッキングの方が物価の上がり方が少しだけ大きいが、その差はそれ程大きくない。これは、(1)式でみたように、財・サービスの価格は粘着性があり、価格調整には時間がかかることを想定し、長期金利や為替レートの定式化と異なり、バックワードルッキングの要素も含めた形で GDP デフレータの定式化を行ったことによる要因が大きい。

為替レートをみると、フォワードルッキングでは若干の円安で推移している。政府支出拡大が為替レートに及ぼす影響は、ポートフォリオアプローチによれば、金利上昇による為替増価効果と、リスクプレミアムの上昇(経常収支赤字の増大)による減価効果のどちらが大きいかで決まることになるが、本シミュレーションでは、先行きの短期金利はリスクプレミアム要因としての経常収支対名目GDP比が悪化して推移していることにより、若干の円安となっている。

財政バランスは、財政支出拡大のため赤字となるが、フォワードルッキングの場合、一般政府財政バランスの悪化に対応して消費税、法人所得税、個人所得税などの税率が調整され、徐々に改善へ向かっていく。バックワードルッキングでは、そのような財政バランスを回復に向かわせるメカニズムは存在しないため、悪化した状態が継続する。

なお、前節で述べたように、フォワードルッキング型モデルと異なり、バックワードルッキング・モデルでは税率は外生を仮定している。したがって、ここでのフォワードルッキングとバックワードルッキングの結果の差には、財政政策ルールによる差も含まれることになる。そこで、純粋に期待変数の定式化のみによる相違を比較するため、バックワードルッキング・モデルにもフォワードルッキング型モデルと同一の財政政策ルール（(8)式）を組み込んだシミュレーションも行ったが、財政バランス以外の変数について、上記で述べた特徴に大きな差は見られなかった(付図1) $ ^{6} $ 。

## (2) 予見ケース

フォワードルッキングで政府支出拡大が予見されていた場合として、政策の発動を４四半期前から予想していた場合のシミュレーションを行った。結果は非予見ケースと類似しているが、主な相違点として、将来の政府支出拡大による金利上昇を予見して、施策発動以前から長期金利が上昇する点があげられる。このため、実際に政府支出が拡大されるまでの期間の実質GDPは標準ケースよりむしろ低下する。また、政策が発動された期の需要創出効果(実質GDPに与えるインパクト)は、予見されていなかった場合に比べ、小さくなる。
#### 3.1.2 法人所得税减税

## (1) 非予見ケース

法人所得税を名目 GDP の 1% ポイント相当額だけ恒久的に減税した場合、バックワードルッキング、フォワードルッキングとも設備投資は増加する(図 2) $ ^{7} $ 。また、フォワードルッキングの方が、先行きの金利低下期待による為替の減価、長期金利の低下による資本の使用者費用の低下などにより増加幅はやや大きくなる。一方、消費はバックワードルッキングでは増加していたのに対し、フォワードルッキングでは減少に転じる。これは、フォワードルッキングでは財政バランスを調整するメカニズムから将来の個人所得税増税が見込まれるため、人的資本が減少するためである。実質 GDP への影響は、消費減少の効果により、フォワードルッキングの方が小さく、GDP ギャップへの影響は一度マイナスで推移した後、(グラフには示されていないものの)緩やかに標準ケースに収束する。

為替レートは、減価するという結果となった。これは、経常収支赤字の効果もあるが、今回のモデルでは、金利の影響もある。すなわち、法人税減税は資本の使用者費用を低下させ、潜在 GDP を高める効果を持つ。その結果、GDP デフレータは中長期的に下落し、先行きの金利が低下している。

財政バランスは、減税により悪化するものの、フォワードルッキングでは、調整メカニズムにより赤字幅は縮小していく。

## (2) 予見ケース

法人税減税が予見されていた場合では、先行きの内外金利差を反映して、施策発動前より為替は減価するという結果となった。為替減価は輸出を増加させ、設備投資を増加させるが、インパクト以降は予見されていない場合と比較して大きな差はない。

### 3.2 金融政策シミュレーション（マネーサプライ縮小）

## (1) 非予見ケース

マネーサプライを1年間かけて漸減的に1％低下させた後、そのレベルを継続すると、金融市場の均衡を達成するように短期金利が上昇し、それに応じて長期金利も上昇する(図3)。為替レートの増価幅は、フォワードルッキングの方が大きくなり、オーバーシュートが見られる。また、為替増価により輸出が抑制されるため、特にインパクト当初において、実質GDPの減少幅がフォワードルッキングの方がより大きくなっている。

需要項目をみると、金利が上昇するため、設備投資が減少する。消費は、フォワードルッキングの方がやや低くなる時期もあるが、バックワードルッキングとフォワードルッキングの差は大きくない。これは、マネーサプライを減少させた場合、フォワードルッキング
グにおける人的資本が減少するものの、一方で物価下落による所得下支え効果が働くためである。

GDP デフレータは、バックワードルッキングと比べフォワードルッキングの方が、物価の先行き低下期待や GDP ギャップの低下が大きいことなどから最初に大きく低下し、2－3年後に横ばいとなる。バックワードルッキングでは、過去の効果が影響を与えるためその後も低下を続ける。

## (2) 予見ケース

マネーサプライの減少が予見されていた場合、先行きの短期金利上昇期待から施策発動に先立ち為替レートが増価し、長期金利が上昇する。これらの効果により、貨幣供給量の減少を予見した時点より設備投資は減少し、実質 GDP への効果はマイナスで推移する。中期的には、予見されない場合と比較して大きな差は見られない。

### 3.3 一時的ショックと恒久的ショック

次に、実質公的固定資本形成拡大及びマネーサプライ縮小ケースについて、一時的なショックを与えたシミュレーションを行った。

#### 3.3.1 実質公的固定資本形成の一時的拡大

## (1) 非予見ケース

実質 GDP への影響はフォワードルッキングとバックワードルッキングでほとんど変わらない。財政支出の一時的な拡大により、一時的に短期金利が上昇し、バックワードルッキングでは長期金利も一時的上昇が見られる。フォワードルッキングでは将来の短期金利の低下を見越してほとんど変化しない。短期的な所得上昇から消費は増大するが、その効果はバックワードルッキングのケースよりもさらに小さくかつ一時的なものとなる。為替レートも、将来の金利が変化しないため、ほとんど変化しない。また、失業率は一時的に低下するが、2 - 3 年でその効果はなくなる(図 5)。

## (2) 予見ケース

未予見ケースと予見ケースとの比較では、政策が一時的であるため、ほとんど差がなくなっている。具体的には、短期金利へのインパクトが将来ゼロに収束するため、長期金利や為替レートは変化しない。

#### 3.3.2 マネーサプライの一時的縮小

## (1) 非予見ケース

マネーサプライを 1 年間かけて漸減的に 1% 低下させた後、そのレベルをもとに戻した場合、短期金利の一時的な上昇により、資本のユーザーコストが一時的に上昇することから、
設備投資が減少する(図6)。フォワードルッキングでは、先行きの短期金利を期待して長期金利が上昇しないことから資本の使用者費用がバックワードルッキングと比較して上昇せず、その結果、設備投資への影響がより小さくなっている。

## (2) 予見ケース

財政シミュレーションの場合と同様に、非予見ケースとの差は小さい。

### 4. 結論および今後の課題

本稿では、短期日本経済マクロ計量モデルに、主要変数についてフォワードルッキングな期待形成を、リード変数を用いる形で試験的に導入し、各種シミュレーションを行った。その際、フォワードルッキングな期待形成を導入したモデルでは、財政政策のルールとして財政赤字または累積財政赤字がECVARモデルで求められた均衡解を超えると、税率が調整されるという政策反応関数も導入した。

主な結果としては、財政支出拡大シミュレーションでは、フォワードルッキングの方がバックワードルッキングよりも早く需要拡大効果が減衰する可能性が示された。また、金融政策シミュレーションでは、金利や為替がフォワードルッキングになることにより、その効果が早期に現れるという傾向が見られた。フォワードルッキング型モデルで政策が予見されていた場合、経済主体は政策を見越して自らの行動を変更するため、政策によっては政策発動に先立ち効果が表れる。また、政策が一時的な場合、フォワードルッキングとバックワードルッキングの結果の差は限定的なものとなった。

今後の課題としては、合理的期待（モデル整合的期待）を採用したフォワードルッキング型モデルの構築、財政再建のルールをより明示的に想定した分析、金融政策のルールとして、インフレーション・ターゲッティングやプライスレベル・ターゲッティングを想定した分析等が考えられる。

もとより、計量モデルには唯一絶対的なもの、というのは存在しないが、当研究所においては、今後も経済に対する理解を深め、政策評価分析を適切に行う観点から、モデルの開発に努めてゆきたい。
刈屋武昭他、「計量経済モデルへの合理的期待予想仮説の導入とインフレ・為替分析への応用」、経済分析、第105号、1986年、経済企画庁経済研究所

伴金美他「東アジアリンクモデルの構築とシミュレーション分析」、経済分析、第164号、2002年、経済企画庁経済研究所

伴金美「マクロ計量モデル分析 - モデル分析の有効性と評価」、1991年、有斐閣

伴金美「合理的期待形成仮説に基づく日本経済のマクロ計量モデル」、日本経済の構造分析 p.63-84、1983 年、創文社

堀雅博・青木大樹「短期日本経済マクロ計量モデルの構造と乗数分析」、ESRI Discussion Paper Series No.75、2003年、内閣府経済社会総合研究所

堀雅博・鈴木晋・萱園理「短期日本経済マクロ計量モデルの構造とマクロ経済政策の効果」、経済分析、第157号、1998年、経済企画庁経済研究所

増淵勝彦他「第5次版EPA世界経済モデル-基本構造と乗数分析-」、経済分析、第139号、1998年、経済企画庁経済研究所

Brayton, F and E. Mauskof, “The Role of Expectations in the FRB/US model” Federal Reserve Bulletin, 1997, 83, 227-245.

Brayton, F and P. Tinsley, “A Guide to FRB/US, A Macroeconomic Model of the United States” FRB staff working paper, 1996.

Fujiwara, I., N. Hara, Y. Hirose and Y. Teranishi, "The Japanese Economics Model: JEM" BOJ Working Paper No.04-03, March 2004, Bank of Japan.

Helliwell, John F. "Comment," in Evaluating Policy Regimes: New Research in Empirical Macroeconomics, ed. by Bryant, R. P. Hooper and C. Mann Brookings Institution, 1993. pp. 416-25.

Hori, M., T. Tanabe, M. Yamane, and D. Aoki, “Monetary Policy and Liquidity Trap”, ESRI Discussion Paper Series No.23, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, 2002.

Laxton et al. (1998) “MULTIMOD Mark III: The core Dynamic and Steady-state Models,” IMF Occasional Paper 164.

Lucas, Robert E. “Economics Policy Evaluation: A Critique,” Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, vol. 1, 1976, pp. 19-46.

Roeger, W. and J. in't Veld, "QUEST II: a Multi Country Business Cycle and Growth Model," Economic Papers 123, Directorate-General for Economic and Financial Affairs, European Commission.
図1 実質公的固定資本形成を実質GDPの1%相当額だけ継続的に拡大
図2 法人所得税を名目GDPの1％相当額だけ減税
図3 貨幣供給量（M2+CD）を 1％相当額だけ継続的に縮小
図3 貨幣供給量（M2+CD）を 1％相当額だけ継続的に縮小

※ 短期金利のデータ（RCD）は、2004Q4までゼロ金利が続いていると仮定している。
図4 実質公的固定資本形成を1年目のみ実質GDPの1%相当額だけ拡大
図5 貨幣供給量（M2+CD）を1％相当額だけ一時的に縮小
図5 貨幣供給量（M2+CD）を1％相当額だけ一時的に縮小

※ 短期金利のデータ（RCD）は、2004Q4までゼロ金利が続いていると仮定している。
付図1 実質公的固定資本形成を実質GDPの1%相当額だけ継続的に拡大（バックワードに税率調整を仮定した場合）
## 付属資料Ⅰ 短期日本経済マクロ計量モデルの方程式体系（forward-looking 变数）

【方程式凡例】

1) 階差系列	DEL(i:X)	: X-X_{i}
2) 関数	GR(X,i)	:(X-X_{i})/X_{i}
GRY(X)	:(X-X_{4})/X_{4}
EXP(X)	: e^{x}
MAX(X,v)	: X<v>の場合にvを代入
3) ダミー変数
4) その他
D_{t1}C_{t2}	: t_{1}期 ~ t_{2}期の間継続するダミー変数
D_{t1}	: t_{1}期1期のみのダミー変数
D_{t1}C	: t_{1}期以降継続するダミー変数
CRSQ: 自由度修正済み決定係数、SER: 推定の標準誤差、DW: ダービン・ワトソン比()は係数t値
CERR	: コンスタント項修正係数(1 or 0)
ERTS_xx	: 誤差修正項

## 1 ) 人的資本の割引現在価値

JE_HK = JE_HK(+1) / ((1+0.07) $ ^{**} $ (1/4)) + JA_HK(+1) / ((1+0.07) $ ^{**} $ (1/4)) + ERT_HK

## 3 ) 名目 GDP の割引現在価値

## 4 ) 民間最終消費支出 (実質)

DEL(1: LOG(JA_CP)) = -0.161562 * (LOG(JA_CP(-1)) - LOG((JE_HK(-1) + (JA_NWCV(-1)) / JA_PCP(-1))) * (1 - 0.560059)
*(JA_YDV(-1) / JA_PCP(-1)) * 0.560059 * EXP(-2.102095) * EXP(0.000627 * JA_TIMEV(-1)))
(-3.154236)
+ 0.426755 * SUM(I = -2 TO 0: DEL(1: LOG(JA_YDV(I) / JA_PCP(I))) / 3
(1.777542)
+ 0.220670 * DEL(1: DEL(1: JA_RTCI(+1))) * JA_D892901(+1)
(0.565311)
+ 0.641643 * DEL(1: DEL(1: JA_RTCI(+1))) * JA_D892901
(1.182288)
+ 3.013614 * DEL(1: DEL(1: JA_RTCI(+1))) * JA_D972981
(5.432545)
+ CERR * ERT_IFP

[CRSQ:0.516732, SER:0.010811, DW:2.134153]

## 2 )民間住宅固定資本形成(実質)
(-2.497285)

+ CERR * ERT _ IHP

[CRSQ:0.476911, SER:0.027730, DW:2.151919]

## 55 )GDP デフレータ (消費税除く)

$$ \begin{aligned}DEL(1:LOG(JA\_{P}GDPAT))&=-0.000155*1\\&(-0.113356)\\&+-0.009257*LOG(JA\_{P}GDPAT(-1))-LOG((EXP(0.588134-0.004601*JA\_{T}IMEV(-1))*1.108658\\&*SUM(i=-1TO10:JA\_{M}K(i)/12)))\\&(-0.810421)\\&+0.208724*DEL(1:LOG(JA\_{P}GDPAT(+1)))\\&(1.224202)\\&+0.196086*DEL(1:LOG(JA\_{P}GDPAT(-1)))\\&(1.429884)\\&+0.057126*LOG(JA\_{G}DPGAP/100)\\&(1.863669)\\&+CERR*ERT\_{P}GDP\end{aligned} $$

[CRSQ:0.412733, SER:0.003127, DW:2.190996]

## 111 ) 個人税及び罰金、手数料

$$ \begin{aligned}LOG((JA_{-}TYPV+JA_{-}CRT2*JA_{-}TPSV)/(JA_{-}TYPV(-1)+JA_{-}TPSV(-1)))&=LOG(JA_{-}CRT2)\\&+0.006071*1\\&(0.716814)\\&+0.108342*LOG((EXP(-5.016509)*(JA_{-}YWIV(-1)+JA_{-}YICV(-1))**1.150294\\&(*JA_{-}YIEV(-1)**0.129983)/(JA_{-}TYPV(-1)+JA_{-}TPSV(-1)))\\&(1.228297)\\&+0.541683*DEL(1:SUM(I=-1TO0:LOG(JA_{-}YWIV(I)+JA_{-}YICV(I))))\\&(1.643238)\\&+-0.113581*DEL(1:LOG(JA_{-}YIEV(-1)))\\&(-1.131281)\\&+-0.45866*DEL(1:LOG(JA_{-}TYPV(-1)+JA_{-}TPSV(-1)))\\&(-3.842176)\\&+CERR*ERT_{-}TYPV\end{aligned} $$

[CRSQ:0.24868, SER:0.055955, DW:2.065385]

## 115 )その他関税

$$ \begin{aligned}DEL(1:LOG(JA\_{O}ITAXV))=&\quad LOG(JA\_{C}RT)\\&+3.058563*1\\&+1.08984*LOG((JA\_{G}DPV(-1)+JA\_{M}FUELV(-1))/JA\_{O}ITAXV(-1))\\&+0.194319*DEL(1:LOG(JA\_{M}FUELV))\\&+CERR*ERT\_{O}ITAXV\end{aligned} $$

[CRSQ:0.537397, SER:0.049734, DW:2.099076]

## 120 )関税

JA\_TCSTV =JA\_CRT * (JA\_RTCST * JA\_MGSV)

## 131 )利付国債利回り (10 年物)

JA_RGB = (JA_RCD + JA_RCD(+1) + JA_RCD(+2) + JA_RCD(+3) + JA_RCD(+4) + JA_RCD(+5)
+ JA_RCD(+6) + JA_RCD(+7) + JA_RCD(+8) + JA_RCD(+9) + JA_RCD(+10) + JA_RCD(+11)
+ JA_RCD(+12) + JA_RCD(+13) + JA_RCD(+14) + JA_RCD(+15) + JA_RCD(+16) + JA_RCD(+17)
+ JA_RCD(+18) + JA_RCD(+19) + JA_RCD(+20) + JA_RCD(+21) + JA_RCD(+22) + JA_RCD(+23)
+ JA_RCD(+24) + JA_RCD(+25) + JA_RCD(+26) + JA_RCD(+27) + JA_RCD(+28) + JA_RCD(+29)
+ JA_RCD(+30) + JA_RCD(+31) + JA_RCD(+32) + JA_RCD(+33) + JA_RCD(+34) + JA_RCD(+35)
+ JA_RCD(+36) + JA_RCD(+37) + JA_RCD(+38) + JA_RCD(+39) ) / 40 + JE_RPREM

## 133 )東証株価指数

$$ \begin{aligned}LOG(JA\_{R}SHARET*JA\_{P}SHARE/JE\_{P}LGDPE)\quad=&\quad-0.351736*1\\&(-1.462161)\\&+0.919693*LOG(JA\_{R}SHARET(-1)*JA\_{P}SHARE(-1)/JE\_{P}LGDPE(-1))\\&(16.265923)\\&+0.117443*DEL(1:LOG(JA\_{Y}CVAT(-2)))\\\end{aligned} $$