Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## (3) 自治体における取組事例

上記のとおり、高齢化の状況等は地域によって様々であり、地域包括ケアシステムの構築に向けた取組みも、各地域の実情に応じて進める必要がある。

以下では、自治体における取組事例として、単身高齢者の増加や地域での空き家の増加等に対応しつつ、高齢者が安心して暮らせる地域づくりに取り組んでいる鳥取県南部町の事例と、都市部において高齢化が進む団地において高齢者が安心して暮らせるまちづくりに取り組んでいる千葉県柏市の事例を紹介する。

## ○鳥取県南部町～空き家等を活用した住まいの確保～

鳥取県西部に位置する南部町は、2004（平成16）年に西伯郡西伯町と会見町が合併して誕生した、人口11,568人（2013年）の町である。近年人口減少が緩やかに進んでおり、2013（平成25）年における高齢化率（人口全体に占める65歳以上高齢者の割合）も31％と、全国平均（25%）を上回っている。特に団塊の世代の高齢化

により、一人暮らしや閉じこもりがちな高齢者が増加する一方、低所得高齢者や軽度者向けの住まいが地域に不足していることが課題となっていた。

そこで、地域の中での住まい・居場所づくりに向けて「鳥取型地域生活支援システムモデル事業（地域コミュニティホーム）」の取組みが始まった。空き家等の既存の建物を改修して高齢者の共同住宅を運営することにより、利用者負担を安価に抑えることで、主に
低所得の独居高齢者が地域住民とのつながりの中で暮らせる住まいの構築を図るモデル事業である。実施の主体は地域住民組織「南部町東西町地域振興協議会」であり、見守りや配食といった生活支援サービスを地域住民が必要に応じて提供する一方、医療機関や介護サービス事務所と連携して訪問診療・訪問介護などを必要な時に提供するという体制がとられた。行政はモデル事業のマッチングや財政面での支援を行った。

その結果、「在宅介護」の持つ地域の人間関係維持と「施設サービス」の持つ安心感の提供の両者を併せ持つ「第三の住まい」が実現され、低所得の独居高齢者もできる限り住み慣れた地域で安心して暮らし続けることが可能となった。

千葉県柏市～高齢化が進む団地における取組み～

千葉県柏市は、東京都のベットタウンとして発展した、人口406,973人（2014年）の市である。高齢化率は全国平均や千葉県の平均を下回っているが、2010（平成22）年から2030（平成42）年にかけて75歳以上人口は2.17倍になると見込まれており、全国の伸び（1.61倍）や千葉県の伸び（2.02倍）を上回る見込みとなっている。そのような柏市の中で、高齢化率が40％を超えている地域がある。1964（昭和39）年度から管理が始まった豊四季台団地では、当時約1万人だった人口が約6,000人程度になるとともに、高齢化率が40％を超えている。また、独居や高齢者のみの世帯も多いため、高齢者が安心して暮らせる仕組みづくりを進める必要があった。

こうした状況を背景として、超高齢・長寿社会に対応したまちづくりを提案し、産学官一体での取組を実践することを目的として、2009（平成21）年に柏市、東京大学高齢社会総合研究機構、UR都市機構の三者で「柏市豊四季台地域高齢社会総合研究会」を発足した。

この取組みでは、柏市の目指す姿を「医療、介護、予防、住まい、生活支援サービスが一律的に提供され、いつまでも住み慣れた地域で暮らすことができる社会」と位置づけた。さらに、具体的な手法として、在宅医療を含めた真の地域包括ケアシステムの実現に向けて、①地域のかかりつけ医が合理的に在宅医療に取り組めるシステムの日本のモデルを実現、②サービス付き高齢者向け住宅と在宅医療を含めた24時間の在宅ケアシステム
を組み合わせた日本のモデルの実現、③地域の高齢者が地域内で就労するシステムを構築し、できる限り自立生活を維持（生きがい就労の創成）を掲げ、取組みを進めている。

また、地域包括ケアシステムの構築に向けたモデル拠点として、豊四季台団地に、サービス付き高齢者向け住宅に様々な医療・介護サービス、子育て支援施設等を組み合わせた拠点を整備し、豊四季台団地内にとどまらず、周囲の地域も含め、地域包括ケアシステムの具体化に向けた取組みを進めている。

## コラム

## 地域包括ケアシステムと地域における保健師の活動

地域包括ケアシステムとは、医療、介護、介護予防、住まい及び自立した日常生活の支援が包括的に確保される体制のことをいう。

地域における保健師の保健活動について厚生労働省が示している指針では、以下のように地域における保健師の保健活動について記述されており、地域のケアシステムの構築等が明記されている。(一部引用)

## ①地域のケアシステムの構築

保健師は、健康問題を有する住民が、その地域で生活を継続できるよう、保健、医療、福祉、介護等の各種サービスの総合的な調整を行い、また、不足しているサービスの開発を行うなど、地域のケアシステムの構築に努めること。

## ②予防的介入の重視

保健師は、あらゆる年代の住民を対象に生活習慣病等の疾病の発症予防や重症化予防を徹底することで、要医療や要介護状態になることを防止するとともに、虐待などに関連する潜在的な健康問題を予見して、住民に対し必要な情報の提供や早期介入等を行うこと。

③地区活動に立脚した活動の強化

保健師は、地区活動（訪問指導、健康相談、健康教育及び地区組織等の育成等）により、住民の生活の実態や健康問題の背景にある要因を把握すること。また、地区活動を通じてソーシャルキャピタル（地域に根ざした信頼や社会規範、ネットワークといった社会関係資本等）の醸成を図り、それらを活用して住民と協働し、住民の自助及び共助を支援して主体的かつ継続的な健康づくりを推進すること。

④地域特性に応じた健康なまちづくりの推進保健師は、ライフサイクルを通じた健康づくりを支援するため、ソーシャルキャピタルを醸成し、学校や企業等の関係機関との幅広い連携を図りつつ、社会環境の改善に取り組むなど、地域特性に応じた健康なまちづくりを推進すること。

このように、保健師は、地域の健康課題を主体的に捉えて明らかにし、住民に対する直接的な保健サービスの提供や総合調整、地域保健関連施策の企画・立案・実施等を通じて、住民の健康の保持増進のための重要な役割を担っている。

## コラム

## 「地域を見守る」社会貢献活動～明治安田生命保険相互会社の取組み～

## (「子どもの命・安全を守る」活動に「ご高齢者等の見守り」活動を加え、「地域を見守る」活動へ発展)

少子高齢化と人口減少が各地で進み、地域社会が、高齢者の単独・単身世帯の増加や孤立化などの課題に直面する中、住民が住み慣れた地域で安心して暮らし続けることができるよう、様々な主体による見守りや支えあいの取組みが行われている。

明治安田生命保険相互会社では、2014（平成26）年9月から全国の支社・営業所に所属する約3万5千人の職員が行っている日々の訪問活動を地域社会に生かす取組みとして、「地域を見守る」社会貢献活動を開始
# 第1部 人口減少社会を考える —希望の実現と安心して暮らせる社会を目指して—

している。同社では、2006（平成18）年から警察庁の協力のもと地域における「子どもの命・安全を守る」活動を推進してきたが、高齢者単独世帯等の増加を踏まえて、それまでの取組みに「ご高齢者等の見守り」活動を加え、「地域を見守る」活動として発展させたものである。

## （「活動プレート」や職員研修により見守り活動を効果的に推進）

この活動の主な担い手は、全国に約1,000

このような活動の開始に当たって、同社では全職員向けに携行営業端末で視聴できる映像教材と手順・解説書等を提供しており、活動の趣旨や具体的な手順等とともに、どのような異変が通報の手掛かりとなるかについて研修を実施している。実際に活動を始めて、既に「玄関ドアが数センチ開いたままの家の中で倒れている高齢者を発見した」「ケガをして泣いている小学生の状況を確認し、小学校まで連絡のうえ、送り届けた」等の成果が挙がっている。

## (活動ポスターにより、地域における周知や理解を推進)

各支社・営業所では、自社作成の活動ポスターを揭示し、職員が訪問先に活動用チラシ箇所ある支社・営業所の職員で、本社の事務局から活動支援ツールとして、全員にネック・ストラップ付「活動プレート」が配付されている。各職員は、このプレートに担当地区の最寄りの警察署・小学校・自治体等の緊急時連絡先を記入のうえ常時、携行しており、営業活動の中で通報を要する事態や異変（例えば、郵便物がポストからあふれている、同じ洗濯物が何日も干されている等）に気付いた場合、記入した連絡先窓口へ報告をすることになっている。

を届けるなど、地域に「さりげない」見守り活動を知ってもらいながら、そうした取組みの大切さの理解浸透を図っている。今後も、子どもが健やかに育ち、また、高齢者をはじめ住民の誰もが安心して笑顔で過ごせるような地域づくりに貢献していくため、この活動をしっかりと根付かせ発展させていく方針である。

ここでは、生命保険会社の取組みとして明治安田生命の事例を紹介したが、このほかにも、郵便局、宅配、新聞、生協、電気、水道、ガスなど、地域に根ざして活動する多くの事業者による見守り活動が、自治体とも連携しつつ始められており、各地域において、人口減少に直面しながらも、住民生活の安心に向けた取組みが進められている。
## 「地域を見守る」社会貢献活動

地域の方々が安心して暮らせる地域・社会環境づくりに貢献したい。

その思いから当社では、これまでの「子どもの命・安全を守る」活動に「ご高齢者等の見守り」活動を加え、「地域を見守る」社会貢献活動として、明治安田生命労働組合と共同で実施しています。日々の営業活動を通じて、不測の事態を未然に防ぎ、地域の安心・安全を見守ります。

## 「子どもの命・安全を守る」活動

犯罪等の被害にあい、またはあいそうになって助けを求めてきた子どもの保護

事件発生を認知したときの110番通報と学校連絡

被害にあいそうな危険な場所等を発見した場合や、

不審な車や行動を見かけた場合の情報提供

## 「こ高齢者等の見守り」活動

日常と比べて明らかな異変が見られた場合に自治体等へ連絡

例）同じ洗濯物が、干されたままの状態が続いている

・郵便物等が、ポストからあふれた状態が続いている

・雨戸やカーテンが閉まったままの状態が続いている等

## 「活動プレート」(中面)

「明治安田生命作成の活動ポスター」

## 2 小さな拠点（多世代交流・多機能型）

## (地域の社会資源を最大限有効に活用し必要なサービスの確保を)

これまでの福祉政策は、基本的には、高齢者、障害者、児童など対象者固有のニーズに対応したサービスを育成・推進することにより、質の高い専門的サービスの提供に寄与してきた。一方、今後の人口減少を見据えれば、特に中山間地域等では、高齢者福祉、障害者福祉、児童福祉などの各制度に基づき、これまで対象者別に提供されてきたサービスをより効果的・効率的に提供する体制を構築し、また地域交流・地域支え合いの拠点としての機能を強化する必要がある。

このため、「地域住民生活等緊急支援のための交付金」（地方創生先行型）のメニューとして「多世代交流・多機能型福祉拠点の推進」を設け、地域の福祉ニーズに対応した多世代交流・多機能型の拠点作りを推進している（図表2-2-7）。
## 図表2-2-7 小さな拠点（多世代交流・多機能型）の概要

## 地方における多世代交流・多機能型支援の推進

【基本方針（平成26年9月12日まち・ひと・しごと創生本部決定）】（抜粋）

中山間地域等において、地域の絆の中で高齢者をはじめ全ての人々が心豊かに生活できるよう、小さな拠点における制度縦割りを排除した「多世代交流・多機能型」の生活サービス支援を推進する。

## 高知県で整備が進む地域福祉の拠点「あったかふれあいセンター」

## ☐ 過疎地住民の生活を支え孤立を防ぐ

高知県大豊町は、高知市から40kmほど北にある山間部に位置する町。険しい山々に囲まれた町の中央には吉野川が雄大に流れ、自然豊かなところである。かつては2万人を超えていた町の人口は、現在およそ4,300人、高齢化率は実に55%を超える中、町内80を超える集落のそれぞれで、住民が昔から住む土地で生活している。

このような環境の中、町の地域福祉に「大豊町あったかふれあいセンター」が重要な役割を果たしている。これは、高知県が県内で整備を進める「あったかふれあいセンター」の一つで、大豊町が実施する事業として町の社会福祉協議会が運営している。

このセンターでは、高齢者や障害者らの通所型のサロンや地域に出向いてのミニデイサービスなどを行っているほか、あわせて送迎時に行政機関での手続きや買い物などの支援を行い、また自宅への訪問による見守り支援も行っている。

過疎化・高齢化が進む中、それぞれの集落に住む高齢者や障害者は、外出して他の住民と交流する機会が乏しく、またサロンや生活支援を供給する民間福祉サービスが少ない状況の中、このセンターの取組みは町の住民生活の大きな支えとなり、また孤立防止の役割も果たしている。
大豊町あったかふれあいセンターの 拠点の概観 (1階の一部分で実施)

大豊町あったかふれあいセンターでの 活動の様子

## ○多世代の多様なニーズに応える総合福祉拠点として県内で整備を推進

高知県では、このような「あったかふれあいセンター」の整備を2009（平成21）年度から独自に進め、今では県内28市町村の38拠点176サテライトで運営されるに至った（平成26年度末現在）。

この背景には、県内で人口減少・高齢化が急速に進む中、それぞれの地域が共通して抱える課題がある。これまで地域が担ってきた支えあいの力が弱まる一方、子育て、介護、障害者支援など多様なニーズがありながらも、利用者が少ないため民間事業者の進出が進まず、各サービスの提供体制を別々に整備することが非効率となってしまっていたのである。

このような課題を解消し、多世代の多様なニーズに応えるため、また、既存制度によるサービスでは担いきれない、「集い」「学び」「交流」「買い物」など「制度の隙間」のニーズにも併せて応えていく総合的な地域福祉の拠点として、県の支援のもと市町村の事業として「あったかふれあいセンター」の整備が進められた。そこでは、高齢者、障害者、子ども等を問わず、日中の居場所・見守りの場の提供、訪問、相談を実施し、住民の生活を支えている。

また、センターによっては、更にサテライト拠点を自治体内の集会所などに設け、それぞれの地区や集落の住民がより身近に利用しやすくする工夫もなされている。

高知県「あったかふれあいセンター」の取組概要

地域福祉計画での位置づけや地域福祉コーディネーターの配置によって、地域の課題・住民ニーズに即した支援を実施

この「あったかふれあいセンター」の取組みの特徴の一つとして、拠点で実施するメニューは各市町村が決定をした上で、市町村の多くで地域福祉計画に位置づけていることがあげられる。これにより、各地域のニーズに即した支援が可能となり、上記で紹介した大豊町以外にも、子育て中の母親への相談支援に力を入れたセンターや、介護保険事業と連携して運営するセンターなど、地域のニーズに即した運営がなされている。

また、それぞれのセンターに共通して「地域福祉コーディネーター」が配置されている点も特徴的である。彼らが、地域の生活課題に応じたサービスづくりや、把握した個々の
住民の生活課題を支援するための専門機関へのつなぎのほか、地域で住民同士が支え合う体制構築の支援の役割も担う。さらに、県ではこの「地域福祉コーディネーター」に対する研修を実施してその人材育成を図っており、こうして県内の各拠点の平準化に努めている点も注目すべきである。

今後、県がこれらのセンターの整備を進めるに当たって、拠点の追加のほか、安定した財源の確保、職員の更なるスキルアップ、介護保険の地域支援事業としての活動の検討などが課題であるという。さらに、想定される南海トラフ地震やそれに伴う津波の避難支援体制の構築の観点からも、これらのセンターを活用した地域福祉活動の強化が検討されている。

小規模ながらも一つの拠点において、既存の制度の枠組みを超えて多様なサービスを提供し、地域の支え合いの要となっているこの高知県の「あったかふれあいセンター」の取組みは、人口減少が進む中、それに応じて住民の生活を如何に維持していくかという全国の多くの地域が直面する課題に対して、一つのヒントを与えているといえよう。

## 3 福祉サービスや人材に関する連携等の検討

## (少子高齢化の進展に伴う福祉サービスの人材確保や支援ニーズの変化への対応が必要)

急速な少子高齢化の進展に伴い、介護ニーズが増大する一方で生産年齢人口は減少している。このため、介護・福祉を担う人材の確保が大きな課題となるとともに、質を落とさずに効率的に人材を活用し、サービスを提供する必要性が増している。

また、少子高齢化の進展は人口構成の変動も引き起こし、これに伴って介護・福祉分野での支援ニーズも大きく変動する。特に中山間地域等ではそれぞれの分野ごとで別々に支援を行っていてはサービスが維持できないといったことも生じることが見込まれる。

さらに、核家族化や地域のつながりの希薄化等により、様々な分野の課題が絡み合ったり、世帯単位で複数分野の課題を抱えたりするなど、必要とされる支援の複雑化が進んでいる。

このような現状を踏まえると、

・支援ニーズの変動へも柔軟に対応できる、効果的・効率的なサービスの提供

・対象者の状況に応じた、分野を問わない包括的な支援の実施

が求められる。このため、①分野を問わない包括的な相談支援を実施すること、②業務の効率化をはかり、少ない人数でのサービス提供を可能とすること、③高齢者・障害者・子ども等の複数分野の福祉サービスを緊密に連携して包括的に提供できるようにすること、④これらを担うことができる福祉人材を育成すること、が必要である。

## (複数のサービスのコーディネートによる、福祉サービスの一体的な提供を検討)

これらを踏まえ、複数サービスをコーディネートし、一体的に提供することを進めることを検討している。具体的には、

①高齢者・障害者・子ども等対象者に関わらず、相談支援を包括的に行う仕組みやサービスを緊密に連携して包括的に提供できるようにする方策の具体化

②イノベーションを活用した効率的なサービス提供プロセスの分析・検証と横展開

③福祉人材の多様なキャリアステップの推進方策や、分野を超えた包括的な支援に必要なノウハウ等に係る研修方法等の検討
について取り組んでいく。

また、現行の基準の下で、先駆的に複数サービスの実施等に取り組んでいる事業者から、規制に関する行政等との調整が難航するとの声もあったことから、現在認められている取扱いの明確化を図るため、複数サービスの一体的な提供が可能な現行の基準を明確化するガイドラインを策定し、周知することとしている（図表2-2-8）。

## (目指すのは全ての人が住み慣れた地域で安心して暮らし続けられる地域作り)

今後とも、地域の福祉サービスに係る新たなシステムの構築に向けたビジョンの策定とその具体化を迅速に行うべく検討を進め、世代や抱える課題を問わず、全ての人が住み慣れた地域で安心して暮らし続けられる地域作りを目指していく。

## 複数サービスのコーディネート (平成27年6月16日厚生労働省「介護・福祉サービス・人材の融合検討チーム」)

①少子高齢化の進展に伴う介護ニーズの増大や、生産年齢人口の減少の中で、人材の確保が大きな課題となるとともに、効果的・効率的なサービス提供の必要性が増している。

## -ズに即応できる福祉サービス提供の仕組みの検討

○福祉人材として共通する基礎知識等の精査と、その研修方法について検討する。

○イノベーションによる効率的な業務の実施について、分析・検証を進めるとともに、効果が上がっていると考えられる取組例について横展開を図る。

○上記検討チームによる整理も踏まえ、今後、関係局長によるプロジェクトチームを設置し、地域の福祉サービスに係る新たなシステムの構築に向けたビジョンの策定とその具体化のための方策を検討する。

## 第3節 まとめ

本章では、現在、人口減少社会の克服に向けて、政府そして厚生労働省がどのように取組みを進めているかを概観してきた。

長期ビジョンにもあるように、人口減少克服のためには、国民が危機意識を共有することが最も重要である。

長期ビジョンや総合戦略の策定、また、それを踏まえた各省での各種取組み、各自治体における総合戦略の策定が進む中で、危機意識の共有については、一定程度進んできたものと考えられる。
今後は、各省、また、各地域ごとの個々の取組みを、実態に合わせて徹底してやり抜き、様々な取組みを総合した政策集合（パッケージ）としての効果に、いかにつなげていくか、が求められていくこととなる。

厚生労働省としては、人口減少に歯止めをかける政策に加え、一定程度の人口減少があっても、それぞれの地域で、安心して暮らせる社会をつくっていくことも大切な役割となる。

状況は常に変化する。変化を敏感に捉え、取組みを不断に見直し、国民が一丸となって人口減少社会の克服に向かって取り組み「続ける」ことが今必要となっている。
# The Dynamic Effects of Japanese Macroeconomic Policies: Were There Any Changes in the 1990s?

by

Yasuyuki Iida and Tatsuyoshi Matsumae

March 2009

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# The Dynamic Effects of Japanese Macroeconomic Policies: Were There Any Changes in the 1990s? †

Yasuyuki Iida $ ^{*} $

Tatsuyoshi Matsumae $ ^{**} $

March 2009
## ABSTRACT

This study investigates changes in the contemporary Japanese economics and the effects of macroeconomic policies in the 1990s. We estimate several vector autoregression (VAR) models employing data detrended by different methods. This paper presents three major findings: First, there is a gradual decline in the influences of fiscal policy. Second, there is no decline in the impact of changes in the interest rate. Third, there has been a collapse in the linkage of monetary aggregates and real economy. These findings force us to reconsider the planning and designing of macroeconomic policies. Additionally, in each estimation we find strong tendency of so-called “price puzzle,” which require us more investigation to theoretical model we rely.

Keywords: Japanese Economy, Fiscal Policy, Monetary Policy, Time Series Analysis.

JEL Classification: E62, E52, C32
### 1. Introduction

In the past twenty years, the Japanese economy has experienced a historic economic boom, the so-called “asset price bubble,” and prolonged economic stagnation, the so-called “lost decade” or “great stagnation.”

Because of these experiences, policy makers have cast standard economic policies in doubt. After the bubble burst, the government introduced several large fiscal stimulation packages. However, these policies seem to have been ineffective; even with fiscal stimulation, the Japanese economy has remained stagnant.

The monetary policy has also been changed several times from the mid-1980s to the present. It often is said that the low interest rate policy in the mid-1980s caused a high-speed increase in asset prices and the Japanese economy experienced an economic boom around 1990. After the bubble burst, the Bank of Japan (BOJ) gradually cut interest rates, but the country still faces deflation.

Through these experiences, there has been considerable debate on the effectiveness of Japan’s economic policies. One hypothesis is that the economic systems of Japan changed completely after 1990 and traditional economic policies lost their power to affect the real economy. Another is that, the size of packages in the fiscal policy was too small to sustain economic growth, and the speed of interest rate cutting in the monetary policy was too slow to stabilize the real economy. Many studies have been conducted on Japanese economic stagnation, employing time series estimation (Bayoumi 2001, Kuttner and Posen 2001).

Kato (2003) estimated a structural vector autoregression (VAR) model using institutional information about the tax system as a restriction to identify the government spending shock; it showed that the effect of fiscal policy is positive but not statistically significant. Using similar VAR models, Watanabe et al. (2008) conclude that the influences of the fiscal stimulation declined after the mid-1980s relative to the 1960s and the 1970s.

Harada and Iida (2003) estimated recursive and structural VAR models to identify the monetary policy shock and determined that the effectiveness of the monetary policy was still alive around 2000. However, most economists think there were structural changes in monetary policy during the 1990s. $ ^{1} $ By estimating a recursive VAR model, Miyao (2002) concluded that there were structural changes around 1997. Kamata and Sugo (2006) employed Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and showed that there was a structural break in 1991 or 1992.

Most studies analyzing the Japanese economy via time series analysis have concentrated on evaluating either the fiscal or the monetary policies because of the problem of sample size. When we
accept the structural break, as Miyao (2002) and Kamata and Sugo (2006) did, this problem becomes more serious. We simplify the VAR model drastically to investigate the effects of the fiscal and the monetary policies simultaneously and pay attention to the possibility of structural changes.

Another interest of this paper is the connection between the business cycle theories and the statistical inferences of time series models. Most economic theories, from Neoclassical Synthesis in the 1960s to the Real Business Cycle models and contemporary New Keynesian models, implicitly assume the dichotomy of the trend component and the cycle component. After the seminal work of Kydland and Prescott (1982), business cycle studies started using the numerical simulation method. Recently, Smets and Wouters (2003) and Fernandez-Villaverde and Rubio-Ramirez (2005) applied a Bayesian method to estimate such types of models.

Despite these theoretical tendencies, most empirical studies pay greatest attention to the statistical inference of time series data. They estimate their models using logged level data (Christiano et al. 1999, 2005) or the logged difference data (Miyao 2002, Harada and Iida 2003) to accompany a unit root or cointegration relationship. However, these types of data handling are not consistent with standard business cycle theories. We employ detrended data to maintain the linkage between the theories and the empirics. Such data handling makes the conclusions of these studies detrend method dependent. To obtain robust conclusions, we need to find common findings across the detrend method.

This paper is organized as follows: Section 2 explains the relationship between the trend and the cycles; Section 3 describes the data we use; Section 4 shows the structure of the VAR model we estimated; Section 5 analyzes the influences of macroeconomic policies to real economy; and Section 6 concludes the paper.

### 2. Trends and Cycles

One of the standard methods used in investigating the time cycle properties of economic data is to estimate the VAR model. We can observe the influences and propagations of policy shocks for endogenous variables from their impulse response functions.

In estimating the VAR model, the usual preparation had been to check the existence of unit roots and transform data into stationary variables with some order differences. Next, one chooses the lag length of VAR models according to information criteria such as Akaike Information Criteria (AIC) or Schwartz Bayesian Information Criteria (SIC) (Pantula et al. 1994). Many articles have been written in compliance with such traditional data handling methods. Miyao (2002) is one of the most famous studies applying these methods to the Japanese economy.
Accompanying the popularization of the seminal work of Sims et al. (1990) $ ^{2} $ , many authors estimate VAR models using logged level data. For example, Christiano, Eichenbaum, and Evans (1999) inquire into the characteristics of U.S. business cycles.

On the other hand, most of us rely on the dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models to understand business cycles. In the DSGE models, the business cycle refers to deviations from the long-run steady state. In the balanced growth theory, one of the first DSGE models, consumption and capital stock grow at the same rate as efficient labor; thus, the variable per efficient labor remains in a long-run steady state. The deviations from the long-run steady state are caused by unanticipated exogenous shocks, such as technology shocks, preference shocks, and policy shocks.

Both the traditional method using stationary variables and the contemporary method care only about the statistical properties, and they are sometimes difficult to justify in the context of economic theory. Data handling consistent with the DSGE model would involve the extraction of the variation of variables around the steady state, i.e., to exclude the trend components from the data.

One way to exclude the long-run trend from the data is simply to assume that the data has a linear trend. However, because the Japanese economy experienced some structural changes during the postwar period, it is not appropriate to assume such a linear trend. To avoid the flaws of linear trend removing, we employ quadratic trend removing, in which the growth rate of the data is assumed to decline at a constant rate.

Quadratic trend removing enables us to deal with the diminishing of long-run growth; however, this is a restrictive assumption because there is a possibility that the declining speed of potential economic growth rate may not be constant. Therefore, we allow for the possibility that the data have a time-varying trend. We extract the business cycle components from the data by excluding the long-run trend using two filtering methods: the Hodrick–Prescott filter (Hodrick and Prescott 1997) and the Baxter–King filter (Baxter and King 1999).

The Hodrick–Prescott filter assumes that logarithms of the original series are additive separable between a trend component and a cyclical component. To isolate a cyclical component, the Hodrick–Prescott filter proposes to minimize the squared sum of the lack of smoothness in the cyclical component with a penalty parameter plus the squared sum of the cyclical component. In this paper, we set the penalty parameter to 1600, because it is a standard value for the quarterly data.

The Baxter–King filter is one of the bandpass filters that isolate a cyclical component of the original series from very low and very high frequency data. There are some characteristics in the Baxter–King filter relative to the Hodrick–Prescott filter.
One is an advantage that the Baxter–King filter considers that very high frequency data are not cyclical components. It is consistent in business cycle studies for the movements that end up within a year to not be considered as business cycle movements. The second one is the disadvantage that one has to decide the longest range of business cycle on an ad hoc basis when removing low-frequency data. In addition, we lose some data to distinguish between cyclical components and trend components in the Baxter–King filter. $ ^{3} $ Urasawa (2008) calculates the correlations between more than 50 Japanese macroeconomic variables detrended by the Baxter–King filter; however, there are few papers adopting this type of detrending when one estimates VAR models.

In the Baxter–King filter, we choose five quarters for the minimum period of oscillation of a desired component and 40 quarters (10 years) for the maximum period. In practice, many applications of the Baxter–King filter choose 32 quarters (8 years) for the maximum period of oscillation. The “lost decade,” the Japanese 1990s recession, suggests that the cyclical component has a maximum period of oscillation greater than 32 quarters.

The business cycle component of the real GDP is depicted in Figure 1. The data, excluding the quadratic trend, have relatively large variations because the quadratic trend is assumed to have a constant deterministic trend despite the fact that the Japanese economy experienced a long boom (the so-called “asset price bubble” during 1986–1991) followed by a serious recession (the so-called “lost-decade,” which occurred after 1994). These two major variations may suggest a time-varying trend. In other words, there is a possibility that the long-run steady state is time-varying.

### 3. Data Description

In the following sections, we treat six variables: real consumption, real investment, real government expenditure, inflation rate, nominal interest rate, and the growth rate of money supply. We use logarithms for all variables except the nominal interest rate.

The sampling periods range from 1980:Q1 to 2006:Q1. The source of GDP data is SNA. In order to expand the time series data up to the present, we connect the 1990-based SNA data (68SNA) and the 2000-based data (93SNA) with the benchmark 1990:Q1. Therefore, real data (real output, real consumption, and real investment) are based on the prices in 1990:Q1. Both SNA data employ the
fixed benchmark year approach (not the chain approach) and quarterly data, which are seasonally adjusted by X12ARIMA.

In this paper, the monetary authority has two policy instruments: nominal interest rate and money supply. The nominal interest rate is the collateralized call rate. $ ^{4} $ Following Christiano, Eichenbaum, and Evans (2005), we choose the growth rate of M2 + CD as the money supply. The inflation rate is the logarithmic first difference of the GDP deflator, which is based on the prices in 1990:Q1. We calculate the GDP deflator by dividing the nominal GDP by the real GDP. The inflation rate (GDP deflator) and the nominal interest rate (collateralized call rate) are annual rates.

We remove the long-run trend components from the data by (i) excluding the quadratic trend for the data and (ii) removing the time-varying trend through the Hodrick–Prescott filter (the smoothness penalty parameter is 1600) or the Baxter–King filter (the minimum period of oscillation of the desired component is 4 and the maximum period of oscillation is 40). Thus, we construct four kinds of time series datasets.

### 4. VAR Models

#### 4.1. Selection of Variables

Although a VAR model can statistically identify the importance of various factors to economic fluctuations, the lack of samples is an obstacle. We choose five key variables: real consumption, real investment, real government spending, inflation rate, and monetary policy variable.

We exclude real GDP itself because consumption, investment, and government spending constitute more than 90 percent of GDP. Moreover, when we include GDP itself, the estimated effect of government spending on GDP may misguide readers to overvalue the effectiveness of fiscal policy, as pointed out by Ono (2006).

We use call rate and monetary aggregates (M2 + CD) as the proxies of monetary policy. Because, the Japanese economy has faced a zero lower bound of nominal interest rate since the mid-1990s, the BOJ has not been able to use interest rate as a policy instrument.

When we estimate a VAR model, we also have to choose the number of lags and the structure. Following previous studies, we calculate SIC, which suggests four lags in most of our VAR