Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
者の採用割合に関して、理学系20%、工学系15%、農学系30%を数値目標として設定しているが、いまだ達成されていない。当該分野における女性リーダーを育成していくためにも、理学、工学及び農学の女性研究者の確保及び優秀な女性研究者の上位職への積極的登用が求められる。

また、能力と意欲のある女性の理工系人材に関しては、産業界もその重要性を認識しており、平成26年2月18日に一般社団法人日本経済団体連合会が公表した「理工系人材育成戦略に向けて」において、「わが国の理工系では、圧倒的に男性比率が高いが、革新的イノベーション創出に向けて多様な英知を活かしていくためにも、ダイバーシティの確保が重要な課題」と述べている。今後、民間企業においても、女性の活躍の状況を見える化するとともに、上位職へのキャリアパスをより明確に示していくことが期待される。

さらに、理工系人材に対しキャリアパスを示す際に、研究者として研究現場で活躍するキャリアパスのみならず、多様なキャリアパスがあることを示すことが必要である。女性活躍アクション・プランにおいても、「理工系出身者の企業でのキャリアは、技術職・研究職にとどまらず、幅広い可能性があるということが、学生に十分認識されず、偏ったイメージを持たれている面もある。」と述べられており、理工系のキャリアについて正しく理解する機会をつくることが必要である。

## ② 研究者のワーク・ライフ・バランスに配慮した研究費の運用改善等

研究者が研究とライフイベントとの両立が困難となった場合等、意欲と能力のある研究者がやむを得ない理由で研究活動を中断せざるを得ない場合に、研究復帰・継続が可能となるよう、研究者の要望等を踏まえた競争的資金の運用、研究者支援、研究環境整備等を行い、研究現場の意識改革に取り組むことが必要である。

例えば、競争的資金に関しては、現状、ライフィベント時に、その配慮を行った運用を行っている事業は少ない。先行した事業の例として、戦略的創造研究推進事業（新技術シーズ創出） $ ^{1} $ が挙げられる。同事業において個人研究者として参画する研究者は、研究期間中にライフィベントが発生した場合、最長1年間、研究期間を延長することができる。さらに、研究チームを率いる研究者がライフィベントで研究を中断する間、その役割を担える者が代行して引き続き研究を推進することができる。

研究中断の影響を最小限にし、円滑に研究復帰できるようにするために、研究者がライフイベント中に研究を中断せざるを得ない場合、研究支援者等を雇用することによりその研究が継続されるようにすること、また、ライフイベント等やむを得ない事情で研究を中断した際に、支援する期間を延長することなどが必要である。

今後、個々の研究者の実情に応じて、柔軟に研究活動を継続できるような支援が求められている。

## ③ 最先端の科学技術を身近に感じ、体験できる取組

前述したように、理科実験のための設備費がないなど、小学校、中学校及び高等学校において、理科に興味を持った児童・生徒の能力を伸ばし、また、理科に興味を持つきっかけを与えるような環境が十分に整備されていないのが現状である。小さい頃から理科に興味を持てるようにするために、設備整備を行うことが必要である。

また、女子学生は進路選択の際、身近な人から影響を受けることが多い。しかし、海外と比較
して、日本人は科学技術に対する関心度は高いとは言えず、女子学生の周囲の人が科学技術に対する関心度が低い可能性が高い（第1-2-35図）。

第 1 - 2 -35図／新しい科学技術的発見に対する関心度（男女別）

注：日本男性n=1,020、米国男性n=745、英国男性n=742、日本女性n=1,171、米国女性n=755、英国女性n=758

資料：科学技術政策研究所「日・米・英における国民の科学技術に関する意識の比較分析－インターネットを利用した比較調査－」調査資料－196（平成23年3月）

我が国の科学技術に対する関心度が低い理由の一つとして、日本人は、科学技術を評価するものの、自分からは遠い存在であると捉えていることが挙げられる。日本人、米国人及び英国人で比較すると、日本人は、科学技術は「すばらしく進んだもの」といったプラスのイメージ（「新しい」「未来的な」「便利な」）を強く有している一方で、マイナスのイメージ（「難しい」「人工的な」）も同様に強く持っていることが明らかとなった（第1-2-36図）。

第 1 - 2 -36 図／科学技術の各種分野に対するイメージ

資料：科学技術政策研究所「日・米・英における国民の科学技術に関する意識の比較分析－インターネットを利用した比較調査－」調査資料－196（平成23年3月）
前述した通り、次代の科学技術を担う女性研究者を育成するためには、理科や数学が好きな子供を増やしていくことが重要である。このためには、特に女子生徒の進路選択に影響を与える保護者の科学技術に対するイメージを「身近なもの」にするとともに、科学技術の関心度を高め、家庭において子供と科学技術に関する会話をするなど、女子生徒がより科学技術を身近に感じることができる環境を構築することが必要である。

科学技術をより身近なものにしていくためには、小・中・高等学校の教員、大学の自然科学系分野の教員及び学生、民間企業等が科学技術に関する様々な成果やその成果が社会にどのように活かされ、貢献しているかなどの情報を、分かりやすく、かつ、魅力的に伝えるとともに、情報発信していくことが必要である。例えば、日々手にしているICカードは、電磁波を利用して無線でやりとりをするなど、最先端の科学技術が活かされているが、日頃意識されることは少ない。このような身の回りのものに科学技術が貢献していることへの気付きが、科学技術に関心を持つきっかけとなる場合もある。

その際、情報発信の手段としては、インターネット、テレビ及び新聞といった、一人で情報を得るような手段だけでなく、最先端の科学技術の研究を行っている研究者等との語り合い、情報交換ができる場の充実も重要である。科学技術に関する情報の入手手段としては、様々なものがあるが、利用頻度が高く、かつ満足度も比較的高いものは、インターネット、テレビ及び新聞といった限られた手段しかない。よって、特に、双方向型の情報発信は今後強化していくことが必要である。
## 米国における女性研究者活躍促進のための取組

「米国が、世界の中でもイノベーションが生まれやすく、教育面でも世界をリードするためには、すべての人に門戸を開かなくてはいけない。皆で力を合わせることが必要であり、そのためには、女性や少女の前に立ちはだかる障壁を取り除き、彼女たちが、科学、技術、工学及び数学の分野（STEM）で活躍できるような道を切り開いていかないといけない。（2011年9月26日ミシェル・オバマ大統領夫人スピーチ）」。

米国は、イノベーションを創出しやすい国として世界をリードするためには、STEMの分野で優秀な人材を育成していくことが必要であり、そのためには、女性をはじめ多様な人材の参画が必須であると考えている。また、STEM分野で活躍する女性を増やすような支援策は、米国の科学技術力強化の観点からだけでなく、女性自身の地位向上の観点からも重要な政策であると考えている。米国商務省が2011年8月に公表した報告書“Women in STEM: A Gender Gap to Innovation”によると、STEM分野で就職する女性労働者の所得が、STEM以外の職に就く女性労働者よりも33%高いといった結果が出ている。

以下、米国における女性研究者活躍促進のための取組を紹介する。

米国は、2009年11月、STEM分野での学力低下を懸念し、STEM教育への取組を強化する方針を示した「Educate to Innovate」を発表した。この取組の中で、現在、特に力を入れているものの一つが、女性、少女、マイノリティといった多様な人材のSTEM分野への参画である。例えば、米国エネルギー省が2011年にSTEM分野を専攻するワシントンD.C.の学部生に対するメンター制度を導入した。STEM分野を専攻する女子学部生に、STEM分野で活躍する女性がメンターに就く制度である。また、この制度に参加した女子学部生は、ワシントンD.C.の小学校などのメンターになることが推奨されるという仕組みになっている。

また、女性・少女に関する大統領府評議会（White House Council on Women and Girls）と大統領府科学技術政策局（White House Office of Science and Technology Policy）は“STEM分野で活躍する女性スピーカー局”を2011年に設置し、STEM分野で活躍する女性がGrade6-12の10代の女子生徒に対して、自らの経験などを語るアウトリーチ活動を実施している。

さらに、2011年9月26日、女性・少女に関する大統領府評議会、大統領府科学技術政策局、国立科学財団（National Science Foundation）は、「NSFキャリア・ライフ・バランス・イニシアチブ（NSF Career-Life Balance Initiative）」と呼ばれる、米国の研究者の職場における働き方の柔軟性を高めることを目的とした10年計画を発表した。2021年には、大学におけるテニュアポストに占める女性研究者の割合を、2009年の博士号取得者の女性比率である41%まで上げることを目標としている。

女性研究者が家族のために必要な休暇を取得し、その後、職場に復帰できるようにすることを支援するとし、具体的な取組として、

・女性研究者が様々な家庭の事情で研究の中断を余儀なくされた際に、研究費の受給を1年間遅延又は停止することを認める

・研究責任者が家庭の事情で研究を中断する際に、その期間も研究を継続するために研究補助員や代替する研究者を雇用する経費を支援する

等が挙げられる。

## ② 若手研究者が活躍できる環境の整備

科学技術イノベーションの推進により、新しい知識・価値を創出し、我が国を取り巻く様々な課題の解決を図っていくためには、柔軟な発想と実行力を持つ若手研究者の能力を最大限に引き出すことが求められている。

その際、世界の科学技術コミュニティが緊密度を増している中、世界の多様な研究者と交流し、世界のどこの研究現場においても活動できるグローバルな視点を持った人材や、国際的なリーダーシップを発揮できる人材を確保するという観点も重要である。

しかし、第1章で示したように、我が国では、若手研究者が自立して能力を存分に発揮できる環境が必ずしも十分に整備されていない。また、若手研究者の国際流動性は低く、我が国が、国際的な研究ネットワークから取り残されている状況となっている。

平成25年4月に取りまとめられた「我が国の研究開発力の抜本的強化のための基本方針」（平
成25年4月文部科学省 科学技術・学術審議会決定）においても、こうした状況に懸念を示し、若手研究者をできるだけ早く、独立したLeaderとして登用し活躍を促進する旨の提言がなされている。

以上を踏まえ、本項では、将来につながる研究の基礎を築く若手研究者が大学等の研究機関の中で置かれている現状を分析した上で、若手研究者の自立に係る課題を整理し、現在の取組と今後の方向性等を明らかにする。加えて、研究者の国際流動に関する動向等を分析した上で、グローバルに活躍できる研究者の育成方策についても示す。

## （１）若手研究者の自立と活躍の促進

## ① 科学研究における若手研究者の重要性

科政研が平成25年11月に取りまとめた報告書では、研究チームにおける論文著者の構成を調べ、若手研究者が筆頭著者となっている論文に注目することで、若手研究者の研究チームへの貢献を分析している。

本報告書によると、若手研究者が筆頭著者となる割合は、著者全体に占める若手研究者の割合と比較して高いことが分かる（赤矢印で示す部分）。なお、日本と米国とを比較すると、若手研究者の割合は米国の方が高く、米国では若手研究者がより活躍していることが分かる（オレンジ矢印で示す部分）。また、ポストドクターが筆頭著者となる割合に注目すると、日本の場合、通常論文で9.5%、注目度が高いと考えられる被引用数トップ1％論文 $ ^{1} $ で20.5%、米国の場合、通常論文で19.4%、トップ1％論文で28.4%となっている。日米ともに、通常論文よりもトップ1％論文においてポストドクターが筆頭著者となる割合が高いことが分かる（青矢印で示す部分）（第1-2-37図）。

第 1 - 2 -37 図／若手研究者が著者全体と筆頭著者に占める割合（大学等）

日本	米国
通常論文	トップ1%論文	通常論文	トップ1%論文
著者全体
(自然科学)	調査対象論文数	1,075	384	897	475
若手研究者	26.6%	26.6%	33.0%	34.3%
学生	20.2%	15.3%	19.4%	16.7%
ポストドクター	6.4%	11.3%	13.5%	17.6%
筆頭著者
(自然科学)	調査対象論文数	819	268	572	257
若手研究者	35.8%	39.6%	51.2%	51.4%
学生	26.3%	19.0%	31.8%	23.0%
ポストドクター	9.5%	20.5%	19.4%	28.4%

注：著者数が2名以上の調査対象論文を分析対象としている。筆頭著者の分析については、著者が貢献度の順で記載されている調査対象論文のみを集計対象としている。

資料：科学技術・学術政策研究所「科学研究への若手研究者の参加と貢献-日米の科学者を対象とした大規模調査を用いた実証研究-」 DISCUSSION PAPER No.103（平成25年11月）
また、同報告書では、調査対象論文中で引用している論文の新しさ（以下、「引用タイムラグ」という）を、研究テーマの進展の速さを測る指標として用いて、若手研究者の参加が研究チームの活動状況とどのように関連しているかを考察 $ ^{1} $ している。

第1-2-38図に、引用タイムラグに対するポストドクターの参加割合の推計結果を示す。引用タイムラグの減少、すなわち論文中で引用している論文が新しくなるほど、ポストドクターの参加割合が増加する。

この結果より、ポストドクター等の若手研究者は、注目度の高い研究や進展の速い研究（最先端の研究）に取り組んでいる研究チームへの参加が多く、科学研究に大きな貢献をもたらしている重要な存在であることが示唆される。

第 1 - 2 -38図／引用タイムラグに対する研究チームへのポストドクターの参加割合の変化

注：実線は推計値、点線は95%信頼区間を示している。

資料：科学技術・学術政策研究所「科学研究への若手研究者の参加と貢献-日米の科学者を対象とした大規調査を用いた実証研究-」DISCUSSION PAPER No.103（平成25年11月）

## ② 若手研究者の自立の状況

第1章第2節1において、我が国では、従来型の階級的な研究体制の中で、若手研究者がその能力を十分発揮できていない状況を示したが（第1-1-11図参照）、ここでは、その要因について、研究者の認識等を分析しつつ明らかにしていきたい。

## （i）独立した研究を実施する若手・中堅研究者の数

NISTEP定点調査2013では、独立した研究を実施する若手・中堅研究者（20代後半～40代程度）数の増減について平成17年頃と比較した調査を行っている（第1-2-39図）。その結果、公的研究機関や、比較的に研究活動が活発な大学（第1グループ）において、独立した研究を実施する若手・中堅研究者が減っているとする認識が、他の属性と比べて相対的に大きいことが、示されている。
第1-2-39図／独立した研究を実施する若手・中堅研究者の数（平成17年頃との比較、大学グループ別）

注：1 大学グループは、日本国内の論文シェア（平成17年～平成19年）を用いてグループ分けを行っている。日本国内の論文シェアが5％以上の大学は第1グループ、1％以上～5％未満の大学は第2グループ、0.5％以上～1％未満の大学は第3グループ、0.05％～0.5％未満の大学は第4グループとしている。

２５点尺度による回答（定性的評価）を定量化し、比較可能とするために指数を求めた。計算方法は、まず５点尺度を、「１（大変減っている）」→－１０ボイント、「２（減っている）」→－５ポイント、「３（変化なし）」→０ボイント、「４（増えている）」→５ボイント、「５（大変増えている）」→１０ポイントに変換し、次に「１」から「５」までのそれぞれのポイントと、その有効回答者人数の積を求め、次にそれぞれの積の値を合計し、その合計値を各指数の有効回答者の合計人数で除した。

資料: 科学技術・学術政策研究所「科学技術の状況に係る総合的意識調査 (NISTEP定点調査2013)」NISTEP REPORT No.157（平成26年4月）

## (ii) 独立を阻む障害

さらに、同調査では、若手・中堅研究者が独立した研究を実施する際に障害となる事項を調べている（第1-2-40図）。

調査結果を見ると、「短期間の成果が求められるため、自ら発案した研究テーマに挑戦することができない」が一番の障害と考えられていることが分かる。次いで「安定的な資金の確保ができず、研究を発展させることが難しい」「雇用が不安定であるため自ら発案した研究テーマに挑戦することができない」といった項目が選択されている（図中赤マル参照）。また、公的研究機関では「大型プロジェクトによる任期付雇用のため研究テーマを自由に設定できない」が高く、特に障害として強く認識されていることが読み取れる（図中青マル参照）。

さらに、年齢層別にまとめた結果からは、39歳以下及び40〜49歳の年齢層において「研究室（講座あるいは上司）の方針のため研究テーマを自由に設定できない」とする認識が強いことも見えてくる（図中緑マル参照）。

これらのことから、若手・中堅研究者の多くは、大型プロジェクトの研究資金等で短期間の任期で雇用され、上司やプロジェクトによって設定された研究テーマ、研究計画等に従った上で研究に従事していることから、自らの発想・手法に基づく独立した研究が行いにくくなっている可能性が示唆される。

また、39歳以下及び40～49歳の年齢層においては、「研究マネジメントの負荷が高く、研究時間を十分に確保することができない」を上位に挙げる者も多い（図中緑マル参照）。同調査の自由回答においても、「事務補佐員や技術専門職員の充実が必須」「大学の若手教員・研究者は、研究に関係のない事務作業に追われ、教育・研究に専念できない状況にある」「大学で研究に費やせる時間は、企業の研究所に比べると半分未満である」といった意見が挙がっており、若手研究者が研究に集中できる時間の確保を求めている状況が分かる。

他方、50歳以上の年齢層においては、他の年配層と比較して、「若手・中堅研究者が独立した研究を実施するための教育や指導が十分に行われていない」、「研究マネジメントについての経験
や人的ネットワーク等の形成が十分ではないため、独立した研究を実施することが難しい」を障害と考える度合いが高いことが読み取れる（図中黒マル参照）。

第1-2-40図／若手・中堅研究者が独立した研究を実施する際に障害となること

注：①～③に選択肢から1位～3位を選ぶ質問。1位は30/3、2位は20/3、3位は10/3で重み付けを行い、障害と考えられる度合い（障害度）を求イント化した。全回答者が必要性を1位と評価する障害度は10ポイントとなる。資料：科学技術・学術政策研究所「科学技術の状況に係る総合的意識調査 (NISTEP定点調査2013)」NISTEP REPORT No.157（平成26年4月）を基に文部科学省作成

以上の結果から、若手研究者が自立を図っていく上で、

・雇用形態を背景とする、自立した研究の実施に対する制約

・研究者の自立に向けた研究時間や指導体制の不十分さ

といった事項が最も大きな障害となっていることが読み取れる。

## ③ 大学・公的研究機関における若手研究者の雇用を巡る現状

NISTEP定点調査2013の結果から、機関との雇用形態に基づく制約が、若手研究者の自立を妨げる大きな要因であることが示唆された。ここでは大学及び公的研究機関における若手研究者の雇用状況について概観する。

## （i）若手研究者の雇用形態

NISTEP定点調査2013では、大学及び公的研究機関における若手研究者の雇用形態について、1）外部資金による任期付雇用、2）自己資金による任期付雇用、3）任期なしの3種類の雇用形態を設定した上で、平成17年頃と比較したときの各雇用形態における若手研究者数の増減に対する認識を調査している。
その結果、「外部資金で雇用されている任期付きの若手研究者数が増加している」「任期なしの若手研究者数が減少している」という認識が示されており、その傾向が、多くの外部資金を獲得していることが想定される第1グループで特に強いことが読み取れる（第1-2-41図）。

図 1-2-41／若手研究者の数についての認識（平成17年頃との比較、大学グループ別）

注：1 当該調査では若手研究者として学生を除く39歳くらいまでのポストドクター、助教、准教授などとしている。

25点尺度による回答（定性的評価）を定量化し、比較可能とするために指数を求めた。計算方法は、まず5点尺度を、「1（大変減っている）」→-10ポイント、「2（減っている）」→-5ポイント、「3（変化なし）」→0ポイント、「4（増えている）」→5ポイント、「5（大変増えている）」→10ポイントに変換し、次に「1」から「5」までのそれぞれのポイントと、その有効回答者人数の積を求め、次にそれぞれの積の値を合計し、その合計値を各指数の有効回答者の合計人数で除した。

資料：科学技術・学術政策研究所「科学技術の状況に係る総合的意識調査 (NISTEP定点調査2013)」

NISTEP REPORT No.157（平成26年4月）

## （ii）任期付き若手研究者の研究財源及び雇用財源

任期付きの若手研究者数が増加する中、平成23年9月に日本学術会議がまとめた提言においては、生命系における任期付きの助教、助手、ポストドクターの現状と問題点の把握を行っている。その際に実施された若手研究者へのアンケートにおいて、「自身の研究及び給与の財源」を尋ねたところ（複数回答可）、研究の財源については若手研究者の40％が上司の研究費、60％が上司の参画するプロジェクトの研究費と答えた。本人が直接獲得した研究費を自ら研究に使用している場合も40％近くあるものの、上司や上司のグループに与えられた研究費が、若手研究者の研究財源の主体となっている現状が分かる（第1-2-42a図）。

また、給与財源を尋ねたところ、科学研究費助成事業が約26%、戦略的創造研究推進事業及びグローバルCOEプログラムがそれぞれ約8%、その他の競争的資金が約22%となっており、任期制の職に就く若手研究者は、外部資金による雇用が中心である現状がうかがえる（第1-2-42b図）。
## 被保護者調查【年次調查】（個別調查）要綱

## 1 目的

この調査は、生活保護法（昭和25年法律第144号）に基づく保護を受けている世帯（以下、「被保護世帯」という。）及び保護を受けていた世帯の保護の受給状況を把握し、生活保護制度及び厚生労働行政の企画運営に必要な基礎資料を得ることを目的とする。

## 2 調查時点

各年7月31日現在とする。

## 3 調査客体

この調査の客体は、被保護者調査【年次調査】（基礎調査）の調査客体となった世帯とする。

## 4 調査事項

調査事項は、被保護者調査【年次調査】個別調査票の事項とする。

## 5 調査方法

（1）福祉事務所が LGWAN を経由し、生活保護業務データシステムインターフェース仕様書個別項目データに掲げる事項を CSV ファイルの登録又は画面入力により提出する。

（２）都道府県・指定都市・中核市本庁は調査票の内容について、各年８月３１日までに確認処理をする。

## 6 厚生労働省における集計及び結果の公表

厚生労働省における集計は外部委託し、結果の公表は厚生労働省社会・援護局保護課が行う。
研究代表者名	所属研究機関名	役職	研究課題名	交付決定額	平成25年度交付額	平成25年度前倒し交付額	未交付額	平成25年度補助金交付額
永岡 昭二	熊本県産業技術センター(ものづくり室、材料・地域資源室、食品加工室)	研究員	有機系光電変換エコデバイスへの新規光有効利用層の提案とその配設に関する研究	6,500,000	2,470,000	0	1,820,000	4,680,000
俵 毅彦	日本電信電話株式会社NTT物性科学基礎研究所	研究員	酸化エルビウム結晶におけるポピュレーション操作と量子メモリへの応用	6,500,000	390,000	0	390,000	1,690,000
倉本 繁	株式会社豊田中央研究所	研究員	f c c 結晶構造を有する金属材料の理想強度化	6,500,000	2,340,000	0	2,340,000	910,000
川鍋 一晃	株式会社国際電気通信基礎技術研究所	研究員	強化学習モデルによるヒトの潜在的な心理状態の予測に基づく共適応BMI	6,500,000	1,950,000	0	1,560,000	4,290,000
基盤研究(B)合計	2428件	(うち前倒し請求課題数49件)	15,752,431,000	3,792,953,000	43,420,000	3,958,437,000	7,886,374,367

(单位円)
ESRI Discussion Paper Series No.225-J

DSGE-VARモデルの日本のマクロデータへの応用

渡部 敏明

October 2009

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# DSGE-VAR モデルの日本のマクロデータへの応用 $ ^{*} $

渡部敏明 $ ^{\dagger} $

一橋大学経済研究所

## 概要

DSGE-VAR モデルでは, VAR モデルのパラメータをベイズ推定するときの事前分布をあたかも DSGE モデルから人工的なデータを発生させたものとして選択する. DSGE モデルをより信頼する場合には, DSGE モデルからより多くのデータを発生させればよい. そこで, DSGE モデルから発生させるデータ数を変えて推定し, 周辺尤度によって VAR モデルのデータへの当てはまりの良さを比較することにより, DSGE モデルからの事前情報が VAR モデルの推定にどれだけ有用か, 言い換えると DSGE モデルの定式化がどの程度正しいかを分析できる. 本稿では, こうした DSGE-VAR モデルについて解説を行うとともに, DSGE-VAR モデルの日本のマクロデータへの応用を行った. DSGE モデルには, Christiano, Eichenbaum and Evans (CEE, 2005) で提案されている, 物価・質金の硬直性, 消費の習慣形成, 投資の調整コストなどさまざまな市場の摩擦を加えたニュー・ケインジアン・モデルを用いている. CEE モデルを DSGE モデルとした DSGE-VAR モデルを日本のゼロ金利前のマクロデータに当てはめた結果, CEE モデルは定式化の誤りはあるものの, 有用な情報を含んでいるとの結果が得られた. これは, Del Negro et al. (2006) の米国のマクロデータについての結果と同様である.
## 1 序論

確率的動学一般均衡 (dynamic stochastic general equilibrium; DSGE) モデルは, 近年, マクロ経済学において有力な分析手法としてよく用いられている. このモデルは企業や家計の動学的最適化を基礎とするマクロ理論に基づくので, 例えばベクトル自己回帰 (vector autoregressive; VAR) モデルのような他のマクロ計量モデルと比べて, さまざまなショックの識別が簡単にできるという長所がある. そこで, マクロ経済学者だけでなく中央銀行のような政策当局からも, 政策効果の分析という観点から注目を集めている.

DSGE モデルは Kydland and Prescott (1982) らの実物景気循環 (real business cycle; RBC) モデルに端を発するが, こうした新古典派的モデルは現実のマクロデータの動きをうまく捉えられないので, その後, 市場の摩擦を加えたニュー・ケインジアン・モデルへと発展している. そうしたニュー・ケインジアン・モデルの中で欧米のマクロデータに当てはまりが良いとされているのが, Christiano, Eichenbaum and Evans (2005) によって提案された CEE モデルである. このモデルには (1) Calvo 型号目価格・賃金の硬直性, (2) 消費の習慣形成, (3) 投資の調整コスト, (4) 可変資本稼働率といったさまざまな市場の摩擦が導入されている. その結果, 新古典派モデルではうまく捉えられないインフレや生産のショックの持続性を説明するのに成功している.

DSGE モデルは, 近年, マルコフ連鎖モンテカルロ法 (Markov chain Monte Carlo; MCMC) することが多い $ ^{1} $ . ベイズ統計学の事後オッズ比に基づくモデル選択では, DSGE モデルと VAR モデルのように互いに入れ子になっていないモデルでも比較を行うことができる. そこで, Smets and Wouters (2003) は, 事後オッズ比を用いて CEE モデルと VAR モデルとの比較を行い, CEE モデルの当てはまりが VAR モデルとほぼ同等であるとの結果を報告している. しかし, その後, この結果は事前分布や標本期間の選択に依存することが明らかになっている $ ^{2} $ .

DSGE モデルを評価する別の方法として, Del Negro and Schorfheide (2004) や Del Negro et al. (2006) らによって提案された DSGE-VAR モデルを用いる方法がある $ ^{3} $ . このモデルでは, VAR モデルのパラメータをベイズ推定するときの事前分布をあたかも DSGE モデルから人工的なデータを発生させたものとして選択する. ただし, 実際に人口データを発生させてそれに基づいて事前分布を選択すると, 事前分布が人工的データに依存して変動するので, 事前分布に含まれる人工的データの標本 2 次モーメントを DSGE モデルから理論的に計
算される母集団モーメントに置き換える．そこで,実際には,人工的データを発生させるわけではない．DSGE モデルをより信頼する場合には,DSGE モデルからより多くのデータを発生させればよい．そこで,DSGE モデルから発生させるデータ数を変えて推定し,VAR モデルのデータへの当てはまりの良さを比較することにより,DSGE モデルからの事前情報がVAR モデルの推定にどれだけ有用か,言い換えるとDSGE モデルの定式化がどの程度正しいかを分析できる．

本稿は, こうした DSGE-VAR モデルについて解説を行うとともに, DSGE-VAR モデルの日本のマクロデータへの応用を行ったものである. MCMC ベイズ推定法を用いて DSGE モデルを日本のマクロデータに当てはめているものに, Iiboshi et al. (2006), Sugo and Ueda (2008) があるが, それらは DSGE モデルの当てはまりの良さの評価は行っていない. また, DSGE-VAR モデルの日本のマクロデータへの応用はこれまで全く行われておらず, 本稿が初めての試みである. 本稿で用いている DSGE モデルは Iiboshi et al. (2006) で用いているモデルと同じであり, 上記 CEE モデルともほぼ同じモデルである. データについても, Iiboshi et al. (2006) と同じく, 日本の主要な 7 つのマクロ変数 (実質 GDP, 消費, 投資, 労働, 実質賃金, インフレ率, 名目利子率) を用いている. また, 標本期間は, ゼロ金利の期間をはずし, 1970 年第 I 四半期から 1998 年第 IV 四半期までとしている.

DSGE-VAR モデルをこれらの日本のマクロデータに応用した結果, CEE モデルには定式化の誤りはあるものの, VAR モデルの推定において有用な情報を含んでいることが明らかになった. これは, Del Negro et al. (2006) が米国のマクロデータについて得ている結果と同様である.

本稿の以下の構成は次の通りである。まず,第2節でDSGE-VARモデルとそれを用いてDSGEモデルを評価する方法を説明する。次に,第3節において,本稿でDSGEモデルとして用いたCEEモデルについて説明し,第4節で本稿で推定に用いた日本のマクロデータについて説明する。第5節でDSGE-VARモデルの推定結果からCEEモデルの評価を行う。最後に第6節で本稿のまとめを行うとともに今後の発展について述べる。

## 2 DSGE-VAR モデルのベイズ分析

### 2.1 DSGE-VAR モデル

次数 p の VAR モデルは以下のように表せる.

$$ \boldsymbol{y}_{t}=\boldsymbol{\Phi}_{1}\boldsymbol{y}_{t-1}+\cdots+\boldsymbol{\Phi}_{p}\boldsymbol{y}_{t-p}+\boldsymbol{u}_{t},\quad\boldsymbol{u}_{t}\sim N I D\left(\mathbf{0},\boldsymbol{\Sigma}_{u}\right) $$

ここで, $ y_{t} $ は n 個のマクロ変数（ただし, 事前に平均は引いてあるものとする）のベクトルを表し, 誤差項 $ u_{t} $ は平均 0, 分散共分散行列 $ \Sigma_{u} $ の独立な正規分布に従うものとする.
いま, T 個の標本 $ y_{t} $ ( $ t = 1, \ldots, T $ ) があるものとする. このとき, Y を 第 t 行が $ y_{t}^{\prime} $ の $ T \times n $ 行列, すなわち, $ Y = [y_{1}^{\prime}, \ldots, y_{T}^{\prime}]^{\prime} $ とする. また, k = np とし, X を 第 t 行が $ x_{t}^{\prime} = [y_{t-1}^{\prime}, \ldots, y_{t-p}^{\prime}] $ の $ T \times k $ 行列, U を 第 t 行が $ u_{t}^{\prime} $ の $ T \times n $ 行列, $ \Phi = [\Phi_{1}, \ldots, \Phi_{p}]^{\prime} $ とする. そうすると, VAR モデル (1) は次のように表せる.

$$ \mathbf{Y}=\mathbf{X}\boldsymbol{\Phi}+\mathbf{U} $$

DSGE-VAR モデルでは, VAR モデルのパラメータ Φ と Σ_{u} をベイズ推定する. そのとき, DSGE モデルのパラメータ θ を条件とする (Φ, Σ_{u}) の条件付事前密度 f(Φ, Σ_{u}|θ) を, あたかもパラメータ θ の DSGE モデルから人工的データを発生させたものとして選択する.

いま, パラメータ θ の DSGE モデルから $ T^{*} = \lambda T $ の人工データ $ (Y^{*}, X^{*}) $ を発生させたとする. そうすると, データを $ Y^{*}, X^{*} $ とする VAR モデルの尤度関数は次のように表せる.

$$ \begin{aligned}&f(\boldsymbol{Y}^{*}(\boldsymbol{\theta})|\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u})\\ &\quad\propto\quad|\boldsymbol{\Sigma}_{u}|^{-\lambda T/2}\\ &\quad\quad\times\exp\left[-\frac{1}{2}\mathrm{tr}\left\{\boldsymbol{\Sigma}_{u}^{-1}(\boldsymbol{Y}^{*^{\prime}}\boldsymbol{Y}^{*}-\boldsymbol{\Phi}^{\prime}\boldsymbol{X}^{*^{\prime}}\boldsymbol{Y}^{*}-\boldsymbol{Y}^{*^{\prime}}\boldsymbol{X}^{*}\boldsymbol{\Phi}+\boldsymbol{\Phi}^{\prime}\boldsymbol{X}^{*^{\prime}}\boldsymbol{X}^{*}\boldsymbol{\Phi})\right\}\right]\\ \end{aligned} $$

実際に, 人工的データ $ (Y^{*}, X^{*}) $ を発生させてそれを尤度の評価に使うと, 尤度は $ (Y^{*}, X^{*}) $ に依存して確率的に変動する. そこで, 人工的なデータを発生させる代わりに, $ Y^{*'} Y^{*}, X^{*'} Y^{*}, Y^{*'} X^{*} $ と $ X^{*'} X^{*} $ をそれらの期待値に置き換える. 以下, $ \Gamma_{yy}^{*}(\theta) = E_{\theta}[y_t y_t'] $ , $ \Gamma_{xy}^{*}(\theta) = E_{\theta}[x_t y_t'] $ and $ \Gamma_{yx}^{*}(\theta) = E_{\theta}[y_t x_t'] $ とする. DSGE モデルのパラメータ $ \theta $ の値が与えられると, これらのモーメントは解析的に求められる. これらのモーメントの計算方法については, 第 3.5 節で説明する.

さらに $ f(\Phi, \Sigma_{u}) \propto |\Sigma_{u}|^{-(n+1)/2} $ とすると, (3) は次のような事前分布に変換できる.

$$ \begin{aligned}&f(\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u}|\boldsymbol{\theta})\\ &\quad=\quad c^{-1}(\boldsymbol{\theta})|\boldsymbol{\Sigma}_{u}|^{-\frac{1}{2}(\lambda T+n+1)}\\ &\quad\quad\times\exp\left[-\frac{1}{2}\mathrm{tr}\left\{\lambda T\boldsymbol{\Sigma}_{u}^{-1}(\boldsymbol{\Gamma}_{yy}^{*}(\boldsymbol{\theta})-\boldsymbol{\Phi}^{\prime}\boldsymbol{\Gamma}_{xy}^{*}(\boldsymbol{\theta})-\boldsymbol{\Gamma}_{yx}^{*}(\boldsymbol{\theta})\boldsymbol{\Phi}+\boldsymbol{\Phi}^{\prime}\boldsymbol{\Gamma}_{xx}^{*}(\boldsymbol{\theta})\boldsymbol{\Phi})\right\}\right]\\ \end{aligned} $$

ここで, $ c^{-1}(\theta) $ は事前分布（4）の積分が1になるための基準化定数である.

事前分布（4）は以下のよく知られた逆ウイッシャート-正規型事前分布である。

$$ \mathbf{\Sigma}_{u}|\boldsymbol{\theta}\sim\mathrm{I W}(\lambda T\mathbf{\Sigma}_{u}^{*}(\boldsymbol{\theta}),\lambda T-k,n) $$

$$ \mathbf{\Phi}|\mathbf{\Sigma}_{u},\boldsymbol{\theta}\sim\mathrm{N}(\mathbf{\Phi}^{*}(\boldsymbol{\theta}),\mathbf{\Sigma}_{u}\otimes(\lambda T\Gamma_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta}))^{-1}) $$

ここで,

$$ \mathbf{\Phi}^{*}(\pmb{\theta})=\Gamma_{x x}^{*-1}(\pmb{\theta})\Gamma_{x y}^{*}(\pmb{\theta}) $$

$$ \mathbf{\Sigma}_{u}^{*}(\pmb{\theta})=\Gamma_{y y}^{*}(\pmb{\theta})-\Gamma_{y x}^{*}(\pmb{\theta})\Gamma_{x x}^{*-1}(\pmb{\theta})\Gamma_{x y}^{*}(\pmb{\theta}) $$
$ \lambda \geq k + n $ であり, $ \Gamma_{xx}^{*}(\theta) $ の逆行列が存在すれば, 事前分布 (4) の基準化定数は次のように計算できる.

$$ \begin{align*}c(\boldsymbol{\theta})\ =&\ (2\pi)^{nk/2}|\lambda T\Gamma_{xx}^{*}(\boldsymbol{\theta})|^{-n/2}|\lambda T\boldsymbol{\Sigma}_{u}^{*}(\boldsymbol{\theta})|^{-(\lambda T-k)/2}\\&\times2^{-n(\lambda T-k)/2}\pi^{n(n-1)/4}\prod_{i=1}^{n}\Gamma[(\lambda T-k+1-i)/2]\end{align*} $$

ここで, $ \Gamma[\cdot] $ はガンマ関数を表す.

### 2.2 DSGE-VAR モデルの事後分布

VAR モデルのパラメータ ( $ \Phi, \Sigma_{u} $ ) と DSGE モデルのパラメータ $ \theta $ の同時事後分布は次のように表せる.

$$ f(\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u},\boldsymbol{\theta}|\boldsymbol{Y})=f(\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u}|\boldsymbol{Y},\boldsymbol{\theta})f(\boldsymbol{\theta}|\boldsymbol{Y}) $$

事前分布 (5), (6) の下では, この事後分布も次のような逆ウイッシャート–正規型になる.

$$ \mathbf{\Sigma}_{u}|\mathbf{Y},\boldsymbol{\theta}\sim\mathrm{I W}((\lambda+1)T\tilde{\mathbf{\Sigma}}_{u}(\boldsymbol{\theta}),(\lambda+1)T-k,n) $$

$$ \mathbf{\Phi}|\mathbf{Y},\mathbf{\Sigma}_{u},\boldsymbol{\theta}\sim\mathrm{N}(\tilde{\mathbf{\Phi}}(\boldsymbol{\theta}),\mathbf{\Sigma}_{u}\otimes(\lambda T\Gamma_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\mathbf{X}^{^{\prime}}\mathbf{X})^{-1}) $$

ここで,

$$ \tilde{\boldsymbol{\Phi}}(\boldsymbol{\theta})=&(\lambda T\boldsymbol{\Gamma}_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{X}^{^{\prime}}\boldsymbol{X})^{-1}(\lambda T\boldsymbol{\Gamma}_{x y}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{X}^{^{\prime}}\boldsymbol{Y}) $$

$$ \begin{aligned}\tilde{\boldsymbol{\Sigma}}_{u}=&\frac{1}{(\lambda+1)T}\left\{\lambda T\Gamma_{y y}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{Y}^{\prime}\boldsymbol{Y}\right.\\&\left.-(\lambda T\Gamma_{y x}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{Y}^{\prime}\boldsymbol{X})(\lambda T\Gamma_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{X}^{\prime}\boldsymbol{X})^{-1}(\lambda T\Gamma_{x y}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{X}^{\prime}\boldsymbol{Y})\right\}\end{aligned} $$

次に, DSGE モデルのパラメータ $ \theta $ の周辺事後分布は以下のように表せる.

$$ f(\boldsymbol{\theta}|\mathbf{Y})\propto f(\mathbf{Y}|\boldsymbol{\theta})f(\boldsymbol{\theta}) $$

ここで, 尤度関数 $ f(\mathbf{Y}, \mathbf{Y}^{*}(\boldsymbol{\theta})|\boldsymbol{\theta}) $ は以下のように計算できる.

$$ \begin{aligned}&f(\boldsymbol{Y}|\boldsymbol{\theta})\\ &=\quad\frac{f(\boldsymbol{Y}|\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u})f(\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u}|\boldsymbol{\theta})}{f(\boldsymbol{\Phi},\boldsymbol{\Sigma}_{u}|\boldsymbol{Y})}\\ &=\quad\frac{|\lambda T\Gamma_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta})+\boldsymbol{X}^{\prime}\boldsymbol{X}|^{-n/2}|(\lambda+1)T\tilde{\boldsymbol{\Sigma}}_{u}(\boldsymbol{\theta})|^{-\{(\lambda+1)T-k\}/2}}{|\lambda T\Gamma_{x x}^{*}(\boldsymbol{\theta})|^{-n/2}|\lambda T\boldsymbol{\Sigma}_{u}^{*}(\boldsymbol{\theta})|^{-\{\lambda T-k\}/2}}\\ &\quad\times\frac{(2\pi)^{-n T/2}2^{n\{(\lambda+1)T-k\}/2}\prod_{i=1}^{n}\Gamma[(\lambda+1)T-k+1-i)/2]}{2^{n(\lambda T-k)/2}\prod_{i=1}^{n}\Gamma[(\lambda T-k+1-i)/2]}\\ \end{aligned} $$
事前密度 $ f(\theta) $ については以下で説明する.

θ を周辺事後分布（15）からサンプリングできれば, Φ と Σ_{u} を（11）と（12）からサンプリングするのは容易である. 先行研究では,（15）からのサンプリングに次のランダム・ウォーク・メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズムを用いている.

ランダム・ウォーク・メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズム

(1) 適当な初期値 $ \theta_{0} $ を選択し, n = 1 とする.

(2) $ \theta_{n}^{(\text{proposal})} $ を次のランダム・ウォーク・モデルからサンプリングする。

$$ \boldsymbol{\theta}_{n}^{\mathrm{(p r o p o s a l)}}=\boldsymbol{\theta}_{n-1}+\boldsymbol{\nu}_{t},\quad\boldsymbol{\nu}_{t}\sim\mathrm{i.i.d.N}(0,c\boldsymbol{H}) $$

先行研究の多くは, $ l(\theta) = \ln f(\theta | \mathbf{Y}) $ と定義すると, H を $ l(\theta) $ のモード $ \theta = \hat{\theta} $ における $ l(\theta) $ の 2 次微分の逆数にマイナスをつけたもの, すなわち $ H = -l''^{-1}(\hat{\theta}) $ としている. また, c は調整係数であり, これについては以下で説明する.

(3) (2) でサンプリングされた $ \theta_{n}^{\mathrm{(proposal)}} $ と 1 回前の n-1 回目にサンプリングされた $ \theta_{n-1} $ を用いて, 以下の式から受容確率 q を計算する.

$$ q=\min\left[\frac{f(\boldsymbol{\theta}_{n}^{(\mathrm{proposal})}|\boldsymbol{Y})}{f(\boldsymbol{\theta}_{n-1}|\boldsymbol{Y})},1\right] $$

(4) (2) でサンプリングされた $ \theta_{n}^{\mathrm{(proposal)}} $ を確率 q で受容し, 残りの確率 1 - q で棄却する.

受容された場合は, $ \theta_{n} = \theta_{n}^{\mathrm{(proposal)}} $ とし, 棄却された場合は, $ \theta_{n} = \theta_{n-1} $ とする.

(5) $n < N$ であれば, $n = n + 1$ とし, (2) に戻る. $n = N$ であれば, 終了.

このアルゴリズムを実行すると， $ (\theta_{1},\ldots,\theta_{N}) $ がサンプリングされるが， $ N\to\infty $ とすると， $ \theta_{N} $ は $ f(\theta|Y) $ からサンプリングされた変数に確率収束する．そこで，K，M を十分大きな数とし， $ N=K+M $ として上記アルゴリズムを実行し，最初の $ (\theta_{1},\ldots,\theta_{K}) $ を捨て（この捨てる回数 K のことをバーン・イン（burn-in）と呼ぶ），残りの $ (\theta_{K+1},\ldots,\theta_{K+M}) $ を事後分布 $ f(\theta|Y) $ からサンプリングされたものと見なして，推定に用いればよい．

このアルゴリズムでは，(4)で棄却されると，1回前にサンプリングされたのと同じ値がサンプリングされることに注意する必要がある．そこで，(3)の受容確率qが低いと，同じ値が続けて何度もサンプリングされることになり非効率である．qが小さくならないようにするためには，$\theta_{n}^{\mathrm{(proposal)}}$が$\theta_{n-1}$とそれほど大きく乖離しないようにする必要がある．そのためには，(2)のランダム・ウオーク・モデルの誤差項の分散共分散行列の調整係数cを小さくするのが望ましい．しかし，cをあまり小さくすると，$\theta_{n}^{\mathrm{(proposal)}}$が$\theta_{n-1}$の周りの狭い範囲から
しかサンプリングされなくなるので, それも効率的でない. そこで, 通常, 受容確率が 25% 程度になるように c を調整する $ ^{4} $

### 2.3 周辺尤度

DSGE-VAR モデルでは, 実際には DSGE モデルから人工的データを発生させさるわけではないが, あたかも DSGE モデルから人工的データを発生させたかのように考えて VAR モデルのパラメータの事前分布を選択する. DSGE モデルから発生させる人工的データの数 $ T^{*} = \lambda T $ を増やせば増やすほど, VAR モデルのパラメータに課される DSGE モデルの制約が強くなる. そこで, $ \lambda $ を変えて DSGE-VAR モデルを推定し, データへの当てはまりの良さを比較することで, DSGE モデルの評価を行うことができる.

ベイズ統計学におけるモデル選択は, 事後オッズ比を用いて行われる．モデル $ M_{i} $ とモデル $ M_{j} $ の事後オッズ比は以下のように表される．

$$ POR=\frac{f(M_{i}|\boldsymbol{Y})}{f(M_{j}|\boldsymbol{Y})}=\frac{f(\boldsymbol{Y}|M_{i})}{f(\boldsymbol{Y}|M_{j})}\frac{f(M_{i})}{f(M_{j})} $$

ここで, $ f(\mathbf{Y}|M_{i}) / f(\mathbf{Y}|M_{j}) $ と $ f(M_{i}) / f(M_{j}) $ は, それぞれ, ベイズ・ファクターおよび事前オッズ比と呼ばれる. また, ベイズ・ファクターの分子 $ f(\mathbf{Y}|M_{i}) $ と分母 $ f(\mathbf{Y}|M_{j}) $ はそれぞれ, モデル $ M_{i} $ と $ M_{j} $ の周辺尤度と呼ばれる.

この事後オッズ比が1を上回れば（下回れば），モデル $ M_{i}\left(M_{j}\right) $ を選択する．どちらのモデルが正しいか事前情報がない場合には，通常，事前オッズ比は1に設定される．そうすると，事後オッズ比はベイズ・ファクターに等しくなるので，周辺尤度の高いモデルが選択されることになる．本稿では，先行研究に従い，周辺尤度を，Geweke（1999）の修正調和平均法を用いて計算している．この方法について詳しくは補論Aを参照されたい．

## 3 CEE モデル

DSGE モデルは, 現実のマクロ変数の変動をうまく説明できるように, 市場の摩擦を加えたニュー・ケインジアン・モデルに発展している. そうしたモデルの中で, 米欧のマクロデータに当てはまりがよいとされているのが, Christiano, Eichenbaum and Evans (2005) によって提案された CEE モデルである. このモデルには, (1) Calvo 型名目価格・賃金の硬直性, (2) 消費の習慣形成, (3) 投資の調整コスト, (4) 可変資本稼働率といったさまざまな市場の