Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Third, we estimated the model by using variables such as private capital, public capital, labor, money supply, internal migration, and productivity gap between Japan and the United States, and oil prices. The results of estimation strongly suggest that the decline was not explained by the shrink in productivity gap and oil prices, but by the changes within the Japanese economy to respond to those variables. For example, parameter of the productivity gap was 0.056 in 1955-75, but it became negative in 1975-2003. Japan's economy lost the ability to "catch up" to a more efficient economy after 1975. This is the reason why the Japanese economy declined in the 1970s. Our analysis, however, cannot explain why the Japanese economy lost this ability.
# 日本の実質経済成長率は、なぜ 1970 年代に屈折したのか (要約)

原田泰・吉岡真史

### 1. 問題意識

戦後の日本経済は 1970 年代と 1990 年代に 2 回の成長率の屈折を経験している。90 年代の成長屈折については、それが何ゆえに生じたのかについての分析がある。しかし、70 年代の屈折についてはほとんど分析がない。本稿は、そのギャップを埋めようとするものである。

### 2. 目的

本稿の目的は、70 年代の成長屈折が何ゆえに起こったのかということを明らかにすることである。そのために、まず、石油ショックによって70 年代の成長屈折が生じたという一般の通説とよりアカデミックな通説を整理した後に、それへの疑問を述べる。次に、広く認められる経済理論と計量分析手法で、成長屈折の謎に挑戦する。

### 3 \. 分析手法

経済成長は資本と労働の投入と技術進歩によって説明されるという新古典派的成長論を踏まえて、資本と労働の円滑な投入に錯乱を与える要因、公的資本ストック、技術進歩に影響を与える人口移動、先進国経済との格差、原油価格を説明変数とした VAR モデルを計測する。

### 4. 結論

計測の結果、以下のようなことが分かった。1970年代初まで日本の成長率が高かったのは人口移動、技術格差への反応が大きかったからである。日本のキャッチアップ過程の進展により技術格差が縮小したことが成長率を屈折させたとは思われない。70年代までは、民間資本の効率も公的資本の効率も高かったが、その後、低下した。成長率の屈折に関して、石油ショックの影響はほとんど見られなかった。金融政策のような資本と労働の円滑な投入に錯乱を与える要因も成長率の屈折に影響を与えているが、これが屈折に永続的な影響を与えたかどうかは分からない。

要するに、70年代以降、成長率を屈折させたものは石油ショックや技術格差の縮小のような外的な要因ではなく、外的なショックに対して日本経済が反応する力の弱くなったことにある。ただし、なぜそうなったかは、本稿の分析からでは明らかではない。
原田泰・吉岡真史 $ ^{*} $

はじめに

戦後の日本経済は1970年代と1990年代に2回の成長率の屈折を経験している。90年代の成長屈折著については、失われた十年とも大停滞とも長期不況とも呼ばれ、十分ではないにしても、それが何ゆえに生じたのかについての分析がある $ ^{1} $ 。しかし、70年代の屈折についてはほとんど分析がない。本稿は、時系列分析の手法を用いて、戦後日本経済の成長屈折が何ゆえに生じたのかを、70年代の屈折に重点をおいて明らかにしようとするものである。

本稿の構成は以下のようである。1．では石油ショックによって70年代の成長屈折が生じたという一般の通説に対して疑問を提示し、2．では、よりアカデミックな通説を整理した後にそれへの疑問を述べる。3．では経済成長は資本と労働の投入と技術進歩によって説明されるという新古典派的成長論を踏まえて、資本と労働の円滑な投入に錯乱を与える要因、公的資本ストック、技術進歩に影響を与える人口移動、先進国経済との格差、原油価格を説明変数としたVARモデルを計測した。計測の結果は、以下のようなことが分かった。1970年代初まで日本の成長率が高かったのは人口移動、技術格差への反応が大きかったからである。技術格差や人口移動の大きさそれ自体が成長率の屈折を生み出したとは思われない。70年代までは、民間資本の効率も公的資本の効率も高かったが、その後、低下した。成長率の屈折に関して、石油ショックの影響はほとんど見られなかった。資本と労働の円滑な投入に錯乱を与える要因も成長率の屈折に影響を与えているが、これが永続的な屈折に影響を与えたかどうかは分からない。要するに、70年代以降、成長率を屈折させたものは石油ショックや技術格差のような外的な要因ではなく、外的なショックに反応する日本経済の弱くなったことにある。ただし、なぜそうなったかは今後の課題である。

### 1. 問題の所在

戦後の経済成長において、成長率の屈折は、すべての先進工業国が経験したことである。
戦争で破壊された経済が正常な状況に復帰する過程で高い成長を経験し、その後正常な状態になって元の安定した成長率に戻るのはなんら不思議ではない。また、低開発国がキャッチアップの過程で高い成長を遂げ、その後安定した成長経路になるのも数多く経験されている。これは所得収斂仮説、ないし条件付所得収斂仮説として繰り返し実証され、成長論の教科書においても、確立された事実として記されている $ ^{2} $ 。

日本の成長率屈折も以上述べた2つの経験と同様に解釈できると考えられるかもしれない。しかし、日本の場合には、戦後のトレンドラインに戻った1950年代にではなくて、1970年代に成長率が屈折した。また、一人当たり購買力平価GDPで見て、日本のキャッチアップは未だ終わってはおらず、アメリカと日本との1人当たり購買力平価GDPの格差は90年代になって拡大した $ ^{3} $ 。90年代にアメリカの成長率がそれ以前と比べて低下せず、日本に成長率が大きく低下したのであるから当然である。日本の成長率屈折は、経済学と常識が示唆するところとは大いに異なっているのである。

もちろん 70 年代の成長率屈折は石油価格が 4 倍にも高騰した石油ショックのゆえであるという反論がすぐさま帰ってくるだろう。しかし、多くの国が 70 年代に低成長を経験したのは事実であるが、日本ほど大きく成長率が低下した国は存在しない。また、石油価格高騰が成長率屈折の理由であれば、石油価格が低下すれば日本の成長率は上昇しなければならないが、そのようなことは起こらなかった。日本にとっての実質石油価格は、インフレと円レートの上昇によって 90 年代には 60 年代の水準に戻っている $ ^{4} $ 。では、なぜ 70 年代に成長率は屈折したのだろうか。

## 2 ．これまでの研究成果

1970 年代の成長屈折についての分析は限られるが、日本経済についての基本的な見方を整理した南 $ ^{[1992]} $ 第 12 章では、戦後高度成長期以降の日本経済の成長率低下について、技術革新の世界的停滞、先進国と日本との技術格差の消滅による技術導入機会の減少、先進国における成長志向的経済政策の転換、石油価格の急騰による重化学工業の転換、労働力不足の深刻化などを指摘している。

しかし、これらの説は必ずしも説得的ではない。技術革新の停滞が世界的であることが事実としても、その中で日本だけが成長率が低下するとするのは説得的ではない。原田[2003]図1-1の指摘するように、1人当たり購買力平価GDPで計れば、日本とアメリカの技術格差は消滅していない。小峰[1995]はおそらく初めて、70年代に成長屈折が石油ショックによるものだという説に異を唱えたものだろう。石油価格が低下しても成長率は高まっていないと指摘したのである。失業率が上昇しているのに、成長率の低下が労働力不足とは理解しがたい。政策の変化は重要だろう。原田[1998]も、70年代の成長屈折の要因は、
石油ショックのゆえではなく、様々な規制の導入、規制の強化などによって日本経済の構造が硬直化したことによると指摘した。原田は、成長屈折の要因を定性的また一部は定量的に指摘しているが、それらの要因がマクロ的にどの程度の大きさであったのか、10％成長を3％成長に引き下げる大きさがあったのかという点についての分析が欠けている。

成長屈折は石油ショックによるという通説に対して、飯田[2004]4章2は、農村から都市への人口移動の停滞が70年代の成長屈折をもたらしたとしている。これは、南[1992]第9章、速水[2000]第3章など、開発経済学における成長転換論を日本経済に援用した仮説である。飯田は、人口移動の停滞を農村人口の減少という物理的な制約によるとしているが、八田[2001]、増田[2002]は、農村から都市、衰退地域から繁栄地域への人口移動を制約するような政策が採用されたことが成長屈折の原因であるとしている。

原田・江川[2001]は、時系列分析の手法を用いて、戦後日本経済の成長屈折を分析しようとしたものであるが、人口移動という重要な要因を考慮していない。そこで、本稿では、新古典派の成長モデルを基礎に置き、投入要素の円滑な配分に影響を与える要因、全要素生産性に影響を与える要因を考慮して、戦後日本の経済成長を分析することにした。

## 3 ．基本的考え方と VAR モデルの推計

経済は資本と労働の投入と技術進歩によって説明される。資本と労働が円滑に投入されるかは賃金率の設定により、賃金率は金融政策によって錯乱される可能性がある。金融政策は資本の投入にも錯乱的影響を与えるだろう。また、資本には公的資本ストックも考慮すべきである。人口移動、キャッチアップの度合い、原油価格は、経済が利用できる技術のストックを制約するだろう。

そこで、実質 GDP を、民間資本、公的資本、労働、賃金、マネーサプライ、人口移動、原油価格、キャッチアップの程度で説明する VAR モデルを構築することとする。説明変数の数を制限するために、実質 GDP、民間資本、労働、賃金、マネーサプライ、人口移動を内生変数とし、公的資本、キャッチアップの程度、原油価格は外生変数とした。

生産関数は一次同次を仮定し、実質 GDP、民間資本、公的資本は労働人口 1 人当たりとした。また、マネーサプライと人口移動も労働人口 1 人当たりとした。賃金、キャッチアップ、原油価格については労働人口で除していない。使用したデータの詳細は以下の通りである。データは 4 半期、期間は 1955 年から 2003 年までである。ただし、計測期間は、ラグのために 1957 年第 1 四半期から 2002 年第 4 四半期となる。

### 3.1 データの詳細

## (1) 実質 GDP

内閣府の国民所得統計を取った。ただし、93SNAは1980年までしか遡及されていないので、それ以前については68SNAの旧推計のデータを用いた。93SNAと68SNAの連結は1980年第1四半期の比率で行なった。
## (2) 民間資本ストック

内閣府の民間企業資本ストック統計から取った。全産業の取付けベースである。93SNAは1990年までしか遡及されていないので、それ以前については68SNAの旧推計のデータを用いた。93SNAと68SNAの連結は1990年第1四半期の比率で行なった。93SNAへの改訂のポイントのひとつにソフトウェアが中間投入から固定資本形成に移行したことがあり、固定資本形成に占めるソフトウェアの比率が1990年以前については1990年以降より高くなかったとすれば、この遡及方法は過去の民間企業資本ストックを過大評価している可能性がある。

## (3) 生產年齡人口

労働人口は生産年齢人口とした。通常は15-65歳を採用するが、先進国の現状を考えて、総務省（2003b）の5歳階級別人口から20-64歳人口となるように合計した。このデータは1977年までは各年10月1日現在の人口を、それ以降は毎月1日現在の人口をレポートしているので、1977年までは10月1日現在の人口を第4四半期の計数とみなし、年内の人口増加率が一定となるように四半期分割した。1978年以降については、それ以前と整合性を取るために、各四半期の最初の月の1日現在の人口を当該四半期の人口とみなした。例えば、第1半期は1月1日現在、第2四半期は4月1日現在の人口を取っている。

## (4) 時間当たり 実質賃金

厚生労働省の毎勤統計の 30 人以上の製造業事業所の賃金指数を同じベースの労働時間指数で割り、さらに GDP デフレータで除して実質化した。

## (5) 実質通貨供給

日銀統計から M2+CD をとり、GDP デフレーターで割って実質化してある。新系列は 1998 年第 2 四半期から利用可能であるので、それ以前は旧系列を取った。1998 年第 2 四半期の比率で連結した。なお、GDP デフレーターについても GDP と同様に 93SNA と 68SNA を連結した(以下、同じ)。

## (6) 人口移動

総務省（2003a）の自府県内と府県間移動の合計である。これを生産年齢人口で除したものを用いた。

## (7) 公的資本ストック

内閣府（2002）の pp.238 表 3-41 により 1998 年度までの年度データを取った後、93SNA の公的固定資本形成(1980 年度から 1998 年度まで。ただし、電電公社と国鉄が民营化された 1985 年度と 1987 年度を除く)のフローと照らし合わせ、各年の除却率を各年の平均である約 0.63 パーセントと推計し、2002 年度まで年度データを延長した後、内閣府の国民所得統計の実質公的資本形成に基づき四半期化した。その際、年度内の各四半期で除却率が均一となるようにした。

## (8) キャッチアップ指数

1969 年までは Penn World Table を、1970 年以降は OECD 作成の購買力平価換算での一人
当たり GDP データを用い、日本がアメリカに比べて何%小さいかを示す数値を作成した。年データであるので、等差級数となるように日米の値を四半期分割した上でこの数値を作成した。ただし、指数の値を他の対数値の値と合わせるために 100 で除してある。

## (9) 実質原油価格

IFS よりブレントのドル価格を取り、米国の GDP デフレーターで除して実質化した。なお、これらのデータはすべて原系列であるので、推計に当たっては季節ダミーを用いた。これらのグラフは図1の通りである。なお、推計に当たって、生産年齢人口当たり人口移動とキャッチアップ指数を除いて対数値を取ったので、以下のグラフは対数値のものである。生産年齢人口当たり人口移動とキャッチアップ指数については対数値を取らなかったので、グラフは指数そのものである。

### 1. 使用変数のグラフ

生産年齢人口当たり実質 GDP(対数値)

生産年齢人口当たり通貨供給(対数値)

時間当たり賃金(対数値)

生産年齢人口当たり民間企業資本ストック(対数値)
生産年齢人口当たり人口移動(パーセント)

生産年齢人口当たり公的資本ストック(対数値)

キャッチアップ指数(比率)

実質原油価格(円建て、対数値)

#### 3.2. 单位根檢定

これらのデータについて、ADF により単位根検定を行なった。ADF 検定において、定数項、タイム・トレンド、それぞれについて含めるケースと含めないケースの表の通りの3ケースを列挙したが、タイム・トレンドのみを含める場合は推計していない。ラグ次数については最大12期を許容してAIC2基準により決定した。結果は表2の通りである。なお、この計測に当たっては、各変数は基本的に対数を取ったが、生産年齢人口当たり人口移動とキャッチアップ指数については対数を取っていない。
表 2 AFD 検定の結果

定数項なしの検証	定数項なしの検証	定数項なしの検証
t値	確率	ラグ	t値	確率	ラグ	t値	確率	ラグ
生産年齢人口当たり実質GDP	log(Y)	1.10463	0.92990	12	-3.20756	0.02110	10	-2.01347	0.58980	8
Δlog(Y)	-1.12323	0.23710	12	-1.60622	0.47730	12	-20.17411	0.00000	0
生産年齢人口当たり実質通貨供給	log(M)	1.80273	0.98280	12	-2.64851	0.08520	8	-2.34154	0.40910	12
Δlog(M)	-1.76746	0.07330	12	-2.59313	0.09620	12	-3.67894	0.02610	3
時間当たり実質賃金	log(W)	1.96050	0.98820	6	-1.57306	0.49440	6	-1.16722	0.91350	5
Δlog(W)	-1.14129	0.23060	11	-18.47917	0.00000	0	-18.43243	0.00000	0
生産年齢人口当たり民間資本スック	log(K)	0.55544	0.83530	8	-3.66526	0.00540	9	-0.73428	0.96850	9
Δlog(K)	-0.67477	0.42360	8	-1.13877	0.70010	7	-3.39018	0.05580	7
ΔΔlog(K)	-30.64167	0.00000	0	-30.56203	0.00000	0	-30.52654	0.00000	0
生産年齢人口当たり総人口移動	T	-1.10426	0.24400	11	-0.66911	0.85050	11	-3.57504	0.03470	8
ΔT	-16.41255	0.00000	0	-16.37302	0.00000	0	-16.33009	0.00000	0
生産年齢人口当たり公的資本スック	log(S)	1.20420	0.94130	9	-2.13530	0.23120	9	-1.81377	0.69430	9
Δlog(S)	-0.60361	0.45480	8	-1.88322	0.33970	8	-2.14295	0.51810	8
ΔΔlog(S)	-16.77394	0.00000	0	-16.73019	0.00000	0	-16.69224	0.00000	0
キッチアップ指数	U	-2.08303	0.03610	9	-2.32792	0.16440	9	-1.18223	0.91050	9
ΔU	-2.19527	0.02750	8	-2.42890	0.13530	8	-3.15983	0.09600	8
実質原油価格	log(O)	-0.73440	0.39720	5	-1.75600	0.40140	5	-1.72598	0.73590	5
Δlog(O)	-13.40712	0.00000	0	-13.37032	0.00000	0	-13.33599	0.00000	0

(注) 影をつけた部分は単位根棄却 5 パーセントを満たしているもの。

ADF 検定の結果、生産年齢人口当たり民間企業資本ストック、生産年齢人口当たり公的ストックの2データを除き、対数値の階差系列において5パーセント有意水準で、単位根を棄却出来ることから、 $ I(1) $ 過程に従うことを確認した。なお、キャッチアップ指数については階差を取らない系列でも単位根を棄却できることから $ I(0) $ 過程に従っていると解釈することも出来る。対数値の階差系列で単位根を棄却出来なかった2データについて、Banerjee, Lumsdaine and Stock (1992)が指摘するように、構造変化が起きた場合にはADF検定などの単位根検定の検出力が低下することが知られていることから、ドリフトの構造変化を加味したADFテストの逐次検定を行なった結果、生産年齢人口当たり民間企業資本ストックのデータについては構造変化をダミーにより除去すれば単位根を棄却出来ることを確認した。この検定結果は図3に示してある。生産年齢人口当たり公的ストックのデータについては $ I(2) $ 過程に従うと結論せざるを得ないが、公的資本ストックの2回の階差が実質GDPの1回の階差に影響を与えると考える根拠もないので、対数値の階差を取った系列でVARプロセスを組んだ。

すなわち、キャッチアップ指数以外は1回の階差で推計することとした。
なお、この逐次検定による ADF 検定の臨界値は Banerjee, Lumsdaine and Stock (1992) に示されているが、ここにはサンプル数が 100 と 250 の場合しかなく、今回の分析ではサンプル数が 196 であるため、臨界値は 100 と 250 の臨界値の直線補完により補正した。

図3 生産年齢人口当たり民間企業資本ストック

逐次検定前の ADF テスト結果

逐次検定による ADF テスト結果

### 3.3 2 変数 VAR プロセスによるグランジャー因果の測定

以下、インパルス応答関数を計測するが、VAR モデルは変数間の関係に制約を課さないコレツキ一分解による誘導型とする。これは、そもそも70年代に成長率屈折がなぜ生じたかについての分析が少ないなかでは、まずファクト・ファインディングを重視することに意味があると考えたからである。コレツキ一分解では、配列順によって結果が異なるので、配列順を変えることによって結果の頑健性をチェックすることとする。

ただし、最初の配列順は、pairwise の 2 変数 VAR プロセスによるグランジャー因果によることとした。まず、この 2 変数 VAR プロセスのラグ次数を AIC2 基準により決定する。なお、AIC の計測に当たっては、12 四半期までのラグを許容した。また、このラグ次数に従った 2 変数 VAR プロセスによる pairwise でのグランジャー因果を計測した。表 4 の通りになる。
表 4 多変数 VAR プロセスによるグランジャー因果

from
生産年齢人口当たり庚質GDP	生産年齢人口当たり庚質通貨供給	時間あたり庚質賃金	生産年齢人口当たり辰間企業資本ストック	生産年齢人口当たり以口移動
to	生産年齢人口当たり実質GDP	n.a.	0.00932	0.43401	0.96577	0.80466
生産年齢人口当たり実質通貨供給	0.02941	n.a.	0.00533	0.41008	0.00846
時間あたり庚質賃金	0.00000	0.00000	n.a.	0.00748	0.00000
生産年齢人口当たり民間企業資本ストック	0.00001	0.01919	0.31230	n.a.	0.40100
生産年齢当たり人口移動	0.00137	0.00101	0.23163	0.38879	n.a.

インパルス応答関数を推計する際の配列順として、本稿では、明示的に被説明変数と説明変数を区別していることから、まず、被説明変数である実質 GDP を最後にした。また、外生変数と内生変数についても区別しているので、ショックを与えられるのは内生変数に限られることから、グランジャー因果の計測結果を踏まえて、以下の順を想定する。

総人口移動 ⇒ 民間企業資本ストック ⇒ 時間当たり実質賃金 ⇒ 実質通貨供給 ⇒ 実質GDP

また、頑健性を確認するため、説明変数の順を以下のように逆にしたインパルス応答も計測した。

実質通貨供給 $ \Rightarrow $ 時間当たり実質賃金 $ \Rightarrow $ 民間企業資本ストック $ \Rightarrow $ 総人口移動 $ \Rightarrow $ 実質GDP

この順序の経済的意味づけは必ずしも明確でないが、後述するように、配列順はインパルス応答関数の結果に大きな違いをもたらさない。

### 3.4 多変数 VAR プロセスによるインパルス応答関数

まず、多変数 VAR プロセスのラグ次数について、実質 GDP、実質通貨供給、時間当たり実質賃金、民間企業資本ストック、人口移動を内生変数とし、また、生産年齢人口（生産年齢人口でスケーリングしない場合）、公的資本ストック、キャッチアップ指数、実質原油価格を外生変数として推計する。外生変数については、VAR プロセスは誘導型であることを考慮して、内生変数と同じ次数のラグを取った。また、定数項と季節ダミーもラグを取らずに推計式に入れた。ラグは 12 期まで許容し、AIC 基準によりラグ次数を選択することとした。結果は 5 期ラグの多変数 VAR プロセスが選択されるが、Friedman and Kuttner[1992]の指摘するように、過去 1 年分のデータを利用することに意義があると考え、
4期を選択した。なお、AIC基準での4期と5期に大きな違いはない。

この多変数 VAR モデルのインパルス応答は図5と図6の通りである。なお、インパルス応答は48四半期、正順と逆順、累積でレポートしてある。インパルス応答のグラフの点線は95%信頼区間を示している。

図 5 インパルス・レスポンス (48 期、正順、累積) 全期間

図6 インパルス・レスポンス (48期、逆順、累積) 全期間
インパルス応答の正順と逆順については、ほとんど差がないので図5（正順の場合）についてのみ説明する。実質GDPについて説明すると、人口移動のGDPに対する影響はない。民間資本のGDPに対する影響はあるが有意性は小さい。実質賃金の上昇はGDPを減少させる影響があるが有意ではない。実質マネーサプライはGDPに有意に影響を与えている。

## 定量的評価

以上のインパルス応答関数の結果は1標準偏差に対する反応を表している。これは各変数の影響を定性的に見るには良いが、定量的な影響は分からない。そこで、1単位の変化に対する影響の48期の累積値を示したものが表7である。変数は差分であるので、この累積値は各変数の1％の変化に対する弾性値となる。表7にはインパルス応答の累積値（正順）とVARモデルを推計したときの外生変数の係数の累積値を示してある。これによって各変数のGDPに対する定量的な影響の大きさを見てみよう。

## 表 7 説明変数の定量的評価（全期間）

(1) ユニット・ショックに対するインパルス応答 (48 期の値)
全期間	人口移動	資本ストック	賃金	通貨供給	実質GDP
ユニットシヨカ	人口移動	0.409255	1.390031	-0.153643	0.733436	0.549060
(0.08393)	(2.20817)	(0.32973)	(0.61200)	(0.61020)
資本ストック	0.010218	3.003652	0.095340	-0.044355	0.412036
(0.02806)	(0.99098)	(0.13129)	(0.30573)	(0.31767)
賃金	0.017242	2.656093	0.521402	-0.293147	0.588966
(0.04326)	(1.41323)	(0.21878)	(0.40462)	(0.38609)
通貨供給	0.050334	1.866034	-0.028225	1.661157	-0.110769
(0.04673)	(1.53305)	(0.16698)	(0.47000)	(0.42169)
実質GDP	0.019450	0.201750	-0.029770	0.494113	0.673119
(0.02680)	(0.72692)	(0.09378)	(0.26427)	(0.26776)

（）内は標準偏差

(2)外生変数のパラメータ（実質 GDP に対するもののみ）

ラグ	公的資本ストック	キャッチアップ指数	原油価格
1	-0.333042	-0.002307	0.000673
(0.46219)	(0.00252)	(0.00964)
[-0.72058]	[-0.91501]	[0.06973]
2	-0.446690	0.003408	0.002037
(0.48938)	(0.00483)	(0.00966)
[-0.91278]	[0.70537]	[0.21080]
3	1.567787	-0.003914	-0.002607
(0.46245)	(0.00504)	(0.00951)
[3.39020]	[-0.77657]	[-0.27426]
4	-1.158950	0.005578	0.001368
(0.51745)	(0.00471)	(0.00959)
[-2.23972]	[1.18322]	[0.14255]
5	0.398905	-0.002479	0.006080
(0.43041)	(0.00240)	(0.00984)
[0.92681]	[-1.03254]	[0.61801]
パラメー给計	0.028010	0.000286	0.007551

(注) カッコなしはパラメータ値、()内は標準誤差、[]内は t 值である。

(3)外生変数についての F 検定の結果

全期間	F值	p-value
公的資本スクク	1.149484	0.335744
キャンプリ指数	2.728983	0.031466
実質原油価格	3.195924	0.015009

(注)影を付けている変数は5％有意である。

生産年齢人口当たり人口移動の1％の変化のGDPに対する影響は0.019%である。1％の民間資本の増加はGDPを0.2%上昇させる。推計期間の中間点である1980年の民間資本ストックがGDPとほぼ同じであることを考えると、GDPの1％分の資本ストックの増加がGDPを0.2%上昇させることになる。実質賃金の1％の上昇はGDPを0.03%減少させる。実質マネーサープライの1％の上昇はGDPを0.49%上昇させる。ただし、以上の変数のうち
図 5 から見て 5% 有意なのはマネーのみである。

表 7(2) で外生変数の係数の累積値を見ると、公的資本の1%の上昇はGDPを0.028%上昇させる。公的資本が1980年でGDPの8割程度であることを考えると、GDP1%の公的資本の増加はGDPを0.035%増加させることになる。これは小さな値ということになろう。キャッチアップ指数の1%ポイントの拡大（これは日本がアメリカとの差が拡大することを意味する）は、GDPを0.00028%上昇させる。これはまた、日本がアメリカに追いつくには3571年間（1÷0.00028）かかるということになる。キャッチアップ型の成長で日本が成功してきたという通説からすれば信じられない結果だが、これは70年代以降成長率が大きく低下したことによって正しい係数が推定できていないということを示すのかも知れない。石油価格の1%の上昇はGDPを0.0075%上昇させることになる。これも信じられない結果だが、パラメータは一般に有意ではない。表7(3)に見るように、以上の外生変数のうち、F検定で5%有意なのはキャッチアップ指数と実質原油価格である。ただし、これらの外生変数を含めることによる予測力の改善はわずかである。

以上の係数で、実質マネーの係数が大きいことが特徴的である。マネーが本来長期的には中立であるべきとすると説明の難しい結果であるが、推計期間に70年代初期と80年代末期の金融緩和による高成長とその後の停滞という時期を含んでいることの影響かもしれない。また、この結果だけから、70年代の成長屈折を理解することも難しい。そこで、期間を分割することにする。

### 3.5 期間分割した推計結果

前節は 1957 年第 1 四半期から 2002 年第 4 四半期までの推計であったが、ここでは、1975 年第 4 四半期までの前半と 1976 年第 1 四半期からの後半に期間を分割した推計結果を示す。インパルス応答関数の結果は図 8、図 10 である。配列順は結果に影響を与えなかったので、正順の累積の場合のみを報告する。

なお、インパルス応答については、有意水準が低く、95%信頼区間の破線を入れると見づらくなるので省略し、48期の正順の累積のみを示した。

#### 3.5.1 1957-75 年の結果

## インパルス応答

まず前半のインパルス応答の結果（図8）について説明する。実質 GDP について説明すると、人口移動、民間資本ストック、マネーサプライは GDP に正の影響がある。実質賃金の上昇は GDP に負の影響がある。これらの影響は、後掲表9から判断して、いずれも有意ではない。

## 図8 前半推計期間のインパルス応答 (48期、正順、累積)
## 定量的評価

インパルス応答関数の1単位の変化に対する影響の48期の累積値を示したものが表9である。表9にはインパルス応答の累積値とVARモデルを推計したときの外生変数の係数の累積値を示してある。ここから各変数のGDPに対する定量的な影響の大きさを見てみよう。

表 9 説明変数の定量的評価（前半）

(1) ユニット・ショックに対するインパルス応答（48期の値）

前半	人口移動	資本ストック	賃金	通貨供給	実質GDP
ユニットシヨク	人口移動	0.625278	7.292632	-0.012957	2.646121	0.822965
(0.32211)	(16.5443)	(0.83119)	(2.41657)	(2.21676)
資本ストック	0.098160	5.749646	-0.054453	0.576042	0.520450
(0.09704)	(5.22720)	(0.22943)	(0.76077)	(0.68818)
賃金	0.072601	3.702127	0.360095	0.426174	0.908251
(0.13314)	(6.42795)	(0.42837)	(0.94478)	(0.93591)
通貨供給	0.104286	7.675271	-0.077922	1.710887	-0.100703
(0.15232)	(8.27294)	(0.37151)	(1.19830)	(1.09599)
実質GDP	0.073548	3.268675	-0.270097	0.934200	0.676792
(0.09651)	(4.95624)	(0.24639)	(0.72368)	(0.67148)

（）内は標準偏差

(2)外生変数のパラメータ合計（4期の合計）
ラグ	公的資本ストック	キャチアラブ指数	原油価格
1	-0.243611	-0.555554	-0.006154
(1.20746)	(0.55509)	(0.02616)
[-0.20176]	[-1.00084]	[-0.23523]
2	1.389738	0.506544	0.017673
(1.41964)	(1.03308)	(0.02719)
[0.97894]	[0.49032]	[0.64986]
3	-2.449069	0.205738	0.012094
(1.55828)	(1.02296)	(0.02652)
[-1.57165]	[0.20112]	[0.45596]
4	2.904248	-0.065987	0.041864
(1.59421)	(0.53295)	(0.03108)
[1.82175]	[-0.12381]	[1.34677]
パラメー십計	1.601306	0.090741	0.065477

(注) カッコなしはパラメータ値、()内は標準誤差、[]内は t 值である。

(3)外生変数についての F 検定の結果

前半	F值	p-value
公的資本スクク	1.437230	0.240531
キャプラ指数	0.983325	0.428205
実質原油価格	3.293071	0.020625

(注)影を付けている変数は5％有意である。

生産年齢人口当たり人口移動の1%ポイントの変化のGDPに対する影響は0.07%である。1％の民間資本の増加はGDPを3.26%上昇させる。これはきわめて大きな値である。実質賃金の1%の上昇はGDPを0.27%減少させる。実質マネーサプライの1%の上昇はGDPを0.93%上昇させる。ただし、データ数が十分でなく、いずれの変数も5%有意ではない。

表 7(2) で外生変数を見ると、公的資本の 1% の上昇は GDP を 1.60% 上昇させる。これも大きな値である。キャッチアップ指数の 1% ポイントの拡大は、GDP を 0.091% 上昇させる。これはまた、日本は 11 年間（1≠0.091）でアメリカに追いつくような成長をしてきたことを示す。石油価格の 1% の上昇は GDP を 0.065% 上昇させるという意外な結果となる。ただし、係数はいずれも 5% 有意ではない。表 9(3) に見るように、以上の外生変数のうち、F 検定で 5% 有意なのは実質原油価格のみであるが、この変数を追加することによって得られる予測力の改善はわずかである。したがって、係数自体の信頼性も弱い。以上の係数で、民間資本ストックと実質マネーと実質賃金と公的資本とキャッチアップ指数の係数が大きいことが特徴的である。石油価格の上昇はむしろ成長を高めるという解釈の難しい結果になったが、その係数の信頼性は弱い。

#### 3.5.2 1976-2003 年の結果

## インパルス応答

後半のインパルス応答の結果（図 10）について説明する。実質 GDP について説明する
と、人口移動の GDP に対する影響がない。民間資本の GDP に対する影響がある。実質賃金の上昇は GDP を減少させる影響がある。実質マネーサプライは GDP に影響を与えている。これらの影響は、後掲表 11 から判断して、いずれも有意ではない。

図 10 後半推計期間のインパルス応答 (48 期、正順、累積)

## 定量的評価

インパルス応答関数の 1 単位の変化に対する影響の 48 期の累積値を示したものが表 11 である。表 11 はインパルス応答の累積値と VAR モデルの外生変数の係数の累積値を示している。ここから各変数の GDP に対する定量的な影響の大きさを見てみよう。

## 表 11 説明変数の定量的評価（後半）

(1) ユニット・ショックに対するインパルス応答 (48 期の値)
後半	人口移動	資本ストック	賃金	通貨供給	実質GDP
ユニットシヨカ	人口移動	0.354652	-0.801146	0.065591	0.170724	0.409197
(0.13131)	(1.47318)	(0.74692)	(0.81728)	(0.48910)
資本ストック	-0.033200	1.955480	0.007270	-0.127002	0.282251
(0.03452)	(0.89859)	(0.15171)	(0.44954)	(0.25614)
賃金	-0.030719	0.459548	0.483220	0.107773	0.119751
(0.05263)	(0.41475)	(0.31737)	(0.27231)	(0.16108)
通貨供給	0.023963	-0.777826	0.101113	1.705383	0.321376
(0.05147)	(1.32959)	(0.22623)	(0.66441)	(0.37931)
実質GDP	-0.007281	0.207601	-0.054355	0.271803	0.820421
(0.03853)	(0.81325)	(0.19856)	(0.41463)	(0.23780)

（）内は標準偏差

(2)外生変数のパラメータ合計 (5期の合計)

外生変数のパラメータ

後半

ラグ	公的資本ストック	キャチアラブ指数	原油価格
1	0.726480	-0.306520	-0.001650
(0.53083)	(0.26921)	(0.01090)
[1.36858]	[-1.13859]	[-0.15139]
2	-1.077478	0.684345	0.013453
(0.65622)	(0.53161)	(0.01074)
[-1.64195]	[1.28730]	[1.25252]
3	0.977991	-0.672945	-0.003933
(0.66759)	(0.53532)	(0.01086)
[1.46496]	[-1.25708]	[-0.36219]
4	-0.690161	0.322986	0.002698
(0.52439)	(0.26848)	(0.01046)
[-1.31611]	[1.20301]	[0.25801]
パラメー给計	-0.063168	0.027866	0.010568

(注) カッコなしはパラメータ値、()内は標準誤差、[]内は t 值である。

(3)外生変数についての F 検定の結果

後半	F值	p-value
公的資本スクク	1.297387	0.278790
キャチアップ指数	0.695275	0.597571
実質原油価格	0.450290	0.771860

(注)影を付けている変数は5％有意である。

生産年齢人口当たり人口移動1％ポイントの変化のGDPに対する影響は-0.007％と小さいがマイナスとなる。1％の民間資本の増加はGDPを0.21％増加させる。実質賃金の1％の上昇はGDPを-0.054％減少させる。実質マネーサープライの1％の上昇はGDPを0.27％上昇させる。ただし、いずれの変数も有意ではない。

表 11(3) で外生変数を見ると、公的資本の 1% の上昇は GDP を 0.063% 下落させる。ただ
し、係数は5%で有意ではない。キャッチアップ指数の係数は0.028となった。これは、日本は36年間（1÷0.028）でアメリカに追いつくような成長をしてきたことを示す。石油価格の1％の上昇はGDPを0.011％上昇させることになる。ただし、いずれも係数も5%有意ではない。表11(3)に見るように、いずれの外生変数も、F検定の結果でも5%有意ではない。

以上の係数で、民間資本と実質マネーと実質賃金と公的資本の係数が大きく、人口移動の係数はマイナス、キャッチアップ指数もマイナス、石油価格はGDPに影響をほとんど与えていない $ ^{5} $ 。キャッチアップの余地が小さくなるにつれて、キャッチアップ指数への反応が弱くなるのはやむを得ないが、その変化は大きすぎるような気がする。ただし、石油価格の高騰が経済にマイナスの影響を与えるが、石油価格が低下しても経済は回復しないというヒステリシスな影響をもたらせば、推定した結果、石油価格の係数は小さく、有意性も低いものとなるとしても、現実には影響があったということになる。

以上、前半と後半の推計結果の違いから、以下のように言える。1970年代まで日本の成長率が高かったのは人口移動、キャッチアップ指数への反応が大きかったからである $ ^{6} $ 。民間資本の効率も公的資本の効率も高かった。成長率の屈折に関して、石油ショックの影響はほとんど見られなかった。ただし、係数の標準誤差が大きいので、係数の大きさの違いに統計的に有意な差がない場合がほとんどである。以上述べたことは、そのことをあえて無視している。

実質マネーや実質賃金が成長率に影響を与えているのは、70年代の過剰流動性と80年代末のバブルとその崩壊という時期を含んでいるからだろう。金融政策の失敗が資源配分をゆがめて成長率に影響を与えたということだろう。これは短期のショックの影響を見るVARモデルの結果であるので、これが数十年間の成長率を低めたとは言えない。しかし、70年代と90年代に一定の期間にわたって成長率を引き下げたのは確かだろう。実質賃金の上昇は、成長率を低下させているが、賃金が硬直的になるような制度変化が

成長率を低下させたと言えるかどうかは分からない。少なくとも、労働組合の参加率などは1960年代以降、長期的に低下しており、賃金を硬直的にするような制度変化が起こったと主張することは難しい。金融政策の失敗が、実質賃金をかなりの期間にわたって高めたことが成長率を一定期間にわたって低下させたと解釈すべきかもしれない。賃金上昇につ
いては別の解釈も可能である。実質賃金の上昇は農村の過剰人口が工業部門に吸収しつくされたことを意味しているのだから、賃金上昇が成長率屈折と同時に起こるのは前述の転換論から考えて当然であるという解釈である。しかし、この解釈が正しければ、賃金上昇と成長屈折は70年代に一回だけ起きなければならない事象である。ところが、賃金上昇と成長屈折は推計期間の前半と後半にともに起きている。これは転換論では説明できないことである。

## 結論

本稿では、まず、1970年代の成長屈折の要因とされていることを整理した後に、それらの説への素朴な疑問を述べた。次に、経済成長は資本と労働の投入と技術進歩によって説明されるという新古典派的成長論を踏まえて、これらの説明要因をVARモデルで計測した。計測の結果分かったことは以下の通りである。

1970 年代まで日本の成長率が高かったのは人口移動、キャッチアップ指数に反応するような柔軟な経済構造を持っていたからである。民間資本の効率も公的資本の効率も高かった。成長率の屈折に関して、石油ショックの影響はほとんど見られなかった。実質マネーや実質賃金が成長率に影響を与えているのは、70 年代の過剰流動性と 80 年代末のバブルとその崩壊という時期を含んでいるからだろう。金融政策の失敗が資源配分をゆがめて成長率に影響を与えたということだろう。実質賃金の上昇は、成長率を低下させているが、この理由はおそらくは金融的錯乱のゆえである。

要するに、1970 年代以前の日本経済は、成長と人口移動が相互に促進的に働き、海外との技術格差に敏感に反応し、民間資本も公的資本も高い効率で投資されていた。ところが、70 年代以降、日本はそのような効率的な経済システムを失ってしまった。石油ショックではなく、システムの変化そのものが成長率を低下させた。金融政策の失敗がこの変化を劇的なものにしたとのは確かだろうが、金融政策そのものが長期的な変化をもたらしたとは言えないかもしれない。

では、効率的なシステムを失わせたものはなんだろうか。それはここでの説明変数からは解釈できない。説明変数のショックに対応する係数値の変化をもたらす要因を探求しなければならないが、それは今後の課題である。しかし、その一部は原田[1998]、八田[2001]、増田[2002]でなされている。

ただし、係数の標準誤差は大きいので、前半と後半での係数の大きさに統計的に差がない場合がほとんどである。成長屈折についての結論は、係数の点推定値に依存している。したがって、本稿は、1970年代の成長屈折についてのアカデミックな分析の集大成とされるもの-戦後高度成長期以降の日本経済の成長率低下は、技術革新の世界的停滞、先進国と日本との技術格差の消滅による技術導入機会の減少、石油価格の急騰などの理由-を実証的に否定しているが、私たちの積極的な主張-70年代の成長屈折は、人口移動、キャッチアップ指数に反応するような柔軟な経済構造を失ったからである-を実証したとは言え
ないかもしれない。しかし、私たちは、広く信じられていることを実証的に否定しただけでも十分な意味があると考えている。

## 邦語文献

飯田泰之『経済学思考の技術』ダイヤモンド社、2003年 経済企画庁「平成6年度 年次

経済報告」大蔵省印刷局、1994年 小峰隆夫「戦後日本の経済成長」『経済セミナー』95年5月号、『最新 | 日本経済入門』日

本評論社、1997年、第2章として所収 八田達夫「構造改革と都市再生」『エコノミッ

クス』第6号、2001年秋 浜田宏一・堀内昭義・内閣府経済社会総合研究所『論争 日本の経済危機』日本経済新聞

の経済危機』日本経済新聞社、2004年

速水佑次郎『新版開発経済学—諸国民の貧困と富』創文社、2000年

原田泰『1970年体制の終焉』東洋経済新報社、1998年 原田泰『日本

の「大停滞」が終わる日』日本評論社、2003年

原田泰・江川暁夫「90 年代の日本経済の停滞と金融政策」2001 年度春季金融学会報告 2001.

5.26 mimeo

バーロ、R.J.、X.サラ-イ-マーティン『内生的経済成長論』I、II、九州大学出版会、1997年

(R. J. Barro and X. Sala-i-Martin, Economic Growth, Mc-Graw-Hill, Inc. 1995)

増田悅佐「都市再生こそ日本経済活性化の王道」『エコノミックス』第7号、2002年春

## 英語文献

Banerjee, Anindya, Robin L. Lumsaine and James H. Stock (1992) “Recursive and Sequential Test of the Unit-Root and Trend-Break Hypotheses: Theory and International Evidence,” Journal of Business and Economic Statistics 10(3), 1992 July, pp.271-287

## データ出所

総務省（2003a）『住民基本台帳人口移動報告年報』、総務省統計局、2003年5月、及び各年版

総務省（2003b）『わが国の推計人口 - 大正9年～平成12年-』、総務省統計局、2003年9月、及び各年版

内閣府 (2002)『日本の社会資本』、内閣府政策統括官(経済財政－経済社会システム担当)、2002年7月、財務省印刷局
## 第3章 都道府県公害審査会等における公害紛争の処理

公害紛争処理法が昭和45年11月1日に施行されて以来、平成25年度末までに審査会等に係属した公害紛争事件は、1,386件である。これらのうち、終結しているのは、1,344件である（表1−3−1）。

平成25年度に審査会等が受け付けた事件は39件であり、これらに前年度から繰り越された32件を加えた計71件が25年度に係属した。このうち、29件が25年度中に終結し、残り42件は26年度に繰り越された（25年度に係属した71件の概要については付録2（136ページ）参照）。

## 第1節 公害紛争の申請状況

## 1 申請の件数

## (1) 手銃別件数

公害に係る紛争を解決するため、審査会等が行う手続には、あっせん、調停及び仲裁（審査会等においては、裁定は行えない。）並びに調停等で定められた義務の履行に関する勧告を行う義務履行勧告があるが、これまで審査会等が受け付けた事件の9割以上が調停事件となっている。また、平成25年度に受け付けた39件は、すべて調停事件である（表1－3－1）。

## (2) 都道府県別受付件数

平成25年度に受け付けた39件について都道府県別に見ると、東京都が8件、京都府及び大阪府が各3件、埼玉県、千葉県、神奈川県、山梨県、長野県及び滋賀県が各2件、茨城県、栃木県、群馬県、新潟県、岐阜県、兵庫県、島根県、広島県、徳島県、愛媛県、高知県、福岡県及び沖縄県が各1件であり、22都府県において事件を受け付けている。

なお、平成25年度末までに審査会等に係属した事件について都道府県別に見ると、東京都の212件が最も多く、次いで大阪府が196件、愛知県が84件、千葉県が78件などとなっており、一般に大都市地域において多くなっている（表1－3－2）。

## 2 申請の内容

## (1) 公害の種類

平成25年度に受け付けた調停事件39件について、環境基本法(平成5年法律第91号)第2条第3項に定める公害（大気汚染、水質汚濁、土壌汚染、騒音、振動、地盤沈下及び悪臭の7種類の公害。以下「典型7公害」という。）の種類別に見ると、騒音に関するものが26件、振動に関するものが9件、悪臭に関するものが8件、土壌汚染に関するものが5件、大気汚染及び水質汚濁に関するものが各4件、地盤沈下に関するものが1件となっている（重複集計）。

平成25年度末までに審査会等に係属した事件について、申請人から主張されている典型7公害の種類の数を見ると、この10年間は、1件当たり1.5から2.1種類で推移している（表1－3－3）。
また、近年、日照阻害、眺望阻害、土砂崩壊、交通環境悪化等典型7公害以外の生活環境を悪化させる要因を含めた紛争の一体的、総合的な解決を求める事件もみられる。

## (2) 被害の態様

平成25年度に受け付けた調停事件39件について、申請人が個人であるか法人であるかを見ると、個人が35件、法人が4件となっている。また、個人が申請人となっているものについて、その人数別に見ると、10人未満のものが32件、10人以上100人未満のものが2件、100人以上1000人未満のものが1件となっている（表1－3－4）。

次に、申請の内容を被害の種類別に見ると、健康被害を訴えるものが30件、感覚的・心理的被害を訴えるものが22件、財産被害を訴えるものが11件となっている（重複集計）（表1－3－5）。

なお、審査会等に係属した事件は、既に発生した被害に対する措置・救济等を求めるものと、将来発生するおそれのある被害の未然防止を求めるもの（おそれ公害事件）とに分けられるが、平成25年度に受け付けた調停事件39件のうち、6件がおそれ公害事件となっている（表1－3－6）。

## (3) 発生源の態様

平成25年度に受け付けた調停事件39件について、発生源側の当事者を見ると、民間企業のみが当事者となっているものが23件、国、地方公共団体、公団等のみが当事者となっているものが10件、両者が当事者となっているものが3件、その他が3件となっている（表1－3－7）。

次に、平成25年度に受け付けた調停事件39件について、加害行為とされる主な事業活動の種類を見ると、製造・加工関係が10件、建築・土木関係が6件、廃棄物・下水等処理関係が4件、交通・運輸関係（道路建設に係るものを含む。）が3件、畜産関係及び製錬・採石関係が各1件、その他が14件となっている。

こうした現状を、制度発足当時の製造・加工関係が全体の約半数を占めていた状況と比較すると、近年では被害の発生源の変化・多様化の傾向が見られる（表1－3－8）。

## (4) 請求事項

平成25年度に受け付けた調停事件39件について、申請人の請求事項を見ると、発生源対策を求めるものが26件、金銭支払及び発生源対策を求めるものが7件、金銭支払を求めるものが4件、その他が2件となっている。

このうち、発生源対策を求めるものについて、その内容を見ると、施設・作業方法の改善を求めるものが21件、道路等の建設（計画）の差止めを求めるものが5件、操業停止・移転及び施設・作業方法の改善を求めるものが4件、操業停止・移転を求めるものが3件となっている。

従前から、申請人が発生源対策を求める事件の割合は高く、平成25年度末までに審査会等に係属した事件全体の8割以上を占めている（表1－3－9）。