Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
画を参考にエネルギー起源 $ CO_{2} $ 排出量を 1990 年水準並みとする制約を設定し、これにより生じる排出権価格および BAU との比較で経済諸変数に及ぼす影響をみた。

当然のことながら経済規模の拡大（∀）が大きいほど、必要となるCO₂排出の削減量が大きくなり経済全体に及ぼす影響も大きくなる。また、影響の大きさは代替の弾力性等のパラメータに左右される面があり、一般に代替の弾力性が大きいほどショックに対応した資源配分が柔軟に行われるので影響が小さくなる。そこで、経済規模の拡大の大きさと代替の弾力性等のパラメータについていくつかのシナリオを用意することにした。

経済規模の拡大については、京都議定書の第1約束期間の中間年（2010年）が基準データセットの10年先ということを念頭に20%拡大を中心に前後5%の3つのシナリオ（ $ \alpha=15,20,25\% $ ）を用意した。

代替の弾力性等のパラメータについてはエネルギー関係の部分に着目することとし、まず標準シナリオとして、①エネルギー財の国内生産と輸入の間のアーミントン係数、②エネルギー財の輸出向けと国内需要向けの間の変形の弾力性、③エネルギー財総合と付加価値（資本・労働）の間の代替の弾力性のいずれについても弾性値が0.1と小さい場合を想定し、次に、①～③の各々について弾性値を0.5に大きくした3つのシナリオを想定した。なお、①②については、エネルギー財の貿易障壁が特に高いわけではないが、CO₂排出の海外への直接漏出を少なくするとの観点から弾性値を他の財と別扱いした。すなわち、CO₂排出権は需要段階で賦課されるので基本的に内外無差別といえるものの、エネルギー転換に際してもCO₂をいくらか排出するのでその分だけ石油製品等の国内生産費用が上昇するのに対し、国際価格は外生のためエネルギー財自身も国際競争条件が変化し輸入増加（輸出減少）が生じる⁵。これに伴うCO₂排出の減少は経済へのマイナスの影響を緩和することになるが、国内におけるエネルギー消費の変化によるものではなく、海外へのCO₂排出の直接漏出に当たるといえる。

## （2） 感态度分析

感応度分析として、パラメータの標準シナリオの下で経済の拡大規模を変更した3つのシナリオと、中位の経済規模の拡大の下でパラメータの想定を変更した3つのシナリオについて、BAUケースとKyotoケースの対比を行った。

主要マクロ変数の結果をみると、当然のことながら BAU ケースで経済の拡大規模が大きいほど CO₂ 排出の削減量が大きくなるので経済変数への影響が大きくなり、拡大規模を前後 5% 動かすことにより排出権価格は 21,000 円台から 34,000 円台まで、GDP の減少率は -1.61% から -2.47% まで動く。

弾性値の変更については、シナリオ4（エネルギー財の国内生産と輸入の間のアーミントン係数）およびシナリオ5（エネルギー財の輸出向けと国内需要向けの間の変形の弾力性）については、弾性値を大きくすることによるマイナスの影響緩和の程度はわずかであるのに対し、シナリオ6のエネルギー財総合と付加価値（資本・労働）の間の代替の弾力性を大きくした場合は顕著な変化がみられ、排出権価格は8,000円台と約1/3に、GDPの減少率は0.81%と約
2/5 にマイナスの影響が緩和される。シナリオ 4,5 については、石油精製等に伴う CO₂ 排出は前述のような海外への漏出を招く程度は小さいことを示している。他方、シナリオ 6 のエネルギー財と資本・労働の間の代替の可否の影響は大きい。一般に生産要素間の代替の可能性は短期的には小さく長期的には大きくなるので、分析のタイムスパンと弾性値の大きさの関係に留意する必要がある。

表 3．感応度分析の主要マクロ変数の結果

KyotoケースのCO2排出権価格(円/トンCO2)	KyotoケースのBAUケースからの乖離率
CO2排出量	GDP	効用
1. 経済拡大規模(α=15%)	21,299	-19.9%	-1.61%	-0.33%
2. 経済拡大規模(α=20%)	27,440	-23.0%	-2.02%	-0.48%
3. 経済拡大規模(α=25%)	34,228	-25.9%	-2.47%	-0.66%

4.2+弾性値変更(☒輸入)	27,046	-23.1%	-2.00%	-0.48%
5.2+弾性値変更(☒輸出)	27,247	-23.0%	-2.01%	-0.48%
6.2+弾性値変更(☒生産要素)	8,488	-23.2%	-0.81%	-0.19%

## （３）部門別の影響

上記6つのシナリオのうち、中位の経済規模の拡大でパラメータが標準のシナリオ（第2シナリオ）を取り出し、部門別の影響をみることにする。図5は、BAUケースとKyotoケースの商品別の国内生産と国内需要価格、産業別のCO_{2}排出量をみたものである。（詳細結果は別添参照）

国内生産については、$\mathrm{CO}_{2}$ 排出上限設定によるエネルギー財の生産減少が大きいのに次いで、エネルギー消費の多寡を反映して鉱業、鉄鋼、水運の減少が相対的に大きい一方で、電気機械と精密機械の生産は若干増加している。国内需要価格については、炭素含有量の多い石炭の価格上昇が10倍以上と圧倒的に大きく、石油製品関係は3～4倍程度の上昇となっている。石油製品の中でもばらつきがあり、ガソリンや灯油の価格上昇はそれほどでもない。これは、ガソリンについては揮発油税がかかっていること、灯油については主に家計向けのため商業・運輸マージンが大きいことから、現行価格が相対的に高くその結果として付加される排出権価格の現行価格に対する比率が相対的に小さいことによる。$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量については各部門とも減少しているが、全般に国内生産よりも$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量の減少率が大きくなっている。これは、エネルギー財間およびエネルギー財総合と資本・労働の間の代替を0.1と小さいとはいえ許容していることによる。特に電力、鉄鋼の$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量の減少が大きいのは、これらの産業が炭素含有量の多い石炭（石炭製品）の主要需要先であることを反映している。この点については、電源構成の変化やエネルギー源の代替の妥当性について、技術面および内外の経済社会情勢等の面から十分吟味する必要がある。
## 図 5

①国内生產(商品別)

国内需要価格(商品別)

CO2排出量(產業別)

（備考）棒グラフは基準データからの変化率、折れ線グラフはKyotoケースのBAUケースからの変化率。
## 4 ．今後の課題

はじめにで述べたように本モデルは研究の第一段階のもので、政策分析等に活用するためには更なる検討が必要である。

まず第1に、感応度分析でみたように BAU の設定や弾力性等のパラメータの設定に影響の大きさがかなり依存している。BAU の設定については、サービス経済化といった経済社会の趨勢的变化の反映や、トップランナー方式等の既存の省エネ対策による技術変化の反映があげられる。前者については LES 型消費効用関数の導入が、後者についてはエネルギー財投入への効率化係数の導入が考えられる。パラメータの設定については、先行研究からの援用にとどまらず、統計的な実証分析の積み重ねやミクロの技術情報等の活用が求められる。

第2に、本モデルの枠組みで可能な分析課題として、部門別に排出枠を割り当てた場合の影響があげられる。いわゆるCap & Tradeの分析で、排出枠の割り当て方により影響に相違が生じる可能性がある。この分析のためには、DP146で収穫遅増の分析のために固定費を導入したような工夫が必要になる $ ^{6} $ 。

第3に、地球温暖化問題はグローバルな問題であり、GHGの排出削減のみならず大気中のGHG濃度の安定化を実現する必要のある長期的課題である。こうした課題を分析するためには、比較静学タイプの一国モデルから、世界モデルおよび動学モデルへの発展が不可欠である。世界モデルについてはGTAPが広く使われており、エネルギーをとりいれたGTAP・Eや動学化したGTAP・Dynamicも発表されているので、参考になると考えられる。

京都議定書の目標達成に向けては、2002年の大綱見直し、2005年の目標達成計画決定、2007年度中の計画見直しと、ステップ・バイ・ステップのアプローチで取り組みが進められている。当研究所においても、ステップ・バイ・ステップで地球温暖化問題の分析ツールを整備していきたい。

## 参考文献

温室効果ガスインベントリオフィス（GIO）、2006、日本国温室効果ガスインベントリ報告書、国立環境研究所

戒能一成、2006、総合エネルギー統計の解説（2004年度改訂版）、経済産業研究所

川崎泰史・伴金美、2005、収穫遞増と独占的競争をとりいた日本経済の応用一般均衡モデルの開発、ESRI Discussion Paper Series No.146、内閣府経済社会総合研究所

Rasmussen, N. Tobias, 2001, Modeling the Economics of Greenhouse Gas Abatement: Infinite Horizon or Overlapping Generations? CEBR Discussion Paper 2001-2, Center for Economic and Business Research, Denmark.
1．基本分類の行および列コードに対して、モデルで使用する部門分類のコードと消費税の扱いを示したシートを作成する。(シート名：code)

A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K	L
1	連番	行コード	部門名	対応行コード1	対応行コード2	消費税1	空列	列コード	部門名	対応列コード	消費税2	消費税3
2	1	111011	米	1	1	1	11101	米	1	1	1
3	2	111012	稲わら	1	1	1	11102	麦類	1	1	1
～	～	～
基本分類	基本分類

D 列(対応行コード 1)：モデルでの部門番号(商品・付加価値項目)

E 列(対応行コード 2)：モデルの V 表における産出部門番号(産業)

→通常当該行と同じ部門、対応する列が大括りの複合生産物およびマイナス投入の屑・副産物のみ例外。F列(消費税1)：当該行(商品)の課税比率（通常1.0、医療等の非課税商品は0.0）J列(対応列コード)：モデルでの部門番号(産業・最終需要項目)

K 列(消費税 2)：当該列(産業・最終需要)の取引の課税比率（通常 1.0、非課税取引の輸出は 0.0）

L 列(消費税 3)：当該列(産業・最終需要)の仕入れ税額控除比率（通常 1.0、医療等の非課税部門は 0.0）

2．基本分類のレコード形式データに、行および列コードに対応する上記1で付けた値等を入れる列を設け、VLOOKUP関数を用いて対応付ける。

(シート名：基本分類， $ ^{*} $ 自家輸送マトリクスのレコードについても[基本分類]と同様の[自家輸送]シートを作成する。なお、[自家輸送]シートはA列に貨物・旅客コードが入るので[基本分類]シートより1列ずれる)

A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K	L	M	N	O	P	Q	R	S	T	U
1	列コード	行コード	特殊コード	生産者価格	輸入	卸	小売	鉄道	道路	沿海	港運	航空	取扱	倉庫	購入者価格	対応行	対応列	対応産業	消費税国内財	消費税輸入財	消費税還付
2	11101	111011	24247	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24247	1	1	1	1	1	1
3	11101	111012	958	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	958	1	1	1	1	1	1
～	～	～
基本分類のレコード形式データ（小計の商業マージン、貨物運賃の列は削除）

P 列 :=VLOOKUP(B☐, code!B$2:D$532, 3) →(B->D) 当該レコードの基本分類行コードに対応する部門番号(商品・付加価値項目)

Q 列 :=VLOOKUP(A☐, code!H$2:J$450, 3) →(A->J) 当該レコードの基本分類列コードに対応する部門番号(産業・最終需要項目)

R 列 :=VLOOKUP(B☐, code!B$2:E$532, 4) →(B->E) 当該レコードの基本分類行コードに対応する産出部門番号(産業)

S 列 :=VLOOKUP(B☐, code!B$2:F$532, 5) *VLOOKUP(A☐, code!H$2:K$450, 4)

→(B->F)×(A->K)、当該レコードの国内生産分の消費税課税比率

（備考）消費税の分離等のデータ加工を必要としない場合は、上記シートでピポットテーブルによりクロス集計するだけでマトリクス・データが出来上がる。例えば、P列とQ列を基軸にD列のデータをクロス集計するとモデルの部門分類に集約した生産者価格産業連関表になる。C02排出量データ作成で使用する物量表は、データ加工を必要としないのでピポットテーブルでクロス集計した。

3．上記２のデータを、次のコントロール・シートに基づき後述するプログラム（Excel のマクロ）でコンパイルし、結果をシートに書き出す。
(黄色のセルがデータに応じて変更する部分)

A	B	C	D	(備考)
1	ブック名	I02000V_base.xls
2	基本表シート&データ行	基本分類	2	53574	基本分類データ・レコードの先頭行(C2)と最終行(D2)を指定
3	部門数(商品,産業,マージン)	46	36	6	モデルの部門数(B3:商品、C3:産業、D3:マージン部門)
4	国内財稅抜き	Vxdom	B4:B14(A列に記した項目の計算結果を書き出すシート名)
5	輸入財稅抜き	Vximp	マージン部門のモデルでの部門番号(C6:C11商品番号、D6:D11産業番号)
6	マージン稅抜き(商業)	vxmar1	33	23
7	//(鉄道輸送)	vxmar2	36	26
8	//(道路輸送)	vxmar3	37	27
9	//(水上輸送)	vxmar4	38	28
10	//(航空輸送)	vxmar5	39	29
11	//(その他運輸)	vxmar6	40	30
12	消費稅	Vat
13	消費稅還付	Rfvat
14	産出表	Vtable
15	自家輸送シート&データ行	自家輸送	2	14189	自家輸送データ・レコードの先頭行(C15)と最終行(D15)を指定

くプログラム>

Excel のマクロのコード	備考
Option Base 1Dim V() As Double, U() As Double, FD() As Double, VA() As DoubleDim netvat() As DoubleDim nmar As Integer, mr() As Integer, mc() As Integer, vmar() As Double, vxmar() As DoubleConst rvat = 0.05Sub IO_aggr() , Dim BName As String, SName As String Dim i As Integer, i1 As Long, i2 As Long, j As Integer, k As IntegerDim nrow As Integer, ncol As Integer Dim S_vxdom As String, S_vximp As String, S_vat As String, S_rfvat As String, S_vtable As String Dim S_vxmar() As String, BName = Cells(1, 2).Value nrow = Cells(3, 2).Value ncol = Cells(3, 3).Value nmar = Cells(3, 4).Value, ReDim V(nrow, ncol) ReDim U(nrow, ncol, nmar + 5) ReDim FD(nrow, 6, nmar + 5) ReDim VA(ncol, 3) ReDim netvat(ncol) ReDim S_vxmar(nmar) ReDim mr(nmar) ReDim mc(nmar) ReDim vmar(nmar) ReDim vxmar(nmar)S_vxdom = Cells(4, 2).Value	消費税率 5%
<メイン・プログラム>
↑
| コントロール・シートから設定データを| 読み込む。|
↑
| 部門数に応じた配列サイズの動的設定|
|
|
<nl>
Workbooks(BName).Sheets(S_vxdom).Cells(j + nrow + 1, i + 1) = VA(i, j)

Next j
Workbooks(BName).Sheets(S_vxdom).Cells(nrow + 5, i + 1) = netvat(i)

Next i
End Sub

Function Read_RowData(BName As String, SName As String, i1 As Long, i2 As Long, ii As Integer)
Dim ccode As Integer, rcode As Integer, vcode As Integer, scode As Integer, brcode As Long
Dim vpro As Double, vimp As Double
Dim rvatdom As Double, rvatimp As Double, refund As Double
Dim i As Long, k As Integer
For i = i1 To i2
brcode = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 1).Value
scode = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 3).Value
rcode = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 16).Value
ccode = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 17).Value
vcode = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 18).Value
vpro = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 4).Value
vimp = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 5).Value
vmar(1) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 6).Value + Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 7).Value
vmar(2) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 8).Value
vmar(3) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 9).Value
vmar(4) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 10).Value + Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 11).Value
vmar(5) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 12).Value
vmar(6) = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 13).Value + Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 14).Value
rvatdom = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 19).Value
rvatimp = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 20).Value
refund = Workbooks(BName).Sheets(SName).Cells(i, ii + 21).Value
If rcode <> 0 And ccode <> 0 Then
Data_Kakou scode, rcode, ccode, vcode, vpro, vimp, rvatdom, rvatimp, refund
End If
Next i
End Function

Function Data_Kakou(scode As Integer, rcode As Integer, ccode As Integer, vcode As Integer, vpro As Double, vimp As Double, rvatdom As Double, rvatimp As Double, refund As Double)
Dim vdom As Double, vxdom As Double, vximp As Double, vat As Double
If scode = 3 Or scode = 5 Then
If ccode < 100 Then
vpro = -vpro
rvatdom = 0#
rvatimp = 0#
Else
ccode = 105
rvatdom = 0#
rvatimp = 0#
End If
End If
End If
Explain:
Next i
End If
If ccode < 100 Then
netvat(ccode) = netvat(ccode) - vat * refund
End If
End Function

netvat: 消費税納稅額
· 国内生産財に係る消費税
(行和は当該商品の売上げに係る消費税額)
· マージン産業については、国内生産財のマージンに係る消費税
· 当該産業の中間投入に係る消費税還付額を、上記から減算する。
(還付額の列和は当該産業の仕入れに含まれる消費税額)
[付録2] 環境組み込み日本版 CGE モデルのプログラム

GAMS/MPSGE のコード	備考
$title CGE for Japan based on 2000 IO table (U,V-type)
$setglobal excel_nam1 Elasticity
$setglobal excel_reg1 case1
$setglobal grate 1.20
$setglobal gdx g20.gdx
$setglobal excel result.xls
$setglobal excel_nam IO2000V_gms
$setglobal excel_dat sam
$setglobal excel_reg SAM!A1:AZ53
parameter sam(*,*)
$include read_xls
$setglobal excel_nam IO2000V_gms
$setglobal excel_dat vt
$setglobal excel_reg Vtable!A1:AK47
parameter vt(*,*)
$include read_xls
$setglobal excel_nam IO2000V_gms
$setglobal excel_dat vat
$setglobal excel_reg VAT!A1:AQ47
parameter vat(*,*)
$include read_xls
$setglobal excel_nam IO2000V_gms
$setglobal excel_dat co2t
$setglobal excel_reg CO2!A1:AL16
parameter co2t(*,*)
$include read_xls
$setglobal excel_nam %excel_nam1%
$setglobal excel_dat elas
$setglobal excel_reg %excel_reg1%!C1:F51
parameter elas(*,*)
$include read_xls
SET
i Commodity /S01*S02,S031*S033,S04*S07,S081*S089,S09*S36/
j Industry /S01*S36/
k(i) Margin /S23,S26*S30/
fd Final demand/
consumption Household consumption
government Government expenditures
investment Investment/
set irr(i) regulation sector
/S20,S21,S22,S23,S24,S25,S26,S27,S28,S29,S30,S31,S32,S33/;
set eng(i) energy sector
/S031*S033,S081*S089,S09,S20,S21/
set fuel(i) fossil fuel sector
/S031*S033/
;
*	Basic IO structure
*
PARAMETERS
YO(j)	Total domestic production by industry
VAO(j)	Value added + Energy input by industry
YYO(i,j)	V table
YSO(i)	Total doemestic supply
YDO(i)	Total domestic supply for domestic use
YA0(i)	Armington supply
IJO(i,j)	Intermediate input (excl. energy)
MAO(i,k)	Margin demand
MARO(i)	Margin output
CDO(i)	Private consumption demand
CO	Total private consumption
GDO(i)	Government consumption demand
GO	Total investment demand
INVDO(i)	Investment demand
INVO	Total investment demand
EXDO(i)	Export demand
EXO	Total export
IMDO(i)	Import demand
IMO	Total import
LDO(j)	Labor demand
LO	Labor supply
LUO	Free hour
LF	Total labor force
KDO(j)	Capital demand
KO	Capital supply
UTILO	Utility
*
HENDOWO(i)	Household endowment
HENDWO	Total benchmark household endowment
*
HSAVEO	Household saving
GSAVEO	Government saving
BOPSURPO	Balance of payment surplus
*
TAXLO(j)	Tax on labor
TAXKO(j)	Tax on capital
TAXYO(j)	Tax on output
TAXMO(i)	Tax on import
txy(j)	Tax rate on output
txl	Tax rate on labor income
txk(j)	Tax rate on capital income
txm(i)	Tax rate on import
tvc(i)	VAT rate (net) on household
tvi(i)	VAT rate (net) on investment
tvu(i,j)	VAT rate (net) on intermediate usage
tvg(i)	VAT rate (net) on government
efl(j)	labor efficiency
efk(j)	capital efficiency
efm(k)	margin efficiency
*
p10	Wage
rk0(j)	Rate of return to capital
py0(j)	Price of output
pm0(i)	Import price (tariff included)
*
elas_f(j) substitute elasticity among factors
elas_m(i) armington elasticity between domestic and import
elas_x(i) transform elasticity between domestic and export
elas_en substitution elasticity among energy goods
elas_kle substitution elasticity between energy-mix and KL
*
ENO(eng, j) Demand for energy commodity (industry)
ENCO(eng) Demand for energy composite (household)
CO20(eng, j) CO2 emission by energy consumption (industry)
CO2CO(eng) CO2 emission by energy consumption (household)
CO2LIM CO2 emission target by energy consumption
*
SCALAR
GSIZE Size of government activity /1/
TXEND Tax endogenous-exogenous switch /NO/
CO2BASE CO2 emission by energy consumption in 1990 / 1059.075 /
;
*
YYO(i, j) = vt(i, j);
YO(j) = sum(i, YYO(i, j));
YSO(i) = sum(j, YYO(i, j));
IJO(i, j) = sam(i, j);
tvu(i, j) $IJO(i, j) = vat(i, j) / IJO(i, j);
MAO(i, "S23") = max(0, sam(i, "margin1"));
MAO(i, "S26") = max(0, sam(i, "margin2"));
MAO(i, "S27") = max(0, sam(i, "margin3"));
MAO(i, "S28") = max(0, sam(i, "margin4"));
MAO(i, "S29") = max(0, sam(i, "margin5"));
MAO(i, "S30") = max(0, sam(i, "margin6"));
MARO(k) = sum(i, MAO(i, k));
ENO(eng, j) = IJO(eng, j);
IJO(eng, j) = IJO(eng, j) - ENO(eng, j);
CDO(i) = sam(i, "household");
CO = sum(i, CDO(i)) + sum(i, vat(i, "CP"));
tvc(i) $CDO(i) = vat(i, "CP") / CDO(i);
ENCO(eng) = CDO(eng);
CDO(eng) = CDO(eng) - ENCO(eng);
GDO(i) = sam(i, "government");
GO = sum(i, GDO(i)) + sum(i, vat(i, "CG")) + sum(i, vat(i, "IG"));
tvg(i) $GDO(i) = (vat(i, "CG") + vat(i, "IG")) / GDO(i);
INVDO(i) = sam(i, "investment");
INVO = sum(i, INVDO(i)) + sum(i, vat(i, "IP"));
tvi(i) $INVDO(i) = vat(i, "IP") / INVDO(i);
EXDO(i) = sam(i, "export");
EXO = sum(i, EXDO(i));
IMDO(i) = sam(i, "import") - sam(i, "imptax");
TAXMO(i) = sam(i, "imptax");
IMO = sum(i, IMDO(i));
YDO(i) = YSO(i) - EXDO(i);
YA0(i) = YDO(i) + IMDO(i) + TAXMO(i) + sum(k, MAO(i, k)) - MARO(i);
*
输出
$SECTORS:
Y(j) ! Domestic production by industry
YY(j) ! Domestic production (V table)
VA(j) ! Value added + Energy input
XS(i) ! Transformation to exports and domestic use
YA(i) ! Armington aggregation of imports and domestic use
IMD(i)$IMDO(i) ! Import
EXD(i)$EXDO(i) ! Export
GOV ! Government demand
INV ! Gross investment demand
LS ! Labor supply
UTIL ! Private utility (consumption+leisure)
EN(eng,j)$ENO(eng,j) ! Energy demand (industry)
ENC(eng)$ENCO(eng) ! Energy demand (household)

$COMMODITIES:
PY(j) ! Domestic output price (industry)
PVA(j) ! Price of Value added + Energy input (industry)
PYY(i) ! Domestic output price (commodity)
PD(i) ! Price of domestic market price
PA(i) ! Price of Armington aggregates
PM(i)$IMDO(i) ! Price of import
PX(i)$EXDO(i) ! Price of export
PFX ! Price of foreign exchange
PGOV ! Price of government expenditures
PINV ! Price of investment
PLS ! Wage rate (Tax included)
PL ! Wage rate (Tax excluded)
RK ! Rate of return to capital
PUTIL ! Price of private consumption
PEN(eng,j)$ENO(eng,j) ! Price of energy (industry)
PENC(eng)$ENCO(eng) ! Price of energy (household)
PCO2 ! Price of CO2 emission

$CONSUMERS:
HA ! Household agent
GOVT ! Government (tax collector)

$AUXILIARY:
TAU_TX$TXEND ! TAX replacement multiplier

*Production:

$PROD:VA(j) s:elas_kle va(s):elas_f(j) ve(s):elas_en
O:PVA(j) Q:VAO(j) P:1
I:PEN(eng,j)$ENO(eng,j)
+ Q:ENO(eng,j) P:(1+tvu(eng,j)) A:GOVT T:tvu(eng,j) ve:
I:RK Q:(KDO(j)*efk(j)) P:(rkO(j)/efk(j)) A:GOVT T:txk(j) va:
I:PLS Q:(LD0(j)*efl(j)) P:(pl0/efl(j)) va:

$PROD:Y(j) s:0
O:PY(j) Q:YO(j) P:py0(j) A:GOVT T:txy(j)
I:PA(i)$IJO(i,j) Q:IJO(i,j) P:(1+tvu(i,j)) A:GOVT T:tvu(i,j)
I:PVA(j) Q:VAO(j) P:1

$PROD:YY(j) t:0
O:PYY(i)$YYO(i,j) Q:YYO(i,j)

CO2LIMに基準データ(2000年値)をセット
I:PY(j)	Q:Y0(j)
$PROD:XS(i)$EXDO(i)	t:elas_x(i)
O:PD(i)	Q:YDO(i)
O:PX(i)	Q:EXDO(i)
I:PYY(i)	Q:YSO(i)
$PROD:XS(i)$(not EXDO(i))
O:PD(i)	Q:YDO(i)
I:PYY(i)	Q:YSO(i)
*	Armington:
*	*
$PROD:YA(i)	s:0 va(s):elas_m(i)
O:PA(i)	Q:YA0(i)
I:PD(k)	Q:(MAO(i,k)*efm(k)) P:(1/efm(k))
I:PD(i)	Q:(YDO(i)-MARO(i)) va:
I:PM(i)	Q:(pm0(i)*IMDO(i)) va:
$PROD:EN(eng,j)$EN0(eng,j)	s:0
O:PEN(eng,j)	Q:EN0(eng,j)
I:PA(eng)	Q:EN0(eng,j)
I:PCO2	Q:CO20(eng,j) P:1E-6
$PROD:ENC(eng)$ENCO(eng)	s:0
O:PENC(eng)	Q:ENCO(eng)
I:PA(eng)	Q:ENCO(eng)
I:PCO2	Q:CO2CO(eng) P:1E-6
*	Imports:
*	*
$PROD:IMD(i)$IMDO(i)
O:PM(i)	Q:(pm0(i)*IMDO(i))
I:PFX	Q:IMDO(i) P:pm0(i) A:GOVT T:txm(i)
*	Exports:
*	*
$PROD:EXD(i)$EXDO(i)
O:PFX	Q:EXDO(i)
I:PX(i)	Q:EXDO(i)
*	Labor supply:
*	*
$PROD:LS
O:PLS	Q:LO P:pl0
I:PL$TXEND	Q:LO A:GOVT N:TAU_TX M:tx1
I:PL$ (NOT TXEND)	Q:LO A:GOVT t:tx1
$report:
V:ZLS	O:PLS PROD:LS
*	*
ESRI Discussion Paper Series No.36

信用乗数の変化はいかに説明できるか

by

飯田 泰之・原田 泰・浜田 宏一

May 2003

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 信用乗数の変化はいかに説明できるか $ ^{*} $

飯田泰之 $ ^{**} $

駒沢大学専任講師、内閣府経済社会総合研究所客員研究員

原田泰

内閣府経済社会総合研究所総括政策研究官

浜田宏一

イエ・ル大学教授、前内閣府経済社会総合研究所所長
## 目次

## 要約

1. はじめに
2. 信用乗数の動向
3. 信用乗数の変動要因
4. 信用乗数の説明モデル
推定の準備
グレンジャーの因果性
インパルス応答
推計結果（1983年1月～2001年12月）
信用乗数低下期（1992年1月～2001年12月）
景気の代理変数を含まない推計
数量効果の分析

5. おわりに

参考文献
### 1. 趣旨および背景

1990 年代以降，日本は長期の経済停滞，デフレーション，マネーサプライの低迷を経験している．しかし，その対策としての金融緩和はデフレ脱却やマネーサプライの上昇に大きな効果を生んでいないように見える．その理由の一つとして，信用乗数が低下していることがあげられる．そこで，本稿では，信用乗数がなぜ低下したのかを，特に90年代を中心に考察し、どうすれば信用乗数を上昇させることができるかを考えた。

## ２．目的および手法

本稿の目的は，80年以降の信用乗数変化の要因を概観し，特に90年代の信用乗数の低下がなぜ生じたのかを寄与度分解と信用乗数を説明する2つの仮説——貨幣保有の機会費用である名目金利の役割に注目するBailey-Friedman仮説（B-F仮説）と貨幣の取引需要に注目するMitchell-Havtrey仮説（MH仮説）により検討することである。さらにはより広く貨幣保有のインセンティブを考慮し，期待インフレ率などを加えVARモデルによる信用乗数説明を試みた．

## 3 ．分析結果の主なポイント

得られた結果は，以下の3つである．第1に，90年代の信用乗数低下を寄与度別に分解すると，家計の現金保有性向上昇の寄与は極めて大きい．第2に80年代，90年代ともに期待インフレ率の動向が信用乗数に影響を与えている．以上，第1，第2の結果は，BF仮説と整合的である．しかし，MH仮説と整合的な結果は得られなかった．第3に90年代の信用乗数低下期に限定した推計では不良債権残高の動向も信用乗数の変化に有意な影響を与えていることである．しかし，その影響は数量的には無視できるほどの大きさである．

### 4. むすび

信用乗数の低下が以上の分析のような要因から導かれたものであるとすると，どうすれば，信用乗数を高めることができるだろうか．家計の現金保有性向の上昇もデフ期待がかかわっていることからすれば，デフ期待を払拭することが重要であると思われる．では，デフ期待はどうすれば払拭できるかは，本稿の分析からでは十分には明らかにならない．また，不良債権処理が信用乗数を高める可能性は示されたが，その効果は数量的にはわずかであった．その財政コストを考えれば，信用乗数を高めるための方策としては限界があろう．
# Explaining the Change in the Money Multiplier

## (Abstract)

Japan has experienced prolonged economic stagnation throughout the 1990s and beyond. The government's monetary policies do not seem to have been effective in eradicating deflation and increasing the money supply. A decrease in the money multiplier is said to be one reason for this.

This paper will explain why the money multiplier declined in the 1990s, and explore the measures to increase it. First, we break down the change in the money multiplier by the cash-holding propensities of banks, non-financial institutions, and households. Second, we explain the change in the multiplier by using the Bailey-Friedman hypothesis and the Mitchell-Hawtrey hypothesis in a VAR model. In addition, we use the expected inflation rate as an additional variable, because the nominal interest rate has hovered around zero after the end of 1990s.

We obtained the following conclusions. First, the decrease of the money multiplier in the 1990s was explained by the fact that the propensity of households to hold cash was extremely large. Second, the expected inflation rate had a significant influence on the money multiplier both in the 1990s and 1980s. Third, the amount of bad loans also had a significant influence on the change in the money multiplier in 1990s. That influence, however, could be quantitatively negligible.
# 信用乗数の変化はいかに説明できるか $ ^{*} $

飯田泰之 $ ^{**} $

原田泰

浜田宏一

### 1. はじめに

1990 年代以降，日本は長期の経済停滞，デフレーション，マネーサプライの低迷を経験している．この経済停滞に対応して，金融緩和政策が採用され，日本銀行は91年7月以来公定歩合を継続して引き下げ，99年2月以降は事実上のゼロ金利政策を続けている $ ^{1} $

しかし，このような金融政策が，デフレ脱却やマネーサプライの上昇に大きな効果を生んでいるようには見えない．その理由の一つとして，信用乗数が低下していることがあげられる．通常，金融政策の波及経路としては，第1に中央銀行がベースマネーを供給し，第2にそれが信用乗数過程を通じてマネーサプライの変動をもたらし，この変動が流動性の水準や金利，インフレ率等を通じて経済活動に影響すると考えられている．しかし，91年から2001年まで，ベースマネーは95％増大したのに対し，マネーサプライの伸びは30％にとどまっている．2002年にはこの乖離はさらに拡大した．これは金融政策波及の第2ステップである信用創造過程の不全を示すと言って良い．同時期のM2+CDベースの信用乗数は91年2月のピーク13.2から2002年末には7.2にまで落ちている．

そこで, まず80年以降の信用乗数変化の要因を概観する. さらに VAR モデルを用いて様々な経済変数が信用乗数低下にどの程度のインパクトを持っていたのかを考察する. 得られた結果は3点に要約できる. 第1に, 90年代の信用乗数低下を寄与度別に分解すると, 家計の現金保有性向上昇の寄与が極めて大きい. 第2に80年代, 90年代ともに期待インフレ
率の動向は信用乗数に大きな影響を与えている．これはインフレ率が現金保有の機会費用であることから第1点と整合的である．また第3として90年代の信用乗数低下期に限定した推計では不良債権残高の動向も信用乗数の変化に有意な影響を与えていることがわかるが，ただし，その大きさは無視できるほどである．

### 2. 信用乗数の動向

まずは，80年代以降の信用乗数の動向を観察してみよう．図1に示した信用乗数の動きをみると，80年よりトレンド的に上昇していた信用乗数は86年をピークに安定的に推移するようになった．バブル期を通じ乗数の急激な変化はみられない．90年代初頭には再度信用乗数の上昇がみられるが，92年以降には継続的に低下し現在に至っている．このような信用乗数の低下を受け，同時期のベースマネーは前年同期比8%前後の増加を示しているがマネーサプライは3～4％程度の伸びにとどまった（図2）．95年以降信用乗数の低下はベースマネーとマネーサプライとの乖離を生み，中央銀行が金融を緩和しベースマネーを増加させても，それが比例的なマネーサプライの増加にならない結果となっている $ ^{3} $ ．

信用乗数は機械的に一定と考えられるものでなく，現金・預金保有に関する資産選択の変化によって変動する．特に90年代の信用乗数の大幅な低下の背景として，地価・株価の大幅な下落，金融システム不安などによる「質への逃避(安全資産への選好)」，超低金利による現金保有の機会費用の低下，デフレーションによる貨幣の実質収益率の上昇など極めて興味深い現象が存在する．まずは，単純な分解式を用いてこれらの信用乗数変化の要因を観察しよう．

信用乗数はマネーサプライとベースマネーの比として表されることから，以下のように整理することができる。

$$ \begin{aligned}&H\equiv C_{_{N}}+C_{_{B}}+R\\&M\equiv C_{_{N}}+D\\&mm\equiv\frac{M}{H}=\frac{C_{_{N}}+D}{C_{_{N}}+C_{_{B}}+R}=\frac{C_{_{N}}/D+1}{C_{_{N}}/D+C_{_{B}}/D+R/D}\\&\therefore mm\equiv\frac{cd_{n}+1}{cd_{n}+cd_{b}+rd}\\ \end{aligned} $$

ただし，H：ベースマネー，M：マネーサプライ， $ C_{N} $ ：非銀行部門保有現金， $ C_{B} $ ：銀行部門保有現金，R：預金準備，D：預金，mm：信用乗数， $ cd_{n} $ ：非銀行部門現金/預金比， $ cd_{b} $ ：銀行部門現金/預金比，rd：預金準備率

この定義によって，信用乗数（MH）は非銀行部門の現金/預金比率，銀行部門の現金/預金
比率，準備/預金比率の3つの要素で表わすことができる．ここでさらに非銀行部門を家計とその他（法人企業など）に分割するならば信用乗数の変化は近似的に

$$ \frac{\Delta m m}{m m}=-\left(\frac{c d_{h}}{H/D}+\frac{c d_{h}}{M/D}\right)\frac{\Delta c d_{h}}{c d_{h}}-\left(\frac{c d_{e}}{H/D}+\frac{c d_{e}}{M/D}\right)\frac{\Delta c d_{e}}{c d_{e}}-\frac{c d_{b}}{H/D}\frac{\Delta c d_{b}}{c d_{b}}-\frac{r d_{b}}{H/D}\frac{\Delta r d_{b}}{r d_{b}} $$

の様に分解することができるだろう（添字 h は家計，e は非金融企業部門）。第1項が信用乗数変化の家計現金保有要因，第2項が非金融企業等の現金保有要因，以下銀行部門の現金保有要因，準備要因である。この方法にしたがい80年以降の信用乗数変化の要因を寄与度の形に分解してみよう $ ^{4} $ 。図3では各年の第3四半期末の前年同期比変化を分解している。

80 年代前半においては家計の現預金比率低下が先行し，それに続く形で同程度の企業現預金比率の低下が生じる中で信用乗数は上昇を続けたことがわかる。なお，80 年代の変化要因のうち比較的大幅で不規則な動きを見せているのは銀行準備要因である。だたし，これは法定準備率の変化によるものである。銀行部門の主体的な選択の結果とは言えない点で2001年以降の銀行準備率要因とは区別して論じなければならない $ ^{5} $ 。その後80年代後半には信用乗数の変化はトレンド的な方向をもたず，12から12.5の比較的狭い範囲で安定した。バブル末期には企業現預金比の低下により乗数が上昇し，加えて91年Q4の法定準備率引き下げにより信用乗数は1992年Q1にピークをつけた。

92 年以降の一貫した信用乗数の低下トレンドにおいて特徴的であるのが家計保有現金の寄与である．80 年代の家計現預金比は特に定まった傾向を持たなかったが，90 年代に家計現預金比は、ほぼ一貫して上昇している．90 年代の家計はポートフォリオにしめる現金の割合を増加させ続けてきたのである．先の分解式にも示すとおり，家計現預金比の上昇は信用乗数を低下させる．92 年のピーク時より 2001 年末までの乗数低下のうち半分が家計現金保有の寄与部分である．このように 90 年代の信用乗数低下の主要因は家計の現金預金比率の低下であるが，1999 年 2 月のいわゆるゼロ金利政策以降では企業保有現金の寄与も大きい．1999 年から 2002 年にかけての信用乗数動向は間に「2000 年問題」を挟むため特に銀行行動に関する部分の解釈が難しいが，99 年以降の乗数変化の要因を視ると銀行の過剰準備の要因が大きくなっていることに気づく．家計現金保有要因はそれについで大きい．なお，同時期の信用乗数低下への各要因の寄与率は表 1 の様にまとめられる．

この様に本稿の興味の中心である 90 年代の信用乗数低下はその大部分が家計の選択に起
因し，近年では銀行準備の変化の影響も大きくなっていることがわかった。ただし，これらは寄与度分解に過ぎず「なぜこれらの比率が変化するのか」を説明するものではない。そこで，以下では「なぜこれらの比率の変化を通じて信用乗数が変化するのか」「これらの比率の変化を引き起こすものは何か」に焦点を当てることにしよう。

### 3. 信用乗数の変動要因

信用乗数の変化の要因についてはこれまでもいくつかの仮説があげられてきた．伝統的には，信用乗数に影響するものとして金利の変動と景気循環が指摘されている（堀内〔1980〕）．堀内は，金利の上昇により信用乗数が上昇するとする仮説をBailey-Friedman 仮説（B-F仮説）とし，景気上昇過程において信用乗数が低下するとする仮説をMitchell-Havtrey仮説（MH仮説）とする．B-F仮説の根拠は，金利が上昇すれば銀行が準備預金や現金を節約するという貨幣保有の機会費用に注目するものである．もちろん，このような機会費用動機に基づく現金保有は企業や家計にもあてはまる．MH仮説は，景気上昇過程において，消費支出や賃金所得の増加により家計や企業の現金需要が増加するという貨幣需要の取引動機に注目するものである．

好況期に金利が上昇し，消費支出や賃金所得も増加すると，好況期の信用乗数は，BF仮説によれば上昇し，MH仮説によれば低下することになる．もちろん，景気と金利は完全に相関しているわけではないので，両仮説は相互に排除するものではない．特にここで現金の機会費用としている名目金利は，フィッシャー効果によってインフレ時には高まるので，景気と物価上昇の逆相関が見られる時期には，金利と景気との相関はそれだけ弱まることになる．また，80年代の後半は低金利下において景気拡大が続き，90年代に低金利の下で景気が停滞していたことは記憶に新しい．したがって，この2つの仮説には補完する面がある．

日本経済に関しては，信用乗数は景気上昇期に低下し，景気下降期には上昇すると結論する研究が多い（堀内〔1980〕第6章，山本〔1980〕，成川〔1981〕）。すなわち，先行研究ではMH仮説が支配的であることが示唆されてきた。また，古川〔1985〕第5章は，BF仮説を否定している。これらはいずれも80年代中期までの研究であるが，原田・杉原〔2002〕は，四半期データを用いた部分調整モデルを最小二乗法で推計し，この2つの仮説が補完的なものであることを示している。これは，金利の自由化が進んだ80年代以降では，BF仮説は一般に成立し，MH仮説は符号条件こそみたすが有意性は高くないというものである。原田・杉原は，この2つの仮説を出発点とし，90年代を特徴付ける地価や株価の下落，過大な債務のもたらす金融部門や企業部門の不安定性の増大を考慮した研究を行っている。金利や景気循環に加え，経済の不確実性の増大・地価の下落・株価低迷から信用乗数への影響を検証したところ，経済の不確実性の増大として倒産件数を追加するとその影響は有