Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表2.5 日本の製造業企業の1994-1998年の変化

上段は海外子会社を所有しない企業

下段は海外子会社を所有する企業

サンプル数 成長率
売上高合計	8974	-0.0205
多国籍企業 売上高合計	993	0.0058
輸入合計	8974	0.1388
多国籍企業 輸入合計	993	-0.0756
輸入/(売上高+輸入)	8974	0.1593
多国籍企業 輸入/(売上高+輸入)	993	-0.0780
従業者数合計	8974	-0.0414
多国籍企業 従業者数合計	993	-0.0879
資本労働比率	8974	0.1415
多国籍企業 資本労働比率	993	0.1782
資本ストック合計	8974	0.0943
多国籍企業 資本ストック	993	0.0746
研究開発費合計	8974	0.1697
多国籍企業 研究開発費合計	993	0.2260
従業者一人あたり研究開発費	8974	0.2202
多国籍企業 従業者一人あたり研究開発費	993	0.3442
本社非生産労働者/本社従業員数	8974	-0.0306
多国籍企業 本社非生産労働者/本社従業員数	993	0.0144
非生産労働者/全従業員数	8974	-0.0130
多国籍企業 非生産労働者/全従業員数	993	-0.0189
アジア子会社従業者数成長率	968	0.4222
その他地域従業者数成長率	626	0.2587
注)この表は1994年から1998年にかけ存続した企業が付き対象にまとめた。

多国籍企業とは、海外子会社従業者数が正の企業である。

### 表2.6 国内企業、多国籍企業、生産委託を行う企業の指標の比較（1998年）

海外子会社を所有する企業の全従業者に占める非生産労働比率	993	0.7416
海外生産委託を行う企業の全従業者に占める非生産労働比率	424	0.4500
国内生産委託を行う企業の全従業者に占める非生産労働比率	6202	0.3836
生産委託を行なわない企業の全従業者に占める非生産労働比率	2755	0.3859
海外子会社を所有する企業の一人あたりRD費比率	993	0.0030
海外生産委託を行う企業の一人あたりRD費比率	424	0.0008
国内生産委託を行う企業の一人あたりRD費比率	6202	0.0005
生産委託を行なわない企業の一人あたりRD費比率	2755	0.0004
海外子会社を所有する企業の資本労働比率	993	0.0103
海外生産委託を行う企業の資本労働比率	424	0.0064
国内生産委託を行う企業の資本労働比率	6202	0.0057
生産委託を行なわない企業の資本労働比率	2755	0.0062
海外子会社を所有する企業の輸入シェア（輸入/（売上高+輸入））	993	0.0367
海外生産委託を行う企業の輸入シェア（輸入/（売上高+輸入））	424	0.0364
その他企業の輸入シェア（輸入/（売上高+輸入））	8974	0.0203

表2.7 相関係数

全社非生産比率	本社非生産比率	海外子会社促業者数計	アジア子会社促業者数計	その他地域促業者数計	海外生産委託金額	国内生産委託金額
全社非生産比率	1
本社非生産比率	0.8327*	1
海外子会社促業者数計	0.0487*	0.0743*	1
アジア子会社促業者数計	0.0252*	0.0747*	0.8654*	1
その他地域促業者数計	0.0311*	0.1012*	0.6681*	0.4176*	1
海外生産委託	0.0247*	0.1216*	0.2295*	0.3006*	0.2713*	1
国内生産委託	0.0487*	0.0763*	0.0749*	0.0735*	0.0593*	0.2495*	1

注）相関係数が0とは異なるか検定、 $ ^{*} $ は5%有意水準
表2.8 推計結果 全製造業 海外生産移転と企業の非生産労働比率

ln(全社内の非生産労働比率)	ln(本社内の非生産労働比率)
ln(1+アジア子会社従業者比率+他の海外子会社従業者比率)	0.03555 ***	0.03040 ***
(16.66)	(14.60)
ln(1+アジア子会社従業者比率)	0.02100 ***
(8.32)
ln(1+他地域子会社従業者比率)	0.01241 ***
(4.02)
ln(1+海外生産委託比率)	0.00447	0.00406
(1.64)	(1.44)
ln(1+国内生産委託比率)	0.02160 ***	0.02191 ***
(16.48)	(16.69)
_cons	-0.99462 ***	-0.99567 ***
(-29.68)	(-28.71)
産業ダミー	yes	yes
年次ダミー	yes	yes
企業ダミー	no	no
adj R**2	0.0967	0.0946
obs	65978	65978

注）

全社内の非生産労働比率

本社内の非生産労働比率

アジア子会社従業者比率

他地域海外子会社従業者比率

海外生産委託比率

国内生産委託比率

(全従業者数-本社内製造事業従業者数-本社外製造事業従業者数)/全従業者数計

(本社従業員数-本社内製造事業従業者数)/国内従業者数計

アジア地域の海外子会社従業者数/国内従業者数計

アジア以外地域の海外子会社従業者数/国内従業者数計

海外生産委託金額/国内従業者数計

国内生産委託金額/国内従業者数計

表2.9 推計結果 全製造業 海外生産移転と企業の非生産労働比率

In(全社の非生産労働比率)	In(本社内の非生産労働比率)
In(1+アジア子会社従業者比率+他の海外子会社従業者比率)	0.00505 *
(1.82)
In(1+アジア子会社従業者比率)	0.00505 *
(1.69)
In(1+他地域子会社従業者比率)	0.00672 *
(1.74)
In(1+海外生産委託比率)	0.00690 **	0.00682 **
(2.53)	(2.51)
In(1+国内生産委託比率)	0.00035	0.00035
(0.35)	(0.35)
_cons	-1.43497 ***	-1.40272 ***
(-25.15)	(-23.52)
産業ダミー	yes	yes
年次ダミー	yes	yes
企業ダミー	yes	yes
adj R**2	0.008	0.008
obs	65978	65978

注)上段が係数、下段()内は値[ ]内は値。***有意水準1%,**有意水準5%、*有意水準10%。変数の定義は表2-8の最下段に記した。Hausman testにより固定効果モデルを採択した。
表3.1 産業別 海外ライセンシングを行う企業、海外子会社による生産、輸出を行う企業

海外ライシング受取金額(百万円)(1)	(1)の企業の売上高(百万円)	海外ライシング行う企業数	海外会社を所有する企業数	輸出を行う企業数	産業内企業数計
1998年
食品	2568	1027317.04	10	72	87	1,455
飲料・酒類	34	3401643.81	2	17	39	215
製系・紡績	57	70149.52	3	36	50	401
繊維製品	0	0	0	33	31	455
製材・木製品	0	0	0	10	11	176
家具・装備品	9	42830.48	1	14	18	192
紙・パルプ	271	1618640.31	5	26	40	450
新聞・出版	63	1136163	2	32	57	841
化学工業	88735	8233569.55	64	154	438	941
石油精製・石油石炭製品	86	3237049	3	3	26	59
プラスチック製品	448	265485.48	8	75	130	685
タイヤ・チューブ	2832	739860.95	3	30	56	150
なめし革	0	0	0	3	8	45
窯業・土石	167	410114.38	4	40	106	603
製鉄	2721	5732151.32	9	31	76	407
非鉄金属	4185	1676612.38	6	58	105	339
金属製品	619	1370894.83	10	84	208	1,036
一般機械	11201	6591308.59	28	199	712	1,645
電気機械	28957	18178963.01	34	314	702	2,061
輸送機械	17259	18939421.96	30	202	321	1,196
精密機械	430	432621.1	7	58	201	367
Total	160642	73104796.7	229	1491	3422	13,719
表3.2 輸出 対 海外子会社による生産 1994年から1998年プールしたデータについて行った

[TFP水準の比較]	サンプリ	平均	標準偏差
海外市場に進出しない企業のTFP水準	49774	-0.021	0.202
輸出だけを通じて国際化する企業のTFP水準	11874	0.032	0.187
海外市場に進出しない企業のTFP水準	49774	-0.021	0.202
海外子会社だけを通じて国際化する企業のTFP水準	1506	0.004	0.189
輸出だけを通じて国際化する企業のTFP水準	11874	0.032	0.187
海外子会社だけを通じて国際化する企業のTFP水準	1506	0.004	0.189
海外子会社だけを通じて国際化する企業のTFP水準	1506	0.004	0.189
輸出と海外子会社を通じて国際化する企業のTFP水準	5445	0.043	0.164
輸出だけを通じて国際化する企業のTFP水準	11874	0.032	0.187
輸出と海外子会社を通じて国際化する企業のTFP水準	5445	0.043	0.164
[規模の比較]
海外市場に進出しない企業の規模	49774	215.920	414.389
輸出だけを通じて国際化する企業の規模	11874	436.001	1311.762
海外市場に進出しない企業の規模	49774	215.920	414.389
海外子会社だけを通じて国際化する企業の規模	1506	1128.481	2933.635
輸出だけを通じて国際化する企業の規模	11874	436.001	1311.762
海外子会社だけを通じて国際化する企業の規模	1506	1128.481	2933.635
海外子会社だけを通じて国際化する企業の規模	1506	1128.481	2933.635
輸出と海外子会社を通じて国際化する企業の規模	5445	2010.748	5485.021
輸出だけを通じて国際化する企業の規模	11874	436.001	1311.762
輸出と海外子会社を通じて国際化する企業の規模	5445	2010.748	5485.021

注 輸出を通じて国際化する企業とは輸出金額が正の企業で海外子会社従業員数が0の企業。海外子会社を通じて国際化する企業とは海外子会社従業員数が正の企業で輸出金額が0の企業。輸出と海外子会社を通じて国際化する企業とは、輸出金額が正かつ海外子会社従業員数が正の企業である。

表3.3 海外子会社による生産 対 海外生産委託 1994年から1998年プールしたデータについて行った

[TFP水準の比較]	サンプリ	平均	標準偏差
海外子会社による生産と海外生産委託を行わない企業のTFP水準	59943	-0.012	0.201
海外子会社による生産を行う企業のTFP水準(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	0.028	0.174
海外子会社による生産と海外生産委託を行わない企業のTFP水準	59943	-0.012	0.201
海外生産委託を行う企業のTFP水準(FD産行う企業を除く)	1705	0.045	0.173
海外生産委託を行う企業のTFP水準(FD産行う企業を除く)	1705	0.045	0.173
海外子会社による生産を行う企業のTFP水準(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	0.028	0.174
海外子会社による生産と海外生産委託をともに行う企業のTFP水準	1358	0.060	0.155
海外子会社による生産を行う企業のTFP水準(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	0.028	0.174
海外子会社による生産と海外生産委託をともに行う企業のTFP水準	1358	0.060	0.155
海外子会社による生産を行う企業のTFP水準(海外生産委託を行う企業を除く)	1358	0.060	0.155
海外子会社による生産と海外生産委託をともに行う企業のTFP水準	1705	0.045	0.173
[規模の比較]
海外子会社による生産と海外生産委託を行わない企業の規模	59943	244.277	519.590
海外子会社による生産を行う企業の規模(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	1543.546	4177.062
海外子会社による生産と海外生産委託を行わない企業の規模	59943	244.277	519.590
海外生産委託を行う企業の規模(海外子会社による生産を行う企業を除く)	1705	751.666	2744.161
海外生産委託を行う企業の規模(海外子会社による生産を行う企業を除く)	1705	751.666	2744.161
海外子会社による生産を行う企業の規模(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	1543.546	4177.062
海外子会社による生産と海外生産委託をともに行う企業の規模	1358	2956.527	7576.963
海外子会社による生産を行う企業の規模(海外生産委託を行う企業を除く)	5593	1543.546	4177.062
海外子会社による生産と海外生産委託をともに行う企業の規模	1358	2956.527	7576.963
海外生産委託を行う企業の規模(海外子会社による生産を行う企業を除く)	1705	751.666	2744.161
表3.4 海外子会社による生産 対 海外ライセンシング 1994年から1998年プールしたデータについて行った

[TFP水準の比較]	サンプル数	平均	標準偏差
海外子会社による生産と海外ライセンジングを行なわない企業のTFP水準	61147	-0.011	0.201
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)のTFP水準	501	0.052	0.166
海外子会社による生産と海外ライセンジングを行なわない企業のTFP水準	61147	-0.011	0.201
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)のTFP水準	6153	0.031	0.174
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)のTFP水準	501	0.052	0.166
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)のTFP水準	6153	0.031	0.174
海外子会社による生産と海外ライセンジングをともに行なう企業のTFP水準	798	0.062	0.136
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)のTFP水準	6153	0.031	0.174
海外子会社による生産と海外ライセンジングをともに行なう企業のTFP水準	798	0.062	0.136
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)のTFP水準	501	0.052	0.166
[規模の比較]
海外子会社による生産と海外ライセンジングを行なわない企業の規模	61147	248.2243	556.4975
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)の規模	501	1489.275	4413.558
海外子会社による生産と海外ライセンジングを行なわない企業の規模	61147	248.2243	556.4975
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)の規模	6153	1181.238	2702.891
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)の規模	501	1489.275	4413.558
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)の規模	6153	1181.238	2702.891
海外子会社による生産と海外ライセンジングをともに行なう企業の規模	798	6741.679	11794.520
海外にライセンジングを行う企業(FDを行なう企業は除く)の規模	501	1489.275	4413.558
海外子会社による生産と海外ライセンジングをともに行なう企業の規模	798	6741.679	11794.520
海外子会社による生産を行う企業(海外ライセンジングを行なう企業を除く)の規模	6153	1181.238	2702.891

注）海外にう化ソソを行う企業とは海外技術供与金額が正の企業、海外子会社による生産を行う企業とは海外子会社従業者数

が、正の企業である。（）内に但し書きがない限りは共通集合を含んだ検定である。

表3.5 輸出、海外子会社による生産、海外ライセンシング、海外生産委託と企業の生産性との回帰分析

(1)	(2)	(3)	(4)
log(輸出)	log(海外子会社従業員数)	log(海外のソシク受取金額)	log(海外生産委託金額)
TFP水準	2.9481 ***	1.4256 ***	2.7436 ***	4.1570 ***
(24.91)	(13.33)	(4.98)	(14.26)
_cons	-1.9831 ***	0.9983 ***	0.8392 ***	-1.0221 ***
(-27.93)	(19.45)	(2.89)	(-8.42)
year-dummy	yes	yes	yes	yes
indy-dummy	yes	yes	yes	yes
firm-dummy	no	no	no	no
obs	17319	6951	1299	3063
adj-R2	0.1959	0.2764	0.3536	0.3494

注)全ての被説明変数は産業平均値からの乖離。
図1.1 日本製造業現地法人売上高と日本の輸出

（備考）98年度までの現地法人の売上高は深尾・袁（2002）より引用。それ以降は経済産業省『企業動向調査』をもとに推計した。輸出額は日本銀行『国際収支月報』より得た国際収支ベースの値。
図1.2 対内直接投資と対内M&A投資の推移 :国際比較

資料 : UNCTAD World Investment Report
図1.3 産業内外資シェア変化と国内企業のTFP成長率 (1994年から1998年）
図3.1 企業の生産性水準と国際化

図3.2 海外子会社による生産　対　輸出　1998年　製造業企業　13719社
図34 海外子会社による生産 対 海外ライセンシング 1998年 製造業13719社
図3.5 企業の国際化と生産性水準の比較

海外子会社による生産　対　輸出

輸出や海外子会社をによる生産を行わない企業の生産性輸出を行う企業の生産性

輸出と海外子会社による生産を行う企業の生産性

海外子会社による生産を行う企業の生産性

海外子会社による生産　対　海外生産委託

海外子会社や海外生産委託による生産を行わない企業の生産性 海外生産委託による生産を行う企業の生産性

海外子会社と海外生産委託による生産を行う企業の生産性 海外子会社による生産を行う企業の生産性

海外子会社による生産　対　海外ライセンシング

海外子会社による生産や海外ライセンシングを行わない企業の生産性

海外ライセンシングを行う企業の生産性
# 首都直下地震がマクロ経済に及ぼす影響についての分析 $ ^{*} $

佐藤 主光**

小黑 一正

## <要約>

中央防災会議がまとめた「首都直下地震」（東京湾北部地震 M7.3）の被害想定によると、その経済的な被害は甚大となり、建物・インフラ設備の損害だけで復旧費用は66.6兆円、間接被害を加えると、経済被害は約112兆円（国内総生産の約2割）に達すると試算されている。しかし、①事実確認としての資金調達が金利、為替、物価水準などマクロ経済に与えるインパクト、②政策提言としての公債を円滑に消化するための仕組みなどについて十分な検討がなされていない。本稿では、簡単なマクロ計量モデルを用いて、首都直下地震が金利、物価、為替、失業などマクロ変数に及ぼすインパクト、具体的には、災害による資本ストックの減失、復旧・復興事業による国内需要の増加（合わせて借入の増加に伴う財政の悪化）がマクロ経済に与える影響について分析する。その際は、我が国の固有の課題への留意が必要だろう。即ち、①現行の公的債務の累積であり、②社会の高齢化（労働人口の低下）である。災害の被害の程度はこれらの進行度合いにも依存することになる。結果、「平均的」にみれは、首都直下地震の影響は限定的なことが示された。ただし、インパクトの「分布」で評価すれば、金利の急上昇、財政の破たんの確率を総じて高めることも示された。例えば、財政破綻の確率は2015年に震災のある場合、2020年時点で震災のないケースの12%から43%まで急激に高まることになる。本稿では、巨大災害の影響を抑える事前の対策とその効果についても検証する。事前策として取り上げるのは、①災害基金（キャプティブ）の積み立て、及び②財政再建である。前者は、災害の直接被害を補てんするもので、迅速な復興を促す。他方、後者は復興需要の増加による金利の上昇圧力を緩和する効果を発揮する。

JEL Classification : C3、E12、H6

Key Words：首都直下地震、動学マクロ経済モデル、財政破綻
# Simulation Analysis of Macroeconomic Impact of Large Scale Earthquake in Tokyo

By Motohiro SATO and Kazumasa OGURO

## Abstract

The present paper considers a simple (Keynesian) macroeconomic model to quantify impacts of the large scale earthquake in Tokyo on national economy variables such as economic growth, price level, interest rate, fiscal balance by Monte Carlo simulations. In doing so, we account for the current situation of Japan public finance and society such as increasing public debt ratio to GDP and aging of the population. The simulations reveal that while GDP falls immediately after the disaster, there will be quick recovery restructuring projects boosting the economy. Overall, the impact of the earthquake on the economy seems to be limited. The reason behind this result is that our staged economy with society aging damps supply decline and increasing macro demand after the disaster with keeping GDP gap modest. It is noted however that the large scale earthquake increases probability that interest rate surges and government goes bankrupt with public debt being accumulated. The probability of the fiscal crisis in the year of 2020 is estimated to jump up from 12% without the earthquake to 43% in the scenario that it occurs in 2015. We also discuss ex ante preventive policies to mitigate detrimental effects of the disaster. They include captive, or fund for disaster relief and fiscal consolidation. These policies serve to mitigate the perverse effect of the earthquake on the economy.

JEL Classification : C3, E12, H6

Key Words : Large scale earthquake, Dynamic macro economic model, Fiscal crisis
### 1. はじめに

中央防災会議がまとめた「首都直下地震」（東京湾北部地震 M7.3）の被害想定によると、建物全壊棟数・火災焼失棟数は最大で約85万棟、死者数約1万1千人に及ぶ。その経済的な被害は甚大となり、建物・インフラ設備の損害だけで復旧費用は66.6兆円、これに（被害地内外に渡る）生産活動の低下に伴う間接被害を加えると、経済被害は約112兆円（国内総生産の約2割）に達すると試算されている。しかし、①事実確認としての資金調達が金利、為替、物価水準などマクロ経済に与えるインパクト、②政策提言としての公債を円滑に消化するための仕組みなどについて十分な検討がなされていない。これまで、災害復旧・復興にあたって短期間かつ巨額の資金調達を安定的に行うための課題、方法に関する議論が行われてこなかったといえる。

他方で、国と地方を合わせた長期債務残高が780兆円（平成20年度時点）あまりに上るなど、既に財政が悪化している中、追加的な赤字増加の余地は限られているかもしれない。現行の災害制度は地方の局地的災害を前提にした仕組みといえる。被害の範囲が限定される局地的災害であれば、マクロ（一国経済）全体に大きな影響を及ぼすことなく、被災地以外では平時のシステムが機能し続ける。国の財政が大きく左右されることもない。しかし、首都直下地震など巨大災害の場合、国全体の経済・財政システムが深刻な影響を被ることになろう。財源問題などが顕在化して、その解決のために時間が費やされるならば、復興は大きく立ち遅れる。復興が遅れるほど、経済損失も大きく、この国の社会・経済にとって取り返しのつかない事態（日本の経済的地位の低下）になりかねない。

災害復興政策のサステイナビリティーの如何は災害が日本経済に及ぼす効果に拠る。理論上、巨大災害の波及効果は①供給サイドにおける（資本の減失、人的被害による労働供給の減少による）生産能力の低下、及び②復興需要に伴う総需要の増加から始まることになるだろう。供給の減少と需要の増大はあいまって物価の上昇に繋がる。復興資金の需要は金利を押し上げる。被災者が生活再建のために貯蓄（金融資産）を取り崩すならば、金利の上昇圧力を一層強めるだろう。短期的にはマクロ需要の創出は経済成長（景気）にプラスの影響をもたらすかもしれない。特に災害が不況期に起こるならば、復興需要は景気の底上げ効果を持つ。他方、景気が良く、余剰生産力がない時、復興需要の効果はインフレとなって現れてくるはずだ。中長期的には供給要因が重要になってくるものと考えられる。復興（生産能力の回復）の遅れは、一国の潜在的経済成長を押し下げることになるからだ。対外的にみると、国内の需要増は輸入を高め、生産能力の低下は輸出を減じるだろう。よって、一般に災害は貿易収支を悪化させる。為替レートは減価する。インフレもこの減価を加速させる。一方、金利の上昇は海外からの資金流入に繋がるかもしれない。それに応じて自国通貨の減価は抑えられる。

こうした定性的な災害のインパクトを定量的に評価するのが、本稿の狙いである。簡単なマクロ計量モデルを用いて、首都直下地震が金利、物価、為替、失業などマクロ変数に
及ぼすインパクト、具体的には、災害による資本ストックの減失、復旧・復興事業による国内需要の増加（合わせて借入の増加に伴う財政の悪化）がマクロ経済に与える影響について分析する。その際は、我が国の固有の課題への留意が必要だろう。即ち、①現行の公的債務の累積であり、②社会の高齢化（労働人口の低下）である。災害の被害の程度はこれらの進行度合いにも依存することになる。推計においては、こうした財政・社会の動向も加味される。また、巨大災害の影響を抑える事前の対策とその効果についても検証する。事前策として取り上げるのは、①災害基金（キャプティブ）の積み立て、及び②財政再建である。前者は、災害の直接被害を補てんするもので、迅速な復興を促す。他方、後者は復興需要の増加による金利の上昇圧力を緩和する効果を発揮する。

本稿は次のように構成される。第2節では関連する既存研究を概観する。マクロ経済モデルは第3節で導入される。モデルは主要なマクロ経済変数の連立方程式からなる。各方程式の含意について簡単に説明を加える。その上で同時決定をもって連立方程式の各係数を推計する。シミュレーション結果とその解釈は第4節で述べられる。基本シナリオに加えて、前述の事前策（キャプティブ・財政再建）の効果も検証される。第5節は結語である。

### 2. 既存研究

巨大災害に対する関心が学術的にも高まっている。内閣府総合政策研究所では「企業の自然災害リスクマネジメントに関する研究」（2008年）として BCP など企業の自然災害リスクマネジメントへの取組の現状とそうした取組を促す決定要因についての研究が進んでいる。内閣府社会経済研究所は「災害政策体系にあり方に関する研究」(2009)として、経済学の視点から公的支援のあり方について事前（災害前）、復旧、復興の時間軸にそって整理を行うほか、地震保険の課題、防災に対する自治体の自助努力の誘因に関わる諸問題を包括的に取り上げた。

地震保険や災害復旧事業を含め防災・災害対策に関する一連の経済研究をまとめた著作としては多々納裕一・高木朗義編（2005）、永松伸吾（2008）がある。このうち、多々納裕一・高木朗義編（2005）の中で斉藤誠（第5章）は災害政策のあり方として「事後的救済」から「事前的な措置」への転換として、地震保険制度の充実とその支払い能力を確保するための再保険制度、及びCATボンドなどリスク分担の仕組みの活用を提言している。これに関連して、小黑・中軽米・高間（2007年）は政府が保険金支払い責任を持つレイヤーの一部を民間の再保険に掛ける（国が地震保険に再保険を提供しているから、「再保険」にあたる）ことで支払い能力を改善する可能性についてシミュレーション分析している。巨大災害における財源確保についての経済分析・ケーススタディーとしてFroot編(1999)がある。地震等、巨大災害（カタストロフィ）リスクを引き受ける民間保険の再保険、デリバ
ティブの理論と米国のデータによる実証である。こうしたリスクは政府（国・自治体）だけが単独で引き受けることは難しい。市場メカニズム（保険デリバティブや地震リスクの証券化）の活用が不可欠である。

また、永松（2008）は阪神淡路大震災が兵庫県経済に及ぼした効果を実証、災害後に大きな復興需要があったにも関わらず、同県の経済成長に繋がらなかった要因について分析している。ボランティアや食料・日常品の贈与が却って地元企業の経済活動の機会を損ねたこと、復興需要の多くが県外からの購入によって賄われるなど「地元にお金の落ちる」仕組みが欠如していたことを指摘している。更に、阪神淡路大震災の復興過程で投じられた公的資金の規模や復興需要額を推計するほか、マクロ経済に及ぼしたインパクトについて評価している。阪神淡路大震災が経済成長率や物価、金利水準に及ぼした影響は小さい。その理由として、①当時、景気の低迷でGDPギャップ（潜在的生産能力がマクロ需要を超過）が2%～3%あまり上るなど、（大震災で損害を受けたとはいえ）生産能力に余裕があったこと、②10兆円とも言われる損害額自体は（付加価値ベースで考えれば）日本のGDPの中ではさして大きくはなかったことによる。復興需要の累計規模（震災後3年間）も1995年度GDPの1.07%に留まっていた。阪神淡路大震災といえ、局地的災害に過ぎなかったのである。しかし、首都直下地震の場合はそうはいかないはずだ。直接被害が最大66.6兆円に上ることが推定されるなど、損害の大きさは阪神淡路大震災の比ではない。加えて、中央防災会議の被害想定にも反映されているように、首都中枢機能、集積の経済を勘案すれば、経済的な被害は局所的に留まらない。

海外の関連研究としては、Hallegatte and Ghil (2008)がある。「内生的景気循環モデル」を用いて、対GDP比3％に相当する災害の影響について、災害後20年間のマクロ経済の推移を災害のないケースとシミュレーションでもって比較分析している。災害は資本ストックを棄損させる。経済内の「摩擦」（取引コスト等）によって復興投資は経済全体の投資額の一定割合以下に留められる。その分、復興に時間を要することになる。前述の通り、経済へのインパクトは景気の動向に大きく依存することが示されている。景気の底で起きた災害は、復興需要がかえって経済成長を高める方向に作用する。他方、好況期における災害は、既にひっ迫している（資材・資金）市場の需給を更に悪化させ、マイナス効果が大きくなる。本稿でも、試算の1つとして好況期のおける災害の影響を取り上げる。

### 3. モデルの概要および係数の推定

本節では、首都直下地震が日本経済、特に国債金利等に与える影響を分析する観点から、一定の不確実性を有する「動学マクロ経済モデル」（ケインズ型）を構築する。その上で、内閣府の国民経済計算（SNA）等のデータにより、この動学モデルの係数の推定などを行う。
#### 3.1. モデルの概要

まず、動学モデルの構造を概説する。マクロ経済モデルには、内閣府が構築している飛田ほか(2008)のような緻密なモデルもあるものの、首都直下地震の影響に分析の焦点を絞るには方程式数が多過ぎることから、今回は蓮見(2009)を参考に、できる限り簡素なモデルとする。

具体的には、本稿のモデルは、t年の物価水準を $ P_{t} $ 、物価上昇率を $ \pi_{t}\equiv P_{t}/P_{t-1}-1 $ 、GDP デフレターを $ GPI_{t} $ 、国内総生産(名目)を $ GDP_{t} $ 、国内総生産(実質)を $ RGDP_{t}\equiv GDP_{t}/GPI_{t} $ 、潜在GDPを $ Y_{t} $ 、GDPギャップを $ GAP_{t}\equiv RGDP_{t}/Y_{t}-1 $ 、全要素生産性を $ A_{t} $ 、資本ストック(名目)を $ K_{t} $ 、資本ストック(実質)を $ RK_{t}\equiv K_{t}/GPI_{t} $ 、労働人口を $ L_{t} $ 、労働時間を $ HL_{t} $ 、為替レート(名目)を $ e_{t} $ 、為替レート(実質)を $ re_{t}\equiv e_{t}/GPI_{t} $ 、民間消費を $ PC_{t} $ 、民間投資を $ PI_{t} $ 、政府消費を $ GC_{t} $ 、政府投資を $ GI_{t} $ 、政府収入(公債収入を除く)を $ GR_{t} $ 、純輸出(=輸出一輸入)を $ NE_{t} $ 、基礎的財政収支(対GDP)を $ PB_{t} $ 、公的債務(対GDP)を $ PD_{t} $ 、国債利回り(名目)を $ JGBR_{t} $ 、家計の金融資産を $ PA_{t} $ 、失業率を $ u_{t} $ 、高齢化率(65以上)を $ OR_{t} $ として、(1)式から(14)式から成る14本の連立方程式で記述されるとする。 $ ^{1} $

(1) マクロ経済部門（フロー）

$$ \pi_{t}=c_{1}+c_{2}(1+G A P_{t-1})+c_{3}\Bigg(\frac{e_{t-1}}{e_{t-2}}-1\Bigg)+\sigma_{1}\varepsilon_{t}^{\pi} $$

$$ \log Y_{_{t}}=\log A_{_{t}}+\alpha\log\big[RK_{_{t}}\big]+(1-\alpha)\log\big[(L_{_{t}}-DL_{_{t}})HL_{_{t}}\big] $$

$$ \log(GDP_{_{t}})=c_{_{4}}+c_{_{5}}\log(PC_{_{t}})+c_{_{6}}\log(PI_{_{t}})+c_{_{7}}\log(GC_{_{t}}+GI_{_{t}}+DGI_{_{t}})+c_{_{8}}NE_{_{t}}-\frac{DGDP_{_{t}}}{GDP_{_{t}}}+\sigma_{_{2}}\varepsilon_{_{t}}^{GDP} $$

$$ PC_{t}=c_{9}+c_{10}GDP_{t-1}+c_{11}GR_{t-1}+\sigma_{3}\varepsilon_{t}^{PC} $$

$$ \log(PI_{_{t}})=c_{_{12}}+c_{_{13}}\log(GDP_{_{t-1}})+c_{_{14}}\log(JGBR_{_{t-1}})+\sigma_{_{4}}\varepsilon_{_{t}}^{^{PI}} $$

$$ \frac{NE_{_{t}}}{GDP_{_{t-1}}}=c_{_{15}}\frac{NE_{_{t-1}}}{GDP_{_{t-2}}}+c_{_{16}}\log(re_{_{t}})+\sigma_{_{5}}\varepsilon_{_{t}}^{^{NE}} $$
マクロ経済部門から説明する。(1)式は物価の決定式であり、GDP ギャップと為替レートに依存するものとしている。(2)式はマクロの生産関数である。中央防災会議の被害想定とは異なり、地域別（首都圏とそれ以外の地域）に生産関数は想定されない。利用するデータの制約と分析上の便宜である。地域別の生産関数の推計は今後の課題としておきたい。続く、(3)式は国内総生産の決定式である（定義式ではない）。対数を取っているのは、民間消費等、各変数の寄与度を弾力性表記するためである。ただし、純輸出はマイナス値になり得るため、値をそのまま加えている。(4)式は民間消費、(5)式は民間投資、(6)式は純輸出の決定式となる。

## (2) マクロ経済部門（ストック）

$$ K_{_{t}}=c_{_{17}}K_{_{t-1}}+c_{_{18}}PI_{_{t}}-DK_{_{t}}+\sigma_{_{6}}\varepsilon_{_{t}}^{^{K}} $$

$$ \log(P A_{t})=c_{19}\log(P D_{t}\times G D P_{t})+c_{20}\log(K_{t})+\sigma_{7}\varepsilon_{t}^{P A} $$

続いて、マクロ経済のストックについてみていく。(7)式は資本ストックの推移式となる。(7)式の民間投資の係数が1でないのは、海外との投資のやり取りを勘案するためである。民間投資の係数が1でないのは、海外との投資のやり取りを勘案するため。民間消費は消費性向が前期のGDPに依存するケインズ型の消費関数を想定している。他方、民間投資は前期GDP及び、市場金利によって決まる。内閣府の短期マクロ計量モデル（飛田ほか(2008)）では、調整コスト（トービンq）を加味した構造になっているが、ここでは最も簡単な関数を仮定した。家計の金融資産の決定式は(8)式で与えられる。(定義式ではない。)(8)式で対数を取っているのは、(7)式と同様、モデルでは直接把握されていない海外との資金のやり取りを織り込むためである。

## (3) 政府部门

$$ P B_{_{t}}=G R_{_{t}}-\frac{G C_{_{t}}+G I_{_{t}}+D G I_{_{t}}}{G D P_{_{t}}}+\sigma_{_{8}}\varepsilon_{_{t}}^{P B}\left(G R_{_{t}}\equiv\left(c_{_{21}}+c_{_{22}}\frac{(G D P_{_{t-1}})^{\xi}}{G D P_{_{t}}}-D R_{_{t}}+D P B_{_{t}}\right)\times G D P_{_{t}}\right) $$

$$ GC_{_{t}}=c_{_{23}}+c_{_{24}}GDP_{_{t-1}}+c_{_{25}}OR_{_{t}}+\sigma_{_{9}}\varepsilon_{_{t}}^{GC} $$

(9)式は基礎的財政収支（対GDP）の決定式となっている。(10)式は、社会保障移転等も含む政府消費の推移を表し、高齢化の要因で支出が膨らむことが織り込まれている。
## (4) 国債利回り等

$$ JGBR_{t}=c_{_{26}}JGBR_{_{t-1}}+c_{_{27}}\frac{PD_{_{t-1}}\times GDP_{_{t-1}}}{PA_{_{t-1}}}+c_{_{28}}\pi_{_{t}}+\sigma_{_{10}}\varepsilon_{_{t}}^{^{JGBR}} $$

$$ G P I_{t}=c_{_{29}}G P I_{_{t-1}}(1+\pi_{_{t}})+\sigma_{_{11}}\varepsilon_{_{t}}^{G P I} $$

$$ \log(e_{t})=c_{_{30}}\log(e_{_{t-1}})+c_{_{31}}\log(JGBR_{_{t}})+c_{_{32}}\log(PD_{_{t-1}})+\sigma_{_{12}}\varepsilon_{_{t}}^{re} $$

$$ u_{_{t}}=c_{_{33}}+c_{_{34}}(1+\pi_{_{t}})+\sigma_{_{13}}\varepsilon_{_{t}}^{^{u}} $$

最後に、(11)式は国債利回り、(12)式はGDPデフレター、(13)式は為替レートの決定式であり、(14)式はフィリップス曲線を表す式となっている。(12)式のGDPデフレターの係数が1でないのは、(1)式で内生的に決定される物価上昇率と現実の物価上昇率との間の微妙な差を考慮するためである。このうち、国債利回りの決定式は、インフレ率に加えて、公的債務の個人金融資産比を変数とする。公債市場の需給関係（ストック・ベース）を考慮するものである。次に為替レートは、日本と米国の金利のほか、公的債務に依存するものとした。いずれの決定式も、厳密な理論モデルに拠っているわけではない。ただし、3.2節で述べるように、データの当てはまりは良く、かつ経験・理論に即した符号を示している。

(2)式の $ DL_{t} $ 、(3)式の $ DGI_{t} $ と $ DGDP_{t} $ 、(7)式の $ DK_{t} $ 、(9)式の $ DR_{t} $ と $ DGI_{t} $ は次節のシミュレーション分析で利用する震災ショック、(9)式中の $ DPB_{t} $ は財政再建による基礎的財政収支の改善を表す変数とする。詳細は4.1節参照のこと。なお、本節の推計ではこれら変数はゼロとする。また、全要素生産性、労働人口、労働時間、高齢化率、政府投資及び米国の国債利回りは外生変数として扱い、 $ c_{i} $ ( $ i=1,2,\cdots,37 $ )及び $ \sigma_{i} $ ( $ i=1,2,\cdots,13 $ )は定数とする $ ^{2} $ 。さらに、変数Xを記述する方程式の攪乱 $ \varepsilon_{t}^{X} $ は、平均0かつ分散1の正規分布に従う確率変数とする。

こうしたマクロ経済モデルについては、いわゆる「ルーカス批判」同様、フォワード・ルッキングな意思決定をする経済主体の最適化行動（ミクロ的基礎付け）に欠いているとの批判があるだろう。しかし、大規模地震のような「低頻度・高損害」として特徴づけられるリスクに対して合理的選択を前提にすることは適当とはいえない。むしろ行動経済学の知見に拠りつつ、個人の不合理性を許容した新たな経済モデルの構築が求められる。これらは今後の研究課題として残される。
表 3—1 モデル係数の推定結果

保数	t-值	Adjusted R²	誤差率
C1	-0.162408**	-2.422811
C2	0.162408**	2.558354
C3	0.040227*	1.757163	0.168240	3.47%
C4	1.500955***	18.7635
C5	0.456254***	10.42733
C6	0.231271***	22.23146
C7	0.282457***	8.116915
C8	1.65×10-6***	3.71678	0.999255	0.32%
C9	12843.29***	3.197928
C10	0.587101***	42.21323
C11	-0.268764***	-3.731483	0.992951	3.48%
C12	6.869351***	17.53617
C13	0.308049***	9.565541
C14	-0.078772***	-7.890801	0.958181	3.4%
C15	0.726218***	10.23232
C16	0.013108***	4.416761	0.671605	10.09%
C17	0.95805***	164.743
C18	0.91624***	13.20989	0.999302	1.52%
C19	0.204301***	3.710102
C20	0.659598***	18.93608	0.929920	4.3%
C21	0.474053***	5.793106
C22	-0.080398***	-3.509845	0.681594	14.33%
C23	-12424.99***	-8.712368
C24	0.092697***	15.97735
C25	2844.416***	21.53971	0.993494	2.17%
C26	0.711798***	11.03303
C27	0.097978**	2.129859
C28	0.550194***	3.574618	0.925998	4.54%
C29	0.99316***	879.9895	0.984831	3.93%
C30	0.98901***	604.2465
C31	-0.007382***	-3.374988
C32	0.019713***	3.916049	0.999630	2.91%
C33	78.27151***	7.114406
C34	-74.27048***	-6.807225	0.607859	11.47%

(注) 係数の***は1%有意水準、**は5%有意水準、*は10%有意水準で有意であることを示す。また、誤差率はファイナルテストの「平均絶対誤差率」を表す。
#### 3.2. 係数の推定

次に、上記のモデルの係数の推定を行う。その際、データは以下のものを利用する。まず、GDP デフレター、国内総生産（名目）、民間消費、民間投資、政府消費、政府投資、純輸出、資本ストック、労働人口、労働時間および家計の金融資産は、「国民経済計算（SNA）」（内閣府）の1980年から2008年のデータ（国内総生産のデフレター、国内総生産（名目）、民間最終消費支出、民間企業設備、政府最終消費支出、公的固定資本形成、純輸出（=輸出一輸入）、民間企業資本ストック、雇用者数、労働時間数および家計（個人企業を含む）の金融資産）を利用する。同様に、基礎的財政収支（対GDP）および公的債務（対GDP）は、「国民経済計算（SNA）」（内閣府）の1980年から2008年のデータを加工して利用する。また、物価水準は「消費者物価指数」（総務省）の総合指数、失業率は「労働力調査」（総務省）の完全失業率のデータを利用し、為替レート（名目）および国債利回り（名目）は「International Financial Statistics」（IMF）の為替レートおよび国債金利のデータを利用する。高齢化率は、「人口推計」（総務省）のデータおよび「日本の将来推計人口（平成18年12月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）の中位推計データ（2008年から2050年）を利用する。最後に、全要素生産性の伸びは1981年から2008年の平均である年率1％を採用し、(2)式の資本分配率αは0.3、(9)式の税収弾性値ξは1.1を仮定する。

以上のデータに基づき、操作変数法により、(1)式から(14)式で記述される建立方程式の係数を同時推定すると、表3-1の結果を得る。なお、同時推定の際、バブル期の要因や急激な外部変動を除去するため、(5)式の民間設備投資や(13)式の為替レート（名目）は、Hodrick-Prescott Filterを用いてトレンド要因を取り出し利用した。この結果をみると、いくつかの係数は5%もしくは10%有意水準に留まるものの、他の多くの係数は1%有意水準で有意であり、係数の符号条件も理論と整合的である。よって、モデルの当てはまりは比較的高いと推測できる。なお、各攪乱項の係数 $ \sigma_{i} $ ( $ i=1,2,\cdots,13 $ )は表3-2のとおりである。

表 3−2 攪乱項の係数の推定結果

$ \sigma_{i} $	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
105	479	363	157	461	615	891	461	133	584	554	977	640
$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $	$ \times $
$ 10^{-4} $	$ 10^{-5} $	10	$ 10^{-3} $	$ 10^{-5} $	$ 10^{4} $	$ 10^{-4} $	$ 10^{-5} $	10	$ 10^{-5} $	$ 10^{-3} $	$ 10^{-4} $	$ 10^{-3} $

### 4. シミュレーション分析

本節では、前節で構築した動学モデルを利用して、首都直下地震が日本経済に与える影響についての分析を行う。具体的には、まず、6つのシナリオ（例：2015年または2030年に首都直下地震が発生するケース）を前提に、それが国債利回り等に及ぼす影響を分析する。その上で、その分析結果の考察を行う。
#### 4.1. シナリオの設定

まず、シナリオを設定する。シナリオ１は「現状維持」シナリオとする。具体的には、首都直下地震はなく、財政構造も現状維持とする。シナリオ２は、シナリオ１との比較で、2015年に首都直下地震が発生するシナリオとする。他方、シナリオ３は、シナリオ２と同様の手法により、2030年に首都直下地震が発生するシナリオとする。

被害想定は中央防災会議首都直下地震対策専門調査会によるシナリオ(平成16年11月)を利用する。また、首都直下地震は、1997年の阪神淡路大震災と同様、震災による「資本ストックの毀損」や「労働人口の減少」、経済活動の低下による「税収減」等をもたらすことが予想される。他方で、政府投資として、震災によって破壊された道路などの復旧等を行う観点から、「震災関連復興事業」の発動も予測される。このため、本稿のシナリオでは、これらのショックについて、松永(2008)、永松・林(2005)および林(2009)を参考として、表4-1のように、阪神淡路大震災と首都直下地震のショックが比例するものとする。その際、表4-1の死亡者数・負傷者数・重傷者数から、(2)式の $ DL_{t} $ は震災1年目は「(死亡者数＋負傷者数)×労働人口÷総人口」分だけ、2年目と3年目は「(死亡者数＋重傷者数)×労働人口÷総人口」分だけ、4年目以降は「死亡者数×労働人口÷総人口」分だけ、労働人口が減少するショックとする。同様に、(3)式の $ DGI_{t} $ と $ DGDP_{t} $ 、(7)式の $ DK_{t} $ 、(9)式の $ DR_{t} $ と $ DGI_{t} $ は、(経済成長を加味するよう）「表4-1の首都直下地震の数値（震災関連復興事業、地域GDP損失、直接被害、税収減）×t年の国内総生産÷2007年の国内総生産」という調整を行いショックとして利用する。つまり、経済規模に比例して震災被害は拡大している。ただし、 $ DGDP_{t} $ 、 $ DK_{t} $ 、 $ DR_{t} $ は震災1年目のみのショックとする。

本モデルでは震災が潜在 GDP に及ぼす影響を人的資本と物的資本の毀損に限定している。しかし、首都直下地震による物流・交通等のネットワーク機能が損なわれることでマクロ経済に甚大なダメージを及ぶことが考えられる。実際、中央防災会議は首都圏経済の生産関数について首都中枢機能をインプットとして加えていた。しかし、同機能の毀損を数量化することは困難であると考えられるため、以下のシミュレーションでは行っていない。

シミュレーションでは、事前的対策の効果についても検証する。その1つがキャプティブと呼ばれる制度である。シナリオ4は、シナリオ3との比較で、2010年から2つの「キャプティブ」を導入したケースとする。まず、第1の「キャプティブ」は、震災後における資本ストックの毀損を速やかに賄う観点から、2015年から、毎年、資本ストックの一部を財源として、民間部門に「 $ s_{1}\times GDP_{t} $ 」の強制貯蓄を義務付ける。同様に、第2の「キャプティブ」は、震災関連復興事業の財源をあらかじめ賄う観点から、家計への追加課税を財源として、政府部門に「 $ s_{2}\times GDP_{t} $ 」の強制貯蓄を義務付ける。直接被害額（66.6兆円）と追加事業（65兆円）を、GDPの価値上昇分も勘案しつつ、75年をかけて積立する計画だ。いずれのキャプティブも震災が起こった時点で終了するとともに、 $ s_{1} $ は「表4-1の直接被害額÷2007年の国内総生産÷75年」、 $ s_{2} $ は「表4-1の震災関連復興事業の総額÷
2007 年の国内総生産÷75 年」とし、強制貯蓄された資金はその年の国債利回りで運用されるものとする。

表 4—1 首都直下地震による被害想定

阪神・淡路大震災	首都直下地震
地域GDP損失(兆円)	DGDPt	2.6	39.0
直接被害額(兆円)	DKt	9.9	66.6
税収減(兆円)	DRt	0.4	2.7
死亡者数(万人)	0.6434	1.1
負傷者数(万人)	DLt	4.3792	21
うち重傷者数(万人)	1.0683	3.7

震災関連復興事業(追加事業のみ、10億円)	DGI_{t}	阪神・淡路大震災	首都直下地震
震災1年目	608.24	→	24013.84
震災2年目	2,964.07	→	8,157.53
震災3年目	1,213.52	→	7,220.11
震災4年目	1,074.07	→	5,564.67
震災5年目	827.80	→	4,587.36
震災6年目	682.42	→	4,308.13
震災7年目	640.88	→	3,590.11
震災8年目	534.07	→	2,971.81
震災9年目	442.09	→	2,353.52
震災10年目	350.11	→	2,253.79
震災11年目	335.27

(出所) 松永(2008)、永松・林(2005)および林(2009)を参考に筆者作成

（注）首都直下地震の震災関連復興事業 $ DGI_{t} $ は、阪神・淡路大震災に比例して設定している。だが、阪神・淡路大震災は年度後半の1995年1月17日に発生したので、その1年目の復興事業は2年目よりも極端に少ない額となっている。このため、 $ DGI_{t} $ は1年ずつ前倒しし、1年目と2年目は統合した。

もう1つの事前対応が財政再建だ。シナリオ5と6は、財政の持続可能性を図る観点から、2015年から追加的に基礎的財政収支（対GDP）の黒字化（対GDPで7.5%）を進める「財政再建」を既定路線とするケースとする。具体的には、シナリオ5は、シナリオ3と同様、2030年に首都直下地震が起きるが、それに先だって、2015年から「財政再建」を進めるシナリオとする。最後のシナリオ6では財政再建と合わせて、2010年以降「キャプティブ」が導入されている。