Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 2 ) 对称性

(5)と(6)は「対称性」を見るためのシミュレーションである。ここでは、同規模のインパクトを正負両方の方向に与えるシミュレーションを行い、その乗数の比を見ている。対称性が保たれていればこの場合、乗数の絶対値は同じで符号のみ異なる筈なので、乗数比は-1が期待される。

表2-12 乘数の封存性

GDP	PCP	RGB	BGV	FXS
(5)政府支出 增·减	-1.15(0.09)	-1.08(0.02)	-0.16(0.14)	-0.94(0.04)	0.40(4.73)
(6)总替レート 增·减価	-1.16(0.02)	-1.12(0.01)	-0.26(0.28)	-1.14(0.03)	-1.00(0.00)

(番考1.それぞれの比の3年間(12四半期)の平均量。

2()内は四半期データ可计算し比率の揮果懐産。

上の表によると乗数比平均は、実質 GDP や民間消費デフレータなどではおおよそ - 1 程度になるが、金利や為替レートなどが大きく - 1 から逸脱している。これは、既述のようにゼロ制約の影響で、政府支出減や為替レート増価の場合に短期金利が制約(0.005%)以下に低下できないことに起因しており、この制約を外したモデルで同様のシミュレーションを行なうと以下の表のような結果となり、モデルの基本的なメカニズムとしては対称性を保っていることが分かる。

表2-13 乗数の封存性：ゼロ制約なし

GDP	PCP	RGB	BGV	FXS
政府支出 增·减	-0.99(0.01)	-1.00(0.01)	-0.99(0.00)	-1.01(0.01)	-0.98(0.17)
慈善-卜 增·减值	-1.07(0.02)	-1.09(0.01)	-1.07(0.02)	-1.01(0.04)	-1.00(0.00)

(番考)1.それぞれの比の2年間(12四半期)の平均値。

2(内は四半期データ可计算した比率の揮果揮差。

## 3 ) 加法性

(7)と(8)は「加法性」を見るためのシミュレーションである。加法性が保たれていれば、複数のインパクトを同時に与えたケースの乗数と、別々にインパクトを与えたケースの乗数の和がほぼ同じになる筈である。ここでは両者の比の平均をみているので、値としてはおおよそ1になることが期待される。

表2-14 乘数①加法性

GDP	POP	RGB	BGV	FXS
(1) 农大政策	0.71(0.08)	0.76(0.06)	-0.87(12.77)	1.14(0.09)	7.01(5.74)
(2) 聚锦政策	1.25(0.06)	1.24(0.06)	-1.541(22.48)	0.86(0.09)	2.98(6.39)

(番考)1.それぞれの比の2年間(12四半期)の平均值。

2()内は四半期データ可计算し比率の揮果懐産。

2ののR里について果数比平内が食になっているのは、取締同時発行ケースの2002年町期にイノイアトおよびベースラインシミュレーションにおける長期金利の大小関係が一隅迴転し、果数がこの微小な量の値になるための取締同時発行ケースの果数を分母として果数比を求めているため、2002年町期の果数比は符号が食で比对量が大きなものとなり、平内量に致く影響を与えている。
表によれば長期金利、為替レートを中心に、乗数比平均は大きく1から乖離している。これは、(7)についてはマネーサプライ増、(8)については政府支出減というゼロ制約による影響を強く受けるケースが含まれており、2つの政策を同時に行なう場合には制約の影響が相殺されるが、単独実施の場合は制約の影響をそのまま受けてしまうことが原因であると思われる。実際、2)と同じくゼロ制約を外したモデルで同様のシミュレーションを行なうと下表のような結果となり、金利の下方制約がないモデルでは加法性が保たれていることが分かる。

表2-15 垂数の加法性：セロ制約なし

GDP	PCP	RGB	BGV	FXS
(1)‘抓大政策	1.01(0.00)	1.00(0.00)	1.02(0.00)	1.00(0.01)	0.92(0.13)
(2)‘紧缩政策	0.99(0.01)	1.00(0.00)	0.98(0.00)	1.00(0.00)	1.08(0.14)

(番考)1.それぞれの比の2年間(12四半期)の平均量。

2()内は四半期データ可计算した比率の揮果揮差。
本資料の趣旨は、研究所計量モデル・ユニットのモデル改訂作業を適宜公開し、広く内外にコメントを求めることにある。その意味で、モデルは常に「暫定版」であり、内外のコメント等を踏まえ、今後とも一層の改善が想定される。ここでは、我々が今後進めようとしている作業のいくつかを紹介したい。

第一は期待形成の扱いである。本稿のモデルは、ここ数年の旧版の定式化を踏襲し、過去のデータに基づく分布ラグによる適応的期待形成（バックワードルッキング）を採用している。しかしながら、現実の期待形成では、将来の政策等外部環境の動向が先読みの形（フォワードルッキング:FL）で織り込まれ、それが経済主体の現在の行動に影響していると考えられる。こうした場合、行動方程式のパラメータにも変化が生じ得るので、モデルのシミュレーション結果の信頼性も損なわれてしまう（Lucas批判）。期待形成のあり方により政策効果が大きく異なり得ることは重大であり、期待形成について様々なバリエーションを持つモデルがどのような振る舞いの違いを示すかは興味深いテーマである。村田・齋藤他[2005]村田・青木[2004]は、モデルにフォワードルッキングな、換言すればモデル整合的な期待形成を試験的に導入し、政策効果や外的ショックが経済に及ぼす影響について、バックワードルッキングを想定したモデルとの比較分析を行っている。本稿では、これらの経験に基づきFL版のモデルを別途用意し、主要乗数表についてFL版も同時公表することを目指していたが、時間的な制約から今回は見送らざるを得なかった。終端条件の設定等、ある程度の規模を持つ推定パラメータ型計量モデルにモデル整合的期待を導入するには技術的な課題があるが、今後に作業を進め、その結果を改めて報告することとしたい。

また、本ユニットでは、今年度より「多数の予測機関、エコノミスト等の経済に関する予想を用いた期待形成の研究調査」と題し、予測機関やエコノミストの成長率や物価動向に関する予測値ににつき、アンケートデータを基に期待形成の実証分析を進めている。その成果も今後、モデルへの期待形成の織り込み方に応用していくこととしたい。

第二に、連鎖方式導入の効果の検証があげられる。SNAにおける連鎖方式は2005年版モデルにおいて導入され、その効果についても村田・岩本・増淵[2006]において詳細な分析が成されている。しかし本論でみたように、モデルの連鎖方式への移行は、厳密には、本モデルにおける輸入デフレータへの適用によって初めて完成した。したがってその効果も、メリットとデメリットの両面にわたり改めて検証する必要がある。特に、輸入デフレータを連鎖統合により国際収支統計から十分な精度で再現するのに必要な細分化のレベルは、当初の我々の予想を上回るものであり、「機動性が高くコンパクト」という本モデルの特徴が若干後退した印象は否めない。この点は補論Ⅱでも簡単な評価を試みているが、この方
法を今後も踏襲することの当否は、やはり十分検討する必要があろう $ ^{15} $ 。

もう一つの課題として、モデルの供給サイドの定式化もあげておきたい。無論、本稿のモデルは最大限でも3～4年程度の分析を目的として開発されており、供給サイドの定式化は簡素なものとなっている。今回の改訂においても、生産関数の再推定にとどまった。しかしながら、昨今の景気論争の多くが構造改革と不可分な形で、中長期的な有効性（供給面での効果）も重視する形で進められていることに鑑みれば、マクロ政策の中長期的帰結も大きな論点である。経済政策が成長の中長期的経路に与える影響については、理論・実証両面で未定定説がない状況にあるが、今後モデルの拡充を進めるに当たり、何らかのスタンスを求められる状況も考えられよう $ ^{16} $ 。

こうした課題は残されているものの、直近のデータを取り込み、足下の状況を反映したモデルの公表の意義は少なくないと考える。内閣府・経済社会総合研究所では、本稿モデル以外にも、近年の計量手法の進歩を踏まえた時系列モデルやデータより理論との整合性を重視するモデル等の開発を行っている。今回の「短期日本経済マクロ計量モデル2006年版」についても、そうした大きな文脈の中で、その有効性と限界とを十分踏まえつつ相互補完的に活用され、マクロ経済政策に関する一般の理解の深まりに資するものとなることを期待したい。
## 1 ）SNA統計と『国際収支統計』

経済企画庁[2000]によれば、SNA 統計の輸入額は日本銀行『国際収支統計』の数値を基に算出されている。つまり93SNAにおいては海外勘定の内、経常取引について基礎資料である『国際収支統計』と基本的に整合的であるように設計されている。そのため、国際収支統計とSNA間の組み換え項目である「特許等使用料」「建設サービス」を考慮すれば、名目値に関して以下のように表現できる。

「国際収支統計の財貨輸入」+「同統計のサービス輸入(支払)」=「SNAの輸入」※「特許使用料」「建設サービス」を差し引いた数値

(10億円)
SNAの輸入	定義による輸入(財+サービス)	差額	財賃輸入(国収)	サービス支払調整後
2001.1	12,789.0	12,789.0	0.00	9,942.1	2,846.9
2001.2	12,583.7	12,583.6	0.10	9,657.5	2,926.1
2001.3	12,172.2	12,172.2	0.00	9,223.5	2,948.7
2001.4	11,848.0	11,848.0	0.00	9,233.3	2,614.7
2002.1	11,799.6	11,799.5	0.10	9,080.0	2,719.5
2002.2	12,164.9	12,165.0	-0.10	9,219.1	2,945.9
2002.3	12,285.9	12,286.0	-0.10	9,361.8	2,924.2
2002.4	13,166.7	13,166.7	0.00	10,085.5	3,081.2
2003.1	12,864.4	12,864.3	0.10	9,856.0	3,008.3
2003.2	12,342.2	12,342.3	-0.10	9,882.2	2,460.1
2003.3	12,698.3	12,698.3	0.00	9,937.3	2,761.0
2003.4	13,002.0	13,002.0	0.00	9,999.1	3,002.9
2004.1	13,137.9	13,137.9	0.00	10,248.5	2,889.4
2004.2	13,823.0	13,823.0	0.00	10,677.1	3,145.9
2004.3	14,539.0	14,539.1	-0.10	11,257.6	3,281.5
2004.4	15,160.3	15,160.3	0.00	11,814.2	3,346.1

## 2 )『国際収支統計』と『貿易統計』

### a. 調整係数

上述のように SNA 輸入額は『国際収支統計』が元データである。しかし、「鉱物性燃料輸入額」をはじめ輸入内訳のデータは『国際収支統計』には存在せず、旧モデルでは財務省『貿易統計』の数値を利用していた。『国際収支統計』の貿易収支部分については『貿易統計』を元データにしており、この措置は妥当なものと考えられるが、統計処理上の関係から、両者の数字には若干の違いがある（要するに『貿易統計』の輸入総額と『国際収支統計』の貨輸入総額は等しくならない）。この違いを生み出す主要因は、計算価格体系と計上範囲の2点である。

1. 価格体系:『貿易統計』の輸入額が CIF 建で計算されているのに対し、『国際収支統計』の財貨輸入額は FOB 建で計算されている $ ^{17} $ 。
2. 計上範囲：『貿易統計』は関税境界通過のもののみを計上しているが、『国際収支統計』では海外打上げの人工衛星など、通関と所有権移転が一致しない財貨についても算入・調整されている。なお範囲だけでなく、計上時期の違いも両統計の数値に差を生み出すことがある（通関と所有権移転のタイミングにずれがある場合、両統計の計算時期によっては数値に差が発生する）。

『貿易統計』と『国際収支統計』の間では、財貨輸入時の運賃・保険料や所有関係などのより詳細なデータを基に数値の調整を行っているが、同様の処置を本稿内で行うことは事実上、不可能である。そこで本稿では、両統計の財貨輸入総額の比率を調整係数とすることを以て代替措置とする。

$$ 調整係数 \quad=\frac{ 国際収支統計の輸入額 \quad(FOB\ 建 )}{ 貿易統計の輸入額 \quad(CIF\ 建 )} $$

財貨輸入(国収)	(億円)
財貨輸入(貿易)	調整係数
2000/1	86,474	95,445	0.906
2000/2	88,695	98,080	0.904
2000/3	92,701	102,974	0.900
2000/4	101,752	112,885	0.901
2001/1	99,421	110,555	0.899
2001/2	96,575	107,881	0.895
2001/3	92,235	102,600	0.899
2001/4	92,333	103,120	0.895
2002/1	90,800	101,490	0.895
2002/2	92,191	103,182	0.893
2002/3	93,618	104,793	0.893
2002/4	100,855	112,811	0.894
2003/1	98,560	109,886	0.897
2003/2	98,822	109,832	0.900
2003/3	99,373	111,662	0.890
2003/4	99,991	112,240	0.891
2004/1	102,485	114,817	0.893
2004/2	106,771	119,737	0.892
2004/3	112,576	126,239	0.892
2004/4	118,142	131,372	0.899

この調整係数を『貿易統計』の輸入内訳項目に乗ずることによって、本稿モデル内で使用する輸入関連変数の名目値が得られる。

## b．財貨輸入額の内訳

『国際収支統計』の財貨輸入内訳を『貿易統計』から作り出す際の手順は、国民経済計算部への聞き取り調査結果とその助言に鑑み、日本銀行調査統計局が作成している「実質輸出入」の手法を基本的に踏襲している。本稿では、『貿易統計』の輸入総額を以下の9グループに分割した $ ^{18} $ 。
分類	デフレータとして対応する輸入物価指数	備考
1 食料品	生鮮食品を含む食料品 飼料 (参考系列)
2 繊維製品	繊維品」	鹽物用糸 繊維製品」 农類 同付属品」 鹽物用繊維及びくず」の合計
3 鉱物性燃料	石油 石炭 ガス」
4 化学製品	化学製品」
5 一般機械	一般機械」
6 電気機器	電気機器」
7 輸送用機器	輸送用機器」
8 精密機器類	精密機器類」
9 その他	釜属 同製品」 木材 同製品」 その他産品 製品」 を加重平均	輸入総額から1～5の合計を差し引いたもの

なお、実質値を求める際に必要なデフレータは、これも「実質輸出入」と同じく各グループに対応する日本銀行調査統計局「輸入物価指数（円ベース）」を採用した。「9.その他」用のデフレータについては表中にあるように「金属・同製品」「木材・同製品」「その他産品・製品」の輸入物価指数を加重平均して算出する。その際のウェイトには、固定基準型ラスパイレス指数である輸入物価指数(2000年基準)のウェイト(指数と共に公表されている $ ^{19} $ )を使用した。

输入物価指数

生鮮食品を含む食料品・飼料	繊維品	石油・石炭・天然ガス	化学製品	一般機械	電気機器	輸送用機器	精密機器類	その他
2000/1	102.1	100.1	92.4	97.1	100.5	105.5	100.5	102.0	100.1
2000/2	100.4	99.8	94.2	98.3	99.4	100.8	99.9	99.6	98.8
2000/3	98.4	99.8	102.2	101.4	99.4	98.0	99.6	98.9	100.1
2000/4	99.1	100.3	111.2	103.2	100.8	95.7	100.0	99.4	101.0
2001/1	104.6	103.2	105.8	108.0	108.5	95.4	103.8	107.2	107.0
2001/2	106.6	104.4	111.7	109.3	110.8	93.3	105.0	109.2	106.1
2001/3	106.0	102.5	109.5	103.9	110.4	89.7	104.6	107.9	101.1
2001/4	105.2	102.1	99.6	100.3	111.8	87.4	105.2	109.7	100.4
2002/1	111.3	105.4	95.1	102.7	118.3	90.8	108.9	115.8	107.7
2002/2	108.3	103.3	106.2	103.8	114.4	86.3	107.3	113.2	105.3
2002/3	105.3	100.3	104.0	105.7	108.8	80.8	105.3	109.6	100.6
2002/4	111.2	101.9	112.8	108.1	111.4	79.6	107.4	112.6	103.1
2003/1	110.1	100.5	119.5	110.0	110.4	76.8	107.0	112.9	102.5
2003/2	110.6	100.7	111.4	113.4	110.8	75.1	109.3	113.9	103.3
2003/3	111.7	100.3	110.5	110.7	109.2	74.7	109.2	112.1	104.2
2003/4	107.6	99.1	104.9	105.1	102.5	71.0	106.4	107.0	102.2
2004/1	113.3	98.9	108.4	108.1	102.6	69.6	106.9	107.1	108.9
2004/2	116.2	100.2	122.3	113.6	106.6	70.0	107.3	107.6	114.4
2004/3	114.1	99.9	132.2	117.1	107.4	68.8	108.0	108.4	115.8
2004/4	111.5	97.7	133.1	119.5	105.5	66.1	107.6	107.8	115.6

以下の表は、上記の手順に従って具体的に財貨輸入額の内訳を計算したものである。内訳の数字には既に調整係数を乗じており、1～6の合計が国際収支統計の財貨輸入額に等しくなるようになっている。
輸入コンポーネント名目額(調整係数を乗じたもの)

食料品	繊維製品	鉱物静燃料	化学製品	一般機械	電気機器	輸送用機器	精密機器類	その他	合計	財賃輸入(国収)
2000/1	1,052.9	558.3	1,796.3	596.4	964.6	1,170.9	316.2	236.8	1,955.0	8,647.4	8,647.4
2000/2	1,161.7	538.3	1,678.5	639.2	969.2	1,202.1	330.3	255.3	2,094.9	8,869.5	8,869.5
2000/3	1,085.2	723.5	1,862.4	631.4	1,006.1	1,376.4	317.7	251.6	2,015.7	9,270.1	9,270.1
2000/4	1,184.6	658.5	2,171.4	710.7	1,123.6	1,509.2	349.9	288.5	2,178.9	10,175.2	10,175.2
2001/1	1,086.4	636.8	2,065.5	726.5	1,170.9	1,460.2	325.7	291.3	2,178.7	9,942.1	9,942.1
2001/2	1,230.8	592.6	1,886.9	713.3	1,063.8	1,374.0	312.7	284.1	2,199.2	9,657.5	9,657.5
2001/3	1,134.3	771.8	1,928.2	666.5	921.3	1,206.1	331.3	275.2	1,988.9	9,223.5	9,223.5
2001/4	1,258.7	682.9	1,767.6	676.1	975.6	1,247.5	329.8	288.3	2,006.8	9,233.3	9,233.3
2002/1	1,115.0	618.2	1,682.6	687.5	1,101.4	1,248.5	344.7	273.1	2,009.0	9,080.0	9,080.0
2002/2	1,218.0	550.1	1,678.1	710.8	1,040.2	1,287.6	399.6	281.6	2,053.1	9,219.1	9,219.1
2002/3	1,138.5	708.2	1,799.9	733.7	940.4	1,277.5	450.6	280.2	2,032.7	9,361.8	9,361.8
2002/4	1,250.1	666.5	2,145.9	763.7	1,014.4	1,372.9	389.5	306.5	2,175.9	10,085.5	10,085.5
2003/1	1,054.1	612.9	2,386.6	753.9	1,030.1	1,285.8	338.9	291.0	2,102.7	9,856.0	9,856.0
2003/2	1,197.8	564.2	2,052.0	781.7	1,052.1	1,323.8	468.8	281.1	2,160.7	9,882.2	9,882.2
2003/3	1,142.0	761.6	1,992.1	782.8	1,032.7	1,378.9	407.8	297.0	2,142.5	9,937.3	9,937.3
2003/4	1,171.4	660.5	1,933.1	774.5	1,089.9	1,439.1	454.8	324.4	2,151.3	9,999.1	9,999.1
2004/1	1,081.1	627.0	2,132.8	818.0	1,150.7	1,467.9	399.9	319.5	2,251.7	10,248.5	10,248.5
2004/2	1,242.0	580.4	2,145.0	837.7	1,137.0	1,527.3	433.1	303.9	2,470.6	10,677.1	10,677.1
2004/3	1,166.5	784.6	2,521.9	868.9	1,124.2	1,552.3	401.2	320.9	2,517.2	11,257.6	11,257.6
2004/4	1,250.1	703.9	2,740.8	886.7	1,210.8	1,576.3	487.4	348.8	2,609.5	11,814.2	11,814.2

## c．サービス支払

サービス輸入については、上で述べた通り国際収支統計の「サービス支払額」から「特許等使用料」「建設サービス」支払額を差し引いたものをサービス輸入額として扱う。また、デフレータとしては日本銀行「企業向けサービス価格指数(CSPI)」を使用する。

(億円)
CSPI	サービス支払全計(国収)	サービス支払建設	サービス支払特許等使用料	サービス支払調整後
2000/1	100.5	30,258	855	2,949	26,454
2000/2	100.4	30,771	1,102	2,897	26,772
2000/3	99.6	32,256	1,195	2,942	28,119
2000/4	99.5	32,673	1,161	3,075	28,437
2001/1	98.8	32,820	1,085	3,266	28,469
2001/2	98.0	34,483	1,270	3,952	29,261
2001/3	97.2	33,642	1,139	3,016	29,487
2001/4	96.9	30,546	1,143	3,256	26,147
2002/1	96.4	31,739	1,065	3,479	27,195
2002/2	95.9	34,035	1,257	3,319	29,459
2002/3	95.1	33,747	1,129	3,376	29,242
2002/4	95.0	35,475	1,040	3,623	30,812
2003/1	94.5	34,455	986	3,386	30,083
2003/2	94.2	28,378	823	2,954	24,601
2003/3	93.8	31,887	1,094	3,183	27,610
2003/4	94.2	34,250	1,006	3,215	30,029
2004/1	93.9	33,747	1,312	3,541	28,894
2004/2	93.7	36,446	1,401	3,586	31,459
2004/3	93.5	37,483	1,217	3,451	32,815
2004/4	93.8	38,892	1,264	4,167	33,461

## 3 ）短期日本経済マクロ計量モデル用データ

10 区分の輸入コンポーネントのデータとしては、上述のように 2) で計算した名目値を対応するデフレータ（輸入物価指数）で除したものを実質値として扱う。参考のために、本節では名目値とデフレータについて 2000 年第 1 四半期から 2004 年までの原系列の数字を文中の表として掲載しているが、実際のデータセットには 1988 年第 1 四半期から 2004 年第 4 四半期までのデータを格納している。また、モデル内では統計ソフトで季節調整（手法は X-11 を採用）を施した数値を正式な系列として使用している。
## 1 ）輸入サブプロック改訂の目的

本文および補論Ⅰで述べたように、本年のモデルでは財貨・サービス輸入について食料品や繊維品、鉱物性燃料など10区分 $ ^{20} $ のコンポーネントに分割し、これらをパーシェ式の連鎖統合をすることによって輸入デフレータを算出している(図Ⅱ-1)。

园Ⅱ-1 2006年度モデル輸入サブプロックの構造

財貨・サービスの輸入	モデル内での構造
MGSV(実質)	=MGSV/PMGS
MGSV(名目)	=FOODV+…+CSPV
PMGS(デフレータ)	パーシェ式連鎖統合

食料品	モテル内での構造
FOOD(実質)	推定式
FOOD(名目)	=FOOD × PFOOD
PFOOD(テフレータ)	=PFOODAT × DPITAX
PFOODAT(税扱きテフレータ)	推定式

サービス支払	モデル内での構造
OSP(実質)	推定式
OSPV(名目)	= OSP × PCOSP
POSP(テフレータ)	= POSPAT × DPTAX
POSPAT(税抜きテフレータ)	推定式

DPITAX=消费税轻嫁率

言うまでもなく、輸入デフレータを連鎖統合で作成しているのは SNA が 2004 年度から実質系列の作成方法に連鎖方式を導入したことへの対応のためである。連鎖方式が導入されたために、加法整合性が成立することを前提としていた 2005 年版モデルまでの輸入サブプロックの構造では（図 II - 2）鉱物性燃料 $ ^{21} $ 以外の財貨サービス輸入実質値(NFMGS)に現実からの乖離が発生する。
国Ⅱ-2 2005年度モデルまでの輸入サブプロックの構造

財貨・サービスの輸入	モラル内での構造
MGSS(実質)	= MFLEL + NFMGS
MGSS(名目)	= MFLELV + NFMGSV
PMGS(テレータ)	= MGSV / MGS

||

紙物性燃料輸入	モテル内での構造	実錬データの作成法
MFUEL(実質)	推定式	= MFUELV / PFUEL
MFUELV(名目)	= MFUEL × PFUEL	質量統計
PFUEL(デレータ)	= PFUELAT × DPTAX	輸入物価指数
PFUELAT(稅抜きデレータ)	推定式	= PFUEL / DPTAX

広物性燃料除く財貨・サービス輸入	モテル内での構造	実錯データの作成法
NPMGS(実質)	推定式	= MGS - MFLEL
NPMGSV(名目)	= NPMGS × PNFMGS	= MGSV - MFUBLV
PNFMGS(テレータ)	= PNFMGSAT × DPTAX	= NFMGSV / NFMGS
PNFMGSAT(統技きテレータ)	推定式	= PNFMGS / DPTAX

DFTAX=消费税転嫁率

ここで表 II-1 は図 II-1 の実績データの作成法に従って算出した NFMGS と、本来の NFMGS （FUEL を除いた 9 費目の輸入コンポーネント実質額合計）がどのくらい違うのかを内挿シミュレーション期間である 2002 年第 1 四半期から 2004 年第 4 四半期までについてみたものである $ ^{22} $ 。

表Ⅰ-1 NFMGSの選い

差軌(10倍円)	垂離率
Q1	Q2	Q3	Q4	Q1	Q2	Q3	Q4
2002年	26.9	-80.3	-26.0	-108.1	0.27%	-0.77%	-0.24%	-1.00%
2003年	-76.5	-74.1	-62.9	-180.3	-0.70%	-0.70%	-0.58%	-1.60%
2004年	-105.6	-261.5	-223.5	-211.1	-0.91%	-2.18%	-1.84%	-1.71%

乖離率からみると差はさほど大きいようには見えないが、金額ベースでみると2,000億円を超える期もあり、必ずしも小さいとは言い難い水準になっている。

連鎖統合で輸入デフレータを作成することは、理論的には正しい対応であり、これにより表 II-1 に示される差も発生しなくなる。村田・斎藤・岩本・田邊 [2006] で直近の課題として輸入サブプロックの連鎖化をあげたのは、まさにこのことを目的としていた。

## 2 ）輸入サブプロック改訂による新たな問題

しかし現実には、この連鎖化によって、一部の重要な変数についてベースラインシミュレーション結果と実績値の乖離率の拡大という新たな問題がモデルに持ち込まれることが判明した。表 II-2 は乖離率を、今年のモデル（以降、連鎖版と表記）と輸入サブプロックを昨年のものに戻したモデル（以降、二分割版と表記）で輸入デフレータ(PMGS)と実質GDP(GDP)について計算したものであるが、この表からも連鎖版で乖離率が拡大しているこ
とが確認できる。

表Ⅱ-2 ベースライクミュレーションと実装値の準確率

2002年	PMGS	GDP
Q1	Q2	Q3	Q4	Q1	Q2	Q3	Q4
2003年	3.93E-03	-3.62E-03	4.52E-04	-4.70E-03	7.10E-04	-1.07E-03	-2.04E-04	-7.95E-04
2004年	-1.81E-03	-4.21E-03	-1.39E-03	-8.20E-03	1.00E-03	-1.04E-03	7.15E-05	-1.36E-03
-1.47E-04	-9.72E-03	-6.21E-03	-5.68E-03	2.63E-05	-1.18E-03	-6.94E-04	-1.90E-04
二分割ver.
PMGS	GDP
2002年	-4.55E-06	1.08E-05	2.93E-05	-3.56E-06	3.14E-04	-5.76E-04	-2.15E-04	-2.67E-04
2003年	-4.10E-05	-6.45E-06	5.47E-05	2.85E-07	1.13E-03	-6.29E-04	1.64E-04	-4.61E-04
2004年	-3.16E-06	-2.72E-06	7.79E-06	2.97E-07	-1.16E-04	-1.44E-04	-1.74E-04	2.75E-04

この乖離率の拡大は、輸入デフレータを連鎖統合で作成する際に、誤差を含んだコンポーネントデータを使用せざるを得ないことが主な原因であると考えられる。輸入サブプロックの構築に必要な10区分の輸入コンポーネントのデータは、補論Ⅰの手順を踏んで作成されており、基本的にこの手順はSNAデータを作成している国民経済計算部のそれを可能な限り踏襲している。しかし、膨大かつ詳細なデータを取り扱う国民経済計算部の複雑な手順を完全になぞることは無論不可能であり、付帯する莫大な量の処理をモデル改訂作業内に抱え込むことはコンパクトさと機動性を重視する本モデルの主旨にも反することにもなるため、いくつかの点で簡便な処理方法 $ ^{23} $ を採用している。その結果、総輸入に占める各コンポーネントの割合が真の値から少しずつずれることになり、このコンポーネントをウェイトとした連鎖統合で作成されるデフレータも実績値から少しずれることになる。そしてその影響が名目輸入(MGSV)を除して得られる実質輸入(MGS)、さらには輸入をコンポーネントとして抱える実質GDPおよびGDPデフレータにも波及するものと考えられる。

## 3 ）輸入サブプロック改訂がシミュレーション乗数に与える影響

表 II-2 にみるように、今回の輸入サブプロック改訂は実績値とベースラインシミュレーション結果に、乖離率の拡大という影響をもたらしている訳であるが、ベースラインシミュレーション結果とインパクトシミュレーション結果の乖離率で表される乗数への影響はどうであろうか。このことをみるために、輸入サブプロックの構造を昨年のものに戻した二分割版モデルで、本文で行なったものと同じ13種類のシミュレーション $ ^{24} $ を行い、その乗数を連鎖版の数字と比較することにした。

以下の表 II-3 は、13 種のシミュレーションの内容一覧および、最も重要な変数の一つで
ある実質 GDP の乗数について二分割版モデルと連鎖版モデルの差を示したものである $ ^{25} $ 。

表Ⅰ-3 シミュレーション一置

No.	记号	内容	实置GDP乘数の差(Nボイ小)
1年目	2年目	3年目
1	G1	実質公的固定资本形成を実質GDPの1%相当額だけ維続的に拡大	0.01	-0.01	-0.01
2	G2	〃、但し短期金利固定	0.01	-0.02	-0.03
3	G3	〃、但し貨帯供給量固定	0.01	0.01	0.01
4	G4	実質公的固定资本形成を年目のみ実質GDPの1%相当額だけ拡大	0.01	-0.02	0.00
5	G5	名目公的固定资本形成を名目GDPの1%相当額だけ維続的に拡大	0.01	-0.01	-0.01
6	PI	個人所得稅を名目GDPの1%相当額だけ拡稅	0.00	0.00	0.00
7	COR	法人所得稅を名目GDPの1%相当額だけ拡稅	0.01	-0.01	-0.02
8	II	消費税率を1%増税*	0.00	0.00	0.01
9	RI	短期金利剤1%上げ	0.01	0.05	0.08
10	MI	貨帯供給量を1%相当額け縮小	0.00	0.02	0.02
11	FI	円の対下ル0%値価	-0.11	-0.12	-0.12
12	O1	紙物性燃料価格の20%上昇	0.01	-0.01	-0.01
13	YM	世界需要1%増加	0.00	0.00	0.00

昨年度までは減税シミュレーション

表をみると、No.11 の F1 シミュレーションが相対的にやや差が大きいものの、それを除けば 0.1% ポイントを下回っており、全体としてはそれほど大きくはない (F1 についても 0.1% ポイントを僅かに上回る程度である)。この傾向は、特に 1 年目(2002 年)について顕著になっている。

ここで、二分割版と連鎖版モデルの主要な GDP コンポーネントの乗数の差を、G1 および F1 シミュレーションについてもう少し詳しくみたのが以下の表である $ ^{26} $ 。

表Ⅱ-4a G1シミュレーションの乗数の差

GDP	CP	IFP	IHP	IG	CG	XGS	MGS
2002	0.01	0.00	-0.01	0.00	0.00	-0.00	0.00	-0.09
2003	-0.01	0.01	0.00	0.01	0.01	0.00	0.00	0.17
2004	-0.01	0.01	0.01	0.02	0.01	0.00	0.01	0.19
PGDP	PCP	PIFP	PIHP	PIG	PCG	PXGS	PMGS
2002	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	-0.00	-0.08
2003	0.03	0.00	0.00	0.00	0.00	0.01	-0.03	-0.24
2004	0.04	-0.00	-0.00	-0.00	-0.00	0.00	-0.05	-0.41
GDPV	CPV	IFPV	IHPV	IGV	CGV	XGSV	MGSV
2002	0.02	0.01	-0.01	0.00	0.00	0.00	-0.00	-0.17
2003	0.02	0.01	0.00	0.01	0.01	0.01	-0.03	-0.08
2004	0.03	0.01	0.01	0.02	0.01	0.00	-0.06	-0.22

表Ⅰ-4b F1シュレーションの乗数の差

GDP	CP	IFP	IHP	IG	OG	XGS	MGS
2002	-0.11	-0.03	0.00	-0.02	0.00	0.00	-0.01	0.64
2003	-0.12	-0.10	0.08	-0.09	0.00	0.00	-0.02	0.40
2004	-0.12	-0.12	0.15	-0.22	0.00	-0.00	-0.03	0.40
PGDP	PCP	PIFP	PIHP	PIG	PGG	PXGS	PMGS
2002	-0.07	-0.01	0.04	-0.01	0.02	-0.03	0.04	0.68
2003	-0.17	-0.05	-0.02	-0.05	-0.04	-0.09	0.07	1.18
2004	-0.25	-0.10	-0.07	-0.10	-0.09	-0.14	0.08	1.41
GDPV	CPV	IFPV	IFPV	IGV	OGV	XGSV	MGSV
2002	-0.18	-0.05	0.05	-0.03	0.02	-0.03	0.03	1.35
2003	-0.29	-0.15	0.06	-0.14	-0.04	-0.09	0.06	1.59
2004	-0.37	-0.22	0.08	-0.31	-0.09	-0.14	0.06	1.83

CP: 民間最終消費、IFP: 民間企業投資、IHP: 民間住宅投資、IG: 公的投資、CG: 政府消費、XGS: 輸出、MGS: 輸入上記の変数は全て実質値。なお、P***：デフレータ、***V: 名目値である。
表 II-4a および b からは、乗数の差が大きくなるのは主に輸入関連の項目であることが見て取れ、その影響が GDP に表れているものと考えられる。また、輸入以外のコンポーネントについては乗数の差は基本的に小さいことも観察される。その傾向は特に 1 年目において顕著にみられる。

これらの観察事実から、1年程度の短期シミュレーションの場合は、輸入コンポーネントレベルでの連鎖化をしていなくともシミュレーション結果への影響は限定的で、問題は小さいものと考えられる。どの程度の期間まで二分割版乗数と連鎖版乗数の差が無視できるかは、シミュレーションの目的にも左右される事項でもあるため、明確に線引きはできないが、差が時間と共に拡大する傾向を見せていることから、3年以上の期間を視野に入れる中長期シミュレーションの場合には注意を払う必要があると言えるだろう。

乗数の差が時間と共に拡大する傾向を見せるのは、輸入サブプロックが連鎖体系に則した構造をとっているかどうかということが主要因であると思われる。連鎖版モデルは言うまでもなく連鎖体系に従う構造になっているが、二分割版モデルはそうではなく、加法整合性の成立を前提とするなど、むしろ固定基準体系に則した構造になっている $ ^{27} $ 。そのため、シミュレーションにより生成される輸入サブプロック関連の実質値およびデフレータは、連鎖版モデルでは連鎖指数、二分割版モデルでは固定基準指数を近似すると考えられる。これら連鎖モデルと固定基準モデルのシミュレーション乗数の差は、シミュレーションが長期化するほど、また指数計算に使用するコンポーネントの実質値・デフレーターが大きく変動するほど大きくなる $ ^{28} $ （村田・岩本・増淵[2006]）。

また、連鎖と固定基準の問題だけではなく、構造の違いそれ自体に基づくインパクトへの反応の差異にも留意する必要がある。我々のモデルでは、輸入物価を動かすようなインパクトを与えた場合、集計レベルや推定式のラグ構造の違いなどから輸入数量の反応の度合いやタイミング $ ^{29} $ が二分割版モデルと連鎖版モデルでは異なっており、これが両者の乗数の差を生じさせている。表 II-4b をみると F1 シミュレーションにおける二分割版と連鎖版の実質輸入乗数の差は 2,3 年目より 1 年目の方が大きくなっているが、これはまさにその事例であると考えられる。

結論として、輸入サブブロックを連鎖化するか簡略化した対応にとどめるかは、(1)シミュレーション期間との関連でどこまで理論的整合性を重視するか、(2)その際に発生する新
たな誤差、コンパクトさや機動性の後退というコストをどの程度まで許容するか、(3)輸入をコンポーネントに細分化することにより自律度の高い輸入関数が得られるというメリットをどう評価するか等、様々な観点から総合的に判断すべきことと考えられる。今回の輸入の10区分による連鎖化は一つの試みであり、得られた情報は今後のモデル開発に活かしていきたい。

（付注）二分割版モデルに追加した推定式；

※ 記号の使い方等については付属資料 III の方程式体系一覧に準じている

a. 財貨・サービスの輸入（実質、除く鉱物性燃料）：JA_NFMGS [2SLS、1990Q3 to 2004Q4]

DEL(1: LOG(JA_NFMGS)) =
- 0.1627*(LOG(JA_NFMGS(-1))+20.54-0.005*JA_TIME(-1)-2.34*LOG(JA_GDP(-1))+0.16*LOG(JA_PNFMGS(-5)/JA_CGPI(-5)))
-2.182)
+ 1.1502 * DEL(1: LOG(JA_GDP))
(1.453)
- 0.215281 * DEL(1: LOG(JA_PNFMGS(-3)/JA_CGPI(-3)))
-1.436)
+ 0.005887 * 1+CERR*ERTS_NFMGS
(-1.385)
[RSQ : 0.1489, SER : 0.0271, DW : 1.908]

b. 財貨・サービス輸入デフレータ（鉱物性燃料、消費税除く）：JA_PNFMGSAT [OLS、1990Q1 to 2004Q4]

DEL(1: LOG(JA_PNFMGSAT)) =
- 0.021205*LOG(JA_PNFMGSAT(-1)/(WD_PI(-1)*JA_FXS(-1)))
-0.938)
+ 0.196405*DEL(1:LOG(WD_PI))
(2.690)
+ 0.418344*DEL(1:LOG(JA_FXS))
(11.720)
- 0.143552*DEL(1:LOG(JA_NFMGSA_GDP))
(-2.855)
- 0.10292*1+CERR*ERTS_PNFMGSAT
(-0.944)
[RSQ: 0.733, SER: 0.013, DW: 1.629]
日本銀行は、1999年2月の金融政策決定会合において、「より潤沢な資金供給を行い、無担保コールレート（オーバーナイト物）を、できるだけ低めに推移するよう促す」ことを決定した。また4月には、日本銀行総裁が「デフレ懸念の払拭ということが展望できるような情勢になるまで」、無担保コールレートを事実上ゼロ%で推移させることを表明した。これが、いわゆる「ゼロ金利政策」の導入である。しかし、ゼロ金利政策はあくまで緊急措置と認識され、景気回復を踏まえて2000年8月には解除された。

しかし、2000年10月には景気が後退局面に入り、デフレが続くなかで、金融政策の一層の緩和が必要とされる状況となった。これを受けて日本銀行は、2001年3月の金融政策決定会合において、デフレが解消するまでの期間においては、操作目標を日本銀行当座預金残高に変更することを決定し、当面の目標を5兆円程度（4兆円程度から増額）とした。いわゆる「量的緩和政策」への転換である。

この当時（99年4月～2000年10月）の景気回復は、その回復テンポが緩やかである上に持続性にも欠けるなど、脆弱なものであった。その主な理由としては、(1)景気回復のエンジン（輸出と設備投資）が脆弱で、外需とIT（情報通信技術）に偏った景気回復であったこと、(2)景気が回復してからも個人消費の低迷が続いたこと、(3)不良債権・過剰債務が日本経済の重しとなっていたことが挙げられる。

しかし、これら要因に加えて、ゼロ金利政策を解除した当時の金融政策がどの程度寄与したのかについては、様々な意見がみられる。そこで以下では、この点をモデルによるカウンターファクチュアルシミュレーションで検証してみた。具体的には、ゼロ金利政策を解除せず、2000年第3四半期以降の短期金利（CD3か月物）を年率0.015%に維持し、そのまま量的緩和に移行したと仮定したケース（ゼロ金利政策解除なしのケース）を、ゼロ金利政策を解除した実績のケース（標準ケース）と比較し（図III-1）その乖離を政策変更の効果とみる。
実質 GDP および実質民間企業設備投資への影響についてみると、(図 III - 2) (図 III - 3) および (表 III) のとおりである。ゼロ金利政策解除の影響は、実質 GDP について最大で 0.12%、最も影響が大きいとみられる民間企業設備投資でも 0.51% のマイナスにとどまる。この結果に見る限り、ゼロ金利政策解除は、当時の景気後退の主要因の一つとは考えられず、せいぜい景気の谷を若干深くした程度の影響にとどまったことが示される。

(国Ⅱ-3)实置民国企资资投资①维修

(表Ⅲ)ゼロ金利解除なしのケースの標準ケースからの乖離率

短期金利(本/亿小)	实贷GDP(%)	民間企業設備投資(%)
2000年	-0.18	0.07	0.51
2001年	-0.07	0.06	0.48
2002年	0.00	0.10	0.45
2003年	0.00	0.12	0.45
2004年	0.00	0.12	0.45
ただし、この結論は、金融政策の効果は金利動向のみを経由して現れるという本モデルの構造に大きく依存している。現実には、景気が脆弱な局面において敢えて金融引き締めを行ったことが、家計や企業の先を見た（フォワードルッキングな）期待形成やその後の行動に及ぼした影響が大きかった可能性がある $ ^{30} $ 。この点は、今後に作成する本モデルのFL版を用いて改めて検証してみたい。
## 参考·参照文献：

川崎研一・青木大樹 [2003] 「1990 年代の金融政策の効果マクロ計量モデルによる歴史的シミュレーション」『ESRI Discussion Paper Series』No.37、2003 年 5 月

• 経済企画庁経済研究所[2000]『93SNA 推計手法解説書（暫定版）》経済企画庁

経済企画庁物価局[1997]『物価レポート'97』経済企画庁、1997年10月

• 貞広彰 [1992]『日本経済のマクロ計量モデル分析』有斐閣、1992 年 3 月

• 貞広彰 [2005]『戦後日本経済のマクロ経済分析』東洋経済新報社、2005年7月

鈴木晋・萱園理・堀雅博[1999]「平成不況と経済対策・短期日本経済マクロ計量モデルによるCounter Factual Simulation - 」『エコノミック・リサーチ』No.5、1999年3月、経済企画庁経済研究所

内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部 [2004]「国民経済計算の実質化手法の連鎖方式への移行について」http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/041118/gizisokuho.html

内閣府経済社会総合研究所[2005]『四半期別 GDP 速報(QE)の推計方法（第四版）』内閣府

西崎健司・須合智広[2001]「わが国における労働分配率についての一考察」Working Paper 01-8、2001年6月、日本銀行調査統計局

日本銀行調査統計局[2005]『実質輸出入』の解説』日本銀行HP

・伴金美 [1991]『マクロ計量モデル分析』有斐閣、1991年3月

村田啓子・岩本光一郎・増淵勝彦[2006]「短期日本経済マクロ計量モデルへの連鎖方式の導入について」 mimeo

・森田優三 [1989]『物価指数理論の展開』 東洋経済新報社、1989年7月

• Bureau of Economic Analysis [1996] “Improved Estimates of the National Income and Product Accounts for 1959–95: Results of the Comprehensive Revision”, Survey of Current Business, January/February 1996

• Varvares, C., Prakken J. and L. Guirl [1998] "Macro Modeling with chain-type GDP" Journal of Economic and Social Measurement, pp.123-142.
• 宍戸駿太郎他 [1967]「短期経済予測パイロットモデル」『経済分析』第21号、経済企画庁経済研究所

• 宍戸駿太郎他 [1970]「短期経済予測マスターモデルの研究」『経済研究所研究シリーズ』第21号、経済企画庁経済研究所

小林進他 [1974]「短期経済予測パイロットモデル SP-15」『経済分析』第 52 号、経済企画庁経済研究所

・馬場正雄他 [1976]「短期経済予測パイロットモデル SP-17」『経済分析』第60号、経済企画庁経済研究所

・馬場孝一他 [1977]「短期経済予測パイロットモデル SP-18」『経済分析』第69号、経済企画庁経済研究所

吉富勝他 [1981] 「世界経済モデルにおける日本経済の短期予測モデル」『経済分析』第 82 号、経済企画庁経済研究所

・経済企画庁経済研究所 [1985]「世界経済モデルの考え方と構造」『経済分析』第98号、経済企画庁経済研究所

・ 貞広彰他 [1987] 「世界経済モデルにおける日本経済モデル」『経済分析』第 110 号、経済企画庁経済研究所

• 安原宣和他 [1989]「EPA 世界経済モデルの構造と財政政策の効果」『経済分析』、114 号、経済企画庁経済研究所

• 太田清他 [1991] 「第4次版 EPA 世界経済モデル - 基本構造と乗数分析 - 」『経済分析』124号、経済企画庁経済研究所

• 増淵勝彦他 [1995]「第5次版 EPA 世界経済モデル - 基本構造と乗数分析 -」『経済分析』第139号、経済企画庁経済研究所

堀雅博他 [1998]「短期日本経済マクロ計量モデルの構造とマクロ経済政策の効果」『経済分析』第157号、経済企画庁経済研究所

• 堀雅博他 [2001]「短期日本経済マクロ計量モデル(2001年暫定版)の構造と乗数分析」『ESRI Discussion Paper Series』No.6、内閣府経済社会総合研究所

• 堀雅博・青木大樹 [2004]「短期日本経済マクロ計量モデル(2003年版)の構造と乗数分析」『経済分析』第172号、内閣府経済社会総合研究所

・ 村田啓子・青木大樹 [2004]「短期日本経済マクロ計量モデルにおけるフォワードルッキングな期待形成の導入の試み」『経済分析』第175号、内閣府経済社会総合研究所

・村田啓子・斎藤達夫 [2004]「短期日本経済マクロ計量モデル（2004年版）の構造と乗数分析」『経済分析』第176号、内閣府経済社会総合研究所

・村田啓子・斎藤達夫・岩本光一郎・田邊健 [2006]「短期日本経済マクロ計量モデル（2005年版）の構造と乗数分析」『経済分析』第178号、内閣府経済社会総合研究所
## (付属資料Ⅰ) 短期日本経済マクロ計量モデルの乗数詳細表

以下の乗数表は2002年第I四半期から2004年第IV四半期までの3年間、12期について、各ケースごとにインパクトを原則として全期間に渡り継続して与えた(sustained change)シミュレーションの解と、インパクトのない標準解との乖離を示したものである(なお、標準解は、実績値に等しい)。乖離は変数ごとに乖離率または、乖離幅で示してある。

（１）実質公的固定資本形成を実質 GDP の１％相当額だけ継続的に拡大

（２）実質公的固定資本形成を実質 GDP の１％相当額だけ継続的に拡大(短期金利固定)

（３）実質公的固定資本形成を実質 GDP の１％相当額だけ継続的に拡大(貨幣供給量固定)

（４）実質公的固定資本形成を１年目のみ実質 GDP の１％相当額だけ拡大

（５）名目公的固定資本形成を名目 GDP の１％相当額だけ継続的に拡大

(6) 個人所得税を名目 GDP の 1% 相当額だけ減税

（７）法人所得税を名目 GDP の 1% 相当額だけ減税

（８）消費税率1％引き上げ

(9) 短期金利を 1% 引き上げ

（10）貨幣供給量 $ M_{2}+CD $ を1%相当額だけ縮小

（11）円の対ドル10％減価

（12）鉱物性燃料価格の20%上昇

（13）世界需要 1% 增加

なお、以下の乗数表で用いている変数記号の内容は以下のとおりである。

記号	內容
GDP	国内総生産(実質)
CP	民間最終消費支出(実質)
IFP	民間企業設備固定資本形成(実質)
IHP	民間住宅固定資本形成(実質)
INP	民間企業在庫品増加(実質)
IG	公的固定資本形成(実質)
CG	政府最終消費支出(実質)
XGS	財貨・サービスの輸出(実質)
MGS	財貨・サービスの輸入(実質)
GDPD	実質国内総生産成長率(年率)
PGDP	GDPデフレータ
PCP	民間最終消費支出デフレータ
PIFP	民間企業設備投資デフレータ
PIHP	民間住宅投資デフレータ
PINP	民間企業在庫投資デフレータ
PIG	公的固定資本形成デフレータ
PCG	政府最終消費支出デフレータ
PXGS	財貨・サービスの輸出デフレータ
PMGS	財貨・サービスの輸入デフレータ
記号	內容
GDPV	国内総生産(名目)
CPV	民間最終消費支出(名目)
IFPV	民間企業設備固定資本形成(名目)
IHPV	民間住宅固定資本形成(名目)
INPV	民間企業在庫品增加(名目)
IGV	公的固定資本形成(名目)
CGV	政府最終消費支出(名目)
XGSV	財貨・サービスの輸出(名目)
MGSV	財貨・サービスの輸入(名目)
YDV	個人可処分所得
NIV	要素価格表示国民所得
YWV	雇用者所得
YIEV	家計財産所得
YIGV	一般政府財産所得
YCV	法人企業所得
TAXV	租税総額
TYPV	個人税及び罰金、手数料
TYCV	民間法人企業税及び罰金
TCIV	消費税
CGPI	企業物価指数
WIPH	雇用者一人あたり俸給・債金
LE	就業者数
LF	労働力人口
LH	労働時間
UR	完全失業率
CU	稼働率指数
GDPPOT	完全雇用GDP
GDPGAP	総生産稼働率
RCD	CDレート(名目)
RGB	利付国債利回り(10年物)
PGDPD	GDPデブレート対前期比変化率(年率)
UCCPF	資本の使用者費用
UCCDB	借入資本の使用者費用
UCCDE	自己資本の使用者費用
PER	株価収益率
BGV	一般政府財政バランス
BGVATGDPV	一般政府財政バランス対名目GDP比
SBGVATGDPV	一般政府累積財政赤字対名目GDP比
BCVATGDPV	経常収支対名目GDP比
M2CD	マネーサブライ(M2+CD,平均残高)
FNWV	金融純資産
NWV	純資産
NWCV	純資産(家計保有分)
FXS	為替レート
PSHARE	東証株価指数
PLAND	市街地価指数
KFP	民間企業粗資本ストック(実質)
KHP	民間住宅ストック(実質)
KG	公的固定資本ストック(実質)
HK	人的資本及び家計保有の実質純資産
KFPSTA	最適資本ストック