Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（注1）フリードマンの期待仮説では労働者の期待物価上昇率が強調されるが，フェルプスは労働の需要側である企業の期待物価上昇率を強調する。その理由は，生計費が上がりつつあると予期している労働者が，新たな仕事を探すために自分の企業を離れるかもしれないという企業者の恐れは他の企業の賃金が生計費とともに上るだろうという期待がなければ現実のものとならないからである。

(注 2) わが国の閉鎖経済の総支出関数は以下の通りである。

(推定期間：40II-52 I)

(制 約 : 3 次式, $ m_{-1}=f_{-1}=0 $ , $ m_{5}=f_{5}=0 $ )

$$ \begin{aligned}\Delta Y_{t}=\overset{334.83}{(0.96)}+\sum_{i=0}^{4}m_{i}\cdot\Delta M_{t-i}+\sum_{i=0}^{4}f_{i}\cdot\Delta F_{t-i}\\ \overline{R}^{2}=0.635\\ S=1074.3\\ DW=1.736\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&m_{0}=0.1492(1.15)\quad&f_{0}&=0.6069(3.00)\\&m_{1}=0.2519(2.27)\quad&f_{1}&=0.4767(2.54)\\&m_{2}=0.2980(6.86)\quad&f_{2}&=-0.0246(-0.18)\\&m_{3}=0.2779(2.70)\quad&f_{3}&=-0.5205(-2.45)\\&m_{4}=0.1818(1.46)\quad&f_{4}&=-0.6370(-2.87)\\\Sigma m_{i}&=1.1590\quad&\Sigma f_{i}&=-0.0959\end{aligned} $$

(備考)

$\Delta Y_{t}=t$ 期における名目GNPの増減額 (10億円)

$\Delta M_{t-i}=t-i$ 期におけるマネーサプライ ($M_{2}$) の増減額 (10億円)

$\Delta F_{t-i}=t-i$ 期における財政支出（国民所得ベース）の増減額 (10億円)

(注3) ドーンブッシュ(〔19〕)が明らかにしたところでは，期待が合理的期待ではなく適合期待仮説に従って形成されていれば，投機家が海外物価の上昇がわが国の為替レートの上昇をもたらすことに気付くとしてもかなり遅れて気がつくことになるから，その間海外物価の上昇がわが国の物価を押し上げるという関係がある。これも，73年以降，固定レート制の延長として考えることを正当化する一つの理由になるかもしれない。

(注4) スカンジナビアンアプローチは，最初ノールウェイの経済学者達によって提示されたものであり，基本的にはコストプッシュ説の立場に立ち，海外部門の大きい「小国」に対して海外のインフレが影響を及ぼすルートを解明する理論である。経済を，外国との競争にさらされている部門（the exposed sector）とさらされていない部門（the sheltered sector）に分割する。そうして、インフレ率は，国際的なインフレ率が the exposed sector，や労働市場そして輸入物価の変動を通じて，国内に波及してくることによって決まると考えられている。

(J. J. Paunio and Hannu Halttunen [20]) を参照せよ。

（注 5） レードラー等のモデルは年データを使用しているのに対し，我々のモデルは四半期データを使用していることも世界の消費者物価等が有意にきかなかった理由の一つかもしれない。

(注 6) 総合物価として GNP デフレーターを使わずに総需要デフレーターを使用したのは GNP デフレーターは定義上、輸入財の価格が大きく上昇する局面では総合的な物価上昇を過小評価する傾向があるからである。今国内最終需要を F, その物価を P, 輸入数量を M, 輸入価格を $ P_{m} $ とすると名目 GNP (Y) は,

$$ Y=P\cdot F-P_{m}\cdot M $$

と表わされる。ここで輸入は最終需要に依存するとしてM=mFと仮定する。最終需要と輸入実質値は不変と仮定し，輸入物価の上昇が起きたときそれが国内物価に転嫁されるとすると国内物価の水準Pは名目GNPを全く変化させずに上昇する可能性がある。したがってGNPデフレーターは輸入物価の上昇がある時は適切な物価指標ではない。
## 付論 I ビジネス・サーベイ・データによる期待物価変化率の計測

インフレ期待がインフレーションの過程で重要な役割を果すことは，理論面では広く認められているが，期待物価変化率の時系列が存在しないことから，期待仮説は実証の面では，必ずしも十分な成果を収めていないようである。この欠を補うものとして，近年，ビジネス・サーベイ・データによる期待物価変化率の計測が試みられるようになっている。(アメリカにおける計測例については P. Wachtel [20] を参照)。

ビジネス・サーベイには，通常，一定期間先の財貨の価格動向の見通しが調査項目として含まれている。その回答は「上昇」，「低下」，「変わらない」という3つの変化方向から1つを選択する形式をとるものが多い。こうしたサーベイから得られる「上昇」するあるいは「低下」するという回答の全回答に占める比率は，調査時点において，回答者間に形成されているインフレ期待を反映していると考えることができる。実は，この比率は，回答者間の期待物価変化率が1次と2次のモーメント（平均と分散）によって規定される分布に従うものと仮定すれば，期待物価変化率の時系列を得るのに十分な情報を含んでいることが明らかにされている。第1節ではカールソン・パーキン〔16〕にしたがって，ビジネス・サーベイ・データによって期待物価変化率を計測する方法を概観している。第2節ではこの方法を「企業経営者見通し調査」（当庁調査局）に適用し，わが国の期待物価変化率の計測を行っている。

### 1. カールソン・パーキンの方法

カールソン・パーキンは，ビジネス・サーベイの回答者が一定期間先の物価動向の見通しについて，「上昇」，「低下」，「変わらない」という3つの変化方向から1つを選択する意思決定のメカニズムを心理学における刺激の認知のモデルを援用して定式化している。いま，次の2つの仮定をおく。

① 各回答者は，一定期間先の一定の財貨の期待物価変化率に関して主観確率分布を持つ。

t 期における主観確率分布の中央値（メディアン，median）を $ m_{t} $ とあらわし，ここでは各回答者の期待物価変化率と呼ぶことにする。

② 期待物価変化率についても，通常の物理的刺激と同様に弁別闘（defference limen）が存在する。弁別闘とは刺激の差違がはじめて弁別される刺激の変化の最小値である。期における弁別闘を$\delta_{t}$とあらわし，ここでは，回答者が期待物価の変化をはじめて認知することができる変化率として定義する。

以上の仮定のもとで，各回答者は

$ m_{t}\geq\delta_{t} $ ならば「上昇」

$ m_{t}\leq-\delta_{t} $ ならば「低下」

$ -\delta_{t}
である。(7)，(8)から

$$ P_{t}^{e}=-\delta_{t}\bigg(\frac{a_{t}+b_{t}}{a_{t}-b_{t}}\bigg) $$

$$ \sigma_{t}=2\delta_{t}\left(\frac{1}{a_{t}-b_{t}}\right) $$

を得る。

(9), (10)によって, 期待物価上昇率 $ P_{t}^{e} $ および $ \sigma_{t} $ の値を決定するためには, ① $ a_{t} $ , $ b_{t} $ の値, ② $ \delta_{t} $ の値が必要である。

第一に， $ a_{t} $ ， $ b_{t} $ の値であるが，これを得るためには，各回答者の期待物価変化率 $ m_{t} $ の回答者間における分布を特定化することが必要である。いま， $ m_{t} $ が正規分布に従うものとしよう。そうすると規準化された変数 $ y_{t} $ は標準正規分布 $ N(0,1) $ に従うことになる。このとき，(5)，(6)から明らかなように， $ a_{t} $ は標準正規分布の上側 $ (A_{t}\times100) $ パーセント点を， $ b_{t} $ は下側 $ (B_{t}\times100) $ パーセント点を与えている。したがって，統計数値表等を利用することによって $ a_{t} $ ， $ b_{t} $ の値は容易に求めることができる。ここで，正規性の仮定は必ずしも本質的なものではないことに注意を喚起しておきたい。 $ m_{t} $ が平均と分散によって規定される分布に従うのであれば，どのような分布型であっても以上の議論はそのまま成立することは明らかであろう。

第二に，弁別閾 $ \delta_{t} $ の値であるが，弁別閾に関しては，ウェーバーの法則が成立することが知られている。この法則は弁別閾が刺激の大きさに比例すること，弁別閾と刺激の大きさの比（ウェーバー比という）が，刺激の種類によってほぼ一定していることを主張している。ここでは期待物価変化率についても同様の関係が成り立つものとし，特に回答者がはじめて認知しうる期待物価の変化幅が期待物価のレベルに比例すると考えよう。このことは先に変化率として定義した弁別閾 $ \delta_{t} $ が時間 t と無関係な定数 $ \delta $ としてあらわされることを意味している。このとき(9)は

$$ P_{t}^{e}=-\delta\left(\frac{a_{t}+b_{t}}{a_{t}-b_{t}}\right)\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(11) $$

とあらわされる。(11)においてδは単に $ P_{t}^{e} $ のスケールを決定する役割を果しているにすぎない。そこで，改めてδを期待物価変化率 $ P_{t}^{e} $ の平均が，計測の対象期間（ $ t=1,\cdots,T $ とする）における，ビジネス・サーベイが調査の対象としている現実の物価変化率に $ P_{t} $ の平均と等しくなるように定義することにする。すなわち

$$ \sum_{t=1}^{T}P_{t}^{e}=\sum_{t=1}^{T}P_{t} $$

より

$$ \stackrel{\wedge}{\delta}=-\sum_{t=1}^{T}P_{t}/\sum_{t=1}^{T}\left(\frac{a_{t}+b_{t}}{a_{t}-b_{t}}\right) $$

と定義される。

以上により，期待物価変化率の時系列が

$$ P_{t}^{e}=-\stackrel{\wedge}{\delta}\left(\frac{a_{t}+b_{t}}{a_{t}-b_{t}}\right)\quad(t=1,\cdots,T) $$

として得られる。

最後に，現実の物価指数の系列は単にスケーリングにのみ使用されるので，期待物価変化率は計測上は現実の物価指数と独立であることを指摘しておく。なお，ビジネス・サーベイにおいて，「わからない」という回答を許す場合，および「上昇」あるいは「低下」に属する回答の比率が0となった場合の巧妙な処理については，原論分〔16〕を参照していただきたい。

### 2. 企業経営者見通し調査による計測

ここでは前節でみたカールソン・パーキンの方法を「企業経営者見通し調査」に適用し，わが国の期待物価変化率の計測を試みている。「企業経営者見通し調査」は，資本金1億円以上の法人企業1900社を対象として，毎年2月，5月，8月，11月に行われている。主な調査内容は，国内景気見通し，業界の景況，収益実績見込みと見通し，売上高に対するコスト比率見通し，製品および原材料価格見通し，取引条件見通しである $ ^{*} $ 。
われわれが，計測に使用したのは，「自己企業の価格・取引条件見通し（生産部門）」のうちの「製品価格に関する見通し」の調査結果である。計測の対象とした期間は40年4～6月期から52年1～3月期までであり，この期間の調査結果を第23表に掲げている。この調査で尋ねているのは，一般的な物価水準ではなく，自己企業の価格の見通しであること，この調査の調査対象が資本金1億円以上のいわゆる大企業であることから，ここで計測した期待物価変化率は，現実に存在する物価指数のうちでは卸売物価指数の企業規模別指数のうちで大企業性製品の指数にもっともよく対応するものと考えられる。そこで，スケーリングのための指数としてこの大企業性製品卸売物価指数を使っている。

計測に当たり，データの季節調整は行っていない。これは，第一に，このサーベイの調査対象期間が，たとえば，2月調査の場合，前年9月末との比較において3月末の実績見込みと，その実績見込みとの比較において9月末の見通しを尋ねるという形でかなり長くとられていること，さらに対象期間が各回の調査でオーバーラップするようになっていることから，季節性の影響を受けることが少ないと考えられるからである。第二に，この期待物価変化率と対応している大企業性製品卸売物価指数自体にも季節性がないと考えられるからである。

計測された期待物価の対前期比変化率と現実の物価変化率の推移は第24図に示されている。ここで現実の物価変化率としては，上と同様に大企業性製品卸売物価指数を用いている。

ここでは数表利用の便宜等もあって，各回答者の期待物価変化率が正規分布に従うものとして，期待物価変化率の計測を行った。第23表をみると，正規分布よりも裾の長い分布に従うと仮定して計測を行う方が適当であったかもしれない。このためもあって，われわれの計測では弁別閾の大きさが2.6％とやや実感よりも大きな値をとっている。「企業経営者見通し調査」以外のビジネス・サーベイにおいても，同様の調査が行われている。これらを活用することも含めて今後の課題である。

第23表 製品価格に関する見通し調査結果

調査年月	対象月	上昇	変わらない	低下
40.58	7～1210～3	1621	6761	1718
4111	1～64～97～1210～3	232324	60596362	17181414
4211	1～64～97～1210～3	20211713	646470	16151916
4311	1～64～97～1210～3	12101115	67666370	21242515
4411	1～64～97～1210～3	14151719	67676869	18181512
4511	1～64～97～1210～3	232826	656064	12121110
4611	1～64～97～1210～3	25272513	63606560	1113926
4711	1～64～97～1210～3	162326167	59616767	2516776
4811	1～64～97～1210～3	355354132	59413254	666555
4911	1～64～97～1210～3	72584341	22335254	565555
5011	1～64～97～1210～3	37333431	58616365	543343
5111	1～64～97～1210～3	35373939	62665959	323232
5211	1～64～97～1210～3	38363660	5960344	344344
第24図 現実の物価変化率と期待物価変化率の推移
## 付論Ⅱ 潜在 GNP の推計

潜在 GNP の推計についてはわが国で一般に行われているコブタグラス型の生産関数を推定し，各説明変数にピーク時の値を与えて最大可能生産額を出すという方法をとった。

能力 GNP 推計式 (38 I−50IV)

$ X_{t}^{F} $ 潜在 GNP (45年価格, 10億円)

$ H^{c} $ 適正労働時間数

$ L^{c} $ 販業者数

$ KP_{i} $ 第 i 次産業の資本ストック (45年価格, 10億円)

$ IP_{i} $ 第 i 次産業設備投資 ( )

$ \rho_{max} $ 稼働率指数のピーク値

T タイムトレンド

$$ \begin{aligned}\log X_{t}^{F}=&1.60+0.960\log H^{c}\cdot L^{c}\quad+0.228\log\rho_{max}\quad\cdot(KP_{1}+KP_{2}+KP_{3})_{t}\\&(11.36)\quad(6.10)\quad\quad\quad\quad(4.04)\\&+\frac{0.0110}{(8.79)}\quad\sum_{i=1}^{12}\frac{(13-i)\times(IP_{1}+IP_{2}+IP_{3})_{t-i}}{(KP_{1}+KP_{2}+KP_{3})_{t}}\quad+\quad\frac{0.00624T}{(9.21)}\\\overline{R}_{2}=&0.999\quad S=0.005\quad DW=0.854\end{aligned} $$
## 付論Ⅲ 因果関係の検出 - シムズ・テスト

マネタリストの所説に関連して，貨幣と所得の関係を中心に経済諸変数の因果関係（causality）を統計的に検出（detect）する試みが注目を浴び，様々な方法が提案されている。それらの方法の展望論文としてピアース・ハウの〔26〕がある。

ここでは，〔22〕〔23〕などによって，最も広く知られているシムズ・テストを概観し，われわれのマネタリスト・モデルのデータに適用を試みている。 $ ^{*} $

### 1. グレンジャーの因果関係

こうした手法の基礎をなしているのは，グレンジャーによる因果関係の定義である。彼は〔22〕で予測可能性の観点から検証可能な因果関係の定義を与えている。すなわち，過去のYの値だけを用いるよりも，過去のXとYの値を一緒に用いる方が，よりよくYを予測しうるとき，変数Xが変数Yを引き起こす（cause）と考えるわけである。グレンジャーの意味でXがYを引き起こす（あるいはXからYへの因果関係があることをX→Yと表わすことにすれば，形式的には次のように定義される。

$$ \begin{array}{l}( 定義 )X\longrightarrow Y\\\quad\Longleftrightarrow\sigma^{2}(Y_{t}\mid Y_{t-k},k>0)>\sigma(Y_{t}\mid Y_{t-k},X_{t-k},\\ \quad k>0)\end{array} $$

ここで, $ \sigma^{2} $ は予測の平均2乗誤差（MSE）を表わしている。Y から X への因果関係（Y→X）も同様にして定義される。また, X から Y への因果関係が存在しないことなどを X→Y などと表わすことにする。

次に，X と Y の相互関係を考えよう。X→Y と Y→X が同時に成立するとき，X と Y の間にはフィードバック（feedback）が存在するといい，X ⇌Y と表わすことにする。X→Y と Y→X が同時に成立するとき，X から Y への一方方向の因果関係（unidirectional causality）が存在するといい，X ⇌Y と表わすことにする。

### 2. シムズ・テスト

C. A. シムズ [23] は因果関係が存在しない場合について次の定理が成り立つことを示した。

(定理) $ Y \xrightarrow{\quad} X $

$$ \Leftrightarrow y_{t}=\sum_{j=-\infty}^{\infty}v_{j}X_{t-j}+e_{t}\ において \ v_{j}=0(j<0) $$

ここで， $ e_{t} $ は統計的な誤差項であり， $ y_{t} $ ， $ x_{t} $ は定常時系列である。

この定理に基づいて, 彼は「シムズ・テスト」と呼ばれるようになった次のような検定を提案している。いま, Y から X への因果関係の存在を調べるとしよう。このとき, $ y_{t} $ の $ x_{t} $ の上への回帰式

$$ y_{t}=\sum_{j=-M}^{N}v_{j}x_{t-j}+e_{t} $$

を考える。この式は無限に長いデータの系列を想定したシムズの定理における回帰式の回帰変数の期間を，過去にN期，未来にM期という有限の長さに切った（truncate）ものである。（シムズは実際にはN=4, M=8を用いている。）ここで，Y→Xすなわち，YからXへの因果関係が存在しないということは帰無仮説

$$ H_{0}:v_{j}=0,j=-1,\cdots,-M $$

によって表わされる。したがって，YからXへの因果関係を調べることは与えられた標本に基づいて，この帰無仮説を対立仮説

$$ H_{1}:v_{j}\ne0,\ j=-1,\ \cdots,\ -M $$

に対して検定することに帰着する。

仮説 $ H_{0} $ のもとで, T 個の標本 $ \{(y_{t}, x_{t})\} $ , $ t=1,\cdots,T $ に基づく検定統計量

$$ F=\frac{\Delta SSR/M}{SSE/(T-K)} $$

は，自由度（M，T-K）のF分布に従う。ここで，ΔSSRはM個の未来の値 $ X_{t+1},\cdots,X_{t+M} $ による回帰変動平和の増分を表わし，SSEは残差平方和を，Kは定数項を含む説明変数の個数を表わしている。よって， $ F>F_{a} $ （M，T-K）のとき，有意水準αで帰無仮説 $ H_{0} $ を棄却を
することになる。

ここで問題になるのは， $ x_{t} $ ， $ y_{t} $ に関して定常性が仮定されていることである。一般に経済時系列においては定常性の条件は満たされない。このため，シムズは検定に用いるデータをフィルター（filter）

$$ \begin{aligned}x_{t}^{*}=&\Big(1-\frac{3}{4}B\Big)^{2}\mathrm{In}x_{t}\\=&\mathrm{In}x_{t}-1.5\mathrm{In}x_{t-1}+0.5625\mathrm{In}x_{t-2}\end{aligned} $$

にかけ，データを定常化し，残差の系列相関を除去することを試みている。そうして，変換された値 $ x_{t}^{*} $ 等を用いて実際の検定を行っている。ただし，Bは $ B^{r}x_{t}=x_{t-r} $ と定義されるラグオペレータである。上で使用された $ P(B)=\left(1-\frac{3}{4}B\right)^{2} $ という形のフィルターは〔28〕において，M. ナーラブが季節調整済の経済時系列に適したフィルターとして推貰したものである。

シムズ・テストに関する疑問の多くはフィルターを使用することに集中している。結論が使用するフィルターに依存するのではないかという疑いがかけられているのである。この点に関してはまだ十分に明らかにされていないようであり，十分な検討を要する問題点であると思われる。

次に，X と Y の相互関係を調べることを検討しよう。これは以下の 2 種類の検定を行うことに帰着する。ここでは， $ x_{t} $ ， $ y_{t} $ は定常化されているものとしよう。このとき

$$ \textcircled{1} y_{t}=\sum_{-M}^{N}v_{j}x_{t-j}+e_{t} において $$

帰無仮説 $ H_{0}: v_{j}=0, j=-1, \cdots, -M $ を検定。

② $ x_{i}=\sum_{-M}^{N}v_{j}^{'}x_{t-j}+e_{t}^{'} $ において

帰無仮説 $ H_{0}^{'} : v_{j}^{'} = 0, \quad j = -1, \quad \cdots, \quad -M $ を検定。

以上の2種類の検定の結果，たとえば，

(i) 帰無仮説 $ H_{0} $ が棄却され, 帰無仮説 $ H_{0} $ が受容されるならば $ Y \xleftarrow{\quad} X $ すなわち, Y から $ X \sim 0 $ の一方方向の因果関係が存在する。と結論し,

(ii) 帰無仮説 $ H_{0} $ が棄却され, かつ帰無仮説 $ H_{0} $ が棄却されるならば, $ Y \rightleftharpoons $ すなわち, Y と X の間にフィールドバックが存在する。

と結論する。

シムズはXからYへの一方方向の因果関係が存在するときにYをXに回帰する形の分布ラグ・モデル

$$ y_{t}=\sum_{j=1}^{\infty}\alpha_{j}x_{t-j}+e_{t} $$

を推定するのはよいが，それ以外のときには推定結果が不適切になる場合があることを指摘し，分布ラグ・モデルを推定する際の予備的検定（preliminary test）としてシムズ・テストを行うことを主張している。

M, Nの値のとり方，使用するフィルターなどの問題があるが，シムズ・テストは様々な因果関係検出の方法の中で，簡明で実行の容易な方法であり，多くの適用例が報告されている。

### 3. シムズ・テストの適用

貨幣と所得，より正確にはマネーサプライと名目総支出との間の因果関係の分析に，シムズ・テストを適用した例としては，シムズ自身がアメリカのデータについて調べたもの〔23〕のほか，イギリス〔24〕，カナダ〔27〕に関する実証例が報告されている。その結果を第26表にまとめて掲げている。

アメリカの場合には，狭義のマネーサプライ（マネタリー・ベース）を使っても，広義のそれ（ $ M_{1} $ ）を使っても，マネーサプライから名目総支出への一方方向の因果関係が明らかになっている。他方，イギリスとカナダの結果は不満足なものである。カナダの場合には， $ M_{1} $ で判断すると両者の間にフィードバックが存在するとしか言えないし，イギリスの場合にはさらに悪く，狭義のマネーサプライでみると名目総支出からマネーサプライへの因果関係は有意であるが，マネーサプライから名目総支出への関係は有意ではない。

実は，イギリスの実証例においては，フィルターとして $ P(B) = (1 - B) $ という形を基本と
第26表 貨幣と所得に関するシムズテストの結果

国 名	対象期間	自由度	回 帰 式 (帰無仮説)
YonMn(H0:Y⊕⊕Mn)	YonMB(H0:Y⊕⊕MB)	MNonY(H0:MN⊕⊕Y)	MBonY(H0:MB⊕⊕Y)
アメリカ	1949III-1968IV	F(4,60)	0.39	0.36	5.89**	4.29**
イギリス	1960VI-1971III	F(4,26)	2.44*	0.84	0.97	1.85
カナダ	1959III-1971II	F(4,30)	2.83**	1.90	2.61*	1.05

(備考) 使用したデータは以下の通り。

アメリカ	イギリス	カナダ
Y	GNP	GDP	GNP
$ M_{N} $	マネタリベース	現金通貨+ロンドン手形交換所加盟銀行要求払預金	$ M_{1} $
$ M_{B} $	$ M_{1} $	$ M_{N} $ +ロンドン手形交換所加盟銀行利付き預金	$ M_{2} $

：5%有意：10%有意

したものを用いており，前節で指摘したようにこれが結論に影響して，アメリカと逆の実証結果をもたらしている可能性がないとは言えない。しかし，カナダの場合には，シムズと全く同一のフィルター及び回帰変数を用いており，こうした問題は発生していない。

計測上の問題は別にして，経済の実態的な側面から考えると，アメリカではマネーサプライから名目総支出への一方方向の因果関係が認められるが，イギリス，カナダについてはこうした関係は認められないという実証結果はある意味では容易に予想されるところである。アメリカの場合には経済規模に比して海外セクターの比重が非常に小さく，ほとんど閉鎖経済（a closed economy）と考えても問題はない。したがって海外からの影響はほとんど無視しうるであろう。ところが，イギリスやカナダはその経済規模に比して海外セクターが大きく，しかも開放が進んでおり，相対的に小さな開放経済（a small open economy）である。このような開放経済の場合は，固定為替レート制の下では，金融政策が資本移動によってその効果を阻害される関係がある。すなわち，第II章第3節でも見たように，たとえば，マネーサプライの増加があったとき，それが国内支出の増大につながるメカニズムよりも，それが資本流出という形で国際収支の赤字につながるメカニズムが強くなる。したがって，イギリスやカナダのような開放経済ではマネーサプライが名目総支出を決定するという関係が現われてこないと考えられるのである。

### 4. シムズ・テストの日本への適用

われわれは，マネタリスト・モデルの中核となる総支出関数を構成する変数にシムズ・テストを適用し，それらの変数と名目総支出との間の因果関係を調べてみた。

対象とした期間は，35年4～6月期から52年1～3月期（ただし，T/Yについては51年1～3月期まで）であり，季節調整済の四半期データを，シムズが用いたものと同一のフィルターにかけ，回帰を行った。N，Mの値についてもシムズと同様にN=4，M=8をとった。すなわち，未来4四半期と過去8四半期，それに現在の値が回帰変数としてとられた。さらに，シムズになって，タイムトレンドを式に加えたが，季節ダミーは加えていない。（シムズは季節済データを用い，さらに季節ダミーを加えている）。テストの結果は第27表に示されている。マネーサプライと名目総支出の関係については
第27表 総支出関数に関するシムズ・テストの結果

变 数 名	M	F	E	T/Y
Y	(1.13)	(0.99)	(1.03)	(0.71)
(3.64)	(1.45)	(1.89)	(1.71)

(備考) は行変数から列変数への因果関係の非存在を示す。

←は列変数から行変数への因果関係の存在を示す。
（）内の数字は仮説のもとでのF値であり，自由度はF（4，53）である。ただし，T/YについてはF(4，49)である。
Y=名目GNP
$ M= $ マネーサプライ $ (M_{2}) $
F=政府支出（政府の財貨サービス経常購入+政府総固定資本形成+政府企業在庫品増加）
E=輸出等
T/Y=租税负担率

第28表に未来の値を加えた場合とそうでない場合についての係数のプロファイルを掲げている。

まず，マネーサプライ（ $ M_{2} $ ）と名目総支出の関係をみると，マネーサプライから名目総支出への一方方向の因果関係が非常にはっきりと出ている。日本は果して閉鎖経済であろうか，開放経済であろうか。第Ⅱ章第3節で見たように輸出入依存度はアメリカとイギリス，カナダの中間であるが，どちらかと言えばアメリカに近いものと言えよう。さらに，日本の場合には資本移動にかなりの制約が課されてきた。これらのことを考慮すると，日本はアメリカ型の閉鎖経済の性格がかなり強いと言えよう。このことはシムズ・テストの結果とも整合的である。

他方，マネーサプライ以外の総支出関数の説明変数に関するシムズ・テストの結果をみるとこれらの変数については，いずれもそれほど有意な結果は示されておらず，はっきりしたことは言えないようである。しかしながら，輸出（E）や租税負担率（T / Y）については，F値をみると，それらから名目総支出への因果関係の方が逆の関係よりも強いことが指摘できよう。また，財政政策としての政府支出（F）から総支出への因果関係は租税負担率（T / Y）から，総支出への因果関係より弱いことも指摘できるであろう。

マネタリストはマネーサプライが物価変動や経済活動水準の変動を決定するのに中心的な役割を果すこと，言い換えれば，マネーサプライから名目総支出への一方方向の強い因果関係が存在することを主張している。わが国のデータにシムズ・テストを適用することによって，こうした関係が検証されたことは，日本経済を対象にしてマネタリスト・モデルを構築することに対する一つの有力な根拠を与えていると言えよう。

第28表 名目総支出とマネーサプライに関するシムズ・テストによる係数のプロファイル

ラグ	Y on M	M on Y
- 4	-0.4098	*	0.0675	*
- 3	-0.5088	*	0.0682	*
- 2	0.1970	*	0.1974	*
- 1	-0.0084	*	0.0571	*
0	0.2563	0.2346	0.0655	0.0598
1	-0.0503	-0.0265	0.0514	0.0298
2	1.1154	0.9707	-0.0320	-0.0828
3	-0.5574	-0.5925	-0.1560	-0.1962
4	-0.0415	-0.0667	-0.0964	-0.1300
5	0.7660	0.7956	0.0312	0.0328
6	-0.0708	-0.0932	0.0710	0.0120
7	-0.5249	-0.6259	0.0234	0.0059
8	0.0858	0.1142	-0.0260	-0.0185
R²	0.8823	0.8813	0.9885	0.9864
## 参 考 文 献

[1] 小宮隆太郎「昭和四十八，九年インフレーションの原因」経済学論集（東京大学）第42巻第1号 1976年．4月

[2] Modigliani, F., “The monetarist Controversy or Should We Forsake Stabilization Policies?” AER, (March, 1977)

[3] Friedman, M., A Theoretical Framework for Monetary Analysis (NBER, 1971).

[4] Laidler, D. and A. R. Nobay, “International Aspects of Inflation: A Survey,” in Classen, E. and Salin, P., eds., Recent Issues in International Monetary Economics (North-Holland 1976).

[5] Andersen, L. and K. M. Carlson, “A Monetarist Model for Economic Stabilization,” Review-Federal Reserve Bank of St. Louis, (April, 1970).

[6] —— and J. L. Jordan, “Monetary and Fiscal Actions: A Test of Their Relative Importance in Economic Stabilization,” Review-Federal Reserve Bank of St. Louis, (Nov., 1968).

[7] Keran, M. W., “A Monetarist Policy Model of Japan-An Application to the Trade Balance,” (Preliminary Draft, 1973).

[8] Yoke, W. P. and D. S. Karnousky, “Interest Rates and Price Level Changes 1952-69,” Review-Federal Reserve Bank of St. Louis, (Dec., 1969).

[9] Blejer, M., “The Short-Run Dynamics of Prices and the Balance of Payments,” AER, (June, 1977).

[10] Parkin, M., “A “Monetarist” Analysis of the Generation and Transmission of World Inflation: 1958-71,” AER, (Fed., 1977).

[11] Cross, R. and D. Laidler, “Inflation, Excess Demand and Expectations in Fixed Exchange Rate Open Economies: Some Preliminary Empirical Results,” in Parkin, M. and G. Zis, eds., Inflation in the World Economy (Manchester University Press, 1976).

[12] Spinelli, F., “The Determinants of Price and Wage Inflation: The Case of Italy,” in Parkin, M. and G. Zis, eds., Inflation in Open Economies (Manchester University Press, 1976).

[13] Horsman, A., “The Relation Between Wage Inflation and Unemployment in an Open Economy,” in Inflation in Open Economies.

[14] Parkin, M. and G. W. Smith, “Inflationary Expectations and the Long-Run Trade-off Between Inflation and Unemployment in Open Economies,” in Inflation in Open Economies.

[15] Genberg, H., “A Note on Inflation Rates Under Fixed Exchange Rates,” in Inflation in the World Economy.

[16] Carlson, J. A. and M. Parkin, “Inflation Expectations,” Economica, (May, 1975).

[17] Parkin, M., M. Sumner, and R. Ward, “The Effects of Excess Demand, Generalized Expectations And Wage-Price Controls on Wage Inflation in the U. K.,” (The Manchester University Inflation Workshop, Nov., 1973).

[18] Parkin, M., “The Causes of Inflation: Recent Contributions and Current Controversies,” in Parkin, M. and A. R. Nobay, eds., Current Economic Problems (Cambridge University Press, 1975).

[19] Dornbush, R. and Paul Krugman, “Flexible Exchange Rates in the Short Run,” Brookings Papers on Economic Activity (3:1976).

[20] Paunio, J. J., and Hannu Halttunen, “The ‘Nordic’ Approach to Inflation: Interpretation and Comments,” in Parkin, M. and G. Zis, eds., Inflation in the World Economy.

[21] Wachtel, P., “Survey Measures of Expected Inflation and Their Potential Usefulness,” in Porkin, J., ed., Analysis of Inflation: 1965-1974 (NBER, 1977).
[22] Granger, C. W. J., “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods,” Econometrica, (July, 1969).

[23] Sims, C., “Money, Income and Causality,” AER, (September, 1972).

[24] Williams, D., C. A. E. Goodhart, and D. H. Gowland, “Money, Income, Causality: The U. K. Experience”, AER, (June, 1976).

[25] Pierce, D. A., “Relationships — and the Lack Thereof — Between Economic Time Series, with Special Reference to Money and Interest Rates,” JASA, (March, 1977).

[26] —— and L. D. Haugh, “Causality in Temporal Systems: Characterizations and a Survey,” Journal of Econometrics, (May, 1977).

[27] Barth, J. R., and J. T. Bennett, “The Role of Money in the Canadian Economy: an Empirical Test,” The Canadian Journal of Economics, (May, 1974).

[28] Nerlove, M., “Spectral Analysis of Seasonal Adjustment Procedures,” Econometrica, (July, 1964).
## Classification Map of Artificial Landform and Natural Landform 人工地形及び自然地形分類図

「この地図の作成に当たっては、国土地理院長の承認を得て、同院発行の5万分の1地形図、数値地図50000（地図画像）、数地地図25000（土地条件）及び基盤地図情報を使用した。（承認番号 平25情使、第919号）」

5万分の1土地分類基本調査（地形分類図），「京都東の補足判読により修正を行った。

2. 人工地形分類は，2万5千分の1地形図「草津」（平成10年部分修正）、「京都東北部」，「京都東南部」（平成17年更新），「瀬田」（平成20年更新）の読図及び空中写真（KK-2003-1X，国土地理院撮影）の補足判読により作成したもので，おおむね平成15年時点の地形の状況を反映している。

3. 背景地图 数值地图50000（地图画像）（平成22年発行）「京都東北部」（平成11年修正），「京都東南部」（平成19年要部修正）。

4．本図の作成に当たっては，奈良大学の海津正倫教授，佛教大学の植村善博教授，奈良女子大学の高田将志教授の指導をいただいた。

## 凡例 Legend

人工地形分類 Artificial landform
人工平坦地(切り盛り造成地) Artificial ground(cut and fill)
宅地等 Flatland for residential use
農地等 Flatland for agricultural use
改变工事中の区域 Area under modification
盛土地 Fill-up land
埋立地 Reclaimed land
切土地 Cut slope
旧谷線 Buried valley
自然地形分類 Natural landform
山地 Mountains
山地斜面等 Mountain slopes
麓屑面及び崖錐 Colluvial slope or Talus
台地 Terraces and upland
砂礫台地(更新世段丘) Gravel terrace(Pleistocene terrace)
低地 Lowland
緩扇状地 Gentle frontage of alluvial fan
扇状地 Alluvial fan
谷底低地 Valley bottom
氾藍原低地 Flood plain (back marsh)
自然堤防 Natural levee
旧河道 Abandoned channel
三角州·海岸低地 Delta or Coastal lowland
砂州·砂堆(礫州·礫堆) Sand bar
天井川及び天井川沿いの微高地 Raised bed river
河原·河川敷 Dry river bed
水部 Water
現水部 Recent water surface
旧水部 Former water surface
副分類 Subdivision of Natural landform
崖 Cliff
凹地·浅い谷 Shallow valley on terrace or alluvial fan

## 摘要

経緯度の基準は世界測地系

2. 投影はユニバーサル横メルカトル図法,

座標帯は第53帯，中央子午線は東経135°

3. 作業機関 株式会社東京地図研究社

4. 背景地图 数值地图50000（地图画像）「京都東北部」平成11年修正「京都東南部」平成19年要部修正

5. 対応する二次メッシュコード 523536, 523537, 523546, 523547

索引図
四ㄱ谷	北小松	彥根西部
京都西北部（京都及大阪）	京都東北部（京都及大阪）	近江八幡（名古屋）
京都西南部	京都東南部	水口
（）内は所属20万分1地勢図名

## 京都府

1. 京都市 2. 宇治市

## 滋賀県

3. 大津市 4. 草津市 5. 守山市 6. 栗東市

## 1 :50,000 大 津

1000m

0

1000

2000

3000

Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (C) 2014
運転免許統計

平 成 27 年 版

警察庁交通局運転免許課
## 目 次

(1) 運転免許保有者数の年別推移……1
(2) 男女別、種類別運転免許保有者数の年別推移……2
(3) 平成27年末の運転免許保有者数……3
ア年齢別、男女別運転免許保有者数の構成率……3
イ年齢別、種類別運転免許保有者数……4
ウ年齢別、男女別運転免許保有者数の前年比較……5
エ種類別運転免許保有者数の前年比較……6
(4) 男女別、種類別運転免許現在数の年別推移……7
(5) 条件(中型8t限定・AT限定・眼鏡等使用)付運転免許の年別推移……8
(6) 身体障害者に対する条件付運転免許の保有者数……9
ア条件付運転免許の保有者数の年別推移……9
イ平成27年末の都道府県別条件付運転免許の保有者数……10

2 運転免許関係

(1) 運転免許証交付件数……11
ア運転免許証交付件数の年別推移……11
イ男女別、種類別新規運転免許証交付件数の年別推移……12
ウ男女別、種類別併記運転免許証交付件数の年別推移……13
エ平成27年中の都道府県別運転免許証交付件数……14
(2) 国外運転免許証交付件数……15
ア国外運転免許証交付件数の年別推移……15
イ平成27年中の都道府県別国外運転免許証の交付件数……16
(3) 運転免許証記載事項変更届出件数の年別推移……17
(4) 申請による運転免許の取消件数の年別推移……18
(5) 運転経歴証明書交付件数の年別推移……18
(6) 平成27年中の都道府県別申請取消件数・運転経歴証明書交付件数……19
ア平成27年中の都道府県別申請取消件数……19
イ平成27年中の都道府県別運転経歴証明書交付件数……20
## 3 運転免許試験関係

(1) 受験者数、合格者数の年別推移……21
(2) 平成27年中の運転免許試験実施状況……22
ア 運転免許試験受験者数、合格者数の前年比較……23
イ 運転免許試験合格者の内訳……24

4 指定自動車教習所関係

(1) 指定教習所数・卒業者数の年別推移……25
(2) 運転免許の種類別指定教習所卒業者数の年別推移……26
(3) 平成27年中の都道府県別指定自動車教習所の卒業者数……27
(4) 新規免許取得者中の指定自動車教習所卒業者の占める割合の年別推移……28
(5) 教習指導員等数の年別推移……29

5 行政処分関係

(1) 運転免許の取消、停止件数の年別推移……30
(2) 仮免許の取消処分件数の年別推移……30
(3) 仮停止件数の年別推移……30
(4) 平成27年中の都道府県別運転免許の取消件数……31
(5) 平成27年中の都道府県別運転免許の停止件数……32

6 講習及び講習予備検査関係

(1) 停止処分者講習の受講者数の年別推移……33
(2) 更新時講習の受講者数の年別推移……33
(3) 講習予備検査の受検者数及び高齢者講習の受講者数の年別推移……34
(4) 平成27年中の都道府県別停止処分者講習実施状況……35
(5) 平成27年中の都道府県別更新時講習実施状況……36
(6) 平成27年中の都道府県別の講習予備検査及び高齢者講習実施状況……37
## (注) 本書における用語の定義

1 「運転免許保有者」とは、年末現在の運転免許（仮免許を除く。）を受けている者の数であり、複数の運転免許を受けている者は、上位の運転免許（2頁の（注）参照。）の欄に計上している。

2 「運転免許現在数」とは、年末現在の運転免許の件数（各免許ごとの当該免許を受けている者の総数）である。

3 平成19年6月2日に平成16年改正道路交通法（平成16年法律第90号）が施行され、従来の普通免許は、中型免許（運転できる自動車が車両総重量8 t未満、最大積載量5 t未満かつ乗車定員が10人以下に限定されたもの。以下「中型8 t限定」という。）とみなすこととされたため、中型8 t限定を返納し、普通免許を取得した者を除き、従来の普通免許保有者は中型免許保有者とされる。注記がない限り、中型免許には中型8 t限定の数が含まれている。
## 1 運転免許保有者関係

(1) 運転免許保有者数の年別推移

年別	総数	指数	男	構成比(%)	女	構成比(%)
昭和41年	22,856,547	92	-	-	-	-
42年	24,697,215	100	-	-	-	-
43年	26,343,152	106	-	-	-	-
44年	24,782,107	100	20,572,948	83.0	4,209,159	17.0
45年	26,449,229	107	21,683,599	82.0	4,765,630	18.0
46年	28,000,367	113	22,699,349	81.1	5,301,018	18.9
47年	29,474,643	119	23,675,142	80.3	5,799,501	19.7
48年	30,778,778	124	24,477,063	79.5	6,301,715	20.5
49年	32,143,688	130	25,338,592	78.8	6,805,096	21.2
50年	33,482,514	135	26,106,101	78.0	7,376,413	22.0
51年	35,148,742	142	26,956,923	76.7	8,191,819	23.3
52年	37,022,922	149	27,769,945	75.0	9,252,977	25.0
53年	39,174,099	158	28,730,091	73.3	10,444,008	26.7
54年	41,042,876	166	29,548,200	72.0	11,494,676	28.0
55年	43,000,383	174	30,408,233	70.7	12,592,150	29.3
56年	44,973,064	182	31,212,847	69.4	13,760,217	30.6
57年	46,978,577	190	32,024,310	68.2	14,954,267	31.8
58年	48,814,356	197	32,789,800	67.2	16,024,556	32.8
59年	50,606,685	204	33,542,077	66.3	17,064,608	33.7
60年	52,347,735	211	34,277,091	65.5	18,070,644	34.5
61年	54,079,827	218	35,036,361	64.8	19,043,466	35.2
62年	55,724,173	225	35,752,664	64.2	19,971,509	35.8
63年	57,423,924	232	36,483,593	63.5	20,940,331	36.5
平成 元年	59,159,342	239	37,244,077	63.0	21,915,265	37.0
2年	60,908,993	246	38,028,875	62.4	22,880,118	37.6
3年	62,553,596	252	38,773,374	62.0	23,780,222	38.0
4年	64,172,276	259	39,482,617	61.5	24,689,659	38.5
5年	65,695,677	265	40,143,572	61.1	25,552,105	38.9
6年	67,205,667	271	40,793,347	60.7	26,412,320	39.3
7年	68,563,830	277	41,406,176	60.4	27,157,654	39.6
8年	69,874,878	282	41,973,336	60.1	27,901,542	39.9
9年	71,271,222	288	42,578,341	59.7	28,692,881	40.3
10年	72,733,411	293	43,223,086	59.4	29,510,325	40.6
11年	73,792,756	298	43,601,205	59.1	30,191,551	40.9
12年	74,686,752	301	43,865,900	58.7	30,820,852	41.3
13年	75,550,711	305	44,143,259	58.4	31,407,452	41.6
14年	76,533,859	309	44,489,377	58.1	32,044,482	41.9
15年	77,467,729	313	44,786,148	57.8	32,681,581	42.2
16年	78,246,948	316	45,020,226	57.5	33,226,722	42.5
17年	78,798,821	318	45,135,941	57.3	33,662,880	42.7
18年	79,329,866	320	45,257,391	57.0	34,072,475	43.0
19年	79,907,212	322	45,412,614	56.8	34,494,598	43.2
20年	80,447,842	325	45,517,585	56.6	34,930,257	43.4
21年	80,811,945	326	45,539,419	56.4	35,272,526	43.6
22年	81,010,246	327	45,487,010	56.1	35,523,236	43.9
23年	81,215,266	328	45,448,263	56.0	35,767,003	44.0
24年	81,487,846	329	45,437,260	55.8	36,050,586	44.2
25年	81,860,012	330	45,463,791	55.5	36,396,221	44.5
26年	82,076,223	331	45,430,245	55.4	36,645,978	44.6
27年	82,150,008	331	45,344,259	55.2	36,805,749	44.8

（注）指数は、昭和44年から運転者管理システムによる集計を開始したことにより、当該年を100とした。