Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
21. 名目国内総生産

$$ TW\_{G}DPV=TW\_{G}DP*TW\_{P}GDP/100 $$

22. GDP デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(TW\_PGDP)-LOG(TW\_PGDP(-1))&=0.004222\\+0.4^{*}(LOG(TW\_PGDP(+1))-LOG(TW\_PGDP))\\&+0.5^{*}(LOG(TW\_PGDP(-1))-LOG(TW\_PGDP(-2)))\\&+0.05^{*}(LOG(TW\_PMGS)-LOG(TW\_PMGS(-1)))\\&+0.05^{*}(LOG(TW\_PMGS(-1))-LOG(TW\_PMGS(-2)))\\&+0.05*LOG(TW\_GDP/TW\_GDPF)\end{aligned} $$

23. 民間消費デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(TW\_PCP)&=-0.249277+0.165442*LOG(TW\_W)+0.685175*LOG(TW\_PGDP)\\&+0.149383*LOG(TW\_PMGS)\end{aligned} $$

24. 民間固定資本形成デフレータ

$$ \mathrm{LOG(TW\_{P}IP)}=2.350936+0.492497*LOG(\mathrm{TW\_{P}GDP}) $$

25. 輸出財デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(TW\_{P}XG)&=-0.75314+0.726339*LOG(TW\_{P}GDP)\\&+0.273661*LOG(W\_{P}IM*TW\_{R}EX)\end{aligned} $$

26. 財・サービス輸出デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(TW\_{P}XGS)&=-2.352415+0.286043*LOG(TW\_{P}GDP)\\&+0.713957*LOG(W\_{P}IM*TW\_{R}EX)\end{aligned} $$

27. 輸入財デフレータ

$$ \mathrm{LOG(TW\_{P}MG)}=-1.149167+0.728182*LOG(\mathrm{W\_{P}IM}*\mathrm{TW\_{R}EX}) $$

28. 財・サービス輸入デフレータ

$$ \mathrm{LOG(TW\_{P}MGS)}=-0.483678+0.639094*LOG(\mathrm{W\_{P}IM*TW\_{R}EX}) $$

29. 政府消費デフレータ

$$ \mathrm{LOG(TW\_{P}CG)}=-0.294642+0.206432*LOG(TW\_{W})+0.793568*LOG(TW\_{P}GDP) $$
30. 政府固定資本形成デフレータ

$$ \mathrm{LOG(TW\_{P}IG)}=-0.155164+0.885723*LOG(\mathrm{TW\_{P}IP})+0.114277*LOG(\mathrm{TW\_{W}}) $$

31. 民間固定資本減耗

$$ TW_{-}DEPP=-848.781+1.29159*TW_{-}DEPR*TW_{-}KP(-1)*TW_{-}PIP/100 $$

32. 総固定資本減耗

$$ TW\_{D}EP=TW\_{D}EPP+TW\_{D}EPG $$

33. 賃金率

$$ \begin{aligned}LOG(TW_{-}W)&=LOG(TW_{-}W(-1))+0.08095\\&+LOG(TW_{-}PGDP(+1))-LOG(TW_{-}PGDP)\\&+1.204782^{*}LOG(TW_{-}L/TW_{-}LF)\\ \end{aligned} $$

34. 雇用者数

$$ TW_{-}L=TW_{-}LABOR_{-}SHARE^{*}(TW_{-}GDPV-TW_{-}TAXI-TW_{-}DEP)/TW_{-}W $$

35. 雇用者所得

$$ TW_{-}YL=TW_{-}W*TW_{-}L $$

36. 法人所得

$$ TW\_{Y}C=TW\_{G}DPV-TW\_{Y}L-TW\_{T}AXI-TW\_{D}EP $$

37. 労働所得税

$$ TW_{-}TAXW=TW_{-}RTAXW*TW_{-}YL $$

38. 法人所得税

$$ TW_{-}TAXC=TW_{-}RTAXC*TW_{-}YC $$

39. 間接税

$$ TW_{-}TAXI=TW_{-}RTAXI*TW_{-}GDPV $$

40. 租税総額

$$ TW_{-}TAX=TW_{-}TAXW+TW_{-}TAXC+TW_{-}TAXI $$
41. 政府纯利子所得

$$ TW\_{I}NTG=142.233-0.644148*TW\_{R}BOND/100*TW\_{B}OND(-1) $$

41. 財政収支

$$ TW\_{B}G=TW\_{T}AX+TW\_{D}EPG+TW\_{I}NTG-TW\_{C}GV-TW\_{I}GV-TW\_{O}EG $$

42. 国債残高

$$ TW\_{B}OND=-TW\_{B}G+TW\_{B}OND(-1) $$

43. 所得收支

$$ TW_{-}BPY=2.623823+0.009295*TW_{-}KBPC(-1) $$

44. 経常収支(BOP ベース)

$$ TW\_{B}PC=TW\_{B}PXG+TW\_{B}PXS-(TW\_{B}PMG+TW\_{B}PMS)+TW\_{B}PY+TW\_{B}PTRN $$

45. 累積対外債権(BOP ベース)

$$ TW\_{K}BPC=TW\_{B}PC+TW\_{K}BPC(-1) $$

46. 国債利回り

$$ \begin{aligned}TW_{-}RBOND&=2.07683+0.913361*TW_{-}RDIS+0.59028*TW_{-}BOND/TW_{-}GDPV\\&+0.5*TW_{-}M2/TW_{-}GDPV\end{aligned} $$

47. 為替レート

$$ \begin{aligned}LOG(TW\_{R}EX)&=LOG(TW\_{R}EX(+1))\\&-0.1^{*}(TW\_{R}BOND/100-US\_{R}BOND/100+TW\_{R}EXRISK-0.05)\end{aligned} $$

48. 労働所得税率

$$ \begin{aligned}TW\_RTAXW&=TW\_RTAXW(-1)\\&+1/TW\_LABOR\_SHARE*(0.1*(TW\_BOND/TW\_GDPV-0.5)\\&-0.6*TW\_BG/TW\_GDPV)\end{aligned} $$

49. 法人所得税率

$$ TW_{-}RTAXC=TW_{-}RTAXC(-1) $$
$$ \begin{aligned}&+1/(1-TW_{-}LABOR_{-}SHARE)*(0.1*(TW_{-}BOND/TW_{-}GDPV-0.5)\\&-0.6*TW_{-}BG/TW_{-}GDPV)\\ \end{aligned} $$

50. 間接税率

$$ \begin{aligned}TW_{-}RTAXI&=TW_{-}RTAXI(-1)\\&+0.1^{*}(TW_{-}BOND/TW_{-}GDPV-0.5)-0.6^{*}TW_{-}BG/TW_{-}GDPV\end{aligned} $$

EU モデル

1. 実質人的資本

$$ EU_{-}HW=(1-EU_{-}RTAXW)^{*}EU_{-}YL/(EU_{-}PCP/100)+1/(1+EU_{-}DIS)^{*}EU_{-}HW(+1) $$

2. 実質民間消費

$$ \begin{aligned}EU_{-}CP&=1648.375005+0.057682^{*}(EU_{-}HW\\&\quad+(EU_{-}VAL+EU_{-}BOND+EU_{-}KBPC)/(EU_{-}PCP/100))\\&\quad+0.1^{*}(1-EU_{-}RTAXW)*EU_{-}YL/(EU_{-}PCP/100)\end{aligned} $$

3. 名目民間消費

$$ EU\_{C}PV=EU\_{C}P*EU\_{P}CP/100 $$

4. 名目企業価値

$$ \begin{aligned}EU_{-}VAL&=(1-EU_{-}RTAXC)^{*}EU_{-}YC\\&+1/(1+EU_{-}RBOND/100+EU_{-}RISK)*EU_{-}VAL(+1)\end{aligned} $$

5. 平均の Q

$$ EU_{-}AVQ=EU_{-}VAL/(EU_{-}PI/100)/EU_{-}KP(-1) $$

6. 実質民間固定資本形成

$$ EU_{-}I/EU_{-}KP(-1)=EU_{-}DEPR+0.003702^{*}(EU_{-}AVQ-1) $$

7. 名目民間固定資本形成

$$ EU_{-}IV=EU_{-}I^{*}(EU_{-}PI/100) $$

8. 民間粗資本ストック

$$ EU_{-}KP=EU_{-}I+(1-EU_{-}DEPR)^{*}EU_{-}KP(-1) $$

9. 財・サービス輸出(BOP ベース)
$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}BPXGS^{*}EU_{-}REX/EU_{-}PXGS)&=-5.298517\\+0.926848^{*}LOG(WIM_{-}EU/W_{-}PIM)\\-1.2^{*}LOG(EU_{-}PXGS/(EU_{-}REX^{*}W_{-}PIM))\\\end{aligned} $$

10. 名目財・サービス輸出(BOP ベース)

$$ EU\_{X}GSV=214.048151+0.980376*EU\_{B}PXGS*EU\_{R}EX $$

11. 実質財・サービス輸出(BOP ベース)

$$ EU\_{X}GS=EU\_{X}GSV/(EU\_{P}XGS/100) $$

12. 実質財・サービス輸入, BOP Base

$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}BPMGS^{*}EU_{-}REX/EU_{-}PMGS)&=-2.414211+0.589205^{*}LOG(EU_{-}GDP)\\-1.922651^{*}LOG(EU_{-}PMGS/EU_{-}PGDP)\end{aligned} $$

13. 名目財・サービス輸入

$$ EU\_{M}GSV=229.996071+0.947502*EU\_{B}PMGS*EU\_{R}EX $$

14. 実質財・サービス輸入

$$ EU\_{M}GS=EU\_{M}GSV/(EU\_{P}MGS/100) $$

15. 実質政府消費

$$ EU_{-}CG=EU_{-}CGV/(EU_{-}PCG/100) $$

16. 実質国内総生産

$$ EU\_{G}DP=EU\_{C}P+EU\_{I}+EU\_{C}G+EU\_{J}+EU\_{X}GS-EU\_{M}GS $$

17. 潜在国内総生産

$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}GDPF)&=-2.222392+(1-EU_{-}LABOR_{-}SHARE)*LOG(EU_{-}KP)\\&+EU_{-}LABOR_{-}SHARE*LOG(EU_{-}LF)\end{aligned} $$

18. 名目国内総生産

$$ EU\_{G}DPV=EU\_{G}DP*EU\_{P}GDP/100 $$

19. GDP デフレータ
$$ \begin{aligned}LOG(EU\_{P}GDP)-LOG(EU\_{P}GDP(-1))=&\\&+0.514136^{*}(LOG(EU\_{P}GDP(+1))-LOG(EU\_{P}GDP))\\&+0.485864^{*}(LOG(EU\_{P}GDP(-1))-LOG(EU\_{P}GDP(-2)))\\&+0.05^{*}LOG(EU\_{G}DP/EU\_{G}DPF)\end{aligned} $$

20. 民間消費デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}PCP)&=3.997292+0.45^{*}LOG(EU_{-}W)+0.5^{*}LOG(EU_{-}PGDP)\\&+0.05^{*}LOG(EU_{-}PMGS)\end{aligned} $$

21. 民間固定資本形成デフレータ

$$ \mathrm{LOG(EU\_{P}I)=0.033117+LOG(EU\_{P}GDP)} $$

22. 財・サービス輸出デフレータ

$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}PXGS)&=0.141566+0.408453*LOG(EU_{-}PGDP)\\&+0.591547*LOG(W_{-}PIM*EU_{-}REX)\end{aligned} $$

23. 財・サービス輸入デフレータ

$$ \mathrm{LOG(EU\_{P}MGS)}=0.210191+\mathrm{LOG(W\_{P}IM*EU\_{R}EX)} $$

24. 政府消費デフレータ

$$ \mathrm{LOG(EU\_{P}CG)}=-0.183641-0.019957*LOG(\mathrm{EU\_{W}})+1.019957*LOG(\mathrm{EU\_{P}GDP}) $$

25. 総固定資本減耗

$$ EU_{-}DEP=EU_{-}DEPR^{*}EU_{-}PI/100^{*}EU_{-}KP(-1) $$

26. 賃金率

$$ \begin{aligned}LOG(EU_{-}W)&=LOG(EU_{-}W(-1))-0.026346\\&+(LOG(EU_{-}PGDP(+1))-LOG(EU_{-}PGDP))\\&+0.1^{*}LOG(EU_{-}L/EU_{-}LF)\\ \end{aligned} $$

27. 雇用者数

$$ EU_{-}L=EU_{-}LABOR_{-}SHARE^{*}(EU_{-}GDPV-EU_{-}TAXI-EU_{-}DEP)/EU_{-}W $$

28. 雇用者所得

$$ EU\_{Y}L=EU\_{W}*EU\_{L} $$

29. 法人所得
$$ EU\_{Y}C=EU\_{G}DPV-EU\_{T}AXI-EU\_{D}EP-EU\_{Y}L $$

30. 労働所得税

$$ EU\_{T}AXW=EU\_{R}TAXW*EU\_{Y}L $$

31. 法人所得税

$$ EU\_{T}AXC=EU\_{R}TAXC*EU\_{Y}C $$

32. 間接税

$$ EU_{-}TAXI=EU_{-}RTAXI*EU_{-}GDPV $$

33. 政府歲入

$$ EU\_{T}AX=EU\_{T}AXC+EU\_{T}AXW+EU\_{T}AXI $$

34. 政府纯利子所得

$$ EU\_{I}NTG=EU\_{R}BOND/100*EU\_{B}OND $$

35. 財政収支

$$ EU\_{B}G=EU\_{T}AX-EU\_{C}GV-EU\_{I}NTG-EU\_{O}G $$

36. 国債残高

$$ EU\_{B}OND=-EU\_{B}G+EU\_{B}OND(-1) $$

37. 所得收支, US dollar

$$ EU\_{B}PYD=US\_{R}BOND/100*EU\_{K}BPC(-1) $$

38. 所得收支

$$ EU\_{B}PY=EU\_{B}PYD*EU\_{R}EX $$

39. 経常収支(BOP ベース)

$$ EU\_{B}PC=EU\_{B}PXGS-EU\_{B}PMGS+EU\_{B}PYD $$

40. 累積対外債権(BOP ベース)
$$ EU\_{K}BPC=EU\_{B}PC+EU\_{K}BPC(-1) $$

41. 国債利回り

$$ EU\_{R}BOND=2.769523-1.2*LOG(EU\_{M}2/EU\_{G}DPV)+0.361665*US\_{R}BOND $$

42. 為替レート

$$ \begin{aligned}LOG(EU\_{R}EX)&=LOG(EU\_{R}EX(+1))\\&-0.5^{*}(EU\_{R}BOND/100-US\_{R}BOND/100+EU\_{R}EXRISK-0.02)\end{aligned} $$

43. 労働所得税率

$$ \begin{aligned}EU_{-}RTAXW&=EU_{-}RTAXW(-1)\\&-1/EU_{-}LABOR_{-}SHARE^{*}(0.025^{*}(EU_{-}BOND/EU_{-}GDPV-0.5)\\&+0.5^{*}EU_{-}BG/EU_{-}GDPV)\end{aligned} $$

44. 法人所得税率

$$ \begin{aligned}EU_{-}RTAXC&=EU_{-}RTAXC(-1)\\&-1/(1-EU_{-}LABOR_{-}SHARE)*(0.025^{*}(EU_{-}BOND/EU_{-}GDPV-0.5)\\&+0.5^{*}EU_{-}BG/EU_{-}GDPV)\\ \end{aligned} $$

45. 間接税率

$$ \begin{aligned}EU_{-}RTAXI&=EU_{-}RTAXI(-1)\\&-(0.025^{*}(EU_{-}BOND/EU_{-}GDPV-0.5)\\&+0.5^{*}EU_{-}BG/EU_{-}GDPV)\\ \end{aligned} $$

貿易部門リンクモデル

1. 日本の財輸入(DOT ベース)

$$ JP\_{D}OTM=55276+136.9428*JP\_{B}PMG/JP\_{R}EX $$

2. 米国の財輸入(DOT ベース)

$$ US\_{D}OTM=-30010+882.3914*US\_{B}PMG $$

3. 韓国の財輸入(DOT ベース)

$$ \mathrm{KR\_{D}OTM}=3711+894.7627*\mathrm{KR\_{B}PMG} $$

4. タイの財輸入(DOT ベース)
$$ \mathrm{TH\_{D}OTM}=747.452+964.776*\mathrm{TH\_{D}OTM1}*\mathrm{TH\_{B}PMG} $$

5. マレーシアの財輸入(DOT ベース)

$$ ML\_{D}OTM=4566+1.2152**ML\_{B}PMG $$

6. インドネシアの財輸入(DOT ベース)

$$ ID\_{D}OTM=4337+1147.249*ID\_{B}PMG $$

7. フィリピンの財輸入(DOT ベース)

$$ PH\_{D}OTM=831.6+816.725*PH\_{B}PMG $$

8. シンガポールの財輸入(DOT ベース)

$$ SG\_{D}OTM=-1503+800.668*SG\_{B}PMG $$

9. 中国の財輸入(DOT ベース)

$$ CH\_{D}OTM=-34170+2341.22*CH\_{B}PMG $$

10. 台湾の財輸入(DOT ベース)

$$ TW\_{D}OTM=13228+1148.83*TW\_{B}PMG $$

11. EU の財輸入(DOT ベース)

$$ EU\_{D}OTM=-4258+367.634*EU\_{B}PMGS $$

12. 世界输入

$$ \begin{aligned}W_{-}IM&=JP_{-}DOTM+US_{-}DOTM+KR_{-}DOTM+TH_{-}DOTM+TW_{-}DOTM\\&\quad+ID_{-}DOTM+PH_{-}DOTM+ML_{-}DOTM+SG_{-}DOTM+EU_{-}DOTM\\&\quad+CH_{-}DOTM+ROW_{-}DOTM\end{aligned} $$

13. 輸入財価格

$$ \begin{aligned}LOG(W\_PIM)&=2.18666+0.87602^{*}(0.0868^{*}LOG(JP\_PXG/JP\_REX)\\&+0.1146^{*}LOG(US\_PXGS)+0.4021^{*}LOG(EU\_PXGS/EU\_REX)\\&+0.0245^{*}LOG(KR\_PXG/KR\_REX)+0.0232^{*}LOG(SG\_PXGS/SG\_REX)\\&+0.0111^{*}LOG(TH\_PXG/TH\_REX)+0.0089^{*}LOG(ID\_PXGD)\\&+0.0145^{*}LOG(ML\_PXGS/ML\_REX)+0.0034^{*}LOG(PH\_PXGS/PH\_REX)\\ \end{aligned} $$
### 14. 日本への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}JP&=EXP(+0.044507693*LOG(TH_{-}DOTM)+0.037923742*LOG(ML_{-}DOTM)\\&+0.022500999*LOG(ID_{-}DOTM)+0.016025388*LOG(PH_{-}DOTM)\\&+0.070629075*LOG(KR_{-}DOTM)+0.051926771*LOG(SG_{-}DOTM)\\&+0.065419696*LOG(TW_{-}DOTM)+0.049507163*LOG(CH_{-}DOTM)\\&+0.27544256*LOG(US_{-}DOTM)\quad+0.158825136*LOG(EU_{-}DOTM)\\&+0.207291777*LOG(ROW_{-}DOTM))\\ \end{aligned} $$

### 15. 米国への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}US&=EXP(+0.110202913*LOG(JP_{-}DOTM)+0.010972644*LOG(TH_{-}DOTM)\\&+0.015113523*LOG(ML_{-}DOTM)+0.005818826*LOG(ID_{-}DOTM)\\&+0.009244992*LOG(PH_{-}DOTM)+0.043556357*LOG(KR_{-}DOTM)\\&+0.026254133*LOG(SG_{-}DOTM)+0.033070472*LOG(TW_{-}DOTM)\\&+0.020137081*LOG(CH_{-}DOTM)+0.211868692*LOG(EU_{-}DOTM)\\&+0.513760367*LOG(ROW_{-}DOTM))\\ \end{aligned} $$

### 16. 韓国への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}KR&=EXP(+0.136305987*LOG(JP_{-}DOTM)+0.019367447*LOG(TH_{-}DOTM)\\&+0.023587126*LOG(ML_{-}DOTM)+0.023627009*LOG(ID_{-}DOTM)\\&+0.011917202*LOG(PH_{-}DOTM)+0.053443944*LOG(SG_{-}DOTM)\\&+0.031005464*LOG(TW_{-}DOTM)+0.0733219*LOG(CH_{-}DOTM)\\&+0.192820963*LOG(US_{-}DOTM)+0.12219519*LOG(EU_{-}DOTM)\\&+0.312407769*LOG(ROW_{-}DOTM))\\ \end{aligned} $$

### 17. タイへの財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}TH&=EXP(+0.165681818*LOG(JP_{-}DOTM)+0.027167832*LOG(ML_{-}DOTM)\\&+0.014178322*LOG(ID_{-}DOTM)+0.007237762*LOG(PH_{-}DOTM)\\&+0.014003497*LOG(KR_{-}DOTM)+0.138409091*LOG(SG_{-}DOTM)\\&+0.023671329*LOG(TW_{-}DOTM)+0.028706294*LOG(CH_{-}DOTM)\\&+0.176188811*LOG(US_{-}DOTM)+0.148863636*LOG(EU_{-}DOTM)\\&+0.255891608*LOG(ROW_{-}DOTM))\\ \end{aligned} $$

### 18. マレーシアへの財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}ML&=EXP(+0.124779577*LOG(JP_{-}DOTM)+0.038902906*LOG(TH_{-}DOTM)\\&+0.013157538*LOG(ID_{-}DOTM)+0.008830471*LOG(PH_{-}DOTM)\\&+0.027332411*LOG(KR_{-}DOTM)+0.2029245*LOG(SG_{-}DOTM)\\&+0.030926996*LOG(TW_{-}DOTM)+0.025623287*LOG(CH_{-}DOTM)\\&+0.207712759*LOG(US_{-}DOTM)+0.141992892*LOG(EU_{-}DOTM)\\ \end{aligned} $$
### 19. インドネシアへの財輸入

$$ \begin{aligned}WIM\_{I}D&=EXP(+0.271447005*LOG(JP\_{D}OTM)+0.015662543*LOG(TH\_{D}OTM)\\&+0.022092195*LOG(ML\_{D}OTM)+0.01236985*LOG(PH\_{D}OTM)\\&+0.064318768*LOG(KR\_{D}OTM)+0.085543294*LOG(SG\_{D}OTM)\\&+0.038399929*LOG(TW\_{D}OTM)+0.040758209*LOG(CH\_{D}OTM)\\&+0.14107413*LOG(US\_{D}OTM)\quad+0.146413634*LOG(EU\_{D}OTM)\\&+0.161920441*LOG(ROW\_{D}OTM))\\ \end{aligned} $$

### 20. フィリピンへの財輸入

$$ \begin{aligned}WIM\_{P}H&=EXP(+0.157734155*LOG(JP\_{D}OTM)+0.045996201*LOG(TH\_{D}OTM)\\&+0.018076104*LOG(ML\_{D}OTM)+0.007253468*LOG(ID\_{D}OTM)\\&+0.025444707*LOG(KR\_{D}OTM)+0.057221806*LOG(SG\_{D}OTM)\\&+0.032698175*LOG(TW\_{D}OTM)+0.012031547*LOG(CH\_{D}OTM)\\&+0.357895343*LOG(US\_{D}OTM)+0.176213229*LOG(EU\_{D}OTM)\\&+0.109435266*LOG(ROW\_{D}OTM))\\ \end{aligned} $$

### 21. シンガポールへの財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{SG}&=EXP(+0.078003503*LOG(JP\_{D}OTM)+0.057736468*LOG(TH\_{D}OTM)\\&+0.09588195*LOG(ML\_{D}OTM)+0.09588195*LOG(ID\_{D}OTM)\\&+0.016313131*LOG(PH\_{D}OTM)+0.027439566*LOG(KR\_{D}OTM)\\&+0.040726137*LOG(TW\_{D}OTM)+0.023344361*LOG(CH\_{D}OTM)\\&+0.182558149*LOG(US\_{D}OTM)+0.133906436*LOG(EU\_{D}OTM)\\&+0.248208348*LOG(ROW\_{D}OTM))\\ \end{aligned} $$

### 22. 中国への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}CH&=EXP(+0.191104696*LOG(JP_{-}DOTM)+0.011761942*LOG(TH_{-}DOTM)\\&+0.008599913*LOG(ML_{-}DOTM)+0.009653922*LOG(ID_{-}DOTM)\\&+0.00691484*LOG(PH_{-}DOTM)+0.044899466*LOG(KR_{-}DOTM)\\&+0.023497029*LOG(SG_{-}DOTM)+0.020778087*LOG(TW_{-}DOTM)\\&+0.166117284*LOG(US_{-}DOTM)+0.129287369*LOG(EU_{-}DOTM)\\&+0.387385452*LOG(ROW_{-}DOTM))\\ \end{aligned} $$

### 23. 台湾への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM_{-}TW&=EXP(+0.117829737*LOG(JP_{-}DOTM)+0.027509932*LOG(TH_{-}DOTM)\\&+0.025959369*LOG(ML_{-}DOTM)+0.016737391*LOG(ID_{-}DOTM)\\&+0.014808998*LOG(PH_{-}DOTM)+0.023032408*LOG(KR_{-}DOTM)\\&+0.039450424*LOG(SG_{-}DOTM)+0.0033729*LOG(CH_{-}DOTM)\\&+0.236500742*LOG(US_{-}DOTM)+0.130690819*LOG(EU_{-}DOTM)\\ \end{aligned} $$
### 24. EU への財輸入

$$ \begin{aligned}WIM\_{E}U&=EXP(+0.056728615*LOG(JP\_{D}OTM)+0.014603928*LOG(TH\_{D}OTM)\\&+0.013549493*LOG(ML\_{D}OTM)+0.010133122*LOG(ID\_{D}OTM)\\&+0.004068802*LOG(PH\_{D}OTM)+0.021352313*LOG(KR\_{D}OTM)\\&+0.018227231*LOG(SG\_{D}OTM)+0.017653882*LOG(TW\_{D}OTM)\\&+0.025355213*LOG(CH\_{D}OTM)+0.178218004*LOG(US\_{D}OTM)\\&+0.640109398*LOG(ROW\_{D}OTM))\\ \end{aligned} $$
本研究プロジェクトでは、報告案をまとめるにあたり、平成14年1月22日にワークショップを開催し、コメンテーターより意見をいただいた。以下は同ワークショップの概要を事務局がとりまとめたものである。

## 主な出席者

(コメンテーター)

千田 亮吉 明治大学商学部教授

福田慎一 東京大学大学院経済学研究科教授

宮尾龍蔵 神戸大学経済経営研究所助教授

(研究所側)

伴金美内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官(大阪大学大学院経済学研究科教授)

浜田 宏一 内閣府経済社会総合研究所長

牛嶋 俊一郎 同次長

加藤裕己 同総括政策研究官

法專 充男 同総務部長

## 千 田教授：

私はかつて Forward Looking 型世界モデルを構築したことがあり、現在も今回の東アジアリンクモデルと同じように、消費関数や投資関数に異時点間の最適化行動を取り入れたマクロ計量モデルを作成しているので、指摘が細かくなってしまうことを了解していただきたい。

まず、東アジアリンクモデルは各国間の取引について、貿易ではリンクされているが資本についてリンクされていない。データの利用可能性の問題もあると思うが、問題ではないか。例えば、MSGは不完全ながら貿易と資本の両面でリンクしている。

あとは細かくなってしまうが、まず Forward Looking 型モデルと Backward Looking 型モデルの違いとして、前者は内生変数の将来値が残ってしまうために、外生変数の将来値が変化すれば内生変数の予想値の変化を経由して内生変数の現在値が変化する。一方、後者は将来の予測値に関して完全に解いていることになるが、モデルが大きくなるとそれが困難となる。その意味で、将来値の扱いの違いという問題もあるが、モデルの規模が大きい場合、Forward Looking 型モデルが有効ということでないのか。
消費関数について、推定結果をみると、θとδは日米では同じだが（1 - λ）θは異なっている。これはBlanchardモデルにおける死亡確率の相違によるものと解釈していいのか。

設備投資は流動性制約を仮定し、海外資金を外生変数としているが、今後それを内生化した際に、国によっては係数が1を越えているので、設備投資が増えて資金流入が増えるという循環で発散するのではないか。

インフレ率はForwardとBackwardの按分だが、賃金率はForwardしか入らない、そうするとインフレ期待が発生した時に、物価よりも賃金のほうが反応してしまう。理由があってこの定式化なのか。

モデルの解法で、2080年まで解いている。終端条件の与え方について、MULTIMODのように定常均衡モデルを解いた値ではなく、Forward変数の変化をゼロとする方法を用いているが、定常状態ではすべての変数が変化しないと言えないのではないか。変化するような場合には、やはり定常均衡モデルを解く必要があるのではないか。

シミュレーションの結果は予想できるものとなっているが、全要素生産性低下のシミュレーションで、設備投資が増えるというのは納得できない。同じ供給ショックでも資本ストックが減るようなショックであれば分かるが、そうではないのに増えるのはおかしい。しかも、その効果がかなり長い期間続いている。シミュレーション結果から考えると、このモデルではインフレになると企業価値が上昇しすぎるのではないか。

## 福田教授：

非常に大変示唆に富んだ内容で楽しく読ませていただいた。基本的に Forward Looking 型モデルは他の分野でも重要なので、この考え方には同意する。しかし、これを定式化することは難しい。

まず、マクロ計量モデルでは合理的期待仮説に基づいてモデルを組んでいるが、アジア経済に適用できるのか。Forward Looking 型モデルでは transversality conditions が満たされている必要があるが、今の日本経済を見てもそれを満たさない現象が多く、アジア危機は結局これを満たさなかったからではないか。そういう意味では通常期では正しい仮定だが、アジア危機には適していないのではないか。バブルも transversality conditions を満たしていない典型である。このような状況で合理的期待を仮定することはおかしくないか。期待についても、危機前は非常に楽観的だった。韓国は危機後も格付けは良かった。事後的にはおかしかったのだから、合理的ではなかった。

モデルで触れられていなくてきわめて重要な問題があり、それは金融セクターである。アジア通貨
危機は双子の危機と呼ばれ、通貨だけではなく金融セクターにも大きなダメージがあった。これがモデル化されていない。そのことが様々な影響を過小評価していないか。日本でも、株価下落が銀行の含み益や保険会社等に悪影響を及ぼすはずである。その点を注意をすべきである。

中国の存在が極めて大きいが、香港についてはどのように扱っているか。私も中国経済に興味があって見ているが、公表されているデータに信用性が欠けることを考慮する必要がある。又、中国の切り下げは切り下げではなく、公定レートを闇レートに一致させただけというのが一致した見解である。

為替レート下落の効果が過大評価されているが、モデルがマンデルフレミングで組まれているためと考えている。しかし、アジア危機の際に為替下落が輸出につながらなかったのは、輸出産業が流動性制約で輸出ができなくなったとか、倒産したとかが考えられる。そのように考えると、過大評価しているのではないか。

金融政策について、マネーサプライを政策変数として用いるのではなく、テイラールールのようなものをモデルに組み入れることが有効ではないか。なお、モデルでは貨幣需要関数に短期金利以外に公定歩合が用いているが、コールレートの方が良いのではないか。

株価のインパクトがどのように入っているのか読めなかった。トービンのqはどういう定式化になっているのか。

消費関数に政府債務が入っている理由がわからない。リカードの中立性が成り立つなら、純資産として国債は要らないはず。

投資関数の対外資金にかかる係数が1より大きいというのはすでに指摘されたが、インドネシアが大きいのは根拠があると思う。インドネシアのみ、直接企業に融資されている。他は金融機関を介している。よく言われていることだが、対外債務でも種類によって性格が大きく違う。直接投資、証劵投資、銀行貸付でインパクトが違うはず。外生ならば区別できるはずではないか。

フィリップス曲線のインフレ期待が1期のリードとなっているが、ルーカス型だと当期のはず。その意味で、このモデルはニューケインジアン型となっているが、その場合にはGDPギャップを入れるとうまく行かない。これはGali, Gertler and Lopez-Salido $ ^{2} $ などが指摘しており、代わりに限界費用を入れることを推奨している。これらの先行研究と整合性を取るべきではないか。
生産性へのインパクトについて、直感と合わない。理由を考えると一財モデルだからではないか、通常このような影響を考える時にはバラッサ・サミュエルソン型のモデルを考慮し、貿易財と非貿易財を用いて、貿易財についてはPPPが働くが非貿易財には成り立たない。このような状態の下で、貿易財セクターで生産性が下落すればそこでの人が余るため、名目賃金が下がる。非貿易財の価格の下落をさそい、実質為替レートも切り下がる。モデルの結果と逆になってしまう。

## 宮尾助教授：

この東アジアリンクモデルはForward Looking型となっており、消費、投資、インフレ、長期金利、為替レートなど、重要なforward looking変数がすべて組み入れられ、詳細な政策シミュレーションが行われている。特に円安や財政金融政策の効果など日本再生の政策オプションに関しては、理論的可能性に終始する議論が多く、このような定量的な分析はあまりなされていない。その意味でも本研究は大変意義深い。

コメントとしては、まずモデルを解く際の終端解の取り扱いについて。ここで実際に用いた終端条件の取り扱いは、4.5節の3つの方法(特に(2)と(3))のなかで、具体的にどのやり方を採用したのか。また、標準解とシミュレーション解を比較して終端の値は異なるのか、つまりここでの各政策ショックの効果は一時的か恒久的か。

次に円安の効果について。ここでは経常収支に対する結果が報告されているが、輸出量への効果についても興味がある。それが持続的にプラスなのかどうか知りたい。また円安によりGDPデフレータが継続して上昇していく(その上昇幅は拡大していく)という結果が確認できるが、ここでの主要なメカニズムは何か(ちなみに実質GDPへは一時的な影響しかない)。さらにここではGDPデフレータ上昇の結果として企業価値が恒久的に上昇している。全体として、このGDPデフレータの役割が大きな役割を持ち過ぎているのではないかという印象を受けた。他方、実質GDPへの影響は長続きしないという結果が報告されている。恒久的な円安により持続的に企業価値が上昇しているにも関わらず、なぜ実質GDPへの影響は一時的なのか。最後に、円安と企業価値の関係について。円安により輸入原材料価格は上昇するため、企業収益にはマイナスとなる側面も考えられる。その点分析に取り込む必要もあるのではないか。

為替変動と資本移動との相互依存関係について。私の理解では、為替の決定式(3-38式)において資本流入の影響が考慮されておらず、また投資関数(3-26式)の説明変数である資本流入(F)も外生扱いであるため為替変動が資本移動(したがって国内投資)に及ぼす効果が組み入れられていない。アジアで50％もの資本流出が発生すれば為替は大きく減価すると考えられるが、実際のシミュレーション結果では、為替への影響は僅かなものにとどまっている。またアジア通貨が20％下落する場合、資本流出を誘発して投資が減少することが予想されるが、本シミュレーションでは投資は逆に増大している。特にアジア危機においては、このような相互関係は重要な役割を果た
した訳であり、この点を考慮した分析がより望ましいのではないか。

全要素生産性低下の分析について。ここでは「生産能力(潜在産出量)の低下」の影響についての分析がなされている。それはGDP ギャップの縮小→価格(GDP デフレータ)上昇→企業価値・投資の増大といった影響を及ぼすと考えられる。しかし最近の研究で、90年代に入り、総供給・フィリップス曲線の傾きがより水平化しているという実証結果が報告されており、GDP ギャップに対する価格の反応度合いが低下している可能性がある(3-31式のパラメター\の低下に相当)。その点を考慮すれば、企業価値や投資への影響もその分減少するのではないか。

最後に、価格変数として、国内物価指数である GDP デフレータでも良いが、輸入物価も含む総合価格指数 CPI を用いた分析も興味深い。CPI は賃金により直接的な影響を与える可能性があり、また金飯政策における目標変数選択の問題とも関連して、面白い議論ができるのではないか。

## 浜田所長：

私自身はマクロ計量には懐疑的ですが、今回の研究はいろいろな示唆を与えてくれるもので、大事な時期に非常に良い内容であると思う。研究の質が良いことだけでなく、重要な時期に重要な示唆を与えてくれる点を評価したい。ただ、報告書の場合、文面より資料が多いので、これを減らすことができればコストも下がるのではないか。政策的にはいろいろ議論があるがここでの研究の段階では自由に結果を発表し、対外的な問題は後ほど調整すればよい。

輸入デフレータについては生産性の格差で消費財のデフレを説明できるという理論があるが、最近は輸入物価というよりも、卸売物価自身が先行して下がっていると考える。気になるのは日本の金融政策の影響だが、私の研究グループでのインパルス分析によれば、アメリカの貨幣の拡大は日本やヨーロッパに影響がある。ところが、本報告の場合、日本の貨幣供給の増加が米国経済に与える影響はそれほどでない。このような非対称性を一般的な問題として議論できればと思う。

生産性下落シミュレーションについて、マンデルやジョンソンの古い時代にはGDPが落ちれば通貨が下がり、国際収支が赤字になるが日本やドイツは逆であったという話があった。

## 牛島次長：

日本の政府支出増の効果がアジア経済へ与えるプラス効果が大きいのはどう考えるべきか。為替レート下落が近隣窮乏化につながるかどうか、円安はアジア経済にネガティブに影響するのに、タイ・韓国・インドネシアの通貨安は対外的にプラスとなるのは何故か。
## 伴教授：

多方面からのコメントに感謝いたします。

東アジアリンクモデルは資本移動が外生変数である。この場合、千田・宮尾先生が指摘するように、為替レートショックと資本移動ショックを分けることの問題点はその通りと考えている。MSG モデルのように、国際間の資産・負債のリンクを明示的に扱い、資本移動を内生化するのは今後の課題である。また、福田先生の指摘するような資本移動を種類別に組み入れることも重要かと考えている。

千田先生の指摘する消費関数における死亡確率の扱いは、Blanchard モデルのように明示的に取り入れておらず、パラメータの決定においてある程度考慮している。宮尾先生が指摘する人的資本は、モデルでは重要な Forward 变数として扱われている。

福田先生の指摘する消費関数に政府債務が入っている理由は、他の多くのForward Looking型モデルと同じくBlanchardモデルに添った定式化をしているためである。なお、人的資本は課税後をベースとしているので、二重計算にはならない。なお、東アジアリンクモデルでは、政府債務が増加すると政府の支払い能力に問題が生じないよう税率が上昇するメカニズムが取り入れられており、野放図の政府債務の増加で経済が爆発現象を起こすことはない。

千田先生の指摘する投資関数の海外資本の係数が1を上回るのは呼び水効果ではないかと考えている。なお、海外資金の流入を内生化すると問題となるとの指摘は、投資の増加の海外資金誘発度や、投資に占める海外資金の比重にもよるが、可能性は否定できない。この問題は、内生化を試みる場合の課題とさせていただく。又、福田先生の質問にあった株価の扱いについて、正確には言えば、税引き後法人所得の割引現在価値として定義されている。すなわち、観測された株価ではなく、ファンダメンタルに基づく企業価値を株価と定義している。さらに、企業価値を資本の再取得額で割った平均のQが投資率に影響するように定式化されている。なお、株価ショックシミュレーションは、企業価値を定義する際の割引率に用いられるリスクプレミア変数を変化させることで行っている。

千田先生と宮尾先生のモデルの終端条件に関する質問について、東アジアリンクモデルのForward変数は、終端期において均衡となるように条件がつけられている。均衡状態としては、各変数の伸び率が一定となれば良いが、シミュレーションでは伸び率をゼロ、すなわち一定となるように条件をつけている。このようなForward Looking型モデルの定常解を求めるための方法は、EU 委員会のイントベルドの提案に基づいており、解き方の主流となっている。この方法は定常均衡モデルを別途組み入れる必要がなく、第4章5節の実験で示したように解の正確性についても問題は生じていない。
賃金物価の決定について、千田先生と福田先生から指摘があったが、制度的な要因を含めて改良の余地があり、今後の課題と考えている。なお、指摘されている範囲内での賃金物価モデルの変更は、シミュレーションにおける賃金物価の動きに特段の差異をもたらさない。

千田先生と宮尾先生の指摘した価格がモデルで果たす役割について、東アジアリンクモデルでは価格の果たす役割は非常に大きい。特に、企業価値の変動を通して、インフレが経済を刺激する効果が大きく、円安や貨幣供給の増加では顕著である。しかし、財政支出増加のシミュレーションでは、インフレになるが企業価値は低下しており、消費と投資がクラウディングアウトされている。したがって、インフレが経済を刺激するというのは一概には言えない。

宮尾先生の指摘にあった GDP デフレータを主たる変数とするのではなく、消費者物価指数や卸売物価指数など明示的に取り入れるべきではないかという点について、モデル開発の初期段階では取り入れていたが、相対価格の動向は定常均衡解に大きく影響するので、価格変数の数は少ない方が望ましい。しかし、最終的に GDP デフレータに一本化したのは、消費者物価指数や卸売物価指数を取り入れる必要性はあまりないと判断した結果に基づいている。

福田先生の指摘にあった短期金利の決定式について、テイラールール等などの政策ルールをモデルに組み入れることは今後の課題と考えている。今回の形にとどめたのは、日本の金利が下限のゼロ近傍にあり、テイラールールを取り入れた場合、ゼロを下回らないという条件を組み入れることに困難であった事情がある。

福田先生の指摘する金融危機の取り込みの必要性は非常に重要と考えている。今回のモデルでは、リスクプレミアを変数として取り入れることで、金融危機の一部をモデル化するように努め、それが経済に与える影響が大きいことを示すことができたと考えている。もちろん、これは一次近似に過ぎず、今後の研究課題と考えている。

各先生からの全要素生産性の低下の影響について多くの指摘を受けたが、シミュレーションで行ったのは、生産能力の低下と言った方が望ましいかもしれない。この問題は林東大教授の内閣府ミレニアプロジェクトでの報告³をきっかけとして、最近ではマッキビンがG-Cubeモデルを用いて分析をしている。⁴シミュレーションで共通しているのは、実質為替レートが上昇して輸入が増えることで供給不足を補うことにある。さらに、物価が上昇し、短期的にはトービンのQが上昇して投資が一旦増えるが減少に転じている。マッキビンの場合も、トービンのQが上昇して設備投資が増える結
果になっている。マッキビンの結果との違いは、我々のモデルでは実質GDPがショック直後に一旦増加してから減少に転じているが、マッキビンモデルでは最初から減少している。その点で、生産性ショックによるトービンのQに対する影響が、強過ぎるのかもしれない。もちろん、福田先生の指摘にあった、一財モデルではなく、貿易財と非貿易財に分けたモデルで分析することは非常に重要と考えている。

福田先生が指摘するデータの信頼性に関する問題と、理論が前提とするtransversality conditionsをアジア経済が満たしていないのでないかとの問題は、先験的に決めてかかることではない。先生方からはありませんが、東アジアリンクモデルのようなForward Looking型モデルの場合、合理的期待仮説に基づいておりますが、アジア諸国や中国経済に適用できるかとの指摘のあることも承知している。しかし、モデル分析による研究では、一つの仮説で実際に観測される現象をどこまで説明できるかを検証することが重要であると考えている。特に、アジアや中国は資本市場が存在し、不十分ながらそれが整備されつつあり、アジア危機が資本市場に影響することで経済に大きな影響を与えたことを考えると、今回のような合理的期待モデルが適用できつつあると考えても良いのではないか。データに関して言えば、アジア諸国のデータは1997年のショック以降、データの開示が求められていることもあり、非常に利用しやすくなっている。東アジアリンクモデルでは、データは原則としてIFSや各国政府が公表しているものを用いており、報告書の巻末にはデータ出所についても記している。なお、東アジアリンクモデルでは、香港は中国に含まれている。

浜田所長の報告書に掲載する結果表などが多すぎないかとの指摘について、分析を象徴する結果だけを並べるのではなく、できるだけ多くの情報を掲載することが、将来モデルを検証し、モデルの性質を理解する上で有用かと考えている。内閣府経済社会総合研究所の前身である経済企画庁経済研究所は、モデルを公表する際に、多くのシミュレーション結果を資料として同時に掲載しているが、マクロ計量モデルを研究する者にとって、それが非常に貴重な資料となっている。なお、東アジアリンクモデルはTROLLを使って開発しているが、データとモデルを再現できる状態で公表することも考えている。東アジアリンクモデルが第三者で再現できれば、多くの人の批判を仰ぐことで、よりよいモデルに改良されることが期待できる。

牛島次長の指摘した日本の政府支出増がアジア経済へに大きくプラスに効く原因は、アジア諸国の経済における輸出の占める割合が大きく、さらに輸出入を通したアジア経済における日本経済の影響力の大きさに起因している。通貨下落の非対称性は、アジア諸国の場合、輸出の増加が輸入の増加に直結しているためである。