Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
の４ケースの表を掲載している。

いずれのケースにおいても、1998年第I四半期から2000年第IV四半期までの3年間をシミュレーション期間とし、乱数を発生させて、攪乱項のみを変動させた場合と、係数および攪乱項の双方を変動させた場合、それぞれの結果を示している $ ^{10} $ 。繰り返し回数は何れも1,000回である。表中、「Base」欄は確定的シミュレーションによる乗数の値（εは実績値）であり、「平均」及び「標準偏差」の欄は、乱数を発生させつつ1,000回繰返したシミュレーション結果として得られた1000個の乗数の平均値及び標準偏差を表している。

## 4 -i）実質公的資本形成を実質 GDP の 1% 相当額だけ継続的に拡大したケース

モデルの特性の中でも最も注目度が高く、計量モデルの「乗数」として一人歩きしがちな係数が本ケースの実質 GDP 欄（表 4−1−[1]では、その Base 欄）に記載される数値である。公開版モデル（2001 年 10 月暫定版）では、当該乗数（ピーク値、2 年目）は 1.3 であったが、今回の修正試作版ではそれが 1.1 台まで低下している。しかし、本稿の文脈でより重要なのは、そうした変化が偶然変動から生じ得るバラツキと識別しうるほど有意なものであるか否かである。

表4－1では、その評価を行うため、確定的シミュレーションの乗数（表「Base」欄）の他に、確率的シミュレーションから得られた各変数・各年の乗数の平均及び標準偏差を報告している。表4－1－[1]と表4－1－[2]はそれぞれ、攪乱項εのみを乱数変動させた場合（4－1－[1]）とεとβの両方を乱数変動させた場合（4－1－[2]）の結果である。

まず表4－1－[1]からは、公共投資乗数がεの如何にあまり影響を受けないことが明瞭に読み取れるだろう（実質GDP乗数の標準偏差は0.02～0.05）。主要内生変数を個別に見ても、Base欄と平均欄のズレはごく僅かと言える。また、1000回の計算結果に見られるバラツキ（標準偏差）は、一部変数を除き平均欄の値に比べ十分に小さい。これらの結果は、作業のベースである「短期日本経済マクロ計量モデル」が相当程度線形とみなし得ることを意味している。

では、乗数推定値は0.1単位の変化を乗上に議論できるほど精度が高いと考えてよいか。表4－1－[2]の答えは、その問に否定的である。平均欄について言えば、βが確率変動しても大きな違いは生じない。むしろ顕著な違いが出たのは標準偏差欄である。βの変動により（εのみが変動していた表4－1－[1]に比べ）、標準偏差は軒並み10倍程度まで拡大
## 表 4－1 公的資本形成を実質 GDP の 1％ 相当額だけ継続的に拡大したケース

表 4−1−[1] 攪乱項 ε のみ乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	1.06	1.07	0.25	1.23	1.18	0.63	0.06	0.07	0.22	1.25	1.36	1.02
2年目	1.16	1.17	0.41	0.00	-0.04	0.50	0.17	0.12	0.30	1.31	1.73	1.93
3年目	1.07	1.03	0.48	-0.15	-0.20	0.54	0.20	0.09	0.47	1.00	1.13	1.46

住宅投資
(%)	財·サービス
輸出
(%)	財·サービス
輸入
(%)	名目GDP
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	1.01	0.98	0.61	0.00	0.01	0.15	1.81	1.77	0.66	1.32	1.32	0.33
2年目	2.54	2.55	1.72	-0.06	-0.05	0.27	3.01	2.98	1.19	1.65	1.66	0.58
3年目	2.42	2.56	2.20	-0.24	-0.20	0.50	3.02	2.94	1.35	1.66	1.68	0.80

民間消費デフレータ(%)	単位時間あたり賃金(%)	稼動率(%ポイント)	失業率(%ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.35	0.35	0.31	0.76	0.66	0.67	2.42	2.44	0.73	-0.10	-0.10	0.04
2年目	0.57	0.60	0.52	0.76	0.67	0.81	2.17	2.20	0.94	-0.17	-0.17	0.08
3年目	0.64	0.74	0.75	0.80	0.85	0.86	2.09	1.94	1.45	-0.16	-0.16	0.09

財政收支對名目GDP比(%)	長期金利(%)	經常收支對名目GDP比(%)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base
1年目	-0.49	-0.48	0.16	0.24
2年目	-0.41	-0.41	0.22	0.26
3年目	-0.49	-0.51	0.25	0.23

表 4−1−[2] εとβがともに乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	1.06	1.07	0.25	1.23	1.18	0.63	0.07	0.07	0.22	1.25	1.36	1.02
2年目	1.14	1.17	0.41	0.00	-0.04	0.50	0.16	0.12	0.30	1.29	1.73	1.93
3年目	1.03	1.03	0.48	-0.15	-0.20	0.54	0.21	0.09	0.47	0.85	1.13	1.46

住宅投資(%)	財, サ- ビス輸出(%)	財, サ- ビス輸入(%)	名目GDP(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	1.03	0.98	0.61	0.00	0.01	0.15	1.81	1.77	0.66	1.31	1.32	0.33
2年目	2.60	2.55	1.72	-0.07	-0.05	0.27	3.00	2.98	1.19	1.62	1.66	0.58
3年目	2.41	2.56	2.20	-0.30	-0.20	0.50	2.98	2.94	1.35	1.60	1.68	0.80

民間消費デフレータ(%)	単位時間あたり賃金(%)	稼動率(%ポイント)	失業率(%ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.34	0.35	0.31	0.74	0.66	0.67	2.37	2.44	0.73	-0.11	-0.10	0.04
2年目	0.56	0.60	0.52	0.77	0.67	0.81	2.07	2.20	0.94	-0.19	-0.17	0.08
3年目	0.61	0.74	0.75	0.81	0.85	0.86	1.81	1.94	1.45	-0.19	-0.16	0.09

財政收支對名目GDP比(%)	長期金利(%)	經常收支對名目GDP比(%)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base
1年目	-0.50	-0.48	0.16	0.23
2年目	-0.42	-0.41	0.22	0.31
3年目	-0.48	-0.51	0.25	0.27
する。例えば、実質 GDP 乗数の標準偏差は $ \beta $ の乱数化により、1 年目で 0.25、3 年目には約 0.5 となった $ ^{11} $ 。このことは、推定乗数の 0.1 ないし 0.2 程度の変化を偶然変動と区別することは、統計学的に難しいことを意味している。また、3 年目の乗数に関して言えば、どの内生変数をとっても $ \left|E[\hat{G}_{it}^{k}]-0\right|\geq2\times Var[\hat{G}_{it}^{k}] $ を満足するものはない。従って、このタイプのモデルで政策を中長期的に評価することは、量的には不可能であり、質的にも相当程度割り引いて考える必要があることになる。

## 4 -ii) 個人所得稅を名目 GDP の 1% 相当額だけ継続的に減税したケース

ε のみの変動が乗数に大きな影響を与えないことは、個人所得減税の場合にも同様に確認できる（表4−2−[1]）。今回ベースとした試作モデルでは、公開版に比べ減税効果が表れるテンポが遅れ気味だが、そうしたパターン、乗数の大きさ等はεの如何によらず変化しない。

一方、βの変動も加わった場合（表4−2−[2]）、主要変数に関する乗数の標準偏差は公共投資の場合とほぼ同様に拡大する。しかし標準偏差自体は同じでも、結果の解釈に与える影響は、平均値で見た乗数がそもそも小幅な個人減税ケースにおいてより大きくなる。すなわち、1～2年目迄の段階においてすら、財政収支の対名目GDPを除く全変数で、 $ \left|E[\hat{G}_{it}^{k}]-0\right|
## 表 4－2 個人所得稅を名目 GDP の 1％ 相当額だけ継続的に減税したケース

表 4−2−[1] 攪乱項 ε のみ乱数変動

実質GDP(%)	実質GDP成長率(%ポイント)	消費(%)	設備投資(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.07	0.07	0.00	0.21	0.22	0.01	0.14	0.15	0.00	0.02	0.02	0.00
2年目	0.43	0.43	0.01	0.32	0.32	0.03	0.73	0.74	0.01	0.66	0.67	0.03
3年目	0.57	0.57	0.02	0.03	0.02	0.03	0.95	0.92	0.02	0.99	0.97	0.06

住宅投資
(%)	財·サービス
輸出
(%)	財·サービス
輸入
(%)	名目GDP
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.03	0.03	0.01	0.00	0.00	0.00	0.07	0.07	0.00	0.08	0.08	0.00
2年目	0.58	0.57	0.10	0.01	0.02	0.00	0.81	0.81	0.02	0.45	0.45	0.02
3年目	1.23	1.23	0.17	0.00	0.02	0.02	1.34	1.31	0.04	0.62	0.61	0.02

民間消費
デフレータ
(%)	単位時間
あたり貧金
(%)	稼動率
(％ポイント)	失業率
(％ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.00	0.00	0.00	0.06	0.05	0.05	0.17	0.17	0.03	-0.01	-0.01	0.00
2年目	0.01	0.01	0.00	0.18	0.15	0.09	0.88	0.91	0.06	-0.05	-0.05	0.00
3年目	0.05	0.05	0.00	0.18	0.18	0.05	1.05	1.16	0.07	-0.09	-0.07	0.01

財政收支對名目GDP比(％ポイント)	長期金利(％ポイント)	経常收支対名目GDP比(％ポイント)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.99	-0.99	0.00	0.00	0.00	0.00	-0.01	-0.01	0.00	0.02	0.02	0.00
2年目	-0.87	-0.86	0.01	0.05	0.03	0.02	-0.08	-0.09	0.01	0.09	0.12	0.03
3年目	-0.81	-0.81	0.02	0.10	0.07	0.03	-0.16	-0.15	0.01	-0.17	-0.01	0.11

表 4−2−[2] εとβがともに乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.07	0.07	0.26	0.21	0.18	0.48	0.14	0.13	0.48	0.02	0.04	0.33
2年目	0.43	0.32	0.41	0.32	0.21	0.27	0.73	0.54	0.61	0.66	0.54	0.99
3年目	0.57	0.40	0.47	0.03	-0.01	0.23	0.95	0.65	0.73	0.99	0.74	0.92

住宅投資(%)	財, サ- ビス輸出(%)	財, サ- ビス輸入(%)	名目GDP(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.03	0.03	0.24	0.00	0.00	0.03	0.07	0.07	0.42	0.08	0.07	0.27
2年目	0.58	0.43	0.90	0.01	0.01	0.06	0.81	0.61	0.92	0.45	0.33	0.45
3年目	1.23	0.87	1.29	0.00	0.02	0.11	1.34	0.94	1.09	0.62	0.43	0.52

民間消費
デフレータ
(%)	単位時間
あたり賃金
(%)	稼動率
(％ポイント)	失業率
(％ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.00	0.00	0.01	0.06	0.04	0.22	0.17	0.15	0.60	-0.01	-0.01	0.02
2年目	0.01	0.01	0.04	0.18	0.10	0.31	0.88	0.67	0.86	-0.05	-0.03	0.06
3年目	0.05	0.04	0.07	0.18	0.13	0.32	1.05	0.81	1.03	-0.09	-0.05	0.07

財政收支對名目GDP比(%ポイント)	長期金利(%ポイント)	経常收支対名目GDP比(%ポイント)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.99	-0.99	0.08	0.00	0.00	0.02	-0.01	-0.01	0.05	0.02	0.02	0.13
2年目	-0.87	-0.90	0.16	0.05	0.02	0.05	-0.08	-0.07	0.10	0.09	0.09	0.24
3年目	-0.81	-0.87	0.18	0.10	0.05	0.07	-0.16	-0.11	0.13	-0.17	-0.02	0.41
## 表 4－3 短期金利の 1%（恒久的）引き上げたケース

表 4−3−[1] 攪乱項 ε のみ乱数変動

実質GDP(%)	実質GDP成長率(%ポイント)	消費(%)	設備投資(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.10	-0.10	0.01	-0.17	-0.17	0.03	-0.06	-0.07	0.01	-0.23	-0.23	0.01
2年目	-0.21	-0.20	0.03	-0.05	-0.03	0.07	0.09	0.09	0.02	-0.98	-0.94	0.07
3年目	-0.22	-0.20	0.04	0.01	0.02	0.06	0.22	0.23	0.03	-0.94	-0.84	0.11

住宅投資
(%)	財, サ- ビ- ヒ- 輪出
(%)	財, サ- ビ- ヒ- 輪入
(%)	名目GDP
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.65	-0.64	0.04	-0.08	-0.08	0.00	-0.15	-0.16	0.01	-0.09	-0.09	0.01
2年目	-2.00	-1.84	0.33	-0.29	-0.29	0.01	-0.15	-0.13	0.05	-0.22	-0.20	0.05
3年目	-1.75	-1.52	0.36	-0.72	-0.71	0.01	0.37	0.41	0.08	-0.28	-0.27	0.04

民間消費
デフレータ
(%)	単位時間
あたり賃金
(%)	稼動率
(%ポイント)	失業率
(%ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.01	-0.01	0.00	0.13	0.18	0.20	-0.14	-0.13	0.11	0.01	0.01	0.00
2年目	-0.08	-0.08	0.00	0.16	0.24	0.40	-0.33	-0.31	0.21	0.02	0.02	0.01
3年目	-0.23	-0.23	0.00	0.05	-0.02	0.08	-0.34	-0.38	0.07	0.03	0.03	0.01

財政收支對名目GDP比(%)	長期金利(%)	經常收支對名目GDP比(%)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base
1年目	-0.08	-0.08	0.01	0.31
2年目	-0.09	-0.09	0.03	0.35
3年目	-0.10	-0.10	0.04	0.39

表 4−3−[2] εとβがともに乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.10	-0.11	0.14	-0.17	-0.20	0.29	-0.06	-0.09	0.22	-0.23	-0.25	0.32
2年目	-0.21	-0.28	0.34	-0.05	-0.12	0.32	0.09	-0.03	0.47	-0.98	-1.10	0.87
3年目	-0.22	-0.35	0.51	0.01	-0.03	0.39	0.22	0.01	0.75	-0.94	-1.16	1.09

住宅投資(%)	財·サービス輸出(%)	財·サービス輸入(%)	名目GDP(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.65	-0.66	0.46	-0.08	-0.08	0.09	-0.15	-0.17	0.21	-0.09	-0.11	0.14
2年目	-2.00	-1.98	1.32	-0.29	-0.30	0.28	-0.15	-0.27	0.71	-0.22	-0.28	0.36
3年目	-1.75	-1.90	1.73	-0.72	-0.74	0.54	0.37	0.07	1.16	-0.28	-0.43	0.60

民間消費
デフレータ
(%)	単位時間
あたり賃金
(%)	稼動率
(％ポイント)	失業率
(％ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	-0.01	-0.01	0.01	0.13	0.17	0.31	-0.14	-0.16	0.37	0.01	0.01	0.01
2年目	-0.08	-0.08	0.04	0.16	0.24	0.69	-0.33	-0.47	0.79	0.02	0.03	0.05
3年目	-0.23	-0.24	0.11	0.05	-0.02	0.55	-0.34	-0.65	1.22	0.03	0.04	0.07

財政收支對名目GDP比(%)	長期金利(%)	経常收支対名目GDP比(%)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base
1年目	-0.08	-0.09	0.08	0.31
2年目	-0.09	-0.14	0.19	0.35
3年目	-0.10	-0.19	0.27	0.39
## 4 -iv）円の対ドル・レートを10％減価させたケース

為替減価は内・外需合せて漸進的な景気浮揚効果を有しているが、この場合の乗数についてもεの変動の影響は殆どない（表4－4－1）。一方、βの変動が標準偏差を拡大する点は、これまでの3つのケースと同様である。ただ、為替の効果は実質変数、名目変数ともに漸進的に拡大するため、GDPや輸出、デフレータ、失業率他幾つかの内生変数で長期的に（2年目以降ないし3年目に）有意な方向性が見出せる。つまり、為替減価については、明瞭な中長期的景気刺激効果が見出せているわけである。

### 5. おわりに

モデル改定の度に生じるマクロ計量モデル乗数のマイナーチェンジは、わが国経済における政策効果の変動を強く示唆するだろうか。そもそも、計量モデルにおける乗数推定値はどの程度の精度を有するものか（どの程度の幅を持って理解すべきか）。本稿では、こうした問題意識に立って、わが国の政策効果分析モデル分析ではあまり事例のない確率的シミュレーションを「短期日本経済マクロ計量モデル」に適用してみた。

攪乱項 $ \varepsilon $ 及び係数 $ \beta $ を確率変動させ、繰り返し計測した結果からは、

(1) 各種の乗数の計測結果は確率変数の実現値に過ぎないこと。

(2) 乗数値は $ \varepsilon $ の変動には余り影響を受けないが、 $ \beta $ の振れには敏感に反応すること。

(3) 結果として、乗数値は相当の幅（信頼区間）を持って解する必要があること。

(4) 乗数の振幅（信頼区間）は経時的に拡大するため、中長期の評価は短期以上に割引く必要があること。

等が明らかになった。こうした事実は、(専門家にすれば、今更ながらの結果ではあるが)予測や乗数分析を決定論的に受け取り勝ちな一般の認識に大幅な修正を迫るものと言えよう。

象徴的な例は、公共投資乗数（IG 拡大の実質 GDP への効果）のピーク値である。今回の試作モデルにおける乗数のピーク値は2年目の1.14で、公開 ESRI モデル（2001年版）のそれ（1.31）よりも若干小さい。しかしながら、確率的シミュレーションで計測された標準偏差の大きさ（2年目で0.41）は、この程度の推定乗数の低下が「真の乗数」に何らの変化がない場合にも（偶然現象として）普通に観察され得ることを意味している。つまり、モデル改定の度に生じる（小さな）乗数変動の妥当性を厳密な意味で論証せよというのは士台無理な注文なのである。更に留保を加えれば、本稿のシミュレーションで計測した乗数値の信頼区間は、εとβの確率変動のみに起因しており、より本質的な、関数型（理論） $ F() $ の不可知性に起因する不確実性は評価できていない $ ^{12} $ 。その意味でも、乗数には幅を持
## 表 4－4 円が対ドルで 10%（恒久的に）減価したケース

表 4−4−[1] 攪乱項 ε のみ乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.17	0.17	0.01	0.28	0.29	0.02	0.01	0.01	0.01	0.18	0.18	0.01
2年目	0.62	0.62	0.02	0.55	0.54	0.03	0.05	0.06	0.02	1.09	1.10	0.05
3年目	0.83	0.82	0.03	-0.05	-0.04	0.05	0.03	0.04	0.03	1.50	1.47	0.07

住宅投資(%)	財, サ- ビヌ輸出(%)	財, サ- ビヌ輸入(%)	名目GDP(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.18	0.18	0.03	1.14	1.14	0.00	-0.35	-0.35	0.01	0.18	0.17	0.02
2年目	0.71	0.75	0.12	2.55	2.55	0.00	-2.27	-2.25	0.04	0.59	0.60	0.03
3年目	1.60	1.72	0.24	3.36	3.36	0.00	-2.28	-2.28	0.06	0.87	0.88	0.04

民間消費
デフレータ
(%)	単位時間
あたり賃金
(%)	稼勲率
(%ポイント)	失業率
(%ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.09	0.09	0.00	0.25	0.24	0.07	0.42	0.44	0.04	-0.02	-0.02	0.00
2年目	0.29	0.29	0.00	0.34	0.40	0.10	1.34	1.40	0.09	-0.08	-0.07	0.01
3年目	0.49	0.50	0.00	0.35	0.41	0.08	1.64	1.78	0.12	-0.13	-0.11	0.01

財政收支對名目GDP比(%)	長期金利(%)	財政收支對名目GDP比(%)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base
1年目	0.10	0.10	0.01	0.06
2年目	0.23	0.24	0.02	0.12
3年目	0.37	0.36	0.02	0.20

表 4−4−[2] εとβがともに乱数変動

実質GDP
(%)	実質GDP
成長率
(%ポイント)	消費
(%)	設備投資
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.17	0.17	0.15	0.28	0.28	0.40	0.01	0.01	0.08	0.18	0.19	0.21
2年目	0.62	0.62	0.26	0.55	0.56	0.35	0.05	0.06	0.14	1.09	1.14	0.71
3年目	0.83	0.86	0.38	-0.05	-0.01	0.33	0.03	0.05	0.26	1.50	1.61	0.93

住宅投資(%)	財, サ- ビ- ス
輸出
(%)	財, サ- ビ- ス
輸入
(%)	名目GDP
(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.18	0.18	0.20	1.14	1.15	1.05	-0.35	-0.35	0.95	0.18	0.17	0.18
2年目	0.71	0.72	0.72	2.55	2.59	1.33	-2.27	-2.33	1.31	0.59	0.61	0.33
3年目	1.60	1.75	1.19	3.36	3.54	1.88	-2.28	-2.34	1.51	0.87	0.95	0.46

民間消費デフレータ(%)	単位時間あたり僕金(%)	稼動率(%ポイント)	失業率(%ポイント)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.09	0.09	0.06	0.25	0.25	0.21	0.42	0.45	0.37	-0.02	-0.02	0.02
2年目	0.29	0.30	0.13	0.34	0.42	0.33	1.34	1.44	0.58	-0.08	-0.08	0.04
3年目	0.49	0.51	0.19	0.35	0.47	0.40	1.64	1.91	0.88	-0.13	-0.12	0.06

財政收支對名目GDP比(％ポイント)	長期金利(％ポイント)	経常收支対名目GDP比(％ポイント)	為替レート(%)
Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差	Base	平均	標準偏差
1年目	0.10	0.10	0.08	0.06	0.05	0.06	0.15	0.14	0.14	10.00	10.00	0.00
2年目	0.23	0.25	0.13	0.12	0.10	0.07	0.19	0.23	0.16	10.00	10.00	0.00
3年目	0.37	0.38	0.18	0.20	0.16	0.09	0.18	0.23	0.20	10.00	10.00	0.00
った理解が欠かせない。確率変数たるモデルの乗数の細かな上下動に一喜一憂すべきではないのである。

では、計量モデル（また計測された乗数）には、あまり実証的意義はないのか。本稿が与えたかもしれない印象とは逆に、筆者らはそうではないと考える。最大の理由は、万人が納得する政策評価の道具が（モデル以外にも）存在しないことにある。経済政策は何らかの意図の下に採択されており、その意図の達成には政策評価が欠かせない。計量モデルは、不完全ではあるが、影響のメカニズムを明示しつつその評価を行える数少ない手段の一つである。

例えば「ESRI 短期日本経済マクロ計量モデル」は、政策評価に付随する困難を承知の上で、万人の平均的経済観（経済メカニズムに関する理解）の反映を指向して作成されている。つまり、政策効果（延いては政策選択）に関するコンセンサス形成を促す議論の叩き台を提供しているわけである。無論、こうしたタイプのモデルはあらゆる批判に晒されるが、批判の多くは相矛盾しており、万人が合意できる修正方向を見出せることは多くない。その意味で、公開されたモデルは、経済メカニズムに関する理解の現状（一種のコンセンサス）を具体的に提示している。モデルの乗数とは、そうした理解の下で最も蓋然性の高い数値を意味するものである。

仮にその数値が精密とは言えなくとも、政策評価の試みを放棄することは許されない。我々が、モデルを公開し、内外に広く批判を仰ぎ、改善すべき点を修正するという迂遠とも言えるモデル改定作業を続ける所以は、まさにそこにある。

## 参考文献

堀雅博、田遙智之、山根誠、井原剛志（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.

堀雅博、鈴木晋、萱園理（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.

増淵勝彦（1986）「Federal Reserve Board で行われている確率的分析について」、経済企画庁経済研究所資料「米国連邦準備制度理事会のMPSモデルについて」、経済研究所世界経済モデルグループ。

Brown, Bryan W. and Roberto S. Mariano (1984) “Residual-Based Procedures for Prediction and Estimation in a Nonlinear Simultaneous System,” Econometrica 52(2), pp. 321-343.

Fair, Ray C. (1994) Testing Macroeconometric Models, Cambridge, MA: Harvard University Press.

___. (1984) Specification, Estimation, and Analysis of Macroeconometric Models, Cambridge, MA: Harvard University Press.

Mariano, Roberto S. and Bryan W. Brown (1983) “Asymptotic Behavior of Predictors in a Nonlinear Simultaneous System,” International Economic Review 24(3), pp. 523-536.

McCarthy, Michael D. (1972) "Some Notes on the Generation of Pseudo-Structural Errors for Use in
Stochastic Simulation Studies,” in Hickman Bert G. eds. Econometric Models of Cyclical Behavior, NBER Conference on Research in Income and Wealth, Columbia University Press, pp. 185-191.

Poole, William (1970) “Optimal Choice of Monetary Policy Instruments in a Simple Stochastic Macro Model,” Quarterly Journal of Economics, 84, 197-216.

Romer, David (1996) Advanced Macroeconomics, The McGraw-Hill Companies, Inc.

Shiller, Robert J. (1987) “Ultimate Sources of Aggregate Variability,” American Economic Review, 77, 87-92.

Sims, Christopher (1980) “Macroeconomics and Reality,” Econometrica, 48,1-48.
## 平成28年度厚生労働省予算案（一般会計）の全体像

(27年度予算額)	(28年度予算案)	(対27年度増額)
29兆9,146億円	30兆3,110億円	(+3,963億円)

## 一 般会计

(单位:億円)

区 分	平成27年度予算額(A)	平成28年度予算案(B)	増△減額(C)(B)-(A))	増△減率(C)/(A)
一般会計	299,146	303,110	3,963	1.3%
社会保障関係費	294,505	298,631	4,126	1.4%
その他の経費	4,641	4,478	△163	△3.5%

（注1）平成27年度予算額は当初予算額である。

（注2）平成27年度から保育所運営費等（平成27年度予算 1 兆8,126億円）が内閣府へ移管されている。

（注3）計数は、それぞれ四捨五入によっているので、端数において合計と合致しないものがある。

【参考】

社会保障関係費
(政府全体)	3 15, 3 26	3 19, 7 38	4, 4 12
[4, 9 97]	1. 4%

（注4）平成27年度予算額には、子育て世帯臨時特例給付金（587億円）が含まれており、平成28年度予算案に当該給付金を計上しないことに伴う影響額（△587億円）等を考慮しない場合、社会保障関係費の増△減額は4,997億円となる。

[計数整理の結果、異動を生ずることがある。]

## 平成28年度 厚生労働省予算案（一般会計） 社会保障関係費の内訳

## 【平成27年度予算額と平成28年度予算案の社会保障関係費の比較】

(单位: 億円)

平成27年度
予算額
(A)	平成28年度
予算案
(B)	増△減額
(C)
((B)-(A))	増△減率
(C)/(A)
社会保障
関係費	294,505	298,631	4,126	1.4%
年金	110,527	112,498	1,971	1.8%
医療	114,901	115,438	538	0.5%
介護	28,294	29,323	1,030	3.6%
福祉等	39,105	39,667	563	1.4%
雇用	1,679	1,704	25	1.5%

[計数整理の結果、異動を生ずることがある。]

【平成28年度予算案の社会保障関係費の内訳】

（注1）平成27年度予算額は当初予算額である。

（注2）平成27年度から保育所運営費等（平成27年度予算 1 兆8,126億円）が内閣府へ移管されている。

（注3）計数は、それぞれ四捨五入によっているので、端数において合計と合致しないものがある。
平成26年7月15日改定

平成26年4月15日

特定個人情報保護委員會

平成26年度特定個人情報保護委員会行政事業レビュー行動計画（改定案）

## I 基本的な考え方

特定個人情報保護委員会（以下「委員会」という。）は、「行政事業レビューの実施等について」（平成25年4月5日閣議決定）に基づき、本行動計画を策定する。

行政事業レビュー（以下「レビュー」という。）は、各府省自らが、自律的に、概算要求前の段階において、原則全ての事業について、予算が最終的にどこに渡り（支出先）、何に使われたのか（使途）といった実態を把握し、これを国民に明らかにした上で、外部の視点も活用しながら、過程を公開しつつ事業の内容や効果の点検を行い、その結果を予算の概算要求や執行等に反映させる取組である。

また、レビューは、行政の無駄の削減のみを目的とするものではなく、事業の効果的、効率的な実施を通じ賀の高い行政を実現するとともに、国の行政の透明性を高め、国民への説明責任を果たすために実施するものである。

以上を踏まえ、委員会において上記閣議決定等に定める手続によりレビューに係る取組を進めるほか、本行動計画によって定める取組体制及びスケジュール等により、平成26年度のレビューを実施する。

## Ⅱ レビューの取組体制

レビューは、以下の構成員によって構成する特定個人情報保護委員会行政事業レビュー推進チーム（以下「チーム」という。）が実施する。

統括責任者：事務局長

副統括責任者：総務課長

メンバー：企画官、調査官

その他、チームが必要と認めたときは、上記以外の者を参画させることができる。チームは、①行政事業レビューシート（以下「レビューシート」という。）の適切な記入及び厳格な自己点検の指導、②外部有識者の点検を受ける事業の選定及び外部有識者からの点検結果の聴取、③外部有識者による公開プロセスの対象となる事業の選定及び点検結果の聴取、④①から③を踏まえた事業の厳
しい点検及び点検結果のとりまとめ、⑤事業の改善状況の点検、⑥概算要求への反映状況の確認及びとりまとめ、を行う。

チームによる厳格な点検・指摘が確実に実施されるよう、総務課長は、事業実施担当、外部有識者等と調整を行い、レビューシートを厳格に点検するものとする。

## Ⅲ レビューの実施方法及びスケジュール 1 レビューシートの作成及び中間公表

## （１）事業単位の整理

チームは、4月下旬を目途に、前年度に委員会において計上した事業（事務的経費、人件費等は除く。）について、点検の対象となる事業の単位を整理する。

## （２）レビューシートの作成及び中間公表

① レビューの対象となる事業（以下「レビュー対象事業」という。）については、事業の単位ごとに内閣官房行政改革推進本部事務局（以下「事務局」という。）の示す様式に従ってレビューシートを作成する。

② レビューシートの作成に当たっては、国民に分かりやすい記載に努め、必要に応じて事業内容の理解に資する資料を適宜添付する。特に、成果目標及び成果実績並びに活動指標及び活動実績の記載に際しては、何らかの指標を設定することとし、定量的な指標設定が困難な旨だけを記載しないようにする。

③ レビューシートの作成に当たっては、特定個人情報保護委員会事務局総務課（以下「事務局総務課」という。）は、予算の支出先、使途といった実態や成果を踏まえ、事業の厳しい点検を行い、その点検結果をレビューシート（「事業所管部局による点検・改善欄」まで）に記載する。

④作成されたレビューシートは、7月上旬までに委員会ホームページ（以下「ホームページ」という。）において公表するものとする。

## （３）新規開始事業及び新規要求事業の取扱い

当該年度から開始された事業（以下「新規開始事業」という。）及び次年度概算要求において新規に要求する事業（以下「新規要求事業」という。）についても、国民に対する情報開示及びレビューによる点検結果の概算要求への反映状況の検証等に活用するため、レビューシートに事業の目的、概要、成果目標などの記入可能な事項を記入するものとする。新規開始事業のレビューシートについては、7月上旬までにホームページにおいて公表するものとする。
## 2 外部有識者及びチームによる事業の点検

## （１）外部有識者による点検

チームは、外部の視点を活用したレビューの実施が必要と判断した事業について、以下の外部有識者に対して7月を目途に点検を求める。

赤羽 貴 アンダーソン・毛利・友常法律事務所弁護士

大石 亜希子 千葉大学法政経学部教授

加藤 久和 明治大学政治経済学部教授

讃井 暢子 一般社団法人経団連事業サービス常務理事

野坂 雅一 読売新聞東京本社調査研究本部総務

藤原 まり子 博報堂生活総合研究所客員研究員

## （２）チームによる点検

チームは8月を目途に、レビュー対象事業、新規開始事業及び新規要求事業について点検を行い、点検結果を所見としてレビューシートの所定の欄に記入するものとする。

## Ⅳ 概算要求等への反映

委員会は、チームの所見を次年度予算の概算要求や予算執行に的確に反映させるものとする。チーム所見の概算要求等への反映状況について、レビューシートの所定の欄に記述するものとする。

## V 点検結果の公表

チームの所見等を記入した最終的なレビューシート及びチームの所見の概算要求への反映状況については、事務局が示す方法により、それぞれ次に掲げる期限までにホームページにおいて公表するものとする。

① レビュー対象事業及び新規開始事業のレビューシート：次年度予算概算要求の提出期限

② チームの所見の概算要求への反映状況：次年度予算概算要求の提出期限の１週間後

③ 新規要求事業のレビューシート：次年度予算概算要求の提出期限の2週間後

## V I その他

## 1 人事評価への反映

人事評価の実施に当たって、評価者等は、職員のレビューにおける取組や成果について、適切に評価に反映するものとする。
## 2 政策評価との連携

レビューの実施に当たっては、事業単位の整理や点検などにおいて、政策評価との関連性に留意しながら行うものとする。

## 3 計画の見直し

この計画は、進捗状況や他府省の取組を参考とし、必要に応じ、適時、所要の見直しを行うものとする。
付属資料

付表1 国際比較の基礎データ

$$

\begin{bmatrix}

\dot{W} : 製造業時間質率 ( 日本 : 時間当り定期給与変化率 , その他は \\

U : 失 業 率 & hourly rates : manufacturing )

\end{bmatrix}

$$

(1) 日 本

年次データ	四半期データ
Q1	Q2	Q3	Q4
$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U
58	3.58	2.07	3.06	1.87	4.08	2.06	3.35	2.15	3.83	2.18
59	3.91	2.20	3.43	2.35	4.25	2.23	3.44	2.17	4.51	2.03
60	4.76	1.60	3.44	1.71	3.76	1.65	6.18	1.57	5.68	1.48
61	11.89	1.43	7.07	1.42	11.63	1.46	12.99	1.42	15.88	1.42
62	12.58	1.28	16.85	1.29	12.91	1.27	11.65	1.26	8.89	1.31
63	10.40	1.26	10.03	1.38	10.20	1.22	10.25	1.22	11.10	1.21
64	12.02	1.16	10.55	1.21	11.09	1.14	12.81	1.17	13.65	1.12
65	10.94	1.23	12.41	1.11	12.32	1.26	10.11	1.26	8.94	1.30
66	10.15	1.31	9.91	1.35	9.15	1.31	10.50	1.27	11.05	1.29
67	11.70	1.25	10.29	1.32	11.93	1.25	11.85	1.16	12.75	1.27
68	13.66	1.17	13.96	1.25	12.62	1.17	12.53	1.19	13.64	1.07
69	15.65	1.13	16.06	1.12	15.55	1.22	15.93	1.12	16.06	1.06
70	18.12	1.16	16.35	1.06	17.52	1.12	19.36	1.20	19.27	1.27
71	16.43	1.24	17.81	1.17	16.63	1.22	15.56	1.23	15.73	1.34
72	16.23	1.39	15.89	1.42	15.93	1.39	15.90	1.43	17.22	1.35
73	20.14	1.26	17.21	1.27	19.82	1.36	21.76	1.27	21.76	1.14
74	30.58	1.39	23.89	1.33	32.56	1.25	33.53	1.40	32.03	1.58
75	19.28	1.38	32.54	1.75	17.99	1.50	13.79	1.91	12.78	2.08
76	9.33	2.00	8.99	2.04	9.49	2.05	9.26	2.01	9.56	1.91
77	8.81	2.02	8.93	1.97	9.34	2.02	8.80	2.05	8.16	2.02
78	5.84	2.24	7.34	2.19	5.97	2.26	5.38	2.29	4.69	2.21
79	5.35	2.08	4.88	2.09	5.37	2.08	5.70	2.12	5.43	2.05
80	7.15	2.02	6.36	1.90	6.93	1.98	7.59	2.05	7.71	2.16
81	-	2.21	6.54	2.16	7.00	2.33	6.59	2.17	-	-

(2) アメリカ

年次データ	四半期データ
Q1	Q2	Q3	Q4
$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U
61	2.39	8.69	1.18	6.80	2.36	7.00	2.50	6.77	3.51	6.20
62	3.10	5.57	3.94	5.63	3.46	5.53	2.58	5.57	2.40	5.53
63	2.79	5.64	2.39	5.77	2.51	5.73	3.21	5.50	3.04	5.57
64	2.99	5.16	3.02	5.47	2.56	5.20	3.52	5.00	2.55	4.97
65	3.26	4.51	3.06	4.90	3.17	4.67	2.88	4.37	3.92	4.10
66	3.95	3.79	3.49	3.87	3.97	3.83	4.19	3.77	4.15	3.70
67	4.05	3.84	4.12	3.83	3.95	3.83	3.90	3.80	4.23	3.90
68	6.42	3.56	5.76	3.73	6.29	3.57	6.57	3.53	7.07	3.40
69	6.09	3.49	6.12	3.40	5.92	3.43	6.39	3.57	5.95	3.57
70	5.23	4.98	5.56	4.17	5.58	4.73	5.49	5.17	4.29	5.87
71	6.13	5.95	6.28	5.90	6.29	5.90	5.59	6.03	6.37	5.97
72	7.17	5.58	6.57	5.77	6.76	5.63	7.16	5.60	8.20	5.33
73	6.98	4.85	6.97	4.93	6.77	4.90	7.20	4.80	6.98	4.77
74	8.27	5.58	6.27	5.07	7.50	5.13	9.14	5.60	10.18	6.53
75	9.10	8.46	10.85	5.20	9.96	8.87	8.23	8.50	7.36	8.27
76	8.06	7.67	7.66	7.73	7.74	7.50	8.42	7.70	8.41	7.77
77	8.77	7.02	8.50	7.50	8.99	7.13	8.72	6.87	8.87	6.60
78	8.74	6.00	8.86	6.27	8.49	5.97	8.54	5.93	9.06	5.83
79	8.51	5.80	9.04	5.83	8.92	5.67	8.46	5.77	7.63	5.93
80	8.62	7.15	7.42	6.23	7.94	7.33	8.88	7.53	10.24	7.50
81	9.84	7.60	10.62	7.33	10.94	7.40	9.88	7.23	7.93	8.43
(3) 西ドイツ

年次データ	四半期データ
Q1	Q2	Q3	Q4
$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U	$ \dot{W} $	U
61	8.48	0.81	9.95	0.88	8.68	0.81	7.75	0.82	7.54	0.74
62	10.98	0.68	12.26	0.65	12.48	0.67	10.30	0.65	8.87	0.74
63	6.38	0.79	5.42	0.95	6.82	0.67	6.79	0.81	6.47	0.74
64	6.92	0.78	6.79	0.77	5.86	0.78	6.32	0.80	8.70	0.75
65	7.10	0.66	6.93	0.72	6.53	0.64	8.18	0.63	6.74	0.64
66	7.53	0.80	6.43	0.61	8.76	0.63	6.86	0.77	6.08	1.18
67	5.11	2.27	6.45	1.81	5.42	2.60	4.54	2.54	4.03	2.15
68	4.43	1.42	1.83	1.71	4.35	1.60	5.80	1.30	5.76	1.07
69	6.52	0.80	6.44	1.04	4.93	0.74	4.91	0.70	9.80	0.74
70	12.27	0.66	9.59	0.73	10.93	0.81	13.17	0.68	15.39	0.63
71	13.67	0.89	17.28	0.75	15.54	0.84	14.07	0.93	7.77	1.03
72	8.38	1.13	7.58	1.06	9.03	1.18	8.13	1.16	8.47	1.12
73	9.77	1.28	9.08	1.10	9.42	1.14	10.28	1.25	10.30	1.62
74	11.94	2.69	11.39	1.99	12.08	2.34	11.96	2.80	12.31	3.62
75	9.07	4.78	11.12	3.97	9.17	4.94	8.31	5.29	7.69	4.93
76	5.59	4.58	5.42	4.67	5.69	4.67	5.67	4.55	5.56	4.43
77	7.53	4.55	7.94	4.37	7.57	4.62	7.40	4.65	7.23	4.55
78	4.53	4.31	4.31	4.47	4.20	4.37	4.82	4.24	4.78	4.16
79	5.29	3.78	6.51	4.18	5.78	3.71	4.43	3.65	4.45	3.57
80	5.94	3.88	3.22	3.17	6.34	3.91	7.15	4.15	7.04	4.29
81	5.54	5.64	6.93	4.15	5.05	5.59	5.11	6.27	5.08	6.55

(4) イギリス

年次データ	四 半 期 データ
Q1	Q2	Q3	Q4
W	U	W	U	W	U	W	U	W	U
62	2.96	-	-	-	-	-	-	-	-	-
63	3.03	2.50	3.86	3.50	3.32	2.40	2.07	2.10	2.88	2.00
64	4.85	1.65	4.43	2.00	4.90	1.60	5.59	1.50	4.46	1.50
65	3.73	1.42	3.30	1.40	3.24	1.40	3.93	1.50	4.44	1.40
66	4.71	1.47	4.73	1.30	5.20	1.30	4.68	1.50	4.24	1.80
67	3.91	2.32	3.51	2.20	2.78	2.30	4.50	2.40	4.86	2.40
68	7.55	2.42	8.07	2.40	8.60	2.50	6.30	2.40	7.23	2.40
69	5.45	2.40	5.46	2.40	5.18	2.40	5.54	2.40	5.64	2.40
70	9.96	2.55	7.02	2.50	9.19	2.50	11.04	2.60	12.61	2.60
71	12.47	3.40	13.68	2.90	13.51	3.30	11.76	3.60	10.92	3.80
72	13.69	3.72	10.88	4.00	11.19	3.80	15.90	3.70	16.76	3.40
73	12.96	2.62	13.45	3.00	13.77	2.70	12.41	2.50	12.23	2.30
74	17.12	2.60	13.66	2.50	14.44	2.50	18.27	2.60	22.10	2.80
75	29.88	3.92	26.39	3.10	34.01	3.60	29.56	4.20	29.54	4.80
76	20.33	5.32	29.78	5.10	21.23	5.30	18.02	5.40	12.30	5.50
77	4.72	5.70	6.81	5.50	4.05	5.60	3.97	5.80	4.05	5.90
78	18.18	5.65	4.60	5.80	21.01	5.70	22.06	5.60	25.06	5.50
79	15.34	5.37	25.59	5.60	10.41	5.40	10.90	5.20	14.45	5.30
80	17.20	6.82	18.12	5.70	18.59	6.20	18.25	7.00	13.83	8.40
81	-	-	10.61	9.50	9.79	10.40	9.33	10.90	-	-