Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
[Issues accompanying the centralization of populations, traffic, etc., and the incidence of settlement isolation]

○ The centralization of populations, traffic, etc.

The movement of populations from rural areas to urban areas during Japan’s period of high economic growth brought on the centralization of population, assets, and so on in primarily urban areas. Traffic is also concentrated in urban areas as a result of centralization of populations and so forth.

Status on the Centralization of Population in Urban Areas

Note: Figures for 2005 are from a summary tabulation table Source: Compiled from Ministry of Internal Affairs and

Communications, Kokusei Chousa (Population Census)

Notes: 1. Tokyo metropolitan transportation area:

the area within a 50km radius of Tokyo Station

Nagoya transportation area:

the area within a 40km radius of Nagoya Station

Kyoto-Osaka-Kobe transportation area:

the area within a 50km radius of Osaka Station

the area within a 50km radius of Osaka Station 2. From FY 2002 data

Sources: Compiled from Institution for Transport Policy Studies, Heisei 16 Nen Ban Toshi Koutsuu Nenpou (Annual Report on Urban Transportation 2004) for the three major metropolitan transportation areas, and from MLIT, Heisei 14 Nendo Ban Tetsudou Toukei Nenpou (Annual Statistical Report on Railway Transport FY2002) for the whole country

○ Increases in the vulnerability of urban areas to natural disasters

(1) The occurrence of fires during earthquakes, and other disasters in crowded city quarters

Crowded city quarters are at high risk for damage such as the collapse of houses during earthquakes as well as multiple simultaneous outbreaks of fires or large-scale fire propagation due to factors like decrepit wooden buildings packed densely into small plots of land, numerous small streets, and the scarcity of parks and other open spaces.
## (2) The spread of damage due to landside water

With the formation of cities comes the covering of the ground surface in many areas with concrete, asphalt, and so on, interfering with the permeation of rainwater into the underground. Therefore when a large amount of rain falls in a short time span it flows into the sewage lines and other drainage systems all at once and does not get eliminated into the rivers. In this way, poor drainage system often cause extensive damage to urban areas with commensurate heavy financial costs.

Changes in the Amount of Rainwater Flowing into Sewage Lines in Tokyo

Source: Tokyo metropolis data

## (3) Flooding of underground facilities

As intensive use of land in urban areas continues, installation of underground shopping malls, cellars, and so on is increasing. There is a risk in underground facilities like these that they will be penetrated by water in a short time span and inundated as a result of torrential rains and flooding, possibly exposing not only property but also human lives to risk due to failure to escape, entrapment, and so on.

## (4) Damage relating to tall buildings

As intensive use of land in urban areas continues, tall buildings are increasing in number. This increase is bringing damage relating to tall buildings, like the case where an earthquake with epicenter off the western coast of Fukuoka Prefecture in March, 2005 caused the windows of an office building to break, scattering glass on the road below, and the case where people were trapped for an extended period of time when an earthquake with epicenter in the northwestern part of Chiba Prefecture in July of the same year caused a disruption in elevator operation.

## (5) The possibility of large-scale damage

In relation to the vulnerabilities mentioned earlier, in urban areas where population, assets, traffic, and so forth are densely concentrated, natural disasters like earthquakes can bring serious devastation, with anticipated vast numbers of people having difficulty returning to their homes.

In terms of flood damage as well, when comparing the monetary damage per unit area in 15 major cities with that of all other areas we that in major cities where assets are centralized the damage is significantly higher than in other areas.

Comparison of the Density of Flood Damage to General Property in 15 Major Cities with that of Other Areas

Notes: 1. Density of flood damage to general property refers to the monetary damage to general property divided by the flooding area of residential zones, etc.

2. 10-year average from 1994 to 2003

3. Includes damage from business suspension and loss. Value is the 1995 value.

4. 15 major cities: the Tokyo wards and 14 government-designated cities; Other areas: all other areas of Japan

Source: MLIT
図7 α₁, α₂の変化を前提とした場合の理論値と観測値

図8 α₁, α₂を一定とした場合の理論値と観測値

## 第 5 章 為替レート合理的予想分析 - FLEX モデル -

## 1 FLEX モデルの考え方

世界経済モデルでは従来，為替レート内生化のために FLEX モデルを使ってきた。われわれはこの FLEX モデルの日本経済モデル国際収支セクターにおける為替レート予想の部分に，Fair = Taylor 法を適用することにした。まず本節では FLEX モデルの概略を説明しよう。

外国為替市場が均衡するには，事前の意味での資本の純流出額と経常収支黒字額が一致する必要がある。変動レート制の下ではこの需給均衡を成立させるように為替レートが決まるだろう。

議綸を単純にするため，日本をめぐる国際貸借は円またはドル建で行われているものとする。また通貨当局による外国為替市場への介入はないものとしよう。居住者のドル建資産に対する需要関数を $ F(\cdot) $ （ドル単位），非居住者の円建資産に対する需要関数を $ F^{*}(\cdot) $ （ドル単位），経常収支関数を $ B(\cdot) $ （ドル単位），t 期の邦貨建円・ドル為替レートを $ FXS_{t} $ ，t 期に人々がもつ来期の為替レート予想を $ FXSE_{t} $ ，とすれば，外為市場均衡条件は，

$$ \begin{aligned}&(1.1)F(\frac{FXSE_{t}-FXS_{t}}{FXS_{t}},\ldots\ldots)-F_{t\cdot1}\\&\quad-\{\ F^{*}(\frac{FXSE_{t}-FXS_{t}}{FXS_{t}},\ldots\ldots)\end{aligned} $$
$$ -\frac{FXS_{t-1}}{FXS_{t}}\ F_{t-1}^{*}\ \}=\boldsymbol{B}\left(FXS_{t},\ \ldots\ldots\right) $$

とあらわすことができる。

ただし，各関数内の……は外為市場の部分均衡分析を行うにあたり外生変数とみなす，日・米金利，日本と外国の総資産残高，内外の生産水準等をあらわす。また $ F_{t-1} $ ， $ F_{t-1}^{*} $ はそれぞれ前期の $ F(\cdot) $ ， $ F^{*}(\cdot) $ の実績値である。

(1.1) 式において，たとえば左辺の $ F^{*}(\cdot) $ - $ (FXS_{t-1} \cdot F_{t-1}^{*} / FXS_{t}) $ という項は，非居住者が投資家として外為市場で売却するドルをあらわす。t-1 期に非居住者が保有した円建資産残高￥ $ FXS_{t-1} \cdot F_{t-1}^{*} $ を今期の為替レートを使ってドル換算した $ \FXS_{t-1} \cdot F_{t-1}^{*} / FXS_{t} $ と，非居住者が今期保有しようと意図する円建資産額 $ \F^{*}(\cdot) $ の差だけ，投資家としての非居住者は，外為市場でドルを売却し，円を購入するはずだからである。

外生変数与件の下で，関数 $ F(\cdot) $ ， $ F^{*}(\cdot) $ ， $ B(\cdot) $ の構造と内外投資家の為替レート予想 $ FXSE_{t} $ がわかれば（1.1）式を使って為替レートの理論値 FXS，を算出することができる。これが FLEX モデルにおける為替レート内生化の方法である。

さて，FLEX モデルにおいては資産需要関数 $ F(\cdot) $ ， $ F^{*}(\cdot) $ を推定するにあたっても，また為替レート理論値を算出するにあたっても，為替レート予想 $ FXSE_{t} $ データが必要である。

現在の世界経済モデルにおいては，為替レート予想のデータは次のようにして作っている。まず為替レート予想形成式，回帰的予想として次のように定式化する。

$$ \begin{aligned}&LOG\left(\ FXSE_{t}\left/FXS_{t}\right)\right)=c_{0}+c_{1}\cdot LOG\\ &\left(\ FXS_{t}\left/FXS_{t-1}\right)\right)+\ldots\ldots\\ \end{aligned} $$

ここで……は為替レート予想を形成するにあたり投資家が参考にすると思われる様々なデータの線形結合である。

（1.2）の $ FXSE_{t} $ のデータとしては事後値 $ FXS_{t+1} $ を使う。

世界経済モデル1984年2月 Version では(1.2)式の推定結果として

$$ \begin{aligned}(1.3)Ordinary Least Squares\\LOG(FXSE/FXS)&=0.88388+0.27921*(LOG(FXS/FXS-1))-0.70531*(DEL(BPXG\\&(2.367)\quad(2.5792)\quad(2.4819)\\+BPXS,1)/(BPXG+BPMG))+0.52087*(DEL(BPMG+BPMS,1)/(BPXG\\&(2.6562)\\+BPMG))+0.20265*(LOG((1.0D0+RSEC/400.0D0)/JA\_PGNP*US\_PGNP/\\&(2.3447)\ $ 1.0D0+RLUS/400.0D0)))+0.086832*(D\quad743)-0.079526*(D\quad773)-0.15808\\&(2.3912)\quad(2.2588)\quad(4.4766)\\**(D801)-0.085091*(D813)+0.086523*(D814)-0.20494*(D823)\ $ 2.3129)\quad&(2.2663)\quad(5.2779)\\R2C&=0.66880\quad SE=0.034009\quad DW=2.0945\quad(1973.1-1982.3)\end{aligned} $$

たとえば D743 は 1974 年 Q3 のみを 1 とするダミー変数である。D773, D801 等も同様

が採用されている。次にこの回帰式右辺に実績値を代入することで得られる $ FXSE_{t} $ の理論値（推計値）を，為替レート予想のデータとみなしている。

これに対してわれわれは，投資家は合理的であり為替レート予想 $ FXSE_{t} $ は，為替レート決定の部分均衡モデル（1.1）式と整合的に形成されるものと考え，Fair = Taylor 法を使って為替レート予想データの問題を処理したわけである。

なお,以上説明した FLEX モデルの外為市場均衡条件(1.1)式と深尾モデルの均衡条件には大きな違いはない。事後的には経常黒字が対
外純資産の純増に等しいという恒等関係，つまり任意の $ τ $ につき事後的には

$$ \left(1.4\right)F_{\tau}-F_{\tau_{-1}}-\left\{F_{\tau}^{*}-\frac{F X S_{\tau-1}}{F X S_{\tau}}F_{\tau-1}^{*}\right\}\equiv B_{\tau} $$

が成り立つことを使い，また資本利得，損失の問題を無視すれば，（1.1）式から第4章（1.6）式を導出するのは容易である。両モデルの違いは，天野（1983）でも指摘されたよりに，推定方法にある。

深尾モデルが均衡条件をかなり強い単純化の仮定をおいて，為替レートについて解き，為替レートを被説明変数とした誘導形を推定しているのに対し，FLEX モデルは，各資産需要関数と経常収支関数をまず推定しておき均衡条件は為替レートを算出する最終段階で使うのである。

為替レートについての誘導形を直接推定するという方法は，深尾モデルの他にも，ポートフォリオ・バランスアプローチによる実証分析の多くで採用されている。たとえばHooper and Morton(1982), Frankel(1979), 等である。

### 2. 実証結果とインプリケイション

### 2.1 Fair=Taylor 法による推定手順

フェアーの方法による FLEX モデル推定作業の概略は次のとおりである。

(1) 通常の最小2乗法で，(1.1)式の経常収支関数 $ B(\cdot) $ の部分を推定する。

(2)(1.1)式の為替レート予想 $ FXSE_{t} $ のデータとして,為替レート実績値 $ FXS_{t+1} $ または世界経済モデルと同様に簡単な回帰式にもとづく $ t+1 $ 期の為替レート予想理論値 $ ^{(注1)} $ 〔以後 $ FXSEO_{t} $ とあらわす〕を使って,対外・対内資産需要関数 $ [F(\cdot), F^{*}(\cdot)] $ の部分を暫定的に推定する。この資産需要関数の推定結果と $ FXSEO_{t} $ を作業(3)のフェアーのシミュレーションの初期値とする。

（3）1973年Q1～1983年Q4の期間につき，Fair = Taylor 法でシミュレーションを行なう。始期が1973年Q1であるのは変動レート制移行が1973年2月であるためであり，終期が1983年Q4であるのは，われわれの研究開始時点で確報が出たデータは1983年Q4までであったためである。ただしk=19とした。1973年Q1～1983年Q4の期間についてk=19としてシミュレーションを行なうには，FLEXモデル均衡条件（1.1）式ではh=1だから，外生変数のデータが1988年Q4（1983年Q4プラス20期）まで必要である $ ^{注2} $ 。また為替レート予想の初期値については1989年Q1に成立する為替レートについての予想〔我々の時系列表示法ではt=1988年Q4の $ FXSE_{t} $ 〕までのデータが必要である。

外生変数は,1985年Q2までは実績値を使い $ ^{注3} $ ，それ以後は各データについてARモ

(注1) $ FXSEO_{t} $ は次に示す回帰式にもとづく $ t+1 $ 期の為替レートの理論値である。
(2.1) $ LOG(FXS. + 1 / FXS) = 0.057597 + 0.17459*(LOG(FXS / FXS. - 1)) $
(0.8823) (1.1943)
- 0.016167*((US_PGNP*FXS/PGNP)) - 0.76018*(DEL(BPXG+BPXS, 1)/(BPXG(0.88891)) (2.1295)
+ BPMG) + 0.57804*(DEL(BPMG+BPMS, 1)/(BPXG+BPXG)) - 0.42603
(2.1729) (0.46515)
*(DEL(LOG(1+RSEC/400) - LOG(1+RLUS/400) - (PGNP/PGNP. - 1 - US_PGNP/US_PGNP. - 1))
R 2C=0.11430 SE=0.047498 DW=1.8651 (1973.1 - 1983.4)
〔ただし，DEL(u t)は前期差むu t - u t - 1をあらわす。〕

（注2）厳密には1983年Q4までの各期において投資家が予想する20期先までの外生変数値予想。われわれは投資家の外生変数予想につき完全予見を仮定したため，外生変数データと
デルを使って予測値を作成した。為替レート予想データとしては，1983年Q4までは，回帰式（2.1）の理論値，1984年Q1～Q4は実績値の1期リードを使い，それ以後はARモデルを使って予測値を作成した。

このシミュレーションにより，合理的予想下での為替レート理論値 $ FXSR_{t} $ と t-1 期までの情報 $ ^{(注)} $ にもとづく $ t+1 $ 期の為替レート予想値 $ FXSER_{t} $ が算出される。

(4) 合理的予想下での為替レート予想値 $ FXS-ER_{t} $ を $ FXSE_{t} $ のデータとして使って，各資産需要関数を再推定する。

(5) 作業 (3), (4) を繰返し行ない, 繰返しの度に今回推定した係数と前回推定した係数を比較する。係数が安定しその変化率が十分に小さくなれば, 繰返しをうち切る。最終回のシミュレーションで算出された FXSR と FXSER は, 最終回で推定された資産需要関数の係数とコンシステントである。以上が作業の手順である。

なお, 作業(4)では, 為替レート予想 $ FXSE_{t} $ のみに合理的予想の理論値 $ FXSER_{t} $ のデータを使って再推定を行なう方法と, 為替レート予想変化率 $ \left(FXSE_{t}-FXS_{t}\right)/FXS_{t} $ 全体について, 合理的予想の理論値 $ \left(FXSER_{t}-FXSR_{t}\right)/FXSR_{t} $ のデータを使って再推定を行う方法と, 二つを試みた。しかし前者の方法では (3)(4) の繰返し計算は発散してしまったため, 結局我々は為替レート予想変化率全体について合理的予想の理論値データを使う後者の方法を採用した。前者の方法で発散する理由は, 次のように考えられよう。

推定期間の中には，FLEX モデルで為替レートの動きをうまく説明できないような時期がどうしてもいくつか残る。この時期については実績値 FXS とモデルから算出される予想値 FXSER および理論値 FXSR の間にはかなりのズレが生じる。このため為替レート予想 FXSER の部分だけを合理的予想 FXSER で置き換えると，為替レート予想変化率 $ (FXSER_{t}-FXS_{t}) $ / $ FXS_{t} $ のデータは上期の時期については，非常に大きなフレを示すことになる。このデータを使って作業（4）で推定される資産需要関数は，フレの影響を受けて現実の構造から乖離する。繰返し計算により，このような乖離が累積していくため，結局発散するのである。先にも述べたように我々は，為替レート予想変化率全体のデータとして，理論値を使う方法によって，繰返し計算を収束させることに成功したが，この時の FXSER と FXSR のデータについて， $ (FXSER_{t}-FXS_{t}) $ / $ FXS_{t} $ と $ (FXSER_{t}-FXSR_{t}) $ / $ FXSR_{t} $ を比較してもやはり〔図 5-1〕，データ $ (FXSER_{t}-FXS_{t}) $ / $ FXS_{t} $ には非常に大きなフレを示す時期があることがわかる。

以下では，フェアーの実証分析の過程と結果を，経常収支関数，資産需要関数，フェアーの方法により算出された合理的予想下の為替レート理論値 FXSR および為替レート予想値 FXSER の順に報告しよう。

### 2.2 経常収支関数の推定

本章のテーマは，為替レート予想にフェアーの方法を適用すると，従来の実証分析とどのように違った結果が得られるかにある。この違いを際立たせるため，通常為替レート予想があまり影響を与えないと思われる経常取引については，従来のFLEXモデルに比較的近く，また単純で標準的な定式化を行なうよう努めた。

基本方針は次のとおりである。

（１）海外との経常取引を，輸出，輸入，貿易外収支（受取），貿易外収支（支払），移転収支（受取－支払）の５つに分け，移転収支のみは外生扱いとする。輸出・入は，原燃料，製品等と財の種類で細分化せず，それぞれ一括して扱う。
図 5 - 1

（２）輸出・入については，内外それぞれの生産者が輸出価格を設定し，この価格の下で実質輸入需要が決まるという，ケインジアンタイプの定式化を行なう。またわが国は小国と考え，ドルベースの輸入物価は与件とする。

(3) J カーブ効果と関連してよく知られている，相対価格の変化に対して輸出・入量が徐々に調整していくという問題は，コイックラグによりモデル化する。

（４）ダミー変数はできるだけ使わない。ダミー変数を合理的予想モデルで使うと，ダミー変数に対応する経済変化がいつから予想されていたかというむずかしい問題について判断する必要が生じるためである。

(5) 輸出・入額等名目のデータは国際収支統計（ドルベース）を使った。輸出・入デフレーターには，世界経済モデルのデータベースから借用できる SNA ベースの貨輸出・入デフレーターを使った。

(6) 推定期間は，フェアーの方法によりシミュレーションを行なう期間と同じ 1973 年 Q1～1983 年 Q4 推定は通常の最小 2 乗法で行った。

この方針の下で推定を行ったところ，表5-1の結果を得た。

推定された係数の符号はすべて先験的な知識と一致しており，また係数の有意性も高い。なお，貿易外収支（支払）の説明変数に民間部門消費支出CNFを入れたのは，海外旅行支出の動向をCNFでとらえようとしたためである。

係数の推定値のうちわれわれの分析にとって特に重要な意味をもつのは，輸出・入の価格弾力性等，為替レート変化により経常収支がどのような影響を受けるかを規定する部分である。

円安が長期的には経常収支黒字をもたらすという通常のメカニズムが十分働くとすれば，このメカニズムは合理的予想モデルにおいては，為替レート理論値の発散を防ぐ役割を果たすからである。たとえば当期の為替レートがひどく円安であるとしよう。この時前記メカニズムの下では将来大幅な経常黒字が予想されることになる。これは将来円高をもたらすだろう。合理的予想のもとでは将来円高になるとの予想は現在の投資家の行動に影響し，現在の市場に織り込まれる。従ってフェアーの方法によるシミュレーションでは，当期の為替レートがひどく円安であるような為替レートの経路は，そもそも解として算出されないであろう。

表 5 - 1 の推定結果においては，輸出の価格弾力性（長期）は 1.64 ，輸入の価格弾力性（長期）は 0.33 と，標準的で十分に大きな値になっている。また為替レート外生として表 5 - 1 の経常収支モデルを使ってシミュレーションを試みても，確かに円安は長期的には経常収支黒字
実質輸出

$$ \begin{aligned}(2.2)\quad LOG(BPXG*FXS/PXG)&=-3.6471+0.83757*(LOG((BPXG.-1*FXS.-1/PXG.-1)))\\&\quad(1.909)\quad(14.976)\\&\quad+0.28901*(LOG(TL_{-}TW\& $ )-0.26585*(LOG((PXG/\\&\quad(1.6592)\quad(2.2471)\\&PWMU/FXS)))\\&\quad R2C=0.97672\quad SE=0.048670\quad DW=2.0288\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

実質輸入

$$ \begin{aligned}(2.3)\quad LOG(BPMG*FXS/PXG)&=2.3916+0.63654*(LOG((BPXG.-1*FXS.-1/PXG.-1)))\\&(2.460)\quad(5.8353)\\&+0.41243*(LOG((O))-0.11835*(LOG(PMG/PGNP))\\&(3.6941)\quad(2.3967)\\&R2C=0.82926\quad SE=0.052234\quad DW=1.9181\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

財貨輸出デフレーター（円）

$$ \begin{array}{r l}{\left(2.4\right)\quad L O G(P X G)=}&{-0.0064267+0.64015*(L O G(P X G.-1))+0.18022*(L O G(P I I P))}\\ {}&{(0.02276)\quad(7.0004)\quad(2.6411)}\\ {}&{+0.14623*(L O G(F X S))}\\ {}&{(3.1293)}\\ {}&{R2C=0.92274\quad S E=0.026787\quad D W=0.55642\quad(1973.1-1983.4)}\end{array} $$

財貨輸入デフレーター（円）

$$ \begin{aligned}\left(\begin{array}{l}2.5\end{array}\right)\ &LOG(PMG)=-4.9831+0.93212*(LOG\left(PMGBP*FXS\right))\\&(24.73)\quad(47.953)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.98164\quad SE=0.041126\quad DW=1.1838\quad(1973.1-1983.4) $$

貿易外収支（受取）（名目・ドル）

$$ \begin{aligned}\left(2.6\right)LOG(BPXS)=&-0.35493+0.49817*(LOG(BPXG))+0.044111*(LOG(REUD*SUM(KSBA\\&\quad(1.100)\quad(8.3158)\quad(1.8988)\\&+GFX,1,3)/3.0D0))+0.30927*(LOG(RLUS*SUM(KLPA,1,3)/3.0D0))\\&\quad(7.7262)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.99093\quad SE=0.050060\quad DW=1.2704\quad(1973.1-1983.4) $$

貿易外収支（支払）（名目・ドル）

$$ \begin{aligned}(2.7)\quad&LOG(BPMS)=-0.50213+0.57172*(LOG(BPMG))\\&\quad(1.921)\quad(8.7628)\\&+0.18026*(LOG((REUD*SUM(KSNN+KSBL,1,3)\\&\quad(6.8953)\\&+RLUS*SUM(KLPL,1,3))/3.0D0))+0.18457*(LOG(CNF*PC/FXS))\\&\quad(3.8122)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.98929\quad SE=0.050470\quad DW=0.75349\quad(1973.1-1983.4) $$

をもたらす性質をもっていた。

### 2.3 資産需要関数の推定

本来，外国為替市場均衡条件（1.1）式における資産需要関数を推定するためには，円，ドル等通貨別の国際貸借データが利用できることが望ましい。

しかしわが国においてこのようなデータは，一部の国際貸借を除き利用できない。このためFLEXモデルでは，国際収支統計と対外資産負債残高表のデータを使っている。たとえばわが国の対外長期資産残高には，ドル建資産だけでなく，円建およびその他通貨建の金融資産が含まれているが，この違いを無視して，居住者のドル建長期資産需要のデータとして利用するわけである $ ^{注} $ 。

われわれは，世界経済モデルと同様に，国際貸借のうち，長期と短期，また短期のうちでも非金融機関によるものと金融機関によるものとは意思決定の性質が異なると考え，対外資産・（注）国際貸借の契約通貨の違いが資産需要関数推

定においてどのような困難を引き起こすかは，

本章末の補論で述べる。
表 5 - 2 对外資產負債残高表

(単位：百万ドル)

資産	60年末	分類	負債	60年末	分類
1.長期資産	301,297	KLPA	1.長期資産	122,328	KLPL
(1)民間部門	264,458	(1)民間部門	91,776
直接投資	43,974	直接投資	4,743
輸出延払	23,603	輸出延払	131
借款	46,870	借款	1,211
証券投資	145,748	証券投資	84,847
その他	4,263	その他	844
(2)政府部門	36,839	(2)政府部門	30,552
輸出延払	1,062	輸出延払	84
借款	23,293	借款	30,468
その他	12,484	その他	0
2.短期資産	136,404	2.短期資産	185,552
(1)民間部門	108,753	(1)民間部門	176,985	KSBL
金融勘定	99,719	KSBA	金融勘定	160,984
その他	9,034	KSNN(マイナス)	その他	16,001	KSNN
(2)政府部門	27,651	外生	(2)政府部門	8,567	外生
金融勘定	27,650	金融勘定	4,557
その他	1	その他	4,010
3.資産合計	437,701	3.負債合計	307,880
民間部門純資産	104,450
政府部門純資産	25,371
純資産合計	129,821

（備考）昭和60年末データは大蔵省『財政金融統計月報負債データを表5-2のように6つに分けて分析することにした。

对外長期資産残高 $ ^{注} $ （KLPA）

居住者のドル建資産需要とみなす

対外長期負債残高（KLPL）

非居住者の邦貨建資産需要とみなす非金融民間部門対外短期純負債残高(KSNN)

居住者のドル建負債供給とみなす

為銀部門対外短期負債残高（KSBL）

為銀のドル建負債供給とみなす

為銀部門対外短期資産残高（KSBA）

（注）対外長期資産・負債について民間部門と公的部門を区別したデータは四半期ベースではフローストックともに公表されていない。このため民間と公的部門をあわせたデータを使って資産需要関数を推定するほかなかった。

国際収支特集』1986年6月より。

為銀のドル建資産需要とみなす

公的部門の短期の国際貸借は外生扱いとした。

関数を推定したい15つの残高のうち，

KLPA, KLPL, KSNN については，データは

暦年末の値のみが対外資産・負債残高表として

発表されている $ ^{注} $ 。もともとこの残高表のデータ

のうちかなりの部分は前年末の残高データ

に国際収支表の対応するフローデータの当年

中の値を加え，それに債券価格や為替レート変

動等に起因する一年間の評価調整額を加味す

ることにより作成されている値である。

そこでわれわれは，暦年末残高データに四半（注）為銀部門対外短期資産・負債については残高データが四半期毎に発表されている。また国際収支統計フローデータは残高データの対前期比増減と一致している。
期分毎に国際収支表フローデータを加え，さらに公表された一年間の評価調整額を一定の方法 $ ^{注1} $ で各期に割り振った額を加えることにより，残高の四半期系列を作成した。

従って FLEX モデルにおける t 期の外為市場均衡条件（1.1）式は，厳密には推定された 5 つの資産需要（供給）関数を $ KLP( \cdot ), KLPL( \cdot ), KSNN( \cdot ), KSBL( \cdot ), KSBA( \cdot ) $ ，また KLPA, KLPL, KSNN の評価調整額（年率）をそれぞれ VLA, VLL, VSNN, 経常収支関数を $ B( \cdot )^{(注2)} $ とあらわせば，次式のようになる。

$$ \begin{aligned}(2.8)\quad\{4*&\left\{KLPA(\cdot)-KLP_{t-1}\right\}-VLA_{t}\}\\&-\left\{4*\left\{KLPL(\cdot)-KLPL_{t-1}\right\}\right.\\&\left.-VLL_{t}\right\}-\left\{4*\left\{KSNN(\cdot)\right.\right.\\&\left.-KSNN_{t-1}\right\}-VSNN_{t}\}\\&+4*\left\{KSBA(\cdot)-KSBA_{t-1}\right\}\\&-4*\left\{KSBL(\cdot)-KSBL_{t-1}\right\}\\&+BPO_{t}=B(\cdot)+BPEO\end{aligned} $$

（注1）前年末 t = 0 期の残高を $ K_{0} $ ，当年末の残高を $ K_{4} $ ，フローデータを $ F_{t} $ であらわす。

キャピタルゲイン・ロスは前期末のストックのα割合だけ生じるものとし，またαは各暦年毎に一定であるものとする。

この時 i=1,2,3,4 につき

$ K_{i}=K_{i-1}+F_{i}+\alpha K_{i-1} $

前期末残高 当期フロー 当期評価調整額

が成り立つ。この四本の方程式を使って $ K_{1} $ ， $ K_{2} $ ， $ K_{3} $ ，αを決めることができる。こうして得た残高の四半期データに季節調整を行って最終的な残高データ $ \tilde{K}_{i} $ を算出した。KLPA，KLPL，KSNNはこうして作成してある。

また評価調整額四半期データ $ \tilde{V}_{i} $ (年率)は $ \tilde{V}_{i}=4*(\tilde{K}_{i}-\tilde{K}_{t-1})-F_{i} $

により算出される。KLPA，KLPL，KSNNの評価調整額 VLA，VLL，VSLL はこうして作成した。

(注2) 経常収支関数 $ B(\cdot) $ は，(2.2)，(2.4) 式から導出される名目（ドル）輸出関数を $ BPXG(\cdot) $ (2.3)，(2.5) 式から導出される名目（ドル）輸入関数を $ BPMG(\cdot) $ とする時

$ B(\cdot) = BPXG(\cdot) + BPXS(\cdot) - BPMG(\cdot) $

- BPMS( $ \cdot $ ) + BPTA - BPTE

と表わすことができる。

ただし $ BPO_{t} $ は通貨当局の介入等わが国公的部門による短期の資本移動をあらわし〔公的決済収支と呼ぶ〕また BPEO は誤差脱漏をあらわす。両変数は外生扱いしている。

われわれの FLEX モデルでは t 期の為替レートは（2.8）式の解として算出されている。

さて，5つの資産需要（供給）関数の推定にあたって，次の基本方針をたてた。

(1) 説明変数として為替レートの予想変化率をできるだけ入れる。

(2) 資本移動における構造変化を生み出したと考えられる新外為法の施行時（1980年12月）を除き，ダミー変数はできるだけ避ける。

(3) 資産保有の部分調整の問題はコイックラグでモデル化する。

(4) 被説明変数は資産残高を投資家の総資産額で割った値とする。資産額は世界経済モデルと同じで，次のとおりとする。

資産需要（供給）：投資家の総資産額

KLPA：民間法人企業貯蓄と個人貯蓄の累積和（NW）。つまり民間の実物資本と金融資産の総和のうちどれだけがKLPAで保有されるか，その比率の意思決定を推定する。

KLPL：米国のNW

KSNN：わが国経常黒字と政府赤字の累積和，つまり民間の貯蓄・投資差額の累積和（FNW）。金融資産間の代替のみを分析の対象としていることになる。

KSBL：FNW

KSBA：FNW

(5) 関数は対数線形で定式化し，通常の最小2乗法で推定する。

以上の方針の下で資産需要（供給）関数の推定を行った。為替レート予想 $ FXSE_{t} $ のデータとしては，当初為替レート実績値 $ FXS_{t+1} $ を使っていたがうまくいかず，結局回帰式（2.1）の理論値 $ FXSEO_{t} $ を使って，フェアーの方法開始時の関数型と係数の大きさを決めた。この推定結果は表5-3のとおりである。次に2.1節でも述べたようにフェアーの方法を使いシミュ
表 5-3 フェアーの方法開始時の初期値（為替レート予想データに（2.1）

$$ 式の理論値 \ FXSEO\ を使った推定結果 ) $$

$$ \begin{aligned}\left(2.9\right)LOG(KLP A*FXS/NW)&=0.11564+0.99895*(LOG(KLP A.-1/NW.\ -1*FXS.\ -1))\\&\quad(0.1964)\quad(18.217)\\&\quad-0.011272*(LOG(NW/PGNP))+1.7064*(LOG(RLUS/400.0D0\\&\quad(0.11852)\quad(5.0019)\\&\quad+1.0D0)+LOG(FXSEO/FXS)\ -LOG(RSEC/400.0D0+1.0D0))\end{aligned} $$

$$ R2C=0.97280\quad SE=0.048166\quad DW=1.8324\quad(1973.1-1983.4) $$

$$ \begin{aligned}(2.10)\quad LOG(KLPL/US_{NW})&=0.73175+0.73448*(LOG(KLPL.-1/US_{NW.-1}))\\&(4.725)\quad(11.021)\\&+0.25723*(LOG(SBG/GNPV))+0.37059*(LOG(RSEC/400.0D0\\&(5.0354)\quad(1.3980)\\&+1.0D0)-LOG(FXSEO/FXS)-LOG(RLUS/400.0D0+1.0D0))\\&+0.079066*(DTR804)\\&(2.6462)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.99147\quad SE=0.040435\quad DW=1.4529\quad(1973.1-1983.4) $$

$$ \begin{aligned}\left(2.11\right)LOG(KSNN*FXS/FNW)&=0.058988+0.94784*(LOG(KSNN*FXS/FNW)).-1)\\&\quad(0.1093)\quad(12.011)\\&+0.72177*(LOG((BPMG+BPMS)*FXS/FNW))\\&\quad(4.8366)\\&-0.69861*(LOG((BPXG+BPXS)*FXS/FNW))\\&\quad(3.3874)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.98134\quad SE=0.081864\quad DW=1.5727\quad(1973.1-1983.4) $$

$$ \begin{aligned}\left(2.12\right)LOG(KSBL*FXS/FNW)=&-5.7189+1.3185*(LOG((BPMG+BPMS)*FXS/FNW))\\&(4.742)(12.617)\\&+0.43799*LOG(FNW/PGNP))+2.2956*(LOG\left(1.0D0\right.\\&\left.(4.3781\right)\quad(3.3948)\\&+RBRA/400.0D0))-LOG(1.0D0+REUD/400.0D0)\\&-LOG(FXSEO/FXS))+0.33375*(DTR804)\\&\quad(5.3721)\end{aligned} $$

$$ R2C=0.90306\quad SE=0.11426\quad DW=0.49460\quad(1973.1-1983.4) $$

$$ \begin{aligned}\left(2.13\right)LOG(KSBA*FXS/FNW)&=-0.21555+0.83223*(LOG(KSBA*FXS/FNW)).-1)\\&\quad(1.205)\quad(11.246)\\&\quad+0.19012*(LOG(KSBL*FXS/FNW))-1.7453*(LOG(1.0D0\\&\quad(2.9136)\quad(4.0206)\\&\quad+RBRA/400.0D0))-LOG(1.0D0+REUD/400.0D0)\\&\quad-LOG(FXSEO/FXS))\\&\quad R2C=0.95066\quad SE=0.071547\quad DW=0.95422\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

## 表 5 - 4 フェアーの方法による最終結果

## ☑ KLPA 関数

$$ \begin{aligned}\left(2.14\right)LOG(KLP A*FXS/NW)&=-0.58943+0.91528*(LOG(KLP A.-1*FXS.-1/NW.-1))\\&\quad(0.9392)\quad(16.050)\\&+0.11572*(LOG(NW/PGNP))+0.90228*(LOG(RLUS/400.0D0\\&\quad(1.1588)\quad(3.2001)\\&+1.0D0)+LOG(FXSER/FXSR)-LOG(RSEC/400.0D0+1.0D0)\\&\quad R2C=0.96480\quad SE=0.054794\quad DW=1.3979\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

## ◎ KLPL 関数

$$ \begin{aligned}\left(2.15\right)LOG(KLPL/US_{-}NW)=&0.59166+0.76709*(LOG(KLPL.-1/US_{-}NW.-1))\\&(4.406)\quad(13.580)\\&+0.19643*(LOG(SBG/GNPV))+0.85218*(LOG(RSEC/400.0D0\\&(4.3834)\quad(4.3659)\end{aligned} $$
$$ \begin{aligned}&+1.0D0)-LOG(FXSER/FXSR)-LOG(RLUS/400.0D0\\&+1.0D0))+0.11794*(DTR804)\\&\quad(4.6179)\\&R2C=0.99398\quad SE=0.033960\quad DW=1.5872\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

◎ KSNN関数（表5-3の式と同一）

$$ \begin{aligned}\left(2.16\right)LOG(KSNN*FXS/FNW)&=0.058988+0.94784*(LOG(KSNN*FXS/FNW)).-1)\\&\quad(0.1093)\quad(12.011)\\&+0.72177*(LOG((BPMG+BPMS)*FXS/FNW))\\&\quad(4.8366)\\&-0.69861*(LOG((BPXG+BPXS)*FXS/FNW))\\&\quad(3.3874)\\&R2C=0.98134\quad SE=0.081864\quad DW=1.5727\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

## ◎ KSBL 関数

$$ \begin{aligned}\left(2.17\right)LOG(KSBL*FXS/FNW)&=-6.4681+1.4512*(LOG((BPMG+BPMS)*FXS/FNW))\\&\quad(8.763)\quad(22.560)\\&+0.41906*(LOG(FNW/PGNP))+3.4699*(LOG(1.0D0\\&\quad(6.9361)\quad(9.8793)\\&+RBRA/400.0D0)-LOG(1.0D0+REUD/400.0D0)\\&-LOG(FXSER/FXSR))+0.50551*(DTR804)\\&\quad(12.628)\\&R2C=0.96414\quad SE=0.069491\quad DW=0.71724\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

## ◎ KSBA 関数

$$ \begin{aligned}\left(2.18\right)LOG(KSBA*FXS/FNW)&=0.19203+0.71853*(LOG(KSBA*FXS/FNW)).-1)\\&\quad(1.837)\quad(14.904)\\&+0.21332*(LOG(KSBL*FXS/FNW))-2.0023*(LOG(1.0D0\\&\quad(5.0782)\quad(9.7918)\\&+RBRA/400.0D0)-LOG(1.0D0+REUD/400.0D0)\\&-LOG(FXSER/FXSR))\\&R2C=0.97960\quad SE=0.045999\quad DW=1.8616\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

表 5 - 5 資産需（給）関数推定過程で試みた諸式

$$ \begin{aligned}\left(2.19\right)LOG(KLP A*FXS/NW)&=-9.6781+0.95121*(LOG((BPXG+BPXS)*FXS/NW))\\&\quad(16.46)\quad(10.206)\\&+1.1550*(LOG(NW/PGNP))+0.51922*(LOG(1+RLUS/400)\\&\quad(15.291)\quad(2.1493)\\&-LOG(1+RSEC/400)+LOG(FXS.+1/FXS))\\&+22.912*(LOG(1+RLUS/400)-LOG(1+REUD/400))*DTR804)\\&\quad(5.9248)\\&R2C=0.93237\quad SE=0.075944\quad DW=1.1070\quad(1973.1-1983.4)\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\left(2.20\right)LOG(KLP A*FXS/NW)=&-0.35119+0.94437*(LOG(KLP A.-1*FXS.-1/NW.-1))\\&\quad(1.448)\quad(28.316)\\&+0.13179*(LOG((BPXG+BPXS)*FXS/NW))\\&\quad(1.9066)\\&+1.8645*(LOG(RLUS/400.0D0+1.0D0)+LOG(FXSEO/FXS)\\&\quad(6.2841)\\&-LOG(RSEC/400.0D0+1.0D0))\\&R2C=0.97330\quad SE=0.046099\quad DW=1.7131\quad(1973.1-1983.3)\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\left(2.21\right)LOG(KSBL*FXS/FNW)&=-6.9750+1.6151*((LOG((BPMG+BPMS)*FXS/FNW))\\&\quad(6.9395)(14.127)\\&\quad-0.0072368*(RBRA-REUD)+0.39812*(LOG(FNW/FXS))\\&\quad(0.79589)\quad(5.4534)\\&\quad+0.19368*(LOG(FXSEO/FXS))\\&\quad(0.42853)\\&R2C=0.88497\quad SE=0.13446\quad DW=0.40556\quad(1973.1-1982.1)\end{aligned} $$