Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
され、CES 型関数により決定される。

SIGMA3(c)を国内財と輸入財間のアーミントン弾性値とすれば、それぞれの需要(x3(c,s))及びその合成された価格(p3_s(c))は以下のとおりとなる。なお、日本モデルにおける SIGMA3(c)の値は、GTAP モデルの値を参考にしており、第3-1表のとおりである。

$$ x3(c,s)-\text{a}3(c,s)=x3_{-}s(c)-\text{SIGMA3}(c)*[p3(c,s)+a3(c,s)-\text{p}3_{-}s(c)] $$

$$ p3_{-}s(c)=sum\{s,SRC,S3(c,s)*[p3(c,s)+a3(c,s)]\} $$

各消費財の構成は、Klein-Rubin 型効用関数から導き出される。ここでは、各消費財を価格変化に影響されない消費(必需品消費)と価格変化に影響される消費(贅沢品消費)に分けており、家計の需要関数は LES(Linear Expenditure System)として表される。FRISCH を - 総消費/贅沢品消費比率、EPS を家計支出弾性値とする。日本モデルにおいては、FRISCH を - 1.2(すなわち、価格変化に影響される消費の割合が 83%)としている。EPS(c)の値は、GTAP モデルの値を参考にしており、第 3 - 1 表のとおりである。

また、S3_S(c)、B3LUX(c)、S3LUX(c)を以下のとおりとする。

$$ (34)\qquad S3\_{S}(c)=V3PUR\_{S}(c)/V3TOT $$

$$ (35)\qquad\mathrm{B3LUX(c)=-\varepsilon EPS(c)/FRISCH} $$

$$ (36)\qquad S3LUX(c)=EPS(c)*S3\_{S}(c) $$

必需品消費需要(x3sub(c))、贅沢品消費需要(x3lux(c))、総消費需要(x3_s(c))、効用変化(utility)は、贅沢品消費への嗜好変化(a3lux(c))、必需品消費への嗜好変化(a3sub(c))を加味すれば、以下のとおり。

$$ (37)\qquad x3sub(c)=q+a3sub(c) $$

$$ (38)\qquad x3lux(c)+p3_{-}s(c)=w3lux+a3lux(c) $$

$$ (39)\qquad x3\_{s}(c)=B3LUX(c)*x3lux(c)+[1-\ B3LUX(c)]*x3sub(c) $$

$$ (40)\qquad utility+q=sum\{c,COM,S3LUX(c)*x3lux(c)\} $$

$$ (41)\qquad a3lux(c)=a3sub(c)-\quad sum\{k,COM,S3LUX(k)*a3sub(k)\} $$

$$ \begin{array}{r l}{(42)}&{{}\mathrm{a}3\mathrm{sub}(\mathrm{c})=\mathrm{a}3\mathrm{_{-}}\mathrm{s}(\mathrm{c})\mathrm{-}\mathrm{sum}\{\mathrm{k},\mathrm{COM},\mathrm{S}3\mathrm{_{-}}\mathrm{S}(\mathrm{k})*\mathrm{a}3\mathrm{_{-}}\mathrm{s}(\mathrm{k})\}}\end{array} $$

消費需要(w3tot)は、以下のように表される。

$$ (43)\qquad\mathbf{w}3\mathbf{t}\mathbf{o}\mathbf{t}=\mathbf{w}0\mathbf{g}\mathbf{d}\mathbf{p}\mathbf{e}\mathbf{x}\mathbf{p}+\mathbf{f}3\mathbf{t}\mathbf{o}\mathbf{t} $$

## (4) 输出需要

輸出需要に関して、ORANI-G モデルは商品を伝統的輸出品(個別品目ごとにその相対価格の変化によって需要が変化するもの)と非伝統的輸出品(需要量の変化率が共通であるもの)の2つに分けている。ORANI-G モデルにおけるオーストラリアのケースでは、シェアが大きい一次産品等を伝統的輸出品としている。日本モデルにおいては、すべての財を伝統的輸出品、すなわち個別品目ごとに需要量が変化するものとしている。

V4NTRADEXP を非伝統的輸出品所得とする。すなわち、
$$ (44)\qquad V4NTRADEXP=sum\{c,NTRADEXP,V4PUR(c)\} $$

EXP_ELAST(c)を輸出需要弾性値とし、伝統的輸出品需要関数、非伝統的輸出品需要関数を以下のとおりとする。なお、日本モデルにおいては、EXP_ELAST(c)の値は、GTAP モデルの値を参考にしており、第3－1表のとおりである。

$$ (45)\qquad x4(c)-\quad f4q(c)=EXP_{-}ELAST(c)*[p4(c)-\quad phi\quad f4p(c)](TRAD) $$

$$ (46)\qquad x4(c)=x4\_{n}trad\quad(NONTRAD) $$

非伝統的輸出品平均価格(p4_ntrad)は、以下の式から求められ、

$$ (47)\qquad V4NTRADEXP*p4\_{n}trad=sum\{c,NTRADEXP,V4PUR(c)*p4(c)\} $$

また、EXP_ELAST_NT を非伝統的輸出品需要弾性値とすれば、非伝統的輸出品需要(x4_ntrad)は、以下の式から求められる。なお、日本モデルにおいては、EXP_ELAST_NT の値を -2.0 としている。

$$ (48)\qquad x4\_{n}trad-f4q\_{n}trad=EXP\_{E}LAST\_{N}T*[p4\_{n}trad-phi-f4p\_{n}trad] $$

## (5) 政府需要

政府需要 $ x5(c,s) $ 及び政府需要シフト $ f5tot $ は、以下のとおり。 $ f5 $ は外生変数であり、 $ f5tot $ も外生変数とすれば、 $ x5 $ は外生的に決まる（この場合、 $ f5tot2 $ は内生変数）。また、 $ f5tot $ を内生変数、 $ f5tot2 $ を外生変数として、家計消費の変化率に連動させることもできる。

$$ \begin{aligned}(49)\quad&x5(c,s)=f5(c,s)+f5tot\end{aligned} $$

(50) f5tot=x3tot+f5tot2

## (6) マージン需要

それぞれのマージン需要は以下のように、商品需要の変化と技術変化の和で表される。

$$ \begin{array}{r l r}{(51)}&{{}}&{\mathrm{x1m a r(c,s,i,m)}\quad=\mathrm{x1(c,s,i)+a1m a r(c,s,i,m)}\end{array} $$

(52) $ x2\mathrm{mar}(c,s,i,m)=x2(c,s,i)+a2\mathrm{mar}(c,s,i,m) $

$$ \begin{aligned}(53)\quad&x3mar(c,s,m)\quad&=x3(c,s)+a3mar(c,s,m)\end{aligned} $$

(54) x4mar(c,m) = x4(c) + a4mar(c,m)

$$ \begin{array}{ccc}(55)&\quad x5mar(c,s,m)&\quad=x5(c,s)+a5mar(c,s,m)\end{array} $$
(第3-1表) 日本モデルにおける弾性値一覧表

SI GMA1	SI GMA1	SI GMA2	SI GMA3	EPS	EXP_ELAST
PRIM
耕種農業	0.24	2.20	2.20	2.20	0.34	-2.20
畜産・養蚕	0.24	2.80	2.80	2.80	0.73	-2.80
農業サービス	0.24	2.20	2.20	2.20	0.34	-2.20
林業	0.20	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
漁業	0.20	2.80	2.80	2.80	0.42	-2.80
金属鉱物	0.20	2.80	2.80	2.80	1.10	-2.80
非金属鉱物	0.20	2.80	2.80	2.80	1.10	-2.80
石炭・亜炭	0.20	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
原油・天然ガス	0.20	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
食料品	1.12	2.20	2.20	2.20	0.51	-2.20
飲料	1.12	3.10	3.10	3.10	0.94	-3.10
飼料・有機質肥料	1.12	2.20	2.20	2.20	0.51	-2.20
たばこ	1.12	3.10	3.10	3.10	0.94	-3.10
繊維工業製品	1.26	2.20	2.20	2.20	0.84	-2.20
衣服・他の繊維製品	1.26	4.40	4.40	4.40	0.84	-4.40
製材・木製品	1.26	2.80	2.80	2.80	0.84	-2.80
家具・装備品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
パルプ・紙	1.26	1.80	1.80	1.80	1.15	-1.80
紙加工品	1.26	1.80	1.80	1.80	1.15	-1.80
出版・印刷	1.26	1.80	1.80	1.80	1.15	-1.80
化学肥料	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
無機化学基礎製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.10	-1.90
有機化学製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
合成樹脂	1.26	1.90	1.90	1.90	1.10	-1.90
化学繊維	1.26	2.20	2.20	2.20	0.84	-2.20
化学最終製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
石油製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
石炭製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
プラスチック製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
ゴム製品	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
なめし革・毛皮製品	1.26	4.40	4.40	4.40	1.15	-4.40
ガラス・ガラス製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
セメント・セメント製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
陶磁器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
他の窯業・土石製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
銑鉄・粗銅	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
鋼材	1.26	2.80	2.80	2.80	1.10	-2.80
鋳鍛造品・他の鉄鋼	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
非鉄金属製錬・精製	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
非鉄金属加工製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
建設・建築用金属製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
その他の金属製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.15	-2.80
一般産業機械	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
特殊産業機械	1.26	2.80	2.80	2.80	1.00	-2.80
その他の一般機器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
事務用・サービス用機器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
民生用電気機械	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
電子・通信機器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
SI GMA1	SI GMA1	SI GMA2	SI GMA3	EPS	EXP_ELAST
PRIM
重電機器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
その他の電気機器	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
自動車	1.26	5.20	5.20	5.20	1.15	-5.20
船舶・同修理	1.26	5.20	5.20	5.20	1.15	-5.20
他の輸送機械・同修理	1.26	5.20	5.20	5.20	1.15	-5.20
精密機械	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
他の製造工業製品	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
建築	1.40	1.90	1.90	1.90	1.00	-1.90
建設補修	1.40	1.90	1.90	1.90	1.00	-1.90
土木	1.40	1.90	1.90	1.90	1.05	-1.90
電力	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
ガス・熱供給	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
水道	1.26	2.80	2.80	2.80	1.05	-2.80
廃棄物処理	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
商業	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
金融・保険	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
不動産仲介及び賃貸	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
住宅賃借料	1.26	1.90	1.90	1.90	1.05	-1.90
鉄道輸送	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
道路輸送	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
水運	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
航空輸送	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
倉庫	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
輸送付帯サービス	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
通信	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
放送	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
公務	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
教育	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
研究	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
医療・保健	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
社会保障	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
他の公共サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
広告・調査情報サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
物品賃貸サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
自動車・機械修理	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
他の対事業所サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
娯楽サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
飲食店	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
旅館・その他の宿泊所	1.68	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
他の対個人サービス	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
分類不明	1.26	1.90	1.90	1.90	1.15	-1.90
(備考)SIGMA1PRIMは生産要素間の代替弾力性。SIGMA1、SIGMA2、SIGMA3は、それぞれ中間投入財、投資財、消費財の国産品・輸入品間の代替弾力性。EPSは、家計支出弾力性。EXP_ELASTは、輸出需要弾力性。
### 3. モデルのクロージャー

(第3-2表) ORANI-G モデルの標準クロージャー

1	2	3	4	5
Dimension	Variable Count	Equation Count	Exogenous Count	Unexplained
MACRO	61	48	13	f0tax_s	f11ab_io	f4_ntrad	f4tax_ntrad	wBlux
f5tot2	phi	q	omega	wBlux
f1tax_csi	f2tax_csi	f3tax_cs	f5tax_cs
COM	18	11	7	t0imp	a3_s	f4p	f4q	pf0cif
del x6	f4tax_trad
COM*IND	7	5	2	a1_s	a2_s
COM*MAR	2	1	1	a4mar
COM*SRC	9	7	2	f5_a3
COM*SRC*IND	8	6	2	a1_a2
COM*SRC*IND*MAR	4	2	2	a1mar	a2mar
COM*SRC*MAR	4	2	2	a3mar	a5mar
IND	27	15	12	a1cap	a11ab_o	a11nd	a1oct	a1prim
a1tot	f11ab_o	f1oct	f1nv	x11nd
x1cap	a2tot
IND*OCC	3	2	1	f11ab
OCC	2	1	1	f11ab_i
TOTAL	145	100	45

## 標準クロージャー

第 3-2 表は，それぞれの方程式のもつ Dimension ごとに，変数数，方程式数とそれから導かれる与えるべき外生変数数を示したものである。右端に示しているのが，ORANI-G における標準的な外生変数(Standard Closure)である。ただし，イタリックの変数は，後に挙げる実際の Closure では，他の変数に変更されている。

- 技術進歩：a1tot, a2tot, a1, a2, a1mar, a2mar, a3mar, a5mar, a1cap, a1lab_o, a1lnd, a1prim, a1_s, a2_s

税率：t0imp

シフトパラメータ：f0tax_s, f1tax_csi, f2tax_csi, f3tax_cs, f4tax_trad, f4tax_ntrad, f5tax_cs, f4_ntrad, f1lab_io, f5tot2, f4p, f4q, f1lab_o, f1oct, finv, f1lab, f1lab_i

• 資本ストック : x1cap

海外の財価格：pf0cif

世界の平均リターン: omega

在庫変化：delx6

• 為替レート(ORANI-G では，これが numeraire になる)：phi

家計の「必需分を上回る」支出：w3lux

家計の数：q
## クロージャーの実際(I) - 短期クロージャーの例

短期では，労働市場では価格は硬直的(実質賃金の伸びがゼロ)，また投資についてもレベル調整が行われないので固定的と考えている。また、消費需要や政府需要も外生化される。

標準クロージャーとの違いは、贅沢品消費総額(w3lux)の代わりに実質総消費需要(x3tot)を外生化(消費レベルは固定)、世界全体の資本収益率(omega)の代わりに実質総投資(x2tot_i)を外生化(投資レベルは固定)、政府需要(x5tot)を外生化(政府支出レベルを固定)している。したがって、需要項目のうち、内生的に決定されるのは純輸出のみである。

## クロージャーの実際(2) - 長期クロージャーの例

長期では労働市場においても労働供給に合わせて賃金率の調整が行われる。投資需要については，投資ショックがなければ，世界の資本収益率(omega)に対する各産業の相対的資本収益率と，各産業の資本と投資の比率が一定になるように(全産業で均等化して)決定される。

標準クロージャーとの違いは、資本ストック量(x1cap)の代わりに資本収益率(r1cap)を外生化する、実質賃金上昇率(realwage)の代わりに、雇用量(employ_i)を外生化する(長期なので賃金は労働供給に合わせて決定される)、贅沢品消費総額(w3lux)の代わりに経常収支(delB)を外生化する(長期なので家計の消費レベル(x3tot)も変化する)。
## 第4章 モデルによるシミュレーション(供給サイドの変化)

### 1. はじめに

規制緩和、高コスト是正などの経済構造改革は、日本経済にとって重要な課題である。1990年代に入って、景気の足取りが緩やかな中で、我が国の高コスト体質の是正や、国内市場で新たな事業機会を求める産業界の動きが高まっており、政府としても規制緩和推進計画等により規制改革を推進してきている。このような政策に関し、それが経済に及ぼす効果を定量的に把握し、提示することによって人々の関心と理解を深めることが重要である。しかしながら、規制改革とは、我が国の経済構造に対し質的な変化を与えるものであり、財政政策や金融政策のように量的に捉えられるものとは異なり、その経済効果を定量的に捉えることは容易ではない。

これまでに、外国の事例も含め規制改革の経済効果については各種調査による興味ある定量的な分析が行われている。しかし、これらの分析の多くは、規制緩和が行われた業種において、価格がどの程度低下したか、需要量がどの程度増えたか、生産性がどの程度上昇したかといった、ある特定の市場における分析、すなわち部分均衡的な分析であったといえる。当経済研究所においても、1995年に規制緩和及び民营化の日米英国際比較の研究を行っている（「経済分析」第141号～144号）。これは、電気通信業、電力業、航空業及びトラック輸送業における経済的効果を日米英3カ国で比較研究したものである。

規制改革による経済への影響を見るにあたっては、当該分野における影響を見るのは当然であるが、ある市場における変化は、相対価格の変化や生産要素の配分の変化を通じ他の市場にも波及する場合が少なくないと考えられる。経済全体への影響をみるにあたっては、こうした他の市場への影響も含めてみる必要がある。そこで、こうした動きを捉えることができる応用一般均衡モデルを用いて、規制改革の経済効果を測定できないかというのが、今回の研究の出発点である。すでに述べたように、経済企画庁(1997a)や通商産業省(1997)でそれまでに決定された規制緩和措置の経済全般に対する効果を定量的に分析した例がある。

本研究では、規制改革において利用可能な分析ツールの提供ということに主眼を置き、そのための一般均衡モデルを構築すること及びその利用可能性を示すことを主目的としている。部分均衡的な分析が必ずしも無意味というのではない。部分均衡的分析から得られた成果、例えば、コストが何％低下したかとか、生産性が何％上昇したかといった情報は、一般均衡モデルにインプットされる情報(モデルへのショック)として極めて重要である。こうした情報なしには、応用一般均衡モデルによる計算も不可能である。本分析において、各部門別の効果は先行研究の例を大いに参考にしている。
## 2 ．規制改革と企業行動の変化

## (1) 規制の問題点

市場メカニズムの欠点を補正するために行われている規制ではあるが、前章で指摘したように競争市場に比べ、規制市場は次のような点において問題がある。

1) 参入規制により競争が制限されており、コスト節減のインセンティブが発揮されず、かえって費用の上昇を価格に転嫁しやすく、企業の内部非効率が発生する。

2) 規制法令の運用は規制当局の裁量に任される部分が大きく、被規制企業としても、参入規制や価格規制による超過利潤の確保を目指すようになり、そのための費用(レント・シーキング・コスト)が余分にかかる。また、規制当局にとっての行政上の費用も膨大である。

3) 規制市場においては、自由な競争がないため、企業の革新行動が停滞する。また、サービスの多様化や料金体系の多様化の進展が遅れる。

4) 市場環境が変化し、これに対応して料金等を改定しようとしても、申請から認可までの規制の時間的なラグが大きいことにより、その対応が遅れ、企業や消費者が損失を被る。

## (2) 規制改革による効果

規制改革の目的の第一は、規制産業への競争の導入であり、その効果として考えられることは、競争によるインセンティブ効果を通じて、経済的厚生を増すことである。

参入が自由になり、価格競争が行われることになれば、企業としても、内部の効率化を図る必要が生じ、生産性を上昇させようとする。また、規制改革によって、規制が存在することによって生じていた費用が削減されることとなる。こうしたことにより、価格水準の低下につながり、さらには、価格低下による需要の拡大にもつながる。

規制改革によって、生ずる競争は、価格競争にとどまらず、品質の競争もある。規制された市場においては、品質に応じた価格差別化が起こりにくいが、競争市場では、品質に応じた価格決定が可能となるため、商品・サービスの提供が多様なものとなり、価格体系も多様化される。また、商品・サービスの質的向上にも力を入れるようになり、技術革新等も促進されることとなる。

## 3 ．モデルによるシミュレーション

規制改革による効果を測定するモデルを開発することが、当ユニットの目標である。このため、日本モデルを用いたシミュレーションをいくつか試みる。本章では、規制改革に伴って生ずる諸々の現象のうち、特に供給側、すなわち企業行動の変化がわが国経済に与える影響をみることとする。

## (1) 競争による価格低下の意義
上述のように、規制改革によって期待されるのは、競争原理の導入であり、まず想定されるのは、企業の内部効率化を通じ、価格が低下することである。ここでは、価格低下の意味するところについて、モデルの枠組みを用いて考えてみよう。

まず、競争状態の発生により、生産者価格の引き下げが起こる場合を仮定しよう。生産者価格は、モデルでは変数 $ p1\mathrm{tot}(i) $ で示される $ ^{1} $ 。シミュレーションのショックは、規制改革対象の産業の生産者価格が1%低下する $ (p1\mathrm{tot}(i)=-1\%) $ ものとする。通常のモデルクロージャーの場合、生産者価格 $ (p1\mathrm{tot}(i)) $ は内生変数であるので、これを外生変数にするためには、他の適当な外生変数を内生化しなければならない。以下の分析では、利益に関する変数 $ (profits\ slack(i)) $ 、賃金に関する変数 $ (f1\ lab\_o(i)) $ 、生産性に関する変数 $ (a1\ tot(i)) $ の3つの変数のうちひとつを内生化させている。これらの変数を内生化させることによって、ある産業の生産価格を1%引き下げるためには、どの程度の損失を見込まなければならないのか、賃金をどの程度に抑えなければならないのか、どの程度生産性を上げなければならないのか、を知ることができる。

## 1 ）価格低下を一時的に赤字の発生(利益の取り崩し)でカバーする場合

価格低下に直面する産業が産業内部の生産構造や費用構造にまったく手をつけずに一時的に利益を取り崩して対応する場合を考えてみよう。

ORANI-G モデルは、企業利潤がゼロとなることが仮定されており、利益に相当する変数が定義されていないので、利潤に関する変数を新たに加える必要がある。そこで、利潤変数(profitslack(i))を以下のような形で定義する。ここでは変数 p1tot(i)を外生化するので、変数 f1oct(i)を内生化している。この場合、profitslack(i)は売上高に対する利益(損失)率を意味する。

$$ \begin{aligned}V1TOT(i)*[p1tot(i)-a1tot(i)]=&\\ sum\{c,COM,\ V1PUR_{-}S(c,i)*[p1_{-}s(c,i)+a1_{-}s(c,i)]\}\\&+V1PRIM(i)*[p1prim(i)+a1prim(i)]\\&+V1OCT(i)*[p1oct(i)+a1oct(i)]\end{aligned} $$

ploct(i) = p3tot + floct(i)

$$ profits\mathrm{lack}(\mathrm{i})=\mathrm{V1OCT}(\mathrm{i})*\mathrm{f}1\mathrm{oct}(\mathrm{i})/\mathrm{V1TOT}(\mathrm{i}) $$

規制改革の対象となる分野は、エネルギー(59 電力、60 ガス・熱供給の2産業)、商業(63 商業)、金融・保険(64 金融・保険)、運輸(67 鉄道輸送、68 道路輸送、70 水運、71 航空輸送の4産業)、
通信(74 通信)の 5 分野(9 産業)ついて同時に生産者価格が 1% 低下する場合のシミュレーションを行なった。なお、クロージャーは長期クロージャー(後述)を使った。

第 4-1 表は、マクロ変数の変化を示している。規制改革対象産業が赤字となり、その分の資本調達が外部から行われるため、投資が増加する。また、物価が低下するが、名目賃金は低下せず、実質所得が増加することから、消費量も増加する。このため、実質 GDP も増加することとなる。

(第 4-1 表)マクロ変数への影響

実質GDP	総消費	総投資	CPI	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
日本全体	0.276	0.064	0.704	-0.265	0.000	0.870	0.665	-0.067

(備考)9産業が利益を削減することによって、その生産価格(=販売価格)を1%低下させる場合。

第 4-2 表は、ショックを与えた産業への影響をみたものである。生産価格が 1% 低下したことにより、消費価格も約 1% 低下し、消費量、生産量ともに増加する。しかし、当該産業は、特段の措置を取ることなく、それを損失という形で処理することとなるため、売上高比で 0.9～1.3% の損失が生じることとなる。この分は、売上以外のところ(内部留保の取り崩しや借入れ等)から調達されることとなり、資本ストックの蓄積効果等を通じて、経済拡大効果を持つといえる。また、雇用も電力を除き増加する $ ^{2} $ 。しかし、利益が圧縮されるため、企業経営の面からは一時的な措置といわざるを得ない。

(第 4-2 表) 当該産業への影響

利益对壳上高比	生產量	消費量	消費価格	雇用量	資本量	生產要素価格
電力	-0.968	0.423	0.734	-0.999	-0.202	0.586	0.107
ガス	-1.007	0.521	0.734	-0.999	0.003	0.856	0.192
商業	-1.193	0.329	0.805	-0.997	0.070	1.161	0.449
金融·保険	-1.116	0.518	0.791	-0.983	0.219	1.071	0.365
鉄道輸送	-0.884	0.628	0.786	-0.978	0.144	0.913	0.219
道路輸送	-1.264	0.479	0.785	-0.976	0.310	1.560	0.502
水運	-0.973	1.362	0.760	-0.952	1.024	2.160	0.404
航空輸送	-1.079	1.097	0.341	-0.522	0.817	1.995	0.438
通信	-1.168	0.499	0.807	-1.000	0.056	1.133	0.339

(備考)ショックを与えた9産業のみを取り出したもの。その他の産業の利益構造には変化がないものとしている。
## 2 ) コスト圧縮により生産価格低下に対応する場合

企業は、赤字の発生を長期にわたって続けることはできないので、生産構造ないしは費用構造を変える必要が出てくる。次のシミュレーションは、生産価格を引き下げるために、生産要素費用を引き下げることによって対応すると仮定した場合についてのものである。ここでは、仮に生産要素費用のうち、賃金の引き下げのみで対応することとする。

ORANI モデルにおける業種・職能別賃金(p1lab(i,o))は、シフト変数を用いて、以下のように表される。 $ ^{3} $

$$ p1lab(i,o)=p3tot+f1lab\_{i}o+f1lab\_{o}(i)+f1lab\_{i}(o)+f1lab(i,o) $$

右辺の f1lab_o(i) 以降の 3 つのシフト変数は標準クロージャーでは外生変数なので、賃金は各産業とも変化率が一律に決まる。このシミュレーションでは生産価格を外生化するので、その代わりに賃金シフト変数 f1lab_o(i) を内生化する。こうすることにより、賃金の変化率に産業間での格差を仮定することができ、生産価格の低下が当該産業の賃金の変化に直結する。

第 4-3 表は、マクロ変数の変化を示している。消費者物価が低下するため、消費量は増加する。また、賃金が低下して労働需要が強まる一方で、資本需要が相対的に弱まるため投資は減少する。長期のクロージャーでは、資本蓄積効果が含まれているため実質 GDP は減少する。

(第 4-3 表)マクロ変数への影響

実質 GDP	総消費	総投資	CPI	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
日本全体	-0.079	0.029	-0.334	-0.188	0.000	0.101	-0.195	0.034

(備考)9産業が賃金を低下させることによって、その生産価格(=販売価格)を1%低下させる場合。

第 4-4 表は、ショックを与えた産業への影響をみたものである。生産価格が 1% 低下したことにより、消費価格も約 1% 低下し、消費量、生産量ともに増加する。このシミュレーションでは、当該産業の賃金のみにコスト圧縮圧力が加わるため、これらの産業での賃金が減少するが、雇用量が大幅に増加する。一方で、資本に対する需要は弱まる。なお、産業別にみると、資本/労働比率の高いものほど、賃金低下圧力を受けることになる。

このように、賃金だけで生産価格の調整をするとなると、かなりの引き下げが必要であるため、企業としては、この手段だけに頼ることはできないであろう。賃金のみならず費用構造全体にわたる変革、生産構造の変革が必要であろう。
(第 4-4 表) 当該産業への影響

生產量	消費量	消費價格	雇用量	資本量	生產要素價格	名目賃金
電力	0.134	0.768	-0.999	10.380	-2.416	-1.942	-9.238
ガス	0.430	0.768	-0.999	4.468	-2.112	-1.983	-5.003
商業	0.028	0.842	-0.997	0.799	-2.419	-1.401	-1.851
金融·保險	0.294	0.828	-0.983	1.279	-1.494	-1.386	-2.148
鉄道輸送	0.496	0.824	-0.978	3.523	-1.247	-1.274	-3.571
道路輸送	0.182	0.822	-0.976	0.541	-2.076	-1.387	-1.597
水運	1.181	0.798	-0.952	2.981	-2.983	-2.443	-3.449
航空輸送	0.947	0.378	-0.522	2.621	-4.293	-3.118	-4.061
通信	0.284	0.845	-1.000	1.871	-1.957	-1.264	-2.183

(備考)ショックを与えた9産業のみを取り出したもの。その他の産業の名目賃金は一律に決定され、0.82%上昇する。

## 3 ) 産業が生産性の上昇による効率化を行う場合

2)のケースでは、生産構造の変化を考えずに、費用構造、特に労働単価だけを単純に下げるということであった。しかし、通常、企業が生産価格を引き下げる努力をする際には生産効率の上昇が伴っていると考えられる。次のシミュレーションは、生産構造の変革を行い、生産性が上昇することによって生産価格の引き下げを行う場合のものである。

ORANI-G モデルでは、生産性上昇や技術変化を表す変数はいろいろある。生産部門での主要なものは、全要素生産性(a1tot(i))、中間投入部門の生産性(a1_s(c,i))、付加価値部門の生産性(a1prim(i))、その他部門の生産性(a1oct(i))などであり、数量(x)及び価格(p)との関係は以下の式で表される。 $ ^{4} $

## 数量に関する式

$$ x1\_{s}(c,i)-\left[a1\_{s}(c,i)+a1tot(i)\right]=x1tot(i)\qquad( 中間投入 ) $$

$$ x1prim(i)-[a1prim(i)+a1tot(i)]=x1tot(i)\qquad( 生產要素 ) $$

$$ x1oct(i)-[a1oct(i)+a1tot(i)]=x1tot(i)\quad( その他コスト部門 ) $$
価格に関する式

$$ \begin{aligned}V1TOT(i)*[p1tot(i)-a1tot(i)]&=\\ sum\{c,COM,\quad V1PUR_{-}S(c,i)\quad*[p1_{-}s(c,i)+a1_{-}s(c,i)]\}\\&+V1PRIM(i)*[p1prim(i)+a1prim(i)]\\&+V1OCT(i)*[p1oct(i)+a1oct(i)]\end{aligned} $$

このシミュレーションでは、各種技術変化変数のうち、全要素生産性(TFP)すなわち $ a1\text{tot}(i) $ を内生変数とし、これが上昇することにより、規制改革対象産業の生産価格が、それぞれ1%低下する場合について行った。すなわち、生産価格を1%下げるためには、TFPを何%上昇させる必要があるかを知ることができる。

第 4-5 表は、マクロ変数への影響をみたものである。生産性の上昇は、価格の低下と実質賃金の上昇を通じて、消費、投資、実質 GDP の増加させることとなる。マクロ経済に与える影響としては、利潤削減、費用構造のケースと比べて、生産性上昇による対応するケースが最も望ましいといえる。

(第 4-5 表)マクロ変数への影響

実質 GDP	総消費	総投資	CPI	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
日本全体	0.704	0.724	0.702	-0.315	0.000	0.788	0.737	-0.133

(備考)9産業がTFPを上昇させることによって、その生産価格(=販売価格)を1%低下させる場合。

第 4-6 表は、ショックを与えた産業への影響をみたものである。生産価格が 1% 低下したことにより、前述の 2 つのシミュレーションと同様に、消費価格も約 1% 低下し、消費量、生産量ともに増加する。違うのは、生産性が上昇するという前提を置いているので、雇用量がおおむね減少しており、資本量も、生産の上昇ほどには増加しない。また、生産価格を 1% 引き下げるために必要とされる各産業の TFP の上昇率は、0.9～1.2%程度である。

4）以上、生産価格低下に伴って企業の取りうる3つの対応についてのシミュレーションを行った。モデルの制約上、とりあえずそれぞれのケースについて個別にシミュレーションを行ったため、極端な結果が出ている場合もあるが、企業の対応の違いにより、実質GDPや雇用などの経済に与える影響も異なっていることがわかる。いずれの場合においてもすべて望ましい結果が出ているわけではない。実際の企業の対応としては、赤字の発生、コストの圧縮、生産性の上昇などを組み合わせて行っていると思われる。この場合をモデル上で再現するためには、内生変数として選択された変数に適当な値を入れることで対応できる。
(第 4-6 表) 当該産業への影響

生產量	消費量	消費価格	雇用量	資本量	生產要素
価格	TFP 上昇
率
電力	0.696	1.385	-0.999	-0.776	-0.069	0.022	-0.906
ガス	1.006	1.385	-0.999	-0.410	0.359	0.099	-0.940
商業	0.671	1.521	-0.997	-0.666	0.313	0.331	-1.097
金融·保險	0.634	1.507	-0.983	-0.668	0.096	0.255	-1.027
鉄道輸送	0.962	1.502	-0.978	-0.299	0.394	0.124	-0.816
道路輸送	0.794	1.501	-0.976	-0.531	0.593	0.379	-1.163
水運	1.367	1.476	-0.952	0.135	1.153	0.290	-0.916
航空輸送	1.329	1.054	-0.522	0.062	1.113	0.321	-1.004
通信	0.566	1.524	-1.000	-0.911	0.053	0.232	-1.074

(備考)ショックを与えた9産業のみを取り出したもの。その他の産業のTFPには変化がないものとしている。

## (2) 生産性上昇のシミュレーション

## 1 ) はじめに

規制改革を行なった場合の効果として、まず考えられるのは、生産性の上昇による効率化である。(1)のシミュレーションの結果からいっても、企業の対応として、生産性を上昇させることは最も望ましいことといえる。過去の研究例(経済企画庁(1997a)、通産省(1997))でも、各分野の全要素生産性が上昇するということを主たる想定に置いており、その大きさは、年平均おおむね0.5～4%程度となっている。

そこで、生産性上昇のケースについて、日本モデルのパフォーマンスをみるという観点から、さらに詳細にみることとする。ここでのシミュレーションにおけるショックは、規制改革対象産業のTFPが1%上昇するという仮定である $ ^{5} $ 。規制改革の対象となる分野は、(1)のシミュレーションと同じく、エネルギー(59 電力、60 ガス・熱供給につき、それぞれ同時に1%上昇する)、商業(63 商業で1%上昇する)、金融・保険(64 金融・保険で1%上昇する)、運輸(67 鉄道輸送、68 道路輸送、70 水運、71 航空輸送につき、それぞれ同時に1%上昇する)、通信(74 通信で1%上昇する)の5分野であり、それぞれの分野について別個に行うとともに、5分野(9産業)すべてについて同時にTFPが1%上昇する場合のシミュレーションを行なった(すなわち、6種類)。

また、クロージャーについては、長期クロージャーと短期クロージャーの2つがあるが、その両方
について上記の場合ごとにシミュレーションを行なった。

## 2 ) 短期クロージャーの場合

短期クロージャーでは、労働市場では賃金の変化による調整が行われず、労働価格は硬直的(実質賃金の伸びがゼロ)と考えており、雇用量はその価格の下で調整されるものとしている $ ^{6} $ 。また、投資についてもレベルの調整が行われないので固定的と考えている。また、消費需要や政府需要も外生化される。

標準クロージャーとの違いは、贅沢品消費総額(w3lux)の代わりに実質総消費需要(x3tot)を外生化(消費レベルは固定)、世界全体の資本収益率(omega)の代わりに実質総投資(x2tot_i)を外生化(投資レベルは固定)、政府需要(x5tot)を外生化(政府支出レベルを固定)している。したがって、需要項目のうち、内生的に決定されるのは純輸出のみである。

(第 4-7 表)日本経済全体への影響(短期クロージャー)

実質GDP	消費	投資	輸出	輸入	CPI	雇用量	資本価格
合計	0.497	0.000	0.000	3.286	-1.474	-1.514	0.204	-0.601
エネルギー	0.028	0.000	0.000	0.363	0.099	-0.172	-0.011	-0.220
商業	0.297	0.000	0.000	1.933	-0.909	-0.949	0.181	-0.673
金融・保険	0.084	0.000	0.000	0.721	-0.076	-0.309	0.021	-0.081
運輸	0.056	0.000	0.000	0.518	-0.012	-0.193	-0.012	-0.083
通信	0.021	0.000	0.000	0.039	-0.163	-0.033	0.002	0.087

(備考)「合計」欄は、5分野すべてにショックを同時に与えた場合の経済全体に対する効果。「エネルギー」以下の欄は、それぞれの分野ごとにショックを与えた場合の経済全体に対する効果。

第 4-7 表は、各分野ごとに全要素生産性が上昇したときのマクロ変数への影響をみたものである。短期クロージャーでは、実質賃金の伸びをゼロとしているので、長期クロージャーに比べ、生産性上昇の効果が価格低下に大きく効いている。また、消費、投資の増加をゼロとしているので、実質 GDP への効果は長期クロージャーに比べ小さい。なお、総雇用量を内生変数としているため、5 分野すべての TFP が 1% 上昇した場合、総雇用量が 0.2% 増加する結果になっており、これが実質 GDP を押し上げている面がある。分野別に効果をブレークダウンすると、ウェートの大きい卸・小売の生産性上昇の実質 GDP 増加効果が大きくなっており、金融・保険、運輸がこれに続いて大きな効果を持つ。
第 4-8 表は、各分野それぞれに TFP が 1% 上昇した場合の当該産業への影響を示したものである(エネルギーについては、電力、ガス同時に 1%、運輸については、鉄道、道路、海上、航空輸送が同時に 1% 上昇する)。効果としては、価格が低下し、消費量、生産量が増加する。一方で、当該産業の雇用者が減少する、という傾向がある。

(第4-8表)当該産業への影響(5分野のTFPがそれぞれ1%止昇する場合)

(%)

生産量	生産価格	消費量	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
電力	0.455	-1.971	1.601	-2.630	0.000	0.000	-2.262
ガス	0.597	-1.276	0.974	-1.041	0.000	0.000	-0.998
商業	0.170	-2.125	1.156	-1.090	0.000	0.000	-1.593
金融・保険	0.427	-1.592	1.215	-0.891	0.000	0.000	-1.014
鉄道輸送	0.699	-1.383	1.125	-0.830	0.000	0.000	-0.851
道路輸送	0.306	-1.195	0.942	-0.807	0.000	0.000	-0.673
水運	1.318	-1.149	0.870	0.434	0.000	0.000	0.065
航空輸送	1.077	-1.122	0.374	0.088	0.000	0.000	-0.141
通信	0.396	-1.258	1.189	-1.033	0.000	0.000	-0.649

（備考）「電力」・「ガス」については、電力・ガスのみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「商業」については、商業のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「金融・保険」については、金融・保険のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「鉄道輸送」「道路輸送」「水運」「航空輸送」については、鉄道輸送・道路輸送・水運・航空輸送のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「通信」については、通信のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。その他の産業への影響については、付表4-2から付表4-6に示している。

第 4-9 表は 5 分野(9 産業)すべてについて TFP が 1% 上昇した場合の当該産業への影響を示したものである。効果としては、価格が低下し、消費量、生産量が増加する一方で、当該産業の雇用者が減少する、という傾向がある。また、第 4-8 表と比べると、価格の低下幅がおおむね大きくなっているが、消費量は分野別にショックを与えたときの方が大きくなっている。これは、消費総量の伸びをゼロとしているためであり、規制改革分野の拡大がパイの奪い合いを激しくさせているのである。なお、以下であるように、長期クロージャーではこのようなことは起こらない。
(第4-9表)当該産業への影響(9産業のTFPが同時に1%止昇する場合)

(%)

生產量	生產価格	消費量	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
電力	0.657	-2.760	1.102	-1.678	0.000	0.000	-2.827
ガス	0.520	-2.275	0.662	-1.232	0.000	0.000	-2.478
商業	0.148	-2.449	0.896	-1.119	0.000	0.000	-2.171
金融・保険	0.409	-2.403	0.816	-0.918	0.000	0.000	-2.232
鉄道輸送	0.769	-2.777	1.171	-0.644	0.000	0.000	-2.017
道路輸送	0.528	-2.357	0.757	-0.552	0.000	0.000	-1.838
水運	2.434	-1.953	0.319	2.008	0.000	0.000	-0.341
航空輸送	1.571	-2.059	-0.442	0.730	0.000	0.000	-1.086
通信	0.305	-2.648	1.100	-1.185	0.000	0.000	-2.210

(備考)9 産業のみの TFP が同時に 1% 上昇し他の産業の TFP には変化がない場合の当該産業に対する効果。その他の産業への影響については、付表 4-1 に示している。

## 3 ) 長期クロージャーの場合

短期クロージャーの場合には、賃金の変動による雇用調整メカニズムが機能していなかったが、長期クロージャーでは労働市場においても労働供給に合わせて賃金率の調整が行われる。ただし、総雇用量を外生変数としてゼロに固定している $ ^{7} $ 。すなわち、規制改革が行われた後も総雇用量に変化がないものとしている。したがって、以下のシミュレーションでは生産性上昇による総雇用量の変化(雇用拡大あるいは失業の発生)を通じた経済効果は含まれていないことに留意する必要がある。投資需要については、世界の資本収益率(omega)に対する各産業の相対的資本収益率と、各産業の資本と投資の比率が一定になるように(全産業で均等化して)決定される。

標準クロージャーとの違いは、資本ストック量(x1cap)の代わりに資本収益率(r1cap)を外生化する、実質賃金上昇率(realwage)の代わりに、雇用量(employ_i)を外生化する(長期なので賃金は労働供給に合わせて決定される)、贅沢品消費総額(w3lux)の代わりに経常収支(delB)を外生化する(長期なので家計の消費レベル(x3tot)も変化する)。

第 4-10 表は、各分野ごとに全要素生産性が上昇したときのマクロ変数への影響をみたものである(合計欄は、5 分野(9 産業)すべてにショックを同時に与えた場合)。長期クロージ
ヤーでは、各産業の資本収益率がゼロとなるまで、資本ストックが増加する反面、総雇用量を固定しているので、実質賃金が上昇することから、短期クロージャーに比べ、生産性上昇の効果が価格低下に効く度合いが小さくなっている。しかし、総消費や総投資が経済の拡大に伴って増加することとしているため、実質 GDP への効果は短期クロージャーに比べ大きい。分野別では、ウェートの大きい卸・小売の生産性上昇の実質 GDP 増加効果が大きくなっている。

(第 4-10 表)日本経済全体への影響(長期クロージャー)

実質GDP	総消費	総投資	CPI	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
合計	0.662	0.687	0.647	-0.291	0.000	0.746	0.686	-0.116
エネルギー	0.048	0.073	0.004	-0.003	0.000	0.071	0.036	0.015
商業	0.360	0.337	0.425	-0.194	0.000	0.373	0.409	-0.134
金融・保険	0.117	0.117	0.128	-0.059	0.000	0.146	0.112	-0.005
運輸	0.106	0.116	0.080	-0.017	0.000	0.116	0.103	0.013
通信	0.030	0.042	0.009	-0.019	0.000	0.038	0.024	-0.005

(備考)「合計」欄は、5分野すべてにショックを同時に与えた場合の経済全体に対する効果。「エネルギー」以下の欄は、それぞれの分野ごとにショックを与えた場合の経済全体に対する効果。

第 4-11 表は、各分野ごとに、それぞれ TFP が 1% 上昇した場合の当該産業への影響を示したものである(エネルギーについては、電力、ガス同時に 1%、運輸については、鉄道、道路、海上、航空輸送が同時に 1% 上昇する)。効果としては、価格が低下し、消費量、生産量が増加する。一方で、当該産業の雇用者が減少する、という傾向がある。ただし、その減少幅は、短期クロージャーの場合よりも小さくなっている。

第 4-12 表は 5 分野(9 産業)すべてについて同時に TFP が 1% 上昇した場合の当該産業への影響を示したものである。効果としては、価格が低下し、消費量、生産量が増加する一方で、当該産業の雇用者が減少する、という傾向がある。また、第 4-11 表と比べると、価格の低下幅がやや小さくなっているが、他産業の規制改革の効果が波及するため、生産量や消費量は個別にショックを与えたときよりも大きくなっている。
(第 4-11 表) 当該産業への影響(5 分野の TFP がそれぞれ 1% 上昇する場合)

(%)

生產量	生產価格	消費量	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
電力	0.271	-0.985	0.943	-0.784	0.071	-0.718	0.015
ガス	0.592	-1.003	0.959	-0.453	0.071	-0.389	0.018
商業	0.422	-0.953	1.151	-0.701	0.373	-0.203	-0.119
金融・保険	0.376	-1.059	1.087	-0.668	0.146	-0.553	-0.005
鉄道輸送	0.646	-0.959	1.028	-0.426	0.116	-0.321	0.015
道路輸送	0.337	-0.948	1.016	-0.685	0.116	-0.542	0.013
水運	1.215	-1.051	1.088	0.161	0.116	0.302	0.015
航空輸送	1.061	-0.972	0.607	0.016	0.116	0.158	0.014
通信	0.349	-1.038	1.037	-0.673	0.038	-0.628	-0.007

(備考)「電力」・「ガス」については、電力・ガスのみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「商業」については、商業のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「金融・保険」については、金融・保険のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「鉄道輸送」、「道路輸送」、「水運」、「航空輸送」については、鉄道輸送・道路輸送・水運・航空輸送のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。「通信」については、通信のみのTFPが1%上昇し他の産業のTFPには変化がない場合の効果。その他の産業への影響については、付表4-8から付表4-12に示している。

(第4-12表)当該産業への影響(9産業のTFPが同時に1％上昇する場合)

生產量	生產価格	消費量	雇用量	実質賃金	資本量	資本価格
電力	0.686	-1.082	1.439	-0.850	0.746	-0.183	-0.080
ガス	1.012	-1.053	1.412	-0.437	0.746	0.286	-0.122
商業	0.624	-0.904	1.405	-0.602	0.746	0.321	-0.098
金融・保険	0.603	-0.971	1.456	-0.656	0.746	0.063	-0.120
鉄道輸送	1.052	-1.181	1.655	-0.369	0.746	0.283	-0.066
道路輸送	0.714	-0.840	1.325	-0.436	0.746	0.620	-0.176
水運	1.451	-1.086	1.535	0.151	0.746	1.111	-0.116
航空輸送	1.306	-0.991	1.027	0.057	0.746	1.047	-0.134
通信	0.531	-0.923	1.426	-0.849	0.746	0.061	-0.092

(備考)9 産業のみの TFP が同時に 1% 上昇し他の産業の TFP には変化がない場合の当該産業に対する効果。その他の産業への影響については、付表 4-7 に示している。