Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \begin{array}{c}(\mathrm{SP}-17)\quad\overset{\cdot\cdot\cdot}{P C}=-0.00355825+0.261297P\overset{\cdot\cdot}{J}+0.355644\overset{\cdot\cdot}{W_{-1}}+0.225330P\overset{\cdot\cdot}{P}\\ (9.00)\quad(6.06)\quad(3.73)\\ \overline{R}^{2}=0.868\quad S=0.0263\quad d=0.96\end{array} $$

$$ \begin{aligned}( 参考式 )\quad PC\big/\sum_{1}^{4}PC=&0.0942+0.2463\ (PJ\big/\sum_{1}^{4}PJ)\ +0.3713\ (W/V/L)\big/\ (\sum_{1}^{4}W/V/L)\big)\ _{-1}\\&+0.02745PP\big/\sum_{1}^{4}PP\\&(1.51)\end{aligned} $$

SP－18 では，前年比型のスペシフィケーションを改め，民間在庫デフレーター（PJ），名目賃金（W）を説明変数とする自己回帰型に変えた。SP－17 で採用されていた公共料金（PP）については，50 年基準の狭義（米，塩を除く）のデータを使用したところ，消費者物価指数に占めるウェイトに比べて係数も小さく，有意でないので説明変数から除外した。おそらく，公共料金も完全な政策変数ではなく，卸売物価（PJ），賃金（W）の動きに規定される面があるので，説明変数に加えた時，その効果を独立的に吸収できないためであろう。パーシャル・テスト，ファイナル・テストともに内挿結果は非常に良い。なお，フル・コスト型を忠実に定式化すれば，賃金（W）ではなく生産性を考慮した産出単位当たり賃金コスト（W/V/L）を用いるべきであろうが（参考式），公共投資等の乗数シミュレーションの際に生産性が急に上昇し，物価にマイナスの影響が出るというようなアンリーズナブルな結果が得られるため採用しなかった。

<15> 民間住宅投資デフレーター

$$ \begin{array}{r l r}&{(\mathrm{S P}-18)}&{P H\big/\sum_{1}^{4}P H=-0.041936+0.177079P J\big/\sum_{1}^{4}P J+0.214824(I H\big/\sum_{1}^{4}I H\big)_{-1}}\\ &{}&{\quad+0.767578(P H\big/\sum_{1}^{4}P H\big)_{-1}}\\ &{}&{\quad(6.21)\quad\overline{{R}}^{2}=0.850\quad S=0.027\quad d=1.42}\\ &{(\mathrm{S P}-17)}&{\dot{P}H=-0.000770041+0.180013\dot{P}J+0.0666990\dot{I}H_{-1}+0.854452\dot{P}H_{-1}}\\ &{}&{\quad(2.06)\quad(1.65)\quad(9.02)}\\ &{}&{\quad\overline{{R}}^{2}=0.840\quad S=0.0263\quad d=1.36}\end{array} $$

基本的な考え方は従来の SP−17 と同じで，間住宅投資によって決まる。

民間在庫デフレーターと，需要要因としての民

<16> 民間設備投資デフレーター

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&\begin{array}{l}PI\big/\sum\limits_{1}^{4}PI=0.040277+0.671619\ PJ\big/\sum\limits_{1}^{4}PJ\ $ 4.05)\quad(17.18)\end{array}\\&+0.032070\quad(IP+IG)\big/\sum\limits_{1}^{4}(IP+IG)+0.134796\quad(PI\big/\sum\limits_{1}^{4}PI)\text{_{-1}}\\&(1.78)\quad(2.54)\quad\overline{R}^{2}=0.980\quad S=0.002\quad d=1.46\ $ SP-17)&\begin{array}{l}\dot{PI}=-0.00367521+0.455802\dot{PJ}+0.0319293\quad(IP\dot{+}IG)\text{_{-1}}+0.549046\dot{PI}_{-1}\ $ 10.43)\quad(2.47)\quad(6.47)\end{array}\\&\quad\overline{R}^{2}=0.972\quad S=0.0079\quad d=1.14\end{array} $$

SP−17 と同じ考え方で, PJ と需要要因としての民間設備投資と政府固定資本形成の合計

SP−17 と同じ考え方で, PJ と需要要因と $ (IP+IG) $ で決まる。
<17> 民間在庫デフレーター

$$ \begin{aligned}&(SP-18)\quad\begin{array}{l}PJ\big/\sum\limits_{1}^{4}PJ=0.145149+0.446214PMC\big/\sum\limits_{1}^{4}PMC\ $ 8.53)\quad(9.10)\end{array}\\&\quad+0.275083\left((W\big/\frac{V}{L}\right)\big/\sum\limits_{1}^{4}(W\big/\frac{V}{L})\right)\text{_{-1}}-0.296888\left((KJP\big/O\right)\big/\sum\limits_{1}^{4}(KJP\big/O)\right)\text{_{-1}}\\&\quad(1.76)\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.925\quad S=0.004\quad d=1.15\\\overline{R}^{2}=0.925\quad S=0.004\quad d=1.15\end{array}\\&(SP-17)\quad\begin{array}{l}\dot{P}J=-0.0144250+5.66225\frac{MC}{(20.38)}\frac{V}{V}\quad(P\dot{M}C)\end{array}+0.319287\dot{W}\begin{array}{l}-0.0947718\left(\frac{\dot{V}}{L}\right)\text{_{-2}}\\\text{(3.84)}\begin{array}{l}(1.34)\\\end{array}\end{array}\\&\quad\begin{array}{c}-0.203837\quad(KJ\dot{P}\text{/}V)\text{_{-2}}\ $ 4.27)\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.950\quad S=0.015\quad d=1.25\\\overline{R}^{2}=0.950\quad S=0.015\quad d=1.25\end{array}\end{array}\\&( 参考式 )\quad\begin{array}{l}PJ\big/\sum\limits_{1}^{4}PJ=0.123024+0.353810\quad PMC\big/\sum\limits_{1}^{4}PMC+0.146560\quad(W\big/\sum\limits_{0}^{3}\frac{V}{L})\text{_{-2}}\\\text{(3.55)}\begin{array}{l}(3.63)\\\end{array}\end{array}\\&\quad\begin{array}{c}-0.0002583KJP\big/O+0.258853\quad(PJ\big/\sum\limits_{1}^{4}PJ)\text{_{-1}}\\\overline{R}^{2}=0.917\quad S=0.004\quad d=0.69\end{array}\end{aligned} $$

民間在庫デフレーター（PJ）は，SP-18 のデフレーター・ブロックの中核をなしており，ほとんどすべてのデフレーターが PJ に連動する形となっている。

PJ 関数は輸入価格，単位労働コスト，需給要因としての在庫率を説明変数とし，他のデフレーター同様 $ P/\sum_{1}^{4}P $ 型で推定したものを採用した。

参考式は，パーシャル・テストでは結果は良かったが，自己回帰型であるため，ファイナル・テストで誤差の累積が大きくなり，デフレーター・ブロック全体に影響を及ぼしたため，自己回帰型ではない式を採用した。

<18> 政府経常支出デフレーター

$$ \begin{array}{r l r}&{(\mathrm{S P}-18)}&{P C G\big/\sum_{1}^{4}P C G=-0.00211379+0.214976\left(P J\big/\sum_{1}^{4}P J\right)_{-1}}\\ &{}&{(0.08)\quad(2.96)}\\ &{}&{+0.635180W\big/\sum_{1}^{4}W+0.152138\left(P C G\big/\sum_{1}^{4}P C G\right)_{-1}}\\ &{}&{(4.47)\quad(1.57)}\\ &{}&{\overline{{R}}^{2}=0.806\qquad S=0.004\qquad d=2.28}\end{array} $$

今回，新たに政府経常支出デフレーターを内生化した。政府経常支出（CG）の約7割は人件費（公務員の給与等）であり，採用式ではこれを一人当たり雇用者所得（W）で代理しているが，係数の大きさもリーズナブルである。パーシャル・テスト，ファイナル・テスト共に良い結果を示している。

<19> 政府固定資本形成デフレーター

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&PIG\big/\sum_{1}^{4}PIG=-0.018341+1.04000\quad PI\big/\sum_{1}^{4}PI+0.040521\quad IG\big/\sum_{1}^{4}IG\\&\quad\overline{R}^{2}=0.900\quad S=0.004\quad d=1.82\ $ SP-17)\quad&P\dot{I}G=-0.00226520+0.130907\dot{W}+1.03946\dot{P}I+0.0303493\dot{I}G\\&\quad(1.73)\quad(16.38)\quad(1.28)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.929\quad S=0.014\quad d=1.18\end{aligned} $$
民間設備投資デフレーターと需要要因としての政府投資によって説明される。政府投資が有意でないことが問題点として残されている。

<20> 商品輸出デフレーター

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&PEC\Big/\sum_{1}^{4}PEC=0.0280529+0.631696PJ\Big/\sum_{1}^{4}PJ-0.142313EX\Big/\sum_{1}^{4}EX\\&+0.393003\quad(PEC\Big/\sum_{1}^{4}PEC)\;_{-1}\\&(6.90)\quad\overline{R}^{2}=0.944\quad S=0.004\quad d=0.89\ $ SP-17)\quad&P\dot{E}C=-0.0173895+0.207846\quad(PMC\cdot\dot{MC}\big/V)\;+0.265987\dot{W}\;_{-1}\\&-0.195944\left(\frac{\dot{V}}{L}\right)-0.0415317IP\;_{-3}+0.397210\quad(PE\dot{I}W\big/EX)\\&(1.78)\quad(1.79)\quad(3.67)\\&( 参考式 )\quad\overline{R}^{2}=0.809\quad S=0.023\quad d=0.70\\&PEC\Big/\sum_{1}^{4}PEC=0.0523618+0.247121\quad(PMC\cdot\frac{MC}{V})\Big/\sum_{1}^{4}(PMC\cdot\frac{MC}{V})\\&+0.292519\quad((W\Big/\frac{V}{L})\Big/\sum_{1}^{4}(W\Big/\frac{V}{L}))\;_{-1}\\&+0.339261\quad(PEIW\Big/EX)\Big/\sum_{1}^{4}(PEIW\Big/EX)-0.102661\quad(KJP\Big/V)\;_{-4}\\&(3.57)\quad\overline{R}^{2}=0.936\quad S=0.919\quad d=0.004\end{aligned} $$

採用式は，卸売物価（PJ）にリンクさせたシンプルな式で，これに円為替変動率（EX）を追加したものである。EXは，為替レートの変動がドル建て価格を変動させる時，それをある程度相殺するように，円建て輸出価格が変化するというメカニズムをとり入れた試みである。当初は参考式のように，原材料コスト，賃金コスト，相対価格，需給逼迫度を示す在庫率で説明する形をとっていたが，ファイナル・テストで過大となり採用しなかった。

<21> 一人当たり雇用者所得

$$ \begin{aligned}\left(\mathrm{SP}-18\right)\quad&\boldsymbol{W}\big/\sum_{1}^{4}\boldsymbol{W}=0.0767241+0.678149\quad\left(\boldsymbol{P}\boldsymbol{C}\big/\sum_{1}^{4}\boldsymbol{P}\boldsymbol{C}\right)\text{_{-1}}+0.0104375\boldsymbol{V}\boldsymbol{A}\\&\quad+0.000524472\quad\left\{\left(\boldsymbol{Y}\boldsymbol{C}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{C}\right)\big/\left(\boldsymbol{Y}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{P}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{G}\right)\right\}\text{_{-4}}\\\ &\quad(1.88)\\&\quad\overline{\boldsymbol{R}}^{2}=0.846\qquad\boldsymbol{S}=0.003\qquad d=2.06\\ \left(\mathrm{SP}-17\right)\quad&\dot{\boldsymbol{W}}=-\boldsymbol{0}.0161017+\boldsymbol{0}.0386481\boldsymbol{V}\boldsymbol{A}+\boldsymbol{0.436524}\dot{\boldsymbol{P}}\boldsymbol{C}\\&\quad(5.20)\quad(5.28)\\&\quad+\boldsymbol{0.663828}\left\{\sum_{0}^{2}(\boldsymbol{Y}\boldsymbol{C}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{C})\big/\sum_{0}^{2}(\boldsymbol{Y}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{P}+\boldsymbol{A}\boldsymbol{G})\right\}\text{_{-2}}\\&\quad\overline{\boldsymbol{R}}^{2}=\boldsymbol{0.789}\qquad\boldsymbol{S}=\boldsymbol{0.015}\qquad d=1.75\end{aligned} $$

序でも述べたように，今回の改訂では予測シミュレーション結果の四半期変動をより信頼できるものにするため，前年比型のスペシフィケーションを避ける方針で作業を進めた。

特に$W$は，雇用者所得を通じて経済全体に大きな影響を与える変数であり，従来の予測シミュレーションの経験からも，改善の必要性が痛感されていた。従来，前年比型のスペシフィケーションが用いられていたのは，差分型$(\Delta W)$，前期比型$(W/W_{-1})$がうまくいかな
かったからであり，今回チェックしてみた限りではやはり成功しなかった。春闘という特殊な慣行があるため，季節調整が完全に行われていないことも理由の一つだろう。そこで，今回は前年比と前期比との中間型ともいえる $ W/\sum_{1}^{4}W $ （過去一年間の平均に対する当期の伸び率）を採用した。

推定結果は，決定係数，ダービン・ワトソン比共に前年比型より良好だった。

各変数の持つ意味は，SP−17と全く同様であり，個人消費支出デフレーター（PC）は，賃金交渉の際重要な指標となる消費者物価上昇率を表わし，有効求人求職倍率（VA）は労働需給の逼迫度を表わし，法人所得の国民所得に占めるシェア（ $ YC+AC $ / $ Y+AP+AG $ ）は，企業側の支払い能力を表わしている。

<22> 一人当たり個人業主所得

$$ \begin{array}{cc}(SP-18)&WU=83.2164+0.544739W+2.1137\Delta PJ-161.099\Delta UR\\&(5.42)\quad(34.44)\quad(5.18)\quad(2.13)\\\end{array} $$

すでに述べたように，SP−17では個人業主所得を個人業主所得以外の国民所得と名目国民総支出との残差として決定する方式を採用していたが，SP−18では不突合を残差とすることにしたので，新たに個人業主所得を決定する式が必要となった。ここでは，一人当たり個人業主所得を推定し労働ブロックから決まる個人業主数（LU）との積として個人業主所得が決まる形をとった。今回採用された一人当たり個人業主所得関数は，賃金相当部分を説明する変数として一人当たり雇用者所得（W）をとり入れ，さらに短期的な景気変動に伴う利潤の変化をとら

$$ \begin{aligned}(2.13)\\\overline{R}^{2}=0.982\quad&S=44.30\quad&d=1.14\end{aligned} $$

える変数として，ΔPJ，ΔURを加えている。パーシャル・テストでは細かい動きは追えていない。

個人業主所得は個人企業の運営による利潤と，業主および家族従業者の賃金・俸給からなる混合所得の性格をもつこと，農林水産業とその他産業では個人企業としての性格も異なることから，明確な行動原理に基づく定式化は困難であろう。個人業主所得関数の推定は今回が初めての試みであり，今後とも改善が必要である。

<23> 個人利子賃貸料所得

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&\quad YR-DI=0.003049\quad(RDT\times M2S)\quad+0.0525274KHN+0.687429\quad(YR-DI)_{-1}\\&&\quad(7.49)\quad(6.24)\quad(16.21)\\&&&\quad\overline{R}^{2}=0.9997\quad S=79.83\quad d=2.35\\ (SP-17)&\quad YR-DI=-3.45681+0.00188903\quad(I\times M2S)\quad+0.983804\frac{1}{4}\sum_{1}^{4}(YR-DI)\\&&\quad(4.71)\quad(15.23)\quad\end{array} $$

個人利子賃貸料所得（YR−DI）は個人利子所得と個人賃貸料所得から成り，これに個人配当（DI）が加わって，個人財産所得（YR）を形成する。

SP－18 では個人利子所得の代理変数として通貨・定期性預金残高（M2S）に一年ものの定期預金金利（RDT）を乗じたものを用い，個人賃貸料所得の代理変数として民間純住宅ストック（KHN）を用いて説明している。また，この

$$ \overline{R}^{2}=0.999\qquad S=58.87\qquad d=1.12 $$

変数はすう勢的に安定した伸びを示しているため，自己回帰型のスペシフィケーションをとっている。なお定数項は有意でなかったので除外した。

個人利子所得は預貯金利子，有価証券利子，信託保険の配当などから成る。これらにかかる利子率をみると，帰属利子にかかると考えられる弾力的なものから，保険等の配当のように非弾力的なものまでさまざまであるが，預貯金利
子が過半を占めることから RDT を代理変数としてとることとした。個人資産の代理変数として M2S をとることには，イ)M2S の中の現金は利子所得とは無関係であること，ロ)M2S の預貯金部分には法人分が含まれていること，ハ)M2S には保険，国債，公社債の個人保有部分が含まれていないことなどカバレッジの点で若干の問題がある。このため個人貯蓄累積額（SSP），準通貨（定期性預金）残高（MQS）等を試みたが結果は改善しなかった。

個人賃貸料所得は農業地代，地代・家賃，無体財産権使用料から成るが，このうち地代・家賃が大半を占めることから KHN を代理変数としてとることに問題はないとおもわれる。

<24> 個人配当

$$ \begin{array}{llll}(SP-18)&DI=56.1493+0.0250606\ (YC+AC)&+0.742503\frac{1}{4}\sum_{1}^{4}DI\\&(2.87)\quad(9.04)&(21.08)\\&&\overline{R}^{2}=0.982\quad S=46.24\quad d=1.94\\ (SP-17)&DI=3.83616+0.00529337YC+0.985078DI_{-1}\\&(1.39)\quad(26.09)\\&&\overline{R}^{2}=0.980\quad S=43.92\quad d=2.46\\\end{array} $$

個人配当は在庫品評価調整前の法人所得と，年間の個人配当の平均との二つによって説明し企業の配当安定化政策を考慮に入れて，過去1ている。

<25> 法人所得

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&YC+AC=-1126.99+0.381993V^{\prime}-0.378139YW-0.0194394\ (I\times KPN)\ _{-1}\\&(2.44)\quad(14.04)\quad(5.57)\quad(4.09)\\&+395.283\Delta PJ\\&(9.90)\\&\overline{R}^{2}=0.979\quad S=630.44\quad d=1.87\\ (SP-17)\quad&\frac{YC+AC}{Y+AP+AG}=-0.392611+0.621863\left(\frac{IP}{V}\right)+0.126229\left[\sum_{0}^{1}\frac{PJ\cdot O}{(PJ\cdot O)_{-1}}\right]\\&+0.000925173\rho_{-2}+0.0680004\left(\frac{PJ}{P}\right)_{-1}\\&(3.80)\quad(7.68)\\&\overline{R}^{2}=0.893\quad S=0.0058\quad d=1.24\end{aligned} $$

法人所得は概念上，売上高から賃金，地代，利子等の総費用を控除した残差としてとらえられる。このため1つのマクロモデルにおいて賃金関数と法人所得関数の両方を推定することは理論的見地からは不要である。こうした考え方に立ってアメリカのワートン・モデル，ブルッキングス・モデルなどでは法人所得を国民所得からその他の所得項目を控除するという形の定義式によって残差として決定する方式をとっている。しかし，日本では法人所得がダイナミックに変動し，投資のみならず賃金にも影響を与える重要な変数であるため，この変数を残差として取扱うのは他の変数の誤差を包含するという問題がある。

SP−17 では，法人所得関数は在庫品評価調整前の概念による国民所得に対するシェアで表わされ，イ)設備投資率，口)鉱工業生産増加率，ハ)製造業稼動率指数(ρ)，ニ)相対価格の4つの変数で説明されていた。SP−18 では次の2つの理由から，法人所得関数をシェア型で推定することをやめた。

第一はシェア型のスペシフィケーションをとる場合の重要な説明変数である設備投資率は，完全雇用経済を前提にしたカルドアの分配理論に基づく技術進歩要因をあらわす変数であって，設備投資率の上昇が，法人所得のシェアを
高めそれがさらに設備投資を高めるという高度成長の「投資が投資を呼ぶ」メカニズムを定式化したものと考えられる，オイル・ショック後の大きな需給ギャップを抱えた経済を含む40年代全体における法人所得を説明する変数としては適当でない。

第二は，シェア型のスペシフィケーションをとると，価格変動に伴って法人在庫品評価調整額（AC）が変化することから，在評後の法人所得が異常な動きを示すことである。すなわち製品価格に相当する民間在庫デフレーター（PJ）の上昇は，相対価格の上昇によって，在評前の法人所得シェアを高めるものの，ACが大きくふくらむため，在評後の法人所得はかえって減少するという結果をもたらすのである。このことが，YU残差方式と相まってモデルの乗数過程に歪みをもたらすことは，序において指摘したとおりである。

<26> 民間在庫品評価調整額

SP−18 では，在評前の法人所得（ $ YC+AC $ ）をレベル式で決定することとし，法人所得の残差としての性格を明示的に取り入れるため，総売上高として名目国民総支出（ $ V' $ ）を，賃金コストとして雇用者所得（YW）を，利子等のコストして全銀貸出約定平均金利（I）と民間設備純ストック（KPN）の積をとり，定義的な関係を統計式として推定することとした。

$ V' $ とYWにかかるパラメータの絶対値はどちらも約0.38であり， $ V' $ とYWの関係が定義的に安定したものであることを示している。定数項はマイナスで有意であり，YWと $ (I\times KPN) $ ₁で捕捉しきれない控除部分を示している。

ΔPJは法人在庫品評価調整額(AC)の部分を説明するための変数であり，これによって価格変動によって在評後法人所得（YC）が異常な動きをするという第二の問題点はかなり改善している。

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&\quad AP=54.1673+0.991433\left[\Delta PJ\times\left\{(\frac{1}{8}JP+KJP_{-1})\quad\big/100\right\}\times4\right]\\&(1.35)\quad(92.55)\left[\overline{R}^{2}=0.995\quad S=242.65\quad d=2.07\right.\\&(SP-17)\quad AP=-28.6358+0.0447516\quad(PJ-PJ_{-1})\times(\frac{1}{8}JP+KJP_{-1})\\&(57.54)\quad\overline{R}^{2}=0.984\quad S=378.12\quad d=1.44\end{aligned} $$

国民所得統計では在庫投資を帳簿上の期首・期末の在庫残高の差として推計しているが，これには在庫品の評価価格の変動に伴う，見かけ上の在庫変動が含まれることになる。この部分を生産概念に基づく国民所得に合せて，在庫投資から控除する手続が在庫品評価調整であり，控除される部分が在庫品評価調整額である。

このように在庫品評価調整は国民所得統計の概念上の調整であり，企業行動や課税の基礎となるのは在評前の現実の所得である。このためSP－18においても在評額を内生化し，在評前の変数が投資関数，租税関数等に使用されている。

国民所得統計における民間在庫品評価調整額（AP）は次の式によって算出されている。

$$ \begin{aligned}AP=&\left(KJP^{\prime}-KJP^{\prime}_{-1}\right)-PW\cdot JP\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(1)\\ & ただし \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&KJP^{\prime}= 当期末名目在庫残高 \\ &\quad JP= 当期末実質在庫品增加 ( 在庫 \\ &\quad 投資 )\\ &\quad PW= 当期期中平均価格指数 \\ \end{aligned} $$

すなわち，まず名目在庫残高の増加額（在評前在庫品増加）を求め，これから実質在庫品増加に期中平均価格指数を乗じて求めた在評後在庫品増加を差し引いたものを在庫品評価調整額とするわけである。

国民所得統計では PW として卸売物価の期中単純平均を用いているが，これに代えて在庫残高デフレーター（PJ）を用いれば
$$ PW=\frac{PJ+PJ_{-1}}{2} $$

さらに

$ KJP' = PJ \times KJP $ (KJP = 実質在庫残高)

だから、これを(1)に代入すると次式になる。

$$ \begin{aligned}AP&=\left(PJ\cdot KJP-PJ_{-1}\right)\\&-\frac{PJ+PJ_{-1}}{2}\quad\left(KJP-KJP_{-1}\right)\\ &\\&=\Delta PJ\Bigg(\frac{KJP-KJP_{-1}}{2}+KJP_{-1}\Bigg)\cdots\cdots\\ \end{aligned} $$

さらに SP−18 では, イ) 年率表示のデータを使っているので $ KJP-KJP_{-1}=\frac{1}{4}JP $ , ロ) デフレーターは 100 を基準とする指数なので $ \Delta PJ/100 $ を用い, ハ) AP を年率表示にするため最後に

<27> 法人在庫品評価調整額

$$ \begin{array}{cc}(SP-18)&AC=&-87.0171+0.985505AP\\&(2.50)&(106.03)\end{array} $$

$$ \begin{array}{c}(SP-17)\quad AC=-24.8844+0.931805AP\ $ 322.95)\end{array} $$

民間在庫品評価調整額（AP）は，個人在庫品評価調整額（AU）と法人在庫品評価調整額（AC）から成っている。ACはAPと比較的安定的な関___4倍すると以下の式になる。

$$ AP=\left\{\varDelta PJ\ \left(\frac{1}{8}JP+KJP_{-1}\right)\ \big/100\right\}\times4\cdots(3) $$

これを定義式とせず統計式としたのは，イ)国民所得統計の在評は，法人・個人別，産業別，種類別に算出されているが，SP－18では全体を一本で推定していること，口)国民所得統計では卸売物価指数を使っているが，SP－18ではPJを用いていることなどのためである。

$$ \left[\left\{\varDelta PJ\times\left(\frac{1}{8}JP+KJP_{-1}\right)\big/100\right\}\times4\right\} にかか $$

るパラメーターは極めて1に近くAPが定義式的に決っていることを示している。

$$ \overline{R}^{2}=0.996\qquad S=209.24\qquad d=1.62 $$

$$ \begin{aligned}\overline{R}^{2}=&0.999\quad&S=&63.28\quad&d=&2.20\end{aligned} $$

係にあるため，これを上記の統計式によって決定し，AUを残差としている。

<28> 法 人 税

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&TC-TCS=-325.710+0.200542R1\begin{array}{l}\{(YC+AC)-\sum_{1}^{4}(DI\big/SHARE)\}\\\quad(2.99)\quad(11.19)\end{array}\\&\quad+0.674712R2\sum_{1}^{4}(DI\big/SHARE)\\&\quad(10.33)\quad\overline{R}^{2}=0.976\quad S=337.61\quad d=2.43\ $ SP-17)\quad&TC=18.0111+0.260978R1\begin{cases}\sum_{1}^{4}(YC+AC)-Q_{1}\sum_{1}^{4}DI\end{cases}\\&\quad+(0.198713R2\sum_{1}^{4}DI+84.5601Q_{2}\\&\quad(1.02)\quad\overline{R}^{2}=0.981\quad S=209.23\quad d=1.77\end{aligned} $$

法人所得を軽課税率のかかる配当部分とそれ以外の部分に分け，それぞれに中央，地方を合せた税率（R1，R2）を乗じたものを説明変数とするという基本的な考え方は SP−17 と同じだが，以下のような小幅修正を行った。

イ）49, 50 年度は会社臨時特別税（TCS）の分が含まれているので，この部分を外生化し，それを除いた部分を説明することにした。

口）延納率の変更の影響を除くための延納率ダミー（Q2）はもともと有意でなく，これを外し
てもそれほど全体の結果に影響はないので説明変数から除外した。

ハ）48 年度以降，個人持株比率が大幅に低下してきており，個人向け配当（DI）と企業の配

<29> 個人稅

当支払いの動きがパラレルでなくなってきているので DI を個人持株比率で割り戻して配当総額の形にした。外生変数が一つ追加されるが，結果は改善した。

$$ \begin{aligned}&(SP-18)\quad&TP+TPS=&-1067.52+0.14865\frac{1}{4}\sum_{0}^{3}(YW+YU+AU+YR)\\&&&(6.81)\quad&(59.49)\end{aligned}\begin{aligned}\overline{R}^{2}&=0.988\quad&S&=480.89\quad&d&=0.74\\&\overline{R}^{2}&=0.989\quad&S&=304.77\quad&d&=0.31\\&(71.24)\quad&\frac{1}{4}\sum_{1}^{4}(YW+YU+YR)\\&&\overline{R}^{2}&=0.989\quad&S&=304.77\quad&d&=0.31\\&(1.95)\quad&\sum_{1}^{2}YW+0.5460\sum_{1}^{2}(YU+YR)-0.978TPS\\&&\overline{R}^{2}&=0.981\quad&S&=405.98\quad&d&=1.05\end{aligned} $$

個人税（TP）に個人税累積減税額（TPS）を加えたものを，個人所得で説明するという従来の方式と同じだが，個人業主所得（YU）については現実には在評前の所得（YU+AU）が課税対象となるはずなのでこの点を修正した。

減税の取扱いについては，イ)累積減税額の基礎になっている平年度ベースの減税額は必ずしも初年度に実現するわけではない，口)予算上の減税額は，財政当局が独自の見通しに基づいて計算するものであり，その見通しが違えば事後的に実現する減税額とは乖離が生ずる，といった問題があるが，適当な代替案がないので従来の方式を踏襲している。パーシャル・テストでは48年度以降フィットが悪くなっているが，これは国民所得上は捨象されている不動産譲渡所得等の攪乱要因があったからであろう。

なお，累積減税額を説明変数の方に移項して推計すると，平年度ベースでみた減税額の98％が実現されるという一応リーズナブルな結果が得られたが今回は参考にとどめた。

$$ \begin{aligned}&<30>\quad 間 \quad 接 \quad 税 \\&\quad(SP-18)\quad\log TI=-2.13668+0.728153\log V^{\prime}+0.297664\log MC\\&\quad\quad\quad\quad(26.08)\quad(26.41)\quad(7.93)\\&\quad\quad\quad\quad\quad\overline{R}^{2}=0.998\quad S=0.023\quad d=1.81\end{aligned} $$

間接税は従来外生変数だったが，これは当然内生化した方が良い。それは，イ)税率は制度的に決まるが，税額は経済活動に応じて決まるものである。口)内生化しておいた方が，外生的に固定した場合よりも乗数シミュレーションを行った時に，支出と分配の乖離が小さいからである。

内生化の方法は二つ考えられ，イ)インプリシットに求められる間接税率（TI/Y）を外生変数とし，Yとの積でTIを求める，口)間接税は種々雑多な税目を含んでいるので，経済活動全体の動きを表す名目国民総支出（V）で説明する，というのが従来のやり方である。イ)は，間接税率を操作する必要のある長期モデルには適しているが，我々は短期の予測が目的なので，口)の方を採用している。これにMCを加えたのは，国民総支出では輸入が控除項目となっているので，独立的に輸入が増えた時には国民総支出と間接税の動きが逆になるためである。名目値にしなかったのは，輸入関税の変動は原油関税のような従量税によって規定される度合が強いからである。
$$ \begin{aligned}1>\quad&\text{コール・レート }\\&(SP-18)\quad\begin{array}{cccc}(4.03)&(10.14)&(9.22)&(6.82)\\IC=-1.14208+0.91919IN+0.45759IC_{-1}+15.2309\quad(BG-BF)\quad/V'\\\end{array}\\\overline{R}^{2}&=0.985\quad S=0.278\quad d=1.17\\&(SP-17)\quad\begin{array}{cccc}IC=-0.509442+1.15517IN+0.204092IC_{-1}+8.50566\sum_{1}^{3}\left(\frac{BG-BF}{V^{\prime}}\right)\ $ 6.39)&(2.15)&(3.19)&\\\end{array}\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\overline{R}^{2}=&0.864\quad&S=&0.691\quad&d=&1.41\end{aligned} $$

コール資金の主な取り手（マネー・ポジション）は都市銀行であり，主な出し手（ローン・ポジション）は地方銀行，信託銀行，信用金庫，農林中央金庫，保険会社等である。

コール・レートは，イ)このような金融機関相互の資金の偏在を示すと共に，口)日々の資金市場の繁閑の指標であり，ハ)同時に，短期的な貸出市場の限界コストを示すとも考えられる。

推定式は，SP−17と同様日銀信用のアベイラビリティを示す代理変数として公定歩合（IN），マネー・マーケットの繁閑の指標として政府バランス（BG）と，海外に対する債権の純増（BF）との差額の名目国民総支出に対する比率$\left\{\left(BG-BF\right)/V'\right\}$を説明変数とした。

<32> 全国銀行貸出約定平均金利

$$ \begin{array}{cc}(SP-18)&\varDelta I=0.004409+0.152585\varDelta IN+0.223156\varDelta IN_{-1}+0.143314\varDelta IN_{-2}\\&(0.45)\quad(5.33)\quad(6.19)\quad(4.34)\\&&\overline{R}^{2}=0.910\quad S=0.065\quad d=1.60\ $ SP-17)&\varDelta I=0.0023118+0.311003\quad(0.9\varDelta IN+0.1\varDelta IN_{-1})\quad+0.492115\varDelta I_{-1}\\&(13.25)\quad(8.92)\\&&\overline{R}^{2}=0.943\quad S=0.042\quad d=2.02\\\end{array} $$

貸出金利については，その限界的な変動が金融市場の超過需要の影響を多少受けるものの，制度的要因に強く支配されて決定される。SP－17も基本的に同じ考えであるが，ΔINのラグのウェイトが恣意的だったので今回は当期から2期前までの公定歩合の変化分で説明する形にした。

公定歩合に対する追随率は，SP−17では，短期が0.28，長期が0.61だったが，SP−18では短期が0.15，長期が0.52となっている。

<33> 銀行貸出增減

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&LF=-410.755+1.68789MQ+0.526611\quad(LN-DN)\_{-1}-583.709\quad(IC-I)\\&(0.64)\quad(14.61)\quad(4.41)\quad(3.61)\\&-0.834434\quad(SEB+SEL)\_{-1}\\&(2.49)\\&(R^{2}=0.890\quad S=1518.21\quad d=2.02\\ (SP-17)\quad& 産業資金供給增減 )\\&LE=2097.20+1.28285MD_{-2}+0.356129\quad(LN-DN)\_{-2}-295.196\quad(IC-I)\\&(20.03)\quad(1.85)\quad(1.54)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.907\quad S=1900.90\quad d=1.06\end{aligned} $$

SP－17 では金融プロックと実体経済を結ぶ資金のアベイラビリティを示す変数として，産業資金供給増減（LE）を使っていたが，今回はこれに代えて銀行貨出増減（LF）を用いている。銀行貨出増減（LF）は，SP－17 の産業資金供給増減（LE）に比べて，対象金融機関のカバレッジは小さいが，貸出しという性格が明確であり銀行行動を表わす貸出関数として定式化しやす
いこと，また，マネー・サプライ表からの利用が可能で他の金融ブロックの変数との接合が容易であるという利点がある。すなわち，LFはマネー・サプライ表よりとられており，内容は全国銀行等の地方公共団体，民間企業，個人に対する貸出増減額である。LEは産業資金供給増減状況表よりとられており，内容は，イ)株式，口)事業債，ハ)金融機関の貸出（民間，政府金融機関，特別会計），ニ)外資である。

我が国の企業の資金調達に占める銀行貸出の割合は非常に高かった。しかも，その市場では恒常的に資金の超過需要が存在し，プライス・メカニズムが充分に機能せずいわゆる信用割当て（credit rationing）が支配的であった。このような，現行金利水準に見合う資金需要が資金供給額の水準まで削減される実状を考えれば，銀行貸出額は図の$\overline{\mathrm{E}}$点でなく供給曲線SS上のE点で決定されるとすべきである。採用式はこうした貸出供給関数を特定化したもので，貸出の源資としての貯蓄性預金（MQ），日銀の信用割当ての代理変数としての日銀純信用（LN-DN），限界コストとしてコール・レートと貸出約定平均金利の差（IC-I）によって説明される。なお，採用式の推定期間は昭和41年度～50年度であるが，これは金融機間保有国債増減（SEB）と地方債増減（SEL）のデータの制約によるものである。他の関数の推定期間との統一性には欠けるが，国債の大量発行によるクラウディング・アウト効果を一応モデルに盛り込めるというメリットがあり時宜にかなっている。

<34> 現金通貨残高

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&MCCS\big/P=-5.79766+0.057909YD\big/PC+0.0663271O\\&(5.78)\quad(6.49)\quad(2.75)\\&+0.0224930\ (SSC+SSP)\big/P\\&(4.33)\\&\overline{R}^{2}=0.992\quad S=1.28\quad d=0.61\\ (SP-17)\quad& 現金通貨增減 )\\&MCC=143.878+0.274939\Delta YD+0.144427\Delta\ (YC+AC-TC)\\&(7.06)\quad(1.67)\\&\overline{R}^{2}=0.607\quad S=278.29\quad d=1.38\\ ( 参考式 )\quad&MCCS\big/P=23.2210+0.014369YD\big/PC-283.830RDT\big/PC+0.702819\ (MCCS\big/P)\_{1}\\&(1.54)\quad(3.24)\quad(6.78)\\&\overline{R}^{2}=0.996\quad S=0.894\quad d=1.802\end{aligned} $$

SP－17 では現金通貨の増減を推定していた。もともと精度は余り良くなかったが，SP－18 の推定期間（昭和40年度～50年度）に合せて再推定してみると全く説明力がなくなった。SP－18 ではストックを構造方程式で推定し，フローを定義式で求めることとした。個人部門では取引動機に基づいて所得（実質可処分所得，YD／PC）の一定割合を現金で保有するとし，法人部門では経済取引の代理変数として鉱工業生産指数（O）を用い，決済手段として一定割合
の現金が保有されるとした。また，個人・法人両部門を通じ貯蓄ストックの一定割合が現金で保有される分を， $ (SSC+SSP)/P $ で表わしている。

参考式は，取引動機・予備的動機として（YD／PC），金融資産との代替を示すものとして一年もの定期預金利子率（RDT）を説明変数とし，過去の現金保有習慣を表わすため自己回帰型にしたものである。

<35> 準通貨（定期性預金）增減

$$ \begin{array}{c}(SP-18)\quad MQ=320.1316+0.0743195SP+0.301140LF+0.317874MQ_{-1}\ $ 0.96)\quad(2.29)\quad(3.78)\quad(2.06)\\\overline{R}^{2}=0.887\quad S=996.37\quad d=1.96\end{array} $$

準通貨（定期性預金）増減は，個人貯蓄の一定割合が振り向けられる分として個人貯蓄増減（SP），貸出に誘発される企業預金分を説明する貸出増減（LF）とを説明変数とする自己回帰型の関数である。

<36> 預金通貨增減

$$ \begin{array}{c}(SP-18)\quad MD=-171.523+0.664809LF-0.478564MQ-0.299469\quad(LN-DN)\ $ 0.49)\quad(7.75)\quad(3.53)\quad(3.84)\\\overline{R}^{2}=0.767\quad S=1033.9\quad d=1.41\end{array} $$

預金通貨の増加は，商業銀行のバランス・シートから定義的に下式のようになる。

$$ \begin{aligned} 預金通貨增 &= 貸出增 + 証券投資增 + 対日銀預 \\&\quad 氵金增 + 現金保有增 - 日銀信用 \\&\quad 增 - 定期預金增 \\&= 貸出增 + 証券投資增 - 定期預金 \\&\quad 增 -\text{( 日銀信用增 - 対日銀預氵金增 - 現金保有增 )}\end{aligned} $$

ここで，市中銀行が本源的預金としての定期性預金の受け入れ以上に貸出を行うという信用創造活動の過程で，預金通貨が供給されるというメカニズムを想定すれば，

以上のように，今回 SP−18 では，現金流通高（MCC），預金通貨増減（MD），準通貨増減（MQ）を内生化したことにより，その総和として一応マネー・サプライ（M2）の内生化が可能となった。

預金通貨増減 (MD) ≡ 市中銀行貸出増減 (LF)

- 貯蓄性預金増減 (MQ) - 日銀純信用増減 (LN-DN)

となり，この関係をスペシフィケーションとして採用したのが上記の推定式である。

商業銀行のバランス・シート

資産	負債
貸付金	預金
現金	預金通貨
債券	定期性預金
日銀預付金	日銀信用
その他	その他

但し，金融ブロックは，ファイナル・テストではあまり良い結果を示していない。LF-MD-MQ の同時決定関係に問題がある可能性が大きいが，今後の検討課題としたい。
# FY 2015 Follow-up of WPI Program By Program Committee

February 2016

(This document reports on progress made under the WPI Program in FY 2014.)

In FY2015, there were three important achievements:

1. Nobel Prize in physics awarded to Dr. T. Kajita, PI of Kavli IPMU. (see section A, p2)

2. International Research Excellence Initiative (REI) workshop held jointly with Program committee meeting. (see section E, p5)

3. Future plan devised by the WPI program committee (see section E, p5)

A. Dr. Takaaki Kajita, PI of Kavli IPMU, was awarded The 2015 Nobel Prize ..... 2
B. Outline of WPI program ..... 2
C. WPI Centers ..... 3
D. Follow up ..... 4
E. REI International Workshop and 2015 Program committee meeting ..... 4
E-1. REI International Workshop ..... 5
E-2. Program committee meeting ..... 5
E-3. Future plan of WPI program ..... 5
F. Site visits ..... 6
F-1. AIMR ..... 6
F-2. Kavli IPMU ..... 8
F-3. iCeMS ..... 10
F-4. IFReC ..... 12
F-5. MANA ..... 14
F-6. I²CNER ..... 16
F-7. IIIS ..... 18
F-8. ELSI ..... 19
F-9. ITbM ..... 21
G. Outreach activities ..... 23