Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
1 0.55167 (4.9826)
2 0.42227 (4.6953)
3 0.28509 (3.3208)
4 0.14937 (2.0121)
5 0.014856 (0.20745)

SUM=2.0998

$ \overline{R}^{2}C=0.97976 $ S.E.=0.077266 D.W.=1.1795 (1967.3-1982.1)

$ FD=GNP+MG+MS-II $

$ DCPR=DCP/(1.0+RP/100.0)/PA $

## 1 —3 在庫品增加

従来と同様のスペシフィケーションであるが,非農業部門の名目生産増加に対する反応が小さくなり,輸入に対する反応が大きくなった。

$$ \begin{array}{r l}&{\cdots\cdots\langle\mathit{E Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L}=K R_{\_}I I\rangle\cdots\cdots}\\ &{\quad\mathit{O R D I N A R Y~L E A S T~S Q U A R E S~L O G A R I T H M I C~T Y P E=N O}}\\ &{\quad\mathit{I I}=290.72+1.0775*(I I A)+0.35394*(S U M(P A G R,0,1)/2.0)}\\ &{\quad(5.581)(29.413)\quad(2.9129)}\\ &{\quad-0.18939*(F D N A)+0.51059*(M G)-945.98*(D811C812)}\\ &{\quad(6.9760)\quad(6.8652)\quad(8.5655)}\\ &{\quad\overline{{R}}^{2}C=0.94187\quad S.E.=139.92\quad D.W.=2.2780\quad(1966.3-1981.4)}\\ &{\quad P A G R=G R(P A,1)*G N P N A}\\ &{\quad F D N A=A+X G+X S-(G N P A-I I A)}\end{array} $$

## 1 −4 ブリッジ方程式

従来と同様のスペシフィケーションである。

…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
XG=-6.9042+0.99976*(BPXG*FXS/PXG)
(668.3) (1387.6)

$ \overline{R}^{2}C=0.99997 $ S.E.=0.0066140 D.W.=2.5597 (1966.1-1982.3)
…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
MG=-6.9042+0.99979*(BPMG*FXS/PMG)
(504.3) (1088.5)

$ \overline{R}^{2}C=0.99994 $ S.E.=0.0054779 D.W.=2.5568 (1966.1-1982.3)
…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
XS=-6.9001+0.99943*(BPXS*FXS/PXS)
(340.5) (657.01)

$ \overline{R}^{2}C=0.99985 $ S.E.=0.0087370 D.W.=2.2338 (1966.1-1982.3)
…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
MS=-6.9091+1.0001*(BPMS*FXS/PMS)
(749.0) (1398.4)

$ \overline{R}^{2}C=0.99997 $ S.E.=0.0073226 D.W.=2.3551 (1966.1-1982.3)
### 2. 労働・生産ブロック

このプロックでは従来稼働率が労働需給を決定するうえで重要な役割を演じていた。しかしながら第2次オイルショック後の輸入原材料価格の最終製品価格に対する相対的な上昇は,潜在的産出高と生産性を減少させ,投資を減退させることによって,総支出と雇用に著しい影響を与え,図1のように非農業部門の生産についても1980年以降はっきりとした断層を示すようになった。このため,従来の非農業部門の生産のピークとピークを指数曲線で結ぶ方法では潜在的生産能力の推定が困難となり,稼働率の値を得ることができなくなった。また,非農業部門の生産のピーク時における同部門の就業者数と資本ストックの値に基づく生産関数から潜在的産出高を推定する方法も試みたが,満足のいく結果は得られなかった。

そこで,今回は失業率関数の推計にあたって稼働率の代替変数として在庫率を用いた特定化を行った。

## 2 −1 労働人口

従来と同様の特定化を行った。韓国の労働力化率は1978年をピークに下落傾向にあり,今後,労働需給の影響を考慮した特定化が必要となろう。

$$ \begin{array}{l}\cdots\cdots\langle EQUATION^{\prime}S LABEL=KR\_{L}F\rangle\cdots\cdots\\ \quad ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO\\ \quad LF=-749.89+0.60250*(POP)\\ \quad\quad(5.515)\quad(94.755)\\ \quad\overline{R}^{2}C=0.99270\quad S.E.=168.80\quad D.W.=1.2189\quad(1966.1-1982.3)\end{array} $$

## 2 −2 失 業 率

従来労働需要の数量的要因として使用していた稼働率指標が得られなかったので,代替変数として在庫率を用いることにした。まず在庫率,労働分配率,就業可能人口でスケールをとった非農業就業者数によって特定化を行った。推計の結果は満足のいくものであったが,乗数テストを行った結果,財政支出を増加させた場合賃金及び非農業部門の就業者数の反応が大きく,労働分配率が大幅に上昇するため,3～4年目に失業率が反転して上昇する現象が起こった。

$$ \begin{aligned}\cdots\cdots\ <&E Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L=K R_{-}U R2>\ \cdots\cdots\\ &O R D I N A R Y L E A S S Q U A R E S L O G A R I T H M I C T Y P E=N O\end{aligned} $$
$$ UR = -1.170 + (\&1(I), I = 0, 3) * (KI - 1 / (GNP + MG + MS)) $$
$$ (0.8176) $$
$$ +0.0033217 * (WR * LENA / GNPNA / PGNP) - 9.5733 * (LENA / POP) $$
$$ (8.2002) $$
$$ (2.7011) $$

SHILLER DEGREE = 1 S, C. = N E. C = Y K1 = 1.0000

LAG & 1
$$ \begin{array}{c|c}
0 & 8.4082 & (4.8230) \\
1 & 5.6477 & (4.9486) \\
2 & 2.8593 & (4.5121) \\
3 & 0.054633 & (0.13100)
\end{array} $$
$$ \begin{array}{c|c}
SUM = 16.970 \\
\hline
\overline{R}^{2} C = 0.73967 & S.E. = 0.42339 & D.W. = 1.4994 & (1966.4 - 1982.3)
\end{array} $$

この現象を回避するため,相対コスト要因の代替変数として,賃金のトレンドからの乖離を用いるなど様々な試みを行った。

$$ \begin{aligned}&\cdots\cdots\quad\quad\cdots\cdots\\&\quad ORD I N A R Y L E A S T S Q U A R E S L O G A R I T H M I C T Y P E=N O\\&\quad U R=1.2164+16.712*(K I.-1/(G N P+M G+M S))\\&\quad\quad(5.007)\quad(14.021)\\&\quad+0.00051601*(W R-(-1458+111.45*T I M E))+1.0555*(D801)\\&\quad\quad\underline{^{-2}}(10.818)\quad(2.5865)\\&\quad R^{C}=0.83782\quad S.E.=0.40132\quad D.W=1.7581\quad(1966.1-1982.3)\end{aligned} $$

その中で,賃金そのものを用いた場合に反転する時期が6年目まで延びたので,今回は賃金そのものを用いた特定化を採用した。また,図2からも解るようにインフレ率の上昇を伴って失業率が急速に悪化した1979年,1980年について期間ダミーを適用した。

図2

$$ \begin{aligned}&\cdots\cdots\langle EQUATION^{\prime}S LABEL=KR\_{U}R1\rangle\cdots\cdots\\&\quad ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NC\\&UR=10.363+9.6858*(KI.-1/(GNP+MG+MS))+0.00052284*(WR)\\&\quad(8.548)\quad(4.0721)\quad(12.249)\\&\quad+(\&1(I),I=0.4)*(LENA/POP)+0.85330*(D714)\\&\quad(2.8291)\\&\quad-0.61384*(D723)+0.77736*(D792C793)\\&\quad(2.0371)\quad(3.4108)\end{aligned} $$
+1.0874*(D 801 C 804)
(5.7245)
SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG &1
0 -12.390 (-9.3834)
1 -9.3017 (-9.7640)
2 -6.2140 (-9.4385)
3 -3.1222 (-7.6995)
4 -0.026042 (-0.087981)
SUM = -31.054
$ \overline{R}^{2}C=0.84672 $ S.E.=0.29736 D.W.=1.7926 (1967.1-1982.3)

## 2 −3 非農業就業者数

考え方は従来と同じであるが,在庫増加の変動による短期的な労働需給の調整は就業者数によるよりも労働時間によるものと考え,今回は在庫増加を除外し,アブソープションによる特定化を行った。

…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO
LENA=-270.05+0.054386 * ((A-GNPA))+0.11408 * (LE)
(1.088) (2.0792) (3.0175)
+0.77719 * (LENA.−1)+458.74 * (D 781)+553.69 * (D 822)
(3.179) (3.7183) (4.6052)
R² C=0.99637 S.E.=116.56 D.W.=2.1137 (1966.2−1982.3)

## 3 賃金, 物価ブロック

## 3 −1 賃 金 関 数

旧バージョンにおいては,賃金関数の中の GNP デフレータに係わるパラメータの大きさが 1.38 と 1 を上回っていたが,標本期間を 1981 年まで延長すると,旧バージョンと同様の特定化を行ってもパラメータの大きさは 0.75 に下落した。これは第 2 次オイルショック後の物価上昇にもかかわらず,労働生産性の低下とともに賃金上昇率が下落しつづけたことを反映しているものと思われる(図 3)。そこで,今回は説明変数として労働生産性を加え,デフレーターとしてこのモデルの中心的デフレーター
であるアブソープション・デフレータを用いて推計を行った。その結果アブソープション・デフレータに係わるパラメータの大きさは0.81となった。

$$ \begin{array}{l}GF(WR)/WAGEMULT=-1.3011+(\&1(I),I=0,3)*(GF\#PA)\\\quad(4.075)\\\quad-0.069226*(D723C734*GF\#PA)-0.073187*(D751C754*GF\#PA)\\\quad(6.5581)\quad(5.6925)\\+0.75184*(1/UR)+(\&2(I),I=0,3)*(GF\#PRONA)\\\quad(7.1014)\\+(\&3(I),I=0,5)*(GF\#LENA)+0.12016*(D743)\\\quad(5.0801)\\+0.067936*(D771)-0.075705*(D781)\\\quad(2.9947)\quad(3.1309)\end{array} $$

LAG	&2
0	0.30337	( 4.5335 )
1	0.20028	( 4.4994 )
2	0.098139	( 3.5724 )
3	-0.0021146	(-0.10127)

$$ \overline{R}^{2}C=0.86112\qquad S.E.=0.021524\qquad D.W.=2.0329\qquad(1968.2-1982.3) $$

$$ GF\#PRONA{=}GF(GNPNA/LENA) $$

$$ GF\#LENA{=}GF\left(LENA\right) $$

## 3 −2 アブソープション・デフレータ

従来のスペシフィケーションで推計すると,在庫率の有意性が失われたので,今回は資本産出力を用いて特定化を行った。

$$ \cdots\cdots\cdots\cdots $$
…… ……

$$ \begin{array}{r l}&{P C G/P A=0.37641-0.090037*(P M G/P A)+0.17389*W R/1500.0/P A)}\\ &{\quad(3.415)\quad(1.3403)\quad(3.8340)}\\ &{\quad+0.53426*(P C G.-1/P A.-1)}\\ &{\quad(4.9954)}\\ &{\quad\overline{{R}}^{2}C=0.91738\quad S.E.=0.044794\quad D.W.=2.0482\quad(1966.2-1982.3)}\end{array} $$

…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO

$$ PIG/PA = -0.029620 + 0.055400 \times (1/PA) + 0.17757 \times (PIFP/PA) $$

$$ (0.3102) \quad (4.9161) \quad (2.1481) $$

$$ + 0.15660 \quad (WR/1500.0/PA) + 0.61967 \times (PIG. - 1/PA. - 1) $$

$$ (4.8750) \quad (9.6276) $$

$$ + 0.10682 \times (D701) - 0.063309 \times (D722) $$

$$ (3.9078) \quad (2.2678) $$

$$ \overline{R}^{2} C = 0.92982 \quad S.E. = 0.026859 \quad D.W. = 2.0592 \quad (1966.2 - 1982.3) $$

$$ \cdots \cdots \cdots \cdots $$

$$ PC = CV/C $$

## 3 −4 输出価格指数

従来と同様のスペシフィケーションと同様である。世界工業国輸出価格指数に係わるパラメータは,75年基準に換算すると0.7である。

$$ \begin{array}{r l}&{\cdots\cdots\langle\mathit{E U Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L}=K R_{\mathit{P X G I}}\rangle\cdots\cdots}\\ &{\quad\mathit{O R D I N A R Y~L E A S T~S Q U A R E S~L O G A R I T H M I C~T Y P E=N O}}\\ &{\quad\mathit{P X G I/P A/100}=0.14445+1.6908*(P E I W/182.0/P A)}\\ &{\quad(3.801)\quad(12.769)}\\ &{\quad+(&\&1(I),I=0,2)*(484.0/F X S/P A)-0.21614*(1/P A)}\\ &{\quad(4.3258)}\\ &{\quad+0.18593*(D734C743)-0.086308*(D752)}\\ &{\quad(8.0829)\quad(2.0975)}\\ &{\quad\mathit{S H I L L E R~D E G R E E}=1\quad S.C=N\quad E.C=Y\quad K1=1.0000}\end{array} $$
LAG &1
0 0.18318 ( 6.6518)
1 0.065983 ( 4.7123)
2 -0.040931 (-1.6929)
SUM=0.20823
$ \overline{R}^{2}C=0.99526 $ S.E.=0.039035 D.W.=1.0477 (1966.3-1982.2)

3−5 サービス輸出,輸入デフレータ及びブリッジ式従来と同様のスペシフィケーションである。

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO
$ GF(PMS)=0.46029+0.49076*(GF((XGV+MGV)/(XG+MG))) $
$ (10.87) $ $ (12.800) $
+(\&1(I),I=5,9)*(GF\#FRT)-0.035764*(D791C792)
$ (3.0365) $
+0.066752 *(D801C804)
$ (6.3592) $
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
$ PXG=-10.962+1.0150*(PXGI*FXS) $
(307.0) (301.86)

$ \overline{R}^{2}C=0.99928 $ S.E.=0.018396 D.W.=1.3800 (1966.1-1982.3)

$ \cdots\cdots $

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO
$ LOG(PMG)=-10.049+0.93777*(LOG(PMGI*FXS)) $
(313.4) (304.10)

$ -0.0063277*(D741C764*LOG(PMGI*FXS)) $
(11.075)

$ \overline{R}^{2}C=0.99934 $ S.E.=0.018772 D.W.=1.0387 (1967.1-1982.3)

$ \cdots\cdots $

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
$ PGNP=-0.011341+0.99845*(AV+XGV-MGV+XSV-MSV) $
(2.899) (214.92)

$ /(A+XG-MG+XS-MS)) $

$ \overline{R}^{2}C=0.99857 $ S.E.=0.031095 D.W.=1.6667 (1966.1-1982.3)

## 4 分配所得ブロック

4−1 企業所得

従来とほぼ同様のスペシフィケーションである。企業所得の伸び率が急激に落ち込んだ73年3,4期及び80年に期間ダミーを適用した。

$$ \begin{array}{r l}&{\cdots\cdots\langle\mathit{E Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L}=K R_{\_}Y C\rangle\cdots\cdots}\\ &{\quad\mathit{O R D I N A R Y~L E A S~S Q U A R E S~L O G A R I T H M I C~T Y P E=N O}}\\ &{\quad\mathit{L O G}(Y C)=-5.9425+1.7173*(L O G(G N P V))-0.80712*(L O G(W R*L E))}\\ &{\quad(7.249)(14.933)(7.2624)}\\ &{\quad+0.046272*(D E L(L O G(P A),1)\mathit{L O G}(K I N A,-1))}\\ &{\quad(0.95433)}\\ &{\quad+0.18196(D743C744)-0.17671*(D801C803)}\\ &{\quad(4.4055)(4.6294)}\\ &{\quad-0.19261*(D811)}\\ &{\quad(3.3104)}\\ &{\quad\overline{{R}}^{2}C=0.99708\qquad S.E.=0.055811\qquad D.W.=1.3746\qquad(1966.2-1981.4)}\end{array} $$

## 4 —2 固定资本减耗

## 従来と同様

…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO
CCA=-545.36+0.046587 * (KF.-1)+(&1(I),I=1,4) * (YCR)
(13.80) (9.9582)
+((&2(I),I=0,8) * (IR)-150.01 * (D751C752)
(5.9946)
SHILLER DEGREE=2 S.C=N E.C=Y K1=10.000
LAG &1
1 3.0565 ( 1.3260)
2 3.7285 ( 2.3408)
3 4.0728 (2.3390)
4 4.1030 (2.3312)
SUM=14.961
SHILLER DEGREE=2 S.C=N E.C=Y K1=10.000
LAG &2
0 4.6373 (2.9484)
1 -1.6414 (-1.5338)
2 -3.5380 (-3.1438)
3 -3.0766 (-2.9568)
4 -2.6341 (-2.4787)
5 -2.8803 (-2.7675)
6 -2.9363 (-2.4834)
7 -1.3872 (-1.0552)
8 2.8974 (1.6576)
SUM=-10.559
$ \overline{R}^{2}C=0.99320 $ S.E.=31.376 D.W.=1.0634 (1968.1-1981.4)
YCR=YC/PIFP/100.0
$ IR=(IFP+IG)/100.0 $

### 5. 金融ブロック

韓国においては1980年以降新金融商品の登場,金利重視の金融政策からマネーサプライ重視の金融政策への変更等,金融部門において急激な変化が起こっており,これらの変化を金融ブロックに組み込むことを検討した。しかし,現時点では標本期間も短く,モデル化は困難であり,貨幣需要関数にダミー処理を行うこと等で対処した。

## 5 −1 貨幣需要関数

従来どおりの特定化を行った。このうち要求払預金について,マネタリー・ベースが異常に大きく伸びた1977年と,貯蓄性預金の金利引上げ及びHousehold Checking Accountの創設に伴い,大幅な減少となった1981年3期以降に期間ダミーを用いた。現金通貨に用いた81年3期から82年1期まで期間ダミーもこの理由による。

$$ \begin{array}{c}\cdots\langle EQUATION^{\prime}S LABEL=KR\_{C}URP\rangle\cdots\cdots\cdots\\\text{ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO}\\LOG(CURP/PA)=-3.0458+1.0365*(LOG(A))\\\quad(10.90)\quad(42.751)\\+(\&1(I),I=0,3)*(LOG(RP))+0.14042*(D743)\\\quad(2.6042)\\-0.17227*(D751)-0.19149*(D813C821)\ $ 3.2020)\quad(5.7832)\end{array} $$

SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG & 1
0 -0.12395 (-2.5775)
1 -0.11429 (-4.1354)
2 -0.093407 (-3.1904)
3 -0.054103 (-1.4051)
SUM=-0.38575

$ \overline{R}^{2}C=0.98634 $ S.E.=0.053232 D.W.=1.2988 (1966.4-1982.3)

…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO

$ LOG(DD/PA)=1.5896+(\&1(I),I=0,2)*(LOG(A)) $

(4.026)

$ -0.037107*(LOG(A)*D813C824) $

(9.0504)

$ +(\&2(I),I=0,4)*(LOG(RP))+0.20117+(D771C774) $

(4.6523)

SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000

LAG &1

0 0.46643 ( 5.9749 )

1 0.21864 ( 8.2419 )

2 -0.23368 (-0.33852)

SUM=0.66170

SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000

LAG &2

0 -0.30454 (-4.4042 )

1 -0.27141 (-6.9017 )

2 -0.22615 (-5.2186 )

3 -0.16166 (-4.0489)

4 -0.082256 (-1.6548 )

SUM=-1.0460

$ \overline{R}^{2}C=0.94247 $ S.E.=0.071628 D.W.=1.0829 (1969.1-1982.3)

…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO

$ LOG(DT/PA)=-2.9297+(\&1(I),I=0,4*(LOG(A)) $

(11.22)

$ +(\&2(I),I=0,7)*(LOG(RP))+(\&3(I),I=0,11)*(LOG(RT)) $

SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000

LAG &1

0 0.42498 ( 14.231 )

1 0.32639 ( 23.483 )

2 0.22474 ( 15.662 )

3 0.11848 ( 7.3002 )

4 0.0083545 ( 0.43529)

SUM=1.1029

SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000

LAG &2

0 -0.15897 (-5.2852 )

1 -0.13987 (-6.5994 )
$$ \begin{aligned}&2&&-0.12361&&(-5.9290)\\&3&&-0.11101&&(-5.2772)\\&4&&-0.097070&&(-4.6968)\\&5&&-0.074122&&(-3.7461)\\&6&&-0.039700&&(-2.2684)\\&7&&-0.0019264&&(-0.10664)\\&SUM=-0.74628\\&SHILLER&&DEGREE=1&&S.C=N&&E.C=Y&&K1=1.0000\\&LAG&&&&&&\\&0&&0.016028&&(&&0.68597)\\&1&&0.017866&&(&&1.0830)\\&2&&0.021191&&(&&1.2806)\\&3&&0.027569&&(&&1.7195)\\&4&&0.039035&&(&&2.5273)\\&5&&0.054357&&(&&3.6171)\\&6&&0.065671&&(&&4.6069)\\&7&&0.067220&&(&&5.0588)\\&8&&0.058553&&(&&4.5878)\\&9&&0.042478&&(&&3.3812)\\&10&&0.023385&&(&&1.9990)\\&11&&0.0063333&&(&&0.41063)\\&SUM&&=&0.43969\\&\overline{R}^{2}C=0.99653&&S.E.=0.021029&&D.W.=1.8488&&(1970.1-1982.3)\end{aligned} $$

## 5 −2 要求 准 備

従来と同様のスペシフィケーションであるが,各係数は制度から先見的に予想される大きさ(0.01)に近づいた。

$$ \begin{aligned}\cdots\cdots\langle\mathrm{E Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L=K R\_{R} E S R}\rangle\cdots\cdots\\ ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=N O\\R E S R=-4.1957+0.0074456*(D R R R*D D)+0.010858*(T R R R*D T)\ $ 0.9469)(10.309)\quad(42.375)\\\overline{R}^{2}C=0.99752\quad S.E.=24.037\quad D.W.=1.8460\quad(1966.1-1982.3)\end{aligned} $$

## 5 —3 韓国銀行対外純資産

従来どおりの推計を行うと78年以降ネットの外貨準備の変動が大きく,説明力が著しく落ちる。また外貨準備残高と対外純資産の対前年伸び率を比べてみると78年以降ほぼ同様の伸び率となっている。そこで,外貨準備増加額のパラメータを78年以降とそれ以前の期間に区分して推計を行ったところ説明力が大幅に改善したので,今回はこの特定化を採用した。

$$ \begin{aligned}\cdots\cdots\langle EQUATION^{\prime}S LABEL=KR\_{D}T\rangle\cdots\cdots\\ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO\\DEL\left(NFA,1\right)=-5.1138+0.00074994*\left(DEL\left(GFX*FXS,1\right)*(1-D781C824)\right)\ $ 0.9440)(9.0457)\\+0.00024540*\left(DEL\left(GFX*FXS,1\right)*D781C824\right)\ $ 6.1880)\end{aligned} $$
$$ \begin{array}{l}+221.05*(D803)-443.07*(D804)-263.16*(D812)\ $ 4.9400)\quad(11.771)\quad(6.8615)\\-280.88*(D814)\ $ 6.1780)\\\overline{R}^{2}C=0.85775\quad S.E.=37.051\quad D.W.=1.8787\quad(1966.2-1982.3)\end{array} $$

図４　対外純資産と外貨準備の動き（ネット）

図 5 対外純資産と外貨準備の対前年伸び率（%）

## 5 —4 私債市場利子率

従来とほぼ同様のスペシフィケーションであるが,72年から73年にかけての金融緩和及び,80年の大幅な需要減退と80年後半の金融緩和により,私債市場金利が急激に下落していた2期間についてダミー処理を行った。

$$ \begin{array}{c}\cdots\cdots\langle EQUATION^{\prime}S LABEL=KR\_{R}P\rangle\cdots\cdots\\ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO\\RP=2.9524+0.084676*(RLB)+(\&1(I),I=0,3)*(DCP/AV)\ $ 11.93)\quad(10.830)\\+(\&2(I),I=0,3)*(RESE-LMB)/(DD+DT-RESR))\\+(\&3(I),I=0,2)*(GR(PA,1))-0.53031*(D731C733)\ $ 5.0699)\end{array} $$
-0.40911 * (D811C813)
(3.8783)
SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG &1
0 -1.8945 (-6.4883 )
1 -1.2937 (-7.7639 )
2 -0.68047 (-5.2709 )
3 -0.047798 (-0.29441 )
SUM=-3.9165
SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG &2
0 -0.24860 (-0.90005 )
1 -0.18383 (-1.1833 )
2 -0.10364 (-0.88376 )
3 -0.032462 (-0.021561)
SUM=-0.53931
SHILLER DEGREE=1 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG &3
0 1.6938 ( 2.4318 )
1 0.82645 ( 2.3061 )
2 -0.032427 (-0.20218 )
SUM = 2.4878
$ \overline{R}^{2} $ C=0.93435 S.E.=0.16399 D.W.=1.8132 (1966.4-1982.3)

### 6. 国際収支ブロック

## 6 -1 財貨輸出

従来と同様の特定化を行っている。世界の貿易量に係わるパラメータが約3.4,相対価格に係わるパラメータの和が約1.5と従来とほぼ同じ大きさである。

…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
BPXG/PXGI=-20.702+(&(I),I=0,6)*(PXGI/PEIW)+3.4439*(TWM)
(19.80)

+0.20559*(ROINA)
(2.0823)

SHILLER DEGREE=2 S.C=N E.C=Y K1=1.0000
LAG &1

0 -0.20703 (-0.94819 )

1 -0.30684 (-3.30340 )

2 -0.33400 (-3.0606 )

3 -0.29925 (-2.6891 )

4 -0.22484 (-1.9144 )

5 -0.13037 (-1.2125 )

6 -0.023064 (-0.21566 )
$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}C=0.98575\quad S.E.=0.11743\quad D.W.=0.52141\quad(1967.3-1982.2)\\&ROINA=KINA.-1/\sum_{i=0}^{3}(\frac{4-i}{10})GNPNA._{-i}\\& 材 \quad 貨 \quad 輸 \quad 入 \\ \end{aligned} $$

## 6 —2 財 貨 輸 入

今回は、消費的支出とそれ以外の支出に対する弾性値の大きさにそれほど差がなくなったので、支出をまとめて推計した。また、輸出価格の変化率の項の有意性が失われたので、短期的な景気動向を表わす在庫率を説明変数として加えた。

$$ \begin{aligned}\cdots\cdots\langle\mathrm{E Q U A T I O N^{\prime}S L A B E L=K R\_{B} P M G}\rangle\cdots\cdots\\\mathrm{O R D I N A R Y L E A S S Q U A R E S L O G A R I T H M I C T Y P E=N O}\end{aligned} $$

$$ \log(BPMG/PMGI*100.0) = -0.62725 + 1.1458 * (LOG(FE)) $$
$$ (1.464) \quad (36.580) $$
$$ -0.099749 * (LOG(KI. - 1/(GNP + MG + MS))) $$
$$ (1.1957) $$
$$ + (\&1(I), I = 0, 5) * (LOG(PMGI*FXS/PA/100.0) $$
ALMON DEGREE=1 S.C=N E.C=Y
LAG &1
0 -0.071633 (-3.8172)
1 -0.059694 (-3.8172)
2 -0.047755 (-3.8172)
3 -0.035817 (-3.8172)
4 -0.023878 (-3.8172)
5 -0.011939 (-3.8172)
SUM= -0.25072
$ \overline{R}^{2} $ C=0.98918 S.E.=0.058141 D.W.=1.2623 (1967.3-1982.3)
$ FE=C+CG+IFP+IG+XG+XS $

## 6 −3 サービス輸出及びサービス輸入

従来どおり

…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
BPXS−BPXF=−2.0465+0.38565*(BPXG)+0.29924*(GXSD)
(4.282)(4.9520)(4.2596)
+0.61688*(BPXS.−1−BPXF.−1)
(7.9074)

$ \overline{R}^{2}C=0.98910 $ S.E.=0.10320 D.W.=1.7047 (1970.1−1982.3)
…… ……

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=YES
BPXS=0.75079+0.56537*(GNPV*FXS)+0.65084*(BPMS.−1)
(5.096)(4.2683)(8.2270)

$ \overline{R}^{2}C=0.99548 $ S.E.=0.10400 D.W.=2.6378 (1966.2−1982.3)

## 6 —4 長期資本収支

従来とほぼ同様
…… ……
ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO
FLCNN=80.548-368.57*(SUM(RRGVD,0,1)/2.0)+419.53*(GNPVD)
(1.207) (8.8200) (9.6019)
-339.31*(GXGVD)+944.02*(D814)-2033.0*(D821)
(2.7737) (2.8242) (6.3497)
R²C=0.88977 S.E.=305.43 D.W.=2.1964 (1967.2-1982.3)
GNPVD=GNPV·FXS
RRGVD=(1.0+RLF/400.0)/(1.0+RLB/400.0) * GNPVD
GXGVD=GFX.−1/SUM(BPMG,0,3)* GNPVD

## 6 —5 短期资本收支

韓国の短期資本収支はネットの貿易信用状の動きが大部分を占めており、今回は説明変数として経常収支を適用した。

$ \cdots\cdots $ $ \cdots\cdots $

ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO

$ FSCPN=-242.63-0.65661*(BPC)+1805.7*(D801) $

$ (2.699) $ $ (13.551) $ $ (3.0843) $

$ +3040.8*(D803)-2766.5(D811)-3890.4*(D813) $

$ (5.1881) $ $ (4.9135) $ $ (6.8545) $

$ +2373.0*(D814) $

$ (4.1765) $

$ \overline{R}^{2}C=0.88021 $ S.E.=538.99 D.W.=1.7461 (1966.2-1981.4)

図6 経常収支と短期資本収支の動き

## Ⅱ 内挿テストの結果

内挿テストの結果を平均平方二乗誤差（Root Mean Square Percentage Error）でみると、先進国モデルと比較して新旧バージョンとも必ずしも良いとは言えないが、十分使用に耐えるとみられる。新バージョンによって GNP の追跡力をみると 75 年～80 年まで過小推定である（付図参照）。これは民間消費支出と民間設備投資が過小推定になっていることに起因している。消費と輸出は 81 年以降も過小推定となっている。この原因はアブソープションデフレータが一貫して過大推定であるためであるとみられるが、これはこの式の当てはまりの悪さが原因であるとみられる。以上の結
果名目 GNP は 80 年以降過大推定になっている。

国際収支項目ついてみると、貿易収支が78年2期～80年2期まで大幅な過大推定、80年3期以降過小推定となっている。これはドル表示の輸出が同様の動きを示しているためであり、その原因は在庫率の過大推定にあるとみられる。

内挿テストの結果 (1)
内挿テストの結果 (2)
## Ⅲ 新バージョンの乗数表

政策変数と外生変数の変化の影響

以下の政策変数と外生変数の変更を考えてみた。いずれの場合でも変更は"sustained"(持続的)なものである。

IG・……実質政府投資の増加（標準ケース GNP の 1%）

TIR$\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot$ 平均間接稅率 1% 上昇

RTLB・・・定期預金金利と預金銀行融資の利子率5％ポイント上昇

RLF・・・・・海外の長期金利5％ポイント上昇

NGP・・・・・中央銀行の対政府信用1000億ウォン増加

DCP・・・・民間セクターへの信用 1000 億ウォン増加

RP・……私債市場利子率2％ポイント上昇

FXS・……ウォンの対ドル 10%減価

PMGD・・・ドル建て輸入価格の10%上昇

REIW・・・・工業国輸出価格の1％上昇

以下の表で、第1カラム（STAN）はコントロールシミュレーションの値を示す。また、他のカラムは、コントロール・シミュレーション値と政策変数や外生変数の変更から生じた値との乖離幅及び乖離率を示している。
表 - 1 1970年代のわが国製造業にかんする超過雇用モデルの計測結果（1969年～1979年）

$$ \begin{aligned}&(160年 1979年)\\&\ln M_{i}-\ln M_{i-1}=Constant(=\ln\gamma)+\alpha\left\{\ln M_{i-1}-\ln\left(\frac{1}{\hat{\alpha}}X_{i-1}/SH_{i-1}\right)\right\}\\&+b_{0}\left\{\ln X_{i-12}-\ln X_{i-1}\right\}+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\left\{\ln X_{i-12}-\ln X_{i+13}\right\}+\lambda\left\{\ln X_{i-1}-\ln X_{i-13}\right\}\\&+\sum_{i=1}^{m}c_{i}\left\{\ln X_{i-1}-\ln X_{i-1}\right\}\\ \end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \Delta $	c_1	c_2	R^2
(R^2)	d.w.
S	計測期間
サンプル
サイズ
イ)食 料 品	( )	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
口)繊 維	-0.0030
(-0.68)	-0.143
(-4.48)	0.080
(2.28)	( )	( )	0.073
(1.90)	0.202
(6.15)	0.111
(3.15)	0.404
(0.360)	1.72
(0.014)	'69.2~'79.12
131
ハ)木材・木製
品	-0.0070
(-1.18)	-0.111
(-3.46)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.140
(0.105)	2.05
(0.019)	"
"
ニ)パルプ・紙	-0.0072
(-1.99)	-0.068
(-4.21)	( )	( )	( )	( )	0.135
(5.37)	( )	0.340
(0.308)	1.81
(0.011)	"
"
ホ)化 学	-0.0016
(-0.56)	-0.042
(-2.52)	( )	( )	( )	( )	0.079
(3.03)	( )	0.149
(0.108)	2.03
(0.009)	"
"
ヘ)石油・石炭	-0.2852
(-4.42)	-0.120
(-4.38)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.165
(0.132)	1.93
(0.028)	"
"
ト)ゴ ム	-0.0043
(-1.05)	-0.108
(-4.05)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.126
(0.091)	1.85
(0.013)	"
"
チ)皮 革	-0.0019
(-0.29)	-0.145
(-4.32)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.143
(0.109)	2.52
(0.022)	"
"
リ)窯業・土石	-0.0056
(-1.53)	-0.071
(-3.95)	( )	( )	( )	( )	0.052
(2.85)	( )	0.166
(0.126)	1.74
(0.011)	"
"
ヌ)鉄 鋼	-0.0054
(-2.08)	-0.036
(-2.26)	0.038
(2.37)	( )	( )	0.033
(2.26)	0.045
(2.83)	( )	0.193
(0.140)	1.99
(0.006)	"
"
ル)非鉄金属	-0.0034
(-0.86)	-0.040
(-3.11)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.146
(0.112)	2.12
(0.011)	"
"
ヲ)金属製品	-0.0065
(-1.69)	-0.085
(-6.01)	( )	( )	( )	( )	0.057
(3.31)	( )	0.331
(0.298)	2.01
(0.012)	"
"
ワ)一般機械	-0.0004
(-0.10)	-0.054
(-4.30)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.171
(0.134)	2.26
(0.013)	"
"
カ)電気機械	-0.0012
(-0.21)	-0.102
(-4.19)	( )	( )	( )	( )	0.052
(2.84)	0.58
(3.16)	0.329
(0.291)	1.69
(0.018)	"
"
ヨ)輸送用機械	-0.1436
(-3.67)	-0.081
(-3.60)	0.030
(2.70)	( )	( )	0.051
(3.13)	0.043
(3.22)	0.060
(5.27)	0.439
(0.397)	2.03
(0.009)	"
"
タ)精密機械	-0.0001
(-0.02)	-0.065
(-2.60)	0.058
(2.26)	( )	( )	0.057
(2.06)	0.109
(4.02)	0.102
(3.90)	0.259
(0.204)	1.69
(0.016)	"
"

注（1）（　）内はt-値

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの推計値は表から除いた。
〔表1〕に示されたaの推定結果から，各産業のaの分布を見てみると，それが0.036から0.145の間にあることが分る。すなわち一回の雇用調整で手持ちの超過雇用の約4パーセントから約15パーセントが解消されたことになる。そこで次にこのaの産業別分布の特性をより見やすくするために，各産業のaを数直線上に示したのが〔図17〕である。〔図17〕から分るように，aの比較的大きい方に労働集約的な軽工業があり，他方aの比較的小さい方に装置産業的な重化学工業が集中している。

図17 1970年代を通じての日本における|a|の産業別分布

そしてその中間に，各機械産業，ゴム，金属製品等がある。この$\left|a\right|$ にかんする産業の相対的位置関係は，本稿とは異なる定式化によって計測を行った先の島田他（1978）における計測結果でも同様に観察されており，また後に示すように計測期間を変えてもその相対的位置関係はほぼ同じであることから，$\left|a\right|$ と産業特性の間のかなり安定的な関係と見ることができよう。〔表1〕の$b_{i}$，$c_{j}$ はそれぞれ将来の期待生産変動と過去の生産変動が雇用調整に与える影響を示すパラメターである。$b_{i}$ は$a$が有意に負となった15産業中3産業で$b_{0}$（つまり$t-1$月から見て1ヶ月先）まで，1産業で$b_{3}$（同じく4ヶ月先）までが有意に正となるのみである。また$c_{j}$は，同じく15産業中9産業で有意に正となるが，ほとんどが$c_{1}$までであり，$c_{2}$まで有意に正となるのは4産業にとどまっている。

次に，計測期間を石油危機の前後に分けたケースについて見てみよう。〔表2〕は(15)式の超過雇用モデルを，石油危機前の1969年から1973年末までの期間で計測した結果であり，一方，〔表3〕はそれを石油危機後の1974年から1979年末までの期間で計測した結果である。表の作成方法は〔表1〕の場合と同じである。

そこでまず〔表2〕,〔表3〕について超過雇用モデルの有効性を見てみると，いづれのケースでも計測を行った16産業中，食料品，タバコを除く15産業で超過雇用が雇用調整に有意な影響を与えており，石油危機の前後どちらの期間でも本稿の(16)式で定式化した超過雇用モデルが有効であることを示している。これは先の島田他（1981）における定式化の超過雇用モデルでは，石油危機以前の期間でモデルが有効であったのが16産業中8産業にすぎなかったことと比べて，大きな改善といえる。先の島田他（1981）のモデルに対して本稿で加えた修正がこの点で成功したということができよう。特にこのことによって，雇用調整の石油危機の前と後とでの比較が可能となったことは，分析を発展させる意味で意義深い。ただどちらの計測期間についても，〔表1〕の1970年代を通じての計測
表 - 2 石油危機以前のわが国製造業にかんする超過雇用モデルの結果（1969年～1973年）

計測式：

$$ \begin{aligned}&\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Constant(=\ln y)+\alpha\Bigg\{\ln M_{t-1}-\ln\Bigg(\frac{1}{a}X_{t-1}tSH_{t-1}\Bigg)\Bigg\}\\ &+\beta_{0}\left\{\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1}\right\}+\sum_{s=1}^{\infty}b_{s}\left\{\ln X_{t+s-12}-\ln X_{t+s-13}\right\}+\mathcal{A}\left\{\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13}\right\}\\ &+\sum_{s}C_{s}\left\{\ln X_{t-s}-\ln X_{t-s-1}\right\}\\ \end{aligned} $$

Constant	a	b_0	b_1	b_2	$ \Delta $	c_1	c_2	R^2
$ \overline{R^2} $	d.w.
S	計測期間
サンプル
サイズ
イ)食 料 品	( )	n.s.
( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )	( )
口)繊 維	-0.0057
(-0.83)	-0.194
(-4.01)	0.188
(2.86)	( )	( )	0.159
(1.98)	0.461
(7.04)	0.284
(4.72)	0.586
(0.529)	1.55
0.014	'69.2~'73.12
59
ハ)木材・木製
品	-0.0102
(-1.60)	-0.165
(-2.99)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.155
(0.109)	1.92
0.018	"
"
ニ)パルプ・紙	-0.0092
(-1.98)	-0.098
(-2.80)	( )	( )	( )	( )	0.106
(2.33)	( )	0.260
(0.206)	1.60
0.013	"
"
ホ)化 学	-0.0031
(-0.91)	-0.072
(-2.23)	( )	( )	( )	( )	0.098
(2.24)	( )	0.207
(0.148)	2.16
0.010	"
"
ヘ)石油・石炭	-0.4367
(-3.52)	-0.185
(-3.50)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.197
(0.154)	1.85
0.037	"
"
ト)ゴ ム	-0.0061
(-1.14)	-0.151
(-2.95)	( )	( )	( )	( )	0.063
(2.08)	( )	0.272
(0.218)	1.76
0.017	"
"
チ)皮 革	-0.0027
(-0.55)	-0.204
(-4.82)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.300
(0.262)	2.36
0.016	"
"
リ)窯業・土石	-0.0106
(-1.99)	-0.130
(-2.97)	( )	( )	( )	( )	0.78
(2.22)	( )	0.462
(0.394)	1.61
0.013	"
"
ヌ)鉄 鋼	-0.0103
(-2.21)	-0.068
(-2.74)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.149
(0.103)	1.73
0.007	"
"
ル)非鉄金属	-0.0094
(-1.80)	-0.083
(-2.68)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.139
(0.092)	2.04
0.010	"
"
ラ)金属製品	-0.0112
(-2.93)	-0.139
(-5.11)	( )	( )	( )	( )	0.046
(2.28)	( )	0.358
(0.310)	1.92
0.009	"
"
ワ)一般機械	-0.0029
(-0.60)	-0.084
(-3.21)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.176
(0.132)	1.94
0.014	"
"
カ)電気機械	-0.0013
(0.17)	-0.143
(-3.05)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.160
(0.114)	1.57
0.023	"
"
ヨ)輸送用機械	-0.0168
(-3.15)	-0.125
(-3.66)	( )	( )	( )	( )	0.041
(2.10)	0.058
(3.46)	0.521
(0.476)	1.95
0.010	"
"
タ)精密機械	0.0037
(0.59)	-0.123
(-3.34)	( )	( )	( )	( )	( )	( )	0.189
(0.145)	1.63
0.021	"
"

注 $ （1） $ $ （） $ 内はt-值

（２）データの断層修正のためのダミー変数のパラメターの推計値は表から除いた。