Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## iv) 金融

いわゆるミッシング・マネー問題は、カナダにおいても起こった。これにともない、通貨当局は、1982年いっぱいでM1による量的政策を取り止め、他方M1より広い概念によりM1Aの公表を開始した。 $ ^{注} $ 将来において、量的政策が再度導入される場合、このM1Aが使用される可能性が高いと思われる。

新バージョンでは、M1にかえてM1Aを説明することとした。したがって短期金利関数（RS3）においてもM1Aを使用することにした。このような設定の問題点は、金融政策のチャンネルをどう設計するかであるが、通貨当局が明示的な政策運営方法を公表していないので、基本的に旧バージョンと同様な構造となっている。

$$ \begin{aligned}\cdots\cdots:M1+D.INTEREST CHEQYABLE+N.P.NOTICE DEPOSITS\\ORDINARY LEAST SQUARES\\\log(M1A/PGNP)&=-0.44122+0.0066155*(RS)+0.27274*(LOG(GNP))\\&\quad(1.158)\quad(5.8339)\quad(4.5339)\\&\quad-0.046904*(DSHIFT2/PGNP)\\&\quad(2.7484)\\&\quad+0.71721*(LOG(M1A_{-}1/PGNP_{-}1))\\&\quad(11.510)\\\overline{R}^{2}C&=0.94791\quad S.E.=0.019107\quad D.W.=2.3713\quad(1968.2-1982.4)\\\cdots\cdots:SEASONALLY ADJUSTED90-DAY FINANCIAL\\&PAPER RATE(1975.3-1982.3)\\&ORDINARY LEAST SQUARES\\ RS&=3.8590+(\&1(I),I=1,5)*(DMTAR*(DEL(LOG(M1A),4)-M1TC))\\&\quad(5.642)\\&\quad+0.7259*(US_{-}RSTB)+0.41604*(DRSDEV*(US_{-}RTB\\&\quad(8.5326)\quad(4.3441)\end{aligned} $$

(注) M1=Currency and demand deposits less private sector float

M1A=M1+daily interest chequable and non-personal notice deposits
_SMEAN(US_RSTB))+37.300*(DL(LOG(PGNP/US_PGNP),4))
(4.5938)
-4.8686*(D801)+1.5693*(D802)-2.2134*(D803)+2.1890*(D823)
(5.9375)	(2.1353)	(3.0017)
ALMON DEGREE=1	S.C=N	E.C=Y
LAG &amp;1
1	7.5871	(3.4097)
2	6.0697	(3.4097)
3	4.5523	(3.4097)
4	3.0348	(3.4097)
5	1.5174	(3.4097)
SUM=22.761
$ \overline{R}^{2} $ C=0.96731	S.E.=0.71632	D.W.=1.9206

## (7) 日本モデル

日本モデルの主要な改定点は、以下の4点である。第1に、（実質）支出ブロックの民間住宅投資関数から投機的要素を除き、資金コストとストック調整効果を加えるようにした。民間設備投資では、加速度原理とキャッシュ・フロー型であったものから、加速度原理と資本コストおよびストック調整効果を加えるように変更した。第2に、最近の国際資本取引の自由化に対応して、国際資本移動関数群を改定した。第3に、政府セクターで従来外生扱いであった変数を内生化した。第4に、データの基準点を1970年から1975年に変更した。

## ア民間住宅投資関数

従来の住宅投資関数は、住宅投資の量的拡大をとらえることを主眼としていた。住宅投資は購買力（可処分所得と純資産）で主に決まるとしていた。また、住宅価格の高騰が資金コストを引き下げる効果を見込んで投資するという、投機的要素をも含んでいた。

新関数では、量的な拡大をとらえるというよりも、望ましい住宅ストックと現実のストックを調整するために住宅投資をする（ストック調整効果）ことを重視している。また、ハイパー・インフレーションが生ずるとき（石油ショックシミュレーション等）にエラティックな動きを作り出していた投機的要素を除去し、資金コストで代替した。

## i）投資関数の改定

$$ \begin{aligned}&( 旧 \quad 版 )\\&IHP=-415.6+0.022(YD/PIHP)*100+0.110\cdot GR(PIHP)(YD/PIHP)*100\\&\quad(1.51)\quad(1.22)\quad(1.82)\\&\quad+0.029\{NW_{-1}/[PC\cdot(1+RSEC/100)]\}*100+0.387IHP_{-1}\\&\quad(2.38)\quad(2.86)\\&\overline{R}^{2}=0.949\quad S=284\quad D.W.=2.01\quad(1967.3-1978.1)\\&( 新 \quad 版 )\\&\ln(IHP)=-2.78+1.0431\ln(YD/PIHP*100)-0.0056\\&\quad(6.44)(27.57)\quad(7.98)\\&\quad+(RSEC-GR(PIHP)*400)-0.0071*\ln(KIHP_{-1})*D781C\\&\quad(4.00)\\&\quad-0.0107*\ln(KIHP_{-1})D811C\\&\overline{R}^{2}=0.9566\quad S.E.=0.043509\quad D.W.=1.38\quad(1968.1-1982.1)\end{aligned} $$
変数 IHP = 民間住宅投資（75年価格）
YD = 可処分所得
PIHP = 民間住宅投資デフレーター
NW = 純資産
PC = 民間消費デフレーター
RSEC = 金融債利回り
KIHP = 民間住宅ストック（75年価格）
D781C = 1978年度第1四半期以降1.0のダミー
D811C = 1981年度第1四半期以降1.0のダミー
（注）時点ダミーは表示していない。

## イ民間設備投資関数

日本モデルでは、産業を第2次産業とそれ以外の産業に区分している。これは、サンプル期間内にサプライションックが生じたが、その影響の深刻さが第2次産業とそれ以外とで大きく異っていたためである。前回のモデルでは、可変的加速度原理、キャッシュ・フローとストック調整原理を主要説明変数としていた。サンプルが延長されたことから、高度成長期の影響が小さくなるとともに、企業の投資行動がより資本コストに依存するようになった。今回のモデルでは可変的加速度原理と資本のユーザコスト（詳しくはアメリカモデルの変更点125〜ージを参照）およびストック調整原理を主要説明変数としている。

(旧版)

$$ \begin{aligned}& 民間設備投資——第 2 次產業 \\&\frac{IFM-RRFM\cdot KFM_{-1}}{KFM_{-1}}=-\frac{0.1813+}{(12.13)}+\sum_{i=1}^{7}a_{i}\Bigg(\frac{GNP-C}{KFM_{-1}}\Bigg)_{-i}+\sum_{i=1}^{5}b_{i}\Bigg(\frac{CAFM}{KFM_{-1}}\Bigg)_{-i}\\&\quad+\sum_{i=1}^{7}c_{I}\frac{G1(PA)_{-i}}{400}\\&\overline{R}^{2}=0.968\quad S.E.=0.0075\quad D.W.=1.530\quad(1967.2-1978.1)\\&a_{i},b_{i},c_{i}\quad:Shiller-lag,d=1,k=1.0,ec.=no\\&\begin{array}{ccccccc}1&2&3&4&5&6&7&sum\\&a_{i}&0.09414&(0.07680&(0.06019&(0.04422&(0.02910&(0.01502&(0.001771&(0.3212\\&(4.37)&&(6.02)&&(6.98)&&(4.66)&&(2.31)&&(0.86)&&(0.07)\\&b_{i}&16.09&(10.08&(4.072&-1.939&-7.949&&&20.36\\&(2.13)&&(2.20)&&(1.28)&&(0.39)&&(0.99)\\&c_{i}&0.08717&(0.08302&(0.07920&(0.07586&(0.07317&(0.07101&(0.06903&(0.5385\\&(1.77)&&(2.36)&&(2.88)&&(2.58)&&(1.80)&&(1.36)&&(1.01)\\ 注 &CAFM=\frac{\frac{O\cdot330.37}{GNP}\cdot(YC-TYC)+\frac{KFM_{-1}}{KFP_{-1}}\cdot CCAC}{\left(1+\frac{RSEC}{400}\right)\cdot PIFP}\\& 民間設備投資——非 2 次產業 \quad( 注 )\\&IFNM=-4263+}{(11.75)}\sum_{i=1}^{3}aC_{-i}+\sum_{I=1}^{3}b_{I}\Bigg(\frac{CAFNM}{KFNM_{-1}}\Bigg)\quad\cdot C_{-i}+\sum_{i=1}^{3}C_{i}\Big(O-O_{-1}\Big)_{-i}\end{aligned} $$
$$ \begin{array}{c}-0.09774\ KFNM_{-1}\\ (4.39)\end{array} $$

$$ \begin{aligned}\overline{R}^{2}=&0.985\quad S.E.=230.27\quad D.W.=1.15\end{aligned} $$

$$ a_{i}\quad:\:Almon-lag,d=2,s.c.=no,e.c.=yes $$

$$ b_{i},c_{i}\qquad:\textit{Almon-lag},d=1,s.c.=no,e.c.=yes $$

$$ a_{i} $$

$$ b_{i} $$

$$ c_{i} $$

注

$$ C A F N M=\frac{\left(1.0-\frac{O\cdot330.37}{G N P}\right)\cdot\left(Y C-T Y C\right)+\frac{K F N M_{-1}}{K F P_{-1}}\cdot C C A C}{\left(1+\frac{R S E C}{100}\right)\cdot P I F P}\cdot100 $$

(新版)

$$ \begin{aligned}IFM/KFM_{-1}-RRFM=&-0.242-5903.3/KFM_{-1}\\&(18.91)(9.77)\\&+(\&1(I),I=0,6)*(GNP/KFM_{-1})\\&+(\&2(I),I=0,6)*(PGNP/CCAPM)\end{aligned} $$

民間設備投資——第2次產業

$$ \overline{R}^{2}=0.98441\quad S.E.=0.0055298\quad D.W.=1.5088 $$
ここでCCAPMは資本ユーザコストで、次の式で表される。

$$ \begin{aligned}CCAPM=&PIFP*(RRFM+(1.0-T1)KRSEC/400.0-GR\\&(PGPN,1))*{(1.0-TINCR-T1*PVDPM)}/(1.0-T1)\end{aligned} $$

## 但し、RRFMは除却率

## ii）国際資本投資関数

従来、ポートフォリオ・セレクションの決定要因として、先物カバー付けの内外金利差（RBRA－REUD－FP）および所得要因（需要指標）を考慮していた。このようなアプローチには2点の問題が存在する。第1に、先物プレミアム（FP）はちょうど内外金利差になっていることが観測されている。つまり、先物カバー

## 旧版の一般型

付きの内外金利差は資本移動の決定要因とならない。第2に、国際資本投資は内外金利差だけでは不十分であり、為替レートの変化予想（投機プレミアム）をさらに機会費用として考慮する必要がある。

今回行った改定では、上記2点の問題を解消する方程式になっている。

資産
KA=f(RBRA-REUD-FP, GNPV; FNW)
負債
KL=f(RBRA-REUD-FP, GNPV*; FNW*)
新版の一般型
資産
KA=f(RSEC-RLUS, SP; FNW)
負債
KA=f(RSEC-RLUS, SP; FNW*)
RBRA:現先レート (短期金利)
RSEC:金融債利回り (長期金利)
REUD: ユーロ・ダラーレート (短期金利)
RLUS:アメリカ、AAA格債の利回り (長期金利)
FP:先物プレミアム
SP : 投機プレミアム

“ $ ^{*} $ ”は外国を示す。

(旧版)

長期資本——資產

$$ \begin{aligned}\ln\left(\frac{\overline{K L P A}}{\overline{F N W}\cdot1000}\right)_{1/4\sum_{i=0}^{3}F X S\quad_{-i}}\overline{=}&6.65955+\sum_{i=0}^{4}a_{i}\ln\left\{\frac{(1+R L C B_{U S}/100)}{(1+R B R A/100)}\right\}_{-i}\\ +&0.18694\quad\ln\left(\frac{\overline{B P X G}}{\overline{F N W}\cdot1000}\right)\\ &(1.91)\quad\overline{1/4\sum_{i=0}^{3}F X S\quad_{-i}}\quad\overline{1/4.21)}\end{aligned}\begin{aligned}\ln\left(\frac{(1+R L C B_{U S}/100)}{(1+R B R A/100)}\right)&\begin{aligned}\\ &-0.81379\ln F N W\\&(-14.21)\\ &\end{aligned}\\ \overline{R}^{2}=&0.998\quad S=0.016\quad D.W.=1.66\\ 1974.1-1978.1\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&a_{i}\quad:\quad Shiller-lag,d=1,k=1.0,ec.=no\\&\quad\quad\quad0\quad\quad\quad\quad1\quad\quad\quad\quad2\quad\quad\quad\quad3\quad\quad\quad\quad4\quad\quad\quad\quad sum\\&a_{i}\quad\quad\quad0.79025\quad\quad\quad0.51317\quad\quad\quad0.23602\quad\quad-0.04108\quad\quad-0.31817\quad\quad\quad1.180\\&\quad\quad\quad(3.21)\quad\quad\quad(2.73)\quad\quad\quad(1.63)\quad\quad\quad(0.31)\quad\quad\quad(2.05)\end{aligned} $$

長期資本——負債

$$ \begin{aligned}\ln\left(\frac{\overline{K L P L}}{\overline{F N W\quad\cdot1000}}\right)_{1/4\sum_{i=0}^{3}F X S\quad_{-I}}=-11.42176+&\sum_{i=0}^{6}a_{i}\ln\left\{\frac{(1+(R E U D+F P)/100)}{(1+R S E C/100)}\right\}_{i}\\+1.67105\quad&\ln\left(\cdot\frac{G N P V}{F N W}\right)+0.62634\ln F N W\\&\overline{R}^{2}=0.927\qquad S=0.052\qquad D.W.=1.19\\&1973.2-1978.1\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&a_{i}\quad:\;Shiller-lag,d=1,k=1.0,ec.=no\\&\quad0\quad1\quad2\quad3\quad4\quad5\quad6\\&a_{i}\quad-0.81365\quad-0.71342\quad-0.60651\quad-0.48295\quad-0.34465\quad-0.19706\quad-0.04521\\&\quad(2.55)\quad(2.43)\quad(2.22)\quad(1.94)\quad(1.58)\quad(1.05)\quad(0.26)\\&\quad sum\\&a_{i}\quad-3.204\end{aligned} $$

(新版)

長期資本——資產

$$ \begin{array}{l}\mathrm{LOG}(\mathrm{KLPA/NW}*\mathrm{FXSA})=0.62464+(\&\mathrm{1(I)},\mathrm{I}=0,3)*(\mathrm{LOG}(\mathrm{FXSE/FXS}))\\ \quad(2.212)\\ \quad+(\&\mathrm{4(I)},\mathrm{I}=0,4)*(\mathrm{LOG}((\mathrm{BPXG}+\mathrm{BPXS})/\mathrm{NW}*\mathrm{FXSA}))\\ \quad+(\&\mathrm{2(I)},\mathrm{I}=0,5)*(\mathrm{RSEC})+(\&\mathrm{3(I)},\mathrm{I}=0,5)*(\mathrm{RLUS})\\ \mathrm{ALMON}\quad\mathrm{DEGREE}=1\quad\mathrm{S.C=N}\quad\mathrm{E.C=Y}\\ \quad\mathrm{LAG}\quad\quad\&\mathrm{1}\end{array} $$
$$ \begin{aligned}&0\quad0.61341\quad(5.0216\quad)\\&1\quad0.46006\quad(5.0216\quad)\\&2\quad0.30671\quad(5.0216\quad)\\&3\quad0.15335\quad(5.0216\quad)\\ SUM&=1.5335\end{aligned} $$

ALMON DEGREE=1 S.C=N E.C=Y
LAG &2
0 -0.0038829 (-2.3882)
1 -0.0032357 (-2.3882)
2 -0.0025886 (-2.3882)
3 -0.0019414 (-2.3882)
4 -0.0012943 (-2.3882)
5 -0.647E-03 (-2.3882)
SUM= -0.013590

$$ \begin{aligned}ALMON\quad&DEGREE=1\quad&S.C&=N\quad&E.C&=Y\\ LAG\quad&&&\\0\quad&0.19850\quad&(7.4533\quad)&)\\1\quad&0.15880\quad&(7.4533\quad)&)\\2\quad&0.11910\quad&(7.4533\quad)&)\\3\quad&0.079399\quad&(7.4533\quad)&)\\4\quad&0.039699\quad&(7.4533\quad)&\\\overline{R}^{2}=&0.96741\quad&S.E.&=0.035588\quad&D.W.&=1.8797\end{aligned} $$

長期資本——負債

$$ \begin{aligned}LOG(KLPL/US\_GNPV)=\\8.5610+(\&1(I),I=0,5)*(LOG((1.0DO+RSEC/400.0DO)/JA\_PGNP))\ $ 15.34)\\+(\&2(I),I=0,5)*(LOG((1.0DO+RLUS/400.0DO)/US\_PGNP))\\+(\&3(I),I=0,6)*(LOG(FXSE/FXS))\\+0.30838*(LOG(SUM(SBG/GNPV,0,1)/2.0DO))\ $ 4.0094)\end{aligned} $$
$$ \begin{aligned}&ALMON\quad DEGREE=1\quad S.C=N\quad E.C=Y\\&\quad LAG\quad\&1\\&\quad0\quad0.39970\quad(9.8568\quad)\\&\quad1\quad0.33308\quad(9.8568\quad)\\&\quad2\quad0.26646\quad(9.8568\quad)\\&\quad3\quad0.19985\quad(9.8568\quad)\\&\quad4\quad0.13323\quad(9.8568\quad)\\&\quad5\quad0.066616\quad(9.8568\quad)\\&\quad SUM=1.3989\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}ALMON\quad&DEGREE=1\quad&S.C=N\quad&E.C=Y\\ LAG\quad&&&\\0\quad&-0.74999\quad&(-11.020\quad)&)\\1\quad&-0.62499\quad&(-11.020\quad)&)\\2\quad&-0.50000\quad&(-11.020\quad)&)\\3\quad&-0.37500\quad&(-11.020\quad)&\\4\quad&-0.25000\quad&(-11.020\quad)&\\5\quad&-0.12500\quad&(-11.020\quad)&\\ SUM&=2.6250\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}ALMON\quad&DEGREE=1\quad&S.C=N\quad&E.C=Y\\ LAG\quad&&&\\0\quad&-0.31372\quad&(-3.5993\quad)\\1\quad&-0.26890\quad&(-3.5993\quad)\\2\quad&-0.22409\quad&(-3.5993\quad)\\3\quad&-0.17927\quad&(-3.5993\quad)\\4\quad&-0.13445\quad&(-3.5993\quad)\\5\quad&-0.089635\quad&(-3.5993\quad)\\6\quad&-0.044817\quad&(-3.5993\quad)\\ SUM&=1.2549\\\overline{R}^{2}=&0.98891\quad S.E.=0.040663\quad D.W.=0.99529\end{aligned} $$

## iii）政策変数の一部内生化

## ア 社会保障給付

従来は政策変数と考えていた。社会保障給付の構成要素は社会年金（国民年金、厚生年金、他）と失業保険給付である。新モデルは、給付

制度を政策変数と考える事にして、パラメーターでこの大きさを推定することにした。また、近年財政支出の見直しから行われている制度の改革を政府赤字累積の増加率を指標に用いて推定している。

$$ \begin{array}{l}\mathrm{LOG}(\mathrm{BSS})=-4.7936+1.1559*(\mathrm{LOG}(\mathrm{W}*\mathrm{POP}))\\\quad(11.40)(33.969)\\\quad+0.75099*(\mathrm{LOG}(\mathrm{U}))-1.6095*(\mathrm{LOG}(\mathrm{SBG}/\mathrm{SBG}_{-1}))\\\quad(8.3045)\quad(3.9372)\\\overline{R}^{2}=0.99520\quad\mathrm{S.E.}=0.068079\quad\mathrm{D.W.}=1.3816\end{array} $$
社会保障负担

社会保障給付と同じ思想から、制度的要素を

$$ \begin{array}{l}\mathrm{LOG}(\mathrm{BSS})=-4.1276+1.1787*(\mathrm{LOG}(\mathrm{YW}))\\\quad(34.74)(108.35)\\\overline{R}^{2}=0.99463\quad\text{S.E.}=0.062456\quad\text{D.W.}=1.2744\end{array} $$

ウ 固定資本減耗

SNA（国民経済計算）に政府活動のコスト要因として計上されている。政府は定率償却法を採用しているので、政府純資本ストックのデパラメータで推定している。負担基準から雇用者所得の関数として推定されている。

(1966.1 - 1982.1)

一夕があれば固定資本減耗を容易に推定できる。現在のモデルではこのデータがないため、近似的推定を試みた。

$$ \begin{array}{l}\mathrm{CCAG}{=}{-}20.063{+}0.018159{*}\left(\mathrm{GNPV}_{-4}\right){-}0.053839{*}\left(\mathrm{DEL}(\mathrm{IGV},4)\right)}\\ {\overline{{R}}^{2}{=}0.99223\quad\mathrm{S.E.}{=}107.25\quad\mathrm{D.W.}{=}0.25815}\end{array} $$

(1966.1 - 1982.1)

現在内生化されていない変数の中には政府財産所得があるが、国債利払いを内生化する意味から、今後さらに内生化を試みるべきであろう。

## (8) オーストラリアモデル

‘84年2月に完成した新オーストラリアモデルは、同国より招へいしたDr.Challen（タスマニア大学）の協力により、従来の中規模モデルから小規模モデルへ大幅な改定、縮小がなされた。

殊に、金融、賃金・物価ブロックは、今回のモデル改善点の最も大きいところである。

そこで、以下では、両ブロックの変更について述べる。

## i）金融ブロック

本ブロックは簡略化することに努め、短長期の中心市場利子率の決定メカニズムを把握することとした。

すなわち、ここでは、貨幣（M3）の需要・供給を明らかにし、両者を均衡させるように市場金利である商業手形金利（RCB）が決定され、いま1つの利子率である2年もの国債利回り(RSEC2)は、主に、RCBののタイム・ストラクチャーで決定される。

## ア 貨幣供給 (M3S)

貨幣供給量の定式化は、従来と、大きな変更はない。

イ 貨幣需要 (M3D)

貨幣需要関数は、名目総需要、商業手形金利、期待を表す代理変数としてアブソープションデフレーター上昇率、そして、M3残高のかなりの割合を保有する法人の営業余剰によって以下のように定型化されている。

$$ \begin{array}{l}\cdots\cdots:DEMAND FOR M3\\\quad ORDINARY LEAST SQUARES\\\quad\mathrm{LOG}(\mathrm{M3D}/\mathrm{AV})=0.11917-0.012410*(RCB)\\\quad(1.533)(7.8728)\\\quad+0.29981*(LOG(YOSCT_{-}1/AV_{-}1))+1.4490*(GR(PA,1))\\\quad(6.9907)\quad(3.9114)\\\quad+0.11533*(D742)+0.12537*(D733)\\\quad(3.5658)\quad(4.3159)\\\overline{R}^{2}=0.807040\quad S.E.=0.027798\quad D.W.=1.1901\quad(1966.1-1982.1)\end{array} $$

ウ 2年もの国債利回り

2年もの国債利回り(RSEC2)は、RCB、海外金利(US_RLCB)及び、政府証券に対する需要要因を表わす非銀行部門の保有するLGS資産残高のGDPVに対する比率で説明される。
$$ \begin{aligned}\cdots\cdots : WAGES

ORDINARY LEAST SQUARES

GF(W)=0.0010784+0.063134*(ROT*(1-D753C783))

(0.008450) (4.2242)

+0.93269*(GF(PA_1)*(1-D753C783))

(8.2108)

+0.99205*(GF(PA_1)*D753C783))-0.0018366*(UR*(1-D753C783))

(8.3564) (1.1501)

+0.083350*(D743C744)

(6.5608)

$ \overline{R}^{2}=0.83127 $ S.E.=0.014966 D.W.=1.7899 (1970.4 - 1982.2)

a. 賃金の物価インデクセーション期間は、ダミー変数によって区別され、同期間中は、インデックスの基礎となった消費者物価上昇率の代理変数として、アブソープションデフレーター上昇率のみで説明される。

b. インデックス制のとられていない期間については、アブソープションデフレーター上昇率に加え、労働市場の需給を表わす一人当たり所定外労働時間及び失業率で説明されている。

イ物価（アブソープションデフレーター）関数は、従来の2つの主要な価格変数（国民総支出主要構成要素のデフレーター、民間消費支出のデフレーター）による説明をやめ、アブソープションデフレーター関数だけについて、定式化を行っている。

アブソープションデフレーター関数は、賃金、輸入物価、労働生産性、GDP対民間固定資本ストック比率によって説明される。

$$ \begin{array}{r l}&{\cdots\cdots:D O M E S T I C A B S O R P T I O N D E F L A T O R}\\ &{\quad O R D I N A R Y L E A S T S Q U A R E S}\\ &{\quad G F(P A)=0.15058+(\&1(I),I=0,4)*(G F(W))}\\ &{\quad(0.9769)}\\ &{\quad+(\&2(I),I=0,3)*(G F(P M))}\\ &{\quad+(\&3(I),I=1,3)*(G F(S U M(G D P/L,0,2)/3.0))}\\ &{\quad+(\&4(I),I=1,3)*(G F(S U M(G D P/K F P_{-1},0,2)/3.0))}\\ &{\quad+0.019244*(D762)}\\ &{\quad(2.6206)}\\ &{\quad S H I L L E R\quad D E G R E E=2\quad S.C=N\quad E.C=N\quad K1=1.0000}\end{array} $$
LAG	&1
0	0.30458	( 7.8703 )
1	0.071221	( 3.6665 )
2	-0.021518	(-0.75877 )
3	0.026448	( 1.3500 )
4	0.21529	( 5.5687 )
SUM=	0.59601
SHILLER	DEGREE=1	S.C=N	E.C=Y	K1=1.0000
LAG	&2
0	0.071322	( 4.7579 )
1	0.046516	( 4.8378 )
2	0.022371	( 3.2655 )
3	-0.939E-03	(-0.13787 )
SUM=	0.13927
SHILLER	DEGREE=1	S.C=N	E.C=Y	K1=1.0000
LAG	&3
1	-0.067516	(-0.58762 )
2	-0.033321	(-0.58099 )
3	0.00072805	( 0.10351 )
SUM=	-0.10011
SHILLER	DEGREE=1	S.C=N	E.C=Y	K1=1.0000
LAG	&4
1	0.15090	(1.4422 )
2	0.075597	(1.4425 )
3	0.00023351	(0.033208 )
SUM=	0.22673
$ \overline{R}^{2}=0.91239 $	S.E.=0.0070430	D.W.=1.3437	(1971.4 - 1982.2)

以上のような小型化の努力により、例えば、旧オーストラリアモデル内生変数97個、代表的なオーストラリアモデルであるNIF10モデル内生変数274個に対し、67個の内生変数となっている。

## (9) 韓国モデル

今回の改定の主な目的は次の三点である。第一点は第2次オイルショックによる経済構造の変化に対応する労働セクターの改定であり、第二点は賃金・物価のスパイラルの解消、第三点は最近の金融市場の変動を組み込んだ金融セクターの検討である。以下、それぞれの改定点について述べる。

## i) 労働セクターの改定

旧バージョンにおける労働セクターは、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推定した潜在的生産高と現実の生産高の比をとって稼働率を定義し、この稼働率を用いて失業率を決定する構成となっていた。しかし、第2次オイルショック後の生産品に対するエネルギー資源の相対価格の大幅な上昇は、潜在的産出高と生産性を減少させるというかつてない現象を引き起こした。このため、従来の方法では、潜在的産出高を推定することが不可能となり、稼働率指数の値を得ることができなく
なった。そこで、今回は失業率関数の推計にあ次式のような特定化を行った。たって稼働率の代替変数として在庫率を用い、

$$ \begin{aligned}&UR=f\left\{\frac{KI_{_{-1}}^{\oplus}}{(GNP+MG+MS)},\frac{WR\cdot LENA}{GNPNA\cdot PGNP},\frac{LENA}{POP}\right\}\\ &\quad EQUATION^{\prime}S LABEL=KR_{UP2}>\cdots\cdots\\ &\quad ORDINARY LEAST SQUARES LOGARITHMIC TYPE=NO\\ &UR=-1.1770+(\&1(I),I=0,3)*(KI_{_{-1}}/(GNP+MG+MS))\\ &\quad(0.8176)\\ &\quad+0.0033217*(WR*LENA,GNPNA\cdot PGNP)-9.5733*(LENA/POP),\\ &\quad(8.2002)\quad(2.7011)\\ &\quad SHILLER\quad DEGREE=1\quad S.C=N\quad E.C=Y\quad K1=1.0000\\ &\quad LAG\quad\&1\\ &\quad0\quad8.4082\quad(4.8230\quad\text{)}\\ &\quad1\quad5.6477\quad(4.0486\quad\text{)}\\ &\quad2\quad2.8593\quad(4.5121\quad\text{)}\\ &\quad3\quad0.054633\quad(0.13100\quad\text{)}\\ &\quad SUM=16.970\\ &\quad\overline{R}^{2}=0.73967\quad S.E.=0.42339\quad D.W.=1.4994\quad(1966.4-1982.3)\\ \end{aligned} $$

しかし、上の式を用いて乗数テストを行った結果、財政支出を増加させた場合に、賃金の反応が大きく、労働分配率の上昇がドミナントとなって、長期的には失業率が反転して上昇する現象が起った。

この現象を避けるため様々な試みを行ったが、相対コスト要因の代理変数として賃金そのものを用いた場合に反転がなくなり、リーズナブルな乗数が得られたので、今回は次のような特定化を行った。

$$ \begin{aligned}UR&=f\left\{\frac{KI_{_{-1}}^{\oplus}}{(GNP+MG+MS)},WR,\frac{LENA}{POP}\right\}\\\cdots\cdots&\text{:}\text{UNEMPLOYMENT RATE}\\&ORDINARY LEAST SQUARES\\ UR&=10.363+9.6858*(KI_{_{-1}}/(GNP+MG+MS))+0.00052284*(WR)\\&\quad(8.548)(4.0721)\\&\quad+(\&1(I),I=0.4)*(LENA/POP)+0.85330*(D714)\\&\quad(2.8291)\\&\quad-0.61384*(D723)+0.77736*(D792C793)+1.0874*(D801C804)\\&\quad(2.0371)\quad(3.4108)\quad(5.7245)\\&SHILLER&&DEGREE=1\quad S.C=N\quad E.C=Y\quad K1=1.0000\\&LAG&&&&\\&0&&-12.390&&(-9.3834\quad)\\&1&&-9.3017&&(-9.7640\quad)\\&2&&-6.2140&&(-9.4385\quad)\\&3&&-3.1222&&(-7.6995\quad)\\&4&&-0.026042&&(-0.087981)\\&SUM&=-31.054\\\overline{R}^{2}&=0.84672\quad S.E.=0.29736\quad D.W.=1.7926\quad(1967.1-1982.3)\end{aligned} $$
## ii）賃金、物価のスパイラルの解消

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。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・デフレーターを用いて推計を行った。その結果、アブソープション・デフレーターに係るパラメータの大きさは0.81となった。

$$
\begin{aligned}
WR &= f\left\{\overset{\oplus}{PA}, \frac{1}{UR}, \frac{GNPNA}{LENA}, \overset{\oplus}{LENA}\right\} \\
&\cdots\cdots : WAGE\_RATE (DAILY\_EARNINGS IN MANUFACTURING SECTOR) \\
&ORDINARY LEAST SQUARES \\
&GF(WR)/WAGEMULT=-1.3011+(\&1(I),I=0,3)*(GF(PA)) \\
&\quad(4.075) \\
&\quad-0.069226*(D723C734*GF(PA)) \\
&\quad(6.5581) \\
&\quad-0.073187*(D751C754*GF(PA)) \\
&\quad(5.6925) \\
&\quad+0.75184*(1/UR)+(\&2(I),I=0,3) \\
&\quad(7.1014) \\
&\quad*(GF(GNPNA/LENA))+(\&3(I),I=0,5) \\
&\quad*(GF(LENA))+0.12016*(D743) \\
&\quad(5.0801) \\
&\quad+0.067936*(D771)-0.075705*(D781) \\
&\quad(2.9947) \quad (3.1309) \\
&GF\#PA=GF(PA) \\
&GF\#PRONA=GF(GNPNA/LENA) \\
&GF\#LENA=GF(LENA) \\
&SHILLER \quad DEGREE=1 \quad S.C=N \quad E.C=N \quad K1=1.0000 \\
&LAG \quad \&1 \\
&\quad0 \quad 0.38370 \quad (6.9370 \quad) \\
&\quad1 \quad 0.26253 \quad (8.2643 \quad) \\
&\quad2 \quad 0.14091 \quad (3.8905 \quad) \\
&\quad3 \quad 0.019701 \quad (0.31129 \quad) \\
&SUM=0.80684 \\
&SHILLER \quad DEGREE=1 \quad S.C=N \quad E.C=Y \quad K1=1.0000 \\
&LAG \quad \&2 \\
&\quad0 \quad 0.30337 \quad (4.5335 \quad) \\
&\quad1 \quad 0.20028 \quad (4.4994 \quad) \\
&\quad2 \quad 0.098139 \quad (3.5724 \quad) \\
&\quad3 \quad -0.0021146 \quad (-0.10127) \\
\end{aligned}
$$
SUM=0.59968
SHILLER	DEGREE=1	S.C=N	E.C=Y	K1=1.0000
LAG	&3
0	0.20907	(2.8745 )
1	0.18370	(3.3709 )
2	0.15490	(3.5306 )
3	0.11658	(3.2510 )
4	0.067337	(2.5737 )
5	0.011435	(0.55416 )
SUM=0.74302
$ \overline{R}^{2}=0.86112 $	S.E.=0.021524	D.W.=2.0329	(1968.2 - 1982.3)

iii）金融セクターの改定

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っており、これらの変化を金融セクター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、これらの変化をモデル化することは困難であり、貨幣需要関数にダミー処理を行うことで対処した。

## 第3章 クラウディング・アウト

## 第1節 クラウディング・アウトとは

クラウディング・アウトについては、理論的にも実証的にも数多くの文献があるが、ここではベンジャミン・フリードマン（B. Friedman [7]）の論文に従い、世界経済モデルのクラウディング・アウト効果を検討する。

フリードマンによれば、「クラウディング・アウト」は三様に定義される。第一は「実物クラウディング・アウト」である。これは完全雇用下において、財政支出の増加が必然的に他の支出項目の減少をもたらす現象である。第二、第三、の定義は、政府支出増の資金調達面からみた「取引クラウディング・アウト」と「ポートフォリオ・クラウディング・アウト」である。前者は、貨幣需要が取引需要と金利によって決定されるモデルにおいて、財政支出の増加が貨幣の取引需要を増大させ、このため金利が上昇し民間支出を抑える現象である。後者は、実物資産を含む全ての資産の需要がトービン流の資産選択理論の枠組で決定されるモデルにおいて、財政支出の増大が資産のポートフォリオに影響しこれが金利を変化させる現象である。

世界経済モデルでは、国によって若干の違いがあるものの、多くの国で貨幣需要関数は取引需要に基づくものと金融資産のポートフォリオ選択に基づくものから成っており、この第二及び第三のモデルの結合したものとなっている。但し、実物資産の需要を明示的にポートフォリオの選択として定式化しているモデルはない。なお、以下で「教科書型（Textbook Style）のクラウディング・アウト」という場合には、第二の「取引クラウディング・アウト」を指している。

第3－1図は通常のIS－LM分析の枠組で上述の第二、第三の定義によるクラウディング・アウトを図示したものである。IS_{A}とLM_{A}は当初のIS及びLM曲線である。政府支出の増加は、IS曲線をIS_{A}からIS_{B}へとシフトさせる。この結果、新たな均衡点はIS_{B}とLM_{A}との交点A^{}となる。ここでは当初の均衡点Aよりも金利水準は高く、GNPの増加は財政支出の増加に
よるIS曲線のシフト幅（水平方向の移動幅AC）よりも小さい。即ち高くなった金利により、民間支出のクラウディング・アウトが生じているわけで、これが「取引クラウディング・アウト」である。次に、貨幣需要が資産選択として決定されるモデルでは何が生ずるであろうか。世界経済モデルでは、政府支出の増加は国債の民間引き受けによって賄われる（bond finance）ため政府支出の増加はそれに等しい民間純資産の増加をもたらす。（世界経済モデルでは、民間純資産は累積政府赤字と累積経常収支の和として定義される金融純資産と実物資産の和と定義されている。）従って、世界経済モデルでは政府支出の増加はIS曲線をシフトさせると同時に民間純資産を増加させ、それが資産のポートフォリオを変化させることによって貨幣需要を変化させLM曲線をシフトさせる（LM_{A}→LM_{B}） $ ^{*} $ 。更に、この民間純資産の増加は、資産効果を通してIS曲線をIS_{B}'にシフトさせる。これらのシフトの結果、通常は金利が上昇し、新たな均衡点BではGNPの増加は当初のIS曲線のシフト幅（水平方向の移動幅）より小さくなっている。

この定義によるクラウディング・アウトは、結局財政支出増がもたらす金利の上昇が民間支出を抑制する現象といえる。従って、金利が上昇しないように金融政策が運営されれば（即ちaccommodatingな金融政策がとられれば）クラウディング・アウトは生じない。

従って、クラウディング・アウトの程度は財政支出増が国債の民間引き受けによって賄われる場合（bond finance）と、accommodating な金融政策がとられる場合（money finance）のGNPの増加額の差として計測することができる。即ち、bond financeの場合には、通貨供給量は一定に保たれるが、一方money finance の場合には、通貨当局が金利が上昇しないように（iA=ic）通貨供給を増大させるため、LM曲線はLM_{B}からLM_{C}へシフトする。従ってクラウディング・アウトの程度は第3－1図におけるCDの長さによって表される。（**）
シミュレーション 1: 直接投資の増加(実質 GDP1%)

年次	1985	1986	1987	1988	1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995
実質GDE項目:億元
実質GDE
基準解	12457	13733	15198	16907	17395	18320	19937	22464	26157	29806	33209
シミュレーション	12645	13838	15498	17186	17682	18656	20264	22819	26545	30206	33668
乖離率(%)	1.5	0.8	2.0	1.6	1.6	1.8	1.6	1.6	1.5	1.3	1.4
居民消費
基準解	6834	7262	7820	8607	8722	9113	10063	11519	12762	13794	15222
シミュレーション	6836	7294	7847	8660	8781	9181	10148	11612	12870	13917	15355
乖離率(%)	0.0	0.4	0.3	0.6	0.7	0.7	0.8	0.8	0.8	0.9	0.9
固定資産投資
基準解	3287	3845	4420	5139	4610	4732	5425	6588	8121	9552	10863
シミュレーション	3481	3867	4640	5266	4803	4892	5621	6808	8401	9838	11204
乖離率(%)	5.9	0.6	5.0	2.5	4.2	3.4	3.6	3.4	3.5	3.0	3.1
純輸出
基準解	-355	-221	318	247	117	510	249	85	349	1207	1552
シミュレーション	-379	-174	355	285	144	548	287	102	319	1177	1508
乖離率(%)	6.7	-21.3	11.4	15.7	23.1	7.4	15.2	20.8	-8.8	-2.5	-2.8
実質GDP
基準解	12701	13827	15427	17165	17863	18548	20253	23137	26258	29583	32691
シミュレーション	12715	13903	15521	17326	18056	18786	20527	23492	26691	30127	33253
乖離率(%)	0.1	0.5	0.6	0.9	1.1	1.3	1.4	1.5	1.6	1.8	1.7
実質GDP(工業)
基準解	5022	5537	6296	7210	7481	7717	8788	10646	12760	15105	17199
シミュレーション	5024	5566	6329	7275	7560	7820	8907	10824	12997	15421	17519
乖離率(%)	0.0	0.5	0.5	0.9	1.1	1.3	1.3	1.7	1.9	2.1	1.9
所得分配:
職工工資,億元
基準解	1383	1660	1881	2316	2619	2951	3324	3939	4916	6656	8100
シミュレーション	1383	1677	1886	2339	2634	2967	3345	3957	4936	6679	8125
乖離率(%)	0.0	1.0	0.2	1.0	0.6	0.5	0.6	0.5	0.4	0.3	0.3
生産および労働:
就業者数,万人
基準解	49873	51282	52783	54334	55329	56740	58360	59432	60220	61470	62388
シミュレーション	50009	51418	53058	54645	55673	57128	58760	59847	60645	61892	62822
乖離率(%)	0.3	0.3	0.5	0.6	0.6	0.7	0.7	0.7	0.7	0.7	0.7
労働生産性,元
基準解	44.6	47.4	50.9	55.9	57.4	58.6	63.0	69.3	78.2	85.3	92.1
シミュレーション	45.3	47.6	51.7	56.4	57.9	59.1	63.4	69.6	78.4	85.4	92.3
乖離率(%)	1.6	0.4	1.6	0.9	0.8	0.9	0.5	0.4	0.3	0.2	0.2
賃金および物価:
小売物価指数,1990=100
基準解	61.7	65.4	70.1	83.1	97.9	100.0	102.9	108.4	122.7	149.3	171.4
シミュレーション	61.7	65.4	70.1	83.2	97.9	99.9	102.8	108.2	122.5	149.0	171.1
乖離率(%)	0.0	0.1	0.0	0.0	-0.1	-0.1	-0.1	-0.2	-0.2	-0.2	-0.2
インフレ率,%
基準解	8.8	6.0	7.3	18.5	17.8	2.1	2.9	5.4	13.2	21.7	14.8
シミュレーション	8.8	6.1	7.1	18.6	17.7	2.1	2.9	5.3	13.2	21.6	14.8
乖離率(%)	0.0	0.1	-0.1	0.1	-0.1	0.0	0.0	-0.1	0.0	0.0	0.0
居民消費者物価指数,1990=100
基準解	60.4	64.7	70.4	84.9	98.7	100.0	105.1	114.1	132.5	165.7	193.5
シミュレーション	60.4	64.8	70.3	85.0	98.7	99.9	105.0	114.0	132.3	165.3	193.1
乖離率(%)	0.0	0.2	0.0	0.1	0.0	-0.1	-0.1	-0.2	-0.2	-0.2	-0.2
GDP デフレータ,1990=100
基準解	70.6	73.8	77.5	87.0	94.7	100.0	106.7	115.1	131.9	158.1	178.9
シミュレーション	71.1	73.3	77.7	86.7	94.7	99.7	106.6	115.1	132.4	158.1	179.0
乖離率(%)	0.7	-0.6	0.2	-0.3	0.0	-0.3	-0.2	0.0	0.4	0.1	0.1
1人当たり賃金,元
基準解	1119	1296	1424	1702	1905	2099	2291	2663	3311	4483	5433
シミュレーション	1119	1309	1426	1716	1912	2104	2298	2665	3310	4477	5424
乖離率(%)	0.0	1.0	0.1	0.8	0.4	0.2	0.3	0.1	0.0	-0.1	-0.2