Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
4.2 表 Klein-van Peeterssen 接近法の推定結果（推定期間：1970. I—1977. IV）

推定值国名	$ \bar{\alpha}_{i} $	$ \hat{\beta}_{i} $	$ \bar{\gamma}_{i} $	$ \bar{\delta}_{i} $	$ \bar{\eta}_{ii} $	$ \bar{\eta}_{ic} $	$ \bar{R}^{2}/DW $
1. US	16397 (1.93)	0.8122 (3.49)	-9585 (0.79)	-68.606 (0.92)	-0.345	-0.340	0.989 1.36
2. UK	14239 (6.22)	0.9472 (3.67)	-14150 (3.26)	-2.657 (0.05)	0.310	-1.107	0.984 1.67
3. FR	10398 (3.97)	0.7377 (3.62)	-9386 (2.01)	88.900 (2.14)	-0.204	-0.653	0.993 1.72
4. CE	18473 (4.20)	1.2521 (7.32)	-27223 (4.19)	-16.377 (0.24)	-0.194	-1.022	0.992 0.83
5. IT	13729 (3.08)	1.3660 (3.62)	-18930 (2.67)	8.251 (0.17)	0.585	-2.011	0.980 1.36
6. CA	5543 (3.32)	0.6238 (5.90)	-3844 (1.95)	35.576 (1.51)	-0.387	-0.401	0.990 1.63
7. JA	2715 (0.78)	2.0342 (7.20)	-22861 (3.58)	14.707 (0.25)	-0.805	-1.442	0.988 0.83
8. AL	1353 (5.23)	0.2789 (0.94)	-535 (0.55)	40.277 (3.49)	-0.539	-0.166	0.977 1.62
9. KR	143 (0.09)	3.0007 (2.08)	-3783 (3.61)	37.602 (1.30)	-0.880	-2.608	0.934 0.41
10. AS	-3081 (1.16)	2.2413 (8.15)	-11446 (3.78)	-17.589 (0.32)	-1.293	-0.987	0.991 1.97
11. LA	7336 (2.68)	0.1870 (0.43)	4822 (1.26)	-115.72 (1.62)	-0.290	0.432	0.961 0.95
12. ME	18942 (7.09)	1.1638 (5.43)	-20139 (2.45)	-181.07 (2.01)	-0.213	-0.949	0.992 1.27
13. SC	1304 (0.42)	0.4990 (1.68)	5008 (1.40)	-47.424 (0.94)	-0.803	0.643	0.973 0.72
14. WE	30770 (4.87)	1.0494 (11.18)	-38947 (4.93)	47.727 (0.80)	-0.187	-0.944	0.998 1.64
15. RW	2009 (0.65)	0.8988 (2.09)	1359 (0.29)	-82.857 (1.21)	-0.803	0.124	0.970 1.31

（注）括弧内はt値を示す。

4.3表 Hickman-Lau接近法の推定結果（推定期間：1970. II—1977. IV）

推定值国名	σj(1-δj)	δj	σj	R²	推定值国名	σj(1-δj)	δj	σj	R²
1.US	0.4421(4.14)	0.5417(12.94)	0.9647	0.758	9.KR	0.2048(1.06)	0.2400(4.71)	0.2695	0.285
2.UK	0.3531(3.42)	0.3213(7.15)	0.5203	0.834	10.AS	0.3940(4.05)	0.4287(9.89)	0.6896	0.550
3.FR	0.2939(3.64)	0.0959(1.96)	0.3251	0.589	11.LA	0.0517(0.62)	0.4226(8.84)	0.6896	0.661
4.CE	0.4345(5.05)	0.3378(7.63)	0.6561	0.714	12.ME	0.3349(3.10)	0.5313(12.26)	0.7147	0.759
5.IT	0.4526(4.86)	0.2418(5.30)	0.5969	0.660	13.SC	0.4871(2.72)	0.4294(8.89)	0.8537	0.758
6.CA	0.0579(0.89)	0.5790(14.34)	0.1375	0.610	14.WE	0.5406(6.06)	0.1405(3.06)	0.6290	0.592
7.JA	0.0183(0.41)	0.7696(22.66)	0.0792	0.652	15.RW	0.1846(1.64)	0.4401(10.07)	0.3298	0.585
8.AL	0.4351(3.23)	0.1879(3.85)	0.5357	0.548

（注）括弧内はt値を示す。 $ ^{*} $ 印の国は，トレンド項を除いた推定結果。
した。

$$ \begin{aligned}\left(4.3.1\right)X_{ij}^{t}\cdot a_{ij}^{0}M_{j}^{t}=&-\left(\sigma_{j}\beta_{ij}X_{ij}^{0}\right)\\&-\sigma_{j}\big(1-\delta_{j}\big)\big(X_{ij}^{0}\big(PX_{ij}^{t}\\&-\widetilde{P}M_{j}^{t}\big]\big\rbrace-\sigma_{j}\big(\gamma_{ij}X_{ij}^{0}\big)\\\{\begin{array}{l}TIME^{t}\big\}+\\\delta_{j}\big\{\begin{array}{l}X_{ij}^{t-1}-a_{ij}^{0}M_{j}^{t-1}\end{array}\big\}\end{array}\\&+u_{j}^{t}\quad\left(j=1,2,\cdots\cdots,n\right)\end{aligned} $$

ただし

$$ (4.3.2)\quad\widetilde{P}M_{j}^{t}=\sum_{k=1}^{n}a_{k}^{0}P X_{k} $$

であり，推定の際には，パラメターに関する制約

$$ \begin{array}{r l}{(4.3.3)}&{{}\underset{k=1}{\overset{n}{\sum}}X_{\mathfrak{v}}^{0}\beta_{\mathfrak{v}}=0,\underset{k=1}{\overset{n}{\sum}}X_{\mathfrak{v}}^{0}\gamma_{\mathfrak{v}}=0}\end{array} $$

を課している。また，攪乱項の分散については，Hickman-Lauと同様三つの場合について推定を行ったが，ここでは分散が $ X_{ij}^{0} $ に比例すると仮定した場合の推定結果を4.3表に示す。（たたし， $ \beta_{ij} $ ， $ \gamma_{ij} $ の推定値は省略する。）同表において，カナダおよび日本については，トレンド項を含めた場合，上式第2項の係数が正の符号をとるため，これら二国の場合のみトレンド項を除いた推定結果を示している。パラメターの符号はすべて予想されたものであり，若干の例外を除いてt値も高い。ただ，集計された商品貿易を扱っているためか，代替弾力性の大きさは全般に2.4表に比べて低く，とくにカナダ，日本，およびラテン・アメリカで極端に小さくなっている。

### 4.4 Johnson接近法

Johnson（1978a），（1978b）の定式化では，米国港湾ストの影響が整合性を保持する形で考慮されていたが，データ入手の困難もあり，われわれは港湾スト・ダミー変数を除いて推定を行った。推定の方法は，既に2.4で詳しく述べたので，ここでは繰返さない。なお，推定の際のパラメターの初期値としては，$\hat{\widetilde{\alpha}}_{i}^{0}=1.0(i=1,2,\ldots,n)$，$\hat{\delta}^{0}=0.5$を用い，また収束の判定条件は$\left|\hat{\widetilde{\alpha}}_{i}^{m}-\hat{\widetilde{\alpha}}_{i}^{m-1}\right|\leq10^{-5}$，$\left|\hat{\delta}^{m}-\hat{\delta}^{m-1}\right|\leq10^{-5}$としたが，42回の反覆で解が得られた。また，解の一意性を確かめるために，初期条件として$\hat{\widetilde{\alpha}}_{i}^{0}=0.0$，$\hat{\delta}^{0}=0.5$，および$\hat{\widetilde{\alpha}}_{i}^{0}=1.0$，$\hat{\delta}^{0}=0.0$の場合も試みたが，計算結果は同一であった。

われわれの推定結果は，4.4表および4.5表に示すとおりである。4.5表には，推定されたパラメターから求められた各種の弾力性もあわせて掲げられているが，いずれも標本平均のまわりで評価されたもので，短期の価格弾力性は，

4.4表 Johnson接近法の推定結果：

i	1.US	2.UK	3.FR	4.CE	5.IT	6.CA	7.JA
1.US	0.0	0.1043	0.0551	0.0714	0.0603	0.7467	0.2075
2.UK	0.0359	0.0	0.0484	0.0408	0.0318	0.0280	0.0125
3.FR	0.0300	0.0663	0.0	0.1373	0.1777	0.0134	0.0110
4.CE	0.0623	0.1160	0.2300	0.0	0.1757	0.0235	0.0289
5.IT	0.0232	0.0412	0.0975	0.0858	0.0	0.0076	0.0067
6.CA	0.2021	0.0365	0.0049	0.0077	0.0086	0.0	0.0350
7.JA	0.1937	0.0387	0.0172	0.0366	0.0143	0.0606	0.0
8.AL	0.0051	0.0140	0.0048	0.0023	0.0063	0.0047	0.0593
9.KR	0.0353	0.0072	0.0029	0.0075	0.0023	0.0124	0.0650
10.AS	0.1128	0.0445	0.0143	0.0309	0.0208	0.0220	0.2050
11.LA	0.0314	0.0002	0.0140	0.0243	0.0234	0.0183	0.0185
12.ME	0.1412	0.1274	0.1357	0.0821	0.1651	0.0066	0.2400
13.SC	0.0063	0.0485	0.0303	0.0544	0.0535	0.0082	0.0522
14.WE	0.0737	0.2931	0.3031	0.3936	0.2290	0.0257	0.0346
15.RW	0.0471	0.0621	0.0417	0.0254	0.0311	0.0223	0.0239
計	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
それぞれ

$$ (4.4.1)\left\{\begin{array}{c}\hat{\eta}_{ij}=\widetilde{\alpha}_{j}[\sum_{j=1}^{n}(1-\beta_{ij})\ X_{ij}^{0}]\overline{P X_{j}}\\ \overline{X V_{j}}-1\\ \hat{\eta}_{ic}=-\sum_{k=1}^{n}\widetilde{\alpha}_{k}[\sum_{j=1}^{n}\beta_{kj}X_{kj}^{0})\\ \overline{P X_{i}}/\overline{X V_{i}}\end{array}\right. $$

と定義される。$\hat{\eta}_{ii}$ は $PX_{i}$ に対する $X_{i}$ の弾力性，また $\hat{\eta}_{ic}$ は $PX_{k}(k\neq i)$ がすべて一律に変化したときの $X_{i}$ の弾力性である。そして，長期の価格弾力性は，上式において $\widetilde{\alpha}_{i}$ の代わりに $\alpha_{i} = (\widetilde{\alpha}_{i} - 1) / \delta + 1$ を代入して得られたものである。最後に，$\hat{\mu}_{i}$ は

$$ (4.4.2)\quad\hat{\mu}_{i}=\sum_{i=1}^{n}\beta_{ij}\overline{MV}_{i}/\overline{XV}_{i} $$

と定義され， $ MV_{j} $ がすべて一律に変化したときの $ X_{i} $ の弾力性である。

価格弾力性については，白己弾力性，交叉弾力性ともに，Klein-van Peeterssen接近法で得られたものと概して近い値が得られており，その符号や国ごとのばらつきは小さくなっている。ただ，交叉弾力性が負である（すなわち，個々の輸入市場において，各輸出国からの輸出品が粗補完財である）という線形支出体系の特徴が鮮明となり，また，交叉弾力性については，長期よりも短期の弾性値が大きいという点で，他の三つの接近法（Moriguchi，Hichman-Lau，およびSamuelson-Kurihara接近法）と異なっている点に注意する必要がある。最後に，世界貿易に関する弾力性については，日本と中近東を若干例外的と考えれば，後に述べるSamuelson-Kurihara接近法で得られた推定値と大きさ，順位ともきわめて類似した結果が得られている。

### 4.5 Samuelson-Kurihara接近法

この接近法では，個々の国について，次のような輸出（需要）関数を推定する。

(4.5.1)

$$ \begin{aligned}\ln X_{i}^{i}=&b_{0i}+b_{1i}\ln(\sum_{j=1}^{n}a_{ij}^{0}M_{j}^{i})\\&+b_{2i}[\frac{1}{4}\sum_{i=0}^{3}\ln(PX_{i}^{i-i})\\&PXC_{i}^{i-i})+\sum_{k=1}^{3}c_{ki}Q_{k}^{i})\\&+u_{i}^{i}\quad(j=1,2,\ldots,n)\end{aligned} $$

ただし

$$ (4.5.2)\quad P\overline{X}C_{i}^{i}=\sum_{i=1}^{n}\lambda_{ij}^{0}\sum_{k=1\atop k\neq i}^{n}\frac{v_{kj}^{0}}{1-v_{kj}^{0}}P\overline{X}_{k}^{i} $$

$ \beta_{ij} $ の推定値（推定期間：1970.II - 1977.IV）

8. AL	9. KR	10. AS	11. LA	12. ME	13. SC	14. WE	15. RW
0.2341	0.2099	0.1302	0.3190	0.1776	0.1161	0.0761	0.1038
0.0655	0.0020	0.0385	0.0250	0.0732	0.0240	0.0821	0.0701
0.0136	0.0084	0.0219	0.0409	0.0767	0.0921	0.0957	0.1633
0.0756	0.0212	0.0558	0.0743	0.1446	0.1743	0.2176	0.1009
0.0269	0.0034	0.0093	0.0203	0.0877	0.0446	0.0464	0.0520
0.0373	0.0126	0.0065	0.0291	0.0096	0.0330	0.0072	0.0288
0.2300	0.4461	0.2790	0.1263	0.1675	0.1345	0.0420	0.1453
0.0	0.0141	0.0164	0.0003	0.0078	0.0244	0.0014	0.0155
0.0140	0.0	0.0293	0.0053	0.0294	0.0002	0.0050	0.0088
0.1128	0.0481	0.1961	0.0196	0.0335	0.0190	0.0211	0.0406
0.0076	0.0189	0.0080	0.0419	-0.0038	0.0136	0.0144	0.0149
0.0515	0.1741	0.0840	0.1378	0.0204	0.0037	0.0799	0.0388
0.0189	0.0002	0.0419	0.0070	0.0106	0.0	0.0466	0.0094
0.0750	0.0284	0.0609	0.0891	0.1617	0.3165	0.2433	0.1629
0.0372	0.0126	0.0223	0.0640	0.0036	0.0043	0.0211	0.0448
1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
4.5表 Johnson接近法の推定結果：その他のパラメター推定値（推定期間：1970.II - 1977.IV）

推定值国名	$ \hat{\alpha}_{i} $	$ \hat{\alpha}_{i} $	$ \overline{\hat{\eta}}_{ii} $	$ \overline{\hat{\eta}}_{ic} $	$ \overline{\hat{\mu}}_{i} $
短期	長期	短期	長期
1. US	0.8421(32.99)	0.7058	-0.355	-0.459	-0.670	-0.585	1.040
2. UK	0.8878(37.48)	0.7910	-0.158	-0.250	-0.685	-0.593	0.846
3. FR	0.8469(28.58)	0.7148	-0.232	-0.352	-0.911	-0.793	1.151
4. CE	0.8750(33.53)	0.7671	-0.291	-0.378	-0.761	-0.660	1.044
5. IT	0.8751(30.20)	0.7673	-0.173	-0.275	-0.828	-0.719	1.004
6. CA	0.8915(34.90)	0.7979	-0.276	-0.352	-0.593	-0.519	0.863
7. JA	0.8335(24.01)	0.6898	-0.316	-0.434	-1.053	-0.919	1.364
8. AL	0.9088(20.02)	0.8301	-0.102	-0.180	-0.565	-0.488	0.667
9. KR	0.6974(6.64)	0.4363	-0.284	-0.552	-1.989	-1.734	2.347
10. AS	0.8690(29.35)	0.7560	-0.262	-0.358	-0.849	-0.737	1.114
11. LA	0.9345(66.80)	0.8780	-0.101	-0.155	-0.269	-0.232	0.346
12. ME	0.8777(39.24)	0.7722	-0.291	-0.376	-0.785	-0.682	1.057
13. SC	0.8345(29.38)	0.6917	-0.117	-0.268	-0.746	-0.648	0.928
14. WE	0.8647(34.16)	0.7480	-0.367	-0.452	-0.676	-0.588	1.038
15. RW	0.9012(46.93)	0.8159	-0.131	-0.213	-0.512	-0.444	0.642
$ \overline{(1-\delta)} $	0.4632(9.90)
$ \overline{R}^{2} $	0.947

（注）括弧内は t 值を示す。

であり， $ Q_{k}^{t} $ は四半期ダミー変数である。この特定化は，OECD事務局の世界貿易シミュレーションの際に各種の弾力性の推定値を得るために用いられているものと類似のものである。4.6表の推定結果（ただし，定数項および季節ダミー変数の係数は省略）に見られるように， $ b_{1i} $ については弾性値が多くの国で1と有意に異なっている。カナダ，オーストラリア，ラテン・アメリカ，および残余の世界で1を下回っているのは，製造品の輸出構成比が低いことに起困すると思われ，他方，韓国および東南アジアで1をかなり上回っているのは，近年における輸出構成比の急激なシフトによるものであろう。 $ b_{2i} $ については，有意な推定値が得られた国は約半数に過ぎず，カナダおよびその他西欧については正となったため除外して再推定が行われているが，弾性値の大きさそのものは，他の接近法で得られた各種の価格弾力性と比べて妥当なものと思われる。韓国について，きわめて高い弾性値が得られており，この点は他の接近法と異なるが，後のシミュレーション・テストの結果と併せて考えると，必ずしもこの推定値を不合理なものとして退けることはできないように思われる。なお，フランス，日本，東南
4.6表 Samuelson - Kurihara接近法の推定 結果（推定期間：1970.IV－1977.IV）

推定值	$ \bar{b}_{1i} $	$ \bar{b}_{2i} $	$ \bar{R}^{2} $	SE	DW
国名
1. US	0.9924 (5.24)	-0.3089 (1.31)	0.912	0.045	1.64
2. UK	0.9120 (5.83)	-0.1247 (0.70)	0.875	0.048	1.83
3. FR	1.2827 (16.40)	-0.2807 (1.79)	0.952	0.036	0.92
4. CE	1.2192 (16.55)	-0.1053 (0.80)	0.951	0.034	1.35
5. IT	0.7797 (3.96)	-0.7529 (1.82)	0.860	0.058	1.43
6. CA	0.7635 (15.92)	-	0.917	0.034	1.68
7. JA	1.0067 (8.05)	-0.9999 (5.08)	0.946	0.052	0.98
8. AL	0.4802 (7.00)	-0.5933 (8.63)	0.822	0.045	1.54
9. KR	3.1111 (14.43)	-2.1312 (10.39)	0.978	0.088	1.42
10. AS	1.3967 (22.47)	-1.1314 (7.09)	0.956	0.039	0.84
11. LA	0.2342 (0.97)	-0.4121 (2.73)	0.317	0.067	1.21
12. ME	0.8472 (4.63)	-0.1512 (3.62)	0.484	0.075	1.54
13. SC	1.0129 (5.80)	-0.8589 (4.36)	0.860	0.076	0.47
14. WE	1.0630 (34.34)	-	0.978	0.022	1.96
15. RW	0.6081 (3.58)	-0.5664 (2.31)	0.224	0.074	1.75

（注）括弧内はt値を示す。

アジア，および社会主義圏については，攪乱項に1次の系列相関の存在が認められる。

## 第5節 シミュレーション・テスト

前節で取り上げた五つの接近法が貿易連関モデルとして持っている特徴を要約すれば，5.1表のようになるであろう。

これらの接近法は，国別・地域別モデルから決定される総輸入を輸出先別に配分することによって輸出国（または地域）の総輸出を決定し，また，国別・地域別の輸出価格から輸入価格を合成するという点では共通であるが，総輸入の配分を実質タームで考える（Moriguchi, Hickman-Lau, およびSamuelson-Kurihara接近法）か，名目タームで考える（Klein-van Peeterssen, およびJohnson接近法）かによって二つのグループに分けられ，また，二国間の貿易をまず推定し，その総計として総輸出を決定する（Moriguchi, Hickman-Lau, Johnson接近法）か，あるいは，総輸出を先に推定し，二国間貿易については機械的な変換によって得られる貿易シェア行列を用いて決定する（Klein-van Peeterssen, およびSamuelson-Kurihara接近法）かによって，別のニグループに分けられる。

5.2表は，それぞれの接近法について行った推定期間内における動学的シミュレーション・テストの結果を比較したものである。なお，参考までにCRS法（Constant Real Share Approach）およびCVS法（Constant Value Share Approach）による結果も示しておいた。これらのシミュレーションでは，輪出価格（ $ PX_{i} $ ）および総輸入（モデルにより $ M_{j} $ また

5.1表 代替的貿易連関モデルの諸特徴

特 徴
貿易連関モデル	国別・地域別
モデルから与
えられる変数	外 生
変 数	内生変数の決定	部分調
整過程
の有無	整合性が
確保され
る段階
推定式	定 義 式
Moriguchi接近法	Mj,PXi	SXi	aij	Xij,Xi,PCMij	vij,XVij,
XVij,MVj	PMj,
TW,
TWV,
PTW	無	シミュレ
ーション
Hickman-Lau
接近法	TIME	Xij	aij,Xi,PMj	有	推 定
Samuelson-Krihara
接近法	-	Xi	aij,Xij,PXCi	無	シミュレ
ーション
(RAS法)
Klein-van Peeterssen
接近法	MVj,PXi	TIME	XVi	XVij,PCOMi	vij,aij,
Xij,Xi,Mj	無
Johnson接近法	-	XVij	XVi	有	推 定
5.2表 標本期間内シミュレーションの予測誤差率（RMSPE，%）

変数	貿易連関モテル	CRS	CVS	Moriguchi	Hickman-Lau	Samuelson-Kurihara	Klein-van Peeterssen	Johnson
国名	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
Xi,XVi	1. US	7.7	8.0	6.6	6.3	4.0	4.2	5.0
2. UK	5.0	13.2	5.3	6.0	4.4	4.6	5.2
3. FR	7.9	6.4	6.2	5.1	3.3	3.9	5.1
4. CE	4.2	7.3	3.7	3.3	2.9	2.5	2.9
5. IT	6.7	9.0	6.2	7.5	5.6	6.5	6.4
6. CA	5.7	12.3	5.6	5.4	3.1	3.2	5.5
7. JA	11.0	9.1	10.0	6.8	4.8	5.3	6.4
8. AL	11.7	13.9	10.6	7.4	4.2	4.8	8.4
9. KR	109.6	63.4	24.5	19.6	9.0	55.6	38.4
10. AS	9.0	8.2	7.6	5.0	3.7	5.9	8.5
11. LA	18.7	10.3	12.5	6.6	5.8	7.4	10.2
12. ME	11.6	76.2	7.7	7.0	6.7	9.4	8.3
13. SC	20.0	8.9	10.9	7.6	6.5	5.5	11.5
14. WE	2.6	3.9	2.6	2.4	2.0	2.1	2.7
15. RW	10.0	7.0	7.1	8.5	6.3	7.4	8.0
PMj	1. US	1.6	6.9	2.9	0.7	2.6	2.9	4.0
2. UK	3.9	3.6	2.9	1.0	2.6	2.8	2.2
3. FR	2.6	7.0	1.5	1.2	1.2	1.5	1.5
4. CE	1.7	4.0	0.9	0.6	0.8	0.9	0.5
5. IT	4.1	7.8	2.8	2.0	2.3	2.6	2.3
6. CA	1.1	5.4	2.0	0.5	1.9	2.0	0.9
7. JA	1.6	12.9	3.3	1.7	2.6	3.3	2.2
8. AL	1.4	5.6	1.0	1.0	1.0	0.9	1.0
9. KR	2.8	9.8	4.0	2.7	2.3	3.2	3.3
10. AS	1.5	7.3	1.5	1.0	1.0	1.4	0.9
11. LA	1.4	8.7	2.9	0.8	2.4	2.9	1.6
12. ME	4.8	10.9	3.8	1.7	3.6	3.9	3.2
13. SC	5.1	2.1	4.5	2.4	4.0	4.5	3.9
14. WE	2.0	4.3	1.3	1.1	1.2	1.3	1.3
15. RW	1.8	4.0	1.0	0.9	1.0	1.0	1.5
TW	-	6.2	-	-	-	0.8	0.7
TWV	1.5	-	0.7	0.7	0.6	-	-
PTW	1.5	5.7	0.7	0.7	0.6	0.8	0.7

（注）シミュレーション期間は，各接近法の推定期間と等しく，(1)-(3)および(6)では，1970.I-1977.IV,(4)および(7)では，1970.II-1977.IV，そして(5)では，1970.IV-1977.IVである。RMSPEは，実績値を $ y_{t} $ ，計算値を $ \hat{y}_{t} $ ，シミュレーション期間をTとしたとき，RMSPE= $ \left[\sum_{t=1}^{T}(y_{t}-y_{t'})^{2}/T\right]^{2}\cdot100 $ である。
はMV_{j})が外生変数として与えられており，したがって，総輸出の予測誤差率（平方平均二乗百分比誤差，Root-Mean-Square Percentage Error）は，名目・実質のいずれについても同一となる。また，総輸入の配分を実質タームで考える接近法での名目総輸入の予測誤差率および総輸入の配分を名目タームで考える接近法における実質総輸入の予測誤差率は，いずれも輸入価格のそれから知ることができる。

5.2表の結果から明らかなように，総輸出に関しては，Samuelson-KuriharaおよびKleinvan Peeterssenの接近法，とりわけ前者が他の接近法に比べて全般的に小さい予測誤差を示している。これは，この二つの接近法が総輸出関数を推定の基礎としていることから，ある意味で自然な帰結である。なお，韓国の予測誤差率がほとんどの接近法においてきわめて大きくなっているのは，当該期間中に約10倍となった韓国実質総輸出の著しい成長のため，シミュレーション期間の前半部分で大きい誤差が生じているからである。

他方，輸入価格については，Hickman-Lau接近法が，他の方法に比べてかなり明らかな優位を示している。そして，Samuelson-KuriharaおよびJohnson接近法がこれに続いているが，両者の間には大きな差は見られない。

以上のような検討の結果，われわれはSamuelson-Kurihara接近法を世界経済モデルにおける貿易連関サブ・モデルの一つの有力な候補として考えることができる。ただし，近い将来において，1978年についての貿易マトリクスのデータが利用可能となった段階で，標本期間外の事後予測テストを行って，あらためて幾つかの接近法の比較を試み，最終的な選択は，その結果をも考慮して行いたいと考えている。また，いずれの接近法を用いるとしても，本稿では取り上げられなかった幾つかの.要因に考慮を払うことも重要であろう。その一つは，Johnson接近法で明示的に取り上げられていた米国港湾ストの影響である。事実，現在進行中の米国モデルの推定作業では，この要因が少なくとも米国の財・サービスの輸出入に対して，かなりの一時的変動をもたらしていることが明らかにされている。

第二の，そしてより困難な問題は，四半期ベースの貿易連関モデルの中で，商品構成の変化をどのようにして取り扱えるかという点である。為替レートやその他の要因の変動に基づく価格変化の影響を適切に把握し，また商品構成の変化に起因する貿易シェアの変動を説明するためにも，食糧，原油，非石油一次産品および製造品といった，少なくとも四分類程度のディスアグリケーションが望ましい。しかし，冒頭でも述べたように，この問題の解決は，たとえ部分的なものであっても，われわれの制約条件に抵触する可能性が大きいのではないかと思われる。
### Chapter 8. Creating Local Diversity

## [Directions in local and land planning]

As we promote a unified land plan from national to the local level, we are making progress in reforming the national land planning system. Also, we are aiding the building of locales together with promoting the formation of local centers.

## [ Creation of vital locales that bring out individual character ]

With the aim of creating attractive locales, we are promoting regional development that evokes nature, history and culture, beginning with revitalization of city centers. Also, in addition to promoting the formation of networks for the purpose of encouraging cooperation and exchange among localities, we are undertaking construction of central facilities for communication of information and the vitalization of regional exchange. At these times, we respect the independence of localities, including local citizen participation.

### 136. (Image of Michi–no–eki, roadside $ ^{''} $ station $ ^{''} $ )

137. (Image of waterfront plaza)

138. (Asuka Village landscape)

139. (Historic Port Environment Project (Yokohama))

## [ Guaranteeing local transit and designated district promotion ]

In order to maintain needed transit lifelines for localities, we are guaranteeing bus lines to support life in sparsely populated districts and assisting traffic to outlying islands. Also, we are aggressively pursuing promotion of heavy snow areas, outlying islands, Amami, Ogasawara, and peninsular areas.
## [ Hokkaido Comprehensive Development Promotion ]

In regard to the comprehensive development of Hokkaido, we are aggressively undertaking to:

1. Strengthen its role as a food production center;

2. Nurture new industry;

3. Preserve the environment;

4. Promote tourism;

5. Build international exchange and human development hubs;

6. Create a safe, comfortable and pleasant local society; and

7. Promote core networks for the flow of people, goods and information.

We are also promoting dissemination and enlightenment of knowledge about Ainu traditions, etc.

### 140. (Performing a traditional Ainu dance)
平成 27 年度

# 首都圏整備に関する年次報告 要旨

平成28年5月

国土交通省
## 全体構成

第1章 首都圈をめぐる最近の動向

第1節 少子・高齢化の進展

第2節 安全・安心への対応

第3節 首都圈の活力の維持

第4節 環境問題等への対応

第5節 多様な個性を持つ地域間の対流促進を通じた国際競争力のある安全・安心な首都圈の実現に向けて

第2章 首都圈整備の状況

第1節 人口等の状況

第2節 産業機能の状況

第3節 個人主体の多様な活動の展開

第4節 環境との共生

第5節 安全・快適で質の高い生活環境の整備

第6節 将来に引き継ぐ社会資本の整備

第7節 首都圈整備の推進

資料編　首都圏整備に関する各種データ （省略）

## この文書は、首都圏整備法（昭和31年法律第83号）第30条の2の規定に基づき、首都圏整備計画の策定及び実施に関する状況について、報告を行うものである。

本文中の「首都圏」「東京圏」等は、特にことわりのない限り、次の区域を示す。

首都圈：茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県

東京圈：埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県

近隣3県：埼玉県、千葉県、神奈川県

周边4 县：茨城県、栃木県、群馬県、山梨県

都心 3 区：千代田区、中央区、港区

特にことわりのない限り、図表中の「S」は昭和を、「H」は平成を示す。

本要旨に記載した地図は、我が国の領土を網羅的に記したものではない。
## 第1章 首都圏をめぐる最近の動向

## はじめに

現在、我が国は本格的な人口減少社会を迎え、少子化と団塊の世代が高齢者となったことにより、生産年齢人口の減少と高齢人口の増加が進み、近年、高齢化が急速に進展している。

国際的な都市間競争の激化の中で、今後も我が国が存在感を発揮していくには、首都圏、とりわけ東京圏が日本経済を牽引し、経済成長の原動力であるイノベーションが各地で幅広く創出することが不可欠であり、イノベーションの創出を促す「対流促進型国土」及び「コンパクト＋ネットワーク」の形成を進め、交通ネットワークを最大限「賢く使い」、ヒト、モノ、情報等の新たな対流を創出することが重要である。

一方、東京圏への一極集中により、日本経済全体のリスクが高まっており、東京圏の防災力の向上を図り、確固たる安全・安心を確立していく必要がある。

また、首都圏はエネルギーの大消費地であり、エネルギーのクリーン化、分散化、再生可能エネルギーの利活用等にも積極的に取り組みつつ、地球温暖化対策を率先して進めていく必要がある。

このような状況を踏まえ、第1章においては、「多様な個性を持つ地域間の対流促進を通じた国際競争力ある安全・安心な首都圏の実現に向けて」と題し、首都圏の現状についての分析を行うものである。

## 第 1 節 少子・高齢化の進展

### 1. 生産年齢人口の減少と少子化

我が国の総人口は2008年を頂点として減少を始め、本格的な人口減少社会を迎えた。なお、首都圏はまだ人口減少期には入っていないものの、いわゆる団塊世代が高齢者に移行したことも合わせ、高齢者数は増加しており、生産年齢人口は今後、減少することが見込まれている（図表1-1-1、1-1-2）。

高齢者1人当たりの生産年齢人口は、2010年と比較して、2040年では1人未満の市町村が都心部から概ね50km以上離れた縁辺部に多数出現すると推計されている。また、都心部においても2010年には生産年齢人口2人以上で高齢者1人を支える状況にあるが、2040年には一部を除くほとんどの地域において2人未満になる（図表1-1-3）。

首都圏における生産年齢人口の減少をもたらしている背景には出生率の低さがあり、首都圏、とりわけ東京圏の合計特殊出生率は、全国値より低く1.2程度を推移している(図表1-1-4)。国立社会保障・人口問題研究所の「人口統計資料集2015」によると、仮に、今後全国の合計特殊出生率が人口置換水準といわれる2.07まで回復したとしても、回復後の数十年間は総人口の減少が避けられないと見込まれ
ている。

また、有効求人倍率はここ10年、全職種で1を上回ることはほとんどなかったが、運輸、建設、社会福祉等の職種では、1を上回る状況が続いており、生産年齢人口の減少もあいまって、今後、職種によっては労働力の不足が懸念される（図表1-1-5）。

一方、社会の成熟化、国民の価値観の多様化の中で、結婚や出産後も仕事を継続しキャリアを積んでいくことを希望する女性や、退職後も健康であれば働き続ける意向を持つ高齢者が増加しているため、足下では労働力人口は増加しており、今後も、女性活躍の促進、高齢者参画社会の構築、ユニバーサル社会の実現など、誰もが働きやすい環境づくりを社会全体で進めることが重要であり、これらに取り組むことは結果として、生産年齢人口減少にともなう労働力不足問題に寄与することも期待される。

図表 1-1-1 将来推計人口の動向（全国）

資料:2010年までは「国勢調査」(総務省統計局)、2015年以降は「日本の地域別将来推計人口(2013年3月推計)」(国立社会保障・人口問題研究所)をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-2 将来推計人口の動向（首都圏）

資料:2010年までは「国勢調査」(総務省統計局)、2015年以降は「日本の地域別将来推計人口(2013年3月推計)」(国立社会保障・人口問題研究所)をもとに国土交通省都市局作成。
図表 1-1-3 高齢者 1 人あたりの生産年齢人口の変化（2010→2040）

注:図中の同心円の1目盛は10kmを表す。

資料：「日本の地域別将来推計人口（平成25年3月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）の中位推計をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-4 合計特殊出生率の推移

注：国勢調査年については、国籍不詳及び年齢不詳を按分している。

資料：「人口動態調査」(厚生労働省)、国勢調査年の人口は「国勢調査」(総務省)、国勢調査年以外の人口は「人口推計」(総務省)をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-5 全国の職業別有効求人倍率の推移・関東市場圏の職業別有効求人倍率

職種	全国	関東
市場圈※
建設の職業	3.34	4.13
運輸の職業	2.06	1.97
介護サービス
の職業	3.08	3.18
社会福祉専門
の職業	2.42	3.47
全職種	1.21	1.13

$ ^{※} $ 関東市場圈：東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県、山梨県

注:『運輸の職業』は、厚生労働省編職業分類における「鉄道運転」、「自動車運転」、「船舶・航空機運転」、「その他の輸送」（H23年以前は「その他の運輸」）を対象に算出した。

資料：「一般職業紹介状況」（厚生労働省）、「関東市場圏職種別有効求人・求職状況（一般常用）」（厚生労働省東京労働局）をもとに国土交通省都市局作成。
## 2 ．急激な高齢化の進展による介護施設等の需要の増加

我が国の総人口に占める高齢者の割合は、既に26%を超え、世界に例のない超高齢社会に到達している。

なお、高齢人口は首都圏、とりわけ東京圏で今後大幅な増加が見込まれており、特にニュータウンが多く立地する都心部から概ね50km以内の郊外部では後期高齢者の急速な増加が見込まれ（図表1-1-6）、高齢者単独または夫婦のみの世帯数の増加、まちとしての活力の低下等の課題が生じる恐れがある（図表1-1-7）。

また、首都圏では介護保険施設の整備は徐々に進んでいるものの（図表1-1-8）、今後、高齢人口の増加に伴う介護需要の急激な増加により、介護施設等の需要の増加が見込まれ、特に、都心部から概ね50km以内においてはその傾向が高いと見込まれる（図表1-1-9）。そのため、高齢者が生きがい・役割を持って地域で生活していくための介護予防や介護施設等の着実な整備の実施への取組等、首都圏が連携して超高齢社会への対応を進めることが重要である。

図表 1-1-6 首都圏での高齢化の伸び率とニュータウンの分布（2010→2035）

注：図中の同心円の1目盛は10kmを表す。

資料：「日本の地域別将来推計人口（平成25年3月推計）」（国立社会保障・人口問題研究所）、「ニュータウン」（国土数値情報）をもとに国土交通省都市局作成。
図表 1-1-7 世帯主が高齢者単独及び夫婦のみ世帯数の推移

資料：「日本の世帯数将来推計(都道府県)」(国立社会保障・人口問題研究所)をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-8 介護保険施設の推移（首都圏）

資料：「介護サービス施設・事業所調査」(厚生労働省)をもとに国土交通省都市局作成。
図表 1-1-9 将来推計人口に対する介護保険施設の状況（2035年）

定員数の不足なし

1,000人未満の不足

1,000人以上2,000人未満の不足

2,000人以上3,000人未満の不足

3,000人以上の不足

注1:図中の同心円の1目盛は10kmを表す。

注2:推計の前提条件は下記の通りとする。

・将来の要介護認定率は、現行水準のまま一定

・将来の要介護認定者のうちの施設サービス利用率は、現行水準のまま一定

・ただし、推計の精緻化にあたって、以下を考慮している。

- 要介護者率は、性・年代・地域差を考慮して、都道府県別・性・年代別に要介護度別の要介護者率を用いる。

- 要介護者のうちの施設サービス利用率は、年代・要介護度による差を考慮して、年代・要介護度別の施設利用者割合を用いている（男女・全国一律）。

・施設サービスとは、介護保険施設3施設(介護福祉施設、介護保健施設、介護療養施設)のサービスである。資料：「日本の地域別将来推計人口(平成25年3月推計)」(国立社会保障・人口問題研究所)、

「平成26年介護サービス施設・事業所調査」(厚生労働省)をもとに国土交通省都市局作成。
### 3. 空き家等の増加

人口減少、既存の住宅・建築物の老朽化、社会的ニーズや産業構造の変化等に伴い、年々空き家が増加し、首都圏全体では平成20年から平成25年までに約23万戸増加した。そのうち、東京圏が約8割を占め、絶対数は東京圏で多いものの、周辺4県では空き家率が上昇しており、特に縁辺部では25%を超えている市町村もある（図表1-1-10）。

一方、新設住宅着工戸数のうち、既存住宅を除却し同一敷地内で住宅着工する割合を示す再建築割合は、首都圏全体、東京圏では全国平均より毎年高い水準で推移している（図表1-1-11）。また、中古住宅について、東京圏での中古マンション・戸建ての成約件数は平成17年から平成27年までに約2割増加し（図表1-1-12）、建物の売買に伴う所有権移転件数が平成20年代に入ってから増加傾向を示しているなど、中古住宅市場が徐々に拡大している（図表1-1-13）。

今後、高齢化が進行すると、空き家が更に増加する可能性もある。安全で安心に暮らせる居住環境の実現や住宅の空き家を子育てしやすい環境づくりに役立てるためにも、円滑な住み替えや有効活用に加えて、空き家や中古物件の流通を促進することが重要である。

図表 1-1-10 首都圏の空き家状況 (平成 25 年)

注：図中の同心円の1目盛は10kmを表す。

資料：「住宅・土地統計調査」(総務省)をもとに国土交通省都市局作成。
図表 1-1-11 再建築率の推移

資料：「住宅着工統計による再建築状況の概要」(国土交通省)をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-12 中古マンション・中古戸建住宅の成約件数（東京圏）

資料：「首都圏不動産流通市場の動向(2015年)」（東日本不動産流通機構）をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-13 建物の売買による所有権移転の推移

資料：「登記統計」(法務省)をもとに国土交通省都市局作成。
### 1. 首都直下地震等巨大災害の切迫、風水害の激甚化

首都直下地震の発生確率は今後30年以内に70%程度と予測されており、被害は揺れ等による全壊や地震火災による焼失等の建物被害及び地震火災や建物倒壊等による死者等の人的被害の発生が想定されている。特に、全壊及び焼失棟数は最大約61万棟になるものと想定されている（図表1-2-1）。

また、近年、1 時間降水量が 50 ミリ以上の発生回数や日降水量 100 ミリ以上の発生回数が増加しており、風水害等の頻発・激甚化が懸念されている（図表 1-2-2、1-2-3）。

首都圏には人口・資産が集中し、特に東京圏には、我が国の中枢機能が集積しているため、巨大地震の発生や風水害、土砂災害の激甚化により、我が国全体の国民生活や経済活動に支障が生じるほか、世界にも影響が波及することが想定される。このため、ハード対策とソフト対策の両面の効果的な組み合わせによる重点化や水害等のリスクマネジメントを行い、防災・減災対策に取り組むことが必要である。

図表 1-2-1 首都直下地震の被害想定

## · 建物被害

項目	冬・深夜	夏・昼	冬・夕
揺れによる全壊	約175,000棟
液状化による全壊	約22,000棟
急傾斜地崩壊による全壊	約1,100棟
地震火炎による焼失	風速3m/s	約49,000棟	約38,000棟
風速8m/s	約90,000棟	約75,000棟
全壊及び焼失棟数合計	風速3m/s	約247,000棟	約236,000棟
風速8m/s	約287,000棟	約272,000棟
プロック塀等転倒数	約80,000件
自動版売機転倒数	約15,000件
屋外落下物が発生する建物数	約22,000棟

全壊の定義：(以降、同じ)

住家がその居住のための基本的機能を喪失したもの、すなわち、住家全部が倒喪、流失、埋没、焼失したもの、または住家の損壊が甚だし、補修により元通りに再使用することが困難なもの。なお、建物の構造的な倒壊・崩壊はこの全壊に含まれる。

なお、液状化の場合、外観目視判定により一見して住家全部あるいは一部の階が倒壊している等の場合、あるいは傾斜が1/20以上の場合、あるいは住家の床上1mまで地盤面下に潜り込んでいる場合が全塚に相当する。液状化による建物全塚等によって人的被害は発生した事例は少ない。
## ·人的被害

項目	冬·深夜	夏·昼	冬·夕
建物倒壊等による死者(うち屋内収容物移動·転倒、屋内落下物)	約11,000人(約1,100人)	約4,400人(約500人)	約6,400人(約600人)
急候斜地崩壊による死者	約100人	約30人	約60人
地震火災による死者	風速3m/s	約2,100人～約3,800人	約500人～約900人	約5,700人～約10,000人
風速8m/s	約3,800人～約7,000人	約900人～約1,700人	約8,900人～約16,000人
プロック塀·自動販売機の転倒、屋外落下物による死者	約10人	約200人	約500人
死者数合計	風速3m/s	約13,000人～約15,000人	約5,000人～約5,400人	約13,000人～約17,000人
風速8m/s	約15,000人～約18,000人	約5,500人～約6,200人	約16,000人～約23,000人
負傷者数	約109,000人～約113,000人	約87,000人～約90,000人	約112,000人～約123,000人
福れによる建物被害に伴う要救助者(自力脱出困難者)	約72,000人	約54,000人	約58,000人

## · 全壊及び焼失棟数（冬夕、風速 8m/s）

資料：「首都直下地震の被害想定と対策について(最終報告)(平成25年12月19日公表)」(内閣府)
図表 1-2-2 降水量の変化

注：折れ線は5年移動平均、直線は期間にわたる変化傾向(トレンド)を示す。資料：「気候変動監視レポート2014」(気象庁)

図表 1-2-3 平成 27 年 9 月の浸水被害（埼玉県越谷市）

資料：「平成28年度水管理・国土保全局関係予算概要」(国土交通省水管理・国土保全局)

## 2 ．高度成長期以降に集中的に整備されたインフラの老朽化

高度成長期以降に集中的に整備された橋梁・トンネルなどのインフラについて、建設後50年を経過する道路橋の割合は、全国では2013年度時点で約18%（約7.1万橋）に対し、20年後の2033年度には約67%（約26.7万橋）まで増加すると見込まれており（図表1-2-4）、国土交通省関東地方整備局管内（首都圏1都7県及び長野県）においては、2013年度時点で約21%（581箇所）に対し、2033年度には約62%（1726箇所）となるなど老朽化が急速に進む。それに伴い、インフラの維持管理・更新費用も増加するものと見込まれることから（図表1-2-5）、予防保全の考え方に基づく措置による施設の長寿命化等の戦略的な維持管理・更新を進め、トータルコストの縮減・平準化を図っていくことが重要である。

このため戦略的な維持管理・更新等の方向性を示す基本計画として、「インフラ長寿命化基本計画」がとりまとめられ、国、地方公共団体等において、維持管理、更新等を着実に推進するための中長期的な取組の方向性を明らかにする計画として、「インフラ長寿命化計画（行動計画）」の策定を推進している。

なお、首都圏において橋梁の長寿命化修繕計画を策定している地方公共団体の割合は、都県・政令市では概ね全国平均である98%前後となっているが、市区町村では全国平均79%を下回っている県もある（図表1-2-6）。