Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
雇用量	雇用量	雇用量	名目賃金	名目賃金	名目賃金
日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5	日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5
耕種農業	0.292	-0.149	0.096	0.453	0.477	0.511
畜産・養蚕	0.316	-0.115	0.125	0.453	0.477	0.511
農業サービス	0.332	0.114	0.218	0.453	0.477	0.511
林業	0.508	0.233	0.205	0.453	0.477	0.511
漁業	0.338	0.013	0.174	0.453	0.477	0.511
金属鉱物	0.807	0.523	0.385	0.453	0.477	0.511
非金属鉱物	0.451	0.038	0.009	0.453	0.477	0.511
石炭・亜炭	-0.032	-0.257	-0.361	0.453	0.477	0.511
原油・天然ガス	0.173	-0.211	-0.135	0.453	0.477	0.511
食料品	0.122	0.138	0.246	0.453	0.477	0.511
飲料	0.178	0.203	0.358	0.453	0.477	0.511
飼料・有機質肥料	0.118	0.137	0.256	0.453	0.477	0.511
たばこ	0.385	0.400	0.517	0.453	0.477	0.511
繊維工業製品	0.397	0.398	0.414	0.453	0.477	0.511
衣服・他の繊維製品	0.402	0.421	0.474	0.453	0.477	0.511
製材・木製品	0.330	0.266	0.207	0.453	0.477	0.511
家具・装備品	0.309	0.248	0.201	0.453	0.477	0.511
パルプ・紙	0.029	0.046	0.107	0.453	0.477	0.511
紙加工品	0.000	0.011	0.056	0.453	0.477	0.511
出版・印刷	0.054	0.056	0.083	0.453	0.477	0.511
化学肥料	0.030	0.087	0.213	0.453	0.477	0.511
無機化学基礎製品	0.187	0.208	0.279	0.453	0.477	0.511
有機化学製品	0.096	0.129	0.223	0.453	0.477	0.511
合成樹脂	0.121	0.135	0.197	0.453	0.477	0.511
化学繊維	0.311	0.317	0.348	0.453	0.477	0.511
化学最終製品	0.168	0.210	0.309	0.453	0.477	0.511
石油製品	0.007	0.041	0.135	0.453	0.477	0.511
石炭製品	0.037	0.016	0.038	0.453	0.477	0.511
プラスチック製品	0.141	0.145	0.191	0.453	0.477	0.511
ゴム製品	0.256	0.244	0.261	0.453	0.477	0.511
なめし革・毛皮製品	0.460	0.483	0.547	0.453	0.477	0.511
ガラス・ガラス製品	0.151	0.154	0.200	0.453	0.477	0.511
セメント・セメント製品	0.200	0.123	0.063	0.453	0.477	0.511
陶磁器	0.181	0.155	0.148	0.453	0.477	0.511
他の窯業・土石製品	0.275	0.236	0.216	0.453	0.477	0.511
銑鉄・粗鋼	0.176	0.161	0.186	0.453	0.477	0.511
鋼材	0.206	0.181	0.187	0.453	0.477	0.511
鋳鍛造品・他の鉄鋼	0.324	0.270	0.218	0.453	0.477	0.511
非鉄金属製鍊・精製	0.355	0.337	0.351	0.453	0.477	0.511
非鉄金属加工製品	0.176	0.145	0.137	0.453	0.477	0.511
建設・建築用金属製品	0.264	0.203	0.157	0.453	0.477	0.511
その他の金属製品	0.259	0.226	0.208	0.453	0.477	0.511
一般産業機械	0.232	0.180	0.127	0.453	0.477	0.511
特殊産業機械	0.273	0.238	0.195	0.453	0.477	0.511
その他の一般機器	0.448	0.376	0.284	0.453	0.477	0.511
雇用量	雇用量	雇用量	名目賃金	名目賃金	名目賃金
日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5	日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5
事務用・サービス用機器	0.252	0.191	0.163	0.453	0.477	0.511
民生用電気機械	0.263	0.290	0.366	0.453	0.477	0.511
電子・通信機器	0.094	0.065	0.070	0.453	0.477	0.511
重電機器	0.142	0.092	0.039	0.453	0.477	0.511
その他の電気機器	0.224	0.195	0.191	0.453	0.477	0.511
自動車	0.421	0.371	0.334	0.453	0.477	0.511
船舶・同修理	0.358	0.308	0.250	0.453	0.477	0.511
他の輸送機械・同修理	0.337	0.256	0.196	0.453	0.477	0.511
精密機械	0.290	0.262	0.242	0.453	0.477	0.511
他の製造工業製品	0.305	0.300	0.321	0.453	0.477	0.511
建築	0.315	0.282	0.229	0.453	0.477	0.511
建設補修	0.025	0.075	0.127	0.453	0.477	0.511
土木	0.183	0.096	-0.018	0.453	0.477	0.511
電力	-0.850	-0.797	-0.668	0.453	0.477	0.511
ガス・熱供給	-0.437	-0.380	-0.254	0.453	0.477	0.511
水道	0.028	0.077	0.205	0.453	0.477	0.511
廃棄物処理	0.340	0.365	0.356	0.453	0.477	0.511
商業	-0.602	-0.572	-0.593	0.453	0.477	0.511
金融・保険	-0.656	-0.654	-0.626	0.453	0.477	0.511
不動産仲介及び賃貸	-0.379	-0.343	-0.246	0.453	0.477	0.511
住宅賃借料	-0.019	0.082	0.289	0.453	0.477	0.511
鉄道輸送	-0.369	-0.327	-0.226	0.453	0.477	0.511
道路輸送	-0.436	-0.435	-0.476	0.453	0.477	0.511
水運	0.151	0.218	0.232	0.453	0.477	0.511
航空輸送	0.057	0.104	0.102	0.453	0.477	0.511
倉庫	0.187	0.249	0.244	0.453	0.477	0.511
輸送付帯サービス	-0.261	-0.142	-0.093	0.453	0.477	0.511
通信	-0.849	-0.746	-0.704	0.453	0.477	0.511
放送	-0.001	0.002	0.032	0.453	0.477	0.511
公務	0.659	0.642	0.617	0.453	0.477	0.511
教育	0.476	0.470	0.467	0.453	0.477	0.511
研究	0.406	0.349	0.281	0.453	0.477	0.511
医療・保健	0.305	0.325	0.372	0.453	0.477	0.511
社会保障	0.475	0.464	0.449	0.453	0.477	0.511
他の公共サービス	0.262	0.254	0.252	0.453	0.477	0.511
広告・調査情報サービス	-0.070	-0.080	-0.070	0.453	0.477	0.511
物品賃貸サービス	-0.309	-0.242	-0.069	0.453	0.477	0.511
自動車・機械修理	0.061	0.110	0.100	0.453	0.477	0.511
他の対事業所サービス	0.046	0.011	-0.013	0.453	0.477	0.511
娯楽サービス	0.074	0.141	0.281	0.453	0.477	0.511
飲食店	0.043	0.143	0.205	0.453	0.477	0.511
旅館・その他の宿泊所	0.043	0.158	0.228	0.453	0.477	0.511
他の対個人サービス	0.136	0.176	0.263	0.453	0.477	0.511
分類不明	-0.037	-0.012	0.082	0.453	0.477	0.511
(付表 2) 各産業への影響(続き)

生産量日本モデル	生産量弾性値1	生産量弾性値0.5	生産価格日本モデル	生産価格弾性値1	生産価格弾性値0.5
耕種農業	0.423	0.404	0.375	-0.179	-0.160	-0.130
畜産・養蚕	0.445	0.431	0.401	-0.234	-0.217	-0.192
農業サービス	0.394	0.378	0.352	-0.072	-0.052	-0.022
林業	0.553	0.455	0.317	0.020	0.040	0.072
漁業	0.414	0.396	0.367	-0.101	-0.081	-0.052
金属鉱物	0.840	0.690	0.468	-0.029	-0.008	0.023
非金属鉱物	0.517	0.370	0.176	-0.135	-0.116	-0.086
石炭・亜炭	-0.005	-0.123	-0.294	-0.021	0.000	0.031
原油・天然ガス	0.249	0.172	0.058	-0.097	-0.077	-0.046
食料品	0.415	0.401	0.378	-0.157	-0.138	-0.111
飲料	0.591	0.573	0.545	-0.183	-0.164	-0.135
飼料・有機質肥料	0.454	0.439	0.408	-0.203	-0.190	-0.171
たばこ	0.720	0.700	0.669	-0.223	-0.204	-0.175
繊維工業製品	0.599	0.559	0.495	-0.101	-0.083	-0.056
衣服・他の繊維製品	0.655	0.624	0.576	-0.115	-0.096	-0.068
製材・木製品	0.567	0.456	0.302	-0.070	-0.053	-0.028
家具・装備品	0.572	0.459	0.308	-0.061	-0.042	-0.013
パルプ・紙	0.400	0.341	0.256	-0.227	-0.210	-0.184
紙加工品	0.286	0.240	0.171	-0.108	-0.089	-0.059
出版・印刷	0.317	0.265	0.189	-0.035	-0.015	0.016
化学肥料	0.459	0.430	0.385	-0.149	-0.132	-0.105
無機化学基礎製品	0.591	0.530	0.441	-0.263	-0.246	-0.220
有機化学製品	0.555	0.495	0.408	-0.155	-0.140	-0.117
合成樹脂	0.529	0.460	0.361	-0.148	-0.131	-0.105
化学繊維	0.556	0.513	0.447	-0.131	-0.113	-0.086
化学最終製品	0.568	0.529	0.470	-0.089	-0.070	-0.042
石油製品	0.440	0.387	0.309	-0.147	-0.138	-0.123
石炭製品	0.479	0.369	0.216	-0.146	-0.135	-0.118
プラスチック製品	0.530	0.455	0.347	-0.113	-0.094	-0.065
ゴム製品	0.589	0.509	0.394	-0.099	-0.080	-0.052
なめし革・毛皮製品	0.793	0.749	0.681	-0.089	-0.072	-0.047
ガラス・ガラス製品	0.551	0.473	0.361	-0.106	-0.087	-0.058
セメント・セメント製品	0.515	0.374	0.189	-0.153	-0.134	-0.104
陶磁器	0.453	0.371	0.257	-0.031	-0.011	0.019
他の窯業・土石製品	0.576	0.476	0.337	-0.106	-0.087	-0.058
銑鉄・粗鋼	0.623	0.518	0.366	-0.210	-0.195	-0.172
鋼材	0.597	0.493	0.344	-0.182	-0.165	-0.139
鋳鍛造品・他の鉄鋼	0.603	0.492	0.329	-0.149	-0.130	-0.102
非鉄金属製錬・精製	0.754	0.655	0.511	-0.177	-0.165	-0.148
非鉄金属加工製品	0.532	0.429	0.280	-0.100	-0.087	-0.066
建設・建築用金属製品	0.557	0.436	0.274	-0.078	-0.059	-0.030
その他の金属製品	0.538	0.448	0.319	-0.050	-0.030	0.000
一般産業機械	0.558	0.440	0.259	-0.061	-0.041	-0.012
特殊産業機械	0.659	0.548	0.353	-0.058	-0.039	-0.010
その他の一般機器	0.760	0.625	0.409	-0.058	-0.038	-0.008
(付表 2) 各産業への影響(続き)

生産量	生産量	生産量	生産価格	生産価格	生産価格
日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5	日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5
事務用・サービス用機器	0.615	0.482	0.310	-0.107	-0.088	-0.059
民生用電気機械	0.625	0.580	0.513	-0.089	-0.070	-0.041
電子・通信機器	0.518	0.405	0.243	-0.075	-0.056	-0.027
重電機器	0.483	0.365	0.177	-0.055	-0.035	-0.006
その他の電気機器	0.563	0.465	0.327	-0.057	-0.038	-0.010
自動車	0.713	0.605	0.452	-0.089	-0.069	-0.040
船舶・同修理	0.576	0.482	0.337	-0.082	-0.062	-0.032
他の輸送機械・同修理	0.597	0.467	0.305	-0.045	-0.028	-0.002
精密機械	0.602	0.511	0.368	-0.043	-0.023	0.006
他の製造工業製品	0.600	0.536	0.440	-0.093	-0.074	-0.046
建築	0.633	0.510	0.344	-0.029	-0.009	0.021
建設補修	0.378	0.328	0.255	-0.092	-0.072	-0.042
土木	0.453	0.290	0.080	-0.035	-0.015	0.016
電力	0.686	0.631	0.550	-1.082	-1.065	-1.040
ガス・熱供給	1.012	0.980	0.931	-1.053	-1.035	-1.009
水道	0.486	0.452	0.402	-0.092	-0.078	-0.058
廃棄物処理	0.488	0.453	0.401	0.186	0.208	0.240
商業	0.624	0.565	0.478	-0.904	-0.883	-0.851
金融・保険	0.603	0.554	0.481	-0.971	-0.949	-0.917
不動産仲介及び賃貸	0.080	0.023	-0.062	-0.020	0.001	0.032
住宅賃借料	0.586	0.565	0.533	-0.123	-0.103	-0.073
鉄道輸送	1.052	1.011	0.949	-1.181	-1.160	-1.129
道路輸送	0.714	0.657	0.573	-0.840	-0.819	-0.787
水運	1.451	1.402	1.331	-1.086	-1.070	-1.048
航空輸送	1.306	1.257	1.185	-0.991	-0.973	-0.946
倉庫	0.519	0.447	0.344	0.029	0.051	0.082
輸送付帯サービス	0.167	0.114	0.036	0.017	0.038	0.069
通信	0.531	0.483	0.413	-0.923	-0.902	-0.870
放送	0.269	0.217	0.140	-0.009	0.011	0.042
公務	0.675	0.656	0.624	0.223	0.245	0.277
教育	0.552	0.531	0.497	0.279	0.301	0.335
研究	0.552	0.466	0.340	0.063	0.084	0.116
医療・保健	0.513	0.491	0.455	0.020	0.041	0.072
社会保障	0.525	0.503	0.469	0.167	0.189	0.221
他の公共サービス	0.387	0.353	0.302	0.114	0.136	0.168
広告・調査情報サービス	0.185	0.123	0.033	0.025	0.046	0.078
物品賃貸サービス	0.409	0.331	0.220	-0.212	-0.192	-0.162
自動車・機械修理	0.349	0.283	0.188	-0.038	-0.018	0.012
他の対事業所サービス	0.277	0.196	0.080	0.068	0.089	0.122
娯楽サービス	0.520	0.497	0.460	-0.065	-0.045	-0.014
飲食店	0.326	0.312	0.290	-0.041	-0.021	0.009
旅館・その他の宿泊所	0.375	0.357	0.329	-0.067	-0.046	-0.016
他の対個人サービス	0.458	0.433	0.393	0.046	0.067	0.099
分類不明	0.509	0.424	0.302	-0.126	-0.107	-0.078
(付表 2) 各産業への影響(続き)

消費量	消費量	消費量	消費価格	消費価格	消費価格
日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5	日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5
耕種農業	0.289	0.283	0.272	-0.467	-0.448	-0.418
畜産・養蚕	0.589	0.576	0.555	-0.412	-0.394	-0.367
農業サービス	0.176	0.169	0.158	-0.072	-0.052	-0.021
林業	0.832	0.810	0.774	-0.317	-0.297	-0.267
漁業	0.350	0.343	0.330	-0.451	-0.432	-0.404
金属鉱物	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
非金属鉱物	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
石炭・亜炭	0.776	0.762	0.739	-0.338	-0.326	-0.307
原油・天然ガス	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
食料品	0.395	0.386	0.371	-0.381	-0.363	-0.335
飲料	0.737	0.719	0.691	-0.387	-0.368	-0.340
飼料・有機質肥料	0.494	0.486	0.472	-0.611	-0.595	-0.570
たばこ	0.739	0.722	0.695	-0.389	-0.371	-0.344
繊維工業製品	0.643	0.629	0.607	-0.370	-0.354	-0.329
衣服・他の繊維製品	0.754	0.738	0.713	-0.527	-0.507	-0.479
製材・木製品	0.657	0.645	0.624	-0.390	-0.375	-0.353
家具・装備品	0.947	0.925	0.889	-0.435	-0.415	-0.385
パルプ・紙	1.021	0.999	0.965	-0.510	-0.491	-0.463
紙加工品	0.875	0.852	0.817	-0.360	-0.340	-0.311
出版・印刷	0.924	0.901	0.864	-0.411	-0.390	-0.359
化学肥料	0.988	0.967	0.932	-0.477	-0.458	-0.429
無機化学基礎製品	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
有機化学製品	1.048	1.031	1.002	-0.538	-0.523	-0.501
合成樹脂	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
化学繊維	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
化学最終製品	0.943	0.922	0.887	-0.431	-0.411	-0.383
石油製品	0.896	0.880	0.855	-0.382	-0.369	-0.350
石炭製品	0.793	0.778	0.753	-0.277	-0.264	-0.245
プラスチック製品	0.953	0.931	0.895	-0.441	-0.421	-0.391
ゴム製品	0.965	0.945	0.912	-0.453	-0.435	-0.408
なめし革・毛皮製品	0.912	0.895	0.866	-0.399	-0.384	-0.361
ガラス・ガラス製品	1.097	1.080	1.053	-0.588	-0.574	-0.553
セメント・セメント製品	0.904	0.884	0.853	-0.390	-0.373	-0.348
陶磁器	0.896	0.876	0.844	-0.382	-0.365	-0.339
他の窯業・土石製品	0.810	0.789	0.754	-0.294	-0.275	-0.246
銑鉄・粗銅	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
鋼材	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
鋳鍛造品・他の鉄鋼	0.538	0.535	0.526	-0.014	-0.013	-0.011
非鉄金属製鍊・精製	0.780	0.770	0.752	-0.263	-0.255	-0.245
非鉄金属加工製品	0.774	0.757	0.728	-0.257	-0.242	-0.219
建設・建築用金属製品	0.900	0.878	0.842	-0.386	-0.366	-0.336
その他の金属製品	0.898	0.877	0.841	-0.385	-0.365	-0.336
一般産業機械	0.737	0.720	0.693	-0.295	-0.278	-0.254
特殊産業機械	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
その他の一般機器	0.867	0.848	0.816	-0.442	-0.423	-0.394
(付表 2)各産業への影響(続き)

消費量	消費量	消費量	消費価格	消費価格	消費価格
日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5	日本モデル	弾性値 1	弾性値 0.5
事務用・サービス用機器	0.749	0.730	0.699	-0.308	-0.290	-0.262
民生用電気機械	0.802	0.782	0.750	-0.368	-0.348	-0.319
電子・通信機器	0.775	0.755	0.724	-0.337	-0.318	-0.290
重電機器	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
その他の電気機器	0.757	0.738	0.708	-0.318	-0.299	-0.271
自動車	0.928	0.906	0.870	-0.415	-0.395	-0.366
船舶・同修理	0.596	0.588	0.573	-0.073	-0.068	-0.060
他の輸送機械・同修理	0.977	0.956	0.921	-0.466	-0.447	-0.418
精密機械	0.789	0.771	0.741	-0.353	-0.335	-0.309
他の製造工業製品	0.797	0.781	0.756	-0.362	-0.348	-0.326
建築	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
建設補修	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
土木	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
電力	1.439	1.421	1.391	-1.082	-1.065	-1.039
ガス・熱供給	1.412	1.394	1.364	-1.052	-1.034	-1.008
水道	0.558	0.544	0.519	-0.092	-0.078	-0.058
廃棄物処理	0.346	0.322	0.283	0.186	0.208	0.240
商業	1.405	1.381	1.343	-0.902	-0.880	-0.848
金融・保険	1.456	1.433	1.395	-0.954	-0.933	-0.902
不動産仲介及び賃貸	0.544	0.521	0.484	-0.020	0.001	0.032
住宅賃借料	0.586	0.565	0.533	-0.123	-0.103	-0.073
鉄道輸送	1.655	1.632	1.595	-1.155	-1.135	-1.105
道路輸送	1.325	1.301	1.264	-0.820	-0.799	-0.768
水運	1.535	1.517	1.489	-1.033	-1.019	-0.997
航空輸送	1.027	1.015	0.995	-0.517	-0.507	-0.493
倉庫	0.499	0.477	0.441	0.027	0.047	0.076
輸送付帯サービス	0.509	0.487	0.451	0.016	0.036	0.066
通信	1.426	1.402	1.364	-0.923	-0.902	-0.870
放送	0.534	0.511	0.475	-0.009	0.011	0.042
公務	0.310	0.286	0.248	0.223	0.245	0.277
教育	0.256	0.232	0.193	0.279	0.301	0.335
研究	0.464	0.441	0.404	0.062	0.084	0.116
医療・保健	0.505	0.482	0.446	0.020	0.041	0.072
社会保障	0.364	0.340	0.302	0.167	0.189	0.221
他の公共サービス	0.414	0.391	0.353	0.114	0.136	0.168
広告・調査情報サービス	0.501	0.477	0.440	0.025	0.046	0.078
物品賃貸サービス	0.731	0.708	0.672	-0.212	-0.192	-0.162
自動車・機械修理	0.561	0.539	0.503	-0.038	-0.018	0.012
他の対事業所サービス	0.460	0.437	0.399	0.067	0.089	0.120
娯楽サービス	0.587	0.565	0.529	-0.065	-0.044	-0.014
飲食店	0.562	0.541	0.507	-0.039	-0.020	0.008
旅館・その他の宿泊所	0.575	0.557	0.527	-0.052	-0.036	-0.012
他の対個人サービス	0.480	0.457	0.420	0.046	0.067	0.099
分類不明	0.525	0.522	0.515	0.000	0.000	0.000

(備考) 消費量がゼロまたはマイナスのため、その消費量及び消費価格の変化が定義できない産業については、「n.a.」と示した。
本研究プロジェクトでは、中間報告を、経済分析政策の視点シリーズ第15号として発表するに当たり、平成11年4月23日、藤川清史甲南大学経済学部教授、河井啓希慶応義塾大学経済学部助教授の両氏をコメンテーターとして迎え、ワークショップを開催した。以下はコメンテーター等から示された意見等の概略を事務局がとりまとめたものである。

## 藤川教授：

応用一般均衡モデルを利用した規制改革の分析として今後、引用されていく研究と理解する。公的規制の説明で、経済的規制とは別の社会的規制があり、経済的なものとは別という言及があればよい。前川レポートをめぐる論点で、規制改革が経常収支の黒字を削減するという考えと、そうならないという説があったが、ここでは輸出が増えて黒字化する結果となっている。応用一般均衡分析は、産業連関分析に価格の変動を加えて一般化したものと理解している。1970年代の英米の停滞を石油危機のためとしているが、この理解でよいか。日本の規制改革の事例は、うまくまとめられている。価格低下に対処する方法として賃金引下げは妥当か。モデルの弾力性が1を大きく超えており、これが結果に影響を与えている。先行研究に比較し、生産性の上昇の効果が大きい。モデルの構造は線形で、部門毎の影響の合計が全体の影響と等しいと理解してよいか。モデルの波及径路、表や変数の説明が、よりわかりやすいものであればよい。

## 河井助教授：

応用一般均衡モデルを、政策効果分析のツールとして提供している研究である。短期、長期の峻別、スラック変数の活用、マージン構造の明示化、輸入表の作成、労働の分類にモデルの特徴がある。規制改革の効果を見るためには、入力する数値の想定が重要であり、理論の基礎のある数量分析が望まれる。結果は弾力性に大きく依存する。部門別弾力性は、ここで使用しているものよりも小さいのではないか。感応度分析が望まれる。応用一般均衡分析では、調整のスピードが不明であるが、時間の視点が重要である。ダイナミックなモデルの追加により、長期へ進むスピードが見られないか。資本蓄積の内生化を行ない、規制改革が資本蓄積に与える影響を分析する方法を伺いたい。詳細なデータ構造を活かした分析になっていない。また消費者も所得階層に分けて効果を見られないか。以前の自分の分析によると必需財価格が低下し、弱者に有利になる結果になった。新商品や新規産業の発生は価格変化では見られない。中間財の配分は固定型であるが、コスト低下による代替があるので、ここもCES型のほうが望ましいではないか。サービスの統計は一般的に不備が多く、信頼性に欠ける統計をもとに分析しても限界があり、サービス統計の整備を望んでおく。労働の短期変動は時間調整が無視できない。また賃構は小さい事業所は対象外なのでバイアスが生じる。
## 安原前次長：

労働のクロージャーで、短期で賃金固定、雇用変動、長期で賃金調整、雇用固定としているが、妥当かどうか検討を要する。

## 小野前主研：

弾性値は GTAP のデータベースを使っている。

## 伴客員主任研究官：

弾性値の大きさの妥当性については、感応度分析のシミュレーション及び記述の追加をしたい。規制改革の経常収支に対する影響については、規制改革が意識、生活様式を変え、消費を増やせば減るかもしれない。モデルの効用パラメータを変える方法があるが、そこまで分析していない。モデルに入力する数値については、これまでの研究蓄積も十分でない。フルダイナミックスについては、簡単なモデルでは試してある。現在の枠組みで行なうなら、短期、長期の使い分けや、スラック変数の利用による、均衡に至るまでのステップを描写する方法などが考えられる。やりたかったのは、新しい商品が出てきたとき、設備投資が内生的に出てくる工夫である。

## 大坪客員研究員：

経常収支がどうなるかは、理論面では長期的には貯蓄、投資行動の変化によるところが大きい。現行の応用一般均衡モデルで貯蓄の内生化が不安定となりやすいのは、貯蓄のみ内生化しても投資家のダイナミックスが内生化されていないから。経常収支の問題も貯蓄、投資双方の異時点動学化を取り入れていく必要がある。効果が線形で、足すと全体の効果と等しいか、という指摘は重要で、規制改革による集積効果、外部経済効果は大きいのではないか。弾性値の大きさに関してはGTAPの経験では大きくしないと理論通りの結果にならないこともあった。実際のデータによる推計に加え、感応度分析が必要である。モデル以前の数字作成は重要である。その後、このモデルでどれだけできるか、できないか、正直に言うべき。需要が出てきても一般均衡モデルであるからパイの奪い合いになる。そのパイを大きくする投資が出てきて、初めてそこがプラスになる。投資が出てくるかは、規制改革でどの程度の需要が出るかによる。需要の価格や所得弾性値に関する感応度分析がここでも意味を持つ。今回のシミュレーションでは、価格の低下を利潤の圧縮、賃金の低下、生産性の上昇の順で対応すると考えている。賃金低下は、受け入れられる考えか。規制によるレントが国際水準よりも高い賃金という形で分配されている現状を鑑みると(例えば金融業など)このやり方は適当と言えるのではないか。雇用のクロージャーの扱いについては、長期では、様々な変動があっても、雇用が変動する人口等の供給側を動かしていなければ、総体は変わらないことになる。
国際ワークショップにおけるコメント

平成 11 年 7 月 27 日に、中村二朗東京都立大学経済学部教授、新保一成慶応義塾大学商学部助教授、オーストラリア、モナーシュ大学マーク・ホリッジ主任研究員をコメンテータとして迎え、国際ワークショップを開催した。以下はコメンテータ等から示された意見等の概要を事務局がとりまとめたものである。

## 中村教授：

このモデルでは、労働を熟練労働と非熟練労働の２つに分割しているが、その効果はどうなっているのか。

労働供給の式で、なぜ労働供給の弾力性がこのような型で入るのか、その意味がよく理解できない。これを労働市場の弾力性と見なせるかどうか疑問だ。これを動かすのと、生産要素の労働の弾力性を動かすこととは、違うのか。需要関数の方を変えてしまうと他のものに影響が出てくるからやらなかったのではないか。私は労働供給関数がこのモデルには入っていないと理解した。供給が需要についてくるようになっている。需要のみで決まるのは問題ではないか。

消費のシミュレーションで、名目賃金と実質賃金を固定したシミュレーションでは、その結果を見る場合に何が一番大切なのか、どういうふうに構造の差が出てくるのか。

## 新保助教授：

部門が91もあり、方程式の定数の設定が大変と感じた。国内、輸入の設定から、全部門共通になっている。銑鉄，粗鋼で投入する金属鉱物となれば、鉄鋼しかない。これは他統計でも、時系列的にも一定、これはモデルでもそうなっている。これに対して、規制改革で、自分で雇い入れている労働や資本と、対事業所サービスの派遣労働、レンタルの資本との代替が起こり得る。その代替性には事後的のチェックが必要と思う。炭素税や排出権の取引で、エネルギー-価格が大きく変わると、エンジニアからなぜ代替が可能かと聞かれる。経済学の知識のみでは答えにくい。

労働市場では分割毎に需給の均衡があり、賃金が決まっているのか。

消費で必需消費が固定というのはひとつの方法であるが、クライン=ルービン型関数だと、パラメータが漸近線を表わす。その必需消費が更に分割されていることになるというのか。

価格を下げ、賃金で調整するシミュレーションで、電力の場合、雇用が10%増えている。TFPは一定の下、生産が増え、雇用が増えているので、生産性を一定とするためには、投入がどこかで減っていないと、いけない。賃金カットによって労働がエネルギーにとって替わっているのか。シミュレーションのやり方に関しては、現在、複合生産行列は対角行列になっているが、電力が鉄やセメントを作っており、それが増えたらどうなるか、というのはできないのか。それらの産業は石炭を使って発電しているわけで、環境という規制
が加わった時に、税制と規制緩和がどのように論じられてくるのかわかったらよい。

このモデルでは為替レートは外生変数と理解する。長期クロージャーで経常収支を外生化し、消費を内生しているが、他に経常収支に輸出入を合わせるよう為替レートが内生化する方法もあるのではないか。

## ホリッジ研究員：

これまで応用一般均衡モデル分析の蓄積があまりなかった日本で、今回、自らモデル開発を進めた点は感銘し、十年後には世界でも指導的立場になっていると思われる。その要因として産業連関分析の蓄積、チームによる取り組み、優れたエコノミストが多い、政府がエコノミストと共同で開発していること、が考えられる。応用分析が一回のみで終わってしまうとモデル作業は長続きしない。

GTAP のような世界モデルと異なり、一国モデルではモデルの変更に対して自由度が高いという利点がある。

モデルのクロージャーで長期では雇用が固定されている。雇用に関心のある向きからすれば、雇用が変化しないシミュレーションは意味がない、という批判が出ることになる。

消費の弾力性について、どのようにモデルを構築するかは便宜的なものであり、ここでは線形需要体系にしている。

労働の職業分割については、このモデルの労働投入は金額であり、人数や時間のベースではわからない。職業別の分析には更に情報が必要となる。モデルでは多くの職業に分けられ、その間の相対的な関係は固定している。そのため、雇用の移動させる賃金の変化は生じない。生産関数にみるように職業間の代替弾性があるので、それによる移動はある。しかし各雇用の賃金の相対性は変えられない。どの産業が足りないとかわかるが、これまで特定の雇用の隘路を議論するようなシミュレーションは試みていない。賃金変化のシミュレーションには別途情報が必要である。

総雇用に関して、長期では供給は所与であり、短期、中期では賃金調整が行なわれ、供給に合わせられる。失業のモデル化はむずかしい。様々の要素を考慮する必要がある。

長期、短期の区別は要素所得の変化に注目すべき。短期では資本ストックは変化せず、賃金も固定としている。短期では政府が投資や消費を固定でき、マクロモデルのほうが分析に適している。消費や貿易収支の外生、内生の扱いも変更できる。

クロージャーに関する注意を述べると、資本と労働双方の価格固定はできない。そうすると、量で固定されるものがなく経済が安定しない。資本が伸縮であるとすれば、他の労働などの要素を固定する必要がある。

GTAP と同じように長期で労働を固定し、資本も固定する方法がある。オーストラリアでは資本は伸縮的と考えており、国内の貯蓄投資が一致する必要はないとしている。国内貯蓄が投資を決定するという考え方もある。

様々なクロージャーでシミュレーションを行なっており、モデル分析に通じているとい
える。しかし全く異なった仮定でいろいろやると混乱する。3つか、4つのクロージャーで幾つかのショックを与えて、どうなるかを見る。モデルへのショックの与え方に関しては、我々なら次の様に考える。効率の上昇はより少ない投入要素で済む、とみなす。シミュレーションには先行研究の部分均衡モデルによる数字か、単にシェアの数字を情報としてショックを与える。

利潤マージンを下げるという考えは首肯し難い。これは非効率に関する操作になる。例えば独占企業の独占力を下げるような場合である。我々はここで採用しているような方法は通常とらない。また profitslack の導入に疑問を感じる。特に長期のクロージャーで産業によっては、資本と投資が乖離してしまうかもしれない。

ORANIG の解説本で唯一分かりにくいのが消費の部分である。ある商品の消費量が増えても、価格は変わらず、量のみ変化するショックを与えるようになっている。消費者の好みの変化では価格は考えず、量のみの変化を見る。a3_s は予算のシェアである。もしこのモデルのやり方が気にいらなければ、修正してよい。ここで行なっている消費のシミュレーションでは、パラメータの操作をしない、TFP だけのものを標準としてやるべきではないか。

シミュレーションの結果で、産業別の違いを見る際、資本や労働の集約度については、よく言及すべき。もし複雑なモデルであれば、2,3部門で見るとよい。要素の集約度は、結果の解釈でしばしば重要になる。また輸入と競合する産業もある。ショックの入れ方だけでなく、データベース自体の特性、シェアの相違からもシミュレーションの結果の解釈ができる。例えば我々のオーストラリアモデルで、家計消費全体を増やすシミュレーションを行なうと、短期ではGDPが下がり、長期ではGDPが上げる。なぜか。これは消費の項目の集約度が関係してくる。オーストラリアの家計消費のうち住宅関係の割合が高く、それらは資本集約度が高い。短期では資本は固定されているので、資源の制約が出てくるが、長期では資源が弾力的に利用できるからである。

ORANIG モデルでは実質為替レートが内生化されている。こういったモデルは、絶対的な価格水準を決めるものでなく、それはマクロエコノミストの仕事である。変化しても量には影響を与えないニュメレール（基準価格）を為替レートとし、それを外生としている。しかし実質為替レートは変化する。交易条件は輸出価格と輸入価格の比であり、実質為替レートは国内価格と世界価格の比である。貿易収支の制約に合わせるよう、世界対国内価格比が調整される。何をニュメレールとするかは問題でない。名目サイドは重要でない。他にも、名目賃金を基準価格に選ぶ方法もある。

国際収支については、実質為替レートがそれを調整するように変化するという考えがある。もうひとつの考えは各国毎の比較優位である。オーストラリアが赤字に優位を持ち、日本やスイスが黒字に優位を持てば、共に良くなる。またオーストラリアは小国であり、他国に影響を与えないが、日本はそうでないという違いもある。

労働シミュレーションの結果で、ある産業の雇用が10%減る、という結果がでた場合、
それらが他産業にスムーズに移行するとは考えにくい。ただし外向きには、シナリオの差として説明する。5％で雇用が成長するとすれば、10％の雇用削減にはなりにくい。実際には雇用の増加や削減はわずかである。またオーストラリアでは産業により毎年、2割が仕事を変わる。もうひとつは産業でなく、職能別に注目することである。産業別の変化でなく、職業ならいくつかの産業で働くことができる。

長期のシミュレーションでは投資の役割が重要である。シミュレーションによっては、投資が増加し、消費が減る場合があり、両者で裁定が働いている。

GTAP との比較で言えば、GTAP の基本的考えは、各国間の厚生の比較である。このモデルでは国の厚生は測れないが、必要に応じ体系が変更可能という利点がある。

## 大坪客員研究員：

投資の決定に関しては、各産業の資本収益率が比例的に変化するよう決定される。雇用に関しても、賃金変化率が等しくなるよう変化するが、完全競争が成立していなければ、スラギッシュ変数によるシミュレーションが必要となる。

本モデルの労働の扱いに関して、中村教授の疑問に同感である。労働供給の総量は固定されており、労働供給関数はないのではないか。労働需要で決まる労働調整関数というべき。

規制改革で価格が下がる。なぜ価格が下がるかの説明が必要となる。我々は先ず独占企業等が競争にさらされ、自らの利潤を圧縮する、次に株主のために賃金カットを図る。長期には生産性を上げて対応せざるを得ないと考える。

また規制改革によって新規の需要増が生じることが期待される。より消費が増え、これが投資増へのつながる。新規の投資増は一般均衡分析による最大の効果である。

長期のシミュレーションについて、経済発展の観点から言うと、貯蓄が投資を呼び、定常状態では、より高いGDP成長を固定貯蓄率・投資率のもとで達成するが、高い成長率で凡てのパイが大きくなれば消費の絶対水準も向上し、一度均衡を達成したならば国際収支が赤字にならず均衡拡大が保てるという考え方で良いのではないか。
## Abstract

Economic structural reform such as deregulation is one important policy for the Japanese economy. Throughout the 1990s, when economic growth had slowed down, various industries began to look for ways to correct the expensive nature of their cost structures and to seek new business opportunities in the domestic market. The government continues to encourage regulatory reform by such means as the Deregulation Action Program. For these government policies, it is essential to grasp quantitatively the effects of various measures on the economy and to present them clearly to the public in order to deepen the awareness and understanding of the people.

In considering the economic effects of regulatory reform, one must look at the effects in individual industries. However, it is quite possible that changes in one market influence other markets through changes in relative prices and in the distribution of the primary factors. Hence, to understand the effects on the entire economy, one must also look at the influence on other markets. Our research has begun with this concept - an attempt to measure the economic effects of regulatory reform by using some kind of AGE models capable of reflecting these phenomena.

In this paper, the main purpose is to provide an analytical tool that can be used to analyze regulatory reform; that is, to construct such an AGE model and to show its usability.

In the process of developing a new Japanese model, we took the following three points into consideration: (1) encompassing the industries targeted for regulatory reform in Japan; (2) corresponding to the analysis with the GTAP model, which is used as a global model to examine the ripple effects in other regions; and (3) simulating the phenomena resulting from regulatory reform as much as possible. As a result of these considerations, we developed a new model for Japan based on Australia's ORANI-G model. By using this model, we tried some simulations on changes in industrial activities, changes in consumer behavior, and changes in the labor market.
## (全国で行われている取組みを横展開するため、日本健康会議が開催されている)

こうした各地で行われている先進的な予防・健康づくりの取組みを全国に広げ、健康寿命の延伸とともに医療費の適正化も図ることを目的として、経済界・医療関係団体・自治体のリーダーが一同に会する「日本健康会議」が2015年7月に発足した（図表4-2-16）。

日本健康会議では、2020年までのKPIを入れた「健康なまち・職場づくり宣言2020」を採択し、宣言ごとにワーキンググループを設置して、厚生労働省等の協力のもと、具体的な推進方策を検討することにしている（図表4-2-17）。

## 图表4-2-16 日本健康会議

◆経済界・医療関係団体・自治体のリーダーが手を携え、健康寿命の延伸とともに医療費の適正化を図ることを目的として、自治体や企業、保険者における先進的な予防・健康づくりの取組を全国に広げるため、民間主導の活動体である「日本健康会議」を2015年7月10日に発足。

◆自治体や企業・保険者における先進的な取組を横展開するため、2020年までの数値目標（KPI）を入れた「健康なまち・職場づくり宣言2020」を採択。

◆この目標を着実に達成するため、

①取組ごとにワーキンググループを設置し、厚労省・経産省も協力して具体的な推進方策を検討し、ボトルネックの解消や好事例の拡大を行う。

②「日本健康会議ポータルサイト」を開設し、例えば、地域別や業界別などの形で取組状況を「見える化」し、競争を促す。

日時：2015年7月10日（金）11:45－12:35

会場：ベルサール東京日本橋

人数：報道メディア、保険者、関係者など、計1,000名程度

1．趣旨説明 日本商工会議所 （会頭 三村明夫）

2. キーノートスピーチ 東北大学大学院 （教授 辻一郎）

4. 「健康なまち・職場 づくり宣言 2020」 健康保険組合 (会長 大塚陸毅) 連合会

5．今後の活動について 日本医師会 （会長 横倉義武）

6. 来賓挨拶 厚生労働省 (大臣 塩崎恭久)

(総理挨拶) (官房副長官 加藤勝信)

7. フォトセッション

日本健康会議の様子

(参考) 第二部 先進事例の取組紹介（13:00－15:00）

・津下一代（あいち健康の森健康科学総合センター長）・西川太一郎（東京都荒川区長）・向井一誠（協会けんぱ広島支部長）・谷村遵子（三菱電機健康保険組合）・南場智子（株式会社ディー・エヌ・エー取締役会長）
图表4-2-18 2015年5月26日経済財政諮問会議厚生労働大臣提出資料（一部修正）

## 生涯を通じた予防・健康づくりの推進

## Ⅲ 重点改革事項① 保険者が本来の機能を発揮し、国民が自ら取り組む健康社会の実現

## ○現役世代からの健康づくりの推進

(1) 生活習慣病予防対策（一次予防）

・特定健診・特定保健指導の受診率向上に向けた取組を推進し、メタボリックシンドローム該当者の減少や糖尿病有病者の増加を抑制

・医療機関における禁煙支援・禁煙治療や健診・保健指導における禁煙支援を一層推進、たばこ税の引上げなど

保険制度の

インセンティブ

· 健康経営銘柄

· 表彰制度 等

(2) 生活習慣病の重症化予防対策（二次予防）

・ データ分析に基づく、医療機関と連携した糖尿病性腎症の重症化予防（効果額：約0.2兆円）、脳卒中・心筋梗塞の再発予防など（参考資料P15「糖尿病重症化予防事業（協会けんぽの例）」、P16「広島県呉市国保の事例」参照）

## インセンティブ改革（制度改革を活用・前倒し実施）

·個人の予防・健康づくりに向けた取組に応じてヘルスケアポイントを付与「平成27（2015）年度にガイドライン策定・周知」

·予防・健康づくりなど医療費適正化に積極的に取り組む保険者を支援

[平成27(2015)年度から後発医薬品の使用促進・重症化予防など、後期高齢者支援金の加減算制度の新たな指標等を検討]

※データヘルスの実効性を高める保険者規模を確保する取組や、保険者におけるレセプトデータ等を活用した重複受診等を防止するための保健指導等も併せて推進

## ○高齢期の疾病予防・介護予防等の推進

・高齢者の虚弱（「フレイル」）に対する総合対策

[平成28（2016）年度、栄養指導等のモデル事業を実施。食の支援等、順次拡大]

・「見える化」等による介護予防等の更なる促進

・高齢者の肺炎予防の推進（効果額：約0.1兆円）

・認知症総合戦略（新オレンジプラン）の推進

他にも、個別疾患対策による重症化予防も実施(例)

・C型肝炎に対する医療費助成を通じた重症化予防（効果額：約0.1兆円）

※数字は平成32（2020）年度における医療費の適正化効果額（粗い見込み）

## (フレイルの定義)

フレイルとは、学術的な定義は定まっていないが、加齢とともに、心身の活力（運動機能、認知機能等）が低下し、複数の慢性疾患の併存などの影響もあり、生活機能障害が起きたり、要介護状態となったり、疾病等の重症化を招いたりするなど、心身の脆弱化が出現するが、一方で、適切な介入・支援により、生活機能の維持向上が可能な状態のことを指している（図表4-2-19）。