Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 3.2.4.3 企業規模別勤め先収入（『全消』世帯主）

(单位 千円)

企業規模（人）
年齡階級	1-29	30-499	500-999	1000-
-24	184.5	178.6	249.6	203.7
25-29	210.1	220.3	232.6	246.0
30-34	236.1	255.6	279.4	292.7
35-39	247.7	283.3	294.4	337.9
40-44	265.0	308.2	345.9	373.3
45-49	256.8	311.0	353.7	401.8
50-54	233.1	289.2	383.1	400.9
55-59	224.4	271.6	327.1	360.9
全体	236.8	277.5	317.2	347.3

表 3. 2. 4. 4 『賃金構造基本調査』企業規模別賃金 （単位 千円）

企業規模（人）
年齡階級	10−99	100−999	1000−
−24	159.9	141.2	181.3
25−29	195.1	175.1	228.9
30−34	231.0	217.8	289.1
35−39	256.7	256.2	333.2
40−44	274.3	286.4	370.3
45−49	270.9	298.7	394.2
50−54	256.9	293.7	396.2
55−59	235.2	259.4	349.2
全体	231.7	232.5	311.9

従事者で、耕地面積が10アール以上（北海道においては30アール以上）または農林漁業年間収入が10万円以上の世帯を農家と定義している。したがって、調査対象となる世帯数は、『農家経済調査』の451万世帯にたいし、『全消』では359万世帯にとどまっている。表3.2.4.5では、地域別の平均値を『農家経済調査』と比較している。『全消』の農林漁業所得の方がいずれの地域においても『農家経済調査』の農業所得の平均値より大きな値となっている。『全消』の農林漁家の定義から『全消』は漁業所得を含んだ値であること等の理由が両統計の乖離をもたらしていると推察される。一般に農家および漁家の所得計上は過小傾向と指摘されているが、以上に述べたように農林業所得に過小バイアスがないという意味では、「全消」の精度は高いと考えてよいであろう。

表 3. 2. 4. 5 農家世帯の農林業等所得

(单位万円)

a)『全消』	b)『農家経済』	a/b
北海道	432.5	315.7	1.37
東北地方	196.2	133.4	1.47
関東地方	198.1	123.4	1.61
北陸地方	125.1	91.7	1.36
東海地方	194.6	87.6	2.22
近畿地方	157.7	61.0	2.59
中国地方	113.0	63.1	1.79
四国地方	166.2	111.5	1.49
九州地方	182.7	105.0	1.74
沖縄	135.4	114.4	1.18
全 国	179.5	106.5	1.69

#### 3. 2. 5 消費:『家計調査』と『全消』の比較

『全消』の家計収支編の調査は1984年の9月から11月について行われている。この時期に同様の調査が行われている『家計調査』と比較してどのような特徴が『全消』にみられるかを検討してみよう（表3.2.5.1）。『全消』における勤労者世帯の9月から11月までの「実収入」の平均値は、37万7300円である。一方、『家計調査』における「実収入」の平均値は、34万6800円である。また、勤労者世帯における消費支出
表 3. 2. 5. 3『全国消費実態調査』と『家計調査』の実収入の内訳（月平均）

1.『全消』サマリー(抽出調整済)	2.『家計調査』勤労世帯のみ
1)全世帯	2)勤労者	9～11月	年報
1.実収入	249397	377343	346821	424025
2.経常収入	243350	368556	338957	413690
3.勤め先収入	221594	347569	327053	401195
4.世帯主の勤め先収入	186933	295762	285141	351413
5.定期収入	181226	286732	278206	273846
6.臨時収入	5707	9030	6936	77567
7.妻の収入	20955	32461	29265	34698
8.その他の世帯員の収入	13705	19346	12647	15084
9.事業・内職収入	5129	7942	5934	5808
10.農林漁業収入	1037	1631
11.農林漁業以外事業収入	2400	3732	2659	2542
12.内職収入	1691	2579	3276	3266
13.その他の経常収入	16628	13045	5969	6686
14.財産収入	1775	2140	1158	1499
15.社会保障給付	14456	10584	4510	4823
16.公的年金給付	12472	8706
17.その他社会保障給付	1984	1878
18.仕送り金	397	320	301	364
19.特別収入	6047	8786	7865	10335
20.受贈金	2850	4114	4553	5757
21.その他	3197	4673	3312	4578

は、『全消』が27万3800円、『家計調査』が26万2800円である。いずれも、『全消』の方が『家計調査』の額を上回っている。可処分所得に対する貯蓄率は『全消』では13.8%であるが、『家計調査』では、10.4%である。所得の平均値が『全消』の方が約3万円高いのに対し、消費支出の差が1万円程度であるために「全消」の貯蓄率が『家計調査』よりも約3%ポイント高くなっている。

以上の結果は9月から11月という3カ月間の比較であるが、年間の所得および、消費支出ではどのような違いが観察されるであろうか。年間収入の1カ月当り平均値は『全消』では46万3200円、『家計調査』では44万3300円である。また、第4章に示す推計手順に従って求めた『全消』の可処分所得の平均値は、39万6700円、消費支出の平均値は28万7100円である。一方、『家計調査』では可処分所得は37万8700円、消費支出は28万2700円である。すなわち、可処分所得について『全消』が『家計調査』を2万円上回っているのに対して消費支出は『全消』の方が4300円高くなっているに過ぎない。この結果、年間での勤労者世帯の貯蓄率は『全消』では27.7%であるのに対し、『家計調査』では25.3%となる。『全消』の貯蓄率は『家計調査』と比べて、月次ベースでも年ベースでも大きくなることが分かる。これは、『全消』の所得が『家計調査』よりも平均値で大きくなっていることから生じている。

次に、消費支出の内訳を両統計で比較してみよう（表3.2.5.2）。約1万円の消費支出の差のうち5000円は食料費から生じている。しかし、他の消費項目にはそれほど目だった差はない。表3.2.5.3は実収入の内訳を9月から11月まで
の月平均値を『全消』と『家計調査』の勤労者世帯について比較したものである。ほとんどの収入項目で『全消』が『家計調査』を上回っているが、特に目立つ項目は社会保障給付金である。社会保障給付金は『家計調査』では『全消』の約半額の記入しかされていない。また、世帯主の定期収入においても約1万円『全消』の方が大きくなっている。この結果、『全消』の所得が『家計調査』よりも大きい理由として、『家計調査』の方が低所得層にサンプリングバイアスが存在していることと、『家計調査』の社会保障給付の記入もれが存在していることを指摘することができる。『家計調査』の方が長期間の家計収支記入を家計に要請するという性格と、サンプル数が『全消』の方が格段に大きいという違いが以上の差をもたらしていると考えられる。
# 経済分析

## 第172号 平成16年3月

(論文)

累進所得税と厚生変化－公的資金の社会的限界費用の試算－……林 正義、別所 俊一郎

金融政策の波及チャネルとしての為替レート……寺井 晃、飯田 泰之、浜田 宏一

どうすればデフレ期待を反転できるか？

一国民生活モニター調査（個票）による検証一……清水谷 諭、堀 雅博（展望）

日本企業の研究開発の効率性はなぜ低下したのか……榊原清則、辻本将晴（資料）

短期日本経済マクロ計量モデル（2003年版）の構造と乗数分析……堀　雅博、青木　大樹

経済社会総合研究所の概要と実績

内閣府 経済社会総合研究所
# 『経済分析』

編集長：香西泰

編集評議委員：井堀利宏

岩田一政

岩田規久男

浦田秀次郎

大村敬一

小川英冶

奥野正寛

チャールズ・ホリオカ

本多佑三

桶口美雄

八田達夫

伴金美

西村清彦

編集委員：小川英治、チャールズ・ホリオカ、本多祐三、八田達夫、原田泰

1. 本誌は、当研究所内外の研究者による経済社会の重要な問題に関する実証的な論文を中心に掲載する。

2. 本誌に掲載する記事は、論文、展望、研究ノート、調査、資料、本研究所の活動記録等とする。

3. 本誌に掲載する論文は、匿名の査読者の審査結果を踏まえ、編集長である経済社会総合研究所長が、編集委員の助言を受けて決定する。

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編集事務局：牛嶋俊一郎、原田泰、中藤泉、渡邊清實、日下部英紀

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## 「経済分析」投稿規程・執筆要項

1. 本誌は、経済社会の重要な問題を実証的に分析した論文を中心に掲載する。

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# Economic and Social Research Institute

Cabinet Office, Japanese Government

3-1-1 Kasumigaseki, Chiyoda-ku

Tokyo 100-8970 Japan
# 経 济 分 析

第 1 7 2 号

平成16年3月

内閣府経済社会総合研究所

## 目次

(論文)

累進所得稅と厚生変化

一公的資金の社会的限界費用の試算一

1. はじめに …… 3
2. SMCF の導出 …… 5
3. SMCF の計測 …… 12
4. 逆最適化問題 …… 26
5. 結語 …… 29
参考文献 …… 30

金融政策の波及チャネルとしての為替レート 寺井 晃、飯田 泰之、浜田 宏一

1. はじめに …… 37
2. 金融政策と為替レート …… 38
3. 基本モデルとしてのマネタリーアプローチ …… 40
4. 為替レート説明のデータ …… 42
5. 為替レート説明の VAR モデル …… 45
6. ベースマネーとマネーサプライ、ゼロ金利政策 …… 53
7. 結論 …… 55
参考文献 …… 56

どうすればデフレ期待を反転できるか？

一国民生活モニター調査（個票）による検証一 清水谷 諭、堀 雅博

1. はじめに …… 60
2. 「国民生活モニター調査」の概要 …… 62
3. 物価期待水準の推計 …… 63
4. 期待物価上昇率の決定要因 …… 66
5. 物価期待の家計消費への影響 …… 74
6. 結論と政策的インプリケーション …… 78
参考文献 …… 79
日本企業の研究開発の効率性はなぜ低下したのか 榊原 清則、辻本 将晴
1. はじめに …… 82
2. 研究開発と設備投資 …… 82
3. 研究開発と利益 …… 85
4. 研究開発と企業成長：マッキンゼー調査 …… 87
5. 研究開発投資の収益率分析 …… 89
6. 日本企業の技術戦略 …… 92
7. 日本企業のイノベーション課題とマネジメント …… 96
8. おわりに …… 99
参考文献 …… 100

短期日本経済マクロ計量モデル（2003年版）の構造と乗数分析
堀雅博、青木大樹
1. 『短期日本経済マクロ計量モデル』の基本構造 ……106
2. モデルの動学的パフォーマンス ……108
3. 残された課題 ……130
主要参考文献 ……131
研究所でこれまでに出された日本モデル関連刊行物 ……132
付属資料Ⅰ 短期日本経済マクロ計量モデルの乗数詳細表 ……133
付属資料Ⅱ 短期日本経済マクロ計量モデルの変数名一覧 ……169
付属資料Ⅲ 短期日本経済マクロ計量モデルの方程式体系 ……173

経済社会総合研究所の概要と実績 ……195
## 第6章 高齢化と失業率

## 一 人口構成の変化と失業長期化の実態 $ ^{*} $

### 6 -1. はじめに

本章では1990年代後半からの失業率の急上昇に対する高齢化の影響ついて分析する。そこで注目するのは、高齢化が失業率に与える三つの側面である。

第一は、増加する定年退職者が失業率に与える影響である。他の先進諸国と異なる日本における失業の特徴の一つに、60歳男性の失業率が際立って高水準にあることが挙げられる。90年代に定年年齢が55歳から60歳に引き上げられたことが、失業率にどのような影響を与えたかをデータから確認する。

第二は、人口構成の高齢化が失業率に与える影響である。1980年代から90年代にかけて、日本は他の先進国では例を見ない急速な人口構成の高齢化に直面した。このような大幅な人口構成の変化は、失業率の変化にどのような影響を与えたのだろうか。高齢化が失業率に与えた影響を数量的に把握するため、かりに人口構成の高齢化がなかったとした場合の失業率を求め、実際の失業率と比べてみる。

第三の側面として、中高年失業者の失業プールへの滞留による失業率の上昇に注目する。元来、中高年は若年に比べて、失業した場合に求職期間が長期化しやすい傾向がある。それが1990年代末になって中高年失業者のうち、失業期間が一年以上の長期失業者が量的に大きく増加しているのに加え、長期失業者の属性に変化がみられつつある。

失業問題を考える際には、人口構成の変化が失業率の水準にどのような影響を与えるかといった、その量的側面と、長期失業といった深刻な状況に陥りやすい属性の把握といった、質的側面の検証が求められる。本章で意図しているのは、まさにこれらの両側面からの高齢化が失業率に与える影響をくわしく検証する。

### 6 -2. 定年が全体の失業に与える影響

まず1974年から2000年までの『労働力調査年報』を用いて、各年齢層の失業率上昇が全体の失業率に与える影響にみておこう。労働力人口を、図6-1に示したような22の年齢・性別グループ（11の年齢層別グループと2つの性別グループ）に分け、労働者全体の年間失業率に対する各年齢層・性別グル
一プの寄与率を計算した。

図6-1によれば、1974年から2000年の長期間でみた場合、60-64歳の男性労働者の寄与率の上昇幅が最も大きい。この結果は、男性60-64歳男性の人口率の上昇とそこでの失業率の高まりが、長期にわたる日本の失業率上昇に大きな影響を与えてきたことを示している。その結果、寄与率の水準自体も、1980年代半ば以降には、60-64歳男性の寄与率は、男女20-29歳若年労働者と並んで最も高くなっている。

一方、図6-1の男性55-59歳を見ると、80年から87年までの寄与率は高いものの、その後は低下している。これはこの層の失業率が88年から減少に転じたことによる効果が大きい。

90 年代に入って 60 代前半歳の失業率を上昇させ、また 55－59 歳の年齢層の失業率を低下させた要因としてまず予想されるのは、定年年齢の延長だろう。日本では 80 年代後半から 90 年代にかけて、定年年齢が 55 から 60 歳に徐々に移行し、結果 50 歳代後半で失業することが減少した。この図からも定年直後の年齢層の求職行動が、失業率全体の上昇に大きな影響を与えることが示唆される。

定年が失業率に与える影響をより詳しくみるため、1歳刻みごとの失業率を『労働力調査特別調査』の個票データから計算し、60歳前後の失業率の90年代における推移を求めたのが図6-2である。この図からは、男性労働者の失業率が60歳で急上昇していることがわかる。そしてその後、徐々に減少し、66歳以上でようやく、60歳以前とほぼ同水準の失業率に戻る。これは、定年直後の労働者が高い失業率に直面すること、その後4-5年にわたって高失業率を経験することを意味している。しかも、60歳時点の失業率は年々上昇しており、2000年には15%弱にまで達した。これは、20歳前後の若年層の高失業率をさらに1%ほど上回る高水準である。

### 6 -3. 失業率と労働力人口の高齢化

前節では、定年を迎えた高齢者が多く失業に直面しており、さらにその失業率が年々上昇していることを確認した。高齢化にともない失業率の高い高齢者が全人口に占める割合が高まれば、全体の失業率はさらに押し上げられることが予想される。そこで本節では労働力人口の高齢化が失業率に及ぼす長期的な影響を検証する。

年齢構成が高齢化することが失業率変化に及ぼす影響を調べるため、以下では、74-00年の『労働力調査年報』の公表データから、高齢化がおきなかった時の失業率を計算し、実際の失業率との乖離をみる。年齢構成の高齢化が失業率に与える影響の大きさを図るために、高齢化以外の要因による失業率の影響も計算し、二つを比較した。そこでは米国の90年代の失業率の低下への若年人口の減少の影響を推計したKatz and Krueger（1999）と同一の手法を採用する。その具体的な内容は以下のとおりである。

まず、t時点における年齢計失業率（ut）は、全労働力に占める各年齢階層の労働力シェア（Wjt）
をウェイトとして乗じた、各年齢階層別の失業率（ujt）の加重和に等しい。

$$ \boldsymbol{U}t=\Sigma j w j t u j t $$

年齢別労働者構成をある特定の時点で固定した場合のt時点における失業率（ $ uW_{t} $ ）は、 $ uW_{t} = \Sigma jw_{j}ou_{jt} $ . (2)

と定められる。つまり、実際に観測された各年齢階層の労働力シェアの代わりに、ある基準時点（wjo）における労働力シェアを用いる。他方、ujoを基準時点におけるjグループの失業率とし、労働力シェアの変化に伴うt時点における失業率（UAt）を次の通り定める。

$$ \begin{array}{r}{\pmb{u}_{A t}=\Sigma j w j t u j o\;.}\end{array} $$

t時点における失業率に対する年齢構成変化の影響は、実際の失業率と年齢別構成比を固定した失業率の差（ $ u_{t}-u_{Wt} $ ）として与えることができる。

表6-1中列は、74年の年齢別労働力シェアと、74年から00年までの期中平均シェアという2つの基準時点の数字を用いて計算した結果である。両結果は、年齢構成変化が失業率変化に与える影響は極めて少ないことを示している。選択した基準時点でパターンに違いがあるものの、74-00年の間では年齢構成の影響は、失業率に対して、その下方への圧力を強めている。

すなわち長期的な人口構成の高齢化は、実際の失業率を上昇させるどころか、むしろ低下する方向で影響を及ぼしていたのである。それは後に詳細にみるとおり、高齢化による60台前半の増加よりも、同じく失業率が高い10代から20代といった若年比率の低下が失業率全体を押し下げていたことを示唆している。このような少子・高齢化の進展が失業率を押し下げたことは、Katz and Krueger（1999）による米国の結果と同一である。ただし、若年人口の減少が失業率を押し下げている度合いは、同じ手法を採用したここでの日本の結果よりも米国の場合のほうがより強く表れている。

次に、高齢化以外の要因、すなわち、各年齢層内の失業率の変化が全失業率に与えた影響をみるため、各年齢層内の失業率を74年、もしくは74－00年平均で、一定としたときの全失業率を表6－1の右側のように計算した。実際の失業率と年齢構成変化を除去した失業率の差（Ut－uAt）は、各年齢階層内の失業率変化の影響を表すことになる。74年の失業率で固定した場合、実際値との差は、多くの年次でプラスに大きい。つまり、各年齢階層内部の失業率の変化は全失業率に上方へ大きく圧力をかけている。特に1998年以降、実際の失業率との差は、74年水準で固定した場合と74－00年平均の場合のいずれでみても、かつてなかったほど大きくプラスとなっている。90年代末、労働市場の高齢化は失業率を押し下げていた半面、高齢者を含めて年齢階層内の失業率がその影響を凌ぐほど大きく上昇し、それが全体の失業率を上昇させていたことが確認できる。
上記のように、各年齢階層内の失業率上昇の影響は、全体失業率の上昇を大きく左右している。他方、年齢構成変化が全体失業率に与える影響は小さい。しかし、労働力構成の高齢化の影響を鑑みると、年齢構成変化の影響は余りに小さいようにも見える。前節で確認したように、例えば60歳代前半層の失業率は上昇し、かつ労働力も増加している。少なくとも60代に限ってみれば、この年齢層の労働力シェアの上昇は、ここでの年齢構成全体の変化として計算された場合よりも、失業率を大きく押し上げる効果を持っていただろう。

すなわち、失業率に対する労働力シェアの正の効果が上記分析で確認できなかった理由の一つとして、労働力シェアの効果が各年齢階層間で相殺されていた可能性がある。上記で示した年齢構成変化の効果は、各年齢階層別に見た労働力シェアの効果の合計である。もし年齢階層別に見た労働力シェア効果に正の効果（失業率を引き上げる）を持つものと負の効果（失業率を引き下げる）を持つものが混在していれば、両者の効果は相殺されて、年齢構成変化の効果は小さくなるだろう。

そこで、74-00年の間の失業率変化を、労働力シェアの変化と各年齢階層内の失業率上昇効果への分解を年齢階層別に数値を計算し、どの年齢階層で労働力シェアあるいは階層内失業率上昇効果が正に効いているかを確認する。具体的には、異時点間の失業率変化を、年齢構成変化の影響、各年齢階層内の失業率上昇の影響、及び交差項からなる次式に分解し、さらに各項の効果を年齢別に検証する。

$$ \begin{array}{l}\mathbf{u}_{00}-\mathbf{u}_{74}=\sum j(_{w j00}-\mathbf{w}\mathbf{j}_{74})_{u j74}+\sum j(_{u j00}-\mathbf{u}\mathbf{j}_{74})_{w j74}-\sum j(_{w j00}-\mathbf{w}\mathbf{j}_{74})(_{y00}-\mathbf{u}\mathbf{j}_{74})\quad(4)\end{array} $$

00と74の添字はそれぞれ00年と74年を表している。(4)式の第一項は各年齢階層の失業率が74年の数字で固定されたとき、74-00年の労働力シェアの変化が74-00年の全体失業率の変化に与える影響の大きさを示している。第二項は、各年齢階層の労働力シェアが74年の数字で固定されたとき、74-00年の年齢階層内の失業率変化が74-00年の全体失業率の変化に与える影響の大きさを示している。

それらに対し、(4)式の第三項は労働力シェアの変化と年齢階層内失業率の変化との交差項で、各年齢階層内でみて、労働力シェアの変化が失業率変化に与える影響、または失業率変化が労働力シェアに及ぼす効果を表している。例えば他の年齢階層に比べ労働力人口が増加した階層では、労働需給がより逼迫し、失業率を押し上げるかもしれない。また失業率が上昇した年齢階層では失業率上昇を見て非労働力化する労働者が増え、労働力シェアが低下するかもしれない。第三項はこのような労働力シェアと年齢階層内失業率との関係を含んでいる。

表6-2は上記要因の分解式を計算した結果である。年齢階層別の年齢構成の影響は、高年について失業率全体を上昇させる一方、若年におけるシェアの低下は失業率を低下させている。そして若年における負の影響が中高年における正の影響より大きいゆえに、全体でみれば年齢構成変化の影響は失業率を
引き下げているのである。

他方、各年齢階層内の失業率上昇の影響は、すべての年齢階層で正である。年齢構成の影響が若年と高年で相殺しあっているのに対し、すべての年齢階層内の失業率変動は、失業率の上昇に寄与している。

以上の分析は、労働力の高齢化が結果的に日本の雇用状況の悪化にほとんど影響を与えていないことを示してきた。しかしより精緻に高齢化が影響を与えていないと主張するためには、次の二点をさらに検証しなければならない。第一に、労働者の年齢分布は、学歴等他の労働者特性と相関関係がある。表6-1で捉えられた年齢構成変化の影響は年齢の効果を純粋に表していない。日本の労働市場における高齢化の「純粋な影響」をみるためには、労働者の他の特性についての調整が必要となるである。

第二に、労働力の年齢分布は、各年齢階層の人口規模の大小に影響を受ける。すなわち、ある年齢階層の労働力人口の大きさは、その年齢階層の人口規模の大小に影響を受けているので、労働力の年齢分布は外生的に与えられるのではなく、人口の年齢分布によって内生的に決定されている。よって、労働力の高齢化（＝労働力の年齢分布の変化）が失業率に与える影響を見るときには、そもそも人口構成の高齢化（＝人口の年齢分布の変化）が全体失業率に及ぼす影響を計測する必要がある。労働者の労働市場への参加決定によって決定される内生変数である。すなわち、労働力の年齢分布は人口の年齢分布によって影響を受ける。人口の年齢分布の変化が全体失業率に及ぼす影響を計る必要がある。これら2点を考慮するためには、より厳密な分析が必要となる。

そこで最初に多項ロジット分析により、ある時点において労働者が雇用されている確率、失業している確率、非労働力である確率を予測する。説明変数は性別ダミー、学歴ダミー(3)、年齢階層ダミー(10)である。データの期間は88年から00年までであり、各年毎に回帰する。「雇用されている」を基準として考えた場合、確率は下記の通り表される。

$$ \Pr(E)_{t}=\ \frac{1}{1+\exp(\beta^{\prime}{}_{ut}x_{t})+\exp(\beta^{\prime}{}_{nt}x_{t})} $$

(雇用確率) (5)

$$ \Pr(U)_{t}=\frac{exp\left(\beta^{\prime}{}_{ut}x_{t}\right)}{1+exp(\beta^{\prime}{}_{ut}x_{t})+exp(\beta^{\prime}{}_{nt}x_{t})} $$

(失業確率) (6)

$$ \Pr(N)_{t}=\frac{exp\left(\beta^{\prime}{}_{nt}x_{t}\right)}{1+exp(\beta^{\prime}{}_{ut}x_{t})+exp(\beta^{\prime}{}_{nt}x_{t})} $$

$ x_{t} $ は t 時点の説明変数ベクトルであり、 $ \beta_{ut} $ 、 $ \beta_{nt} $ は失業、非労働力の係数ベクトルである。ここで t 時点において推計された全体失業率を次の通り定める。
$$ \left(\hat{u}\right)_{t}=\frac{1}{1+\exp[-\beta^{\prime}{}_{ut}\bar{x}_{t}+bias]} $$

ここで、$\bar{x}_{t}$ は $t$ 時点における説明変数の平均を表す。$\mathit{bias}$ はバイアスの修正項であり、$\hat{u}_{t}$ が $t$ 時点に

おける実際の失業率と等しくなるように選択されることになる。

$\bar{x}_{0}$ を88年の説明変数の平均としよう。(4)式において$\bar{x}_{t}$ を$\bar{x}_{0}$ に置きかえれば、人口分布が88年の人口

分布で固定された場合に、実現していたと思われるt時点における推定失業率が得られる。純粋な年齢/

教育構成の影響は、 $ \bar{x}_{t} $ の年齢/教育関連項目のみを88年平均値に置きかえることによって得られる。

表6-3はシェア調整済みの失業率の系列を示している。年齢構成調整済みの失業率と学歴調整済みの失業率の双方が、実際の失業率より高い。人口の高齢化とならんで高学歴化も、失業率を引き下げる方向で働いている。年齢と学歴の構成が1988年時点と同じであったとすれば、2000年の失業率は5.44%になっていたと考えられ、この数字は実際の全体失業率を0.58%上回る。

次に、推定係数が88年から00年まで不変とした場合を検討する。これは(4)式の$\beta_{ut}$を$\beta_{u0}$に置きかえ、

前述と同様の手続きを踏むことによって検証する。

その検証結果が、表6-4である。(F) 欄は、推定係数を1988年に固定した場合の調整済み失業系列を示している。2000年度の推定失業率は2.62%であり、これは実際の失業率より2.25%も低く、88年の実際の失業率2.90%に比べても0.28%低い。この結果から、90年代の失業率上昇の大半が人口構成の変化ではなく、同一学歴・同一年齢内での失業率上昇によって高められていることが、ここでも確認できる。

そのうち(B) 欄は年齢関連の係数のみを 88年の値に固定した場合に得られる、年齢調整済みの失業率を示している。その程度は大きなものではないが、年齢調整済みの失業率は実際の失業率を上回り、年齢構成と年齢係数の影響の両方が 90 年代の失業率に減少圧力を与えていたことを示している。

他方で、(C) 欄の学歴調整済みの失業率は、常に実際の失業率をわずかに下回っている。高学歴の労働者に比して景気後退の影響を受けやすい低学歴労働者がより失業しやすい。この結果からは、学歴を高めることが失業を回避する傾向が、この時期、ゆるやかに弱まりつつあったことが示唆される。

そしてこれらの考察した項目のなかで、最も大きな影響を与えているのは、実は推定失業率に対する定数項の影響である（(E)欄を参照）。もし定数項が88年と同じだったならば、00年の失業率は2.76%
程度だったことになる。これは失業率上昇の主たる原因が、人口構造に影響を与えるような労働者の属性と関係するのではなく、すべての労働者を取り巻く雇用環境そのものの悪化だったことを示している。

### 6 -4. 長期失業者の実態

失業率の年齢による違いとして認識されているのは、中高年層は失業プールへの参入率は若年に比べて低いものの、いったん参入するとその滞留期間が長期化する、すなわちプールからの退出率が低いとう事実である。だとすれば労働市場の高齢化は、長期失業者の増大を引き起こす可能性を持っている。

図6－3には、男女計の年齢別平均失業期間を表している。ここからはたしかに年齢が高いほど平均失業期間が高く、なかでも60代前半の失業期間が抜きん出て高いことが確認できる。ただし、同時に92年以降になると、程度の違いはあれ、ほとんどの年齢階層で失業期間が伸びており、特に50歳代での伸長が著しいことがわかる。

2001 年 2 月の『労働力調査特別調査』によれば、中高年労働者（45-54 歳）で、1 年以上失業している長期失業者は、13 万人存在する。以下では『労働力調査特別調査』の個票データを利用して、中高年失業者のうち、一年以内の短期に転職に成功した人と、これら 13 万人の長期失業者の特徴を比較、どのような属性の人が長期失業に陥りやすいのかを検証してみたい。なお、短期失業者の中には将来長期失業者となりえる者が含まれるが、この点は考慮していない。また、失業期間を長引かせる要因は性別によって変わると考えられるが、本節では特に男性に注目して分析した。

図6-4で学歴別の失業期間を見ると、2000年では長期失業者の51.9％が高校卒であり、過半数を占めている。大学卒の割合は14.9％と水準としては少ないものの、1995年から99年の平均に比べると、2000年には長期失業者と短期失業者の割合が逆転している。90年代後半には長期失業者の10人に1人強が大学卒だったが、2000年になると5人に1人弱まで増えており、中高年男性の長期失業者が大学卒であることもさほどめずらしくなくなっている。

長期・短期失業者の前職の出身企業規模をみると、図6-5のようになる。失業者の半数は小企業出身者である。しかし同時に、大企業からの失業者も急激に増加している。96年には、従業員1,000人以上の大企業からの長期失業者の割合は9.3%に過ぎず、他方、短期失業者の割合は13.3%だった。それが2000年では、長期失業者のうち大企業出身者が占める割合が24.9%に達している。これは短期失業者に占める大企業出身者の割合（6.0%）の4倍にものぼっている。

図6-6は長期失業者の前職の職業比率を示している。最も比率が高い職業は「技能工・製造・建設」で34.5%である。さらに「管理的」「事務」「運輸・通信」のようなホワイトカラー労働者も、割合自体は小さいが、長期失業者における割合が短期失業者における割合を超えていることがわかる。
ただ『労働力調査特別調査』の職業分類は、生産労働者と建設労働者を同一項目に分類しているので、失業者の前職の産業も合わせて検討しなければならない。90年代後期に建設業で大規模な人員削減が実施されたので、多くの長期失業者はこの業種から構成されている可能性がある。しかし図6-7によれば、建設業における長期失業者の割合は予想外に低い。90年代を通じて長期失業者の割合が最も高く、増加幅も大きかったのは製造業である。

では、長期失業者になるのは、どのような能力をもった人たちだろうか。離職理由はその労働者の能力レベルと非常に密接であることが言われている。図6-8は中高年失業者を短期失業者と長期失業者に分け、前職を辞めた理由をそれぞれ示したものである。長期失業者に注目すると、前職を辞めた第一の理由は「解雇・人員整理」で32.1%である（短期失業者は19.3%）。続いて「事業所閉鎖・倒産・自营業の廃業」が12.9%を占めている（同9.7%）。

長期失業者のうち倒産経験者より解雇経験者の割合が高いという結果は、労働者の能力と前職の離職理由との関係について論じている Gibbons and Katz（1991）の論旨と一致している。彼等は、倒産によって失職した人と比べて、解雇された人は能力が劣るために、新しい仕事を簡単に見つけることが出来ないことを示している。

しかし、労働力調査特別調査の離職理由の項目、「解雇・人員整理」には、人員整理が含まれているために、Gibbons and Katz(1991)とは、比較可能とは言い難い。というのも、日本において、「人員整理」が理由で離職する人には、逆に高い能力を有する労働者が含まれている可能性もある。日本では大企業を中心に、雇用調整に際して、解雇よりもまず早期希望退職制度を用いる傾向がある。この制度に自発的に申し込んでくる者の能力は一般的に高く、新しい仕事をすぐ見つけられると考えられる。

これら能力の高い労働者が長期失業者となるのはなぜだろうか。例えば、多額の割増退職金を受け取るので、早急に次の仕事に就く必要がなく、再就職先を十分に吟味しているために失業期間が長いている可能性がある。また、就業しながらの求職活動（on the job search）が十分に出来なかった者は、再就職に時間がかかるとされるが、1990年代末から2000年代初めの人員削減は計画策定から実施までの時間が非常に短く、労働者が転職のための準備に十分時間をかけられなかった可能性がある。そのため、能力の高い人が早期希望退職制度を利用して離職したとしても、職探しが十分でないので、すぐには転職できない可能性が高い。

以上をまとめると、2000年になって増加しつつある中高年男性の一年以上長期失業者には、二つのタイプの増加が観察される。一つは高校卒で、製造業において技能工や生産労働者として働いていた人々である。もう一つのタイプは大学卒で管理職や事務労働者として勤務していた能力水準の高い大企業出身の人々である。前者の増加には技術革新などにより技能水準が陳腐化したことが再就職までの期間を
# 経済分析

第88号 昭和58年4月

# ☆世界経済モデルにおける貿易連関 モデルおよび地域モデルについて

経済企画庁経済研究所編集
# 経 济 分 析

第 88 号

昭和58年4月

経済企画庁経済研究所

## 目次

<分析>

## 世界経済モデルにおける貿易連関 モデルおよび地域モデルについて

第1節 序論 …… 1

第2節 貿易連関モデル用データの改訂 …… 1

第3節 貿易連関モデルの再推定 …… 5

第4節 地域モデル …… 10

第5節 貿易連関モデルのシミュレーション分析とその問題点 …… 16

第5節への補論 貿易連関モデルの諸弾力性 …… 23

第6節 貿易連関モデルにおける誤差調整について …… 25

引用文献 …… 32

付録 基礎資料 …… 33

(1) 地域別国名一覧 …… 33

(2) 貿易マトリックス …… 36

(3) 輸出価格（単価）指数 …… 91
# 世界経済モデルにおける貿易連関 モデルおよび地域モデルについて

## 第1節序論

EPA 世界経済モデルは, サミット 7 か国およびオーストラリア, 韓国の計 9 か国の国別マクロ計量モデルと貿易連関モデルおよび地域モデルをリンクした世界経済分析のための計量モデルである。われわれは先に天野・栗原・サミュエルソン (1980) および天野 (1982) において, 貿易連関モデルの開発状況を報告し, また, Amano-Maruyama-Yoshitomi (1981, 1982) の中で地域モデルの推定結果を示してきたが, 本稿では貿易連関モデルのデータを改訂し, 貿易連関モデルおよび地域モデルの再推定を行ったのを機会に, その後の研究結果について述べることとする。

以下，第2節では，今回の貿易連関モデル用のデータ改訂に際して生じてきた新たな問題について論じ，新しいデータの作成方法について述べる。第3節では，改訂されたデータを用いて再推定された貿易連関モデルの性質が従来の結果と比較しながら検討される。第4節では，地域モデルの構造方程式について説明するとともに，地域モデルを単独で操作した場合，およびそれを貿易連関モデルとリンクした場合について，内挿テストの結果を報告する。第5節では，再び貿易連関モデルの議論に戻り，標本期間内のシュミレーション分析によってその基本的な性格を明らかにする。最後に，第6節では，貿易連関モデルを用いて予測を行う際に，

## あまの天 野 明 弘 みずの水 野 純 一 横 井 豊

誤差調整に関して生じてくる特有の問題を取り上げ，整合的な誤差調整を行う一つの方法を提示する。

なお，引用文献は本稿末尾に掲げてある。また，改訂された貿易連関モデル用の基礎データは，四半期および歴年ベースで付録に示されている。

## 第2節 貿易連関モデル用データ の改訂

われわれの貿易連関モデルで用いられているデータは，貿易マトリックスについてはIMFが作成しているDirection of Tradeに，また各国・各地域の輸出価格についてはIMFのInternational Financial StatisticsとUnit-ed NationsのYearbook of International Trade StatisticsならびにMonthly Bulletin of Statisticsに依存している。これは，われわれの貿易連関モデルが四半期ベースで作成されていることによるものである。

世界経済モデル・プロジェクトが発足した当初に作成されたデータは, 1970年第1四半期から1977年第4四半期までをカバーするものであった。（データ作成方法の詳細については, 天野・栗原・サミュエルソン（1980）, 第3節参照。）今回は, その標本期間を1980年第4四半期まで延長したが, 1980年4月17日におけるIMFの中国代表権の交替に伴い貿易額のカバレッジに変更が生じているため, 貿易マトリッシュ
DOT・PUB による世界輸出額(Total)=A+B+D+F+H+C+J+E+Gつまり

クスおよび輸出価格のデータを全面的に改訂することとなった。

貿易マトリックスのデータ作成方法については，基本的には前回の方法を踏襲している。すなわち，Direction of Trade のデータ・テープ（以下 DOT・TAPE と呼ぶ）を基礎としながら，各種のデータ欠落部分やデータ改訂部分を Direction of Trade の印刷物（以下 DOT・PUB と呼ぶ）によって補正し，整合的な 2 国間貿易データを作成するという方法をとっている。また，2 国間貿易額としては，各国からの輸出額（f.o.b.）を採用して全体としての整合性を持たせている。

従来からも，DOT・PUB と DOT・TAPE の間には，世界全体の貿易額をどう把えるかという点で若干の相違があった。すなわち，DOT・PUB には，世界貿易額として “World” が記載されているが，これは各国輸出額の合計である “Total” とは次のように異っている。即ち，前者は IMF 加盟国から加盟国ならびに非加盟国（社会主義諸国および不明諸国（Countries not Specified））への輸出額の総計，また後者は加盟国および社会主義諸国から加盟国ならびに非加盟国への輸出額の総計である。他方，DOT・TAPE から得られる各国輸出額の合計 “Total” は DOT・PUB の “Total” とは異なっている。というのは，後者には不明諸国からの輸出額も含められているからである。われわれが前回作成したデータは，DOT・TAPE のデータを補正した上で，その “Total” な世界貿易としたものであり，したがって，加盟国および非加盟国（社会主義諸国および不明諸国を含む）から同じ範疇の国々への輸出額の合計となっていたわけである。

ところで，IMF における中国代表権の交替に伴って，1979年以降の貿易データはDOT・PUBおよびDOT・TAPEのいずれにおいても従来と異なる系列に変更された。このような世界貿易概念の差異とその変化は，第2.1表のような地域別貿易マトリックスを用いて説明するのが便利である。

第2.1表 地域別貿易マトリックス

輸入国輸出国	中国，台湾を除くIMF加盟諸国	台湾	中国を除く社会主義諸国	中国	不明諸国
中国，台湾を除くIME加盟諸国	A	B	D	F	H
台湾	C	O	O	O	J
中国を除く社会主義諸国	E	O	O	O	O
中国	G	O	O	O	O
不明諸国	I	K	O	O	O

まず1980年4月以前については,

$ \text{DOT} \cdot \text{PUB(Total)} = \text{DOT} \cdot \text{PUB(World)} + (\text{ソ連，東欧等の輸出額}) $

であり，他方

$$ \begin{aligned}DOT\cdot TAPE& による世界輸出額 (Total)=A+B+D+F+H+C+J+E+G+I+K\\& であったから，結局 \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}DOT\cdot TAPE(Total)=DOT\cdot PUB(Total)+( 不明諸国の輸出額 )\\ となっていた。しかし中国代表権の交替に伴い \end{aligned} $$
世界経済モデルにおける貿易連関モデルおよび地域モデルについて

DOT・PUB による世界輸出額(World) $ =A+B+D+F+H+C+J+G $

DOT・PUB による世界輸出額(Total) $ =A+B+D+F+H+G $

のように前者に G が加えられ, 後者から C+J が控除されたため,

DOT・PUB(Total)=DOT・PUB(World)+(ソ連, 東欧等の輸出額)−(台湾の輸出額)となった。また, テープのほうでは

DOT・TAPE による世界輸出額(Total)=A+D+F+H+E+G+I

のように，台湾からの輸出および台湾への輸出がすべて除かれたため，

DOT・TAPE(Total)=DOT・PUB(Total)-(IMF加盟諸国の台湾向け輸出額)

+(不明諸国の輸出額)

と変更されている。

第2.2表は，1981年版のDOT・PUBにより，上記の関係の一部を示したものである。1978年までは第1行（＝第9行）が“world”また第10行が“Total”であったが，1979年以降は第7行が“Total”を表わしている。すなわち，台湾からの輸出額が除かれることによって，DOT・PUB（Total）は従来のものより約1%程度小さくなっていることがわかる。第2.3表は，DOT・TAPE（1982年3月公表分）およびDOT・PUB（1981年版）のデータを世界経済モデルの地域分類に組み替え，両者のカバレッジを調整した上で，DOT・TAPEデータの修正前後における両者の違いを調べたものである。アジアおよび中近東地域の相違が大幅に縮小しているが，ラテン・アメリカ地域と社会主義圏ではかなりの相違が残っている。しかし，世界貿易全体ではほぼ正確な対応がとられ

第2.2表 DOT・PUB（1981）による世界輸出額

(単位：100 万 ドル)

年
地
域
(分類コード)	1974	1975	1976	1977	1978	1979	1980
(1) World (001)	733,600	798,200	909,400	1,035,200	1,201,600	1,517,500	1,855,700
(2) Industrial Countries
(110)a)	533,161	568,280	632,507	718,355	861,624	1,056,923	1,243,622
(3) Oil Exporting
Countries (999)	115,041	105,867	130,057	143,950	142,704	203,414	286,244
(4) Non-Oil Developing
Countries (201)b)	119,926	118,781	138,653	163,508	184,594	241,111	306,320
(5) 小計=(2)+(3)+(4)	768,128	792,937	901,217	1,025,813	1,188,922	1,501,448	1,836,186
(6) Adjustment for
Trade of USSR.
E.Europe,etc(980)c)	22,233	23,834	26,162	30,365	34,944	44,767	53,931
(7) 小計=(5)+(6)	790,361	816,711	927,379	1,056,178	1,223,866	1,546,215	1,890,117
(8) China, Republic of
(528)d)	5,510	5,292	8,156	9,348	12,682	-	-
(9) 小計=(5)+(8)	773,638	798,229	909,373	1,035,161	1,201,604	-	-
(10) 計=(5)+(6)+(8)e)	795,871	822,063	935,535	1,065,526	1,236,548	1,562,200	1,909,600

注）a）110に属する諸国の輸出額合計；b）201に属するAfrica（605），Asia（505），Europe（170），Middle East（405），Western Hemisphere（205）の輸出額合計；c）World（001）表のPart Aより使用；d）DOT・PUB（1979）のWorld（001）表Part Bより使用；e）1979，80年の数字は，（1）と（6）の合計。
第2.3表 修正前後の各国・地域総輸出額の比較：1978年

(単位:100万ドル)

国·地域	修正前
DOT·TAPE
(Total)
(1)	修正前
DOT·TAPE
(Total-
不明诸国
輸出額)
(2)	修正後
DOT·TAPE
(Total)
(3)	修正後
DOT·TAPE
(Total-
不明諸国
輸出額)
(4)	DOT·PUB
(Total)
(5)	台湾向け
輸出額
(6)	DOT·PUB
(Total-
台湾向け
輸出額)
(7)	(2)-(7)
(7)
×100
(8)	(4)-(7)
(7)
×100
(9)
1. US	141,320	141,320	141,320	141,320	143,660	2,339	141,321	0.00	0.00
2. UK	71,524	71,524	71,524	71,524	71,702	178	71,524	0.00	0.00
3. FR	79,293	79,293	79,293	79,293	79,380	86	79,294	0.00	0.00
4. GE	142,107	142,107	142,092	142,092	142,451	344	142,107	0.00	-0.01
5. IT	55,973	55,973	55,973	55,973	56,065	92	55,973	0.00	0.00
6. CA	48,339	48,339	48,339	48,339	48,429	90	48,339	0.00	0.00
7. JA	94,723	94,723	94,723	94,723	98,338	3,615	94,723	0.00	0.00
8. AL	14,153	14,153	14,153	14,153	14,417	263	14,154	-0.01	-0.01
9. KR	12,595	12,595	12,595	12,595	12,722	126	12,596	-0.01	-0.01
10. AS	58,284	57,673	59,367	58,757	60,361	1,167	59,194	-2.57	-0.74
11. LA	57,169	56,828	57,201	56,834	58,005	177	57,828	-1.73	-1.72
12. ME	118,439	118,385	120,383	120,328	121,855	1,461	120,394	-1.67	-0.05
13. SC	41,234	41,234	41,929	41,929	43,747	-	43,747	-5.74	-4.16
14. WE	225,645	225,453	225,554	225,353	225,767	306	225,461	-0.00	-0.05
15. RW	52,773	45,612	52,967	49,917	46,967	197	46,770	-2.48	6.73
計	1,213,570	1,205,213	1,217,412	1,213,128	1,223,866	10,441	1,213,425	-0.68	-0.02

注）各地域に含まれる国のリストについては，付録（1）参照。

12ME の修正後 DOT・TAPE（Total）欄（3）の値は付録（2）の該当する値と異っているが，これは後者のデータが DOT・TAPE（1982 年 7 月 公表分）により ME のデータ更新を行っているためである。

ており，この点は他の年についても同様であった。

以上のようにして作成された四半期ベースの貿易マトリックスは，付録（2）に歴年データとともに示されている。なお，今回の改訂によって，台湾からの輸出および台湾向けの輸出は，いずれも過去に遡ってわれわれの貿易マトリックスから除かれることとなったが，人的・時間的制約の許す範囲内でこれを復元する努力が必要であろう。

つぎに，各国・地域の輸出価格のデータ作成については，ほとんど前回と同じ方法によった。（天野・栗原・サミュエルソン（1980）第3節参照。）すなわち，（i）各国については，IMF, International Financial Statistics のデータ・テープおよび印刷物（いずれも1982年3月公表のもの）から，米ドル建輸出単価指数を用いること，（ii）各地域については，その地域に属する国（または地域）に関して（i）と同じデータが利用できる国を集め，インプリシット・デフレーター方式で地域別輸出価格指数を作成すること，（iii）社会主義諸国については，U.N., Yearbook of International Trade Statistics および U.N., Monthly Bulletin of Statistics より米ドル建輸出価格指数を作成して使用すること，（iv）年次データしか利用できない場合は，四半期補間して用いること等がその大要である。地域別輸出価格指数作成の際に輸出価格データが利用できた国（または地域）は，第2.4表のとおりである。このようにして作成されたデータは付録（3）に示されている。