Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ブルーカラーが戦後2分の1に減り、ホワイトカラーが2倍に増えているが、これは生産性の格差とサービス需要の増加に帰因している。一方、すべての産業で生産性はpro-cycleに動いていることは、労働インプットが生産アウトプットより変動が小さいことを意味し、このことは、生産低下に比例して所得が減少しないことを意味している。また、雇用変動が小さくなったのは、単に生産変動の安定化によることも考えられる。しかし、労働インプットを減らす方法として、失業給付の充実をうけ、時短からlay offに依存するようになったことは、恒常所得の変動を大きくし不安定化要因にもつながった恐れもある。

1984年の景気循環のコンファレンスで明らかになったことは、Burnsの主張のうち、政府部门の拡大、所得税の累進性による自動安定機能、預金保険制度等は景気変動安定化への妥当性が認められるとし、特にFDICの重要性が強調された。しかし、裁量的な安定化政策－財政政策（主として軍事支出の増減による）と金融政策－経済構造の変化－景気感応的な産業からそうでない産業への雇用のシフト－は支持されなかった。

そして、Burnsが見逃した重要な事実として次の点が指摘された。

へ）高まった価格・賃金の硬直性

賃金がより硬直的になったのは、

a．3年契約が一般化したこと。

b．政府の完全雇用政策で不況が短く、賃金カットの必要がない

c．景気変動を受けない雇用が増加したこと。

d．転職率が低下し、定着が進んだことなどが要因である。

一方、価格についても同様な傾向がみられた。

このような価格、賃金の変動の低下は2つの効果を生ずる。

第1がdemand変動の低下である。一般に価格変動の低下は、資産効果による安定化要因と消費繰延べという効果、実質負債増という配分効果を通ずる不安定効果との両面をもつ。総じて、不安定化効果は安定化効果を上回るとみられ、経済変動をもたらすショックを弱めていると考えられる。

第2にこのショックを経済全体に伝える

propagation mechanismの機能の低下である。

この機能は、価格・賃金の弾力性によって強まるが、

これらの硬直化により、外的なショック

が充分吸収できなく、そのショックが持続化する

ことを意味し、これは逆に景気変動の拡大に

つながると考えられる。

このように価格・賃金の安定化の影響については明確な結論が得られていない。これは、価格安定→生産安定か、生産安定→価格安定かが明確に区別できないからである。

また、

ト）demandの変動の安定が消費支出以外にもみられることもあげられる。

第1に在庫投資は、pro-cycleに変動しており、これまで同様、景気がピーク・アウトした後の主要な変動要因となっている。これと売上げとの関係は安定しており、売上げの変動率が低下した分だけ逆に在庫投資変動的はスムーズになっている。

第2に、設備投資については、戦前においてはGNP変動の7割以上を説明していたが戦後は7％と変動要因としてのウェイトは大きく低下し、景気の安定化に寄与した。これは、主に政府支出の拡大により、crowding outされたことの影響が大きい。

第3に海外需要については1960～70年代は、石油、原材料の価格変動を通して不安定要因であったが、これもそれ以降安定化した。また、変動相場制度の下では、金融引締めは、より有効になり、monetaryショックの効果を弱めることにつながった。

### 2. 理論的背景

景気循環の理論的解明は、Wickselの利子論以来古典的な歴史を持っているが、1939年のSamuelsonのmultiplier-accelator modelで一段落を見たとされている。しかし、このモデルで
もサイクルが拡散したり消滅するケースがあることや不規則な変動を説明できないなどの欠点があり、その後、Hicksはcapacityのceiling replacementによるfloorの考えを導入することによって、サイクルが拡散や消滅するケースを除いた。

このHicksのモデルは、サイクルは外的ショックによるものでなく、経済構造に内生するメカニズムによるとする考え方である。しかし、この考えに沿ったモデルの構築の試みは、例えば、設備投資が自律的に変動しても、くり返しサイクルを発生させることは外的ショックなしではできずに、やがて挫折することになる。この結果、景気循環に対する関心は、その理論的モデル（経済構造を明らかにするモデル）の構築から、それを発生させる要因の分析の方に関心が集中することになった。

ケインズは、設備投資の期待収益の変化が唯一の景気変動のソースと考え、また、フリードマンは、マネーサプライの変動が原因と主張した。

ケインズ経済学では、物価、賃金が財、労働市場をclearしないとして、ワルラス均衡を否定している。これは、長期的にみて、物価、賃金がスムーズに変動しないことから、市場均衡が成立せず、労働市場で失業者が滞留しているという現象の観察からきている。このような、不況を生み出す原因は、投資の停滞にある。設備投資、住宅投資などの落ち込みは、乗数の形でその数倍に当たる効果を経済全体に及ぼし、景気後退を生み出す。そして、ある程度の時間を経て、需給状況が改善してくると再び投資が回復し、景気は拡大過程に向かうことになる。このように投資需要の変動により、景気循環が発生するというのがケインズ経済学の考え方である。金利の低下により投資需要を喚起することもある程度は可能であるが、基本的には有効需要が弱いと投資は回復しない。このため、不況の回避には財政政策による政府支出の拡大が不可欠となる。

しかし、1960年代から70年代にかけて、アメリカ経済においてインフレの問題がより深刻化したこともあり、マネタリストの考え方が台頭してきた。

マネタリストの理論は、マネーサプライによって実体経済は変動すると考える。景気後退はマネーサプライの減少によって起こり、景気拡大はマネーサプライの増加によるものとなる。マネーサプライの低下は、金融引締め政策や銀行業に対する規制の変更によって生じ、この結果、資金不足から金利上昇を招き、特に設備投資、耐久財消費を抑制する。このような需要の鈍化から企業は生産縮小、レイオフを行うため、失業者が増え、失業者は消費を切り詰めるため需要は一層低下し、経済全体が不況に陥る。需要の低下により、価格は下落するが、賃金は長期契約によることから緩やかな低下に留まる。そのため、物価が低下すると相対的に賃金コストが上昇し、労働需要は一層減少することにより不況は深刻化する。また、労働者も、価格下落を実質賃金の低下と錯覚して労働力供給を減らすので均衡が成立する。このようにマネタリストの核心は、実質賃金の調整が進まないことから景気反転が遅れ、景気循環が発生するとすることであり、賃金調整が迅速に行われれば循環は生じないことになる。失業の増加と物価の下落の時点から時間の経過と共に実質賃金の伸びが下がることにより、調整が進み、雇用、生産も従来の趨勢に回帰する。このようなマネーサプライの変動による景気変動は、アメリカ経済によくみられる現象であるとマネタリストは主張する。これは、イ）マネーサプライの増加率が実質GNPの変化率と相関していること、ロ）実質賃金が景気変動と反対に動いていることから確かめられるとしている。しかし、イ）の相関はそれ程明らかでなく、比較的長いラグを持つ相関であり、ロ）は、景気変動と同方向に変化する場合もかなりあることがその立場を弱いものとした。

しかし、この実質賃金がpro-cycleな動きをする理由は、企業にとって労働者を解雇し、再雇用するコストが大きいこと、コストを労働時間
で調整することに帰因し、賃金の基本部分は、counter-cycleであるとする考えもある。すなわち、実質賃金が一時的に増加すると、企業は残業時間を減らすことから、たとえ基本賃金が上昇していても賃金総額は低下する形で反対の動きをすることもありうる。しかしながら、マネタリストの最大の欠点は、74～75年のアメリカ経済のリセッションを説明できないことである。（この間、マネーサプライの伸び率は、4.8%、5.0%と上昇したのに対し、経済成長は△0.5%、△1.3%と後退し、インフレ率も10.0%、8.3%と低下したのである）74年から75年にかけての景気後退は、主に穀物等の食糧不足、第1次石油ショックなどの供給要因によるものとみられる。この事が、以下にみるような実物景気論を生み出す契機となっている $ ^{注1} $ 。

ケインズ経済学あるいは、マネタリストと異なって、実物景気論は古典派の世界に戻っており、実物部門と金融部門は相互に関連性を持たない。経済成長は、実物要因（人口、エネルギー量、技術革新、消費者選好など）によって決まり、これらが内外のショックによって影響を受けたとき、均衡状態が崩れ景気変動が生ずることになる。そのメカニズムは次のようなものと考えられる。

内外のショックにより、生産性が低下し、労働コストが上昇することから労働需要が低下し、実質賃金も下がる。労働供給は、実質賃金の関数であることから、供給も低下し、労働需給は実質賃金によってスムーズに調整される。この賃金の低下は、所得の低下であることから消費支出が減少し、経済全体にマイナスの影響が及ぶ。しかし、所得の減少は、一部貯蓄で補充されるので、消費支出の調整過程には時間がかかることになる。このように実物景気論は、ショックによる経済の攪乱が持続するメカニズムを説明できる。そして、実質賃金はGNPと同方向に変動することになり、これは観察されるデータに則しているとして、マネタリストと反対の見方をしている。沢山のショックがあるなかで、技術革新は最大のものである。これは、景気に対応して動く要因の中で、技術革新の動きが最も近似しているからである。景気後退期においては、利用できる技術フロンティアは限定されていることから、生産性（＝実質賃金）の水準は低く、消費を減らし余暇を増加させたことは、観察データと合致している。

しかし、技術というものが知識の集約、その実用化ということで時間をかけて緩やかに進むものであり、インプットをアウトプットに変えるメカニズムそのものであることから、景気変動の都度、技術水準が変化すると想定することはあまり説得的でない。

技術水準の変動量を生産関数から計測（生産性の変化＝生産量の変化－投入量の変化－技術革新）してみると、生産量が減少すると技術革新の伸びも低下し、生産と技術の変化はきわめて相関が高く、景気と同方向に変化し、かつその変動は大きいことがわかる。

しかし、これを技術の変動と考えず、生産性と景気との順相関は、投入量の変動によるものとも解釈できる。すなわち、景気後退期において、余剰労働力があり好況になれば、これらの労働力が稼働することにより、生産性が上昇すると考えることもできるのである。

また、生産関数による技術革新の計測は残差項であるから、短期間では不安定で正しい手法でないかもしれない。もし、経済がマイナスの技術変化を経験すると、人々は現実にそれと気づくはずである。現に、OPECの73年の石油ショックは容易に人々によって見分けられるし、この計測によっても大きく落ち込んでいる。しかし、それ以外の景気後退期においても、計測上はマイナスの技術変化が存在してはいるが、石油ショックに匹敵する現実の裏付けデータはあまり見当たらない。

このモデルによる技術変化は、1 財生産のケースであるが、これを 2 財のモデルに拡大した場合、2 つのショックが独立的であっても、2 財が同一方向に動くことがある。生産財があ
まり多くなると、大数の法則からショックを相殺し合うため、生産変動が小さくなる。従って、多数財のモデルでなく、少数財のモデルでこの理論は有効ではあるが、その場合には、技術革新が社会的に目に見える形では認識できない欠陥が残ることになる。

この理論の要は、労働供給が実質賃金の変動に応じて変動することで、経済は常に労働供給線上にあることから、失業者はすべて自発的なものとなる。例えば、賃金がこれまでの実績に比べ低いと考える労働者は、仕事探しに専念するので自発的失業者とみなされる。

マイナスのショックにより、実質賃金が低下すると、労働供給が減り、GNPがダウンするので景気と労働供給は同方向に動くことになる。そして、失業者は自発的とみなされることから、労働量の変動は主として労働供給の変化によることになる。しかしながら、景気変動において、労働量の変動は大きいものの、労働供給量を決める実質賃金、金利の変動は小さい。このため、個人は労働供給を小幅な実質賃金、金利の変動に敏感（sensitive）に反応していることになる。しかし、このように個人が賃金、金利の変動に敏感に反応しないことは、計量的に賃金の係数や労働と余暇の代替の弾力性が小さいことにも示されているので、労働供給が賃金、金利で決まるモデルは説得的でない。また、アメリカの1982年のリセッションの際には、労働量の減少のうちの3％しか供給側の要因はなかったことがデータ上でも明らかになっている。さらに、日本の1986年の景気後退局面でも、自発的失業者は3割しかなく、他は事業主によって解雇された者であることが失業統計で示されていることなどから、この仮定は現実的でないといえよう。

この理論のもう1つの大きな役割は、マネーサプライとGNPとの相関を説明することにある。マネーサプライは景気に対し順相関で変動している。マネーは、財の取引コスト軽減のために需要されると考えると、好況期には取引量が拡大することから、マネー需要が増加する。マネー需要の増加による利子率の下落から、貸出が増え、マネーサプライも拡大することになる。このように、マネーサプライと景気とは同方向に変動することになり、現象としてはマネタリストと同じことになるが、実物景気論の考え方は基本的には異なっている。それは、マネタリストは、マネーサプライが景気変動の原因であると考えるのに対し、実物景気論では、結果であるとみなしている点である。

このように、実物景気論では、実物セクターの1部門で発生したショックが生産と雇用の変動を通じて、経済の各部門に時間の経過とともに波及していく過程を明らかにしている。また、実物景気論は、マネタリストでは解釈不可能な72～74年の石油、食料危機によるリセッションも説明できるという点で、従来の景気論より優れている。また、GNPとマネーサプライ、実質賃金との相関も説明可能となっている。ただ、雇用量の変動はすべて労働供給に起因するとしている点や、技術変化が頻繁に発生すると仮定することにややデータの裏付けが欠ける点に問題がある。

結論としては、マネーサプライ、技術革新などを景気変動の主因とするMono-Causeタイプの新古典派モデルは、経済構造の変化の激しい現在にあって、景気循環のパターンは同一性を持たないために、その有効性は損なわれやすい。実際、景気変動のソースは、供給side、需要side、政策変化などあらゆるshockが影響していることが、歴史的にも言える（第2表）。この結果、景気循環のモデルとしては、次のような形を想定できる。
第2表 Business Cycleをもたらしたイベント

リセッシション その前のブーム Demand Shocks Supply Shocks Price Shocks 信用不安 リセッシション の始期の強さと期間

1948年11月	耐久消費財ブーム 終戦ブーム	緩やか短い
1953年 7月	朝鮮戦争	"
6/50-3/51,
10/52-7/53
1957年 8月	自動車ブーム	Break in raw materials	1955:4 to	厳しい短い
投資ブーム	prices	1957:4
3/55-12/55	1959:2
1960年 4月	均衡財政に転換	鉄鋼スト	to
1960:2	緩やか短い
1969年12月	ベトナム戦争	自動車スト	Vietnam War inflation	1966:1 to
12/64-12/66,	1966:3
12/67-11/69	1969:1
to
1970:1
1973年11月	世界的好景気	石油価格4倍	石油価格4倍	1973:1 厳しい長い
賃金抑制と	食糧危機	食糧危機	to
金融緩和	1974:3
8/71-9/72
固定為替レート
崩壊
6/72-4/73
1980年 1月	国内ブーム	石油価格2倍	石油価格2倍	1978:2
8/78-3/79	新しい財政政策	新しい財政政策	to
1981年 7月	1980:1 緩やか短い
to
1981:1 厳しい長い
to
1981:4

( 出所 ) Eckstein and Sinai, The American Business Cycle.

景気循環は、種々の外的ショック、あるいはインパルスの発生をスタートとして、それが経済構造（Complex dynamic propagation mechanism）に影響を与え、そのショックが拡大されることから発生すると考えられる（第3表）。
第3表 景気循環のメカニズム

ショック(インパルス)(振幅)	伝播のメカニズム(振動、持続性、フェイズ)
(外的要因)·政策(財政、金融)·世界経済·自動的支出·イベント(戦争、ストライキ、OPEC)·制度変更(税制、歳出、金融)·組織の変化·技術進歩(内的要因)·インフレーション·利子率·バランスシート·資金需要·株価·期待·期待の変化	(フローストック調整:実物面)·耐久消費財·投資(住宅、在庫、設備、公共事業)(フローストック調整:金融面)·資産と負債の変動·負債残高·貸付け-預金比率·金融リスク·倒産(期待形成)·消費·投資(住宅、在庫、設備)·インフレーション(賃金、価格)(経済状態に対する政策の反応)·インフレ、失業、マネーの増加率

( 出所 ) Eckstein and Sinai, The American Business Cycle,

しかし、ここで A のインパルスがPropagation mechanismによって吸収されればそれが増幅した形の A' にならないので、暗黙の内にそのMechanismの硬直性（価格、賃金等）が前提となっている。例えば、Taylor（1982）は、日米経済比較により、日本経済はアメリカ経済より
価格、賃金の弾力性が5倍も高いことを示し、これは、日本がインフレ容認的な政策態度と、賃金の毎年改定によりその弾力性が高まっているからだと指摘している。しかし、これによって日本の景気変動がアメリカよりもmildなものになったと結論づけるのは、内外ショックの大きさ、その発生する頻度の問題もあり早急である。

一方、1973年と1980年のOil shockは、外的インパルスの景気循環における重要性をより明らかにさせた。すなわち、Oil shockは従来のFiscal やMonetary インパルスに加えて、Supply インパルスの重要性を確認する画期的な事件であったといえる。

## 3 ．アメリカ経済の分析事例

計量分析のモデルとしては、マクロ計量モデルと時系列モデルとがあり、最近における計量モデルの代表的なものとしては、Eckstein and Sinai（1986）の分析が第1にあげられる。

この論文においては、GNPのトレンドからの乖離を計るCyclicalityの指数（$\sum(\hat{\mathrm{X}}-\hat{\mathrm{X}} \text{(TR)})\ /\ \hat{\mathrm{X}}(\mathrm{TR})$、$\hat{\mathrm{X}}$：モデルの推計値、$\hat{\mathrm{X}}$（T

第4表 景気循環のソース（1966～1983年）

シミュレーション	Cyclicality Index (1966年=1.0)	トレンドからの乖離率(%)	トレンド(%)
Index推計値	1.449	-	2.8
(除去する要因)
Noise(モデルの誤差)	1.342	-7.4	2.8
Oil shock	1.219	-15.9	3.0
金融政策の変動	1.127	-22.2	3.0
(Oil shock+金融政策)	1.055	-27.2	3.1
金融政策と信用不安	0.994	-31.4	3.2
(Oil shock+金融政策+信用不安)	0.960	-33.7	3.3
最終需要の変動	0.571	-60.6	2.9
耐久消費財	0.985	-32.0	2.8
固定投資	1.149	-20.7	2.8
在庫投資	1.1223	-15.6	2.9
住宅投資	1.032	-28.8	2.7
(総計)	0.482	-66.7	2.9

(出所) Eckstein and Sinai, The American Business Cycle.
R )は、そのトレンド値)が想定されており、その分析結果は第4表で示される通りである。

この表からもわかるようにこの結果、インパルスによるものがBusiness Cycleの3分の2を説明しており、これが重要であることは明らかである。

Oil priceとそれに対する金融政策の変化、信用不安といった大きなショックが、この期間の景気変動の3分の1を説明しており、内的ショックとしての最終需要の中で、耐久消費、住宅投資、固定投資などの変動も全体の3分の1を占めている。モデルの誤差項に現れる小さなショックの寄与は低い。これらのイルパルス除去後の33%の景気変動が自律的な伝播メカニズムによるものと判断できる。但し、その一部には政府支出、輸出の変動による分も含まれている。

一方、VARモデルの特徴は、すべての変数を内生変数として方程式で把えることである。VARモデルでは、景気変数のインパルスとその伝幅メカニズムを区別でき、インパルス（イノベーション）は、VARモデルに含まれるラグ変数で説明されない残差の変動であると解釈できる。

その分析の代表的なものがBlanchard and Watson（1986）である。その他にもVARモデルを使ったBusiness Cycleのソースの分析があるが、その主要なものは第5表の通りである。

経済変動を発生させる要因は、大別して2つあり、1つは、生産に長期的はインパクトを与えるSupplyショック、もう1つは短期的にしかインパクトを持たないDemandショックである。すなわち、Demandショックは、生産・雇用関係を一時的に動かす一方、Supplyショックは、その効果が長期に及ぶことから、その効果がプラスの時はそれぞれ次のような形をしていると考えられる。

第1図 Demandショック、Supplyショックのパターン

これは、生産予測の時系列解析の分散分解において、$\varepsilon_{\mathrm{d}}$ (Demandショックによる予測誤差)の寄与が短期1期～4期先)では大きく、長期(20期先)では、$\varepsilon_{\mathrm{s}}$ (Supplyショックによる予測誤差)の寄与が中心となることからも実証される。

生産の変動を(a) Business Cycleと(b) Trendの変動に分ける一般的な方法において、Trendはすべての価格がFlexible(完全競争のモデル)になったときの生産レベルを表わすものである。そして、Business CycleはTrend lineをめぐるdynamicな変動と解釈される。価格が伸縮的であればSupplyショックはTrendに吸収され、Business CycleはDemandショックで主に発生することになる。価格が硬直的なケースでは、生産のTrendからの乖離は、DemandショックでもSupplyショックでも生ずることになり、Business Cycleが2つのショックから起こる結果になる。この事は、また、SupplyショックがTrendとBusiness Cycleの両方にインパクトを与えることを意味する。

Blanchard (1989)によると、Demandのインパルスと、労働供給ないし労働生産性といったSupplyインパルスの両方がGNPの変動を説明している（第5表）。
第 5 表 アメリカの GNP（生産）の分散分解

Blanchard-Watson	Demand	Supply
期	Fiscal	Money	Autonomous	(Total)
1	0.03	0.04	0.74	0.81	0.19
4	0.15	0.16	0.54	0.84	0.16
20	0.27	0.17	0.37	0.80	0.20
Fair	Demand	Supply
期	Fiscal	Money	Autonomous	(Total)
1	0.10	0.01	0.88	0.99	0.02
4	0.11	0.08	0.70	0.89	0.05
8	0.20	0.12	0.53	0.85	0.07
Blanchard-Quah I	Demand	Supply
期（73年にBreak）
1	0.99	0.01
4	0.97	0.03
40	0.40	0.60
Blanchard-Quah II	Demand	Supply
期（no-Break）
1	0.45	0.55
4	0.39	0.61
40	0.05	0.95
Gali	Demand	Supply
期	M supply	M demand	Autonomous	(Total)
1	0.00	0.00	0.31	0.31	0.69
5	0.12	0.02	0.17	0.31	0.69
20	0.08	0.03	0.04	0.15	0.84
Shapiro-Watson	Supply
期	Demand	Labor supply	Productivity	oil
1	0.28	0.45	0.25	0.00
4	0.28	0.48	0.22	0.01
20	0.12	0.40	0.36	0.10
Blanchard	Demand	Supply
期	Autonomous	Money	Productivity	Price	Wage
1	0.92	0	0.07	0	0
4	0.85	0.09	0.04	0.01	0
20	0.32	0.05	0.46	0.13	0.03
28	0.26	0.05	0.53	0.11	0.03

( 出所 ) Blanchard (1989)、 American Economic Review
短期にみると、94％がDemand要因で、5％がSupply要因である。しかし、1年以上の長期になると、Demand要因は次第に低下する一方、Supply要因がウェイトを高め、7年では67％を占めるに到る。

他の分析をみると、Demand要因とSupply要因の寄与は、生産の成長トレンドの扱い方により大きく異なってくる。景気循環は生産のデータからこのトレンドを除去した残りの変化であるが、Blanchard-Watson、Fairでは、このトレンドを一定と仮定していることから、Supply要因はすべてトレンドに含まれることになり、Supply要因が過小評価され、殆どがDemand要因に起因することになる。

Blanchard-Quah以下の4つは、生産のトレンドがFlexibleであること、Demand要因は長期的には影響を持たないという制約を課していることから、Supply要因の寄与が時間の経過と共に大きくなっている。

そして、4つの中でDemand要因の数値に大きな差が出てくる理由は、1970年代の構造変化の取扱い方にある。1970年代に成長率が低下したと仮定した場合には、トレンドが下方にシフトし、トレンドからの乖離幅であるBusiness Cycleは小さくなりそのためDemand要因が小さく出てくる。このことは、Gali、Shapiro-Watson、Blanchard、Quah（II）に示されている。この理由は、本来長期的なトレンドに影響を与えるSupply要因が充分取り除かれていないことから、景気の循環要因に入ってくることによるものである。

以上のような V A R モデルの分析を通じて言えることは、景気変動はDemand、マネー、労働供給、労働生産性などの主要な経済変数の変化が合成されて生ずるということである。プラスのDemandショックは、第1図で想定したように短期的な生産の変動をもたらし、名目ベースの物価、賃金を上昇させる。一方、プラスのSupplyショックは、中、長期的に生産の変化を促し、物価、賃金を名目ベースで引き下げる効果をもたらす。
# 第2章 VARモデルによる日本経済分析

## 1 ．VARモデルの変数の選択

モデルの分析に際しては、どのような変数を選択するかが重要となる。日本経済のマクロ的な変動はGNPの動きに示される。そこで実質GNPの特性をまず分析することにする。

まず、GNPの自己相関をとると、その相関係数は10期を過ぎても0.79とかなり高い（補論1）。このことは、GNPのデータは、あるショックが与えられると、そのショックが長期に渡って持続する非定常の確率過程にあることを示している。

そこで、GNPがTrend stationaryなモデル（トレンドを除去して定常化する）か、Differenced stationaryなモデル（階差をとることにより定常化する）のいずれにあるかを調べると、GNPはTrendを除去しても相関係数は、10期目で0.76と高いが、階差をとると、1期で0.05、10期で0.14とかなり相関係数が下がり、DS型のモデルであることがわかる。

そこで、AR IMA モデルによって、 $ ^{\triangle} $ Ln GNPのAR IMA(0,1)～AR IMA(3,3)のいろいろなパターンを分析すると第6表の通りとなる。AR部分に単位根のあるケース（この場合MA部分にも単位根があるケースが多い）が、AR IMA(1,1)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)(3,0)(3,1)(3,2)(3,3)と多く存在している。（第6－1表）

この結果、GNPのインパルス反応関数（1％のS．Eのショックのインパクトの1期目は、1以下であるが、8期目で1.0～1.9、40期目でも1.0～4.1と高水準にあり、ショックがかなり持続することを示している。（第6－2表）従って、モデルの変数としては、需要要因と共にショックを持続させる供給要因も取り上げる必要がある。（第1図参照）

## ２．VARモデル（Ⅰ）の推計

日本経済を変動させる主要な要因として4つの代表的な変数を取り上げる。

その変数は、生産（実質GNPあるいは鉱工業生産：Y）物価（GNPデフレーター：P）と金融政策を表すマネーサプライ（M2+CD：M）財政政策を表す変数で（公共投資：G） $ ^{注2} $ ある。VARモデルにおける変数は、定常な時系列データである必要がある。このため、各変数に単位根があるか否を検定するためDickey and FullerのF値タイプの検定を行った結果は第7表の通りである。

GNP、政府投資、マネーサプライに明らかに単位根が存在するので、対数値あるいは対数値の1期階差が望ましいと言える。

アメリカ経済の分析では、既にGNPに単位根が存在すること、従って、Random walk with driftの形をとって変化することが、一般に知られている。第7表は日本の分析においてもこのような事実のあることを示している。しかし、一般にこの検定力が弱いこと、変数間に共和分の関係があれば非定常データも定常化することから、より詳細な検討が必要である（補論1参照）。

従って、以下の分析は、対数値の1期階差を用いることとする。次に構造変化時点の分析を行う。日本経済は高度成長から安定成長に変化した1970年代に石油ショックを契機として構造変化が生じたとされるが、その時点の確定をChowテストの手法によって行った。

F 値の推移をみると、第2図の通り、日本経済の構造変化は、石油ショック以前の1969年頃から徐々に始まって、1970年ピークに達した後、
表 6 - 1 $ \triangle $ Ln GNPのARIMAの推計

Model (p,q)	$ \varphi_{1} $	$ \varphi_{2} $	$ \varphi_{3} $	Roots	$ \theta_{1} $	$ \theta_{2} $	$ \theta_{3} $	Roots
0,1	-0.040(0.081)	25.0
0,2	0.053(0.079)	-0.280(0.079)	0.09±1.88i
0,3	0.052(0.980)	-0.226(0.078)	-0.217(0.078)	-2.140.55±1.35i
1,0	0.064(0.081)	15.60
1,1	0.980(0.024)	1.02	0.881(0.054)	-1.13
1,2	0.755(0.110)	1.32	-0.795(0.120)	-0.316(0.081)	1.25±1.25i
1,3	0.983(0.023)	1.01	1.082(0.086)	-0.352(0.118)	0.161(0.084)	1.120.52±2.28i
2,0	0.045(0.077)	0.318(0.078)	1.70-1.84
2,1	0.721(0.104)	0.237(0.088)	1.03-4.07	0.806(0.079)	-1.24
2,2	0.573(0.344)	0.389(0.339)	1.02-2.50	0.656(0.365)	0.151(0.338)	1.19-5.52
2,3	1.439(0.381)	-0.442(0.376)	1.00,2.24	1.496(0.373)	-0.783(0.371)	0.235(0.088)	1.081.12±1.63i
3,0	-0.025(0.080)	0.307(0.076)	0.242(0.079)	1.01,-2.374.09
3,1	0.805(0.111)	0.276(0.102)	-0.100(0.098)	1.01,-2.374.09	0.877(0.072)	-1.14
3,2	-0.288(0.110)	0.877(0.054)	0.291(0.087)	1.04,-1.10-2.94	-0.232(0.093)	0.751(0.092)	-1.001.31
3,3	-0.524(0.246)	0.909(0.049)	0.523(0.230)	1.02,-1.15-1.57	-0.470(0.276)	0.779(0.090)	0.265(0.259)	1.19-1.01,-3.11

（注1）φ₁、φ₂、φ₃はAR部分、θ₁、θ₂、θ₃はMA部分のパラメーターである。

()内は標準誤差また、p、qはそれぞれAR・MA部分の次数を示している。

（注 $ ^{2} $ ）データ期間は1975年～1992年。
第6－2表 $ \triangle $ Ln GNPのインパルス反応関数

Model (p, q)	1	2	4	8	16	20	40期

0,1	1.040	1.040	1.040	1.040	1.040	1.040	1.040
0,2	0.946	1.227	1.227	1.227	1.227	1.227	1.227
0,3	0.947	1.174	1.392	1.392	1.392	1.392	1.392
1,0	1.064	1.068	1.068	1.068	1.068	1.068	1.068
1,1	1.099	1.196	1.385	1.741	2.374	2.655	3.774
1,2	0.960	1.247	1.629	1.971	2.119	2.131	2.137
1,3	0.901	1.157	1.334	1.673	2.287	2.565	3.717
2,0	1.045	1.365	1.498	1.562	1.572	1.572	1.572
2,1	0.914	1.090	1.315	1.739	2.433	2.715	3.673
2,2	0.917	1.107	1.302	1.695	2.369	2.656	3.709
2,3	0.942	1.200	1.479	1.832	2.459	2.759	4.141
3,0	0.974	1.283	1.593	1.931	2.081	2.096	2.104
3,1	0.927	1.146	1.312	1.660	2.291	2.573	3.711
3,2	0.943	1.085	1.337	1.181	2.524	2.789	3.555
3,3	0.946	1.104	1.283	1.682	2.386	2.679	3.735

1974年前半まで続いたことを示している。この結果、1975年以降のデータについて、ここでは分析する。推計の方程式は次の通りである。

$$ \begin{aligned}\left(\begin{array}{l}1\end{array}\right)\mathbf{X}_{\mathbf{t}}=\sum_{\mathbf{i}=1}^{\mathbf{n}}\mathbf{B}_{\mathbf{i}}\mathbf{X}_{\mathbf{t}-\mathbf{i}}+\mathbf{x}_{\mathbf{t}}\\\mathbf{E}(\mathbf{x}_{\mathbf{t}},\mathbf{x}_{\mathbf{s}})&=\left\{\begin{array}{ll}\sum&\text{if}\quad\mathbf{t}=\mathbf{s}\\0&\text{if}\quad\mathbf{t}\neq\mathbf{s}\end{array}\right.\\& 但 \text{し }\quad\mathbf{X}=(\mathbf{Y},\mathbf{P},\mathbf{G},\mathbf{M})\end{aligned} $$

VARモデルを SBIC を基準に次数の選定を行ったところ、1 次が選ばれた。この推計結果は第 8 表の通りである。

第1に方程式の推計によって得られた、パラメータを使ってインパルス反応関数(onestandard deviationのschockによる変数の変化)をみ
变 数	X	△ X	LN(X)	△ LN(X)	LN(X)*/ LN(X*.4)
Y	-1.25	-8.74	-2.91	-10.92	-3.69
(0.916)	(0.000)	(0.170)	(0.000)	(0.028)
P	-4.50	-40.05	-3.94	-37.89	-5.43
(0.003)	(0.000)	(0.014)	(0.000)	(0.001)
G	-1.65	-8.31	-1.97	-8.46	-3.02
(0.807)	(0.000)	(0.662)	(0.000)	(0.135)
M	-1.43	-2.66	-0.25	-8.46	-1.08
(0.878)	(0.273)	(0.991)	(0.000)	(0.943)
R	-	-	-2.03	-3.94	-
(0.629)	(0.014)

（注）1 .（）内は、lower tail areaの%で、小さい数値ほど、単位根の確率が小さいことを示している。2．Xは季節値、X*は原数値、但しPはいずれも原数値である。

第2図 F値（Chowテスト）の推移

（注）F値の高いことが構造変化のあることを示している。
第8表 VARモデルにおける推計値とFテスト

1．4变数 $ M-G-P-Y $

(1975 - 1992)

Y	P	G	M
Y	0.089(0.471)	0.062*(0.020)	-0.023(0.350)	0.138(0.115)
P	-0.200(0.454)	-0.899**(0.000)	-0.001(0.980)	0.472*(0.014)
G	-0.754(0.236)	0.056(0.677)	0.025(0.847)	0.271(0.544)
M	0.173(0.238)	0.038(0.222)	0.013(0.652)	0.610**(0.000)

注（）内はp値で、小さい程その変数が有意であることを示す。

2．4变数（IIP-P-G-M）

I IP	P	G	M
I IP	0.457**	0.052	0.071	0.418*
(0.000)	(0.244)	(0.095)	(0.015)
P	0.006	-0.889**	-0.014	0.437*
(0.964)	(0.000)	(0.784)	(0.039)
G	-0.954**	0.063	-0.076	0.823
(0.003)	(0.611)	(0.512)	(0.078)
M	0.122	0.033	0.031	0.552**
(0.102)	(0.266)	(0.266)	(0.000)

(注)( )内はp値である。

1%の有意水準は**

5％の有意水準は $ ^{*} $

ると第3図のようになっている。

まず、財政政策のGNP、物価に与える影響をみると、財政政策のGNPに対する効果は比較的短期に収束する。物価に対しては当初はマイナスで、12期程度からプラスに転ずる。

一方、マネーサプライ増加による金融政策の効果は、短期的には金利低下を通じ投資を拡大させ、GNP増加につながり、6期程度でピークに達し、その後ゆるやかに収束する。物価に対しては、12期程度でピークに達し、やがて減衰する。

次に、各変数の予測誤差の変動を分散分解すると第9表の結果が得られる。三角化の変数の順序は、 $ M \rightarrow G \rightarrow P \rightarrow Y $ である $ ^{注3} $ 。24期における予測誤差でみると、

(1) GNPは、それ自身によるものが78％で、次いで、財政が8％、物価7％、マネーの影響が6％となっている。

(2)物価は95％が物価自身となっている。

(3)財政、金融の両政策共に、GNPという実体経済からのインパクトは、小さいことから、経済変動を受けて反応する政策反応型となって

（注3）三角化の順序は、何通りもあるが、基本的には独立性の高い順に行うことが妥当である。
第3図 インパルス反応関数
第 9 表 各変数の分散分解

$ \left( M - G - P - Y \right) $

(24期)

GNP	P	G	M
GNP	78.3	7.2	8.1	6.2
P	1.1	95.3	0.4	3.0
G	1.9	1.3	96.5	0.3
M	1.8	2.1	0.5	95.4

GNPの分散分解

GNP	P	G	M
1	89.9	0.8	8.2	0.9
4	80.6	4.2	8.4	6.2
12	78.7	6.7	8.2	6.3
24	78.3	7.2	8.1	6.2

ＩＩＰの分散分解

I IP	P	G	M
1	100.0	0	0	0
4	80.4	1.3	3.2	15.0
12	76.8	1.5	3.2	18.4
24	76.8	1.5	3.2	18.4
いない。

これまでは、金融政策の変数として、マネーサプライを採ってきたが、通貨当局は必ずしも、これを政策変数と考えず、市場の需給を反映した内生変数とする考えもある。

従って、金融政策の目標は短期金利の操作にあり、マネーサプライはその結果と考えることもできる。

そこで、Mの変数として、短期金利（コール・レート、R）を採用した場合の結果は第10表の通りである。

24期目の分散分解をみると、GNPに対する金融政策の影響が、マネーサプライの6％から12％程度に強まっている。これと共に財政政策のGNPに対する影響も若干高まっている。1980年代の金融自由化の動きを受け、金利が弾力的に変動するようになったことから、金利が実体経済に直接的なインパクトを持つようになったことを示すものとみられる。マネーサプライより金利が実体経済に強く影響することは、ケインズ的な世界に近いことを示唆していると言える。

次に、GNPの代わりに鉱工業生産を取ったケースの分散分解についてみると、第9表のように基本的には、同じパターンを描いている。財政変数のショックによる生産への効果はあまり大きくない。

一方、金融政策のショックに対する生産の反応は、18％とかなり大きくなっている。インパルス反応関数は第4図に示されている。

次に、第11表で、他の同様な実例分析をみると、実質 GNP（生産）の独自性は総じて高く、他の変数の影響は比較的小さい（国友、山本、北坂、岩淵）。

物価がGNPに与える影響は、いずれも10%以下で財政政策の役割については、GNPに対し9～13％と比較的効果が小さく出ている。

金融政策は、マネーサプライより金利変数の方がGNPに与える影響が大きく出ており、30％を越えるケースもみられ、ここでの分析結果を裏付けている（和合、黒坂）。

## 3 ．期間別の分析

75年から92年までの期間には、4つの景気循環が存在する。第12表に示されているように、第5、6、7、8循環である。

これらのCycleの特徴をみるために、各Cycle毎のVARモデルを推計した結果が第12表である。

1）第5循環の特徴は、大幅な物価と財政の変動である。物価のショックがGNPの変動に次第に大きく影響するようになり、長期では40％を越える水準になっており、インフレの後遺症が残った期間であることを示している。

その次に大きなのは、財政で、短期では40％近いウェイトをもつが長期では35％となっている。マネーサプライは殆どインパクトがない。GNP以外の変数についてみると、物価と財政は相互に影響が大きくでている。マネーは、その変動を、財政と実体経済から強く影響を受けている。

2) 第6循環の特徴は、為替レートを通ずる物価変動の影響が次第に強まったことである。GNPの変動は65％が自律的なものであるが、次いで物価は17%、財政が12％となっている。

GNP以外の変数では、財政と物価は殆ど自律的な変動となっている。マネーは、財政から若干の影響を受けている。

3）第7循環は、マネーの影響が強く出ているのが特徴である。GNPの変動をみると、マネーから40%程度の影響を受け、次いで財政から10％となっている。GNP以外の変数では、財政は自律的な変動、物価とマネーは、それぞれ、マネーとGNP、財政から影響がかなり見られる。

4）第8循環は、実体経済がすべての変数によって変動していることが特徴である。GNPの変動は、短期では、財政のインパクトが19％と強く出ているが、中長期ではマネー、財政のいずれもが20％程度の影響を持っており、また、物価変動のインパクトも16％と
第10表 V A R モデルにおける推計値とFテスト

$ \left( P - G - R - Y \right) $

Y	P	G	R
Y	0.136(0.294)	0.064*(0.018)	-0.029(0.293)	-0.001(0.920)
P	-0.011(0.969)	-0.889**(0.000)	-0.028(0.649)	-0.008*(0.664)
G	-0.295(0.644)	0.082(0.534)	-0.083(0.544)	-0.074(0.076)
R	2.249(0.175)	-0.304(0.373)	-0.762*(0.035)	0.506**(0.000)

(注)()内はP値である。

各変数の分散分解

(24期)

GNP	P	G	R
GNP	72.2	7.3	8.9	11.5
P	0.0	99.3	0.5	0.2
G	0.4	1.4	92.7	5.4
R	2.6	1.7	11.2	84.3

GNPの分散分解

GNP	P	G	R
1	78.5	0.0	8.8	12.5
4	74.9	3.8	9.2	11.9
12	72.6	6.8	8.9	11.6
24	72.2	7.3	8.9	11.5
第 4 図 インパルス反応関数（IIPのケース）
第11表 日本経済のGNP（生産）の分散分解

(伴) (1970~1988)

(期)	G	M_{2}	R	U	Y	P
4	12	2	9	6	70	1
14	13	2	17	6	60	2
24	13	2	17	7	59	2

(国友、山本)(1966~1984)

(期)	P	R	Y	M_{2}
8	10	5	75	8
16	10	6	76	8

(国友)(1966~1984)

(期)	Y	P	M_{1}	call
4	73	8	2	6
16	69	9	4	9

(岩淵)(1975~1989)

(期)	Y	R	M_{2}	P	L(貸出)	Π(為替レート)
1	99.9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
6	73.1	2.9	9.1	7.4	1.6	5.6
12	69.1	3.5	10.7	7.0	2.9	6.5
24	68.1	3.6	10.7	6.9	3.2	7.1
48	68.1	3.6	10.7	6.9	3.3	7.1

(和合、黒坂)(1967~1982)

(期)	G	B（公債）	M_{2}	R	P	Y
1	0	3	7	10	1	89
12	1	4	8	32	6	49
24	8	4	14	29	5	41
36	8	4	14	31	5	38
48	9	4	14	31	5	38

(北坂) (1970~1988)

(期)	Y	P	M	R
12	94.1	4.1	0.0	1.6
20	75.6	7.4	0.4	16.4

(日本銀行)(1980~1991)

(期)	P	Y	M	R
20	16	47	23	15

(出所)伴(1990)「マクロ計量モデル分析」

岩淵（1990）金融変数が実体変数に与える影響について

北坂（1991）日本経済における構造変化と景気変動

国友（1986）時系列における因果尺度「日本経済のマクロ分析」

国友、山本（1986）多変量時系列における因果序列と仮説検定

和合、窯坂（1985）財政・金融政策の時系列分析

日銀（1992）調査月報（9月号）

（注）岩淵、北坂は構造型VAR
(1) $ 75,^{3} - 77,^{4} $

P	G	M	Y
1	33.6	38.9	6.3	21.1
4	36.3	36.0	7.4	20.2
12	38.8	35.3	6.9	18.8
24	40.5	34.8	6.6	17.9

(2) $ 77,^{4}-83,^{1} $

P	G	M	Y
1	1.9	14.4	0.4	83.3
4	11.3	12.8	6.2	69.6
12	16.2	12.3	5.9	65.3
24	17.2	12.2	5.9	64.6

(3) $ 83,^{1}-86,^{3} $

P	G	M	Y
1	1.1	5.1	41.6	52.2
4	1.0	10.4	39.2	49.2
12	1.1	10.4	39.2	49.2
24	1.1	10.4	39.2	49.3

(4) $ 86,^{3} - 92,^{3} $

P	G	M	Y
1	6.8	18.8	0.8	73.6
4	8.0	19.8	18.3	53.9
12	12.7	17.8	21.8	47.7
24	16.1	17.2	20.9	45.6
y	p	g	m
1 9 7 5:2	-2.5	-1.7
1 9 7 5:3	-1.8	1.3
1 9 7 6:1	2.6	1.9
1 9 7 6:2	2.5
1 9 7 6:3	1.6
1 9 7 6:4	-1.9	-1.5	-1.3
1 9 7 7:1	1.3
1 9 7 7:3	2.0
1 9 7 7:4	2.3
1 9 7 8:1	1.4
1 9 7 8:2	1.6
1 9 7 9:2	-1.7
1 9 7 9:4	-1.8
1 9 8 0:1	-2.3
1 9 8 0:2	1.8
1 9 8 0:3	1.7	-1.5
1 9 8 1:2	-1.3
1 9 8 1:4	-1.7	-1.5
1 9 8 2:4	-1.7
1 9 8 3:2	-1.3
1 9 8 4:3	1.3
1 9 8 5:1	1.3
1 9 8 5:2	-2.6
1 9 8 5:4	1.5	-1.4
1 9 8 6:1	-1.8
1 9 8 6:2	-1.5
1 9 8 7:2	-1.5
1 9 8 7:4	1.6
1 9 8 8:1	1.6
1 9 8 9:4	1.7
1 9 9 0:2	1.6
1 9 9 0:4	-3.9
1 9 9 1:1	2.1
1 9 9 1:2	-2.2
1 9 9 1:3	-1.5
1 9 9 2:1	-1.6
S E R	0.074	0.192	0.499	0.081

（注）誤差／SEの比率を示す。