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## 総務省 平成26年度一般会計省庁別財務書類の概要

## 一 般会計省庁別財務書類について

1. 作成目的

総務省の一般会計の財務状況を開示

2. 作成方法

「一般会計省庁別財務書類の作成基準」に基づき作成。

## 総務省の業務等の概要

【所掌する業務の概要】

総務省は、行政組織、地方行財政、選挙、消防防災、情報通信、郵政事業など、国家の基本的仕組みに関わる諸制度、国民の経済・社会活動を支える基本的システムを所管し、国民生活の基盤に広く関わる行政機能を担っている。

【定員数】5052 人

【主な財政資金の流れ】

・交付税及び譲与税配付金特別会計

←地方交付税交付金等 17 兆 961 億円

· 独立行政法人

←運営費交付金等 408 億円

· 特殊法人 ← 補助金等 48 億円

· 公益法人 ← 補助金等 300 億円

【歳入歳出決算の概要】

[一般会計]

● 歲入 収納済歲入額 733 億円

● 歲出 支出済歲出額 18 兆 276 億円

翌年度線越額 3,168 億円

不用額 196 億円

(单位:十億円)

## 参考情報

公債関連情報（仮定計算により算定）

公債発行対象経費及び歳出決算額の累計額等を基礎として配分される本年度末公債残高35兆5,625億円、本年度公債発行額9,690億円、本年度利払費3,697億円

貸借対照表

前年度	26年度	增減	前年度	26年度	增減
＜資産の部＞	＜負債の部＞
現金・預金	-	-	-	未払金	103	90
未収金	0	4	3	賞与引当金	2	2
前払費用	0	0	△0	退職給付引当金	79	71
貸付金	-	-	-	恩給引当金	2,205	1,862
貸倒引当金	△0	△0	△0	その他の負債	3,344	2,679
有形固定資産	232	231	△0	負債合計	5,735	4,706
国有財産(公共用財産除く)	149	148	△0
公共用財産	-	-	-	＜資産・負債差額の部＞
物品	82	82	0
無形固定資産	7	9	1	資産・負債差額	2,443	3,863
出資金	4,987	5,688	701
その他の資産	2,951	2,636	△314
資産合計	8,178	8,569	391	負債及び資産・負債差額合計	8,178	8,569

業務費用計算書

(单位:十億円)

前年度	26年度	增減
人件費	42	45	2
賞与引当金繰入額	2	2	△0
退職給付引当金等繰入額	2	△1	△4
恩給費	0	0	0
恩給引当金繰入額	94	65	△28
補助金等	1,520	180	△1,340
委託費等	134	132	△2
独立行政法人運営費交付金	37	36	△0
政党助成費	31	31	△0
交付税及び讓与税配付金特別会計への繰入	17,178	16,752	△426
庁費等	34	50	16
減価償却費	20	23	2
貸倒引当金繰入額	0	0	0
資産処分損益	△0	△0	0
その他の経費	2	2	△0
本年度業務費用合計	19,102	17,322	△1,780

資產・負債差額増減計算書 (单位:十億円)

前年度	26年度	增減
前年度末資產·負債差額	1,263	2,443	1,179
本年度業務費用合計（A）	△19,102	△17,322	1,780
財源合計（B）	19,883	18,031	△1,852
主管の財源	89	77	△12
配賦財源	19,794	17,954	△1,839
無償所管換等	11	5	△6
資產評価差額	386	705	318
本年度末資產·負債差額	2,443	3,863	1,419

(参考) (A) + (B)

区分別收支計算書

(单位:十億円)

前年度	25年度	增減
業務收支	-	-	-
財源	19,884	18,027	$ \triangle $ 1,856
業務支出	$ \triangle $ 19,884	$ \triangle $ 18,027	1,856
財務收支	-	-	-
公債発行等收入	-	-	-
公債償還等支出	-	-	-
本年度收支(業務收支+財務收支)	-	-	-
翌年度歳入線入	-	-	-
資金残高等	-	-	-
本年度末現金·預金残高	-	-	-

## 主な科目の内訳

(カッコ内は前年度からの増減額)
(区分別収支計算書)
・業務支出 18 兆 276 億円（△1 兆 8,567 億円）
…交付税及び譲与税配付金特別会計への繰入
17 兆 962 億円（△4,572 億円）

## 主な増減内容

1. 貸借対照表(資産)
その他の資産…
・交付税及び譲与税配付金特別会計への繰入に係る未精算額の減
出資金…
・日本郵政株式会社の評価差額の増
(負債)
未払金…
・未払恩給給付金の減
恩給給付給引当金…
・恩給給付引当額の減
その他の負債…
・交付税及び譲与税配付金特別会計への繰入に係る未繰入額の減
△3,143 億円
6,886 億円
△131 億円
△3,428 億円
△6,587 億円

2. 業務費用計算書

・恩給引当金繰入額の減

補助金等…

△281 億円

·補助金等の減

特別会計への繰入…

△ 1 兆 3,405 億円

·交付税及び譲与税配付金特別会計への繰入の減

△4,260 億円

3. 資産・負債差額増減計算書

本年度業務費用合計と財源との差額

7,089 億円

(左記(A) + (B)により算出)

4. 区分別収支計算書

財源…

・配賦財源の減

業務支出…

・補助金等の減

・交付税及び譲与税配付金特別会計への線入減

4,572億円
都道府県知事

各指定都市市長 殿

中核市市長

厚生労働省社会・援護局障害保健福祉部長 （公印省略）

「身体障害者手帳に係る交付手続き及び医師の指定に関する取扱いについて」の一部改正について

今般、「身体障害者手帳に係る交付手続き及び医師の指定に関する取扱いについて」（平成21年12月24日障発1224第3号厚生労働省社会・援護局障害保健福祉部長通知）の第1の1の（2）で定める様式第1について、別添のとおり改正し、平成28年4月1日から適用することとしたので、留意の上、その取扱いに遺漏なきよう願いたい。

本通知は、地方自治法（昭和22年法律第67号）第245条の4第1項の規定に基づく技術的助言（ガイドライン）として位置づけられるものである。
(変更点は下線部)

新	旧
様式第1 身体障害者診断書・意見書 ( 障害用) 総括表 (略) 視覚障害の状況及び所見～じん臓の機能障害の状況及び所見 (略) 呼吸器の機能障害の状況及び所見 (該当するものを○でかこむこと) 1 身体計測 身長 cm 体重 kg 2 活動能力の程度 ア 激しい運動をした時だけ息切れがある。 イ 平坦な道を早足で歩く、あるいは緩やかな上り坂を歩く時に息切れがある。 ウ 息切れがあるので、同年代の人より平坦な道を歩くのが遅い、あるいは平坦な道を自分のペースで歩いている時、息切れのために立ち止まることがある。 エ 平坦な道を約100m、あるいは数分歩くと息切れのために立ち止まる。 オ 息切れがひどく家から出られない、あるいは衣服の着替えをする時にも息切れがある。 3 胸部エックス線写真所見 ( 年 月 日) ア 胸 膜 癒 着 (無・軽度・中等度・高度) イ 気 腫 化 (無・軽度・中等度・高度) ウ 線 維 化 (無・軽度・中等度・高度) エ 不 透明 肺 (無・軽度・中等度・高度) オ 胸 郭 変 形 (無・軽度・中等度・高度) カ 心・縦隔の変形 (無・軽度・中等度・高度) 4 換気機能 ( 年 月 日) ア 予測肺活量 □・□□□L (実測肺活量 □・□□□L) イ 1 秒 量 □・□□□L (実測努力肺活量 □・□□□L) ウ 予測肺活量1秒率 □□□□L %(=1/7×100) (アについては、下記の予測式を使用して算出すること。)	様式第1 身体障害者診断書・意見書 ( 障害用) 総括表 (略) 視覚障害の状況及び所見～じん臓の機能障害の状況及び所見 (略) 呼吸器の機能障害の状況及び所見 (該当するものを○でかこむこと) 1 身体計測 身長 cm 体重 kg 2 活動能力の程度 ア 階段を人並みの速さでのぼれないが、ゆっくりならのぼれる。 イ 階段をゆっくりでものぼれないが、途中休みながらならのぼれる。 ウ 人並みの速さで歩くと息苦しくなるが、ゆっくりなら歩ける。 エ ゆっくりでも少し歩くと息切れがする。 オ 息苦しくて身のまわりのこともできない。 3 胸部エックス線写真所見 ( 年 月 日) ア 胸 膜 癒 着 (無・軽度・中等度・高度) イ 気 腫 化 (無・軽度・中等度・高度) ウ 線 維 化 (無・軽度・中等度・高度) エ 不 透明 肺 (無・軽度・中等度・高度) オ 胸 郭 変 形 (無・軽度・中等度・高度) カ 心・縦隔の変形 (無・軽度・中等度・高度) 4 換気機能 ( 年 月 日) ア 予測肺活量 □・□□□L (実測肺活量 □・□□□L) イ 1 秒 量 □・□□□L (実測努力肺活量 □・□□□L) ウ 予測肺活量1秒率 □□□□L %(=1/7×100) (ア・ウについては、次のノモグラムを使用すること。)
肺活量予測式 (L)

男性 0.045×身長(cm)−0.023×年齡(歲)−2.258

女性 0.032×身長(cm) - 0.018×年齡(歲) - 1.178

（予測式の適応年齢は男性18-91歳、女性18-95歳であり、適応年齢範囲外の症例には使用しないこと。）

5 動脈血ガス（年 月 日）

ア 0_{2} 分圧 : □□□・□ Torr

イ $ CO_{2} $ 分圧 : □ □ □ ・ □ Torr

ウ pH : □・□□

エ 採血より分析までに時間を要した場合 〘 〘 時間 〘 〘 分

オ 耳染血を用いた場合：〔

6 その他の臨床所見

(新規)

5 動脈血ガス（年 月 日）

ア 0_{2} 分圧 : □□□・□ Torr

イ CO₂分圧 : □□□・□Torr

ウ pH : □・□□

エ 採血より分析までに時間を要した場合 〘 〘 時間 〘 〘 分

才 耳朵血を用いた場合：〔〕

6 その他の臨床所見

(削除)

## ノモグラムの使い方

1 (A)と(C)から、(B)上にBaldwinの予測式による予測肺活量が得られる。

(B)と(D)とから(E)上に予測肺活量に対する1秒率が得られる。

2 (D)を1秒量の代りに実測肺活量とすれば、(B)と(D)とから(E)上にパーセント肺活量が得られる。

3 (B)に実測肺活量を代入すれば、(B)と(D)とから(E)上に通常の1秒率が得られる。
| リュージーラスは直腸の機能障害の状況及び所見～ヒト免疫不全ウイルスによる免疫の機能障害の状況及び所見（13歳未満用） | リ
注1　90日以上180日以内の間隔をおいて実施した連続する2回の診断・検査結果を記入すること。

注2　点数は、Child-Pugh分類による点数を記入すること。

注1　90日以上180日以内の間隔をおいて実施した連続する2回の診断・検査結果を記入すること。

注2　点数は、Child-Pugh分類による点数を記入すること。

肝臓の機能障害の状態及び所見

1 肝臓機能障害の重症度

検査日(第1回)	検査日(第2回)
年 月 日	年 月 日
状態	点数	状態	点数
肝性脳症	なし・I・II
Ⅲ・IV・V	なし・I・II
Ⅲ・IV・V
腹水	なし・軽度
中程度以上
概ね
l	なし・軽度
中程度以上
概ね
l
血清アルブミン値	g/dl	g/dl
プロトロンビン時間	%	%
血清総ビリルビン値	mg/dl	mg/dl

合計点数	点	点
(○で囲む)	5～6点・7～9点・10点以上	5～6点・7～9点・10点以上
肝性脳症又は腹水の項目を含む3項目以上における2点以上の有無	有・無	有・無

肝臓の機能障害の状態及び所見

肝臓機能障害の重症度

検査日(第1回)	検査日(第2回)
年 月 日	年 月 日
状態	点数	状態	点数
肝性脳症	なし・I・II
Ⅲ・IV・V	なし・I・II
Ⅲ・IV・V
腹水	なし・軽度
中程度以上
概ね
l	なし・軽度
中程度以上
概ね
l
血清アルブミン値	g/dl	g/dl
プロトロンビン時間	%	%
血清総ビリルビン値	mg/dl	mg/dl

合計点数	点	点
3点項目の有無(血清アルプミン値、プロトロンビン時間、血清総ビリルビン値)	有・無	有・無

1点	2点	3点
肝性脑症	なし	軽度（Ⅰ・Ⅱ）	昏睡（Ⅲ以上）
腹水	なし	軽度	中程度以上
血清アルブミン値	3.5g/dl超	2.8～3.5g/dl	2.8g/dl未満
プロトロンビン時間	70%超	40～70%	40%未満
血清総ビリルビン値	2.0mg/dl未満	2.0～3.0mg/dl	3.0mg/dl超

1点	2点	3点
肝性脑症	なし	軽度（Ⅰ・Ⅱ）	昏睡（Ⅲ以上）
腹水	なし	軽度	中程度以上
血清アルブミン値	3.5g/dl超	2.8～3.5g/dl	2.8g/dl未満
プロトロンビン時間	70%超	40～70%	40%未満
血清総ビリルビン値	2.0mg/dl未満	2.0～3.0mg/dl	3.0mg/dl超

2 障害の変動に関する因子

第1回検査	第2回検査
180日以上アルコールを摂取していない	○ · ×	○ · ×
改善の可能性のある積極的治療を実施	○ · ×	○ · ×

2 障害の変動に関する因子

注5 肝臓移植を行った者であって、抗免疫療法を実施している者は、1、2、4の記載は省略可能である。

3 肝臟移植

第1回検査	第2回検査
180日以上アルコールを摂取していない	○ · ×	○ · ×
改善の可能性のある積極的治療を実施	○ · ×	○ · ×

肝臟移植の実施	有・無	実施年月日	年 月 日
抗免疫療法の実施	有・無

3 肝臟移植

肝臟移植の実施	有・無	実施年月日	年 月 日
抗免疫療法の実施	有・無

注5 肝臓移植を行った者であって、抗免疫療法を実施している者は、1、2、4の記載は省略可能である。
4 補完的な肝機能診断、症状に影響する病歴、日常生活活動の制限

補完的な肝機能診断	血清総ビリルビン値5.0mg/dl以上	有・無
検査日	年 月 日
血中アンモニア濃度150μg/dl以上	有・無
検査日	年 月 日
血小板数50,000/mm³以下	有・無
検査日	年 月 日
症状に影響する病歴	原発性肝がん治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
特発性細菌性腹膜炎治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
胃食道静脈瘤治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
現在のB型肝炎又はC型肝炎ウイルスの持続的感染	有・無
最終確認日	年 月 日
日常生活活動の制限	1日1時間以上の安静臥床を必要とするほどの強い倦怠感及び易疲労感が月7日以上ある	有・無
1日に2回以上の嘔吐あるいは30分以上の嘔気が月に7日以上ある	有・無
有痛性筋けいれんが1日に1回以上ある	有・無

4 補完的な肝機能診断、症状に影響する病歴、日常生活活動の制限

補完的な肝機能診断	血清総ビリルビン値5.0mg/dl以上	有・無
検査日	年 月 日
血中アンモニア濃度150μg/dl以上	有・無
検査日	年 月 日
血小板数50,000/mm³以下	有・無
検査日	年 月 日
症状に影響する病歴	原発性肝がん治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
特発性細菌性腹膜炎治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
胃食道静脈瘤治療の既往	有・無
確定診断日	年 月 日
現在のB型肝炎又はC型肝炎ウイルスの持続的感染	有・無
最終確認日	年 月 日
日常生活活動の制限	1日1時間以上の安静臥床を必要とするほどの強い倦怠感及び易疲労感が月7日以上ある	有・無
1日に2回以上の嘔吐あるいは30分以上の嘔気が月に7日以上ある	有・無
有痛性筋けいれんが1日に1回以上ある	有・無

該当個数	個
補完的な肝機能診断又は症状に影響する病歴の有無	有・無

該当個数	個
補完的な肝機能診断又は
症状に影響する病歴の有無	有・無
# 経済分析

第 95 号 昭和 59 年 5 月

☆世界経済モデルにおける為替レート

決定方式の計量的研究

経済企画庁経済研究所編集
# 経 济 分析

## 第 95 号

昭和 59 年 5 月

经济企画厅经济研究所

## 目次

<分析>

世界経済モデルにおける為替レート決定方式の計量的研究

第1節 序論.....1

第2節 予測誤差の時間集計.....3

第3節 線型回帰モデルにおける時間集計.....5

3.1 時間集計と推定量の精度.....5

3.2 時間集計と $ R^{2} $ , t 值.....8

第4節 分布ラグの時間集計.....9

4.1 時間集計とラグ構造（1変数の場合）.....9

4.2 条件付集計モデル.....13

4.3 時間集計とラグ構造（多変数の場合）.....14

第5節 為替レート決定モデル特定化と推定結果.....16

5.1 モデルの構造.....16

5.2 推定結果.....19

5.3 時間集計がパラメータ一, 統計量に与える影響.....34

5.4 パフォーマンスの比較.....41

第6節 為替レート決定過程とバンドの推定.....50

第7節 予測誤差の分析.....55

7.1 予測期間の長さと予測誤差.....55

7.2 平方平均二乗相対誤差率でみた予測誤差.....59
第8節 乗数分析.....59
8.1 世界貿易量の変化の効果.....60
8.2 公定歩合の変化の効果.....60
8.3 介入程度の変化の効果.....62
8.4 月次モデルと四半期モデルの乗数の相対的大きさ.....63
8.5 初期条件の違いの効果.....65
8.6 J カーブ効果.....65

付表1 变数リスト.....69
付表2 データ・リスト.....70
参 考 文 献.....79
# 世界経済モデルにおける為替レート 決定方式の計量的研究 $ ^{*} $

豊よだとしひさ

田利久

新居玄武

## 第1節 序論

この研究は，EPA 世界経済モデルの中で中心的な役割を担っている為替レートについて，われわれが採用している決定方式に関する計量経済学的分析を試みるものである。具体的には，(1)その決定方式の特質を明らかにし，(2)その特質がモデル全体の分析にどのような影響を与えているかを明らかにし，さらに，(3)その決定方式で未解決の問題として今まで残されていた点の解決策を求めることを試みる。

EPA 世界経済モデルは,変動相場制下における各種の外生的攪乱の国際的波及を計量的に分析し,このような国際的波及を考慮した短期予測をすることを目的として開発されたものであり,当然のことながら為替レートが重要な役割を演じる。変動相場制下における3カ国以上の相互波及を考慮した外生的攪乱の波及と隔離のメカニズムに関する理論的命題は確立されているとはいい難い状況下で,EPA世界経済モデルによるこの問題への実証的・計量的アプローチはすでにいくつかの事実発見を示し,それなりの成果を挙げつつあるといえるであろう。しかし,このような計量モデルによるアプローチにおいては,それが前提として用いているモデルの理論的枠組みと統計的分析手法に制約されていることを,われわれはつねに心に銘じておかねばならない。当世界モデル・プロジェクトでは,より優れたモデル分析を志向し,モデル開発と並行して経済理論と統計的分析手法の双方の観点からもいくつかの自省的研究を今までも進めてきたが,本研究もその一環としてなされたものである。

EPA 世界経済モデルにおける為替レートは,関係する主要通貨の対ドル・レートとして表わされ,各国の外国為替に対する需要と供給に関する各項目の構造方程式を推定し,それに基づいて外国為替市場がクリヤーされるように内生的に決定される。米ドルは実効レートとして整合的に決定される。しかも,外国為替のストックとフローの相互関連や通貨当局の市場介入を考慮した需給均衡方式は,為替レート決定における計量的分析の中でも独得な総合的アプローチであり,いくつかの優れた特徴を有している反面,いくつかの未解決の問題も残されていた。すでにわれわれは,豊田・新居・大谷(1983,第2章)において,このような方式における統計的推定問題を論究した。したがって,本研究では推定問題には触れず,主として次の2つの問題を究明することにする。

第1は，EPA世界経済モデルは四半期モデルなので為替レートも四半期単位で決定されるが,為替レートのように日々変動している変数を四半期単位に時間集計するときの諸問題を理論的・実証的に調べることである。需給均衡方式の背後にある理論仮説を厳密に解釈するならば，それは日々の外国為替市場に適用されるべ
きであろうが,構造方程式に含まれる全変数を日単位のデータで分析することは不可能である。しかし,四半期という時間単位に集計してしまうと,市場均衡という概念もかなりルーズなものとして解釈されるべきであり,理論的に想定されることが実証結果に反映されるとは必ずしもいえない。時間単位の集計によって多くの情報を失ってしまうからである。この情報の損失が,モデルの推定結果,為替レートの決定,予測誤差,モデル全体の特性や乗数などに及ぼす影響を分析することが,ここでの大きな目的である。

第2は,当世界経済モデルにおいて採用されている為替レート決定方式(いわゆる「構造的国際収支アプローチ」)をより客観的に行うためのいくつかの提案と検討をすることである。この方式では,為替レートと外貨準備高に関して一定の許容変動幅(以下,バンドと略称)を設定し,その幅内での限定された市場均衡を扱っているが,従来はこのバンドの選び方に恣意性が存在し,分析者の手操作によっていわば主観的になされていた。この方式の開発者である天野明弘教授自身もこの点を認めており,また,バンドを客観的に設定する方式を開発することの必要性を述べている(天野(1982,p.17))。われわれは,4つの代替的なバンドの設定法を提示し,それらの比較・検討を行う。

本報告では,まず第2節から第4節までにおいて,当世界経済モデルの実証分析に関係する範囲に論点を絞って,時間集計がもたらす諸問題の理論的検討を行う。まず第2節においては,予測誤差の時間集計に関する一般的な分析がなされる。特に,四半期ベースのモデルに基づく予測誤差は四半期よりも年次の時間単位についてより小さいものを与え,同様に,四半期の予測誤差を小さくしようと思えば四半期よりも月次ベースのモデルを用いた方がよいことが示される。

第3節においては,線型回帰モデルについて,そのパラメータ一の推定や,それに基づく予測における時間集計の影響を調べる。集計されたモデルの最小二乗推定値の精度が減じることが示されるとともに,特に,第2節の1つの応用として,線型回帰モデルに基づく予測においても時間単位をよりディスアグリゲートしたモデルの方が小さい予測誤差を与えることが示される。

第4節においては, 分布ラグ・モデルを特にとり上げ, その推定における時間集計の影響を理論的に調べる。説明変数が 1 変数の場合には, 一般的には個々の係数の最小二乗推定値は不精確なものになってしまうが, 自己回帰過程を示す説明変数行列が特殊な条件を満たすときには重要な情報が得られる。すなわち, 分布ラグの長期的効果や平均ラグについては望ましい統計的性質をもつ推定値となることが示される。さらに, 複数の説明変数の分布ラグをもつモデルでは, 他の変数からの影響が生じて, 精確な係数等の推定値を得ることは難しくなることが示される。

第5節から第8節までは,対ドル円レートを決定する簡単な構造方程式を導入し,そのモデルの月次と四半期の実証分析によって時間集計の諸問題を考察する。まず,第5節において,実証分析で用いられる為替レート決定のための小型モデルが提示され,その推定結果が吟味される。ここで用いられるモデルは,実質最終需要をはじめ労働市場や賃金・物価メカニズムなどの供給面を捨象したものであり,経済全体の構造分析や予測をする目的のためには必ずしも十分なものとはいえないが,国際収支の各項目の構造方程式を考慮しているという点で構造的国際収支アプローチのエッセンスは具備しているものである。われわれは,特に,月次モデルと四半期モデルの比較・検討に焦点を当てる。

第6節では，上記モデルの為替レート決定方式を説明し，4つの代替的なバンドの設定の仕方を提示し，それに基づく実証結果を比較・検討する。

第7節では，最終テストによる予測誤差の分析（内挿テスト）を月次と四半期の時間単位を
比較する形で行う。第1に,予測期間の長さの違いと予測誤差がどのように関係しているかをみるために,始点を順々にずらせてすべて可能な最終テストを行い,平均絶対誤差率による月次モデルと四半期モデルのパフォーマンスを比較する。第2に,通常の平方平均二乗誤差による月次モデル,四半期モデルのパフォーマンスの比較をする。その結果,一般に月次モデルの方が小さい予測誤差を与えることが示され,とりわけ,短期間の予測でそれが顕著であることが示される。

第 8 節では, このモデルの推定結果を用いた若干の乗数分析がなされ, 月次モデルと四半期モデルの与える乗数が比較・検討される。このモデルは為替レート決定モデルであるから, 為替レートの変化に注意を集中し, 世界貿易, 公定歩合, および通貨当局の外国為替市場の介入の程度の変化が為替レートに及ぼす乗数が分析される。そして, 一般に, 月次モデルの方が乗数効果がより大きく, かつ, より速く現われることが示される。さらに, シミュレーション期間の始点の違い, 構造的国際収支アプローチのバンドの設定の仕方の違い, J カーブの現われ方などが, 月次モデルと四半期モデルについて比較・検討される。

## 第2節 予測誤差の時間集計

為替レートのように毎日変動する経済変数については,時間について集計すればするほど情報の損失が大きくなる。したがって,なるべく時間についてディスアグリゲートされた変数で分析する方が望ましいことは申すまでもない。しかし,予測誤差については集計すればするほど互いに相殺されるので,小さくなる傾向がある。すなわち,四半期ベースのモデルは四半期の予測誤差よりも年次の予測誤差の方が小さいものを与え,四半期の予測誤差を小さくしようと思えば四半期よりも月次ベースのモデルを用いた方がよいということになる。このことは次のように証明される。

し,基準の時間単位で示される予測誤差をu,集計された時間単位で示される予測誤差をUで示す。基準の時間単位で測った集計期間数をqで示す(例えば,月次データを四半期ベースに集計するときにはq=3である)。そして,Uの観測期間数をNとすれば,

(4-1) $ U(s) = \frac{1}{q} \sum_{i=0}^{q-1} u(qs-i), s = 1, 2, \cdots, N $

という関係がある。

U の平均二乗誤差(MSE)は $ \sum_{s=1}^{N} u^{2}(s)/N $ であり, u の平均二乗誤差は $ \sum_{i=1}^{Nq} u^{2}(i)/Nq $ であるから, それらの両者の間には次のような関係がある。

いま,予測値と現実値の差を予測誤差と定義

$$ \begin{aligned}MSE(U)&=\sum_{s=1}^{N}U^{2}(s)/N=\frac{1}{N}\sum_{s=1}^{N}[\sum_{i=0}^{q-1}u(qs-1)/q]^{2}\\&=\frac{1}{Nq^{2}}\sum_{s=1}^{N}[\sum_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)+2\sum_{i=0}^{q-2}u(qs-i)\sum_{j=i+1}^{q-1}u(qs-j)]\\&=\frac{1}{Nq^{2}}\sum_{s=1}^{N}\sum_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)[1+\frac{2\sum_{s=1}^{N}\sum_{i=0}^{q-2}u(qs-i)\sum_{j=i+1}^{q-1}u(qs-j)}{\sum_{s=1}^{N}\sum_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)}]\end{aligned} $$

ここで,
$$ \begin{aligned}&\frac{1}{Nq}\sum_{s=1}^{N}\sum_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)=\frac{1}{Nq}\sum_{i=1}^{Nq}u^{2}(i)=MSE(u)\\&\sum_{i=0}^{q-2}u(qs-i)\sum_{j=i+1}^{q-1}u(qs-j)=\sum_{k=1}^{q-1}\sum_{i=q(s-1)+1}^{qs-k}u(i)u(i+k)\end{aligned} $$

であるから，次の結果が得られる。

$$ MSE(U)=\frac{MSE(u)}{q}\left[1+\frac{2\sum\limits_{s=1}^{N}\sum\limits_{k=0}^{q-1}\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs-k}u(i)u(i+k)}{\sum\limits_{s=1}^{N}\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)}\right]=\frac{MSE(u)}{q}\Biggl[1+2\sum\limits_{s=1}^{N}w(s)\rho(s)\Biggr] $$

ここに。

$$ \begin{aligned}&w(s)=\frac{\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)}{\sum\limits_{s=1}^{N}\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)}\\ &\rho(s)=\sum\limits_{k=1}^{q-1}\frac{q-k}{q}\gamma_{k}(s)\\ &\gamma_{k}(s)=\frac{\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs-k}u(i)u(i+k)/(q-k)}{\sum\limits_{i=q(s-1)+1}^{qs}u^{2}(i)/q}\\ \end{aligned} $$

である。 $ \gamma_{k}(s) $ は自己相関関数であるから，その絶対値は1を超えない。したがって， $ \rho(s) $ の値は $ (q-1)/2 $ を超えない。よって， $ \mu=MSE(U)/MSE(u)-1 $ とおけば， $ 2[(1/q)-1]\leqq\mu\leqq0 $ が成立する。特に次の3つの場合には $ \mu $ は特定の値をとる。(i) $ \gamma_{k}(s)=1 $ のときは $ \mu=0 $ ，(ii) $ \gamma_{k}(s)=-1 $ のときは $ \mu=2[(1/q)-1] $ ，(iii) $ \gamma_{k}(s)=0 $ のときは $ \mu=(1/q)-1 $ 。

以上の結果は次のような意味をもっている。(i) $ MSE(U) $ は $ MSE(u) $ よりも大きくなることはない。(ii) このような誤差の相殺による効果は，負の自己相関 $ [\gamma_{k}(s)] $ の程度が高いほど，また，集計の程度 $ (q) $ が高いほど大きくなる。

ここで述べられた結果は，同一のモデルをディスアグリゲートされた時間単位のデータで推定したとき，それから導出される予測誤差は，ディスアグリゲートされた時間単位に関するものよりも集計した時間単位に関するものの方が小さくなることを示している。すなわち四半期モデルを推定して得られる予測誤差は，四半期についてのものよりも年次についてのものの方が小さくなるということであり，同様に，月次モデルを推定して得られる予測誤差は，月次ついてのものよりも四半期についてのもの，さらには年次についてのものの方が小さくなるということを示している。EPA 世界経済モデルは四半期モデルであるから，その推定結果に基づく内挿テストやシミュレーション結果は，四半期ベースのものよりも年次ベースのものの方がより精確であるといえるのである。

月次のデータと四半期のデータというように，はじめから異なった程度の時間集計に基づくデータを用いて得られる予測誤差についてはどうであろうか。これについては，次節以下で理論的・実証的に分析される。
## 第 3 節 線型回帰モデルにおける時間集計

経済分析において時間単位の選択が本質的な重要性を帯びる場合がある。次のような例を考えよう。いま利子率が貨幣市場における貨幣の需給関係で決まるとする。

$$ \varDelta r_{t}=\beta\left(m_{t}^{d}-\frac{M_{t}}{P_{t}}\right) $$

$ m_{t}^{d} $ は貨幣需要であり実質 $ \hat{G}NP $ に比例すると

$$ \begin{aligned}r_{t}-r_{t-2}&=\varDelta r_{t}+\varDelta r_{t-1}& のを加えて。\\ &\\ &=\beta\left(\left(m_{t}^{d}+m_{t-1}^{d}\right)-\left(\frac{M_{t}}{P_{t}}+\frac{M_{t-1}}{P_{t-1}}\right)\right)\\ &=\beta\left(k\left(y_{t}+y_{t-1}\right)-\left(\frac{M_{t}}{P_{t}}+\frac{M_{t-1}}{P_{t-1}}\right)\right)\\ \end{aligned} $$

いま時間単位が2倍になったとして(3.2)式を眺めると,左辺は利子率の変化,右辺第1項はGNPがフロー変数だから意味をもつが,第2項の実質貨幣残高はもともとストック変数だからはなはだ妙なことになってしまう。また,ストック均衡,フロー均衡といった議論のなかでは,時間単位のとり方は特に重要である。

一方では, 実証分析において時間単位のとり方によって結論が変わってしまうことも十分あり得る。とくに動学モデルの場合には時間単位の選択は重要である。したがって時系列データを用いてモデルを推定する場合, 回帰モデルの背後にある経済行動の時間単位と, 得られるデータの時間単位は一致することが望ましい。ところが現実には, 為替レート, 株価といった変動の激しい時系列は, その変動の基本となっている経済時間単位が明らかに短いにもかかわらず, その変動を解明しようとして用いる他の変動については, それに比べて長い時間単位でしかデータを得ることができない。したがって最終的に用いるモデルは長い方の時間単位に基づくする。すなわち $ m_{t}^{d} = ky_{t} $ 。 $ M_{t} $ は貨幣残高, $ P_{t} $ は物価水準である。ここでは離散時間を考え, 時間単位は背後にある経済行動を正しく反映するものとする。それは市場が開かれる時間間隔かもしれないし, あるいはもっと短いものかもしれない。そこで(3.1)式にその1期ラグをとったものを加えてみよう。

ものとなる $ ^{*} $ 。こうした時間集計が,経済分析にどのような影響を及ぼすであろうか。ここでは時間集計の問題を,線型回帰モデルに対象を絞り,その統計的な側面をいくつか調べよう。一般に時間集計が回帰モデルに与える影響をみる際に,静学モデルと動学モデルに分けて考えるのが便利である。本節では,静学モデル,すなわちタイム・ラグを含まない回帰モデルに限って話を進めることにし,動学モデルの1つである分布ラグ・モデルについては,次節で述べることにする。

### 3.1 時間集計と推定量の精度

いま, 基準の時間単位で表現される線型回帰モデル,

(3.1) $ y = x\beta + \underline{u} $

$$ \begin{aligned}&\underline{y}=\begin{pmatrix}y_{1}\\ \vdots\\ y_{n}\end{pmatrix},x=(x_{it});\begin{aligned}&i=1,2,\cdots,k\\ &t=1,2,\cdots,n\end{aligned}\\ &\underline{\beta}=\begin{pmatrix}\beta_{1}\\ \vdots\\ \beta_{k}\end{pmatrix},\underline{u}=\begin{pmatrix}u_{1}\\ \vdots\\ u_{n}\end{pmatrix}\\ \end{aligned} $$

を基本モデルと呼ぼう。ただし， $ E\left[\underline{u}\right]=0 $ ， $ E\left[\underline{u}\underline{u}'\right]=\sigma^{2}I $ とする。パラメータ $ \beta $ の最小二乗推定量，
$$ =A_{*g}x_{*}\lfloor\mathrm{v a r}(\hat{\underline{{\beta}}}_{m}^{*})-\mathrm{v a r}(\hat{\underline{{\beta}}})\rfloor\quad x_{*}^{^{\prime}}A_{*g}^{^{\prime}} $$

となる。

ところが, すでに示したように var($\hat{\underline{\beta}}_{m}^{*}$)−var($\hat{\underline{\beta}}$) は正定符号であるので, (3.9) は非負となることが証明されたことになる。すなわち, 第2節の1つの応用として, 線型回帰モデルを用いた予測をする場合にも, 時間単位を集計したモデルによって予測をするときには予測効率が減じることが示された。

### 3.2 時間集計と $ R^{2}, t $ 值

いま, 基本モデル(3.1)において説明変数が 1 個(k=1)であるとしよう。最小二乗推定における決定係数 $ R^{2} $ は, オペレーター S を,

$$ S_{x}^{2}=\frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n}(x_{t}-\overline{x})^{2} $$

として。

$$ R^{2}=\frac{\hat{\beta}^{2}S_{x}^{2}}{\hat{\beta}^{2}S_{x}^{2}+S_{u}^{2}} $$

となる。ただし，uは残差とする。集計モデルの $ R^{2} $ も同様に，

$$ R^{*2}=\frac{\hat{\beta}^{*2}S_{X}^{2}}{\hat{\beta}^{*2}S_{X}^{2}+S_{u}^{2}} $$

基本モデル及び集計モデルの共通パラメータ一βの最小二乗推定量$\hat{\beta},\hat{\beta}^{*}$ はplim $S_{x}^{2}<\infty$ を仮定すれば一致推定量である。そこでサンプル数$n$が十分大きいとし，したがって$\hat{\beta}=\hat{\beta}^{*}$が近似的に成立すると仮定する。また$x_{t},y_{t}$はフォロ一量としよう。

$$ X_{T}=\sum_{t=1}^{q}x_{g(T-1)+i} $$

であり， $ \hat{\beta}=\hat{\beta}^{*} $ の仮定から残差 $ u_{t}, U_{T} $ も，

$$ U_{T}=\sum_{t=1}^{q}u_{q(T-1)+i} $$

を満たす。

$$ S_{X}^{2}=S_{x}^{2}+2\sum_{T=1}^{N}\sum_{t=q(T-1)+1}^{qT-1}\sum_{s=t+1}^{qT}x_{t}x_{s} $$

となるが，nが十分大きいから $ \rho_{r} $ をxのr次の

自己相関係として，

$$ \frac{\sum\limits_{T=1}^{N}\sum\limits_{t=q}^{qT-r}x_{t}x_{t+r}}{\sum\limits_{t=1}^{n}x_{t}^{2}}=\frac{q-r}{q}\rho_{r} $$

が近似的に成立する。したがって,

$$ \begin{aligned}&C=\sum_{r=1}^{q-1}\frac{2(q-r)}{q}\rho_{r} とすれば ,\\&S_{X}^{2}=S_{x}^{2}(1+C_{x})\\ \end{aligned} $$

となる。同様に， $ C_{u} $ を残差uの自己相関係によって(3.10)で定義される値として，

$$ S_{U}^{2}=S_{u}^{2}\big(1+C_{u}\big) $$

となる。したがって $ R^{2} $ と $ R^{*2} $ の大小を比較するために, その比をとれば,

$$ \frac{R^{*2}}{R^{2}}=\frac{\frac{\beta^{*2}S_{X}^{2}}{\hat{\beta}^{*2}S_{X}^{2}+S_{U}^{2}}}{\frac{\hat{\beta}^{2}S_{x}^{2}}{\hat{\beta}^{2}S_{x}^{2}+S_{u}^{2}}} $$

$$ \div\frac{\hat{\beta}^{2}+\frac{S_{u}^{2}}{S_{x}^{2}}}{\hat{\beta}^{2}+\frac{S_{u}^{2}}{S_{x}^{2}}\bigg(\frac{1+C_{u}}{1+C_{x}}\bigg)} $$

となる。したがって， $ C_{x}}q(1+C_{u}) $ ならば $ t^{*}>t $ となる。(3.10) 式から分かるように $ C_{x} $ は $ x_{t} $ の
自己相関係数の加重平均であるが, ウェイトの一番高いのは 1 階の自己相関係数であるため, $ C_{x} $ と $ C_{u} $ の大小を比較するには, $ x_{t} $ と残差 $ u_{t} $ の 1 階の自己相関係数を比較することが 1 つの目安となる。これは Rowe(1976)が導いた結果である。

多変数の場合は変数間の相互関係が入ってきて複雑になる。しかし t 値については,

$$ \frac{t_{k}^{*}}{t_{k}}\doteq\sqrt{\frac{1+C_{xk}}{1+C_{u}}\frac{1}{q}} $$

が成立するため， $ \left(1+C_{xk}\right)_{<}^{>}q\left(1+C_{u}\right) $ によって $ t_{k<}^{*,>} $ が決まる。

## 第 4 節 分布ラグの時間集計

分布ラグを用いたモデルによるいろいろな分析が, 時間集計によってどう影響されるかを調べよう。為替レートが変動相場制に移行して以来, J カーブ効果の存在とそのパターンについて様々な分析が行われてきた。また動学モデルにおける短期効果と長期効果の大きさの測定も経済学のいろいろな分野で行われている。こうした分析は, 計量モデルの範囲では, 分布ラグ・モデルによって行われるが, 月次, 四半期, 年次といった時間間隔のとり方によって, たとえば長期効果の大きさなど結論が変わり得るであろうか。これは時間集計がラグ構造, とくにラグ分布のモーメントに与える影響である。また推定の際に仮定されるアーモン・ラグ, シラー・ラグがどう関係するかも興味ある問題である。そこまでまず簡単な 1 変数分布ラグ・モデルについて調べよう。

### 4.1 時間集計とラグ構造(1変数の場合)

いま,2つの変数の関係が次の分布ラグ・モデルによって表わされるとする。

$$ y_{t}=\sum_{i=0}^{k-1}\beta_{i}x_{t-i}+u_{t};t=1,2.\cdots,n $$

tは経済現象の基本的な時間単位を表す時間パラメータ一であり, 便宜上月を想定することにしよう。また $ x_{t}, y_{t} $ はフロー変数とする。

$ u_{t} $ は誤差項であり， $ E[u_{t}]=0,\quad E[u_{s}u_{t}]=0; $

$ s \neq t,\quad E\left[u_{t}^{2}\right]=\sigma^{2} $ を仮定する。いま時間集計を行う。簡単化のため四半期に集計する場合を考えよう。月次の変数を $ x_{t} $ ，四半期の変数を $ X_{T} $ としたとき，時間集計オペレーターAを，

$$ X_{\frac{t}{3}}=Ax_{t}=x_{t}+x_{t-1}+x_{t-2} $$

で定義しよう。すなわちラグ・オペレーターL及び恒等オペレーターIを用いて $ A=I+L+L^{2} $ と表わされる。（4.1）式に時間集計オペレーターを作用させよう。

$$ A y_{t}=\sum_{i=0}^{k-1}\beta_{i}\big(x_{t-i}+x_{t-i-1} $$

$$ +x_{t-i-2})+Au_{t} $$

いま $ x_{t} $ のデータは $ \cdots x_{-1}, x_{0}, x_{1}, \cdots $ と与えられて

いるので,最初から3ヶ月ずつを集計したもの,

$$ X_{1}=x_{1}+x_{2}+x_{3},\quad X_{2}=x_{4}+x_{5}+x_{6},\cdots $$

一般的に，

$$ X_{T}=x_{3T-2}+x_{3T-1}+x_{3T}=A x_{3T} $$

といった形の集計量を正則集計量(proper aggregates)と呼び,それに対して $ X^{\frac{2}{3}}=x_{0}+x_{1}+x_{2}\equiv X_{1}^{1},X^{\frac{1}{3}}=x_{-1}+x_{0}+x_{1}\equiv X_{1}^{2}\cdots $ 一般的

図 4.1

Q
M.	X_{T}	X_{T}^{1}	X_{T}^{2}
Jan.
Feb.
Mar.
Apr.
May
Jun.
Jul.
Aug.
に。

$$ \begin{aligned}&X_{T}^{1}=x_{3T-3}+x_{3T-2}+x_{3T-1}=Ax_{3T-1}\\&X_{T}^{2}=x_{3T-4}+x_{3T-3}+x_{3T-2}=Ax_{3T-2}\\ \end{aligned} $$

といった形の集計量を非正則修計量(inproper aggregates)と呼ぶことにしよう $ ^{*1} $ 。いま，k,nが3の倍数,すなわちk=3K,n=3Nとすれば(4.2)式は,

$$ \begin{aligned}Y_{T}&=\sum_{i=0}^{k-1}\beta_{3i}X_{T-i}+\sum_{i=0}^{k-1}\beta_{3i+1}X_{T-i}^{1}\\&+\sum_{i=0}^{K-1}\beta_{3i+2}X_{T-i}^{2}+U_{T}\\&\quad;T=1,2,\cdots,N\end{aligned} $$

となる。ただし， $ Y_{T}=Ay_{3T}U_{T}=Au_{3T} $ とする。また $ U_{T} $ は $ E\left[U_{T}\right]=0,\quad E\left[U_{S}U_{T}\right]=0;S\neq T, $ $ E\left[U_{T}^{2}\right]=3\sigma^{2} $ を満たす。（4.2）式は3変数 $ X_{T},X_{T}^{1},X_{T}^{2} $ の分布ラグ・モデルとなっており，直接集計モデル（direct aggregate model） $ ^{*2} $ と呼ばれる。非正則集計量 $ X_{T}^{1},X_{T}^{2} $ があればパラメータ一 $ \beta_{i} $ は推定可能であり，また $ X_{T}^{1},X_{T}^{2} $ が手に入らなくても，基本変数 $ x_{t} $ が特別な仮定を満たせば，後に述べるように条件付集計モデル〔直接集計モデル〕

(4.5) $ Y = X^{*} \beta + U $

$$ \underline{Y}=\begin{pmatrix}Y_{1}\\Y_{2}\\\vdots\\Y_{N}\end{pmatrix},X^{*}=\begin{pmatrix}X_{1}&X_{1}^{1}&X_{1}^{2}&X_{0}&\cdots&X_{2-K}^{2}\\X_{2}&X_{2}^{1}&X_{2}^{2}&X_{1}&\cdots&X_{1-K}^{2}\\\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\cdots&\vdots\\X_{N}&X_{N}^{1}&X_{N}^{2}&X_{N-1}&\cdots&X_{N+1-K}^{2}\end{pmatrix} $$

$$ \underline{U}=\begin{pmatrix}U_{1}\\ U_{2}\\ \vdots\\ U_{N}\end{pmatrix}:E\setminus\underline{U}=\underline{0},E\setminus\underline{U}\underline{U}^{^{\prime}}]=3\sigma^{2}I $$

[便宜的モデル]

$$ \begin{array}{ccc}(4.6)&\underline{Y}=\underline{X}\underline{B}+\underline{V}\\\boldsymbol{X}=\left(\begin{array}{ccc}\boldsymbol{X}_{1}&\boldsymbol{X}_{0}\\\boldsymbol{X}_{2}&\boldsymbol{X}_{1}\\\vdots&\vdots\\\boldsymbol{X}_{N}&\boldsymbol{X}_{N-1}\end{array}\right.&&\left.\begin{array}{c}\boldsymbol{X}_{2-K}\\\boldsymbol{X}_{1-K}\\\vdots\\\boldsymbol{X}_{N+1-K}\end{array}\right),\\\underline{\boldsymbol{B}}=\left(\begin{array}{c}\boldsymbol{B}_{0}\\\boldsymbol{B}_{1}\\\vdots\\\boldsymbol{B}_{K-1}\end{array}\right),\underline{\boldsymbol{V}}=\left(\begin{array}{c}\boldsymbol{V}_{1}\\\boldsymbol{V}_{2}\\\vdots\\\boldsymbol{V}_{N}\end{array}\right)\end{array} $$

(conditional aggregate model) によって推定可能である。ここでは $ X_{T}^{1} $ ， $ X_{T}^{2} $ が手に入らない場合によく行われることであるが，

$$ \begin{aligned}Y_{T}=\sum_{i=0}^{K-1}B_{i}X_{T-i}+V_{T}\\ ;T=1,2,\cdots,N\end{aligned} $$

という便宜的モデルを用いて $ B_{i} $ を推定したとき, もとのパラメータ一 $ \beta_{i} $ と $ B_{i} $ がどのような関係にあるかを調べよう。これには, 時間集計の問題とともに特定化の誤り (misspecification) の問題も含まれている。行列表示を用いてモデルを書き直そう。

[基本モデル]

(4.4) $ y = x\beta + \underline{u} $

$$ \underline{y}=\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\\vdots\\y_{n}\end{pmatrix},x=\begin{pmatrix}x_{1}&x_{0}&\cdots&x_{2-k}\\x_{2}&x_{1}&\cdots&x_{1-k}\\\vdots&\vdots&&\vdots\\x_{n}&x_{n-1}&\cdots&x_{n+1-k}\end{pmatrix} $$

$$ \underline{\beta}=\begin{pmatrix}\beta_{0}\\\beta_{1}\\\vdots\\\beta_{k-1}\end{pmatrix},\underline{u}=\begin{pmatrix}u_{1}\\u_{2}\\\vdots\\u_{n}\end{pmatrix}:\quad\begin{array}{l}E\left\langle\underline{u}\right\rangle=0,\\E\left\langle\underline{u}\underline{u}\right\rangle=\sigma^{2}I\end{array} $$
# 展望：日本の TFP 上昇率は 1990 年代においてどれだけ低下したか $ ^{*} $

乾 友彦 $ ^{**} $

榷赫旭

## <要約>

日本経済の実質 GDP 成長率は、1970 年代、1980 年代において年率平均 4% 弱であったのが、1990 年代に 1% 台に低下したが、このような経済成長率の低下は全要素生産性（TFP）上昇率の低下にその一因があるものと考えられる。

本論文では、1990年代における日本のTFP上昇率を計測した論文をサーベイし1990年代の日本経済成長の低迷にTFP上昇率の低下が寄与した程度について明らかにするともに、TFP計測におけるアウトプット（グロス・アウトプットか、付加価値か、デフレーターの計測方法等）やインプットの扱い（労働の質、稼働率の調整、中間投入や土地等）といった問題について最近の研究を中心に展望する。また、新古典派的な仮定に基づいた分析方法の適切性を検討するために、JIPデータベースを用いて、不完全競争と規模の経済の程度を実際に推計した。

1990 年代の TFP 上昇率を計測した論文を比較した結果、1990 年代の TFP 上昇率は低下しているが、その低下幅は小さいことと、業種別にみると、製造業において TFP 上昇率の下落幅が非製造業より大きい結果になっている。産業別のマークアップ率と規模の経済性を推計した結果、多くの産業においてマークアップ率が 1 より大きく、また規模の経済性が存在していることが確認された。すなわち TFP 上昇率は技術進歩率とは一致せず、マークアップや規模の経済の効果を考慮に入れて計測した 1990 年代の技術進歩率も 1980 年代に比してその低下幅は限定的である。

JEL Classification : O4, O53

Key Words : TFP 上昇率、マークアップ率、規模の経済