Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
る公共投資政策が、経済厚生の観点から社会的に最適なものであるか、あるいはそれが非効率なレベルに決定されているかを計測し、評価することには重要な意味があると考えられるのである。

本報告の内容を簡単に要約しておこう。

第I章「社会資本と民間資本：現状と蓄積の歴史」では、社会資本の現状と蓄積の歴史を把握する目的で、複数の視点から考察を加える。データの最新時点である1988年度末のストック残高、全国データの時系列推移、都道府県別の差異、資本ストックと生産の関係、等がテーマとなる。

第II章「社会資本の生産力効果」では、社会資本を生産要素として含む生産関数を推定する。本報告での分析は、都道府県毎のデータを1975年度から88年度まで時系列データとして用いるか、あるいはそれらをすべてプールして推定するものである。生産関数としては、労働・民間資本・社会資本の3つを生産要素とするコブ・ダグラス型を想定し、3つの生産要素について1次同次性の条件を課す場合と課さない場合を考える。

第III章「社会資本と民間資本の限界生産性」では、文字通り社会資本と民間資本の限界生産性を計測する。生産関数は第II章で推定したコブ・ダグラス型と新たに推定する2次関数の生産関数の2通りを前提とする。2通りの生産関数では得られた結果が異なるが、両者に共通のインプリケーションとしては、民間資本の限界生産性と社会資本の限界生産性は、都道府県によって、あるいは時系列的に一貫して乖離する可能性があることである。この乖離が資源配分上の損失をもたらしている可能性がある。

第Ⅳ章「公共投資の経済厚生効果 - 厚生損失の計測」では、社会資本の生産力効果を前提として、公共投資の経済厚生に及ぼす効果を分析する。すなわち、実際の公共投資政策と最適政策との乖離を表す指標を考案し、それを計測する。公共投資に限らず経済政策一般の厚生評価についての理論的枠組みは、補論B「経済政策の厚生効果評価のための理論的基礎」でサーベイしており、ここではそれを公共投資に応用した形で展開する。実際に厚生損失を計測した結果では、基準的なケースでは公共投資政策の厚生損失は必ずしも無視できるものではないが、同時に際立って大きなものでもないことが示唆される。しかしながら、この結果はロバストなものではなく、一般に社会資本の限界生産性が大きく推定されればされるほど厚生損失も大きくなる傾向が認められる。

本報告には2つの補論がある。補論A「データの構築・出所」は文字通り本報告で利用するデータの構築法と出所を説明するものである。これに対して、補論B「経済政策の厚生効果評価のための理論的基礎」では、経済厚生計測の基礎的な理論についての一般的な説明を行う。すなわち、まず経済厚生の諸基準とそれらの特性を展望し、我々の採用する厚生基準である補償原理と整合的な経済指標を提示する。次いで、経済厚生計測の方法に関するいくつかの代替的な方法を簡単に展望し、我々が本報告において利用する経済厚生指標の近似値の計量的な推定がどのような意味をもっているかを明らかにする。
## 第I章 社会資本と民間資本：現状と蓄積の歴史

本章では、社会資本の現状と蓄積の歴史を把握する目的で、複数の視点から考察を加える。民間資本との比較も行う。都道府県単位では社会資本、民間資本のいずれについても、そのまま利用可能なデータは存在しておらず、若干の前提を設けた上で推計作業を行う必要がある。本稿で推計したデータの詳しい作成方法は補論A「データの構築・出所」に記載してあるが、それを簡単にまとめるならば以下のようになる。

まず社会資本については、『国富調査』の1970年度末の社会資本ストック額の全国値を基にこれを都道府県別に按分し、ベンチマークとする。これに、都道府県毎の社会資本投資額の系列と経過年次別の残価率を加味して累計する。こうした推計方法は、おおむね大河原・松浦・中馬（1985）に依拠している。民間資本についても都道府県別のデータは公表されていないため、『工業統計表』（通商産業省）の都道府県別統計表における事業所の有形固定資産額（土地と建設仮勘定以外のもの）に依拠しながら、全国の民間資本ストックを都道府県別に按分した。

## 1 ．1988年度末のストック残高

図I - 1 - 1と図I - 1 - 2は、それぞれ1988年度末時点での、都道府県別の社会資本と民間資本の現存高をプロットしたものである（沖縄県は除く）。データの都合上、社会資本は1980年暦年価格での実質値であり、民間資本は1985年暦年価格での実質値である。ちなみに、1980年度の名目GNPは245兆円、1988年度の名目GNPは379兆円である。また、1980年価格での1988年の実質GNPは335兆円、1985年価格での1988年の実質GNPは371兆円である。したがって、おおまかには民間資本ストックの値を0.9倍すれば、1980年固定価格の数値となり、社会資本の額と直接比較可能となる。

図Ⅰ - 1 - 1 1988年度末の社会資本額（単位：1980年価格1兆円）
図Ｉ－１－２　1988年度末の民間資本額（単位：1985年価格1兆円）

社会資本ストックの絶対額が多い都道府県をリスト・アップすると、順に東京都（31兆円）北海道（25兆円）大阪府（17兆円）愛知県（14兆円）神奈川県（13兆円）となっている。これらは同時に人口が多い都道府県でもあり、一人当たり（厳密には県内就業者一人当たり、以下同様）の社会資本の値が大きいのは、北海道（906万円）福井県（699万円）新潟県（699万円）岩手県（690万円）高知県（676万円）とむしろ人口の少ない都道府県が連なる $ ^{(1)} $ 。東京都は一人当たりの現存高は388万円にしか過ぎず、全国でも静岡県（364万円）京都府（375万円）愛知県（380万円）について4番目に少ない都道府県となっている。

民間資本ストックについて同様の考察をすると、まず現存高が多い都道府県は順に愛知県（58兆円）、神奈川県（52兆円）、大阪府（38兆円）、東京都（34兆円）、兵庫県（31兆円）となっている。これらはいわゆる製造業のウェイトが高い「工業地帯」に属する地域である。一人当たりの民間資本の値（あるいは資本・労働比率）の大きさで見ると、滋賀県（2124万円）、山口県（1852万円）、茨城県（1692万円）、三重県（1685万円）、愛知県（1636万円）が上がり、これらは工業地帯の直接的中心地よりもその周辺地域になっている。東京都の一人当たりの現存高は425万円であり、ここでも高知県（278万円）、鹿児島県（326万円）、長崎県（326万円）について4番目に少ない都道府県となっている $ ^{(2)} $ 。

以上の考察からもうかがわれるように、社会資本の多い都道府県と民間資本の多い都道府県とは必ずしも一致しない。この点を確認するために、図I-2として横軸に社会資本ストック（G）を、縦軸に民間資本ストック（K）をとり散布図を描いた。図I-3としては、一人当たりのストック額（G/EとK/E）について同様の散布図をプロットした。回帰式を推定すると、図I-2では

$$ \begin{aligned}K&=3.160+1.501G,\quad&R^{2}&=0.445\\ &(1.43)\quad(5.93)\\ \end{aligned} $$

が得られ（括弧内はt値、 $ R^{2} $ は決定係数）図I-3では
$$ \frac{K}{E}=19.89-1.830\frac{G}{(5.65)(2.88)E},\qquad R^{2}=0.172 $$

となった。これらより、確かに両者の絶対額の間には正の相関があるものの、一人当たりのストック額の間には弱いながらもむしろ負の相関が存在することが分かる。

図I - 2 1988年の社会資本額と民間資本額

回帰式は $ K = 3.160 + 1.501G $ , $ R^{2} = 0.445 $ (1.43)(5.93)

図I - 3 1988年の一人当たり社会資本額と民間資本額

回帰式は K/E = 19.89 - 1.830 G/E, R² = 0.172 (5.65) (2.88)

## 2 ．全国の時系列推移

次に、都道府県の資本ストックを合計した全国の値を基に、その時系列がどのように推移しているか観察しておこう。図I - 4 - 1は社会資本の時系列データを、図I - 4 - 2は民間資本の時系
列データを示したものである。表I - 1は、全国の社会資本と民間資本の増加率を計算したものである。

図Ｉ－４－１ 社会資本ストック全国合計値（単位：兆円）

図Ｉ－４－２　民間資本ストック全国合計値（単位：兆円）
表I - 1 社会資本と民間資本の伸び

(单位%)

年度	社会资本	民间资本
1976	7.99	7.13
1977	8.76	6.80
1978	9.40	6.25
1979	8.45	6.89
1980	7.45	6.77
1981	7.20	6.60
1982	6.34	6.03
1983	5.93	5.92
1984	5.06	6.29
1985	4.48	12.35
1986	4.55	5.98
1987	4.55	8.15
1988	4.24	6.01

社会資本は1980年価格の実質ストックの伸び率、民間資本は1985年価格の実質ストックの伸び率
社会資本も民間資本も一貫して増加してきているが、その伸び率は1983年度までは社会資本のほうが大きかったが、1984年度以降は完全に逆転して民間資本のほうが大きくなっている。すなわち、1976年度－1983年度の平均をとると、社会資本の伸び率が7.7%なのに対して民間資本の伸び率は6.5%であった。それが1984年度－1988年度の平均では、社会資本の伸び率が4.6%なのに対して民間資本の伸び率は7.7%に達した。この理由としては、1980年代の初頭以来財政再建のスローガンの下で公共投資が停滞したのに対し、1980年代半ば以降は中期のジュグラー循環の好況期に当たったこともあって、民間の設備投資活動が活発になったことが考えられる。

1980年代初頭まで社会資本の伸び率が高かったのは、その蓄積自体が十分ではなく、いわば伸び率を計算する際の分母が小さかったことも指摘されよう。実際、1988年度末段階においても、社会資本ストックは274兆円（1980年暦年価格）なのに対し、民間資本ストックは548兆円（1985年暦年価格）となっている。後者を1980年暦年価格に換算すれば495兆円相当であり、社会資本ストックの2倍弱に達するのである。

さて、社会資本については目的別の統計も得られることから、その時系列データ（全国合計）の特徴についても眺めておこう。図I-5では社会資本を4つの目的別に分類している。4つの目的別とは農林水産基盤、産業基盤、運輸・通信基盤、生活基盤のことであり、1988年度末ではそれぞれのシェアは、順に13.3%、23.8%、17.9%、44.9%となっている $ ^{(3)} $ 。経時的には、1983年度までは運輸・通信基盤のほうが産業基盤よりもシェアが高かったが、1984年度からはその順番が逆転している。他の目的別同士ではシェアの逆転はない。

図Ⅰ - 5 4 目的別社会資本ストック全国合計値（単位：兆円）

社会資本に異質性（heterogeneity）が存在するのは明らかであり、細かい分類の社会資本によって生産面での貢献も異なろう。しかしながら、我々が興味を抱いているのはあくまでもマクロの生産関係なり資源配分の問題であり、その目的のためには大胆な単純化の仮定が必要となる。ここでも、民間資本ストックや労働に対して同質性（homogeneity）を想定するのと同様に、以下では社会資本の目的別構成についてはそれを問わず同質的なものとして分析を進める。
都道府県ごとの社会資本や民間資本のストック額の格差は、時系列的に縮小しつつあるのだろうか、それとも逆に拡大しているのであろうか。一人当たりのストック額ではどうであろうか。こうした傾向を見るには、都道府県ごとの資本ストックの成長率や一人当たりの資本ストックの成長率が、それぞれ初期時点でのストックの絶対額や一人当たりの資本ストック額とどのような相関関係にあるかをチェックすればよい。それらがもし負の相関をもてば時系列的に格差は縮小しconvergeする傾向にあるし、相関が正ならば格差はむしろ拡大する傾向にあることになる。

図I - 6 - 1と図I - 6 - 2は、それぞれ社会資本と民間資本について、横軸に1975年時点での資本ストックの絶対額を、縦軸に1975年から88年にかけての13年間にわたる資本ストックの粗成長率を取ったものである。図I - 7 - 1と図I - 7 - 2は、それぞれ社会資本と民間資本について、横軸には1975年時点での一人当たりの資本ストック額を、縦軸には1975年から88年にかけての一人当たりの資本ストックの粗成長率を取ったものである。

図I - 6 - 1 1975年の社会資本額と社会資本の1975 - 88年の粗成長率
図I - 6 - 2 1975年の民間資本額と民間資本の1975 - 88年の粗成長率

図I - 7 - 1 1975年の就業者一人当たりの社会資本額と社会資本の1975 - 88年の粗成長率
図I - 7 - 2 1975年の就業者一人当たりの民間資本額と民間資本の1975 - 88年の粗成長率

社会資本については、図I - 6 - 1で資本ストック額の粗成長率とその初期値の間には負の相関が認められるものの相関係数そのものは小さく、convergenceの程度は、その傾向がもしあったとしても全体として弱いことが分かる。しかも、この結果は東京都の個別動向に大きく依存し、それをサンプルに含めるか否かによって異なった結論が得られる。図I - 7 - 1からは、初期の一人当たりの社会資本のストック額と、一人当たりの社会資本ストックの粗成長率はほとんど無関係であることが理解される。

民間資本については、全体として社会資本の場合よりもconvergenceの程度はより強く認められる。すなわち、図I - 6 - 2 や図I - 7 - 2 において、回帰直線は有意に負の相関を示し、しかもその結果が個別のデータに大きく依存することは無さそうである。

以上をどのように解釈するかは、判断の分かれるところであろう。民間資本についてはconvergenceの傾向が認められ、社会資本についてはその傾向が認めにくいということは、例えば民間資本と社会資本とでは市場メカニズムによる調整が異なることを反映しているのかもしれない。民間資本はその限界生産力が均等化するように、都道府県境を越えて「資本移動」が行われるのに対し、社会資本の蓄積メカニズムは市場メカニズムの力によらず都道府県毎の政治的ルールに従っている可能性も指摘されよう。社会資本サービスの多くが無償で供給されるのがその原因かもしれない。このようなメカニズムの差が資源配分上のロス（loss）を生起していることも考えられる。実際、その可能性がどれくらい大きいかを実証的に探るのが、本報告の後の分析の目的のひとつでもある。

## 4 ．資本ストックと生産

次に、社会資本や民間資本と生産の関係を見よう。生産関係の詳しい分析は次章で展開するが、ここでは準備的な考察を試みる。具体的には、データの特徴を簡潔に把握するために、各都道府県の1975年度から88年度までの平均値のデータを用いる。

図I - 8 - 1は、横軸に一人当たりの社会資本額（G/E）縦軸に一人当たりの県内総生産（Y/E）をとり、各都道府県の組み合わせ点をプロットしたものである。散布図を一瞥すると、両
者の関係はそれほど密接なものではない。ちなみに、単純最小2乗法で回帰式を推定すると

$$ \frac{Y}{E}=5.622-0.385\frac{G}{(10.2)(2.87)}\frac{E}{E},\quad R^{2}=0.170 $$

となり、弱いながら両者の間には負の相関が認められる（括弧内はt値）。この結果は多少パズリングである。すなわち、文字通り受けとめると、一人当たりの社会資本ストックが多いと一人当たりの生産が少なくなるわけであり、社会資本の生産力効果を否定するものだからである。

図I - 8 - 1 G / E と Y / E （各県別1975～1988年平均値）

回帰式は Y / E = 5.622 - 0.385G / E, $ R^{2} = 0.170 $ （10.2）（2.87）

もっとも、この関係はあくまでも準備的な考察から得られたインプリケーションであり、社会資本の生産力効果を全面的に否定するものではない。実際、次章で確かめられるように、社会資本には生産力効果があることが実証される。それでは、何故、（1-3）の回帰式でG／Eの係数はマイナスとなるのであろうか。この問いに対する回答の1つの可能性は、第1節で考察したように、一人当たりの社会資本と一人当たりの民間資本の間には弱いながらも負の相関があったことである。生産は社会資本（および労働）だけでなされるわけではなく、民間資本も関与している。その貢献部分が捨象されている（1-3）式では、社会資本の真の貢献が反映されず、係数の推定にバイアスが生じてしまったと考えられる。別の可能性は、公共投資には都道府県間の所得再配分効果が含まれることである。すなわち、所得が少ない（多い）都道府県ほど所得の再配分の観点から相対的に多め（少なめ）の公共投資が行われる傾向にある。この効果が有意とすれば、YとGに負の相関が生じ、結果として係数の推定にバイアスが生じるのである。

図I - 8 - 2は、民間資本についての同様の散布図である。すなわち、横軸には一人当たりの民間資本ストック額（K/E）縦軸には一人当たりの県内総生産（Y/E）をとる。回帰式は

$$ \frac{Y}{E}=\begin{aligned}&3.249+0.120\ \frac{K}{(18.3)(5.20)}\end{aligned},\quad R^{2}=0.403 $$

となった。K/EとY/Eには正の相関が認められ、決定係数も0.403とクロスセクションのデータとしては高いほうである。このことから、民間資本ストックが蓄積されればされるほど、生産が高まることが理解されよう。
図Ｉ－８－２　Ｋ／ＥとＹ／Ｅ（各県別１９７５～１９８８年平均値）

回帰式は Y / E = 3.249 + 0.120K / E, R^{2} = 0.403 单位は百万円 / 人 (18.3) (5.20)

図I - 9は、視点を変えて民間資本額で基準化した生産関係をみたものである。すなわち、横軸が社会資本・民間資本比率（G/K）縦軸が総生産・民間資本比率（Y/K）の散布図である。図を一瞥して正の相関関係が認められることは歴然としており、実際

$$ \frac{Y}{K}=0.260+0.606\ \frac{G}{(4.69)(10.9)}\ ,\qquad R^{2}=0.747 $$

の推定結果が得られた。決定係数は0.747と高く、あてはまり具合は十分良好である。すなわち、（1-5）式からは社会資本の生産力効果が高いことが示唆され、これは（1-3）式のインプリケーションとは対照的なものとなっている。こうした多様な結果は、社会資本の生産力効果を検証する際に十分注意する必要があることを示している。

図I - 9 G / K と Y / K (各県別1975～1988年平均値)

回帰式は Y / K = 0.260 + 0.606G / K, R² = 0.747 (4.69) (10.9)
## 第II章 社会資本の生産力効果

政府支出が有効需要の一部を構成し、その増減がマクロ安定化政策の強力な政策手段となっていることは周知の事実であり、日本においてもそうした需要面での政策効果については少なからぬ実証研究が蓄積されてきた「例えば、浅子（1987）や望月・松田・佐野（1989）を参照」しかしながら、政府支出のうちの投資的支出が社会資本となり、やがて民間経済活動の供給（生産）面に影響を及ぼす事実については、近年にいたるまで最小限の注意が注がれてきたに過ぎなかった。このことは、政府による社会資本関連のデータ整備の立ち遅れにも端的に表れており、そのために実証研究も大きく制約を受け、従来はわずかにMera（1975）やAsako and Wakasugi（1984）といった実証研究が報告されたに過ぎなかった。

しかしながら、近年、米国において生産性伸び率の鈍化要因の研究が進むにつれて、その一因としての社会資本の役割がクローズ・アップされ、Aschauer（1989）やMunnell（1990a, 1990b）といった実証研究が報告されるようになった。その影響もあって、わが国のデータを用いた研究も近年になって急速に広がりを見せた。すなわち、日本経済全体を対象としたマクロの時系列データによる分析としては、岩本（1990）や三井・井上（1992）があり、都道府県データによる分析としては浅子・坂本（1993）や三井・竹澤（1993）がある。

本章では、これらの先行研究の後を受けて、社会資本を生産要素として含む生産関数を推定する。本報告での分析は、都道府県毎のデータを1975年度から88年度まで用いるか、あるいはそれらをすべてプールして推定するものである。

## 1 ．生産関数の定式化

定式化

労働E、民間資本K、社会資本Gを3つの生産要素とする生産関数を、コブ・ダグラス型

$$ Y=F\left(E,\ K,\ G\right)=AE^{\alpha}K^{\beta}G^{\gamma} $$

に特定する。ただし Y は産出量、A は生産技術の水準を代表する係数である。Meade（1952）によると、α、β、γのパラメータについては理論的には(i)α + β = 1 の場合と(ii)α + β + γ = 1 の場合が考えられ、それに応じて社会資本の役割は(i)では環境の創出（creation of atmosphere）(ii)では対価のいらない生産要素（unpaid factor of production）になる。

環境の創出の場合には、 $ F_{E} $ を労働の限界生産力、 $ F_{K} $ を民間資本の限界生産力として

$$ Y=F_{_{E}}E+F_{_{K}}K $$

が成立する。すなわち、もし労働と民間資本がそれぞれ限界生産力に等しい対価を得るとすれば、その2つの生産要素で生産価値が配分し尽くされる。これに対し、対価のいらない生産要素の場合には、 $ F_{G} $ を社会資本の限界生産力として
$$ Y=F_{_{E}}E+F_{_{K}}K+F_{_{G}}G $$

が成立する。すなわちこの場合には、生産関数はE, K, Gの3つの生産要素に関して1次同次となる。社会資本の貢献部分に関しては $ F_{G}G=\gamma Y $ が成立するが、実際にはこの部分は社会資本には支払われないであろう。その分は、労働ないし民間資本に帰属することになる。換言すれば、(2-3)式において限界生産力原理は貫徹しない。

日本の社会資本の役割として(i)α + β = 1 が妥当か(ii)α + β + γ = 1 が妥当かについては、いままでの実証研究はいずれも(ii)の対価のいらない生産要素である可能性が高いと結論付けているか、あるいはそのように前提して分析している。ここでもその可能性を中心に考察し、推計の際に α + β + γ = 1 の係数間制約を課すことも考える。

実際の推計式は、（2-1）式の両辺の自然対数をとった

$$ l o g Y=l o g A+\alpha l o g E+\beta l o g K+\gamma l o g G $$

の形をとる。この際に、log A の項としては定数項とタイム・トレンド項を考える。さらには、全都道府県のデータをプールして推計する場合には、都道府県ダミー変数を含める場合もある。α + β + γ = 1 の係数間制約を課す場合には

$$ l o g\left(\frac{Y}{E}\right)=l o g A+\beta l o g\left(\frac{K}{E}\right)+\gamma l o g\left(\frac{G}{E}\right) $$

を推計することになる。

## データ

計測に関しては、基本的には「県内」を１つの経済単位と認識し、その考え方に沿うようにデータを採用した。なお、サンプル期間は、1975－88年度の14年が基準となる。採用したデータについては補論A「データの構築・出所」にまとめてあるが、若干のリマークをしておこう。

第1は、産出量Yについてである。これは県内総支出(総生産)を採用した。このデータには、民間部門の生産に限らず政府部門の生産も含まれている。民間資本が貢献するのは民間部門の生産に対してのみであるのは明らかであるが、社会資本は民間部門と公共部門いずれもの生産に貢献するであろう。また、労働としては県内就業者数全体のデータを採用することから、これも両部門の生産に係わるであろう。(2-1)式の定式化は、こうした両部門の生産を集計したものと解釈されたい $ ^{(4)} $ 。

第2に、労働として県内就業者数をとり、労働時間の調整は行わなかった。また、民間資本についても、肝心なのはそのサービスであるから稼働率調整をすべきであるとの考えもあろうが、ここ
ではその調整も行わなかった。社会資本のサービスについても同様である。こうした調整を敢えて行わなかった根拠は、社会資本のサービスを含むような生産関係は長期的な関係として捉え、労働時間や稼働率のような短期の調整項はすべて攪乱項に含まれると考えるからである。

第3に、既述のように労働としては県内就業者数を採るが、秋田県、大阪府、徳島県、および大分県についてはこのデータが公表されていない。そのために、これらの府県については対象サンプルからはずした。なお、沖縄県についても資本ストックのデータの関係で、対象サンプルから除外せざるを得なかった。

### 2. 推計結果

推計作業は、必要なデータが完備されない秋田県、大阪府、徳島県、大分県、および沖縄県の5府県を除く42都道府県について、それぞれの都道府県別データの1975－88年の時系列データを個別に用いた場合、およびすべての都道府県別の時系列データをプールした場合について行った。また、係数パラメータ間に制約を課さない場合と課した場合について行った。推計手法は、特に断りがない限り単純最小2乗法による。

## 係数間制約

まず、都道府県別に推計を試みる。都道府県別推計では、利用できるサンプル期間が14年間に過ぎないために、自由度不足によって推計の信用度はあまり高くない。実際、準備的考察として、(2-4)式において$\log A$ 項にタイム・トレンド項を含める場合と含めない場合の2通りの推計を試みたが、いずれの場合にもパラメータの符号条件が満足されない場合が多く、経済学的にはあまり意味のない結果となった。具体的には、タイム・トレンド項を含めた場合には、α、β、γの3パラメータが同時にプラスに推定されたのは42都道府県のうちたった5県に過ぎなかった。また、タイム・トレンド項を除いた場合でも、3パラメータが同時にプラスに推定されたのは14県に過ぎなかった。

そこで、係数間制約を課すことを考える。ここでは社会資本は対価のいらない生産要素であるものと想定して、まずα + β + γ = 1 の帰無仮説を検定する。全体としてはタイム・トレンド項を含めない場合のほうが推計上のパフォーマンスがよいことから、その場合の結果のみ表II - 1 として報告する。

表II - 1 の F 検定値で判断して、1％有意水準で帰無仮説を棄却できるのが、山形県、千葉県、熊本県、鹿児島県の4県であり、5％有意水準では青森県、茨城県、栃木県、福井県の4県がリストに追加される。換言すると、これらの8県を除く34都道府県では、社会資本が対価のいらない生産要素である可能性が受容されることになる。そこで以下では、α + β + γ = 1 の係数間制約を課した形で生産関数を推計する。なお便宜上、帰無仮説が棄却された8県についても、同様の定式化を採用するものとする。

## 都道府県別推計

表II - 2は、α + β + γ = 1 の係数間制約を課した上で、都道府県別の生産関数を推計した結果をまとめたものである。ここでも、タイム・トレンド項は含めない。
表II - 1 帰無仮説の検定

都道府県	F検定値
北海道	0.7903
青森	6.0124 $ * $
岩手	4.4601
宮城	2.0723
山形	13.4175 $ ** $
福島	0.2959
新潟	0.4106
茨城	6.0653 $ * $
栃木	6.7928 $ * $
群馬	0.2119
埼玉	0.2725
千葉	12.5470 $ ** $
東京	0.3832
神奈川	0.0267
山梨	3.0167
長野	0.1927
静岡	0.0622
富山	0.1832
石川	4.7531
岐阜	0.9376
愛知	0.0045
三重	0.7442
福井	8.6550 $ * $
滋賀	1.5539
京都	1.1608
兵庫	1.4427
奈良	0.1502
和歌山	0.7705
鳥取	2.1017
島根	0.6780
岡山	3.4499
広島	1.9742
山口	1.0906
香川	2.8805
愛媛	0.0081
高知	2.5298
福岡	3.3614
佐賀	1.7664
長崎	2.3499
熊本	10.3799 $ ** $
宮崎	0.6217
鹿児島	78.3990 $ ** $

**印は1％水準で有意、*印は5％水準で有意
表Ⅱ - 2 都道府県別推計（その1）

都道府県	Const.	K	G	$ \overline{R}^{2} $	DW
北海道	0.778	0.542	-0.087	0.959	1.51
(22.6)**	(5.12)**	(-1.10)
青森	0.710	0.115	0.222	0.975	1.56
(17.9)**	(2.20)*	(4.10)**
岩手	0.756	0.377	-0.071	0.945	0.94
(8.05)**	(4.48)**	(-0.60)
宮城	0.747	0.228	0.219	0.982	0.98
(29.9)**	(5.56)**	(5.20)**
山形	0.715	0.141	0.195	0.958	0.44
(11.6)**	(1.39)	(1.25)
福島	0.516	0.207	0.333	0.977	1.01
(14.8)**	(2.57)*	(2.89)**
新潟	0.540	0.365	0.098	0.972	1.04
(14.9)**	(5.13)**	(1.34)
茨城	0.542	0.082	0.513	0.975	1.71
(3.81)**	(0.94)	(7.91)**
栃木	0.802	0.196	0.286	0.896	0.71
(5.86)**	(1.17)	(1.36)
群馬	0.570	0.207	0.360	0.971	0.93
(11.2)**	(2.03)*	(1.78)
埼玉	0.493	0.571	-0.108	0.954	0.82
(5.53)**	(5.47)**	(-1.00)
千葉	-0.299	0.596	0.257	0.931	1.02
(-0.71)	(2.72)**	(2.40)*
東京	1.310	0.847	-0.388	0.971	0.97
(10.4)**	(8.01)**	(-2.03)
神奈川	1.148	0.021	0.430	0.916	1.15
(6.11)**	(0.13)	(2.16)*

(1) サンプル期間は1975 - 88年度。推計は単純最小2乗法による。

(2) 括弧内は t 值。**印は 1% 水準で有意、*印は 5% 水準で有意。Const.項は両側検定、KとGは片側検定。
表Ⅱ - 2 都道府県別推計（その2）

都道府県	Const.	K	G	$ \overline{R}^{2} $	DW
山梨	0.914	0.253	0.028	0.968	0.94
(5.06)**	(4.64)**	(0.16)
長野	0.611	0.135	0.347	0.980	1.67
(10.1)**	(2.05)*	(2.91)**
静岡	0.326	0.422	0.178	0.965	0.87
(4.90)**	(3.60)**	(0.71)
富山	0.451	0.338	0.168	0.964	0.74
(5.43)**	(2.35)*	(0.91)
石川	0.655	0.312	0.193	0.892	0.68
(9.42)**	(3.00)**	(1.87)*
岐阜	0.668	0.296	0.170	0.992	1.27
(31.2)**	(7.06)**	(2.60)*
愛知	0.466	0.196	0.634	0.983	1.26
(5.79)**	(1.66)	(3.29)**
三重	0.325	0.314	0.290	0.981	1.60
(3.66)**	(4.23)**	(3.58)**
福井	0.390	0.120	0.470	0.991	1.49
(11.2)**	(3.23)**	(8.40)**
滋賀	0.378	0.382	0.210	0.968	1.21
(5.53)**	(4.03)**	(1.07)
京都	0.935	0.160	0.304	0.967	0.92
(13.1)**	(1.43)	(2.58)*
兵庫	0.745	0.200	0.312	0.932	1.06
(2.95)*	(1.09)	(2.30)*
奈良	0.824	-0.544	1.013	0.946	1.74
(15.9)**	(-3.26)	(5.07)**
和歌山	1.334	-0.260	0.447	0.624	1.20
(3.54)**	(-0.93)	(2.23)*
表Ⅱ - 2 都道府県別推計（その3）

都道府県	Const.	K	G	$ \overline{R}^{2} $	DW
鳥取	0.838	0.326	0.012	0.946	1.03
(12.5) **	(3.96) **	(0.11)
島根	0.751	0.232	0.091	0.945	1.55
(12.0) **	(3.04) **	(0.99)
岡山	0.372	0.137	0.540	0.984	1.63
(1.75)	(1.38)	(16.1) **
広島	0.702	0.097	0.421	0.960	0.83
(5.19) **	(1.00)	(5.79) **
山口	0.069	0.388	0.223	0.965	1.81
(0.44)	(3.61) **	(2.43) *
香川	0.834	0.145	0.225	0.878	0.65
(3.29) **	(0.85)	(5.27) **
愛媛	0.815	0.003	0.371	0.956	2.10
(5.97) **	(0.03)	(4.56) **
高知	0.609	0.016	0.374	0.973	0.83
(14.4) **	(0.25)	(7.52) **
福岡	0.854	0.152	0.308	0.965	1.15
(8.58) **	(1.65)	(4.47) **
佐賀	0.805	0.142	0.196	0.940	0.70
(16.3) **	(2.47) *	(2.59) *
長崎	0.680	0.274	0.202	0.983	1.11
(28.9) **	(7.42) **	(12.8) **
熊本	0.539	0.078	0.498	0.985	0.77
(13.5) **	(0.71)	(3.92) **
宮崎	0.661	0.208	0.197	0.957	0.79
(17.6) **	(3.28) **	(3.00) **
鹿児島	0.429	-0.060	0.564	0.982	0.48
(3.41) **	(-0.54)	(4.01) **
民間資本の係数βについては、奈良県、和歌山県、鹿児島県の3県が、また社会資本の係数γについては、北海道、岩手県、埼玉県、東京都の4都道県がそれぞれマイナスの推定値となっているが、それ以外の府県については理論で予想される範囲の値をとっている（労働の係数αは、すべての都道府県で理論通りに0<α<1となっている）。自由度修正済み決定係数も十分高く、栃木県、石川県、和歌山県、および香川県を除くとすべて0.9を越えている。

α、β、γの3つのパラメータが同時にプラスに推計された35県についてまとめると、民間資本の係数βの最大値は千葉県の0.596、最小値は愛媛県の0.003、平均では0.214となった。社会資本の係数γについては、最大値が愛知県の0.633、最小値は鳥取県の0.011、平均では0.282となった。ちなみに、残差としてαを計算すると、最大値は山形県の0.720、最小値は千葉県の0.147、平均では0.504となった。βとγがともに有意（5％水準）な都道府県を上げると、青森県、宮城県、福島県、千葉県、長野県、石川県、岐阜県、三重県、福井県、山口県、佐賀県、長崎県、宮崎県の13県となった。これらの県に限ってみると、βとγの平均はそれぞれ0.257と0.255であり、両者はほとんど同じ値となった。

## 全国推計

次に、全国の都道府県データを1975－88年度の14年間プールした推計を試みた（サンプル数は588）。推計は係数間制約を課した場合と課さない場合、都道府県別のダミー変数を導入した場合、さらには推計手法として単純最小2乗法（OSL）のほかに操作変数法（INST）を採用した場合についても行った。これは、所得の再配分効果にみられるような説明変数と被説明変数の同時性（simultaneity）を考慮したものである。操作変数としては、すべての説明変数の1年前のデータを用いた。

係数間制約を課した場合と課さない場合の推計結果は、それぞれ表II - 3と表II - 4としてまとめてある。係数間制約についてのF検定の結果は、標準形の場合がF（1,584）=280、都道府県別のダミー変数を導入した場合がF（1,543）=40.6であり、いずれの場合も通常の有意水準では問題なく棄却した（推定はどちらも単純最小2乘法による）。この結果は、都道府県別に推計を行った場合とは異なり、社会資本が対価のいらない生産要素であることに疑問を投げかけるものである。しかしながら、以下ではα + β + γ = 1である可能性を全面的に排除することはせず、係数間制約のある場合とない場合の両方のケースについて考慮するものとする。

係数間制約を課した表Ⅱ－3においては、OLSの場合もINSTの場合も推定結果はほとんど変わりがなく、民間資本の係数βは0.22、社会資本の係数γは約0.10の値をとっている（この結果、労働の係数αは約0.68となる）。いずれの場合も係数パラメータの有意性は十分高い。都道府県別ダミー変数を導入する（推定法はOLS）と、民間資本の係数βはほとんど影響を受けないものの、社会資本の係数γは0.26まで上昇する。

この傾向は、係数間制約を課さない表Ⅱ-4においても、基本的には変わらない。すなわち、民間資本の係数βはいずれの推定式においても安定的に0.2弱の値をとり、社会資本の係数γはOLSの場合が0.17、INSTの場合が0.16と安定していたのが、都道府県別ダミー変数を導入すると0.23まで上昇する。労働の係数は、都道府県ダミーを導入しないと0.8弱で安定しているが、都道府県別ダミー変数を導入すると0.96まで上昇する。この結果、3つのパラメータの合計α+β+γは、都道府県別ダミーを導入しないとOLSの場合でもINSTの場合でも1.12であるが、都道府県別ダミー変数を導入すると1.39となる。α+β+γ=1の帰無仮説が棄却されたゆえんである。
表II - 3 全国推計（係数間制約あり）

都道府県	Const.	$ \frac{K}{E} $	$ \frac{G}{E} $	SER	$ \overline{R}^{2} $
OLS	0.840 (29.7)	0.224 (25.0)	0.112 (5.89)	0.1357	0.552
INST	0.866 (27.1)	0.225 (23.9)	0.097 (4.62)	0.1351	0.533
OLS (都道府県別 ダミー)	-	0.211 (17.7)	0.259 (18.2)	0.0411	0.999

カッコ内はt値。説明変数はすべて1％水準で有意。

表II - 4 全国推計（係数間制約なし）

都道府県	Const.	E	K	G	SER	$ \overline{R}^{2} $
OLS	-0.844 (8.17)	0.768 (44.3)	0.185 (23.8)	0.169 (10.6)	0.1117	0.980
INST	-0.826 (7.46)	0.781 (41.2)	0.185 (22.9)	0.156 (8.86)	0.1111	0.981
OLS (都道府県別ダミー)	-	0.960 (14.2)	0.198 (16.9)	0.228 (15.7)	0.0397	0.999

カッコ内はt値。説明変数はすべて1％水準で有意。

ちなみにαとβの2つのパラメータの合計は、OLSの場合が0.95、INSTの場合が0.97であり、この結果からは社会資本の役割がMeade（1952）のいう環境の創出である可能性が示唆される。しかしながら、都道府県別ダミー変数を導入するとこの可能性は棄却され、結果はロバストではない。
## 3 ．推計結果のまとめ

本章では、都道府県別のクロスセクション・データを用いて、社会資本の生産力効果の実証分析を行った。コブ・ダグラス型生産関数を前提としたとき、係数間制約を課した上で1975－88年度についてプールした基本形においては、社会資本の生産面での貢献部分を反映する係数パラメータγは0.1を若干上回る水準に推定された。マクロの時系列データを用いた同種の研究によれば、この推計値は我が国の場合おおむ0.3前後となっている[例えば、Asako and Wakasugi（1984）岩本（1990）三井・井上（1992）を参照]。

このように、マクロの時系列データよりもクロスセクション・データの利用によって係数パラメータの値が小さく推計される傾向は、Munnell（1990b）によって米国でも存在することが指摘されている。クロスセクションのデータでは、さまざまな地理的・地勢的環境下にある都道府県が同列に扱われ、生産技術の違いが十分考慮されない可能性がある。また、道路・港湾・空港から農業基盤、生活基盤へと社会資本にもスペクトラムがあり、その内容は都道府県別に異なる。こうした異質性の存在が、クロスセクション・データを用いた場合社会資本の生産力効果を過小に評価してしまう可能性がある。実際、都道府県別ダミー変数を導入すると、社会資本の係数パラメータは0.26と大幅に増大しマクロの時系列データの場合の推計値に近づくことが確かめられた。
されているものであり，将来の拡充の際に考慮されるべきであろう。

フランス・モデルにおけるフレックス方式は次のように説明される。まず，外貨準備残高変化率に関する推定結果は

$$ \begin{array}{r}{G F X^{*}/G F X_{-1}=1.2223-0.9746F X S/F X S_{-1}+0.7933F X S E/F X S-16.4407D761/G F X_{-1}}\\ {(3.51)\quad(2.10)\quad(5.52)}\\ {\overline{{R}}^{2}=0.682\quad S=0.050\quad D.W.=1.83}\end{array} $$

である。これは，為替レートの過度な変動を阻止し，それを平滑化するように外貨準備残高を調整するメカニズムを定式化している。右辺第2項は，直物為替レートが急激に減価（増価）すれば邦貨（外貨）を買い支える行動を，右辺第3項期間 1974：I—1978：IV

は，期待為替レートが急激に減価（増価）すれば外貨（邦貨）を買い支える行動を示している。上式から得られる $ GFX^{*} $ の値を用いて， $ GFX^{*}-GFX_{-1} $ を含めて外国為替の超過需要（供給）を均衡化させるような為替レートを繰り返し計

第2−1図 フレックス方式による為替レートの決定
算によって求めるのである。

具体的な計算手順は第2－1図のフローチャートによって示されている。まず，三つの調整パラメータが指定されなければならない。第1はBANDXで，これは為替レートの許容される片側変動幅を示す。第2はBANDRで，これは為替レートの調整を行なう必要がないとみなされる外貨準備残高の許容される片側変動幅である。第3はβで，これは需給のアンバランスに対して為替レートを調整する程度を示す計算上のパラメータである。本来のフレックス方式では，さらに，近似的な需給バランスの達成を示すための不均衡の水準を示すパラメータ－αが使用されるが，ここではその制約を緩めてαを用いていない。これらのパラメータ－の値が与えられると，フローチャートに従って為替レート（FXS）が決定される。ただし，REXは繰り返し計算上の為替レート，BDUおよびBDLはそれぞれ為替レートの上限と下限，TRGTは外貨準備の許容変動額を示す。BPXは外国為替の超過供給を示し，

BPX=経常収支+長期資本収支+短期資本収支- $ (GFX^{*}-GFX_{-1}) $

で定義される。

フランス・モデルにフレックス方式を適用するに際しては，われわれは1974年以降の管理変動レート制下の期間のみを考察した。選ばれたパラメーターの値は次の通りである。

(1) BANDX=1.0

(2) BANDR=0.001

$$ (3)\quad\beta=0.0005 $$

外国為替市場における需給の不均衡を為替レートの変動によってクリーサーするメカニズムを調べるために，国際収支の各項目のうち，実際にはどの項目によって調整されているかを点検しよう。われわれはいくつかの時点における市場調整メカニズムを点検したが，各時点で概ね大差はないことが判明したので，典型的な代表時点として1974年第3四半期を選んだ。第2－1表は，この期における超過需要の内訳を表示したものである。この期では，前期の為替

第2−1表 超過供給の内訳と変化

為替レート及
び収支項目	初期値
(1)	収束値
(2)	超過供給
の変化
(3)＝
(2)－(1)	構成比
%
直物為替レート	5.020	5.545	0.525
貿 易 収 支
財 貨 輸 出
財 貨 輸 入
サービス収支
経 常 収 支
資 本 収 支
長 期
短 期
積極的介入額	△ 37.586
243.457
281.043
△ 5.602
△ 57.389
17.659
8.069
9.590
△ 5.679
△ 24.028
△ 0.197	△ 52.634
255.872
308.507
△ 9.661
△ 75.589
38.895
10.460
28.435
△ 26.473
△ 0.197	△ 15.049
12.415
27.464
4.059
18.200
21.237
2.392
18.845
20.794	△ 63.1
52.1
115.2
17.0
76.4
89.1
10.0
79.1
87.3
外国為替の
超過供給	23.831	100.0

(単位：10億フラン)

レート（対ドル）の値5.020フランを初期値として，外国為替の超過供給が240億フラン（年率）に達した点から計算が開始され，当期の4.858フランで需給が均衡して収束している。各項目が収束するのに貢献した構成比をみると，初期の不均衡の約79％が短期資本移動でクリーされており，介入を通した外貨準備の増減によっても約87％がクリーされている。貿易収支，サービス収支は，為替レートが変化してもかえって需給の不均衡を拡大するようなperverseな動きを示している。

## 第3章 モデルの動学的パーフォーマンス

今までの叙述で，本モデルの個別方程式の内容およびそれらの形式的な相互依存関係の経路は明らかにされた。そのような相互依存性の中でモデルがどれ位の経験的妥当性をもっているかをみるために，本節では，標本期間内の最終テストの結果を分析して，モデル全体の動学的パーフォーマンスを検討する。

ここでは，為替レートを通じる体系の相互依存性およびそのパーフォーマンスに特に留意す
るため，直物為替レート（FXS）を内生化した場合と外生化した場合を区別し，それぞれのモデルについて最終テストを行なった。シミュレーション・テストの期間は，変動相場制への移行直後の激動期を避け，1974年第1四半期から1977年第4四半期までとした。

最終テストの結果は，第3－1表に，平方平均二乗誤差（Root Mean Square Error）と平方平均二乗誤差率（Root Mean Square Percentage Error）が示されている。また，第3－1図に，シミュレーション期間についての推定値（予測値）と実績値の動きがグラフ化して示されている。ここに，変数Yの推定値を $ \hat{Y} $ で表わすことにすれば，平方平均二乗誤差は

$$ RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n}(\hat{Y}_{t}-Y_{t})^{2}} $$

で定義される。また，平方平均二乗誤差率は

$$ RMSPE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n}\left(\frac{\hat{Y}-Y_{t}}{Y_{t}}\right)^{2}}\times100 $$

で定義される。

## 第1節 為替レート外生の場合

平方平均二乗誤差率でみると，失業（率）や国際収支表上の諸収支項目のようなバランス項目を除いて，ほとんどが一桁内に納まっており，全体として一応満足のできる結果となっている。

GDPについては，概ね満足できる予測がなされているが，1四半期ずつ実績値より遅れた動きをする傾向が認められる。その原因をGDPの内訳について点検すると，民間固定設備投資（IFPRP）の動きにその傾向が認められ，激しく増減する設備投資は必ずしも良好にはフォローされていないといえよう。その他では，サービスの輸出入の誤差も大きくなっているが，これは国際収支表に基づいて推定し，それを実質化するという手法をとったために生じたものである。

次に，雇用・稼働率ブロックでは，シミュレーション期間における大まかな変動は追跡しているものの，失業率（UR）や稼働率指標（CUU）は景気のきめ細かい変動の説明をしているとはいい難い。

賃金・物価ブロックについては，傾向的に上昇トレンドをもつ各指数をよく説明し，誤差率も小さい。ただし，期待インフレ率（PGDPE）については，それが変化率で表示された変数であるために，追跡力が少し劣って誤差率が7%近くになっている。

金融ブロックでは，かなりよくフォローされているといえるが，諸利子率が1975年以降過大推定されているのが気になるところである。国際収支ブロックについては，大体の傾向は追跡されているとはいえ，きめ細かい変動の予測力に欠けている。特に1976年以降，貿易収支（BPT），経常収支（BPC），民間長期対外純負債（KLPN），外貨準備高（GFX）等が過大推定されている。

## 第2節 為替レート内生の場合（注）

直物為替レート（FXS）を内生化すると，モデル全体のパーフォーマンスは若干悪化する。為替レートの平方平均二乗誤差率は6.04%でまずまずの結果であるが，1976年第4四半期以降の誤差が大きくなっている。ところで，為替レートの誤差は国際収支の各構成項目や物価へ波及していく。その結果，為替レート外生の場合に比べて，まず財貨輸出入がどちらも誤差率が2倍になるほど予測力が低下し，結果として貿易収支の平方平均二乗誤差は約10億フラン大きくなっている。しかしながら，資本収支の構成項目についてはほとんど低下せず，短期と長期の資本収支の追跡力はむしろ改善しており，また為替レート外生の場合にみられたKLPNやGFXの過大推定も修正されている。物価については，財貨の輸出入価格の誤差がかなり大きく，GDPデフレーター（PGDP）や
世界経済モデルにおけるフランス経済の短期予測モデル

アブソープション・デフレーター（PA）の誤差（RMSE）も約2倍になる。以上のような各項目の誤差の動きを反映して，GNPおよび（財貨・サービスの輸入を除く）その構成項目のパーフォーマンスは，為替レート外生の場合に比較すればいずれも若干悪化している。

第3−1表 最 終 テ ス ト の 結 果 (1974—1977)

変 数	為替レートを内生化したケース	為替レートを外生化したケース
R.M.S.E.	R.M.S.P.E. (%)	R.M.S.E.	R.M.S.P.E. (%)
GDP	12.37	1.39	9.65	1.09
GDPV	21.63	1.64	14.90	1.14
C	5.66	0.93	4.52	0.75
IFPRP	4.03	4.39	3.49	3.85
IHP	1.28	1.90	1.01	1.49
XG	5.97	3.50	5.67	3.32
XS	1.82	6.15	1.69	5.73
MG	5.78	3.47	6.16	3.67
MS	1.29	8.15	1.38	8.81
FNW	18.13	2.63	17.17	2.53
LW	85.44	0.63	69.29	0.51
UR	0.38	11.64	0.36	11.22
CUU	1.92	9.59	1.72	8.64
WR	0.07	0.86	0.07	0.82
PGDP	1.10	0.72	0.57	0.38
PGDPE	0.55	7.61	0.49	7.09
PA	1.01	0.62	0.53	0.34
PXG	4.11	2.58	1.33	0.89
PMG	9.34	5.57	1.60	1.01
YWS	5.74	0.65	3.68	0.44
CSB	9.60	-	9.55	-
M3	19.80	1.92	15.27	1.57
RC	0.85	9.38	0.61	6.75
RLB	0.41	3.26	0.28	2.40
RSEC	0.29	2.46	0.24	2.12
BPXG	13.21	4.36	7.48	2.49
BPMG	15.65	4.94	6.62	2.21
BPT	11.68	-	10.87	-
BPC	13.10	-	11.87	-
KLPN	2.15	8.07	6.10	12.72
BPLC	9.48	-	11.08	-
KSPN	2.56	7.61	4.38	12.10
BPSC	12.17	-	16.37	-
BSCO	15.65	-	23.17	-
GFX	4.79	11.42	14.65	33.84
FXS	0.29	6.04	-	-
FXF	0.30	6.18	0.01	0.18
FP	0.90	-	0.74	-
FXSE	0.21	4.42	0.18	3.85
第3－1図 最終テストの推定値と実績値の比較

___ 実績値

___ 為替レート外生の場合の推定値

___ 為替レート内生の場合の推定値
(3) 民間消費支出（1970年価格）

(4) 民間設備投資（1970年価格）
(5) 民間住宅投資（1970年価格）

(6) 財 貨 輸 出 (1970年価格)
(7) サービス輸出（1970年価格）

(10億フラン)

(8) 財 貨 輸 入 (1970年価格)

(10億フラン)
(9) サ ー ビ ス 輸 入 (1970年価格)

(10) 金 融 正 味 資 產
(11) 民間雇用者数

(12) 失業率
(14) 民間平均賃金率
(15) GDPインプリシット・デフレーター

(16) 長期期待インフレ率
(17) 国内アブソープション・デフレーター

(18) 財貨輸出インプリシット・デフレーター
(19) 財貨輸入インプリシット・デフレーター

(20) 家計の賃金・移転所得