Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## Footnotes

1. Specifically attention is paid to the following question: Is the effects of capital gains or losses accrued on consumption different from the conventional wealth effect? Empirical studies tackling this question are Komine(1989), Mutoh(1989), Ogawa(1992a), Horioka(1993), Mutoh, Kawai, and Sano(1993) and Dekle(1994) among others. Horioka(1993) argues that the effect of capital gain on consumption is substantial. He estimates the long-run effect of capital gain on consumption to be unity. That is to say, capital gains eventually increase consumption yen for yen. The effect of capital gain on consumption in other studies is not so large as in Horioka(1993).
2. Pioneering works on the LCY-PIH are Modigliani and Brumberg(1954) and Friedman(1957).
3. Takenaka and Ogawa(1987) and Ogawa(1990) give empirical support for the importance of liquidity-constrained households in Japan.
4. Mishkin(1976,1977) are pioneering works that put stress on the composition of the balance sheet of the households in spending decisions. Specifically, he concludes that changes in the household balance sheet are mainly responsible for the collapse of consumption expenditure during 1973-75 in the U.S.A.
5. We also construct the series of land stock that includes timber tracts. The estimation results based on that wealth variable are quantitatively almost the same as that without timber tracts.
6. Due to data limitations, we were unable to construct the series of housing stock. However, land stock at market price constitutes a significant part of total tangible wealth. Therefore, omission of housing stock will not bias estimates of wealth effects so much.
7. Rigorously speaking, in order to construct the series of disposable income the following items are further needed in addition to the items in the text: social security contribution, net casualty insurance premiums, compulsory fees, fines, and penalties, casualty insurance claims, social security benefits, net other current transfers. In Annual Report on National Accounts social security contribution is almost equal to social security benefits. Net casualty insurance premiums is also roughly equal to casualty insurance claims. Net other current transfers are almost zero and we ignore compulsory fees, fines, and penalties.

8. In estimation dummy variables for seven regions (Tohoku, Kanto, Chubu, Kinki, Chugoku, Shikoku,
and Kyusyu) are added to the explanatory variables. The estimated coefficients are suppressed in tables to save space.

9. As for the contribution of wealth to residential investment, we do not report the values here since they often exceed 100 % due to volatile movement of residential investment.
## References

[1] Dekle, R. (1994). “Market Value Estimates of Japanese Saving and Comparisons with the U.S.: Can the Capital Gains to Land Be Included in Saving?”, Japan and the World Economy 6, pp.27-44.

[2] Friedman, M. (1957). A Theory of the Consumption Function, Princeton University Press, Princeton, NJ.

[3] Horioka, C.Y. (1993). “The Impact of Capital Gains on Household Consumption and Saving in Japan: A Cointegration Analysis,” Discussion Paper No.276, The Institute of Social and Economic Research, Osaka University.

[4] Komine, T. (ed.) (1989). Kabuka Chika Hendo to Nihon Keizai (Fluctuations of Stock Price and Land Price and the Japanese Economy), Toyo Keizai Shinposha.

[5] Mishkin, F.S. (1976). “Illiquidity, Consumer Durable Expenditure, and Monetary Policy,” American Economic Review Vol.66, No.4, pp.642-54.

[6] Mishkin, F.S. (1977). "What Depressed the Consumer? The Household Balance Sheet and the 1973-75 Recession," Brookings Papers on Economic Activity, No.1, pp.123-64.

[7] Modigliani, F. and R. Brumberg (1954). “Utility Analysis and the Consumption Function: an Interpretation of Cross-section Data,” in Kurihara, K. (ed.) Post-Keynesian Economics, Allen and Unwin, New Brunswick, NJ, pp. 384-436.

[8] Mutoh, H. (1989). “Shisan Kakaku Hendo to Kakei Shohi,” (Asset Price Fluctuations and Household Consumption), Nihon Keizai Kenkyu, No.18, pp.60-78. (in Japanese).

[9] Mutoh, H., Kawai, H., and M. Sano (1993). “Shohi to Gyaku-Shisan Koka,” (Consumption and Adverse Wealth Effect), Nihon Keizai Kenkyu, No.26, pp.57-92. (in Japanese).

[10] Ogawa, K. (1990). “Cyclical Variations in Liquidity-Constrained Consumers: Evidence from Macro Data in Japan,” Journal of the Japanese and International Economics, Vol.4, No.2, pp.173-193.
[11] Ogawa, K. (1991). “Jyutaku Toshi to Kakei Chochiku,” (Residential Investment and Household Saving), in Ogawa, K., Saito, M., and S. Ninomiya (eds.), Tabumon Keizai Moderu no Jisho Bunseki (An Empirical Study of Multi-sectoral Economic Models), Sobun Sha. (in Japanese).

[12] Ogawa, K. (1992a). “Shohi Kansu wo meguru Shomondai,” (Some Problems on Consumption Function), in Heisei 3 Nendo Keizai Kikakucho Itaku Chosa : Makuro Keizai no Kozou Bunseki ni kansuru Chosa (An Structural Analysis of Macroeconomies), Tokei Kenkyu Kai. (in Japanese).

[13] Ogawa, K. (1992b). “Wagakuni ni okeru Kakei Koudo no Keiryou Bunseki,” (An Econometric Analysis of Japanese Household Behavior), Financial Review Vol.25, pp.112-134. (in Japanese).

[14] Takayama, N. (ed.) (1992) Stock Economy, Toyo Keizai Shinposha. (in Japanese).

[15] Takenaka, H. and K. Ogawa (1987). Taigai Fukinko no Makuro Bunseki (A Macroeconomic Analysis of External Disequilibrium) Toyo Keizai Shinposha.

[16] Tobin, J. (1951). “Relative Income, Absolute Income, and Saving,” in Money, Trade, and Economic Growth - Essays in Honor of John Williams, Macmillan, New York, pp. 131-56.

[17] White, H. (1980). “A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix and a Direct Test for Heteroskedasticity,” Econometrica, Vol. 48, pp. 721-746.
Data Appendix Data Construction and Source

Item	Construction Method and Unit	Source
1. FC	final consumption expenditure of households	(yen)
2. DY	compensation of employees (wages and salaries) * + compensation of employees (employers' contribution to social security schemes) * + compensation of employees (employers' contribution to other related schemes) * + property income * + entrepreneurial income (private incorporated enterprises) * + entrepreneurial income (imputed services from owner-occupied dwellings) * + social assistance grants ** - direct tax on income *** - current transfers to private non-profit institutions serving households ****	* ARPA ** ARLPF *** ARLPF and ARNTA **** FIES
3. RW	residential land + cultivated land + others	(yen)
4. FW	financial wealth - debt outstandings	(yen)
5. LW	gross financial wealth - life insurance	(yen)
6. SEC	loan trust + money in trust + bonds + open-end bond trust + stocks and shares + unit and open-end trust	(yen)
7. OLW	liquid wealth (LW) - securities stock (SEC)	(yen)
8. TW	tangible asset (RW) + net financial wealth (FW)	(yen)
Data Appendix (continued)

Item	Construction Method and Unit	Source
9. RFB	expenditure on food and beverages	(yen)
10. RFL	expenditure on fuel and light charges	(yen)
11. RCL	expenditure on clothes	(yen)
12. RHI	housing-related expenditure	(yen)
13. RMI	expenditure on miscellaneous items	(yen)
14. RES	gross domestic fixed capital formation by private sector (dwellings)	(yen)
15. PC	deflator of expenditure for final consumption of households (1985=1.0)	ARPA
16. PFB	deflator of expenditure on food and beverages	(1985=1.0)
17. PFL	deflator of expenditure on fuel and light charges	(1985=1.0)
18. PCL	deflator of expenditure on clothes	(1985=1.0)
19. PHI	deflator of housing-related expenditure	(1985=1.0)
20. PMI	deflator of expenditure on miscellaneous items	(1985=1.0)
Data Appendix (continued)

Item	Construction Method and Unit	Source
21 PRES	deflator of gross domestic fixed capital formation by private sector (dwellings)	(1985=1.0)
22. SETAI	average number of persons in a household (number of persons)	NSFIE
23. AGE	proportion of the aged over 65 years old	(%)
24. FARM	proportion of farm households	(%)
25. KOSU	number of households	(thousand)
26. R	average contracted interest rate on loans and discounts (all banks)	ESA
27. δ	depreciation rate of residential stock assumed to be 0.0263	Ogawa(1991)

(Notes)

Abbreviations of data items

1. FC : total consumption

2. DY : disposable income

3. RW : tangible wealth

4. FW : net financial wealth

5. LW : liquid wealth

6. SEC : securities stock

7. OLW : other liquid wealth

8. TW : total wealth

9. RFB : expenditure on food and beverages

10. RFL : expenditure on fuel and light charges

11. RCL : expenditure on clothes

12. RHI : housing-related expenditure
## Data Appendix (continued)

13. RMI : expenditure on miscellaneous items

14. RES : residential investment

15. PC : deflator of expenditure for final consumption of households

16. PFB : deflator of expenditure on food and beverages

17. PFL : deflator of expenditure on fuel and light charges

18. PCL : deflator of expenditure on clothes

19. PHI : deflator of housing-related expenditure

20. PMI : deflator of expenditure on miscellaneous items

21. PRES : deflator of residential investment

22. SETAI: average number of persons in a household

23. AGE : proportion of the aged over 65 years old

24. FARM : proportion of farm households

25. KOSU: number of households

26. R : interest rate

27.δ : depreciation rate of residential stock

## Abbreviations of data items

1. ARPA : Annual Report on Prefectural Accounts (Economic Research Institute of Economic Planning Agency)

2. ARLPF: Annual Report on Local Public Finance (Local Public Finance Association)

3. ARNTA : Annual Report on National Tax Administration (National Tax Administration)

4. FIES : Annual Report on the Family Income and Expenditure Survey

(Statistics Bureau of Management and Coordination Agency)

5. ARNA : Annual Report on National Accounts (Economic Planning Agency)

6. NSFIE : National Survey of Family Income and Expenditure

(Statistics Bureau of Management and Coordination Agency)

7. PES : Prefectural Economic Statistics (Research & Statistics Department of the Bank of Japan)

8. ESA : Economic Statistics Annual (Research & Statistics Department of the Bank of Japan)
Table 1

Estimation of Total Consumption Expenditure Function with Wealth Variables.

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.2143(1.54)	0.0105(3.58)	1.893E+06(7.80)	0.0484(1.86)	0.0089(4.75)	-0.0020(-2.79)	0.5354(0.0412)
2	0.1981(1.40)	0.0275(1.25)	0.0099(3.41)	1.928E+06(7.59)	0.0513(1.94)	0.0079(3.27)	-0.0019(-2.54)	0.5335(0.0413)
3	0.1637(1.17)	0.0657(2.27)	0.0066(2.13)	1.930E+06(7.85)	0.0543(2.09)	0.0068(2.82)	-0.0015(-1.88)	0.5443(0.0408)
4	0.1553(1.02)	0.0751(1.43)	0.0576(1.13)	0.0064(2.04)	1.952E+06(7.09)	0.0559(1.96)	0.0070(2.49)	-0.0015(-1.84)	0.5408(0.0410)
5	0.1952(1.38)	0.0873(3.34)	1.874E+06(7.58)	0.0489(1.85)	0.0059(2.50)	-0.0015(-1.90)	0.5387(0.0410)
6	0.1603(1.05)	0.1183(2.65)	0.0551(1.07)	1.963E+06(7.22)	0.0554(1.93)	0.0070(2.46)	-0.0016(-1.91)	0.5368(0.0411)

Note: The values in parentheses are t-values, which are computed on the basis of heteroskedasticity-consistent estimates of standard errors. See White(1980)R-sq.: adjusted coefficient of determination

S.E.: standard error of the regression

Table 2-1

Estimation of Consumption Expenditure Function for Commodity Groups with Wealth Variables. (Food and Beverages)

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.0019(0.03)	-0.0007(-0.68)	1.002E+06(8.70)	0.0108(0.91)	0.0011(1.40)	-0.0006(-1.89)	0.5439(0.0172)
2	0.0076(0.12)	-0.0067(-0.71)	-0.0005(-0.45)	9.892E+05(8.50)	0.0098(0.84)	0.0014(1.36)	-0.0007(-1.94)	0.5416(0.0173)
3	-0.0006(-0.01)	0.0003(0.03)	-0.0006(-0.47)	1.006E+06(8.71)	0.0112(0.95)	0.0010(0.99)	-0.0006(-1.68)	0.5401(0.0173)
4	-0.0019(-0.03)	0.0018(0.08)	-0.0010(-0.05)	-0.0006(-0.48)	1.009E+06(7.96)	0.0115(0.92)	0.0010(0.90)	-0.0006(-1.68)	0.5364(0.0174)
5	-0.0034(-0.06)	-0.0016(-0.16)	1.011E+06(8.88)	0.0117(1.01)	0.0011(1.12)	-0.0006(-1.67)	0.5432(0.0172)
6	-0.0024(-0.04)	-0.0025(-0.14)	-0.0007(-0.04)	1.008E+06(7.90)	0.0115(0.92)	0.0010(0.90)	-0.0006(-1.66)	0.5396(0.0173)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.

Table 2-2

Estimation of Consumption Expenditure Function for Commodity Groups with Wealth Variables. (Fuel and Light Charges)

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	RELP	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.0456(3.02)	-0.0001(-0.24)	-0.0294(-4.53)	9.973E+04(4.67)	0.0032(1.39)	-0.00079(-2.94)	0.00009(1.03)	0.4432(0.0037)
2	0.0483(3.25)	-0.0028(-1.34)	-0.00001(-0.03)	-0.0296(-4.54)	9.439E+04(4.40)	0.0027(1.22)	-0.00064(-2.18)	0.00007(0.79)	0.4453(0.0037)
3	0.0467(3.21)	-0.0018(-0.61)	0.00005(0.10)	-0.0295(-4.57)	9.901E+04(4.63)	0.0031(1.40)	-0.00072(-2.52)	0.00008(0.79)	0.4402(0.0037)
4	0.0469(3.17)	-0.0024(-0.39)	-0.0014(-0.33)	0.00007(0.13)	-0.0293(-4.37)	9.751E+04(3.71)	0.0030(1.31)	-0.00073(-2.47)	0.00008(0.77)	0.4358(0.0037)
5	0.0473(3.53)	-0.0017(-0.59)	-0.0298(-5.06)	9.896E+04(4.64)	0.0030(1.42)	-0.00074(-2.84)	0.00008(0.83)	0.4446(0.0037)
6	0.0475(3.35)	-0.0019(-0.35)	-0.0015(-0.35)	-0.0297(-5.00)	9.834E+04(3.81)	0.0030(1.31)	-0.00075(-2.63)	0.00008(0.83)	0.4402(0.0037)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.
Table 2-3

Estimation of Consumption Expenditure Function for Commodity Groups with Wealth Variables. (Clothes)

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	RELP	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.1213	-0.0001	-0.0373	1.279E+05	-0.0100	-0.00040	0.00025	0.5260
(4.35)	(-0.12)	(-1.79)	(3.26)	(-2.62)	(-1.31)	(2.17)	(0.0059)
2	0.1200	0.0047	-0.0002	-0.0405	1.364E+05	-0.0092	-0.00066	0.00027	0.5289
(4.27)	(1.28)	(-0.41)	(-1.98)	(3.32)	(-2.37)	(-1.78)	(2.35)	(0.0059)
3	0.1186	0.0085	-0.0006	-0.0422	1.331E+05	-0.0090	-0.00071	0.00032	0.5351
(4.25)	(1.73)	(-1.06)	(-2.10)	(3.33)	(-2.35)	(-1.99)	(2.58)	(0.0058)
4	0.1191	0.0081	0.0089	-0.0006	-0.0423	1.321E+05	-0.0091	-0.00073	0.00032	0.5314
(4.13)	(0.84)	(1.15)	(-0.97)	(-2.10)	(3.13)	(-2.15)	(-1.72)	(2.54)	(0.0059)
5	0.1209	0.0068	-0.0473	1.358E+05	-0.0085	-0.00061	0.00031	0.5353
(4.33)	(1.61)	(-2.35)	(3.42)	(-2.25)	(-1.80)	(2.54)	(0.0058)
6	0.1232	0.0044	0.0093	-0.0468	1.292E+05	-0.0090	-0.00069	0.00032	0.5321
(4.32)	(0.59)	(1.20)	(-2.31)	(3.08)	(-2.16)	(-1.62)	(2.53)	(0.0058)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.

Table 2-4

Estimation of Consumption Expenditure Function for Commodity Groups with Wealth Variables. (Housing)

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	RELP	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.2036(2.89)	0.0073(5.16)	-0.1466(-2.85)	2.678E+05(2.59)	0.0052(0.48)	0.0044(5.99)	-0.00078(-2.70)	0.4219(0.0177)
2	0.2024(2.83)	0.0085(0.84)	0.0073(5.19)	-0.1465(-2.86)	2.702E+05(2.51)	0.0054(0.49)	0.0043(4.47)	-0.00077(-2.65)	0.4174(0.0178)
3	0.1850(2.67)	0.0262(1.92)	0.0059(4.02)	-0.1457(-2.96)	2.765E+05(2.69)	0.0071(0.65)	0.0037(3.96)	-0.00058(-1.93)	0.4310(0.0176)
4	0.1483(2.11)	0.0673(2.99)	-0.0088(-0.46)	0.0048(3.06)	-0.1456(-2.85)	3.744E+05(3.58)	0.0139(1.30)	0.0048(4.69)	-0.00065(-2.12)	0.4420(0.0174)
5	0.1907(2.60)	0.0452(3.63)	-0.1206(-2.50)	2.201E+05(2.05)	0.0019(0.16)	0.0030(3.14)	-0.00063(-1.99)	0.3869(0.0182)
6	0.1361(1.91)	0.0992(5.98)	-0.0107(-0.53)	-0.1275(-2.53)	3.772E+05(3.59)	0.0132(1.21)	0.0048(4.46)	-0.00072(-2.27)	0.4178(0.0178)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.

Table 2-5

Estimation of Consumption Expenditure Function for Commodity Groups with Wealth Variables. (Miscellaneous)

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.0479(0.58)	0.0041(2.90)	4.576E+05(3.07)	0.0398(2.57)	0.0037(3.40)	-0.00072(-1.67)	0.4113(0.0235)
2	0.0292(0.36)	0.0239(2.07)	0.00340(2.44)	4.989E+05(3.34)	0.0432(2.79)	0.0025(1.87)	-0.00059(-1.30)	0.4159(0.0234)
3	0.0253(0.31)	0.0314(2.24)	0.0020(1.24)	4.736E+05(3.16)	0.0423(2.76)	0.0027(2.08)	-0.00047(-1.01)	0.4163(0.0234)
4	0.0488(0.57)	0.0051(0.19)	0.0539(1.91)	0.0027(1.60)	4.107E+05(2.58)	0.0380(2.37)	0.0020(1.27)	-0.00042(-0.89)	0.4153(0.0234)
5	0.0348(0.43)	0.0380(3.08)	4.568E+05(3.08)	0.0407(2.70)	0.0024(1.90)	-0.00048(-1.03)	0.4176(0.0234)
6	0.0510(0.60)	0.0236(1.04)	0.0529(1.86)	4.155E+05(2.62)	0.0377(2.37)	0.0019(1.25)	-0.00046(-0.96)	0.4145(0.0235)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.
Table 3

Estimation of Residential Investment Function with Wealth Variables.

Equation No.	Const.	TW	FW	LW	SEC	OLW	RW	CCOST	1/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.0241(0.52)	0.0056(4.52)	-0.0043(-8.27)	3.061E+04(0.35)	0.0212(2.55)	-0.0005(-0.73)	-0.00005(-0.23)	0.4540(0.0122)
2	0.0147(0.32)	0.0145(1.95)	0.0052(4.14)	-0.0042(-8.42)	5.155E+04(0.60)	0.0227(2.73)	-0.0011(-1.51)	0.00002(0.07)	0.4558(0.0122)
3	0.0069(0.15)	0.0248(2.41)	0.0041(2.86)	-0.0043(-8.44)	4.102E+04(0.48)	0.0230(2.80)	-0.0012(-1.82)	0.00014(0.60)	0.4689(0.0121)
4	0.0269(0.61)	0.0034(0.20)	0.0427(2.51)	0.0047(3.19)	-0.0044(-8.53)	-11938(-0.13)	0.0195(2.44)	-0.0018(-2.37)	0.00018(0.74)	0.4726(0.0120)
5	0.0242(0.53)	0.0383(4.08)	-0.0040(-6.82)	1.116E+04(0.13)	0.0197(2.36)	-0.0018(-2.55)	0.00012(0.47)	0.4278(0.0125)
6	0.0261(0.52)	0.0366(2.34)	0.0400(2.15)	-0.0041(-6.59)	6.129E+03(0.06)	0.0193(2.12)	-0.0018(-2.31)	0.00012(0.47)	0.4233(0.0126)

Note: For notations in Table, see the notes in Table 1.

Table 4

Contribution of Wealth by Types to Aggregate Final Consumption

(%)

period	TW	FW	RW	total	LW	RW	total
1970-75	5.98	3.98	4.19	8.18	11.62	2.81	14.43
1975-80	5.66	6.89	2.85	9.74	23.30	1.91	25.21
1980-85	10.97	11.00	6.37	17.36	30.96	4.27	35.23
1985-90	24.41	19.51	15.94	35.45	47.71	10.70	58.41
1990-92	-10.84	-9.38	-6.82	-16.20	-17.55	-4.58	-22.13

Table 5

Decomposition of Change in Final Consumption Brought Forth by Wealth Change into That of Commodity Groups

(%)

period	Clothes	Housing	miscellaneous items
1970-75	8.35	49.56	46.52
1975-80	9.59	43.66	53.40
1980-85	9.12	45.91	50.78
1985-90	8.47	48.97	47.20
1990-92	8.23	50.14	45.84
Figure 1. Annual Growth Rate of Final Consumption Expenditure

Source. Annual Report on National Accounts, Economic Planning Agency

Figure 1. Annual Growth Rate of Consumption by Type of Expenditure

Source. Annual Report on National Accounts, Economic Planning Agency

Figure 1. Annual Growth Rate of Private Residential Investment

Source. Annual Report on National Accounts, Economic Planning Agency
【職員記入欄】

（この項目は農林水産省の職員が記入します。）

階層区分	1	2

# 畜產統計調査

# 乳用牛調查票

## (平成25年2月1日現在)

## く畜産統計調査とは>

主要家畜（乳用牛、肉用牛、豚、採卵鵜及ひびロイラー）に関する規模別・経営タイプ別飼養戸数及び飼養頭（羽）数等を把握し、我が国の畜産生産の現況を明らかにするとともに、寄産行政推進のための基礎資料を整備することを目的として実施しています。

<調査結果の秘密の保護>

この調査で得られる調査結果は、統計を作成するためだけに使われ、課税等の資料に用いることは、法律で固く禁じられており、調査結果を他に漏らしたりすることはありません。

記入に当たっては、以下のことに注意してください >>

黒の鉛筆又はシャープペンシルを使用してください。

☐ で囲まれた記入欄は集計項目ですので、必ず記入してください。

ご記入に当たっては記入見本を参考に、数字は枠からはみ出さないように記入してください。

## 記入見本 0123456789

で囲まれた記入欄は補助欄ですので、必ずしも記入の必要はありませんが、飼養実態などを調査票に正しくご記入いただくために活用してください。

～ 調査や調査票の記入の仕方などに関するお問い合わせは、

～ 調査や調査票の記入の仕方などに関するお問い合わせは、

下記の「連絡先」までお問い合わせください。～

【連絡先】
【職員記入欄】（この項目は農林水産省の職員が記入します。）

調査年	都道府県	地域センター等	市区町村	整理番号	抽出階層
基本指標番号	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑

## 1 状態別飼養頭数

2月1日現在、飼っている乳用牛の頭数を記入してください。

乳用牛計(2) + (5)	経産牛	未経産牛
小計(3) + (4)	搾乳牛	乾乳牛
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
: : : : : : :	: : : : : : :	: : : : : : :	: : : : : : :

未経産牛のうち、2歳未満の頭数を記入してください。

## 記入のポイント

## 経産牛 小計(2)（搾乳牛(3)と乾乳牛(4)の計）

経産牛には、分べん経験のある牛の頭数を記入してください。(初産牛も含みます)

また、『2 月別経産牛頭数』の「2月(18)」の値は、この項目と同じ値を記入してください。

搾乳牛(3)

現在、搾乳中の牛の頭数を記入してください。

現在、搾乳を行いない牛の頭数を記入してください。

また、お乳経験のある牛で、肉用として肥育中の乳鹿牛も乾乳牛に含んでください。

## 未经產生(5)

暱来搾乳する予定の牛で、まだ分べん経験のない牛の頃数を記入してください。

## 2 月別経産牛頭数

過去1年間について、各月1日現在の経産牛の飼養頭数を記入してください。

经
座
(各月1日現在)	24年3月	4	5	6	7	8	月
(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
:	:	:	:	:	:	:
9	月	10	11	12	25年1月	2月
(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)
:	:	:	:	:	:	:

## 3 月別分べん頭数及び乳用向けめすの出生頭数

（1）月別分べん頭数

過去1年間について、各月ごとに分べんを行った母牛の頭数を記入してください。

分 べ ん 頭 数 (各月の計)	24年2月	3月	4月	5月	6月	7月
(19)	(20)	(21)	(22)	(23)	(24)
: : : : :
## (2) 月別乳用向けめすの出生頭数

過去1年間について、各月ごとに生まれた乳用種のめす牛(交雑種(F1)を除く.)の頭数（上段）と、生まれた牛のうち搾乳用とする予定の牛の頭数（下段）を記入してください。

## 4 経営耕地・飼料作物の作付実面積状況

## 飼料作物の作付実面積(44)

## 5 放牧の状況

◎ 調査にご協力いただき、大変ありがとうございました。

調査事項はここまでですが、お手数でなければ裏面の【記事欄】にもご記入願います。
# 「短期日本経済マクロ計量モデル」の位置づけと役割 $ ^{*} $

岩本 光一郎・花垣 貴司・堀 雅博**

## <要旨>

Lucas（1976）や Sims（1980）に代表されるマクロ計量モデル「批判」以降、DSGE モデルや VAR モデル等が伝統的なマクロ計量モデルの代替手段として開発され、広く活用されるようになっている。しかし、これらの代替モデルを政策業務で活用する場合、解決を要する課題が未だ多く残されていることも事実だろう。内閣府経済社会総合研究所では、こうした現状、及び近年各国の政府機関や中央銀行等に広まっている “Suite of Models” という概念を踏まえ、DSGE 型、VAR 型及び伝統的マクロ計量モデルを並行して開発・活用している。本稿では、マクロ計量モデル「批判」を概観した上で、DSGE モデル、VAR モデルの特徴と実務上の限界を整理し、伝統的マクロ計量モデルの一つである「短期日本経済マクロ計量モデル」の位置づけと役割を論じた。

JEL Classification Number: C5, E17

Key Words: マクロ計量モデル、DSGE（動学的確率的一般均衡）モデル、

VAR（ベクトル自己回帰）モデル、Suite of Models
# A practical tool for policy analysis: The ESRI Short-Run Macroeconometric Model of the Japanese Economy

By Takashi HANAGAKI, Masahiro HORI, and Koichiro IWAMOTO

## Abstract

After seminal critics by Lucas (1976) and by Sims (1980) on traditional macroeconometric models, DSGE and VAR models have been developed and widely used as substitutes for the traditional models. However, those substitute models still have several problems to overcome for practical use in economic policy analyses. Basing on the concept of “Suite of Models,” which is nowadays widely shared among central banks and governments, Economic and Social Research Institute (ESRI) of Cabinet Office, Japanese Government, has been developing and utilizing multiple types of models, including DSGE, VAR, as well as traditional models. This paper briefly reviews the critics of macroeconometric models and indicates some limitations and problems of DSGE and VAR models in practical policy analyses, and then clarifies the positioning and contributions of the ESRI Short-Run Macroeconometric Model of the Japanese Economy, a traditional macroeconometric model.

JEL Classification Number: C5, E17

Key Words: Macroeconometric model, DSGE model, VAR model, Suite of Models
### 1. はじめに

「短期日本経済マクロ計量モデル」はマクロ時系列データに基づいて推定された構造（行動）方程式と定義式（会計式、制度式等）からなる同時方程式体系で、マンデル＝フレミング・モデル（IS-LM-BP モデル）を基本フレームワークとしている。こうした伝統的なケインジアン型マクロ計量モデルは、1940年ないし50年代のコウルズ財団による「理論なき計測」批判以降、国際機関や各国政府、中央銀行の政策業務において広く開発され、重要な役割を果たしてきた。

しかしながら近年、アカデミアでは、マクロ経済学のミクロ的基礎付け等に関する研究成果の蓄積に伴い、経済主体の最適化行動と市場均衡を前提とした合理的期待形成型モデルを構築することが主流になっており、従来型のマクロ計量モデルが学術的な意味で顧みられることはあまりなくなっている。

とは言え、本「短期日本経済マクロ計量モデル」に限らず、伝統的なタイプのマクロ計量モデルは今日においても民間の経済予測や公的セクターの政策評価等の現場で広く活用されている。本稿では、伝統的マクロ計量モデルに対する主要な批判とそれへの対処のあり様を簡単に紹介した上で、そうした文脈における「短期日本経済マクロ計量モデル」の位置づけ、及び期待される役割について（今般モデル改訂を担当した当事者たち）我々の考えを述べたい。

## 2 ．マクロ計量モデル「批判」

伝統的なマクロ計量モデルは、その実務上の役割にもかかわらず、今日の学術的フロンティアとはだいぶ距離ができてしまった状況にある。アカデミアの関心が伝統的モデルから離れたことには様々な要因が考えられるが、その源流は、二つの「批判」、すなわち「ルーカス批判」（Lucas, 1976）と「シムズ批判」（Sims, 1980）に求められるだろう。

Lucas (1976) は、伝統的な同時方程式体系モデルは短期的な経済予測等でよいパフォーマンスを示すことがあっても、政策効果の分析には不向きであるとした。周知の通り、マクロ計量モデルの構築時には、現実のマクロ時系列データを使ってモデル内のパラメータを定数として推定する。モデルのパラメータ、特に誘導型のそれを定数と考えることは、マクロ経済変数間の関係（特に操作可能な政策変数と所得や雇用、物価等の政策目標の関係）の安定性を暗黙の前提とすることを意味する。しかしながら、現実に政策が変更されると（特に政策レジームが変化する場合）経済主体の行動もそれに応じて変わり、誘導型のパラメータは変化する。「ルーカス批判」は、そうした状況の下で、マクロ計量モデルが誤った政策評価を引き起こしている可能性を指摘した。Lucas and Sargent (1981) は、この「批判」を乗り越えるには、経済主体の最適化行動、及び政策と主体の意思決定の相互依
存関係を織り込んだ（構造パラメータのみからなる）モデルで期待が合理的に形成される $ ^{1} $ 状況での政策分析が必要だと論じた。

一方、Sims (1980) は、大規模な同時方程式モデルでは、構造（行動）方程式に含める変数の選択が経済理論に依るとは言え主観的ないし恣意的に行われており、式に含められなかった変数が直接作用することはないという信じ難い識別制約が置かれていると批判した。マクロ計量モデルの体系内には、ある内生変数の説明変数に他の内生変数を取り込んで同時決定する構造が数多くある。これはパラメータの推定時に識別問題が存在することを意味しており、推定実行の際には多数の排除制約（ゼロ制約）を課す必要が生じる。「シムズ批判」は、この処置が推定バイアスやモデルの誤定式化をもたらす可能性を有するにもかかわらず、確立されていない理論に基づいて安易に行われていることの指摘であった。

### 3. DSGE モデル、VAR モデルの特徴とその限界

1970 年代から 80 年代以降のマクロ計量モデルの発展は、「ルーカス批判」及び「シムズ批判」に応える努力の歴史だった。「ルーカス批判」に応えるための改善は、経済主体の行動に厳密なミクロ経済学的基礎を与え、将来に対する期待形成をモデル整合的なものに置き換える方向で進められた。その結実が、近年の DSGE（Dynamic Stochastic General Equilibrium、動学的確率的一般均衡）型マクロモデルである。また、アドホックな排除制約を指摘したシムズ批判に対しては、シムズ自身が提唱した「（特定理論によらず）データに語らせる」VAR（Vector AutoRegression、ベクトル自己回帰）モデルがその回答として広く用いられるようになった。

DSGE モデルは、経済主体の最適化行動を特定し、合理的期待を有する経済主体の行動が政策変更や外的ショックに応じて変更されるメカニズムを取り入れることにより「ルーカス批判」を回避している。しかし DSGE モデルは、特定の経済理論に忠実であることによりその理解・説明が容易になる反面、(現実的とは限らない)特定理論に基づいているため、経済データとのフィッティングに難があり、現実の正確な描写はあまり得意ではない。また DSGE モデルもその実際の運用においてはルーカス批判を回避できていない場合が多いという批判も存在する $ ^{2} $ 。また Browning et.al. (1999)が指摘するように、ミクロ的基礎付けのある DSGE モデルはそのパラメータの決定においてはミクロ実証分析の結果が頻繁に用いられるものの、ミクロ分析における実証モデルは必ずしもマクロモデルと整合的ではない $ ^{3} $ という問題があるほか、伝統的モデルに比べて多くの変数を扱いづらいため、需要項目の内訳や所得の分配面など、経済の詳細を扱いにくいという弱点がある。