Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## Ⅳ 後発医薬品の品質確保対策の促進【推進枠】 170 → 312

○ 後発医薬品の信頼性向上を図るため、「ジェネリック医薬品品質情報検討会」において、学会発表等で品質に懸念が示された品目や市場流通品についての品質確認検査の実施方針の決定や検査結果等の学術的評価を一元的に実施し、有効成分ごとに品質情報を体系的にまとめた情報集（ブルーブック（仮称））等を公表する。また、国立試験研究機関及び都道府県における後発医薬品の品質確認検査の実施体制を強化する。

## 参考）革新的医薬品・医療機器の創出等〔省全体〕

(後発医薬品の使用促進・品質確保)

【6.9億円】

○ 後発医薬品の信頼性向上を図るため、「ジェネリック医薬品品質情報検討会」において、学会発表等で品質に懸念が示された品目や市場流通品についての品質確認検査の実施方針の決定や検査結果等の学術的評価を一元的に実施し、有効成分ごとに品質情報を体系的にまとめた情報集（ブルーブック（仮称））等を公表する。また、国立試験研究機関及び都道府県における後発医薬品の品質確認検査の実施体制を強化するとともに、普及啓発等による環境整備に関する事業等を実施する。

○ 後期高齢者医療広域連合が実施する後発医薬品差額通知の送付等の取組を支援する。

※後発医薬品の数量シェアの目標値は、平成29年央に70％以上、平成30年度から平成32年度末までの間のなるべく早い時期に80％以上引上げ。

## V 危険ドラッグなどの薬物乱用対策の推進

4 6 7 → 3 2 9

〇危険ドラッグ対策の推進

301 → 180

インターネットやデリバリーなど販売方法が多様化、潜在化する危険ドラッグの根絶に向けて、必要な試験検査体制を確保するとともに、違法薬物の国内流入を阻止するため海外の捜査機関との連携による水際対策の強化等を図る。

《參考》（地方厚生局麻薬取締部計上）

〇危険ドラッグに係る取締体制等の強化

4 → 6

インターネットやデリバリーなど販売方法が多様化、潜在化する危険ドラッグの根絶に向けて、引き続き監視体制の強化を図るとともに、押収した薬物の迅速な鑑定に必要な体制の確保を図る。

## V I 医薬品の広告・販売等に関するルール遵守の徹底

10（新規）

☐ 企業による適正な広告活動を確保するため、医療用医薬品を対象として、医療現場の医師・薬剤師に対する企業の販売促進活動の状況を協力医療機関から直接収集・評価等の上、広告違反に該当する行為を早期に発見し、行政指導等の必要な対応を図る。
Ⅶ 医薬品・医療機器・再生医療等製品の承認審査の迅速化【一部推進枠】

1,972→1,768

○ 「革新的な医薬品・医療機器等の国内開発の環境整備」のほか、引き続き、革新的医薬品・医療機器・再生医療等製品の実用化を推進するため、PMDAの審査員と研究者が一体となり、最先端の技術の有効性と安全性を評価するためのガイドライン整備等を行う。

Ⅷ 医薬品・医療機器・再生医療等製品の安全対策の推進

1,162→1,142

○ 「革新的な医薬品・医療機器等の国内開発の環境整備」のほか、引き続き、小児医療機関のネットワークを活用した小児への医薬品投与に関する情報収集・分析・評価を行う取組や、医療機関・薬局・医療関係団体等へ迅速に安全性情報を提供するため、PMDAの医薬品医療機器情報配信サービス（PMDAメディナビ）等を活用するなど、安全対策を推進する。

IX 適切な承認審査や安全対策の在り方等に関する研究（レギュラトリーサイエンス研究等）の推進 1,399 → 1,384

【うち推進枠 154】

○ 最先端技術を用いた革新的医薬品・医療機器・再生医療等製品について、その適切な評価方法を開発し、実用化への道筋を明確化するなど、研究開発から承認審査、市販後安全対策に至るまでの規制等について、科学技術と社会的要請を調和させる研究を推進する。

また、血液製剤の安全性・品質向上、危険ドラッグ等の乱用薬物対策等の研究も併せて実施し、医薬行政全般について、その適切な在り方に関する研究を推進する。

## X 血液製剤対策の推進

1 3 8 → 1 2 1

○ 「安全な血液製剤の安定供給の確保等に関する法律」に基づき、血液製剤の安全性の向上や安定供給の確保を図るため、未知の感染症など新たなリスクに迅速に対応するための体制強化や献血の普及・啓発を実施する。
## クリニカル・イノベーション・ネットワークの構築 (疾患登録情報を活用した臨床開発インフラの整備)

【課題・背景】

・医薬品等の開発費用は、世界的に高騰し、特に我が国は諸外国と比べて開発コストが高い。

・近年、海外では疾患登録情報を活用した新たな臨床開発手法が注目を集めている。

## 臨床開発環境整備推進会議:産学官(NC、業界、行政など)が一体となった会議を形成し、プロジェ外を協力して推進。
## 疾患登録情報を活用した治験・臨床研究の実施支援(約27億円)

災患登録情報を活用した治験・臨床研究の実施支援(約2/億円)
創業基盤推進研究事業(医薬品の研究支援) 臨床効果の予測等、医薬品開発の基盤となる技術を開発
医療機器開発推進研究事業(医療機器の研究支援) 手術支援ロボット、人工組織等、日本発の革新的な医療機器開発を目指した医師主導臨床研究等を推進
臨床研究・治験推進研究事業(臨床試験・治験の支援) 疾患登録情報を活用する等、効率的で質の高い医師主導臨床研究・治験を推進
未承認医薬品等臨床研究安全性確保支援事業臨床研究中核病院における被験者の安全性確保の取組を支援
再生医療実用化研究事業(再生医療の研究支援) 治療方法の探索のための臨床研究やiPS細胞等を用いた創薬等研究を支援
再生医療臨床研究促進基盤整備事業人材育成や、データベース整備等の臨床研究基盤を整備することにより、再生医療の実用化促進を図る。
難病対策の推進のための患者データ登録整備事業難病患者データベースの構築を推進
希少疾病創薬Gateway難病患者データベースに集められた情報の企業や研究者への利用の促進
疾患登録情報を活用した評価手法の開発(レギュラリーサイエンス)、人材育成(約0.2億円)
医薬品等規制調和・評価研究事業(該当課題のみ)疾患登録情報を活用した臨床評価手法の開発に関するレギュラリーサイエンス研究を実施
臨床研究・治験推進研究事業要望額の内数(再掲)質の高い臨床研究実施のため、生物統計家等の人材育成を関係者と連携して推進
生物統計家人材育成支援事業生物統計家の育成に係る研修内容の検討等を実施
国際展開(約3.7億円)
国際共同臨床研究実施推進事業費医療法に基づく臨床研究中核病院における国際共同臨床研究・治験を更に促進する。
アジア医薬品・医療機器薬事トレーニングセンター事業費アジア主要国に赴いた研修を含め、アジア規制当局の要望のある分野や審査・査察等の能力に応じた効果的なトレーニングを提供

## クリニカル・イノベーション・ネットワークの構築を推進するための事業概要(約31億円)
## Ⅱ 生産・雇用ブロック

ここでは需要の変動が生産の調整を必要とさせ、それが一方では既存資本設備の稼働率の変動を通じて、他方では労働市場における労働時間と雇用量の調整を通じて生産要素市場に波及していくプロセスを取り扱う。主要変数である稼働率および失業率を定めるためのモデルの定式化は、国別にかなり異なるが、大別して、生産関数を計測して、潜在GNPから稼働率を推定し、また労働の限界条件から雇用量を求め、失業率を定義的に定めるアプローチと、直接労働市場における需給関係から失業率を計測するアプローチがあり、前者は北米、ヨーロッパモデル、後者は日本、オーストラリア、韓国モデルにおいて採用されている。以下、この分類に従って述べる。

### 1. 生産関数による定式化

生産関数をCobb-Douglas型に特定化すると（厳密には技術進歩の項 $ e^{\lambda t} $ を含め）

$$ \begin{aligned}Y&=a\big(CU\cdot K_{-1}\big)^{\alpha}\big(hL_{e}\big)^{1-\alpha}\\ ここに \quad Y&: 実質 GNP、\\K_{-1}&: 前期末資本ストック、\\L_{e}&: 雇用量、CU: 稼働率、\\h&: 平均労働時間 \end{aligned} $$

である。これは時間当たり労働生産性の形で、

$$ \log\frac{Y}{h L_{e}}=a+b\log\frac{C U\cdot K_{-1}}{h L_{e}} $$

としても、あるいは稼働率について解いて、

$$ \log CU=a+b\log\frac{Y}{hL_{e}}-\log\frac{K_{-1}}{hL_{e}} $$

としても推計することが出来る。実質賃金率 w/p が所与とすると、雇用マンアワーは、労働の限界生産性 = 実質賃金の限界条件から、

$$ \frac{w}{p}=\big(1-\alpha\big)\frac{Y}{h L_{e}}=a\big(1-\alpha\big)\Bigg(\frac{C U\cdot K_{-1}}{h L_{e}}\Bigg)^{\alpha} $$

であるから、

$$ \log\big(h L_{e}\big)=a+b\log\big(C U\cdot K_{-1}\big)-c\log\frac{w}{p} $$

と定式化できる。労働時間関数を何らかアド・ホックに特定化すれば、以上より、このプロックの主要変数である稼働率と雇用量（そして（労働力人口・雇用量）/労働力人口の定義から失業率）を定めることができる。以上が大筋であるが、具体的なステップは国毎にかなり異なるものとなっている。

## (1) アメリカ

生産関数は、時間当たり労働生産性の形で、次のように推計される：

$$ \begin{array}{l}\log\frac{GNP}{hL_{e}}=-7.4275+0.0019532t\ $ GNP ペ - ス時間当たり \\ 労働生産性 )\\+\frac{0.15215\log}{(3.6820)}\frac{CU\cdot K_{f},-1}{hL_{e}}\\\overline{R}^{2}=0.80892,S.E.=0.0063788,\\D.W.=2.2377\ $ 1970I\sim1981IV)\end{array} $$

誤差項の自己相関をあらわす $ \rho=0.65376 $ である。

稼働率は、この生産関数において $ CU=1\ (= $ 100%)、 $ h=h_{0} $ （労働時間の上限）とおいて得られる潜在GNPと現実のGNPとの比、 $ GNP/GNP* $ に対して調整されると考える：

$$ CU=\left(\frac{GNP}{GNP^{*}}\right)^{\theta} $$

計測によれば、$\theta=1.4109\left(t\right.$ 值6.7140）である。労働時間はタイム・トレンドと稼働率により、

$$ \begin{array}{l}h=35.291-0.057617t+0.00014749t^{2}\\\quad(86.42)\quad(10.393)\quad(2.0455)\ $ 週平均労 \\ 働時間 )\\\quad+0.039011CU\\\quad(8.9119)\\\quad\overline{R}^{2}=0.96707,\quad S.E.=0.081349,\\D.W=2.0329\\\quad(1965II\sim1981IV)\quad\rho=0.57808\end{array} $$

と計測される。稼働率の調整式を用いたため、
冒頭の生産関数が就業者数 $ L_{e} $ を求めるため用いられ、労働の限界条件は用いられないままとなっている。労働力人口 $ L_{f} $ は、外生的に与えられた16歳以上人口Nに占める労働力人口の比率、すなわち労働力化率が、それ自身の1期ラグ、就業者数、タイム・トレンドによって内生的に決められる：

$$ \begin{array}{c}\frac{L_{f}}{N}=0.13091+0.00024679t\ $ 労働力化率 )\quad( トレンド )\\\quad+0.17041\frac{L_{e}}{N}+0.61209\left(\frac{L_{f}}{N}\right)\ $ 雇用者 \cdot 対人口比率 )\\\quad\overline{R}^{2}=0.99243,\quad S.E.=0.0014145,\\D.W.=2.0148\ $ 1965I\sim1981IV)\end{array} $$

失業率uは、これより定義的に $ u=(L_{f}-L_{e})/L_{f} $ により求まる。

## (2) 西ドイツ

生産関数を稼働率を含まない形で、

$$ Y=a K_{-1}^{\alpha}\big(h L_{e}\big)^{1-\alpha} $$

と特定化し、潜在生産力 $ Y^{*} $ は $ h=h_{0} $ （労働時間の上限）とする他、雇用者数の上限である潜在雇用量 $ L_{f}^{*} $ 自体は労働力人口 $ L_{f} $ に比例するが、稼働率とはトレード・オフの関係にあるとする： $ L_{f}^{*}=(1-u^{*})L_{f}\cdot CU^{-r} $ （ $ u^{*} $ は CU=1 の時に残る失業率で、摩擦的失業率と考えられる）。稼働率を $ CU=Y/Y^{*} $ で定義すると、稼働率関数は、

$$ \log CU=a+b\log\frac{Y}{L_{f}}-c\log\frac{K_{-1}}{L_{f}} $$

と定式化される。計測結果は、

$$ \begin{array}{l}\log CU=3.4134+0.76746\log\frac{GNP}{L_{f}}\ $ 稼働率 )\quad(9.384)\quad(8.4394)\\\quad( 劵働生產性 )\\\quad-0.57880\log\frac{K_{f},_{-1}}{L_{f}}\\\quad(7.0183)\\\quad+0.37558\log CU_{-1}+dummies\\\quad(5.6929)\\\overline{R}^{2}=0.96010,\quad S.E.=0.0068080,\\D.W.=1.9645\ $ 1975I\sim1982II)\end{array} $$

である。技術進歩を示すタイム・トレンドは有意に計測されなかった。

労働の限界条件

$$ h L_{e}=\big(1-\alpha\big)\frac{p Y}{w} $$

が企業にとって望ましい雇用量$L_{e}^{*}$、労働時間$h^{*}$を規定するとし、実際の雇用量$L_{e}$、労働時間$h$は、

$$ \begin{aligned}&L_{e}\Big/L_{e},_{-1}=\left(L_{e}^{*}\big/L_{e},_{-1}\right)^{\rho(CU)}\\&h\Big/h_{-1}=\left(h^{*}\big/h_{-1}\right)^{\eta(CU)}\end{aligned} $$

によって調整され、調整速度 $ \rho $ 、 $ \eta $ が稼働率 CU に依存するとすると、次の労働時間関数、雇用者数関数が計測される（GNPV は名目GNPをあらわす）：

$$ \begin{array}{l}\log h=3.3013+0.22078\log\frac{GNPV}{w L_{e}}\ $ 週平均労 \left(5.182\right)\quad\left(3.1465\right)\\\quad+0.16960\log CU+0.36447\log h_{-1}\\ \quad\left(3.4953\right)\left( 稼働率 \right)\left(2.9728\right)\\ \quad-0.8174E-04t\\\quad\left(1.0393\right)\\\overline{R}^{2}=0.89244,\quad S.E.=0.0052973,\\D.W.=1.8955\ $ 1972I\sim1982III)\\\log L_{e}=1.7008+0.083668\log\frac{GNPV}{wh}\ $ 雇用者数 )\quad\left(6.276\right)\quad\left(3.0985\right)\\\quad+0.090711\log CU\\\quad\left(10.199\right)\left( 稼働率 \right)\\\quad+0.80042\log L_{e,-1}+0.00015881t\\ \quad\left(31.591\right)\quad\left(5.7178\right)\\\quad+dummies\\\overline{R}^{2}=0.98493,S.E.=0.0019612,\\D.W.=1.3319\ $ 1970II\sim1982III)\end{array} $$

失業率は労働力人口を外生変数として与え、定義的に求められる。

## (3) イギリス

稼働率関数は西ドイツ・モデルと同様にして計測される：

$$ \begin{aligned}\log CU=2.1309+0.55316\log\frac{GDP}{( 稼働率 )\quad(7.215)\quad(6.2209)}\\-(0.36328\log\frac{K_{f},_{-1}}{L_{f}}\ $ 6.8419)\quad( 資本装備率 )\end{aligned} $$
$$ \begin{aligned}&+0.51367\log CU_{-1}\\&(7.6158)\\\overline{R}^{2}=0.89865,\quad S.E.=0.014755,\\&D.W.=1.7475\\&(1963II\sim1983I)\end{aligned} $$

時間当たり労働生産性関数は、自己ラグおよび、生産性が景気の回復期及び後退期にprocyclicalに動くことを考慮してGNPの増分を説明変数としている：

$$ \begin{aligned}\log\frac{GDP}{hL_{w}}&=-0.57747+\sum_{i=1}^{3}a_{i}\left(\log\frac{GDP}{hL_{w}}\right)_{-i}\ $ 時間当たり労働生産性 )&\quad(0.83649)\\&+0.75582\Delta\log GDP\\&(9.9266)(GDP 增分 )\\&+0.0012019t+dummies\\&(3.5978)\\\overline{R}^{2}&=0.99647,\quad S.E.=0.0099585,\\D.W.&=1.3157\ $ 1962IV&\sim1983I)\end{aligned} $$

ここに $ L_{w} $ は雇用者数で、雇用者以外を含む就業者数 $ L_{e} $ よりも狭義である。ラグはシラー・ラグである。平均労働時間は、トレンドと稼働率によって説明される：

$$ \begin{aligned}h&=0.80087+0.33247CU-0.0026259t\\&(23.42)\quad(9.5838)\quad(4.4688)\ $ 平均劵働時間 )\\&\quad+0.000015246t^{2}+dummy\\&\quad(2.870)\\\overline{R}^{2}&=0.85900,S.E.=0.49024,\\&D.W.=1.6056\\&(1962II\sim1983I)\end{aligned} $$

就業者数 $ L_{e} $ は雇用者数 $ L_{w} $ に回帰して推定し、労働力人口 $ L_{f} $ を外生的に与え、失業率を定義的に求めることができる。

## (4) フランス

稼働率関数は、冒頭の一般論のように、稼働率を含む生産関数を想定し、それを逆に解いた形で計測している：

$$ \begin{array}{c}\log CU=0.24418+1.2406\log\frac{GDP}{hL_{w}}\ $ 稼働率 )\quad(0.9562)\quad(7.1933)\ $ 労働生產性 )\\-1.1593\log\frac{K_{f},-1}{hL_{w}}+dummies\ $ 7.5573)\quad( 資本裝備率 )\end{array} $$

$$ \begin{aligned}&\overline{R}^{2}=0.87999,S.E.=0.013439,\\&D.W.=1.1195\\&(1975I\sim1982IV)\\ \end{aligned} $$

雇用マンアワーは、既存の資本設備と所与の実質賃金率 $ w/p_{A} $ により、労働投入の限界条件により定まる部分（パティ・クレイ型）と、稼働率とともに高まる部分（パティ・パティ型）の両方を折衷した形で定まるとして計測している：

$$ \begin{aligned}\log(hL_{w})=&10.891+0.45955\log K_{f,-1}\\ ( 雇用 \langle\rangle アワ -)\langle\rangle(66.90)\langle\rangle(13.504)\langle\rangle( 前期末資本 \\ &\sum_{i=0}^{5}a_{i}\log\left(wh/p_{A}\right)_{-i}\\&(-0.20071)\\&-0.055903\log\left(1-CU\right)\\&\langle\rangle(19.794)\langle\rangle(1- 稼働率 )\\&-0.0034368t\\&\langle\rangle(11.916)\\\overline{R}^{2}=&0.97539,\quad S.E.=0.0026036,\\D.W.&=0.78506\ $ 1970I\sim1981IV)\end{aligned} $$

ここで、アブソープション・デフレータ $ p_{A} $ は、付加価値税前のものである。

週1人当たり労働時間はトレンドと稼働率により説明される：

$$ \begin{aligned}h&=61.421+2.2870CU-0.43765t\\&(137.4)\quad(13.336)\quad(36.673)\ $ 週 1 人労働時間 )\quad&\quad( 稼働率 )\\&\quad+0.0023627t^{2}+dummies\\&(30.094)\\\overline{R}^{2}&=0.99825,\quad S.E.=0.030978,\\D.W&=1.6082\\&(1974I\sim1981IV)\end{aligned} $$

労働力人口 $ L_{f} $ と公的部門雇用 $ L_{gov} $ を外生的に与え、失業者数 U は、公的部門雇用の2割が失業対策により雇用されているという先験的情報を用いて、 $ U + 0.2L_{gov} $ を労働力人口 $ L_{f} $ および雇用者数 $ L_{w} $ により説明している：

$$ \begin{aligned}U+0.2L_{gov}=&\quad-1914.7+0.88154L_{f}\\\left( 失業者数 + 失業对策 \right)&\quad\left(2.993\right)\left(41.406\right)\\&\quad\left( 労働力人口 \right)\\&-0.98918L_{w}\\&\quad\left(15.392\right)\\&\quad\left( 雇用者数 \right)\end{aligned} $$
$$ \begin{aligned}\overline{R}^{2}&=0.97713,S.E.=25.219,\\D.W&=2.0992\\&(1970I\sim1982III)\ $ 5)\quad& イタリア \end{aligned} $$

稼働率関数は西ドイツと同じ定式化となっている：

$$ \begin{aligned}\log CU&=3.5398+0.84065\log\frac{GDP}{L_{f}}\ $ 稼働率 )\quad&(6.307)(5.1818)\\&-0.66464\log\frac{K_{f},_{-1}}{L_{f}}\\&(5.6682)\\&+0.30560\log CU_{-1}\\&(2.7767)\\\overline{R}^{2}&=0.78223,\quad S.E.=0.022078,\\D.W.&=1.3917\\&(1969I\sim1981IV)\end{aligned} $$

雇用者数 $ L_{w} $ は、労働時間・稼働率を捨象した労働投入の限界条件から資本ストック $ K_{f},-1 $ と実質賃金率 $ w/p_{A} $ の関数となり、さらに景気の波による変動を明瞭にとらえるため、稼働率を説明変数に加えている：

$$ \begin{array}{l}L_{w}=4.9449+0.36022K_{f},\text{·1}\\\quad(15.70)\quad(11.599)\quad( 前期末資 \\\quad( 雇用者数 )\quad 本ストック )\\\quad-0.030759w/p_{A}+5.0932CU\text{·1}\\\quad(1.0456)\quad(1.4713)\\\quad\overline{R}^{2}=0.97760,S.E.=0.0079532,\\\quad D.W.=0.70397\\\quad(1969I\sim1981IV)\end{array} $$

就業者数は雇用者数に、外生変数である自営業者数を加えて求め、失業者数は外生変数である労働力人口から就業者数を差引いて定義的に求められる。

## (6) カナダ

まず、生産関数を労働生産性の形で次のように計測する：

$$ \log\frac{GNP}{hL_{e}}=5.0709+0.3088\log\frac{CU\cdot K_{f},_{-1}}{hL_{e}} $$

この式は、アメリカ・モデルでは就業者数について解くために用いられるが、カナダ・モデルでは、フランス・モデルと同様に稼働率について解くために用いられる。

就業者数 $ L_{e} $ は、資本ストック $ K_{f,-1} $ 、労働分配率 $ Y_{w}/GNPV $ 、稼働率CUにより説明されている：

$$ \begin{aligned}\log\quad&L_{e}=-6.8581+0.60711\log\quad K_{f,-1}\\ ( 就業者数 )\quad&\left(17.35\right)\quad\left(28.696\right)( 前期末資本ストック )\\&+\sum_{i=1}^{6}a_{i}\log\left(Y_{w}/GNPV\right)_{-i}\\&(-0.16921)\\&+\sum_{i=0}^{3}b_{i}\log CU_{_{-i}}\\&(0.39018)\\\overline{R}^{2}&=0.96463,S.E.=0.0046497,\\D.W.&=1.4606\ $ 1962I&\sim1982III)\end{aligned} $$

誤差項の自己相関をあらわす $ \rho=0.85180 $ である。ラグはアーモン・ラグである。

労働力人口 $ L_{f} $ は、15歳以上人口 N に占める比率（労働力化率）を、雇用比率 $ L_{e}/N $ 、一人当たり実質純資産 $ NW_{-1}/p_{A}/N $ およびトレンドで内生的に説明している：

$$ \begin{aligned}&\log\frac{L_{f}}{N}=0.26584+0.47346\log\frac{L_{e}}{N}\\&( 労働力化率 )\quad( 雇用比率 )\\&\quad-0.061569\log\frac{NW_{-1}}{p_{A}\cdot N}\\&\quad(4.1677)\\&\quad+0.00094638t\\&\quad(6.6844)( トレンド )\\&\overline{R}^{2}=0.98366,\quad S.E.=0.0028465,\\&D.W=1.6087\\&(1965I\sim1982III)\end{aligned} $$

誤差項の自己相関を示す $ \rho=0.48963 $ である。以上から失業率は定義的に求められる。

### 2. 失業率関数の計測

(1) 日本

労働分配率 $ Y_{w}/Y $ （雇用者所得/国民所得）により短期の変動を、資本ストックの成長率 $ \hat{K}_{f},_{-1} $ により長期の変動を、労働力化率の変化率 $ (L_{f}/N) $ （労働力人口/生産年齢人口）により非労働人口と労働力人口の間の移動をあらわすものとして、失業率を次のように計測している：
$$
\begin{aligned}
\frac{U}{L_f} &= -0.10988 + \sum_{i=0}^{2} a_i \left( \frac{Y_w}{Y} \right)_{-i} \\
\text{(失業率)} & \quad (0.053777) \\
& \quad \text{(労働分配率)} \\
& \quad -0.037067 \hat{K}_f \cdot \frac{1}{2} + 0.13275 \left( \frac{L_f}{N} \right)^+ \\
& \quad (2.5650) \quad (4.1647) \\
& \quad \text{(資本成長率)} \quad \text{(労働力化率)} \\
& \quad + \text{dummies} \\
& \quad \overline{R}^2 = 0.95841, S.E. = 0.087495, \\
& D.W. = 1.3432 \\
& \quad (1966 II \sim 1982 I)
\end{aligned}
$$

労働力人口は、供給側の規模を生産年齢人口N（外生）、需給のひっ迫度による参入を有効求人倍率VAであらわして説明している：

$ \log L_{f}=0.59831+0.75542 \log N $
(労働力人口) (9.866) (59.334)
+0.0092084 $ \log (N \cdot VA) $
(4.0106)
+dummies
$ \overline{R}^{2}=0.98482 $ , S.E.=0.0055800,
D.W.=0.83059
(1966I~1982I)

以上から、就業者数 $ L_{e}=L_{f}-U $ として求まる。

ここに用いた有効求人倍率VAは、新規学卒者への求人は含まず、また、これは労働需要への変化分に対応しているとみられることに留意する必要がある。このため、方程式では設備ストックと実質賃金の変化率をとっている。また、有効求職者数には、最近の女子パート労働者の増加にみられるような、非労働力人口からの労働市場への新規参入も多いとみられる。これを $ Y_{w}/Y $ と $ (N-L_{f})/N $ で説明している。

$$ \begin{aligned}VA&=-12.279+\sum_{i=0}^{2}a_{i}\left(Y_{w}/Y\right)_{-i}\\&(8.761)\quad(-2.3694)\\&+5.5262\left(N-L_{f}\right)\Big/N+13.448\hat{K}_{f},_{-1}\\&(1.5483)\quad( 非労働力化率 )\quad(9.3550)\\&\quad( 設備ストック )\\&\quad-1.4676(w/p_{i})^{\wedge+dummies}\\&(4.6127)( 質金率対在庫デフレータ )\\&\quad\overline{R}^{2}=0.95179,S.E.=0.078854,\\&D.W.=0.57928\\&(1966II\sim1982I)\end{aligned} $$

さらに雇用者数 $ L_{w} $ に対する需要は、一般に労働の価値限界生産力が、貨幣賃金に等しくなるまで需要される。従って労働需要 $ L_{w} $ は $ L_{w} = f\left(\frac{w}{p}, K\right) $ と表わすことができる。但し、K は設備ストックである。労働需要をこのような形で実際に推計してみると、フィットが悪いため $ L_{w} = f\left(\frac{Y_{w}}{GNPV}, K\right) $ のような関数式を試みたが、最終的には $ L_{w} = f\left(\frac{Y_{w}}{GNP}, K\right) $ の形となっている。

$$ \begin{aligned}\log L_{w}&=-0.32965+\sum_{i=0}^{4}a_{i}\left(\log K_{f},_{-1}\right)_{-i}\ $ 雇用者数 )\quad&\quad(2.635)\quad(0.31794)\\&\quad+\sum_{i=0}^{4}b_{i}\log\left(Y_{w}/GNP\right)_{-i}\\&\quad(-0.11189)\\&\quad+( 单位労働コスト )\end{aligned} $$

以上から個人業者数も $ L_{e} - L_{w} $ として内生的に定まる。

$$ (2)\quad オーストラリア $$

失業率は、稼働率が高まると低下し、また実質賃金率がそのトレンド以上に上昇すると高まると考え、次を計測している：

$$ \begin{array}{c}u=0.24051+\sum_{i=0}^{3}a_{i}CU_{-i}\\\left(6.553\right)\quad\left(-0.23083\right)\\+\sum_{i=0}^{3}b_{i}\left(w/p_{A}-trend\right)+0.49084u_{-1}\\\overline{R}^{2}=0.98490,\quad S.E.=0.22194,\\D.W.=1.9926\\\left(1970\right.\left.\Pi\sim1982\right.\left.\Pi\right)}\end{array} $$

ラグはシラー・ラグであり、実質賃金率のtrend=8.8233+0.037369tである。この項は実質賃金のoverhungであり、労働需要の強さを表わしている。

労働力人口（軍人を除く）は、人口N、実質非農業産出高 $ Y^{NA} $ 、実質賃金率w/pAにより説
明される：

$$ \begin{aligned}\log L_{f}&=-1.9390+0.95843\log N\ $ 労働力人口 )\ &(4.291)(8.8936)( 人口 )\\&\quad+0.11475\log Y^{NA}\\&\quad(2.1224)( 非農業 GDP)\\&\quad+0.089485\log\left(w/p_{A}\right)\\&\quad(3.3613)( 実質賃金率 )\\\overline{R}^{2}&=0.99342,\quad S.E.=0.0058331,\\D.W.&=0.90154\\&(1969III\sim1982II)\end{aligned} $$

以上より、失業者数、就業者数が定義的に求まる。

(3) 韓 国

韓国の場合、労働需給の不均衡は失業に現われるだけでなく、就業者数から非農業就業者数を引いた残差として決定される農業就業者数にも現われる。また、第2次オイルショック後の成長屈折のため、能力生産関数の推定が困難となったため、稼働率を推定できなくなり、設備稼働水準が労働需給に与える影響を計測できなくなった。失業率関数の採用式では、これに代えて在庫率を用いている。更に、労働の分配率を表わす変数として1日当たり賃金をそのま专用いている。これは、労働分配率を用いると、財政乗数テストにおいて失業率が上昇するという現象が生じたためである。

$$ \begin{array}{c}u=0.10363+0.096858K_{i,-1}/(GNP+M)\ $ 失業率 )\left(8.548\right)\left(4.0721\right)\quad( 在庫ストック / 総供給 )\\\quad+0.0000052284w+\sum_{i=0}^{4}a_{i}\left(L_{e}^{NA}\left/N\right.\right)_{-i}\\\quad(12.249)\ $ 賃金率 )\left(-0.31054\right)\ $ 非農業雇用者 / 人口 )\end{array} $$

$$ \begin{aligned}&+dummies\\&\overline{R}^{2}=0.84672,\quad S.E.=0.29736,\\&D.W.=1.7926\\&(1967I\sim1982III)\end{aligned} $$

韓国の労働力化率は、60年代後半以降1978年まで上昇を続けたが、1978年をピークに以後は下降傾向にある。労働力人口についての採用式では労働需給が労働力化率に何等の影響も及ぼさない形であるが、今後検討の必要がある。

$$ \begin{aligned}L_{f}&=-\ 749.89+0.60250N\ $ 劳働力人口 )\quad&\left(5.515\right)\left(94.755\right)( 人口 )\\\overline{R}^{2}&=0.99210,S.E.=166.80,\\D.W.&=1.2189\ $ 1966I\sim1982III)\end{aligned} $$

非農業就業者数 $ L_{e}^{NA} $ は、同部門の生産から派生する労働需要に対し、遅れをもって調整すると考えている。更に、全就業者の項を加えて、失業を通ずるインプリシットな分配率の効果をとらえようとしている。

$$ \begin{array}{c}L_{e}^{NA}=-270.05+0.054386\left(A-GNP^{A}\right)\ $ 非農業雇用者数 )\left(1.088\right)\left(2.0792\right)\begin{array}{c}( 国内アプソ-\\ プション-農業 \\ GNP( 外生 ))\end{array}\\+0.77719L_{e,-1}^{NA}+dummies\ $ 13.179)\\\overline{R}^{2}=0.99637,S.E.=116.56,\\D.W.=2.1137\ $ 1966\ II\sim1982\ III)\end{array} $$

以上により、失業者数 U、就業者数 $ L_{e}=L_{f} $ - U、農業就業者数が定義的に求まる。

## I II 賃金・価格ブロック

### 1. 賃 金 率

労働市場は、前述II.雇用プロックで導いた労働需要関数に対応して、労働供給関数を導いて需給を決定するという形ではなく、名目賃金率は硬直的であり、実質賃金率により雇用量が決まり、残余は失業者となるというKeynesianの基本的な考えに基づいて記述される。この名目賃金率の伸び率が失業率に反比例するというPhilips曲線の関係が、インフレ期待によりシフトする（結果的には実質賃金率の伸び率が失業率に反比例する）という70年代の経験を踏まえて、世界経済モデルの賃金率関数は、「期待で拡張されたPhilips曲線」によって記述され
ている：

$$ \hat{w}=\pi+\frac{a}{u}+b\hat{\eta},a,b>0 $$

ここに、

$ \hat{w} $ ：賃金率上昇率、 $ \pi $ ：期待物価上昇率

u : 失業率、 $ \hat{\eta} $ : 生產性上昇率

であり、期待物価上昇率は、現在および過去の実際の物価上昇率の移動平均で推定する：

$$ \pi=\sum_{i=0}^{n}a_{i}\hat{p}_{-i},\sum_{i=0}^{n}a_{i}=1 $$

ここで労働生産性の上昇を失業率と独立に説明変数に加えたのは、景気上昇期において生産性が上昇する一方、雇用量は短期的には固定されているため失業率は減少しないという状況が考えられ（景気下降期にも同様の状況）、失業率不変でも賃金上昇要因となることを考慮したものである。

## (1) アメリカ

フィリップス曲線の計測にあたっては、従来から失業率はその逆数（1/u）の形で説明変数として用いられてきた。この場合、フィリップス曲線は直角双曲線になる。しかし、最近のシフト後のフィリップス曲線においては、失業率と賃金上昇率との関係は双曲線ではなくむしろ一次の減少関数によってよく近似される。そこで、ここでは、失業率が4％以下のときは失業率の逆数を、4％以上のときは失業率そのもの（u）を説明変数とすることとした。

$$ \begin{array}{l}\hat{w}=-0.47408+0.021864\ $ 1 人当た \\ り雇用者所 \\ 得上昇率 )\quad(2.859)\\\times\left\{\begin{aligned}&\left(1-\frac{u}{0.08}\right)(u>0.04 のとき )\quad\\ &0.02/u\quad(u<0.04 のとき )\quad\end{aligned}\right)\\+\sum_{i=0}^{6}a_{i}\hat{p}_{c},_{-i}+\sum_{i=0}^{6}b_{i}\left(GNP/L_{w}\right)_{-i}^{\wedge}\ $ 0.92718)\quad(0.54532)\ $ 消費デフレータ上昇率 )( 生産性上昇率 )\\+dummies\\\overline{R}^{2}=0.82697,S.E.=0.0037635,\\D.W.=1.7145\ $ 1970I\sim1981IV)\\ ラグはアーモン・ラグである。\end{array} $$

$$ \begin{aligned}&(2)\quad 日 \quad 本 \\&\left.\begin{array}{l}\hat{w}=-0.51883+0.0011377\Bigg/u+\sum_{i=0}^{4}a_{i}\hat{p}_{c},_{-i}\\ (1 人当左 (2.146)\quad(6.6587)\\ 切雇用者所 \\ 得上昇率 )\\\end{array}\right.\left.\begin{array}{l}( 失業率 )\\\left.\begin{array}{l}(1.0483)\\ ( 消費デフレ \\ - 夕上昇率 )\end{array}\right.\end{array}\right.\\&\left.\begin{array}{l}\quad+\sum_{i=0}^{3}b_{i}\hat{\eta}_{-i}+\text{dummies}\ $ 0.41633)\\\quad\left.\begin{array}{l}( 生產性上昇率 )\\\end{array}\right.\\\left.\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.95088,S.E.=0.0092929,\\D.W.=1.6375\end{array}\right.\ $ 1970II\sim1982IV)\end{array}\right.\end{aligned} $$

ここで生産性上昇率は、 $ GNP/L_{e} $ の移動平均より求めている。ラグはアーモン・ラグである。

$$ \begin{aligned}&(3)\quad 西ドイツ \\&\hat{w}=-0.36306+0.00036652\left/u+\sum_{i=0}^{6}a_{i}\hat{p}_{c},_{-i}\right.\\&(1 人当た \left(2.202\right)\quad(1.1704)\left(0.99928\right)\\& 現金給与 \\& 指数上昇率 )\quad( 消費デフレータ上昇率 )\\&\quad+\sum_{i=0}^{8}b_{i}\left(GNP/hL_{e}\right)_{-i}^{\wedge}\\&\quad(0.35221)( 生產性上昇率 )\\&\quad\overline{R}^{2}=0.78891,S.E.=0.0037046,\\&\quad D.W.=1.4553\\&\quad(1976I\sim1982III)\end{aligned} $$

ラグはシラー・ラグである。ただし、通常の最小二乗推定では$\hat{p}_{c}$ の係数合計が1を有意に下回るため、$\sum_{i=0}^{n}a_{i}=1$ という制約条件のもとで推定を行っている。

(4) イギリス

$$ \begin{aligned}\hat{w}=-0.89833+\sum_{i=0}^{8}a_{i}\bigg/u_{-i}+\sum_{i=0}^{3}b_{i}\hat{p}_{c},_{-i}\\ ( 賃金率上昇率 )\begin{aligned}(0.0015504)\end{aligned}\begin{aligned}(1.0026)\end{aligned}\\\begin{aligned}( 失業率 )\end{aligned}\begin{aligned}( 消費デフレ \begin{aligned}- 夕上昇率 )\end{aligned}\end{aligned}\\+\sum_{i=0}^{3}c_{i}\Big(GDP/hL_{w}\Big)_{-i}^{}\begin{aligned}+dummies\end{aligned}\ $ 0.86395)\quad( 生產性上昇率 )\\\begin{aligned}\overline{R}^{2}=0.94177,S.E.=0.011381,\\D.W.=2.1359\ $ 1972I\sim1983I)\end{aligned}\\ ラグはシラー・ラグである。\end{aligned} $$
# 経済分析

第90号 昭和58年5月

# ☆EPA世界経済モデルにおける 統計的分析

経済企画庁経済研究所編集
## 経 济 分 析

第 90 号

昭和58年5月

経済企画庁経済研究所

## 目 次

<分析>

EPA世界経済モデルにおける

統計的分析

はしがき …… 1

第1章 若干の推定と予測の問題 …… 2

序 …… 2

第1節 予測における定数項修正 …… 3

第2節 貿易連関モデルにおけるGLS推定 …… 8

第1章第2節への付録：貿易連関モデルにおける系列相関 …… 15

第2章 為替レート決定モデルの統計的分析 …… 15

序 …… 15

第1節 需給均衡型モデルの推定問題 …… 15

第2節 推定方法の比較 …… 19

付録1：1．1節の定理の証明 …… 36

付録2：分析に用いたデータ …… 39

第3章 貿易シェア行列の変動と貿易連関モデルの予測精度 …… 40

序 …… 40

第1節 貿易シェア行列の変動：1975—1980年 …… 41

第2節 石油危機と貿易シェア行列の変動 …… 48

第3節 貿易連関モデルにおける基準時点の変更と予測精度 …… 51

第3章第3節への付録：貿易連関モデルの代替的推定結果 …… 59

参考文献 …… 62
# EPA世界経済モデルに おける統計的分析 $ ^{*} $

## とよ豊新お大 だ田い居たに谷 とし利くろ玄かず一 久け武ひろ博

はしがき

1国のマクロ計量モデルによる計量的分析や予測の限界が露呈し，それに対処するさまざまな試みがなされている。その1つの方向が，国際的相互依存性を積極的に分析枠組の中に取り入れる世界経済モデルの構築である。このような新しい計量モデルによって，従来は必ずしも明確にされていなかった国際経済や国際金融に関する一般均衡的諸仮説を定量的に検証する途が開け，また，国際的相互依存性を考慮した予測や政策提言が可能になりつつある。

EPA世界経済モデルもそのような役割の一翼を担いつつあるが，他の世界経済モデルとは異なる数々の特徴を有しているので（例えば，天野〔2〕参照），その特徴によって分析上の長所も短所も規定される。本稿は，その特徴のいくつかの側面をとり出し，主として統計的な分析を試みたものである。今迄はモデル開発が当面の大きな課題であったが，曲りなりにもそれが実用の段階に入った現在，統計的分析の見地から将来のモデルの改善の途を探ることは意義あることであろう。したがって，本稿は，主としてモデルの特徴から規定される短所の面を分析し，その解決策を探ろうとする試みである。

ところで以下は3つの章から成り, 各章とも独立した性格をもっているが, EPA世界経済モデルの統計的分析を扱っているという点では共通なので, 1つの分析に収めたことをお断りしておきたい。

まず第1章では，「若干の推定と予測の問題」が議論される。通常の1国のマクロ計量モデルと世界経済モデルの異同が統計的に調べられた後に，EPA世界経済モデルで過去において実際にとられてきた手法の改善策が検討される。1つは，予測における定数項修正の改善についてであり，他の1つは，貿易連関モデルの推定の改善についてである。

第2章においては，「為替レート決定モデルの統計的分析」が展開される。EPA世界経済モデルの1つの大きな特徴は，主要為替レートを「フレックス方式」といわれる需給均衡方式で決定していることである。われわれは，このような需給均衡的計量モデルの一般的議論によって，このようなモデルにおける同次推定の重要性を明らかにする。つづいて，対ドル円レート
を決定する小型のフレックス・モデルを設定し，同次推定を含む種々の推定法のパフォーマンスを比較・検討する。

第3章「貿易シェア行列の変動と貿易連関モデルの予測精度」においては，現行の1970～1977年の貿易連関行列を1970～1980年に期間延長したときに判明する種々の論点を示す。まず最初に，貿易シェア行列が時系列的にどのように変化したかを検証し，つづいて2度にわたる石油危機が貿易シェア行列に与えた影響を検証する。さらに，貿易連関モデルの基準時点の変更が予測パフォーマンスにどのような影響を与えるかをシミュレーションによって分析し，特に事前予測を改善するためには基準時点を最近時点にとることの重要性が示される。

## 第1章 若干の推定と予測の問題

序

EPA世界経済モデルは, 15の国（または地域）別モデルとそれらを整合的に結合（リンク）するための貿易連関モデルから構成される。

いま，簡単のためにモデルはすべて線型で表わされると仮定し，第i国の国別モデルを

$$ B^{i}Y_{t}^{i}+\varGamma^{i}X_{t}^{i}=U_{\mathfrak{p}}^{i}\begin{pmatrix}i=1,2,\cdots\cdots,15\\ t=1,2,\cdots\cdots,T\end{pmatrix} $$

と表わそう。ただし，記号の定義は次の通りである。

$ Y_{t}^{i}= $ 内生変数の $ (G^{i}\times1) $ 次元ベクトル

$ X_{t}^{i}= $ 外生変数の $ (K^{i}\times1) $ 次元ベクトル

$ U_{t}^{i}= $ 誤差項の $ (G^{i}\times1) $ 次元ベクトル

$ B^{i}=(G^{i}\times G^{i}) $ 次元の内生変数の係数行列

$ \Gamma^{i}=(G^{i}\times K^{i}) $ 次元の外生変数の係数行列

$$ \begin{pmatrix}B^{0}&0&\cdots\cdots0\\0&B^{1}&\cdots\cdots0\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\0&0&\cdots\cdots B^{15}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}Y_{t}^{0}\\Y_{t}^{1}\\\vdots\\\vdots\\Y_{t}^{15}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\varGamma^{0}&0\cdots\cdots0\\0&\varGamma^{1}\cdots\cdots0\\\vdots&\vdots\ddots\vdots\\\vdots&\vdots\ddots\vdots\\\vdots&0&\cdots\cdots\varGamma^{15}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}X_{t}^{0}\\X_{t}^{1}\\\vdots\\\vdots\\X_{t}^{15}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}U_{t}^{0}\\U_{t}^{1}\\\vdots\\\vdots\\U_{t}^{15}\end{pmatrix} $$

これを簡単に

$$ B^{*}Y_{t}^{*}+\varGamma^{*}X_{t}^{*}=U_{t}^{*} $$

と表示しよう。ただし， $ Y_{t}^{*} $ と $ U_{t}^{*} $ は $ \left(\sum_{i=0}^{15} G^{i} \times 1\right) $

次元ベクトル， $ X_{t}^{*} $ は $ (\sum_{i=0}^{15} K^{i} \times 1) $ 次元ベクトル，さらに，貿易連関モデルを

$$ B^{0}Y_{t}^{0}+\varGamma^{0}X_{t}^{0}=U_{t}^{0} $$

と定義しよう。記号の定義は上の国別モデルの場合と同様とする。

いま，(1) 式で示される15個の国別モデル，または(2) 式で示される貿易連関モデルを独立に推定することが目的で，他国との結合を考えない場合には，通常の教科書通りの識別，推定，検定，予測という統計的推測の手法が適用され得る。しかし，世界経済モデルにおける最大の目的は(1) と(2) で示される各国モデルを結合することであるから，通常の手法を各国モデルにそのまま適用することはできない。

（1）式と（2）式で示されるすべてのモデルを結合した体系を次のように表わそう。

$ B^{*} $ は $ \left(\sum_{i=0}^{15}G^{i}\times\sum_{i=0}^{15}G^{i}\right) $ 次元行列, $ \Gamma^{*} $ は $ \left(\sum_{i=0}^{15}G^{i}\right) $

$ \times\sum_{i=0}^{15}K^{i} $ 次元行列である。

ところで，このようなモデルの結合においては，各個別モデルでは外生変数であったものが