Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
∇ リンク用輸出入統計式

(13) 输出(X)

$ MSE=8618802 \quad \overline{R}^{2}=0.9865 $

$ X=1.00134XT+\sum_{i}OO_{i}\cdot D_{i} $

(46.27)

(14) 輸入(M)

$ MSE=6141573 \quad \overline{R}^{2}=0.9902 $

$ M=(1.1602 - 0.7861DNE)MT $

(42.84) (-16.39)

$ \sum_{i} PP_{i} \cdot D_{i} $

输出入一

∇ 輸出入デフレータ

(15) 輸出価格指数関数(PX)

$ MSE=0.03399 \quad \overline{R}^{2}=0.8501 $

$ PX=0.6892PX_{-1}+0.2802PAQM $

$ (29.26) $ $ (13.64) $

$ +1.8228(DEMAND_{-1}/SUPPLY_{-1}) $

$ (4.43) $

$ \sum_{i} QQ_{i} \cdot D_{i} $

(16) 輸入価格指數関数(PM)

$$ MSE = 0.15446 \quad \overline{R}^{2} = 0.8923 $$

$$ PM = [0.2736 - 0.6692 (MT_{i} / \sum_{k} MT_{k})] \cdot (6.77) \quad (-1.29) $$

$$ [\sum_{j \neq i} (XT_{j} / \sum_{k \neq i} XT_{k}) \cdot PX_{j-1}] + 0.7980 PM_{1-1} + \sum_{m} RR_{m} \cdot D_{m} $$

(22.97)

∇ 各国間商品貿易取引関数

(17) 農產品貿易取引関数(XA_{ij})

$$ MSE = 2.5842 \quad \overline{R}^{2} = 0.6926 $$

$$ \log XA_{ij} = $$

$$ (0.5397 + 0.1640DSN) \log YA_{i^{-1}} $$

$$ (24.4) \quad (6.64) $$

$$ -0.9660 \log (PYA_{i^{-1}} / PX_{j^{-1}}) $$

$$ (-13.3) $$

$$ + (0.5550 + 0.1248DNS) \log YD_{j^{-1}} $$

$$ (21.1) (4.12) $$

$$ + 0.9660 \log (PYA_{j^{-1}} / PM_{j^{-1}}) $$

$$ (2.60) $$

$$ - (1.1269 - 0.1792DNN + 0.2897DNS) $$

$$ (-40.4) (4.63) \quad (-7.15) $$

$$ -0.2104DSN) \log D_{ij} $$

$$ (5.18) $$

$$ + 0.1381 \log OFFG_{ij} $$

$$ (11.04) $$

$$ +\sum_{m} \alpha_{m} \cdot D_{m} + \sum_{n} \beta_{n} \cdot D_{n} $$

(18) 製造業品貿易取引関数(XM_{ij})

$$ MSE = 2.3286 \quad \overline{R}^{2} = 0.8001 $$

$$ \log XM_{ij} = $$

$$ (0.9348 + 0.7260DNN + 0.7652DNS) $$

$$ (47.1) \quad (5.18) \quad (5.47) $$

$$ + 0.2301DSN) \log YM_{i^{-1}} $$

$$ (9.38) $$

$$ -0.5018 \log (PYM_{i^{-1}} / PX_{i^{-1}}) $$

$$ (-7.67) $$

$$ + (0.4367 + 0.1583DNS) \log YD_{j^{-1}} $$

$$ (21.8) \quad (6.62) $$

$$ + 0.0983 \log (PYM_{j^{-1}} / PM_{j^{-1}}) $$

$$ (1.36) $$

$$ - (1.7212 - 0.8910DNN) $$

$$ (-79.2) \quad (29.2) $$

$$ -0.4566DNS) \log D_{ij} $$

$$ (11.6) $$

$$ + 0.09215 \log OFFG_{ij} $$

$$ (7.65) $$

$$ -0.02860D75 \cdot \log EX75_{ij} + \sum_{m} \zeta_{m} \cdot D_{m} $$

$$ (-2.04) $$

$$ +\sum_{n} \eta_{n} \cdot D_{n} $$

∇ 定義式

(19) 国内総生産(Y)

Y = YA + YQ + YM + YO

(20) 国内支出(YD)

YD = CP + CG + IP + IG + X - M

(21) 国民総生産(V)

V = Y + NFYA

(22) 総需要(DEMAND)

DEMAND = CP + CG + IP + IG + X

(23) 総供給(SUPPLY)

SUPPLY = Y + M

(24) 非農業生産所得(YNA)

YNA = YQ + YM + YO

(25) 民間粗資本ストック(KP)

KP = KP^{-1} + IP

(26) 政府粗資本ストック(KG)

KG = KG^{-1} + IG

(27) 貿易可能財国内平均価格指数(PAQM)

PAQM = (JA / YNO) \cdot PYA +

(YQ / YNO) \cdot PYQ +

(YM / YNO) \cdot PYM
ここで YNO=YA + YQ + YM	変数記号	:	変 数 名	単 位
(28) 総生産累積額(SY)	PY	:GDP デフレータ	1975=100
SY = ∑t 60 Y	PYA	:農産品価格指数(農業生産所得デフレータ)	1975=100
(29) 農業生産累積額(SYA)	·PYQ	:鉱産品価格指数(鉱業生産所得デフレータ)	1975=100
SYA = ∑t 60 YA	PYM	:製造業品価格指数(製造業生産所得デフレータ)	1975=100
(30) 製造業生産累積額(SYM)	PAQM	:貿易可能財国内平均価格指数	1975=100
SYM = ∑t 60 YM	PX	:輸出価格指数(輸出等デフレータ)	1975=100
(31) その他産業生産累積額(SYO)	PM	:輸入価格指数(輸入等デフレータ)	1975=100
SYO = ∑t 60 YO
(32) 非農業生産累積額(SYNA)	XA ij	:二国間展産品貿易取引額	千ドル
SYNA = ∑t 60 YNA	·XQ ij	:二国間鉱産品貿易取引額	千ドル
(33) 二国間商品貿易取引額(X ij)	XM ij	:二国間製造業品貿易取引額	千ドル
X ij = XA ij + XQ ij + XM ij	X ij	:二国間商品貿易取引額	千ドル
(34) 商品輸出額(XT)	XT	:商品輸出額	百万ドル
XT = ∑j X ij / 1000	MT	:商品輸入額	百万ドル
(35) 商品輸入額(MT)	SYA	:農業生産累積額(1960~)	百万ドル
MT = ∑j X ij / 1000	SYM	:製造業生産累積額(1960~)	百万ドル
SYO	:その他産業生産累積額(1960~)	百万ドル

SYNA	:非農業生産累積額(1960~)	百万ドル
SY	:総生産累積額(1960~)	百万ドル
変数記号一覧表

(·印:外生变数)

変数記号	:	変 数 名	単 位	総需要	百万ドル
·N	:総人口	千人	SUPPLY	:総供給	百万ドル
LA	:農業労働人口(含林水産業)	千人	YD	:国内支出	百万ドル
LNA	:非農業労働人口	千人	·ODAG	:政府開発援助(粗支払(供与 国)·粗受取(受取国)ベース)	百万ドル
YA	:農業生産所得(含林水産業)	百万ドル
·YQ	:鉱業生産所得	百万ドル	·OFFG	:政府開発援助+その他公的援助(粗受取·粗支払)	百万ドル
YM	:製造業生産所得	百万ドル
YO	:その他産業生産所得	百万ドル	·OFFGij	:二国間公的援助フロー (ODA gross+OOF gross)	百万ドル
YNA	:非農業生産所得	百万ドル
Y	:国内総生産	百万ドル	·M2	:貨幣供給(M2)	百万ドル
V	:国民総生産	百万ドル	·NFYA	:海外要素所得純受取	百万ドル
KP	:民間粗資本ストック	百万ドル	·D ij	:二国間地表距離	km
KG	:政府粗資本ストック	百万ドル	·EX ij	:二国間為替レート	各国願1単位
CP	:民間消費支出	百万ドル	·D	:各国ダミー	当りUS$の比
CG	:政府消費支出	百万ドル	·DM	:先進国ダミー
IP	:民間粗資本形成	百万ドル	·DV	:途上国ダミー
IG	:政府粗資本形成	百万ドル	·DR	:援助受取国ダミー
X	:輸出(国民経済計算ベース)	百万ドル	·DD	:援助供与国ダミー
M	:輸入(国民経済計算ベース)	百万ドル	·DNE	:英·蘭ダミー
变数記号	:	变 数 名	単 位
· DNN	:	先進国間ダミー
· DNS	:	先進国→途上国ダミー

变数記号	:	变 数 名	単 位
·DSN	:	途上国→先進国ダミー
·D75	:	基準年ダミー

## 第 3 節 WECOM - 2 構造方程式の説明

この節では WECOM - 2 の構造方程式の説明と推定結果を述べる。

### 1. 労働人口

雇用者数のデータが標本とした途上国においては標本期間中ほとんど存在しなかったので，労働人口数を雇用者数の代理指標としてもちいた。本モデルにおいて，労働人口(L)は農業労働人口(LA)と非農業労働人口(LNA)の二つに分類されている。農業労働人口関数と非農業労働人口関数を推定するに際してはその母体として総人口数(N)を想定して，毎期，総人口の何パ-セントが農業と非農業労働人口に割り振られるかという定式化を採用しているこのパ-センティジン影響を与える変数として，一人当たり政府社会資本，農業・非農業セクター間の生産性又は収益性格差を考える。

両関数を定式化すると以下のように書ける。

$$ \begin{aligned}LA=&F[N,(KG/N)\cdot_{1},(PYA/PY)\cdot_{1}\\\left\{(YA/LA)/(YNA/LNA)\right\}\cdot_{1}]\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}LNA=F[N,(KG\text{/}N)^{-1},(PYA\text{/}PY)^{-1}\\ \{(YA\text{/}LA)/(YNA\text{/}LNA)\}^{-1}]\end{aligned} $$

ここでは，人口は LA 及び LNA 共に正の効果をもたらすと想定されている。農業セクターの相対的収益性の代理指標である相対農産品価格（ $ PYA/PY=\frac{農産品価格}{一般物価} $ ）及び農業セクターと非農業セクターの労働生産性の比（ $ \frac{(YA/LA)}{(YNA/LNA)}=\frac{農業労働人口一人当たり農業生産}{非農業労働人口一人当たり非農業生産} $ ）は LA には正の効果を，LNA には負の効果をもたらすと想定されている。しかし，一人当たり政府社会資本（KG/N=政府資本ストック/人口）は正・負どちらの影響を及ぼすかはアプリオリには決定できない。政府が過去に農業関連投資に重点を置いていたのか，非農業関連投資に重点を置いていたのかによってその符号は異なるであろう。

推定結果は以下のとおりである。

$$ \begin{array}{c}\log LA=0.8792\log N-0.4309\log(KG_{-1}/\ $ 28.5)\quad(-22.7)\\N_{-1})+0.05264\log(PYA_{-1}/PY_{-1})\ $ 3.67)\\+\sum_{i}AA_{i}\cdot D_{i}\\MSE=0.002931\quad\overline{R}^{2}=0.9992\end{array} $$

$$ \begin{aligned}\log LNA&=1.4064\log N+(0.1487DM\\&\quad(68.8)\quad(7.95)\\&+0.08479DV)\log(KG_{-1}/\ N_{-1})\\&\quad(6.15)\\&-0.01811\log[(YA_{-1}/LA_{-1})/\\&\quad(-1.98)\\&\quad(YNA_{-1}/LNA_{-1})]+\Sigma_{1}BB_{i}\cdot D_{i}\\&\quad MSE=0.001068\quad\overline{R^{2}}=0.9996\end{aligned} $$

ここで，DMは先進国ダミー，DVは途上国ダミーである。

人口の係数は LA 及び LNA 共に有意で期待どおりの正符号であった。その値にかんしては LNA のほうが LA よりも弾力的であり，標本期間中の世界的傾向として LNA は増加率が高かったと推計している。

一人当たり政府資本の係数はやはり LA 及び LNA 共に有意であったが, LA では負の, LNA は正の符号であった。すなわち, 標本期間中, 政府の投資は農業労働人口を減らし,
非農業労働人口を増やすよう作用したこととなる。しかし,この傾向は先進国と途上国では少々ことなり，先進国のほうが政府投資の非農業労働人口へのインパクトが大きかったことが係数の違いとして推定されている。

LA では農業セクターの相対農産品価格が，LNA では農業・非農業セクターの労働生産性比率が説明変数として符号条件を満足し，統計的にも有意であった。

### 2. 產業生產所得

本モデルでは生産所得は各産業毎に生産関数を主軸として決定される。産業毎の生産関数を推定するに際して，民間資本ストック(KP)が産業別に分類されていないので，産業毎の累積生産額の累積総生産額に対する比率に応じて民間資本ストックを割り振った。非農業労働人口についても同様な処置が取られた。累積生産額を使用したのは同期の生産額で配分比率を作成するよりも，時間的に配分比率が安定していたためである。

政府資本ストック(KG)も産業毎に分類されていないが，社会資本という性格を考慮して産業別の配分はおこなわなかった。しかし，政府資本ストックの産業別に与えるインパクトは異なり，そのことは産業別生産関数内の政府資本ストックの係数の違いとしてあらわれているものと解釈できる。

生産関数は基本的にコブ・ダグラス型に特定化している。

## 農業生産所得(YA)

農業労働人口と資本ストックについて一次同次の形で以下の生産関数が推計された。

$$ \begin{array}{c}\log(YA/LA)=0.3913\log\left[\left\{(SYA_{-1}/\ $ 7.98)\right.\right.\\\left.\left.SY_{-1})\cdot KP_{-1}+KG_{-1}\right\}/LA\right]\\+0.07556\log\{\sum\limits_{60}^{t-1}(YA/LA)\}+\sum\limits_{i}CC_{i}\cdot D_{i}\ $ 2.17)\\MSE=0.0155\quad\overline{R^{2}}=0.9950\end{array} $$

$$ \begin{aligned}& ここで ,SYA_{-1}=\sum_{60}^{t-1}YA 及び SY_{-1}=\sum_{60}^{t-1}(YA\\&+YM+YQ+YO)=\sum_{60}^{t-1}Y である。\end{aligned} $$

民間・政府資本ストックが独立した説明変数としては有意ではなかったので，農業部門での総資本ストック $ =\{(SYA_{-1}/SY_{-1})\cdot KP_{-1}+KG_{-1}\} $ を説明変数とした。この推定では資本の弾力性は 0.3913，労働の弾力性は 0.6087 という結果となった。農業部門での技術進歩は LEARNING BY DOING 型を想定して，平均労生産性の累積額 $ \sum_{60}^{t-1}(YA/LA) $ によってその効果を定式化した。

## 製造業生産所得(YM)

製造業労働人口と民間資本ストックについて一次同次の形で以下の生産関数が推計された。

$$ \begin{aligned}&\log[YM/\{(SYM_{-1}/SYNA_{-1})\cdot LNA\}]=\\&\quad(0.3629DM+0.7110DV)\cdot\log[(SYM_{-1}/\\&\quad(3.82)\quad(13.7)\\&\quad SY_{-1})\cdot KP_{-1}/\{(SYM_{-1}/SYNA_{-1})\cdot\\&\quad LNA]\}+0.8419(KG_{-1}/SY_{-1})\\&\quad(3.05)\\&\quad+\sum_{i}NN_{i}\cdot D_{i})\\&\quad MSE=0.02132\quad\overline{R}^{2}=0.9823\\& ここで ,\quad SYM_{-1}=\sum_{60}^{t-1}YM 及び SYNA_{-1}=\sum_{60}^{t-1}\\&(YM+YQ+YO)=\sum_{60}^{t-1}YNA である。\end{aligned} $$

民間資本ストックの弾力性値は先進国で0.3629，途上国で0.7110と推計された。政府資本ストックは民間資本ストックと同じ生産要素としてでは有意ではなく，生産関数全体の効率性をシフトさせる要因として有意となった。それ故，政府資本ストックは国毎の規模の違いの中立化をはかるため，累積総生産額で割って使用した。過去の生産額に対して政府資本が増加してきた速度が早いほど製造業の生産の効率は高まると想定している。
## その他産業生産所得(YO)

その他産業労働人口と民間資本ストックについて一次同次の形で以下の生産関数が推計された。

$$ \begin{aligned}\log[YO/\{(SYO_{-1}/SYNA_{-1})\cdot LNA\}]&=\\0.7862\log[(SYO_{-1}/SY_{-1})\cdot KP_{-1}/\ $ 24.0)\\\{(SYO_{-1}/SYNA_{-1})\cdot LNA\}]\\+0.06455\log\left(KG_{-1}/SY_{-1}\right)+\sum_{i}FF_{i}\cdot D_{i}\ $ 3.05)\\MSE&=0.00902\quad\overline{R}^{2}=0.9925\\ ここで ,\quad SYO_{-1}&=\sum_{60}^{t-1}YO である。\end{aligned} $$

民間資本ストックの弾力性値は 0.7862 と推計された。政府資本ストックは製造業生産関数の定式化と同様の扱いとなっている。ただし，本関数では対数変換して使用している。

### 3. 消費支出

## 民間消費支出(CP)

民間部門の消費行動は，イ)実質所得(Y)が高いほど，口)過去の消費レベル(CP_{1})が高いほど，八)実質貨幣残高(M2/PY)が高いほど，高くなると定式化している。推計結果は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}\log CP&=0.2415\log Y+0.7293\log CP\cdot_{1}\\&\quad(9.82)\quad(37.6)\\&\quad+0.01571\log\left(M\bar{2}/PY\right)\\&\quad(1.17)\\&\quad+\sum_{i}GG_{i}\cdot D_{i}\\&MSE=0.00353\quad\overline{R}^{2}=0.9991\end{aligned} $$

民間消費の所得に対する弾力性値は短期では0.2415,長期では0.8921と推計される。実質貨幣残高の有意性はあまり高くないが，同期の価格の効果を需要額に反映させるために採用した。

## 政府消費支出(CG)

政府部門の消費行動は，イ)政府収入の代理指標として，又，経済活動のレベルを表す指標としての実質 GNP(V)が高いほど，口)予算編成上の慣習的，又，調整摩擦を表す指標として過去の消費レペル(CG-1)が高いほど，八)政府間公的開発粗援助額(ODAG)が高いほど，受け取り国では高くなり，供与国では低くなると想定している。推計結果は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}\log CG&=0.2442\log V+0.7515\log CG_{-1}\\&\quad(9.95)\quad(42.8)\\&\quad+0.011331DR\cdot\log ODAG\\&\quad(1.82)\\&\quad+\sum_{i}HH_{i}\cdot D_{i}\\&\quad MSE=0.00697\quad\overline{R}^{2}=0.9984\end{aligned} $$

ここで，DRは援助受け取り国ダミーである。

政府消費の GNP に対する弾力性値は短期では 0.2442 ，長期では 0.9827 と推計される。政府消費支出に対する援助供与国の影響は有意にみられず，受け取り国の効果のみが有意となった。先進国では政府の経常消費は慣習化・固定化されている部分が多く，予算調整上の摩擦が大きいためなのか，援助の供与が経常消費の削減に直接は結び付かないのではないかと思われる。一方，途上国では先進国からの援助が，弾力性は低いが政府の消費支出構造にはあらかじめその受取りが予期されて，組み込まれていると推論される。

### 4. 投資支出

## 民間粗資本形成(IP)

加速度原理による投資行動を定式化の基本とし，それに民間資本の平均生産性を付加的な説明変数としている。

加速度原理では望ましい資本ストックのレベルというものが存在し，望ましい資本係数一定という仮定のもとで，産出量の変化に投資を結びつける。この時，過去の資本調整の残りを今期にまで持ち越しているとして，分布ラグを想定した「伸縮的加速度原理」も考えられるが，プーリングデータの場合分布ラグはあまり良い推定結果をもたらさないので採用しなかった。又，本モデルでは産出量の変化の代わりに，総
需要の変化を加速度原理の説明変数として使用した。本モデルは総生産額が需要面の積み上げで決まるというケインジアン的な定式化をしていないので，需要面の変化が乗数効果を通じて生産面の変化をもたらすという構造がない。そのため，需要面の直接的な生産面への影響をこの定式化で意図した。

この他に,前期の民間資本の平均生産性(資本係数)を付加的な説明変数とした。

以上は純投資についての議論であり，更新投資の事は考慮されていない。そこで，設備償却分が前期資本ストックの一定割合と考えて，前期の総資本ストック $ (KP_{-1} + KG_{-1}) $ を説明変数に加えた。推定結果は以下のとおりであった。

$$ \begin{aligned}\log IP=&0.2455\log\left(KP_{-1}+KG_{-1}\right)\\ &(3.10)\\ &+0.6691\log\left(IP_{-1}+IG_{-1}\right)\\ &(17.1)\\ &+1.3175\log\left[(CP+CG\right.\\ &\left.(7.26)\right.\\ &+X)/(CP_{-1}+CG_{-1}+X_{-1})]\\ &+0.4561\log\left(Y_{-1}/KP_{-1}\right)\\ &\left.(3.96)\right.\\ &+\sum_{i}\Pi_{i}\cdot D_{i}\\ &\left.\quad MSE=0.07644\quad\overline{R}^{2}=0.9856\right.\end{aligned} $$

本来，総需要＝民間・政府消費支出＋民間・政府投資支出＋輸出であるが，今期の民間投資支出を説明変数とはできないため，（民間・政府消費支出＋輸出）と民間・政府投資支出を分けざるをえなかった。加速度原理では産出量の変化分を説明変数とするが，産出量の代理変数の一つである（民間・政府消費支出＋輸出）は対数変換しているため今期と前期の比率を説明変数とした。又，前期の（民間＋政府投資支出）は総需要の一部というだけでなく，企業の投資決定にも存在する一種の慣習効果を説明しているとも考えられる。

## 政府粗资本形成（IG）

政府部門の投資関数は，イ)政府収入の代理指標として，又，経済活動のレベルをあらわす指標としての実質 GNP(V)が高いほど，口)予算編成上の慣習的，又，調整摩擦を表す指標として過去の投資レベル(IG-1)が高いほど，八)政府資本ストックの生産性(Y-1/KG-1)が高いほど，二)政府間公的粗援助額(OFFG)が高いほど受け取り国では高くなり，供与国では低くなると定式化している。推計結果は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}\log IG=&0.5979\log V+0.5917\log IG_{\cdot1}\\&(8.21)\quad(22.8)\\&+0.1678\log\left(Y_{\cdot1}/KG_{\cdot1}\right)\\&(1.88)\\&+0.4919DD\cdot\log OFFG\\&(2.38)\\&-0.1109DD\cdot\log OFFG\\&(-2.03)\\+\sum_{i}JJ_{i}&\cdot D_{i}\\&MSE=&0.06937\quad\overline{R}^{2}=0.9826\end{aligned} $$

援助受け取り国の OFFG の弾力性値は 0.4919 と推計された。途上国では政府間公的粗援助額の一部は政府投資，政府消費に使用され，残りは債務の返済等に該当すると推論できる。一方，先進国では OFFG の弾力性は -0.1109 なのでそれほど高くないが，援助の供与は政府投資を減らす効果があると推計された。

### 5. 価格

本モデルの基本的な性格は，供給サイドから所得が決定される点にあった。したがって，モデルの調整機構はこうした特定化をおこなった場合の通例で，資本形成による長期的な調整にまかされることになる。しかしながら，本モデルは需要項目中の政府消費と投資が経済協力変数によって影響を受けるとしているので，さらに価格による短期的あるいは期間内調整機構も導入した。

GDP デフレータ(PY)，農産品価格指数(PY A)，製造業品価格指数(PYM)
一般物価水準を示す価格変数として GDP ブフレータ(PY)は，イ)需給調整のためのパラメータという性格を考えて，超過需要を示すための，口)金融面から来る価格変化をあらわすための，そして，ハ)一般的な生産コストを表現するための指標を考え，最終的には次のような結果を得た。

$$ \begin{aligned}
\log PY &= 0.2486 \log(DEMAND / (1.90) \\
& \quad SUPPLY) + 0.0939 \log M2 \\
& \quad (10.0) \\
& + 0.1660 \log PY^{-1} \\
& (12.1) \\
& + 0.6594 \log PAQM \\
& (46.5) \\
& + \sum_{i} KK_{i} \cdot D_{i} \\
& MSE = 0.003442 \quad \overline{R}^{2} = 0.9797
\end{aligned} $$

ここで，第一項は需給比率であり，超過需要の代理指標となっている。ラグ付き内生変数は慣性効果を示す。また，貿易可能財国内平均価格指数(PAQM)は，実物でのコストをあらわすために導入されている。

この PAQM は, 農産品価格(PYA), 製造業品価格(PYM), 鉱産品価格(PYQ) の加重平均で定義されており, それぞれの価格は, 供給サイドのコスト要因で説明されている。農産品価格指数関数と製造業製品価格指数関数はそれぞれ次のように推定された。

$$ \begin{aligned}\log PYA=&\ -0.2625\log\left(YA/LA\right)\\&\ (-6.34)\\&+0.3022\log PYA_{-1}\\&\ (14.4)\\&+0.03830\log PM\\&\ (2.04)\\&+0.6569\log PY+\underset{i}{\sum}LL_{i}\cdot D_{i}\\&\ (25.3)\\MSE=&0.01168\quad\overline{R}^{2}=0.9346\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\log PYM=&-0.1515\log\left(YM/LNA\right)\\&\left(-7.45\right)\\&+0.1730\log PYM_{-1}\\&\left(8.28\right)\end{aligned} $$

$$ \begin{array}{r l}&{\quad+0.1439\log{P M}}\\ &{\quad(8.30)}\\ &{\quad+0.6278\log{P Y+\sum_{i}M M_{i}\cdot D_{i}}}\\ &{\quad(27.4)}\\ &{\quad M S E=0.01040\quad\overline{{R}}^{2}=0.9339}\end{array} $$

ここで，第一項は，それぞれの産業における労働生産性，第三項は，輸入物価，第四項は，中間投入財価格を示すための一般物価水準である。各説明変数の長期の弾力性を計算してみると次の表のとおりとなった。

第 4 - 1 表 価格関数における長期弾力性

労働生産性	輸入物価	一般物価
農産品	-0.38	0.056	0.94
製造業品	-0.18	0.17	0.76

## これをみると,

1. 双方とも相対的にみて，一般物価水準の影響を受けやすいこと，

2. 生産性向上による価格水準の下落は，農産品においてより高いこと，

3. 輸入物価の影響は，逆に，製造業品価格により高く反映されること，

等がみてとれる。ただし，これらの観察はあくまで付加価値価格による推定結果に基づいていることに留意しておく必要がある。

### 6. リンク用輸出入統計式

本モデルでは，序論で述べたように，国際貿易プロックはサブモデルとしてマクロモデルと異なった扱いをしている。国際貿易プロックではマクロプロックから各国の需給を示す指標(GDP，輸出入物価等)を受け取り，世界全体の各国間貿易取引を各商品毎に定式化して計算する。この商品毎の貿易取引額をそれぞれ，輸出相手毎(貿易取引マトリックスの縦軸）に，あるいは輸入相手国毎(貿易取引マトリックスの横軸）に加えたものが，各国の対世界輸出総額であり，対世界総輸入額である。各商品の和をとれば，これは各国の総輸出(XT)および総輸入(MT)となっている(定義式(33)～(35))
参照)。本統計式は国際貿易プロックで得られた輸出入額をマクロブロックの総輸出入額に対応させる役割を果たし，両ブロックをリンクする。

この経緯から考えて，各国固有の事情を示す国ダミーを除いては，総輸出入額にかかる係数はほぼ1であることが期待される。輸出(X)については，期待どおりの以下の結果を得た。

$$ \begin{aligned}X=&1.00134XT+\sum_{j}OO_{j}\cdot D_{j}\\&(46.3)\\&MSE=8618802\quad\overline{R}^{2}=0.9888\end{aligned} $$

輸入(M)については係数は1を越えた結果にはならなかった。そこで誤差の分布をみてみると，英国，オランダに集中していることがわかり，さらに両国の係数ダミーを導入した。その結果ほぼ満足すべき下記の結果を得た。

$$ \begin{aligned}M&=(1.16018-0.7861DNE)MT\\&\quad(42.8)\quad(-16.4)\\&\quad+\Sigma_{j}PP_{j}\cdot D_{j}\\&\quad MSE=6141573\quad\overline{R}^{2}=0.9902\end{aligned} $$

ここで，輸入についての係数は1.16018であり，過大推定の印象を与えるが，国際貿易のデータがFOBベースであることを思い起こせば，1を越える分はCIF相当分と考えてよいであろう。なお，英国，オランダの貿易データについては石油等の取り扱いによると思われる。

### 7. 各国間商品貿易取引

多国間商品貿易の決定については，従来より様々な要因が考慮され，また，研究されている。これらのうち，最も一般的なものは当研究所でも精力的に研究された貿易連関モデルである $ ^{1} $ 。そこでは，世界市場で輸出される貿易取引総量は，究極のところ，同時に世界輸入総量でもあることを考慮しつつ，各輸出(入)市場において相対価格，需給規模の要因が各国の輸出入を決定するとしている。これに対して，現実の貿易関係では相対価格要因もさることながら，地理的，歴史的要因も，特にクロスセクション分析では説明力が大きいとする主張もある。その代表的なものに，地理的，経済的距離と需給規模の役割を重視するグラビティーモデルがある。

本モデルでは，基本的にはグラビティーモデルを採用する。それは，第一に，計算が比較的容易であること，第二に，商品毎の輸出入価格のデータが余りに貧弱であること，第三に，時系列的な分析もさることながら，我々にとって重要なことはクロスセクションによるちがいであること等のためである。しかしながら，我々は最近のグラビティーモデルの理論的展開に沿いつつ，価格要因についても考慮を払い需給の調整機能も内蔵させておくことにした $ ^{2)} $ 。

想定されたスペシフィケーションは第 k 財の第 i 国から第 j 国への輸出を $ X_{k_{ij}} $ として, つぎのとおりである。

$$ \begin{aligned}Xk_{ij},&=f[Yk_{i},(PYk_{i}/PX_{i}),Y_{j},\\&\quad(PYk_{j}/PM_{j}),D_{ij},OFFG_{ij}]\end{aligned} $$

ここで， $ Yk_{i} $ は供給能力指標，第二項は国内市場と外国市場との代替を示す相対価格，第3項は輸入国の需要指標，第4項は輸入国の相対価格，第5項はi国とj国の経済距離の代理指標としての大圈距離，第6項は輸出信用を含む援助による二国間の結合度を示す。実際の推定では，これにさらに輸出国・輸入国ダミー( $ D_{i} $ ， $ D_{j} $ )，貿易フローダミー(DNN，DNS，DSN)，
基準年次の為替レート $ EX75_{ij} $ を加え，得られた結果は次のとおりである。

農產品貿易取引 $ (XA_{ij}) $
$ \log XA_{ij}= $
$ (0.5397 + 0.1640DSN)\log XA_{i-1} $
$ (24.4) $ $ (6.64) $
- 0.9660 log $ (PYA_{i-1}/PX_{i-1}) $
$ (-43.3) $
$ + (0.5550 + 0.1248DSN)\log YD_{j-1} $
$ (21.1)(4.12) $
+ 0.9660 log $ (PYA_{j-1}/PM_{j-1}) $
$ (2.60) $
- $ (1.1269 - 0.1792DNN + 0.2897DNS)(-40.4)(4.63) $ $ (-7.15) $
- 0.2104DSN) log $ D_{ij} $
$ (5.18) $
+ 0.1381 log $ OFFG_{ij} + \sum_{m} \alpha_{m} \cdot D_{m} $
$ (11.0) $
+ $ \sum_{n} \beta_{n}, D_{n}) $ .

$ MSE=2.5842 \quad \overline{R}^{2}=0.6926 $

製造業品貿易取引( $ XM_{ij} $ )

$$ \begin{array}{r l}&{\log X M_{i j}=}\\ &{\quad(0.9348+0.7260D N N+0.7652D N S}\\ &{\quad(47.1)\quad(5.18)\quad(5.47)}\\ &{\quad+0.2301D S N)\log Y M_{i^{-1}}}\\ &{\quad(9.38)}\\ &{\quad-0.5018\log(P Y M_{i^{-1}}/P X_{i^{-1}})}\\ &{\quad(-7.67)}\\ &{\quad+(0.4367+0.1583D S N)\log Y D_{j^{-1}}}\\ &{\quad(21.8)\quad(6.62)}\\ &{\quad+0.0983\log(P Y M_{j^{-1}}/P M_{j^{-1}}}\\ &{\quad(1.36)}\\ &{\quad-(1.7212-0.8910D N N}\\ &{\quad(-79.2)(29.2)}\\ &{\quad-0.4566D N S)\log D_{i j}}\\ &{\quad(11.6)}\\ &{\quad+0.1381\log O F F G_{i j}}\\ &{\quad(7.65)}\\ &{\quad-0.02860D75\cdot\log E X75_{i j}}\\ &{\quad(-2.04)}\\ &{\Sigma_{m}\zeta_{m}\cdot D_{m}+\Sigma_{n}\eta_{n}\cdot D_{n}}\\ &{}\\ &{M S E=2.3286\quad\overline{{R}}^{2}=0.8001}\end{array} $$

鉱產品貿易取引(XQij) - 參考式

$$
\begin{aligned}
\log XQ_{ij} &= \\
(0.4344 - 0.06438DSN\log YQ_{i-1} \\
(25.8) & \quad (-5.55) \\
-0.5777\log(PYQ_{i-1}/PX_{i-1}) \\
(-7.24) & \\
+(0.4367 + 0.1583DSN)\log YD_{j-1} \\
(10.2) & \quad (4.80) \\
+0.0983\log(PYM_{j-1}/PM_{j-1}) \\
(1.98) & \\
-(0.4841 + 1.4116DNN \\
(-10.0)(-22.5) & \\
+0.8087DNS + 0.9360DSN)\log D_{ij} \\
(-13.1) & \quad (-14.9) \\
+0.1901\log OFFG_{ij} \\
(7.65) & \\
-0.0405D75\cdot\log EX75_{ij} \\
(-2.04) & \\
\sum_{m}Y_{m}\cdot D_{m} + \sum_{n}\delta_{n}\cdot D_{n} & \\
MSE &= 4.1430 \quad \overline{R}^{2} = 0.6219
\end{aligned}
$$

最終的には外生変数扱いとなった鉱産品貿易を除き，各種弾力性をまとめると次のとおりとなる。

表 4 - 2 表 貿易関数の弾力性

先進国間	先進国↓	途上国↓	途上国間
供給能力	農製	0.54	0.54	0.70	0.54
1.66	1.70	1.16	0.93
需要	農製	0.56	0.68	0.56	0.56
0.44	0.60	0.44	0.44
距離	農製	-0.95	-1.42	-0.29	-0.13
-0.83	-1.26	-0.72	-1.72

この弾力性比較によれば，供給能力の方が需要指標の弾力性に比して概して弾力的であること，さらに，距離の弾力性が1前後ではあるものの，輸出入毎に大きく異なっていること等が興味深い。さらに詳しく検討してみると，

1. 農産品輸出への途上国の供給能力指標はそれほど弾力的ではないこと。

2. むしろ製造薬品輸出への先進国の供給能
力の弾力性の方が弾力的で，はるかに大きいこと，

3. 製造業品輸出の需要側の所得への弾力性は，通常いわれる程高いものではなく，むしろ農産品よりも低いこと，

4. 途上国の製造業品輸出にとって，距離コストの削減は重要な問題であること，

5. 先進国にとっても農産品，製造業品輸出の対途上国輸出が距離によって制約を受けていること，

等が観察される。これらの結果には，これまで開発経済学等で主張されてきている事柄と反する内容も含まれており，今後さらに検討を加え，分析する必要があろう。

### 8. 輸出入デフレータ

各国のマクロプロック及び貿易プロックでは産業分割を行ったが，両プロックをリンクするに際しては輸出入量・価格共に商品分割されたデータが存在しなかった。そのため，輸出入価格は集計した輸出入財に対しての輸出入価格デフレータとした。輸出入価格共に主として供給側の条件で決まるものと考えられている。

## 输出価格指数(PX) - 参考式

輸出価格指数は一般にその国内の価格状態を反映していると想定して,イ)その国の財に対する超過需要の指標(DEMMAND-1/SUPPLY-1)，口)国内における貿易可能財の価格指数(PAQM)，ハ)そして，調整摩擦をあらわす代理指標としての前期の輸出価格指数(PX-1)を加えて説明している。推定結果は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}PX=&0.6892PX_{-1}+0.2802PAQM\\&(29.3)\quad(13.6)\\&+1.823(DEMMAND_{-1}/SUPPLY_{-1})\\&(4.43)\\&+\sum_{i}QQ_{i}\cdot D_{i}\\&MSE=&0.03399\quad\overline{R}^{2}=0.8501\end{aligned} $$

## 输入価格指数 $ PM $ - 参考式

ある国の輸入価格指数は一般に輸入取引きをしている国の輸出価格状態を反映していると想定して,イ)取引相手国の輸出量が世界の輸出総量に対してどれだけのシェアを占めているかに応じてウェイトを作り,輸入国の輸出価格を除いた世界の輸出価格の加重平均値$\{\sum_{j\neq i}(XT_j/\sum_{k\neq i}XT_k)\cdot PX_{j-1}\}$を主な説明変数とし,口)輸入国の輸入量が世界の総輸入量に対してのシェア$(MY_i/\sum_{k}MT_k)$が大きいほど輸入国のバーゲニングパワーが増すとして,輸出国の価格の影響はその国の輸入価格に小さな影響しか及ぼさないよう定式化した。ハ)そして,調整摩擦をあらわす代理指標としての前期の輸入価格指数$(PM_{-1})$を加えた。推定結果は以下のとおりである。

$$ \begin{array}{c}PM=[0.2736-0.6692(MY_{i}\quad/\quad\Sigma\quad MT_{k})]\bullet\ $ 6.77)\quad(-\quad1.29)\quad k\\\left[\sum\limits_{j\neq i}(XT_{j}\quad/\quad\sum\limits_{k\neq i}XT_{k})\bullet PX_{j\cdot1}\right]\\\quad+0.7980PM+\sum\limits_{j}RR_{i}\bullet D_{i}\\\quad(23.0)\\MSE=0.15446\quad\overline{R}^{2}=0.8923\end{array} $$

## 第 4 節 ファイナルテスト結果

以上のモデルを用いて，マクロブロックのファイナルテストをおこなった。国際貿易ブロックのテストは，両ブロックの連結が未完のためパーシャルテストですません。

ファイナルテストの結果は誤差率表示で，付表2にまとめた。OMEGAはモデルが調整しきれなかった生産面と需要面の差のGDPに対する比である。これによれば，殆どの国および年において数パーセントであり，一部の例外的な国ではまれに10パーセントを越える年があつ
た。また，GDP の誤差率も 5 パーセントを越えるサンプルは多くなかった。ただし，例外的にチャド，キプロス，ガンビア，ガーナ，イラン，ジャマイカ，ニカラグア，スワジランド，トーゴ，ザイール等で 10 パーセント以上の誤差率を相対的に多く観察した。一方，誤差の分布については，はっきりとした系列相関をもっている国は少なく，わずかにガーナ，ジャマイカ，スワジランド，ザイールで累積的な誤差の拡大がみられた程度である。

詳しくは付表 2 を参照して頂きたい。ここでは,90 ヶ国の合計である世界の GNP の合計のグラフを掲げておく

第 5 節 WECOM - 2 モデルによるシミュレーション

WECOM - 2 モデルをもちいたシミュレーションは概念的には，いろいろなケースが考えられる。モデルそのものは，援助協力の経済的効果を分析することを，念頭において開発されているが，すでにのべたようにモデルの操作性が現在のところ極めて低く，部分的な分析にとどまっている。WECOM - 2 モデルの二つのプロックの連結シミュレーションが，われわれの意図したものであり，その結果を報告できないのは残念であるが，ここでは，これまでに行ったモデルの特性解析を兼ねたプロック別シミュレーションについて述べる。
WECOM - 2 モデルの基本的政策変数は，マクロプロックでは国際公的開発援助の各国ベースの供与額および受取額である。貿易取引プロックでは，その援助協力資金の地理的配分構造が，二国間の公的資金の流れとして組み込まれている。供与額と受取額を結ぶチャンネルは，このほかにも世界銀行その他の国際機関を通じるものがあり，供与額，受取額にはこれらも含まれている。このうち二国間の直接援助協力の占めるウェイトが比額的高いことは，よく知られているところである。世界銀行等の国際機関の活動はこのモデルに陽表化されていないが，これら国際融資機関の出資構造融資配分構造，および基金運用構造をモデルの外で仮定し，シミュレーションナルに操作することは可能である。ここでは，供与国の援助協力担当機関とほぼ同様の機能を中立的に行っているものと仮定しておく。

モデルの対象標本国はすべての国々をカバーしていないから，年々の供与総額と受取総額は一致しない。全ての自由世界先進国，従って，DAC加盟援助供与国は標本に入っているが，標本外の受取国もあるので一致しない。このへんの整合性はとりあえず無視し，当然，漏れは存在するものとして援助協力を増額するシミュレーションケースを考える。まず，援助協力供与額・受取額の5割増しケースを考える。DAC加盟国の供与額を5割増やしても，自動的に途上国の受取額が5割増しとなるわけではないことは，上の議論から明らかである。しかしながら，援助配分の仕方によっては，そのような操作が不可能なわけではないので，計算の簡便さから，観察期間の各年に粗供与額・粗受取額OFFGが50%増であったと額定し，メインモデルであるマクロプロックだけを用いた，条件付きシミュレーションを行ってみた。ここで条件付きというのは，モデルの構造上，貿易取引ブロックを切り離すことにより輸出入価格が外生化され，海外需要のリパーカッションがたちきられた状態でのケースという意味である。従って，援助協力の増加分に関しては，波及効果も含めて一切，輸出入の価格・数量にはねかえらないというきつい条件がついている。

この条件付き OFFG50%増加シミュレーションの結果を，国内総生産の地域集計でみたものが図5-1～図5-7である。先進3地域のヨーロッパ，北アメリカ（米・加），その他先進国（日・豪・NZ）では，標準ケース（ファイナルテスト）に比べてGDPが下がるがパーセントでは僅かである。一方の発展途上4地域でも，アフリカ，ラテンアメリカ，西アジア，その他アジアともに標準ケースよりはGDPが増えるものの，その変化率は極めて小さい。

この様な傾向は，どの産業でみても，どの国でみても同様であって，農業が最も変化が小さく，製造業，その他産業で僅かに変化するものの，ほぼ1％以下の微小な変化率に留まっている。そのささやかな変化のなかでの傾向をみると，

(i) 途上国の中には，援助増によって農業生産が僅かずつでも増え続ける国，一旦僅かに減少して再びすこしづつ増える国，ずうっと減少が止まらず下がり続ける国の3つのタイプがある。

（ii）どの途上国でも製造業，その他産業では僅かづつでも着実かつ累積的に援助増の所得効果が増加しており，最終年(1981）で標準ケースからの変化率が0.6%から1.2%の間に到達する国が多い。

(iii) 途上国のなかでは産油国，アジア NICS の国々に比較的変化率の高い国が多い。

(iv) 援助増により，途上国では着実に非農業人口が増え，先進国では減る。その増減率は先進国のほうが絶対値で大きい。

(v) 援助増による GDP の途上国での増分は，先進国での GDP 減少分を下回り，世界全体としては，所得減少となる。これは観察期間中（10 年）プラスには転じない（WECOM - 1 では 13 年目でプラスに転じた。）

(vi) 先進国の所得減少があるので，途上国の所得増はは少なくても南北間の一人当たり所得格差は改善する。
(vii) 社会資本ストックは，途上国，先進国それぞれ10年間ほぼ2.3%，増減するが，総資本ストックは民間資本の変化が小さいので多くて1%程度となる。

などが，主として生産面から読み取れる。

もうひとつシミュレーションケースを考えてみよう。DAC 諸国の公的援助協力資金の供与額を各国の GNP の 0.7% 相当まで引き上げるケースを考える。今日の OECD の努力目標は，ODA の水準を GNP の 0.7% とすることであるが，やや基準を緩めてここでは，公的援助協力資金 OFFG を対 GNP 比で 0.7% とする。ヨーロッパの少数の国は，この基準をすでに達成超過しているが一応横並びにこのパーセントにおさえることとする。問題は，このケースでは各国の援助実績を対 GNP 比でみたとき，かなりまちまちであり，これらの国々が GNP 0.7% まで援助資金を増やしたときその増分をいかに途上国各国に配分するかによって，効果に差が出ることである。一つの方法は先進国全体の供与額増分を途上国の受取額シェアで割り振ることである。しかしながらこの方法は，先進国各国の援助配分パターンを大幅に変更することになる。そこでここでは，二か国間公的援助協力資金のフロー統計を用いて，先進国各国ごとに異なる増加額を，その国の援助パターンを維持するように配分し，受取国ごとに集計して受取額を算出した。

この結果，従来対 GNP 比率の小さかった国から多く受取っていた途上国はより多く受取る結果となったが，平均すると，ほぼ上の5割増しケースの2倍程度の受取額となった。このケースでの条件付きシミュレーション結果は，5割増しケースの約2倍となり，他の結果も変化率のほぼ比例的スライド以外のとりたて大きな状況の変化はなかった。このケースの製造業における変化を，所得クラス別に表したグラフを図5-8～図5-11にしめす。

このようなシミュレーション結果をふまえて，今回の WECOM - 2 モデルの構造を WECOM - 1 モデルのそれと比較しながら解析し，両モデルの特徴と課題を探って行こう。まず第一に公的援助協力が受取国における経済社会開発に貢献することは，紛れもない事実であるが，それらのどの程度が間接的にマクロ国民所得増大に効果を持つかは予見をしがたい。環境財としての政府社会資本は，民間資本より採算の低いプロジェクトが多いから，全体としての加重平均は，ある種の上限をもっていると考えられる。一方，発展途上国内での海外援助による公益事業活動は財政支出の枠内か否かをとわず総需要に対する乗数効果を持っていると考えられる。前者は長期的な援助協力事業自体の全体的収益率を問い，後者は短期のマクロ経済に対する景気変動局面での支出面効果を言っている。我々は，マクロ経済全体として，生産要素の限界効率を長期的にシフトさせる公共財としてのあるいは第3の生産要素としての実物社会資本の形成にかかわる国際公的融資の貢献度に興味がある。従って考え方は前者に近いが，後者のそれも総需要が実物生産面の裏づけを伴って所得として実現する限りにおいて関心を持っている。

WECOM - 1 モデルは資料上の制約もあって支出面中心のケインズ型モデルをその特徴的構造としていた。GDPは需要面で定義され，援助協力の効果は乗数効果が中心となっていた。やや残念なのは，その自己回帰型定式化の故に動学的に乗数効果が持続重畳してマクロ所得への貢献度が過大評価になるきらいがあった。しかし本来社会資本の実物的貢献度を計測するためには，生産面構造の的確な把握が必要であることに変わりはない。WECOM - 2 モデルでは生産面が部門化され，支出面，価格調整面とほぼバランスがとれているが，GDPが生産面で定義されていることもあり，基本的には新古典派的供給面接近法を採っている。このため，支出需要として実現される援助協力事業の初期インパクトは，その短期乗数効果を発揮出来ず，資本ストックへの動学的累積効果と価格調整をつうじた労働の部門間移動へ若干の波及効果をもたらすのみの構造となっている。
# ESRI Discussion Paper Series No.328

# 2010年産コメ購買行動における原発事故による影響の分析

水田岳志、乾友彦、松浦寿幸

March 2016

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。
# 2010年産コメ購買行動における原発事故による影響の分析

水田岳志（一橋大学経済研究所研究機関研究員）、

乾友彦（学習院大学国際社会科学部開設準備室教授、

内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官）、

松浦寿幸（慶應義塾大学産業研究所准教授）

## 要約

本研究は、大規模な自然災害に関する被害のうち間接被害に関して、食品に対するネガティブな情報が購買行動に与えた影響に関して定量的な分析を行った。これまでのネガティブな情報と食品需要に関した分析は、限られた情報を用いた部分均衡分析であるため、その事故による生産者行動の変化や品質の変化の影響を考慮に入れて、消費者行動を識別しているとは言い難い。本研究では、2010年秋に収穫されため品質や供給に関して2011年3月11日に発生した福島第一原発事故による放射性物質の飛散による物理的な影響が少ないと考えられるコメを対象とし、首都圏の小売店におけるコメ購買データ（POSデータ）を用いて、産地に関連したネガティブな情報が購買行動に与えた影響をDID（Difference in Differences）推定により定量的に評価した。

その結果、2011年3月11日の福島第一原発事故前後の南関東の食品スーパーにおいて、福島県産以外を含む被災地産コシヒカリの売上金額の伸び率が対照群と比較して低下したことがわかった。また、その要因として単価の落ち込みよりも販売量の落ち込みが大きく寄与したことが明らかになった。

キーワード：東日本大震災、間接被害、食料需要

JEL Classification: Q11, Q48, Q53, Q54