2017 Fiscal Year Research-status Report
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16K03621
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
佐々木 啓明 京都大学, 経済学研究科, 教授 (70534840)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 経済成長 / 人口減少 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，人口成長率がマイナスの経済において，産業構造がどのように変化していくのか，および経済成長率がどのように変化していくのかを理論的に分析するものである．これまで，産業構造変化と経済成長の関係を分析した研究は数多くあった．また，人口減少が経済成長に与える影響を分析した研究も生まれつつある．しかし，これら2つを統合した研究は，管見の限り，存在しない．現在の日本のように，人口成長率がマイナスとなっている経済を分析するには，これら2つの分野を統合する必要がある．本研究の成果は，日本だけでなく，今後，人口減少を経験する可能性がある経済の分析にも大きく貢献することが可能である．
この研究目的の下，平成29年度は，"The Solow Growth Model with a CES Production Function and Declining Population," MPRA Paper 80062, Munich Personal RePEc Archiveという論文を作成した．研究代表者はこれまで，人口減少を考慮した経済成長理論の研究を進めてきたが，それらすべてにおいて，企業の生産関数はコブ=ダグラス型であると仮定していた．これに対して上述の論文では，企業の生産関数は労働と資本の代替の弾力性が一定であるCES型であると仮定し，長期における人口1人当たり産出の成長率を分析した．この研究により，生産関数の定式化に応じて得られる結果が大きく異なることが明らかとなった．コブ=ダグラス型生産関数の場合は，技術進歩率がゼロであっても，長期における1人当たり産出の成長率は正となるが，CES型生産関数の場合は，長期における1人当たり産出の成長率は技術進歩率に等しくなり，したがって，長期の成長率を決定するのは技術進歩であることを明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は3年計画であり，平成28年度は，人口成長率が外生的に与えられるモデルを構築し，人口成長率が産業構造変化および経済成長率に与える影響を理論的に分析する，という計画であった．平成29年度は，人口成長率が内生的に決定されるモデルを構築し，人口成長率に影響を与えるパラメータが，産業構造変化および経済成長率に与える影響を分析する，という計画であった．平成28年度で構築したモデルでは，重要な変数である人口成長率が外生的に与えられていた．平成29年度は人口成長率を内生化し，モデル内で決定されるようにする予定であった．しかし，研究を進めていく中で，生産関数の定式化が分析結果に大きく影響することが判明し，平成29年度は生産関数の特定化に関する研究を行った．さらに，平成29年度は貯蓄率の内生化に関する研究も進めた．研究代表者のこれまでの一連の研究では，所得の一定割合が貯蓄されると仮定していた．これは分析の簡単化のためである．しかし，消費者の最適化行動を取り入れておらず，経済厚生を分析する上では，不十分である．そこで，動学的最適化を考慮し，貯蓄率の内生化を試みた．人口成長率がマイナスのケースにおいて動学的最適化を用いた分析は，人口成長率がプラスである一般的なケースとは大きく異なり，分析がかなり複雑化することが明らかとなった．しかしながら，工夫次第で分析が可能となることが判明し，分析を一通り行うことができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までの進捗状況において記したように，生産関数の定式化，および動学的最適化の採用，これら2点に加えて，人口成長率を内生化した分析を行うのが，平成30年度の目標である．さらに，当初の研究計画に従い，平成30年度は，数値シミュレーションを行う．数値シミュレーションの目的は，構築されたモデルが現実を上手く説明できるのか（現実妥当性），そして，上手く説明できるとしたら，今後の産業構造と経済成長率はどのようになってゆくのか（予測力），これら2点を分析することにある．そのためには，まず，モデルに登場するパラメータおよび初期値を決定する必要がある．いくつかのパラメータおよび初期値については，多くの先行研究で妥当であると判断されている値を用いることにする．それら以外の直接には入手不可能なパラメータの値については，カリブレーションを用いて決定する．つまり，計量分析などを用いて，現実のデータを上手く説明できるようにパラメータの値を決定する．こうしてすべてのパラメータおよび初期値が決定されたならば，モデルから生み出される主要変数の時間経路と現実のデータを比較する作業に移る．パラメータの値を変更したり，モデルの定式化を多少変更したり，といった作業を通じて，もっとも現実のデータを上手く説明できるモデルを選択する．つぎは，このモデルを用いて，将来に関する予測を行う．可能であれば，日本以外のデータを用いて数値シミュレーションを行い，国際比較を行いたい．本年度の研究成果は，前年度と同様に，学会報告と国際ジャーナルへの投稿・掲載という形で公表する．
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| Causes of Carryover |
平成29年度は，次年度に実行を予定している数値シミュレーションを行うための数値計算ソフトを購入し，数値シミュレーションの準備を進める予定であった．しかし，モデル分析を進めていく中で，いくつかの課題が生じ，それらを解決することに注力したため，数値計算ソフトの購入を見送った．そのため，次年度使用額が生じた．平成30年度は，当初予定通り，数値シミュレーションを行うための数値計算ソフトを購入する．
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