2019 Fiscal Year Annual Research Report
Re-examination of Macroeconomic Policies: The Case of Heterogeneous Agents
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19H01493
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
三野 和雄 同志社大学, 経済学部, 教授 (00116675)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒渡 良 同志社大学, 経済学部, 准教授 (20547335)
堀 健夫 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80547513)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 企業の異質性 / 借り入れ制約 / 経済成長 / 政府債務 / 政府の規模 / 財政政策の長期効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は、主に以下の２点について研究を進めた。
(1) 政府債務と経済成長の関係
企業の異質性と金融市場の不完全性を含む内生的成長モデルを構築し、政府債務・GDP比率と長期的な経済成長率の関係を分析した。金融市場の不完全性のために、企業の投資は企業が保有する担保としての純資産の額に制約されるが、資産の中に国債が含まれるため、国債残高の増加は、利子率の上昇がもたらす crowding out効果と共に、企業の資産が増え担保価値が上がり投資が増加するというcrowding in 効果ももたらす。政府債務が成長に及ぼす効果は、これらの効果と税による負のdistortion効果をを総合した形で現れる。研究成果は、論文”Public Debt and Economic Growth with Financial Frictions (荒渡・堀・三野の共著）としてまとめたが、そこでは上記の効果を解析的なモデル分析と数値分析を用いて検討した。
(2) 政府の規模と経済成長の関係
企業の異質性を含むR&D baseの内生的成長モデルに民間の生産に正の効果をもたらす公共投資を導入し、政府支出・GDP比率と長期的経済成長の関係を分析した。既存の研究では、税率の上昇がもたらす負のdistortion効果と公共投資の成長拡大効果の相対的大きさによって政府規模と経済成長率の関係が決まり、両者の関係は逆U字型になる。本研究では、R&D企業の異質性の働きにより、広い範囲において政府規模が変化しても成長率が変化しない領域が現れる。この結果は、政府規模と成長をめぐる多くの実証結果と合致している。研究結果は、共著論文"Productive Government Expenditure and Economic Growth in a Heterogeneous-Agents Model" としてまとめた。
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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
2019年は本プロジェクトの初年度であったが、おおむね当初の計画通り進んでいる。ただし、2019年度の中心的な研究実績としてあげた２本の論文は、近日中の投稿を目指して改訂中であり、2019年度中に査読誌に掲載ないしは掲載予定になるまでには至らなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は、異質企業を含む成長モデルを用いた財政政策の効果に関する研究を深化させると共に、当初の計画に従い、価格の粘着性を含むニューケインジアン型の内生的成長モデルに企業の異質性を導入し、金融政策の長期的効果を分析する。このタイプのモデルについては、企業の同質性を前提とする論文は既にいくつか発表されている。これらの先行研究では、短期的なニューケインジアンモデルと同様に、利子率操作を中心とする非伝統的金融政策が経済成長にも影響を与える。しかし、これまで研究代表者と共同研究者が行ってきた異質企業を含む内生的成長モデルにおける財政政策の効果の分析結果から推測すると、企業の異質性の考慮は、政策効果を著しく弱める可能性がある。たとえば、低金利政策によりより非効率的な企業も生産やR&Dに加わることができるようになれば、資源配分が非効率的になり、価格の粘着性を前提にしても、低金利政策の成長促進政策は弱められる可能性がある。
2020年度の研究では、上のような予想される結果が生じるか否かをモデルを用いて精密に分析する。
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