多国間パネルデータを用いた裁量的財政政策による経済安定化メカニズムの再検証

• Project/Area Number: 22K01453
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07040:Economic policy-related
• Research Institution: Fukushima University
• Principal Investigator: 石川 大輔 福島大学, 経済経営学類, 准教授 (50419454)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 裁量的財政政策 / 社会厚生 / 多国間パネルデータ

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、世界の裁量的財政政策がマクロ経済の安定化ならびに社会厚生の向上に寄与しているかについて、その背後にあるメカニズムを含めて、新たな視点から再検証を行うことである。その目的を達成するため、本研究では最新の多国間パネルデータを用いて、どのような期間ならびに国々において裁量的財政政策による経済の安定化が機能していたかを詳細に分析する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、世界における裁量的財政政策がマクロ経済の安定化ならびに社会厚生の向上に寄与しているかについて、その背後にあるメカニズムを含めて、新たな視点から再検証を行うことである。
その目的を達成するため、2022年度においては、最新の多国間パネルデータを用いて、どのような期間ならびに国々において裁量的財政政策による経済の安定化が機能していたかを詳細に分析することを試みた。
具体的には、ファースト・ステップの推定として、被説明変数に裁量的財政政策の代理変数となる政府支出（特に政府投資）の変化率を、説明変数に景気循環要因（実質GDP成長率）や種々のコントロール変数（政府債務比率、財政政策ルールの有無、1次産品価格等）をとり、固定効果モデルを用いたパネル推定を行った。また、財政政策の決定メカニズムが国の発展度合いに依存している可能性を考慮し、先進国・新興国・途上国別のグループごとに推計を行った。また、同メカニズムに構造変化が発生している可能性も考慮し、サンプル期間を世界金融危機（2009年）の前後で分割した分析も行った。
その結果、全体的な傾向としては、主に途上国において裁量的財政政策にいくらか景気順応性（プロシクリカリティー）が確認されたが、その一方で学術的な結論として明言できるほどの統計学上の有意性は今のところ得られていない。従って、下記の今後の研究の推進方策でも述べるように、推定方法のさらなる高度化や景気循環指標の洗練化等を引き続き行っていくことが必要であると考えている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

主な理由は二つある。第一に、上記の研究実績の概要や、下記の今後の研究の推進方法でも述べられているように、研究の途上において計量分析に係る技術的な困難（内生性や景気循環指標の抽出に起因するバイアス等）に直面しており、それらがまだ完全には解決されていないことである。
第二に、所属機関において教員の退職者が続出した一方で、その補充が追い付いておらず、結果的に授業負担が増加して研究に充てる時間が減少してしまったことがある。

Strategy for Future Research Activity

上記の研究実績の概要の箇所でも触れたように、計量分析において学術的な結論として明言できるほどの統計学上の有意性は今のところ得られていない。その理由は大きく分けて二つあると考えられる。
一つ目の理由は、被説明変数と説明変数の間に発生し得る内生性（逆因果性）バイアスである。この問題を解決するためには、推定方法をさらに高度化し、パネル分析における最も効率的な操作変数推定を行うこと、具体的にはArrelano and Bond(1991)が提唱しているシステム一般化積率法（system generalized method of moment or system GMM）を適用することが一つの方法であると考えられる。
二つ目の理由は、景気循環要因として採用している実質GDP成長率が必ずしも適切な代理変数となっていない可能性があることである。この問題を解決するためには、適切なフィルタリング等によって抽出されるGDPギャップを景気循環要因の代理変数として採用することが一つの方法になり得ると考えられる。ただし、フィルタリングを適切に行うためにはある程度のサンプル数が必要となるため、そのことに起因するバイアスのトレードオフを十分に勘案する必要がある（場合によっては、引き続き実質GDP成長率を代理変数として採用する方が、バイアスが結果的に小さくなる可能性もある）。
2023年度における研究では、上記で提案した高度な推定方法（system GMMなど）や、より洗練された景気循環要因の代理変数（フィルタリング等で抽出されるGDPギャップなど）を採用することで、これらの技術的な困難を解決することを試みる予定である。