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タイトルTit le

<レフェリー付き論文> 製造業業種別輸入需要関数の安定性についての実証分析( An Empirical Analysis on the Stability of Japan's ImportDemand Funct ion by Goods of Manufacturing)

著者Author(s) 高田, 一也

掲載誌・巻号・ページCitat ion 国民経済雑誌,190(2):1-17

刊行日Issue date 2004-08

資源タイプResource Type Departmental Bullet in Paper / 紀要論文

版区分Resource Version publisher

権利Rights

DOI

JaLCDOI 10.24546/00055942

URL http://www.lib.kobe-u.ac.jp/handle_kernel/00055942

PDF issue: 2021-02-19

製造業業種別輸入需要関数の安定性

についての実証分析

高 田 一 也

初稿受付日

レフ ェ リー付 き論 文

2003年7月1日 採 択 決定 日2004年4月28日

時系 列分 析 の フ レー ム ワー ク で な され た 輸 入需要 関数 の 安定 性 に つ い て は,

Engle&Granger(1987)が 導入 した共 和分 検定,ヨ ハ ンセ ンのMLE多 変 数共和

分法 を使 っ た研 究 お よび,Gregory&Hansen(1996)が 開発 した構 造 変化 の下 で

の共和 分検 定 に よって共 和分 関係 その もの の安 定性 を検証 した研 究 が あ る。

日本 の輸 入需 要関 数 につ いて は,Mah(1994),Masih&Masih(2000)に よる長

期均 衡 関係 につ い ての 実証研 究や,Hamori&Matsubayashi(2001)に よる構 造変

化 の下 で の共和 分関 係 その ものの 安定性 の 研究 が あ る。

しか し,業 種別 にデ ィスア グ リゲ ー トされ た輸 入需要 関数 に関す る分 析 は行 われ て

いな い。

本稿 は,日 本 の業種 別輸 入 需要 関数 の安 定性 を,構 造変 化 も考慮 して検証 した う

えで,長 期 関係 が存 在 す る場合 には,ダ イナ ミックOLSを 用 いて その 関係 を導出 す

る。

キー ワー ド 構 造 変化 の下で の共和 分検 定,ダ イナ ミックOLS

1は じ め に

最 近 まで,輸 入 価 格 弾 力 性 と所 得 弾 力 性 の 推 定 に関 す る多 くの 研 究 が な され て きた。Kemp

(1962)は,第2次 世 界 大戦 前 後 の カ ナ ダ に つ い て,Joy&Stolen(1975),Sterneta1(1979),

Volker(1992)は 合 衆 国 につ い て,Heien(1968),Warner&Kreinin(1983)は 先進 諸 国 に

つ い て,輸 入 需 要 関 数 の 構 造 変 化 を分 析 した が,こ れ らの 分 析 は,伝 統 的 な 回帰 分 析 に基 づ

い て行 わ れ た もの で あ っ た。

時 系 列 分 析 の フ レー ム ワ ー ク で な さ れ た 輸 入 需 要 関 数 の 安 定 性 につ い て は,Engle&

Granger(1987)が 導 入 した共 和 分 検 定,ヨ ハ ンセ ンのMLE多 変 数 共 和 分 法 を使 用 した 研

究,Gregory&Hansen(1996)が 開 発 した構 造 変 化 の 下 で の 共 和 分 検 定 に よ っ て共 和 分 関 係

2 第190巻 第2号

自体の安定性 を検証 した研究などがある。特に日本の輸入需要関数 について言及すると,

Mah(1994)はEngle&Granger(1987)の 共和分検定を用いて,変 数問に長期均衡関係が

存在する証拠を発見で きなかったが,同 じデータでMasih&Masih(2000)は,ヨ ハ ンセン

のMLE多 変数共和分法を用い,長 期均衡関係を持つことを明らかにした。また,Hamori&

Matsubayashi(2001)は,共 和分の概念に基礎 を置いて変数間の長期均衡 を確認 しただけで

な く,Gregory&Hansen(1996)が 開発 した構造変化 を考慮 した共和分検定に基づいて,共

和分関係 その ものの安定性にも言及 した。

これまでの 日本の輸入需要関数の時系列分析は総輸入需要関数に対 してなされたものであ

り,業 種別輸 入需要関数に関する分析は行われていない。本稿 は,暗 黙裡に仮定されている

日本の輸入需要関数の安定性を微視的に検証す ることを目的とする。以下,第 二節では,製

造業の業種別輸入需要関数に関して,変 数間の長期均衡を確認 し,構 造変化の下での共和分

関係 を検証する。 さらに長期関係が存在する場合には,特 に小標本において長期関係 をより

よく推定する方法 としてStock&Watson(1993)が 開発 したダイナミックOLSを 用いて

その関係 を導出す る。

2製 造業業種別輸入需要関数

2.1デ ー タ

1)

製造業の業種別輸入需要関数についての実証作業 は1975年 から1995年 までの暦年データに

基礎 をおいて行 うものとする。この時期は第1次 オイルショックを乗 り越え,高 度成長期 を

終 えてから,バ ブル崩壊の影響が実態経済 に本格的 に顕在化 しマイナスの成長時代 に入 るま

での時期に対応する。

製造業の業種分類は,「国民経済計算年報」の経済活動の種類に従い,① 食料品,② 繊維,

③パルプ ・紙,④ 化学,⑤ 石油 ・石炭製品,⑥ 一般機械,⑦ 電気機械,⑧ 輸送機械,⑨ 精密

機械 に細分 した。なお,相 対価格は各品種別に輸入物価指数をGDPデ フレーターで割 り引い

た数値 を利用 した。実質輸入,実 質GDP,GDPデ フレーターは 「国民経済計算年報」(内閣

府経済社会総合研究所編)か ら,輸 入物価指数は 「物価指数年報」(日本銀行調査統計局編)

から抽出 した。

2.2モ デルの選定

輸入需要モデルは,対 数線形モデルで特定化 し,小 標本において長期関係をよりよく推定2)

する方法であるダイナ ミックOLSを 適用する。また,各 説明変数についてそれぞれLAGお

よびLEADっ きの階差項を加える。

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表1単 位根検定

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,078 寧

⑤石油 ・石炭製品 LM 3 一2,033 0,511 一3

。261幽 一〇

.288一 一〇

.717一

LY 5 一4.475

一2,014 一4

,788 串 一〇.444

一 一〇,598

一

LP 2 一4.409

一1.818

一2,659

一 一1.831

彌 一3,728

一

⑥一般機械 LM 5 一3.964 一1

.504一3

。421『 一〇292 向 1,377 『

LY 4 一4.937

一2.437

一〇.030

扁 一2.709

一 1,044 唱

LP 5 一7.848

一5.388 0,140 一 一〇

,936曹 0,324 一

⑦電気機械 LM 1 一3,867

一1。228

一4,113 事 0,714 口 2,784 一

LY 2 一5,240

一2,649 0,268 一 一2

,936口 2,111 一

LP 5 一7.379

一4.919

一2,200

一 一1,825

口 一〇。807

一

⑧輸送機械 LM 2 一3.113

一〇.523 一3

。421一 一1

.703一 1,948 ■

LY †4 一5.749

一3.249

一2.170

一 一1,487 一 0,226 一

LY ‡5一5

.732一3

.272一2

.474一 一〇

.863一 0,535 一

LP 5 一6.906

一4.446

一3.565

一 一〇.679

一 一〇.400

一

⑨精密機械 LM †1 一3.659

一1.020

一3.483

一 一1.405

一 1,348 一

LM ‡3一3

.646一1

.102一3

.365一 一1

。875一

1,855 一

LY 1 一4.636

一1.997

一1.475

一 一3,174 寧 0,815 一

LP 3 一6.951

一4。407 一2 .605 一 一3

.934 廓 一〇.570

一

† は1～5期 中でSBICが 最小 となるLAG数,‡ はAICが 最小 とな るLAG数 。残 はSBICとAICが と もに同 じ

LAG数 で最小 となる。 串は5%水 準 で棄却。

ある。式(1)で,βoは 定数項,β1と β2はそれぞれ所得 と価格の弾力性係数,μ は確率的誤

差項で独立かつ平均ゼロ,分 散一定の正規分布 をなす と仮定する。

LAGお よびLEADの 次数はStock&Watson(1993)は2次 が使用 されていたが,こ の

論文ではそれぞれの変数につき2次 以内で,AICが 最小 となる次数とする。

2.3実 証結果

2.3.1単 位根検定

拡張 されたDickey・Fuller検 定(ADF検 定)(Dickey&Fuller,1979,1981)を 適用 して,

各変数の単位根検定を行う。

単位根検定の場合,結 果は回帰式の特定化によって変化する。補助回帰が切片 とタイム ト

レンドを持つモデルA,定 数項のみを持つモデルB,定 数項 とタイム トレンドをともに持た

ないモデルCと いう3つ のモデルを考 えることができる。

本稿ではモデルA,B,Cの 単位根検定の2つ 以上が棄却されれば単位根は存在 しないも

の とし,2つ 以上が採択されれば単位根が存在するものとする。ラグは5期 までとることと

する。ADF検 定の結果は拡張項(k)の ラグの長さに依存するので,実 証結果の頑健性 を計

るために次の2つ のケースを考えることとする。

1。AIC(赤 池の情報量基準)に 基礎 をおいた期間

2.SBIC(シ ュワルッ ・ベイズの情報量基準)に 基礎 をおいた期間

結果は表1に 表 しているが,す べての変数について単位根が認め られる。

表2Engle・Granger検 定

業種 LAG SBIC AIC ADF 判定

① 食料品 1 一3 .848一1

,110一2

.805一

② 繊維 3 一3.482

一〇.840

一2.703

一

③ パ ルプ ・紙 †1 一4.534

一1 ,795 一3 .430一

③ パ ル プ ・紙 ‡5一4

.457一1

.902一1

.205一

④ 化学 3 一6.313

一3.671

一4.817 廓

⑤ 石油 ・石炭製品 1 一3.626

一〇.888 一2.914

一

⑥ 一般機械 1 一4.113

一1.374

一3.556

一

⑦ 電気機械 5 一4.531

一1.976

一1.748

一

⑧ 輸送機械 2 一3.634

一〇.945 一3 .030一

⑨ 精密機械 †1一4

.005一1

.267一2

.980一

⑨ 精密機械 ‡5一3

.999一1

.444一2

.158一

† はSBIC,‡ はAICが1--5期 中で最小にな るLAG数 。

他 はSBIC,AICが 共 に最小 になるLAG数 。

*は5%で 棄却 され,共 和分 関係 あ り。一は共和分 関係 な し。

2.3.2共 和 分 検 定

次 に,Engle&Granger検 定 とJohansen検 定(ト レー ス検 定 ・最 大 固 有値 検 定 〉 を実 施

す る。3変 数 シス テム(LM,,LY,,LP,)に 対 して こ の2つ の 検 定 を 適 用 し,こ れ ら変 数 の 線

形 結 合 が 定 常 的 な らば,共 和 分 関係 が 存 在 す る。

Engle・Granger検 定 お よびJohansen検 定 の 結 果 は,拡 張 項 の ラ グ の 長 さ(k)に 依 存 す

るの で,実 証 結 果 の頑 健 性 を計 るた め に次 に示 す2つ の ケ ー ス を考 え る こ と とす る。

1.AIC(赤 池 の情 報 量 基 準)に 基 礎 を お い た期 間

2.SBIC(シ ュ ワ ル ツ ・ベ イ ズ の 情 報 量 基 準)に 基 礎 を お い た 期 間

Engle-Granger検 定 お よびJohansen検 定(ト レー ス 検 定 ・最 大 固有 値 検 定 〉の 棄 却 点 は,

そ れ ぞ れEngleandYoo(1987),Osterwald・Lenum(1992)中 で 数 表 化 され て い る。

Engle・Granger検 定 の結 果 は表2,Johansen検 定(ト レー ス 検 定 ・最 大 固有 値 検 定)の 結

表3Johansen検 定(ト レース検 定 ・最大 固有値 検 定)

検定 HO:γ=0 PHO:

γ<=1P

HO:

γく ニ2P AIC

①食料品 ト レ ー ス

最 大 固有値

*33.070

18,309

0,035

一

14,761

9,269

0,130

一

5,492

5,492

0,153

一

一12.186

一

②繊維 ト レ ー ス

最 大 固有 値

13,623

9,008

0,846

一

4,615

3,351

0,850

一

1,264

1,264

0,663

一

一8.387

一

③パ ルプ ・紙 ト レ ー ス

最大 固有 値

16,175

7,629

0,738

一

8,546

5,499

0,576

一

3,047

3,047

0,411

一

一7.236

一

④化学 ト レ ー ス

最大 固有値

22,462

13,350

0,350

霜

9,112

7,727

0,525

『

1,386

1,386

0,647

一

一11.277

一

⑤石油 ・

石炭製品

ト レ ー ス

最 大 固有値

寧32.872

15,828

0,037

一

17,043

13,745

0,066

一

3,298

3,298

0,377

層

一9。389

一

⑥一般機械 ト レ ー ス

最 大 固有値

寧32.254

*22.962

0,042

一

9,292

5,560

0,509

一

3,732

3,733

0,320

一

一10.379

一

⑦電気機械 ト レ ー ス

最 大 固有値

24,938

16,041

0,220

一

8,896

6,139

0,545

一

2,758

2,758

0,453

一

一10.811

一

⑧輸送機械 ト レ ー ス

最大 固有 値

13,648

8,086

0,845

一

5,562

3,709

0,800

一

1,853

1,853

0,583

一

一8.000

一

⑨精密機械 ト レ ー ス

最大 固有値

15,978

11,444

0,747

一

4,534

3,977

0,853

一

0,557

0,557

0,748

一

一6.516

一

LAG数 は3期 まで とっている。

全業種,3期 でAICが 最小 となっているので,LAG3期 のみ記載 した。

*5%は 水準 で棄 却。

製造業業種別輸入需要関数の安定性についての実証分析 9

果 は表3に 示 して い る。Engle・Granger検 定 に よ る と④ 化 学 につ い て,ト レー ス 検 定 に よ る

と① 食 料 品,⑤ 石 油 ・石 炭 製 品,⑥ 一 般 機 械 に つ い て,最 大 固 有値 検 定 に よ る と⑥ 一 般 機 械

に つ い て,最 低 ひ とつ の 共 和 分 関 係 が 認 め られ る。

2。3.3期 間 シ フ トを持 つ 共 和 分 検 定

共 和 分 が棄 却 され る と き,2つ の 可 能性 が あ る。 長 期 均 衡 が 変 数 間 に 存 在 しな い ケ ー ス と

共 和 分 ベ ク トル に構 造 変化 が あ るケ ー ス で あ る。 後 者 の 問題 を取 り扱 うた め に,Gregory&

Hansen(ユ996)は 期 間 シ フ トの 可 能性 を認 め た 共 和 分 検 定 を開 発 して い る。 「期 間 シ フ トが

あ る共 和 分 関 係 」 とい う対 立 仮 説 に対 して 「共 和 分 関係 が 存 在 しな い」 とい う帰 無 仮 説 を検

定 す る た め に3つ の検 定 統 計 量 を考 案 して お り,こ の 論 文 に お い て も,次 に示 す3つ の モ デ

ル を使 用 す る。 な お,式 中の δは ダ ミー係 数 を表 す 。

1.レ ベ ル シ フ ト(C):

LMt=a1+a2δ+β1LY,+β2LP,+Vt

2.タ イ ム トレ ン ド項 を持 つ モデ ル に お け る レベ ル シ フ ト(C/T):

LMt=ai+α2δ+γt+β1Ly,+β2LP,+Vt

3.期 間 シ フ ト(C/S):

LMt=ai+a2δ+βrLYt+β2Lytδ+β3LP,+β4U)tδ+Vt

レベ ル シ フ ト(C)は 共 和 分 方 程 式 の 定 数 項 に 期 間 中一 度 だ け シ フ トが 生 じ,(C/T)は タ

イ ム トレ ン ド項 を持 つ モデ ル に お い て,定 数項 に一 度 だ け シ フ トが 生 じる こ と を意 味 す る。

期 間 シ フ ト(C/S)は 共 和 分 方程 式 の 傾 きに期 間 中一 度 だ け変化 が あ る こ とを 意 味 す る。以上

の モ デ ル の 棄 却 点 はGregory&Hansen(1996)の 中 で 数 表 化 され て い る。

Gregory&Hansen(1996>に 従 っ て,起 こ り う る各 期 間 シ フ トt∈Tの 共 和 分 検 定 統 計 値

を計 算 し,起 こ り う るあ ら ゆ る変 化 時 点 の もっ と も小 さ い値(も っ と も大 きい マ イ ナ ス値)

を 求 め る。

計 算 を現 実 的 に行 うた め に,1/T期 ご と に ジ ャ ンプ す る こ と と し,(0.15,0.85)の 上 で定

義 され た階 段 と して π を考 え る。 こ こ で,π ∈Tで あ る。 それ ゆ え,検 定 統 計 量 は(0.15T,

0.85T)の 各 変 化 時 点 に対 して計 算 され る 。共 和 分 検 定統 計 量 は,Gregory&Hansen(1996)

で は2。,2tとADFの 最 小 値 に対 応 して,2=,ず とADF*を 使 っ て い る。 こ こ で2。,2tは

Phillips&Perron(1988)に よっ て提 示 さ れ た 単 位 根 検 定 統計 量 で あ る。 しか し,本 稿 で は,

ADF*の み を使 用 す る もの とす る。

構 造 変 化 の 可 能性 を考 慮 に い れ た うえ で,変 数 間 に 共 和 分 関 係 が 存 在 す るか 否 か の検 定 結

果 を,表4に 示 して い る。

この 結果 か ら分 か る よ うに,Cモ デ ル で は,輸 送 機 械 がSBICとAICが 期 間 中最 小 とな る

2期 に5%水 準 で共 和 分 関 係 が 見 られ,構 造 変 化 の 可 能 性 が あ る時 期 は0.483(1985年)で あ

表4構 造変化を考慮した共和分検定

業種 SBIC AIC ADF寧 BreakPoint 判定

LevelShift ①食料品

　

1一4

.149一1

.411一3

.943 0,721 一

(C) ②繊維 2 一4.302

一1.613

一3.149 0,579 一

③ パ ルプ ・紙 †1一4

.761一2

.023一4

.434 0,245 一

③ パ ルプ ・紙 ‡3一4

.711一2

.069一4

.135 0,198 一

④化学 †1 一6.345

一3.606

一3.794 0,198 一

④化学 ‡2 一6.303

一3.613

一3.217 0,198 一

⑤石油 ・石炭製品 1 一5.185

一2.447

一4.057 0,198 一

⑥一般機械 1 一4.531

一1.793

一4.217 0,626 一

⑦電気機械 1 一3.784

一1.045

一4,029 0,817 一

⑧輸送機械 2 一4.278

一1.589

一5.046 0,483 事

⑨精密機械 †1一3

.996一1

.257一4

.681 0,817 一

⑨精密機械 ‡2 一3.991

一1.301

一4.441 0,198 一

LevelShift ①食料品 †1一5

.509一2

.770一3

.494 0,626 一

withtimetrend ①食料品 ‡3 一5.463

一2.821

一3.276 0,626 一

(C/T) ②繊維 5 一4.865 一2 .310 一3

.017 0,531 一

③パ ル プ ・紙 5 一5.780

一3.226 一4

.722 0,721 一

④化学 2 一6.292

一3.603 一3 .204 0,198 一

⑤石油 ・石炭製品 †1 一5,494

一2.755

一3,615 0,198 層

⑤石油 ・石炭製品 ‡5 一5.373

一2.818

一3.160 0,769 一

⑥一般機械 1 一4.668

一1.929

一4.404 0,674 一

⑦電気機械 1 一4.820

一2.082

一6。716 0,388 事

⑧輸送機械 †2一4

.298一1

.608 一5 .077 0,436 一

⑧輸送機械 ‡5一4

.204一1

.649 一3 .698 0,340 一

⑨精密機械 1 一4.494

一1.755

一5.838 0,388 寧

RegimeShift ①食料品 3 一5.556

一2.914

一3.989 0,626 一

(C/S) ②繊維 1 一4.190

一1.452

一4.922 0,245 一

③ パ ルプ ・紙 1 一4.923 一2 .184 一4

.248 0,245 一

③ パ ルプ ・紙 5 一4.781

一2.226

一3.430 0,436 一

④化学 2 一6.433

一3.744

一4.371 0,198 一

⑤石油 ・石炭製品 3 一4,508

一1.866 一5

。303 0,436 一

⑥一般機械 3 一5.451

一2.809

一7.529 0,483 串

⑦電気機械 5 一5.538

一2.983

一3.726 0,626 一

⑧輸送機械 2 一4.316 一1

.626一5

.489 0,483 一

⑨精密機械 †1一4

.589 一1 .851 一5.798 0,674 塗

⑨精密機械 ‡5一4

.464 一1 .909 一3.521 0,531 一

† はSBIC,‡ はAICが1～5期 中で最小 になるLAG数 。 他はSBIC,AICが 共 に最 小にな るLAG数 。

串は5%水 準 で棄却 され,共 和分関係 あ り。一は共 和分関係 な し。

る。C/Tモ デ ル で は,電 気機 械 と精 密 機 械 が,SBIC,AICと もに最 小 とな る1期 に お い て

共 和 分 関係 が 見 られ る。 その 時 期 は両 者 と もに0.388(1983年)で あ る。C/Sモ デ ル で は,一

製造業業種別輸入需要関数の安定性についての実証分析

表5ダ イナミックOLS推 定「

①食料品 EstimatedCoefficient StandardError t・statistic P・value

C 一30,476 10,296 一2

.960 [.016]LY 4,109 1,093 3,759 [.004]LP 0,054 0,093 0,583 [.574]

△LY(1) 0,636 1,580 0,403 [.697]△LP(1) 1,903 0,571 3,334 〔.009コ

△LY(-1) 一2.820 1,036 一2

.721 [.024]△LY(-2) 一〇

.903 0,721 一1.254 [.242]

△LP(-1) 1,682 0,447 3,759 [.004]

Std.errorofregression 0,127 AdlustedR・squared 0,626

Durbin-Watson 1.826[.000,.998] &AIC:-3.428 SBIC:-0.982

④化学 EstimatedCoefficient StandardError t-statistic P-value

C 一3.068 0,377 一8

.144 ε.000]

LY 1,153 0,040 28,642 [.000]LP 0,682 0,156 4,374 [.003]

△LY(2) 1,400 0,286 4,903 [.002]

△LY(1) 0,859 0,366 2,348 [.051]△LP(1) 0,172 0,134 1,282 [.241]△LY(-1) 一〇

.004 0,332 一〇.011 [.991コ

△LP(-1) 0,140 0,163 0,856 [.420]

△LP(-2) 0,044 0,111 0,399 [.702]

Std.errorofregression 0,042 AdjustedR-squared 0,987

Durbin-Watson 1.820[.000,1.00]

AIC 一3.216 SBIC 一5

.619

⑤石油 ・石炭製品 EstimatedCoefficient StandardError t-statistic P.value

C 一13.505 6,857 一1

.969 [,096]LY 2,438 0,823 2,964 [.025]LP 0,565 0,112 5,053 [.002]

△LY(2) 2,134 0,589 3,625 [.011]△LY(1) 2,160 0,571 3,782 [.009]△LP(2) 一1

.013 0,271 一3.740 [.010]

△LP(1) 一〇.362 0,133 一2

.723 [.035]

△LY(-1) 0,060 0,164 0,367 [.726]

△LP(-1) 一〇,182 0,149 一1

,223 [.267]△LP(-2> 一〇

.406 0,171 一2,369 [.056]

Std.errorofregression 0,103 AdjustedR・squared 0,957

Durbin・Watson 1.564[.000,1.00]

AIC 一1,433 SBIC

一3.788

⑥一般機械 EstimatedCoefficient StandardError●O

t-statlsUC P-value

C 1,184 1,508 0,785 [.453]LY 0,592 0,158 3,748 [.005]LP 一〇

.298 0,243 一1.227 〔.251]

△LY(2) 一1.153 0,525 一2

.196 [.056]△LY(1) 0,570 0,560 1,018 [.335]△LP(1) 0,051 0,412 0,123 [.905]△LY〈-1) 一〇

.090 0,597 一〇.151 [.883]△LP(-1) 0,334 0,398 0,839 [.423]

Std,errorofregression 0,133

AdjustedR・squared 0,812

Durbin-Watson 2.051[.000,1.00]

AIC 一〇.898 SBIC 一3

.344

ダ イナ ミックOLS推 定(C/T,Cモ デル)

⑦電気機械 EstimatedCoefficient StandardError t・statistic P・value

C 0,650 2,078 0,313 [。770]

Trend 0,131 0,037 3,562 [。024コ

DUMMY 一〇,692 0,126 一5

.504 [.005]LY17 0,627 0,289 2,169 [。096]

LP17 一〇.973 0,345 一2

.817 [.048]LY17(2) 一〇

.570 0,310 一1,837 [.140]

LY17〈1) 1,485 0,481 3,088 〔.037]

△LP17(2) 一1,534 0,424 一3

.616 [.022]△LP17(1) 一1

,811 0,545 一3 .325 [.029]△LY17〈-1) 0,166 0,359 0,462 [.668]△LY17(-2) 一1

,712 0,480 一3,564 [.023]

△LP17(-1) 1,068 0,296 3,611 [.023]

Std.errorofregression 0,050

AdjustedR・squared 0,997

Durbin-Watson 2.788[,000,1.00]

AIC 一3,043

SBIC 一5,301

⑧輸送機械 EstimatedCoefficient StarldardError t・statistic P・value

C 一11.582 3,659 一3

.166 [.013]DUMMY 0,218 0,147 1,487 [.175]

LY18 1,987 0,406 4,891 [.001]LP18 一〇

.045 0,227 一〇.198 [.848]

△LY18(2) 一1.259 0,624 一2

.017 [.078]△LY18(1) 0,510 0,776 0,656 [.530]△LP18(1) 0,875 0,320 2,740 [.025]

△LY18(-1) 一1 .301 0,477 一2 .728 [.026]

△LP18(-1) 1,506 0,335 4,498 [,002]

Std.errorofregression 0,078

AdjustedR-squared 0,979

Durbin-Watson 3.341[.634,1.00]

AIC 一1.953

SBIC 一4.350

ダイナ ミックOLS推 定(C/Sモ デル)

⑨精密機械 EstimatedCoefficient StandardError t-statistic P・value

C 一1.986 2,356 一〇

.843 [.447]

DUMMY 4,668 7,752 0,602 [.579]

LY19 1,052 0,319 3,303 [.030]

LP19 一〇.063 0,337 一〇

.186 [.861]

LY19率DUMMY 一〇.550 1,041 一〇

.528 [.625]

LP19串DUMMY 一〇.403 1,541 一〇

.262 [.806]

△LY19(2) 一〇.363 0,349 一1

.040 [.357]

△LY19(1) 1,336 0,538 2,482 [.068]

△LP19(1) 0,260 0,474 0,549 [.612]

△LYユ9(-1) 一〇,532 0,794 一〇

,670 [.539]

△LP19(-1) 0,591 0,352 1,679 [.169]

△LP19(-2) 0,827 0,441 1,873 [.134]

Std.errorofregression 0,078 AdjustedR・squared 0,948

Durbin・Watson 2.700[.000,1.00] AIC:-2.156 SBIC:-4.414

般機械がSBIC,AICと もに最小 となる3期 において共和分関係が見 られ,そ の時期 は0.483

(1985年)で ある。また,精 密機械は,AICが 最小 となるユ期 において共和分関係が見 られ,

その時期は0.674(1989年)で ある。

2.3.4ダ イナミックOLSに よる推定

以上の製造業業種別輸入需要関数に関する単位根検定および共和分関係 の結果 をまとめる

と,次 に示すとお りになる。

第一 に,単 位根 は全変数に認め られる。共和分検定の結果は検定によって一致 していない。

Engle・Granger検 定によると,④ 化学が共和分関係が認められ,ト レース検定によると①食

料 品,⑤ 石油 ・石炭製品,⑥ 一般機械について,最 大固有値検定によると⑥一般機械 につい

て,少 な くともひとつの共和分関係が認められる。

第二に,Gregory&Hansen(1996)が 開発 した構造変化の下での共和分検定については,

⑧輸送機械 はCモ デルでSBICとAICが 最小となる2期 に共和分関係が見 られ,構 造変化

の可能性がある時期は0.483(1985年)で ある。また,⑦ 電気機械 と⑨精密機械はC/Tモ デ

14 第190巻 第2号

ルで,SBICとAICが 最小となる1期 に共和分関係が見 られ,構i造 変化の可能性がある時期

はそれぞれ0.383(1983年)で ある。最後にC/Sに ついて⑥一般機械はSBIC,AICと もに

最小 となる3期 において,⑨ 精密機械はSBICが 最小 となる1期 において共和分関係が見 ら

れ,そ の時期は前者が0.483(1985年),後 者がO.674(1989年)で ある。

したがって,長 期で安定的な関係が存在する可能性があるのは,① 食料品,④ 化学,⑤ 石

油 ・石炭製品,⑥ 一般機械,⑦ 電気機械,⑧ 輸送機械,⑨ 精密機械である。 これら業種につ3)

いて表5で,ダ イナ ミックOLSを 適用 して長期関係を導出 している。表5に よると,①,⑤

は素材型産業,⑥,⑦,⑧,⑨ は加工型産業 といえるが,そ れぞれの所得弾力性の平均をと

ると,前 者の所得弾力性は3.274,後 者は1.507と なってお り,素 材型産業のほうが加工型産

業 より所得に対する輸入の感応度が高 くなっている。 また,価 格弾力性は素材型産業 ではプ

ラスになってお り,符 号条件をみたしておらず,素 材を輸入に依存する日本にとって,素 材

型産業の相対価格の変化が輸入に与える影響はほとんどな く,む しろ逆になっていると解釈

できる。

3結 論

日本において,製 造業業種別 に輸入需要関数を見 ると,1975-1995年 の期間中,構 造変化が

1度 起 こった可能性 までも考慮すれば,② 繊維,③ パルプ ・紙については,安 定的な関係が

存在 した証拠はないが,① 食料品,④ 化学,⑤ 石油 ・石炭製品,⑥ 一般機械,⑦ 電気機械,

⑧輸送機械,⑨ 精密機械において安定的な関係の可能性が認め られる。 また,安 定的な関係

を前提 として,素 材型産業(①,⑤),加 工型産業(⑥,⑦,⑧,⑨)の 所得弾力性 を分析す

ると,前 者のほうが後者 より所得に対する輸入の感応度が高 くなっている。

これは,加 工型産業が素材型産業ほど簡単には所得の増減 に対 して輸入量 を調整 しないと

解釈できる。一方,価 格弾力性 は素材型産業ではプラスになってお り,符 号条件 を満 たして

いない。 これは,素 材 を輸入に依存す る日本にとって,為 替 レー トの変化が素材の輸入量に

与える影響 は一般的な理論 とは異なる結果 となっていると考 えられる。

Stone(1979)はSITCの1963-1972の データを使 って,日 本の品種別輸 出 ・入の価格弾力

性を求めている。 これによると,本 論文の④⑥⑦⑧ と対応する区分 と考えられる 「その他化

学製品」「その他機械 ・部品」「電気機械」「精密機器,カ メラ,時 計」がそれぞれ 一1.42,-

0.49,-1.11,-1.17で,す べて本論文の価格弾力性 より絶対値が大 きくなっている。この

ことは,1997年 の経済 白書で輸入の価格弾力性 を80年代前半と後半で比較 し,後 者が前者 よ

り小さくなっていることについて,海 外生産の増加による逆輸入増から為替変動の影響が小

さくなっていることを原因 として分析 していることと合致 している。

製造業業種別輸入需要関数の安定性についての実証分析 15

注

本稿 の作成 にあ た り,大 谷 一博 先生,羽 森 茂 之先生,松 林 洋一 先生 か ら数 々の助 言 を項 いた。

また,本 誌 レフェ リーの方 々 か らは,多 くの コメ ン ト,貴 重 な提 案 を頂 いた。 こ こに深謝 したい。

言 うまで もな く,本 稿 にお ける誤 りはすべ て筆者 の責任 で あ る。

1)本 論 文 で は経 済 活動別(産 業分 類 別)国 内総生産 や輸 入額 を 「国民経 済計 算年報 」 か ら導 出 し

て い る。 この計 算 は2000年 に,68年SNA基 準 か ら93年SNA基 準 に改定 され,産 業分 類 も自動

車 ・機械 修 理 がサ ー ビス業 に分 類 替 え にな るな どの 変更 があ った。93年SNA基 準 に よる国民経

済計 算 は移 行時 点 では,1990-1998を 推 計期 間 と し,そ の後 毎 年推計 され てい るが,1990年 以 前 に

つ い ては(本 論 文作成 時 に は)遡 及計 算 して いな い。一 方,68年SNA基 準 で は1998年 までの経

済 活 動別 国民 経済 計算 を発 表 して い るのみ で ある。(輸 入額 は1995年 まで の計数 しかな い。)本 論

文 で は,1970年 代 の デー タ を利 用 したい ため,68年 基準 で発 表 され てい る1995年 までの デー タ を

利 用 した。

2)ダ イナ ミ ックOLS:長 期均 衡係 数 を純粋 に抽 出す る方法 の ひ とつ はMLEア プ ロー チに基礎

を置 いたJJ法 であ るが,も うひ とっ の方法 は,StockandWatson(1993)に よ って提唱 され た

ダ イナ ミックOLS(DOLS)に よって推 定値 を求 め る方法 で あ る。 この 方法 は,説 明 変数 に関 し

て起 こ りうる同時性 のバ イ アス を修正 してお り,最 も頑健 な方 法(特 に小標本 にお いて)と され

てい る。StockandWatson(1993)は,シ ス テム を構 成す る各 変数 は単独 で は非定 常で あ るが,

共 和分 が あ る ようなシス テム にお い て,長 期 均衡 を もた らすパ ラメ ー タを推定 す る解決法 を導 入

して い る。 説明変 数 間に存在 す るか も しれ な い同時性 のバ イ アス と小 標本 のバ イ アス は,説 明変

数 の変化 につ いて ラグ付 き先行 値 を入 れ るこ とに よって,緩 和 され てい る。JJ法,DOLS法 と も

に,共 和 分ペ ク トル を推 定 す るた め に単一 方程 式モ デル を使 った方法 で あ り,漸 近 的 に適切 な推

定 量 で あ るが,こ れ らの方法 は説 明 変 数間 の 内生性 を修正 す るため に使 わ れ る技術 がパ ラメ ト

リック かノ ンパ ラメ トリックか とい う点 等 にお いて異 な ってい る。DOLS法 は,小 標 本 で,好 ま

しいパ フ ォー マ ンス を持 っ とい う性質 を もって いるので 本稿 で も採 用 す る。

3)DOLSの 共和 分残 差 が定 常で あ る必要 が あ る。①,⑤,⑥ につ いて は残 差 単位根 分析 の結果,

単 位根 の存在 を否定 で きなか った。⑦,⑧,⑨ につい ては構造 変化 を考慮 した うえ での残差 単位

根検 定 の棄却 点 が数表 化 され て いな いた め判定 で きなか った。

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