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- あつひろ きせんばる
- 7 years ago
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1 日本の政府債務と経済成長 小黒曜子 明海大学経済学部 & ICU 社会科学研究所 (SSRI) 研究員
2 研究の背景 政府債務の増加は成長率に負の影響? (Cf. ex. Reinhart and Rogoff (2010)) エンゲル曲線を用いて日本の 実際の 生活水準を加味すると インフレ率と成長率にバイアスを確認 CPI : 実際の物価水準よりも高く ( 1% 程度 ) 算出される傾向 (eg. Shiratsuka, Shigenori (1999) "Measurement errors in Japanese Consumer Price Index," Working Paper Series WP-99-2, Federal Reserve Bank of Chicago) この影響は?
3 低下傾向のエンゲル係数 ( 長期 ) エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 データ出所 : 家計調査結果 ( 総務省統計局 ) より筆者作成
4 上昇傾向のエンゲル係数 ( 近年 ) エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 データ出所 : 家計調査結果 ( 総務省統計局 ) より筆者作成
5 エンゲル曲線のシフト エンゲル曲線の下方シフト ( 所得の増加 or 食料価格の低下 ) CPI 上方バイアス? ( 高価な食料への消費の転換 外食の増加 ) エンゲル曲線の上方シフト ( 所得の減少 or 食料価格の上昇, 消費税 ) CPI 下方バイアス? ( 安価な食料への消費の転換 外食の減少 )
6 所得 データ出所 : 国民生活基礎調査 ( 厚生労働省 )
7 CPI と食料 CPI 2014 年 ~2015 年 : 食料の価格 が著しい エンゲル係数 所得 ( 円 ) は 1 世帯当たり年平均 1 か月間の収入と支出 - 二人以上の世帯のうち勤労者世帯の 実収入 データ 実質所得は 所得 ( 円 ) を消費者物価指数で除して算出 データ出所 :CPI 食料 CPI のデータは 総務省統計局 所得については 国民生活基礎調査 ( 厚生労働省 )
8 消費支出と食料支出 ( 一人当たり ) esp. 食料支出 二人以上の全世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出より筆者算出 データ出所 : 家計調査結果 ( 総務省統計局 )
9 所得グループに基づくエンゲル曲線 (2000, 2004, 2008) 下方シフト??? CPI 上方バイアス エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 所得グループ分類は 18: 年収 ~2, 2~2.5, 2.5~3, 3~3.5, 3.5~4, 4~4.5, 4.5~5, 5~5.5, 5.5~6, 6~6.5, 6.5~7, 7~7.5, 7.5~8, 8~9, 9~10, 10~12.5, 12.5~15, 15~ 百万円 データ出所 : 総務省統計局
10 所得グループに基づくエンゲル曲線 (2008, 2012, 2015)??? シフト 上方シフト CPIは下方バイアス??? エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 所得グループ分類は 18: 年収 ~2, 2~2.5, 2.5~3, 3~3.5, 3.5~4, 4~4.5, 4.5~5, 5~5.5, 5.5~6, 6~6.5, 6.5~7, 7~7.5, 7.5~8, 8~9, 9~10, 10~12.5, 12.5~15, 15~ 百万円 データ出所 : 総務省統計局
11 所得グループに基づくエンゲル曲線 (2014, 2015) 上方シフト CPI は下方バイアス??? エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 所得グループ分類は 18: 年収 ~2, 2~2.5, 2.5~3, 3~3.5, 3.5~4, 4~4.5, 4.5~5, 5~5.5, 5.5~6, 6~6.5, 6.5~7, 7~7.5, 7.5~8, 8~9, 9~10, 10~12.5, 12.5~15, 15~ 百万円 データ出所 : 総務省統計局
12 地域グループに基づくエンゲル曲線 (2000,2008) 下方シフト CPI 上方バイアス??? エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 地域グループ分類は 47 都道府県の県庁所在地 川崎市 北九州市 データ出所 : 総務省統計局
13 地域グループに基づくエンゲル曲線 (2008,2012)??? シフト CPI バイアス??? エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 地域グループ分類は 47 都道府県の県庁所在地 川崎市 北九州市 データ出所 : 総務省統計局
14 地域グループに基づくエンゲル曲線 (2014,2015) 上方シフト CPI は下方バイアス??? エンゲル係数は 消費支出 ( 円 ) に占める食料支出 ( 円 ) の割合で算出 実質消費支出は 消費支出を消費者物価指数で除して算出 農林漁業世帯を含む全世帯 データは 二人以上の世帯の 1 世帯当たり年平均 1 か月間の支出 地域グループ分類は 47 都道府県の県庁所在地 川崎市 北九州市 データ出所 : 総務省統計局
15 インフレ バイアス推定モデル Based on Costa (2001), Hamilton (2001), Nakamura et al (2016) Costa, Dora L. (2001) Estimating Real Income in the United States from 1888 to 1994: Correcting CPI Bias Using Engel Curves, Journal of Political Economy 109 (6): Hamilton, Bruce W. (2001) Using Engel s Law to Estimate CPI Bias, American Economic review 91 (3): Nakamura, E., J. Steinsson, and M. Liu (2016) "Are Chinese Growth and Inflation Too Smooth? Evidence from Engel Curves," American Economic Journal: Macroeconomics 8(3):
16 インフレ バイアス推定モデル i 地域における t 期のエンゲル係数 (= 消費支出に占める食料支出の割合 ) は 以下のような対数線形モデルで表すことができる :
17 インフレ バイアス推定モデル β : 家計が所得の変化に伴ってどれだけ支出を変えるのかを表す μ t : インフレ バイアス項 βμ t : 推計を行う際にはtime fixed effectsに置き換える μ t : 推定されたtime fixed effectsを推定されたβで除すことにより得られる
18 ランダム効果モデルによるインフレ バイアス推定 推定期間 : 2000~2015 年 クロスセクション : 47 都道府県の県庁所在地 川崎市 北九州市 頑健推定 : 地域による生活スタイルの違いを考慮して 頑健推定 データ出所 : 総務省統計局 World Economic Outlook 2017 Database ( 政府総債務残高の対 GDP 比率 )
19 ランダム効果モデルによる推定結果 Estimated Coefficients Model I Consumption Exoenditures (β) *** *** (0.006) (0.006) Number of People per Household *** (0.003) Age of Householder *** (0.000) R-sq: within between overall Number of obs Number of groups Model II ***: 1% significance of P> z. Heteroskedasticity-robust standard errors are reported in parentheses. Estimatied coefficients on inflation terms and dummy variable for year 2014 are not significant. All other estimated coefficients are significant at 1% level.
20 エンゲル曲線に基づいたインフレーション (Model ll) ~2014: CPI 上方バイアス 2015: CPI 下方バイアス 2008,2014~: CPI, 食料 CPI 急騰 2014~: エンゲル係数
21 エンゲル曲線に基づいた成長率 ( 実質消費支出 )
22 エンゲル曲線に基づいた成長率 ( 実質 GDP)
23 Reinhart and Rogoff による問題提起 Reinhart, C. and Rogoff, K. (2010) Growth in a Time of Debt, American Economic Review, vol.100, no. 2, Reinhart, C. and Rogoff, K. (2013) Errata: Growth in a Time of Debt, Harvard University. 公的債務 ( 対 GDP)>90% 平均実質 GDP 成長率 = 1.7%
24 Δ 公的債務 ( 対 GDP) vs Δ 実質消費支出 ( )
25 Δ 公的債務 ( 対 GDP) vs Δ 実質消費支出 ( )
26 Δ 公的債務 ( 対 GDP) vs Δ 実質 GDP ( )
27 Δ 公的債務 ( 対 GDP) vs Δ 実質 GDP ( )
28 Δ 実質 名目 GDP t vs Δ 公的債務 ( 対 GDP) t+1 ( )
29 Δ 実質 名目消費支出 t vs Δ 公的債務 ( 対 GDP) t+1 ( )
30 債務動学式 D: 公的債務 ( 対 GDP) s: 基礎的財政収支 ( 対 GDP) r: 長期金利 NGDP: 名目 GDP
31 推定式 d t+1 : 公的債務 ( 対 GDP) 成長率 ngdp t : 名目 GDP 成長率 rgdp t : 実質 GDP 成長率 cpi t : インフレ率
32 OLS 推定結果 Dependent Variable: Δ 公的債務 ( 対 GDP) t+1 Δ 名目 GDP t *** Δ 実質 GDP t *** (0.258) (0.003) ΔCPI t (0.004) time-trend *** time-trend ** (0.001) (0.003) cons *** cons ** (1.623) (1.635) R-sq R-sq Adj R-sq Adj R-sq Number of obs 35 Number of obs 36 ***: 1%, **: 5% significance of P> z. Standard errors are reported in parentheses. Dickey-Fuller 単位根検定
33 THANK YOU VERY MUCH!!!
目次はじめに 1. 賃金上昇動向とその要因 賃金上昇の影響 最後に はじめに CLMV RIM 213 Vol.13 No.48 51
高賃金政策の影響 要 旨 調査部 研究員 熊谷章太郎 211 5 RIM 213 Vol.13 No.48 目次はじめに 1. 賃金上昇動向とその要因 1 2 2. 賃金上昇の影響 1 2 3 最後に はじめに 211 212 CLMV RIM 213 Vol.13 No.48 51 1. 賃金動向と上昇要因 (1) 賃金動向 211 21211, 1 211 図表 1 平均賃金の推移 図表 2 産業別名目平均賃金上昇率
Microsoft Word - Šv”|“Å‘I.DOC
90 ª ª * [email protected] i ii iii iv SNA 1 70 80 2 80 90 80 80 90 1 80 90 98 6 1 1 SNA 2 1 SNA 80 1SNA 1 19931998 1 2-190 1,2 2 2-2 2-3,4 3 2-5 4 2030 2-3 3 2-15 97 20 90 2-15 9198 1.
% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr
1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.
高齢化とマクロ投資比率―国際パネルデータを用いた分析―
196 2017 * ** ** ** ** 160 2 2 JEL Classification Codes E21, E22, J11 Keywords * ESRI 28 ESRI 29 3 17 ESRI ** 115 196 Population Aging and Domestic Investment An Analysis Using International Panel Data
untitled
2007 2 * (i) (ii) 2006 7 1999 2 2000 8 1 (2003) Oda and Ueda (2005) 2005 Kimura and Small(2006) Iwamura, Shiratsuka and Watanabe (2006) (2006) 3 (i) (ii) (iii) 2 2 3 4 2.1 (2003) (2005) 1) (i) (ii) (i)
国際流動性に関する財政的側面について
IMF SDR IMF 2011 6 1 2 2011 E-mail: [email protected] / /2011.10 35 1. 2007 2009 2 Goodhart [1999] 2010 11 2. 4 1970 IMF 1960 36 /2011.10 international reserve 1 D 35 1 D 35 1960 Eichengreen [2011]
平成28年度国民経済計算 年次推計 （支出側系列等）
平成 28 年度国民経済計算年次推計 ( 支出側系列等 ) FY2016 Annual Estimates of GDP Ⅰ. 国内総生産 ( 支出側 ) 及び各需要項目 GDP (Expenditure Approach) and Its Components 1. 速報値と年次推計値の比較 ( 実質成長率 年度 ) Comparison of the Preliminary and the Revised
ＧＤＰギャップと潜在成長率
2003 output gap 80 1 20 90 20 70 2 1 2 output gap potential output 1 2 (2001) 3 potential rate of growth 2000 Meyer (2000) European Central Bank: (1999b) 2002 10 4 3 (2000) 4 4 () 5 5 5 6 () () 7 Total
産業・企業レベルデータで見た日本の経済成長.pdf
2003 11 10 IT IT JIP JCER ) 2003 CD-ROM http://www.esri.go.jp/jp/archive/bun/bun170/170index. html 1 JIP Jorgenson, Mun, andstiroh (2002) GDP 2 3 1951 1954 1957 1960 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981
第11回：線形回帰モデルのOLS推定
11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i
オーストラリア研究紀要 ３６号（Ｐ）☆／３．橋本
36 p.9 202010 Tourism Demand and the per capita GDP : Evidence from Australia Keiji Hashimoto Otemon Gakuin University Abstract Using Australian quarterly data1981: 2 2009: 4some time-series econometrics
1. 2. (Rowthorn, 2014) / 39 1
,, 43 ( ) 2015 7 18 ( ) E-mail: [email protected] 1 / 39 1. 2. (Rowthorn, 2014) 3. 4. 5. 6. 7. 2 / 39 1 ( 1). ( 2). = +. 1. g. r. r > g ( 3).. 3 / 39 2 50% Figure I.1. Income inequality in the
Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5
第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる
近年の社会経済の変化と家計の動向 第2章 図表2-3-2 世帯主年齢階級別 所得階層別の世帯の所得分布 等価所得 1.4 0.3 29歳以下 17.1 27.7 30.0 13.2 7.8 2.2 0.3 第 ２ 章 1.4 30 39歳 3.2 14.0 40 49歳 4.6 50 59歳 5.3 60 69歳 30.7 13.4 21.1 16.8 8.6 24.6 12.3 21.9 14.5
28 GCC UAE GCC (2) 大きく上昇した食料価格と住居費 GCC GCC GCC 図表 2 湾岸協力会議 (GCC) 諸国の消費者物価上昇率 (28 年 ) 図表 3 湾岸協力会議 (GCC) 諸国の消費者物価指数に占める食料品と住居費の割合
アジアの視点 インフレ圧力の高まりに苦慮する湾岸協力会議 (GCC) 諸国 調査部環太平洋戦略研究センター 上席主任研究員 高安健一 はじめに Gulf Cooperation Council: GCC 28 GCC GCC 27 6.1 UAE 11.13.8 GCC 1. インフレ高進の背景 (1) 高インフレ地域に転じたGCC 19922 GCC GCC98 22.1 図表 1 湾岸協力会議
1 Nelson-Siegel Nelson and Siegel(1987) 3 Nelson-Siegel 3 Nelson-Siegel 2 3 Nelson-Siegel 2 Nelson-Siegel Litterman and Scheinkman(199
Nelson-Siegel Nelson-Siegel 1992 2007 15 1 Nelson and Siegel(1987) 2 FF VAR 1996 FF B) 1 Nelson-Siegel 15 90 1 Nelson and Siegel(1987) 3 Nelson-Siegel 3 Nelson-Siegel 2 3 Nelson-Siegel 2 Nelson-Siegel
デフレの定義（最新版）.PDF
DP/01-1 Director General for Economic Assessment and Policy Analysis CABINET OFFICE E-mail : [email protected] 1 2 3 i (ii) 4 5 Deflation defined as at least two consecutive years of price decreases.
橡同居選択における所得の影響（DP原稿）.PDF
** *** * 2000 13 ** *** (1) (2) (1986) - 1 - - 2 - (1986) Ohtake (1991) (1993) (1994) (1996) (1997) (1997) Hayashi (1997) (1999) 60 Ohtake (1991) 86 (1996) 89 (1997) 92 (1999) 95 (1993) 86 89 74 79 (1986)
The effect of tax rate and deduction in income taxation In Japan, numerous attempts have been made to reform the income taxation system. Researchers h
The effect of tax rate and deduction in income taxation In Japan, numerous attempts have been made to reform the income taxation system. Researchers have pointed out that as a result of these attempts,
遺産相続、学歴及び退職金の決定要因に関する実証分析 『家族関係、就労、退職金及び教育・資産の世代間移転に関する世帯アンケート調査』
2-1. (2-1 ) (2-2 ) (2-3 ) (Hayashi [1986]Dekle [1989]Barthold and Ito [1992] [1996]Campbell [1997] [1998]Shimono and Ishikawa [2002]Shimono and Otsuki [2006] [2008]Horioka [2009]) 1 2-1-1 2-1-1-1 8 (1.
Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc
Q8-1 テキスト P131 Engle-Granger 検定 Dependent Variable: RM2 Date: 11/04/05 Time: 15:15 Sample: 1967Q1 1999Q1 Included observations: 129 RGDP 0.012792 0.000194 65.92203 0.0000 R -95.45715 11.33648-8.420349
野村資本市場研究所｜アジアの金融競争力（PDF）
2013 Spring 1. GDP 3 26% 2. 3. 4. GDP 1 GDP 2000 25.4% 2012 10 IMF 1 GDP 28.7%GDP 10.7% 20.3% 2000 2012 10 2 3 2000 2012 4.2 5.4 2 2000 14% 2012 26% GDP 2012 30 10 32003 11 2013 Spring 100% 2 90% 80% 70%
Microsoft PowerPoint - 15InMacro4.pptx
第 4 章貨幣とインフレーション 初級マクロ経済学 1(2015 年度 ) 担当 : 中川竜一 第 4 章のテーマ (1/2) 価格 : 貨幣が財 サービスと交換される比率 インフレーション : 言い換えれば インフレーション : 激しいインフレ 2 : 逆の現象 インフレの原因 影響 社会的コストを学ぶ 古典派の理論 ( 価格伸縮的な長期の経済 ) 日本のインフレーション 3 25 年率 (%)
企業倒産とマクロ経済要因
No.28 2003 11 Abstract The purpose of this paper is to clarify the relationship between business bankruptcy and macro-economic indices. The method is a multiple linear regression model. As dependent variables,
財政赤字の経済分析：中長期的視点からの考察
1998 1999 1998 1999 10 10 1999 30 (1982, 1996) (1997) (1977) (1990) (1996) (1997) (1996) Ihori, Doi, and Kondo (1999) (1982) (1984) (1987) (1993) (1997) (1998) CAPM 1980 (time inconsistency) Persson, Persson
目 次 はじめに 1. 特異な高貯蓄 低消費体質 なぜ 貯蓄率が高いのか 高貯蓄体質は改善されるか 資金循環からみた中国リスク 急速な信用収縮は起こるか 1 2 おわりに もうひとつの中国リスク はじめに RIM 214 V
中国リスクのもうひとつの見方 調査部 要 旨 主任研究員 三浦有史 2 GDP 5 33.125 197 141GDP 79.3 211 154GDP 324.327 LGFVs LGFVs RIM 214 Vol.14 No.53 1 目 次 はじめに 1. 特異な高貯蓄 低消費体質 1 2 3 2. なぜ 貯蓄率が高いのか 1 2 3 3. 高貯蓄体質は改善されるか 1 2 3 4. 資金循環からみた中国リスク
表紙＿目次.PDF
JIL 2 1980 vol.3 15 3 1 3 15 18 IT 26 28 33 20 OECD 80 90 (1998) (2000) 2 Aghion et al. (1999) OECD 1970 1 2 70 1980 90 1.1 Kuznets U inverted U-shaped hypothesis GNP U 1 18901940 6 3 Kuznets(1955) (1963)
untitled
Trade and Trade Finance in the 200809 Financial Crisis, IMF Working Paper WP/11/16., Understanding the Great Trade Collapse of 200809 and the Subsequent Trade Recovery, Economic Perspectives, 2Q/2011.
本文／ＹＡ１０６３Ａ
Tropical Agriculture Capital and Entrepreneurship in SouthEast Asia legal fiction of agency. In reality, the agency houses were not agents at all Merchant Enterprise in Britain Economic Development with
公務員倫理問題への新アプローチ
OECD CPI CPI CPI CPI CPI CPI / GDP / / / /.............................. Transparency International Corruption Perception Index CPI CPI 30 25 20 15 10 5 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
untitled
[ 研究ノート ] 4% 19 19 20 1997a 20 Mitchell, 2002: 123 208 1997b; 2008 2 1960 1980 Abdel-Fadil, 1975; Hansen, 1969; Radwan & Lee, 1986 Abdel-Fadil, 1980; 85 Assaad, 1997 2 Hopkins Hopkins & Westergaard, 1998:
Czech companies are getting pessimistic
209 年 在チェコ日本国大使館 チェコ経済動向分析 209 年 * 経済動向 In the Q 209, according to a preliminary estimate, the gross domestic product was 0.5% up, quarter-on-quarter, and 2.5% up, year-on-year. The Czech economy was successful
自殺の経済社会的要因に関する調査研究報告書
17 1 2 3 4 5 11 16 30,247 17 18 21,024 +2.0 6 12 13 WHO 100 14 7 15 2 5 8 16 9 10 17 11 12 13 14 15 16 17 II I 18 Durkheim(1897) Hamermesh&Soss(1974)Dixit&Pindyck(1994) Becker&Posner(2004) Rosenthal(1993)
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well-being well-being well-being Cantril Ladder well-being well-being Cantril Self-Anchoring Striving Scale Cantril Ladder Ladder Ladder awellbeing well-being well-being Gallup World Poll World Database
M&A の経済分析：M&A はなぜ増加したのか
RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 M&A の経済分析 :M&A はなぜ増加したのか 蟻川靖浩 宮島英昭 ( 早稲田大学 RIETI) 2006 年 4 月 要旨 1990 年代以降の M&A の急増の主要な要因は 産業や企業の成長性や収益性へのショックである とりわけ M&A を活発に行っている産業あるいは企業の特性としては
Winter 図 1 図 OECD OECD OECD OECD 2003
266 Vol. 44 No. 3 I 序論 Mirrlees 1971 Diamond 1998 Saez 2002 Kaplow 2008 1 700 900 1, 300 1, 700 II III IV V II わが国の再分配の状況と国際比較 OECD Forster and Mira d Ercole 2005 2006 2001 Winter 08 267 図 1 図 2 2000 2
PDF用 レポート：中国保険市場の現状と展望.PDF
1 INDEX 2 4 9 13 24 29 2 3 4 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 100% 50% 0% 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 5 6 7 8 9
,.,,.,. NIRA,.,.,,, GDP.,., 1%, 2.0% 3).,,.,,., 1, 4).,,.,, GDP,.,,.,,,.,,., 2002.,,., 3), Q&A Q16 (http://www.stat.go.jp/data/kakei/qa-1.ht
1, 1, 2011 4 3-28,,.,,.,.,,.,,.,,.,.,. 1., 1), 1946.,, GDP,.,,,.,,., (2008) ( NIRA ), 23,.,,, 2).,,,.,,.,,., 657-8501 2-1, E-mail: [email protected] 1) 1. 2), 1990 2 21, 1993 6 12. 3 1 1 2011
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1 1 1 [2000]
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* 2000 7 26 1 1 1 [2000] 1 2 1 2 2 1 B to C 250000 億円 200000 日本米国 213,200 150000 100000 50000 0 153,600 106,900 71,100 66,620 42,700 43,860 22,500 26,940 15,340 645 3,360 7,730 1998 年 1999 年 2000 年 2001
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