日本語で読む経済学研究
102 件の公開済み論文
1950 年に The Economic Studies Quarterly として日本の主導的な経済学者たちによって創刊され、1959 年に日本経済学会の公式英文誌となった。後継誌である The Japanese Economic Review は、American Economic Review の日本版として位置づけられ、経済学全分野で最高水準の分析を国内外の研究者から掲載している。理論的・政策的・現実的な経済問題に強く関わる、独創的で示唆に富む寄稿も歓迎している。
Low interest rates, growth, and sustainable fiscal policy
本研究は、持続的な低金利と抑制された成長が、高い公的債務と共存し、財政の不安定性を引き起こさない理由を探求します。この問題は、金融摩擦を考慮した内生的成長モデルを用いて分析されており、流動資産の供給が金利、成長、財政の持続可能性を決定する中心的な役割を果たしています。モデルによると、低金利と経済成長の鈍化は共通の要因、すなわち流動性の不足から生じています。流動資産の供給を拡大することで、公的債務は資産の平均リターンを引き上げ、長期的な経済成長を促進する可能性があります。日本経済にモデルを適用した結果、現在の経済は流動性不足の状態にあり、これが低金利と経済成長の鈍化を引き起こしていることが示されました。さらに、公的債務の増加にもかかわらず、金利が持続的に低下している理由を説明しています。最後に、プライマリーバランスを改善することを目指した財政政策の効果についても評価しています。
Out-of-sample predictability of high-frequency stock returns on the Tokyo Stock Exchange
本研究は、東京証券取引所に上場する個別株の高頻度リターンに対するアウトオブサンプルの予測力を調査し、その価格発見プロセスへの影響を考察します。この研究の重要性は、短期的な株価変動を予測することで投資戦略の精度を高め、マーケットの効率性を向上させる可能性がある点にあります。分析には、48の予測因子を用い、さまざまな振り返りウィンドウから得られたデータを基にしています。主な推定戦略としては、取引不均衡、オーダー不均衡、過去のリターンが予測において重要な変数であることが特定されました。結果として、最近の振り返りウィンドウがより多くの予測情報を含むことが示され、モメンタム効果がリバーサル効果を上回ることが確認されました。無条件の予測戦略では、全てのテスト期間において平均的な予測性能が、将来の平均リターンに基づく実現不可能なベンチマークよりも劣ることがわかりました。しかし、安定した株に焦点を当て、観測数が多く、主要な変数の推定係数が一貫して非ゼロである取引日のみを分析に含めることで、無条件予測戦略を上回る平均的なアウトオブサンプルのR²を達成しました。これにより、5秒間隔で予測可能な株が存在することが示唆されました。さらに、最も取引量が多い株においては、振り返りウィンドウを狭めることで予測性能が向上しますが、予測ホライズンが数分を超えると予測可能性が消失することも明らかになりました。これらの結果は、流動性が低く、情報信号の発動頻度が少ない日本の大企業株が、短期的な価格発見に制約を与える可能性があることを示唆しています。
Survey of demographics, family, and fiscal sustainability in Japan: macroeconomic approaches
本研究は、日本が直面する急速な人口高齢化、持続的な低出生率、そして非常に高い公的債務レベルに関連するマクロ経済研究を調査することを目的としています。特に、財政システムと労働市場の変化を通じた政府支出と収入の動態に焦点を当てています。対象期間は2000年代以降であり、この期間における財政圧力の主な原因が、公共年金、健康保険、介護などの年齢依存型社会保険支出の拡大に移行したことを示しています。著者らは、これらの政策の役割を分析した研究を調査し、労働市場調整を通じた財政持続可能性についても考察しています。具体的には、高齢者や女性の労働力参加、移民、家庭内意思決定、家族形成に関する実証的証拠と構造的ライフサイクルモデルや重複世代モデルに基づく研究を参照しています。財政結果は、家庭が政策にどのように反応するかに依存し、日本の長期的な財政軌道を安定させるためには包括的な改革が必要であることが強調されています。
Skill-biased technical change, demographics, and market size
本研究は、先進国における出生率の低下に対する所得の二極化の影響を探求する。特に、スキルバイアス技術変化（SBTC）が出生決定に与える異質的な影響を明らかにするために、メリッツ型の独占的競争を特徴とする三期間重複世代モデルを構築した。このモデルにより、異なる所得レベルを持つ個人の子どもを持つ決定がどのように変化するかを分析する。理論的および数値的な分析の結果、所得と長寿の正の関係がU字型の出生パターンを形成することが示された。また、初期の所得不平等が重要な場合、SBTCが市場を拡大し、所得不平等を拡大することで、出生率の総合的な低下が発生することが明らかになった。さらに、高所得者から低所得者への所得再分配がパレート改善をもたらす可能性があることも示唆されており、これは将来的に子どもが供給する商品の多様性を増加させるためである。加えて、貿易と貿易コストの低下がSBTCと共に出生率低下の傾向を強化することも示されている。
Fiscal inflation in Japan: the role of unfunded fiscal shocks
本研究は、日本における過去40年間のインフレに対する財政要因の寄与度を調査します。このテーマは、1990年代以降の持続的な財政拡張と債務の増加にもかかわらず、長らく低いインフレ率が続いたことから重要です。著者らは、Bianchiらが提案した中規模のDSGEモデルを用いて、日本のデータを基に推定を行いました。研究の対象期間は、1990年代から最近までのデータを含みます。結果として、米国とは異なり、日本において未資金財政ショックがインフレの主要な要因ではないことが示されました。むしろ、実質需要と供給のショック、さらに緩和的な金融政策がインフレの動態においてより重要な役割を果たしていることが明らかになりました。これにより、財政政策の効果を再評価する必要性が示唆され、今後の政策立案においても重要な示唆を提供します。
Why do the elderly save? using health shocks to uncover bequest motives
本研究は、高齢者の貯蓄行動を再検討し、特に遺贈動機に焦点を当てています。このテーマは、高齢者の経済的行動を理解する上で重要であり、将来的な政策形成に影響を与える可能性があります。著者らは、AHEADデータを用いて、Kaji et al.（2023）の逆構造推定フレームワークを適用し、シミュレーション法（SMM）と最尤推定を組み合わせた手法を採用しました。この手法では、ニューラルネットワークを用いた柔軟な識別器がデータの最も情報的な特徴を選択します。モデルにはDe Nardi et al.（2010）の枠組みを採用し、性別や健康履歴を考慮することで、遺贈動機の特定精度が向上することを示しました。結果として、遺贈動機は高齢者の貯蓄の13%から19%を説明し、特に富裕層だけでなく全ての恒常所得五分位にわたって影響を及ぼすことが明らかになりました。この研究は、健康に関連する生存期待の異質性が遺贈動機と予防的貯蓄動機を区別するための重要な要因であることを示唆しています。
Reversal of the BoJ’s balance sheet policy and liquidity dependence
本研究は、日本の銀行システムにおける「流動性依存性」を実証的に検討することを目的としています。流動性依存性とは、量的緩和（QE）が銀行の要求可能負債を拡大する一方で、量的引き締め（QT）に移行してもその拡大が逆転せず、中央銀行の流動性への依存が高まる傾向を指します。この現象は米国で観察されており、2019年9月と2023年3月の流動性ストレスの要因とされていますが、日本に関する実証的証拠は限られています。本研究は、20年以上にわたる日本のQEとQTの歴史を流動性依存性の視点から評価することで、このギャップを埋めることを目指します。データはマクロ経済データの時系列分析と銀行レベルのマイクロデータのパネル分析に基づいています。結果として、QEは要求可能預金を拡大する一方で、QTはそれを解消せず、代わりに定期預金を圧縮することが明らかとなり、流動性依存性に一致した非対称的な調整が示されました。また、銀行の異質性を考慮し、米国の証拠と比較することで、非対称性の度合いが銀行や国によって異なることを示しています。これらの結果は、長期にわたるQEが金融の安定性やQTの設計に構造的な影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
Correction: Adaptive welfare maximization
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How did people tweet against inflation in Japan?
本研究は、日本におけるインフレ期待の変化とそれに対する人々の反応をツイートデータを用いて分析した。1990年代から続く慢性的なデフレの時代には、日本のインフレ期待は非常に低く、価格の上昇に対して強い抵抗感があった。しかし、COVID-19やウクライナ戦争後のインフレショックにより、この社会的規範が変化した可能性がある。著者らは、価格引き上げに関するツイートを自然言語処理技術を用いて分析し、2021年以降に価格引き上げを受け入れる投稿が増加していることを発見した。特に、怒りを表す投稿が増えた一方で、賃金の引き上げに触れるポジティブな投稿も見られた。これらの結果は、インフレ期待の変化が日本の消費者行動に与える影響を示唆している。
Quantitative easing and sectoral credit allocation in Japan
本研究は、日本の非伝統的金融政策が銀行の貸出に与える影響を、従来の総体的な信用結果にとどまらず、業種別に分析することを目的としています。このテーマは、金融政策が特定のセクターにどのように作用するかを理解する上で重要です。著者らは、地域銀行を業種別に分類したパネルデータセットを構築し、動的パネルモデルを用いて、金融政策ショックがセクター間の信用配分にどのように影響を与えたかを検証しました。研究の対象期間は、量的緩和政策が実施された時期であり、結果として、量的緩和（QE）は総体的な銀行貸出に対して限定的な効果しか持たず、製造業への貸出を刺激することはできませんでした。むしろ、製造業に対する影響は負の方向であったことが示されています。一方で、金融緩和は不動産関連活動への貸出を持続的に増加させ、特に量的・質的緩和期間中には、不動産貸出に対するエクスポージャーが大きい銀行が全体の信用をより積極的に拡大しました。日本銀行による流動性注入は、担保集約型のセクターに不均衡に向けられたことが明らかになりました。これらの結果は、QEの日本における穏やかなマクロ経済的影響が、総体的な貸出反応の鈍さだけでなく、信用のセクター別分配の不均一性によるものであることを示唆しています。したがって、中央銀行が非伝統的な政策を実施する際には、総体的な信用量を追跡することと同様に、セクター別の信用配分を監視することが重要であると考えられます。
Adaptive welfare maximization
本研究は、観察データから最適な治療政策を学習する問題に取り組んでいます。この問題は、個別の治療効果を最大化するための政策決定において重要です。著者らは、豊富な共変量と未知の傾向スコアに対応するために、二重ロバストな福祉推定とサンプル分割を組み合わせたアルゴリズムを提案しています。具体的には、提案手法は、適切な政策の複雑さを選択しながら、期待される後悔の最小化においてミニマックス最適な収束率を達成することが示されています。データ生成過程や第一段階の非パラメトリック推定器に対する不必要に制約的な仮定を避けつつ、関連する普遍的な定数の明確な特性を導出しています。提案手法の実用的な性能は、シミュレーション研究によって実証されています。
The Hellinger bounds on the Kullback–Leibler divergence and the Bernstein norm
本研究は、カルバック・ライブラー発散、カルバック・ライブラー変動、バーンシュタインノルムといった確率分布間の不一致を定量化する指標が、ヘリンガー距離によって上限が設定される条件を明らかにすることを目的としています。この問題は、非パラメトリック最大尤度法や非パラメトリックベイズ法などの尤度モデルで重要です。著者らは、ヘリンガー距離がこれらの不一致指標を上限するための必要かつ十分な条件を特定し、無限大の尤度比にも対応できるように一般化しました。これにより、従来の結果をすべて包含する形となります。さらに、著者らはこの結果を用いて、シーブ最大尤度推定量の正則性条件を緩和する方法を示しています。