Bayesian analysis of business cycles in Japan by extending the Markov switching model
Toshiaki Watanabe
本研究は、日本のビジネスサイクルを分析することを目的としており、特に1985年から2025年までの期間における複合指標の同時指標データを用いています。この期間には、2008年の世界金融危機、2011年の東日本大震災、2020年のCOVID-19パンデミックといった大きなショックがあり、これらの影響でCIが急激に低下しました。このような状況下では、単純なマルコフスイッチングモデルを用いたビジネスサイクルの転換点の推定が困難です。著者らは、スチューデントのt誤差と確率的ボラティリティを組み込んだ拡張マルコフスイッチングモデルを提案し、ベイズ法を用いて推定を行っています。推定の結果、t誤差やSVを用いたモデルは、ESRIが発表したビジネスサイクルの転換点に近い推定値を提供することが示されました。また、正常誤差とSVを用いたモデルにより、景気拡大期と景気後退期におけるCIの平均成長率の構造変化も分析され、2008年10月と2010年2月の2つのブレイクポイントが特定されました。これらの結果は、ビジネスサイクルの理解を深めるとともに、経済政策の立案においても重要な示唆を与えるものです。
Is part-time employment an adjusting valve?: Business cycle analysis on the labor market in Japan by dual search and matching model
Daisuke Nakamura
本研究は、2002年第1四半期から2018年第3四半期までの日本の労働市場におけるパートタイム雇用の役割を、二部門競争的検索・マッチングモデルを用いて分析しています。この研究は、パートタイム雇用がフルタイム雇用に比べて生産性ショックに対して著しく高い変動性を示すことを明らかにしています。企業はパートタイム労働者の利用を、広範囲と集中的なマージンの両方で適応させる一方、フルタイム労働者の労働投入の変動は主に集中的なマージンによって説明されます。この結果は、パートタイム雇用が日本の労働市場における「雇用の調整弁」として機能していることを裏付けています。しかし、モデルは全体の雇用に対するパートタイム労働者の割合の変動を十分には説明できていません。GMM推定により、一般的な生産性ショックが賃金率や市場のタイトさの変動を適切に説明する一方で、パートタイム雇用のシェアの変動には不十分であることが示されています。これにより、賃金率や市場のタイトさを変えずにパートタイム雇用の変動を増幅するためのより洗練されたモデルの必要性が示唆されています。
International business cycle synchronization: A synthetic assessment
Hyun-Hoon Lee, Cyn-Young Park, Ju Hyun Pyun
本研究は、国際ビジネスサイクルの同期化に関する主要な伝達チャネルである二国間貿易、外国直接投資（FDI）、およびポートフォリオ投資の流れを、国・時間の異質性を考慮しながら総合的に評価します。この研究は、2004年から2019年までの65カ国のデータを用いており、複数の固定効果を導入した推定戦略を採用しています。主な結果として、実体経済と金融の統合がビジネスサイクルの共動に異質な影響を与えることが示されました。特に、中間財貿易を通じた貿易統合がビジネスサイクルの同期化を促進し、その影響は世界金融危機以降に顕著になっています。これは、産業内貿易の深化やグローバルバリューチェーンの密度の向上によるものと考えられます。また、グリーンフィールドFDIは、時間的遅れを考慮することでビジネスサイクルの同期化を引き起こすことがわかりました。短期債務市場の統合が進むほど、ビジネスサイクルの共動がより同期することも示されており、バランスシート効果や関連する信用サイクルがビジネスサイクルの共動に影響を与えることを示唆しています。