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ESRI Discussion Paper Series No.216

日本経済を対象とした推計DSGEモデルにおける財政政策:
非リカーディアン家計で全て説明できるか?

2009年6月

内閣府経済社会総合研究所総務部総務課課長補佐 岩田安晴

(  全文の構成  )
( 要 旨 )

本稿は、スタンダードな中規模のニューケインジアンDSGE(動学的確率的一般均衡)モデルに財政政策当局の政策反応関数を加えて拡張し、日本経済のデータを用いてMCMC推計するとともに、推計したモデルを用いて政策シミュレーションを行い、財政政策当局の歳入調達行動が財政支出ショック後のモデルの動学的反応にどのような影響を与えるかを分析したものである。モデルでは、非リカーディアン家計比率が低く推計されたにもかかわらず、財政支出ショック直後に消費が増加する効果を得ることができた。また、複数の非中立的な税の債務残高対GDP比に対する政策反応関数の組み合わせが、財政政策効果を決定する上で重要な役割を果たすことが明らかとなった。特に、労働阻害的な課税の反応を軽減することで財政政策がより効果的なものとなること、税の政策反応関数の組み合わせが非リカーディアン家計比率以上に財政政策乗数に影響を与える場合があること、が示される。




全文の構成(PDF-Format, 全2file)
本文 (276KB)
1 Introduction ----------------------------------------------------------------------- 2  
2 The Model ------------------------------------------------------------------------ 7  
    2.1 Households -------------------------------------------------------------------- 7  
    2.2 Firms ------------------------------------------------------------------------ 11  
    2.3 Fiscal and Monetary Authorities --------------------------------------------------- 13  
    2.4 Aggregation and Market Clearing --------------------------------------------------- 15  
3 Bayesian Estimation of the Model------------------------------------------------------ 16  
    3.1 Preliminary Setting ------------------------------------------------------------- 16  
    3.2 Estimation Results ------------------------------------------------------------- 17  
4 Assessing the Role of Tax Policy Rules ----------------------------------------------- 19  
    4.1 Responses to a Government Spending Shock----------------------------------------- 19  
    4.2 Policy Experiments-------------------------------------------------------------- 22  
5 Concluding Remarks----------------------------------------------------------------- 26  
References------------------------------------------------------------------------- 28  
Appendix---------------------------------------------------------------------------- 34 (399KB)
   A Data sources--------------------------------------------------------------------- 34  
   B Log-linearized Model--------------------------------------------------------------- 36  

  
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