経済の不透明性を新聞記事から捉える

伊藤 新 研究員

企業の経営者は政策の方向性が読めないことを嫌う。景気動向に不透明さが増すためである。このコラムでは、政策に起因する経済の不透明性が過去30年間にどう変化してきたかを振り返る。そして、このところの不透明性の高まりは、政治や経済にとって大きな出来事が起きたときの高まりに迫ることを示す。新聞記事をベースにした経済の不透明性指数は、6月に1997年の金融システム危機、1998年の衆参ねじれ期、2008年のリーマン・ショック、そして2011年に米国で債務上限問題が起きた頃の水準まで近づいた。われわれの最近の研究結果によれば、そのときの不透明性の増大は今後1年間に国全体の経済活動を1.2%低下させ、雇用を0.1%減少させるインパクトをもつ。その大きさは過去20年の景気後退局面におけるボトム水準の3分の1に相当する。

新聞に掲載された記事をもとに不透明性の度合いを数値化

政策に起因する経済の不透明性は、直接観察できない。そこで、それを間接的に捉えた代理指標を使ってその度合いを計る必要がある。

米シカゴ大学のデービス教授や米スタンフォード大学のブルーム教授らが立ち上げたEconomic Policy Uncertainty Project (EPU Project) は、新聞に掲載された記事を利用して、月次または日次の頻度で経済の不透明性の度合いを示す指数を開発した(注1)。

新聞記事の活用というアプローチを採る背景には、家計や企業が経済の不透明性が高い状況に直面しているとき、新聞紙上ではそれに関連した記事の掲載頻度が大きく上昇しているはずだという考えがある。

米国の1985年1月以降の月次指数は、USA TodayやWall Street Journalなど主要10紙に掲載された記事のうち、「economic」、「economy」、「uncertain」、「uncertainty」そして次のような政策と関わりがある用語、「congress」、「deficit」、「federal reserve」、「legislation」、「regulation」、「White House」を含む記事の本数をもとに作られている。

具体的には、まず新聞ごとにそのような記事の月間掲載本数を月間総記事数で割り、それからその比率データを1985年1月から2009年12月までの期間における標準偏差が1となるように正規化する。次に、各月において正規化された10系列の数値を平均する。最後に、そうして算出された時系列データの1985年1月から2009年12月までの期間における平均値が100となるように水準を調整して指数が得られる。

日本の指数に残されていた課題

そのプロジェクトでは、米国の指数を作るのと同様の方法により、日本や欧州など16の国・地域の指数が作られている。日本においては、1988年6月から2016年4月までの月次指数が公表されている。

しかし、その指数にはいくつかの課題があった。第1は、記事を収集する新聞の数を増やすことである。その指数は朝日新聞と読売新聞に掲載された記事をもとに作られた。しかし、さらに多くの新聞を利用すれば、各紙の系列に含まれるノイズが指数に及ぼす影響を低減できる。

第2は、新聞社が提供する記事データベースから経済の不透明性に関する記事を取り出すときに検索窓で入力する用語の鑑査である。既存の指数は「economic」や「economy」に対応する日本語として「経済」を用い、「uncertain」や「uncertainty」に対応する日本語として「不透明」と「不確実」を用いて作られた。しかし、それらは新聞記事を入念に調べることによって選び出された用語ではない。このため、記事のなかで実際によく使われる用語を捕捉できていない可能性がある。

最後の第3は、政策のカテゴリー別指数を作ることである。たとえば、米国においては全体の指数だけでなく財政政策、金融政策、規制政策、貿易政策など11のカテゴリーの指数が作られている。もしカテゴリー別の指数が利用できるようになると、ある時点でどのような政策に起因する経済の不確実性が高いかを知ったり、カテゴリー間で不確実性と経済活動との関連性がどう異なるかについて調べたりすることができる。

EPU Project、IMFアジア太平洋局そしてRIETIによる共同研究プロジェクトは、研究活動の一環としてそれらの課題に取り組み、既存の指数の大幅な改良を進めている(注2)。以下では、全体の指数についてこれまでに得られた暫定的な結果を報告する。

新指数の特徴

図1は改良された新しい指数を描いている。データの頻度は月次である。標本期間は1987年1月から2016年8月までである。ただし、8月の指数は1日から16日までのデータにもとづく。指数の値が大きければ大きいほど不透明性の度合いが高い。

図1:政策に起因する経済の不透明性指数(1987-2015=100)
図1:政策に起因する経済の不透明性指数(1987-2015=100)

新しい指数は、朝日新聞、毎日新聞、読売新聞(いずれも東京本社発行)そして日本経済新聞の朝刊と夕刊に掲載された記事(地域面は除く)のうち、「経済」、「景気」、「不透明」、「不安」、「不確実」、「不確定」そして「税制」、「歳出」、「公的債務」、「日本銀行」、「規制」、「国会」など全部で31の政策関連の用語を含む記事本数をもとに作られている(注3)。

それらの用語は、1987年1月から2016年3月までに毎日、読売、日経の3紙に掲載された記事、そして邦語版と同じ内容の英語版記事のうち、約1300記事を注意深く点検することにより選び出している。

新しい指数は政治的または経済的に大きな出来事が起きた頃に高い値を示している。
Ⓐ金融システム危機
Ⓑ参議院選挙での与党の敗北による衆参ねじれの発生、ロシア危機
Ⓒ日本銀行が量的緩和政策を導入
Ⓓリーマン・ショック
Ⓔ参院選での与党の敗北によるねじれ国会の発生、欧州債務危機
Ⓕ米国における債務上限の引き上げを巡る民主党と共和党の対立
Ⓖ社会保障と税の一体改革関連法案を巡る与党民主党内の対立
Ⓗ日銀がマイナス金利政策を導入
Ⓘ政府が消費増税の延期を決定、英国がEUからの離脱を決定

目を直近のところへ向けると、新指数は5月に急上昇し、6月には1997年の金融危機、1998年の衆参ねじれ期、2008年のリーマン・ショック、そして2011年に米国で債務上限問題が起きた頃の水準まで迫った。7月も引き続き高い水準で留まったが、今月は2015年末の水準まで下がっている。

図2は日米欧の指数を描いている。標本期間は1987年1月から2016年7月までである。米国や欧州の指数が2001年の米国における同時多発テロ事件や2003年のイラク戦争のときに非常に高い水準に達しているのとは対照的に、日本の指数は低い水準で留まっている。

図2:日米欧の指数
図2:日米欧の指数

図3は、政策に起因する経済の不透明性と実体経済の関係性を定量的に調べるため、月次多変量自己回帰(VAR)モデルを推定して得られた経済活動指数と雇用者数の動学的な反応を描いている。それは新指数に65ポイントの正のショックが発生したときのインパルス応答関数である。65ポイントは2011-2012年(世界金融危機後の指数の水準が高い時期)の平均値と2005-2006年(世界金融危機前の指数の水準が低い時期)の平均値の差に相当する大きさである。

図3:経済活動指数と雇用者数の動学的な反応(注4
図3:経済活動指数と雇用者数の動学的な反応

ショックが発生したあと、国全体の経済活動は長い期間にわたり低下する(左のパネル)。その度合いがもっとも大きいのはショックの発生から10か月が経ったときで-1.1%である。一方、ショックに対する雇用の反応は長い期間にわたって負であるが、緩やかである(右のパネル)。

ショックが発生してから1年間で国全体の経済活動は0.8%低下する。これをもとに、5月から6月にかけての不透明性の高まり(約100ポイント)が今後1年間の国全体の経済活動に及ぼす影響を試算すると、-1.2%(= -0.8*100/65)と算出される。また、その雇用への影響は-0.1%と試算される。それらのインパクトは過去20年の景気後退局面におけるボトム水準の3分の1に相当する大きさであり、それほど大きくない。

*本稿の内容は筆者の見解であり、IMF、IMF 理事会またはマネジメントおよび経済産業研究所としての見解を示すものではありません。

脚注
  1. ^ その指数の詳しい内容についてはBaker, Bloom and Davis (2016) を参照。指数のデータはEPU Projectのウェブサイトhttp://www.policyuncertainty.com/index.htmlで入手できる。
  2. ^ そのほかに、このプロジェクトでは新聞記事の活用という同様のアプローチでJapan political conflict index(仮称)を作ることを計画している。
  3. ^ 新しい指数の具体的な作成方法はIMF Working Paperとして公表予定の論文のなかで詳細に記述している。関心のある読者はその論文を参照。
  4. ^ VAR-3の標本期間は1987M1-2013M12である。VAR-4とVAR-5の標本期間は1990M6-2013M12である。直交化撹乱項は同時点における変数間の関係について再帰的構造を仮定した識別制約のもとコレスキー分解により得られる。変数の順序はVAR-3において(EPUI, log NIKKEI, log Y)、VAR-4において(EPUI, log NIKKEIVI, log NIKKEI, log Y)そしてVAR-5において(PUI, EPUI, log NIKKEIVI, log NIKKEI, log Y)である。EPUIは政策に起因する経済の不透明性指数、NIKKEIは日経平均株価、NIKKEIVIは日経平均ボラティリティー・インデックス、PUIは伊藤(2016)により作られた政治の不安定指数である。Yは実体経済変数であり、経済活動指数と雇用者数を用いる。経済活動指数は鉱工業、建設業そして第3次産業における月次の活動状況を包括的に捉えた指標である。経済活動指数の変化率は実質GDP成長率と正の強い相関を持つ。両者の相関係数は四半期ベースで0.78(標本期間は1987Q2-2013Q4)であり、年次ベースで0.96(標本期間は1988-2013)である。その指数の詳細については伊藤(2015)を参照。各変数の方程式にはすべての変数の6期間のラグ、定数そして線形のタイムトレンドが含まれる。破線はVAR-3における68%信頼区間を表す。
参考文献

2016年8月18日掲載

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