限界国家日本(25)円危機(3)

5)積極財政の効果

 

片山さつき財務相は16日、高市政権が掲げる「責任ある積極財政」について、「日本の供給構造を強化して所得を増やし、消費マインドを改善する好循環を実現する」と説明しています。

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「積極財政」国民の信問いたい 片山財務相、記者会見で強調 2026/01/16 KYODO

https://news.yahoo.co.jp/articles/39884f2bf7f4db7618a7238cb7ce65f097d02229

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積極財政の効果を前回作成した因果モデル(C1)で、Geminiに検討してもらった結果は、以下です。

 

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  1. 積極財政を組み込んだ因果モデル(C1ベース)
  2.  

積極財政(政府支出 $G$)を投入した際の、C1環境下での波及経路は以下のようになります。

 

推定される3つの「漏出(リーク)」

 

積極財政によって国が資金を投じても、C1の構造が以下のような「抵抗」として働きます。

 

① 消費税による「需要の打ち消し」効果

 

政府が公共投資補助金で市場に資金を流しても、国民がそれを使って消費しようとするたびに消費税(罰則)が課されます。

  • メカニズム: G (政府支出)により一部の所得が増えても、Tax (消費税)がその購買力を吸収するため、乗数効果(1円の投資が何円の成長を生むか)が著しく低下します。

労働市場の二重構造による「賃金上昇の分断」

 

片山財務相の言う「所得を増やす」という目標に対し、日本の労働市場(L)がボトルネックとなります。

  • メカニズム: 非正規雇用が約4割を占める現状では、企業に補助金が流れても、それは「内部留保」や「配当」に回りやすく、非正規労働者の賃金には波及しにくい構造があります。ジョブ型のような「労働力の価格競争」がないため、人手不足であっても低賃金で据え置かれる「市場の失敗」が継続します。

③ 供給強化と需要不足のミスマッチ

 

「供給構造を強化」しても、それを買う側の国民に余力がなければ、供給過剰によるデフレ圧力が再燃します。

  • メカニズム: 供給(S)が増えても、需要(C)が消費税と雇用不安で冷え込んでいるため、価格競争が激化し、企業の利益率が下がるというパラドックス合成の誤謬)が発生します。

 

  1. ケースC1における「積極財政」のシミュレーション結果

 

現在の構造(C1)を維持したまま積極財政を行った場合の比較表です。

 

項目

期待される効果(政府説明)

因果モデルによる推定結果

理由

所得の増加

幅広い国民の所得増

一部(大企業・正社員)に限定

正規雇用の賃金硬直性が解消されないため。

消費マインド

景気浮揚感による改善

低迷が継続

消費税負担と社会保険料の増額懸念が将来不安を煽るため。

経済成長(Y)

持続的なプラス成長

一時的な微増にとどまる

財政支出が消費税として政府に回収される「循環の遮断」が起こるため。

 

  1. 山本太郎代表の批判との整合性

山本代表の「自分たちの利害関係にしか金を回さない」という発言は、このDAGモデルでいうところの「政府支出(G)が、労働市場(L)の壁によって家計消費(C)に届かず、企業セクター(M)の内部留保として滞留している」状態を指していると解釈できます。

 

自民党が今回「消費税の2年間停止」を公約に入れたのは、まさにこの「C1モデルのままでは積極財政の効果が出ない(消費税がダムのようにせき止めている)」という事実に直面したからだと言えるでしょう。

 

結論

 

C1(現状)のままでは、積極財政は「穴の空いたバケツに水を注ぐ」ような状態になりがちです。 効果を最大化(C2やC4へ移行)させるには、「消費税という消費への罰則を取り除く(税制の反事実)」か、「所得が直接消費に回るような労働市場の是正(労働の反事実)」のいずれか、あるいは両方が不可欠であると推測されます。

 

6)ここまでの整理

 

要点を整理すると次になります。

 

・現状では、財政破綻を防ぐメカニズムは存在しない。

金利政策は、事実上制御不可能なレベルに達している。

財務省は、財政破綻を防ぐメカニズムが必要であると考えていない。

・DAGが正しければ、積極財政では、景気が回復して、賃金があがることはない。

・つまり、積極財政は、財政破綻を回避するルートにはならない。

 

注意:

 

読者は、照合の二段推論(照合→演繹)で、この整理を読んではいけません。

 

解答(正解)を探す読書をしてはいけません。

 

DAGは、基本的には、使い捨てのモデルです。

 

新規の情報が追加されれば、DAGを改訂すべきです。

 

読者は、因果関係を因果AIに提示して、因果AIに、DAGを作ってもらって、自分の満足のできる推定結果を得るべきです。

 

筆者は、ここで見落とした交絡因子を追加すれば、当然、異なった結果が得られます。