潜在的なインフレにおける需要と供給の役割

Sep 17, 2023

Eduardo Gonçalves と Gerrit Koester が作成[1]

ECB 経済速報、2022 年 7 号の一部として発行されました。

エネルギーと食品を除く HICP インフレ（HICPX インフレ）は上昇を続けており、ユーロスタットの速報リリースによると、2022 年 9 月には 4.8% に達しました。エネルギーと食品も含む主要な HICP インフレは 9 月に 10% に上昇しました。エネルギーと食品が全体のインフレに占める割合は約 3 分の 2、HICPX インフレは約 3 分の 1 です。 HICPX インフレの上昇には、供給要因と需要要因の両方が重要な役割を果たしました。 工業製品の永続的な供給ボトルネックと、新型コロナウイルス（COVID-19）パンデミックの影響による労働力不足を含む投入不足が、インフレの急激な上昇につながった。 パンデミックによる規制が解除されて以来、需要の回復も、特にサービス部門における現在の高いインフレ率の一因となっている。 逸話的に供給中断やボトルネックの影響を強く受けている HICP バスケットの構成要素と、パンデミック後の経済活動再開の影響を強く受けている構成要素が合わせて、2022 年 8 月のユーロ圏の HICPX インフレの約半分 (2.4 パーセント ポイント) に寄与しました。先月の詳細なデータが入手可能です (グラフ A)。 しかし、この場当たり的な分解では HICPX インフレの大部分が除外されており、ユーロ圏の基調的なインフレにおける需要要因と供給要因の役割をさらに区別する必要があります。 金融政策は主に需要チャネルを通じて機能するため、基調的なインフレの展開がどの程度供給要因または需要要因に起因するかを評価することが重要です。

ユーロ圏のHICPXインフレの内訳

(パーセンテージの年次変化、パーセンテージポイント寄与)

出典: ユーロスタットおよび ECB の計算。 注: 供給途絶やボトルネックの影響を受ける部品には、新車、中古車、個人用輸送機器のスペアパーツおよび付属品、および家庭用家具および機器 (主要家電製品を含む) が含まれます。 経済再開の影響を受ける要素には、衣料品と履物、レクリエーションと文化、レクリエーションサービス、ホテル/モーテル、国内線と国際線が含まれる。 最新の観測値は、HICPX については 2022 年 9 月 (フラッシュ)、その他については 2022 年 8 月です。

HICPX の各構成要素における供給要因と需要要因の役割を分析するための細分化されたアプローチは、HICPX インフレにおける供給要因と需要要因の全体的な役割についての見解を形成するのに役立ちます。インフレを監視するためのこの枠組みは、もともとアダム シャピロによって米国向けに開発されました。[2] 価格と経済活動の動向は多くの要因の影響を受けますが、その要因によっては供給に予期せぬ変化が生じたり、需要が変化したりすることがあります。 HICPX インフレの構成要素 (自動車や宿泊サービスなど) を、主に供給要因によって駆動されるセット、または主に需要要因によって駆動されるセットに帰すため、このアプローチは、供給ショックが活動とインフレに反対方向に影響を与えるという事実を利用します。需要ショックは同じ方向に影響します。 より正確には、コンポーネントを供給または需要のいずれかに二値的に帰属させるために、このアプローチでは、時系列モデルが各時点で発生したエラーが考慮されます。価格とアクティビティのエラーが同じ符号を持つ場合、そのコンポーネントには「」というラベルが付けられます。需要主導型」、そうでない場合は「供給主導型」と呼ばれます。[3] エラーが統計的に有意なコンポーネントのみがこの方法で分類されます。 価格と活動の予想外の変化がモデルの予測と大きく異なっていないコンポーネントは、曖昧なものとして分類されます。[4] このアプローチに基づいて、各月の HICPX カテゴリを主に需要主導型 (価格と活動の予期せぬ変化が同じ方向に動く)、または主に供給主導型 (価格と活動の予期せぬ変化が逆方向に動く) として分類できます。 ）または曖昧なものとして。 この分類が行われた後、コンポーネントの個々の寄与が合計され (消費重み付けが適用され)、月ごとの HICPX の内訳が導出されます [5]。 このアプローチは二値的なものであり、需要と供給の要因がコンポーネントのレベルにどの程度影響を与えるかを定量化するものではないことに注意してください。 したがって、たとえば、需要主導型として分類される構成要素のインフレ動向には、供給要因も関与する可能性があります。

この分解を実行するには、各 HICPX カテゴリのアクティビティとインフレに関するデータを収集する必要があります。 HICPX に含まれる各コンポーネントの季節調整された価格指数は、詳細なレベルでタイムリーに入手できます (毎月末の約 20 日後に 72 の HICPX コンポーネント) が、対応するコンポーネントの活動データはすぐには入手できません。 [6] このため、個人消費支出 (PCE) デフレーターの各要素について価格と活動に関するデータが同時に入手できる米国と比較すると、分析が複雑になります。 HICPX でこの問題に対処するために、売上高指数を季節調整して収縮させた後、消費の代用として使用しました [7]。 このマッチング演習に基づいて、72 個すべての HICPX サブコンポーネントの価格活動ペアを導き出すことができます。[8]

この分解は、2021 年第 3 四半期から始まるユーロ圏の HICPX インフレの上昇が、当初は主に供給主導によるものであったが、時間の経過とともに需要要因の重要性が徐々に高まっていることを示唆しています。ここ数カ月間、需要と供給の要因は、HICPX インフレにおいてほぼ同様の役割を果たしてきました（チャート B）。 一定税率（たとえば、2020 年下半期のドイツの VAT 一時引き下げを考慮）で HICPX シリーズを使用した堅牢性チェックでも、同様の結果が得られます。

HICPX インフレ – 供給と需要による要因への分解

(パーセンテージの年次変化、パーセンテージポイント寄与)

出典: ユーロスタットおよび ECB スタッフの計算。 注: 季節調整されたデータ。 アダム・シャピロによって開発されたアプローチに基づいています。 HICPX インフレは、需要主導型、供給主導型、および曖昧な要素の合計を反映しており、過去 12 か月の拠出額の最終合計として計算されます。 価格データは 2022 年 8 月に利用可能ですが、活動の代用として使用される売上高シリーズは多少遅れて公開されるため、最新の観察は 2022 年 7 月のものとなります。

HICPXインフレの主な構成要素を見ると、2021年初め以降、非エネルギー工業製品（NEIG）インフレにおいて供給要因がやや大きな役割を果たしている（チャートC）。需要と供給の両方の変化が、2021年秋以降のNEIGインフレの上昇に大きく寄与しました。供給の変化は、2017年から2020年のNEIGインフレの展開に重要な役割を果たしていませんでしたが、2021年にはNEIGインフレの主な要因となったことを反映しています。供給ボトルネックの影響。 2021 年後半以降、経済活動の再開に伴い、需要の変化がますます影響を及ぼしていますが、依然として供給要因が支配的です。 個々の構成要素に注目すると、自動車や主要家電製品など、現在の NEIG インフレに最も寄与している構成要素は主に供給主導型として分類され、一方、家具価格の上昇などは主に需要主導型として分類されます。

NEIGインフレの分解

(パーセンテージの年次変化、パーセンテージポイント寄与)

出典: ユーロスタットおよび ECB スタッフの計算。 注: 季節調整されたデータ。 アダム・シャピロによって開発されたアプローチに基づいています。 NEIG インフレは、需要主導型、供給主導型、および曖昧な要素の合計を反映しており、過去 12 か月の拠出額の最終合計として計算されます。 価格データは 2022 年 8 月に利用可能ですが、活動の代用として使用される売上高シリーズは多少遅れて公開されるため、最新の観察は 2022 年 7 月のものとなります。

2021年半ば以降のサービスインフレの力強い上昇は、需要要因と供給要因の両方によって引き起こされており、需要要因はNEIGインフレよりもサービスインフレにとってより重要です（チャートD）。需要と供給の要因は、ユーロ圏のサービスインフレが非常に安定していた2017年から2020年にかけて、サービスインフレに広く同様に寄与する傾向がありました。 2021年半ば以降のサービスインフレの力強い上昇は、当初は主に供給要因によって引き起こされた。 主に供給主導のコンポーネントからの寄与は、2021 年後半に大幅に増加しましたが、その後は 2022 年半ばまでは比較的安定していました。 サービスのインフレにおける需要要因の役割は、経済活動再開の影響が強まったため、2021 年の最後の数か月になってから増加し始め、2022 年半ばまで増加し続けました。 より最近では、主に需要主導型のコンポーネントのサービスインフレへの寄与が、主に供給主導型のコンポーネントの寄与を上回っています。 構成要素に注目すると、細分化されたアプローチの下では、パッケージ旅行と航空便のインフレは主に需要主導であることがわかりますが、住宅のメンテナンスと修理サービスのインフレは主に供給主導であることがわかります。

サービスインフレの分解

(パーセンテージの年次変化、パーセンテージポイント寄与)

出典: ユーロスタットおよび ECB スタッフの計算。 注: 季節調整されたデータ。 アダム・シャピロによって開発されたアプローチに基づいています。 サービスのインフレ率は、需要主導型、供給主導型、および曖昧な要素の合計を反映しており、過去 12 か月の拠出金の末尾合計として計算されます。 価格データは 2022 年 8 月に利用可能ですが、活動の代用として使用される売上高シリーズは多少遅れて公開されるため、最新の観察は 2022 年 7 月のものとなります。

HICPX インフレの分解に対する細分化されたアプローチは、根底にあるインフレにおける需要と供給の要因の役割を示すのに役立ちますが、この方法には重要な注意点があります。このアプローチの主な利点は、各 HICPX コンポーネントを主に需要主導型または主に供給主導型として分類できることです。 これにより、結果が非​​常に透明になり、さまざまなコンポーネントのインフレ展開に利用可能な他の証拠と照合することができます。 この透明性は、パンデミックとウクライナ戦争が活動や価格の変化に及ぼす影響から生じた非常に不確実性の高い現在の環境においては特に価値がある。 ただし、いくつかの注意点に留意する必要があります。 まず、価格とアクティビティのデータを照合するためのさまざまなオプションがありますが、HICPX コンポーネントごとに個別の売上高系列を利用できるわけではないという事実によって複雑になります (これには、特に次の場合、一部の HICPX コンポーネントを同じ売上高系列に一致させる必要があります) NEIGインフレの影響）。 第 2 に、細分化されたアプローチでは、各コンポーネントの需要と供給の寄与の大きさを定量化できません。 たとえば、主に需要主導型として分類されたコンポーネントの供給要因の役割が、主に供給主導型として分類されたコンポーネントの需要要因の役割よりも平均してはるかに大きい場合、これによりバイアスが生じる可能性があります。 さらに、パンデミックが始まって以来、量と価格の推移は明らかに例外的であり、多くの特殊要因の影響を受けているため、エラーの兆候に基づく分類の基礎となる信頼できるモデルを構築することがより困難になっています。

私たちは、彼のアプローチをユーロ圏に適用する際の指導と支援をしてくださったアダム・シャピロ氏と、ユーロ圏の価格と活動に関するデータの照合を支援してくださったオミロス・コウババス氏に感謝します。

Shapiro, AH、「How Much Do Supply and Demand Drive Inflation?」、FRBSF 経済レター、No 2022-15、サンフランシスコ連邦準備銀行、2022 年 6 月 21 日を参照。 およびシャピロ、AH、「需要と供給によるインフレの分解」、ワーキングペーパー、No 2022-18、サンフランシスコ連邦準備銀行、2022 年 9 月。

標準的な 2 方程式ベクトル自己回帰 (VAR) モデルの活動と価格の両方に関する月次データと 12 ラグを含む 10 年間のウィンドウ ローリング回帰 (2002 年 1 月から開始) が実行されます。 各ウィンドウの最後の月の数量と価格の残差が同じ符号を持つ場合、その構成要素は「需要主導型」としてラベル付けされますが、反対の符号を持つ場合、その要素は「供給主導型」として識別されます。 価格系列または数量系列の残差が統計的にゼロと区別できない場合、その月のカテゴリは「曖昧」としてラベル付けされます。

これらの曖昧なケースを特定するために、シャピロのベースライン アプローチに従い、それぞれの回帰サンプル分布の残差の中央 20% を曖昧としてラベル付けします。 これは、上で説明した最終月の残差をそのウィンドウで取得したすべての残差と比較し、それが分布の中央の 20% にあるかどうかを評価することを意味します。 ベースライン仕様では、このテストを実行するときにサンプル内の 2020 年以降の残留物は除外されます。 ただし、堅牢性テストの結果、2020 年以降の結果も含めた場合、あいまいな成分はわずかに増加するだけであり、全体の結果には実質的な影響が及ばないことが示されています。

シャピロに従って、前年比の供給と需要による寄与は、過去 12 か月の供給と需要による寄与の累計として定義されます。

4 桁の COICOP 分類に基づいています。

売上高データは、短期企業統計の一部としてユーロスタットによって提供されます (「短期企業統計の導入」、統計の説明、ユーロスタットを参照)。 サービス売上高 (sts_setu_q) および小売取引売上高 (sts_trtu_q) に関するデータが使用されます。 サービスの売上高系列は、売上高の推移を実質的に分析するために、HICP によって数値化されています。 小売取引売上高シリーズは、デフレートされたものとデフレートされていないものがすでに入手可能です。

1 つの注意点は、この分析では、72 個の HICPX コンポーネントは 45 個の売上高シリーズ (十分なタイミングで入手可能) にのみ照合できることです。 したがって、一部の HICPX シリーズ (特に NEIG) は、同じ売上高シリーズに一致します。 同じマッチングアプローチは、たとえば、「新型コロナウイルス感染症パンデミック中の消費パターンとインフレ測定の問題」、経済速報、第 7 号、ECB、2020 年でも使用されています。

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