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040 囜際比范で眺める日本経枈 - GDPの長期掚移

    日本は長期間経枈が停滞しおきたしたが、その間に各囜は成長を続けおいたす。GDPや1人あたりGDPの氎準で各囜ずの関係がどのように倉化したのかを可芖化しおみたす。

    1. 䞻芁囜のGDP

    この蚘事では、䞻芁囜のGDPの長期掚移をグラフ化する事で、各囜の経枈状況の倉化を可芖化しおみたす。

    デヌタの出兞は、オランダのフロヌニンゲン倧孊 Groningen Growth and Development Centreで公開しおいる、Penn World Table 9.1(PWT9.1)です。

    PWT9.1は、䞖界各囜のGDPや人口、生産性などの長期時系列デヌタをたずめお公開しおいたす。

    元デヌタは以䞋のサむトよりダりンロヌドし利甚しおいたす。
    University of Groningen - Groningen Growth and Development Centre

    GDP 長期掚移
    GDP 長期掚移

    図1 各囜のGDP長期時系列デヌタ
    (Penn World Table 9.1)

    たず、図1に䞻芁囜のGDPに぀いおのデヌタを瀺したす。

    今回取り䞊げたのは、日本、アメリカ、ドむツ、フランス、むギリス、むタリアず䞭囜、韓囜、ロシアの9カ囜です。

    単䜍はドルに統䞀しおいたす。

    ドルず各囜通貚ずの為替の圱響を含みたす。

    アメリカは戊埌からダントツの䞀番を継続しおいたす。

    リヌマンショックでの䞀時的な萜ち蟌みは芋られたすが、珟圚は19兆ドル皋床です。

    日本のGDPレベルである5兆ドルは1980幎代埌半には突砎しおいたす。

    日本は1972幎頃からドむツを抜いお第2䜍ずなりたす。

    ただし、1995幎のメキシコ通貚危機のあたりから5兆ドルあたりでアップダりンを繰り返しお成長しおいたせん。

    他の䞻芁囜はその埌もアップダりンを繰り返しながらも増加傟向です。

    䞭囜は2000幎あたりから急激に増加し、2009幎に日本を抜き第2䜍ずなっおいたす。
    その埌も䌞び続け、2018幎には12兆ドルを超えおいたす。

    2. 䞻芁囜の1人あたりGDP

    1人あたりGDP
    1人あたりGDP

    図2 1人あたりGDP
    (Penn World Table 9.1)

    図2に人口1人あたりGDPに぀いおの長期デヌタを瀺したす。

    為替の圱響も受けたすので、各囜アップダりンが倧きくなりたす。

    各囜の経枈に特に圱響を䞎えおいるず思われる出来事をグラフにも入れおみたした。

    ( )内は日本囜内の出来事です。
    1973幎 第䞀次オむルショック
    1980幎 第二次オむルショック
    (1985幎 プラザ合意)
    (1990幎 バブル厩壊)
    1991幎 ゜ビ゚ト連邊厩壊(冷戊終了)
    1995幎 メキシコ通貚危機
        (阪神淡路倧震灜)
    1998幎 アゞア通貚危機
    2000幎 ITバブル
    2001幎 9.11
    2008幎 リヌマンショック
    (2011幎 東日本倧震灜)

    1人あたりGDPでも珟圚アメリカが9カ囜䞭第1䜍ですが、タむミングによっおは日本やドむツ、むギリスが远い抜いおいる幎もありたす。

    もちろん為替の圱響もありたすが、日本はこの頃(1990幎代埌半)物䟡比率でも極端に高い氎準に達しおいたした。

    傟向的には各囜右肩䞊がりですが、日本は1995幎以降で40,000ドル前埌でアップダりンが芋られ停滞しおいたす。

    韓囜はアゞア通貚危機ずリヌマンショックで短期的に倧きく萜ち蟌みたすが、近幎では日本に肉薄しおいたす。

    䌞び具合もただただ勢いがありそうですね。

    ドむツ、むギリス、フランスは䞀時は日本にリヌドされおいたしたが、2000幎代に远い぀き、近幎では同氎準か逆転しおいるような状況です。

    ただし、各囜ずもリヌマンショック以降は停滞しおいるように芋えたす。

    䞭囜は1人あたりGDPではただただ氎準が䜎いですが、近幎では10000ドルを超えそうな状況です。

    メキシコやブラゞル、むラク、タむなどず同じくらいの氎準になり぀぀ありたす。
    ただし、近幎では既に成長の鈍化がみられたすね。

    この埌どのように掚移しおいくのか、泚目しおいきたいず思いたす。

    3. バブル期たでの1人あたりGDP

    1人あたりGDP
    1人あたりGDP

    図3 1人あたりGDP 19501985
    (Penn World Table 9.1)

    図3は戊埌すぐの1950幎から、1985幎たでの期間での1人あたりGDPです。

    この時期の掚移はあたりフォヌカスされたせんが、少し眺めおみたしょう。

    日本は戊埌䞻芁囜に比べおやや䜎い氎準が続きたすが、1970幎あたりにむタリアやむギリスを抜き、1983幎頃にドむツ、フランスを抜いおアメリカに次ぐ氎準ずなりたす。

    1973幎たでがいわゆる高床経枈成長期にあたりたすが、その埌も1人あたりGDP(生産性)を増加させ、1980幎の第二次オむルショック埌に他の囜が氎準を萜ずす䞭でも成長しおいるこずがわかりたす。

    継続的な円高傟向がドルでのGDP成長に寄䞎しおいる事もありたすが、この頃日本は人口の増加だけでなく、生産性を向䞊させるこずで経枈成長しおいる様子も芋お取れるのではないでしょうか。

    4. 為替レヌトず経枈むベント

    為替レヌト
    為替レヌト

    図4 ドル-円為替レヌト
    (Penn World Table 9.1)

    図3が円ずドルずの為替レヌトです。

    360円/ドルの固定盞堎制から、1973幎に倉動盞堎制ぞ移行し、その埌円高傟向が続きたすが、1985幎のプラザ合意から1990幎のバブル厩壊を経お、100円/ドル匷前埌で掚移しおいたす。

    1995幎、2011幎に倧きく円高ずなった幎がありたす。

    特に2011幎は76円/ドルずいう超円高ずなった幎ですね。

    1995幎、2000幎、2004幎、2011幎が為替の底ずなっおいたす。

    図1や図2ず比范しおいただくず明確ですが、この為替の底ずドル単䜍のGDPのピヌクは䞀臎したす。

    奇しくも超円高の2011幎は、ドルで芋るずGDP氎準を抌し䞊げおお倧きなピヌクずなっおいたす。

    5. 日本の経枈停滞ず他囜ずの比范

    今回は䞻芁囜のGDP、1人圓たりGDPに぀いお、長期デヌタをご玹介したした。

    長期的に芋る事で、党䜓的に䌞びおいるのか、停滞しおいるのかなど、可芖化できた郚分もあるのではないかず思いたす。

    日本は確かにバブル期に円高も䌎っお急激にGDPが拡倧し、その埌停滞傟向が続いおきたした。

    その間に他囜ずの差が瞮たったり、远い抜かれたりしおいる状況であるこずが可芖化されたず思いたす。

    䞀方で、ドむツやフランスなどもドル換算倀で芋れば近幎停滞傟向です。
    今埌各囜がどのように掚移しおいくのか、泚意深く芳察しおいきたいず思いたす。

    皆さんはどのように考えたすか

    参考最新デヌタ

    (2025幎7月远蚘)

    IMF公開の最新デヌタをご玹介したす。

    画像
    GDP 名目 為替レヌト換算倀

    図5 GDP 名目 為替レヌト換算
    (IMF World Economic Outlook Databaseより)

    図5がIMFによるGDPの掚移です。

    日本は5兆ドル前埌を継続しおいたすが、2022幎以降は円安ずなったこずもあり、ドル換算倀では䞋萜しおいたす。

    2023幎にはドむツに抜かされ、2024幎は差が開いおいおむンドやむギリスに迫られおいたす。


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    GDP 名目 賌買力平䟡換算倀

    図6 GDP 名目 賌買力平䟡換算
    (IMF World Economic Outlook Database)

    図6がより生掻実感に近い賌買力平䟡によるドル換算倀です。

    賌買力平䟡でドルに換算するず、物䟡をアメリカ䞊みに揃えた堎合の数量的な経枈芏暡を比范する事になりたす。

    䞭囜は既に2016幎にはアメリカを抜いおいお、38.2兆ドルに達しおいたす。
    むンドは2009幎に日本を抜き、䞖界3䜍の経枈芏暡に達しおいる事になりたす。

    日本は2025幎に6.5兆ドルで、ロシアに抜かされおいたす。

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    1人あたりGDP 名目 為替レヌト換算倀

    図7 1人あたりGDP 名目 為替レヌト換算倀

    図7が1人あたりGDPの為替レヌト換算倀です。

    日本は2022幎以降円安が進んだ事もあり、ドル換算倀は続萜しおいたす。

    2024幎にはむタリア、kな囜、スペむン、台湟などを䞋回る氎準で、他の䞻芁先進囜ずの差が開いおいたす。


    小川補䜜所ブログ - 日本の経枈統蚈ず転換点 蚘事䞀芧

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    ・匕甚いただく堎合には、統蚈デヌタの正誀やグラフに関するトラブル等には責任を負えたせんので予めご承知おきください。

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