新型コロナウイルスの新規陽性確認者報道はこれまで、日々の消費支出に大きな影響を与えてきた。しかしその影響は次第に薄れ、8月までにほぼ消滅した。
まず、前回モデルで推定された消費支出の予測の有効性を検証するために、8月の消費支出の日別支出金額実測値と予測値の比較を行った。実測値は19.4万円、予測値は18.3万円である。前年同月比でみると、実測値は-9.6%、予測値は-14.8%の減少であり、5.6%の乖離がある。8月の消費支出は予測ほど減少しなかった。
上記の結果を踏まえ、8月の消費支出の日別データを追加し、前回と同様のモデルで再推定をおこなった。詳しい推計方法はこちらを参照してもらいたい。
これまでに行ってきた、JMRモデルでの前日の新規陽性確認者数の係数推定値の変遷を図表1に示した。
図表1.JMRモデル 陽性確認者数の消費へのインパクトの変遷
5月までと6月までの係数推定値はそれぞれ-2.99(p = 0.005)、-2.87(p = 0.005)であり、前日の新規陽性確認者数が1人増加で消費支出は約3円減少の影響があった。7月までの係数推定値は-0.92(p = 0.08)であり、1人増えると消費支出は約1円減少と陽性者数インパクトは小さくなった。今回推計した8月までの係数推定値は-0.42(p = 0.30)であり、さらにインパクトは小さくなっている。
消費支出の予測に、新規陽性者数変数を投入したモデルが妥当であるかを確認するために、新規陽性者数変数を投入した場合と、しない場合のモデル比較を行った(図表2)。
図表2.消費支出に対するコロナ新規陽性者数の影響
それぞれのモデルにおける各変数の係数推定値の違いは、ほとんどみられない。また、各変数の標準偏差は、新規陽性確認者数変数を投入したモデルのほうが、大きくなっている。つまり、予測の精度は悪化しているといえる。
モデルのあてはまりのよさを表すAICをみると、新規陽性確認者数を変数として投入したモデル(AIC = 3170.26)のほうが、投入しないモデル(AIC = 3169.36)よりも高い。つまり、新規陽性確認者数変数を投入したモデルは、支持されない。8月までで、報道が消費支出に与える影響はなくなったといえる。
人々の陽性者報道への関心の低下や、Go Toキャンペーンなどの政府の経済政策が、陽性者報道のインパクト低下の要因とみられる。
この結果から、今後の新規陽性確認者数に基づく日々の消費支出金額の予測は妥当ではなくなった。
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