令和４年度 調査研究報告書

日本の家計の金融資産保有行動の長期的変化とその特徴－ランカスターの特性アプローチによる実証分析－
吉川卓也（中村学園大学）

はじめに
本研究の目的は、家計の金融資産保有行動を、金融資産のもつ特性に注目した分析により明らかにすることである。とくに、生命保険や年金（企業年金）という金融資産のもつ「保障性(保証性)」という特性に注目して、分析をおこなった。
国際的にみて金融資産残高に占める現金・預金という金融資産のシェアがきわめて高い日本の家計の資産保有行動は、金融資産の選択について収益性より安全性を志向するという、リスク回避的な家計行動の反映として考えられてきた。
このように金融資産の特性について、収益性や安全性という観点から捉える方法は、次のような理論的な考え方に基づいたものといえる。すなわち伝統的な金融理論では、さまざまな金融資産のもつ特性として通常、安全性（収益の確実性）、収益性、流動性を想定し、それらは基本的にリターンとリスクによって分析できると考えられている。
ところで、さまざまな金融資産のなかには、保険や年金のように「保障性」というべき特性をもつと考えられる資産もある。少子超高齢社会である日本のような国では、近年、とくに老後の生活（とくに資金）の確保あ
るいは保障に対する関心が高まっている。したがって、保障性という特性をもつ代表的な金融資産である保険や年金についての知見が得られることには意義があるといえよう。
本研究では、この保障性のような、伝統的な資産選択理論では明示的に扱われにくいといえる特性を分析するためのアプローチとして、
Kelvin Lancaster, “A New Approach to Consumer
Theory”, Journal of Political Economy, 74, 1966,1

pp.132-57. で最初に提示された「ランカスターの特性アプローチ」を援用したモデルにより分析を試みた。
ランカスターの特性アプローチに基づく金融資産選択モデルにより、家計の金融資産保有行動を分析した先行研究では、私的年金（企業年金）、民間保険など、将来必要な資金への備え、保障を目的としている
金融資産と関連した特性が確認されている。このことは、安全性・収益性・流動性に加えて、金融資産には「保障性」という特性があることを示している。つまり、家計が金融資産を選択する際は、伝統的な 3 つの特性に加えて、保障性と考えられる特性にも注目し、これら 4 つの特性を需要して金融資産選択行動をおこなっていると捉えることができるということである。
そこで本研究では、家計の金融資産保有行動あるいは金融資産選択
行動を、少子超高齢社会の下で多様化する家計の金融資産に対する需要の変化と捉え、主として特性間、あるいは金融資産間の代替性、補完性を計測し、家計の金融資産選択行動を分析する。
本研究でおこなう実証分析は、伝統的な資産選択理論に基づく研究と異なるアプローチによるものである。そのようなアプローチを採用する意義は、次の通りである。
日本の家計の資産保有行動については、数多くの分析がおこなわれているが、どの要因が決定的に重要なのかについて、明確なコンセンサ
スが形成されているわけではない。あるいは、家計の資産保有行動には、さまざまな要因が重なり合っていると考える方が妥当かもしれない。
本研究は、そのような課題に対して、ランカスターの特性アプローチという、伝統的な金融理論とは別の視点から分析した結果を提示する。こうしたアプローチによる分析も含め、多様な分析方法による結果は、多様な要因が考えられる課題について、伝統的なアプローチによる先行研
究の成果を補完することができるであろう。
少子超高齢社会である日本では、家計が、将来に向けた安定的な資産形成を促進できるかということの重要性が高いと考えられる。本研究での分析結果により、民間で可能な役割として、私的年金保険などの金融商品の果たす効果、影響について、また政策面では、家計の資産選
択にかかわる効果的な制度の充実の検討に資する研究成果が期待される。
1 では、日本の少子超高齢社会の状況、それを背景とした家計の金融
資産選択行動の変化について、簡単に状況を説明する。2 では、ランカ
スターの特性アプローチの理論的な概要と、実証モデルについて説明する。3 では実証分析結果を示し、分析結果から得られた結論について説明する。4 はまとめとする。
2

1

少子超高齢社会における家計の金融資産選択行動の変化

1.1 人口減少下の少子超高齢社会
社会の高齢化の指標としては、65 歳以上人口割合（高齢化率：65 歳
以上人口÷総人口）がある。65 歳以上人口割合が 7％を超えると「高齢化社会」、14％を超えると「高齢社会」、21％を超えると「超高齢社会」と呼ばれる。1
日本は 1970 年に高齢化社会になり、1994 年には高齢社会に到達し、その後加速して、2007 年には超高齢社会となった。つまり、高齢化が社会に与える影響は 1970 年には始まり、1980 年代後半のバブル期を経た 1990 年代、2000 年代、2010 年代と続く日本経済の低迷期に、急速に高齢社会化が進んだことになる。高齢化率は、この間、すな
わち 1970 年代から、図 1 のように急速に上昇してきた。
これらのことを踏まえ、本研究では、少子高齢化が社会に与える影響の顕在化が始まった時期を 1970 年代、少子高齢化の影響が顕著になった時期を 1990 年代後半、より深刻な影響を与えるようになった時期
を 2010 年代以降と想定することにする。2
次に、日本の 1970 年代以降の少子高齢化の進展は、人口減少の下での高齢化であり、そのことが、老後の生活への不安、あるいは備えなければならないという社会的な要請をもたらし、個人の人生設計や社会保障制度の見直しにつながっていることを概観する。

65 歳以上人口割合が 7％から 14％になるまでの年数を倍加年数という。
日本の倍加年数は 24 年で、フランスの 126 年、スウェーデンの 85 年に比べ極端に短かった。日本は、世界で最速に高齢化が進んだ国といえる。大方他[2017a]pp.15-16 を参照。
1

少子高齢化という長期的な趨勢とは別に、 1970 年から 2020 年の間でマクロ経済（GDP）に大きなショックを与えたのが、2 度の石油ショック(1970 年
代)、バブル経済とその崩壊(1980 年代後半)、リーマンショックと呼ばれるアメリカの金融危機（2008 年）、そしてコロナ禍(2020 年)である。それらが金融資産保有行動に与えた影響にも留意する必要がある。
2

3

%

図1 65歳以上人口割合（高齢化率、％）

35
30
25
20
15
10
5
0
75

80

85

90

95

0

5

10

15

20

出所）「国勢調査」等

少子化については、1971 年から 1974 年までの第 2 次ベビーブームと呼ばれる時期後に合計特殊出生率の低下が顕著になり、1975 年の2.0 から緩やかに低下し、2005 年の合計特殊出生率 1.57 ショック、
2005 年の 1.26 ショックなどを経験してきた。

4

図2 合計特殊出生率
2.0

1.5

1.0

0.5

0.0
78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
出所）厚生労働省「人口動態統計」

合計特殊出生率は、1970 年代初めから総人口減少を示唆してきたといえる。人口置換水準を下回る出生率は、高齢化の加速、人口減少をもたらした要因となっている(図 2)。
人口減少の原因となる出生率の低下要因として、日本の場合、未婚化
がその 1 つとして考えられるだろう。婚姻率は 2000 年代に入って、低下し続けている(図 3)。3

図 3 の婚姻率は、婚姻率に 1000 をかけ算して、1000 人あたりの率で表示している。
35

図3 婚姻率（人口千人あたり）
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
出所）厚生労働省「人口動態統計」

図 4 はこの間の総人口の推移を示している。総人口が減少に転じたのは 2008 年以降(2008 年がピーク)であるが、将来人口が減少することは事前に確実にわかるので、日本の少子高齢社会化を人口面からみると、「人口減少を伴う超高齢社会」化といえるだろう。

6図4 日本の総人口（人）人
130000000
125000000
120000000
115000000
110000000
105000000
100000000

70

75

80

85

90

95

0

5

10

15

20

総人口（総数）（人）出所)「国勢調査」等

1.2 超高齢社会化の課題「人口減少を伴う超高齢社会」では、個人、あるいは社会全体としてどのような課題に対応を求められるのだろうか。大方他[2017b]は「超高齢未来の課題」として、個人の課題と社会の課題として、次の 2 点をあげている。
1 つは、個人の課題として、「長寿時代にふさわしい個人の生き方の変革」の必要性である。寿命が延びたことにより、とくに、退職後の個人の生活設計をどのようにおこない、そのために就業している間に、どのような備えを準備しておけばよいかが課題となっている。
人生 100 年時代をどのように設計していくかわからず、人生 50
年時代の価値観とライフスタイルのまま人生 100 年を生きる結果、定年退職後の人生設計がなく、長くなった人生を持て余している人は実態として少なくありません。4
長寿時代になって、多くの人が 100 歳までの寿命を念頭に人生設計する必要があるということで、退職後、30 年以上の老後の生活を経済的に維持していかなければならない。その間には、自立した生活を送れるかという高齢期の健康度の低下という避けられない問題も起きてくる。ま4

大方他[2017b]、p.30 から引用した。
7

た、退職して自由になる時間を得たが、時間を持て余してしまう、何をすればいいかわからない、といった状況を避けるには、各自、それぞれの希望や家庭環境が影響するので、個人個人が対応していかなければな
らない問題であろう。
もう 1 つの課題は、社会的な課題として、「社会システム全体の変革」の必要性である。
すでに人口の高齢化は、医療・福祉などの社会保障の領域にとど
まらず、経済・産業・文化の幅広い領域で相互に関連する複雑な課題を提起して、その解決に向けた検討がさまざまな機関・レベ
ルでおこなわれているものの、依然としてその明確な解決の糸口は見えないままです。 (中略) 税制および社会保障制度の見直しの検討だけに止まらず、高齢期に国民一人一人がいかに健康で生産的な暮らしができるか、社会全般にわたって多面的な制度・システムの抜本的な見直しが求められています。5
こうした課題の解決には、金銭的な問題以外の問題も多く存在することが容易に想像できる。そうしたことが、老後の生活に対する不安の要因となっていると考えられる。内閣府の「国民生活に関する世論調査」
でも、老後の生活に対する不安が不安要因のトップであり、いわゆる長生きリスクの存在も、そうした不安の一要因となっている。6
老後生活の不安に対する公的な制度の一例として、介護保険サービスがある。介護保険制度は 2000（平成 12）年 4 月に、社会全体で高齢者介護を支える仕組みとして創設された。介護保険サービスを受けている人は、介護保険事業状況報告の介護サービス受給者数でみると、約20 年間で約 4 倍になっている（図 5）。一方、要介護認定または要支援認定を受けたときに介護サービスを受けることができる第 1 号被保険者
は 2000 年からの約 20 年間で 1.65 倍になっている（図 6）。75

大方他[2017b]p.31 から引用した。

大方他[2017b]p.32 を参照。少子高齢社会では、介護や医療に携わる人的資源(直接的には現場のスタッフなど)の不足が起き、金銭面だけではない
課題への対策が求められるだろう。
6

高齢者のなかには、こうした制度の提供するサービスに馴染まず、介護認定を受けて介護サービスを受けた方がよいと考えられる高齢者でも、サービスを受けていないケースも多くあるのではないかと考えられる。
78図5 介護サービス受給者数の推移（人）人

7,000,000
6,000,000
5,000,000
4,000,000
3,000,000
2,000,000
1,000,000

0
2000

2

4

6

8

10

居宅サービス（介護予防を含む）

12

14

16

18

20

地域密着型サービス（介護予防を含む）

施設サービス

資料）厚生労働省老健局「介護保険事業状況報告」各年 4 月サービス分
出所）厚生労働白書

図6 介護保険第1号被保険者数（65歳以上）の推移 (人)人40,000,000
35,000,000
30,000,000
25,000,000
20,000,000
15,000,000
10,000,000
5,000,000
0
2000

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

資料）厚生労働省老健局「介護保険事業状況報告」各年 4 月サービス分
出所）厚生労働白書
9少子高齢化の影響として、高齢化率の上昇と労働人口の減少が起きているので、公的年金については給付額が増える一方で、保険料の収入額は減っている。図 7 は公的年金の積立額の累積状況である
が、近年、減少傾向にあることがわかる。
図7 厚生年金保険・国民年金の積立金の累積状況の推移（簿価、億円）
1,600,000
1,400,000
1,200,000
1,000,000
800,000
600,000
400,000
200,000
0
89 91

93 95

97

99

1

3

厚生年金

5

7

9

11

13

15

17 19

21

国民年金

出所）厚生労働白書

公的年金は、財政的に税金も投入されているので、表 1 に示したように給付額は年々押さえられる傾向にあり、その一方で、一人あたりが支払う保険料は表 2 に示したように増加している。

10

表 1

年金給付額の推移
年度

老齢基礎年金老齢厚生年金＊2004

66,208 円

233,299 円

2005

66,208 円

233,299 円

2006

66,008 円

232,591 円

2007

66,008 円

232,591 円

2008

66,008 円

232,591 円

2009

66,008 円

232,591 円

2010

66,008 円

232,591 円

2011

65,741 円

231,648 円

2012

65,541 円

230,940 円

2013(4 月～９月)

65,541 円

230,940 円

2013(10 月～３月)

64,875 円

228,591 円

2014

64,400 円

226,925 円

2015

65,008 円

221,507 円

2016

65,008 円

221,504 円

2017

64,941 円

221,277 円

2018

64,941 円

221,277 円

201965,008 円

221,504 円

2020

65,141 円

220,724 円

2021

65,075 円

220,496 円

2022

64,816 円

219,593 円＊標準的な年金受給世帯の年金額（夫婦の基礎年金＋夫の厚生年金）(注 1)老齢基礎年金は、40 年間保険料を納付した場合の額（満額）(注 2)給付水準は以下の通り。
①2004 年度から 2013 年度：特例水準の計算式によって算出された給付水準（夫が平均的収入（平均標準報酬月額（賞与を除く） 36.0 万円）で 40 年間就業し、妻がその期間全て専業主婦であった世帯が受け取り始める場合の額）②2014 年度から 2019 年度：本来の計算式によって算出された給付水準（夫が平均的収入（平均標準報酬額（賞与含む月額換算） 42.8 万円）で 40 年間就業し、妻がその期間全て専業主婦であった世帯が受け取り始める場合の額）③2020 年度以降：平均的な収入（平均標準報酬（賞与含む額換算）43.9 万円）で 40 年間就業した場合に受け取り始める年金（老齢厚生年金と２人分の老齢基礎年金（満額））(注 3)老齢厚生年金について、2014 年度額と 2015 年度額を比較すると減額となっているのは、2015 年度については、特例水準の解消により、直近の状況に即してモデルの前提・計算式を改めたことによる。

出所）厚生労働白書

11

表 2

保険料の推移年度

国民年金保険料額

厚生年金保険料率

2004

13,300 円

13.934%

2005

13,580 円

14.288%2006

13,860 円

14.642%

2007

14,100 円

14.996%

2008

14,410 円

15.350%2009

14,660 円

15.704%2010

15,100 円

16.058%2011

15,020 円

16.412%

2012

14,980 円

16.766%2013

15,040 円

17.120%2014

15,250 円

17.474%2015

15,590 円

17.828%2016

16,260 円

18.182%

201716,490 円

18.300%2018

16,340 円

18.300%2019

16,410 円

18.300%2020

16,540 円

18.300%2021

16,610 円

18.300%2022

16,590 円

18.300%出所）厚生労働白書

現状では公的年金について、現在 60 歳以下の世代のほとんどは、支払った保険料の総額より給付額の総額が下回ると予想されている。このことを理由に公的年金の保険料支払をおこなっていない事例があるな
ど、公的年金制度の見直しをさらに進めていく必要があると考えられる。
さらに、公的年金制度の見直しなど世代間格差の是正のほかに、非正規労働者の増加による高齢期の世代内格差も課題となっている。高齢期の所得は、老齢厚生年金額などに反映されるように、現役時代の所得に影響を受けやすいといえる。雇用形態によって、低年金の高齢者が増える、あるいは無貯蓄の世帯が増えるということが懸念されている。
8

1.3

8

家計の家計資産選択行動の変化

大方他[2017b]p.38 を参照。
12

家計の金融資産保有残高は、家計がどのような金融資産を選択して保有しているかを示している。ここでは、アンケート調査等ではなく、日本銀行が作成している資金循環統計の家計に関する金融資産残高というストック・データにより分析する。
資金循環統計は、国民経済計算（SNA）の改定に合わせて作成されており、現在、公表され利用可能なものは、68SNA、93SNA、08SNA にそれぞれ準拠した 3 種類のデータがある。
本研究では、少子高齢化の時期を 1970 年から 2020 年まで想定している。まず、図 8 は、1965 年から 1998 年まで、68SNA に準拠した
資金循環統計から、家計の保有する金融資産の残高シェアを計算したものを示している。
全期間を通じてもっともシェアが大きいのは定期性預金、2 番目は初期には株式、その後は保険となっている。
次に、図 9 は、1998 年から 2022 年まで、08SNA（2004 年第 4 四半期までは 93SNA）に準拠した資金循環統計から、家計の保有する金融資産の残高シェアを計算したものを示している。1970 年代以前から
もっともシェアが大きかった定期性預金であるが、2018 年第 2 四半期に流動性預金にシェアを逆転された。すでに、ゼロ金利の時代が長期間にわたっており、ほとんど利子が付かなくなった定期性預金のシェアが下がっている。
この時期、定期性預金に代わってシェアが上昇したのは流動性預金
で、2003 年頃には、保険のシェアを上回り、2 番目のシェアとなっている。1970 年代から 2 番目のシェアを維持していた金融資産は保険であるが、2005 年第 1 四半期以降、年金のシェアが保険を上回っている。
ただし、図 9 では、保険会社の年金保険を「年金」としてシェアを計算している。株式のシェアは、株価の変動要因で 5％から 15％弱の間とな
っている

13

図8 家計の金融資産残高シェア（68SNAベース、％）
60

50

40

30

20

10

0
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
現金

流動性

定期性

債券類

信託

株式

保険

年金

投資信託

注)保険は生命保険、損害保険。
出所)日本銀行「資金循環統計」（68SNA 準拠）のデータより作成。

14

図9 家計の金融資産残高シェア（08SNAベース、％）
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
98 99 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
現金

流動性

定期性

債券類

投資信託

信託

株式・出資金保険

年金注)保険は生命保険(損害保険を含まない)。年金は保険会社の年金保険と企業年金の合計。
出所)日本銀行「資金循環統計」（08SNA 準拠。ただし、2004 年以前は93SNA に準拠。）のデータより作成。

表 3 は、図 9 のデータについて、資産間の相関係数を計算したものである。シェアが大きく低下した定期性預金は、現金、流動性預金、投資信託、年金といった資産と負の相関があり、代替した可能性があることがわかる。

15

表 3

金融資産残高の相関係数(1998-2022)
流動性

現金

定期性

株式等

保険

年金

0.724**

0.618**

0.852**

0.976**- 0.873**

流動性

1.000

- 0.893**

0.708**

0.669**

0.805**

定期性- 0.893**1.000- 0.637**- 0.356**- 0.917**

債券類- 0.327**- 0.0420.130- 0.310**- 0.770**- 0.831**0.768**

0.469**- 0.702**0.856**- 0.434**

株式等

0.708**- 0.637**1.000

0.664**

0.579**

保険

0.669**- 0.356**

0.664**

1.000

0.183

年金

0.805**- 0.917**0.579**

0.183

1.000

投資信託
信託

0.882**- 0.0460.860**- 0.949**** 相関係数は 1%水準で有意であることを示す。

こうした家計の金融資産保有の状況からは、それまで安全性を求めて
定期性預金を選択していた家計が、少子高齢社会化が進む中で、期間が長くなった老後の生活に不安を感じて、生活資金を作るために収益性をもつ金融資産を求め、また老後の生活に備えるために保障性という特性をもつ金融資産を求め、それに資する金融資産を選択したということが考えられる。そこで、ランカスターの特性アプローチによって、保障性という金融資産の特性に注目した分析をおこなうことにする。

2

ランカスターの特性アプローチ

2.1 先行研究について
特性アプローチは、Lancaster[1966]で「消費理論への新しいアプローチ」として最初に提示された。特性とは、消費者が選好する金融資産のもつさまざまな特性を想定している。
特性アプローチを金融資産選択行動の分析に応用した先行研究として
は、明石・吉川[1994]、吉川・小平[1995]、吉川[2011]、吉川[2017a]などがある。吉川[ 2017a]では、1995-2012年の日本の家計に ついて、金融資産のもつ特性は、安全性（収益の確実性）、危険性（収益性）、流動性
以外に、保障性（流動性をもつ資産と代替的かつ老後保障などを重視す
る資産と補完的）などに分類されることを示し、特性との関連から金融資産
需要間の代替性、補完性を分析している。本研究もそれにならって分析をおこなう。92.2 モデルランカスターの特性アプローチにより金融資産選択を分析する、以下に9

吉川[2017a]を参照。
16

説明するモデルでは、資産に含まれるさまざまな特性から得られる効用を
予算制約の下で最大化する問題を考える。1 0
保有資産残高額を𝑋 = (𝑋 , ⋯ , 𝑋 )その資産価格を
𝑝 = (𝑝 , ⋯ , 𝑝 )とし、実質資産シェアを
𝑥 = (𝑥 , ⋯ , 𝑥 )とする。資産総額∑ 𝑋 を用いれば、
(2.1)
𝑋
= 𝑝𝑥
∑ 𝑋
𝑖= 1, ⋯ , 𝑛と な る 。 価 格 𝑝を 各 資 産 の 収 益 率 𝑟の 逆 数 と し て 定 義 す れ ば 、 ( 2 . 1 ) 式 よ
り、
(2.2)
𝑥 =

𝑟𝑋
∑ 𝑋

となり、実質資産シェア𝑥は、その資産から得られる収益の相対的貢献度を表しているといえる。
特性モデルは、予算制約の下での効用最大化問題ということで、以下 の よ う に 定 式 化 さ れ る 。 特 性 ベ ク ト ル を 𝑧 = (𝑧 , ⋯, 𝑧 )′と す る 。 ま た 、 個
人の効用関数を(2.3)

𝑢 = 𝑢(𝑧)と す る 。 さ ら に 、 変 換 行 列 𝐵を 用 い て 、 実 質 資 産 シ ェ ア 𝑥を 特 性 ベ ク ト ル 𝑧に変換すると考える。すなわち、
(2.4)
10

𝑧 = 𝐵𝑥

ここでの説明は、明石[1998]を参照した。
17

一方、予算制約式は、(2.1)式より
(2.5)
𝑝𝑥=

𝑝𝑥 =

∑ 𝑋
=1
∑ 𝑋

である。したがって、最適な資産選択行動は、以下の効用最大化問題を解くことで求められる。
( 2 . 6 ) max

𝑢 = 𝑢(𝑧)𝑠. 𝑡.

𝑧 = 𝐵𝑥,𝑝𝑥= 1

こ こ で 、 効 用 関 数 𝑢に つ い て は 、 次 の よ う に 2 次 形 式 で 近 似 す る こ と に
する。
(2.7)

𝑢 = 𝑢(𝑧) = 𝑢 𝑧+ 𝑧′𝑈 𝑧

変 換 行 列 𝐵が 正 則 な ら 、 ( 2 . 4 ) 式 よ り 𝑥 = 𝐵 𝑧で あ る か ら 、 特 性 の 帰 属
価 格 を 𝑞 = 𝑝𝐵
(2.8)

とすれば、

𝑝𝑥= 𝑝𝐵𝑧 = 𝑞𝑧= 1である。(2.8)式の制約下での(2.7)式の最大化問題を解くと、1 階の条
件から、
(2.9)
1
𝑞 = (𝑢 + 𝑧 𝑈 )𝜆を得る。ここで、λはラグランジュ係数であり、貨幣の限界効用に対応す
る。11

11

な お 、 今 回 は 分 析 を お こ な わ な か っ た が 、 ( 2 . 9 ) 式 に 右 か ら 𝐵を 乗 じ 、𝑧 = 𝑥 𝐵′を 用 い る と 、(2.10)
1
𝑝 = (𝑢 𝐵 + 𝑥 𝐵′𝑈 𝐵)
𝜆
さ ら に 、 両 辺 に 右 か ら (𝐵 𝑈 𝐵)
(2.11)𝜆𝑝𝐵𝑈を乗じれば、

𝐵′
18

𝑈 の逆行列𝑈

は効用関数の 2 次係数行列の逆行列で、特性の帰属

価 格 𝑞(= 𝑝𝐵 )の 反 応 係 数 ( 代 替 行 列 ) で あ る 。
このモデルでは、個人は、次のように金融資産選択を決定していると想定していることになる。すなわち、家計は、資産価格から特性に対応した帰属価格を計算して、予算制約の下で、自己の効用を最大化する
ように特性の組み合わせを選択する。そして、その特性の組み合わせが実現するように、金融資産の組合せを選択する。
したがって、脚注に示した(2.12)式における代替行列𝑈

は、金融資

産価格への反応度を決定づける部分である。特性アプローチによるモ
デルでの金融資産選択の分析は、代替行列𝑈を計測することによりおこなわれる。

3

実証分析

3.1

分析の手順

ランカスターの特性アプローチによるモデルでの金融資産選択の分析
は、次のような手順でおこなう。
（1） 日本銀行の資金循環統計から得られる各種の金融資産に関する家計の金融資産残高を、当該金融資産の収益率で実質化した実
質 金 融 資 産 残 高 シ ェ ア 𝑥を 計 算 す る 。
（ 2 ） 実 質 金 融 資 産 残 高 シ ェ ア 𝑥を 主 成 分 分 析 し 、 得 ら れ た 因 子 負 荷 行
列 を 変 換 行 列 𝐵と す る 。
（ 3 ） 変 換 行 列 𝐵に よ っ て 、 実 質 資 産 残 高 シ ェ ア 𝑥を 特 性 ベ ク ト ル 𝑧に 変 換する。
（ 4 ） ( 2 . 9 ) 式 に よ り 、 帰 属 価 格 𝑞を 特 性 ベ ク ト ル 𝑧で 回 帰 す る こ と に よ り 、
𝑢 と𝑈 を求める。
（5） こうして、𝑈 の逆行列𝑈= 𝑢 𝐵𝐵

𝑈

𝐵′

=𝑢𝑈

𝐵′

+𝑥

が求められる。

+ 𝑥 𝐵′𝑈 𝐵𝐵𝑈

𝐵′

こ れ を 𝑥に つ い て 整 理 す れ ば 、 各 金 融 資 産 に 関 す る 資 産 需 要 関 数 と し て(2.12)

𝑥 = −𝑢 𝑈𝐵+ 𝜆𝑝𝐵 𝑈

𝐵

を得る。
19

3.2

データについて3.2.1 金融資産残高（資金循環統計）
本研究で利用した各種金融資産残高データは日本銀行が作成している資金循環統計によるものである。日本銀行調査統計局[2022]により、各種金融資産残高の内容、作成方法を説明すると以下の通りである。12（1）現金
家計の現金保有残高は、現金発行総額から家計以外の現金保有額を控除した残差を保有額としている。現金の総額は、日本銀行の財務諸表から日本銀行券の発行高を、「通貨流通高」から貨幣の市中流通総額を求め、これらを合算して求めている。
（2）普通預金（流動性預金）・定期性預金・外貨預金
預金者別預金の「個人預金」から推計。
（3）譲渡性預金
譲渡性預金の販売先に関するデータから推計。
（4）国債・財投債
歳入債（超長期利付国債、長期利付国債、中期割引国債、中期利付
国債、割引短期国債[2009 年 1 月以前に発行されたもの]、2003 年 3月以降は個人向け国債、2004 年 3 月以降は物価連動国債を含
む。）、承継国債および財政投融資特別会計が発行する財投債の時価残高。ただし、 残存期間が 1 年未満の国債や個人向け国債は額面ベースの残高。
（5）地方債
地方債協会データの住民参加型市場公募地方債残高を用いて把握した時価残高。
（6）政府関係機関債
証券保管振替機構が公表する「債券種類別発行償還状況」を基に総額を把握、総額と債券登録データとの差額から、現物債（登録されていない債券）を把握し、これを家計の保有分とみなして時価残高を推計。
（7）金融債①割引金融債のうち債券発行金融機関の窓口販売分で家計が購入したもの、②割引金融債のうち証券会社経由の販売分、③利付金融債の売出債のうち家計への販売分、の合計を家計の保有額として時価残高を推計。
（8）事業債

ここでの金融資産残高に関する説明は、日本銀行調査統計局[2022]の 第3 章を要約した。
1220

事業債は、「債券種類別発行償還状況」（証券保管振替機構）等を基に、法人が国内で発行した社債、新株予約権付社債の額を把握している。なお、AB 国内社債のうち実物資産を担保にしたものは、「債券種類別発行償還状況」における資産担保型社債（公募・非公募）から推計し社債に含めている。時価残高を推計。13（9）信託受益権
国内銀行・信託勘定の財務諸表データから、指定合同運用金銭信託と貸付信託(いずれも合同運用信託部門)の元本を集計したものを総額として、金融機関（銀行等、合同運用信託、保険、ファイナンス会社、政府系金融機関等）、社会保障基金、中央政府（事業団等特殊法人・認可法人・独立行政法人の一部）の保有額を財務諸表データから把握、
また、地方公共団体の保有額を商品の特性や信託銀行等で作成されている販売先データから推計して、保有部門を特定できない残差を民間
非金融法人企業と家計の間で按分して額面ベースで残高を計上。
(10)株式等
上場株式、非上場株式、その他の持分の合算値。
(11)投資信託受益証券
東京証券取引所公表の保有主体データ（ETF 受益者情報調査、
REIT 投資主情報調査）、投資信託協会で作成されている販売先デー
タ（受益証券募集状況等）、一般社団法人不動産証券化協会公表の私募 REIT に関する基礎資料（私募リート・クォータリー）等から推計。
残高については、原則として時価ベースで計上。ただし、取引額（フロー表）については、 商品カテゴリー別の資金増減額（設定額－解約額－償還額）を計上し、さらに、株式投信では、インカムゲインを推計のうえ加算し（2012 年第 3 四半期以降）、分配金を控除している。インカ
ムゲインの推計については、公募株式投信（除く ETF）では、公募追加
型株式投信における個別ファンドデータ（純資産総額で上位を占めるファン ド）を基に、分配金に対するインカムゲインの比率を推計のうえ、投資信託協会が公表する公募株式投信全体（除く ETF）の「収益分配額」に乗じて算出する。私募株式投信のインカムゲインは、「対外資産負債残高統計」や「国際収支統計」などを利用して運用資産ごとに推計している。控除する分配金については、投資信託協会が公表する公募株式
投信（除く ETF）および私募株式 投信の「収益分配額」を利用している。なお、ETF については、インカムゲインと分配金が等しいと仮定している。
AB 国内社債は、資産担保証券（ＡＢＳ：Asset Backed Securities）のうち、居住者が国内で発行したＡＢ社債である。
1321

(12)生命保険受給権
生命保険部門に含まれる機関の財務諸表データと財務諸表中の責任準備金を集計している。保有主体は、全額を家計としている。
積立型の生命保険商品に係る準備金のみを対象とし、掛捨型の保険商品に係る準備金は控除している。社員配当準備金（契約者配当準備金）については、定款および保険約款により社員（契約者）に配当するために積み立てられるものであるため、保険契約に係る部分を生命保険受給権に計上している。
具体的には、全体の責任準備金から、危険準備金を控除することにより、積立型保険に係る準備金を推計し、これに社員（契約者）配当準
備金を加えたものを計上している。ただし、生命保険商品については、積立型と掛捨型の混合商品が多いことから、積立型保険に係る責任準備金のみを抽出することは容易ではないため、責任準備金から危険準備金を控除することで近似している。
残高については、財務諸表上の簿価をベースとして計上。
(13)年金保険受給権
年金保険受給権は、生命保険と共済保険に含まれる機関が個人年金保険の将来の支払に備えるために積み立てている準備金であり、財務諸表中の個人年金保険商品に係る責任準備金を集計している。保有主体
は、全額を家計としている。
(14)年金受給権
企業年金とその他年金基金に分類される各機関において、契約者が将来受け取ると見込まれる年金額をそれぞれ集計・推計し、企業年金部
門、その他年金部門の負債サイドに計上している。保有主体は、全て家計としている。
企業年金のうち確定給付型年金残高については、企業財務データから把握した退職給付債務額の集計値を基に、一国全体に引き直した推計値を計上する。具体的には、公表されている連結財務諸表における退職給付債務を集計のうえ、これを、同財務諸表上の年金資産の集計
値と、受託データから得られる一国全体での年金資産総額との比率（膨らまし比率）で膨らますことにより、財務諸表で公表されていない企業も含めた一国ベースの退職給付債務総額を推計する。
確定拠出型年金残高については、運用資産の総額を時価ベースで計上する。その他年金部門のうち確定拠出年金（個人型）の残高は、運用委託資産の総額を推計し、計上している。確定拠出年金（個人型）以外の残高については、責任準備金を推計し、計上している。
（分析対象外）非生命保険準備金
22

非生命保険準備金は、非生命保険と共済保険に含まれる機関の財務諸表データと財務諸表中の責任準備金、共済契約準備金、支払備金、未経過保険料等を集計している。
保有主体には家計のほか、非生命保険商品を購入している企業や金融機関、再保険に加入している金融機関の部門も含まれている。
積立型の保険商品に係る準備金のみを対象とし、掛捨型の保険商品に係る責任準備金は控除している。具体的には、民間損害保険会社の責
任準備金から普通責任準備金に占める掛捨分（地震保険、自賠責保険）と危険準備金を控除している。
（注)金融資産残高の時価ベースについて「残高については、時価算出可能な証券を時価ベースで、それ以外の商品を額面ないし簿価ベースで計上している。 また、債券の残高を時価ベースに転換するにあたっては、債券種類毎の市場価格の加重平均値を額面ベースの残高に乗じている部門と、公表時価を直接利用している部門がある。」14（時価ベース）国債・財投債、地方債、政府関係機関債、金融債、事業債（額面ベース）信託受益権
3.2.2 収益率関係
収益率については、原則として金融資産残高データの対象になっている金融資産の収益率としている。しかし、収益率として、代理変数を考えなければならない金融資産もあり、それについては、代表的な金融商品の収益率、あるいは、その金融資産に関する資産運用損益データなどから、利用可能なデータを使って収益率にあたるデータを計算し、作成している。
(1) 普通預金
店頭表示金利の平均年利率：月次データからの四半期の平均値(2)定期預金
店頭表示金利の平均年利率・預入金額３百万円以上１千万円未満/
１年：月次データからの四半期の平均値(3)譲渡性預金
譲渡性預金平均金利（新規発行分）/９０日以上１８０日未満
14日本銀行調査統計局『資金循環統計の作成方法』pp.3-18 から引用した。
23

（4）外貨預金
米 TB レｰト（３か月）：3-month Treasury bill secondary
market rate - discount basis
資料）FRB: H.15 Selected Interest Rates(5)国債（2013 年第 3 四半期まで）利付国債（10 年）・店頭売買参考統計値（平均値）（四半期、期末）
資料）日本銀行『金融経済統計月報』各号＞金融 1＞市場金利等(3)＞公社債店頭売買参考統計値（平均値）（資料出所：日本証券業協会）（2013 年第 4 四半期以降）
国債新発債流通利回（10 年) （四半期、期末）
資料)日本銀行＞金融経済統計月報＞金融 1＞市場金利等(3)（資料
出所：日本相互証券）
https://www.boj.or.jp/statistics/pub/sk/index.htm(6)地方債
公募地方債（10 年）・店頭売買参考統計値（平均値）（四半期、期末）
資料)日本銀行＞金融経済統計月報＞金融 1＞市場金利等(3)＞公社
債店頭売買参考統計値（平均値）（資料出所：日本証券業協会）
https://www.boj.or.jp/statistics/pub/sk/index.htm(7)事業債（2013 年第 3 四半期まで）社債（12 年）・店頭売買参考統計値（平均値）（四半期、期末）（2013 年第 4 四半期以降）
社債（4 年以上 5 年未満）・店頭売買参考統計値（平均値）、AA 格・
A 格・BBB 格の平均（四半期、期末）
資料)日本銀行＞金融経済統計月報＞金融 1＞市場金利等(3)＞公社
債店頭売買参考統計値（平均値）（資料出所：日本証券業協会）(8)信託（2001 年第 4 四半期まで）
指定金銭信託の予定配当率（5 年以上）
（2006 年第 2 四半期まで）貸付信託の予想配当率（5 年）（2006 年第 3 四半期以降）
定期預金の店頭表示金利の平均年利率・預入金額３百万円以上１千万円未満/6 か月：月次データからの四半期の平均値(9)投資信託収益率
公募投資信託・資産増減状況（月次）：3 か月移動平均（期末）24

資料)投資信託協会＞統計データ
https://www.toushin.or.jp/statistics/statistics/data/(10)株式収益率
第 1 部加重株価平均・対前期変化率（月次）：3 か月移動平均（期末）資料)日本取引所グループ＞その他統計資料＞株価平均
https://www.jpx.co.jp/markets/statisticsequities/misc/03.html(11)生命保険（2000 年以前）
運用利回り＝((資産運用収益－特別勘定資産評価益)－(資産運用費用－特別勘定資産評価損))÷資産合計で算出。
（2001 年以降）
一般勘定利回り（年次）（2007 年以降はかんぽ生命を含む）
資料)生命保険協会＞統計資料＞生命保険の動向＞損益の状況＞資
産運用損益
https://www.seiho.or.jp/data/statistics/trend/(12)年金
修正総合利回り(企業年金連合会会員計)資料)企業年金連合会＞企業年金実態調査＞調査結果と概要＞資産運用実態調査＞修正総合利回りの推移
https://www.pfa.or.jp/activity/tokei/jchosa/files/jittaichosa_gaiyou_2021.pdf
なお、現金については一定値を設定している。また、収益率が負値になる場合は、一定値のプレミアムを加えることで負値を回避している。今回の分析では、譲渡性預金に 0.001%、国債に 0.3%、投資信託に10%、株式等に 11％、年金に 9％をそれぞれ加えた数値を使用した。15
3.3 分析結果
3.3.1 因子の性格
収益率を入手できる金融資産として、現金、流動性預金、定期性預金、譲渡性預金、外貨預金、国債、地方債、事業債、投資信託、信託、株式（等）、保険、年金の 13 の金融資産について分析をおこなった。
収益率の負値を回避するための一定値のプレミアムを加えることは、場合
によっては、因子負荷行列の符号にも影響を与えてしまうことがある。 したがって、この点については、改善方法がないか検討を要する課題である。
15

25

期間は 2000 年第 1 四半期から 2020 年の第 4 四半期までの 84 期である。
資金循環統計から得たこれら 13 の各期末の家計の金融資産残高を収 益 率 で 除 し 、 実 質 金 融 資 産 残 高 シ ェ ア 𝑥を 求 め た 。 そ れ を 主 成 分 分 析
した結果は、以下の通りである。
まず、表 3.1 は、出力された各因子の固有値とその寄与率である。何番目の因子まで採用するかについては、因子負荷行列や先行研究の分析結果も参考に、第 1 因子から第 5 因子までを分析対象とすることにした。16

一般に累積寄与率が 0.8 を超えた因子まで、あるいは固有値が 1.0 を超えた因子までを分析対象とすることが多いが、因子負荷行列を内容から、第1 因子から第 5 因子までを分析対象とする。第 5 因子まで採用した理由については後述する。
1626

表 3.1相関行列の固有値と寄与率
固有値

固有値の差

寄与率

累積寄与率

第 1 因子

5.724

3.073

0.440

0.440

第 2 因子

2.651

0.842

0.204

0.644

第 3 因子

1.809

0.840

0.139

0.784

第 4 因子

0.969

0.214

0.075

0.858

第 5 因子

0.755

0.321

0.058

0.916

第 6 因子

0.434

0.223

0.033

0.950

第 7 因子

0.211

0.026

0.016

0.966

第 8 因子

0.185

0.056

0.014

0.980

第 9 因子

0.128

0.060

0.010

0.990

第 10 因子

0.069

0.036

0.005

0.995

第 11 因子

0.033

0.011

0.003

0.998

第 12 因子

0.022

0.014

0.002

0.999

第 13 因子

0.008

0.001

1.000

表 3.2 は、第 1 因子から第 5 因子までの因子負荷行列である。13 の金融資産との相関関係から、それぞれの因子がどのような特性を表しているか、因子スコア、先行研究の結果も参考に検討した。
表 3.2

因子負荷行列第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

第 5 因子

現金-0.5630.747-0.135-0.118

0.010

流動性

0.794

0.524

-0.027

0.072

0.161

定期性

0.942

0.240

0.001

0.028

0.156

譲渡性

0.853

0.226

0.110

-0.062

0.322

外貨

0.533

-0.2870.497-0.525-0.197

国債

0.719

0.275

0.157

0.457

-0.385地方債

0.825-0.304

0.126

0.395

-0.171

事業債-0.425-0.575

0.168

0.465

0.392

投信

0.379

-0.8360.123-0.209

0.219

信託

0.882

0.216

0.230

-0.1090.212

株式-0.451

0.568

0.315

0.056

0.341

保険

-0.532-0.012

0.766

0.169

0.032

年金

-0.308

0.246

0.842

-0.050-0.146

表 3.3 には、13 の金融資産から、各因子と相関の強い金融資産を正と負の相関に分けて示している。
27

表 3.3

因子の性格

正の相関の
ある
金融資産

第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

第 5 因子

定期性

現金

年金

事業債

事業債

信託

株式

保険

国債

株式

譲渡性

流動性

地方債

譲渡性

地方債

投信

流動性
国債

負の相関の
ある
金融資産

現金

投信

保険

事業債

現金

外貨

国債

投信

株式
事業債
安全性

流動性

保障性

債券類

収益性

図 3.1 と図 3.2 は各因子の因子スコアについて、時系列の変化を示したグラフである。また、表 3.4 は先行研究の因子の判断結果である。
これらの図表から、今回の分析結果で得られた 5 つの因子について検討した。
第 1 因子は、とくに強い正の相関がある金融資産は、定期性預金、信託などであった。この第 1 因子は、先行研究では安全性因子と判断でき、因子スコアは一貫して右下がりになる周期性のない因子であった。今回、正の相関をもつ金融資産に信託が含まれている。資金循環
統計の信託は、おもに金銭信託であり、リスクがある金融資産といえるが、この因子は、地方債や国債とも正の相関があり、株式や事業債といったリスク資産と負の相関があるということ、また先行研究の結果でも、信託が含まれていることから、この第 1 因子は安全性という特性を表していると解釈することにする。
第 2 因子は、現金ととくに強い正の相関があり、流動性預金とも正の相関がある。したがって、流動性という特性を表していると考えることができる。先行研究でも流動性因子と判断されているが、今回の分析では、通常、あまり流動性のある金融資産とはいえない株式とも正の相関がみられるが、株式は流通市場を通じて日々売買することも可能になっているので、一応、第 2 因子は流動性という特性を表していると解釈す
ることにする。

28

第 3 因子は、年金、保険と強い正の相関がある。一方で、現金と負の相関があり代替的であるということで、保障性という特性を表している因子と解釈できる。
第 4 因子は、比較的強い正の相関があるのは債券類ということで、そのような因子と解釈しておく。
第 5 因子は、リスク資産と正の相関がみられるので、収益性という特性を表す因子と解釈できるだろう。因子スコアを見ると周期性が認められることも、そのことを裏付けているといえる。
先行研究にならい、今回の分析結果からも、第 1 因子から第 5 因子まで分析対象とすることで、安全性、流動性、保障性、収益性という特性を表す因子が見いだされたということになる。

29

図3.1 因子スコア（1）：2000年－2020年
32
1
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20-1-2-3
Factor1

Factor2

Factor3

図3.2 因子スコア（2）：2000年－2020年
4
3
2
1
0
-1

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20

-2
-3
-4
Factor4

30

Factor5

表 3.4

先行研究における因子の性格（1）明石・吉川［1994］日本（1967 年第 1 四半期－1989 年第 2 四半期）
因子の性格
正の相関を
もつ資産
負の相関を
もつ資産

第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

安全性因子

予備的動機因子

危険性因子

民間債抽出因子

現 金 通 貨 、 定 期
性預金、信託、公団債、金融債、事業債
譲 渡 性 預 金 、 外
貨預金、株式、投資信託

保険、国債、地方債、事業債

譲 渡 性 預 金 、 株
式、投資信託国債

市 場 化 の 指 標 かもしれない。

特徴

事業債

周期性が あり、景気 変 動 等 を 反 映している。

構 造 変 化 を 示 すかもしれない。

（2.1）明石［1996］日本（1965 年第 1 四半期－1995 年第 4 四半期）
第 1 因子
因子の性格
正 の 相 関 をもつ資産負 の 相 関 をもつ資産特徴

第 2 因子

第 3 因子

第 5 因子

危険性因子

バブル因子

安全性因子

保証性因子

現 金 通 貨 、 定 期
性預金、信託、公団債、金融債、事業債
外 貨 預 金 、 投 資
信託

譲 渡 性 預 金 、 外
貨預金、保険、国債、地方債

株式、投資信託

現金通貨、株式

地方債、事業債

・ ア メ リ カ の 第 2因子に対応する。
・収益の安定性を示す。
・ 現 金 通 貨 とも 正の相関がある。

・現金とは代替的であ り、 か つ元 本などの保証や、保険、年金などの保障を表している。

・ 因 子 ス コ ア に は周期性が あり、正の 相 関 が あ る 株
式 、 投 信 の 投 資
環 境 の 変 化 を 反映している。

31

・1990 年 代 に 第1 因子から第 4 因子 ま で 補 完 性 が成 立 す る の に 対
し 、 そ れ ら と代 替的に変化する。
・ 1987 年 以 降 、
因子スコアが大きく変動している。

（2.2）明石［1996］アメリカ（1963 年第 1 四半期－1992 年第 4 四半期）
第 1 因子
因子の性格

正の相関を
もつ資産

負の相関を
もつ資産

特徴

第 2 因子

保証性因子

安全性因子

Ｍ Ｍ Ｆ 、 政 府 証
券 、 州 ・ 地 方 債 、
オープンマーケッ
ト・ペーパー、ミュー チ ュ ア ル ・ フ ァ
ンド、年金
現金通貨、株式、
生 命 保 険 、 出 資
金・1980 年代 に成長した市場性のある金融商品と正の相関がある。
・逆に市場性のある 金 融 商 品 に 取ってかわられた金融 資 産 と 負 の 相関がある。
・ し た が っ て 、
1980 年代の構造
変 化 を 示 す 市 場
性因子といえる。
・政府系債券、年金、ならびに市場性 の 高 い 証 券 で構成され、かつ現金とは代替的という性質をもつ。

定 期 性 預 金 、 抵
当証券、株式、生命保険

第 3 因子
危険性因子
社債・外債

投資信託

・流動 性 は 高くな
い が、中・ 長期的に は 収 益 の 安 全性が維持され ると
い え る 金 融 資 産の ポ ー ト フ ォ リ オである。
・収益の安定性を示し て お り、 収 益の 変 動 を 排 除 するものではない。

32

・ 因 子 ス コ ア に は周期性があり、正の 相 関 が あ る 社
債・外債の投資環
境 の 変 化 を 反 映している。

該当因子なし（3.1）吉川［2011］日本（1970 年第 1 四半期－1999 年第 4 四半期）
第 1 因子

第 2 因子

第 5 因子

危険性因子

バブル因子

因子の性格

安全性因子

正の相関を
もつ資産

現 金 通 貨 、 定 期
性預金、債券類、
信託
外 貨 預 金 、 投 資
信託

保険、信託

株式

現金通貨

国債、地方債・ ア メ リ カ の 第 2因子に対応する。
・収益の安定性を示す。
・ 現 金 通 貨 とも 正の相関がある。

・現金とは代替的で あ り、 保 険 な どの も つ 保 障 性 を表している。

・ 因 子 ス コ ア に は周期性が あり、正の 相 関 が あ る 株
式 の 投 資 環 境 の変化を反映してい
る。

負の相関を
もつ資産

特徴

保証性因子

第 3 因子・ 1987 年 以 降 、
因子スコアが大きく変動している。

（3.2）吉川［2011］日本（1997 年第 4 四半期－2009 年第 4 四半期）

因子の性格
正の相関を
もつ資産
負の相関を
もつ資産

特徴

第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

保証性因子

安全性因子

危険性因子

譲 渡 性 預 金 、 国
債を除 く債券 類、信託、保険
現金通貨、国債

定 期 性 預 金 、 国
債、地方債

外貨預金、株式、投資信託、国債、年金

現 金 と は 代 替 的で あ り 、 保 険 な どのもつ保障性を表している。

外貨預金、株式、事業債、保険、年金・定期性預金や政
府 系 債 券 と 正 の相関がある。
・外貨預金、株 式と 負 の 相 関 が ある。

該当因子なし因子スコアには周期性 が あ り、 正 の相関がある株式、投 信 の 投 資 環 境の変化を反映している。

(4) 吉川[2017a] 日本（1995 年第 1 四半期－2012 年第 4 四半期）
第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

因子の性格

安全性因子

流動性因子

保証性因子

危険性因子

正の相関を
もつ資産

定期性預金
債券類 ( 国債を 除く)、信託、保険

流動性預金
現金

年金
保険

負の相関を
もつ資産

現金
流動性預金

保険、年金
外貨預金

流動性預金
譲渡性預金

あ る 程 度 収 益 が期待され 、期 待され る 収 益 の 確 実性を重視していると も 考 え ら れ る 。
また、因子得点の推移をみても、 周期性がない。

現 金 な ど 流 動 性の高い資産と正の相関がある。

現 金 と 正 の 相 関があるが、流動性
預金と代替的で、
年 金 、 保 険 の よ うに保障性のある資産と補完的。

特徴

33

株式・出資金
外貨預金
投資信託

因 子 得 点 が 周 期
的な変 動 をともな
う因子である。

3.3.22 次係数行列の推計と代替行列の計測

次に因子間の代替性を表す代替行列を求めるために、前述の(2.9)
式 に よ り 、 帰 属 価 格 𝑞を 特 性 ベ ク ト ル 𝑧で 回 帰 す る こ と に よ り 、 𝑈 を 推 計 する。𝑈 を得られれば、代替行列である逆行列𝑈が求められる。

ところで𝑈 は、理論的には対称行列かつ対角要素が負となる必要がある。また、非対角要素の絶対値が、対角要素の絶対値に比べて小さい こ と が 望 ま し い 。 そ こ で 、 回 帰 分 析 を 用 い た 推 計 作 業 を 帰 属 価 格 𝑞の数だけステップに分けておこない、その結果得られた回帰係数を用いて、行列𝑈 を推計した。17
U2の推定結果と、自由度修正済決定係数、ダービン・ワトソン比、および t 値を表 3.5 に示してある。
表 3.5

2 次係数行列𝑈 の推計結果

(1) 𝑈
q1
C

14114.88

z1-1361.974

z2-690.357

q2

q3

14257.99-1063.524z32282.66-60.839-424.418

172.210-290.242-77.905-60.913-290.108

z5

d.w.比

q5
28062.72-428.726-95.280

z4

調整済 R

q4

1485.642-80.170-45.366-795.120

0.942

0.915

0.721

0.805

0.945

1.404

1.629

1.686

1.905

1.368

(2)t 値
q1
C

1.279

z1

-2.472z2-0.816

q2

q3

1.324

-1.851z3

0.553-0.415-1.2950.654-0.375-0.432-0.150

z4
z5

q4

0.941

q5
1.113

-0.282-0.105-0.340-0.368-0.074-0.557

表 3.5（1）の𝑈 の推計結果における回帰係数から、次のような 対称行列𝑈を作る。

今回おこなった具体的な推計方法については、「補論推計方法」を参照。
1734

2 次係数行列𝑈 の−1361.974⎛ −690.357
𝑈 = ⎜ −60.839−424.418⎝ −290.108−690.357−1063.524
172.210−290.242−428.726−60.839172.210−77.905−60.913−80.170−424.418−290.242−60.913−95.280−45.366−290.108−428.726⎞−80.170 ⎟−45.366−795.120⎠

こうして得られた 2 次係数行列𝑈 の逆行列が行列𝑈であり、表 3.6に 示 し て あ る 。 前 述 し た よ う に 、 行 列 U 2 1 は 各 特 性 に 対 す る 効 用 関 数 の
2 次 係 数 行 列 の 逆 行 列 で あ り 、 各 特 性 に 対 し て 帰 属 価 格 q  pB 1 を 考 え
れ ば 、 U 2 1 は そ の 特 性 の 帰 属 価 格 の 反 応 係 数 を 表 し て い る 。
表 3.6

代替行列𝑈
第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

第 5 因子

（安全性）

（流動性）

（保障性）

（債券類）

（収益性）

第 1 因子-0.0030

0.00230.00550.0035-0.0009

第 2 因子0.0023-0.0014-0.0014-0.00500.0004

第 3 因子

0.0055-0.0014-0.0096-0.01440.0005

第 4 因子0.0035-0.0050-0.0144-0.00310.0030

第 5 因子-0.0009

0.00040.00050.0030-0.00143.3.3

特性アプローチによる分析結果

表 3.6 に示した金融資産の特性に関する代替行列から、次のようなことがいえる。
第 1 因子（安全性因子）は、第 3 因子(保障性)、第 4 因子(債券類)、
第 2 因子(流動性)の順に代替的である。一方、第 5 因子(収益性)とは補完的である。これは、第 1 因子に関連した金融資産の資産価格（収益率）の変化は、第 3 因子、第 4 因子、第 2 因子に関連した金融資産への代替を引き起こすことを意味している。
すなわち、第 1 因子と正の相関が強い定期性預金は、資産価格の上昇（収益率の低下）が起きると、第 2 因子と正の相関がある流動性預金
や、第 3 因子と正の相関がある年金、保険といった金融資産へ代替するということである。その一方で、安全性資産の需要が、直ちに収益性資産へとシフトするものではないということがうかがえる結果となっている。このことは、図 9 に示したように、2000 年代に入ってから定期性預
35

金のシェアが低下し、流動性預金や年金や保険が一定のシェアを維持していることと整合的であるといえる。
第 3 因子（保障性因子）は、第 1 因子（安全性）と代替的であるほか、
第 5 因子（収益性）とも代替性が認められる。一方、第 2 因子（流動性）、第 4 因子（債券類）とは補完的である。保障性因子と収益性因子との代替性は、吉川[2017a]でも確認されており、年金や保険などの保障性資産が、事業債や株式などの収益性資産と代替的である可能性が指摘できるだろう。
第 5 因子（収益性因子）は、第 4 因子（債券類）と代替的である。
最後に、自己代替係数（対角要素）をみると、第 3 因子（保障性）の値がもっとも大きく、この因子に関連した金融資産である年金や保険の資産価格（収益率）の変化は、安全性資産への代替が大きいということがいえる。このことは、年金や保険から、定期性預金など第 1 因子と正の相関が強い金融資産へ需要のシフトが起きやすいことを意味しているといえるだろう。

4

まとめ
本研究の目的は、家計の金融資産保有行動を、金融資産のもつ特性に注目した分析により、明らかにすることであった。少子高齢社会においては、老後の人生設計、老後の生活資金の確保の必要性が、ときには将来不安の原因となる。そこで、本研究では、とくに、生命保険や年金（企業年金）という金融資産のもつ「保障性」という特性に注目して、家計の金融資産保有行動の分析をおこなった。18
その結果、「保障性」という特性をもつ金融資産と相関がある因子（第3 因子）が見つかった。これについては、先行研究でも同様の結果が得られている。

分析上の課題として、以下の点をあげておく。資金循環統計には債券類として、国債、地方債、事業債のほかに、政府保証債、金融債が含まれる。しかし、日本銀行『金融統計月報』で公表されていた政府保証債、金融債の「公社債店頭売買参考統計値（平均値）」のデータが、2014 年第 4 四半期以降、掲載されなくなったため、今回の分析では、吉川[2017a]での 15 資産から政府保証債と金融債を除いた 13 資産で分析をおこなっている。資産数をそろえて先行研究と比較することは有益と考えられるので、日本証券業協会
が公表している日次データから四半期データを作成するなどして、政府保証
債と金融債を含む 15 資産で分析をおこないたい。
18

36

日本の家計の金融資産保有行動は、安全性という特性を重視しているという理由から、定期性預金のシェアが高かったと考えられてきた。しかし、近年の長期にわたるゼロ金利の状態により、預金していても、ほとんど利子を得られなくなった定期性預金のシェアは、顕著に低下した。
そして、定期預金は、流動性および保障性をもつ資産に代替するという結果が明らかになった。19
保障性は、あるいはまた流動性も、金融資産の特性としては収益性とは異なる特性である。安全性という特性をもった定期性預金のシェアが低下しても、家計の特性への需要は、保障性や流動性という特性へ代替し、そうした特性をもつ保険、年金、あるいは流動性預金といった金融資産に代替したととらえることができる。
そうした変化の要因の 1 つとして、日本が超高齢社会と呼ばれる状況に置かれていることが考えられる。社会保障制度のような公的な制度も、とくに財政面で見直す必要がある。退職後も長生きする確率が高
く、退職後の期間が長くなる一方で、長い期間を生活できる公的な保障は、十分に得られない状況である。したがって、今後、保障性という特性を備えた金融資産への代替が進むことが予想される。
ところで、日本のような少子高齢社会の課題は、金融資産選択行動な
どの経済的課題に限定できるわけではない。個人としては退職後の長い時間を有効に使い、健康に過ごすことが求められる。また、社会が直面する課題としては、地域社会の中で、社会保険制度を活用し、人びとが互いに助け合うことができるかということも重要になると思われる。

3 で示した分析結果からは、第 1 因子（安全性因子）に正の相関がある資産は、第 3 因子（保障性）、第 4 因子（債券類）、第 2 因子（流動性）と正の相関がある資産と代替的であった。
1937

補論 2 次係数行列𝑈 の推計方法
2 次係数行列𝑈 の推計は、明石[1996]にならい次のように段階的な作業によりおこなった。20
1．第 1 ステップ
まず、特性の数を 5 つとして、それぞれ 1 階の自己相関を付けた最尤 法 に よ り 、 被 説 明 変 数 𝑞 (𝑖= 1, 2, 3, 4, 5) を 説 明 変 数 𝑧 (𝑗= 1, 2, 3, 4, 5)で回帰して、係数𝑢 を推計する。
(A1)
(A2)
(A3)
(A4)
(A5)

𝑞 =𝑢
𝑞 =𝑢
𝑞 =𝑢
𝑞 =𝑢
𝑞 =𝑢

𝑧 +𝑢
𝑧 +𝑢
𝑧 +𝑢
𝑧 +𝑢
𝑧 +𝑢

𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐

次に、以下のような原則で被説明変数を選択する。まず、回帰分析から得られた(A1)から(A5)のそれぞれの係数𝑢 から、2 次係数行列𝑈 の非 対 角 要 素 に あ た る 𝑢 (𝑖≠ 𝑗)に つ い て 、 絶 対 値 の 平 均 値 ∑ 𝑢 /4を 計
算 す る 。 そ し て 、 そ の 中 か ら 対 角 要 素 に あ た る 𝑢 (𝑖= 𝑗) = 𝑢 が 負 で 、 か
つ 絶 対 値 の 平 均 値 ∑ 𝑢 /4が 最 小 の も の を 被 説 明 変 数 𝑞 ( ) と し て 選 択( )し 、 第 1 ス テ ッ プ で 得 ら れ た 回 帰 係 数 𝑢 ( ) と し て 採 用 す る 。 こ こ で 、 𝑖(1)は第 1 ステップで選択された被説明変数を示す。
( )今 回 の 場 合 は ( A 4 ) の 推 計 結 果 が 選 択 さ れ 、 𝑖(1) = 4で あ り 、 𝑞 ( ) = 𝑞( )の回帰係数𝑢 が採択された。すなわち、
( )

( )

( )

( )

( )

( )

𝑞 = 𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
= −424.42𝑧 − 290.24𝑧 − 60.91𝑧 − 95.28𝑧 − 45.37𝑧 + 2282.66である。21
2．第 2 ステップ20

明石[1996]、pp.a2-a4 を参照。

21

ただし、今回の第 1 ステップのみ、第 4 因子の自己代替係数が負値となる

ように、上記の原則によらず、∑推計結果を選択した。

𝑢 /4が 最 小 の も の ( A 3 ) で は な く 、 ( A 4 ) の
38

( )

残 り の 被 説 明 変 数 𝑞 (𝑖≠ 𝑖(1))か ら 、 新 た に 次 の よ う な 被 説 明 変 数 𝑞 を
作成する。
( )

𝑞

( )

= 𝑞 − 𝑢 ( ) 𝑧( ) ,𝑖≠ 𝑖(1)

こ れ を 説 明 変 数 𝑧 (𝑗≠ 𝑖(1))で 回 帰 し て 、 係 数 を 推 計 す る 。 今 回 の 場 合は、被説明変数は以下のように計算される。
( )

( )

(A6)
(A7)

𝑞 = 𝑞 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 424.418𝑧( )( )𝑞 = 𝑞 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 290.2421𝑧

(A8)

𝑞

(A9)

𝑞

( )

= 𝑞 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 60.91289𝑧

( )

( )

= 𝑞 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 45.3663𝑧( )第 1 ス テ ッ プ と 同 様 に し て 、 説 明 変 数 𝑧 (𝑗= 1, 2, 3, 5)で 回 帰 し て 得 ら れた係数により、4 つのうちから 1 つの被説明変数を選択して、第 2 ステ
( )ップで得られた回帰係数𝑢( ) として採用する。
回 帰 分 析 を お こ な っ た 結 果 、 今 回 の 場 合 は 、 𝑖(2) = 3で あ り 、
( )

( )

𝑞( ) = 𝑞 の回帰係数𝑢 が 採択さ れた。すなわ ち、
( )

𝑞

( )

( )

( )

( )

=𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐

= −60.84𝑧 + 172.21𝑧 − 77.90𝑧 − 80.17𝑧 + 1485.64である。
3．第 3 ステップ
残 り の 被 説 明 変 数 𝑞 (𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2))か ら 、 新 た に 次 の よ う な 被 説 明 変 数( )𝑞 を作成する。
( )

𝑞

( )

( )

= 𝑞 − 𝑢 ( ) 𝑧( ) − 𝑢 ( ) 𝑧( ) ,𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2)こ れ を 説 明 変 数 𝑧 (𝑗≠ 𝑖(1), 𝑖(2))で 回 帰 し て 、 係 数 を 推 計 す る 。 今 回 の場合は、被説明変数は以下のように計算される。
( )

( )

( )

( )

( )

(A10)
(A11)

𝑞 = 𝑞 − 𝑢 𝑧 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 424.418𝑧 + 60.83932𝑧
( )
( )
( )
𝑞 = 𝑞 − 𝑢 𝑧 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 290.2421𝑧 − 172.21𝑧

(A12)

𝑞

( )

= 𝑞 − 𝑢 𝑧 − 𝑢 𝑧 = 𝑞 + 45.3663𝑧 + 80.16995𝑧

第 1 ス テ ッ プ 、 第 2 ス テ ッ プ と 同 様 に し て 、 説 明 変 数 𝑧 (𝑗= 2, 4, 5)で 回
帰して得られた係数により、3 つのうちから 1 つの被説明変数を選択し
39

( )

て、第 3 ステップで得られた回帰係数𝑢( ) として採用する。今回の場合
( )

( )

は 、 𝑖(3) = 1で あ り 、 𝑞 ( ) = 𝑞 の 回 帰 係 数 𝑢 が 採 択 さ れ た 。 す な わ ち 、
( )

( )

( )

( )

𝑞 = 𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
= −1361.97𝑧 − 690.36𝑧 − 290.11𝑧 + 14114.9である。
4．第 4 ステップ
残 り の 被 説 明 変 数 𝑞 (𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3))か ら 、 新 た に 次 の よ う な 被 説 明( )変数𝑞 を作成する。
( )

𝑞

( )

( )

( )

= 𝑞 − 𝑢 ( ) 𝑧 ( ) − 𝑢 ( ) 𝑧( ) − 𝑢 ( ) 𝑧( ) ,𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3)こ れ を 説 明 変 数 𝑧 (𝑗≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3))で 回 帰 し て 、 係 数 を 推 計 す る 。 今
回の場合は、被説明変数は以下のように計算される。
(A13)

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

𝑞 =𝑞 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧
= 𝑞 + 290.2421𝑧 − 172.21𝑧 + 690.3566𝑧(A14)𝑞 =𝑞 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧
= 𝑞 + 45.3663𝑧 + 80.16995𝑧 + 290.1083𝑧
こ れ ま で の ス テ ッ プ と 同 様 に し て 、 説 明 変 数 𝑧 (𝑗= 2, 5)で 回 帰 し て 得 られた係数により、2 つのうちから 1 つの被説明変数を選択して、第 4 ス( )テ ッ プ で 得 ら れ た 回 帰 係 数 𝑢 ( ) と し て 採 用 す る 。 今 回 の 場 合 は 、 𝑖(4) = 5
( )

( )

であり、𝑞( ) = 𝑞 の 回帰係数𝑢 が 採択さ れた。すな わ ち、
( )

( )

( )

𝑞 =𝑢 𝑧 +𝑢 𝑧 +𝑐
= −428.73𝑧 − 795.12𝑧 + 28062.7
である。
5．第 5 ステップ
残 り の 被 説 明 変 数 𝑞 (𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3), 𝑖(4))か ら 、 新 た に 次 の よ う な 被 説( )明変数𝑞 を作成する。
( )

𝑞

( )

( )

( )

( )

= 𝑞 − 𝑢 ( ) 𝑧 ( ) − 𝑢 ( ) 𝑧 ( ) − 𝑢 ( ) 𝑧( ) − 𝑢 ( ) 𝑧( ) ,𝑖≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3), 𝑖(4)こ れ を 説 明 変 数 𝑧 (𝑗≠ 𝑖(1), 𝑖(2), 𝑖(3), 𝑖(4))で 回 帰 し て 、 係 数 を 推 計 する。今回の場合は、被説明変数は以下のように計算される。
(A15)

( )

𝑞

( )

( )

( )

( )

=𝑞 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧 −𝑢 𝑧40

= 𝑞 + 290.2421𝑧 − 172.21𝑧 + 690.3566𝑧 + 428.7261𝑧
説 明 変 数 𝑧 (𝑗= 2)で 回 帰 し て 得 ら れ た 係 数 を 第 5 ス テ ッ プ で 得 ら れ た
( )

( )

回 帰 係 数 𝑢 ( ) と し て 採 用 す る 。 今 回 の 場 合 は 、 𝑖(5) = 2で あ り 、 𝑞 ( ) = 𝑞( )の回帰係数𝑢 が採択された。すなわち、
( )

( )

𝑞 =𝑢 𝑧 +𝑐= −1063.52𝑧 + 14258
である。

41

5

参考文献

1. 明石茂生[1996]「資産需要の特性分析からみた信託の位置：日米比較」、成城大学、Working Paper Series、1996 年 10 月。
2. 明石茂生[1998]「金融資産選択と特性分析」村本孜編著『日本人の金融資産選択：バブルの経験とビッグバンの影響』東洋経済新報
社、pp.51-85。
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学『経済研究』第 126 号、pp.177-198。
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5. 大方潤一郎、秋山弘子、辻哲夫、鎌田実、前田展弘[2017b]「超高齢未来の課題」、東京大学高齢社会総合研究機構編『東大がつくった高齢社会の教科書 長寿時代の人生設計と社会創造』、東京大学出版会、第 2 章、pp.29-38。
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8. 吉川卓也[2017a]「特性アプローチからみた日本の家計金融資産保有行動」、成城大学『社会イノベーション研究』第 12 巻第 1 号、
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pp.1-30。
11. 日本銀行調査統計局[2022]『資金循環統計の作成方法』、2022
年 12 月12. Lancaster, K.[1966], “A New Approach toConsumer Theory”, Journal of Political Economy, 74,
pp.132-57.

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目次
はじめに
1 少子超高齢社会における家計の金融資産選択行動の変化
2 ランカスターの特性アプローチ
3

実証分析

4

まとめ

5

参考文献

43