金融構造研究

【論

第45号

17

文】

金融政策と銀行貸出
横浜市立大学
教授

国際商学部

随

清遠

【目次】

コールレートが実質的にゼロの状態は20年以上

１．はじめに継続しており、中央銀行による民間への貨幣供２．問題背景と関連研究

給（マネタリーベース）は GDP を上回る水準

３．検証課題とデータまで上昇した。しかし、景気が回復されていな

４．推計方法と推計結果

いことだけで政策効果を評価することができな

５．おわりにい。仮にこのような刺激政策が実施されていな
いなら、状況がもっと悪くなるという反論は、【要旨】

どんな結果に対しても使えるからである。この2000年以降、非伝統的金融政策の実施にとも小論は、別の角度から、日銀によるマネタリー

なう日銀の信用供給による民間銀行の貸出へのベース供給が民間銀行部門の貸出行動に与えた影響は業種によって異なっている。貸出総額は影響について検証したい。

微弱な促進効果しか観察されないことに対し金融政策が民間銀行の貸出に与える影響につて、製造業はむしろマイナス影響を受けている。

いて数多く先行研究が存在する（Bowman et

大きな促進効果が観察されるのは個人部門など

al.（2015）, Shioji（2019, 2020）, Montgomeryの広い意味での不動産関連融資である。これはand Volz （2019）, Ferreira-Lopes etとくに2000−2011年度において顕著に表れる。

al.（2022））。しかし、これらの研究は、金融政

これら結果は、銀行の貸出行動を検証する際、策による民間銀行の貸出への影響をもっぱらそ貸出総額という量的変化だけでなく、貸出の内れぞれの銀行の貸出総額だけに注目している。

訳などの質的変化も重要であることを示唆す

そういう意味で、これらの研究は貸出の「量」る。また、非伝統的金融政策は、製造業よりもだけを問題にしている。しかし、近年の日本のむしろ個人部門あるいは広い意味での不動産関銀行の貸出の問題は「量」よりもその「質」的連融資にしか刺激効果を与えないということ変化により問題があるのではないかということは、日本における非伝統的金融政策の限界を示

は本論文の第１の関心である。貸出の「質」的していると言えよう。

変化は、規模別貸出、産業別貸出や担保の取り方などいくつかの捉え方があり得る。本論文で１．はじめには、産業別貸出の変化に注目する。この問題意

1990年代初期のバブル崩壊後、日本経済は低識に基づいて検証すると、バブルの発生と崩壊、迷し続けている。この間、後に内容が「非伝統不良債権処理などにともなって産業別銀行貸出的」と表現される金融政策は、財政政策とともは大きく変貌したことはよく知られているが、に景気回復のためにさまざまな総需要刺激策を

製造業向け貸出逓減、より広い意味での不動産打ち出した。金融政策の場合、政策金利である関連貸出 逓増というトレンドは2010年代以降

１

18

金融政策と銀行貸出

図１も継続していたことが判明する。そして本研究

国内銀行の貸出対 GDP 比率の推移

ϭϭϬの第２の関心は、産業別貸出と金融政策との関ϭϬϬ

係を解明することである。地方銀行と第二地方

ϵϬ銀行を対象とした推計では、金融政策による貸出刺激効果は広い意味での不動産関連貸出しか

ϴϬ

ϳϬ

ˍ
ϲϬ

促進していない。これまで産業別貸出と経済成長に関する先行研究（Beck et al.（2012）, Arcand et al.（2015））とあわせて解釈すれば、景ϱϬ۞ߨୁड़ʙ'W

ϰϬ

ϯϬ

ϮϬ

気回復を目指す非伝統的金融政策は、日本におυʖνड़ॶɼ಼ֵැ,Wɼೖຌ۞ߨ,Wɽ೧ౕ

いて功を奏していないということになる。
次節以降において、第２節では、問題背景と関連研究を検討する。第３節では、集計値を用
いて産業別貸出と実体経済との推移を紹介すた。

る。第４節では、個別銀行の財務データに基づ

20世紀末頃の日本の銀行部門の貸出規模が実いた実証結果を紹介する。そして第５節では、

体経済に対して縮小すべきだと主張したのは、論文をまとめ、残された課題を検討する。

Hoshi and Kashyap（1999）である。彼らは、アメリカにおける貸出の推移を基準に、日本の２．問題背景と関連研究

貸出規模、より正確に言えば、銀行数や銀行資

景気変動や経済危機は金融取引の変動や価格

産規模が20−30% ぐらい縮小する必要があるの異変をともなう。日本において銀行部門の貸と指摘した。事実、図１に示されたように、

出の異変は、なんといっても1980年代において1990−2005年 に お い て は、 国 内 銀 行 貸 出 対

約10年間にわたって実体経済を上回るペースでGDP 比率は、約30% 減少した。しかし、総需銀行貸出が増え続けていたことである（図１）。

要拡大を目的とした政策がバブル崩壊後一貫し近年の研究（Gertler et al.（2020）, Diamond etて実施されていた。不良債権処理が一段落したal.（2022））において、クレジット・ブームに2005年以降、銀行貸出対 GDP 比率は再び増加

よる景気変動要因が注目されているが、関連すに転じ、近年のこの比率はバブル期の最高水準

る理論的ないし実証的研究においては、10年間を上回っている。貸出規模が縮小と拡大を繰り継続するクレジット・ブームをとらえるものは、返す時期に行われた金融政策の貸出への影響少ない（DellʼAriccia et al.（2014, 2020））。そうは、検証すべき課題である。

いう意味で1980年代の銀行貸出の急増をもたら

図２は、1990年以降国内銀行の超過準備状況

した原因ないしそれによって実体経済に与えたを示している。2000年以降、ゼロ金利と量的緩影響についてはこれまでの分析ではまだ十分解和の実施や解除を繰り返した後、2012年末以降明されていない。

のアベノミクスのスタートに伴い、銀行部門の1991−1992年のバブルの崩壊によって、日本

超過準備保有は、前例のない水準まで急速に増

経済は一挙に景気低迷のフェーズに転じた。

大した。2021年末の銀行の保有準備金は、法定1990年代以降の財政政策、金融政策のような典準 備 の3,934% に 達 し た。Ogawa（2007） は、型的政策手段は需要拡大を目的にしている。し

需要側要因として2002年までの超過準備増大のかし、図１に示されたように、バブル発生後の背景を分析している。しかし、近年の超過準備

銀行貸出は、果たして縮小すべきかそれとも拡発生は、明らかに需要側要因だけでは説明でき

大すべきか、理解されないまま政策が進められない。これほどの民間銀行による超過準備保有

金融構造研究第45号

19

は、標準的信用創造の理論が想定している状況

とおり、「狂乱物価」が発生した直前の1971−

を大きく逸脱している。いうまでもなく、超過

1973年において、M２は大きく増加し、後の物

準備保有は日銀の「異次元的」金融緩和政策を

価上昇を引き起こした。しかし、見逃せないの

反映しており、その政策はデフレ脱却ないし需は、同時期の銀行貸出は M２とほぼ同様の増要拡大を目的として実施されている。

加を見せた。

公式に発表された金融政策の狙いは、物価目

金融政策の伝播経路において money view と標の実現、人びとの期待形成への働き、長期金

lending view のいずれがより重要なのか、しば利の下方シフトなど多岐にわたる。これらの目

しば論争の的になっている。しかし、オイルシ

的達成は、多数の経済主体の行動変化及びそのョック時の日本のインフレーションの背景に、ような変化のフィードバックが必要である。金両者が識別できない場合もある。したがって、

融政策の伝播経路は通常複雑な内容になるが、もし銀行貸出の変動が貨幣量の変動と異なる経民間銀行の行動、なかんずく民間銀行の貸出に、路をたどっているなら、金融政策は果たして教金融政策に対する相応の変化がなければ、政策

科書通りの影響をするかどうか、興味深い問題の効果は期待することが難しい。これは本研究となる。

の基本的立場である。第一次石油危機の時、

1990年代後半以降、不良債権処理にともない、1974年の消費者物価指数は23% に達しており、国内銀行の貸出残高は、1995年度の483兆円、「狂乱物価」として表現されていた。このイン対 GDP 比91.89% から、趨勢的に下落し、2004

フ レ ー シ ョ ン の 発 生 に つ い て、 小 宮（1988

年度の402兆円、対 GDP 比75.89% までに縮小［1976］））は、「1973−1974年のインフレーショ

した。Hoshi and Kashyap（1999）が予測したンの最も重要な原因のひとつ、あるいはまさに通りの動きになったように見えるが、2005年度

最重要の原因は、1971−1973年の３年間にわた以降、国内銀行貸出は再び増加に転じ、2020年

った過大な貨幣供給がなされたことにある」

度 に は、 貸 出 残 高 は558兆 円、 対 GDP 比 は（p.23）と指摘し、現在この見解は「狂乱物価」

103.82% となっており、いずれもそれまでの最の発生原因に関する標準的な解釈となっている

高水準になった。銀行貸出に関する実証研究のが、実は貨幣供給の増大とほぼ同じ歩調で貸出

うち、ゼロ金利政策以降の金融政策の効果は銀もこの時期に同様の増大があった。図３は、行貸出にプラスの影響を及ぼしたと結論づける

1971−1976年 の 銀 行 貸 出、M２ 及 び CPI の 対

ものは少なくない（Bowman et al.（2015）, Shio-

前年同期増加率を示している。小宮が指摘した

ji（2019）, Montgomery and Volz（2019）
）
。し

図２

実際の準備金額／法定準備額

図３ϰϱϬϬ͘ϬϬ

狂乱物価直前の貨幣と信用、1971-1976ϯϬϰϬϬϬ͘ϬϬ
ϮϱϯϱϬϬ͘ϬϬ

ϯϬϬϬ͘ϬϬ
ϮϬϮϱϬϬ͘ϬϬ

ˍϮϬϬϬ͘ϬϬ

ˍϭϱϭϱϬϬ͘ϬϬ
ϭϬϭϬϬϬ͘ϬϬ

ϱϬϬ͘ϬϬ

ϱ

DϮଲ઴೧ಋ‫ଁغ‬Յིસࠅ۞ߨୁड़ଲ઴೧ಋ‫ଁغ‬ՅིϮϬϮϬ೧ϭ݆ϮϬϮϭ೧ϵ݆ϮϬϭϵ೧ϯ݆ϮϬϮϬ೧ϭϭ݆ϮϬϭϴ೧ϱ݆ϮϬϭϳ೧ϳ݆ϮϬϭϱ೧ϭ݆ϮϬϭϲ೧ϵ݆ϮϬϭϰ೧ϯ݆ϮϬϭϱ೧ϭϭ݆ϮϬϭϯ೧ϱ݆ϮϬϭϮ೧ϳ݆ϮϬϭϭ೧ϵ݆ϮϬϭϬ೧ϭ݆ϮϬϬϵ೧ϯ݆ϮϬϭϬ೧ϭϭ݆ϮϬϬϴ೧ϱ݆ϮϬϬϳ೧ϳ݆ϮϬϬϱ೧ϭ݆݆υʖνड़ॶɼೖຌ۞ߨ,WɽϮϬϬϲ೧ϵ݆ϮϬϬϰ೧ϯ݆ϮϬϬϱ೧ϭϭ݆ϮϬϬϯ೧ϱ݆ϮϬϬϮ೧ϳ݆ϮϬϬϬ೧ϭ݆ϮϬϬϭ೧ϵ݆ϭϵϵϵ೧ϯ݆ϮϬϬϬ೧ϭϭ݆ϭϵϵϴ೧ϱ݆ϭϵϵϳ೧ϳ݆ϭϵϵϱ೧ϭ݆ϭϵϵϲ೧ϵ݆ϭϵϵϰ೧ϯ݆ϭϵϵϱ೧ϭϭ݆ϭϵϵϯ೧ϱ݆ϭϵϵϮ೧ϳ݆ϭϵϵϬ೧ϭ݆ϭϵϵϭ೧ϵ݆ϭϵϵϬ೧ϭϭ݆Ϭ͘ϬϬভඇं෼Ճࢨ਼ଲ઴೧ಋ‫ଁغ‬ՅིϬϭϵϳϭƋϭ

ϭϵϳϮƋϭ

ϭϵϳϯƋϭ

ϭϵϳϰƋϭ࣎‫غ‬υʖνड़ॶɼೖຌ۞ߨ,Wɼ૱ແ঴,WɽϭϵϳϱƋϭ

ϭϵϳϲƋϭ

20

金融政策と銀行貸出

かし、2005年以降の銀行貸出の回復は必ずしもかし、バブル崩壊後も、2007−2008年の世界的景気の回復につながっておらず、2005−2020年

金融危機及び2020年のコロナの発生などいくつ

度の平均成長率は、世界的金融危機やコロナのかの例外的時期を除いて、趨勢的に下落し続け影響があったとはいえ、0.4% に過ぎない。なぜ、いている。2022年第２四半期においては、総貸金融緩和にともない、増大したはずの国内銀行

出のうち対製造業貸出シェアは11.33% であっ貸出は経済成長につながらなかったのか？

た。また設備資金に限定すれば、対製造業貸出

金融取引の表現を使って景気低迷を表現すれ

シェアの減少はもっと顕著になっている。2022

ば、低成長は、（1）経済全般において高い生産

年第２四半期の設備資金対製造業貸出シェアは性の分野がそもそも存在しない、（2）生産性のわずか2.83% にすぎない。

高い分野が潜在的に存在するが、貯蓄が枯渇し

図５では、総貸出に限定して、対製造業貸出ており、そもそも仲介すべき資金が存在しない、

シェアとともに対個人部門貸出シェアや対不動あるいは（3）何らかの理由で資金がもっとも

産業・金融保険業貸出シェアを一緒に示してい生産性の高い分野に仲介されていない、のいずる。図４で確認したことに加えて、いくつかのれかになる。

興味深い事実が確認できる。

（1）と（2）はいずれも現在の日本経済には（1）バブルが崩壊するまで、対不動産業・金該当しないと思われる。近年イノベーションの融保険業貸出は、ほぼ対製造業貸出の低下

ペースが低下したとはいえ、先進的技術や高度を補う形で増加していた。

な経営手法は突然日本から消え去ったとは考え（2）1990−2006年の間、対製造業貸出と対不にくい。（2）に関しても、近年法人企業まで資動産業・金融保険業貸出シェアはいずれも

金余剰部門となっており、日本経済においては緩やかな減少に対して、大きく増加したの終始豊富な資金が存在すると判断してよい。こは対個人部門貸出である。
前述したように、のように問題を整理すると、われわれは、（3）

この時期において不良債権処理は厳しく求の可能性について考えざるを得ない。

められており、国内銀行貸出の規模が余儀

図４は1970年以降、総貸出における対製造業なく減少した時期でもある。それを反映し貸出のシェア及び設備資金における対製造業貸て、対不動産業及びそれと密接に関連する出シェアの推移を示している。バブル期におい対金融保険業貸出はほぼ横ばいに推移してて、銀行貸出は製造業から不動産業などの産業

おり、その代わりに貸出シェアが大きな増へのシフトはよく知られている事実である。し加を示したのは、対個人部門貸出である。

図４

国内銀行貸出における対製造業シェアの推移

図５

業種別貸出シェア、国内銀行

ϱϬ

ϱϬ͘ϬϬ

ϰϱ

ϰϱ͘ϬϬ

ϰϬ
‫ݺ‬ਕ෨໵

ϰϬ͘ϬϬ
ϯϱ

੣ଆ‫ۂ‬

ϯϱ͘ϬϬ

෈ಊࢊ‫ۜۂ‬༧ฯ‫ۂݧ‬੣ଆ‫ୁۂ‬ड़εΥΠɼ૱ୁड़

ϯϬ͘ϬϬ

ϯϬ

੣ଆ‫ୁۂ‬ड़εΥΠɼઅඍࣁۜ

й Ϯϱ

й
Ϯϱ͘ϬϬ

ϮϬ
ϮϬ͘ϬϬ
ϭϱ
ϭϱ͘ϬϬ

ϱ

Ϭ͘ϬϬ

Ϭ
ϭϵϳϬ೧ϯ݆ϭϵϳϭ೧ϱ݆ϭϵϳϮ೧ϳ݆ϭϵϳϯ೧ϵ݆ϭϵϳϰ೧ϭϭ݆ϭϵϳϲ೧ϭ݆ϭϵϳϳ೧ϯ݆ϭϵϳϴ೧ϱ݆ϭϵϳϵ೧ϳ݆ϭϵϴϬ೧ϵ݆ϭϵϴϭ೧ϭϭ݆ϭϵϴϯ೧ϭ݆ϭϵϴϰ೧ϯ݆ϭϵϴϱ೧ϱ݆ϭϵϴϲ೧ϳ݆ϭϵϴϳ೧ϵ݆ϭϵϴϴ೧ϭϭ݆ϭϵϵϬ೧ϭ݆ϭϵϵϭ೧ϯ݆ϭϵϵϮ೧ϱ݆ϭϵϵϯ೧ϳ݆ϭϵϵϰ೧ϵ݆ϭϵϵϱ೧ϭϭ݆ϭϵϵϳ೧ϭ݆ϭϵϵϴ೧ϯ݆ϭϵϵϵ೧ϱ݆ϮϬϬϬ೧ϳ݆ϮϬϬϭ೧ϵ݆ϮϬϬϮ೧ϭϭ݆ϮϬϬϰ೧ϭ݆ϮϬϬϱ೧ϯ݆ϮϬϬϲ೧ϱ݆ϮϬϬϳ೧ϳ݆ϮϬϬϴ೧ϵ݆ϮϬϬϵ೧ϭϭ݆ϮϬϭϭ೧ϭ݆ϮϬϭϮ೧ϯ݆ϮϬϭϯ೧ϱ݆ϮϬϭϰ೧ϳ݆ϮϬϭϱ೧ϵ݆ϮϬϭϲ೧ϭϭ݆ϮϬϭϴ೧ϭ݆ϮϬϭϵ೧ϯ݆ϮϬϮϬ೧ϱ݆ϮϬϮϭ೧ϳ݆ϱ͘ϬϬυʖνड़ॶɼೖຌ۞ߨ,Wɽ࢝ൔ‫غ‬ϭϵϳϬƋϮ
ϭϵϳϭƋϮ
ϭϵϳϮƋϮ
ϭϵϳϯƋϮ
ϭϵϳϰƋϮ
ϭϵϳϱƋϮ
ϭϵϳϲƋϮ
ϭϵϳϳƋϮ
ϭϵϳϴƋϮ
ϭϵϳϵƋϮ
ϭϵϴϬƋϮ
ϭϵϴϭƋϮ
ϭϵϴϮƋϮ
ϭϵϴϯƋϮ
ϭϵϴϰƋϮ
ϭϵϴϱƋϮ
ϭϵϴϲƋϮ
ϭϵϴϳƋϮ
ϭϵϴϴƋϮ
ϭϵϴϵƋϮ
ϭϵϵϬƋϮ
ϭϵϵϭƋϮ
ϭϵϵϮƋϮ
ϭϵϵϯƋϮ
ϭϵϵϰƋϮ
ϭϵϵϱƋϮ
ϭϵϵϲƋϮ
ϭϵϵϳƋϮ
ϭϵϵϴƋϮ
ϭϵϵϵƋϮ
ϮϬϬϬƋϮ
ϮϬϬϭƋϮ
ϮϬϬϮƋϮ
ϮϬϬϯƋϮ
ϮϬϬϰƋϮ
ϮϬϬϱƋϮ
ϮϬϬϲƋϮ
ϮϬϬϳƋϮ
ϮϬϬϴƋϮ
ϮϬϬϵƋϮ
ϮϬϭϬƋϮ
ϮϬϭϭƋϮ
ϮϬϭϮƋϮ
ϮϬϭϯƋϮ
ϮϬϭϰƋϮ
ϮϬϭϱƋϮ
ϮϬϭϲƋϮ
ϮϬϭϳƋϮ
ϮϬϭϴƋϮ
ϮϬϭϵƋϮ

ϭϬ

ϭϬ͘ϬϬ

࢝ൔ‫غ‬
υʖνड़ॶɼೖຌ۞ߨ,Wɽ金融構造研究第45号

21（3）2007年以降、各部門や産業に対する貸出

過準備の急増を説明するのは難しい。この時期

シェアはいずれも安定的に推移していた。

において、コールレートはほぼゼロのままの水上記の観察から、言えることは、銀行貸出の準で推移している。特に2012年以降、銀行の健変化を検証する際、量としての全体規模だけで全性に目立った変化がない中、超過準備が急激なく、質としての変化に関する確認も重要であに増大した。この巨額の超過準備はむしろ日銀る。質としての貸出は、業種別内訳や担保の取の緩和政策を反映して形成されたと理解すべきり方などいくつかの角度からの検証はあり得るである。もちろん、それぞれの銀行の超過準備が、次節以降、業種別貸出の変化に焦点をあわ

水準は、各種資産運用の代替可能性を勘案してせて、それと2000年以降の量的緩和金融政策と決定される可能性は否定できない。実証においの関連を検証したい。

て、この政策代理変数の内生成問題を考慮する。
対象銀行は、全国銀行協会の会員銀行である。

３．検証課題とデータ

ただし、新生銀行やあおぞら銀行の前身はサン

本研究の課題は、2000年以降の金融緩和政策

プル期間の初期頃にはまだ国営化されたままなは国内銀行の貸出行動にどのような影響を与えので、これらの銀行の経営方針や行動パターン

たかを検証することである。銀行の貸出行動はは他の銀行と異なりうると考えられるので、検単なる貸出総量の増減だけではなく、業種別の証の対象外とする。また、金融自由化に伴い、貸出にも注目する。この検証によって銀行貸出新設された銀行を除外する。期間中に、経営破の量的な変化だけでなく、貸出の構成に与えた

綻ないしリストラを経験した銀行も、サンプル変化も究明し、政策の限界や金融面における景から除外した 。主要結果では、地方銀行と第気低迷の原因の解明を目指す。

二地方銀行を対象とした推計を示す。

２

対象期間は2000年度から2018年度までの期間

検証の目的は、金融政策が各産業別貸出へのである。この期間において歴史的金融緩和政策

影響を示すことであるが、金融政策の代理変数が継続して実施された。この期間中、ゼロ金利

とともに不良債権比率、自己資本比率、貸出利政策の解除もあったりするが、政策金利である

息率、銀行の規模もコントロール変数として説

コールレートはきわめて狭い範囲、しかもゼロ

明変数に加える。不良債権比率はリスク管理債

水準近辺で変化していた。本研究において金融

権対貸出比で定義される。貸出利息率はパーセ

政策代理変数を個別銀行の日銀による流動性供ンテージで表した貸出利息対貸出比である。銀給とする。本来、預金準備は日銀当座預金の形

行の規模は資産総額の対数値で定義される。

で預けられており、法的義務として預金の一定

個 別 銀 行 の 財 務 デ ー タ は、Nikkei NEEDSの割合以上の水準に保たなければならない。とFinancial Quest からダウンロードした。欠損

ころが、本研究の対象期間において、各銀行がデータについては、可能な限り、全国銀行協会

法定準備に必要な額を遙かに上回る水準で日銀のホームページや個別銀行の有価証券報告書か

当座預金の規模を維持していた。いわゆる超過

ら補足した。

準備の存在である。Ogawa（2007）は、この超超過準備の代理変数を構築するのに必要な日

過準備の影響要因を実証的に検討した。それに銀預け金というデータは、2013年３月期までしよると、準備預金の機会費用であるコールレー

か公表されていない。本研究では、
Shioji（2019）

トや銀行の健全性指標である不良債権比率や株にならい、銀行のキャッシュフロー計算書にお価増加率などが超過準備の水準に有意に影響をける「現金及び現金同等物」という項目を銀行及ぼした。しかし、図２にも示されたように、の現金と日銀預け金の合計値と見なして日銀当この需要側の要因をもって特に2012年以降の超座預金を構築した３。

22

金融政策と銀行貸出

推計期間は2000−2018年度とするが、いわゆ

４．推計方法と推計結果
推計式は、下記の通りである。
（（ − ））るアベノミクス以前の時期とその後の時期の違いが大きいと思われるので、2000−2011年度と（（ − ））

ただし、 は各種の貸出対前年度増加率、 は

2012−2018年度の期間別推計も試みる。以下の日銀による信用供給の対前年度増加率をあらわ

議論ではそれぞれ全期間、前期、後期と呼ぶ。

す。貸出の種類には、貸出総額、対製造業貸出、

表１は推計サンプルの関連変数の記述統計量

４

対個人部門貸出 、対個人部門と不動産業貸出を示している。全期間における貸出の増加率のの合計、対個人部門、不動産業及び金融保険業

銀行間の平均は、1.74% となっているが、この貸出の合計が含まれる。 はその他のコントロ

増加は主に後期の増加によって実現されていール変数ベクトルである。コントロール変数にる。しかし、対製造業増加率は３つの期間のいは、不良債権比率、自己資本比率、貸出利息率

ずれにもマイナスの増加を示している。しかし、と銀行の規模が含まれる。

対個人部門、対不動産業、対金融保険業貸出はは日銀による信用供給の対前年度増加率でいずれも貸出総額の増加率を上回る。対個人部

定義される。説明変数の内生性問題を配慮して、

門貸出はほとんど住宅ローンによって占められ

各説明変数はいずれも前年度のものを使用すている。バブル期の不動産開発関連融資の多くる。それでも、前述したように日銀による信用

は住専などの金融業向け貸出として計上されて供給は、銀行が各種資産運用の可能性を勘案しいた。そういう意味で、個人部門貸出も金融保て決定される可能性が大きい。この問題を配慮

険業貸出も広い意味での不動産関連貸出とみてするために、日銀による信用供給を内生変数とよい。表１によると、銀行による広い意味でのした操作変数を適用する。具体的には、毎年各不動産関連貸出は2000年以降も貸出総額より高

都道府県の10万当たりの新生児数と10万人あた

い増加率で増え続けていた。
もう１つの特徴は、りの火災発生件数を操作変数として採用した。

対不動産貸出増加率と対金融保険業貸出の増加

そして地方銀行ないし第二地方銀行の本店所在

率平均値は、前期と後期のいずれも高い水準と地を当該都道府県に対応させた。推計方法は操なっているが、標準偏差は後期には大きく減少

作変数パネル推計に基づく。この対応は、供給した。これは不動産関連貸出に関する銀行間の側のみのデータを使って貸出を検証する際の問相違が縮小したことを意味する。不良債権比率

題を部分的には解消することができる。

が後期になって低下しており、自己資本比率は

表１

貸出増加率、%
対製造業貸出増加率、%
対個人部門貸出増加率、%対不動産業増加率、%対金融保険業貸出増加率、%不良債権比率、%自己資本比率、%
資産対数
貸出利息率、%
日銀信用供給増加率、%製造業貸出シェア、%千人当たり新生児数、人
火災発生件数、件/十万人

記述統計量

2000-2018 年度
平均 標準偏差2000-2011 年度
平均 標準偏差2012-2018 年度
平均 標準偏差

1.74
-0.71
3.31
5.66
4.35
4.50
10.17
14.50
1.95
24.72
10.88
8.31
40.20

0.94
-0.72
3.03
5.60
3.77
5.57
9.96
14.39
2.23
17.44
11.54
8.65
43.78

3.18
-0.69
3.80
5.76
5.38
2.58
10.55
14.69
1.43
37.61
9.71
7.70
33.78

3.34
7.33
6.89
15.30
29.76
2.75
2.06
0.92
0.55
78.54
4.74
1.07
9.60

3.37
8.10
7.65
18.39
33.95
2.80
1.91
0.89
0.39
72.49
4.83
0.95
9.02

2.75
5.72
5.24
7.06
20.31
1.15
2.27
0.92
0.38
86.83
4.34
1.01
6.89

金融構造研究第45号

23

後期のほうが高い。これは、標準的手法で見たプラスの影響を及ぼしているが、有意性が認め銀行の健全性がよくなったことを意味する。さられない。対製造業貸出の増加率（g̲manu）
は、らにゼロ金利政策の実施によって、銀行部門の金融政策への反応はむしろ１% 水準有意でマ

利息収入が低下したこともこの表から確認でき

イナスとなっている。金融政策の対個人部門貸る。前期の貸出利息率平均値は2.23% であるの

出の増加率（g̲pers）への影響は逆に１% 有に対して、後期は1.43% になっている。本稿の意でプラスとなっている。不良債権比率（npl）

主要関心である日銀による信用供給の増加率のと自己資本比率（r̲cap）の影響も興味深い。

平均は、前期の17.44% に対して後期は37.61%

このような健全性指標は貸出総額や対製造業貸となっている。図２で示した超過準備の動向と出に対して、プラスの影響を及ぼす。すなわち、比べると、この増加幅は小さいように思われる。

健全性の高い銀行は貸出全体、あるいは製造業

表には示していないが、同じ増加率平均値に関貸出を増やしているが、対個人部門貸出は不良する都市銀行の前期と後期の数値はそれぞれ、債権比率と関係なく変化しており、自己資本比36.51% と59.88% となる。

率に関しては、その影響はむしろ逆になってい表２は、全期間について貸出総額、対製造業る。貸出利息率（l̲rate）については、貸出全貸出と対個人部門貸出の推計結果を示してい

体が利息率にマイナスの影響を受けるが、対製る。金融政策の代理変数である日銀信用供給の造業貸出については、その影響は10% 有意で増加率（g̲boj）は業種や部門によって異なる

プラスである。対個人部門貸出は、むしろ１%

影響が観察される。具体的には、貸出総額には水準で有意になっている。
総合的に判断すれば、

表２

操作変数パネル推計の結果、2000-2018(1)
g loan(2)g manu(3)
g persg boj−1

0.0005(1.04)-0.0068∗∗∗(-3.00)0.0091∗∗∗(3.30)

npl−1-0.2312∗∗∗(-5.32)-0.6240∗∗∗(-3.34)0.0103(0.05)

r cap−10.2305∗∗∗(3.72)

0.8442∗∗∗(3.15)-0.5704∗(-1.76)size−1-2.4950∗∗∗(-3.69)-5.3111∗(-1.82)-3.0672(-0.87)l rate−1-2.5409∗∗∗(-8.39)1980
115

2.4790∗(1.90)
1968
115-4.4998∗∗∗(-2.86)
1968
115

観測数
銀行数

（注）対象となる銀行は地方銀行及び第二地方銀行である。被説明変数と説明変数の定義は下記の通りである。
被説明変数
g loan=貸出増加率
g manu=対製造業貸出増加率
g pers=対個人部門貸出増加率
説明変数
g boj=日銀信用供給貸出増加率
npl=不良債権比率
r cap=自己資本比率
size=資産総額対数値
l rate=貸出利息率

括弧にある数値は である。*、** と *** はそれぞれ、10%、5% と1% 有意であることを示す。

24

金融政策と銀行貸出

金融政策に刺激された対個人部門貸出は、銀行

果はむしろ逆である。対個人部門貸出のようなの健全性や収益性にマイナスの反応をする。

健全性、収益性と逆の相関をもつ分野に限って

表３は、推計期間を前期に限定して同様の推

強く金融政策に反応することは、なぜ前期に限計を行っている。貸出利息率の影響がいずれのって強く表れるのか、今後の課題としてさらなケースにおいても有意になっていない点、対個る検証は必要となる。

人部門貸出の増加率の場合、健全性指標の有意表５は、推計の拡張として対個人部門貸出に性がなくなる点を除けば、表２の全期間に関す

加えて対不動産業貸出や対金融保険業貸出を加るものとほぼ同様の結果が観察される。

えたものを被説明変数とした推計結果を示して

表４は、後期に関する結果である。有意な係いる。前述したように、この３分野はいずれも数については、表２及び表３と類似した結果と広い意味での不動産関連融資としてとらえるこなっているが、多くの説明変数は有意となってとができる。日銀による信用供給はこれらの不いない。金融政策は、対個人部門貸出に与える

動産関連貸出にプラスな影響を与えたこと（２影響は依然としてプラスであるものの、その有つのケースでは有意性が高くない）、不良債権

意水準は10% でしかない。製造業については、比率の影響は有意でないものの、自己資本比率

自己資本比率のプラスで有意な影響を除けば、や収益性指標はこれらの不動産関連融資にマイ他の説明変数はいずれも統計的有意性が認めら

ナスの影響を及ぼすことなどが特徴として観察れない。表４の推計期間はアベノミクスが強くされる。

打ち出された時期とほぼ重なっており、貸出への金融政策の影響はより強く期待されるが、結表３

操作変数パネル推計の結果、2000-2011(1)
g loan(2)g manu(3)
g persg boj−1-0.0016∗∗(-2.33)-0.0085∗∗∗(-3.06)0.0077∗∗∗(3.08)

npl−1-0.1965∗∗∗(-2.80)-0.7860∗∗∗(-2.71)0.1689(0.65)

r cap−1

0.4357∗∗∗(3.06)

1.2373∗∗(2.09)-0.3507(-0.66)size−1-3.3128∗∗(-2.06)-10.4315(-1.56)0.0396(0.01)

l rate−10.0149(0.02)
1267
114

4.1737(1.09)
1258
114-2.6740(-0.77)
1258
114

観測数
銀行数

（注）対象となる銀行は地方銀行及び第二地方銀行である。被説明変数と説明変数の定義は下記の通りである。
被説明変数
g loan=貸出増加率
g manu=対製造業貸出増加率
g pers=対個人部門貸出増加率
説明変数
g boj=日銀信用供給貸出増加率
npl=不良債権比率
r cap=自己資本比率
size=資産総額対数値
l rate=貸出利息率

括弧にある数値は である。*、** と *** はそれぞれ、10%、5% と1% 有意であることを示す。

金融構造研究

表４

第45号

25

操作変数パネル推計の結果、2012-2018(1)
g loan(2)g manu(3)
g persg boj−1

0.0052∗(1.94)

0.0032(0.83)

0.0070∗(1.70)

npl−1

0.0097(0.02)-0.0491(-0.08)-0.7058(-1.09)r cap−10.1500(0.70)

0.6338∗∗(2.08)-0.2324(-0.71)size−1-0.4010(-0.10)-0.9423(-0.17)-3.2857(-0.56)l rate−1-2.2739(-1.31)713
703-3.9199(-1.59)710
103-3.1526(-1.19)
710
103

観測数
銀行数

（注）対象となる銀行は地方銀行及び第二地方銀行である。被説明変数と説明変数の定義は下記の通りで
ある。
被説明変数
g loan=貸出増加率
g manu=対製造業貸出増加率
g pers=対個人部門貸出増加率
説明変数
g boj=日銀信用供給貸出増加率
npl=不良債権比率
r cap=自己資本比率
size=資産総額対数値
l rate=貸出利息率

括弧にある数値は である。*、** と *** はそれ
ぞれ、10%、5% と1% 有意であることを示す。

表５

操作変数パネル推計の結果、追加推計

2000-2018
(1)
(2)
g pf
g pfk

2000-2011
(3)
(4)
g pf
g pfk

2012-2018
(5)
(6)
g pf
g pfk

g boj−1

0.0046∗∗∗(3.10)

0.0032∗∗∗(2.74)

0.0028∗∗(2.46)

0.0013(1.52)

0.0057∗(1.72)

0.0038(1.35)

npl−1-0.1232(-0.99)-0.0312(-0.32)-0.0435(-0.36)-0.0071(-0.08)-0.6694(-1.33)-0.0969(-0.23)r cap−1-0.3614∗∗(-2.02)-0.2074(-1.47)-0.1728(-0.71)-0.0691(-0.38)0.0607(0.23)

0.2032(0.91)

size−1-3.8172∗(-1.92)-3.2828∗∗(-2.09)-2.8008(-0.91)-2.6924(-1.17)-5.8505(-1.26)-8.3549∗∗(-2.11)l rate−1-3.6279∗∗∗(-4.05)1947
115-3.2528∗∗∗(-4.59)1947
115-1.3797(-0.87)1244
114

0.4582(0.38)
1244
114-4.9535∗∗(-2.38)703
102-4.7958∗∗∗(-2.71)
703
102

観測数
銀行数

（注）対象となる銀行は地方銀行及び第二地方銀行である。被説明変数と説明
変数の定義は下記の通りである。
被説明変数
g pf=対個人部門貸出と対不動産業貸出合計の増加率
g pfk=対個人部門貸出、対不動産業貸出と対金融保険業貸出合計の増加率
説明変数
g boj=日銀信用供給貸出増加率
npl=不良債権比率
r cap=自己資本比率
size=資産総額対数値
l rate=貸出利息率
括弧にある数値は t である。∗ 、∗∗ と ∗∗∗ はそれぞれ、10%、5%と 1%有意であることを示す。

26

金融政策と銀行貸出

fication for panel data: Monte Carlo evidence and５．おわりに
本研究は、産業別の銀行貸出に注目し、非伝

an application to employment equations.

統的金融政策はそれぞれの産業にどのような影

58, 277-297.

響を及ぼしたか、を検証した。日銀による信用

Beck, T., Buyukkarabacak, B., Rioja, F., and N. Valev

供給の拡大は、貸出総額に対する促進効果は強（2012）Who gets the credit? And does it matter?

くないこと、対製造業貸出はむしろマイナスのHousehold vs. firm lending across countries.
12（1）,影響を受けていること、また金融政策に強く促進されたのは、対個人部門貸出などの広い意味
での不動産関連融資であること、不動産関連融

1-44.
Bernanke, B.（1993）Credit in the macroeconomy,, Spring, 50-70.

資は銀行の健全性や収益性にマイナスに相関していることなどは、検証の主な結果である。
Beck et al.（2012）などが示した、家計部門

Bezemer, D. and L. Zhang（2019）Credit composition
and the severity of post-crisis recessions.

向け融資は必ずしも経済成長にプラスの影響を

42, 52-66.

しないという結果とあわせて解釈すれば、銀行

Blundell, R. and S. Bond（1998）Initial condtions and

貸出の変動に関して、2000年以降進められた金

moment restrictions in dynamic panel data models,87, 115-143.

融緩和は、必ずしも経済を回復させる方向に機Bowman, D., Cai, F., Davies, S. and S. Kamin（2015）

能していないということになる。
金融政策による産業別の貸出促進効果を検証したが、なぜそのような相違が生じたかについQuantitative easing and bank lending: Evidence
from Japan.
57, 15-30.

ては、本稿では分析していない。1980年代に日本で発生したクレジットブームや2000年以降のDellʼAriccia, G., Laeven L. and R. Marquez（2014）

不良債権処理のプロセスなどはこの相違に影響Real Interest rates, leverage, and bank risk raking.
149, 1, 65‒99.

したと思われるが、より厳密な分析は今後必要である。また、本論文で検証された効果は、
2012−2018年度の期間よりもむしろ2000−2011

Diamond, D., Hu, Y. and R. Rajan（2022）Liquidity,
pledgeability, and the nature of lending.
143, 1275-94.

年度の期間に顕著に表れる。その理由について

Ferreira-Lopes, A., Linhares, P., Martins, L. and T.

もっと検証する必要がある。
さらに、貸出の動向を考えるとき、量的な面の変化だけでなく、質的な面における変化も重

Sequeira（2022）Quantitative easing and economic
growth in Japan: A meta-analysis.
36, 235-268.

要であることは、本論文の主張であるが、産業別の内訳だけでなく、担保依存の変化も検証のGertler, M., Kiyotaki, N. and A. Prestipino（2020）
Credit booms, financial crises, and macroprudential

方向としてあり得る。
上記のいずれの課題についても今後さらに研policy.

37, S8-S33.

Heider, F., Saidi, F. and G. Schepens（2019）Life be-

究を進めたい。

low zero: Bank lending under negative policy rates.
32, 10, 3727-61.

参考文献
Arcand, J., Berkes, E. and U. Panizza（2015）Toomuch finance?

20,105-148.
Arellano, M. and S., Bond（1991）Some tests of speci-

Hoshi, T. and A. Kashyap（1999）The Japanese banking crisis: Where did it come from and how will it
end?

14, 129-201.

Ivashina, V., Laeven, L. and E. Moral-Benito（2022）

金融構造研究

27

中部銀行、
石川銀行は推計サンプルから除外した。

Loan types and the bank lending channel.

３．
「現金及び現金同等物」は連結財務データしか公

126, 171-187.
Martinez-Miera, D. and R. Repullo（2017）Search foryield.

第45号

表されていない。しかし、地方銀行ないし第二地方銀行の場合、連結財務データの「現金及び現金

85, 2, 351-378.

Matousek, R., Papadamou, S. and A. Sevicp（2019）

同等物」から計算された日銀預け金と単独決算のThe effectiveness of quantitative easing: Evidence

日銀預け金との違いは大きくない。例えば、単独from Japan.

決算における日銀預け金も公表される2000年３月
期−2013年３月期においては、両者の相関係数は99, 1-15.
Montgomery, H. and U. Volz（2019）The effectiveness of unconventional monetary policy in Japan.

下記の通りである。
地方銀行、0.9986
第二地方銀行、0.9951, 53（2）,411-416.
Mian, A. and A. Sufi（2018）Finance and business cy-

４．
「個人部門貸出」は日本銀行ホームページでの「個cles: The credit-driven household demand channel.

人」と分類され、内訳には「住宅・消費（割賦返済分）と「カードローン等」がある。同様のデー

32（3）, 31-58.
Ogawa, K.（2007）Why commercial banks held ex-

タは銀行の有価証券報告書では「その他」と分類

cess reserves: The Japanese experience of the lateされる。住宅ローンが大きな割合を占める。ただ1990s.

し「個人による貸家業」は不動産業向け貸出と分

, 39
（1）
,

類される。

241-257.
Shioji, E.（2019）Quantitative ʻfloodingʼ and banklending: Evidence from 18 years of near-zero interest rate.
52, 107-120.
Shioji, E.（2020）Response of bank loans to the Bankof Japanʼs quantitative and quanlitative easing policy: a panel data analysis.
33（3）, 355-94.
Westelius, N.（2020）Twenty years of unconventionalmonetary policies: Lessons and way forward for
the Bank of Japan.

,

WP/20/226.
小宮隆太郎（1988）「昭和四十八、九年インフレーショ
ンの原因」、小宮隆太郎著『現代日本経済−マクロ的展開と国際経済関係』、第１章、東京大学出版会。
（初出の論文は『経済学論集』（東京大学経済学会）、42巻１号（1976年４月に掲載されている）

注
１．広い意味での不動産関連貸出は、不動産業、金融
保険業そして個人部門貸出を指す。
２．具体的には、足利銀行、東京相和銀行、国民銀行、