経営財務研究■論

Vol.42 （2022.12）

文

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・
資本バッファーに関する検証
ライ

カレン

カイ

（一橋大学大学院）
要リン

旨

本稿では，経済政策の不確実性が日本の銀行のターゲット・資本バッファーに対して与える影響について分析する。分析結果として，経済政策の不確実性が高まると，銀行のターゲット・資本バッファーが増加することが分かった。さらに，経済政策の不確実性が高まると，銀行のターゲットに向けた資本バッファーの調整速度が速くなることが分かった。
キーワード：経済政策の不確実性，ターゲット・資本バッファー，調整速度

１

はじめに

経済政策の不確実性（EPU; Economic Policy Uncertainty，以下，EPU と略記する）が，近年注目を浴びている（Bloom, 2009; Bloom et al., 2018）。Baker et al.（2016）は，主要新聞紙の政策関連の用語を含む記事に対してテキストマイニングを行い，EPU の指数を作成した。この EPU の客観的な指標ができたことで，EPU が実体経済に対してどのような影響を与えるのかについての実証研究が進展している（e.g., Berger et al., 2020; Gulen and Ion, 2016）。
本稿の目的は，2002 年から 2012 年までの日本の銀行を対象に，銀行業にとって重要と考えられる
EPU が銀行のターゲット・資本バッファーに与える影響と，EPU が銀行の資本バッファーの調整速度に与える影響について実証的に分析することである。ここでいう調整速度とは，銀行にとってター
ゲットとなる資本バッファーの水準（以下，ターゲット・資本バッファー）と実際のそれとの差異が，一定期間においてどの程度解消するかのスピードを指す。一般に，ターゲットと実際の資本バッファーの差の解消には調整費用が存在するため，調整費用が高いほど調整速度は遅くなると考えられる。
このように自己資本比率の調整は動学的であるため，本稿では部分調整モデル（Partial adjustment
model）に基づいて自己資本比率の調整速度を推計する。
先 行 研 究 に よ り， 景 気 循 環 な ど の マ ク ロ 要 因 が 銀 行 の キ ャ ピ タ ル・ マ ネ ジ メ ン ト（capitalmanagement）に影響を与えることが明らかとなっている（Lai, 2020; Valencia and Bolanos, 2018）。一方
で，EPU が銀行のキャピタル・マネジメントに与える影響に関する研究は Tran, Nguyen, and Hoang（2021）を除きほとんど見当たらない。しかし，銀行業は規制産業であり，例えば，2000 年代初頭の金融再生プログラム，あるいは世界金融危機時における中小企業金融円滑化法など，経済政策の変更
2

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証の影響を直接的に受ける業種である。実際，EPU は銀行にとって政策に起因する将来の見通しの不確実さを意味し，その見通しに応じてターゲット・資本バッファーを変化させる可能性があり，EPU
に対して銀行がどのように対応するのかといった研究は非常に重要であると思われる。
世界金融危機において相当数の銀行破綻が世界的に発生したことにより，一層，自己資本比率の維持が非常に重要になっている（Caruana, 2012; Bui et al., 2017）。また，銀行のポートフォリオのリスクを減少させるため，例えば株主資本，内部留保で構成されるより質の高い資本バッファーを積むことが重視されるようになっている。マクロ経済の観点からは，十分な水準の資本バッファーは銀行の健全性を維持し，金融システム全体を安定化させる役割がある。このように，銀行において自己資本比率の役割は非常に重要であると言える。以上の点を踏まえると，EPU が銀行の資本バッファーに影響を与えることは十分に予想され，EPU が銀行の健全性を維持するために必要なターゲット・資本
バッファーと，その調整速度に与える影響を分析することは十分に意義があるものと考えられる。
本稿の主要な結果をあらかじめまとめると以下の通りである。第一に，EPU と銀行のターゲット・
資本バッファーには正の相関関係が認められる。このことは，EPU が高くなると，銀行のターゲッ
ト・資本バッファーが増加することを含意している。経済政策の不確実性が高まると，予備的動機（precautionary motive）から，銀行が自分自身の健全性を高める必要があると判断し，ターゲット・
資本バッファーを増加させると考えられる。
第二に，EPU の内容に基づき検証すると，財政政策，通商政策及び為替政策の不確実性は銀行のター
ゲット・資本バッファーと正の相関関係が認められる一方で，金融政策の不確実性については統計的に有意な関係が得られなかった。これにより，財政政策，通商政策と為替政策の不確実性の高まりが銀行の資本バッファーを積む具体的要因（driving forces）であることが分かった。例えば，景気対策に伴う財政悪化に起因する財政政策の不確実性の高まりや，TPP 協定の交渉における先行きの不透明感の高まりに起因する通商政策の不確実性が増加に対し，銀行は資本バッファーを増加させると解釈で
1）
きる（Baker, Bloom, and Davis, 2019）。そして第三に，EPU が高まると，ターゲットに向けた資本バッ

ファーの調整速度が速まる影響が認められた。銀行が直面する潜在的な金融規制による介入コストを軽減するため，ターゲットに向けて資本バッファーを早めに調整することで銀行は自身の健全性を維持していると解釈できる。
本稿の特徴は，EPU がターゲット・資本バッファーにどのような影響を与えるのかという観点から検証する点にある。Estrella（2004）は，プロシクリカリティ（procyclicality）の問題に着目し，スペインの銀行を対象に，1986 年から 2000 年までの間において，資本バッファーが景気循環と負の相関関係を持つことを実証的に明らかにしている。GDP 成長率が 1 % 増加すると，資本バッファーが17% 減少することを示している。Estrella（2004）に続くように，近年特にプロシクリカリティの観点
2）からの研究が数多く行われている（Lai, 2020; Valencia and Bolanos, 2018）。しかし，EPU に着目した

資本バッファーに関する研究は十分に行われていない。
本研究に密接に関する先行研究として，Berger et al.（2020）は，EPU の高まりに対して，銀行は流動性の高い資産をより多く持つことを報告している。Bordo et al.（2016）は，EPU の高まりに対して，銀行がリスク・エクスポージャーを削減することを通じて，EPU が米国の貸出に対して全体的に負の影響を与えることを報告している。Hu and Gong（2019）は，19 ヵ国にある銀行を対象とし，EPU と銀行貸出の間に負の相関関係があることを実証的に報告している。Lee et al.（2017）は，銀行が EPUの高まりに対して敏感であり，経済状況によってレバレッジを調整することを示している。Chi andLi（2017）は，中国にある銀行を対象に分析を行い，EPU が貸出の信用リスク（credit risk）を増加させ，
3

経営財務研究Vol.42銀行の資産（貸出）サイズに負の影響を与えることを報告している。Ng et al.（2020）は米国の銀行を対象とし，EPU の高まりに対して銀行が貸倒引当金を増加させることを報告している。
これらの先行研究に対する本稿の貢献として，第一に，金融システムの安定に大きな役割を果た
す資本バッファーに対して EPU が影響を与えることを実証的に示した点にある。関連する先行研究として Valencia（2016）は，EPU ではなく一般の不確実性に対して，銀行がより高い自己資本比率を維持することを報告している。Li and Qiu（2021）は，銀行ではなく一般企業に対して，EPU が企業のターゲット・レバレッジに負の影響を与える（すなわち，負債比率が低下する）ことを報告している。
Matousek et al.（2020）は深刻な市場衰退（severe market decline）の場合に限定して，EPU が高まると，将来の時点にて金融会社の資本不足をもたらすことを報告している。本稿では，一般の不確実性の指標と企業ではなく，EPU が銀行の資本バッファーに与える影響を実証的に示し，深刻な市場衰退の場合のみではなく，より幅が広い市況も考慮した点に特長がある。第二に，EPU が銀行の自己資本の調整速度に与える影響を検証している点にある。前述のように，銀行の自己資本の調整速度に与える影響についての分析はプロシクリカリティに着目した研究が多く，プロシクリカリティに関わる経済の問題に対して政策立案者や金融当局に新たな知見をもたらすと考えられる。さらに言えば，本稿では，可変的な調整速度（EPU varied）の可能性を考慮しており，可変的な調整速度に関する先行研
究は De Young et al.（2018）と Öztekin and Flannery（2012）に限られている。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では，日本における EPU 指標の概観し，先行研究を踏まえながら仮説を導出する。第 3 節では，実証方法とデータについて説明する。第 4 節では，実証結果を説明する。第 5 節では内生性問題の対策を説明する。第 6 節では，本稿の結論を要約し，研究の発展可能性を論じて結びとする。

２

EPU 指標と仮説の構築

2.1

日本における EPU 指標

EPU 指標は，主要新聞紙の政策関連の用語を含む記事に対してテキストマイニングを行い作成されたものである。こうして算出された EPU 指標は，経済全体に対する総合的な政策の不確実性の大小を表す。Baker et al.（2016）は三つのカテゴリーの用語（E 用語（Economy），P 用語（Policy），U 用語（Uncertainty））に基づき，1985 年 1 月以降の米国の主要 10 社の新聞報道を利用し，新聞紙に掲載された記事の中から，前述の三つのカテゴリーの用語を少なくとも一つ含む記事の数をカウントしている。この記事の件数が多い（低い）ほど，EPU 指数も高く（低く）なるが，各紙の相対的な記事数の標準偏差が 1 となるように基準化し，そのボリュームに応じて加重平均することで，平均が 100 となるように調整が施されている 3）。
Arbatli et al.（2019）は，Baker et al.（2016）と同様の方法を用いながらも，彼らが作成した日本のEPU 指票に対してさらなる改良を行っている。Baker et al.（2016）は日本の EPU 指標について，二社の新聞（朝日新聞，読売新聞）のみに基づき作成しているが，Arbatli et al.（2019）は記事を収集する新聞をいわゆる日本の四大紙（朝日新聞，日本経済新聞，毎日新聞，読売新聞）に増やしている。さらに，
Arbatli et al.（2019）は E 用語，U 用語については各紙に掲載された記事とそれが英文に翻訳された記事を照合し，利用頻度が高い用語を選び出している。P 用語については，米国の指数を作る過程で P
用語の候補に挙がった 15 個の用語を参考に選出されている。
4

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

具体的に Arbatli et al.（2019）が作成した日本の EPU 指数を見てみると 6・7 頁の，図１から分かる
ように，2000 年以降，日本における重要な政治および経済に関連するイベントが生じているタイミ
ングで高い水準となっている。銀行にとって重要なイベントを見てみると，例えば，不良債権処理を加速させるため，2002 年 10 月に成立した金融再生プログラム（竹中プラン）の時期や世界金融危機に伴う経済不況の時期に高い値を示していることが分かる。

2.2

先行研究と仮説

2.2.1

EPU と銀行のターゲット・資本バッファー

Baker et al.（2016）の EPU 指標を用いた数多くの先行研究が蓄積されている。Gulen and Ion（2016）
は，投資と雇用に対して大きな負の影響（投資の延期あるいは中止）を与えたことを報告している。
Bloom et al.（2018）は，米国において EPU が国内総生産の低成長をもたらすなど，実体経済に抑制的な影響を与えることを報告している。
EPU は銀行の行動に対しても影響を与えることが報告されている。Berger et al.（2020）は，EPU の高まりに対処するため，銀行は流動性の高い資産をより多く持つことを報告している。その上で，流動性の低い銀行ほど，また EPU に対するエクスポージャーが高い銀行ほど，より多くの流動資産を保有することを報告している。Hu and Gong（2019）は，19 ヵ国の銀行を対象に分析し，EPU の高まりが銀行の貸出供給を減少させることを示している。EPU が銀行の融資成長率に負の影響を与える効
果が銀行属性（規模，流動性の違い，ポートフォリオの相違）により異なることも実証的に確認している。このように EPU は銀行行動に影響を及ぼすことから，銀行のキャピタル・マネジメントに対しても影響を与えることが予想される。実際，世界金融危機以降，銀行の貸出ポートフォリオのリス
クを抑制するため，より多くの質の高い Tier 1 自己資本の維持が求められるようになっている。
一般に，自己資本比率は銀行の健全性を示す指標であり，予測できないイベントから生じる負のイ
ンパクトに対する耐久性を表す。Heid（2007）は，リスク・ウェイトの計測方法の変更などの自己資本比率規制の変更に対して，ターゲット・資本バッファーが重要な役割を担っていることを報告している。Thakor（2014）は，高水準の自己資本を維持する銀行ほど，金融危機における存続確率が高いことを示している。Cohen and Scatigna（2016）は，先進国と発展途上国にある銀行を対象に，自己資本比率もしくは収益性が高い銀行ほど，金融危機時においても貸出を拡大したと報告している。
Valencia（2016）は銀行が不確実性の高い場合に，より高い自己資本比率を保有することを実証的に示している。不確実性に銀行が直面する場合，フォワードルッキング（forward looking）の銀行が自身の健全性を強化するため，予備的動機からターゲットとなる自己資本のポジションを高めると考えられる。
Chi and Li（2017）は，中国の銀行を分析対象とし，EPU が貸出の信用リスク（credit risk）を増加させる一方，銀行の資産（貸出）サイズに負の影響を与えることを示している。EPU の高まりによって貸出の信用リスクが増加すると予想されるため，銀行は将来時点において不良債権が増加するという見通しを立てる。その結果，資産サイドにある貸出を前もって減少させるか，あるいはリスク・ウェ
イトがより低い国債などの安全資産に保有資産をシフトさせる可能性が考えられる。また，EPU が高まると，前述のように，企業のプロジェクトの延期や中止に伴い資金需要が減少するため，銀行からの貸出の減少も考えられる。貸出の減少による資産サイズの減少の結果，銀行の資本バッファーが5

経営財務研究Vol.42

図１

個別の経済政策の不確実性の推移と主な増加することが考えられる。Berger et al.（2020）は，EPU が銀行の貸出に負の影響を与えることを示している 4）。さらに，Ng et al.（2020）は米国の銀行を対象に，EPU の高まりによって銀行が貸倒引当金を増加させることを報告している。貸倒引当金の増加は分子の Tier 2 に反映されるため，資本バッ
ファー水準が高まることになる。
以上の調整行動は，銀行のターゲット・資本バッファーの水準に影響を与えると考えられる。以上の点を踏まえ，銀行の資本バッファーに関する以下の仮説を構築する。
6

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

イベント事例（月次，2001年1月2012年12月）

格下げ、TPP協定交渉（2010 . 11）

仮説１：EPU が高くなると，銀行のターゲット・資本バッファーは厚くなる。
2.2.2

EPU と銀行のターゲット・資本バッファーの調整速度

世界金融危機後において，銀行の自己資本をより強化することが求められるようになっている。実際，バーゼルⅢの導入に伴い，より厳しい自己資本の定義に基づき，銀行がより高い水準の自己資本
7

経営財務研究Vol.42比率で金融規制を遵守しなければならなくなっている。そのため，EPU が高まると，銀行の金融規制による潜在的な政府の介入リスクは高まると考えられる。銀行はターゲット・資本バッファーの調整を早急に行う方が銀行の健全性を維持できるとともに，景気循環や EPU の影響を軽減できると考えられる。
Cohen and Scatigna（2016）は，クロスカントリーのデータを用いて先進国と発展途上国にある 101
行の大規模銀行を対象に分析を行い，銀行は資産サイドを調整するよりも，内部留保の増減を通じて
自己資本比率の調整を行うことを報告している。自己資本比率を調整するチャネルとして，内部留保
は銀行にとって最も直接的な手段であり，内部留保を通じた調整は，自己資本比率の調整速度も引き上げると考えられる 5）。Shimizu（2015）は，日本にある銀行を対象に，バーセルⅡが導入された期間における自己資本比率の調整について実証的に分析している。Shimizu（2015）は，日本の銀行がターゲットとする自己資本比率の水準を達成するためには，分母のリスク・ウェイト・アセットを調整す
るよりも，分子の自己資本を調整する方がより早く達成することが可能であることを報告している。
以上の点を踏まえると，EPU が銀行の資本バッファーの調整速度に与える影響について以下の仮説を構築する。
仮説２：EPU が高いほど，銀行はターゲット・資本バッファーの調整速度を引き上げる。

３

実証方法とデータ

3.1

部分調整モデル

本稿では，ターゲット・資本バッファーの分析に対して部分調整モデルを用いる（Ayuso et al.,
2004; Estrella, 2004; Jokipii and Milne, 2008; Francis and Osborne, 2010; Valencia and Bolanos, 2018）。EPU
がターゲット・資本バッファーの調整速度に影響を与えることを考慮するために，先行研究に基づき以下のように定式化する：
BUFi,t−BUFi,t-1＝α（BUFi,t* −BUFi,t-1）＋ui,t⑴

ただし，i は銀行，t は時間を示している。BUFi,t は銀行 i の t 期末における資本バッファー，BUFi,t*

は銀行 i の t 期末におけるターゲット・資本バッファー（最適な資本バッファー），BUFi,t-1 は銀行 i の
t-1 期末における資本バッファーをそれぞれ表す。ui,t は誤差項であり，独立で同一の分布に従い，平均はゼロとする。ここで α（0 < α < 1）は，ターゲットである BUFi,t へ向けて t-1 から t 時点に部分的に*調整することを表し，実際の資本バッファーからターゲット・資本バッファーへの調整速度を測るものである。具体的に，ϕ ≡ 1−α とすると，ϕ が大きいほど調整速度は遅く，調整費用が高いことを含意している。
直接にはターゲット・資本バッファーを観測できないため，本稿では BUFi,t について以下の関係を*仮定する（Jokipii and Milne, 2008; Stolz and Wedow, 2011）：
BUFi,t* ＝κXi,t-1＋θEPUt-1⑵

ただし，Xi,t-1 は銀行 i の t-1 期末における銀行の属性とマクロ要因を表す説明変数のベクトルである。第 2 項は EPU がターゲット・資本バッファーに影響を与える可能性を考慮している。EPUt-1 は
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経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

t-1 期末における EPU である（なお，後に説明するように，月次データを半期データに変換したものを用いる）。仮説 1 に基づくと，θ > 0 と期待される。
式⑵を式⑴に代入して整理すると次式となる：
BUFi,t＝（ακ）Xi,t-1＋（αθ）EPUt-1＋（1−α）BUFi,t-1＋ ui,t式⑶を推計することで，推計値として，，1 − â を求めることができる。それぞれの⑶とを â で割ることで κ̂ と θ̂ を求め，これらの値に基づき可変的な BUFi,t を計算することができる。
*

ところで，â は銀行属性と外部環境の状況によって異なる調整速度で調整されるかもしれない。
そこで，De Young et al.（2018）と Öztekin and Flannery（2012）に従い，α を可変的（bank speciﬁc, timevarying）な調整速度として以下のように定義する：
αi,t＝ΛZi,t-1
ここで，αi,t ＝ ΛZi,t-1 ＝ Λ i,t Xi,t-1 ＋ Λ t
X

EPU

⑷

EPUt-1 である。Xi,t-1 は銀行の属性とマクロ要因からの変数で構成される。EPUt-1 は t-1 期末における EPU である。Λ ，Λ
X

EPU

は係数ベクトルである。これを使って式⑴を再定義すると，以下の式⑸となる：
BUFi,t−BUFi,t-1＝Λ・Zi,t-1（BUF *i,t−BUFi,t-1）+εi,t⑸

さらに，被説明変数を ∆BUFi,t ≡ BUFi,t − BUFi,t-1，DEVi,t ≡ BUF i,t− BUFi,t-1 として式⑸を整理する*と次式となる：∆BUFi,t＝Λ・Zi,t-1（DEVi,t）＋εi,t⑹

ところで，式⑶の右辺にはラグ付きの被説明変数が推計式に入っており，この被説明変数が誤差項と相関する可能性があるため，内生性の問題が生じると懸念される。この内生性の問題を考慮する
ため，本稿では Blundell and Bond（1998）が開発した two-step システム GMM を利用した。Two-step シ
ステム GMM は攪乱項の分布に特定の制約を置かない推計手法である。また，two-step 推定では過小
バイアスがあることが指摘されているため，Windmeijer（2005）による小標本修正（corrected standard
error）を適用した two-step システム GMM を用いて推計する。式⑸は Ordinary Least Square で推計している。いずれの推定においても，年次と銀行の固定効果を追加している。以上より，表 3（13 頁）に対応する計量モデルは式⑶で表す「ベースライン・モデル」であり，表 4（15 頁）に対応する計量モデルは式⑸で表す「可変的調整速度モデル」となる。

3.2

説明変数

Estrella（2004）や Ayuso et al.（2004）によると，銀行はターゲット・資本バッファーへの調整コストに直面している。この調整コストを分析するため，BUF（-1），すなわち，ラグ付き資本バッファーを調整コストの代理変数として用いる。もし調整コストが生じるならば，資本バッファーとラグ付き
資本バッファーの間に統計的に有意かつ正の相関関係が期待される。次に，EPU 指標については，
Arbatli et al.（2019）が作成した EPU 指標の月次データを半期データに変換した値の自然対数値を用いる。具体的に，決算期が 3 月であれば前年度の 10 月から 3 月までの月次データの平均をとり，決算
期が 9 月であれば同年度の 4 月から 9 月の月次データの平均をとっている。
9

経営財務研究Vol.42

Arbatli et al.（2019）は，日本の EPU 指数の作成に利用した記事に基づき，前述の個別の政策に関係する用語リストを作成し，それに関係する用語が一つでもあればカウントし個別の政策指数を作成している 6）。そこで，サブカテゴリーである財政政策の不確実性（EPU_FISCAL），金融政策の不確実性（EPU_MONETARY），通商政策の不確実性（EPU_TRADE），そして為替政策の不確実性（EPU_
EXCHANGE）のそれぞれの自然対数を取った値についても推計する。
Ayuso et al.（2004），Jokipii and Milne（2008）などを参考に，ROE，すなわち自己資本利益率（税引き
後純利益対自己資本の比率）を，自己資本を持つことによる機会費用の代理変数として用いる。自己資本を調達するためのコストは高いため，自己資本利益率と（ターゲット・）資本バッファーの間には負の関係が予想される。
Keeley（1990）や Estrella（2004）は，自己資本が財務的困難に伴うコストの発生確率を減少させると報告している。本稿では Francis and Osborne（2010）に倣い，潜在的な内生性の問題を考慮してラグ付きのリスク・ウェイト・アセットの対総資産の比率である RISK を用いる。銀行が倒産を回避しようとしている場合，RISK の増加に伴い，（ターゲット・）資本バッファーを積むこと（正の相関関係）が期待される。一方，銀行によるモラルハザードが発生している場合には，RISK の増加に伴い，（ターゲット・）資本バッファーが減少すること（負の相関関係）も予想される。本稿では，LLP（貸倒引当
金対総資産の比率）を銀行の内部リスク評価の代理変数として用いる。銀行が期待倒産コストを低下させる場合には，LLP の増加に伴って（ターゲット・）資本バッファーを積むこと（正の相関関係）が期待される。逆に，モラルハザードが発生している場合には，ターゲット・資本バッファーを減少させること（負の相関関係）も考えられる。
一般的に，大規模な銀行は小規模な銀行よりもポートフォリオの多角化に関しては相対的に優位であると考えられる。多角化によるリスク分散によって資産全体のリスクが低減するため，必要な自己資本が相対的に少なくて済み，自己資本の調達コストを抑えることができる。そこで銀行の規模の変数として，SIZE（総資産の自然対数）を用いる。Too Big to Fail 仮説によれば，規模の大きな銀行ほど相対的により低い自己資本でも経営が維持されるため，予想される係数の符号は負となる。自己資本の質も銀行の損失吸収力に影響を与えると考えられる。Francis and Osborne（2010）は，銀行の自己資本の質を表す代理変数として Tier 1 の対自己資本比率を用いる。本稿でも，TIER 1（Tier 1 の対自己資
本比率）を銀行の自己資本の質を表す代理変数として用いる。TIER 1 が高ければ高いほど，銀行の健全性が高いことを意味する。高い水準の TIER 1 を維持する銀行は，より低い（ターゲット・）資本バッ
ファーを維持する傾向にあると考えられるため，予想される係数の符号は負である。
銀行の自己資本に関する情報は市場においても観察されており，金融当局以外からの圧力も受けていると考えられる。言い換えると，市場規律と信用格付機関による圧力は，銀行の自己資本の調整に影響を与えることが予想される。本稿では，市場規律の影響をコントロールするため，Nier andBaumann（2006）や Haq et. al.（2014）に従い，NCD（譲渡性預金の対預金の比率）を市場規律の代理変数として用いる。譲渡性預金は預金保険制度の対象外の項目であるため，市場規律からの圧力を反映していると考えられる。市場規律が強い場合には，銀行が（ターゲット・）資本バッファーを積む（正の相関関係）ことが期待される。
Schaeck and Cihák（2012）は市場競争が自己資本の保持に対して高いインセンティブを与えていることを報告している。Valencia and Bolanos（2018）は市場の競争と景気循環が自己資本に与える影響を検証する上で，貸出の市場集中比率を市場の競争を表す変数として用いる。本稿では，貸出の市場集中度を測る指数として CONC（（各銀行の貸出の額対総貸出）の二乗）を市場競争の代理変数として用い
10経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証る。競争の激しい環境におかれる銀行ほど，（ターゲット・）資本バッファーを積むこと（正の相関関係）が期待される。
銀行の自己資本マネジメントに関する先行研究は多数ある（Ayuso et al., 2004; Jokipii and Milne,2008）。Jokipii and Milne （2008）に倣い，GDP（国内総生産の前期比増加率）を，景気循環を表す代理変数として用いる。好景気のときに銀行が（ターゲット・）資本バッファーを積む場合（正の相関関係）
はフォワードルッキングであると言える 7）。反対に，好景気のときに銀行が（ターゲット・）資本バッ
ファーを減少させる場合（負の相関関係）は近視眼的（myopic）と言える 8）。Cook and Tang,（2010）は景気変動が資本構成の調整速度に影響を与え，好景気において企業の資本の調整速度は不景気よりも速いことを報告している。Cook and Tang,（2010）に倣い，日本のボラティリティ指数，VIJ を用い，景気変動のコントロール変数として用いる。以上の変数の定義については表１にまとめている。

3.3

データ

本稿では，日本における各銀行の 2002 年度から 2012 年度までの 11 年間の半期データを用いる。
自己資本比率規制に関して，バーゼルⅠ（～ 2006 年），バーゼルⅡ（2007 年～）が導入された期間をカバーしている。バーゼルⅢの自己資本比率規制は大きな制度的な変更を伴うとともに，バーゼル
表１

変数の定義

説明変数（代理変数）
定義
出所
被説明変数
BUF（%）
資本バッファー
Nikkei Needs Financial Quest
自己資本比率から自己資本比率規制の最低基準を引いた
もの∆BUFi,t ≡ BUFi,t − BUFi,t-1 資本バッファーとラグ付き資本バッファーの差
Nikkei Needs Financial Quest
説明変数
政策の不確実性指数
月次データを半期データに変換したものの自然対数値
http://www.policyuncertainty.com/japan_monthly.html
EPU
経済政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
EPU_US
アメリカの経済政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
OPP
野党支持率の自然対数
伊藤（2016）
EPU_FISCAL
財政政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
EPU_MONETARY
金融政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
EPU_TRADE
通商政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
EPU_EXCHANGE
為替政策の不確実性
Arbatli et al.（2019）に基づく。
DEVi,t ≡ BUF *i,t− BUFi,t-1 ターゲット・資本バッファーとラグ付き資本バッファーの差 Nikkei Needs Financial Quest
操作変数
PEPU_RESID
式⑹に基づき経済政策の不確実性の誤差項
http://www.policyuncertainty.com/japan_monthly.html
PEPU_OPP
式⑺に基づき野党支持率の予測値の自然対数
伊藤（2016）
EPU_HIGH
第 4 四分位 EPU のダミーと EPU の交差項
Arbatli et al.（2019）に基づく。
コントロール変数
SIZE
総資産の自然対数
Nikkei Needs Financial Quest
LLP（%）－貸倒引当金 / 総資産
Nikkei Needs Financial Quest
RISK（%）
リスク資産 / 総資産
Nikkei Needs Financial Quest
NCD（%）
譲渡性預金 / 総預金
Nikkei Needs Financial Quest
CORE（%）
TIER 1 自己資本 / リスク資産
Nikkei Needs Financial Quest
ROE（%）
税引き後純利益 / 株主資本（自己資本）
Nikkei Needs Financial Quest
CONC（%）
各銀行の貸出の額 / 総貸出の二乗
Nikkei Needs Financial Quest
GDP（%）
国内総生産の増加率
内閣府
http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/vxj_
VIJ
月次データを半期データに変換したものの自然対数値
method.php?id=1
DOM
国内行ダミー
Nikkei Needs Financial Quest

11

経営財務研究Vol.42

Ⅲの段階的な導入に伴う規制変更の影響によって，実証結果の解釈に誤りを招く可能性が懸念される。このためサンプル期間を 2002 年度から 2012 年度とした。本稿では上場と非上場銀行の単独ベースの財務データを用いる。都市銀行，地方銀行及び第二地方銀行を分析対象とするが，サンプル期
間中に公的資金を受け入れた銀行，また期間内に観測数が 5 以下の銀行はサンプルから除外した。
合併した銀行は，それによるデータの飛躍を回避するために新たな銀行として取り扱っている 9）。本稿の分析に用いる銀行の財務データは，日経 NEEDS-Financial QUEST により入手している。マクロ
要因の変数である国内総生産は国民経済計算より入手し，EPU 指標と VIJ は Web ページから入手した 10）。VIJ は月次データを用い，EPU と同様に半期データに変換した。なお，TIER 1 は上下各 1 %で winsorize して異常値処理を行っているが，他の説明変数については異常値処理の必要がないと判
断した。

４

実証結果

4.1

EPU と銀行のターゲット・資本バッファー

表 2 は主要な説明変数の記述統計量を示している。資本バッファーの平均値は 6.86% であるが，国際行（6.00%）の方が国内行（7.01%）よりも低いことが分かる。国際行の方が規制により高い自己資
表２
BUF（%）
BUF（国際行）
BUF（国内行）∆BUFi,t ≡ BUFi,t − BUFi,t-1
説明変数
EPU
EPU_USOPPEPU_FISCALEPU_MONETARYEPU_TRADE
EPU_EXCHANGE
DEVi,t ≡ BUF *i,t− BUFi,t-1
操作変数
PEPU_RESIDPEPU_OPP
EPU_HIGH
コントロール変数
SIZE
LLP（%）RISK（%）
NCD（%）
TIER 1（%）
ROE（%）
CONC（%）
GDP（%）
VIJ

12

記述統計量

観測数
1778
261
1517
1552

平均値
6.860
6.000
7.008
0.102

標準偏差 25th（Pctl） 中央値
2.651
5.000
6.340
3.774
3.180
4.630
2.376
5.270
6.530
1.805
-0.1650.080

75th（Pctl） 最小値
8.640
1.110
7.500
1.110
8.690
1.580
0.370
-8.970

最大値
18.79015.05018.79011.310

22
22
22
22
22
22
22
1552

4.602
4.702
4.656
4.617
4.624
4.328
4.574
-0.089

0.277
0.329
0.215
0.382
0.347
0.440
0.311
2.664

4.350
4.367
4.513
4.235
4.303
3.997
4.356
-1.885

4.653
4.774
4.676
4.618
4.613
4.179
4.513
0.521

4.836
5.024
4.782
4.967
4.868
4.522
4.730
1.614

4.159
4.078
4.243
4.066
4.019
3.759
4.170
-13.794

5.048
5.227
5.065
5.321
5.228
5.395
5.363
5.824

1778
1778
1778

-0.001
4.662
1.418

0.060
0.017
2.237

-0.044
4.650
0.000

0.006
4.662
0.000

0.031
4.674
4.836

-0.105
4.627
0.000

0.114
4.694
5.048

1778
1778
1778
1778
1778
1778
1778
22
22

14.5501.098
52.3232.007
90.497
2.283
0.422
0.435
3.201

1.034
0.482
7.382
3.113
11.457
3.623
1.179
1.981
0.283

13.8190.723
47.1230.000
84.4151.510
0.097-0.2003.074

14.5970.989
52.5110.897
90.238
2.524
0.203
0.902
3.160

15.1811.359
57.3763.051
96.455
4.027
0.356
1.898
3.372

12.0860.415
27.1960.000
49.877-19.207
0.000-6.8942.652

18.8862.606
90.42942.972189.5418.854
12.957
2.919
4.108

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

本比率の水準を要求されているが，ターゲット・資本バッファー自体は国内行よりも若干低い水準であることが分かる 11）。そうした差異はあるが，両基準行とも相当高い水準のターゲット・資本バッ
ファーを維持していると言える。観測数は 1778 であるが，第 4.2 節においては，式⑹に基づき可変的な調整速度（EPU varied adjustment speed）を測定するため，観測数は 1552 となる。
表 3 は，部分調整モデルの式⑶に基づく推計結果である。第 1 列目では EPU のみ，第 2 列目ではEPU と他の説明変数をそれぞれ用いた結果である。第 1 行目のラグ付き資本バッファーである BUF（-1）の係数を見ると，
1 列目と 2 列目とも符号は正であり統計的に有意である。これは Estrella（2004）
や Ayuso et al.（2004）と整合的な結果であり，ターゲット・資本バッファーに向けての調整コストが生じていることを含意している。第 2 列目の第 1 行目を見ると，調整速度（constant adjustment
speed）一定の下では 65.50%（ϕ ≡ 1 − α，α =1 − 0.345 ＝ 0.655）でターゲット・資本バッファーに向表３
BUF（-1）

実証結果：EPUと銀行の資本バッファー
期待符号
＋

EPU

＋

SIZE

－

LLP

＋/－

RISK

－

NCD

＋

TIER1

－

ROE

－

CONC

＋/－

GDP

＋/－

VIJ

－

観測値
AR ⑴
AR ⑵
Hansen テスト
年度ダミー⑴
0.391***（0.046）
0.614**（0.243）

1778
0.000
0.236
0.158
Yes

⑵
0.345***（0.046）
1.149***（0.315）0.226**（0.090）-0.156（0.139）-0.027（0.029）0.066**（0.032）0.016***（0.005）0.013（0.009）-0.062（0.068）-0.008（0.014）-0.678***（0.176）
1778
0.000
0.176
0.169
Yes

***，**，* は各々 1%，5%，10% 水準で有意であることを示す。括弧内は不均一分散に対して頑健な標準誤差である。Hansen テストは過剰識別のテストである。AR ⑴と AR ⑵はそれぞれ第一段階と第二段階の自己相関を示す。被説明変数は資本バッファー，BUF である。説明
変数は次の通りである。BUF は資本バッファーである。EPU は経済政策の不確実性である。
SIZE は総資産の自然対数である。LLP は貸倒引当金対総資産の比率である。RISK はリスク
資産対総資の比率である。NCD は譲渡性預金対総預金の比率である。TIER1 は TIER1 自己資
本対リスク資産の比率である。ROE は税引き純利益対株主資本（自己資本）の比率である。
CONC は各銀行の貸出の額対総貸出の比率の 2 乗である。GDP は国内総生産の増加率である。
VIJ は日本におけるボラティリティ指数である。以上の説明変数は１期ラグを取って推計している。BUF と RISK の 2 期前から 1 期（つまり 3 期前）のラグ項と，前述の説明変数全てを操作変数として用いて推計している。なお，BUF（-1）のみ，被説明変数が BUF のため 1 期ラグを明記している。

13

経営財務研究Vol.42

けて調整している。
表 3 で最も注目している EPU の係数について，第 2 列目の第 2 行目を見ると，EPU の係数は 1.149
であり，正かつ統計的に有意であった。ここでこの係数は⑶式の αθ に対応しているが，ターゲット・
1.149
資本バッファーに対する EPU の感応度（sensitivity）はθであるから，θ ＝ 1.754（αθとα ＝0.655 ＝ 1.754）

なることが分かる。ターゲット・資本バッファーの平均値である 6.860% で評価すると，EPU が 2 倍になると，8.342％ターゲット・資本バッファーが引き上げることを含意している 12）。EPU が高くなると，銀行が不確実性リスク（uncertainty risk）に直面し，潜在的な金融規制介入コスト（regulatorycost）の軽減ため，銀行自身が自己資本比率を健全性強化の観点から増加させると解釈できる。以上の結果より仮説１が支持されると考えられる 13）。
次に，第 3 行目以降はコントロール変数の結果である。第 3 行目を見ると，銀行の規模を表わす
SIZE の係数は統計的に有意で正であり，規模の大きい銀行はより高い水準の資本バッファーを維持していることを含意しているが，これは先行研究の結果と一致していない。規模の大きい銀行は関わっている事業範囲をより広く，銀行自身の健全性を確保するために，より高い自己資本バッファーを必要とすると考えられる。国際行は国際業務に関わっているため，国際行の規模は一般的に大きい。結果として，規模の大きな国際行がより高い水準の自己資本バッファーを維持していると考えられる。
第 6 行目を見ると，NCD の係数は正で統計的に有意である。これは市場規律の強化に対して銀行が資本バッファーを積むことを含意している（Nier and Baumann, 2006, p.345）。第 7 行目の TIER 1 の係数の符号は正であり，統計的にも有意である。この結果は先行研究と同じであり，銀行が損失吸収力を強化するため，質の高い自己資本を積むことを含意している（Francis and Osborne, 2010, p.509）。
最後に，第 11 行目の VIJ の係数は負で統計的に有意にある。ボラティリティが高い時には，ター
ゲット・資本バッファーに負の影響を与えることを含意している。この結果は先行研究（Ayuso et al.,
2004; Jokipii and Milne, 2008）と関連して，銀行が資本バッファーを調整する際に，例えば，経済成長
率や景気循環などを考慮することを示唆している。なお，AR1 と AR2 はそれぞれ第一段階と第二段
階の自己相関のテストである。表 3 により，AR ⑴はすべての分析結果が棄却され，AR ⑵には棄却されない。第二段階の自己相関がないことが示される。Hansen テストは過剰識別のテストであり，Hansen テストによる分析結果がすべて棄却されないため，過剰識別のテストをパスし，有効な操作変数であると判断できる。

4.2

EPU とターゲット・資本バッファーの調整速度（可変的な調整速度）

4.1 節では，表 3 に基づき，一定の調整速度を前提に推定した。この節では，より精緻な分析手法である可変的な調整速度（EPU varied adjustment speed）の推定結果を示す。可変的な調整速度を測定するため，ターゲット・資本バッファーはラグ付き資本の差，DEVi,t ≡ BUF i,t− BUFi,t-1 を測定しなけ*ればならない。式⑵に従って BUF i,tの測定することによって，DEV を計算した。表 4 は，式⑹に基*づき，ターゲット・資本バッファーに向けた可変的な調整速度の推定結果を示している。
表 4 の第 1 行目を見ると，1 列目と 2 列目とも，交差項である（DEV*EPU）の係数は正であり，統計的に有意である。EPU がターゲット・資本バッファーの調整速度を引き上げることが分かった。DEV*EPU の係数は 0.338 となっている。この数値に基づき，EPU が 2 倍になると，調整速度が23.42% 引き上がることを含意している 14）。この結果から，仮説 2 は支持された。EPU が高まると，ター
ゲット・資本バッファーに向けて早めに調整することで銀行は自身の健全性を維持していると考えら
14

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

表4

実証結果：EPUと銀行のターゲット・資本バッファーの調整速度

DEV*EPU⑴
0.147***（0.004）

DEV*SIZEDEV*LLPDEV*RISKDEV*NCD
DEV*TIER 1
DEV*ROEDEV*CONCDEV*GDPDEV*VIJ
観測数
固定効果
年度ダミー
R-squared

1552
Yes
Yes
0.719

⑵
0.338 ***
（0.067）0.063 ***
（0.011）
0.027（0.024）0.008***（0.001）-0.016***（0.004）0.001（0.001）-0.001（0.003）-0.030***（0.010）-0.040***（0.009）-0.716***（0.088）
1552
Yes
Yes
0.748

***，**，* は各々 1%，5%，10% 水準で有意であることを示す。括弧内は標準誤差である。
被説明変数は自己資本バッファーとラグ付き自己資本バッファーの差，△ BUF である。DEV
はターゲット自己資本バッファーとラグ付き自己資本バッファーの差である。全ての説明変数は一期ラグ付きである。DEV*SIZE は DEV と総資産の自然対数の交差項である。DEV*LLP
は DEV と貸倒引当金対総資産の比率の交差項である。DEV*RISK は DEV とリスク資産対総資の比率の交差項である。DEV*NCD は DEV と譲渡性預金対総預金の比率の交差項である DEV*TIER1 は DEV と TIER1 自己資本対リスク資産の比率の交差項である。DEV*ROE は
DEV と税引き純利益対株主資本（自己資本）の交差項である。DEV*CONC は DEV と各銀行の貸出の額対総貸出の比率の 2 乗の交差項である。DEV*GDP は DEV と国内総生産の増加率の交差項である。DEV*VIJ は DEV と日本におけるボラティリティ指数の交差項である。

れる 15）。

4.3

EPU のサブカテゴリーと資本バッファー

表 5 は EPU のサブカテゴリー別の実証結果である。第 1 列目では EPU_FISCAL，第 2 列目では
EPU_MONETARY，第 3 列目では EPU_TRADE，第 4 列目では EPU_EXCHANGE を EPU の指標として用いている。まず第 1 列を見ると，EPU_FISCAL の係数は正であり，統計的に有意である。この
結果は財政政策の不確実性が高いほど，銀行の資本バッファーが増加することを含意している。銀行
も EPU の高まりによって流動性や健全性の観点から，貸出などの危険資産から安全資産へポートフォ
リオの中身をシフトさせると考えられる（Berger et al., 2020）。安全資産である国債などのリスク・ウェ
イトは 0% であり，結果として銀行のリスク・ウェイト・アセットの総量が減少する。このことは分母の値の減少となるため，ターゲット・資本バッファーの比率が結果として上昇していると考えられる。
15

経営財務研究Vol.42

表５

実証結果：各々のEPUと銀行のターゲット・資本バッファー

BUF（-1）
EPU_FISCAL⑴
0.345***（0.044）0.836***（0.188）EPU_MONETARY⑵
0.327***（0.047）0.255（0.159）EPU_TRADE⑶
0.331***（0.044）0.518***（0.136）

EPU_EXCHANGE
SIZE
LLP
RISK
NCD
TIER 1
ROE
CONC
GDP
VIJ
観測数
AR ⑴
AR ⑵
Hansen テスト
年度ダミー

0.215**（0.094）-0.147（0.138）-0.027（0.027）0.070**（0.031）0.017***（0.005）0.014（0.010）-0.061（0.071）-0.009（0.015）-0.622***（0.162）
1778
0.000
0.175
0.132
Yes

0.249***（0.092）-0.166（0.136）-0.030（0.030）0.065**（0.033）0.016***（0.005）0.010（0.009）-0.069（0.068）0.014（0.013）-0.161（0.124）
1778
0.000
0.112
0.309
Yes

0.217**（0.099）-0.133（0.136）-0.032（0.028）0.068**（0.028）0.016***（0.005）0.010（0.009）-0.054（0.071）0.074***（0.025）0.202（0.176）
1778
0.000
0.071
0.256
Yes

⑷
0.336***（0.043）

1.038***（0.215）0.239***（0.088）-0.177（0.136）-0.028（0.027）0.069**（0.032）0.015***（0.005）0.010（0.009）-0.056（0.069）-0.013（0.016）-0.259（0.157）
1778
0.000
0.133
0.268
Yes

***，**，* は各々 1%，5%，10% 水準で有意であることを示す。括弧内は不均一分散に対して頑健な標
準誤差である。Hansen テストは過剰認別のテストである。 AR ⑴と AR ⑵はそれぞれ第一段階と第二段
階の自己相関を示す。被説明変数は資本バッファー，BUF である。説明変数は次の通りである。BUF は
資本バッファーである。EPU_FISCAL は財政政策の不確実性である。EPU_MONETARY は金融政策の不確実性である。EPU_TRADE は通商政策の不確実性である。EPU_EXCHANGE は為替政策の不確実性である。SIZE は総資産の自然対数である。LLP は貸倒引当金対総資産の比率である。RISK はリスク資産対総資の比率である。NCD は譲渡性預金対総預金の比率である。TIER 1 は TIER 1 自己資本対リスク資産の比率である。ROE は税引き純利益対株主資本（自己資本）の比率である。CONC は各銀行の貸出の額対総貸出の比率の 2 乗である。GDP は国内総生産の増加率である。VIJ は日本におけるボラティリティ指数である。以上の説明変数は１期ラグを取って推計している。BUF と RISK の 2 期前から 1 期（つまり 3 期前）のラグ項と，前述の説明変数全てを操作変数として用いて推計している。なお，BUF（-1）のみ，
被説明変数が BUF のため 1 期ラグを明記している。

第 2 列を見ると，EPU_MONETARY の係数は正であるが，統計的には有意ではなかった。これは金融政策に関する政策不確実性が高まっても銀行の資本バッファーには影響を与えないことを含意している。Ng et al.（2020）は，EPU の高まりに対して，銀行がより高いレベルの引当金を積むと考えられるものの，金融政策に関する不確実性の高まりに対して，それを示唆する結果が得られなかったと報告している。Ng et al.（2020）は好景気と不景気のサンプルを分析し，EPU_MONETARY と貸倒引当金の間に正の統計的に有意な相関関係を得ている。本稿の結果は，Ng et al.（2020）の分析結果と一致
16

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証することが分かった。この結果は，例えばマイナス金利政策，ゼロ金利政策，低金利政策によって金利変動の大きさはレベル的に非常に小さく（too marginal），資本バッファーの増減のインパクトを与えるほどではないことを示唆している。第 3 列を見ると，EPU_TRADE の係数の符号は正で統計的に有意である。この結果は，通商政策に関する不確実性の高まりによって，銀行の資本バッファーが増加することを含意している。通商政策の不確実性に企業が直面すると，銀行の健全性に影響を与える
波及効果が生じるため，銀行は自己資本のポジションを強化すると考えられる。実際，Caldara et al.
（2020）は，通商政策に関する不確実性が高まると，企業の経済活動と投資活動が減少することを報告している。また，Crowley, Meng, and Song（2018）は通商政策に関する不確実性の高まりは新市場の参入が減少していることを報告している。
第 4 列を見ると，EPU_EXCHANGE の係数は正で統計的に有意である。為替に関する政策不確実性の変動は極めて大きく，また頻繁であることから，それに対する銀行の対応がある意味で不可避的にアドホック（場当たり的）になるのかもしれない。実際，図 1 によれば，2011 年 8 月頃に為替に関する政策不確実性の指数は 600 の水準に達し，過去十年で最大値を記録している。そのため，為替に関する政策の不確実性に対して，自己資本のポジションを強化することは銀行の健全性の維持の対策の一つと考えられる。
以上より，財政，通商政策，為替政策に関する不確実性の高まりが銀行の資本バッファーを積む具
体的要因（driving forces）であることが認められた。なお，AR1 と AR2 はそれぞれ第一段階と第二段
階の自己相関のテストである。表 5 では，AR ⑴は棄却される一方で，AR ⑵は棄却されず，第二段
階の自己相関がないことが分かる。過剰識別のテストである Hansen テストはすべて棄却されないため有効な操作変数であると判断する。

５

頑健性のチェック

5.1

内生性の問題

以下では，いくつの代案によって内生性問題を軽減することを試みる。
5.1.1

アメリカの経済政策の不確実性指数

本稿の実証分析において生じうる内生性に関する問題を解決するため，いくつかの代替策によって内生性問題の軽減を試みる。まず，EPU ではない不確実性を EPU が捉えてしまっている可能性があり，その結果として測定誤差のバイアスが生じている懸念がある。Gulen and Ion（2016）では，EPU
ではない不確実性を EPU が捉えてしまっている可能性（測定誤差）を除去するために，米国の EPU
をカナダの EPU に回帰を行い，その残差を用いることで対応していた。Gulen and Ion（2016）に基づいて測定誤差による推測バイアスを軽減するためには，日本の経済とアメリカの経済の類似点を熟慮する必要がある。
日本とアメリカは広大な貿易活動により，この両国間の経済は深くつながっている。アメリカの
EPU は日本の銀行のターゲット・資本バッファーに与える影響は小さいにも関わらず，日本経済にはショックを与え得ると考えられる。したがって，日本の EPU 指数をアメリカの EPU に回帰し，その残差をとることで日本の EPU の内生性部分を除去することを試みる。具体的には，月々の日本とアメリカのそれぞれの EPU 指数を用いて，次式を推計する：
17

経営財務研究Vol.42EPU（JAPAN）t＝γ＋β1EPU（US）t＋εt⑺

ここで，EPU（JAPAN）t 及び EPU（US）t は Baker et. al.（2016）による新聞報道，新聞記事にの EPU指数である。εt は日本とアメリカに共通する不確実性によるショックを排除した残差である。この回
表６
BUF（-1）
PEPU_RESID

実証結果：頑健性チェック⑴
0.366***（0.044）
3.172***（0.632）

PEPU_OPP⑵
0.217***（0.035）12.910***（2.904）EPU
DOM⑶
0.290***（0.048）1.016***（0.296）
1.334***（0.263）

EPU_HIGH
SIZE
LLP
RISK
NCD
TIER 1
ROE
CONC
GDP
VIJ
観測値
AR ⑴
AR ⑵
Hansen テスト
年度ダミー

0.218**（0.084）-0.157（0.127）-0.024（0.027）0.068**（0.032）0.014***（0.004）0.010（0.009）-0.038（0.063）0.115***（0.029）0.489**（0.191）
1778
0.000
0.336
0.241
Yes

0.354***（0.111）-0.209（0.149）-0.009（0.023）0.067*（0.035）0.014***（0.005）0.012（0.009）-0.141（0.078）-0.009（0.015）-0.158（0.143）
1778
0.000
0.233
0.043
Yes

0.397***（0.099）-0.109（0.137）-0.034（0.027）0.082***（0.029）0.008（0.005）0.015（0.009）-0.009（0.071）-0.013（0.013）-0.562***（0.178）
1778
0.000
0.193
0.162
Yes

⑷
0.330***（0.044）0.064**（0.025）0.247**（0.096）-0.169（0.134）-0.029（0.028）0.065*（0.033）0.017***（0.005）0.009（0.010）-0.060（0.074）0.061**（0.025）0.192（0.196）
1778
0.000
0.208
0.236
Yes

***，**，* は各々 1%，5%，10% 水準で有意であることを示す。括弧内は不均一分散に対して頑健な標
準誤差である。Hansen テストは過剰識別のテストである。 AR1 と AR2 はそれぞれ第一段階と第二段階の自己相関を示す。被説明変数は資本バッファー，BUF である。説明変数は次の通りである。BUF は
資本バッファーである。PEPU_RESID は式⑺に基づき経済政策の不確実性の誤差項である。PEPU_OPP
は式⑻に基づき野党支持率の予測値の自然対数である。EPU は経済政策の不確実性である。DOM は国
内行ダミーである。EPU_HIGH は第 4 四分位の EPU のダミーと EPU の交差項である。SIZE は総資産の自然対数である。LLP は貸倒引当金対総資産の比率である。RISK はリスク資産対総資の比率である。
NCD は譲渡性預金対総預金の比率である。TIER1 は TIER1 自己資本対リスク資産の比率である。ROE
は税引き純利益対株主資本（自己資本）の比率である。CONC は各銀行の貸出の額対総貸出の比率の 2乗である。GDP は国内総生産の増加率である。VIJ は日本におけるボラティリティ指数である。以上の説明変数は１期ラグを取って推計している。BUF と RISK の 2 期前から 1 期（つまり 3 期前）のラグ項と，前述の説明変数全てを操作変数として用いて推計している。なお，BUF（-1）のみ，被説明変数が BUFのため 1 期ラグを明記している。

18

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

帰によって，日本とアメリカの EPU の指数にある区別できない部分（confounding forces）の効果を除くことを試みる。式⑺の回帰式により，残差を εt の推計値として計算できる。月々の εt を用いて半期単位で平均し，この PEPU_RESIDt を外生的な EPU 指数として用いて分析を行う。
表 6 の第 1 列の第 2 行目より，PEPU_RESID の係数は正で統計的に有意である。この結果は，表 3の第 2 列のベースライン推定と同じである。したがって，EPU が銀行のターゲット・資本バッファーに正の影響を与えると解釈できる 16）。

5.1.2

操作変数

次に，EPU 指数による生じる内生性の問題を軽減するためには，操作変数を利用することが一般的である。推測バイアスを軽減するため，EPU 以外の経路を通じて銀行のターゲット・資本バッファーに影響を与えない有効な操作変数を利用する 17）。本稿では，伊藤（2016）が作成した OPP（野党支持t率）を操作変数として利用した。野党支持率の変動は EPU に大きな影響を与える，言い換えると，野党支持率の変更に伴い EPU も高まると考えられる。したがって，操作変数として日本の野党支持率を用いて以下の式を推計する：
EPU（JAPAN）t＝γ＋β2 OPPt＋εt⑻

OPP の期待値は⑻の回帰式に基づき計算する。その月々の期待値に基づいて，半期データになる
ように EPU 指標と同様に平均をとっている。こうして算出した PEPU_OPPt，すなわち予測された
EPU 指数を日本の EPU 指数として用いて頑健性をチェックした。
表 6 の第 2 列の第 3 行目より，PEPU_OPP の係数は正であり，統計的に有意である。この結果は，
表 3 の第 2 列のベースライン推定と同様である。日本では国内基準行と国際基準行とでは課される自己資本比率規制が異なり，規制の圧力も異なるため，頑健性のチェックとして国内行ダミー DOM
を含めた分析を行った。表 6 の第 3 列の第 4 行目より EPU の係数は正であり，表 3 の第 2 列のベー
スライン推定と同様の結果であった。また，第 5 行目より DOM の係数も正で統計的に有意であり，
国内行の方がむしろ資本バッファーが高いことが分かる。また，EPU が高い時点においても，銀行がターゲット・資本バッファーを増加させるか確認することも重要であると考えられる。頑健性チェックとして EPU が高い時点に対応するダミー，第 4 四分位 EPU のダミーと EPU の交差項 EPU_HIGHを用いて析を行った。第 4 列の第 6 行目より，EPU_HIGH の係数は正であり，統計的に有意である。
表 3 の第 2 列のベースライン推定と同様の結果であった。

６

おわりに

本稿では，経済政策の不確実性が銀行のターゲット・資本バッファーに与える影響に関して部分調整モデルを用いて検証した。本稿の主な検証結果を改めてまとめると，以下の通りである。第一に，経済政策の不確実性が銀行のターゲット・資本バッファーに正の影響を与えることが分かった。中でも，財政政策の不確実性，あるいは通商政策の不確実性が具体的要因であるが認められた。このこと
から，経済政策の不確実性の内容によって銀行のターゲット・資本バッファーに与える影響が異なることが示唆される。第二に，経済政策の不確実性が銀行のターゲット・資本バッファーの調整速度を引き上げることが認められた。
19

経営財務研究Vol.42

ところで，本稿にもいくつかの分析上の課題がある。第一に，本稿で考慮した間接的なチャネル以
外にも，経済政策の不確実性が銀行のキャピタル・マネジメントに影響を与える間接的なチャネルが存在している可能性が考えられる点である。第二に，経済政策の不確実性は銀行のキャピタル・マネ
ジメントに影響を与えると考えられるが，経済政策の不確実性が高いことが銀行にとって有利となるものもあれば，不利になるものもあると考える方がむしろ自然であり，その識別が残念ながらできていない。第三に，推定方法を改善するために，より優れた操作変数を模索する余地がある点である。
最後に，他の不確実性，例えば，Rossi and Sekhposyan（2015）のマクロ経済不確実性（macroeconomic
uncertainty）の方が，政策の不確実性よりも銀行資本に影響を与えている可能性があると考えられる。
これらの課題については，筆者の将来の研究課題として取り組んでいきたい。
【付記】
本研究は，小西大教授と安田行宏教授には，温かいご指導ご鞭撻を賜りました。また，前編集委員長である内田交謹先生および2人の匿名レフェリーから大変有益なコメントを頂いた。記して感謝申し上げたい。

【注】１）https://www.wita.org/wp-content/uploads/2019/09/The-extraordinary-rise-in-trade-policy-uncertainty-_-VOX-CEPR-Policy-

Portal.pdf
２）

プロシクリカリティとは，景気循環を増幅することである。銀行行動は景気循環を増幅する傾向がある。

３）

E用語とU用語と関連する記事を無作為抽出し，記事を再精読し，P用語が見当たれば，政策の用語を漏れなく書

き留め，出現頻度が高い15個の用語をP用語の候補として特定している。P用語セットの妥当性を確認するため，人間による分類，電子計算機による分類で二つ指数を作って比較した。両者が最も相関（相関関係=0.86）が高いP
用語セットを用いた米国のEPU指数の構築方法については（https://www.rieti.go.jp/jp/publications/summary/16030010.
html）を参照。
４）

Berger et al.（2020）に倣い，日本のデータを用い，日本におけるEPUが実際どちらのチャネル（銀行行動）に影響を与える分析を実施した。分析結果は依頼に応じて提供する。
５）

市場の摩擦要因，例えば，調達コストや金融仲介コストの増加などによって，企業が一時的にターゲット・レバ

レッジ（target leverage）から外れる可能性が考えられる。実際，大きな調整コストがかかる場合，一般企業のター
ゲット・レバレッジへの調整速度が低下する（Lemmon et al., 2008; Flannery and Rangan, 2006）。企業の資本構成に対するEPUの影響に関連する先行研究を敷衍すると，EPUが銀行の資本バッファーの調整速度に負の影響を与えることも考えられる。この観点からも仮説 2 は実証的課題と言える。
６）

個別の政策の用語リストについては（https://www.rieti.go.jp/jp/publications/rd/116.html）を参照。

７）

好景気には貸出の信用リスクが低下し，資本の調達コストも安くなり，銀行は収益を拡大するために貸出を行うが，資産ポートフォリオ（portfolio）の拡大に対して，十分なターゲット・自己資本比率を備えることを意味する。このような行動はフォワードルッキングであると見做される。
８）

好景気には貸出の信用リスクが低下し，銀行は収益を拡大するために貸出を行うが，資産ポートフォリオの拡大に対して，十分なターゲット・自己資本比率を備えないことを意味する。不景気には，自己資本を市場から調達することが困難であり，かつ不良債権の償却も急増するため，非常に危機的な状況に陥ってしまう。このような行動
は近視眼的であると見做される。Lai （2020）は，日本の銀行を対象に，国際行のみターゲット・自己資本比率が景気循環と正の相関関係を持つことを報告している。
９）

合併したリストは日本経営財務研究学会Web-siteに公開される補論（Web補論）の第A節を参照のこと。

₁₀）

EPUは（http://www.policyuncertainty.com/japan_monthly.html）よりVIJは，（http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.

ac.jp/structure/activity/vxj_method.php?id=1） より入手している。
₁₁）

Bui et al. （2017）は，景気後退の時点を考慮した上でターゲット・自己資本比率が穏やかな増加率にあれば，金融システムの健全性が維持するのに十分であることを報告している。また，銀行の自己資本レベルが高すぎると，

20

経済政策の不確実性と銀行のターゲット・資本バッファーに関する検証

貸出供給が阻まれる可能性が存在することを報告している。
₁₂）

EPUの感応度× ln2=1.754×0.693=1.216による。De Young et. al.（2018）を参照。その上に，6.860（資本バッ

ファーの平均値）×1.216=8.342%による。EPUの標準偏差は0.277であるので，1 標準偏差のEPUの上昇が起きると，1.149×0.277=0.318%ポイントのターゲット・資本バッファーが引き上げることを含意している。
₁₃）Öztekin and Flannery （2012）に基づき，直接効果（direct effect）のみならず，間接効果（indirect effect）を合わせた合計の効果で評価している。具体的には，EPUが各々の説明変数（例えば，銀行の属性など）を経由し，ター
ゲット・資本バッファーに間接的な影響を計測するため，各々の説明変数Xi,t-1をEPUt-1に回帰し，求めた各々の係数
∂X

i,t-1
を表 3 の第 2 列目で推定した係数であるακ Fに乗じ，∑ ακ（F ∂EPUt-1 ）を求める。この計算により，EPUがターゲッ

ト・資本バッファーに与える間接効果は−0.7037 （p=0.3392）であり，直接効果1.149 （p=0.000）と合わせると，

EPUがターゲット・資本バッファーに与える合計の効果は0.4454（p=0.000）であることが分かった。ターゲット・
0.445
資本バッファーに対するEPUの感応度はθであるから，θ＝（αθ
α ＝0.655 ＝0.680）となる。

₁₄）

EPU *DEVの係数×ln2 =0.338×0.693=0.234=23.42%による。注13と同様に計算すると，直接効果0.338（p=0.000），間接効果−0.754（p=0.000）であり，合計の効果は−0.417（p=0.000）であることが分かる。

₁₅）

自己資本比率の調整するチャネルとして，内部留保の増減を通じて自己資本比率を調整することが考えられる（Cohen and Scatigna, 2016）。銀行にとって内部留保は自己資本比率の調整のための直接的な手段である。貸出
利子率の増加や他のビジネスラインにアドバイザリーサービスの提供によって収益が増加すれば，内部留保を増加することができる。あるいは営業経費を減少することで，内部留保を増加させることも可能である。Cohen and
Scatigna （2016） は貸出の増加や資産の成長によって自己資本比率を調整するのではなく，内部留保によって自己資本比率の調整を行うことが多いという結果を得ているEPUが高まると，充足な内部留保に通じて，ターゲットに向けて資本バッファーを早急に調整により，銀行は健全性が維持できると考えられる。

₁₆）

PEPU_RESIDは外生的なEPU指数と見做され，測定誤差による問題を軽減すると考えられる。しかし，それでもなお欠落変数 （omitted variables） の問題も存在すると考えられる。

₁₇）

野党支持率の係数は正であり，統計的に有意である。弱操作変数問題 （weak instrument problem） を検定する第一段階目のF値は閾値であると考えられている15.0（Stock and Yogo, 2005）を超えているため，有効な操作変数であると確認できた。

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