証券経済研究第120号（2022.12）

限界消費性向の実証分析
宮
要

崎

浩

伸

旨

消費喚起策を検討する際には，限界消費性向の動きに着目することが重要である。近年，限界消費性向については，理論面だけでなく実証研究においても，研究対象として注目されており，特に異質性や決定要因の解明は喫緊の課題となっている。
そこで，本稿では，家計の消費構造を分析し，限界消費性向に与える要因について検討した。主な分析結果は以下の通りである。
第 1 に，限界消費性向の分析により，年間収入が高い世帯ほど，限界消費性向が低い傾向にあることが確認できた。この結果は低所得者層ほど，流動性制約が厳しいことを示唆している。
第 2 に，消費者態度指数が限界消費性向にプラスの影響を与えている分析結果
から，消費者マインドの改善が家計消費の成長に貢献していることがわかった。
このため，景気回復，とりわけ雇用環境の改善を図ることが家計消費にプラスの影響を与えるといえる。
第 3 に，日経平均株価指数が限界消費性向にマイナスで有意な影響を与えている結果が得られたことから，株価上昇により，保有している金融資産が増加し，家計の流動性制約が緩和された可能性が考えられる。また，分析期間の後半における株価上昇は，アベノミクス下での金融政策の影響によるものであり，消費者
マインドを改善し，限界消費性向を上昇させる効果までは持っていなかったといえる。
以上から，本研究で得られた知見は今後の消費に関する経済政策に資するといえる。
キーワード：家計消費，限界消費性向，異質性，流動性制約，消費者マインド45

限界消費性向の実証分析
目
1 ．はじめに次
3 ．実証分析

2 ．消費理論と限界消費性向の分析
2.1

消費理論

2.2

限界消費性向の分析

3.1

データと推定モデル

3.2

分析結果

4 ．まとめ間でも意見の相違が見られるように判断が難し

1 ．はじめにいテーマといえる。
また，マクロ経済学の分野でも，従来は家計

本稿では，有効な消費喚起策を検討するたに富の格差は存在しないと想定したニューケイ

め，家計の消費構造を分析し，限界消費性向に

ンジアンモデルが標準的であったが，近年で与える要因を明らかにすることを目的としていは，家計の異質性を考慮したニューケインジアる。

ンモデル（通称，HANK モデル）が登場してここ数年，日本だけでなく，世界的に経済格いる。このモデルにより，家計が流動性資産を差が拡大している中で，米国でも格差拡大が景どれだけ所有するかにより，金融政策や財政政気回復を妨げているか議論されてきた。

策の効果が異なるといった分析も可能となってユー（2019）によると，BBC のインタビュー
記事で，スティグリッツは格差拡大が経済成長

きたが，ここでも限界消費性向が重要なポイン
トになっている2。

の障害になっており，富裕層の消費が過小であ次に現実経済の動きを見ておこう。2020年にること，貧困層の方が富裕層より限界消費性向

なり，世界的に新型コロナウイルス感染症が流が高いことを指摘している。さらに，貧困層の行し始め，日本でも 4 月に緊急事態宣言が発令

所得が増大すれば，それに応じて消費が増え，され，外出自粛要請や時短・休業要請といった1

経済成長が促進されると主張している 。一方，影響により消費が急減した。このため，政府はクルーグマンは，富裕層が過少消費の状態にあ

新型コロナウイルス感染症の緊急経済対策としることの裏付けは確認できないとし，富裕層のて，2020年 6 月以降，特別定額給付金10万円を方が貧困層と比べて，絶対額としては消費して支給した。図表 1 は2020年 4 ～ 9 月期の年間収いると主張している。その上で，貧困層と富裕入別の家計消費の前年同期比（％）を見たもの

層の比較は静的なものであるため，収入が違うである。これによると，年間収入が200万円以

2 人のある時点での比較ではいえるが，貧困層上の世帯で家計消費がマイナスとなっているの収入が増えた時に，その変化を知るのは難し

が，200万円以下の世帯では 4 ％増とプラスにいと述べている。

なっている3。この違いについては，給付金がここでの議論の焦点は，限界消費性向をどの

大半の世帯で貯蓄に回った一方で，流動性制約

ように考えるかという点であるが，経済学者のが強い200万円以下の世帯では消費に充てられ

1 かつてケインズも Keynes（1936）の中で，富裕層の方が，限界消費性向が低いことを指摘している。
2 岩崎・須藤・中島・中村（2020）を参照。

46

証券経済研究
図表 1

第120号（2022.12）

年間収入別の家計消費の動き

前年同期比（％）
5.0
4.0

0.0

-5.0
-8.0

-7.5

-10.0
-12.6

-15.0
-17.4

-20.0
200万円未満200～500万円

500～800万円

800～1250万円

1250万円以上〔出所〕『家計調査年報』より筆者作成た可能性が考えられる。また，高所得世帯ほど，消費のマイナス幅が大きくなっている傾向も見られる。

による刺激効果が大きいことを述べている。
また，Carroll, Slacaleck, Tokuoka and White（2017）では，家計の異質性を考慮して，カリ

このように，現実の消費の動きを年収階層別

ブレーション分析を行った結果，資産を持たなに見ると，大きな違いがあることがわかり，そい家計では，予備的動機を持ちながらも，限界

こには限界消費性向の異質性が示唆される。

消費性向が高いことを確認している。

以上で見てきたように，限界消費性向は，理Baker（2018）では，限界消費性向は，家計論面での新しい動きだけでなく，実証研究におのバランスシートや借り入れ制約の影響が大き

いても，これまでも研究対象として注目されていことを指摘している。その上で，家計の異質おり，既に多くの先行研究がある。これらの研性やバランスシートの状況を踏まえたモデルの究結果によると，限界消費性向は家計の流動性

重要性と銀行口座や家計簿アプリデータによるとの関連性が大きいことが明らかになってい分析の必要性を主張している。

る。そこで，以下ではこのような先行研究を紹介する。

Jappelli and Pistaferri（2014）ではイタリアの家計を対象に限界消費性向に関するアンケー

Carroll, Slacaleck and Tokuoka（2014） でトを行い，その結果，限界消費性向は均一ではは，欧州15カ国のデータから，資産格差が限界

なく，手持ち現金の少ない家計では十分な家計

消費性向の異質性に影響を与えていることを確より，限界消費性向が高いことを明らかにして認しており，資産保有額の少ない家計への財政

おり，予備的貯蓄理論との整合性を確認してい3 小峰（2021）によると，マクロ的に見ると，10万円の給付が行われた2020年 4 ～ 6 月期の家計貯蓄額が急増しており，家計貯蓄率は21.9％と異例の高水準であったことから，給付金は貯蓄に回った可能性が高く，消費拡大には繋がらなかったと指摘し
ている。

47

限界消費性向の実証分析る。さらに，税制改革や分配政策が家計に与え性制約についても，より厳密な分析も報告される影響の重要性も提示している。

ている。

Parker, Souleles, Johonson and McClelland

Kaplan, Violante and Weidner（2014）では，（2013）でも，低所得者層や高齢者層では，限非流動資産は十分所有するが，換金性の高い流界消費性向が高いことを明らかにしている。

動資産に乏しい家計を「裕福なその日暮らし家

Fisher, Johnson, Smeeding and Thompson（2020）では，所得，資産，消費の 3 つの関係計」と定義し，このような家計では限界消費性
向が高いことを明らかにしている4。

に着目し，所有資産が多く，流動性制約が弱い

Olafsson and Pagel（2018）では，Kaplan, Vi-

家計では限界消費性向が低いことを指摘していolante and Weidner（2014）で指摘された「裕る。

福なその日暮らし家計」の存在だけでなく，流さらに，Arrondel, Lamarche and Savignac

動性が少ないか，ほとんど持たない個人は少な（2019）では，フランスを対象に分析したとこ

く，むしろ流動性の保有率は高く，ヒューリス

ろ，資産の限界消費性向は，資産の内訳や所有

ティック（直感や経験則）的に消費する家計の状況により異なることを明らかにしている。ま存在も挙げている。

た，シミュレーション結果によると，株価上昇

また，Kueng（2018）では，アラスカ永久基は特にトップ層において，わずかに消費格差が金からの分配金と消費の関係から，所得が高い

拡大していることを確認している。

家計ほど，限界消費性向が高いことを報告して次に，Filer and Fisher（2007）では，自己いる。

破産した家計は流動性制約下にあり，所得変化

Sahm, Shapiro and Slemrod（2010）では，に対して，消費が過剰反応を起こすことを明ら

2008年の税還付といった支給金に対しては，高かにしている。

齢世帯，高資産や高所得世帯，さらに将来に高また，Johnson, Parker and Souleles（2006）
では，米国の家計を対象に，2001年の所得税還収入が期待できる世帯ほど，消費する傾向があることを明らかにしている。

付が家計に与える影響を分析している。分析結

Baubg, Ben-Devid, Park and Parker（2021）

果によると，流動性制約があるため，流動性資では，多くの先行研究で得られた結果に反し産の保有が少ない家計や低所得者層ほど，大きて，流動性制約下にない家計でも，税還付とな影響を受けていることを明らかにしている。

いった支給金は消費に充てる事実から，税還付

ここまで見てきたように，多くの先行研究での支給金に対する限界消費性向は高いことを報は，流動性制約下にある家計では，限界消費性

告している。また，この結果について，Thaler

向が高いとの結論が導かれる。しかしながら，（1999）にあるように，行動経済学のメンタル

その後の研究によると，この結論に反する分析

アカウンティング（こころの会計）から解釈し結果もいくつか報告されている。さらに，流動ている。

4 Hara, Unayama, Weidner（2016）では，Kaplan, Violante, and Weidner（2014）の手法により，日本においては，裕福なその日暮らし家計は約10％であり，このような家計はこれ以外の家計と所得面，消費面において同じような特徴を持つことを指摘している。

48

証券経済研究

次に，政策面から限界消費性向を分析した先行研究を見ていく。具体的には，減税の効果を

第120号（2022.12）が最小限に抑えられたことを明らかにしている5。

分析した研究や給付金やクーポン券の支給とまた，日本を対象とした研究である Kaneda,

いった景気対策の経済効果を見た研究である。

Kubota and Tanaka（2021）では，家計簿アプ

限界消費性向は，こうした政策の効果を検証す

リデータを用いて，特別定額給付金が家計消費る際に重要な要素である。特に，最近では，新に与えた影響を分析している。分析結果から，型コロナウイルス感染症に対する政府の政策の

労働所得の低い家計や銀行預金などの流動資産

１ つとして，給付金等の支給が多くの国で行わを十分に保有していない家計では，より多くのれたが，これらが家計消費に与えた影響を分析

給付金を消費に充てたことを指摘している。

したものがいくつかある。

また，Kubota, Onishi and Toyama（2021）でCoibion, Gorodnichenko and Weber（2020）

は，みずほ銀行の口座の出入金記録データを利では，米国での給付金の効果を分析したとこ

用して，特別定額給付金が家計消費に与えた影

ろ，その多くは消費に回らず，貯蓄や負債の返響を分析している。その結果，Kaneda, Kubo-

済に充てられたことを明らかにしている。さらta and Tanaka（2021）と同様に，流動性制約に，流動性制約下にあった家計では消費により下にある家計では，特別定額給付金が消費に利多く回ったことも指摘している。

用されたことを明らかにしている。

Baker, Farrokhnia, Meyer, Pagel and Yan-

その他，宇南山・吉村・服部（2021）では，nel（2020）でも，米国での給付金の効果を分

本研究と同様に，『家計調査』のデータを利用

析したところ，低所得者層や著しい所得低下のして，特別定額給付金に対する限界消費性向をあった家計や流動性制約の強い家計では，消費計測している。

反応が見られた一方で，預金残高が十分な家計以上で見てきたように，限界消費性向に関すでは消費拡大の効果が見られなかったことを明る研究では，既に多くの先行研究が蓄積されてらかにしている。さらに，失業の恐れがある家いる。

計や所得低下が予想される家計でも，消費の刺激効果は小さかったことを指摘している。

本来，限界消費性向を直接計測することは難しい。そこで，本研究では『家計調査』の地域

Albuqeerque and Green（2022）では，英国別消費項目別データを用い，計量分析を工夫すの家計を対象に，コロナ禍での給付金の効果をることで，間接的に限界消費性向の時系列デー

分析しているが，生活に困窮している世帯でタを作成し，その変動要因を明らかにする。こは，その他の世帯より限界消費性向が20％ほどの点は先行研究に見られない本研究の大きな特高いことを報告している。

徴といえる。

同様に，Hacioglu, Känzig and Surico（2020）

以下，本論文の構成を述べる。まず，次の 2

でも，英国での給付金の効果を分析したとこ

では，消費理論と限界消費性向の理論的背景をろ，低所得者層では，給付金により消費の低下解説する。 3 では，本分析で使用するデータと5 その他，Montalvo and Reynal-Querol（2020）ではスペインでの支給金の効果を分析しているが，米国や英国と同様の結果が得られている。

49

限界消費性向の実証分析

分析モデルについて解説し，実証分析の結果に

証分析では何らかの仮定が置かれている。そこ

ついて検討する。まとめと今後の課題についてで，本研究では，所得によって代用されると仮は 4 で総括する。

定し，以下の実証分析では「年間収入」を利用する。

2 ．消費理論と限界消費性向の分析

最後に，負債については，近年では土地や住宅といった資産価格が高騰し，住宅ローンが特

2.1

消費理論

ここでは，まず限界消費性向を計測する際に必要となる所得弾力性を求めるため，消費関数に若い世帯の大きな負担になっている。このため，Nakajima（2020） や 小 川・ 万（2011） で指摘されているように，負債が消費にマイナスの影響を与えている可能性が考えられる。

を考察する。消費関数の前提となる消費理論は以上から，本研究では，株式や預貯金を中心

いくつかあるが，最も一般的なものは「ライフとした貯蓄8の資産効果や年間収入，さらに負サイクル・恒常所得」仮説6であり，本研究で債の影響を加味した消費関数を利用する。

もこの仮説に基づいた分析を行う。一般に，資産としては，株式や銀行預金のような金融資

2.2

限界消費性向の分析

産，土地や住宅といった実物資産，さらに，将ここでは，限界消費性向に関して，流動性制

来の所得稼得を反映する人的資産が挙げられ

約仮説，マインド要因仮説，行動経済学の 3 つる。

の理論的背景を確認する。

ここで，実証分析を行う前に，実物資産，人的資産，負債について検討する。

まず，第 1 に，流動性制約仮説であるが，Keynes（1936）にもあるように，一般に，所

まず，実物資産については，わが国では，土得が高い，あるいは資産が多い人ほど，限界消地や住宅といった実物資産が遺産となっている

費性向は低くなる。逆に，所得が低い，あるい

ケースが多くなっている。このような家計では資産が少なく，流動性制約下にある家計では，実物資産は親世帯の消費行動に影響を与えは，限界消費性向は高くなる。このような流動ない可能性が高い。また，近年では，借り入れ性に関する影響については，Jappelli and Pista-

が十分にできない流動性制約下にある家計7がferri（2014）や Baker, Farrokhnia, Meyer, Pa-

増加している。このため，実物資産からの影響

gel and Yannel（2020）をはじめとして，多くよりも，むしろ換金性の高い預貯金や所得によの先行研究でも検証されている。

る影響の方が相対的に大きくなっている。

第 2 に，家計のマインド要因仮説について

次に，人的資産は，定義上，厳密にはデータ

は，例えば，経済状況が良く，将来不安が少なを得ることは難しい。先行研究においても，実い場合，予備的貯蓄動機が弱まり，限界消費性6 ライフサイクル仮説については，Ando and Modigliani（1963）を参照。恒常所得仮説については，Friedman（1958）を参照。
7 Cashin and Unayama（2016）によると，このような家計では消費の平準化を行うことは難しく，従来のライフサイクル仮説
では消費行動を十分に説明できない。
8 貯蓄現在高の内訳は，通貨性預金，定期性預金，生命保険，有価証券等である。

50

証券経済研究

向は高くなる。逆に，将来不安が高まっている

第120号（2022.12）

とも考えられる。

状況下では，予備的貯蓄動機が強くなり，限界

その他，人々は，ヒューリスティックに基づ

消費性向は低くなる。なお，先行研究を見る

き，消費を行うこともあれば，ハーディング効と，小川（2020）をはじめとして，消費とマイ果を受け，消費することもある。

ンド要因との関係について分析したものはいく

以上で限界消費性向の理論的背景を見てきたつか見られるが，限界消費性向とマインド要因

が，次に先行研究を確認すると，給付金や税還の関係を分析した研究はほとんど存在しないの付の効果を検証する際に，限界消費性向を分析

9が現状である 。

した研究は多く存在している。しかしながら，第 3 に，Thaler（2015） が 提 唱 し た 行 動 ラ

限界消費性向そのものに焦点を当てた研究は，

イフサイクル仮説をはじめとした行動経済学の筆者の知る限り，ほとんど行われていないよう諸理論である。限界消費性向の異質性についてである。

は，メンタルアカウンティング，ハウスマネー

数少ない中で，Gelman（2021）では，限界効果，双曲割引，ヒューリスティック，ハー

消費性向の異質性について，家計簿アプリデー

ディング効果（周りの人々からも影響される）

タから，手持ち資産のデータを作成し，バッにより説明が可能と考えられる。

ファーストックセービングモデル10により分析

行動ライフサイクル仮説は，従来のライフサしている。なお，バッファーストックセービン

イクル仮説に，メンタルアカウンティングの概グモデルは Carroll（1992）が提唱し，予備的念を取り入れた仮説である。

貯蓄動機の範疇に入るが，具体的には，家計がメンタルアカウンティングは，人がお金を扱持つ目標水準の貯蓄を下回れば，消費を抑え，う際に，無意識のうちにメンタルアカウントを

貯蓄を増やす。逆に上回れば，将来の不確実性持ち，勘定してしまうことをいう。このため，がなくなり，消費を増加させるというものであ

同じ金額であっても，その出処や内容により使る。Gelman（2021）の分析によると，限界消い方に差が出る場合が考えられる。また，自分費性向の異質性は，個人を取り巻く状況と個人で苦労せずに得たお金については，無頓着にの特性の 2 つに起因することを明らかにしてい使ってしまう場合，これをハウスマネー効果とる。

いう。このように，メンタルアカウンティング

また，Parker（2017）では，限界消費性向

やハウスマネー効果を考慮すると，例えば，一の異質性について，家計の特性，すなわち，経時的給付金の限界消費性向に異質性が存在する

済知識や計画力，忍耐力を指摘している。

ことを説明できる。

このように，限界消費性向の異質性について

また，人により双曲割引率が異なる，つまりは，これまでは流動性制約仮説による解釈が有

忍耐力（せっかち度）には違いがある。このた力であったが，これだけでは説明できない実証

め，将来のために現在の消費を抑えることがで結果もあり，限界があった。しかし，最近の研きるかにより，限界消費性向にも差が生じるこ

究（Parker（2017），Olafsson and Pagel（2018），9 内閣府（2004）の分析では，消費者マインドと平均消費性向の間には正の相関が見られることが明らかにされている。
10 詳細については，Caroll（1992, 1997），宇南山（2006），岩本（2010），窪田（2010）を参照。

51

限界消費性向の実証分析

Baubg, Ben-Devid, Park and Parker（2021））

ると考えられる。この場合，期待される符号条

では，行動経済学の知見を生かした説得力のあ

件はマイナスとなる。このように，プラス要因

る解釈が行われ，研究成果の大きな進展が見らとなるかマイナス要因となるかは分析時期にもれる。

よるが，この点を次節で検証する。

なお，本研究はマクロデータによる分析であ3 ．実証分析るため，行動経済学による解釈は直接には難しい。そこで，以下の実証分析では，流動性制約
仮説，マインド要因仮説の 2 つの要因から分析

3.1

する。

本研究で用いた消費データは，総務省統計局

まず，流動性の影響を見るため，説明変数と11

データと推定モデル

して，年間収入を考慮する 。期待される符号『家計調査年報』（家計収支編）で，都道府県庁

条件はマイナスである。

所在市別，二人以上世帯を分析対象とした。

次に，家計のマインド要因を反映する説明変『家計調査』は，消費項目（費目）の詳細な数としては，消費者態度指数を用いる。期待さ

データを利用できること，また，都道府県庁所

れる符号条件はプラスである。

在市データを利用することで，地域間の特徴を

その他，日経平均株価指数も説明変数に加え考慮した分析ができるだけでなく，パネルデー

る。例えば，株価が上昇した場合，資産効果がタとして用いることで，十分なデータ数を確保

働くと，家計の購買意欲が刺激される。この結できるという大きなメリットがある13。

果，限界消費性向は高まると考えられる。ま次に，本研究では限界消費性向の要因分析をた，金融資産を保有しない家計においても，株行うため，限界消費性向の時系列データが必要

価が上昇すると，消費者マインドが改善する。

である。このため，本研究では 2 段階での推定

その結果，将来不安が軽減され，予備的貯蓄動を行っている。まず第 1 段階で，2006年～2018

機が弱まり，限界消費性向は高まると考えられ年において，各年でのクロス・セクションデー

12

る 。この場合，期待される符号条件はプラス

タから，消費関数の推定を行う。この結果，単となる。一方で，株価の上昇は，保有している

年ごとに計測された所得弾力性の値に平均消費金融資産を増加させるため，家計の流動性制約

性向を乗じて，限界消費性向のデータを得る14。

を緩和する要因となり，限界消費性向は低下す

具体的には，成長率モデルと対数線形モデルの

11 年間収入以外に，総貯蓄現在高もあるが，Kaplan, Violante, and Weidner（2014）の分析結果から，非流動資産を十分に所有していても，換金性の高い流動資産に乏しい家計では限界消費性向が高いことが明らかにされている。このため，本研究では，説明変数に，流動性の影響をより反映しやすい年間収入を用いる。
12 株価が上昇し，家計が将来の明るい経済見通しを持つようになると，消費者マインドが改善する。その結果，消費者態度指数が上昇する。ここで，株価上昇が限界消費性向に及ぼす影響は，直接的な波及効果と消費者態度指数を介在した波及効果の2 つの経路が考えられる。本稿での分析のように，追加的に日経平均株価指数を説明変数として加えることで，直接的な波及
経路の影響を捉えることができるというメリットもある。
13 消費の分析では，近年，家計簿アプリデータや銀行口座データを利用した研究が増えている。これらのデータは週次や日次での消費動向を把握できる，膨大なデータサンプル数が得られるといったメリットがある。しかし，調査対象世帯が無作為抽出されておらず，比較的若い世帯に偏ってしまうという問題点がある。また，銀行口座データでも，特定の銀行口座以外は把握できないことや，ATM から引き出しのあった現金の使途まで特定できないため，消費データと見なすのは難しい面もある。

52

証券経済研究

消費関数それぞれについて，消費項目の大分

図表 2

大分類

ごとの限界消費性向のデータを繋ぎ，時系列
データを作成する。
なお，消費関数については，所得弾力性を直接計測できる以下の 2 通りの推定モデルを利用中分類する（以下では⑴の推定式を成長率モデル，⑵の推定式を対数線形モデルという）。
∆Wjt
∆Yjt
∆Cijt
＝α0＋α1＋α2Cijt－1
Wjt－1
Yjt－1＋α3 Debtjt－1＋uijt ⑴

費目分類表（大分類・中分類）

家計調査  分類番号類，中分類，小分類で所得弾力性を計測し，合計 6 つの限界消費性向を求める。最後に，単年第120号（2022.12）

費目
消費支出（計）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

食料
住居
光熱・水道
家具・家事用品
被服及び履物
保健医療
交通・通信
教育
教養娯楽
その他の消費支出〔出所〕 筆者作成

ミーや年ダミーも考慮した推定も行ったが，Fln（Cijt）＝α0＋α1ln（Wjt）＋α2ln（Yjt）＋α3 Debtjt－1＋uijt 

検定の結果や当該変数が有意でなかったため，⑵

これらのダミー変数は除いている。

Cijt：t 期における県庁所在地 j の財 i の消費支出

続いて，第 2 段階として，得られた限界消費

Wjt：t 年における県庁所在地 j の総貯蓄現在高性向を被説明変数とし，年間収入，消費者態度

Yjt：t 年における県庁所在地 j の年間収入指数，日経平均株価指数を説明変数とした要因

Debtjt－1：t－1年における県庁所在地 j の負債比分析を行う。

率（負債残高／総貯蓄現在高）

推定モデルは以下の通りである。

『家計調査』の消費項目（費目）は，時代のln（MPCijt）＝α0＋α1ln（Yjt）＋α2ln（MINDjt）

変化に合わせて，いくつかの分割・統合を経＋α3 ln（NIKKEIt）＋uijtて，現在のところ，数百項目にも及んでいる。

MPCijt：t 期における県庁所在地 j の財 i の限

そこで，本研究では図表 2 ，図表 3 にあるよう

界消費性向に大きく大分類（ 1 費目），中分類（10費目），

Yjt：t 年における県庁所在地 j の年間収入

小分類（85費目）に分けて分析している。まMINDjt：t 年における県庁所在地 j の消費者態

た，消費項目（費目）は 1 世帯当たりの 1 か月

度指数の値であるため，12倍して年ベースに換算してNIKKEIt：t 年の日経平均株価指数

い る。 な お， 消 費 項 目（ 費 目 ）， 総 貯 蓄 現 在なお，分析結果の頑健性を得るため， 6 つの高，年間収入については，いずれも消費者物価

限界消費性向について分析する。また，消費関指数で実質化している。

数の推定と同様に，地域ダミーや年ダミーも考

その他，コントロール変数として，地域ダ

慮したが，F 検定の結果や当該変数が有意でな

14 ここで，パネルデータとして利用し，消費関数を推定した場合，得られた所得弾力性の値は2006～2018年で一定となる。この値に各年の平均消費性向を乗じて限界消費性向を作成し，これを被説明変数とした回帰分析を行うと，限界消費性向ではな
く，平均消費性向を分析したことになってしまう恐れがある。このため，本研究では 2 段階での推定を行っている。

53

限界消費性向の実証分析
図表 3
家計調査  分類番号
小分類 1.1.1
1.1.2
1.1.3
1.1.4
1.2.1
1.2.2
1.2.3
1.2.4
1.3.1
1.3.2
1.4.1
1.4.2
1.4.3
1.5.1
1.5.2
1.5.3
1.5.4
1.6.1
1.6.2
1.7.1
1.7.2
1.8
1.9.1
1.9.2
1.10.1
1.10.2
1.10.3
1.11
1.12.1
1.12.2
2.1
2.2.1
2.2.2
3.1
3.2
3.3
3.4
4.1.1
4.1.2
4.1.3
4.2
4.3
4.4
〔出所〕 筆者作成

54

費目分類表（小分類）

費目
米
パン
麺類
他の穀類
生鮮魚介
塩干魚介
魚肉練製品
他の魚介加工品
生鮮肉
加工肉
牛乳
乳製品
卵
生鮮野菜
乾物・海藻
大豆加工品
他の野菜・海藻加工品
生鮮果物
果物加工品
油脂
調味料
菓子類
主食的調理食品
他の調理食品
茶類
コーヒー・ココア
他の飲料
酒類
一般外食
学校給食
家賃地代
設備材料
工事その他のサービス
電気代
ガス代
他の光熱
上下水道料
家事用耐久財
冷暖房用器具一般家具
室内装備・装飾品
寝具類
家事雑貨

家計調査  分類番号
小分類 4.5
4.6
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
5.7
5.8
6.1
6.2
6.3
6.4
7.1
7.2.1
7.2.2
7.2.3
7.3
8.1
8.2
8.3
9.1
9.2
9.3
9.4.1
9.4.2
9.4.3
9.4.4
10.1.110.1.210.1.310.1.410.1.510.3.1
10.3.210.3.310.3.410.3.510.3.610.3.710.4

費目
家事用消耗品
家事サービス
和服
洋服
シャツ・セーター類
下着類
生地・糸類
他の被服
履物類
被服関連サービス
医薬品
健康保持用摂取品
保健医療用品・器具
保健医療サービス
交通
自動車等購入自転車購入
自動車等維持通信
授業料等
教科書・学習参考教材
補習教育
教養娯楽用耐久財
教養娯楽用品書籍・他の印刷物
宿泊料
パック旅行費
月謝類
他の教養娯楽サービス
理美容サービス
理美容用品
身の回り用品
たばこ
他の諸雑費
食料
家具・家事用品
被服及び履物
教養娯楽
他の物品サービス
贈与金
他の交際費
仕送り金

証券経済研究第120号（2022.12）

かったため，これらのダミー変数は除いてい意でない結果になっているが，年間収入は概ねる。

有意な結果が得られている。また，推定された次に，内閣府の『消費動向調査』所収の消費

所得弾力性は，成長率モデルでは0.233～0.493

者態度指数を見ておこう。このデータは今後と な っ て お り， 対 数 線 形 モ デ ル で は0.514～

6 ヶ月先の消費者の意識を調査したもので， 40.779と比較的高い値が得られている。

つの質問項目に対する回答により作成されてい次に，中分類での分析結果については，成長る。質問項目は，⑴今後半年間の暮らし向き，率モデルでの分析結果を見ると，大分類での分⑵今後半年間の収入の増え方，⑶今後半年間の析結果と概ね同様である。推定された所得弾力

雇用環境，⑷今後半年間の耐久消費財の買い時性は0.195～0.563の値が得られている。対数線

判断の 4 つである。質問に対する回答は，それ形モデルによる結果は，全体的に有意な結果がぞれ 5 段階評価（「良くなる／やや良くなる／

少なく，推定モデルのフィットが良くないとい変わらない／やや悪くなる／悪くなる」
）であ

える。

る。 作 成 方 法 に つ い て は，「 良 く な る 」 に １

最後に，小分類での分析結果では，まず，成を，「やや良くなる」に0.75，「変わらない」に

長率モデルでの分析結果を見ると，大分類や中0.5，「やや悪くなる」に0.25，「悪くなる」に分類での分析結果と比べても，貯蓄現在高や負0 の点数を与え，この点数に各回答区分の構成

債比率のいずれの変数も有意な結果が増えてい比％を乗じた結果を合計して，項目ごとに消費る。また，年間収入についてはいずれの年にお者意識指標を作成する。このような 4 項目の消いても有意な結果となっており，推定された所

費者意識指標を単純平均したものが，消費者態

得弾力性は0.117～0.516の値が得られている。

度指数である。なお，調査世帯は， 2 人以上の対数線形モデルによる結果は，大分類や中分類

世帯と単身世帯であるが，本研究では 2 人以上での分析結果と比べても，貯蓄現在高や負債比世帯のデータを利用している。また，北海道・率の変数の有意性はそれほど高まっていない。

東北，関東，北陸・甲信越，東海，近畿，中しかし，年間収入については，2012年，2013年

国・四国，九州・沖縄と全国を 7 ブロックに分以外の年では有意な結果が得られており，推定

けて作成されているため，本研究ではこれらのされた所得弾力性は0.392～0.655となってい地域別データを各ブロックに属する都道府県庁る。

所在市別に割り振り，分析を行った。
実証分析で用いた変数の基本統計量は図表 4で示される。

3.2

分析結果

以上から，消費関数について，大分類，中分類，小分類の推定結果を総合的に見ると，対数線形モデルによる結果よりも，成長率モデルの方がより有意な結果が得られていることが確認できた。また，個々の変数の推定結果から，年消費関数の推定結果は図表 5 ～ 7 である。ま

間収入が消費に与える影響が最も大きいことがず，大分類での分析結果では，成長率モデルとわかった。さらに，所得弾力性はある程度の幅

対数線形モデルによる分析結果を見ると，貯蓄を持って見る必要があることも明らかになっ

現在高や負債比率は，年により有意な結果と有た。負債比率については，有意な結果がわずか55

限界消費性向の実証分析
図表 4

基本統計量
平均値

標準偏差

サンプル数

消費（大分類）成長率－0.6580.056

611

消費（大分類）対数値

5.874

0.091

658

消費（中分類）成長率－0.766

0.156

6110

消費（中分類）対数値

3.313

0.714

6580

消費（小分類）成長率－0.006

0.321

64138

消費（小分類）対数値

1.057

1.169

69080

限界消費性向（大分類）①－1.7270.320611

限界消費性向（大分類）②－0.9730.155611

限界消費性向（中分類）①－4.206

0.775

6110

限界消費性向（中分類）②－3.496

0.721

6110

限界消費性向（小分類）①－6.032

1.178

64146

限界消費性向（小分類）②－6.002

1.181

64146

貯蓄

成長率

－0.009

0.148

611

貯蓄

対数値

7.391

0.255

658

年間収入成長率－0.7020.067

611

年間収入対数値

6.442

0.104

658

負債／貯蓄（％）

0.311

0.102

658

消費者態度指数

3.719

0.104

658

9.613

0.324

658

日経平均株価対数値

対数値（注） 1 ） 消費，貯蓄，年間収入，日経平均株価，TOPIX は，全て消費者物価指数で実質化している。
2 ） 限界消費性向は，①は成長率モデルの消費関数から計測された値，②は対数線形モデルの消費関数から計測された値
で全て対数値。
〔出所〕 筆者作成しか得られていないことから，日本の消費行動にそれほど大きな影響を与えていないことも確
認できた。

る。
分析結果によると， 6 つの限界消費性向のいずれにおいても，概ね同じような結果が得られ次に，成長率モデルと対数線形モデルの消費ている。まず，年間収入については，マイナス関数から推定された所得弾力性の値を利用し，で有意な結果が得られている。この結果は，大分類，中分類，小分類において， 6 つの限界

Parker, Souleles, Johonson and McClelland

15

消費性向を作成した 。さらに，こうして作成（2013）をはじめとした多くの先行研究と同様された限界消費性向に対して，年間収入，消費の結果であり，年間収入が低い世帯ほど，限界者態度指数，日経平均株価指数を説明変数とし消費性向が高いことを示唆している。つまり，た回帰分析を行った。分析結果は図表 8 であ

低所得者層ほど，流動性制約が厳しいことがわ

15 ただし，中分類，小分類で有意な結果が得られなかった年では，大分類での所得弾力性の値を適用して計測した。

56

証券経済研究

年
2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

定数

貯蓄現在高

図表 5

消費関数の推定結果（大分類）

年間収入

負債比率

サンプル数

年

－0.0200.038
0.482（－0.97） （－0.77） （4.59***）－0.0110.035
0.493（－1.58） （0.73） （4.85***）0.032（0.48）

47

2006

0.012
（0.46）
0.010（1.31）

0.004（0.07）
0.008（0.15）

0.279（2.30**）
0.276（2.36**）－0.008（－0.10）－0.020（－0.67）－0.012（－1.67）0.117（2.63**）
0.115（2.65**）

0.233（2.12**）
0.240（2.26**）

0.023（0.26）－0.017（－0.74）0.006（0.96）

0.090（1.65）
0.067（1.34）

0.303（2.84***）
0.328（3.16***）

0.075（1.06）

0.037（1.75*）
0.002（0.25）

0.011（0.21）
0.040（0.81）

0.399－0.109（3.63***） （－1.76*）
0.381（3.40***）－0.0190.104（－0.9005） （2.09**）－0.0240.107（－3.92***） （2.24**）0.400－0.017（4.43***） （－0.24）
0.399（4.47***）－0.034（－1.22）0.010（1.38）

0.115（1.98*）
0.099（1.70*）

0.257（2.13**）
0.234（1.92*）

0.141（1.65）

0.006（0.26）
0.004（0.49）

0.013（0.22）
0.014（0.25）

0.328（2.52**）
0.327（2.54**）－0.008（－0.11）－0.007（－0.26）－0.017（－2.14**）0.073（1.32）
0.083（1.68）

0.140（1.20）
0.130（1.15）－0.030（－0.43）

0.003
0.044
（0.13）（0.96）－0.0230.066（－3.68***） （1.61）

47

2007

47
47

2008

47
47

2009

47
47

2010

47
47

2011

47
47

2012

47
47

2013

47
47

2014

47

0.455
－0.094（4.75***） （－1.20）
0.418（4.59***）－0.0350.156
0.274（－1.66） （3.60***） （2.52**）－0.0040.146
0.302（－0.54） （3.36***） （2.76***）－0.025（－0.78）47

0.099（1.56）

47

2015

47
47

2016

47

0.107

0.399

0.063

（2.35**）
0.430（2.66**）（0.65）－0.005（－0.64）（1.56）
0.090（1.43）

0.033（1.18）
0.005（0.56）－0.022（－0.37）－0.013（－0.22）0.326（2.63**）
0.309（2.51**）－0.080（－1.05）

47

2017

47
47
47

2018

定数

負債比率

サンプル数

1.107
－0.0680.822－0.082（2.68**） （－1.31） （8.22***） （－0.93）
1.133－0.0380.779（2.75***） （－0.93） （8.80***）

47

1.291
（2.61**）
1.300（2.67**）

貯蓄現在高第120号（2022.12）

0.013（0.25）
0.019（0.49）

年間収入

47

0.699
－0.018（6.36***） （－0.18）
0.689
7.22***

47
47

2.124
－0.0290.623－0.159（4.35***） （－0.53） （5.85***） （－1.34）
2.134
0.018
0.560
（4.33***） （0.44） （5.81***）
1.898
0.029
0.581
（3.99***） （0.48） （5.63***）1.942－0.0080.621（4.12***） （－0.21） （6.89***）

47
47

0.092
（0.79）

47
47

1.514
－0.0140.701－0.108（3.40***） （－0.26） （7.13***） （－1.13）
1.459
0.034
0.649
（3.28***） （1.02） （7.44***）
1.532（3.49***）
1.567（3.60***）

0.080（1.90*）
0.058（1.89**）

0.577（6.46***）
0.601（7.19***）

0.071（0.77）

1.345（1.75*）
1.345（1.77*）－0.0540.765（－0.77） （4.57***）－0.0550.766（－1.09） （5.07***）0.003（0.02）

47
47
47
47
47
47

2.111
－0.0100.602－0.103（3.28***） （－0.19） （4.76***） （－1.10）
1.968
0.029
0.574
（3.12***） （0.72） （4.64***）2.096（3.81***）
2.083（3.78***）

0.012（0.18）
0.066（1.32）

0.579－0.118（4.24***） （－1.11）
0.514（4.16***）

1.563（1.26）
1.260（2.07**）

0.045（0.39）
0.076（2.17**）

0.619－0.103（5.17***） （－0.28）
0.626（5.40***）

1.315（2.50**）
1.374（2.83***）

0.045（0.90）
0.034（0.98）

0.652（6.68***）
0.657（6.90***）

47
47
47
47
47
47

0.034
（0.31）

47
47

1.250

0.048

0.654

0.106

（2.63**）
1.270（2.68**）（0.89）
0.015（0.40）（6.59***）
0.695（8.00***）（0.84）

1.439（3.97***）
1.439（4.02***）

0.067（1.73*）
0.067（2.30**）

0.610－0.001（8.33***） （－0.01）
0.610（9.27***）

47
47
47
47

（注） １） 左側は成長率モデルでの分析。右側は対数線形モデルでの分析。
２） *** 印は 1 ％，** 印は 5 ％，* 印は10％有意を示す。
〔出所〕 筆者作成

57

限界消費性向の実証分析
図表 6

消費関数の推定結果（中分類）

年

定数

貯蓄現在高

年間収入

負債比率

サンプル数

年

2006

－0.025（－1.25）－0.011（－1.67*）0.027（0.58）
0.022（0.49）

0.490（4.91***）
0.506（5.20***）

0.047（0.75）

470

2006

0.019
（0.79）
0.011（1.59）－0.0320.289－0.026（－0.57） （2.60***） （－0.36）－0.021
0.279（－0.45） （2.59***）

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

470

－0.012
0.073（－0.42） （1.69*）－0.0190.075（－2.67***） （1.76*）

0.201（1.87*）
0.195（1.86*）－0.023（－0.26）－0.007（－0.31）0.009（1.37）

0.047（0.85）
0.030（0.60）

0.247（2.30**）
0.265（2.54**）

0.052（0.73）

0.044（1.99**）
0.007（0.89）－0.0410.437－0.116（－0.76） （3.79***） （－1.80*）－0.0090.418（－0.19） （3.63***）－0.041（－1.60）0.011（1.58）

0.105（1.93*）
0.087（1.61）

0.282（2.51**）
0.255（2.27**）

0.168（2.10**）－0.012（－0.52）－0.005（－0.75）0.018（0.31）
0.014（0.25）

0.428（3.47***）
0.429（3.49***）

0.020（0.30）

0.017（0.59）－0.008（－0.92）0.086（1.35）
0.111（1.94*）

0.265（1.99**）
0.241（1.85*）－0.074（－0.93）－0.055（－1.86*）

470
470

2008

470

2009

470

0.390
－0.061（3.51***） （－0.73）
0.385（3.47***）

470

2010

470
470

2011

470
470

2012

470
470

2013

470
470

2014

470

0.563
－0.054（5.03***） （－0.58）
0.541（5.13***）－0.0330.125
0.288（－1.47） （2.68***） （2.45**）－0.0030.116
0.314（－0.39） （2.50**） （2.71***）

2007

470

－0.0060.087（－0.24） （1.42）－0.0250.098（－3.22***） （1.65*）－0.0160.023（－0.62） （0.43）－0.031
0.036（－4.28***） （0.75）

470

0.097
（1.42）

470

2015

470
470

2016

470

0.079

0.479

0.152

（3.02***）
0.555（3.64***）（1.68*）－0.007（－0.92）（1.24）
0.039（0.66）

0.052（2.01**）
0.003（0.34）－0.0880.329－0.141（－1.59） （2.86***） （－2.00**）－0.072
0.299（－1.30） （2.61***）

470

2017

470
470
470

2018

貯蓄現在高

年間収入

負債比率

サンプル数

－1.367－0.044（－0.74） （－0.19）－1.361－0.036（－0.73） （－0.20）

定数

0.779
（1.73*）
0.768（1.93*）－0.021（－0.05）470－0.915（－0.47）－0.953（－0.49）0.034（0.16）
0.008（0.05）

0.616（1.42）
0.655（1.72*）

0.077（0.19）－0.414－0.042（－0.19） （－0.17）－0.407－0.006（－0.19） （－0.04）

0.633（1.33）
0.586（1.37）－0.121（－0.23）－0.983（－0.46）－0.887－0.4200.055（0.21）－0.025－0.1480.596（1.29）
0.683
1.69*

0.202
（0.39）－1.159（－0.52）－1.180（－0.53）0.024（0.09）
0.042（0.25）

0.673（1.37）
0.653（1.51）－0.041（－0.09）－1.503（－0.65）－1.430（－0.62）0.130（0.58）
0.084（0.52）

0.591（1.26）
0.641（1.45）

0.149（0.31）－1.4860.018（－0.50） （0.07）－1.539－0.045（－0.52） （－0.23）

0.717（1.12）
0.807（1.38）

0.180（0.34）－0.825（－0.28）－0.743（－0.26）0.075（0.30）
0.052（0.28）

0.554（0.96）
0.570（1.01）

0.059（0.13）－1.264（－0.55）－1.265（－0.55）0.070（0.24）
0.074（0.36）

0.633（1.11）
0.628（1.22）－0.009（－0.02）－2.454（－0.45）－1.869（－0.69）0.140（0.27）
0.080（0.51）

0.723（1.36）
0.710（1.36）

0.199（0.12）－1.966（－0.81）－1.707（－0.76）0.125（0.55）
0.077（0.48）

0.665（1.48）
0.687（1.55）

0.152（0.30）

470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470
470

－1.979

0.078

0.718

0.184

（－0.93）－1.945（－0.92）（0.33）
0.021（0.13）（1.62）
0.788（2.03**）（0.33）－1.824（－0.94）－1.821（－0.94）0.110（0.53）
0.105（0.67）

0.667（1.70*）
0.673（1.89*）

0.014（0.03）（注） １） 左側は成長率モデルでの分析。右側は対数線形モデルでの分析。
２） *** 印は 1 ％，** 印は 5 ％，* 印は10％有意を示す。
〔出所〕 筆者作成

58

470

470
470
470
470

証券経済研究
図表 7

消費関数の推定結果（小分類）

成長率モデルでの分析
年
2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

定数

対数線形モデルでの分析

貯蓄現在高

年間収入

負債比率

サンプル数

年

－0.0260.056（－2.04**） （1.83*）－0.016
0.053（－3.66***） （1.73*）

0.328（4.98***）
0.341（5.30***）

0.037（0.89）

4933

2006

0.016
（1.02）
0.009（2.07**）

0.222－0.023（2.99***） （－0.46）
0.214（2.97***）

0.021（0.58）
0.030（0.97）－0.0150.126（－0.83） （4.53***）－0.0090.125（－1.84*） （4.53***）0.021（0.38）－0.013（－0.93）－0.001（－0.24）0.056（1.72*）
0.046（1.50）

0.319（4.53***）
0.325（4.63***）

0.036（0.90）－0.036
0.165
0.201
0.147
（－2.04**） （4.40***） （2.69***） （2.66***）
0.009
0.150
0.186
（1.92*） （4.03***） （2.40**）－0.004（－0.28）0.001（0.25）

0.038（0.99）
0.034（0.93）

0.218（2.62***）
0.219（2.63***）

0.020（1.22）－0.006（－1.17）0.048（1.33）
0.074（2.26**）

0.192－0.076（2.55**） （－1.68*）
0.168（2.27**）－0.0090.067（－0.51） （1.97**）－0.0160.073（－3.35***） （2.37**）0.516－0.026（7.20***） （－0.43）
0.506（7.47***）

0.096

0.225

2007

4933
4934

2008

4934

2009

4934
4934

2010

4934

0.007
0.086
0.384
－0.092（0.46）（2.31**） （5.73***） （－1.83*）－0.0200.103
0.377（－4.41***） （2.85***） （5.62***）－0.0130.133
0.311（－0.81） （3.89***） （3.61***）－0.0090.132
0.315（－1.79*） （3.89***） （3.70***）

4933

4934

0.095
0.359
－0.045（2.57**） （4.95***） （－0.94）
0.109
0.343
（3.23***） （4.86***）（－3.24***） （2.38**）
0.002
0.044
（0.46）（1.19）
2018

0.117（1.69*）
0.123（1.83*）

4933

0.022
（1.43）
0.008（1.86*）－0.061

第120号（2022.12）

0.017（0.38）

4933

2011

4933
4932

2012

4932
4934

2013

4934

0.013
（0.27）

4934

2014

4934
4934

2015

4934
4935

2016

4935
0.196

（2.25**） （3.46***）0.323（3.38***）

0.029－0.0160.267－0.105（1.80*） （－0.45） （3.67***） （－2.38**）－0.007－0.0030.244（－1.46） （－0.10） （3.39***）

4935

2017

4935
4933
4933

2018

負債比率

サンプル数

－3.338－0.0050.692－0.089（－3.55***） （－0.05） （3.04***） （－0.44）－3.3090.028
0.645（－3.53***） （0.30） （3.20***）

定数

貯蓄現在高

年間収入

4934

－2.9870.055（－3.03***） （0.52）－2.9750.063（－3.04***） （0.79）

0.566－0.024（2.59***） （－0.12）
0.554（2.88***）

4934－2.838－0.0110.623－0.134（－2.57**） （－0.09） （2.59***） （－0.50）－2.8290.029
0.570（－2.57**） （0.31） （2.64***）

4935

0.049
（0.19）

4934

4934

4935

－2.9410.083（－2.73***） （0.61）－2.9180.063（－2.73***） （0.73）

0.524（2.25**）
0.545（2.67***）

4934－3.1340.059（－2.75***） （0.43）－3.1350.059（－2.77***） （0.70）

0.584－0.001（2.33**） （－0.002）
0.584（2.63***）

4935－3.1010.164（－2.62***） （1.43）－3.0500.131（－2.59***） （1.58）

0.452（1.87*）
0.486（2.14**）

0.104（0.42）

4933－2.287（－1.52）－2.331（－1.56）0.091（0.66）
0.037（0.38）

0.408（1.25）
0.483（1.62）

0.151（0.56）－2.173（－1.47）－2.216（－1.53）0.093（0.73）
0.105（1.12）

0.396（1.36）
0.388（1.36）－0.031（－0.14）－2.680（－2.33**）－2.685（－2.33**）0.095（0.66）
0.116（1.11）

0.475（1.66*）
0.449（1.74*）－0.047（－0.21）－3.502（－1.27）－3.139（－2.30**）0.129（0.50）
0.091（1.15）

0.554（2.08**）
0.546（2.09**）

0.124（0.15）－2.952（－2.38**）－2.890（－2.50**）0.083（0.71）
0.071（0.87）

0.523（2.27**）
0.528（2.33**）

0.036（0.14）－3.528

0.113

4934

4935

4933
4935
4935
4935
4935
4934
4934
4935
4935
4935
4935

0.569

0.225

（－3.29***） （0.94）－3.4870.043（－3.26***） （0.53）（2.54**）
0.655（3.33***）（0.79）－2.9230.188（－2.97***） （1.81*）－2.9020.148（－2.95***） （1.85*）

0.392（1.97*）
0.442（2.45*）

0.120（0.60）

4935
4935
4933
4933

（注） １） 左側は成長率モデルでの分析。右側は対数線形モデルでの分析。
２） *** 印は 1 ％，** 印は 5 ％，* 印は10％有意を示す。
〔出所〕 筆者作成

59

限界消費性向の実証分析
図表 8
大分類

定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価推定係数

t値－3.967－0.3432.280－0.417－4.78***－3.16***
15.17***－9.08***

サンプル数

限界消費性向の分析
大分類

611

中分類

定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価t値－2.599－0.2001.491－0.275－7.43***－4.33***
24.58***－13.91***

サンプル数

611

中分類
推定係数

t値

－8.792－0.3792.185－0.113－12.17***－4.01***
16.69***－2.581***

サンプル数

6110

小分類

定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価

推定係数

定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価推定係数

t値－4.195－0.2230.839－0.102－6.35***－2.55**
7.34***－2.75***

サンプル数

6110

小分類
推定係数

t値

－5.059－0.2090.209－0.042－14.41***－4.55****
3.28***－2.15**

サンプル数

64146

定数
年間収入
消費者態度指数
日経平均株価推定係数

t値－6.584－0.1470.763－0.136－19.64***－3.33***
13.16***－7.18***

サンプル数

64146

（注） 1 ） 左側は成長率モデルの消費関数から計測した限界消費性向。
2 ） 右側は対数線形モデルの消費関数から計測した限界消費性向。
3 ） *** 印は 1 ％，** 印は 5 ％，* 印は10％有意を示す。
〔出所〕 筆者作成

して，分析期間の後半における株価上昇は，ア

かる。
また，消費者態度指数についても，プラスでベノミクス下での金融政策の影響によるもので有意な結果が得られている。消費者マインドのあり，消費者マインドを改善し，限界消費性向

改善が家計の消費意欲を高めるといえる。

を上昇させる効果までは持っていなかったとい最後に，日経平均株価指数については，マイ

える。

16

ナスで有意な結果が得られている 。このマイナスの結果から，株価上昇により，保有してい4 ．まとめる金融資産が増加し，家計の流動性制約が緩和された可能性が明らかになった。ここで，プラ

本稿では，家計の消費構造を分析したうえ

スで有意な結果が得られなかった要因の １ つとで，限界消費性向に与える要因を検証した。主16 日経平均株価指数の代わりに，TOPIX のデータでも分析を行ったが，同様な結果が得られた。

60

証券経済研究な分析結果は以下の通りである。

第120号（2022.12）あったため，限界があったが，家計簿アプリ

第 1 に，限界消費性向の分析により，年間収データや銀行口座データを活用することも含め入が高い世帯ほど，限界消費性向が低い傾向にて，ミクロの視点からの分析も必要である。

あることが確認できた。この結果は低所得者層
ほど，流動性制約が厳しいことを示唆していこれらの 2 点については今後の課題としたい。

る。
第 2 に，消費者態度指数が限界消費性向にプ参ラスの影響を与えている結果から，消費者マインドの改善が家計消費の成長に貢献していることがわかった。このため，景気回復，とりわけ雇用環境の改善を図ることが家計消費にプラスの影響を与えるといえる。

考

文

献

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研究の潮流：金融政策の波及メカニズムにおける経 済 主 体 間の 異 質 性 の意 義 」，IMES DISCUSSION PAPER SERIES, No.2020-J-9。

第 3 に，日経平均株価指数が限界消費性向に

岩本光一郎（2010）「近年の家計消費の実証分析に関マイナスで有意な影響を与えている結果から，するサーベイ―非加法的な時間選好の観点を中心

株価上昇により，保有している金融資産が増加に―」，New ESRI Working Paper Series, No.14。

し，家計の流動性制約が緩和された可能性が考

宇南山卓（2006）「予備的貯蓄とケインズ型消費関数」

えられる。
本稿において，『家計調査』のパネルデータを工夫して用いることにより，限界消費性向の時系列データを得ることができた点は先行研究には見られない特徴といえる。また，限界消費性向に与える要因を計量的に解明できたことは本研究の大きな貢献といえる。
しかしながら，本稿での分析結果の頑健性を得るためにも，『全国消費実態調査』や『県民経済計算年報』といった他の統計による分析だ
けでなく，他の計量分析の手法で分析し，本研究で得られた分析結果を比較検討することも必要と思われる。
また，消費や限界消費性向については，従来の経済学だけでは解明できない点も多く，行動『社会科学研究』No.57，107-127頁。
宇南山卓・古村典洋・服部孝洋（2021）「コロナ禍における現金給付の家計消費への影響」，RIETI
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