証券経済研究第86号（2014 . 6）

新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究──基幹統計『家計調査』の個票データを用いて──
大

野

裕

之

hiroono@toyo.jp

林

田

実1)

hayasida@kitakyu-u.ac.jp

要旨

本稿では『家計調査』貯蓄負債編の，2002年３月〜2003年12月までの月次個票
データを用いて，2003年の新証券税制の効果が家計の株式および株式投資信託保
有高にどれほどあったのかを探った。具体的には，家計の実質株式・株式投信保
有高を目的変数とし，株式リスクプレミアム，家計の金融資産残高，年齢，持ち家，新証券税制の定数項ダミーおよびリスクプレミアム係数シフトを説明変数とした，トービットモデル，サンプルセレクションモデルで分析した。その際，新証券税制の効果は定数項ダミーおよびリスクプレミアム係数シフトで計測した。
その結果，①新証券税制の効果の有無については，上記２つのモデルで，定数項
ダミーおよびリスクプレミアム係数シフトにかかる係数がともに正で，統計的に有意な係数推定値を得たため，税制改正が実質株式・株式投信保有高を高めたことが明らかになった。また，その量的効果はトービットモデルの推定結果で見ると，②定数項シフトに反映されたもので，全家計で，約9.1兆円の残高増となる。
他方，③リスクプレミアム係数シフトに現れる残高増は0.5兆円に満たない。
よって，④資金循環表に基づく，同時期の家計の株式・株式投信残高増約8.7兆円は，この定数項シフトによってほぼ説明できる。
目次

Ｉ．はじめに

１．定式化

Ⅱ．先行研究のレビュー

２．トービットモデルの推計結果

Ⅲ．データとモデル

３．サンプルセレクションモデルの推計結果

１．データ

Ⅴ．ディスカッション

２．モデル

Ⅵ．おわりにⅣ．推定結果39

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究

野，林田［2010］では，社団法人証券広報セン

Ⅰ．はじめにター『証券貯蓄に関する全国調査』の個票を用いて，配当税率が家計の株式購入確率に与える

2008年秋まで世界的に推し進められてきた金影響を分析し，配当税率の上昇が購入確率に対融の自由化が，米国株式市場の暴落に帰結した

して負の影響を与えることを明らかにした。

ことにより，現在，金融市場の規制のあり方に

しかしながら，家計が租税政策に対してどの

ついて，世界規模で本格的な議論がわき起こっような量的反応を見せるのかと言う，優れて政2)ている 。我が国でも金融自由化は90年代半ば

策的な課題に対しては，これらの研究は不十分から断行され（金融ビッグバン），その流れはで あ る。な ぜ な ら，Ono and Hayashida

2003年の「新証券税制」に至る。この一連の改[2009]および Hayashida and Ono [2011]にお革は米国市場の暴落を契機として，強く反省をける対象変数（株式取引高）は家計に限定され迫られつつある。このような中にあって，我がていないし，林田，大野［2008］および大野，国における金融市場の最適な規制や税制はいっ

林田［2010］のそれは，家計に限定されている

たいどのようにあるべきであろうか3)。ところ

ものの，株式購入をするかしないかという「意が，この問に答えるべく用意されている基礎研

欲」の質的変数だからである。つまり，実際に究は意外にもわずかである。どのような政策が購入したか否かを示す量的変数による分析が欠どのような効果を生むのかを予測するだけの基落している。これらの困難を乗り越えるために本的な研究が我が国おいて不足しているのであは，1）個人の金融資産を網羅するデータを入る。

手し，2）これを用いて，家計の株式投資を資こと株式市場に限っても，このような状況に

産選択の一部ととらえるモデルを推計し，3）大きく変わりはない。配当税や譲渡益税，有価推計されたモデルによって様々な租税政策の効

証券取引税などが，株式市場に与える影響が質果を予測することがぜひとも必要である。従っ

的にも，量的にも世界中で同一のものであれて，本研究を成功裏に導くためには，家計の金ば，その成果（例えば Feldstein et al. [1980]）

融資産に関する信頼の置けるデータが必要不可

をただ単に我が国へ適用し，あるべき市場規制欠である。データの信頼性という観点からみるを模索することも可能であろう。しかしながと，総務省が月次で行っている『家計調査』

ら，リスクに対する態度一つをとってみても，（貯蓄負債編）が最有力であることから，本稿

我が国と米国では相当な差異があることが知らではその個票データを使用した。『家計調査』

れている。我々はこのような現状に鑑み，Ono

は国の定める基幹統計の一つであり，全国を網and Hayashida [2009]において，有価証券取引

羅し，標本数は，約9000を数える。主な調査対税の廃止が我が国の株式取引高に正の効果を与象は，家計収支，貯蓄・負債などであるが，詳

え て い る こ と を 詳 細 に 探 求 し た。ま た，

細は第Ⅲ節に譲る。近年まで，このような調査

Hayashida and Ono [2011]では取引コストのの結果は国が発表する集計表でしか知ることが減少が取引高の増大に寄与したことを定量的にできず，ましてや個票データを扱うことはほぼ示した。さらに，林田，大野［2008］および大不可能であった。ところが，統計法の改正によ40syoken03.mcd

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証券経済研究第86号（2014 . 6）

り，学術研究の発展や，高等教育の発展に資す

円の残高増となる。他方，③リスクプレミアム

ることを目的として，調査の個票データの２次係数シフトに現れる残高増は0.5兆円に満たな利用が行われるようになってきた。本研究でい。また，④資金循環表を用いると，2003年第は，このような統計行政の変化をいち早く取り

１四半期から同第２四半期にかけての家計の株入れ，家計の金融資産選択行動のモデル化と式・株式投信残高増は約8.7兆円であるから，2003年４月に一応の完成を見る新証券税制が家この間の残高増は定数項シフトによって予測さ計の金融資産選択行動に与えた影響を詳細に検れた残高増にほぼ相当する。従って，⑤新証券討することを試みる。ここで，分析の対象とな税制による税制改革が，同時期の家計の株式・る新証券税制とは，上場株式等の譲渡益課税の

株式投信残高増の大部分の要因であったことが申告分離課税への一本化，特定口座の導入，譲示唆される。

渡益税率の軽減，損益通算の範囲の拡大（以最後に本稿の構成は以下のようである。本節

上，2003年１月施行），ならびに，上場株式等の「はじめに」に続いて，第Ⅱ節で税制と家計の配当に対する軽減税率の導入（同年４月施の金融にかかわる主要な論文のレビューを行

行）の総称である4)。

う。第Ⅲ節では『家計調査』および『家計調ここで，本稿の主要な結論を述べておこう。

査』（貯蓄負債編）についての解説を行った。

我々は『家計調査』（貯蓄負債編）の，2002年

第Ⅳ節では，トービットモデル，サンプルセレ

３月〜2003年12月までの月次個票データを用いクションモデルの推計結果を示し，係数の検定て，2003年の新証券税制の効果が家計の株式おを行うことによって，税制効果の有無を検討しよび株式投資信託（以後，株式投信と呼ぶ）保た。第Ⅴ節では，トービットモデルの推定結果

有高にどれほどあったのかを探った。具体的にをもとに，税制改革の量的効果について考察をは，家計の実質株式・株式投信保有高（名目保行った。最後に第Ⅵ節では，結論と若干の展望

有高／ TOPIX）を目的変数とし，株式リスクを行っている。

プレミアム，家計の金融資産残高，年齢，持ち家ダミーを説明変数として，トービットモデ

Ⅱ．先行研究のレビュー

ル，サンプルセレクションモデルの２つのモデ
ルを併用して，詳細に分析した。その際，新証課税政策が家計の資産選択に与える影響の研

券税制の効果は定数項ダミーおよびリスクプレ

究は，欧米では既に多くの蓄積がある。そのう

ミアム係数シフトで計測した。その結果，①新

ち 代 表 的 な も の を，限 定 し て 紹 介 し よ う。

証券税制の効果の有無については，上記２つのFeldstein [1976]は，この分野の「草分け」と，モデルで定数項ダミーおよびリスクプレミアム

いってよい。連邦準備委員会理事会が1962年に係数シフトに有意に「効果有り」と現れた。ま行った，家計の所得と資産に関するアンケート

た，その量的効果は，トービットモデルの推定の個票データを用いて，所得課税は個人の，国結果で見ると，②定数項シフトに反映されたも債，市債，預貯金などの資産選択に大きな影響

ので，１家計あたり約26.8万円の株式・株式投を与えることを示した。同じデータソースを用

信残高の増大を意味し，全家計では，約9.1兆

い た 同 様 の 研 究 に，Poterba and Samwick

41

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究[2003]，Bergstresser and Poterba [2004]などの影響の安定的な推計値を得ているものの，収をあげることができる。Hubbard [1985]は，益率については，明確な示唆は得られていな

米国の大統領年金政策委員会の下で1979年とい。

1980年に実施されたアンケートのデータを用い

斎藤，大鹿［1979］は，斎藤，大鹿［1977］て，限界所得税率と年金資産保有が，各資産保を時系列分析に拡張している。具体的には、収有に与える影響を分析し，前者は株式保有に正益率の影響をより正確に探るため，日本銀行のの強い影響を与えていることを示す。

資金循環勘定の，昭和29年から49年までの21年

Hochguertel et al. [1997]は，1988年のオラ分の12月末金融資産負債残高表の値を用いて分ンダのクロスセクションデータで，貯蓄総額な析している。結果は，株式などについては，概らびにリスク資産・安全資産という２つの資産ね予想通りの符号条件を満たし，かつ自己の収間の選択に関わる税制の影響を分析した。その益率に関してはいずれも極めて有意で，他資産際，金融資産水準は内生変数である可能性に配の収益率についても概ね有意となっている。こ慮し，latent variable を用いた Tobit モデルのの結果を文字通り解釈すると，課税は株式等の最尤法推計を行う。「２段階資産選択」つまり，資産の収益率に影響を与える限りにおいて，家家計は最初に貯蓄総額を決め，しかる後に資産計の資産選択に影響を及ぼしていると解釈可能

選択をするという想定の下で推計を行っていである。しかし，データ数が21と限られているる。その結果，株式・債券という危険資産選択ため，この結果から政策含意を導くのは，慎重に限界税率の強い正の影響を検出している。

でなくてはならない。

Agell and Edin [1990] お よ び King and

ところで，これらの研究は，分析の焦点は税

Leape [1998]は，それぞれスウェーデン，米制ではない5)。それに対し小川［1989］は，税国のアンケート個票データを用い，サンプルセ

制上の貯蓄優遇政策が及ぼしてきた影響を分析

レクションモデルを使用している。各家計が直の中心に据える。すなわち，株式などの金融資

面する限界税率を詳細に算出し，税率は保有確

産を目的変数に，課税後資産収益率6)を説明変率を正で有意に高め，量的選択への影響は負で数に取り入れ，残高需要方程式を推計する。用あるが非有意であるという結論を導いている。

いたデータは，日本銀行『経済統計年報』と国

同 様 の 研 究 に，ス ペ イ ン の デ ー タ を 扱 っ た

税庁『国税庁統計年報』から得られた，昭和34

Dominguez-Barrero

年度末から昭和60年度末までの集計データであandLopez-Laborda[2012]と後述する関田［2007］がある。

る。推計の結果，自己収益率は全て正で有意な翻って我が国の研究をみると，こうした研究

値を得，また交差効果についても多くのケース

は十分に行われてきたとはいいがたい。斎藤，

で有意な値を得ており，課税は家計の資産選択

大鹿［1977］は，1970年から1974年までの貯蓄に有意な影響を与えていることを示唆してい動向調査の個票データを用いて，家計が株式なる。しかしながら，データ数が過少であること

どの資産について，前期における最適保有高とを鑑みると，早急な政策的結論を導くのは困難

実際の保有高の差を調整する，動学的資産選択であろう。一方，Tachibanaki [1996]も，1985

モデルを推計した。その結果，正味資産，所得

年の日経 NEEDS-Radar の個票を用いて同様

42

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証券経済研究第86号（2014 . 6）の分析を行っているが，解釈困難な結果を得る

ものの，株式の課税後収益率は株式保有を含など，課税の影響は明確には検出されていな

め，いずれの資産保有にも有意な影響を与えてい。

いないなど，結果には懸念すべき材料も多い。

鈴木［2006］は税制の影響の中で，少額貯蓄非課税制度に着目する。すなわち，1988年のマ

Ⅲ．データとモデル

ル優制度の変更が，家計の資産選択行動を変化させ，証券市場への投資が促進されたか否かを探求している。具体的には，日本郵政公社郵政

1．データ

総合研究所の「家計と貯蓄に関する調査」の，本稿で利用した『家計調査』は国の行政機関

1988年の個票データで，差分の差推定法を用いが作成する重要な統計である「基幹統計8)」のて，株式などの金融資産の需要関数をそれぞれ一つに指定されており，全国の約9000世帯を対推定する。その結果，マル優制度の変更は株式

象として，家計の収入・支出，貯蓄・負債などの割合を有意に高めておらず，家計部門全体のを毎月調査している。その調査結果は我が国の影響としては小さいと結論している。

景気動向の把握，生活保護基準の算定，消費者

関田［2007］もまた，貯蓄広報中央委員会が物価指数の品目選定およびウェイト作成などの実施する『貯蓄に関する世論調査』（1988年）

基礎資料として使われている。調査事項についの個票データを用いて，1988年のマル優制度のては，統計局ホームページに簡潔に記載されて変更が資産選択行動に与えた影響を分析する。

いるので，それを以下に引用しておく。

この調査には，1988年以後に預替えをしたか否かを直接問う設問があり，これと64歳以下ダ

勤労者世帯及び勤労者以外の世帯のうち無ミーとの交差項に着目する。株式等の資産分類

職世帯については，日々の家計上の収入及で，保有の有無と（保有の場合）保有額を２段び支出が，個人営業世帯などの勤労者以外

階で推計する King and Leap [1998]に倣ったの世帯（無職世帯を除く。
）については，推計を行い，この交差項が有意な係数推定値を支出のみが「家計簿」により調査される。

得たかどうかを検証する。その結果，株式の保世帯及び世帯員の属性，住居の状態に関す

有確率に対しては，制度変更が有意な影響を及る事項等は，すべての調査世帯についてぼしたことが示唆されたものの，その保有額に「世帯票」により調査される。すべての調関しては有意な影響は検出できなかった。

査世帯について，記入開始月を含む過去１

さらに Sekita [2010]は，貯蓄動向調査の年

年間の収入が「年間収入調査票」により調代別データを用いて，1988年のマル優制度の変査される。また，二人以上の世帯に対し更の効果を分析する。株式などの資産の，総金て，貯蓄・負債の保有状況及び住宅などの融資産額に占める割合を目的変数に据え，各資土地建物の購入計画について「貯蓄等調査

産の課税後収益率を含む21個の説明変数で，３票」により調査される。家計簿，年間収入7)

段階最小二乗法で回帰する 。その結果，非マ調査票及び貯蓄等調査票は，調査世帯が記

ル優資産たる株式には負の影響を検出している入する自計申告により，世帯票は，調査員

43syoken03.mcd

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究の質問調査による。

一度だけ調査している10)。先に述べたように，
通常，被調査世帯は６ヶ月にわたって調査を受

さらに，貯蓄等調査票によって調査される家けるので，ある特定の被調査世帯に限れば，調計の貯蓄残高は，2011年現在の調査票によれ

査期間が３ヶ月目の初日の貯蓄・負債が，あたば，（１）ゆうちょ銀行，郵便貯金・簡易生命

かもその前後の６ヶ月間にわたって変化しない

保険管理機構（旧日本郵政公社）の定期性預金と想定されていることになる。このため，同一（定 期 預 金・定 期 積 金，定 額・定 期・積 立 貯

家計の貯蓄のフローを計算することはできな

金），普通預金・その他の預貯金，（２）銀行，

い。この点は『家計調査』（貯蓄負債編）の個

信用金庫・信用組合，農業協同組合，労働金票データを処理する際に十分に気をつけなけれ

庫，その他の金融機関の定期性預金（定期預ばならない点である。従って，以下の分析では金・定期積金），普通・当座預金・その他の預被調査世帯が３ヶ月目に入ったデータを特定

貯 金，（３）生 命 保 険・損 害 保 険・簡 易 保 険

し，その貯蓄・負債のデータのみを利用するこ（掛け捨ての保険除く），（４）株式・株式投資とにした。
『家計調査』（貯蓄負債編）は2002年

信 託（時 価），（５）貸 付 信 託・金 銭 信 託（額１月から開始されているため，実際のデータは面），（６）債権（額面）・公社債投資信託（時同年３月からの収録となる。そのため推計に価），（７）社内預金・その他の預貯金のカテゴ使ったデータの開始期は2002年３月となった。

リに分けて調査されている。本稿は2003年４月

また，2004年１月からは投資信託の税制改正がの新証券税制の効果を分析するのが主たる目的

株式に遅れて施行されたため，データの終期はであるから，（４）の株式・株式投資信託（以2003年12月とした。図表１に解析に用いた変数

後，株式・株式投信）残高がターゲット変数にの記述統計を掲げる。なお，株式のリスクプレなる。なお、本稿の分析目的からすれば、株式

ミアムは TOPIX の過去１年間の収益率から郵保有高に限定した方が、より望ましいが、残念

便局の定期郵便預金（１年以上２年未満）の利ながら、『家計調査』では、上記のようなカテ子率を引いて算出している。

ゴリに分類されているため、分離不可能であ
る。

2．モデル

調査世帯の選定は層化３段抽出法によって行

次に，本稿で使用するトービットモデルとサわれており，二人以上の世帯については６ヶンプルセレクションモデルについて，簡単に紹月，単身世帯については３ヶ月継続して調査さ介しておく。

れ，順次，新たに選定された世帯と交代する仕

まず，トービットモデルとは，観測できない組みになっている9)。貯蓄等調査票は二人世帯

変数 3 * が以下のようなモデルに従うと仮定すのみが対象であるから，我々が扱う個票データる。

は同一世帯の６ヶ月間にわたるデータであるこ

3 *=2' b+eとになる。ただし，貯蓄・負債については，こe~NP0, s 2 Q

れがストック変数であることに鑑み，被調査世

ここで， 2 は説明変数ベクトル， b はパラ帯の調査期間が３ヶ月目の初日におけるそれをメータベクトル， e は攪乱項である。そして，

44

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証券経済研究第86号（2014 . 6）

図表１．分析に用いた変数の記述統計
変数名

標本数

平均

標準偏差

最小値

最大値

株式保有額（実質）22,1190.106810.49832

0.00000

18.83097

株式保有

4,562

株式保有せず

17,557

株式のリスクプレミアム

22,119-10.22439

14.66152-26.41486

23.73407

総資産（対数）

22,1196.76648

1.32257

0.00000

10.48319

世帯主年齢

22,11954.00457

14.41805

21.00000

97.00000

持ち家ダミー

22,1190.75528

0.429930.00000

1.00000

実際に観測される変数 3 は以下のように定義さンプルセレクションモデルによれば，株式・株れる。

式投信を保有するかしないかを決定するシステ

ムと観測される株式・株式投信残高の決定シス

3 *, if 3 *>0,

3=*0, if 3 C0.

テムとを分けて考えることができる。言うまで言うまでもなく，本稿では， 3 は家計の株もなく，両システムが同じだと想定するのが式・株式投信の残高である。推定には最尤法がトービットモデルである。データが n 個与え使われる。

られた時の，サンプルセレクションモデルの尤一方，サンプルセレクションモデルとは，２
*
1

*
2

つの観測できない変数， 3 ，3 が次のような構造を持っており，度を以下に掲げる。
n1- 1i
L=7 TPrR 3 *TPrR3 *
1iC0SU
1i>0SU
i=1

 1i

3*
1 =z' b 1+e 1，
3*
2 =2' b 2+e 2，

se ~N us0, ss
e1

0

2

 1i
T f P3 2i|3 *1i>0QU

この尤度は，プロビットモデルの尤度と回帰s 

1 s 12モデルの尤度の積で成り立っていることが分か

22る。このことを利用して，サンプルセレクショ

12

さらに，実際に観測される変数 3 1，3 2がンモデルの推定には，ヘックマンの２段階推定，すなわち，プロビットモデルを最初に推定

3 1=



3 2=

1, if 3 *1 >0*
10, if 3 C0

して，その後に，逆ミルズ比を説明変数に加え

*
2

*
1

た回帰モデルを推定する手法がとられることが*1多い。本稿でも，この推定法を利用した11)。

3 , if 3 >0,,, if 3 C0.

のように決定されるモデルを言う。ここで，Ⅳ．推定結果3 1 が株式・株式投信を保有P 3 1=1Qしているか，
保有していないかP 3 1=0Qを示す変数であり，3 2 が家計の株式・株式投信の残高となる。ただし， 2 ，z は説明変数ベクトル，b 1，b 2 はパラメータベクトル，e 1とe 2 は攪乱項である。サ1．定式化
家計の株式・株式投信残高を目的変数とし，

45

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究
図表２．推計対象となる定式化
定式化１

定式化２

定式化３

定式化４

定数項

○

○

○

○

リスクプレミアム

○

○

○

○

○

○

リスクプレミアムシフト
定数項ダミー○○

総資産（対数）

○

○

○

○

年齢

○

○

○

○

持ち家ダミー○○○○

説明変数の組み合わせに応じて図表２のような定数項ダミーを用いることによって検出するこ

４つの定式化を推計することにする。

とができる。定式化２と４はこの定数項ダミー

このような説明変数の選択に至る理論的背景を取り入れたものである。定式化の複雑さの程に若干触れておこう12)。リスク資産と無リスク度に着目して，改めて説明すると，定式化１は資産のポートフォリオの決定に直面している家

税制変更の影響を全く考慮しない特定化であ計が，その期待効用を最大にする行動をとる

り，定式化２は定数項シフトのみを通じた税制と，結局，リスク資産の保有額は，リスクプレ

変更の効果を見ようとする特定化である。さらミアムと絶対的リスク回避度の関数になる。さに，定式化３はリスクプレミアムに係る係数のらに，絶対的リスク回避度は総資産と各家計のみの変化に着目して税制改正の影響を探ろうと

個別的条件の関数となる。従って，主な説明変しており，定式化４は，定数項シフトおよびリ数として，まず，リスクプレミアムおよび家計

スクプレミアムに係る係数シフトの双方を用いの総資産が考えられる。また，絶対的リスク回て，税制変更の効果をとらえようとするものと避度に影響を与える家計の属性として，世帯主なっている。なお，図表２におけるリスクプレの年齢と持ち家が統計的に有意であったので，ミアム変数は各期のリスクプレミアムの値をとこれを加えた。税制変更の影響は二つの方向かる変数であり，リスクプレミアムシフト変数はら家計の株式・株式投信残高に影響を与えると税制改正前において０を，税制改正後にリスク考えられる。一つは，リスクプレミアムに係るプレミアムの値を，とる変数である。したがっ係数が上昇し，同一のリスクプレミアムに対して，税制改正前のリスクプレミアムに係る係数て，より多くの株式・株式投信を購入するようはリスクプレミアム変数に係る係数そのものでになる方向での変化である。これは定式化３おあるのに対して，税制改正後のリスクプレミア

よび，定式化４において，リスクプレミアムシ

ムに係る係数は，リスクプレミアム変数とリス

フト変数に係る係数を推計することで実現されクプレミアムシフト変数双方に係る係数の和によう。他の一つは，リスクプレミアムに関わりなることに注意されたい。

なく，家計が株式・株式投信残高を上昇させる

ところで，『家計調査』（貯蓄負債編）におけことによって実現される変化である。これは，る家計の株式・株式投信残高は０の値をとるこ46

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証券経済研究第86号（2014 . 6）

図表３．トービットモデルによる推定結果
トービットモデル

定式化１

定式化２

定式化３

定式化４

推定値

P値

推定値

P値

推定値

P値

推定値

P値

定数項

-5.87708

0.00000-5.86984

0.00000-5.89293

0.00000-6.09302

0.00000

リスクプレミアム

0.00049

0.53300

0.00072

0.47410-0.00113

0.36770-0.01183

0.00300

0.00275

0.099200.013410.00110-0.01102

0.71400

0.211270.00470

リスクプレミアムシフト
定数項ダミー
総資産（対数）

0.692230.00000

0.692130.00000

0.691780.00000

0.69200

0.00000

年齢-0.00290

0.00330-0.00289

0.00340-0.00287

0.00360-0.00287

0.00370

持ち家

0.06332

0.060700.063400.060400.06363

0.05950

0.06326

0.06100

サンプル数

22119

σ

1.16365

AIC

24331.322119
0.00000

1.1636324333.122119
0.00000

1.1634824330.722119
0.00000

1.163150.00000

24324.5とが多い。この事実を的確に分析するために，度が高まると考えれば，自然な結果であろう。

実際の株式・株式投信残高の背後に観測されな

この基本の定式化に定数項ダミーを入れた定式

い変数を想定し，この観測されない変数につい

化２によれば，その係数はマイナスであるが，ての自然なモデリングとなっているトービット

P 値が非常に大きく，有意では無い。これは税モデルを用いて推計することとする。さらに，

制改正効果が負であるというより，効果が見ら

家計が株式・株式投信残高を０にするメカニズ

れないと読むべきであろう。逆に，リスクプレ

ムと，正のある値にするメカニズムとは異なる

ミアムシフトのみを導入した定式化３による可能性を考慮して，サンプルセレクションモデと，係数シフトが，10％の有意水準で正に有意ルによる推計も補完的に行った。以下では，となっており，税制改正の正の効果が現れていトービットモデル，サンプルセレクションモデる。本定式化の弱点として，税制改正前のリス

ルの順に推計結果を見ていくことにしよう。

クプレミアムに係る係数がマイナスに転じたが2．トービットモデルの推定結果
まず，トービットモデルの推計結果を示す（図表３参照）。

（すなわち，リスクプレミアム変数に係る係数が負），P 値が大きいので，リスクプレミアムが効いていないと判断すべきであろう。尚，税制改正後のリスクプレミアムに係る係数は，リ基本である定式化１によれば，リスクプレミ

スクプレミアム変数とリスクプレミアムシフト

アムは有意ではないものの，プラスであり，投変数に係る係数の和になるので，税制改正後に資理論に整合的である。また年齢がマイナスには，リスクプレミアムの上昇が株式・株式投信

有意であり，我々の先行研究と一致しており，保有残高を押し上げるという，ノーマルな関係

加齢に起因すると思われる投資の保守性が見てが回復されている。最後に，定数項ダミーとリとれる。持ち家はプラスに有意である。これ

スクプレミアムシフトを同時に入れた定式化４

は，持ち家を所有することによってリスク許容の結果を見てみよう。定数項ダミーおよびリス

47

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究

クプレミアムシフトは，極めて有意であって，推定にはヘックマンの２段階推定法を用いた。

税制改正の正の効果を摘出している。ちなみ

この推定法によれば，サンプルセレクションモに，AIC を見てみると，定式化４は次点の定

デルは，株式・株式投信を保有するかしないか

式化３よりも６程良く，定式化２と比べると10を探るプロビットモデルと株式・株式投信残高近くも小さい。これは，定式化４の結果が強くを決定する回帰モデルの２段階から構成されて支持されていると見るべきであろう。ここではいると見なせる。そのため，プロビットモデル

税制改正前において，リスクプレミアムに係るにおける説明変数の選択は回帰モデルにおける係数がマイナスに有意になった。しかしなが説明変数の選択とは独立して行うことができ

ら，2003年３月までの日本経済は「失われた10る。そこで，プロビットモデルにおける説明変年」の終盤にあたり，直近の１年間（これが改数の選択も，図表２と同様なパターンを考え，正前の推定期間にあたる）は，ほぼ一本調子の定式化１，２，３，４を仮定することにした。

株価下落に見舞われていた。このような状況下

よって，サンプルセレクションモデルは合計でで，2002年９月には，小泉内閣の改造が行わ16個の定式化を推計することになる。まず，プ

れ，竹中平蔵氏が金融担当相に就任し，11月にロビットモデルにおける定式化１から４までのは不良債権処理の工程を明確にした。これは，結果を，図表４に示した。プロビットモデルの投資家の安心感を誘い，株価上昇を伴わなかっ結果を先に示したのは，その結果が全体の推定たものの，市場は出来高ベースでわずかに上昇

結果の縮図ともなっているからである。

基調に転ずる。このような状況下で，「逆張り」

基本の定式化１では，有意ではないものの，

投資（株価の下降局面で，株価の底が近いと見リスクプレミアムが正である。他の変数は全て，買いに向かう投資法）を行う投資家が現れて，１％の有意水準で，有意であり，総資産がたと考えることができる。そして，これが，現

プラス，年齢がマイナス，持ち家がプラスと象としては，リスクプレミアムが下がっている

なっている。したがって，推計の出発点として

のに，株式・株式投信残高が増加している原因

申し分なかろう。定数項ダミーをいれた定式化と解釈することも可能である。従って，トー

２では，定数項ダミーがマイナスであったが，ビットモデルによる推計結果は，全体として見P 値がかなり大きい。つまり，定数項ダミー単れば税制改正効果がプラスに現れていると結論

独による税制効果の検出はできていない。他して良いであろう。

方，リスクプレミアムシフトを入れた定式化３

3．サンプルセレクションモデルの推定
結果

では，シフトは正であったが，わずかに有意で，リスクプレミアム変は無く（10％有意水準）
数がマイナスに転じた。しかし，その P 値は次に，株式・株式投信を保有するかしないか

大きく，税制改正前のリスクプレミアムは効いを決定する構造と，株式・株式投信残高を決定ていないとみなされる。定数項ダミーおよびリする構造とは異なっていると想定して，サンプ

スクプレミアムシフトを同時に入れた定式化４

ルセレクションモデルを推計し，トービットモ

では，定数項ダミーが１％の有意水準で有意にデルの結果を確認してみた。前述したように，

正，リスクプレミアムシフトも同水準で有意に

48

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証券経済研究第86号（2014 . 6）

図表４．サンプルセレクションモデルの概観（プロビットモデル部分）
サンプルセレクション
モデル

Probit（定式化１）

Probit（定式化２）

Probit（定式化３）

Probit（定式化４）

推定値

P値

推定値

推定値

推定値

定数項

-4.40252

0.00000-4.39935

0.00000-4.41534

0.00000-4.59190

0.00000

リスクプレミアム

0.00078

0.263100.000880.32130-0.00047

0.67840-0.00988

0.00560

0.002100.15550

0.011480.00180-0.00492

0.853800.18546

0.00540

P値

リスクプレミアムシフト
定数項ダミー

P値

P値

総資産（対数）

0.52466

0.00000

0.524620.00000

0.524410.00000

0.524700.00000

年齢-0.00355

0.00000-0.00354

0.00000-0.00353

0.00000-0.00353

0.00000

持ち家

0.081930.004800.08197

0.00480

0.082170.004700.081820.00490

λ
サンプル数
AIC

22119

22119

22119

22119

19376.5

19378.2

19376.2

19370.5

正であって，税制効果がプラスに働いているこ

して，AIC にさほどの違いが見られないこととが示唆される。ここでも，唯一の弱点はリスに注意していただきたい。その値はおおむね，

クプレミアム変数がマイナスに有意（税制改正−1440程度である。トービットモデルでは群を前のリスクプレミアムが負に効いている）であ抜いていた定式化４も，ここでは，突出して良ることだが，逆張り投資の存在を考慮すれば，

いわけではない。つまり，ダミー変数を導入す

これは全く想定できないというほどではない。

ることによって，モデルは改善されていない。

注目すべきは AIC の値である。定式化４は他

この事実を念頭に，個別の推計を見ると，全ての定式化と比べて，６〜８ほど小さくなっていのモデルで総資産は正に，年齢は負に，持ち家る。ここでも，トービットモデルの場合と同じは正に，少なくとも10％の有意水準で有意であように，定式化４が強く支持されているとみる

り，トービットモデルの推定結果と整合的であことができよう。換言すれば，株式・株式投信る。しかしながら，両ダミー変数は全ての定式を保有するという行動に対して，正の効果を税化で有意とはならなかった。そこで，プロビッ

制改正が与えたということが言えるわけであト部分に定式化４を適用した結果（図表６参る。その他の３つの定式化の AIC はそれほど，照）を検討してみよう。

違いはないので，定式化１が基本であったこと

図表６はプロビット部分が定式化４である，に鑑み，以下では，プロビット部分に定式化１

回帰モデルの推定結果である。プロビット部分と４を想定したサンプルセレクションモデルのの推定結果はすでに述べたので割愛する。ま

推定結果を報告し，残りの推計結果は巻末に追ず，定式化１から４までの AIC に著しい差がうことにする。

あることに注目していただきたい。AIC の値

図表５はプロビット部分が定式化１で，回帰が最も良い定式化４を基準にすると，その差はモデルの特定化を定式化１から４としたモデル

優に200を超えている。つまり，２つの税制変の推計結果である。まず，定式化１から４を通

更ダミーを加えることによって，モデルが大幅

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Page 120.00000

定式化２

0.0000000.070200.00000

4562-1191.4

サンプル数

AIC

6.1

0.34702

持ち家λ-0.01505

0.00000

0.085700.01960-1191.54562

6.2

0.34851-0.01507

定式化３

定式化４

10.3

-1442.64562

0.61892

0-0.02608

4.442630.07805

0.00583-.272640D-04-44.72109

推定値

0.070100.018300.00000

0.844900.670100.00000

P値

4562

10.3

0.61723-0.02588

4.44320

1.45838

0.09137-0.07938-46.13920-1447.900.08070

定式化４
推定値

4562

6.8

0.02060

0.00000

0.21350

0.551700.00000

P値-1231.4

0.39255

0-0.01664

3.074430.01260-0.00443-30.48974

推定値

0.08530

0.019800.00000

0.53620

2.82028

0.00337-27.72130

P値

総資産（対数）

0.00000

定式化２
推定値

0.82290

年齢-1442.6

4562

10.3

0.61904

4.44310-0.02608

0.018300.001930.003900.00000-0.03624

2.813820.53950-27.67275

0.00260

P値

推定値

定式化１

-1441.8

4562

10.3

0.61864-0.02609

定式化３-44.65354

推定値

図表６．サンプルセレクションモデルによる推定（プロビット部分は定式化４）

0.00000

0.07030

0.018200.917200.501200.00000

P値

定数項ダミー

リスクプレミアムシフト

リスクプレミアム

定数項

サンプルセレクション
モデル-1442.5

4562

AIC

サンプル数

持ち家
10.3

0.61821年齢

λ4.44069-0.02610

総資産（対数）

4.44197

0.00541-44.61614

推定値-0.01870
0.00000

0.47970-44.61239

0.00502

P値

定式化１

推定値

定数項ダミー

リスクプレミアムシフト

リスクプレミアム

定数項

サンプルセレクション
モデル

図表５．サンプルセレクションモデルによる推定（プロビット部分は定式化１）

00.070800.018900.00000

0.047400.027900.042900.00000

P値

00.070100.018300.00000

0.859200.808900.999100.00000

P値

0.004800.00000

0.00000

0.263100.00000

19370.522119

0.08182-0.00353

0.524700.18546

0.01148-0.00988-4.59190

推定値

0.004900.00000

0.00000

0.005400.00180

0.00560

0.00000

P値

Probit（定式化４）

19376.522119

0.08193-0.00355

0.52466

0.00078-4.40252

P値

Probit（定式化１）
推定値

新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究

50

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証券経済研究第86号（2014 . 6）

な改善をみたことを意味している。これは，税制改正の効果があったことを強く示唆する。まⅤ．ディスカッション

た，本表の定式化４の AIC は図表５のモデル
群のそれと比較して，５ほど小さくなってい

本節では，Ⅳ節で推定されたモデルによっる。巻末のその他のサンプルセレクションモデて，どのようなインプリケーションが得られる

ルの推定結果を見ると明らかであるが，実は，か議論する。そのために，Ⅳ節の推定されたモ

図表６の定式化４の AIC は最も小さく，全16デルの中で，優れたモデルであったトービット

個のサンプルセレクションモデルの中で最も良モデル・定式化４を用いて，税制改正の効果といモデルである。プロビットモデルだけで比較考えられる定数項シフトとリスクプレミアムのした場合，定式化４の AIC が最小であったこ

係数シフトの意味を探ってみたい13)。そのためともすでに述べた。従って，全体的に考えるに，まず，トービットモデルにおける， 3 の期と，プロビット部分に定式化１を据えた定式化

待値を考える。それは，やや複雑で以下のようで税制改正の効果が観察されなかった理由は，になる。

プロビット部分に定式化１を採用したことに，

ER 3|2S=ΦP2' b/sQ2' b+sfP2' b/sQ

もっぱら起因すると考えてよさそうである。

ただし，ΦP}Q，fP}Qはそれぞれ，標準正規本表の定式化４の個別の係数を見てみると，変数の分布関数と密度関数である。上式から明定数項ダミー，リスクプレミアムシフトとも，

らかなように，説明変数が 3 の期待値に与える５％の有意水準で正に有意となっており，税制影響は非線形となるので，各説明変数の平均値

改正の正の効果を見ることができる。ここでもの点で，説明変数の影響を測定するのが慣習と唯一の弱点はリスクプレミアム変数の係数がマなっている14)。まず，定数項シフトの効果を測

イナスに有意であることであるが，これは，再定してみよう。図表７に 3 の期待値を評価する三述べたように，税制改正前において逆張り投

際の説明変数の値を掲載した。

資が優勢であったと考えれば，解釈可能であろう。

2 1 は，全ての説明変数の平均をその値とするが，定数項ダミーだけは１であるような説明

以上の推計結果を総合的に判断すると，リス

変数ベクトルである。同様に，2 0 は全ての説

クプレミアムが税制改正前で負になる傾向があ

明変数の平均をその値とするが，定数項ダミー

ることをどう解釈するかに課題を残しつつも，だけは０であるベクトルである。この２つの説

税制改正によって，家計の株式・株式投信保有

明変数ベクトルを用いて，定数項ダミーが 3 には活性化し，株式・株式投信保有の選択確率を与える影響は次式で計算することができる。

上昇させたこと，また，残高そのものに対して

ER3|2 1S,ER3|2 0S=0.02842

もリスクプレミアムに対する反応係数が上昇す

3 は TOPIX で除して実質化されているのることによって，あるいは，残高の底上げをおで，仮 に TOPIX=942 と す る と15)，家 計 の 株

こなうことによって，プラスの効果を税制改正

式・株式投信の保有残高に対して定数項ダミーがもったと言うことができよう。

が与える影響はプラス26.77万円となる。2000
年の国勢調査によれば，二人以上の世帯数は51

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究
図表７．定数項ダミーの効果を測定するための，説明変数の値
説明変数名

平均ベクトル

定数項
リスクプレミアム通期

切片ダミーを１と置き換えた
説明変数ベクトル（2 1）

切片ダミーを０と置き換えた
説明変数ベクトル（2 0）

1

1

1

-10.22439-10.22439-10.22439

税制改正後リスクプレミアムシフト

0.279140.279140.27914定数項ダミー

0.40635

10

総資産（対数）

6.766486.766486.76648

年齢

54.00457

54.00457

54.00457

持ち家

0.755280.755280.75528

図表８．家計の株式・株式投資信託残高（億円）
投資信託受益証券

株式

2002年３月期

304,345

653,508

2002年６月期

296,023

646,452

2002年９月期

291,400

590,469

2002年12月期

284,778

542,660

2003年３月期

279,998

516,925

2003年６月期

294,672

596,464

2003年９月期

310,466

678,468

2003年12月期

317,147

683,988（注） 日本銀行「資金循環統計」から筆者作成。
「投資信託受益証券」とは，公社債投信，株式投信（公募，私募）のことである。

3387万世帯であるから，全世帯では，約9.1兆

公社債投信の相対比率はほぼ１対１であること

円のプラス効果があったことを意味している。

が分かっている（図表９参照）。そこで，投資

この数字はどの程度，現実妥当性を持っている

信託受益証券残高の半分が株式投信と仮定するであろうか。これを確認するために，2002年かと，2003年３月期の全家計の株式・株式投信のら2003年にかけて，家計の株式・株式投信残高

残高は約65.7兆円，同年６月期のそれは74.4兆がどのように推移していたのかを見てみよう

円であり，その差は約8.7兆円である。定数項（図表８参照）。

ダミーによって，示唆される家計の株式・株式

ここで，「投資信託受益証券」とは，公社債

投信の残高の増大は約9.1兆円であったから，投信と株式投信（公募，私募）とを合わせた概現実に観測された，8.7兆円の家計の株式・株念である。従って，投資信託受益証券は，公社

式投信残高の増加は，税制改正の効果として，

債投信が含まれている点で，我々が追っている

我々のモデルがとらえた定数項ダミーの効果に変数とは異なっている。幸いなことに，2002年

ほぼ対応していると言うことができる。

から2003年における株式投信（公募，私募）と一方，リスクプレミアム係数シフトの効果

52

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syoken03.mcd

Page 15
21,671,081
21,040,033

16,078,022

15,861,103

15,409,727

15,765,718

16,461,421

15,931,945

16,460,385

16,372,841

16,313,498

16,302,188

16,266,058

16,547,391

17,439,237

18,328,857

18,550,760

19,613,430

20,100,913

20,447,068

20,425,637

21,339,316

2002年５月

2002年６月

2002年７月

2002年８月

2002年９月

2002年10月

2002年11月

2002年12月

2003年１月

2003年２月

2003年３月

2003年４月

2003年５月

2003年６月

2003年７月

2003年８月

2003年９月

2003年10月

2003年11月

2003年12月

9,388,854

8,864,068

8,650,930

8,232,517

8,376,453

8,041,345

7,743,463

7,323,631

7,014,794

6,729,729

6,552,719

6,513,885

6,469,312

6,530,637

6,270,381

6,199,985

6,127,340

6,024,779

5,963,636

995,4631,001,965

1,026,200

1,057,032

1,108,396

1,144,714

47,819,991

46,409,424

46,584,901

46,491,716

46,471,415

45,130,854

44,557,673

43,473,672

1,130,237
1,141,500

42,496,731

42,214,249

42,655,196

64

63

62

61

60

59

59

57

55

54

54

53

53

43,397,262
43,013,688

52

51

51

49

48

47

46

45

44

36

37

38

39

40

41

41

43

45

46

46

47

47

48

49

49

51

52

53

54

55

56

（公募型＋私募型）

株式投信割合（％） 公社債投信割合（％）（公募型＋私募型）

44,107,066

43,848,076

44,620,548

44,502,848

44,721,829

46,150,012

47,791,019

47,700,060

47,749,144

株式投信，公社債投信
資産総額（単位100万円）

1,108,735

1,089,557

936,982

922,468

911,912929,634

946,009919,109938,709969,869

970,109988,802

967,038

5,793,470
6,067,042

946,230

公社債投信

5,539,979

株式投信

私募型資産総額（単位100万円）（注） 社団法人投資信託協会「公募投資信託の資産増減状況」および「私募投資信託の資産増減状況」をもとに、筆者作成。

16,096,358

16,117,754

16,460,703

17,101,254

17,373,136

17,394,035

17,343,853

17,580,567

17,825,811

18,128,905

18,863,307

19,263,837

19,643,197

20,186,410

20,699,741

22,317,454

23,355,164

24,657,153

25,245,118

15,694,434

2002年４月

25,953,812

15,309,123

公社債投信

2002年３月

株式投信

公募型資産総額（単位100万円）

図表９．株式投信と公社債投信の割合

証券経済研究第86号（2014 . 6）

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究

も，ほぼ同様な手法によって推定可能である。

よって家計の株式・株式投信残高が増大し，当ところが，2003年３月から12月までのリスクプ

時喧伝された「貯蓄から投資へ」という政策のレミアムの平均は0.824とわずかであるので，推進に役立ったと結論できそうである。

この差にもとづいてリスクプレミアム係数シフ

リーマンショックを経た現在，金融ビッグバ

トの効果を計算すると，全世帯で，株式・株式ンに代表される自由主義的な金融政策に対して投信残高の増大は5,000億円にみたないという見直しの機運が高まっている。こうした考えのことになる。従って，税制改正後に見られた，中には，ややもすると，政策が惹起する効果の家計の株式・株式投資信託残高の増大は，定数

数量的な把握なしで結論を急ぐものも散見され

項ダミーの効果でほぼ説明可能である。そしる。我々はどのような租税政策であれ，それがて，この定数項ダミーの主要な中身は，前述し科学的な根拠を持つべきであると考える。そうた不良債権問題の解決が進みつつあるという当であれば，一つの施策に対して家計等がどのよ

時の金融情勢等の要因も当然含まれるであろう

うな反応を示すのかという，優れて，実証的なが，新証券税制の導入によって，家計が株式・研究が重きを得るべきであろう。また，そのよ

株式投信に魅力を感じ始めたというところにあうな研究が進化するためには，有益な統計デー

16)

タが広く研究者に提供されなければならない。

るのではないだろうか 。

本稿は新統計法による統計データの２次利用のⅥ．おわりに推進という施策に押されて，『家計調査』の個
票データを直接解析できるという幸運に恵まれ

本稿は『家計調査』（貯蓄負債編）の2002年て完成したものである。この施策の永続性を担

３月から2003年12月までの月次の個票データを保するためにも，さらなる，研究が待たれる。

用いて，2003年４月に施行された新証券税制が最後に，本稿の限界と今後の展望に触れてお家計の株式・株式投信残高にどのような影響をきたい。我々は，本稿で，2003年の新証券税制与えたのかを詳細に分析した。より具体的にはが株式・株式投信残高の増大に貢献したことをトービットモデル，サンプルセレクションモデ

見いだした。しかしながら，家計の金融資産のルを駆使して，家計の実質化された株式・株式

中でどの種類の金融資産から株式・株式投信へ

投信残高の決定方程式を推計し，その中で，新資金が移動したのかについては，明らかにして証券税制の効果を定数項シフトおよびリスクプ

いない。「貯蓄から投資へ」を実現するためのレミアム係数シフトで摘出することを試みた。

施策が広範囲にわたったことを考えると，今後その結果，新証券税制の効果は定数項シフトとは，家計の金融資産のポートフォリオの推移を

リスクプレミアム係数シフトに同時に現れてい分析の対象にすべきであろう。また，90年代にることが示唆された。また，トービットモデル行われた，有価証券取引税の廃止や株式手数料

によって予測を行ったところ，定数項シフトがの自由化など検証すべき課題は山積している。

意味する株式・株式投信残高の増大額が，同時そのような施策がどのような効果を持ったのか期の家計の同残高増にほぼ匹敵することが分を個票データを用いて明らかにしていきたい。

かった。このことから，新証券税制の導入に

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証券経済研究注1） 連絡担当

第86号（2014 . 6）13） サンプルセレクションモデルが最尤推定できなかった
ため（収束しない），サンプルセレクションモデルと2） その最も典型的なものは，2009年のピッツバーグサ

トービットモデルとの AIC による比較はできなかった。

ミットや2010年のトロントサミットなどにおける，G20

また，サンプルセレクションモデルの期待値を用いて，諸 国 の 議 論 で あ る。そ れ を 受 け て，2010 年 ４ 月 に はダミー変数の効果を測定したところ，現実とは乖離した

IMF が『Global Financial Stability Report: Meeting

結果を得た。その原因はトービットモデルと比較して，

New Challenges to Stability and Building a Safer

サンプルセレクションモデルのパラメータの自由度が高System』という報告書を発表している。

すぎることではないかと予想している。

3） 課税には税収確保とともに，特定の経済活動を抑制・

14） 例えば，Wooldridge, J. M. [2002]，679頁を見よ。

奨励するという機能もあるが，本稿が分析対象とする新

15） モデルの推定期間の TOPIX の月末終値の平均は942

証券税制は，主としてこの機能が期待されていると考えである。

られる。この機能については，経済学の基礎理論におい16） 経済理論によれば，リスク資産の保有高に影響を与えては，補助金や価格管理，数量割当，違法化などの諸政る要因は，期待リスクプレミアムと危険回避度である。

策と同列に論じられている。

ところが，本稿の分析で使われているリスクプレミアム

4） この他にも，分析期間中には，長期保有の上場株式には市場で実際に観測されたものであるから，厳密には期対する優遇措置や緊急投資優遇措置なども実施されてい待リスクプレミアムとは異なる。制度変更がない期間でる。前者については，同制度が2002年末をもって廃止さは，期待リスクプレミアムは観測されたプレミアムで代れていることを考慮すると，2002年３月から同年12月ま理することは通常許されるが，制度変更を跨いだ場合，では，株式の買い・保持と売りのインセンティブが混在観測されたプレミアムでは補足できない期待プレミアム

し，2003年１月から３月までと４月以降は，売りインセの部分が大きくなることは十分考えられる。税制改革でンティブをもたらすことが期待される。したがって，同定数項ダミーに反映されるものはこうしたズレが含まれ制度の家計の株式保有残高への，2002年12月以前におけると考えられる。

る影響は判別困難であり，2003年１月から３月までと2003年４月以降には，保有残高を押し下げる効果があったと考えられる。それにもかかわらず，2003年４月ダ
ミーは新証券税制の保有残高に対する正の効果を示して

参

考

文

献

いるわけであるから，本稿の結論はより補強されていると考えることができる。一方，緊急投資優遇措置については，３月以前において保有残高を押し上げる効果が期
待されるものの，４月以降には，保有を継続するという効果が期待されるにすぎない。そのため，本稿の結論に影響を与えるとは考えられない。
5） 他に，そうした研究として，Amemiya et al. [1993]

大野裕之，林田実［2006］『株式譲渡益課税の個人
投資家の投資行動に及ぼす影響に関する効果分
析』，日本証券経済研究所．
大野裕之，林田実［2010］「配当課税と株式投資〜

をあげることができる。彼らは，1984年に日本経済新聞

多年度マイクロデータによる家計の分析〜」が実施したアンケート調査の個票データを用いて，３つ『証券経済研究』，第70号，67-84．

資産への資産選択のパターンを分析している。これは単年度の純粋なクロスセクション分析である故，収益率は小川一夫［1989］「家計貯蓄の数量分析−非課税貯

説明変数に加えておらず，税に関する含意は導かれない

蓄制度と貯蓄行動−」，貯蓄経済研究センター

が，多くの家計が銀行預金以外の資産を保有していない

編『豊かな時代の暮らしと貯蓄』ぎょうせい，ことを考慮して，３種のトービットモデルを推計して分析することは注目に値する。
6） 定期預金利子率，株式収益率，債券利回り，郵便貯金
金利マイナス定期預金金利である。
7） この手法を用いるのは，課税後収益率の推計に非課税限度額の情報を取り入れているため，Sekita [2010]は，課税後収益率を内生変数と扱うべきであると考えているためである。
8） 2011年３月現在，このような基幹統計の数は56統計を数えている。
9） 出典は総務省の『家計調査』ホームページである。
10） 筆者による総務省への電話取材による。
11） 他に，最尤法も用いられる。本稿のデータセットでは，最尤法が収束しなかったので，ヘックマンの２段階推定を用いた。
12） 詳細は林田，大野［2008］，93頁を参照されたい。

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新証券税制が家計の株式投資行動に与えた影響の研究
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林田 実（北九州市立大学経済学
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