2024年6月

Broad
Perspective 多角的レビューシリーズ
Review

金融緩和が金融システムに及ぼした影響

日本銀行金融機構局

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2024 年 6 月
日本銀行金融機構局

金融緩和が金融システムに及ぼした影響■要 旨■
本稿では、過去 25 年の金融緩和策が金融システムに及ぼした影響について、①金融循環の動向、②低金利下の金融機関貸出、③今後のリスク要因、という 3
つの観点から分析を行った。
（金融循環の動向）
 金融機関の貸出態度は、2000 年前後や 2000 年代後半の金融危機直後の一時期を除き、積極的となっていた。
 金融循環を表す金融ギャップからは、低金利下で、バブル期前後にみられたような大きな金融不均衡が蓄積した様子は観察されない。バブル崩壊後の金融循環の停滞局面は、2000 年代半ばにかけて解消した。2010 年代以降は、民間債務の増加を背景に、金融循環の拡張局面が続いている。もっとも、実物投資の増加や資産価格の上昇による影響は、これまでのところ限定的である。
（低金利下の金融機関貸出） 金融仲介活動をみると、2000 年代前半にかけて、バランスシート調整と不良債権処理を主因に企業向け貸出が減少したが、その後の企業向け与信と経済活動水準とのバランスは、概ね安定している。ただし、金利感応度の高い不動産関連の分野では、貸出残高が既往ピーク圏にある。増加した貸出の中には、債務者の収入減少や貸出金利の上昇に対する耐性が相対的に低い案件もみられる。
 金融システムに関する反実仮想分析からは、最近 10 年の貸出増加には、低金利や景気改善の効果に加え、地価の安定を背景とした担保価値の改善効果も寄与していたことが示唆される。
 また、借入需要が構造的に減少したこと、金利低下による収益減をカバーするために金融機関が貸出量の拡大に努めたことから、貸出市場において、金融機関の貸出競争が強まった。こうした一連の変化も、利鞘縮小や貸出増加につながったと考えられる。
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（今後のリスク要因）
 円滑な金融仲介活動のもと、企業の借入期間が長期化し、金利リスクの増加要因となっている。企業は、長期・固定金利の安定資金を確保し、借換リスクを抑制してきた。こうした企業の借入行動は、貸し手である金融機関にとって、低金利下において利鞘の確保につながった面がある一方、デュレーショ
ン・リスクを高める一因にもなっている。
 この間に借入を増やした企業の中には、収益力が改善し、財務の健全性が増した先があった一方、収益力の低迷が続く先もあった。前者の企業は、投資に積極的であり、景気改善に寄与してきたと考えられる。後者の企業は、低金利や景気改善のもとでも常に一定の割合を占めていた。同企業は、それ以外の企業に比べ、ストレス耐性が低い。今後、金利が上昇する過程で、同企業向けの貸出案件がランクダウンの対象となることが考えられる。
 金融機関の収益力は、過去 25 年で大きく低下した。コア業務純益 ROE は、
最近では反転上昇しているものの、地域金融機関においては歴史的な低水準にとどまっている。その結果、ストレス耐性が低下している先もある。金利が短期間のうちに大きく上昇した際には、保有有価証券の評価損が金融機関の金融仲介活動の制約になることが考えられる。また、外部環境が変化した
際、信用コストが増加することも考えられる。

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１．はじめに
本稿は、金融政策の多角的レビューの一環として、金融システム面からみた金融緩和策の効果と副作用について、これまでの金融システムレポートで取り上げてきた論点も含めて検討する1。
本稿の構成は次のとおりである。2 節では、過去 25 年を 3 つの局面に分けた
うえで、それぞれの局面における金融循環を確認する。3 節では、これまでの貸出動向について、主として金融緩和の効果の観点から確認する。4 節では、今後の金融仲介活動にかかる論点について、主として今後のリスク要因の観点から整理する。5 節はまとめである。

２．金融循環の動向（１）企業からみた金融機関の貸出態度
はじめに、日本銀行の金融緩和策に沿って過去 25 年を 3 つの局面──①1999
年から 2006 年まで、②2008 年から 2012 年まで、③2013 年以降──に分けたう
えで、当時の貸出運営の特徴を概観する。
1999 年から 2006 年まで
1999 年から 2006 年までの局面は、バブル崩壊後の不良債権問題が経済活動を下押ししていた時期である。金融システム面では、2005 年にペイオフが全面解禁されるまでの間、危機管理を優先すべき状況が続いた。不良債権問題は、信用収縮を通じて、実体経済に多大な影響を及ぼした2。当時の金融機関の多くは、不良債権に起因する資本制約と資金流動性制約という 2 つの制約に直面し、企業からみた金融機関の貸出態度は、はっきりと消極化した（図表１（１））。
2001 年から導入された量的緩和政策は、2 つの制約のうち資金流動性制約の緩和に寄与したと考えられる。量的緩和政策下での大量の資金供給により、金融機関が保有する日銀当座預金が増加したことが、金融機関の流動性不安の軽減につながった面がある3。同時に、金融機関の信用スプレッドが縮小したことが、市場調達のプレミアム抑制につながった面もある。2002 年の金融再生プログラ

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金融緩和政策の効果の検証については、日本銀行 [2016]、日本銀行 [2021]も参照。

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当時の信用収縮は、金融機関による貸し渋りや貸し剥がしとして社会問題にもなった。このことが企業の信用リスクを増加させ、金融機関の貸出態度をさらに消極化させた面がある。
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量的緩和政策の効果や影響経路については、鵜飼 [2006]、Shioji [2019]などを参照。
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ムなど資本制約に対する措置や、金融機関のバランスシート調整の進展も相まって、金融機関の貸出態度は 2000 年代半ばにかけて積極化した。
2008 年から 2012 年まで
2008 年から 2012 年までの局面は、世界的な金融危機の影響を受けた時期であり、為替円高が進んだ時期に当たる。当時の金融機関は、信用リスクの増加や株式評価損の拡大によって、慎重なリスクテイクを強いられた。また、為替スワッ
プ市場の流動性が一時枯渇したことから、外貨ポジションの大きい金融機関を中心に、外貨調達の不確実性にも直面した。こうしたもとで、金融機関の貸出態
度は再び消極化した（図表１（１））。
2008 年のリーマンショック以降に導入された円貨・外貨の資金供給オペや、2010 年に導入された包括的な金融緩和政策下での資産買入れは、金融機関の資金流動性制約を緩和し、資金流動性と市場流動性が相乗的に収縮することを抑制したと考えられる4。特に、中央銀行間のスワップ取極めのもとでのドル資金供給オペは、金融機関のドル資金流動性のみならず、為替スワップ市場の流動性の回復にもつながった5。また、2009 年に制定された中小企業金融円滑化法のもとで、金融機関が貸付条件変更に積極的に応じたこともあり、企業からみた金融
機関の貸出態度は、比較的短期間で積極化した。
2013 年以降
2013 年以降の局面は、大規模な金融緩和が実施された時期である。この時期
における金融機関の貸出運営は、一貫して緩和的であった（図表１（１））。こ
うした貸出運営は既に 10 年に及ぶ。感染症拡大以降も、金融機関の貸出態度に変化はみられない。
緩和的な貸出運営は、金融機関の利鞘設定からも裏付けられる（図表１（２））。
2000 年代までの利鞘設定は、格付けごとにばらつきがみられ、差別化されていたが、2010 年代以降、信用リスクが高めの中位格付け先（ミドルリスク先）に対する利鞘設定が、上位格付け先（低リスク先）並みに縮小した。従来よりも 1
ノッチ下のリスクカテゴリーの貸出においても、貸出態度が積極的であったことが示唆される。こうした積極的な貸出態度とそれに伴う緩和的な金融環境は、実際に借入を行った企業だけでなく、借入を行わなかった企業にとっても、資金繰り上の安心感につながったと考えられる。

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例えば、2008 年 9 月の米ドル資金供給オペの導入、2008 年 12 月の企業金融支援特別オペの導入、2010 年 10 月の資産買入等の基金の創設などが挙げられる。
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金融市場レポート（2009 年上期）のＢＯＸ２を参照。
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（２）過去 25 年の金融循環
前述のとおり、企業からみた金融機関の貸出態度は、2000 年前後や 2000 年代
後半の金融危機直後の一時期を除いて積極的であり、この間の金融仲介活動は総じて円滑に行われていたと評価される。次に、こうした金融環境が、先行きの経済活動に大きな調整をもたらし得る金融不均衡の蓄積につながっていなかったか、ヒートマップと金融ギャップの観点から振り返る。
ヒートマップ
ヒートマップは、1980 年代後半のバブル期を基準に、様々な金融活動指標に関して過熱・停滞の状況を判定したうえで、3 色に色分けしたものである6（図表２（１））。このヒートマップからは、バブル期のように、過熱を示す「赤」が多くの指標で同時に点灯した時期は確認されない。
なお、感染症の拡大以降、「総与信・GDP 比率」など、企業・家計の負債要因を構成する、複数の金融活動指標に過熱を示す「赤」が点灯した（図表３）。いずれも、名目 GDP を分母、与信（民間債務）を分子とする指標であり、感染症
拡大以降の経済活動の落ち込み（分母の名目 GDP の低下）と共に、実質無利子・無担保融資などの積極的な資金供給と手元資金を厚めに確保しようとする企業の動き（いずれも分子の民間債務の増加）が反映されたものと考えられる。その後の経済活動の回復に伴い、民間債務と経済活動水準とのリバランスが進んだ
ことで、これらの指標は 2023 年末までに全て「緑」に戻っている。
金融ギャップ
金融ギャップは、金融循環を定量的に評価するために、ヒートマップを構成する 14 の金融活動指標のトレンドからの乖離率を加重平均して一つの指標に集約したものである7（図表２（２））。
1999 年から 2006 年までの金融ギャップからは、民間債務の減少（負債要因）
を主因にマイナスが続くなど、金融活動が停滞方向にあったことが示唆される。
バブル崩壊後、金融ギャップのマイナスは長期にわたって続いたものの、前述の

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ヒートマップでは、金融活動における過熱・停滞の状況を機械的に判定している。指標が上限の閾値を上回っていれば「赤」、指標が下限の閾値を下回っていれば「青」、どちらでもなければ「緑」としている。金融活動指標の詳細については、伊藤他 [2014]を参照。
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金融ギャップでは、14 の金融活動指標を加重平均するにあたって、他の指標との相関の高い指標に、より高いウエイトを付与している。また、そのウエイトは、時系列的な相関度
合いの変化に応じて可変としている。
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とおり、様々な施策のもとで、マイナス幅が大きく拡大することは回避された。
金融ギャップのマイナスは、2000 年代半ばにかけて解消した。
2008 年から 2012 年までの局面において、金融ギャップは、実物投資の減少（資産要因）を背景に、再びマイナスに転換した。世界的な金融危機や為替円高の影響を受け、貸出など国内の金融仲介活動に強いストレスが加わった。もっとも、様々な施策のもとで、この時も、金融ギャップのマイナス幅が大きく拡大す
ることは回避された。また、金融ギャップのマイナスは比較的短期間で解消した。
世界的な金融危機前後の振幅を経て、2013 年以降の金融ギャップは、本格的なプラスに転換した。金融ギャップでみた金融循環の拡張局面は、既に 10 年に及んでいる。今次局面の特徴は、民間債務の増加（負債要因）を主因としている点である。実物投資の増加（資産要因）や資産価格の上昇（価格要因）による影
響は、これまでのところ限定的である。
金融不均衡の芽
以上のとおり、ヒートマップや金融ギャップからは、バブル期前後にみられたような大幅な過熱や停滞など、低金利下で大きな金融不均衡が蓄積した様子は観察されない。この間の金融仲介活動をみると、バランスシート調整と不良債権処理を主因に企業向け貸出が減少したが、その後の企業向け与信と経済活動水準とのバランスは、概ね安定している。ただし、注意を要する動きもみられる。
一つは、デュレーション・リスクの蓄積である（図表４（１））。緩和的な金融
環境は、企業や家計の借入期間を長期化させる方向に働く。家計は長期・低利の変動金利借入によって、住宅ローンの月々の返済負担を抑制してきた（図表４（２））。長期金利が低下した機会をとらえて、企業は長期・固定金利の安定資金を確保し、借換リスクを抑制してきた（図表４（３））。こうした企業の借入
行動は、貸し手である金融機関にとって、低金利下において利鞘の確保につながった面がある一方、デュレーション・リスクを高める一因にもなっている。
注意を要する動きのもう一つは、金利感応度の高い不動産業を取り巻く変化である8。不動産業の負債面では、「不動産業向け貸出の対 GDP 比率」が既往ピ
ーク圏にある（図表５（１））。不動産賃貸業向けのほか、REIT 向け貸出（図中の中小企業等に含まれる）、SPC を介した不動産ファンド向け貸出も増加傾向にある。不動産業の資産面では、「不動産業実物投資の対 GDP 比率」が、都市再開発案件を反映して高水準となっている（図表５（２））。また、不動産価格の面では、一部に割高感が窺われる。地価は、全国的には小幅な値動きにとどま8

最近の不動産市場の動向については金融システムレポート（2024 年 4 月）を参照。
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っているものの、局所的には、都心の商業地区において高額帯の取引が増えている（図表５（３）（４））。

３．低金利下の金融機関貸出
次に、緩和的な金融環境における金融機関貸出の特徴を振り返る。
過去 25 年を通してみた金融機関貸出は、マクロ的にみると、減少と増加という大きな振幅を経験した（図表６）。このうち 1999 年から 2006 年までは、貸出の減少局面に当たる。金融機関と貸出先企業のバランスシート調整と不良債権処理によって、450 兆円ほどあった貸出残高は▲70 兆円近く減少した。疑似資
本的な役割を果たしてきた、いわゆる短コロ融資（短期継続融資）の取り扱いが停止されるなど、取引慣行の変化も、残高減少の一因になったとみられる。
その後の貸出は増加傾向を辿った。中でも、住宅ローンや不動産業向け貸出な
ど、金利感応度の高い不動産関連貸出が、コンスタントに増加した。その背景として、低金利下で借入需要が喚起されたことが指摘できる。この点は、大規模な金融緩和による金利低下が生じなかった場合を想定した反実仮想シミュレーシ
ョンとの比較分析から確認される。他方、緩和的な金融環境が長期にわたり、貸出金利が歴史的な低水準まで低下したもとでも、マクロ的にみた貸出は、感染症
拡大直後の時期を除くと、経済活動水準を大きく上回って増加することもなかった（前掲図表３（１）（２））。金融緩和の貸出チャネルを通じた効果が、借入需要の構造的な減少によって部分的に相殺されていた可能性が考えられる。
（１）低金利による借入需要の誘発効果
大規模な金融緩和による金利低下が生じなかった場合を想定した反実仮想シ
ミュレーションとの比較分析からは、低金利下で借入需要が喚起された可能性が示唆される。ここでは、プラグイン・アプローチという手法を用いている。具
体的には、まず、大規模な金融緩和（国債買入れ）による利回り低下とそれに伴う景気改善の効果を除外した金利変数や実体経済変数を計算したうえで、それらの結果を外生変数（プラグイン）として利用し、実体経済部門と金融部門をモデル化した金融マクロ計量モデル（FMM）に投入し、金融機関のリスクテイク
や財務に及ぼす影響を算出した9,10。

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反実仮想シミュレーションは、反実仮想と実績との利回り格差が大きくなる、2013 年以降を分析対象とした。反実仮想シミュレーションの詳細は、安部他 [2024]を参照。また、政策効果に関する同様のインプリケーションは、他の反実仮想シミュレーションからも確認される。日本銀行企画局 [2023]などを参照。
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FMM については、奥田他 [2022]を参照。
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主要な外生変数をみると、反実仮想のイールドカーブの形状は、実績に比べてスティープである（図表７（１））。すなわち、金融機関にとって、長短利鞘が確保しやすい形状となっている。他方、反実仮想の経済成長率は、実績の世界を常時下回る。このため、反実仮想の需給ギャップは、マイナスの状態が続く（図表７（２））。
比較分析の結果は以下のとおりである。まず、貸出利鞘（貸出利回り－調達利回り）については、反実仮想の値（大規模な金融緩和がなかった場合の利鞘）よりも、実績値が小さかったことが確認される（図表８（１））。背景にあるのは、預金金利の低下余地が乏しかった一方、市場金利の低下に伴い貸出ベースレー
トが低下し、企業財務の改善を反映して貸出スプレッドが縮小したことである。
他方、貸出残高については、実績が反実仮想を上回る。低金利や景気改善に加え、地価の安定を背景とした担保価値の改善効果（図中の金融要因に含まれる）が、実績の世界においてより強く働いている11。
なお、金融機関の経済資本比率──国内基準行の有価証券の評価損益も、国際統一基準行の自己資本規制と同様に勘案した自己資本比率──については、実績と反実仮想との比較において大きな差は認められない（図表９（１））。大手
行・地域銀行・信用金庫のいずれの業態も、実績の世界では、利鞘縮小による資金利益（図中のコア業務純益に含まれる）の減少が、経済資本比率の低下要因となっている。他方、経済資本比率の上昇要因となっているのは、債券時価と株式時価の増価による有価証券評価損益の改善、それに伴う有価証券関係損益（売却損益）の改善、ランクダウン抑制による信用コストの減少と貸出の質の改善に伴うリスクアセットの抑制である。これらの上昇・低下要因が相殺し合うことで、金融機関全体としては、低金利下においてもリスクテイク余力が維持されている。
以上のとおり、これまでのところ、「リバーサル・レート」の議論が想定しているような、過度な金融緩和が金融仲介活動を阻害するメカニズムが表面化していた証左はみられない12。この間の貸出増加には、経済活動を下支えする効果

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この間の利鞘縮小や貸出増加は、実績値と反実仮想に共通してみられる。これは、借入需要が構造的に減少したこと、金利低下による収益減をカバーするために金融機関が貸出量の拡大に努めたことから、貸出市場において、金融機関間の貸出競争が強まったことも影響していると考えられる。金融機関間の貸出競争については、金融システムレポート（2017 年
4 月）のＢＯＸ３、尾島 [2017]を参照。
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リバーサル・レートは、これを下回る利下げが、貸出の縮小や実体経済の落ち込みにつながる金利水準として定義される。リバーサル・レートに抵触すると、金融機関が資本制約に

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だけでなく、利鞘縮小による貸出金利益減少の影響を軽減し、金融機関のリスク
テイク余力を維持する効果があったと考えられる。また、低金利と景気改善は、
貸出債権の質の改善にも寄与した。債務者区分構成からみた貸出債権の質は、実績の正常先比率が反実仮想を上回っている13（図表８（２））。景気が改善する
実績の世界では、いずれの業態もランクダウンが抑制されるためである。このよ
うに、信用コストの減少と貸出の質の改善に伴いリスクアセットの増加が抑制されたことも、金融機関のリスクテイク余力の維持につながったと考えられる
14。
また、金融機関の多くが取り組んできた収益源の多角化──海外部門や非金利サービス部門の取り組み強化、オルタナティブ投資の積極化──や経費の削減によって、リバーサル・レートの議論が想定するような金融緩和の副作用が緩和されていた可能性が考えられる。ただし、収益源を多角化した結果、金融機関
は外貨流動性リスクや市場リスクを追加的に負うようになっている（図表 13）。
（２）借入需要の構造変化
借入需要の構造変化として、2 点指摘することができる。一つは、1990 年代末
以降、企業部門が投資超過から貯蓄超過に転換したことである（図表 10（１））。
大企業を中心に内部留保が積み上がり、借入をはじめとする外部資金需要が減少した。大企業の海外進出により、企業の投資は、国内よりも海外において活発化したことも、こうした傾向に拍車をかけた。
もう一つの構造変化は、借入需要を規定する企業数の減少である（図表 10（２））。企業数は、2000 年代初との対比で 3 割減となっている。加えて、実質無借金企業──現預金が有利子負債を上回る企業──が増加した。この結果、企業全体に占める借入超企業の割合は、2000 年代初の 7 割から直近 5 割まで低下している。この間の人口減少も踏まえると、潜在的な借入需要は縮小していると考えられる。
このほか、代金決済の即時化や手形等のサイト短期化により、売掛金の残高が減少したことは、中小企業の運転資金需要の抑制につながった。また、市場整備直面し、追加的なリスクテイクが難しくなることが想定されている。詳しくは、Abadi et al.
[2023]を参照。
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図表８（２）において正常先比率は、実績が反実仮想を数％pt 上回っている。また、要管理先比率や破綻懸念先以下比率は、実績が反実仮想を 1％pt 弱下回っている。
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同様の効果は、ECB の戦略レビューにおいて指摘されている。詳しくは、Altavilla et al.
[2021]を参照。

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が進んだことから、大企業を中心に、社債や CP による外部資金調達が増加した。
社債・CP 残高は、過去 25 年で＋90 兆円増加している15。

４．今後のリスク要因
前節までにみたとおり、これまでの金融仲介活動は、2000 年前後や 2000 年代
後半の金融危機直後の一時期を除いて円滑であった。また、金融機関貸出は、借入需要の構造的な減少の影響を受けつつも、低金利の需要誘発効果を背景に、不動産関連を中心に緩やかな増加が続いた。ただし、利鞘縮小の影響と、それを打ち返すための追加的なリスクテイクによって、金融機関が管理しなければならないリスクは増加している。本節では、今後の金融仲介活動に影響し得る要因
──①金融機関の金利リスクテイク、②金融機関のミドルリスクテイク、③金融機関の損失吸収力──について整理する。
（１）金融機関の金利リスクテイク
低金利は、金融機関の金利リスクテイクを積極化させる方向に作用したと考えられる16。過去 25 年、利鞘縮小を背景に、貸出や有価証券投資にかかる資金利益が減少しただけでなく、マイナス金利が導入された 2016 年には、預金利益
──預金を安全資産で運用した際の資金利益──がマイナスとなった17（図表 11（１））。預金利益という、低利で調達した預金を安全資産で運用する安定収益源が失われたことで、金融機関は、収益力を維持するために、様々なかたちで金利リスクテイクを行ってきた。
デュレーション・リスクテイク
その一つがデュレーション・リスクテイクである。業態別にみると、大手行のデュレーション・ギャップ──資産と負債の金利更改期間の差──は、2010 年
代後半に拡大した（図表 11（２））。長期固定金利貸出の取り扱い増加に伴い、貸出デュレーションが長期化したことがその背景にある。長期金利が大きく低15

海外で観察されるような、低金利下におけるプライベート市場の拡大は、これまでのところ限定的である。日本市場におけるプライベートファンドの運用資産残高は、直近 21 兆円と試算される。詳しくは、金融システムレポート（2024 年 4 月）のＢＯＸ３を参照。
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同様のメカニズムは、銀行などの預金取扱機関だけでなく、生命保険会社や年金などのノンバンク金融機関（NBFI）においても働いていた。企業年金や生命保険会社のリスクテ
イクについては、伊藤他 [2023]を参照。
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経費も勘案した預金業務の採算は、さらに悪化していたと考えられる。
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下した機会を捉えて、大企業が低利の長期固定金利で借り入れる動きが広がったことも、ギャップ拡大の一因となった。
地域銀行と信用金庫のデュレーション・ギャップは、趨勢的に拡大してきた。
地域銀行は、不動産業向け貸出など長期貸出に注力したことが、貸出デュレーシ
ョンの長期化につながった。信用金庫は、利鞘を確保するために長期債投資にシフトしたことが、債券デュレーションの長期化につながった。このほか、定期性預金の減少に伴い、預金デュレーションが短期化したことは、両者共通のギャッ
プ拡大要因である。
この結果、資産サイドの円貨金利リスク量（100bpv）は、地域金融機関を中心に、過去 25 年で大きく増加した（図表 12（１））。円債にかかる金利リスク量
は、最近のリバランスによって削減されたものの、資産サイド全体の金利リスク
量は引き続き高い水準にある。一方、コア預金を勘案した負債サイドの円貨金利リスク量をみると、預金量の増加を主因に大きく増加している。この結果、資産サイドと負債サイドのリスク量は概ねバランスした姿となっている。ただし、現状、モデルによって計測されたコア預金のデュレーションは、標準的手法の水準（平均満期 2.5 年以内）を上回る（図表 12（２））。したがって、負債サイドのコア預金が想定どおりに粘着的でなかった場合、金利上昇局面において、金利リスクが収益減少圧力として表面化する可能性がある18。
外貨金利リスクテイクとそれに伴う外貨資金流動性リスク
金融機関の金利リスクテイクは、円貨資産だけでなく、相対的に収益性が高い
海外において外貨資産でも拡大した（図表 13（１））。こうした外貨金利リス
クテイクの結果、外貨の安定的な個人預金基盤を持たない金融機関にとって、外貨資産のファンディングにかかる外貨資金流動性リスクの管理は大きな課題となっている。大手行の外貨運用・調達ギャップ──貸出金と、社債発行などの長期調達や預金との差額──をみると、調達の安定性維持が図られるもと、最近では、比較的安定的な調達が貸出を上回った状態にある（図表 13（２））。もっとも、為替スワップ市場など外貨調達市場の流動性リスクに常時晒されてい18

コア預金とは、普通預金のように契約上、満期がなく、随時引き出しが可能な預金のう
ち、実態としては引き出されることなく、長期にわたって口座に滞留している粘着的な預金を指す。一般に、コア預金は金利感応度が低く、コア預金の残存構成は金融機関によって長短様々である。詳しくは、金融システムレポート（2023 年 10 月）のＢＯＸ２を参照。

11

る19。こうした調達のアベイラビリティのみならず、調達コストが割高になりやすいことも、外貨調達にかかる課題の一つである20。
（２）金融機関のミドルリスクテイク
金融機関が収益力を維持するためのリスクテイクは、ミドルリスク企業向け
貸出にも向かった。ここで、ミドルリスク企業とは、債務者区分上、正常先の下位あるいは要注意先の上位に分類される企業を指す21。
ミドルリスク企業向け貸出の経済効果
長期にわたる金融緩和は、ポートフォリオ・リバランス・チャネルを通じて、
ミドルリスク企業向けの貸出増加を後押ししてきたと考えられる（図表 14（１））。
実際、2010 年代以降の中小企業向けの貸出増加の 3/4 は、ミドルリスク企業向けによって説明できる。貸出金利の低下を企業属性別にみると、2013 年頃まで
は、財務が相対的に良好な企業──ROA が高く、レバレッジが低い企業──で金利の低下幅が相対的に大きく、金融緩和効果は、比較的リスクの低いゾーンで顕在化していた（図表 14（２））。その後、金融緩和が長期化するなかで、低リ
スクゾーンの貸出金利の低下幅が次第に小さくなるとともに、もう少しリスクの高いミドルリスクゾーンの金利低下幅が大きくなった。この間、ハイリスクゾーン──ROA が最も低く、レバレッジが最も高い企業向け──の金利低下幅は
限定的なものにとどまった。
ミドルリスク企業は、優良企業に比べて、内部資金が少なく、金利感応度が高い企業である。したがって、金融機関が低金利を提示すれば、潜在的な借入需要が顕在化しやすかったと考えられる。また、2010 年代以降の緩やかな景気改善のもとでの、生産能力の回復を企図したペントアップ投資や人手不足の緩和を狙った省力化投資も、ミドルリスク企業の借入需要の拡大につながったとみられる（図表 15（１））。量の拡大で収益をカバーする必要に迫られていた金融機関にとって、貸出量がある程度見込めるミドルリスク企業向け貸出に注力することは、合理的な選択肢だったと考えられる。

19

大手行の外貨流動性リスク管理については、日本銀行金融機構局・金融庁総合政策局[2024]を参照。
20

ドル調達プレミアムの変動メカニズムについては、Iida et al. [2016]を参照。

21

ミドルリスク企業と同企業向け貸出については、金融システムレポート（2018 年 4 月）のⅥ章およびＢＯＸ４を参照。
12

ミドルリスク企業向け貸出のリスク
緩和的な金融環境と金融機関間の貸出競争のもと、金融機関が貸出採算を確保することが難しくなっている。貸出先企業の格付け別にみた貸出の利幅──
貸出金利と採算金利との差──は、時間の経過につれて縮小してきた（図表 15（２））。直近では、高格付け企業向け貸出（格付けＡ～Ｃ）の利幅はほぼゼロとなっているほか、ミドルリスク企業向け貸出（格付けＤ～Ｆ）も採算確保が危うくなっている。このことは、金融機関の貸出採算上、ミドルリスク企業向け貸出の拡大余地が乏しくなっていることを示唆している。
こうしたもとで、格付け別にみた貸出金利カーブは、水準が低下しただけでな
く、カーブの形状がフラット化した。この結果、格付けが相対的に低い企業も、
大きなプレミアム（信用スプレッド）を求められることなく、金融機関貸出にアクセスできるようになっている。このことは、より緩和的な金融環境の醸成に寄与していると考えられる。その反面、信用スプレッドが縮小したもとで、貸出金利によって信用リスクを選別し、資金を配分する機能が低下している可能性も考えられる。
これまでのところ、ミドルリスク企業向け貸出が大きな信用コストにつながった証左は確認されない。ミドルリスク企業のうち、その後に経営が悪化した企業──債務超過かつ営業赤字に陥った企業──は、ごく僅かである22（図表 16（１））。ただし、そうした経営悪化企業は、低金利や景気改善のもとでも常に一定の割合を占めていた。同企業やハイリスク企業は、それ以外の企業に比べ、ストレス耐性が低い。今後、金利が上昇する過程で、信用リスクの選別が上手く働いていなかった貸出案件が、ランクダウンの対象となることが考えられる（企業財務のばらつきについてはＢＯＸを参照）。
ミドルリスク企業向け貸出の積極化は、不動産業など特定業種への貸出集中につながった面がある。業種別の貸出金利をみると、いずれの業種向けも低下しているが、不動産業向けの低下ペースは突出している（図表 16（２））。前述のとおり、「不動産業向け貸出の対 GDP 比率」は既往ピーク圏にある。増加した貸出の中には、債務者の収入減少や貸出金利の上昇に対する耐性が相対的に低い案件もみられる。金融機関貸出に占める不動産業向け貸出の比率も高まっ

22

ミドルリスク企業に限らず、中小企業全体でみても、経営が悪化した企業の割合は、2010
年代以降、上昇することなく横ばいとなっていた。ただし、いったん経営が悪化した企業は、その状態から抜け出しにくくなっており、経営が悪化した状態が続く企業の割合は、緩やかに高まる傾向がみられる。詳しくは、金融システムレポート（2023 年 4 月）のⅣ章を参照。

13

ており、金融機関は、不動産市場からの影響を受けやすくなっている23（図表 16（３））。
（３）金融機関の損失吸収力
金融仲介や決済の機能を将来にわたって発揮するうえでは、金融機関は、充実した資本基盤を維持すると同時に、安定した収益力を確保する必要がある。この点、金融機関は、規制資本と収益バッファーのいずれの観点からも、十分な損失吸収力を確保している（図表 17（１））。ただし、自己資本比率の実績をみると、10 年前に比べ、自己資本比率が一桁%の金融機関が増えている。大手行および地域銀行の国内資金利益は、過去 25 年で 2/3 に減少した（図表 17（２））。
こうしたなか、配当など株主還元を優先することで、資本の蓄積ペースが鈍化している金融機関がある。
また、ストレス勘案後の自己資本比率が低下傾向にある（図表 18（１））。
最近では、ストレス勘案後の水準が 8%割れとなることもある。一回限りのショックに耐え得る自己資本を有する金融機関であっても、収益力が低下した結果、いったん毀損した自己資本を復元することが容易ではない先もみられる24。
金融機関の収益力は、過去 25 年で大きく低下した。コア業務純益 ROE は、最近でこそ反転上昇しているものの、地域金融機関においては歴史的な低水準にとどまっている（図表 18（２））。その結果、前述のとおり、ストレス耐性が低下している先もある。金利が短期間のうちに大きく上昇した際には、保有有価証
券の評価損が金融機関の金融仲介活動の制約になることが考えられる。外部環
境が変化した際、信用コストが増加することも考えられる。また、中長期的にみると、基礎的な収益力の改善が続かず、自己資本の蓄積が滞ることがあれば、損
失吸収力の低下を通じて金融仲介活動が停滞する可能性がある。過度な利回り追求を通じて金融システム面の脆弱性が高まる可能性もある。

５．おわりに
本稿では、過去 25 年の金融緩和策が金融システムに及ぼした影響について、①金融循環の動向、②低金利下の金融機関貸出、③今後のリスク要因という 3 つの観点から、分析を行った。

23

不動産市場を巡るリスクについては、金融システムレポート（2024 年 4 月）のⅢ～Ⅴ章を参照。
24

金融システムレポート（2024 年 4 月）のⅤ章を参照。
14

点検の結果、①金融循環の動向について、金融機関の貸出態度は、一時期を除き積極的となっていた。金融ギャップからは、低金利下で、バブル期前後にみられたような大きな金融不均衡が蓄積した様子は観察されていない。
②低金利下の金融機関貸出をみると、2000 年代前半にかけて、バランスシー
ト調整と不良債権処理を主因に企業向け貸出が減少したが、その後の企業向け
与信と経済活動水準とのバランスは、概ね安定している。反実仮想分析からは、
最近 10 年の貸出増加には、低金利や景気改善の効果に加え、地価の安定を背景とした担保価値の改善効果も寄与していたことが示唆される。
③今後のリスク要因についてみると、円滑な金融仲介活動のもと、企業の借入期間が長期化し、金利リスクの増加要因となっている。また、収益力の低迷が続
く企業については、今後、金利が上昇する過程で、同企業向けの貸出案件がランクダウンの対象となることも考えられる。金融機関のストレス耐性が低下している先もあり、金利が短期間のうちに大きく上昇した際には、金融仲介活動を阻害する要因として表面化することが考えられる。今後も、考査・モニタリング等
を通じて潜在的な脆弱性を点検し、金融機関による多様なリスクテイクが金融システムに及ぼす影響について注視していく必要がある。
以

15

上

ＢＯＸ

中小企業財務のばらつき

低金利とそれに伴う景気改善は、企業の財務に様々な影響を及ぼしている。マクロ的な影響としては、景気改善を背景とした企業収益の改善が挙げられる。また、緩和的な金融環境は、企業の資金繰りの安定に寄与している。もっとも、緩和的な金融環境がそれぞれの企業に及ぼす影響は、企業の外部調達への依存度
によって異なり得る。本ＢＯＸでは、中小企業の資金ポジション──借入の多寡
──に応じた緩和的な金融環境の影響について、事実整理を試みる25。
資金ポジションごとの構成（先数ベース）をみると、借入超企業の割合は直近
5 割まで低下した（ＢＯＸ図表（１））。このうち 2/3 が手元資金に余裕のある企業──販管費の半年分以上の手元資金を保有している企業──であり、1/3 が手元資金に余裕のない企業──販管費の半年分未満の手元資金しか保有していない企業──である。残りの無借金企業と実質無借金企業の割合は、合計で 5 割まで上昇した。
中小企業全体としてみると、有利子負債を使ってレバレッジをかけ、投資（土地投資を含む設備投資、企業買収向けを含む有価証券投資など）を行い、収益力（ROA）が改善する姿となっている（ＢＯＸ図表（２））。こうした傾向が典型的に観察されるのは、手元資金に余裕のある借入超企業である。同企業は、緩和的な金融環境のもとでアクセスが容易になった金融機関借入を活用して供給能力を引き上げ、収益力の改善を図ってきた。こうした金融機関借入の増加とそれによる投資の増加は、借入金利が大きく低下した 2010 年代半ばに集中している。
手元資金に余裕のない借入超企業は、収益力の最も低い企業群である。同企業
は、手元資金に余裕のある企業と同様、投資に積極的であるものの、営業キャッシュフローの改善が限定的なものにとどまっている。このため、金融機関借入
は、投資のファイナンスだけでなく、企業財務の維持──運転資金の確保など─
─に回される割合が大きくなっている。こうした財務維持行動は、低金利下において促進されていた面がある。同企業の中には、景気の改善が続くなかでも業績が上向かず、収益力が低迷している先もある26。
一方、無借金企業（含む実質無借金企業）は、前述の手元資金に余裕のある借入超企業とは異なるかたちで、緩和的な金融環境を享受している。同企業は、平
25

中小企業金融の果たした役割については、中小企業庁 [2016]を参照。

26

経営が悪化した企業については、山田他 [2022]を参照。本分析によると、経営悪化企業の数は、バブル崩壊後に急増した後、2000 年代前半にかけて減少し、近年にかけては低水準となっている。また、八木他 [2022]は、生産性の高い企業と低い企業との生産性格差が拡大していることを指摘している。
16

均的な収益力が高いものの、限界的な収益力（投資 1 単位当たりの収益増加）が乏しいとみられる企業群である。このため、投資よりも残債の返済を優先し、企業財務を改善することで、収益力の改善を図っている。収益力の低い企業の借入が、無借金企業の借入をクラウドアウトしていた訳ではない。むしろ、いつでも金融機関借入にアクセスできるという安心感が、企業のこうした財務改善行動につながっている面があると考えられる。このように、企業財務における低金利の影響は多面的である。

17

【参考文献】
安部展弘・石黒雄人・小池洋亮・古仲裕貴・高野優太郎・平形尚久（2024）、「大規模金融緩和の金融システムへの影響に関する反実仮想分析」、日本銀行ワー
キングペーパーシリーズ、No. 24-J-6
伊藤雄一郎・河西桂靖・轟木亮太朗・豊田融世・堀江里佳子（2023）、「企業年金の運用戦略からみた金融安定への含意―英国債市場の混乱からの教訓―」、
日銀レビューシリーズ、No. 23-J-2
伊藤雄一郎・北村冨行・中澤崇・中村康治（2014）、「『金融活動指標』の見直しについて」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 14-J-7
鵜飼博史（2006）、「量的緩和政策の効果：実証研究のサーベイ」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 06-J-14
奥田達志・金井健司・川澄祐介・近松京介・中山功暉・宗像晃（2022）、「金融マクロ計量モデル（FMM）─2022 年バージョン─」、日本銀行調査論文
尾島麻由実（2017）、「地域金融機関における競争激化と金融の安定性」、日本
銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 17-J-9
中小企業庁（2016）、「中小企業白書（2016 年版）」
日本銀行（2009）、「金融市場レポート（2009 年上期）」
────（2016）、「「量的・質的金融緩和」導入以降の経済・物価動向と政策効果についての総括的な検証」
────（2017）、「金融システムレポート（2017 年 4 月）」────（2018）、「金融システムレポート（2018 年 4 月）」────（2021）、「より効果的で持続的な金融緩和を実施していくための点検」
────（2023a）、「金融システムレポート（2023 年 4 月）」────（2023b）、「金融システムレポート（2023 年 10 月）」────（2024）、「金融システムレポート（2024 年 4 月）」

18日本銀行企画局（2023）、「非伝統的金融政策の効果と副作用」、「金融政策の多角的レビュー」に関するワークショップ（第 1 回）の報告資料
日本銀行金融機構局・金融庁総合政策局（2024）、「大手行の外貨流動性リスク管理の高度化に向けた取組み」、日銀レビューシリーズ、No. 24-J-7
八木智之・古川角歩・中島上智（2022）、「わが国の生産性動向──近年の事実整理とポストコロナに向けた展望──」、日本銀行ワーキングペーパーシリー
ズ、No. 22-J-3
山田琴音・箕浦征郎・中島上智・八木智之（2022）、「企業金融支援と資源配分──研究の潮流と新型コロナウイルス感染症拡大後の動向──」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 22-J-4
Abadi, Joseph, Markus Brunnermeier, and Yann Koby (2023), "The Reversal Interest
Rate," American Economic Review, Vol. 113, No. 8, pp. 2084-2120.
Altavilla, Carlo, Wolfgang Lemke, Tobias Linzert, Jens Tapking, and Julian vonLandesberger (2021), "Assessing the efficacy, efficiency and potential side effects ofthe ECB’s monetary policy instruments since 2014," ECB Occasional Paper Series, No.
2021/278.
Iida, Tomoyuki, Takeshi Kimura, and Nao Sudo (2016), "Regulatory Reforms and the
Dollar Funding of Global Banks: Evidence from the Impact of Monetary Policy
Divergence," Bank of Japan Working Paper Series, No. 16-E-14.
Shioji, Etsuro (2019), "Quantitative 'flooding' and bank lending: Evidence from 18 yearsof near-zero interest rate," Journal of the Japanese and International Economies, Vol.
52, 2019, pp. 107-120.

19

（図表１）

金融機関の貸出運営スタンス（１）貸出態度DIと資金需要DI
DI、％pt60

貸出態度DI50

資金需要DI
態度緩い・需要増加

40
30
20
10
0
-10
-20

態度厳しい・需要減少

-30
90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

18

20

22

24 年

（２）利鞘設定DI-40

DI、％pt
縮小

-20

0

20
拡大
40

上位格付先

60

中位格付先
下位格付先
80
90

92

94

96

98

（注）（１）の対象は中小企業。
（出所）日本銀行

00

02

04

06

08

10

12

14

16

18

20

22

24 年

（図表２）

金融循環（１）ヒートマップ
80年

金融
機関

金融機関の貸出態度判断 DI

金融
市場

機関投資家の株式投資の 対証券投資比率

民間
全体

民間実物投資の対GDP比率

85

90

95

00

05

10

15

20

M2成長率

株式信用買残の対信用売 残比率

総与信・GDP比率
家計投資の対可処分所得 比率

家計
家計向け貸出の対GDP比率
企業設備投資の対GDP比率
企業
企業向け与信の対GDP比率
不動産業実物投資の対GDP比率
不動産
不動産業向け貸出の対GDP比率
資産
価格

株価
地価の対GDP比率（２）金融ギャップ
2.0
価格要因

負債要因

資産要因

金融ギャップ

1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-2.0
85

87

89

91

93

95

97

99

01

03

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23

（注）ヒートマップを構成する金融活動指標のうち、民間全体、家計、企業、不動産の実物投資に関する指標を「資産要因」、これらの債務調達に関する指標を「負債要因」、残りの指標を「価格要因」としている。
（出所）Bloomberg、財務省、東京証券取引所、内閣府、日本不動産研究所、日本銀行

年

（図表３）

金融不均衡（１）（１）総与信・GDP比率（２）企業向け与信の対GDP比率

200 ％

210 ％
原系列
トレンド

180

190

160

170

140

150

120

130
原系列
トレンド

100

110
80

85

90

95

00

05

10

15

20 年

（３）不動産業向け貸出の対GDP比率

80

60 ％

16

55

14

50

12

45

10

40

8

35

6

30
原系列

90

95

00

05

10

20 年

原系列

25

トレンド
2

15

（４）家計向け貸出の対GDP比率

18 ％

4

85

トレンド
20

80

85

90

95

00

05

10

15

20 年

80

85

90

95

00

05

10

15

20 年

（注1）「トレンド」は、（１）と（３）が片側HPフィルター、（２）と（４）が後方3年移動平均により算出。
（注2）シャドーは、（４）がトレンドからの乖離の二乗平均平方根を1.25倍した範囲、それ以外がトレンドからの乖離の二乗平均平方根の範囲を表す。
（出所）内閣府、日本銀行

（図表４）

金融不均衡（２）（１）借入期間とDSR
年

5

％

70

4

55

3

40

2

25
借入期間
DSR（右軸）

1
85

90

95

00

05

（２）家計向け貸出の借入期間
15 年

10

15

20

年

10

（３）企業向け貸出の借入期間％

100 3.5 年％

変動金利比率（右軸）変動金利比率（右軸）

借入期間

借入期間

100

13

80

3.0

80

11

60

2.5

60

9

40

2.0

40

7

20

1.5

20

0
20 年度

1.0

5
00

05

10

15

00

05

10

15

0
20 年度

（注1）「借入期間」は試算値。
（注2）（１）は後方4期移動平均。シャドーは景気後退局面を表す。
（注3）（２）、（３）の「変動金利比率」は、2018年度以降が大手行と地域銀行の実績値。それ以前は試算値。
（出所）国土交通省、財務省、住宅金融支援機構、内閣府、日本証券業協会、日本銀行

（図表５）

金融不均衡（３）（１）不動産業向け貸出の対GDP比率
18％（２）不動産業実物投資の対GDP比率
％

0.8

原系列
16

トレンド

0.6
14
0.4

12
10

0.2
8
6

0.0

中小企業等
SPC
個人による貸家業
その他
不動産業向け貸出

4
2

-0.2

0
80

85

90

95

00

05

10

15

20 年

（３）地価の対GDP比率
350

-0.4
80

85

90

95

00

05

10

20 年

15

（４）都心商業地の取引価格分布

2000年1～3月＝100

100

300

構成比、％

原系列

500万円未満

トレンド

500～1000万円
1000～2000万円

80

2000万円以上

250
60

200
150

40

100
20
50
0

0
80

85

90

95

00

05

10

15

20 年

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23 年

（注1）（１）は後方4期移動平均。「中小企業等」はJ-REITを含む。
（注2）「トレンド」は、（２）が片側HPフィルター、（３）が後方3年移動平均により算出。
（注3）（２）、（３）のシャドーは、トレンドからの乖離の二乗平均平方根の範囲を表す。
（注4）（４）は国土交通省「不動産取引価格情報」に基づき作成した都心5区の商業地取引価格（坪単価）の構成比。
（出所）国土交通省、財務省、内閣府、日本不動産研究所、日本銀行

（図表６）

金融機関貸出（１）貸出残高750兆円
金融保険業・個人（除く住宅ローン）
住宅ローン
不動産業
非製造業（除く不動産業・金融保険業）
製造業

500

250

0
80

85

90

95

00

05

10

15

20 年度

（２）貸出金利
10 ％

％
右軸

短期

9

5.0
4.5

長期

8

4.0

7

3.5

6

3.0

5

2.5

4

2.0

3

1.5

2

1.0

1

0.5

0

0.0
80

85

90

95

00

05

10

（注1）集計対象は、（１）が国内銀行（銀行勘定・国内店）、（２）が国内銀行。
（注2）（２）はストックベース。
（出所）日本銀行

15

20

年

（図表７）

反実仮想シミュレーション（１）（１）国債利回りの想定
＜年限別＞
2.0 ％

1.5

1Y(実績)
2Y(実績)
5Y(実績)
10Y(実績)＜2013-2022年度平均＞
1Y(反実仮想)
2Y(反実仮想)
5Y(反実仮想)
10Y(反実仮想)

1.2

％
実績
反実仮想

1.0
0.8

1.0

0.6
0.4

0.5

0.2
0.0
0.0
-0.2

-0.5

ON 3M 6M 1Y 2Y 3Y 4Y 5Y 6Y 7Y 8Y 9Y 10Y

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
年度（２）実質GDPの想定＜実質GDP＞
4 前年比、％＜需給ギャップ＞
4 ％

3
2
2
0

1
0

-2
-1
-4

-2
-3
-4
-5

実績

-6

反実仮想

実績
反実仮想

-8
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 年度（注）シャドーはシミュレーション期間を表す。
（出所）財務省、内閣府、日本銀行

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 年度

（図表８）

反実仮想シミュレーション（２）（１）貸出利鞘と貸出残高＜貸出利鞘＞
1.5＜貸出残高＞％

750兆円

実績－反実仮想、兆円
その他（右軸）金融要因（右軸）
マクロ経済要因（右軸）
実績
反実仮想

700

80

60

1.2
650

40

600

20

550

0

0.9

実績
反実仮想
500

0.6
13

14

15

16

17

18

19

20

21

22 年度

13

14

15

16

17

18

19

20

21

-20
22 年度

（２）債務者区分構成
＜大手行＞
(実績)
100

＜地域銀行＞(反実仮想)％(実績)＜信用金庫＞(反実仮想)(実績)(反実仮想)

00 05 10 15 20

10 15 20
年度

％

％

95
90
85
80
75
70
65
00 05 10 15 20

10 15 2000 05 10 15 20

破綻懸念先以下

要管理先

10 15 20
要注意先

正常先

（注1）（１）左図の貸出利鞘は、貸出利回りから調達利回りを控除したもの。
（注2）（１）右図は、実績と反実仮想の貸出残高およびその乖離要因を表示。「金融要因」は、貸出金利、地価、金融機関財務などによる影響、「マクロ経済要因」は需給ギャップ、人口動態などによる影響。
（注3）（２）の「要注意先」は、2004年度以降はその他要注意先（要管理先を含まない）。
（出所）日本銀行

（図表９）

反実仮想シミュレーション（３）（１）経済資本比率＜国際統一基準行＞＜国内基準行(銀行)＞15 ％＜国内基準行(信用金庫)＞

9

9

8

8

8

7

7

7

6

6

6

5

5

5

実績

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益

信用コスト

有価証券評価損益の変化

反実仮想

実績

9

税金等

10

リスクアセットの変化

10

有価証券関係損益10

コア業務純益

11

信用コスト

11

有価証券評価損益の変化

11

％

反実仮想

12

実績

12

税金等

12

リスクアセットの変化

13

有価証券関係損益

13

13

コア業務純益

14

信用コスト

14

上昇要因
低下要因

14

有価証券評価損益の変化

15

反実仮想

15 ％

（２）債券デュレーション
＜大手行＞
8 年
7

＜地域銀行＞＜信用金庫＞

実績
反実仮想

6
5
4
3
2
1
0
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22年度

（注1）（１）は、シミュレーション終期（2022年度末）における、反実仮想と実績の経済資本比率の乖離要因を表示。
国際統一基準行はCET1比率、国内基準行はコア資本比率に有価証券評価損益を考慮したもの。
（注2）（２）の対象は国内債券。
（出所）日本銀行

（図表10）

借入需要の構造変化（１）貯蓄投資バランス
100 兆円
政府

80

家計

企業

貯蓄超過

60
40
20
0
-20
-40
-60
-80
-100
90

95

00

05

10

20 年度

15

（２）企業数600 万社
借入超
実質無借金
500

無借金
企業数

400

300

200

100

0
90

95

00

05

10

15

20 年

（注1）（１）は資金循環統計ベース。
（注2）（２）は、「経済センサス基礎調査・活動調査」(2006年以前は「事業所・企業統計調査」)の民営事業所数（調査のない年は線形補完）を、帝国データバンクのデータから算出した当該年の各企業の構成比で按分したもの。集計対象は民営事業所（単独事業所および本社・本店）。
（出所）総務省、中小企業庁、帝国データバンク、日本銀行

（図表11）

金融機関の金利リスク（１）（１）資金利益＜大手行＞＜地域銀行＞

6 兆円

6 兆円

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

0

0

-1

-1
95

00

05
10
その他

15
20 年度
貸出・有価証券利益

95

00
預金利益

05
10
資金利益

15

20 年度

（２）デュレーション・ギャップ＜大手行＞＜地域銀行＞＜信用金庫＞

4 年
＜運用＞

3

2

1

0
＜調達＞

-1
00

05
10
その他調達

15
20
預金

00
05
その他運用

10
15
有価証券

20

00
貸出

05
10
15
20年度
デュレーション・ギャップ（注1）（１）は国内業務部門ベース。「預金利益」は、コア預金（流動性預金の半分）を1～5年の国債で均等運用した場合の収益から、コア預金の費用（流動性預金費用の半分）を控除して算出。「貸出・有価証券利益」
は、貸出および有価証券利鞘にそれぞれの残高を乗じて算出。預金利益分を除く。
（注2）（２）はコア預金を勘案しないベース。2023年度は2023年9月末時点。
（出所）財務省、日本銀行

（図表12）

金融機関の金利リスク（２）（１）銀行勘定の金利リスク量
＜大手行＞
15

＜地域金融機関＞

兆円

％

30

10

20

5

10

0

0

-5

-10

-10

-20

-15

-30
00

05
10
金利スワップ

15
その他

20
預金

00
有価証券

05

10
貸出

15
20 年度
対自己資本比率（右軸）（２）コア預金の平均満期分布
30

構成比、％
新業態

25

信用金庫
地域銀行

20

大手行

15
10
5
0
1年
未満

2

3

4

5

6

7

8

9

10

10 年
以上

（注1）（１）はコア預金を勘案したベース（2017年度以前のコア預金残高は試算値）。「対自己資本比率」は、国際統一基準行の2012年度以降はCET1資本ベース、国内基準行の2013年度以降はコア資本ベース、それ以前はTier1
資本ベース（経過措置を除く）。2023年度は2023年9月末時点。
（注2）（２）の集計対象は、内部モデル手法を採用している金融機関。2022年度末時点。
（出所）日本銀行

（図表13）

金融機関の金利リスク（３）（１）外貨資産残高
120

％
海外貸出
対外直接投資100

対外証券投資
80

60

40

20

0
80

85

90

95

00

05

10

15

年

20

（２）大手行の外貨運用・調達ギャップ
1.2

兆ドル
社債等
中長期円投

1.0

預金
貸出金

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0
10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

（注1）（１）は、対外与信残高の対GDP比率を表示。後方4期移動平均。
（注2）（２）の「社債等」と「中長期円投」は、2012年6月末以降は1年超、それ以前は3か月超の調達。
（注3）集計対象は、（１）が預金取扱機関とノンバンク金融仲介機関、（２）が国際統一基準行。
（出所）内閣府、日本銀行

23年

（図表14）

金融機関のミドルリスク貸出（１）（１）中小企業向け貸出＜貸出比率＞
35 ％30＜貸出残高＞
10

ミドルリスク企業
ハイリスク企業

前年差、兆円

8
6

25

4
2

20

0
15

-2
-4

10

通常先
ミドルリスク企業
ハイリスク企業
中小企業向け貸出

-6
5

-8
-10

0
01

03

05

07

09

11

13

15

17

05

19 年度

07

09

11

13

15

17

19年度

（２）企業属性別にみた貸出金利の低下幅
＜ROA＞
0.0

＜レバレッジ比率＞

金利変化幅、％pt

0.0

-0.1

-0.1

-0.2

-0.2

-0.3

-0.3

-0.4

-0.4

-0.5

-0.5

-0.6

2016-19年度

-0.6

-0.7

2013-16年度

-0.7

-0.8

2010-13年度
ｸﾞﾙｰﾌﾟ1

ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
低金利変化幅、％pt-0.8
ｸﾞﾙｰﾌﾟ3
ROA

ｸﾞﾙｰﾌﾟ4高ｸﾞﾙｰﾌﾟ1

高ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
ｸﾞﾙｰﾌﾟ3
レバレッジ比率ｸﾞﾙｰﾌﾟ4

低（注1）（１）の「ハイリスク企業」は、低採算先のうち、ROA基準において2年連続で下位25％の水準を下回った企業、またはレバレッジ基準において2年連続で上位25％の水準を上回った企業。「ミドルリスク企業」は残りの低採算先。低採算先は、以下の2つの基準のうち、どちらかを2年連続で満たす企業。
・ROA基準：営業利益ROAが中央値未満であり、借入金利がROAの上位10％の企業向けを下回る
・レバレッジ基準：財務レバレッジが中央値より高く、借入金利がレバレッジの下位50％の企業向けを下回る（注2）（２）は、営業利益ROAおよび財務レバレッジ比率の四分位ごとに中小企業を4つのグループに分類し、それぞれのグループについて、貸出金利（平均値）の変化幅を表示。
（出所）帝国データバンク、日本銀行

（図表15）

金融機関のミドルリスク貸出（２）（１）中小企業の財務指標

3＜売上高営業利益率＞＜財務レバレッジ＞

％

倍

1.4

2

＜ICR＞
倍

6

1.2

＜設備投資＞
I/K比率、％

1.5
1.0

4

0.5

1
1.0

2

-1

0.8

0

-2

0.6

-2

0.4

-4

0.2

-6

0

0.0
-0.5
-1.0

-3

-1.5
-2.0

-4

-2.5

-5
-6

0.0
01

05

09

13

-3.5

-8
01 05 09 13 17
ミドルリスク企業

17-3.0
01 05 09 13
ハイリスク企業

17

01 05
通常先

09

13

17
年度

（２）中小企業向け貸出の格付け別金利＜2002年度＞＜2012年度＞＜2019年度＞

12 ％

12 ％

12

10

10

10

8

8

8

6

6

6

4

4

4

2

2

2

0

0

0

A

B
高

C

D

E F
格付

G

H

I J
低

A

B C D E F
高
格付
貸出金利

G

％

A B
I J
低
高
銀行の採算金利
H

C

D

E F
格付

G

H

I J
低

（注1）（１）の財務レバレッジは総負債÷総資産。ICRは負値の影響を調整した屈折型ICR。設備投資(I)は固定資産(K）の前年差(ΔK)として算出。いずれも中央値を表示。
（注2）（２）の採算金利は調達金利＋経費率＋信用コスト率（回収率は50％と仮定）。
格付けは、CRD協会が付与している評点（0～100）を等間隔に10等分して分類。信用コスト率は、CRD協会算出の1年先デフォルト確率を使用。
（注3）集計対象は、（１）が資本金1億円未満かつ従業員数300人以下の中小企業、（２）が資本金1千万円以上1億円
未満の中小企業。
（出所）CRD協会、帝国データバンク、日本銀行

（図表16）

金融機関のミドルリスク貸出（３）（１）経営が悪化した企業と改善した企業
20

構成比、％
経営が改善した企業

18

経営が悪化した企業

16
14
12
10
8
6
4
2
0
03

04

05

06

07

08

09

10

（２）業種別の貸出金利
2.8

11

12

13

14

15

16

17

18

19 年度

19

21 年度

（３）不動産業向け貸出比率

％

35

％
10-90％点
25-75％点
中央値

30
2.4
25
2.0

20
15

1.6
製造業
建設
不動産
卸小売
運輸情報
対面型

1.2

0.8
10

12

14

10
5
0
16

18

20

22 年度

05

07

09

11

13

15

17

（注1）（１）は「経営が悪化した企業」と「経営が改善した企業」の割合を表示。「経営が悪化した企業」は、前期のミドルリスク企業のうち、当期に債務超過かつ営業赤字になった企業。「経営が改善した企業」は、2期前のミドルリスク企業のうち、財務が改善し、前期および当期に連続で低採算先基準（ROAが中央値以下、あるいはレバレッジ比率が中央値以上）を満たさなくなった企業。
（注2）（２）の金利は支払利息等÷期初の借入金。集計対象は、2013～2019年度の継続サンプル（金利が負値、または20％超の先は除外）。
（注3）（３）は、大手行・地域銀行・信用金庫の貸出全体に対する不動産業向け貸出比率の分布。
（出所）CRD協会、帝国データバンク、日本銀行

（図表17）

金融機関の損失吸収力（１）（１）規制資本比率の推移と分布＜国際統一基準行＞＜国内基準行＞

100 ％

18 ％
国際統一基準行
国内基準行（銀行）1680

国内基準行（信用金庫）

14

60

12

40

10

20

0

8
13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

13年度
22年度
8％未満
8～10％

13年度
10～12％

22年度
12％超（２）当期純利益
20 兆円
15
10
5
0
-5
-10
-15

その他
有価証券関係損益
当期純利益

-20

信用コスト
資金利益

-25
90

95

00

05

10

15

20 年度

（注1）（１）左図は、原則として銀行グループベースの自己資本比率を表示。
（１）右図は、自己資本比率の水準ごとにみた銀行構成比。銀行連結ベース。
自己資本比率は、国際統一基準行がCET1比率、国内基準行がコア資本比率。経過措置を含む。
（注2）（２）の集計対象は大手行と地域銀行。「資金利益」は国内業務部門ベース、それ以外は全店ベース（銀行単体）。
（出所）日本銀行

（図表18）

金融機関の損失吸収力（２）（１）ストレス勘案後の自己資本比率
14

％

13
国際統一基準行
12
11
10

国内基準行

9
8
7
6
13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24
年度

（２）コア業務純益ROE
＜大手行＞
16

＜地域銀行＞＜信用金庫＞％

前年差、％pt 5

14
RORA上昇
OHR低下
CAR低下

12

4
3

10

2

8

1

6

0

4

-1

2

-2

0
00 03 06 09 12 15 18 21
CAR要因(右軸)

00 03 06 09 12 15 18 21
RORA要因(右軸)0003OHR要因(右軸)

06

09

12

15

18

-3
21
年度

ROE

（注1）（１）の実線は実績、点線はストレステストの結果を表す。集計対象は銀行。自己資本比率は、国際統一基準
行がCET1比率、国内基準行がコア資本比率。
（注2）（２）の2012年度以降は投信解約損益を除く。
（出所）日本銀行

（ＢＯＸ図表）

中小企業財務のばらつき（１）企業構成比
構成比、％

100

借入超・資金余裕なし

90借入超・資金余裕あり

80

実質無借金

70

無借金

60
50
40
30
20
10
0
00

02

04

06

08

10

12

14

16

18

22 年度

20

（２）キャッシュフロー
＜全体＞

＜無借金＞

＜借入超＞
(資金余裕あり)

8(資金余裕なし)

総資産対比、％

6
4
2
0
-2
営業CF
投資CF
財務CF
ネットCF

-4
-6
00

05

10

15

20

00

05

10

15

20

00

05

10

15

20

00

05

10

15

20年度

（注1）（１）は資本金1千万円以上1億円未満の中小企業の構成比。「借入超」は有利子負債が現預金を上回る企業。
（注2）（２）の集計対象は、資本金1千万円以上1億円未満の中小企業。
「無借金」は実質無借金を含む。「借入超」は有利子負債が現預金を上回る企業。
「営業CF」は、当期純利益＋減価償却費。「投資CF」(▲)は、固定資産増減＋減価償却費＋有価証券増減。
「財務CF」は、有利子負債増減。
（出所）帝国データバンク