DP2015-J04

金融リ テラシーと住宅ロ ーンの比較 行動
家森
上山

信善
仁恵

2015 年 4 月 13 日

2015 年 4 月

金融リテラシーと住宅ローンの比較行動 ＃神戸大学経済経営研究所教授 家森信善
名古屋学院大学経済学部准教授 上山仁恵

要旨
住宅金融市場の自由化が進み、多様な住宅ローンが提供されるようになったことを背景にして、2014 年 6 月に金融経済教育推進会議が公表した「金融リテラシー・マップ」は、「ローン・クレジット」に関して、「複数の金融機関、商品を比較し、金利タイプ、金利・諸費用、借入限度、借入条件などが自分のニーズにあったものを適切に選択することができる」ことを金融リテラシーの重要な要素だと定めている。しかし、金融リテラシーが高いと本当に比較行動をとるのかについて、これまで実証的に分析した研究は乏しい。そこで、本稿では、2011 年以降に住宅ローンを利用して中古住宅を購入した 612 人に対するア
ンケート調査結果（2014 年 9 月実施）を活用して、この課題に取り組んだ。その結果、金融リテラシーが高い人（客観尺度および主観尺度のいずれに関しても）ほど、住宅ローンを利用する際に、より多くの金融機関を比較していることを見いだした。これは、金融リ
テラシーを高めることが実際に人々の行動を望ましい方向に変化させる証拠だといえる。

目次
１．はじめに .......................................................................................................................... 3
２．先行研究 .......................................................................................................................... 9
３．家計アンケート調査の概要 ........................................................................................... 12（１）調査の実施時期と事前スクリーニング ................................................................. 12（２）回答者の属性 ......................................................................................................... 13（３）回答者の金融リテラシーの状況 ............................................................................ 13＃

本研究を行うために、家森は、科学研究費・挑戦的萌芽研究「わが国の地域社会が直面する課題を解決するツールとしての不動産金融の萌芽的展開」（24653075）の支給を受けている。
1

（４）金融リテラシーの総合点数の状況......................................................................... 15（５）住宅ローンの選択の有無 ....................................................................................... 17
４．被説明変数と説明変数 .................................................................................................. 18（１）被説明変数：比較金融機関数 ................................................................................ 18（２）比較金融機関数と借入制約.................................................................................... 19（３）説明変数：金融リテラシーの客観尺度 ................................................................. 19（４）説明変数：金融リテラシーの主観尺度 ................................................................. 19（５）説明変数：コントロール変数 ................................................................................ 20
５．分析結果と検討 ............................................................................................................. 23（１）金融機関比較数を使った場合の分析 ..................................................................... 23（２）金融機関の比較行動の有無の分析......................................................................... 27（３）住宅ローンの比較行動：比較の目的 ..................................................................... 29（４）金融機関比較の成果............................................................................................... 31
６．むすび ............................................................................................................................ 34＜参考文献＞ ........................................................................................................................ 36

2

金融リテラシーと住宅ローンの比較行動
神戸大学経済経営研究所教授 家森信善
名古屋学院大学経済学部准教授 上山仁恵

１．はじめに金融の自由化や住宅金融公庫の改革によって、わが国の住宅金融市場は大きく変容を遂げてきた(家森[1995]、家森・近藤[2004a,b])。たとえば、住宅ローンの金利タイプはかつて
は長期固定金利が中心だったが、最近では、変動金利型や固定金利期間選択型が増加し、また、かつては多額の頭金が必要とされていたが、最近では頭金がほとんど不要なローン商品も登場しているし、新築だけではなく中古住宅やリフォームも融資対象になっている。
一般的に選択肢が拡大することは、家計にとって自らの状況に相応しいローン商品を選択できる可能性が拡大するので望ましいことだと言える。しかしながら、選択肢の拡大を逆の側面から言えば、多様な住宅ローン商品の中から間違えずに、自らに相応しい商品を選択しなければならなくなったとも言える。
しかし、金融経済に関する知識が乏しいと、各商品の利点やリスクについて十分に理解できず、合理的な選択ができない可能性がある。たとえば、アメリカのサブプライムロー
ン問題は、2008 年のリーマンショックを契機としたグローバル金融危機を引き起こしたが、Gerardi et al.(2010)は、サブプライムローンでデフォルトした家計の金融リテラシーが、そうでない家計に比べて低いことを見いだし、サブプライムローン危機の一因として金融
リテラシーの問題があることを指摘している。金融知識が乏しい家計が、当面の返済は軽いが不動産価格が恒常的に上昇しないと、(自身の所得での)返済が不可能な高額のローンを組んでしまっていたことが、危機の根底にあったのである 1。
わが国では、これまでのところ、住宅ローンの債務不履行に関して大きな問題は発生していない 2。しかし、近年、低金利を利用して所得に比べて高額の住宅ローンを組む家計が1

こうした問題意識が、アメリカが金融経済教育を重視する直接的なきっかけになっている。
たとえば、金融リテラシーに関する大統領諮問委員会の報告書（2009 年 1 月）では、「金融危機の発生には複数の要因が関連しているが、米国消費者の金融リテラシーの不足が根本的な原因の一つ」と指摘している。詳しくは、伊藤（2012）を参照。
2 しかし、金融庁が発表している「金融機関における貸付条件の変更等の状況について」（2014 年 6 月発表）によると、金融円滑化法の施行（2009 年 12 月）から 2014 年 3 月期
までに、住宅ローンに関しての貸し付け条件の変更は約 38 万件に達している。金融庁の公表数字は何度も変更を受けている債権について何重にもカウントされているので、返済に問題を抱えている家計の実数は 38 万を大きく下回ると思われるが、景気が回復し、金利の低下が続いた 2013 年度においても、53143 件（上期と下期の合計）が貸付条件の変更を申
3

増えており、全体として潜在的な信用リスクが高まっている。たとえば、図 1 には、総務省の「家計調査」に基づいて、年齢階層別の負債・年収比率の推移が示されている。近年、
30 歳代の若い世代において、年間収入に比べて、負債の比率が顕著に上昇していることがわかる。
図 2 は、民間住宅ローンの金利タイプの推移を示している。変動金利型住宅ローンが 4
割から 5 割を占めており、逆に、固定金利型は 3 割以下となっている。2015 年 3 月の各金
利タイプ別の金利（三菱東京 UFJ 銀行のケース）をみると、変動金利 0.755％、固定期間
3 年 1.40％、固定期間 5 年 1.45％、固定期間 10 年 1.70％、固定期間 35 年 1.78％となっており、変動金利型のローン金利が、他のタイプのローンに比べて非常に低いことがわかる 3。
（時系列的な変化は、図 3 を参照）。
家計から見ると、変動金利を選択すると、契約時点での金利負担が小さく、同じ年収に対して高額の借入が可能になり、したがって、条件のよりよい物件（駅から近い、専有面積が広いなど）を購入することが可能になる。しかしながら、何らかの事情から金利が上昇した場合、返済額が大きく増え、アメリカのサブプライムローンの借り手のような状況に陥らないとも限らない。実際に、図 4 に示したように、変動金利型や固定期間選択型住宅ローンの借り手の半数程度が、「将来の金利上昇によってどれくらい返済金額が増えるか」について理解できていないと自己評価をしている。
図 1

年齢階層別負債・年収比率（二人以上世帯の内、負債保有世帯）

3
2.8
2.6
2.4

30歳未満

2.2

30～39歳2

40～49歳1.8

50～59歳

1.6

60歳以上

1.4
1.2
1
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013(出所)総務省「家計調査」

し込んでおり、決して小さな問題ではない。
価格.コムのＨＰ（http://kakaku.com/housing-loan/rate.asp）から、2015 年 3 月 10 日付
けの情報を入手した。

3

4

図 2

住宅ローンの金利タイプ別利用状況(出所)独立行政法人住宅金融支援機構調査部「2014 年度民間住宅ローン利用者の実態調査【民間住宅ローン利用者編】（第 2 回）」2015 年 2 月（調査時期 2014 年 7 月～2014 年 10月）。
図 3

主要銀行の住宅ローンの金利の推移(出所)日本銀行『金融システムレポート』2014 年 10 月

5

図 4

住宅ローンの商品特性や金利リスクへの理解度

独立行政法人住宅金融支援機構調査部「2014 年度民間住宅ローン利用者の実態調査【民間住宅ローン利用者編】（第 2 回）」2015 年 2 月（調査時期 2014 年 7 月～2014 年 10月）

もちろん、金利の予想外の変動だけがリスクではなく、例えば健康状態の悪化による所得の減少や、自然災害の発生による住宅の破損などのように、どのような住宅ローンを利用するにしても返済が困難になるリスクは存在する。また、金利タイプについても、変動金利がリスクが大きくて、固定金利を選ぶのが賢明であるとも一概には言えない。どのよ
うな金利の見通しを持つかによっては、現在の銀行が提示している金利体系の中で、変動金利が有利であると判断する家計がいるのもおかしなことではない 4。したがって、金融リ
テラシーの影響を見る場合、たとえば金融リテラシーの低い家計がリスクがわからないま
ま、変動金利タイプの住宅ローンを選んでおり、金融リテラシーの高い家計が固定金利商品を選ぶといった単純な関係があるとは考えられない。
一方、2014 年 6 月に金融経済教育推進会議が公表した「金融リテラシー・マップ」では「ローン・クレジット」に関して、「④自己の返済能力等に応じた適切な住宅ローンを組むことができる」との事項をあげ、具体的な観点として、「各種の金利タイプのメリット・デメリットを理解したうえで、経済状況と自らの返済能力（特に金利上昇時）に応じた金利タイプの選択を行うことができる」という金利タイプの選択能力に加えて、「複数の金融機4

変動金利型と固定金利型の住宅ローンの選択はこれまでの研究でもしばしば取り扱われているテーマである。たとえば、Coulibaly and Li (2010)は、変動金利型と固定金利型の住宅ローンの選択に影響を及ぼす要因を分析し、提示される金利、所得変動や転居の可能性などとともに、家計のリスク回避度が影響していることを見いだしている。彼らによると、リスク回避的な家計ほど固定金利型の住宅ローンを選択する傾向がある。しかし、彼らは、金融リテラシーの影響に関しては検討していない。
6

関、商品を比較し、金利タイプ、金利・諸費用、借入限度、借入条件などが自分のニーズにあったものを適切に選択することができる」ことを掲げている。金利の選択については、個々の家計の状況（および金融機関からの提示金利など）の詳細な情報が無い限り、選択の妥当性について判断するのは難しいが、比較行動をとっていることを評価すべきである
ことは自明だと考えられる 5。日頃のスーパーの買い物でも数百円の違いがないかをチラシで確認するのは珍しいことではないので、住宅ローンのような巨額の支出を伴う場合には、比較をしないことの方が不自然だからである 6。
たとえば、2015 年 3 月の時点での住宅ローンの金利を調べて見たところ、変動金利の場合で、最低は 0.539％、最高は 1.081％、また、固定期間 5 年の場合で、最低は 0.49％、最高は 1.750％と、銀行によって大きな開きがあった 7。さらに、実際には、店頭金利から割引が行われているようである。図 5 は、日本銀行の『金融システムレポート』に掲載された住宅ローンの優遇金利幅を示したものであるが、優遇幅は平均 1.5％程度もあり、実際の貸出金利が 1％程度であることからすると、店頭提示金利と実行金利には大きな差異が生じていることがわかる。したがって、実際に相談してみると、様々な優遇条件の組み合わせによって、借り手は大幅な金利ディスカウントを得られる可能性がある。

5

独立行政法人住宅金融支援機構調査部「2014 年度民間住宅ローン利用者の実態調査【民間住宅ローン利用者編】（第 2 回）」（2015 年 2 月公表 調査時期 2014 年 7 月～2014
年 10 月）によると、住宅ローンの借入にあたって比較検討した住宅ローンの金利タイプを尋ねた質問に対して、「比較検討した住宅ローンはない」の回答が 40.2％にも達している。
金利タイプに限っても、比較行動があまり行われていないことがわかる。
6 もちろん、他の金融機関と比較することから得られる期待メリット（より低い金利の提示を受ける可能性と引き下げ幅などに依存）よりも、探索のためのコストが上回るなら比較を行うことは合理的ではない。しかし、最初の金融機関から借りる可能性を維持したまま、他社に打診することが可能であるし、見積もりをもらうための書類等の用意に多少の手間はかかるが、そうしたコストは潜在的なメリットに比べて小さいと考えられる。
7 2015 年 3 月 22 日に確認した、
価格.com のＨＰ（http://kakaku.com/housing-loan/rate.asp）に基づいて記載している。
7

図 5

住宅ローンの金利優遇幅(出所)日本銀行『金融システムレポート』2014 年 4 月

図 6 は、住宅ローン決定に際して影響が大きかった媒体に関する調査結果である。影響がもっとも大きかったのは、「住宅・販売事業者（営業マン、店頭、営業所など）」の 38.1％
であり、かなり差があって、「金融機関（店頭、相談コーナーなど）」（14.1％）が続いている。「住宅・販売事業者（営業マン、店頭、営業所など）」は提携金融機関の住宅ローンを勧めるので、（提携金融機関が複数あるとしても）十分な比較情報が提供されているとは思われないし、「金融機関（店頭、相談コーナーなど）」の回答が複数の金融機関に相談している結果であるかどうかもわからない。つまり、住宅ローンの借入に当たって、わが国の家計がどの程度の比較を行なっているのかは、既存の資料からでは必ずしも明確ではない。
高い金融リテラシーを持っている人は、住宅ローンを利用する際に、多くの商品を比較していると期待されるが、これまでの調査では、それを直接的に示す証拠は乏しいと言える。そこで、我々は、第 3 節で示すような住宅ローン利用者に対するアンケート調査を実施し、計量経済学の手法を利用して、住宅ローン選択における金融リテラシーの役割を確認しておくことにした。
住宅ローン選択における金融リテラシーの役割を実証分析した研究は、日本国内だけでなく海外を含めても非常に少ない（Cox et al. (2015)）。しかしながら、住宅ローンの利用
者は株式投資家よりも遙かに多く、また借入額の大きさから住宅ローンは家計に大きな影響をもたらすので、住宅ローンの選択は身近でかつ非常に重要な問題だといえる。したがって、金融リテラシーのレベルが住宅ローンの選択行動にどのように影響していることを確認しておくことは、わが国の金融経済教育を推進していくための重要な基礎付け資料になる。
本稿の構成は次の通りである。第 2 節では、住宅ローン選択における金融リテラシーの8役割について分析した先行研究はほとんどないが、数少ない例外である Cox et al. (2015)
を中心にして、住宅ローンではないが消費者ローンと金融リテラシ－の関係を分析した
Disney and Gathergood(2013)などの関連する研究を手短に紹介する。第 3 節は、我々が実施したアンケート調査について、本稿で利用する観点から必要な部分を紹介する。なお、調査結果は既に家森・上山（2014）で報告しているので、調査の全体像についてはそちらを参照して欲しい。第 4 節は、そのアンケート調査を利用して、分析を行っている。まず、説明変数や被説明変数として利用する回答の計数を紹介し、その後に、複数の要因をコン
トロールするために、多重回帰分析を行う。様々な定式化で分析しているが、いずれにおいても、金融リテラシーの高い人ほど、金融機関を比較する傾向があることを見いだしている。第 5 節は、本稿のまとめである。
図 6

利用した住宅ローン決定に際して影響が大きかった媒体等(出所) 独立行政法人住宅金融支援機構調査部「2014 年度民間住宅ローン利用者の実態調査【民間住宅ローン利用者編】（第 2 回）」2015 年
2 月（調査時期 2014 年 7 月～2014 年 10 月）。

２．先行研究家計の借入と金融リテラシーの関係を分析した最近の代表的な研究として、Disney andGathergood(2013)がある。彼らは、イギリスの家計に対するアンケート調査（2010 年 10月実施）に基づいて、消費者信用（クレジットカードローン、個人向けローンなどを対象
9

にしており、住宅ローンは対象としていない）の利用状況と、金融リテラシーの関係を検証している 8。
その結果、消費者信用を利用している人ほど、金融リテラシーテストの点数が低いことが明らかになった。とくに、利用者と非利用者の間では、最低支払額の意味について正答率に大きな差異があった。つまり、金融リテラシーの低い人ほど（他の条件をコントロー
ルして）、消費者信用を利用しがちである。
しかも、金融リテラシーの低い人ほど、コストの高い消費者信用（payday loan など）を利用していることが明らかになった。具体的には、金融リテラシー問題 3 問の正解数別に、高コスト信用のシェアを見ると、3 問正解者は 5％、2 問正解者は 12％、１問正解者は 25％、ゼロ問正解者は 38％であった。その結果、消費者信用の加重平均年率換算金利（Annualised
Percentage Rate: APR）を計算してみると、3 問正解者は 14％、2 問正解者は 18％、1 問
正解者は 21％、ゼロ問正解者は 23％となり、全問正解した人と全問不正解の人とでは 9％ポイントの金利差があった。さらに、高コスト信用のシェアやＡＰＲを被説明変数にとった回帰分析でも、金融リテラシーは有意な説明力を持った。たとえば、彼らは、最低支払額の意味についての正答者ではＡＰＲが 4.36％ポイント低くなることを見いだしている。
一方、金融リテラシーの低い人ほど、新聞や雑誌の金融面を読むといった行動をとっていない傾向にあることも確認された。たとえば、全問不正解グループでは 19％しか読んでいないのに、全問正解グループではその比率は 62％であった。
住宅ローンの金利を直接分析したのが、Huston(2012)である。彼は、金融リテラシーが借入コストにどのように影響するのかを調べた研究は少ないと指摘して、the Consumer
Finance Research Group が Ohio State University の Center for Human Resource
Research と共同で 2009 年～2011 年に実施した Consumer Finance Monthly (CFM) のア
ンケート調査を利用して、住宅ローンの金利と金融リテラシーの関係を分析している。ＣＦＭは、金融リテラシーに関連する多数の質問（20 問）を行っており、Huston(2012)はこれらの回答を利用して、知識とスキルの 2 次元で、回答者の金融リテラシーの程度を 3 つに区分している。すなわち、目標層（知識とスキルの両方が高水準）、中位層（知識もしくはスキルのいずれか低い方が中水準）、危険層（知識もしくはスキルのいずれか低い方が低水準）、の 3 つである。そして、その 3 つの層の間での借入金利のコストを比較している 9。
8彼らの金融リテラシーの尺度は、①単利の計算（金利 15％で 1000 ポンドを借り入れたら1 年後にはいくらの債務になるか＜「1150 ポンド」の選択肢が正解＞）、②複利利回りの計算（金利 20％の複利で借り入れた場合、債務が倍になるのに何年かかるか＜「5 年未満」という選択肢を選ぶのが正解＞）、③最低支払額の意味（月利 1％で 3000 ポンドを借り入れていて月々30 ポンド返済すると何年で全額返済できるか＜「負債はなくならない」の選
択肢を選ぶのが正解＞）、の 3 つの問に対する回答状況を利用している。
9 厳密に言うと、金利水準そのものを使わずに、サンプルの平均値よりも高い金利で借りているか否かのダミーを使って、平均よりも高い金利で借りている人の比率を問題にしてい10その結果、住宅ローンの借入金利に関しては、金融リテラシーが高い層ほど、平均よりも低い金利で借りている確率が高くなることを 1％有意水準で確認している。具体的には、
目標層の人が低金利の借入をしている確率は危険層の人の 2.21 倍であり、中位層の人が低金利の借入をしている確率は危険層の人の 1.83 倍であった。
本稿の問題意識に最も近いのが、Cox et al. (2015)である。彼らは、オランダの家計に関して、1994 年から 2009 年のパネルデータを使って、金融リテラシー（金融知識に関する自己評価や金融市場への参加状況＜投資信託、株式やオプションなどの市場性商品の取引状況＞から指数化）やリスク選好が住宅ローンの種類の選択にどのように影響するかを分析している。彼らの結果によると、金融的に洗練されている家計ほど、新型住宅ローン（利払いのみを行って元本返済を先送りすることができる 10）を選んでおり、また、リスク回
避的な家計ほど伝統的な住宅ローンを選択する傾向がある 11。彼らは、少なくともオラン
ダに関しては、一般にリスクの高い新型住宅ローンを選んでいるのは、リスクについて理解している家計（また、裕福な高齢家計）であることを見いだしており、公共政策的には問題が少ないと指摘している。
一方、Collins(2012)は、 金融アドバイス（ＦＡ）を利用する人の特徴を、2009 年に米国で実施されたアンケート調査（National Financial Capability Study）の個票を使って分析 し てい る。 この 調査で は 、金 融ア ドバ イスの 項 目と して 、① Debt counseling, ②Investments, ③Mortgage（住宅ローン）, ④Insurance, ⑤Tax planning を取り上げている。5 項目のいずれかのアドバイスを 5 年以内に受けた比率は 56.7％で、個別に見ると、
もっとも低いのが Debt（8％）で、最も高いのが Insurance（33.7％)であり、Mortgage はる。住宅ローン金利を説明する回帰式において、物件の属性や、住宅ローンの満期や金利タイプなどをコントロールできていない。こうしたデータはこのＣＦＭでは入手できないためだと思われる。また、こうしたデータの粗さのために、金利の絶対水準を使わなかったのだと思われる。なお、借り手の信用度に関しても、クレジットスコアーは利用できなかったために、返済負担・年収比率でコントロールしているのみである。
10 彼らが分析対象にしている新型住宅ローンの一つ（interest-only mortgages）は、期間中は利払いだけ行い、満期時に元本全額を一括返済するものである。満期時に、物件を処分したり、借り換えをしたりして返済することになる。地価が上昇していれば、大きなメリットを得られる一方、地価が下がっていると返済は難しくなる。彼らが対象にしている
もう一つの新型住宅ローンは、元本の返済をしない代わりに年金の形で積立を行い、満期時にその年金でもって元本を返済する仕組みの商品である。元本が減らないので、利払いに関する税控除のメリットを長期間継続できる。年金積立資金で、予定以上の高い運用利回りを得ることができれば、そこでもメリットが生じるが、逆に運用利回りが下回れば、満期時に元本を返済できなくなる。
11 なお、彼らは、同時に、住宅ローンの選択における職業的な助言者の役割についても分析を行っており、職業的な助言者の関与が新型住宅ローンの利用確率を上げる傾向を持つ
ことを見いだし、新型の住宅ローンは、金利費用の税控除の利点を活かすことができるた
めだと予想している。一方、両親などの家族からの助言に頼る家計は、伝統的な住宅ローンを選ぶ傾向があり、その理由として、（伝統的な住宅ローンしかなかった時代に住宅ローンを使った）親の世代の体験に基づいた助言だからではないかと指摘している。
11

中ほどの 23.5％であった。Collins(2012)の最も重要な発見は、金融リテラシーの高い人ほど、金融アドバイスを求めていることであり、逆に言うと、知識がない人がそれを補うた
めに専門家に相談するという傾向は見られないという点である。つまり、本稿との関心で言えば、金融リテラシーが低い人ほど他との比較を行わない傾向が予想される実証結果である 12。

３．家計アンケート調査の概要（１）調査の実施時期と事前スクリーニング
本稿で利用するアンケート調査は、楽天リサーチ株式会社の web 調査を利用したものである。調査は、2014 年 9 月 26 日に楽天リサーチに登録している 1 万人を対象に、スクリーニング質問への勧誘メイルを送信し、われわれの設定した条件に合致する者のみに本質問を回答してもらうこととした。本質問への回答の回収は、9 月 29 日までで予定していた
回答数（600）に達したために打ち切った。
スクリーニングの条件は次の通りである。まず、①2011 年以降に中古住宅（戸建て・マンションの両方を対象）を購入した者とした。②住宅ローンを利用して購入した者を対象にした。③夫婦、または夫婦と子供がいる世帯のみを対象とした。④信頼性のある回答を得るため、住宅購入時において最終決裁者である人を選定するために、設問項目として「最終決定をする立場」を選択した人を調査対象としている。
このうち、中古住宅購入者に対象を限定している点は、もともと（中古住宅に関して）任意加入となっている住宅瑕疵担保保険についての調査を兼ねていたためでもあるが、中古住宅購入者に限定したことは次のような点で我々の調査に利点をもたらしている。第一に、新築住宅に比べて、わが国の銀行は中古住宅に対する住宅ローンに消極的であると言われている。とくに、中古住宅物件についての融資枠や担保価値の評価は銀行によって異なるために、借り手は、新築住宅に関する住宅ローンに比べて、銀行間でローン条件を比較することの意味が大きい。
第 2 に、新築の分譲住宅・マンションの場合、分譲業者と提携している金融機関が存在して、実質的に紐付きとなっていて選択の余地が限られていたり、提携金融機関が当該物
なお、Collins(2012)は、5 つの項目別にも金融リテラシーの影響を調べているが、投資、保険、税に関してはリテラシーとプラスの相関が見られる一方、負債と住宅ローンに関しては、金融リテラシーの影響はなかったと報告している。負債については、破産相談などのＮＰＯなどの役割が考慮に入っていないことなどを理由としてあげているが、住宅ローンについては特段の議論を行なっていない。一方、同じ調査を使った Cobb et al.(2012)では、金融リテラシーについて少し異なる尺度を利用して、投資、保険、税に加えて、住宅ローンに関する助言についても金融リテラシーと有意のプラスの関係を見いだし、負債に関しては有意にマイナスの関係を見いだしている。

12

12

件の購入者に特別に優遇した条件を提供していたりすることがあるために、他の金融機関と比較することができなかったり、比較する必要が無かったりする事例が多い。その点、中古住宅の場合は、仲介業者が金融機関を紹介することはあるが、新築分譲業者の紹介と比べて拘束力は弱く、借り手の選択の余地が大きいと考えられる。つまり、中古住宅購入者の方が、自主的に多くの金融機関を比較する可能性とそのメリットが大きいので、本調査にとって相応しいと考えられるのである。

（２）回答者の属性
本調査の回答サンプル数は全体で 612 であり、戸建て居住のサンプルが 272（44.4％）、
マンション居住のサンプルが 340（55.6％）であった。また、住宅の購入時期をみると、1に示したとおりである。2014 年については調査期間が他の年次より短いため、該当サンプ
ル数が他の年次の半分以下と少なくなっているが、2011 年から 2013 年の他の年次についてはほぼ均等である。
表 1

住宅の購入時期

購入時期

全体
612
(100%)
169(27.6%)
187(30.6%)
170(27.8%)
86(14.1%)

全体
2011 年
2012 年2013 年
2014 年（３）回答者の金融リテラシーの状況
我々のサンプルは全て住宅ローンを利用して中古住宅を購入した人たちである。本調査
では、金融リテラシーと住宅ローンの利用実態との関係に絞って、この調査の結果を利用して実証分析を行う。そのために、まず、金融リテラシーに関する質問とその回答状況を説明する。
我々の調査では、金融リテラシーの高さを測るために、金利、インフレ、リスク（分散投資）に関する 3 つの質問を行っている。まず、金利（複利計算）については、「100 万円の現金を 1 年満期の銀行預金（年利子率 2％）に預けて、5 年間、同条件で更新しながら運用したら、5 年後にはいくら受け取れると思いますか。（税率はゼロと考えてください）。
」（問 5）として、表 2 に示した 4 つの選択肢から正答を選んでもらう形式を使った。
13

表 2 が、金利（複利計算）の理解について調査した結果である。この設問の正解は「110万円よりも多い」であるが、正答率は全体で約半分（54.2％）であり、単利と解釈したと想定されるサンプル（選択肢 2 を選択した人）が 1 割強（12.4％）である。全体で見ると、約半分の人（45.8％）が金利（複利計算）を正しく理解していないことになる 13。なお、表には、性別による正答率の違いも掲載しているが、男性に比べると女性の正答率が低いことがわかる。
表 2

金融に関する知識（金利：複利計算）（性別）

Q5. 金融に関する知識（金利）全体
1．110 万円よりも多い（正解）2．ちょうど 110 万円
3．110 万円よりも少ない
4．わからない

全体
612

男性
477

女性
135

(100%)(100%)

332(54.2%)
76(12.4%)
150(24.5%)
54(8.8%)

288(60.4%)
51(10.7%)
102(21.4%)
36(7.5%)(100%)
44(32.6%)
25(18.5%)
48(35.6%)
18(13.3%)

第 2 の質問は、インフレの意味についての質問である。具体的には、「インフレ率が年率5％であり、銀行預金の年利子率が 3％であるとします。1 年間、銀行預金をしておくと、1年後に預金で買える財やサービスの量は一般的にどうなると思いますか。」（問 6）と尋ねて、表 に示したような 4 つの選択肢の中から選んでもらう形をとった。
質問文からわかるように、この質問は、実質金利（名目金利から物価上昇率を差し引いた金利）の理解を調査している。この質問の正解は「1.減少する」であり、表 に示したよ
うに、全体で約 3 分の 2（65.7％）の人が正解しており、表 2 の金利（複利計算）の概念
より正答率が高くなっている。ただし、金利（複利計算）の問題と比較して、「わからない」と回答した比率は増加している（全体で 19.6％） 14。

13大阪大学グローバル COE「くらしの好みと満足度についてアンケート」調査（以下「SLPS」と呼ぶ）で同様の調査が実施されているので、それと本調査結果を比較すると、SLPS の正
答率は 70.5％である。SLPS の結果と比較すると、本調査のサンプルの正答率は低い。
14

大阪大学 SLPS の調査結果と比較すると、SLPS の正答率は 58.8％である。金利（複利計算）の結果では、本調査の正答率は SLPS より低いが、インフレーションの理解については、
本調査の正答率の方が SLPS より高い。
14

表 3

金融に関する知識（インフレの理解）（全体・性別）

Q6. 金融に関する知識（インフレ）

全体
612

全体
1．減少する（正解）2．変わらない
3．増加する4．わからない

男性
477

女性
135

(100%)(100%)

402(65.7%)
49(8.0%)
41(6.7%)
120(19.6%)

342(71.7%)
36(7.5%)
32(6.7%)
67(14.0%)(100%)
60(44.4%)
13(9.6%)
9(6.7%)
53(39.3%)

金融リテラシーに関する 3 つ目の質問は、金融に関する知識のうち、リスク（分散投資）の理解についての質問である。具体的には、「一般的に、一社の株式を購入する方が、株式投資信託（多くの会社の株式に投資）を購入するよりも、投資収益は安定すると思われますか。
」と尋ねて、4 に示した 3 つの選択肢から正答を選んでもらう形をとった。
表 3 に示したように、この設問の正解は「2.そう思わない」であるが、正答率は全体で6 割弱（63.9％）であり、表 のインフレーションに対する正答率とほぼ同じである。しかし、「わからない」と回答した比率は 3 割近くあり（26.8％）、今回の金融リテラシーを測る設問の中でもっとも「わからない」の回答率が高い 15。
表 3

金融に関する知識（リスクの理解）（全体・性別）

Q7. 金融に関する知識（リスク）

全体
612

全体

男性
477

(100%)
57

1．そう思う2．そう思わない（正解）3．わからない

女性
135(100%)
47(100%)
10(9.3%)(9.9%)

391(63.9%)
164(26.8%)

321(67.3%)
109(22.9%)(7.4%)
70(51.9%)
55(40.7%)（４）金融リテラシーの総合点数の状況
以上、金融に関する知識の理解度について、金利（Q5）・インフレーション（Q6）・リス
15大阪大学 SLPS での分散投資の問題に対する正答率は 39.5％である（わからないと回答

した比率は 56.1％）。SLPS の結果と比較すると、本調査の正答率は高い。また、SLPS では、金利の正答率が１番高く、リスク（分散投資）の正答率が 1 番低いが、本調査の結果は逆であり、金利の正答率が 1 番低く、インフレの正答率が 1 番高い。
15

ク（Q7）の 3 つの観点から計測した。ここで、3 つの設問の正答状況について総合的に検証する。
図 7 は、3 問の金融知識の理解度について、正答数を比較したものである。図 7 を見ると、全問正解した比率は 35.1％、2 問正解が 27.9％、1 問正解が 22.5％、全問不正解は 14.4％である。なお、全問不正解の内、全問「わからない」と回答した比率は 6.7％を占める 16。
以下の実証研究では、この正答数が鍵となる説明変数であるので、この変数の性質を詳しく見ておくことにしよう。
まず、性別と収入別に、3 問の正答数を比較する（なお、本稿では触れていないが、性別と収入別で比較する理由は、Q5～Q7 のいずれの調査でもカイ二乗検定によって統計的な差が見られたためである）。
図 7 の 2 段目と 3 段目を見ると、男性の全問正解した比率は 40.7％
であり、女性の正答率（15.6％）の 2 倍以上である。女性の正答率としては 1 問正解した人が多い（34.8％）。全般的に、男性の正答率が高い。
図 7
全体

3問(全問)正解
35.1%

男性

女性

金融に関する知識（総合）（全体・性別）
2問正解
27.9%

40.7%

15.6%

1問正解
22.5%

29.1%

23.7%

34.8%

全問不正解
14.4%

19.1%

11.1%

25.9%

次に、図 8 は、年収別に金融知識（総合結果）を比較したものである。図 8 を見ると、収入が高くなるほど全問正解する比率が高くなり、年収 1000 万円以上では半分（52.3％）の人が全問正解している 17。

16大阪大学 SPLS 調査と比較すると、SPLS の調査で全問正解した比率は 27％、全問不正解の比率は 17.6％である。SPLS 調査と比較すると、本調査のサンプルの金融理解度は若干高い。
我々の調査では、年収については、「1. 400 万円未満」、「2. 400 万円以上～600 万円未満」、「3. 600 万円以上～800 万円未満」、4. 800 万円以上～1000 万円未満」、「5. 1000 万円以上
～2000 万円未満」、「6. 2000 万円以上」、「7. わからない」の 7 つから一つを選ぶ形式で訪ねている。図 8 はこの回答を 3 つの区分に整理して描いている。ちなみに、該当回答者数
は、「600 万円未満」が 243 人、「600 万円以上 1000 万円未満」が 245 人、「1000 万円以上」
が 107 人であった。

17

16

図 8

金融に関する知識（総合）（年収別）

全問正解
26.3%

600万未満1000万未満

2問正解
25.9%

38.4%

1000万以上

全問不正解
18.5%

1問正解
29.2%

31.8%

52.3%

20.0%

26.2%

9.8%

10.3%

11.2%

（５）住宅ローンの選択の有無
我々のアンケート調査では、住宅ローンについても様々な質問を行っているが、本稿ではこの内、住宅ローンを借りるにあたって比較を行っているかどうかに注目する。
我々の調査では、「住宅ローンを借りるにあたって、実際に借り入れている先も含めてい
くつの金融機関のローンを比較しましたか。
」と質問し、「1．1 社（借り入れたところのみ）」、「2．2 社」、「3．3 社」、「4．4 社」、「5．5 社以上」の 5 つの選択肢から一つを選んでもらった。
表 4 を見ると、全体では、実際に借り入れた金融機関の 1 社のみが半数を占め（51.3％）、
2～3 社の比較が 4 割弱（44％）である。4 社以上比較した人は全体のわずか 4.8％である。
また、表 4 からは、大都市部居住者の方が、多くの金融機関を比較している傾向が読み取
れる。

表 4

住宅ローン借入先金融機関の比較数（全体・居住地別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
全体1．1 社（借り入れたところのみ）
2．2 社
3．3 社
4．4 社
5．5 社以上

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
314(51.3%)
151(24.7%)
118(19.3%)
14(2.3%)
15(2.5%)

247(100%)
113(45.7%)
58(23.5%)
59(23.9%)
8(3.2%)
9(3.6%)

244(100%)
133(54.5%)
63(25.8%)
41(16.8%)
3(1.2%)
4(1.6%)

121(100%)
68(56.2%)
30(24.8%)
18(14.9%)
3(2.5%)
2(1.7%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」
は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

17

この住宅ローンに関して比較した金融機関数と、上述した金融知識の水準との関連をまとめたのが、表 5 である。この表からは、金融の知識水準（正答率）と金融機関比較数に正の相関があることが示唆される。すなわち、1 社のみ（すなわち比較していない）人は、全問正解した人では 4 割近く（38.1％）であるが、全問不正解の人では 2 倍近くの 65.9％である。一方で、全問正解した人は、少なくとも 2 社以上は比較している人が多い（全体の 61.9％）。なお、2 問正解した人と、1 問正解した人では、金融機関比較数に大きな違いは見られない 18。
表 5

住宅ローン借入先金融機関比較数（金融に関する問題の正答率別）

Q24. 住宅ローン借入先金融機関比較数
全体1．1 社（借り入れたところのみ）
2．2 社
3．3 社
4．4 社
5．5 社以上

全問正解

2 問正解

1 問正解

215
(100%)
82(38.1%)
62(28.8%)
55(25.6%)
5(2.3%)
11(5.1%)

171(100%)
98(57.3%)
39(22.8%)
28(16.4%)
4(2.3%)
2(1.2%)

138(100%)
76(55.1%)
34(24.6%)
22(15.9%)
5(3.6%)
1(0.7%)

全問不正解
88(100%)
58(65.9%)
16(18.2%)
13(14.8%)
0(0%)
1(1.1%)

４．被説明変数と説明変数
前節の最後に見たように、金融リテラシーと住宅ローンの比較行動は関連しているようにみえるが、居住地や年収などの他の要因が影響している可能性もある。そこで、こうした他の影響を考慮した上でも、金融リテラシーの影響が見られるかを検討するために、多重回帰分析を行うことにした。

（１）被説明変数：比較金融機関数
我々の回帰式の被説明変数は、問 24 で回答を得た比較した金融機関の数（表 5）である。
実際の推計では、回答を 1~5 の尺度変数として取り扱ったＯＬＳ推計とともに、比較を行ったか否かという点に焦点を当てて、選択肢 2~5 を選択した人に 1、選択肢「1．1 社（借り入れたところのみ）」を選んだ人（つまり、比較をしなかった人）にゼロを与える比較有18χ2 乗検定の結果によると、全問正解した人は、3 社もしくは 5 社（以上）と比較する人が有意に多く、1 社のみの（比較しない）人は少ない。逆に、全問不正解の人は、1 社のみの（比較しない）人が有意に多くなっている。
18

無ダミーを被説明変数とする推計も行った。後者については、被説明変数が質的変数であることから、プロビット推計を行っている。

（２）比較金融機関数と借入制約
ただし、比較金融機関数が多いことは、金融リテラシー・マップにおいて想定されたよ
うに、自ら積極的に比較を行った結果であるとは限らない。というのは、「比較をする」人の中には、最初に申し込んだ金融機関から断られたために、やむを得ずに、次の金融機関を探した人が含まれているためである。
実際、我々のアンケート調査では、「住宅ローンの手続きに関して、下記に当てはまるものを全て選んでください。
（いくつでも）」（問 29）という質問において、「2．融資申込みが認められなかった金融機関があった」という選択肢を設けている。その結果によると、69人の回答者が、「断られた金融機関があった」と回答している。したがって、これらの人については、消極的な比較行動と考えられるために、我々は、断られた人（「借入制約有」の人と呼ぶことにする）と、断られたと回答していない人（「借入制約無」の人）とを区別して取り扱うこととした。以下の実証研究においては、全サンプルを使った分析の他に、「借入制約有」と「借入制約無」のサブサンプルの結果についても示す。

（３）説明変数：金融リテラシーの客観尺度
我々の分析での説明変数は、金融リテラシーに関する変数と、コントロール変数に大別される。金融リテラシーに関する変数は、上述した金融リテラシーに関しての 3 つの質問
（金利、インフレ、リスク分散）の正答数（0~3 点）を使うことにした。併せて、特にどういった金融リテラシーの要素が影響しているのかを見るために、各質問の正答者ダミーを使った回帰分析を付随的に行っている。

（４）説明変数：金融リテラシーの主観尺度
以下の推計では、上述の客観尺度を利用した推計を基本としているが、それの頑健性を確認するために、主観尺度を使った推計も行うことにした。我々の調査では、「ご 自 身 は 、「金融に関しての知識」をどの程度お持ちとお考えですか。
」（問 4）と質問し、「1.平均よりもかなり詳しい」、「2.平均よりも詳しい」、「3.平均的」、「4.平均よりも少し劣る」、「5.
平均よりもかなり劣る」、「6.わからない」の 6 つの選択肢から一つを選択してもらった。
その結果は、表 6 に示したとおりである。表 6（6 分類）を見ると、「平均的」と回答した人が 1 番多く 4 割弱（42.3％）である。一方、回答選択肢 1 と 2 をまとめた「平均よりも詳しい」のカテゴリーと、4 と 5 をまとめた「平均より劣る」のカテゴリーを比較すると（表 6 の 4 分類を参照）、「平均より劣る」と回答した人が 3 割弱（33.3％）と多く、「平均より詳しい」と回答した人は約 2 割（19.9％）である。傾向としては、金融に関する知識
19

について自信を持たない人の方が多い 19。

表 6

金融に関する知識の自己評価

Q4. 金融に関する知識（自己評価）
全体

6 分類

4 分類

612

612
(100%)(100%)(4.6%)

122(19.9%)

28

1．平均よりもかなり詳しい

94

2．平均よりも詳しい(15.4%)
259(42.3%)
116(19.0%)
88(14.4%)
27(4.4%)

3．平均的
4．平均よりも少し劣る
5．平均よりもかなり劣る
6．わからない259(42.3%)
204(33.3%)
27(4.4%)（５）説明変数：コントロール変数
他の説明変数は、種々の回答者の側面をコントロールするために導入している 20。まず、回答者の年齢、性別である。また、回答者の職業上の属性コントロールするために、自営業者ダミー、公務員ダミー、大企業正規従業員ダミー、中小企業従業員ダミーを加えている。
年収に関しては、我々のアンケート調査では、表 7 のような結果を得ている。ここでは、
年収 600 万円以上でサンプルを二つに分け、年収 600 万円以上の家計を示すダミー変数を
採用した。

19

大阪大学グローバル COE「くらしの好みと満足度についてアンケート」調査（以下「SLPS」と呼ぶ）で同様の調査が実施されており、2010 年の結果を見ると、平均より詳しいと回答した人は 5.6％、平均的が 23.3％、平均より劣るが 71％である19。SLPS の結果と比較すると、本調査の結果は、平均より詳しい（あるいは平均的）と自己評価している人がかなり多い。おそらく、本調査では最近住宅ローンを利用して住宅を購入した人たちであり、金融についての勉強をする機会があったことを反映しているのであろう。
20 住宅ローン金利と金融リテラシーの関係を分析した Huston(2012)は、教育（学歴）、経験（年齢、性別、人種）を一般的な人的資本（General Human Capital）としてコントロールしている。我々の調査では、学歴を聞いていないために利用できないが、その代わりに職業ダミーを導入している。
20

表 7

回答者の世帯年収（全体）Q3. 回答者の世帯年収

7 分類
612

全体

(100%)
67

1．400 万円未満
2．400 万円以上～600 万円未満
3．600 万円以上～800 万円未満
4．800 万円以上～1,000 万円未満
5．1,000 万円以上～2,000 万円未満
6．2,000 万円以上
7．わからない(10.9%)
176(28.8%)
148(24.2%)
97(15.8%)
97(15.8%)
10(1.6%)
17(2.8%)

世帯の状況をコントロールするために、我々の調査では、サンプルを夫婦二人世帯か夫
婦と子ども世帯だけに限定しているので、子どもがいる家計を示すダミー（子ども有ダミー）を加えている。
居住地域によって、身近に所在する金融機関の数が異なる。当然、多くの金融機関が立地している都市部では、住宅ローンを比較するために金融機関の店舗を訪問したり、パン
フレットを入手したりすることは容易であろう。そこで、居住地域が大都市である場合を示すダミー変数（大都市居住ダミー）を加えている。
さらに、物件の属性として、一戸建て購入のダミーを加えているほかに、物件の価格についてもコントロールしている。物件価格については、我々のアンケート調査では、表 8のように、7 つの選択肢の中から選ぶように質問しているが、超高額の「6．5000 万円以上」を選んだ場合を示すダミー変数を採用している。我々の調査では、住宅ローンの借入金額
そのものは尋ねていないが、物件価格が高ければ一般的には住宅ローンの金額も大きくなり、金利のわずかな違いが返済総額に大きな差異をもたらすことになり、ローン借入者はより敏感にローン商品の違いを調べるだろうと想定されるからである。
同様に、借入比率（住宅購入資金総額のうち、金融機関からの借入金の比率）についても尋ねており、表 9 のような結果を得ている。借入比率が低ければ、手間をかけて比較す
る動機が弱くなると考えられる。ここでは、借入比率が 20％未満という、借入にあまり依存していない人を示すダミー変数を導入している。また、一般に、短期契約であるほど、住宅ローンの金利に多少の差異があっても総返済額には大きな差が出てこないので、契約期間が短い人ほど契約条件にこだわらず、比較行動をとるインセンティブは弱いであろう。
21

我々のアンケート調査では、「住宅ローンを完済する期間（当初の約定期間）は何年でしたか。
」と尋ねて、表 10 のような結果が得られている。ここでは、返済期間 10 年以内と回答した人を示すダミー変数を採用している。
表 8
Q9. 住宅購入額
1．1,000 万円未満
2．1,000 万円台
3．2,000 万円台
4．3,000 万円台
5．4,000 万円台
6．5,000 万円以上
7．わからない

回答者の住宅購入額（全体・居住地別）
全体
55

大都市

中都市

小都市等

12

24

19

(9.0%)
181(29.6%)
190(31.0%)
91(14.9%)
48(7.8%)
35(5.7%)
12(2.0%)(4.9%)
45(9.8%)
82(18.2%)
78

54(33.6%)

80(31.6%)

46(32.8%)(18.6%)(14.3%)(13.4%)(8.3%)
2(5.3%)
7(10.9%)
6(26.4%)
1013

27(44.6%)
32

35

33(15.7%)(1.7%)
1(2.9%)
3(2.4%)(0.8%)
3(1.2%)(2.5%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

表 9

住宅ローン借入比率

Q20. 住宅ローン借入比率

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
0(0%)
86(14.1%)
53(8.7%)
74(12.1%)
137(22.4%)
177(28.9%)
85(13.9%)

247(100%)
0(0%)
30(12.1%)
20(8.1%)
37(15.0%)
64(25.9%)
67(27.1%)
29(11.7%)

244(100%)
0(0%)
31(12.7%)
27(11.1%)
23(9.4%)
58(23.8%)
68(27.9%)
37(15.2%)

121(100%)
0(0%)
25(20.7%)
6(5.0%)
14(11.6%)
15(12.4%)
42(34.7%)
19(15.7%)

全体
1．0％（金融機関借入なし）
2．0％超～20％未満
3．20％以上～40％未満
4．40％以上～60％未満
5．60％以上～80％未満
6．80％以上～100％未満
7．100％以上（全て借入あるいは、その他の付随費用も借入）

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10万人未満の市、町・村を指す。

22

表 10

住宅ローン完済期間（全体・居住地別）

Q21. 住宅ローン完済期間
全体
1．5 年以内
2．5 年超～10 年以内
3．10 年超～15 年以内
4．15 年超～20 年以内
5．20 年超～30 年以内
6．30 年超

全体

大都市

中都市

小都市等

612
(100%)
13(2.1%)
36(5.9%)
56(9.2%)
106(17.3%)
177(28.9%)
224(36.6%)

247(100%)
5(2.0%)
5(2.0%)
26(10.5%)
41(16.6%)
67(27.1%)
103(41.7%)

244

121(100%)

5(100%)
3(2.0%)
18(2.5%)
13(7.4%)
21(10.7%)
9(8.6%)
37(7.4%)
28(15.2%)
78(23.1%)
32(32.0%)
85(26.4%)
36(34.8%)(29.8%)

注）「大都市」は東京区部および政令指定都市、「中都市」は大都市を除く人口 10 万人以上の市、「小都市等」は人口 10 万人未満の市、町・村を指す。

５．分析結果と検討（１）金融機関比較数を使った場合の分析
被説明変数として金融機関比較数（1~5）を使った場合の分析結果（ＯＬＳ）が、表 11である。
まず、全体の結果（左列）を見ると、「金融問題正答数」の係数が 1％水準で有意にプラスであることから、我々の最大の関心である金融リテラシーの高さと比較行動には正の関係があることが確認できる。つまり、金融リテラシーの高い人ほど、住宅ローンを借りるに当たってより多くの金融機関を比較しているのである。
その他の説明変数で有意なものをみると、年齢は 5％水準で有意にマイナスであり、高齢者ほど比較金融機関数が少なくなる傾向が読み取れる。一方、大都市居住ダミーは 10％水準ではあるが有意にプラスとなっており、大都市居住者ほどより多くの金融機関を比較していることを意味している。これは、大都市ほど多くの金融機関が身近にあり比較することが容易だと考えると整合的な結果である。物件価格 5000 万円以上ダミーも 10％水準ではあるが有意にプラスとなっている。これは、高額物件ほど借り入れ額が多くなり、有利な住宅ローンを見つけることのメリットが大きいために、比較行動が積極化するという仮説と整合的である。最後に、返済期間 10 年以内ダミーは、5％水準で有意にマイナスとなっているが、（短期間で返済可能なことから）借入額が相対的に少なく、比較行動をとる動機が弱いという仮説と整合的であった。
次に、サンプルを借入制約の有無で分けてみた結果を見よう。ます、中列（借入制約無）の結果を見ると、「金融問題正答数」の係数が 1％水準で有意にプラスであることから、我々
23

の最大の関心である金融リテラシーの高さと比較行動には正の関係があることが確認できた。その他の説明変数についても、大都市居住ダミーが有意ではなくなった点が異なるだけで、他の有意な変数の結果は「全体サンプル」と同じであった。
一方、対照的に、「借入制約有」（つまり、断られたために複数の金融機関に申し込んだことが想定される人）の場合は、金融問題正答数の係数は有意とはならなかった。借入制
約を受けている人の場合は、金融リテラシーが高くて、積極的に比較しているわけではな
いからであろう。多くの金融機関に問い合わせをしたとしても、金融機関の言いなりになっているだけかもしれないのである。したがって、たとえば、住宅ローンの比較件数が上昇しているという調査結果が得られたとしても、それを根拠に、金融リテラシーの高まりだとは必ずしも言えないことになるのである。
表 11

金融機関比較数の推定結果：金融知識の総合点数
被説明変数：金融機関比較数(1～5)（推計方法：OLS）

説明変数

定数項
年齢
回答者男性ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000 万円以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10 年以内ﾀﾞﾐｰ
金融問題正解数
サンプル数

全体

借入制約無

借入制約有

1.732***

1.637***

2.781***(6.78)(6.16)(3.24)-0.012**-0.013**-0.013(-2.27)(-2.33)(-0.70)

0.087

0.169

-0.383(0.70)(1.26)(-0.98)

0.040

0.004

0.118

(0.46)(0.05)(0.37)

0.160*

0.098

0.416

(1.86)(1.10)(1.29)-0.035-0.037-0.228(-0.41)(-0.43)(-0.72)

0.193

0.159

0.299

(1.02)(0.79)(0.53)-0.0070.082-0.706(-0.04)(0.41)(-0.99)

0.114

0.183

-0.199(0.78)(1.19)(-0.40)

0.179

0.208

0.087

(1.37)(1.52)(0.20)

0.094

0.138

0.314

(1.06)(1.49)(0.92)

0.291*

0.314*

0.150(1.65)(1.74)(0.23)

0.124

0.150

-0.269(1.07)(1.24)(-0.73)-0.342**-0.296*-0.894(-2.28)(-1.95)(-1.14)0.149***

0.141***

0.065(3.74)(3.40)(0.45)

612

543

69

24

表 は、金融リテラシーの総合点数の代わりに、3 つの項目のそれぞれの正答ダミーを使ってみた場合の結果である。全体のサンプルで見ると、金利問題正答者ダミーは 1％水準で有意にプラスであり、インフレ問題正答者ダミーとリスク問題正答者ダミーは 5％水準で有意にプラスとなっており、いずれの金融知識についても、知識を持っている人ほど多くの金融機関の比較を行っていることが確認できた。
借入制約の有無で分類した結果をみると、借入制約の無い人では、金利問題正答者ダミ
ーは 1％水準で有意にプラスであり、インフレ問題正答者ダミーも 5％水準で有意にプラスとなっており、他方、借入制約の有る人では、いずれのダミー変数ともに有意とはならな
かった。これらは、総合点数で評価した場合と同様の結果であった。
表 13

金融機関比較数の推定結果：個々の金融知識別
被説明変数：金融機関比較数(1～5)（推計方法：OLS）

説明変数

定数項
年齢
回答者男性ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円
以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000
万円以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間10年
以内ﾀﾞﾐｰ
金利問題正解者ﾀﾞﾐｰ
インフレ問題正解者ﾀﾞﾐｰ
リスク問題正解者ﾀﾞﾐｰ
サンプル数

全体

借入制約無

借入制約有

全体

借入制約無

借入制約有

全体

借入制約無

借入制約有

1.818***(7.17)-0.012**(-2.31)0.103(0.82)
0.052(0.60)
0.165*(1.92)-0.046(-0.54)0.200(1.06)
0.035(0.18)
0.148(1.01)
0.214(1.64)
0.121(1.37)
0.298*(1.69)
0.123(1.06)-0.335**(-2.23)0.254***(3.07)

1.728***(6.56)-0.013**(-2.40)0.194(1.45)
0.016(0.18)
0.102(1.14)-0.045(-0.51)0.149(0.74)
0.114(0.57)
0.210(1.36)
0.232*(1.69)
0.162*(1.76)
0.322*(1.78)
0.150(1.22)-0.290*(-1.90)0.235***(2.73)

2.649***(3.10)-0.010(-0.52)-0.444(-1.12)0.150(0.47)
0.412(1.28)-0.248(-0.82)0.335(0.62)-0.622(-0.87)-0.179(-0.36)0.120(0.28)
0.312(0.96)
0.194(0.30)-0.274(-0.76)-0.905(-1.16)0.235(0.85)

1.897***(7.54)-0.014***(-2.65)0.143(1.16)
0.023(0.26)
0.173**(2.00)-0.024(-0.29)0.187(0.99)
0.003(0.01)
0.128(0.87)
0.169(1.28)
0.123(1.39)
0.283(1.60)
0.115(0.98)-0.330**(-2.19)1.767***(6.76)-0.015***(-2.68)0.218*(1.65)-0.012(-0.13)0.107(1.19)-0.022(-0.24)0.138(0.68)
0.084(0.41)
0.184(1.19)
0.185(1.35)
0.162*(1.77)
0.305*(1.68)
0.148(1.21)-0.286*(-1.88)2.994***(3.76)-0.013(-0.73)-0.404(-1.03)0.089(0.29)
0.418(1.30)-0.318(-1.03)0.402(0.75)-0.652(-0.91)-0.130(-0.26)0.207(0.48)
0.447(1.31)
0.052(0.08)-0.319(-0.88)-0.888(-1.14)1.813***(7.04)-0.012**(-2.25)0.155*(1.26)
0.029(0.33)
0.171**(1.98)-0.037(-0.43)0.183(0.96)
0.002(0.01)
0.138(0.93)
0.175(1.34)
0.127(1.43)
0.304*(1.72)
0.094(0.81)-0.333**(-2.21)1.734***(6.45)-0.013**(-2.33)0.242*(1.83)-0.003(-0.03)0.109(1.21)-0.034(-0.39)0.149(0.73)
0.099(0.49)
0.210(1.36)
0.203(1.47)
0.170*(1.84)
0.331*(1.82)
0.120(0.98)-0.288*(-1.88)2.738***(3.32)-0.013(-0.73)-0.319(-0.80)0.112(0.36)
0.405(1.26)-0.194(-0.62)0.173(0.29)-0.788(-1.09)-0.247(-0.49)0.017(0.04)
0.330(1.02)
0.148(0.23)-0.249(-0.68)-0.879(-1.13)

－

－

－

－

－

－

－

－

－

0.217**(2.48)

0.261***(2.87)-0.223(-0.78)

－

－

－

－

－

－

－

－

－

612

543

69

612

543

69

0.196**(2.34)
612

0.140(1.60)
543

0.249(0.82)
69

25

最後に、金融リテラシーの尺度を、これまでの客観尺度から第４節（４）で説明した主観尺度（表 6 参照）に変更しても、以上の結果が変わらないかを確認しておくことにしよう。
主観尺度を利用した分析の結果が表 12 である。まず左側の 3 つの推計は、「平均よりも劣る」ダミー（すなわち、問 4 で、
「4．平均よりも少し劣る」もしくは「5．平均よりもかなり劣る」のいずれかを選択した人に 1 を与えるダミー変数）をつくって、それを説明変数に加えている。このダミー変数の係数は、5％水準で有意にマイナスとなっており、金融
リテラシーが劣る（と自己評価している）人ほど、住宅ローンを利用する際に比較する金融機関の数は少ないという結果が得られており、客観尺度を利用した場合（表 11）と同様の結果である。また、借入制約の無い人の場合では、このダミー変数の係数は、5％水準で有意にマイナスでありが、借入制約が有る人の場合には、このダミー変数の係数は有意ではなかった。こうした借入制約の有無による違いも、表 11 と全く同じであった。
表 12 の右側の 3 列は、主観尺度の数値をそのまま利用した場合である。ここでは、尺度としての評価が難しいので、「6.わからない」を選択した 27 サンプルを除外している。全体
サンプル及び借入制約の無いサンプルでは、自己評価度合の係数は 5％水準で有意にプラスであり、金融リテラシーが高い（と自己評価している）人ほど、多くの金融機関を比較しているという傾向が確認された。
このように、主観的な尺度を使っても、金融リテラシーと比較行動の間の正の相関を確認できたので、本稿の実証結果は頑健であることが示された。

26

表 12

金融機関比較数の推定結果：主観的金融リテラシー尺度
被説明変数：金融機関比較数(1～5)（推計方法：OLS）

説明変数
定数項
年齢
回答者男性ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000 万円以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10 年以内ﾀﾞﾐｰ
自己評価：平均より劣るﾀﾞ
ﾐｰ
自己評価度合（1～5）
サンプル数

全体

借入制約無

借入制約有

全体

借入制約無

借入制約有

2.017***

1.897***

3.109***

1.698***

1.543***

2.812***(7.99)(7.26)(3.85)(5.95)(5.12)(3.31)-0.013**-0.013**-0.015-0.013**-0.013**-0.015(-2.41)(-2.38)(-0.82)(-2.22)(-2.19)(-0.84)0.152

0.235*-0.4630.162

0.238*-0.370(1.23)(1.79)(-1.17)(1.26)(1.70)(-0.925)

0.043

0.011

0.131

0.038

0.014

0.047

(0.49)(0.12)(0.42)(0.43)(0.15)(0.15)

0.173**

0.102

0.466

0.187**

0.104

0.526

(2.00)(1.14)(1.44)(2.08)(1.11)(1.54)-0.035-0.032-0.246-0.021-0.026-0.192(-0.41)(-0.36)(-0.82)(-0.24)(-0.29)(-0.61)

0.175

0.115

0.435

0.191

0.124

0.425

(0.92)(0.57)(0.81)(0.97)(0.58)(0.78)

0.020

0.104

-0.669

0.024

0.110

-0.637(0.10)(0.51)(-0.94)(0.12)(0.52)(-0.89)

0.152

0.215

-0.156

0.134

0.192

-0.107(1.03)(1.39)(-0.32)(0.87)(1.18)(-0.21)

0.201

0.223

0.147

0.207

0.231

0.158

(1.53)(1.62)(0.35)(1.51)(1.59)(0.37)

0.126

0.163*

0.295

0.114

0.154

0.313

(1.41)(1.77)(0.91)(1.22)(1.57)(0.92)

0.282

0.314*

0.015

0.268

0.308

0.031

(1.59)(1.73)(0.02)(1.47)(1.64)(0.05)

0.099

0.130

-0.327

0.085

0.136

-0.400(0.85)(1.06)(-0.91)(0.71)(1.08)(-1.05)-0.358**-0.316**-1.027-0.332**-0.294*-0.815(-2.36)(-2.06)(-1.30)(-2.08)(-1.80)(-1.00)-0.195**-0.216**-0.297(-2.26)(-2.41)(-1.06)

－

－

－

－

－

－

0.085**

0.100**

0.038(2.09)(2.30)(0.31)

612

543

69

585

517

68

（２）金融機関の比較行動の有無の分析
表 13 は、比較の有無を示すダミー変数（比較数 2 以上=1、比較せず=0）を被説明変数としたプロビット推計の結果である。
まず、全体のサンプルを使った結果を示した左列をみると、金融問題正答数の係数は 1％水準で有意にプラスとなっており、金融リテラシーの高い人ほど、住宅ローンを借りるに当たって金融機関を比較する確率が高いことが確認できた 21。
また、借入制約の有無でサンプルを分けた場合の結果を見ると、借入制約の無い人では、

21

金融問題正解数の限界効果（平均値における偏微分係数）を計算すると、0.062 であったので、正解が 1 問増えると、比較行動をとる確率が 6.2％上昇するとの推計結果となっている。
27

金融問題正答数の係数は 1％水準で有意にプラスとなっている一方、借入制約の有る人の場
合は、この係数は有意とはならなかった。これらは、表 11 と質的に同様の結果であり、これまで示してきた金融リテラシーと比較行動の相関が頑健であることが確認できる。
表 13

金融機関の比較行動：金融知識の総合点数

説明変数

被説明変数：金融機関比較の有無(比較数2以
上=1、比較せず=0)（推計方法：Probit）

定数項
年齢
回答者男性ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規従業員
ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000 万円
以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満
ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10 年以内
ﾀﾞﾐｰ
金融問題正解数 （0借入制約無-0.830**

借入制約有
2.713*(-1.63)(-2.24)(1.87)-0.009-0.008-0.056*(-1.29)(-0.99)(-1.95)

0.200

0.286

-0.173(1.20)(1.53)(-0.28)

0.126

0.099

0.318

(1.09)(0.80)(0.61)

0.103

0.068

-0.172(0.89)(0.56)(-0.32)-0.018-0.017-0.586(-0.15)(-0.14)(-1.08)

0.262

0.220

0.923

(1.02)(0.78)(1.04)

0.190

0.336

-1.195(0.72)(1.19)(-1.18)

0.237

0.310

0.073

(1.19)(1.43)(0.10)

0.338*

0.350*

0.964(1.90)(1.80)(1.31)

0.181

0.249**

0.835(1.52)(1.96)(1.57)

0.633**

0.625**

13.520(2.55)(2.43)(0.00)

0.154

0.173

0.043

(1.00)(1.04)(0.08)-0.544***-0.494**-1.858(-2.60)(-2.28)(-1.61)0.166***

0.158***-0.006(3.10)(2.77)(-0.02)612
Dep=1:298

543
Dep=1:247

69
Dep=1:51

～3）

サンプル数

全体
-0.562

最後に、表 14 は、金融知識の項目別にプロビット分析を適用した結果である。全サンプ
ルの結果では、3 つの項目とも 1％ないし 5％で有意にプラスとなっており、これまでの結果と符合している。
また、借入制約の有無でサンプルを分けた場合、借入制約の無いグループにおいては、
金融知識は有意にプラスとなるが、借入制約の有るグループでは、金融知識は有意とはならない点も、これまでの結果と同様である。
28

表 14

金融機関の比較行動：個々の金融知識別
被説明変数：金融機関比較の有無(比較数2以上=1、比較せず=0)（推計方法：Probit）

説明変数

定数項
年齢
回答者男性
ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯
ﾀﾞﾐｰ
大都市居住
ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入
ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規
従業員ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐ
ｰ
年収600万円
以上ﾀﾞﾐｰ
物 件 価格5000 万円以
上ﾀﾞﾐｰ
借 入 比率20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10
年以内ﾀﾞﾐｰ
金利問題正解者ﾀﾞﾐｰ
インフレ問
題正解者ﾀﾞﾐｰ
リスク問題
正解者ﾀﾞﾐｰ
サンプル数

全体

借入制約無

借入制約有

全体

借入制約無

借入制約有

全体

借入制約無

借入制約有

-0.473(-1.39)-0.009(-1.30)0.217(1.30)
0.140(1.21)
0.108(0.94)-0.030(-0.26)0.269(1.05)
0.236(0.89)
0.273(1.38)-0.715**(-1.96)-0.008(-1.05)0.323*(1.75)
0.110(0.89)
0.073(0.60)-0.022(-0.18)0.210(0.75)
0.372(1.33)
0.343(1.59)

1.844(1.29)-0.044(-1.50)-0.282(-0.45)0.567(1.03)-0.204(-0.37)-0.587(-1.09)0.860(0.98)-1.107(-1.09)-0.033(-0.05)-0.378(-1.13)-0.012(-1.61)0.261(1.58)
0.107(0.94)
0.115(1.00)-0.004(-0.03)0.260(1.02)
0.209(0.79)
0.259(1.30)-0.690*(-1.90)-0.010(-1.29)0.336*(1.83)
0.081(0.66)
0.075(0.62)
0.004(0.03)
0.205(0.72)
0.344(1.22)
0.315(1.45)

3.277**(2.28)-0.061**(-2.05)-0.193(-0.30)0.404(0.76)-0.307(-0.53)-0.888(-1.51)1.210(1.36)-1.046(-1.05)0.227(0.32)-0.474(-1.38)-0.009(-1.30)0.276*(1.68)
0.113(0.98)
0.113(0.99)-0.018(-0.16)0.251(0.98)
0.199(0.75)
0.265(1.33)-0.734**(-1.99)-0.008(-1.00)0.363**(1.99)
0.092(0.75)
0.079(0.64)-0.012(-0.10)0.213(0.75)
0.350(1.25)
0.340(1.58)

2.673**(2.00)-0.056**(-1.98)-0.163(-0.26)0.325(0.64)-0.181(-0.33)-0.572(-1.06)0.887(0.98)-1.222(-1.18)0.052(0.07)

0.375**(2.12)

0.375*(1.93)

0.940(1.35)

0.331*(1.86)

0.330*(1.69)

1.287*(1.73)

0.333*(1.88)

0.345*(1.78)

0.932(1.25)

0.209*(1.78)

0.279**(2.21)

0.819(1.53)

0.21*(1.84)

0.279**(2.21)

1.191**(2.01)

0.218*(1.86)

0.283**(2.24)

0.833(1.59)

0.634**(2.57)

0.628**(2.46)

13.776(0.00)

0.623**(2.51)

0.613**(2.38)

13.612(0.00)

0.646***(2.61)

0.642**(2.51)

13.551(0.00)

0.151(0.98)

0.164(0.98)

0.087(0.15)

0.146(0.94)

0.175(1.05)-0.007(-0.01)0.121(0.78)

0.138(0.82)

0.054(0.10)-0.529**(-2.55)0.286***(2.60)-0.476**(-2.21)0.230*(1.95)-1.904(-1.63)0.605(1.42)-0.525**(-2.53)-0.483**(-2.24)-2.177*(-1.76)-0.532**(-2.55)-0.483**(-2.24)-1.869(-1.61)

－

－

－

－

－

－

－

－

－

0.229**(1.97)

0.305**(2.43)-0.785(-1.62)

－

－

－

－

－

－

－

－

－

612
Dep=1:298

543
Dep=1:247

69
Dep=1:51

612
Dep=1:298

543
Dep=1:247

69
Dep=1:51

0.224**(2.01)
612
Dep=1:298

0.184(1.54)
543
Dep=1:247

0.045(0.09)
69
Dep=1:51（３）住宅ローンの比較行動：比較の目的
我々の調査で「先程、金融機関のローンを比較したと回答した方にお伺いします。借り
入れ先を決めた理由として当てはまるものを、下記の中から全て選んでください。（いくつでも）」と尋ねたところ、表 15 に示したように、「金利が安い」との回答が圧倒的であった。
つまり、安い金利の商品を見つけるために金融機関を比較していると言うことができる。
我々の調査では、借入金利の水準についての質問を用意していなかったために、数値的に29

は把握できないが、比較行動の結果として低い金利の商品を選んでいると考えられるであろう。したがって、金融リテラシーの高低は、住宅ローンの返済負担に直接的な影響があるといえる。
表 15 の 1 から 10 のそれぞれの項目について選択をしているか否かを示すダミー変数を
被説明変数として、本稿でこれまで利用してきたコントロール変数と、比較金融機関数とでプロビット回帰してみたところ、サンプル全体では、「3.保険や付帯サービスが魅力」が1％水準でプラスに有意、「2.繰上返済・手数料が安い」が 10％水準でプラスに有意であった 22。つまり、比較をすること自体は安い金利を求めて行っているが、多くの金融機関を探索する人は、各社によって相当内容が異なる「保険や付帯サービス」あるいは「各種の手数料」を比較することが多いと言える。
サンプルを借入制約の有無で分けた場合、借入制約のない人を対象にした推計では、これら二つの項目は同じように有意であった。一方で、借入制約のある人（断られた金融機関があった人）に関しては、「4.住宅販売業者の勧め」と「7.給与口座がある」が 10％水準で有意にプラスとなっている。最初に打診した金融機関に断られた人が、販売業者から勧められた金融機関や自らの給与口座がある（多くの場合、勤務先企業と関係が深いであろう）金融機関に相談しているという状況と符合する結果であり、借入制約のある人が積極的に好条件の金融機関を探しているわけではないことが確認できた。

22

分析結果はスペースの関係で省略しているが、必要な読者には要請があれば送付する。
30

表 15

住宅ローン借入先決定基準（全体）Q26. 住宅ローン借入先決定基準

全体
298

全体

(複数選択)

1．金利が安い
2．繰上返済が便利であったり、その手数料が安い
3．付加される保険や付帯サービスが魅力的
4．住宅・販売事業者（営業マンなど）が勧める
5．家族や友人が勧める
6．金融機関の担当者が親切で、相談にのってくれる
7．給与振り込み口座や主たる資金運用のための口座がある
8．営業店の立地が便利（たとえば、自宅や勤務先の近所にある）
9．金融機関のブランドイメージが高い
10．その他

224(75.2%)
112(37.6%)
35(11.7%)
80(26.8%)
12(4.0%)
46(15.4%)
47(15.8%)
37(12.4%)
29(9.7%)
23(7.7%)（４）金融機関比較の成果
我々のアンケート調査では、「住宅ローンの手続きに関して、下記に当てはまるものを全て選んで下さい。
（複数回答可）。
」（問 29）と尋ねた質問の中で、「4.住宅ローンの商品内容（金利、保証料、繰り上げ返済の手数料など）はおおむね理解できている。
」や「6.十分納
得の上、そのローンを選べた。
」といった項目を挙げていた。
多くの金融機関を比較することで、「理解」や「納得」が深まっているならば、これも比較したことの成果であると言ってよいであろう。そこで、「4.住宅ローンの商品内容（金利、保証料、繰り上げ返済の手数料など）はおおむね理解できている。
」や「6.十分納得の上、そのローンを選べた。」を選択した場合に 1、そうでない場合にゼロをとるダミー変数を被説明変数とし、一方で、これまで利用してきたコントロール変数と金融機関比較数を説明
変数として、回帰分析を行ってみた。なお、被説明変数が質的変数であるので、プロビッ
ト分析を適用した。
その結果が、表 16 と表 17 である。まず、「4.住宅ローンの商品内容はおおむね理解できている。
」選択ダミーに関しての結果を示した表 16 をみると、全部のサンプルを使った結果では、金融機関比較数の係数は 1％有意でプラスとなっており、比較金融機関数が多い
人ほど「理解」できているという結果が得られた。その他の説明変数では、年齢が 5％有意31

でマイナス、男性ダミーが 1％で有意にプラス、年収 600 万円以上ダミーが 1％で有意にプラスとなり、若い人、男性、高収入者の方が理解度が高いという結果となっている。借入制約がない人に限定した場合も、全体サンプルの場合と同様の結果であり、比較金融機関
数が多い人ほど住宅ローンの商品内容を理解できている。また、借入制約が有る人に関しても、金融機関比較数の係数は 10％水準で有意にプラスであるので、比較行動が商品内容の理解を促進していると理解することもできる。
「6.十分納得の上、そのローンを選べた。
」選択ダミーを被説明変数にした場合の結果が
表 17 である。全体のサンプルでみると、ここでも、金融機関比較数の係数は 1％有意でプラスであり、比較行動が「納得感」を高めていることが伺える。借入制約の有無でサンプルを分けた場合、借入制約の無い人では、金融機関比較数の係数は 1％有意でプラスである
一方、借入制約の有る人では、この係数は有意とはならなかった。
全体サンプルや借入制約のない人に関しては、金融機関をより多く比較するほど、住宅ローンの内容についての理解が深まり、また、納得感が強まることが確認できた。つまり、比較行動をとっている人は（少なくとも主観的に見て）自らに相応しい住宅ローンを選ぶ
ことに成功している可能性が高いのであり、住宅ローンにおける選択行動の重要性が示唆される結果であった。なお、借入制約の有る人に関しては、やむを得ずに受動的に行っている人と、断られつつも積極的に比較している人とがいるために、金融機関の比較行動が住宅ローンの理解を深めたり、納得感を高めたりするかどうかについてはっきりした傾向が見られなかったものと思われる。

32

表 16

商品内容理解度の推定結果（プロビット分析）
被説明変数：住宅ローンの商品内容はおおむね理解できている(選択1、非選択=0)
説明変数

全体
推定係数

借入制約無

限界効果

-0.125定数項-0.015**

年齢

子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ
自営業ﾀﾞﾐｰ
公務員ﾀﾞﾐｰ
大企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000 万円以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10 年以内ﾀﾞﾐｰ
借入金融機関選択数（1～5）
サンプル数

0.437***-0.006**
0.163***-0.0270.007
0.033-0.0650.046
0.012-0.0680.157***
0.038-0.057-0.0750.157
0.030-0.2200.407***
0.219-0.109-0.026-0.1010.058

0.068***

0.156***

0.011-1.082**-0.338**0.981**

0.311**

0.699

0.207

-0.001-0.0003-0.564-0.170-0.069-0.022(-0.10)-0.082-0.208-0.064(-0.33)0.154***

0.208

0.066

(0.46)

0.081-1.597*-0.388*(-1.69)-0.041-0.778-0.234(-1.41)-0.038

1.006

0.288

(0.85)

0.058***(2.61)

612
Dep=1:298

0.094(-0.55)(-0.49)(3.29)

0.304(0.00)(-0.66)(-0.35)0.181***-0.202-0.007(1.58)(0.87)(-1.00)-0.0690.018(3.25)(0.42)-0.1540.048-0.023(2.02)(-1.17)(3.53)

0.101-0.015(0.14)(-1.04)0.414***-0.041－(0.13)(-2.31)(0.57)(0.17)-0.181-0.007(-0.73)(0.48)

0.033-0.018

限界効果

0.151

(0.56)(0.40)(-0.69)0.124

0.183***(-0.34)(0.79)-0.176

0.491***

推定係数(-0.94)(-0.15)(0.15)

0.089-0.006**(2.72)(-0.62)0.0178-0.015**(-2.01)(2.65)-0.072－(-0.27)(-2.13)

回答者男性ﾀﾞﾐｰ

限界効果-0.098－(-0.36)

推定係数

借入制約有

543
Dep=1:247

0.321*

0.101*(1.66)

69
Dep=1:51

注）限界効果は平均値における偏微分係数を表す（ﾀﾞﾐｰ変数の場合は E[y|x,d=1]-E[y|x,d=0]で計算）
。

33

表 17

住宅ローン納得度の推定結果（プロビット分析）
被説明変数：十分納得の上、そのローンを選べた(選択1、非選択=0)
説明変数

全体
推定係数

借入制約無

限界効果

-0.839**定数項－(-2.37)

0.002

年齢

0.001

(0.30)

回答者男性ﾀﾞﾐｰ
子供有世帯ﾀﾞﾐｰ
大都市居住ﾀﾞﾐｰ
戸建て購入ﾀﾞﾐｰ

0.131-0.180-0.035-0.077*-0.065

中小企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ
年収 600 万円以上ﾀﾞﾐｰ
物件価格 5000 万円以上ﾀﾞﾐｰ
借入比率 20％未満ﾀﾞﾐｰ
返済期間 10 年以内ﾀﾞﾐｰ
借入金融機関選択数（1～5）
サンプル数

0.209

0.012
0.020
0.077
0.014
0.093**
0.135-0.082*-0.233*-0.0590.026
0.092-0.0660.251**
0.415*-0.043-0.096-0.084*-0.274-0.0210.075***

0.210***

0.009-0.135-0.038-1.514***-0.458***

0.670

0.183

0.661

0.174

0.639

0.182

-13.795-0.353(0.00)

0.034

1.186

0.322

(1.50)-0.024

0.478

0.132

(0.72)

0.091**-0.101-0.028(-0.22)0.156*-0.941-0.216(-0.96)-0.035-0.639-0.162(-1.00)-0.096

0.703

0.202

(0.61)

0.076***(3.53)

612
Dep=1:298-0.011(0.75)(-1.28)(3.78)-0.038(1.39)(-0.57)-0.082－(1.28)(1.69)(-1.13)0.207***-0.230*0.665(0.50)(-3.04)(1.97)(-0.76)-0.233-0.001(-0.34)(1.54)-0.120-0.002

限界効果(-0.25)(0.43)(2.15)

0.359

0.074

(0.09)(0.21)

0.255**

0.207

推定係数

(-1.31)(-0.21)(1.04)

0.038

0.001

(-1.92)(0.21)

大企業正規従業員ﾀﾞﾐｰ

0.004(-1.86)(-1.57)0.056－(-2.41)(-0.01)(0.13)

公務員ﾀﾞﾐｰ-0.910**(1.11)(-1.85)0.032

自営業ﾀﾞﾐｰ

0.047(-0.83)-0.216*

限界効果(0.49)(0.78)-0.096

推定係数

借入制約有

543
Dep=1:247

0.280

0.078

(1.36)

69
Dep=1:51

注）限界効果は平均値における偏微分係数を表す（ﾀﾞﾐｰ変数の場合は E[y|x,d=1]-E[y|x,d=0]で計算）。

６．むすび
金融の自由化が進んだために、同じ住宅ローン商品でも銀行によって金利水準やその他の商品内容が異なるのが普通になっている。しかし、住宅販売業者から紹介された金融機関とだけ話をして、他の金融機関との比較を行わなければ、好条件の住宅ローンを見つけることはできないであろう。したがって、金融リテラシー・マップが提起するように、金融機関を比較することは重要な金融リテラシーであるといえる。
本稿では、金融リテラシーの高低が実際に住宅ローンの選択行動に影響しているか否か
34

を、我々が実施したアンケート調査の結果を利用して実証的に検証した。その結果、金融
リテラシーの高い人は、住宅ローンを利用するに当たって、多くの金融機関を比較していることが確認された。この結果は、所得や職業などをコントロールしたり、推計方法や被説明変数を変えてみたりしても、一貫して確認できた。したがって、金融リテラシーの高
低が住宅ローンの選択行動に好ましい影響をしていると結論づけることが許されるであろう。
金融リテラシーの向上の必要性が盛んに議論されているが、金融リテラシーが高まるとどのように人々の行動が変わるのかに関しての実証的な証拠は少なかった。たとえば、金融リテラシー・マップにおいて、住宅ローンの比較行動が推奨されているが、金融リテラ
シーとの関係は自明であるかのごとく扱われているのみであった。本稿は、住宅ローンの選択行動という点で、金融リテラシーの影響を実証的に確認したという点で大きな貢献をしたと考えられる。また、金融リテラシーを高めることで、住宅ローンの借り手が積極的に複数のローン商品を比較するようになれば、住宅ローンの提供者も真に顧客の利益になるような商品を提供することになり、わが国の住宅ローン市場の質的な改善が進むはずである。
今後の課題としては、第 1 に、我々は、近年中古住宅を購入した消費者で、web 調査のモニター登録をしている人を対象に調査を行っている。住宅購入を経験したことで、実際に住宅を購入する前よりも金融リテラシーが高まっている可能性がある。したがって、イ
ベントの前の金融リテラシーの違いが、イベント（住宅購入）発生時の行動にどのように影響するかを分析できるようなデータセットが、今後の厳密な分析には必要である。第 2に、我々の調査結果がわが国の生活者に一般化できるのかどうかも必ずしも明らかではない。今後、様々な人を対象にした調査結果を蓄積していくことが望まれる。第 3 に、比較行動の内容についての分析も必要である。本稿の結果からは、金融機関に断られた人とそうでない人とでは、比較行動の動機が大きく異なることが明らかにされているが、金融リ
テラシーの違いによって比較行動の内容にどのような違いがあるのかを分析することも重要である。その際、「金融リテラシー・マップ」において、金融リテラシーの重要な要素とされている、ＦＰなどの専門家への相談態度を分析することは、ファイナンシャルプラニ
ング研究の観点からも重要であろう。
第４に、こうした比較行動が人々の生活にもたらしているメリットを量的に計測することである。金融経済教育にコストがかかる以上、そのコストを上回るメリットがあることを示さねばならないからである。本調査ではローン金利について尋ねていなかったが、かりに金利について尋ねていたとしても、金融リテラシーがもたらす金利に対する影響を評価するには、物件の価値や借り手の信用力など住宅ローン金利に影響する様々な要因を正確にコントロールしなければならないので、簡単なことではない。しかし、詳細なアンケ
ート調査によってこうした困難を乗り越えていく必要がある。
35

以上のように残された課題も多いが、金融リテラシーのレベルが人々の行動に影響することを実証的に確認したという点で、本稿は今後の金融リテラシー研究の出発点となるはずである。

＜参考文献＞
伊藤宏一「米国における金融ケイパビリティ重視への転換－米国金融教育の最新事情－」『個人金融』 2012 年 1 月。
家森信善「金利の自由化の進展と住宅金融政策－住宅金融公庫の貸付金利の弾力化を中心にして－」 1995 年 12 月

『生活経済学研究』 第 11 号。

家森信善・上山仁恵 「中古住宅購入者の金融リテラシーと住宅ローンおよび住宅瑕疵担保保険等に関する選択行動－実態調査結果に基づく分析－」REIB

DP2014-J13

171pp. 2014 年 12 月。
家森信善・近藤万峰「利用者の視点から見た住宅金融改革の成果と課題（前編）－－新商品の登場と借入金利の変化を中心に－」 『住宅金融月報』 2004 年 7 月。(2004a)
家森信善・近藤万峰「利用者の視点から見た住宅金融改革の成果と課題（後編）－－地域の住宅金融市場への影響を中心に－」 『住宅金融月報』 2004 年 8 月。(2004b)
Cliff A. Robb, Patryk Babiarz, Ann Woodyard, “The demand for financial professionals’
advice: the role of financial knowledge, satisfaction, and confidence,”Financial
Services Review 21, 2012.
Collins, J. Michael, “Financial advice: A substitute for financial literacy?” Financial
Services Review 21, 2012, pp. 307-322.
Coulibaly, Brahima, and Geng Li, “Choice of Mortgage Contracts: Evidence from theSurvey of Consumer Finances,” Real Estate Economics 37 4 2009 pp. 659–673．
Cox, Ruben, Dirk Brounen, and Peter Neuteboom, “Financial Literacy, Risk Aversion
and Choice of Mortgage Type by Households,” Journal of Real Estate Financeand Economics (2015) 50:74–112. DOI 10.1007/s11146-013-9453-9
Disney, Richard, and John Gathergood, “ Financial literacy and consumer credit
portfolios,”Journal of Banking and Finance 37 (2013) 2246–2254.
Gerardi, Kristopher, Lorenz Goette, and Stephan Meier, “Financial Literacy and
Subprime Mortgage Delinquency: Evidence from a Survey Matched toAdministrative Data,” Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper 2010-10,
April 2010.
Huston, Sandra J., “Financial literacy and the cost of borrowing,” International Journalof Consumer Studies 36 (2012) 566–572.
36