ファイナンシャル・プランニング研究

論

文

交互作用効果を考慮したコウホート分析法による米国家計金融資産選択行動
Cohort Analysis of Household Financial Portfolio Selection in the U.S. by
Using the Bayesian Cohort Model with Age-by-Period Interaction Effects
同志社大学大学院ビジネス研究科 山下 貴子 / Takako YAMASHITA
情報・システム研究機構統計数理研究所 中村 隆 / Takashi NAKAMURA
キーワード（Key Words）
米国家計金融資産選択（Household Financial Portfolio Selection in the U.S．），ベイズ型コウ
ホート分析（Bayesian Cohort Analysis），交互作用効果（Age-by-Period Interaction Effects）〈要 約〉
米国家計の金融商品保有金額と保有率について“Survey of Consumer Finance”の 1989 ～ 2013 年までのデータを用い，世帯主の年齢×時代の交互作用効果を考慮したベイズ型コウホートモデルで分析を行った．高齢者世帯の資産取り崩しやリスク性資産回避行動の程度は，年齢×時代の交互作用効果の推定値の動きから考察すると，時代効果に現れる景気変動の影響に呼応した資産選択を行っていた．年金準備金も年齢×時代の交互作用効果がみられ，保有額のピークが徐々に 60 代から 70 代にシフトしていった．1946 ～ 63 年に生まれたベビーブーマー世代は保有額，保有率ともに大きくなっており，法制度の変更や市況が時代効果や年齢効果の変化をもたらし，世代人口構成比率の厚さもあって米国の家計貯蓄残高における年金準備金のシェアを大きく増加させる結果となった．負債については，教育ローンの保有額には時代効果が大きく，新しいコウホートほど保有率も増加している．一方でクレジットローンや自動車ローンの保有率は新しいコウホートほど減少しており，新しい世代のボリュームが拡がるにつれ自動車や耐久消費財の購入は抑制されていくと予測される．このように長期の時系列調査において年齢
×時代の交互作用効果を検証することで，時代の変化が特定の年齢（ライフステージ）に与える影響を
推定値の動きから捉えることができた．

目 次
1 ．はじめに
2 ．米国家計の金融資産選択
3 ．使用データと分析方法
3 . 1 使用データ
3 . 2 分析方法
3 . 2 . 1 コウホート分析
3 . 2 . 2 年 齢×時代の交互作用効果をもつコウホートモデル
3 . 2 . 3 モデル選択
4 ．分析結果
5 ．おわりに

1 ．はじめに
本稿では米国家計の金融資産選択と債務について，年齢×時代の交互作用効果を考慮したベイズ
型コウホートモデルを用い，1989 年より直近の2013 年まで 3 年毎 9 時点の 24 年間の調査データを用いて分析を行った．コウホート分析では複数時点の継続的調査の結果をコウホート（世代）という視点で有機的に結びつけ，家計の世帯主年齢・世代・調査時点の時代という 3 つの要因による効
果を分離し，それぞれの要因が金融資産選択や金融資産種類への選好の変化（マインドの変化）に及ぼす影響の大きさを比較，考察することを可能にする．3 要因の影響の大きさを示す効果の変動― 72 ―

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幅のみならず，変動のプロフィールをも考察する
ことにより，金融商品資産選択動向の予測にある程度適用できる．山下（2011）は日本人の家計の金融資産選択について時代効果，年齢効果，コウ
ホート効果の 3 効果について分析を行い，リスク性資産の選好に時代効果やコウホート効果が大きいことを示した．
コウホート分析に用いる継続調査の期間は長いほどよいとされ，さらに継続調査の回数よりも調査期間の長さを重視する．調査期間が短いと年齢効果とコウホート効果の違いを区別しにくくなる．一方で，調査期間が長くなると，その間の寿命の延長，晩婚化，退職選択の延長などのライフステージの変化の影響により年齢効果のロバストネスが仮定し難くなる．この問題を克服するため
中村（2005）は時代，年齢，コウホート要因の交互作用効果について検討を行い，年齢×時代の交互作用効果を持つコウホートモデルを提案した．
本研究では，この年齢×時代の交互作用効果を持
つモデルを米国家計の金融資産選択に適用し分析を行った．米国の人口構成の 4 分の 1 を占める
1946 ～ 64 年出生のベビーブーマー世代が徐々に現役世代から退出していく中で，年齢×時代の交互作用効果がマクロ的な金融資産選択行動にどのような変化をもたらすのか，検証した．

貨 性 預 金（Transaction Account）や定 期 性 預 金（Certificates of Deposit）の 割 合 が 低く，リスク性資産である株 式（Stocks）や投 資信 託（Pooled
Investment Funds）の割合が高く購入されている．
また，年金準備金（Retirement Account）のシェアが増加傾向にある．1974 年に ERISA 法（Employee
Retirement Income Security Act：従 業員退 職者所得保障法）が成立，同時に IRA（Individual
Retirement Account：個人退職口座）もスタート
し，さらに1981年には確定拠出型年金（DC）型の401（k）が導入され，加入者数と年金総額は増加し（1）によると，年金準備金のウてきた．島津（2014）
ェイトは 1980 年代に資産構成の 20％台後半で推移していたものが 1990 年台には 30％に達し，2008 年
12月末以降，最も大きな割合を占めていた．これは米国の全人口の 4 分の１を占めるベビーブーマー
世代（1946 ～ 64 年出生）が現役時代に個人年金の積み立てを行ってきたことを示している（2）．Dushi
and Iams（2008）は，年金加入率を出生コウホート
で比較した．不況世代（Depression Babies）と呼ばれる1933 ～ 39 年出生世代が 55 ～ 61 歳であった
1994 年の年金加入率と，1943 ～ 49 年出生のベビーブーマー世代が 55 ～ 61 歳であった 2004 年の年
金加入率を比較すると，新しいコウホートが 82％の加入率であったことに対し，古いコウホートは 64％であり，とくに女性の加入率に顕著な差がみられた．
これは女性の社会進出という現象がコウホート効
果と時代効果の両方に影響を与えていると考えることができる．これらベビーブーマー世代は退職の時

2 ．米国家計の金融資産選択
米国の家計の金融資産構成のデータを時系列でみると（図 1），いつの時代も安全資産である通図1
出所：FRB

米国の家計貯蓄残高シェア”Survey of Consumer Finances”（2014）より筆者作成

島津洋隆「米国の家計金融資産の現状と経験」
『金融資本
市場』
，2014 年 1月30日．
（http://www.dir.co.jp/research/report/capital-mkt/
20140130_008155.html（2017/3/10））（1）

個人が積み立てる税制優遇付き個人退職金勘定（Individual
Retirement Account, IRA）の資産規 模は 2013 年末で 6.5
兆ドルであった．

（2）― 73 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

図2

世帯主年齢階級別金融資産構成（名目）（2013 年）

出所：FRB”Survey of Consumer Finances”（2014）より筆者作成

期を迎え，年金の受給対象になりつつある．
経済学分野の代表的な消費理論であるライフサ
イクル仮説や恒常所得仮説では，家計は現役時代に蓄えを残して引退後にそれを取り崩し，生涯の消費水準を平準化する消費・貯蓄パターンを選択するというように特徴づけられている．将来の所得リスクを考慮に入れた貯蓄行動は，各ライフス
テージにおいてどのような資産構成を選択するかというポートフォリオの問題とも関係してくる．
Bodie, Merton and Samuelson（1992） は， 労 働力の供給が減少する高齢者はリスク性資産選択に回避的になり，家計金融資産におけるリスク性資産の割合も年齢とともに低下するとした．Guiso,
Jappeli and Terlizzese（1992）は，景気変動にも影響される労働所得の将来変動リスクが，家計の図3

リスク性資産比率を下げるとしている．先行研究で示される資産選択行動がいつの時代にも当てはまるとすると，それは「年齢効果」であるということができる．
2013 年調査時点の米国家計の金融資産構成について世帯主年齢別に金融資産残高をみると（図2），世帯主の年齢階級があがるにつれ 1 世帯あたりの金融資産額は大きくなっているが，世帯
主年齢 75 歳を過ぎると金融資産を取り崩しており，ライフサイクル仮説と整合的である．しかし，その資産構成をみると，世帯主年齢 75 歳を超えて減少幅が大きいのは年金準備金（Retirement
accounts）であり，先行研究とは異なりリスク性資産である株式（Stocks）の残高は高齢世帯であってもそれほど減っていないように見える．

世帯主年齢階級別貯蓄額（Mean）（2013 年実質ドル（単位 1000 ドル））

出所：FRB “Survey of Consumer Finances”（2014）より筆者作成― 74 ―

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図4

家計のローン残高

出所：Federal Bank of New York＊より筆者作成＊“Quarterly Report on Household Debt and Credit”（https://www.newyorkfed.org/microeconomics/hhdc.html（2017/7/11 アクセス））

世帯主年齢階級別の金融資産額（実質）のプロフ
ィールについて，“Survey of Consumer Finance”（以下，SCF）の調査時点ごとに描いてみると（図3），確かにいつの時点でも世帯主年齢が 75 歳以上になると貯蓄の取り崩しが行われている．また，2004 年まではどの年齢層も調査年が新しいほど資産額が大きくなっていたが，2004 年以降の 4 時点では 65 ～ 74 歳の年齢階級をのぞくと増加幅が小さくなったり，過去の額を下回ったりしている．調査時点の時勢の影響に加え，同じ年齢であっても出生世代が異なることによって貯蓄行動にも差異が生じていると考えられる．
時代効果となって現れる経済状況の変化をみると，2008 年の大手投資銀行 Lehman Brothers の破綻後，米国経済は急速に回復基調にある．米国（3）は金融危機前の 2007 年 10株価指数（S&P 500）
月のピークで 1,539.66 ポイントであったことに対し 2009 年 3 月に 757.13 まで下落したものの，2013
年の 12 月で 1,807.78 ポイント，直近の 2017 年 7 月
では 2,454.1 とリーマン・ショック以前の数値を大きく上回っている．失業率の推移は 2007 年には 4％台だったものが 2009 年 10 月に 10.0％に跳ね上がったが，その後持続的に下落し，2013 年 12
月は 6.7％，2017 年 7 月には 4.3％と 4％台を回復している．
次に家計の債務についてみてみよう．リーマン・
ショック以降，家計は過剰債務の調整期に入り，住宅ローン・自動車ローン・クレジットカードロ
Federal Reserve Bank of St. Louis（http://research.stlouisfed.org/fred2/series/SP500/
downloaddata）（3）

ーンの残高を減らしてきたが，その中で学生ローンの残高だけは一貫して増え続け，2010 年には
自動車ローンとクレジットカードローンの残高を（4）．ローン全体に占める学生抜いている（図 4）
ローンの割合はリーマン・ショック当時には 4.8％であったものが，2017 年 3 月末で 10.6％にまで上昇した（5）．2010 年時点の大学進学率は 74％（日（6）で学生ローンの返済負担を抱える家
本は 51％）
計も多数存在すると考えられ，このことは消費活動にマイナスの影響を与えていくと予測できる．
そこで本稿では米国家計の金融資産選択行動について 3 効果＋年齢×時代の交互作用の影響の大きさを比較，考察するため，年齢×時代の交互作
用効果を考慮したベイズ型コウホート分析を適用する．1989 年からの 24 年間にわたり，2008 年に起こったリーマン・ショックのようなネガティブ・
インパクトとその後の景気回復，ベビーブーマー
世代の退職時期の選択，過剰債務となりつつある
学生ローンの存在は，家計の世帯主年齢・世代，
調査時点の時代という 3 つの要因が金融資産選択や金融資産種類への選好の変化にどのような影響を及ぼしているのか，検証した．

Federal Bank of New York（https://www.newyorkfed.org/microeconomics/
databank.html（2017/7/11））（5）
Federal Bank of New York（https://www.newyorkfed.org/microeconomics/hhdc（2017/7/11））（6）
OECD“Education at a Glance 2012”（https://www.oecd.org/edu/EAG%202012_e-book_E
N_200912.pdf（2017/7/11））（4）― 75 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

表1

調査対象世帯数

出所：FRB “Survey of Consumer Finances”（2014）より筆者作成

表2

主な全世帯平均金融資産・負債額推移（Mean）（2013 年実質ドル（単位 1000 ドル））

出所：FRB “Survey of Consumer Finances”（2014）より筆者作成

3 ．使用データと分析方法
3．
1 使用データ“Survey of Consumer Finance”（The Federal（7）
Reserve） の 1989, 1992, 1995, 1998, 2001, 2004,
2007, 2013 年の 3 年毎 9 時点における調査データを用いた．世帯主の年齢階級は，35 歳未満，35～ 44 歳，45 ～ 54 歳，55 ～ 64 歳，65 ～ 74 歳 の5 階級になっている（なお，35 歳未満は 25 ～ 34
歳として扱った）．コウホート区分は 2013 年の 25
歳を 1998 年生まれとし 5 年幅を遡って，1904 ～08, 1909 ～ 13, …, 1979 ～ 83, 1984 ～ 88 年生まれのように区切った．これにより，3.2 節で現れる
年齢階級数 I ，調査時点数 J，コウホート区分数
K はそれぞれ 5, 9, 17 となる．標本の概要は表 1 お
よび表 2 を参照されたい．分析項目は，金融資産
種類別の保有率および，保有金額（平均）である．
保有金額については 2013 年ドルに平準化済みのデータを用いた．

The Federal Reserve, the central bank of the UnitedStates“Survey of Consumer Finance”（https://www.federalreserve.gov/econres/scfindex.htm）（（2017/7/11））（7）― 76 ―

3 ．2 分析方法
3 ．2 ．1 コウホート分析
家計の金融資産残高に関して，加齢・世代・時勢の 3 つの影響要因を区別する必要がある．これ
らの要因の影響の大きさを捉えたものがそれぞれ
年齢効果，世代効果，時代効果である．
第一の年齢要因の影響＜年齢効果＞は，時代や世代に普遍的で，人の生理的な側面や結婚や出産などのライフステージと関連して変化してゆく要因による．人口の年齢構成の変化を通じて現れる
消費や貯蓄行動のマクロ的影響を測る上で，年齢効果の大きさが持つ意味は重要である．
第二の時勢要因の影響＜時代効果＞は，調査時点における社会環境要因によって，特定の世代や年代層によらず，消費者全体がある時代に同じ方向に向けて変化してゆく成分である．たとえば，株価の上昇・下落といったような時勢，経済成長に伴う可処分所得の増加や，女性の社会進出による共稼ぎ世帯の増加，法律の改正などが，時代効果をもたらす要因として考えられる．
第三の世代要因の影響＜世代（コウホート）効
果＞は，同じ時期に生まれ，共通の社会環境で育ってきた人間集団固有の特徴がもたらす．これは加齢変化や時代変化に対しては不変の部分であり，異なる時代環境で育った人間集団に刻印され

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たある種の行動をとりつづけることによってもたらされることになる．
現実の世界では，金融資産選択行動の変化が 3
つの要因のうちの 1 つだけで説明できるとは考えにくく，3 つの要因がいずれも影響しているはずである．そこで，第 j 時代の第 i 年齢階級を特徴づける数量 yij を

ここで，σA2,σP2,σC2 は超パラメータと呼ばれ，対応する効果パラメータの変動幅を制御するパラメータである．データの変動を同程度に説明できる
ならば，パラメータの変動幅は小さい方が解釈として自然で無理がないということもできる．
3 ．2 ．2のように分解する．ここで，βG は総平均効果，
βiA,βjP,βkC はそれぞれ年齢，時代，世代効果のパラメータであり，εij は誤差項である．Cij,k は，第 j
時代の第 i 年齢階級に対応するコウホート区分が世代効果の第 k 区分と重なる程度によって決まる
ウェイトであり，である．3 効果のパラメー
タはのようにゼロ和制約を課して基準化する．I は年
齢階級数，J は調査時点数，K はコウホート区分
数である．
金融商品の保有率（その商品を“保有している”
割合）を分析するためには，ベイズ型ロジット・
コウホートモデルを用いた．このモデルは，第 j
調査時点の第 i 年齢階級の母集団における割合をπij とするとき，そのロジット変換ηij を，次のように分解するモデルである．

と こ ろ で， コ ウ ホ ー ト モ デ ル に は 識 別 問 題が存在し，以上の 3 効果を分離することは原理
的 に 不 可 能 で あ る と 指 摘 さ れ て き た（Mason,
Winsborough and Poole, 1973 ; Fienberg and
Mason, 1979）．この問題を克服するために，中村（1982）は，3 効果のパラメータの漸進的変化の条件という緩やかな付加条件を取り込み，赤池のベ
イズ型情報量規準 ABIC 最小化法（Akaike, 1980）
によりモデル選択を行う方法を提案した．パラメータの漸進的変化の条件とは，識別問題を克服するための節約的説明の条件であり，隣り合うパラ
メータの変化をなるべく小さくするという以下の形で定式化される．
― 77 ―

年齢×時代の交互作用効果をもつ
コウホートモデル
経済状況の変化と 3 効果のあり方について考えると，時代の影響は時代効果に現れ，その時々の社会の全成員が影響を受ける．コウホート効果は，
当該コウホートが若齢時に時代の影響を受け，それが固定し世代差となる．しかし年齢効果に対しては，時代の変化の影響により特定の年齢層がより敏感に反応する年齢×時代の交互作用を考慮に入れる必要があり，リスク性資産を含むポートフ
ォリオの変化もより詳細に検討する必要がある．
本稿では，調査期間が 24 年間と比較的長期に亘るため，中村（2005）による年齢×時代の交互
作用効果βiAjPをもつコウホートモデルの適用を試みた．モデル式にβiAjPを追加するとともに，パラメータの漸進的変化の条件にの項を追加することになる．図等でのモデルの表
記で“［AP］”とあるのは，この交互作用効果をもつモデルであることを示している．
交互作用効果を持つモデルの特徴を記すと以下の 2 点となる．
① 年齢×時代の交互作用要因による部分ベク
トルを，年齢要因，時代要因のそれらだけではなくコウホート要因によるものについても直交させるようにした．これにより，数学的には年齢×時代の交互作用効果の一部と考えられるコウホート効果を，年齢×時代の交互作用効果から分離していることになる．
② 年齢×時代の交互作用効果のいくつかの時
点のパラメータを間引くことにより，交互作用効果のパラメータ数を節約した．
このような手順を取り入れることにより，年齢
×時代の交互作用効果のいわば濃淡といったものを探ることができるようになると考えた．

ファイナンシャル・プランニング研究3．
2．
3 モデル選択
3 効果の有無および交互作用効果の有無により，2 × 2 × 2 × 2=16 通 り の モ デ ル が 考 え ら れ
比較対象となる（ベイズ型正規モデルの場合はさらにアウトカムの無変換か対数変換かにより倍の 32 通りのモデルが比較対象である）．たとえば，A モデルは年齢効果しか認められないモデル，
PC モデルは時代とコウホートの効果はあるが年齢効果は認められないモデル，APC モデルは交互作用効果は認められないが 3 効果が認められる
モデル，［AP］PC モデルは年齢効果は認められないが時代・コウホート効果と交互作用効果が認められるモデルである．

最適モデルとしては，全比較対象 16（あるいは 32）モデルの中からベイズ型モデルの赤池情報量規準（AIC）である ABIC が最小となるモデルを選ぶ．年齢×時代の交互作用効果のいくつかの時点のパラメータを間引く際にも，ステップワ
イズ的に ABIC が小さくなるよう行っている．
4 ．分析結果
表 3 は，モデル選択表の一例として家計金融資
産の実質残高の分析結果のうち，上位 10 モデル
を示しており，［AP］APC モデルが最小 ABIC モ
デルとして選ばれた．
図 5 には 4 つのパネルが現れているが，左から

表 3 「家計金融資産実質残高」のモデル選択表

図5

家計金融資産実質残高（$1000）― 78 ―

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3 番目のパネルを除いて，3 つのパネルの順番は
時代効果，年齢効果と交互作用効果，コウホート
効果のパラメータの推定値をプロットしている．
すなわち，左端の Period パネルの横軸は調査年，
左から 2 番目の Age and A × P パネルと左から 3
番目の Age ＋ A × P パネルの横軸は年齢，右端の Cohort パネルは出生年を示す．左から 3 番目のパネルは年齢効果に交互作用効果を足してプロットしたものである．当該年当時における年齢効果
として解釈しようとする意図による表示である．
なお，左から 2 番目と 3 番目の交互作用効果のプロットでは，0 の水準を重ねると見にくいので，年ごとの 0 の水準を古い時点から上方向にずらしている。また，表 3 あるいは図中のκ̂ は，たとえ2
̂A であり，各効果の漸進的変化の条
ばκ̂A ＝ log2 σ
件を制御する事前分布の分散（超パラメータ）の推定値σ
̂A2 に関して底が 2 の対数をとったものである．底を 2 としたのは，2 のべき乗倍であることを読み取りやすくする意図による．また，h は超パラメータの数であり，2h が ABIC（AIC）におけるペナルティ項となる（h には総平均効果の分の 1 も含む）．
左から 2 番目と 3 番目のパネルを見ると，｛1995,
1998｝年の交互作用効果が一点鎖線で表示されている．これはこれらの年の交互作用効果が間引かれたことを示したものであり，この間は交互作用
効果のパラメータを線形補間しても , 間に合う程
度の緩やかな変化であったか，あるいはほとんど変化がなかったことを示唆している．
年齢効果のレンジは 3 つの効果の中では一番大きく 50 歳から 60 歳をピークに 70 ～ 80 歳は平た
んなプロファイルを示した．時代効果は 90 年以降大きくなり 2007 年がピークであったが，その後の 2008 年のリーマン・ショックを挟んで 2010
年，2013 年は小さくなっている．2 番目のパネルの年齢×時代の交互作用効果をみると，2010 年，

図62013 年は 70 歳以降でも資産が増えている．これは 2008 年のリーマン・ショック後の家計行動としての安全資産の積み増しか，株式などのリスク性資産の時価上昇が純資産の伸び率に影響を与えていると考えられる．3 番目のパネルの年齢効果に交互作用効果を足したものを見てみると，2010
年，2013 年とはっきり高齢者層の資産残高の伸びが観察できる．つまり，一般的なライフサイク
ル仮説に基づく高齢世帯の「資産取り崩し」は，
リーマン・ショックのインパクト後の景気回復期にはあてはまらないということになる．なぜこのような現象がみられるのか，次に金融資産
種類別の分析結果を示す．まず安全資産である
通貨性預金（Transaction Accounts），定期預金（Certificates of Deposit）について 3 効果のプロ
ファイルを確認した．
図 6 の通貨性預金（Transaction Accounts）の時代効果を見ると，2010 年以降の効果が高くなっている．安全資産の総金融資産に占める割合はリーマン・ショック後の 2009 年 3 月末時点で 14.3％に上昇しており，安全で流動性のある資産へのシフトが見られ，これは前述の貯蓄率の推移と矛盾しない．年齢効果をみると 60 歳以上のプロフ
ァイルは横ばいであるが，時代効果との交互作用効果が高くなっている 2013 年では 70 歳以降の年齢効果も上向きのプロファイルになっている．定期預金（Certificates of Deposit）は，年齢×時代の交互作用効果が認められたが，主効果は年齢効
果と世代効果のみ有意であった．
年齢効果は年齢が高くなるにつれ大きくなっている．交互作用効果は｛1995, 1998, 2001, 2004,2007｝が間引かれたモデルが選択された．間引き期間は 1995 年～ 2007 年にかけての時代効果の変化が緩やかだったことに呼応している．左から 3
番目のパネルで年齢効果に交互作用効果を足し合わせたものを見ると，1992 年には 80 代がピーク

通貨性預金（Transaction Accounts）保有額（$1000）（左）と定期預金（Certificates of Deposit）保有額（$1000）（右）― 79 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

図7

図8

株式（Stocks）保有額（$1000）（左）と保有率（％）（右）投資信託（Pooled Investment Funds）保有額（$1000）（左）と保有率（%）（右）だったものが 70 代→ 60 代とピークの移動が観察
でき，高齢世帯になるにつれ取り崩しが進むというライフサイクル理論にフィットした形状になっている．
次に図 7の左図で，リスク性資産の株式（Stocks）の保有額についての分析結果を示すと，時代効果
が市況に呼応した変化を示した．調査年度のうち
2007 年はリーマン・ショックの直前で米国株価指数（S&P 500）も高水準であったことから時代効果も高くなっていたが，2010 年には一転して低くなっている．そして直近の 2013 年の調査時
点では，株価の水準が回復したことを受けて再び高くなっている．年齢×時代の交互作用効果は有意ではなかった．一方，右図は株式（Stocks）の保有率の分析であるが，時代効果が 2007 年以降低くなっている．しかし，3 つ目の年齢×時代の交互作用項のパネルを見ると，2010 年，2013 年のプロフィールにおいて高齢者層の保有率の拡大がみられ，ライフサイクル理論に反して高齢者層
は米国株価指数の上昇という時勢の影響に合わせてアクティブに株式（Stocks）の保有率を上げている．2004 年以前までは 70 代以上の高齢者世帯
は株式の保有率を下げる傾向があったが，リーマ
ン・ショックを挟んで，時勢要因が全年齢層に及ぼした以上の影響がより強く高齢者世帯に及んだと考えることができる．また，コウホート効果を見ると，1960 年出生世代以降の新しいコウホー
トのコウホート効果が低くなりつつあるが古いコ
ウホートと比較してその変動幅は小さい．
図 8 の左図に示す投資信託（Pooled Investment
Funds）の保有額は，世代効果に主効果が見られず，時代効果の主効果をみると一貫して高くなっている（8）．年齢×時代効果が認められたがその動きはランダムに見える．しかし，右図の保有率の分析結果を見ると，年齢×時代の交互作用が（8）― 80 ―

世代効果が認められないモデルが最適であったが，主効
果である世代効果のパネル（Cohort パネル）は図示で含めた．図の左上（Period パネルの上部）のモデルの表記が［AP］AP であることが，コウホート効果を含まないモデルであることを示す．その他の分析結果で，交互作用効果がみられなかったモデルについては，交互作用効果のパネルは図に含めず，主効果のみ示している．

No. 17 2017

図9

退職準備金（Retirement Accounts）（$1000）保有額（左）と保有率（％）（右）認められ，2013 年調査で 70 代以上が保有率を増加させている．左から 3 番目のパネルをみると，1989 年には 60 代の保有率をピークに逆 V 字型になっていたが，2013 年に向けて徐々に年代間の保有率のカーブは緩やかになっている．
最後に図 9 の左図において年金準備金（Retirement Accounts）の保有額を見てみると，
時代効果は金融危機後も高くなっている．年齢
×時代の交互作用効果が認められ，そのプロフ
ァイルは調査年によって異なっており，1989 年，
1992 年は 70 代の保有額が相対的に低くなっている．左から 3 番目の年齢効果に交互作用効果を足したものを見てみると，1989 年には 60 代が保有額のピークだったものが 70 代に徐々にピークが移動している．それと同時に，交互作用効果のプロフィールが 70 代をピークとする突度が高くなり，80 代での下落率が大きくなっていっている．米国人の平均退職年齢は，2002 年は 59 歳であったことに対し 2014 年は 62 歳に伸び（9），1946～ 64 生まれのベビーブーマー世代の世代効果が高いことからも（10），さらにピークが上がっていく傾向がある．右図の年金準備金の保有率をみると，2013 年の年齢×時代の交互作用効果が高く，金融危機を経て年金の確保など予備的動機は強いことが示された．さらに 1970 年代以降 IRA や 401（k）が導入され 1946 ～ 63 年に生まれたベビーブ
ーマー世代が中心となってこうした制度を用いる“Average U.S.Retirement Age Rises to 62”, ECONOMY（9）APRIL 28,2014（http://www.gallup.com/poll/168707/averageretirement-age-rises.aspx）（2017/7/11）（10）“Many Baby Boomers Reluctant to Retire”，ECONOMYJANUARY 20.2014（http://www.gallup.com/poll/166952/baby-boomersreluctant-retire.aspx）（2017/7/11）

ようになったことからも，当該出生コウホートの保有率の世代効果が高くなっている（11）．
保有額で時代効果が高くなっている原因はDC，IRA ともにリスク性資産で組まれているため，株式相場の上昇を受けて伸長してきたことにある．2014 年時点の 401（k）の構成比をみると，
株式（43％），自社株（7％），ターゲット・デート・ファンド（退職日を想定して運用）（18％），その他の 25％も債券やマネー・ファンドで組まれており（12），相場の上昇に従って金額が増大してきた．このように，法制度の変更や市況が時代効果
や年齢効果の変化をもたらし，図 1 で示した家計
貯蓄残高における年金準備金のシェアを大きく増加させる結果となった．
次に債務の分析を行う．まずはクレジットカー
ドローン（Credit Card Balances）の保有額（図10 の左図）であるが，時代×年齢の交互作用効
果モデルが選択された．左より 3 番目のパネルの年齢効果に交互作用効果を足したものでは，リーマン・ショック後の 2010 年に 50 代以上の家計が急速に過剰債務の調整を行ったことがわかる．保退職準備金に関わる制度変更についてみると，1974 年導入された IRA に続き，1981 年には確定拠出型年金（DC）
型の 401（k）がスタートし，2006 年の年金保護法では加入者を増やすべく自動加入・デフォルト商品にかかる
セーフ・ハーバー・ルール の導入が行われた．こうした制度改革があったものの，保有率のコウホート分析結果を見るとベビーブーマー世代以降の新しい世代の保有率が小さくなっている．今後，2014 年オバマ大統領の一般教書演説にて提案され 2015 年より導入された「貯蓄初心者」の若年層や低所得者層向けの「myRA（myRetirement Account）」の開始が 2016 年以降の退職準備金の保有率データに反映されていく可能性はある .
（12）
Investment Company Institute “ 401（k）Plan Asset
Allocation Account Balances and Loan Activity in 2014”（https://www.ebri.org/pdf/briefspdf/EBRI_IB_423.
Apr16.401k-Update.pdf）（2017/7/11）（11）― 81 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

図 10

クレジットローン（Credit Card Balances）保有額（$1000）（右）と保有率（%）（左）図 11

自動車ローン（Vehicle loans）保有額（$1000）と保有率（%）（左）図 12

教育ローン（Education loans）保有額（$1000）と保有率（%）（左）有率（右図）の同じパネルを見ると，1989 年にはクレジットカードローンの保有率のピークが50 代であったことに対し，40 代→ 30 代と保有率のピークが推移していっている．
自動車ローン（Vehicle loans）をみると，保有額（図 11 の左図）ではカードローン同様，リーマン・ショック後の債務調整による借入減少が― 82 ―

時代効果に示された．コウホート効果は有意ではなく年齢効果と時代効果によって保有額が変動する．2004 年～ 2007 年の景気上昇局面，40 ～ 60
代のライフステージで借入額が増えている．一方，保有率（右図）でみると年齢×時代の交互作用効
果がみられ，左から 3 番目のパネルのプロフィー
ルを見ると，1989 年では 40 代が自動車ローン保No. 17 2017

有率のピークであったものが時代要因の影響を受けて徐々に 30 代へとシフトしている．コウホー
ト効果では新しい世代ほど低くなり，自動車ローンの保有率が下がっている．
最後に教育ローン（Education loans）について分析すると，保有額（図 12 の左図）では年齢
効果，コウホート効果は有意ではなかった一方，時代効果のレンジが大きく年齢×時代の交互作
用効果が見られた．米国の大学の学費はインフレ率以上の値上がりを続けており，2000 年から
2011 年までの 10 年間に 42% 増加し，その後も増大し続けている（13）．時代要因の影響により，年
齢・世代に関係なく時代が進むにつれてどの家計も一様に教育ローン保有額は増加していくことになる．年齢×時代の交互作用効果を見ると，1989
年は保有額のピークが 50 代であったものが徐々にシフトし，2013 年には 60 代がピークとなっている．教育ローンには，連邦政府が提供し学生本人が借り入れる連邦学生ローンのほかに，親が家を担保に借り入れるホーム・エクイティ・ローン
などがある．学費の高騰に合わせて親が債務を引き受けた結果，60 代の教育ローンの保有額を引き上げた．次に教育ローンの保有率を見ると（右図），3 効果とも有意であり年齢×時代の交互作
用効果もみられた．左から 3 番のパネルを見ると，1989 年には保有率に 30 代と 50 代の二つの山が見られたが，時代が進むにつれて 30 代にピークがシフトしている．コウホート効果はレンジが大きく，新しいコウホートほど効果が高くなっている．米国では学生自らが連邦学生ローンを組むことが一般的であり，さらに 2008 年に発足したオ
バマ政権下による新しい学生支援制度の導入で借り入れが容易になり，返済の停止・繰り延べも簡単に出来るようになった．連邦政府の提供によるため貸し出し条件が民間銀行に比べ緩く，低所得
家計も簡単に借りられるようになったことで，連邦学生ローンは全教育ローンの 90％を占めるよ
うになり，図 5 に示すように自動車ローンやクレ
ジットカードローンの残高を抜き，新しい世代や若年家計の学生ローンの保有率が増えた（小林・劉（2013））．新しいコウホートが耐久消費財購入などの消費活動にかかわるクレジットカードロー
ンや自動車ローンの保有率を下げているのは，教育ローンの保有が原因だと考えられる．

The National Center for Education Statistics（http://nces.ed.gov/programs/digest/d11/ch_3.asp）（2017/8/23）（13）

5 ．おわりに
本稿では，1989 年～ 2013 年までの 24 年間の家
計の米国金融商品保有金額について年齢×時代の交互作用効果を考慮したベイズ型コウホートモデ
ルを用いて分析を行った．実質金融資産残高でみるとリーマン・ショックを経て減少しているが，金融資産別に確認するとそれぞれの種類ごとに３効果の特徴的な変動がみられた．また長期の時系列調査において年齢×時代の交互作用効果を検証することで，時代の変化が特定の年齢（ライフステージ）に与える微妙な影響を推定値の動きから捉えることができた．
ライフサイクル仮説や恒常所得仮説による高齢者世帯の資産取り崩しやリスク性資産回避行動
は，年齢×時代の交互作用効果の推定値の動きから考察すると，時代効果に現れる景気変動の影響を受けてトレンドに呼応した資産選択を行っている．高齢者世帯の資産取り崩しの程度が時代によって異なる理由のひとつとして，米国では株式や投資信託による財産所得が家計所得に大きく貢献しており，保有額や保有率の大きい高齢世帯ほどこの恩恵を受けていることがわかる．
（14）によると，米国では勤労所
金融庁（2016）
得と財産所得の比は 3：1 と財産所得の割合が相対的に高く，リスク性資産を含むポートフォリオ
を組むことがリタイア後の高齢者世帯の収入に貢献している．これに対して日本では勤労所得と財産所得の比は 8：1 に過ぎず，リタイア後は現役時代に蓄積した預金の取り崩しや年金に頼ることになる．
年金準備金は米国人の平均退職年齢が上昇した
ことにより年齢×時代の交互作用効果がみられ，保有額のピークが徐々に 60 代から 70 代にシフトしていった．1970 年代以降 IRA や 401（k）が導入され 1946 ～ 63 年に生まれたベビーブーマー世代
は保有額，保有率ともに大きくなっており，年金に関わる法制度の変更や市況が時代効果，年齢効
果に変化をもたらし，世代人口構成比率の厚さもあって米国の家計貯蓄残高における年金準備金のシェアを大きく増加させる結果となった．
教育ローンの保有額には時代効果が大きく，米国大学の学費の急騰や連邦政府の提供によるローン審査の緩和を背景に，新しいコウホートほど保有率も増加している．一方で，ニューヨーク連邦

金融庁「平成 27 事務年度金融レポート」（http://www.fsa.go.jp/news/28/20160915-4/01.pdf）（2017/7/11）（14）― 83 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

銀行の調査によると（15），2014 年の時点で教育ローン返済が順調な人の割合は 37％，残りの 46％
は返済額が減っておらず（金利のみ支払う等），
さらに返済遅延やデフォルトの割合は 17％にも上っている．連邦政府が提供する教育ローンの借入額が年々増大している現状は，リーマン・ショ
ックをもたらしたサブプライム・ローン問題と同様，不良債権化が懸念される．
さらに，教育ローンの存在が自動車などの耐久消費財の購入を妨げている様子は，クレジット
カードローンや自動車ローンの保有率についてコ
ウホート効果が新しいコウホートほど低いことか
ら推測できる．実態としても，教育ローン債務者のうち住宅ローンや自動車ローンを借り入れている割合は大きく低下している（Brown et al.
（16）．
（2013））
以上の分析結果から米国家計のマクロ的な金融
資産選択行動をまとめると，ベビーブーマーのよ
うな厚みのある世代が高齢化すると，従来からのライフサイクル理論に反しリスク性資産を保持しつづけ，経済の動きに沿ったアクティブな株式の購買を行うことが予測される．また，教育ローンの保有の増大傾向は，今後新しい世代が参入することで拡大が予測されるため，所得水準が将来的にも一定とするならば，新しい世代のボリューム
Federal Reserve Bank of New York“Student Loan
Borrowing and Repayment Trends，2015”，（https://www.newyorkfed.org/medialibrary/media/newsevents/
mediaadvisory/2015/Student-Loan-Press-BriefingPresentation.pdf）（2017/8/23）（16）
教育ローンが消費活動を圧迫している状況をマーケティ
ン グ 戦 略 に 生 か そ う と し た の が 米 国 Amazon で あ る．
2016 年 7 月，Amazon は民間の大手金融機関 Wells Fargoと提携し，Amazon Prime Student の会員であれば Wells
Fargo からの新規あるいは借り換えの学生ローンについて 0.5％の金利割引が適用されると発表した．この制度では Wells Fargo の月々の自動返済プログラムに加入すると受けられる 0.25％の金利割引にさらに 0.5％上乗せ
して適用されるため，学生は最大で 0.75％の金利割引を受けられる．Wells Fargo にとっては連邦学生ローンから顧客を誘導し，Amazon にとっても学生ローンを抱える大学生を Amazon Prime に勧誘して長期的な顧客関係を結んだうえで購買活動を刺激することができる．しかし，この提携は批判を浴び 6 週間後に撤回された．連邦
学生ローンの方が金利が良いにもかかわらず，このようなマーケティング手法で学生を勧誘することが消費者保護の観点から問題視されたためである．成功はしなかったものの，Amazon の戦略は教育ローンの存在が消費活
動の押し下げ要因になっているという現状への対抗措置であったといえる．（Forbs“Amazon Prime And Wells
Fargo End Their Student Loan Discount”（https://www.forbes.com/sites/maggiemcgrath/2016/08/31/
amazon-prime-and-wells-fargo-end-their-student-loandiscount/#6ac9eeab4411（2017/8/28）））．

が拡がるにつれ自動車や耐久消費財の購入は抑制されていくと考えることができる．
分析手法の発展については，年齢×時代効果
以外の交互作用効果を持つモデルについて中村（1987）が年齢効果×コウホート効果，時代効果×コウホート効果モデルの問題点を例示し，また，岡本（2003）もより包括的に交互作用モデルを構築し比較を行っている．しかし ABIC の狭い
範囲に交互作用効果モデル群が位置し，そのために ABIC の値の少しの差で結果の解釈が大きく変わってしまうこと，通常のコウホート表データについては年齢×時代以外の交互作用効果はパラメ
ータ数のバランスが良くないことなどの問題が残された．年齢×時代以外の交互作用効果モデルについては今後の課題としたい．
一般に調査期間が長くなるほどデータのサンプ
ルサイズが増えるのでより複雑なモデルが選ばれるようになり，時代の経過による年齢効果の変化が大きければ年齢×時代の交互作用モデルが選ばれる．中村（2005）によれば，調査期間 30 年程度で交互作用モデルが最適モデルに選ばれやすくな
る．今回の分析データは 24 年間で，株式の保有
金額ではリーマン・ショック後の調査が 2 時点しかなかったため，交互作用モデルが選択されなかった．さらに長期のデータを蓄積することで，交互作用効果を捉えることができる可能性がある．
最後に今後の課題であるが，日本の家計の金融
資産選択行動との比較についても交互作用効果を考慮したコウホート分析を行っていく．米国の高齢世帯は勤労所得と財産所得のバランスの取れた
ポートフォリオを組み，株価上昇局面の下で老後資金を増やしている．年金受給者の比率の急増と，年金原資の運用利回りの低下による公的年金の運用実績悪化といった年金問題を抱える日本にとって示唆に富む．日本においても，株式や投資信託，保険商品の販売チャネルの多様化や個人型確定拠出年金導入や積立 NISA などの商品の多様化のほか，団塊の世代以降の定年延長，少子高齢化社会や晩婚化の進行が，金融資産選択行動にどのように年齢×時代の交互作用要因の影響を受けているのかといった点について検討を行うことは，金融
マーケティング戦略を提言していくうえでも意義がある．モデルの精緻化を進めたうえで，稿を改め日米両国の比較分析をすすめていく．

（15）

【付記】
本研究は，統計数理研究所共同研究プログラム（27- 共研 -2033）および平成 27 年度科学研究費助成事業基盤研究 C（課題番号：15K03756）を利用して作成しました．

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No. 17 2017

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