２０２１年３月１９日
日
本銀行

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本稿の内容について、商用目的で転載・複製を行う場合（引用は含まれません）
は、予め日本銀行政策委員会室までご相談ください。
引用・転載・複製を行う場合は、出所を明記してください。

【基本的見解】1
１．点検結果（１）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとでの経済・物価動向
日本銀行が 2016 年９月に「総括的検証」を踏まえて導入した「長短金利操作付
き量的・質的金融緩和」は、次の３点を目的としている。第１に、予想物価上昇率
に関する適合的期待形成のメカニズムが強いもとで、２％の「物価安定の目標」の実現のために、需給ギャップがプラスの状況をできるだけ長く続けることである。第２に、金融緩和の長期化が見込まれるもとで、緩和の効果だけでなく副作用にも配慮しながら、適切な水準に金利をコントロールしていく枠組みを導入することである。第３に、オーバーシュート型コミットメントにより、予想物価上昇率に関するフォワード・ルッキングな期待形成を強めていくことである。
「総括的検証」以降も、①予想物価上昇率に関する複雑で粘着的な適合的期待形成のメカニズム、②弾力的な労働供給による賃金上昇の抑制、③企業の労働生
産性向上によるコスト上昇圧力の吸収などから、物価上昇率が高まりにくい状況が続いた。足もとでは、新型コロナウイルス感染症の影響により、物価に下押し
圧力が加わっている。こうしたもとで、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」
は、実質金利を低位で推移させ、資金調達コストの低下や良好な金融資本市場を通じて、金融環境を改善させた。その結果、需給ギャップはプラス幅を拡大し、雇用・所得環境が改善するもとで、物価上昇率はプラスの状況が定着した。また、需給ギャップが改善し、労働需給がタイト化したことで、女性や高齢者の労働参加が進み、企業は労働生産性を向上させた。このように、日本銀行の大規模な金融緩和のもとで、良好な経済情勢が続いた。また、その中で、日本経済の中長期的な課題についても、前向きな動きが進んだ。
２％の「物価安定の目標」を実現していくためには、引き続き、経済・物価の押し上げ効果を発揮している「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」を継続していくことが適当である。
（２）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の政策効果「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」は、金利低下を通じて、経済・物価の押し上げ効果を発揮している。その際、①政策効果は、資金調達コストの低下や良好な金融資本市場などを通じて、波及している。②金利低下の経済・物価への影響は、短中期ゾーンの効果が相対的に大きい。③超長期金利の過度な低下は、将来における広い意味での金融機能の持続性に対する不安感をもたらし、マインド面などを通じて経済活動に悪影響を及ぼす可能性がある。
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３月 18、19 日開催の政策委員会・金融政策決定会合で決定されたものである。
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（３）国債市場の機能度や金融仲介機能への影響
イールドカーブ・コントロールは、適切な水準に長短金利をコントロールしていく枠組みである。もっとも、金利の変動は、一定の範囲内であれば、金融緩和の効果を損なわずに、市場機能にはプラスに作用する。経済・物価情勢等に応じて、ある程度の金利変動を許容し、市場機能の維持と金利コントロールの適切なバランスを取ることが重要である。こうした観点から行った、2018 年７月の「強力な金融緩和継続のための枠組み強化」による、柔軟なイールドカーブ・コントロールの運営は、国債市場の機能度を維持する点で効果があった。
低金利の長期化に加えて、人口減少などの構造要因から、金融機関の基礎的収益力は低下傾向を続けており、今後も、そうした状況が続くとみられる。これまでも「金融システムレポート」を踏まえ「経済・物価情勢の展望」で、より長期的な視点から金融面の不均衡について点検している。すなわち、金融機関収益の下押しが長期化すると、①金融仲介機能が停滞方向に向うリスクがある。一方、こうした環境のもとでは、②利回り追求行動などに起因して、金融システム面の脆弱性が高まる可能性もある。
（４）ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴ買入れの効果
ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴ買入れは、リスク・プレミアムに働きかけることを通じて、市場の不安定な動きを抑制している。さらに、買入れの効果は、金融市場の不安定性が強まるほど、また、買入れの規模が大きいほど、高まる傾向がある。
すなわち、市場が大きく不安定化した場合に、大規模な買入れを行うことが効果的である。
（５）オーバーシュート型コミットメント
わが国においては、予想物価上昇率に関する複雑で粘着的な適合的期待形成のメカニズムが強いため、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとで、需給ギャップの改善を通じて、物価を押し上げていく必要がある。それと同時に、フォワード・ルッキングな期待形成も重要であり、これを強めていくため、2016 年９月にオーバーシュート型コミットメントを採用した。これは、消費者物価指数（除く生鮮食品）の前年比上昇率の実績値が安定的に２％を超えるまで、マネタリー
ベースの拡大方針を継続することを約束するものである。消費者物価上昇率の「見通し」ではなく、「実績値」に基づいて金融緩和の継続を約束する非常に強力なコミットメントにより、２％の「物価安定の目標」の実現に対する人々の信認を高めることを狙っている。今回、このコミットメントが実践している「埋め合わせ戦略」について、経済モデルを用いて点検を行った。その結果、この戦略をとることは、金融政策運営として適切であることが改めて確認された。引き続き、オーバーシュート型コミットメントを継続していく。
2２．政策面での対応（１）イールドカーブ・コントロールの運営① 貸出促進付利制度の創設
機動的かつ効果的な追加緩和の手段として、長短金利の引き下げは重要な選択肢である。その際には、金融仲介機能への影響に配慮しつつ行うことが適当である。こうした観点から、金利引き下げ時の金融機関収益へ及ぼす影響を、当該金融機関の貸出の状況に応じて一定程度和らげる仕組みを導入する。すなわち、日本銀行が金融機関の貸出を促進する観点から行っている各種資金供給について、その残高に応じて一定の金利をインセンティブとして付与する制度（貸出促進付利制度）を創設し、このインセンティブが、短期政策金利と連動するようにする（別紙）。
対象となる資金供給とインセンティブの組み合わせについては、３つのカテゴリーを設ける。今回、①カテゴリーⅠの適用金利を 0.2％、対象を新型コロナ対応
特別オペ（プロパー分）、②カテゴリーⅡの適用金利を 0.1％、対象を新型コロナ対応特別オペ（プロパー分以外）、③カテゴリーⅢの適用金利をゼロ、対象を貸出支援基金および被災地オペ、とする。各カテゴリーの付利水準および対象となる資金供給は、今後の状況に応じて、必要があれば、決定会合で変更する。
また、この制度は、長短金利の引き下げという追加緩和手段の実効性を高める
ことに資するものである。市場参加者の間では、追加緩和手段として長短金利の引き下げを意識しない理由に、金融仲介機能への影響を挙げる向きが多いが、本制度により、金融仲介機能への影響に配慮しつつ、より機動的に長短金利の引き下げを行うことが可能となる。
あわせて、マイナス金利政策導入以降の金融機関の日銀当座預金の変動を踏まえ、実際の政策金利残高と完全裁定後の政策金利残高の乖離を縮小させるため、補完当座預金制度におけるマクロ加算残高の算出方法を調整する。
② 長期金利の変動幅についての明確化
2018 年７月に「強力な金融緩和継続のための枠組み強化」を行った際、市場機能の維持と金利コントロールの適切なバランスを取る観点から、長期金利（10 年物国債金利）の変動幅については、「それまでの概ね±0.1％の幅から、上下にその倍程度変動しうる」こととした。その後、変動幅が結果的に狭くなることがあったことも踏まえ、長期金利の変動幅について明確化することとし、上下に±0.25％程度とする。なお、特に下限については、日々の動きの中で金利が一時的に下回るような場合に、そうした動きに厳格には対応しない。
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③ 連続指値オペ制度の導入
金利の大幅な上昇を抑制する方法としては、特定の年限の国債を固定金利で無制限に買い入れる指値オペがある。これをさらに強化するために、一定期間、指値オペを連続して行う「連続指値オペ制度」を新たに導入する。
④ 当面のイールドカーブ・コントロールの運営
長期金利については、±0.25％程度で変動することを想定している。また、超長期金利については、過度な低下は、長い目でみて、経済活動に悪影響を及ぼす可能性がある。もっとも、特に、新型コロナウイルス感染症の影響が続くもとでは、イールドカーブ全体を低位で安定させることを優先して、イールドカーブ・
コントロールの運営を行っていく。
（２）資産買入れ等① ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴの買入れ
ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴの買入れについては、感染症の影響への対応のための臨時措置として決定したそれぞれ約１２兆円および約１，８００億円の年間増加ペースの上限を、感染症収束後も継続することとし、必要に応じて、買入れを行う。買入れを行ったときは、直ちに政策委員に報告する。
また、ＥＴＦ買入れについては、今後、指数の構成銘柄が最も多いＴＯＰＩＸに連動するもののみを買入れることとする2。
② ＣＰ等、社債等の買入れ
ＣＰ等、社債等の買入れについては、2021 年９月末までの間、合計で約２０兆円の残高を上限に、買入れを行うこととする。なお、感染症の影響への対応としてのＣＰ等、社債等の買入れを終了した後も、一定のＣＰ等、社債等の買入れは継続する。
③ 金融政策決定会合における金融機構局からの報告
今後、「経済・物価情勢の展望」を決定する金融政策決定会合（年４回）において、金融システムの動向について、金融機構局から報告を受けることとする。

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設備・人材投資に積極的に取り組んでいる企業の株式を対象とするＥＴＦについては、「日本銀行が定める基準に基づき適格とする指数に連動するよう運用される銘柄」についてのみ、買入れを継続する。
4（別紙）貸出促進付利制度の概要

１．趣旨
日本銀行が金融機関の貸出を促進する観点から行っている各種資金供給について、その残高に応じて一定の金利をインセンティブとして付利し、このインセンティブ
が、短期政策金利と連動するようにする制度。これにより、金融仲介機能への影響に配慮しつつ、より機動的に長短金利の引き下げを行うことが可能となる。

２．対象となる資金供給とインセンティブ
対象となる資金供給とインセンティブの組み合わせについては、次のとおり３つのカテゴリーを設ける。その際、カテゴリーⅡの付利金利は短期政策金利の絶対値、カテゴリーⅠはそれより高い金利、カテゴリーⅢはそれより低い金利とする。
＜今回の決定内容＞
付利金利（インセンティブ）

対象となる資金供給

カテゴリーⅠ

0.2％

コロナオペ（プロパー分）

カテゴリーⅡ

0.1％

コロナオペ（プロパー分以外）

カテゴリーⅢゼロ％

貸出支援基金・被災地オペ（注）このほか、すべてのカテゴリーの資金供給について、残高増加額の２倍の金額を「マクロ加算残高」に加算する。

（参考：短期政策金利を▲0.2％とした場合【仮設例】）
付利金利（インセンティブ）
カテゴリーⅠ

0.2％より高い金利

カテゴリーⅡ

0.2％

カテゴリーⅢ

0.2％より低い金利対象となる資金供給
制度の趣旨に沿って決定5

【背景説明】3
１．問題意識日本銀行は、２％の「物価安定の目標」を実現するため、2013 年４月の「量的・質的金融緩和」の導入以降、強力な金融緩和を実施している。２％の「物価安定の目標」は、物価統計の性質や政策対応余力の確保の観点から適切なものであり、グローバル・スタンダードとなっている。日本銀行は、2013 年１月に、２％の「物価安定の目標」を導入しており4、政府と日本銀行の共同声明にも、この目標を明記している5。
2016 年９月には、「量的・質的金融緩和」のもとでの経済・物価動向や政策効果に関する「総括的検証」6を行い、検証の結果を踏まえ、新たな枠組みである「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」を導入した。この枠組みは、新型コロナウイルス感染症の影響への対応も含めて、適切に機能している。しかし、感染症の影響により、この先、経済・物価への下押し圧力は長期間継続し、２％の「物価安定の目標」の実現には時間がかかることが予想される。こうした状況を踏まえ、２％の目標を実現する観点から、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を行う。

２．
「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとでの経済・物価動向（１）「総括的検証」とその結果を踏まえた政策対応
日本銀行は、2016 年９月に、「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、「総括的検証」を行った。この検証では、次の点が確認された。第１に、2013 年４月の「量的・質的金融緩和」の導入以降、金融環境が大きく改善し、経済活動の押し上げや企業収益の改善に繋がった。
第２に、そうした経済環境のもとで、「物価が持続的に下落する」という意味
でのデフレではなくなった。第３に、もっとも、２％の「物価安定の目標」
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３月 18、19 日開催の政策委員会・金融政策決定会合で決定された基本的見解について、その背景を説明するためのものである。
4
日本銀行「金融政策運営の枠組みのもとでの『物価安定の目標』について」2013 年１月。
（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2013/k130122b.pdf）
5
内閣府・財務省・日本銀行「デフレ脱却と持続的な経済成長の実現のための政府・日本銀行の政策連携について（共同声明）」2013 年１月。
（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2013/k130122c.pdf）
6
日本銀行「『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」2016 年９月。
（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2016/rel160930d.pdf）

6の実現には至らなかった。この点については、予想物価上昇率の形成メカニ
ズムが重要である。わが国では、適合的期待形成の影響が大きいが、適合的な期待による予想物価上昇率の引き上げには不確実性があり、時間がかかると見込まれる。第４に、金融緩和は、国債市場の機能度に影響を及ぼすほか、金融機関収益や保険・年金の運用環境などへの累積的な影響を通じて、金融仲介機能に悪影響を与える可能性がある。
こうした検証結果を踏まえて、日本銀行は、2016 年９月に「長短金利操作
付き量的・質的金融緩和」を導入した（図表１）。「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」は、大きく２つの要素から構成される。第１に、２％の「物価安定の目標」の実現のために、経済・物価・金融情勢を踏まえて、最も適切なイールドカーブの形成を促す「長短金利操作（イールドカーブ・コントロール）」である。現在まで、短期政策金利を「▲0.1％」、10 年物国債金利の操作目標を「ゼロ％程度」とする「金融市場調節方針」のもとで、適切なイールドカーブの形成を促している。第２に、「消費者物価上昇率の実績値が安
定的に２％を超えるまで、マネタリーベースの拡大方針を継続する」ことを約束した、オーバーシュート型コミットメントである。
この枠組みを導入した目的は、次の３点である。第１に、わが国における予想物価上昇率の形成メカニズムを踏まえ、２％の「物価安定の目標」の実
現のために、需給ギャップがプラスの状態をできるだけ長く続けることである。第２に、金融緩和の長期化が見込まれるもとで、緩和の効果だけでなく副作用にも配慮しながら、適切な水準に金利をコントロールしていく枠組みとすることである。第３に、オーバーシュート型コミットメントにより、予想物価上昇率に関する「フォワード・ルッキングな期待形成」を強めることである。
（２）「総括的検証」以降の経済・物価動向「総括的検証」以降も、物価上昇率が高まりにくい状況が続いた。そうした状況も踏まえ、改めて、物価の変動メカニズムを点検すると、次の点が確認できる（補論１）。まず、予想物価上昇率についての適合的期待形成のメカ
ニズムは、その時点の実際の物価上昇率に影響を受けるだけでなく、過去の経験などにも影響を受けるため、より複雑で、粘着性が高い。すなわち、長期にわたるデフレの経験によって定着した、物価が上がりにくいことを前提とした人々の考え方や慣行の転換には、時間がかかるということである。また、女性や高齢者を中心とした弾力的な労働供給や、企業の労働生産性向上
は、結果として、物価上昇を抑制する方向に働いた。

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こうしたもとで、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」は、想定されたメカニズムに沿って、効果を発揮してきた（図表２）。①イールドカーブ・コ
ントロールのもとできわめて低位に抑えられている名目金利と、「量的・質的金融緩和」の導入前の水準を上回る予想物価上昇率のもとで、実質金利（名目金利－予想物価上昇率）は、はっきりとしたマイナス圏で推移している。
②低い実質金利は、低い資金調達コストや良好な金融資本市場などを通じて、金融環境を改善させた。銀行貸出は２％程度の伸びを続け、ＣＰ・社債発行
残高も、2016 年以降伸び率を高めながら増加している。金融資本市場では、為替相場が総じて安定的に推移し、株価は上昇基調を辿った。この結果、③経済活動が押し上げられ、企業収益や雇用環境が改善した。需給ギャップは、
2017 年にはっきりとしたプラス（需要超過）に転じた後、プラス幅を拡大した。こうした良好な経済環境のもとで、④デフレ期にはみられなかったベースアップが７年連続で実現するなど、賃金も緩やかに上昇し、基調的な物価上昇率はプラスの状況が定着した。
「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとで、需給ギャップが改善
し、労働需給がタイト化した。そうしたもとで、上述のとおり、女性や高齢者の労働参加が進み、企業は労働生産性を向上させた。このように、良好な経済情勢が続き、その中で、日本経済の中長期的な課題についても、前向きな動きが進んだ。

３．「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の政策効果（１）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の名目長期金利の押し下げ効果
イールドカーブ・コントロールのもとでの国債金利の動向をみると、長期金利（10 年物国債金利）はゼロ％程度で、その他の年限の金利も低位で安定的に推移している（図表３）。感染症拡大以降、国債市場の流動性が低下した
局面や、その後の国債増発に伴う金利上昇圧力が加わるもとでも、イールド
カーブは全体として低位で安定している。
長期金利は、経済・物価に対する見通しのほか、海外の長期金利などの影響を受けて形成される。そこで、日本銀行の国債買入れが長期金利に与えた影響について、これらの要因をコントロールしながら、定量的な分析を行った（図表４）。その結果、日本銀行の国債買入れは、長期金利の押し下げに有意に影響しており、均してみれば概ね▲１％程度の下押し効果があることが確認できた。

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（２）緩和的な金融環境の経済・物価への影響「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」は、主に低い実質金利を起点に、緩和的な金融環境を実現することで、経済・物価に好影響を及ぼすというメカニズムを想定している。上述したとおり、実際の経済・物価動向をみると、
こうしたメカニズムに沿って推移してきた。
そこで、日本銀行の大型マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ）を用いて、「長短
金利操作付き量的・質的金融緩和」による金融緩和の効果が、経済・物価にどの程度の影響を与えたかを分析した（補論２）。具体的には、「量的・質的金融緩和」を導入しなかった場合の仮想の経済・物価の動きを試算し、経済・物価の実績値と比較する「カウンターファクチュアル・シミュレーション」を行ったところ、2020 年第３四半期までの期間において、実績値が仮想の試算値に比べて、実質ＧＤＰの水準で平均＋0.9～＋1.3％程度、需給ギャップ
で同＋0.9～＋1.3％ポイント程度、消費者物価（除く生鮮食品・エネルギー）の前年比で同＋0.6～＋0.7％ポイント程度、それぞれ高いという結果となっており、それだけの押し上げ効果があったことを示している。
昨年以降、感染症の大きなショックによる需要減少を受けて、需給ギャッ
プは大きく悪化し、物価上昇は抑制され、予想物価上昇率も弱含んでいるが（前掲図表２）、このシミュレーションの結果からは、感染症のショックが加わる中でも、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとでの金融緩和が、経済・物価を支える効果を発揮していることが示された。
（３）金利低下が経済・物価に影響を及ぼす経路
金利低下が経済・物価に影響を及ぼす経路としては、第１に、資金調達コ
ストを通じた波及経路がある。実際、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとで、貸出金利はしっかりと低下しており、ＣＰ・社債金利はきわめて低い水準で推移している（図表５）。第２に、金融資本市場を通じた波及経路がある。金利の低下は、良好な金融資本市場を通じても、経済・物価に影響を及ぼす。なお、貸出などの取引では、マイナス圏での金利水準で取引が行われることは多くないが、金融資本市場では、相対的に、マイナス圏の金利水準であっても取引は行われやすいため、金融資本市場を通じた波及経路は、
名目金利の実効下限制約に服しにくい点が指摘できる（前掲図表３（１））。
以上のことを確認するため、多変量自己回帰（ＶＡＲ）モデルを用いて、金利低下が、需給ギャップを改善させる効果の波及経路について、分析を行った（図表６）。その結果、資金調達コストを通じた経路が３割強、金融資本

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市場を通じた経路が５割強の影響を与えていることが示された。この結果については、幅を持ってみる必要があるが、金利低下は、資金調達コストと金融資本市場の双方の経路を通じて、経済・物価に影響を与えていることが確認された。
（４）年限別にみた金利低下の経済・物価への影響
実質金利の低下が、経済・物価に影響をもたらす度合いは、金利の年限によって異なる。2016 年の「総括的検証」では、実質金利１単位の低下が需給ギャップに与える影響について、「均衡イールドカーブ7」の概念を用いて分析を行い、短中期ゾーンの金利の効果が相対的に大きく、年限が長くなるにつれて小さくなるとの結果を得た。今回、その後の経済・金融情勢の変化を踏まえたうえで、同じ手法を用いて確認したところ、そうした傾向が変わっていないことが示された（図表７（１））。
また、2016 年の「総括的検証」では、超長期金利の過度な低下は、将来における広い意味での金融機能の持続性に対する不安感をもたらし、マインド面などを通じて経済活動に悪影響を及ぼす可能性に留意する必要がある点を指摘した。今回、多変量自己回帰（ＶＡＲ）モデルを用いて、超長期金利の低下が消費者態度指数に及ぼす影響を分析したところ、超長期金利の低下は、
消費者マインドにマイナスの影響を及ぼすことが示された（図表７（２））。
（５）短期金利の引き下げについての市場参加者の認識
市場参加者へのサーベイの結果をみると、短期金利の引き下げの追加緩和の選択肢としての認識が、マイナス金利政策導入直後と比べて、低下してきていることが示されている（図表８）。もとより、市場参加者の短期金利引き下げ予想は、時々の経済・物価情勢により変化しうるが、ヒアリング情報な
どからは、金利引き下げを予想しない理由として、金融仲介機能への影響を指摘する市場参加者が多くなっている傾向が窺われる。
（６）感染症の影響への政策対応の効果
日本銀行は、昨年３月以降、感染症の影響への対応として、「長短金利操作
付き量的・質的金融緩和」のもとで、第１に、企業等の事業継続を資金繰り面から支援すること、第２に、金融資本市場の安定を図ることで市場の混乱
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自然利子率の概念を、特定年限の金利ではなくイールドカーブ全体に拡張したもの。分析
の詳細は、日本銀行「『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」（2016 年９月）の補論８を参照。
（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2016/rel160930d.pdf）

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と実体経済の悪化の悪循環を回避することを企図し、強力な金融緩和措置を実施している。
日本銀行による感染症の影響への対応は効果を発揮している（図表９）。
「新型コロナ対応資金繰り支援特別プログラム」は、政府の資金繰り支援策、金融機関の積極的な取り組みと相俟って、外部資金の調達環境を緩和的な状態に維持している。
「新型コロナ対応金融支援特別オペ」は、金融機関が行う感染症対応融資のバックファイナンスを、残高に応じた金利をインセンティブ
として付与するという有利な条件で行うことで、金融機関の取り組みを促進している。ＣＰ・社債買入れの増額は、スプレッドの上昇を抑制し、企業のＣＰ・社債発行による資金調達環境を支えている。
金融資本市場をみると、感染症拡大以降、国債市場の流動性が低下した局面や、その後の国債増発に伴う金利上昇圧力が加わる中でも、イールドカー
ブ・コントロールのもとで、国債金利は低位で安定的に推移した。感染症のショックにより米ドル資金の需要が急激に高まり、ドル資金の調達コストが大きく上昇する局面もみられたが、ＦＲＢや日本銀行を含む６中銀の協調による米ドル資金の流動性供給によって、影響は一時的なものにとどまった。
また、弾力的なＥＴＦやＪ－ＲＥＩＴの買入れは、金融資本市場の不安定な動きを抑制する効果があった（詳細は後述）。

４．国債市場の機能度や金融仲介機能への影響等（１）国債市場の機能度への影響
イールドカーブ・コントロールは、国債市場の機能度に影響を及ぼしている。イールドカーブ・コントロールの導入後、金利の変動幅が縮小するもとで、多くの指標が、国債市場の機能度が低下したことを示唆している（図表10）。
イールドカーブ・コントロールが、国債市場の機能度に影響を及ぼすこと
は、金利をきわめて低位で安定的に推移させる効果に必然的に伴うものという面がある。こうしたもとで、イールドカーブ・コントロールの持続的な運営の観点からは、市場機能の維持と金利コントロールの適切なバランスを取ることが重要である。この点、金利の大幅な変動は、経済・物価に悪影響を及ぼす可能性があるが、金利の変動が一定の範囲内であれば、金融緩和の効
果を損なわず、市場の機能度にプラスに作用すると考えられる。金利の変動が設備投資に及ぼす影響を分析したところ、長期金利（10 年物国債金利）の11

過去６か月の変動域が 50bps を超える場合を除けば、金融緩和が設備投資に影響を及ぼす度合いは、概ね不変であるとの結果が示された（補論３）。
日本銀行では、2018 年７月に、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の持続性を強化するため、国債買入れの運営を柔軟化し、長期金利は、経済・物価情勢等に応じて上下にある程度変動しうることを明確にした。具体的には、長期金利の変動幅については、「それまでの概ね±0.1％の幅から、上下にその倍程度変動しうる」ことを示した。その後、2019 年までの間をみると、
実際、長期金利の変動幅は＋0.16～▲0.29％に拡大し、そうしたもとで、多くの指標が、国債市場の機能度が改善したことを示唆していた。
昨年の感染症拡大以降の長期金利の動きをみると、金融資本市場が不安定化するもとで一旦大きく変動した後は、本年初まで狭い範囲での動きが続いた。そうしたもとで、国債市場の機能度は一旦大きく悪化し、その後、回復しているものの、依然として、感染症拡大前の水準には戻っていないことが示唆される。
（２）金融仲介機能への影響
低金利による金融機関収益の圧迫は、金融機関の貸出姿勢が消極化することなどを通じて、金融仲介機能に悪影響を与える可能性がある。
金融機関の基礎的な収益力は、国内の預貸利鞘の縮小などから、趨勢的に減少を続けている（図表 11）。預貸利鞘の縮小には、低金利環境の長期化に加え、人口減少などに伴う借入需要の趨勢的な減少や、そのもとでの厳しい競争といった構造要因が影響している。この間、金融機関は、貸出や有価証券投資におけるリスクテイクのほか、経費節減などを通じて、収益力向上に向けた取り組みを続けている。
「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」のもとで、経済活動が押し上げられ、企業収益が改善したことは、貸出の増加や信用コストの抑制などを通じて、金融機関収益にもプラスに作用したと考えられる。
もっとも、今後も、低金利環境と構造要因が作用し続けるもとで、地域金融機関を中心に、収益に下押し圧力がかかり続けると予想される。収益の金融機関体力への影響は累積的なものであり、金融機関収益の下押しの長期化により、金融仲介が停滞方向に向うリスクには注意を要する。他方で、金融機関は、引き続き、収益性を高めるための様々な取り組みを行うと考えられるが、その過程で、利回り追求行動などに起因して、金融システム面の脆弱性が高まる可能性がある。こうした両方向のリスクについては、これまでも

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「金融システムレポート」を踏まえ、「経済・物価情勢の展望」で、より長期的な視点から金融面の不均衡として点検している。
（３）補完当座預金制度の運営状況
日本銀行では、2016 年１月に「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」を導入した。これは、日本銀行の当座預金金利をマイナス化することでイール
ドカーブの起点を引き下げ、大規模な国債買入れとあわせて、金利全般により強い下押し圧力を加えていくことを目的としたものである。そのうえで、日本銀行の当座預金金利をマイナス化するに当たっては、金融機関収益への直接的な負担を和らげ、限界的な当座預金の増加部分にのみマイナス金利を適用することで、マイナス圏での短期金利の形成を図ることとした。具体的には、補完当座預金制度を見直し、日銀当座預金を基礎残高、マクロ加算残高、政策金利残高の３つの階層（三層構造）に分け、大部分を占める基礎残高とマクロ加算残高には、それぞれ＋0.1％およびゼロ％の金利を適用し、▲0.1％のマイナス金利は政策金利残高にのみ適用することとした。そのもとで、現在まで、短期金利はマイナス圏で安定的に推移している。
もっとも、補完当座預金制度の見直しから５年以上が経過するもとで、実際の政策金利残高は完全裁定後の政策金利残高と乖離しており、かつ、このところ乖離幅が大きくなっている（補論４）。こうした事象に対しては、マク
ロ加算残高枠の算出方法の一部を見直すことにより、マクロ加算残高枠の未利用分と政策金利残高の一部をそれぞれ圧縮する方向で技術的な調整を図る
ことが可能である。

５．ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴ買入れの効果と留意点（１）ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴ買入れの効果
日本銀行が実施しているＥＴＦやＪ－ＲＥＩＴ買入れは、株式市場やＪ－
ＲＥＩＴ市場のリスク・プレミアムに働きかけることを通じて、経済・物価にプラスの影響を及ぼすことを目的としている。
そこで、リスク・プレミアムに関する幾つかの指標8（①オプション価格に含まれる株式リスク・プレミアム、②イールド・スプレッド）について、Ｅ8

リスク・プレミアムの状況を捉える単一の指標はなく、日本銀行では、企業収益や配当の動向、株価変動や金利水準といった様々なデータや指標の動きを踏まえつつ、市場参加者からのヒアリング情報なども加味したうえで、総合的に判断している。本稿の分析では、その中から２つの指標を用いて、ＥＴＦ買入れの効果を推計している。

13

ＴＦ買入れの効果を推計した（図表 12、補論５）。その結果、ＥＴＦ買入れ
は、リスク・プレミアムを縮小させる効果を持つとの結果が得られた。さらに、この分析では、市場の局面やＥＴＦの買入規模に応じた効果の違いについても推計した。推計結果をみると、ＥＴＦ買入れ１単位当たりの効果は、①買入れ時点の株価水準がトレンド対比低いほど、②（株価水準がトレンドを下回る状況下で）株式市場のボラティリティが高まるほど、③買入れ実施直前の株価の下落率が大きいほど、④買入れ規模が大きいほど、大きいことを示唆する結果となった。
この結果は、市場参加者の見方とも整合的なものとなっている（図表 13）。
すなわち、市場参加者に対するサーベイ結果をみると、株価が下落し、ボラ
ティリティが高まるなど、市場が不安定な局面では、日本銀行によるＥＴＦ
買入れが市場で注目され、また、それは株式市場に対してプラスの要素と評価されている。一方、株式市場が落ち着く局面では、注目度は下がり、プラス要素との評価は低下している。
（２）ＥＴＦおよびＪ－ＲＥＩＴ買入れの留意点
ＥＴＦやＪ－ＲＥＩＴの買入れについては、効果が認められる一方で、留意点を指摘されることがある。
例えば、日本銀行がＥＴＦを保有することによる、コーポレート・ガバナ
ンス面への影響についてである。すなわち、日本銀行がＥＴＦを保有すると、企業経営の規律付けが弱まるとの指摘がある。この点、ＥＴＦを構成する個別株式の議決権については、スチュワードシップ・コードの受入れを表明した投資信託委託会社により適切に行使される扱いとなっており、これを通じて、企業経営への規律付けを図っている。もっとも、先行き、保有ＥＴＦの残高がさらに増加するにつれ、こうした懸念は高まる可能性がある（図表 14）。
また、買入対象が連動する指数については、ＴＯＰＩＸ、日経２２５およびＪＰＸ日経４００としてきたが、後２者に連動するＥＴＦは、ＴＯＰＩＸに連動するＥＴＦと比べ、買入れにより一部の構成株式の間接保有比率の上昇が進みやすい。この点、これまでＴＯＰＩＸ連動型ＥＴＦの買入割合を増やす措置を通じて、こうした影響の抑制に努めてきている。Ｊ－ＲＥＩＴ買入れについては、基本要領において発行済投資口総数の 10％を上限としている
中、保有比率の高まっている銘柄がある。これらの他に、日本銀行の財務面への影響についての指摘もある。この点に関し、時価の総額が帳簿価額の総額を下回る場合には、引当金を計上する扱いとなっており、財務健全性確保のための手当てを講じている。もっとも、先行き、保有ＥＴＦの残高がさら14に増加するにつれ、財務面への影響は大きくなる。

６．オーバーシュート型コミットメントの有効性の再確認
2016 年９月の政策対応では、適合的期待形成の要素が強いわが国の予想物
価上昇率を引き上げていくことには、時間がかかる可能性がある点を踏まえ、枠組みの中心にイールドカーブ・コントロールを据えることで、金融緩和の効
果と副作用のバランスを取りながら、政策の持続性を高めることとした。
それと同時に、「フォワード・ルッキングな期待形成」を強めるため、「オーバーシュート型コミットメント」を導入した。「オーバーシュート型コミット
メント」は、消費者物価上昇率の実績値が安定的に２％を超えるまで、マネタ
リーベースの拡大方針の継続を約束するものである。一般的に、金融政策は、経済・物価に影響を及ぼすのに相応の時間がかかることから、経済・物価の先行き見通しを踏まえつつ、運営することが望ましいと考えられている。この点、このコミットメントでは、消費者物価上昇率の「見通し」ではなく、「実績値」に基づいて金融緩和の継続を約束しており、非常に強力なものとなっている。
こうしたオーバーシュート型コミットメントは、いわゆる「埋め合わせ戦略」、
すなわち、物価上昇率の実績値が目標を下回る期間が続いた場合には、そうした状況を勘案して金融緩和を行うという考え方を実践したものである。その背後にある考え方は、物価上昇率が、景気の変動などを均してみて、平均的に２％となることを目指すということであり、日本銀行はこうした方針を明示している9。
簡易なマクロ経済モデルを用いてシミュレーションを行った結果、わが国において、実績の物価上昇率が目標を下回っている場合に、ある程度の期間の過去の物価上昇率も参照して、金融政策運営を行うことが望ましいとの結果が得られた（補論６）。また、本シミュレーションでは、自然利子率が低いほど、より長く過去の物価上昇率を参照することが望ましいことが示された。
以9上

日本銀行「金融緩和強化のための新しい枠組み：『長短金利操作付き量的・質的金融緩和』」（2016 年９月）では、「『物価安定の目標』の実現とは、物価上昇率が、景気の変動などを均してみて、平均的に２％となることを意味する」としている。
（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2016/k160921a.pdf）

15

（補論１）わが国の物価の変動メカニズム「総括的検証」以降の状況も踏まえ、改めて、物価の変動メカニズムを点検した。

（複雑で粘着的な適合的期待形成のメカニズム）「総括的検証」で指摘したように、わが国の予想物価上昇率の形成メカニズムにおいては、適合的な要素が強く働いている。最近までのデータを用いて、改めて予想物価上昇率の形成メカニズムを確認したところ、わが国では、引き続き、米国などに比べて、適合的期待形成のウエイトが高いことが示された（補論図表
１－１）。
適合的期待形成については、その時点の実際の物価上昇率に影響を受けるだけ
でなく、過去の経験などにも影響を受ける面がある10。わが国の家計の物価観に関して、その世代による違いを「生活意識に関するアンケート調査」の個票データを用いて確認すると、インフレを経験していない若年世代ほど、①予想物価上昇率は低く、②実際の物価変動に対する予想物価上昇率の感応度も鈍いことが示された。この結果は、過去の経験やその過程で培われた規範（ノルム）といったものが、予想物価上昇率の形成に深く影響していることを示唆している（補論図表
１－２）。
また、人々の予想物価上昇率の形成を理論的な枠組みで捉える際に、従来は、経済主体が利用可能な情報を全て利用して期待形成を行う「完全情報下の合理的期待11」に従うと仮定することが多かった。しかし、近年は、その形成過程の粘着性や複雑性を考慮すると、「粘着情報仮説12（情報の取得コストが存在するもとでは情報が予想に織り込まれるまでに時間を要するとの考え方）」や「合理的無関心

10

過去の経験が予想物価上昇率に影響を及ぼすことを分析した研究には、以下の論文などがある。
Malmendier, U., and S. Nagel (2016), "Learning from Inflation Experiences," The
Quarterly Journal of Economics, 131(1): 53-87.
Diamond J., K. Watanabe, and T. Watanabe (2020), "The Formation of Consumer Inflation
Expectations: New Evidence from Japan's Deflation Experience," International
Economic Review, 61(1): 241-281.
11
Sargent, T. J., and N. Wallace (1975), "'Rational' Expectations, the Optimal
Monetary Instrument, and the Optimal Money Supply Rule," Journal of Political Economy,
83(2): 241-254 など。
12
Mankiw, N. G., and R. Reis (2002), "Sticky Information versus Sticky Prices: A
Proposal to Replace the New Keynesian Phillips Curve," The Quarterly Journal of
Economics, 117(4): 1295-1328 など。

16

仮説13（情報処理能力に限界がある場合には重要性が低いと判断した情報は予想に織り込まなくなるとの考え方）」などの妥当性が指摘されている。この点、わが国企業のインフレ予想の形成過程における、「完全情報下の合理的期待」、
「粘着情報
14
仮説」、
「合理的無関心仮説」の妥当性を検証した分析 によれば、約６割の企業が
粘着情報の制約に服しており、そうした制約に服していない企業、すなわち、情報を頻繁に取得して予想をアップデートする企業は、約４割との結果になっている。また、粘着情報の制約に服していない約４割の企業のうち半数は、必要性の低い情報を用いずにインフレ予想を形成する「合理的無関心」な企業であり、残りの半数、つまり、全体の約２割の企業だけが、「完全情報下の合理的期待」に従い、現時点で利用可能な情報を全て利用してインフレ予想を形成していることが示されている（補論図表１－３）。
このように、適合的な期待形成のメカニズムは、より複雑で、粘着性が高い。
すなわち、長期にわたるデフレの経験によって定着してしまった、物価が上がりにくいことを前提とした人々の考え方や慣行の転換には時間がかかる、といえる。

（弾力的な労働供給・企業の労働生産性向上）
これに加えて、「総括的検証」以降の物価動向には、弾力的な労働供給が賃金上昇圧力を吸収してきたこと、また、企業の労働生産性向上がコスト上昇圧力を吸収してきたことも影響している。
2010 年代半ば頃から、需給ギャップが改善し人手不足が進むもとで、政府による就労環境の整備や高齢人口の増加なども背景に、女性や高齢者の労働参加が加速した。わが国の女性や高齢者は、生産年齢の男性に比べて、賃金弾力性（賃金が１％増加した場合の労働供給の増加率）が高い傾向がある。そのため、女性や高齢者の労働参加が進んだことは、日本経済にとってプラスだが、短期的には賃金の上昇を抑制する方向で作用したとみられる（詳しくは、日本銀行「経済・物価情勢の展望（2018 年７月）」ＢＯＸ１を参照）。
この間、企業は、人手不足に対して、労働生産性を高めることでコストの上昇
圧力を吸収してきた。労働集約的な業種（小売、宿泊・飲食、建設等）を中心に、ＩＴを活用した省力化・効率化投資が積極化してきた。また、既存の提供サービ
スを再考するといった、ビジネス・プロセスの見直しなども進めてきた。企業の
13

Sims, C. A. (2003), "Implications of Rational Inattention," Journal of Monetary

Economics, 50(3): 665-690 など。
14

北村冨行・田中雅樹 (2019)、「合理的無関心や粘着情報の企業のインフレ予想形成に対する含意―小型マクロモデルを用いた分析―」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 19J-10。

17こうした取り組みは、長い目でみれば、企業の生産性の向上を通じて、わが国経済の成長力を高め、物価の上昇圧力を強める方向に作用していくと考えられるが、短期的には、物価の上昇抑制に働いた（詳しくは、日本銀行「経済・物価情勢の展望（2017 年７月）」ＢＯＸ３、「経済・物価情勢の展望（2018 年７月）」ＢＯＸ
４を参照）。

18

（補論２）マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ）を用いた政策効果の点検
日本銀行の大型マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ15）を用いて、「量的・質的金融緩和」導入以降の政策効果を点検した。まず、主要な金融変数について、「量的・質的金融緩和」が導入されなかった場合の「仮想的なパス」を想定し、金融変数
がその「仮想的なパス」を辿った場合の実質ＧＤＰ、需給ギャップ、消費者物価の推移についてシミュレーションを行った（カウンターファクチュアル・シミュ
レーション）。そのうえで、実績値とシミュレーション結果の差分を、政策効果とみなしている。

（シミュレーション概要）
当シミュレーションでは、日本銀行の政策が、①実質金利の低下、②貸出市場のアベイラビリティの改善、③為替円安、④株価上昇という、４つの金融変数の経路を通じて、経済・物価に影響を与えることを前提とする。
そのうえで、この４つの金融変数の「量的・質的金融緩和」が導入されなかった場合の「仮想的なパス」を、それぞれ、次のように考えた。
① 実質金利名目長期金利については、(a)図表４－１で示した方法によって、「量的・質的金融緩和」の導入前までの名目長期金利と、有効求人倍率、消費者物価、米国債長期金利の３変数の関係から、その後の仮想的なパスを推計する方法（推計アプローチ＜有効求人倍率等に基づく＞）と、(b)日本銀行の国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果を図表４－２で示した方法によって推計し、政策効果分を控除して仮想的なパスを推計する方法（推計アプローチ＜
国債保有割合に基づく＞）、の２つのケースを想定した。仮想的な中長期予想
物価上昇率のパスは、2012 年第４四半期から横ばいと仮定した。そのうえで、名目長期金利と予想物価上昇率の仮想的なパスから、仮想的な実質金利（名目長期金利－予想物価上昇率）のパスを、２種類想定した。

15

Ｑ－ＪＥＭとは、実体変数、金融変数、期待変数など、日本経済を分析するうえで重要な200 以上の変数を持つ大規模なマクロ経済モデルであり、わが国のデータを用いて、各方程式が推計されている。詳細は、Hirakata, N. et al. (2019),"The Quarterly Japanese Economic
Model(Q-JEM): 2019 Version," Bank of Japan Working Paper Series, No. 19-E-7、および
菅和聖・喜舎場唯・敦賀智裕（2016）、「『量的・質的金融緩和』導入以降の政策効果－マクロ経済モデルＱ－ＪＥＭによる検証－」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No. 16-J-11
を参照。

19

② 貸出市場のアベイラビリティ
貸出市場のアベイラビリティ（貸出態度判断ＤＩ）については、「量的・質的金融緩和」導入前までの業況判断ＤＩと貸出態度判断ＤＩの関係をもとに、その後の業況判断ＤＩが示唆する貸出態度判断ＤＩの水準を仮想的なパスとした（推計アプローチ）。
③ 為替
為替については、(a)実質金利の仮想的なパス（上記①(a)）のもとで推計される水準を仮想的なパスとする方法（推計アプローチ）と、(b)各種政策変
更がなければ、政策公表前の水準が、翌四半期まで続いていたと仮定して仮想的なパスとする方法（イベントスタディ・アプローチ）の、２つのケースを想
定した。
④ 株価
株価については、(a)実質金利と為替の仮想的なパス（上記①(a)と③(a)）のもとで推計される水準を仮想的なパスとする方法（推計アプローチ）と、(b)各種政策変更がなければ、政策公表前の水準が、翌四半期まで続いていたと仮定して仮想的なパスとする方法（イベントスタディ・アプローチ）の、２つのケースを想定した。
以上４つの金融変数の仮想的なパスについて、次のような組み合わせを用いた
４つのカウンターファクチュアル・シミュレーション（Ａ～Ｄ）を行った。
各シミュレーションにおける政策効果の試算手法（政策が実施されなかった場合の各金融変数の「仮想的なパス」）
シミュレーションで用いた仮想的パス
Ａ① 実質金利(a) 推計アプローチ

ＣＤ(b)推計アプローチ(有効求人倍率等に基づく)② 貸出市場の(国債保有割合に基づく)

推計アプローチ

ｱﾍﾞｲﾗﾋﾞﾘﾃｨ
③ 為替
(a)推計
④ 株価

Ｂ

アプローチ

(b)イベント
スタディ・
アプローチ

20

(a)推計
アプローチ

(b)イベント
スタディ・
アプローチ

以上の４つのシミュレーションに加えて、「総括的検証」で行ったシミュレーシ
ョンと同様に、①実質金利の「仮想的なパス」について、「量的・質的金融緩和」の実施前から横ばいと想定したうえで、②～④の金融変数の「仮想的なパス」は、実質金利の「仮想的なパス」からＱ－ＪＥＭで内生的に算出される値をとると想定した、カウンターファクチュアル・シミュレーションＥを行った。

（シミュレーション結果）
シミュレーション結果をみると、実質ＧＤＰ、需給ギャップ、消費者物価（除く生鮮食品・エネルギー）前年比の３つとも、政策効果がなかった場合の仮想的な推移は、いずれのケースでも、実績値を下回った（補論図表２（１）～（３））。
すなわち、「量的・質的金融緩和」の導入以降の低位な実質金利や、良好な金融資
本市場、緩和的な貸出態度を通じた政策効果が、需給ギャップと物価を押し上げたことを示唆している。
政策効果の大きさをみると、「量的・質的金融緩和」の導入から 2020 年第３四半期までの期間において、実質ＧＤＰの水準を平均＋0.9～＋1.3％程度、需給ギ
ャップの水準を同＋0.9～＋1.3％ポイント程度、消費者物価（除く生鮮食品・エネルギー）の前年比を同＋0.6～＋0.7％ポイント程度押し上げるという結果となった（補論図表２（４））。
このように、政策効果がなかった場合の金融変数の「仮想的なパス」をどのように捉えるかによって幅があるものの、「（長短金利操作付き）量的・質的金融緩和」が、わが国の経済・物価にプラスの影響を及ぼしたことは明確である。また、感染症による大きな負のショックに直面した昨年以降も、金融緩和によって経済・物価を支える効果が発揮されていることも示されている。

21

（補論３）金利変動が実体経済に及ぼす影響の推計
金利変動は、大幅であれば「不確実性」の高まりを通じて、経済・物価に悪影響を及ぼし、金融緩和の効果を阻害しうる。そこで、金利変動がどの程度大きくなると、こうした悪影響が生じるか確認するために、金利感応度が相対的に高い設備投資を対象に分析を行った。

（推計概要）
設備投資（設備投資対資本ストック比率）を、経済変数や経済の不確実性をコ
ントロールしたうえで、金融緩和度合いを示す実質金利ギャップに対して回帰することで、金融緩和の設備投資への影響を推計した。その際、金利変動による緩和効果への影響を捉えるために、実質金利ギャップの係数について、①長期金利の変動状況（補論図表３（１））に関わらず共通して観察される係数（β1）に加え、②長期金利の変動域毎に観察される係数（β2）を設定した。
設備投資対資本ストック比率（％）＝ α1 × 自己ラグ（1 期）＋α2 × 実質ＧＤＰ成長率見通し（％）＋α3 × 経済不確実性指数（水準）＋β1 × 実質金利ギャップ（％）＋β2 × 実質金利ギャップ（％）× 金利変動域の状態 i＋ 定数
推計期間は、1995/1Q～2020/3Q。
金利変動域の状態 i は、長期金利（10 年物国債金利）の過去６か月の変動域第 i 四分位に属する時に１をとるダミー変数。実質ＧＤＰ成長率見通しは、６～10 年後の見通し。経済
不確実性指数は、新聞記事から経済や政策に関連する言葉と不確実性に関連する言葉を同時に含む記事を数え、指数化したもの。

（推計結果）
推計結果から、実質金利ギャップの係数（β1＋β2）を確認すると、金利変動域
が最も大きい第４分位（長期金利水準で 0.51％超）では、ゼロ近傍となっており、実質金利ギャップが緩和的であっても、設備投資の押し上げ効果がみられない（補論図表３（２））。一方、金利変動域の第１分位から第３分位（長期金利水準で 0.51％以下）では、係数（β1＋β2）は、概ね同程度のマイナスとなっており、実質金利ギャップが緩和的（マイナス）になると、設備投資を同程度押し上げることが確認される。このように、長期金利の過去６か月の変動域が 50bps を超える場合を除けば、金融緩和が設備投資に影響を及ぼす度合いは、概ね不変であるとの結果が示された。

22

（補論４）補完当座預金制度の運営状況（背景）
日本銀行では、2016 年１月に「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」を導入した際、補完当座預金制度を見直し、日銀当座預金を、①＋0.1％を適用する「基礎残高」（基準平均残高＜2015 年の平均残高＞から法定準備預金額を控除した金額）、②ゼロ％を適用する「マクロ加算残高」（法定準備預金額等、オペ関連部分、基準比率による調整部分＜基準平均残高×基準比率＞が算入対象）および③▲0.1％のマイナス金利を適用する「政策金利残高」（当座預金残高から基礎残高およびマクロ加算残高を控除した金額）の３つの階層（三層構造）に分けて運営している。
▽ 補完当座預金制度の三層構造
適用金利
①基礎残高

基準平均残高（2015 年の平均残高）－法定準備預金額

＋0.1％

②マクロ
加算残高

基準平均残高×基準比率

ゼロ％

各種オペの残高（オペ１階部分）
各種オペの 2016 年３月末対比での残高増加額（オペ２階部分）
MRF 特則・新規先特則に基づく金額
法定準備預金額③政策金利残高

当座預金残高から①と②を控除した金額▲0.1％

そのもとで、見直しから５年以上が経過する中、次のような事象が生じている。
１．各取引先の基礎残高およびマクロ加算残高枠の決定に際しては、「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」導入前の 2015 年を基準期間とする基準平均残高を用いて計算することとしている。この点、それ以降に、資金の流入等により、当座預金残高が大幅に増加し、かつ、日本銀行に対するネット利払が常態化している取引先が一部にみられる。
２．政策金利残高は、それを有する取引先とマクロ加算残高枠の未利用分を有す

23

る取引先との間で裁定取引が行われることにより、短期金融市場におけるマイナス金利創出力が維持されるために必要最低限の残高（「完全裁定後政策金利残高」）に向けて圧縮されることが想定されている。もっとも、実際には、取引コ
スト等の存在を背景に、完全には裁定が行われていない。その結果、恒常的に、政策金利残高が完全裁定後政策金利残高を上回り、その一方で、マクロ加算残高枠の未利用分が存在する状態となっている（補論図表４（１））。
また、マクロ加算残高枠の計算に際しては、各種オペの利用インセンティブを付与する観点から、その残高（「オペ１階部分」）に加え、2016 年３月末対比
での残高増加額（「オペ２階部分」）を算入することとしている。この点、新型
コロナ対応特別オペ等の利用増加に伴いマクロ加算残高枠に占めるオペ関連部
分が拡大するもとで（補論図表４（２））、その拡大分ほどには当座預金残高が増加せず、このところ、マクロ加算残高枠の未利用分が増加傾向にある。
３．２．のとおり、各種オペの利用増加を背景に、マクロ加算残高枠に占めるオペ関連部分が拡大していることから、基準比率による調整部分が縮小している。
この結果、基準比率は 10～15％程度まで低下している（補論図表４（３））。

（見直し内容）上記の当座預金の動向を踏まえ、補完当座預金制度のより円滑な運営に資する観点から、次の見直しを実施することが適当である。
＜１．への対応＞「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」導入以降に当座預金残高が大幅に増加し、かつ、日本銀行に対するネット利払が常態化している取引先については、
2019 年までの当座預金残高の増加度合いに応じて一定金額をマクロ加算残高枠の計算に加算することとする。
［イメージ］
基準平均残高の３倍を超える部分の３分の１相当について、
マクロ加算残高枠を引き上げ

基準平均残高（2015年平均残高）

2016/２～2019/12月積み期平均残高（オペによる増加分除く）

24

＜２．への対応＞
恒常的にマクロ加算残高枠の未利用分が大幅に発生している取引先について、当該先のマクロ加算残高枠を一定割合圧縮し、これを全取引先に再配分することとする。具体的には、一定期間（例：３積み期連続）マクロ加算残高枠（注１）の利用実績が一定割合（例：50％）未満となった（注２）取引先について、その翌々積み
期の枠を一部（例：25％）圧縮するといった方法が考えられる。これにより、裁定取引がより円滑に進みやすい環境を整備する。
［イメージ］
３積み期連続でマクロ加算残高枠（注１）の利用実績が50％未満（注２）「３積み期連続」「50％」「25％」は仮置き

Ｔ積み期のマクロ加算残高
枠（注１）を25％圧縮する一方、これを基準比率算定の際に勘案することにより、全取引先に再配分

Ｔ－４

Ｔ－３

Ｔ積み期

Ｔ－２

（注１）法定準備預金額を除く。
（注２）一定割合未満となったか否かの判定は、本件による圧縮前のベース（オペ１階部
分、オペ２階部分および基準比率による調整部分の合計値）で行う。

＜３．への対応＞
基準比率が一段と低下した場合の取り扱いを明確化する。具体的には、基準比率の下限をゼロとした上で、仮にゼロまで引き下げてもマクロ加算残高枠の調整ができない場合には、オペ２階部分に０～１の比率（「加算比率」＜今回導入＞）を乗じることとする。
［イメージ］（現在の調整方法）（基準比率がゼロとなる場合）

オペ２階部分×加算比率（０～１）

基準比率による調整部分（基準平均残高×基準比率）
オペ２階部分

オペ１階部分

オペ１階部分
所要準備等

所要準備等

25

（補論５）ＥＴＦ買入れ効果の推計
株式市場のリスク・プレミアムに対する日本銀行のＥＴＦ買入れ効果の有無と、市場の局面や買入れ方に応じた効果の違いについて分析した。

（推計概要）
株式市場のリスク・プレミアム関連指標を、日本銀行によるＥＴＦ買入れ量を表す指標（「買入れ量指標」）に対して回帰することで、買入れ効果を推計した。
まず、買入れ量指標がリスク・プレミアムに有意な影響を持つかを確認した（推計Ⅰ）。次に、市場の局面や買入れ方に応じて、買入れ１単位当たりの効果に違いがあるのかについても確認を行った（推計Ⅱ）。具体的には、買入れ効果を示す、
買入れ量指標に係るパラメータ（推計Ⅰのθの部分）が、買入れ時の株価やボラ
ティリティの状況、買入れ額の規模といった「状態変数」に応じて変化するように定式化（買入れ効果関数）した。推計期間は、日本銀行がＥＴＦの買入れを始めた 2010 年 12 月以降を対象とした。
＜推計Ⅰ＞被説明変数（リスク・プレミアム指標）＝ β × コントロール変数 ＋ θ × 買入れ量指標＜推計Ⅱ＞被説明変数（リスク・プレミアム指標）＝ β × コントロール変数 ＋ 買入れ効果関数 × 買入れ量指標
ただし、買入れ効果関数 ＝ Ｆ（状態変数）＜推計期間：2010 年 12 月～2020 年 12 月＞（推計に用いる変数）
被説明変数には、リスク・プレミアムを示す指標として、①オプション価格に含まれる株式リスク・プレミアム（ＥＲＰ：Equity Risk Premium16）の変化幅、②個別銘柄のイールド・スプレッドの変化幅の２つを用いた。①は日次の単一時
系列データ、②は週次のパネルデータとなっている。
「買入れ量指標」は、①では、
16

ＥＲＰは、投資家が株価の変動リスクを負うことの対価として要求する追加リターンのこと。
「期待株価収益率－無リスク金利」として定義される。当補論では、日経 225 オプション
価格のデータから、下記の論文の手法を用いて、推計した値（「先行き 30 日間の期待株価収益率－無リスク金利」の推計値の年率換算値）を使用した。
Martin, I. (2017), "What is the Expected Return on the Market?" The Quarterly Journalof Economics, 132(1): 367–433.

26

ＴＯＰＩＸ時価総額対比のＥＴＦ買入れ額、②では、当該銘柄の時価総額対比の
当該銘柄買入れ相当額17を用いた。
被説明変数

定義

① オプション価格に 含 ま れ る ERPの変化幅② 個別銘柄イール
ド・スプレッド変化幅

コントロール変数

ERP 推計値の前場終値時 ・ドル円前場終値(前日終値比)点から当日終値時点まで ・TOPIX 前場終値(前日終値比)の変化幅18・各状態変数の定義で用いた変数
東証 1・2 部全銘柄の個別 ・銘柄別固定効果
銘柄イールド・スプレッ ・時間固定効果
ドの週末終値（前週末比）

局面を表す状態変数には、(a)株価のトレンドからの下方乖離率、(b)（株価がトレンドを下回る状況下での）株式市場のボラティリティ、(c)買入れ実施直前の株価下落率、(d)買入れ額の規模、の４変数を用いた。これらの状態変数を用いて、買入れ効果関数を定義した。
買入れ効果関数（下線部分が状態変数）(a) α ＋ σ×min{0,TOPIX の 100 日移動平均からの乖離率}(b) α ＋（γ＋σ×日経 VI）×局面ダミー** TOPIX（①は前日終値、②は前週終値）が 100 日移動平均を下回ると 1、上回ると 0(c) α ＋ σ×min{0,ETF 買入れ実施直前の TOPIX 変化率}(d) α ＋ σ×TOPIX 時価総額対比の ETF 買入れ総額（推計結果）
推計Ⅰでは、被説明変数①、②についての２つの推計を、推計Ⅱでは、被説明
変数①、②に対して買入れ効果関数(a)～(d)を用いた８つの推計を行った。
推計結果は、補論図表５のとおり。推計Ⅰでは、ＥＴＦ買入れの効果（リスク・17

先行研究（例：Charoenwong, B., R. Morck, and Y. Wiwattanakantang (2020), "Bank ofJapan Equity Purchases: The (Non-) Effects of Extreme Quantitative Easing," NBER
Working Paper, No. 25525, forthcoming in Review of Finance）を参考に、日本銀行のＥＴＦ買入れにおける、ＴＯＰＩＸ連動型ＥＴＦ、日経 225 連動型ＥＴＦ、ＪＰＸ400 連動型Ｅ
ＴＦのそれぞれの買入れウエイトと、各ＥＴＦの対象銘柄群における当該銘柄のウエイトを用いて、当該銘柄の間接的な買入れ額を試算している。
18
Ｅ Ｔ Ｆ 買 入 れ 効 果 に 関 す る 先 行 研 究 （ 例 ： Shirota, T. (2018), "Evaluating the
Unconventional Monetary Policy in Stock Markets: A Semi-parametric Approach,"
Hokkaido University Discussion Paper Series A, No. 2018-322、Harada, K., and T.
Okimoto (2019), "The BOJ's ETF Purchases and Its Effects on Nikkei 225 Stocks,"
RIETI Discussion Paper Series, No. 19-E-014）を参考に、①では、前場終値時点から当日
終値時点までの変化幅を使用している。

27

プレミアムの縮小）が、全ての推計で統計的に有意に確認された。そのうえで、
推計Ⅱでは、(a)買入れ時点の株価水準がトレンド対比低いほど、(b)（株価水準がトレンドを下回る状況下で）株式市場のボラティリティが高いほど、(c)買入れ
実施直前の株価の下落率が大きいほど、(d)買入れ規模が大きいほど、ＥＴＦ買入
れ１単位当たりの効果が大きくなることを示唆する結果が確認された。

28

（補論６）マクロ経済モデルを用いたオーバーシュート型コミットメントの点検
オーバーシュート型コミットメントでは、消費者物価上昇率の実績値が安定的に２％を超えるまで、マネタリーベースを拡大する方針の継続を約束している。
このオーバーシュート型コミットメントは、物価上昇率の実績値が目標を下回る
期間が続いた場合には、そうした状況を勘案して金融緩和を行うという、いわゆ
る「埋め合わせ戦略」の考え方を実践したものである。その背後にある考え方は、
物価上昇率が、景気の変動などを均してみて、平均的に２％となることを目指すということであり、日本銀行はこうした方針を明示している（前掲図表１）。
ここでは、オーバーシュート型コミットメントで実践している「埋め合わせ戦略」が、適合的な期待形成の影響が大きいわが国経済でも望ましいかどうかについて、小型マクロ経済モデル19を用いたシミュレーションを行うことで分析する20。

（シミュレーション概要）
今回のシミュレーションでは、政策金利を決めるルール21について、①基本型となるテイラールールのほか、②過去数年間の物価上昇率を参照する平均インフレ
目標ルール（ただし、参照する平均物価上昇率が２％を下回る場合のみ従う非対称なルール）の、２つのルールを想定した（下表）。また、自然利子率について、(a)2000 年以降の平均に近い＋0.5％と、(b)より低い－0.1％の２つのケースを設定した。そのうえで、わが国経済の実績データから推計した需要ショックと価格ショックの分布を用いたランダムなショックを経済モデルに与えるシミュレーシ
ョン（10 年間分）22を 1000 回繰り返すことで、平均的なわが国の経済・物価の動19

当分析では、日本経済の特徴を踏まえつつ、繰り返しのシミュレーションを実務的に可能にするため、日本銀行の大型マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ）の簡易版である「小型マクロ経済モデル」を用いた。このモデルは、①需要関数は IS 曲線のみで、需給ギャップはラグ項と実質長期金利ギャップで決まる、②長期金利は短期金利の期間構造のみで決まる（金利のターム・プレミアムはゼロ）、③フィリップス曲線は適合的期待形成のウエイトが大きいハイブ
リッド型、と定式化している。
20
以下の論文では、米国経済における景気回復局面において、テイラールールよりも、過去
数年間の平均的な物価上昇率を参照した平均インフレ目標ルールの方が、早期に２％の物価目標を達成できることを示している。
Arias, J. et al. (2020), "Alternative Strategies: How Do They Work? How Might They
Help?" Finance and Economics Discussion Series, No. 2020-068, Board of Governors of
the Federal Reserve System.
21
本シミュレーションでは、政策ルールをラグ項付きで定式化している＜(政策金利)t＝q×(政策金利)t-1＋(1－q)×(政策ルール金利)t、q＝0.9＞。そのうえで、金利の下限は－0.1％（政策ルールで示される政策金利が－0.1％を下回る場合でも、－0.1％）と設定している。
22
シミュレーションの初期値は、短期金利＝－0.1％、物価上昇率＝＋0.7％、需給ギャップ29

きを捉え、各ルールのもとでの平均的な社会厚生上の損失関数23を計算した。
シミュレーションで想定した政策ルール① テイラー
ルール

物価上昇率と物価目標の差が、政策金利を決定(政策ルール金利)t＝(均衡金利)t＋1.0×{(物価上昇率)t－物価目標}＋0.5×(需給ギャップ)t② 平均インフレ (i)Ｎ年間の平均物価上昇率 ≦ 物価目標
目標ルール
Ｎ年間の平均物価上昇率と物価目標の差が政策金利を決定(政策ルール金利)t＝(均衡金利)t＋ 1.0×N×{(N 年間の平均物価上昇率)t－物価目標}＋0.5×(需給ギャップ)t(ii)Ｎ年間の平均物価上昇率 ＞ 物価目標
テイラールールで決定（シミュレーション結果）
シミュレーションの結果（補論図表６（１）、（２））、テイラールールに比べて、平均インフレ目標ルールの方が、物価目標（２％）を早期に達成できる結果となった。平均インフレ目標ルールの参照年数別に結果をみると、長い年数を参照す
るほど物価目標を早期に達成できるが、その分、需給ギャップや物価の変動が大きくなることから、社会厚生上のコストも大きくなる。そこで、各ルールのもとで算出される社会厚生上の損失関数を比較すると、(a)自然利子率が＋0.5％の場
合は、過去２年間の物価の平均を、(b)自然利子率がより低い－0.1％の場合は、過去３年間の平均を参照することで、損失関数が最小化される結果となった（補論図表６（３））。
この分析結果は、わが国経済において、①実績の物価上昇率が目標値を下回っている場合には、ある程度の期間の過去の物価上昇率を参照する金融政策運営を行うことが、早期の物価目標の実現と社会厚生上のコストを勘案したうえで望ましいこと、また、②自然利子率が低い場合は、金融緩和効果が低下するため、より長い期間の過去の物価上昇率を参照することが望ましいこと、を示唆する結果となった。ただし、当分析では、簡易な経済モデルを用いているほか、モデル中＝＋0.3％と設定（物価は、2021 年１月の「経済・物価情勢の展望」における政策委員の 2022
年度消費者物価見通しの中央値とし、需給ギャップは、長期的な需給ギャップと物価上昇率の関係＜フィリップス曲線＞から推計）。
23損失関数を「需給ギャップの振れ」と「物価の目標からの乖離」で定義した。具体的には、
損失関数＝(需給ギャップ)2＋(物価上昇率－物価目標<２％>)2 としている。

30

の金融政策運営を短期金利の政策ルールのみで表現するなど、実際の経済メカニ
ズムや政策運営を精緻に再現しているものではない点には留意が必要である。特に、損失関数が最小となる参照年数は、モデルのパラメータや損失関数の設定によって変わりうるため、幅を持ってみる必要がある。

31

32

図表目次
１．本文図表（図表 １）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」（図表 ２－１）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入後の情勢（１）（図表 ２－２）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入後の情勢（２）（図表 ３）

イールドカーブ・コントロールのもとでの国債金利（図表 ４－１）

国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果（１）（図表 ４－２）

国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果（２）（図表 ５）

貸出・ＣＰ・社債金利の推移（図表 ６）

金利低下の波及経路（図表 ７）

金利低下の経済・物価への影響（図表 ８）

短期金利引き下げについての市場参加者の認識（図表 ９）

コロナ対応のもとでの金融環境（図表１０）

国債市場の機能度（図表１１）

金融仲介機能（図表１２）ＥＴＦ買入れの効果の推計（図表１３）ＥＴＦ買入れに対する市場参加者の見方（図表１４）

日本銀行のＥＴＦ・Ｊ－ＲＥＩＴ保有状況

２．補論図表（補論図表１－１） わが国の物価の変動メカニズム：適合的期待形成の各国比較（補論図表１－２） わが国の物価の変動メカニズム：世代毎のインフレ期待形成（補論図表１－３） わが国の物価の変動メカニズム：企業のインフレ期待形成（補論図表２）

マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ）を用いた政策効果の点検：
カウンターファクチュアル・シミュレーション（補論図表３）

金利変動が実体経済に及ぼす影響（補論図表４）

補完当座預金制度の運営状況（補論図表５）

ＥＴＦ買入れ効果の推計（補論図表６）

マクロ経済モデルを用いたオーバーシュート型コミットメントの点検

33

（図表

１）

「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」（１）イールドカーブ・コントロール（２）オーバーシュート型コミットメント

マネタリーベースの残高は、イールド
カーブ・コントロールのもとで短期的には変動しうるが、消費者物価指数（除く生鮮食品）の前年比上昇率の実績値が安定的に２％を超えるまで、拡大方針を継続する。
―― 「物価安定の目標」の実現とは、
物価上昇率が、景気の変動などを均してみて、平均的に２％となることを意味する。
（2016 年９月日本銀行金融政策決定会合公表文）（３）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の波及メカニズム（出所）日本銀行、Bloomberg

34

（図表２－１）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入後の情勢（１）（１）名目金利（２）予想物価上昇率（３）実質金利（４）銀行貸出（５）ＣＰ・社債発行（６）為替・株価（注）1. <Ⅰ>は「量的・質的金融緩和」導入以降（2013/2Q～）、<Ⅱ>は「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入以降（2016/3Q～）、<Ⅲ>は新型コロナウイルス感染症の拡大以降(2020/1Q～）。
2. （２）の合成予想物価上昇率は、企業・家計・エコノミスト（コンセンサス・フォーキャスト）のインフレ予想を合成したもの。各主体のインフレ予想として、企業は短観、家計は生活意識に関するアンケ
ート調査、エコノミストはコンセンサス・フォーキャストを使用。
3. （３）の実質金利は、10 年物国債金利からそれぞれの長期インフレ予想を差し引いた値。
4. （４）の貸出残高は、民間銀行貸出の平残前年比。民間銀行貸出には、企業向けのほか、個人向け、地方公共団体向け等も含む。貸出金利は、国内銀行の貸出約定平均金利（新規・長期）。
5. （５）のＣＰ・社債残高は末残前年比。ＣＰ発行利回りの 2009/9 月以前はａ-１格以上、2009/10 月以
降はａ-１格。社債発行利回りは、単純平均値、起債日ベース。対象は国内公募社債で、銀行や証券会社などの発行分は除く。社債発行利回りは、後方６か月移動平均。
（出所）日本銀行、Bloomberg、Consensus Economics「コンセンサス・フォーキャスト」、QUICK「QUICK 月次調査＜債券＞」、証券保管振替機構、日本証券業協会、キャピタル・アイ、アイ・エヌ情報センター

35

（図表２－２）「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入後の情勢（２）（７）企業収益（８）失業率（９）需給ギャップ（10）賃金（前年度比、％）
5ベア
所定内給与（一般労働者）
4
時間当たり所定内給与（パート）
3
2
1

0
-1
07
09
年度

11

13

15

17

19

（11）消費者物価指数（ＣＰＩ）（注）1. （７）の経常利益は、法人季報ベース。金融業、保険業を除く。2009/2Q 以降は、純粋持株会社を除く。
2. （10）の所定内給与の 2016/1Q 以降は、共通事業所ベース。
3. （11）のＣＰＩ（除く生鮮・エネルギー）は、消費税率引き上げ・教育無償化政策、Ｇｏ Ｔｏトラベルの影響を除く（2020/4 月以降は、高等教育無償化等の影響も除いた日本銀行スタッフによる試算値）。
ＣＰＩ（除く生鮮）は、2014/4 月までの消費税率引き上げの影響を除く。
（出所）財務省、総務省、日本銀行、厚生労働省、日本労働組合総連合会

36

（図表

３）

イールドカーブ・コントロールのもとでの国債金利（１）国債金利等の推移（２）日本銀行の国債保有残高（残存期間別）（注）1. ①「量的・質的金融緩和」導入（2013/4 月）、②「量的・質的金融緩和」拡大（2014/10 月）、③「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」導入（2016/1 月）、④「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」
導入（2016/9 月）、⑤強力な金融緩和継続のための枠組み強化（2018/7 月）、⑥新型感染症拡大の影響を踏まえた金融緩和の強化（2020/3 月）。
2. （１）の O/N は、無担保コール O/N 物レート。
3. （２）は、国庫短期証券、変動利付債および物価連動債を含まない。
（出所）Bloomberg、日本銀行

37

（図表４－１）

国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果（１）（１）仮想的なパスと実績の差による推計○ 「量的・質的金融緩和」導入前までのデータを用いて、日本国債の長期金利(10 年物)を被説明変数とし、「有効求人倍率」、「消費者物価」、「米
国債の長期金利（10 年物）」という３つの説明変数を用いた線形回帰分析を実施。この推計結果を用いて、「量的・質的金融緩和」が導入されなかった場合の、仮想的な日本国債の長期金利のパスを算出。
「量的・質的金融緩和」導入以降の国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果
は、この仮想的な長期金利のパスと実際の長期金利との差と考えた。
○ ②に示したとおり、仮想的な長期金利は、均してみれば１％前後で推移している。実際の長期金利は、イールドカーブ・コントロールのもとで、０％程度で安定して推移している。その差である政策効果は、概ね▲１％程度と推計される。
① 推計結果
日本国債金利（10 年物、％）＝ 0.22* ＋0.26** × 有効求人倍率＋0.10** × 消費者物価（除く生鮮、前年比、％）＋0.25** × 米国債金利（10 年物、％）推計期間は 1997/1 月～2013/3 月。自由度修正済み R2 は 0.71。
有効求人倍率と消費者物価は１か月ラグ。

② 長期金利の仮想的な推計値と実績値（注）1. **は１％有意、*は５％有意であることを示す。
2. 推計に用いた消費者物価は、消費税率引き上げ・教育無償化政策、Go To トラベルの影響を除く（2020/4 月以降は、高等教育無償化等の影響も除いた日本銀行スタッフによる試算値）。
（出所）厚生労働省、総務省、Bloomberg

38

（図表４－２）

国債買入れによる名目長期金利の押し下げ効果（２）（２）日本銀行の国債保有割合に基づく推計○ 日本国債の長期金利（10 年物）を被説明変数とし、「日本銀行の国債保有割合」、「米国債の長期金利（10 年物）」、「実質ＧＤＰ成長率予想」の３つの説明変数を用いた線形回帰分析を実施。このうち、「日本銀行の国債保有割合」で説明される部分を国債買入れによる長期金利の押し下げ効果と考えた。
○ ②で、長期金利の変動のうち、「日本銀行の国債保有割合」で説明される部分をみると、日本銀行の国債保有割合の高まりとともに▲１％程度まで拡大した後、概ね同水準の押し下げ効果が続いている。
① 推計結果
日本国債金利（10 年物、％）＝ 0.25* ＋0.16* × 米国債金利（10 年物、％）＋0.45* × 実質ＧＤＰ成長率予想（％）－0.02** × 日本銀行の国債保有割合（％）
推計期間は 2005/1 月～2021/2 月。自由度修正済み R2 は 0.95。
標準誤差は、Newey-West により算出。

② 長期金利の要因分解
（％）
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5

定数項
残差
米国債金利
実質ＧＤＰ成長率予想
日銀の国債保有割合
日本国債金利

-1.0
-1.5
12年

13

14

15

16

17

18

19

20

21

（注）1. **は１％有意、*は５％有意であることを示す。
2. 日本銀行の国債保有割合は、日本銀行の保有国債の平均残存期間の変化を勘案して算出。実質ＧＤＰ成長率予想および日本銀行の国債保有割合は、四半期データ等をもとに月次化。実質ＧＤＰ成長率予想は、６～10 年後の見通し。
（出所）Bloomberg、Consensus Economics「コンセンサス・フォーキャスト」、日本銀行、財務省

39

（図表

貸出・ＣＰ・社債金利の推移（１）新規貸出約定平均金利（２）ＣＰ発行利回り（３）社債発行利回り（注） 1. 縦線は「量的・質的金融緩和」導入（2013/4 月）、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入（2016/9 月）。
2. （３）の社債発行利回りは、各債券の発行スプレッドの単純平均値に国債流通利回り（５年物）を加えて算出。起債日ベース。対象は国内公募社債で、銀行や証券会社などの発行分は除く。格付
けは、ムーディーズ、Ｓ＆Ｐ、Ｒ＆Ｉ、ＪＣＲの最高格付で分類。
（出所）日本銀行、証券保管振替機構、キャピタル・アイ、アイ・エヌ情報センター、Bloomberg

40

５）

（図表

６）

金利低下の波及経路○ 係数制約付き多変量自己回帰（ＶＡＲ）モデルを用いて、金利低下がどの経路を通じて需給ギャップを押し上げているかを推計した。具体的には、波及経路（（２）のシャドー部分、変数⑥～⑧）それぞれについて、他の経路の係数をゼロとする制約を付して推計することで、当該経路の押し上げ効果を算出している。
○ 金利低下が需給ギャップを改善させる波及経路は、資金調達コスト経路が３割強、金融資本市場経路（為替、株価）が５割強となっている。
（１）モデル概要
下記８変数の係数制約付き多変量自己回帰（ＶＡＲ）モデルを推計① 需給ギャップ、② 金利（３か月物）、③ 金利スプレッド（２年物－３か月物）、④ 金利スプレッド（５年物－２年物）、⑤ 金利スプレッド（10 年物－５年物）、⑥ 総資金調達コスト、⑦ 円の名目実効為替レート、⑧ 株価
推計期間は 1998/1Q～2019/4Q。ラグは１期。累積５年間の需給ギャップ押し上げ効果で算出。

（２）金利低下による波及経路（概念図）（３）金利低下による需給ギャップ押し上げ経路（累積５年間）

金融資本市場を通じた経路（注）総資金調達コストは、国内銀行の新規貸出約定平均金利、社債発行金利、ＣＰ発行金利を加重平均して算出。
（出所）日本銀行、Bloomberg 等

41

（図表

７）

金利低下の経済・物価への影響（１）年限別の金利変化が需給ギャップに及ぼす影響―― 推計方法の詳細は、「総括的検証」（2016 年９月）の補論８を参照。

（２）金利低下に対する消費者マインドの反応○ 金利低下に対する消費者態度指数（消費者マインド）の反応を確認すると、(i)借入金利の低下にはポジティブに反応する一方、(ii)超長期金利低下にはネガティブに反応する傾向がある。
(i)借入金利低下に対する反応
下記６変数の多変量自己回帰（ＶＡＲ）
モデルを推計
① 有効求人倍率、② 消費者物価指数（総合、季調済前期比）、③ 貸出約定平均金利（新規・長期、前期差）、④ 20 年物国債利回り（前期差）、⑤ 株価（ＴＯＰＩＸ、前期比）、⑥ 消費者態度指数（季調値）
推計期間は 1993/2Q～2020/3Q。ラグは２期。

高
←
消
費
者
態
度
指
数
→
低

(ii)超長期金利低下に対する反応
高
←
消
費
者
態
度
指
数
→
低

（注）（２）は、１σショックに対する反応。バンドは±1.5 標準誤差。
（出所）厚生労働省、総務省、日本銀行、Bloomberg、内閣府等

42

（図表

８）

短期金利引き下げについての市場参加者の認識○ 市場参加者へのサーベイで、追加緩和を予想する先（（１）のＡ）のうち、短期金利の引き下げを追加緩和の選択肢として予想する先（（１）のＢ）の割合をみると、（２）に示したとおり、マイナス金利政策導入直後（７割程度）と比べて、最近は低下している（２割程度）。
○ また、ヒアリング情報などからは、その理由として、金融仲介機能への影
響を指摘する市場参加者が多くなっている傾向が窺われる。
（１）エコノミスト調査における追加緩和・短期金利引き下げの予想割合（２）追加緩和を予想する先のうち短期金利引き下げを予想する先の割合（Ｂ/Ａ）（注）1. Bloomberg 社が各金融政策決定会合前に実施している調査に基づく。
（１）の「追加緩和方向への予想」は、時期を問わず、次の政策変更が追加緩和と予想する先を集計。
「短期金利引き下げを予想」
は、先行き短期政策金利の引き下げを予想する先を集計。
2. （２）は、（Ａ）次の政策変更が追加緩和と予想する先数に対して、（Ｂ）先行き短期金利の引き下げを予想している先数の割合。すべての（Ｂ）の先が（Ａ）の先に含まれるとは限らないが、ここでは含まれると仮定して試算。2016 年については、マイナス金利政策導入前の１月調査は除く。
（出所）Bloomberg

43

（図表

コロナ対応のもとでの金融環境（１）日本銀行のコロナ対応（２）貸出態度判断ＤＩ

企業等の資金繰り支援
新型コロナ対応資金繰り支援特別プログラム
新型コロナ対応金融支援特別オペ
ＣＰ・社債等の買入れ

金融市場の安定確保
国債のさらなる積極的な買入れ
米ドル資金供給オペ拡充

ＥＴＦ・Ｊ－ＲＥＩＴの買入れ：上限年間約１２兆円ペース
ＥＴＦ
Ｊ－ＲＥＩＴ：上限年間約1,800億円ペース（３）貸出残高とＣＰ・社債残高（４）ドル資金調達プレミアム（注）1. （２）は全産業。
2. （３）の民間銀行貸出は平残前年比、ＣＰ・社債計は末残前年比。民間銀行貸出には、企業向けのほか、個人向け、地方公共団体向け等も含む。
3. （４）は、円資金を用いた３か月物のドル資金調達金利とドルＬＩＢＯＲ３か月物との差。
（出所）日本銀行、証券保管振替機構、日本証券業協会、アイ・エヌ情報センター、Bloomberg

44

９）

（図表１０）国債市場の機能度（１）国債金利（２）イールドカーブの変動域（３）国債市場の取引高（４）債券市場サーベイ（市場の機能度）（５）国債金利の感応度（対米長期金利） （６）国債金利の感応度（対独長期金利）（注）1. ①「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入（2016/9 月）、②強力な金融緩和継続のための枠組
み強化（2018/7 月）、③新型感染症拡大の影響を踏まえた金融緩和の強化（2020/3 月）
2.（２）は、後方６か月間における金利の最大値と最小値の差。
3.（３）は、銀行、投資家、債券ディーラーのグロス購入額。
4.（５）および（６）は、過去 90 日間のローリング推計値。バンドは±1 標準誤差。
（出所）Bloomberg、日本証券業協会、日本銀行

45（図表１１）

金融仲介機能（１）国内預貸利鞘（２）国内銀行のバランスシート
（兆円）
1,600
貸出金
国債
1,400
国債以外の有価証券
その他資産
1,200
預金
その他負債
1,000
資本
800
600
400
200
0

2012年末2015年末

2020年末（３）銀行の当期純利益① 大手金融グループ② 地域銀行

（兆円)
6

（兆円）
3

4

2

2

1

0

0

-2

-1

-4

-2

-6

-3
06
08
年度

10

12

その他
信用コスト

14

16

18

06 08
年度

税金関連費用
コア業務純益10

株式関係損益
当期純利益

12

14

16

18

債券関係損益（注）1.（１）の縦線は「量的・質的金融緩和」導入（2013/4 月）、「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」導入（2016/1 月）、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」導入（2016/9 月）。
2.（２）は国内店勘定。
3.（３）の大手金融グループは連結ベース。2012 年度以降、投資信託解約益をコア業務純益から除く。
（出所）Bloomberg、各社開示資料、日本銀行

46（図表１２）

ＥＴＦ買入れの効果の推計＜推計Ⅰ＞
ＥＴＦ買入れが、株式市場のリスク・プレミアムに有意な効果を持つか検証。
⇒

有意に押し下げ効果があることを確認。

＜推計Ⅱ＞
ＥＴＦ買入れによる株式市場のリスク・プレミアムに対する効果が、買入れ時の市場の局面や買入れ方（４つのケース）に応じて、変化するのかを検証。
⇒

市場が不安定な時ほど、買入れ規模が大きいほど、買入れ１単位当たりの効果が大きいことが示唆される。

（注）詳細は補論５を参照。

47

（図表１３）

ＥＴＦ買入れに対する市場参加者の見方○ 2016 年の Brexit や 2020 年の感染症拡大時のように、株価が下落し、ボラ
ティリティが高まる局面では（①）、注目度が上昇し（②）、株式市場へのインパクトとしては、プラスとの評価が高まっている（③）
。
―― 2014 年の注目度の上昇は、ＧＰＩＦ（年金積立金管理運用独立行政法人）による基本ポートフォリオ見直しの影響が大きいと考えられる。

① 株価・ボラティリティ② 「企業年金・公的資金」に対する株式市場参加者の注目度③ 「企業年金・公的資金」の株式市場へのインパクト（注）②、③は、QUICK 社による市場参加者に対するサーベイ調査に基づく。②の注目度は、今後６か月程度において最も注目している投資主体として、各投資主体（個人、外国人、投信、金融法人（企業年金・公的資金を除く）、企業年金・公的資金、事業法人、自己（裁定取引を含む））のうち、「企業年金・公的資金」を選んだ回答の比率。③の指数は、今後６か月程度において、「企業年金・公的資金」が株式相場にどのようなインパクトを与えるかについて、５段階（強いプラス、プラス、中立・不明、マイナ
ス、強いマイナス）で予測した回答の比率に、それぞれ 100、75、50、25、0 を掛けて指数化したもの。
（出所）Bloomberg、QUICK「QUICK 月次調査＜株式＞」

48

（図表１４）

日本銀行のＥＴＦ・Ｊ－ＲＥＩＴ保有状況（１）ＥＴＦ（２）Ｊ－ＲＥＩＴ（出所）ＪＰＸ、不動産証券化協会、日本銀行

49

（補論図表１－１）

わが国の物価の変動メカニズム：適合的期待形成の各国比較○ 人々の予想物価上昇率は、中央銀行の物価目標による「フォワード・ルッ
キングな期待形成」と現実の物価上昇率の影響を受ける「適合的な期待形
成」の２つの要素で形成される。
○ 下記のとおり「総括的検証」と同じ手法を用いて、各国の１年先予想物価上昇率および６～10 年先予想物価上昇率が、現実の物価上昇率で説明される割合（θ）を、最近までのデータを用いて、再推計した。
○ θは、「総括的検証」時点と大きく変わっておらず、わが国では、引き続き、「適合的な期待形成」のウエイトが高いことが示された。
（１）推計式
推計式①：１年先予想物価上昇率のうち、現実の物価上昇率で説明される割合θ1
１年先ｲﾝﾌﾚ予想＝θ1×前期の実績ｲﾝﾌﾚ率＋（1－θ1）×６～10 年先ｲﾝﾌﾚ予想
推計式②：６～10 年先予想物価上昇率のうち、現実の物価上昇率で説明される割合θ2
６～10 年先ｲﾝﾌﾚ予想＝θ2×前期の実績ｲﾝﾌﾚ率＋（1－θ2）×中銀物価目標（２％）
推計期間は、日本・米国が 2000/1Q から、ユーロ圏が 2003/2Q から、英国が 2005/1Q から凡例に表記の時点まで。実績物価上昇率は、「コア指標」を使用。

（２）推計結果（各予想物価上昇率のうち現実の物価上昇率で説明される割合）① １年先予想物価上昇率（θ1）② ６～10 年先予想物価上昇率（θ2）（出所）Consensus Economics「コンセンサス・フォーキャスト」、総務省、ＢＬＳ、Eurostat、ＯＮＳ

50

（補論図表１－２）

わが国の物価の変動メカニズム：世代毎のインフレ期待形成○ わが国家計におけるインフレ期待形成の世代毎の違いを、「生活意識に関するアンケート調査」の個票を用いた分析で確認した。下記のとおり、景況感等をコントロールしたうえで、回答者の世代によって、①予想物価上昇率の水準がどの程度異なるか（β）
、②実感する物価（実際の物価）が予想形成に与える影響度（感応度）がどの程度異なるか（γ）について、分析を行った。
○ インフレを経験していない若年世代ほど、①予想物価上昇率の水準が低く（β）
、②実際の物価変動に対する予想物価上昇率の感応度も鈍い（γ）
ことが示された。
（１）推計式(予想物価上昇率)i,t＝α＋Σβm(世代ダミー)m,i,t＋Σγm(世代ダミー)m,i,t×(物価の実感)i,t＋θ(コントロール変数)i,t
推計期間は、2006/3Q～2020/4Q。サンプル数は、約６万。世代ダミーは、各調査時点における回答者の年齢階級に基づき試算。予想物価上昇率、物価の実感は、量的質問の回答値（予想物価上昇率が－５％超＋５％未満のサンプルを使用）。コントロール変数は、
「景況感」
、
「収入」
、
「性別」等。

（２）推計結果① 水準の世代差（β）② 感応度の世代差（γ）（注）1.（２）①は、「1940 年代前後生まれ」を 0 に基準化。
2.（２）①、②のバンドは、±1.5 標準誤差。
（出所）日本銀行

51

（補論図表１－３）

わが国の物価の変動メカニズム：企業のインフレ期待形成○ わが国企業のインフレ予想の形成過程を検証した分析によれば、
・約６割の企業が、情報の予想への織り込みに時間を要する（粘着情報制約）
・約５割の企業は、必要性の低い情報を用いずに予想を形成（合理的無関心）⇒ 現時点で利用可能な情報を全て利用して予想形成する「完全情報下の合理的期待」に従う企業は２割程度しかいない。
（１）物価の期待形成に関する３つの仮説

完全情報下の合理的期待・ 現時点で利用可能な情報を全て利用して、期待形成。
・ これまで多くのマクロ経済モデルで仮定されてきたが、近年のミクロ・データを用いた実証研究では、説明力の限界が指摘されている。

粘着情報仮説・ 情報の取得・処理には費用が生じるため、経済主体は、予想を必ずしもアップデートしない。

合理的無関心仮説

・ 人間の情報処理能力には限りがあるため、合理的な選択の帰結として、必要性の低い情報に無関心となる。

（２）各予想形成メカニズムに従うわが国企業の割合（北村・田中［2019］）（出所）北村冨行・田中雅樹（2019）、「合理的無関心や粘着情報の企業のインフレ予想形成に対する含意―小型マクロモデルを用いた分析―」、日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、No.19-J-1052（補論図表２）

マクロ経済モデル（Ｑ－ＪＥＭ）を用いた政策効果の点検：
カウンターファクチュアル・シミュレーション（１） 実質ＧＤＰ（２）需給ギャップ（３）消費者物価（除く生鮮食品
・エネルギー）（４）政策による押し上げ効果（「量的・質的金融緩和」導入以降の平均）（注）シミュレーションＡ～Ｅの詳細は、補論２本文を参照。
（出所）内閣府、日本銀行、総務省等

53

（補論図表３）

金利変動が実体経済に及ぼす影響（１）イールドカーブの変動域（後方６か月間の最大値－最小値）（２）金利変動が設備投資に及ぼす影響（実質金利ギャップの感応度（β1＋β2））

金
利
変
動
域

0.25％
以下
←

小さい

0.25％
～0.36％

0.36％～0.51％
金利変動域

0.51％
超
大きい

→

（注）（２）の実質金利ギャップは「均衡イールドカーブモデル」により算出（10 年物）。バンドは、±1.5 標準誤差。
（出所）Bloomberg、Consensus Economics「コンセンサス・フォーキャスト」、Economic Policy
Uncertainty、内閣府

54

（補論図表４）

補完当座預金制度の運営状況（１）マクロ加算残高枠等の未利用分および政策金利残高の推移（２）マクロ加算残高枠およびその内訳の推移（３）基準比率の推移（注）（１）のマクロ加算残高枠等の未利用分は、基礎残高枠の未利用分を含む。
（出所）日本銀行

55

（補論図表５）

ＥＴＦ買入れ効果の推計
被説明変数（株式市場のリスク・プレミアム）① オプション価格に含まれる株式リスク・プレミアムの変化幅② 個別銘柄イールド・スプレッド変化幅

買入れ量指標の係数θ：-5.06*

買入れ量指標の係数θ：-0.85*( )状態変数の係数σ：0.69*

状態変数の係数σ：0.18*( )状態変数×局面ﾀﾞﾐｰの係数σ：-0.49*

状態変数×局面ﾀﾞﾐｰの係数σ：-0.07*( )状態変数の係数σ：-1.51

状態変数の係数σ：0.22*( )状態変数の係数σ：-137.71

状態変数の係数σ：-16.66*

推計Ｉ

ａ
か株
ら価
のの
下ト
方レ
乖ン
離ド
率

推
計
Ⅱ
：
買
入
れ
効
果
関
数
（
状
態
変
数
）

ｂ
ボ株
ラ式
テ市
ィ場
リの
テ
ィ
ｃ
の買
株入
価れ
下実
落施
率直
前
ｄ
買
入
れ
額
の
規
模

（注）*は統計的に有意（有意水準５％）であることを示している。
（出所）Bloomberg、QUICK、ＪＰＸ

56

（補論図表６）

マクロ経済モデルを用いた
オーバーシュート型コミットメントの点検（１）自然利子率＋0.5％の場合① 需給ギャップ

② 物価上昇率（２）自然利子率－0.1％の場合① 需給ギャップ

② 物価上昇率（３）各ルールのもとでのシミュレーションにおける損失関数の平均値
損失関数① テイラールール(a)自然利子率:＋0.5％(b)自然利子率:－0.1％

5.40

7.21

② 平均インフレ

１年平均

5.31

7.02

目標ルール

２年平均

4.84

6.01

３年平均

5.01

5.83

４年平均

5.34

5.86

（出所）日本銀行、総務省等57