Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（64）建设省所管

所管·組織·項	歲出予算額(円)	前年度線越額(円)	予備費使用額(円)	流用等增△減額(円)	支出済出額(円)	翌年度線越額(円)	不 用 額(円)
土地区画整理組合贷付金	1,674,500,000	0	0	0	1,674,500,000	0	0
河川管理費	1,141,328,000	0	0	0	1,141,175,690	0	152,310
河川管理施設整備費	208,418,000	0	0	0	208,363,900	0	54,100
河川鈦害復旧事業費	813,000,000	0	0	0	767,525,000	9,630,000	35,845,000
建設事業指導監督費	530,830,000	0	0	0	530,444,362	0	385,638
治水事業費	701,715,164,000	32,913,240,000	343,420,000	0	712,146,698,824	22,824,574,000	551,176
急傾斜地崩壊対策事業費	25,874,000,000	813,074,135	0	0	26,220,007,135	467,067,000	0
海岸事業費	22,517,900,000	174,055,000	0	0	22,623,969,122	57,848,000	10,137,878
海岸事業工事諸費	1,237,243,000	0	0	0	1,237,243,000	0	0
揮発油稅等財源道路整備事業費	1,299,619,115,000	0	0	0	1,299,619,115,000	0	0
道路整備事業費	281,496,885,000	34,788,492,000	0	0	290,964,452,000	25,317,998,000	2,927,000
住宅建設等事業費	462,532,027,000	128,858,517,600	0	0	488,294,256,800	98,199,030,085	4,897,257,715
住宅対策諸費	343,547,529,000	367,738,000	0	0	340,354,924,522	276,712,000	3,283,630,478
都市計画事業費	715,024,080,000	13,391,849,454	0	0	720,401,869,854	8,008,226,769	5,832,831
都市計画事業諸費	15,446,000,000	0	0	0	15,445,921,000	0	79,000
河川等災害復旧事業費	383,501,935,000	7,506,054,020	23,276,024,000	0	359,927,248,007	54,255,979,700	100,785,313
河川等災害復旧事業工事諸費	1,767,473,000	0	362,289,000	0	2,129,762,000	0	0
都市災害復旧事業費	586,000,000	18,783,000	0	0	576,426,500	27,637,000	719,500
河川等災害関連事業費	24,416,000,000	3,817,614,881	0	0	21,914,660,894	6,317,496,936	1,457,051
生活基盤充実問題調査研究費	3,188,000	0	0	0	3,184,600	0	3,400
行政情報処理調査研究費	4,105,000	0	0	0	4,096,520	0	8,480
北海道海岸事業費	1,953,000,000	0	0	0	1,952,999,970	0	30
北海道住宅建設等事業費	26,515,750,000	3,336,303,000	0	77,250,000	28,086,616,000	1,842,687,000	0
北海道住宅対策諸費	90,000,000	5,000,000	0	0	95,000,000	0	0
北海道都市計画事業費	45,172,000,000	0	0	0	45,172,000,000	0	0
北海道特定開発事業推進調査費	86,557,000	0	0	0	86,477,688	0	79,312
施設運営等関連諸費	1,681,460,000	28,286,000	0	0	1,686,250,882	23,156,000	339,118
建設省所管 (65)

所 管 · 組 織 · 項	歳 出 予 算 額(円)	前年度線越額(円)	予備費使用額(円)	流用等增△減額(円)	支出済歳出額(円)	翌年度線越額(円)	不 用 額(円)
環境保全総合調査研究促進調整費	8,925,000	0	0	0	8,840,271	0	84,729
沖縄振興開発総合調査費	7,214,000	0	0	0	7,150,660	0	63,340
沖縄開発事業費	25,229,664,000	6,313,622,600	0	0	25,169,024,240	6,368,270,000	5,992,360
沖縄住宅対策諸費	34,000,000	7,515,000	0	0	33,109,000	8,406,000	0
沖縄特定開発事業推進調査費	21,956,000	0	0	0	21,947,252	0	8,748
災害対策総合推進調整費	19,518,000	0	0	0	19,490,833	0	27,167
国土計画基礎調査費	239,727,000	0	0	0	239,554,074	0	172,926
定住構想推進調査費	67,848,000	0	0	0	67,780,907	0	67,093
離島振興事業費	2,977,100,000	15,086,000	0	0	2,983,205,000	8,981,000	0
国土総合開発事業調整費	1,439,590,000	0	0	0	1,439,547,245	0	42,755
科学的財務管理調査費	1,962,000	0	0	0	1,960,180	0	1,820
有料道路災害復旧事業費	0	0	87,057,000	0	87,057,000	0	0
国土地理院	8,237,790,000	0	0	0	8,218,764,535	0	19,025,465
国土地理院	7,889,682,000	0	0	0	7,870,812,035	0	18,869,965
国土地理院施設費	222,000,000	0	0	0	221,874,155	0	125,845
科学技術振興調整費	83,508,000	0	0	0	83,502,878	0	5,122
国立機関公害防止等試験研究費	18,731,000	0	0	0	18,708,519	0	22,481
南極地域観測事業費	23,869,000	0	0	0	23,866,948	0	2,052
建設本省試験研究機関	4,462,928,000	19,800,000	0	0	4,419,863,853	0	62,864,147
建設本省試験研究所	3,798,871,000	0	0	0	3,736,089,777	0	62,781,223
建設本省試験研究所施設費	435,900,000	19,800,000	0	0	455,689,700	0	10,300
科学技術振興調整費	55,705,000	0	0	0	55,662,646	0	42,354
海洋開発調査研究促進費	9,646,000	0	0	0	9,644,800	0	1,200
国立機関原子力試験研究費	38,694,000	0	0	0	38,690,657	0	3,343
国立機関公害防止等試験研究費	124,112,000	0	0	0	124,086,273	0	25,727
地方建設局	12,336,055,000	0	0	0	12,216,910,860	0	119,144,140
地方建設局	12,038,762,000	0	0	583,000	11,929,397,712	0	108,781,288
( 66 ) 建設省所管 自治省所管

所 管 · 組 織 · 項	歲 出 予 算 額(円)	前年度線越額(円)	予備費使用額(円)	流用等增△減額(円)	支出済歳出額(円)	翌年度線越額(円)	不 用 額(円)
道路災害復旧事業工事諸費	20,000,000	0	0	0	9,994,355	0	10,005,645
公 園 事 業 工 事 諸 費	277,293,000	0	0	583,000	277,518,793	0	357,207
建 設 省 所 管 合 计	4,457,665,971,000	236,868,877,113	24,068,790,000	77,250,000	4,483,473,275,448	226,003,114,227	9,204,498,438
自 治 省 所 管
自 治 本 省	8,840,491,730,000	0	1,075,811,000	0	8,815,177,601,929	0	26,389,939,071
自 治 本 省	5,283,170,000	0	0	0	5,101,254,870	0	181,915,130
地 方 交 付 税 交 付 金	8,039,552,000,000	0	0	0	8,039,552,000,000	0	0
臨 時 地方 特 例 交 付 金	130,600,000,000	0	0	0	130,600,000,000	0	0
交付税及び議与税配付金特別
会计借入金等利子財源繰入	552,475,000,000	0	0	0	526,427,017,712	0	26,047,982,288
交通安全对策特別交付金	42,304,101,000	0	0	0	42,304,101,000	0	0
地 方 債 元 利 助 成 費	12,326,555,000	0	0	0	12,256,340,604	0	70,214,396
地 方 公 营 企 業 助 成 費	32,789,262,000	0	0	0	32,700,875,000	0	88,387,000
国有提供施設等所在市町村助
成交付金	19,950,000,000	0	0	0	19,950,000,000	0	0
施設等所在市町村調整交付金	5,200,000,000	0	0	0	5,200,000,000	0	0
定 住 構 想 推 進 調 查 費	11,642,000	0	0	0	11,614,110	0	27,890
眾議院議員及參議院議員補欠
等選举費	0	0	1,075,811,000	0	1,074,398,633	0	1,412,367
消 防 庁	21,793,405,000	263,000,000	0	0	21,593,634,279	100,000,000	362,770,721
消 防 庁	5,827,331,000	263,000,000	0	0	5,774,093,995	100,000,000	216,237,005
消 防 施設等整備費補助	15,448,115,000	0	0	0	15,309,014,000	0	139,101,000
消 防 研 究 所	487,540,000	0	0	0	480,129,457	0	7,410,543
科 学 技 術 振 興 調 整 費	17,056,000	0	0	0	17,041,837	0	14,163
国立機関原子力試験研究費	8,879,000	0	0	0	8,879,000	0	0
災害対策総合推進調整費	4,484,000	0	0	0	4,475,990	0	8,010
自 治 省 所 管 合 计	8,862,285,135,000	263,000,000	1,075,811,000	0	8,836,771,236,208	100,000,000	26,752,709,792
歳 出 合 计	47,125,364,099,000	539,155,052,562	141,921,761,000
141,921,761,000	0	46,921,154,038,088	479,228,639,089	264,136,474,385
## 幸福度指標試案と 生活の質に関する調査

幸福度に関する研究会座長

山内直人
## 幸福度測定は世界的潮流

- OECDはこれまで4回にわたり統計、知識及び政策に関する世界フォーラムを開催。

- 国連ミレニアム開発目標にも幸福度測定のような包括的アプローチの側面を加えるよう国連で決議。

- リオ＋20などで議論された持続可能性指標は、将来世代の幸福を測定するための指標として、幸福度指標と密接な関係。
OECDの幸福度測定作業報告書

How's Life?(2011)における指摘

統計調査上の課題

Statistical Agenda
## 幸福度測定の統計調査上の課題1

- 家計所得、消費支出、富をミクロレベルで測定する統合した枠組みの開発

- 国民経済計算の枠組みに、異なる属性の家計の格差測定を導入

- 雇用の質に関する指標の改善、特に労働安全・倫理、職場の人間関係、モチベーション、収入の格差などの測定の改善
## 幸福度測定の統計調査上の課題2

- 基本的な設備の有無や住宅コスト、入手可能性を超えた住宅サービスの質の測定の改善。

・病態、心の健康や障がいに関する測定の改善。

- 社会もしくは対人スキルなどの非認知的スキルや子供・大人の認知的成長の測定の改善。

- 時間利用調査、及び時間不足やストレスの測定の基準の統一と調査頻度の改善。
## 幸福度測定の統計調査上の課題3

- 社会的つながり、社会的ネットワーク・サポート、対人関係における信頼や他の社会関係資本の次元に関する測定の改善。

- 市民参加測定指標、特に居住する国家における民主的な制度の質を人々がどう認識しているかを測定する指標に関する方法論、概念を改善し、公的部門における特定の行動に対する専門家による評価を補足すること。
## 幸福度測定の統計調査上の課題4

- 環境の質に関する指標の拡充、改善。例えば、汚染物質の濃度から、汚染物質にさらされている人の数の情報への変更など。

- より基準統一され、完成度の高い個人の安全・安心、様々な犯罪に関する指標の作成。これは女性・子供への暴力を含む。

- 様々な側面における主観的幸福に関するより頑強で比較可能な指標群の開発、及びこれらの指標による各国比較、時系列比較の改善。
## 日本の統計ニーズ 幸福度指標試案に含まれる 指標群
## 我が国の幸福度指標試案に含まれる指標群 主観的幸福感

✓主観的幸福感

√理想の幸福感

✓将来の幸福感

✓人並み感

✓ 感情経験

✓世带内幸福度格差
経済社会状況の指標

基本的二一ズ	住環境	子育て·教育	仕事	制度
個人·世帯·地域	貧困状況、他7指標	ホームレス数、他7指標	学歴、他2指標	望まない非正規雇用率、他3指標	制度への信頼(政府)、他4指標
子ども·若者	子どもの貧困率	子どもだけで過ごす時間がある子供の数	学校生活満足度、他4指標	二一卜数、他3指標
成人	自己破塵	子育て満足度、他5指標	仕事満足度、他5指標
高齢者数	自虐高齢者数、他3指標	社会活動参加率
指標数	14	9	13	15	5
## 心身の健康の指標例

身体的健康	精神的健康	身体·精神共通
個人·世帯·地域	長期疾患率	自殺死亡者数、他3指標	平均寿命、他3指標
子ども·若者	乳児死亡率、幼児死亡率、他1指標	子ども当たり児童虐待数、他2指標
成人	うつ	DV認知件数、他1指標
高齢者数	日常生活動作(ADL)、他1指標	年齢別認知症発症率	健康自己評価
指標数	5	9	7
関係性の指標

ライフスタイル	個人・家族のつながり	地域・社会とのつながり	自然とのつながり
個人・世帯・地域	自由時間、他3指標	家族・親族、友人との接触密度、他4指標	自己有用感、他7指標	自然への畏敬、他4指標
子ども・若者	遊び、就学、塾・習い事の時間配分	孤独を感じる子どもの割合	ひきこもり数、他3指標
成人	有給休暇取得率	両親など近親者が近隣にいない世帯	NPO, NGO, スポーツ・趣味団体などの活動への参加頻度
高齢者数	手段的日常生活動作(IADL)	独居で、かつ親族が近隣にいない世帯数
指標数	14	9	13	15
第1回生活の質に関する調査

(訪問留置法、インターネット調査)

調査項目
## 主観的幸福

• 現在の幸福感

• 家族の幸福感

- 理想とする幸福感

・将来の幸福感(5年後)

• 生活満足度

- 協調的幸福感

• 感情経験

・エウダイモニア(インターネット調査のみ)
## 経済・社会状況

基本的ニーズ	住環境	子育て·教育	仕事	制度
物質的剝奪率	住宅費負担感	学歴	仕事満足度	制度への信頼
食の安全	住宅への満足度	高校中退率	過労死への不安	年金·健康保険未加入
物質的幸福の主観的評価	路上のごみ	子育て満足度
孤独死への不安を感じるものの比率	水質、大気の質、放射線への不安	子育て支援サービス満足度
老後の生活費不安	近隣の安全度
身近な環境
5/14	6/9	4/13	2/15	2/5

赤字はインターネット調査のみ
## 心身の健康

身体的健康	精神的健康	身体·精神共通
ストレス	医療サービス満足度
希死念慮	看病、精神疾患、障がい、介護を抱える家庭の疲労度
うつ	看病、精神疾患、障がい、介護を抱える家庭のサポート体制の満足度
健康自己評価
0/5	3/9	4/7

赤字はインターネット調査のみ
関係性

ライフスタイル	個人・家族のつながり	地域・社会とのつながり	自然とのつながり
時間配分満足度	家族、親族、友人との接触頻度	自己有用感	自然への畏敬
孤立感	他者への信頼
困ったときには助けてくれるものの有無	地域とのかかわり度
家族生活満足度	疎外感
両親など近親者が近所にいない世帯	公園等の遊び場
近隣の環境
1/7	5/8	6/13	1/5

赤字はインターネット調査のみ
## 第1回調査で分かったこと

- 主観的指標は、最も詳細に情報を保有する人間による評価であり、客観的指標と同様に個人の状況を把握する上で重要な役割を果たしうる。

- インターネット調査と訪問留置法調査の間で、回答に相当の乖離が存在するため、代替することは困難。但し、インターネット調査結果も、活用方法の工夫次第で、有用なデータセット。
客観的指標との相関の一例 都道府県別自殺率と生活のやりくりの困難さの相関関係
## 調査面における課題

✓生活の質に関する調査は意識調査として実施されている。意識調査は公的統計の整備に関する基本的な計画に位置づけられておらず、継続性が不透明。

✓主要な調査項目については、効率的で継続性のある調査体制を築く必要がある。
ESRI Discussion Paper Series No.59

金融政策の波及チャネルとしての為替レート

by

寺井 晃・飯田 泰之・浜田 宏一

September 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 金融政策の波及チャネルとしての為替レート $ ^{*} $

寺井晃・飯田泰之・浜田宏一 $ ^{**} $

2003年9月
### 1. 趣旨および背景

2003 年 8 月現在 , 日本銀行は日銀当座預金残高を目標とした緩和策を継続中であるが , さらにもう一段階の緩和の必要性が主張される事も多い . しかし , 追加的緩和の手段としての国内金融政策の幅は狭まりつつあるとも指摘される . その中で残された手段として言及されるのが為替レートを通じた金融政策である . 為替レートを通じた金融政策の可能性を探るためには , 各種為替レート決定理論の妥当性を知る必要がある .

## 2 ．目的および手法

そこで本稿では、いわゆる「ソロス・チャート」が90年代以降の為替レートに対し大きな説明力を持つことをふまえ、マネタリーアプローチを中心にインフレ期待やベースマネーが為替レートに与える影響を検討する。そのために、まずは標準的で再現可能性の高い誘導型VARモデルを用いて変数間の時系列的関係を考察する。ついで、変数の多くが非定常であることをふまえ、共和分分析・エラーコレクションモデル(VECM)による分析を行った。

## 3 ．分析結果の主なポイント

得られた結果は以下の3点である。第1に，金融政策の指標としてベースマネーを用いる方が，マネーサプライを用いるより，大きな説明力を有するということが確認された。第2に，為替レートに対して日米ベースマネー比と期待インフレ率の影響が大きい。第3に，ベースマネー増減を伴わない不胎化された為替介入や，公表介入額に基づいた為替介入の指標はモデルに追加的な説明力を与えないこと確認された。これらの結果より，金融政策に関わる変数であるベースマネー，期待インフレ率が為替レートに与える影響は非常に大きく，不胎化介入などベースマネーの変更を伴わない金融政策の説明力が弱いことが導かれる。

### 4. むすび

以上の分析より，長期国債買い切りや為替への非不胎化介入によるベースマネー拡大，インフレーション・ターゲットなどによる期待インフレ率への働きかけといった政策が有効と考えられる．為替レート下落後の経済活動への波及の仕方の詳細な分析や，ベースマネー供給・期待インフレ率への働きかけの手段・方法は本稿の主題の範囲外であるが，為替レート変化が有効需要やポートフォリオに働きかけることで，国内経済活動が刺激されると予想される．しばしば手詰まりと言われる金融政策であるが，為替レートのチャネルを通ずる金融政策の有効性は依然として残っている．
# Exchange Rate as Monetary Policy Channel (Abstract)

Although the Bank of Japan has recently (in 2003) conducted an expansionary monetary policy that targets the current accounts balance, additional monetary policies aimed at overcoming the deflationary situation may be necessary. No monetary vehicle to stimulate the economy under the "zero interest rate" situation, however, exists. In such circumstances, the maintenance of monetary policy through the exchange rate channel is preferred. To investigate this channel, we must understand the validity of various theories of exchange rate determination.

In this paper, considering the "Soros Chart" that explains exchange rates in the 1990s, we focus on a monetary approach to exchange rate, and investigate the impact of inflation expectations on exchange rates. On the basis of this viewpoint, we analyzed the factors determining the exchange rate by using a vector autoregressive model (VAR), co-integration analysis, and a vector error correction model (VECM).

We obtained the following results. First, the monetary base explains exchange rates better than the money supply does. Second, the differences of inflation expectations and monetary bases between Japan and the United States have a significant effect on exchange rates. Third, sterilized intervention without changing the monetary base and the intervention index compiled by "Foreign Exchange Intervention Operations" have no significant effect on exchange rates.

The above results suggest that the expansion of the monetary base, such as non-sterilized intervention and increasing the outright purchase of long-term government bonds, and inflation targeting to change the expectations of the public still constitute effective monetary policy. This paper does not fully analyze the impact of exchange rate depreciation on economic activity and means of monetary base expansion and change of inflation expectations. Nonetheless, monetary policy through the exchange rate channel is still effective.
### 1. はじめに

90 年代，とくにその後半における経済停滞局面でとられた短期金利操作を中心とした金融緩和は，99 年 2 月の無担保オーバーナイト・コールのゼロ近傍への誘導(いわゆるゼロ金利政策)をもってひとまずの頂点を迎えた．その後，2000 年 8 月から 2001 年 3 月の一時的離脱を除くと短期金利はその下限水準での推移を続けており，名目利子率チャネルを中心とした金融政策は限界を迎えていると言って良い．しかし，長期金利を通じた金融政策の手段が存在しないとは言い切れないにしても，国内金融市場を通じた伝統的な金融政策の余地は狭まりつつある．

現在，日本銀行は日銀当座預金残高を目標とした緩和策を継続中であるが，さらにもう一段階の緩和の手段として，より積極的なインフレーション・ターゲット政策への移行なども提言されている $ ^{1} $ .現在継続中のデフレ基調からの転換，特に期待インフレ率のマイナスからプラス領域への反転を目指すにあたって，実際の(実現値としての)インフレを生じさせる手段を考えることは非常に重要である.そのなかで，為替レートの操作を手段とした金融政策は「唯一のリーズナブルに思えるトランスミッション・メカニズム」(吉川(2002))として頻繁に話題に上る.MaCallum(2000a)はポートフォリオ・バランス効果に注目することにより，為替介入による自国通貨の減価が経済を刺激することを指摘している.また，Svensson(2000)は，物価水準・インフレーションへのターゲット政策以降の際の過渡的手段として，為替ペッグが「安全(foolproof)な方法」であると主張している.

そこで本稿では，国際金融市場の「folklore」である，いわゆる「ソロス・チャート」 $ ^{2} $ が90年代以降の為替レートに対し大きな説明力を持つことをふまえて，マネタリーアプローチが為替レートの説明に有意な貢献をしうるかを検討する．そして，インフレ期待やベースマネーの将来の金融政策に与える予測効果を考えて，マネタリーアプローチの効果を検討する．

本稿では，まず Meese and Rogoff (1983)を出発点として，為替レートの決定要因について考える．ついで，ソロス・チャートから示唆されるベースマネーのシグナル機能に注目し，Meese and Rogoff の議論を拡張する．その結果，期間を問わず期待インフレ率とベースマネーから為替レートへの影響が大きいことがわかる．さらに，以上のモデルに対して，公式に発表された介入額，ベースマネー増減から考えた不胎化介入が追加的説明力を持ちうるかについていくつかの方法で検証した．その結果，不胎化された介入は既に推計したモデルに追加的な説明力を与えない一方，ベースマネーやインフレ期待を通じた為替レートへの効果が無視できないことが示された．このように為替レートの水準はベースマネー，期待インフレ率等国内金融政策の現在と将来に関わる変数に大きく依存しているので，長
期国債買い切り・インフレーションターゲット等の政策は，当然それらの変数変化と整合的な為替レートの変化を伴うと考えられる．ただし，金融緩和策の手段として為替操作・ターゲット政策のいずれを手段として用いるべきかは，実務的なレベルでの実行可能性・容易さを考慮した形で決めるべきこととなろう．

## 2 ．金融政策と為替レート

90 年代の金融政策に関する変数と為替レートについて注目されている関係を示す「ソロス・チャート」とは,2 国間のベースマネー比率と為替レートを時系列に並べたものである．本節では,この「ソロス・チャート」と呼ばれる図を検討していこう．

図２－１は，1973年１月から2002年１０月まで，日米のレベルでみたベースマネー比率と為替レートの図である．ベースマネー比率は，日本のベースマネーを米国のベースマネーで除し，1973年が１になるように基準化している．この図は，期間中のベースマネー比率と円ドルレートの連動を示しているものである．２度のオイルショックやプラザ合意などを含むが，この期間中の相関係数を計算すると０．２３９である．オイルショックを含む1973年１月～1979年１２月での相関係数は－０．３８８，プラザ合意を含む1980年１月～1989年１２月での相関係数は－０．１７０と逆相関になっているが，1990年代以降の1990年１月～2002年１０月での相関係数は０．８００であり，ベースマネー比率と為替レートは９０年代に密接に連動していたことが分かる．

一方図2-2は，同時期の日米のレベルでみたマネーサプライ比率と為替レートの図である．同様に，マネーサプライ比率は日本のM2+CDを米国のM2で除し，1973年が1になるように基準化している．図2-2では，マネーサプライ比率が為替レートに図2-1のように連動を見出すことはできない．相関係数も期間中全体で-0.766，70年代，80年代，90年代以降それぞれ-0.544，-0.569，-0.054と逆相関になってしまう．

図２－３は，レベルで見る代わりに，ベースマネー比率と為替レートの前年同期比で見た図である．こちらの場合には両者のより強い連動が見て取れる．この期間中の相関係数を計算すると，０．３９８，図２－１の場合と同様に７０年代，８０年代，９０年代以降の相関係数を計算すると，０．５８９，０．１７６，０．５９０となる．特に７０年代，８０年代において，レベルよりも高い相関係数である．トレンドが除去された前年同期比において，レベルよりも高い相関係数となる年代があることは注目すべきだろう．このように，レベルで見ても前年同期比で見ても，日米のベースマネー比率と為替レートは連動している場合が多い．

図２－４は同様に，マネーサプライ比率と為替レートを前年同期比で見た図である．図２－４でも，図２－２で評価したのと同様，マネーサプライではベースマネーのような連動性は見出せない(図２－１～図２－４の矢印内の数字は相関係数，矢印の幅は相関係数を計算した期間である)．

このような関係を，どのように評価すればよいだろうか．ベースマネーは，中央銀行の
金融部門に対する負債(日本の場合，日銀当座預金)と流通現金の合計と定義される．上の図では，市中に存在するマネーダ高が米国に比べて豊富になった場合，為替相場がその分調整を受ける，という関係を表していると言える．つまり，為替レートの決定に与える貨幣的な要因を端的に示している．一方マネーダプライでは，上述のような貨幣的な関係をベースマネーダ明瞭に示すものではない．

為替レートはベースマネーとの相関が強く，マネーサプライとの相関が弱いということは，次のような可能性を示している．つまり，将来のマネーサプライの動向が，現時点での為替レートの決定を大きく左右するのではないかということである．マネーサプライの予想値の代理変数として，現時点のベースマネーの動向というものが重要な情報を含んでいる可能性である．ベースマネーの動向は，各国の現時点での金融政策そのものであるだけではなく，その政策態度を表す指標としても重要である公算が高い(浜田(2003))．ベースマネーが将来の貨幣量の代理となり，現時点のマネーサプライと為替レートが対応する関係が表れず，上述のような為替レートとベースマネーの関係が示されるのであろう．

ベースマネーに表れた金融政策の結果，原田(2002)が要約するように，為替レートが変動し，支出行動が変化すると期待される．とりわけ，マネーの増大が金利の低下と期待インフレ率の上昇を生み，為替レートを下落させ，輸出増を通じて1国経済全体の需要が上がる経済メカニズムがあると考えられる．さらに，ベースマネーの増加に基づく貨幣残高の増加は，日米の資産保有行動に影響を与える．名目利子率を通じた金融緩和政策はゼロ金利政策によって下限の制約を受けているが，インフレーション・ターゲットなどの期待に働きかける政策と結びつけることにより，以下のような為替レートを通じた金融緩和政策の有効性は否定できない．

### 3. 基本モデルとしてのマネタリーアプローチ

貨幣的な要因の為替レートへの影響は，変動相場制に関する議論が始まった当初から注目され，為替レートへの「マネタリーアプローチ」という形で展開されてきた．本節では，この「マネタリーアプローチ」について，後の実証の基礎となるモデルとして解説をする．

マネタリーアプローチは，購買力平価と両国の貨幣需要関数から為替レートの決定メカニズムを導こうとするものである．まず，為替レートにおける購買力平価(PPP)から考えていこう．

$$ e=\frac{P}{P^{F}} $$

ここで e は為替レートを表し，P は日本の一般物価水準を， $ P^{F} $ は米国の一般物価水準を表す．

次に，各国の貨幣需給が以下の流動性選好関数で表されるとする．
$$ \frac{M}{P}=L\big(Y,i\big) $$

$$ \frac{M^{F}}{P^{F}}=L\Big(Y^{F},i^{F}\Big) $$

ここで M は日本のマネーサプライ， $ M^{F} $ は米国のマネーサプライ，Y は日本の実質国内総生産， $ Y^{F} $ は米国の実質国内総生産，i は日本の名目利子率， $ i^{F} $ は米国の名目利子率を表す．以上の 3 式が，マネタリーアプローチを基礎付ける式である．

(2), (3)式の対数線形近似を行い，小文字で対数値を表すと，以下のように書き換えられる．

$$ m-p=\eta_{_{y}}y+\eta_{_{i}}i $$

$$ m^{F}-p^{F}=\boldsymbol{\eta}_{Y}y^{F}+\boldsymbol{\eta}_{i}i^{F} $$

ただし，$\eta_{Y}$ は実質国内総生産に対する実質貨幣残高の弾力性($>0$)，$\eta_{i}$ は名目利子率に対する実質貨幣残高の弾力性($<0$)を表す。(4)，(5)式を(1)式に代入することによって，

$$ s=p-p^{F}=m-m^{F}-\boldsymbol{\eta}_{y}\left(y-y^{F}\right)-\boldsymbol{\eta}_{i}\left(i-i^{F}\right) $$

という１本の式の関係となる．sは為替レートの対数値である．

(6)式は， $ y, y^{F}, i, i^{F} $ を所与とする完全伸縮価格の仮定の元でのマネタリーアプローチである．しかし，現実には価格は完全に伸縮的ではなく，さらには各期ごとに単純な貨幣数量説が成立するとは限らない．そこで上のモデルに，次のような仮定を加えて修正しよう．

$$ E\big(\dot{s}\big)=\pi^{e}-\pi^{e,F}+\theta\left(s^{*}-s\right) $$

$ E(\dot{s}) $ は為替レートの期待変化率， $ s^{*} $ は長期的に PPP の成立する為替レート， $ \pi^{e} $ は期待インフレ率， $ \theta(>0) $ は調整パラメータを表す．この式は，現実の為替レートが理論上の PPP との相対で高い（安い）評価を受けているとき調整速度θ で円高（円安）が修正される．また，相対的な期待インフレ率の格差を解消するように，為替レートが調整されるという仮定を表している．

次いで，為替レートの期待変化率は内外金利格差を反映するものであるという，カバーなしの利子率平価を仮定しよう．

$$ E\big(\dot{s}\big)=i-i^{F} $$

(7)式と(8)式を合わせる事により,

$$ \pi^{^{e}}-\pi^{^{e,F}}+\theta\left(s^{^{*}}-s\right)=i-i^{^{F}} $$
という関係が得られる．(9)式より，長期的に購買力平価が成立する $ s=s^{*} $ においては， $ \pi^{e}-\pi^{e,F}=i^{*}-i^{*F} $ である．長期的に購買力平価が成立する際の(6)式は，

$$ s^{*}=m^{*}-m^{*F}-\boldsymbol{\eta}_{_{y}}\left(y^{*}-y^{*F}\right)-\boldsymbol{\eta}_{i}\left(\boldsymbol{\pi}^{e}-\boldsymbol{\pi}^{e,F}\right) $$

この式に(9)式を代入することで,

$$ s=m^{*}-m^{*F}-\boldsymbol{\eta}_{y}\Big(\boldsymbol{y}^{*}-\boldsymbol{y}^{*F}\Big)-\frac{1}{\boldsymbol{\theta}}\Big(i-i^{F}\Big)-\Big(\boldsymbol{\eta}_{i}-\frac{1}{\boldsymbol{\theta}}\Big)\Big(\boldsymbol{\pi}^{e}-\boldsymbol{\pi}^{e,F}\Big) $$

と(6)式は書き換えられる．この(11)式が，sticky-price下のマネタリーアプローチモデルである．ここで注意すべきことは，(6)式では利子率に係る変数 $ (-η_{i}) $ が正であるのに対し，(11)式 $ (-1/\theta) $ では負である点である．

本稿では，古典的な為替レート説明モデルを複数含み，どのモデルの制約が効いているかを見るMeese and Rogoff(1983)の手法を，80年以降の円ドルレートに関して追検証することから始める³．Meese and Rogoff のモデルは，その係数制約次第で，上述の純粋なflexible-price下のマネタリーアプローチ，あるいは sticky-price下のマネタリーアプローチの誘導型として解釈可能である．

$$ e=a_{0}+a_{1}(m^{^{J}}-m^{^{US}})+a_{2}(y^{^{J}}-y^{^{A}})+a_{3}(i^{^{J}}-i^{^{US}})+a_{4}(\pi^{^{e,J}}-\pi^{^{e,US}}) $$

ここで, e は邦貨立ての円ドルレート, m はマネーサプライの対数値, y は実質所得の対数値, i は短期利子率, $ \pi^{e} $ は期待インフレ率である. (6), (11) 式との対応で, $ a_{1} > 0 $ , $ a_{2} < 0 $ , $ a_{4} > 0 $ と言う符号が予想される. $ a_{3} $ の符号は, 前述のとおり flexible price か sticky price の想定かによって予想される符号は逆である(前者なら +, 後者なら -).

以上の設定を出発点として,Meese and Rogoff は前述の flexible-price 下のマネタリーアプローチ, sticky-price 下のマネタリーアプローチの当てはまりを検討した.その結果は芳しいものではなく,どのモデルの予測もランダムウォークモデルを上回らなかったという結果を得ている.しかし,その後の研究により,十分なデータがあれば為替レートは長期的な購買力平価に回帰する傾向があることが知られるようになった(Rogoff (1996)).また,吉川(1992)は Meese and Rogoff の結果を引き合いに出す一方で,70～80 年代の円ドル均衡レートを労働・原材料投入係数を用いて求め,長期的な為替レートの推移については「リーズナブルな経済的ロジックに基づく均衡レートの動きによりその大略を理解することができる」としている.

つまり，データのアップデートや先行研究で用いられていないような金融諸変数の利用・モデルの改良によって，為替レートのモデルによる説明力が増す可能性は排除されていないのである．次節以下では，ソロス・チャートに基づいた為替レートの説明を出発点に，Meese and Rogoff モデルの再検討を行い，マネタリーベースを金融の説明変数に用い
ることでマネタリーアプローチが依然として説明力を持っていることを示す。

### 4. 為替レート説明のデータ

本稿の分析で用いる手法は,誘導型 VAR モデルと VECM モデルで(12)式を推計することである。本節では,用いられるデータ・変数に関して説明する。

### 4 - 1. データ

本稿で用いられる変数は，円ドルレート，マネーを表す指標（マネーサプライ／ベースマネー），鉱工業生産指数（以上各対数値），利子率，期待インフレ率の5種類である．推計期間は，プラザ合意以降の国際的な政策協調による為替レート操作が一段落したと考えられる1987年1月以降2001年12月までとする $ ^{4} $ ．データは全て，月次・季節調整系列である．推計の際に用いたデータに関しては，表3-1の様にまとめられる．

ここで注意を要するのが，期待インフレ率の系列に関するデータである．理論上は期待インフレ率を用いる必要があるものの，実際には利用可能なデータという制約上，この系列には物価上昇率の当期における実現値，あるいは過去数年の移動平均値が用いられることが多い．例えば，Meese and Rogoffでは，CPIの実績を用いて推計している．しかし，期待インフレ率と現時点のインフレ率が等しいという静学的期待は根拠が乏しく，実績のインフレ率を分析に用いることで誤差を大きくしている可能性がある．

そこで本稿では，堀・寺井(2003)の修正したカールソン・パーキン法を用いて，サーベイデータより日本の期待インフレ率の系列を作成し，推計に用いた．なお，作成の元となったデータが内閣府の消費動向調査であり，この調査が四半期毎である関係で系列が四半期毎にしかないので，他のデータとの整合性を考えて線形補完で月次データに変換した．消費動向調査のほかに作成の元となったデータは，消費者物価指数である．

一方，米国の期待インフレ率に関しては，ミシガン大学の Survey Research Center が行っている Surveys of Consumer 内の，期待インフレ率の系列を用いている．この調査は，質問者に現時点の期待インフレ率を質問し，その結果を集計して期待インフレ率としているデータである．このデータは，期待物価上昇に関して，「高くなる」「低くなる」と答えた人の割合としてではなく，実際に期待インフレ率に関する数値として出ていることに利点がある．

こうして期待インフレ率を，将来見通しから作成したデータから作成することにより，より適切で整合的なデータで推計できる．日米の期待インフレ率と実績のインフレ率に関して，日本は図3-1，米国は図3-2にまとめられている．
### 4 - 2. データの定常性

VAR モデルは用いる変数に関して定常性を要求するので，日米それぞれの系列，日米差の系列に対し，単位根検定としてADFテストを行った．原系列，一階階差系列に関して定数項とトレンド項を含んだテストと定数項のみのテスト，二階階差系列に関して定数項もトレンド項を含んだテスト，定数項のみのテスト，いずれも含まないテストを行った．ラグ数はAICに基づき，決定した．この結果は表3-2に挙げられている．

日本の変数に関しては，マネーサプライを除いて単位根があるという帰無仮説を5%水準で棄却できる．米国に関しては，マネーサプライ以外は1%水準で棄却できる．日米差に関しては，マネーサプライ，利子率を除いて1%水準で棄却でき，利子率に関しても10%水準では棄却できる．問題となるのはマネーサプライの一階階差についてだが，中澤・大西・原田(2002)は日本に関し，ドリフトの構造変化を考慮したADFテストを行うことによって，90年第3四半期前後からマネーサプライの一階階差の単位根が棄却できるとしている．本稿でもこれに倣い，各変数はI(1)であると仮定して分析を進める．

### 5. 為替レート説明の VAR モデル

本節では，(12)式について，VAR モデルおよび VECM モデルで推計し，その結果を解釈していく．推計に用いたデータは，為替レート，マネーの指標，鉱工業生産指数，利子率，期待インフレ率の(為替レート以外の)日米差に関してである．初めに，5-1 節で変数の配列について考察する．次いで5-2 節で，上の(12)式をその他の変数を加えず，マネーの指標にはマネーサプライを用いて VAR で推計し，各変数間の影響の大きさを考える．推定に対して構造的な解釈を行うにあたっては，その標準的手法の一つであるインパルス応答関数を用いる．更に5-3 節では，マネーの指標にベースマネーを用いて推計し，マネーサプライの時と同様にインパルス応答関数で解釈を行う．ベースマネーを用いた VAR の推計に際しては，同時に為替介入の効果について考察する．この介入の効果について考察したのが5-4 節である．5-5 節では，ベースマネーを用いたデータで共和分の関係を考慮し，VECM(ベクトル誤差修正モデル)で推計する．最後に5-6 節で，ベースマネーを用いたモデルから得られた推計に対して，1 単位のショックを加えた際の各変数の反応の大きさを確認する．

### 5 - 1. 変数の配列と Granger の因果性

VAR モデルを用いてインパルス応答関数を導出する際に問題となることとして，変数の配列順が挙げられる．理論的には外生性が高い順序に配列する必要があるが，ここで考察する5変数間の外生性について明確なコンセンサスは特にない．

そこで,変数間の因果関係を確かめたのが,表5-1で示されているGrangerの因果性テストである.検定はPair-Wiseで行った.表は,各セルの上段が検定値,中段がp値で,
下段が有意性を示している．この結果が示すように，10％有意水準において利子率は多くの変数の原因となっていることが分かる．また，鉱工業生産指数の原因として，マネーサプライが挙げられる．このテスト結果を参考にし，暫定的な配列として

(配列A) 利子率 マネーサプライ 期待インフレ率 鉱工業生産指数 為替レート

を用いた解釈を行う．また，同時に正反対の

(配列 B) 為替レート 鉱工業生産指数 期待インフレ率 マネーサプライ 利子率

についても反応関数を求めることで頑健性の確認を行うことにした。

### 5 - 2 . マネーサプライを用いた VAR

マネーサプライを用いた VAR モデルの推計結果は，図 5-1 に示されている．図 5-1-A が配列 A による 1987 年 1 月～2001 年 12 月の推定から得られるインパルス応答関数，図 5-1-B が配列 B による同様の期間の推定から得られるインパルス応答関数である．VAR のラグは，Pantula et al. (1996) に従って AIC + 2 基準を用いて決定され，4 である．図は各変数の標準偏差 1 のショックにたいする各変数の反応点線はモンテカルロ法による 95% 有意区間である．各データは一階の階差データであるので，累積インパルス応答関数はレベルデータの水準への反応を示している．

結果を見ると，図5-1-A，Bに定性的な違いはなく，その反応の大きさもほとんど変わらない事が分かる．従って，利子率・マネーサプライ等の配列順序は問題とならない．そこで以下では配列Aによって得られた結果のうち，為替レートへの影響を中心に解説しよう．ここで為替レートは邦貨立て表示であるから，正の方向への変化が円安，負の方向への変化が円高を表している．得られた結果は，モデルの予想を裏切るものである．マネーサプライの符号がさまざまなモデルで共通して予想される符号と異なっている．一方，利子率・所得について，有意性は低いもののやはり多くのモデルの予想する符号条件と相反している．唯一，モデルの予想する関係を満たしているのは期待インフレ率である．日本でのみ期待インフレ率の上昇があるケースでは，為替レートは円安方向へ動かされるといってよい．

### 5 - 3. ベースマネーを用いた VAR

では今度は，マネーの指標にベースマネーを用いて推計しよう．以下の構造的解釈にあたっては，配列Aに基づいて説明を行うが，配列順は再び結果に差をもたらさない．
さらに今度は，為替レートに影響を与える外生的な要因として介入の影響を考える．しかし，公表される介入に関してはデータを得られる期間が91年4月よりと分析対象期間よりも短く，介入が不胎化・非不胎化いずれにあたるのかに関する情報も得られない．そこで87年からのデータを推計するために，外貨準備高増減とベースマネーの増減から不胎化介入ダミーを作成した．作成の方法は表3-1の通りである．また，米国に関しては公表される円ドル市場への介入は98年6月のみであるため，同月に関するダミーを用いている．

まずは，1987年1月～2001年12月までのデータを用いた推計から見ていこう．VARのラグの基準はマネーサプライを用いた時と同様で，次数は4が選択された．このモデルから得られたインパルス反応関数は，図5-2のようにまとめられる．図5-2の実線はいずれも各変数の標準偏差1のショックにたいする各変数の反応を示しており，点線はモンテカルロ法による95%有意区間である．図5-2は累積反応について描かれているが，各変数は推計の際に階差をとっているので，レベルに対するショックと解釈できる．

ここでは興味の中心は為替レートにあるので，各変数の為替レートに与える影響を中心に整理しよう．まず，利子率格差は，為替レートはもとより他のいずれの変数にも有意な影響を与えていない．一方，ベースマネーから為替レートへの影響はソロス・チャートでも示唆されたとおり大きく，有意かつ継続的である．また，期待インフレ率に関しては，前節のマネーサプライを用いた検証同様に為替レートに少なからぬ影響を与えることが分かる．所得の代理変数である鉱工業生産指数の格差についても，有意な結論が得られないことに変わりはない．

同様の分析を，期間後半であり，バブル後の短期的調整が終わり，第12循環が始まる93年10月以降に関して行ったインパルス応答関数の結果が図5-3である．この期間は公定歩合が0％台に向かう時期でもある．図では，推計期間が短いため，信頼区間は省いた．

各変数が為替レートに与える影響について概観しよう．利子率に関しては利子率裁定関係の想定するとおり，日本の利子率の相対的上昇が為替レートの減価に先行することがわかる．ベースマネー格差については，全期間推定同様に1期ラグを置いて為替レートに影響を与えている．期待インフレ率格差も，全期間推計同様の影響を与えている．日本のみで期待インフレ率が上昇した場合，4ヶ月のラグをおいて継続的に為替レートが円安化する．鉱工業生産指数の格差に関しては，全期間推計が非常に小さな影響力しか持っていなかったのに対し，今回は継続的な影響を与えていることが見て取れる．日本の鉱工業生産指数の改善は，為替レートを5ヶ月ほどのラグを持って円安化させることがわかった．

### 5 - 4 . 為替介入政策の効果

次に，前節のモデルでの為替介入の効果についての推計結果を見てみよう．

表 5 - 2 は ,87 年以降モデルにおいて ,作成した各種の為替介入に関するダミー変数の係数の推計結果を示したものである . この結果によると , 各種のダミー変数の係数は 3 期ラグまでを考慮しても , 符号条件を満たして有意なものはない . この結果は , ルーブル合意
以降不胎化介入の有効性が低下しているという先行研究とも整合的である(松本(1997))。

表5-2には同時に，93年10月以降モデルにおいて，外国為替平衡操作の実施状況により公表された介入額を当期のベースマネーで割って基準化した値を用い，介入の効果を推計した結果も示されている $ ^{6} $ 。ここでも，ダミー変数を用いた場合と同様に3期ラグまで考慮して符号条件を満たして有意なものはない $ ^{7} $ 。これは，先に示した不胎化介入の有効性が低下している結果を補強するものであり，介入自体が為替レートに対して効果的に行われていない可能性を示すものである $ ^{8} $ 。インパルス応答関数を描いてみても，図5-4に示すとおり，前のモデルとの結果に明示的な差をもたらすものとなっていない。

### 5 - 5. ベースマネーと共和分・VECM モデル

2 節のソロス・チャートで説明されたように，為替レートとベースマネー，マネーサプライには長期的な安定的関係が考えられる．3 節の分析によって各変数が I(1) であることが分かっているので，共和分分析によって長期的関係を確かめることができる．

表 5 - 3 は, 図 5 - 2 の VAR モデルで用いられた変数で Johansen テストを行った結果である. ラグ次数は VAR にあわせて 4 とし, 定数項・トレンドを含めた. この結果によると, トレーステストでは 5% 水準で 2 つ, 1% 水準で 1 つ, 固有値テストでは 5% 水準, 1% 水準ともに共和分は 1 つであることが分かる. この共和分で得られる式は,

$ \ln e = 5.03 - 0.003TREND - 1.95i + 0.98\ln BM + 1.53E\pi - 1.02IIP + \eta $ (13)

(6.87) (2.15) (4.37) (1.20) (5.41)

である．但し，eは為替レート，iは利子率，BMはベースマネー，Eπは期待インフレ率，IIPは鉱工業生産指数のそれぞれ日米差(為替以外)であり，括弧内はt値である．この式は，マネタリー・アプローチで予想されるように，日本においてのみベースマネー，期待インフレ率が上昇したとき為替が減価し，日本においてのみ利子率，IIPが増大したときに為替が増価する関係となっている．長期的な共和分関係として，(13)式は経済学的に意味のある式であることがわかる．