Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第 13 表 夏季・年末一時金妥結状況の推移

(单位 万人)

年	主要企業	中小企業
要求額	妥結額	对前年上昇率	妥結額	对前年上昇率
[夏季一時金]
1970年平均	168,349	138,892	22.2	86,769	25.2
75	434,806	325,029	7.4	202,890	0.0
80	498,580	447,985	6.5	297,369	10.1
85	630,123	565,657	5.7	357,858	4.4
90	744,461	697,946	8.1	447,340	7.2
95	791,293	750,221	0.0	472,457	0.7
2000	825,417	758,804	-1.23	444,370	-1.6
01	825,271	783,113	3.20	440,715	-1.7
02	785,472	749,803	-4.25	408,987	-8.7
03	879,669	781,930	4.28	401,690	-2.1
04	881,773	810,052	3.60	420,343	3.2
05	875,340	839,313	3.61	434,891	3.1
06	864,920	841,817	0.30	445,008	2.4
07	890,427	843,779	0.23	457,235	1.2
08	881,394	842,270	-0.18	455,594	-0.6
09	775,580	710,844	-15.60	-	-
10	760,649	711,890	0.15	-	-
11	784,353	747,187	4.96	-	-
12	787,018	726,345	-2.79	-	-
13	803,141	746,334	2.75	-	-
14	853,560	800,653	7.28
[年末一時金]
1970年平均	190,008	160,202	19.2	106,373	20.8
75	429,671	334,698	-5.0	236,119	-2.4
80	537,309	482,672	3.6	346,848	7.0
85	644,636	600,594	4.3	407,543	3.1
90	779,661	765,542	6.2	511,900	7.2
95	807,310	798,848	0.4	521,283	0.0
2000	787,827	799,232	-0.25	480,300	-0.8
01	860,026	812,934	1.71	458,396	-6.1
02	822,335	755,551	-7.06	433,751	-5.7
03	771,296	771,540	2.12	434,592	-1.1
04	892,483	811,082	5.13	452,554	2.5
05	886,394	840,516	3.63	462,829	1.9
06	864,956	841,854	0.16	476,925	2.8
07	880,719	845,119	0.39	480,115	0.4
08	855,692	831,813	-1.57	463,995	-3.2
09	809,276	726,933	-12.61	-	-
10	765,876	733,935	0.96	-	-
11	793,979	761,294	3.73	-	-
12	798,439	739,295	-2.89	-	-
13	812,465	761,364	2.99	-	-
14	844,371	800,638	5.16	-	-

資料出所 厚生労働省「民間主要企業（夏季・年末）一時金妥結状況」

（注）1）主要企業の集計対象は、原則として、資本金10億円以上かつ従業員1,000人以上の労働組合がある企業のうち、妥結額などを把握できた企業である。（2003年までは、東証又は大証1部上場企業のうち、資本金20億円以上かつ従業員1,000人以上の労働組合がある企業。）

2）中小企業の調査対象は従業員300人未満であって、労働組合がある企業である。中小企業調査は2008年までで廃止。

3）主要企業の1979年以前の数値及び中小企業の数値は1社当たりの単純平均額であり、主要企業の1980年以降の数値は組合員数による加重平均である。

4）主要企業は1974年夏季よりそれまでの調査対象産業から「航空」を除いたもので過去の数値と直接比較できない。

5）1990年から建設業、サービス業を含めた数値である。

6）前年上昇率は、前年と比較できる同一企業について算出したものであり、今回の妥結額と前回の妥結額を比較した上昇率とは必ずしも一致しない。
第17表 全国勤労者世帯家計収支の推移（前年（同期）比、名目及び実質増減率）

(单位 % )

年・期	実収入	世帯主収入	世帯主の配偶者の収入うち女	可処分所得	消費支出	非消費支出	平均消費性向
名目	実質	名目	実質	名目
1980年	7.3	-0.6	7.0	13.3	6.5	-1.4	7.1	-0.8	12.6	77.9
85	4.9	2.7	4.4	2.8	4.0	1.9	2.4	0.3	10.0	77.5
86	1.8	1.4	1.7	4.8	1.6	1.2	1.4	1.0	3.2	77.4
87	1.7	1.9	0.8	2.4	2.1	2.3	0.8	1.0	-0.2	76.4
88	4.5	4.0	5.0	12.8	4.8	4.3	3.8	3.3	2.7	75.7
89	3.0	0.7	3.8	-5.3	3.8	1.5	3.0	0.7	-1.2	75.1
90	5.2	2.0	5.0	7.8	4.5	1.4	4.8	1.6	9.1	75.3
91	5.2	1.8	4.1	12.5	5.3	1.9	4.2	0.9	4.5	74.5
92	2.7	1.1	3.1	2.9	2.1	0.5	2.1	0.5	6.1	74.5
93	1.2	0.1	1.3	1.0	0.9	-0.2	0.7	-0.4	2.5	74.3
94	-0.6	-1.1	-0.1	-5.4	0.6	0.1	-0.6	-1.1	-6.9	73.4
95	0.6	0.9	0.0	11.6	0.2	0.5	-1.0	-0.7	3.1	72.5
96	1.5	1.5	1.4	1.0	1.3	1.3	0.6	0.6	2.6	72.0
97	2.7	1.1	2.7	2.0	1.7	0.1	1.7	0.1	8.0	72.0
98	-1.1	-1.8	-1.5	-0.4	-0.2	-0.9	-1.1	-1.8	-5.2	71.3
99	-2.4	-2.0	-2.5	-0.2	-2.4	-2.0	-2.1	-1.7	-2.4	71.5
2000	-2.4	-1.5	-1.7	-4.5	-2.3	-1.4	-1.5	-0.6	-2.9	72.1
01	-1.8	-0.9	-2.6	-1.2	-1.8	-0.9	-1.7	-0.8	-1.8	72.1
02	-2.3	-1.2	-2.2	3.4	-2.6	-1.5	-1.5	-0.4	-0.6	73.0
03	-2.8	-2.5	-1.9	-4.9	-2.9	-2.6	-1.4	-1.1	-2.4	74.1
04	1.3	1.3	1.4	5.9	1.3	1.3	1.6	1.6	1.5	74.3
05	-1.3	-0.9	-2.4	2.0	-1.1	-0.7	-0.6	-0.2	-2.3	74.7
06	0.2	-0.1	1.3	-7.7	0.1	-0.2	-2.8	-3.1	1.0	72.5
07	0.6	0.5	0.5	1.5	0.2	0.1	1.0	0.9	2.4	73.1
08	1.0	-0.6	0.2	3.5	0.1	-1.5	0.5	-1.1	6.1	73.4
09	-3.0	-1.5	-3.4	1.4	-3.4	-1.9	-1.8	-0.3	-1.3	74.6
10	0.5	1.3	-0.5	1.5	0.5	1.3	-0.2	0.6	0.5	74.0
11	-2.0	-1.7	-1.8	-6.1	-2.2	-1.9	-3.0	-2.7	-1.2	73.4
12	1.6	1.6	0.2	10.3	1.1	1.1	1.6	1.6	4.3	73.9
13	1.0	0.5	1.2	3.0	0.3	-0.2	1.7	1.2	4.2	74.9
14	-0.7	-3.9	-0.2	-1.8	-0.6	-3.8	-0.1	-3.3	-1.3	75.3
2012年 1～3月	3.5	3.1	3.7	6.1	2.7	2.3	1.8	1.4	7.4	82.7
4～6	2.9	2.6	1.5	10.3	2.5	2.2	2.7	2.4	4.4	73.3
7～9	-0.7	-0.3	-2.5	11.5	-1.2	-0.8	0.6	1.0	1.8	77.9
10～12	1.1	1.3	-1.1	12.3	0.5	0.7	1.4	1.6	4.3	64.5
13年 1～3月	0.0	0.7	-1.1	10.5	-1.2	-0.5	4.2	4.9	5.5	87.2
4～6	2.0	2.2	1.1	9.8	1.4	1.6	0.9	1.1	4.3	72.9
7～9	1.6	0.5	2.2	0.9	0.7	-0.4	1.7	0.6	5.6	78.7
10～12	0.4	-1.4	2.3	-5.9	0.1	-1.7	0.1	-1.7	2.0	64.6
14年 1～3月	0.1	-1.7	0.9	-0.5	0.2	-1.6	3.5	1.7	-0.2	90.1
4～6	-2.2	-6.2	-0.4	-3.3	-2.5	-6.5	-2.8	-6.8	-0.9	72.8
7～9	-2.1	-5.9	-1.6	-6.8	-1.6	-5.4	-1.8	-5.6	-4.4	78.5
10～12	1.1	-1.9	0.3	3.0	1.3	-1.7	0.4	-2.6	0.3	64.0
15年 1～3月	1.6	-1.1	0.0	1.4	1.4	-1.3	-4.1	-6.6	2.8	85.3

資料出所 総務省統計局「家計調査」

（注）1）二人以上の世帯のうち勤労者世帯。

2）「妻の収入」は1993年以降、「世帯主の配偶者の収入」の中の「うち女」に変更している。

3）1999年までは「農林漁家世帯を除く」、2000年からは「農林漁家世帯を含む」結果である。

4）平均消費性向は実数である。
平成27年7月30日

総合政策局 建設経済統計調査室

建築物ストック統計（平成27年1月1日現在）（暫定値 $ ^{※1} $ ）の公表

国土交通省では、我が国の建築物を対象とし、住宅・土地統計調査、法人建物調査及び建築着工統計を基に、用途別、構造別、竣工年別等に床面積の総量を推計した建築物ストック統計を作成しています。

この度、建築物ストック統計（平成27年1月1日現在）（暫定値）をとりまとめましたので公表します。

※1 「暫定値」については、「平成20年住宅・土地統計調査」、「平成20年法人建物調査」に基づく推計値であり、「平成25年住宅・土地統計調査」、「平成25年法人土地・建物基本調査」の結果を受け、「確報」として改めて公表予定。

<概要>

（1）結果（全国 平成27年1月1日現在）

約 73 億 6,567 万 m² ※²

住 宅 約 55 億 2,973 万 $ m^{2} $ （対前年比約 0.6% の増加）

非住宅 約 18 億 3,594 万 $ m^{2} $ （対前年比約 0.3% の増加）

※2 「平成20年住宅・土地統計調査」、「平成20年法人建物調査」に基づく推計値であるため、平成23年3月11日に発生した東日本大震災により被害のあった建物は含まれていない。

なお、東日本大震災により津波被害のあった建物のうち、全壊及び大規模半壊の被害があった建物については、「津波被災市街地復興手法検討調査（とりまとめ）平成24年4月国土交通省都市局」を基に仮に算定すると、約2,976万 $ m^{2} $ （全体の約0.41%）で、このうち住宅は約2,167万 $ m^{2} $ （住宅ストックの約0.40%）、非住宅は約810万 $ m^{2} $ （非住宅ストックの約0.45%）と推計される。

（２）我が国の建築物ストックの特徴

・新耐震基準が定められた1981年以降に建てられた建築物の延べ床面積の割合は、約69.3%。

・全建築物ストックの延べ床面積における住宅の割合は、約75.1%。

・住宅の延べ床面積における木造建築物の割合は、約67.5%。

・非住宅の延べ床面積における非木造建築物の割合は、約93.1%。

・非住宅の延べ床面積における割合で大きなものは、事務所・店舗（約32.8％）、工場・倉庫（約42.9%）。

問い合わせ先：国土交通省総合政策局 建設経済統計調査室
課長補佐	若林（内線28－611）
ストック統計係	井嶋（内線28－615）
代表	03－5253－8111
直通	03－5253－8343
FAX	03－5253－1566
図 2-1 は、生産、マネー(M1)、銀行貸出、コール・レート、小売物価指数および卸売物価指数の対数値（コール・レートは対数を取っていない）の推移を表している。銀行貸出については、注4で説明するように、異常値の処理をしている。

表 2-1 分析に用いた変数の一覧

生産指数(対数)	Industrial Production Index	東洋経済調べの生産指数(東洋経済新報社『経済統計年鑑』隔年版)
銀行貸出(対数)	LOAN	本邦経済統計(日本銀行)、全国手形交換所組合銀行及代理交換銀行諸勘定及び六大都市銀行集会所組合銀行諸勘定より作成
小売物価指数(対数)	Retail Price Index	本邦経済統計(日本銀行)、東京小売物価指数
卸売物価指数(除く農作物)(対数)	Wholesale Price Index	本邦経済統計(日本銀行)、卸売物価指数
マネーサプライ(対数)	m1	貨幣供給量Ⅰ、銀行外当産預金残高(銀行手持ち小切手調整済)と銀行外現金残高の合計(藤野正三郎・五十嵐則夫「景気指数:1888～1940」一橋大学経済統計文献センター統計資料シリーズ、No.2、1973による)
利子率	call	本邦経済統計(日本銀行)、コールレート
ダミー変数	季節ダミー	1～11
ダミー1	東京大震災ダミー:1923年9月を1、それ以外を0
ダミー2	東京大震災ダミー:1923年10月を1、それ以外を0
ダミー3	昭和金融恐慌ダミー:1927年4月を1、それ以外を0
ダミー4	昭和金融恐慌ダミー:1927年5月を1、それ以外を0
ダミー5	貸出データつなぎダミー:1924年1月を1、それ以外を0
ダミー6	貸出データつなぎダミー:1924年7月を1、それ以外を0

図 2-1 使用する変数の動き（対数値）
また、日本銀行(2002)（6-7頁）で指摘されているように、全国手形交換所組合銀行の貸出の代表性に問題があるという議論もあるので、普通銀行、貯蓄銀行、特殊銀行の合計からなる全国銀行の貸出と全国手形交換所組合銀行の貸出とを比較したところ、全国銀行（月次データは1930年以降しか存在しない）と全国手形交換所組合銀行の貸出は、金融恐慌期における滑らかな動き（これは半期データのせいもある）とギクシャクとした動きなどの違いはあるが、昭和恐慌期の回復において伸びが停滞していたことなど、概ね同じような動きをしている。月次データの利用可能性から、本稿では、全国手形交換所組合銀行の貸出を用いることとする。

データの動きと歴史的事件の意味から考えて、金融政策や銀行の貸出行動の変化によらず経済が変動したことが明らかな関東大震災のダミー、貸出データの非連続を補うためのダミー、金融恐慌時に金融政策が大きく緩和されてもその影響は大きくは出ないことを補うためのダミーを用いた。また、季節ダミーを用いている。

データ期間はすべての変数が得られる 1922 年 1 月から高橋是清が 2.26 事件で暗殺され、日本が戦時経済とインフレに向かう直前の 1936 年末までとした。

## 单位根檢定

VAR モデルは用いる変数に対して定常性を求めるので、ADF テストにより単位根検定を行った。対数を取った原系列、1 階の階差系列について定数項とトレンドを含んだテスト、定数項のみのテスト、いずれも含まないテストを行った。ADF 検定を行うに際してのラグ次数は 10 期までの中から Akaike Information Criteria (AIC) により決定した。ADF テストの結果は表 2-2 の通りである。すべての変数について、階差系列については単位根があるという帰無仮説を 1% 水準で棄却できる $ ^{4} $ 。

## V AR モデルと Granger Causality Test

VAR モデルは、生産、M1、銀行貸出、コール・レート、東京小売物価（または卸売物価）の5変数とそのラグからなり、コール・レートを除いて全て対数化した変数の前期差を用いている。また、季節ダミーと関東大震災のダミー、昭和恐慌と貸出データの非連続性を考慮したダミーを用いている。ラグ次数については、AIC、SICによれば1次となるが、Pantula et al. (1994)に従い保守的に、AIC+2次の3次のラグとした。

推計は小売物価と卸売物価の両方の場合について行ったが、スペースの節約のために小売物価の場合についてのみ報告する。小売物価を優先したのは、岩田(2004)に対して、吉川(2004)が、「戦前の物価指数は市況商品を多く含むため今日の資産価格に近い性質をもっていたのではないか」とコメントしているからである。すなわち、市況商品のウェイトの小さい、小売物価指数を用いたケースが、フローの物価の経済に対する影響をより適正に示
していると考えられる。なお、卸売物価指数を用いたケースの一部は、原田(2004)に報告されている。結果は本質的には変わらないが、一般に、物価が生産など他の変数に与える影響が大きくなる。

表2–2 单位根検定(AIC基準による)

ADF	t-adf	p-value	lag	significance	model
iip
(log)	level	2.264463167	1.0000	4	intercept
-0.05059853	0.9953	4	intercept,trend
4.357354402	1.0000	1	none
1st diff	-15.30436449	0.0000	0	***	intercept
-8.538526718	0.0000	3	***	intercept,trend
-2.751449097	0.0061	6	***	none
M1
(log)	level	-0.462647656	0.8941	10	intercept
0.012964814	0.9962	10	intercept,trend
0.81935946	0.8877	10	none
1st diff	-6.045531507	0.0000	9	***	intercept
-6.151846933	0.0000	9	***	intercept,trend
-6.007215439	0.0000	9	***	none
銀行貸出
(log)	level	-2.017792688	0.2791	2	intercept
-2.035942815	0.5773	2	intercept,trend
0.931427069	0.9060	2	none
1st diff	-12.97824758	0.0000	1	***	intercept
-12.94083526	0.0000	1	***	intercept,trend
-12.94890219	0.0000	1	***	none
call	level	-1.433801725	0.5647	5	intercept
-2.981420905	0.1405	4	intercept,trend
-1.234785229	0.1987	5	none
1st diff	-6.51043712	0.0000	4	***	intercept
-6.489910148	0.0000	4	***	intercept,trend
-6.473923861	0.0000	4	***	none
rpi
(log)	level	-1.966325163	0.3016	2	intercept
-0.555421462	0.9800	2	intercept,trend
-1.636660809	0.0959	2	*	none
1st diff	-8.39552245	0.0000	1	***	intercept
-8.671216826	0.0000	1	***	intercept,trend
-8.214324113	0.0000	1	***	none
wpi
(log)	level	-1.548343004	0.5069	2	intercept
-0.810099676	0.9619	2	intercept,trend
-0.361275232	0.5534	2	none
1st diff	-8.043721971	0.0000	1	***	intercept
-8.162422518	0.0000	1	***	intercept,trend
-8.064795888	0.0000	1	***	none

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ 10%、 $ ^{*} $ 5%、 $ ^{*} $ 1%有意。

表 2-3 は、Granger Causality Test の結果を要約したものである。M1 と物価からコール・レートに 5% 以上の有意性で因果性がある。貸出と生産から M1 に対して因果性があるが、その逆には因果性がない。コール・レートから物価には因果性がある。すなわち、生産が金融変数にむしろ先行するという関係がある。
表 2-3 グレンジャー（小売物価指数）

dependent variable	exclude	dcall	dlogm1	dlogloan	dlogrpi	dlogiip
dcall	0.0135	0.5554	0.0006	0.2079
dlogm1	0.5486	0.0031	0.8238	0.0009
dlogloan	0.1705	0.9454	0.7734	0.9363
dlogrpi	0.0000	0.6694	0.9112	0.7546
dlogiip	0.8116	0.2752	0.8834	0.1127

$ ^{*} $ 注：10%、**5%、***1%有意。

## インパルスレスポンス関数

以下の VAR モデルにおいては、制約を課さない誘導型 VAR モデル用い、コレスキー分解によってインパルスレスポンス関数を求める。経済理論を踏まえた制約付きの構造 VAR モデルの手法も一般に用いられつつあるが、戦前期日本経済の構造にコンセンサスがある訳ではなく、本稿は事実発見を主眼としているので、誘導型 VAR モデルを用いることとした $ ^{5} $ 。結果の頑健性は、配列順を入れ替えることによって確認することにする。配列順は外性的な変数から並べるべきであるので、コール・レート、マネー、銀行貸出、物価、生産とした。これはグランジャー因果性の結果を、金融変数から物価、物価から生産と考えれば矛盾しないが、生産から金融変数への因果性を考えると、物価を最後におくべきかもしれない。しかし、ここでは貸出とマネーの生産への関係を比較することが目的であるから、このような配列順も許容されるだろう。後に、グランジャー因果性の結果も考慮して、生産、コール・レート、銀行貸出、マネー、物価と配列した場合についても計測することとする。図2-2は、インパルス反応関数の結果であり、図の点線は、5%水準での有意性を示している。

図2-2により、生産指数に対する各変数の影響を中心に説明すると、M1から生産には10%での、物価から生産へは5%での有意な影響が見られるが、貸出から生産への影響は有意ではない。他の変数に注目すると、生産からマネーへの有意な影響が見られるが、生産から貸出への影響は見られない。また、マネーから物価への影響が見られるが、貸出から物価への影響は有意ではない。以上の結果によれば、マネーは生産にも物価にも有意な正の影響を与えているが、貸出は物価にも生産にも影響を与えていない。なお、5%で有意ではな
いが、コール・レートからマネー、物価に正の影響がある。これは、フィッシャー効果により物価上昇が金利上昇をもたらすこと、マネーの上昇が物価ないし金利の上昇をもたらすことから説明できるだろう。

図2-3は、生産、コール・レート、銀行貸出、マネー、物価と配列した場合についてのインパルス応答関数であるが、その結果は、小売物価、卸売物価を用いた場合とも、生産を最後においた場合と変わらない。すなわち、マネーは生産には10%で、物価には5%で有意な正の影響を与えているが、貸出は物価にも生産にも影響を与えていない。また、物価から生産への5％で有意な正の影響がある $ ^{6} $ $ ^{7} $ 。

## グランジャー因果性テストとインパルス応答関数の結果の違い

本稿では、グランジャー因果性テストでは物価とマネー、金利など名目変数間の因果性が検出されるが、物価、マネーと生産との因果性が検出されない場合が多い。ところが、インパルス応答関数では名目変数同士の影響とともに物価、マネーの生産への影響が見出せる。この違いは、以下のように考えられる。図2-1では見にくいが、物価、マネーは生産と連動しているが、生産は微妙に先行しているか、同時期に動いている。これがグランジャー因果性の見出せないことの多い理由である。

一方、インパルス応答関数では、影響を与える変数に必ずしも時間的な先行性を要求しない。これがグランジャー因果性テストとインパルス応答関数の結果の違いをもたらしている。物価の下げ止まりや反騰を予想して同時期に生産が増大すること、物価の反騰や生産の増大をアコモデイトする金融政策が予想されることによって生産が増大することも、物価やマネーの生産への影響と考えることができるだろう。もちろん、これに対しては、生産の増大に対して金融政策が受動的に反応していることを示すに過ぎないという反論が可能である。しかし、本稿で強調したいのは、銀行貸出が生産に対して受動的にさえ動いていないという事実である。
図 2–2 インパルスレスポンス関数の結果（小売物価）

図 2−3 インパルスレスポンス関数の結果（小売物価）

生産⇒コールレート⇒銀行貸出⇒マネー⇒物価の場合
## 影響の数量的評価

前傾の図2-2、図2-3は標準偏差で基準化されたショックとそれに対する反応を示したものである。これはショックの定性的な影響を考えるには有効であるが、数量的効果の大きさが重要な政策インプリケーションを考えるには不適当である。そこで、各変数に1単位のショックが加わった場合の反応を見ることとしよう。

表 2-4 に示すのは、各変数の1単位の外生的ショックに対する24期（2年間）後の生産指数の反応の累積値であると解釈できる。変数の配列順は、コール・レート、マネー、銀行貸出、物価、生産である。外生的にM1が1%上昇した場合、2年を経て生産指数は0.64%上昇するが、貸出が1%上昇した場合、2年を経ても生産指数は0.03%しか上昇しないことになる。また、物価が1%上昇した場合、生産指数は1.07%上昇する。マネーから物価への影響を見ると、マネーが1%上昇した場合、物価は0.76%上昇するが、貸出から物価への影響は有意ではない。

配列順を生産、コール・レート、銀行貸出、マネー、物価とした場合も計算したが、マネーや物価の生産に対する係数はほとんど変わらなかった $ ^{8} $ 。

表 2–4 インパルスレスポンス累積値（小売物価指数）

Accumulated Response of CALL:
Period	CALL	M1	LOAN	RPI	IIP
24	0.27534	0.02548	0.01549	-0.08096	0.07265
0.04034	0.04989	0.04486	0.06367	0.04965
Accumulated Response of M1:
Period	CALL	M1	LOAN	RPI	IIP
24	0.49533	3.01356	0.57190	0.45405	1.23957
0.47255	0.72881	0.60273	0.82376	0.64043
Accumulated Response of LOAN:
Period	CALL	M1	LOAN	RPI	IIP
24	0.17898	0.00298	1.18606	-0.16863	-0.05409
0.17353	0.26569	0.20864	0.28319	0.20393
Accumulated Response of RPI:
Period	CALL	M1	LOAN	RPI	IIP
24	0.31324	0.75894	-0.15700	2.25671	-0.08144
0.35019	0.45572	0.38574	0.56833	0.43369
Accumulated Response of IIP:
Period	CALL	M1	LOAN	RPI	IIP
24	0.03645	0.63584	0.03194	1.06797	1.53114
0.27640	0.43140	0.37110	0.46767	0.40829

Cholesky Ordering: CALL M1 LOAN RPI IIP

Standard Errors: Monte Carlo (100 repetitions)

8 本分析の関心が歴史的評価であることを考えれば、戦前期の経済変動の「主要ファクター」の、産出量の変動に対する寄与を知ることが興味深い。VARモデルのフレームの中で、変数の変動をその要因別に分解する手法として代表的なものに分散分解がある。だが、この方法で知りえるのは、本稿で対象とした1922年から1936年全体についての変動の説明である。しかし、本稿で知りたいのは、昭和恐慌を起こしたファクターの寄与度である。そこで、推計期間を1926年から1934年（この期間を選んだ理由は、ある程度のデータが確保できるという程度の恋意的なものである）までに絞り、再度推計を行った。インパルス応答関数の結果、生産に対して5%で有意なものは物価とマネーとなった。貸出は5%では有意ではなく、むしろ負に影響を与えているという結果になった。これを前提とした分散分解によると、小売物価の変動は生産の変動の10%を説明している。マネーが生産を説明する寄与は大きくはないが、貸出の変動の寄与はさらに小さい。
## マネーと物価の中立性

以上、物価やマネーが実質生産に影響を与えるという結果（ただし、マネーから生産への影響は、必ずしも確実ではない場合がある）は、マネーと物価の中立性に反する結果ではあるが、第1次大戦後の緩慢なデフレ、昭和恐慌という激しいデフレ、そこからの急激な回復過程を含むデータであることを考えれば、当然の結果であろう。アメリカの大恐慌研究も、マネーの縮小とデフレが大恐慌をもたらした、すくなくとも有意な影響を与えているということについては、リアル・ビジネス・サイクル学派を含めても同意が得られている(Cole and Ohanian(1999)は、貨幣的ショックは後退局面では効いたとしている。リアル・ビジネス・サイクル学派による大恐慌研究の簡潔な紹介は野口・若田部(2004)にある)。

また、ここでの物価の影響は、VAR モデルの中では、マネーで説明できない物価のショックが実質生産に影響を与えていると解釈できる。この物価のショックについて考察するのは本稿の範囲を超えるが、それは金融政策の転換に先立つ、政策を転換できるという政策枠組みの変更（金本位制からの離脱があってはじめて現実の金融政策の変更が可能になる）などが考えられる。この変更自体が物価と生産を動かすことを岡田・安達・岩田(2004)、飯田・岡田(2004)は示している。

### 2.2 共和分の推計と VECM

既に見たように、生産、マネー、銀行貸出、物価指数、コール・レートは、いずれも確率トレンド(stochastic trend)を持った非定常なデータである。このような場合には、Ramey(1993)や宮川・森田(1998)の研究にあるように、確率トレンドをもった変数間に存在する共和分(Co-integration)ベクトルを含むVECM(Vector Error Correction Model)を用いた分析を行うことが望ましい。そこで以下では、トレンドを持った変数の推計をより正確に行うため、それぞれの変数の間に成り立つ共和分を特定した上で、生産、マネー、貸出、物価指数、コール・レートからなるVECMを推計し、それに基づいて再度Granger Causality Test、インパルス応答関数を推計する。

## 共和分の推計

ここで用いるデータは、先ほどと同じく、生産、M1、銀行貸出、東京小売物価（または卸売り物価）、コール・レートである。また、VARモデルの場合と同様のダミーを用いている。

ラグ次数については、AIC 及び SIC では、1 次のラグとなるが、VAR モデルに合わせて 3 次とした。

まず、Johansen Methodology を用い、生産、M1、銀行貸出、東京小売物価（または卸売物価）、コール・レートの5変数に、共和分を含むベクトルがいくつ存在するかを検証した。推計にあたっては、ダミーも共和分の外に含めることともに、定数項とトレンドについては含む場合と含まない場合のそれぞれのケースについて推計を行った。この結果について
は、表2-5にあるように、トレーステスト、最大固有値テストの両方で、一般に1つの共和分ベクトルの存在が示唆された。これらの共和分ベクトルの係数を整理したのが表2-6である。

表2–5 共和分の数(小売物価指数)

Series: M1 LOAN RPI IIP CALLLags interval: 1 to 3
Data Trend:	None	Linear	Linear
Rank or No. of CEs	Intercept No Trend	Intercept No Trend	Intercept Trend
Trace	1	0	1
Max-Eig	1	1	2

表 2–6 共和分係数（小壳物価指数）

Data Trend: None
Rank or No. of Ces: Intercept No Trend
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood	2653.66911
LOGM1	LOGLOAN	LOGKOURI	LOGIIP	CALL	C
1	-0.09226	-0.74780	-0.39029	-0.52965	-5.35624
0.18057	0.08483	0.06242	1.09359	2.88120
Data Trend: Linear
Rank or No. of Ces: Intercept No Trend
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood	2655.64915
LOGM1	LOGLOAN	LOGKOURI	LOGIIP	CALL
1	-0.06071	-0.71803	-0.32467	0.45899
0.16729	0.07859	0.05783	1.01317
Data Trend: Linear
Rank or No. of Ces: Intercept Trend
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood	2659.17829
LOGM1	LOGLOAN	LOGKOURI	LOGIIP	CALL	@TREND
1	-1.01586	1.09613	-2.13062	5.82713	0.01801
0.29952	0.39664	0.41300	1.70647	0.00401
2 Cointegrating Equation(s): Log likelihood	2676.01012
LOGM1	LOGLOAN	LOGKOURI	LOGIIP	CALL	@TREND
1	0	-0.85767	-0.21650	0.00511	-0.00113
0.23570	0.23960	1.21840	0.00229
0	1	-1.92329	1.88422	-5.73110	-0.01884
0.25558	0.25980	1.32114	0.00248

(注)下段の数字は標準誤差である。

共和分ベクトルが1つのものを見ると、一般に、マネーと生産とは正の関係をもっているが、貸出と生産には負の関係が見られる。また、金利と物価と生産については正の関係と負の関係を持っている場合の両方がある。そこで、マネーと物価がともに生産に対して正の関係（マネーと物価が上昇したときには生産も上昇するという関係）を示した共和分ベクトルを用いて VEC モデルを推計することとする（表 2-6 の 3 段目の共和分ベクトル）。ここで用いた共和分ベクトルは

$$ \ln ECT=\ln IIP-2.735\ln CALL-0.469\ln M1+0.477\ln Loan-0.515\ln Retail-0.0085T $$
である $ ^{9} $ 。

ただし、ここで ECT は誤差修正項で、CALL はコール・レート、Loan は貸出、Retail は小売物価、T はトレンドである。

## V ector Error Correction Model

VECM はすでに説明した VAR モデルに誤差修正項を加えて推計したものである。VECM の利点は、変数が長期的な関係からの誤差を修正しながら変動しているという長期と短期の両方の関係を同時に見ることができることである。この誤差修正項を含んだ VECM は以下のような形となる（ここで∑は、各変数のラグ項の和を表す）。

$$ \begin{aligned}&\Delta\ln IIP=C+\sum(\alpha\Delta\ln IIP+\beta\Delta\ln CALL+\gamma\Delta ln M1+\delta\Delta\ln Loan+\eta\Delta\ln Re tail/WPI)\\ &+\rho ECT+\varepsilon\\ \end{aligned} $$

生産に対する誤差修正項の係数は-0.019となる。この値は誤差が生じた場合には誤差が逆の符号方向に縮小的に調整されることを示し、生産とマネー、物価などとの関係が長期的な均衡から外れた場合でも長期的な均衡に戻っていくことを示している。

## Granger Causality Test

推計されたマネーと生産との間の共和分を含む VECM(Vector Error Correction Model)の結果を用いて、Granger Causality Test を行う。推計には、生産、マネー、銀行貸出のそれぞれの前期比、コール・レートに加え、生産とマネー、銀行貸出、コール・レートの間の共和分を誤差修正項として用い、それに季節ダミーを含めた。変数のラグ数はこれまで同様3次とし、トレンドを含めている。

表 2-7 は、Granger Causality Test の結果を要約したものである。M1 と物価からコール・レートに 5% の有意性で因果性がある。貸出と生産から M1 に対して因果性があるが、その逆には因果性がない。コール・レートと生産から物価には因果性がある。すなわち、生産が物価にむしろ先行するという関係がある。

## インパルスレスポンス関数

次に、この VECM でインパルスレスポンス関数を求める。変数の順序は、VAR モデルの場合と同じく、コール・レート、マネー、銀行貸出、物価、生産とした。インパルス反応関数の結果は図 2-4 である。結果は、VAR モデルの結果と基本的には異ならない。小売物価の場合、生産に対する各変数の影響を中心に見ると、マネーと物価から生産への影響が見られるが、貸出から生産への影響はほとんど見られない。他の変数に注目すると、生産からマネーへの有意な影響が見られるが、生産から貸出への影響はマイナスになっている。また、生産、マネー、貸出から物価への影響が見られる。
表 2–7 VECMグレンジャー（小売物価指数）

dependent variable	exclude	d(call)	d(logm1)	d(logloan)	d(logrpi)	d(logiip)
d(call)	0.0115	0.6387	0.0448	0.3298
d(logm1)	0.8342	0.0061	0.9919	0.0496
d(logloan)	0.3470	0.9531	0.6481	0.9866
d(logrpi)	0.0000	0.6534	0.9127	0.0422
d(logiip)	0.7724	0.2743	0.8758	0.3599

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ 10%、 $ ^{*} $ 5%、 $ ^{*} $ 1%有意。

図2-4 VECMインパルス・RPI

卸売物価の場合もほぼ同じような結果であるが、貸出から物価への影響が見られなくなっている。
VECM においても、生産、コール・レート、銀行貸出、マネー、物価と配列した場合についてのインパルス応答関数を見たが、その結果は大きくは変わらなかった。すなわち、マネーは生産にも物価にも正の影響を与えているが、貸出は物価にも生産にも影響を与えていない。また、物価から生産への正の影響がある $ ^{10} $ 。

## V ECM における影響の数量的評価

VECM においても各変数の影響を数量的に評価するために、各変数に1単位のショックが加わった場合の反応を見ることとしよう。

表 2-8 に示すのは、各変数の1単位の外生的ショックに対する24期（2年間）後の生産指数の反応の累積値であると解釈できる。外生的にM1が1%上昇したとき生産指数は0.53%上昇するが、貸出が1%上昇したときに0.19%上昇する。また、物価が1%上昇した場合、生産指数は0.93%上昇する。物価への影響を見ると、マネーが1%上昇した場合に物価は0.25%上昇し、貸出が1%上昇した場合に0.55%上昇し、生産が1%上昇した場合に1.10%上昇する $ ^{11} $ 。

表2-8 VECM インパルス値(小売物価指数)

Accumulated Response of CALL:
Period 24	CALL 0.21285	M1 -0.00259	LOAN 0.05326	RPI -0.12338	IIP 0.15306
Accumulated Response of M1:
Period 24	CALL 0.10143	M1 2.85510	LOAN 0.79549	RPI 0.21998	IIP 1.67251
Accumulated Response of LOAN:
Period 24	CALL 0.37663	M1 0.09350	LOAN 1.07229	RPI -0.04695	IIP -0.24871
Accumulated Response of RPI:
Period 24	CALL -0.80603	M1 0.25299	LOAN 0.55003	RPI 1.45386	IIP 1.10085
Accumulated Response of IIP:
Period 24	CALL -0.21179	M1 0.52691	LOAN 0.18503	RPI 0.92550	IIP 1.78526

Cholesky Ordering: CALL M1 LOAN RPI IIP
## マネーは経済変動の要因か

以上示したことは、VAR モデル、VECM において、インパルス応答関数の結果は、物価およびマネーは生産に影響を与えているが（ただし、マネーから生産への影響は、必ずしも確実ではない場合がある）、貸出は生産に影響を与えていないということである。この結果は、コレスキー分解の配列によらず頑健である。しかし、ここから、マネーないし物価が経済変動の要因であるとまでは言えない。本稿で言いうることは、マネーより生産と連動していない貸出の生産に与える影響は限定的なものだったのではないかということである。

しかし、この時代の特定の時期については、マネーが経済変動の要因であったと言えるかもしれない。少なくとも、昭和恐慌時とそこからの回復過程においてのマネーの変動は、金本位制復帰のための意図的な金融引き締めと、昭和恐慌からの回復を求めるための積極的な金融緩和の結果である。しかし、このことを強く主張するためには、マネーないし金融政策の外生性についてのより注意深い考察が必要である $ ^{12} $ 。ここで示したことは、銀行機能の低下が経済に与えた影響について、これまで主張されてきたことは誇張されているということである。

すなわち、戦前期において、銀行貸出に代替する資金調達手段は存在していたことが示唆される。実際に、昭和恐慌の終焉時には、エクイティファイナンスが隆盛した。図2-5に見るように、社債や株式による資金調達のシェアは1930年代に上昇し、借入れによる資金調達のシェアは30年代央まで低下した。借入れによる資金調達のシェアが上昇するのは30年代末になってである。30年代、銀行貸出の停滞にもかかわらず経済は順調に成長したが、それを支えたのは社債や株式などの直接金融だった。

もちろん、直接金融に依存できるのは大企業であり、中小企業においては銀行貸出が重要であったかもしれない。中小企業と銀行機能の低下との関係の考察は今後の課題である。しかし、銀行機能の低下は、中小企業を含む経済全体に対しては大きな影響を与えてはいなかったということは主張できる。
図2–5 民間非金融部門の資金調達構成

(出所)藤野正三郎・寺西重郎『日本金融の数量分析』「附録 戦前期金融資産負債残高表:1871～1940年」東洋経済新報社、CDROM版。

## 結論

以上の戦前期のデータを用いた実証分析結果からは、VARモデル及びVECモデルの推計のいずれにおいても、マネーが生産や物価に与える影響は認められるものの、銀行貸出が生産や物価に与える影響はきわめて限られたものだった。

銀行貸出が生産に影響と与えるのは、銀行が企業の経営状況について特別な知識を有し、それは債券では代替できない、ないしは代替に大きな制約があるという前提にたっている。ところが、銀行貸出が生産に大きな影響を与えないというのは、そもそも銀行貸出と他の資金調達手段との代替性が低いという前提が間違っているという可能性がある。債券と銀行貸出の間に高い代替性が存在するならば、銀行貸出を通じた金融政策の波及効果は小さいものとなる。

銀行貸出と他の資金調達手段の代替性が低いとすれば、クレディット・チャネルを通じた実体経済への影響があるとしても、マネー・チャネルの影響に比べると小さい。すなわち、銀行の機能低下の経済に与える影響も小さい。しかし、ここで銀行機能としているのは、銀行の情報生産機能であって、銀行の決済機能や預金という資産を保蔵する機能ではない。これは、本稿で貸出と比較しているM1が、銀行の決済機能を表す当座預金のみ（普
通預金を含まない）と現金からなるM1であることから当然のことである $ ^{13} $ 。すなわち、昭和恐慌前後の経験からすれば、銀行貸出と他の資金調達手段との代替性は高く、預金の保護以上に銀行機能の回復を目指す政策を採用する意味は小さい。

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# 平成27年度概算要求の概要

～女性・若者・高齢者等の人材力の強化～

平成26年8月

職業安定局
## 平成27年度職業安定行政関係概算要求の概要

I 予算規模

(单位：百万円)

区 分	26年度当初予算額	27年度要求額	增▲減額	对前年比	備 考
一 般 会 計	187,050	214,684	27,634	114.8%
年金・医療等に係る経費等(義務的経費)	161,641	159,055	▲2,586	98.4%
概算要求枠(裁量経費)	25,409	22,233	▲3,176	87.5%
新しい日本のための優先課題推進枠	-	33,395	33,395	-
東日本大震災復興特別会計	146	43,600	43,454	29776.5%
労働保険特別会計雇用勘定	2,621,976	2,659,914	37,938	101.4%
失業等給付費	1,756,178	1,821,482	65,304	103.7%
総 計	2,809,026	2,874,598	65,572	102.3%

※労働保険特別会計雇用勘定については、歳出の合計を記載。